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GCRI · 先端産業とロボティクス

産業用ロボット

Industrial robots weld, paint, assemble, pick and inspect, and collaborative robots now work beside people. Robot density has grown fastest in a few economies and sectors such as automotive and electronics. This page sets out how robots are deployed, how their safety is engineered and regulated, how adoption is measured, and what evidence serves the manufacturers, workers and regulators involved.

01登録

Industrial robotics on the record.

02質問

Industrial robotics: how the risk develops.

Robot sensing, safety and autonomy. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

メカニズム

Robots suit repeatable tasks

Robots excel at precise, repetitive tasks in structured settings. Variable parts and unstructured environments still challenge them, though vision and AI are widening their range.

メカニズム

Safety comes from design and separation

Traditional robots work behind guards; collaborative robots limit force, speed and separation so people can work nearby, following safety standards.

メカニズム

Costs and integration set adoption

The robot itself is often a minority of total cost. Integration, programming and maintenance determine whether small firms can adopt.

メカニズム

Adoption is concentrated

Robot installations concentrate in a few countries and industries, shaping where productivity gains and labour effects fall.

03地理

ドイツのインフラのエクスポージャー。

NASA GIBS による、ドイツの夜間光、人口密度、洪水水域。各レイヤーにそれぞれの日付があります。

インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。

レイヤー 3

このページのインフラの曝露

このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS Black Marble(VNP46A2)(NASA LAADS DAAC)
提供者
NASA LAADS DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星放射輝度、月光と大気の補正済み
ビルド時点で最新
2026-10-12
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示日の夜間放射輝度の衛星観測値で、灯りは電力使用と停電の代理指標であり、供給やアクセスの測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
推定
出典
世界人口グリッド v4.11(NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学))
提供者
NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学)
ライセンス
CC BY 4.0
年次
null。国勢調査に基づく推計値、静的(2020 年)
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
2020 年の 1 平方キロメートル当たりの人口の国勢調査に基づく推定値で、エクスポージャーの文脈として示します。いずれかのハザードの影響を受けた人数ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲により欠測あり)
出典
VIIRS 全球洪水プロダクト(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星による検出、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星による検出、雲により欠測あり。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS NOAA-20 補正反射率(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星画像
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
モデル化(GIBS が公開する最新年)
出典
MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
提供者
NASA LP DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
ビルド時点で最新
2024-01-01
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲により欠測あり)
出典
MODIS Terra EVI(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星指標、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-13
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
表示日までの 8 日間の衛星植生指数で、生息環境の状態を示す指標です。種や生物多様性の尺度ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)

最新の利用可能データ

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM(METI、NASA)· Blue Marble(NASA)· © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)· Natural Earth

最新のNASA画像を読み込んでいます。

ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。

インフラのエクスポージャー、ドイツを枠に収めて。NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。

データ:NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 ・Natural Earth・NASA EONET・U.S. Geological Survey・NASA JPL OPERA DIST-ALERT情報源とライセンス

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • VIIRS Black Marble 夜間光、NASA ゴダード宇宙飛行センター。NASA レベル1・大気アーカイブ配布システム(LAADS DAAC)が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • VIIRS 準リアルタイム・プロダクト(洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率)、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • MODIS 陸域プロダクト(植生指数、総一次生産、土地被覆)、NASA LP DAAC と LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです(ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC)。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。引用:NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA オープンデータ
  • Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
  • © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)、NASA GIBS 経由(海岸線、境界、道路、地名)。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 ODbL
  • Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • 地球儀と平面地図の背景情報:NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名(OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors)。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り(5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張)。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
  • ライブイベント:NASA Earth Observatory Natural Event Tracker(EONET)。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
  • ライブ:NASA EONET。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
  • ライブ:米国地質調査所。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • 河川流量予測、30日間・幅付き(Open-Meteo経由のGloFAS):Copernicus緊急管理サービスの改変情報を含みます(2026年)。洪水警報ではありません。
  • Open-Meteo.com の気象データ (https://open-meteo.com/), ライセンスは CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • 任意レイヤー(レイヤー一覧に 12 の情報源:ライブ、予報、観測、背景)は、オンにすると地図上とここに提供者のクレジットが表示されます。予報はモデルの出力であり、派生指数は推計値です。

レイヤーと日付

  • 夜間光(日次):VIIRS Black Marble(VNP46A2)、NASA LAADS DAAC · 2026 年 10 月 12 日
  • 人口密度、2020年:人口:CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的
  • 洪水域、3日間合成:VIIRS Global Flood Product、NASA LANCE · 2026 年 10 月 14 日
  • トゥルーカラー:VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
  • 土地被覆タイプ(IGBP)、年次:MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)、NASA LP DAAC・ 2024
  • 強化植生指数、移動 8 日:MODIS Terra EVI、NASA LANCE · 2026年10月13日

04分野を横断して

Robots bring safety and labour questions to every domain they enter.

Robotics findings are designed for the Labs Evidence series. Safety requirements follow ISO 10218 and ISO/TS 15066 for collaborative robots; installation statistics come from the International Federation of Robotics.

  • Workplace robot incident data.
  • Collaborative robot evaluations.
05監視

Plant operations and safety.

このテーマを追跡するためにチームが使う画面:その指標、状態、決定。名前は例であり、値はイメージです。

プラントの運転と安全

Industrial robotics · Plant 3 · Shift 2

  • OEE、計画比の %
    762注視
  • 安全に関わる警報が作動中
    2警報
  • ロボットセルがこのシフトで停止
    8
  • 単位当たりエネルギー
    0.9kWh平常
安全に関わる警報が棚上げされたGCRI・先端産業とロボティクス

障壁

防護層

高圧トリップSISQ4良好
安全弁 RV-12機械的Q2良好
ガス検知ゾーン 4検知Q2迂回された
ロボット・セルのライトカーテン保護措置Q2良好

原子炉圧力

Plant operations and safety: the screen’s structure, terms and states for Industrial robotics.例示の名称と説明用の値です。設計であり、記録でも稼働中のシステムでもありません。
06指標

何を、どの程度うまく測定しているか。

各指標には、その単位、更新頻度、背後にある出典の種類、値が持つことになるエビデンスのラベルが付いています。値は表示しません:プログラムが自らの権限のもとで値を提供します。

指標単位周期出典の種類ラベル
Robot densityoperational robots per ten thousand manufacturing employees年次International Federation of Robotics statistics報告値
Annual robot installationsunits by sector年次Industry statistics報告値
Collaborative robot share of installationspercent年次Industry statistics報告値
Robot-related workplace injuries件数年次Occupational injury statistics公表統計
Firms using robotspercent of firms by sizeper surveyBusiness surveys報告値
Robot importsvalue年次貿易統計公表統計
07ツインとカスケードのシミュレーター

Model industrial robotics as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile 産業と製造業: the hazards it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.

ハザード

  • Natech event
  • ダム決壊
  • 河川洪水 (下流で誘発)
  • Flash flood (set off downstream)
  • 大規模な避難(下流で誘発)
  • Chemical spill or leak (set off downstream)
  • Emergency-response overload (set off downstream)
  • 広域停電(下流で誘発)
  • 給水不足(下流で誘発)
  • Toxic gas release (set off downstream)
  • Industrial fire (set off downstream)

管理策

  • NS-0 憲章と原則
  • NS-9 文脈 UNI(展開、インスタンス、プログラム・インスタンス)
  • NS-11 検証とモニタリング(エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測)
  • NS-12 ソフトウェア、モデル、AI/ML の成果物(サプライチェーン、モデルカード、データセットシート)
  • NRS-H60 ハザード分類:サプライチェーンと流れの途絶(NHS-1 sys.supply-chain)
  • NRS-H50 ハザード分類:産業・プロセス事故(NHS-1 infra.industrial)
  • NRS-H109 ハザード・ファミリー:エネルギー移行技術の障害(NHS-1 tech.energy-transition)
  • NRS-X10 化学・産業・原子力・放射線の安全
  • NRS-H54 ハザード・ファミリー:信号とプラットフォームの途絶(NHS-1 cyber.platform)
  • NRS-K14 ドメイン・パックのプロファイル:製造・産業(DOMAIN-014)

観測

  • eMARS Major Accident Reporting System (listed for reference)
  • World Development Indicators (listed for reference)
  • ILOSTAT (listed for reference)
  • Manufacturing value added as a proportion of GDP and per capita
  • CO2 emission per unit of value added
  • Manufacturing, value added (% of GDP)
  • Direct economic loss to all other damaged or destroyed productive assets attributed to disasters

例示の地理

  • The Strait of Malacca: 227 hexagonal cells
  • 今夜の夜間光と停電(VIIRS Day/Night Band)、NASA GIBS
  • 雲を透過した地表水、30 m(OPERA DSWx-S1 レーダー)、NASA GIBS
  • 直近 30 分間の降雨強度(IMERG)、NASA GIBS
  • 表層土壌水分(SMAP)、NASA GIBS
08出典

エビデンスの出所。

名前の明示された公開データセットと機関の記録。それぞれにライセンス区分があります。合意に基づく出典は、その条件のもとでのみ使用し、再公開することはありません。

出典提供するものライセンス区分
International Federation of Robotics World Robotics reportsInstallations and density by country and sectorCommercial report; public summaries (to check)
Eurostat enterprise robot use statisticsShare of firms using industrial and service robotsOpen, Eurostat reuse policy
国別 occupational injury statisticsInjuries involving machinery and robotsPublic records, licence per government
UN Comtrade robot trade (HS 847950)Trade in industrial robotsFree access with limits, UN terms
ISO 10218 と ISO/TS 15066Robot safety requirementsLicensed standards, purchase required
09手法とエビデンス

How industrial robotics is modelled, measured and tested.

モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。

システム・モデル

The couplings between the systems in industrial robotics: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.

++−++産業作業貿易コミュニティ経済R 自己強化B バランス
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
FAIR 原則・GO FAIR と FORCE11W3C PROV・World Wide Web Consortium不確実性の一貫した扱いに関するガイダンス・IPCCCEOS 解析即応データ・地球観測衛星委員会
10決定

誰が決め、エビデンスが何に役立つか。

Advanced Industry and Robotics prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

誰が決定するか質問このページが提供するエビデンス
ManufacturersWhere robots add value and how to deploy them safelyIntegration cost analyses; safety reviews
Workplace safety regulatorsHow to oversee robot and cobot applicationsInjury and safety practice evidence
Industrial and labour ministriesHow to support adoption and workforce transitionAdoption and labour evidence

このトピックが生み出す成果物

  • Robot adoption profiles by country, sector and firm size
  • Safety practice reviews for collaborative applications
  • Integration cost analyses for small firms
  • Evidence notes on labour effects
11中核となる問い

専門家が問うこと。

  1. 01

    How do robots perceive and decide?

    The sensors, models and control loops that let a robot act, and how they fail.

  2. 02

    How are people protected?

    Guarding, speed and force limits, safety-rated sensing and the design of shared workspaces.

  3. 03

    What changes with autonomy?

    How learning-based control and mobile robots affect predictability and verification.

  4. 04

    Who is accountable?

    How responsibility is divided between manufacturer, integrator and user.

12メカニズム

What drives the risk.

Traditional industrial robots are fast and powerful and have been kept behind fences. Collaborative robots are designed to share space with people by limiting speed, force and power, or by stopping when a person approaches. Their safety depends on correct リスク評価 of the whole application, not the robot alone.

Perception is a frequent source of failure. Lighting, reflections, dust and unusual objects can confuse sensors, and learning-based perception may behave unpredictably outside its training conditions.

Mobile robots in warehouses and plants move among people and vehicles, introducing traffic risks. Verification becomes harder as behaviour becomes more adaptive, because exhaustive testing is not possible.

Integration matters as much as design. Most robot incidents occur during maintenance, programming or abnormal operation, when safeguards are bypassed or people enter the work envelope.

13手法と限界

エビデンスがどのように集められ、どこで止まるか。

手法またはデータ表示内容その限界
申請 リスク評価Hazards of a specific robot taskQuality depends on assessor competence
Safety-rated testingSensor and stop performanceTests cannot cover every condition
SimulationBehaviour in varied scenariosSimulation-to-reality gap
Incident analysisCauses of robot-related injuriesSmall and incomplete datasets
15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

このページの読解の基準となる機関と文書。状態と版は変わります。各リンクは発行機関へ移動します。

16質問

質問と回答。

What is robot density?
The number of operational industrial robots per ten thousand employees in manufacturing, used to compare automation across countries.
What is a collaborative robot?
A robot designed to work in shared space with people, with limits on force, speed and separation set by safety standards such as ISO/TS 15066.
Do robots reduce jobs?
Studies find mixed effects that depend on country, sector and period. Robots can displace some tasks while raising productivity and creating other jobs.
Are collaborative robots inherently safe?
No robot is inherently safe. Collaborative robots reduce some hazards, but the safety of each application depends on its risk assessment and design.
Does the platform test robots?
No. It publishes research on robot safety and autonomy and tests or approves no product.
Why are maintenance tasks risky?
Because safeguards are often bypassed and people work inside the robot’s reach while it can still move.
報告書貢献する

このページからエビデンスを提供する。

報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRI先端産業とロボティクス指数関数的テクノロジーグローバル部門のリスクとレジリエンス
先端産業とロボティクス

手法、データセット、または問いを持ち込んでください。

情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。