高機能繊維の世界市場- 2023-2030

株式会社グローバルインフォメーション(所在地:神奈川県川崎市、代表者:樋口 荘祐、証券コード:東証スタンダード 4171)は、市場調査レポート「高機能繊維の世界市場- 2023-2030」(DataM Intelligence)の販売を7月7日より開始しました。

市場の概要

高機能繊維の世界市場は、2022年に110億米ドルに達し、2023年から2030年の予測期間中にCAGR7.4%で成長し、2030年には230億米ドルに達すると予測されています。

高機能繊維は、技術の進歩に伴い、航空宇宙や自動車などの生産に頻繁に使用されています。各社は、これからの市場において、エンドユーザーによる使用や管理が簡単な軽量製品のニーズに応えるため、高機能繊維市場の研究開発に注力しています。

世界の高機能繊維市場は、著しい耐久性と耐久性を備えた高品質の製品への需要の高まりにより拡大しています。また、政府のセキュリティ規制や衝突による死亡者数の減少も、自動車産業における高機能繊維の需要を高め、予測期間中の同分野の成長を支えています。

市場力学

再生可能資源別発電量の増加

高機能繊維の世界市場は、CO2排出量削減のための再生可能資源による発電需要の高まりによって牽引されると予想されます。環境に対する関心の高まりや非再生可能資源の資源不足を背景に、風力発電や水力発電の生産が拡大しています。炭素繊維は、高い圧力に耐え、炎や化学物質、粉塵に強いため、風車や水車のブレードに使用されています。

そのため、再生可能な資源の使用とともに、高性能な繊維のニーズが高まっています。数メガワットの定格出力が大型化する中、最新の風力タービンはより経済的で効率的なものとなっています。米国エネルギー省は、2020年の新規風力発電所の年間投資額を約100億米ドルと推定しています。今後5年間で、陸上風力発電180件、洋上風力発電17件、合計840億米ドルのプロジェクトが計画されています。

認識不足とサステナビリティへの懸念

高機能繊維の世界市場は、認知度の低さから成長が鈍化すると思われます。高機能繊維は、その優れた特性にもかかわらず、多くの産業であまり知られておらず、理解されていないです。特に中小企業や従来素材に頼ってきた分野では、その利点や用途が理解されていないため、採用が妨げられる可能性があります。

高機能繊維の製造には合成素材が頻繁に使用されるため、環境維持の問題が発生する可能性があります。原材料の採取や加工、エネルギーの使用、生産時の廃棄物の発生や廃棄によって、生態系に影響を与える可能性があります。消費者や産業界では持続可能な素材が優先されており、持続可能な代替品や生産技術が確立されるまでは、高機能繊維市場の成長の障害となる可能性があります。

COVID-19の影響分析

パンデミックにより、消費者行動と市場需要に大きな変化が生じた。旅行制限や経済活動の低下により、航空宇宙や自動車などいくつかの業界では、需要の大幅な減少が見られました。航空機の生産台数や自動車の販売台数の減少につながりました。一方、高機能繊維は、ヘルスケア、個人用保護具(PPE)、メディカルテキスタイルなどの業界からの需要が増加し、特に手術着やマスクなどの保護具の用途で需要が増加しました。

自動車産業は、特殊自動車や高性能自動車などの一部の例外を除いて、現在回復過程にあります。素材が高価なため、高性能な炭素繊維の使用はまだ始まったばかりです。しかし、パンデミック後、業界は回復し、今後数年間は急速に拡大すると予想されます。

ロシア・ウクライナ紛争の影響分析

ロシアとウクライナの紛争は、地政学的リスクと不確実性を高め、市場の安定と投資家の信頼に影響を及ぼしています。紛争の期間や結果に関する不確実性により、高機能繊維の市場への投資が抑制される可能性があります。投資家は慎重な姿勢をとり、設備投資や拡張計画の延期や撤回を行う可能性があります。

原油や食料などの必須原材料のコスト増が人件費を押し上げ、世界の高機能繊維市場にとって大きな懸念材料となります。市場の成長とイノベーションを妨げ、新しい高機能繊維の技術とアプリケーションの開拓に影響を与える可能性があります。

AIによる影響分析

人工知能(AI)ベースのソリューションは、高機能繊維の生産プロセスの効率と品質を向上させることができます。一貫したレベルの製品品質を維持するために、機械学習アルゴリズムはリアルタイムのセンサーデータを分析し、繊維の生産中に温度、圧力、張力などの条件を追跡して、リアルタイムで修正を加えることがあります。

生産コストは削減され、エラーは減少し、自動化と制御のレベルに応じて全体的な生産性は向上します。AIは、Wolfram Alphaのようなツールを使って複雑な計算を行うことで、研究者が新しいアイデアやコンセプトの実現可能性を判断するのを助け、生産的な研究の方向へ導くことができます。

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