Beyond‘s blogブログ

2026.09.21 海外の日系企業

【中国製】日本でのフィジカルAI・スマートロボット活用

日本企業が抱える、このような悩みや課題は他人事ではありません。

現場の人手が足りない

業務の品質が低下している

インフラの点検作業が追いつかない

そんな中、世界のフィジカルAIロボット分野では、中国が圧倒的なシェアを誇っています。

2026年1月-6月時点で、中国製のフィジカルAIロボット（スマートロボット）が世界出荷台数の約97%を占めるため、「中国がほぼ独占状態」と評されています。

本記事では、世界をリードする「中国のフィジカルAI技術」を、日本企業の課題に「どう活用すべきか」「どう組み合わせるか」という視点で考察します。

※ 2026年9月時点の情報です

日本が直面している状況と課題

中国のフィジカルAIの活用を考える前に、まず日本が直面している状況と課題を整理しておきましょう。

この部分を正確に押さえることが、「なぜ今、中国の技術を真剣に検討すべきか」の土台になります。

少子高齢化、人手不足

日本の生産年齢人口（15歳-64歳）は、1995年の約8,700万人をピークに減少を続け、2025年には約7,400万人まで落ち込んでいます。総人口に占める65歳以上の割合は約30%に達し、世界最高水準の高齢化社会です。

この影響は、特に建設・物流・介護・製造の現場で深刻です。たとえば建設業では、就業者の約35%が55歳以上と言われ、今後10年で大量退職の波が確実に訪れます。

物流業界でも、2024年問題（トラックドライバーの時間外労働規制強化）を契機に、「人手が足りない」が経営課題の最上位に浮上しました。

「ロボットに置き換えたい」のではなく、もはや「ロボット無しでは業務が回らない」というのが日本の現場です。

人件費、社会保障費の高騰

日本国内の人手不足は、必然的に人件費の高騰を招きます。有効求人倍率が高い分野では、賃金を上げても人が集まらない「人手不足インフレ」が常態化しています。

さらに重くのしかかるのが「社会保障費」です。2025年度の社会保障給付費は約140兆円に達し、日本の一般歳出の約30%を占めています。

医療・介護・年金の支出は高齢化とともに増え続け、現役労働世代の負担は年々重くなる一方です。

つまり、「人手を増やす」ことも「人件費を下げる」ことも、もはや構造的に不可能な局面に入っています。生産性を抜本的に上げる以外に、この問題を解決する道はありません。

インフラ老朽化、技術への対応の遅れ

日本は高度経済成長期に集中投資したインフラが、一斉に更新期を迎えています。これらの点検・維持修繕を、減り続ける人手で、どのように運用するかが最大の課題です。

道路橋の約39%、トンネルの約42%が、建設から50年以上経過（2026年時点）
下水道管の総延長は約49万km、老朽化による道路陥没が、日本全国で年間数千件発生
公立学校施設の約70%が、耐震基準を満たしていない、または老朽化が深刻

さらに、技術への対応の遅れも深刻です。日本企業の約7割が、「DX（デジタルトランスフォーメーション）に取り組んでいるが成果が出ていない」と回答しており、特に現場レベルのデジタル化は、中国に大きく後れを取っています。

新しい技術を導入したくても、「何から始めればいいかわからない」「予算が付かない」「人材が居ない」という声が、中小企業を中心に圧倒的多数を占めています。

なぜ今「中国のフィジカルAIロボット」なのか

前述のような、日本国内の人手不足やインフラ老朽化などの影響により、建設・物流・医療・インフラ点検などの現場では、もはや「ロボット無し」では回らない段階に突入しています。

そこで期待されているのが、中国のフィジカルAIロボットです。「猶予のない日本国内の現場課題」と「圧倒的な供給力を持つ中国のハードウェア」との親和性は高いと言えます。

2026年1月-6月の世界出荷台数の約97%を、中国製が占める
主要部品の70%- 90%を、中国国内で生産可能
2028年-2030年に、1台あたり約300万円-500万円へ低下する見込み

すでに始まっている、日本国内での実証事例

そして、中国製のフィジカルAIロボットの導入は、すでに日本各地で始まっています。

特に、筑波大学附属病院の事例では、中国製のフィジカルAIロボットの優れた歩行制御技術と、日本企業の現場に即したOS・アプリ開発力を組み合わせるという、理想的な協業モデルです。

項目	概要
空港（地上業務）	2026年5月から羽田空港で、荷物・貨物の積み下ろしや機内清掃などの地上業務に、人型ロボットを活用する実証実験を開始。当初は貨物コンテナの運搬を検証し、2028年度末までの実証を経て、早ければ2029年度の実用化を目指す。
物流倉庫	日本国内の物流拠点において、フィジカルAIロボットのP0C（概念実証）を実施。物品の認識・移動・仕分け作業への適合性、操作性、安全性、作業効率などを検証。将来的な有償レンタル提供も視野に入れている。
医療施設	筑波大学附属病院で、フィジカルAIロボットに日本製OSを搭載する実証実験を実施。病院内での自律歩行、障害物回避、会話による道案内・運搬業務などの検証は、すべて完了したとされる。
建設現場	日本国内の大手建設会社が、東京の高層ビルの建設現場で、人型ロボットによる巡回作業の実証実験を実施。並行して、作業者の動作を模倣学習した、ロボットアームによる塗装作業の検証も進められている。
小売・サービス	日本の大手外食チェーンで広く採用されている配膳ロボット。ロボットに配膳を任せたことで、店舗従業員の歩行数は導入前後で42%減少し、65歳以上の雇用が2倍、70歳以上は7倍に増加した。

今後の日本企業の戦略と強み

中国のフィジカルAIロボットに搭載されているソフトウェアも内製化が進んでいますが、それでも日本の精密制御技術や現場ノウハウは世界に誇る価値です。

中国企業は、歩行制御や量産技術では世界をリードする一方で、産業現場の細かいニーズに応える「カスタマイズへの対応力」では、日本企業に学ぶべき点が多いと認識しています。

「中国ハード × 日本ソフト × 日本現場ノウハウ」を掛け合わせることで、世界屈指のソリューションが生まれる可能性を秘めています。

今後、日本企業が準備しておくこと

専門家の予測では、フィジカルAIロボットが投資回収できる価格帯に到達するのは、2028年-2030年と言われています。

今から以下のような準備を始めた日本企業が、次世代の競争で優位に立つと考えられます。

自社の現場課題を棚卸しする
フィジカルAIロボットの導入を推進する社内体制・人材を整える
協業できそうな中国企業のリサーチを始める
中国のフィジカルAIロボットのデモ機を評価する
情報セキュリティ・データ管理の体制を整える

「分離アーキテクチャ」と「データ主権」がポイント

フィジカルAIロボットを導入するにあたり、情報セキュリティとデータの取り扱いは、あらかじめ整理しておきたいポイントです。

ここで重要なのが「ハードウェアとソフトウェアの分離設計」と、「データはその国に保管することが基本」という考え方です。

例えば、「日本で使用するロボットが収集したデータは、日本国内のサーバーで管理する」というように、その国で使用したデータは、その国で保存することは、どのようなシステムや技術を導入する場合でも基本です。そして、世界中のグローバル企業が、各国のデータをその国内で保管する「データローカライゼーション」の考え方を採用しています。

この考え方を実現するのが、ハードウェアとソフトウェアの分離設計です。このモデルであれば、中国製のフィジカルAIロボットの強みを活かしつつ、データは日本国内で保存することができます。