部品の価値と供給網 — 採点表・地図・日本企業の位置

部品の価値を測る6つの基準 — 金額・確かさ・技術の壁・製造の壁・融通・上乗せ

10の部品の採点

出所: ゴールドマン・サックスの資料 (人型ロボットの供給網で2030年までに注目すべき基準の採点) を引用した投稿の画像。同社の公開資料では報告書名と日付を確かめられないため、二次情報として扱う。各基準は1 (低い)・2 (中)・3 (高い) の3段階で、合計の満点は18。 公開の報道で確かめられるのは、同社のアナリストが2026年5月に中国の部品会社を訪ね、波動歯車の技術の壁が最も高く、アクチュエーターの組立は採用の確実性が高いと評価したことまで (報道は2026年5月28日)。

表を横に読むと、部品ごとの性格が分かります。波動歯車は6つのうち4つが満点で、弱いのは「技術の選択の確かさ」と「生産能力の融通」だけです。ロボットハンドは「技術の選択の確かさ」が最低の1で、指の動かし方がまだ定まっていないことを示します。組立は逆に「技術の選択の確かさ」が満点で「技術の壁」が1です。GPU・CPU は技術と製造の壁が高く点は13ありますが、「生産能力の融通」と「人型ロボット向けの上乗せ」がどちらも1で、人型ロボットが増えても需要全体への影響は小さいという評価です。

投稿の筆者は部品を4つに区分し、関節の減速機を最上位に置いた

投稿の筆者は、この見方を自分の経験から説明しています。AI の銘柄として誰もが画像処理半導体 (GPU) の会社を買った年に、筆者が成果を上げたのは、その一段下にある記憶用半導体の会社 (大企業の中に長く埋もれていた専業のサンディスク) だった、という話です。人型ロボットでも、胸に社名の入った完成品の会社ではなく、その一段下で繰り返し使われる部品を見るべきだと説きます。

投稿の筆者の主張は1行にまとまります。利益は供給網の両端 (頭脳と電池) ではなく、その間にある機械と電気の部品にあり、1体に数十回繰り返し入り、作るのが最も難しい部品に集まる、というものです。筆者は、人型ロボットの減速機・モーター・ねじ・手の量産の中心が中国の長江デルタにあり、欧米の市場で買える要所の銘柄は少ないとも指摘しています。筆者は、買いにくいこと自体が参入の壁になり、欧米の市場で買える数少ない要所の銘柄はその分だけ高く評価されうると書いています。

業界地図の完成品メーカー40社のうち29社が中国、日本は0社

地図を読むときの注意: 投稿で広まった地図の画像は、20行目以降の国の帯がすべて中国の赤で塗られ、米国のテスラ、ドイツのニューラ、カナダのサンクチュアリAI、イスラエルのメンティー、英国のヒューマノイド社まで中国に見える (本誌が画素を機械で読んで確認)。凡例には8か国が並ぶので、画像を作り直す過程で色が落ちたとみられる。そのため国は画像の色ではなく本社の所在地で付けた。また、同じゴールドマン・サックスの地図でも版によって中身が違い、本誌が2026年9月20日に扱った版には完成品44社・供給側76件が載っていた。

延べ60件のうち日本企業は4件 (6.7%)。地図は右の列を非上場の会社だけ灰色にしているが、灰色は5社 (新剣伝動・来福諧波・ピセア・モーション・坤維科技・DJI) にとどまり、非上場のオープンAI とファーウェイは黒のままになっている。

日本企業は、減速機・ねじ・モーター・センサー・電子部品・電池の供給側にいる

出所は章末。業界地図の右の列に載るのは、ハーモニック・ドライブ・システムズ・村田製作所・TDK・パナソニックの4社。

見通しの不確かさ — 生産の規模・顧客の偏り・原価の目標・価格競争

投稿の筆者は最後に、ロボットは本物だが立ち上がりの速さは不確かで、見るべきは報道ではなく部品会社の粗利率だと結んでいます。部品の価値は「1体にいくつ入るか」と「作るのがどれだけ難しいか」で決まるという見方は、生産台数がどちらに振れても使える基準です。

この章の確認

企業ごとの詳しい情報は、AI企業データベースのロボット区分と、日本関連銘柄レーダーで確かめられます。