カウンターポイントが示した2026年上期の出荷台数ランキングは次の通りです。
AGIBOTとUnitreeだけで、両社が公表したシェアを合算すると、上期の報告出荷台数のおよそ4分の3を占めます。3位以下との差は大きく、現時点では中国の一部メーカーに生産・出荷規模が集中していることが分かります。
エンターテインメントやパフォーマンス、データ生成、研究用途は、合計でなお出荷の60%超を占めています。ただし、その比率は小幅に低下しました。多くのロボットが依然としてデモンストレーションやトレーニング、データ収集を支える段階にある一方、実際の業務に組み込む動きも強まっています。
用途別では、サービス・案内が約19%、スマート製造が13%、倉庫・物流が5%を占めました。 これらの数字は、ヒューマノイドロボットの評価軸が、目を引く動作デモから、現場でどれだけ安定して仕事をこなせるかへ移りつつあることを示しています。
企業の導入事例にも、この変化が表れています。AGIBOTのG2は民生電子機器や自動車部品の工場に導入され、GalbotもCATLの生産ラインで試験を進めています。UBTECHがWalker Sの出荷目標を大幅に引き上げたことも、メーカー側が商用規模の拡大を見据えている兆候といえます。
カウンターポイントは、2026年下期にサービス分野や産業分野のパイロットプロジェクトが大規模導入へ移行すると見ています。候補となる現場には、交通ハブに加え、自動車メーカーの生産、販売、アフターサービスなど、バリューチェーンの複数領域が含まれます。
同社はさらに、今後5年間でサービス・産業用途がエンターテインメントや研究用途を上回ると予測しています。そうなれば、メーカー間の競争は、ロボット単体の性能比較だけでは決まりません。特定の現場に合わせて、導入から運用、改善までを一貫して提供できるかが重要になります。
必要になるのは、高度なAIモデルの採用だけではありません。業界ごとの具体的な用途への展開、現場データを支えるシステムの構築、そして実際の運用で集まったデータを使った迅速なモデル改良も欠かせません。次の競争優位は、ロボット本体の能力と同じくらい、実装力とシステム統合力から生まれる可能性があります。
なお、2026年上期の市場規模については、調査会社によって数字が異なります。Forbesは世界出荷を1万9,100台、前年同期比272%増とする別の推計を紹介し、Smart Analytics Globalも同じ台数と成長率を報告しています。 調査対象とするメーカーの範囲や、「出荷」に含める台数の定義、調査手法が異なる可能性があります。
それでも、カウンターポイントのデータから読み取れる方向性は明確です。ヒューマノイドロボットの出荷は急速に増え、中国メーカーが現在の市場を主導しています。そして競争の焦点は、印象的なデモを披露できるかどうかから、工場、物流網、サービス現場で信頼性を保ちながら稼働できるかどうかへ移り始めています。
カウンターポイントが示した2026年上期の出荷台数ランキングは次の通りです。
AGIBOTとUnitreeだけで、両社が公表したシェアを合算すると、上期の報告出荷台数のおよそ4分の3を占めます。3位以下との差は大きく、現時点では中国の一部メーカーに生産・出荷規模が集中していることが分かります。
エンターテインメントやパフォーマンス、データ生成、研究用途は、合計でなお出荷の60%超を占めています。ただし、その比率は小幅に低下しました。多くのロボットが依然としてデモンストレーションやトレーニング、データ収集を支える段階にある一方、実際の業務に組み込む動きも強まっています。
用途別では、サービス・案内が約19%、スマート製造が13%、倉庫・物流が5%を占めました。 これらの数字は、ヒューマノイドロボットの評価軸が、目を引く動作デモから、現場でどれだけ安定して仕事をこなせるかへ移りつつあることを示しています。
企業の導入事例にも、この変化が表れています。AGIBOTのG2は民生電子機器や自動車部品の工場に導入され、GalbotもCATLの生産ラインで試験を進めています。UBTECHがWalker Sの出荷目標を大幅に引き上げたことも、メーカー側が商用規模の拡大を見据えている兆候といえます。
カウンターポイントは、2026年下期にサービス分野や産業分野のパイロットプロジェクトが大規模導入へ移行すると見ています。候補となる現場には、交通ハブに加え、自動車メーカーの生産、販売、アフターサービスなど、バリューチェーンの複数領域が含まれます。
同社はさらに、今後5年間でサービス・産業用途がエンターテインメントや研究用途を上回ると予測しています。そうなれば、メーカー間の競争は、ロボット単体の性能比較だけでは決まりません。特定の現場に合わせて、導入から運用、改善までを一貫して提供できるかが重要になります。
必要になるのは、高度なAIモデルの採用だけではありません。業界ごとの具体的な用途への展開、現場データを支えるシステムの構築、そして実際の運用で集まったデータを使った迅速なモデル改良も欠かせません。次の競争優位は、ロボット本体の能力と同じくらい、実装力とシステム統合力から生まれる可能性があります。
なお、2026年上期の市場規模については、調査会社によって数字が異なります。Forbesは世界出荷を1万9,100台、前年同期比272%増とする別の推計を紹介し、Smart Analytics Globalも同じ台数と成長率を報告しています。 調査対象とするメーカーの範囲や、「出荷」に含める台数の定義、調査手法が異なる可能性があります。
それでも、カウンターポイントのデータから読み取れる方向性は明確です。ヒューマノイドロボットの出荷は急速に増え、中国メーカーが現在の市場を主導しています。そして競争の焦点は、印象的なデモを披露できるかどうかから、工場、物流網、サービス現場で信頼性を保ちながら稼働できるかどうかへ移り始めています。