AIの次の主戦場は人型ロボット？！今後10年で60兆ドル市場に急成長か？
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近年、大規模言語モデル（LLM）の急速な発展に伴い、ヒューマノイドロボット（人型ロボット）はSF小説の枠を越えて現実へと歩みを進め、新たな技術革新の波を牽引している。公開データによると、2024年1～10月期に、ヒューマノイドロボット関連の資金調達件数は69件、総額は15億ドル（約2,200億円）超で過去最高を記録した。
「ヒューマノイドロボット」とは
ヒューマノイドロボットとは、人間の形態を模倣した二足歩行ロボットで、物をつかんだり移動させたりすることで生産性を向上させ、ヒューマン・ロボット・コラボレーションの実現を目指している。
「ヒューマノイドロボット」とは![この記事は一部自動翻訳を利用しています 近年、大規模言語モデル（LLM）の急速な発展に伴い、ヒューマノイドロボット（人型ロボット）はSF小説の枠を越えて現実へと歩みを進め、新たな技術革新の波を牽引している。公開データによると、2024年1～10月期に、ヒューマノイドロボット関連の資金調達件数は69件、総額は15億ドル（約2,200億円）超で過去最高を記録した。 [ショック]「ヒューマノイドロボット」とは ヒューマノイドロボットとは、人間の形態を模倣した二足歩行ロボットで、物をつかんだり移動させたりすることで生産性を向上させ、ヒューマン・ロボット・コラボレーションの実現を目指している。 急成長している生成AIモデルを基にタスクの認識・管理、及び自律的に行動を実行するとともに、シミュレーション環境で現実世界の不確実性に対応する方法を学習する。また、AIによる最適化されたモデルとプロセスがロボットに導入され、ヒューマンセンターの環境でより効率的に運用できる。また、強化学習（RL）アルゴリズムの活用で自ら学習し、より自然な動作を自...](https://sgsnsimg.moomoo.com/sns_client_feed/181250687/20250228/web-1740688757641-rZpIDNmDFm.jpeg/big?area=105&is_public=true&imageMogr2/ignore-error/1/format/webp)
急成長している生成AIモデルを基にタスクの認識・管理、及び自律的に行動を実行するとともに、シミュレーション環境で現実世界の不確実性に対応する方法を学習する。また、AIによる最適化されたモデルとプロセスがロボットに導入され、ヒューマンセンターの環境でより効率的に運用できる。また、強化学習（RL）アルゴリズムの活用で自ら学習し、より自然な動作を自律的に選択・実行する能力を持っている。
そのため、ヒューマノイドロボットは倉庫、配送、医療、カスタマーサービスなどの分野で巨大な潜在能力を持つ。人間の形態を模倣し、協力することで生産性や安全性を向上させることが期待される。
現在、$エヌビディア (NVDA.US)$ 、Argon Mechatronics、OpenAI支援の1X Technologies、Boston Dynamics、Apptronik、Figure AI、中国Unitree、Agility Robotics、$テスラ (TSLA.US)$などの企業が、インテリジェントオートメーションの可能性を再定義している。シティのアナリストは、「2050年までにヒューマノイドロボット市場が7兆ドルに達する可能性がある」と予測。
米ハイテク大手、ヒューマノイドロボットの開発に参入加速
ヒューマノイドロボットが米ハイテク大手の新たな戦場となり、その進展は産業界での利用を前提とした実用化へ向かっている。
米ハイテク大手、ヒューマノイドロボットの開発に参入加速ヒューマノイドロボットが米ハイテク大手の新たな戦場となり、その進展は産業界での利用を前提とした実用化へ向かっている。
シリコンバレーの巨人である$アマゾン･ドットコム (AMZN.US)$ 、$テスラ (TSLA.US)$ 、$マイクロソフト (MSFT.US)$ 、$メタ・プラットフォームズ (META.US)$ 、$アップル (AAPL.US)$などは巨額の資金投入を行い、研究開発を進めている。
人型ロボット、60兆ドルの超巨大産業へ
最近、モルガン・スタンレーは「The Humanoid 100: Mapping the Humanoid Robot Value Chain」という研究レポートの中、ヒューマノイドロボット産業チェーンを「頭脳」、「ボディ」、「統合」に分類した。中でも、100社超の関連企業が含まれる。
●エヌビディア（NVDA）
$エヌビディア (NVDA.US)$は2024年のGTC大会で、人型ロボットの自律運用を支援する「Jetson Thor」、「GR00Tモデル」、「Isaacプラットフォーム」を発表し、ヒューマノイドロボットの自律的運用をサポートするとともに、技術サプライヤーとしての立場を明確にした。また、同社は2025年上半期に「Jetson Thor」の発売を計画し、急成長するロボット分野での地位確立を目指している。●メタ·プラットフォームズ（META）
$メタ・プラットフォームズ (META.US)$ は最近、自社のReality Labs部門内に新たな開発チームを設立し、約100人のエンジニアを採用して人型ロボット技術の開発に着手し、Androidのような基盤ソフトウェアプラットフォームの構築を目指す。アナリストらは、同社が複合現実やAI技術で優位性を持ち、「Llama」といった大規模言語モデル（LLM）を最大限に活用できると想定される。●OpenAI
ヒューマノイドロボットのスタートアップ、Figure AIへの出資に参加したOpenAIも昨年にロボットプロジェクトを再開し、主要研究者の採用を始めた。アナリストは、同社がロボットの知能AIシステム開発に注力し、ハードウェアは外部に任せる可能性を示唆。さらに、同社は最近、人型ロボットとAI搭載VRヘッドセットの特許を申請しており、ハードウェアへの関心を示すとともに、メタやアップル、他のAIハードウェアメーカーとの競争に参入する意向を示した。●アップル（AAPL）
$アップル (AAPL.US)$も、自社のAI技術を示すヒューマノイドロボットの開発にも可能性が浮上した。ただ、同社は$メタ・プラットフォームズ (META.US)$ や$エヌビディア (NVDA.US)$のオープン戦略とは異なり、ハードウェアからソフトウェアまで一括管理する傾向が強い。人型ロボット、60兆ドルの超巨大産業へ最近、モルガン・スタンレーは「The Humanoid 100: Mapping the Humanoid Robot Value Chain」という研究レポートの中、ヒューマノイドロボット産業チェーンを「頭脳」、「ボディ」、「統合」に分類した。中でも、100社超の関連企業が含まれる。
![この記事は一部自動翻訳を利用しています 近年、大規模言語モデル（LLM）の急速な発展に伴い、ヒューマノイドロボット（人型ロボット）はSF小説の枠を越えて現実へと歩みを進め、新たな技術革新の波を牽引している。公開データによると、2024年1～10月期に、ヒューマノイドロボット関連の資金調達件数は69件、総額は15億ドル（約2,200億円）超で過去最高を記録した。 [ショック]「ヒューマノイドロボット」とは ヒューマノイドロボットとは、人間の形態を模倣した二足歩行ロボットで、物をつかんだり移動させたりすることで生産性を向上させ、ヒューマン・ロボット・コラボレーションの実現を目指している。 急成長している生成AIモデルを基にタスクの認識・管理、及び自律的に行動を実行するとともに、シミュレーション環境で現実世界の不確実性に対応する方法を学習する。また、AIによる最適化されたモデルとプロセスがロボットに導入され、ヒューマンセンターの環境でより効率的に運用できる。また、強化学習（RL）アルゴリズムの活用で自ら学習し、より自然な動作を自...](https://sgsnsimg.moomoo.com/sns_client_feed/181250687/20250227/9e2503a24788f8578e6ef8d8dac62a57.jpg/big?area=105&is_public=true&imageMogr2/ignore-error/1/format/webp)
「頭脳」の部分はAIチップ、ハードウェア、ソフトウェアで構成され、その部分は22社が関与する。
「ボディ」の部分はセンサー、アクチュエータ、アナログ半導体、ボディ・配線・熱管理、自動化、接続ネットワーク、リチウムイオンバッテリーなどが含まれ、その部分は64社が関与する。
また、「統合」には22社が関与し、電子機器メーカー、Eコマース企業、インターネット企業、産業用ロボットメーカーが含まれる。同行は、ヒューマノイドロボットが今後10年間のテクノロジー投資の主要テーマになると予測し、市場規模は60兆ドルに達する可能性があると見られる。
それを踏まえた上、ヒューマノイドロボット産業チェーンの中、米国株式市場（ADRを除く）や東証プライム市場での上場企業を以下のように整理した。
●頭脳
モルガン・スタンレーは研究レポートの中、ヒューマノイドロボットの「頭脳」を、基盤モデル、データ分析、シミュレーション・画像処理ソフト、画像処理半導体、メモリー、半導体設計・製造に分類された。
基盤モデル
AI基盤モデルは、大量の物理データやシミュレーションを用いてトレーニングを行い、ロボットの自律的な制御を実現する。それにより、人型ロボットは自然言語の理解、人間のような動作の学習と模倣、さらに動的環境の認識能力を獲得する。
モルガン・スタンレーは研究レポートの中、ヒューマノイドロボットの「頭脳」を、基盤モデル、データ分析、シミュレーション・画像処理ソフト、画像処理半導体、メモリー、半導体設計・製造に分類された。
基盤モデル
AI基盤モデルは、大量の物理データやシミュレーションを用いてトレーニングを行い、ロボットの自律的な制御を実現する。それにより、人型ロボットは自然言語の理解、人間のような動作の学習と模倣、さらに動的環境の認識能力を獲得する。
具体的には、$アルファベット クラスC (GOOG.US)$ 、$バイドゥ (BIDU.US)$ 、$メタ・プラットフォームズ (META.US)$ 、$エヌビディア (NVDA.US)$ が含まれる。
データ分析
データ分析ソフトは、大量なセンサーデータの取得・分析が可能となり、中でも$パランティア・テクノロジーズ (PLTR.US)$ 、$オラクル (ORCL.US)$ 、$マイクロソフト (MSFT.US)$ が含まれる。
シミュレーション・画像処理ソフト
シミュレーションと画像処理ソフトウェアは、ロボットモデルのトレーニングに不可欠であり、稼働前に周囲環境を理解することが可能となる。具体的には、$エヌビディア (NVDA.US)$ 、$メタ・プラットフォームズ (META.US)$ 、$アルファベット クラスC (GOOG.US)$ が含まれる。
画像処理半導体
画像処理半導体はロボット「頭脳」に中核的な存在であり、ロボットが自然環境からの学習や感知、または環境との相互作用を可能にしている。そこで、画像処理半導体はエッジデバイスに設置され、ロボットがその環境を視覚化する能力を持たせる。
データ分析
データ分析ソフトは、大量なセンサーデータの取得・分析が可能となり、中でも$パランティア・テクノロジーズ (PLTR.US)$ 、$オラクル (ORCL.US)$ 、$マイクロソフト (MSFT.US)$ が含まれる。
シミュレーション・画像処理ソフト
シミュレーションと画像処理ソフトウェアは、ロボットモデルのトレーニングに不可欠であり、稼働前に周囲環境を理解することが可能となる。具体的には、$エヌビディア (NVDA.US)$ 、$メタ・プラットフォームズ (META.US)$ 、$アルファベット クラスC (GOOG.US)$ が含まれる。
画像処理半導体
画像処理半導体はロボット「頭脳」に中核的な存在であり、ロボットが自然環境からの学習や感知、または環境との相互作用を可能にしている。そこで、画像処理半導体はエッジデバイスに設置され、ロボットがその環境を視覚化する能力を持たせる。
中でも、$インテル (INTC.US)$ 、$エヌビディア (NVDA.US)$ 、$モービルアイ・グローバル (MBLY.US)$ 、$アンバレラ (AMBA.US)$と$クアルコム (QCOM.US)$が含まれる。
半導体設計・製造
モルガン・スタンレーは、半導体チップの設計・製造企業は、人型ロボット用チップ開発から利益が得られる可能性があると指摘した。この膨大した需要が、半導体業界に新たな成長機会をもたらすと見られる。中でも、半導体チップ設計の$アーム・ホールディングス (ARM.US)$ 、$シノプシス (SNPS.US)$、$ケイデンス・デザイン・システムズ (CDNS.US)$と、半導体チップ製造の$台湾セミコンダクター・マニュファクチャリング (TSM.US)$ 、$インテル (INTC.US)$が含まれる。
メモリー
AI学習と演算にはメモリー（DRAMやフラッシュメモリーなど）が必要である。人工知能（AI）の応用拡大に伴い、ロボット分野におけるメモリーの重要性が一層高まる。モルガン・スタンレーはメモリメーカーの中、$Micron Technology Inc (MU.CA)$ に好感を示した。半導体設計・製造
モルガン・スタンレーは、半導体チップの設計・製造企業は、人型ロボット用チップ開発から利益が得られる可能性があると指摘した。この膨大した需要が、半導体業界に新たな成長機会をもたらすと見られる。中でも、半導体チップ設計の$アーム・ホールディングス (ARM.US)$ 、$シノプシス (SNPS.US)$、$ケイデンス・デザイン・システムズ (CDNS.US)$と、半導体チップ製造の$台湾セミコンダクター・マニュファクチャリング (TSM.US)$ 、$インテル (INTC.US)$が含まれる。
●ボディ
ヒューマノイドロボットの「ボディ」に関わる企業は、アクチュエーター、各種センサー、アナログ半導体、ボディ・配線・熱管理、自動化に関する部品やソリューションを提供している。なお、外部素材にはアルミ合金とプラスチックを組み合わせて軽量化を図る。アクチュエーター
アクチュエーターは、電気エネルギーを物理的な動きに変換する装置である。ロボットに必要とされる運動の自由度（関節）が増すほど、アクチュエーターの数も多くなる。現在開発中のヒューマノイドロボットは、通常16～60の自由度を持つという。例えば、$テスラ (TSLA.US)$の人型ロボット「Optimus Gen2」では、50の自由度を実現する為に28個のアクチュエーター（直線アクチュエーター14個と回転アクチュエーター14個）が使用されている。一方、Optimusのハンド（Gen3に使用される可能性がある）には22の自由度を持っている。
1）超精密ベアリング
ベアリングは、機械システムの摩擦を低減し、回転精度を維持する上で重要な役割を果たす。ヒューマノイドロボットでは、ボールベアリング、ローラーベアリング、ニードルベアリングなど、さまざまなベアリングが使用される。具体的には、$日本精工 (6471.JP)$ や$アールビーシー・ベアリングス (RBC.US)$ が含まれる。
3）ギア·減速機
減速機は、モーターの回転速度を低下させることで、トルク出力と精度を向上させる役割を持つ。これは、回転アクチュエーターの重要な部品であり、現時点ヒューマノイドロボットには、ハーモニックドライブやプラネタリーギアボックスが広く採用されている。中でも、$ナブテスコ (6268.JP)$、$リーガル・ベロイト (RRX.US)$、$ティムケン (TKR.US)$が含まれる。
4）モーター·レアアース磁石
モーターは電気エネルギーを機械エネルギーに変換し、アクチュエーターを駆動する機能を持つ。ロボット用のモータは大体レアアース磁石を使用し、コイルとの相互作用によって回転を生み出す。また、現時点のヒューマノイドロボットでは、スペース制約可能なフレームレスモータや、軽量で応答速度が非常に速いコアレスモータが使用される。
1）超精密ベアリング
ベアリングは、機械システムの摩擦を低減し、回転精度を維持する上で重要な役割を果たす。ヒューマノイドロボットでは、ボールベアリング、ローラーベアリング、ニードルベアリングなど、さまざまなベアリングが使用される。具体的には、$日本精工 (6471.JP)$ や$アールビーシー・ベアリングス (RBC.US)$ が含まれる。
2）ボールねじ
ボールねじは、モータの回転運動を直線運動に変換する為の部品であり、リニアアクチュエーターの重要な構成要素である。現在、ヒューマノイドロボットにはボールねじやプラネタリーローラースクリューが採用されている。ただし、プラネタリーローラースクリューは供給が限られており、コストも高いため、使用が限定される。具体的には、 $日本精工 (6471.JP)$ と$THK (6481.JP)$が含まれる。3）ギア·減速機
減速機は、モーターの回転速度を低下させることで、トルク出力と精度を向上させる役割を持つ。これは、回転アクチュエーターの重要な部品であり、現時点ヒューマノイドロボットには、ハーモニックドライブやプラネタリーギアボックスが広く採用されている。中でも、$ナブテスコ (6268.JP)$、$リーガル・ベロイト (RRX.US)$、$ティムケン (TKR.US)$が含まれる。
4）モーター·レアアース磁石
モーターは電気エネルギーを機械エネルギーに変換し、アクチュエーターを駆動する機能を持つ。ロボット用のモータは大体レアアース磁石を使用し、コイルとの相互作用によって回転を生み出す。また、現時点のヒューマノイドロボットでは、スペース制約可能なフレームレスモータや、軽量で応答速度が非常に速いコアレスモータが使用される。
具体的には、モーターの$リーガル・ベロイト (RRX.US)$ 、$ニデック (6594.JP)$ 、$センサータ・テクノロジーズ・ホールディング (ST.US)$と、レアアース磁石の
$MPマテリアルズ (MP.US)$が含まれる。
3）磁気センサー
磁気センサーは主にロボットのハンド部に搭載され、磁場の存在を検出する機能を持ち、正確な方位、方向、位置情報の検出などに利用される。モルガン・スタンレーは、 $アレグロ・マイクロシステムズ (ALGM.US)$ に好感を示した。
4）力覚・トルクセンサー
力覚センサーは重量や圧力を測定し、トルクセンサーはアクチュエーターにかかるトルクを評価する機能を持つ。中でも、$ノヴァンタ (NOVT.US)$、$センサータ・テクノロジーズ・ホールディング (ST.US)$ 、$TEコネクティビティ・PLC (TEL.US)$ が含まれる。
アナログ半導体
アナログ半導体は、センサーと連携して動作し、温度、速度、位置、電力配分などの調整を支援する。実際、多くのセンサーは技術的にアナログ半導体の一種とされる。
$MPマテリアルズ (MP.US)$が含まれる。
5）エンコーダ
エンコーダはモーターに取り付けられ、速度や出力を監視するセンサーであり、位置·速度·トルクなどの制御変数に対してフィードバック信号を送る役割を持つ。中でも、$ニデック (6594.JP)$ 、$ノヴァンタ (NOVT.US)$、$センサータ・テクノロジーズ・ホールディング (ST.US)$が含まれる。センサー
ヒューマノイドロボットには多様なセンサーが搭載され、外部環境の認識に必要なデータを収集する。1）カメラ・ビジョンセンサー
カメラは外部環境の画像を取得し、ビジョンセンサーは光の特性を検出することで、ロボットの視覚機能を実現する。具体的には、$インテル (INTC.US)$ 、$キーエンス (6861.JP)$、$オン・セミコンダクター・コーポレーション (ON.US)$ 、$ソニーグループ (SONY.US)$ 、$TEコネクティビティ・PLC (TEL.US)$ 、$テレダイン･テクノロジーズ (TDY.US)$ が挙げられる。2）レーダー・ライダー
レーダー、ライダーはそれぞれ電波とレーザーを使用して深度認識を行い、物体の検出や距離測定を可能にする。中でも、$アプティブ・ホールディングス (APTV.US)$ 、$インテル (INTC.US)$ 、$マグナ・インターナショナル (MGA.US)$ 、$テレダイン･テクノロジーズ (TDY.US)$が含まれる。3）磁気センサー
磁気センサーは主にロボットのハンド部に搭載され、磁場の存在を検出する機能を持ち、正確な方位、方向、位置情報の検出などに利用される。モルガン・スタンレーは、 $アレグロ・マイクロシステムズ (ALGM.US)$ に好感を示した。
4）力覚・トルクセンサー
力覚センサーは重量や圧力を測定し、トルクセンサーはアクチュエーターにかかるトルクを評価する機能を持つ。中でも、$ノヴァンタ (NOVT.US)$、$センサータ・テクノロジーズ・ホールディング (ST.US)$ 、$TEコネクティビティ・PLC (TEL.US)$ が含まれる。
アナログ半導体
アナログ半導体は、センサーと連携して動作し、温度、速度、位置、電力配分などの調整を支援する。実際、多くのセンサーは技術的にアナログ半導体の一種とされる。
モルガン・スタンレーは、$アレグロ・マイクロシステムズ (ALGM.US)$ 、$NXPセミコンダクターズ (NXPI.US)$ 、$オン・セミコンダクター・コーポレーション (ON.US)$ 、$ルネサスエレクトロニクス (6723.JP)$ 、$STマイクロエレクトロニクス (STM.US)$ 、$テキサス・インストゥルメンツ (TXN.US)$ 、$アナログ・デバイシズ (ADI.US)$ に好感を示した。
ボディ・配線・熱管理
これらの企業は、ロボットの構造や電力配分、冷却機能を担当する。中でも、$アンフェノール クラスA (APH.US)$ 、$アプティブ・ホールディングス (APTV.US)$ 、$マグナ・インターナショナル (MGA.US)$ 、$TEコネクティビティ・PLC (TEL.US)$ が含まれる。
自動化
一方、総合的な自動化ソリューション企業は、幅広い自動化・ロボット関連のソリューションを提供している。中でも、$ハネウェル・インターナショナル (HON.US)$ 、$ロックウェル・オートメーション (ROK.US)$ が含まれる。
●統合
モルガン・スタンレーは研究レポートの中、ヒューマノイドロボットの「統合」を、自動車メーカー、消費電化製品メーカー、インターネット企業、産業用ロボットメーカーに分類された。
自動車メーカー
経年した技術蓄積と生産効率向上のニーズから、多くの自動車メーカーが人型ロボットの開発に着手している。具体的には、$テスラ (TSLA.US)$ 、$トヨタ自動車 (7203.JP)$ 、$シャオペン (XPEV.US)$が含まれる。
消費電化メーカー
自動車メーカーと同様に、これらの企業は大規模生産における独自の経験を活かし、ロボット向けの電子アーキテクチャを開発する能力を有している。中でも、$アップル (AAPL.US)$ 、$ソニーグループ (6758.JP)$ が含まれる。
インターネット業界
ヒューマノイドロボットの設計や既存技術との相乗効果から利益を得る可能性があり、社内での使用によりコスト削減が実現できると考えられる。具体的には、$アマゾン･ドットコム (AMZN.US)$ と$アリババ・グループ・ホールディング (BABA.US)$ が挙げられる。
産業用ロボットメーカー
これらの企業は、数十年も存在している産業用ロボットのメーカーであり、将来的には人型ロボット開発に参入する可能性がある。中でも、モルガン・スタンレーは、$テラダイン (TER.US)$に好感を示した。
ウォール街の見解
それを踏まえた上、ウォール街はヒューマノイドロボットの多様な分野での潜在能力に基づき、市場見通しを相次いで上方修正。
●ドイツ銀行
ドイツ銀行は、今後10年間でヒューマノイドロボットの大量生産と利用が進むと予測。同行は、2035年の市場規模が750億ドルに達し、2050年には1兆ドル超、販売台数は7000万台を超えると見込まれている。同行は、$テスラ (TSLA.US)$やFigureなどが業界を牽引し、今後数年で生産を加速させるとの見方を示した。2024年には工場や倉庫でのテストが始まり、2025年から2026年は生産加速の重要な時期となる。
ボディ・配線・熱管理
これらの企業は、ロボットの構造や電力配分、冷却機能を担当する。中でも、$アンフェノール クラスA (APH.US)$ 、$アプティブ・ホールディングス (APTV.US)$ 、$マグナ・インターナショナル (MGA.US)$ 、$TEコネクティビティ・PLC (TEL.US)$ が含まれる。
自動化
一方、総合的な自動化ソリューション企業は、幅広い自動化・ロボット関連のソリューションを提供している。中でも、$ハネウェル・インターナショナル (HON.US)$ 、$ロックウェル・オートメーション (ROK.US)$ が含まれる。
●統合
モルガン・スタンレーは研究レポートの中、ヒューマノイドロボットの「統合」を、自動車メーカー、消費電化製品メーカー、インターネット企業、産業用ロボットメーカーに分類された。
自動車メーカー
経年した技術蓄積と生産効率向上のニーズから、多くの自動車メーカーが人型ロボットの開発に着手している。具体的には、$テスラ (TSLA.US)$ 、$トヨタ自動車 (7203.JP)$ 、$シャオペン (XPEV.US)$が含まれる。
消費電化メーカー
自動車メーカーと同様に、これらの企業は大規模生産における独自の経験を活かし、ロボット向けの電子アーキテクチャを開発する能力を有している。中でも、$アップル (AAPL.US)$ 、$ソニーグループ (6758.JP)$ が含まれる。
インターネット業界
ヒューマノイドロボットの設計や既存技術との相乗効果から利益を得る可能性があり、社内での使用によりコスト削減が実現できると考えられる。具体的には、$アマゾン･ドットコム (AMZN.US)$ と$アリババ・グループ・ホールディング (BABA.US)$ が挙げられる。
産業用ロボットメーカー
これらの企業は、数十年も存在している産業用ロボットのメーカーであり、将来的には人型ロボット開発に参入する可能性がある。中でも、モルガン・スタンレーは、$テラダイン (TER.US)$に好感を示した。
ウォール街の見解それを踏まえた上、ウォール街はヒューマノイドロボットの多様な分野での潜在能力に基づき、市場見通しを相次いで上方修正。
●ドイツ銀行
ドイツ銀行は、今後10年間でヒューマノイドロボットの大量生産と利用が進むと予測。同行は、2035年の市場規模が750億ドルに達し、2050年には1兆ドル超、販売台数は7000万台を超えると見込まれている。同行は、$テスラ (TSLA.US)$やFigureなどが業界を牽引し、今後数年で生産を加速させるとの見方を示した。2024年には工場や倉庫でのテストが始まり、2025年から2026年は生産加速の重要な時期となる。
中でも、テスラは2025年に数千台、2026年に5万～10万台、2027年には50万台の生産を計画。Figure AIも今後4年間で10万台の生産を計画しており、Agility Roboticsも生産能力を拡大中。現在、BMW、$ニオ (NIO.US)$、Mercedes-Benzなどの自動車メーカーや$アマゾン･ドットコム (AMZN.US)$などの物流業者がその可能性をテストしている。一方、2050年には、家庭やホテル、製造業などでの広範な利用が予想される。
●ゴールドマン・サックス
ゴールドマンは研究レポートで、世界中のヒューマノイドロボット出荷台数が2027年に7.6万台、2035年には138万台に達すると予測。2024年から2027年は工場での使用が進み、2028年から2031年には消費者市場への展開が加速。さらに、2030年の市場規模は380億ドルに達するとされ、大きな市場機会が示唆される。同行は、近年における製造業者数の急増や、$エヌビディア (NVDA.US)$の物理AI開発エコシステムがヒューマノイドロボット技術の進展を促進すると指摘した。一方、実用化の突破口は汎用的タスクの遂行能力、高い成功率と持続的安定性、迅速な推論能力だと、3つの分野に集中すると予測。
ただし、ゴールドマンのアナリストは、「製造業や消費者分野での広範な応用にはまだ至っておらず、訓練に必要な物理データの不足が課題」だとも述べた。ロボット用AIモデルのトレーニングには大量のデータが必要だが、現時点では物理データが不足しているため、これを補うことが技術開発の共通課題となっている。そこで、$エヌビディア (NVDA.US)$ の「Isaac GR00T Blueprint」や「Cosmosフレームワーク」は合成データを活用し、ロボット用AIモデルのトレーニングを加速してこの欠点を補うことを目指している。
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出所：moomoo、Bloomberg、Investing、Morgan Stanley Research、Goldman Sachs、Deutsche Bank
※2025年2月27日現在の数値です。(当社調べ)
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出所：moomoo、Bloomberg、Investing、Morgan Stanley Research、Goldman Sachs、Deutsche Bank
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