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MarketsandMarketsによると、光学選別機市場は2022年に26億米ドル、2027年には41億米ドルに成長すると予測されている。同市場は、さまざまな産業で生産性を向上させるために自動化への注目が高まっていること、食品産業で食品加工活動や工程・納品時間の短縮のために採用が増加していること、さまざまな国で手作業労働者の賃金が上昇していること、食品の安全性に関する政府の規制が厳しいことなど、いくつかの推進要因によって有望な成長の可能性を秘めている。これらの要因はすべて、光学選別機産業の成長を促進する上で重要な役割を果たしている。
COVID-19が現在の光学選別機市場規模および予測に与える影響
COVID-19の発生と蔓延は光学選別機市場に影響を与えている。地域的な観点から見ると、COVID-19の発生は、製造工場の操業停止により、輸出志向経済の国に大きな後退をもたらした。鉱業が最も影響を受けている。ハードウェアの供給減速と製造能力の低下により、鉱業とリサイクル・インフラの成長は2020年前半に鈍化し、2021年も緩やかな回復が続いた。食品業界はCOVID-19パンデミックの影響を最も受けなかった。食品は必需品と考えられているため、COVID-19の流行で健康的で衛生的な食品に対する需要が高まったことが、食品業界における光学式選別機の需要を押し上げた。
COVID-19はまた、あらゆる業界のM&A、特に今後の取引にも影響を及ぼしている。サプライヤーは、競合他社に対する競争上の優位性を失うことを恐れ、パートナーとの顧客詳細の共有をためらっている。
TOMRA（ノルウェー）は、一部の市場でコンテナ集荷場の一時閉鎖が必要になるなど、事業が混乱したにもかかわらず、2020年に好業績を上げることができた。COVID-19の大流行時には、戸締りや社会的距離を置く措置が外食産業に悪影響を及ぼした。その結果、家庭での消費拡大が食料品業界を後押しし、2020年の生鮮食品生産は好調を維持した。
2021年に世界が世界的大流行から回復する中、同社はアフリカと欧州の食品市場におけるCOVID-19からの回復期の必需品に焦点を当てた。合肥マイヤー光電子科技（中国）の欧州とアフリカでの販売実績は、COVID-19からの世界的な回復の遅れにより加速している。
光学選別機の市場ダイナミクス
推進要因：様々な産業で生産性向上のための自動化への注目の高まり
自動化により、企業はエラーを減らし生産性を向上させることで業績を向上させることができる。プロセスを加速し、最終製品の品質を維持するために、いくつかの産業は自動化に重点を移しています。このアプローチにより、これらの産業は手作業を減らし、衛生状態を改善し、プロセスをスピードアップしている。光学選別機の主な対象産業である食品、リサイクル、鉱業で自動化が進んでいることは、市場成長のプラス指標と考えられている。ここ数年、食品廃棄物やプラスチック廃棄物などの特定の廃棄物を管理・削減するために、革新的でスマートな技術が採用されている。自動選別は多くの食品加工業務に必要な要素になりつつあり、一貫した製品品質とすべての異物のトレーサビリティを提供するために、この技術への需要が高まっている。したがって、生産性の向上とコスト削減を目的とした食品用途では、光学選別機の需要が高まっている。例えば、2020年12月、Hubei National Treasure Bridge Rice（中国）は500トンの米生産ライン用に12台のMeyer AI米色彩選別機を購入した。これらの光学選別機はMeyer Optoelectronic Technology（中国）が販売した。National Treasure Bridge Riceは2012年からMeyerの米色彩選別機を購入しており、これまでに17台を購入している。国宝橋米は自動光学選別機の導入後、その優れた安定した性能を満場一致で認めている。国宝橋米（中国）有限公司は2020年12月、中国の「おいしい米トップ10」に選ばれた。米生産会社はさらなる増産を決定し、新しい生産ラインの自動化のために光学選別機を10台連続で購入し、Meyer Optoelectronic Technology（中国）の光学選別機を利用した。リサイクル用途では、自動化された高度な光学スキャン技術が、混合プラスチックをより純度の高い樹脂に加工するためのプラスチックの流れに分別するのに役立ちます。さらに、将来の廃棄物管理の課題に対処するため、各国はスマートセンサーを組み込んださまざまな自動化ソリューションを取り入れている。光学選別機は、廃棄物をリサイクルするための選別に役立つ。例えば、Dom-Con社（米国）では、自動化によって材料の回収率が向上した。また、純度が向上し、長期的な運用コスト（OPEX）の削減にもつながった。Dom-Con社（米国）は2013年11月、毎時22トンのシングルストリーム・商業用材料回収施設を設置した。
制約選別機の導入には高額な初期設備投資が必要である。
光学選別機は高度な技術を使用しているため、価格が割高になる。光学式選別機はプロセスの効率と最終製品の品質向上に役立つが、初期費用が高いため、予算が限られている一部の潜在的なエンドユーザーにとっては足かせとなる可能性がある。光学ソーターを導入するための設備投資には、光学選別機の価格だけでなく、圧縮空気を供給するための設備、粉塵除去、洗浄システム、追加の粉砕およびサイズ決定装置の費用、フィーダーへのコンベヤー、選別クレート、コンテナー、排出口から回収コンテナーへのコンベヤーなどのオプション設備の費用などの付属設備の費用も含まれます。また、システム全体の設置費用も含まれる。食品加工企業や、施設に選別機を導入しようとしているその他のエンドユーザーは、コストが高いため、これらの機械のROI期間が長くなる。しかし、光学ソーターは人件費の削減と生産性の向上に役立つため、これらの機器を使用することで企業は長期的なコスト削減を実現できます。
機会：検出技術の進歩と操作の容易さ
最近の検出技術とインテリジェント・ソフトウェアの進歩により、光学ソーターは製品の品質に影響を与え、歩留まりを最大化し、加工作業の側面をよりよく認識できるようになりました。しかし、こうした進歩にもかかわらず、メーカーは主に光学ソーターの操作の難しさという点で、いくつかの課題に直面している。こうした課題を克服するため、新しいソフトウェアの開発は、加工業者が不合格品に関する仕様を管理する力を与える、ユーザーフレンドリーな機械に焦点を当てている。よりインテリジェントになるだけでなく、光学式機械は操作しやすくなっている。光学ソーターの性能パラメーターをモニターするための高度な統計およびデータ分析ツールに簡単にアクセスできるようになっています。MRF（原料回収施設）全体で光学ソーターが生成するデータをメインのPLC（プログラマブル・ロジック・コントローラー）またはSCADA（監視制御・データ収集）システムに統合することで、機械グループの監視や機械式分離装置と光学ソーターの調整が容易になります。例えば、TOMRA社（ノルウェー）は選別機にSort-to-Spec機能を搭載しており、フライドポテトなどの食品の色不良やサイズを自動選別することができます。このインテリジェント・システムは、アルゴリズムと測定によってリアルタイムで流れてくる製品を分析し、1個1個判断して、何が受け入れられ、何が拒否されるかを決定する。このようなシステムは高度な機能を提供し、操作も簡単であるため、今後数年間はエンドユーザーの間で大きな関心を呼ぶと予想される。さらに、こうした高度なシステムを効率的に利用することで、歩留まりを向上させ、無駄を最小限に抑えることができる。その結果、技術的進歩がさまざまなエンドユーザー用途における光学ソーターの需要を促進すると予想される。
課題：プラスチック廃棄物の選別が困難
視覚、赤外線、X線などの選別技術は、さまざまなプラスチック製品を選別することができる。現在、ベール内の汚染を減らし、より多くの汎用プラスチックをリサイクルの流れに加えることを可能にするために、より多様な混合プラスチックを選別することがますます重要になってきている。しかし、赤外線選別技術には、カーボンブラックを含むプラスチックの識別と分離という点でいくつかの限界があります。黒色顔料が存在すると、赤外線のセンサーへの透過が妨げられるため、赤外線選別機はこれらのプラスチックを効率的に選別できない。さらに、プラスチックポット、タブ、トレイ（PTT）などの一部のプラスチック製品は、PS、PP、PET、PVC、LDPEなどのさまざまな種類のポリマーでできているため、選別が困難です。これらの種類のポリマーは、新しい設備に大規模な投資をしない限り、材料回収施設（MRF）でうまく選別することができない。汚染問題のため、中国は2019年に米国からの再生プラスチック製品の大半の受け入れを停止した。汚染はリサイクル工場にとって大きな問題である。例えば、プラスチック用のリサイクル容器に生ゴミ（またはその他のリサイクルできない材料）を入れると、そうでなければリサイクルして再利用できる高品質のプラスチックが汚染されてしまう。さらに、プラスチックのリサイクル率は8.4％未満であり、これまた環境にとって憂慮すべき状況である。しかし、選別技術の革新により、ますます信頼性の高い検出器や高度な判定・認識ソフトウェアが利用できるようになり、自動選別の精度と生産性が総合的に向上した結果、設備コストが上昇している。光学ソーターが人工知能（AI）技術やロボット工学と組み合わされれば、プラスチックなどの選別の難しさを克服できる。
予測期間中、カメラ式光学選別機が市場を支配する
カメラ式光学選別機は、予測期間を通じて光学選別機市場を支配すると予想される。さらに、予測期間中に大きな成長が見込まれる。カメラ式光学選別機は精度が高く、製品の微細な欠陥を検出できるため、食品やリサイクルなどさまざまな用途で好まれている。カメラ式選別機は、急速冷凍野菜・果物加工業界において最も理想的で費用対効果の高い光学式食品選別機である。TOMRA社（ノルウェー）の自由落下式光学選別機Blizzardは、パルスLED技術を採用したカメラ式光学選別機の一例で、冷凍野菜や果物の選別に使用されている。さらに、RGBフルカラーシリーズのカメラは、多色アプリケーションや細かな色合いのバリエーションに最適です。その結果、カメラベースの選別機は、微妙な色合いや色の違い、斑点の欠陥、異物、虫害、カビ、腐敗した製品などを検出し、選別/分離するための理想的なプラットフォームおよび一連の選別機となります。
ハイパースペクトルカメラと複合ソーター市場は予測期間中に最も速いCAGRで成長する
ハイパースペクトルカメラ＆複合ソーター市場は、予測期間中に最も高いCAGRで成長し、2022年から2027年にかけて光学ソーター市場の第2位のシェアを占めると予想される。この技術は、FM（異物）および／またはEVM（植物性外来物質）の除去率を高め、多くの場合、非常に低い不合格率で効率を達成する。ハイパースペクトルカメラは材料のユニークな指紋を識別するために使用される。ハイパースペクトル画像（HSI）は、空中画像からの岩石鉱物の検出や食品加工における異物の検出など、さまざまな用途や産業で使用されている。品質検査では、ハイパースペクトル画像はX線、RGBカメラ、3Dモデルの代替または補完として徐々に現実的なものになりつつある。一方、複合ソーターは、さまざまな選別技術を組み合わせて最適な選別品質を実現します。例えば、TOMRA（ノルウェー）のTOMRA 3Cフリーフォール光学ソーターは、高解像度カメラとデュアルレーザーユニットを採用している。
2022年から2027年まで、光学式選別機市場はカメラ・タイプが主流になると予想される。
予測期間を通じて、ハイブリッド・プラットフォームの光学式ソーター市場はカメラ・タイプが優位を占め、2022年から2027年にかけて著しい成長が見込まれる。360°ビジョンカメラは、対象物のあらゆる部分を簡単かつ効果的に検査できる。さらに、赤外線カメラは食品アプリケーションで最も効果的な色の識別を提供し、最新のスマートデジタルカラーカメラは卓越した欠陥識別精度を提供する。これが、予測期間を通じてハイブリッド・プラットフォームの光学式選別機市場で食品用途が優位を占める主な理由である。カメラは各果実の様々な品質を正確に分類できるため、あらゆる種類や品種の果実の様々な品質特性を正確に区分することができる。
北米の光学選別機市場は2022-2027年に最高シェアを維持する見込み
北米は、予測期間を通じて光学選別機市場で最大のシェアを維持すると予想される。北米は、食品産業における光学選別機の人気の高まりにより、光学選別機市場の主要地域となっている。
この成長は、人口増加、技術進歩、成長産業、強力な製造部門、自動化需要の全体的な増加などの要因によるものである。北米では、自動選別は多くの食品加工業務にとって重要な技術である。食品の安全性に関する厳しい規制の存在も、この市場の成長を促進する要因である。北米では、主に米国で廃棄物管理に重点が置かれているため、リサイクルも主要な応用分野である。北米市場の成長は、同地域に鉱業用途のインフラが確立されていることも後押ししている。米国は、食品、リサイクル、鉱業における自動化が光学式選別機の需要に貢献している国の1つである。Key Technology（米国）、Machinex（カナダ）、NATIONAL RECOVERY TECHNOLOGIES（NRT）（米国）、CP Global（米国）などの主要企業が北米に拠点を置いている。
主要市場プレイヤー
光学選別機企業は、TOMRA（ノルウェー）、Bühler（スイス）、Hefei Meyer Optoelectronic Technology（中国）、サタケ（日本）、Allgaier Werke（ドイツ）、Key Technology（米国）、Binder+Co（オーストリア）、Hefei Taihe Intelligent Technology Group（中国）、STEINERT（ドイツ）、AWETA（オランダ）、Pellenc ST（フランス）、Techik Instrument（中国）、Unitec（イタリア）、Sesotec（ドイツ）、National Recovery Technologies（アメリカ）、CP Global（アメリカ）、Machinex（カナダ）、MAF RODA AGROBOTIC（フランス）、NEWTEC（デンマーク）、Raytec Vision（イタリア）、Cimbria（デンマーク）、Daewon GSI（韓国）、Angelon（中国）、REDWAVE（オーストリア）、Elica ASM s.r.l.（イタリア）。
この調査レポートは、光学選別機市場をタイプ、プラットフォーム、用途、地域に基づいて分類しています。
光学式ソーター市場、タイプ別
カメラ
レーザー
NIR（近赤外線）
ハイパースペクトルカメラ＆複合ソーター
その他のタイプ（X線、マルチスペクトル、センサーベースソーター）
光学ソーター市場、プラットフォーム別
フリーフォール
ベルト
レーン
ハイブリッド
光学選別機市場、用途別
食品
リサイクル
鉱業
光学選別機市場、地域別
北米
米国
カナダ
メキシコ
欧州
ドイツ
イギリス
フランス
その他の欧州
APAC
日本
韓国
中国
その他の地域
欧州
中東
アフリカ
南米
最近の動向
2021年12月、マシネックス（カナダ）はRDTエンジニアリング（オーストラリア）、Re.Group（オーストラリア）およびSRWRA（オーストラリア）と提携し、オーストラリアのMRFを自動化した。南アデレードのシーフォードハイツにあるオーストラリアで最も新しいMRFのシステムプロバイダーとして、RDTエンジニアリング（オーストラリア）は、長期的なカナダのパートナーであるMachinexを選び、7台のMACH Hyspecオプティカルソーター、2台のMACHバリスティックセパレーター、2台の追加スクリーンセパレーターなど、高度に自動化された主要コンポーネントを装備しました。Southern Region Waste Resource Authority（SRWRA）とRe.Groupが協力してこのプロジェクトに取り組み、この秋にスタートした。RDT Engineering社とMachinex社の選別機を含むこの施設は、地方自治体からのシングルストリームリサイクルを年間6万トン処理できる。プラスチック、紙、金属、ガラスといった商品のリサイクルの他に、南部MRF（SMRF）は再生ガラスをアスファルトやコンクリートに再利用する取り組みを開始した。
2021年10月、キーテクノロジー社（米国）はペットフード用デジタル選別機VERYXを発表した。VERYXは異物（FM）や不良品を検出して除去し、製品の品質を向上させ、交差汚染の可能性を排除する。VERYXはKeyの世界クラスのマテリアルハンドリングシステムとシームレスに統合される。乾燥、脱水、フリーズドライ製品を含むキブル、チューイング、おやつの最終製品品質の確保に役立ちます。
2021年12月、TOMRA社（ノルウェー）はラテンアメリカ全域の食品加工業者や包装業者へのサポートを強化するため、新しい地域本部を開設した。サンティアゴ（チリ）に新設された専用拠点は、TOMRA Food社およびその姉妹会社であるコンパックとBBCテクノロジーズの2社が、果物、ナッツ、野菜、ジャガイモ製品、穀物・種子、ドライフルーツ、食肉、水産物の世界的供給に大きく貢献しているこの地域で強い存在感を示している。
1 はじめに （ページ – 31）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 調査範囲
1.3.1 対象市場
図1 光学選別機市場：セグメンテーション
1.3.2 地理的範囲
1.3.3 考慮年数
1.4 通貨
1.5 制限事項
1.6 利害関係者
1.7 変更点のまとめ
2 研究方法 （ページ – 36）
2.1 調査データ
図 2 光学選別機市場：調査デザイン
2.1.1 二次データと一次調査
図 3 光学選別機市場：調査アプローチ
2.1.2 二次データ
2.1.2.1 主な二次情報源
2.1.2.2 二次ソースからの主要データ
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
2.1.3.3 主要な業界インサイト
2.1.3.4 一次インタビューの内訳
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（需要側）による市場規模算出アプローチ
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 ボトムアップ分析による市場規模把握のアプローチ（供給側）
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）-光学選別機市場の企業が生み出す収益
2.3 データ三角測量
図7 光学選別機市場：データ三角測量
2.4 前提条件
2.5 制限事項
2.6 リスク評価
3 EXECUTIVE SUMMARY （ページ – 49）
3.1 光学選別機市場におけるコビッド19の影響
図8 光学選別機市場：現実的、悲観的、楽観的回復シナリオ
表1 コビッド19の影響：現実的シナリオ
表2 コビッド19の影響：楽観的シナリオ
表3 コビッド19の影響：悲観的シナリオ
図 9：予測期間中、カメラタイプが光学式ソーター市場で最大シェアを占める
図 10 ベルトプラットフォーム用光学式ソーター市場は予測期間中に最も高い CAGR を記録する
図 11 食品アプリケーション向け光学式ソーター市場は 2022～2027 年に最も高い成長率を記録する
図 12 2021 年の光学式ソーター市場は北米が最大シェアを占める
4 PREMIUM INSIGHTS （ページ – 56）
4.1 光学選別機市場における魅力的な機会
図 13 さまざまな産業で生産性向上のための自動化への注目が高まり、市場成長を促進
4.2 光学式ソーター市場、プラットフォーム別
図 14 ベルトプラットフォームが予測期間中に光学式ソーター市場で最大シェアを占めると推定される
4.3 北米の光学式選別機市場：用途別、国別
図 15 2021 年には食品用途と米国が北米の光学式選別機市場で大きなシェアを占めると推定される
4.4 光学式選別機市場、用途別
図 16 食品用途の光学式選別機市場は予測期間中に最も高い成長率で成長する
4.5 光学式選別機市場、主要国別
図 17 米国が予測期間中に光学式選別機市場を支配すると予想される
5 市場概要（ページ – 59）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 18 光学選別機市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 推進要因
図 19 光学選別機市場に対するドライバーの影響
5.2.1.1 様々な産業における生産性向上のための自動化への注目の高まり
5.2.1.2 食品産業における食品加工活動や工程・納期短縮のための採用増加
図 20 2011～2020 年の食品用光学ソーターの特許件数
5.2.1.3 各国における手作業労働者の賃金上昇
図 21 中国の 2010～2020 年の平均年間賃金
図22 欧州の平均年間賃金（2015年～2020年
5.2.1.4 食品の安全性に関する政府の厳しい規制
5.2.2 抑制要因
図23 光学選別機市場への阻害要因の影響
5.2.2.1 選別機の導入には高額な初期設備投資が必要
5.2.2.2 光学式選別機における検出エラー
5.2.3 機会
図 24 光学選別機市場への機会の影響
5.2.3.1 検出技術の進歩と操作の容易さ
5.2.3.2 世界規模でのリサイクルの取り組みが光学式選別機の可能性を生み出す
図 25 2011 年から 2020 年にかけてのリサイクル用光学式選別機の特許数
5.2.3.3 光学式選別機とIoT（モノのインターネット）およびAI（人工知能）の統合
5.2.4 課題
図 26 課題が光学選別機市場に与える影響
5.2.4.1 プラスチック廃棄物の選別の難しさ
5.2.4.2 COVID-19パンデミックの発生による様々な産業に関する課題
5.3 バリューチェーン分析
図 27 光学ソーターのエコシステムのバリューチェーン分析：製造、組み立て、およびシステム統合段階が最も大きな価値をもたらしている
5.3.1 資金の計画と見直し
5.3.2 研究開発
5.3.3 製造と組立・システム統合
5.3.4 流通とアフターサービス
5.4 エコシステム
図 28 光学ソーターのエコシステム
表4 光学ソーターのエコシステムにおける企業とその役割の一覧
5.5 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド
図 29 光学ソーター市場の収益推移
5.6 ポーターの5つの力分析
図 30 ポーターのファイブフォース分析
表 5 光学ソーター市場：ポーターの 5 つの力分析
5.6.1 新規参入の脅威
5.6.2 代替品の脅威
5.6.3 買い手の交渉力
5.6.4 供給者の交渉力
5.6.5 競合の激しさ
5.7 ケーススタディ
5.7.1 食料
5.7.1.1 チリのVitafoods社は、冷凍ラズベリーの選別工程を最適化するためにTOMRA 5B光学式選別機を選択した。
5.7.1.2 ビュラー社（スイス）のDA Multivision光学式選別機により、キジャニ・ハイ社（タンザニア）のコーヒー生協の年間節約額が20%増加
5.7.1.3 Antarctic Foods社（フランス）がKey Technology社（米国）のVeryxデジタルソーターを使用し、生産効率と野菜製品の品質を改善
5.7.2 リサイクル
5.7.2.1 カリフォルニア州ガルトにある30TPHのCal-Waste社（米国）の施設では、CP Global社（米国）の一次選別スクリーンと光学式選別機を導入し、処理能力を173％向上させて高品質のリサイクル品を生産している。
5.7.3 鉱業
5.7.3.1 Mikroman社（トルコ）がTomra社の鉱物（石英）用光学選別機で品質向上とコスト削減を実現
5.8 技術動向
5.8.1 主要技術
5.8.1.1 利点と特徴により特許を取得した選別技術が多数登場
表6 食品用途の選別技術
表7 リサイクル用途の選別技術
表8 鉱業用選別技術
表9 雑多な技術（材料の光学選別に直接役立つ技術）
5.8.1.2 スマートな画像センサーと強力な画像プロセッサーの進歩により、光学選別機への魅力が増す
5.8.2 補完技術
5.8.2.1 AI、IIoT、ディープラーニング、ビッグデータ分析における進歩の高まり
図 31 2010～2020 年における光学選別機 AI ソフトウェアの特許件数
5.8.3 隣接技術
5.8.3.1 光学選別ロボット技術の登場
表10 光学選別ロボット技術の最近の動向
5.9 平均販売価格
表11 光学選別機のアプリケーション別平均販売価格（米ドル）
5.10 貿易分析
5.10.1 輸入シナリオ
5.10.1.1 光学選別機市場の輸入シナリオ
図32 上位5カ国の市場における種子、穀物、乾燥豆類の洗浄、選別、等級分け用機械（食品用途の光学式選別機を含む）の輸入データ（2016～2020年、百万米ドル）
5.10.2 輸出シナリオ
5.10.2.1 光学選別機市場の輸出シナリオ
図33 上位5カ国の市場における種子、穀物、乾燥豆類の洗浄、選別、等級分けのための機械（食品用途の光学式選別機を含む）の輸出データ（2016～2020年、百万米ドル）
5.11 特許分析
表12 過去10年間の特許所有者トップ10（2011～2021年）
表 13 様々なタイプの光学ソーターで出願された特許（2021～2018 年
図 34 2011 年から 2020 年の間に付与された光学ソーター特許
図35 特許出願件数の多い上位10社（2011～2021年
5.12 関税と規制
5.12.1 関税
表14 中国：中国：種子、穀物、乾燥豆類の洗浄、選別、等級分けのための機械（食品用途の光学式選別機を含む）の主要国別 MFN 関税率
表15 イギリス：主要国別種子、穀物、乾燥豆類の洗浄、選別、等級分類用機械（食品用途の光学式選別機を含む）の主要国別 MFN 関税率
5.12.1.1 光学式選別機のエコシステムに対する関税のプラスの影響
5.12.1.2 光学ソーターのエコシステムに対する関税のマイナスの影響
5.12.2 規制と標準
図 36 光学ソーターの各種規格
5.12.2.1 ISO規格
5.12.2.1.1 ISO 9001
5.12.2.1.2 ISO 45001:2018
5.12.2.1.3 ISO 14001
5.12.2.2 ATEX（大気爆発）認証
5.12.2.3 各地域の食品安全規制・規格
5.12.2.3.1 米国
5.12.2.3.2 欧州
5.12.2.3.3 アパック
6 光学ソーター市場の製品とエンドユーザー別分類 (ページ – 112)
6.1 はじめに
6.2 提供
図 37 光学ソーター市場：提供製品
6.2.1 ハードウェア
図 38 光学ソーターの構成要素
6.2.1.1 フィードシステム
6.2.1.2 光学システム
6.2.1.3 画像処理ユニット
6.2.1.4 分離システム
6.2.2 ソフトウェアとサービス
6.2.2.1 ソフトウェア
6.2.2.2 サービス
6.2.2.2.1 プリセールスサービス
6.2.2.2.2 インストールサービス
6.2.2.2.3 メンテナンス・アフターサービス
6.3 エンドユーザーの規模による分類
図 39 光学選別機市場：エンドユーザーの規模
6.3.1 大企業
6.3.2 中小企業（SMES）
7 光学ソーター市場：タイプ別（ページ – 119）
7.1 はじめに
図 40 光学式ソーター市場、タイプ別
図 41：予測期間中、カメラベースソーターが光学式ソーター市場を支配する
表 16 光学式ソーター市場規模、タイプ別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 17 光学ソーター市場規模、タイプ別、2022～2027 年（百万米ドル）
7.2 カメラ
7.2.1 カメラ式光学選別機は、色、サイズ、形状、構造特性、化学組成に基づいて対象物を選別するために使用される。
表 18 カメラ式光学選別機を提供するプレーヤー
表 19 カメラ式光学ソーターの市場規模、プラットフォーム別、2018～2021 年（百万米ドル）
図 42 予測期間中、フリーフォールプラットフォームがカメラタイプ光学ソーター市場を支配する
表 20 プラットフォーム別カメラ式オプティカルソーター市場規模、2022-2027 年（百万米ドル）
表 21 カメラ型オプティカルソーター市場規模、用途別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 22 カメラ型光学ソーターの市場規模、用途別、2022～2027 年（百万米ドル）
7.3 レーザー
7.3.1 レーザー光学選別機は材料の構造特性と色の違いを調査する
表 23 レーザー式光学選別機を提供する企業
表 24 レーザー式光学ソーター市場規模、プラットフォーム別、2018～2021 年（百万米ドル）
表25 レーザー式光学ソーターの市場規模、プラットフォーム別、2022～2027年（百万米ドル）
表 26 レーザー式光学ソーターの市場規模、用途別、2018～2021 年（百万米ドル）
図 43 食品アプリケーションが予測期間中にレーザー式光学選別機市場を支配する
表 27 レーザー式光学選別機の市場規模、用途別、2022～2027 年（百万米ドル）
7.4 NIR ソーター
7.4.1 nir型光学選別機はリサイクル用途に最適で、プラスチック廃棄物の再生可能資源への転換を支援できるため、廃棄物と汚染を削減できる。
表 28 nir 型光学選別機を提供するプレーヤー
表 29 nir 型光学選別機の市場規模、プラットフォーム別、2018～2021 年（百万米ドル）
表30 nir型光選別機の市場規模、プラットフォーム別、2022～2027年（百万米ドル）
表 31 NIR タイプ光学ソーター市場規模、用途別、2018～2021 年（百万米ドル）
図 44 リサイクル用途の NIR 型光学選別機市場は予測期間中に最も速い速度で成長する
表 32 NIR 型光学選別機の市場規模、用途別、2022～2027 年（百万米ドル）
7.5 ハイパースペクトルカメラと複合ソーター
7.5.1 ハイパースペクトルカメラ＆複合ソーターは品質に基づいて食品を選別し、食品カビなどの異常を特定するために使用される。
表 33 ハイパースペクトルカメラ & 複合ソータータイプの光学ソーターを提供するプレーヤー
表 34 ハイパースペクトルカメラ & 複合ソーター型光学ソーターの市場規模、プラットフォーム別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 35 ハイパースペクトルカメラ＆複合ソーター型光学ソーター市場規模、プラットフォーム別、2022年～2027年（百万米ドル）
表 36 ハイパースペクトルカメラ＆複合ソーター型光学ソーター市場規模、用途別、2018～2021 年（百万米ドル）
図 45 食品用途が予測期間中ハイパースペクトルカメラ & 複合ソーター型光学ソーター市場を支配する
表 37 ハイパースペクトルカメラ＆複合ソーター型光学選別機市場規模、用途別、2022～2027 年（百万米ドル）
7.6 その他
表 38 その他のタイプの光学ソーターを提供するプレーヤー
表 39 その他のタイプの光学ソーター市場規模、プラットフォーム別、2018～2021 年（百万米ドル）
図 46 ベルトプラットフォームが予測期間中、その他のタイプの光学ソーター市場を支配する
表 40 その他のタイプの光学式ソーター市場規模、プラットフォーム別、2022～2027 年（百万米ドル）
表 41 その他のタイプの光学式選別機市場規模、用途別、2018～2021 年（百万米ドル）
表42 その他のタイプ光学ソーター市場規模、用途別、2022-2027年（百万米ドル）
8 OPTICAL SORTER市場：プラットフォーム別（ページ – 138）
8.1 導入
図 47 光学ソーター市場、プラットフォーム別
図 48 ベルトプラットフォームが予測期間中にオプティカルソーター市場をリードする
表 43 光学式ソーター市場規模、プラットフォーム別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 44 光学ソーター市場規模、プラットフォーム別、2022～2027 年（百万米ドル）
8.2 ベルト
8.2.1 ベルトプラットフォームベースの光学式ソーターは製品を安定させ、製品の軌跡の予測可能性を向上させる。
表 45 ベルトプラットフォームを搭載した光学ソーターを提供するプレーヤー
表 46 ベルトプラットフォームの光学ソーター市場規模、タイプ別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 47 ベルトプラットフォームの光学式ソーター市場規模、タイプ別、2022～2027 年（百万米ドル）
表 48 ベルトプラットフォームの光学式ソーター市場規模、用途別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 49 ベルトプラットフォームの光学式ソーター市場規模、用途別、2022～2027 年（百万米ドル）
8.3 フリーフォール
8.3.1 フリーフォールプラットフォーム型光学ソーターは冷凍・乾燥食品用途に最適
表 50 フリーフォールプラットフォームの光学ソーターを提供するプレーヤー
表 51 フリーフォールプラットフォームの光学ソーター市場規模、タイプ別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 52 フリーフォールプラットフォームの光学ソーター市場規模、タイプ別、2022～2027年（百万米ドル）
表 53 フリーフォールプラットフォーム用光学ソーター市場規模、用途別、2018～2021 年（百万米ドル）
表54 フリーフォールプラットフォーム用光学式ソーター市場規模、用途別、2022～2027年（百万米ドル）
8.4 レーン
8.4.1 内部・外部品質検査に基づく果物・野菜の選別がレーンプラットフォーム搭載光学式ソーター市場を牽引
表 55 レーンプラットフォーム付き光学式ソーターを提供するプレーヤー
表 56 レーンプラットフォーム用光学式ソーターの市場規模、タイプ別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 57 レーンプラットフォーム用光学式ソーターの市場規模、タイプ別、2022年～2027年（百万米ドル）
表 58 レーンプラットフォームの光学式ソーター市場規模、用途別、2018-2021 年（百万米ドル）
表 59 レーンプラットフォームの光学式ソーター市場規模、用途別、2022～2027 年（百万米ドル）
8.5 ハイブリッド
8.5.1 シュートフィード式とベルトフィード式のモジュラープラットフォームを備えた光学式ソーターは、様々な用途における独自の特殊なニーズを満たすように設計されている。
表 60 ハイブリッドプラットフォームを備えた光学式ソーターを提供するプレーヤー
表 61 ハイブリッドプラットフォームの光学ソーター市場規模、タイプ別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 62 ハイブリッドプラットフォームの光学式ソーター市場規模、タイプ別、2022～2027 年（百万米ドル）
表 63 ハイブリッドプラットフォームのオプティカルソーター市場規模、用途別、2018～2021年（百万米ドル）
表64 ハイブリッドプラットフォームのオプティカルソーター市場規模、用途別、2022年～2027年（百万米ドル）
9 光学ソーター市場、用途別 (ページ – 151)
9.1 はじめに
図 49 光学ソーター市場、用途別
図 50：予測期間中、食品用途が光学式選別機市場を支配する
表 65 光学式ソーター市場規模、用途別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 66 光学式ソーター市場規模、用途別、2022～2027 年（百万米ドル）
9.2 FOOD
表 67 食品用途で光学ソーターを提供するプレーヤー
図 51：予測期間中、食品用途の光学ソーター市場はカメラタイプが支配的
表 68 食品用途の光学式ソーター市場規模、タイプ別、2018～2021 年（百万米ドル）
表69 食品アプリケーション向け光学式ソーター市場規模、タイプ別、2022～2027年（百万米ドル）
表 70 食品用途の光学式ソーター市場規模、プラットフォーム別、2018～2021 年（百万米ドル）
表71 食品アプリケーション向け光学式ソーター市場規模、プラットフォーム別、2022-2027年（百万米ドル）
表72 食品アプリケーション向け光学式ソーター市場規模、地域別、2018-2021年（百万米ドル）
表73 食品アプリケーション向け光学式ソーター市場規模、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
表 74 食品アプリケーション向け光学式選別機の市場規模、サブアプリケーション別、2018-2021年（百万米ドル）
表 75 食品アプリケーション向け光学式選別機の市場規模、サブアプリケーション別、2022-2027 年（百万米ドル）
9.2.1 野菜・果物
9.2.1.1 野菜・果実用途の光学式選別機は高精度で最大の効率、高い生産能力、柔軟性を顧客に提供する
9.2.2 ドライフルーツ＆ナッツ
9.2.2.1 光学式選別機はドライフルーツ＆ナッツの異物や腐敗物のレベルを低減する。
9.2.3 食肉・魚介類
9.2.3.1 光学式選別機はさまざまなサイズと種類の生鮮または冷凍肉・魚介類を汚染なく選別できる
9.2.4 穀物、シリアル、豆類
9.2.4.1 穀物、穀類、豆類におけるさまざまな欠陥の除去が光学式選別機の需要を促進する
9.3 リサイクル
表 76 リサイクル用途で光学選別機を提供するプレーヤー
図 52 リサイクル用途の NIR 型光学ソーター市場は予測期間中最高の成長率で成長する
表 77 リサイクル用途の光学式ソーター市場規模、タイプ別、2018～2021 年（百万米ドル）
表78 リサイクル用途向け光学式選別機市場規模、タイプ別、2022年～2027年（百万米ドル）
表 79 リサイクル用途向け光学式ソーターの市場規模、プラットフォーム別、2018～2021 年（百万米ドル）
表80 光学式ソーターのリサイクル用途市場規模、プラットフォーム別、2022-2027年（百万米ドル）
表81 リサイクル用途向け光学式ソーターの市場規模、地域別、2018～2021年（百万米ドル）
表82 リサイクル用途向け光学式ソーターの市場規模、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
表83 リサイクル用途向け光学式選別機の市場規模、サブ用途別、2018～2021年（百万米ドル）
表 84 リサイクル用途向け光学式選別機の市場規模、サブ用途別、2022～2027 年（百万米ドル）
9.3.1 プラスチック
9.3.1.1 光学式選別機は、固有のNIRスペクトル指紋に基づくプラスチックポリマーの選別と品質保証に使用される。
9.3.2 紙
9.3.2.1 光学式選別機は紙のリグニン含有量、硬さ、光沢、色に基づく古紙の選別に使用される。
9.3.3 有機廃棄物
9.3.3.1 有機廃棄物用の光学式選別機市場は、有機廃棄物から不活性材料、紙、有機材料、ポリマーを選別する需要の増加によって牽引されている。
9.3.4 建設・解体（C&D）
9.3.4.1 建設・解体廃棄物のかさばる重い材料の除去がC&D用途の光学式選別機市場を牽引
9.3.5 E-SCRAP
9.3.5.1 光学式選別機はEスクラップリサイクルで、他の製品を製造するために精製するために使用不可能な要素から個々の部品を分離するために使用される。
9.3.6 金属
9.3.6.1 鉄と非鉄金属の分離需要の高まりが金属リサイクル用途の光学式選別機の需要を牽引する
9.3.7 ガラス
9.3.7.1 光学式選別機は、選別中に均一で均等な原料の流れを維持することで、ガラスの損失を最小限に抑えるよう設計されている。
9.4 鉱業
表 85 鉱業用途で光学式ソーターを提供するプレーヤー
図 53：予測期間中、カメラタイプが鉱業用途の光学式ソーター市場をリードする
表 86 鉱業用途の光学式ソーター市場規模、タイプ別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 87 鉱業アプリケーション向け光学式ソーター市場規模、タイプ別、2022～2027年（百万米ドル）
表 88 採掘用途向け光学式ソーターの市場規模、プラットフォーム別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 89 採掘アプリケーション向け光学式ソーター市場規模、プラットフォーム別、2022～2027年（百万米ドル）
表 90 鉱業アプリケーション向け光学式ソーター市場規模、地域別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 91 鉱業アプリケーション向け光学式ソーター市場規模、地域別、2022～2027年（百万米ドル）
表 92 鉱業アプリケーション向け光学式ソーター市場、サブアプリケーション別、2018～2021年（百万米ドル）
表 93 鉱業アプリケーション向け光学式選別機市場、サブアプリケーション別、2022～2027 年（百万米ドル）
9.4.1 工業用鉱物
9.4.1.1 HSIカメラシステムは高い分光分解能と位置分解能を有し、不純鉱物を認識して工業鉱物から除去できる。
9.4.2 貴金属
9.4.2.1 光学ソーターは、浮遊および浸出プロセスを妨げる貴金属からの汚染物質を効果的に除去し、回収と収益を加速する。
9.4.3 その他
10 地理的分析 (ページ数 – 174)
10.1 はじめに
図 54 中国の光学式ソーター市場は 2022 年から 2027 年にかけて最も高い成長率を記録する
図 55 北米が予測期間中に光学式ソーター市場を支配する
表 94 光学式ソーター市場規模、地域別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 95 光学ソーター市場規模、地域別、2022～2027 年（百万米ドル）
10.2 北米
図 56 北米：光学式ソーター市場スナップショット
表 96 北米：光学式ソーター市場規模（国別）、2018～2021 年（百万米ドル
表 97 北米：光学式ソーター市場規模：国別、2022～2027年（百万米ドル）
表 98 北米：光学式ソーター市場規模、用途別、2018～2021年（百万米ドル）
表 99 北米：光学式ソーター市場規模、用途別、2022～2027年（百万米ドル）
10.2.1 米国
10.10.2.1.1 米国における食品加工、リサイクル、鉱業活動の増加が光学式選別機市場の成長を牽引
10.2.2 カナダ
10.10.2.2.1 カナダでは農産物と食肉産業が光学式選別機の需要を押し上げる
10.2.3 メキシコ
10.10.2.3 メキシコ 10.2.3.1 拡大する経済と市場志向の強まる農業セクターがメキシコの光学式選別機市場を牽引する
10.3 欧州
図 57 欧州：光学式選別機市場のスナップショット
表 100 欧州：光学式選別機の市場規模、国別、2018～2021年（百万米ドル）
表 101 欧州：光学式ソーター市場規模、国別、2022年～2027年（百万米ドル）
表 102 欧州：光学式選別機の市場規模、用途別、2018年～2021年（百万米ドル）
表 103 欧州：光学式ソーター市場規模、用途別、2022-2027年（百万米ドル）
10.3.1 ドイツ
10.10.3.1.1 廃棄物リサイクルの取り組みと鉱物選別が同国の光学式選別機市場を牽引
10.3.2 英国
10.10.3.2.1 ガラスリサイクル市場の成長が英国での光学式選別機の採用につながる
10.3.3 フランス
10.10.3.3.1 自動化の急速な普及がフランスでの光学式選別機の需要を押し上げる
10.3.4 その他の欧州
10.4 アジア太平洋地域
図 58 アジア太平洋地域：光学式ソーター市場のスナップショット
表 104 アジア太平洋地域：光学式ソーター市場規模、国別、2018～2021 年（百万米ドル）
表105 アジア太平洋地域：光学式選別機の国別市場規模、2022～2027年（百万米ドル）
表106 アジア太平洋地域：光学式選別機市場規模、用途別、2018～2021年（百万米ドル）
表 107 アジア太平洋地域：光学式選別機市場規模、用途別、2022～2027 年（百万米ドル）
10.4.1 中国
10.4.1.1 厳格な排出規制と環境規制、食品安全に対する政府の取り組みが中国の光学式選別機市場の成長を促進する
10.4.2 日本
10.10.4.2.1 農業生産と国内有数の廃棄物管理システムが光学式選別機市場を牽引する
10.4.3 韓国
10.10.4.3 韓国 10.4.3.1 リサイクル材料による食品包装の採用が韓国の光学式選別機市場の成長機会を高める
10.4.4 その他のアジア太平洋地域
10.5 その他の地域
図 59 その他の地域：光学式選別機市場のスナップショット
表 108 その他の地域：光学式選別機市場規模、地域別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 109 世界のその他地域：光学式ソーター市場規模、地域別、2022～2027年（百万米ドル）
表110 世界のその他地域：光学式ソーター市場規模、用途別、2018年～2021年（百万米ドル）
表111 その他の地域：光学式選別機の市場規模、用途別、2022～2027年（百万米ドル）
10.5.1 南米
10.5.1.1 豊富な原材料、食品、鉱業の成長が南米の光学式選別機需要を牽引
10.5.2 中東
10.5.2.1 その他の地域では中東が光学式選別機市場の最大シェアを占める
表 112 中東：光選別機市場規模、国別、2018～2021年（百万米ドル）
表 113 中東：光選別機市場規模、国別、2022年～2027年（百万米ドル）
10.5.2.2 サウジアラビア
10.10.5.2.2.1 豊富な工業用鉱物市場がサウジアラビアの光学式選別機の機会を高める
10.5.2.3 アラブ首長国連邦
10.5.2.3.1 廃棄物リサイクル産業がUAEの光学式選別機市場の成長を牽引
10.5.2.4 その他の中東地域
10.5.2.4.1 廃棄物管理とリサイクルに投資する中東諸国が光学式選別機市場の成長を促進する
10.5.3 アフリカ
10.5.3.1 急速な自動化への取り組みがアフリカの光学式選別機市場を牽引する
11 コンペティティブ・ランドスケープ (ページ – 199)
11.1 概要
11.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利
表 114 光学選別機企業が展開する戦略の概要
11.2.1 製品ポートフォリオ
11.2.2 地域フォーカス
11.2.3 製造拠点
11.2.4 有機／無機プレー
11.3 トップ企業の収益分析
図60 光学選別機市場全体：上位企業の収益分析、2017年～2021年
11.4 市場シェア分析（2021年
表115 市場シェア分析、光学選別機市場（2021年）
11.5 企業評価象限（2021年
11.5.1 スター
11.5.2 新興リーダー
11.5.3 パーベイシブ
11.5.4 参加企業
図61 光学選別機市場：企業評価象限（2021年
11.6 新興／中堅企業の評価象限（2021年
11.6.1 進歩的企業
11.6.2 反応性の高い企業
11.6.3 ダイナミックな企業
11.6.4 スタートアップ企業
図 62 光学式選別機市場、新興企業／中堅企業の評価象限（2021 年
11.7 光学選別機市場：企業フットプリント（25社）
表116 企業フットプリント
表 117 企業タイプ別フットプリント（25 社）
表 118 アプリケーション別企業フットプリント（25 社）
表119 地域別企業フットプリント（25社）
表120 光学選別機市場：主要新興企業/SMの詳細リスト（14社）
表 121 光学選別機市場：主要新興企業/SMの競合ベンチマーキング（14社）
11.8 競争状況と動向
11.8.1 製品の発売
表122 製品発売（2021年6月～10月
11.8.2 取引
表 123 2021 年 4 月～2021 年 12 月
11.8.3 その他
表124 エクスパンション（2020年2月～2021年12月
12 企業プロフィール (ページ – 222)
(事業概要、提供製品／ソリューション、最近の動向、MNMの見解）*。
12.1 主要プレーヤー
12.1.1 トムラ
表 125 トムラ：事業概要
図 63 トムラ：企業スナップショット
12.1.2 ビューラー
表 126 ビューラー：事業概要
図 64 ビューラー：企業スナップショット
12.1.3 合肥マイヤー光電子技術
表 127 Hefei Meyer Optoelectronic Technology：事業概要
12.1.4 佐竹
表128 サタケ：事業概要
12.1.5 オールガイアー
表129 オールガイヤー・ヴェルケ：事業概要
12.1.6 合肥泰和智能科技集団
表 130 合肥泰和智能科技集団：事業概要
12.1.7 キーテクノロジー
表131 キーテクノロジー：事業概要
12.1.8 ユニテック
表132 ユニテック：事業概要
12.1.9 アウェタ
表133 アウェタ：事業概要
12.1.10 マシネックス
表134 マシネックス：事業概要
12.1.11 ペレンSt
表135 ペレンSt：事業概要
12.2 その他のプレーヤー
12.2.1 バインダー+ コ
12.2.2 セソテック
12.2.3 ナショナル・リカバリー・テクノロジーズ（NRT）
12.2.4 レイテック・ビジョン
12.2.5 シュタイナート
12.2.6 アンジェロン
12.2.7 マフ・ローダ・アグロボティック
12.2.8 ニューテック
12.2.9 CIMBRIA
12.2.10 テウォンGSI
12.2.11 CPグローバル
12.2.12 レッドウェーブ
12.2.13 エリカASM
12.2.14 テクニック・インストゥルメント
*事業概要、提供する製品／ソリューション、最近の動向、MNMビューの詳細については、未上場企業の場合、把握できない可能性がある。
13 隣接・関連市場 (ページ – 285)
13.1 自動光学検査市場
13.2 導入
図 65 AOIシステム市場、タイプ別
表136 AOIシステム市場：金額ベース、数量ベース、2017～2026年
図 66：予測期間中、3D AOI システムが支配的で成長が加速する
表 137 AOIシステム市場、タイプ別、2017-2020年（百万米ドル）
表 138 AOIシステム市場：タイプ別、2021～2026年（百万米ドル）
13.3 3D AOIシステム
13.3.1 コンポーネントのコプラナリティを検査し、体積測定データを提供する能力が需要を牽引
13.3.2 3D AOI検査の方法論
13.3.2.1 レーザー測定
13.3.2.2 多周波モアレ位相シフト画像処理
図 67 機能図3D AOI システム
表 139 3D AOI システムの利点と欠点デメリット
表 140 3D AOI システム市場、技術別、2017-2020 年（百万米ドル）
表141 3dアオイシステム市場、技術別、2021-2026年（百万米ドル）
表142 3Dアオイシステム市場、産業別、2017-2020年（百万米ドル）
表143 3Dアオイシステム市場、産業別、2021-2026年（百万米ドル）
表144 3Dアオイシステム市場、地域別、2017-2020年（百万米ドル）
表 145 3Dアオイシステム市場、地域別、2021-2026年（百万米ドル）
13.4 2次元AOIシステム
13.4.1 誤呼率の増加が需要の縮小につながる
図 68 機能図：2D AOI システム
表 146 2次元AOIシステムの利点と欠点デメリット
表 147 2Doiシステム市場、技術別、2017～2020年（百万米ドル）
表148 2Doiシステム市場、技術別、2021-2026年（百万米ドル）
表149 2次元AOIシステム市場：産業別、2017-2020年（百万米ドル）
表150 2次元AOIシステム市場：産業別、2021-2026年（百万米ドル）
表151 2次元AOIシステム市場、地域別、2017-2020年（百万米ドル）
表152 2Dアオイシステム市場、地域別、2021-2026年（百万米ドル）
14 APPENDIX （ページ数 – 295）
14.1 業界専門家の洞察
14.2 ディスカッションガイド
14.3 ナレッジストアMarketsandmarketsの購読ポータル
14.4 利用可能なカスタマイズ
14.5 関連レポート
14.6 著者詳細
