시장보고서
상품코드
1827605

소셜 로봇 시장 : 제품 유형, 유통 채널, 기술, 용도, 최종사용자별 - 세계 예측(2025-2032년)

Social Robots Market by Product Type, Distribution Channel, Technology, Application, End User - Global Forecast 2025-2032

발행일: | 리서치사: 360iResearch | 페이지 정보: 영문 189 Pages | 배송안내 : 1-2일 (영업일 기준)

    
    
    




■ 보고서에 따라 최신 정보로 업데이트하여 보내드립니다. 배송일정은 문의해 주시기 바랍니다.

소셜 로봇 시장은 2032년까지 CAGR 16.02%로 23억 6,401만 달러로 성장할 것으로 예측됩니다.

주요 시장 통계
기준 연도 2024년 7억 1,998만 달러
추정 연도 2025년 8억 3,674만 달러
예측 연도 2032 23억 6,401만 달러
CAGR(%) 16.02%

인간 중심 설계, 윤리적 거버넌스, 의미 있는 개발을 위한 통합된 기술 경로 연결, 소셜 로보틱스에 대한 명확하고 종합적인 방향 제시

소셜 로보틱스는 인공지능, 인간 중심 설계, 실제 서비스 애플리케이션의 접점에 위치하며, 경영진과 기술자 모두에게 간결한 방향성을 요구하고 있습니다. 이 소개에서는 소셜 로봇을 구성하는 요소, 인터랙션이 참신함을 넘어 지속적인 실용성으로 진화하는 방법, 소프트웨어, 센서 어레이, 사용자 경험에 걸친 통합이 도입에 중요한 이유를 밝힘으로써 이 영역의 프레임워크를 구축합니다. 이 영역의 프레임워크를 구축하고 있습니다.

인간의 욕구에서 시작하여 동행과 지원에서 작업 지향적 서비스와 텔레프레전스까지 이야기가 진행됩니다. 로봇이 고립된 연구용 프로토타입에서 가정, 병원, 학교, 상업 시설에 배치되는 엔드포인트로 이동함에 따라, 제품 아키텍처는 하드웨어 모듈성과 클라우드 지원 인텔리전스를 결합하는 방향으로 변화하고 있습니다. 따라서 이해관계자들은 배터리 수명, 작동 충실도, 센서 배치와 같은 눈에 보이는 디자인 제약과 자연어 이해, 감성 컴퓨팅, 안전한 데이터 처리와 같은 인지적 가치를 정의하는 무형의 시스템을 모두 평가해야 합니다.

또한, 규제와 윤리적 고려는 책임감 있는 개발을 위해 중요합니다. 프라이버시, 데이터 주권, 알고리즘의 투명성, 종합적인 디자인을 둘러싼 문제는 사용자의 신뢰와 수용에 영향을 미칩니다. 따라서 소개에서는 소셜 로봇을 보다 광범위한 사회기술적 맥락에 위치시키고, 로봇공학자, 윤리학자, 영역 전문가, 서비스 디자이너의 다학제적 협업이 어떻게 의미 있는 성과를 가속화할 수 있는지를 강조합니다. 마지막으로, 이 오리엔테이션은 기술 성숙도, 공급 역학, 시장 전략의 상호 작용이 단기 및 중기적 의사결정을 형성한다는 점을 강조함으로써 후속 섹션에 대한 기대치를 설정합니다.

AI의 발전, 모듈형 하드웨어, 서비스 모델의 변화, 규제 강화가 소셜 로봇의 경쟁 구도를 어떻게 재편하고 있는가?

임베디드 인텔리전스의 발전, 센서의 소형화, 서비스 모델의 혁신으로 소셜 로봇의 상황은 크게 변화하고 있습니다. 초기에는 실험적이고 틈새시장에 집중되었던 소셜 로봇은 현재 자연어 처리 및 인지 능력의 향상에 힘입어 헬스케어 지원, 고객 응대 보조, 가정 내 동반 등 지속적이고 가치 중심의 역할로 변화하고 있습니다.

이와 함께 제조 및 부품 조달의 경제성도 진화하고 있습니다. 새로운 액추에이터 설계와 모듈식 하드웨어 플랫폼은 커스터마이징 리드 타임을 단축하고, 소프트웨어 툴체인과 개발자 에코시스템은 더 빠른 반복과 배포를 가능하게 합니다. 이에 따라 하드웨어 벤더, AI 플랫폼 제공업체, 서비스 사업자가 시장 진입 경로를 가속화하기 위해 전략적 파트너를 맺는 사례가 늘고 있습니다. 그 결과, 경쟁 구도는 단일 제품 전문가가 지배하던 것에서 생태계의 오케스트레이션과 반복적인 서비스 모델을 선호하는 방향으로 전환될 것입니다.

동시에 AI 윤리에 대한 규제 프레임워크와 여론은 기업에 설명 가능성, 데이터 최소화, 안전한 통신 프로토콜에 대한 투자를 촉구하고 있습니다. 현재 신뢰가 채택의 주요 결정 요인이 되고 있기 때문에 이러한 초점은 제품 로드맵과 고객 참여 전략을 재구성하고 있습니다. 또한, 비즈니스 모델도 다양화되고 있습니다. 구독, 성과 기반 서비스, 하이브리드 소유권 계약 등이 등장하여 장기적인 서비스 수익을 유지하면서 도입 장벽을 낮추고 있습니다. 이러한 변화를 종합하면, 소셜 로봇은 사용자 경험, 상호 운용성, 윤리 준수가 경쟁 우위의 핵심이 되는 보다 성숙한 단계에 접어들게 될 것입니다.

2025년 미국 관세가 공급망, 조달 전략, 모듈형 설계 채택, 지역별 조립 결정에 미치는 구조적 영향 분석

미국으로의 로봇 부품 및 서브어셈블리 수입에 영향을 미치는 2025년 새로운 관세 조치의 도입은 공급망, 조달 전략, 제품 로드맵에 영향을 미칠 것입니다. 관세 부과로 인해 수입되는 드라이브, 센서, 비전 시스템 및 특정 전자 서브시스템의 상륙 비용이 상승하여 기업이 조달 전략과 재고 정책을 재검토할 수 있는 단기적인 인센티브를 창출할 것입니다. 이에 따라 많은 기업들이 공급업체 다변화를 가속화하고, 가능한 한 현지 제조업체와의 협상을 강화할 것입니다.

이러한 변화의 결과로 기업들은 제품 아키텍처의 선택을 재검토하게 됩니다. 모듈 방식을 채택하고 표준화되고 널리 이용 가능한 부품을 사용하는 설계는 관세의 영향을 받는 특수 부품에 대한 의존도를 줄일 수 있기 때문에 더욱 매력적입니다. 또한, 지금까지 최종 조립을 해외에 집중했던 기업들은 관세의 영향을 줄이고 리드 타임을 단축하기 위해 부분적인 온쇼어링이나 지역적 조립 허브를 평가하기 시작할 것입니다. 이러한 움직임은 부수적인 효과를 낳는다. 제조 거점이 가까워지면 고객 피드백에 대한 대응력이 향상되고, 소프트웨어와 하드웨어의 통합 주기가 더 민첩해집니다.

중요한 것은 관세는 전략적 투자 결정에도 영향을 미친다는 것입니다. 기업들은 비용 변동을 완화하기 위해 공급망 분석, 시나리오 계획, 공급업체 관계 관리에 많은 자원을 투입하고 있습니다. 또한, 부품 공급업체와의 파트너십은 명확한 위험 분담 메커니즘을 갖춘 장기 계약으로 전환됩니다. 시간이 지남에 따라 업계는 디자인 선택, 상업적 가격 전략, 현지화 계획이 무역 정책 위험을 내재화하는 새로운 균형을 반영하는 단계적 재조정을 볼 수 있습니다. 따라서 관세는 당장의 경영상 압박이 되기도 하지만, 단기적으로 제품 및 제조 방식에 있어 탄력성을 높이고 단기적으로 혁신을 촉진할 수 있는 구조적 변화를 촉진하는 촉매제 역할을 할 수 있습니다.

제품 유형, 유통 채널, 기술, 용도, 최종사용자 컨텍스트를 통합하여 전략적 우선순위를 정하고, 계층적 세분화를 통합하여 전략적 우선순위를 정할 수 있습니다.

세분화 분석을 통해 제품 유형, 유통 채널, 기술, 용도, 최종사용자의 렌즈가 어떻게 교차하여 전략을 형성하는지 파악할 수 있습니다. 제품 유형에 따라 시장은 컴패니언 로봇, 휴머노이드 플랫폼, 서비스 로봇, 소셜 AI 에이전트, 텔레프레전스 시스템으로 구분됩니다. 컴패니언 로봇의 분류는 개인비서와 반려동물 로봇을 구분하고, 서비스 로봇은 청소 로봇과 배송 로봇, 소셜 AI 에이전트는 챗봇과 가상 비서로, 텔레프레전스는 모바일과 고정형으로 나뉩니다. 이러한 제품 수준의 세분화를 통해 행동적 기대와 폼팩터 제약이 차별화된 가치 제안을 창출할 수 있는 곳을 명확히 할 수 있습니다.

제품 유형 분류를 보완하는 것이 유통 채널 분석이며, 직판, OEM 제휴, 온라인 경로를 검토합니다. 온라인 채널은 E-Commerce 플랫폼과 제조업체 웹사이트로 나뉩니다. 각 유통 경로는 판매 촉진, 애프터 서비스, 법규 준수에 대한 명확한 요구 사항을 부과하기 때문에 패키지, 보증, 디지털 서비스 계층의 선택에 영향을 미칩니다. 그 결과, 채널 전략은 고객 부문과 제품의 복잡성에 따라 달라질 수밖에 없습니다.

기술 측면에서는 액추에이터, AI, 통신기술, NLP, 센서, 비전시스템으로 분류됩니다. 액추에이터는 유압 시스템, 모터, 서보 액추에이터로 분류되며, AI는 딥러닝, 머신러닝, 강화학습으로 세분화됩니다. 통신 기술로는 블루투스, 셀룰러 5G, Wi-Fi가 있으며, NLP에는 언어 생성 및 음성 인식이 포함됩니다. 센서 어레이에는 오디오, 근접, 터치 모달리티가 포함되며, 비전 시스템에는 2D 이미징, 3D 이미징, 적외선 이미징이 포함됩니다. 이러한 상세한 매핑을 통해 R&D 투자 및 부품 조달 결정이 성능과 비용에 가장 큰 영향을 미치는 분야를 파악할 수 있습니다.

용도별 세분화에서는 교육, 엔터테인먼트, 헬스케어, 호텔, 숙박, 소매업 등을 다루고 있습니다. 교육 분야는 교육기관, 기업 연수, 가정교육, 엔터테인먼트, 이벤트, 홈 엔터테인먼트, 테마파크, 헬스케어, 노인 케어, 환자 관리, 치료, 호스피탈리티, 호텔 및 레스토랑, 소매업, 고객 서비스 및 마케팅에 중점을 두고 있습니다. 중점을 두고 있습니다. 이러한 용도는 안전성, 참여 기간, 기존 엔터프라이즈 시스템과의 통합 요구 사항 등 성공 지표를 정의합니다. 마지막으로, 최종사용자는 상업, 소비자, 교육, 의료로 분류됩니다. 상업의 역할에는 엔터테인먼트 장소, 호텔 및 레스토랑, 소매점이 포함되며, 소비자 사용 사례에는 가정 사용, 개인 교제, 스마트홈이 포함되며, 교육은 고등교육과 유치원부터 고등학교까지, 건강 관리는 진료소, 노인 요양원, 병원을 포함합니다. 이러한 세분화를 종합하여 이해관계자들은 개발 궤도의 우선순위를 정하고, 시장 개발 접근 방식을 조정하고, 제품 로드맵을 특정 비즈니스 및 규제 제약에 맞게 조정할 수 있습니다.

채용, 컴플라이언스, 현지화 전략 수립, 아메리카, 유럽, 중동 및 아프리카, 아시아태평양의 전개 현황 및 규제 압력

소셜로보틱스 생태계 전체에서 도입 경로, 규제에 대한 기대, 파트너십 모델은 지역마다의 역학관계에 따라 크게 영향을 받습니다. 미국 대륙에서는 헬스케어 및 교육 환경에서 새로운 인터랙션 패러다임을 시험적으로 도입하려는 의지가 있으며, 기존 스마트홈 및 기업 플랫폼과의 통합에 대한 강한 의지를 보이고 있습니다. 이 지역의 조달 주기는 대규모 배치에 앞서 안전성, 사용자 수용성, 운영상의 이점을 검증하는 실증 프로젝트를 선호하는 경우가 많아 유연한 자금 조달 및 구독 모델 기회를 창출하고 있습니다.

유럽, 중동 및 아프리카에서는 규제 감시와 윤리적 프레임워크가 제품의 기능과 전개 전략 형성에 큰 역할을 합니다. 강력한 데이터 프라이버시 표준, 접근성 의무화, 공공 조달 요건 등으로 인해 컴플라이언스 팀 및 전문가와의 조기 협업이 필요합니다. 동시에, 공공 부문의 투자와 호스피탈리티업의 혁신은 특수한 폼팩터와 다국어 상호 작용 기능에 대한 수요를 창출하고, 모듈형 소프트웨어 아키텍처와 현지화된 컨텐츠 전략을 지지하고 있습니다.

아시아태평양의 채용 동향은 다양하지만, 일반적으로 소비자용 컴패니언십 디바이스, 지리적으로 분산된 인력을 위한 텔레프레전스 솔루션, 소매 및 접객용 서비스 로봇에 대한 빠른 상용화와 높은 관심이 특징입니다. 또한, 부품 제조업체에 가까운 공급망은 하드웨어의 반복 주기를 단축하고, 지역별 맞춤화 및 가격 경쟁력을 갖춘 제품을 제공할 수 있게 해줍니다. 이러한 지역적 인사이트를 종합하면, 제조업체와 서비스 제공업체는 다양한 구매자의 기대와 규제 상황을 반영하여 상업적 모델, 컴플라이언스 전략, 기능 세트를 조정해야 하며, 지역 제조업의 강점을 활용하여 반복을 가속화하고 리드 타임을 단축해야 한다는 것을 시사합니다. 필요함을 시사합니다.

생태계 오케스트레이션, IP 차별화, 윤리적 설계에 대한 약속, 제품 및 서비스 포트폴리오 전반에 걸친 운영 우수성을 통해 경쟁 우위를 확보하는 방법

소셜로보틱스의 경쟁력은 단일 제품의 우위보다는 소프트웨어 생태계의 오케스트레이션, 차별화된 IP 확보, 특정 분야에 특화된 파트너십 구축 능력에 의해 정의됩니다. 성공적인 기업들은 핵심 하드웨어 역량에 고유한 AI 모델, 개발자 툴킷, 지속적인 수익 창출을 위한 서비스 어태치먼트가 결합된 균형 잡힌 포트폴리오 접근 방식을 보여주고 있습니다. 실제로는 클라우드 인프라, 서드파티와의 통합을 위한 API, 생태계 참여를 확대하기 위한 강력한 개발자 문서에 대한 투자를 의미합니다.

또한, 시장 리더들은 인증 획득과 수직화를 가속화하기 위해 부품 공급업체, 통합업체, 도메인 전문가와의 전략적 제휴를 중요시하고 있습니다. 이러한 파트너십은 헬스케어, 호텔, 교육 등의 분야에 특화된 솔루션의 시장 출시 시간을 단축하고, 구현 리스크를 보다 광범위한 밸류체인에 분산시키는 데 도움이 됩니다. 동시에, 윤리적 설계와 투명한 데이터 관행을 우선시하는 기업은 기관 투자자의 조달 과정에서 점점 더 중요해지고 있는 신용 측면에서 우위를 점할 수 있습니다.

운영 우수성은 경쟁사의 포지셔닝에도 영향을 미칩니다. 제조 워크플로우를 최적화하고, 추적 가능한 품질 시스템을 도입하고, 확장 가능한 애프터세일즈 네트워크를 구축하는 기업은 도입 시 마찰을 줄이고 평생 가치를 향상시킬 수 있습니다. 사용자 경험 조사, 현장 테스트, 종단적 조사에 대한 투자는 제품 로드맵과 서비스 제공에 피드백할 수 있는 인사이트를 제공합니다. 마지막으로 성과 기반 계약, 매니지드 서비스, 파이낸싱 솔루션과 같은 차별화된 상업적 전략은 비용에 민감한 구매층의 도입 장벽을 낮춤으로써 보다 폭넓은 시장 침투를 가능하게 합니다.

공급 탄력성, 모듈형 아키텍처, 프라이버시 바이 디자인, 결과 기반 상업화, 생태계 개발에 중점을 둔 리더를 위한 실행 가능한 전략적 우선 순위

업계 리더들은 단기적인 회복탄력성과 장기적인 전략적 포지셔닝의 균형을 맞추기 위해 실행 가능한 이니셔티브의 짧은 목록에 우선순위를 두어야 합니다. 첫째, 이중 소싱, 지역 조립 허브, 공급업체와의 계약상 리스크 공유를 통해 공급망의 탄력성을 강화하고, 무역 정책의 변화와 부품 부족의 영향을 완화합니다. 이러한 조치를 통해 갑작스러운 비용 변동에 노출될 기회를 줄이는 동시에 리드타임의 예측가능성을 높일 수 있습니다.

둘째, 하드웨어 플랫폼과 핵심 AI 서비스를 분리하여 보다 빠른 제품 변형과 원활한 소프트웨어 업그레이드를 가능하게 하는 모듈화된 상호 운용 가능한 아키텍처에 투자합니다. 이러한 접근 방식은 새로운 애플리케이션의 개발 비용을 절감하고 타사 통합을 쉽게 할 수 있도록 도와줍니다. 적극적인 컴플라이언스 준수와 투명한 사용자 관리는 규제 리스크를 줄일 뿐만 아니라, 조직적인 영업에 필수적인 고객의 신뢰를 구축할 수 있습니다.

넷째, 헬스케어 및 호스피탈리티와 같은 업종에서 타겟팅된 시범 도입과 성과 기반 가격 책정을 결합하여 상업화 전략을 조정하고, 측정 가능한 가치를 입증하면서 채택을 가속화합니다. 다섯째, 탄탄한 개발자 및 파트너 프로그램을 개발하여 장비의 유용성을 확장하고 고객과의 관계를 심화시키는 애플리케이션 생태계를 육성합니다. 여섯째, 인력 재교육과 로봇 공학, UX 디자인, 임상 및 교육 분야 전문 지식, 법률 및 규제 기능을 연결하는 다분야 팀에 리소스를 할당합니다. 이러한 제안은 빠르게 진화하는 시장에서 도입 규모를 확대하고, 제품을 차별화하고, 경쟁 우위를 유지하기 위한 현실적인 로드맵을 형성합니다.

실무자 인터뷰, 기술 검토, 특허 매핑, 사례 분석, 시나리오 테스트, 전문가 검증을 결합한 투명하고 혼합된 조사 방식을 통해 실용적인 인사이트를 보장합니다.

본 분석을 뒷받침하는 조사 방법은 정성적 접근과 정량적 접근을 결합하여 깊이와 타당성을 모두 확보하였습니다. 1차 조사로 업계 실무자, 시스템 통합업체, 전문가를 대상으로 구조화된 인터뷰를 실시하여 현실적인 도입 과제와 도입 촉진요인을 파악했습니다. 이러한 실무자들의 인사이트는 제품 사양서, 백서, 표준화 문서에 대한 기술 검토를 통해 보완되었으며, 컴포넌트 수준과 소프트웨어 아키텍처의 동향을 확인했습니다.

2차 조사에서는 특허 활동, 표준의 진화, 공공 규제 지침을 매핑하여 거버넌스 및 IP의 역동성을 파악했습니다. 또한, 대표적인 도입 사례에 대한 사례 연구 분석을 통해 운영 성능, 사용자 수용성, 통합 복잡성에 대한 비교 벤치마크를 제공했습니다. 데이터 소스 간의 삼각측량으로 관찰된 패턴의 신뢰성을 강화하고 단일 증거 흐름으로 인한 편향성을 완화했습니다.

분석 방법으로는 제품과 애플리케이션을 일치시키기 위한 분류법 개발, 무역 및 공급 충격에 대한 반응을 스트레스 테스트하기 위한 시나리오 분석, 도입 경로에 가장 큰 영향을 미치는 변수를 파악하기 위한 민감도 검사 등이 포함됐습니다. 전문가 검증 세션을 통해 발견을 반복하고 의사결정권자에게 실질적인 타당성을 확인하기 위해 사용되었습니다. 인사이트를 각자의 전략에 활용하고자 하는 사용자에게 가정, 데이터 소스, 조사 방법과 데이터 소스의 경계가 명확해질 수 있도록 방법론의 투명성에 주의를 기울였습니다.

소셜로보틱스로부터 지속적인 가치를 실현하기 위해서는 모듈화, 윤리적 거버넌스, 지역적 적응, 파트너십 중심의 상업화가 필요하다는 점을 강조한 간결한 정리

마지막으로, 소셜 로보틱스의 궤적은 기술적 성숙도의 수렴, 사용자 기대치의 진화, 운영 현실의 변화에 의해 정의됩니다. 이 분야는 실험적 전개에서 하드웨어와 소프트웨어 통합 솔루션, 신뢰할 수 있는 데이터 관행, 적응 가능한 상업적 모델을 필요로 하는 지속적인 서비스 역할로 전환되고 있습니다. 따라서 이해관계자들은 혁신의 속도와 견고한 거버넌스 및 공급망의 견고함 사이의 균형을 유지하면서 미래성을 예측 가능한 성과로 전환해야 합니다.

모듈식 설계, 상호 운용 가능한 AI 서비스, 수직적 파트너십을 전략적으로 강조함으로써 어떤 조직이 장기적인 가치를 얻을 수 있는지가 결정됩니다. 동시에, 규제적 기대와 제조 능력의 지역적 차이로 인해 획일적인 전개가 아닌 차별화된 시장 전개 플레이북이 필요합니다. R&D의 우선순위를 실제 업무상의 제약과 일치시키고, 윤리적이고 설명 가능한 시스템에 투자함으로써 기업은 채택을 가속화하고 지속적인 사용자 신뢰를 구축할 수 있습니다. 궁극적으로 이러한 인사이트를 갖춘 의사결정자는 복잡성을 극복하고, 투자 우선순위를 정하고, 영역 전반에 걸쳐 최종사용자에게 측정 가능한 혜택을 제공하는 솔루션을 확장할 수 있는 유리한 입장에 서게 됩니다.

목차

제1장 서문

제2장 조사 방법

제3장 주요 요약

제4장 시장 개요

제5장 시장 인사이트

제6장 미국 관세의 누적 영향 2025

제7장 AI의 누적 영향 2025

제8장 소셜 로봇 시장 : 제품 유형별

  • 컴패니언 로봇
    • 퍼스널 어시스턴트
    • 팻트 로보트
  • 휴머노이드
  • 서비스 로봇
    • 청소
    • 배송
  • 소셜 AI 에이전트
    • 챗봇
    • 가상 비서
  • 텔레프레전스 시스템
    • 모바일
    • 고정형

제9장 소셜 로봇 시장 : 유통 채널별

  • 직판
  • OEM
  • 온라인
    • E-Commerce 플랫폼
    • 제조업체 웹사이트

제10장 소셜 로봇 시장 : 기술별

  • 액추에이터
    • 유압 시스템
    • 모터
    • 서보 액추에이터
  • 인공지능
    • 딥러닝
    • 머신러닝
    • 강화 학습
  • 통신 기술
    • Bluetooth
    • 셀룰러 5G
    • Wi-Fi
  • NLP
    • 언어 생성
    • 음성 인식
  • 센서
    • 오디오
    • 근접
    • 터치
  • 비전 시스템
    • 2D 이미징
    • 3D 이미징
    • 적외선 이미징

제11장 소셜 로봇 시장 : 용도별

  • 교육
    • 교육기관
    • 기업 교육
    • 가정 교육
  • 엔터테인먼트
    • 이벤트
    • 홈 엔터테인먼트
    • 테마파크
  • 헬스케어
    • 노인 케어
    • 환자 관리
    • 치료
  • 호스피탈리티
    • 호텔
    • 레스토랑
  • 소매
    • 고객 서비스
    • 마케팅

제12장 소셜 로봇 시장 : 최종사용자별

  • 상업
    • 엔터테인먼트 회장
    • 호텔과 레스토랑
    • 소매점
  • 소비자
    • 가정에서 사용
    • 개인적인 교우
    • 스마트홈
  • 교육
    • 고등교육
    • K-12
  • 헬스케어
    • 진료소
    • 고령자 간병 시설
    • 병원

제13장 소셜 로봇 시장 : 지역별

  • 아메리카
    • 북미
    • 라틴아메리카
  • 유럽, 중동 및 아프리카
    • 유럽
    • 중동
    • 아프리카
  • 아시아태평양

제14장 소셜 로봇 시장 : 그룹별

  • ASEAN
  • GCC
  • EU
  • BRICS
  • G7
  • NATO

제15장 소셜 로봇 시장 : 국가별

  • 미국
  • 캐나다
  • 멕시코
  • 브라질
  • 영국
  • 독일
  • 프랑스
  • 러시아
  • 이탈리아
  • 스페인
  • 중국
  • 인도
  • 일본
  • 호주
  • 한국

제16장 경쟁 구도

  • 시장 점유율 분석, 2024
  • FPNV 포지셔닝 매트릭스, 2024
  • 경쟁 분석
    • SoftBank Robotics Group Corp.
    • UBTECH Robotics Corp.
    • Blue Frog Robotics SAS
    • Robotemi Inc.
    • Hanson Robotics Ltd.
    • PAL Robotics SL
    • Furhat Robotics AB
    • OhmniLabs Inc.
    • NEURA Robotics GmbH
    • Hangzhou Yushu Technology Co., Ltd.
KSM 25.10.23

The Social Robots Market is projected to grow by USD 2,364.01 million at a CAGR of 16.02% by 2032.

KEY MARKET STATISTICS
Base Year [2024] USD 719.98 million
Estimated Year [2025] USD 836.74 million
Forecast Year [2032] USD 2,364.01 million
CAGR (%) 16.02%

A clear and comprehensive orientation to social robotics that links human-centered design, ethical governance, and integrated technology pathways for meaningful deployment

The social robotics landscape sits at the confluence of artificial intelligence, human-centered design, and real-world service applications, demanding a concise orientation for executives and technologists alike. This introduction frames the domain by clarifying what constitutes a social robot, how interactions are evolving beyond novelty toward sustained utility, and why integration across software, sensor arrays, and user experience matters for adoption.

Beginning with human needs, the narrative moves from companionship and assistance to task-oriented service and telepresence. As robots shift from isolated research prototypes to deployed endpoints in homes, clinics, schools, and commercial venues, product architectures increasingly blend hardware modularity with cloud-enabled intelligence. Consequently, stakeholders must appreciate both the tangible design constraints-battery life, actuation fidelity, and sensor placement-and the intangible systems-natural language understanding, affective computing, and secure data handling-that define perceived value.

Furthermore, regulatory and ethical considerations are central to responsible deployment. Issues surrounding privacy, data sovereignty, algorithmic transparency, and inclusive design influence user trust and acceptance. Thus, the introduction situates social robots within a broader socio-technical context, highlighting how cross-disciplinary collaboration between roboticists, ethicists, domain experts, and service designers accelerates meaningful outcomes. Finally, this orientation sets expectations for the subsequent sections by emphasizing the interplay of technology maturation, supply dynamics, and market-facing strategies that will shape short to medium term decision making.

How advances in AI, modular hardware, shifting service models, and regulatory emphasis are collectively reconfiguring competitive advantage in the social robotics landscape

The landscape for social robotics is undergoing transformative shifts driven by advances in embedded intelligence, sensor miniaturization, and service model innovation. Initially concentrated in experimental and niche deployments, social robots are now transitioning toward sustained, value-driven roles in healthcare support, hospitality augmentation, and household companionship, a change underpinned by improvements in natural language processing and perception capabilities.

In parallel, the economics of manufacturing and component sourcing are evolving. New actuator designs and modular hardware platforms reduce customization lead time, while software toolchains and developer ecosystems enable faster iteration and deployment. Consequently, strategic partners are increasingly forming at the intersection of hardware vendors, AI platform providers, and service operators to accelerate go-to-market pathways. As a result, the competitive dynamic shifts from one dominated by single-product specialists to one favoring ecosystem orchestration and recurring service models.

Concurrently, regulatory frameworks and public discourse on AI ethics are prompting companies to invest in explainability, data minimization, and secure communication protocols. This focus is reshaping product roadmaps and customer engagement strategies because trust is now a primary adoption determinant. Moreover, business models are diversifying: subscription, outcome-based services, and hybrid ownership arrangements are emerging to lower adoption barriers while preserving long-term service revenues. Taken together, these shifts herald a more mature phase for social robotics where user experience, interoperability, and ethical adherence become core competitive advantages.

Analyzing the structural effects of 2025 U.S. tariffs on supply chains, sourcing strategies, modular design adoption, and regional assembly decisions across the sector

The introduction of new tariff measures in 2025 affecting imports of robotics components and subassemblies into the United States has implications that reverberate through supply chains, procurement strategies, and product roadmaps. Initially, tariffs increase the landed cost of imported drives, sensors, vision systems, and certain electronic subsystems, creating a near-term incentive for firms to review sourcing strategies and inventory policies. In response, many companies accelerate supplier diversification and intensify negotiations with local manufacturers where feasible.

As a consequence of these shifts, firms reassess their product architecture choices. Designs that favor modularity and use of standardized, broadly available components become more attractive because they reduce dependency on tariff-impacted specialty parts. Moreover, firms that had previously centralized final assembly abroad begin to evaluate partial onshoring or regional assembly hubs to reduce tariff exposure and shorten lead times. These moves produce secondary effects: closer manufacturing presence improves responsiveness to customer feedback and can facilitate more agile software-hardware integration cycles.

Importantly, tariffs also influence strategic investment decisions. Organizations allocate more resources to supply chain analytics, scenario planning, and supplier relationship management to mitigate cost volatility. In addition, partnerships with component suppliers move toward longer-term contracts with defined risk-sharing mechanisms. Over time, the industry witnesses a gradual rebalancing where design choices, commercial pricing strategies, and localization plans reflect a new equilibrium that internalizes trade policy risk. Therefore, while tariffs create immediate operational pressures, they also catalyze structural changes that can enhance resilience and foster near-term innovation in product and manufacturing approaches.

A layered segmentation synthesis integrating product typologies, distribution pathways, technological building blocks, application domains, and end-user contexts to guide strategic prioritization

A nuanced view of segmentation reveals how product, channel, technology, application, and end-user lenses intersect to shape strategy. Based on product type, the market is examined across Companion robots, Humanoid platforms, Service Robots, Social AI Agents, and Telepresence systems; within Companions the taxonomy differentiates Personal Assistants from Pet Robots, Service Robots are considered through Cleaning and Delivery variants, Social AI Agents separate Chatbots and Virtual Assistants, and Telepresence divides into Mobile and Stationary implementations. This product-level granularity clarifies where behavioral expectations and form-factor constraints create differentiated value propositions.

Complementing product taxonomy is distribution channel analysis, which considers Direct Sales, OEM partnerships, and Online routes; the Online channel itself bifurcates into E-Commerce Platforms and Manufacturer Websites. Each distribution pathway imposes distinct requirements for sales enablement, after-sales service, and regulatory compliance, and therefore informs choices around packaging, warranty, and digital service layers. Consequently, channel strategy must align with customer segments and product complexity.

From a technology perspective, the landscape is parsed into Actuators, AI, Communication Tech, NLP, Sensors, and Vision Systems. Actuators are further categorized into Hydraulic Systems, Motors, and Servo Actuators, while AI subdivides into Deep Learning, Machine Learning, and Reinforcement Learning. Communication Tech spans Bluetooth, Cellular 5G, and Wi-Fi, and NLP encompasses Language Generation and Speech Recognition. Sensor arrays include Audio, Proximity, and Touch modalities, whereas Vision Systems cover 2D Imaging, 3D Imaging, and Infrared Imaging. This detailed mapping identifies where R&D investments and component sourcing decisions will most influence performance and cost.

Application segmentation highlights Education, Entertainment, Healthcare, Hospitality, and Retail; within Education the focus ranges from Academic Institutions to Corporate Training and Home Schooling, Entertainment spans Events, Home Entertainment, and Theme Parks, Healthcare includes Elderly Care, Patient Engagement, and Therapy, Hospitality concentrates on Hotels and Restaurants, and Retail emphasizes Customer Service and Marketing. These application contexts define success metrics such as safety, engagement duration, and integration requirements with existing enterprise systems. Finally, end users are classified as Commercial, Consumer, Education, and Healthcare; Commercial roles include Entertainment Venues, Hotels and Restaurants, and Retail Stores, while Consumer use cases encompass Home Use, Personal Companionship, and Smart Homes, Education differentiates Higher Education from K-12, and Healthcare covers Clinics, Elderly Care Facilities, and Hospitals. By synthesizing these segmentation dimensions, stakeholders can prioritize development trajectories, tailor go-to-market approaches, and align product roadmaps with specific operational and regulatory constraints.

Regional deployment realities and regulatory pressures across the Americas, Europe Middle East & Africa, and Asia-Pacific that shape adoption, compliance, and localization strategies

Regional dynamics materially influence adoption pathways, regulatory expectations, and partnership models across the social robotics ecosystem. In the Americas, customers demonstrate a willingness to pilot novel interaction paradigms within healthcare and education environments, and there is a strong appetite for integration with existing smart home and enterprise platforms. Procurement cycles in this region often favor demonstration projects that validate safety, user acceptance, and operational benefits before larger deployments, which creates opportunities for flexible financing and subscription models.

In Europe, the Middle East & Africa, regulatory scrutiny and ethical frameworks play an outsized role in shaping product features and deployment strategies. Robust data privacy standards, accessibility mandates, and public procurement requirements necessitate early engagement with compliance teams and domain experts. At the same time, pockets of public-sector investment and hospitality innovation create demand for specialized form factors and multilingual interaction capabilities, favoring modular software architectures and localized content strategies.

Across Asia-Pacific, adoption trends are heterogeneous but generally characterized by rapid commercialization and strong interest in consumer-facing companionship devices, telepresence solutions for geographically distributed workforces, and service robots for retail and hospitality. Supply chain proximity to component manufacturers also fosters faster hardware iteration cycles, enabling localized customization and price-competitive offerings. Taken together, these regional insights suggest that manufacturers and service providers must tailor commercial models, compliance strategies, and feature sets to reflect distinct buyer expectations and regulatory landscapes, while also leveraging regional manufacturing strengths to accelerate iteration and lower lead times.

How competitive advantage is secured through ecosystem orchestration, IP differentiation, ethical design commitments, and operational excellence across product and service portfolios

Competitive dynamics in the social robotics space are defined less by single-product dominance and more by the ability to orchestrate software ecosystems, secure differentiated IP, and forge domain-specific partnerships. Successful firms demonstrate a balanced portfolio approach that couples core hardware competencies with proprietary AI models, developer toolkits, and service attachments that generate recurring revenues. In practice, this means investing in cloud infrastructure, APIs for third-party integrations, and robust developer documentation to expand ecosystem participation.

Moreover, market leaders emphasize strategic alliances with component suppliers, integrators, and domain specialists to speed certification and verticalization. These partnerships reduce time-to-market for specialized solutions in healthcare, hospitality, and education, and they help distribute implementation risk across a broader value chain. Concurrently, companies that prioritize ethical design and transparent data practices gain trust advantages, which is increasingly critical in procurement processes for institutional buyers.

Operational excellence also influences competitive positioning. Firms that optimize manufacturing workflows, implement traceable quality systems, and build scalable after-sales networks can reduce friction in deployment and improve lifetime value. Investment in user experience research, field trials, and longitudinal studies yields insights that feed back into product roadmaps and service offerings. Finally, differentiated commercial strategies such as outcome-based contracts, managed services, and financing solutions enable broader market penetration by reducing adoption barriers for cost-sensitive buyers.

Actionable strategic priorities for leaders focused on supply resilience, modular architectures, privacy by design, outcome-based commercialization, and ecosystem development

Industry leaders should prioritize a short list of actionable initiatives that balance near-term resilience with long-term strategic positioning. First, strengthen supply chain resilience through dual sourcing, regional assembly hubs, and contractual risk-sharing with suppliers to mitigate the effects of trade policy shifts and component scarcity. These measures reduce exposure to sudden cost changes while improving lead time predictability.

Second, invest in modular, interoperable architectures that separate hardware platforms from core AI services, enabling faster product variants and smoother software upgrades. This approach lowers development costs for new applications and facilitates third-party integrations. Third, embed privacy-by-design and explainability into the product lifecycle; proactive compliance and transparent user controls not only reduce regulatory risk but also build customer trust essential for institutional sales.

Fourth, tailor commercialization strategies by combining targeted pilot deployments with outcome-based pricing in verticals like healthcare and hospitality to accelerate adoption while demonstrating measurable value. Fifth, develop robust developer and partner programs to cultivate application ecosystems that extend device utility and deepen customer relationships. Sixth, allocate resources to workforce reskilling and cross-disciplinary teams that bridge robotics engineering, UX design, clinical or educational domain expertise, and legal/regulatory functions. Together, these recommendations form a pragmatic roadmap to scale deployments, differentiate offerings, and sustain competitive advantage in a rapidly evolving market.

A transparent mixed-methods research approach combining practitioner interviews, technical reviews, patent mapping, case analysis, scenario testing, and expert validation to ensure actionable insights

The research methodology underpinning this analysis combines qualitative and quantitative approaches to ensure both depth and validity. Primary research included structured interviews with industry practitioners, system integrators, and domain experts to capture practical deployment challenges and adoption drivers. These practitioner insights were complemented by technical reviews of product specifications, white papers, and standards documents to verify component-level and software architecture trends.

Secondary research involved mapping patent activity, standards evolution, and public regulatory guidance to contextualize governance and IP dynamics. In addition, case study analysis of representative deployments provided comparative benchmarks on operational performance, user acceptance, and integration complexity. Triangulation across data sources strengthened the reliability of observed patterns and mitigated bias from any single evidence stream.

Analytical techniques included taxonomy development to align products and applications, scenario analysis to stress-test responses to trade and supply shocks, and sensitivity checks to surface which variables most influence adoption pathways. Expert validation sessions were used to iterate findings and ensure practical relevance for decision-makers. Throughout, attention was paid to methodological transparency so that assumptions, data sources, and analytical boundaries remain clear for users seeking to apply insights to their strategies.

A concise synthesis emphasizing the need for modularity, ethical governance, regional adaptation, and partnership-driven commercialization to realize durable value from social robotics

In closing, the trajectory of social robotics is defined by converging technological maturity, evolving user expectations, and shifting operational realities. The sector is moving from experimental deployments toward sustained service roles that require integrated hardware-software solutions, trusted data practices, and adaptable commercial models. Consequently, stakeholders must balance innovation velocity with robust governance and supply chain resilience to convert promise into predictable outcomes.

Strategic emphasis on modular design, interoperable AI services, and verticalized partnerships will determine which organizations capture long-term value. In tandem, regional differences in regulatory expectations and manufacturing capabilities necessitate differentiated go-to-market playbooks rather than one-size-fits-all rollouts. By aligning R&D priorities with real-world operational constraints and by investing in ethical, explainable systems, organizations can accelerate adoption and foster durable user trust. Ultimately, decision-makers equipped with these insights will be better positioned to navigate complexity, prioritize investments, and scale solutions that deliver measurable benefits to end users across domains.

Table of Contents

1. Preface

  • 1.1. Objectives of the Study
  • 1.2. Market Segmentation & Coverage
  • 1.3. Years Considered for the Study
  • 1.4. Currency & Pricing
  • 1.5. Language
  • 1.6. Stakeholders

2. Research Methodology

3. Executive Summary

4. Market Overview

5. Market Insights

  • 5.1. Integration of AI-driven emotion recognition in companion robots for improved elderly care
  • 5.2. Development of robust multi-modal social robots with voice, gesture, and facial interaction capabilities
  • 5.3. Advancements in cloud robotics enabling real-time data sharing across distributed social robot networks
  • 5.4. Emergence of socially assistive robots tailored for pediatric healthcare settings to support therapy engagement
  • 5.5. Implementation of advanced on-device processing in social robots to ensure user data privacy and compliance
  • 5.6. Integration of sustainable and bio-based materials in social robot manufacturing to reduce environmental impact

6. Cumulative Impact of United States Tariffs 2025

7. Cumulative Impact of Artificial Intelligence 2025

8. Social Robots Market, by Product Type

  • 8.1. Companion
    • 8.1.1. Personal Assistants
    • 8.1.2. Pet Robots
  • 8.2. Humanoid
  • 8.3. Service Robots
    • 8.3.1. Cleaning
    • 8.3.2. Delivery
  • 8.4. Social AI Agents
    • 8.4.1. Chatbots
    • 8.4.2. Virtual Assistants
  • 8.5. Telepresence
    • 8.5.1. Mobile
    • 8.5.2. Stationary

9. Social Robots Market, by Distribution Channel

  • 9.1. Direct Sales
  • 9.2. OEM
  • 9.3. Online
    • 9.3.1. E-Commerce Platforms
    • 9.3.2. Manufacturer Websites

10. Social Robots Market, by Technology

  • 10.1. Actuators
    • 10.1.1. Hydraulic Systems
    • 10.1.2. Motors
    • 10.1.3. Servo Actuators
  • 10.2. AI
    • 10.2.1. Deep Learning
    • 10.2.2. Machine Learning
    • 10.2.3. Reinforcement Learning
  • 10.3. Communication Tech
    • 10.3.1. Bluetooth
    • 10.3.2. Cellular 5G
    • 10.3.3. Wi-Fi
  • 10.4. NLP
    • 10.4.1. Language Generation
    • 10.4.2. Speech Recognition
  • 10.5. Sensors
    • 10.5.1. Audio
    • 10.5.2. Proximity
    • 10.5.3. Touch
  • 10.6. Vision Systems
    • 10.6.1. 2D Imaging
    • 10.6.2. 3D Imaging
    • 10.6.3. Infrared Imaging

11. Social Robots Market, by Application

  • 11.1. Education
    • 11.1.1. Academic Institutions
    • 11.1.2. Corporate Training
    • 11.1.3. Home Schooling
  • 11.2. Entertainment
    • 11.2.1. Events
    • 11.2.2. Home Entertainment
    • 11.2.3. Theme Parks
  • 11.3. Healthcare
    • 11.3.1. Elderly Care
    • 11.3.2. Patient Engagement
    • 11.3.3. Therapy
  • 11.4. Hospitality
    • 11.4.1. Hotels
    • 11.4.2. Restaurants
  • 11.5. Retail
    • 11.5.1. Customer Service
    • 11.5.2. Marketing

12. Social Robots Market, by End User

  • 12.1. Commercial
    • 12.1.1. Entertainment Venues
    • 12.1.2. Hotels and Restaurants
    • 12.1.3. Retail Stores
  • 12.2. Consumer
    • 12.2.1. Home Use
    • 12.2.2. Personal Companionship
    • 12.2.3. Smart Homes
  • 12.3. Education
    • 12.3.1. Higher Education
    • 12.3.2. K-12
  • 12.4. Healthcare
    • 12.4.1. Clinics
    • 12.4.2. Elderly Care Facilities
    • 12.4.3. Hospitals

13. Social Robots Market, by Region

  • 13.1. Americas
    • 13.1.1. North America
    • 13.1.2. Latin America
  • 13.2. Europe, Middle East & Africa
    • 13.2.1. Europe
    • 13.2.2. Middle East
    • 13.2.3. Africa
  • 13.3. Asia-Pacific

14. Social Robots Market, by Group

  • 14.1. ASEAN
  • 14.2. GCC
  • 14.3. European Union
  • 14.4. BRICS
  • 14.5. G7
  • 14.6. NATO

15. Social Robots Market, by Country

  • 15.1. United States
  • 15.2. Canada
  • 15.3. Mexico
  • 15.4. Brazil
  • 15.5. United Kingdom
  • 15.6. Germany
  • 15.7. France
  • 15.8. Russia
  • 15.9. Italy
  • 15.10. Spain
  • 15.11. China
  • 15.12. India
  • 15.13. Japan
  • 15.14. Australia
  • 15.15. South Korea

16. Competitive Landscape

  • 16.1. Market Share Analysis, 2024
  • 16.2. FPNV Positioning Matrix, 2024
  • 16.3. Competitive Analysis
    • 16.3.1. SoftBank Robotics Group Corp.
    • 16.3.2. UBTECH Robotics Corp.
    • 16.3.3. Blue Frog Robotics SAS
    • 16.3.4. Robotemi Inc.
    • 16.3.5. Hanson Robotics Ltd.
    • 16.3.6. PAL Robotics SL
    • 16.3.7. Furhat Robotics AB
    • 16.3.8. OhmniLabs Inc.
    • 16.3.9. NEURA Robotics GmbH
    • 16.3.10. Hangzhou Yushu Technology Co., Ltd.
샘플 요청 목록
0 건의 상품을 선택 중
목록 보기
전체삭제