グローバル・ジェネラティブAIインロボティクス市場 コンポーネント（ソフトウェア、ハードウェア、およびサービス）別、技術（ヘルスケア、サービス、自動車、その他）別、業界別、地域別、企業別 - 業界セグメントの見通し、市場評価、競争状況、トレンド、および予測 2023-2032

リポート概要

ジェネラティブAI（人工知能）ロボティクス市場の規模は2032年までに約15,229百万米ドルに達する見込みであり、2022年の856百万米ドルからCAGR 34.2%の成長を遂げる予定です。この予測期間は2023年から2032年までです。

ジェネラティブAIは、革新的なロボティクスを実現しています。ジェネラティブモデルを使用することで、ロボットはトレーニングデータセットを拡張し、最適化された軌道を生成し、新しい振る舞いやタスクを生み出すことができます。既存のデモンストレーションやポリシーから学習し、合成データを生成することで、より一般的な学習や新しいシナリオへの適応をサポートします。さらに、ジェネラティブAIはリアルな3Dオブジェクトモデルや合成シーン、仮想環境の作成にも役立ち、ロボットシステムのテストを容易にします。ジェネラティブAIはまた、ロボットと人間の相互作用を促進し、応答性のある適応型の応答を提供することで、双方向の相互作用を改善します！

ドライビングファクター

産業全体での自動化およびロボット技術への需要の増加が、この市場の成長を推進しています

自動化およびロボット技術への需要の増加により、Generative AIは不可欠な資産となり、ロボットが異なるタスクや環境に学習し適応することを支援し、自律性と生産性を向上させています。Generative AIは、効率的なデータ拡張と訓練技術のツールを提供し、この市場を活性化させています。

Generative AIにより、ロボットは従来よりも幅広いシナリオから学習し、トレーニングデータセットの合成データ拡張を生成することができるため、一般化能力および実際の状況でのパフォーマンスが向上します。

人間とロボットの協力関係への注目の増加が、ロボット工学におけるGenerative AIへの需要を推進しています。共同作業型ロボット（コボット）は、職場環境により統合され、人間の行動と意図により正確に理解し応答するためにAIが必要とされており、異なる産業において安全性、生産性、効率性を向上させています。

AIアルゴリズムとコンピューティングパワーが進化し続けることで、より複雑で能力の高いGenerativeモデルが出現し、この市場セグメントへの需要が高まっています。企業は、頼りにしているロボットシステムの性能と能力を向上させるために、これらの最先端のAI技術を求めています。

リストレイニング ファクターズ

高い初期コストとデータプライバシーの懸念が市場の成長を妨げる可能性があります

ロボットにジェネレーティブAI技術を導入することは、広範な採用を妨げることがあります。ジェネレーティブモデルは、インフラストラクチャ、計算リソース、熟練した人材への大きな投資を必要とし、これにより一部の組織がそれらにアクセスできなくなる可能性があります。データプライバシーとセキュリティは市場に課題を提起することができます。

ジェネレーティブAIは、プライバシー問題を引き起こす機密情報を含む大規模なデータセットに大きく依存しています。したがって、組織はこれらの懸念に対処するために堅牢なデータ保護措置を実施し、規制に準拠する必要があります。ただし、これにより実装プロセスが複雑化し、コストが増加する可能性があります。

既存のロボットシステムにジェネレーティブAI技術を統合することは複雑です。これを受け入れるために既存のロボットを改造することは、重要なエンジニアリング作業とコストを伴い、進行中の運用を中断し、追加の費用が発生する可能性があります。さらに、他のコンポーネントやシステムとの互換性や相互運用性の問題が進展を阻害する可能性があります。

COVID-19 インパクト分析

ザ パンデミック ハス ハイライトエド ザ ニード フォア オートメーション アンド コンタクトレス ソリューションズ, ドライビング ザ デマンド フォア ロボティック システムズ.

ザ パンデミック ハス ハイライトエド ザ ニード フォア オートメーション アンド コンタクトレス ソリューションズ, ドライビング ザ デマンド フォア ロボティック システムズ. ジェネレイティブ AI, ウィズ イッツ アビリティー トゥ イネーブル ロボッツ トゥ リアーン アンド アダプト, ハス プレイエド ア シグニフィカント ロール イン アドレッシング サム オブ ザ チャレンジェズ ポーズド バイ ザ パンデミック. フォア インスタンス, ロボッツ イクイップド ウィズ ジェネレイティブ AI モデルズ ハヴ ビーン デプロイエド イン ヘルスケア セッティングス フォア タスクス サッチ アズ ディスインフェクション, デリヴェリー オブ メディカル スプライエズ, アンド リモート ペイシェント モニタリング, リデューシング ザ リスク オブ ヒューマン エクスポージャー トゥ ザ ヴァイラス.

オン ザ アザー ハンド, ザ パンデミック ハス アルソ プレゼンテッド サーテン チャレンジェズ フォア ジェネレイティブ AI イン ザ ロボティックス マーケット. サプライ チェーン ディスラプションズ, マニュファクチャリング ディレイズ, アンド エコノミック アンセアンティーズ ハヴ インパクテッド ザ デプロイメント オブ ロボティック システムズ アクロス インダストリーズ. ザ リミテーションズ オン フィジカル インタラクションズ アンド トラベル レストリクションズ ハヴ ヒンダード フィールド テスティング アンド ザ インプリメンテーション オブ ニュー ジェネレイティブ AI アルゴリズムズ イン リアルワールド セッティングス. アディショナリー, バジェット コンストレイントズ アンド ア フォーカス オン エッセンシャル オペレーションズ ハヴ コーズド サム オーガナイゼーションズ トゥ ディレイ オア リデュース インヴェストメンツ イン ロボティクス アンド AI リサーチ.

バイ コンポーネント アナリシス

ソフトウェアセグメントは、ロボティクスのジェネラティブ AI 市場において2022年に最も大きな収益シェアを占めました。

市場は、作物の種類に基づいてソフトウェア、ハードウェア、サービスに分かれています。これらのタイプの中で、ソフトウェアセグメントがグローバルなジェネラティブ AI ロボティクス市場で最も収益性の高い部分であり、48.7%の最大の収益シェアが予想されています。

機械学習とディープラーニングの急速な進歩により、ロボティクスは人工知能（AI）を通じて革新されました。ソフトウェアフレームワークやライブラリは、洗練されたAIアルゴリズムを作成するために必要なすべてのツールとインフラストラクチャを提供し、ロボットが物体認識、意思決定、自律航行などの複雑なタスクを実行できるようにします。

ハードウェアセグメントはジェネラティブ AI ロボティクス市場で最も急成長しているセグメントです。

ハードウェアセグメントは、ジェネラティブ AI ロボティクス市場における重要なコンポーネントセグメントでもあり、ジェネラティブ AI ロボティクス市場のコンポーネントセグメントにおいても成長が最も速いと予想されています。ロボティクスは製造業、医療、物流、農業などのさまざまな産業で急速に採用されており、高度なハードウェアコンポーネントへの需要が高まっています。

ジェネラティブ AI を搭載したロボットは、正確に環境を認識し、処理し、相互作用するために頑強なセンサー、アクチュエータ、プロセッサ、メモリモジュールが必要です。このような人工知能ロボティクス技術に特化したハードウェアメーカーにとって、これは信じられないほどの市場機会を創出しています。

バイテクノロジー分析によると

2022年、ヘルスケアセグメントがジェネレーティブAIロボット市場で最大の収益シェアを占めました。

市場は、ヘルスケア、サービス、自動車、その他の技術に分かれています。これらのタイプの中で、ヘルスケアセグメントがグローバルジェネレーティブAIロボット市場で最も利益を上げることが予想されており、最大の収益シェア率は38.2％です。

ヘルスケア施設では、手術の補助、患者モニタリング、薬剤探索、義肢など、さまざまなタスクに人工知能で動作するロボットが頻繁に使用されています。AIパワードアルゴリズムを搭載したロボットシステムを持つ外科医は、正確な手順を可能にし、人為的なミスリスクを最小限に抑え、患者の結果を改善しリスクを減らすことができます。リモート患者モニタリング/ テレメディシンソリューションは、医療従事者が遠隔で患者のケアを行うことを可能にします。

自動車セグメントは、ジェネレーティブAIロボット市場で最も成長速度が速い技術セグメントです。

自動車設計セグメントは、2022年から2031年までのジェネレーティブAIロボット市場で最も成長速度が速い技術セグメントとして予測されています。自動車産業は、自律型車両や自動運転車両にジェネレーティブAIロボットを利用しています。

AIパワードロボット技術により、車両は周囲の環境を認識し理解し、リアルタイムの意思決定を行い、安全にナビゲートすることができます。ジェネレーティブAIアルゴリズムを搭載した自律型車両は、交通安全性と効率を改善し、交通渋滞を減らすことが期待されています。

バイ インダストリー バーティカル アナリシス

製造業がロボットにおける生成的AIの市場において重要なシェアを持っています。

エンドユーザーに基づいて、市場は製造業、製薬、物流・倉庫、小売業、その他の産業バーティカルに分かれています。その中で、製造業がロボットにおける生成的AIの市場におけるエンドユーザー業界セグメントを支配し、収益シェアは38.3%です。

製造業者は、組み立てラインの自動化、品質管理、物流などのさまざまなタスクにおいて、生成的AIによって駆動されるロボットにますます依存しています。これらのロボットは、高い精度と速度で繰り返しの複雑なタスクを実行し、生産プロセスを改善しエラーを減らします。生成的AIアルゴリズムにより、これらのロボットは生産ニーズの変化に適応し、ワークフローを最適化し、データ分析に基づいてリアルタイムの意思決定を行うことができます。

製造業は、予測期間中に最も成長が速い産業バーティカルセグメントとして特定されています。

製造業は、ロボットにおける生成的AIの市場の産業バーティカルセグメントでも重要です。製薬製造において、薬の発見、実験室の自動化、サンプル分析、薬の包装などのタスクにAIによって駆動されるロボットがますます使用されることで、製造業の産業バーティカルセグメントでより速く成長することが予想されています。これらのAIロボットは、薬の開発プロセスを加速し、正確性を高め、人為的なエラーを減らすことで、効率的かつ安全な製薬生産ラインを作り出します。薬の発見

キーマーケットセグメント

コンポーネントに基づく

• ソフトウェア
• ハードウェア
• サービス

技術に基づく

• ヘルスケア
• サービス
• 自動車
• その他のテクノロジー

業界別に基づく

• 製造業
• 製薬
• 物流倉庫業
• 小売り
• その他の業界

グロース チャンス

高度なロボット学習とカスタマイズされたロボットの需要により、ロボット工学の生成AI市場にチャンスが生まれます

AI技術の向上に伴い、ロボットの学習、適応、意思決定能力を向上させる新たな機会が生まれ、複雑なタスクを自律的に効率的に実行するロボットによる生産性の向上の可能性が広がります。生成AIをロボットに統合することで、人間との協力関係を改善する機会があります。人間の行動や意図に気づき、それに応答することで、ロボットは人々とより直感的かつ協力的に働き、さまざまな作業環境での効率と安全性を向上させることができます。

ロボット工学における生成AIは、現実世界の実験よりも迅速かつ手頃な価格で、よりリアルなシミュレーションや仮想環境の作成を推進することができます。これにより、訓練、テスト、および検証が改善され、お金と時間が節約できます！

カスタマイズされたロボットソリューションへの需要が増加するにつれ、生成AIへの機会も増えてきます。モデルを活用して個々のユーザーの好みや要件に合わせた行動や応答を生成することで、ロボットは個別のユーザーエクスペリエンスと顧客満足度を提供し、ユーザーエクスペリエンスの改善と顧客ロイヤルティの向上を実現できます。

生成AIを搭載したロボットは、医療、農業、物流、製造などのさまざまなセクターで有用なツールです。手術の補助からサプライチェーンの最適化まで、このAIを搭載したロボットは複雑な課題に立ち向かい、自動化と効率化の新たな可能性を開いています。

レーテスト トレンズ

マシンラーニングおよびディープラーニングの採用が市場で注目を集めています

AIモデルの解釈可能性と解釈性の向上に重点が置かれています。AIがより洗練されるにつれて、その意思決定プロセスを理解するためには内部の動作を理解することが必要であり、ロボットシステムへの信頼を築くために重要です。

ロボットシステム内で透明性を提供しつつ責任を保持する新しい技術が開発されています。リアルタイムの生成AI機能はますます求められています。迅速な応答、振る舞い、および解決策を素早く生成する能力により、ロボットは環境とのよりシームレスな対話を可能にし、ダイナミックな状況に迅速に適応することができます。これは自律型水中機器、アジャイルな製造システム、および人間とロボットの協力技術にとって不可欠です。

AI研究の最近の進展は、多様なモーダル入出力を管理できる柔軟な生成AIモデルへのシフトを示しています。視覚、聴覚、触覚情報など、異なるデータモーダリティを統合することにより、ロボットはより効率的に周囲を知覚し、相互作用することができます。多様な出力生成モデルは、ユーザーエクスペリエンスを豊かにします。

さらに、ロボット工学における強化学習に使用される生成AI技術の研究が急増しています。強化学習と生成モデルの組み合わせにより、ロボットは試行錯誤を通じて学習し、振る舞いや意思決定プロセスを時間とともに最適化することができます。このトレンドは、ロボットが周囲からのフィードバックに基づいて適応し、パフォーマンスを向上させる必要があるテクノロジーにおいて大いに期待されています。

リージョナル・アナリシス

北米が2022年のジェネラティブAIロボット市場における最大の収益シェアを占めています。

北米は、グローバルなジェネラティブAIロボット市場において支配的な地域となるでしょう。北米は、最も高い収益シェアである44.3％を見込んでいます。北米は豊富な鉱物、石油、ガスの埋蔵量を誇り、経済発展と産業進歩を推進する貴重な役割を果たしてきました。さらに、広大な農地は豊富な作物の生産可能性を持ち、強力な農業部門の発展に貢献しています。

アジア太平洋地域がジェネラティブAIロボット市場において予測期間中に最も成長が期待されています。

APACは予測期間中にジェネラティブAIロボット市場で最も成長が期待されている地域です。APACは、近年技術とイノベーションの大きな進展を経験しています。中国や韓国などの国々は、献身的な研究開発と支援的な政府政策により、電子商取引、通信、製造業のグローバルリーダーとなり、国内外の投資家からも注目を集めています。

キー リージョン

• ノース アメリカ
  • ザ・US
  • カナダ
  • メキシコ
• ウエスタン ヨーロッパ
  • ドイツ
  • フランス
  • ザ・UK
  • スペイン
  • イタリア
  • ポルトガル
  • アイルランド
  • オーストリア
  • スイス
  • ベネルクス
  • ノルディック
  • レスト オブ ウエスタン ヨーロッパ
• イースタン ヨーロッパ
  • ロシア
  • ポーランド
  • ザ・チェコ リパブリック
  • ギリシャ
  • レスト オブ イースタン ヨーロッパ
• APAC
  • チャイナ
  • ジャパン
  • サウス コリア
  • インディア
  • オーストラリア & ニュージーランド
  • インドネシア
  • マレーシア
  • フィリピン
  • シンガポール
  • タイ
  • ベトナム
  • レスト オブ APAC
• ラテン アメリカ
  • ブラジル
  • コロンビア
  • チリ
  • アルゼンチン
  • コスタ リカ
  • レスト オブ ラテン アメリカ
• ミドル イースト & アフリカ
  • アルジェリア
  • エジプト
  • イスラエル
  • クウェート
  • ナイジェリア
  • サウジ アラビア
  • サウス アフリカ
  • トルコ
  • ユナイテッド アラブ エミレーツ
  • レスト オブ MEA

マーケットシェア＆主要プレーヤーの分析

ロボティクスにおける生成AIの市場は急速に発展しており、いくつかの主要プレーヤーが市場シェアを競っています。ボストン・ダイナミクスはSpot、Atlas、Handleなどの先進的なロボットで注目されています。ABBは自律操作をリードする産業用ロボットを提供しています。

ユニバーサル・ロボットは人間と安全に協働するロボットを提供しています。ファナック・コーポレーションは製造能力の向上のために生成AIを活用しており、KUKA AGはさまざまな産業に対する知的なロボットソリューションを提供しています。

マーケットの主要プレーヤー

• OpenAI
• ボストン・ダイナミクス
• NVIDIA
• Siemens
• KUKA
• IBM
• Microsoft
• Google
• Intel
• その他の主要プレーヤー

リポートの範囲