はじめに

近年、AI（Artificial Intelligence：人工知能）技術の急速な発展に伴い、ロボット分野においても大規模なデータを活用した学習が可能な基盤モデルの必要性が高まっている。日本では、人手不足の解消、安心・安全確保の手段として、AIロボットへの期待がある。また、国際競争力の観点からも、ハード（端末）の競争力の向上という点で関心が寄せられている[1]。

このような中で、一般社団法人AIロボット協会（AI Robot Association: AIRoA、所在地：東京都文京区、理事長：尾形哲也・早稲田大学教授）が2024年12月に設立され、2025年3月27日に早稲田大学で記者会見を開き、2025年度から活動を本格化することを発表した。

同協会は、AIとロボット技術の融合による「ロボットデータエコシステム」の構築を目指している。具体的には、大規模データセットを共有・活用できるようにするための枠組みを構築し、「汎用ロボット」を実現することである。ここでいう「汎用ロボット」とは、従来の産業用ロボットのような特定の作業を遂行する「専用ロボット」と対比される概念で、多様で広範な作業を遂行するロボットを指す。この取り組みにより、ロボット産業全体での革新的な技術開発と社会実装の加速、ならびに当該分野における日本の国際競争力向上が期待されている[2]。

本稿では、AIロボットが最近注目されている背景、AIロボットの定義と市場規模の見通しを捉えた上で、国内の政策動向、主なプレイヤーと導入事例を取り上げる。最後に課題を提示し、今後を展望する。

AIロボットとは

定義

経済産業省では、ロボットを「センサー、知能・制御系、駆動系の3つの要素技術を有する、知能化した機械システム」と定義している[3]。ロボットを形状ではなく、市場で必要とされる機能を発揮するために要素技術を統合したものという視点から定義しており、ITとの関係を明確にしたものとなっている。

また、NEDOでは、ロボットとは「車道を走る自動車や自動運転車（autonomous cars）を除く物理的な実態のあるロボット（中略）とし、検索ロボット、チャットボット等の実体のないものは対象としない[4]」としている。

これらを踏まえて本稿では、ロボットとは「自動運転車等を除いた物理的な実体のあるロボットで、センサー、知能・制御系、駆動系の3つの要素技術を有するもの」と捉える。

そのうえで、AIロボットとは、人工知能技術[5]を搭載したロボットとする。上記の定義での知能・制御系に人工知能技術を用いたものとなる。AIロボットと従来のロボットを各種観点から比較したものが表1である。

【表１】AIロボットと従来のロボットの比較
（出典：各種資料より筆者作成）

AIロボットは、機械学習の一種であるディープラーニング（深層学習）[6]をはじめとする高度な学習技術を活用し、画像認識や自然言語処理などを用いて複雑なタスクをこなすことができる。その特徴は、センサーやカメラを通じて環境情報を取得し、自ら学習して最適な行動を取る能力にある。一方、従来のロボットは、あらかじめ設定されたプログラムに基づく定型的かつ反復的な動作しか実行できない場合が多い。

AIロボット市場規模：世界、日本

AIロボットの市場規模は、Statista Market Insights（2025年3月）[7]によると、2025年に226.3億米ドルに達すると予測されている（図1）。2025年から2031年の年平均成長率（CAGR）は26.82％と大幅な増加率となる見通しであり、2031年には941.4億ドルに達すると予測されている。

【図１】世界のAIロボティクス市場規模（予測）
（注）AIサービスロボティクス：消費者向けのアプリケーションのために設計・製造・導入されるロボットシステムを含む。
AI産業用ロボティクス：製造工場、倉庫、物流オペレーションなどの産業環境で使用される自律機械やロボットシステム。
（出典：Statista Market Insightsより筆者作成）

内訳をみると、AI産業用ロボットは2025年の126.7億米ドルから2031年の527.2億米ドルへ、AIサービスロボットは2025年の99.0億米ドルから2031年の414.2億米ドルへ増加の見込みであり、産業用ロボットがサービスロボットに比べ市場規模は大きい。AIロボットは、製造業、医療、物流などの分野で活用が進む見込みであり、このことが市場規模増加の背景にある。なお、地域別にみると、米国が最も大きな市場で、2025年の市場規模は94.9億米ドルと予測されている。

日本のAIロボット市場規模は、2025年の予測値で8億5,862万米ドルである（図2）。2025年から2031年の年平均成長率（CAGR）は26.45％となり、2031年には35.1億米ドルに達すると予測されている[8]。内訳をみると、AI産業用ロボットは2025年の5.45億米ドルから2031年の22.35億米ドルへ、AIサービスロボットは2025年の3.13億米ドルから2031年の12.74億米ドルへ増加の見込みである。

【図2】日本のAIロボティクス市場規模（予測）
（注）AIサービスロボット：消費者向けのアプリケーションのために設計・製造・導入されるロボットシステムを含む。
AI産業用ロボット：製造工場、倉庫、物流オペレーションなどの産業環境で使用される自律機械やロボットシステム。
（出典：Statista Market Insights）

高齢化や労働力の減少を背景に、医療、製造、小売等の産業でロボットへの需要が高まっている。特に、日本では、産業用ロボットのAIロボット全体に占める割合は64％と世界全体の割合である56％に比べ高い。今後は特に、製造分野での効率性、安全性確保に向けた需要が顕在化する見込みである。

国内の政策動向

次に、国内の政策について取り上げる。

内閣府は、2050年までに自ら学習・行動し、人と共生するロボットの実現を目指す「ムーンショット目標3」を掲げている[9]。この目標の下、2030年までに一定のルールの下で90％以上の人が違和感を持たないAIロボットの開発、さらに2050年までに自然科学領域で自動的に科学的原理を発見するAIロボットシステムの開発などがターゲットとして設定されている。その報告書では、AIロボットの実現に向けては図3に示す複数の技術要素（AI、センシング、アクチュエ―ションと、コンピューティング技術、ネットワーク技術、システム技術、製造技術、機械工学、エネルギー供給、材料・構造設計）の研究開発を推し進め、融合、共振化させていく必要性が指摘されている。

【図3】AIロボットの実現に必要な研究開発の主な分野・技術群の構造領域
（出典：内閣府「ムーンショット目標3 2050年までに、AIとロボットの共進化により、
自ら学習・行動し人と共生するロボットを実現」（令和２年２月））

政府の支援も進められている。経済産業省では、令和6年度補正予算でのロボティクス分野におけるソフトウェア開発基盤（オープンな開発環境）の構築事業は103億円であった。また、令和7年度概算要求額では、先進ロボットSIモデル構築事業、次世代ロボット技術基盤構築事業に6億円が新規に計上されている。これはイノベーション創出のためのフロンティア育成・基盤構築事業のうち、（5）デジタル・ロボットシステム技術基盤構築事業にあたるものだ[10]。

昨今では、経済産業省が一般社団法人AIロボット協会（AIRoA）に20億円を投じる方針も報道されており、政府は日本のAIロボットの開発を加速させたい考えである[11]。

なお、経済産業省では、「第17回 産業構造審議会 製造産業分科会」（2025年1月23日開催）で、ロボット分野における「オープンな開発基盤」と「データエコシステム」の構築の重要性を示している（図4）[12]。この審議会では、人手不足の解消や賃上げに向けて日本の産業の生産性向上が不可欠であり、従来ロボットが導入されていない地域の生活必需サービス等の分野での導入の重要性が指摘されている。そのためには多様な動作の実現と人と接する複雑な環境への対応が不可欠であるという現状認識も示された。これらの要件に対応するためには、開発の柔軟性の低さと自律的判断・動作の困難さという2つの課題を解消する必要があり、具体的な対策として、①ロボットのオープンな開発基盤の構築と②ロボット分野のデータ収集とAI開発の促進を実施する必要性が提言されている。

【図4】開発制約への対応：ロボットのオープンな開発基盤の構築
（出典：経済産業省製造産業局「製造業を巡る現状の課題と今後の政策の方向性」（2025年1月））

今のロボットを携帯電話の変遷に例えると、従来のロボットは、ハードとソフトを一体開発した専用機であり、従来のガラケー（専用機）に相当する。これに対し、新たに開発を目指すロボットは、多様な主体がハードとソフトを分離して開発するエコシステムの構築により生まれるもので、iPhoneに代表されるスマートフォン（汎用機）に位置付けられている。

このような中で経済産業省は、ロボット分野においては、汎用的なAI開発は世界でもまだ進展していないという現状認識のもと、試験用ロボットを用いてデータを収集し、それを用いて基盤モデルを開発してロボットに組み込み、新たにデータを収集して基盤モデルの性能向上につなげるという循環を構築する仕組みづくりの必要性を提示している（図5）。このデータエコシステムの活用により、製造業や介護分野など異なる分野ごとに個別のニーズに対応したロボット開発が実現することが期待されており、このような現状認識が、一般社団法人AIロボット協会（AIRoA）の設立の背景にある。

【図5】技術制約への対応：ロボティクス分野におけるデータエコシステム構築とAI開発の促進
（出典：経済産業省製造産業局「製造業を巡る現状の課題と今後の政策の方向性」（2025年1月））

主なプレイヤー

大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成AIの著しい発展により、ロボットの機能を向上させる研究開発は急速に進展しており、米国と中国は官民ともに多大な資源を投入している。米国では、Boston Dynamicsが四足歩行ロボット「Spot」や二足歩行ロボット「Atlas」等のロボットを開発している[13]。Tesla は2022年に人型ロボット「Optimus（オプティマス）」の開発に着手し、2026年末には他社向けに製造を開始する計画である[14]。また、中国では、新興EVの小鵬汽車（シャオペン、Xpeng、広東省広州市）は2024年11月に人型ロボット「Iron（アイアン）」を発表した[15]。国有自動車会社の広州汽車集団（広東省広州市）はAI搭載の人型ロボット「GoMate」を公開し、2026年に小規模な生産を開始すると発表している[16]。

日本国内では、中国Pudu Technologyのネコ型配膳ロボットを複数のベンダーが販売し、飲食店やホテル等での導入が進んでいる。また、清掃ロボットとしては、ソフトバンクロボティクスが国内外でレンタルサービスを提供している。お店やイベント開催時の音声による案内を行うロボットとして、中国Unitree Robotlicsのヒト型AIロボットをGMOインターネットグループ子会社がレンタルサービスでの提供を開始した。

工場等の点検分野では、Ugo社の「ugo」がデータセンター、工場等の点検用途で導入が進んでいる。加えて、Jinzaiが企業や研究機関向けに国内外のAIロボットをカスタマイズして提供し、アールティ社が教育・研究機関や産業分野向けに4足歩行ロボットの受託開発ベースの製品化を進めている（表2）。

【表2】日本国内のAIロボットの動向
（出典：各種公表資料より筆者作成）

なお、冒頭に言及した一般社団法人AIロボット協会は2025年度から活動を本格化すると発表した[17]。同協会の理事は、東京大学大学院工学系研究科人工物工学研究センター/技術経営戦略学専攻教授の松尾豊氏、Telexistence株式会社 取締役CTOの佐野元紀氏を含めた6名で、3月27日時点での会員企業は、KDDI、GMOインターネットグループ、SB Intuitions、さくらインターネット、富士通等の情報通信分野の企業の他、トヨタ自動車未来創生センター、日産自動車等自動車メーカー、Telexistence（ロボティクス企業）を含めた合計24社である。加えて育成会員企業（支援を通じてロボット基盤モデルの発展に貢献する企業）として、Preferred Robotics、ugo社等8社が参加している。

【図6】業務DXロボットugoを使ったデータセンター設備点検業務の自動化/遠隔化
（出典：ugo「点検ロボットugo、第8回インフラメンテナンス大賞 総務大臣賞 受賞！」
（2025年1月16日）, https://ugo.plus/news/2025/01/16/maintenance_nttdata_ugo/）

同協会は、汎用的なアプリケーションの実現を目指し、従来できないと言われてきた汎用ロボットの開発に取り組む。取り組みの中核には、ロボットが次々にデータを集めて基盤モデルを作っていく構想がある。

具体的な活動内容としては大きく2つがある。1つ目はAIロボット開発のための取り組みとして、データエコシステム運用に必要なデータの取集/保管/管理などのほか、基盤モデルや個別モデルの開発を行うことである。2つ目はAIロボットの社会普及のための取り組みとして、AIロボットによる効率化効果の検討や安全性評価などを行うことである。

課題

AIロボットの導入は、産業・医療・介護・教育など多岐にわたる分野で期待されている一方で、その急速な発展と社会実装には多くの課題が伴う。本節では、AIロボットに関連する技術的・社会的課題について、主に4つの観点に言及する。

①データとプライバシーの問題

AIロボットの機能性は、多くの場合、大量かつ高品質なデータに依存している。特にコンピュータービジョンや自然言語処理においては、センサーやカメラを通じて取得される画像・音声・位置情報などの個人を識別し得るデータが、AIの学習および行動判断の基礎となる。

しかし、これらのデータの収集・利用にはプライバシー侵害に関する重大な懸念がある。とりわけ、医療現場・介護施設といったプライバシーに配慮が必要な空間や家庭内のような私的空間で稼働するロボットにおいては、利用者の同意や匿名化、目的外利用の防止といった倫理的・法的配慮が欠かせない。欧州におけるGDPR（一般データ保護規則）や日本における個人情報保護法などは、今後さらにAIロボットとの関係性において再解釈のうえ、適用される必要がある。

②倫理と責任の所在

AIロボットは、状況に応じた自律的な判断を行うがゆえに、その意思決定における「責任主体」の明確化が困難となることがある。例えば、自動運転ロボットが事故を起こした場合、責任を誰が負うべきか（開発者、所有者、使用者、AI自体など）は法的・倫理的に未解決の問題である。

さらに、ロボットが人間と接する領域においては、「ロボットが人間らしさを持つことの是非」「ロボットに感情や道徳的判断を持たせるべきか」といった根本的な倫理問題も存在する。欧州では「信頼できるAI」の枠組み（Trustworthy AI）が議論されており、日本でも「人間中心のAI社会原則」が提唱されているが、実務レベルでの基準や実装には未だ課題が残る。

③雇用と労働への影響

AIロボットの導入は、効率化・省人化をもたらす一方で、特定の職種・労働層に対する雇用喪失のリスクを引き起こす可能性がある。特に、定型的・反復的な作業に従事する職種においては、AIロボットによる代替が進行する中で、労働市場における再教育・再配置の必要性が高まることが考えられる。

④社会受容性と文化的要因

AIロボットが人間の生活空間に入り込むには、単なる技術的信頼性だけでなく、社会的・文化的な受容も重要な要素である。例えば、日本ではロボットに対して比較的親和的な文化が形成されている一方で、欧米諸国ではロボットが「人間の代替」として捉えられ、心理的抵抗が強い傾向にある。

また、宗教・倫理・教育レベルによっても、AIロボットへの期待と懸念は大きく異なる。こうした社会的背景を踏まえたデザインや導入戦略の策定が、グローバル市場においてはますます重要となるであろう。

日本の強み・弱み

他国と比べた日本の強み・弱み

日本は、AIロボット技術のいくつかの要素技術において国際的な競争力を有している。特に、高精度なセンサー技術（イメージセンサー）、運動制御技術においては、長年の製造業の蓄積を背景に極めて高い水準にある。これらの技術は産業用ロボット分野において世界的に広く導入されており、日本製のロボットアームや協働ロボットはグローバル市場でも高い信頼を得ている。

また、近年では高齢化社会への対応として、介護・生活支援分野におけるロボット導入のニーズが高まり、社会実装を見据えた取り組みが加速している点も注目に値する。

一方で、日本が相対的に弱みを抱える分野としては、AIの中核をなすアルゴリズム開発や大規模データ処理・学習基盤の整備の遅れが挙げられる。特に米国や中国においては、膨大なデータと計算資源を活用した大規模言語モデル（例：ChatGPT、Gemini、文心一言など）が次々と開発されている。

さらに、AIに関連する人材の絶対数の不足、国際的な競争力のある研究者の海外への流出も、構造的な問題として指摘されている。

民間企業においては、ソニー、ファナック、オムロンなどが独自のAIロボット開発を進めており、特に高精度のセンサーや人間との協調性を重視した設計思想が評価されている。一方で、米中企業のようにAI研究とデジタルプラットフォームを統合的に運用する体制はまだ十分とは言えず、大手企業によるスタートアップとの連携や産学官の一体的な取り組みのさらなる強化が必要とされている。

国際連携の可能性（標準化、共同開発など）

AIロボット分野において日本が今後さらに影響力を高めていくためには、国際連携の強化が不可欠である。特に、国際標準化（ISO、IEC等）への積極的関与は、日本の精緻な制御技術や安全基準をグローバル基準へ反映させる機会となり得る。

また、欧州諸国との連携（例：EUの人間中心AIの倫理基準）や、アジア地域における共同研究プログラムの形成は、日本が持つ社会実装志向の強みを活かしつつ、国際的な信頼性・汎用性の高い技術開発へとつながる。すでに一部のプロジェクト（例：Horizon Europeへの日本の参加）ではその動きが始まっている[18]。

おわりに

日本はAIロボット分野において、高精度なセンサー技術、運動制御における国際競争力という強みを活かしつつ、データ基盤とAIアルゴリズムの開発・国際的なネットワークの構築といった課題へ戦略的に対応していくことが求められている。国内外の多様な主体との協調と連携を通じて、グローバルなAIロボット社会において存在感を高めていくことが期待される。