製造業におけるエッジ＆クラウドコンピューティング市場の2032年までの予測： 展開モデル、組織規模、技術、用途、エンドユーザー、地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、製造業におけるエッジ＆クラウドコンピューティングの世界市場は、2025年に496億米ドルを占め、予測期間中のCAGRは24.0％で成長し、2032年には2,235億8,000万米ドルに達すると予測されています。

製造業では、エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングが、データ管理と業務効率の改善によるデジタルトランスフォーメーションを推進しています。エッジコンピューティングは、生産設備の近くで情報を処理し、重要な業務に対する迅速な対応と最小限の待ち時間を保証します。対照的に、クラウド・コンピューティングは、設備やサプライチェーン全体の可視性を強化する、広大なストレージ、集中分析、AIアプリケーションを提供します。これらを組み合わせることで、予知保全、自動化された品質チェック、最適化されたワークフローをサポートするハイブリッドモデルが構築されます。この相乗効果により、ダウンタイムが短縮されるだけでなく、メーカーは市場の需要に迅速に対応できるようになります。エッジクラウドソリューションを採用することで、業界は拡張性、回復力、革新性を獲得し、スマート製造の競争力を強化することができます。

IJFMRに掲載された査読付き研究によると、エッジコンピューティングは、製造環境におけるデータ処理の待ち時間を150～200ミリ秒からわずか15ミリ秒に短縮し、リアルタイムの品質管理と予知保全を可能にしています。

予知保全に対する需要の高まり

予知保全は、製造業におけるエッジ＆クラウドコンピューティングの主要な促進要因として浮上しています。従来の事後保全や定期保全では、コストとダウンタイムがかさむことが多いです。エッジコンピューティングは、機器の近くでデータを処理することでリアルタイムの異常検知を可能にし、クラウドプラットフォームは大規模なデータセットを分析して予測モデルを構築し、故障を予測します。この2つのシステムにより、予期せぬ故障を防ぎ、機械の寿命を延ばし、メンテナンス費用を削減することができます。これにより、資産の信頼性が向上し、作業員の安全性が強化され、生産フローが途切れることがなくなります。リスクを最小限に抑え、パフォーマンスを最適化することで、エッジとクラウドの統合によってサポートされる予知保全は、効率向上を求める現代の工場にとって不可欠なものとなりつつあります。

高い導入コスト

製造業におけるエッジ＆クラウドコンピューティング導入の最大の課題の1つは、導入にかかる多額のコストです。エッジハードウェア、センサー、コネクテッドデバイスを設置し、クラウドサービスを統合するには、多額の設備投資が必要です。中小規模の製造業者にとって、この費用はしばしば法外なものとなり、採用は大手企業に限定されます。さらに、スタッフのトレーニング、システムのアップグレード、データ保護対策、長期的なメンテナンス費用によって、財務的なプレッシャーが生じる。ROIが不透明なため、企業はこのような大規模な変革の導入に慎重になっています。その結果、高額な初期費用とそれに伴う出費が、製造業全体でのエッジクラウドソリューションの拡大を制限し続けています。

予測分析とAIの拡大

製造業における予測分析とAIの採用は、エッジとクラウドコンピューティングソリューションの大きなチャンスを引き出しています。エッジシステムは機械の近くでライブデータを処理し、異常事態を迅速に検出する一方、クラウドベースのAIプラットフォームはパターンを分析して正確な予測を提供します。このアプローチにより、予知保全が強化され、製品の品質が向上し、サプライチェーンのパフォーマンスが合理化されます。製造業者は、ダウンタイムの削減、機械寿命の延長、全体的な効率の向上といった恩恵を受けることができます。さらに、AIとエッジクラウドネットワークを組み合わせることで、変化する状況に即座に対応する適応型生産システムが可能になります。工場のインテリジェントオートメーションへの依存度が高まる中、AI、予測分析、エッジクラウドコンピューティングの融合により、市場の大幅な拡大が見込まれます。

熟練労働者の不足

製造業におけるエッジコンピューティングとクラウドコンピューティングの導入に対する重大な脅威は、熟練した人材の不足です。これらのテクノロジーを導入し、持続させるには、データ分析、サイバーセキュリティ、IoTデバイス、クラウド統合に関する高度な知識が必要となります。しかし、製造業はしばしば、そうした専門知識を持つプロフェッショナルを見つける難しさに直面します。熟練したスタッフがいなければ、システムは完全に最適化されず、障害やセキュリティの問題が発生しやすくなります。このギャップは、コストのかかる外部ベンダーへの依存度を高め、中小企業にはその余裕がないかもしれないです。このような人材不足は、スマートマニュファクチャリングイニシアチブを拡大する上での障壁となり、エッジクラウド技術の普及を妨げ、世界的な市場開拓を遅らせています。

COVID-19の影響：

COVID-19の発生は、製造業におけるエッジ＆クラウドコンピューティング市場に大きな影響を及ぼし、世界的にオペレーションの優先順位が再構築されました。工場の閉鎖、労働力不足、サプライチェーンの混乱により、デジタルソリューションへの依存度が高まりました。エッジコンピューティングは、限られた人員でのリアルタイムのマシンモニタリングとプロセスの自動化に不可欠となり、クラウドプラットフォームは、遠隔コラボレーション、集中分析、オペレーションの仮想管理を通じて事業継続性を確保しました。これらのテクノロジーにより、製造業は制約の中でも生産を維持し、変化する需要に迅速に対応できるようになりました。パンデミック後の時代においても、弾力性、柔軟性、スマートな製造の重視は続いており、産業近代化の重要な推進力としてエッジとクラウドの統合が強化されています。

予測期間中、クラウドコンピューティングセグメントが最大となる見込み

クラウドコンピューティングセグメントは、メーカーにスケーラブルなリソース、堅牢なデータ管理、強力な分析ツールを提供するため、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。クラウドプラットフォームを活用することで、企業は生産データを一元化し、サプライチェーンの可視性を高め、地理的に分散した工場間のコラボレーションを促進することができます。クラウドシステムは、大規模で効率的に情報を処理することにより、予知保全、デジタルツイン、AIを活用した自動化をサポートします。コストのかかるインフラへの依存を最小限に抑え、柔軟性とコスト削減を実現します。IoTエコシステムへのシームレスな統合と、スマート製造イニシアティブへの強力なサポートにより、クラウドコンピューティングは、世界の産業デジタルトランスフォーメーションを推進する主要セグメントとして際立っています。

予測期間中、AIおよび機械学習分野のCAGRが最も高くなると予想されます。

予測期間中、AI・機械学習分野が最も高い成長率を示すと予測されます。これらの技術は、予測分析、インテリジェントな自動化、動的なプロセス調整を可能にすることで製造業を強化します。エッジでは、AIがリアルタイムの機械データを即座に分析することで意思決定を加速し、クラウドシステムは機械学習モデルを適用してパターンを特定し、結果を予測します。この組み合わせにより、生産効率が向上し、エラーが最小限に抑えられ、プロアクティブなメンテナンスが保証されます。その適応性により、工場は継続的にオペレーションを最適化し、コストを削減し、製品品質を向上させることができます。スマートマニュファクチャリングが世界的に加速する中、AIと機械学習はこの市場の極めて重要な成長エンジンになりつつあります。

最大のシェアを占める地域

予測期間中、北米地域は、技術の早期導入、多額の投資、強固な産業基盤に後押しされ、最大の市場シェアを占めると予想されます。米国は、スマートマニュファクチャリング、IoT統合、デジタルトランスフォーメーションの取り組みへの多額の投資で際立っています。自動車、航空宇宙、エレクトロニクスなどの業界では、エッジソリューションやクラウドソリューションを活用して、業務効率の改善、予知保全、リアルタイム分析を行っています。大手テクノロジー企業の存在と良好な規制環境が、この地域のリーダーシップをさらに強化しています。現在は北米がリードしているが、今後数年間はアジア太平洋地域が最も高い成長率を示すと予測されています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域が最も高いCAGRを示すと予測されます。この成長は、産業の急速な発展、インダストリー4.0標準の導入、5Gネットワークの確立によって促進されます。中国、日本、韓国などの国々は、モノのインターネット（IoT）デバイス、人工知能（AI）、リアルタイムデータ処理を製造部門に統合する先駆者となっています。この地域のデジタル革新への取り組みは、有利な政府政策や技術インフラへの多額の投資とともに、製造業におけるエッジコンピューティングやクラウドコンピューティング技術の拡大を支援するエコシステムを形成しています。

無料のカスタマイズサービス：

本レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます：

• 企業プロファイル
  • 追加市場企業の包括的プロファイリング（3社まで）
  • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
• 地域セグメンテーション
  • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

• 概要
• ステークホルダー
• 調査範囲
• 調査手法
  • データマイニング
  • データ分析
  • データ検証
  • 調査アプローチ
• 調査資料
  • 1次調査資料
  • 2次調査情報源
  • 前提条件

第3章 市場動向分析

• 促進要因
• 抑制要因
• 機会
• 脅威
• 技術分析
• 用途分析
• エンドユーザー分析
• 新興市場
• COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

• 供給企業の交渉力
• 買い手の交渉力
• 代替品の脅威
• 新規参入業者の脅威
• 競争企業間の敵対関係

第5章 世界の製造業におけるエッジ＆クラウドコンピューティング市場：展開モデル別

• エッジコンピューティング
• クラウドコンピューティング
• ハイブリッドアーキテクチャ

第6章 世界の製造業におけるエッジ＆クラウドコンピューティング市場：組織規模別

• 大企業
• 中小企業

第7章 世界の製造業におけるエッジ＆クラウドコンピューティング市場：技術別

• IoTセンサーとデバイス
• AIと機械学習
• 5G接続
• デジタルツインプラットフォーム
• サイバーセキュリティソリューション

第8章 世界の製造業におけるエッジ＆クラウドコンピューティング市場：用途別

• 予知保全
• 生産最適化
• 在庫・物流管理
• エネルギー効率監視
• 品質検査と保証

第9章 世界の製造業におけるエッジ＆クラウドコンピューティング市場：エンドユーザー別

• 自動車
• エレクトロニクスおよび半導体
• 医薬品
• 飲食品
• 重機・産業機器

第10章 世界の製造業におけるエッジ＆クラウドコンピューティング市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • イタリア
  • フランス
  • スペイン
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 日本
  • 中国
  • インド
  • オーストラリア
  • ニュージーランド
  • 韓国
  • その他アジア太平洋地域
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他南米
• 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • カタール
  • 南アフリカ
  • その他中東とアフリカ

第11章 主な発展

• 契約、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
• 買収と合併
• 新製品発売
• 事業拡大
• その他の主要戦略

第12章 企業プロファイリング

• Cisco
• Dell Technologies
• Microsoft
• Amazon Web Services（AWS）
• Google Cloud Platform
• IBM
• Hewlett Packard Enterprise（HPE）
• Intel
• Oracle
• Plex Systems, Inc.
• Salesforce
• VMware
• Alibaba Cloud
• Tencent Cloud
• PTC Inc.