 | • レポートコード：MRC6TCOQ04525 • 出版社/出版日：QYResearch / 2026年10月 • レポート形態：英文、PDF、208ページ • 納品方法：Eメール（納期：3営業日） • 産業分類：機械＆装置 |
| Single User（1名利用） | ▷ お問い合わせ |
| Multi User（5名利用） | ▷ お問い合わせ |
| Corporate User（利用人数無制限） | ▷ お問い合わせ |
• お支払方法：銀行振込（納品後、ご請求書送付）
• 日本語翻訳版も取り扱っております。詳細は別途お問い合わせください。
レポート概要
世界のグッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボット市場は、主要な製品セグメントと多様な最終用途アプリケーションに牽引され、2025年の42億5,000万米ドルから2032年までに108億1,600万米ドルへと、年平均成長率13.8%（2026～2032年）で成長すると予測されています。一方で、進化する米国の関税政策は、貿易コストの変動とサプライチェーンの不確実性をもたらしています。
グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットは、配送センター、フルフィルメントセンター、スペアパーツ倉庫、小売ロジスティクスサイト、およびサードパーティロジスティクス業務向けに設計された倉庫自動化システムです。これらは、自律移動ロボット、自律ケースハンドリングロボット、ロボットシャトル、またはキューブストレージロボットを使用して、保管ゾーンから棚、トート、ビン、カートン、またはパレットを取り出し、固定されたピッキングワークステーションに配送します。その後、人間オペレーターまたは統合されたロボットアームが、ワークステーションでピースピッキング、注文の統合、補充、検証、カウント、および出荷準備を実行します。一般的なシステムは、ロボットハードウェア、棚または荷物キャリア、保管構造、人間工学に基づいたワークステーション、充電および安全装置、ロボット制御ソフトウェア、倉庫制御または実行ソフトウェア、およびWMS、ERP、またはOMSプラットフォームとのインターフェースで構成されています。主要な技術には、フリートスケジューリング、経路計画、在庫ヒートマップ最適化、ワークステーションシーケンシング、注文バッチ処理、ビジョン支援検証、および人間とロボットの安全調整が含まれます。核となる価値提案は、付加価値のない歩行を自動化された物品移動に置き換え、高効率ワークステーションでピッキング活動を集中させ、保管密度、労働生産性、注文精度、およびピークシーズンにおける拡張性を向上させることです。
当社の調査に基づくと、グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボット産業は、スタンドアロンの移動ロボットカテゴリとしてではなく、システムレベルのフルフィルメント技術として理解されるべきです。それが対処する核となる問題は、人間が物品を取りに行くピッキングの構造的な非効率性であり、労働生産性が歩行距離、SKUの分散、注文の変動、およびピッキングエラーによって制約される点です。GTPシステムは、付加価値のない人間の移動を、ロボットが実行する保管、取り出し、および輸送タスクに変換します。棚から人へ（Shelf-to-person）のシステムは通常、柔軟なブラウンフィールドのアップグレードや中密度のオペレーションに適しています。トートから人へ（Tote-to-person）およびビンから人へ（Bin-to-person）のシステムは、高SKUおよび高密度の環境に役立ちます。キューブストレージシステムは、スペースが限られたフルフィルメントセンターを最適化します。シャトル給送型GTPシステムは、大規模な高スループットプロジェクトにしばしば適用されます。市場規模の算定においては、ロボットGTPシステムと、それに直接付属するソフトウェアおよびワークステーションに焦点を絞るべきです。汎用AMR、従来のコンベヤ、スタンドアロンのWMSソフトウェア、および単独のロボットアームを含めると、市場を実質的に過大評価し、競争境界を弱めることになります。
需要の成長は、主にEコマースフルフィルメント、サードパーティロジスティクス、アパレル、医薬品、小売補充、スペアパーツロジスティクス、および製造倉庫によって牽引されています。人手不足、倉庫賃料の上昇、SKU数の増加、返品量の増加、より厳格な納期約束が、引き続き自動化投資を支えています。しかし、一部の大型食料品自動化プロジェクトの混在した実績は、市場が完全に自動化されたメガサイトへと一様に移行することはないことを示しています。より強力な導入経路は、モジュール式でスケーラブルな、既設の施設に導入しやすいシステムとなる可能性が高いです。これらは段階的に導入でき、リース構造が変更された際に移設でき、既存のWMS、ERP、またはOMSインフラと統合できます。中国のベンダーは引き続きコスト効率と迅速な導入から恩恵を受けるでしょうが、ハイエンドのグローバル市場での成功は、現地サービスネットワーク、ソフトウェアの信頼性、安全認証、およびライフサイクルサポートにますます依存するでしょう。
技術競争は、「在庫を人へ移動させる」ことから、「在庫をロボットへ移動させる」こと、そして「ロボットを直接在庫へ送る」ことへと変化しています。AI対応のロボットピッキング、ビジョンベースの検証、多ロボットフリートオーケストレーション、シミュレーション駆動のスロッティング、およびRaaS（Robot-as-a-Service）商用モデルが重要な差別化要因となっています。この変化は短期的にはGTPモデルを排除するものではありません。むしろ、その周りの自動化スタックを拡大します。医薬品、箱詰め品、化粧品、スペアパーツなどの標準化された製品は、早期にロボットピッキングを導入する可能性が高いですが、不規則な形状、柔らかい、壊れやすい、またはロングテールSKUは、人間とロボットのハイブリッドワークフローに残るでしょう。次の競争の最前線は、ロボットの移動性だけではなく、システムの稼働時間、オーケストレーションのインテリジェンス、SKU処理範囲、ワークステーションのスループット、および倉庫運用を中断することなくスケーリングする能力によって定義されるでしょう。
この決定版レポートは、ビジネスリーダー、意思決定者、およびステークホルダーに、グローバルグッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボット市場の360°ビューを提供し、バリューチェーン全体での生産能力と販売実績をシームレスに統合します。2021年から2025年までの過去の生産、収益、販売データを分析し、2032年までの予測を提供することで、需要トレンドと成長ドライバーを明らかにします。
タイプ別およびアプリケーション別に市場をセグメント化することで、本調査は数量と価値、成長率、技術革新、ニッチな機会、および代替リスクを定量化し、下流顧客の分布パターンを分析します。
詳細な地域別洞察は、5つの主要市場（北米、ヨーロッパ、APAC、南米、MEA）を対象とし、20カ国以上の詳細な分析を含みます。各地域の主要製品、競争環境、および下流需要トレンドが明確に詳述されています。
重要な競合インテリジェンスは、メーカー（生産能力、販売量、収益、マージン、価格戦略、主要顧客）をプロファイルし、製品ライン、アプリケーション、および地域におけるトッププレイヤーのポジショニングを分析することで、戦略的な強みを明らかにします。
簡潔なサプライチェーン概要は、上流サプライヤー、製造技術、コスト構造、および流通ダイナミクスをマッピングし、戦略的なギャップと未充足の需要を特定します。
[市場セグメンテーション]
企業別
AutoStore Holdings Ltd.
KION Group AG（Dematic）
Toyota Industries Corporation
Daifuku Co., Ltd.
Geekplus Technology Co., Ltd.
Hai Robotics Co., Ltd.
Exotec SAS
OPEX Corporation
KUKA AG（Swisslog）
SSI SCHAEFER Group
TGW Logistics Group
KNAPP AG
Quicktron Robotics Co., Ltd.
GreyOrange Pte. Ltd.
Murata Machinery, Ltd.
Addverb Technologies Ltd.
stow Group（Movu Robotics）
SAVOYE SAS
Scallog SAS
Caja Robotics
inVia Robotics, Inc.
Brightpick
LaFayette Systems（Attabotics technology）
Mushiny Intelligent Technology Co., Ltd.
HIKROBOT Co., Ltd.
Megvii Robotics
Zhejiang Guozi Robotics Co., Ltd.
タイプ別セグメント
ピースピッキングロボット
自律移動ロボット
垂直リフトモジュール
その他
システムアーキテクチャ別セグメント
AMRベースのGTPシステム
ACRベースのGTPシステム
その他
自動化レベル別セグメント
半自動GTP
高自動GTP
その他
アプリケーション別セグメント
自動車
倉庫およびロジスティクス
エネルギーおよび電力
製造
その他
地域別売上
北米
U.S.
カナダ
メキシコ
アジア太平洋
中国
日本
韓国
インド
中国台湾
東南アジア（インドネシア、ベトナム、タイ）
その他のアジア
ヨーロッパ
ドイツ
フランス
英国
イタリア
ロシア
中南米
ブラジル
アルゼンチン
その他の中南米
中東、アフリカ
トルコ
エジプト
GCC諸国
南アフリカ
その他の中東・アフリカ
[章の概要]
第1章：グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの研究範囲を定義し、市場をタイプ別、アプリケーション別などにセグメント化し、セグメントの規模と成長の可能性を強調します。
第2章：現在の市場状況を提供し、2032年までの世界の収益、売上、生産を予測し、高消費地域と新興市場の促進要因を特定します。
第3章：メーカーの状況を分析します：販売量と収益でランク付けし、収益性と価格設定を分析し、生産拠点をマッピングし、製品タイプ別のメーカー実績を詳述し、M&Aの動きと共に集中度を評価します。
第4章：高マージン製品セグメントを解き明かします：売上、収益、ASP（平均販売価格）、技術的差別化要因を比較し、成長するニッチ市場と代替リスクを強調します。
第5章：下流市場の機会をターゲットにします：アプリケーション別の売上、収益、価格設定を評価し、新たな使用事例を特定し、地域別およびアプリケーション別の主要顧客をプロファイルします。
第6章：世界の生産能力、稼働率、市場シェア（2021～2032年）をマッピングし、効率的なハブを特定し、規制/貿易政策の影響とボトルネックを明らかにします。
第7章：北米：アプリケーション別および国別の売上と収益を分析し、主要メーカーをプロファイルし、成長の促進要因と障壁を評価します。
第8章：ヨーロッパ：アプリケーション別およびメーカー別の地域売上、収益、市場を分析し、促進要因と障壁を指摘します。
第9章：アジア太平洋：アプリケーション別、地域/国別の売上と収益を定量化し、トップメーカーをプロファイルし、高成長の可能性のある拡張領域を明らかにします。
第10章：中南米：アプリケーション別、国別の売上と収益を測定し、トップメーカーをプロファイルし、投資機会と課題を特定します。
第11章：中東およびアフリカ：アプリケーション別、国別の売上と収益を評価し、主要メーカーをプロファイルし、投資の見通しと市場の障壁を概説します。
第12章：メーカーを詳細にプロファイルします：製品仕様、生産能力、売上、収益、マージンを詳述します。トップメーカーの2025年の売上内訳を製品タイプ別、アプリケーション別、販売地域別、SWOT分析、および最近の戦略的展開で示します。
第13章：サプライチェーン：上流の原材料とサプライヤー、製造拠点と技術、コストドライバー、および下流チャネルとディストリビューターの役割を分析します。
第14章：市場ダイナミクス：促進要因、抑制要因、規制の影響、およびリスク軽減戦略を探ります。
第15章：実行可能な結論と戦略的提言。
[このレポートを選ぶ理由]
標準的な市場データを超えて、この分析は明確な収益性ロードマップを提供し、以下を可能にします：
成長性の高い地域（第7～11章）と高マージンセグメント（第5章）に資本を戦略的に配分できます。
コストと需要のインテリジェンスを活用して、サプライヤー（第13章）および顧客（第6章）と有利な交渉ができます。
競合他社の事業、マージン、戦略に関する詳細な洞察（第4章および第12章）により、競合他社を出し抜くことができます。
上流および下流の可視性（第13章および第14章）を通じて、サプライチェーンを混乱から保護できます。
この360°のインテリジェンスを活用し、市場の複雑さを実行可能な競争優位性へと転換できます。
1 本調査の対象範囲
1.1 グッズ・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの概要：定義、特性、および主要な属性
1.2 タイプ別の市場区分
1.2.1 タイプ別グローバル・グッズ・トゥ・パーソン型ピッキングロボット市場規模（2021年、2025年、2032年比較）
1.2.2 ピースピッキングロボット
1.2.3 自律移動ロボット
1.2.4 垂直リフトモジュール
1.2.5 その他
1.3 システムアーキテクチャ別の市場区分
1.3.1 システムアーキテクチャ別世界「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボット市場規模（2021年、2025年、2032年）
1.3.2 AMRベースのGTPシステム
1.3.3 ACRベースのGTPシステム
1.3.4 その他
1.4 自動化レベル別の市場区分
1.4.1 自動化レベル別の世界の「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボット市場規模（2021年対2025年対2032年）
1.4.2 半自動GTP
1.4.3 高度に自動化されたGTP
1.4.4 その他
1.5 用途別市場セグメンテーション
1.5.1 用途別世界「Goods-to-Person」ピッキングロボット市場規模（2021年、2025年、2032年比較）
1.5.2 自動車
1.5.3 倉庫・物流
1.5.4 エネルギー・電力
1.5.5 製造業
1.5.6 その他
1.6 仮定および制限事項
1.7 調査目的
1.8 対象期間
2 エグゼクティブサマリー
2.1 世界の「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボットの売上高推計および予測（2021年～2032年）
2.2 地域別世界の「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボットの売上高
2.2.1 売上高の比較：2021年対2025年対2032年
2.2.2 地域別世界売上高ベースの市場シェア（2021年～2032年）
2.3 世界の「商品から人へ」型ピッキングロボットの販売台数推計および予測（2021年～2032年）
2.4 地域別グローバル「商品から人へ」型ピッキングロボットの販売台数
2.4.1 販売台数の比較：2021年、2025年、2032年
2.4.2 地域別グローバル販売台数市場シェア（2021年～2032年）
2.4.3 新興市場に焦点を当てた分析：成長要因と投資動向
2.5 世界の「商品から人へ」型ピッキングロボットの生産能力と稼働率 （2021年、2025年、2032年）
2.6 地域別生産量の比較：2021年、2025年、2032年
3 競争環境
3.1 メーカー別世界「商品から人へ」型ピッキングロボットの販売状況
3.1.1 メーカー別世界販売数量（2021年～2026年）
3.1.2 販売台数に基づく世界トップ5およびトップ10メーカーの市場シェア（2025年）
3.2 世界の「商品から人へ」型ピッキングロボットメーカーの売上高ランキングおよびティア分類
3.2.1 メーカー別世界売上高（金額）（2021年～2026年）
3.2.2 世界の主要メーカー売上高ランキング（2024年対2025年）
3.2.3 売上高に基づくティア別分類（ティア1、ティア2、ティア3）
3.3 メーカーの収益性プロファイルおよび価格戦略
3.3.1 主要メーカー別の粗利益率（2021年対2025年）
3.3.2 メーカーレベルの価格動向（2021年～2026年）
3.4 主要メーカーの生産拠点および本社
3.5 製品タイプ別主要メーカーの市場シェア
3.5.1 ピースピッキングロボット：主要メーカー別市場シェア
3.5.2 自律移動ロボット：主要メーカー別市場シェア
3.5.3 垂直リフトモジュール：主要メーカー別市場シェア
3.5.4 その他：主要メーカー別市場シェア
3.6 世界の「商品から人へ」型ピッキングロボット市場の集中度と動向
3.6.1 世界の市場集中度
3.6.2 市場参入・撤退の分析
3.6.3 戦略的動き：M&A、生産能力拡大、研究開発投資
4 製品セグメンテーション
4.1 タイプ別世界の「商品から人へ」型ピッキングロボット販売実績
4.1.1 タイプ別グローバル「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボット販売数量（2021年～2032年）
4.1.2 タイプ別世界「商品から人へ」ピッキングロボットの売上高（2021年～2032年）
4.1.3 タイプ別世界平均販売価格（ASP）の推移（2021年～2032年）
4.2 システムアーキテクチャ別世界「商品から人へ」ピッキングロボットの販売実績
4.2.1 システムアーキテクチャ別 世界の「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボットの販売数量（2021-2032年）
4.2.2 システムアーキテクチャ別 世界の「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボットの売上高（2021-2032年）
4.2.3 システムアーキテクチャ別 世界の平均販売価格（ASP）の推移（2021-2032年）
4.3 自動化レベル別 世界の「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボットの販売実績
4.3.1 自動化レベル別 世界の「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボットの販売数量（2021年～2032年）
4.3.2 自動化レベル別 世界の「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボットの売上高（2021年～2032年）
4.3.3 自動化レベル別世界平均販売価格（ASP）の動向（2021年～2032年）
4.4 製品技術の差別化
4.5 サブタイプの動向：成長リーダー、収益性、およびリスク
4.5.1 高成長ニッチ市場と導入推進要因
4.5.2 収益性の高い分野とコスト要因
4.5.3 代替品の脅威
5 下流用途および顧客
5.1 用途別世界「Goods-to-Person」ピッキングロボット販売状況
5.1.1 用途別世界販売実績および予測（2021-2032年）
5.1.2 用途別世界販売シェア（2021年～2032年）
5.1.3 高成長用途の特定
5.1.4 新興用途の事例研究
5.2 用途別世界「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボットの売上高
5.2.1 用途別世界売上高（過去および予測）（2021-2032年）
5.2.2 用途別売上高ベースの市場シェア（2021-2032年）
5.3 用途別世界価格動向（2021-2032年）
5.4 下流顧客分析
5.4.1 地域別主要顧客
5.4.2 用途別主要顧客
6 世界の生産分析
6.1 世界の「商品から人へ」型ピッキングロボットの生産能力および稼働率（2021年～2032年）
6.2 地域別の生産動向と見通し
6.2.1 地域別過去生産量（2021年～2026年）
6.2.2 地域別生産予測 （2027–2032年）
6.2.3 地域別生産市場シェア（2021–2032年）
6.2.4 生産に対する規制および貿易政策の影響
6.2.5 生産能力の促進要因と制約要因
6.3 主要な地域別生産拠点
6.3.1 中国
6.3.2 欧州
6.3.3 北米
6.3.4 日本
7 北米
7.1 北米の販売数量および売上高（2021-2032年）
7.2 2025年の北米主要メーカーの売上高
7.3 北米の「商品から人へ」型ピッキングロボットの用途別販売数量および売上高（2021-2032年）
7.4 北米の成長促進要因および市場障壁
7.5 北米の「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボット市場規模（国別）
7.5.1 北米の売上高（国別）
7.5.2 北米の販売動向（国別）
7.5.3 米国
7.5.4 カナダ
7.5.5 メキシコ
8 欧州
8.1 欧州の販売数量および収益（2021年～2032年）
8.2 2025年の欧州主要メーカーの販売収益
8.3 用途別欧州「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボット販売数量および収益（2021年～2032年）
8.4 欧州の成長促進要因と市場障壁
8.5 欧州の「商品から人へ」型ピッキングロボット市場規模（国別）
8.5.1 欧州の売上高（国別）
8.5.2 欧州の販売動向（国別）
8.5.3 ドイツ
8.5.4 フランス
8.5.5 英国
8.5.6 イタリア
8.5.7 ロシア
9 アジア太平洋地域
9.1 アジア太平洋地域の販売数量および収益（2021-2032年）
9.2 2025年のアジア太平洋地域主要メーカーの販売収益
9.3 アジア太平洋地域の「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボットの用途別販売数量および収益（2021-2032年）
9.4 アジア太平洋地域の「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボット市場規模（地域別）
9.4.1 アジア太平洋地域の売上高（地域別）
9.4.2 アジア太平洋地域の販売動向（地域別）
9.5 アジア太平洋地域の成長促進要因と市場障壁
9.6 東南アジア
9.6.1 東南アジアの売上高（国別）（2021年対2025年対2032年）
9.6.2 主要国分析：インドネシア、ベトナム、タイ
9.7 中国
9.8 日本
9.9 韓国
9.10 中国台湾
9.11 インド
10 中南米
10.1 中南米の販売数量および売上高（2021年～2032年）
10.2 2025年の中南米主要メーカーの売上高
10.3 中南米の「商品から人へ」型ピッキングロボットの用途別販売数量および売上高（2021年～2032年）
10.4 中南米の投資機会と主要な課題
10.5 中南米の「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボット市場規模（国別）
10.5.1 中南米の売上高動向（国別）（2021年対2025年対2032年）
10.5.2 ブラジル
10.5.3 アルゼンチン
11 中東・アフリカ
11.1 中東・アフリカにおける販売数量および売上高（2021年～2032年）
11.2 中東・アフリカの主要メーカーの2025年の売上高
11.3 中東・アフリカの「商品から人へ」型ピッキングロボットの用途別販売数量および売上高（2021年～2032年）
11.4 中東・アフリカの投資機会と主な課題
11.5 中東・アフリカの「商品から人へ」型ピッキングロボット市場規模（国別）
11.5.1 中東・アフリカの国別売上高の推移（2021年対2025年対2032年）
11.5.2 GCC諸国
11.5.3 トルコ
11.5.4 エジプト
11.5.5 南アフリカ
12 企業概要
12.1 AutoStore Holdings Ltd.
12.1.1 AutoStore Holdings Ltd. 企業情報
12.1.2 AutoStore Holdings Ltd. 事業概要
12.1.3 AutoStore Holdings Ltd.の「商品から人へ」型ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.1.4 AutoStore Holdings Ltd.の「商品から人へ」型ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高および粗利益率（2021年～2026年）
12.1.5 AutoStore Holdings Ltd. 2025年の「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボット製品別売上高
12.1.6 AutoStore Holdings Ltd.の「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボット 2025年の用途別売上高
12.1.7 AutoStore Holdings Ltd.の「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボット 2025年の地域別売上高
12.1.8 AutoStore Holdings Ltd.の「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボットのSWOT分析
12.1.9 AutoStore Holdings Ltd.の最近の動向
12.2 KION Group AG（Dematic）
12.2.1 KION Group AG（Dematic）の企業情報
12.2.2 KION Group AG（Dematic）の事業概要
12.2.3 KION Group AG（Dematic）の「商品から人へ」型ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.2.4 KION Group AG（Dematic）の「商品から人へ」型ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高および粗利益率（2021年～2026年）
12.2.5 KION Group AG（Dematic） グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの2025年製品別売上高
12.2.6 KION Group AG（Dematic） グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの2025年用途別売上高
12.2.7 KION Group AG（Dematic） グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの2025年地域別売上高
12.2.8 KION Group AG（Dematic） グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットのSWOT分析
12.2.9 KION Group AG（デマティック） 最近の動向
12.3 トヨタ工業株式会社
12.3.1 トヨタ工業株式会社 企業情報
12.3.2 トヨタ工業株式会社 事業概要
12.3.3 トヨタ工業株式会社 グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.3.4 トヨタ工業株式会社の「商品から人へ」型ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高、粗利益率（2021年～2026年）
12.3.5 トヨタ工業株式会社の「商品から人へ」型ピッキングロボットの2025年製品別販売台数
12.3.6 トヨタ工業株式会社の「商品から人へ」型ピッキングロボットの2025年の用途別売上高
12.3.7 トヨタ工業株式会社の「商品から人へ」型ピッキングロボットの2025年の地域別売上高
12.3.8 トヨタ工業株式会社の「商品から人へ」型ピッキングロボットのSWOT分析
12.3.9 トヨタ工業株式会社の最近の動向
12.4 ダイフク株式会社
12.4.1 ダイフク株式会社の企業情報
12.4.2 ダイフク株式会社 事業概要
12.4.3 ダイフク株式会社 グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.4.4 ダイフク株式会社 グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高および粗利益率（2021年～2026年）
12.4.5 ダイフク株式会社の「商品から人へ」型ピッキングロボット：2025年の製品別売上高
12.4.6 ダイフク株式会社の「商品から人へ」型ピッキングロボット：2025年の用途別売上高
12.4.7 ダイフク株式会社の「商品から人へ」型ピッキングロボット：2025年の地域別売上高
12.4.8 ダイフク株式会社の「商品から人へ」型ピッキングロボット：SWOT分析
12.4.9 ダイフク株式会社の最近の動向
12.5 ギークプラス・テクノロジー株式会社
12.5.1 ギークプラス・テクノロジー株式会社 企業情報
12.5.2 ギークプラス・テクノロジー株式会社 事業概要
12.5.3 ギークプラス・テクノロジー株式会社 グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.5.4 Geekplus Technology Co., Ltd.の「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高、粗利益率（2021年～2026年）
12.5.5 Geekplus Technology Co., Ltd.の「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボットの2025年製品別販売台数
12.5.6 Geekplus Technology Co., Ltd.の「商品から人へ」型ピッキングロボットの2025年用途別売上高
12.5.7 Geekplus Technology Co., Ltd.の「商品から人へ」型ピッキングロボットの2025年地域別売上高
12.5.8 Geekplus Technology Co., Ltd.の「商品から人へ」型ピッキングロボットのSWOT分析
12.5.9 Geekplus Technology Co., Ltd.の最近の動向
12.6 Hai Robotics Co., Ltd.
12.6.1 Hai Robotics Co., Ltd.の企業情報
12.6.2 Hai Robotics Co., Ltd.の事業概要
12.6.3 Hai Robotics Co., Ltd.の「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.6.4 Hai Robotics Co., Ltd.の「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高、粗利益率（2021年～2026年）
12.6.5 Hai Robotics Co., Ltd.の最近の動向
12.7 Exotec SAS
12.7.1 Exotec SASの企業情報
12.7.2 エクソテック（Exotec SAS）の事業概要
12.7.3 エクソテック（Exotec SAS）の「商品から人へ」型ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.7.4 エクソテック（Exotec SAS）の「商品から人へ」型ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高および粗利益率（2021年～2026年）
12.7.5 Exotec SASの最近の動向
12.8 OPEX Corporation
12.8.1 OPEX Corporationの企業情報
12.8.2 OPEX Corporationの事業概要
12.8.3 OPEX Corporationの「Goods-to-Person」ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.8.4 OPEX Corporationの「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高、粗利益率（2021年～2026年）
12.8.5 OPEX Corporationの最近の動向
12.9 KUKA AG（Swisslog）
12.9.1 KUKA AG（Swisslog） 企業情報
12.9.2 KUKA AG（Swisslog） 事業概要
12.9.3 KUKA AG（Swisslog） グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.9.4 KUKA AG（Swisslog） グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高および粗利益率 （2021年～2026年）
12.9.5 KUKA AG（Swisslog）の最近の動向
12.10 SSI SCHAEFERグループ
12.10.1 SSI SCHAEFERグループ 企業情報
12.10.2 SSI SCHAEFERグループ 事業概要
12.10.3 SSI SCHAEFERグループ グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.10.4 SSI SCHAEFERグループの「商品から人へ」型ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高、粗利益率（2021年～2026年）
12.10.5 SSI SCHAEFERグループの最近の動向
12.11 TGWロジスティクスグループ
12.11.1 TGWロジスティクスグループの企業情報
12.11.2 TGWロジスティクス・グループの事業概要
12.11.3 TGWロジスティクス・グループの「商品から人へ」型ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.11.4 TGWロジスティクス・グループの「商品から人へ」型ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高および粗利益率（2021年～2026年）
12.11.5 TGWロジスティクス・グループの最近の動向
12.12 KNAPP AG
12.12.1 KNAPP AGの企業情報
12.12.2 KNAPP AGの事業概要
12.12.3 KNAPP AGの「商品から人へ」型ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.12.4 KNAPP AGの「商品から人へ」型ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高および粗利益率（2021年～2026年）
12.12.5 KNAPP AGの最近の動向
12.13 Quicktron Robotics Co., Ltd.
12.13.1 Quicktron Robotics Co., Ltd.の企業情報
12.13.2 クイックトロン・ロボティクス株式会社の事業概要
12.13.3 クイックトロン・ロボティクス株式会社の「商品から人へ（Goods-to-Person）」ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.13.4 クイックトロン・ロボティクス株式会社の「商品から人へ（Goods-to-Person）」ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高、粗利益率（2021年～2026年）
12.13.5 クイックトロン・ロボティクス株式会社の最近の動向
12.14 グレイオレンジ・プライベート・リミテッド
12.14.1 グレイオレンジ・プライベート・リミテッド 企業情報
12.14.2 グレイオレンジ・プライベート・リミテッド 事業概要
12.14.3 グレイオレンジ・プライベート・リミテッド グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.14.4 グレイオレンジ社（GreyOrange Pte. Ltd.）の「商品から人へ（Goods-to-Person）」ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高、粗利益率（2021年～2026年）
12.14.5 GreyOrange Pte. Ltd.の最近の動向
12.15 村田機械株式会社
12.15.1 村田機械株式会社 企業情報
12.15.2 村田機械株式会社 事業概要
12.15.3 村田機械株式会社の「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.15.4 村田機械株式会社の「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高および粗利益率（2021年～2026年）
12.15.5 村田機械株式会社の最近の動向
12.16 Addverb Technologies Ltd.
12.16.1 Addverb Technologies Ltd. 企業情報
12.16.2 Addverb Technologies Ltd. 事業概要
12.16.3 Addverb Technologies Ltd. グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.16.4 アドバーブ・テクノロジーズ社の「商品から人へ」型ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高、粗利益率（2021-2026年）
12.16.5 アドバーブ・テクノロジーズ社の最近の動向
12.17 stow Group（Movu Robotics）
12.17.1 stow Group（Movu Robotics） 企業情報
12.17.2 stow Group（Movu Robotics） 事業概要
12.17.3 stow Group（Movu Robotics） グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.17.4 stow Group（Movu Robotics）の「商品から人へ」型ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高、粗利益率（2021年～2026年）
12.17.5 stow Group（Movu Robotics）の最近の動向
12.18 SAVOYE SAS
12.18.1 SAVOYE SASの企業情報
12.18.2 SAVOYE SAS 事業概要
12.18.3 SAVOYE SAS グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.18.4 SAVOYE SAS グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高および粗利益率（2021年～2026年）
12.18.5 SAVOYE SASの最近の動向
12.19 Scallog SAS
12.19.1 Scallog SASの企業情報
12.19.2 Scallog SASの事業概要
12.19.3 Scallog SASの「商品から人へ」型ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.19.4 Scallog SASの「商品から人へ」型ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高および粗利益率（2021年～2026年）
12.19.5 Scallog SASの最近の動向
12.20 カハ・ロボティクス
12.20.1 カハ・ロボティクス社の企業情報
12.20.2 カハ・ロボティクスの事業概要
12.20.3 カハ・ロボティクスの「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.20.4 カハ・ロボティクスの「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高および粗利益率（2021年～2026年）
12.20.5 カハ・ロボティクスの最近の動向
12.21 inVia Robotics, Inc.
12.21.1 inVia Robotics, Inc. の企業情報
12.21.2 inVia Robotics, Inc. 事業概要
12.21.3 inVia Robotics, Inc. グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.21.4 inVia Robotics, Inc.の「商品から人へ（Goods-to-Person）」ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高、粗利益率（2021年～2026年）
12.21.5 inVia Robotics, Inc.の最近の動向
12.22 ブライトピック
12.22.1 ブライトピック社に関する情報
12.22.2 ブライトピックの事業概要
12.22.3 ブライトピックの「商品から人へ」型ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.22.4 ブライトピックの「商品から人へ」型ピッキングロボットの生産能力、販売数量、価格、売上高および粗利益率 （2021年～2026年）
12.22.5 ブライトピック社の最近の動向
12.23 ラファイエット・システムズ（アッタボティクス技術）
12.23.1 ラファイエット・システムズ（Attaboticsテクノロジー） 企業情報
12.23.2 ラファイエット・システムズ（Attaboticsテクノロジー） 事業概要
12.23.3 ラファイエット・システムズ（Attaboticsテクノロジー） グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.23.4 ラファイエット・システムズ（アッタボティクス技術）の「商品から人へ」型ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高、粗利益率（2021年～2026年）
12.23.5 ラファイエット・システムズ（Attaboticsテクノロジー）の最近の動向
12.24 ムシニー・インテリジェント・テクノロジー株式会社
12.24.1 ムシニー・インテリジェント・テクノロジー株式会社の企業情報
12.24.2 ムシニー・インテリジェント・テクノロジー株式会社 事業概要
12.24.3 ムシニー・インテリジェント・テクノロジー株式会社の「商品から人へ」型ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.24.4 ムシニー・インテリジェント・テクノロジー株式会社 「商品から人へ（GTP）」ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高、粗利益率（2021年～2026年）
12.24.5 ムシニー・インテリジェント・テクノロジー株式会社の最近の動向
12.25 HIKROBOT株式会社
12.25.1 HIKROBOT株式会社 企業情報
12.25.2 HIKROBOT株式会社 事業概要
12.25.3 HIKROBOT株式会社 グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.25.4 HIKROBOT Co., Ltd. の「商品から人へ」型ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高、粗利益率（2021年～2026年）
12.25.5 HIKROBOT Co., Ltd. の最近の動向
12.26 Megvii Robotics
12.26.1 Megvii Robotics Corporation に関する情報
12.26.2 Megvii Robotics の事業概要
12.26.3 メグヴィー・ロボティクスの「商品から人へ」型ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.26.4 メグヴィー・ロボティクスの「商品から人へ」型ピッキングロボットの生産能力、販売台数、価格、売上高および粗利益率（2021年～2026年）
12.26.5 メグヴィー・ロボティクスの最近の動向
12.27 浙江国子ロボティクス株式会社
12.27.1 浙江国子ロボティクス株式会社の企業情報
12.27.2 浙江国子ロボティクス株式会社の事業概要
12.27.3 浙江国子ロボティクス株式会社の「商品から人へ」型ピッキングロボットの製品モデル、説明および仕様
12.27.4 浙江国子ロボティクス株式会社の「商品から人へ」型ピッキングロボットの生産能力、販売量、価格、売上高、粗利益率（2021年～2026年）
12.27.5 浙江国子ロボティクス株式会社の最近の動向
13 バリューチェーンおよびサプライチェーン分析
13.1 グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボット産業チェーン
13.2 グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの上流材料分析
13.2.1 原材料
13.2.2 主要サプライヤーの市場シェアおよびリスク評価
13.3 グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの統合生産分析
13.3.1 製造拠点の分析
13.3.2 生産技術の概要
13.3.3 地域別のコスト要因
13.4 グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの販売チャネルおよび流通ネットワーク
13.4.1 販売チャネル
13.4.2 販売代理店
14 グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボット市場の動向
14.1 業界のトレンドと進化
14.2 市場の成長要因と新たな機会
14.3 市場の課題、リスク、および制約要因
14.4 米国関税の影響
15 世界のグッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボット調査における主な調査結果
16 付録
16.1 調査方法論
16.1.1 方法論／調査アプローチ
16.1.1.1 調査プログラム／設計
16.1.1.2 市場規模の推計
16.1.1.3 市場の細分化とデータの三角検証
16.1.2 データソース
16.1.2.1 二次情報源
16.1.2.2 一次情報源
16.2 著者情報
| ※グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットは、物流センターや倉庫におけるピッキング作業の概念を根本的に変革する革新的なシステムです。従来の「作業員が商品のある場所へ移動してピッキングする（Person-to-Goods）」という方式とは異なり、「商品そのものや、商品を収めた棚、コンテナが作業員がいるピッキングステーションまで自動的に運搬される（Goods-to-Person）」というアプローチを取ります。これにより、作業員は一定の場所にとどまり、運ばれてきた商品から必要なものをピックアップする作業に専念できるため、大幅な作業効率の向上と身体的負担の軽減が期待されます。 この方式の最大の利点は、作業員の移動時間をほぼゼロにし、ピッキング作業自体に集中できる環境を提供することにあります。広大な倉庫内を歩き回る必要がなくなるため、ピッキング生産性が飛躍的に向上するだけでなく、作業員の身体的負担が軽減され、採用難に対する解決策としても注目されています。また、システムによる正確な商品搬送とピッキング指示は、誤ピッキングのリスクを大幅に低減し、在庫管理の精度向上にも寄与します。 グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットには、いくつかの主要な種類が存在します。一つ目は、商品が収められた棚やコンテナを、自律移動ロボット（AMR: Autonomous Mobile Robot）や無人搬送車（AGV: Automated Guided Vehicle）が作業ステーションまで運搬するタイプです。これらのロボットは、床に貼られたQRコードや磁気テープ、あるいは環境を認識しながら自己位置を推定し地図を作成するSLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術を用いて倉庫内を自律的に移動します。指定された棚やコンテナを正確に持ち上げてピッキングステーションに運搬し、作業員はそこで表示される指示に従って必要な商品をピッキングします。例えば、Amazon Robotics（旧Kiva Systems）がこの分野の先駆けとなり、Geek+やLocus Roboticsなどが広く導入されています。このシステムは、柔軟なレイアウト変更が可能で、拡張性にも優れています。 二つ目は、高密度自動倉庫システムと一体化したタイプです。これは、商品を高層のグリッド構造内に格納し、そのグリッドの上を移動するロボットが指定されたコンテナをグリッドの最上部まで持ち上げ、専用の昇降機を通じて作業ステーションに供給する方式です。例としては、AutoStore（オートストア）やExotec Skypodシステムなどがあります。これらのシステムは、限られたスペースを最大限に活用し、非常に高いストレージ密度と高速な商品アクセスを実現します。ロボットがグリッド内を縦横無尽に動き、最も効率的な経路でコンテナを運搬するため、非常に高いスループットを達成できます。 三つ目は、前述の棚搬送システムや高密度自動倉庫システムによって運ばれてきた商品から、さらにロボットアームが商品を直接ピッキングするタイプです。これは厳密には「Goods-to-Robot-to-Person」や「Goods-to-Robot」に近いですが、人が関与する最終段階を効率化する目的でG2Pの枠組みで語られることがあります。多様な形状やサイズの物品を正確に把持するための高度なロボットアーム、多種多様なグリッパー（把持機構）、そしてAIを活用した画像認識技術が不可欠となります。RightHand RoboticsやBerkshire Grey、Plus One Roboticsなどがこの技術をリードしており、人間に代わって複雑な形状の商品や壊れやすい商品を確実にピッキングする能力が求められます。 グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの用途は多岐にわたります。最も一般的なのは、EC（電子商取引）の物流センターや小売業のバックヤードです。これらの場所では、多品種少量から多品種大量の商品を効率的にピッキングし、顧客へと迅速に発送する必要があります。アパレル、日用品、書籍、家電、化粧品、医薬品など、幅広い商品カテゴリで活用されています。また、製造業の部品供給ラインにおいても、必要な部品をタイムリーに作業員に届けることで、生産効率の向上とヒューマンエラーの削減に貢献しています。特に人手不足が深刻化する中、24時間365日稼働できるロボットシステムは、持続可能なサプライチェーンの構築に不可欠な存在となりつつあります。 これらの先進的なピッキングシステムを実現するためには、様々な関連技術が不可欠です。まず、ロボットが倉庫内を正確かつ安全に移動するための**SLAM技術**や、多数のロボットを効率的に協調動作させるための**群制御システム**が挙げられます。これにより、ロボット同士の衝突を回避し、常に最適な経路で商品を搬送できます。次に、ピッキング対象の商品を識別し、正確な把持位置を特定するための**AIを活用した画像認識技術**は、特にアーム型ロボットにとって重要です。さらに、柔軟な素材や不規則な形状の物品でも安定して把持できる**多様なロボットハンド（グリッパー）**の開発も進んでいます。 また、ロボットシステム全体の効率を最大化するためには、**倉庫管理システム（WMS: Warehouse Management System）や倉庫制御システム（WCS: Warehouse Control System）とのシームレスな連携**が必須です。これにより、リアルタイムでの在庫状況の把握、受注データに基づいた最適なピッキング指示、ロボットの経路最適化などが可能になります。その他、ロボットの稼働状況を監視し、予知保全を可能にする**IoT技術**や、人とロボットが安全に共存するための**安全規格および衝突回避技術**、作業員への直感的な指示を可能にする**ライトピッキング（Put-to-Light/Pick-to-Light）やプロジェクションピッキング**なども、G2Pロボットの普及を支える重要な要素です。 将来的には、より高度なAIの導入により、季節変動や需要予測に基づいた在庫配置の最適化、未学習の商品のピッキング対応能力の向上などが期待されます。また、G2Pロボットは単体で機能するだけでなく、梱包ロボットや積み付けロボット、自動搬送システムなど、他の物流自動化システムとの統合がさらに進み、エンドツーエンドで完全に自動化されたスマート物流センターの実現に向けた動きが加速していくでしょう。これにより、サプライチェーン全体のレジリエンスと効率性が一層強化されることが見込まれます。 |
• 日本語訳：グッド・トゥ・パーソン型ピッキングロボットの世界市場展望・分析・予測（～2032年）：単品ピッキングロボット、自律移動ロボット、垂直リフトモジュール、その他
• レポートコード：MRC6TCOQ04525 ▷ お問い合わせ（見積依頼・ご注文・質問）