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市場調査レポート
商品コード
1808340
マシンビジョン市場:コンポーネント、製品タイプ、用途、最終用途産業別-2025-2030年の世界予測Machine Vision Market by Component, Product Types, Application, End Use Industry - Global Forecast 2025-2030 |
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適宜更新あり
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マシンビジョン市場:コンポーネント、製品タイプ、用途、最終用途産業別-2025-2030年の世界予測 |
出版日: 2025年08月28日
発行: 360iResearch
ページ情報: 英文 182 Pages
納期: 即日から翌営業日
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マシンビジョン市場は、2024年には170億7,000万米ドルとなり、2025年には190億4,000万米ドル、CAGR 11.92%で成長し、2030年には335億7,000万米ドルに達すると予測されています。
主な市場の統計 | |
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基準年2024 | 170億7,000万米ドル |
推定年2025 | 190億4,000万米ドル |
予測年2030 | 335億7,000万米ドル |
CAGR(%) | 11.92% |
コンピュータビジョン、人工知能、高度な画像処理ハードウェアの融合により、マシンビジョンは特殊な実験用ツールから、現代のオートメーションに不可欠な基礎へと昇華しました。製造、ロジスティクス、ヘルスケア、農業の各分野で、品質保証の強化、プロセスの迅速化、実用的なデータのリアルタイム収集など、インテリジェントビジョンシステムへの依存度が高まっています。生産ラインの相互接続が進むにつれ、部品を検査し、プロセスを監視し、ロボットを正確に誘導する能力は、重要な差別化要因となっています。
人工知能とセンサーの小型化における飛躍的な進歩により、マシンビジョンの状況は大きく変化しており、これまでにない高精度と高速スループットを実現するソリューションが登場しています。ディープラーニング技術により、ビジョンシステムは複雑なパターンを認識し、大規模な再プログラミングを行うことなく、進化する生産公差に適応できるようになり、従来のルールベースの検査方法とは一線を画しています。
最近の米国貿易政策で導入された新たな関税措置は、主要コンポーネントのコスト構造を変化させ、グローバルサプライチェーンを再構築することで、マシンビジョンのエコシステムに累積的な影響を及ぼしています。画像センサーや半導体製造への課徴金により、カメラ、プロセッサー、特殊光学部品の調達コストは上昇し、システムインテグレーターやデバイスメーカーは調達戦略を見直し、海外サプライヤーとの交渉条件を見直す必要に迫られています。
市場セグメンテーションを包括的に理解することで、マシンビジョンソリューションがどのように構成され、展開されているかが明らかになります。コンポーネントに基づき、市場はハードウェア、サービス、ソフトウェアにわたって調査されます。ハードウェアには、カメラ、フレームグラバーとプロセッサー、照明、光学、センサーが含まれます。カメラには、3Dカメラ、エリアスキャンカメラ、ラインスキャンカメラが含まれます。照明はさらに蛍光灯、LED、石英ハロゲン光源に分けられます。光学系はフィルター、イルミネーター、レンズで構成され、センサーはCCDとCMOSの両方が含まれます。サービスはマネージドサービスとプロフェッショナルサービスに分類され、プロフェッショナルサービスはコンサルテーション、展開と統合、メンテナンスとサポートに分けられます。ソフトウェアは、画像処理ソフトウェアと機械学習ソフトウェアに分類されます。
マシンビジョン技術がどのように採用され、統合され、商業化されるかは、地域的なニュアンスが大きく影響します。アメリカ大陸では、強固な製造基盤と大規模な自動化投資が、高精度検査システムとロボット統合のための肥沃な環境を作り出しています。北米の企業は、自動車や航空宇宙分野の厳しい品質基準に対応するカスタムソリューションを開発するため、現地のエンジニアリングの専門知識を活用するようになっています。一方、中南米市場では、農業関連アプリケーションを近代化し、物流業務を合理化するために、スマートカメラの導入が徐々に進んでいます。
大手ベンダーは、製品のイノベーション、戦略的パートナーシップ、高度な分析の統合を組み合わせることで差別化を図っています。定評のあるカメラメーカーやセンサメーカーの多くは、ニューラルネットワークプロセッサをビジョンモジュールに直接組み込むことでポートフォリオを拡張し、中央処理装置への依存度を下げるオンデバイス推論を可能にしています。これらの製品は、カスタムアルゴリズムの簡単なトレーニングや、MESやERPシステムとのシームレスな統合を容易にするソフトウェアプラットフォームによって補完されています。
業界のリーダーは、リアルタイムの意思決定を実現し、ネットワークの待ち時間を最小限に抑えるために、ビジョンシステムにエッジAIプロセッサを統合することを優先すべきです。センサーレベルにインテリジェンスを組み込むことで、組織はデータフローを合理化し、ローカライズされた処理によってサイバーセキュリティを強化することができます。さらに、モジュール式の光学設計と適応可能な照明モジュールに研究開発努力を集中することで、多額の資本支出なしに、進化する検査基準に対応するための迅速な再構成が可能になります。
本調査手法では、信頼性と妥当性を確保するために、厳密で多層的な手法を活用しています。二次調査は、オープンソースの出版物、技術雑誌、特許データベースを分析し、画像モダリティの技術的状況と歴史的進化をマッピングすることで実施しました。これらの洞察を業界レポートやケーススタディと相互参照し、主要な技術革新ドライバーと応用シナリオを特定しました。
マシンビジョンは、専門的な検査ツールとしての初期の役割を超え、全産業のデジタルトランスフォーメーション戦略の基盤となる要素となっています。AI主導のアルゴリズム、インテリジェントエッジアーキテクチャ、多様化するコンポーネントエコシステムの融合により、高精度製造、予知保全、適応型品質管理への適用が拡大しています。企業がスループットの最適化とオペレーショナルリスクの低減を目指す中、ビジョンシステムはますますプロセス革新の中核を担うようになっています。