 | • レポートコード：QY-SR25SP0273 • 出版社/出版日：QYResearch / 2025年8月 • レポート形態：英文、PDF、92ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後3営業日） • 産業分類：機械・設備 |
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レポート概要
2024年のグローバルAI 3D箱選別システム市場規模は2億7,800万米ドルであり、2025年から2031年の予測期間中に年平均成長率（CAGR）14.0％で成長し、2031年には6億8,600万米ドルに拡大すると予測されています。
AI 3D箱選別システムは、3Dマシンビジョンシステム、ロボットマニピュレーター、AIソフトウェアから構成されます。これらは、知能型ビジョンと自律的な運動制御を組み合わせたシステムです。
グローバルなAI 3D箱選別システムの主要5メーカーは、ABB、Canon、Omron、Bosch、Shibaura Machineで、これら5社で48%を超えるシェアを占めています。そのうち、ABBが約14%の市場シェアで首位を占めています。
アジア太平洋地域が最大の市場で、約47%のシェアを占めています。次いでアメリカ大陸とヨーロッパが、それぞれ約27%と22%のシェアを占めています。製品タイプ別では、ハードウェアが市場全体の約70%を占めています。製品用途別では、物流業界が最大の用途を占め、次いで自動車業界が続いています。
グローバルなAI 3D箱選別システム市場は、企業、地域（国）、タイプ、および用途別に戦略的にセグメント化されています。このレポートは、2020年から2031年までの地域別、タイプ別、用途別の売上高と予測に関するデータ駆動型の洞察を通じて、ステークホルダーが新興の機会を活かし、製品戦略を最適化し、競合他社を凌駕するのを支援します。
市場セグメンテーション
企業別:
ABB
キャノン
オムロン
ボッシュ
シバウラ機械
ソロモン
フォトネオ
スマートロボティクス
アルソンテック
ピックイット
リビネルフ
メック・マインド・ロボティクス
ロボセプション
ジヴィド
CMES
CMES
種類別: (主要セグメント vs 高利益率イノベーション)
ハードウェア
ソフトウェア
用途別: (主要な需要ドライバー vs 新興の機会)
物流業界
自動車業界
その他
地域別
マクロ地域別分析：市場規模と成長予測
– 北米
– ヨーロッパ
– アジア太平洋
– 南米
– 中東・アフリカ
マイクロローカル市場の詳細分析：戦略的洞察
– 競争環境：主要企業の支配力 vs. ディスラプター（例：欧州のABB）
– 新興製品トレンド：ハードウェアの採用 vs. ソフトウェアのプレミアム化
– 需要側の動向：中国の物流業界の成長 vs. 欧州の自動車業界の潜在力
– 地域特有の消費者ニーズ：EUの規制障壁 vs. インドの価格感応度
重点市場:
欧州
中国
日本
韓国
(追加の地域は、クライアントのニーズに応じてカスタマイズ可能です。)
章の構成
第1章：報告の範囲、執行要約、および市場進化シナリオ（短期/中期/長期）。
第2章：AI 3D箱選別システム市場の規模と成長ポテンシャルの定量分析（グローバル、地域、国別）。
第3章：メーカーの競合ベンチマーク分析（売上高、市場シェア、M&A、研究開発（R&D）の重点分野）。
第4章：タイプ別セグメンテーション分析 – ブルーオーシャン市場の発見（例：中国のソフトウェア市場）。
第5章：アプリケーション別セグメンテーション分析 – 高成長のダウンストリーム機会（例：インドの自動車産業）。
第6章：地域別売上高の企業別、種類別、用途別、顧客別内訳。
第7章：主要メーカーのプロファイル – 財務状況、製品ポートフォリオ、戦略的動向。
第8章：市場動向 – 成長要因、制約要因、規制影響、リスク軽減戦略。
第9章：実践的な結論と戦略的推奨事項。
このレポートの意義は？
一般的なグローバル市場レポートとは異なり、本調査はマクロレベルの業界動向とハイパーローカルなオペレーションインテリジェンスを組み合わせ、AI 3D 箱選別システム価値チェーン全体におけるデータ駆動型意思決定を支援し、以下の点を adress します：
– 地域別の市場参入リスク/機会
– 地域ごとの現地慣行に基づく製品ミックスの最適化
– 分散型市場と統合型市場における競合他社の戦略
1 報告書概要
1.1 調査範囲
1.2 市場タイプ別
1.2.1 グローバル市場規模の成長（タイプ別）：2020年対2024年対2031年
1.2.2 ハードウェア
1.2.3 ソフトウェア
1.3 市場をアプリケーション別に見た分析
1.3.1 グローバル市場シェア（用途別）：2020年対2024年対2031年
1.3.2 ロジスティクス業界
1.3.3 自動車産業
1.3.4 その他
1.4 仮定と制限
1.5 研究目的
1.6 対象期間
2 グローバル成長動向
2.1 グローバルAI 3D箱選別システム市場動向（2020-2031）
2.2 地域別グローバル市場規模：2020年対2024年対2031年
2.3 地域別グローバルAI 3D箱選別システム市場シェア（2020-2025）
2.4 地域別グローバルAI 3D箱選別システム売上予測（2026-2031）
2.5 主要地域と新興市場分析
2.5.1 欧州AI 3D箱選別システム市場規模と展望（2020-2031）
2.5.2 中国 AI 3D 箱ピッキングシステム市場規模と展望（2020-2031）
2.5.3 日本のAI 3D箱選別システム市場規模と展望（2020-2031）
2.5.4 韓国 AI 3D 箱選別システム市場規模と展望（2020-2031）
3 タイプ別市場規模の分析
3.1 グローバルAI 3D箱選別システム市場規模（タイプ別）（2020-2025）
3.2 グローバルAI 3D箱選別システム市場規模予測（タイプ別）（2026-2031）
3.3 異なるタイプ別AI 3D箱選別システム主要企業
4 アプリケーション別詳細データ
4.1 グローバルAI 3D箱選別システム アプリケーション別歴史的市場規模（2020-2025）
4.2 グローバルAI 3D箱選別システム アプリケーション別予測市場規模（2026-2031）
4.3 AI 3D 箱選別システム アプリケーションにおける新たな成長要因
5 主要プレイヤー別の競争状況
5.1 グローバル主要プレイヤー別売上高
5.1.1 グローバルAI 3D箱選別システム主要企業別売上高（2020-2025）
5.1.2 グローバルAI 3D箱選別システム市場シェア（企業別）（2020-2025）
5.2 企業タイプ別グローバル市場シェア（ティア1、ティア2、ティア3）
5.3 対象企業：AI 3D 箱選別システム売上高に基づくランキング
5.4 グローバルAI 3D箱選別システム市場集中度分析
5.4.1 グローバルAI 3D箱選別システム市場集中率（CR5とHHI）
5.4.2 2024年のAI 3D箱選別システム売上高に基づくグローバルトップ10およびトップ5企業
5.5 グローバルAI 3D箱選別システム主要企業の本社所在地とサービス提供地域
5.6 グローバルAI 3D箱選別システム主要企業、製品および応用分野
5.7 グローバルAI 3D箱選別システム主要企業、業界参入時期
5.8 合併・買収、拡大計画
6 地域別分析
6.1 欧州市場：主要企業、セグメント、下流産業
6.1.1 欧州AI 3D箱選別システム市場規模（企業別）（2020-2025）
6.1.2 欧州市場規模（タイプ別）
6.1.2.1 欧州AI 3D箱選別システム市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.1.2.2 欧州AI 3D箱選別システム市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
6.1.3 欧州市場規模（用途別）
6.1.3.1 欧州AI 3D箱選別システム市場規模（用途別）（2020-2025）
6.1.3.2 欧州AI 3D箱選別システム市場シェア（用途別）（2020-2025）
6.1.4 欧州市場動向と機会
6.2 中国市場：主要企業、セグメント、および下流産業
6.2.1 中国AI 3D箱選別システム市場規模（企業別）（2020-2025）
6.2.2 中国市場規模（タイプ別）
6.2.2.1 中国AI 3D箱選別システム市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.2.2.2 中国AI 3D箱選別システム市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
6.2.3 中国市場規模（用途別）
6.2.3.1 中国AI 3D箱選別システム市場規模（用途別）（2020-2025）
6.2.3.2 中国AI 3D箱選別システム市場シェア（用途別）（2020-2025）
6.2.4 中国市場動向と機会
6.3 日本市場：主要企業、セグメント、下流産業
6.3.1 日本のAI 3D箱選別システム市場規模（企業別）（2020-2025）
6.3.2 日本市場規模（タイプ別）
6.3.2.1 日本AI 3D箱選別システム市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.3.2.2 日本AI 3D箱選別システム市場シェア（種類別）（2020-2025）
6.3.3 日本市場規模（用途別）
6.3.3.1 日本AI 3D箱選別システム市場規模（用途別）（2020-2025）
6.3.3.2 日本AI 3D箱選別システム市場シェア（用途別）（2020-2025）
6.3.4 日本市場動向と機会
6.4 韓国市場：主要企業、セグメント、下流産業
6.4.1 韓国 AI 3D 箱選別システム市場規模（企業別）（2020-2025）
6.4.2 韓国市場規模（タイプ別）
6.4.2.1 韓国 AI 3D 箱選別システム市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.4.2.2 韓国AI 3D箱選別システム市場シェア（種類別）（2020-2025）
6.4.3 韓国市場規模（用途別）
6.4.3.1 韓国 AI 3D 箱選別システム市場規模（用途別）（2020-2025）
6.4.3.2 韓国 AI 3D 箱ピッキングシステム市場シェア（用途別）（2020-2025）
6.4.4 韓国市場動向と機会
7 主要企業プロファイル
7.1 ABB
7.1.1 ABB企業概要
7.1.2 ABBの事業概要
7.1.3 ABB AI 3D 箱ピッキングシステム紹介
7.1.4 ABBのAI 3D箱選別システム事業における売上高（2020-2025）
7.1.5 ABBの最近の動向
7.2 キヤノン
7.2.1 キヤノン会社概要
7.2.2 キヤノンの事業概要
7.2.3 キヤノン AI 3D 箱ピッキングシステム導入
7.2.4 キヤノン AI 3D 箱選別システム事業における売上高（2020-2025）
7.2.5 キヤノンの最近の動向
7.3 オムロン
7.3.1 オムロン会社概要
7.3.2 オムロン事業概要
7.3.3 オムロン AI 3D 箱選別システム導入
7.3.4 オムロン AI 3D 箱選別システム事業における売上高（2020-2025）
7.3.5 オムロン最近の動向
7.4 ボッシュ
7.4.1 ボッシュ会社概要
7.4.2 ボッシュの事業概要
7.4.3 ボッシュのAI 3D箱選別システム紹介
7.4.4 ボッシュのAI 3D箱選別システム事業における売上高（2020-2025）
7.4.5 ボッシュの最近の動向
7.5 シバウラ機械
7.5.1 シバウラ機械会社概要
7.5.2 シバウラ機械の事業概要
7.5.3 シバウラ機械のAI 3D箱選別システム導入
7.5.4 シバウラ機械のAI 3D箱選別システム事業における売上高（2020-2025）
7.5.5 シバウラ機械の最近の動向
7.6 ソロモン
7.6.1 ソロモン会社概要
7.6.2 ソロモンの事業概要
7.6.3 ソロモンのAI 3D箱選別システム紹介
7.6.4 ソロモン AI 3D 箱選別システム事業における売上高（2020-2025）
7.6.5 ソロモンの最近の動向
7.7 フォトネオ
7.7.1 フォトネオ会社概要
7.7.2 Photoneoの事業概要
7.7.3 フォトネオ AI 3D 箱選別システム 概要
7.7.4 PhotoneoのAI 3D箱選別システム事業における売上高（2020-2025）
7.7.5 Photoneoの最近の動向
7.8 スマートロボティクス
7.8.1 スマートロボティクス企業概要
7.8.2 スマートロボティクス事業概要
7.8.3 スマートロボティクス AI 3D 箱選別システム紹介
7.8.4 スマートロボティクス AI 3D 箱選別システム事業における売上高（2020-2025）
7.8.5 スマートロボティクスの最近の動向
7.9 アルソンテック
7.9.1 Alsontech 会社概要
7.9.2 Alsontechの事業概要
7.9.3 Alsontech AI 3D 箱ピッキングシステム紹介
7.9.4 AlsontechのAI 3D箱選別システム事業における売上高（2020-2025）
7.9.5 Alsontechの最近の動向
7.10 Pickit
7.10.1 Pickit 会社概要
7.10.2 Pickit 事業概要
7.10.3 Pickit AI 3D 箱ピッキングシステム紹介
7.10.4 PickitのAI 3D箱選別システム事業における売上高（2020-2025）
7.10.5 Pickitの最近の動向
7.11 Ribinerf
7.11.1 Ribinerf 会社概要
7.11.2 Ribinerf 事業概要
7.11.3 Ribinerf AI 3D 箱ピッキングシステム紹介
7.11.4 RibinerfのAI 3D箱選別システム事業における売上高（2020-2025）
7.11.5 リビナーフの最近の動向
7.12 メック・マインド・ロボティクス
7.12.1 メックマインド・ロボティクス会社概要
7.12.2 Mech-Mind Robotics 事業概要
7.12.3 メックマインド・ロボティクス AI 3D 箱選別システム紹介
7.12.4 メックマインド・ロボティクス AI 3D 箱ピッキングシステム事業における売上高（2020-2025）
7.12.5 メック・マインド・ロボティクスの最近の動向
7.13 ロボセプション
7.13.1 ロボセプション会社概要
7.13.2 Roboception 事業概要
7.13.3 Roboception AI 3D 箱ピッキングシステム紹介
7.13.4 ロボセプションのAI 3D箱選別システム事業における売上高（2020-2025）
7.13.5 ロボセプションの最近の動向
7.14 Zivid
7.14.1 Zivid 会社概要
7.14.2 Zivid 事業概要
7.14.3 Zivid AI 3D 箱ピッキングシステム紹介
7.14.4 ZividのAI 3D箱選別システム事業における売上高（2020-2025）
7.14.5 Zividの最近の動向
7.15 CMES
7.15.1 CMES 会社概要
7.15.2 CMES 事業概要
7.15.3 CMES AI 3D 箱ピッキングシステム紹介
7.15.4 CMES AI 3D 箱詰めピッキングシステム事業における売上高（2020-2025）
7.15.5 CMESの最近の動向
8 AI 3D 箱選別システム市場動向
8.1 AI 3D 箱選別システム業界の動向
8.2 AI 3D 箱選別システム市場ドライバー
8.3 AI 3D 箱選別システム市場における課題
8.4 AI 3D 箱選別システム市場制約
9 研究結果と結論
10 付録
10.1 研究方法論
10.1.1 方法論/研究アプローチ
10.1.1.1 研究プログラム/設計
10.1.1.2 市場規模の推計
10.1.1.3 市場セグメンテーションとデータ三角測量
10.1.2 データソース
10.1.2.1 二次資料
10.1.2.2 一次情報源
10.2 著者情報
10.3 免責事項
表1. グローバルAI 3D箱選別システム市場規模成長率（タイプ別）（米ドル百万）：2020年対2024年対2031年
表2. グローバルAI 3D箱選別システム市場規模の成長率（用途別）（百万米ドル）：2020年対2024年対2031年
表3. グローバルAI 3D箱選別システム市場規模（百万米ドル）地域別：2020年対2024年対2031年
表4. グローバルAI 3D箱選別システム市場規模（地域別）（2020-2025年）
表5. グローバルAI 3D箱選別システム売上高シェア地域別（2020-2025）
表6. グローバルAI 3D箱選別システム売上高（百万米ドル）地域別予測（2026-2031）
表7. グローバルAI 3D箱選別システム売上高シェア予測（地域別）（2026-2031年）
表8. グローバルAI 3D箱選別システム市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表9. グローバルAI 3D箱選別システム市場規模（タイプ別）（2020-2025）
表10. グローバルAI 3D箱選別システム市場規模予測（タイプ別）（2026-2031年）＆（米ドル百万）
表11. グローバルAI 3D箱選別システム市場規模（売上高）のタイプ別シェア（2026-2031年）
表12. 各タイプの主要企業
表13. グローバルAI 3D箱選別システム市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表14. グローバルAI 3D箱選別システム市場規模（アプリケーション別）（2020-2025）
表15. グローバルAI 3D箱選別システム予測市場規模（アプリケーション別）（2026-2031年）＆（米ドル百万）
表16. グローバルAI 3D箱選別システム市場規模（アプリケーション別）（2026-2031年）
表17. AI 3D箱選別システムアプリケーションにおける新たな成長要因
表18. グローバルAI 3D箱選別システム市場規模（プレイヤー別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表19. グローバルAI 3D箱選別システム市場シェア（企業別）（2020-2025）
表20. グローバルAI 3D箱選別システム主要企業別（企業タイプ：ティア1、ティア2、ティア3）および（2024年時点のAI 3D箱選別システム売上高に基づく）
表21. 2024年時点のAI 3D箱選別システム売上高（US$百万）に基づくグローバル主要企業ランキング
表22. AI 3D箱選別システム売上高に基づくグローバル主要5社市場シェア（CR5とHHI）＆（2020-2025）
表23. AI 3D箱選別システムの世界主要企業、本社所在地およびサービス提供地域
表24. AI 3D箱選別システムの世界主要企業、製品および応用分野
表25. AI 3D箱選別システムの世界主要企業、業界参入時期
表26. 合併・買収、拡張計画
表27. 欧州AI 3D箱選別システム市場規模（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表28. 欧州AI 3D箱選別システム売上高市場シェア（企業別）（2020-2025年）
表29. 欧州AI 3D箱選別システム市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表30. 欧州AI 3D箱選別システム市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表31. 中国AI 3D箱選別システム市場規模（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表32. 中国AI 3D箱選別システム売上高市場シェア（企業別）（2020-2025）
表33. 中国AI 3D箱選別システム市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表34. 中国AI 3D箱選別システム市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表35. 日本のAI 3D箱選別システム市場規模（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表36. 日本のAI 3D箱選別システム売上高市場シェア（企業別）（2020-2025）
表37. 日本のAI 3D箱選別システム市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表38. 日本のAI 3D箱選別システム市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表39. 韓国 AI 3D 箱ピッキングシステム 売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表40. 韓国 AI 3D 箱選別システム 売上高市場シェア（企業別）（2020-2025）
表41. 韓国 AI 3D 箱選別システム市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表42. 韓国AI 3D箱選別システム市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表43. ABB企業概要
表44. ABB事業概要
表45. ABB AI 3D箱選別システム製品
表46. ABBのAI 3D箱選別システム事業における売上高（2020-2025年）および（米ドル百万）
表47. ABBの最近の動向
表48. キヤノン会社概要
表49. キヤノン事業概要
表50. キヤノン AI 3D 箱選別システム製品
表51. キヤノン AI 3D 箱選別システム事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表52. キヤノンの最近の動向
表53. オムロン会社概要
表54. オムロン事業概要
表55. オムロン AI 3D 箱選別システム製品
表56. オムロン AI 3D 箱選別システム事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表57. オムロン社の最近の動向
表58. ボッシュ会社概要
表59. ボッシュ事業概要
表60. ボッシュ AI 3D 箱選別システム製品
表61. ボッシュのAI 3D箱選別システム事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表62. ボッシュの最近の動向
表63. シバウラ機械会社概要
表64. シボラ・マシンの事業概要
表65. シバウラ機械 AI 3D 箱選別システム製品
表66. シバウラ機械のAI 3D箱選別システム事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表67. 芝浦機械の最近の動向
表68. ソロモン社概要
表69. ソロモン事業概要
表70. ソロモン AI 3D 箱選別システム製品
表71. ソロモン社のAI 3D箱選別システム事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表72. ソロモン社の最近の動向
表73. フォトネオ会社概要
表74. フォトネオ事業概要
表75. Photoneo AI 3D箱選別システム製品
表76. フォトネオのAI 3D箱選別システム事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表77. Photoneoの最近の動向
表78. スマートロボティクス会社概要
表79. スマートロボティクス事業概要
表80. スマートロボティクス AI 3D 箱選別システム製品
表81. スマートロボティクス AI 3D 箱選別システム事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表82. スマートロボティクス最近の動向
表83. アルソンテック会社概要
表84. アルソンテック事業概要
表85. アルソンテック AI 3D 箱選別システム製品
表86. AlsontechのAI 3D箱選別システム事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表87. アルソンテックの最近の動向
表88. Pickit 会社の詳細
表89. Pickit 事業概要
表90. Pickit AI 3D 箱ピッキングシステム製品
表91. PickitのAI 3D箱選別システム事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表92. Pickitの最近の動向
表93. Ribinerf 会社概要
表94. Ribinerf 事業概要
表95. Ribinerf AI 3D 箱ピッキングシステム製品
表96. RibinerfのAI 3D箱選別システム事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表97. Ribinerfの最近の動向
表98. メックマインド・ロボティクス会社概要
表99. メックマインド・ロボティクス事業概要
表100. Mech-Mind Robotics AI 3D 箱拾いシステム製品
表101. メックマインド・ロボティクス AI 3D 箱選別システム事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表102. メックマインド・ロボティクス 最近の動向
表103. ロボセプション会社概要
表104. ロボセプション事業概要
表105. Roboception AI 3D 箱拾いシステム製品
表106. RoboceptionのAI 3D箱選別システム事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表107. ロボセプションの最近の動向
表108. Zivid会社概要
表109. Zivid事業概要
表110. Zivid AI 3D 箱ピッキングシステム製品
表111. ZividのAI 3D箱選別システム事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表112. Zividの最近の動向
表113. CMES会社概要
表114. CMES事業概要
表115. CMES AI 3D箱選別システム製品
表116. CMESのAI 3D箱選別システム事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表117. CMESの最近の動向
表118. AI 3D 箱選別システム市場動向
表119. AI 3D箱選別システム市場ドライバー
表120. AI 3D箱選別システム市場における課題
表121. AI 3D箱選別システム市場制約
表122. 本報告書のための研究プログラム/設計
表123. 二次情報源からの主要データ情報
表124. 一次情報源からの主要データ情報
表120. AI 3D箱選別システム市場における課題
図のリスト
図1. AI 3D 箱ピッキングシステム製品画像
図2. グローバルAI 3D箱選別システム市場シェア（タイプ別）：2024年対2031年
図3. ハードウェア機能
図4. ソフトウェア機能
図5. グローバルAI 3D箱選別システム市場シェア（用途別）：2024年対2031年
図6. ロジスティクス業界
図7. 自動車産業
図8. その他
図9. AI 3D 箱選別システム報告書対象年
図10. グローバルAI 3D箱選別システム市場規模（米ドル百万）、前年比：2020年～2031年
図11. グローバルAI 3D箱選別システム市場規模（米ドル百万）、2020年対2024年対2031年
図12. グローバルAI 3D箱選別システム売上高市場シェア（地域別）：2020年対2024年
図13. 欧州AI 3D箱選別システム売上高（米ドル百万）成長率（2020-2031）
図14. 中国 AI 3D 箱選別システム 売上高（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図15. 日本のAI 3D箱選別システム市場規模（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図16. 韓国 AI 3D 箱選別システム売上高（米ドル百万）成長率（2020-2031）
図17. 2024年時点のグローバルAI 3D箱選別システム市場シェア（企業別）
図18. グローバルAI 3D箱選別システム市場における主要企業別シェア（企業タイプ別：ティア1、ティア2、ティア3）＆（2024年時点のAI 3D箱選別システム売上高に基づく）
図19. 2024年時点のAI 3D箱選別システム売上高に基づく上位10社と5社の市場シェア
図20. 欧州AI 3D箱選別システム市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
図21. 欧州AI 3D箱選別システム市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025年）
図22. 中国のAI 3D箱選別システム市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
図23. 中国AI 3D箱選別システム市場シェア（用途別）（2020-2025）
図24. 日本のAI 3D箱選別システム市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図25. 日本のAI 3D箱選別システム市場シェア（用途別）（2020-2025）
図26. 韓国 AI 3D 箱ピッキングシステム市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図27. 韓国 AI 3D 箱ピッキングシステム市場シェア（用途別）（2020-2025）
図28. ABBのAI 3D箱選別システム事業における売上高成長率（2020-2025）
図29. キヤノン AI 3D 箱選別システム事業における売上高成長率（2020-2025）
図30. オムロン AI 3D 箱選別システム事業における売上高成長率（2020-2025）
図31. ボッシュのAI 3D箱選別システム事業における売上高成長率（2020-2025）
図32. シバウラ機械のAI 3D箱選別システム事業における売上高成長率（2020-2025）
図33. ソロモン AI 3D 箱選別システム事業における売上高成長率（2020-2025）
図34. フォトネオのAI 3D箱選別システム事業における売上高成長率（2020-2025）
図35. スマートロボティクス AI 3D 箱ピッキングシステム事業における売上高成長率（2020-2025）
図36. AlsontechのAI 3D箱選別システム事業における売上高成長率（2020-2025）
図37. PickitのAI 3D箱選別システム事業における売上高成長率（2020-2025）
図38. RibinerfのAI 3D箱選別システム事業における売上高成長率（2020-2025）
図39. Mech-Mind RoboticsのAI 3D箱選別システム事業における売上高成長率（2020-2025）
図40. RoboceptionのAI 3D箱選別システム事業における売上高成長率（2020-2025）
図41. ZividのAI 3D箱選別システム事業における売上高成長率（2020-2025）
図42. CMESのAI 3D箱選別システム事業における売上高成長率（2020-2025）
図43. 本報告書におけるボトムアップとトップダウンのアプローチ
図44. データ三角測量
図45. インタビュー対象の主要幹部
図43. 本報告書におけるボトムアップとトップダウンのアプローチ
1 Report Overview
1.1 Study Scope
1.2 Market by Type
1.2.1 Global Market Size Growth by Type: 2020 VS 2024 VS 2031
1.2.2 Hardware
1.2.3 Software
1.3 Market by Application
1.3.1 Global Market Share by Application: 2020 VS 2024 VS 2031
1.3.2 Logistics Industry
1.3.3 Automotive Industry
1.3.4 Others
1.4 Assumptions and Limitations
1.5 Study Objectives
1.6 Years Considered
2 Global Growth Trends
2.1 Global AI 3D Bin Picking System Market Perspective (2020-2031)
2.2 Global Market Size by Region: 2020 VS 2024 VS 2031
2.3 Global AI 3D Bin Picking System Revenue Market Share by Region (2020-2025)
2.4 Global AI 3D Bin Picking System Revenue Forecast by Region (2026-2031)
2.5 Major Region and Emerging Market Analysis
2.5.1 Europe AI 3D Bin Picking System Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.2 China AI 3D Bin Picking System Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.3 Japan AI 3D Bin Picking System Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.4 South Korea AI 3D Bin Picking System Market Size and Prospective (2020-2031)
3 Breakdown Data by Type
3.1 Global AI 3D Bin Picking System Historic Market Size by Type (2020-2025)
3.2 Global AI 3D Bin Picking System Forecasted Market Size by Type (2026-2031)
3.3 Different Types AI 3D Bin Picking System Representative Players
4 Breakdown Data by Application
4.1 Global AI 3D Bin Picking System Historic Market Size by Application (2020-2025)
4.2 Global AI 3D Bin Picking System Forecasted Market Size by Application (2026-2031)
4.3 New Sources of Growth in AI 3D Bin Picking System Application
5 Competition Landscape by Players
5.1 Global Top Players by Revenue
5.1.1 Global Top AI 3D Bin Picking System Players by Revenue (2020-2025)
5.1.2 Global AI 3D Bin Picking System Revenue Market Share by Players (2020-2025)
5.2 Global Market Share by Company Type (Tier 1, Tier 2, and Tier 3)
5.3 Players Covered: Ranking by AI 3D Bin Picking System Revenue
5.4 Global AI 3D Bin Picking System Market Concentration Analysis
5.4.1 Global AI 3D Bin Picking System Market Concentration Ratio (CR5 and HHI)
5.4.2 Global Top 10 and Top 5 Companies by AI 3D Bin Picking System Revenue in 2024
5.5 Global Key Players of AI 3D Bin Picking System Head office and Area Served
5.6 Global Key Players of AI 3D Bin Picking System, Product and Application
5.7 Global Key Players of AI 3D Bin Picking System, Date of Enter into This Industry
5.8 Mergers & Acquisitions, Expansion Plans
6 Region Analysis
6.1 Europe Market: Players, Segments and Downstream
6.1.1 Europe AI 3D Bin Picking System Revenue by Company (2020-2025)
6.1.2 Europe Market Size by Type
6.1.2.1 Europe AI 3D Bin Picking System Market Size by Type (2020-2025)
6.1.2.2 Europe AI 3D Bin Picking System Market Share by Type (2020-2025)
6.1.3 Europe Market Size by Application
6.1.3.1 Europe AI 3D Bin Picking System Market Size by Application (2020-2025)
6.1.3.2 Europe AI 3D Bin Picking System Market Share by Application (2020-2025)
6.1.4 Europe Market Trend and Opportunities
6.2 China Market: Players, Segments and Downstream
6.2.1 China AI 3D Bin Picking System Revenue by Company (2020-2025)
6.2.2 China Market Size by Type
6.2.2.1 China AI 3D Bin Picking System Market Size by Type (2020-2025)
6.2.2.2 China AI 3D Bin Picking System Market Share by Type (2020-2025)
6.2.3 China Market Size by Application
6.2.3.1 China AI 3D Bin Picking System Market Size by Application (2020-2025)
6.2.3.2 China AI 3D Bin Picking System Market Share by Application (2020-2025)
6.2.4 China Market Trend and Opportunities
6.3 Japan Market: Players, Segments and Downstream
6.3.1 Japan AI 3D Bin Picking System Revenue by Company (2020-2025)
6.3.2 Japan Market Size by Type
6.3.2.1 Japan AI 3D Bin Picking System Market Size by Type (2020-2025)
6.3.2.2 Japan AI 3D Bin Picking System Market Share by Type (2020-2025)
6.3.3 Japan Market Size by Application
6.3.3.1 Japan AI 3D Bin Picking System Market Size by Application (2020-2025)
6.3.3.2 Japan AI 3D Bin Picking System Market Share by Application (2020-2025)
6.3.4 Japan Market Trend and Opportunities
6.4 South Korea Market: Players, Segments and Downstream
6.4.1 South Korea AI 3D Bin Picking System Revenue by Company (2020-2025)
6.4.2 South Korea Market Size by Type
6.4.2.1 South Korea AI 3D Bin Picking System Market Size by Type (2020-2025)
6.4.2.2 South Korea AI 3D Bin Picking System Market Share by Type (2020-2025)
6.4.3 South Korea Market Size by Application
6.4.3.1 South Korea AI 3D Bin Picking System Market Size by Application (2020-2025)
6.4.3.2 South Korea AI 3D Bin Picking System Market Share by Application (2020-2025)
6.4.4 South Korea Market Trend and Opportunities
7 Key Players Profiles
7.1 ABB
7.1.1 ABB Company Details
7.1.2 ABB Business Overview
7.1.3 ABB AI 3D Bin Picking System Introduction
7.1.4 ABB Revenue in AI 3D Bin Picking System Business (2020-2025)
7.1.5 ABB Recent Development
7.2 Canon
7.2.1 Canon Company Details
7.2.2 Canon Business Overview
7.2.3 Canon AI 3D Bin Picking System Introduction
7.2.4 Canon Revenue in AI 3D Bin Picking System Business (2020-2025)
7.2.5 Canon Recent Development
7.3 Omron
7.3.1 Omron Company Details
7.3.2 Omron Business Overview
7.3.3 Omron AI 3D Bin Picking System Introduction
7.3.4 Omron Revenue in AI 3D Bin Picking System Business (2020-2025)
7.3.5 Omron Recent Development
7.4 Bosch
7.4.1 Bosch Company Details
7.4.2 Bosch Business Overview
7.4.3 Bosch AI 3D Bin Picking System Introduction
7.4.4 Bosch Revenue in AI 3D Bin Picking System Business (2020-2025)
7.4.5 Bosch Recent Development
7.5 Shibaura Machine
7.5.1 Shibaura Machine Company Details
7.5.2 Shibaura Machine Business Overview
7.5.3 Shibaura Machine AI 3D Bin Picking System Introduction
7.5.4 Shibaura Machine Revenue in AI 3D Bin Picking System Business (2020-2025)
7.5.5 Shibaura Machine Recent Development
7.6 Solomon
7.6.1 Solomon Company Details
7.6.2 Solomon Business Overview
7.6.3 Solomon AI 3D Bin Picking System Introduction
7.6.4 Solomon Revenue in AI 3D Bin Picking System Business (2020-2025)
7.6.5 Solomon Recent Development
7.7 Photoneo
7.7.1 Photoneo Company Details
7.7.2 Photoneo Business Overview
7.7.3 Photoneo AI 3D Bin Picking System Introduction
7.7.4 Photoneo Revenue in AI 3D Bin Picking System Business (2020-2025)
7.7.5 Photoneo Recent Development
7.8 Smart Robotics
7.8.1 Smart Robotics Company Details
7.8.2 Smart Robotics Business Overview
7.8.3 Smart Robotics AI 3D Bin Picking System Introduction
7.8.4 Smart Robotics Revenue in AI 3D Bin Picking System Business (2020-2025)
7.8.5 Smart Robotics Recent Development
7.9 Alsontech
7.9.1 Alsontech Company Details
7.9.2 Alsontech Business Overview
7.9.3 Alsontech AI 3D Bin Picking System Introduction
7.9.4 Alsontech Revenue in AI 3D Bin Picking System Business (2020-2025)
7.9.5 Alsontech Recent Development
7.10 Pickit
7.10.1 Pickit Company Details
7.10.2 Pickit Business Overview
7.10.3 Pickit AI 3D Bin Picking System Introduction
7.10.4 Pickit Revenue in AI 3D Bin Picking System Business (2020-2025)
7.10.5 Pickit Recent Development
7.11 Ribinerf
7.11.1 Ribinerf Company Details
7.11.2 Ribinerf Business Overview
7.11.3 Ribinerf AI 3D Bin Picking System Introduction
7.11.4 Ribinerf Revenue in AI 3D Bin Picking System Business (2020-2025)
7.11.5 Ribinerf Recent Development
7.12 Mech-Mind Robotics
7.12.1 Mech-Mind Robotics Company Details
7.12.2 Mech-Mind Robotics Business Overview
7.12.3 Mech-Mind Robotics AI 3D Bin Picking System Introduction
7.12.4 Mech-Mind Robotics Revenue in AI 3D Bin Picking System Business (2020-2025)
7.12.5 Mech-Mind Robotics Recent Development
7.13 Roboception
7.13.1 Roboception Company Details
7.13.2 Roboception Business Overview
7.13.3 Roboception AI 3D Bin Picking System Introduction
7.13.4 Roboception Revenue in AI 3D Bin Picking System Business (2020-2025)
7.13.5 Roboception Recent Development
7.14 Zivid
7.14.1 Zivid Company Details
7.14.2 Zivid Business Overview
7.14.3 Zivid AI 3D Bin Picking System Introduction
7.14.4 Zivid Revenue in AI 3D Bin Picking System Business (2020-2025)
7.14.5 Zivid Recent Development
7.15 CMES
7.15.1 CMES Company Details
7.15.2 CMES Business Overview
7.15.3 CMES AI 3D Bin Picking System Introduction
7.15.4 CMES Revenue in AI 3D Bin Picking System Business (2020-2025)
7.15.5 CMES Recent Development
8 AI 3D Bin Picking System Market Dynamics
8.1 AI 3D Bin Picking System Industry Trends
8.2 AI 3D Bin Picking System Market Drivers
8.3 AI 3D Bin Picking System Market Challenges
8.4 AI 3D Bin Picking System Market Restraints
9 Research Findings and Conclusion
10 Appendix
10.1 Research Methodology
10.1.1 Methodology/Research Approach
10.1.1.1 Research Programs/Design
10.1.1.2 Market Size Estimation
10.1.1.3 Market Breakdown and Data Triangulation
10.1.2 Data Source
10.1.2.1 Secondary Sources
10.1.2.2 Primary Sources
10.2 Author Details
10.3 Disclaimer
| 【AI 3D箱選別システムについて】 AI 3D箱選別システムは、産業オートメーションの進化に伴い、特に倉庫や製造現場において求められる技術の一つです。このシステムは、AI（人工知能）と3Dビジョン技術を用いて、複雑な環境から対象物を正確に認識し選別することができます。本稿では、AI 3D箱選別システムの概念に関する定義や特徴、種類、用途、関連技術などを詳述いたします。 AI 3D箱選別システムの定義としては、3次元の視覚情報を活用し、機械が自律的に物体を認識・選別するためのシステムといえます。このシステムは、従来の2次元画像処理では捉えきれない物体の形状や位置、姿勢などの情報を収集し、これを基にしたデータ解析を行います。そのため、複雑な物体配置や多様な形状の物体を扱う環境においても、高い精度で認識・選別を行うことが可能です。 特徴としては、まず第一に、リアルタイム処理能力が挙げられます。AI 3D箱選別システムは、高速なデータ処理を実現しており、数千点の3Dデータを瞬時に解析することが可能です。これにより、作業効率を大幅に向上させることができます。第二に、柔軟性があります。さまざまな形状や色、大きさの物体を高精度で認識できるため、製品のバリエーションが多い現場でも活用できます。さらに、機械学習アルゴリズムの導入により、新しい物体に対する適応が迅速であり、継続的に性能を向上させることができます。 種類に関しては、AI 3D箱選別システムは大きく分けると、レーザースキャン方式、ステレオカメラ方式、深度カメラ方式の3つに分類できます。レーザースキャン方式は、レーザーを使用して物体の形状を高精度で測定する方法です。これにより、非常に細かいディテールまで把握できるため、特に精密な選別が求められる場合に用いられます。ステレオカメラ方式は、2つのカメラを使って3Dデータを生成します。この方法は、比較的安価で導入しやすく、一般的な用途に広く利用されています。深度カメラ方式は、最近の技術で、赤外線を利用して物体の距離情報を取得する方式です。これにより、低コストでの3Dデータ取得が可能となり、特にロボティクスとの組み合わせでの活用が期待されています。 用途については、各種産業での利用が進んでいます。例えば、物流センターにおけるピッキング作業では、AI 3D箱選別システムが商品を迅速に選別し、パッキングに至るまでのプロセスを効率化しています。また、製造業においても、部品の選別や仕分け作業において利用され、作業者の負担を軽減するとともに、作業精度を向上させています。さらに、食品業界においても、品質管理や不良品選別においてAI 3D箱選別システムが導入され、食品の安全性向上に寄与しています。 関連技術としては、機械学習や深層学習が重要な役割を果たしています。これらの技術により、システムは大量のデータからパターンを学習し、物体の認識精度を向上させることができます。さらに、画像処理技術も不可欠です。特に、コンピュータビジョンのアルゴリズムを駆使して、物体のエッジ検出や色彩識別を行い、正確な選別を実現します。また、ロボティクス技術と組み合わせることで、選別された物体を自動的に移動させることも可能となり、労働力の効率化が図られます。 今後の展望としては、AI 3D箱選別システムはますます高度化し、より複雑な作業環境に対応できる能力を持つよう進化していくでしょう。特に、IoT（モノのインターネット）との結びつきが進むことで、リアルタイムのデータ収集と解析が絡み合い、より効率的でスマートな物流システムの実現が期待されています。また、AIの進化に伴い、機械はさらに自律的に学習し、自己改善を行う能力を持つようになるでしょう。これにより、人間の判断を補完し、さらなる生産性向上につながることが予想されます。 結論として、AI 3D箱選別システムは、現代の産業において欠かせない技術であり、ますます重要度を増しています。複雑な物体の選別作業を効率的に行うこのシステムは、産業の自動化と最適化を推進し、さまざまな分野において新たな可能性を切り拓いています。今後の発展により、より多くの企業がこの技術を取り入れ、競争力を高めることが期待されます。 |