主なポイント

• 2026年の日本のロボット看護師市場規模は、高齢者介護の需要と医療従事者の不足を背景に、2億4,730万米ドルと再算出された。
• 2035年の日本のロボット看護師市場予測は、介護施設全体における長期的な導入の可能性の高さを反映し、24,957.42百万米ドルと再算出された。
• 日本の高齢化と長期的な介護ニーズを背景に、高齢者介護用ロボットが市場の40％以上を占め、市場を牽引すると予想される。
• 日本の高齢者人口は3,625万人に達し、65歳以上の人口は総人口の30％近くを占めている。
• 日本の生産年齢人口は、2023年の7,395万人から2040年には6,213万人に減少すると予測されており、介護人材の不足がさらに深刻化すると見込まれている。
• 厚生労働省は、重点介護地域における介護ロボットの導入に対し、最大100万ドル（約7,000米ドル）の財政支援を行っている。
• 日本の「ロボット看護師」分野における主要企業には、トヨタエンジニアリングソサエティ、楽天、オムロンオートメーション、安川電機（モトマン）、凸版印刷、ソフトバンクロボティクス、サイバーダイン、パナソニック、iRobot、東芝などが挙げられる。

日本の「ロボット看護師」市場の成長要因

介護人材の不足が自動化の直接的なニーズを生み出している

日本の「ロボット看護師」市場の最大の成長要因は、医療・介護従事者の不足である。2022年度、日本の介護従事者数は215万人であったが、需要は2026年度には240万人、2040年度には272万人に達すると予測されている。このギャップにより、身体的負担を軽減し、介護提供の効率を向上させることができるロボットシステムへの需要が急務となっている。

ロボットナースは、移動支援、物資の運搬、患者の移送支援、日常的な介護支援、モニタリングなど、反復的で肉体的に過酷な作業を支援する。これにより、施設は介護者の時間を確保し、より価値の高い人間同士の交流や臨床的な監督に充てることができるようになる。

高齢化が長期的な需要を支える

日本の高齢者人口は、ロボット看護師に対する強固な需要基盤を形成している。65歳以上の人口は総人口の30％近くを占め、10人に1人以上が80歳以上である。したがって、高齢者介護ロボットは今後も最も重要なセグメントであり続けると予想される。

これらのロボットは、入浴、着替え、食事の介助、移動支援、服薬リマインダー、そして話し相手としての役割を果たします。長期介護施設では、運営効率を向上させると同時に、高齢者が尊厳と自立を維持できるよう支援します。

政府の補助金により導入の経済性が向上

政府の支援は、導入を促進する主要な要因です。厚生労働省は、2025年度に、栄養管理や認知症ケアのための機器を含め、介護施設における介護ロボットの導入支援を強化する計画です。重点分野には、被介護者のモニタリング、入浴介助、身体機能のサポートなどが含まれる。

最大100万ドル（約7,000米ドル）の財政支援により、施設の初期負担が軽減され、ロボット介護ソリューションの導入メリットが高まる。

導入ROIと経済性

日本のロボット看護師の自動化ROIは、人件費の削減、介護者の生産性向上、被介護者のモニタリング効率、転倒リスクの低減、身体的負担の軽減、および介護範囲の拡大に依存する。高齢入居者の受け入れ数が多く、人手不足にあり、反復的なケア業務が多い施設ほど、より大きなリターンが期待できる。

ただし、価格設定や導入動向は、ハードウェアコスト、統合コスト、メンテナンス、研修、ソフトウェアの更新、信頼性といった要素に依然として左右されやすい。小規模な介護施設や在宅介護事業者にとっては、高額な初期費用を回避するために、リース、サブスクリプション、またはサービスベースのモデルが必要となる場合がある。

ハードウェア・ソフトウェア・スタック

自律レベルと導入実績

日本のロボット看護師は、さまざまな自律レベルで稼働している。自律レベルの低いシステムは、リマインダー、付き添い、および誘導されたやり取りを支援する。中レベルのシステムは、移動支援、モニタリング、物資の配達、および日常活動の支援を行う。より高度なシステムは、AI、機械学習、自律航行を活用して、患者のニーズや施設の業務フローに適応する。

出典資料には導入台数の具体的な数値は記載されていない。しかし、市場動向からは、政府の取り組みや事業者からの需要に支えられ、高齢者介護施設、病院、リハビリテーションセンター、在宅介護の現場において導入が拡大していることがうかがえる。

規制および信頼性に関する制約

技術的な制約は依然として大きな障壁となっている。ロボット看護師は、専門的な医療インフラ、医療機器、データシステムと統合されなければならない。投薬支援、患者の移動支援、健康モニタリングの過程で何らかの不具合が生じると、患者の安全上のリスクにつながる可能性がある。

医療ロボットは繊細なケア環境下で稼働するため、信頼性は特に重要である。また、機械学習システムが個々の患者に適応するには時間を要する場合があり、導入初期段階での効果発揮が遅れる可能性がある。病院や介護施設は、大規模導入に先立ち、明確な運用プロトコル、メンテナンススケジュール、安全性試験、および介護者への研修を整備する必要がある。

日本のロボット看護師市場のセグメンテーション分析

タイプ別（高齢者介護ロボット、手術用ロボット、リハビリテーション用ロボット、投薬ロボット、その他）、用途別（患者モニタリング、投薬管理、日常生活動作の支援、手術支援、その他）、技術別（人工知能、機械学習、自律航行、人間とロボットの相互作用、その他）、およびエンドユーザー別――シェア、動向、2035年までの予測。

種類別

高齢者介護ロボットは、市場の40％以上を占め、市場を牽引すると予想される。このセグメントは、日本の人口の高齢化、介護人材の不足、および長期介護支援への需要の高まりによって牽引されている。

リハビリテーションロボットは、治療や身体機能の回復の場面で重要性を増している。投薬ロボットは、より安全な薬剤の取り扱いと服薬リマインダーを支援できる。手術用ロボットは手術の支援に対応しているが、ロボット看護師の主なビジネスチャンスは依然として高齢者介護と日常生活支援の分野に最も大きい。

用途別

患者モニタリングは主要なユースケースであり、AIを搭載したロボット看護師は健康指標の追跡、行動変化の検知、予測ケアの支援が可能である。服薬管理は介護者の業務負担を軽減し、服薬遵守の支援を向上させる。

日常生活の支援は、特別養護老人ホームや在宅介護の現場で特に重要である。移動、食事、着替え、入浴の支援や付き添いを行うロボットは、介護者の身体的負担を軽減できる。

技術別

AIと機械学習により、ロボット看護師は対話を個別化し、患者の好みに適応することが可能になる。自律走行機能は、病院や介護施設内での移動を支援する。高齢患者にとっては、人間とロボットの相互作用が極めて重要であり、感情的な安心感や受容感が導入の成否に影響を与えるためである。

業界別の活用事例

日本におけるロボット看護師の地域別分析

東京および首都圏の介護需要

東京は、高齢人口が多く、介護サービスの需要が高いため、主要な需要拠点となっている。東京都の推計によると、2022年度の介護従事者数は18万2,000人であったのに対し、2040年度には25万8,000人が必要になると見込まれている。これにより、介護施設、病院、在宅介護事業者などを支援するロボットシステムに対する強い需要が生まれている。

都道府県レベルでの介護サービスの拡充

日本の47の都道府県は、介護保険制度のサイクルの一環として、介護ニーズの見直しを進めている。これにより、地域の施設計画、補助金の活用、介護従事者の生産性向上プログラムを通じて、ロボット看護師の導入を拡大できる政策枠組みが形成されている。

グローバルなベンチマークの背景

北米と欧州は医療用ロボットにとって重要な参考市場ですが、日本にはより差し迫った人口動態上の課題があります。日本の人口の高齢化、介護人材の不足、そして政府主導のロボット戦略により、日本はロボット看護ソリューションにとって商業的に最も重要な市場の一つとなっています。

ベンダー動向と企業戦略

日本のロボット看護師市場のベンダーには、ロボット企業、自動化サプライヤー、電機メーカー、医療技術開発企業などが含まれる。主要企業には、トヨタエンジニアリングソサエティ、楽天、オムロンオートメーション、安川電機モトマン、凸版印刷、ソフトバンク・ロボティクス、サイバーダイン、パナソニック、iRobot、東芝などが挙げられる。

トヨタとパナソニックは、ロボティクス、モビリティ支援、介護システムを中核に据えている。ソフトバンク・ロボティクスは、サービスロボットと人間とロボットの相互作用に強みを持つ。サイバーダインは、支援ロボットおよびリハビリテーション支援の分野で存在感を示している。オムロンオートメーションと安川モトマンはオートメーションとロボティクスの専門知識を提供し、一方、東芝、凸版、楽天、iRobotは技術、サービス、プラットフォームの能力を補完している。

競合他社との差別化は、信頼性、患者の安全性、感情的な相互作用の質、ケア業務フローとの統合、メンテナンスサポート、および介護者の業務負担を軽減する能力にかかっている。

サービスおよび収益モデルの分析

日本の「ロボット看護師」における収益モデルには、機器の直接販売、リース、Robotics-as-a-Service（RaaS）、保守契約、ソフトウェアのサブスクリプション、トレーニング、施設ごとのカスタマイズ、データを活用したモニタリングサービスなどが含まれる。

「Robotics-as-a-service（RaaS）」は、初期投資を削減できるため、介護施設や小規模な介護事業者にとって重要となる可能性がある。ソフトウェアのアップデート、AIモデルの改良、遠隔モニタリングツール、メンテナンス、スタッフ研修などから、継続的な収益が得られる。

最近の動向

2026年5月 – ソフトバンク・ロボティクス、日本における医療用ロボットの導入を拡大

ソフトバンク・ロボティクスは、病院や高齢者介護施設におけるサービスロボットの導入を拡大し、医療自動化のポートフォリオを強化した。最新の機能強化は、患者への支援、医療スタッフのサポート、AIを活用したコミュニケーションに重点を置いており、業務効率と患者ケアの向上を目指している。

2026年5月 – サイバーダイン社がロボットによるリハビリテーションおよび介護支援技術を推進

サイバーダイン社は、HAL（ハイブリッド・アシスティブ・リム）プラットフォームを含むウェアラブルロボットシステムの強化を継続し、病院や長期介護施設におけるリハビリテーション支援、移動支援、介護者の業務負担軽減に向けた新機能を追加した。2026年4月 – パナソニック株式会社、医療用ロボティクスソリューションを強化パナソニックは、AI、センシング技術、ロボティクスを看護支援システムに統合し、患者モニタリング、薬剤管理、介護者の生産性向上を目的とした医療オートメーションのポートフォリオを拡大した。2026年4月 – オムロンオートメーション、インテリジェントな医療オートメーションを推進オムロンは、病院運営、患者モニタリング、医療物流を支援する新たなAI搭載オートメーション技術を導入し、ワークフローの効率化と医療サービスの質の向上に貢献した。2026年3月 – 安川電機（モトマン）が医療用途向けの協働ロボットを強化安川電機は、医療物流、検査室の自動化、医療支援業務に適した高度な安全機能とAIを活用した自動化技術を搭載し、協働ロボットの製品ラインナップを拡充した。2026年3月 – 東芝がAIを活用した医療技術を推進東芝は、人工知能、画像技術、ロボティクスを統合し、病院のワークフローの自動化と患者ケア管理の改善を図ることで、デジタルヘルスケアソリューションを強化した。2026年2月 – トヨタ技術協会、高齢者介護向けモビリティロボットの研究を加速トヨタ技術協会は、高齢者の自立を促進し、介護者の負担を軽減することを目的とした、次世代の支援ロボットおよびモビリティ技術の研究を引き続き支援した。2026年2月 – 凸版印刷、デジタルヘルスケアおよびロボット支援の取り組みを拡大凸版印刷は、患者サービスと医療施設の管理を改善するため、ロボットソリューションと統合されたデジタルヘルスケアプラットフォームを開発し、ヘルスケア技術のポートフォリオを強化した。

1. 調査方法と範囲
   1. 調査方法
   2. 本レポートの調査目的と範囲
2. 定義と概要
3. エグゼクティブ・サマリー
   1. タイプ別概要
   2. 用途別概要
   3. 技術別概要
   4. エンドユーザー別概要
4. 市場動向
   1. 影響要因
      1. 推進要因
         1. 医療従事者の不足
         2. 政府による支援と投資
      2. 制約要因
         1. 技術的制約と信頼性に関する懸念
      3. 機会
      4. 影響分析
5. 業界分析
   1. ポーターの5つの力分析
   2. 価格分析
   3. 規制分析
   4. 技術動向
   5. ブランドシェア分析
   6. 特許分析
   7. SWOT分析
   8. ケーススタディ分析
   9. 投資動向分析
   10. 消費者分析
   11. 経済的影響
   12. DMIの見解
6. タイプ別
   1. はじめに
      1. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、タイプ別
      2. 市場魅力指数（タイプ別）
   2. 高齢者介護ロボット*
      1. はじめに
      2. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）
   3. 手術用ロボット
   4. リハビリテーション用ロボット
   5. 投薬支援ロボット
   6. その他
7. 用途別
   1. はじめに
      1. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）（用途別）
      2. 市場魅力指数（用途別）
   2. 患者モニタリング*
      1. 概要
      2. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）
   3. 服薬管理
   4. 日常生活支援
   5. 手術支援
   6. その他
8. 技術別
9. 概要
   1. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、技術別
      1. 市場魅力指数、技術別
   2. 人工知能（AI）*
      1. 概要
      2. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）
   3. 機械学習（ML）
   4. 自律航行
   5. 人間とロボットの相互作用（HRI）
   6. その他
10. エンドユーザー別
11. 概要
    1. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、エンドユーザー別
       1. エンドユーザー別市場魅力指数
    2. 病院*
       1. 概要
       2. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）
    3. 介護施設
    4. リハビリテーションセンター
    5. 在宅ケア施設
    6. その他
12. 持続可能性分析
    1. 環境分析
    2. 経済分析
    3. ガバナンス分析
13. 競争環境
    1. 競争シナリオ
    2. 市場ポジショニング／シェア分析
    3. M&A分析
14. 企業プロフィール
    1. トヨタエンジニアリング協会（TES）*
       1. 会社概要
       2. 製品ポートフォリオおよび説明
       3. 財務概要
       4. 主な動向
    2. 楽天
    3. オムロンオートメーション
    4. 安川電機モトマン
    5. 凸版
    6. ソフトバンクロボティクス
    7. サイバーダイン社
    8. パナソニック株式会社
    9. iRobot社
    10. 東芝株式会社（リストは完全なものではありません）
15. 付録
    1. 弊社およびサービスについて
    2. お問い合わせ