ロボットの費用対効果が3年以内に人手を上回る――インテルが調査結果から洞察：ロボット開発ニュース
インテルがロボティクス導入に関する調査結果を発表。同調査では60％が5年以内に自社で多数のロボットを運用すると予想し、67％が2030年までに人間とロボットが協働する労働力の管理体制が整うと回答した一方で、人間とロボットの協働に関する正式な戦略を策定している組織が40％にとどまるなどギャップが存在することが明らかになった。
インテルは2026年8月20日、年間売上高5億米ドルを超える組織の経営幹部やIT担当者など800人を対象に実施したロボティクス導入に関する調査結果を発表した。同調査では60％が5年以内に自社で多数のロボットを運用すると予想し、67％が2030年までに人間とロボットが協働する労働力の管理体制が整うと回答した一方で、人間とロボットの協働に関する正式な戦略を策定している組織が40％にとどまるなどギャップが存在することが明らかになった。
今回の調査は、インテルがMan Bites DogおよびColeman Parkes Researchに委託して実施したもので、米国、英国、ドイツ、日本、中国、韓国の年間売上高5億ドル以上の組織の経営／IT部門のシニアリーダー、ロボティクス専門家、政府および医療関係者など合計800人を対象としている。内訳は、国別で米国240人、英国95人、ドイツ120人、日本130人、中国160人、韓国55人。産業別で小売り188人、製造187人、医療187人、防衛50人、スマートシティー188人。役職別でIT責任者280人、CEO40人、ロボティクス専門家430人、政府および医療関係者50人となっている。
これまでロボットが導入されてきた現場は、工場の溶接や塗装、搬送など、人が立ち入らない安全柵内での運用にとどまっていた。しかし、カメラをはじめさまざまなセンサーと先進的なAI（人工知能）の融合によって現実世界を認識するフィジカルAIにより、ヒューマノイドをはじめとする新たなロボットが人と協調して作業を行うことが可能になりつつある。
実際にこれらの新しいロボットは、実験やフィールドトライアル、概念実証やラボベースの検討から、現場への実装に移行する段階に近づいている。インテル インダストリアル＆ロボティクス事業部 バイス・プレジデント兼事業部長のジョン・ヒーリー（John Healy）氏は「ロボットは今後数年間で、平均的に労働力を増強する機会をますます生み出すだろう。われわれは今回の調査で、ロボットの導入が人手を増やすよりも費用対効果が高くなるタイミングが3年以内に訪れるだろうという洞察を得た」と語る。
ロボティクス導入に成功する組織と停滞させる組織を分ける5つの要素
インテルは今回の調査結果を「The Robotics Readiness Gap」と呼んでおり、ロボティクスの大規模展開に成功する組織と、パイロット段階で停滞してしまう組織を分ける5つの要素を特定したとしている。
1つ目の要素は「戦略（Strategy）」である。回答者の67％が2030年までに人間とロボットが混在する労働力を管理できる準備が整うとする一方で、現時点で人間とロボットの協働に関する正式な戦略を策定している組織は40％にとどまっている。このギャップは産業別で防衛が最も大きく、2030年までに準備が整うが94％に対して、正式な戦略を策定している組織は46％で、48％もの開きがあった。以降は、スマートシティーが67％／37％＝30％、製造が70%／44％＝26％、小売りが58％／33％＝25％、医療が67％／45％＝22％となっている。
2つ目の要素は「スキル（Skills）」だ。回答者の67％はロボティクスにより人間の労働力スキルが低下するのではなくむしろ向上すると考えている。その一方で、40％がスキルや人材の不足が、組織におけるロボティクス導入の規模拡大での阻害要因になっていると回答している。
3つ目の要素は「安全性（Safety）」で、68％が明確なグローバルな安全基準の策定によってロボティクスの導入が加速すると回答した。ただし、現時点で安全基準に対応しているという回答は37％にとどまった。また、55％が安全性での懸念によりロボティクスの導入が遅れたと回答している。
4つ目の要素は「外観（Shape）」である。回答者の77％は、ロボットの見た目よりも性能が重要であると考えている。実際に、5年以内に自身が関わる産業で最も大きな効果を出すロボットの外観についての回答は、AMR（自律移動ロボット）が20％と最も高く、次いで固定式の産業用アームが14％、検査／センシングロボットが11％、サービスロボットとドローンが10％などとなっている。なお、フィジカルAIとの関連で注目されるヒューマノイドは8％だった。
5つ目の要素は「大規模展開（Scale）」だ。フィジカルAIの現場実装を拡大する上で大きな課題になるリアルタイム性の指標の遅延時間（レイテンシ）については、10ms未満が23％、10m〜100msが55％、100msより大きくてもOKが18％となった。なお、フィジカルAIと関わるエッジAIの開発体制については、42％が戦略の策定と予算化を進めており、39％が積極的に開発を進めている段階にあると回答した。
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