世界同時ローカライゼーションおよびマッピング (SLAM) テクノロジー市場規模は、2021 年に 2 億 2,670 万米ドルと評価されました。 2030 年までに 94 億 2,570 万米ドルに達すると予想されており、予測期間 (2022 ～ 2030 年) 中に49.41% の CAGRで成長します。
SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) は、さまざまな内蔵センサーを使用して外界から視覚情報を収集するコンピューター ビジョン システムで使用されるテクノロジの一種です。 SLAM テクノロジーは、このデータを別の形式に変換することで、視覚的な手がかりを使用してマシンがデータを理解し、解釈することを容易にします。 SLAM テクノロジーが開発されるまでは、屋内デバイスが周囲の環境の中で位置を特定し、動作環境のマップを理解することは困難でした。この問題は、ローカリゼーションには周辺エリア マップが必要であり、周辺エリア マップにはローカリゼーションが必要であるため、「鶏が先か、卵が先か」問題として知られていました。 SLAM テクノロジーは、ローカリゼーションとマッピングの問題に同時に対処し、この鶏が先か卵が先かの問題に対する解決策を提供します。
| レポート指標 | 詳細 |
|---|---|
| 基準年 | 2021 |
| 研究期間 | 2020-2030 |
| 予想期間 | 2024-2032 |
| 年平均成長率 | 49.41% |
| 市場規模 | 2021 |
| 急成長市場 | 北米 |
| 最大市場 | ヨーロッパ |
| レポート範囲 | 収益予測、競合環境、成長要因、環境＆ランプ、規制情勢と動向 |
| 対象地域 |
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拡張現実において、SLAM テクノロジーは革新的なイノベーションとしての地位を確立しています。同時位置特定およびマッピング技術には、精度の向上や効率の向上などの多くの利点があり、徐々にマーカーベースの技術に取って代わりつつあります。マーカーベースのテクノロジーでは、拡張現実を体験するには、定義された画像をデバイスのカメラの前に配置する必要があります。マーカーベースの AR では、拡張現実を体験するための画像を作成するという要件が最も大きな困難を引き起こしました。 SLAM ベースの AR はセンサーを使用して現実世界の環境を正確に検出するため、この問題は解決されています。その結果、AR 企業は現在 SLAM テクノロジーを導入しており、予測期間中の需要の成長に役立つと予想されます。
家庭用サービスロボットの需要が拡大
物流や倉庫、防衛やセキュリティ、農業、広報、ヘルスケア、エンターテインメント、家庭など、さまざまな業界でのロボット需要の高まりにより、サービスロボットの市場が加速しています。さらに、市場におけるこれらのロボットの開発を促進する重要な要素の 1 つは、消費者の意識レベルの向上です。サービス ロボットのニーズのかなりの部分は、家庭環境で使用されるロボットで構成されています。自律機能を家庭用ロボットに統合することは非常に困難です。家庭環境が混乱しているため、手続きは複雑化しています。この意味で、ロボットの位置を特定し、周囲の地図を作成する能力は、SLAM テクノロジーによって可能になります。より優れた自律動作を実現するために、SLAM テクノロジーは現在、国内のロボット メーカー数社で使用されています。たとえば、iRobot Corporation が製造する掃除ロボット ルンバは、SLAM テクノロジーを使用して家の地図を作成し、自律的に動作しながら効率的に掃除します。
プレーヤーにとっての最も重要な課題の 1 つは、SLAM テクノロジーを適用する際の技術的な複雑さです。 SLAM テクノロジーの応用には、ロボット工学、UAV、自動運転車、拡張現実など、さまざまな複雑な課題が伴います。ぼやけ効果とロボット工学におけるループクローザーの検出の難しさは、最も重要な技術的課題の一部です。さらに、この技術はまだ開発とテストの初期段階にあり、問題点はまだ徹底的に調査されていません。高額な投資は、SLAM テクノロジーの広範な普及にとって大きな障壁となっています。したがって、中小企業（SME）が SLAM 技術ロボットを導入することは困難です。 UAV アプリケーションにおける SLAM テクノロジーに関連する追加コストは、UAV オペレーターが SLAM テクノロジーベースの UAV を購入することを思いとどまらせます。したがって、世界的な SLAM 技術市場の拡大に対する主な障害は、技術的な複雑さとセットアップコストの高さです。
最近、センサー、プロセッサー、AI、機械学習により UAV テクノロジーが向上しました。 UAV テクノロジーの開発者は、目視外障害物が検出された場合に迅速に行動を起こす AI ベースの衝突回避システムを設計しています。アイリス オートメーションは、AI ベースの衝突回避技術を 7,000 回以上の飛行でテストしました。 AI を活用した感知回避システムなどの高度なテクノロジーをドローンに統合することで、ドローンの自動性と目視外の範囲が向上します。現在、商用エンドユーザーは目視外でドローンを操作することが制限されていますが、これらの制限は緩和されると予想されており、今後5年間で目視外ドローン市場は爆発的に成長すると予想されています。 SLAM テクノロジーは、このようなドローン操作の環境を検出し、市場の成長を促進すると予想されます。
自動運転車と自動運転車は、未来のモビリティと見なされています。これらの車両は、周囲の環境を感知し、わずかな支援を受けながら移動することに基づいて動作します。自動運転車の開発は、テスラ、グーグル、ウーバー、メルセデス・ベンツ、ゼネラル・モーターズ、コンチネンタル・オートモーティブ・システムズ、オートリブ社、ボッシュ、日産、トヨタ、アウディ、ボルボなど、世界的な大手自動車企業数社によって推進されています。 Google の Waymo 自動運転車プログラムは、自立移動に SLAM テクノロジーを利用しています。この技術は、LiDAR やその他のセンサーからのデータを使用して、自動車の移動中にその周囲の地図を構築します。自動運転車に使用されている SLAM テクノロジーは、自律性を高め、エラーの可能性を下げることで、精度と全体的なパフォーマンスを向上させます。したがって、予測期間中の世界のSLAM技術市場の機会は拡大します。
世界的な同時ローカライゼーションおよびマッピング（SLAM）テクノロジー市場は、マッピング、タイプ、プラットフォーム、エンドユーザーによって分割されています。
マッピングに基づいて、世界の SLAM テクノロジー市場は 2D SLAM と 3D SLAM に二分されます。
2D SLAMセグメントは市場に最も貢献しており、予測期間中に46.79%のCAGRで成長すると予想されています。 2D SLAM のほとんどのハードウェア コンポーネントは、マッピング、位置特定、動作計画に 2D センサーを使用します。 2D SLAM 方式はレーザー スキャナーに基づいています。これらのシステムはフレームを取得し、2D 測定値とデータ ポイントを抽出し、2D マップを作成します。 2D 平面内を移動するロボットや自律走行車の場合は、2D SLAM で十分です。 3D SLAM と比較すると、2D SLAM は実装が簡単で、複雑さはそれほどありません。
3 次元での位置特定とマッピングを同時に行うことは、3D SLAM と呼ばれます。これらのシステムにより、ロボット システムが 3 次元で移動できるようになります。より高度なロボット システム、ドローン、拡張現実アプリケーションが 3D SLAM ソリューションの主なユーザーです。比較的に言うと、これらのソリューションは 2D SLAM よりも計算が複雑です。
タイプに基づいて。世界の SLAM テクノロジー市場は、拡張カルマン フィルター (EKF)、グラフベースの SLAM、および高速 SLAM に分かれています。
カルマン フィルター セグメントは市場に最も貢献しており、予測期間中に 46.41% の CAGR で成長すると予想されます。拡張カルマン フィルター (EKF) SLAM は、オンライン SLAM 問題に対して提案されている解決策の 1 つです。ロボットの現在位置は、オンライン SLAM 問題におけるロボットの軌道パス全体を考慮せずに推定されます。この方法では、ロボットに搭載されたセンサーを使用してランドマークの位置を特定します。計算システムはより多くのランドマークをリアルタイムでマッピングできないため、これは長時間にわたるミッションには不向きであると考えられています。ロボット マッピングや自動運転車は、EKF SLAM が 20 年以上使用され、現在も使用されているアプリケーションの例です。
グラフベースの SLAM では、ロボットのポーズとランドマークはノードによって表され、エッジはポーズ間の制約を表します。このようなグラフの作成に続いて、ノードの空間配置を調べることによってマップの計算が開始されます。チャートを最適化する最初のステップは、ノード情報を修正して新しいマップを作成することです。
プラットフォームに基づいて、世界の SLAM テクノロジー市場はロボット、UAV、拡張現実、自動運転車に二分化されます。
ロボット部門は最高の市場シェアを占めており、予測期間中に 35.50% の CAGR で成長すると予想されます。 SLAM技術で動作するロボットは独立して動くことができます。 SLAM テクノロジーにより、ロボットは周囲に関する情報を収集し、位置を追跡し、リアルタイムで周囲のライブ マップを作成することができます。産業、清掃、セキュリティで使用されるロボットは主に SLAM テクノロジーを採用しています。ロボット産業は、さまざまな用途に使用できる SLAM テクノロジーに大きな可能性を秘めています。これらの可能性は、多くのロボット企業が技術の進歩に協力するよう促しています。したがって、ロボティクス用の SLAM テクノロジーは、将来的にこれまで前例のないオプションを提供します。
無人航空機 (UAV) は、配送、監視、検査などのさまざまなタスクを実行する自律型または部分自律型のプラットフォームです。 UAV は、SLAM テクノロジーを使用して周囲の地図を作成します。 UAV には追加の SLAM モジュールがあり、周囲のマッピングと位置特定を同時に行うことができます。無人航空機用の SLAM 技術の世界市場は現在、第 2 位のシェアを誇っています。この大きなシェアは、分野の高い成長と、ドローンに統合される SLAM テクノロジーの開発者による広範な研究開発努力によるものと考えられます。
世界の SLAM テクノロジー市場は、エンドユーザーに基づいて、製造と物流、商業、家庭、軍事に分かれています。
製造および物流セグメントは市場に最も貢献しており、予測期間中に34.20%のCAGRで成長すると予想されています。ロボットはかなり長い間、製造分野で広く活用されてきました。ただし、テクノロジーの発展に伴い、より良いソリューションが検討されています。最終的に他のナビゲーション技術に取って代わる有力な候補は、SLAM 技術です。さらに、拡大する電子商取引分野は、物流ロボットがさまざまなタスクを実行できるため、物流ロボットの需要を大きく促進します。他の業界では、自動化の利点を理由に、物流センターや倉庫センターにロボットを導入しています。ロボットは倉庫や物流業務に必要な複数のタスクを実行できるため、各部門の時間とコストの節約に役立ちます。その結果、ロボットの効率を高めるために SLAM テクノロジーを導入する企業が増えています。
商用エンドユーザー市場では、過去数年間で UAV の売上が大幅に増加しました。さまざまな商業用途での UAV の需要が高まっているため、多くの新興企業が市場に参入しています。写真撮影やレクリエーション活動に使用されるドローンは、家庭で使用される UAV の 1 つです。製造業では、UAV は主に組立ラインの検査手順に使用されます。監視と情報収集のニーズが高まっているため、防衛分野ではドローンの需要が高まっています。
ヨーロッパが世界市場を支配
地域ごとに、世界同時ローカリゼーションおよびマッピング（SLAM）テクノロジー市場は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、および世界のその他の地域に分割されています。
ヨーロッパは、世界の同時ローカリゼーションおよびマッピング (SLAM) テクノロジー市場の最大の株主であり、予測期間中に 48.96% の CAGR で成長すると予想されています。ヨーロッパの主要国の 1 つであるドイツは、さまざまな用途の SLAM テクノロジーの進歩に多額の投資を行っています。ロボットと無人航空機 (UAV) は、潜在的な SLAM アプリケーションとしてドイツで盛んに研究されている 2 つの製品です。現在、ドイツはヨーロッパ全土で SLAM テクノロジーの最大の市場シェアを保持しています。 2030 年までその優位性を維持し、フランス、ドイツ、英国、その他のヨーロッパ諸国が続くと予測されています。
北米は47.62%のCAGRで成長し、予測期間中に27億2,740万米ドルを生み出すと予想されています。市場シェアに関しては、北米は現在、SLAM テクノロジー分野で第 2 位にランクされています。北米では多くのロボット、ドローン、拡張現実ビジネスが台頭しており、確立された企業が成長しています。北米では、SLAM テクノロジーはさまざまな産業、家庭、商業、軍事、物流の用途に適用されています。複数の業界にわたる産業用および物流用ロボットの需要は、地域の商業エンドユーザーの間で SLAM テクノロジー需要を促進する主な要因の 1 つです。
世界で最も収益性の高い市場の 1 つはアジア太平洋 (APAC) です。アジア太平洋地域では、産業オートメーションへの設備投資が積極的に増加しています。中国、日本、インド、韓国は、アジア太平洋地域におけるロボット産業の拡大に主に貢献しています。 SLAM ベースのロボット、UAV、拡張現実プラットフォームの需要が商用および非商用アプリケーションの両方で高まるにつれ、この分野への新規参入者にとっては数多くのチャンスが生まれています。さらに、アジア太平洋地域のいくつかの国では、SLAM ベースの自動運転車技術の研究が活発に行われています。アジア太平洋地域で SLAM 技術の開発を推進する重要な要因の 1 つは、APAC 地域の国々の間で自律型ロボットやドローンの商業利用が増加していることです。
中東およびアフリカ (MEA) とラテンアメリカは、世界の他の地域の中で SLAM テクノロジーにとって最も重要な地域です。中東は、アラブ首長国連邦、サウジアラビア、クウェート、イラン、トルコ、イスラエルなどのいくつかの国で構成されています。中東諸国は、急速に進化する世界的なロボット市場に追いつくために、進行中のロボット産業の発展に積極的に関与しています。自動化とロボット工学の能力を向上させるために、各国はアジア太平洋諸国とも協力している。
List of key simultaneous localization and mapping (SLAM) technology market companies profiled
