日本協働ロボット市場は2024年に3億9224万米ドルと評価され、2033年までに57億4532万米ドルに達すると予測されており、2025年から2033年の予測期間において34.75%という堅調なCAGRを示している。協働ロボット(コボット)は、安全上の懸念から隔離が必要な従来の産業用ロボットとは異なり、人間の作業員と安全に協働するよう特別に設計されている。
コボットは人間と直接対話・協働するよう設計されており、様々な作業環境へのシームレスな統合を可能にする。

自動化と労働力の最適化に対する需要の高まり

日本の中小企業は、生産性の向上と労働力不足の克服のためにコボットを導入することが増えています。 コボットの魅力は、柔軟性、費用対効果、展開の容易さにあり、リソースが限られている企業に最適です。 反復的で労働集約的なタスクを自動化することにより、コボットは人間の労働者がより複雑な操作に集中することを可能にし、全体的な効率と競争力を向上させます。 より高いペイロード容量のようなcobotの設計の最近の進歩は、更に採用を支えている。 例えば、2023年12月にユニバーサルロボットA/Sが日本で導入した「UR30」は、従来の「UR20」と比較してトルクが25%向上し、30kgのペイロードに対応することができ、中小企業に適した大幅な機能強化を示しています。

日本の人口の急速な高齢化は、cobotの採用を推進するもう一つの重要な要因です。 製造業、医療、農業などの分野での人手不足は、人間の従業員への圧力を軽減しながら、業務の継続性を維持する協調ロボットによってますます対処されています。 この人口統計学的傾向は、市場の長期的な成長見通しを強化します。

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ペイロードと運用速度の課題

その利点にもかかわらず、コボットは従来の産業用ロボットと比較して固有の制限を有する。 それらはより低いペイロードおよびより遅い操作上の速度のために一般に人間との安全な相互作用を保障するように設計されている。 これにより、重い持ち上げや高速操作を必要とする産業への展開が制限され、従来の産業用ロボットが埋め続けているギャップが生じます。
その結果、コボットの限られた機能は市場の抑制として機能し、特定の需要の高いセクターでの採用率に影響を与えます。

AIの統合と政府の支援からの機会

人工知能(AI)と機械学習(ML)を協調ロボットに統合することで、その能力が大幅に拡大しています。 AIを搭載したコボットは、変化する環境に適応し、人間の相互作用から学び、複雑なタスクを正確に実行できるため、自動車、エレクトロニクス、ヘルスケア、および電子商取引業界に適しています。

"Society5.0"のような政府の取り組みは、労働力不足を含む社会的課題に対処するための高度な自動化技術の採用を推進しています。 日本の当局は、資金調達、研究開発支援、インセンティブを通じて、企業にコボットの導入を奨励し、超スマートで相互接続された社会への移行を加速させています。 2023年、政府と産業界は、特にコボットに焦点を当てたロボット開発を優先し、国の自動化戦略における役割を強化しました。

主要企業のリスト:

● FANUC Corporation
● Yaskawa Electric Corporation
● DENSO Corporation
● Kawasaki Heavy Industries
● ABB Ltd
● Shenzhen Dobot Corp Ltd
● JAKA Robotics
● KUKA AG
● Elite Robot Co., Ltd

積載量による市場セグメンテーション

2024年には、5kg未満のペイロードセグメントが日本協働ロボット市場の収益を支配しました。 このセグメントの成長は、特に電子機器および食品加工業界における精密駆動タスクにおけるその有効性に起因しています。 軽量のコボットはスペース強いられた環境の入手可能性、コンパクトデザインおよび統合の容易さのための中小企業によって支持され、高精度を要求する敏感な操作を可能にする。

大手企業は、多様なエンドユーザーの要件に応えるために、複数のペイロード容量を含むように製品を拡大しています。 例えば、安川電機は2023年11月に「MOTOMAN NEXT」シリーズを発売し、4kgから35kgまでのペイロードオプションを提供しています。 このシリーズは、環境への自律的な適応性を特徴としており、コボットが状況入力に基づいて運用上の意思決定を行うことができ、生産性を向上させ、日本でのアプリケーションの可能性を広げることができます。


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セグメンテーションの概要

コンポーネント別

● ハードウェア
o ロボットアーム
o アームエンドツール
? 溶接ガン
? グリッパー
? その他
o ロボットスクリュードライバー
o 研磨およびバリ取りツール
o センサー
o バッテリー
o モーター
o コントローラー
o その他
● ソフトウェア

可搬重量別

● 5kg未満
● 5~9kg
● 10~20kg
● 20kg以上

用途別

● マテハン
● 組立および分解
● 溶接およびはんだ付け
● パレタイジングおよびデパレタイジング
● ディスペンシング
● 位置決め
● 検査
● 仕分け
● その他

産業別

● 電子機器
● 自動車
● 製造
● 物流
● 食品および飲料
● 化学
● 医薬品
● その他

日本協働ロボット市場に関する主要な質問(データに基づく):

● 日本協働ロボット市場が2024年の3億9224万米ドルから2033年までに5億74532万米ドルに成長する主な要因は何ですか。また、ロボット工学の技術的進歩が業界全体の採用にどのように影響しているのでしょうか。

● 日本協働ロボット市場におけるCAGR34.75%の急速な上昇は、自動車、エレクトロニクス、ロジスティクスなどの主要セクターにおける製造プロセス、労働動態、運用効率をどのように再構築しているのでしょうか。

● 日本協働ロボット市場の成長に最も貢献すると予想されるエンドユーザー産業と、精度、安全性、費用対効果などのセクター固有の要件が、製品設計と展開戦略にどのように影響しているのでしょうか。

● 日本で協働ロボットの採用を加速する上で、政府の政策、産業自動化インセンティブ、スマートマニュファクチャリングイニシアティブはどのような役割を果たしていますか?また、規制の枠組みが今後10年間の市場拡大にどのような影響を与える可能性がありますか?

● 国際的なロボット企業や現地の日本メーカーの存在、価格戦略、技術革新、協働ロボット市場における市場シェア分布など、グローバルな競争力のダイナミクスはどのようになっているのでしょうか。

● Ai統合、機械学習、センサー技術、人とロボットのインタラクションなど、協働ロボットの重要な技術動向はどのようなものであり、日本の運用能力と市場成長をどのように向上させることが期待されているのでしょうか。

● 高い初期投資コスト、労働力のスキルギャップ、安全性の懸念、システム統合の複雑さなど、どのような潜在的な課題が日本協働ロボット市場の持続的な成長に影響を与える可能性があり、企業はこれらの障壁を克服するためにどのような戦略を採用できますか?

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