 | • レポートコード：QY-SR25SP2453 • 出版社/出版日：QYResearch / 2025年8月 • レポート形態：英文、PDF、76ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後3営業日） • 産業分類：サービス&ソフトウェア |
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レポート概要
2024年のグローバルなエンボディドAIデータ市場規模は7億5,300万米ドルであり、2031年までに36.8％の年平均成長率（CAGR）で成長し、67億5,200万米ドルに拡大すると予測されています。
大規模モデルとロボティクスの発展により、エンボディドAIは人工知能システムに物理的な形態を与え、環境と相互作用し学習する能力を付与します。モーションプログラミングからヒューマンテレオペレーション、ロボティックアームから器用な手まで、エンボディドインテリジェンスはソフトウェアとハードウェアの両レベルで開発パラダイムを確立してきました。自動運転車の開発経路を参考に、データはエンボディドインテリジェンスにおいても不可欠な要素です。データは、知能体（インテリジェントボディ）が環境を認識し理解するための「燃料」として機能するだけでなく、マルチモーダルセンサー（視覚、聴覚、触覚など）を通じて環境モデルを構築し変化を予測するのを支援します。これにより、知能体は歴史的データに基づいて状況認識や予測メンテナンスを実施し、より良い意思決定を行うことが可能になります。高品質で多様な知覚データセットの構築は不可欠な基礎作業です。これらのデータセットはアルゴリズム訓練の豊富な素材を提供するだけでなく、具現化性能評価のベンチマーク基準としても機能します。具現化知能データ収集工場は、具現化知能ロボットのデータ訓練と支援を提供する基盤です。現在、多くの国内企業がエンボディドインテリジェンスデータ収集工場を構築しており、その中でも著名なものは天津のPasini工場、上海のZhiyuan Robot工場、北京のエンボディドインテリジェンスロボットイノベーションセンター工場です。これらの工場は、大規模なデータ収集とモデル訓練を通じて、エンボディドインテリジェンス開発における高品質データセットの不足を解消し、ロボット産業に強力なデータ支援を提供することを目指しています。
2024年の北米エンボディドAIデータ市場規模はUS$百万ドルで、欧州はUS$百万ドルでした。2024年の北米のシェアは%で、欧州のシェアは%でした。分析期間中、欧州のシェアは%に達し、年平均成長率（CAGR）%で成長すると予測されています。
エンボディドAIデータのグローバル主要企業には、Google Deepmind、PaXiniTech、AgiBot、X-humanoid、Dobot Robotics、LEJU（SHENZHEN) ROBOTICS CO.LTDなどが含まれます。2024年時点で、グローバルトップ5企業は売上高ベースで約%のシェアを占めています。
北米では、2024年に売上高ベースで上位3社が約%のシェアを占めており、欧州では上位3社がほぼ%のシェアを占めています。
グローバルなエンボディドAIデータ市場は、企業、地域（国）、タイプ、およびアプリケーションによって戦略的にセグメント化されています。このレポートは、ステークホルダーが新興の機会を活かし、製品戦略を最適化し、地域、タイプ、およびアプリケーション別の売上高と予測に関するデータ駆動型の洞察を通じて競合他社を凌駕するための支援を提供します。2020年から2031年までの期間を対象としています。
市場セグメンテーション
企業別:
Google DeepMind
パキシニテック
AgiBot
X-ヒューマノイド
Dobot Robotics
LEJU（深セン）ロボティクス株式会社
パキシニテック
種類別: (主要セグメント vs 高利益率イノベーション)
データセット販売
データ付加価値サービス
用途別: (コア需要ドライバー vs 新興機会)
自動車製造
3C組み立て
家庭用・オフィス用シナリオ
飲食・スーパーマーケットシナリオ
医療・ヘルスケアシナリオ
その他
地域別
マクロ地域分析：市場規模と成長予測
– 北米
– ヨーロッパ
– アジア太平洋
– 南米
– 中東・アフリカ
マイクロローカル市場の詳細分析：戦略的洞察
– 競争環境：主要プレイヤーの支配力 vs. ディスラプター（例：ヨーロッパにおけるGoogle Deepmind）
– 新興製品トレンド：データセット販売の採用 vs. データ付加価値サービスのプレミアム化
– 需要側の動向：中国の自動車製造の成長 vs 北米の3C組立の潜在力
– 地域別の消費者ニーズ：EUの規制障壁 vs. インドの価格感応度
重点市場:
北米
欧州
中国
日本
東南アジア
インド
南アメリカ
中東
(追加の地域は、クライアントのニーズに応じてカスタマイズ可能です。)
章の構成
第1章：報告の範囲、執行要約、および市場進化シナリオ（短期/中期/長期）。
第2章：グローバル、地域、国別レベルにおける組み込みAIデータ市場の規模と成長ポテンシャルの定量分析。
第3章：製造業者間の競争ベンチマーク（売上高、市場シェア、M&A、研究開発（R&D）の重点分野）。
第4章：タイプ別セグメンテーション分析 – ブルーオーシャン市場の発見（例：中国のデータ付加価値サービス）。
第5章：アプリケーション別セグメンテーション分析 – 高成長のダウンストリーム機会（例：インドの3Cアセンブリ）。
第6章：地域別売上高の企業別、種類別、用途別、顧客別内訳。
第7章：主要メーカーのプロファイル – 財務状況、製品ポートフォリオ、戦略的動向。
第8章：市場動向 – 成長要因、制約要因、規制影響、およびリスク軽減戦略。
第9章：実践的な結論と戦略的推奨事項。
このレポートの意義は？
一般的なグローバル市場レポートとは異なり、本調査はマクロレベルの業界動向とハイパーローカルなオペレーションインテリジェンスを組み合わせ、エンボディドAIデータ価値チェーン全体におけるデータ駆動型意思決定を支援し、以下の点を adress します：
– 地域別の市場参入リスク/機会
– 地域ごとの実践に基づく製品ミックスの最適化
– 分散型市場と統合型市場における競合他社の戦略
1 報告書概要
1.1 調査範囲
1.2 市場タイプ別
1.2.1 グローバル市場規模の成長（タイプ別）：2020年対2024年対2031年
1.2.2 データセット販売
1.2.3 データ付加価値サービス
1.3 市場をアプリケーション別に見た分析
1.3.1 グローバル市場シェア（用途別）：2020年対2024年対2031年
1.3.2 自動車製造
1.3.3 3C組立
1.3.4 家庭用・オフィス用シナリオ
1.3.5 飲食・スーパーマーケット分野
1.3.6 医療・ヘルスケア分野
1.3.7 その他
1.4 仮定と制限
1.5 研究目的
1.6 対象期間
2 グローバル成長動向
2.1 グローバル埋め込み型AIデータ市場の見通し（2020-2031）
2.2 地域別グローバル市場規模：2020年対2024年対2031年
2.3 地域別組み込みAIデータ市場シェア（2020年～2025年）
2.4 地域別組み込みAIデータ市場規模予測（2026-2031）
2.5 主要地域と新興市場分析
2.5.1 北米エンボディドAIデータ市場規模と展望（2020-2031）
2.5.2 欧州のエンボディドAIデータ市場規模と展望（2020-2031）
2.5.3 中国のエンボディドAIデータ市場規模と展望（2020-2031）
2.5.4 日本のエンボディドAIデータ市場規模と展望（2020-2031）
2.5.5 東南アジアのエンボディドAIデータ市場規模と展望（2020-2031）
2.5.6 インドのエンボディドAIデータ市場規模と展望（2020-2031）
2.5.7 南米 エンボディドAIデータ市場規模と展望（2020-2031）
2.5.8 中東 埋め込み型AIデータ市場規模と展望（2020-2031）
3 タイプ別市場規模の分析
3.1 グローバル・エンボディドAIデータ市場規模（タイプ別）の過去市場規模（2020-2025）
3.2 グローバル埋め込み型AIデータ市場規模のタイプ別予測（2026-2031）
3.3 エンボディドAIデータの種類別主要企業
4 アプリケーション別データ内訳
4.1 グローバル埋め込み型AIデータ 歴史的市場規模（用途別）（2020-2025）
4.2 グローバル・エンボディドAIデータ アプリケーション別予測市場規模（2026-2031）
4.3 エンボディドAIデータアプリケーションにおける新たな成長要因
5 プレイヤー別競争状況
5.1 グローバル主要プレイヤー別売上高
5.1.1 グローバルエンボディドAIデータ主要企業別売上高（2020-2025）
5.1.2 エンボディドAIデータ市場における企業別売上高シェア（2020-2025）
5.2 企業タイプ別（ティア1、ティア2、ティア3）の世界市場シェア
5.3 対象企業：エンボディドAIデータ売上高に基づくランキング
5.4 グローバルエンボディドAIデータ市場集中度分析
5.4.1 グローバルエンボディドAIデータ市場集中率（CR5とHHI）
5.4.2 2024年のエンボディドAIデータ売上高に基づくグローバルトップ10およびトップ5企業
5.5 エンボディドAIデータ市場の世界主要企業の本社所在地とサービス提供地域
5.6 エンボディドAIデータ市場における主要企業、製品および応用分野
5.7 エンボディドAIデータ市場における主要企業、業界参入時期
5.8 合併・買収、拡大計画
6 地域分析
6.1 北米市場：主要企業、セグメント、下流産業
6.1.1 北米エンボディドAIデータ市場規模（企業別）（2020-2025）
6.1.2 北米市場規模（タイプ別）
6.1.2.1 北米組み込みAIデータ市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.1.2.2 北米エンボディドAIデータ市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
6.1.3 北米市場規模（用途別）
6.1.3.1 北米エンボディドAIデータ市場規模（用途別）（2020-2025）
6.1.3.2 北米 埋め込み型AIデータ市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
6.1.4 北米市場動向と機会
6.2 欧州市場：主要企業、セグメント、下流産業
6.2.1 欧州 組み込みAIデータ市場規模（企業別）（2020-2025）
6.2.2 欧州市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.2.2.1 欧州の埋め込み型AIデータ市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.2.2.2 欧州エンボディドAIデータ市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
6.2.3 欧州市場規模（用途別）
6.2.3.1 欧州 エンボディドAIデータ市場規模（用途別）（2020-2025）
6.2.3.2 欧州 埋め込み型AIデータ市場シェア（用途別）（2020-2025）
6.2.4 欧州市場動向と機会
6.3 中国市場：主要企業、セグメント、および下流産業
6.3.1 中国のエンボディドAIデータ市場規模（企業別）（2020-2025）
6.3.2 中国市場規模（タイプ別）
6.3.2.1 中国のエンボディドAIデータ市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.3.2.2 中国の埋め込み型AIデータ市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
6.3.3 中国市場規模（用途別）
6.3.3.1 中国 埋め込み型AIデータ市場規模（用途別）（2020-2025）
6.3.3.2 中国埋め込み型AIデータ市場シェア（用途別）（2020-2025）
6.3.4 中国市場動向と機会
6.4 日本市場：主要企業、セグメントおよび下流産業
6.4.1 日本の埋め込み型AIデータ市場規模（企業別）（2020-2025）
6.4.2 日本市場規模（タイプ別）
6.4.2.1 日本のエンボディドAIデータ市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.4.2.2 日本の埋め込み型AIデータ市場シェア（種類別）（2020-2025）
6.4.3 日本の市場規模（用途別）
6.4.3.1 日本のエンボディドAIデータ市場規模（用途別）（2020-2025）
6.4.3.2 日本のエンボディドAIデータ市場シェア（用途別）（2020-2025）
6.4.4 日本市場動向と機会
6.5 東南アジア市場：主要企業、セグメントおよび下流産業
6.5.1 東南アジアのエンボディドAIデータ市場規模（企業別）（2020-2025）
6.5.2 東南アジア市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.5.2.1 東南アジアのエンボディドAIデータ市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.5.2.2 東南アジアの埋め込み型AIデータ市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
6.5.3 東南アジアの市場規模（用途別）
6.5.3.1 東南アジアのエンボディドAIデータ市場規模（用途別）（2020-2025）
6.5.3.2 東南アジア エンボディドAIデータ市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
6.5.4 東南アジア市場動向と機会
6.6 インド市場：主要企業、セグメント、下流産業
6.6.1 インドの組み込みAIデータ市場規模（企業別）（2020-2025）
6.6.2 インド市場規模（タイプ別）
6.6.2.1 インドの埋め込み型AIデータ市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.6.2.2 インドの組み込みAIデータ市場シェア（種類別）（2020-2025）
6.6.3 インド市場規模（アプリケーション別）
6.6.3.1 インド エンボディドAIデータ市場規模（用途別）（2020-2025）
6.6.3.2 インドの埋め込み型AIデータ市場シェア（用途別）（2020-2025）
6.6.4 インド市場動向と機会
7 主要企業プロファイル
7.1 Google Deepmind
7.1.1 Google Deepmind 会社概要
7.1.2 Google Deepmindの事業概要
7.1.3 Google Deepmind エンボディドAIデータ導入概要
7.1.4 Google DeepmindのエンボディドAIデータ事業における売上高（2020-2025）
7.1.5 Google Deepmindの最近の動向
7.2 PaXiniTech
7.2.1 PaXiniTech 会社概要
7.2.2 PaXiniTechの事業概要
7.2.3 PaXiniTech エンボディドAIデータ導入
7.2.4 PaXiniTech エンボディドAIデータ事業における売上高（2020-2025）
7.2.5 PaXiniTechの最近の動向
7.3 AgiBot
7.3.1 AgiBot 会社概要
7.3.2 AgiBot 事業概要
7.3.3 AgiBot エンボディドAIデータ導入
7.3.4 AgiBot 体現型AIデータ事業における売上高（2020-2025）
7.3.5 AgiBotの最近の動向
7.4 X-humanoid
7.4.1 X-humanoid 会社概要
7.4.2 X-humanoid 事業概要
7.4.3 X-humanoid エンボディドAIデータ導入
7.4.4 X-humanoid 具現化AIデータ事業における売上高（2020-2025）
7.4.5 X-humanoidの最近の動向
7.5 Dobot Robotics
7.5.1 Dobot Robotics 会社概要
7.5.2 Dobot Roboticsの事業概要
7.5.3 Dobot Robotics 体現型AIデータ導入
7.5.4 Dobot Robotics 具現化AIデータ事業における売上高（2020-2025）
7.5.5 Dobot Roboticsの最近の動向
7.6 LEJU（深セン）ロボティクス株式会社
7.6.1 LEJU（深セン）ロボティクス株式会社 会社概要
7.6.2 LEJU（SHENZHEN) ROBOTICS CO.LTD 事業概要
7.6.3 LEJU（深セン）ロボティクス株式会社 エンボディドAIデータ導入
7.6.4 LEJU（深セン）ロボティクス株式会社 体現型AIデータ事業における売上高（2020-2025）
7.6.5 レジュ（深セン）ロボティクス株式会社の最近の動向
8 エンボディドAIデータ市場動向
8.1 エンボディドAIデータ業界の動向
8.2 エンボディドAIデータ市場ドライバー
8.3 エンボディドAIデータ市場における課題
8.4 エンボディドAIデータ市場の制約
9 研究結果と結論
10 付録
10.1 研究方法論
10.1.1 方法論/研究アプローチ
10.1.1.1 研究プログラム/設計
10.1.1.2 市場規模の推計
10.1.1.3 市場セグメンテーションとデータ三角測量
10.1.2 データソース
10.1.2.1 二次資料
10.1.2.2 一次情報源
10.2 著者情報
10.3 免責事項
表1. グローバル・エンボディドAIデータ市場規模の成長率（タイプ別）（米ドル百万）：2020年対2024年対2031年
表2. グローバル埋め込み型AIデータ市場規模の成長率（用途別）（百万米ドル）：2020年対2024年対2031年
表3. 地域別グローバル埋め込み型AIデータ市場規模（百万米ドル）：2020年対2024年対2031年
表4. グローバル埋め込み型AIデータ市場規模（地域別）（2020-2025年）
表5. グローバルエンボディドAIデータ市場規模（地域別）（2020-2025）
表6. 地域別エンボディドAIデータ市場規模（2026-2031年）
表7. 地域別組み込みAIデータ売上高シェア予測（2026-2031）
表8. グローバル埋め込み型AIデータ市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（US$百万）
表9. グローバル埋め込み型AIデータ市場規模（タイプ別）（2020-2025）
表10. グローバル埋め込み型AIデータ市場規模予測（2026-2031年）＆（米ドル百万）
表11. グローバル埋め込み型AIデータ市場規模（売上高）のタイプ別シェア（2026-2031年）
表12. 各タイプの主要企業
表13. グローバル・エンボディドAIデータ市場規模（アプリケーション別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表14. エンボディドAIデータ市場規模（アプリケーション別）（2020-2025年）
表15. エンボディドAIデータ市場規模予測（アプリケーション別）（2026-2031年）＆（百万米ドル）
表16. エンボディドAIデータ市場規模（売上高）のアプリケーション別市場シェア（2026-2031年）
表17. 埋め込み型AIデータアプリケーションの新たな成長要因
表18. エンボディドAIデータ市場規模（2020-2025年）および主要企業別（US$百万）
表19. エンボディドAIデータ市場シェア（2020-2025年）
表20. エンボディドAIデータ市場における主要企業別市場シェア（企業タイプ別（ティア1、ティア2、ティア3））＆（2024年時点のエンボディドAIデータ売上高に基づく）
表21. 2024年時点のエンボディドAIデータ市場における主要企業売上高ランキング（百万米ドル）
表22. エンボディドAIデータ売上高に基づくグローバル主要5社市場シェア（CR5とHHI）＆（2020-2025）
表23. エンボディドAIデータの世界主要企業、本社所在地およびサービス提供地域
表24. エンボディドAIデータの世界主要企業、製品および応用分野
表25. エンボディドAIデータ分野のグローバル主要企業、業界参入時期
表26. 合併・買収、拡大計画
表27. 北米エンボディドAIデータ市場規模（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表28. 北米エンボディドAIデータ売上高市場シェア（企業別）（2020-2025）
表29. 北米エンボディドAIデータ市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表30. 北米組み込みAIデータ市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表31. 欧州 埋め込み型AIデータ売上高（企業別）（2020-2025年）＆（US$百万）
表32. 欧州 埋め込み型AIデータ市場規模（企業別）（2020-2025）
表33. 欧州 埋め込み型AIデータ市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表34. 欧州の埋め込み型AIデータ市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表35. 中国の埋め込み型AIデータ売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表36. 中国 エンボディドAIデータ市場規模（企業別）（2020-2025）
表37. 中国の埋め込み型AIデータ市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表38. 中国の埋め込み型AIデータ市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表39. 日本の埋め込み型AIデータ売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表40. 日本の埋め込み型AIデータ市場規模（企業別）（2020-2025年）
表41. 日本の埋め込み型AIデータ市場規模（種類別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表42. 日本の埋め込み型AIデータ市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表43. 東南アジアの埋め込み型AIデータ売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表44. 東南アジアのエンボディドAIデータ市場規模（企業別）（2020-2025年）
表45. 東南アジアの埋め込み型AIデータ市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（US$百万）
表46. 東南アジアの埋め込み型AIデータ市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表47. インドの埋め込み型AIデータ売上高（企業別）（2020-2025年）＆（US$百万）
表48. インドのエンボディドAIデータ市場規模（企業別）（2020-2025年）
表49. インドの埋め込み型AIデータ市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表50. インドの組み込みAIデータ市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表51. Google Deepmind企業概要
表52. Google Deepmindの事業概要
表53. グーグル・ディープマインドのエンボディドAIデータ製品
表54. Google DeepmindのエンボディドAIデータ事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表55. Google Deepmindの最近の動向
表56. PaXiniTech 会社概要
表57. PaXiniTech 事業概要
表58. PaXiniTech エンボディドAIデータ製品
表59. PaXiniTechのエンボディドAIデータ事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表60. PaXiniTechの最近の動向
表61. AgiBot 会社概要
表62. AgiBot 事業概要
表63. AgiBot エンボディドAIデータ製品
表64. AgiBotのエンボディドAIデータ事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表65. AgiBotの最近の動向
表66. X-humanoid 会社の詳細
表67. X-humanoid 事業概要
表68. X-humanoid エンボディドAIデータ製品
表69. X-humanoidのエンボディドAIデータ事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表70. X-humanoidの最近の動向
表71. Dobot Robotics 会社概要
表72. Dobot Robotics 事業概要
表73. Dobot Robotics 具現化AIデータ製品
表74. Dobot RoboticsのエンボディドAIデータ事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表75. Dobot Roboticsの最近の動向
表76. LEJU（深セン）ロボティクス株式会社 会社概要
表77. LEJU（深セン）ロボティクス株式会社 事業概要
表78. LEJU（SHENZHEN) ROBOTICS CO.LTD エンボディドAIデータ製品
表79. LEJU（深セン）ロボティクス株式会社 体現型AIデータ事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表80. LEJU（SHENZHEN) ROBOTICS CO.LTD 最近の動向
表81. エンボディドAIデータ市場動向
表82. エンボディドAIデータ市場ドライバー
表83. エンボディドAIデータ市場における課題
表84. エンボディドAIデータ市場制約
表85. 本報告書のための研究プログラム/設計
表86. 二次資料からの主要なデータ情報
表87. 一次情報源からの主要なデータ情報
表83. エンボディドAIデータ市場の課題
図のリスト
図1. 組み込みAIデータ製品の概要図
図2. タイプ別グローバル組み込みAIデータ市場シェア：2024年対2031年
図3. データセット販売の特長
図4. データ付加価値サービスの特徴
図5. エンボディドAIデータ市場シェア（用途別）：2024年対2031年
図6. 自動車製造
図7. 3C組立
図8. 家庭・オフィスシナリオ
図9. 飲食業とスーパーマーケットのシナリオ
図10. ヘルスケア・医療シナリオ
図11. その他
図12. エンボディドAIデータレポート対象年
図13. グローバルエンボディドAIデータ市場規模（米ドル百万）、前年比：2020-2031
図14. グローバルエンボディドAIデータ市場規模（米ドル百万）、2020年対2024年対2031年
図15. 地域別エンボディドAIデータ市場シェア（2020年対2024年）
図16. 北米のエンボディドAIデータ売上高（米ドル百万）成長率（2020-2031）
図17. 欧州のエンボディドAIデータ売上高（百万米ドル）成長率（2020年～2031年）
図18. 中国のエンボディドAIデータ売上高（米ドル百万）成長率（2020-2031）
図19. 日本の埋め込み型AIデータ売上高（米ドル百万）成長率（2020-2031）
図20. 東南アジアの埋め込み型AIデータ売上高（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図21. インドの埋め込み型AIデータ収入（百万米ドル）の成長率（2020-2031）
図22. 南米の埋め込み型AIデータ売上高（米ドル百万）成長率（2020-2031）
図23. 中東の埋め込み型AIデータ売上高（米ドル百万）成長率（2020-2031）
図24. 2024年時点のグローバル埋め込み型AIデータ市場シェア（企業別）
図25. 2024年時点の組み込みAIデータ市場における主要企業別市場シェア（企業タイプ別：ティア1、ティア2、ティア3）および（組み込みAIデータ売上高に基づく）
図26. 2024年エンボディドAIデータ売上高に基づく上位10社と5社の市場シェア
図27. 北米エンボディドAIデータ市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
図28. 北米エンボディドAIデータ市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025年）
図29. 欧州のエンボディドAIデータ市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
図30. 欧州のエンボディドAIデータ市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
図31. 中国のエンボディドAIデータ市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図32. 中国 エンボディドAIデータ市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
図33. 日本のエンボディドAIデータ市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図34. 日本のエンボディドAIデータ市場シェア（用途別）（2020-2025）
図35. 東南アジアのエンボディドAIデータ市場シェア（種類別）（2020-2025）
図36. 東南アジアのエンボディドAIデータ市場シェア（用途別）（2020-2025）
図37. インドのエンボディドAIデータ市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図38. インドのエンボディドAIデータ市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
図39. Google DeepMindのエンボディドAIデータ事業における売上高成長率（2020-2025）
図40. PaXiniTechのエンボディドAIデータ事業における売上高成長率（2020-2025）
図41. AgiBotのエンボディドAIデータ事業における売上高成長率（2020-2025）
図42. X-humanoidのエンボディドAIデータ事業における売上高成長率（2020-2025）
図43. Dobot RoboticsのエンボディドAIデータ事業における売上高成長率（2020-2025）
図44. LEJU（SHENZHEN) ROBOTICS CO.LTDのエンボディドAIデータ事業における売上高成長率（2020-2025）
図45. 本報告書におけるボトムアップとトップダウンのアプローチ
図46. データ三角測量
図47. 主要な経営陣のインタビュー
1 Report Overview
1.1 Study Scope
1.2 Market by Type
1.2.1 Global Market Size Growth by Type: 2020 VS 2024 VS 2031
1.2.2 Data Set Sales
1.2.3 Data Value-added Services
1.3 Market by Application
1.3.1 Global Market Share by Application: 2020 VS 2024 VS 2031
1.3.2 Automobile Manufacturing
1.3.3 3C Assembly
1.3.4 Home & Office Scenarios
1.3.5 Catering & Supermarket Scenarios
1.3.6 Health & Medical Scenarios
1.3.7 Other
1.4 Assumptions and Limitations
1.5 Study Objectives
1.6 Years Considered
2 Global Growth Trends
2.1 Global Embodied AI Data Market Perspective (2020-2031)
2.2 Global Market Size by Region: 2020 VS 2024 VS 2031
2.3 Global Embodied AI Data Revenue Market Share by Region (2020-2025)
2.4 Global Embodied AI Data Revenue Forecast by Region (2026-2031)
2.5 Major Region and Emerging Market Analysis
2.5.1 North America Embodied AI Data Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.2 Europe Embodied AI Data Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.3 China Embodied AI Data Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.4 Japan Embodied AI Data Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.5 Southeast Asia Embodied AI Data Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.6 India Embodied AI Data Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.7 South America Embodied AI Data Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.8 Middle East Embodied AI Data Market Size and Prospective (2020-2031)
3 Breakdown Data by Type
3.1 Global Embodied AI Data Historic Market Size by Type (2020-2025)
3.2 Global Embodied AI Data Forecasted Market Size by Type (2026-2031)
3.3 Different Types Embodied AI Data Representative Players
4 Breakdown Data by Application
4.1 Global Embodied AI Data Historic Market Size by Application (2020-2025)
4.2 Global Embodied AI Data Forecasted Market Size by Application (2026-2031)
4.3 New Sources of Growth in Embodied AI Data Application
5 Competition Landscape by Players
5.1 Global Top Players by Revenue
5.1.1 Global Top Embodied AI Data Players by Revenue (2020-2025)
5.1.2 Global Embodied AI Data Revenue Market Share by Players (2020-2025)
5.2 Global Market Share by Company Type (Tier 1, Tier 2, and Tier 3)
5.3 Players Covered: Ranking by Embodied AI Data Revenue
5.4 Global Embodied AI Data Market Concentration Analysis
5.4.1 Global Embodied AI Data Market Concentration Ratio (CR5 and HHI)
5.4.2 Global Top 10 and Top 5 Companies by Embodied AI Data Revenue in 2024
5.5 Global Key Players of Embodied AI Data Head office and Area Served
5.6 Global Key Players of Embodied AI Data, Product and Application
5.7 Global Key Players of Embodied AI Data, Date of Enter into This Industry
5.8 Mergers & Acquisitions, Expansion Plans
6 Region Analysis
6.1 North America Market: Players, Segments and Downstream
6.1.1 North America Embodied AI Data Revenue by Company (2020-2025)
6.1.2 North America Market Size by Type
6.1.2.1 North America Embodied AI Data Market Size by Type (2020-2025)
6.1.2.2 North America Embodied AI Data Market Share by Type (2020-2025)
6.1.3 North America Market Size by Application
6.1.3.1 North America Embodied AI Data Market Size by Application (2020-2025)
6.1.3.2 North America Embodied AI Data Market Share by Application (2020-2025)
6.1.4 North America Market Trend and Opportunities
6.2 Europe Market: Players, Segments and Downstream
6.2.1 Europe Embodied AI Data Revenue by Company (2020-2025)
6.2.2 Europe Market Size by Type
6.2.2.1 Europe Embodied AI Data Market Size by Type (2020-2025)
6.2.2.2 Europe Embodied AI Data Market Share by Type (2020-2025)
6.2.3 Europe Market Size by Application
6.2.3.1 Europe Embodied AI Data Market Size by Application (2020-2025)
6.2.3.2 Europe Embodied AI Data Market Share by Application (2020-2025)
6.2.4 Europe Market Trend and Opportunities
6.3 China Market: Players, Segments and Downstream
6.3.1 China Embodied AI Data Revenue by Company (2020-2025)
6.3.2 China Market Size by Type
6.3.2.1 China Embodied AI Data Market Size by Type (2020-2025)
6.3.2.2 China Embodied AI Data Market Share by Type (2020-2025)
6.3.3 China Market Size by Application
6.3.3.1 China Embodied AI Data Market Size by Application (2020-2025)
6.3.3.2 China Embodied AI Data Market Share by Application (2020-2025)
6.3.4 China Market Trend and Opportunities
6.4 Japan Market: Players, Segments and Downstream
6.4.1 Japan Embodied AI Data Revenue by Company (2020-2025)
6.4.2 Japan Market Size by Type
6.4.2.1 Japan Embodied AI Data Market Size by Type (2020-2025)
6.4.2.2 Japan Embodied AI Data Market Share by Type (2020-2025)
6.4.3 Japan Market Size by Application
6.4.3.1 Japan Embodied AI Data Market Size by Application (2020-2025)
6.4.3.2 Japan Embodied AI Data Market Share by Application (2020-2025)
6.4.4 Japan Market Trend and Opportunities
6.5 Southeast Asia Market: Players, Segments and Downstream
6.5.1 Southeast Asia Embodied AI Data Revenue by Company (2020-2025)
6.5.2 Southeast Asia Market Size by Type
6.5.2.1 Southeast Asia Embodied AI Data Market Size by Type (2020-2025)
6.5.2.2 Southeast Asia Embodied AI Data Market Share by Type (2020-2025)
6.5.3 Southeast Asia Market Size by Application
6.5.3.1 Southeast Asia Embodied AI Data Market Size by Application (2020-2025)
6.5.3.2 Southeast Asia Embodied AI Data Market Share by Application (2020-2025)
6.5.4 Southeast Asia Market Trend and Opportunities
6.6 India Market: Players, Segments and Downstream
6.6.1 India Embodied AI Data Revenue by Company (2020-2025)
6.6.2 India Market Size by Type
6.6.2.1 India Embodied AI Data Market Size by Type (2020-2025)
6.6.2.2 India Embodied AI Data Market Share by Type (2020-2025)
6.6.3 India Market Size by Application
6.6.3.1 India Embodied AI Data Market Size by Application (2020-2025)
6.6.3.2 India Embodied AI Data Market Share by Application (2020-2025)
6.6.4 India Market Trend and Opportunities
7 Key Players Profiles
7.1 Google Deepmind
7.1.1 Google Deepmind Company Details
7.1.2 Google Deepmind Business Overview
7.1.3 Google Deepmind Embodied AI Data Introduction
7.1.4 Google Deepmind Revenue in Embodied AI Data Business (2020-2025)
7.1.5 Google Deepmind Recent Development
7.2 PaXiniTech
7.2.1 PaXiniTech Company Details
7.2.2 PaXiniTech Business Overview
7.2.3 PaXiniTech Embodied AI Data Introduction
7.2.4 PaXiniTech Revenue in Embodied AI Data Business (2020-2025)
7.2.5 PaXiniTech Recent Development
7.3 AgiBot
7.3.1 AgiBot Company Details
7.3.2 AgiBot Business Overview
7.3.3 AgiBot Embodied AI Data Introduction
7.3.4 AgiBot Revenue in Embodied AI Data Business (2020-2025)
7.3.5 AgiBot Recent Development
7.4 X-humanoid
7.4.1 X-humanoid Company Details
7.4.2 X-humanoid Business Overview
7.4.3 X-humanoid Embodied AI Data Introduction
7.4.4 X-humanoid Revenue in Embodied AI Data Business (2020-2025)
7.4.5 X-humanoid Recent Development
7.5 Dobot Robotics
7.5.1 Dobot Robotics Company Details
7.5.2 Dobot Robotics Business Overview
7.5.3 Dobot Robotics Embodied AI Data Introduction
7.5.4 Dobot Robotics Revenue in Embodied AI Data Business (2020-2025)
7.5.5 Dobot Robotics Recent Development
7.6 LEJU（SHENZHEN) ROBOTICS CO.LTD
7.6.1 LEJU（SHENZHEN) ROBOTICS CO.LTD Company Details
7.6.2 LEJU（SHENZHEN) ROBOTICS CO.LTD Business Overview
7.6.3 LEJU（SHENZHEN) ROBOTICS CO.LTD Embodied AI Data Introduction
7.6.4 LEJU（SHENZHEN) ROBOTICS CO.LTD Revenue in Embodied AI Data Business (2020-2025)
7.6.5 LEJU（SHENZHEN) ROBOTICS CO.LTD Recent Development
8 Embodied AI Data Market Dynamics
8.1 Embodied AI Data Industry Trends
8.2 Embodied AI Data Market Drivers
8.3 Embodied AI Data Market Challenges
8.4 Embodied AI Data Market Restraints
9 Research Findings and Conclusion
10 Appendix
10.1 Research Methodology
10.1.1 Methodology/Research Approach
10.1.1.1 Research Programs/Design
10.1.1.2 Market Size Estimation
10.1.1.3 Market Breakdown and Data Triangulation
10.1.2 Data Source
10.1.2.1 Secondary Sources
10.1.2.2 Primary Sources
10.2 Author Details
10.3 Disclaimer
| 【体現型AIデータについて】 体現型AIデータ（Embodied AI Data）という概念は、AIシステムが物理的な世界において存在し、それに基づいた経験や知識を蓄積するプロセスに関連しています。このようなAIは、単に計算やデータ処理の範囲を超え、人間やロボットが実際に身体を持って行動し、その行動を通じて学習することを意味します。具体的には、体現型AIはリアルタイムで環境と相互作用しながら、自己の行動や結果から学び、より適応的で効果的な行動を取ることができます。この概念は、近年のAI技術の進展と共に重要性を増しています。 体現型AIの特長として、まず環境との相互作用が挙げられます。体現型AIは物理的な存在を持ち、環境ようするにロボットやセンサーなどを介して周囲の状況を認識し、その情報を基に判断を下します。また、この相互作用により得られるデータは、従来のデジタルデータとは異なり、現実の世界で観察された経験値としての意味を持ちます。このため、より直感的で実用的な学習が可能になり、AIの性能向上が期待されます。 次に、体現型AIの種類にはいくつかのバリエーションがあります。例えば、実際に物理的な動作を行うロボット型AI、AR（拡張現実）やVR（仮想現実）環境内で操作されるデジタルエージェント、さらには様々なセンサーから得られる情報を利用して動作する自律型システムなどが含まれます。これらの異なる体現型AIには、それぞれ異なる目的や用途がありますが、共通する点は環境との相互作用を通じた学びです。 体現型AIの用途は多岐にわたります。例えば、製造業においては、ロボットアームが物体を持ち上げたり、組み立てたりする際の学習や調整が考えられます。この場合、AIは自らの作業結果に基づいて効率的な動作を学び、精度を高めることが可能です。また、医療の分野でも、ロボット手術などの新たな技術が体現型AIの応用例として挙げられます。さらに、家庭内でのAIアシスタントや高齢者支援ロボットも、体現型AIが活用される場面です。 関連技術としては、ロボティクスや機械学習、強化学習などが重要です。ロボティクス技術は、物理的な動作を可能にし、センサーを通じて環境情報を取得します。機械学習は、そのデータを解析し、AIが自身の行動を修正するための基盤を提供します。特に強化学習は、報酬に基づいて行動を最適化する手法として、体現型AIの学習プロセスにおいて非常に重要な役割を果たします。強化学習を用いることで、AIは試行錯誤を繰り返しながら、最適な行動を見つけ出すことが可能となります。 また、センサー技術やコンピュータビジョンも体現型AIにおいて重要な役割を果たします。これらの技術により、AIは周囲の環境をリアルタイムで認識し、理解することができます。センサーを通じて得られる情報は、AIの判断材料となり、より効果的な行動を促します。 将来的には、体現型AIデータの利用がますます広がることが予想されます。特に人間とAIの協力が求められる場面において、体現型AIはその特性を活かし、より良い結果を導くことが期待されます。教育分野においては、体現型AIを用いた新しい形式の学びが登場する可能性もあり、学生は実際の体験を通じて知識を習得することができるようになるでしょう。 さらに、体現型AIはエンターテインメントの分野にも影響を与えています。ゲームやシミュレーションにおいて、体現型AIがキャラクターの行動をよりリアルにすることで、プレイヤーの没入感を高めることができます。また、映画やアートにおいても、体現型AIを用いた新しい表現方法が追求されています。 まとめると、体現型AIデータという概念は、AIの新たな可能性を切り開く重要な領域です。物理的な存在としてのAIが環境と相互作用しながら学んでいくことで、より現実に即した効果的な行動が実現されます。様々な用途や関連技術がこの分野の発展を支えており、今後ますます注目されることでしょう。これにより、体現型AIが私たちの生活や産業に与える影響は計り知れないものになると考えられます。 |
• 日本語訳：体現型AIデータの世界市場2025-2031（グローバル、日本、中国）：データセット販売、データ付加価値サービス
• レポートコード：QY-SR25SP2453 ▷ お問い合わせ（見積依頼・ご注文・質問）