2025年9月26日
H&Iグローバルリサーチ（株）
*****「自動車産業における自動化のグローバル市場（2025年～2029年）：技術別（産業用センサー、PLC、MES、SCADA、DCS）」産業調査レポートを販売開始 *****
H&Iグローバルリサーチ株式会社（本社：東京都中央区）は、この度、Technavio社が調査・発行した「自動車産業における自動化のグローバル市場（2025年～2029年）：技術別（産業用センサー、PLC、MES、SCADA、DCS）」市場調査レポートの販売を開始しました。自動車産業における自動化の世界市場規模、市場動向、市場予測、関連企業情報などが含まれています。
***** 調査レポートの概要 *****
- 市場全体の動向と成長予測
自動車産業における自動化市場は、2024年から2029年にかけて26.4億米ドルの増加が予測されており、年平均成長率（CAGR）は**4.5%**に達すると見込まれている。この成長は、製造業全体で進む「インダストリー4.0」の潮流と、自動車産業固有の電動化・自動運転・コネクテッドカーなどのトレンドが重なり合った結果として説明できる。
自動化技術の導入は、生産効率の向上やコスト削減だけでなく、品質安定化や安全性確保においても極めて重要な役割を果たしている。従来の組立ラインにおける産業用ロボットの利用から、IoTセンサーを活用したリアルタイム監視、AIを用いた予知保全まで、その適用範囲は年々拡大している。
- 成長を牽引する主要因
2.1 インダストリー4.0とスマートマニュファクチャリング
ドイツを起点に広がったインダストリー4.0は、自動車産業のデジタル変革において最も強力なドライバーである。特に製造工程の自動化とデータ連携は、複雑なサプライチェーンを持つ自動車メーカーにとって必須の課題であり、リアルタイムの情報可視化やプロセス最適化が競争力の源泉となる。
2.2 IoTとモーションコントロール技術の採用
生産ラインには多様なセンサーが導入され、部品の動きや機械の稼働状況をモニタリングしている。モーションコントロール技術は、高速かつ正確な動作を支える基盤であり、電動化車両の複雑な組立工程に不可欠である。これにより生産性が向上すると同時に、不良品率の低減も実現できる。
2.3 自動材料処理システムの拡大
自動車製造においては、重量物や精密部品を効率的に搬送することが求められる。自動材料処理システム（AMHS）は、人手不足やコスト上昇への対応策として急速に導入が進んでいる。特にEV（電気自動車）の電池モジュール組立工程では、自動搬送システムの存在が不可欠である。
2.4 予知保全とIoTセンサー
生産設備のダウンタイムは、自動車メーカーにとって莫大な損失をもたらす。IoTセンサーと分析技術を組み合わせることで、機械の異常兆候を事前に把握し、計画的な保守を行う「予知保全」が広がっている。これにより、コスト削減と安定稼働の両立が可能となる。
- 技術革新と市場動向
3.1 デジタルツインの導入
デジタルツイン技術は、実際の工場や製造設備を仮想空間上に再現し、シミュレーションや最適化を可能にする。自動車産業では、新型車両の生産ライン立ち上げ時に活用され、リスクを最小化しつつ立ち上げ期間を短縮する効果が期待されている。
3.2 エッジコンピューティングの活用
従来、収集したデータはクラウドに送信され解析されていたが、リアルタイム性の重要性から工場現場に近い場所でデータを処理する「エッジコンピューティング」が注目されている。これにより、ミリ秒単位の制御や即時の異常検知が可能となり、製造効率が向上する。
3.3 AR（拡張現実）技術の統合
AR技術は、組立作業者へのリアルタイム支援や、遠隔地からの技術支援に活用されている。特に複雑な電装系統や車載ソフトウェアの統合作業において、ミスを削減し生産スピードを上げる効果が認められている。
- 市場セグメント別分析
4.1 技術別
- 産業用センサー：品質管理や予知保全に不可欠
- PLC（Programmable Logic Controller）：ライン制御の中核を担う
- MES（Manufacturing Execution System）：生産進捗を管理するシステム
- SCADA（Supervisory Control and Data Acquisition）：工場全体を統合監視
- DCS（Distributed Control System）：分散制御により効率性を確保
4.2 エンドユーザー別
- 自動車メーカー（OEM）：新型車開発・生産ライン立ち上げで自動化ニーズ増大
- 部品メーカー：大量生産と品質保証の両立を目的に自動化を推進
4.3 地域別
- アジア太平洋：中国・インドを中心にEVシフトが進み、自動化需要が最大規模
- 欧州：環境規制と労働力不足を背景に自動化投資が拡大
- 北米：先端技術導入に積極的で、自動車メーカーのデジタル化戦略が進展
- 南米：コスト効率化のため段階的導入が進む
- 中東・アフリカ：インフラ整備や新規工場設立に伴う導入が期待される
- 市場課題と制約要因
自動化市場の拡大には課題も存在する。最大の制約要因は初期導入コストの高さである。最新のロボットや制御システムは高額であり、中小規模の部品メーカーにとっては負担が大きい。また以下の問題も挙げられる。
- 技術習熟度不足：従業員の再教育・スキル習得が不可欠
- サイバーセキュリティリスク：IoT化に伴い攻撃対象が拡大
- サプライチェーンの不安定性：半導体不足などが設備導入計画に影響
- 規制対応：安全基準や環境規制に適合させるための追加コスト
- 競争環境と主要企業
市場には多くのプレイヤーが参入しており、グローバル大手から地域特化型まで多様な企業が競争している。
- 大手自動化ソリューションプロバイダー：ロボットメーカー、制御システムベンダーが包括的なソリューションを提供
- 自動車メーカーの内製化：一部OEMは自動化システムを独自開発
- 新興企業の台頭：AIやIoTに強みを持つスタートアップが差別化を図る
競争の軸は「技術革新」「導入コスト」「アフターサービス」の3点であり、特にクラウド連携とAI統合は市場シェア拡大の鍵を握る。
- 今後の展望
自動車産業における自動化市場は、電動化と自動運転技術の進展に強く連動している。EVの普及は電池製造ラインの自動化需要を拡大させ、自動運転車の開発は高度な検査・評価工程を必要とする。さらに、脱炭素化や環境規制強化が進む中で、効率性と持続可能性を両立する自動化ソリューションの需要は一層高まる。
長期的には、自動化は単なる製造効率化の手段にとどまらず、「柔軟な生産体制」や「デジタル工場の完全実現」を支える基盤技術として進化する。
- 結論
自動車産業における自動化市場は、2024年から2029年にかけて堅調な成長を遂げると見込まれる。その背景には、インダストリー4.0の浸透、IoTやAI技術の進化、そして自動車産業特有の電動化・自動運転といった潮流が存在する。一方で、導入コストやサイバーリスクといった課題も残されており、企業は戦略的な投資判断を求められる。
最終的に自動化は、グローバル競争が激化する自動車産業において「生き残りと成長のための必須条件」となっていくであろう。
***** 調査レポートの目次(一部抜粋) *****
はじめに
1.1 調査の目的と背景
1.2 自動化市場の定義および対象範囲
1.3 対象技術分類（例：産業用センサー、PLC、モーションコントロール、MES、SCADA、DCS など）
1.4 エンドユーザー分類（自動車メーカー、部品メーカーなど）
1.5 対象地域と国カテゴリー
1.6 調査手法・データ収集プロセス
1.7 用語定義・略語集
1.8 レポート構成と読み方のガイド
エグゼクティブサマリー
2.1 市場スナップショット（基準年と予測年）
2.2 主要成長ドライバーとトレンド
2.3 市場を制約する要因およびリスク
2.4 注目セグメントと市場機会
2.5 地域別・国別ハイライト
2.6 主要企業戦略概要および推奨アプローチ
市場環境とマクロ要因
3.1 世界および地域別の自動車産業動向
3.2 自動車製造コスト構造の変化
3.3 規制・標準・政策動向（安全規制、排ガス規制、環境規制等）
3.4 技術革新の潮流（IoT、5G、AI、デジタルツイン、拡張現実など）
3.5 原材料・部品供給チェーン動向
3.6 労働力動態と技能ギャップ
3.7 グローバル経済・為替・投資環境
市場規模・予測分析
4.1 歴年実績市場規模（数量・金額ベース）
4.2 予測市場規模（2025–2029年）
4.3 年平均成長率（CAGR）分析
4.4 ドライバー別寄与度分析
4.5 感度分析・シナリオ設定（基準・強気・弱気）
4.6 成長抑制要因とリスク評価
技術別セグメンテーション分析
5.1 産業用センサー
5.1.1 種類別（温度、圧力、流量、振動、モーション等）
5.1.2 用途（品質管理、予知保全、安全監視等）
5.1.3 技術トレンドと市場課題
5.2 PLC（プログラマブルロジックコントローラ）
5.2.1 制御用途の分類
5.2.2 性能・拡張性・信頼性要件
5.3 モーションコントロールシステム
5.3.1 モーター、ドライブ、制御アルゴリズム
5.3.2 高速制御・精密制御ニーズ
5.4 MES（製造実行システム）
5.4.1 生産工程監視・実行管理機能
5.4.2 上流・下流システムとのインターフェース
5.5 SCADA（監視制御システム）
5.5.1 リアルタイム監視・アラート機能
5.5.2 データ収集・可視化・制御統合
5.6 DCS（分散制御システム）
5.6.1 高信頼性・冗長性設計
5.6.2 プロセス制御・統合制御用途
5.7 技術間比較と統合傾向（複合ソリューション）
エンドユーザー別市場分析
6.1 自動車メーカー（OEM）
6.1.1 新車ラインへの自動化導入事例
6.1.2 量産体制・変種変量生産対応
6.2 部品メーカー
6.2.1 部品サプライチェーン自動化の意義
6.2.2 小ロット・高精度対応ニーズ
6.3 エンドユーザー別導入障壁と投資判断要素
6.4 市場シェア構成と成長率比較
地域・国別市場分析
7.1 アジア太平洋地域
7.1.1 中国市場の特徴と成長要因
7.1.2 インド市場の可能性と課題
7.1.3 日本・韓国・東南アジアの技術導入動向
7.2 欧州地域
7.2.1 ドイツ、フランス、英国における自動化投資
7.2.2 欧州規制・標準化の影響
7.3 北米地域
7.3.1 米国市場の自動化動向と技術採用
7.3.2 カナダ市場およびNAFTA／USMCA 国間展開
7.4 南米地域
7.4.1 ブラジル・メキシコにおける自動化需要
7.5 中東・アフリカ地域
7.5.1 新興工場投資と自動化導入機会
7.6 地域比較：成長率、技術成熟度、投資環境
競争環境と主要プレイヤー
8.1 市場集中度と競争構造
8.2 主要企業プロファイル
8.2.1 製品ポートフォリオと技術力
8.2.2 地域展開と販売チャネル
8.2.3 最近の戦略動向（M&A、提携、技術開発）
8.3 差別化戦略（価格・性能・サポート）
8.4 新興企業・スタートアップ事例
8.5 競争優位性分析（強み・弱み／SWOT）
価格・コスト構造分析
9.1 初期導入コスト構成（機器、設置、調整、人件費等）
9.2 運用・メンテナンスコスト
9.3 総所有コスト（TCO：Total Cost of Ownership）評価
9.4 価格弾力性と見積査定要因
9.5 コスト削減戦略・効率化手法
導入・実装戦略
10.1 導入フェーズモデル（パイロット → 部分展開 → 全面展開）
10.2 移行戦略（レガシーシステムからの置き換え）
10.3 組織変革と人材育成戦略
10.4 トレーニング、サポート、保守体制構築
10.5 ROI分析と導入効果検証モデル
10.6 成功要因と阻害要因事例
リスクと課題
11.1 技術リスク（互換性、更新性、故障耐性）
11.2 サイバーセキュリティ・データ漏洩リスク
11.3 規制・標準の変動リスク
11.4 経済変動・景気循環リスク
11.5 供給チェーン中断リスク
11.6 人材・スキル不足リスク
市場機会と成長戦略
12.1 高成長セグメント（技術・用途）
12.2 新興市場国への展開戦略
12.3 技術統合型ソリューション展開戦略
12.4 提携・アライアンス・共同開発戦略
12.5 差別化サービス（予知保全、アナリティクス、SaaS 提案型モデル）
予測モデルと前提条件
13.1 予測手法と分析モデル説明
13.2 主な前提条件（成長率、普及率、価格変動等）
13.3 感度分析とシナリオの設定
13.4 モデルの限界と不確実性考察
定量セクション（表・図集）
14.1 技術別市場規模（数量・金額）推移
14.2 エンドユーザー別市場規模・構成比
14.3 地域別市場規模・成長率比較
14.4 主要企業売上・シェア比較表
14.5 コスト・価格比較分析表
14.6 感度分析・シナリオ比較図
付録
15.1 調査データソース一覧
15.2 調査対象企業一覧
15.3 略語・用語解説
15.4 免責事項・利用条件
15.5 補足資料・関連レポートリスト
※「自動車産業における自動化のグローバル市場（2025年～2029年）：技術別（産業用センサー、PLC、MES、SCADA、DCS）」調査レポートの詳細紹介ページ
⇒https://www.marketreport.jp/automation-market-in-automotive-industry
※その他、Technavio社調査・発行の市場調査レポート一覧
⇒https://www.marketreport.jp/technavio-reports-list
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