DIGITIMES社が2025年9月1日に発表したレポートによると、ヒューマノイドロボットは今年の世界ロボティクス市場のわずか0.2%を占めるに留まっている。
現在は物流、倉庫業、製造業のニッチな用途に集中している。Nvidiaが「物理AI」という概念を提示したことで、ヒューマノイドロボット開発への関心が急増した。
AIの進歩により設計サイクルは短縮されているが、製造コストが商業化の障壁となっている。現在のヒューマノイドロボットの価格は5万〜40万ドルで、同サイズの産業用ロボットの3万ドル以下と比較して高額である。
DIGITIMESは普及を3段階に分けて予測している。フェーズ1は3-5年で産業用途中心、フェーズ2は5-10年でサービス産業が主要市場、フェーズ3は10年以上でAI、ハードウェア経済性、安全フレームワークが収束し家庭への大量普及が始まるとしている。
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Humanoid robots gain momentum, but hardware costs hold back mass adoption, says DIGITIMES
【編集部解説】
現在の価格構造について詳しく見ると、一般的な産業用ロボット（6軸アーム）が5万〜20万ドルの価格帯で販売されている一方、ヒューマノイドロボットは15万〜100万ドル以上という圧倒的な価格差が存在している。この差は、ヒューマノイドロボットが要求する高度なセンサー群、複雑な制御システム、精密なアクチュエーターが少量生産であることに起因している。
特に興味深いのは、DIGITIMESが提示する「Humanoid Version 0.5」から「Humanoid Version 1.0」への進化シナリオである。まず2025年から2028年にかけて、車輪移動式で単腕または双腕を備えた簡易版が登場し、2029年以降に二足歩行と器用な双腕を持つ本格的なヒューマノイドが量産化されるという段階的発展モデルを描いている。
Nvidiaの「物理AI」コンセプトがこの分野に与えた影響は計り知れない。従来のロボットが専用プログラムで動作していたのに対し、物理AIは3次元世界を理解し、自然言語で指示を受け、複雑な作業を学習する能力を持つ。これは「Software 1.0」から「Software 2.0」への根本的な転換を意味しており、ロボット開発のパラダイムシフトを促している。
しかし、技術的な課題も山積している。現実世界での安全性確保、複雑な環境での判断能力、人間との協働における倫理的配慮など、シミュレーション環境では解決できない問題が存在する。特に、製造業以外のサービス業や家庭への導入には、厳格な安全規制の整備が不可欠である。
長期的視点では、ヒューマノイドロボットは労働力不足の解決策として期待される一方で、雇用への影響という社会的課題も抱えている。製造業からサービス業、最終的に家庭へと普及が進む過程で、人間の役割の再定義が求められることになるだろう。この技術革新が真に「Human Evolution」につながるかは、技術的進歩だけでなく、社会全体での受け入れ態勢にかかっている。
【用語解説】
物理AI（Physical AI）
現実の3次元世界を理解し、物理的な環境で自律的に行動できるAIシステムである。従来のソフトウェア中心のAIとは異なり、センサーデータを統合し、リアルタイムで意思決定を行う能力を持つ。
NVIDIA Jetson Thor
フィジカルAI向けに設計された高性能組込みコンピューティングプラットフォームである。最大2,070 FP4 TFLOPSのAI演算性能と128GBのメモリを130Wの電力で実現し、前世代のJetson AGX Orinと比較して7.5倍のAI性能向上を達成している。
NVIDIA Isaac GR00T N1
ヒューマノイドロボット向けの世界初のオープン基盤モデルである。人間の認知システムを模倣したデュアルシステムアーキテクチャを採用し、System1（素早い反応）とSystem2（熟考による判断）の組み合わせで複雑なタスクを実行する。
ヒューマノイドロボット Version 0.5
二足歩行機能を持たない簡易版のヒューマノイドロボットである。車輪移動式で単腕または双腕を装備し、製造業や物流業での限定的なタスクを担う。本格的なヒューマノイドロボット（Version 1.0）への過渡期的な製品として位置づけられている。
【参考リンク】
NVIDIA Jetson Thor公式サイト（外部）
フィジカルAI向け組込みプラットフォームの詳細仕様や技術情報、開発者向けリソースを提供している公式ページ
DIGITIMES Asia（外部）
台湾を拠点とする技術ニュース・業界分析メディア。半導体・エレクトロニクス産業のサプライチェーン情報を専門とする
NVIDIA Physical AI Platform（外部）
物理世界での基盤モデル開発を支援するCosmosプラットフォーム。自動運転車やロボット向け開発ツールを提供
【参考記事】
Humanoid Robots 2025-2035: Technologies, Markets and Players（外部）
IDTechExによる2025年から2035年のヒューマノイドロボット市場予測レポート
Humanoid robots offer disruption and promise. Here’s why（外部）
世界経済フォーラムによるヒューマノイドロボットの社会的インパクト分析記事
How much do robots cost? 2025 price breakdown（外部）
産業用ロボットとヒューマノイドロボットの価格比較データを詳細に分析した記事
NVIDIA Powers Humanoid Robot Industry With Cloud-to-Robot Computing Platforms（外部）
NVIDIAの物理AIプラットフォームに関する公式発表資料
【編集部後記】
ヒューマノイドロボットの市場規模が2025年の29.2億ドルから2030年には152.6億ドル、年平均成長率39.2%という驚異的な成長予測を目にすると、この技術革新の波に私たちはどう向き合えばよいのでしょうか。
記者としても、製造業での3-5年という短期展開から、最終的に家庭に普及するまでの10年以上というタイムラインの中で、私たち一人ひとりがどのような準備や心構えを持つべきなのか、まだまだ手探りの状況です。読者のみなさんの業界や職場では、すでにこうした変化の兆しを感じていらっしゃいますか？また、ヒューマノイドロボットが身近になった時、どのような期待や不安をお持ちでしょうか？ぜひみなさんの率直なお考えをお聞かせください。
