産業分析：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2024～2029年）
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「産業分析：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2024～2029年）」（Mordor Intelligence）の販売を3月19日より開始しました。
産業分析市場規模は2024年に326億米ドルと推定され、2029年までに712億3,000万米ドルに達すると予測されており、予測期間（2024年から2029年）中に16.92%のCAGRで成長します。
インダストリー4.0の台頭が予測期間中に市場を牽引します。 IoTおよびIIoTの導入数の増加が、世界市場における産業分析の主な実現要因となっています。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利用できるデータが増加しているため、業界はデータメトリクスモデルからデータ分析モデルに移行しています。
主要ハイライト
産業分析には、産業運営で生成されたデータの収集、分析、使用が含まれます。資産であれ生産プロセスであれ、デバイスやソースからキャプチャされた幅広いデータをカバーします。センサーを備えたものはすべてデータを作成し、産業分析はこのすべてのデータを検査します。
産業分析は、業界の厳格な基準を満たすように設計されているという点で、ビッグデータ分析システムとは異なります。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、それを実用的な洞察に変えることが含まれます。産業分析は、物理的な製品を製造および販売するあらゆる企業に関連します。
産業分析への典型的かつ伝統的なアプローチには、データサイエンティストが分析モデルを構築することが含まれます。データサイエンティストは、使用事例シナリオを理解し、開発され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、検証、最適化、トレーニングが必要です。完成したデータモデルによって、最初の質問に対する答えが得られます。
ただし、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したままとなり、その結果、対象分野の専門家（SME）（エンジニアやオペレーター）が完全に理解する必要があるソリューションが得られます。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への傾向が高まっています。この次世代ソフトウェアは、高度な検索アルゴリズム、機械学習（ML）、およびパターン認識テクノロジーを使用して、Googleを使用するのと同じくらい簡単に産業データのクエリを実行します。
産業分析ソリューションはセルフサービスに焦点を当てており、その結果、日々の工場運営にメリットがもたらされます。これには、強化された根本原因分析、正確なパフォーマンス予測、自動モニタリング、知識の保持が含まれます。分析の洞察をユーザーと共有することで、傾向が現れたときにすぐに行動を起こすことができ、すべての生産レベルでのプラント全体のパフォーマンスの向上に直接貢献できます。
COVID-19の発生により、世界中の企業は「新たな常態」で生き残るための戦略の調整を余儀なくされました。顧客も優先順位を変えてきました。多くの人はオンラインで買い物をしているか、少し前まで直接行っていた店舗が配達しか行っていないことに気づいています。企業は一部の製品に対する需要の急増を目の当たりにした一方、COVID-19による操業停止が市場に悪影響を及ぼしたため、業界全体が実質的に操業を停止しました。
産業分析市場の動向
製造業が予測期間中に市場を独占する
インダストリー4.0は、製造業が未来の製造部門に世界的に移行できるようにすることで、製造業を飛躍的に変革させています。製造業におけるインダストリー4.0の到来により、さまざまな工場でIIoT、AI、ML、ロボット工学などのデジタルテクノロジーが導入され、プロセス全体の強化、自動化、最新化が図られています。
さまざまなテクノロジーを統合することは、優れたメリットをもたらすため、普及しつつあります。前述したように、新しいビジネス方法にテクノロジーを活用することは、企業が競争力を獲得し、より収益性と拡張性を高めるためのインダストリー4.0における重要な要素です。
インダストリアルIoTのようなテクノロジーは、何百万ものものを接続し、バリューチェーン全体で自動化を確実に達成できるようにすることが期待されています。製造業に分析を導入すると、これらのテクノロジーによって生成された膨大な量のデータをリアルタイムで収集し、製造業者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が促進されることが期待されています。
産業分析アプリケーションにより、サプライチェーン全体の生産プロセスの生産性と効率が徐々に向上すると期待されています。たとえば、製造プロセスは、機械の故障を回避するために修正措置を講じることができるインテリジェントな機械やデバイスを使用して、自らを管理できるようになります。個々の部品はリアルタイムデータに基づいて自動的に補充されます。
製造業のデータドリブン企業はすでに、IoTで生成されたデータを既存の分析パイプラインにフィードし、変動費を削減して運用管理と効率を向上させることで利用しています。
モノのインターネット（IoT）と高度な分析に関連するテクノロジーの可用性により、革新的な機会が大幅に増加します。製造業者は工場でIoTテクノロジーを利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適切な計画と予知保全が可能になります。現在、多くのメーカーが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ます。この戦略の大きな利点には、速度、低遅延、信頼性、容量、強力なセキュリティが含まれます。公的に報告されている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を採用しています。メーカーはこれら全体の約40%を使用しています。 IoTおよび5Gベースの産業アプリケーションは、これらの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ります。これらの要因は、予測期間中の市場の成長率を高めるために分析されます。
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