倉庫ロボット市場は、2023年には61億米ドルの規模になると推定され、予測期間中の年平均成長率は11.4%で、2028年には105億米ドルに達すると予測されています。倉庫における作業の品質と信頼性を向上させるニーズの高まりが、市場成長を促進する主要な要因の1つです。
市場動向
促進要因 倉庫ロボティクスにおけるベンチャーキャピタルからの資金調達の増加
倉庫ロボット市場は、ベンチャーキャピタルからの資金調達が大幅に増加しています。このような資金流入の背景には、物流・倉庫業界における自動化やロボットソリューションに対する需要の高まりがあります。ベンチャーキャピタルは、効率性の向上、コスト削減、業務プロセスの改善といった要因から、同市場が高い投資収益率を見込めることを認識しています。この資金調達により、ロボット企業は最先端の技術を革新・開発し、市場でのプレゼンスを拡大し、業界の成長を促進することができます。全体として、ベンチャーキャピタルからの資金調達の急増は、倉庫ロボット市場に対する投資家の強い信頼を示しています。
阻害要因：高いセットアップコストとインフラ要件
倉庫ロボットは、その高度な技術や特殊な設備やインフラが必要なため、セットアップ費用が高額になることがよくあります。これらのコストには、自律移動ロボットの購入やリース、センサーやコンベアなどのサポートハードウェアの設置、ナビゲーションや調整のための高度なソフトウェアシステムの導入などが含まれます。さらに、これらのロボット・システムを操作・保守するための人材育成も、初期投資に加わります。
機会： インダストリー4.0と倉庫ロボット工学の統合による倉庫の変革
インダストリー4.0と倉庫ロボットの統合により、従来の倉庫がスマートでコネクテッドな自動倉庫へと進化しつつあります。自動車産業はロボット工学の主要なユーザーでしたが、医薬品製造、食品加工、金属加工、包装などの他のセクターも倉庫ロボットの有効性を認識し、その導入を拡大しています。インダストリー4.0は、人間とロボットが協働し、ロボットが指示を受け、周囲に対応できるようなオペレーション環境の構築を目指しています。
課題 インダストリー4.0におけるコネクテッド・ロボティクスのサイバーセキュリティに関する懸念
インダストリー4.0の登場は、協働ロボットの統合を含め、生産プロセスにコネクティビティをもたらしました。しかし、このコネクティビティは、これらのプロセスをサイバーセキュリティリスクの高まりにさらします。ロボットは、最新のソフトウェアと適切なネットワーク管理が装備されていない場合、脆弱になる可能性があります。不十分なセキュリティ対策は、産業スパイ、マルウェアのインストール、自動化された攻撃につながる可能性があります。
このセクションでは、倉庫ロボットのエコシステムと、さまざまな最終用途の製品やソリューションにおけるセキュリティソリューションの採用について、新興技術がそれらに与える影響とともに説明します。市場マッピングでは、倉庫ロボット市場の完全なエコシステムに関わる研究開発機関、ロボットメーカー、システムインテグレーター、エンドユーザーのネットワークについて説明しています。
タイプ別AGV市場は予測期間中2位の市場シェアを維持
AGVセグメントの成長は、自動車、製造業、航空宇宙、3PLなどの多くの産業で、より短時間で重い荷物を運ぶためにこれらの車両の使用が増加していることに起因しています。AGVの種類の選択は、業界の要件と使用場所に依存します。カスタマイズされたハイブリッドAGVは、エンドユーザーの多様な要件に対応するために製造されており、予測期間中にこのセグメントの成長に貢献することが期待されています。
機能別仕分け・梱包は予測期間中2番目に大きなCAGRを維持
倉庫におけるロボット工学の台頭は、梱包と仕分けのプロセスに革命をもたらし、効率性と生産性を向上させました。これらの自動化システムは業務を合理化し、迅速な注文処理と正確な商品分類を可能にし、顧客満足度の向上につながります。
予測期間中、Eコマースと3PLが最も高いCAGRを記録
倉庫ロボットは、物流業界、特にサードパーティ・ロジスティクス（3PL）プロバイダーやeコマース企業でますます普及しています。これらの先進的なロボットシステムは倉庫の運営方法に革命をもたらし、効率性、正確性、生産性を向上させています。
予測期間中、アジア太平洋地域が倉庫ロボット市場で最も高いCAGRを記録
アジア太平洋地域は倉庫ロボット市場の主要市場のひとつです。同地域の中小企業による倉庫ロボットの採用が増加していることが、同地域の市場の主な促進要因となっています。同地域の複数の企業が倉庫ロボットの開発、生産、流通に積極的に関与しています。技術は進歩し続けており、その用途は新たな分野へと拡大し、同地域における安全性、効率性、革新性を促進しています。
主要企業
倉庫ロボット企業全体では、株式会社ダイフク（日本）、KION GROUP, Inc. (日本）、KION GROUP AG（ドイツ）、KUKA AG（ドイツ）、ABB（スイス）、ファナック株式会社（日本）、Geekplus Technology Co. (中国）、GreyOrange（米国）、豊田自動織機（日本）、オムロン（日本）、JBT（米国）、Honeywell International Inc. (日本）、安川電機（日本）、Knapp（オーストリア）、SSI Schaefer（ドイツ）、Teradyne（米国）、Hikrobot（中国）、Shopify（カナダ）、Scallog（フランス）、Locus Robotics（米国）、Zebra Technologies（米国）、Vecna Robotics（米国）、IAM Robotics（米国）、inVia Robotics（米国）、Magazino（ドイツ）。これらの企業は、市場での地位を強化するために、製品の発売、買収、パートナーシップなどの有機的および無機的な成長戦略の両方を使用しています。
本調査では、倉庫ロボット市場をタイプ別、機能別、ペイロード容量別、産業別、地域別に分類しています。
セグメント
サブセグメント
タイプ別
自律移動ロボット（AMR）
無人搬送車（AGVs）
多関節ロボット
円筒型・スカラ型ロボット
ロボット
その他
機能別
ピッキング＆プレース
パレタイジング＆デパレタイジング
搬送
仕分け・梱包
積載量別
20kg未満
20-100kg未満
100-200kg未満
200kg以上
産業別
自動車
半導体・エレクトロニクス
化学
電子商取引および3PL
食品・飲料
ヘルスケア
金属・重機
その他
地域別
北米
欧州
アジア太平洋
その他の地域
2023年5月、KUKA（ドイツ）はKR CYBERTECHシリーズエディションロボットを発表しました。KR CYBERTECHは、組立工程への部品供給、ワークの品質チェック、金属部品の研削・研磨など、マルチに活躍します。その柔軟性により、ダイナミックな金属産業やエレクトロニクス産業を含む幅広い産業で特に人気があります。
2023年5月、CNC、ロボット、ROBOMACHINEの世界的リーダーであるファナック株式会社（日本）は、2つの新しい高可搬コラボレーションロボットを発表し、Automate 2023で幅広い自動化ソリューションを実演します。CRX-25iAコボットは、30kgのケトルベルを手首の完全な関節運動で簡単に扱うことで、強化された30kgの可搬能力を実証します。
2023年2月、KIONグループはリチウムイオン電池の資源回収で業界をリードするLi-Cycle Holdings Corp. KIONグループとLi-Cycle社はKION GROUP AGのフランクフルト本社で調印式を行い、パートナーシップに関する最終契約を締結しました。この契約は当初2030年まで継続される予定です。契約によると、環境に配慮したリチウムイオン電池のリサイクルは今年後半から開始されます。KIONグループの各ブランドは、電動産業トラックや自動倉庫ロジスティクス・ソリューションとともに、このようなバッテリーを世界中で販売しています。
【目次】
1 はじめに （ページ – 32）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.3 調査範囲
1.3.1 市場セグメンテーション
図1 市場セグメンテーション
1.3.2 地理的範囲
1.3.3 対象範囲と除外範囲
1.3.4 考慮した年数
1.4 通貨
1.5 利害関係者
1.6 変更の概要
1.6.1 景気後退の影響
2 調査方法 (ページ – 37)
2.1 調査データ
図 2 調査デザイン
2.1.1 一次調査および二次調査
2.1.2 二次データ
2.1.2.1 二次情報源
2.1.3 一次データ
2.1.3.1 プライマリーの内訳
2.1.3.2 専門家へのインタビュー
2.1.3.3 一次資料からの主要データ
2.1.3.4 主要業界インサイト
2.2 市場規模の推定
図3 市場規模推定のプロセスフロー
2.2.1 トップダウンアプローチ
2.2.1.1 トップダウン分析（供給側）による市場規模導出のアプローチ
図4 倉庫内ロボット市場：トップダウンアプローチ
2.2.2 ボトムアップアプローチ
2.2.2.1 ボトムアップ分析による市場シェア獲得へのアプローチ（需要側）
図5 倉庫内ロボット市場：ボトムアップアプローチ
図6 市場規模の推定方法（供給側）
2.3 市場の内訳とデータ三角測量
図7 データ三角測量
2.4 調査の前提
2.5 調査の限界
表1 調査の前提
2.5.1 制限事項
2.6 リスク評価
2.7 倉庫ロボット市場への景気後退の影響を分析するために考慮したパラメータ
3 EXECUTIVE SUMMARY（ページ番号 – 49）
図8 自律移動ロボット分野が2023年から2028年にかけて最も高いCAGRを示す
図9 2023年に最大の市場シェアを占めるのは輸送分野
図10 倉庫ロボット市場では、予測期間中に電子商取引分野が最も高いCAGRを記録
図11 2028年には200kg超セグメントが倉庫ロボット市場で最大シェアを占める
図12 2023年から2028年にかけてアジア太平洋地域が最も高い成長率を記録
4 プレミアムインサイト（ページ数 – 53）
4.1 倉庫ロボット市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会
図13 自動化システムへの投資の高まりが倉庫ロボット市場のプレーヤーに有利な機会を創出
4.2 倉庫内ロボット市場、機能別
図14 2028年に最大の市場シェアを占めるのは輸送分野
4.3 倉庫内ロボット市場：タイプ別
図15 2028年には自律移動ロボット分野が倉庫ロボット市場で最大シェアを占める見込み
4.4 アジア太平洋地域の倉庫ロボット市場：産業別、国別
図16 2022年には電子商取引分野と中国が倉庫ロボット市場で最大シェアを獲得
4.5 倉庫内ロボット市場の国別成長率
図17 日本の倉庫ロボット市場は予測期間中に最も高い成長率を記録
5 市場概要 (ページ – 56)
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図18 推進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 推進要因
図19 推進要因：影響分析
5.2.1.1 eコマース・ショッピング・プラットフォームの人気の高まり
5.2.1.2 ベンチャーキャピタルによる倉庫自動化投資の増加
5.2.1.3 迅速な商品配送のための倉庫業務改善ニーズの高まり
5.2.1.4 中小企業による物流管理効率の改善への注目の高まり
5.2.1.5 ロボット、AI、ML技術の急速な進歩
5.2.2 足かせ
図 20： 影響分析
5.2.2.1 倉庫の設置とインフラ整備に伴う高コスト
5.2.2.2 熟練労働者の不足
5.2.2.3 自律システムの設計と統合における複雑さ
5.2.3 機会
図 21 機会 影響分析
5.2.3.1 産業革命による倉庫の変革
5.2.3.2 代替品の入手可能性
5.2.3.3 迅速なラスト・マイル・デリバリーを提供し、顧客満足を確保するためのAMR利用の増加
5.2.3.4 様々な業種におけるカスタマイズされたAMRの需要の増加
5.2.4 課題
図 22 課題： 影響分析
5.2.4.1 コネクテッド自律走行ロボットに伴うセキュリティリスク
5.2.4.2 発展途上国における倉庫ロボットに関する認識の欠如
5.2.4.3 標準化されたプロトコルや規制の枠組みの欠如による相互運用性の問題
5.3 バリューチェーン分析
図 23 バリューチェーン分析
5.4 倉庫ロボットのエコシステム
図24 倉庫ロボティクスエコシステムの主な参加者
5.5 倉庫内ロボット市場のプレイヤーの収益シフトと新たな収益ポケット
図25 倉庫内ロボット市場におけるプレイヤーの収益シフト
5.6 平均販売価格分析
5.6.1 価格分析
5.6.1.1 倉庫用ロボットの平均販売価格
表2 産業用ロボットの平均販売価格（可搬重量別
図26 主要企業が提供する製品の平均販売価格
表3 主要メーカーの平均販売価格（米ドル）
5.6.1.2 平均販売価格の推移（可搬重量別
図27 可搬重量別の平均販売価格動向
5.7 技術分析
5.7.1 ローカライゼーションとマッピングの同時実行（スラム）
5.7.2 ライダーと3Dマッピング
5.7.3 予測分析
5.7.4 音声認識技術
5.7.5 機械学習プラットフォーム
5.7.6 人工知能（AI）と機械学習（ml）
5.7.7 5G
5.7.8 モノのインターネット（iot）
5.7.9 インダストリー4.0
5.7.10 ロボティック・プロセス・オートメーション
5.7.11 デジタルツインモデルビルダー
5.8 ポーターの5つの力分析
表4 ポーターの5つの力 インパクト分析
図 28 ポーターの 5 つの力： インパクト分析
5.8.1 新規参入の脅威
5.8.2 代替品の脅威
5.8.3 供給者の交渉力
5.8.4 買い手の交渉力
5.8.5 競合の激しさ
5.9 主要ステークホルダーと購買基準
5.9.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図29 上位3産業の購買プロセスにおける利害関係者の影響力
表5 上位3産業の購買プロセスにおけるステークホルダーの影響度(%)
5.9.2 購入基準
図 30 上位 3 業種の主な購買基準
表6 上位3業種の主な購買基準
5.10 ケーススタディ分析
5.10.1 ウォルマート、オートメーション企業と提携し業務効率を強化
5.10.2 コカ・コーラがシステム・ロジスティクス、FKI ロジステックスと提携し、マテリアルハンドリングの最適化を実現
5.10.3 フェデックス、荷物の仕分け効率向上のためプラスワン・ロボティクス、ヤスカワ・アメリカと提携
5.10.4 イケア、自動パレット倉庫ソリューションの導入でスイスログと協業
5.10.5 アップスとソフテオンが倉庫実行システムの開発で提携
5.10.6 ナイキとギークプラスが配送センター業務の強化で提携
5.11 貿易分析
5.11.1 輸入シナリオ
表7 輸入データ、国別、2018～2022年（百万米ドル）
5.11.2 輸出シナリオ
表8 輸出データ、国別、2018-2022年（百万米ドル）
5.12 特許分析
図31 2013-2022年に付与された特許数
表9 倉庫ロボット市場で取得された特許のリスト（2023年
5.13 主要会議・イベント（2023～2024年
表10 倉庫内ロボット市場：会議・イベント一覧
5.14 関税分析
表11 米国が輸出する適合製品に課されるMFN関税
表12 中国が輸出する適合製品に課されるMFN関税
表13 日本が輸出する適合製品に課されるMFN関税
5.15 規制の状況
5.15.1 規制機関、政府機関、その他の団体
表14 北米：規制機関、政府機関、その他の団体
表15 欧州： 規制機関、政府機関、その他の組織
表16 アジア太平洋地域： 規制機関、政府機関、その他の団体
表17 ロウ： 規制機関、政府機関、その他の団体
5.15.2 規制基準
5.15.3 政府規制
5.15.3.1 世界全体
5.15.3.2 北米
5.15.3.3 欧州
5.15.3.4 アジア太平洋
6 WAREHOUSE ROBOTICS 市場, コンポーネント別 (ページ – 97)
6.1 導入
6.2 安全システム
6.3 通信システム
6.4 作業制御システム
6.5 交通管理システム
6.6 バッテリー充電システム
6.7 センサー
6.8 コントローラー
6.9 ドライブ
6.1 ロボットアーム
7 WAREHOUSE ROBOTICS 市場：ソフトウェア別（ページ – 101）
7.1 導入
7.2 倉庫管理システム（WMS）
7.2.1 WMSのメリット
7.3 倉庫管理システム（WCS）
7.3.1 WCSのメリット
7.4 倉庫実行システム（WES）
図 32 WMS と WCS の主要機能を統合した WES
7.4.1 WESのメリット
…
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レポートコード：SE 5019
