 | • レポートコード：MRCLPR8NB14002 • 出版社/出版日：LP Information / 2026年11月 • レポート形態：英文、PDF、122ページ • 納品方法：Eメール（納期：2-3営業日） • 産業分類：Electronics & Semiconductor |
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レポート概要
【調査レポートの概要】
■ 世界のヒューマノイドロボット開発プラットフォーム市場規模予測
世界のヒューマノイドロボット開発プラットフォーム市場規模は、2025年の2億4,000万米ドルから2032年には16億8,900万米ドルに成長すると予測されており、2026年から2032年の間に年平均成長率（CAGR）29.6%で拡大すると見込まれている。
■ ヒューマノイドロボット開発プラットフォームとは
ヒューマノイドロボット開発プラットフォームは、ヒューマノイドの移動、制御、認知、操作、そして具現化されたAIの開発と実証のために設計された標準化されたハードウェア・ソフトウェアシステムである。典型的なプラットフォームは、ヒューマノイドロボットボディ、関節アクチュエータ、センサー、コントローラー、オンボードコンピューティング、バッテリーと電力システムをSDK、API、シミュレーションモデル、ドキュメント、デバッグツールと組み合わせている。プラットフォームの構成は、二足歩行型、車輪型、固定ベース型のヒューマノイド構造を含み、一般的にモーションコントロール、全身協調、強化学習および模倣学習、遠隔操作、認知開発、巧緻な操作、シムツーリアル（シミュレーションから実機への検証）をサポートする。本調査は、市販可能かつ再利用可能なヒューマノイドプラットフォームに焦点をあて、二次開発とアプリケーションプロトタイピングを可能にし、ロボティクス・具現化AI企業、大学及び研究機関、産業製造業者、その他の開発組織にサービスを提供する。製品競争は、移動の安定性、インターフェースの開放性、計算資源・センサーの拡張性、転倒防止、モジュラー保守性、開発ツールチェーンの完成度に集中する。示唆的な粗利益率は約45%である。
■ 市場トレンド
ヒューマノイドロボット開発プラットフォームは、単体のロボットボディから、ハードウェア、シミュレーション、教育・訓練、データ収集、実機展開にわたる統合ツールチェーンへと進化している。ROS 2、Isaac Lab、MuJoCo、各ベンダSDK間の互換性は向上し、強化学習、模倣学習、遠隔操作に基づくデータ収集が標準的な開発ワークフローになりつつある。プラットフォーム価格の低下、軽量構造、モジュラー関節、交換可能なエンドエフェクター、強力なオンボードAI計算資源、強化された転倒防護は、アルゴリズム検証から実環境での作業テストへの移行のコストとリスクを減少させている。
■ 市場成長の原動力
具現化AIの急速な進展により、AI企業やロボティクスチームから実ロボットデータと物理的検証の需要が増加している。大学や研究機関による標準化された実験ハードウェアの調達も拡大している。関節、モーター、減速機、センサー、コンピュートモジュールのコスト低下がハードウェアの参入障壁を下げ、小型・中型のプラットフォーム採用を加速している。
■ 市場の制約要因
ヒューマノイドプラットフォームは依然として転倒による損傷、稼働時間の制限、アクチュエータの熱制約、巧緻操作の信頼性不足、比較的高い保守コストに直面している。制御インターフェース、ロボットモデル、データフォーマット、シミュレーション資産はベンダー間で分断されているため、プラットフォーム間でポリシーやアプリケーションを移行するには追加適応が必要であり、標準化や再利用を制限している。
■ 成長機会
低価格エントリープラットフォーム、研究・教育キット、モジュラー巧緻ハンドやセンサー拡張、標準化された遠隔操作データ収集、シムツーリアル開発ツールは大きな成長機会を提供する。具現化基盤モデルが単一ロボットのデモンストレーションから複数プラットフォームのトレーニングへと移行していく過程で、オープンSDK、デジタルツイン、強化学習環境、継続的ソフトウェアアップデートを提供するベンダーは強力な開発者エコシステムと定期的なサービス収益を構築できる。
■ 課題
商用化は依然として、アルゴリズムの進展が信頼性の高い作業生産性に結びつくかどうかに依存している。高速なハードウェアの改良はプラットフォームのライフサイクルを短縮させ、断片化されたインターフェースは長期的な保守コストを増大させる。高性能コンピュート、先端センサー、特定重要部品の供給制約や国境を超えた規制も納入やエコシステム適合性に影響を与える可能性がある。
■ 産業チェーン分析
上流サプライヤーは、フレームレストルクモーター、減速機あるいは準ダイレクトドライブ関節、エンコーダー、トルク・六軸力センサー、カメラとLiDAR、IMU、AI計算モジュール、バッテリー、巧緻ハンドを供給する。中流のプラットフォームベンダーは機械システム、モーションコントロール、リアルタイム通信、オンボード計算、SDKやAPI、シミュレーションモデル、開発ツールを統合し、教育用、研究用、プロフェッショナル用構成を提供する。下流はロボティクスおよび具現化AIの開発、学術研究、産業パイロット、商用サービスプロトタイピングで価値を生み出し、ソフトウェアツール、技術サポート、部品アップグレードがプラットフォームごとのライフタイムバリューを向上させている。
■ セグメント別洞察
二足歩行プラットフォームは、全身の移動、バランス制御、人間スケール環境での研究を直接支援するため、支配的な構成である。車輪型と固定ベース型は、操作、相互作用、長時間稼働に適した低コストかつ安定した代替手段を提供する。サイズ別に見ると、小型と中型プラットフォームは低取得コスト、狭小な実験空間要求、転倒リスク低減により教育およびアルゴリズム開発の需要を拡大している。一方、フルサイズシステムは産業タスク、全身操作、実作業環境での検証に適している。
■ 下流市場機会
ロボティクス・具現化AI企業が主要な購入層で、大学・研究機関も含めて、実世界のデータ収集、移動ポリシー、視覚-言語-行動モデル、巧緻操作、クロスプラットフォーム検証への需要が中心である。産業製造、物流、商用サービス部門の購入者は共同開発やパイロットプログラムに注力しているが、作業成功率と信頼性の向上により実験的プラットフォームから小ロット展開への調達拡大が期待される。
■ 地域別洞察
中国はモーター、減速機、構造部材、バッテリー、電子部品の密集供給網による活発なサプライベースを持ち、低価格と高速な製品改良で開発者市場を拡大している。米国は具現化AIモデル、開発フレームワーク、高性能計算エコシステムで強みを維持。欧州はROSベースの研究プラットフォームや協働ロボティクスプログラムにおける優位性を築いている。その他アジア太平洋地域も大学研究、ロボティクス競技、製造自動化プログラムを通じてプラットフォーム購入を拡大している。
■ 競争環境分析
市場は分散かつ高速に動いている。中国ベンダーはコスト、納入スピード、製品改良で優位を持ち、Unitree Robotics、AGIBOT、Booster Robotics、ENGINEAI、Leju Robotics、Fourier、LimX Dynamicsが開発者向け製品ラインを拡充中。ROBOTIS、PAL Robotics、Pollen Roboticsは研究、ROS、オープンロボティクスプラットフォームで長年の経験をもつ。競争は単体ロボット性能からハードウェア信頼性、インターフェースの開放性、シミュレーション・訓練ツール、ドキュメント、アクセサリーエコシステム、アフターサポートを組み合わせた総合能力へとシフトしている。
■ レポートの範囲
LP Information, Inc.（LPI）の新たな調査レポート「ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム産業予測」では、過去の販売実績を踏まえ、2025年の世界全体のヒューマノイドロボット開発プラットフォーム販売をレビューし、2026年から2032年までの地域別・市場セクター別予測を全面的に分析している。地域、市場セクター、サブセクター別に分解された売上高を米ドル（百万単位）で詳細に分析し、世界のヒューマノイドロボット開発プラットフォーム産業の現状と将来を明らかにしている。
本インサイトレポートは、グローバルなヒューマノイドロボット開発プラットフォームの状況を包括的に分析し、製品セグメント、市場参入企業、収益、市場シェア、最新動向、M&A活動に関する主要トレンドを示している。また、世界有力企業のヒューマノイドロボット開発プラットフォームポートフォリオと能力、市場参入戦略、市場ポジション、地理的展開を分析し、急速に拡大するグローバル市場における各企業の独自の立ち位置を検証している。
本レポートは、主要な市場トレンド、成長要因、影響ファクターを評価し、タイプ別、用途別、地域別、市場規模別に予測を分解して新たな成長機会を浮き彫りにしている。何百にも及ぶボトムアップ型の定性・定量データに基づく透明性の高い手法により、現在の市場状況と将来の動向を高度に詳細に示している。
■ 市場セグメンテーション
・タイプ別：
- 1.0ｍ以下
- 1.0ｍ超～1.5ｍ以下
- 1.5ｍ超
・自由度（Degrees of Freedom）別：
- 25DoF以下
- 26～35DoF
- 35DoF超
・移動タイプ別：
- 二足歩行プラットフォーム
- 車輪型プラットフォーム
- 固定ベースプラットフォーム
・ロボット重量別：
- 25kg以下
- 25kg超～50kg以下
- 50kg超
・用途別：
- ロボティクスおよび具現化AI
- 大学および研究機関
- 産業製造
- 物流・倉庫管理
- 商用サービス
- その他
・地域別：
- アメリカ大陸
- 米国
- カナダ
- メキシコ
- ブラジル
- アジア太平洋（APAC）
- 中国
- 日本
- 韓国
- 東南アジア
- インド
- オーストラリア
- ヨーロッパ
- ドイツ
- フランス
- 英国
- イタリア
- ロシア
- 中東・アフリカ
- エジプト
- 南アフリカ
- イスラエル
- トルコ
- GCC諸国
■ プロファイル対象企業
専門家への聴取と企業のカバレッジ、製品ポートフォリオ、市場浸透分析に基づき以下の企業が選定されている。
– Unitree Robotics
– AGIBOT
– Booster Robotics
– Fourier
– Leju Robotics
– ENGINEAI
– LimX Dynamics
– Noetix Robotics
– ROBOTERA
– Galbot
– ROBOTIS
– PAL Robotics
– Pollen Robotics
■ 本レポートで回答する主要な質問
– グローバルヒューマノイドロボット開発プラットフォーム市場の10年間の展望は？
– 世界および地域別に成長を促進する要因は？
– 市場および地域別に最も成長が早い技術は？
– エンドマーケット規模別に市場機会はどう異なるか？
– ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム市場はタイプ別、用途別にどう分布しているか？
【調査レポートの目次】
1 レポートの範囲
1.1 市場導入
1.2 対象年
1.3 調査目的
1.4 市場調査方法論
1.5 調査プロセスとデータソース
1.6 経済指標
1.7 対象通貨
1.8 市場推定の注意点
2 エグゼクティブサマリー
2.1 世界市場概況
2.1.1 グローバルヒューマノイドロボット開発プラットフォーム年間販売数（2021-2032年）
2.1.2 地理的地域別ヒューマノイドロボット開発プラットフォームの世界現状および将来分析（2021年、2025年、2032年）
2.1.3 国・地域別ヒューマノイドロボット開発プラットフォームの世界現状および将来分析（2021年、2025年、2032年）
2.2 タイプ別ヒューマノイドロボット開発プラットフォームセグメント
2.2.1 1.0m以下
2.2.2 1.0m超～1.5m以下
2.2.3 1.5m超
2.2.4 タイプ別ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム販売
2.2.4.1 タイプ別世界ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム販売市場シェア（2021-2026年）
2.2.4.2 タイプ別ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム収益および市場シェア（2021-2026年）
2.2.4.3 タイプ別ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム販売価格（2021-2026年）
2.3 自由度別ヒューマノイドロボット開発プラットフォームセグメント
2.3.1 25自由度以下
2.3.2 26～35自由度
2.3.3 35自由度超
2.3.4 自由度別ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム販売
2.3.4.1 自由度別世界ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム販売市場シェア（2021-2026年）
2.3.4.2 自由度別ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム収益および市場シェア（2021-2026年）
2.3.4.3 自由度別ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム販売価格（2021-2026年）
2.4 移動形式別ヒューマノイドロボット開発プラットフォームセグメント
2.4.1 二足歩行プラットフォーム
2.4.2 車輪付きプラットフォーム
2.4.3 固定ベースプラットフォーム
2.4.4 移動形式別ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム販売
2.4.4.1 移動形式別世界ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム販売市場シェア（2021-2026年）
2.4.4.2 移動形式別ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム収益および市場シェア（2021-2026年）
2.4.4.3 移動形式別ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム販売価格（2021-2026年）
2.5 ロボット重量別ヒューマノイドロボット開発プラットフォームセグメント
2.5.1 25kg以下
2.5.2 25kg超～50kg以下
2.5.3 50kg超
2.5.4 ロボット重量別ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム販売
2.5.4.1 ロボット重量別世界ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム販売市場シェア（2021-2026年）
2.5.4.2 ロボット重量別ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム収益および市場シェア（2021-2026年）
2.5.4.3 ロボット重量別ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム販売価格（2021-2026年）
2.6 用途別ヒューマノイドロボット開発プラットフォームセグメント
2.6.1 ロボティクスおよび具現AI
2.6.2 大学および研究機関
2.6.3 産業製造
2.6.4 物流および倉庫業
2.6.5 商業サービス
2.6.6 その他
2.6.7 用途別ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム販売
2.6.7.1 用途別世界ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム販売市場シェア（2021-2026年）
2.6.7.2 用途別ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム収益および市場シェア（2021-2026年）
2.6.7.3 用途別ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム販売価格（2021-2026年）
3 企業別世界市場
3.1 企業別ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム内訳データ
3.1.1 企業別年度別販売数（2021-2026年）
3.1.2 企業別販売市場シェア（2021-2026年）
3.2 企業別年度別収益（2021-2026年）
3.2.1 企業別収益（2021-2026年）
3.2.2 企業別収益市場シェア（2021-2026年）
3.3 企業別販売価格
3.4 主要メーカーのヒューマノイドロボット開発プラットフォーム生産地域分布、販売地域、製品タイプ
3.4.1 主要メーカー製品生産地点分布
3.4.2 主なプレイヤーの製品提供内容
3.5 市場集中度分析
3.5.1 競合環境分析
3.5.2 CR3、CR5、CR10集中率（2024-2026年）
3.6 新製品および潜在参入者
3.7 市場M&A活動および戦略
4 地理地域別ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム世界歴史的レビュー
4.1 地理地域別世界市場規模（2021-2026年）
4.1.1 地理地域別年間販売数（2021-2026年）
4.1.2 地理地域別年間収益（2021-2026年）
4.2 国・地域別世界市場規模（2021-2026年）
4.2.1 国・地域別年間販売数（2021-2026年）
4.2.2 国・地域別年間収益（2021-2026年）
4.3 アメリカ地域ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム販売成長
4.4 APAC地域ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム販売成長
4.5 ヨーロッパ地域ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム販売成長
4.6 中東・アフリカ地域ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム販売成長
5 アメリカ地域
5.1 国別販売数
5.1.1 国別販売数（2021-2026年）
5.1.2 国別収益（2021-2026年）
5.2 タイプ別販売数（2021-2026年）
5.3 用途別販売数（2021-2026年）
5.4 アメリカ合衆国
5.5 カナダ
5.6 メキシコ
5.7 ブラジル
6 APAC地域
6.1 地域別販売数
6.1.1 地域別販売数（2021-2026年）
6.1.2 地域別収益（2021-2026年）
6.2 タイプ別販売数（2021-2026年）
6.3 用途別販売数（2021-2026年）
6.4 中国
6.5 日本
6.6 韓国
6.7 東南アジア
6.8 インド
6.9 オーストラリア
6.10 台湾
7 ヨーロッパ地域
7.1 国別販売数
7.1.1 国別販売数（2021-2026年）
7.1.2 国別収益（2021-2026年）
7.2 タイプ別販売数（2021-2026年）
7.3 用途別販売数（2021-2026年）
7.4 ドイツ
7.5 フランス
7.6 イギリス
7.7 イタリア
7.8 ロシア
8 中東・アフリカ地域
8.1 国別販売数
8.1.1 国別販売数（2021-2026年）
8.1.2 国別収益（2021-2026年）
8.2 タイプ別販売数（2021-2026年）
8.3 用途別販売数（2021-2026年）
8.4 エジプト
8.5 南アフリカ
8.6 イスラエル
8.7 トルコ
8.8 GCC諸国
9 市場推進要因、課題およびトレンド
9.1 市場推進要因および成長機会
9.2 市場課題およびリスク
9.3 業界トレンド
10 製造コスト構造分析
10.1 原材料およびサプライヤー
10.2 ヒューマノイドロボット開発プラットフォームの製造コスト構造分析
10.3 ヒューマノイドロボット開発プラットフォームの製造プロセス分析
10.4 ヒューマノイドロボット開発プラットフォームの産業チェーン構造
11 マーケティング、流通業者および顧客
11.1 販売チャネル
11.1.1 直接チャネル
11.1.2 間接チャネル
11.2 ヒューマノイドロボット開発プラットフォームの流通業者
11.3 ヒューマノイドロボット開発プラットフォームの顧客
12 地理地域別ヒューマノイドロボット開発プラットフォーム世界予測レビュー
12.1 地域別市場規模予測
12.1.1 地域別市場予測（2027-2032年）
12.1.2 地域別年間収益予測（2027-2032年）
12.2 アメリカ地域国別予測（2027-2032年）
12.3 APAC地域地域別予測（2027-2032年）
12.4 ヨーロッパ地域国別予測（2027-2032年）
12.5 中東・アフリカ地域国別予測（2027-2032年）
12.6 タイプ別世界予測（2027-2032年）
12.7 用途別世界予測（2027-2032年）
13 主要プレイヤー分析
13.1 Unitree Robotics
13.1.1 会社情報
13.1.2 製品ポートフォリオおよび仕様
13.1.3 販売数、収益、価格および粗利（2021-2026年）
13.1.4 主な事業概要
13.1.5 最新動向
13.2 AGIBOT
13.2.1 会社情報
13.2.2 製品ポートフォリオおよび仕様
13.2.3 販売数、収益、価格および粗利（2021-2026年）
13.2.4 主な事業概要
13.2.5 最新動向
13.3 Booster Robotics
13.3.1 会社情報
13.3.2 製品ポートフォリオおよび仕様
13.3.3 販売数、収益、価格および粗利（2021-2026年）
13.3.4 主な事業概要
13.3.5 最新動向
13.4 Fourier
13.4.1 会社情報
13.4.2 製品ポートフォリオおよび仕様
13.4.3 販売数、収益、価格および粗利（2021-2026年）
13.4.4 主な事業概要
13.4.5 最新動向
13.5 Leju Robotics
13.5.1 会社情報
13.5.2 製品ポートフォリオおよび仕様
13.5.3 販売数、収益、価格および粗利（2021-2026年）
13.5.4 主な事業概要
13.5.5 最新動向
13.6 ENGINEAI
13.6.1 会社情報
13.6.2 製品ポートフォリオおよび仕様
13.6.3 販売数、収益、価格および粗利（2021-2026年）
13.6.4 主な事業概要
13.6.5 最新動向
13.7 LimX Dynamics
13.7.1 会社情報
13.7.2 製品ポートフォリオおよび仕様
13.7.3 販売数、収益、価格および粗利（2021-2026年）
13.7.4 主な事業概要
13.7.5 最新動向
13.8 Noetix Robotics
13.8.1 会社情報
13.8.2 製品ポートフォリオおよび仕様
13.8.3 販売数、収益、価格および粗利（2021-2026年）
13.8.4 主な事業概要
13.8.5 最新動向
13.9 ROBOTERA
13.9.1 会社情報
13.9.2 製品ポートフォリオおよび仕様
13.9.3 販売数、収益、価格および粗利（2021-2026年）
13.9.4 主な事業概要
13.9.5 最新動向
13.10 Galbot
13.10.1 会社情報
13.10.2 製品ポートフォリオおよび仕様
13.10.3 販売数、収益、価格および粗利（2021-2026年）
13.10.4 主な事業概要
13.10.5 最新動向
13.11 ROBOTIS
13.11.1 会社情報
13.11.2 製品ポートフォリオおよび仕様
13.11.3 販売数、収益、価格および粗利（2021-2026年）
13.11.4 主な事業概要
13.11.5 最新動向
13.12 PAL Robotics
13.12.1 会社情報
13.12.2 製品ポートフォリオおよび仕様
13.12.3 販売数、収益、価格および粗利（2021-2026年）
13.12.4 主な事業概要
13.12.5 最新動向
13.13 Pollen Robotics
13.13.1 会社情報
13.13.2 製品ポートフォリオおよび仕様
13.13.3 販売数、収益、価格および粗利（2021-2026年）
13.13.4 主な事業概要
13.13.5 最新動向
14 調査結果および結論
| ※ヒューマノイドロボット開発プラットフォームは、人間の形状や動作を模倣したロボットを開発するための環境やツールを提供するシステムです。このプラットフォームは、ロボットの設計、プログラミング、制御、シミュレーションなど、さまざまなプロセスを効率的に行うために必要な機能を備えています。ヒューマノイドロボットは、その名の通り人間の姿を持ち、さまざまな動作や行動を実現する能力を有しています。 ヒューマノイドロボット開発プラットフォームにはいくつかの種類があります。まず、ハードウェアプラットフォームがあります。これは、センサーやアクチュエーター、モーターなどを含む物理的な部分を指し、ロボットが実際に動作するための基盤です。次に、ソフトウェアプラットフォームがあり、これはロボットの動作を制御するプログラムやアルゴリズムが含まれています。このソフトウェアは、人工知能や機械学習を活用して、ロボットが環境に適応し、効率的にタスクを実行できるようにします。また、シミュレーションプラットフォームも重要で、これを用いてロボットの動作を仮想環境で試験し、評価することができます。シミュレーションにより、実際のロボットを使用することなく、安全かつコスト効率的に設計や動作を検証できます。 用途としては、教育や研究、産業、医療、エンターテインメントなど、多岐にわたります。教育分野では、学生がプログラミングやロボット工学を学ぶための教材として利用されます。研究分野では、ロボティクスや人工知能の新しい技術やアルゴリズムの開発に用いられています。産業では、自動化や作業効率の向上を目的として、製造業やロジスティクスなどでの活用が進んでいます。医療分野では、リハビリテーションやケア支援、手術支援などの用途で活躍しています。また、エンターテインメントの分野では、アトラクションや映画制作においてもヒューマノイドロボットが登場しています。 関連技術としては、まず人工知能（AI）があります。AIは、ロボットが自己学習を行い、環境に対する理解を深めるために重要です。次に、機械学習も欠かせない技術です。これは、データ分析を通じてロボットが経験を積み、動作や判断を改善するための手法です。また、センサー技術も重要です。センサーは、ロボットが周囲の環境や自身の状態を認識するために必要で、視覚、聴覚、触覚などの感覚を模倣する役割を果たします。さらに、ロボット工学の中での制御理論も重要な要素です。これは、ロボットの運動や動作を制御し、安定したパフォーマンスを実現するための基盤です。 ヒューマノイドロボット開発プラットフォームの進化により、ますます多様な機能や用途が期待されています。将来的には、より高度なコミュニケーション能力や感情表現が可能なロボットが登場し、社会生活のさまざまな場面での協働が進んでいくことでしょう。また、これに伴い倫理的な課題や法的な問題についても考察が必要となります。ヒューマノイドロボット技術は、私たちの生活を豊かにする一方で、さまざまな新たな問題をもたらす可能性があるため、慎重な視点での検討が求められています。 このように、ヒューマノイドロボット開発プラットフォームは、革新と挑戦の場であり、今後の技術発展に大きく寄与する存在となるでしょう。人間らしい動作や判断を持つロボットの実現に向けて、技術者や研究者がますます取り組むことで、未来の社会におけるロボットの役割がますます重要になると考えられます。 |
• 日本語訳：ヒューマノイドロボット開発プラットフォームのグローバル市場予測2026-2032（タイプ別：1.0 m以下、1.0～1.5 m超、1.5 m超)
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