世界のインダストリー4.0市場（～2030）：技術別（IIoT、AR&VR、AI&ML）、コンポーネント別

2024年2月20日2024年2月20日 marketing インダストリー4.0

市場概要

インダストリー4.0の世界市場規模は2022年に1,461億4,000万米ドルと推定され、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）19.9％で成長すると予測されている。市場成長を促進する要因としては、工場フロア、倉庫、製造現場での自動化機器・ツールの採用増加、中毒性の高い製造装置への投資の増加、世界的なデジタル化傾向の高まりなどが挙げられる。さらに、機械学習（ML）、人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）、5G接続、クラウドベースのサービスなど、最先端のデジタル技術の出現も市場の繁栄に貢献している。これらの融合要因は、市場に有利な成長機会をもたらすと予測される。

産業界では、製品の安全性、品質基準、環境への影響、データプライバシーに関連する厳しい規制がますます厳しくなっている。これらの技術は、リアルタイムのモニタリング、トレーサビリティ、品質管理メカニズムを提供することで、エンドユーザーがこれらの規制に効果的に準拠することを可能にする。エンドユーザーのコンプライアンス問題は、プロセス・コンプライアンスと製品コンプライアンスに分類される。インダストリー4.0の実践は、時間と品質の指標をコスト削減で達成することを目指す企業にとって理想的である。生産のデジタル化は、エンジニアリングの変更、リスク評価、プロセスの改善、プロセスの可視性の向上、オンデマンドでのデータ提供など、数多くの作業を支援する。したがって、競争力を得るためのコンプライアンスの必要性は、市場の重要な成長ドライバーとして機能すると予想される。

IIoT技術の採用は、市場の大きなチャンスである。産業機器、センサー、デバイスを接続することで、企業はリアルタイムのデータを収集し、マシン間通信を可能にすることができる。このデータは、生産プロセスの最適化、ダウンタイムの削減、全体的な業務効率の改善に利用できる。システムの接続が進むにつれ、産業用ネットワークとデータのセキュリティを確保することが極めて重要になっている。産業エコシステムが複雑化することで、サイバーセキュリティ・ソリューションとサービスの機会が生まれる。企業は、堅牢なサイバーセキュリティ・フレームワークを開発し、安全な通信プロトコルを実装し、サイバー脅威から保護するソリューションを提供することで、安全なシステムに対する需要の高まりに対応することができる。

ロボティクスとオートメーションがIoTと組み合わさることで、IoT対応ロボティクスが誕生し、遠隔監視と予知保全が可能になり、データ主導の洞察によって効率化が促進される。フリート管理とロボット群における革新は、協調的なロボットの行動を組織化することによって、物流や倉庫管理などの産業を形成している。同時定位マッピング（SLAM）技術は、ロボットが複雑な環境を自律的にナビゲートする力を与え、自律走行車やドローンなどのアプリケーションを支えている。ウェアラブル・ロボティクスは、特に医療や製造のような身体的支援が重要な分野で、人間の能力を向上させる。ロボットの設計と最適化にデジタル・ツインを活用することで、性能を向上させながら開発を迅速化できる。

人間とロボットのインタラクションやユーザーインターフェースの強化は、様々な産業へのロボットのシームレスな統合を強調します。これらのコンセプトは、産業用ロボットとオートメーションの開発を説明し、製造効率に革命をもたらし、人間のスキルを向上させ、業界全体のイノベーションに拍車をかける。市場環境は、AIとML技術の動向に大きな影響を受けている。このトレンドの中で、いくつかの重要な開発が際立っている。予測分析とメンテナンスは、AIとMLを活用して機器の故障を予見・予防し、メンテナンス・スケジュールを最適化する。異常検知と品質管理は、これらの技術を活用して製造における異常を特定し、製品の優秀性を迅速に確保する。さらに、サプライチェーンと在庫の最適化では、在庫管理とロジスティクスを洗練させることで効率を高めるAI主導のアルゴリズムが役立っている。

2023年8月、Telefonaktiebolaget LM EricssonとRMIT大学は共同で、ベトナムのRMITのハノイ・キャンパスにRMIT & Ericsson AI Labを設立した。このイニシアチブは、既存の5G教育パートナーシップを基礎とし、ベトナムの学生に5GやAI、機械学習、ブロックチェーンなどの新興技術について教育するものです。インダストリー4.0プロジェクトにおける人工知能の活用は、ベトナムでますます広まっている。5Gの展開、エリクソン、RMITは現在、さまざまな分野でインダストリー4.0の導入を推進するのに役立つAIソリューションの開発と実装において、企業、学術機関、近隣のパートナーを支援することができます。これは、エネルギー、製造、農業、輸送、物流などの産業に恩恵をもたらすだろう。

ハードウェア分野は、2022年に約50.0%という大きな市場シェアを獲得した。インダストリー4.0のハードウェア・コンポーネントには、センサー、アクチュエーター、コントローラー、その他リアルタイムでのデータ収集と分析を可能にする様々なデバイスが含まれる。これらのコンポーネントは、生産を最適化するためにデータ主導の意思決定と自動化に依存するスマート工場の運営に不可欠である。ハードウェア・コンポーネント・セグメントの成長を後押ししている要因はいくつかある。まず第一に、製造効率を改善し、ダウンタイムを削減し、製品品質を向上させるスマート技術に対する需要の高まりが挙げられる。インダストリー4.0を採用する企業が増えるにつれて、ハードウェア・コンポーネントの需要は伸び続けるだろう。IoT技術の急速な発展は、ハードウェア・コンポーネント・セグメントの成長を促進する。センサーなどからデータを収集するIoT機器は、機能するためにハードウェア部品を必要とする。

IoTデバイスの利用が市場で拡大し続けるにつれて、ハードウェア・コンポーネントの需要も増加する。ソフトウェア分野は、2030年までに年平均成長率が約20.0%と最も高くなると予想されている。ソフトウェアは、データをリアルタイムで収集、分析、解釈し、データ主導の意思決定と生産プロセスを最適化するための自動化を可能にする上で重要な役割を果たす。AIとML技術に対する需要の高まりが、ソフトウェア・コンポーネント・セグメントの成長を牽引している。これらの技術は、予知保全、品質管理、サプライチェーンの最適化を可能にする。クラウドコンピューティングもインダストリー4.0のソフトウェア需要を押し上げる要因の一つである。クラウドベースのプラットフォームは、予測分析やデジタルツインなど、生産プロセスの最適化に役立つさまざまなソフトウェアツールやサービスへのアクセスもメーカーに提供する。

産業用モノのインターネット（IIoT）セグメントは、2022年に27.0%以上の大きな市場シェアを獲得した。IIoTは市場で急速に普及している技術である。この技術は、機械やデバイスが相互に通信したり、人間と通信したりすることを可能にし、ビジネスの運営方法に革命を起こそうとしている。IIoTがインダストリー4.0の重要な構成要素であるのは、機械やデバイスがリアルタイムで相互や人間と通信することを可能にするからだ。IIoT技術が成長を続けるにつれて、製造業に大きな影響を与えることが予想される。

例えば、製造業者は機械やデバイスからリアルタイムでデータを収集・分析し、非効率な部分を特定してプロセスを最適化できるようになる。効率の改善に加え、IIoTは製造業者のダウンタイムとメンテナンスコストの削減にも貢献する。機械やデバイスをリアルタイムで監視することで、メーカーは潜在的な問題を事前に特定し、コストのかかるダウンタイムを回避するための予防措置を講じることができる。予知保全もまた、IIoTが大きな影響を与えると予想される分野だ。ブロックチェーンとセキュアなデータ交換分野は、2030年までに約21.0%という最も高いCAGRが見込まれている。

デジタル世界におけるセキュリティと透明性の向上に対するニーズが、ブロックチェーン技術とセキュアなデータ交換の成長を後押ししている。オンラインで生成され、送信されるデータがますます増えているため、企業はこれらの情報を保存し、交換するための安全で信頼できる方法を持たなければならない。ブロックチェーン技術の主な利点は、デジタル取引に分散型の安全なプラットフォームを提供することです。つまり、銀行や政府機関のような中央当局を介さずに取引を検証し、記録することができる。その結果、ブロックチェーン技術は詐欺やサイバー攻撃のリスクを軽減するのに役立つ。

製造業セグメントは2022年に約31.0%という大きな市場シェアを獲得した。製造業はインダストリー4.0の成長により大きな変革を経験している。この変革は、ビジネスの効率的な運営、コスト削減、顧客体験の向上を可能にする幅広いテクノロジーによって推進されている。製造業の成長を牽引する主要技術は、モノのインターネット（IoT）である。IoT対応のセンサーが機器の性能を監視し、深刻な問題になる前に潜在的な問題を特定する。このリアルタイムのデータと洞察は、業務の改善と効率の向上に利用でき、企業に大きな利益をもたらす。

製造業の成長を促進するもう一つのテクノロジーは、ロボット工学である。ロボット技術の進歩により、単純な組立ライン作業から複雑なロジスティクスやサプライチェーン管理まで、幅広い作業の自動化が可能になりつつある。この自動化により、企業はコストを削減し、効率を高め、危険な作業や反復的な作業から人間の労働者を排除することで安全性を向上させることができる。自動車分野は、2030年までの年平均成長率が約21.0％になると予想されている。

自動車産業は、市場で大きな成長を遂げている分野のひとつである。この成長の原動力となっているのは、ビジネスの効率的な運営、コスト削減、顧客体験の向上を可能にするさまざまな技術の進歩である。IoTは自動車産業の成長を牽引する主要技術である。IoT対応センサーは機器の性能を監視し、深刻な問題になる前に潜在的な問題を特定する。

アジア太平洋地域は2022年に35.0%以上の収益シェアを占め、市場を支配した。同地域は近年、市場が急成長している。この地域には、中国、日本、韓国を含む世界最大の製造拠点がある。これらの国々は技術導入の最前線にあり、中でも中国はこの分野のリーダーである。さらに、オーストラリア、シンガポール、マレーシアなど、この地域の他の国々もテクノロジーに投資している。例えばオーストラリアは、効率性と安全性を高めるため、鉱業におけるロボット技術の採用を推進している。この地域市場の成長は今後も続くと予想される。

この地域におけるインダストリー4.0技術の採用は、いくつかの要因によって推進されている。主な要因の1つは、グローバル化が進む市場で企業が競争力を維持する必要性である。先進技術を製造プロセスに統合することで、企業は効率を高め、コストを削減し、製品品質を向上させることができ、それによって競争力を高めることができる。中東とアフリカは、2030年までのCAGRが21.0%超という大幅な伸びを記録すると予測されている。同地域は、政府の支援、熟練労働者の確保、戦略的立地など、さまざまな要因によって著しい成長を遂げている。

同市場は、効率性と生産性を向上させるために、ロボット工学、AI、IoTなどの先進技術を製造プロセスに統合することを指す。近年、同地域の政府はインダストリー4.0の重要性を認識し、その導入促進に力を入れている。サウジアラビア、UAE、南アフリカなどの国々は、先進製造技術の成長を支援するため、インフラ、教育、研究に多額の投資を行ってきた。こうした投資により、企業がこの地域に投資しやすい環境が整いつつある。同地域の市場成長の原動力のひとつは、熟練労働者の確保である。同地域には、先端技術の導入に不可欠な技術者やエンジニアの人材が豊富に存在する。同地域では、インダストリー4.0に必要なスキルを開発するための教育・訓練プログラムに投資しているため、この人材プールはさらに成長すると予想される。

主要企業・市場シェア

同市場の主要企業には、技術革新企業、ソリューション・プロバイダー、研究機関などが多い。これらのプレーヤーは、高度製造、自動化、IoT、AI、データ分析ソリューションの開発に貢献している。彼らの努力は、デジタル化とスマートテクノロジーによる産業の変革を推進し、サプライチェーン、生産プロセス、顧客体験に影響を与える。また、生産効率を最適化し、予知保全能力を強化し、リアルタイムのモニタリングを可能にする統合ソリューションを生み出すために、ソフトウェア開発者やハードウェアメーカーなどが協力している。

さらに、規制機関や標準化団体は、エコシステムの枠組みやガイドラインを形成する上で重要な役割を果たしている。例えば、2023年8月、株式会社デンソーは、園芸施設を運営するCerthon Groupの全株式を取得した。この買収の目的は、両社の強みとこれまでの協業の成果を活用することで、世界の食の課題解決に向けた取り組みをさらに加速させることにある。世界のインダストリー4.0市場の有力企業には、以下のような企業がある：

ABB LTD.

シスコシステムズ

コグネックス株式会社

株式会社デンソー

エマソン・エレクトリック

ファナック株式会社

ハネウェルインターナショナル

インテル株式会社

ジョンソンコントロールズ・インターナショナル

クカグループ

ロバート・ボッシュGmbH

ロックウェル・オートメーション

シュナイダーエレクトリックSE

シーメンスAG

本レポートでは、世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、2018年から2030年までの各サブセグメントにおける最新動向の分析を提供しています。この調査において、Grand View Research社はインダストリー4.0市場レポートをコンポーネント、技術、産業別、地域別に分類しています：

コンポーネントの展望（売上高、億米ドル、2018年～2030年）

ハードウェア

ソフトウェア

サービス

テクノロジーの展望（売上高、10億米ドル、2018年～2030年）

産業用モノのインターネット（IIoT）

ロボティクス＆オートメーション

人工知能＆機械学習（AI＆ML）

ビッグデータ＆高度分析

積層造形

拡張現実と仮想現実（AR & VR）

デジタル・ツイン＆シミュレーション

ブロックチェーンとセキュアなデータ交換

その他

産業別展望（売上高、10億米ドル、2018年～2030年）

製造業

石油化学

自動車

エネルギー・公益事業

石油・ガス

食品・飲料

航空宇宙・防衛

その他

地域別展望（売上高, USD Billion, 2018 – 2030）

北米

米国

カナダ

欧州

ドイツ

英国

フランス

イタリア

スペイン

アジア太平洋

中国

日本

インド

韓国

ラテンアメリカ

ブラジル

メキシコ

中東・アフリカ

UAE

サウジアラビア

【目次】

第1章方法論と範囲
1.1 市場区分と範囲
1.2 市場の定義
1.3 情報調達
1.3.1 情報分析
1.3.2 市場策定とデータの可視化
1.3.3 データの検証・公開
1.4 調査範囲と前提条件
1.4.1 データソース一覧
第2章エグゼクティブサマリー
2.1 インダストリー4.0市場スナップショット
2.2 インダストリー4.0 – セグメントスナップショット (1/3)
2.3 インダストリー4.0 – セグメントスナップショット (2/3)
2.4 インダストリー4.0 – セグメントスナップショット（3/3）
2.5 インダストリー4.0 – 競争環境スナップショット
第3章インダストリー4.0市場 – 産業展望
3.1 市場の系統展望
3.2 バリューチェーン分析
3.3 市場ダイナミクス
3.3.1 市場促進要因分析
3.3.1.1 モノのインターネットの採用増加
3.3.1.2 品質、自動化、最適効率に対する需要の高まり
3.3.1.3 デジタル化の変革を支援する政府の取り組みとコンプライアンス
3.3.1.4 積層造形に向けた成長傾向
3.3.2 市場阻害要因分析
3.3.2.1 セキュリティへの懸念
3.3.2.2 産業用ロボットの高価な導入コスト
3.3.3 市場の課題
3.3.4 市場機会
3.4 産業分析ツール
3.4.1 ポーター分析
3.4.2 マクロ経済分析
3.5 インダストリー4.0市場-技術動向
3.5.1 産業用モノのインターネット（Iiot）
3.5.2 ロボティクスとオートメーション
3.5.3 人工知能（Ai）と機械学習（Ml）
3.5.4 ビッグデータ＆高度分析
3.5.5 アディティブ・マニュファクチャリング（3dプリンティング）
3.5.6 拡張現実（Ar）と仮想現実（Vr）
3.5.7 デジタルツインとシミュレーション
3.5.8 ブロックチェーンと安全なデータ交換
3.6 インダストリー4.0市場：Covid-19インパクト分析
第4章インダストリー4.0市場コンポーネントの推定と動向分析
4.1 2022年と2030年のコンポーネントの動向分析と市場シェア
4.2 インダストリー4.0市場の推定と予測、コンポーネント別（億米ドル）
4.2.1 ハードウェア
4.2.2 ソフトウェア
4.2.3 サービス
第5章インダストリー4.0市場技術の推定と動向分析
5.1 技術動向分析と市場シェア、2022年・2030年
5.2 インダストリー4.0市場の技術別推計・予測（億米ドル）
5.2.1 産業用モノのインターネット（Iiot）
5.2.2 ロボティクスとオートメーション
5.2.3 人工知能（Ai）と機械学習（Ml）
5.2.4 ビッグデータと高度分析
5.2.5 アディティブ・マニュファクチャリング（3dプリンティング）
5.2.6 拡張現実（Ar）と仮想現実（Vr）
5.2.7 デジタルツインとシミュレーション
5.2.8 ブロックチェーンと安全なデータ交換
5.2.9 その他
第6章インダストリー4.0市場産業別推定と動向分析
6.1 産業別動向分析と市場シェア、2022年・2030年
6.2 インダストリー4.0市場の産業分野別推計と予測（億米ドル）
6.2.1 製造業
6.2.2 石油化学
6.2.3 自動車
6.2.4 エネルギー・公益事業
6.2.5 石油・ガス
6.2.6 食品・飲料
6.2.7 航空宇宙・防衛
6.2.8 その他
第7章地域別推定と動向分析
7.1 インダストリー4.0市場：地域別展望
7.2 北米
7.2.1 北米のインダストリー4.0市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Billion）
7.2.2 米国
7.2.2.1 米国のインダストリー4.0市場の推計と予測、2018年～2030年（USD Billion）
7.2.3 カナダ
7.2.3.1 カナダのインダストリー4.0市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Billion）
7.3 欧州
7.3.1 欧州のインダストリー4.0市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Billion）
7.3.2 英国
7.3.2.1 イギリスのインダストリー4.0市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Billion）
7.3.3 ドイツ
7.3.3.1 ドイツのインダストリー4.0市場の予測・推移、2018年～2030年（USD Billion）
7.3.4 フランス
7.3.4.1 フランスインダストリー4.0市場予測・予測、2018年～2030年（USD Billion）
7.3.5 イタリア
7.3.5.1 イタリアインダストリー4.0市場の予測・予想、2018年～2030年（USD Billion）
7.3.6 スペイン
7.3.6.1 スペインのインダストリー4.0市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Billion）
7.4 アジア太平洋地域
7.4.1 アジア太平洋地域のインダストリー4.0市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Billion）
7.4.2 中国
7.4.2.1 中国のインダストリー4.0市場の推定と予測、2018年〜2030年（USD Billion）
7.4.3 日本
7.4.3.1 日本のインダストリー4.0市場の推定と予測、2018年〜2030年（USD Billion）
7.4.4 韓国
7.4.4.1 韓国のインダストリー4.0市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Billion）
7.4.5 インド
7.4.5.1 インドのインダストリー4.0市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Billion）
7.5 ラテンアメリカ
7.5.1 中南米のインダストリー4.0市場の予測・予想、2018年～2030年（USD Billion）
7.5.2 ブラジル
7.5.2.1 ブラジルのインダストリー4.0市場の推定と予測、2018年～2030年 (億米ドル)
7.5.3 メキシコ
7.5.3.1 メキシコのインダストリー4.0市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Billion）
7.6 中東・アフリカ
7.6.1 中東・アフリカのインダストリー4.0市場予測・予測、2018年～2030年（USD Billion）
7.6.2 サウジアラビア
7.6.2.1 サウジアラビアのインダストリー4.0市場の推定と予測、2018年～2030年 (億米ドル)
7.6.3 アラブ首長国連邦
7.6.3.1 アラブ首長国連邦（UAE）のインダストリー4.0市場の推定と予測、2018年～2030年 (億米ドル)

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レポートコード：GVR-4-68040-125-1