AIとロボティクスは根本的に異なるものであり、様々な目的に利用することができる。ロボットとは、プログラム可能な機械で、半自動的または完全に自律的に定型作業を行うものです。一方、人工知能は、人間の知能を必要とする作業を完了するためのコンピューターモデルを開発することです。ロボットは自動化をもたらし、さまざまな製造工程で効率レベルを向上させています。人工知能（AI）は、ビッグデータの複雑性を処理し、高い精度と迅速な処理ソリューションを提供する能力があるため、科学技術の強化に利用されています。企業は、製造業、自動車、工業分野における自動化のニーズの高まりにより、ポストCOVID-19期間においてAIロボットの長期的な収益機会を把握している。
人工知能（AI）ロボット市場の概要
ロボットにおけるAI（人工知能）とは、AI技術をロボットに統合し、人間が介在しなくても反復作業をより効率的に行えるようにすることです。機械学習、人工知能、アダプティブ・コンピューティング、ビジョンシステムなどのイノベーションにより、ロボット機能の急速な多様化が市場を押し上げています。
新世代のインテリジェント・モバイル・ロボットは、リアルタイムの閉ループ制御により、製品の製造・組立、輸送、倉庫での部品の積み下ろし、完成品のテスト・検証などのタスクを実行します。これらの作業により、ダウンタイムの削減や製造効率の大幅な向上が期待できます。人工知能（AI）ロボットの世界市場は、産業、自動車、小売、ヘルスケア分野における人工知能（AI）ロボットの用途の増加により、予測期間中に大きく成長することが見込まれています。
AIは、機械をより賢くするために使用されています。スマートな機械は、人間が行うのと同様、あるいはそれに近い環境で知的作業を行うことができます。したがって、AIはコンピュータサイエンスの一部であり、また、ロボット工学の中で最もエキサイティングな分野であることは間違いないでしょう。高度に進化したAIのアプローチにより、AIロボットの導入は急ピッチで進み、家事サービス、宇宙探査、医療処置＆軍事作戦、気圧・温度・気候・風などのデータ収集など、いくつかの応用分野で作業の自動化に多くの可能性を提供することになります。
これまで、ロボットは特定の場所で特定の作業を行うために使用されてきました。しかし現在、産業用ロボットの協働アプリケーションは大きく進化しています。人工知能（AI）と機械学習（ML）の能力は、産業用ロボット技術に急速に浸透しています。メーカーは、生産性の向上を果てしなく追求する中で、標準的な産業用ロボットの硬くて柔軟性に欠ける能力を改善しようとしています。
人工知能（AI）、機械学習、産業用ロボット技術を製造業のための単一システムに統合することで、稼働時間の増加、生産性の向上、プログラミング時間の短縮など、いくつかの利点が得られます。ロボットは、その性能、精度を監視し、高価なダウンタイムを回避するために必要なメンテナンスを示すことができます。このことが、人工知能ロボット市場を牽引しています。産業用ロボットは、製造業で必要とされる反復作業や危険な作業を高い精度で実行する能力を備えているため、製造業における人間の労働力を代替するものとなっています。このため、製造業における産業用ロボットの需要が高まると予想されます。
AIにコンピュータビジョンを取り入れる重要な目的は、シーンを視覚化し、正しい結論を出しながら人間の介入なしにタスクを完了できる視覚認識モデルを構築することです。このプロセス全体には、実世界で使用するためのデータセットの取得、処理、評価、デジタル画像の理解などが含まれます。AIでは、コンピュータビジョンは、様々な分野、産業、領域の機械学習モデルの構築に役立っています。コンピュータビジョンは、物体検出から表情認識まで、複数の物体に関する正確な情報を世界中の機械に提供します。
コンピュータビジョンは、産業用ロボットの進化に重要な役割を担っています。カメラがこれまで以上に高性能になり、過酷な産業環境下でも正確に動作するようになったことが、その大きな要因の一つです。コンピュータビジョンがなければ、ロボットは盲目になってしまいます。再プログラムされるまでは、まったく同じ作業を何度も繰り返すことしかできないだろう。盲目のロボットは、スキルの幅を広げ、パフォーマンスを向上させるために、継続的にプログラミングする必要があるのです。さらに、マシンビジョンシステムを人工知能（AI）やディープラーニングと組み合わせることで、病院、スーパーマーケット、レストランなどの新しい分野で、ロボットがライン上でより速く作業することが可能になります。
ロボットシステムにコンピュータ・ビジョンを加えることで、その特定のシステムの能力を高めるだけでなく、工場内での人間との相互運用性を向上させることができます。人工ロボットは、コンピューター・ビジョンの助けを借りて、倉庫の大量の在庫を管理するのに役立っています。そのため、さまざまな産業でコンピュータビジョンロボットの採用が進んでいます。企業は、高度なビジョンシステムを搭載したシンプルなプログラマブルロボットを求めています。これらのロボットは、スキルの多様性を可能にし、プログラミングの必要性も低いからです。
コンポーネント別では、世界の人工知能（AI）ロボット市場は、ハードウェア、ソフトウェア、サービスの各セグメントに分類される。ハードウェアセグメントは、2021年に45.5%の主要シェアを占めた。予測期間中は現状を維持し、20.7%の成長率で進むと推定される。
AIハードウェアは、アクセラレータ間の計算をオーケストレーションして整理し、AIにおける差別化要因として機能する。ストレージ、メモリ、ロジック、ネットワーキングと並ぶ人工知能の技術スタックの1レベルである。チップメーカーは、データの可用性、計算能力、開発者エコシステムの継続的な拡大により、テクノロジースタック全体の価値の40%から50%を獲得するために、AIハードウェアの構築を競っています。
機械学習アルゴリズムは、情報を正確に認識し、そこから学習して正しい判断を下し、次のアクションを実行することで、AIを実現可能にします。コンピュータビジョンは、画像アノテーション技術を使用してオブジェクトに正しくタグ付けされた場合にのみ機械が表示できる正確なデータを提供することで、AIがよりインテリジェントになることを支援します。
真に自律的で有用なアシストロボットを開発するためには、センサー、アクチュエーター、計算機、バッテリーの進歩が必要である。エンドユーザーは、アーム、コントローラー、エンドオブアームツールなどのコアロボットシステムの購入から、コアだけでなくエッジコントローラー、マシンビジョンソフトウェア、スマート＆自律操作のためのAIなどを含む、より幅広いモジュラーシステムへと移行することになるだろう。
ロボットのタイプ別では、予知保全による稼働時間と生産性の向上により、産業用ロボット分野が2021年の世界市場で60.15％のシェアを占めています。ロボットは、産業用ロボット技術とAIの統合により、自身の精度や性能を監視することができ、それによって高価なダウンタイムを回避するためにメンテナンスが必要な時期を知らせることができます。AIを搭載したロボットは、完全な自動化プロセスを提供するため、人間の介入を必要としません。
製造業の進化は、人工知能とロボティクスの導入によってもたらされます。これは、人間の労働力を最小限に抑え、効率を向上させ、製造システム全体を簡素化するのに役立ちます。AIは、産業用ロボットシステムの能力を向上させます。しかし、産業界はまだ機械学習やロボット工学の可能性をフルに活用しているとは言えません。
データラベリング企業は、様々なユースケースを持つロボット工学や自律型実用車におけるAIアプリケーションと結合した、高度なデータアノテーションサービスを提供しています。ドローン、情報収集、機械と人間の相互作用、セキュリティ監視、倉庫物流などが顕著なユースケースです。
2021年の世界の人工知能（AI）ロボット市場の注目すべきシェアは、北米が32.2％を占めた。工業化の進展と高度な製造システムへの支出の増加が、同地域の市場を牽引している。
アジア太平洋地域とヨーロッパも、世界の人工知能（AI）ロボット市場の主要地域である。2021年の世界市場で、それぞれ27.8％、24.3％のシェアを占めています。これは、自動車、産業、その他の製造業などのエンドユーザー向けにソリューションを提供するいくつかの著名な多国籍企業がこれらの地域に存在することに起因している可能性があります。
中東・アフリカの人工知能（AI）ロボット市場も安定したペースで成長しており、人工知能（AI）ロボットのグローバルサプライヤーに有利な機会を提供しています。UAE、バーレーン、カタールなどの国々におけるインターネット普及率の上昇とデジタル化活動の増加が、AIロボットの需要を促進しています。しかし、この技術は初期段階にあり、さまざまな最終用途に完全に採用されるようになるには多くのハードルを越えなければなりません。
世界の人工知能（AI）ロボット市場は、少数の大規模ベンダーがシェアの大半を占めており、統合されています。ほとんどの企業が、さまざまなAIプラットフォームを開発するために、包括的な研究開発活動に多額の費用を投じ、技術力を高めようとしている。例えば、ファナックは産業用ロボットのコネクティビティとAIの強化を多方面から推進している。2016年以降、ファナックは製造業向けの産業用モノのインターネットプラットフォーム「FANUC Intelligent Edge Link and Drive（FIELD）」を活用してきた。このプラットフォームは、シスコ、ロックウェル・オートメーションとの協業により、産業用ロボットのインテリジェントなシステムを実現したものである。
著名な企業は、機械学習を活用したアプローチに投資することで、製造分野の強化に貢献しています。NVDIA、ソフトバンク、インテル、ザイリンクス、ABB、ファナック、IBM Corporation、株式会社ブレイン、株式会社ネウラ、Veo Robotics, Inc、Microsoft Corporation、川崎重工は、市場で活動する主要な事業体である。
人工知能（AI）ロボットの世界市場における主な展開
2020年1月、産業用ロボットメーカーのファナック株式会社は、Soft Roboticsとの提携により食品・食料品分野での事業を拡大し、ファナックはSoft RoboticのAI技術を使用し、食品加工＆包装消費財市場に大きな成長機会を提供しています。この提携により、ソフトロボティクスのmGripがファナックの製品ポートフォリオに加わる予定です。
2020年12月、ファナック株式会社はプラスワンロボティクスとパートナーシップを締結し、マシンビジョンを実現するAI対応ロジスティクスソリューションを生成しました。このパートナーシップは、プラスワンロボティクスの技術を使用することにより、相互の顧客のニーズに応えるためにeコマースに革新をもたらすことが期待される。
2021年11月、インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションは、ボストンダイナミックと共同で、製造工場における危険区域の安全機能を提供するために、米国ナショナルグリッドのサイトにロボット犬を配備し、製造・倉庫の現場で自律的に点検を行うようにした
2022年1月、ブレインコーポレーションはテナントテクノロジーとパートナーシップを結び、店頭の在庫詳細を自動的にスキャンするロボットソリューション「Inventory Scan」を発売しました。このInventory Scanロボットは、BrainOSを搭載した自律型フロアスクラバーと連携し、主要な在庫データの取得とレポート作成を支援します。
これらの各企業は、会社概要、財務概要、事業戦略、製品ポートフォリオ、事業セグメント、最近の開発などのパラメータに基づいて、人工知能（AI）ロボット市場レポートで紹介されています。
【目次】
1. はじめに
1.1. 市場紹介
1.2. 市場とセグメントの定義
1.3. 市場の分類
1.4. 調査方法
1.5. 前提条件と頭字語
2. エグゼクティブサマリー
2.1. 人工知能（AI）ロボットの市場概要
2.2. 地域別概要
2.3. 産業別概要
2.4. マーケットダイナミックスナップショット
2.5. 競争の青写真
3. マーケットダイナミクス
3.1. マクロ経済要因
3.2. ドライバ
3.3. 制約要因
3.4. 機会
3.5. 主なトレンド
4. 関連産業と主要指標評価
4.1. 親業界の概要
4.2. サプライチェーン分析
4.3. 産業ロードマップ分析
4.4. 産業SWOT分析
4.5. 規制の枠組み
4.6. ポーターズファイブフォース分析
4.7. コビド19の影響と回復の分析
5. 人工知能（AI）ロボットの世界市場分析（コンポーネント別
5.1. 人工知能（AI）ロボットの市場価値（US$ Mn）分析・予測、コンポーネント別、2017年～2031年
5.1.1. ハードウェア
5.1.2. ソフトウエア
5.1.2.1. 機械学習
5.1.2.2. コンピュータビジョン
5.1.2.3. コンテキスト認識
5.1.2.4. 自然言語処理(NLP)
5.1.3. サービス
5.2. 市場魅力度分析（コンポーネント別
6. 人工知能（AI）ロボットの世界市場分析（ロボットタイプ別
6.1. 人工知能（AI）ロボット市場の金額（US$ Mn）分析・予測、ロボットタイプ別、2017年～2031年
6.1.1. サービスロボット
6.1.2. 産業用ロボット
6.1.3. その他
6.2. 市場魅力度分析（ロボットタイプ別
7. 人工知能（AI）ロボットの世界市場分析（エンドユーズ産業別
7.1. 人工知能（AI）ロボット市場の金額（US$ Mn）分析・予測、最終用途産業別、2017年～2031年
7.1.1. 自動車関連
7.1.2. 航空宇宙・防衛
7.1.3. 小売
7.1.4. ヘルスケア
7.1.5. 産業
7.1.6. その他
7.2. 市場魅力度分析、最終用途産業別
8. 人工知能（AI）ロボットの世界市場分析・予測（地域別
8.1. 人工知能（AI）ロボット市場の地域別金額（US$ Mn）分析・予測（2017年～2031年
8.1.1. 北米
8.1.2. 欧州
8.1.3. アジア太平洋
8.1.4. 中東・アフリカ
8.1.5. 南米
8.2. 市場魅力度分析（地域別
9. 北米の人工知能（AI）ロボットの市場分析・予測
9.1. 市場スナップショット
9.2. ドライバーとレストレインツ インパクト分析
9.3. 人工知能（AI）ロボット市場の金額（US$ Mn）分析・予測、コンポーネント別、2017-2031年
9.3.1. ハードウェア
9.3.2. ソフトウエア
9.3.2.1. 機械学習
9.3.2.2. コンピュータビジョン
9.3.2.3. コンテキスト認識
9.3.2.4. 自然言語処理(NLP)
9.3.3. サービス
9.4. 人工知能（AI）ロボット市場の金額（US$ Mn）分析・予測、ロボットタイプ別、2017-2031年
9.4.1. サービスロボット
9.4.2. 産業用ロボット
9.4.3. その他
9.5. 人工知能（AI）ロボット市場の金額（US$ Mn）分析・予測、最終用途産業別、2017年～2031年
9.5.1. 自動車用
9.5.2. 航空宇宙・防衛
9.5.3. 小売
9.5.4. ヘルスケア
9.5.5. 産業
9.5.6. その他
9.6. 人工知能（AI）ロボット市場の価値（US$ Mn）分析・予測、国別・小地域別、2017年～2031年
9.6.1. 米国（The U.S.
9.6.2. カナダ
9.6.3. その他の北米地域
9.7. 市場魅力度分析
9.7.1. コンポーネント別
9.7.2. ロボットタイプ別
9.7.3. エンドユーズ産業別
9.7.4. 国・地域別
10. 欧州の人工知能（AI）ロボットの市場分析・予測
10.1. 市場スナップショット
10.2. ドライバーとレストレインツ インパクト分析
10.3. 人工知能（AI）ロボット市場の金額（US$ Mn）分析・予測、コンポーネント別、2017-2031年
10.3.1. ハードウェア
10.3.2. ソフトウエア
10.3.2.1. 機械学習
10.3.2.2. コンピュータビジョン
10.3.2.3. コンテキスト認識
10.3.2.4. 自然言語処理(NLP)
10.3.3. サービス
10.4. 人工知能（AI）ロボット市場の金額（US$ Mn）分析・予測、ロボットタイプ別、2017年～2031年
10.4.1. サービスロボット
10.4.2. 産業用ロボット
10.4.3. その他
10.5. 人工知能（AI）ロボット市場の金額（US$ Mn）分析・予測、最終用途産業別、2017年～2031年
10.5.1. 自動車用
10.5.2. 航空宇宙・防衛
10.5.3. 小売
10.5.4. ヘルスケア
10.5.5. 産業
10.5.6. その他
10.6. 人工知能（AI）ロボット市場の価値（US$ Mn）分析＆予測、国別・小地域別、2017年～2031年
10.6.1. 英国（The U.K.
10.6.2. ドイツ
10.6.3. フランス
10.6.4. その他の欧州
10.7. 市場魅力度分析
10.7.1. コンポーネント別
10.7.2. ロボットタイプ別
10.7.3. エンドユーザー産業別
10.7.4. 国・地域別
…
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