インフラ資産管理市場レポート：2031年までの動向、予測、競合分析

世界のインフラ資産管理市場の将来は、交通、エネルギーインフラ、水・廃棄物インフラ、重要インフラ市場に機会がありそうです。世界のインフラ資産管理市場は、2025年から2031年にかけてCAGR 5%の成長が見込まれています。この市場の主な促進要因は、インフラプロジェクトへの投資の増加、資産最適化のニーズの高まり、スマートテクノロジーの採用拡大です。

• Lucintel社は、種類別では運用資産管理が予測期間中に最も高い成長を遂げると予測しています。
• 用途別では、エネルギーインフラが最も高い成長が見込まれます。
• 地域別では、アジア太平洋が予測期間中に最も高い成長が見込まれます。

インフラ資産管理市場の新たな動向

インフラ資産管理市場は、技術革新と、回復力があり効率的で持続可能なインフラに対する世界的な重点の高まりに後押しされ、大きな変革期を迎えています。こうした新たな動向は、ライフサイクルを通じて資産を監視、維持、最適化する方法に革命をもたらしつつあります。

• デジタル・ツイン：物理的なインフラ資産の仮想的な複製であるデジタルツインの作成は、変革をもたらす動向です。これらのモデルは、センサーからのリアルタイムデータを統合し、包括的なモニタリング、予知保全、運用シナリオのシミュレーションを可能にします。これにより、意思決定と資産パフォーマンスの最適化が大幅に強化されます。
• 予知保全：事後保全や予防保全にとどまらず、予知保全ではAI、機械学習、IoTデータを活用し、機器の故障を事前に予測します。この動向は、実際の資産状態に基づいたプロアクティブな介入を可能にすることで、ダウンタイムを最小限に抑え、メンテナンスコストを削減し、資産の寿命を延ばします。
• IoTとセンサーの統合：インフラ資産へのIoTセンサーの広範な導入は、重要な実現要因です。これらのセンサーは、資産の性能、環境条件、構造的完全性に関する膨大な量のデータをリアルタイムで収集します。このデータはIAMシステムに供給され、これまでにない可視性を提供し、データ主導の意思決定を促進します。
• AIと機械学習：IoTセンサーから生成される膨大なデータセットの分析に、人工知能と機械学習アルゴリズムが使用されるようになってきています。AIはパターンを特定し、将来のパフォーマンスを予測し、資産評価を自動化することで、より効率的なリソース配分とメンテナンス・スケジュールの最適化につながります。
• サステナビリティとESGの重視：インフラ資産管理に環境・社会・ガバナンス（ESG）要素を統合することが重視されるようになっています。この動向には、環境への影響を低減し、社会的利益を高め、ガバナンスを改善するために資産パフォーマンスを最適化することが含まれ、グリーンインフラや持続可能な事業への投資を促進しています。

こうした新たな動向は、より積極的でデータ主導のインテリジェントなアプローチに移行することで、インフラ資産管理市場を根本的に再構築しています。これらのトレンドは、効率性の向上、運用コストの削減、資産寿命の延長、より強靭で持続可能なインフラシステムの構築に世界的につながっています。

インフラ資産管理市場の最近の動向

インフラ資産管理市場は、主に技術の進歩と重要インフラの維持・最適化の必要性に対する世界的な意識の高まりによって、最近のいくつかの重要な動向を目の当たりにしています。これらの進展により、従来の資産管理手法が、より洗練されたデータ主導のアプローチへと変化しつつあります。

• クラウド採用の増加：クラウドベースのIAMプラットフォームへの移行は大きな開発です。これにより、拡張性、アクセス性、コスト効率が向上し、利害関係者間のリアルタイム・コラボレーションが可能になり、分散したインフラ資産の一元的なデータ管理が促進されます。
• GIS技術の統合：地理情報システム（GIS）とIAMソリューションの統合の深化は、重要な動向です。これにより、資産データの空間分析が可能になり、地理的に分散したインフラに対して視覚的なコンテキストを提供し、より正確な意思決定を可能にすることで、プランニングとメンテナンス活動を強化することができます。
• データ分析の重視：最近の動向は、IAMにおける高度なデータ分析への強い関心を示しています。企業はビッグデータを活用することで、アセットパフォーマンスに関する深い洞察、劣化パターンの特定、メンテナンスニーズの予測を行い、より多くの情報に基づいたプロアクティブな管理戦略につなげています。
• 予測モデルの台頭：AIや機械学習による高度な予測モデルの開発と導入は、大きな進歩です。これらのモデルは、資産の故障やメンテナンスの必要性を予測し、組織が最適な介入スケジュールを立て、予期せぬダウンタイムを最小限に抑えることを可能にします。
• セクターを超えたコラボレーション：より統合的で包括的なIAMソリューションを開発するために、テクノロジープロバイダー、インフラ所有者、政府機関の間で協力する傾向が強まっています。この協力的なアプローチはイノベーションを促進し、様々な種類のインフラにまたがる複雑な課題に対処します。

こうした最近の動向は、効率性の向上、データ活用の強化、プロアクティブなメンテナンス戦略の推進によって、インフラ資産管理市場に大きな影響を与えています。これらは、世界のインフラ資産のより強靭で持続可能、かつ費用対効果の高い管理に貢献しています。

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 市場概要

• 背景と分類
• サプライチェーン

第3章 市場動向と予測分析

• 業界の促進要因と課題
• PESTLE分析
• 特許分析
• 規制環境

第4章 世界のインフラ資産管理市場：種類別

• 概要
• 魅力分析：種類別
• 戦略的資産運用：動向と予測（2019～2031年）
• 運用資産管理：動向と予測（2019～2031年）
• 戦術的資産管理：動向と予測（2019～2031年）

第5章 世界のインフラ資産管理市場：用途別

• 概要
• 魅力分析：用途別
• 交通：動向と予測（2019～2031年）
• エネルギーインフラ：動向と予測（2019～2031年）
• 水・廃棄物インフラ：動向と予測（2019～2031年）
• 重要インフラ：動向と予測（2019～2031年）
• その他：動向と予測（2019～2031年）

第6章 地域分析

• 概要
• 世界のインフラ資産管理市場：地域別

第7章 北米のインフラ資産管理市場

• 概要
• 北米のインフラ資産管理市場：種類別
• 北米のインフラ資産管理市場：用途別
• 米国のインフラ資産管理市場
• メキシコのインフラ資産管理市場
• カナダのインフラ資産管理市場

第8章 欧州のインフラ資産管理市場

• 概要
• 欧州のインフラ資産管理市場：種類別
• 欧州のインフラ資産管理市場：用途別
• ドイツのインフラ資産管理市場
• フランスのインフラ資産管理市場
• スペインのインフラ資産管理市場
• イタリアのインフラ資産管理市場
• 英国のインフラ資産管理市場

第9章 アジア太平洋のインフラ資産管理市場

• 概要
• アジア太平洋のインフラ資産管理市場：種類別
• アジア太平洋のインフラ資産管理市場：用途別
• 日本のインフラ資産管理市場
• インドのインフラ資産管理市場
• 中国のインフラ資産管理市場
• 韓国のインフラ資産管理市場
• インドネシアのインフラ資産管理市場

第10章 その他の地域 (ROW) のインフラ資産管理市場

• 概要
• ROWのインフラ資産管理市場：種類別
• ROWのインフラ資産管理市場：用途別
• 中東のインフラ資産管理市場
• 南米のインフラ資産管理市場
• アフリカのインフラ資産管理市場

第11章 競合分析

• 製品ポートフォリオ分析
• 運用統合
• ポーターのファイブフォース分析
  • 競争企業間の敵対関係
  • バイヤーの交渉力
  • サプライヤーの交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
• 市場シェア分析

第12章 機会と戦略分析

• バリューチェーン分析
• 成長機会分析
  • 成長機会：種類別
  • 成長機会：用途別
• 世界のインフラ資産管理市場の新たな動向
• 戦略分析
  • 新製品開発
  • 認証・ライセンシング
  • 企業合併・買収 (M&A) 、契約、提携、合弁事業

第13章 バリューチェーン上の主要企業のプロファイル

• 競合分析
• WSP Global
• RPS Group
• Brookfield Asset Management
• Macquarie Group Limited
• SIMCO Technologies
• Pitney Bowes
• WS Atkins Limited
• Aabasoft
• ThomasLloyd Group
• EverStream Capital Management

第14章 付録

• 図の一覧
• 表の一覧
• 分析手法
• 免責事項
• 著作権
• 略語と技術単位
• Lucintelについて
• お問い合わせ