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世界のデジタルツイン市場規模は、2023年の101億米ドルから2028年には1,101億米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率は61.3％になると予測されている。デジタルツイン市場の成長は、ヘルスケア産業におけるデジタルツインの需要の高まりと、予知保全への注目の高まりが原動力となっている。
デジタルツイン市場のダイナミクス：
ドライバー予知保全への注目の高まり
予知保全のためのデジタル・ツインの活用は、さまざまな業界で広まっている。デジタルツインに基づく予知保全では、製品、プロセス、システムの状態や性能に関する情報を提供するリアルタイムのセンサーデータを収集する。次に、このデータを分析し、故障モードやその重大性に関する過去の記録と比較する。この分析から得られた洞察は、メンテナンスの必要性を予測するために使用される。故障を予測するだけでなく、この技術にはメンテナンスを最適化するいくつかの利点がある。デジタル・ツインは、メンテナンス関連の重要業績評価指標の計算を可能にし、さまざまな条件下で機械がどのように機能するかを予測する。製品、プロセス、システムの状態や性能の正確なリアルタイムモデルとして機能することで、デジタルツインは、運転時間、極端な運転条件への暴露、温度などの特定の要因の下での動作のシミュレーションと予測を容易にします。
制約：デジタル・ツイン技術の導入に伴う高額投資
デジタルツインソリューションの世界市場は、その展開に多額の投資が必要なため、成長抑制に直面している。スマートオートメーション、T-コネクテッドコントロール、製品ライフサイクル管理（PLM）、コンピュータ支援設計（CAD）および3D CAD、製造プロセス管理（MPM）、製造オペレーション管理（MOM）、モデルベースシステムエンジニアリング（MBSE）、企業資源計画（ERP）、拡張現実（AR）/仮想現実（VR）/拡張現実（XR）などの関連技術とともに、デジタルツインの確立と設置には多額の資金が必要となる。組織がより多くのインフラやサポート技術を必要とする場合、デジタル・ツインの導入コストはさらに高くなり、かなり高価な取り組みとなる。このことは、製造業がこの技術を採用することを後押しする可能性がある。
チャンス産業界における3Dモデリングと スキャニングのトレンドの高まり
IIoTは、機械、高度な分析、特定のプロセスや製品への人間の関与を組み合わせ、通信技術を通じて相互接続された産業用デバイスのネットワークを構築する。このネットワークにより、貴重な洞察を監視、収集、交換、分析、提供するシステムの開発が可能になり、意思決定能力が強化される。物理システム、プロセス、または製品のライフサイクル全体をカバーする能力を持つIIoTは、主要なパフォーマンス指標を徹底的に評価し、強化またはアップグレードの領域を特定するための強力な分析ツールを企業に提供します。長期的には、デジタル・ツインから得られる教訓や提案は、イノベーションと成長のための大きな機会を生み出すと予想される。さらに、デジタル・ツインをフィールド・パフォーマンス・モニタリングと統合することで、企業は、設計パラメータに基づく予想使用量と比較した実際の製品使用量を常に可視化できるようになります。このアプローチは、設計プロセスを改善するための貴重なリアルタイムフィードバックを提供する。また、物理的な環境でのプロトタイプの製造とテストに関連する時間とコストを削減することで、製品開発の効率も向上します。製品、プロセス、またはユニットの仮想シミュレーションモデルは、製品開発中のさまざまな分野の専門家によるコラボレーションを促進します。例えば、ソフトウェア開発者、機械エンジニア、ユーザーインターフェースデザイナーは、正確なデジタルツイン上で同時に共同作業を行うことができます。IoTとデジタルツインを導入することで、製造上の不具合を予測し、エンジニアリングチームが製造目標に影響を与える前に問題に対処できるようになり、効率が向上する。
課題熟練労働者の不足と、デジタルツインがもたらすコストメリットに関する認識
企業は、デジタル・ツインを製品管理に統合するために、具体的な導入計画と多額の投資を必要としている。このテクノロジーは新規性が高く、大幅な変化を伴うため、エンドユーザーは経済的なメリット、投資要件、将来のコスト削減についてまだ判断していない。デジタルツインの可能性を評価することは複雑かつ多面的であると考えられ、その普及をさらに妨げている。資産やプロセスのデジタルツインを作成するには、最新の機器やソフトウェアシステムを扱える労働力とともに、さまざまな技術やスキルセットを活用する必要がある。デジタルトランスフォーメーションは、開発から販売、マーケティングに至るまで、バリューチェーン全体にわたって従業員のスキル要件をシフトさせる必要がある。プロセスがますますデータに依存するようになり、効率性の向上が期待される中、新しい従業員は最新のスキルセットとより高い資格を有していなければならない。このような状況は、新しく採用された従業員と経験豊富な従業員との間にスキルギャップをもたらす可能性がある。さらに、各産業界は、新たなテクノロジーを採用すると同時に、より高度なスキルと熟練した労働力の必要性という二重の課題に取り組んでおり、導入のためのダイナミックな環境を作り出している。
2023～2028年のデジタルツイン市場は予知保全分野が最大シェアを占める
予測保守アプリケーションは、予測期間中にデジタルツイン市場で最大の規模を占めると予想されている。予知保全は、コスト削減、運用効率、設備稼働時間の面で大きなメリットをもたらす。リアルタイムのセンサーデータと過去の性能記録を活用することで、デジタルツインは機器の健全性と作業状況の分析を可能にし、潜在的な故障や不具合の予測を容易にする。このプロアクティブアプローチにより、組織はメンテナンス活動のスケジュールを最適化し、予定外のダウンタイムを削減し、修理コストを最小限に抑えることができる。さらに、人工知能（AI）と機械学習（ML）アルゴリズムの進歩は、デジタル・ツインによる予知保全の精度と有効性を高める。これらの技術は、データのパターンや異常を検出し、機器の劣化や故障の早期警告を特定することを可能にする。AIとMLの能力が向上し続けるにつれて、デジタルツインの予知保全能力はさらに正確で信頼できるものになると期待されている。
予測期間中、自動車・運輸業界が市場を支配する
予測期間中、自動車・運輸業界がデジタルツイン市場で最大のシェアを占めると予想されている。2023年から2028年にかけて、大きなCAGRで成長すると予測されている。自動車＆輸送産業は、多数のコンポーネント、サプライヤ、製造プロセスを含む、非常に複雑で相互接続されたサプライチェーンで運営されている。デジタル・ツインは、サプライ・チェーン全体を包括的かつリアルタイムに把握することで、業務の監視、分析、最適化を可能にする。この機能により、効率が向上し、ダウンタイムが削減され、サプライチェーン管理全体が改善されます。さらに、デジタル・ツインは自動車・輸送分野における製品ライフサイクル全体を通じて大きなメリットをもたらします。設計、プロトタイプから製造、メンテナンス、使用済み製品に至るまで、デジタルツインは製品の性能、メンテナンス要件、改善の可能性に関する貴重な洞察を提供します。この全体的なアプローチにより、メーカーは製品の品質を高め、プロセスを最適化し、より良い顧客体験を提供することができます。
北米のデジタルツイン市場は2023～2028年に最も高いシェアを維持する見込み
北米は、予測期間を通じてデジタルツイン市場で最大のシェアを占めると予想されている。同地域は、業界全体でデジタルトランスフォーメーションへの積極的なアプローチを示しており、デジタルツインなどの先進技術の採用を促進している。この先進的な考え方が、北米市場に競争力を与えている。さらに北米は、堅牢なデジタルインフラ、高度なデータ分析能力、熟練した労働力を備えた技術的に成熟したエコシステムを誇っている。これらの要素は、デジタル・ツイン・ソリューションの導入と活用を成功させるための強固な基盤となり、企業がテクノロジーから最大限の価値を引き出すことを可能にする。加えて、この地域が製造業と産業部門に強く注力していることも、デジタルツイン市場での優位性を高めている。北米の製造業者は、デジタルツインがプロセスの最適化、業務の効率化、コスト削減の面で大きなメリットをもたらすことを認識している。このようなデジタルツインソリューションに対する認識と需要の高まりが市場の成長を促進し、北米の市場リーダーとしての地位を強化している。
主要市場プレイヤー
デジタルツイン企業は、製品投入、製品開発、パートナーシップ、協業など、さまざまな種類の有機的・無機的成長戦略を実施し、市場での提供を強化している。主な企業は、General Electric（米国）、Microsoft（米国）、Siemens（ドイツ）、Amazon Web Services（米国）、ANSYS（米国）、Dassault Systèmes（フランス）、PTC（米国）、Robert Bosch（ドイツ）である。この調査には、デジタルツイン市場におけるこれらの主要企業の会社概要、最近の動向、主要市場戦略などの詳細な競合分析が含まれています。
このレポートはデジタルツイン市場を企業、用途、産業、地域別に分類しています。
最近の動向
2023年10月19日、ソヴリン・マニュファクチャリング・オートメーション・フォー・コンポジットCRC（SoMAC）は、ニューサウスウェールズ大学とオムニ・タンカー社との協力のもと、オムニ・タンカー社の生産工場の「デジタル・ツイン」を構築し、コンポジット製造を推進している。このデジタル・ツインは、物理的な工場と並行して稼動し、実世界で実施する前に、効率向上のための様々な生産方法を仮想的にテストすることができる。デジタル・ツインは、工程の最適化、レイアウト計画、目標に沿った自動化投資を促進し、オムニ・タンカー社の将来の成長に備えるとともに、シドニーにおけるインダストリー4.0先進製造業の足がかりとなる。
2023年10月17日、新興企業のロイシン（Leucine）は、紙ベースの記録やレガシーシステムを置き換えることで、医薬品メーカーの規制遵守の合理化を支援することを目的としたAI生成デジタルツインプラットフォームを拡大するため、シリーズAで700万ドルの資金を確保した。ロイシンのプラットフォームは、医薬品メーカーの製造現場のデジタルツインとして機能し、AIを活用して製造ワークフローをデジタル化し、コンプライアンス、スピード、コスト効率を高める。
2023年10月13日、NTTデータのイノベーションセンターは、産業用メタバースにおけるデジタルツインの活用に特化し、仮想データセンターのレプリカの開発や、自動車および製造業の顧客向けの製品コンフィギュレーターの強化など、顧客とのコラボレーションを通じて新たなビジネス機会を創出する。この技術は、パフォーマンス、効率性、安全性を最適化し、特にリモートコントロールやメンテナンスのシナリオにおいて、最終的に柔軟でリソース効率の高い生産環境を実現します。
2023年10月10日、Hexagon傘下のLocLabは、3DデジタルツインのためのセキュアなクラウドベースのプラットフォームであるHxDRを活用したLocLab Cloudを発表した。このオープンプラットフォームにより、パートナーはデジタル3Dコンテンツのアップロード、アクセス、共有が可能になり、様々なシステムからのデータ統合が強化される。ユーザーは、様々なデバイスからアクセス可能な直感的な3D環境の中で、資産の効率的な管理、プロセスの最適化、シミュレーションの実施、洞察の獲得を行うことができます。HxDRを搭載したLocLab Cloudは、データ強化されたデジタルツインのためのエンドツーエンドのソリューションを提供し、現場センサーからのリアルタイム更新により、予知保全、持続可能性分析、意思決定の改善を促進します。
2023年10月8日、January AIは、持続グルコース・モニタリング（CGM）データとAIを活用したデジタル・ツイン・テクノロジーを、製品開発の変革を目指す食品企業に紹介する。この技術は、消費者がさまざまな食品に対する代謝反応を予測することで、情報に基づいた食生活の選択をするのに役立つ。ネスレのような食品会社は、特定の集団に特化した栄養価の高い製品を作るために、この技術革新を模索している。デジタル・ツインを使用することで、1月のAIは食品産業が食品の血糖反応、味覚、食感を大規模に最適化することを可能にし、製品開発に革命をもたらし、より健康的な選択肢を促進する可能性がある。
2023年10月3日、ヒューストンに本社を置く炭化水素の探査・生産会社であるコノコフィリップスは、業務の安全性と効率性を高めるためにデジタルツイン技術を導入している。グローバル・デジタル・ツイン・プログラムにより、コノコフィリップスはポートフォリオ全体での採用、最大4倍のROIの達成、創造性を高めデジタルトランスフォーメーションをさらに進めるためのユースケースの拡大に取り組んでいる。
2023年9月26日、Nemetschek Groupは、シームレスなデジタルツインを作成するためのソリューションを提供することで、AEC業界のデジタルトランスフォーメーションを促進しています。デジタルツインは、大規模なAECプロジェクトにおけるギャップを埋め、リアルタイムのデータアクセス、より良い意思決定、プロジェクト計画の改善を可能にし、最終的にはコスト削減とエラーの最小化を実現します。OPEN BIMとBuilding Lifecycle Intelligenceの使用は、コラボレーションを促進し、リアルタイムのデータアクセスを保証し、建設業界を変革します。ノルウェーの小児病院やドイツのKöhlbrand橋など、いくつかの実際のプロジェクトでは、問題を予測し、効率を向上させ、安全性を高めるために、コネクテッド・ネメチェック・ソリューションとデジタル・ツインの利点が強調されています。
1 はじめに （ページ – 28）
1.1 研究目的
1.2 市場の定義
1.3 市場範囲
1.3.1 対象市場
図1 デジタル・ツイン市場のセグメンテーション
1.3.2 含まれるものと除外されるもの
1.3.3 地理的範囲
1.3.4年を考慮
1.4 通貨
1.5 リミッツ
1.6 利害関係者
1.7 変更点のまとめ
1.7.1 景気後退の影響
2 研究方法 (ページ – 33)
2.1 調査データ
図 2 デジタル・ツイン市場：調査デザイン
2.1.1 二次調査および一次調査
図 3 デジタル・ツイン市場：調査アプローチ
2.1.2 二次データ
2.1.2.1 二次資料のリスト
2.1.2.2 二次資料からの主要データ
2.1.3 一次データ
2.1.3.1 専門家への一次インタビュー
2.1.3.2 一次資料からの主要データ
2.1.3.3 主要業界インサイト
2.1.3.4 プライマリーの内訳
2.2 市場規模の推定
2.2.1 ボトムアップ・アプローチ
2.2.1.1 ボトムアップ分析による市場規模把握のアプローチ（需要サイド）
図4 ボトムアップ・アプローチ
2.2.2 トップダウン・アプローチ
2.2.2.1 トップダウン分析による市場規模把握のアプローチ（供給サイド）
図5 トップダウン・アプローチ
図 6 市場規模の推定方法：（需要側）デジタル・ツイン市場の企業が生み出す収益
2.3 市場の内訳とデータの三角測量
図7 データ三角測量の方法
2.4 研究の前提
2.5 景気後退がデジタル・ツイン市場に与える影響を分析するために考慮したパラメータ
2.6 研究の限界
2.7 リスク評価
3 事業概要 （ページ – 47）
図8 2028年、デジタルツイン市場のアプリケーション別シェアは予知保全分野が最大に
図 9 予測期間中、最も高い CAGR を記録するのは中小企業
図 10 自動車・運輸業界が予測期間中に最大シェアを占める
図11 北米が2022年に最大の市場シェアを占める
4 プレミアム・インサイト (ページ – 52)
4.1 デジタル・ツイン市場におけるプレーヤーの魅力的な機会
図12 製造企業によるデジタルツインソリューションの採用が増加し、市場の成長を促進する
4.2 デジタルツイン市場、用途別
図 13 予測メンテナンス分野が予測期間を通じて市場を支配する
4.3 北米のデジタルツイン市場（産業別、国別
図14 2028年に北米市場で最大のシェアを確保するのは自動車・運輸業界と米国
4.4 デジタルツイン市場、産業別
図15 2023年に最大の市場シェアを獲得する自動車・運輸業界
4.5 デジタルツイン市場、国別
図 16 デジタル・ツインの世界市場において中国が予測期間中に最も高い成長率を記録する
5 市場概要（ページ – 56）
5.1 導入
5.2 市場ダイナミクス
図 17 デジタルツイン市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 ドライバー
5.2.1.1 コスト削減とサプライチェーン・オペレーション改善のためのデジタル・ツイン技術の利用拡大
5.2.1.2 医療業界におけるデジタルツイン技術への需要の高まり
5.2.1.3 予知保全モデルの採用が業界全体で増加
図 18 デジタル・ツイン市場：ドライバーの影響
5.2.2 拘束
5.2.2.1 デジタル・ツイン技術を導入するための高い資本要件
5.2.2.2 サイバー攻撃に対するデジタルツイン技術の脆弱性
図 19 デジタルツイン市場：阻害要因の影響
5.2.3 機会
5.2.3.1 高度なリアルタイムデータ分析に対する需要の急増
5.2.3.2 インダストリー4.0原則の採用増加
5.2.3.3 人間中心のデジタルツインの開発
図 20 デジタル・ツイン市場：機会のインパクト
5.2.4 課題
5.2.4.1 データ収集と数学的モデルに伴う複雑さ
5.2.4.2 熟練労働者の不足
図 21 デジタル・ツイン市場：課題の影響
5.3 バリューチェーン分析
図 22 デジタルツイン市場：バリューチェーン分析
5.4 生態系マッピング
図23 エコシステム分析
表1 デジタル・ツイン・エコシステムにおける主要プレーヤーの役割
5.5 価格分析
5.5.1 デジタルツインの価格（用途別
図 24 主要企業が提供するデジタル・ツイン・ソリューションの平均販売価格（地域別
表2 デジタルツイン・ソリューションの平均販売価格（地域別
5.6 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図25 デジタル・ツイン市場におけるプレーヤーの収益シフトと新たな収益ポケット
5.7 技術分析
5.7.1 iotとiiot
5.7.2 aiとml
5.7.3 拡張現実、仮想現実、複合現実
5.7.4 5G
5.7.5 クラウド・コンピューティングとエッジ・コンピューティング
5.7.6 ブロックチェーン
5.8 ポーターの5つの力分析
図26 デジタルツイン市場：ポーターの5つの力分析
5.8.1 新規参入の脅威
5.8.2 代替品の脅威
5.8.3 買い手の交渉力
5.8.4 サプライヤーの交渉力
5.8.5 競争相手の激しさ
5.9 主要ステークホルダーと購買基準
5.9.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図27 上位3業界の購買プロセスにおけるステークホルダーの影響力
表3 ステークホルダーが購買プロセスに与える影響（業界別
5.9.2 購入基準
図28 上位3業界の主な購買基準
表4 主要な購買基準（エンドユーザー別
5.10 ケーススタディ分析
5.10.1 テンプル大学（米国）がデジタル・ツイン技術を使ってキャンパス全体の業務を強化
5.10.2 3Dエクスペリエンス・デジタルツイン・プラットフォームを採用し、AGVインバウンド・ロジスティクスを最適化
5.10.3 doosan、Azureデジタルツインの導入により風力発電所のエネルギー出力を最適化
5.10.4 IBM、デジタル・ツインを組み込んでスペアパーツの在庫を改善
5.10.5 医療従事者がデジタル・ツインを使用して、個人化されたより良いケアプランを作成する
5.11 貿易分析
図29 HSコード851769に該当する製品の国別輸入データ（2018～2022年）（百万米ドル
図30 HSコード851769に該当する製品の国別輸出データ（2018～2022年）（百万米ドル
5.12 特許分析
図31 デジタル・ツインに関する特許出願件数の多い上位10社（2013-2022年
表5 過去10年間の特許所有者トップ20（2013-2022年
図32 2013年から2022年までに取得された特許数
表6 デジタルツイン市場：イノベーションと特許登録（2021-2022年
5.13 主要会議・イベント（2023-2024年
表7 デジタルツイン市場：会議・イベント一覧
5.14 関税と規制の状況
5.14.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表8 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表9 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表10 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表11行：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.14.2 デジタル・ツイン技術に関連する規格および規制
表12 デジタル・ツイン：規格と規制
6 さまざまなプロセス、部品、製品、システムにおけるデジタルツインの採用 (ページ – 97)
6.1 はじめに
6.2 コンポーネント・デジタル・ツイン
6.3 プロダクト・デジタル・ツイン
6.4 プロセス・デジタル・ツイン
6.5システム・デジタル・ツイン
7 デジタルツインモデル (ページ – 100)
7.1 はじめに
7.2 サービスとしてのプラットフォーム（PaaS）
7.3 サービスとしてのソフトウェア（SaaS）
8 デジタルツイン市場：企業規模別（ページ番号 – 102）
8.1 導入
図 33 中堅・中小企業向けデジタル・ツイン市場は予測期間中により高い成長率で成長する
表13 デジタルツイン市場、企業規模別、2019-2022年（百万米ドル）
表14 デジタルツイン市場、企業規模別、2023-2028年（百万米ドル）
8.2 大企業
8.2.1 医療分野におけるブロックチェーン技術の急速な展開が市場を牽引する
表15 大企業：デジタルツイン市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表16 大企業：デジタルツイン市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.3 中小企業（SMES）
8.3.1 サブスクリプション・ベースのデジタル・ツイン・サービスがセグメント成長を押し上げる
表 17 中小企業：デジタルツイン市場、地域別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 18 中小企業：デジタルツイン市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
9 デジタルツイン市場：用途別（ページ番号 – 109）
9.1 はじめに
図 34 デジタル・ツイン市場、用途別
図 35 予測メンテナンス分野が予測期間中に市場をリードする
表19 デジタルツイン市場、用途別、2019-2022年（百万米ドル）
表 20 デジタルツイン市場、用途別、2023-2028 年（百万米ドル）
9.2 製品設計と開発
9.2.1 製品設計者が製品をバーチャルに視覚化し分析することに重点を置くようになり、セグメント成長を押し上げる
表21 製品設計・開発：デジタルツイン市場、産業別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 22 製品設計・開発：デジタルツイン市場 業種別 2023-2028 (百万米ドル)
9.3 パフォーマンス・モニタリング
9.3.1 費用がかさむ機器の故障を軽減することに業界各社が重点を置くことが、このセグメントの成長を牽引する
表 23 パフォーマンスモニタリング：デジタルツイン市場：産業別 2019-2022 (百万米ドル)
表 24 パフォーマンスモニタリング：デジタルツイン市場、産業別、2023-2028 年（百万米ドル）
9.4 予知保全
9.4.1 製造業のコスト削減志向の高まりがセグメント成長に寄与する
表25 予知保全：デジタルツイン市場、産業別、2019-2022年（百万米ドル）
表 26 予知保全：デジタルツイン市場、産業別、2023-2028 年（百万米ドル）
9.5 在庫管理
9.5.1 在庫切れを回避するためのデジタルツインの採用が増加し、セグメントの成長を支える
表 27 在庫管理：デジタルツイン市場、産業別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 28 在庫管理：デジタルツイン市場、産業別、2023-2028 年（百万米ドル）
9.6 ビジネスの最適化
9.6.1 費用対効果が高く、より迅速な生産性開発に重点を置き、セグメント成長を促進する
表29 ビジネス最適化：デジタルツイン市場、産業別、2019-2022年（百万米ドル）
表30 ビジネス最適化：デジタルツイン市場、産業別、2023-2028年（百万米ドル）
9.7 その他のアプリケーション
表31 その他の用途：デジタルツイン市場、産業別、2019-2022年（百万米ドル）
表 32 その他の用途：デジタルツイン市場、産業別、2023-2028 年（百万米ドル）
10 デジタルツイン市場：産業別（ページ番号 – 125）
10.1 導入
図 36 デジタル・ツイン市場、産業別
図 37 ヘルスケア分野は予測期間中に最も高い成長率を示す
表33 デジタルツイン市場、産業別、2019-2022年（百万米ドル）
表 34 デジタルツイン市場、産業別、2023-2028 年（百万米ドル）
10.2 自動車・運輸
10.2.1 デジタルツインの採用を促進するために、自動車製造における時間のかかるプロセスを最適化し、強化する必要性
表35 自動車・輸送：デジタルツイン市場、用途別、2019-2022年（百万米ドル）
表 36 自動車・輸送：デジタルツイン市場、用途別、2023-2028 年（百万米ドル）
表37 自動車・輸送：デジタルツイン市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 38 自動車・輸送：デジタル・ツイン市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
10.3 エネルギー＆公益事業
10.3.1 風力発電所におけるデジタル・ツイン技術の応用拡大が市場に利益をもたらす
表39 エネルギー＆公益事業：デジタルツイン市場、用途別、2019-2022年（百万米ドル）
表40 エネルギー＆公益事業：デジタルツイン市場、用途別、2023年～2028年（百万米ドル）
表 41 エネルギー＆公益事業：デジタルツイン市場、地域別、2019-2022 年（百万米ドル）
表42 エネルギー＆公益事業：デジタルツイン市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
10.4 インフラ
10.4.1 スマートシティプロジェクトとスマート交通イニシアティブが市場を牽引する
表43 インフラ：デジタルツイン市場、用途別、2019-2022年（百万米ドル）
表44 インフラ：デジタルツイン市場、用途別、2023-2028年（百万米ドル）
表45 インフラ：デジタルツイン市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表46 インフラ：デジタルツイン市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
10.5 ヘルスケア
10.5.1 ヘルスケア産業におけるデジタルトランスフォーメーションが市場を牽引する
表 47：ヘルスケア：デジタルツイン市場、用途別、2019-2022 年（百万米ドル）
表48 ヘルスケア：デジタルツイン市場、用途別、2023-2028年（百万米ドル）
表49 ヘルスケア：デジタルツイン市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表50 ヘルスケア：デジタルツイン市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
10.6 航空宇宙
10.6.1 危険な状況を回避するためのリアルタイムのテレメトリーデータが急務となり、デジタルツイン技術の需要が加速する
表 51 航空宇宙：デジタルツイン市場、用途別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 52 航空宇宙：デジタルツイン市場、用途別、2023-2028 年（百万米ドル）
表 53 航空宇宙：デジタルツイン市場、地域別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 54 航空宇宙：デジタルツイン市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
10.7 石油・ガス
10.7.1 石油・ガスプラントの操業を最適化するデジタルツインの利用が市場を牽引する
表55 石油・ガス：デジタルツイン市場、用途別、2019-2022年（百万米ドル）
表56 石油・ガス：デジタルツイン市場、用途別、2023年～2028年（百万米ドル）
表 57 石油・ガス：デジタルツイン市場、地域別、2019-2022 年（百万米ドル）
表58 石油・ガス：デジタルツイン市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
10.8 電気通信
10.8.1 ネットワークの最適化と5G展開を強化するデジタルツインソリューションの導入が増加し、市場が強化される
表 59 通信：デジタルツイン市場、用途別、2019-2022年（百万米ドル）
表 60 通信：デジタルツイン市場、用途別、2023-2028 年（百万米ドル）
表 61 通信：デジタルツイン市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 62 通信：デジタルツイン市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
10.9 農業
10.9.1 農作物のリアルタイムモニタリングと意思決定への注目が高まり、デジタルツインの導入が市場成長に寄与する
表63 農業：デジタルツイン市場、用途別、2019-2022年（百万米ドル）
表64 農業：デジタルツイン市場、用途別、2023-2028年（百万米ドル）
表 65 農業：デジタルツイン市場、地域別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 66 農業：デジタルツイン市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
10.10 リテール
10.10.1 顧客エンゲージメントと満足度の向上を目的としたデジタルツインソリューションの採用が急増し、市場を牽引
表 67：小売：デジタルツイン市場、用途別、2019-2022年（百万米ドル）
表 68：小売：デジタルツイン市場、用途別、2023-2028 年（百万米ドル）
表69 小売：デジタルツイン市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 70：小売：デジタル・ツイン市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
10.11 その他の産業
表 71 その他の用途：デジタルツイン市場、用途別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 72 その他の用途：デジタルツイン市場、用途別、2023-2028 年（百万米ドル）
表73 その他の用途：デジタルツイン市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 74 その他の用途：デジタルツイン市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
11 地域別分析 (ページ – 153)
11.1 イントロダクション
図38 中国のデジタルツイン市場は2023年から2028年にかけて最も高い成長率で成長する
図 39 予測期間中、デジタル・ツイン市場は北米が支配する
表75 デジタルツイン市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 76 デジタルツイン市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
11.2 北米
11.3 北米：景気後退の影響
図 40 北米：デジタル・ツイン市場のスナップショット
表 77 北米：デジタルツイン市場、国別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 78 北米：デジタルツイン市場：国別 2023-2028 （百万米ドル）
表 79 北米：デジタルツイン市場、産業別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 80 北米：デジタルツイン市場：産業別 2023-2028 （百万米ドル）
表 81 北米：デジタルツイン市場、企業規模別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 82 北米：デジタルツイン市場：企業規模別 2023-2028 （百万米ドル）
11.3.1 米国
11.3.1.1 いくつかの産業における3Dモデルとデジタル技術の導入が市場を牽引する
11.3.2 カナダ
11.3.2.1 デジタル・ツイン技術プロバイダーを誘致するための最も低い事業税負担
11.3.3 メキシコ
11.3.3.1 市場成長を支える自動車産業の繁栄
11.4 ヨーロッパ
11.4.1 欧州：景気後退の影響
図 41 欧州：デジタル・ツイン市場のスナップショット
表 83 欧州：デジタルツイン市場、国別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 84 欧州：デジタルツイン市場、国別、2023-2028 年（百万米ドル）
表 85 欧州：デジタルツイン市場、産業別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 86 欧州：デジタルツイン市場：産業別 2023-2028 (百万米ドル)
表 87 欧州：デジタルツイン市場、企業規模別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 88 欧州：デジタルツイン市場：企業規模別 2023-2028 （百万米ドル）
11.4.2 ドイツ
11.4.2.1 市場の成長を促進する自動化志向の製造企業の採用増加
11.4.3 フランス
11.4.3.1 自動車産業と航空宇宙産業が技術導入に大きく貢献し、市場を牽引する
11.4.4 英国
11.4.4.1 再生可能エネルギーインフラの着実な発展、5GとIoTの採用が需要を押し上げる
11.4.5 その他のヨーロッパ
11.5 アジア太平洋
11.5.1 アジア太平洋地域：景気後退の影響
図 42 アジア太平洋地域：デジタル・ツイン市場のスナップショット
表 89 アジア太平洋地域：デジタルツイン市場、国別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 90 アジア太平洋地域：デジタルツイン市場、国別、2023-2028 年（百万米ドル）
表 91 アジア太平洋地域：デジタルツイン市場、産業別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 92 アジア太平洋地域：デジタルツイン市場、産業別、2023-2028 年（百万米ドル）
表 93 アジア太平洋地域：デジタルツイン市場、企業規模別、2019年～2022年（百万米ドル）
表94 アジア太平洋地域：デジタルツイン市場、企業規模別、2023年～2028年（百万米ドル）
11.5.2 中国
11.5.2.1 自動化技術の採用が市場を促進する
11.5.3 日本
11.5.3.1 デジタルツイン技術プロバイダーのビジネスチャンスとなるIoTデバイスの利用の増加
11.5.4 インド
11.5.4.1 政府によるメイク・イン・インディアとデジタル・インディアの取り組みが市場を牽引
11.5.5 韓国
11.5.5.1 政府主導のIoT技術の研究開発イニシアティブがデジタルツインの採用を後押しする
11.5.6 その他のアジア太平洋地域
11.6 ROW
11.6.1 ロウ景気後退の影響
図 43 ROW：デジタルツイン市場スナップショット
表 95：行：デジタルツイン市場、地域別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 96：行：デジタルツイン市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
表 97 行：デジタルツイン市場、産業別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 98：行：デジタルツイン市場、産業別、2023-2028 年（百万米ドル）
表 99 行：デジタルツイン市場、企業規模別、2019-2022 年（百万米ドル）
表100行：デジタルツイン市場、企業規模別、2023-2028年（百万米ドル）
11.6.2 南米
11.6.2.1 鉱業やその他の産業でIIoTの採用が急増し、市場を牽引する
11.6.3 中東
表 101 中東：デジタルツイン市場、国別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 102 中東：デジタルツイン市場：国別 2023-2028 (百万米ドル)
11.6.3.1 サウジアラビア
11.6.3.1.1 安全で効率的な操業に重点を置く石油・ガス企業の増加により、デジタルツインソリューションの需要が高まる
11.6.3.2 UAE
11.6.3.2.1 業界プレイヤーのスマート製造への傾斜が市場を牽引する
11.6.3.3 その他の中東地域
11.6.4 アフリカ
11.6.4.1 通信機器と電源装置の需要増加が市場成長を促進する
12 競争力のある景観 (ページ – 184)
12.1 概要
12.2 主要プレーヤーが採用した戦略
表 103 デジタル・ツイン・プロバイダーが採用した戦略の概要
12.3 トップ企業の5年間の収益分析（2018-2022年
図44 主要企業のセグメント別収益（2018-2022年
12.4 市場シェア分析（2022年
表 104 デジタル・ツイン市場：競争の度合い
図45 市場シェア分析（2022年
12.5 デジタルツイン市場：企業評価マトリクス（2022年
12.5.1 スターズ
12.5.2 新進リーダー
12.5.3 パーベイシブ・プレーヤー
12.5.4 参加者
図 46 デジタル・ツイン市場：企業評価マトリクス（2022年
12.6 デジタルツイン市場：企業の足跡
表 105 会社のフットプリント
106表 業界のフットプリント
表 107 企業のフットプリント
表 108 地域別フットプリント
12.7 デジタルツイン市場：新興企業／メッシュ評価マトリクス（2022年
12.7.1 進歩的企業
12.7.2 レスポンシブ企業
12.7.3 ダイナミック・カンパニー
12.7.4 スタートブロック
図 47 デジタル・ツイン市場：新興企業／事業評価マトリックス（2022 年
12.8 主要なスタートアップ／メッシュの詳細リスト
表 109 デジタル・ツイン市場：主要新興企業の詳細リスト
表 110 デジタル・ツイン市場：主要新興企業／中小企業の競合ベンチマーキング
12.9 競争シナリオとトレンド
12.9.1 製品発売
表111 デジタル・ツイン市場：製品の発売（2020～2023年
12.9.2 ディールス
表112 デジタル・ツイン市場：取引（2020-2023年
12.9.3 その他
表113 デジタルツイン市場：その他（2020-2023年
13 企業プロフィール（ページ – 205）
(事業概要、提供する製品/ソリューション/サービス、最近の動向、MNMの見解)*。
13.1 主要プレーヤー
13.1.1 一般電気
表 114 ゼネラル・エレクトリック：事業概要
図 48 ゼネラル・エレクトリック：企業スナップショット
表 115 ゼネラル・エレクトリック：提供する製品／ソリューション／サービス
13.1.2 マイクロソフト
表116 マイクロソフト：事業概要
図49 マイクロソフト：企業スナップショット
表 117 マイクロソフト：提供する製品／ソリューション／サービス
13.1.3 SIEMENS
表 118 シーメンス：事業概要
図 50 シーメンス：企業スナップショット
表 119 シーメンス：提供する製品／ソリューション／サービス
13.1.4 アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）
表120 アマゾン・ウェブ・サービス：事業概要
図51 アマゾンウェブサービス：企業スナップショット
表121 アマゾンウェブサービス：提供する製品／ソリューション／サービス
13.1.5 ダッソー・システムズ
表 122 ダッソー・システムズ：事業概要
図 52 ダッソー・システムズ：企業スナップショット
表 123 ダッソー・システムズ：提供する製品／ソリューション／サービス
13.1.6 ANSYS, INC.
表124 アンシス・インク：事業概要
図53 アンシス：会社概要
表125 アンシス・インク：提供する製品／ソリューション／サービス
13.1.7 イム・コーポレーション
表 126 イム・コーポレーション：事業概要
図54 IBMコーポレーション：企業スナップショット
表 127: イム・コーポレーション: 提供する製品/ソリューション/サービス
13.1.8 PTC
表128 PTC：事業概要
図55 PTC：企業スナップショット
表129 PTC：提供する製品／ソリューション／サービス
13.1.9 SAP SE
表 130 SAP SE: 事業概要
図 56 SAP SE: 会社概要
表 131 SAP SE：提供する製品／ソリューション／サービス
13.1.10 オラクル
表 132 オラクル：事業概要
図 57 オラクル：企業スナップショット
表 133 オラクル: 提供する製品/ソリューション/サービス
13.1.11 ロバート・ボッシュ社
表 134 ロバート・ボッシュGmbH：事業概要
図 58 ロバート・ボッシュGmbH：企業スナップショット
表 135 ロバート・ボッシュGmbH: 提供する製品／ソリューション／サービス
13.2 その他の主要プレーヤー
13.2.1 エマソン・エレクトリック社
13.2.2 ABB
13.2.3 ハネウェル・インターナショナル社
13.2.4 シュナイダーエレクトリック
13.2.5 ナビス
13.2.6 DNV AS
13.2.7 オートデスク株式会社
13.2.8 アンドリッツ
13.2.9 ソフトウェアAG
13.2.10 ベントレー・システムズ社
13.2.11 リバーロジック株式会社
13.2.12 アルテアエンジニアリング
13.2.13 ジョンソンコントロールズ
13.2.14 nstream
*事業概要、提供する製品／ソリューション／サービス、最近の動向、MNMの見解などの詳細は、未上場企業の場合、把握できない可能性がある。
14 隣接・関連市場 (ページ – 272)
14.1 産業用ロボット市場
14.2 研究の限界
14.3 産業用ロボット市場、ペイロード別
図 59 予測期間中、可搬重量 16.01～60.00 kg の産業用ロボットが最も高い CAGR を示す
表136 産業用ロボット市場、ペイロード別、2019-2022年（百万米ドル）
表 137 産業用ロボット市場、ペイロード別、2023-2028 年（百万米ドル）
表138 産業用ロボット市場、ペイロード別、2019年～2022年（千台）
表139 産業用ロボット市場、ペイロード別、2023年～2028年（千台）
14.4kgから16.00kgまで
14.4.1 ロボットの高精度と柔軟性が食品・飲料と自動車産業の需要を牽引する
表140 可搬質量16kgまでの産業用ロボットの種類
14.5 16.01-60.00 kg
14.5.1 自動車産業はプレーヤーに有利な機会を提供する
表141 可搬重量16.01～60.00kgの産業用ロボットの種類
14.6 60.01-225.00 kg
14.6.1 コンシューマー・エレクトロニクスの組み立てと梱包を自動化するロボットの導入が市場を牽引する
表142 可搬重量60.01～225.00kgの産業用ロボットの種類
14.7 225.00キロ以上
14.7.1 市場の成長を加速させる生産性と職場の安全性の向上への強い関心
表143 可搬重量225.00kg以上の産業用ロボットの種類
15 付録（ページ番号 – 280）
15.1 業界の専門家による洞察
15.2 ディスカッション・ガイド
15.3 knowledgestore: marketsandmarketsの購読ポータル
15.4 利用可能なカスタマイズ
15.5 関連レポート
15.6 著者詳細
