2030年の中国ヒューマノイド市場予測と日本の製造業への示唆（後編）

インフラコモンズ代表の今泉大輔です。

2030年の中国ヒューマノイド市場予測と日本の製造業への示唆（前編）の続き、後編です。
中国ヒューマノイド完成体の主要な企業の現状が詳細に説明されています。元情報が中国語であるため日本ではほとんど知られていない企業ですが、その進展度合には驚きます。
本報告書はヒューマノイドに関係する製造業関係者、特に自動車製造現場への導入という点で補完関係にある自動車製造関係者に向けられて執筆されています。
中国語という言語の壁があるため、その規模感や発展速度がほとんど知られていなかった中国のヒューマノイド産業全体の展望がようやくと得られました。
本アカウントでは今後も主要な各社の動きや数十社に上る優れた部品企業の動向などをお伝えしていきます。

第5章 中国主要ヒューマノイドロボットメーカー分析

本章では、中国のヒューマノイドロボット市場で注目される主要メーカーについて、その企業概要、研究開発体制、財務状況、主力製品、技術的特徴、製造業・自動車産業での展開、部品調達戦略、事業戦略、そして日本企業との競合・協業可能性を詳細に分析する。

5.1. UBTECH Robotics (優必選科技)

5.1.1. 企業概要、設立背景、R&D体制、財務状況（公開情報ベース）

UBTECH Robotics（優必選科技、以下UBTECH）は、ヒューマノイドロボットの開発、製造、販売を手掛ける中国の代表的なロボット企業である 。工業生産、商業サービス、家庭内コミュニケーションの3つの主要応用分野に注力しており 。2023年12月29日には香港証券取引所に上場を果たした 。CEOはZhou Jian氏が務めている 。

研究開発体制において、UBTECHは応用指向の研究開発とAIおよびロボット工学におけるコア技術の商品化実装を重視し、モジュール化されたロボットおよびAI技術の独自開発フルスタックを保有している 。上海交通大学や南方科技大学などの著名な学術機関との連携に加え、深セン大学および南方科技大学とは共同研究所を設立し、AIのフロンティア分野における技術応用を推進している 。同社の技術力は、トップレベルの国際大会や学術サミットで検証されており、安全性、安定性、信頼性の高い製品開発を継続的に追求している 。特許申請数は1,600件を超え、そのうち発明特許は800件、海外特許は300件に上る 。

財務状況に関して、2023年12月期の売上高は前年同期比4.7%増の10億5500万元（約220億円）であった。事業セグメント別では、スマートロジスティクス事業が47.9%増の3億8900万元、消費者向けロボットおよびその他デバイス事業が91.5%増の2億5300万元と大幅な成長を遂げた 。一方で、調整後EBITDAは5億1500万元（約110億円）の赤字となったが、赤字幅は前期から若干縮小している 。

UBTECHの事業展開において、特に産業およびロジスティクス分野への戦略的集中が見受けられる。スマートロジスティクス事業の顕著な収益成長 や、ZEEKR、吉利汽車、BYDといった自動車大手との工場自動化に関する戦略的提携 は、B2B市場、特に製造業が短期的にスケールしやすい商業化機会を提供すると認識していることを示唆している。産業用途向けヒューマノイドロボット「Walker S」シリーズの開発 や無人搬送車「赤兎（Chitu）」の市場投入 も、この戦略的焦点を裏付けている。

また、UBTECHは市場への浸透と研究開発の加速のために、パートナーシップを積極的に活用している。学術機関との連携 に加え、ZEEKRの5Gスマート工場へのWalker S1導入 は、実環境でのテストベッドと貴重なデータ収集源となっている。吉利汽車および天奇自動化工程とのスマート製造分野での提携 、DeepSeekとのマルチモーダル推論モデル開発 などは、外部の専門知識と市場アクセスを活用して開発と展開を加速する戦略の現れである。

5.1.2. 主力ヒューマノイドロボット製品（特に製造業・自動車産業向け）主要スペック

UBTECHの主力ヒューマノイドロボットとして、特に製造業・自動車産業向けには「Walker S」シリーズが挙げられる 。Walker S1は、中国のEVブランドZEEKRの5Gスマート工場に導入され、最終組立、計器類取り付け、品質検査、ドア装着といった複雑な作業に従事している 。Walker S Liteも吉利汽車のZEEKR 5Gスマート工場に採用されている 。これらのロボットは、自動車組立ラインにおける精密作業や重量物取り扱い、自律移動といった高度な能力を有することが示唆されるが、詳細な可搬重量、自由度、移動速度などの数値スペックは公開情報からは限定的である 。

その他、UBTECHはマルチシーン対応インテリジェント配送ロボット、インテリジェント公共・商業清掃ロボット、クラウドベースのインテリジェント商用サービスロボットなども提供しており、商業および産業オートメーションへの幅広い注力を示している 。

表1：UBTECH Walker Sシリーズの製造業・自動車産業向け概要

この表は、UBTECHの主要産業用ヒューマノイドに関する情報を集約し、報告書の対象読者にとって重要な、これらのロボットの産業への関連性と実用的な応用を示している。

5.1.3. 技術的特徴と強み

UBTECHの技術的特徴は、AIとロボット工学のコア技術における自社開発フルスタックアプローチにある 。これにより、製品の安全性、安定性、信頼性を継続的な研究開発を通じて追求している 。特に、複数のロボットが連携して作業を行う「群知能（Swarm Intelligence: SI）」技術の開発 や、DeepSeekの大規模言語モデルを基盤とした世界初のヒューマノイドロボット向けマルチモーダル推論モデルの開発 は、同社の強みと言える。この推論モデルは、人型ロボットに人間同様の推論能力と複雑なタスクにおける協調作業能力を付与するものである。この「知能」への注力は、物理的な性能がコモディティ化しつつある市場において、重要な差別化要因となる。ロボットが自律的に学習・適応し、協調する能力は、「スマートファクトリー」構想の実現に不可欠である。また、1,600件を超える特許ポートフォリオも、その技術力を裏付けている 。

5.1.4. 製造業・自動車産業における導入事例、実証実験、提携状況

UBTECHは製造業、特に自動車産業へのヒューマノイドロボット導入を積極的に推進している。

• ZEEKR（吉利汽車グループ）: 数十台のWalker S1がZEEKRの5Gスマート工場で協働訓練を実施中。最終組立、計器類取り付け、品質検査、ドア装着などの工程で、仕分け、運搬、精密組立といった多岐にわたる作業を協調して行っている 。
• 吉利汽車および江蘇天奇自動化工程: 自動車および部品のスマート製造分野におけるヒューマノイドロボットの応用を共同で推進し、デモンストレーションアプリケーションを開発するための戦略的提携を締結した 。
• BYD: UBTECHは、箱の移動が可能なヒューマノイドロボットをBYD工場に導入すると発表している 。
• 鴻海（Foxconn）: ヒューマノイドロボットの実装化に関して戦略的提携を結んでいる 。 これらの事例は、UBTECHが複数の新エネルギー車（NEV）メーカーと協力し、製造現場におけるヒューマノイドロボットの段階的導入を戦略的に計画していることを示している 。

5.1.5. 部品調達戦略、内製化の動向

UBTECHの具体的な部品調達戦略や内製化率に関する詳細な情報は、公開資料からは限定的である 。しかし、同社が「フルスタックの自社開発モジュール式ロボットおよびAI技術」を保有していると主張している点 は、コア技術（アクチュエータ、制御システム、AIアルゴリズム等を含む可能性が高い）に関する高い内製化を示唆している。これは、コスト管理、カスタマイズ性、知的財産保護の観点から戦略的優位性をもたらす。中国政府による主要技術分野での国産化推進の方針とも合致する動きと言える。

5.1.6. 事業戦略と将来展望

UBTECHは、工業生産、商業サービス、家庭内コミュニケーションを3つの主要応用シナリオと位置づけている 。中でもインテリジェント製造をヒューマノイドロボット大規模応用の最初の分野と捉え、NEVメーカーとの連携を通じて製造現場への段階的導入を進めている 。データ収集と推論モデルの訓練を通じ、産業向け人型ロボットの大規模活用を拡大する方針である 。 さらに、UBTECHは産業分野以外への多角化も進めている。2023年7月には、日本の介護サービス大手メディカル・ケア・サービス（MCS）の中国拠点と合弁会社「優邸健康科技（深圳）」を設立し、ヘルスケア業界向けのAI・ロボット技術開発（介護施設管理システム、在宅介護サービスロボット等）に乗り出している 。この動きは、中国（および世界）の高齢化という大きな社会課題に対応し、UBTECHのコア技術を新たな成長市場で活用する戦略的意図を示している。これにより、単一市場への依存リスクを軽減し、新たな収益源を確保することが期待される。

5.1.7. 日本企業にとっての競合・協業可能性評価

UBTECHは、日本の製造業、特に自動車産業の自動化ソリューションプロバイダーやロボットメーカーにとって、強力な競合相手となる。同社の自動車製造分野における先進的な取り組み や、幅広いロボット製品群 は、その競争力を示している。 一方で、協業の可能性も存在する。特に、UBTECHが合弁事業を通じて進出しているヘルスケア・介護ロボット分野 は、日本の関連企業にとって、部品供給、システムインテグレーション、あるいは日本市場向けの共同開発といった形で協業の機会があり得る。日本は介護ロボットのニーズが高く、この分野での知見を有する企業は多い。ただし、UBTECHが「フルスタック」開発を志向している点 は、基幹部品における深い協業の可能性を限定するかもしれないが、ソフトウェアや特定のAI技術に関する連携は考えられる。

5.2. Unitree Robotics (宇樹科技)

5.2.1. 企業概要、設立背景、R&D体制、財務状況（公開情報ベース）

Unitree Robotics（宇樹科技、以下Unitree）は、2016年に設立され 、消費者向けおよび産業向けの高性能四足歩行ロボットと器用なロボットアームの研究開発、生産、販売に注力する世界的に知られたロボット企業である 。近年ではヒューマノイドロボットの開発にも力を入れている 。

研究開発体制において、Unitreeは独立した研究開発と技術革新を重視しており、四足歩行ロボットのモーター、減速機、コントローラー、全体構造、およびセンサーの大部分を自社開発している 。

財務状況については、2024年2月にMeituan主導の投資家グループから約1億3900万ドルのシリーズB2資金調達を完了した 。これに先立つ2023年9月の資金調達ラウンドでは、企業評価額が80億人民元と報じられている 。2025年4月にはアントグループおよびチャイナモバイルからの投資の噂を否定しており、その際の評価額は100億人民元未満と示唆された 。これらの活発な資金調達は、同社の四足歩行ロボットでの成功を基盤とし、より複雑なヒューマノイドロボット市場への本格参入を加速させる原動力となっている。特にヒューマノイドロボットG1の16,000ドルからという戦略的な価格設定 は、ヒューマノイド技術の普及を目指す同社の野心を示している。

5.2.2. 主力ヒューマノイドロボット製品（特に製造業・自動車産業向け）主要スペック

Unitreeの主力ヒューマノイドロボットには、H1とG1がある。

• Unitree H1: フルスペックの電動二足歩行ロボット。身長約180cm、体重約47kg。歩行速度は毎秒1.5m（潜在的には毎秒5m）。バッテリー容量は864Wh。脚の自由度は各5、腕の自由度は各4（拡張可能）。センサーとして3D LiDARとデプスカメラを搭載し、360度の深度センシングを実現。制御系にはオプションでIntel Core i7-1265Uを2基搭載可能 。中国中央電視台の春節イベントにも登場し、その運動性能を披露している 。
• Unitree G1 Humanoid Agent: 価格は16,000ドルから 。「AIアバター」として位置づけられている 。産業プロセスオートメーション（複雑な部品組立、品質検査、機械操作）、物流・倉庫管理（軽量物搬送、在庫整理）、顧客サービスといった幅広い企業向け応用が想定されている 。

表2：Unitree H1 & G1 主要スペックと産業応用

この表は、Unitreeの主要なヒューマノイド製品の物理的特性、性能（推測を含む）、および明示されている産業タスクへの適用性を示しており、報告書の読者にとって重要な情報となる。

5.2.3. 技術的特徴と強み

Unitreeの技術的強みは、コアコンポーネント（モーター、減速機、コントローラー、センサー）の自社開発能力にある 。これにより、コスト管理と性能最適化を両立させている。H1は、189N.m/Kgという高いピークトルク密度と最大360N.mの関節トルクを誇り 、優れた運動性能を実現している。3D LiDARとデプスカメラを用いた高度な360度3D知覚システムも特徴である 。G1は、「外科手術のような精度と継続的な学習能力」を持つとされ、産業タスクへの適応性が強調されている 。さらに、従来のLiDARソリューションを大幅に低コストで置き換えることを目指す超広角4D LiDARの開発 は、同社の知覚技術における革新性を示している。この自社開発部品と革新的な知覚技術によるコストパフォーマンスの追求は、より広範な産業へのヒューマノイド導入を促進する可能性がある。

5.2.4. 製造業・自動車産業における導入事例、実証実験、提携状況

Unitree G1は、複雑な部品の組立、品質検査、産業機械の安全な操作といった産業プロセスオートメーション用途に提案されている 。しかし、現時点でH1またはG1に関する特定の自動車メーカーとの提携や詳細な工場導入事例は、提供された情報からは明確ではない。一方で、同社の四足歩行ロボット（B1、B2など）は、発電所、醸造所、製鉄所といった様々な産業現場での検査業務に導入された実績があり 、これは同社が有する産業分野への強い適応能力と実績を示している。この経験は、ヒューマノイドロボットの製造業、特に自動車産業への展開においても有利に働くと考えられる。また、中国のBoton社がUnitreeと産業用ロボットの導入について協議したとの報道もある 。この産業用四足歩行ロボットでの成功は、ヒューマノイドロボットを同様の製造現場や潜在的には自動車産業へ導入する上での強力な基盤となり得る。

5.2.5. 部品調達戦略、内製化の動向

Unitreeは、モーター、減速機、コントローラー、機体構造、そしてセンサーの大部分を含むコアコンポーネントの高い内製化率を誇る 。この戦略が、同社のコスト競争力と技術革新の源泉となっている。

5.2.6. 事業戦略と将来展望

Unitreeの事業戦略は、高性能ロボットを競争力のある価格で提供することに重点を置いている（例：G1は16,000ドルから ）。短中期的にはG1の産業応用による市場開拓を目指しつつ、長期的には「2040年までに家庭用ロボット普及率30%」というビジョンを掲げ 、消費者市場への進出も視野に入れている。特に高齢化が進む日本市場には強い関心を示しており、小型軽量化されたローカライズモデルの投入も計画している 。 現在の技術的課題としては、バッテリー持続時間（現行モデルで約2時間）、中国国内外でのAI規制の違いへの対応、国際的な安全基準への準拠が挙げられている 。この産業市場での実績構築と、将来の消費者市場への布石という二正面戦略は、収益確保と技術・市場理解の深化を両立させる狙いがある。

5.2.7. 日本企業にとっての競合・協業可能性評価

Unitreeの低価格かつ高性能なヒューマノイドロボット（G1、H1）は、産業用および将来のサービスロボット市場において、日本のメーカーにとって大きな競争上の脅威となる。特に、同社が日本の介護市場に関心を示している点 は、日本のロボット企業が注力する分野と直接競合する。 協業の可能性としては、Unitreeが直面している課題分野、例えば日本市場特有のニーズに対応するための高度なAI統合や、日本の厳格な安全基準への適合といった領域で、日本企業が専門知識を提供できる可能性がある。また、中国の新興企業の一部が採用しているオープンソース戦略 をUnitreeが特定のプラットフォームで展開する場合、研究開発面での協力も考えられる。

5.3. AgiBot (智元機器人)

5.3.1. 企業概要、設立背景、R&D体制、財務状況（公開情報ベース）

AgiBot（智元機器人、以下AgiBot）は、AIとロボット工学の融合と革新を先導し、世界をリードする汎用型エンボディドロボットとその応用エコシステムの構築を目指して2023年2月に設立された 。創業者の彭志輝氏は、ファーウェイの高度人材プログラム「天才少年」に選出されたことで広く知られている 。

研究開発体制は、「エンボディメント＋AI」を統合したフルスタックロボティクスプラットフォームの開発に注力している 。独自開発の大規模データ収集・活用基盤「AIDEA（AgiBot Integrated Data-system for Embodied AI）」 および、中国初のエンボディドAI向け汎用基盤モデル「GO-1（Genie Operator-1）」 がその中核を成す。GO-1は、視覚言語モデル（VLM）と混合専門家モデル（MoE）で構成される「Vision-Language-Latent-Action（ViLLA）」アーキテクチャを採用している 。

財務状況については、設立から短期間でテンセントやBYDといった大手企業からの投資誘致に成功しており 、企業評価額は約9.8億ドル（約1,500億円）に達していると報じられている 。

設立からわずか2年で、汎用人型ロボットAgiBot A1の発表（2023年8月）、上海での製造工場稼働（2024年1月）、A2およびX1シリーズの発表（2024年8月）、そして1,000台目のロボット出荷（2025年1月）、GO-1基盤モデルとAgiBot X2の発表（2025年3月）と、驚異的なスピードでマイルストーンを達成している 。この急成長は、創業者彭氏の強力なAI技術的背景 、テンセントやBYDといった技術・自動車大手からの大規模な資金調達 、そして「エンボディドAI」実現に向けたAIDEAデータ工場のような専用インフラへの明確な戦略的投資 に支えられている。これらの要素の組み合わせが、AgiBotをヒューマノイドロボット分野における主要な新興勢力として急速に押し上げている。

5.3.2. 主力ヒューマノイドロボット製品（特に製造業・自動車産業向け）主要スペック

AgiBotは、産業用途を中心に多様なロボット製品群を展開している。

• 「遠征」（Yuanzheng）シリーズ (A1, A2, A2-W, A2-Max): ビジネス・産業用途向けの二足歩行ヒューマノイド 。
  • AgiBot A1: 2023年8月発表。身長約1.75m、重量53kg、49自由度、最大歩行速度7km/h、最大可搬重量80kg。ボルト締め、車両検査、実験室作業などを目標に開発 。
  • AgiBot A2-Max: 運搬・積み上げ作業向け。身長175cm、重量85kg、歩行速度1m/s、稼働時間2時間（バッテリー交換可能）、全身自由度67（アクティブ53）。40kgの物体運搬能力を持つ。19自由度（アクティブ12）の巧みな産業用ハンドを搭載 。
• 「精灵」（Genie）シリーズ (G1): 工場、倉庫、サービス施設向けの車輪移動型双腕汎用ロボット 。
• 「绝尘」（Juechen）シリーズ (C5): 空港、商業施設、工場向けの業務用清掃ロボット 。

表3：AgiBot 遠征 & 精灵シリーズ 産業応用向け主要スペック

この表は、AgiBotの産業シーンをターゲットとした多様な製品ラインナップの能力と想定用途を明確に示しており、同社の製造業への注力を理解する上で重要である。

5.3.3. 技術的特徴と強み

AgiBotの技術的核となるのは、エンボディドAIの実現に向けたデータ中心のアプローチである。

• GO-1基盤モデル: 中国初のエンボディドAI向け汎用基盤モデルであり、ViLLA（Vision-Language-Latent-Action）アーキテクチャを採用。視覚言語モデル（VLM）と混合専門家モデル（MoE）を組み合わせ、人間やロボットの多様なデータから学習し、未知のタスクへの汎化能力や新たなスキル獲得能力をロボットに付与する 。
• AIDEAギガデータファクトリー: 家庭、小売、工場など多様な実環境を再現した施設で、100台近いロボットが様々なタスクを実行し、その動作データを収集・蓄積。この実ロボットによる軌跡データは「AgiBot World」として100万件以上（約43.8TB）に及び、AIモデルの訓練に活用される
• エンボディドAIへの注力: ロボットの物理的な身体性と高度なAIを統合する「エンボディドAI」技術を全面的に打ち出している 。
• コスト効率と国内調達: 中国国内でのAIトレーニングコストは米国の10分の1程度であり、部品も国内調達が可能であるため、コスト競争力と開発効率が高い 。 このデータ中心のAI開発戦略は、汎用性と適応性に優れたAIを構築し、ヒューマノイドロボットの能力を飛躍的に高めることを目指しており、AgiBotの競争優位性の源泉となっている。AIDEAデータ工場 とGO-1基盤モデル の開発、そして「AgiBot World」のような大規模データセットの公開意向 は、自社プラットフォームを中心としたエコシステム形成を加速させる狙いも見て取れる。

5.3.4. 製造業・自動車産業における導入事例、実証実験、提携状況

AgiBotは製造業、特に自動車産業への応用を視野に入れている。遠征A1モデルは車両検査といったタスクを目標として開発され 、A2-Wモデルは柔軟な製造ラインへの導入を想定した移動プラットフォーム型である 。2024年1月には上海に量産工場を稼働させ 、2025年1月には1,000台目の汎用エンボディドロボットをラインオフさせている 。 投資家にはBYDのような大手自動車メーカーも名を連ねており 、これは自動車産業との連携を示唆する。同社のデータ収集工場では、工場環境を再現したシーンでのタスク実行も行われている 。

5.3.5. 部品調達戦略、内製化の動向

AgiBotは、部品の国内調達を基本戦略としている 。特に、ロボットの性能とコストを左右する重要部品である関節（モーター＋減速機）やアクチュエーターについては、国内パートナー企業との協業や自社開発を通じて100%国産化を達成している 。さらに、産業用ロボット部品メーカーへの積極的な投資も行っており、サプライチェーン全体の高度化を目指している 。例えば、大手モーター製造企業の卧龙電驱（Wolong Electric Drive）は2025年にAgiBotへ出資参画し、高性能モーターを供給している 。この戦略的なサプライチェーン管理とエコシステム構築は、急速な規模拡大と競争力維持に不可欠であり、中国政府が推進する主要技術の自給自足方針とも軌を一にしている。

5.3.6. 事業戦略と将来展望

AgiBotは、世界をリードする汎用型エンボディドロボットとその応用エコシステムの創造を目指している 。量産と商業展開を大規模に達成し、その製品は既に複数の国と地域で利用可能である 。低コストかつ効率的なアップデート、多様な活用シーンの開拓、そして大規模なデータ収集を戦略の柱としている 。実機データセット「AgiBot World」 は、エンボディドAI分野における「ImageNetモーメント」創出を目指し、ヒューマノイドロボットの実用化を加速させることを狙いとしている。2024年中には約1000台の人型ロボットを量産する計画であった 。

5.3.7. 日本企業にとっての競合・協業可能性評価

AgiBotの急速な技術開発、強力なAI能力（GO-1基盤モデル）、確立された量産体制 、そして産業応用への注力 は、日本の自動化技術企業やロボットメーカーにとって、将来的に大きな競争相手となることを示している。同社の技術力は、世界の最先端競合企業に匹敵するレベルに達しつつあるとの指摘もある 。 協業の可能性としては、日本の自動車メーカーがAgiBotと提携し、特定の工場ニーズに合わせたヒューマノイドを共同開発するシナリオが考えられる。AgiBotの開発スピードと日本の製造ノウハウを組み合わせることで、実用的なソリューションを生み出せる可能性がある 。また、日本企業がAgiBotのさらなる生産規模拡大を製造面で支援することも考えられる 。ただし、技術流出や知的財産保護のリスク管理は慎重に行う必要がある 。部品供給に関しては、AgiBotが高い国産化率を目指しているため 、日本企業にとっては限定的かもしれないが、中国国内でまだ成熟していない特殊な高性能部品などには依然として市場機会が存在する可能性がある。 AgiBotの急速な台頭 と、自動車大手を含む強力な国内エコシステム に支えられたその成長は、日本企業に対し、自社の開発スピード、投資規模、そして国内外の広範なアライアンス形成の必要性について再考を促すものである。協業の機会は存在するものの 、競争環境とIPリスクを明確に理解した上でアプローチする必要がある。

5.4. Fourier Intelligence (傅利葉智能)

5.4.1. 企業概要、設立背景、R&D体制、財務状況（公開情報ベース）

Fourier Intelligence（傅利葉智能、以下Fourier）は、2015年にシンガポールでZen Koh氏、Gu Jie氏、Jie Gu氏によって設立された 。リハビリテーションロボティクスの開発と再定義を事業の中核としつつ 、フルスタックのロボット技術を活用して人々の生活を豊かにすることをミッションに掲げている 。

研究開発はフルスタックロボット技術に注力している 。

財務状況としては、シリーズD段階の企業であり、これまでに7回のラウンドで総額8,290万ドルを調達している。直近では2022年1月26日にソフトバンク・ビジョン・ファンドが主導するシリーズDラウンドで6,310万ドルを調達した。他の主要投資家にはProsperico Venture、Vision Plus Capital、IDG Capitalなどが名を連ねる 。 Fourier Intelligenceの設立背景はリハビリテーションロボティクスに強く根差しており 、製品ラインナップの「RehabHub™」などがそれを示している。汎用ヒューマノイドロボット「GR-1」や「GR-2」への展開 は、医療分野で培われた人間とロボットのインタラクション、生体力学、支援技術に関する専門知識を活用したものと考えられる。これは、純粋な産業オートメーションやAI研究から出発した企業とは異なる独自の基盤を提供している。

5.4.2. 主力ヒューマノイドロボット製品（特に製造業・自動車産業向け）主要スペック

Fourierの主力ヒューマノイドロボットにはGR-1とGR-2がある。

• GR-1: 「最もアクセスしやすいロボット。あなたのためのアシスタント」として市場投入されている 。
• GR-2: 2024年9月発表。身長175cm、重量63kg。片腕の可搬重量は3kg。最大53自由度。歩行速度は時速5km。平均稼働時間は約2時間（バッテリー容量1100Wh）。センサーにはステレオカメラ、6軸IMUを搭載。演算処理には8コアIntel i7（オプションで275TOPSの演算ユニット追加可能）。材質はアルミニウム合金とエンジニアリングプラスチック。最大12自由度の器用なハンドと6つのアレイ型触覚センサーを搭載可能 。

表4：Fourier Intelligence GR-2 主要スペック

この表はGR-2の能力を簡潔にまとめ、軽作業や人間との協調作業における潜在性を評価する上で参考となる。

5.4.3. 技術的特徴と強み

Fourierの技術的強みは、フルスタックのロボット技術 に加え、特にGR-2に見られる高度なマニピュレーション能力と開発者エコシステムへの配慮にある。GR-2は、6つのアレイ型触覚センサーを備えた最大12自由度の器用なハンドを搭載し、力の検知、物体の形状・材質の識別、リアルタイムでの把持力調整が可能である 。また、ピークトルク380N・mを超えるFSA 2.0アクチュエーターとデュアルエンコーダーシステムにより、高い精度と動的な動作を実現している 。さらに、NVIDIA Isaac Lab、ROS、Mujocoといったフレームワークをサポートする「Fourier Toolkit」 を提供することで、開発者コミュニティの育成と多様な分野でのアプリケーション開発を促進している。この戦略は、Fourierを単なるロボット販売企業ではなく、プラットフォームプロバイダーとしても位置づけ、製造業における複雑な組立作業などへの応用展開を加速させる可能性がある。

5.4.4. 製造業・自動車産業における導入事例、実証実験、提携状況

FourierのGRxロボット（GR-1、GR-2）は、製造業向けのソリューションを提供している 。特筆すべきは、同社の人型ロボットが上汽通用汽車（SAIC-GM）の自動車工場および次世代バッテリー「アルティアム」のギガファクトリーで「実習」を開始しており、帯電・高圧部品の組立や高精度操作といった作業を実施している点である 。

5.4.5. 部品調達戦略、内製化の動向

提供された情報の中には、Fourierのヒューマノイドロボットに特化した部品調達戦略や内製化の具体的な動向を示すものは見当たらない 。ただし、「フルスタック」のロボット技術を保有しているとの主張 は、一定レベルの内製化を示唆している。

5.4.6. 事業戦略と将来展望

Fourierは、フルスタックのロボット技術を用いて人々の生活を豊かにすることをミッションとしている 。学術研究、受付サービス、製造業、リハビリテーションなど多様なセクターをターゲットとしている 。中国政府が掲げる2年以内（2025年～2026年頃）のヒューマノイドロボット量産化と世界市場シェア獲得という広範な国家戦略の一翼を担う企業でもある 。

5.4.7. 日本企業にとっての競合・協業可能性評価

FourierのSAIC-GM工場での導入事例 は、自動車部品組立という日本の自動化ソリューションが強い分野での直接的な競合を示している。また、同社が注力する器用なマニピュレーション技術 も、日本のロボット技術が得意としてきた領域と重なる。 協業の可能性としては、Fourierがリハビリテーションロボティクスから発展してきた経緯 を踏まえ、日本のヘルスケア・介護技術関連企業との連携が考えられる。また、同社が提供する開発者向けツールキット は、共同研究開発やアプリケーション開発の機会を提供するかもしれない。

5.5. Xpeng Robotics (小鵬鵬行)

5.5.1. 企業概要、設立背景、R&D体制、財務状況（公開情報ベース）

Xpeng Robotics（小鵬鵬行、以下Xpeng）は、中国の電気自動車（EV）メーカーである小鵬汽車（Xpeng Motors）の関連企業である 。その前身である鵬行智能（Pengxing Intelligence）は2016年に深圳で設立され、中国で最も早くから歩行ロボットの研究開発に取り組んできたチームの一つとされる 。

研究開発体制は、ロボットの運動制御、スマートドライビング、インタラクションシステムに注力し、多数のコア特許を保有している 。ロボット本体だけでなく、高性能な関節機構、ロボットハンド、超軽量ロボットアームといった重要部品も自社開発している 。

財務状況については、2020年に小鵬汽車から資金調達を受け、急成長を開始した 。小鵬汽車のEV事業の財務情報 は公開されているが、ロボティクス部門に特化した詳細な財務データは提供されていない。 Xpeng Roboticsの設立背景には、親会社である小鵬汽車のEV技術（バッテリー、モーター制御 ）、自動運転技術（スマートドライビングシステム ）、および製造ノウハウといったリソースをヒューマノイドロボット開発に活用するという明確なシナジーが存在する。これは、ロボットのスマートドライビングやインタラクションシステムへの注力 、関節機構などの部品内製化 にも表れている。この自動車産業との連携は、技術移転、サプライチェーンへのアクセス、そして小鵬汽車自身の工場での実証実験といった点で、他社にはない独自の強みとなっている。

5.5.2. 主力ヒューマノイドロボット製品（特に製造業・自動車産業向け）主要スペック

Xpengの主力ヒューマノイドロボットには、PX5とIRONがある。

• PX5: 2023年10月発表。身長1.5m。耐衝撃性を持ち、砂利道や芝生といった不整地でも安定歩行が可能。サッカーボールを蹴る、バランススクーターに乗るといったデモンストレーションも行われた。屋内外で2時間以上の歩行と障害物回避が可能。将来的な目標として、身長の向上、歩行速度の向上、負荷状態での10km歩行、転倒なしでの100km歩行が掲げられている 。
• IRON: 等身大ヒューマノイド。身長178cm、体重70kg。全身62自由度、手先22自由度を有する 。
• ロボットハンド: 11自由度、重量430g、2本指で1kgの物体を把持可能 。
• 超軽量ロボットアーム: 7自由度、位置決め精度0.05mm、可搬重量3kg、本体重量5kg 。

表5：Xpeng Robotics PX5 & IRON 主要スペック

この表は、Xpengのヒューマノイドの物理的属性と実証された能力、特にPX5の動的能力と製造業におけるマニピュレーションタスクに関連するアーム/ハンドのスペックを強調している。

5.5.3. 技術的特徴と強み

Xpengの技術的強みは、ロボットの運動制御、スマートドライビング、インタラクションシステムにおけるコア特許群 と、重要部品の自社開発能力にある。特に、安定した歩行を実現する高性能な関節機構 、11自由度を持つ器用なロボットハンド、そして0.05mmという高い位置決め精度を誇る超軽量ロボットアーム は注目に値する。PX5はこれらのハンドとアームを組み合わせることで、ドライバーを使った作業、箱の持ち上げ、水の注入といった、力の制御、センシング、柔軟性（触覚センシングが示唆される）が高度に求められる作業を実演している 。BlackBerry QNXとのロボティクスプラットフォームに関する連携の可能性 も、プラットフォーム技術の強化を示唆している。この器用さとコア部品の内製化への注力は、性能とコストの両面で最適化を図る戦略の現れであり、工場などでの大量導入を目指す上で重要となる。

5.5.4. 製造業・自動車産業における導入事例、実証実験、提携状況

Xpengの何小鵬会長は、同社の二足歩行ロボットが次回の技術発表会までに、工場での巡回検査や小鵬汽車の販売店での製品紹介といった役割を担うことを期待していると述べている 。親会社である小鵬汽車は、フォルクスワーゲンとのEV共同開発 を進めており、自動車分野における国際提携に積極的な姿勢を示している。また、小鵬汽車は2025年後半までにレベル3の自動運転技術の商用化、2026年にはレベル4の実現を目指しており 、これらの高度なAIおよび自律システム技術はロボティクス分野への応用が期待される。

5.5.5. 部品調達戦略、内製化の動向

親会社である小鵬汽車は、バッテリーやモーターといったEV用重要部品の開発・製造会社を複数設立しており 、垂直統合を進めている。同様に、Xpeng Roboticsもロボット本体だけでなく、高性能な関節機構、ロボットハンド、超軽量ロボットアームといった重要部品を自社開発している 。これは性能向上とコスト削減の鍵と見なされている。この垂直統合戦略は、中国のEVメーカー（例：零跑汽車は車両コストの70%を自社開発部品でカバー ）に共通して見られる傾向であり、ヒューマノイドという黎明期かつ急速に進化する分野において、コスト管理、技術革新の加速、外部サプライヤーへの依存低減を図る上で特に重要となる。

5.5.6. 事業戦略と将来展望

短期的な目標として、工場での巡回検査や小鵬汽車の販売店での製品紹介が挙げられている 。PX5については、将来的により高い身長、速い歩行速度、負荷状態での長距離歩行を目指している 。小鵬汽車の自動運転技術の進展 をロボティクス分野にも活用し、部品の自社開発によるコスト削減 を推進する。また、小鵬汽車はEV充電インフラの大規模な整備計画（2025年末までに2000カ所 ）も進めており、これは包括的なエコシステム構築への注力を示している。

5.5.7. 日本企業にとっての競合・協業可能性評価

大手EVメーカーの傘下にあり、強力なAIおよび自律システム技術を有するXpeng Roboticsは、工場自動化やその他のサービスロボット分野において、将来的に日本の企業にとって手強い競争相手となるだろう。 協業の可能性については、小鵬汽車のフォルクスワーゲンとの提携 や、関連技術を持つファーウェイのトヨタなど国際的企業との提携の噂 は、自動車およびテクノロジー分野における国際協力への前向きな姿勢を示唆している。日本企業は、先進的なセンサー技術、特殊素材、あるいは特定用途向けの共同開発といった分野で、日本の製造品質とXpengのAI・ロボティクス技術の俊敏性を組み合わせる形での提携を模索できる可能性がある。

5.6. Kepler Exploration Robot (開普勒探索機器人)

5.6.1. 企業概要、設立背景、R&D体制、財務状況（公開情報ベース）

Kepler Exploration Robot（開普勒探索機器人、以下Kepler）は、2023年10月に中国・浦東で設立された 、シード段階のヒューマノイドロボットプラットフォームプロバイダーである 。CEOはHu Debo氏 。

研究開発体制は、ヒューマノイドロボットの開発、製造、販売に注力し 、特に人間工学に基づいた構造と運動制御を重視している 。自社開発のロータリーアクチュエーター「KEPLERGEAR」はその中核技術の一つである 。

財務状況については、2025年4月23日にシードラウンドで非公開額の資金調達を完了した 。主な投資家には、蘇州偉創電氣（Suzhou Veichi Electric Co.）、科力傳感（Keli Sensing Technology）、上海張江科技創業投資（Shanghai Zhangjiang Science & Technology Venture Capital）、北洋海棠基金（Peiyang Begonia Fund）、尚頎資本（Shangshi Capital）などが名を連ねる 。 設立から間もない（2023年10月設立 ）にもかかわらず、KeplerがVeichi ElectricやKeli Sensingといった産業技術系企業から迅速にシード資金を調達できた点 、そして自社開発のロータリーアクチュエーター「KEPLERGEAR」 に注力している点は、同社が初期段階から性能を左右する重要部品の制御を目指す戦略を持っていることを示唆している。この新しい視点と既存産業界からの支援の組み合わせは、迅速な開発とイテレーションを可能にするだろう。

5.6.2. 主力ヒューマノイドロボット製品（特に製造業・自動車産業向け）主要スペック

Keplerの主力製品は「Forerunner」シリーズである 。

• Forerunner K1/シリーズ: 身長178cm、重量85kg、最大40自由度、100TOPSの演算能力を有する汎用ヒューマノイドロボット 。
• Forerunner K2: K1を改良し、タスク計画、全身協調、知覚、自律学習能力を向上。エンボディド制御システムとクラウドベースの認知モデルを搭載。2.33kWhのバッテリーで最大8時間の連続稼働が可能。片手11自由度の触覚マニピュレーターを備え、15kg（33ポンド）の可搬重量を持つ 。耐久性、防水性、耐熱性を備え、危険環境での作業も想定されている 。

表6：Kepler Forerunnerシリーズ 主要スペックと産業向け特徴

この表は、Keplerのロボット、特にK2の仕様を詳述し、可搬重量、バッテリー寿命、堅牢性といった産業配備に関連する特徴を強調している。

5.6.3. 技術的特徴と強み

Keplerの技術的特徴は、人間工学に基づいた構造と運動制御 、そして自社開発の高性能ロータリーアクチュエーター「KEPLERGEAR」（ピークトルク200N・m、繰返し位置決め精度0.01度） にある。Forerunner K2は、大脳・小脳機能と高負荷身体機能を統合し、エンボディド制御システムとクラウドベースの認知モデルにより自律的なタスク遂行を可能にしている 。視覚認識、柔軟なハンド制御、複雑地形歩行、目と手の協調、強力な荷重運搬能力も有する 。さらに、Visual SLAM技術による3Dモデリングと自律ナビゲーションも実現している 。 Kepler K2ロボットが耐久性、防水性、耐熱性を重視して設計されている点 は、同社がクリーンな工場環境だけでなく、より過酷な産業現場や屋外環境でのヒューマノイド活用を目指していることを示唆している。高度な知覚能力（Visual SLAM ）と自律的なタスク計画を可能にするクラウドベースの認知モデル との組み合わせは、従来型オートメーションが困難であった複雑な実環境での運用をターゲットにしていると考えられる。

5.6.4. 製造業・自動車産業における導入事例、実証実験、提携状況

• 上汽通用汽車（SAIC-GM）工場: Forerunner K2が自動車部品の組立や品質検査を行う実証実験を実施。重量部品や大型部品の取り扱い、機械設備の操作、工場内移動、プレス部品の自動積載、品質検査といったタスクをこなした 。
• 想定応用分野: 自動生産ライン（製品テスト、精密組立、品質検査、報告書分析）、スマート検査、倉庫物流 。
• INSOL-HIGH（日本）: 日本市場向けの量産型ヒューマノイドロボットの開発・展開を目指し、「Forerunner」を日本市場専用にローカライズするための戦略的パートナーシップを締結 。

5.6.5. 部品調達戦略、内製化の動向

自社開発のKEPLERGEARロータリーアクチュエーター 以外、広範な部品調達戦略に関する具体的な情報は提供された資料には見当たらない。

5.6.6. 事業戦略と将来展望

Keplerは、物流、製造、危険環境、研究、教育向けのソリューション提供を目指している 。様々なシナリオに対応可能な、カスタマイズされた複数のロボット役割の提供に注力している 。研究教育分野では、共同イノベーションのためのオープンプラットフォームを提供する方針である 。日本市場へは、INSOL-HIGHとの戦略的パートナーシップを通じて参入を図る 。

5.6.7. 日本企業にとっての競合・協業可能性評価

Kepler K2ロボットがSAIC-GM工場で実証実験を行ったこと は、自動車製造オートメーション分野における直接的な競合の可能性を示している。 一方で、日本のINSOL-HIGHとの戦略的パートナーシップ は、Keplerが市場アクセスと製品適応のために現地企業との協業に前向きであることを示しており、これは他の日本企業にとってもシステムインテグレーション、アプリケーション開発、あるいはローカライズ版向けの特殊部品供給といった形で協業の道が開かれる可能性を示唆している。Keplerの設立初期段階でのこのような国際協力は注目すべき戦略であり、中国の新興ヒューマノイド企業と日本企業が連携する上での一つのモデルケースとなり得る。

5.7. その他注目企業 (EngineAI, LimX Dynamics 等)

本項では、上記以外で急速に頭角を現している中国のヒューマノイドロボットメーカー、EngineAIとLimX Dynamicsについて、その特徴と戦略を比較分析する。

• EngineAI (衆擎機器人, Zhongqing Robotics)

  • 概要と戦略: 2023年10月設立 。低価格な汎用ヒューマノイドの開発に特化。SE01モデルは15万～20万人民元（約21,000～28,000ドル）、SA01モデルは38,500人民元（約5,300ドル） という驚異的な価格設定を実現。SA01についてはオープンソース戦略も採用。
  • 製品とスペック:
    • PM01: 商用版と教育版が存在。身長138cm、重量約40kg、自由度23～24、移動速度2m/s、バッテリー持続時間約2時間。Intel RealSense D435i、オプションでNVIDIA Jetson Orinを搭載 。価格は13,700ドル 。自然な歩行と高い運動能力で注目される 。
    • SE01: フルサイズ。身長170cm、重量55kg、32自由度、歩行速度2m/s、バッテリー持続時間2時間。走行、ジャンプ、物体操作、前方宙返りが可能 。
  • 技術: コア部品（関節）の自社開発とソフトウェア・アルゴリズムの最適化によりコストを抑制 。「小脳様制御システム」と生体模倣型の歩容設計を特徴とする 。人間の動作データ収集には光学式モーションキャプチャを利用 。
  • 財務: Stone Venture主導、SenseTime傘下のSense CapitalおよびHonghui Capital参加のプレAラウンドで約2億人民元（2,800万米ドル）を調達 。
  • 製造業・自動車産業への関連: 自動車、バッテリー、半導体産業向けのSEおよびPMシリーズの発売を計画 。 EngineAIのSA01 やPM01/SE01 における極めて積極的な低価格戦略は、コアとなる関節技術やアルゴリズムの自社開発 によって実現されており、ヒューマノイド導入のハードルを大幅に下げることを狙っている。SA01のオープンソース化 は、広範な開発者コミュニティを育成し、アプリケーション開発を加速させる可能性を秘めており、手頃な価格の研究プラットフォームやエントリーレベルの商用利用におけるデファクトスタンダードを確立するかもしれない。このコスト破壊とコミュニティ構築という二重戦略は、市場を急速に拡大させる力を持つ。

• LimX Dynamics (逐際動力)

  • 概要と戦略: 2022年設立 。当初は車輪型ヒューマノイドを開発（2023年）後、二足歩行型（CL-1、TRON 1）に注力 。ロボット本体設計、強化学習ベースの運動制御技術、AIモデル訓練に重点 。
  • 製品とスペック:
    • CLシリーズ: フルサイズヒューマノイド。31自由度、高精度なストレッチ動作が可能 。
    • TRON 1: マルチモーダル二足歩行ロボット（ポイントフット、ソール、ホイールの3モード）。オープンSDK、Python開発環境。教育版も提供 。アーム、音声対話、センサー拡張キットあり 。
    • VGM (Vision-Grasping-Manipulation / Video-Generative-Model): 人間の動画を活用したエンボディド操作フレームワーク／動画生成モデルベースの動作アルゴリズム 。人間のデモンストレーション動画からロボットがタスクを学習可能。
  • 技術: 独自開発のROS（Realtime Operating System）。人間の動作ビデオから学習するLimX VGMアルゴリズム 。運動制御のための強化学習に注力 。
  • 財務: シリーズAで総額5億人民元（約6900万～1億ドル、情報源・時期により変動）を調達 。投資家にはアリババグループ、招商局創投、蔚来資本、聯想創投などが含まれる 。
  • 製造業・自動車産業への関連: アーム拡張キットを装着したTRON 1はモバイルマニピュレーション研究に利用可能 。物流・倉庫業、製造業をターゲット市場とする 。 LimX Dynamicsが開発したLimX VGMフレームワーク は、ロボットが人間の動画を観察することで複雑なタスクを学習することを可能にするものであり、これは顕著な技術的進歩である。これに加えて、運動制御のための強化学習における専門知識 やTRON 1のようなマルチモーダルロボット は、同社を高度に順応性のあるインテリジェントロボット創造の最前線に位置づけている。このアプローチは、プログラミング時間を大幅に削減し、製造業や物流業においてロボットがより多様な非反復的タスクを実行できるようにする可能性がある。

表7：EngineAIとLimX Dynamicsの比較概要

この表は、これら二つの急速に成長する企業の概要を比較し、それぞれの独自のアプローチ（コストリーダーシップ対先進AI学習）と潜在的な影響を浮き彫りにする。

第6章 日本の製造業・自動車産業へのビジネスインパクト

中国におけるヒューマノイドロボット技術の急速な進展は、日本の製造業および自動車産業に対し、新たな事業機会と同時に、看過できない脅威と課題をもたらす。本章では、これらのビジネスインパクトを多角的に分析する。

6.1. 想定される機会

6.1.1. 生産性劇的向上とコスト競争力強化の可能性

ヒューマノイドロボットの導入は、日本の製造現場における生産性を飛躍的に向上させ、コスト競争力を強化する潜在力を秘めている。これらのロボットは、人間のように24時間365日の連続稼働が可能であり、単純な作業時間だけでも人間を大幅に上回るアウトプットを生み出すことができる 。これにより、特に賃金水準の高い日本のような国においては、労働集約的な工程の自動化を通じて大幅な人件費削減が期待できる 。Figure AIやTeslaといった企業は、ヒューマノイドロボットの大量生産を目指しており、これが実現すればロボット本体の価格は大きく低下すると予測される 。既にEngineAIのSA01モデルのような中国製ロボットは、極めてアグレッシブな価格設定で市場に登場している 。 さらに、ロボットによる作業は、その精密性と再現性の高さから、組立や検査といった工程における品質の向上と安定化にも寄与する 。人件費削減という直接的なメリットに加え、ヒューマノイドロボットは生産の柔軟性を高めるという、より本質的な機会を提供する。固定的な自動化設備とは異なり、ヒューマノイドロボットはプログラム変更や再配置によって多様なタスクに対応可能であり、これは多くの日本企業が得意とする多品種少量生産（変種変量生産）の現場において特に有効である 。この適応性と24時間稼働能力の組み合わせは、市場の変化に対する応答性を高め、新たなレベルの生産性と競争力を解き放つ可能性がある。

6.1.2. 深刻化する労働力不足への対応と熟練技能伝承

日本の製造業は、特に若年層の労働力不足という深刻な課題に直面している。過去20年間で就業者数は158万人減少し、有効求人倍率は約2.0倍に達している 。ヒューマノイドロボットは、このような人手不足のギャップを埋める有力な手段となり得る 。 さらに重要なのは、熟練技能の伝承という課題への対応である。高齢化する労働力に伴い、長年培われてきた貴重な技能が失われるリスクが高まっている 。AgiBotのGO-1 やLimX DynamicsのVGM のような高度なAIと学習能力を備えたヒューマノイドロボットは、熟練作業者の動作を観察したり、直接的な教示を受けたりすることで訓練が可能であり、これらの技能をデジタルデータとして保存・再現する道を開く。トヨタのT-HR3が遠隔操作と動作の模倣を通じてこの可能性を示しているように 、ヒューマノイドロボットは単なる労働力の代替ではなく、「デジタルな弟子」として機能し、貴重な人的専門知識を保存・継承するという、日本の製造業にとって喫緊の課題解決に貢献することが期待される。これは、単純な自動化を超え、価値ある人間の専門知識を体系化し、永続させるという重要な意味を持つ。

6.1.3. 新たな自動化領域の開拓と変種変量生産への適応

ヒューマノイドロボットは、従来の産業用ロボットでは自動化が困難であった領域に新たな可能性をもたらす。複雑な組立作業、微細な部品の検査、規格化されていない柔軟物の取り扱いなど、人間の器用さや判断力を必要とする作業への適用が期待される 。 その適応性の高さは、多くの日本企業の特徴である「変種変量生産」への対応力を強化する 。カワダロボティクスのNEXTAGEのような双腕ロボットは、既にこのような環境での活用を念頭に設計されているが 、ヒューマノイドはさらに汎用性を高め、より多様な作業セルや工程間での再配置を容易にする可能性がある。 また、工場内の物流（ピッキング、仕分け、AGVへの積み下ろし）、危険環境や狭隘な場所での保守・点検作業など、これまで人手に頼らざるを得なかった作業の自動化も視野に入る 。これにより、作業環境の改善、安全性の向上、そして新たな付加価値の創出が期待できる。

6.1.4. 中国市場への参入・協業機会

急成長する中国のヒューマノイドロボット市場は、日本の部品メーカーにとって大きな事業機会となり得る。特に、高精度なセンサーやアクチュエーター、特殊素材といった分野で日本企業が技術的優位性を維持できれば、中国メーカーへの供給を通じて市場の成長を取り込むことが可能である 。 また、AgiBotやKeplerといった中国のヒューマノイドメーカーとの戦略的提携も有望な選択肢である。共同開発、システムインテグレーション、あるいは特定市場向けのソリューション開発といった形で、日本の製造ノウハウや品質管理技術と中国企業の開発スピードを組み合わせることができる 。中国国内で形成されつつある産業アライアンス（HRAA、HRCCIAなど） への参画も、エコシステムへのアクセスポイントとなり得る。 中国が部品の国内調達率90%を目指している現状 を踏まえると、日本企業は単なる部品供給に留まらず、より高度な戦略を検討する必要がある。例えば、超高精度なアクチュエーターや特殊センサーなど、中国国内ではまだ成熟していないハイエンド部品の供給に特化する戦略が考えられる。これは、特に輸出向けモデルや高度な性能が要求される用途で有効であろう 。さらに、日本の製造業が持つ深いプロセス知識（いわゆる「ものづくり」の知見）を活かし、中国のヒューマノイドベンダーと共同で、中国市場および国際市場向けの特化した自動化ソリューションを「共創」することも有望である 。これにより、直接的なロボット本体の競争を避け、より付加価値の高いシステムインテグレーションやソリューション提供へと軸足を移すことができる。

6.2. 潜在的な脅威と課題

6.2.1. 中国メーカーとのグローバル市場での競争激化

中国のヒューマノイドロボットメーカーは、政府の強力な支援と巨額の投資を背景に、急速な技術力の向上と生産規模の拡大を実現しており、グローバル市場における日本企業の強力な競争相手として台頭している 。UBTECH、Unitree、AgiBotといった企業は、その代表例である。 特に、EngineAIのSA01モデル やUnitreeのG1モデル のような、既存の市場価格を大幅に下回る戦略的な価格設定は、確立されたメーカーにとって大きな脅威となる 。中国政府が推進する部品の国内調達率90%達成という目標 は、国際的なサプライヤーへの依存度を低減させ、中国自身のロボットエコシステムを強化するものであり、日本企業にとっては部品供給市場での競争激化も意味する。 一方で、CloudMindsのような一部中国企業の経営破綻事例 は、市場の不安定さや過当競争を示唆しているが、これは同時に、市場淘汰を生き残った企業がより強力な競争力を持つ可能性も示している。 中国メーカーの急速な製品化サイクル（例：AgiBotは設立から2年で1000台出荷 ）、アグレッシブな価格戦略（例：EngineAI SA01は約5,300ドル ）、そして強力な政府支援 は、日本企業にとって「市場投入までの時間」と「コストパフォーマンス」という二重のプレッシャーを生み出している。もし日本企業が効果的な差別化やコスト構造の適応に失敗すれば、特にマスマーケットセグメントにおいて市場シェアを奪われる危険性がある。

6.2.2. 技術的キャッチアップと研究開発投資の負担増

米国や中国におけるヒューマノイドロボットへの巨額投資と比較して、日本の研究開発予算は相対的に少なく、これが技術開発の遅れの一因となっている 。また、日本の研究文化において、既存技術を徹底的に模倣し、その上で凌駕するというアプローチよりも、独自性を追求する傾向が強いことが、急速に進展する分野でのキャッチアップを遅らせる可能性も指摘されている 。 特に、AgiBotのGO-1 やLimX DynamicsのVGM のように中国企業が急速な進歩を遂げているAIおよびソフトウェア分野でのキャッチアップは、日本企業にとって多額かつ継続的な研究開発投資を必要とする 。 日本の強みであるハードウェア技術 に対し、AI・ソフトウェア開発 が技術的キャッチアップの主要なハードルとなっている。中国企業は大規模なデータ収集（AgiBotのAIDEA ）や基盤AIモデル（GO-1 ）に重点的に投資している。このAIソフトウェアのギャップを埋めるためには、単なる資金投入 だけでなく、迅速なイテレーション、大規模データ活用、そして基盤モデルに関するよりオープンな協力体制といった、日本の伝統的な研究開発文化からの転換が求められる可能性がある。

6.2.3. サプライチェーンにおける中国依存リスクと部品調達の複線化

中国がヒューマノイドロボットおよびその部品の国産化を強力に推進する中で 、日本の製造業がコスト競争力のある中国製ヒューマノイドやそのコアコンポーネントに依存するようになると、地政学的リスクや事業継続リスクが生じる可能性がある 。国内の代替品が競争力を持たない、あるいは入手困難な場合、このリスクはさらに高まる。 サプライチェーンの強靭化と調達先の多様化（「フレンドショアリング」や国内生産回帰など）は、ヒューマノイドロボット分野においても重要な課題である 。 日本の産業界は、「二重の依存」リスクに直面する可能性がある。一つは、中国製ヒューマノイドが費用対効果の高い自動化ソリューションとして普及した場合、日本企業がユーザーとして中国製品に依存し、地政学的緊張による供給途絶やサポート停止といった脆弱性を抱えるリスクである 。もう一つは、日本の部品サプライヤーが中国のヒューマノイド市場に大きく依存するようになった場合、中国の調達方針が国内品優先（90%国産化目標 ）に転換することで、深刻な影響を受けるリスクである。これには、ロボット導入企業にとっては調達先の多様化、部品メーカーにとっては市場の多角化という、ニュアンスの異なる戦略が求められる。

6.2.4. 雇用の質の変化と国内人材育成の必要性

ヒューマノイドロボットの広範な導入は、製造現場における仕事の内容を、単純な手作業からロボットの操作、保守、プログラミング、AIシステム管理へと変化させる 。この変化に対応するためには、既存労働力のリスキリングやアップスキリング、そしてAI・ロボティクス分野の新たな人材育成パイプラインの構築に対する大規模な投資が不可欠となる 。この変革に適応できなければ、スキルミスマッチによる失業や社会的な混乱が生じる可能性がある 。 AI搭載ヒューマノイドの導入 は、製造業の職務内容を、機械の直接操作や手作業による組立から、複雑なロボットシステムの管理、プログラミング、トラブルシューティングといった役割へと転換させる。労働者には、ロボットのパフォーマンスを理解するためのデータ分析能力、インテリジェントシステムと対話するためのAIリテラシー、そして場合によってはロボット倫理や安全管理に関する知識が求められるようになる。これは、身体的な器用さから認知的・デジタルスキルへの根本的なシフトであり、国および企業レベルでの積極的な人材開発・再教育戦略が必要となる 。

6.2.5. 安全基準・認証、データセキュリティに関する課題

人間とヒューマノイドロボットが共存する作業環境においては、その安全確保が最優先事項となる。既存の産業用ロボットの安全基準（ISO 10218など）や協働ロボットの技術仕様書（ISO/TS 15066）では対応しきれない、ヒューマノイド特有の安全要件（例：転倒時の衝撃、人間との物理的インタラクションの複雑性）に対応した新たな基準や認証制度の整備が急務である 。 また、AIを搭載したヒューマノイドロボットは、稼働中に膨大な作業データや環境データを収集・分析するため、データセキュリティとプライバシー保護は極めて重要な課題となる 。不正アクセス、データ漏洩、悪意のある操作などを防ぐための堅牢なセキュリティ対策が求められる。 グローバル市場での円滑な製品展開のためには、これらの安全基準や認証プロセス、データセキュリティに関する国際的な調和が不可欠となる 。 人間と密接に協働するヒューマノイドロボットの登場は、安全性とデータセキュリティに関する基準設定を新たな次元へと押し上げる 。品質と安全性を重視する日本の産業界は、この分野で国際的な安全基準や倫理ガイドラインの策定を主導する好機を有する 。これらのルール形成に積極的に関与し、高い基準を設計に組み込むことで、日本製品の競争優位性を確立し、グローバルな市場アクセス要件に影響を与えることができる可能性がある。

表8：中国ヒューマノイドロボット開発が日本の製造業・自動車産業に与える主要な脅威と課題の要約

この表は、多岐にわたる課題を構造化し、研究結果からの直接的な証拠と関連付けて要約したものであり、戦略立案に不可欠である。

第7章 日本企業が取るべき戦略的対応

中国ヒューマノイドロボット市場の急成長とそれに伴うグローバルな競争環境の変化に対し、日本の製造業および自動車産業関連企業は、受動的な対応に終始するのではなく、能動的かつ戦略的な対応を講じる必要がある。本章では、研究開発、技術評価・活用、サプライチェーン、人材・組織、そして標準化・ルール形成という5つの側面から、日本企業が取るべき具体的な戦略的対応を提言する。

7.1. R&D戦略の再構築

7.1.1. 自社のコア技術とヒューマノイド技術の融合領域特定

日本企業は、長年培ってきた精密機械技術、高品質なモーター、センサー、アクチュエーターといった基幹部品の製造技術、そして高度な製造プロセスノウハウといった既存の強みを最大限に活用すべきである 。これらのハードウェアにおけるコア技術と、急速に進化するAI、特に人間とロボットの自然なインタラクション、複雑な作業環境下での安全性と信頼性に関わるソフトウェア技術との融合領域に研究開発資源を重点的に投下することが求められる 。 中国企業がコスト競争力で攻勢をかける汎用ヒューマノイド市場で真っ向から競争するのではなく、日本の製造業が伝統的に強みとしてきた「人間中心」の思想や、高齢化社会対策（介護、医療支援）、あるいは災害対応といった日本特有の社会的ニーズと、自社の技術的強みが合致するニッチな応用分野に特化したヒューマノイド開発を目指すべきである。これは、日本の精密工学技術 を活かし、政府が推進する「Society 5.0」のビジョン とも整合する戦略である。

7.1.2. オープンイノベーションの活用と産学官連携

ヒューマノイドロボット、特にその「知能」を司るAI分野の開発スケールとスピードに対応するためには、従来の自社単独主義的な研究開発スタイルから脱却し、よりオープンで協調的なモデルへと転換する必要がある 。国内外のスタートアップ企業、大学、公的研究機関との積極的なオープンイノベーションを推進し、最先端のAI技術やソフトウェアコンポーネント、開発プラットフォームへのアクセスを確保すべきである 。 戦略的イノベーション創造プログラム（SIP） のような産学官連携の枠組みを強化・活用し、研究開発資金の共同拠出、リスク分担、そして競争領域に至る前段階での基盤技術開発を加速させるべきである。特に、AIモデルの訓練に不可欠な大規模データセットの収集・共有に関しては、AgiBotの「AgiBot World」や米国の取り組み に倣い、国内の企業や研究機関が連携してデータ共有コンソーシアムやプラットフォームを構築することも検討に値する。これにより、個々の企業では困難なデータ収集の課題を克服し、開発コミュニティ全体の技術力向上に貢献できる。

7.1.3. ソフトウェア・AI人材の獲得と育成

ヒューマノイドロボットの性能を決定づけるソフトウェア、特にAIと機械学習分野の専門人材の獲得と育成は、R&D戦略の最重要課題の一つである 。企業は、AI、機械学習、ロボット制御ソフトウェア、システムインテグレーションといった分野で高度な専門性を持つ人材の採用を強化するとともに、既存の従業員に対する包括的なリスキリング・アップスキリングプログラムを実施し、ロボットと共存する新たな製造現場で求められる役割に適応できるよう支援する必要がある 。 大学や専門学校との連携を強化し、ロボティクスとAIに特化した専門カリキュラムの開発や、インターンシップ、共同研究プロジェクトを通じた実践的な人材育成機会を創出することも重要である 。

7.2. 中国ヒューマノイドロボット技術の評価と活用

7.2.1. 技術動向の継続的モニタリングとベンチマーキング

中国のヒューマノイドロボット技術は急速に進化しており、その動向を継続的かつ体系的に把握することが不可欠である 。企業内に専門チームを設置するか、外部専門機関との連携を通じて、中国の主要メーカーの新製品情報、技術的ブレークスルー（例：DeepSeek-GRMのようなAIモデル ）、性能ベンチマークの進化、応用事例などを定期的に収集・分析する体制を構築すべきである。 また、OpenAIの「PaperBench」 のような評価手法（直接的にはハードウェア向けではないが、能力評価の考え方として参考になる）を参考に、中国製ヒューマノイドの能力と限界を客観的に評価するための独自のベンチマーキング手法や基準を開発・導入することも有効である。この「中国ロボティクスインテリジェンス」機能は、自社のR&D戦略、競争戦略、そして潜在的な提携機会の特定に不可欠な情報基盤となる。

7.2.2. 中国企業との戦略的提携・協業の検討

日本企業が全ての技術分野で中国企業と競争するのではなく、戦略的な提携や協業を通じて相互の強みを活かす道を模索すべきである。例えば、特定の応用分野における共同開発、日本が得意とする高性能部品の供給、あるいは特定市場向けのソリューション共同展開などが考えられる 。 自社のコア事業と直接競合しない分野や、コスト効率が最優先される用途においては、中国製のヒューマノイドプラットフォームをライセンス導入し、自社のR&Dリソースはより付加価値の高い差別化技術に集中させるという選択肢も検討に値する。 ただし、提携・協業を進める際には、知的財産権の保護、技術流出のリスク、長期的な戦略的整合性などを慎重に評価し、適切な契約とリスク管理体制を構築することが不可欠である 。

7.2.3. 自社工場への段階的導入と実証実験の推進

有望な中国製（およびその他の国・地域の）ヒューマノイドロボットについては、まず自社の製造工場や研究施設において、特定のタスクを対象としたパイロットプログラムを積極的に推進し、その実用性を評価すべきである 。 導入初期は、比較的クリティカルではない、明確に定義された作業から開始し、運用経験の蓄積、投資対効果（ROI）の評価、システムインテグレーション上の課題特定を進める。概念実証（PoC）を通じて、ヒューマノイドロボット導入の具体的なメリットと限界を把握し、その結果をより大規模な導入戦略の策定に活かすべきである 。

7.3. サプライチェーン戦略の見直し

7.3.1. 重要部品の内製化・国産化推進

ヒューマノイドロボットを構成する部品の中でも、特に高性能な精密減速機、サーボモーター、高度なセンサー（力覚、視覚など）、AIチップといった基幹部品については、海外の特定供給元への過度な依存を避け、戦略的に国内での開発・生産体制を強化する必要がある 。これは、経済安全保障の観点からも極めて重要である。 日本が伝統的に強みを持つ精密加工技術や高品質部品の製造ノウハウ を最大限に活用し、これらの重要部品の国内サプライチェーンを育成・強化すべきである。国内サプライヤーへの技術支援や共同開発、設備投資支援などを通じて、その能力向上と量産体制の確立を後押しすることが求められる。半導体やロボットといった基幹技術における世界的な自給自足の動き は、日本にとって重要部品の国内生産体制確立が経済安全保障上の喫緊の課題であることを示している。AIチップや高性能アクチュエーターのようなコア技術を、主要な競争相手でもある単一の海外供給源に大きく依存することは、許容できない脆弱性を生み出す 。このため、企業努力と連携した国家戦略レベルでの国内サプライチェーン育成が不可欠である。

7.3.2. 調達先の多様化とリスク管理

戦略的に国内生産が必須とまでは言えない部品については、地政学的リスクや供給途絶リスクを軽減するため、調達先を複数の国やサプライヤーに分散させるべきである 。 ヒューマノイドロボット部品のサプライチェーンに特有の潜在的な混乱要因（例：特定材料の供給不足、特定技術を持つサプライヤーの寡占化など）を考慮に入れた、堅牢なサプライチェーンリスク管理フレームワークと事業継続計画（BCP）を策定・運用する必要がある 。

7.4. 人材戦略と組織変革

7.4.1. ロボット共存時代に対応するスキルセットの定義と再教育

ヒューマノイドロボットが製造現場に普及する「ロボット共存時代」においては、従業員に求められるスキルセットが大きく変化する。人間とロボットの協調作業、ロボットシステムの監視・管理、収集されるデータの分析、トラブルシューティングといった能力の重要性が高まる 。企業は、これらの新しい役割に対応できるよう、既存従業員向けの包括的な再教育・研修プログラムを開発・実施する必要がある 。これには、AIリテラシーの向上、データ分析スキルの習得、ロボット操作・プログラミングの基礎知識などが含まれる。

7.4.2. アジャイルな開発体制と意思決定プロセスの導入

ヒューマノイドロボットのような先端技術の導入と活用は、不確実性が高く、変化のスピードが速い分野である。このような環境に迅速かつ効果的に対応するためには、従来のウォーターフォール型の開発プロセスや階層的な意思決定プロセスを見直し、よりアジャイルな開発体制と迅速な意思決定プロセスを導入することが求められる 。 小規模なチームによる迅速なプロトタイピング、頻繁なフィードバックループ、反復的な改善サイクルを特徴とするアジャイル開発手法は、ロボット技術の導入プロジェクトにおいて、リスクを低減し、市場投入までの時間を短縮する上で有効である。また、現場のニーズや技術の進展に合わせて柔軟に計画を修正できるような、権限移譲された意思決定プロセスも重要となる。

7.5. 標準化とルール形成への関与

ヒューマノイドロボットの安全性、信頼性、相互運用性を確保するためには、国際的な標準規格や認証制度の確立が不可欠である。日本は、サービスロボットの安全運用マネジメントに関する国際規格（ISO 31101）の策定を主導した経験 を活かし、ヒューマノイドロボット特有の課題（例：人間との物理的インタラクションの安全性、AIの倫理的側面、データセキュリティなど）に関する国際標準化やルール形成の議論に積極的に関与し、主導的な役割を果たすべきである 。 自国の優れた技術や安全思想を国際標準に反映させることは、日本企業の国際競争力強化にも繋がる。また、早期からルール形成に関与することで、将来的な市場の方向性を予測し、自社の開発戦略に活かすことも可能となる。

結論と将来展望

中国のヒューマノイドロボット市場は、政府の強力な支援、活発な投資、そして多数の意欲的な企業の参入により、急速な成長を遂げている。UBTECH、Unitree、AgiBot、Fourier Intelligence、Xpeng Robotics、Kepler Exploration Robot、EngineAI、LimX Dynamicsといった主要メーカーは、それぞれ独自の強みと戦略をもって、産業応用から将来的には家庭用まで、幅広い分野でのヒューマノイドロボットの実用化を目指している。特に、AI技術の進化とコアコンポーネントの内製化・国産化への注力は、中国メーカーの競争力を急速に高めている。市場規模は2030年代には数兆円規模に達し、2040年頃には家庭への普及も進むと予測されている 。

この動きは、日本の製造業および自動車産業にとって、生産性向上、労働力不足への対応、新たな自動化領域の開拓といった大きな機会を提供する一方で、グローバル市場での競争激化、技術的キャッチアップの困難さ、サプライチェーンにおける依存リスク、雇用構造の変化、安全基準やデータセキュリティといった深刻な脅威と課題をもたらす。

日本企業がこの変革期を乗り越え、競争力を維持・強化するためには、短期的な視点だけでなく、中長期的な視野に立った戦略的な対応が不可欠である。具体的には、以下の点が重要となる。

1. R&D戦略の抜本的見直し: 自社のコア技術（精密機械、高品質部品）と最先端のAI・ソフトウェア技術を融合させ、日本特有のニーズ（高齢化対応、高品質なものづくり）に応えるヒューマノイド技術・応用分野に注力する。産学官連携やオープンイノベーションを積極的に活用し、AI・ソフトウェア人材の育成と獲得を最優先課題とする。

2. 中国技術の冷静な評価と戦略的活用: 中国の技術動向を継続的にモニタリングし、客観的なベンチマーキングを行う。自社の競争優位性を維持しつつ、コスト効率や特定技術においては、中国企業との戦略的提携や技術導入も柔軟に検討する。自社工場での段階的な実証実験を通じて、実用性と課題を早期に把握する。

3. 強靭なサプライチェーンの再構築: ヒューマノイドロボットの基幹部品（アクチュエーター、センサー、AIチップ等）については、経済安全保障の観点からも国産化・内製化を推進し、国内サプライチェーンを強化する。同時に、調達先の多様化によるリスク管理も徹底する。

4. 未来志向の人材戦略と組織変革: ロボットと人間が共存する未来の製造現場を見据え、従業員のスキルセットの再定義と再教育プログラムを計画的に実施する。変化に迅速に対応できるアジャイルな開発体制と意思決定プロセスを組織に導入する。

5. 国際標準化とルール形成への積極的関与: ヒューマノイドロボットの安全性、倫理、データセキュリティに関する国際的な標準化活動やルール形成に主体的に関与し、日本の技術的・倫理的優位性を反映させることで、グローバル市場での競争条件を有利に導く。

中国ヒューマノイドロボットの台頭は、日本にとって挑戦であると同時に、自らの産業構造と技術戦略を見つめ直し、次世代の「ものづくり」へと進化するための触媒となり得る。危機感を持ちつつも、戦略的な視点と果敢な行動をもってこの変化に対応することが、日本の製造業の将来にとって極めて重要である。AIとロボットが人間と共進化する未来 は、もはや遠いSFの世界の話ではなく、目前に迫った現実であり、その中で日本がいかなる役割を果たすのかが問われている。