フィジカルAI導入・実証
トレンドレポート2026
595件のロボット・AI活用事例から読み解く先端領域の現在地
フィジカルAIと明確に打ち出された案件だけでなく、産業用ロボット、AMR・AGV、配膳・清掃ロボットなど、
フィジカルAIの社会実装につながる広義のロボット・自動化事例を横断分析しました。
595件
分析対象となる導入・実証事例
広義のロボット・自動化事例を含む
493組織
導入主体
企業・団体・施設等
308件
実運用段階の収録事例
本導入・複数拠点・全社規模の合計
35件
複数拠点・全社規模
収録事例全体の5.9%
分析から見えた5つのポイント
社会実装は二層構造
成熟した専用型ロボットでは実運用が進む一方、ヒューマノイド、四足歩行ロボット、VLAなどの先端領域は研究・計画・PoCが中心である。
導入の成熟度を分けるのは業界より現場構造
工場、倉庫・物流センター、病院・介護施設では実運用段階比率が高く、道路・公共空間、農場・屋外、建設現場では低い。
先端領域であるフィジカルAIは実装条件を探る段階
汎用性よりも、安全・学習データ・人間介入・費用対効果・責任分界の設計が先に求められる。
横展開は成熟領域でも限られる
複数拠点または全社規模へ広がった収録事例は少ない。
定量効果は工程全体の再設計で大きくなる
ロボット単体の置き換えではなく、設備、情報システム、作業分担を組み替えた案件で時間・人員・処理能力の改善が明確になる。
本レポートの対象と集計方法
本レポートは、株式会社Listerが収集した595件のロボット・AI活用事例を、業界、導入環境、対象業務、ロボット形態、中核技術、導入段階の観点から分析したものです。事例の収集範囲は「フィジカルAI」と明示された案件に限定せず、産業用ロボット、AMR・AGV、配膳・清掃ロボットなど、フィジカルAIの社会実装につながる広義のロボット・自動化事例を含みます。
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| 項目 | 定義 |
|---|---|
| 分析単位・収録範囲 | フィジカルAIと明示された案件に限定せず、広義のロボット・自動化活用を含む |
| 実運用段階比率 | 導入段階が「本導入」「複数拠点展開」「全社・大規模展開」の事例数 ÷ 当該区分の収録事例数。フィジカルAIの普及率ではない |
| 複数分類 | 1事例が複数の対象業務・技術に分類される場合があるため、業務別・技術別の合計は595件を超える |
| 対象時点 | 2026年7月時点のデータベースを元にしている |
| 導入効果 | 事例から定量情報を機械的に抽出。数値の定義・測定条件は事例ごとに異なる |
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595件の導入・実証事例を分析したPDFレポートと、企業・団体名、業界、導入事例、技術提供企業、対象業務などを収録した詳細版データベースを無料で提供しています。
詳細版データベースは、Excel・CSVファイル・Googleスプレッドシート形式で提供しております。
- 市場調査
- 新規事業開発
- 導入事例調査
- 協業先・技術提供企業の探索
- 営業先候補の抽出
- 社内共有・検討資料
社会実装は二層構造：専用型ロボットは定着、先端領域であるフィジカルAIは探索
収録事例全体では実運用段階が多くなっています。これは、従来型を含む広義のロボット・自動化事例の実装蓄積を示すものです。
DB収録事例内の分類であり、フィジカルAI市場全体の普及率を示すものではありません。
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| 導入段階 | 事例数 |
|---|---|
| 構想・研究 | 5 |
| 開発・計画 | 16 |
| ラボ検証 | 5 |
| 現場PoC | 240 |
| 限定導入 | 21 |
| 本導入 | 273 |
| 複数拠点展開 | 30 |
| 全社・大規模展開 | 5 |
データベース収録事例内の分類であり、フィジカルAI市場全体の普及率を示すものではありません。
- 実運用段階の308件・51.8%は、広義のロボット・自動化事例を含むデータベース内の構成比です。
- 比率を押し上げているのは、AMR・AGV、産業用ロボット、サービスロボット、外観検査AIなど、用途が明確で導入ノウハウが蓄積した領域です。
- 複数拠点・全社規模は35件・5.9%であり、横展開は限定的です。
- 先端領域では、技術成立性、安全性、学習データ、遠隔介入、費用対効果の検証が続いています。
実装の進み方を分けるのは業界より現場の構造
工場・倉庫・病院のような管理された空間では実運用が進み、公共空間・屋外・建設現場ではPoCが続いています。
棒は収録事例数、点とラベルは実運用段階の割合を表します。
拡大表示（別タブ）
同一事例が複数の導入環境に分類される場合があります。
拡大表示（別タブ）実運用が進む業界・環境
業界別では医療・介護82.1%、物流・倉庫71.4%、製造業67.0%、小売・商業59.4%が高くなっています。導入環境別でも、倉庫・物流センター80.3%、工場78.6%、病院・介護施設76.8%と、管理された空間で実運用が進んでいます。
PoCが続く業界・環境
業界別では自治体・公共20.0%、交通・モビリティ27.3%、建設・インフラ38.2%、不動産・施設管理39.5%が低く、導入環境別でも道路・公共空間26.1%、農場・屋外27.0%、建設現場29.6%、空港・駅33.3%と、環境変動の大きい現場でPoCが続いています。
示唆：技術導入の優先順位は、話題性や業界規模だけでなく、作業動線の固定度、対象物のばらつき、人との接触頻度、天候・照明などの環境変動、失敗時の安全責任、既存設備との接続容易性で評価する必要があります。
定型・反復・閉鎖環境の業務が実装を先行する
搬送・ピッキング・検査は実運用が進む一方、設備点検・配送・接客はPoCが多い傾向にあります。
バブルサイズも事例数を表します。8件以上の業務を表示しています。
拡大表示（別タブ）
上位10業界・上位10業務を表示。1事例に複数業務が付く場合があります。
拡大表示（別タブ）実運用が進む業務
搬送は90件で実運用段階比率73.3%。ピッキング82.9%、組立80.0%、仕分け80.0%、検査・品質管理71.8%、医療・介護支援72.7%と、定型・反復・閉鎖環境の業務で実運用が先行しています。
PoCが多い業務
設備点検は89件と多いものの実運用段階比率37.1%にとどまります。配送28.0%、接客・案内25.0%、農作業・収穫29.0%、建設作業21.1%も、環境変動や対人要素が大きくPoCが多い傾向です。
同一事例が複数の対象業務に分類される場合があるため、業務別の合計は595件を超えます。
フィジカルAIは実装条件を探る段階
収録事例の実運用を支えているのは、業務単位で完成度を高めた専用型システムです。汎用性と学習能力を志向するフィジカルAIは、まだ探索段階にあります。
5件以上のソリューションを表示しています。
拡大表示（別タブ）実運用段階比率が高い領域
医療・介護ロボット94.4%、無人フォークリフト83.3%、外観検査AI79.3%、協働ロボット75.0%、産業用ロボットアーム71.7%、AMR・AGV66.3%。用途が明確で管理された環境に定着しています。
探索段階の領域
ヒューマノイド16.7%、四足歩行ロボット11.1%、ロボット基盤モデル・VLA0%、基盤モデル・VLA技術14.3%。汎用性への期待は高いものの、学習・安全・コスト・運用の未確定要素が多く残ります。
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| 位置づけ | 主な領域 | 実装上の特徴 |
|---|---|---|
| 現場定着が進む基盤層 | 医療・介護ロボット、外観検査AI、協働ロボット、産業用ロボットアーム、AMR・AGV | 明確な業務、管理された環境、既存設備への組み込み |
| 適用拡大中の自律化層 | サービスロボット、ドローン、自動運転車両、センサー・知覚システム | 用途は広いが、環境差・制度・遠隔介入・運用設計の影響が大きい |
| フィジカルAI探索層 | ヒューマノイド、四足歩行ロボット、ロボット基盤モデル・VLA | 汎用性の期待は高いが、学習・安全・コスト・運用の未確定要素が多い |
複数案件の導入企業はまだ少数
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| 導入主体 | 収録事例数 |
|---|---|
| 三井不動産株式会社 | 8 |
| 東日本旅客鉄道株式会社 | 7 |
| 三菱地所株式会社 | 7 |
| 清水建設株式会社 | 5 |
| 戸田建設株式会社 | 4 |
| トヨタ自動車株式会社 | 3 |
| 大成建設株式会社 | 3 |
| 東京電力パワーグリッド株式会社 | 3 |
| 全日本空輸株式会社 | 3 |
| 株式会社大林組 | 3 |
| 株式会社セブン-イレブン・ジャパン | 3 |
| 東京地下鉄株式会社 | 3 |
このランキングは、株式会社Listerが独自に収集したデータベース収録事例数です。企業全体の導入件数や市場での導入規模を示すものではありません。
横展開を生む組織能力
- 業務課題をロボット導入テーマへ変換する現場横断の企画機能
- PoC開始前に、本導入条件・停止条件・評価KPIを定める運用
- 現場担当者、情報システム、設備、安全、購買、経営層をつなぐ意思決定プロセス
- 機種ごとの個別運用ではなく、監視・保守・データ管理を共通化する基盤
- 成功事例を他拠点へ移植するための標準手順、教育、予算化モデル
定量効果は工程全体を再設計した案件で大きくなる
ロボット単体の置き換えより、設備・情報システム・作業分担まで組み替えた案件で、時間・人員・処理能力の改善が明確に表れます。
全595事例のうち194事例（32.6%）から、導入効果または導入規模に関する定量情報287件を抽出しました。
数値の定義、測定期間、比較基準は事例ごとに異なります。各社公式発表等に基づく代表例であり、事例間の単純比較には使用できません。
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| 導入主体・現場 | 確認された定量効果 | 読み取れる示唆 | 出典 |
|---|---|---|---|
| 株式会社STOCKCREW | 荷待ち・荷役時間92%削減／ピッキング人時63%削減／AMR110台 | 複数設備とWMSを一体化した工程再設計 | STOCKCREW公式 2026-04-17（外部サイト・別タブで開きます） |
| 東電物流株式会社 | ケース品取扱量の90%を自動化／作業人員4人→1人／出荷検品作業をゼロ化 | ロボット、AGV、検品データを統合 | Mujin公式 2026-06-04（外部サイト・別タブで開きます） |
| 株式会社東日本テクノサーベイ | 火力発電所の緊急点検2〜3週間→1日／数百万円の仮設費用を削減 | 危険区域への入場と足場設置を不要化 | ブルーイノベーション公式 2024-07-23（外部サイト・別タブで開きます） |
| 九州電力送配電株式会社 | 鉄塔点検時間を約50%削減／約15,000基へ運用拡大 | 自動飛行とAI検出を標準形状へ横展開 | Terra Drone公式 2024-05-08（外部サイト・別タブで開きます） |
- 物流ではWMS、AGV、ロボットアーム、検品工程を一体化した案件で改善幅が大きくなっています。
- 点検では作業員が危険区域へ入る工程そのものをなくした案件で効果が明確です。
- 複数拠点展開には、施設側インフラ、遠隔運用、保守、教育、KPI測定の標準化が必要です。
社会実装を進めるための戦略的示唆
導入企業
成熟型と先端探索型を分けて投資判断する
- 成熟した専用型ロボットでは、PoCの目的を技術確認だけにせず、横展開可能な業務条件の特定に置く
- フィジカルAIでは、狭く明確な作業から始め、適応範囲、介入率、失敗パターン、学習データを蓄積する
- 最初の導入拠点を、成功しやすさだけでなく、他拠点への代表性とデータ取得可能性で選ぶ
- 導入効果は人員削減だけでなく、採用難、安全、品質、稼働安定、従業員負荷、学習・運用コストを含めて評価する
技術提供企業
製品ではなく運用と学習の再現性を売る
- 成熟型では導入前診断、現場設計、システム連携、教育、保守、改善までを一体化する
- 先端型では、対象業務、環境条件、人間介入の境界、安全責任、データ更新方法を明示する
- 実運用段階比率、遠隔介入率、稼働率、復旧時間、横展開日数、追加学習工数を営業指標として開示する
- 万能性を訴えるより、現時点でできる作業と、できない条件を具体的に示す
新規事業・商社・金融機関
導入の周辺工程に機会がある
- ロボットフレンドリーな施設改修、通信、充電、エレベーター連携、運行管理などの共通基盤
- 複数メーカーを束ねる統合運用、保守ネットワーク、稼働監視、サイバーセキュリティ
- 初期投資を平準化するRaaS、リース、成果連動型契約、保険・保証
- 導入効果と稼働実績を蓄積し、投資判断に使えるベンチマークデータ
注目すべきホワイトスペース
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| 領域 | 現状 | 機会 |
|---|---|---|
| 設備点検 | 事例数89件、実運用段階比率37.1% | データ取得から異常判定、補修判断、報告書作成までの一気通貫化 |
| 屋外配送・公共空間 | 配送50件、実運用段階比率28.0% | 遠隔介入、安全監視、自治体調整、複数ロボット管制 |
| 建設・農業 | 作業ごとの環境差が大きくPoC比率が高い | 対象作業の限定、半自律化、人との協働、現場データ収集 |
| 複数拠点展開 | 全体の5.9% | 拠点差分を吸収する導入テンプレートと運用標準化 |
| 先端汎用ロボット | ヒューマノイド・VLAは探索段階 | 評価環境、学習データ、遠隔支援、安全・責任分界の基盤 |
社会実装段階を示す代表事例
2026年に公表された事例のうち、導入段階と利用領域の幅を示す代表例です。
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| 導入主体 | 事例・確認された規模／効果 | 導入段階 | 出典 |
|---|---|---|---|
| 三菱自動車工業株式会社 | ヒューマノイドの工場量産・活用に向け、Highlandersと基本合意 | 開発・計画 | 三菱自動車公式 2026-07-09（外部サイト・別タブで開きます） |
| 株式会社STOCKCREW | AMR110台等を一括導入し、荷待ち・荷役92%削減、ピッキング人時63%削減 | 現場PoC | STOCKCREW公式 2026-04-17（外部サイト・別タブで開きます） |
| 東電物流株式会社 | 多品種ケース品の90%を自動化。作業人員4人から1人、出荷検品をゼロ化 | 本導入 | Mujin公式 2026-06-04（外部サイト・別タブで開きます） |
| トヨタ自動車株式会社 | 複数工場で搬送型AMRが合計400台強稼働 | 複数拠点展開 | ギークプラス公式 2026-06-10（外部サイト・別タブで開きます） |
595件の導入・実証事例を詳細版データベースで確認
本ページでは主要な分析結果のみを掲載しています。詳細版データベースでは、導入主体、業界、導入・実証事例、技術提供企業、対象業務などを確認できます。
詳細版データベースは、Excel・CSVファイル・Googleスプレッドシート形式で提供しております。
留意事項と分析上の制約
- 導入・実証事例は「フィジカルAI」と明示された案件に限定せず、従来型の産業用ロボット、AMR・AGV、サービスロボット、外観検査AI等を含みます。
- 件数・比率はデータベース収録範囲に基づく相対値であり、市場規模、普及率、網羅的シェアを示すものではありません。
- 実運用段階比率はタイトル・本文から分類した構成比であり、概念としてのフィジカルAIの本導入率や契約上の正式な本導入判定とは異なります。
- 対象業務・技術は複数選択であり、分類件数の合計は全事例数と一致しません。
- 定量情報は機械抽出を含み、各社の自己申告値や統一されていない測定条件を含みます。
- 2026年7月時点のスナップショットであり、事例や企業活動の変化により内容は変動します。
主要集計表
業界別集計
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| 業界 | 事例数 | 実運用段階比率 | 現場PoC比率 | 複数拠点・全社比率 |
|---|---|---|---|---|
| 製造業 | 100 | 67.0% | 25.0% | 2.0% |
| 不動産・施設管理 | 76 | 39.5% | 55.3% | 5.3% |
| 農業・食品 | 67 | 49.3% | 43.3% | 4.5% |
| 小売・商業 | 64 | 59.4% | 34.4% | 15.6% |
| 医療・介護 | 56 | 82.1% | 14.3% | 3.6% |
| 建設・インフラ | 55 | 38.2% | 47.3% | 9.1% |
| 交通・モビリティ | 44 | 27.3% | 63.6% | 6.8% |
| 物流・倉庫 | 42 | 71.4% | 23.8% | 2.4% |
| 自治体・公共 | 40 | 20.0% | 67.5% | 0.0% |
| エネルギー | 38 | 47.4% | 42.1% | 10.5% |
| その他 | 10 | 50.0% | 50.0% | 10.0% |
| 研究機関 | 3 | 0.0% | 66.7% | 0.0% |
対象業務別集計
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| 対象業務 | 事例数 | 実運用段階比率 | 現場PoC比率 |
|---|---|---|---|
| 搬送 | 90 | 73.3% | 24.4% |
| 設備点検 | 89 | 37.1% | 49.4% |
| 巡回・警備 | 56 | 60.7% | 37.5% |
| 配送 | 50 | 28.0% | 70.0% |
| 清掃 | 45 | 57.8% | 35.6% |
| 医療・介護支援 | 44 | 72.7% | 25.0% |
| ピッキング | 41 | 82.9% | 12.2% |
| 検査・品質管理 | 39 | 71.8% | 25.6% |
| 接客・案内 | 36 | 25.0% | 72.2% |
| 農作業・収穫 | 31 | 29.0% | 64.5% |
| 加工 | 20 | 60.0% | 25.0% |
| 建設作業 | 19 | 21.1% | 47.4% |
| 在庫管理 | 18 | 72.2% | 16.7% |
| パレタイズ・デパレタイズ | 12 | 100.0% | 0.0% |
| 積載・荷下ろし | 12 | 33.3% | 50.0% |
| 研究開発 | 11 | 18.2% | 27.3% |
| 組立 | 10 | 80.0% | 10.0% |
| 仕分け | 10 | 80.0% | 20.0% |
| 塗装 | 5 | 80.0% | 20.0% |
| 溶接 | 4 | 50.0% | 0.0% |
| 生産管理 | 3 | 66.7% | 0.0% |
| 遠隔作業 | 2 | 0.0% | 100.0% |
調査・編集・引用について
調査・編集：株式会社Lister
公開時点：2026年7月
本レポートの数値・図表を引用する場合は、「株式会社Lister『フィジカルAI導入・実証トレンドレポート2026』」と出典を明記してください。
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URL | https://lister.jp/ |
代表プロフィール
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。