市場調査レポート

モーター監視市場規模と展望、2025年~2033年

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**モーター監視市場の詳細な分析**

**市場概要**

世界のモーター監視市場は、2024年に34.6億米ドルと評価され、2025年には37.1億米ドルに達し、2033年までには64.3億米ドルに成長すると予測されています。予測期間(2025年~2033年)における年平均成長率(CAGR)は7.1%に上る見込みです。モーター監視とは、モーター機械の機能におけるあらゆる故障やエラーを分析するために、センサーや検出器などのハードウェアコンポーネントと、それらを制御するソフトウェアアルゴリズムを活用する技術を指します。このシステムは、産業用途においてモーターの効率的な運用を保証するために不可欠であり、エネルギー・電力、石油・ガス、航空宇宙・防衛、自動車など、多岐にわたる産業分野で導入が進んでいます。

モーター状態監視システムは、ハードウェアとソフトウェアという二つの主要な構成要素から成り立っています。このシステムを導入することで、ユーザーは資産の健全性を維持し、その寿命を延ばすことができるだけでなく、エネルギー費用の削減という大きなメリットも享受できます。さらに、メンテナンススタッフの作業範囲を最適化し、よりスマートな資産管理の意思決定を可能にし、予期せぬ停止を回避し、ダウンタイムを最小限に抑え、作業の安全性を向上させ、欠陥を削減するなど、運用効率と安全性の向上に大きく貢献します。

電気モーターは、現代産業の基盤を形成する重要な要素です。米国エネルギー省の推計によると、米国だけでも産業界で4,000万台ものモーターが稼働しており、産業が消費する電力の70%をこれらのモーターが使用しているという事実は、その重要性を明確に示しています。モーターのトラブルシューティングや長期的な予防保全におけるモーター監視では、熱画像装置が非常に有用です。温度を反映したモーターの状態画像は、予測される故障をより効果的に監視するための情報を提供します。

近年、自動車産業では、先進国および新興国において電気自動車(EV)の急速な普及という革命的な変化が起きています。このEVの台頭は、モーター状態監視システムにとって広範な応用分野を提供しています。また、自動車産業が自動化システムへと移行していることも、モーター状態監視システムの必要性を高める要因となっています。さらに、より優れた性能と燃費効率を実現するための効率的な作業システムへの需要の高まりも、モーター状態監視システムの導入を促進しています。これらの複合的な要因が、世界のモーター監視市場を力強く牽引しています。

**市場の牽引要因**

モーター監視市場の成長を推進する主要な要因は多岐にわたります。まず、技術の進歩と競合他社間の競争激化が、製品品質の向上と効率化をもたらしています。これは、より高性能で信頼性の高いモーター監視ソリューションの開発を促し、市場全体の活性化に寄与しています。

次に、センサーやサブメーターのコスト低下、そしてビッグデータ産業の成長が、状態監視の精度と手頃な価格を飛躍的に向上させています。これにより、モーターの運用およびメンテナンス費用が大幅に削減され、結果としてモーター監視システムの導入メリットがさらに高まり、市場需要の拡大につながっています。

さらに、電気自動車(EV)の急速な普及は、モーター監視市場にとって非常に強力な牽引力となっています。EVは、その性質上、モーターの効率と信頼性が極めて重要であり、これがモーター状態監視システムに対する広範なアプリケーション領域を生み出しています。自動車産業が自動化システムへと移行する中で、モーターの健全性と性能をリアルタイムで監視するシステムの需要は、今後も増加の一途をたどると予想されます。より良い性能と燃費効率を実現するための、効率的な作業システムへの要求も、モーター状態監視システムの必要性を高める要因となっています。これらの要因が相まって、世界のモーター監視市場は持続的な成長を遂げています。

**市場の阻害要因**

モーター監視市場の成長には、いくつかの阻害要因も存在します。モーター状態監視システムの部品や原材料のサプライヤーが増加しているため、製品全体の製造コストは低下する傾向にあります。しかし、システムの導入から継続的なメンテナンスに至るまでの総コストは依然として高く、これが市場拡大の障壁となることがあります。特に、初期投資の大きさは、中小企業や予算が限られた組織にとって導入のハードルとなる可能性があります。

また、ハードウェアコンポーネントの開発、ソフトウェアアルゴリズムの設計、そしてそれらを一つのデバイスに統合するためには、高度なスキルを持つ専門労働力が必要です。このような熟練労働力の確保が困難であること、および彼らの専門知識に対する高い報酬は、モーター監視システムを「ハイエンド製品」として位置づけ、その価格を押し上げる要因となります。結果として、製品価格の高騰は、特に価格に敏感な市場セグメントにおいて、市場の成長を妨げる可能性があります。技術の複雑性とそれに伴う人材要件は、市場の普及を遅らせる重要な課題となっています。

**市場機会**

モーター監視市場には、成長を加速させる魅力的な機会が多数存在します。航空宇宙産業は、航空機、バス、クレーン、トラックなど、多岐にわたる用途でモーターを広範に利用しており、これらのモーターの健全性と安全性を確保するためにモーター監視システムが不可欠です。特に、航空分野におけるモーターの用途は、乗客の安全と利便性を確保する上で極めて重要であり、故障の予防と早期発見が求められます。

航空宇宙分野における自律型電気システムの統合の増加は、モーター監視市場にとって非常に魅力的な機会を創出しています。これらの高度なシステムは、モーターの精密な監視と制御を必要とし、これによりモーター監視技術の新たな応用領域が生まれています。さらに、政府の政策や生活水準の向上により航空宇宙産業の顧客層が拡大していることは、航空機の生産増加を促進し、結果として展開されるモーター状態監視システムの需要を高めます。

インテリジェント交通システムの導入も、大きな市場機会をもたらしています。これには、様々な監視システムを統合した自律走行車が含まれます。電気自動車(EV)に搭載されるモーターは、中断のない運用を保証するために絶え間ない監視を必要とします。自動車産業はEVが世界の主要市場を占めるという革命的な変化を遂げると予測されており、このEVへのトレンドシフトはモーター状態監視システムに新たな市場機会をもたらすことが期待されます。これらの動向は、モーター監視技術の革新と普及をさらに加速させるでしょう。

**セグメント分析**

**1. 地域別分析**

* **アジア太平洋地域**: 世界のモーター監視市場において最大のシェアを占めており、予測期間中に8.01%という高いCAGRで成長すると予想されています。この地域では、現在、産業成長が非常に速いペースで進んでおり、特にエンジニアリング、化学、鉱物・石油などの主要産業において、モーター駆動装置への自動化された電子システムの導入が増加していることが、モーター監視デバイスの需要を促進しています。近年、アジア太平洋地域ではエレクトロニクスの開発と進歩が著しく、IoT(モノのインターネット)やAI(人工知能)の普及が先進国および新興国で進んでいます。これにより、IoTベースのモーター状態監視デバイスの市場需要が増大しています。さらに、電気自動車の技術革新が進んでいることも、モーター監視市場にとって魅力的な市場機会を創出しています。

* **ヨーロッパ**: 世界のモーター監視市場において最も高い成長を遂げると予測されています。ヨーロッパには多数の先進国と新興国が存在し、自動車、航空宇宙・防衛産業などの市場リーダーがその機械や最終製品にモーター状態監視システムを広く利用しています。また、自動車産業の電気自動車開発への移行と、それに伴うEVインフラの急速な整備は、モーター状態監視システムにとって魅力的な市場機会を生み出しています。EVは誘導モーターを使用し、自動機能と制御が組み込まれているため、モーター状態監視システムの導入が不可欠です。自動車のアフターサービスセンターでも、故障時の詳細な分析のためにモーター状態監視システムが活用されています。

* **LAMEA (ラテンアメリカ、中東、アフリカ)**: 予測期間中に5.6%のCAGRで成長すると推定されています。この地域は、ラテンアメリカ、中東、アフリカにまたがり、鉱業、農業、石油・ガスなどの産業が盛んです。これらの産業では、過酷な環境下で効率的な運用を行うためにモーター監視を必要とする様々な工具や機械(トラクター、ローダー、重機クレーン、プーリーシステムなど)が使用されています。LAMEAは未開拓の地域であり、近い将来、飛躍的な成長を遂げると予想されています。しかし、この地域では、モーター状態監視に用いられる機械が提供する複雑な出力を操作・分析できる熟練した労働力が不足しており、これが市場成長を阻害する要因となっています。

**2. 提供形態別分析**

* **ハードウェア**: 世界市場を支配しており、予測期間中に6.1%のCAGRで成長すると予測されています。ハードウェアは、モーター状態監視デバイスの極めて重要な部分であり、センサー、分光計、超音波検出器、スペクトラムアナライザなどが含まれます。構造面でのハードウェアの進歩は、異なるソフトウェアとの互換性を高め、市場需要を増加させています。また、ハイテクセンサーや検出器における革新は、業界に大きな影響を与えています。メーカーが提供するコンパクトな設計により、消費者は利用可能なスペースにデバイスを容易に展開できるようになっています。

* **ソフトウェア**: モーター状態監視用のソフトウェアには、データ統合、診断レポート作成、オーダー追跡分析、パラメータ計算などが含まれます。IoTとAIの進歩は、この市場の主要な推進要因の一つです。IoTとAIの進化により、モーター状態監視デバイスのコンポーネント間の接続性が向上しました。これにより、配線やコードの使用が減少し、消費者にとって設置とメンテナンスが容易になりました。さらに、クラウドベースのソフトウェアは、業界の専門家がプラント内のどこからでも、いつでも、電流、振動、温度データにアクセスできるようにすることで、機器の問題を早期に把握し、ダウンタイムを回避することを可能にしています。

**3. 監視プロセス別分析**

* **振動解析**: 市場への最大の貢献者であり、予測期間中に5.8%のCAGRで成長すると推定されています。振動解析は、誘導モーターの機械的および電磁的問題を特定するための効果的かつ実用的な方法です。電力線で動作する様々な非線形システムが産業界で広く使用されており、例えば、可変速ドライブは誘導モーターの供給および電力線に電圧歪みを引き起こします。これらの要因により、効率的な監視のために振動解析の使用が求められます。さらに、振動解析の進歩は、モーター機械の多次元検査を可能にしています。

* **超音波**: モーターの状態における超音波検査および監視は、初期のベアリング故障や潤滑不足などの状態を検出するための最も信頼性の高い方法です。超音波による警告は、温度の上昇や低周波振動レベルの増加よりも早く現れます。超音波解析における主要な検査領域は、故障の始まり、ベアリング表面のブリネリング、潤滑剤の過剰または不足です。早期警告におけるリアルタイムの超音波検査と故障状態の兆候は、あらゆる種類の速度条件の監視にも効果的であり、市場を牽引しています。

* **その他**: 油分析、モーター電流分析、サーモグラフィなどがあります。これらの方法もモーターの健全性監視に貢献しますが、振動解析や超音波解析ほど詳細な記述はされていません。

**4. エンドユーザー別分析**

* **石油・ガス**: 最高の市場シェアを占めており、予測期間中に5.9%のCAGRで成長すると推定されています。石油・ガス産業は、石油製品の世界的探査、抽出、精製、輸送、販売の全てを包含します。この産業では、様々な重機、クレーン、電動プーリー、その他のモーター駆動装置が使用されており、モーター監視市場にとって多様な最終用途が存在します。さらに、抽出、探査、精製、輸送の効率を高めるための自動化システムの導入は、市場需要を増加させています。モーターは車両、プーリー、クレーンにとって不可欠であり、モーター状態監視デバイスが求められます。燃料の革新は市場を拡大させ、新しいプラントや機械の設置が必要となり、これにより産業で使用されるモーターの状態監視への需要が増加します。

* **航空宇宙・防衛**: モーター状態監視モニターにとって多様な応用分野が含まれます。この産業には、航空機、船舶、潜水艦、自動車、装甲車両、戦車などが含まれます。車両以外にも、防衛部門にはバス、トラック、ローダーなどの独自の輸送手段も存在します。したがって、モーター状態監視は航空宇宙・防衛分野で幅広い用途を見出しています。様々な自動車、装甲車両などの開発が進むにつれて、モーター状態監視デバイスの使用が求められています。モーター状態監視におけるIoTの採用は、市場需要をさらに促進しています。

* **その他**: エネルギー・電力、自動車産業なども主要なエンドユーザーですが、石油・ガスや航空宇宙・防衛ほど詳細な記述はされていません。しかし、自動車産業におけるEVの台頭や自動化の進展は、モーター監視システムの需要を大きく牽引する重要な要素であり、今後の市場成長において中心的な役割を果たすことが期待されます。


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            • 概要
            • 最終用途別価値
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          • 最終用途別価値
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            • 概要
            • 監視プロセス別価値
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[参考情報]
モーター監視とは、工場やインフラ設備、自動車など、様々な分野で用いられる電動機、すなわちモーターの健全な稼働状態を継続的に把握し、その性能維持、故障予防、そして寿命延長を目指す一連の活動を指します。これは、モーターから発せられる様々な物理量や電気量をセンサーで収集し、そのデータを分析することで、異常の兆候を早期に検知したり、将来的な故障を予測したりすることを目的としております。安定した生産活動やサービスの提供には、モーターの信頼性が不可欠であり、この監視は現代の産業において極めて重要な役割を担っています。

モーター監視の主な目的は、予期せぬダウンタイムの削減、メンテナンスコストの最適化、そして生産効率の向上にあります。故障が発生してから修理を行う「事後保全」や、一定期間ごとに部品を交換する「時間基準保全」と比較して、モーター監視に基づく「状態基準保全」や「予知保全」は、実際にモーターの状態が悪化した時にのみメンテナンスを行うため、無駄な保守作業を減らしつつ、重大な故障に至る前に適切な処置を講じることが可能となります。これにより、企業の競争力強化に貢献いたします。

監視対象となるパラメーターは多岐にわたりますが、代表的なものとしては、モーターの振動、温度、電流、電圧、音響、そして潤滑油の状態などが挙げられます。例えば、回転機械であるモーターにおいて、振動はベアリングの摩耗、軸のミスアライメント、アンバランス、巻き線異常など、様々な機械的・電気的故障の兆候を敏感に示します。また、温度上昇は過負荷、冷却不良、絶縁劣化のサインであり、電流や電圧の異常は、電源品質の問題、巻き線の短絡、ローターバーの損傷など、電気的な問題を示唆することが多いです。これらのパラメーターを複合的に監視し、経時的な変化を分析することで、より精度の高い診断が可能になります。

モーター監視の手法には、オンライン監視とオフライン監視の二つの主要なアプローチがございます。オンライン監視は、モーターが稼働している最中にリアルタイムでデータを収集し続ける方式であり、継続的な状態把握と即時的な異常検知に適しています。一方、オフライン監視は、定期的にモーターを停止させて測定器を用いて診断を行う方式で、詳細なデータ分析や特定の条件下での状態評価に用いられます。近年では、IoT技術の発展に伴い、オンライン監視が主流となりつつあり、遠隔地からの監視も容易になっております。

具体的な監視技術として、振動解析は特に重要です。加速度センサーを用いてモーターやその周辺機器の振動データを取得し、フーリエ変換(FFT)などの信号処理を行うことで、特定の周波数成分に現れる異常を特定します。例えば、ベアリングの損傷であれば、その損傷部位に応じた特徴的な周波数成分が出現するため、故障の種類や進行度合いを高い精度で診断できます。また、モーターの温度監視には熱電対や測温抵抗体、あるいは非接触式の放射温度計などが利用され、過熱による絶縁劣化や焼損のリスクを管理します。

さらに、電流・電圧監視では、モーターの電流波形や電圧波形を分析することで、巻線異常、ローターの断線、電源の不均衡といった電気的な故障を検知する手法が広く用いられています。特に、モーター電流スペクトル分析(MCSA)は、モーターの内部状態を非侵襲的に診断できる強力なツールとして注目されています。音響監視は、モーターから発生する異常音をマイクで捉え、その音響特性から故障を判断するもので、初期の異常を検知するのに有効な場合があります。潤滑油分析は、ギアボックスやベアリングを有するモーターシステムにおいて、油中の摩耗粉や汚染物質を分析することで、機械部品の摩耗状態や油の劣化度を評価し、適切な交換時期を判断するために利用されます。

モーター監視の応用範囲は非常に広いです。製造業の生産ラインにおける搬送ロボットや工作機械、ポンプ、コンプレッサー、ファンといった汎用機械から、発電所のタービン、風力発電のブレード駆動部、鉄道車両や電気自動車の駆動モーター、エレベーターやエスカレーターなどの昇降設備に至るまで、あらゆる産業分野でその重要性が認識されています。これらの設備においてモーターの故障は、生産停止、安全性への影響、甚大な経済的損失に直結するため、継続的な監視が必須とされています。

関連する技術としては、まず高性能なセンサー技術が挙げられます。高感度かつ高耐久性の振動センサー、温度センサー、電流センサーなどがデータの精度を保証します。次に、これらのセンサーから得られた膨大なデータを効率的に収集・伝送するためのデータ収集システム(DAS)や通信技術が不可欠です。有線だけでなく、無線LANや5Gといったワイヤレス通信技術の進化は、センサーの設置場所の自由度を高め、システムの導入コスト削減にも寄与しています。

収集されたデータの分析には、高度な信号処理技術、統計解析、そして近年では人工知能(AI)や機械学習が積極的に活用されています。AIは、過去の故障データや正常データを学習することで、人間では識別が困難な微細な異常パターンを自動で検知したり、故障の種類を分類したり、さらにはモーターの残り寿命(RUL: Remaining Useful Life)を予測したりすることが可能になっております。これにより、予知保全の精度が飛躍的に向上し、より計画的で効率的なメンテナンスが実現されています。

さらに、クラウドコンピューティングは、地理的に分散した多数のモーターから得られるデータを一元的に管理し、大規模なデータ分析を可能にします。また、エッジコンピューティングは、センサーに近い場所でデータ処理を行うことで、リアルタイム性を高め、通信負荷を軽減する役割を担います。デジタルツイン技術もモーター監視の分野で注目されており、現実世界のモーターの挙動を仮想空間に再現することで、シミュレーションによる故障予測や性能最適化の検討が可能になります。SCADAやDCSといった制御システムとの連携も進んでおり、監視データがプラント全体の運転最適化に活用されるケースも増えています。

このように、モーター監視は、単なる故障検知に留まらず、IoT、AI、ビッグデータ分析といった最先端技術と融合しながら進化を続けております。これにより、設備の稼働率向上、メンテナンスコストの削減、製品品質の安定化、そして作業環境の安全性向上といった多岐にわたるメリットをもたらします。今後も、より高度な診断技術の開発や、システムの統合化が進むことで、産業活動におけるモーターの信頼性と効率性を一層高めることに貢献していくことでしょう。