デジタルツイン・予知保全市場の2032年までの予測：コンポーネント別、ツインタイプ別、展開モード別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Stratistics MRCの調査によると、世界のデジタルツイン・予知保全市場は2025年に91億4,000万米ドル規模となり、予測期間中にCAGR32.6％で成長し、2032年までに659億4,000万米ドルに達すると見込まれています。

デジタルツイン・予知保全ソリューションは、継続的な監視、分析インテリジェンス、予防的保守戦略を提供することで、設備管理の在り方を変革しています。デジタルツインは物理資産の仮想モデルを構築し、チームが事前に条件をシミュレートし、異常を特定し、運用を最適化することを可能にします。予知保全ツールと組み合わせることで、組織はセンサーデータ、機械学習、自動診断を通じて設備の故障を予測し、運用中断の削減と修理費用の低減を実現できます。この統合手法は、製造、電力、輸送、インフラなどの分野において、効率性の向上、資産寿命の延長、システム信頼性の強化をもたらします。これらの技術を活用することで、企業は資産の状態に関する深い洞察を得られ、タイムリーな予防措置を支援します。

世界経済フォーラムによれば、データはデジタルツインが産業クラスターの中枢神経系を構築し、共有データと分析を通じて企業を結びつける可能性を示唆しています。この変革により、産業エコシステム全体でのエネルギー効率化と予知保全を通じて、2030年までに年間最大2兆ドルの節約が見込まれています。

IoTとリアルタイムデータ分析の普及拡大

IoT対応デバイスの普及と継続的なデータ分析の活用が、デジタルツイン・予知保全市場を強力に加速させています。現在、産業分野では機械やインフラに多数のスマートセンサーを設置し、詳細な運用データを生成することで、デジタルモデルと予測アルゴリズムの精度を高めています。継続的な分析により、異常の早期検知、正確な故障予測、設備性能の向上が可能となります。組織はこれらの知見を活用し、予期せぬ停止の回避、保守コストの削減、安定した稼働の確保を図っています。スマート製造やインダストリー4.0の取り組みが拡大する中、IoT接続性はさらに重要性を増しています。この統合が進むことで、高度な保守ソリューションへの需要が高まり、市場の産業応用範囲も広がっています。

導入コストの高さと複雑な統合

デジタルツイン・予知保全ソリューションの広範な導入には、高い導入コストと困難なシステム統合が主要な障壁となります。デジタルツインの実装には、センサー、接続ツール、分析プラットフォームの購入に加え、訓練を受けた専門家の雇用が必要となり、多額の初期費用が発生します。多くの企業は、これらの先進技術を旧式のレガシーシステムと統合する際にも課題に直面し、大規模な近代化が求められるケースが少なくありません。中小企業にとって、こうした費用負担は特に重くのしかかります。さらに、ITインフラと運用機器の同期化は技術的な複雑さを増大させます。継続的なデータ入力、頻繁な再調整、そして継続的なメンテナンスは、総コストをさらに押し上げます。こうした財務面および統合上の課題は、市場拡大を著しく制限し、導入の速度を遅らせています。

スマートシティの拡大、インフラ・産業の近代化

スマートシティへの注目の高まり、主要インフラのアップグレード、産業の近代化は、デジタルツイン・予知保全技術に大きな機会を生み出しています。都市計画担当者は、交通パターンのモデル化、公共施設の評価、建物の監視、環境条件の調査にデジタルツインを活用しています。予知保全により、自治体は電力網、水道ネットワーク、交通システムなどの重要資産をより効果的に管理できます。同時に、高度な自動化やスマート製造を導入する産業は、高い信頼性を維持するために継続的な監視に依存しています。政府主導のデジタル化および持続可能性プログラムも導入を促進しています。こうした用途の拡大に伴い、デジタルツインと予知ツールは、都市環境と現代の産業エコシステムの両方の進化に不可欠なものとなりつつあります。

技術の急速な陳腐化と高い革新圧力

デジタルツイン・予知保全市場における主要な脅威は、技術変化の急速なペースと絶え間ない革新の必要性です。AI、センサー、IoT接続性、分析技術の進歩は極めて速く、現行システムはすぐに時代遅れになる可能性があります。企業はプラットフォームの頻繁な更新が困難かつ高コストであることに直面し、予算の逼迫や運用中断のリスクが生じます。ソリューションプロバイダーも競合他社に先行するため、高い研究開発費に直面しています。旧式のツールを使用するユーザーは、予測精度の低下やリスク曝露の増加を経験します。この急速に変化する環境は不確実性を増大させ、長期計画を遅らせ、近代化が追いつかない場合、市場全体の信頼性を脅かす可能性があります。

COVID-19の影響：

COVID-19はデジタルツイン・予知保全市場に課題と機会の両方をもたらし、結果として導入促進を加速させました。サプライチェーンの遅延、労働力不足、施設閉鎖により、各業界は遠隔資産監視とデジタル運用への依存度を高めざるを得ませんでした。デジタルツインは、現場アクセスが制限される中でも、設備の挙動をモデル化し、可視性を維持し、運用安定性を確保する上で企業を支援しました。物理的な点検が困難な状況下では、予知保全が故障防止と混乱軽減に不可欠であることが証明されました。一部の組織では一時的に支出を削減したものの、主要セクター全体でデジタルトランスフォーメーションのペースは加速しました。その結果、パンデミックは信頼性維持と長期的な運用効率向上における予知ツールの価値を再認識させることとなりました。

予測期間中、ソフトウェア分野が最大の市場規模を占めると見込まれます

ソフトウェアセグメントは、デジタルモデリングと予測ワークフローを支える基盤となる知能を形成するため、予測期間中に最大の市場シェアを占めると見込まれます。仮想資産環境の構築を可能にし、センサーデータを処理し、故障予測と性能最適化を支援するシミュレーションを実行します。統合された分析機能、可視化ツール、自動化されたアラートを通じて、ソフトウェアは組織が情報に基づいた保守判断を行うことを可能にします。クラウドプラットフォーム、AIシステム、相互接続された産業ネットワークの導入が増加する中、ソフトウェアは複雑な運用データを処理するために不可欠なものとなっています。デジタルプロセスの調整、洞察力の強化、信頼性の向上を実現するその能力は、主要産業分野全体における主導的な地位を確固たるものにしています。

プロセスツイン分野は予測期間中、最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間において、プロセスツインセグメントは、単体の機械や製品ではなく、業務フロー全体を最適化する能力により、最も高い成長率を示すと予測されています。プロセスツインは完全なシーケンスを複製するため、企業は非効率性の検出、代替プロセスシナリオのテスト、生産フローの改善が可能となります。スマート製造、自動化、インダストリー4.0技術の採用拡大に伴い、組織はプロセスレベルの深い知見をますます求めています。これらのツインは、廃棄物の削減、品質の向上、継続的な運用改善を支援します。包括的なプロセス洞察の提供とデータ駆動型意思決定の支援における役割から、様々な産業分野で最も急速に拡大しているセグメントの一つとなっています。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、北米地域は先進的なデジタルエコシステム、迅速な技術導入、産業オペレーションの近代化への強い注力により、最大の市場シェアを維持すると見込まれます。同地域には多くの主要テクノロジー企業、クラウドプラットフォーム、自動化プロバイダーが存在し、主要産業における導入加速を後押ししています。製造業、航空宇宙、公益事業、医療などの分野では、効率性向上、ダウンタイム削減、データ駆動型意思決定の支援を目的として、デジタルツインが広く活用されています。継続的なイノベーションへの投資、政府主導のデジタル変革プログラム、IoTおよびAIアプリケーションの広範な導入が、地域の成長をさらに促進しています。これらの優位性により、北米は総合シェアが最も高い主要市場としての地位を確固たるものにしています。

最高CAGR地域：

予測期間において、アジア太平洋地域は強力な産業発展と先進的デジタル技術の広範な採用を背景に、最も高いCAGRを示すと予想されます。同地域では、運用パフォーマンスの向上と生産の効率化を図るため、IoTシステム、自動化ツール、AIベースのプラットフォームが急速に導入されています。デジタル化推進や主要インフラ更新を支援する政府施策が、導入をさらに加速させています。自動車、製造、電子機器、エネルギーなどの主要産業では、効率性の向上、故障の最小化、資産信頼性の強化のためにデジタルツインが活用されています。産業活動の拡大と予測的インサイトへの需要の高まりに伴い、アジア太平洋地域は引き続き最も成長の速い地域市場として台頭しています。

無料カスタマイズサービス：

本レポートをご購入いただいたお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれか1つをご利用いただけます：

• 企業プロファイリング
  • 追加市場プレイヤーの包括的プロファイリング（最大3社）
  • 主要プレイヤーのSWOT分析（最大3社）
• 地域別セグメンテーション
  • お客様のご要望に応じた主要国の市場規模の推定・予測およびCAGR（注：実現可能性の確認が必要です）
• 競合ベンチマーキング
  • 主要プレイヤーの製品ポートフォリオ、地理的展開、戦略的提携に基づくベンチマーキング

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次調査資料
  • 前提条件

第3章 市場動向分析

• イントロダクション
• 促進要因
• 抑制要因
• 機会
• 脅威
• 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 世界のデジタルツイン・予知保全市場：コンポーネント別

• イントロダクション
• ハードウェア
• ソフトウェア
• サービス

第6章 世界のデジタルツイン・予知保全市場：ツインタイプ別

• イントロダクション
• コンポーネントツイン
• 製品ツイン
• プロセスツイン
• システムツイン

第7章 世界のデジタルツイン・予知保全市場：展開別

• イントロダクション
• クラウド
• オンプレミス

第8章 世界のデジタルツイン・予知保全市場：用途別

• イントロダクション
• 設計・開発の最適化
• 予知保全
• パフォーマンス監視と制御
• 運用/ビジネスの最適化
• シミュレーションとテスト

第9章 世界のデジタルツイン・予知保全市場：エンドユーザー別

• イントロダクション
• 航空宇宙・防衛
• 自動車・輸送
• 石油・ガス
• エネルギー・公益事業
• ヘルスケア・ライフサイエンス
• 工業製造業
• IT・通信
• スマートインフラ・建設
• その他のエンドユーザー

第10章 世界のデジタルツイン・予知保全市場：地域別

• イントロダクション
• 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
• アジア太平洋地域
  • 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・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

• Siemens
• GE Vernova（General Electric）
• Dassault Systemes
• PTC
• Microsoft
• IBM
• Oracle
• ANSYS
• ABB
• Autodesk
• Bentley Systems
• Hitachi
• SAP
• AVEVA
• Nvidia