IIoTデータ収集およびデバイス管理プラットフォームの世界市場

世界のIIoTデータ収集およびデバイス管理プラットフォーム市場は、2030年までに81億米ドルに達すると予測されています。

世界のIIoTデータ収集・デバイス管理プラットフォーム市場は、2024年に32億米ドルと推定されており、2024年から2030年の分析期間においてCAGR 16.7％で成長し、2030年までに81億米ドルに達すると予測されています。本レポートで分析対象としたセグメントの一つであるプロセス産業向けエンドユースは、16.2%のCAGRを記録し、分析期間終了までに50億米ドルに達すると予測されています。ディスクリート産業向けエンドユースセグメントの成長率は、分析期間において17.6%のCAGRと推定されています。

米国市場は8億9,570万米ドルと推定される一方、中国は15.8%のCAGRで成長すると予測されています

米国IIoTデータ収集・デバイス管理プラットフォーム市場は、2024年に8億9,570万米ドルと推定されています。世界第2位の経済大国である中国は、2024年から2030年の分析期間においてCAGR15.8％で推移し、2030年までに12億米ドルの市場規模に達すると予測されています。その他の注目すべき地域市場としては、日本とカナダが挙げられ、それぞれ分析期間中に14.6％、14.2％のCAGRで成長すると予測されています。欧州では、ドイツが約12.4％のCAGRで成長すると予測されています。

世界のIIoTデータ収集・デバイス管理プラットフォーム市場- 主な動向と促進要因の概要

IIoTデータ収集・デバイス管理プラットフォームは、産業オペレーションとスマート製造に革命をもたらしているのでしょうか？

産業用モノのインターネット（IIoT）データ収集・デバイス管理プラットフォームは、現代産業において不可欠なものとなりつつありますが、なぜこれらが業務効率の向上、意思決定の強化、デジタルトランスフォーメーションの推進に極めて重要なのでしょうか。IIoTプラットフォームは、広範な産業用デバイス、機械、センサーから得られるデータの接続、管理、分析を可能にします。これらのプラットフォームにより、企業は設備をリアルタイムで監視し、性能データを収集し、メンテナンスの必要性を予測し、複雑な産業プロセスを自動化することができます。産業分野におけるIIoT技術の採用が進む中、シームレスなデータ収集とデバイス管理を可能にするプラットフォームは、産業オペレーションの近代化、効率性の向上、ダウンタイムの最小化において極めて重要な役割を果たしています。

IIoTデータ収集・デバイス管理プラットフォームの意義は、接続された膨大なデバイスネットワークを統合・管理し、生産環境にリアルタイムの洞察をもたらす能力にあります。これらは、製造、エネルギー、物流、輸送など様々な分野において、機械の性能監視、異常検知、産業プロセスの最適化に必要な基盤を提供します。これらのプラットフォームは、異なる産業用デバイスからのデータを統合する集中型ソリューションを提供し、運用状況を明確に可視化することで意思決定を強化し、予知保全を可能にします。産業がさらなる自動化、効率化、コスト削減を目指す中、IIoTプラットフォームは次世代の産業革新を推進する基盤技術となりつつあります。

技術的進歩は、リアルタイム監視と予知保全のためのIIoTデータ収集・デバイス管理プラットフォームをどのように改善したのでしょうか？

技術進歩により、IIoTデータ収集・デバイス管理プラットフォームは大幅に強化され、産業プロセスのリアルタイム監視能力、デバイス性能の最適化、予知保全の実現性が向上しました。特に顕著な進歩の一つが、エッジコンピューティング技術の統合です。エッジコンピューティングは、データ処理をデータ生成源の近くに持ってくることで、IIoTプラットフォームがクラウドベースのサーバーに依存するだけでなく、ネットワークのエッジ側で情報を処理することを可能にします。これにより、遅延が削減され、リアルタイムでの意思決定が可能となり、クラウドに送信する必要のあるデータ量が減少します。製造やエネルギー生産など、設備の状態変化に即時対応が必要な産業においては、エッジコンピューティングが重要なデータを迅速かつ効率的に処理し、潜在的なダウンタイムを最小限に抑えます。

人工知能（AI）および機械学習（ML）アルゴリズムのIIoTプラットフォームへの導入は、データ収集とデバイス管理をさらに革新しました。産業用センサーやデバイスから収集される膨大なデータにAIとMLを適用することで、IIoTプラットフォームはパターンを検知し、設備故障が発生する前に予測することが可能となります。この予知保全機能は、設備故障が高額なダウンタイムや安全リスクにつながる石油・ガス、鉱業、重工業などの産業において特に価値があります。AI駆動型分析は異常を特定し、機械の故障発生時期を予測し、予防措置を提案することで、企業が事後対応ではなく事前に対処することを可能にします。

5Gなどの無線通信技術の進歩も、IIoTプラットフォームを大幅に強化しています。5Gネットワークは、より高速なデータ伝送速度、低遅延、そしてより多くのデバイス接続性を提供し、産業用センサーや機械からのデータ収集をよりシームレスにします。5Gにより、IIoTプラットフォームはスマートファクトリーのような大規模な産業環境において、数千ものセンサーや機械がリアルタイムで相互通信する必要があるような、膨大な数の接続デバイスを処理できるようになります。より多くのデバイスを接続し、データを高速で伝送する能力は、産業オペレーション全体の効率性を向上させ、データ収集の精度を高め、より堅牢な自動化を支援します。

標準化されたプロトコルと相互運用性フレームワークの開発もIIoTプラットフォームを向上させ、多様な産業用デバイスやシステムとの統合を可能にしております。産業環境では、異なるメーカーの機器が混在し、それぞれ独自の通信プロトコルやデータ形式を採用していることが多々あります。MQTT、OPC-UA、CoAPなど複数の通信プロトコルをサポートするIIoTプラットフォームは、これらのデバイスをシームレスに接続・管理し、運用状況の統一的な可視化を実現します。この相互運用性は、レガシー機器を近代化し、新しい接続デバイスと統合しようとする産業にとって極めて重要であり、産業オートメーションのための統合的で拡張性のあるソリューションを提供します。

クラウドコンピューティングは、スケーラブルなストレージと計算能力を提供することで、IIoTデータ収集およびデバイス管理プラットフォームの強化においても重要な役割を果たしています。クラウドベースのIIoTプラットフォームにより、企業はオンプレミスインフラを必要とせずに、産業用デバイスが生成する膨大なデータを保存・分析することが可能となります。このスケーラビリティは、変動するワークロードを抱える産業や、ハードウェアへの多額の先行投資なしにIIoT導入を拡大したい企業にとって特に有益です。クラウドコンピューティングは高度なデータ分析や機械学習機能もサポートし、企業が運用データからより深い知見を導き出し、意思決定を改善することを可能にします。

IIoTプラットフォームがより多くのデバイスを接続し、重要な産業オペレーションを管理するにつれ、セキュリティの高度化はますます重要性を増しています。現代のIIoTプラットフォームは、エンドツーエンド暗号化、セキュアブートプロセス、役割ベースのアクセス制御などの高度なサイバーセキュリティ機能を備え、産業ネットワークをサイバー攻撃や不正アクセスから保護します。産業制御システムを標的としたサイバー脅威の増加に伴い、これらのセキュリティ強化は機密データの保護と産業オペレーションの信頼性確保に不可欠です。多くのプラットフォームでは、リアルタイムのセキュリティ監視と自動化された脅威検知機能も提供されており、脆弱性が悪用される前に特定することで、産業システムが潜在的な攻撃に対して耐性を維持できるよう支援します。

自動化およびオーケストレーションツールは、現代のIIoTプラットフォームに統合されており、接続デバイスの管理を効率化し、大規模なIIoTソリューションの導入を簡素化します。これらのツールにより、デバイスの自動設定、ファームウェア更新、遠隔監視が可能となり、手動介入の必要性が減少し、ITチームおよび運用チーム全体の保守負担が軽減されます。物流や農業など、異なる場所に分散した多数のデバイスを運用する業界においては、これらの自動化機能が運用効率の維持とダウンタイムの最小化に極めて重要です。

もう一つの重要な進展は、デジタルツイン技術の台頭です。これは多くのIIoTプラットフォームに統合され、予知保全とリアルタイム監視を強化しています。デジタルツインとは、物理的な機械やシステムの仮想的な複製であり、センサーから収集したリアルタイムデータに基づいてその動作をシミュレートします。デジタルツインを活用することで、業界は設備の性能をリアルタイムで監視し、潜在的な故障をシミュレートし、実際の生産を中断させることなく運用プロセスを最適化できます。この技術は、発電所や化学処理施設など、テストやメンテナンスのためのダウンタイムがコスト高かつ業務に支障をきたす複雑な産業環境において特に有用です。

産業分野における運用効率とデジタル変革に、IIoTデータ収集およびデバイス管理プラットフォームが不可欠である理由は何でしょうか？

IIoTデータ収集およびデバイス管理プラットフォームが業務効率化とデジタルトランスフォーメーションに不可欠である理由は、産業用デバイスやシステムからのリアルタイムデータを収集・分析し、それに基づいて行動を起こすことを可能にするためです。これらのプラットフォームが極めて重要である主な理由の一つは、産業オペレーションに対するリアルタイムの可視性を提供できる点にあります。機械、センサー、その他の産業用デバイスを接続・監視することで、IIoTプラットフォームは企業が設備のパフォーマンスを追跡し、非効率性を検知し、高額なダウンタイムや生産遅延につながる前に潜在的な問題に対応することを可能にします。このレベルの可視性は、生産におけるわずかな中断でさえ重大な財務的影響をもたらす可能性のある製造業などの業界にとって不可欠です。

予知保全を実施できる点も、IIoTプラットフォームの重要な利点です。従来、設備のメンテナンスは定期的なスケジュールに基づいて、あるいは故障発生後に実施されてきました。この事後対応型のアプローチは、予期せぬダウンタイムや修理費用の増加を招く可能性があります。IIoTプラットフォームを活用すれば、企業はリアルタイムデータと高度な分析技術を用いて、設備の故障発生時期を予測し、最適なタイミングでメンテナンスを計画できます。これにより予期せぬ故障リスクを低減できるだけでなく、不必要な摩耗や損傷を防止することで産業用資産の寿命を延ばすことが可能です。石油精製所、工場、輸送システムなど、高価でミッションクリティカルな設備を有する業界においては、IIoTプラットフォームによる予知保全が運用コスト削減と総合的な効率向上に不可欠です。

IIoTプラットフォームは、産業環境における自動化実現のためにも極めて重要です。産業がスマートファクトリーや完全自動化生産ラインへと移行する中、機械とシステム間のシームレスな通信の必要性はますます高まっています。IIoTプラットフォームは、プログラマブルロジックコントローラ（PLC）からロボットアーム、コンベアシステムに至るまで、多様なデバイスを接続・管理するための基盤を提供します。これらのデバイス間の通信を促進することで、IIoTプラットフォームは在庫管理、品質管理、生産最適化などの自動化プロセスを実現します。IIoTによる自動化は人的介入の必要性を低減し、精度を向上させ、生産速度を向上させるため、企業はより効率的かつ低コストで運営することが可能となります。

デジタルトランスフォーメーションを進める企業にとって、IIoTプラットフォームはレガシーシステムと最新の接続デバイスを統合する上で不可欠なツールです。多くの産業企業では、数十年にわたり稼働してきた設備に依存しており、コストや運用上の制約から、これらの設備を最新のIoT対応機械に置き換えることが常に可能とは限りません。IIoTプラットフォームは、企業がレガシーデバイスをクラウドや最新の分析システムに接続することを可能にし、多額の設備投資を必要とせずにリアルタイムのデータ収集や遠隔管理を実現します。この統合は、産業オペレーションの近代化、意思決定の改善、そしてデジタル化が進む世界における競合他社との競争力維持の鍵となります。

IIoTプラットフォームのもう一つの重要な機能は、産業環境における労働者の安全とコンプライアンスの強化です。ウェアラブルデバイス、環境センサー、安全装備を一元化されたIIoTプラットフォームに接続することで、企業は労働者の状態をリアルタイムで監視し、潜在的な安全上の危険を特定できます。例えば、鉱業や建設現場では、IIoTプラットフォームが作業員の有害物質への曝露状況を追跡し、設備の状態を監視し、機械の故障時にはオペレーターに警告を発します。さらに、安全インシデントの詳細な記録、設備メンテナンスの履歴、稼働状況のデータを保存することで、業界規制への準拠を支援。これにより企業は法的・規制上の要件を満たしつつ、従業員の安全を確保できます。

サプライチェーンと物流分野では、IIoTプラットフォームが資産追跡、在庫管理、車両監視に関する貴重な知見を提供します。輸送コンテナ、車両、保管施設にセンサーを接続することで、企業は商品の位置、状態、移動をリアルタイムで監視できます。IIoTプラットフォームにより、企業は輸送ルートの最適化、燃料消費量の削減、製品の最適な保管・輸送条件の確保が可能となります。このリアルタイム追跡機能は、在庫不足、腐敗、配送遅延の防止に役立ち、顧客満足度の向上と運用コストの削減につながります。

エネルギー管理も、IIoTプラットフォームが業務効率化において重要な役割を果たす分野です。製造業、公益事業、農業などの業界では、エネルギー消費が運営コストの大部分を占めています。IIoTプラットフォームにより、企業は施設全体のエネルギー使用量をリアルタイムで監視し、非効率な領域を特定し、省エネ対策を実施することが可能となります。エネルギー消費を最適化することで、企業はコスト削減と環境負荷の最小化を実現し、業務効率を維持しながら持続可能性の目標達成に貢献できます。

IIoTデータ収集・デバイス管理プラットフォーム市場の成長を牽引する要因は何でしょうか？

IIoTデータ収集・デバイス管理プラットフォーム市場の急速な成長を牽引している要因は複数存在します。スマート製造手法の導入拡大、業務効率化への需要、クラウドコンピューティングの進歩、予知保全の台頭などが挙げられます。主要な促進要因の一つは、インダストリー4.0およびスマート製造への移行です。工場や産業環境では、接続されたデバイスや自動化システムへの依存度が高まっています。IIoTプラットフォームは、こうしたスマートシステムに必要な基盤を提供し、製造業者が生産プロセスを監視し、資源利用を最適化し、製品品質を向上させることを可能にします。より多くの企業が製造プロセスのデジタル変革を受け入れるにつれ、IIoTプラットフォームへの需要はさらに拡大すると予想されます。

運用効率化の必要性も、IIoTプラットフォーム導入を推進する重要な要素です。石油・ガス、製造、運輸などの業界では、わずかな効率改善でも大幅なコスト削減につながります。IIoTプラットフォームは、設備の性能監視、エネルギー消費の削減、生産スケジュールの最適化を可能にし、これらすべてが運用効率の向上に寄与します。人件費や資材費の上昇に直面する企業にとって、IIoTソリューションによるプロセスの自動化とダウンタイムの削減は、ますます魅力的な選択肢となっています。

クラウドコンピューティングとデータ分析技術の進歩も、IIoTプラットフォーム市場の成長に重要な役割を果たしています。クラウドベースのIIoTプラットフォームは拡張性のあるストレージと処理能力を提供し、企業が高価なオンプレミスインフラに投資することなく、膨大な量のデータを収集・分析することを可能にします。クラウドソリューションの柔軟性により、企業は小規模なパイロットプロジェクトから大規模な導入まで、あらゆる規模のIIoT展開を迅速かつ効率的に拡張できます。さらに、高度な分析技術とAI駆動の知見を統合することで、企業はIIoTデータから価値を導き出しやすくなりました。これにより、生の情報を意思決定や業務パフォーマンスの向上につながる実用的な知見へと変換することが可能となります。

予知保全の台頭も、IIoTプラットフォーム市場の成長に寄与するもう一つの主要な要因です。予知保全により、企業はリアルタイムデータと分析を活用して機械の故障発生時期を予測することで、ダウンタイムの削減、設備の寿命延長、高額な修理費用の回避が可能となります。設備故障が重大な経済的損失や安全リスクにつながる産業分野において、この予防的な保守アプローチはますます普及しています。センサーからのデータ収集・分析機能を備えたIIoTプラットフォームは、予知保全戦略の中核を担い、企業が保守スケジュールを最適化し、不要な修理や交換を回避することを可能にします。

持続可能性とエネルギー効率への関心の高まりも、IIoTプラットフォームの需要を後押ししています。企業が環境負荷の低減や政府規制への対応を図る中、IIoTプラットフォームはエネルギー消費量の監視、排出量の追跡、省エネ対策の実施に必要なツールを提供します。産業システムのリアルタイム監視・制御を可能にすることで、IIoTプラットフォームは資源利用の最適化、廃棄物の削減、環境持続可能性の向上に貢献します。この動向は、エネルギー効率と環境影響が重要な経営課題となりつつある製造業、農業、公益事業などの分野で特に重要です。

5Gをはじめとする先進無線通信技術の普及も、IIoTプラットフォーム市場成長を牽引する重要な要素です。5Gネットワークは、産業環境における接続デバイスの大規模展開を支えるために不可欠な、高速データ伝送、広帯域幅、低遅延を実現します。5Gにより、IIoTプラットフォームはより多くのデバイスをサポートし、データを高速で伝送し、複雑で高負荷な産業プロセスにおけるリアルタイム意思決定を可能にします。5Gインフラの拡大に伴い、スマートシティや物流から農業、エネルギーに至るまで、幅広い産業分野におけるIIoTソリューションの導入が加速される見込みです。

インダストリー4.0の実践が拡大し、業務効率化への需要が高まる中、クラウドコンピューティングとAIの進歩、予測保全の台頭により、IIoTデータ収集・デバイス管理プラットフォーム市場は大幅な成長が見込まれます。産業分野が業務のデジタル化を推進し、資産管理のためのより効率的で自動化されたソリューションを求めるにつれ、IIoTプラットフォームは、よりスマートで相互接続された産業エコシステムを実現する上で重要な役割を果たすでしょう。

セグメント：

エンドユース（プロセス産業、ディスクリート産業）

調査対象企業の例

• Advantech Co., Ltd.
• Cisco Systems, Inc.
• General Electric Company
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Nokia Corporation

AI統合

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目次

第1章 調査手法

第2章 エグゼクティブサマリー

• 市場概要
• 主要企業
• 市場動向と促進要因
• 世界市場の見通し

第3章 市場分析

• 米国
• カナダ
• 日本
• 中国
• 欧州
• フランス
• ドイツ
• イタリア
• 英国
• その他欧州
• アジア太平洋地域
• 世界のその他の地域

第4章 競合