屋外自律移動ロボット市場、2032年には12億米ドル超へ成長予測

屋外自律移動ロボット市場が大きく成長する見込み

QYResearchが発表した市場調査レポート「屋外自律移動ロボット―グローバル市場シェアとランキング、全体の売上と需要予測、2026～2032」によると、屋外自律移動ロボットの世界市場は、今後大きく成長する見込みです。

2025年には約3億8900万米ドルだった市場規模は、2026年には4億5200万米ドルに拡大すると予測されています。さらに、2026年から2032年の期間では、年平均18.1%の成長を続け、2032年には12億2800万米ドルに達すると予測されています。

屋外自律移動ロボットとは

屋外自律移動ロボットは、工場や物流施設、建設現場、農場など、屋外の決められた場所を自分で動き回り、作業や巡回を行う機械です。人間が対応しにくい作業や、続けて動かす必要がある場所で使われることが増えています。

道路やでこぼこした地面など、さまざまな場所に対応でき、外で長く使えるように作られています。雨や風にも強く、安定して動き続けることや、必要な作業をしっかりこなす信頼性が大切です。また、使う場所や目的に合わせて、動く範囲や機能を調整できることも特徴です。

需要が伸びる背景

屋外自律移動ロボットの需要が高まっている主な理由は、以下の3つが挙げられます。

1. 国の政策と投資が後押し

日本政府は、物流のスマート化やスマートシティ、社会のインフラをより良くすることを重要な政策として進めています。これに伴い、港や工場、エネルギー施設、公共サービスなど、さまざまな場所で自動化の必要性が増しています。人手不足や効率を上げるために、巡回点検や物を運ぶ作業、清掃、警備などで屋外自律移動ロボットが導入されつつあります。このような国の支援が、新しい技術の導入を後押しし、市場の需要を支えています。

2. 工場や物流現場での自動化ニーズ

日本の製造業や物流の現場では、工場周辺や物流拠点といった屋外に近い場所での自動化が求められています。屋外自律移動ロボットは、天候の変化や複雑な路面、周囲の環境の変化に対応しながら動く必要があり、屋内で使うロボットよりも高い性能が求められます。しかし、安定して動くことができれば、現場の作業効率が大きく上がるため、日本の企業にとって役立つ解決策として受け入れられています。

3. 人手不足が続く社会の構造

少子高齢化が進む日本では、働く人の不足が大きな課題です。屋外自律移動ロボットは、夜間の巡回や重い物を運ぶ作業、長い距離を移動する作業など、これまで多くの人手が必要だった仕事を代わりにこなすことができます。このような社会の状況から、屋外自律移動ロボットは一時的な技術導入ではなく、長く続く需要がある設備投資の対象として考えられています。

新しい需要が生まれる場所

屋外自律移動ロボットは、さまざまな用途に使えるようになり、システムも高度化することで、日本市場でさらに成長する可能性を広げています。

1. 屋外での用途が多様化

物流や製造の分野だけでなく、日本ではエネルギー関連施設、交通関連施設、公共の場所の管理など、幅広い分野で屋外自律移動ロボットが使われ始めています。これらの場所は広く、環境も厳しいことが多いため、ロボットの安定性や厳しい環境に耐える性能が重要になります。用途が多様化することで、一つの機能だけでなく、多くの機能を備えたロボットへと進化し、製品の種類が増える余地が広がっています。

2. 日本の技術との連携で競争力強化

日本は自動車の電子部品、精密機器、産業を制御する技術など、高い技術力を持っています。屋外自律移動ロボットでも、センサーや制御機器、通信技術と連携させることで、安定して信頼性の高いシステムを作ることができます。日本の企業と協力することで、日本市場特有の要求に応じた製品開発が進み、付加価値の高い分野での競争力が高まっています。

3. 高い信頼性と特定の用途に特化した解決策

長く使い続けられることや、修理にかかる費用への関心が高まる中で、標準的な製品だけでなく、特定の用途に最適化された屋外自律移動ロボットへの需要も増えています。狭い場所や複雑な地形、厳しい安全基準など、日本特有の条件に対応できる製品は、安定した顧客基盤を作りやすく、高い価値を持つ市場を開拓することにつながっています。

成長を妨げる要因

屋外自律移動ロボットの普及は、いくつかの課題があるため、段階的に進んでいます。

1. 高度なシステム開発の難しさ

屋外自律移動ロボットは、複数のセンサーをまとめて制御したり、リアルタイムで判断したり、環境の変化に対応したりする必要があります。そのため、開発やテストにかかる時間が長くなる傾向があります。特に日本では、安全性や信頼性への要求水準が高いため、実際に使えるようになるまでの評価に時間がかかり、普及のスピードを抑える要因となっています。