Morgan Stanley、中国のヒューマノイド出荷目標を5万台に倍増

- モルガン・スタンレーは、中国におけるヒューマノイドロボットの出荷目標を5万台に引き上げました。
- 同銀行は、中国企業がデモンストレーション段階から商用展開へと移行するペースを根拠として挙げています。
- 中国はすでに世界のヒューマノイドロボット市場を主導しています。
ウォール街の巨頭、Morgan Stanleyは、2026年の中国からのヒューマノイドロボット出荷予測を再び引き上げた。
同銀行は2026年を始める際、中国のヒューマノイドロボット出荷数を1万4000台と予測していた。春の初めまでに、その数は2万8000台に倍増した。
現在、Morgan Stanley は、中国のメーカーが展示から商業導入への移行を急速に進めていることを指摘し、今年中国から5万台のヒューマノイドロボットが出荷されると予想している。
中国はすでにヒューマノイド導入の最大のシェアを握っている
中国のロボットメーカーはすでに世界の出荷を支配している。2025年、世界中で1万6000台以上のヒューマノイドロボットが導入され、その80%以上が中国に起因する。
最大のベンダーはAGIBOTで、その後にUnitree、UBTECH、Lejuが続いた。これはCryptopolitan が以前に報じたところだ。

最新の予測を受け、Morgan Stanleyの equity アナリストであるSheng Zhong氏は、「商業的検証、政策支援、サプライチェーンからのフィードバックが、中国におけるヒューマノイドのより迅速な採用を示している」と述べた。
Morgan Stanleyは、2026年の中国のヒューマノイドロボット市場を20億ドル、2030年には150億ドル、年間出荷数は44万6000台と見積もっている。ただし、これらの数字はプロトタイプ、試作、または内部テスト用に構築されたユニットを除く、外部販売のみを対象としている。
米国はヒューマノイドロボットの出荷で遅れをとっている
米国はロボットのAIソフトウェア開発において優位にあると考えられているが、ほとんどの企業はまだ量産から遠い。
FortuneはOmdiaのデータを引用し、最大の2社の中国メーカー、AgibotとUnitreeは昨年それぞれ5000台以上を出荷したのに対し、米国の競合他社であるFigure AIとTeslaはそれぞれ数百台以下しか出荷しなかったと報じた。
Unitreeは2025年に17億元(2億5000万ドル)の収益と2億7800万元(4100万ドル)の利益を記録した。UnitreeとAgibotの両社は、合計130億ドルの評価額となるIPOの準備を進めている。
ニュース速報:米国のヒューマノイドメーカー、Agility Roboticsは、Churchill CapitalとのSPAC取引を通じて上場する計画を発表した。この取引により、同社のバリューエーションはプレマネーで25億ドルとなる。
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よくある質問
モルガン・スタンレーが予測する、2026年の中国によるヒューマノイドロボット出荷台数は?
モルガン・スタンレーの最新の予測では、2026年の中国からのヒューマノイドロボット出荷台数は5万台と見込まれています。これは年初の1万4,000台という推計や、春に改定された2万8,000台から大幅な上方修正です。
世界のヒューマノイドロボット出荷をリードしている企業はどれですか?
Omdiaのデータによると、2025年までの出荷量で上位6位に入るヒューマノイドロボットブランドはすべて中国企業です:アジボット・ロボティクス、ユニットリー・ロボティクス、UBTECH ロボティクス、レジュ・ロボティクス、EngineAI ロボティクス、フーリエ・インテリジェンス。アジボットとユニットリーは昨年それぞれ5,000台以上を出荷しました。
ヒューマノイドロボット市場はどの規模まで成長する可能性がありますか?
モルガン・スタンレーは、中国のヒューマノイドロボット市場が2030年までに年間44万6,000台の出荷で150億ドルに達すると見積もっています。一方、バークレイズは、2035年までに世界のヒューマノイドロボット市場が2,000億ドルに成長する可能性があると予測しています。

イビアム・ワイヤス
イビーム・ワイヤスは2019年から暗号資産ニュースを担当しています。ナイジェリア国立公開大学でコンピュータサイエンスを専攻し、Coinfomania、Crypto News Australia、AltcoinBuzzなど、さまざまな暗号資産ニュースプラットフォームで執筆活動を行ってきました。コンピュータサイエンスのバックグラウンドを活かし、現在は暗号資産、ロボティクス、長寿に関するニュースに注力しています。
















