MarketsandMarketsによると、デジタルツイン市場は2022年の69億米ドルから2027年には735億米ドルに成長すると予測されています。2022年から2027年までの年間平均成長率（CAGR ）CAGR60.6％で成長すると予想されています。製造業において、コスト削減やサプライチェーンオペレーションの改善のためにデジタルツインが重視されるようになり、市場は有望な成長ポテンシャルを有しています。ヘルスケア産業におけるデジタルツインへの需要の高まりや、予知保全への注目の高まりは、デジタルツイン市場の成長をさらに後押ししています。
COVID-19の発生と拡大は、2020年の製造工場の閉鎖により、輸出志向の経済に大きな打撃を与えた。自動車＆輸送、航空宇宙、インフラなど多くの産業で一時的に停止したため、デジタルツイン市場の成長を妨げた。また、COVID-19により、2021年には調達・供給の遅れが発生した。しかし、ヘルスケアや食品＆飲料業界におけるデジタルツインの導入が進んだことで、2020年後半から2021年前半にかけてのパンデミックによる市場成長への悪影響は軽減された。COVID-19が発生する以前は、世界中の発展途上国でスマートシティインフラの需要が高まっていた。パンデミックの悪影響がほぼすべての分野に及んだため、新規建設、スマートシティプロジェクト、スマートインフラプロジェクトは一時的に保留された。さらに、多くのプロジェクトが遅延し、2020年、2021年に再開された後も、当初の予定より遅れている。これらの要因を考慮すると、世界のデジタルツイン市場の成長は、パンデミック期に低下し、さらに鈍化したと結論づけることができます。しかし、ポストCOVID-19の期間には、市場は安定的に成長すると予想されます。
2021年10月、デル（米国）は、精密医療のためのコラボレーションを可能にするオープンソースのオープンデートコミュニティであるi2b2 tranSMART Foundation（米国）と提携し、COVID-19患者の長期間の症状を治療するためのプライバシー保護型のデジタルツインを作成しました。この研究は、慢性的な健康問題を経験するCOVID-19患者の5%に対するケアを強化することを目的としています。
ドイツに拠点を置くデジタルツインのプロバイダーであるNavVis社によると、COVID-19の物理的な距離を置く対策の実施後、NavVisデジタルツインの利用が約300%急増したとのことです。
計画外のダウンタイムや生産の無駄は、メーカーに深刻な影響を与えます。そのため、将来の損失を避けるために、起こりうる欠陥や故障を事前に判断できるシステムを求めているのです。デジタルツインを使用することで、製造に必要な余分な時間やコストを削減することができます。デジタルツインを導入することで、エンジニアは、設計段階で毎回変わる物理的なプロトタイプを修正することで、製品の性能を最適化することができます。デジタルツインで作成されたデジタルプロトタイプは、シミュレーションに使用することができ、より少ない時間と最小限のコストで、任意のインスタンスで変更することができます。デジタルツインは、構成管理、資産管理、工程管理、性能管理、シミュレーション・モデリングなど、製造業において数多くのアプリケーションを持っています。デジタルツイン技術で使用されるデータは、履歴データです。デジタルツインがリアルタイムのデータで動作する例はほとんどありません。アナリストは、デジタルツインを使用して、サプライチェーンの挙動をよりよく理解し、異常な状況を予見し、コスト削減とプロセス効率の向上のためのアクションプランを作成することができます。デジタルツインは、サプライチェーンの設計テストを改善し、リスクとテストの確率を監視するために、傾向を認識し、さまざまなプロセスへの変更の影響をシミュレートする上で、企業を支援することができます。デジタルツインは、サプライチェーンに関連するすべてのプロセスとボトルネックの連続的なエンドツーエンドの画像を提供し、メーカーは問題をより速く、最小限の人的介入で解決できるようにします。デジタルツインはデータを収集し、配送の全段階における潜在的な欠陥の発見を支援します。例えば、出荷のデジタルツインは、出荷中に更新されたデータを通信するセンサーから収集したデータに依存し、輸送や配送中のパフォーマンスやボトルネックを特定するために評価することができます。
デジタルツインソリューションの展開には多額の投資が必要なため、世界的な市場成長の阻害要因となっています。デジタルツインとそれに関連する技術（スマートオートメーションやIIoTに接続した制御、製品ライフサイクル管理（PLM）、コンピュータ支援設計（CAD）および3D CAD、製造プロセス管理（MPM）、製造オペレーション管理（MOM）、モデルベースシステムエンジニアリング（MBSE）、企業資源計画（ERP）、拡張現実（AR）／仮想現実（VR）／拡張現実（XR）など）のセットアップとインストールに、巨額の資本が必要となるのである。必要な構成要素や付随する技術がない場合、デジタルツインの確立にかかるコストはさらに高くなり、非常に高価になります。そのため、メーカーがこの技術を採用するのを躊躇してしまう可能性があります。
デジタルツインは、コンポーネント、アセンブリ、人、または製造工場全体のツインを作成するために使用することができ、多数のデータと情報のソースを使用してソリューションを作成するために複数の方法で結合することができます。デジタルツイン技術の基礎となるのは、データと分析です。デジタルツインの重要な要素には、実世界の物体を監視し、実世界の物体をモデル化する能力が含まれます。また、実世界にあるものを監視する場合、特定のイベントや変化について問い合わせたり、アラートを出したりすることが可能です。一方、実世界のオブジェクトをモデル化する機能は、ID、時間、コンテキスト、イベントなどのデータと関連付けられるため、一意の物理的なモノに対応する。デジタルツインのこれらの要素はすべて、あらゆる組織におけるデジタルツインの運用を推進するリアルタイムのデータ分析を表しています。デジタルツインとアナリティクスが確立されれば、より正確な診断、予測、最適化されたオペレーションが可能になります。企業は、AIやデータ解析の効果を目の当たりにして、デジタルツインの可能性を把握し始めました。
明らかな利点があるにもかかわらず、組織の大部分は、資産管理およびビジネスとオペレーションの最適化のためのデジタルツインモデルをまだ導入していません。デジタルツインは、物理的な特性を正確に把握し、動作をシミュレートすることで、単純なものだけでなく複雑なオブジェクトとその関係をモデル化することができなければなりません。主な問題は、データを正しい形式で取得することです。デジタルモデルを構築するためには、ベイズ推定やベイズ統計学などの古典的な数学的手法が必要となる。最も大きな課題の1つは、世界の大半がベイズ統計に不慣れであることである。さらに、世界中の組織のデータが統一されていないことも重要な課題である。企業では、データはさまざまなサイロに保管されています。デジタルツインモデルを開発するために必要なデータ（過去または現在）は、さまざまな形式で顧客からアクセス可能です。例えば、サプライチェーンのデータにはpdf形式のものもあれば、エンジニアリングモデルやCADモデルもあります。そのため、さまざまなソースからその種のデータを整理することが、デジタルツイン開発者にとっての難題となっています。また、デジタルツインを作成するためには、過去のシステムの詳細な設計図や、機器の故障など、数理的なシステムも必要です。例えば、デジタルツインには、機器の故障モードに関するデータを与えて、故障を予測する必要があります。機器や資産の構成や運用状態に変更があれば、デジタルツインの改造が必要となり、デジタルレプリカの維持管理の複雑さが増す。
予測期間中、北米地域は大企業向けのデジタルツイン市場として最大規模になると予測されます。さらに、2022年から2027年にかけて最も高いCAGRで成長すると予測されています。北米はデジタルツイン技術の早期導入国の一つであり、マイクロソフト（米国）、IBM（米国）、アマゾン（ASW）（米国）、ゼネラルエレクトリック（米国）など、デジタルツインのプロバイダーのほとんどが北米地域に所在しています。北米でデジタルツインをいち早く導入したのは、NASA（National Aeronautics and Space Administration）です。この地域には、ベル・フライト（米国）、バイ・エアロスペース（米国）、ロッキード・マーティン（米国）、ボーイング（米国）などの航空宇宙企業が集中しており、彼らは常にデジタルツイン技術に投資し、生産を最適化しダウンタイムや運用コストを削減するために同技術で膨大な研究開発を実施しています。
予測期間中、デジタルツイン市場の最大のシェアを占めるのは自動車・運輸業界と予想される。さらに、2022年から2027年にかけて、大幅なCAGRで成長すると予測されている。この成長は、設計、シミュレーション、MRO（メンテナンス、修理、オーバーホール）、生産、アフターサービスにおけるデジタルツインの利用が増加していることに起因している可能性があります。デジタルツインは、車両設計の製造段階において、時間経過や異なる条件下で収集された性能データを分析することができます。例えば、レーシングカーのエンジンを可視化することで、焼き付きや破損が懸念される部品のメンテナンスの必要性を確認することができます。また、アフターセールスの段階でも、デジタルツインはフィードバックの収集に利用されています。デジタルツインは、交換が必要なシステムや部品を監視し、必要な変更に関して関連チームに警告することで、自動車の安全性を確保するのに役立ちます。
予測期間中、製品設計・開発用途のデジタルツイン市場において、航空宇宙分野が最大の規模を占めると予想されます。さらに、2022年から2027年にかけて、大幅なCAGRで成長すると予測されています。デジタルツインは、人工知能（AI）、機械学習（ML）、モノのインターネット（IoT）、クラウドコンピューティングとともに、製品の設計・開発に用いられる新たな技術の1つである。航空宇宙産業における実部品の設計・開発には莫大な資金が必要です。試作品の設計にさえコストがかかる。デジタルツインは、航空宇宙企業の研究開発において、幅広いシナリオで性能をモデル化できるようにすることで、新しい部品のエンジニアリングを向上させるために使用されています。航空宇宙企業は、機体、推進・エネルギー貯蔵システム、アビオニクス、熱防護システムなど、1つ以上の重要なシステムの開発にデジタルツインを活用しています。
北米は、予測期間を通じてデジタルツイン市場で最大のシェアを占めると予想されます。北米は技術革新の主要拠点であり、デジタルツインや関連技術をいち早く採用しています。この地域には、General Electric（米国）、Bentley Systems（米国）、IBM（米国）、Emerson（米国）、Microsoft（米国）、ANSYS（米国）、Amazon Web Services（米国）、Altair（米国）、Oracle（米国）などの主要デジタルツインプロバイダが存在し、デジタルツインソリューションに関する需要や認知度を高めていることも事実である。これらのベンダーは、デジタルツイン市場に大きな投資を行っています。例えば、2021年8月、General Electric（米国）は、オンプレミスの分析ソフトウェア「Proficy CSense」のアップグレードを発表した。このソフトウェアは、AIと機械学習技術をプロセスのデジタルツインとともに活用し、問題や根本原因の特定、将来のパフォーマンスの予測、アクションの自動化などを実現する。北米には、デジタルツインの実践のためのエコシステムが確立されており、米国には自動車・輸送、航空宇宙、化学、エネルギー・公共事業、食品・飲料の大企業が存在します。これらの業界では、レガシーシステムを先進的なソリューションに置き換え、パフォーマンスの効率化と全体的な運用コストの削減を図っており、この地域のデジタルツインテクノロジー市場の成長をもたらしています。
主な市場参加者
デジタルツイン市場の主要プレイヤーは、General Electric（米国）、Microsoft（米国）、Siemens（ドイツ）、Amazon Web Services（米国）、ANSYS（米国）、Dassault Systèmes（フランス）、PTC（米国）、Robert Bosch（ドイツ）、Oracle（米国）、DNV（ノルウェー）、Autodesk（米国）、SAP（ドイツ）である。Emerson（米国）、ABB（スイス）、Honeywell（米国）、IBM（米国）、Johnson Controls（アイルランド）、Schneider Electric（フランス）、Software AG（ドイツ）、NavVis（ドイツ）、Bentley Systems（米国）、Altair（米国）、SWIM AI（米国）、River Logic（米国）、AndRITZ（オーストリア）、など。調査対象となる中小企業／新興企業は、Sight Machine（米国）、Sensat（英国）、Cosmo Tech（フランス）、Artemis Technologies（アイルランド）、FEops（ベルギー）、Pratiti Technologies（インド）、QiO Technologies（英国）、VEERUM（カナダ）、Datumix（米国）、synavision（ドイツ）、Petra Sata Science（オーストラリア）、MEIK LABS（米国）、DigitalTwin Technology（ドイツ）、TWAICE Technologies（ドイツ）、Allvision Io（米国）、HASH（イギリス）である。
目次
1 はじめに（ページ数 – 24）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 調査範囲
1.3.1 対象となる市場
1.3.2 調査対象年
1.4 通貨
1.5 制限事項
1.6 利害関係者
2 調査方法 (ページ番号 – 29)
2.1 調査データ
2.1.1 二次資料と一次調査
2.1.2 二次資料
2.1.2.1 主要な二次情報源
2.1.2.2 二次資料の主要データ
2.1.3 一次データ
2.1.3.1 専門家への一次インタビュー
2.1.3.2 一次情報源
2.1.3.3 主要な業界インサイト
2.1.3.4 プライマリーインタビューの内訳
2.2 市場規模の推計
2.2.1 ボトムアップアプローチ
2.2.1.1 ボトムアップ分析による市場規模算出のアプローチ（需要側）
2.2.2 トップダウンアプローチ
2.2.2.1 ボトムアップ分析による市場規模算出のアプローチ（供給サイド）
2.3 データ・トライアンギュレーション
2.4 前提条件
2.5 制限事項
2.6 リスク評価
3 エグゼクティブサマリー（ページ番号 – 42）
3.1 Covid-19がデジタルツイン市場に与える影響
3.2 COVID-19の影響：現実的なシナリオ
3.3 コビッド19の影響：楽観的なシナリオ
3.4 コヴィッド19の影響：悲観的シナリオ
4 PREMIUM INSIGHTS（ページ番号 – 48）
4.1 デジタルツイン市場概要
4.2 デジタルツイン市場（アプリケーション別
4.3 北米におけるデジタルツイン市場（産業別、国別
4.4 デジタルツイン市場（産業別
4.5 デジタルツイン市場：国別
5 市場概要（ページ番号 – 53）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
5.2.1 ドライバ
5.2.1.1 製造業におけるコスト削減とサプライチェーンオペレーションの改善を目的としたデジタルツインへの注目の高まり
5.2.1.2 ヘルスケア産業におけるデジタルツインへの需要の増加
5.2.1.3 予知保全への注目の高まり
5.2.2 制約事項
5.2.2.1 デジタルツイン技術の導入に伴う高い投資額
5.2.2.2 デジタルツインのサイバー攻撃に対する脆弱性
5.2.3 機会
5.2.3.1 高度なリアルタイムデータ分析への注目の高まり
5.2.3.2 インダストリー4.0原則の採用の増加
5.2.3.3 人間を中心としたデジタルツインの開発
5.2.4 課題
5.2.4.1 データ収集と数学的モデルに関連する複雑さ
5.2.4.2 熟練労働者の不足とデジタルツインが提供するコストメリットに関する認知度
5.3 バリューチェーン分析
5.3.1 資金の計画・見直し
5.3.2 研究開発
5.3.3 ソフトウェア設計、フレームワーク、開発
5.3.4 製品/ソリューションプロバイダー
5.3.5 エンドユーザー産業とアフターサービスプロバイダー
5.4 エコシステム
5.5 価格分析
5.5.1 平均販売価格、アプリケーション別（主要プレイヤー）
5.5.2 平均販売価格の推移
5.6 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド
5.7 技術トレンド
5.7.1 iot & iiot（アイオット＆アイオット
5.7.2 人工知能（AI）＆機械学習（ML）
5.7.3 拡張現実：拡張現実、仮想現実、複合現実
5.7.4 5G
5.7.5 クラウドコンピューティングとエッジコンピューティング
5.7.6 ブロックチェーン
5.8 デジタルツイン市場：ポーターズファイブフォース分析
5.8.1 新規参入者の脅威
5.8.2 代替品の脅威
5.8.3 買い手のバーゲニングパワー
5.8.4 供給者のバーゲニングパワー
5.8.5 競争相手との競合の激しさ
5.9 主要なステークホルダーと購買基準
5.9.1 購入プロセスにおける主要なステークホルダー
5.9.2 購入基準
5.10 ケーススタディ
5.10.1 ユースケース：航空宇宙産業
5.10.1.1 航空機へのデジタルツインとAIベースの予知保全の統合
5.10.2 ユースケース：自動車
5.10.2.1 デジタルツインプラットフォームによる自動誘導車ロジスティクスの最適化
5.10.3 ユースケース：エネルギー＆ユーティリティ
5.10.3.1 Doosanは、Azureデジタルツインで風力発電所のエネルギー出力を最適化した。
5.10.4 ユースケース：ヘルスケア
5.10.4.1 人体や体内臓器のデジタルツインで薬物治療が向上
5.10.5 ユースケース：インフラ
5.10.5.1 テンプル大学、大学全体の運用を最適化するためにスマートビルディングデジタルツインを活用
5.11 貿易分析
5.11.1.1.1 輸入シナリオ
5.11.1.2 デジタルツインエコシステムのインポートシナリオ
5.11.1.2.1 輸出シナリオ
5.11.1.3 デジタルツイン市場の輸出シナリオ
5.12 特許分析
5.13 2022-2023年に開催される主要なカンファレンス＆イベント
5.14 関税と規制
5.14.1 関税（TARIFFS
5.14.1.1 関税がデジタルツインエコシステムに与えるポジティブな影響
5.14.1.2 関税がデジタルツインエコシステムに与えるネガティブな影響
5.14.2 規制と標準
5.14.2.1 規制機関、政府機関、その他の組織
5.14.2.2 主な標準と規制
6 デジタルツイン市場、利用形態別（ページ番号 – 100)
6.1 導入
6.2 コンポーネントデジタルツイン
6.3 プロダクトデジタルツイン
6.4 プロセスデジタルツイン
6.5 システムデジタルツイン
7 デジタルツイン市場, 企業別 (ページ – 103)
7.1 導入
7.2 大企業
7.2.1 大企業はサプライチェーン全体の資産追跡のためにデジタルツインを使用している。
7.3 中小企業（smes）
7.3.1 SMESは予測期間中に高いCAGRで成長する
8 デジタルツイン市場, アプリケーション別 (ページ – 110)
8.1 導入
8.2 製品設計と開発
8.2.1 製品設計と開発では、運用の主要なパフォーマンス指標をリアルタイムで監視することで、重要な洞察を得ることができる。
8.3 パフォーマンスモニタリング
8.3.1 パフォーマンスモニタリングは、運用のダウンタイムを最適化し、先制的なメンテナンスを開始し、コストのかかる故障を軽減する。
8.4 予知保全
8.4.1 デジタルツインは、リアルタイムのデータ収集に基づき故障を予測する
8.5 在庫管理
8.5.1 デジタルツインは、ネットワーク全体の在庫最適化においてエンドユーザーを支援します。
8.6 ビジネス最適化
8.6.1 ビジネス最適化アプリケーションは、予測期間中にデジタルツイン市場で最も高い成長を記録する
8.7 その他のアプリケーション
9 デジタルツイン市場：産業別（ページ番号 – 125)
9.1 導入
9.2 航空宇宙
9.2.1 航空宇宙産業は、製品の設計と開発、メンテナンスのためにデジタルツインを活用している。
9.3 自動車・運輸
9.3.1 自動車・運輸業界は、主に製品の設計・開発にデジタルツインを利用している。
9.4 インフラ
9.4.1 スマートシティプロジェクトの開始がデジタルツイン市場を促進する
9.5 ヘルスケア
9.5.1 ヘルスケアのデジタル化の進展により、デジタルツイン技術の採用が増加
9.6 エネルギー＆ユーティリティ
9.6.1 デジタルツインは公共事業の生産性と緊急対応力の向上に貢献する
9.7 石油・ガス
9.7.1 予知保全アプリケーションは石油・ガスデジタルツイン市場で最大のシェアを占める
9.8 農業分野
9.8.1 農作物や農業機械のリアルタイム監視に注力し、デジタルツインの採用を促進
9.9 通信分野
9.9.1 5gの実用化により、通信分野でのデジタルツイン需要が高まる
9.10 小売業
9.10.1 デジタルツインは在庫管理のためにサプライチェーン全体で製品の追跡を可能にする
9.11 その他産業
10 地域別分析 （ページ番号 – 153）
10.1 はじめに
10.2 北米
10.2.1 米国
10.2.1.1 自動車や輸送産業からの需要増がデジタルツイン市場を牽引
10.2.2 カナダ
10.2.2.1 再生可能エネルギーと先進技術の採用がデジタルツインの需要を押し上げる
10.2.3 メキシコ
10.2.3.1 拡大する経済と、自動車やエネルギー・公益産業の発展に向けた政府の取り組みがデジタルツイン市場を支える
10.3 欧州
10.3.1 ドイツ
10.3.1.1 電気自動車の生産台数増加によるデジタルツイン市場の拡大
10.3.2 フランス
10.3.2.1 自動車製造への投資増がデジタルツインの需要を押し上げる
10.3.3 英国
10.3.3.1 再生可能エネルギーインフラの着実な発展、5GとIoTの採用が市場成長を促進する
10.3.4 ヨーロッパのその他の地域
10.4 アジア太平洋地域
10.4.1 中国
10.4.1.1 Industry4.0主義の急速な導入が中国市場を牽引
10.4.2 日本
10.4.2.1 製造業における先進技術導入への注目度が高く、市場の活性化につながる
10.4.3 インド
10.4.3.1 インドでは、スマート製造に対する政府の取り組みが活発化しており、デジタルツイン市場を後押しする
10.4.4 韓国
10.4.4.1 政府投資の増加による市場成長の促進
10.4.5 その他のアジア太平洋地域
10.5 世界のその他の地域
10.5.1 南アメリカ
10.5.1.1 鉱業やその他の産業におけるIIoTの採用急増がデジタルツイン市場を牽引
10.5.2 中東
10.5.2.1 サウジアラビア
10.5.2.2 石油・ガスやその他の産業における先進技術の導入の高まりが市場成長を促進する
10.5.2.3 UAE
10.5.2.4 UAEではスマートマニュファクチャリングを推進する政府のイニシアティブによりデジタルツインの需要が増加
10.5.2.5 その他の中東地域
10.5.3 アフリカ
10.5.3.1 エネルギー＆ユーティリティ産業からの需要がアフリカの市場成長を下支え
11 競争力のあるランドスケープ (ページ – 187)
11.1 概況
11.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利
11.2.1 製品／ソリューションポートフォリオ
11.2.2 地域にフォーカス
11.2.3 業界のフットプリント
11.2.4 オーガニック／インオーガニック・プレイ
11.3 トップ企業の収益分析
11.4 市場シェア分析、2021年
11.5 企業評価クワドラント（2021年
11.5.1 スター
11.5.2 エマージングリーダー
11.5.3 パーブシブ
11.5.4 参加者
11.6 スタートアップ/SMの評価クワドラント（2021年
11.6.1 プログレッシブ企業
11.6.2 レスポンシブ企業
11.6.3 ダイナミック企業
11.6.4 スタートアップ・ブロック
11.7 デジタルツイン市場：企業フットプリント(25社)
11.8 競合ベンチマーキング
11.9 競合のシナリオとトレンド
11.9.1 プロダクトローンチ
11.9.2 売買
11.9.3 その他
12 企業プロフィール (ページ – 209)
12.1 主要プレイヤー
12.1.1 ゼネラルエレクトリック
12.1.1.1 事業概要
12.1.1.2 提供する製品/ソリューション
12.1.1.3 最近の開発状況
12.1.1.3.1 製品の発売
12.1.1.3.2 取引情報
12.1.1.4 MnMの見解
12.1.1.4.1 主な強み/勝つための権利
12.1.1.4.2 行った戦略的な選択
12.1.1.4.3 弱点と競争上の脅威
12.1.2 マイクロソフト
12.1.2.1 事業の概要
12.1.2.2 提供する製品/ソリューション
12.1.2.3 最近の開発状況
12.1.2.3.1 製品の発売
12.1.2.3.2 ディール
12.1.2.4 MnMの見解
12.1.2.4.1 主な強み/勝つための権利
12.1.2.4.2 行った戦略的な選択
12.1.2.4.3 弱点と競争上の脅威
12.1.3 シーメンス
12.1.3.1 事業の概要
12.1.3.2 提供する製品/ソリューション
12.1.3.3 最近の開発状況
12.1.3.3.1 製品の発表
12.1.3.3.2 ディール
12.1.3.4 MnMの見解
12.1.3.4.1 主な強み/勝つための権利
12.1.3.4.2 行った戦略的な選択
12.1.3.4.3 弱点と競争上の脅威
12.1.4 アマゾン(AWS)
12.1.4.1 事業の概要
12.1.4.2 提供する製品/ソリューション
12.1.4.3 最近の開発状況
12.1.4.3.1 製品の発売
12.1.4.3.2 ディール
12.1.4.4 MnMの見解
12.1.4.4.1 主な強み/勝つための権利
12.1.4.4.2 戦略的な選択
12.1.4.4.3 弱点と競争上の脅威
12.1.5 ダッソー・システムズ
12.1.5.1 事業概要
12.1.5.2 提供する製品/ソリューション
12.1.5.3 最近の開発状況
12.1.5.3.1 製品の上市
12.1.5.3.2 ディール
12.1.5.4 MnMの見解
12.1.5.4.1 主な強み/勝つための権利
12.1.5.4.2 戦略的な選択
12.1.5.4.3 弱点と競争上の脅威
12.1.6 ANSYS
12.1.6.1 事業概要
12.1.6.2 提供する製品/ソリューション
12.1.6.3 最近の開発状況
12.1.6.3.1 製品の発表
12.1.6.3.2 ディール
12.1.6.4 MnMの見解
12.1.6.4.1 主な強み/勝つための権利
12.1.6.4.2 行った戦略的な選択
12.1.6.4.3 弱点と競争上の脅威
12.1.7 IBM
12.1.7.1 事業の概要
12.1.7.2 提供する製品/ソリューション
12.1.7.3 最近の開発状況
12.1.7.3.1 製品の発売
12.1.7.3.2 ディール
12.1.7.4 MnMの見解
12.1.7.4.1 主な強み/勝つための権利
12.1.7.4.2 戦略的な選択
12.1.7.4.3 弱点と競争上の脅威
12.1.8 PTC
12.1.8.1 事業概要
12.1.8.2 提供する製品/ソリューション
12.1.8.3 最近の開発状況
12.1.8.3.1 製品の発売
12.1.8.3.2 ディール
12.1.8.4 MnMの見解
12.1.8.4.1 主な強み/勝つための権利
12.1.8.4.2 行った戦略的な選択
12.1.8.4.3 弱点と競争上の脅威
12.1.9 SAP
12.1.9.1 事業概要
12.1.9.2 提供する製品/ソリューション
12.1.9.3 最近の開発状況
12.1.9.3.1 取引実績
12.1.9.4 MnMの見解
12.1.9.4.1 主な強み/勝つための権利
12.1.9.4.2 戦略的な選択
12.1.9.4.3 弱点と競争上の脅威
12.1.10 オラクル
12.1.10.1 事業概要
12.1.10.2 提供する製品/ソリューション
12.1.10.3 最近の開発状況
12.1.10.3.1 製品の発売
12.1.10.3.2 ディール
12.1.10.3.3 その他
12.1.10.4 MnMの見解
12.1.10.4.1 主な強み/勝つための権利
12.1.10.4.2 行った戦略的な選択
12.1.10.4.3 弱点と競争上の脅威
12.1.11 ロバート・ボッシュ
12.1.11.1 事業概要
12.1.11.2 提供する製品/ソリューション
12.1.11.3 最近の開発状況
12.1.11.3.1 製品の上市
12.1.11.3.2 取引情報
12.1.11.4 MnMの見解
12.1.11.4.1 主な強み/勝つための権利
12.1.11.4.2 行った戦略的な選択
12.1.11.4.3 弱点と競争上の脅威
12.2 その他の主要プレイヤー
12.2.1 SWIM AI
12.2.2 EMERSON
12.2.3 ABB
12.2.4 ハネウェル
12.2.5 シュナイダーエレクトリック
12.2.6 NAVVIS
12.2.7 DNV
12.2.8 オートデスク
12.2.9 アンドリッツ
12.2.10 ソフトウエアAG
12.2.11 ベントレーシステムズ
12.2.12 リバーロジック
12.2.13 アルテア
12.2.14 JOHNSON CONTROLS
13 アジャストメント関連市場 （ページ番号 – 277)
13.1 iotセンサー市場
13.2 導入
13.3 ワイヤード
13.4 ワイヤレス
14 付録 (ページ – 283)
14.1 業界専門家によるインサイト
14.2 ディスカッションガイド
14.3 ナレッジストア: マーケットサンドウマーケッツの購読ポータル
14.4 カスタマイズの可能性
14.5 関連レポート
14.6 著者の詳細
【本レポートのお問い合わせ先】
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レポートコード：SE 5540
