既存の製品を分析することで、欠点の改善や性能向上、新製品への応用が可能。

古い設計の復元や、図面のない部品の再製作にも役立つ。

競合他社の製品を研究することで、市場の技術動向を把握し、自社開発に活かせる。

製造元が撤退・倒産した製品の修理や保守に利用される（特に産業機器やレガシーシステムで重要）。

ソフトウェアやシステムに潜む脆弱性の発見や、不正アクセスの検出に使われる。

実際の製品を解析することで、設計や制御のノウハウを学ぶ機会となる。

特許権、著作権、営業秘密などの知的財産を侵害する可能性がある。

特にソフトウェアや回路のリバースには注意が必要。

高度な専門知識が必要で、解析には多くの時間やコストがかかる。

特に、ソフトウェアのバイナリ解析や複雑なICのリバースは困難。

他社の技術を模倣することへの道徳的な批判や企業イメージの悪化。

リバースで得られる情報は不完全な場合が多く、正確な再現や解釈が難しいことがある。

製造元がサポート終了したロボットでも、部品や回路を解析して代替部品や修理手順を開発できる。

制御基板やサーボモーターなど、入手困難な部品を再現可能。

他社の通信プロトコル、I/O制御、インタフェースを解析して自社システムと接続可能にする。

既存製品の構造・材料・制御アルゴリズムを参考にして、自社製品に取り入れる。

特に中小企業が自社製ロボットを開発する際の参考設計資料になる。

工場で使われているロボットの制御ロジックを分析し、独自の用途に合わせた改良が可能。

たとえば、速度チューニングや安全機構の強化など。

実際のロボットを分解・解析することで、メカ設計、制御、センサー技術の教育に使える。

特許技術や独自アルゴリズムを無断で模倣すると法的トラブルに発展。

特に大手メーカーのロボット制御ソフトウェアや構造は保護されている。

モーター制御、エンコーダ処理、通信プロトコル（EtherCAT、CAN、RS-485等）など、多分野の知識が必要。

逆解析しても完全な動作理解に至らないことがある。

高精度な3Dスキャン、回路トレース、ファームウェアの逆アセンブルなどは人手と時間を要する。

試作や検証にも追加コストが発生。

十分な解析・再設計がされないまま再利用すると、人身事故や故障の原因になり得る。

特に協働ロボットでは安全認証に影響が出る可能性も。