「船舶におけるデジタルツインのグローバル市場（～2032年）：提供別（プラットフォーム・ソリューション、サービス）」産業調査レポートを販売開始

2026年7月23日

H&Iグローバルリサーチ（株）

*****「船舶におけるデジタルツインのグローバル市場（～2032年）：提供別（プラットフォーム・ソリューション、サービス）」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、MarketsandMarkets社が調査・発行した「船舶におけるデジタルツインのグローバル市場（～2032年）：提供別（プラットフォーム・ソリューション、サービス）」市場調査レポートの販売を開始しました。船舶におけるデジタルツインの世界市場規模、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 *****

船舶向けデジタルツイン市場の概要と成長見通し

船舶向けデジタルツインとは、船舶、推進装置、船体、港湾設備、海洋プラットフォームなどの物理的な海事資産を仮想空間上に再現し、実際の運用データと連携させながら状態監視、性能分析、保守計画、運航最適化を行う技術です。センサーやモノのインターネットから取得したリアルタイム情報を、シミュレーションモデル、クラウド基盤、分析ソフトウェアなどと組み合わせることで、現実の設備や運用状況を継続的に反映した仮想モデルを構築します。

船舶におけるデジタルツイン市場は、2025年に5億9,000万米ドル規模に達し、2026年には6億9,000万米ドル、2032年には24億米ドルへ拡大すると予測されています。2026年から2032年までの年平均成長率は23.2％とされ、海事産業のデジタルトランスフォーメーションを背景に高い成長が見込まれています。造船会社、船舶運航会社、港湾・ターミナル運営者、海洋・エネルギー事業者が、運用効率、資産信頼性、安全性、環境対応を高める目的で導入を進めていることが市場拡大の中心的要因です。

船舶や海洋設備は、多額の設備投資を必要とし、運用期間も長期に及びます。そのため、故障発生後に修理する従来型の保守から、設備状態を継続的に把握して不具合を予測する予知保全への移行が求められています。デジタルツインは、機器の劣化状況や運航条件を仮想モデル上で分析し、保守時期の最適化、予期せぬ停止時間の削減、資産寿命の延長を可能にします。燃料消費量や推進効率の分析にも利用できるため、運航費の削減と排出規制への対応を同時に支援する技術として重要性が高まっています。

市場を支える技術、提供形態および主要用途

市場は、プラットフォーム・ソリューションとサービスに区分されます。プラットフォーム・ソリューションは、資産データの収集、仮想モデルの構築、シミュレーション、性能監視、分析、意思決定支援などを統合的に提供します。一方、サービスには導入支援、システム統合、コンサルティング、保守、運用支援などが含まれます。海事資産ごとに設備構成や情報システムが異なり、個別対応が必要になることから、サービス分野は予測期間中に20.2％という高い年平均成長率を示すと予想されています。

基盤技術としては、モノのインターネット、産業用モノのインターネット、人工知能、機械学習、クラウドコンピューティング、エッジコンピューティング、高度なシミュレーション、物理モデルなどが挙げられます。船内のセンサーから取得した温度、振動、圧力、燃料消費、推進性能などの情報をリアルタイムで収集し、人工知能を用いて異常兆候や性能低下を検出します。クラウドは船隊全体の情報処理や分析を支え、エッジコンピューティングは通信環境が不安定な海上でも迅速な処理を可能にします。

用途は、船舶や船体の設計、エンジン・推進システムの監視、船隊性能の最適化、航行計画、燃料効率改善、港湾・ターミナル運営、海洋エネルギー設備の管理など多岐にわたります。造船分野では、設計情報、生産工程、製品ライフサイクル管理を統合し、設計変更や製造上の問題を仮想環境で事前に検証できます。船舶運航事業者は、船隊全体の状態を可視化し、航路、速度、燃料使用量、保守予定を最適化できます。同事業者向け市場は予測期間中に21.5％の年平均成長率を記録すると見込まれています。

港湾では、船舶の入出港、荷役設備、貨物流動、岸壁利用、人員配置などを仮想的に再現し、混雑緩和や処理能力向上に活用できます。洋上風力発電所や海洋プラットフォームでは、設備の状態監視、保守要員の配置、安全管理、ライフサイクル管理を支援します。スマートポートと洋上再生可能エネルギーへの投資拡大は、今後の重要な市場機会となっています。

市場課題、地域動向および競争環境

市場成長を制約する主な要因は、高い初期投資と統合費用です。既存船舶や港湾設備の多くは、当初からデジタル連携を前提として設計されていません。そのため、センサーの後付け、通信設備の整備、データ形式の統一、シミュレーションモデルの構築、既存システムとの接続などに大きな費用が必要です。特に中小規模の船舶運航会社や港湾運営者にとっては、導入効果が短期間では明確になりにくく、投資判断が難しい場合があります。

また、船主、造船会社、港湾、機器メーカー、サービス事業者、規制当局が異なる情報システムや通信規格を使用しているため、相互運用性の確保も課題です。共通のデータ基盤が整備されていない場合、船舶から港湾、保守会社までを一体的につなぐデジタルツインを構築することは困難です。データの所有権、安全な情報共有、サイバーセキュリティ、組織間の責任分担も、大規模導入に向けて解決すべき問題となります。

地域別では、アジア太平洋地域が2025年に37.4％の市場シェアを占める主要地域であり、今後も急速な成長が期待されています。中国、韓国、日本、インドにおける造船活動、港湾近代化、海運貿易の拡大、洋上エネルギープロジェクトへの投資が需要を押し上げています。主要造船会社が集積していることに加え、デジタル造船所、スマートポート、政府主導の海事デジタル化施策が進展している点も成長を支えています。

競争環境では、Siemens、Hexagon AB、ABB、Kongsberg、Wärtsilä、Dassault Systèmes、Schneider Electric、Bentley Systems、AVEVA、NAPAなどが主要企業として挙げられています。Siemensは、デジタル造船所、船舶のライフサイクル管理、推進・エネルギーシステム、船隊最適化を網羅する幅広い製品群を展開しています。Dassault Systèmesも造船設計や仮想シミュレーションを中心に強い事業基盤を持っています。今後は、単一設備の監視にとどまらず、船舶、船隊、港湾、海洋エネルギー設備を横断的につなぐシステムレベルのデジタルツインが、競争力を左右する重要分野になると考えられます。

***** 調査レポートの目次 *****

1　はじめに
1.1　調査の目的
1.2　市場の定義
1.3　市場範囲
1.3.1　市場区分および地域範囲
1.3.2　対象範囲と除外項目
1.3.3　対象期間および通貨
1.4　主要なステークホルダー

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2　エグゼクティブサマリー
2.1　市場の主要な洞察とハイライト
2.2　主要市場参加者の戦略的展開
2.3　船舶向けデジタルツイン市場を形成する変革動向
2.4　高成長が期待される市場区分
2.5　地域別市場規模、成長率および予測

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3　プレミアムインサイト
3.1　市場参加者にとっての有望な事業機会
3.2　提供形態別市場分析
3.3　エンドユーザー別市場分析
3.4　船舶運航事業者向け用途別市場分析
3.5　地域別市場比較

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4　市場概要
4.1　市場構造と主要動向
4.2　市場の推進要因
4.2.1　海事資産のライフサイクルコスト管理需要
4.2.2　予期せぬ停止を削減する予知保全の普及
4.2.3　船隊性能と燃料効率の最適化
4.3　市場の抑制要因
4.3.1　高額な初期投資および統合費用
4.3.2　既存船舶へのデジタル機能追加の複雑さ
4.4　市場機会
4.4.1　スマートポートおよび再生可能エネルギーへの投資
4.4.2　海事エコシステム全体を対象とする統合型デジタルツイン
4.5　市場課題
4.5.1　関係者間の相互運用性とシステム統合
4.5.2　実証段階から本格運用へ移行する際の組織的課題
4.6　関連市場および産業横断的な事業機会
4.7　企業規模別の戦略的動向

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5　業界動向
5.1　ポーターの五つの力分析
5.1.1　供給者・購入者の交渉力
5.1.2　新規参入・代替技術の脅威
5.1.3　市場競争の激しさ
5.2　マクロ経済および世界海事産業の見通し
5.3　バリューチェーン分析
5.4　市場エコシステム分析
5.5　企業別・地域別価格分析
5.6　投資および資金調達動向
5.7　関連通信機器の輸出入動向
5.8　顧客事業に影響する変革動向
5.9　主要会議および業界イベント
5.10　造船会社・船舶運航会社の導入事例
5.11　米国関税による価格、地域、需要家への影響

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6　技術、人工知能、特許およびイノベーション
6.1　主要な新興技術
6.1.1　モノのインターネットおよび産業用接続技術
6.1.2　人工知能および機械学習
6.2　補完技術
6.2.1　クラウドおよびエッジコンピューティング
6.2.2　高度なシミュレーションと物理モデル
6.3　関連技術
6.3.1　自律運航および遠隔監視システム
6.3.2　拡張現実および仮想現実
6.4　技術ロードマップ
6.5　特許分析
6.6　人工知能による市場への影響
6.6.1　予知保全、性能最適化、異常検知
6.6.2　機器メーカーの導入手法と事例
6.6.3　相互接続型エコシステムへの影響
6.6.4　顧客の導入準備状況

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7　規制環境
7.1　地域別の規制およびコンプライアンス
7.2　規制機関、政府機関、関連組織
7.3　海事、通信、安全性に関する規格

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8　顧客環境と購買行動
8.1　導入の意思決定プロセス
8.2　購買に関与する主要なステークホルダー
8.3　機能性、費用、統合性などの購買基準
8.4　導入障壁および組織内部の課題
8.5　エンドユーザー別の未充足ニーズ

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9　デジタルツインの構成要素
9.1　物理的資産およびハードウェア
9.2　センサーおよび接続機器
9.3　データ分析および人工知能モデル
9.4　シミュレーションソフトウェア

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10　船舶用途別デジタルツイン
10.1　船舶設計・建造デジタルツイン
10.2　エンジン・推進システムデジタルツイン
10.3　船隊パフォーマンスデジタルツイン
10.4　港湾・物流デジタルツイン
10.5　航行・航海最適化デジタルツイン
10.6　船体性能・構造デジタルツイン

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11　提供内容別市場
11.1　プラットフォームおよびソリューション
11.1.1　リアルタイム監視
11.1.2　予知保全および性能分析
11.2　サービス
11.2.1　専門サービス
11.2.2　運用管理サービス

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12　エンドユーザー別市場
12.1　造船会社
12.1.1　設計・エンジニアリング
12.1.2　生産計画・最適化
12.1.3　デジタル引き渡し情報
12.1.4　仮想試運転
12.2　船舶運航会社
12.2.1　船隊性能監視
12.2.2　予知保全
12.2.3　航海最適化
12.2.4　燃料効率管理
12.2.5　規制順守
12.3　海洋エネルギー事業者
12.3.1　資産健全性管理
12.3.2　生産工程の最適化
12.3.3　海底インフラ監視
12.4　港湾・ターミナル
12.4.1　ターミナル運営の最適化
12.4.2　設備群の管理
12.4.3　岸壁計画および寄港管理

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13　地域別市場
13.1　北米
13.1.1　米国、カナダ、メキシコ
13.2　欧州
13.2.1　ドイツ、フランス、英国、スペイン、イタリア
13.2.2　ポーランド、北欧諸国、その他欧州
13.3　アジア太平洋
13.3.1　中国、日本、インド、韓国、オーストラリア
13.3.2　インドネシア、マレーシア、タイ、ベトナム
13.4　南米
13.4.1　ブラジル、アルゼンチン、その他地域
13.5　中東
13.5.1　湾岸諸国およびその他中東
13.6　アフリカ
13.6.1　南アフリカおよびその他地域
13.7　港湾近代化、造船、海上物流の地域別影響

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14　競争環境
14.1　主要企業の競争戦略
14.2　収益および市場シェア分析
14.3　ブランド・サービス比較
14.4　主要企業の評価マトリックス
14.5　スタートアップ・中小企業の競争力評価
14.6　地域別・提供内容別・需要家別の事業展開
14.7　製品発売、提携、買収などの競争動向

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15　企業プロフィール
15.1　Siemens
15.2　Dassault Systèmes
15.3　ABB
15.4　Wärtsilä
15.5　Kongsberg Maritime
15.6　Schneider Electric
15.7　Hexagon AB
15.8　Bentley Systems
15.9　CADMATIC
15.10　NAPA
15.11　Navantia
15.12　BMT
15.13　その他の主要企業

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16　調査方法論
16.1　二次調査および一次調査
16.2　市場規模の推定
16.3　ボトムアップおよびトップダウン分析
16.4　データの三角測量
16.5　調査の前提条件
16.6　調査の限界およびリスク分析

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17　付録
17.1　業界専門家の見解
17.2　調査用質問項目
17.3　情報提供および購読サービス
17.4　カスタマイズ対応
17.5　関連市場調査レポート
17.6　著者情報

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