産業用アナリティクス市場規模は、2023年の278.8億米ドルから2028年には609.2億米ドルに成長し、予測期間中（2023年～2028年）の年平均成長率は16.92%と予測される。
インダストリー4.0の台頭が予測期間の市場を牽引する。IoTとIIoTの導入数の増加が、世界市場における産業アナリティクスの主な実現要因である。センサー、マシンビジョンシステム、PLCなど、生産ライン全体の複数のソースから入手可能なデータの増加は、産業をデータ測定モデルからデータ分析モデルへと移行させている。
主なハイライト
産業アナリティクスには、産業オペレーションで生成されたデータの収集、分析、利用が含まれる。資産であれ生産プロセスであれ、デバイスやソースから取得される幅広いデータが対象となります。センサーを持つあらゆるものがデータを作成し、産業アナリティクスはこれらすべてのデータを調査します。
産業アナリティクスがビッグデータ分析システムと異なる点は、その業務が行われる業界の厳格な基準を満たすように設計されている点です。これには、多数のソースからの膨大な量の時系列データを処理し、実用的な洞察に変えることが含まれます。産業アナリティクスは、物理的な製品を製造・販売するあらゆる企業に関連します。
産業アナリティクスの典型的かつ伝統的なアプローチでは、データサイエンティストがアナリティクスモデルを構築します。データサイエンティストはユースケースのシナリオを理解し、開発したデータモデルにデータを収集、変換、最適化、ロードする必要があります。完成したデータモデルは、最初の質問に対する答えを提供する。
しかし、このアプローチでは、組織はデータサイエンティストに依存することになり、専門家（SME：Subject Matter Expert）（エンジニアやオペレーター）が十分に理解する必要のあるソリューションになってしまう。さらに、市場ではここ数年、セルフサービス・アプリケーションの傾向が強まっている。この次世代のソフトウェアは、高度な検索アルゴリズム、機械学習（ML）、パターン認識技術を使用して、産業データのクエリをGoogleを使用するのと同じくらい簡単にします。
産業アナリティクスソリューションはセルフサービスに重点を置き、日々のプラント運転にメリットをもたらします。これには、強化された根本原因分析、正確な性能予測、自動化されたモニタリング、知識の保持が含まれます。アナリティクスの洞察をユーザーと共有することで、ユーザーはトレンドが現れたときに即座に行動を起こすことができ、あらゆる生産レベルでプラント全体のパフォーマンスの改善に直接貢献することができます。
COVID-19の発生は、世界中の企業に、"ニューノーマル "の中で生き残るための戦略の調整を余儀なくさせました。顧客も優先順位を変えた。多くの顧客はオンラインで買い物をしたり、少し前まで頻繁に足を運んでいた店が配達しかしていないことに気づいたりしている。企業は、一部の製品に対する需要の急増を目の当たりにする一方で、COVID-19による操業停止が市場に悪影響を及ぼし、産業全体が事実上操業を停止した。
市場動向
予測期間中、製造業が市場を支配する インダストリー4.0は、未来的な製造部門へのグローバルシフトを可能にすることで、製造業を飛躍的に変革している。製造業におけるインダストリー4.0の出現により、様々な工場がIIoT、AI、ML、ロボティクスなどのデジタル技術を採用し、プロセス全体を強化、自動化、近代化している。 さまざまなテクノロジーを統合することは、卓越したメリットをもたらすため、普及しつつある。前述したようなテクノロジーを新たなビジネス手法に活用することは、企業が競争力を獲得し、収益性と拡張性を高めるために、インダストリー4.0において極めて重要な要素である。
産業用IoTのようなテクノロジーは、バリューチェーン全体で自動化を実現するために、何百万ものモノを接続することが期待されている。製造業にアナリティクスを導入することで、これらの技術によって生成される膨大な量のデータをリアルタイムで収集し、メーカーに実用的な洞察を提供し、機械のダウンタイムを削減し、生産性を向上させることで、カスタマイズと自動化を後押しすることが期待される。 産業アナリティクス・アプリケーションは、サプライチェーン全体を通じて生産プロセスの生産性と効率性を徐々に向上させると予想される。例えば、製造工程は、機械の故障を回避するために、是正措置を取ることができるインテリジェントな機械や装置を使用して、自ら管理することができるようになる。個々の部品は、リアルタイムのデータに基づいて自動的に補充される。
製造部門のデータ主導型企業はすでに、IoTで生成されたデータを既存の分析パイプラインに投入して活用し、変動費を削減することで業務管理と効率を向上させている。
モノのインターネット（IoT）や高度な分析に関連する技術が利用可能になったことで、革新的な機会は大幅に増えている。製造業者は工場でIoT技術を活用することに慣れており、ネットワーク化されたセンサーにより、より良い計画と予知保全が可能になる。多くのメーカーは現在、オンプレミスのエッジ・クラウド用に5Gベースのモバイル・プライベート・ネットワークに投資している。この戦略には、速度、低遅延、信頼性、容量、強力なセキュリティといった大きなメリットがある。公に報告されている150以上の4G/5Gベースのプライベート・ネットワークのうち、4分の1が5Gを採用している。製造業はこれらのうち約40%を使用している。IoTや5Gベースの産業用アプリケーションは、こうした5Gベースのクラウドから大きな恩恵を受ける可能性がある。これらの要因が予測期間中の市場成長率を押し上げると分析されている。
北米が大きな市場シェアを占める クラウドコンピューティング、AI、ビッグデータ、アナリティクス、モビリティ／ソーシャルメディア、サイバーセキュリティ、IoTなどの先進技術が革新と変革をもたらし、北米のビジネスエコシステムの成長を促している。これらのテクノロジーは、ビジネスに対するレガシーなアプローチを現代的なアプローチに変えている。また、潜在的な経済圏全体でデジタル化への投資が増加しているため、この地域はデジタル変革市場の新たなホットスポットとなりつつある。このような動向は、同地域の業界全体で産業アナリティクスの採用を促進すると予想される。
例えば米国は、同国の企業がスマート製造の概念を急速に導入していることから、インダストリー4.0市場を世界的に支配すると予想されている。インダストリー4.0技術は、業務効率の改善、生産性の向上、コストの最適化、ダウンタイムの削減を実現する。国内のほとんどの工場には、すでに最新の機械と、産業分析を利用したスマート工場技術が導入されている。これにより、業界全体にテクノロジーを導入することで、実用的な知見を収集できるようになる。
さらに、業界全体への高度通信技術の展開が拡大することで、同地域で産業アナリティクスを採用する大きな機会が生まれると予想される。GSMAによると、前年、5G接続は北米の全モバイル接続の14％を占めると予測された。2025年には、接続全体の46%に達すると予想されている。高速でセキュアな5G接続は、機敏なオペレーションと柔軟な生産を可能にすると期待されているため、この技術は自動倉庫、自動組立、コネクテッド・ロジスティクス、梱包・製品ハンドリング、自律走行カートなどを促進すると考えられている。
例えば、GSMAによると、北米におけるIoTプロフェッショナルサービスの収益は2018年に250億米ドル、IoTコネクティビティの収益は80億米ドルに達し、2025年には1,010億米ドル、160億米ドルに達すると予測されている。中小企業は既存システムに新技術を取り入れる柔軟性を増している一方、大手メーカーはデジタル化に多額の予算を投じており、この地域の産業アナリティクスに勢いを与えている。
産業アナリティクス業界の概要 主要プレーヤーには、インテル、シスコシステムズ、IBM、ゼネラル・エレクトリック、アマゾン・ドット・コム、オラクル・コーポレーション、ヒューレット・パッカード、マイクロソフト・コーポレーション、ジェンパクトなどが含まれる。インダストリー4.0の採用や、より良い業務活動のための研究開発に多額の費用を投じていることから、大手企業間の競争は激しく、市場は断片化している。そのため、市場の集中度は低いだろう。
2022年8月-ベルリンを拠点とするIndustrial Analytics社がInfineon Technologies AGに買収される。インフィニオンは人工知能ソフトウェアとサービス事業を強化し、機械や産業機器の予測分析を行う。インフィニオンは、この事業の発行済み株式すべてを取得する。振動の収集と評価に基づき、インダストリアル・アナリティクスは、例えば重大な進展の早期発見のためにプラントを監視する人工知能システムを構築する。インダストリアル・アナリティクスのAIソリューションは、予知保全のためにデータを分析し、実行可能な提案を行う。
【目次】
1 はじめに 1.1 前提条件と市場定義 1.2 調査範囲 2 調査方法 3 エグゼクティブサマリー 4 市場の洞察 4.1 市場概要 4.2 産業の魅力度-ポーターのファイブフォース分析 4.2.1 サプライヤーの交渉力 4.2.2 買い手／消費者の交渉力 4.2.3 新規参入者の脅威 4.2.4 代替製品の脅威 4.2.5 競争ライバルの激しさ 4.3 COVID-19の市場への影響評価 5 市場ダイナミクス 5.1 市場促進要因 5.1.1 情報技術分野におけるビッグデータ需要の増加 5.1.2 Eコマース分野からの需要増加 5.2 市場の阻害要因 5.2.1 各業界における熟練専門家の不足 6 市場区分 6.1 展開別 6.1.1 オンプレミス 6.1.2 クラウド 6.2 コンポーネント別 6.2.1 ソフトウェア 6.2.2 サービス 6.3 タイプ別 6.3.1 予測分析 6.3.2 記述的分析 6.3.3 記述的分析 6.4 エンドユーザー産業別 6.4.1 建設業 6.4.2 製造業 6.4.3 鉱業 6.4.4 運輸 6.4.5 その他のエンドユーザー産業 6.5 地域別 6.5.1 北米 6.5.2 ヨーロッパ 6.5.3 アジア太平洋 6.5.4 ラテンアメリカ 6.5.5 中東・アフリカ 7 競争環境 7.1 企業プロファイル 7.1.1 シスコシステムズ 7.1.2 IBMコーポレーション 7.1.3 ゼネラル・エレクトリック・カンパニー 7.1.4 Amazon Web Services Inc. 7.1.5 オラクル・コーポレーション 7.1.6 ヒューレット・パッカード・エンタープライズ 7.1.7 ロバート・ボッシュGmbH 7.1.8 マイクロソフト・コーポレーション 7.1.9 SAP SE 7.1.10 ABB Ltd. 8 投資分析 9 市場の将来性
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