米国の工場では近く、数十万台規模のヒューマノイドロボットが生産されるようになるかもしれない。
JPMorganは、米国のヒューマノイドロボット生産台数が2030年までに30万～40万台、2035年までに約150万台に達すると見込んでいる。メーカーは、企業が身体作業をこなせる機械を検討する中で拡大する商業需要に備えている。
こうした構想を日常の現実に変えるには、印象的なロボットのデモンストレーション以上のものが必要になる。
ヒューマノイドロボットは企業のコストを年間10万ドル削減できる
より長時間稼働できることは、経済的な魅力の一つだ。ヒューマノイドロボットのコストは人件費に近づいており、複数シフトで稼働する機械なら顧客のコストを年間約10万ドル削減できる可能性があると、JPMorganはReutersの報道で推計した。
人手不足を背景に、メーカーや倉庫運営会社は、反復的な身体作業に対応するため自動化を検討している。例えばAgility Roboticsは Digit v5が1日20時間超稼働することを、高性能バッテリーと急速充電によって実現したいと考えているが、この数値はまだ目標にとどまる。
稼働時間が長くなれば、ロボットを占有させられるだけの仕事があることを前提に、1台当たりの経済性が高まる可能性がある。初期の 産業用ヒューマノイド導入事例では、管理された環境で特定の作業に集中しているため、予測されるコスト削減がすべての企業にとって確実なリターンになるわけではない。
ロボットメーカーは依然として大きな生産上の障壁に直面
ヒューマノイドを産業用途に対応させるには、依然として高度な技術が求められる。JPMorganは、メーカーによる生産拡大の速度を制限しかねない複数の障壁を挙げている。
- 手と動作。ロボットには、さまざまな物体をつかむ器用な手と、動きを正確に制御するアクチュエーターが必要だ。
- AIの訓練。機械に身体作業を実行させるには、膨大な量のデータとコンピューティング能力が必要になる。例えばBoston Dynamicsは、 Atlasロボットに数百万時間に及ぶシミュレーション訓練を行わせた後、ミニ冷蔵庫を持ち上げて運ぶ様子を実演した。
- 生産能力。開発企業は、機械をはるかに大量生産するために、十分な部品と工場スペースを確保しなければならない。
Tesla以外の米国のヒューマノイド開発企業の大半は、年間1万～3万台の生産を目標としている。主な候補にはTeslaのOptimus、Boston DynamicsのAtlas、Agility RoboticsのDigit、Figure AIのヒューマノイド、そしてApptronikのApolloがある。
部品サプライヤーは、予想される拡大から大きな恩恵を受ける可能性がある。アナリストは、モーターやビジョンシステムなど主要なロボット部品の市場が、2035年までに300億ドル近くに達すると見込んでいる。
eWeekの調査結果：人間の抵抗感がヒューマノイドブームの妨げになる可能性
JPMorganの野心的な生産予測は、ヒューマノイドを大規模導入している企業がいかに少ないかという現状と対照的だ。eWeekが独自に検証したCapgemini Research Instituteの2026年調査では、16カ国の調査対象組織のうち、複数の業務や拠点にまたがって導入を拡大していたのはわずか3％だった。限定的に利用していると答えた組織は9％だった。
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社会からの受容が、今後の拡大を難しくする可能性もある。調査対象となった米国の経営幹部のうち61％は、社会的な受容の欠如がヒューマノイド導入における重大な障壁になると予想した。研究者は、雇用喪失への懸念も抵抗感の潜在的な要因の一つとして挙げている。
テクノロジーに仕事を奪われるのではないかという不安は、労働者にとってなじみ深いものだ。一部の米国企業は発表の中でAIを理由に人員削減を挙げており、工場の現場でもヒューマノイドが同様の懸念を引き起こす可能性がある。2025年に行われた BMWのサウスカロライナ工場での試験では、Figure 02が9万点を超える自動車部品を扱い、金属部品をミリ単位の精度で配置した。
何年もかけて仕事を覚えたのに、ロボットが同じ作業の一部をこなすのを目にすることを想像してみてほしい。ヒューマノイドはまだ経験豊富な労働者を完全に置き換えることはできないが、その能力が高まり続けていることは、従業員が自分の将来を不安視する理由を説明する一助となる。
こうした機械を導入する雇用主は、早い段階から労働者を関与させ、職務内容がどのように変わる可能性があるのかを説明し、必要に応じて再訓練の機会を提供すべきだ。数十万台のロボットを生産することは大きな偉業だが、ロボットとともに働くことを期待される人々の信頼を得ることも、同じくらい難しい課題になるかもしれない。
ヒューマノイドロボットの詳細：当社の分析では、どのヒューマノイドロボットがすでに稼働し、どれがまだテスト中なのかを調べている。