 | • レポートコード：QY-SR25SP2452 • 出版社/出版日：QYResearch / 2025年8月 • レポート形態：英文、PDF、79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 |
| Single User | ￥616,250 (USD4,250) | ▷ お問い合わせ |
| Multi User | ￥870,000 (USD6,000) | ▷ お問い合わせ |
| Enterprise Price | ￥1,160,000 (USD8,000) | ▷ お問い合わせ |
• お支払方法：銀行振込（納品後、ご請求書送付）
レポート概要
2024年の世界的なエンボディド・インテリジェント・データ収集工場市場規模は7億5,300万米ドルであり、2025年から2031年の予測期間中に年平均成長率（CAGR）36.8％で成長し、2031年には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提供します。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デクステラスハンドまで、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、体現型性能評価のベンチマーク基準としても機能します。体現型知能データ収集工場は、体現型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パシニ工場、上海のジユアンロボット工場、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年の北米のエンボディドインテリジェントデータ収集工場市場規模はUS$百万ドルで、欧州はUS$百万ドルでした。2024年の北米の市場シェアは%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・インテリジェント・データ収集工場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、グローバル上位5社の売上高シェアは約%を占めています。
北米では、2024年に売上高ベースで上位3社のシェアは約%を占め、欧州では上位3社のシェアはほぼ%を占めています。
グローバルなエンボディド・インテリジェント・データ収集工場市場は、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。本レポートは、2020年から2031年までの地域別、タイプ別、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、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、競合他社を凌駕するのを支援します。
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組立の潜在性
– 地域特有の消費者ニーズ：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エンボディド・インテリジェント・データ収集工場市場の規模と成長ポテンシャルの定量分析。
第3章：製造メーカーの競合ベンチマーク（売上高、市場シェア、M&A、研究開発の重点分野）。
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組立）。
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・インテリジェント・データ・コレクション・ファクトリー（EIDCF）のバリューチェーン全体でデータ駆動型の意思決定を支援します。具体的には以下の点をカバーしています：
– 地域別の市場参入リスク/機会
– 地域ごとの現地慣行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 報告の概要
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 飲食業・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 グローバルな組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場の見通し（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 地域別グローバル組み込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高市場シェア（2020-2025）
2.4 地域別グローバル組み込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高予測（2026-2031）
2.5 主要地域と新興市場分析
2.5.1 北米組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模と展望（2020-2031）
2.5.2 欧州 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模と展望（2020-2031）
2.5.3 中国のエンボディド・インテリジェント・データ収集工場市場規模と展望（2020-2031）
2.5.4 日本の組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模と展望（2020-2031）
2.5.5 東南アジア エンボディド・インテリジェント・データ収集工場市場規模と展望（2020-2031）
2.5.6 インドの体現型インテリジェントデータ収集工場市場規模と展望（2020-2031）
2.5.7 南米 体現型インテリジェントデータ収集工場市場規模と展望（2020-2031）
2.5.8 中東 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模と展望（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・インテリジェント・データ収集工場の過去市場規模（タイプ別）（2020-2025）
3.2 グローバル エンボディド・インテリジェント・データ収集工場 タイプ別予測市場規模（2026-2031）
3.3 異なるタイプ別組み込み型インテリジェントデータ収集工場の主要企業
4 アプリケーション別詳細データ
4.1 グローバル埋め込み型インテリジェントデータ収集工場の市場規模（用途別）（2020-2025）
4.2 グローバル・エンボディド・インテリジェント・データ収集工場の予測市場規模（アプリケーション別）（2026-2031）
4.3 エンボディド・インテリジェント・データ収集工場の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 グローバル組み込み型インテリジェントデータ収集工場の主要企業（売上高別）（2020-2025）
5.1.2 グローバル埋め込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高市場シェア（2020-2025）
5.2 グローバル市場シェア（企業タイプ別：ティア1、ティア2、ティア3）
5.3 対象企業：組み込み型インテリジェントデータ収集工場の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インテリジェントデータ収集工場市場集中度分析
5.4.1 グローバル組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場集中率（CR5とHHI）
5.4.2 2024年の組み込み型インテリジェントデータ収集工場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・インテリジェント・データ収集工場のグローバル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・インテリジェント・データ収集工場のグローバル主要企業、製品および応用分野
5.7 組み込み型インテリジェントデータ収集工場のグローバル主要企業、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 北米組み込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高（企業別、2020-2025年）
6.1.2 北米市場規模（タイプ別）
6.1.2.1 北米組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.1.2.2 北米組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
6.1.3 北米市場規模（用途別）
6.1.3.1 北米 組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模（用途別）（2020-2025）
6.1.3.2 北米 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（用途別）（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、および下流産業
6.2.1 欧州 組み込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高（企業別）（2020-2025）
6.2.2 欧州市場規模（タイプ別）
6.2.2.1 欧州 組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.2.2.2 欧州組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
6.2.3 欧州市場規模（用途別）
6.2.3.1 欧州 組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模（用途別）（2020-2025）
6.2.3.2 欧州 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（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 組み込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高（企業別）（2020-2025）
6.3.2 中国市場規模（タイプ別）
6.3.2.1 中国 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.3.2.2 中国の埋め込み型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（種類別）（2020-2025）
6.3.3 中国市場規模（用途別）
6.3.3.1 中国 組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模（用途別）（2020-2025）
6.3.3.2 中国 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（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 日本の組み込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高（企業別）（2020-2025）
6.4.2 日本市場規模（タイプ別）
6.4.2.1 日本の組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.4.2.2 日本の組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（種類別）（2020-2025）
6.4.3 日本の市場規模（用途別）
6.4.3.1 日本の組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模（用途別）（2020-2025）
6.4.3.2 日本 体現型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（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 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高（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 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.5.2.2 東南アジアの埋め込み型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（種類別）（2020-2025）
6.5.3 東南アジア市場規模（用途別）
6.5.3.1 東南アジア 組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模（用途別）（2020-2025）
6.5.3.2 東南アジア 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（用途別）（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、および下流産業
6.6.1 インド 組み込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高（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 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.6.2.2 インドの組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（種類別）（2020-2025）
6.6.3 インド市場規模（用途別）
6.6.3.1 インド 組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模（用途別）（2020-2025）
6.6.3.2 インド 組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（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 体現型知能データ収集工場の概要
7.1.4 Google Deepmindのエンボディド・インテリジェント・データ収集工場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 事業概要
7.2.3 PaXiniTech 体現型知能データ収集工場の概要
7.2.4 PaXiniTech 体現型知能データ収集工場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 埋め込み型知能データ収集工場の概要
7.3.4 AgiBot 体現型知能データ収集工場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 体現型知能データ収集工場の概要
7.4.4 X-humanoid 体現型知能データ収集工場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 事業概要
7.5.3 Dobot Robotics 体現型知能データ収集工場の概要
7.5.4 Dobot Robotics 体現型知能データ収集工場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（SHENZHEN) ROBOTICS CO.LTD 体現型知能データ収集工場の紹介
7.6.4 LEJU（深セン）ロボティクス株式会社 体現型知能データ収集工場事業における売上高（2020-2025）
7.6.5 LEJU（SHENZHEN) ROBOTICS CO.LTD 最近の動向
8 体現型知能データ収集工場市場動向
8.1 体現型知能データ収集工場業界の動向
8.2 体現型知能データ収集工場市場の成長要因
8.3 組み込み型知能化データ収集工場市場の課題
8.4 体現型知能データ収集工場市場の制約要因
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 市場細分化とデータ三角測量
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. グローバルな組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模の成長率（タイプ別）（米ドル百万）：2020年対2024年対2031年
表2. グローバル・エンボディド・インテリジェント・データ収集工場市場規模の成長率（用途別）（百万米ドル）：2020年対2024年対2031年
表3. 地域別グローバル組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模（百万米ドル）：2020年対2024年対2031年
表4. グローバル組み込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高（百万米ドル）地域別市場シェア（2020-2025）
表5. グローバル組み込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高シェア（地域別）（2020-2025）
表6. 地域別グローバル組み込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高（百万米ドル）予測（2026-2031）
表7. 地域別グローバル埋め込み型インテリジェントデータ収集工場売上高シェア予測（2026-2031）
表8. グローバル埋め込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模（タイプ別）（2020-2025）＆（百万米ドル）
表9. グローバル・エンボディド・インテリジェント・データ収集工場の売上高市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
表10. グローバル・エンボディド・インテリジェント・データ収集工場の市場規模予測（2026-2031年）＆タイプ別（US$百万）
表11. グローバル・エンボディド・インテリジェント・データ収集工場の売上高市場シェア（タイプ別）（2026-2031）
表12. 各タイプの主要企業
表13. グローバル・エンボディド・インテリジェント・データ収集工場市場規模（アプリケーション別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表14. グローバル埋め込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高市場シェア（用途別）（2020-2025）
表15. グローバル・エンボディド・インテリジェント・データ収集工場の予測市場規模（アプリケーション別）（2026-2031年）＆（米ドル百万）
表16. グローバル・エンボディド・インテリジェント・データ収集工場の売上高市場シェア（アプリケーション別）（2026-2031）
表17. 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場のアプリケーションにおける新たな成長要因
表18. グローバル埋め込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高（2020-2025年）および（米ドル百万）
表19. 組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（企業別）（2020-2025）
表20. グローバル組み込み型インテリジェントデータ収集工場の主要企業別（企業タイプ：ティア1、ティア2、ティア3）および（2024年時点の組み込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高に基づく）
表21. 2024年時点の組み込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高（US$百万）に基づくグローバル主要企業ランキング
表22. 組み込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高に基づくグローバル主要5社の市場シェア（CR5とHHI）および（2020-2025年）
表23. エンボディド・インテリジェント・データ収集工場のグローバル主要企業、本社所在地およびサービス提供地域
表24. 組み込み型知能データ収集工場のグローバル主要企業、製品および応用分野
表25. 組み込み型インテリジェントデータ収集工場のグローバル主要企業、業界参入時期
表26. 合併・買収、拡張計画
表27. 北米 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表28. 北米 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高市場シェア（企業別）（2020-2025）
表29. 北米 エンボディド・インテリジェント・データ収集工場市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表30. 北米 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場 市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表31. 欧州 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場 売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表32. 欧州 組み込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高市場シェア（企業別）（2020-2025）
表33. 欧州 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表34. 欧州 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場 市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表35. 中国 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表36. 中国 組み込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高市場シェア（企業別）（2020-2025）
表37. 中国 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表38. 中国 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場 市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表39. 日本 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表40. 日本 組み込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高市場シェア（企業別）（2020-2025年）
表41. 日本の組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表42. 日本の埋め込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表43. 東南アジア エンボディド・インテリジェント・データ収集工場の売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表44. 東南アジア 組み込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高市場シェア（企業別）（2020-2025）
表45. 東南アジア 組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表46. 東南アジア 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場 市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表47. インド エンボディド・インテリジェント・データ収集工場の売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表48. インド 組み込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高市場シェア（企業別）（2020-2025）
表49. インド 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表50. インドの組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場規模（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. Google Deepmind 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場製品
表54. Google Deepmindの組み込み型インテリジェントデータ収集工場事業における売上高（2020-2025年）および（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・インテリジェント・データ収集工場製品
表59. PaXiniTechの体現型知能データ収集工場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 埋め込み型知能データ収集工場製品
表64. AgiBotの組み込み型知能データ収集工場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 会社概要
表67. X-humanoid 事業概要
表68. X-humanoid 体現型知能データ収集工場製品
表69. X-humanoidの体現型知能データ収集工場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 体現型知能データ収集工場製品
表74. Dobot Roboticsの体現型知能データ収集工場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 体現型知能データ収集工場製品
表79. LEJU（深セン）ロボティクス株式会社 体現型知能データ収集工場事業における売上高（2020-2025）＆（米ドル百万）
表80. LEJU（深セン）ロボティクス株式会社の最近の動向
表81. 体現型知能データ収集工場市場動向
表82. 体現型知能データ収集工場市場ドライバー
表83. 体現型知能データ収集工場市場における課題
表84. 体現型知能データ収集工場市場における制約要因
表85. 本報告書のための研究プログラム/設計
表86. 二次情報源からの主要データ情報
表87. 一次情報源からの主要データ情報
表83. 体現型知能データ収集工場市場の課題表84. 体現型知能データ収集工場市場の制約
図のリスト
図1. 組み込み型インテリジェントデータ収集工場の製品画像
図2. グローバル組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（タイプ別）：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. グローバル組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（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・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・インテリジェント・データ収集工場報告書対象年
図13. グローバル・エンボディド・インテリジェント・データ収集工場市場規模（米ドル百万）、前年比：2020年～2031年
図14. グローバル・エンボディド・インテリジェント・データ収集工場市場規模（米ドル百万）、2020年対2024年対2031年
図15. グローバル エンボディド・インテリジェント・データ収集工場の売上高市場シェア（地域別）：2020年対2024年
図16. 北米 エンボディド・インテリジェント・データ収集工場の売上高（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図17. 欧州 エンボディド・インテリジェント・データ収集工場の売上高（百万米ドル）成長率（2020年～2031年）
図18. 中国の組み込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図19. 日本の埋め込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図20. 東南アジアの埋め込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図21. インドの埋め込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高（米ドル百万）成長率（2020-2031）
図22. 南米 埋め込み型知能データ収集工場の売上高（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図23. 中東 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図24. 2024年時点のグローバル組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（企業別）
図25. 2024年時点の組み込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高に基づくグローバル主要プレーヤー（企業タイプ別：ティア1、ティア2、ティア3）
図26. 2024年時点の組み込み型インテリジェントデータ収集工場の売上高に基づく上位10社と5社の市場シェア
図27. 北米 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図28. 北米の組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025年）
図29. 欧州の組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
図30. 欧州 体現型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（用途別）（2020-2025）
図31. 中国 組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図32. 中国 組み込み型インテリジェントデータ収集工場の市場シェア（用途別）（2020-2025）
図33. 日本の組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（種類別）（2020-2025）
図34. 日本の組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（用途別）（2020-2025）
図35. 東南アジアの組み込み型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（種類別）（2020-2025）
図36. 東南アジア エンボディド・インテリジェント・データ収集工場市場シェア（用途別）（2020-2025）
図37. インドの埋め込み型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図38. インド 埋め込み型インテリジェントデータ収集工場市場シェア（用途別）（2020-2025）
図39. Google Deepmindの組み込み型インテリジェントデータ収集工場事業における売上高成長率（2020-2025）
図40. PaXiniTechの組み込み型インテリジェントデータ収集工場事業における売上高成長率（2020-2025）
図41. AgiBotのエンボディド・インテリジェント・データ収集工場事業における売上高成長率（2020-2025）
図42. X-humanoidの体現型知能データ収集工場事業における売上高成長率（2020-2025）
図43. Dobot Roboticsの体現型知能データ収集工場事業における売上高成長率（2020-2025）
図44. LEJU（SHENZHEN）ROBOTICS CO.LTDの体現型知能データ収集工場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. インタビュー対象の主要幹部
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 Intelligent Data Collection Factory Market Perspective (2020-2031)
2.2 Global Market Size by Region: 2020 VS 2024 VS 2031
2.3 Global Embodied Intelligent Data Collection Factory Revenue Market Share by Region (2020-2025)
2.4 Global Embodied Intelligent Data Collection Factory Revenue Forecast by Region (2026-2031)
2.5 Major Region and Emerging Market Analysis
2.5.1 North America Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.2 Europe Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.3 China Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.4 Japan Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.5 Southeast Asia Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.6 India Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.7 South America Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.8 Middle East Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Size and Prospective (2020-2031)
3 Breakdown Data by Type
3.1 Global Embodied Intelligent Data Collection Factory Historic Market Size by Type (2020-2025)
3.2 Global Embodied Intelligent Data Collection Factory Forecasted Market Size by Type (2026-2031)
3.3 Different Types Embodied Intelligent Data Collection Factory Representative Players
4 Breakdown Data by Application
4.1 Global Embodied Intelligent Data Collection Factory Historic Market Size by Application (2020-2025)
4.2 Global Embodied Intelligent Data Collection Factory Forecasted Market Size by Application (2026-2031)
4.3 New Sources of Growth in Embodied Intelligent Data Collection Factory Application
5 Competition Landscape by Players
5.1 Global Top Players by Revenue
5.1.1 Global Top Embodied Intelligent Data Collection Factory Players by Revenue (2020-2025)
5.1.2 Global Embodied Intelligent Data Collection Factory 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 Intelligent Data Collection Factory Revenue
5.4 Global Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Concentration Analysis
5.4.1 Global Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Concentration Ratio (CR5 and HHI)
5.4.2 Global Top 10 and Top 5 Companies by Embodied Intelligent Data Collection Factory Revenue in 2024
5.5 Global Key Players of Embodied Intelligent Data Collection Factory Head office and Area Served
5.6 Global Key Players of Embodied Intelligent Data Collection Factory, Product and Application
5.7 Global Key Players of Embodied Intelligent Data Collection Factory, 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 Intelligent Data Collection Factory Revenue by Company (2020-2025)
6.1.2 North America Market Size by Type
6.1.2.1 North America Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Size by Type (2020-2025)
6.1.2.2 North America Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Share by Type (2020-2025)
6.1.3 North America Market Size by Application
6.1.3.1 North America Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Size by Application (2020-2025)
6.1.3.2 North America Embodied Intelligent Data Collection Factory 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 Intelligent Data Collection Factory Revenue by Company (2020-2025)
6.2.2 Europe Market Size by Type
6.2.2.1 Europe Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Size by Type (2020-2025)
6.2.2.2 Europe Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Share by Type (2020-2025)
6.2.3 Europe Market Size by Application
6.2.3.1 Europe Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Size by Application (2020-2025)
6.2.3.2 Europe Embodied Intelligent Data Collection Factory 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 Intelligent Data Collection Factory Revenue by Company (2020-2025)
6.3.2 China Market Size by Type
6.3.2.1 China Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Size by Type (2020-2025)
6.3.2.2 China Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Share by Type (2020-2025)
6.3.3 China Market Size by Application
6.3.3.1 China Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Size by Application (2020-2025)
6.3.3.2 China Embodied Intelligent Data Collection Factory 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 Intelligent Data Collection Factory Revenue by Company (2020-2025)
6.4.2 Japan Market Size by Type
6.4.2.1 Japan Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Size by Type (2020-2025)
6.4.2.2 Japan Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Share by Type (2020-2025)
6.4.3 Japan Market Size by Application
6.4.3.1 Japan Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Size by Application (2020-2025)
6.4.3.2 Japan Embodied Intelligent Data Collection Factory 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 Intelligent Data Collection Factory Revenue by Company (2020-2025)
6.5.2 Southeast Asia Market Size by Type
6.5.2.1 Southeast Asia Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Size by Type (2020-2025)
6.5.2.2 Southeast Asia Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Share by Type (2020-2025)
6.5.3 Southeast Asia Market Size by Application
6.5.3.1 Southeast Asia Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Size by Application (2020-2025)
6.5.3.2 Southeast Asia Embodied Intelligent Data Collection Factory 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 Intelligent Data Collection Factory Revenue by Company (2020-2025)
6.6.2 India Market Size by Type
6.6.2.1 India Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Size by Type (2020-2025)
6.6.2.2 India Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Share by Type (2020-2025)
6.6.3 India Market Size by Application
6.6.3.1 India Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Size by Application (2020-2025)
6.6.3.2 India Embodied Intelligent Data Collection Factory 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 Intelligent Data Collection Factory Introduction
7.1.4 Google Deepmind Revenue in Embodied Intelligent Data Collection Factory 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 Intelligent Data Collection Factory Introduction
7.2.4 PaXiniTech Revenue in Embodied Intelligent Data Collection Factory 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 Intelligent Data Collection Factory Introduction
7.3.4 AgiBot Revenue in Embodied Intelligent Data Collection Factory 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 Intelligent Data Collection Factory Introduction
7.4.4 X-humanoid Revenue in Embodied Intelligent Data Collection Factory 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 Intelligent Data Collection Factory Introduction
7.5.4 Dobot Robotics Revenue in Embodied Intelligent Data Collection Factory 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 Intelligent Data Collection Factory Introduction
7.6.4 LEJU（SHENZHEN) ROBOTICS CO.LTD Revenue in Embodied Intelligent Data Collection Factory Business (2020-2025)
7.6.5 LEJU（SHENZHEN) ROBOTICS CO.LTD Recent Development
8 Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Dynamics
8.1 Embodied Intelligent Data Collection Factory Industry Trends
8.2 Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Drivers
8.3 Embodied Intelligent Data Collection Factory Market Challenges
8.4 Embodied Intelligent Data Collection Factory 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
| 【身体化された知能型データ収集工場について】 身体化された知能型データ収集工場（Embodied Intelligent Data Collection Factory）は、現代のデジタル社会において、物理的な存在を持つ知的なシステムによってデータを収集、分析、活用するための新しい概念です。この概念は、特にIoT（Internet of Things）やAI（Artificial Intelligence）の発展に伴い、その重要性が増しています。 このような工場は、さまざまなセンサー、ロボット、ドローンなどの物理的なデバイスを用いて、リアルタイムでデータを収集し、分析を行う機能を持しいています。工場という名称が示す通り、働く環境やビジネスプロセスにおいて、自動化や効率化を進める目的で設計されています。このようなシステムは、特に製造業、農業、物流、環境モニタリングなど、幅広い分野での応用が期待されます。 身体化された知能型データ収集工場の特徴として、まず第一に挙げられるのは「身体性」です。物理的なプロセスや環境と直接的に関わることにより、従来のデジタルデータのみでは得られない、リアルタイムかつコンテキストに基づいた情報を取得することができます。例えば、農業分野において農薬の使用状況や土壌の湿度を自動的に計測するロボットは、身体化された知能型データ収集工場の一例です。 第二の特徴として、AI技術が組み込まれることで、収集したデータをもとに予測や最適化を行う能力が向上します。従来のデータ処理では、データの単なる集積や分析が中心でしたが、AIを活用することによって、より高い次元での洞察や予測が可能となります。たとえば、製造業では機器の故障を予測し、事前にメンテナンスを行うことでダウンタイムを最小限に抑えることができます。 第三の特徴として、マルチモーダルなデータ収集が可能である点があります。様々な種類のセンサーを組み合わせることで、画像データ、音声データ、温度データなど、異なる種類の情報を同時に収集し、これらを統合してより完成されたデータセットを作成することができます。マルチモーダルデータの分析により、さまざまな観点からの洞察が得られるため、より適切な意思決定を行うことができます。 これらの特徴から、身体化された知能型データ収集工場にはさまざまな種類があります。例えば、自律型のロボット工場は、製造プロセスの中で自動的にデータを収集し、機器の状態や生産効率を把握することができます。また、農業用の無人トラクターは、畑の状態をセンサーで測定し、必要に応じて作物への水や肥料の供給を調整します。 さらに、環境モニタリング用のドローンも身体化された知能型データ収集工場の重要な一環です。これらのドローンは、大気の質や水質を測定するにあたり、広範囲にわたるデータを迅速に収集することが可能です。これによって環境問題の監視が強化され、より効果的な対策が講じられるようになります。 用途に関しては、ビジネスプロセスの効率化が挙げられます。製造業においては、故障予測や品質管理が行われ、無駄の削減や生産性向上につながります。農業分野では、作物の生育状態をリアルタイムで把握し、最適な水や肥料の供給が可能になります。物流では、在庫状況や配送状況を常に監視し、効率的な運用を支援します。また、公共の安全や健康の分野においても、身体化された知能型データ収集工場は重要な役割を果たすことが期待されています。 関連技術としては、センサー技術、ビッグデータ処理、機械学習、ロボティクス、人工知能などが挙げられます。これらの技術が連携することで、身体化された知能型データ収集工場の能力はさらに強化されます。特に、センサー技術の進化により、より精密かつ多様なデータ収集が可能となっているため、これらの技術は重要な要素として位置付けられます。 さらに、クラウドコンピューティングも関与しています。データの収集から処理、分析までをクラウド上で行うことで、柔軟性や拡張性が向上し、データが一元管理されるため、効率的な運用がなされます。このようにして、身体化された知能型データ収集工場は、さまざまな技術が結集することで形成されていることが分かります。 最後に、身体化された知能型データ収集工場は、今後の社会においてますます重要な役割を果たすと期待されています。デジタル化が進む中、物理的な存在を持つ行動主体が、自動化と知能化を融合させた形でデータを収集することは、ビジネスや社会全体の効率向上や持続可能性に寄与するでしょう。これにより、従来の枠を超えた新たな価値創造が促進され、より未来志向の経済圏が形成されることが期待されます。 |
• 日本語訳：身体化された知能型データ収集工場の世界市場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-SR25SP2452 ▷ お問い合わせ（見積依頼・ご注文・質問）