中国ヒューマノイドロボット市場の急成長と日本の製造業への示唆（前編）

一度、中国のヒューマノイド（AIを搭載し自律的に動く人型ロボット）市場を鳥瞰する報告書を作成したいと思っておりました。良いものができたので共有します。コンパクトにまとまっていて短時間で読み切るのに良い分量です。前編です。

中国ヒューマノイドロボット市場の急成長と日本の製造業への示唆（前編）

エグゼクティブサマリー

本報告書は、急速な成長を遂げる中国のヒューマノイドロボット市場に焦点を当て、その背景にある市場動向、政府の強力な支援策、技術革新、そしてサプライチェーンの現状と課題を分析する。特に、日本の自動車業界を含む製造業にとって、この動きがもたらす機会と脅威を明らかにし、今後の戦略的対応の方向性を示すことを目的とする。

中国のヒューマノイドロボット市場は、2030年には約1,192億元（約2兆5,000億円）規模への成長が予測され、製造業、特に自動車産業がその主要な牽引役となる見込みである。この成長は、深刻化する労働力不足、人件費の高騰、生産性向上への強い要求、そして政府による国家レベルでの戦略的推進と巨額の投資によって加速されている。工業情報化部（MIIT）が発表した「ヒト型ロボットの革新的発展に関する指導意見」では、2025年までの量産化達成と2027年までの世界トップレベルへの到達が目標として掲げられており、AI、高度なセンサー、高性能アクチュエーターなどの基盤技術の進化がこれを支える。

しかしながら、サプライチェーンにおいては、主要コンポーネントの国産化が進む一方で、高性能な精密減速機、サーボモーター、AIチップ、特定センサーなどでは依然として海外技術への依存が見られ、これが中国のヒューマノイドロボット産業のコスト、性能、そして安定供給における潜在的な課題となっている。

本報告は、これらの詳細な分析を通じて、日本の製造業が中国のヒューマノイドロボット革命にどのように対応し、競争力を維持・強化していくべきかについての戦略的な洞察を提供する。

はじめに

調査の背景と目的

近年、ヒューマノイドロボット（ヒト型ロボット）は、SFの世界の存在から現実の産業応用へとその姿を変えつつある。特に中国では、政府の強力な後押しと国内企業の急速な技術開発により、ヒューマノイドロボット市場が驚異的なスピードで拡大しており、世界のロボット産業における新たなゲームチェンジャーとなる可能性を秘めている。これらのロボットは、従来の産業用ロボットが不得意としてきた複雑な作業や、人間と同じ環境での協調作業を可能にすると期待され、製造現場の自動化を新たな次元へと引き上げることが見込まれている。

日本の製造業、とりわけグローバルな競争環境に置かれている自動車産業にとって、この中国の動きは看過できない重要課題である。中国ヒューマノイドロボットの進化は、生産性の飛躍的向上やコスト削減、労働力不足の解消といった恩恵をもたらす可能性がある一方で、新たな競争相手の出現や既存の生産システムの変革を迫る脅威ともなり得る。

本報告書は、このような背景を踏まえ、中国のヒューマノイドロボット市場の現状と将来展望、成長を支える要因、主要プレイヤーの動向、そして技術的課題やサプライチェーン構造を多角的に分析することを目的とする。これにより、日本の製造業、特に自動車産業関係者が、中国のヒューマノイドロボットに関する最新の知見を得て、自社の事業戦略を策定する上での一助となることを目指す。

本報告書の構成

本報告書は、以下の章立てで構成される。

• 第1章 中国ヒューマノイドロボット市場の概況と将来予測： 市場規模の現状と2030年までの予測、製造業および自動車産業における特有のニーズと市場機会、成長を牽引する主要な要因について詳述する。
• 第2章 中国政府の強力な支援策と産業政策： 国家レベルおよび地方政府レベルでの具体的な支援策、産業政策の目標、そしてこれらの政策が製造業・自動車産業に与える影響を分析する。
• 第3章 ヒューマノイドロボットの技術開発動向とイノベーション： AI、センサー、アクチュエーター、環境認識、群制御といった基盤技術の最新動向と、これらの技術が製造業の各工程（組立、検査、物流、保守）にもたらす具体的な応用可能性を探る。
• 第4章 サプライチェーン分析：国産化の進展と課題： 主要コンポーネントの概要、中国国内サプライチェーンの現状（国産化率、主要部品メーカー）、そして高性能部品における海外依存の現実と、それが意味する「チョークポイント」について深く掘り下げる。
• 第5章 中国主要ヒューマノイドロボットメーカー分析： UBTECH、Unitree、AgiBot、Fourier Intelligence、Xpeng Robotics、Kepler Exploration Robotなどの主要企業について、その製品、技術、事業戦略、製造業への取り組みを分析する。（今回は第4章まで）
• 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： 中国のヒューマノイドロボット市場の成長が、日本の製造業・自動車産業にもたらす機会と脅威を具体的に考察する。（今回は第4章まで）
• 第7章 日本企業が取るべき戦略的対応： 分析結果を踏まえ、日本の製造業・自動車産業が取るべき研究開発戦略、市場戦略、サプライチェーン戦略、人材戦略などを提言する。（今回は第4章まで）
• 結論と将来展望： 本報告書の総括と、今後のヒューマノイドロボット市場および関連技術の展望を示す。（今回は第4章まで）

第1章 中国ヒューマノイドロボット市場の概況と将来予測

1.1. 市場規模と成長予測

1.1.1. 中国ヒューマノイドロボット市場全体の動向

中国のヒューマノイドロボット市場は、黎明期を経て急速な成長期へと突入しつつある。複数の調査機関や中国政府系シンクタンクの予測によると、市場規模は今後数年間で飛躍的に拡大する見込みである。中国工業情報化部（MIIT）系の中国情報通信研究院（CAICT）などの報告によれば、2024年時点での市場規模は約27.6億元（約580億円）と推定されるが、これが2026年には約104億元（約2,200億円）を超え、2030年には約1,192億元（約2兆5,000億円）規模に達すると予測されている。年間平均成長率（CAGR）は70%を超える非常に高い水準であり、世界のヒューマノイドロボット市場を牽引する存在となる可能性が高い。

この背景には、後述する政府の強力な後押しに加え、AI技術の飛躍的な進歩、センサーやアクチュエーターなどの基幹部品の性能向上とコストダウン、そして国内サプライチェーンの成熟がある。特に、大規模言語モデル（LLM）に代表されるAI技術の進化は、ヒューマノイドロボットがより複雑な指示を理解し、自律的に判断・行動する能力を格段に高め、実用化への期待を大きく膨らませている。

1.1.2. 製造業における需要予測と可能性

ヒューマノイドロボットの主要な応用分野として、製造業が最も大きな期待を集めている。中国は「世界の工場」としての地位を維持しつつ、産業構造の高度化を目指しており、スマートファクトリー化はその中核戦略の一つである。製造現場では、依然として人手に頼らざるを得ない複雑な組立作業、柔軟な対応が求められる検査工程、非定型的な物流作業などが数多く存在する。ヒューマノイドロボットは、これらの領域において、既存の産業用ロボットや協働ロボットでは対応が難しかったタスクを代替・支援し、自動化の範囲を大幅に拡大する可能性を秘めている。

中国の証券会社である浙商証券は、2030年までに中国の製造業で約110万台のヒューマノイドロボットが必要になるとの試算を発表しており、これが実現すれば巨大な市場が形成されることになる。特に、労働集約的な産業や、人手不足が深刻化している分野での需要が大きいと見られる。具体的な応用例としては、3C（コンピュータ、通信機器、家電）製品の組立ライン、自動車部品の組付け、品質検査、工場内での部品供給などが挙げられる。

1.1.3. 自動車産業における特有のニーズと市場機会

自動車産業は、製造業の中でも特にヒューマノイドロボットの導入が進むと期待される分野である。自動車の組立ラインは、多数の部品を複雑な手順で組み付ける作業が多く、柔軟性と器用さが求められる。また、EV（電気自動車）化の進展に伴い、バッテリーパックの搭載や複雑なワイヤーハーネスの配線など、新たな自動化ニーズも生まれている。

中国の主要なヒューマノイドロボットメーカーは、既に国内の自動車メーカー（BYD、ZEEKR、東風汽車、小鵬汽車など）の工場で実証実験や一部導入を開始している。これらの事例では、ヒューマノイドロボットが車体のエンブレム取り付け、シートベルト検査、ドアロック検査、さらには車体への部品供給や、AGV（無人搬送車）との協調作業などを行っている。UBTECH社の「Walker S」がBYDの工場で部品組立作業の効率を倍増させたとの報告もあり、具体的な成果も出始めている。

自動車産業は、自動化技術の導入に積極的であり、ヒューマノイドロボットの技術的課題（安全性、信頼性、コスト）が克服されれば、本格的な導入が一気に進む可能性がある。特に、人間と同じラインで作業できる柔軟性、既存設備を大幅に変更せずに導入できる点は、大きなメリットとなり得る。

1.2. 市場成長の主要ドライバー

1.2.1. 労働力不足と人件費高騰への対応

中国では、少子高齢化の進展に伴い、生産年齢人口の減少と労働力不足が顕在化しつつある。特に製造業の現場では、若年層の工場労働離れも進んでおり、熟練労働者の確保も困難になっている。これに伴い、人件費も継続的に上昇しており、企業の収益を圧迫する要因となっている。ヒューマノイドロボットは、これらの課題を解決する有効な手段として期待されている。24時間稼働が可能で、過酷な作業環境にも対応できるヒューマノイドロボットは、人間の労働者を補完し、人手不足を緩和する役割を担う。

1.2.2. 生産性向上とスマートファクトリー化の推進

中国政府は、「中国製造2025」に代表される産業高度化政策を推進しており、スマートファクトリー化はその重要な柱である。AI、IoT、ビッグデータといった先端技術を活用し、生産プロセス全体を最適化することで、国際競争力を強化することを目指している。ヒューマノイドロボットは、物理的な作業を実行するだけでなく、収集したデータを活用して作業品質の改善や予知保全に貢献することも期待されており、スマートファクトリーの実現に不可欠な要素と位置づけられている。人間の作業員と協調し、より柔軟で効率的な生産ラインを構築することで、生産性の飛躍的な向上が見込まれる。

1.2.3. 技術進化によるコスト低下と性能向上

ヒューマノイドロボットの実用化を阻んできた大きな要因の一つが、高コストと技術的限界であった。しかし、近年、AIアルゴリズムの進化、センサーの高機能化・小型化、アクチュエーターの出力向上と軽量化、バッテリー技術の進歩などにより、ヒューマノイドロボットの性能は著しく向上している。同時に、主要部品の量産化や国産化の進展により、製造コストも徐々に低下し始めている。一部の中国メーカーは、10万ドルを下回る価格帯のヒューマノイドロボットを発表しており、将来的には数万ドルレベルまでコストが低下するとの予測もある。このコストパフォーマンスの改善が、市場拡大の大きな推進力となっている。

第2章 中国政府の強力な支援策と産業政策

中国におけるヒューマノイドロボット産業の急速な発展は、政府による国家レベルでの戦略的な位置づけと、多岐にわたる強力な支援策によって支えられている。政府は、ヒューマノイドロボットを次世代の重要産業と捉え、資金援助、政策誘導、研究開発支援、エコシステム構築などを通じて、産業全体の競争力強化を積極的に推進している。

2.1. 国家レベルの戦略と目標

2.1.1. 工業情報化部（MIIT）「ヒト型ロボットの革新的発展に関する指導意見」

2023年10月、中国工業情報化部（MIIT）は**「ヒト型ロボットの革新的発展に関する指導意見」**を発表した。これは、中国のヒューマノイドロボット産業の発展に向けた初の国家レベルの包括的な指導文書であり、その後の産業政策の根幹となっている。この指導意見では、具体的な発展目標として以下の点が掲げられている。

• 2025年までの目標： ヒューマノイドロボットのイノベーション体制を初歩的に確立し、「脳（AI）」、「小脳（制御システム）」、「四肢（アクチュエーター等）」など一部のコア技術でブレークスルーを達成し、安全で信頼性の高いサプライチェーンを確保する。ヒューマノイドロボットの量産化を実現し、特定分野での応用を達成する。
• 2027年までの目標： ヒューマノイドロボットの技術革新能力を大幅に向上させ、安全で信頼性の高い産業チェーン・サプライチェーンシステムを構築する。国際的に競争力のある産業エコシステムを形成し、総合力を世界トップレベルに引き上げる。

この指導意見は、研究開発の強化、産業基盤の整備、応用実証の加速、産業エコシステムの構築、安全ガバナンス体制の確立など、多岐にわたる行動指針を示しており、中国のヒューマノイドロボット産業が目指すべき方向性を明確にしている。

2.1.2. 「ロボットプラス」応用行動実施計画

MIITなどが2023年1月に発表した**「『ロボットプラス』応用行動実施計画」**も、ヒューマノイドロボットの応用拡大を後押しする重要な政策である。この計画は、経済社会発展の重点分野（製造業、農業、建築、エネルギー、物流、医療、介護、教育など）において、ロボットの応用深度と広度を拡大することを目的としている。ヒューマノイドロボットは、特に製造業における複雑な作業や、サービス業における人間とのインタラクションが求められる場面での活用が期待されており、この計画を通じて具体的な応用シーンの開拓と実証が進められている。

2.1.3. 関連国家プロジェクトと研究開発資金

中国政府は、ヒューマノイドロボット関連技術の研究開発に対し、巨額の資金を投じている。これには、国家重点研究開発計画などの既存の枠組みに加え、AIやロボティクス分野を対象とした新たなファンド設立が含まれる。報道によれば、過去1年間でヒューマノイドロボット関連分野に200億ドル（約3兆円）以上が割り当てられたほか、AI・ロボティクス分野のスタートアップ支援を目的とした1兆元（約20兆円）規模の政府系ベンチャーキャピタルファンドの設立も進められている。これらの資金は、大学や研究機関における基礎研究から、企業による応用技術開発、そしてスタートアップ企業の育成まで、幅広く活用されている。

2.2. 地方政府の取り組みとインセンティブ

国家レベルの政策に加え、北京市、上海市、深圳市といった主要都市の地方政府も、独自のヒューマノイドロボット産業育成策を積極的に展開している。

2.2.1. 主要都市（北京、上海、深圳等）の特区・ファンド設立

• 北京市: 「北京ロボット産業革新発展行動計画（2023-2025年）」を発表し、ヒューマノイドロボットを重点分野の一つと位置づけている。経済技術開発区を中核としたロボット産業パークの建設や、最大3,000万元（約6億円）の研究開発支援ファンドの設立などを進めている。
• 上海市: ヒューマノイドロボットの「イノベーション高地」を目指し、産業集積地の形成、技術開発支援、応用実証の場の提供などを行っている。AgiBot社のデータ収集施設（ロボットの学校）に対して無償で敷地を提供するなど、具体的な支援も行われている。
• 深圳市: ハイテク産業が集積する強みを活かし、ヒューマノイドロボット関連企業への補助金給付や、100億元（約2,000億円）規模のAI・ロボティクスファンドの設立など、積極的な投資と支援を行っている。
• その他、武漢市などでも、研究開発費の最大20%（上限500万元）の補助や、無料のオフィススペース提供といったインセンティブが用意されている。

これらの地方政府の取り組みは、地域ごとの特色を活かしつつ、企業誘致、人材獲得、イノベーション創出を促進し、国家戦略を補完する形でヒューマノイドロボット産業の発展を加速させている。

2.3. 製造業・自動車産業への政策的影響

中国政府による一連の支援策と産業政策は、製造業、特に自動車産業におけるヒューマノイドロボットの導入と開発に多大な影響を与えている。

まず、巨額の研究開発資金と補助金は、ヒューマノイドロボット本体および関連技術（AI、センサー、アクチュエーター等）のコストダウンと性能向上を加速させる。これにより、これまでコスト面で導入が難しかった企業にとっても、ヒューマノイドロボットが現実的な選択肢となりつつある。

次に、MIITの指導意見や「ロボットプラス」計画は、製造業における具体的な応用シナリオ（組立、検査、物流など）でのヒューマノイドロボット活用を明確に奨励しており、企業が導入を検討する際の指針となっている。特に、自動車産業は重点応用分野の一つとして挙げられており、EV化やスマートファクトリー化の流れと連動して、ヒューマノイドロボットの導入が優先的に進められると考えられる。

さらに、政府自身が主要な買い手となることで初期市場を創出し、産業の立ち上がりを支援している。政府調達額は2023年の470万元から2024年には2億1,400万元へと急増しており、この動きは民間企業への普及を促す効果も期待される。

これらの政策的後押しは、中国国内のヒューマノイドロボットメーカーの競争力を高めると同時に、製造業全体の自動化レベルを引き上げ、中国が目指す「製造強国」の実現に向けた重要な布石となっている。

第3章 ヒューマノイドロボットの技術開発動向とイノベーション

中国のヒューマノイドロボット市場の急成長は、AI、センサー、アクチュエーターといった基盤技術の著しい進化と、それらを統合するシステム技術の革新によって支えられている。これらの技術開発は、ヒューマノイドロボットがより人間らしく、より器用に、そしてより自律的に作業をこなす能力を獲得し、製造現場をはじめとする様々な分野での実用化を現実のものとしつつある。

3.1. 基盤技術の進化

3.1.1. AIと機械学習（強化学習、模倣学習、大規模言語モデルの応用）

ヒューマノイドロボットの「知能」を司るAI技術は、近年最も目覚ましい進歩を遂げている分野である。

• 大規模言語モデル（LLM）の応用: 自然言語による指示理解、複雑なタスクの計画立案、人間との対話能力向上にLLMが活用され始めている。UBTECH社は自社のヒューマノイドロボット「Walker S」に中国国産のLLMであるDeepSeek（深度求索）を統合し、「ブレインネット（BrainNet）」と呼ぶソフトウェアフレームワークを通じて高度な意思決定や群制御を実現している。他のメーカーも、アリババのQwen、バイトダンスのDoubaoといった国産LLMの活用を進めている。
• 強化学習と模倣学習: ロボットが試行錯誤を通じて最適な行動を学習する強化学習や、人間の動作を観察して模倣する模倣学習は、ヒューマノイドロボットが未知の環境やタスクに柔軟に対応する能力を獲得するために不可欠である。Unitree Robotics社の「G1」などは、これらの学習アルゴリズムを搭載し、より自然な動きや複雑な動作の習得を目指している。
• エンボディードAI（Embodied AI）： 物理的な身体を持ち、実世界と相互作用しながら学習・行動するAIの研究開発が活発化している。AgiBot社が運営する「ロボットの学校」のような大規模データ収集施設では、多数のロボットが実環境で様々なタスクを実行し、そのデータをAIモデルの訓練に活用することで、より汎用性の高い知能の開発が進められている。

3.1.2. センサー技術（視覚、力覚、触覚センサーの高度化）

ヒューマノイドロボットが周囲の環境を正確に認識し、対象物と適切にインタラクションするためには、高度なセンサー技術が不可欠である。

• 視覚センサー: 高解像度カメラ、3D LiDAR、深度カメラなどが標準的に搭載され、SLAM（自己位置推定と環境地図作成）技術と組み合わせることで、複雑な工場環境内でも障害物を回避しながら自律的に移動する能力が向上している。物体の認識、姿勢推定、欠陥検出など、高度な画像処理技術もAIと連携して進化している。
• 力覚センサー: ロボットアームの関節や手首、指先などに搭載され、対象物にかかる力やトルクを精密に検知する。これにより、部品の正確な嵌合、力の加減が必要な組立作業、人間との安全な協調作業などが可能になる。中国国内でも、六次元力覚センサーなどの開発・生産が進んでいる。
• 触覚センサー: ロボットの指や手のひらに搭載され、対象物の形状、材質、表面状態、滑りなどを感知する。これにより、より繊細な物品の把持や操作、人間のような器用な作業の実現が期待される。中国のPaXini Technology社などは、微細な力や質感を検知できる触覚センサー技術を開発している。

3.1.3. アクチュエーター技術（高出力密度、高精度、柔軟性の向上）

ヒューマノイドロボットの「筋肉」にあたるアクチュエーター（サーボモーター、減速機などを含む駆動系）は、ロボットの運動性能や作業能力を直接左右する重要な要素である。

• 高出力密度化と軽量化: より強力で、かつ軽量コンパクトなアクチュエーターの開発が進められている。これにより、ロボット全体の軽量化と運動の俊敏性向上、バッテリー持続時間の延長などが期待される。
• 高精度制御: 精密な位置決めや力の制御を可能にするため、エンコーダーの分解能向上や制御アルゴリズムの高度化が進んでいる。これにより、精密組立や微細作業への対応能力が高まる。
• 柔軟性とバックドライバビリティ: 人間との接触時の安全性を高めるため、外力に対して柔軟に応答できる（バックドライバビリティの高い）アクチュエーターや、柔軟な関節機構の開発も重要視されている。

3.1.4. 環境認識と自律移動（SLAM、LiDAR、マルチセンサーフュージョン）

ヒューマノイドロボットが工場のような動的な環境で自律的に活動するためには、高度な環境認識能力と自律移動技術が求められる。

• SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： LiDARや深度カメラなどのセンサー情報を用いて、自己位置を推定しながら環境地図をリアルタイムに作成する技術。これにより、未知の環境でも自律的にナビゲーションすることが可能になる。
• マルチセンサーフュージョン: 複数の異なる種類のセンサー（カメラ、LiDAR、IMU、GPSなど）からの情報を統合的に処理し、よりロバストで高精度な環境認識を実現する技術。

3.1.5. 群制御・協調作業技術（マルチエージェントシステム）

複数のヒューマノイドロボットが連携して複雑なタスクを遂行する「群制御」や「協調作業」の技術開発も進んでいる。UBTECH社の「BrainNet」のように、クラウドAI（大規模モデル）が全体的なタスクプランニングを行い、各ロボット（エッジAI）が連携して作業を実行するアーキテクチャが採用されている。これにより、一台では困難な重量物の運搬や、複数の工程を同時並行で処理するような高度な自動化が可能になる。ロボット間の通信プロトコルの標準化や、収集した情報・スキルを共有するプラットフォームの構築も進められている。

3.2. 製造業における応用ポテンシャル

これらの基盤技術の進化により、ヒューマノイドロボットは製造業の様々な工程でその能力を発揮することが期待されている。

3.2.1. 組立工程（精密作業、柔軟物ハンドリング）

• 精密作業: 高度な視覚センサーと力覚センサー、精密なアクチュエーター制御により、微細な部品の嵌め込み、ネジ締め、コネクタ接続といった、人間のような器用さが求められる精密組立作業への応用が期待される。
• 柔軟物ハンドリング: ケーブルやハーネス、布製品といった柔軟物の取り扱いは、従来のロボットでは困難であったが、触覚センサーやAIによる適応制御により、ヒューマノイドロボットによる自動化の可能性が拓かれている。

3.2.2. 検査工程（外観検査、複雑形状部品の検査）

• AIによる外観検査: 高解像度カメラとAI画像認識技術を組み合わせることで、製品の傷、汚れ、変形といった微細な欠陥を自動的に検出する。ヒューマノイドロボットの移動能力と多関節アームにより、大型部品や複雑な形状の製品に対しても、様々な角度から検査を行うことが可能になる。
• 非破壊検査の補助: 超音波探傷器やX線検査装置などのセンサーをロボットアームに搭載し、複雑な構造物の内部検査を自動化する。

3.2.3. 物流工程（工場内搬送、ピッキング、仕分け）

• 自律的な工場内搬送: SLAM技術により工場内を自律移動し、部品や完成品を指定された場所へ搬送する。人間と通路を共有しながら安全に作業できる能力が求められる。
• ピッキングと仕分け: 視覚センサーとAIを用いて、コンテナや棚から多様な種類の部品を認識し、正確にピッキングして仕分ける作業。AGVやコンベアシステムとの連携も重要となる。

3.2.4. 保守・点検作業（危険環境、非定型作業）

• 危険環境での作業代替: 高温、有毒ガス、高所といった人間にとって危険な環境での設備点検や保守作業をヒューマノイドロボットが代替する。
• 非定型作業への対応: 定期的なメンテナンスだけでなく、突発的な故障対応など、手順が標準化されていない非定型な作業にも、AIによる状況判断と柔軟な動作生成で対応することが期待される。

これらの応用ポテンシャルは、ヒューマノイドロボットが単なる労働力の代替ではなく、製造現場の自動化レベルを質的に変革し、より柔軟で効率的、かつ安全な生産システムを実現する上で、重要な役割を果たすことを示唆している。

第4章 サプライチェーン分析：国産化の進展と課題

中国のヒューマノイドロボット産業の急速な発展を支える上で、強靭なサプライチェーンの構築は不可欠である。中国政府は、主要コンポーネントの国産化を強力に推進し、国内での完結した産業エコシステムの確立を目指している。しかし、現状では、一定の成果を上げつつも、特に高性能部品においては依然として海外技術への依存という課題も抱えている。

4.1. 主要コンポーネントの概観

ヒューマノイドロボットは、極めて多数かつ多様な高度部品から構成される複雑なシステムである。その中でも特に重要性が高く、性能やコストを左右する主要コンポーネントとしては、以下のようなものが挙げられる。

4.1.1. 精密減速機（ハーモニックドライブ、RV減速機）

ロボットの関節部分に使用され、モーターの回転速度を減速してトルクを増大させる役割を担う。小型・軽量でありながら高精度・高剛性・高効率であることが求められ、ヒューマノイドロボットの滑らかで正確な動作を実現するためのキーパーツである。特にハーモニックドライブは、その代表格として広く用いられている。

4.1.2. サーボモーターおよびドライバー

ロボットの関節を駆動するモーターであり、高精度な位置決め、速度制御、トルク制御が可能なサーボシステムとして構成される。小型・軽量で高出力、高応答性であることが求められる。ヒューマノイドロボットには多数の関節が存在するため、高性能なサーボモーターの採用が全体の運動性能に大きく影響する。

4.1.3. 高性能センサー（力覚センサー、3Dビジョンセンサー等）

ロボットが外部環境や作業対象物を認識し、適切にインタラクションするために不可欠な部品。

• 力覚センサー（フォーストルクセンサー）： ロボットの手首や指先などに搭載され、接触時の力やトルクを6軸方向で検知する。精密な力の制御や安全な協調作業に用いられる。
• 3Dビジョンセンサー（LiDAR、深度カメラ等）： 周囲の三次元的な形状や距離を計測し、環境地図の作成、障害物認識、物体認識などに活用される。
• 慣性計測ユニット（IMU）： ロボットの姿勢や角速度、加速度を計測し、安定した歩行制御や運動制御に貢献する。
• 触覚センサー: 物体との接触状態をより詳細に把握するために用いられる。

4.1.4. AIチップおよび制御システム

ヒューマノイドロボットの「頭脳」として、センサー情報の処理、環境認識、行動計画、運動制御など、複雑な演算処理をリアルタイムで実行する。高性能なAIチップ（GPU、NPUなど）や、これらを効率的に活用するためのソフトウェアプラットフォーム、オペレーティングシステム（ROSなど）が重要となる。エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングの連携も進んでいる。

4.2. 中国国内サプライチェーンの現状

4.2.1. 国産化率と「90%国内調達」説の検証

中国のヒューマノイドロボットメーカーや一部報道では、「主要部品の90%以上を国内で調達可能」といった主張が見られる。実際、中国政府の強力な産業育成策と国内企業の努力により、汎用的な産業用ロボット部品を中心に、一定レベルの部品国産化は進展している。例えば、中程度の性能を持つサーボモーター、減速機、センサー類などは、国内メーカーからの調達が増えている。Fourier Intelligence社のGR-1モデルのように、90%以上の部品を国産化したと公表している事例もある。

しかし、この「90%国内調達」という数字は、ヒューマノイドロボットに求められる最高水準の性能を持つ部品にまで及んでいるわけではない点に注意が必要である。特に、高精度・高耐久性が要求されるハーモニックドライブ、高性能な力覚センサー、最先端のAIチップ、特定の高機能素材などにおいては、依然として日本、ドイツ、米国といった海外の特定企業への依存度が高いのが実情である。

4.2.2. 国内主要部品メーカーの動向

中国国内でも、ロボット用基幹部品の開発・生産に取り組む企業が多数出現し、技術力を向上させている。

• 減速機: 緑的諧波（Leaderdrive）、中大力徳（Zhongda Leader）、秦川机床工具集団（Qinchuan Machine Tool & Tool Group）などがハーモニック減速機やRV減速機の国産化を進めている。
• サーボモーター: 汇川技術（Inovance Technology）、埃斯顿（Estun Automation）、新時達（STEP Electric Corporation）などが産業用サーボシステムで国内シェアを拡大しており、ヒューマノイドロボット向けの高密度サーボモーター開発にも注力している。
• センサー: 杭州海康機器人（Hikrobot）、奥普特（OPT Machine Vision）などがマシンビジョンシステムで実績があり、力覚センサーや触覚センサーの分野でもスタートアップ企業が登場している。
• AIチップ: 寒武紀科技（Cambricon Technologies）、地平線機器人（Horizon Robotics）などがAIチップの開発を進めているが、ヒューマノイドロボットの高度なリアルタイム処理に求められる最先端チップでは、NVIDIAなどの海外大手への依存が大きい。

これらの国内メーカーは、政府の支援を受けながら技術開発を加速し、コスト競争力を武器に国内市場での採用を増やしているが、国際的なトップティア企業との技術的ギャップを完全に埋めるには至っていない分野も多い。

4.2.3. 高性能部品における海外依存の現実と「チョークポイント」

ジェームズタウン財団の報告など複数の分析によれば、中国のヒューマノイドロボット産業は、以下の高性能部品において海外サプライヤーへの依存という「チョークポイント（隘路）」を抱えている。

• 高性能AIチップ: 特に米国の輸出規制の影響を受け、最先端のAIチップの入手が困難になっている。
• 高精度ハーモニックドライブ: 日本のハーモニック・ドライブ・システムズ社が世界市場で圧倒的なシェアを誇り、その性能・信頼性に追随する中国製品はまだ限定的である。
• 高性能力覚センサー: ドイツ、米国、スウェーデンなどの企業が市場をリードしており、高感度・高耐久性の製品では依然として輸入に頼る部分が大きい。
• 高性能アクチュエーター（精密モーター、ボールねじ等）： 日本、スイス、ドイツ、米国の企業が精密な駆動部品市場で強みを持つ。
• 特定エンジニアリング材料（PEEK、炭素繊維等）： 軽量化と高強度化に不可欠なこれらの材料も、欧米や日本の特定企業からの供給に依存している。

これらの「チョークポイント」は、中国製ヒューマノイドロボットの最終的な性能、コスト、そして量産時の安定供給における潜在的なリスク要因となる。中国政府もこの問題を認識しており、MIITの「指導意見」では、これらのコア技術のブレークスルーとサプライチェーンの強靭化が重点課題として掲げられている。

4.3. サプライチェーンの強みと弱み、日本企業への影響

中国国内サプライチェーンの強み：

• 広範な製造基盤とエコシステム: 電子部品から機械加工まで、多岐にわたる製造業が集積しており、部品調達の選択肢が豊富である。
• コスト競争力: 国内で生産される標準的な部品は、コスト面で優位性がある。
• 政府による強力な国産化推進: 国産部品の採用を促す政策や補助金が、国内サプライヤーの成長を後押ししている。
• 迅速な試作と量産体制: 柔軟な生産体制により、新しい設計の部品を迅速に試作し、量産に移行するスピードが速い。

中国国内サプライチェーンの弱み：

• 高性能部品における海外依存: 上述の通り、最先端の性能が求められる重要部品では、依然として海外技術への依存度が高い。
• 品質と信頼性のばらつき: 国産部品の中には、品質や信頼性の面で国際的なトップティア製品に及ばないものも存在する可能性がある。
• 知的財産権保護の課題: 技術模倣のリスクが依然として指摘される場合がある。

日本企業への影響：

• 部品供給における競争: 日本の部品メーカーにとっては、コスト競争力のある中国製部品との競争が激化する可能性がある。
• 新たな調達先の選択肢: 一方で、一定の品質を満たす中国製部品は、日本企業にとって新たな調達先の選択肢となり得る。
• 「チョークポイント」部品の戦略的重要性: 日本企業が強みを持つ高性能部品（精密減速機、高性能センサー、特定モーター等）は、中国市場においても引き続き高い需要が見込まれ、戦略的な重要性が増す。
• サプライチェーンの分断リスクへの備え: 米中対立の激化などによる地政学的リスクは、サプライチェーンの分断を引き起こす可能性があり、日本企業も調達戦略の再検討や代替ソースの確保といった対応が求められる。

中国のヒューマノイドロボット産業の発展は、そのサプライチェーン構造と密接に連携しており、日本企業にとっては、脅威と機会の両側面を注視し、戦略的な対応を講じていく必要がある。