 | • レポートコード：MRCLC5DE0908 • 出版社/出版日：Lucintel / 2025年11月 • レポート形態：英文、PDF、約150ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後2-3営業日） • 産業分類：半導体・電子 |
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レポート概要
本市場レポートは、技術別（ハードウェア、ソフトウェア、高速データ収集、低速データ収集）、用途別（研究開発、フィールドデータ収集、製造データ収集）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）に、2031年までの世界のデータ収集システム市場の動向、機会、予測を網羅しています。
データ収集システム市場の動向と予測
データ収集システム市場における技術は、従来のハードウェアベースのシステムから、より柔軟で効率的なソフトウェア主導のソリューションへと移行するなど、大きな変化を遂げてきた。さらに、市場は主に単純な用途に使用される低速DAQシステムから、複雑な研究開発目的のためのリアルタイムデータ処理を可能にするより高度な高速DAQシステムへと進化している。 データ収集アプリケーション分野では、手動による現場データ収集から、IoT（モノのインターネット）やクラウド技術を活用した自動化・リアルタイムソリューションへの顕著な移行が進んでいる。これによりデータへのアクセス性と分析能力が向上し、データ収集システムはより適応性・拡張性を高め、研究開発、製造データ収集、現場データ収集における複雑化するタスクへの対応能力を強化している。
データ収集システム市場における新興トレンド
データ収集システム市場では、その未来を再構築するいくつかの主要なトレンドが顕在化しています。以下に5つの新興トレンドを示します：
• データ収集システムへのIoT統合：IoT技術がDAQシステムに組み込まれ、リアルタイムデータ監視・分析を実現しています。このトレンドは、特に製造およびフィールドアプリケーションにおいて、データ収集の精度、拡張性、自動化を向上させています。
• ワイヤレスデータ収集への移行：柔軟性と拡張性を求めるニーズの高まりを受け、ワイヤレスデータ収集が普及しつつある。複雑な配線システムの必要性を低減し、特に遠隔地や動的環境において、移動性、コスト削減、データ収集の柔軟性を提供する。
• リアルタイムデータ処理：リアルタイムデータを処理可能な高速DAQシステムへの需要が増加している。 これらのシステムは即時の意思決定を可能にし、研究開発のようなアプリケーションにおいて、革新と開発サイクルに不可欠な正確かつタイムリーなデータ提供を実現します。
• AIと機械学習の統合：データ収集システムは、データ分析、予知保全、異常検知を強化するため、AIと機械学習を組み込んでいます。これらの技術は運用効率を向上させ、収集データからの高度な洞察を可能にします。
• クラウドベースのデータ保存とアクセス： クラウドコンピューティングへの移行は、集中型ストレージ、容易なアクセス、チーム間の連携強化を提供することでデータ収集に革命をもたらしています。特にグローバルな研究開発チームや大規模製造環境において、シームレスなデータ共有と管理を実現します。
こうした技術的変化とトレンドはデータ収集システム市場を変革し、システムをより高度で適応性のあるものとし、リアルタイムの洞察と強化されたデータ分析を提供可能にしています。これにより、研究、製造、フィールドアプリケーションを含む複数産業における成長が促進されています。
データ収集システム市場：産業の可能性、技術開発、コンプライアンス上の考慮事項
様々なソースからのデータ監視・収集に用いられるデータ収集システム（DAQ）は、製造、研究開発、フィールドデータ収集などの産業において不可欠なものとなっている。これらのシステムは、ハードウェア、ソフトウェアの革新、およびモノのインターネット（IoT）や人工知能（AI）などの技術との統合によって進化している。
• 技術的潜在性：
DAQシステムはIoTとの統合が進み、リアルタイムかつ遠隔でのデータ収集・分析を可能にしています。AIの統合により産業環境での予知保全や最適化が実現され、運用効率の向上とダウンタイムの削減につながります。例えば製造業では、DAQシステムが各種センサーからのデータ収集・分析を通じて生産ラインの知能化を促進し、品質管理の強化を実現します。
• 破壊的革新の度合い：
DAQ技術は、データ保存と分析の自動化・集中化により、従来のデータ収集プロセスを破壊的に変革しています。これにより産業は手動データ収集手法から脱却し、迅速な意思決定と人的ミスの削減を実現。さらにクラウドベースDAQシステムへの移行によりデータアクセス性が向上し、協業と業務透明性の促進に寄与しています。
• 現行技術の成熟度レベル：
高速DAQシステムは高い成熟度に達している一方、低速DAQシステムは幅広い産業の要求に応えるため進化を続けています。ソフトウェアとハードウェアの統合により汎用性と拡張性は向上しましたが、データセキュリティやレガシーシステムとの統合といった課題は残っています。
• 規制順守:
医療やエネルギーなどの分野では、DAQシステムは厳格な規制基準を遵守し、データの完全性とセキュリティを確保する必要があります。 技術の進歩に伴い、規制枠組みも新たなデータプライバシーや安全性の懸念に対応するため徐々に追いつきつつある。
DAQシステムは産業横断的にデータ収集・分析に革命をもたらしているが、その真の潜在能力を発揮するには、セキュリティと拡張性に関する課題の克服が極めて重要となる。
主要プレイヤーによるデータ収集システム市場における最近の技術開発
データ収集システム市場では数多くの開発が進み、主要プレイヤーは進化する需要に応えるため継続的に革新を続けている。
• エマーソン・エレクトリックは、プロセス自動化分野で最先端ソリューションを導入。高速DAQシステムとAI機能を統合し、産業アプリケーションにおける運用効率を向上させています。新システムはリアルタイム分析と予知保全に焦点を当て、製造現場における深い洞察の提供とダウンタイム削減を実現します。
• ABBは、データ収集向けの強化されたソフトウェア・ハードウェアソリューションで製品ラインを拡充。システムの信頼性と拡張性の向上に注力しています。 さらにIoT技術を統合し、遠隔監視・制御を可能にすることで、エネルギー・ユーティリティなどの産業分野に貢献しています。
• ゼネラル・エレクトリック（GE）は、産業用途向け高速データ処理を強く重視した先進データ収集システムの分野で革新を続けています。最新のDAQソリューションはクラウドベースプラットフォームとの互換性を強化し、データ保存・共有・リアルタイム分析の向上を実現しています。
• テレダイン・テクノロジーズは、研究開発向け高性能DAQシステムの導入により市場での地位を強化。リアルタイムデータ収集に焦点を当て、包括的なデータ分析のための先進ソフトウェアプラットフォームとのシームレスな統合を実現。
• ナショナルインスツルメンツはソフトウェア主導型DAQソリューションを拡充し、多様な研究・製造用途向けにシステムのカスタマイズを可能に。ソフトウェアはビッグデータとIoT統合に最適化され、航空宇宙・自動車産業などを支援。
• ハネウェル・インターナショナルは、データ処理能力の強化とリアルタイムの監視・制御システムにおける意思決定プロセスの改善を目的として、AI および機械学習をデータ収集システムに統合しています。
• 横河電機は、ワイヤレス技術を統合した新しいフィールドデータ収集ソリューションを発表し、油田やガス田などの遠隔環境におけるより柔軟なデータ収集を可能としています。
• キャンベル・サイエンティフィックは、環境モニタリングおよび試験の研究開発に特に適した高速データ収集システムを開発しました。 これらのシステムは、科学用途向けのリアルタイムデータロギング、処理、分析をサポートしています。
• シュナイダーエレクトリックは、エネルギー管理および産業オートメーション向けのデータ収集システムを進化させています。同社の製品はクラウド統合機能を備え、製造プロセスにおけるエネルギー使用量の監視と制御の向上を実現しています。
• AMETEK は、産業用途向けの低速 DAQ システムに焦点を当てた革新を続けており、リアルタイムの高速処理が不要な環境でも高い精度と信頼性を確保しています。
主要メーカーの製品開発動向は、データ収集システム市場が進化していることを示しています。AI、IoT、クラウドコンピューティングなどの先進技術を統合し、データ収集・保存・分析機能を強化することで、様々な産業分野で高まる速度性、柔軟性、拡張性へのニーズに対応しています。
データ収集システム市場の推進要因と課題
データ収集システム市場は、以下の推進要因と課題の影響を受けています：
データ収集システム市場を牽引する要因は以下の通りです：
• 技術的進歩：IoT、AI、機械学習の急速な発展がDAQシステムの革新を促進し、より効率的なデータ収集、リアルタイム分析、予測機能を実現しています。これらの技術は製造や研究などの産業に新たな成長機会をもたらしています。
• リアルタイムデータ需要の増加：製造、自動車、研究開発などの産業では、意思決定と業務効率の向上のためにリアルタイムデータ処理が求められています。この需要が高速DAQシステムの採用を促進しています。
• クラウドコンピューティングの拡大：クラウドベースのソリューションへの移行は、シームレスなデータ保存、アクセス、共有をサポートするDAQシステムの需要を牽引しています。クラウド統合により、産業間の連携強化、プロセスの効率化、スケーラビリティの向上が可能になります。
• 自動化需要の高まり：製造、エネルギー、農業などの産業における自動化は、プロセス監視・制御のためのデータ収集システムの必要性を増加させています。遠隔監視と自動化を可能にするDAQシステムへの需要が高まっています。
世界のデータ収集システム市場が直面する課題は以下の通りです：
• データセキュリティとプライバシー：クラウドベースDAQシステムへの移行が進む中、データセキュリティとプライバシーの確保が重大な課題となっている。データ漏洩や機密情報への不正アクセスへの懸念がある。
• 高い初期コスト：高速DAQシステムや高度なソフトウェアソリューションの導入には、特に中小企業にとって高額な費用がかかる。ハードウェア・ソフトウェアのアップグレード費用が市場参入障壁となり得る。
• 統合の複雑性：新規DAQシステムを既存インフラやソフトウェアプラットフォームと統合するには技術的専門知識が必要で、運用に混乱を招く可能性がある。
データ収集システム市場は技術革新と自動化・リアルタイムデータ需要の拡大に牽引される一方、データセキュリティ懸念、初期コストの高さ、統合の複雑性といった課題にも直面している。これらの要因が今後数年間の市場成長と普及に影響を与えるだろう。
データ収集システム企業一覧
市場参入企業は提供する製品品質を競争基盤としている。主要プレイヤーは製造施設の拡張、研究開発投資、インフラ整備に注力し、バリューチェーン全体での統合機会を活用している。こうした戦略によりデータ収集システム企業は需要増に対応し、競争優位性を確保、革新的な製品・技術を開発、生産コストを削減、顧客基盤を拡大している。本レポートで取り上げるデータ収集システム企業の一部は以下の通り。
• エマーソン・エレクトリック
• ABB
• ゼネラル・エレクトリック
• テレダイン・テクノロジーズ
• ナショナル・インスツルメンツ
• ハネウェル・インターナショナル
データ収集システム市場：技術別
• データ収集システム市場における技術タイプ別の技術成熟度：ハードウェア、ソフトウェア、高速DAQ、低速DAQなど、異なるDAQ技術間で競争レベルと規制順守状況は異なる。 センサーや信号調整装置などのハードウェア技術は成熟度が高く、製造や医療など精密かつ信頼性の高いデータ収集を必要とする産業で広く採用されている。ソフトウェアソリューション、特にデータ処理・分析・クラウド統合向けソリューションは急速に進化し、リアルタイム監視や予測分析のための高度な機能を提供している。高速DAQシステムは高度に成熟しており、研究開発などの重要アプリケーションにおける高周波データ収集をサポートする。 低速DAQシステムは成熟度は低いものの、環境モニタリングや基礎的な産業オートメーションといったニッチな用途で依然として活用されている。これら全ての技術は、医療、エネルギー、製造といった分野における信頼性を確保するため、データの精度、セキュリティ、環境影響に関する規制基準への準拠が必須である。
• データ収集システム市場における競争激化と規制対応：DAQ市場の競争は、特にハードウェアとソフトウェア技術において激しい。 高速DAQシステムは、センサー技術とデータ分析能力の進歩に牽引され、激しい競争に直面している。リアルタイムデータ処理、統合、クラウドベースソリューションを可能にするソフトウェアソリューションも、産業がより効率的なデータ管理ツールを求める中で競争が激化している。低速DAQシステムは競争が比較的緩やかだが、時間的制約の少ないアプリケーションでは依然として重要である。 規制順守は、データの完全性、セキュリティ、安全性が最優先される医療やエネルギーなどの産業において極めて重要である。すべてのDAQシステムは、特に重要インフラや機密データを扱う場合、その精度、信頼性、安全基準への適合性を確保するため、厳格な規制要件を満たさなければならない。
• データ収集システム市場における技術タイプ別の破壊的潜在力：ハードウェア、ソフトウェア、高速DAQ、低速DAQの各技術は、データ収集市場内でそれぞれ独自の破壊的潜在力を有する。 高速DAQシステムは高周波・リアルタイムデータ収集を可能にし、研究、医療、産業オートメーションなどの分野における応用を変革している。ソフトウェアソリューション、特にAIや機械学習を統合したものは、従来のデータ分析手法を破壊し、大量のデータをリアルタイムで処理することを容易にしている。高度なセンサーやデータ収集インターフェースなどのハードウェア革新は、精度、効率性、小型化を向上させ、IoTやリモートセンシングにおける新たな応用を可能にしている。 低速データ収集システムは、環境モニタリングや基礎的な産業用途向けに、より費用対効果の高い自動化ソリューションを提供することで、従来の手動データ収集手法を変革しています。これらの技術は総合的に、精度・拡張性・コスト効率の向上を推進し、意思決定にデータ収集を依存する産業を変革しています。
技術別データ収集システム市場動向と予測 [2019年～2031年の価値]：
• ハードウェア
• ソフトウェア
• 高速データ収集
• 低速データ収集
データ収集システム市場 用途別動向と予測 [2019年～2031年の市場規模]：
• 研究開発
• フィールドデータ収集
• 製造データ収集
データ収集システム市場 地域別 [2019年～2031年の市場規模]：
• 北米
• 欧州
• アジア太平洋
• その他の地域
• データ収集システム技術における最新動向と革新
• 企業／エコシステム
• 技術タイプ別戦略的機会
グローバルデータ収集システム市場の特徴
市場規模推定：データ収集システム市場規模の推定（単位：10億ドル）。
動向と予測分析： 市場動向（2019年～2024年）および予測（2025年～2031年）をセグメント別・地域別に分析。
セグメント分析： アプリケーションや技術など、価値と出荷数量に基づくグローバルデータ収集システム市場規模のセグメント別技術動向。
地域分析： 北米、欧州、アジア太平洋、その他の地域別のグローバルデータ収集システム市場における技術動向の分析。
成長機会：グローバルデータ収集システム市場の技術動向における、異なる最終用途産業、技術、地域における成長機会の分析。
戦略的分析：グローバルデータ収集システム市場の技術動向におけるM&A、新製品開発、競争環境を含む。
ポーターの5つの力モデルに基づく業界の競争激化度分析。
本レポートは以下の11の主要な質問に回答します
Q.1. 技術別（ハードウェア、ソフトウェア、高速DAQ、低速DAQ）、用途別（研究開発、フィールドデータ収集、製造データ収集）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）における、グローバルデータ収集システム市場の技術動向において最も有望な潜在的高成長機会は何か？
Q.2. どの技術セグメントがより速いペースで成長し、その理由は何か？
Q.3. どの地域がより速いペースで成長し、その理由は何か？
Q.4. 異なる技術の動向に影響を与える主な要因は何か？ グローバルデータ収集システム市場におけるこれらの技術の推進要因と課題は何か？
Q.5. グローバルデータ収集システム市場における技術トレンドに対するビジネスリスクと脅威は何か？
Q.6. グローバルデータ収集システム市場におけるこれらの材料技術の新興トレンドとその背景にある理由は何ですか？
Q.7. この市場で破壊的イノベーションを起こす可能性のある技術はどれですか？
Q.8. グローバルデータ収集システム市場の技術トレンドにおける新たな進展は何ですか？これらの進展を主導している企業はどこですか？
Q.9. グローバルデータ収集システム市場における技術動向の主要プレイヤーは誰か？主要プレイヤーは事業成長のためにどのような戦略的取り組みを実施しているか？
Q.10. このデータ収集システム技術分野における戦略的成長機会は何か？
Q.11. 過去5年間にグローバルデータ収集システム市場の技術動向においてどのようなM&A活動が行われたか？
目次
1. エグゼクティブサマリー
2. 技術動向
2.1: 技術的背景と進化
2.2: 技術とアプリケーションのマッピング
2.3: サプライチェーン
3. 技術成熟度
3.1. 技術の商業化と成熟度
3.2. データ収集システム技術における推進要因と課題
4. 技術動向と機会
4.1: データ収集システム市場の機会
4.2: 技術動向と成長予測
4.3: 技術別技術機会
4.3.1: ハードウェア
4.3.2: ソフトウェア
4.3.3: 高速データ収集
4.3.4: 低速データ収集
4.4: 用途別技術機会
4.4.1: 研究開発
4.4.2: フィールドデータ収集
4.4.3: 製造データ収集
5. 地域別技術機会
5.1: 地域別グローバルデータ収集システム市場
5.2: 北米データ収集システム市場
5.2.1: カナダデータ収集システム市場
5.2.2: メキシコデータ収集システム市場
5.2.3: 米国データ収集システム市場
5.3: 欧州データ収集システム市場
5.3.1: ドイツデータ収集システム市場
5.3.2: フランスデータ収集システム市場
5.3.3: 英国データ収集システム市場
5.4: アジア太平洋地域データ収集システム市場
5.4.1: 中国のデータ収集システム市場
5.4.2: 日本のデータ収集システム市場
5.4.3: インドのデータ収集システム市場
5.4.4: 韓国のデータ収集システム市場
5.5: その他の地域（ROW）のデータ収集システム市場
5.5.1: ブラジルデータ収集システム市場
6. データ収集システム技術における最新動向と革新
7. 競合分析
7.1: 製品ポートフォリオ分析
7.2: 地理的展開範囲
7.3: ポーターの5つの力分析
8. 戦略的示唆
8.1: 示唆点
8.2: 成長機会分析
8.2.1: 技術別グローバルデータ収集システム市場の成長機会
8.2.2: 用途別グローバルデータ収集システム市場の成長機会
8.2.3: 地域別グローバルデータ収集システム市場の成長機会
8.3: グローバルデータ収集システム市場における新興トレンド
8.4: 戦略分析
8.4.1: 新製品開発
8.4.2: グローバルデータ収集システム市場の生産能力拡大
8.4.3: グローバルデータ収集システム市場における合併・買収・合弁事業
8.4.4: 認証とライセンス
8.4.5: 技術開発
9. 主要企業の会社概要
9.1: エマーソン・エレクトリック
9.2: ABB
9.3: ゼネラル・エレクトリック
9.4: テレダイン・テクノロジーズ
9.5: ナショナル・インスツルメンツ
9.6: ハネウェル・インターナショナル
9.7: 横河電機
9.8: キャンベル・サイエンティフィック
9.9: シュナイダーエレクトリック
9.10: アメテック
1. Executive Summary
2. Technology Landscape
2.1: Technology Background and Evolution
2.2: Technology and Application Mapping
2.3: Supply Chain
3. Technology Readiness
3.1. Technology Commercialization and Readiness
3.2. Drivers and Challenges in Data Acquisition System Technology
4. Technology Trends and Opportunities
4.1: Data Acquisition System Market Opportunity
4.2: Technology Trends and Growth Forecast
4.3: Technology Opportunities by Technology
4.3.1: Hardware
4.3.2: Software
4.3.3: High-Speed Daq
4.3.4: Low-Speed Daq
4.4: Technology Opportunities by Application
4.4.1: Research & Development
4.4.2: Field Data Acquisition
4.4.3: Manufacturing Data Acquisition
5. Technology Opportunities by Region
5.1: Global Data Acquisition System Market by Region
5.2: North American Data Acquisition System Market
5.2.1: Canadian Data Acquisition System Market
5.2.2: Mexican Data Acquisition System Market
5.2.3: United States Data Acquisition System Market
5.3: European Data Acquisition System Market
5.3.1: German Data Acquisition System Market
5.3.2: French Data Acquisition System Market
5.3.3: The United Kingdom Data Acquisition System Market
5.4: APAC Data Acquisition System Market
5.4.1: Chinese Data Acquisition System Market
5.4.2: Japanese Data Acquisition System Market
5.4.3: Indian Data Acquisition System Market
5.4.4: South Korean Data Acquisition System Market
5.5: ROW Data Acquisition System Market
5.5.1: Brazilian Data Acquisition System Market
6. Latest Developments and Innovations in the Data Acquisition System Technologies
7. Competitor Analysis
7.1: Product Portfolio Analysis
7.2: Geographical Reach
7.3: Porter’s Five Forces Analysis
8. Strategic Implications
8.1: Implications
8.2: Growth Opportunity Analysis
8.2.1: Growth Opportunities for the Global Data Acquisition System Market by Technology
8.2.2: Growth Opportunities for the Global Data Acquisition System Market by Application
8.2.3: Growth Opportunities for the Global Data Acquisition System Market by Region
8.3: Emerging Trends in the Global Data Acquisition System Market
8.4: Strategic Analysis
8.4.1: New Product Development
8.4.2: Capacity Expansion of the Global Data Acquisition System Market
8.4.3: Mergers, Acquisitions, and Joint Ventures in the Global Data Acquisition System Market
8.4.4: Certification and Licensing
8.4.5: Technology Development
9. Company Profiles of Leading Players
9.1: Emerson Electric
9.2: Abb
9.3: General Electric
9.4: Teledyne Technologies
9.5: National Instruments
9.6: Honeywell International
9.7: Yokogawa Electric
9.8: Campbell Scientific
9.9: Schneider Electric
9.10: Ametek
| ※データ収集システム（Data Acquisition System）とは、物理現象やデータを収集、処理、保存するためのシステムです。これにより、様々なセンサーや機器から得られる情報をデジタルデータとして取得し、分析や監視に役立てることが可能になります。データ収集システムは、産業用、研究用、医療、環境モニタリング、交通管理など、多岐にわたる分野で利用されています。 データ収集システムの基本的な構成要素には、センサー、データ収集装置、ソフトウェア、通信インターフェースなどがあります。センサーは、温度、圧力、音、光、化学成分などの物理的特性を測定し、その情報をアナログ信号またはデジタル信号として出力します。データ収集装置は、これらの信号を受信し、必要に応じて変換や処理を行います。収集されたデータは、ソフトウェアを使用して解析や可視化が行われ、最終的には報告書やダッシュボードなどの形で可視化されます。 データ収集システムの種類には、いくつかのタイプがあります。まず、伝統的な静的データ収集システムがあります。これは、例えば環境センサーなどが定期的にデータを記録し、それを手動で分析する形式を指します。次にリアルタイムデータ収集システムがあり、これはセンサーが常時データを収集し、即時に処理・分析してフィードバックを行うことができるものです。モバイルデータ収集システムも存在し、これにより、現場でのデータ収集が容易になります。IoT（Internet of Things）が進展する中、クラウドベースのデータ収集システムや、分散型データ収集システムも増加しています。 用途としては、幅広い分野が考えられます。産業界では、製造プロセスの監視や品質管理、設備の保守管理のために活用されています。研究機関では、科学実験や観測データの分析に利用され、医療分野では、患者のバイタルサインの監視や診断データの収集に役立っています。また、環境モニタリングでは、気象データ、大気汚染測定、水質測定などに大いに利用されています。交通管理では、交通流の監視や渋滞予測、事故検知などにも活用されています。 関連技術としては、センサー技術、通信技術、データベース技術、データ解析技術などがあります。センサー技術は、より高精度かつ多機能なセンサーの開発が進んでおり、これにより収集するデータの質が向上しています。通信技術では、ワイヤレス通信やIoT技術の進化により、データのリアルタイム収集が可能になっています。データベース技術では、収集した膨大なデータを効率良く管理・検索・解析するための技術が進化しています。データ解析技術では、AI（人工知能）や機械学習を用いて、データから有益な情報を引き出す手法が注目されています。 このように、データ収集システムは多様な分野で重要な役割を果たしており、今後もその需要は増加すると考えられています。技術の進展に伴い、より効率的で高精度なデータ収集が求められており、これに応える形でシステムの進化も続いていくことでしょう。データ収集システムは、現代社会において情報を基にした判断を行うための基盤といえる存在です。 |
