サービスとしての自動化（AaaS）の日本市場（2026年-2035年）、市場規模・分析レポートを発表
株式会社マーケットリサーチセンター（本社：東京都港区、世界の市場調査資料販売）では、「Automation as a Service（AaaS）の日本市場（2026年-2035年）、英文タイトル：Japan Automation As A Service Market 2026-2035」調査資料を発表しました。本資料には、Automation as a Service（AaaS）の日本市場規模、動向、セグメント別予測、関連企業の情報などが盛り込まれています。
■主な掲載内容
日本のサービスとしての自動化（AaaS）市場は、2025年時点で4億82万米ドル規模に達しており、2026年から2035年にかけて年平均成長率（CAGR）19.7%という非常に高いペースで拡大し、2035年には24億2,042万米ドルに達すると予測されている。市場拡大の中心には、ロボットや業務自動化を「購入・所有」するのではなく、月額課金や従量課金などのサービスとして利用するモデルの普及がある。特に中小企業にとっては、高額な設備投資を避けながら自動化を導入できるため、製造、物流、IT、金融など幅広い分野で採用が進んでいる。地域別では関東、タイプ別ではサービス、導入形態別ではクラウドが高い成長を示すとされている。
この市場の大きな特徴は、「設備を所有すること」と「自動化機能を利用すること」が分離されつつある点である。従来はロボットや自動化設備を導入するために大きな初期投資が必要だったが、AaaSではサービス契約により利用できるため、設備投資を抑え、必要な期間や生産量に合わせて柔軟に導入しやすい。レポートでは、METIの調査として、多くの中小工場が資本負担を理由に十分な自動化設備を導入できていないことが示されており、この課題がAaaS普及を後押ししている。
料金体系の柔軟化も重要である。固定価格で設備一式を購入するのではなく、従量課金や成果連動型契約を利用することで、企業は生産量や稼働率に応じた費用負担が可能になる。これにより、中小企業でも自動化導入の投資判断がしやすくなり、ベンダー側も継続的なサービス収益を確保できる。
技術面では、ロボティクス、クラウド管理、AIによる予知保全、リアルタイム分析、デジタルツインなどがAaaSの価値を高めている。単にロボットを貸し出すのではなく、稼働状況を遠隔監視し、故障兆候を分析し、必要に応じてソフトウェアを更新するところまで含めたサービスへ発展している。
2025年11月にはNECとSiemensがデジタルツイン分野で提携し、スマート製造や自動化技術を強化したとされる。デジタルツインを使えば、実際の生産設備を仮想空間上に再現し、設備変更や工程改善を事前にシミュレーションできるため、自動化導入時のリスク低減につながる。
2026年4月にはOMRONとDassault Systèmesが、仮想ツインと実際の自動化工程を組み合わせる協業を進めた。レポートでは、この連携により生産性向上、シミュレーション精度向上、予知保全サービスの実装が進んだとしている。
サブスクリプション型ロボットも主要トレンドである。FANUCやYaskawa Electricなどは、ロボット本体だけでなく、設置、保守、ソフトウェア更新、分析ダッシュボードなどを一つのサービスパッケージとして提供する方向へ進んでいる。これにより、利用企業は保守費用やソフトウェア更新を個別に管理する必要がなくなり、運用負担を軽減できる。
さらに、稼働率保証や成果指標を契約に組み込む動きもある。例えば、「一定以上の稼働率を保証する」「ダウンタイム削減量に応じて料金を設定する」といった契約が可能になれば、企業側は導入効果を把握しやすくなり、ベンダー側も継続的な性能改善を行う動機が強くなる。
AIによる予知保全も重要である。Mitsubishi Electricなどは、設備データをAIで分析し、故障前に異常兆候を検知する機能を自動化プラットフォームへ組み込んでいる。クラウドから工場設備を継続監視し、自動アラートを発することで、突発停止を減らし、保守計画を効率化できる。
2026年1月にはITOKIがOracle技術を活用したAI予知保全ソリューションを導入し、物流設備の稼働率改善や故障削減を図ったとされる。このような事例は、AaaSが単なる人件費削減手段ではなく、設備稼働率や生産安定性を向上させるサービスへ広がっていることを示している。
物流・倉庫分野も成長が速い。EC拡大と人手不足を背景に、AGV、自動仕分け、搬送設備などをサブスクリプション型で利用する企業が増えている。Daifukuなどは倉庫自動化設備をサービス型で提供しており、繁忙期だけ設備能力を拡大するような柔軟な運用が可能になる。
このモデルは、長期的な設備投資を避けたい物流企業に特に適している。例えば年末商戦や大型セールの時期だけ処理量が増える場合、ピーク需要に合わせて大量の設備を恒常的に保有するより、必要な期間だけサービス利用量を増やす方が効率的である。
2026年4月にはNeolixとPegasusが日本でL4自動運転RoboVanを紹介し、AIを活用した物流自動化やラストマイル配送の高度化を進めた。こうした動きも、物流分野での自動化サービス拡大を象徴している。
政府のデジタル化政策も市場成長を支えている。METIの「Connected Industries」などを通じて、特に地域製造業や中小企業のデジタル化・自動化が促進されている。補助金や政策支援によって、初期投資負担が大きい企業でもAaaSを利用しやすくなる。
レポートでは、2026年4月に日本政府がAIロボティクス普及へ63億米ドルを投資し、2040年までに世界のPhysical AI市場で30%のシェアを目指す方針を示したとしている。こうした政策は、AaaSベンダーと製造企業との連携や新サービス開発を後押しする可能性がある。
金融機関、ロボットメーカー、システムインテグレーターが連携する資金調達モデルも形成されつつある。ロボット、ソフトウェア、設置、保守、ファイナンスを一つの契約にまとめれば、利用企業は複数ベンダーと個別契約する必要がなくなり、導入ハードルを下げられる。
タイプ別では、SolutionとServicesに分類される。現時点ではSolutionが最大シェアを占めている。製造や物流では、ロボティクス、AI分析、デジタルツインなどを一つのオーケストレーション基盤で統合する需要が大きいためである。
Solution分野では、複数の自動化機器やソフトウェアを単一環境で管理できることが重要である。生産ラインごとに個別システムを導入するのではなく、共通プラットフォームからロボット、分析、工程監視を統合管理できれば、運用複雑性を抑えやすい。
一方、Servicesは2026～2035年にCAGR21.7%で成長すると予測されており、Solutionより高い伸びが期待される。企業が一回限りの設備導入より、継続監視、予知分析、保守、性能最適化などライフサイクル型サービスを重視するようになっているためである。
2026年1月にはTsunaguが、AIワークフローの設計、導入、運用を支援する実装重視型AI自動化サービスを開始したとされる。このようなサービスでは、ソフトウェアを提供するだけではなく、実際の業務プロセスへ組み込み、継続運用まで支援することが価値になる。
導入形態別ではOn-PremiseとCloudに分類される。現在はオンプレミスが市場を主導している。特に自動車や電子産業では、製造設備をリアルタイムで制御する必要があり、通信遅延を抑え、機密性の高い生産データを社内ネットワークに保持したいという要求が強いためである。
一方、Cloudは2026～2035年にCAGR22.1%という高い成長が予測されている。複数拠点を一元監視できること、ソフトウェア更新を遠隔で行えること、分析アルゴリズムを容易に導入できることが主なメリットである。
日本市場ではオンプレミスとクラウドが完全に競合するというより、補完的に利用される可能性が高い。リアルタイム制御は工場内のオンプレミス環境で実行し、設備データの分析や複数拠点監視はクラウドで行う構成が考えられる。
企業規模別では大企業が現在の市場を主導している。大企業は資金力と専門人材を持ち、製造、物流、品質管理など複数部門を横断する高度な自動化を導入できるためである。ERPや高度分析システムとの統合にも大きな投資が必要となる。
一方、中小企業は今後の重要な成長層である。サブスクリプション型AaaSによって初期投資が下がり、必要な生産能力に応じてモジュール型自動化を導入できるようになった。Plug-and-play型のサービスも増え、これまで手作業中心だった企業でも利用しやすくなっている。
中小企業にとって最も重要なのは、長期的な高度化よりも短期間で明確な効率改善を得られることである。したがって、導入が簡単で、運用人材を大量に必要とせず、生産量に合わせて増減できるサービスが競争力を持ちやすい。
業務機能別ではIT、財務・会計、その他に分類され、ITが最大分野となっている。IT部門では、データトラフィック管理、システム監視、リソース配分、インフラ運用などを自動化する需要が大きい。
2026年2月にはFujitsuが、ソフトウェア開発ライフサイクル全体をAIで自動化するプラットフォームを投入したとされる。開発、生産性向上、システム更新などIT業務そのものがAaaSの対象になっている。
財務・会計も成長分野である。取引処理、照合、財務報告などを自動化することで、人為的ミスを減らし、コンプライアンス対応を強化できる。2026年1月にはFujitsuとMizuho Bankが受発注・支払処理の自動化で連携したとされる。
エンドユーザー別ではBFSI、通信・IT、小売、消費財、その他に分類される。BFSIが大きなシェアを占めており、正確性、規制対応、安定性を必要とする業務が多いことが背景にある。
金融機関では、バックオフィス処理、リスク評価、顧客対応、不正検知などが自動化対象になる。規制が厳しいため、単純な効率化だけでなく、処理手順を一定に保ち、監査可能性を高めることがAaaS導入の価値となる。
通信・IT分野も成長が速い。ネットワーク管理、障害対応、サービス提供の自動化が重要であり、5Gの普及に伴ってネットワーク構成が複雑になるほど、自動運用の必要性が高まる。
地域別では関東、関西、中部、その他に分類され、2025年には関東が34.5%の市場シェアを占めて最大地域となっている。東京を中心に企業本社、技術企業、産業拠点、人材、イノベーション拠点が集中していることが優位性を支えている。
2026年3月にはDaifukuが東京にイノベーションラボを開設し、イントラロジスティクスや製造自動化の研究開発を強化した。関東ではこうした先端自動化技術の実証や導入が早く、ベンダーにとっても重要な市場となっている。
ただし、地域別成長率についてはレポート内に不整合がある。冒頭では「関東がCAGR22.5%」とされている一方、地域別数値表では「関西22.5%」と記載されている。したがって、関東が2025年時点の最大市場である点は明確だが、22.5%という予測成長率が関東・関西のどちらを指すかは確認が必要である。
中部も製造業需要を背景に重要性を増している。精密工学や自動車関連の製造集積を持つため、生産性改善や国際競争力維持を目的に高度なロボットやAI自動化が採用されている。
競争環境では、個別の自動化ツール販売から、AI、オーケストレーション、サービス管理を組み合わせたプラットフォーム競争へ移行している。製造、BFSI、物流など業界ごとに標準化した自動化テンプレートを用意し、導入期間を短縮することも重要になっている。
料金モデルも、製品販売価格ではなく成果に連動する方向が強まっている。中堅企業では、複雑すぎない自動化を柔軟な料金で利用したい需要が大きいため、成果連動型や月額型モデルが新たな競争領域となる。
主要企業としてはAutomation Anywhere、UiPath、Blue Prism、IBMが挙げられ、このほかMicrosoft、HCLTech、HPE、Kofax、NICE、SAP、Oracle、Salesforce、AutomationEdgeなどが市場に参入している。
Automation Anywhereはクラウド型自動化、AIロボット、プロセスディスカバリーなどを通じて、日本企業の複雑な業務プロセス自動化を支援している。UiPathはAIを活用したエンドツーエンド自動化を展開し、製造や金融を主要対象としている。
Blue Prismはエンタープライズ向けRPAと規制対応を重視し、BFSIのようなコンプライアンス要求の強い分野で安全・スケーラブルな自動化を提供している。IBMはAIワークフローオーケストレーションと高度分析を組み合わせ、大企業向けにエンドツーエンド自動化を提供している。
総合すると、日本のAutomation as a Service市場は2025年の4億82万米ドルから2035年には24億2,042万米ドルへ約6倍に拡大し、CAGR19.7%という非常に高い成長が見込まれる。成長の根底には、人手不足と高齢化、初期設備投資の回避、クラウド化、AI予知保全、成果連動型契約、政府のデジタル化支援がある。
今後の主要テーマは、「サブスクリプション型ロボット」「従量課金・成果連動」「AI予知保全」「デジタルツイン」「クラウド遠隔管理」「物流・倉庫自動化」「中小企業への普及」「BFSI・IT業務自動化」に集約できる。
最終的には、日本のAaaS市場は「ロボットやソフトウェアを購入して自社で運用する市場」から、「必要な自動化能力をサービスとして利用し、ベンダーが継続的に監視・保守・最適化する市場」へ移行していくと考えられる。特に日本では、人手不足を補いつつ設備投資負担を抑えたい中小企業が多いため、低コストで始められ、利用量に応じて拡張でき、成果を明確に測定できるサービスモデルが今後の市場拡大を左右する。
※目次構成
エグゼクティブサマリー
1.1 市場規模（2025～2026年）
1.2 市場成長予測（2026年予測～2035年予測）
1.3 主な需要促進要因
1.4 主要企業と競争構造
1.5 業界のベストプラクティス
1.6 最新動向と最近の展開
1.7 業界見通し市場概要およびステークホルダー分析
2.1 市場動向
2.2 主要産業分野
2.3 主要地域／国
2.4 サプライヤーの交渉力
2.5 買い手の交渉力
2.6 主な市場機会とリスク
2.7 ステークホルダーによる主要施策経済概要
3.1 GDP見通し
3.2 一人当たりGDPの成長
3.3 インフレ動向
3.4 民主主義指数
3.5 政府総債務比率
3.6 国際収支（BoP）の状況
3.7 人口見通し
3.8 都市化動向カントリーリスク分析
4.1 カントリーリスク
4.2 ビジネス環境アジア太平洋地域のAutomation as a Service（AaaS）市場分析
5.1 主要業界ハイライト
5.2 アジア太平洋地域のAutomation as a Service市場の過去実績（2019～2025年）
5.3 アジア太平洋地域のAutomation as a Service市場予測（2026～2035年）タイプ別・日本のAutomation as a Service市場
6.1 ソリューション
6.1.1 過去の推移（2019～2025年）
6.1.2 予測推移（2026～2035年）
6.2 サービス
6.2.1 過去の推移（2019～2025年）
6.2.2 予測推移（2026～2035年）
- 導入形態別・日本のAutomation as a Service市場
7.1 オンプレミス
7.1.1 過去の推移（2019～2025年）
7.1.2 予測推移（2026～2035年）
7.2 クラウド
7.2.1 過去の推移（2019～2025年）
7.2.2 予測推移（2026～2035年）
- 企業規模別・日本のAutomation as a Service市場
8.1 大企業
8.1.1 過去の推移（2019～2025年）
8.1.2 予測推移（2026～2035年）
8.2 中小企業
8.2.1 過去の推移（2019～2025年）
8.2.2 予測推移（2026～2035年）
- 業務機能別・日本のAutomation as a Service市場
9.1 情報技術（IT）
9.1.1 過去の推移（2019～2025年）
9.1.2 予測推移（2026～2035年）
9.2 財務・会計
9.2.1 過去の推移（2019～2025年）
9.2.2 予測推移（2026～2035年）
9.3 その他
- エンドユーザー別・日本のAutomation as a Service市場
10.1 BFSI（銀行・金融サービス・保険）
10.1.1 過去の推移（2019～2025年）
10.1.2 予測推移（2026～2035年）
10.2 通信・IT
10.2.1 過去の推移（2019～2025年）
10.2.2 予測推移（2026～2035年）
10.3 小売
10.3.1 過去の推移（2019～2025年）
10.3.2 予測推移（2026～2035年）
10.4 消費財
10.4.1 過去の推移（2019～2025年）
10.4.2 予測推移（2026～2035年）
10.5 その他
- 地域別・日本のAutomation as a Service市場
11.1 関東
11.1.1 過去の推移（2019～2025年）
11.1.2 予測推移（2026～2035年）
11.2 関西
11.2.1 過去の推移（2019～2025年）
11.2.2 予測推移（2026～2035年）
11.3 中部
11.3.1 過去の推移（2019～2025年）
11.3.2 予測推移（2026～2035年）
11.4 その他
- 市場ダイナミクス
12.1 SWOT分析
12.1.1 強み
12.1.2 弱み
12.1.3 機会
12.1.4 脅威
12.2 ポーターの5フォース分析
12.2.1 サプライヤーの交渉力
12.2.2 買い手の交渉力
12.2.3 新規参入の脅威
12.2.4 競争の激しさ
12.2.5 代替品の脅威
12.3 主要需要指標
12.4 主要価格指標
バリューチェーン分析
13.1 主要ステークホルダー
13.2 バリューチェーンの各段階競争環境
14.1 サプライヤー選定
14.2 日本の主要企業
14.3 主要地域企業
14.4 主要企業の戦略
14.5 企業プロファイル
14.5.1 Automation Anywhere
14.5.1.1 企業概要
14.5.1.2 製品ポートフォリオ
14.5.1.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
14.5.1.4 認証
14.5.2 UiPath
14.5.2.1 企業概要
14.5.2.2 製品ポートフォリオ
14.5.2.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
14.5.2.4 認証
14.5.3 Blue Prism
14.5.3.1 企業概要
14.5.3.2 製品ポートフォリオ
14.5.3.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
14.5.3.4 認証
14.5.4 IBM
14.5.4.1 企業概要
14.5.4.2 製品ポートフォリオ
14.5.4.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
14.5.4.4 認証
14.5.5 Microsoft
14.5.5.1 企業概要
14.5.5.2 製品ポートフォリオ
14.5.5.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
14.5.5.4 認証
14.5.6 HCLTech
14.5.6.1 企業概要
14.5.6.2 製品ポートフォリオ
14.5.6.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
14.5.6.4 認証
14.5.7 Hewlett Packard Enterprise
14.5.7.1 企業概要
14.5.7.2 製品ポートフォリオ
14.5.7.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
14.5.7.4 認証
14.5.8 Kofax
14.5.8.1 企業概要
14.5.8.2 製品ポートフォリオ
14.5.8.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
14.5.8.4 認証
14.5.9 NICE
14.5.9.1 企業概要
14.5.9.2 製品ポートフォリオ
14.5.9.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
14.5.9.4 認証
14.5.10 SAP
14.5.10.1 企業概要
14.5.10.2 製品ポートフォリオ
14.5.10.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
14.5.10.4 認証
14.5.11 Oracle
14.5.11.1 企業概要
14.5.11.2 製品ポートフォリオ
14.5.11.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
14.5.11.4 認証
14.5.12 Salesforce（MuleSoft／RPA）
14.5.12.1 企業概要
14.5.12.2 製品ポートフォリオ
14.5.12.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
14.5.12.4 認証
14.5.13 AutomationEdge
14.5.13.1 企業概要
14.5.13.2 製品ポートフォリオ
14.5.13.3 顧客・市場カバレッジおよび実績
14.5.13.4 認証
14.5.14 その他
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