同時位置推定およびマッピング (SLAM) 市場 - マッピング タイプ別 (2D SLAM、3D SLAM)、製品別 (フィルターベース SLAM、グラフベース SLAM、ビジュアル SLAM、ディープラーニング ベース SLAM、LiDAR SLAM)、アプリケーション別 (UAV、ロボット、AV、AR)、エンド ユーザー別 (製造および物流、農業、コンシューマー エレクトロニクス、建設)、地域別 2024-2031 年

同時位置推定およびマッピング（SLAM）市場の評価 – 2024〜2031年

同時位置推定およびマッピングは、デバイスまたはロボットが環境をリアルタイムで理解してマッピングすると同時に、その環境内での自身の位置を特定できるようにするテクノロジーです。これにより、軍事および防衛、製造、およびその他のさまざまな分野でのさらなるアプリケーションに非常に効率的になります。マーケットリサーチのアナリストによると、世界の同時位置推定およびマッピング市場は2023年に2億6,200万米ドルと評価されています。予測は、2031年に18億米ドルの収益を抑制します。

市場の急増は、AR / VRアプリケーションの需要の高まり、自律走行車の採用の増加、センサー技術の進歩など、さまざまな要因に主に起因しています。 SLAM の応用が急増したことで、市場は 2024 年から 2031 年にかけて CAGR 41.6% で成長すると予想されます。

同時ローカリゼーションおよびマッピング (SLAM) 市場定義/概要

同時ローカリゼーションおよびマッピングは、環境を移動する無人車両またはロボットの助けを借りて地図を作成するプロセスです。同時ローカリゼーションおよびマッピングは、ロボット地図作成またはロボットマッピングで使用されるシステムです。このプロセスでは、複雑な計算、アルゴリズム、および感覚入力を使用してナビゲートします。これにより、人間がマップを作成するのが困難な環境でも、地理情報システム (GIS) データをリモートで作成できます。マップの作成または更新中に発生する計算上の問題は、同時ローカリゼーションおよびマッピングと呼ばれます。

SLAM アプリケーションの目的を果たすように設計されたロボットは、SLAM ロボットと呼ばれます。同時ローカリゼーションおよびマッピング (SLAM) は、ロボットまたは無人車両がマップを生成すると同時に、生成したマップを使用して環境をナビゲートするために使用される手法です。ビジュアル SLAM システムはリアルタイムで動作する必要があるため、通常、位置データとマッピング データは個別にバンドル調整されますが、最終的にマージされる前に、処理速度を高速化するために同時にバンドル調整されます。SLAM テクノロジには、拡張現実、仮想画像の投影、さまざまなフィールド ロボットなど、多数のアプリケーションがあります。同時ローカリゼーションとマッピング技術の助けにより、精度は大幅に向上しました。

グローバル同時位置推定およびマッピング (SLAM) 市場を促進する要因は何ですか?

グローバル SLAM 市場は、その採用と成長を推進するいくつかの主要な要因によって推進されています。重要な要因の 1 つは、さまざまな業界で自律移動ロボットと車両の需要が高まっていることです。これらのロボットと車両は、SLAM テクノロジを利用して、人間の介入なしに周囲を正確に移動およびマッピングします。

製造、物流、農業などの業界で業務の自動化が進むにつれて、堅牢な SLAM ソリューションの需要が高まり続けています。拡張現実 (AR) および仮想現実 (VR) アプリケーションの人気が高まっています。 SLAM テクノロジーは、ユーザーの位置と周囲をリアルタイムで正確に追跡することで、没入型の AR エクスペリエンスを実現する上で重要な役割を果たします。

仮想現実アプリケーションでは、SLAM は物理空間をマッピングし、デジタル コンテンツをシームレスに統合することで、本物の仮想環境の作成を容易にします。ゲーム、エンターテイメント、教育、エンタープライズ アプリケーションでの AR と VR の使用例の増加により、高度な SLAM ソリューションの需要が高まっています。

さらに、特に LIDAR、カメラ システム、慣性センサーの分野におけるセンサー テクノロジーの進歩により、SLAM アルゴリズムの精度と信頼性が大幅に向上しました。これらの技術の進歩により、さまざまな環境や厳しい条件下でも動作できる、より堅牢で効率的な SLAM システムの開発につながっています。その結果、ロボット工学、自動車、家電などのさまざまな業界では、パフォーマンスと機能を強化するために、SLAM テクノロジを製品やサービスに組み込むことがますます増えています。

同時位置推定とマッピングの売上が急落している課題は何ですか?

有望な機会があるにもかかわらず、世界の SLAM 市場は、その広範な採用と成長を妨げる可能性のあるいくつかの課題に直面しています。特にリアルタイム アプリケーションのコンテキストでは、SLAM アルゴリズムの複雑さと計算の厳密さ。計算リソースを効率的に管理しながら、環境を正確にマッピングし、位置をリアルタイムで追跡できる堅牢な SLAM システムの開発は、依然として技術的な障害となっています。

さらに、屋外の設定や雑然とした屋内空間など、多様で動的な環境で高い精度と信頼性を実現することは困難です。SLAM システムと既存のハードウェアおよびソフトウェア プラットフォームの統合と相互運用性。ロボット工学、自動車、拡張現実など、多くの業界が、さまざまなハードウェア コンポーネントとソフトウェア フレームワークに依存しています。 SLAM ソリューションとこれらの既存プラットフォーム間のシームレスな統合と互換性を確保することは困難で、大規模なカスタマイズと開発作業が必要になる場合があります。さらに、多様な SLAM システムと標準間の相互運用性に関する懸念がコラボレーションの障害となり、さまざまな業界にわたる SLAM ベースのアプリケーションの拡張性を妨げる可能性があります。

SLAM テクノロジに関連するプライバシーとセキュリティに関する懸念は、特に機密データや環境を含むアプリケーションでは課題となります。SLAM システムは、物理空間に関するデータを収集して処理するためにカメラや LIDAR などのセンサーに依存しているため、潜在的なプライバシー侵害や機密情報への不正アクセスが懸念されます。これらの懸念に対処し、データのプライバシーと整合性を保護するための強力なセキュリティ対策を採用することは、SLAM テクノロジーの信頼と採用を促進するために不可欠です。

カテゴリごとの洞察力

UAV の生産増加は市場の成長を後押しするか?

分析によると、一般にドローンと呼ばれる無人航空機 (UAV) の利用拡大は、現在、さまざまな業界で事業を展開する企業の拡大に大きな影響を与える態勢が整っています。UAV は、運用効率の向上、コスト削減、安全性の向上、遠隔地や危険な環境へのアクセスなど、さまざまな業界で数多くの利点を提供します。農業、建設、インフラ点検、航空写真、緊急対応などのさまざまな業界で、無人航空機 (UAV) は、企業が貴重なデータを取得し、資産を監視し、より高速、正確、柔軟にタスクを実行する機会を提供します。

農業では、特殊なセンサーを搭載した UAV が作物の健康状態を監視し、土壌の状態を評価し、灌漑と農薬散布を最適化できるため、収穫量が増加し、リソースの使用量が削減されます。建設とインフラでは、UAV は空中調査を実行し、建設の進捗状況を監視し、構造物を検査できるため、プロジェクトの計画、監視、保守プロセスが改善され、手動検査に関連するコストとリスクが削減されます。石油・ガス、公共事業、公安などの業界では、UAV は空中監視を行い、パイプラインと電力線を監視し、捜索救助活動を支援し、運用効率と安全性を高めることができます。この UAV の用途の急増により、予測期間中に SLAM の需要が高まっています。

ディープラーニング ベースの SLAM の売上は SLAM 市場でどのように推移するでしょうか?

ディープラーニング ベースの同時位置推定およびマッピング (SLAM) は、大幅な成長を遂げています。ディープラーニング技術はコンピューター ビジョンの分野に革命をもたらし、より正確で堅牢な認識機能を可能にしました。ディープラーニング モデルは、ニューラル ネットワークと大規模なデータセットを活用して、画像やポイント クラウドなどのセンサー データから意味のある特徴を抽出できます。これにより、複雑な環境でより正確な位置推定とマッピングが可能になります。

グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) やテンソル プロセッシング ユニット (TPU) などの専用アクセラレータなどの強力なハードウェアがますます利用できるようになったことで、SLAM アプリケーション用のディープラーニング モデルのトレーニングと展開が容易になりました。これらのハードウェアの進歩により、大量のセンサー データをより高速に処理できるようになり、リソースが制限されたデバイスでもリアルタイム SLAM が実現可能になりました。

データ駆動型のアプローチとオープン ソース フレームワークの普及により、SLAM ソリューションの実装に関心のある開発者や研究者にとって参入障壁が低くなりました。テクノロジーの民主化により、SLAM コミュニティ内でイノベーションとコラボレーションが促進され、アルゴリズムのパフォーマンスとスケーラビリティが急速に向上しました。

グローバル同時位置推定およびマッピング レポート手法にアクセス

国/地域別の洞察力

同時位置推定およびマッピングの成長の可能性が最も高い地域はどこですか?

アジア太平洋地域は、同時位置推定およびマッピング (SLAM) テクノロジーの進歩に大きな可能性を秘めています。経済の急速な拡大、都市化の加速、ロボット工学、自律走行車、拡張現実アプリケーションへの投資の増大により、さまざまな業界で正確で信頼性の高いローカリゼーションおよびマッピング ソリューションの需要が高まっています。

中国、日本、韓国などの国は技術革新の最前線にあり、研究機関、新興企業、既存企業の活気あるエコシステムが SLAM アルゴリズムとアプリケーションの進歩を推進しています。

さらに、この地域の広範な製造拠点と消費者市場は、SLAM 対応の製品とサービスの展開に十分な見通しを示しており、アジア太平洋地域は SLAM テクノロジーの重要な成長市場となっています。

同時ローカリゼーションおよびマッピング市場で優位に立っている地域はどこですか?

北米は、同時ローカリゼーションおよびマッピング (SLAM) 市場内で支配的な勢力として浮上しています。この卓越性にはいくつかの要因があります。北米には、ロボット工学、自律走行車、拡張現実、その他の SLAM 対応アプリケーションを専門とするテクノロジー企業、研究機関、新興企業の強力なエコシステムがあります。

カリフォルニア州シリコンバレーとマサチューセッツ州ボストン地域は、SLAM テクノロジーの革新と投資の主要な拠点です。さらに、北米には自動車業界の大手企業が拠点を置いており、自動運転テクノロジーに多額の投資を行い、SLAM をローカリゼーションとマッピング機能に活用しています。

政府の好ましい取り組み、支援的な規制枠組み、新興テクノロジーに対する消費者の高い受容性も、SLAM 市場における北米の優位性に寄与しています。一般的に、この地域は SLAM ソリューションの研究、開発、商品化において重要な位置を占め続けており、世界の市場環境において極めて重要な役割を果たしています。

競争環境

世界の同時ローカリゼーションおよびマッピング市場の競争環境は、変化する顧客の好み、技術の進歩、市場のダイナミクスによって動的かつ進化しています。プロバイダーは、この急速に成長する業界で競争力を維持し、市場シェアを獲得するために、革新を続け、自社のサービスを差別化しています。

グローバル同時位置特定およびマッピング市場で活動している主なプレーヤーには、次の企業が含まれます。

• Alphabet
• Amazon Robotics
• Apple
• Microsoft
• Clearpath Robotics
• Aethon
• The Hi-Tech Robotic Systemz
• Facebook
• Intellias
• MAXST
• Intel
• Magic Leap
• Rethink Robotics
• Skydio
• NavVis
• Mobile Industrial Robot Aps
• Google
• Uber
• Sony
• Vecna
• Locus Robotics
• Fetch Robotics
• IRobot
• LGエレクトロニクス
• Wikitude
• SLAM
• DJI
• AVIC

最新の開発

• 2020年10月、Apple Inc.はVilynx Inc.を買収しました。iPhoneとそのアプリケーションと統合されたAppleの人工知能ソリューションは、この買収の結果として強化されました。
• 2020年2月、Facebook, Inc.はScape Technologies Ltd.を買収しました。この買収により、FacebookはSLAMベースの拡張現実の可能性を非常に多く手に入れました。
• 2018年12月、Intel（米国）は、レベル4およびレベル5の自動運転車に計算能力を提供できるAlphabetの子会社であるWaymo（米国）と提携しました。
• 2020年6月、Clearpath Robotics部門のOTTO Motorsは、自律移動ロボット（AMR）の継続的な成長をサポートするために、シリーズCの資金調達で2,900万ドルを調達しました。この資金は、OTTOのデリバリーパートナーのグローバルネットワークを拡大し、業界をリードする自動化技術に重点を置いた法人顧客向けの製品ロードマップを強化するために使用されました。
• 2020年5月、Kudan Incは、アナログ・デバイセズ社製品を活用したToFカメラのKudanSLAM1を開発し、ROS上で動作する3D SLAMデモソフトウェアの共同開発も行いました。独立型ロボットに ToF カメラを使用すると、スタンドアロンの RGB カメラが効果を発揮しない薄暗い環境でも 3D SLAM が機能できるようになります。

レポートの範囲

同時ローカリゼーションおよびマッピング（SLAM）市場、カテゴリ別

タイプ：

• 2D SLAM
• 3D SLAM

製品

• フィルターベースの SLAM
• グラフベースの SLAM
• ビジュアル SLAM
• ディープラーニング ベースの SLAM
• LiDAR SLAM

アプリケーション

• UAV
• ロボット
• AV
• AR

エンドユーザー

• 製造および物流
• 農業
• 家電
• 建設

地域

• 北米
• ヨーロッパ
• アジア太平洋
• ラテンアメリカ
• 中東および地域アフリカ

市場調査の研究方法

研究方法と調査研究のその他の側面について詳しくは、弊社までお問い合わせください。

このレポートを購入する理由

経済的要因と非経済的要因の両方を含むセグメンテーションに基づく市場の定性的および定量的分析 各セグメントとサブセグメントの市場価値 (10億米ドル) データの提供 最も急速な成長が見込まれ、市場を支配すると予想される地域とセグメントを示します 地域別の分析では、地域の製品/サービスの消費を強調し、各地域の市場に影響を与えている要因を示します 主要プレーヤーの市場ランキング、およびプロファイルされた企業の過去5年間の新しいサービス/製品の発売、パートナーシップ、事業拡大、買収を組み込んだ競争環境 主要な市場プレーヤーの会社概要、会社の洞察、製品のベンチマーク、SWOT分析を含む広範な会社プロファイル 現在と将来最近の動向に関する業界の市場展望。これには、新興地域と先進地域の両方における成長機会と推進要因、課題と制約が含まれます。ポーターの 5 つの力の分析によるさまざまな視点からの市場の詳細な分析が含まれています。バリュー チェーン市場のダイナミクス シナリオを通じて市場に関する洞察を提供し、今後数年間の市場の成長機会を提供します。6 か月間の販売後アナリスト サポート

レポートのカスタマイズ

ご要望がある場合は、当社の営業チームにご連絡ください。お客様の要件が満たされるようにします。