カテゴリー： P&S Market Research, IT/電子, 世界

センサーフュージョンの世界市場：産業分析・成長予測（～2030）

P&S Market Researchが発行した調査報告書（PS24MAR050）◆商品コード：PS24MAR050
◆発行会社（リサーチ会社）：P&S Market Research
◆発行日：2023年10月
   最新版(2025年又は2026年)はお問い合わせください。
◆ページ数：230
◆レポート形式：英語 / PDF
◆納品方法：Eメール（受注後3営業日）
◆調査対象地域：グローバル
◆産業分野：IT・通信
◆販売価格オプション（消費税別）
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※上記の日本語題名はH&Iグローバルリサーチが翻訳したものです。英語版原本には日本語表記はありません。
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❖ レポートの概要 ❖

2023年のセンサーフュージョン市場規模は8,252.9百万ドルで、2030年には年平均成長率17.6%で25,401.3百万ドルに達すると予測されています。この市場の成長は、自律走行車や改良型カスタマーエレクトロニクスに対する需要の増加、製造業における自動化率の上昇、スマート家電に対する要求の高まりによるものと考えられます。

さらに、COVID-19の壊滅的な被害以来、医療業界における技術向上が、医療機器におけるこの技術の需要も押し上げています。

カルマンフィルター・アルゴリズムは、磁力計、GPS、ジャイロスコープ、加速度計などの多数の検出器から得られた情報を追加し、さらに処理するセンサーフュージョン・アプリケーションで機能する数学的ツールであり、物体や大気を感知したり選別したりします。さらに、測位、ナビゲーション、制御システムにも利用されます。

MEMS技術は、未知の値をより正確に予測するためにデータを追加する能力があるため、自動車産業、特にGPSを搭載したシステムで需要が高まっています。
MEMS技術は、ヘルスケア、自動車、先端製造業、システム・ナビゲーション・デバイスなど、世界的に数多くのビジネスで幅広く使用されているため、業界シェアは大きくなっています。

マイクロエレクトロメカニカル・システムは、多数の検出器を1つに融合した後、その小型化、エネルギー効率、理想的な性能で人気を博しています。MEMSセンサーは、個々の検出器からのデータへの依存を減らすために、電気的および機械的機能を1つのチップ上に追加した小規模なバイアスです。MEMSベースの検出器には、磁力計、加速度計、ジャイロスコープ、圧力検出器などがあり、これらのデータを組み合わせることで、より正確な結果を得ることができます。

通信モジュール、半導体、マイクロコントローラーユニット、メモリーモジュール、飛行時間（ToF）センサーなど、多種多様なセンサー部品への要求が高まっているため、ハードウェアカテゴリーが優位を占めています。

センサーフュージョン方式は、多数のセンサーからの情報を統合する能力があるため、機能が向上し、AR＆VRアプリケーション、センサー・ハブ、スマート・ホーム・システム、IoTゲートウェイなど、多種多様なデバイスやシステムでインテリジェントでコンテキストを意識した処理が可能になります。

2023年には、APAC地域が最大の業界シェアを占め、その収入貢献は予測期間中にCAGR 18.6%で急増します。スマート家電、スマートフォン、自律走行車などの次世代機器の受け入れが増加していることが、この地域の産業を後押ししています。

また、都市化と工業化が急速に進んだ結果、顧客向け電子機器や自動車ビジネスが発展し、最先端技術が受け入れられています。

センサーフュージョン市場の主要企業は以下の通りです：
Amphenol Advanced Sensors
Analog Devices Inc.
Asahi Kasei Microdevices Corporation
BASELABS GmbH
InvenSense
Infineon Technologies AG
NXP Semiconductors
Qualcomm Technologies Inc.
Renesas Electronics Corporation
STMicroelectronics N.V.

第1章．調査範囲
第2章．調査方法
第3章．エグゼクティブサマリー
第4章．市場指標
第5章．産業動向
第6章．世界市場
第7章．北米市場
第8章．ヨーロッパ市場
第9章．アジア太平洋市場
第10章．中南米市場
第11章．中東/アフリカ市場
第12章．アメリカ市場
第13章．カナダ市場
第14章．ドイツ市場
第15章．フランス市場
第16章．イギリス市場
第17章．イタリア市場
第18章．スペイン市場
第19章．日本市場
第20章．中国市場
第21章．インド市場
第22章．オーストラリア市場
第23章．韓国市場
第24章．ブラジル市場
第25章．メキシコ市場
第26章．サウジアラビア市場
第27章．南アフリカ市場
第28章．中東市場
第29章．競争状況
第30章．企業情報
第31章．付録

❖ レポートの目次 ❖

Chapter 1. Research Scope

1.1. Research Objectives

1.2. Market Definition

1.3. Analysis Period

1.4. Market Size Breakdown by Segments

1.4.1. Market size breakdown, by algorithm

1.4.2. Market size breakdown, by technology

1.4.3. Market size breakdown, by offering

1.4.4. Market size breakdown, by end user

1.4.5. Market size breakdown, by region

1.4.6. Market size breakdown, by country

1.5. Market Data Reporting Unit

1.5.1. Value

1.6. Key Stakeholders

Chapter 2. Research Methodology

2.1. Secondary Research

2.1.1. Paid

2.1.2. Unpaid

2.1.3. P&S Intelligence database

2.2. Primary Research

2.3. Market Size Estimation

2.4. Data Triangulation

2.5. Currency Conversion Rates

2.6. Assumptions for the Study

2.7. Notes and Caveats

Chapter 3. Executive Summary

Chapter 4. Market Indicators

Chapter 5. Industry Outlook

5.1. Market Dynamics

5.1.1. Trends

5.1.2. Drivers

5.1.3. Restraints/challenges

5.1.4. Impact analysis of drivers/restraints

5.2. Impact of COVID-19

5.3. Porter’s Five Forces Analysis

5.3.1. Bargaining power of buyers

5.3.2. Bargaining power of suppliers

5.3.3. Threat of new entrants

5.3.4. Intensity of rivalry

5.3.5. Threat of substitutes

Chapter 6. Global Market

6.1. Overview

6.2. Market Revenue, by Algorithm (2017–2030)

6.3. Market Revenue, by Technology (2017–2030)

6.4. Market Revenue, by Offering (2017–2030)

6.5. Market Revenue, by End User (2017–2030)

6.6. Market Revenue, by Region (2017–2030)

Chapter 7. North America Market

7.1. Overview

7.2. Market Revenue, by Algorithm (2017–2030)

7.3. Market Revenue, by Technology (2017–2030)

7.4. Market Revenue, by Offering (2017–2030)

7.5. Market Revenue, by End User (2017–2030)

7.6. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 8. Europe Market

8.1. Overview

8.2. Market Revenue, by Algorithm (2017–2030)

8.3. Market Revenue, by Technology (2017–2030)

8.4. Market Revenue, by Offering (2017–2030)

8.5. Market Revenue, by End User (2017–2030)

8.6. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 9. APAC Market

9.1. Overview

9.2. Market Revenue, by Algorithm (2017–2030)

9.3. Market Revenue, by Technology (2017–2030)

9.4. Market Revenue, by Offering (2017–2030)

9.5. Market Revenue, by End User (2017–2030)

9.6. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 10. LATAM Market

10.1. Overview

10.2. Market Revenue, by Algorithm (2017–2030)

10.3. Market Revenue, by Technology (2017–2030)

10.4. Market Revenue, by Offering (2017–2030)

10.5. Market Revenue, by End User (2017–2030)

10.6. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 11. MEA Market

11.1. Overview

11.2. Market Revenue, by Algorithm (2017–2030)

11.3. Market Revenue, by Technology (2017–2030)

11.4. Market Revenue, by Offering (2017–2030)

11.5. Market Revenue, by End User (2017–2030)

11.6. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 12. U.S. Market

12.1. Overview

12.2. Market Revenue, by Algorithm (2017–2030)

12.3. Market Revenue, by Technology (2017–2030)

12.4. Market Revenue, by Offering (2017–2030)

12.5. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 13. Canada Market

13.1. Overview

13.2. Market Revenue, by Algorithm (2017–2030)

13.3. Market Revenue, by Technology (2017–2030)

13.4. Market Revenue, by Offering (2017–2030)

13.5. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 14. Germany Market

14.1. Overview

14.2. Market Revenue, by Algorithm (2017–2030)

14.3. Market Revenue, by Technology (2017–2030)

14.4. Market Revenue, by Offering (2017–2030)

14.5. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 15. France Market

15.1. Overview

15.2. Market Revenue, by Algorithm (2017–2030)

15.3. Market Revenue, by Technology (2017–2030)

15.4. Market Revenue, by Offering (2017–2030)

15.5. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 16. U.K. Market

16.1. Overview

16.2. Market Revenue, by Algorithm (2017–2030)

16.3. Market Revenue, by Technology (2017–2030)

16.4. Market Revenue, by Offering (2017–2030)

16.5. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 17. Italy Market

17.1. Overview

17.2. Market Revenue, by Algorithm (2017–2030)

17.3. Market Revenue, by Technology (2017–2030)

17.4. Market Revenue, by Offering (2017–2030)

17.5. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 18. Spain Market

18.1. Overview

18.2. Market Revenue, by Algorithm (2017–2030)

18.3. Market Revenue, by Technology (2017–2030)

18.4. Market Revenue, by Offering (2017–2030)

18.5. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 19. Japan Market

19.1. Overview

19.2. Market Revenue, by Algorithm (2017–2030)

19.3. Market Revenue, by Technology (2017–2030)

19.4. Market Revenue, by Offering (2017–2030)

19.5. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 20. China Market

20.1. Overview

20.2. Market Revenue, by Algorithm (2017–2030)

20.3. Market Revenue, by Technology (2017–2030)

20.4. Market Revenue, by Offering (2017–2030)

20.5. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 21. India Market

21.1. Overview

21.2. Market Revenue, by Algorithm (2017–2030)

21.3. Market Revenue, by Technology (2017–2030)

21.4. Market Revenue, by Offering (2017–2030)

21.5. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 22. Australia Market

22.1. Overview

22.2. Market Revenue, by Algorithm (2017–2030)

22.3. Market Revenue, by Technology (2017–2030)

22.4. Market Revenue, by Offering (2017–2030)

22.5. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 23. South Korea Market

23.1. Overview

23.2. Market Revenue, by Algorithm (2017–2030)

23.3. Market Revenue, by Technology (2017–2030)

23.4. Market Revenue, by Offering (2017–2030)

23.5. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 24. Brazil Market

24.1. Overview

24.2. Market Revenue, by Algorithm (2017–2030)

24.3. Market Revenue, by Technology (2017–2030)

24.4. Market Revenue, by Offering (2017–2030)

24.5. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 25. Mexico Market

25.1. Overview

25.2. Market Revenue, by Algorithm (2017–2030)

25.3. Market Revenue, by Technology (2017–2030)

25.4. Market Revenue, by Offering (2017–2030)

25.5. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 26. Saudi Arabia Market

26.1. Overview

26.2. Market Revenue, by Algorithm (2017–2030)

26.3. Market Revenue, by Technology (2017–2030)

26.4. Market Revenue, by Offering (2017–2030)

26.5. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 27. South Africa Market

27.1. Overview

27.2. Market Revenue, by Algorithm (2017–2030)

27.3. Market Revenue, by Technology (2017–2030)

27.4. Market Revenue, by Offering (2017–2030)

27.5. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 28. U.A.E. Market

28.1. Overview

28.2. Market Revenue, by Algorithm (2017–2030)

28.3. Market Revenue, by Technology (2017–2030)

28.4. Market Revenue, by Offering (2017–2030)

28.5. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 29. Competitive Landscape

29.1. List of Market Players and their Offerings

29.2. Competitive Benchmarking of Key Players

29.3. Product Benchmarking of Key Players

29.4. Recent Strategic Developments

Chapter 30. Company Profiles

30.1. InvenSense

30.1.1. Business overview

30.1.2. Product and service offerings

30.2. BASELABS GmbH

30.2.1. Business overview

30.2.2. Product and service offerings

30.3. STMicroelectronics N.V

30.3.1. Business overview

30.3.2. Product and service offerings

30.3.3. Key financial summary

30.4. Renesas Electronics Corporation

30.4.1. Business overview

30.4.2. Product and service offerings

30.4.3. Key financial summary

30.5. QUALCOMM Incorporated

30.5.1. Business overview

30.5.2. Product and service offerings

30.5.3. Key financial summary

30.6. NXP Semiconductors N.V.

30.6.1. Business overview

30.6.2. Product and service offerings

30.6.3. Key financial summary

30.7. Infineon Technologies AG

30.7.1. Business overview

30.7.2. Product and service offerings

30.7.3. Key financial summary

30.8. Asahi Kasei Microdevices Corporation

30.8.1. Business overview

30.8.2. Product and service offerings

30.9. Analog Devices Inc.

30.9.1. Business overview

30.9.2. Product and service offerings

30.9.3. Key financial summary

30.10. Amphenol Advanced Sensors

30.10.1. Business overview

30.10.2. Product and service offerings

30.11. Bosch Sensortec GmbH

30.11.1. Business overview

30.11.2. Product and service offerings

30.12. Texas Instruments Incorporated

30.12.1. Business overview

30.12.2. Product and service offerings

30.12.3. Key financial summary

30.13. CEVA Inc.

30.13.1. Business overview

30.13.2. Product and service offerings

30.13.3. Key financial summary

30.14. Kionix Inc.

30.14.1. Business overview

30.14.2. Product and service offerings

30.15. TE Connectivity Ltd.

30.15.1. Business overview

30.15.2. Product and service offerings

30.15.3. Key financial summary

Chapter 31. Appendix

31.1. Abbreviations

31.2. Sources and References

31.3. Related Reports


※参考情報

センサーフュージョンとは、複数のセンサーから得られる情報を統合して、より正確で信頼性の高いデータを生成する技術です。様々なセンサーが異なる種類のデータを取得するため、個々のセンサーの限界を補完し、全体としての性能を向上させることが目的となります。
センサーフュージョンには大きく分けて三つの種類があります。一つ目は、低レベルフュージョンです。これは、生のデータを統合する段階であり、例えば、異なる条件下で取得された複数の画像を組み合わせて、より完全なシーンを構築する場合が該当します。二つ目は、中レベルフュージョンです。これは、各センサーから得られた情報を特徴量として抽出し、それをもとに融合するプロセスです。例えば、画像処理の分野では、エッジや色などの特徴を用いて、異なる画像から情報を統合します。三つ目は、高レベルフュージョンであり、こちらは抽象的な推論や意思決定を行う段階です。異なるセンサーから得られた情報を基に、状況を判断したり、行動を決定したりすることが含まれます。

センサーフュージョンの用途は多岐にわたります。自動運転車では、カメラ、レーダー、LIDARなどのセンサーが融合を通じて周囲の状況を判断し、安全な運転を実現します。航空宇宙分野では、衛星からのデータを地上のセンサーと統合することで、気候変動をモニタリングしたり、環境保護のためのデータを提供したりします。医療分野では、CTやMRIといった異なる画像診断技術をフュージョンすることで、より精度の高い診断が可能になります。スマートフォンやウェアラブルデバイスにおいても、加速度センサー、ジャイロスコープ、GPSなどを統合することで、ユーザーの動きを正確に追跡し、位置情報サービスやヘルスケアアプリケーションに活用されています。

関連技術としては、機械学習や人工知能の利用が挙げられます。センサーフュージョンの際に、得られたデータからパターンを学習し、予測を行えるようになることで、より高度な判断が可能になります。また、データの前処理やセンサーキャリブレーションの技術も重要です。これにより、異なるセンサー同士のデータの整合性を保ちながら、精度の高い統合を実現します。

さらに、センサーネットワーク技術もセンサーフュージョンにおいて重要な要素です。これにより、多数のセンサーがリアルタイムで情報を収集し、クラウド上で処理されることで、大規模なデータセットを効率的に扱うことができます。IoT（インターネットオブシングス）との組み合わせも増えており、センサーからのデータをリアルタイムで収集し、解析し、意思決定に活かすことが容易になっています。

センサーフュージョンは今後ますます重要性を増していく技術と考えられています。自動運転やスマートシティの発展に伴い、多くのセンサーがネットワークを形成し、複雑な環境での判断が求められるようになります。そのため、センサーフュージョン技術の進展が、データの精度を向上させ、リアルタイムでの意思決定を支える基盤となることでしょう。

このように、センサーフュージョンは多岐にわたる分野での応用が進んでおり、今後もますます技術の進化が期待されます。より効率的で高精度なデータ統合技術の開発が進むことで、私たちの生活の質を向上させることにつながると考えられます。将来的には、リアルタイムでの状況把握や判断能力が向上し、新たなサービスや製品の展開が期待されているため、注目を集める分野であると言えるでしょう。


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