トレンドの観点から見ると、物理AI市場の成長は、ジェネレーティブAI、ロボティクス、IoT、デジタルツイン技術の融合によって牽引されており、これらは産業オートメーション、物流、医療、モビリティの各分野に変革をもたらしています。フィジカルAI市場の主なトレンドには、ヒューマノイドロボットの台頭、AIを活用した自律システム、予知保全、そして人間と協働する協働ロボット（コボット）などが挙げられます。

さらに、政府やテクノロジー企業からの投資増加に加え、効率向上と労働力への依存度低減を目的としたインテリジェントオートメーションへの需要の高まりが、世界的な普及を加速させています。産業がスマートファクトリーや自律運用へと移行する中、フィジカルAIは、インテリジェントマシンと次世代の産業エコシステムの未来を形作る基盤技術として台頭しています。

この急速な成長は、エッジAIコンピューティング、センサーフュージョン、およびリアルタイム意思決定技術の進歩によって牽引されており、これらは機械が動的な環境において自律的に知覚、学習、行動することを可能にします。フィジカルAIの市場シェアに関しては、物理的な相互作用と自動化を実現する上で重要な役割を果たすため、現在、センサー、アクチュエータ、GPU、ロボットシステムなどのハードウェアコンポーネントが市場を支配しています。

フィジカルAI市場の主なポイント

アジア太平洋地域は、2026年に50.4%のシェアを占め、フィジカルAI市場を牽引すると予想される。

提供形態別では、2025年にハードウェアセグメントが最大の市場シェアを占めた。

ロボットタイプ別では、2026年から2032年にかけて、フィジカルAI市場において産業用ロボットセグメントが年平均成長率（CAGR）56.7%で成長すると予想される。

自律レベル別では、レベル3：高度なセグメントが予測期間中に年平均成長率（CAGR）60.8%を記録する見込みです。

業種別では、2026年に物流・サプライチェーンセグメントが最大の市場シェアを占めると予想されます。

NVIDIA Corporation、ABB、Qualcomm Technologies, Inc.は、その強力な市場シェアと製品展開を背景に、フィジカルAI市場における主要プレイヤーとして特定されました。

Figure AI、Agility Robotics、Physical Intelligenceなどは、専門的なニッチ分野で確固たる地位を築くことで、スタートアップや中小企業の中でも際立った存在となっており、新興市場リーダーとしての潜在力を示している。

物理AI市場のシェアは、高度なAIモデルとロボティクスの融合により、リアルタイムの知覚、学習、自律的な意思決定が可能になったことで、力強い成長を遂げている。労働力不足の深刻化や、製造、物流、医療分野における自動化への需要の高まりが、導入を加速させている。センサー、プロセッサ、および省エネシステムの継続的な進歩により、性能とコスト効率が向上しています。さらに、ヒューマノイドロボット、AIを活用した自律性、およびシミュレーション技術への投資拡大により、スケーラブルな展開が可能になっており、安全性の向上と人間とロボットの協働により、多様な環境での応用範囲が拡大しています。

フィジカルAI市場の動向は、より高いレベルの自律性、リアルタイムAI推論、および人間と機械の協調的な相互作用への強いシフトを示しています。企業は、ロボットや自律システムが複雑な実環境において効率的に動作できるようにするため、マルチモーダルAIモデル、コンピュータビジョン、LiDAR、エッジ処理技術の統合をますます進めています。物流・サプライチェーン分野は、倉庫の自動化や自律的な資材運搬の増加により、引き続き主要な収益源となる見込みですが、医療、小売、農業、モビリティ分野でも導入が急速に拡大しています。北米は、強固なAIインフラとロボット工学のイノベーションにより現在市場をリードしている一方、アジア太平洋地域は、中国、日本、韓国における製造業の拡大に後押しされ、最も急速な成長を遂げると予測されています。AI、IoT、デジタルツイン、および高度なロボット工学の融合が進むことで、今後10年間で産業の生産性と業務効率が再構築されると見込まれています。大手テクノロジー企業やロボットスタートアップによるヒューマノイドロボット、自動運転車、インテリジェントマシンへの投資拡大は、2032年までのフィジカルAI産業の長期的な見通しをさらに強固なものにしている。

顧客の顧客に影響を与えるトレンドとディスラプション

フィジカルAI市場の成長は、AI、センサーフュージョン、リアルタイム知覚の進歩に牽引され、従来の自動化からインテリジェントで自律的なシステムへと移行しつつある。ヒューマノイドロボット、デジタルツイン、AIプラットフォームといった新興技術が、新たなユースケースと収益源を可能にしています。この進化は顧客エコシステムを再構築しており、ロボットOEMやインテグレーターは、製造、物流、医療を含む多様な産業にサービスを提供しています。その結果、エンドユーザーは、ますます複雑化する環境において、生産性の向上、安全性の向上、労働力への依存度の低減、そしてスケーラブルで適応性の高い運用を実現しています。

顧客の顧客に影響を与えるトレンドやディスラプションは、急速なデジタルトランスフォーメーション、スピードとパーソナライゼーションへの期待の高まり、そしてAI主導の体験の影響力の拡大によって、ますます形作られています。エンドユーザーは今や、シームレスでリアルタイムなインタラクション、高度にパーソナライズされた製品、そしてバリューチェーン全体にわたる透明性の向上を求めており、企業は製品の設計、提供、サポートの方法を見直すことを迫られています。自動化、データ駆動型の意思決定、サプライチェーンの変動性、サステナビリティ要件といった変革の波は、企業に対し、より俊敏で回復力のある組織になることを強いています。その結果、組織は直接の顧客に対応するだけでなく、エンドユーザーの進化するニーズを先読みし、AI、IoT、予測分析などのテクノロジーを活用して、顧客体験を向上させ、業務を最適化し、急速に変化する市場環境において競争上の差別化を維持しなければなりません。

推進要因：産業および物流分野における自律型ロボットの導入拡大

物理AI市場は、業務効率と処理能力の向上を目的とした自律型ロボットの導入加速によって牽引されています。製造および物流分野の企業は、AI搭載ロボットを活用して人手不足を解消し、エンドツーエンドのワークフローを最適化しています。知覚、ナビゲーション、リアルタイム意思決定の技術進歩により、拡張性が高く信頼性の高い導入がさらに可能になっています。

抑制要因：高額な初期投資とハードウェアの長期的な更新サイクル

高度なロボットシステムやAIインフラに関連する多額の設備投資が、市場の普及を依然として制約している。企業はROI（投資回収）までの期間が長期化することに直面することが多く、これが投資判断に影響を与えている。さらに、ハードウェアの更新サイクルが長期化することで、技術アップグレードのペースが鈍化し、次世代ソリューションの導入における俊敏性が制限されている。

機会：防衛近代化および自律型セキュリティインフラへの物理AIの統合

防衛近代化への投資拡大は、物理AI対応システムにとって大きな機会を生み出しています。各国政府は、監視、偵察、およびミッションクリティカルな作戦のために自律型プラットフォームの導入を加速させています。インテリジェントかつ無人化されたセキュリティインフラへの移行は、持続的な成長の可能性を切り拓くと期待されています。

課題：マルチベンダーのロボティクスエコシステムにおける相互運用性と標準化の欠如

ロボティクスハードウェアおよびソフトウェアのエコシステム全体にわたる標準の断片化は、シームレスな統合にとって重大な課題となっています。マルチベンダー環境で事業を展開する企業は、互換性やデータ交換の制約に直面しています。この標準化の欠如はシステムの複雑さを増大させ、大規模かつ相互運用可能な導入を妨げています。

フィジカルAI市場のエコシステム

フィジカルAI企業のエコシステムは、インテリジェントコンピューティング、センシングハードウェア、ロボット製造、そしてエンドユーザー産業にまたがる相互接続された層で構成されています。AIコンピューティングおよびソフトウェアプロバイダーは、リアルタイムの知覚、意思決定、制御を可能にし、一方、ハードウェアおよびセンシングプロバイダーは、アクチュエータ、センサー、電源システムなどの重要なコンポーネントを提供します。ロボティクスOEMは、これらの技術を自律型システムやヒューマノイドシステムに統合します。これらのソリューションは、製造、物流、小売、医療などのエンドユーザー産業に導入され、生産性の向上、業務効率の改善、そして拡張可能な自動化を実現します。

フィジカルAI業界のインサイトとは、ハードウェアプロバイダー、ソフトウェア開発者、システムインテグレーター、そしてエンドユーザー産業が連携し、現実世界で動作するインテリジェントマシンを実現するための多層的なネットワークです。その基盤となるのは、機械が環境を認識し、それと相互作用することを可能にするセンサー、GPU、プロセッサ、アクチュエータ、接続モジュールを供給するコンポーネントメーカーです。このハードウェア層の上に、AIソフトウェアプロバイダーが、リアルタイムの意思決定を推進する機械学習モデル、コンピュータビジョンシステム、自律制御プラットフォームを提供します。システムインテグレーターやロボット企業は、これらの要素を組み合わせて、産業用ロボット、自律走行車、ドローン、ヒューマノイドシステムなどの実用可能なソリューションとして提供します。クラウドおよびエッジコンピューティングプロバイダーは、データ処理、シミュレーション、デジタルツイン環境をさらに支援し、一方、製造、物流、医療、自動車、防衛などの産業が主要な導入主体となっています。この相互接続されたエコシステムは、AI、IoT、自動化の進歩に牽引され、絶えず進化しており、フィジカルAI市場におけるイノベーションと拡張性を加速させる協働環境を創出しています。

フィジカルAI市場の地域別動向

予測期間中、アジア太平洋地域が世界のフィジカルAI市場で最も急速に成長する地域となる見込み

アジア太平洋地域は、強力な製造エコシステムと急速な産業オートメーションに牽引され、フィジカルAI市場規模において最も急速に成長する地域になると予想される。中国、日本、韓国は、ロボティクス、AIハードウェア、ヒューマノイド開発への投資を主導している。同地域は、コスト面での優位性、大規模な生産能力、そして強固なエレクトロニクスサプライチェーンの恩恵を受けている。さらに、政府による支援策や、物流、医療、産業セクター全体での需要の高まりが、市場の成長を加速させている。

フィジカルAI市場規模、シェア、成長、2025年から2032年までのレポート：企業評価マトリックス

フィジカルAI市場シェアマトリックスにおいて、NVIDIA Corporationは、圧倒的な市場プレゼンスと、包括的で垂直統合されたAIハードウェアおよびソフトウェアエコシステムに支えられ、「スター」プレイヤーとして浮上しています。NVIDIAは、高性能GPU、CUDAフレームワーク、およびIsaacやOmniverseといったロボティクスに特化したプラットフォームを網羅するフルスタックのフィジカルAIプラットフォームで業界をリードしています。これにより、インテリジェントな自律システムのシームレスな開発、シミュレーション、展開が可能になります。同社のソリューションは、企業が産業オートメーション、物流、医療、ヒューマノイドロボティクスなどのアプリケーションにおいて、リアルタイムの知覚、高度な意思決定、スケーラブルな展開を備えた高性能なフィジカルAIロボットを構築することを可能にします。

フィジカルAI市場の主要プレイヤー

NVIDIA Corporation (US)
ABB (Switzerland)
Qualcomm Technologies, Inc. (US)
Moog (US)
Festo (Germany)
Advanced Micro Devices, Inc. (US)
STMicroelectronics (Switzerland)
Texas Instruments Incorporated (US)
SK HYNIX INC. (South Korea)
Infineon Technologies AG
Bosch Sensortec GmbH (Germany)

最近の動向

2026年2月：Agility Roboticsは、トヨタ・モーター・マニュファクチャリング・カナダと提携し、パイロット運用が成功したことを受け、ヒューマノイドロボット「Digit」の導入を開始しました。この導入は、製造現場における業務効率と労働生産性の向上に重点を置いています。これは、産業分野におけるヒューマノイドロボットの商用規模での導入に向けた重要な一歩となります。

2026年2月：BMWグループは、ライプツィヒ工場でのヒューマノイドロボットの導入を開始し、欧州の生産現場における「フィジカルAI」の導入を画期的なものとした。この取り組みは、これまでの成功したパイロット事業を基盤としており、AI駆動型ロボット技術を中核的な製造プロセスに統合することを目指している。また、車両、バッテリー、および部品生産におけるより広範な導入を支援するものである。

2026年1月：NVIDIAは、Cosmosワールドモデル、GR00Tヒューマノイドモデル、Blackwell搭載のJetsonプラットフォームを含む、新しいPhysical AIモデル、フレームワーク、およびコンピューティングインフラストラクチャを発表した。これらのイノベーションは、ロボットの学習、推論、シミュレーションを強化し、汎用ロボットの開発を加速させる。グローバルパートナー各社は、このスタックに基づいて構築された次世代ロボットを発表し、業界全体での導入を加速させた。

2026年1月：ボストン・ダイナミクスは、マテリアルハンドリングや注文処理などの産業用途向けに設計された、量産対応のヒューマノイドロボット「Atlas」を発表した。このロボットは、高度な自律性、適応性、および企業システムとのシームレスな統合を特徴としている。大規模な導入が予定されており、次世代ヒューマノイドロボットに対する強い商業的需要が浮き彫りとなっている。

1 はじめに 29
1.1 調査の目的 29
1.2 市場の定義 29
1.3 調査範囲 30
1.3.1 対象市場および地域範囲 30
1.3.2 対象範囲および除外項目 31
1.3.3 対象期間 32
1.4 対象通貨 32
1.5 対象単位 32
1.6 ステークホルダー 32
2 エグゼクティブサマリー 34
2.1 市場のハイライトと主要な洞察 34
2.2 主要市場参加者：戦略的展開のマッピング 36
2.3 フィジカルAI市場における破壊的トレンド 37
2.4 高成長セグメント 38
2.5 地域別概要：市場規模、成長率、および予測 39
3 プレミアムインサイト 40
3.1 フィジカルAI市場におけるプレーヤーにとって魅力的な機会 40
3.2 提供内容別フィジカルAI市場 40
3.3 ロボットタイプ別 フィジカルAI市場 41
3.4 自律レベル別 フィジカルAI市場 41
3.5 業種別 フィジカルAI市場 42
3.6 地域別 フィジカルAI市場 42
3.7 物理AI市場（国別） 43
4 市場概要 44
4.1 はじめに 44
4.2 市場動向 44
4.2.1 推進要因 45
4.2.1.1 製造および物流業務における自律型ロボットの導入拡大 45
4.2.1.2 エッジAIインフラおよびコンピューティングプラットフォームの進歩 45
4.2.1.3 安全な人間とロボットの相互作用に対するニーズの高まり 46
4.2.2 制約要因 47
4.2.2.1 フィジカルAIロボットにおける高額な初期投資とハードウェアの長期的な更新サイクル 47
4.2.2.2 大規模な物理的 AI の導入を制限する、複雑で予測不可能な実環境 48
4.2.3 機会 49
4.2.3.1 防衛近代化プログラムおよび自律型セキュリティインフラへの物理的 AI 技術の統合 49
4.2.3.2 医療および医療支援における物理的 AI ロボットの拡大 50
4.2.3.3 新興経済国における農業および建設分野へのAI搭載ロボットの導入 50
4.2.3.4 シミュレーション主導のロボット開発におけるデジタルツイン・プラットフォームの活用 51
4.2.4 課題 52
4.2.4.1 マルチベンダーのロボットエコシステムにおける相互運用性と標準化の問題 52
4.2.4.2 リアルタイム意思決定のための多感覚データ統合に伴う複雑性 53
4.2.4.3 複雑なタスクのロボット訓練に利用できる大規模かつ高品質なデータセットの不足 53
4.3 相互接続された市場とセクター横断的な機会 54
4.4 ティア1/2/3プレーヤーによる戦略的動き 56
5 業界動向 57
5.1 はじめに 57
5.2 ポーターの5つの力分析 57
5.2.1 競争の激しさ 58
5.2.2 供給者の交渉力 59
5.2.3 購入者の交渉力 59
5.2.4 代替品の脅威 59
5.2.5 新規参入の脅威 59
5.3 マクロ経済の見通し 60
5.3.1 はじめに 60
5.3.2 GDPの動向と予測 60
5.3.3 産業オートメーション分野の動向 62
5.3.4 ヘルスケア分野の動向 62
5.4 バリューチェーン分析 62
5.5 エコシステム分析 64
5.6 価格分析 68
5.6.1 主要プレーヤー別、処理・演算ハードウェア製品の平均販売価格（2025年） 68
5.6.2 2025年の地域別プロセッシングおよびコンピューティングハードウェア製品の平均販売価格 69
5.6.2.1 2025年の地域別GPUの平均販売価格 69
5.6.2.2 2025年の地域別SoCの平均販売価格 70
5.6.2.3 2025年の地域別メモリの平均販売価格 70

5.7 貿易分析 71
5.7.1 輸入シナリオ（HSコード 854231） 71
5.7.2 輸出シナリオ （HSコード854231） 72
5.8 2026年～2027年の主要な会議およびイベント 73
5.9 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／ディスラプション 75
5.10 投資および資金調達のシナリオ 76
5.11 ケーススタディ分析 77
5.11.1 BMW、FIGURE 02 ヒューマノイドロボットを活用して自動車組立の効率を向上 77
5.11.2 アマゾン、SEQUOIAおよびDIGITロボットを活用してフルフィルメントの効率と職場の安全性を向上 77
5.11.3 WÜRTH、AI搭載のPICK-IT-EASYロボットを活用して倉庫の効率と注文処理を改善 78
5.12 米国関税の影響 – 物理AI市場 78
5.12.1 はじめに 78
5.12.2 主な関税率 79
5.12.3 価格への影響分析 80
5.12.4 各国・地域への影響 81
5.12.4.1 米国 81
5.12.4.2 欧州 81
5.12.4.3 アジア太平洋 82
5.12.5 業種への影響 82
6 技術の進歩、AIによる影響、特許、およびイノベーション 84
6.1 主要技術 84
6.1.1 エッジAIおよび組み込み推論 84
6.1.2 コンピュータビジョンおよび知覚 84
6.1.3 運動計画および制御アルゴリズム 85
6.1.4 強化学習および模倣学習 85
6.1.5 センサーフュージョン 85
6.2 補完的技術 86
6.2.1 人間とロボットの相互作用 86
6.2.2 デジタルツインと物理シミュレーション 86
6.2.3 合成データの生成 87
6.3 関連技術 87
6.3.1 産業オートメーションおよびロボティクス 87
6.3.2 ソフトウェアベースの AI およびプロセスオートメーション 87
6.3.3 スマートセンサーネットワークとIoTシステム 88

6.4 技術・製品ロードマップ 88
6.4.1 短期（2026–2028） | 知覚主導の自動化と制御の最適化 88
6.4.2 中期（2028–2031年） | 適応行動とマルチモーダル知能 89
6.4.3 長期（2031–2036年以降） | 汎用物理知能と自律システム 90
6.5 特許分析 91
7 規制環境 94
7.1 地域規制およびコンプライアンス 94
7.1.1 規制機関、政府機関、およびその他の組織 94
7.1.2 業界標準 99
7.1.2.1 ISO 10218 – 産業用ロボットの安全規格 99
7.1.2.2 ISO/TS 15066 – 協働ロボット（コボット）の安全 99
7.1.2.3 ISO 13482 – サービスロボットの安全 99
7.1.2.4 IEC 61508 – 電気・電子システムの機能安全 99
7.1.2.5 IEEE 1872 – ロボティクスおよびオートメーションのためのオントロジー 99
7.1.2.6 ISO 8373 – ロボティクス用語集 99
7.1.2.7 UL 4600 – 自律型製品の安全性 100
7.1.2.8 IEEE 7000 シリーズ – 倫理的な AI システム設計 100
7.1.3 政府規制 100
7.1.3.1 北米 100
7.1.3.1.1 カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）およびカリフォルニア州プライバシー権法（CPRA） 100
7.1.3.1.2 人工知能およびデータ法（AIDA） 100
7.1.3.1.3 アルゴリズム説明責任法（AAA） 100
7.1.3.2 ヨーロッパ 100
7.1.3.2.1 欧州連合人工知能法（EU AI法） 100
7.1.3.2.2 機械規制（EU）2023/1230 100
7.1.3.2.3 一般データ保護規則（GDPR） 101
7.1.3.2.4 無線機器指令（RED） 101
7.1.3.2.5 ネットワークおよび情報セキュリティ（NIS2）指令 101
7.1.3.2.6 一般データ保護規則（GDPR） 101
7.1.3.2.7 人工知能（AI）法 101
7.1.3.2.8 EUサイバーセキュリティ法 101
7.1.3.3 アジア太平洋地域 101
7.1.3.3.1 個人情報保護法（PIPL） 101
7.1.3.3.2 個人情報の保護（APPI） 101
7.1.3.3.3 知能ロボット開発・普及促進法 101
7.1.3.3.4 デジタル個人データ保護（DPDP）法 102

7.1.3.4 その他の地域 102
7.1.3.4.1 ブラジル一般データ保護法（LGPD） 102
7.1.3.4.2 個人情報保護法（POPIA） 102
8 顧客環境と購買行動 103
8.1 意思決定プロセス 103
8.2 購買プロセスに関与する主要なステークホルダーとその評価基準 104
8.2.1 購買プロセスの主要なステークホルダー 104
8.2.2 購買基準 105
8.3 導入の障壁と内部的な課題 106
8.4 各垂直市場における未充足ニーズ 107
9 提供形態別フィジカルAI市場 109
9.1 はじめに 110
9.2 ハードウェア 111
9.2.1 処理・演算用ハードウェア 114
9.2.1.1 GPU 116
9.2.1.1.1 セグメントの成長を後押しするリアルタイムかつ高性能なコンピューティングへの需要の高まり 116
9.2.1.2 SoC 116
9.2.1.2.1 セグメントの成長に寄与するエッジネイティブAI処理への需要の高まり 116
9.2.1.3 DSP 117
9.2.1.3.1 需要を喚起する、連続的なセンサーデータストリームの低遅延かつ電力効率の高い処理への要件 117
9.2.1.4 メモリ 118
9.2.1.4.1 セグメントの成長を促進する、物理AIシステムのデータ集約度および計算要件の高まり 118
9.2.1.5 FPGA 119
9.2.1.5.1 市場を牽引する物理AI導入におけるリアルタイム適応性と処理性能への強い注力 119
9.2.1.6 ASIC 119
9.2.1.6.1 セグメントの成長を加速させる、カスタマイズされた省エネ型AIアクセラレーションへの注目の高まり 119
9.2.2 センサー 120
9.2.2.1 イメージセンサー 122
9.2.2.1.1 物理AIシステムにおけるビジョンベースの自律性とマルチモーダル知覚への需要の高まりが、セグメントの成長を促進 122
9.2.2.2 LiDAR 123
9.2.2.2.1 セグメントの成長を促進するための、高精度な3D知覚およびスケーラブルなセンシングソリューションへのニーズの高まり 123
9.2.2.3 レーダーセンサー 124
9.2.2.3.1 セグメントの成長を促進するための、全天候型知覚および自律システムにおける安全性の向上への高い重視 124
9.2.2.4 超音波センサー 124
9.2.2.4.1 セグメントの成長を加速させるための、費用対効果が高く、エネルギー効率に優れ、信頼性の高い短距離センシングへの需要の高まり 124
9.2.2.5 IMU 125
9.2.2.5.1 セグメントの成長に寄与する、物理的 AI システムの機動性と自律性の向上 125
9.2.2.6 エンコーダ 126
9.2.2.6.1 セグメントの成長を後押しする、多軸ロボットシステムの採用拡大 126
9.2.2.7 力・トルクセンサー 126
9.2.2.7.1 セグメントの成長を促進するための、適応性、安全性、高精度なロボット操作への高い重視 126
9.2.2.8 触覚・圧力センサー 127
9.2.2.8.1 セグメントの成長を促進するための人間のような器用さと触覚ベースのインタラクションへの強い注力 127
9.2.3 アクチュエータ 127
9.2.3.1 セグメントの成長を加速させる高精度、応答性、およびエネルギー効率 127
9.2.3.2 電気式 128
9.2.3.3 油圧式 128
9.2.3.4 空圧式 129
9.3 ソフトウェア 129
9.3.1 セグメントの成長を促進するための、スケーラブルで柔軟、かつシミュレーション主導の自律システム開発に対するニーズの高まり 129
9.3.2 プラットフォーム 131
9.3.2.1 ロボットオペレーティングシステム 131
9.3.2.2 AIモデル開発プラットフォーム 132
9.3.2.3 シミュレーションおよびデジタルツインプラットフォーム 132
9.3.2.4 フリートおよびデバイス管理プラットフォーム 133
9.3.2.5 エッジAIランタイムインフラストラクチャ 133
9.3.3 アプリケーション 134
9.3.3.1 知覚インテリジェンス 134
9.3.3.2 ナビゲーションおよび計画インテリジェンス 135
9.3.3.3 操作および制御インテリジェンス 135
9.3.3.4 認知および推論 AI 135
9.3.3.5 人間と機械の相互作用 136
9.3.3.6 機能安全アルゴリズム 136
9.4 サービス 137
9.4.1 マルチシステム統合の複雑化と、セグメントの成長を加速させる自動化への需要の高まり 137
9.4.2 プロフェッショナル 138
9.4.3 マネージド 138

10 ロボットタイプ別 フィジカルAI市場 139
10.1 はじめに 140
10.2 産業用ロボット 141
10.2.1 労働力不足を背景とした産業業務における効率性と精度へのニーズの高まりがセグメントの成長を牽引 141
10.2.2 産業用ヒューマノイド 148
10.2.3 コボット 148
10.2.4 自律移動ロボット 149
10.2.5 検査・監視用ローバー 149
10.3 業務用サービスロボット 150
10.3.1 マルチモーダルAI、エッジコンピューティング、リアルタイム分析の高度な統合によるセグメント成長の促進 150
10.3.2 業務用ヒューマノイド 156
10.3.3 配送ロボット 157
10.3.4 医療用ロボット 157
10.3.5 業務用清掃ロボット 158
10.3.6 ホスピタリティロボット 158
10.3.7 セキュリティロボット 159
10.3.8 農業用ロボット 159
10.3.9 建設用ロボット 160
10.4 パーソナル＆家庭用ロボット 160
10.4.1 利便性、パーソナライズされたサポート、およびインタラクティブな支援を重視し、セグメントの成長を促進 160
11 自律性のレベル別 物理的 AI 市場 167
11.1 はじめに 168
11.2 レベル1：基本 170
11.2.1 セグメントの成長を加速させるための、費用対効果が高く拡張性のある自動化ソリューションへの高い選好 170
11.3 レベル2：中級 170
11.3.1 市場を牽引するために適応性、知覚、リアルタイムの意思決定が求められる環境での導入の増加 170
11.4 レベル 3：上級 171
11.4.1 セグメントの成長を促進する、現実世界での推論と行動を可能にする次世代 AI モデルの急速な導入 171
12 業種別物理 AI 市場 173
12.1 はじめに 174
12.2 産業オートメーション 176
12.2.1 セグメントの成長を加速させる、インテリジェントロボティクスおよび AI 駆動型プラットフォームの急速な進化 176
12.3 自動車 178
12.3.1 セグメントの成長を促進するための、AI 駆動型ロボティクス、デジタルツイン、およびデータ中心の製造への投資の増加 178
12.4 ロジスティクスおよびサプライチェーン 179
12.4.1 セグメントの成長を促進するための、労働力への依存度と運用コストの削減に対する圧力の高まり 179
12.5 防衛・セキュリティ 181
12.5.1 セグメントの成長を促進するための、リアルタイムの状況認識、自律運用、および意思決定能力の強化への高い重視 181
12.6 ヘルスケア 183
12.6.1 AIを活用した手術用ロボットおよび患者中心の自動化の導入拡大によるセグメント成長の促進 183
12.7 小売 185
12.7.1 セグメントの成長を加速させるための、倉庫自動化および顧客対応技術への投資拡大 185
12.8 教育 186
12.8.1 セグメントの成長に寄与するソーシャルロボットおよびシミュレーションベースの学習の普及 186
12.9 その他の業種 188
13 地域別フィジカルAI市場 190
13.1 はじめに 191
13.2 北米 192
13.2.1 米国 198
13.2.1.1 市場成長を促進するためのロボット工学、自律システム、およびAI搭載ハードウェアへの投資の増加 198
13.2.2 カナダ 199
13.2.2.1 市場成長を後押しするAI研究プログラムおよびスマートマニュファクチャリング・イニシアチブの導入拡大 199
13.2.3 メキシコ 200
13.2.3.1 市場成長を加速させる堅調な製造業および拡大する物流インフラ 200
13.3 ヨーロッパ 200
13.3.1 英国 206
13.3.1.1 市場成長を加速させる、産業分野全体でのインテリジェントマシンの採用拡大 206
13.3.2 ドイツ 207
13.3.2.1 市場成長に寄与するインダストリー4.0技術への依存度の高まり 207
13.3.3 フランス 208
13.3.3.1 市場成長を促進するインテリジェントオートメーション技術への多額の投資 208
13.3.4 イタリア 209
13.3.4.1 自動車生産、産業機械、および先進的製造業の拡大が市場成長を後押し 209
13.3.5 その他の欧州諸国 209

13.4 アジア太平洋地域 210
13.4.1 中国 216
13.4.1.1 市場成長を後押しするロボットプラットフォームおよびインテリジェントマシンの導入拡大 216
13.4.2 日本 217
13.4.2.1 市場成長を加速させる強力な産業オートメーションエコシステムとインテリジェントマシンの早期導入 217
13.4.3 インド 218
13.4.3.1 急速な工業化と自動化技術の導入が市場成長に寄与 218
13.4.4 韓国 218
13.4.4.1 AI 対応の自動化技術の統合が進み、セグメントの成長を促進 218
13.4.5 その他のアジア太平洋地域 219
13.5 その他の地域 220
13.5.1 中東およびアフリカ 225
13.5.1.1 市場成長を促進する AI、産業オートメーション、スマートインフラへの大規模な投資 225
13.5.1.2 GCC 諸国 226
13.5.1.3 アフリカおよびその他の中東諸国 227
13.5.2 南米 227
13.5.2.1 市場成長に寄与するデジタルトランスフォーメーションへの注力 227
14 競争環境 229
14.1 概要 229
14.2 主要企業の競争戦略／勝つための権利、2022–2026 229
14.3 売上高分析、2021–2025 231
14.4 市場シェア分析、2025 233
14.5 企業評価および財務指標 235
14.6 ブランド比較 236
14.7 企業評価マトリックス：主要プレーヤー、2025年（ハードウェアおよびソフトウェア） 237
14.7.1 スター 237
14.7.2 新興リーダー 237
14.7.3 普及型プレーヤー 237
14.7.4 参入企業 237
14.8 企業評価マトリックス：主要プレーヤー：2025年（ヒューマノイドロボット） 238
14.8.1 スター企業 238
14.8.2 新興リーダー 239
14.8.3 普及型プレイヤー 239
14.8.4 参入企業 239

14.8.5 企業の事業展開：主要プレイヤー、2025年 241
14.8.5.1 企業の事業展開 241
14.8.5.2 地域別事業展開 242
14.8.5.3 製品・サービス別事業展開 243
14.8.5.4 ロボットタイプ別事業展開 244
14.8.5.5 業種別事業展開 245
14.9 企業評価マトリックス： スタートアップ／中小企業、2025年 246
14.9.1 先進的企業 246
14.9.2 対応力のある企業 246
14.9.3 ダイナミックな企業 246
14.9.4 スタートアップ企業 246
14.9.5 競合ベンチマーク：スタートアップ／中小企業、2025年 248
14.9.5.1 主要なスタートアップ／中小企業の詳細リスト 248
14.9.5.2 主要なスタートアップ／中小企業の競合ベンチマーク 248
14.10 競争シナリオ 249
14.10.1 製品発売 249
14.10.2 取引 251
15 企業プロファイル 254
15.1 主要企業 254
15.1.1 NVIDIA CORPORATION 254
15.1.1.1 事業概要 254
15.1.1.2 提供製品・ソリューション・サービス 255
15.1.1.3 最近の動向 257
15.1.1.3.1 製品の発売 257
15.1.1.3.2 取引 258
15.1.1.4 MnM の見解 259
15.1.1.4.1 主な強み／勝つための権利 259
15.1.1.4.2 戦略的選択 259
15.1.1.4.3 弱み／競合上の脅威 260
15.1.2 ABB 261
15.1.2.1 事業概要 261
15.1.2.2 提供製品／ソリューション／サービス 262
15.1.2.3 最近の動向 263
15.1.2.3.1 取引 263
15.1.2.4 MnM の見解 264
15.1.2.4.1 主な強み／勝つ権利 264
15.1.2.4.2 戦略的選択 264
15.1.2.4.3 弱み／競合上の脅威 264

15.1.3 クアルコム・テクノロジーズ社 265
15.1.3.1 事業概要 265
15.1.3.2 提供製品／ソリューション／サービス 266
15.1.3.3 最近の動向 267
15.1.3.3.1 製品発売 267
15.1.3.3.2 取引 268
15.1.3.4 MnM の見解 269
15.1.3.4.1 主な強み／勝つための権利 269
15.1.3.4.2 戦略的選択 269
15.1.3.4.3 弱み／競合上の脅威 269
15.1.4 MOOG INC. 270
15.1.4.1 事業概要 270
15.1.4.2 提供製品／ソリューション／サービス 271
15.1.4.3 最近の動向 272
15.1.4.3.1 取引 272
15.1.4.4 MnMの見解 272
15.1.4.4.1 主な強み／勝つ権利 272
15.1.4.4.2 戦略的選択 272
15.1.4.4.3 弱み／競合上の脅威 273
15.1.5 FESTO 274
15.1.5.1 事業概要 274
15.1.5.2 提供製品・ソリューション・サービス 274
15.1.5.3 最近の動向 275
15.1.5.3.1 製品の発売 275
15.1.5.3.2 取引 276
15.1.5.4 MnMの見解 276
15.1.5.4.1 主な強み／勝つ権利 276
15.1.5.4.2 戦略的選択 276
15.1.5.4.3 弱み／競合上の脅威 276
15.1.6 テキサス・インスツルメンツ社 277
15.1.6.1 事業概要 277
15.1.6.2 提供製品・ソリューション・サービス 278
15.1.6.3 最近の動向 279
15.1.6.3.1 製品発売 279
15.1.6.3.2 取引 280
15.1.7 STマイクロエレクトロニクス 281
15.1.7.1 事業概要 281
15.1.7.2 提供製品・ソリューション・サービス 282
15.1.7.3 最近の動向 283
15.1.7.3.1 製品発売 283
15.1.7.3.2 取引 284

15.1.8 SK HYNIX INC. 285
15.1.8.1 事業概要 285
15.1.8.2 提供製品・ソリューション・サービス 286
15.1.8.3 最近の動向 287
15.1.8.3.1 製品発売 287
15.1.8.3.2 取引 287
15.1.9 INFINEON TECHNOLOGIES AG 288
15.1.9.1 事業概要 288
15.1.9.2 提供製品・ソリューション・サービス 289
15.1.9.3 最近の動向 290
15.1.9.3.1 製品発売 290
15.1.9.3.2 取引 290
15.1.10 BOSCH SENSORTEC GMBH 292
15.1.10.1 事業概要 292
15.1.10.2 提供製品・ソリューション・サービス 292
15.1.10.3 最近の動向 293
15.1.10.3.1 製品発売 293
15.1.10.3.2 取引 293
15.2 その他の企業 294
15.2.1 ADVANCED MICRO DEVICES, INC. 294
15.2.2 NXPセミコンダクターズ 295
15.2.3 サムスン 296
15.2.4 マイクロン・テクノロジー社 297
15.2.5 ホライゾン・ロボティクス 298
15.2.6 テスラ 299
15.2.7 ユニバーサル・ロボティクス A/S 300
15.2.8 ソフトバンク・ロボティクス・グループ 301
15.2.9 ボストン・ダイナミクス 302
15.2.10 UBTECH ROBOTICS CORP LTD. 303
15.2.11 トヨタ自動車株式会社 304
15.2.12 FIGURE 305
15.2.13 AGILITY ROBOTICS 306
15.2.14 NEURA ROBOTICS GMBH 307
15.2.15 AGIBOT INNOVATION (SHANGHAI) TECHNOLOGY CO., LTD. 308
15.2.16 SANCTUARY COGNITIVE SYSTEMS CORPORATION 309
15.2.17 UNITREE ROBOTICS 310
15.2.18 DEXTERITY, INC. 311
15.2.19 ANYBOTICS 312
15.2.20 PHYSICAL INTELLIGENCE 313
15.2.21 SIMA TECHNOLOGIES, INC. 314
15.2.22 SKILD AI 315
16 調査方法論 316
16.1 調査データ 316
16.1.1 二次データ 317
16.1.1.1 主要な二次情報源の一覧 317
16.1.1.2 二次情報源からの主要データ 318
16.1.2 一次データ 318
16.1.2.1 一次インタビュー対象者リスト 319
16.1.2.2 一次インタビューの内訳 319
16.1.2.3 一次情報源からの主要データ 319
16.1.2.4 主要な業界インサイト 320
16.1.3 二次調査および一次調査 321
16.2 市場規模の推定 321
16.2.1 ボトムアップ・アプローチ 323
16.2.1.1 ボトムアップ分析を用いた市場規模の算出方法（供給側） 323
16.2.2 トップダウン・アプローチ 324
16.2.2.1 トップダウン分析を用いた市場規模の算出手法（需要側） 324
16.3 データの三角測量 325
16.4 調査の前提条件 326
16.5 調査の限界 326
16.6 リスク分析 327
17 付録 328
17.1 ディスカッションガイド 328
17.2 ナレッジストア：MarketsandMarketsのサブスクリプションポータル 331
17.3 カスタマイズオプション 333
17.4 関連レポート 333
17.5 著者情報 334

※参考情報 物理AI（Physical AI）とは、物理的な世界や現象を理解し、操作するために、人工知能技術を活用する分野のことを指します。一般的なAIは主にデータ分析や自然言語処理などの抽象的な領域での利用が中心ですが、物理AIは物理的な環境において、ロボティクスやセンサー技術を駆使して、実際に物理的な作業を行うことを重視しています。 物理AIにはいくつかの種類があります。まず、ロボティクスに関連する物理AIが代表的です。これは、産業用ロボットやサービスロボットなど、実際の物理的作業を担当する機械にAIを組み込むことによって、環境に応じた柔軟な動作や判断を実現します。たとえば、自動運転車やドローンに搭載される物理AIは、周囲の状況をリアルタイムで解析し、適切な行動を選択する能力を持っています。 次に、スマートマテリアルに関連する物理AIがあります。これは、センサーやアクチュエーターを組み込んだ材料が、周囲の環境に応じて物理的特性を変えることができる技術です。物理AIは、これらの材料がどのように自己調整するかを学習し、よりスマートな環境を作り出す手助けをします。 物理AIの用途は多岐にわたります。産業用途では、製造現場の自動化や効率化が挙げられます。AIを利用したロボットは、高精度で繰り返し作業を実行できるため、品質の向上やコスト削減に寄与します。また、医療分野では、手術支援ロボットや患者の状態をモニタリングするための装置などが、物理AIを活用しています。これにより、より安全で正確な医療サービスの提供が可能となります。 さらに、物流や倉庫管理においても大きな効果があります。物理AIを搭載した無人搬送車（AGV）は、倉庫内で商品を効率的に運搬し、作業の効率化を図ります。また、農業分野においても、センサーやロボティクスを利用した精密農業が進んでおり、AIが作物の成長をモニタリングし、適切な水や肥料を供給することができます。 物理AIの関連技術としては、機械学習や深層学習、コンピュータビジョン、センサー技術などが挙げられます。これらの技術は、物理的な環境を理解し、相互作用をするための基盤となります。たとえば、コンピュータビジョン技術は、物体認識や追跡を可能にし、ロボットが周囲の環境を理解する手助けをします。センサー技術は、温度、湿度、光量などの物理的データを収集し、それを基にAIが判断を行うために活用されます。 また、強化学習も重要な要素です。物理AIは、試行錯誤を通じて最適な行動を学ぶ能力を持つため、環境への適応が可能です。たとえば、ロボットが障害物を避けるための経路を最適化する過程で、強化学習は非常に有効です。 今後の物理AIの展望としては、より一層の知能化と自律性の向上が期待されます。スマートシティの実現に向けて、AI技術が進化することで、交通の最適化やエネルギー管理、環境監視など、多くの分野での応用が可能になるでしょう。また、人間と協働するための柔軟なインターフェースの開発も進められています。これにより、物理AIはますます私たちの生活に密接に関わる存在となるでしょう。 最後に、物理AIの発展には、倫理的な問題も含まれています。自律型ロボットの行動や判断に対する責任の所在、プライバシーの保護、雇用への影響など、多くの課題があります。今後、これらの問題に対する適切なアプローチと対策が求められるでしょう。物理AIの進展は、私たちの生活を豊かにする可能性を秘めていますが、その一方で社会的な課題にも目を向けることが重要です。