2031年に向けたフィジカルAIの成長予測、ソフトウェアへの価値転換を見据える

市場調査機関のモルドール・インテリジェンスが2026年6月に29日に更新したデータによると、フィジカルAIのグローバル市場は実用化の段階を迎えています。

PHYSICAL AI MARKET SIZE & SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECAST (2026 - 2031)

深刻化する労働力不足や迅速な意思決定需要を背景に、実証実験から実運用環境への移行が進む中、投資回収の確実性やシステム統合の手間が厳しく評価される状況です。これまでの単純な自動化から、自律的に判断し行動する機械への転換が求められていますが、安全基準の未整備や初期投資の肥大化といった課題が表面化しています。こうした技術実装と市場の乖離を乗り越える戦略が重要です。

今回は、コンポーネントやロボットタイプの構造変化、展開モデルと地域別の成長力学や実運用を阻むコストと安全基準の課題、そして、今後の展望について取り上げたいと思います。

実運用環境への移行と投資回収のリアリズム

モルドール・インテリジェンスの予測によると、フィジカルAIの市場規模は2026年の71億1,000万ドルから2031年には348億9,000万ドルに拡大し、期間中の年間平均成長率（CAGR）は37.46%に達すると予想されます。製造や物流の現場における深刻な人手不足がこの成長を支える背景に存在します。しかし、実験室での成功とは異なり、実際の操業環境への導入では、展開スピードや既存システムとの統合、さらには投資回収期間（ROI）が厳格に査定される状況です。

現場では、高度な自律性を持つシステムの導入を望む声がある一方で、初期の設備投資負担や運用の不確実性が障壁となり、既存の生産ラインの稼働を止めるリスクとの間で摩擦が生じています。これに対し、一部の企業では全面的な入れ替えではなく、限定的な工程への部分導入やシミュレーションを用いた仮想検証を先行させるアプローチが模索されています。技術の新規性そのものではなく、事業継続性を維持しながら段階的に自律性を高めていく投資判断の標準化が必要となります。

ハードウェア依存からの脱却とソフトウェアへの価値転換

2025年時点のフィジカルAI市場において、ハードウェアは52.42%の市場シェアを占めており、計算モジュールやセンサー、ロボット本体といった物理的な資産が投資の過半を占めていました。これは稼働に必要なエッジ側での処理能力を確保するため、高性能な半導体やアクチュエータの調達が不可欠だったためと考えられます。一方で、ソフトウェア分野は2031年に向けて年平均40.43%という高水準の成長率が予測されており、市場の付加価値は急速に変化しています。

実務の現場では、一度導入したハードウェアを頻繁に更新することは物理的・資金的に困難であるため、ソフトウェアによる制御モデルの最適化や機能追加が長期的な資産価値を維持する手段として選ばれる傾向が強まっています。しかし、旧来の機械設計を重視する製造ベンダーと、機敏なアップデートを重視するソフトウェアベンダーとの間には、開発サイクルや検証方法を巡る文化的な衝突が見られます。今後は、標準化されたプラットフォームを介した協調領域の構築が、業界全体の利益率を高める鍵として位置づけられるでしょう。

低遅延要求が生み出す展開モデルのねじれ

システムの配備形態に目を向けると、2025年にはオンデバイス（エッジ）での計算処理が71.43%のシェアを占めており、ローカル環境での完結が基本構造となっていました。ミリ秒単位での応答が求められる衝突回避や力覚フィードバックの制御において、通信遅延を伴う遠隔処理は適さないという物理的な制約がその理由に挙げられます。しかし、複雑な環境変化へ適応するための学習や、複数ロボットの広域な最適化には膨大な計算資源が必要であり、エッジ単体での対応には限界が生じています。

この技術的限界を補うため、2031年までに年平均42.61%の成長が見込まれるハイブリッド展開への移行が進んでいますが、ここでも現場でのデータ統制やセキュリティへの懸念が足枷となっています。特に機密情報を外部に出したくない製造業の生産現場と、効率的なフリート管理のために広域ネットワーク連携を求めるシステムプロバイダーとの間で意見の不一致が表面化しています。今後は、オンデバイスでの安全確保と、分散されたクラウド環境での知能更新を両立させる柔軟なアーキテクチャ設計が求められています。

産業用ロボットの土台とサービス用途への拡大に伴う摩擦

ロボットタイプ別では、2025年時点で産業用ロボットが58.23%のシェアを獲得しており、既存の自動車や半導体分野の強固な導入基盤を証明しています。実績のある堅牢な機体にAI層を付加することで、生産性を向上させるアプローチが市場の基盤となってきました。一方で、物流や医療などの非構造化環境を対象とするプロフェッショナルサービスロボットは、2031年まで年平均39.72%で成長すると予想され、利用領域の多様化が進んでいます。

位置が固定され環境が管理された工場ラインとは異なり、人が行き交い配置が流動的な空間での運用は、予期せぬエラーや衝突のリスクを常に内包しています。現場では、柔軟な移動やピッキング能力への期待が高まる一方で、導入に伴う周辺設備の改修費用や専門人員の確保といった実質的な負担が中小規模の事業者に重くのしかかっています。ハードウェアの価格低下が進む中でも、インテグレーション作業の属人性が解消されないため、産業構造としてのスケールメリットが出にくい状況が続いています。

地域別成長力学の差異と安全基準を巡る国際競争

地理的な視点では、2025年時点で北米が31.82%のシェアを保持し市場を主導していましたが、今後はアジア太平洋地域が年平均43.04%という最も速いペースで拡大することが予測されています。中国の産業政策や韓国における高いロボット密度に裏付けられた製造業の集積が、この地域を単なる消費地から技術実装の巨大な実験場へと押し上げています。

急速な普及の裏では、自律型システムが引き起こした事故の責任所在や、異なるメーカー間の相互運用性を担保する通信プロトコルの欠如が国際的な課題となっています。欧米が安全性や法的責任を厳格に定義する標準規格の策定を急ぐ一方で、アジア圏は現場での実稼働データをいち早く蓄積し、実質的な業界標準（デファクトスタンダード）を形成しようとする動きを見せており、規制と実装のスピードの間に深刻な摩擦が発生しています。こうした国際的な主導権争いは、個々の企業の調達戦略や輸出管理のあり方にも直接的な影響を及ぼすため、地政学的リスクを考慮したサプライチェーンの再構築が必要となります。

今後の展望

フィジカルAIの市場は、技術単体の革新によって開かれるのではなく、安全認証の制度的進化や産業構造の協調的な再編が連動することで次の局面へと進むと想定されます。今後はオープンな安全フレームワークやデジタルツインを用いた仮想空間での検証環境が普及することにより、これまでの高いシステム統合コストと長い試運転サイクルという課題の緩和が期待されます。

企業行動としても、自社単独でのハードウェア開発に固執せず、標準化されたプラットフォームやAIモデルを柔軟に選択して自社の強みと組み合わせる企業が、国際的な競争環境において優位に立つと考えられます。技術導入のタイミングを見極める際にも、初期コストの多寡だけではなく、長期的なソフトウェア更新を見据えたデータ運用の組織能力を構築することが不可欠です。