世界のコンピュータ支援製造市場の規模、シェア、トレンド分析レポート
Market Size in USD Billion
CAGR :
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USD
3.73 Billion
USD
6.89 Billion
2024
2032
| 2025 –2032 | |
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世界のコンピュータ支援製造市場のセグメント化、コンポーネント別(ソフトウェア、ソリューション、サービス)、組織規模別(大企業および中小企業)、導入タイプ別(オンプレミスおよびクラウド)、業種別(自動車、航空宇宙および防衛、産業機器、ハイテク、医療機器および部品、エネルギーおよび公益事業、その他)、タイプ別(2Dおよび3D) - 2032年までの業界動向および予測
コンピュータ支援製造市場規模
- 世界のコンピュータ支援製造市場規模は2024年に37億3000万米ドルと評価され、予測期間中に7.98%のCAGRで成長し、2032年には68億9000万米ドルに達すると予想されています。
- この成長は、自動化の進歩、精密製造の需要の増加、インダストリー4.0技術の採用、コスト効率、業界全体でのカスタマイズのニーズの高まりなどの要因によって推進されています。
コンピュータ支援製造市場分析
- コンピュータ支援製造市場は、様々な業界における高度な製造ソリューションへの需要の高まりを背景に、着実な成長を遂げています。この成長は、製造プロセスにおける自動化技術の導入拡大によっても支えられています。
- 製造業が効率性の向上に重点を置くにつれ、コンピュータ支援製造システムが広く導入されています。スマートファクトリーとデジタルトランスフォーメーションへの移行は、市場をさらに拡大させています。
- 北米は、先進的な製造インフラ、自動化技術の採用率の高さ、自動車、航空宇宙、エレクトロニクスなどの主要産業における研究開発への多額の投資により、コンピュータ支援製造市場を支配すると予想されています。
- アジア太平洋地域は、急速な工業化、自動化の需要増加、先進的な製造技術への多額の投資により、予測期間中にコンピュータ支援製造市場で最も急速に成長する地域になると予想されています。
- ソフトウェアセグメントは、自動化を可能にし、精度を向上させ、さまざまな業界で生産プロセスを合理化する役割を果たすため、74.6%の市場シェアで市場を支配すると予想されています。
レポートの範囲とコンピュータ支援製造市場のセグメンテーション
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属性 |
コンピュータ支援製造の主要市場洞察 |
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対象セグメント |
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対象国 |
北米
ヨーロッパ
アジア太平洋
中東およびアフリカ
南アメリカ
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主要な市場プレーヤー |
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市場機会 |
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付加価値データ情報セット |
データブリッジ市場調査チームがまとめた市場レポートには、市場価値、成長率、市場セグメント、地理的範囲、市場プレーヤー、市場シナリオなどの市場洞察に加えて、専門家による詳細な分析、輸入/輸出分析、価格分析、生産消費分析、乳棒分析が含まれています。 |
コンピュータ支援製造市場の動向
「製造業における人工知能の統合の拡大」
- コンピュータ支援製造における人工知能の活用は、リアルタイムの意思決定を可能にすることで生産プロセスを変革しています。AIは、設計を最適化し、製造プロセス中のエラーを最小限に抑えることで、製造業者の生産効率向上に貢献しています。
- シーメンスやゼネラル・エレクトリックなどの企業はすでにAIを活用して製造ソフトウェアの機能を強化し、予知保全やスマートオートメーションを実現しています。この傾向により、製造業者はダウンタイムを回避し、運用コストを削減する能力が向上しています。
- 例えば、シーメンスのAI駆動型プラットフォームは、機器の故障を事前に予測し、コストのかかるダウンタイムを防止します。
- AIを活用した技術は製品のカスタマイズ性も向上させ、メーカーは顧客の嗜好により効果的に対応できるようになります。この傾向は、精度とカスタマイズされたソリューションが不可欠な航空宇宙などの業界で特に顕著です。
- 例えば、ボーイングはAIを活用して、特定の顧客のニーズに基づいて航空機の部品をカスタマイズしています。
- 機械学習アルゴリズムは、大規模なデータセットを分析し、潜在的なボトルネックを予測するために、コンピュータ支援製造ツールに統合されています。この統合により、生産遅延が大幅に削減され、製品全体の品質が向上しています。
コンピュータ支援製造市場の動向
ドライバ
「製造プロセスにおける自動化の需要の増加」
- コンピュータ支援製造市場の主な推進力の一つは、製造プロセスにおける自動化の需要の高まりです。産業界は効率性の向上、生産コストの削減、精度の向上を求めており、CAMシステムは製造プロセスに不可欠なものとなっています。
- AI と機械学習を統合した自動化は、製品の設計と生産に革命をもたらしています。
- 例えば、ゼネラルエレクトリックはCAMシステムにAIを統合して製造プロセスを自動化し、効率を向上させ、エラーを削減しました。
- これらのシステムにより、試作の迅速化、品質管理の改善、そして一貫した生産成果が可能になります。テスラなどの企業を含む自動車業界は、生産ラインの最適化と人的ミスの削減、そしてスループットの向上を目的として、CAMシステムに多額の投資を行っています。
- 現代製品の複雑化とカスタマイズへの需要の高まりは、CAMシステムの成長を促しています。航空宇宙産業などの業界では、精密な製造のためにCAMが活用されています。ボーイング社は、航空機部品の厳格な設計およびカスタマイズ要件を満たすためにCAM技術を活用しています。
- CAMシステムは、業務の効率化、廃棄物の削減、そして持続可能性目標への適合に役立ちます。この傾向はシーメンスなどの企業に顕著に表れており、CAMを生産効率の向上だけでなく材料の無駄の削減にも活用しています。これは、より持続可能な製造方法への幅広い移行を反映しています。
機会
「インダストリー4.0技術の急速な導入」
- コンピュータ支援製造市場における大きなチャンスは、スマートデバイス、IoT、高度なデータ分析を含むインダストリー4.0技術の急速な導入にあります。これらの技術により、製造業者はリアルタイムのデータを収集できるようになり、業務効率と製品品質が向上します。
- たとえば、製造プロセスに IoT を組み込むと、継続的な監視と予測メンテナンスが可能になり、故障が減り、機械の寿命が延びます。
- ボッシュなどの企業は、製造工場にIoTを導入して設備をリアルタイムで監視し、スムーズな運用を確保し、予期せぬダウンタイムを最小限に抑えています。
- 消費財におけるカスタマイズ生産の需要の高まりにより、より柔軟性の高い製造ソリューションの必要性が高まっています。ファッションや医療機器などの業界では、高度にカスタマイズされた製品が求められており、CAMソフトウェアはこうした需要に応える柔軟性を提供します。
- 産業界がデジタル化を進めるにつれ、CAMテクノロジーが企業の生産をより迅速、正確、そしてコスト効率よく実現するのに役立つ可能性は大きく広がっています。
- 例えば、アディダスなどの企業はCAMを使用して、個々の顧客の好みに合わせたカスタムデザインの靴を製造し、市場に新たな機会を生み出しています。
抑制/挑戦
「初期費用が高い」
- コンピュータ支援製造市場が直面する大きな課題は、CAMシステムの導入に伴う初期費用の高さです。特に中小企業にとってその傾向が顕著です。ソフトウェア、ハードウェア、そして熟練した人材への初期投資は法外な額になる可能性があり、多くの中小企業にとって導入を阻んでいます。
- 例えば、コストの壁は中小企業にとって特に大きな問題です。継続的なソフトウェアのアップグレードや従業員の研修に追われる可能性があるためです。多くの中小企業は最新技術への投資に余裕がなく、システムを継続的にアップグレードできる大企業に遅れをとる可能性があります。
- CAMシステムを既存の製造プロセスに統合することは、複雑で時間のかかる作業です。既存のシステムは、新しいCAM技術に対応するために大幅な変更が必要になることが多く、生産に支障をきたし、コスト増加につながる可能性があります。これは自動車業界で顕著で、中小規模のメーカーは、新しいCAM技術を旧式の設備に統合する際に課題に直面しました。
- 高度な製造技術に精通していない企業にとって、急峻な学習曲線はさらなる困難をもたらします。従業員には専門的なトレーニングが必要であり、当初は生産性が低下する可能性があります。
- 例えば、フォルクスワーゲンのような企業は、高度なCAMシステムを生産プロセスに導入する際に、従業員に広範囲にわたるトレーニングが必要なため、遅延や初期の生産性の低下に直面しました。
コンピュータ支援製造市場の展望
市場は、コンポーネント、組織の規模、展開タイプ、および業界に基づいてセグメント化されています。
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セグメンテーション |
サブセグメンテーション |
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コンポーネント別 |
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組織規模別 |
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展開タイプ別 |
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業界別 |
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2025年には、ソフトウェアがコンポーネントセグメントで最大のシェアを獲得し、市場を支配すると予測されています。
ソフトウェア分野は、 製造効率と精度の向上に不可欠な役割を担っており、2025年にはコンピュータ支援製造市場において74.6%という最大のシェアを占めると予想されています。CAM分野のソフトウェアソリューションは、設計、シミュレーション、最適化のための強力なツールを提供し、メーカーが高度にカスタマイズされた複雑な製品を最小限のエラーで製造することを可能にします。
オンプレミスは、予測期間中にテクノロジー市場で最大のシェアを占めると予想されます。
2025年には、オンプレミスセグメントが市場シェア64.5%で最大規模になると予想されています。これは、データセキュリティ、カスタマイズ、既存システムとの統合といった面でより高度な制御が可能となるためです。オンプレミスソリューションは、企業がデータを社内で保存・管理することを可能にします。これは、航空宇宙・防衛といった厳格なデータセキュリティ規制が適用される業界にとって特に重要です。
コンピュータ支援製造市場の地域分析
「北米はコンピュータ支援製造市場で最大のシェアを占めている」
- 北米地域は2025年にコンピュータ支援製造市場を独占し、34.6%の最大の市場シェアを占めると予測されています。
- この優位性は、高いレベルの技術革新、強力な産業部門、そしてこの地域における自動化技術の大幅な導入によって推進されている。
- 特に米国は、精密製造、自動化、インダストリー4.0技術の統合に重点を置いており、主要な貢献国である。
- 北米の自動車、航空宇宙、防衛産業は、生産効率を高め、運用コストを削減するために、コンピュータ支援製造ソリューションの導入をリードしています。
- この地域における主要な市場プレーヤーの存在と、スマート製造技術への継続的な投資が、北米の優位性を支えている。
- 先進的な製造方法と技術革新を支援する政府の取り組みも、この地域の市場成長を牽引しています。
「アジア太平洋地域は、コンピュータ支援製造市場において最も高いCAGRを記録すると予測されています」
- アジア太平洋地域は、2025年にコンピュータ支援製造の最も急成長する市場になると予想されています。
- この成長は、中国、日本、インドなどの国における急速な工業化、大規模な製造活動、自動化の需要の増加によって促進されています。
- 中国やインドなどの国はインフラや製造技術に多額の投資を行っており、CAMソリューションの導入を促進している。
- アジア太平洋地域におけるデジタル変革とスマート製造への推進は、同地域の急速な市場拡大の重要な要因である。
- この地域は大規模な製造拠点を有し、生産を最適化するためのコスト効率の高い先進技術の導入をリードし続けています。
- 自動化と技術の進歩を促進する政府の政策により、アジア太平洋地域全体でCAMソリューションの成長がさらに加速します。
コンピュータ支援製造市場シェア
市場競争環境は、競合他社ごとに詳細な情報を提供します。企業概要、財務状況、収益、市場ポテンシャル、研究開発投資、新規市場への取り組み、グローバルプレゼンス、生産拠点・設備、生産能力、強みと弱み、製品投入、製品群の幅広さ、アプリケーションにおける優位性などの詳細が含まれます。上記のデータは、各社の市場への注力分野にのみ関連しています。
市場で活動している主要なマーケットリーダーは次のとおりです。
- オートデスク株式会社(米国)
- ダッソー・システムズ(フランス)
- ヘキサゴンAB(スウェーデン)
- シーメンス(ドイツ)
- 3D Systems, Inc.(米国)
- PTC(米国)
- HCLテクノロジーズ・リミテッド(インド)
- OPEN MIND Technologies AG(ドイツ)
- メックソフトコーポレーション(米国)
- SolidCAM GmbH(ドイツ)
- NTTデータエンジニアリングシステムズ株式会社(日本)
- BobCAD-CAM社(米国)
- ZWSOFT CO., LTD.(中国)
- SmartCAMcnc(米国)
- CNCソフトウェア社(米国)
- シマトロン(イスラエル)
- Camnetics, Inc.(米国)
- GRZソフトウェア(ドイツ)
- カシオコンピュータ株式会社(日本)
- BenQアジアパシフィックコーポレーション(台湾)
- デル社(米国)
世界のコンピュータ支援製造市場の最新動向
- 2024年4月、ESIグループ(フランス)とFAW-Volkswagen(中国)TEは、自動車業界におけるインテリジェントシミュレーション技術の発展に向けた戦略的提携を発表しました。この提携は、自動車業界向けの材料データベースのローカライズと、インテリジェントシミュレーションにおけるイノベーションの推進に重点を置いています。研究開発活動を強化するため、材料試験とシミュレーションのための共同研究所が設立されました。この提携は、中国の自動車安全規制がもたらす課題に対処し、自動車製造におけるよりクリーンで安全、そして生産性の高い未来の実現に貢献することを目指しています。
- 2024年2月、Hexagon(スウェーデン)はAugment Technologies(オーストラリア)と提携し、AIを採掘オペレーションに統合しました。この協業では、HexagonのMinePlanブロックモデルマネージャーとAugmentのAI搭載Muckpileブロックモデルを組み合わせ、鉱石採掘のためのリアルタイムかつ高解像度のデータを提供します。この提携は、鉱石の損失と希釈を削減し、オペレーションの効率と収益性を向上させることを目指しています。機械学習を活用することで、このソリューションは採掘プロセスを最適化するための実用的な洞察を提供します。
SKU-
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調査方法
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