仮想センサー市場 - 世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、セグメント別、コンポーネント別 (ソリューション、サービス)、展開別 (クラウド、オンプレミス)、エンドユーザー別 (石油・ガス、製造・公益事業、消費者向けテクノロジー、自動車、航空宇宙・防衛、ヘルスケア、化学、その他)、地域別、競合状況別、2019～2029年予測

市場概要

世界の仮想センサー市場は、2023年に128億9,000万米ドルと評価され、予測期間中に5.32%のCAGRで成長し、2029年には177億5,000万米ドルに達すると予想されています。仮想センサー市場とは、物理センサーの存在を必要とせずに、ソフトウェアベースのモデルとアルゴリズムを通じて物理パラメータまたは環境条件を推定するセンサー技術の開発、展開、および適用に焦点を当てた業界を指します。これらの仮想センサーは、既存の物理センサーからのデータを活用し、機械学習、人工知能（AI）、複雑な数学モデルなどの高度な計算方法と組み合わせて、直接測定するのが困難またはコストがかかる変数の正確な測定値を推測します。この市場は、自動車、航空宇宙、ヘルスケア、製造、産業オートメーションなどの業界で、コスト効率が高く、拡張性が高く、適応性の高いセンシング ソリューションの需要が高まっているため、急成長を遂げています。仮想センサーの主な利点の 1 つは、複数の物理センサーの必要性を減らし、ハードウェア コスト、インストール、メンテナンスを削減できることです。これにより、機器、プロセス、環境条件の正確な監視を必要としながら、従来のセンサーを導入するためのスペース、コスト、アクセス性の面で制約がある業界にとって、仮想センサーは特に魅力的です。

主要な市場推進要因

産業オートメーションと IoT 統合の需要の高まり

さまざまな分野での産業オートメーションの採用の増加とモノのインターネット (IoT) の統合は、世界の仮想センサー市場の主要な推進要因です。業界がデジタル変革に向かうにつれて、運用の最適化、意思決定の改善、コストの削減には、高度なデータ収集とリアルタイム監視の必要性が不可欠になっています。ソフトウェア ベースで、アルゴリズムを使用して物理的特性を推定する仮想センサーは、これらの目標を達成する上で重要な役割を果たします。従来の物理センサーとは異なり、仮想センサーは高価で複雑なハードウェアを必要とせずに必要なデータを推測できるため、現代の産業システムにとってコスト効率の高いソリューションとなります。これは、プロセスの最適化と予知保全を確実にするために正確なデータ収集が必要な製造、エネルギー、自動車、航空宇宙などの分野に特に当てはまります。たとえば、製造業では、機器の状態を監視し、故障を予測し、生産ラインを最適化するために仮想センサーがますます使用されています。IoT プラットフォームを統合し、高度な機械学習アルゴリズムを使用することで、仮想センサーは物理センサーの出力をシミュレートし、継続的な再調整や物理的なメンテナンスを必要とせずにリアルタイムの洞察を提供できます。これにより、ダウンタイムが最小限に抑えられ、運用コストが削減されるため、効率と競争力の向上を目指すメーカーにとって非常に魅力的です。さらに、仮想センサーを IoT 対応デバイスと組み合わせて使用すると、ソフトウェアを通じて簡単に更新および調整できるため、システムの拡張性が向上し、業界は変化する生産要件や新しい市場の需要に迅速に適応できます。

自動車業界では、エンジン性能、燃費、排出量などの重要な車両機能を監視するために仮想センサーが導入されています。電気自動車や自動運転車への移行も仮想センサーの需要を牽引しています。これらの車両には、安全性、性能、規制遵守を確保するための高度な監視システムが必要だからです。追加の物理コンポーネントを必要とせずに、膨大な量のデータをリアルタイムで処理および解釈する仮想センサーの能力は、将来のますます複雑化する自動車システムにとって理想的なソリューションです。エネルギー分野、特に石油とガスも、仮想センサーの適用から恩恵を受けています。仮想センサーは、物理的なセンサーの配置が非現実的またはコストがかかりすぎる可能性のある遠隔地の機器をリアルタイムで監視するために使用されます。仮想センサーにより、オペレーターはパフォーマンスを追跡し、異常を検出し、機器の故障を防ぐことができ、エネルギー業務の全体的な効率と安全性が向上します。 IoT デバイスの統合により、仮想センサーは複数のソースからデータを収集して分析できるため、オペレーターはシステム パフォーマンスの包括的なビューを取得し、プロアクティブなメンテナンス戦略を立てることができます。

費用対効果と効率性への重点の高まり

医療業界のもう 1 つの重要な推進力は、

機械学習とデータ分析の技術的進歩

機械学習 (ML) とデータ分析の急速な進歩により、

医療業界では、ML とデータ分析の技術的進歩により、患者のモニタリングと診断に仮想センサーが使用されるようになっています。仮想センサーは、ウェアラブル デバイスや医療機器からのデータを分析して、バイタル サインを推定し、異常を検出し、医療提供者にリアルタイムのフィードバックを提供できます。患者を遠隔かつリアルタイムで監視する機能は、慢性疾患の管理、入院再発の削減、患者の転帰の改善に特に役立ちます。ML アルゴリズムが進化し続けるにつれて、仮想センサーはヘルスケア アプリケーションでさらに正確かつ効果的になり、市場全体の成長に貢献することが期待されています。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の進歩により、仮想センサーはソースに近い場所でデータを処理することで、より効率的に動作できるようになりました。これにより、レイテンシが短縮され、仮想センサーのリアルタイム機能が強化され、自律走行車、産業オートメーション、ヘルスケア モニタリングなどの時間に敏感なアプリケーションに適したものになります。これらのテクノロジが進化し続けるにつれて、仮想センサーのパフォーマンスと採用が拡大し、業界全体で大きなイノベーションの機会が生まれることが期待されます。

主要な市場の課題

レガシー システムとの統合の複雑さ

企業が直面している主な課題の 1 つは、従来の物理センサー データと仮想センサー出力の収束を管理することです。これらのシステム間でシームレスなデータ交換を確保するには、物理ソースと仮想ソースの両方からのリアルタイム データを処理できる特殊なミドルウェアと統合プラットフォームが必要です。これにより、データ管理システムの複雑さが増し、送信される大量のデータを保護するためにサイバーセキュリティへの追加投資が必要になる可能性があります。さらに、仮想センサーをレガシー システムに統合するための標準化されたプロトコルがないため、企業がこれらのテクノロジーを大規模に導入することは困難です。企業は多くの場合、カスタマイズされた統合ソリューションに頼らざるを得ず、その結果、実装コストが高くなり、導入期間が長くなる可能性があります。これらの課題により、特に財務および技術リソースが限られている小規模組織では、仮想センサー テクノロジーの全体的な導入が制限される可能性があります。

データの精度と検証に関する懸念

仮想センサーによって生成されるデータの精度と信頼性を確保することは、市場にとって大きな課題です。環境や動作条件を直接測定する物理センサーとは異なり、仮想センサーは複雑なアルゴリズムと予測モデルに依存してセンサー出力を推定します。これにより貴重な洞察が得られますが、特に安全性と精度が最も重要である航空宇宙、ヘルスケア、自動車製造などのハイステークス業界では、仮想センサー データの精度と検証について懸念されることがよくあります。仮想センサー データに矛盾やエラーがあると、意思決定が最適でなくなったり、運用効率が低下したり、安全上の問題が発生することがあります。そのため、企業は物理センサーを仮想センサーに完全に置き換えることに慎重になっています。特に、障害コストが高い重要なアプリケーションではその傾向が顕著です。仮想センサーは、アルゴリズムのトレーニングに使用する入力データの品質に大きく依存します。基礎となるデータが不完全、古い、またはエラーが含まれている場合、仮想センサーの予測機能が損なわれ、出力が不正確になる可能性があります。この課題は、変化する環境条件や運用パラメータを反映するために仮想センサーを継続的に更新および再調整する必要があるという事実によってさらに悪化します。企業は、仮想センサーが長期にわたって高い精度を維持できるように、継続的なデータ監視、アルゴリズムの改良、検証プロセスに投資する必要があります。これには専門知識が必要であり、運用コストが増加する可能性があり、仮想センサーが提供するように設計されたコスト削減のメリットが相殺される可能性があります。データの正確性と検証に関する懸念を克服することは、特に精度が譲れない業界では、市場で広く受け入れられるために不可欠です。

主要な市場動向

産業用IoTとスマート製造における採用の増加

産業用IoT（IIoT）とスマート製造における仮想センサーの採用は、産業用IoTを推進する主要なトレンドの1つです。

人工知能と機械学習との統合

仮想センサーと人工知能（AI）および機械学習（ML）の統合は、産業用IoTの未来を形作る変革的なトレンドです。

セグメント別インサイト

導入インサイト

クラウドセグメントは2023年に最大の市場シェアを占めました。クラウドセグメントの仮想センサー市場は、大幅な成長を遂げています。クラウド コンピューティングの導入が業界で進むにつれて、市場は急成長しています。組織が業務効率を最適化するためにクラウド ベースのインフラストラクチャに移行するにつれて、仮想センサーは物理センサーに代わるコスト効率が高くスケーラブルな代替手段となります。これらのソフトウェア ベースのセンサーは、高度なアルゴリズムとデータ分析を活用して現実世界の測定をシミュレートし、大規模なハードウェア導入を必要とせずに組織にリアルタイムの洞察を提供します。重要な推進力の 1 つは、製造、自動車、医療などの分野でリアルタイムの監視と予測メンテナンスの需要が高まっていることです。クラウドの仮想センサーは、複数のソースからの膨大な量のデータを処理できるため、企業は重要な資産を監視し、異常を検出し、情報に基づいた意思決定を行って業務効率を改善し、ダウンタイムを削減できます。産業分野では、クラウド プラットフォーム上の複数の仮想センサーからデータを収集する機能により、スケーラビリティが向上し、大規模なデータセットの管理と分析が容易になり、全体的な生産性が向上します。人工知能 (AI) と機械学習 (ML) テクノロジをクラウド環境の仮想センサーと統合することで、その機能がさらに強化されています。 AI と ML を活用することで、仮想センサーは履歴データから継続的に学習し、シミュレーションの精度を向上させ、予測分析が可能になります。

これにより、企業は機器の故障を予測し、プロセスを最適化し、メンテナンス コストを削減できます。クラウド インフラストラクチャは IoT エコシステムとのシームレスな統合も促進し、企業は地理的に分散した場所に仮想センサーを展開し、物理的な距離に関係なく、リアルタイムで操作を監視できます。これは、エネルギー、輸送、物流など、リモート監視と自動化が重要な大規模な運用を行う業界で特に価値があります。クラウド セグメントの仮想センサー市場を推進するもう 1 つの要因は、データ処理と意思決定における柔軟性と俊敏性の必要性が高まっていることです。物理的な制約によって制限される従来のセンサーとは異なり、仮想センサーは、進化するビジネス ニーズに合わせて迅速に展開、再構成、拡張できます。この柔軟性は、データ要件が頻繁に変化する動的な環境では非常に重要です。たとえば、自動車業界では、エンジン、ブレーキ、タイヤなどのさまざまなシステムからデータを収集し、クラウドで処理してリアルタイム分析することで、車両のパフォーマンスを最適化するために仮想センサーが使用されています。これにより、自動車メーカーは物理的なセンサーを設置する必要性を減らしながら、車両の安全性、効率性、全体的なパフォーマンスを向上させることができます。

スマート シティの台頭と IoT デバイスの採用の増加は、クラウド内の仮想センサーの成長に貢献しています。都市インフラの接続性が高まるにつれて、仮想センサーは交通量、空気の質、エネルギー消費量、その他の重要なパラメーターをリアルタイムで監視するために使用されます。クラウドベースの仮想センサーは、スマート シティ アプリケーションによって生成される膨大な量のデータを管理するためのスケーラブルでコスト効率の高いソリューションを提供し、都市計画者は都市の生活環境を改善するデータ主導の決定を下すことができます。さらに、持続可能性とエネルギー効率への重点が高まっていることから、クラウドベースの環境監視システムでの仮想センサーの採用が進んでいます。環境条件をシミュレートし、データをリアルタイムで分析することで、仮想センサーは組織がリソースの使用を最適化し、無駄を減らし、環境への影響を最小限に抑えるのに役立ちます。クラウドセグメントにおける仮想センサー市場の主な推進要因には、クラウドコンピューティングの採用の増加、AIとMLテクノロジーの統合、リアルタイム監視と予測メンテナンスの必要性、仮想センサーが提供する柔軟性と拡張性、製造、自動車、ヘルスケア、スマートシティなどの業界におけるデータ主導の意思決定の需要の高まりなどがあります。テクノロジーが進歩し続けるにつれて、クラウド内の仮想センサーは、企業が幅広い分野で業務を最適化し、コストを削減し、イノベーションを推進できるようにする上で、ますます重要な役割を果たすことが期待されています。

地域別インサイト

北米地域は、2023年に最大の市場シェアを占めました。北米の仮想センサー市場は、複数の業界での高度でコスト効率の高いテクノロジーに対する需要の高まりを反映して、いくつかの主要な要因によって推進されています。主な推進要因の1つは、特に製造、自動車、航空宇宙、ヘルスケアなどの分野での産業用IoT（IIoT）とインダストリー4.0イニシアチブの採用の増加です。これらの業界では、物理センサーをソフトウェアベースの代替センサーに置き換えることで、運用を最適化し、コストを削減し、全体的な効率を向上させるために、仮想センサーを活用するケースが増えています。仮想センサーは、数学モデルと機械学習アルゴリズムを使用して、従来は物理センサーで測定されていたパラメータを推定し、コスト削減、導入の容易さ、リアルタイムのデータ収集と分析の柔軟性の向上など、大きなメリットをもたらします。

たとえば、製造業では、仮想センサーによって、大規模なハードウェアのインストールを必要とせずに、機械のパフォーマンスを監視および予測し、潜在的な障害を検出し、メンテナンス スケジュールを最適化することができます。これは、業界が運用効率の向上とダウンタイムの削減に重点を置いている北米では特に重要です。仮想センサーを利用することで、企業は機器の寿命を延ばし、予期しない停止を減らす予測メンテナンス戦略を実現できます。これは、この地域の運用の回復力と費用対効果に重点を置いていることと一致しています。自動車業界では、広範なセンサー データを必要とするコネクテッド ビークルと自動運転技術の開発をサポートするために、仮想センサーの採用が急増しています。仮想センサーにより、自動車メーカーは車両のパフォーマンス、ドライバーの行動、環境条件に関するリアルタイム データを収集して処理できるため、よりスマートで安全で効率的な車両の進歩に貢献できます。北米のヘルスケア業界も、仮想センサー市場の重要な推進力となっています。デジタルヘルスソリューションへの注目が高まる中、医療機器や患者モニタリングシステムに仮想センサーが導入され、バイタルサインを追跡し、健康上の問題を予測し、診断精度を向上させています。これらのセンサーは、侵襲的な処置や大規模な物理的機器を必要とせずにリアルタイムのデータと洞察を提供するため、遠隔医療や遠隔患者モニタリングに最適なソリューションとなっています。慢性疾患の増加、人口の高齢化、価値ベースのヘルスケアモデルへの移行により、患者ケアに対するより効率的でスケーラブルでコスト効率の高いアプローチを提供する仮想センサーの採用がさらに進んでいます。

エネルギー効率と持続可能性の促進を目的とした政府の規制と政策も、北米の仮想センサー市場の推進に重要な役割を果たしています。たとえば、仮想センサーはエネルギー管理システムに統合され、商業ビルや住宅ビルのエネルギー使用量を監視および最適化しています。環境への懸念と規制圧力が高まる中、企業は持続可能性の義務を遵守し、エネルギー消費を削減し、運用コストを削減するためにこれらのテクノロジーを採用しています。さらに、仮想センサーとクラウド コンピューティングおよびビッグ データ分析の統合により、企業はより包括的な洞察を収集し、よりスマートな意思決定を推進し、省エネ対策をより効果的に実施できるようになります。人工知能 (AI) および機械学習 (ML) 技術の進歩により、仮想センサーの機能が向上し、より正確で信頼性が高く、多用途になっています。技術革新の中心地である北米では、AI および ML 研究への投資が広まっており、さまざまな分野で仮想センサーの採用がさらに加速すると予想されています。この地域の強力な技術インフラストラクチャと非常に競争の激しい市場環境が相まって、センサー技術の急速な進歩が促進され、仮想センサー市場の成長が促進されています。継続的な技術進歩、コスト効率の高いソリューションの需要の高まり、運用効率への重点により、北米の仮想センサー市場は今後数年間で持続的な成長を遂げると予想されます。

最近の動向

• 2024 年 2 月、Capgemini は Unity との戦略的提携を拡大し、Unity の Digital Twin プロフェッショナル サービス部門を買収すると発表しました。この統合により、UnityのDigitalTwin Professional ServicesチームがCapgeminiに加わり、世界最大級のUnityエンタープライズ開発者プールが確立されます。このコラボレーションは、産業用デジタルツインアプリケーション向けにカスタマイズされたリアルタイム3D視覚化ソフトウェアの開発と展開を加速し、この急速に進化する市場におけるCapgeminiの能力を強化することを目的としています。
• 2024年6月、現在世界中で5億台以上のデバイスに統合されているAI仮想スマートセンサーで有名な世界有数のAIソフトウェア企業であるElliptic Labsは、HONORの新しいMagic V FlipスマートフォンにAI仮想近接センサーINNER BEAUTYを搭載した出荷を発表できることを嬉しく思います。この革新的なデバイスは、ブランド初のフルスクリーンのクラムシェル折りたたみ式デザインを特徴とし、HONORにとって重要なマイルストーンとなります。QualcommのSnapdragon 8+ Gen 1チップセットを搭載したMagic V Flipは、最先端のスマートフォン体験を提供するように設計されています。 Elliptic Labs と Qualcomm の提携は、モバイル テクノロジーの進歩に対する両社の取り組みを強調するものです。Elliptic Labs は 2024 年 3 月にこの出荷の契約を正式化し、Magic V Flip の機能とユーザー エクスペリエンスの向上への道を開きました。

主要市場プレーヤー

• SchneiderElectric SE
• Elliptic Laboratories ASA
• ModelwayS.rl
• CiscoSystems Inc.
• GeneralElectric Company
• HoneywellInternational Inc.
• SiemensAG
• AVEVA Group Limited
• AspenTechnology, Inc.