全体要約
2022年、グローバルなAIロボット市場は71億XX米ドルに達し、2030年までに382億XX米ドルに成長すると見込まれています。年平均成長率（CAGR）は37.6%です。この市場は北米が過半数を占めており、多くの技術革新、研究機関、スタートアップ、テクノロジー企業が集まっています。特に、手術や遠隔医療などのさまざまなタスクにAIロボットが利用されており、効率性やコスト削減が期待されています。
AIロボットは、自動化によって製造業や物流などの分野で高速かつ高精度な作業を行い、コスト削減につながります。例えば、ABBロボティクスは、倉庫や配送センターでの作業を最適化するため、AIと視覚に基づいたロボティックアイテムピッカーを導入しました。また、最近では、Preferred Roboticsが家庭用ロボットKachakaを発表し、音声命令に基づいてアイテムを配送する機能を備えています。
AIロボットは、自動化によって製造業や物流などの分野で高速かつ高精度な作業を行い、コスト削減につながります。例えば、ABBロボティクスは、倉庫や配送センターでの作業を最適化するため、AIと視覚に基づいたロボティックアイテムピッカーを導入しました。また、最近では、Preferred Roboticsが家庭用ロボットKachakaを発表し、音声命令に基づいてアイテムを配送する機能を備えています。
関連する質問
71億XX米ドル（2022年）
37.6%（2023年～2030年）
NVIDIA Corporation, IBM Corporation, Vicarious Inc., Veo Robotics, Inc., Microsoft Corporation, Hanson Robotics Ltd., Neurala, Inc., Kindred, Inc., Brain Corporation, Preferred Networks, Inc.
自動化の必要性の高まり、政府の支援、企業間のコラボレーション
概要
概要
世界の人工知能（AI）ロボット市場は2022年に71億ドルに達し、2030年までに382億ドルに達すると予測されており、2023年から2030年の予測期間中に年平均成長率（CAGR）37.6%で成長する見込みです。
AIロボットは、常に進化し改善される複雑なニューラルネットワークと機械学習アルゴリズムに依存しています。AI技術が進歩するにつれて、AIロボットはより難しいタスクを完了し、変化する状況に適応できるようになります。AIセンサー、CPU、カメラなどの機器の価格が下がることにより、AIロボットは企業と個人の両方にとってよりアクセスしやすくなっています。
例えば、2023年6月6日、東京に本拠を置くスタートアップのPreferred Roboticsは、音声コマンドに基づいて物を配達するために設計された家庭用ロボットKachakaを発表しました。このロボットはキャスター付きの特別なテーブルの底部に取り付けられます。ユーザーはテーブルの上に物を置き、アプリを介して家の中の場所を事前に登録し、その後、ロボットに物を指定された場所に運ぶよう音声コマンドを発します。
北米は、世界の人工知能（AI）ロボット市場を支配しており、市場の3/5以上を占めています。この地域には、AIとロボティクスに主に焦点を当てた研究所、スタートアップ、テクノロジー企業が多数存在し、多くの技術革新の拠点となっています。AIロボットは、外科手術や遠隔医療など、さまざまな業務でますます多く使用されています。
ダイナミクス
政府の取り組みが市場を後押しする
AIロボットは、政府の業務において繰り返し行われる時間のかかる作業を自動化します。これにより、効率が向上し、コスト削減につながります。また、データ入力、顧客サービスの問い合わせ、その他のルーチンプロセスを処理し、政府の従業員がより複雑で戦略的なタスクに集中できるようにします。AIロボットは、大量のデータを迅速に分析し、政府機関がデータに基づいた意思決定を行うのに役立ちます。また、トレンドを特定し、異常を検出し、政策立案や資源配分に役立つインサイトを提供します。
例えば、2023年4月10日に、インド政府の科学技術省の技術開発委員会は、インド工科大学カンプール校のインキュベートされたスタートアップであるM/s MLIT-18テクノロジープライベートリミテッドへの支援を承認しました。この会社は、製造業における自動化のための機械ビジョンおよびロボティクスシステムの商業化を目指しています。TDBは、総プロジェクト費用5.89クロールのうち4.12クロールの財政支援を提供します。
自動化の必要性の高まり
AIロボットは、高速かつ高精度で繰り返し作業を行い、製造業、物流、その他の業界において効率性と生産性を向上させます。AIロボットによる自動化は、ロボットが休憩なしで継続的に働くことができ、福利厚生や給与を必要としないため、時間とともに顕著なコスト削減につながる可能性があります。AIロボットは、一貫して高品質の製品を生産し、一貫した結果を提供することで、製造プロセスにおけるエラーや欠陥を減らすことができます。
例えば、2023年5月25日にABBロボティクスは、倉庫やフルフィルメントセンターの非構造的環境でアイテムを正確に識別し、選択するために設計されたAIおよびビジョンベースのソリューションであるロボティックアイテムピッカーを導入しました。マシンビジョンと人工知能を使用して、アイテムピッカーは、各アイテムの最適な把持ポイントを決定し、その後、吸引グリッパーがアイテムを拾い上げて指定されたビンに配置します。
企業間の協力が市場を促進します。
企業はしばしば互いの専門知識を活用するために協力します。ある企業はAIアルゴリズムに優れている一方で、別の企業はロボットハードウェアを専門としています。力を合わせることで、より高度なAIロボットを作成できます。AIロボットの開発は高額になることがあります。協力することで、企業は財政的負担を共有でき、先進的なロボットの研究開発をよりコスト効率よく行うことができます。協力は開発プロセスを加速することができます。
たとえば、2021年10月29日、IBM、ボストン・ダイナミクス、ナショナル・グリッドが提携し、ボストン・ダイナミクスのロボット犬「スポット」をマサチューセッツ州とニューヨーク州のナショナル・グリッドのサイトで自律的な検査に導入することになりました。このロボットは、IBMリサーチのAIとハイブリッドクラウド技術を搭載します。この提携の目的は、スポットを自律的に機器を検査・監視し、リアルタイムで問題を特定できるインテリジェントエッジデバイスに変えることです。
トラブルシューティングと意思決定が市場の成長を妨げています。
複雑で非構造的な現実世界の文脈では、AIロボットはしばしば効率的にナビゲートし、機能することに苦労し、不均一な表面、変化する照明条件や予期しない障害物などの困難に直面することがあります。一般的にAIロボットには常識推論が欠けているため、人間にとっては簡単なタスクであっても、自然言語を理解したり曖昧な状況を理解したりするなど、現実を深く理解する必要があるため、困難を抱えることがあります。
AIロボットは、周囲を認識するためにセンサーに依存しています。センサー技術は向上しているものの、精度、範囲、さまざまな条件への適応力においてまだ限界があります。多くのAIロボットは訓練や意思決定のために大量のデータに依存しており、データが不足している場合や現在のコンテキストを代表していない場合には苦労することがあります。AIロボットの開発や導入はコストがかかるため、小規模ビジネスや個人にとってはアクセシビリティや採用が制限される可能性があります。
セグメント分析
世界の人工知能（AI）ロボット市場は、提供内容、ロボットタイプ、技術、展開モード、アプリケーション、および地域に基づいてセグメント化されています。
サービス型ロボットの採用が市場を促進します
AIと機械学習技術はサービスロボットの能力を大幅に向上させ、これらのサービスロボットはさまざまな複雑なタスクを遂行し、環境の変化に適応するように学習します。これらのロボットは主に材料の取り扱いや検査、メンテナンスのために産業分野で使用されています。eコマース業界の成長は、倉庫および物流におけるサービスロボットの需要の増加をもたらしました。
例えば、2022年11月10日にアマゾンは「スパロウ」と呼ばれる新しいロボットシステムを導入し、Fulfillmentプロセスの効率化を図りました。スパロウは、コンピュータビジョンと人工知能（AI）を使用して、アマゾンの在庫にある個別の商品を処理するように設計されています。それは、数百万のアイテムを検出、選択、処理することができ、産業用ロボティクス技術において重要な進歩を示しています。スパロウは、個別商品の取り扱いを自動化し、アマゾンの従業員がより複雑な作業に集中できるようにします。
地理的浸透
地域のテクノロジーへの大規模な投資が市場を活性化させています。
アジア太平洋地域は、世界の人工知能ロボット市場で最も成長が速い地域です。人工知能やロボット研究開発に投資している国々には、中国、日本、韓国が含まれます。この地域におけるAIロボットの開発は、AIアルゴリズム、機械学習、センサーおよびハードウェアコンポーネントにおける継続的な技術進歩によって推進されています。製造業、消費者製品、電子機器、自動車などの分野では、AIロボットが一般的に使用されています。
例えば、2022年8月12日、現代自動車グループとボストン・ダイナミクスは、4億米ドル以上の初期投資でボストン・ダイナミクスAI研究所の設立を発表しました。この研究所は、人工知能、ロボティクス、およびインテリジェントマシンの進展に焦点を当てます。研究所は、認知AI、アスレチックAI、有機ハードウェア設計、倫理および政策の4つの主要な技術分野で活動します。研究所はマサチューセッツ州ケンブリッジに本部を置き、大学や企業の研究所と協力してその使命を達成します。
競争環境
市場における主要なグローバルプレーヤーには、NVIDIA Corporation、IBM Corporation、Vicarious Inc.、Veo Robotics, Inc.、Microsoft Corporation、Hanson Robotics Ltd.、Neurala, Inc.、Kindred, Inc.、Brain Corporation、Preferred Networks, Inc.が含まれます。
COVID-19の影響分析
パンデミックは、特に医療と物流の分野でのAIロボットの採用を加速させました。ロボットは、ウイルス感染のリスクを減らすために、消毒、患者ケア、非接触での配達などのタスクに投入されました。AIロボットは病院や医療施設で、患者の監視、薬の配達、さらには検査の実施などで医療従事者を支援し、医療専門家の負担を軽減させ、ウイルスへの曝露を最小限に抑えるのに役立ちました。
多くの従業員がリモートで働いているため、企業は重要な業務を維持するためにAIロボットを利用しました。これらのロボットは、データセンター、倉庫、その他の施設で、人間が必要とするタスクを実行するために使用されました。パンデミックの間、UV-Cライトまたは消毒スプレーナーを装備したロボットの需要が急増し、これらのロボットは公共の場、オフィス、病院を消毒してウイルス伝播のリスクを減らすために使用されました。
パンデミックは世界のサプライチェーンに混乱をもたらし、自動化への関心が高まりました。AIロボットは、Eコマースの需要の増加に対応し、人間の労働への依存を減らすために倉庫やフルフィルメントセンターで使用されました。AIロボットは、ソーシャルディスタンスの措置を強化するためにさまざまな公共スペースで使用され、群衆を監視したり、リマインダーを提供したり、マスクや手指消毒剤を配布することもできました。AIと機械学習は、患者データ、感染率、ワクチン配布など、パンデミックに関連する膨大なデータを分析するために重要でした。
AIの影響
ロボットはAIによって経験から知識を習得し、変化する環境に適応することができます。ロボットは、深層強化学習のような機械学習手法の助けを借りて、継続的にパフォーマンスを向上させることができます。AI搭載のセンサーやコンピュータビジョンシステムによって、ロボットは周囲をよりよく認識し理解する能力が向上し、困難な状況をナビゲートし、物や人と相互作用する能力が向上します。
AIにより、ロボットが人間の声の指示や話し言葉を理解できるようになり、人間とロボットのコミュニケーションの使いやすさとアクセスのしやすさが向上しました。AIロボットは、問題解決、意思決定、計画などの認知能力を示すことができ、さまざまなタスクを処理する柔軟性が高まります。
例えば、2023年7月29日、Googleはロボティクス・トランスフォーマー2（RT-2）を発表しました。この高度なAIモデルは、ロボットに実世界の行動を教えることを目的としており、適応可能で有用なロボットの開発において重要な一歩を示しています。RT-2は、ウェブからテキストと画像を理解し処理する能力を活用し、ロボットに特定の行動を実行させ、新しい状況に適応させることを可能にします。
ロシア・ウクライナ戦争の影響
この対立は、センサーやプロセッサーなどのAIハードウェアコンポーネントの生産に影響を及ぼし、グローバルなサプライチェーンを混乱させる可能性があります。この混乱は、AIロボットの製造と配備の遅延を引き起こす可能性があります。また、戦争による経済的および地政学的な不確実性は、AI研究開発のための資源配分に影響を与える可能性があります。政府や組織は、資金と資源の優先順位を再評価することがあり、それがAIプロジェクトに影響を与える可能性があります。
この紛争は国際的な同盟や貿易関係に変化をもたらし、AI研究やAI関連技術・知識の共有に影響を与える可能性があります。AI研究のアジェンダは、サイバーセキュリティや地政学的情報のためのデータ分析など、戦争に関連する新たな課題に対処するためにシフトする可能性があり、これにより他のAI研究分野から一時的に注意が逸れる可能性があります。
提供別
ソフトウェア
ハードウェア
ロボットタイプ別
サービスロボット
産業用ロボット
技術別
機械学習
コンピュータビジョン
コンテクスト認識
自然言語処理
デプロイメントモード別
クラウド
● オンプレミス
用途別
軍事・防衛
・法執行
・パーソナルアシスタンス＆ケアギビング
広報
教育およびエンターテインメント
その他
地域別
● 北アメリカ
アメリカ合衆国
カナダ
メキシコ
● ヨーロッパ
ドイツ
英国
フランス
イタリア
ロシア
その他のヨーロッパ
南米
ブラジル
アルゼンチン
南アメリカの残りの地域
アジア太平洋
中国
インド
日本
オーストラリア
アジア太平洋地域のその他
● 中東およびアフリカ
主要な進展
2023年6月、Guardforce AIは香港工業人工知能およびロボティクスセンター株式会社（FLAIR）との協力合意を発表し、世界的にロボティクス・アズ・ア・サービス（RaaS）ソリューションおよび人工知能（AI）クラウドプラットフォームの開発に取り組むことになりました。FLAIRは、香港生産性委員会（HKPC）によって設立され、ドイツのRWTHアーヘンキャンパスが主要な協力者として参加しており、Guarforce AIに初期の2年間の間、技術と専門知識へのアクセスを提供する予定です。
● 2022年11月に、Brain Corpは商業ロボティクス向けの第3世代自律プラットフォームを発表しました。このプラットフォームは、BrainOS自律ロボットオペレーティングシステムに基づいており、さまざまな商業部門での将来の知能ロボットソリューションのために設計されています。製品開発を簡素化するためのモジュラーアーキテクチャを特徴としており、ロボットのアプリケーションの拡大、機械の機能、性能、安全性、セキュリティの向上を目的としたいくつかの重要な強化が導入されています。
2022年3月、インドのバンガロール（カルナータカ州）で、インド初の人工知能およびロボティクス技術パーク（ARTPARK）が正式にオープンしました。中央政府からの初期資金239ルピーと、フィンランドのアールト大学、インディア医療機関がパートナーです。
なぜレポートを購入するのか？
● 提供、ロボットタイプ、技術、展開モード、アプリケーション、地域に基づく世界の人工知能（AI）ロボット市場のセグメンテーションを可視化し、主要な商業資産とプレイヤーを理解します。
商業機会を特定するには、トレンドと共同開発を分析します。
● AIロボット市場の全セグメントを含む多数のデータポイントを備えたエクセルデータシート。
PDFレポートは、徹底的な質的インタビューと詳細な研究の後に行われた包括的な分析で構成されています。
主要企業の主要製品を含むExcelによる製品マッピングが利用可能です。
世界の人工知能（AI）ロボット市場報告書には、約77の表、78の図、および186ページが含まれます。
ターゲットオーディエンス 2023
・製造業者/バイヤー
・業界投資家/投資銀行家
研究専門家
新興企業
※以下の目次にて、具体的なレポートの構成をご覧頂けます。ご購入、無料サンプルご請求、その他お問い合わせは、ページ上のボタンよりお進みください。
世界の人工知能（AI）ロボット市場は2022年に71億ドルに達し、2030年までに382億ドルに達すると予測されており、2023年から2030年の予測期間中に年平均成長率（CAGR）37.6%で成長する見込みです。
AIロボットは、常に進化し改善される複雑なニューラルネットワークと機械学習アルゴリズムに依存しています。AI技術が進歩するにつれて、AIロボットはより難しいタスクを完了し、変化する状況に適応できるようになります。AIセンサー、CPU、カメラなどの機器の価格が下がることにより、AIロボットは企業と個人の両方にとってよりアクセスしやすくなっています。
例えば、2023年6月6日、東京に本拠を置くスタートアップのPreferred Roboticsは、音声コマンドに基づいて物を配達するために設計された家庭用ロボットKachakaを発表しました。このロボットはキャスター付きの特別なテーブルの底部に取り付けられます。ユーザーはテーブルの上に物を置き、アプリを介して家の中の場所を事前に登録し、その後、ロボットに物を指定された場所に運ぶよう音声コマンドを発します。
北米は、世界の人工知能（AI）ロボット市場を支配しており、市場の3/5以上を占めています。この地域には、AIとロボティクスに主に焦点を当てた研究所、スタートアップ、テクノロジー企業が多数存在し、多くの技術革新の拠点となっています。AIロボットは、外科手術や遠隔医療など、さまざまな業務でますます多く使用されています。
ダイナミクス
政府の取り組みが市場を後押しする
AIロボットは、政府の業務において繰り返し行われる時間のかかる作業を自動化します。これにより、効率が向上し、コスト削減につながります。また、データ入力、顧客サービスの問い合わせ、その他のルーチンプロセスを処理し、政府の従業員がより複雑で戦略的なタスクに集中できるようにします。AIロボットは、大量のデータを迅速に分析し、政府機関がデータに基づいた意思決定を行うのに役立ちます。また、トレンドを特定し、異常を検出し、政策立案や資源配分に役立つインサイトを提供します。
例えば、2023年4月10日に、インド政府の科学技術省の技術開発委員会は、インド工科大学カンプール校のインキュベートされたスタートアップであるM/s MLIT-18テクノロジープライベートリミテッドへの支援を承認しました。この会社は、製造業における自動化のための機械ビジョンおよびロボティクスシステムの商業化を目指しています。TDBは、総プロジェクト費用5.89クロールのうち4.12クロールの財政支援を提供します。
自動化の必要性の高まり
AIロボットは、高速かつ高精度で繰り返し作業を行い、製造業、物流、その他の業界において効率性と生産性を向上させます。AIロボットによる自動化は、ロボットが休憩なしで継続的に働くことができ、福利厚生や給与を必要としないため、時間とともに顕著なコスト削減につながる可能性があります。AIロボットは、一貫して高品質の製品を生産し、一貫した結果を提供することで、製造プロセスにおけるエラーや欠陥を減らすことができます。
例えば、2023年5月25日にABBロボティクスは、倉庫やフルフィルメントセンターの非構造的環境でアイテムを正確に識別し、選択するために設計されたAIおよびビジョンベースのソリューションであるロボティックアイテムピッカーを導入しました。マシンビジョンと人工知能を使用して、アイテムピッカーは、各アイテムの最適な把持ポイントを決定し、その後、吸引グリッパーがアイテムを拾い上げて指定されたビンに配置します。
企業間の協力が市場を促進します。
企業はしばしば互いの専門知識を活用するために協力します。ある企業はAIアルゴリズムに優れている一方で、別の企業はロボットハードウェアを専門としています。力を合わせることで、より高度なAIロボットを作成できます。AIロボットの開発は高額になることがあります。協力することで、企業は財政的負担を共有でき、先進的なロボットの研究開発をよりコスト効率よく行うことができます。協力は開発プロセスを加速することができます。
たとえば、2021年10月29日、IBM、ボストン・ダイナミクス、ナショナル・グリッドが提携し、ボストン・ダイナミクスのロボット犬「スポット」をマサチューセッツ州とニューヨーク州のナショナル・グリッドのサイトで自律的な検査に導入することになりました。このロボットは、IBMリサーチのAIとハイブリッドクラウド技術を搭載します。この提携の目的は、スポットを自律的に機器を検査・監視し、リアルタイムで問題を特定できるインテリジェントエッジデバイスに変えることです。
トラブルシューティングと意思決定が市場の成長を妨げています。
複雑で非構造的な現実世界の文脈では、AIロボットはしばしば効率的にナビゲートし、機能することに苦労し、不均一な表面、変化する照明条件や予期しない障害物などの困難に直面することがあります。一般的にAIロボットには常識推論が欠けているため、人間にとっては簡単なタスクであっても、自然言語を理解したり曖昧な状況を理解したりするなど、現実を深く理解する必要があるため、困難を抱えることがあります。
AIロボットは、周囲を認識するためにセンサーに依存しています。センサー技術は向上しているものの、精度、範囲、さまざまな条件への適応力においてまだ限界があります。多くのAIロボットは訓練や意思決定のために大量のデータに依存しており、データが不足している場合や現在のコンテキストを代表していない場合には苦労することがあります。AIロボットの開発や導入はコストがかかるため、小規模ビジネスや個人にとってはアクセシビリティや採用が制限される可能性があります。
セグメント分析
世界の人工知能（AI）ロボット市場は、提供内容、ロボットタイプ、技術、展開モード、アプリケーション、および地域に基づいてセグメント化されています。
サービス型ロボットの採用が市場を促進します
AIと機械学習技術はサービスロボットの能力を大幅に向上させ、これらのサービスロボットはさまざまな複雑なタスクを遂行し、環境の変化に適応するように学習します。これらのロボットは主に材料の取り扱いや検査、メンテナンスのために産業分野で使用されています。eコマース業界の成長は、倉庫および物流におけるサービスロボットの需要の増加をもたらしました。
例えば、2022年11月10日にアマゾンは「スパロウ」と呼ばれる新しいロボットシステムを導入し、Fulfillmentプロセスの効率化を図りました。スパロウは、コンピュータビジョンと人工知能（AI）を使用して、アマゾンの在庫にある個別の商品を処理するように設計されています。それは、数百万のアイテムを検出、選択、処理することができ、産業用ロボティクス技術において重要な進歩を示しています。スパロウは、個別商品の取り扱いを自動化し、アマゾンの従業員がより複雑な作業に集中できるようにします。
地理的浸透
地域のテクノロジーへの大規模な投資が市場を活性化させています。
アジア太平洋地域は、世界の人工知能ロボット市場で最も成長が速い地域です。人工知能やロボット研究開発に投資している国々には、中国、日本、韓国が含まれます。この地域におけるAIロボットの開発は、AIアルゴリズム、機械学習、センサーおよびハードウェアコンポーネントにおける継続的な技術進歩によって推進されています。製造業、消費者製品、電子機器、自動車などの分野では、AIロボットが一般的に使用されています。
例えば、2022年8月12日、現代自動車グループとボストン・ダイナミクスは、4億米ドル以上の初期投資でボストン・ダイナミクスAI研究所の設立を発表しました。この研究所は、人工知能、ロボティクス、およびインテリジェントマシンの進展に焦点を当てます。研究所は、認知AI、アスレチックAI、有機ハードウェア設計、倫理および政策の4つの主要な技術分野で活動します。研究所はマサチューセッツ州ケンブリッジに本部を置き、大学や企業の研究所と協力してその使命を達成します。
競争環境
市場における主要なグローバルプレーヤーには、NVIDIA Corporation、IBM Corporation、Vicarious Inc.、Veo Robotics, Inc.、Microsoft Corporation、Hanson Robotics Ltd.、Neurala, Inc.、Kindred, Inc.、Brain Corporation、Preferred Networks, Inc.が含まれます。
COVID-19の影響分析
パンデミックは、特に医療と物流の分野でのAIロボットの採用を加速させました。ロボットは、ウイルス感染のリスクを減らすために、消毒、患者ケア、非接触での配達などのタスクに投入されました。AIロボットは病院や医療施設で、患者の監視、薬の配達、さらには検査の実施などで医療従事者を支援し、医療専門家の負担を軽減させ、ウイルスへの曝露を最小限に抑えるのに役立ちました。
多くの従業員がリモートで働いているため、企業は重要な業務を維持するためにAIロボットを利用しました。これらのロボットは、データセンター、倉庫、その他の施設で、人間が必要とするタスクを実行するために使用されました。パンデミックの間、UV-Cライトまたは消毒スプレーナーを装備したロボットの需要が急増し、これらのロボットは公共の場、オフィス、病院を消毒してウイルス伝播のリスクを減らすために使用されました。
パンデミックは世界のサプライチェーンに混乱をもたらし、自動化への関心が高まりました。AIロボットは、Eコマースの需要の増加に対応し、人間の労働への依存を減らすために倉庫やフルフィルメントセンターで使用されました。AIロボットは、ソーシャルディスタンスの措置を強化するためにさまざまな公共スペースで使用され、群衆を監視したり、リマインダーを提供したり、マスクや手指消毒剤を配布することもできました。AIと機械学習は、患者データ、感染率、ワクチン配布など、パンデミックに関連する膨大なデータを分析するために重要でした。
AIの影響
ロボットはAIによって経験から知識を習得し、変化する環境に適応することができます。ロボットは、深層強化学習のような機械学習手法の助けを借りて、継続的にパフォーマンスを向上させることができます。AI搭載のセンサーやコンピュータビジョンシステムによって、ロボットは周囲をよりよく認識し理解する能力が向上し、困難な状況をナビゲートし、物や人と相互作用する能力が向上します。
AIにより、ロボットが人間の声の指示や話し言葉を理解できるようになり、人間とロボットのコミュニケーションの使いやすさとアクセスのしやすさが向上しました。AIロボットは、問題解決、意思決定、計画などの認知能力を示すことができ、さまざまなタスクを処理する柔軟性が高まります。
例えば、2023年7月29日、Googleはロボティクス・トランスフォーマー2（RT-2）を発表しました。この高度なAIモデルは、ロボットに実世界の行動を教えることを目的としており、適応可能で有用なロボットの開発において重要な一歩を示しています。RT-2は、ウェブからテキストと画像を理解し処理する能力を活用し、ロボットに特定の行動を実行させ、新しい状況に適応させることを可能にします。
ロシア・ウクライナ戦争の影響
この対立は、センサーやプロセッサーなどのAIハードウェアコンポーネントの生産に影響を及ぼし、グローバルなサプライチェーンを混乱させる可能性があります。この混乱は、AIロボットの製造と配備の遅延を引き起こす可能性があります。また、戦争による経済的および地政学的な不確実性は、AI研究開発のための資源配分に影響を与える可能性があります。政府や組織は、資金と資源の優先順位を再評価することがあり、それがAIプロジェクトに影響を与える可能性があります。
この紛争は国際的な同盟や貿易関係に変化をもたらし、AI研究やAI関連技術・知識の共有に影響を与える可能性があります。AI研究のアジェンダは、サイバーセキュリティや地政学的情報のためのデータ分析など、戦争に関連する新たな課題に対処するためにシフトする可能性があり、これにより他のAI研究分野から一時的に注意が逸れる可能性があります。
提供別
ソフトウェア
ハードウェア
ロボットタイプ別
サービスロボット
産業用ロボット
技術別
機械学習
コンピュータビジョン
コンテクスト認識
自然言語処理
デプロイメントモード別
クラウド
● オンプレミス
用途別
軍事・防衛
・法執行
・パーソナルアシスタンス＆ケアギビング
広報
教育およびエンターテインメント
その他
地域別
● 北アメリカ
アメリカ合衆国
カナダ
メキシコ
● ヨーロッパ
ドイツ
英国
フランス
イタリア
ロシア
その他のヨーロッパ
南米
ブラジル
アルゼンチン
南アメリカの残りの地域
アジア太平洋
中国
インド
日本
オーストラリア
アジア太平洋地域のその他
● 中東およびアフリカ
主要な進展
2023年6月、Guardforce AIは香港工業人工知能およびロボティクスセンター株式会社（FLAIR）との協力合意を発表し、世界的にロボティクス・アズ・ア・サービス（RaaS）ソリューションおよび人工知能（AI）クラウドプラットフォームの開発に取り組むことになりました。FLAIRは、香港生産性委員会（HKPC）によって設立され、ドイツのRWTHアーヘンキャンパスが主要な協力者として参加しており、Guarforce AIに初期の2年間の間、技術と専門知識へのアクセスを提供する予定です。
● 2022年11月に、Brain Corpは商業ロボティクス向けの第3世代自律プラットフォームを発表しました。このプラットフォームは、BrainOS自律ロボットオペレーティングシステムに基づいており、さまざまな商業部門での将来の知能ロボットソリューションのために設計されています。製品開発を簡素化するためのモジュラーアーキテクチャを特徴としており、ロボットのアプリケーションの拡大、機械の機能、性能、安全性、セキュリティの向上を目的としたいくつかの重要な強化が導入されています。
2022年3月、インドのバンガロール（カルナータカ州）で、インド初の人工知能およびロボティクス技術パーク（ARTPARK）が正式にオープンしました。中央政府からの初期資金239ルピーと、フィンランドのアールト大学、インディア医療機関がパートナーです。
なぜレポートを購入するのか？
● 提供、ロボットタイプ、技術、展開モード、アプリケーション、地域に基づく世界の人工知能（AI）ロボット市場のセグメンテーションを可視化し、主要な商業資産とプレイヤーを理解します。
商業機会を特定するには、トレンドと共同開発を分析します。
● AIロボット市場の全セグメントを含む多数のデータポイントを備えたエクセルデータシート。
PDFレポートは、徹底的な質的インタビューと詳細な研究の後に行われた包括的な分析で構成されています。
主要企業の主要製品を含むExcelによる製品マッピングが利用可能です。
世界の人工知能（AI）ロボット市場報告書には、約77の表、78の図、および186ページが含まれます。
ターゲットオーディエンス 2023
・製造業者/バイヤー
・業界投資家/投資銀行家
研究専門家
新興企業
※以下の目次にて、具体的なレポートの構成をご覧頂けます。ご購入、無料サンプルご請求、その他お問い合わせは、ページ上のボタンよりお進みください。
目次
1 調査手法と範囲
1.1 調査手法
1.2 調査目的および範囲
2 定義と概要
3 エグゼクティブサマリー
3.1 オファリング別の内訳
3.2 ロボットタイプ別の内訳
3.3 技術別の内訳
3.4 展開モード別の内訳
3.5 用途別の内訳
3.6 地域別の内訳
4 ダイナミクス
4.1 影響するファクター
4.1.1 促進要因
- 4.1.1.1 政府のイニシアチブが市場を後押し
- 4.1.1.2 高まる自動化のニーズ
- 4.1.1.3 技術の進歩
4.1.2 抑制要因
- 4.1.2.1 トラブルシューティングと意思決定が市場の成長を妨げる
4.1.3 影響分析
5 産業分析
5.1 ポーターのファイブフォース分析
5.2 サプライチェーン分析
5.3 価格分析
5.4 規制分析
5.5 ロシア・ウクライナ紛争のインパクト分析
5.6 DMIオピニオン
6 COVID-19の分析
6.1 COVID-19に関する分析
6.1.1 COVID以前のシナリオ
6.1.2 COVID中のシナリオ
6.1.3 シナリオポストCOVID
6.2 Covid-19における価格ダイナミクス
6.3 需給スペクトラム
6.4 市場におけるパンデミック時の政府取り組み
6.5 メーカーの戦略的な取り組み
6.6 まとめ
7 提供するものによって
7.1 イントロダクション
7.1.1 市場規模分析、前年比成長率（％）：オファリング別
7.1.2 市場魅力度指数（製品別
7.2 ソフトウェア
7.2.1 イントロダクション
7.2.2 市場規模分析、前年比成長率（％）
7.3 ハードウェア
8 ロボットタイプ別
8.1 イントロダクション
8.1.1 市場規模分析、前年比成長率（％）：ロボットタイプ別
8.1.2 市場魅力度指数、ロボットタイプ別
8.2 サービスロボット
8.2.1 イントロダクション
8.2.2 市場規模分析、前年比成長率（％）
8.3 産業用ロボット
9 技術別
9.1 イントロダクション
9.1.1 市場規模分析、前年比成長率（％）：技術別
9.1.2 市場魅力度指標、技術別
9.2 機械学習
9.2.1 イントロダクション
9.2.2 市場規模分析、前年比成長率（％）
9.3 コンピュータービジョン
9.4 コンテキストアウェアネス
9.5 自然言語処理
10 展開モード別
10.1 イントロダクション
10.1.1 市場規模分析、前年比成長率（％）：展開モード別
10.1.2 市場魅力度指標、展開モード別
10.2 クラウド
10.2.1 イントロダクション
10.2.2 市場規模分析、前年比成長率（％）
10.3 オンプレミス
11 用途別
11.1 イントロダクション
11.1.1 市場規模分析、前年比成長率（％）：用途別
11.1.2 市場魅力度指標、用途別
11.2 軍事・防衛
11.2.1 イントロダクション
11.2.2 市場規模分析、前年比成長率（％）
11.3 法執行機関
11.4 身体介助と介護
11.5 パブリック・リレーションズ
11.6 教育＆エンターテイメント
11.7 その他
12 地域別
12.1 イントロダクション
12.1.1 市場規模分析、前年比成長率（％）：地域別
12.1.2 市場魅力度指標、地域別
12.2 北米
12.3 ヨーロッパ
12.4 南米
12.5 アジア太平洋
12.6 中東・アフリカ
13 競合情勢
13.1 競合シナリオ
13.2 Market Positioning/Share Analysis
13.3 Mergers and Acquisitions Analysis
14 企業プロファイル
14.1 NVIDIA Corporation*
14.1.1 企業概要
14.1.2 製品ポートフォリオと概要
14.1.3 財務概要
14.1.4 主な展開
14.2 IBM Corporation
14.3 Vicarious Inc
14.4 Veo Robotics, Inc
14.5 Microsoft Corporation
14.6 Hanson Robotics Ltd
14.7 Neurala, Inc
14.8 Kindred, Inc
14.9 Brain Corporation
14.10 Preferred Networks, Inc
15 付録
15.1 サービスについて
15.2 お問い合わせ
※英文のレポートについての日本語表記のタイトルや紹介文などは、すべて生成AIや自動翻訳ソフトを使用して提供しております。それらはお客様の便宜のために提供するものであり、当社はその内容について責任を負いかねますので、何卒ご了承ください。適宜英語の原文をご参照ください。
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