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スマートマニュファクチャリング・製造自律化産業・業界フォーサイト2026-2030年:総覧白書2026年版

スマートマニュファクチャリング・製造自律化産業・業界フォーサイト2026-2030年:総覧白書2026年版


■概要■   ■ キーメッセージ   ▼ 製造業の「第二の転換点」を俯瞰する唯一の総覧レポート   本白書は、スマートマニュファクチャリングおよび製造自律化領域を 全93テ... もっと見る

 

 

出版年月
2026年2月25日
電子版価格
納期
ハードコピー、PDF(CD-ROM) ともに 通常4-5営業日程度
ページ数
880
言語
日本語

 

サマリー

■概要■
 
■ キーメッセージ
 
▼ 製造業の「第二の転換点」を俯瞰する唯一の総覧レポート
 
本白書は、スマートマニュファクチャリングおよび製造自律化領域を 全93テーマ・約880ページ にわたり体系的に分析した、2026年版の産業フォーサイトレポートである。
 
対象期間は2026年から2030年までの5か年であり、テクノロジー、ビジネスモデル、市場規模・投資動向、2030年展開シナリオ、地域別動向、参入企業、スタートアップ、課題・リスク、そして日本企業への戦略的示唆までを各テーマについて網羅的に記述している。
3つの核心メッセージ
 
▼ ソフトウェアが製造を定義する時代の到来:
 
PLCベースの制御から「ソフトウェア定義製造(SDM)」へのパラダイムシフトが加速しており、2023年時点の336億ドル市場が2030年に818億ドル超へ拡大する見通しである。Manufacturing OS、Factory-as-Code、OTAアップデートといった新概念が工場のアーキテクチャを根本から書き換える。
▼ AIとデジタルツインの融合が「自律工場」を現実化する:
 
PepsiCoの3Dツイン+AIオーケストレーション事例に代表されるように、工場の完全自動オペレーション市場は2025年の1,044億ドルから2030年に1,697億ドル(CAGR 10.2%)へ成長する。AIエージェントがボトルネック解析から生産スケジューリングまでを自律的に遂行する時代が現実になりつつある。
 
▼ サステナビリティとレジリエンスが「選択」から「必須」へ:
 
カーボン中立化、ゼロウェイスト、グリーン製造プロセスが規制ドリブンで加速し、エネルギー原単位の可視化が製造KPIの標準機能となる。ESGドリブンのオペレーション変革は、コスト削減と両立する「二重最適化」として戦略的優先課題に浮上している。
 
■ 利用シーン
 
本白書は、以下のような具体的なビジネスシーンにおいて意思決定の土台となることを想定している。
(利用シーン/活用テーマ例/期待されるアウトプット)
 
▼ 経営・事業戦略の策定
 
中期経営計画における製造DX投資の方向性策定
 ↓
スマート製造全体(1章)、インダストリー4.0実装(2章)
投資領域の優先順位と段階的ロードマップ
 
新規事業・サービス開発のための市場機会探索
 ↓
マイクロファクトリー(8-10章)、分散型製造(11章)、宇宙製造(12章)
参入判断に必要な市場規模・競合マップ・シナリオ
 
M&A・出資先候補のスクリーニング
 ↓
各章のスタートアップ動向セクション(全93テーマ)
技術・事業モデル別の注目企業リスト
 
▼ 技術・R&D戦略の検討
 
AI品質管理・ゼロディフェクト戦略の技術選定
 ↓
AI検査(31-33章)、ゼロディフェクト(34-35章)、根本原因分析AI(36-38章)
技術成熟度×ROIの評価マトリクス
 
デジタルツイン導入の段階設計
 ↓
工場デジタルツイン(13-16章)、仮想試運転(17章)、ロボティクスシミュレーション(18章)
段階的ツイン構築のアーキテクチャガイド
 
ロボティクス・自動化の投資判断
 ↓
完全自動オペレーション(6章)、無人化製造(7章)、柔軟製造セル(49章)、協働ロボット(50章)
自動化レベル別コスト・効果・リスク比較
 
▼ 提案・コンサルティング
 
クライアントへのスマートファクトリー構想提案
 ↓
全A~J カテゴリ横断
業界別・規模別のベストプラクティス提案書
 
IT/OTベンダーのポジショニング分析
 ↓
MES(25-26章)、IoT/エッジ(21-22章)、サイバーセキュリティ(30章)
競合ランドスケープと差別化ポイント
 
サステナビリティ・ESGコンサルティング
 ↓
グリーン製造(82章)、持続可能な製造(83章)、カーボン中立化(84章)、廃棄物ゼロ化(89章)
規制対応ロードマップと投資優先度
 
 
■ アクションプラン/提言骨子
 
本白書から導出される、2026年以降に日本の製造業が着手すべき戦略的アクションの骨子は以下のとおりである。
▼ 短期(2026-2027年):基盤整備とパイロット
 
● 製造OSの選定とAPI標準化:
ソフトウェア定義製造への移行に備え、MES/SCADA/PLMの統合アーキテクチャを再設計する。IT部門とOT部門の組織横断チームを組成し、APIファースト戦略を策定する。
● デジタルツインのPoC実施:
重点ライン1~2本を対象に、工場デジタルツインのパイロット運用を開始する。Factory-as-Codeアプローチにより、設計時点からのツイン構築を試行する。
● AI品質管理の限定導入:
ボトルネック工程や高不良率工程において、根本原因分析AIおよび工程内品質監視を先行導入し、ROIを検証する。
▼ 中期(2027-2029年):スケールアップと差別化
 
● 自律オペレーションの段階的拡張:
パイロット成果を踏まえ、AIエージェントによるスケジューリング自動最適化、動的リバランシングを主要工場に展開する。完全自動セルのセクター特化型導入を推進する。
● サプライチェーンのデジタルスレッド構築:
BOM/BOP/BOEの統合データモデルを確立し、PLM 2.0への移行を進める。JIT2.0コンセプトのもとレジリエントなサプライチェーン設計を実装する。
● サステナビリティKPIの標準化:
エネルギー原単位可視化、カーボンフットプリント管理をMESの標準機能として実装し、グリーンプレミアムの取り込みを開始する。
▼ 長期(2029-2030年):エコシステム型価値創造
 
● 分散型製造ネットワークの構築:
マイクロファクトリー戦略を活用したサテライト工場群の展開や、Manufacturing-as-a-Platformによるキャパシティ共有モデルを確立する。
● X-as-a-Serviceへのビジネスモデル転換:
Machine-as-a-Service、Equipment-as-a-Service、Performance-based Contractなどの成果連動型モデルを製品ポートフォリオに組み込む。
● フロンティア製造への布石:
宇宙製造(微小重力環境)や先端バイオ製造など、2030年以降の成長領域における技術・パートナーシップの早期形成を進める。
 
■ 達成が勧められるゴール
 
本白書を通読・活用することで、読者は以下の成果物・意思決定能力を獲得することが期待される。
 
▼ 現状認識のアップデート:
93テーマ×10カテゴリの全体地図を手に入れ、スマートマニュファクチャリングの全貌を構造的に理解する。自社の取り組みが業界全体の中でどの位置にあるかを客観的に評価できるようになる。
▼ 投資判断の高度化:
テーマ別の市場規模予測(2026-2030)、CAGR、展開シナリオ(A/B/C)を活用し、投資対象の優先順位付けとリスク評価を定量的に実施できるようになる。
▼ 戦略オプションの拡張:
93テーマそれぞれに記載された先進的ビジネスモデル(X-as-a-Service、成果連動型契約、プラットフォームモデル等)から、自社にフィットする収益モデルの候補を抽出できる。
▼ グローバル競争力の測位:
北米・欧州・中国・日本の4地域別動向を各テーマで対比し、自社のグローバルポジションを評価するとともに、地域戦略の方向性を決定できる。
▼ アクションプランの具体化:
各テーマ末尾の「日本企業への戦略的示唆」セクションを起点に、自社の中期計画に落とし込むための具体的な施策リストを作成できる。
 
■ レポート基本情報
 
正式タイトル:
スマートマニュファクチャリング・製造自律化産業・業界フォーサイト2026-2030:総覧白書2026年版
総ページ数:
約880ページ
収録テーマ数:
全93テーマ
対象期間:
2026年~2030年
構成カテゴリ:
A~J の10大カテゴリ(スマートファクトリー構想、デジタルツイン、産業用IoT、AI品質管理、生産計画最適化、ロボティクス、AR/MR/VR、積層造形、サプライチェーン、サステナビリティ)
各テーマ共通構成:
定義・構造原理、先進的ビジネスモデル、業界構造、市場・投資動向、2030年展開シナリオ(A/B/C)、地域別動向、参入企業、スタートアップ動向、課題・リスク、日本企業への戦略的示唆
 
■ 市場傾向を示すセグメント別市場規模比較
 
掲載グラフは、本白書がカバーする主要セグメントの2025年時点の市場規模と2030年予測を対比したものである。ソフトウェア定義製造(SDM)やAI品質管理、サステナビリティ関連が特に高い成長率を示している。


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目次

【 緒言 】
【次世代製造コンセプト】
1 スマート製造の産業フォーサイト2026-2030
1.1 スマート製造の定義と位置づけ
1.2 スマート製造の構造原理
① データ駆動・ループ構造
② デジタルツインと自律化
1.3 ビジネスモデルと価値創造メカニズム
① プラットフォーム型サービスモデル
② エクスペリエンス・アズ・ア・サービス
1.4 業界構造とプレイヤー類型
1.5 市場規模と投資動向(2026-2030)
1.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:自律型スマートファクトリーの普及
② シナリオB:ハイブリッド型・人協調スマート製造
③ シナリオC:部分最適化に留まる停滞パターン
1.7 地域別・国別の動向
① 北米
② 欧州
③ 中国
④ 日本
1.8 代表的参入企業(国内外)
1.9 スタートアップ動向
1.10 課題とリスク
1.11 日本企業への戦略的示唆
2 インダストリー4.0実装の産業フォーサイト2026-2030
2.1 インダストリー4.0実装の定義と射程
2.2 構造原理:リファレンスアーキテクチャと実装パターン
① リファレンスアーキテクチャの基本構造
② 実装パターン:グリーンフィールドとブラウンフィールド
2.3 先進的ビジネスモデルと収益構造
① プラットフォーム主導のエコシステムモデル
② X-as-a-Serviceモデル
2.4 業界構造:ITとOTの融合と新たな勢力図
2.5 市場・投資動向(2026-2030)
2.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1:製造OSの定着と水平連携の進展
② シナリオ2:領域別インダストリー4.0の部分実装
③ シナリオ3:格差拡大とデジタルディバイド
2.7 地域別(国別)動向
① 欧州:コンセプト発祥地としての深化
② 北米:プラットフォーム・データ主導の実装
③ 中国:国家主導とスケールによる実装
④ 日本:現場力とレガシーの同居
2.8 代表的参入企業(イメージ)
2.9 スタートアップ動向
2.10 主要な課題とリスク
2.11 日本企業にとっての戦略的インプリケーション
3 デジタルファクトリーの産業フォーサイト2026-2030
3.1 デジタルファクトリーの定義とスマートマニュファクチャリングにおける位置づけ
3.2 構造原理:デジタルツインとデジタルスレッド
① デジタルツイン中心の工場モデル
② デジタルスレッドによるライフサイクル統合
3.3 先進的ビジネスモデルと収益設計
① デジタルファクトリー・アズ・ア・プラットフォーム
② ファクトリー・アズ・ア・サービス(FaaS)
3.4 業界構造:ソフトウェア・エンジニアリング企業としての製造業
3.5 市場規模と投資動向の概観(2026-2030)
3.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:フルデジタルファクトリーの台頭
② シナリオB:ハイブリッド・デジタルファクトリー
③ シナリオC:部分最適と「デジタルサイロ化」
3.7 地域別・国別の動向
① 欧州
② 北米
③ 中国
④ 日本
3.8 代表的な参入企業類型(国内外5類型)
3.9 スタートアップ動向
3.10 課題とボトルネック
3.11 日本企業への戦略的示唆
4 工場3Dツイン化とAIエージェント統合の産業フォーサイト2026-2030
4.1 序論:フル3Dツイン工場とAIエージェントの結合が意味するもの
4.2 ビジネスモデルと構造原理
① 工場3Dツイン+AIオーケストレーション
② 収益構造
4.3 業界構造とポジション
① 大企業ユーザー(PepsiCo等)の立場
② プラットフォームベンダー・クラウド事業者
③ SIer・コンサルティング企業
4.4 スループット最適化のメカニズム
① デジタルツイン上でのボトルネック解析
② AIエージェントによる自律最適化
4.5 市場・投資動向
4.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:AIオペレーションセンターとして標準化
② シナリオB:先進事例の部分的模倣
③ シナリオC:PoC集中と本格展開の遅延
4.7 地域別(国別)動向
4.8 参入企業(国内外5社程度の類型)
4.9 スタートアップ動向
4.10 課題とリスク
4.11 結語:PepsiCo型先進事例が示す2030年の工場像
5 ソフトウェア定義製造の産業フォーサイト2026-2030
5.1 ソフトウェア定義製造の概念と位置づけ
5.2 構造原理:アーキテクチャとキーレイヤ
5.3 ビジネスモデル:ソフトウェア定義製造の収益設計
5.4 業界構造:バリューチェーンとエコシステム
5.5 市場規模・投資動向(2026-2030)
5.6 2030年に向けた展開シナリオ
① 標準シナリオ:ハイブリッドSDMの普及
② 先進シナリオ:フルソフトウェア定義・製造OS化
③ 制約シナリオ:部分最適とレガシーロックイン
5.7 地域・国別の動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
5.8 代表的な参入企業(国内外)
5.9 スタートアップ動向と投資テーマ
5.10 ユースケース:ソフトウェア定義製造の適用パターン
5.11 導入上の課題
① 技術・システム面の課題
② 組織・人材・ガバナンスの課題
5.12 日本企業にとっての戦略的インプリケーション
5.13 まとめ:2026-2030年の見通し
【完全自律・無人化オペレーション】
6 スマートファクトリーの完全自動オペレーション
6.1 完全自動オペレーションの定義と位置づけ
6.2 構造原理:自律オーケストレーションの五層モデル
① 物理実行層
② 認知・判断層
③ データ統合・同期層
④ 遠隔運用・監視層
⑤ 持続的学習層
6.3 ビジネスモデルと収益構造
① 完全自動キャパシティの時間貸しモデル
② パフォーマンス保証型契約
③ Robots-as-a-Service(RaaS)とソフトウェア課金
6.4 市場規模と投資動向
6.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:セクター特化型の完全自動工場の定着
② シナリオB:ハイブリッド型の主流化
③ シナリオC:導入障壁による停滞
6.6 地域別(国別)動向
① 日本
② 北米
③ 欧州
④ 中国
6.7 代表的参入企業(5類型)
6.8 スタートアップ動向
6.9 技術的・社会的課題
① 技術課題
② 社会・組織課題
6.10 日本企業への戦略的インプリケーション
7 無人化製造の産業フォーサイト2026-2030
7.1 無人化製造の定義と進化段階
7.2 構造原理:自律制御・柔軟オートメーション・遠隔運用
① エンドツーエンドの自律制御
② 柔軟オートメーションと再構成性
③ 遠隔運用と「ライトアウト・ファクトリー」
7.3 無人化製造のビジネスモデル
① キャパシティ・アズ・ア・サービス
② 成果連動型・稼働率連動型モデル
③ ソフトウェア収益とデータサービス
7.4 業界構造:ロボティクス・AI・プラットフォームの三位一体
7.5 市場・投資動向の概観
7.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:ハイエンド無人ファクトリーの拡大
② シナリオB:部分無人化+遠隔監視の主流化
③ シナリオC:限定的導入と人材重視の継続
7.7 地域別(国別)動向
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国
7.8 参入企業(イメージベースの5類型)
7.9 スタートアップ動向
7.10 課題とリスク
7.11 日本企業への戦略的示唆
【分散型・マイクロファクトリーモデル】
8 マイクロファクトリーの産業フォーサイト2026-2030
8.1 マイクロファクトリーの定義と特徴
8.2 構造原理:モジュラー設計とデジタルオペレーティングモデル
① モジュラーセルの組み合わせ
② デジタルファクトリーOS
③ 人とロボットのハイブリッド運用
8.3 先進的ビジネスモデル
① マイクロファクトリー・フランチャイズモデル
② ローカル・オンデマンド製造サービス
③ 大企業の「サテライト工場」としてのマイクロファクトリー
8.4 業界構造とエコシステム
8.5 市場・投資動向
8.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:都市型マイクロファクトリーネットワークの普及
② シナリオB:大企業のサテライト網として定着
③ シナリオC:ニッチ用途への限定
8.7 地域別動向
① 北米
② 欧州
③ 中国・アジア
④ 日本
8.8 代表的参入企業類型(国内外5類型)
8.9 スタートアップ動向
8.10 課題とリスク
8.11 日本企業への戦略的インプリケーション
9 「ハイパーローカルマイクロファクトリ」の産業フォーサイト2026-2030
9.1 コンセプト定義と位置づけ
9.2 構造原理:ローカル最適とネットワーク最適の両立
① 標準化されたマイクロセル+ローカルアダプタ
② クラウド製造OSと地域クラスター連携
③ サーキュラーエコノミーとサービス連携
9.3 ビジネスモデル:地域×プラットフォームの多層収益
① 地域密着型「ものづくりコンビニ」
② 大企業の「ラストワンマイル製造拠点」
③ 地域PPP(官民連携)モデル
9.4 業界構造:ローカル事業者とグローバルプラットフォームの共生
9.5 市場・投資動向の方向性
9.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:都市圏での標準インフラ化
② シナリオB:地方都市・新興国での産業振興ツール化
③ シナリオC:実証は進むが大規模スケールには課題
9.7 地域別動向の方向性
① 北米
② 欧州
③ 中国・アジア
④ 日本
9.8 参入企業(類型イメージ)
9.9 スタートアップ動向と機会
9.10 課題とガバナンス上の論点
9.11 日本企業への戦略的含意
10 地域密着型マイクロファクトリーの産業フォーサイト2026-2030
10.1 地域密着型マイクロファクトリーの定義とコンセプト
10.2 構造原理:ローカルエコシステムとデジタルプラットフォームの二重構造
① ローカルエコシステムとの結節点
② デジタルプラットフォームによる統合
10.3 先進的ビジネスモデル
① ローカル・マルチテナント工場モデル
② 地域ブランドとの連携によるプレミアムモデル
③ レジリエンス・サービスモデル
10.4 業界構造:プレイヤー類型と役割
10.5 市場・投資動向の見通し
10.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:地域イノベーションハブとしての定着
② シナリオB:大企業サプライネットワークの末端ノード化
③ シナリオC:実験段階での停滞
10.7 地域別(国別)動向の方向性
① 日本
② 北米・欧州
③ アジア新興国
10.8 参入企業(類型イメージ・国内外5類型)
10.9 スタートアップ動向とチャンス
10.10 主な課題と成功条件
10.11 日本企業にとっての戦略的含意
11 分散型製造の産業フォーサイト2026-2030
11.1 分散型製造の定義と背景
11.2 構造原理:ネットワーク型オペレーティングモデル
① デジタルスレッドと共通プラットフォーム
② 分散キャパシティと動的アロケーション
③ ローカルバリューチェーンとの統合
11.3 先進的ビジネスモデル
① 分散型マイクロファクトリーネットワーク
② 製造クラウドプラットフォーム(Manufacturing-as-a-Platform)
③ ローカル生産・サブスクリプションサービス
11.4 業界構造:プラットフォーム×ローカルパートナー
11.5 市場・投資動向(2026-2030)
11.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:リージョナル製造ネットワークの標準化
② シナリオB:製造クラウドの普及と「製造のギグエコノミー化」
③ シナリオC:限定的なニッチ領域への適用
11.7 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ 中国・アジア
④ 日本
11.8 代表的参入企業類型(国内外5類型)
11.9 スタートアップ動向
11.10 課題とリスク
11.11 日本企業への戦略的示唆
【フロンティア製造】
12 宇宙製造(微小重力環境)の産業フォーサイト2026-2030
12.1 宇宙製造(微小重力)の定義と価値仮説
12.2 構造原理:軌道上自律工場のアーキテクチャ
① モジュール型宇宙工場と地上一体運用
② 微小重力プロセスの設計原理
③ 自律制御とロボティクス
12.3 先進的ビジネスモデル
① 高付加価値ニッチ素材の軌道上製造
② 軌道上製造×軌道上利用モデル
③ 宇宙製造プラットフォームのサービス化
12.4 業界構造:宇宙インフラ×製造×エンドユーザー
12.5 市場・投資動向の方向性(2026-2030)
12.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:ニッチだが持続的な商業市場の成立
② シナリオB:軌道上インフラとの連動による成長加速
③ シナリオC:技術・経済性・規制の壁による停滞
12.7 地域別(国別)動向の概観
① 米国
② 欧州
③ 日本
④ 中国・その他アジア
12.8 参入企業(類型イメージ・国内外5類型)
12.9 スタートアップ動向と機会
12.10 課題とリスク
12.11 スマートマニュファクチャリングとの接続と今後の展望
【工場デジタルツイン基盤】
13 工場のデジタルツインの産業フォーサイト2026-2030
13.1 工場のデジタルツインの定義と役割
13.2 構造原理:階層モデルと双方向同期
① 階層的ツイン構造
② 双方向のデータ同期
13.3 先進的ビジネスモデル
① ファクトリー・アズ・コード(Factory-as-Code)モデル
② 工場性能保証型サービス
③ マルチサイト最適化プラットフォーム
13.4 業界構造:ITプラットフォーム×OTバリューチェーン
13.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向性
13.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:デジタルツイン前提の工場設計が標準化
② シナリオB:ハイブリッドな「部分ツイン」の普及
③ シナリオC:ツイン乱立と「モデル負債」の顕在化
13.7 地域別(国別)動向の方向感
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
13.8 参入企業(類型イメージ・国内外5類型)
13.9 スタートアップ動向
13.10 課題と成功条件
13.11 日本企業への戦略的含意
14 工場デジタルツインの産業フォーサイト2026-2030
14.1 工場デジタルツインの定義と機能範囲
14.2 構造原理:階層型ツインアーキテクチャ
① 階層とオブジェクトモデル
② データ同期とシミュレーションループ
14.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① Factory-as-Codeとグローバル標準工場
② 工場パフォーマンス保証型サービス
③ マルチサイト最適化・サプライネットワークツイン
④ オープンエコシステム型アプリケーションマーケット
14.4 業界構造と主要プレイヤー類型
14.5 市場・投資動向の方向性(2026-2030)
14.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:デジタルツイン前提の工場ライフサイクル
② シナリオB:重点領域に限定した実務志向の普及
③ シナリオC:モデル乱立と標準化の再編
14.7 地域別(国別)動向の方向感
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
14.8 参入企業(国内外5類型)
14.9 スタートアップ動向と機会
14.10 主要課題と成功条件
14.11 日本企業への戦略的インプリケーション
15 産業用デジタルツインプラットフォームの産業フォーサイト2026-2030
15.1 産業用デジタルツインプラットフォームの定義と役割
15.2 構造原理:オントロジー・ランタイム・エコシステムの三層
① 共通オントロジーとデータファブリック
② ランタイムコア:シミュレーションとAI
③ エコシステムレイヤ:アプリ・テンプレート・マーケットプレイス
15.3 卓越したビジネスモデル
① プラットフォーム+コンスルティングの二面市場モデル
② アウトカムベース課金とリスクシェア
③ クロスドメイン統合サービス
15.4 業界構造:ハイパースケーラー vs OTメジャー vs ニッチ特化
15.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向感
15.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:産業DXインフラとしての定着
② シナリオB:複数プラットフォームの共存と連携
③ シナリオC:断片化とロックイン
15.7 地域別(国別)動向の方向性
① 北米
② 欧州
③ 日本
④ 中国・アジア新興国
15.8 参入企業類型(国内外5類型イメージ)
15.9 スタートアップ動向と機会
15.10 課題とガバナンス
15.11 日本企業にとっての戦略的含意
16 デジタルツイン(工場/設備)の産業フォーサイト2026-2030
16.1 デジタルツイン(工場/設備)の定義と役割
16.2 構造原理:モデル・データ・サービスの三層構造
① モデル層:幾何・物理・論理の統合
② データ層:リアルタイム同期と履歴管理
③ サービス層:意思決定支援と自律制御
16.3 先進的ビジネスモデル
① デジタルツイン・アズ・ア・サービス(DTaaS)
② アウトカムベース契約
③ エコシステム型アプリケーションマーケット
16.4 業界構造:プラットフォームとドメイン専門家の分業
16.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向感
16.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:製造OSとしてのデジタルツイン
② シナリオB:ハイブリッド活用の一般化
③ シナリオC:ツール乱立と活用停滞
16.7 地域別(国別)動向の方向感
① 欧州
② 北米
③ 日本
④ 中国・アジア新興国
16.8 代表的参入企業類型(国内外5類型)
16.9 スタートアップ動向
16.10 課題と成功要因
16.11 日本企業への戦略的インプリケーション
【仮想設計・試運転】
17 仮想試運転サービスの産業フォーサイト2026-2030
17.1 仮想試運転サービスの定義と価値提案
17.2 構造原理:モデル・接続・運用プロセス
① 設備・ラインモデルの構成
② 制御システムとのリアルタイム接続
③ エンジニアリングプロセスとしての位置づけ
17.3 先進的ビジネスモデル
① 成果保証付き仮想試運転パッケージ
② 設備メーカー向けOEMサービス
③ クラウドベースの「試運転ラボ」サービス
17.4 業界構造とプレイヤー類型
17.5 市場・投資動向の方向性(2026-2030)
17.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:仮想試運転が「当たり前」の品質ゲート化
② シナリオB:重点工程中心の選択的適用
③ シナリオC:ツール導入に対しプロセス変革が追いつかず効果が限定
17.7 地域別(国別)動向の方向感
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
17.8 参入企業(類型イメージ・国内外5類型)
17.9 スタートアップ動向と機会
17.10 課題と成功条件
17.11 日本企業への戦略的インプリケーション
18 ロボティクスシミュレーションスタックの産業フォーサイト2026-2030
18.1 ロボティクスシミュレーションスタックの定義と全体像
18.2 構造原理:レイヤ別アーキテクチャ
① 物理・環境モデリングレイヤ
② 制御・ソフトウェア統合レイヤ
③ タスクプランニング・AIレイヤ
④ アプリケーション・オーケストレーションレイヤ
18.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 「Sim-to-Deploy」プラットフォームモデル
② Robotics-as-a-Service(RaaS)支援スタック
③ 合成データ生成とAIモデル販売
④ 共同開発・OEMモデル
18.4 業界構造とプレイヤー類型
18.5 市場・投資動向の方向性(2026-2030)
18.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:ロボット開発の標準インフラ化
② シナリオB:用途特化スタックの群雄割拠
③ シナリオC:Sim2Realギャップの残存による期待値調整
18.7 地域別(国別)動向の方向感
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
18.8 スタートアップ動向と機会
18.9 課題と成功条件
18.10 日本企業への戦略的インプリケーション
19 仮想工場設計・シミュレーションの産業フォーサイト2026-2030
19.1 仮想工場設計・シミュレーションの定義と位置づけ
19.2 構造原理:モデリング・シミュレーション・最適化の統合ループ
① オブジェクト指向モデリング
② 離散事象シミュレーションと連続系シミュレーション
③ 最適化と自動設計
19.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① バーチャルコミッショニング・アズ・ア・サービス
② クラウド型仮想工場スタジオ
③ テンプレート型「業種別仮想工場ソリューション」
④ 仮想工場×設備販売の統合モデル
19.4 業界構造:ソフトウェアベンダー・設備メーカー・エンジ会社の三位一体
19.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向性
19.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:仮想工場ファーストな設備投資文化の定着
② シナリオB:特定工程・特定業種への集中活用
③ シナリオC:ツールは整備されるが人材とプロセス整備が追いつかず活用停滞
19.7 地域別(国別)動向の方向感
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
19.8 参入企業(類型イメージ・国内外5類型)
19.9 スタートアップ動向と機会
19.10 課題と成功条件
19.11 日本企業への戦略的インプリケーション
【デジタルスレッド連携】
20 デジタルスレッド/PLM 2.0の産業フォーサイト2026-2030
20.1 デジタルスレッド/PLM 2.0の定義と意義
20.2 構造原理:モデル駆動・イベント駆動・APIファースト
① コアデータモデル:BOM/BOP/BOEの統合
② イベント駆動のデジタルスレッド
③ APIファーストとマイクロサービス
20.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 「製品・サービスOS」としてのPLM 2.0
② コンフィグレーション・アズ・ア・サービス
③ ライフサイクルデータ・モネタイズモデル
20.4 業界構造:レガシーPLMからプラットフォーム競争へ
20.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向性
20.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:デジタルスレッド標準インフラ化
② シナリオB:部分最適PLMからの段階的移行
③ シナリオC:レガシー統合難航による分断継続
20.7 地域別(国別)動向の方向感
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
20.8 スタートアップ動向と機会
20.9 課題と成功条件
20.10 日本企業への戦略的インプリケーション
【IoTセンシング&エッジ処理】
21 スマートセンサー&産業用IoT(IIoT)の産業フォーサイト2026-2030
21.1 スマートセンサー&IIoTの定義と役割
21.2 構造原理:エッジインテリジェンスとデータパイプライン
① スマートセンサーの要素
② IIoTアーキテクチャ
21.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① センサー+クラウドサブスクモデル
② アウトカムベース「稼働・省エネ保証」
③ エコシステム型センサープラットフォーム
21.4 業界構造:デバイスメーカーとプラットフォーマーの併走
21.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向性
21.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:スマートセンサー標準化と「常時センシング」社会
② シナリオB:重要ポイントへの選択的スマート化
③ シナリオC:断片的導入とデータサイロの継続
21.7 地域別(国別)動向の方向感
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
21.8 参入企業(類型イメージ・国内外5類型)
21.9 スタートアップ動向と機会
21.10 課題と成功条件
21.11 日本企業への戦略的インプリケーション
22 工場内エッジコンピューティングの産業フォーサイト2026-2030
22.1 工場内エッジコンピューティングの定義と役割
22.2 構造原理:階層分散アーキテクチャ
① エッジ層の機能コンポーネント
② クラウドとの役割分担
22.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① エッジプラットフォーム・アズ・ア・サービス
② AI推論エッジサービス
③ エッジ・アプリマーケット
22.4 業界構造:IT・OT・通信の交差点
22.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向性
22.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:工場の標準インフラ化
② シナリオB:用途別エッジの共存
③ シナリオC:局所的導入とクラウド偏重の継続
22.7 地域別(国別)動向の方向感
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
22.8 参入企業(類型イメージ・国内外5類型)
22.9 スタートアップ動向と機会
22.10 課題と成功条件
22.11 日本企業への戦略的インプリケーション
23 インダストリアルIoT/予知保全の産業フォーサイト2026-2030
23.1 インダストリアルIoT/予知保全の定義と役割
23.2 構造原理:センサーから価値創出までの階層
① データ取得レイヤ
② データ基盤・分析レイヤ
③ サービス・オペレーションレイヤ
23.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① アベイラビリティ保証型サービス
② 設備メーカーのライフサイクルサービス拡張
③ プラットフォーム+マーケットプレイス
23.4 業界構造:ITプラットフォーム×OTベンダー×サービス事業者
23.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向性
23.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:予知保全がデフォルト運用へ
② シナリオB:重要設備中心の選択的適用
③ シナリオC:PoC疲れと投資選別
23.7 地域別(国別)動向の方向感
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
23.8 参入企業(類型イメージ・国内外5類型)
23.9 スタートアップ動向と機会
23.10 課題と成功条件
23.11 日本企業への戦略的インプリケーション
24 【MES&製造実行基盤】
25 製造実行システム(MES)の産業フォーサイト2026-2030
25.1 MESの役割変化とPLM・ERP・OTとの位置づけ
25.2 構造原理:モジュラー化とイベント駆動アーキテクチャ
① コア機能のモジュール分解
② イベント駆動とリアルタイム連携
25.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 「Manufacturing OS」としてのMESプラットフォーム
② クラウドネイティブMESとライトウェイト展開
③ アウトカムベース「スループット・リードタイム保証」
25.4 業界構造:レガシーメジャーとクラウド新興の共存
25.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向性
25.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:MESが自律工場の制御中枢へ
② シナリオB:ライトMES+周辺サービスの組み合わせ
③ シナリオC:現場アプリと自社開発システムとの境界曖昧化
25.7 地域別(国別)動向の方向感
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
25.8 参入企業(類型イメージ・国内外5類型)
25.9 スタートアップ動向と機会
25.10 課題と成功条件
25.11 日本企業への戦略的インプリケーション
26 エネルギー対応MESの産業フォーサイト2026-2030
26.1 エネルギー対応MESの定義と位置づけ
26.2 構造原理:生産×エネルギーの統合モデル
① コアデータモデル
② 制御・最適化ロジック
26.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① エネルギー・パフォーマンス保証付きMESサービス
② グリッド連携型「バーチャル発電所」としての工場
③ エネルギーフットプリント可視化とグリーンプレミアム
26.4 業界構造:MES×EMS×エネルギー事業者の融合
26.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向性
26.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:エネルギー対応がMES標準機能として定着
② シナリオB:別系統のEMSとルーズな連携にとどまる
③ シナリオC:規制・市場インセンティブに依存
26.7 地域別(国別)動向の方向感
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
26.8 参入企業(類型イメージ・国内外5類型)
26.9 スタートアップ動向と機会
26.10 課題と成功条件
26.11 日本企業への戦略的インプリケーション
【データ分析/データ可視化】
27 製造データ分析の産業フォーサイト2026-2030
27.1 製造データ分析の定義と役割
27.2 構造原理:データ基盤・分析モジュール・業務プロセスの三位一体
① 統合データ基盤
② 分析モジュール
③ 業務プロセスへの組み込み
27.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① Manufacturing-Analytics-Platform-as-a-Service
② 成果報酬型アナリティクスサービス
③ アナリティクスIPのライセンス・再利用
27.4 業界構造:水平基盤と垂直アプリの分業
27.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向性
27.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:データ分析が工場運営の標準機能に
② シナリオB:一部テーマへの集中活用
③ シナリオC:データサイロと人材不足による停滞
27.7 地域別(国別)動向の方向感
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
27.8 参入企業(類型イメージ・国内外5類型)
27.9 スタートアップ動向と機会
27.10 課題と成功条件
27.11 日本企業への戦略的インプリケーション
28 リアルタイム生産分析の産業フォーサイト2026-2030
28.1 リアルタイム生産分析の定義と役割
28.2 構造原理:ストリーミング分析と制御ループ
① データフローとアーキテクチャ
② 制御・意思決定ループ
28.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① Real-time-Operations-as-a-Service
② 成果連動型リアルタイム改善サービス
③ 自律ライン向け「分析組み込み機器」
28.4 業界構造:データ基盤・分析エンジン・現場アプリの分層
28.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向性
28.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:リアルタイム生産分析が工場標準へ
② シナリオB:重要ライン・重要工場への選択的導入
③ シナリオC:PoC停滞と部分最適の継続
28.7 地域別(国別)動向の方向感
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
28.8 参入企業(類型イメージ・国内外5類型)
28.9 スタートアップ動向と機会
28.10 課題と成功条件
28.11 日本企業への戦略的インプリケーション
29 製造データの「リアルタイム可視化」の産業フォーサイト2026-2030
29.1 製造データのリアルタイム可視化の定義と目的
29.2 構造原理:データパイプラインとプレゼンテーションレイヤ
① データ収集・統合
② 分析・可視化レイヤ
29.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① Manufacturing-Insight-as-a-Service
② 成果連動型可視化サービス
③ データマーケットプレイス連携
29.4 業界構造:プラットフォーム/BI/OTベンダーの役割分担
29.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向性
29.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:リアルタイム可視化が「工場の標準インタフェース」に
② シナリオB:現場主導の軽量可視化+バックエンド高度化
③ シナリオC:ツール乱立と「ダッシュボード疲れ」
29.7 地域別(国別)動向の方向感
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
29.8 参入企業(類型イメージ・国内外5類型)
29.9 スタートアップ動向と機会
29.10 課題と成功条件
29.11 日本企業への戦略的インプリケーション
【製造サイバーセキュリティ】
30 製造サイバーセキュリティの産業フォーサイト2026-2030
30.1 製造サイバーセキュリティの定義と重要性
30.2 構造原理:ゼロトラストとディフェンスインデプス
① ゼロトラストの導入
② ディフェンスインデプス(多層防御)
③ OT特有の要件
30.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① マネージドOTセキュリティサービス
② セキュア・バイ・デザインの機器・システム提供
③ コンポーザブルなセキュリティプラットフォーム
④ サイバー保険・リスクファイナンス連携
30.4 業界構造:ITセキュリティとOTセキュリティの融合
30.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向性
30.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:セキュリティ・バイ・デフォルト工場
② シナリオB:重要拠点中心の選択的強化
③ シナリオC:規制ドリブンの「必要最低限」対応
30.7 地域別(国別)動向の方向感
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
30.8 スタートアップ動向とビジネス機会
30.9 課題と成功条件
30.10 日本企業への戦略的インプリケーション
【AI検査・画像認識】
31 製造データ分析の産業フォーサイト2026-2030
31.1 製造データ分析の定義と役割
31.2 構造原理:データ基盤・分析モジュール・業務プロセスの三位一体
① 統合データ基盤
② 分析モジュール
③ 業務プロセスへの組み込み
31.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① Manufacturing-Analytics-Platform-as-a-Service
② 成果報酬型アナリティクスサービス
③ アナリティクスIPのライセンス・再利用
31.4 業界構造:水平基盤と垂直アプリの分業
31.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向性
31.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:データ分析が工場運営の標準機能に
② シナリオB:一部テーマへの集中活用
③ シナリオC:データサイロと人材不足による停滞
31.7 地域別(国別)動向の方向感
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
31.8 参入企業(類型イメージ・国内外5類型)
31.9 スタートアップ動向と機会
31.10 課題と成功条件
31.11 日本企業への戦略的インプリケーション
32 リアルタイム生産分析の産業フォーサイト2026-2030
32.1 リアルタイム生産分析の定義と役割
32.2 構造原理:ストリーミング分析と制御ループ
① データフローとアーキテクチャ
② 制御・意思決定ループ
32.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① Real-time-Operations-as-a-Service
② 成果連動型リアルタイム改善サービス
③ 自律ライン向け「分析組み込み機器」
32.4 業界構造:データ基盤・分析エンジン・現場アプリの分層
32.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向性
32.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:リアルタイム生産分析が工場標準へ
② シナリオB:重要ライン・重要工場への選択的導入
③ シナリオC:PoC停滞と部分最適の継続
32.7 地域別(国別)動向の方向感
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
32.8 参入企業(類型イメージ・国内外5類型)
32.9 スタートアップ動向と機会
32.10 課題と成功条件
32.11 日本企業への戦略的インプリケーション
33 製造データの「リアルタイム可視化」の産業フォーサイト2026-2030
33.1 製造データのリアルタイム可視化の定義と目的
33.2 構造原理:データパイプラインとプレゼンテーションレイヤ
① データ収集・統合
② 分析・可視化レイヤ
33.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① Manufacturing-Insight-as-a-Service
② 成果連動型可視化サービス
③ データマーケットプレイス連携
33.4 業界構造:プラットフォーム/BI/OTベンダーの役割分担
33.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向性
33.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:リアルタイム可視化が「工場の標準インタフェース」に
② シナリオB:現場主導の軽量可視化+バックエンド高度化
③ シナリオC:ツール乱立と「ダッシュボード疲れ」
33.7 地域別(国別)動向の方向感
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
33.8 参入企業(類型イメージ・国内外5類型)
33.9 スタートアップ動向と機会
33.10 課題と成功条件
33.11 日本企業への戦略的インプリケーション
【ゼロディフェクト戦略】
34 工程内品質監視の産業フォーサイト2026-2030
34.1 工程内品質監視の定義と役割
34.2 構造原理:センサー・解析・制御の閉ループ
① センシングとデータ取得
② 解析・判定ロジック
③ 制御・アクション
34.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 「品質監視プラットフォーム・アズ・ア・サービス」
② 成果連動型工程改善サービス
③ 装置メーカーによる「品質保証付き装置」
34.4 業界構造:センサー・OT・IT・AIの交差点
34.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向性
34.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:主要工程の常識インフラ化
② シナリオB:ボトルネック工程・高リスク工程中心の導入
③ シナリオC:設備単位の個別最適にとどまる
34.7 地域別(国別)動向の方向感
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
34.8 参入企業(類型イメージ・国内外5類型)
34.9 スタートアップ動向と機会
34.10 課題と成功条件
34.11 日本企業への戦略的インプリケーション
35 品質管理の「ゼロディフェクト」(100% 不良ゼロ)の産業フォーサイト2026-2030
35.1 ゼロディフェクトの定義と位置づけ
35.2 構造原理:ゼロディフェクトを支えるアーキテクチャ
① 品質デジタルスレッドとフィードバックループ
② リアルタイム品質モニタリングと自律制御
③ 設計段階での品質保証(Built-in Quality)
35.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① ゼロディフェクト・アズ・ア・サービス
② 品質保証コンソーシアムと共通ナレッジベース
③ ゼロディフェクト保証付きサプライヤモデル
④ ライフサイクル品質リスク・ファイナンス
35.4 業界構造とプレイヤー類型
35.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向性
35.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:実質ゼロディフェクト運用への到達
② シナリオB:高リスク領域のみゼロディフェクト志向
③ シナリオC:目標として掲げつつ実務は従来延長
35.7 地域別(国別)動向の方向感
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
35.8 スタートアップ動向とビジネス機会
35.9 課題と成功条件
35.10 日本企業への戦略的インプリケーション
【不良原因分析・フィードバック】
36 根本原因分析AIの産業フォーサイト2026-2030
36.1 根本原因分析AIの定義と位置づけ
36.2 構造原理:データ統合・因果推論・ナレッジ化
① 統合データ基盤と特徴量空間
② 因果推論と説明可能AI
③ ナレッジグラフと類似事例推論
36.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① Root-Cause-Analytics-as-a-Service
② 成果連動型品質改善プログラム
③ QMS/PLM組み込み型「AI品質アシスタント」
④ ゼロディフェクト志向の統合品質プラットフォーム
36.4 業界構造:プラットフォーム・専業ベンダー・SIの役割分担
36.5 市場・投資動向(2026-2030)
36.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:根本原因分析AIが標準インフラ化
② シナリオB:高リスク製品・主要工場への選択導入
③ シナリオC:データと組織の壁による限定活用
36.7 地域別(国別)動向
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
36.8 スタートアップ動向と機会
36.9 課題と成功条件
36.10 日本企業への戦略的インプリケーション
37 不良原因の「AI 自動分析」の産業フォーサイト2026-2030
37.1 不良原因AI自動分析の定義と位置づけ
37.2 構造原理:データ統合・特徴空間・因果推論
① データ統合と品質デジタルスレッド
② 特徴量抽出と異常パターン検出
③ 因果推論と説明生成
④ 改善アクションへの接続
37.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① ルートコーズ・アナリティクス・アズ・ア・サービス
② 成果報酬型不良削減プログラム
③ 組み込み型「AI 品質エンジニア」
④ サプライチェーン横断の不良原因共有プラットフォーム
37.4 業界構造:品質・データ・AIのクロスオーバー
37.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向性
37.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:AIが一次原因分析を標準的に担当
② シナリオB:高難度案件・重点製品での重点活用
③ シナリオC:データ・組織課題による限定活用
37.7 地域別(国別)動向の方向感
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
37.8 スタートアップ動向とビジネス機会
37.9 課題と成功条件
37.10 日本企業への戦略的インプリケーション
【AI駆動スケジューリング】
38 根本原因分析AIの産業フォーサイト2026-2030
38.1 根本原因分析AIの定義と位置づけ
38.2 構造原理:データ統合・因果推論・ナレッジ化
① 統合データ基盤と特徴量空間
② 因果推論と説明可能AI
③ ナレッジグラフと類似事例推論
38.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① Root-Cause-Analytics-as-a-Service
② 成果連動型品質改善プログラム
③ QMS/PLM組み込み型「AI品質アシスタント」
④ ゼロディフェクト志向の統合品質プラットフォーム
38.4 業界構造:プラットフォーム・専業ベンダー・SIの役割分担
38.5 市場・投資動向(2026-2030)
38.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:根本原因分析AIが標準インフラ化
② シナリオB:高リスク製品・主要工場への選択導入
③ シナリオC:データと組織の壁による限定活用
38.7 地域別(国別)動向
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
38.8 スタートアップ動向と機会
38.9 課題と成功条件
38.10 日本企業への戦略的インプリケーション
39 生産スケジューリングAIの産業フォーサイト2026-2030
39.1 生産スケジューリングAIの定義と役割
39.2 構造原理:制約最適化と学習のハイブリッド
① 制約モデル化
② 最適化アルゴリズム
③ 動的・リアルタイム更新
④ 人との協調
39.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① Scheduling-as-a-Service(SaaS+成果報酬)
② 垂直特化型スケジューリングプラットフォーム
③ 自律セル・ロボットライン向け埋め込みスケジューラ
④ サプライチェーン統合スケジューリング
39.4 業界構造:APS進化系としての生産スケジューリングAI
39.5 市場・投資動向(2026-2030)
39.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:動的スケジューリングが工場運営の標準に
② シナリオB:重要ライン・重点工場での選択導入
③ シナリオC:PoC止まりと個別最適の継続
39.7 地域別(国別)動向
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
39.8 参入企業(類型イメージ・国内外5類型)
39.9 スタートアップ動向とビジネス機会
39.10 課題と成功条件
39.11 日本企業への戦略的インプリケーション
40 生産スケジューリングの産業フォーサイト2026-2030
40.1 生産スケジューリングの定義と役割
40.2 構造原理:制約モデル・最適化・運用プロセス
① 制約モデルと目的関数
② 最適化アルゴリズム
③ 運用プロセスとの統合
40.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① クラウド型Scheduling-as-a-Service
② 業種特化型スケジューリングプラットフォーム
③ 自律セル・ロボットライン向け埋め込みスケジューラ
④ サプライチェーン統合スケジューリングサービス
40.4 業界構造:APS・MES・AIベンダーの棲み分け
40.5 市場・投資動向(2026-2030)
40.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:動的・自律スケジューリングへの移行
② シナリオB:重要ライン・工場への選択的適用
③ シナリオC:PoC止まりと部分最適の継続
40.7 地域別(国別)動向
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
40.8 参入企業(類型イメージ・国内外5類型)
40.9 スタートアップ動向と機会
40.10 課題と成功条件
40.11 日本企業への戦略的インプリケーション
41 高度計画スケジューリング(APS)の産業フォーサイト2026-2030
41.1 APSの定義とスマートマニュファクチャリングにおける位置づけ
41.2 構造原理:階層計画と制約最適化エンジン
① 階層型計画構造
② 制約モデルと最適化
③ リアルタイム連携と自律化
41.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① APSプラットフォーム+業種別テンプレート
② APS-as-a-Service(クラウド+サブスクリプション)
③ 成果連動型APS導入
④ サプライチェーンAPSと共同最適化
41.4 業界構造:伝統的APSからAI統合型APSへの移行
41.5 市場・投資動向(2026-2030)
41.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:AI統合型APSによる自律計画
② シナリオB:一部機能のみ高度化されたハイブリッドAPS
③ シナリオC:レガシーAPSと表計算依存の継続
41.7 地域別(国別)動向
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
41.8 参入企業(類型イメージ・国内外5類型)
41.9 スタートアップ動向と機会
41.10 課題と成功条件
41.11 日本企業への戦略的インプリケーション
42 生産スケジューリングの「自動最適化」の産業フォーサイト2026-2030
42.1 自動最適化スケジューリングの定義と役割
42.2 構造原理:制約モデル・最適化エンジン・リアルタイム連携
① 制約と目的関数の形式化
② 最適化アルゴリズムとAI
③ リアルタイムデータとの連携
④ 人とAIの協調
42.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 自動最適化エンジンのクラウドサービス化
② 成果連動型「自動最適化」導入サービス
③ 自律セル・自律工場向け埋め込み最適化
④ サプライチェーン全体の自動最適化オーケストレーション
42.4 業界構造:APS・MES・AI最適化の融合
42.5 市場・投資動向(2026-2030)
42.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:自動最適化が計画業務のデフォルトに
② シナリオB:ボトルネック工程・重点工場への集中導入
③ シナリオC:ツールは導入されるが手動調整依存が続く
42.7 地域別(国別)動向
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
42.8 課題と成功条件
42.9 スタートアップ動向とビジネス機会
42.10 日本企業への戦略的インプリケーション
43 生産計画の「動的リバランシング」の産業フォーサイト2026-2030
43.1 動的リバランシングの定義と意義
43.2 構造原理:状態認識・意思決定・実行の閉ループ
① 状態認識レイヤー
② 意思決定レイヤー
③ 実行レイヤー
43.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① エンドツーエンド需要供給同期プラットフォーム
② 生産能力マーケットプレイスと連動したリバランシング
③ サプライチェーンリスク対応型リバランシングサービス
④ 製品ライフサイクル別ダイナミックミックス最適化
43.4 業界構造:計画システムとサプライチェーンプラットフォームの融合
43.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向性
43.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:動的リバランシングがIBPの標準機能化
② シナリオB:リスクの高い製品・地域に限定されたリバランシング
③ シナリオC:静的計画+属人的火消しの継続
43.7 地域別(国別)動向
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
43.8 参入企業(類型イメージ・国内外5類型)
43.9 スタートアップ動向とビジネス機会
43.10 課題と成功条件
43.11 日本企業への戦略的インプリケーション
44 不良原因の「AI 自動分析」の産業フォーサイト2026-2030
44.1 不良原因AI自動分析の定義と位置づけ
44.2 構造原理:データ統合・特徴空間・因果推論
① データ統合と品質デジタルスレッド
② 特徴量抽出と異常パターン検出
③ 因果推論と説明生成
④ 改善アクションへの接続
44.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① ルートコーズ・アナリティクス・アズ・ア・サービス
② 成果報酬型不良削減プログラム
③ 組み込み型「AI 品質エンジニア」
④ サプライチェーン横断の不良原因共有プラットフォーム
44.4 業界構造:品質・データ・AIのクロスオーバー
44.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向性
44.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:AIが一次原因分析を標準的に担当
② シナリオB:高難度案件・重点製品での重点活用
③ シナリオC:データ・組織課題による限定活用
44.7 地域別(国別)動向の方向感
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
44.8 スタートアップ動向とビジネス機会
44.9 課題と成功条件
44.10 日本企業への戦略的インプリケーション
【リアルタイム製造最適化】
45 生産最適化の産業フォーサイト2026-2030
45.1 生産最適化の定義とスマートマニュファクチャリングにおける位置づけ
45.2 構造原理:計画・実行・学習の三層アーキテクチャ
① 計画最適化レイヤー
② 実行最適化レイヤー
③ 学習・改善レイヤー
45.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① エンドツーエンド生産最適化プラットフォーム
② 成果報酬型「生産最適化・BPO」モデル
③ 装置・ラインメーカーによる「最適化込み」ビジネス
④ マルチエンタープライズ生産最適化ネットワーク
45.4 業界構造:AIスマートマニュファクチャリング市場との関係
45.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:統合生産最適化プラットフォームの標準化
② シナリオB:領域別最適化の寄せ集め
③ シナリオC:アナログ改善中心のまま
45.6 地域別(国別)動向
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
45.7 スタートアップ動向と機会
45.8 課題と成功条件
45.9 日本企業への戦略的インプリケーション
46 製造工程最適化の産業フォーサイト2026-2030
46.1 製造工程最適化の定義とスマートマニュファクチャリングにおける位置づけ
46.2 構造原理:工程デジタルツインと最適化ループ
① 工程デジタルツイン
② 最適化ループ
③ 工程間連携と制約の扱い
46.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 工程別最適化モジュールを束ねたプラットフォーム
② 成果連動型工程最適化サービス
③ 装置・ラインメーカーの「工程最適化込み」ビジネス
④ 規制産業向けバリデーション済み最適化
46.4 業界構造:OT・IT・AIプレイヤーの役割
46.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向感
46.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:自律工程がラインの標準へ
② シナリオB:ボトルネック・高収益工程への選択導入
③ シナリオC:高度 SPC と人の腕に依存
46.7 地域別(国別)動向
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
46.8 参入企業(類型イメージ・国内外5類型)
46.9 スタートアップ動向とビジネス機会
46.10 課題と成功条件
46.11 日本企業への戦略的インプリケーション
47 製造プロセスの「AI 最適化」(リアルタイム調整)の産業フォーサイト2026-2030
47.1 製造プロセスAI最適化(リアルタイム調整)の定義と位置づけ
47.2 構造原理:デジタルツイン・強化学習・モデル予測制御の統合
① データ駆動モデルと物理モデルのハイブリッド
② 強化学習・ベイズ最適化による探索と利用のバランス
③ モデル予測制御(MPC)との連携
④ リアルタイム調整の制御アーキテクチャ
47.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 「AI運転員付き装置」モデル
② 工程別AI最適化アズ・ア・サービス
③ 成果連動型「AI最適運転」契約
④ デジタルツイン+ライセンスビジネス
47.4 業界構造:制御ベンダー・クラウド・AIスタートアップの役割分担
47.5 市場・投資動向(2026-2030)
47.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:AI最適化が主要プロセスの標準機能へ
② シナリオB:高付加価値・高リスク工程への限定適用
③ シナリオC:高度制御止まりでAI最適化には至らない
47.7 地域別(国別)動向
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
47.8 スタートアップ動向と機会
47.9 課題と成功条件
47.10 日本企業への戦略的インプリケーション
48 リアルタイム生産最適化の産業フォーサイト2026-2030
48.1 リアルタイム生産最適化の定義と位置づけ
48.2 構造原理:センシング・分析・制御の閉ループ
① データ取得と状態推定
② 最適化ロジック
③ 制御・アクチュエーション
48.3 先進的ビジネスモデル
① 「最適化エンジン+監視SaaS」のハイブリッド
② 成果連動型リアルタイム最適化サービス
③ 装置・ラインメーカーの「最適運転込み」ビジネス
④ サプライチェーン連携リアルタイム最適化
48.4 業界構造とプレイヤー類型
48.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向性
48.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:自律工場の標準機能として定着
② シナリオB:重要工程・高エネルギー工程への選択導入
③ シナリオC:高度制御だが「リアルタイム最適化未満」に留まる
48.7 地域別(国別)動向
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
48.8 スタートアップ動向とビジネス機会
48.9 課題と成功条件
48.10 日本企業への戦略的インプリケーション
【フレキシブル生産体制】
49 フレキシブル製造システムの産業フォーサイト2026-2030
49.1 フレキシブル製造システムの定義と進化方向
49.2 構造原理:モジュラ構造・共通リソース・自律制御
① モジュラ機械と共通インフラ
② 共通リソースプールと動的ルーティング
③ 自律制御と多階層意思決定
49.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① FMSプラットフォーム+業種別アプリケーション
② FMS-as-a-Service(FMSaaS)
③ 自律FMSセルのカタログ販売とライセンス
④ サプライチェーン連携FMSネットワーク
49.4 業界構造と主なプレイヤー類型
49.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向性
49.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:FMSが標準設備構成へ
② シナリオB:一部工程・一部工場での選択的FMS化
③ シナリオC:FMS導入は限定的、専用ライン中心のまま
49.7 地域別(国別)動向
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
49.8 スタートアップ動向とビジネス機会
49.9 課題と成功条件
49.10 日本企業への戦略的インプリケーション
50 柔軟な生産ラインの産業フォーサイト2026-2030
50.1 柔軟な生産ラインの定義と潮流
50.2 構造原理:モジュラリティ・再構成・自律制御
① モジュラリティと標準インタフェース
② 再構成可能ラインアーキテクチャ
③ 自律制御と協調
50.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① フレキシブルライン・アズ・ア・プラットフォーム
② 機能単位セルのサブスクリプション/RaaS
③ デジタルツイン駆動のライン設計・運用サービス
④ サプライチェーン連携型柔軟生産ネットワーク
50.4 業界構造:装置・ロボティクス・ソフトウェアのクロスオーバー
50.5 市場・投資動向(2026-2030)
50.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:柔軟ラインが標準生産システムに
② シナリオB:重要製品・変動の大きい領域への限定導入
③ シナリオC:柔軟性よりも単純自動化が優先
50.7 地域別(国別)動向
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
50.8 参入企業類型(国内外5類型イメージ)
50.9 スタートアップ動向とビジネス機会
50.10 課題と成功条件
50.11 日本企業への戦略的インプリケーション
【予知保全プラットフォーム】
51 予知保全AIの産業フォーサイト2026-2030
51.1 予知保全AIの定義と価値命題
51.2 構造原理:データ→特徴→モデル→アクション
① データと特徴量設計
② モデルアーキテクチャ
③ アクションレコメンド
51.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① マルチテナント型予知保全AIプラットフォーム
② メーカー主導の「AI付き設備」+ライフサイクルサービス
③ 成果連動型「ダウンタイム保証」モデル
④ 予知保全AI+保全BPO
51.4 業界構造:アルゴリズム・プラットフォーム・現場の三層
51.5 市場・投資動向(2026-2030)
51.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:予知保全AIが「当たり前の機能」に
② シナリオB:クリティカル設備中心の本格活用
③ シナリオC:AIの導入は進むが運用が追いつかない
51.7 地域別(国別)動向
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
51.8 スタートアップ動向とチャンス領域
51.9 課題と成功条件
51.10 日本企業への戦略的インプリケーション
52 予知保全システムの産業フォーサイト2026-2030
52.1 予知保全システムの定義と機能範囲
52.2 構造原理:センシングから保全実行までの閉ループ
① センシング・データ収集レイヤー
② 解析・予測レイヤー
③ 計画・実行レイヤー
52.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 統合ライフサイクルサービス型システム
② クロスベンダー・クロスサイト型クラウドプラットフォーム
③ 成果連動型ダウンタイム削減システム
④ サプライチェーン連携設備ヘルスシステム
52.4 業界構造:ベンダー類型と役割分担
52.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向性
52.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:予知保全システムが企業標準基盤へ
② シナリオB:高リスク設備に限定した高度活用
③ シナリオC:アラーム強化レベルの部分導入
52.7 地域別(国別)動向
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
52.8 スタートアップ動向とビジネス機会
52.9 課題と成功条件
52.10 日本企業への戦略的インプリケーション
53 製造装置の「予測的保全」(故障1ヶ月前から準備)の産業フォーサイト2026-2030
53.1 予測的保全(故障1ヶ月前から準備)の定義と意義
53.2 構造原理:残寿命予測と段階的アクション設計
① 残寿命予測(RUL)モデル
② 1ヶ月前からの段階的アクション
③ 計画系との統合
53.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① 残寿命ベースの保守契約モデル
② 予測的保全と生産計画BPOの統合サービス
③ 予備品サプライチェーン連携モデル
④ 高額装置向けパフォーマンスベース契約
53.4 業界構造:予知保全と計画最適化の融合
53.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向感
53.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:予測的保全が高付加価値設備の標準に
② シナリオB:予知はできるが準備プロセスが未整備
③ シナリオC:クリティカル設備と一部先進企業に限定
53.7 地域別(国別)動向
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
53.8 スタートアップ動向と機会
53.9 課題と成功条件
53.10 日本企業への戦略的インプリケーション
54 予知保全プラットフォームの産業フォーサイト2026-2030
54.1 予知保全プラットフォームの定義と役割
54.2 構造原理:データ収集・ヘルスインデックス・意思決定
① データ収集と特徴抽出
② 機械学習・物理モデルに基づくヘルスインデックス
③ 保全計画・実行との統合
54.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① クロス設備・クロス工場型クラウドプラットフォーム
② メーカー主導の「サービス付き設備」モデル
③ 成果連動型ダウンタイム削減サービス
④ 予知保全データマーケットプレイス
54.4 業界構造:OT・IT・AIの重層構造
54.5 市場・投資動向(2026-2030)の方向性
54.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:予知保全プラットフォームが設備管理の標準に
② シナリオB:クリティカル設備・高額設備への選択導入
③ シナリオC:アラーム強化・遠隔監視止まり
54.7 地域別(国別)動向
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
54.8 スタートアップ動向とビジネス機会
54.9 課題と成功条件
54.10 日本企業への戦略的インプリケーション
【遠隔監視・診断】
55 スマートマニュファクチャリング時代の遠隔機械診断フォーサイト2026-2030
55.1 遠隔機械診断の定義とスマートマニュファクチャリングとの関係
55.2 卓越した先進的ビジネスモデルと構造原理
① サブスクリプション型「稼働保証」モデル
② リモートエキスパート+AIハイブリッド診断モデル
③ OEM主導のデータプラットフォームモデル
④ 横断型マルチベンダープラットフォームモデル
55.3 業界構造とバリューチェーン
55.4 市場規模・投資動向と2030年に向けた展望
55.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1: 自律保全工場の標準化
② シナリオ2: 規制とデータ主権による地域分散型発展
③ シナリオ3: プラットフォーム統合とエコシステム競争
55.6 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ 中東・新興国
55.7 代表的プレイヤー例(国内外5社程度)
55.8 スタートアップ動向
55.9 技術トレンドと構造原理
55.10 課題とリスク
55.11 まとめと今後の示唆
56 遠隔設備監視の産業フォーサイト2026-2030
56.1 遠隔設備監視の定義とスマートマニュファクチャリングにおける位置づけ
56.2 構造原理:エッジ・クラウド・オペレーションセンター
① エッジレイヤー:データ収集と一次処理
② クラウド/データレイヤー:統合と分析
③ オペレーションセンター:遠隔監視・診断・指示
56.3 卓越した先進的ビジネスモデル
① リモート監視センター・アズ・ア・サービス
② マルチサイト統合運転センター
③ 成果連動型遠隔監視サービス
④ OEM主導のライフサイクルサポート
56.4 業界構造:OT・IT・サービスのコンバージェンス
56.5 市場・投資動向(2026-2030)
56.6 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:統合リモートオペレーションセンターが標準に
② シナリオB:クリティカル生産・インフラ中心の導入
③ シナリオC:監視は導入されるが意思決定は現地のまま
56.7 地域別(国別)動向
① 日本
② 欧州
③ 北米
④ 中国・アジア新興国
56.8 スタートアップ動向とビジネス機会
56.9 課題と成功条件
56.10 日本企業への戦略的インプリケーション
【設備稼働率&効率最大化】
57 機械設備利用率最大化のスマートマニュファクチャリング戦略2026-2030
57.1 機械設備利用率最大化の位置づけと概念
57.2 卓越した先進的ビジネスモデルと構造原理
① 「キャパシティ・アズ・ア・サービス」モデル
② AIエージェントによる動的生産スケジューリング
③ アセットマネジメントシステム(AMS)とOEEの統合
④ 「隠れた余力」発掘型OEEソフトウェア
57.3 業界構造とバリューチェーン
57.4 市場・投資動向
57.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオ1: 自律型キャパシティオーケストレーション
② シナリオ2: 中小企業向け「ライト版」設備シェアリング
③ シナリオ3: データガバナンスとレガシー制約による部分最適化止まり
57.6 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ その他地域
57.7 代表的参入企業例(国内外5社程度)
57.8 スタートアップ動向
57.9 課題とリスク
57.10 結語
58 製造効率の「ベンチマーク」自動実施フォーサイト2026-2030
58.1 製造効率ベンチマーク自動実施の概念と意義
58.2 卓越した先進的ビジネスモデルと構造原理
① マルチプラント自動ベンチマークプラットフォーム
② AI駆動KPIベンチマーキングサービス
③ ベンチマーク結果連動型改善サービス
④ 製造KPIベンチマークデータプロバイダー
58.3 業界構造とプレイヤー
58.4 市場・投資動向
58.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA: 「常時ベンチマーク工場」の標準化
② シナリオB: 業界横断ベンチマーク・コンソーシアムの形成
③ シナリオC: データサイロとガバナンスの壁による部分導入
58.6 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ その他地域
58.7 代表的参入企業例(国内外5社程度)
58.8 スタートアップ動向
58.9 技術トレンドと構造原理
58.10 課題とリスク
58.11 総括
59 スマートマニュファクチャリング時代の設備効率化フォーサイト2026-2030
59.1 設備効率化の定義とスマートマニュファクチャリングとの関係
59.2 卓越した先進的ビジネスモデルと構造原理
① アウトカム連動型OEE改善サービス
② AI駆動の自律セットポイント最適化
③ 統合OEEプラットフォームとエコシステムモデル
④ デジタルツインとシミュレーションの組み込み
59.3 業界構造とステークホルダー
59.4 市場規模・投資動向
59.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA: 自律最適化工場の普及
② シナリオB: 中小企業の「ライト版」スマート化
③ シナリオC: データガバナンスと人材ギャップによる成長鈍化
59.6 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ その他地域
59.7 代表的参入企業例(国内外5社程度)
59.8 スタートアップ動向
59.9 技術トレンドと構造原理
59.10 課題とリスク
59.11 総括
【AR/MR/VR作業支援】
60 現場AR/MR支援のスマートマニュファクチャリング戦略2026-2030
60.1 現場AR/MR支援の定義と役割
60.2 卓越した先進的ビジネスモデルと構造原理
① ARリモートサポートSaaS+実稼働ベース課金
② AR/MR×IoT×予兆保全の統合モデル
③ AR/MRトレーニング・シミュレーションサービス
④ AR機能を組み込んだ「拡張作業員プラットフォーム」
60.3 業界構造と市場・投資動向
① AR/MR市場のマクロ動向と産業領域
② 投資・スタートアップエコシステム
60.4 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA: AR/MRが標準作業インタフェース化する世界
② シナリオB: 高付加価値・高リスク工程へのピンポイント適用
③ シナリオC: 安全・プライバシー・UXの壁による成長鈍化
60.5 地域別動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ その他地域
60.6 代表的参入企業例(国内外5社程度)
60.7 スタートアップ動向
60.8 課題とリスク
60.9 結語
61 AR支援製造プロセスのスマートマニュファクチャリング戦略2026-2030
61.1 AR支援製造プロセスの概要と価値命題
61.2 卓越した先進的ビジネスモデルと構造原理
① デジタルツイン連携のAR組立ガイドSaaS
② AI生成コンテンツによるAR作業手順の自動化
③ ARトレーニング+本番支援のライフサイクルモデル
④ 結果連動型AR改善サービス
61.3 業界構造と市場動向
① AR支援製造プロセス市場の規模
② 投資とスタートアップ
61.4 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA: ARファーストな製造プロセスの確立
② シナリオB: 多能工化・スキルミックスを支える「柔軟工場」
③ シナリオC: 高度工程への限定的適用
61.5 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ その他地域
61.6 代表的参入企業(国内外5社程度)
61.7 スタートアップ動向と課題
61.8 まとめ
62 VRベースの設備トレーニング戦略2026-2030
62.1 VRベースの設備トレーニングの位置づけ
62.2 卓越したビジネスモデルと構造原理
① モジュール化VRトレーニングSaaS+LMS連携
② リスクフリー保全シミュレーション・サービス
③ VRオンボーディング+継続教育のライフサイクルモデル
④ 結果連動型/ダウンタイム削減ベース課金
62.3 業界構造と市場・投資動向
① 市場規模と成長率
② 投資動向
62.4 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA: VRトレーニングが設備投資の標準付帯条件になる
② シナリオB: ハイブリッドXRトレーニングへの進化
③ シナリオC: 部分的採用とニッチ用途に留まる場合
62.5 地域別動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ その他地域
62.6 代表的参入企業(国内外5社程度)
62.7 スタートアップ動向と課題
62.8 まとめ
63 協働VR設計プラットフォームのスマートマニュファクチャリング戦略2026-2030
63.1 協働VR設計プラットフォームの定義と位置づけ
63.2 先進的ビジネスモデルと構造原理
① CAD/BIM連携型サブスクリプションSaaS
② マルチユーザーVRコラボレーションによるレビュー効率化
③ デジタルツイン/インダストリアル・メタバース統合モデル
④ リアルタイムVR編集と顧客共創モデル
63.3 業界構造と市場ダイナミクス
① 産業メタバースの一部としての位置づけ
② 効果指標と投資判断
63.4 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA: 「VRファースト設計」が一部業界で標準化
② シナリオB: 分散開発組織の標準協働基盤
③ シナリオC: ニッチ活用にとどまる場合
63.5 地域別動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ その他地域
63.6 代表的参入企業(国内外5社程度)
63.7 スタートアップ動向と課題
63.8 展望
64 拡張作業員プラットフォームのスマートマニュファクチャリング戦略2026-2030
64.1 拡張作業員プラットフォームの定義と位置づけ
64.2 卓越した先進的ビジネスモデルと構造原理
① AI駆動型「作業インテリジェンス」SaaSモデル
② ARリモート支援+ワークフロー統合モデル
③ 安全・コンプライアンス主導のプラットフォームモデル
④ ハイブリッドクラウド・エッジ連携モデル
64.3 業界構造とプレイヤー
64.4 市場・投資動向
① 市場規模・成長率
② 投資・M&A
64.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA: 「デジタル作業員」が工場標準となる世界
② シナリオB: ハイブリッド人材戦略とスキルエコシステム
③ シナリオC: ポイントソリューションに留まる世界
64.6 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ その他地域
64.7 代表的参入企業例(国内外5社程度)
64.8 スタートアップ動向
64.9 課題とリスク
64.10 総括
【AIガイダンス&作業者生産性】
65 作業員のAIガイダンスとスマートマニュファクチャリング2026-2030
65.1 AIガイダンスの概念と位置づけ
65.2 卓越したビジネスモデルと構造原理
① AI連携コネクテッドワーカープラットフォーム(SaaS+現場データ)
② 視覚・音声インタフェースを組み込んだAIコパイロット
③ AIワークインストラクション生成プラットフォーム
④ 予測分析とガイダンス統合モデル
65.3 業界構造と市場・投資動向
① コネクテッドワーカープラットフォーム市場との関係
② 投資とパートナーシップ
65.4 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA: AIコパイロットが現場の標準インタフェース化
② シナリオB: 部分的・選択的導入(ハイリスク・高難度工程中心)
③ シナリオC: 規制・文化・信頼性の壁による停滞
65.5 地域別動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ その他地域
65.6 代表的参入企業(国内外5社程度)
65.7 スタートアップ動向と課題
65.8 結語
【積層造形(アディティブ・マニュファクチャリング)】
66 アディティブ・マニュファクチャリング(金属/樹脂)フォーサイト2026-2030
66.1 市場規模と成長ポテンシャル
66.2 卓越したビジネスモデルと構造原理
① デジタル倉庫+オンデマンドスペアパーツ
② 軽量化・ラティス構造による高付加価値部品
③ シリアル生産/マスカスタマイゼーション
④ プラットフォーム型AMサービス/ネットワーク製造
66.3 業界構造と主要プレイヤー
① 業界構造
② 代表的企業例(国内外5社程度)
66.4 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ その他地域
66.5 投資動向とスタートアップ
① 投資動向
② スタートアップ傾向
66.6 課題と今後の論点
66.7 2030年に向けたシナリオ
67 積層造形(金属AM)のスマートマニュファクチャリング戦略2026-2030
67.1 市場規模と成長ポテンシャル
67.2 卓越した先進的ビジネスモデルと構造原理
① 航空宇宙向け量産・設計前提化モデル
② スペアパーツ・MRO支援のオンデマンド製造
③ 高度機能部品(熱交換器・RFコンポーネントなど)のニッチ量産
④ ネットワーク型金属AMサービスと統合ソリューション
67.3 業界構造と市場ダイナミクス
① ハイプサイクルから成熟フェーズへ
② 適用分野別動向
67.4 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
④ その他地域
67.5 代表的参入企業(国内外5社程度)
67.6 スタートアップ動向と投資
67.7 課題と今後の論点
67.8 2030年に向けた展開シナリオ
68 積層造形(産業用3Dプリンティング)フォーサイト2026-2030
68.1 市場規模と成長ポテンシャル
68.2 産業用3Dプリンティングの先進ビジネスモデル
① オンデマンド製造(Manufacturing-as-a-Service)
② デジタル倉庫と分散生産
③ マスカスタマイゼーションとエンドユース部品
④ 製造プロセスの自動化・AI統合
68.3 業界構造と地域別動向
① 業界構造
② 地域別動向
68.4 代表的参入企業(国内外5社程度)
68.5 スタートアップ動向
68.6 課題と構造的制約
68.7 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA: スマートファクトリーの中核技術としての定着
② シナリオB: ハイブリッド構成の補完技術としての位置づけ
③ シナリオC: コストと標準化の壁による成長鈍化
68.8 戦略的示唆
【先進素材・バイオ製造】
69 サステナブル素材開発のスマートマニュファクチャリング戦略2026-2030
69.1 市場規模と位置づけ
69.2 先進的ビジネスモデルと構造原理
① バイオベース&サーキュラー原料への転換モデル
② アドバンストリサイクル&廃棄物由来素材モデル
③ デジタル駆動マテリアルディスカバリーモデル
④ グリーンプレミアムとブランド価値捕捉モデル
69.3 業界構造と地域別動向
① 業界構造
② 地域別動向
69.4 代表的参入企業(国内外5社程度)
69.5 スタートアップ動向
69.6 課題と構造的制約
69.7 2030年に向けた展開シナリオ
70 バイオ製造のスマートマニュファクチャリング戦略2026-2030
70.1 市場規模と位置づけ
70.2 卓越したビジネスモデルと構造原理
① バイオCDMO/CRDMOモデル
② プレシジョン・ファーメンテーションとバイオベース材料
③ バイオベース製造プラットフォームとAI統合
70.3 業界構造と地域別動向
① 業界構造
② 地域別動向
70.4 代表的参入企業(国内外5社程度)
70.5 スタートアップ動向
70.6 課題と構造的制約
70.7 2030年に向けた展開シナリオ
71 ナノ製造のスマートマニュファクチャリング戦略2026-2030
71.1 市場規模と位置づけ
71.2 卓越した先進ビジネスモデルと構造原理
① 高付加価値ナノ材料プラットフォームモデル
② ナノ構造コーティングと表面機能化モデル
③ ナノデバイス/半導体ナノ構造製造モデル
④ ナノエネルギー・グリーンテックモデル
⑤ AI×ナノ製造・デジタルツインモデル
71.3 業界構造と地域別動向
① 業界構造
② 地域別動向
71.4 代表的参入企業(国内外5社程度)
71.5 スタートアップ動向
71.6 課題と構造的制約
71.7 2030年に向けた展開シナリオ
72 先進複合材料のスマートマニュファクチャリング戦略2026-2030
72.1 先進複合材料の定義と市場規模
72.2 卓越したビジネスモデルと構造原理
① 航空宇宙向けフルスタック・サプライチェーンモデル
② 軽量化×電動化×再生可能エネルギーのトライアングル
③ 自動車・モビリティ向けコスト最適化量産モデル
④ スマート複合材・デジタルマニュファクチャリング連携
72.3 業界構造と地域別動向
① 業界構造
② 地域別動向
72.4 代表的参入企業(国内外5社程度)
72.5 スタートアップ動向と技術トレンド
72.6 課題と構造的制約
72.7 2030年に向けた展開シナリオ
【革新的製造プロセス】
73 「連続発酵製造」による生産効率4倍化戦略2026-2030
73.1 連続発酵製造の位置づけと生産性ポテンシャル
73.2 ビジネスモデルと構造原理
① 生産効率4倍化を狙うプロセスインテンシフィケーション
② AI連携の「モデル駆動連続発酵プラットフォーム」
③ 連続発酵CDMO/プラットフォーム型サービス
73.3 業界構造と市場・投資動向
① 連続バイオ製造への移行トレンド
② 精密発酵スタートアップと投資
73.4 地域別(国別)動向
73.5 代表的参入企業(国内外5社程度)
73.6 課題と構造的リスク
73.7 2030年に向けた展開シナリオ
【サプライチェーン統合管理】
74 サプライチェーン管理タワー戦略2026-2030
74.1 コンセプトと市場規模
74.2 卓越した先進ビジネスモデルと構造原理
① ネットワーク型マルチエンタープライズ管理タワー
② 予測・処方アナリティクス統合型タワー
③ リスクアウェア・レジリエンスプラットフォーム
74.3 業界構造と地域別動向
① 業界構造
② 地域別動向
74.4 代表的参入企業(国内外5社程度)
74.5 スタートアップ動向
74.6 課題と構造的制約
74.7 2030年に向けた展開シナリオ
75 サプライチェーン可視化戦略2026-2030
75.1 市場規模と位置づけ
75.2 卓越した先進ビジネスモデルと構造原理
① エンドツーエンド・リアルタイム可視化プラットフォーム
② ネットワークインテリジェンスとグローバル可視化
③ テクノロジースタック型ビジネス(IoT・AI・ブロックチェーン・デジタルツイン)
75.3 業界構造と地域別動向
① 業界構造
② 地域別動向
75.4 代表的参入企業(国内外5社程度)
75.5 スタートアップ動向
75.6 課題と構造的制約
75.7 2030年に向けた展開シナリオ
76 サプライチェーンの「オンデマンド調達」戦略2026-2030
76.1 コンセプトと市場的背景
76.2 卓越したビジネスモデルと構造原理
① デジタル製造マーケットプレイス型オンデマンド調達
② スポットバイ/オンデマンド購買オーケストレーション
③ AIプロキュアテックによるオンデマンド調達自動化
④ スマートマニュファクチャリングとの統合: オーダードリブン調達・生産
76.3 業界構造と市場・投資動向
① 業界構造
② 地域別(国別)動向
76.4 代表的参入企業(国内外5社程度)
76.5 スタートアップ動向
76.6 課題と構造的制約
76.7 2030年に向けた展開シナリオ
77 サプライチェーン・コントロールタワー戦略2026-2030
77.1 市場規模と位置づけ
77.2 先進的ビジネスモデルと構造原理
① ネットワーク型・多企業連携コントロールタワー
② AI・予測分析を組み込んだ意思決定コックピット
③ リスクアウェア・レジリエンス重視モデル
77.3 業界構造と地域別動向
① 業界構造
② 地域別動向
77.4 代表的参入企業(国内外5社程度)
77.5 スタートアップ動向
77.6 課題と構造的制約
77.7 2030年に向けた展開シナリオ
【JIT・在庫最適化】
78 ジャストインタイム(JIT)2.0戦略2026-2030
78.1 JIT2.0のコンセプトと位置づけ
78.2 構造原理:レジリエントJITの設計思想
① JITとJICのバランス
② デジタル・リスク2.0との統合
78.3 先進的ビジネスモデル
① レジリエントJITプラットフォーム型
② 地域分散+近接生産を組み込んだJIT
③ JIT2.0×サプライチェーン金融・保険
78.4 業界構造と地域別動向
① 業界構造
② 地域別動向
78.5 代表的プレイヤー(例示)
78.6 課題とリスク
78.7 2030年に向けた展開シナリオ
79 在庫の「自動最適化」戦略2026-2030
79.1 市場規模と位置づけ
79.2 自動最適化の構造原理と先進モデル
① AIによる需要予測と補充ロジック
② 自律的な在庫ポリシー・エージェント群
③ バリューチェーン全体の統合最適化
④ 自動在庫管理の成果事例
79.3 業界構造と地域別動向
① 業界構造
② 地域別動向
79.4 代表的参入企業(国内外5社程度)
79.5 スタートアップ動向
79.6 課題と構造的制約
79.7 2030年に向けた展開シナリオ
80 在庫最適化のスマートマニュファクチャリング戦略2026-2030
80.1 市場規模と在庫最適化の位置づけ
80.2 卓越した先進的ビジネスモデルと構造原理
① AI駆動の在庫ポリシー自動調整モデル
② エージェントベースの自律在庫最適化
③ エンドツーエンド統合最適化モデル
④ 自律棚卸とリアルタイム在庫可視化の組み合わせ
80.3 業界構造と地域別動向
① 業界構造
② 地域別動向
80.4 代表的参入企業(国内外5社程度)
80.5 スタートアップ動向
80.6 課題と構造的制約
80.7 2030年に向けた展開シナリオ
81 リードタイム短縮のスマートマニュファクチャリング戦略2026-2030
81.1 リードタイム短縮の位置づけとインパクト
81.2 卓越した先進的ビジネスモデルと構造原理
① AI統合ERP×スマートファクトリーによるエンドツーエンド短縮
② スマートファクトリー起点のリードタイム極小化(バッチサイズ1)
③ オンデマンド製造・アジャイルサプライチェーンモデル
④ 予測インサイト×サプライチェーン統合によるオーダーフルフィルメント短縮
81.3 業界構造と地域別動向
① 業界構造
② 地域別動向
81.4 代表的参入企業(国内外5社程度)
81.5 スタートアップ動向
81.6 課題と構造的制約
81.7 2030年に向けた展開シナリオ
【グリーン製造・循環型経済】
82 グリーン製造プロセス
82.1 定義と位置づけ
82.2 構造原理:卓越したビジネスモデル
① ゼロカーボン工場としての「エネルギーOS」
② 材料グリーンプレミアムを取り込む差別化戦略
③ 規制ドリブンの「グリーン製造キャパシティ」モデル
④ スマートファクトリーとの統合
82.3 業界構造と価値連鎖
① マクロ構造:政策・資本・技術の三層
② ミクロ構造:工場レベルのバリューチェーン
82.4 市場・投資動向(2026-2030)
① 製造脱炭素投資の拡大
② スマートファクトリーと持続可能性
③ グリーン材料とプレミアム市場
82.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:規制ドリブン加速シナリオ
② シナリオB:市場ドリブン漸進シナリオ
③ シナリオC:サプライチェーン分断シナリオ
82.6 地域別動向
① 欧州
② 北米(米国)
③ アジア太平洋
④ 新興国・途上国
82.7 参入企業(例示)
82.8 課題
① 技術・コスト・インフラ
② 経済性とグリーンプレミアムの不確実性
③ サプライチェーンとデータ
82.9 スタートアップ動向と機会領域
① エネルギーデジタルツインと最適化
② グリーン材料トレーサビリティとマーケットプレイス
③ クリーンテック製造支援
82.10 戦略的示唆
83 持続可能な製造
83.1 定義とコンテクスト
83.2 構造原理:先進ビジネスモデルの基本設計
① ESGドリブンの「オペレーション変革」としての持続可能性
② サーキュラーエコノミーと「ボーン・サーキュラー」企業
③ プロダクト・アズ・ア・サービス(PaaS)
④ スマートファクトリーと自律化
83.3 業界構造とエコシステム
① バリューチェーン全体での再定義
② 技術とESGの統合
83.4 市場・投資動向(2026〜2030)
① 持続可能な製造ソリューション市場
② スマートファクトリーとサステナビリティ投資
③ ESG投資とテクノロジー採用
83.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:ボーン・サーキュラー企業が主流化
② シナリオB:スマート・サステナブルファクトリーの標準化
③ シナリオC:規制と市場の二重圧力による再編
83.6 地域別(国別)動向
① 欧州
② 北米
③ アジア太平洋
④ その他新興国
83.7 代表的な参入企業(例示)
83.8 課題
① 経済性とスケール
② データとトレーサビリティ
③ 組織文化とスキル
83.9 スタートアップ動向と機会
① サーキュラービジネスモデル支援
② ESG・LCAデータプラットフォーム
③ スマート・サステナブルファクトリー向けAI・ロボティクス
83.10 戦略的インプリケーション
84 製造業の「カーボン中立化」
84.1 定義とマクロコンテクスト
84.2 構造原理:先進的ビジネスモデル
① 四本柱アーキテクチャ
② ゼロカーボン製造をサービス化するモデル
③ スマートファクトリー×脱炭素プラットフォーム
④ 重工業のトランジションモデル
84.3 業界構造とエコシステム
① 技術・エネルギー・金融の三位一体
② デジタルと通信の役割
84.4 市場・投資動向(2026〜2030)
① グローバル投資規模
② 地域別の投資ドライバー
84.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:高規制・高投資による加速シナリオ
② シナリオB:漸進的移行とデジタル主導シナリオ
③ シナリオC:地域分断とクラスター先行シナリオ
84.6 地域別(国別)動向
① 欧州
② 北米
③ 東アジア
④ 日本
84.7 代表的参入企業(例示)
84.8 課題
① 技術成熟とコスト
② インフラと政策の不確実性
③ ファイナンスと移行リスク
84.9 スタートアップ動向と機会
① デジタル脱炭素プラットフォーム
② クラスター向けソリューション
③ ファイナンスとリスクマネジメント
84.10 戦略的インプリケーション
【エネルギーマネジメント】
85 エネルギー効率化
85.1 定義とマクロトレンド
85.2 構造原理と先進ビジネスモデル
① デジタル・スマートマニュファクチャリングによる効率化
② AI・アナリティクスを核とする最適化モデル
③ レトロフィットとサービスビジネス
④ 産業エネルギー効率を支えるエネルギー効率機器市場
85.3 業界構造
① エネルギー効率化バリューチェーン
② スマートマニュファクチャリングとの重なり
85.4 市場・投資動向(2026〜2030)
① 産業エネルギー効率市場の規模と成長
② 産業エネルギー効率サービス
85.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:エネルギー効率が製造KPIの標準になる
② シナリオB:デジタル変革を起点とした段階的効率化
③ シナリオC:統合エネルギーシステムとスマートグリッド連携
85.6 地域別動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
85.7 代表的参入企業(例示)
85.8 課題
① 投資・レガシーインフラ・人材
② データとアーキテクチャ
85.9 スタートアップ動向と機会
① エネルギー効率化SaaSとアナリティクス
② 産業エネルギー効率サービス/EPC
③ 統合エネルギーシステムとデジタルツイン
85.10 戦略的インプリケーション
86 省エネルギー生産
86.1 定義とマクロ動向
86.2 省エネルギー生産の構造原理と先進ビジネスモデル
① スマート技術による「効率と品質の同時最大化」
② AI/IoTによる動的最適化と予知保全
③ 統合エネルギーシステムとインダストリアルIES
④ ファイナンスとEPCモデル
86.3 業界構造
① エネルギー効率ソリューションのバリューチェーン
② スマートファクトリー市場との重なり
86.4 市場・投資動向(2026〜2030)
① 産業エネルギー効率市場
② AI・スマートテクノロジーへの投資
86.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:ネットゼロ自動化工場の普及
② シナリオB:スマート技術を活用した段階的省エネ
③ シナリオC:統合エネルギーシステムと産業クラスター
86.6 地域別(国別)動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
86.7 代表的参入企業(例示)
86.8 課題
① データとシステム統合
② 投資判断と能力ギャップ
③ 技術ボトルネックとAI統合
86.9 スタートアップ動向と機会
① スマート省エネSaaSとデジタルツイン
② AI駆動の統合エネルギーシステム
③ 省エネサービス/EPCの産業向け展開
86.10 戦略的示唆
87 工場エネルギーの「完全自給」化
87.1 定義と位置づけ
87.2 構造原理:先進ビジネスモデルの骨格
① 再エネ+マイクログリッド+高高度エネルギーマネジメント
② ネットゼロ工場と「電力100%再エネ」戦略
③ レジリエンス+コスト+脱炭素の三位一体価値
87.3 業界構造
① 産業・商業向けマイクログリッド市場
② 自給型工場エコシステム
87.4 市場・投資動向(2026〜2030)
① マイクログリッドと産業サイト自給化への投資
② ネットゼロ工場と再エネ投資
87.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:マイクログリッド主導の分散型工場エネルギー
② シナリオB:完全自給サイトとハイブリッドモデルの共存
③ シナリオC:産業クラスターと水素ハブ
87.6 地域別動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
87.7 代表的参入企業(例示)
87.8 課題
① コスト・ビジネスケース・規模
② 技術・運用の複雑性
③ 規制・系統接続・ビジネスモデル
87.9 スタートアップ動向と機会
① マイクログリッド・エネルギーOS
② 産業サイト向けプロジェクト開発・EPC
③ 水素・長期蓄電・ハイブリッド技術
87.10 戦略的インプリケーション
88 エネルギー管理/原単位可視化
88.1 定義と位置づけ
88.2 構造原理:先進ビジネスモデルの骨格
① 原単位ドリブンの「エネルギーOS」
② スマートファクトリー・エネルギー最適化プラットフォーム
③ カーボンマネジメントとの統合
④ サービス化とSME向けモデル
88.3 業界構造
① 市場区分と主なプレーヤ
88.4 市場・投資動向(2026〜2030)
① エネルギーマネジメントシステム市場
② スマートファクトリー・エネルギー最適化
88.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:原単位可視化が製造KPI標準になる
② シナリオB:エネルギー管理×カーボン中立化の統合
③ シナリオC:データプラットフォーム化とサードパーティ連携
88.6 地域別動向
① 欧州
② 北米
③ アジア太平洋
88.7 参入企業(国内外5社程度・例示)
88.8 課題
① データ品質とインテグレーション
② 経済性と組織変革
③ セキュリティとレジリエンス
88.9 スタートアップ動向と機会
① 原単位可視化に特化したSaaS
② AI/IoTベースのエネルギー・プロセス最適化
③ IEMSプラットフォームとサービスのニッチ
88.10 戦略的インプリケーション
【廃棄物管理】
89 廃棄物の「ゼロ化」
89.1 定義と位置づけ
89.2 構造原理:ゼロウェイスト製造ビジネスモデル
① 6R戦略と循環設計
② デジタルツインと廃棄フローの可視化
③ ゼロウェイスト・トゥ・ランドフィル(ZWLF)モデル
④ 産業シンビオシスとエネルギーパーク
89.3 業界構造
① ゼロウェイスト製造のプレーヤ
89.4 市場・投資動向(2026〜2030)
① ゼロウェイスト関連市場の成長
89.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:ZWLFがグローバル標準となる
② シナリオB:循環経済プラットフォーム化
③ シナリオC:ゼロウェイストとネットゼロの統合
89.6 地域別動向
① 北米
② 欧州
③ アジア太平洋
89.7 代表的参入企業(例示)
89.8 課題
① 技術・データ・システム統合
② 経済性とビジネスケース
③ サプライチェーンと規制の複雑性
89.9 スタートアップ動向と機会
① デジタルゼロウェイストOS
② ゼロウェイストEPC・マルチサイト展開
③ 高度リサイクル・アップサイクル技術
89.10 戦略的インプリケーション
90 廃棄物削減自動化
90.1 定義とコンテクスト
90.2 構造原理:卓越したビジネスモデル
① 原因データの自動取得と「見える化+即時介入」
② ビジョンAIによる不良・スクラップ削減
③ ロボティクスによるプロセス最適化とロス削減
④ 生成AIと廃棄物削減オペレーション
90.3 業界構造と市場・投資動向
① スマートファクトリーと廃棄物削減
② ロボットと自動化市場
③ AIビジョンとスクラップ削減ソリューション市場
90.4 地域別動向
① 北米
② 欧州
③ アジア
90.5 代表的参入企業(例示)
90.6 課題
① データ統合と現場変革
② 経済性とスケール
③ AI・ビジョンの信頼性とガバナンス
90.7 スタートアップ動向と機会
① 廃棄物起点のスマートファクトリーSaaS
② ビジョンAI×ロボティクス
③ 生成AIとナレッジ自動化
90.8 戦略的インプリケーション
【製造KPI・コスト最適化】
91 製造コスト削減
91.1 定義とマクロコンテクスト
91.2 構造原理:先進的ビジネスモデル
① スマートファクトリー360°モデル
② Industry 4.0四本柱による35%削減モデル
③ AI・IoTによるアウトソース製造コスト40%削減モデル
④ サステナブルオートメーションによるコスト・環境同時削減
91.3 業界構造
① コスト削減レバーと関与プレーヤ
91.4 市場・投資動向(2026〜2030)
① Industry 4.0投資とコスト削減
② 具体的コスト削減事例
91.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:データ駆動コストマネジメントの標準化
② シナリオB:サステナブルオートメーションとコストの二重最適化
③ シナリオC:スマートサプライチェーンと外注コスト最適化
91.6 地域別動向
① 日本・アジア
② 北米・欧州
91.7 代表的参入企業(例示)
91.8 課題
① デジタル投資の選別とROI管理
② 変革マネジメントと人材
91.9 スタートアップ動向と機会
① コスト削減特化型スマートファクトリーSaaS
② AIによるROIシミュレーションとポートフォリオ最適化
③ サステナブルオートメーションと補助金活用支援
91.10 戦略的インプリケーション
92 製造スループット向上
92.1 定義とポジショニング
92.2 構造原理:先進ビジネスモデル
① デジタルOEEプラットフォームとボトルネック制御
② AIエージェントによるボトルネック自動検出
③ デジタルツインとライン制御による多品種高速切替
④ 産業AIによるキャパシティ30%拡張モデル
⑤ グローバル事例:Hitachi・GE・John Deere
92.3 市場・投資動向(2026〜2030)
① OEE・スループット向上ソリューション
92.4 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:リアルタイムOEE監視の標準化
② シナリオB:AIスケジューリングと自律工場
③ シナリオC:エンドツーエンドのスループット最適化
92.5 地域別動向
① 北米
② 欧州
③ アジア
92.6 代表的参入企業(例示)
92.7 課題
① データ品質とシステム統合
② ボトルネックの動的変化
③ 投資負担とスキルギャップ
92.8 スタートアップ動向と機会
① ボトルネックAIエージェントSaaS
② AIスケジューリングとキャパシティ・デジタルツイン
③ 中小工場向けライトウェイトOEEソリューション
92.9 戦略的インプリケーション
93 製造原価の「リアルタイム計算」
93.1 定義とコンテクスト
93.2 構造原理:卓越したビジネスモデル
① MES×ERPによる「経験原価(empirical costing)」モデル
② リアルタイム・アクティビティベースド・コスティング(RT-ABC)
③ ジョブ・プロセス原価のリアルタイム追跡
④ AI会計・リアルタイム原価管理
93.3 業界構造
① ソフトウェア・エコシステム
② IIoTとリアルタイム監視
93.4 市場・投資動向(2026〜2030)
① 市場の成長ドライバー
93.5 2030年に向けた展開シナリオ
① シナリオA:リアルタイム原価が製造KPIの標準となる
② シナリオB:AI原価コパイロットによる意思決定自動化
③ シナリオC:リアルタイム原価×サプライチェーン統合
93.6 地域別動向
① 北米・欧州
② アジア太平洋
93.7 代表的参入企業(例示)
93.8 課題
① データ品質とシステム統合
② 組織文化と役割分担
③ 投資対効果と複雑性
93.9 スタートアップ動向と機会
① 原価×IIoTデータのアナリティクスSaaS
② AI原価コパイロットとクイック見積
③ 中小企業向けライトウェイトMES/原価モニタ
93.10 戦略的インプリケーション

 

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