機械視覚市場の規模と展望、2025-2033

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機械視覚市場の概要は、2024年に16.07百万米ドルの価値があり、2025年には17.21百万米ドル、2033年には29.78百万米ドルに達すると予測されています。この成長は、2025年から2033年の予測期間中に年平均成長率(CAGR)が7.10%に達することからも明らかです。自動化の必要性の高まりや、視覚誘導ロボットシステムの品質検査の需要増加が、機械視覚市場の需要を大きく推進しています。
機械視覚は、ロボットナビゲーションやプロセス制御、自動検査などのアプリケーションに対して、イメージベースの分析と自動検査を提供するために産業で使用される方法と技術を指します。機械視覚は、さまざまな技術、スキル、方法、活動、統合システム、ソフトウェア、ハードウェアを包含しています。システムエンジニアリングの観点から、機械視覚はコンピュータビジョンとは異なり、現存する技術を新しい方法で組み合わせて、実世界の課題に適用しようとしています。この用語は、産業自動化アプリケーションで広く使われていますが、他の環境での車両誘導にも利用されています。
機械視覚プロセスは、ニーズやプロジェクトを徹底的に評価し、最適な解決策を見つけることから始まります。実行時には、画像処理から自動画像分析、情報取得へと進みます。深層学習は、従来のルールベースの機械視覚システムの利点と人間の検査官の判断力を組み合わせ、継続的な最適化を必要とする半自動的な方法で行われます。この技術により、機械視覚は新しい産業用途に拡大しています。特に、画像の複雑さや不安定さによって特徴の特定が困難な場合に、主観的な判断が求められる状況では、深層学習が機械視覚アナリストやインストーラーに非常に適しています。
COVID-19の影響を受けて、世界中の製造業者は自動化への投資を増やすことを誓っています。また、企業が生産プロセスにおける自動品質保証の必要性を理解したことで、その需要が高まっています。パンデミックは多くの機能における人間の介入を減少させ、この必要性を強化しました。したがって、機械視覚は長期的な自動化プロジェクト開発の重要な要素として広く受け入れられています。機械視覚は、自動製造業務における欠陥を短期間で発見するのに役立ちます。これによりコストが削減され、反応時間が改善されます。欠陥のある製品を特定することができ、製品の返品リスクを低減し、顧客満足度を向上させます。この技術によって、製造ライン上のすべてのアイテムが均等に、同じ注意を払ってチェックされるため、品質保証における機械視覚の需要が高まっています。
機械視覚は、特に自動車産業や消費者エレクトロニクス業界での視覚誘導ロボットシステムの利用によって大きな変化を遂げています。自動化のための産業用ロボットの使用が急増しているため、視覚誘導ロボットコントローラーと統合された機械視覚システムの需要が高まっています。これらのシステムは、ロボットが周囲を視覚的に認識し適応できるようにし、迅速かつ確実な制御を可能にします。
ただし、これらのシステムの機能はメンテナンスに依存しているため、信頼性を保つためには日常的なメンテナンスが必要です。この設備は現代的で自動化が進んでいるため、メンテナンスへの投資は大きくなります。さらに、専門知識を持つ人材の不足がこの分野の障害となっています。業界には専門家が不足しているため、従業員やオペレーターはトレーニングを受けざるを得ません。また、同じスマートカメラで多数の製品を検査することは難しいため、熟練した人材が求められています。機械視覚システムの実行には専門的な装置知識が必要です。しかし、さまざまな産業への浸透が進む中で、この制約は予測期間中に軽減されると見込まれています。
業界全体が拡大しており、特に先進技術の開発に焦点が当てられています。インダストリー4.0は製造業を革新するためのイノベーションです。同様に、産業用モノのインターネット(IIoT)は効率を向上させ、品質を改善し、廃棄物を削減し、生産効率を高め、運用コストを削減し、製造ラインにおける追加の利点を提供します。この進展は、製造業者が部品やサブアセンブリを認識し特定するのを助けるためのデータを収集するサイバー物理システム(CPS)の採用を促進しました。さらに、このデータ収集方法により、デバイスは自律的に通信、操作、関与することができます。視覚機器によって収集された膨大なデータは、データ分析機能が市場で進化するにつれて活用されるでしょう。
アジア太平洋地域は、2030年までに11,429百万米ドルの市場価値を持ち、CAGRが8.60%に達すると予測されており、最も重要な機械視覚市場のシェアを持つと期待されています。この地域は世界的な製造拠点としての地位を確立することが期待されており、日本や中国は機械視覚の新旧技術に大きな潜在能力を提供する重要な国です。製造セクターは地域経済の拡大と繁栄に寄与しています。
欧州は、2030年までに5,074百万米ドルの価値を持ち、予測期間中にCAGRが4.70%に達する第二の最大の市場として期待されています。ヨーロッパでは、今後、大きな成長が見込まれています。自動化と技術における驚異的な成長は、機械視覚システムに依存しています。欧州では、工業ユニット内の品質チェックや自動化の需要が市場成長の大きな推進力になると予想されています。
市場は、ハードウェア、ソフトウェア、サービスに基づいてセグメント化されており、ハードウェアセグメントがグローバル市場での支配的な地位を占めると予測されています。2030年までに14,784百万米ドルに達し、CAGRが6.60%に達すると見込まれています。ハードウェアセグメントには、プロセッサ、LED照明、光学レンズ、フレームグラバー、カメラが含まれます。カメラセグメントは、CMOSイメージセンサーの需要増加により、2030年までに4,420百万米ドルに達し、CAGRが4.60%と予測されています。
機械視覚市場は、品質と検査、位置決めと誘導、測定、識別に基づいてアプリケーション別にセグメント化されています。品質と検査アプリケーションセグメントは、2030年までに12,228百万米ドルに達する見込みで、CAGRが6.60%に達すると予測されています。これらのシステムは、パッケージ市場でのテキスト、ラベル、バーコードの読み取りおよび認識に広く使用されており、時間を節約し、人為的なエラーを排除し、パッケージング作業の効率を向上させています。
機械視覚市場は、自動車、製薬および化学、エレクトロニクスおよび半導体、パルプおよび紙、印刷およびラベリング、食品および飲料、ガラスおよび金属、郵便および物流、その他の最終用途産業に基づいてセグメント化されています。自動車最終用途産業セグメントは、2030年までに4,987百万米ドルに達し、CAGRが7.60%に達すると予測されています。機械視覚は、自動車セクターでの存在確認、エラープルーフ、組み立て検証、最終検査などの検査に広く利用されています。
このように、機械視覚市場は多様な分野で拡大しており、今後の成長機会が豊富に存在しています。市場調査に携わるTejas Zamdeは、業界動向の分析、競争環境の評価、戦略的ビジネス決定を支援するための実用的な洞察を提供する専門家です。


Report Coverage & Structure
報告書の構成概要
この報告書は、機械視覚市場に関する詳細な分析を提供するために、以下の主要なセクションで構成されています。
1. イントロダクション
- エグゼクティブサマリー: 機械視覚市場の全体像と主な発見を要約します。
- リサーチスコープとセグメンテーション: 研究の目的、制約、仮定を明確にし、市場の範囲とセグメンテーションを設定します。
- リサーチメソドロジー: 研究に使用された方法論を説明します。
2. 市場機会の評価
- 新興地域・国: 機械視覚の市場が成長する見込みのある新興地域や国を特定します。
- 新興企業: 市場に参入している新興企業の分析が行われます。
- 新興アプリケーション・エンドユース: 機械視覚の新しい用途に関する洞察を提供します。
3. 市場動向
- ドライバー: 機械視覚市場の成長を促進する要因について議論します。
- 市場警告要因: 市場に影響を与える可能性のあるリスク要因を特定します。
- 最新のマクロ経済指標: 経済環境が市場に与える影響を分析します。
- 地政学的影響: 地政学的な状況が市場に与える影響を考察します。
- 技術要因: 機械視覚に関連する技術的な進展を評価します。
4. 市場評価
- ポーターのファイブフォース分析: 業界の競争力を評価するためのフレームワークを提供します。
- バリューチェーン分析: 機械視覚市場における価値の流れを分析します。
- 規制フレームワーク: 北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東およびアフリカ、ラテンアメリカにおける規制の影響を考察します。
5. ESGトレンド
環境、社会、ガバナンス(ESG)に関するトレンドを分析し、これらが機械視覚市場に与える影響を評価します。
6. 市場サイズ分析
- 市場のイントロダクション: 機械視覚市場の概要を示します。
- 提供別分析: ハードウェア、ソフトウェア、サービスに関する詳細な評価が行われます。
- 製品別分析: PCベースおよびスマートカメラベースの製品に焦点を当てます。
- アプリケーション別分析: 品質保証、位置決め、測定、および識別の各アプリケーションの市場価値を評価します。
- エンドユース産業別分析: 自動車、製薬、電子機器などの業界における機械視覚の利用状況を分析します。
7. 地域別市場分析
北米、欧州、アジア太平洋地域など、各地域における機械視覚市場の詳細な分析が提供されます。
この報告書は、機械視覚に関連するさまざまな側面を包括的に分析し、関係者が市場の動向を把握し、戦略を策定するための貴重な情報を提供します。
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機械視覚(きかいしかく)とは、コンピュータや機械が画像を取得し、解析する能力を指します。この技術は、カメラやセンサーを用いて物体を認識したり、特定のパターンを識別したりすることを可能にします。機械視覚は、人工知能(AI)や画像処理技術と密接に関連しており、さまざまな分野で利用されています。
機械視覚には主に二つのタイプがあります。一つは、静止画像を処理するタイプです。これは、カメラで撮影した静止画像を分析し、物体の形状や色、テクスチャなどの特徴を抽出する技術です。もう一つは、動画像を処理するタイプです。こちらは、動画から連続的にフレームを取得し、物体の動きや変化を追跡することが可能です。このように、機械視覚は静止画と動画の両方に対応しており、さまざまなアプリケーションで利用されています。
機械視覚の用途は非常に多岐にわたります。製造業では、品質管理や自動化ラインでの欠陥検出に利用されています。例えば、製品が正確に組み立てられているかをチェックするために、機械視覚によってリアルタイムで監視されます。また、医療分野では、CTスキャンやMRI画像の解析により、病変や異常を検出するためにも使用されています。さらに、自動運転車では、周囲の環境を認識し、障害物を避けるために機械視覚が重要な役割を果たしています。
関連技術としては、ディープラーニングや機械学習があります。これらの技術を用いることで、機械視覚の精度を向上させることができます。特に、ディープラーニングは大量のデータを用いて、物体認識や画像分類の精度を飛躍的に向上させることができるため、機械視覚の進化に寄与しています。また、クラウドコンピューティングの発展により、大規模なデータを迅速に処理することが可能になり、機械視覚の応用範囲はさらに広がっています。
さらに、機械視覚はロボティクスとも密接に関連しています。ロボットが周囲の環境を理解し、適切に行動するためには、機械視覚が不可欠です。例えば、ピッキングロボットは、機械視覚を使用して棚から目的の物を正確に認識し、取り出すことができます。このように、機械視覚は今後のテクノロジーの進化において重要な役割を果たすと考えられています。
総じて、機械視覚は、画像を通じて情報を取得し、理解する技術であり、様々な産業や分野での応用が進んでいます。今後も技術の進展に伴い、より高度な機械視覚システムが登場し、私たちの生活にさらなる利便性を提供することが期待されています。