フィジカルAI市場調査レポート｜2035年581億米ドル・CAGR32.4％、知能型機械が普及

 フィジカルAI市場は、2025年の35億米ドルから2035年には581億米ドルに達すると予測されており、2026年から2035年の予測期間において年平均成長率（CAGR）32.4％で成長すると見込まれています。**フィジカルAIとは、AIが画像、音声、動画、センサーなどの情報を統合して現実世界の状況を理解し、ロボットなどの身体を通じて自律的に行動する技術領域です。従来の生成AIが文章や画像などデジタル情報の生成・分析を中心としていたのに対し、フィジカルAIは製造、物流、医療、介護、建設、サービスなど、物理的な作業が存在する産業へAIの適用範囲を広げます。市場規模の急拡大が見込まれる背景には、AIモデルの高度化、センサー技術、ロボット性能、エッジコンピューティング、現場データの蓄積が同時に進展していることがあります。今後10年間は、AIの価値が「情報処理」から「現実世界での認識・判断・行動」へ広がる転換期になると考えられます。

製造、物流、医療、防衛、農業、鉱業、建設、商業サービスなどの業界において、自律型ロボットの需要が高まるにつれ、フィジカルAI技術には、政府、テクノロジー企業、ベンチャーキャピタル、および産業企業から多額の投資が注がれています。フィジカルAIは、高度な人工知能とロボティクス、センサー、コンピュータビジョン、エッジコンピューティング、リアルタイムの意思決定能力を組み合わせることで、機械が複雑な物理環境を認識し、理解し、インテリジェントに相互作用することを可能にします。組織が反復的、危険、かつ労働集約的な作業を自動化しつつ、業務効率、安全性、生産性、およびコスト最適化の向上を図る中で、この能力はますます重要になっています。

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人手不足と現場作業の自動化需要、フィジカルAIの社会実装を押し上げる構造要因に

フィジカルAIの成長を支える大きな要因の一つが、製造や物流、建設、介護などにおける人材確保と生産性向上への需要です。単純なルールに基づく従来型ロボットでは、作業環境が変化した場合に人間による設定変更や操作が必要となるケースがあります。一方、フィジカルAIでは、カメラや各種センサーから取得した情報をAIが解釈し、周囲の状況に応じて動作を調整することが期待されています。これにより、決められた反復作業だけでなく、環境変化を伴う作業へのロボット適用範囲を広げられる可能性があります。経済産業省も、フィジカルAIについて日本が持つ製造業などの現場データを活用することが重要としており、労働力減少への対応と産業競争力の強化を同時に進める政策テーマとして位置付けています。 今後は、人間の代替だけではなく、人間とAIロボットが協働する新しい生産モデルの構築が市場拡大を促す可能性があります。

製造・物流から医療・介護まで用途が広がり、現場データを持つ企業の優位性が高まる

フィジカルAIの商用機会は、工場内の搬送・組立・検査などにとどまらず、物流倉庫、飲食、医療、介護、インフラ保守、危険環境での作業などへ広がる可能性があります。特に、現実世界でAIが適切に行動するためには、実際の作業環境から取得される画像、動画、音声、力覚、触覚、位置情報など、多様なデータが重要になります。そのため、AIモデルを開発する企業だけでなく、製造設備、産業用ロボット、センサー、制御機器、物流システムなどを保有する企業にも新たな事業機会が生まれます。経済産業省が2026年に開始したマルチモーダル基盤モデル開発事業でも、日本の幅広い産業が持つ現場データをフィジカルAIに活用する方向性が示されています。 今後は「AIモデルを持っているか」だけでなく、「どのような現場データを蓄積し、それを安全に学習・運用できるか」が企業競争力を左右する可能性があります。

主要企業のリスト：

• Cera
• Cleerly
• CMR Surgical
• Diligent Robotics
• Ekso Bionics
• Intuitive Surgical
• Medtronic
• NDR Medical Technology
• Owkin
• PathAI
• SWORD Health
• Tempus
• その他の主要なプレイヤー

マルチモーダルAI・ロボット基盤モデル・エッジAIが融合、フィジカルAIの自律性が向上

技術面では、視覚だけでなく音声、動画、センサー、触覚、力覚などを統合するマルチモーダルAIがフィジカルAIの中核技術となります。現実世界では、対象物の形状だけでなく、重量、接触状態、周囲の人間の動き、音、温度など複数の情報を同時に処理する必要があるためです。経済産業省は2026年、AIロボット・フィジカルAIを見据えた国産マルチモーダル基盤モデルの開発事業を開始し、Noetraと産業技術総合研究所を採択しました。同事業は2026年度から2030年度まで実施される予定です。 また、2026年には触覚・動作統合に基づく環境適応型フィジカルAIやロボット基盤モデルの研究開発も進められています。 今後はクラウド上のAIだけで判断するのではなく、ロボット側で認識・判断・制御を行うエッジAIの重要性も高まり、リアルタイム性と安全性を両立した自律システムの実現が焦点になると考えられます。

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日本政府がフィジカルAIを産業政策の重点領域に、AIロボットの社会実装が加速

日本では、フィジカルAIが単なる技術開発テーマではなく、労働力不足への対応と産業競争力強化を同時に実現する政策領域として扱われています。経済産業省は2026年6月、「AIロボット・フィジカルAIを見据えたマルチモーダル基盤モデル開発事業」を開始し、国産のマルチモーダル基盤モデルを通じて幅広い分野でのフィジカルAIの実現を目指しています。 また、同年に改訂された「AIロボティクス戦略」では、2040年のロボット導入台数について約1,000万台という目標が掲げられ、飲食・食品製造、医療などを含む18分野への社会実装を進める方針が示されています。 さらに、経済産業省の事業評価では、2040年にフィジカルAI分野で世界シェア3割超、約20兆円の市場獲得を目指す方向性も示されています。 こうした政策は、AIモデル開発企業だけでなく、ロボット、センサー、半導体、製造設備、通信、ソフトウェアなど幅広い産業に投資機会を生み出す可能性があります。

2025年から2027年、フィジカルAIは研究開発から現場実装へ移行する転換期

• 【基準年】 : 2025年のフィジカルAI市場は、AIモデルの高度化とロボット技術の進展が重なることで、現実世界へのAI適用が本格的に注目される段階にありました。市場規模は35億米ドルとされ、今後は製造・物流などの産業現場を中心にAIとロボットを組み合わせた自動化への需要が拡大すると見込まれています。
• 【2025年】 : 2025年には、フィジカルAIを支えるロボット基盤モデルや現場データの重要性が高まり、日本でも製造業などが保有するデータをAIの学習・実装に活用する取り組みが政策面から強化されました。特に、AIを現場へ適用するためには、汎用的なAIモデルだけでなく、実際の作業環境を理解できるデータ基盤が重要となっています。
• 【2026年】 : 2026年は、日本におけるフィジカルAI政策が具体的な研究開発・実装段階へ進んだ年となっています。 経済産業省とNEDOは国産マルチモーダル基盤モデルの開発事業を開始し、事業期間を2026年度から2030年度までとしました。 また、ロボット基盤モデルや触覚・動作統合型フィジカルAIの研究開発も進められており、認識だけでなく、現実世界での判断・操作能力を高める方向へ技術開発が広がっています。
• 【2027年】 : 2027年に向けては、フィジカルAIの研究成果を製造、物流、サービス、医療、介護などの具体的な業務へ適用する動きがさらに強まる可能性があります。 特に、ロボットの自律性を高めるための現場データ収集、シミュレーション、継続学習、エッジAI、マルチモーダル認識が重要になり、実証から商用導入へ移行できる技術・サービスへの需要が高まることが想定されます。

セグメンテーションの概要

コンポーネント別

• ソフトウェアおよび基盤モデル
  • VLAモデル
  • ポリシー／制御
• シミュレーションおよび合成環境
• オンボードコンピューティングおよびハードウェア
• サービス

具現化形態別

• ヒューマノイドロボット
• モバイルロボット／AMR
• 自律走行車
• 産業用マニピュレーター
• ドローン

技術別

• 視覚-言語-行動
• 強化学習
• ワールドモデル
• センサーフュージョン
• 模倣学習

自律レベル別

• 支援型／遠隔操作型
• 半自律型
• 完全自律型

用途別

• 製造および物流
• モビリティ
• 医療およびサービス
• 農業
• 防衛

エンドユーザー別

• 産業
• 商業
• 自動車
• 防衛
• 研究

安全性・データ品質・責任分界が課題に、フィジカルAIは「動けばよい」から信頼性の競争へ

フィジカルAIは現実世界で物理的な動作を行うため、生成AIとは異なるリスク管理が必要です。AIの判断ミスが単なる情報上の誤りにとどまらず、人や設備、製品、物流などに直接影響する可能性があるためです。特に、人間と同じ空間で動くロボットでは、異常時の停止、環境認識、操作権限、通信障害への対応、AI判断の検証など、安全性を考慮した設計が重要になります。また、AIモデルの性能を高めるには高品質な現場データが必要ですが、企業が保有するデータには機密情報や個人情報が含まれる場合もあり、データの取得・共有・学習利用に関するガバナンスも重要です。経済産業省も国産マルチモーダル基盤モデルについて、現場データを守りながら将来も安心して活用できる仕組みの必要性を示しています。 今後の競争では、AIの精度だけでなく、安全性、説明可能性、データ管理、サイバーセキュリティ、責任分界まで含めた総合的な信頼性が重要な選定基準になるでしょう。

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2035年に向けたフィジカルAI市場、AIとロボットを統合できる企業が産業構造を変える

2025年の35億米ドルから2035年の581億米ドルへ、CAGR 32.4％で拡大すると見込まれるフィジカルAI市場では、AIが「考える」だけでなく「現実世界で行動する」ことが新たな産業価値を生み出す可能性があります。 製造や物流では自動化・省人化、医療・介護では人材不足への対応、危険環境では人間の安全確保など、フィジカルAIの社会的な役割は広範囲に及ぶことが想定されます。一方で、競争優位を築くためにはAIモデルだけでは不十分であり、ロボット、センサー、制御技術、通信、半導体、現場データを一体的に扱う能力が必要になります。2035年に向けては、現場固有のデータを蓄積し、それをAIモデルの継続的な学習とロボットの性能向上につなげる企業ほど優位性を確立しやすくなると考えられます。フィジカルAIは単独のAI市場ではなく、日本の製造・サービス・社会インフラそのものを再設計する産業基盤へ発展する可能性があります。

地域別

北アメリカ

• アメリカ
• カナダ
• メキシコ

ヨーロッパ

• 西ヨーロッパ
• イギリス
• ドイツ
• フランス
• イタリア
• スペイン
• その地の西ヨーロッパ
• 東ヨーロッパ
• ポーランド
• ロシア
• その地の東ヨーロッパ

アジア太平洋

• 中国
• インド
• 日本
• オーストラリアおよびニュージーランド
• 韓国
• ASEAN
• その他のアジア太平洋

中東・アフリカ（MEA）

• サウジアラビア
• 南アフリカ
• UAE
• その他のMEA

南アメリカ

• アルゼンチン
• ブラジル
• その他の南アメリカ

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今後3～5年間の投資拡大計画

積極的な投資拡大 : フィジカルAI市場は2035年に581億米ドル、CAGR32.4％が見込まれるため、企業はAI搭載ロボットや自律システムへの投資を積極的に拡大する可能性があります。

段階的な投資拡大 : 今後3～5年間では、市場成長を見極めながら段階的に投資を増やす企業が増えると考えられます。特に実証導入から本格展開への移行が重要です。

実証実験を重視 : フィジカルAIの導入効果や運用リスクを確認するため、まずは小規模な実証実験へ投資し、成果に応じて設備やシステムへの予算を拡大する企業が想定されます。

人材・技術基盤への投資 : 企業ではAIエンジニア、ロボティクス人材の確保に加え、データ基盤やセンサー技術などへの投資も重要になります。市場拡大に伴い、技術基盤の強化が進むでしょう。

自動化需要への対応 : 製造、物流、倉庫などでは自動化ニーズが高まっており、フィジカルAIを活用した業務効率化への投資が期待されます。人手不足への対応も重要な投資要因となります。

長期的な競争力強化 : 急速な市場成長を背景に、企業はフィジカルAIへの投資を単なるIT支出ではなく、将来の競争力を高める戦略的投資として捉える傾向を強めると考えられます。

調達におけるデジタルプラットフォームの利用度

高度にデジタル化 : フィジカルAI関連企業では、調達業務の多くをオンラインシステムやデジタルプラットフォームで管理する企業が増えています。効率化と迅速な意思決定が主な目的です。

主要業務で活用 : 製品検索、見積取得、発注、取引先との連絡など、主要な調達プロセスでデジタルシステムを活用する企業が多くなっています。業務の可視化にも有効です。

一部業務で活用 : 企業によっては、オンラインシステムを見積比較やサプライヤー選定など一部の工程に限定して利用しています。今後はデジタル化の対象範囲が広がる可能性があります。

サプライヤー管理に活用 : デジタル調達プラットフォームは、サプライヤー情報、価格、納期、契約状況などの管理にも利用されています。調達担当者の業務負担を軽減する効果が期待されます。

データ活用を強化 : 企業では調達データを蓄積し、価格比較や需要予測、サプライヤー評価などに活用する動きが進んでいます。AIや分析機能との連携も重要になっています。

今後さらにデジタル化 : フィジカルAI市場の急速な成長に伴い、企業の調達業務でもオンライン化が進むと予想されます。調達スピード、透明性、コスト管理を高める手段として重要性が増すでしょう。

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