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多関節ロボット市場の世界産業規模、シェア、動向、機会、予測、可搬重量別（16.00kgまで、16.0160.00kg）、機能別（ハンドリング、溶接、ディスペンシング、組立）、産業別（自動車、電気・電子、金属・機械、食品・飲料）、地域別・競合別、2019-2029FArticulated Robot Market Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, By Payload (Up to 16.00 kg, 16.0160.00 kg), By Function (Handling, Welding, Dispensing, Assembly), By Industry (Automotive, Electrical & Electronics, Metal & Machinery, Food & Beverages), By Region & Competition, 2019-2029F 多関節ロボットの世界市場規模は2023年に232億7000万米ドルとなり、2029年までの年平均成長率は16.48%で、予測期間中に力強い成長が予測されている。多関節ロボット市場とは、多関節ロボットの設計、生産、販売を... もっと見る
サマリー多関節ロボットの世界市場規模は2023年に232億7000万米ドルとなり、2029年までの年平均成長率は16.48%で、予測期間中に力強い成長が予測されている。多関節ロボット市場とは、多関節ロボットの設計、生産、販売を中心とする世界的な産業であり、回転関節を特徴とする。これらのロボットは一般的に人間の腕を模倣しており、高い自由度と多様な動きを可能にする複数の関節を備えている。多関節ロボットは、その精度、柔軟性、効率性により、産業用途で広く使用されている。同市場には、組立や梱包などの作業用の小型で高速なモデルから、溶接、マテリアルハンドリング、塗装などの用途で重い可搬重量を処理できる大型で強力なロボットまで、幅広い種類のロボットが含まれている。多関節ロボットの需要を牽引する主な分野は、自動車、エレクトロニクス、金属・機械、ゴム・プラスチック、食品・飲料、医薬品などである。主な市場牽引要因 製造業における採用の増加 製造業は先端技術の導入により大きな変革期を迎えており、多関節ロボットは重要な役割を果たしている。柔軟性、精密性、効率性で知られる多関節ロボットは、組立や溶接からマテリアルハンドリングや包装に至るまで、様々な製造工程で不可欠な存在になりつつある。 製造業で多関節ロボットの採用が増加している主な理由の1つは、生産性を向上させ、運用コストを削減できることだ。これらのロボットは疲労することなく連続的に動作することができるため、生産率の向上と安定した製品品質につながります。自動車、電子機器、消費財など、精度と再現性が重要な産業では、多関節ロボットが製造工程を高精度で確実に実行し、不良品や無駄を最小限に抑える。 自動化へのシフトは、グローバル市場で競争力を維持する必要性によって推進されています。製造業は常に技術革新とオペレーションの最適化を迫られています。多関節ロボットは、製造工程の合理化、サイクルタイムの短縮、市場の需要への迅速な対応を可能にすることで、この課題に対するソリューションを提供します。多関節ロボットの柔軟性により、幅広い作業をこなすことができるため、様々な用途に適しており、複数の専用機の必要性を減らすことができる。 人工知能（AI）や機械学習（ML）などの先進技術の統合は、多関節ロボットの能力を向上させる。これらの技術により、ロボットは環境から学習し、新しいタスクに適応し、時間をかけてパフォーマンスを最適化することができる。これにより、効率が向上するだけでなく、大規模なプログラミングやセットアップの必要性が減り、より幅広い製造業者が自動化を利用しやすくなる。 ロボット技術の進歩 ロボット技術の急速な進歩は、多関節ロボット市場の大きな原動力となっている。これらの進歩により、より高精度で信頼性の高い幅広い作業をこなすことができる、より洗練された効率的で汎用性の高いロボットが開発されている。 主要な技術進歩の1つは、センサーとアクチュエーターの改良である。最新の多関節ロボットは、環境を高精度で認識できる高度なセンサーを備えている。これらのセンサーには、視覚システム、力センサー、近接センサーなどがあり、ロボットが物体を検出し、力を測定し、複雑な環境をナビゲートすることを可能にしている。感覚能力の向上により、ロボットは小さな電子部品の組み立てや壊れやすい材料の取り扱いなど、繊細で複雑な作業をより正確かつ慎重に行うことができる。 センサー、アクチュエーター技術の進歩は、多関節ロボットの性能を大幅に向上させた。アクチュエータはロボットの関節の動きと制御を担っており、最新のアクチュエータはより強力で効率的、かつコンパクトになっています。これにより、ロボットはよりスムーズかつ迅速に動くことができるようになり、生産性と汎用性が向上しました。また、軽量でエネルギー効率に優れたアクチュエータの開発により、ロボットの電力消費量全体が削減され、費用対効果に優れ、環境にも優しいものとなっている。 もうひとつの重要な進歩は、人工知能（AI）と機械学習（ML）のロボット工学への統合である。AIとMLアルゴリズムは、ロボットがデータから学習し、新しいタスクに適応し、リアルタイムの情報に基づいて意思決定することを可能にする。これにより、多関節ロボットの自律性と知能が強化され、人間の介入を最小限に抑えながら複雑なタスクを実行できるようになる。例えば、AIを搭載したロボットは、パターンを識別し、動きを最適化し、環境からのフィードバックに基づいて行動を調整することができる。これは効率を向上させるだけでなく、大規模なプログラミングやセットアップの必要性を減らし、ロボットをより使いやすく、より幅広い産業に利用しやすくする。 自動化とロボット工学に対する政府の取り組みと支援 自動化とロボット工学に対する政府の取り組みと支援は、多関節ロボット市場の成長にとって極めて重要な推進力である。世界各国の政府は、産業の生産性、競争力、経済成長を強化する上での自動化の重要性を認識している。その結果、政府は政策を実施し、資金を提供し、ロボット工学と自動化技術の採用を促進するために有利な環境を作り出している。 政府がロボット産業を支援する主な方法の一つは、研究開発（R&D）への資金提供や助成金である。研究開発に投資することで、政府はロボット工学の革新と技術的進歩を促進することを目指している。この資金援助により、ロボットシステム、部品、ソフトウェアが新しく改良され、より効率的でコスト効率に優れ、汎用性の高いものとなる。例えば、欧州連合（EU）のHorizon 2020や米国のNational Robotics Initiativeのようなプログラムは、ロボット研究に多額の資金を提供し、学界、産業界、政府機関の連携を促進している。 研究開発資金を提供する政府は、自動化やロボット工学の導入を企業に奨励するため、財政的なインセンティブを提供している。こうした優遇措置には、ロボット・システムに投資する企業に対する税額控除、補助金、低利融資などが含まれる。ロボットの購入や導入に伴う経済的負担を軽減することで、政府は中小企業がオートメーションを導入することをより現実的なものとする。このような支援は、先端技術に投資する資金が不足していても、生産性や競争力の面で自動化から大きな利益を得ることができる中小企業にとって特に重要である。 政府はまた、ロボット工学とオートメーションに関する業界標準と規制の確立においても重要な役割を果たしている。標準化は、ロボットシステムの相互運用性、安全性、信頼性を確保し、企業や消費者の信頼と受容を促進する。規制の枠組みは、ロボットの安全な配備と運用のためのガイドラインを提供し、作業員の安全、データ・セキュリティ、倫理的配慮に関する懸念に対処する。明確で支持的な規制環境を整備することで、各国政府は新技術の採用に伴うリスクや不確実性を軽減することができる。 主な市場課題 高い初期費用と投資収益率（ROI）の懸念 多関節ロボットに関連する初期コストは、多くの企業、特に中小企業（SME）にとって、依然として参入の大きな障壁となっている。これらのコストには、ロボット本体の購入価格だけでなく、設置、既存システムとの統合、プログラミング、従業員のトレーニングに関連する費用も含まれる。予算が限られている中小企業にとって、高額な初期投資は法外なものになりかねません。 多関節ロボットのROIは不確実で、いくつかの要因によって変動します。企業は、特定のアプリケーション、業務効率の向上、導入規模を考慮する必要がある。大企業であれば、生産量が多く、複数のユニットでコストを償却できるため、自動化によって大きな利益を実現できるかもしれないが、中小企業では出費を正当化するのに苦労するかもしれない。予想される生産性の向上と人件費の削減が、初期投資と継続的なメンテナンス費用を上回るかどうかを、慎重に評価しなければならない。 ROIの計算を複雑にしているもう一つの側面は、技術進歩のペースである。ロボット工学の急速な技術革新は、予想以上に早く設備の陳腐化につながる可能性がある。企業は予想以上に早くロボットのアップグレードや買い替えが必要になり、ROIにさらなる影響を与える可能性がある。さらに、新しいロボットを既存の生産ラインに統合することで、オペレーションが中断され、追加コストが発生する可能性があり、財務的な方程式がさらに複雑になります。 これらの課題を軽減するために、企業は徹底的な費用対効果分析を行い、リースやレンタルプログラムなどの柔軟な資金調達オプションを検討する必要がある。また、自動化構想に利用できる政府の優遇措置や補助金についても検討する必要がある。しかし、これらの措置は、経済的負担を部分的に軽減するだけであり、初期費用が高く、ROIが不確実であるという課題は、特に中小企業にとって、多関節ロボットの普及を阻む手ごわい障壁のままである。 熟練労働者の不足 多関節ロボットの導入とメンテナンスには、高度に熟練した労働力が必要である。これには、これらの複雑なシステムの設計、プログラミング、トラブルシューティング、維持管理に精通したロボット工学エンジニア、プログラマー、技術者が含まれる。しかし、このような熟練した専門家は世界的に不足しており、多関節ロボット市場にとって大きな課題となっている。 熟練労働者の需要と有資格者の入手可能性のギャップは、いくつかの問題につながる可能性がある。第一に、熟練労働者の不足は、設置や統合を監督するのに必要な専門家の確保に苦労する可能性があるため、ロボットシステムの導入を遅らせる可能性がある。この遅れは、迅速な導入が競争優位の維持に不可欠な業界では特に不利となる。 熟練労働者の不足は人件費を押し上げる可能性があり、企業は有能な専門家を引き付け、維持するために高い給与と福利厚生を提供する必要があるかもしれない。これは、多関節ロボットの導入にかかる総コストをさらに増加させ、すでに述べた財務上の課題を悪化させる可能性がある。さらに、熟練した人材の獲得競争は、人材引き抜きや高い離職率につながる可能性があり、その結果、さらなる混乱や採用・訓練コストの増大を招く。 教育機関やトレーニング・プログラムは、このスキル・ギャップに対処しようとしているが、ロボット産業の進化するニーズと、これらの教育機関が提供するカリキュラムとの間には、しばしばタイムラグがある。さらに、ロボット工学の技術進歩のペースが速いため、継続的な学習と適応が必要であり、継続的な専門能力開発が極めて重要である。 この課題を克服するために、企業は社内のトレーニングプログラムや教育機関との提携に投資し、熟練労働者のパイプラインを開発する必要がある。STEM（科学、技術、工学、数学）教育や職業訓練の促進を目指す政府や業界の取り組みも、労働力不足に対処する上で重要な役割を果たすことができる。しかし、こうした取り組みが実を結ぶまでは、熟練労働者の不足は多関節ロボット市場に大きな課題をもたらし続けるだろう。 主要市場動向 AIと機械学習の統合の進展 人工知能（AI）と機械学習（ML）の多関節ロボットへの統合は、産業オートメーションの状況を一変させる重要な市場動向である。AIとML技術はロボットの能力を向上させ、様々な用途でロボットをより賢く、適応性を高め、効率的にする。このトレンドは、ダイナミックな環境において複雑なタスクを正確かつ柔軟に実行できるロボットへの需要の高まりによってもたらされている。 AIとMLは、多関節ロボットが経験から学習し、新しいタスクに適応し、時間とともにパフォーマンスを向上させることを可能にする。この学習能力は、エレクトロニクス、自動車、医薬品など、高度なカスタマイズと精度を必要とする産業にとって極めて重要である。例えば、自動車産業では、AIを搭載したロボットが溶接、塗装、組み立てなどの作業をより正確かつ一貫性をもって処理し、エラーを減らして生産性を向上させることができる。 AIとMLは、現代の製造業の重要な側面である予知保全を促進する。センサーや監視システムからのデータを分析することで、AIアルゴリズムはロボットの故障やメンテナンスが必要になる時期を予測することができます。このプロアクティブなアプローチは、ダウンタイムを最小限に抑え、ロボットシステムの寿命を延ばし、最終的には製造業者の運用コストを削減する。 もう一つの注目すべき発展は、人間とロボットの共同作業の改善におけるAIの利用である。AIを活用したロボットは、人間の行動や意図を理解・解釈することができるため、人間のオペレーターと一緒に作業することが容易になる。ロボットが反復的な作業や危険な作業を代行することで、人間の労働者はより戦略的で創造的な活動に集中できるようになるため、このコラボレーションは職場の安全性と効率を高める。 AIとMLの進歩は、人間のそばで安全に作業するように設計された協働ロボット（コボット）の成長にも寄与している。コボットには高度なAIアルゴリズムが搭載されるようになっており、最小限の監視でタスクを実行できるようになっている。この傾向は、大規模な自動化に投資するリソースはないが、コボットの柔軟性と効率性から恩恵を受けることができる中小企業（SME）にとって特に有益である。 AIとMLは、非構造化環境で自立的に移動・動作できる自律移動ロボット（AMR）の開発を推進している。このようなロボットは、物流や倉庫管理において、商品の運搬、在庫管理、サプライチェーン・オペレーションの最適化など、必要不可欠な存在になりつつある。AMRは自律的に動作し、変化する状況に適応できるため、ペースの速い電子商取引や小売の世界では貴重な資産となる。 AIとMLの多関節ロボットへの統合は、ロボット市場における変革の流れを象徴している。ロボットの能力と効率を向上させるだけでなく、さまざまな産業への応用に新たな可能性をもたらします。AIとMLの技術が進化し続けるにつれて、現代の製造業やその先にある複雑な課題に対応できる、より洗練されたインテリジェントなロボットシステムが登場することが期待される。 ヘルスケア分野での採用拡大 医療分野では、精密性、効率性、患者の予後改善の必要性から、多関節ロボットの採用が拡大している。この傾向に拍車をかけているのが、ロボット技術の進歩であり、医療処置、リハビリテーション、患者ケアにおけるロボットの受け入れ拡大である。 医療における多関節ロボットの最も重要な用途のひとつは、外科手術である。ロボット支援手術は、精度の向上、侵襲性の低減、回復時間の短縮など、数多くの利点をもたらす。高度な画像技術とセンサー技術を搭載した多関節ロボットは、外科医に高度な制御と精度を提供し、複雑な手術をより簡単かつ自信を持って行うことを可能にします。低侵襲手術、整形外科手術、神経外科手術などの手技は、ロボットシステムの統合により、治療成績が著しく向上している。 手術にとどまらず、多関節ロボットはリハビリテーションや理学療法においても重要な役割を果たしている。リハビリテーション用に設計されたロボットは、患者の運動や動作を補助し、一貫した正確なサポートを提供します。この支援は、脳卒中や脊髄損傷、整形外科手術から回復した患者にとって特に有益である。リハビリテーションにおけるロボットの使用は、回復を早め、運動能力を向上させ、患者の全体的な生活の質を高めるのに役立つ。 外科手術やリハビリテーションの用途に加え、多関節ロボットは患者ケアや病院運営のさまざまな場面で活用されている。例えば、ロボットは医療施設内での医療品、医薬品、検査サンプルの運搬を補助するために使用されている。このような物流業務の自動化により、医療スタッフの作業負担が軽減され、より患者への直接的なケアに集中できるようになります。 現在進行中のCOVID-19パンデミックは、医療におけるロボットの採用をさらに加速させている。病室の消毒、患者への食事や薬の配達、遠隔診断などの作業にロボットが導入されている。このようなアプリケーションは、効率を向上させるだけでなく、医療従事者や患者間のウイルス感染のリスクを低減する。 もうひとつの新たな分野は、高齢者介護や福祉施設でのロボットの利用である。世界的な高齢化に伴い、高齢者の日常生活をサポートするソリューションへの需要が高まっている。多関節ロボットは、服薬管理、移動支援、付き添いなどの作業を支援し、介護者の負担を軽減しながら高齢者の生活の質を向上させるのに役立つ。 AIや機械学習といった先進技術の統合は、ヘルスケアにおける多関節ロボットの能力をさらに高めている。AIを搭載したロボットは、膨大な医療データを分析し、診断を支援し、個人に合った治療法を提案することができる。機械学習アルゴリズムは、ロボットが個々の患者のニーズや好みに適応することを可能にし、医療をより患者中心の効率的なものにする。 医療分野で多関節ロボットの採用が増加していることは、市場の大きなトレンドとなっている。正確で一貫性のある効率的な作業を行うロボットの能力は、手術やリハビリテーションから患者のケアや病院運営に至るまで、医療の様々な側面を変革している。技術の進歩に伴い、医療分野における多関節ロボットの役割は拡大し、患者の予後改善や医療提供の最適化に新たな機会を提供することが期待されている。 セグメント別インサイト ペイロード 16.00kgまでのセグメントが2023年に最大の市場シェアを占めた。可搬重量16.00kgまでの多関節ロボット市場は、主に中小規模の製造業における精度と効率の向上に対する差し迫ったニーズと、産業オートメーションの形を変えつつある急速な技術進歩によって、力強い成長を遂げている。これらのロボットは、最先端のセンサー技術、人工知能（AI）、機械学習（ML）によって、繊細で複雑な作業を極めて正確に実行する能力を備えているため、不可欠な存在となっている。こうした技術の進歩は、ロボットの精度と適応性を向上させるだけでなく、ダイナミックで多様な製造環境への統合を促進する。新興国を中心に世界的に増加している中小企業（SME）は、競争力を維持するために、こうした費用対効果の高いロボットの採用を増やしている。中小企業は、設置面積が小さく、コストが低く、統合が容易なロボットのメリットを享受し、反復的で労働集約的な作業を効率的に自動化できるため、生産性を高め、運用コストを削減することができます。 これらのロボットは汎用性が高く、エレクトロニクス、自動車、製薬、食品・飲料などさまざまな産業で、小型部品の組み立てから包装、品質検査まで幅広い作業をこなします。特に医薬品や食品・飲料などの分野では、厳格な品質基準や規制遵守の維持が重視されており、製品の一貫性と安全性を確保する高精度で信頼性の高いロボットの需要がさらに高まっている。さらに、特に先進国では人口動態の変化と労働力不足が自動化へのシフトを加速させており、多関節ロボットが熟練労働者の減少によって残されたギャップを埋めている。これらのロボットは、反復的、肉体的に過酷、または危険な作業を代行することによって、継続的かつ効率的なオペレーションを保証するだけでなく、人間の労働者をより戦略的な役割に解放する。技術の進歩、中小企業の台頭、アプリケーションの多様化、厳しい品質要求、労働市場のダイナミクスなど、これらの要因が累積的に与える影響は、16.00kgまでのセグメントにおける多関節ロボットが、各産業の製造プロセスの近代化と最適化において重要な役割を果たすことを裏付けており、多関節ロボットの採用拡大と市場拡大を後押ししている。 地域別インサイト アジア太平洋地域が2023年に最大の市場シェアを占めるアジア太平洋地域の多関節ロボット市場は、主に急速な工業化、技術の進歩、様々な産業における自動化への強い推進力によって、力強い成長を経験している。この傾向は、特に中国、日本、韓国、インドなどの主要国で顕著であり、これらの国は、生産性を向上させ、世界市場での競争力を維持するために、先進的な製造技術の採用を主導している。これらの国々における積極的な産業拡大は、スマート工場やインダストリー4.0構想への多額の投資を伴っており、多関節ロボットは複雑な製造工程の自動化、高精度の確保、業務効率の向上において重要な役割を果たしている。アジア太平洋地域の政府は、有利な政策やインセンティブを通じて自動化の導入を積極的に支援している。例えば、中国の「メード・イン・チャイナ2025」イニシアチブは、国の製造部門をアップグレードすることを目的としており、生産能力と製品品質を向上させるために高度なロボット工学の統合を奨励している。同様に、日本の「Society 5.0」ビジョンの下でのロボティクスへの注力は、社会的課題に対処し、産業生産を向上させるために最先端技術を取り入れることの重要性を強調している。この地域で急成長しているエレクトロニクスや半導体産業、特に台湾や韓国などの国々では、組み立て、テスト、パッケージングなど、精度と信頼性が最優先される作業で多関節ロボットに大きく依存している。 アジア太平洋地域の自動車産業は、多関節ロボット市場の重要な牽引役である。同地域には大手自動車メーカーや広大なサプライヤーネットワークがあり、生産ラインの合理化、一貫した品質の確保、人件費の削減を目的とした自動化に対する高い需要がある。中流階級の人口が増加し、高品質な商品に対する消費者の需要が高まっていることが、高度な製造ソリューションの必要性をさらに高めている。さらに、この地域の一部では人件費が上昇しているため、競争力を維持するために多関節ロボットの導入がメーカーを後押ししている。これらのロボットは、労働力不足や賃金上昇に伴う課題を軽減するのに役立ち、企業は高い生産性レベルを達成しながらコスト効率を維持することができる。また、アジア太平洋地域では、事業規模を拡大し競争力を強化するためにロボットを導入する中小企業が急増している。費用対効果が高く、使いやすい多関節ロボットが利用できるようになったことで、中小企業でも自動化が身近になり、製品品質の向上、リードタイムの短縮、市場の需要への柔軟な対応が可能になった。製造業だけでなく、医療、物流、食品・飲料などの分野でも、効率化とサービス提供の強化のために多関節ロボットの活用が進んでいる。例えば、ヘルスケア分野では、病院内での手術、リハビリテーション、ロジスティクスなどの作業にロボットが採用され、患者の転帰や業務効率を向上させている。物流業界では、倉庫の自動化においてロボットが選別、梱包、マテリアルハンドリングなどの作業を行い、より迅速で正確な注文処理を実現している。成熟市場と新興市場が混在するアジア太平洋地域のダイナミックな経済情勢は、多関節ロボット導入のための肥沃な土壌を作り出している。技術力が進歩し続け、産業界がより高い効率性と品質基準を追求する中、アジア太平洋地域の多関節ロボット市場は、急速に進化する世界経済において競争力を維持する必要性に後押しされ、持続的な成長を遂げる態勢が整っている。 主要市場プレイヤー - ABB株式会社 - ファナック株式会社 - KUKAアクティエンゲゼルシャフト - 安川電機株式会社 - 川崎重工業株式会社 - 株式会社デンソー - セイコーエプソン株式会社 - 三菱電機株式会社 レポートの範囲 本レポートでは、多関節ロボットの世界市場を以下のカテゴリーに分類し、さらに業界動向についても詳述しています： - 多関節ロボット市場、ペイロード別： o 16.00kgまで o 16.01～60.00キログラム - 多関節ロボット市場：機能別 o ハンドリング o 溶接 o 調剤 o 組み立て - 多関節ロボット市場：産業別 o 自動車 o 電気・電子 金属・機械 食品＆飲料 - 多関節ロボット市場：地域別 o 北米 § 北米 § カナダ § メキシコ o 欧州 § フランス § イギリス § イタリア § ドイツ § スペイン § ベルギー o アジア太平洋 § 中国 § インド § 日本 § オーストラリア § 韓国 § インドネシア § ベトナム o 南米 § ブラジル § アルゼンチン § コロンビア § チリ § ペルー 中東・アフリカ § 南アフリカ § サウジアラビア § アラブ首長国連邦 § トルコ § イスラエル 競合他社の状況 企業プロフィール：世界の多関節ロボット市場に存在する主要企業の詳細分析。 利用可能なカスタマイズ TechSci Research社は、与えられた市場データを用いて、多関節ロボットの世界市場レポートを作成し、企業の特定のニーズに応じてカスタマイズを提供しています。本レポートでは以下のカスタマイズが可能です： 企業情報 - 追加市場参入企業（最大5社）の詳細分析とプロファイリング 目次1.製品概要1.1.市場の定義 1.2.市場の範囲 1.2.1.対象市場 1.2.2.調査対象年 1.2.3.主な市場セグメント 2.調査方法 2.1.調査の目的 2.2.ベースラインの方法 2.3.調査範囲の設定 2.4.仮定と限界 2.5.調査の情報源 2.5.1.二次調査 2.5.2.一次調査 2.6.市場調査のアプローチ 2.6.1.ボトムアップ・アプローチ 2.6.2.トップダウン・アプローチ 2.7.市場規模と市場シェアの算出方法 2.8.予測手法 2.8.1.データの三角測量と検証 3.エグゼクティブサマリー 4.お客様の声 5.多関節ロボットの世界市場概要 6.多関節ロボットの世界市場展望 6.1.市場規模と予測 6.1.1.金額ベース 6.2.市場シェアと予測 6.2.1.ペイロード別（16.00kgまで、16.01～60.00kg） 6.2.2.機能別（ハンドリング、溶接、ディスペンシング、組み立て） 6.2.3.産業別（自動車、電気・電子、金属・機械、食品・飲料） 6.2.4.地域別（北米、欧州、南米、中東・アフリカ、アジア太平洋地域） 6.3.企業別（2023年） 6.4.市場マップ 7.北米多関節ロボット市場展望 7.1.市場規模・予測 7.1.1.金額ベース 7.2.市場シェアと予測 7.2.1.ペイロード別 7.2.2.機能別 7.2.3.産業別 7.2.4.国別 7.3.北米国別分析 7.3.1.米国の多関節ロボット市場の展望 7.3.1.1.市場規模・予測 7.3.1.1.1.金額ベース 7.3.1.2.市場シェアと予測 7.3.1.2.1.ペイロード別 7.3.1.2.2.機能別 7.3.1.2.3.産業別 7.3.2.カナダ多関節ロボット市場展望 7.3.2.1.市場規模・予測 7.3.2.1.1.金額ベース 7.3.2.2.市場シェアと予測 7.3.2.2.1.ペイロード別 7.3.2.2.2.機能別 7.3.2.2.3.産業別 7.3.3.メキシコ多関節ロボット市場展望 7.3.3.1.市場規模・予測 7.3.3.1.1.金額ベース 7.3.3.2.市場シェアと予測 7.3.3.2.1.ペイロード別 7.3.3.2.2.機能別 7.3.3.2.3.産業別 8.欧州多関節ロボット市場展望 8.1.市場規模・予測 8.1.1.金額ベース 8.2.市場シェアと予測 8.2.1.ペイロード別 8.2.2.機能別 8.2.3.産業別 8.2.4.国別 8.3.ヨーロッパ国別分析 8.3.1.ドイツの多関節ロボット市場の展望 8.3.1.1.市場規模と予測 8.3.1.1.1.金額ベース 8.3.1.2.市場シェアと予測 8.3.1.2.1.ペイロード別 8.3.1.2.2.機能別 8.3.1.2.3.産業別 8.3.2.フランス多関節ロボット市場展望 8.3.2.1.市場規模・予測 8.3.2.1.1.金額ベース 8.3.2.2.市場シェアと予測 8.3.2.2.1.ペイロード別 8.3.2.2.2.機能別 8.3.2.2.3.産業別 8.3.3.イギリスの多関節ロボット市場展望 8.3.3.1.市場規模・予測 8.3.3.1.1.価値別 8.3.3.2.市場シェアと予測 8.3.3.2.1.ペイロード別 8.3.3.2.2.機能別 8.3.3.2.3.産業別 8.3.4.イタリアの多関節ロボット市場展望 8.3.4.1.市場規模・予測 8.3.4.1.1.金額ベース 8.3.4.2.市場シェアと予測 8.3.4.2.1.ペイロード別 8.3.4.2.2.機能別 8.3.4.2.3.産業別 8.3.5.スペイン多関節ロボット市場展望 8.3.5.1.市場規模・予測 8.3.5.1.1.金額ベース 8.3.5.2.市場シェアと予測 8.3.5.2.1.ペイロード別 8.3.5.2.2.機能別 8.3.5.2.3.産業別 8.3.6.ベルギー多関節ロボット市場展望 8.3.6.1.市場規模・予測 8.3.6.1.1.金額ベース 8.3.6.2.市場シェアと予測 8.3.6.2.1.ペイロード別 8.3.6.2.2.機能別 8.3.6.2.3.産業別 9.南米多関節ロボット市場展望 9.1.市場規模・予測 9.1.1.金額ベース 9.2.市場シェアと予測 9.2.1.ペイロード別 9.2.2.機能別 9.2.3.産業別 9.2.4.国別 9.3.南アメリカ国別分析 9.3.1.ブラジル多関節ロボット市場の展望 9.3.1.1.市場規模と予測 9.3.1.1.1.金額ベース 9.3.1.2.市場シェアと予測 9.3.1.2.1.ペイロード別 9.3.1.2.2.機能別 9.3.1.2.3.産業別 9.3.2.コロンビアの多関節ロボット市場展望 9.3.2.1.市場規模・予測 9.3.2.1.1.金額ベース 9.3.2.2.市場シェアと予測 9.3.2.2.1.ペイロード別 9.3.2.2.2.機能別 9.3.2.2.3.産業別 9.3.3.アルゼンチン多関節ロボット市場展望 9.3.3.1.市場規模・予測 9.3.3.1.1.金額ベース 9.3.3.2.市場シェアと予測 9.3.3.2.1.ペイロード別 9.3.3.2.2.機能別 9.3.3.2.3.産業別 9.3.4.チリの多関節ロボット市場展望 9.3.4.1.市場規模・予測 9.3.4.1.1.金額ベース 9.3.4.2.市場シェアと予測 9.3.4.2.1.ペイロード別 9.3.4.2.2.機能別 9.3.4.2.3.産業別 9.3.5.ペルーの多関節ロボット市場展望 9.3.5.1.市場規模・予測 9.3.5.1.1.金額ベース 9.3.5.2.市場シェアと予測 9.3.5.2.1.ペイロード別 9.3.5.2.2.機能別 9.3.5.2.3.産業別 10.中東・アフリカ多関節ロボット市場展望 10.1.市場規模・予測 10.1.1.金額ベース 10.2.市場シェアと予測 10.2.1.ペイロード別 10.2.2.機能別 10.2.3.産業別 10.2.4.国別 10.3.中東・アフリカ国別分析 10.3.1.サウジアラビアの多関節ロボット市場展望 10.3.1.1.市場規模・予測 10.3.1.1.1.金額ベース 10.3.1.2.市場シェアと予測 10.3.1.2.1.ペイロード別 10.3.1.2.2.機能別 10.3.1.2.3.産業別 10.3.2.UAE多関節ロボット市場展望 10.3.2.1.市場規模・予測 10.3.2.1.1.金額ベース 10.3.2.2.市場シェアと予測 10.3.2.2.1.ペイロード別 10.3.2.2.2.機能別 10.3.2.2.3.産業別 10.3.3.南アフリカの多関節ロボット市場展望 10.3.3.1.市場規模・予測 10.3.3.1.1.金額ベース 10.3.3.2.市場シェアと予測 10.3.3.2.1.ペイロード別 10.3.3.2.2.機能別 10.3.3.2.3.産業別 10.3.4.トルコ多関節ロボット市場展望 10.3.4.1.市場規模・予測 10.3.4.1.1.金額ベース 10.3.4.2.市場シェアと予測 10.3.4.2.1.ペイロード別 10.3.4.2.2.機能別 10.3.4.2.3.産業別 10.3.5.イスラエル多関節ロボット市場展望 10.3.5.1.市場規模・予測 10.3.5.1.1.金額ベース 10.3.5.2.市場シェアと予測 10.3.5.2.1.ペイロード別 10.3.5.2.2.機能別 10.3.5.2.3.産業別 11.アジア太平洋多関節ロボット市場展望 11.1.市場規模・予測 11.1.1.金額ベース 11.2.市場シェアと予測 11.2.1.ペイロード別 11.2.2.機能別 11.2.3.産業別 11.2.4.国別 11.3.アジア太平洋地域国別分析 11.3.1.中国多関節ロボット市場の展望 11.3.1.1.市場規模と予測 11.3.1.1.1.金額ベース 11.3.1.2.市場シェアと予測 11.3.1.2.1.ペイロード別 11.3.1.2.2.機能別 11.3.1.2.3.産業別 11.3.2.インド多関節ロボット市場展望 11.3.2.1.市場規模・予測 11.3.2.1.1.金額ベース 11.3.2.2.市場シェアと予測 11.3.2.2.1.ペイロード別 11.3.2.2.2.機能別 11.3.2.2.3.産業別 11.3.3.日本の多関節ロボット市場展望 11.3.3.1.市場規模・予測 11.3.3.1.1.金額ベース 11.3.3.2.市場シェアと予測 11.3.3.2.1.ペイロード別 11.3.3.2.2.機能別 11.3.3.2.3.産業別 11.3.4.韓国の多関節ロボット市場展望 11.3.4.1.市場規模・予測 11.3.4.1.1.金額ベース 11.3.4.2.市場シェアと予測 11.3.4.2.1.ペイロード別 11.3.4.2.2.機能別 11.3.4.2.3.産業別 11.3.5.オーストラリアの多関節ロボット市場展望 11.3.5.1.市場規模・予測 11.3.5.1.1.金額ベース 11.3.5.2.市場シェアと予測 11.3.5.2.1.ペイロード別 11.3.5.2.2.機能別 11.3.5.2.3.産業別 11.3.6.インドネシアの多関節ロボット市場展望 11.3.6.1.市場規模・予測 11.3.6.1.1.金額ベース 11.3.6.2.市場シェアと予測 11.3.6.2.1.ペイロード別 11.3.6.2.2.機能別 11.3.6.2.3.産業別 11.3.7.ベトナムの多関節ロボット市場展望 11.3.7.1.市場規模・予測 11.3.7.1.1.金額ベース 11.3.7.2.市場シェアと予測 11.3.7.2.1.ペイロード別 11.3.7.2.2.機能別 11.3.7.2.3.産業別 12.市場ダイナミクス 12.1.ドライバー 12.2.課題 13.市場動向 14.企業プロフィール 14.1.ABB Ltd. 14.1.1.事業概要 14.1.2.主な収益と財務 14.1.3.最近の動向 14.1.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.1.5.主要製品/サービス 14.2.ファナック株式会社 14.2.1.事業概要 14.2.2.主な収益と財務 14.2.3.最近の動向 14.2.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.2.5.主要製品/サービス 14.3.KUKAアクティエンゲゼルシャフト 14.3.1.事業概要 14.3.2.主な収益と財務 14.3.3.最近の動向 14.3.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.3.5.主要製品/サービス 14.4.安川電機株式会社 14.4.1.事業概要 14.4.2.主な売上高と財務 14.4.3.最近の動向 14.4.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.4.5.主要製品/サービス 14.5.川崎重工業株式会社 14.5.1.事業概要 14.5.2.主な売上高と財務状況 14.5.3.最近の動向 14.5.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.5.5.主要製品/サービス 14.6.株式会社デンソー 14.6.1.事業概要 14.6.2.主な収益と財務 14.6.3.最近の動向 14.6.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.6.5.主要製品/サービス 14.7.セイコーエプソン株式会社 14.7.1.事業概要 14.7.2.主な収益と財務 14.7.3.最近の動向 14.7.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.7.5.主要製品/サービス 14.8.三菱電機株式会社 14.8.1.事業概要 14.8.2.主な収益と財務 14.8.3.最近の動向 14.8.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.8.5.主要製品/サービス 15.戦略的提言 16.会社概要と免責事項
SummaryGlobal Articulated Robot Market was valued at USD 23.27 Billion in 2023 and is anticipated to project robust growth in the forecast period with a CAGR of 16.48% through 2029. The Articulated Robot Market refers to the global industry centered around the design, production, and sale of articulated robots, which are characterized by their rotary joints. These robots typically mimic the human arm, featuring multiple joints that allow for a high degree of freedom and versatility in movement. Articulated robots are used extensively in industrial applications due to their precision, flexibility, and efficiency. The market encompasses a wide range of robots from small, high-speed models for tasks like assembly and packaging to large, powerful robots capable of handling heavy payloads in applications such as welding, material handling, and painting. Key sectors driving the demand for articulated robots include automotive, electronics, metal and machinery, rubber and plastics, food and beverages, and pharmaceuticals. Table of Contents1. Product Overview
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2024/11/21 10:26 156.13 円 165.08 円 200.38 円 |
