世界のヒューマノイドロボット競争は、中国と米国の二大拠点に集中していることは疑いのない事実である。主な理由は、この二国が人工知能産業において先進的な地位を占めているためである。中国のヒューマノイドロボット本体メーカーの数は米国よりもはるかに多いものの、実際の現場でロボットを導入して労働価値を生み出す進捗においては、米国のヒューマノイドロボット企業の存在感も無視できない。

中国では、過去12か月の現場導入は主に製造ラインやサービス分野に集中している。一方、米国では、ヒューマノイドロボットは主に倉庫・物流分野に導入され、すでに商業運用の事例も出始めている。以下は、米国のヒューマノイドロボット供給企業による現場導入の3つの代表事例である。

事例1

• 顧客：GXO（世界有数のサードパーティ・ロジスティクス運営企業）、Spanx（オンライン女性衣料ブランド）
• 導入年：2023年に試験導入、2024年中頃に商業運用へ移行
• 導入場所：米国アトランタのSpanx配送センター
• ロボット型番：第4世代二足歩行ヒューマノイドロボット Digit
• ロボット供給元：Agility Robotics
• プロジェクト詳細：
  2023年の成功した試験導入を経て、Agility Roboticsは2024年にGXOと契約を結び、RaaS（ロボット・アズ・ア・サービス）形式で二足歩行ヒューマノイドロボットDigitを商業的に配備した。本プロジェクトにおけるロボットの主な業務は、AMR（自律移動ロボット）が運んでくる資材箱を取り上げ、コンベアに搬送することである。全体のプロセスはAgility Arcクラウド自動化プラットフォームにより調整・管理されている。Agilityの最新情報によれば、このプロジェクトのヒューマノイドロボットは無人運用を実現しており、5時間以上連続稼働可能で、効率は人手の65%に達している。

出典： GXO

事例2

• 顧客：GXO、世界100強の衣料小売企業
• 導入年：2024年
• 導入場所：米国にある世界100強衣料小売企業の配送センター
• ロボット型番：Reflex Roboticsのホイール型ヒューマノイドロボット
• ロボット供給元：Reflex Robotics
• プロジェクト詳細：
  2024年、GXOはReflex Roboticsと2件目のヒューマノイドロボットRaaS契約を締結し、世界100強衣料小売企業の配送センターにてホイール型ヒューマノイドロボットを試験導入した。ロボットはP2G（Pick-to-Gate）プロセスにおいて、Locus AMRから資材箱の受け取り・搬送および空箱回収を担当した。本試験プロジェクトのロボットは「箱から出してすぐに使える」方式で、顧客システムとは独立して運用されている。Reflex社によれば、試験運用ではある程度の自律運用が実現されているが、成功率を確保するためにまだ人手による介入が必要であり、現時点での作業効率は人手の50%以上に達している。

出典： GXO

事例3

• 顧客：Amplifier（米国テキサス州のEC物流サプライヤー）
• 導入年：2024年
• 導入場所：米国オースティンの配送センター
• ロボット型番：モジュール型ヒューマノイドロボット Apollo
• ロボット供給元：Apptronik
• プロジェクト詳細：
  2024年クリスマス期間中、ApptronikのヒューマノイドロボットApolloが、テキサス州オースティンにあるAmplifierの配送センターで試験導入され、注文仕分け作業を実施した。主な業務は、注文を複数の運送業者の出荷コンテナに分類することであり、この過程でApolloは5本指の巧緻ハンドを用いて物品の取り扱いと精密操作を行い、高度な知覚能力も活用された。

出典：Apptronik

上述の事例から、現在のヒューマノイドロボットは倉庫・物流現場において、主に簡単な搬送や物品の取り扱い作業を担当していることがわかる。興味深いことに、GXOはすでに最初の商業化事例を先行して実現しており、他の事例でもロボットが高い作業効率を発揮している。これは、これらの事例に共通する核心的要素、すなわち人手と移動型ロボットの間に本来存在する時間的ギャップが活用されていることに起因する。Agilityの導入事例では、AMRが資材箱を指定場所まで運ぶ時間によって、一見遅いDigitも効率的に作業を完了できる。一方、Reflexの事例では、ヒューマノイドロボットが本来P2Gシステムと人手の連携を待つ必要のあったプロセスを加速させている。

倉庫環境におけるヒューマノイドロボット導入の動機は、製造業の生産ラインにおける導入動機と多くの類似点がある。例えば、環境がより閉鎖的かつ構造化されており、労働力不足の状況も深刻であるため、人手を隔離し独立作業を行う条件が整っている。特に米国では、物流・倉庫業の人件費が高く、さらに祝日や繁忙期には労働者の休暇要求と出荷需要の急増との間で、より顕著な人手不足が生じることになる。

図表1：中米倉庫業界の平均労働賃金比較（2024–2032）

しかし、倉庫業界の労働力需要は量的には依然として製造ラインに比べて大幅に少なく、さらに移動ロボットや自動化フォークリフトなどの倉庫自動化技術の進展により、倉庫環境は過去数年間で自動化の程度が大幅に向上している。特に先進国や地域において顕著である。そのため、2025年に発行予定の「グローバル・ヒューマノイドロボット報告書」では、倉庫向けヒューマノイドロボット市場の規模は、製造業向けの半分程度にとどまる可能性があると予測している。

図表2：グローバル倉庫業界のヒューマノイドロボット出荷量予測（2024–2032）

Interact Analysisが発表した初版「ヒューマノイドロボット」報告書は、2025年3月に公開され、世界のヒューマノイドロボットメーカーの製品、活用事例、商業化ロードマップ、ならびに将来の技術・市場動向について広範かつ詳細な調査・分析を行っている。