PressWalker 株式会社マーケットリサーチセンター「日本のデジタルツイン市場規模（～2030）：システム、プロセス、コンポーネント」調査資料を販売開始

「日本のデジタルツイン市場規模（～2030）：システム、プロセス、コンポーネント」調査資料を販売開始

システム・通信

（株）マーケットリサーチセンタ－（本社：東京都港区、グローバル調査資料販売）では、「日本のデジタルツイン市場規模（～2030）：システム、プロセス、コンポーネント」調査資料の販売を2025年11月10日に開始いたしました。日本のデジタルツイン市場規模（国内市場規模を含む）、動向、予測、関連企業の情報などが盛り込まれています。

■レポート概要
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日本のデジタルツイン市場の背景と技術基盤
レポートでは、日本のデジタルツイン市場の拡大が、日本製造業の伝統と高度な技術インフラの上に構築されている点が強調されています。オムロン、キーエンス、三菱電機といった企業が牽引してきた優れたセンサー技術と、広範なIoT導入の蓄積が、デジタルツイン活用の土台になっていると説明されています。
通信インフラ面では、NTTドコモ、ソフトバンク、KDDIによる全国的な5Gネットワーク展開が進み、特にミリ秒単位の応答時間が重要となる工場・インフラなどの産業環境において、リアルタイムなデジタルツイン・アプリケーションに必要な超低遅延接続を提供しているとしています。
クラウドおよびエッジコンピューティングについては、NECや富士通など国内大手とグローバルプロバイダーのパートナーシップにより、クラウドとエッジを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャが構築されているとまとめられています。これにより、性能を維持しつつデータ主権への配慮も行き届いた環境でデジタルツインを運用できる体制が整いつつあると説明されています。
AI・機械学習のエコシステムも重要な要素として挙げられています。大手ハイテク企業群、理化学研究所のような研究機関、新興企業のコラボレーションを通じて、特にコンピュータビジョンや予測分析といったデジタルツインに不可欠な技術分野で強みを発揮しているとされています。
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市場規模の見通しと成長ドライバー
本レポートによると、日本のデジタルツイン市場は2025～2030年にかけて拡大し、2030年には66億7,000万米ドル以上の規模に達すると予測されています。この成長を支えるのは、製造業を中心としたデジタル化の加速だけでなく、インフラ、都市、医療など多様な分野への適用拡大であると説明されています。
人材面では、日本のデジタルツインエコシステムは、厳格なSTEM教育や企業研修プログラムによって鍛えられた高度な技術者層から恩恵を受けている一方で、AIやデータサイエンスの専門家をめぐる人材獲得競争が依然として激しいと指摘されています。経済産業省や業界団体は、既存エンジニアのデジタルスキル向上を狙った技術教育イニシアチブに取り組み、大学もIoTやシミュレーションモデリングに関するカリキュラムを拡充しているとされています。
市場の成熟度については、自動車や重工業などの分野ではパイロット導入段階から本格展開に移行している一方で、ヘルスケアや農業などの新興分野は、検討や試験導入の段階にあるなど、セクターによって進捗が異なると整理されています。
資金調達の観点では、デジタルツイン関連スタートアップへのベンチャーキャピタル投資が増加しており、大手コングロマリットのコーポレートベンチャー部門が投資ラウンドを主導している事例が紹介されています。あわせて、戦略的イノベーションプログラムなどを通じた政府資金もデジタルインフラ開発を支えていると説明されています。
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主要プレーヤーとエコシステムの構造
レポートでは、シーメンスやダッソー・システムズといったグローバルソリューションプロバイダーと、日本企業との関係性が整理されています。これら海外企業は、日本市場においてもデジタルツインソリューションの存在感を示している一方で、三菱重工業や川崎重工業などの国内メーカーが、自社の産業分野に特化したアプリケーションを開発していると説明されています。
さらに、日本には強力なシステムインテグレーター層が存在し、多くの国内SIerが、既存の企業ITインフラとデジタルツインソリューションをシームレスに結びつける役割を担っているとされています。官民パートナーシップも、日本の伝統的な共同産業モデルのもとで、シミュレーションやモデリング技術の開発・普及を加速していると述べられています。
2024年11月の事例として、理経による「JAPAN USD Factory」が取り上げられています。これはNVIDIA Omniverse上で構築されたプラットフォームであり、日本の製造業者が工場設備のデジタルレプリカを構築できる環境を提供するものとして紹介されています。トヨタやホンダといった自動車メーカーは生産最適化のためにデジタルツインを活用し、航空宇宙企業は仮想テスト環境として、医療機関は患者のデジタルツインとして、さらに東京や大阪のスマートシティ構想においても取り入れられていると説明されています。
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ソリューション別（システム・プロセス・コンポーネント）の特徴
本レポートは、ソリューション別に「システム」「プロセス」「コンポーネント」の3つのレベルでデジタルツインを整理しています。
システムレベルでは、スマートシティ構想における役割が強調されています。トヨタが富士山麓で構想する「Woven City」などを例に、エネルギーグリッド、交通システム、IoTベースのインフラを統合した都市全体をデジタル上で再現し、リアルタイムの運用をシミュレーション・最適化する取り組みが紹介されています。福岡市や横浜市なども、特に地震多発地域における災害レジリエンスの管理にシステムツインを活用しているとされています。
プロセスレベルでは、自動車、電子機器、精密機械など、日本が強みを持つ製造業での活用が中心に描かれています。生産ラインの最適化、ロボットによる組立ワークフローのシミュレーション、サプライチェーン・ロジスティクスの微調整などにプロセスツインが利用され、現場の効率化と品質向上を支えていると説明されています。
コンポーネントレベルでは、機械部品、センサー、マイクロエレクトロニクスなどの高精細なデジタルモデリングが進んでいるとされています。タービン、半導体、義肢などの部品にセンサーを組み込み、実機から得られるデータをデジタルツインにフィードバックすることで、性能や安全性のリアルタイム監視、予知保全を実現していると記載されています。特に航空宇宙や医療技術といった高価値資産を扱う分野では、コンポーネントツインが寿命延長や信頼性確保のうえで不可欠だとしています。
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用途別のデジタルツイン活用
アプリケーション別のセグメントとして、レポートは「製品設計・開発」「予知保全」「ビジネス最適化」「その他（モニタリング、トレーニング／教育、デジタルヒューマン（ヘルスケア））」を挙げています。
製品設計・開発の領域では、自動車メーカーやコンシューマー向けハイテク企業が、製品ライフサイクル全体を通じてデジタルツインを活用していると説明されています。ホンダやマツダは、バーチャル風洞内で車両を試験することにより、研究開発期間の短縮と物理プロトタイプ製作コストの削減を図っているとされています。家電・デバイスメーカーも、実生産前に人間工学的特性、熱挙動、性能を仮想空間で評価することで、設計品質を高めていると述べられています。
予知保全の分野では、密集した産業施設と老朽化インフラを抱える日本において、設備の故障を事前に予測し稼働率を維持することが極めて重要になっていると説明されています。工場では機械にスマートセンサーを取り付け、そのデータをデジタルツインモデルに取り込むことで、故障予測、修理スケジューリング、自動的な運転継続を可能にしているとされています。
ビジネス最適化では、物流企業が倉庫作業や配送ルートをデジタルモデル化し、リアルタイムで効率化する取り組みが紹介されています。小売企業は、店舗内の顧客導線をシミュレーションし、商品配置や顧客体験の向上に役立てているとされています。
その他の用途として、医療や教育における活用が挙げられています。大学では、研究室や設備のバーチャルレプリカをトレーニング用途に用い、医療分野では「デジタルヒューマン」モデルによる手術計画や患者固有の診断、さらにはメンタルヘルス治療のシミュレーションに利用されていると説明されています。高齢化が進む日本において、個別化医療の重要性が高まるなか、オーダーメイドの医療介入を設計するための有力な手段として、デジタルツインが注目されているとまとめられています。
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企業規模別の導入動向と課題
企業規模別には、「大企業」と「中小企業（SMEs）」の2区分が示されています。大企業はデジタルツイン導入の最前線に立つ存在として位置づけられ、三菱電機、日立製作所、東芝などのグローバル企業が、工場環境のシミュレーション、エネルギー消費の最適化、グローバルサプライチェーンのパフォーマンス監視などに、多層的なデジタルツインを活用していると説明されています。これらの企業は、社内R&Dと強力な産官学連携に支えられ、AIやロボティクス、IoTプラットフォームと統合された高度なシステム／プロセスレベルのツインを構築しているとされています。
中小企業については、かつては導入コストや技術的複雑さがハードルとなっていたものの、最近ではプラグアンドプレイ型やクラウドベースのソリューションの普及により、導入が現実的な選択肢となりつつあると述べられています。製造、建設、農業といった分野の中小企業が、機械監視、ワークフロー最適化、メンテナンス予測のために、コンポーネントレベルや簡略化したプロセスツインを導入する例が増えていると説明されています。
また、大学やプライベートクラウドプロバイダー、海外パートナーとの協業を通じて、中小企業のニーズに合わせたローカライズドなソリューションが登場している点も指摘されています。若手の起業家層が家族経営企業等で主導的役割を担うようになり、破壊的技術に対する文化的な抵抗感が和らぎつつあることも、市場拡大を後押しする要素として言及されています。
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災害対策・インフラ分野での活用と日本固有の機会
日本は自然災害リスクが高い国であることから、予測モデリングや災害対応に関するデジタルツインへの投資が活発であるとレポートは指摘しています。地震シミュレーションや津波警報システムの高度化において、デジタルツイン技術が重要な役割を担い、災害時の迅速な意思決定とレジリエンス確保を支えていると説明されています。
また、老朽化するインフラの維持・更新計画にもデジタルモデリングが必要とされており、橋梁や道路、エネルギー設備などの構造物について、デジタルツインを用いた状態把握と予防保全が進んでいるとされています。これにより、日本の伝統的なエンジニアリング技術と最先端のデジタルツールが融合し、独自の市場機会が生まれているとまとめられています。
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調査アプローチ・レポート構成と想定読者
調査アプローチとしては、二次調査と一次調査を組み合わせる手法が採用されています。まず、プレスリリース、企業の年次報告書、政府作成のレポート、各種データベースといった第三者情報源を用いた二次調査によって市場の構造や参入企業が把握され、その後、主要プレーヤーへの電話インタビュー、市場ディーラー・ディストリビューターとの取引を通じた一次データ収集が行われたと説明されています。さらに、消費者を地域、階層、年齢、性別で均等に分けたうえでの調査を行い、二次情報の検証・補完が実施されたとされています。
目次構成としては、「要旨」「市場構造」「調査方法」「日本の地理（人口分布表、日本のマクロ経済指標）」「市場ダイナミクス（主要インサイト、最近の動向、市場促進要因と機会、市場阻害要因と課題、市場トレンド、サプライチェーン分析、政策・規制の枠組み、業界専門家の見解）」「日本のデジタルツイン市場概要（市場規模、ソリューション別・用途別・企業規模別・地域別の規模・予測）」「日本デジタルツイン市場セグメント」「市場機会評価」「競争環境（ポーターの5つの力、企業情報）」「戦略的提言」「免責事項」などが示されています。
対象読者としては、業界コンサルタント、メーカー、サプライヤー、関連団体・組織、政府機関、その他のステークホルダーが想定されており、市場中心の戦略調整、マーケティング、プレゼンテーション、競合知識の向上などに役立つ資料として位置づけられています。

■目次
1. 要旨
　日本のデジタルツイン市場全体の位置づけ、調査で明らかになったポイント、市場規模や成長イメージなどを総括的に示す章。
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2. 市場構造
　デジタルツインの日本市場がどのような前提・枠組み・用語で整理されているかをまとめた章。
　2.1 市場考察
　　市場全体の構造や特徴、主要プレーヤーや導入分野など、市場像の基本的な整理。
　2.2 前提条件
　　市場規模や予測を行う際に用いている年次、経済・技術環境などの前提条件。
　2.3 制限事項
　　データ入手状況や調査範囲、分析方法上の制約など、本レポートの限界に関する整理。
　2.4 略語
　　レポート内で用いられる主要な略語・略称の一覧。
　2.5 情報源
　　統計・企業情報・公的資料など、本調査で参照した情報源に関する記載。
2.6 定義
　　「デジタルツイン」「システム」「プロセス」「コンポーネント」など、本レポートで用いる用語・区分の定義。
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3. 調査方法
　レポート作成に用いた調査・分析の進め方をまとめた章。
　3.1 二次調査
　　公開データベース、年次報告書、プレスリリース、政府統計などの二次情報収集方法。
　3.2 一次データ収集
　　主要企業や流通プレーヤーなどへのインタビュー等による一次情報の収集手順。
　3.3 市場形成と検証
　　収集したデータをもとに市場規模・予測を構築し、妥当性を確認するプロセス。
　3.4 報告書作成、品質チェック、納品
　　分析内容のとりまとめ、内部レビューや品質確認、最終レポートとしての整備・納品までの流れ。
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4. 日本の地理
　市場分析の前提となる、日本の人口やマクロ環境を整理した章。
　4.1 人口分布表
　　年齢構成や地域別人口など、デジタルツインの導入余地に関係する基礎人口データ。
　4.2 日本のマクロ経済指標
　　GDPや産業構造、投資動向など、日本のマクロ環境に関する主要な指標。
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5. 市場ダイナミクス
　デジタルツイン市場の動きを左右する要因やトレンドを整理した章。
　5.1 主要インサイト
　　市場成長や構造に関する重要なポイント・示唆の要約。
　5.2 最近の動向
　　直近の導入事例、技術開発、パートナーシップ・投資などのトピック。
　5.3 市場促進要因と機会
　　デジタル化の進展、人手不足への対応、スマートシティ構想など、市場を押し上げる要因と事業機会。
　5.4 市場の阻害要因と課題
　　コスト、スキル不足、データ連携・セキュリティなど、市場拡大を妨げる要因や懸念。
　5.5 市場動向
　　導入領域の広がり、システム／プロセス／コンポーネント各レベルでの活用の進み方など、トレンドの整理。
　5.6 サプライチェーン分析
　　プラットフォームベンダー、SIer、機器メーカーなどを含むエコシステムと供給構造の概観。
　5.7 政策と規制の枠組み
　　デジタル政策、産業政策、関連するガイドラインやルールなどの整理。
　5.8 業界専門家の見解
　　有識者・実務家へのヒアリング等を通じて得られた見解や将来展望。
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6. 日本のデジタルツイン市場概要
　日本におけるデジタルツイン市場の全体像と主要セグメント別の市場規模をまとめた章。
　6.1 市場規模（金額ベース）
　　対象期間における市場規模の推移や全体の成長感。
　6.2 市場規模・予測、ソリューション別
　　システム、プロセス、コンポーネントといったソリューション別の市場規模と予測。
　6.3 市場規模・予測：アプリケーション別
　　製品設計・開発、予知保全、業務最適化、その他用途別の市場規模と予測。
　6.4 市場規模・予測：企業規模別
　　大企業／中小企業といった企業規模別の市場規模・構成。
　6.5 市場規模・予測：地域別
　　日本国内を地域ブロックに分けた、市場規模と成長性の比較。
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7. 日本デジタルツイン市場セグメント
　ソリューション、用途、企業規模、地域ごとに市場を詳細に分解した章。
　7.1 日本デジタルツイン市場、ソリューション別
　　7.1.1 日本デジタルツイン市場規模、システム別、2019年〜2030年
　　7.1.2 日本のデジタルツイン市場規模、プロセス別、2019年〜2030年
　　7.1.3 日本のデジタルツインの市場規模、コンポーネント別、2019年〜2030年
　7.2 日本のデジタルツイン市場規模、用途別
　　7.2.1 日本のデジタルツイン市場規模、製品設計・開発別、2019年〜2030年
　　7.2.2 日本デジタルツイン市場規模：予知保全別、2019年～2030年
　　7.2.3 日本デジタルツインの市場規模：業務最適化別、2019年～2030年
　　7.2.4 日本デジタルツインの市場規模：その他別、2019年～2030年
　7.3 日本デジタルツイン市場規模：企業規模別
　　7.3.1 日本のデジタルツイン市場規模：大企業別、2019年〜2030年
　　7.3.2 日本のデジタルツイン市場規模：中小企業別、2019年～2030年
　7.4 日本デジタルツイン市場：地域別
　　7.4.1 日本のデジタルツイン市場規模、北地域別、2019年～2030年
　　7.4.2 日本デジタルツイン市場規模：東部別、2019年〜2030年
　　7.4.3 日本デジタルツイン市場規模：西日本別、2019年〜2030年
　　7.4.4 日本のデジタルツイン市場規模：南地域別、2019年〜2030年
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8. 日本デジタルツイン市場機会評価
　中長期の視点から、セグメントごとの成長ポテンシャルを評価した章。
　8.1 ソリューション別、2025〜2030年
　　システム／プロセス／コンポーネントそれぞれにおける機会の整理。
　8.2 アプリケーション別、2025～2030年
　　用途別に見た今後の拡大余地や注目分野の整理。
　8.3 企業規模別、2025～2030年
　　大企業・中小企業それぞれにとってのビジネス機会の方向性。
　8.4 地域別、2025～2030年
　　地域ブロックごとの成長ポテンシャルや重点エリアの評価。
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9. 競争環境
　主要企業の動向や競争構造をまとめた章。
　9.1 ポーターの5つの力
　　参入障壁、代替製品、売り手・買い手の交渉力、業界内競争など、競争要因の分析。
　9.2 会社概要
　　デジタルツイン関連の主要企業プロファイル。
　　9.2.1 日立製作所
　　　9.2.1.1 会社概要
　　　9.2.1.2 会社概要（詳細項目）
　　　9.2.1.3 財務ハイライト
　　　9.2.1.4 地理的洞察
　　　9.2.1.5 事業セグメントと業績
　　　9.2.1.6 製品ポートフォリオ
　　　9.2.1.7 主要役員
　　　9.2.1.8 戦略的な動きと展開
　　9.2.2 三菱電機株式会社
　　9.2.3 富士通株式会社
　　9.2.4 横河電機株式会社
　 9.2.5 株式会社図研
　　9.2.6 鹿島建設株式会社
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10. 戦略的提言
　市場分析を踏まえた、事業戦略・投資戦略・パートナーシップ戦略などに関する提言をまとめた章。
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11. 免責事項
　本レポートの利用条件、情報の取り扱い、責任範囲に関する注意事項を記載した章。
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12. 図表一覧
　レポート内で使用される図表の一覧をまとめた章。
　12.1 図一覧
　　図1：日本のデジタルツイン市場規模（金額ベース）（2019年、2024年、2030F）（単位：百万米ドル）
　　図2：市場魅力度指数（ソリューション別）
　　図3：市場魅力度指数（アプリケーション別）
　　図4：市場魅力度指数（企業規模別）
　　図5：市場魅力度指数（地域別）
　　図6：日本デジタルツイン市場のポーターの5つの力
　12.2 一覧表
　　表1：デジタルツイン市場の影響要因（2024年）
　　表2：日本デジタルツイン市場規模・予測：ソリューション別（2019～2030F）（単位：百万米ドル）
　　表3：日本デジタルツイン市場規模・予測：用途別（2019～2030F）（単位：百万米ドル）
　　表4：日本デジタルツインの市場規模・予測：企業規模別（2019年～2030F）（単位：百万米ドル）
　　表5：日本デジタルツインの市場規模・予測：地域別（2019年～2030F）（単位：百万米ドル）
　　表6：日本のデジタルツイン市場規模：システム別（2019年～2030年）（単位：百万米ドル）
　　表7：日本のデジタルツイン市場規模：プロセス別（2019年～2030年）（単位：百万米ドル）
　　表8：日本のデジタルツイン市場規模：コンポーネント別（2019年～2030年）（単位：百万米ドル）
　　表9：日本のデジタルツイン市場規模：製品設計・開発（2019年～2030年）（単位：百万米ドル）
　　表10：日本のデジタルツイン市場規模：予知保全（2019年～2030年）（単位：百万米ドル）
　　表11：日本デジタルツイン市場規模：業務最適化（2019年～2030年）（単位：百万米ドル）
　　表12：日本のデジタルツイン市場規模：その他（2019年～2030年）（単位：百万米ドル）
　　表13：日本のデジタルツインの大企業市場規模（2019年～2030年）（単位：百万米ドル）
　　表14：日本のデジタルツインの中小企業市場規模（2019年～2030年）（単位：百万米ドル）
　　表15：日本の北地域デジタルツイン市場規模（2019年～2030年）（単位：百万米ドル）
　　表16：日本の東地域デジタルツイン市場規模（2019年～2030年）（単位：百万米ドル）
　　表17：日本の西地域デジタルツイン市場規模（2019年～2030年）（単位：百万米ドル）
　　表18：日本の南地域デジタルツイン市場規模（2019年～2030年）（単位：百万米ドル）
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