2D/3D マシンビジョンシステム市場:規模・シェア分析、成長動向と予測 (2025-2030年)
本レポートは、世界の2Dおよび3Dマシンビジョンシステム企業を対象とし、市場はコンポーネント別(ハードウェア、ソフトウェア)、製品別(PCベース、スマートカメラベース)、エンドユーザー産業別(エレクトロニクス・半導体、自動車、医療機器、医薬品、食品・飲料、その他の産業分野)、および地域別にセグメント化されています。

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「2Dおよび3Dマシンビジョンシステム市場」は、予測期間中に年平均成長率(CAGR)13.32%を記録すると予想されています。この市場は、コンポーネント(ハードウェア、ソフトウェア)、製品(PCベース、スマートカメラベース)、エンドユーザー産業(エレクトロニクス・半導体、自動車、医療機器、製薬、食品・飲料、その他の産業分野)、および地域によってセグメント化されています。マシンビジョンは、カメラと画像処理を用いて機械に視覚を与え、手動検査を補完または代替する技術です。
製造業では、マシンビジョンシステムが検査のような反復作業を高い精度で実行する必要がある分野で不可欠な役割を果たしています。高速生産ラインや危険な環境での利用も進んでいます。これらのシステムは、生産性の向上、機械のダウンタイム削減、プロセス制御の厳格化といった重要な利点を提供します。
長年にわたり、2Dマシンビジョンシステムは、対象物の画像が実質的に平坦な2D平面図として取得され、高さ情報を提供しないため、産業界で広く応用されてきました。しかし、部品が移動したりサイズが変化したりする場合、2Dカメラでは位置を誤算する可能性があり、効果が低下することがあります。このような理由から、エンドユーザー産業では3Dシステムの採用が進んでいます。3Dシステムは、部品の乱れがあっても、既知の位置データ(X、Y、Z)を用いて正確な部品のピックアップを可能にします。最近の技術革新としては、ハーバード大学ジョン・A・ポールソン工学応用科学部(SEAS)の研究者たちがサムスンと共同で、ナノメートル厚の材料を用いて初の2Dニューラルネットワークをプログラムし、1,000枚以上の画像をキャプチャ、保存、認識することを可能にしました。
世界中の企業は、COVID-19危機下で生産的な事業運営に戻るために、インダストリー4.0技術がどのように役立つかを深く検討しています。インテリジェント製造プラットフォームを提供するPlex Systemsの調査によると、回答企業の24%がスマートマニュファクチャリングオプションを採用し、22%が技術ソリューションの価値を評価するためのパイロットプロジェクトを開始しています。
食品・飲料分野は、安全文化の向上と厳格な政府規制により、マシンビジョンシステムにとって最も重要な市場の一つです。画像処理やパターン認識といった構成手法の継続的な発展に加え、技術進歩によるコスト削減が、この分野でのマシンビジョンの均一かつ体系的な適用を可能にしました。マシンビジョンシステムは、食品の検査(主に欠陥や異物)、品質管理、そしてピザやレイヤーケーキのようなより複雑な食品の組み立て制御など、幅広い用途で活用されています。例えば、チョコレートの検査では、製品に到達するチョコレートの量を制御し、製品の不良や消費者の不満を防ぐためにマシンビジョンが利用されています。コンピュータ技術の急速な発展と、顧客および規制当局の期待の向上により、食品の品質と安全性への需要が高まり、食品産業における自動化システムの導入が加速しています。
北米は、製造業およびヘルスケア産業における自動化の早期導入により、マシンビジョンソリューションを提供するベンダーにとって重要な市場であり、予測期間中に大きく成長すると予想されています。AIA(Association for Advancing Automation (A3)の一部である業界団体)によると、北米におけるマシンビジョンコンポーネントおよびシステムの売上は2018年に大幅に増加しました。この地域では、技術革新が活発です。2019年7月には、Microchip Technology Corporationが、産業、医療機器、自動車、航空宇宙などのアプリケーション向けに、低電力PolarFire FPGAと高速イメージングインターフェース、画像処理用IP、強化された外部パートナーエコシステムを活用した「Smart Embedded Vision Initiative」を発表しました。また、2019年11月には、First Sensor AGがカナダの専門家と提携し、産業用画像検査向けイメージセンサーを7年間のプロジェクトで製造することを発表しました。さらに、Beckhoff Automationは2019年のUS Pack Expoで、画像処理機能を機械制御プログラミングおよびTwinCAT 3のランタイムに統合する新しい「TwinCAT Vision」ソフトウェアを発表しました。これにより、ユーザーは個別のサードパーティ製ビジョンシステムを必要とせずに、さまざまな機械やラインでGigEカメラの利点を活用できるようになります。このようなハードウェアとソフトウェアの両面におけるベンダーによる革新は、予測期間中の市場需要を拡大すると期待されています。
2Dおよび3Dマシンビジョンシステム市場は非常に細分化されており、多数のプレイヤーが存在するため競争が激しいです。主要なプレイヤーには、Cognex Corporation、ISRA Vision AG、Keyence Corporation、National Instruments、XIMEA GmbH、Omron Corporation、IDS Imaging Development Systems Gmbh、Canon USA Inc.、A&B Software、Datalogic S.p.A、Epic Systems Inc.、Sick AGなどが挙げられます。最近の動向として、2020年4月にはCognex Corporationが、同社初の「In-Sight D900組み込みビジョンシステム」を発表しました。このシステムは、CognexのViDiディープラーニングソフトウェアをIn-Sight産業用スマートカメラに内蔵しており、光学文字認識(OCR)、組み立て検証、欠陥検出といった幅広い複雑なインライン検査アプリケーションを解決するために設計されています。また、2019年8月には、IDSがUSB3ビジョンカメラのラインナップを100モデル以上拡大し、Sonyセンサーを統合し、同社の新しいハードウェア非依存型SDKであるIDS peakで利用可能にする計画を発表しました。
このレポートは、2Dおよび3Dマシンビジョンシステム市場に関する詳細な分析を提供しています。
1. マシンビジョンシステムの定義と範囲
マシンビジョンシステムは、人間の視覚と判断能力をビデオカメラとコンピューターに置き換え、検査タスクを実行する技術です。これは、画像データの自動取得と分析を通じて、特定の部品や活動の制御または評価に必要な情報を得ることを目的としています。自動画像処理協会(Automated Imaging Association)によると、マシンビジョンは、ソフトウェアとハードウェアの組み合わせが画像の取得と処理に基づいてデバイスに操作ガイダンスを提供する、すべての産業用および非産業用アプリケーションを含みます。
本レポートの対象範囲には、コンポーネントとしてハードウェアとソフトウェアが含まれます。ハードウェアには、ビジョンシステム、カメラ、光学・照明システム、フレームグラバー、その他のハードウェアが含まれます。
2. 市場の動向
市場は、2025年から2030年の予測期間において、年平均成長率(CAGR)13.32%で成長すると予測されています。
* 市場の推進要因:
* 品質検査と自動化の必要性の高まり: 製造業における製品品質の向上と生産効率の最適化への要求が、マシンビジョンシステムの導入を加速させています。
* 産業分野におけるIoT(モノのインターネット)の応用拡大: IoT技術の進化と産業機器への統合が進むことで、リアルタイムデータ収集と分析が可能となり、マシンビジョンシステムの需要を押し上げています。
* 市場の抑制要因:
* 訓練不足による効率的なシステムオペレーターの不足: 高度なマシンビジョンシステムを操作・保守できる専門人材の不足が、市場成長の妨げとなる可能性があります。
また、本レポートでは、ポーターのファイブフォース分析を通じて、新規参入の脅威、買い手/消費者の交渉力、サプライヤーの交渉力、代替製品の脅威、競争の激しさといった業界の魅力度を評価しています。さらに、業界のバリューチェーン分析や、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)が市場に与えた影響についても詳細に分析しています。
3. 市場のセグメンテーション
市場は以下の主要なセグメントに分類されています。
* コンポーネント別:
* ハードウェア: ビジョンシステム、カメラ、光学・照明システム、フレームグラバー、その他のハードウェア。
* ソフトウェア。
* 製品別:
* PCベース。
* スマートカメラベース。
* エンドユーザー産業別:
* 食品・飲料、医療機器、製薬、自動車、エレクトロニクス・半導体、その他のエンドユーザー産業。
* 地域別:
* 北米、欧州、アジア太平洋、その他の地域。
* 特に、2025年には欧州が最大の市場シェアを占めると予測されており、アジア太平洋地域は2025年から2030年の予測期間において最も高いCAGRで成長すると見込まれています。
4. 競合状況
主要な市場プレイヤーには、Cognex Corporation、Keyence Corporation、Omron Corporation、ISRA Vision AG、IDS Imaging Development Systems GmbH、National Instruments Corporation、MVTec Software GmbH、Sony Corporation、Teledyne DALSA、Toshiba Corporation、Canon USA Inc.、Sick AG、Datalogic S.p.A、Baumer Optronic GmbH、Adimec Advanced Image Systems B.V.、Allied Vision Technologies GmbHなどが挙げられます。これらの企業のプロファイルも本レポートに含まれています。
5. レポートの対象期間
本レポートは、2019年から2024年までの過去の市場規模データと、2025年から2030年までの市場規模予測をカバーしています。
このレポートは、2Dおよび3Dマシンビジョンシステム市場の現状、将来性、主要な動向、および競争環境を理解するための包括的な情報を提供しています。


1. はじめに
- 1.1 調査の前提条件と市場の定義
- 1.2 調査範囲
2. 調査方法
3. エグゼクティブサマリー
4. 市場のダイナミクス
- 4.1 市場概要
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4.2 市場の推進要因
- 4.2.1 品質検査と自動化の必要性の高まり
- 4.2.2 産業分野におけるモノのインターネットの応用拡大
-
4.3 市場の制約
- 4.3.1 不十分なトレーニングによる効率的なシステムオペレーターの不足が成長を妨げる
-
4.4 業界の魅力度 – ポーターの5つの力分析
- 4.4.1 新規参入者の脅威
- 4.4.2 買い手/消費者の交渉力
- 4.4.3 供給者の交渉力
- 4.4.4 代替品の脅威
- 4.4.5 競争の激しさ
- 4.5 業界のバリューチェーン分析
- 4.6 市場におけるCovid-19の影響評価
5. 市場セグメンテーション
-
5.1 コンポーネント
- 5.1.1 ハードウェア
- 5.1.1.1 ビジョンシステム
- 5.1.1.2 カメラ
- 5.1.1.3 光学および照明システム
- 5.1.1.4 フレームグラバー
- 5.1.1.5 その他のハードウェア
- 5.1.2 ソフトウェア
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5.2 製品
- 5.2.1 PCベース
- 5.2.2 スマートカメラベース
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5.3 エンドユーザー産業
- 5.3.1 食品および飲料
- 5.3.2 医療機器
- 5.3.3 医薬品
- 5.3.4 自動車
- 5.3.5 エレクトロニクスおよび半導体
- 5.3.6 その他のエンドユーザー産業
-
5.4 地域
- 5.4.1 北米
- 5.4.2 ヨーロッパ
- 5.4.3 アジア太平洋
- 5.4.4 その他の地域
6. 競争環境
-
6.1 企業プロフィール*
- 6.1.1 Cognex Corporation
- 6.1.2 Keyence Corporation
- 6.1.3 Omron Corporation
- 6.1.4 ISRA Vision AG
- 6.1.5 IDS Imaging Development Systems GmbH
- 6.1.6 National Instruments Corporation
- 6.1.7 MVTec Software GmbH
- 6.1.8 Sony Corporation
- 6.1.9 Teledyne DALSA
- 6.1.10 Toshiba Corporation
- 6.1.11 Canon USA Inc.
- 6.1.12 Sick AG
- 6.1.13 Datalogic S.p.A
- 6.1.14 Baumer Optronic GmbH
- 6.1.15 Adimec Advanced Image Systems B.V.
- 6.1.16 Allied Vision Technologies GmbH
7. 投資分析
8. 市場の将来性
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2D/3Dマシンビジョンシステムは、産業分野における自動化、品質管理、計測、認識などを目的として、カメラや画像処理技術を用いて対象物の情報を取得し、解析する技術体系を指します。従来の2Dマシンビジョンが対象物の平面的な情報(形状、色、欠陥、文字など)を捉えるのに対し、3Dマシンビジョンは奥行き情報や立体的な形状、位置関係を把握できる点が最大の特徴です。この両者を組み合わせることで、より複雑で高度な検査や計測、ロボットの誘導などが可能となり、製造現場の生産性向上と品質安定化に大きく貢献しています。システムは一般的に、対象物を撮影するカメラ、適切な光を当てる照明、画像を鮮明にするレンズ、取得した画像を解析する画像処理ソフトウェア、そしてそれらを制御するPCやコントローラで構成されます。
2D/3Dマシンビジョンシステムには、その目的や原理に応じて様々な種類が存在します。2Dマシンビジョンでは、エリアスキャンカメラやラインスキャンカメラが主流で、モノクロまたはカラーで対象物の表面を撮影します。高速で高解像度の画像を取得し、平面的な欠陥検出、寸法計測、文字(OCR)やバーコードの読み取りなどに広く利用されます。一方、3Dマシンビジョンは奥行き情報を取得するための多様な技術があります。代表的なものとしては、複数のカメラで対象物を異なる角度から撮影し、三角測量の原理で立体形状を再構築する「ステレオビジョン」、特定のパターン光(構造化光)を対象物に投影し、その歪みから3D形状を算出する「構造化光方式」、光の飛行時間(Time-of-Flight: ToF)を計測して距離を割り出す「ToF方式」、レーザーラインを対象物に走査し、そのプロファイルから3Dデータを生成する「レーザースキャン方式」などがあります。これらの3D技術はそれぞれ、精度、速度、測定範囲、環境光への耐性などに特徴があり、用途に応じて最適な方式が選択されます。
これらのシステムは、多岐にわたる産業分野で活用されています。最も一般的なのは製造業における品質検査です。例えば、電子部品の微細な欠陥検出、自動車部品の寸法精度検査、食品の異物混入検査、医薬品の錠剤の形状検査など、人間の目では見落としがちな欠陥や、高速な検査が求められる場面で威力を発揮します。また、ロボットガイダンスとしての利用も重要です。3Dマシンビジョンは、バラ積みされた部品の中から特定の部品を認識し、ロボットアームが正確にピックアップする「バラ積みピッキング」や、組立工程での部品の位置決め、溶接ロボットの経路誘導などに不可欠です。その他、物流業界では荷物の寸法・体積計測や仕分け、トレーサビリティのためのバーコード・QRコード読み取り、農業分野では収穫ロボットによる農作物の選別、建設分野では測量や構造物の検査など、その用途は広がり続けています。2Dと3Dの情報を組み合わせることで、例えば部品の表面欠陥(2D)と立体的な変形(3D)を同時に検査するといった、より包括的な品質管理が可能になります。
2D/3Dマシンビジョンシステムの進化は、様々な関連技術の発展に支えられています。最も注目されるのは、AI(人工知能)やディープラーニングとの融合です。これにより、従来のルールベースの画像処理では困難だった、複雑な形状の欠陥検出や、多様なバリエーションを持つ対象物の認識、さらには教師なし学習による異常検知などが可能になり、システムの汎用性と精度が飛躍的に向上しています。また、大容量の画像データを高速に転送するためのGigE Vision、USB3 Vision、CoaXPressといった高速通信規格や、画像処理をリアルタイムで行うための高性能プロセッサ(GPU、FPGAなど)も不可欠です。ロボット技術との連携は、自動化の核となり、IoTやクラウド技術は、複数のシステムから収集されたデータの統合分析、遠隔監視、予知保全などを可能にします。さらに、高解像度レンズや特殊照明(同軸落射、リング照明、バックライトなど)といった精密光学技術も、高品質な画像取得の基盤となっています。
市場背景としては、世界的な人手不足と人件費の高騰を背景とした、製造業における自動化・省人化ニーズの高まりが最大の推進力となっています。また、グローバル競争の激化に伴う品質要求の高度化や、産業用ロボットの普及も、マシンビジョンシステムの導入を加速させています。特に、AI技術の進化は、これまで自動化が難しかった工程への適用を可能にし、市場の成長を牽引しています。現状では、自動車、電子機器、食品・飲料、医療・製薬といった主要な製造業を中心に導入が進んでいますが、中小企業においても、導入コストの低減や使いやすさの向上により、普及が進みつつあります。一方で、導入コストや専門知識の必要性、環境光や対象物の材質・色による影響といった課題も存在しますが、技術革新によりこれらは徐々に克服されつつあります。2Dから3D、そして2D/3D複合システムへの需要シフトは、市場の大きなトレンドとなっています。
将来展望として、2D/3Dマシンビジョンシステムは、AIとの融合をさらに深化させ、より高度な判断能力と自律的な学習能力を獲得していくでしょう。これにより、人間が介在することなく、自ら学習し、環境に適応しながら最適な検査や計測を行う「スマートビジョンシステム」の実現が期待されます。また、システムの小型化、低コスト化、そして高速化・高精度化は引き続き進展し、これまで導入が難しかった分野や、より微細な欠陥検出が求められる用途への適用が拡大するでしょう。2D/3Dだけでなく、ハイパースペクトルイメージングやサーマルイメージングなど、多様なセンシング技術との複合化も進み、対象物のより多角的な情報取得が可能になります。エッジAIの活用により、現場でのリアルタイム処理能力が向上し、クラウド連携との最適なバランスが模索されるでしょう。さらに、異なるベンダー間の互換性を高めるための標準化も進み、システムの導入と運用がより容易になることで、社会のあらゆる場面での活用が期待されています。