ロボットビジョン市場 – 世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、ハードウェア別（シングルレンズロボットビジョン、マルチレンズロボットビジョン、360度ロボットビジョン）、テクノロジー別（2Dビジョン、3Dビジョン）、アプリケーション別（バーチャルリアリティ（VR）、コンテンツ作成、監視とセキュリティ、自動車、その他）、地域と競合状況別、2019年～2029年予測

市場概要

世界のロボットビジョン市場は2023年に41億6,000万米ドルと評価され、2029年まで8.26%の年平均成長率を記録すると予測されています。

ロボットビジョンの世界市場は、さまざまな分野での広範な採用に牽引され、目覚ましい成長を遂げています。製造、自動車、食品・飲料、ヘルスケア、物流などの業界では、生産および物流管理プロセスの改善におけるロボットビジョンソリューションの極めて重要な役割が認識されています。高度なロボットビジョンテクノロジーへの多額の投資は、厳格な品質基準を維持し、運用の透明性を高めることを目的としています。大手プロバイダーは、3Dマシンビジョン、ディープラーニング、モバイル接続を統合した革新的なソリューションを開始し、運用効率を高めています。機械学習、コンピューター ビジョン、IoT センサーなどの新興技術との統合により、ロボット ビジョン機能が革新的に進化し、自動化されたワークフローとリアルタイムのデータ分析が可能になり、生産ラインの監視と資産活用が可能になります。ロボット ビジョンの専門家とのコラボレーションにより、独自の製造およびサプライ チェーンの要件に合わせたカスタマイズされたソリューションが生まれます。データ主導の意思決定を重視することで、セクター間で新しい機会が生まれます。企業がインダストリー 4.0 イニシアチブの一環として高度なマシン ビジョンを採用するケースが増えているため、ロボット ビジョン市場は継続的な成長が見込まれ、包括的な運用の可視性を促進し、生産および物流管理の精度を高めます。

主要な市場推進要因

自動化と効率性に対する需要の高まり

今日のダイナミックなビジネス環境では、さまざまなセクターの企業が運用効率を高め、競争上の優位性を維持するために自動化を採用する傾向が高まっており、ロボット ビジョン システムの需要が高まっています。自動化はこれらのシステムの採用を促進する触媒として機能し、視覚機能を備えたロボットが複雑なタスクを正確かつ正確に実行できるようにすることで、手作業への依存を減らします。この移行により、プロセスが合理化されるだけでなく、エラーが減り、全体的な生産性が向上します。品質管理と検査プロセスの強化は、特に製造、自動車、電子機器などの厳格な品質基準の維持が最優先される業界で、ロボット ビジョン システムを採用する主な動機となります。これらのシステムは、リアルタイムの製品監視と検査を容易にし、欠陥の検出、寸法の測定、不一致の特定によって仕様への準拠を保証します。さらに、ロボット ビジョン システムは、反復タスクを自動化することで運用効率を高め、コストを削減する機会を提供し、それによって生産サイクル タイムを短縮し、スループットを向上させます。その結果、市場投入までの時間が短縮され、リソース割り当てが最適化され、無駄が最小限に抑えられ、最終的に生産コストが削減されます。

人工知能と機械学習の進歩

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) 技術の急速な進歩により、ロボット ビジョン システムの機能が革命的に変化しました。これらの進歩は、ロボット ビジョン市場の成長の大きな原動力となっています。

AI と ML アルゴリズムにより、ロボット ビジョン システムのオブジェクト認識と追跡機能が大幅に強化されました。ディープラーニング技術を活用することで、これらのシステムは、複雑で動的な環境でも、オブジェクトをリアルタイムで正確に識別して追跡できます。これにより、ロボットはピックアンドプレース操作、仕分け、組み立てなどのタスクをより正確かつ効率的に実行できます。変化する状況に適応し、オブジェクトの形状、サイズ、方向の変化に対応できるため、ロボットビジョンシステムはより汎用性が高く、さまざまなアプリケーションに適応できます。

AIとMLのサブセットであるマシンビジョンは、品質保証プロセスで重要な役割を果たします。カメラで撮影した画像や動画を分析することで、マシンビジョンアルゴリズムは欠陥を検出し、寸法を測定し、高精度で品質チェックを実行できます。これにより、手動検査の必要性がなくなり、人的エラーが削減され、生産ライン全体で一貫した品質が保証されます。AIとMLをロボットビジョンシステムに統合することで、継続的な学習と改善が可能になり、システムは時間の経過とともにパフォーマンスを適応および最適化できます。

AIを搭載したロボットビジョンシステムにより、インテリジェントな意思決定とプロセス最適化が可能になります。これらのシステムは、ビジョンセンサーを通じて収集された膨大な量のデータを分析することで、パターン、傾向、異常を特定し、プロセスの最適化と予知保全のための貴重な洞察を提供します。このデータ主導のアプローチにより、企業は情報に基づいた意思決定を行い、生産ワークフローを最適化し、ダウンタイムを最小限に抑えることができ、運用効率の向上とコスト削減につながります。

協働ロボットの採用拡大

協働ロボット（コボット）の採用急増は、ロボットビジョン市場の極めて重要な推進力となっています。人間と一緒に作業スペースを共有するように設計されたコボットは、安全で効率的なコラボレーションを確保するためにロボットビジョンシステムに大きく依存しています。ロボットビジョンシステムは、高度なセンサーとカメラを使用して人間の存在を検出し、ロボットの動きを調整して事故を防ぐことで、安全な人間とロボットの相互作用を促進するのに役立ちます。これにより、より安全な作業環境と人間とロボットのシームレスなチームワークが促進され、業界全体で自動化の新たな道が開かれます。さらに、これらのシステムにより、コボットの柔軟性と適応性が強化され、視覚的なフィードバックに基づいてリアルタイムで調整できるため、さまざまなタスクを正確に処理できるようになります。ロボットビジョンシステムを搭載した協働ロボットの統合により、大規模な変更なしに既存のセットアップにシームレスに組み込むことができるため、ビジネスに拡張性とコスト効率がもたらされ、安全対策とプログラミングの複雑さも合理化されます。自動化の需要、AIの進歩、コボットの採用のこの収束は、ロボットビジョン市場の成長軌道を推進する変革の影響を強調し、生産性、品質管理、運用効率の向上への道を開きます。

主要な市場の課題

複雑さと統合の課題

ロボットビジョンシステムの採用と実装には、主にテクノロジーの複雑さと統合プロセスに関連するいくつかの課題があります。これらの課題は、さまざまな業界でロボット ビジョン システムが広く採用され、利用されることを妨げる可能性があります。

ロボット ビジョン市場における主要な課題の 1 つは、ビジョン システムの技術的な複雑さと、その開発と展開に必要な専門知識です。ロボット ビジョン システムには、カメラ、センサー、プロセッサなどのハードウェア コンポーネントと、画像処理、オブジェクト認識、追跡用の高度なソフトウェア アルゴリズムの組み合わせが含まれます。これらのコンポーネントを設計して統合システムに統合するには、コンピューター ビジョン、機械学習、ロボット工学の専門知識とスキルが必要です。これらの分野の専門家が不足しているため、ロボット ビジョン システムの採用を検討している企業にとって課題となる可能性があります。これらのシステムを開発および保守するために必要な人材を見つけるのに苦労する可能性があるためです。

もう 1 つの課題は、ロボット ビジョン システムと既存のインフラストラクチャおよびレガシー システムの統合です。多くの業界では、ロボット ビジョン システムに対応するように設計されていない生産ラインやプロセスが確立されています。既存のシステムを改造してビジョン機能を組み込むことは、複雑で時間がかかります。さらに、レガシー システムには、ロボット ビジョン システムとシームレスに統合するために必要な接続性や互換性がない場合があります。これにより、統合プロセス中に追加のコストが発生し、運用が中断される可能性があります。企業は、中断を最小限に抑え、効率を最大限に高めるために、ロボット ビジョン システムの統合を慎重に計画および戦略化する必要があります。

ロボット ビジョン システムのキャリブレーションとメンテナンスは、大きな課題となる可能性があります。ビジョン システムは、正確な測定とオブジェクト認識を保証するために、正確なキャリブレーションに依存しています。位置ずれや偏差があると、システムのパフォーマンスにエラーや不正確さが生じる可能性があります。キャリブレーションには専門知識と機器が必要であり、最適なパフォーマンスを維持するために定期的に実行する必要がある場合があります。さらに、ビジョン システムの寿命と信頼性を確保するには、定期的なメンテナンスが不可欠です。これには、レンズのクリーニング、摩耗のチェック、ソフトウェアとファームウェアの更新が含まれます。企業は、これらの課題に対処し、ロボット ビジョン システムの継続的な有効性を確保するために、リソースを割り当て、メンテナンス プロトコルを確立する必要があります。

環境と運用上の制約

照明条件と環境要因は、ロボット ビジョン システムのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。照明が不十分、影、反射、周囲光の変化は、画像のキャプチャと処理の精度と信頼性に影響を与える可能性があります。倉庫や製造施設など、照明条件が厳しい産業環境では、ビジョン システムに一貫した適切な照明を確保することが難しい場合があります。さらに、ほこり、湿度、温度の変化などの環境要因は、ビジョン システム コンポーネントのパフォーマンスと寿命に影響を与える可能性があります。企業は、ロボット ビジョン システムのパフォーマンスを最適化するために、これらの環境制約を慎重に検討して対処する必要があります。

リアルタイム処理と遅延は、ロボット ビジョン市場における重要な課題です。ビジョン システムは、タイムリーな意思決定と応答を可能にするために、大量の視覚データをリアルタイムで処理および分析する必要があります。ただし、ビジョン システムの処理能力と速度が制限される場合があり、遅延の問題につながります。処理時間と応答時間の遅延は、特にオブジェクト追跡や衝突回避などの迅速かつ正確なアクションを必要とするアプリケーションで、ビジョン システムの有効性に影響を与える可能性があります。企業は、高性能ハードウェアに投資し、ソフトウェア アルゴリズムを最適化して、レイテンシを最小限に抑え、リアルタイム処理機能を確保する必要があります。

ロボット ビジョン システムは、動的で予測不可能な環境で動作する必要があることがよくあります。これは、システムが照明、オブジェクトの外観、環境条件の変化に適応する必要があるため、課題となります。オブジェクトの位置、方向、または形状の変化も、特に複雑または乱雑なシーンを処理する場合、ビジョン システムにとって課題となる可能性があります。これらの動的な環境を処理するために、ビジョン システムの適応性と堅牢性を確保することが重要です。これには、オブジェクトの認識、追跡、およびシーンの理解のための高度なアルゴリズムと手法の開発が必要になる場合があります。企業は、ロボット ビジョン システムの適応性と信頼性を高めるために、研究開発に投資する必要があります。

複雑さと統合の課題、および環境と運用上の制約は、ロボット ビジョン市場が直面する 2 つの大きな課題です。これらの課題を克服するには、技術的な専門知識、慎重な計画、および研究開発への投資を組み合わせる必要があります。これらの課題に対処することは、企業がロボット ビジョン システムの潜在能力を最大限に活用し、さまざまな業界で自動化、効率化、意思決定の改善のメリットを引き出すために不可欠です。

主要な市場動向

人工知能と機械学習の統合

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) 技術の統合は、ロボット ビジョン市場を形成する重要なトレンドです。AI および ML アルゴリズムは、ロボット ビジョン システムの機能を強化するためにますます利用されており、複雑なタスクをより正確かつ効率的に実行できるようにしています。

ML のサブセットであるディープ ラーニングは、ロボット ビジョン システムのオブジェクト認識機能に革命をもたらしました。ディープ ニューラル ネットワークは、膨大な量の視覚データを分析し、高精度でオブジェクトを認識することを学習できます。このトレンドにより、産業オートメーション、品質管理、自律ナビゲーションなどのアプリケーションが大幅に進歩しました。ディープラーニング アルゴリズムを活用することで、ロボット ビジョン システムはオブジェクトをリアルタイムで識別および分類し、正確で信頼性の高い意思決定を行うことができます。

機械学習技術は、変化する環境を学習して適応できる適応型ビジョン システムの開発にも使用されています。これらのシステムは、リアルタイムのフィードバックに基づいてパラメーターとアルゴリズムを動的に調整できるため、照明条件、オブジェクトの外観、環境要因の変化に対処できます。適応型ビジョン システムは、物流、農業、医療など、動作環境が予測不可能であったり頻繁に変化したりする業界で特に役立ちます。継続的に学習して適応することで、これらのシステムは動的な設定で高いパフォーマンスと精度を維持できます。

AI とロボット ビジョン システムを統合することで、プロセス最適化のための高度なデータ分析が可能になります。ビジョン センサーは豊富な視覚データをキャプチャし、AI アルゴリズムを使用して分析して貴重な洞察を引き出すことができます。このデータを分析することで、企業はパターン、傾向、異常を特定し、プロセス効率、品質管理、予知保全を向上させることができます。 AI 主導のデータ分析により、リアルタイムの監視と意思決定も可能になり、企業は変化に迅速に対応し、業務を最適化して生産性を最大化できます。

ヘルスケアにおけるロボット ビジョン アプリケーションの拡大

ヘルスケア業界では、ロボット ビジョン システムのアプリケーションの大幅な拡大が見られます。ロボット ビジョン テクノロジーは、医療診断、外科手術、患者ケアを強化するために活用されており、医療サービスにおける成果の向上と効率の向上につながっています。

ロボット ビジョン システムは、医療用画像処理と診断において重要な役割を果たしています。コンピューター断層撮影 (CT)、磁気共鳴画像 (MRI)、超音波などの高度な画像処理技術は、正確な分析と解釈を必要とする大量の視覚データを生成します。ロボット ビジョン システムは、AI アルゴリズムと組み合わせることで、医療従事者が異常を検出し、病気を特定し、より正確な診断を行うのに役立ちます。この傾向により、病気の早期発見、個別化された治療計画、患者の転帰の改善が可能になります。

ロボット ビジョン システムは、外科手術の手順を強化するために、外科用ロボット プラットフォームにも統合されています。これらのシステムは、リアルタイムの視覚フィードバックと正確な画像を提供することで、外科医が低侵襲手術をより正確かつ制御された方法で実行できるようにします。ロボット ビジョン システムは、組織認識、臓器追跡、手術器具の誘導などのタスクを支援し、エラーのリスクを減らし、手術の転帰を改善します。さらに、AI アルゴリズムの統合により、ロボット ビジョン システムは過去の手術手順を学習できるため、手術技術の継続的な改善と改良につながります。

近年、遠隔医療と遠隔患者モニタリングの導入が急増しており、ロボット ビジョン システムはこれらのサービスを実現する上で重要な役割を果たしています。ロボット ビジョン テクノロジーにより、医療従事者は患者を遠隔でモニタリングし、バイタル サインをキャプチャし、仮想相談を行うことができます。ビジョン システムは、創傷評価、服薬遵守の監視、遠隔診断などのタスクを支援できます。この傾向は、医療サービスへのアクセスが限られている農村地域や医療サービスが行き届いていない地域で特に有益です。ロボット ビジョン システムを活用することで、医療提供者はその範囲を広げ、患者の治療へのアクセスを改善し、医療サービス全体を強化できます。

3D ビジョン テクノロジーの進歩

3D ビジョン テクノロジーの進歩は、ロボット ビジョン市場の大きな発展を推進しています。3D ビジョン システムにより、ロボットは奥行き、形状、空間情報を認識できるようになり、物理的な世界と対話して複雑なタスクを実行する能力が向上します。

3D ビジョン テクノロジーにより、雑然とした環境や動的な環境でも、正確な物体認識と位置特定が可能になります。奥行き情報を取得することで、3D ビジョン システムは物体の形状と空間特性に基づいて物体を区別できます。この機能は、正確な物体認識と位置特定が不可欠なピック アンド プレース操作、ビン ピッキング、組み立てタスクなどのアプリケーションで特に有益です。 3D ビジョン技術の進歩により、ロボットはより広範囲の物体を扱い、より効率的かつ確実にタスクを実行できるようになりました。

SLAM は、3D ビジョンと同時位置特定およびマッピング機能を組み合わせた技術です。SLAM により、ロボットは未知の環境や変化する環境でも、リアルタイムで周囲を移動してマッピングできます。3D ビジョン センサーを活用することで、ロボットは詳細なマップを作成し、そのマップ内で自らの位置を特定し、自律的に移動できます。この傾向により、自律移動ロボットの進歩が促進され、倉庫、病院、屋外などの複雑な環境での動作が可能になっています。SLAM 技術は、拡張現実、仮想現実、自律走行車などの分野でも応用されています。

3D ビジョン技術は、製造業や自動車産業などの品質検査および計測プロセスに革命をもたらしています。詳細な 3D 測定値をキャプチャし、それを CAD モデルまたは定義済みの仕様と比較することで、ロボット ビジョン システムは欠陥を検出し、寸法を測定し、製品の品質を確保できます。この傾向により、より迅速かつ正確な品質管理が可能になり、不良品が市場に流通するリスクが軽減されます。さらに、3D ビジョン テクノロジーは計測の進歩を促進し、さまざまな産業用アプリケーションで正確な測定と調整を可能にします。

AI と ML の統合、ヘルスケアにおけるロボット ビジョン アプリケーションの拡大、3D ビジョン テクノロジーの進歩は、ロボット ビジョン市場を形成する 3 つの重要なトレンドです。これらのトレンドは、イノベーションを推進し、効率を向上させ、業界全体でロボット ビジョン システムの機能を拡張しています。テクノロジーが進化し続けるにつれて、ロボット ビジョン市場ではさらなる進歩とアプリケーションが見られ、自動化、精度、意思決定の強化の新たな機会が開かれると予想されます。

セグメント別インサイト

Hardware Insights による

2023 年には、シングル レンズ ロボット ビジョン セグメントがロボット ビジョン市場の支配的な勢力として浮上し、予測期間を通じてその優位性を維持すると予想されます。この優位性は、単眼ロボットビジョンシステムが他のシステムよりも優れていることを強調するいくつかの要因に起因しています。単眼ロボットビジョンは、シンプルさ、コスト効率、汎用性を備えているため、さまざまな業界のさまざまなアプリケーションで好まれる選択肢となっています。合理化された設計と簡単な実装プロセスにより、中小企業から大企業まで、幅広い企業が利用できます。単眼ロボットビジョンは、高解像度の画像化、正確な物体検出、リアルタイムのデータ処理機能などの高度な機能を誇り、包括的な洞察と実用的なインテリジェンスを組織に提供します。単眼ロボットビジョンシステムの拡張性と柔軟性により、既存のワークフローとプロセスにシームレスに統合できるため、運用効率と生産性が向上します。業界が自動化とデジタルトランスフォーメーションの取り組みを採用し続けるにつれて、単眼ロボットビジョンソリューションの需要はさらに高まり、市場環境における優位性が強化されると予想されます。堅牢なパフォーマンス、コスト効率、導入のしやすさを実現する能力により、これらは今日のダイナミックなビジネス環境においてイノベーションを推進し、プロセスを最適化し、競争上の優位性を獲得するための不可欠なツールとなっています。技術の継続的な進歩と単眼ロボットビジョンシステムの継続的な改良により、市場での優位性は持続し、業界全体の自動化とインテリジェントビジョンソリューションの未来を形作る態勢が整っています。

地域別インサイト

最近の動向

• 2023年4月、米国マサチューセッツ州ネイティックに本社を置くコグネックスコーポレーションは、横浜に本社を置くモリテックスコーポレーションを総額2億7,500万米ドルで買収すると発表しました。この買収は、中国のプライベートエクイティ会社 TruStar Capital から完了しました。この 2 億 7,500 万ドルの現金取引は、2023 年末までに完了する予定です。

主要市場プレーヤー

• Cognex Corporation
• Omron Corporation
• Keyence Corporation
• National Instruments Corporation
• Texas Instruments Incorporated
• Teledyne Technologies Inc
• Mitsubishi Electric Corporation
• Intel Corporation
• Isra Vision AG
• Sick AG