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自動化ベンチマーク · 45か国
国別ロボット密度とデジタル導入率（2026年）
要点：世界平均は製造業従業員1万人あたり132台です（IFR、2024年、新手法）。韓国が1,220で首位です。以下の国のうち20か国が世界平均を上回り、2か国が下回っています。ロボット密度はラインのどれだけが機械かを示し、AI導入率の列はそのうちどれだけが計測されているかを示します。
各国の製造業はどの程度自動化され、デジタル層はどれほどの速さで追いついているのか。IFRロボット密度、AIやその他のデジタル技術を活用する製造企業の割合、そしてそれらの数値の土台となる製造業の基盤をまとめました。
ロボット密度、AI導入率、製造業の基盤
ロボット密度：IFR World Robotics 2025（2024年の設置台数、手法改定済み。2024年以前の発表とは比較できません）。AI導入率：少なくとも一つのAI技術を活用する製造企業の割合（EU諸国はEurostat 2024、その他の国は各国調査で、明記しています）。製造業の比重と雇用者数はEurostat、世界銀行、各国統計局によります。
| 国 | ロボット / 従業員1万人 | AIを活用する製造企業 | 製造業の比重 | 雇用者数 |
|---|---|---|---|---|
| 韓国 T2 | 1,220 | – | 26.6 % GDP | – |
| シンガポール T2 | 818 | – | 18.5 % GDP | – |
| ドイツ T1 | 449 | 24.4 % | 19.4 % 粗付加価値 | 7,262 千人 |
| 日本 T2 | 446 | – | 18.8 % GDP | 10,330 千人 |
| スウェーデン T2 | 377 | 32.9 % | 13.4 % 粗付加価値 | 565.4 千人 |
| デンマーク T2 | 329 | 38.5 % | 20.2 % 粗付加価値 | 321 千人 |
| アメリカ合衆国 T1 | 307 | – | 9.7 % GDP | 12,652 千人 |
| スイス T1 | 294 | – | 19.6 % 粗付加価値 | 651.2 千人 |
| オランダ T1 | 293 | 28.6 % | 11.7 % 粗付加価値 | 757 千人 |
| オーストリア T1 | 272 | 32.5 % | 17.1 % 粗付加価値 | 673.9 千人 |
| カナダ T2 | 241 | – | 9.3 % GDP | 1,800 千人 |
| イタリア T1 | 237 | 14.7 % | 16.8 % 粗付加価値 | 3,923 千人 |
| ベルギー T1 | 232 | 39.8 % | 12.3 % 粗付加価値 | 485.2 千人 |
| チェコ T1 | 216 | 16.7 % | 20.8 % 粗付加価値 | 1,326 千人 |
| スロバキア T1 | 210 | 15.8 % | 18.1 % 粗付加価値 | 496.5 千人 |
| フランス T1 | 195 | 7.4 % | 11.4 % 粗付加価値 | 2,800 千人 |
| スペイン T1 | 183 | 17.1 % | 11.7 % 粗付加価値 | 2,279 千人 |
| フィンランド T2 | 183 | – | 16.2 % 粗付加価値 | 342.9 千人 |
| ハンガリー T1 | 172 | 7.8 % | 17.7 % 粗付加価値 | 856.2 千人 |
| 中国 T1 | 166 | – | 24.8 % GDP | 104,815 千人 |
| ポーランド T1 | 81 | 7.7 % | 16.3 % 粗付加価値 | 3,362 千人 |
| メキシコ T1 | 62 | – | 20.1 % GDP | 4,812 千人 |
| ルーマニア T1 | – | 3.2 % | 13.1 % 粗付加価値 | 1,400 千人 |
| イギリス T1 | – | – | 8.0 % GDP | 2,460 千人 |
| アルジェリア T2 | – | – | 9.4 % GDP | – |
| アルゼンチン T2 | – | – | 15.2 % GDP | – |
| ブラジル T2 | – | – | 12.1 % GDP | 8,440 千人 |
| チリ T2 | – | – | 9.4 % GDP | – |
| コロンビア T2 | – | – | 10.2 % GDP | 730.8 千人 |
| インド T2 | – | – | 13.1 % GDP | 20,997 千人 |
| インドネシア T2 | – | – | 19.0 % GDP | – |
| アイルランド T2 | – | 17.5 % | 30.7 % 粗付加価値 | 291.6 千人 |
| マレーシア T2 | – | – | 22.5 % GDP | – |
| モロッコ T2 | – | – | 15.3 % GDP | – |
| ノルウェー T2 | – | 14.7 % | 6.3 % 粗付加価値 | 230 千人 |
| ペルー T2 | – | – | 12.2 % GDP | – |
| フィリピン T2 | – | – | 15.7 % GDP | – |
| ポルトガル T2 | – | 9.9 % | 13.0 % 粗付加価値 | 736.1 千人 |
| サウジアラビア T2 | – | – | 16.1 % GDP | – |
| 南アフリカ T2 | – | – | 12.8 % GDP | 1,263 千人 |
| タイ T2 | – | – | 24.2 % GDP | – |
| チュニジア T2 | – | – | 14.8 % GDP | 527.1 千人 |
| トルコ T2 | – | – | 17.6 % 粗付加価値 | 5,999 千人 |
| アラブ首長国連邦 T2 | – | – | 9.4 % GDP | – |
| ベトナム T2 | – | – | 24.3 % GDP | – |
IFR revised its density methodology with World Robotics 2025: 2024 figures (world 132, CN 166, US 307) are NOT comparable with the previous-method 2023 release (world 162, CN 470, US 295). Use only the 2024 series on the sites. Belgium is reported jointly as 'Belgium & Luxembourg'. WR 2026 (Sept 2026) covers 2025 installations; its density press release was not published as of 2026-10-10.
二つの列をあわせて読む
ロボット密度が高くデジタル導入率が低いのが一般的なパターンです。ラインは自動化されているものの、紙の日報と手作業の設備総合効率（OEE）計算で運用されています。両方の列が高い国（韓国、ドイツ、北欧諸国）が生産性のベンチマークを定めています。労務費が安く密度が低い国は1時間あたりのダウンタイムコストは低いものの、失われる時間はより多くなります。各数値の背景にある業種構成は、国別ベンチマークページでご確認ください。
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ロボット密度とデジタル導入率2026 ワークブック
Excelワークブック：45か国のIFRロボット密度、AI導入率、製造業の比重と雇用者数。すべての数値に出典を付し、IFRの手法に関する注記を収録しています。
- 45か国、2024年IFR系列と手法変更の説明
- 調査定義付きのAI・デジタル導入率
- 製造業の比重と雇用基盤
- 2026年10月更新
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よくある質問
2024年のロボット密度の数値が以前の年より低いのはなぜですか？
IFRがWorld Robotics 2025で手法を改定したためです。2024年の密度（世界132、中国166、米国307）は2023年の発表（世界162、中国470、米国295）とは比較できません。当サイトでは2024年系列のみを掲載しています。
「AIを活用している」とは何を指しますか？
EU諸国については、EurostatのICT調査に基づき、従業員10人以上で少なくとも一つのAI技術（テキストマイニング、音声認識、画像認識、機械学習、プロセス自動化、自律移動）を活用している企業を指します。その他の国は各国調査の定義によるもので、出典列に記載しています。
ロボット密度が高いほどOEEも高くなりますか？
それだけでは決まりません。自動化によって一部のロス（速度、手作業による品質）は減りますが、別のロス（段取り替え、チョコ停、保全）が生じます。国別ページの業種別OEEレンジの方が参考になります。
国別ベンチマークページ（oee-benchmark.org） →
出典と方法
データ確認：2026年10月 · 発行元はTEEPTRAK SASで、生産モニタリングおよびOEEソフトウェアを販売しています。
- https://ifr.org/ifr-press-releases/news/robot-density-surges-in-europe-asia-and-americas
- https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/isoc_eb_ain2/default/table
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/isoc_eb_ain2?geo=FR&time=2024&unit=PC_ENT&indic_is=E_AI_TANY&nace_r2=C
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/isoc_eb_ain2?geo=IE&time=2024&unit=PC_ENT&indic_is=E_AI_TANY&nace_r2=C
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/isoc_eb_ain2?geo=NO&time=2024&unit=PC_ENT&indic_is=E_AI_TANY&nace_r2=C
- https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/nama_10_a10/default/table
- https://api.worldbank.org/v2/country/CHN;JPN;KOR/indicator/NV.IND.MANF.ZS?format=json&date=2021:2024&per_page=50
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10?geo=FR&unit=PC_TOT&na_item=B1G&nace_r2=C&time=2024
- https://api.worldbank.org/v2/country/MEX;BRA;COL;PER;CHL;ARG/indicator/NV.IND.MANF.ZS?format=json&date=2021:2024&per_page=100
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10?geo=CH&unit=PC_TOT&na_item=B1G&nace_r2=C&time=2024
- https://api.worldbank.org/v2/country/GBR;CAN/indicator/NV.IND.MANF.ZS?format=json&date=2020:2025&per_page=50
- https://fred.stlouisfed.org/data/VAPGDPMA
- https://api.worldbank.org/v2/country/ARE;SAU;ZAF;MAR;TUN;DZA/indicator/NV.IND.MANF.ZS?format=json&date=2021:2024&per_page=100
- https://api.worldbank.org/v2/country/IND;VNM;IDN;THA;MYS;SGP;PHL/indicator/NV.IND.MANF.ZS?format=json&date=2022:2024&per_page=100
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10?geo=IE&unit=PC_TOT&na_item=B1G&nace_r2=C&time=2024
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10?geo=NO&unit=PC_TOT&na_item=B1G&nace_r2=C&time=2024
- https://www.singstat.gov.sg/files/1bbcd493-c935-4be2-96c8-7d9e3be630fa.pdf
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10?geo=TR&nace_r2=C&unit=PC_TOT&na_item=B1G&sinceTimePeriod=2021&format=JSON
- https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/nama_10_a10_e/default/table
- https://www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202412/t20241226_1957897.html
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10_e?geo=FR&unit=THS_PER&na_item=EMP_DC&nace_r2=C&time=2024
- https://www.inegi.org.mx/contenidos/saladeprensa/boletines/2025/eaim/EAIM2024_RR.pdf
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10_e?geo=CH&unit=THS_PER&na_item=EMP_DC&nace_r2=C&time=2024
- https://www.ons.gov.uk/employmentandlabourmarket/peopleinwork/employmentandemployeetypes/timeseries/jwr7/lms
- https://www.bls.gov/iag/tgs/iag31-33.htm
- https://sidra.ibge.gov.br/pesquisa/pia-empresa/quadros/brasil/2024
- https://www.investcanada.ca/industries/advanced-manufacturing
- https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/industria/encuesta-anual-manufacturera-enam
- https://www.mospi.gov.in/uploads/latestReleases/latest_release_1790768522303_b1ee6ba9-c9d3-481a-b30e-45a24c7f3729_PIB_Note_ASI_2024-25_English.pdf
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10_e?geo=IE&unit=THS_PER&na_item=EMP_DC&nace_r2=C&time=2024
- https://www.stat.go.jp/data/roudou/sokuhou/nen/ft/pdf/gaiyou.pdf
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10_e?geo=NO&unit=THS_PER&na_item=EMP_DC&nace_r2=C&time=2024
- https://www.statssa.gov.za/publications/P0277/P0277March2026.pdf
- https://www.tunisieindustrie.nat.tn/fr/tissu.asp
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/lfsa_egan2?geo=TR&nace_r2=C&sex=T&age=Y15-64&unit=THS_PER&sinceTimePeriod=2021&format=JSON