世界のデジタル造船所市場規模/シェア/動向分析レポート:ソリューション別、造船所種類別(~2030年)

 

市場概要

世界のデジタル造船所市場規模は2022年に26.7億米ドルと推定され、2023年から2030年にかけて年平均成長率(CAGR)19.1%で成長すると予測されている。同市場の成長は、造船所産業におけるモノのインターネット(IIoT)の普及が牽引すると予測される。IIoTは、物理的な機械や資産とデジタルシステムの統合を可能にし、造船所がリアルタイムのデータを収集・分析できるようにする。このデータ主導のアプローチは、業務効率を高め、意思決定を改善し、予知保全を可能にし、最終的にはコスト削減と生産性向上につながる。

コネクテッド・シップや自律型船舶への関心の高まりといった要因が、業界の成長を後押ししている。これらのソリューションにより、造船所はセンサー、接続性、自動化、人工知能(AI)などの先進技術を船舶に統合することができる。コネクテッド・自律型船舶は、安全性の向上、燃料消費量の削減、航行の最適化、運航効率の向上を実現する。自律型船舶はクルーレス船とも呼ばれ、人間の介入なしに運航できるソフトウェアとハードウェアを装備している。これらの船舶には、センサー、自動航行システム、推進システム、補助システム、GPSトラッカー、その他のコンポーネントが使用されている。これらのコンポーネントにより、船は周囲の状況に基づいて判断を下すことができる。

造船所産業でデジタル・ツインを活用する意義は、造船とメンテナンスの手順を変革する可能性にある。デジタル・ツインは、リアルタイムのデータで継続的に更新される船舶や造船所の仮想レプリカである。造船所はデジタル・ツインを採用することで、高度な3Dモデルやシミュレーションを開発し、より精密な計画や設計を行うことができる。これにより、潜在的な問題を特定し、船舶建造プロセスを合理化することで、コストと時間の節約につながります。さらに、デジタルツインは船舶や機器の性能をリアルタイムで包括的に把握します。これにより、運航の継続的な監視と最適化が容易になり、船舶の寿命を通じて最適な効率と性能を確保することができる。

ソフトウェア会社は、潜在的なハッキングの試みから製品を強化するために、継続的に製品を強化している。海運業界では、造船所や船舶運航会社が、船舶や部品に関する情報を含む膨大な機密データをITプラットフォーム上に保管している。その結果、これらの事業体はサイバー攻撃に対する脆弱性が高まり、多額の財務的損失を被る可能性がある。また、デジタル化の進展により、船舶から重要な運航データを盗み出すことを目的としたサイバー脅威やサイバー犯罪の脅威も高まっており、国家安全保障に対する脅威となっている。

こうしたサイバーリスクに対処するには、高度なサイバーセキュリティ・ソリューションの導入が必要であり、そのためにはソフトウェア企業の投資拡大が求められる。その結果、海運業界はサイバー上の脅威やリスクから身を守ることの重要性を認識している。例えば、2021年1月、国際海事機関(IMO)は決議MSC. 428(98)には、サイバーリスクを管理するための簡潔なガイドラインが盛り込まれており、さまざまな海事組織に適用される。

COVID-19の大流行は、デジタル造船所の市場に大きな影響を与えた。この大流行は、企業に新たな課題への適応と業務の変更を迫った。COVID-19が市場に与えた顕著な影響のひとつは、デジタル技術とプロセスの利用率の上昇である。パンデミックによる混乱を受けて、造船所は業務を合理化し事業継続性を確保するためにデジタル・ソリューションの採用を加速させている。これには、効率性と生産性を高めるためのロボット・プロセス・オートメーションやその他のテクノロジー・プラットフォームの導入が含まれる。

パンデミックは、デジタル造船所業界にも課題をもたらした。世界的なサプライチェーンの混乱、渡航制限、労働力の制限は、造船とメンテナンスのプロセスに影響を与えた。その結果、プロジェクトのスケジュールが遅延し、追加的な安全対策やリモートワークの手配の必要性からコストが増加した。しかし、パンデミックはデジタル造船所の市場にプラスとマイナスの影響を与えた。サプライチェーンの混乱や労働力の制限による課題がある一方で、この危機はデジタル技術とプロセスの採用を加速させた。市場の成長とソリューションの継続的な進歩により、デジタル造船所産業はパンデミック後の時代に回復し、繁栄すると予想される。

ソリューションは、ハードウェア、ソフトウェア、サービスに分類される。ハードウェア分野は2022年に46.2%の圧倒的な収益シェアを占めた。センサー、モノの産業インターネット(IIoT)、エッジコンピューティングデバイスを包含するようなハードウェア技術の継続的な進歩は、デジタル造船所部門におけるハードウェアコンポーネントの統合を推進している。これらの進歩は、リアルタイムのデータ収集に力を与え、シームレスなネットワーク接続とデジタルツインシステムとの統合を可能にする。特に、これらのハードウェアコンポーネントは、デジタルツインモデルとデジタル造船所業界に存在する有形資産との接続を確立する上で極めて重要である。

サービス部門は、予測期間中20.2%の大幅なCAGRで浮上すると予想されている。世界の船舶数は増加の一途をたどっており、船舶の保守・修理サービスが常に必要とされている。市場内のサービス分野は、船舶修理、改造、メンテナンスなどの専門サービスを提供することでこの需要に対応している。船舶を最適な状態に保ち、規制を遵守する必要性が、こうしたサービスの需要を後押ししている。

造船所のタイプに基づき、市場は商業用と軍事用に分類される。2022年の収益シェアは商業セグメントが52.3%でリードしている。商業造船所セグメントの成長は、海上貿易に影響を与えている。世界的な貿易の拡大が続く中、新しい商業船舶や既存の船舶の保守・修理の需要が高まっている。例えば2022年4月、Wartsilaは最新のARとVR技術を活用した仮想・拡張シミュレーション・ソリューションを発表した。これらのソリューションは、実際の船舶運航をシミュレートする没入型環境を作り出し、学習の定着、職務遂行能力、チームコラボレーションを向上させる。このような技術革新により、造船やメンテナンスのプロセスを最適化できるこのようなサービスのニーズが高まっている。

軍事分野は、予測期間中に20.0%のCAGRで急成長する見込みである。防衛予算の配分は、軍事造船所セグメントの推進に重要な役割を果たしている。各国政府は、防衛費の最適化、造船能力の向上、既存の海軍資産の寿命延長のために、デジタル造船所サービスに投資している。軍事分野におけるデジタル造船所サービスの需要は、国防資金の有無や各国の戦略的優先順位に影響される。

例えば、インド政府は2022年12月、造船部門を支援するため、現金補助金、減税、その他のインセンティブを提供する意向である。この動きは、同国の製造業者に対する運賃の高騰の影響を緩和することを目的としている。提案されている措置は、最低50隻の新造船建造を促進するための補助金の提供や、造船業界に銀行からの融資確保を支援する「インフラストラクチャー・ステータス」の付与などである。

船腹容量に基づき、市場は小型、中型、小型・大型に分類される。このうち、大容量セグメントは2022年の売上シェア44.0%で優位を占めており、予測期間中も優位を維持すると予想される。海運、石油・ガス、海洋探査など様々な産業でより大型の船舶が必要とされていることが、大容量セグメントにおけるデジタル造船所サービスの需要を牽引している。これらのサービスにより、造船所は大型船舶の設計、建造、保守を効率的に行うことができ、輸送やその他の海上活動の需要増に対応することができる。

2022年には、中容量セグメントがかなりの収益シェアを占めた。中容量セグメントは、オフショア支援、漁業、沿岸輸送などの産業におけるカスタマイズされた船舶の需要に対応している。デジタル造船所ソリューションは、造船所が顧客の特定の要件を満たす船舶を効率的に設計・建造することを可能にする。カスタマイズされたソリューションを提供できることが、デジタル造船所業界における中型船セグメントの成長を牽引している。

技術に基づいて、市場はAR/VR、デジタルツイン、付加製造、AIとビッグデータ分析、高性能コンピューティング(HPC)、ブロックチェーン、その他に分類される。このうち、AI・ビッグデータ分野が2022年の収益シェア24.1%で優位を占めている。デジタル造船所市場にAIとビッグデータ解析を採用することで、造船所は造船プロセスを通じて生成される膨大な量のデータを収集、分析、解釈できるようになる。AIとビッグデータ技術により、造船所は予知保全と状態監視システムの導入が可能になる。船舶に搭載されたさまざまなセンサーや機器からのデータを分析することで、造船所は潜在的な問題をリアルタイムで検出し、メンテナンスの必要性を予測し、積極的に対処することができる。これにより、ダウンタイムの削減、船舶の稼働率の向上、メンテナンススケジュールの最適化が図られ、コスト削減と運航パフォーマンスの向上につながる。

デジタル・ツイン分野は、予測期間中のCAGRが20.4%で、最も急成長している分野として浮上する見込みである。デジタルツインは、造船所が船舶の仮想レプリカを作成することを可能にし、船舶の設計と計画の強化を可能にする。造船所は、さまざまな設計シナリオをシミュレーション・分析することで、船舶の性能を最適化し、潜在的な問題を特定し、物理的な建造が始まる前に十分な情報に基づいた意思決定を行うことができる。これは、効率性の向上、コストの削減、市場投入までの時間の短縮につながります。ダッソー・システムズなどの主要企業は、デジタル造船所の構築を強化するためにパートナーシップを締結している。例えば2022年11月、ダッソー・システムズとサムスン重工業(SHI)はスマート造船所の開発で協力する覚書に調印した。このパートナーシップは、デジタル・ツイン技術を活用してSHIの造船所運営の変革を促進し、同社のビジネス・イニシアチブを支援することを目的としている。

2022年の市場全体の売上シェアは欧州が27.6%でリード。欧州地域は環境規制が厳しく、持続可能な海運慣行に強く注力している。このため、船舶設計の最適化、排出量の削減、燃料効率の改善に役立つ造船デジタルソリューションの需要が高まっている。例えば、国際海事機関(IMO)は、気候危機に対応するため、燃料と技術の大幅な転換を促進する業界全体の取り組みを主導している。その目標は、2050年までに年間CO2排出量を最低50%削減することである。デジタル造船所技術は、造船所が環境に優しい慣行を実施し、これらの規制に準拠することを可能にし、欧州市場での採用拡大につながる。

アジア太平洋地域は、予測期間を通じて最も速いCAGR 20.7%で成長すると予測されている。パンデミック時に発生した労働力不足を受けて、造船自動化の需要が急増している。デジタル造船所ソリューションは、この労働力不足に対処し、アジア太平洋地域の造船業界全体の生産性を向上させる自動化機能を提供する。アジア太平洋地域は造船の主要拠点であり、中国、韓国、日本などが市場をリードしている。同地域の造船業の成長は、業務の合理化、リソースの最適化、船舶需要の増加に対応するためのデジタル造船所ソリューションの需要を促進している。

 

主要企業・市場シェア

 

同市場は細分化されており、市場攻略を目指すプレーヤーによる熾烈な競争が予想される。主要企業は、デジタル造船所で使用される先進技術を統合するために、パートナーシップやコラボレーションに多額の資金を費やしている。例えば、2021年2月、Damen Shipyard GroupはSea Machines Roboticsと協業契約を結び、Damenの船舶への衝突回避技術の実装を模索し、推進している。このパートナーシップは、デジタル化、持続可能性の強化、オペレーショナル・エクセレンスというデイメンの戦略的目標に合致している。

これらの業界関係者は、市場での地位を強化するため、M&Aや新製品の導入など、戦略的な取り組みに積極的に取り組んでいる。こうした取り組みは、市場シェアを大幅に確保し、全体的な収益性を高めることを目的としている。世界のデジタル造船所市場の有力企業には、以下のような企業がある:

SAP

Wartsila、BAEシステムズ

ダッソー・システムズ

AVEVA

シーメンス・デジタル・インダストリーズ・ソフトウェア

アクセンチュア

ヘキサゴン

インマルサット

Damen Shipyards Group

本レポートでは、世界、地域、国レベルでの市場収益成長を予測し、2017年から2030年までの各サブセグメントにおける質的・量的市場動向の分析を提供しています。この調査レポートは、世界のデジタル造船所市場レポートをソリューション、造船所タイプ、能力、技術、地域別に分類しています:

ソリューションの展望(売上高、百万米ドル、2017年~2030年)

ハードウェア

ソフトウェア

サービス

造船所タイプの展望(売上高、百万米ドル、2017年 – 2030年)

商業用

軍用

容量の見通し(収益、百万米ドル、2017年~2030年)

小規模

中規模

大型

技術展望(収益、百万米ドル、2017年~2030年)

AR/VR

デジタルツイン

アディティブ・マニュファクチャリング

AIとビッグデータ分析

ハイパフォーマンス・コンピューティング(HPC)

ブロックチェーン

その他

地域別展望(収益, USD Million, 2017 – 2030)

北米

米国

カナダ

欧州

ドイツ

英国

フランス

アジア太平洋

中国

インド

日本

ラテンアメリカ

ブラジル

メキシコ

中東・アフリカ

アラブ首長国連邦(UAE)

サウジアラビア王国(KSA)

南アフリカ

 

【目次】

 

第1章. 方法論とスコープ
1.1. 市場セグメンテーションとスコープ
1.2. 市場の定義
1.3. 情報調達
1.3.1. 情報分析
1.3.2. 市場形成とデータの可視化
1.3.3. データの検証・公開
1.4. 調査範囲と前提条件
1.4.1. データソース一覧
第2章. エグゼクティブ・サマリー
2.1. 市場概要
2.2. 市場スナップショット
2.3. セグメント別スナップショット
2.4. 競合環境スナップショット
第3章. 市場変数、トレンド、展望
3.1. 市場系統の展望
3.2. デジタル造船所市場 – バリューチェーン分析
3.3. デジタル造船所市場のダイナミクス
3.3.1. 市場促進要因分析
3.3.2. 市場阻害要因分析
3.3.3. 市場機会分析
3.4. 産業分析-ポーターのファイブフォース分析
3.4.1. サプライヤーパワー
3.4.2. 買い手の力
3.4.3. 代替の脅威
3.4.4. 新規参入による脅威
3.4.5. 競合他社との競争
3.5. 業界分析 – PESTEL分析
3.5.1. 政治情勢
3.5.2. 経済情勢
3.5.3. 社会情勢
3.5.4. テクノロジー
3.5.5. 環境的ランドスケープ
3.5.6. 法的環境
3.6. COVID-19の影響分析
第4章. デジタル造船市場のソリューション展望
4.1. デジタル造船所市場、ソリューション別分析・市場シェア、2022年・2030年
4.2. ハードウェア
4.2.1. 市場の推定と予測、2017年~2030年 (百万米ドル)
4.2.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年~2030年 (USD Million)
4.3. ソフトウェア
4.3.1. 市場の推計と予測、2017年~2030年(百万米ドル)
4.3.2. 市場の推計と予測:地域別、2017年~2030年(USD Million)
4.4. サービス
4.4.1. 市場の推計と予測、2017年~2030年(百万米ドル)
4.4.2. 市場の推計と予測, 地域別, 2017 – 2030 (USD Million)
第5章. デジタル造船所市場 造船所タイプの展望
5.1. デジタル造船所市場:造船所タイプ別分析&市場シェア、2022年&2030年
5.2. 商業
5.2.1. 市場の推定と予測、2017年~2030年(百万米ドル)
5.2.2. 市場の推計と予測, 地域別, 2017 – 2030 (USD Million)
5.3. 軍事
5.3.1. 市場の推定と予測、2017~2030年 (百万米ドル)
5.3.2. 市場の推計と予測, 地域別, 2017 – 2030 (USD Million)
第6章. デジタル造船市場のキャパシティ展望
6.1. デジタル造船所市場、容量別分析・市場シェア、2022年・2030年
6.2. 小型
6.2.1. 市場の推定と予測、2017年~2030年 (百万米ドル)
6.2.2. 市場の推計と予測, 地域別, 2017 – 2030 (USD Million)
6.3. 中型
6.3.1. 市場の推定と予測、2017~2030年 (百万米ドル)
6.3.2. 市場の推計と予測, 地域別, 2017 – 2030 (USD Million)
6.4. 大型
6.4.1. 市場の推定と予測、2017~2030年 (百万米ドル)
6.4.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年~2030年 (百万米ドル)
第7章. デジタル造船市場の技術展望
7.1. デジタル造船所市場、技術別分析・市場シェア、2022年・2030年
7.2. AR/VR
7.2.1. 市場の推計と予測、2017年~2030年(百万米ドル)
7.2.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年~2030年(USD Million)
7.3. デジタルツイン
7.3.1. 市場の推計と予測、2017~2030年(百万米ドル)
7.3.2. 市場の推計と予測、地域別、2017~2030年(USD Million)
7.4. 積層造形
7.4.1. 市場の推定と予測、2017~2030年(百万米ドル)
7.4.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年~2030年(百万米ドル)
7.5. AIとビッグデータ
7.5.1. 市場の推定と予測、2017~2030年(USD Million)
7.5.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年~2030年(USD Million)
7.6. 高性能コンピューティング(HPC)
7.6.1. 市場の予測:2017~2030年(百万米ドル)
7.6.2. 市場予測:地域別、2017~2030年(百万米ドル)
7.7. ブロックチェーン
7.7.1. 市場の推計と予測、2017~2030年(USD Million)
7.7.2. 市場の推計と予測:地域別、2017年~2030年(USD Million)
7.8. その他
7.8.1. 市場の推定と予測、2017~2030年(USD Million)
7.8.2. 市場の推定と予測, 地域別, 2017 – 2030 (USD Million)

 

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レポートコード:GVR-4-68040-126-0

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