Physical AI Research Series

業界別フィジカルAI
産業構造分析レポート2026

製造業、物流、食品、建設、医療、施設管理、エネルギー、農業、モビリティ、小売など、フィジカルAIの技術供給・導入実装に関連する15業界の産業構造を独自データベースから分析

フィジカルAI調査シリーズを見る

896社

分析対象候補独自収集・整備したデータベース

734社

業界比較対象業界との関係を確認

15業界

比較対象主要10業界＋新興・小標本領域など

1,105件

企業×業界関係1社が複数業界に含まれる

Executive Summary

業界別比較から見えた5つの構造

フィジカルAIの供給構造は、業界分類そのものよりも、現場で解くべき作業・実装責任・既存設備などによって特徴づけられます。

01

業界分類より作業構造が供給企業を束ねる

一般製造業と食品・飲料はロボット本体・認識・SIが近く、建設とエネルギーは遠隔認識・制御・保守、施設管理と小売は設備・データ基盤への接続で共通する。

02

同じフィジカルAIでも価値が生まれる層は業界ごとに異なる

農業はロボット本体、物流は自動化・マテハン、建設は認識・センシング、交通・モビリティは計算・制御基盤、医療・介護はロボット・機器メーカーに重心がある。

03

一般製造業は製品情報、施設・建設は導入事例で可視化されやすい

一般製造業では製品・サービス化情報が63.4%。導入・稼働事例は不動産・施設管理46.3%、建設・インフラ44.9%などで相対的に高い。

04

業界専業の厚みは一般製造業、基盤企業への依存は小売で際立つ

一般製造業では業界特化型企業が56.8%。小売・商業では業界横断型基盤企業が60.7%、エネルギー・プラントでは47.4%。

05

ロボット本体の供給と、現場への組込みは別の市場である

農業はロボット本体45.9%に対してシステム統合13.5%。一般製造業では逆にロボット本体15.6%、システム統合34.1%。

本ページの企業数・比率は株式会社Listerの独自データベース内の観測値です。市場規模、売上高、導入台数、市場シェアを示すものではありません。

How to read

企業数ではなく供給構造の違いを読む

本レポートでは、企業ごとに対象業界、主な役割、価値連鎖上の位置、保有技術、提供の形態を付与し、業界別の構成差を比較しています。業界区分は企業の本業ではなく、製品・技術が使われる工程に基づきます。

例えば、一般製造業は自動車・機械・電機・医薬品などの工場工程を指し、食品・飲料の製造工程は別区分です。同じ企業が両方へ製品を供給する場合は、両業界に計上されます。

企業数・構成比

DB内で該当分類を持つ企業の厚み

市場規模・売上・導入台数の順位ではありません。

全業界平均比

他業界より相対的に目立つ要素

業界の優劣や成長率を示す指標ではありません。

構成類似度

価値連鎖・技術の組み合わせの近さ

需要、競合、取引関係の近さを意味しません。

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15業界の企業分布、3つの供給構造、主要10業界の詳細分析、業界横断の構造差、事業開発・投資・導入に向けた示唆までをまとめた28ページのPDFレポートと、分析のもとになったフィジカルAI関連企業データベースを無料で提供しています。

  • 新規事業開発
  • 市場・競合調査
  • 協業先探索
  • 投資・提携検討
  • 導入体制の把握
  • 社内共有
Section 1 / 15 Industries

分析対象となる15業界の全体像

収録企業数は一般製造業505社、物流・倉庫167社、食品・飲料90社、建設・インフラ89社の順に多くなりました。ただし、これは本DBの収録数であり、市場規模の順位ではありません。

15業界にまたがる供給企業の分布
  • 一般製造業505社
  • 物流・倉庫167社
  • 食品・飲料90社
  • 建設・インフラ89社
  • 医療・介護44社
  • 不動産・施設管理41社
  • エネルギー・プラント38社
  • 農業・一次産業37社
  • 交通・モビリティ32社
  • 小売・商業28社
  • 警備・セキュリティ12社
  • 防衛・安全保障8社
  • 公共・行政7社
  • 宇宙・海洋4社
  • その他3社

1社が複数業界に含まれるため、棒の合計は734社と一致しません。20社未満の業界は順位付けや最大・最小比較に使わず、将来の観測点として扱っています。

Section 2 / Cross-industry structure

業界をまたぐ3つの供給構造

企業構成の類似度を見ると、業界名は異なっても、必要な供給機能が近いまとまりが現れます。

CLUSTER 01

機体と現場実装

一般製造業食品・飲料農業

共通するのは「物理的な作業を機械で置き換える」構造。一般製造業と食品ではロボット本体・認識・SIが近く、農業はよりロボット本体側へ重心が寄ります。

CLUSTER 02

設備とデジタル基盤の接続

物流施設管理小売

単体ロボットよりも、搬送設備、建物、店舗、業務システム、クラウド・制御基盤との接続が重要。複数業界型・業界横断型の企業が多い構造です。

CLUSTER 03

遠隔認識と運用

建設エネルギー

現場を認識し、遠隔から判断・制御し、継続運用する機能が重なります。認識・センシング、移動、計算・制御、運用・保守が特徴的です。

医療・介護と交通・モビリティは独立性が高い

分析条件によって近接先が変わりやすく、上記3クラスターに単純に収まりにくい領域として観測されました。

Section 3 / Visibility & Market reach

供給の見え方と企業の展開範囲は別の軸

ここでは2つの軸を分けて見ます。1つ目は見え方、つまり企業と業界のつながりがどこに現れるかです。製品ページに製品として載っているのか、導入事例として紹介されているのか、業界向けの提案として示されているのかで、見え方は変わります。

2つ目は展開範囲、つまりその企業がどれだけの業界を相手にしているかです。1業界に特化する企業、複数業界へ展開する企業、業界を問わない共通基盤を供給する企業に分かれます。

この2つは連動しません。製品ページで供給関係が見えやすい業界でも、そこに並ぶ企業が業界特化型なのか業界横断型なのかは、別に確認する必要があります。

詳細な分析についてはPDF版レポートに掲載しています。

63.4%一般製造業：製品・サービス化カタログや製品ページで可視化されやすい
46.3%不動産・施設管理：導入・稼働事例主要10業界で最も高い
56.8%一般製造業：業界特化型深い工程知識・個別実装の厚み
60.7%小売・商業：業界横断型基盤半導体・クラウド等の共通基盤が中心に入りやすい
Section 4 / Major 10 industries

主要10業界の産業構造

各業界について、業界内の構成比、全業界平均との差、そこから読める事業構造を整理しました。

一般製造業

505社

製品供給とシステム統合が二層で成立

製品・サービス化 63.4%SI 34.1%業界特化型 56.8%

機器やソフトウェアを供給する企業と、生産設備へ組み込むSIerが同時に多い。市場参入では装置メーカーやSIerとの協業、既存制御系との接続、工程単位の効果設計が重要になります。

物流・倉庫

167社

AMRは搬送システムの一部として供給される

自動化・マテハン 33.5%移動・搬送自動化 39.5%AMR/AGV中核32社中 28社がマテハン層

機体単体より、フリート制御、倉庫設備、倉庫管理システム、運用設計を束ねた搬送システムが供給単位になりやすい構造です。

食品・飲料

90社

一般製造業向け技術の横展開と現場固有対応が併存

複数業界型 47.8%業界特化型 16.7%ハンド・エンドエフェクタ 7.8%

ロボット・画像認識・SIは一般製造業と近い一方、不定形物の把持、衛生、洗浄、温度管理などの固有条件があり、手先機構や周辺設備には現場別設計が残ります。

建設・インフラ

89社

変化する現場を認識し、安全に運用する企業が多い

認識・センシング 57.3%移動・搬送自動化 38.2%専門支援 16.9%

日々変化する現場を測量・認識し、移動体や遠隔技術で作業を補助する構造。現場設計、安全、測量、認証を扱う専門企業との連携が重要です。

医療・介護

44社

機器供給は多いが、現場統合の担い手は表に出にくい

中核製品・技術 86.4%ロボット本体 38.6%システム統合 9.1%

規制対応、臨床・介護業務への適合、教育などが実装機能の一部となるため、独立したSIerとして可視化されにくい可能性があります。

不動産・施設管理

41社

建物設備と運用データへの接続が中核

クラウド・通信・データ基盤 26.8%制御・ロボットOS 22.0%導入・稼働事例 46.3%

清掃・警備・案内ロボットは、エレベーター、入退室管理、運用データと接続して初めて日常業務の一部になります。

エネルギー・プラント

38社

認識・制御・保守が一つの運用系をつくる

認識・センシング 50.0%計算・制御基盤 36.8%運用・保守 23.7%

危険区域や広域設備を遠隔認識し、データ蓄積、制御、保全へつなぐライフサイクル型の供給構造として捉えるのが適切です。

農業・一次産業

37社

専用ロボットの供給が先行し、作業全体の統合は途上

ロボット本体 45.9%身体機構 54.1%システム統合 13.5%

作物・圃場・天候に合わせた専用ロボットが価値の中心に置かれやすい一方、複数機器・圃場データ・作業計画・保守を束ねる統合企業は相対的に少ない構造です。

交通・モビリティ

32社

車両本体より計算・制御の開発基盤が際立つ

計算・制御基盤 53.1%学習データ・シミュレーション 21.9%計算基盤・半導体 18.8%

車両そのものより、シミュレーション、エッジ計算、制御ソフト、学習データの供給が業界の特徴として現れます。

小売・商業

28社

共通デジタル基盤が店舗・在庫業務へ流入

業界横断型基盤 60.7%計算基盤・半導体 25.0%クラウド・通信・データ基盤 21.4%

専用ロボット市場というより、既存のAI、半導体、クラウド企業が共通技術を多数の店舗環境へ実装する市場としての性格が強く見られます。

主要10業界の分析全文はPDFレポートで公開

各業界について「データで分かること」「業界構造分析」「事業上の示唆」などを掲載しています。分析のもとになったフィジカルAI関連企業データベースもあわせて無料で提供しています。

Section 5 / Cross-industry gaps

業界横断で見える二つの構造差

1. ロボット本体の供給と現場統合の担い手は一致しない

農業・一次産業

ロボット本体45.9%
システム統合13.5%

医療・介護

ロボット本体38.6%
システム統合9.1%

一般製造業

ロボット本体15.6%
システム統合34.1%

この差は「統合企業が不足している」ことを直接証明するものではありません。ベンダー構成上、誰が最終的な現場責任を持つかが業界によって異なることを示します。

2. 「デジタル基盤」の役割も業界ごとに異なる

交通・モビリティ

計算・制御＋シミュレーション

計算・制御基盤53.1%、学習データ・シミュレーション21.9%。安全な判断・制御を支える開発基盤が厚い。

小売・商業

半導体＋クラウド

計算基盤・半導体25.0%、クラウド・通信・データ基盤21.4%。共通デジタル基盤が店舗・在庫業務へ流入する。

不動産・施設管理

クラウド＋制御OS

クラウド・通信・データ基盤26.8%、制御・ロボットOS22.0%。建物設備との継続接続が供給価値を左右する。

Section 6 / Emerging domains

新興・小標本4業界の観測点

20社未満の業界は順位付けに使えません。ただし、どの技術層が初期の供給企業を引き寄せているかを見る観測点にはなります。以下は結論ではなく仮説です。

業界企業数観測された構造今後の論点
警備・セキュリティ12社ロボット本体50.0%、認識・センシング50.0%、計算・制御50.0%機体・監視AI・遠隔運用が一体市場になるか
防衛・安全保障8社ロボット本体37.5%、計算・制御37.5%、業界横断型基盤50.0%民生技術の転用と専用品の境界
公共・行政7社認識・センシング57.1%、計算・制御42.9%、導入事例57.1%実証から継続調達への移行
宇宙・海洋4社ロボット本体50.0%、認識・センシング50.0%、業界横断型基盤75.0%専用機体と共通基盤の分業

警備・セキュリティは1社あたりの平均技術分類数が2.58と15業界で最も多いものの、12社という母数のため、少数の多機能企業の影響を受けやすい点に注意が必要です。

Section 7 / Business implications

事業開発・投資・導入に向けた3つの示唆

Vendor

業界名ではなく実装責任の所在を特定する

一般製造業ではSIer、物流では搬送システム全体、建設では認識と専門支援、施設管理では建物設備・運用データとの接続が重要です。誰が設計し、接続し、運用するかまで販売設計へ組み込む必要があります。

Adopter

ロボット本体だけでなく周辺の供給体制を評価する

制御、データ接続、安全、保守、教育、既存業務への組込みを誰が担うかまで確認する必要があります。機体供給企業の多さと、現場実装の容易さは同義ではありません。

Investment / Alliance

企業数よりボトルネック層を見る

機体と統合、認識と保守、計算基盤と業務接続の間に見える非対称を追加調査の起点にする。売上、案件数、導入継続率を重ねて、分類上の偏りか実際の供給制約かを判別します。

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  • 28ページ
  • 15業界
  • 主要10業界の詳細分析
  • 業界横断比較
  • 調査方法・留意点
  • 詳細版企業データベース
Notes

調査方法・分析上の留意点

株式会社Listerが独自に収集・整備したフィジカルAI関連企業データベース896社を起点とし、業界との関係を「導入・稼働」「製品・サービス化」「業界向け提供」のいずれかで確認できた734社を業界比較の対象としました。企業と業界の関係は1,105件です。

項目設計・留意点
集計単位各業界の構成比は当該業界に関係する企業数を分母とします。価値連鎖と技術は複数付与であり、合計100%にはなりません。
企業数の意味売上、市場規模、導入台数、成長率、市場シェアを示しません。
技術分類の欠測業界により技術分類の付与率が異なります。特に施設管理78.0%、物流80.8%では欠測の影響を受けやすくなります。
構成類似度供給側の分類構成の近さを示します。需要、競争、商流、企業間取引の類似を意味しません。
小標本20社未満の業界は、ランキング、最大・最小比較、業界類型の確定には用いません。
Credit

引用・転載について

調査・編集：株式会社Lister

データソース：フィジカルAI関連企業データベース

本レポートの数値・図表を引用する場合は、「株式会社Lister『業界別フィジカルAI産業構造分析レポート2026』」と出典を明記してください。

Company

会社概要

会社名株式会社Lister
代表者代表取締役　永良 慶太
所在地〒108-0075 東京都港区港南2-16-4 品川グランドセントラルタワー8F
事業内容製造業領域に特化した市場情報調査・データ提供基盤の開発
取引銀行三菱UFJ銀行　品川駅前支店
公式URLhttps://lister.jp/
お問い合わせmaker@lister.jp
Profile

代表プロフィール

代表取締役

永良 慶太

東京大学工学部卒業、東京大学大学院工学系研究科修了。

株式会社キーエンスに新卒入社。三次元測定機やレーザー顕微鏡などの開発に携わる。画像処理アルゴリズム開発や、工場における検査自動化プロジェクトに従事。その後、ロボット開発スタートアップにて経営企画に従事し、独立。

株式会社Listerを創業後、ITサービス開発を主軸に、BtoB企業向けの営業・マーケティング支援、企業データ整備・提供を行う。現在は、製造業領域の企業情報を活用しやすいデータとして整備・提供する取り組みに注力している。