SLAM技術市場：シェア・成長・予測 2034

SLAMテクノロジー市場の規模は、2025年には4億4861万米ドルと評価され、2034年には109億6026万米ドルに達すると予測されています。また、2026年から2034年の間に年平均成長率（CAGR）42.63%で成長すると予測されています。この成長を支える主な要因としては、ロボットシステムの自律性、LiDARベースのマッピング、UAVナビゲーション、AR/VR空間アンカー、GPSが利用しにくい状況下での常時位置特定に依存する自動車認識システムなどが挙げられます。

北米では、倉庫におけるロボット自動化の進展、軍事ロボット化実験、企業におけるAR導入などにより、導入は年平均成長率（CAGR）40～44%で進展すると予測されています。SLAMテクノロジー市場規模を支える主な要因としては、自律移動ロボット、産業用デジタルツイン、マッピングツールへの投資が挙げられ、これらは既存のインフラへの依存度を低減しつつ、ナビゲーション性能の向上を実現します。

SLAM技術市場の評価と洞察

SLAM技術市場は、研究目的のローカリゼーションアルゴリズムから、LIDAR、カメラ、IMUなどのセンサーとエッジ処理をクラウドベースのマップ管理と統合した知覚スタックへと進化を遂げてきました。センサーの小型化と計算コストの削減により、生産動向も変化しており、小型移動ロボット、ハンドヘルドスキャナー、ドローン、AR技術などにSLAM機能を組み込むことが可能になっています。ベンダー各社は、個々のハードウェア仕様ではなく、ソフトウェアの効率性、マップの耐久性、フリートへの統合、導入サービスといった点で差別化を図り始めています。

市場の推進力は、自動化とデジタルインフラへの投資が、安全性への懸念や労働効率への懸念と合致する地域で特に強くなるだろう。北米とアジア太平洋地域は引き続き製品の商業化における優先市場となる一方、欧州地域はスマート製造業と建設業界の発展を活かすことになるだろう。

SLAM技術市場レポートの範囲

SLAM技術市場分析

SLAM技術市場の成長は、GPS、内蔵ビーコン、静的な地図情報を持たないデバイスの位置特定ニーズによって促進されています。倉庫、病院、鉱山、建設現場、都市インフラプロジェクトなど、ロボットやスキャン装置が変化する環境下で機能する必要がある分野で需要が高まっています。LiDAR SLAMは、2025年に実施された研究において、軽量ソリューション、センサーフュージョン、マルチロボットシステム、ディープラーニングが主要な開発方向として特に注目されているため、非常に重要な技術です。

このエコシステムは、アルゴリズム開発者、ロボットメーカー、LiDARプロバイダー、ソフトウェア開発者、クラウドサービス、システムインテグレーターで構成されています。ソリッドステートLiDAR、GPU、オープンナビゲーションアルゴリズムの登場により、導入の障壁が最小限に抑えられ、供給環境は改善されつつあります。しかし、顧客は、マッピング品質、ドリフト補正機能、バッテリーへの影響、サイバーセキュリティの問題、そして複数の運用サイクルにわたって永続的なマップを作成する能力に基づいてコストを評価することになります。

Slamテクノロジー市場レポートによると、市場は非常に細分化されているものの、戦略的な活動が活発に行われていることが明らかになった。GeoSLAM Ltd.とNavVis GmbHは現実空間のキャプチャを目的とした製品を開発しており、Clearpath Robotics Inc.とKUKA AGはAMR（自律移動ロボット）へのナビゲーション機能の統合に取り組んでいる。Google LLCは空間コンピューティングとマッピングソフトウェアを通じて貢献し、GESTALT Robotics GmbHは知覚駆動型産業オートメーションを通じて貢献している。このような環境は、ハードウェアベンダーとソフトウェアベンダー間の連携を促進する。

投資可能な自律性、つまりラボレベルの性能だけでなく、より高度な機能を求める動きが強まっている。顧客は、位置情報、障害物検知、車両管理、ワークフロー統合を統合できるベンダーを好む傾向にある。ヘルスケア物流分野のAethon、3D知覚分野のDibotics SAS、日本特有のテクノロジーエコシステム分野のMorpho、AR空間アンカー分野のWikitude GmbHなどが、それぞれ重要な役割を担っている。したがって、競争はアプリケーション特化性、センサー非依存性、現場レベルでの再現性によって定義される。

SLAM技術市場：戦略的洞察

地域別分析

北米のSLAM技術市場

北米は2025年には38～42%の市場シェアを占め、2026～2034年には年平均成長率（CAGR）40～44%で成長すると予測されています。Slamテクノロジー市場のシェアは、大規模倉庫自動化、防衛ロボット、自動運転車ソフトウェア、AR開発者エコシステムによって支えられています。また、地域的な需要は、強力なロボット研究ネットワークと産業用デジタルツインへの投資を反映しています。

調達は、測定可能なナビゲーションの信頼性、作業員の安全、既存の企業システムとの統合といった要素とますます密接に結びついています。自律移動ロボットを使用する企業は、ルートのダウンタイムを最小限に抑え、インフラの改修を削減できるSLAMスタックを優先的に採用しています。また、この地域はクラウドの普及率が高く、半導体へのアクセスも良好で、物流、医療、建設、公共安全といった分野で高度なマッピングソリューションを試験的に導入しようとする顧客の意欲も高く評価されています。

米国スラムテクノロジー市場

2025年には、米国は北米市場の78～82%を占め、2026年から2034年にかけて年平均成長率（CAGR）40～44%で成長すると予測されています。成長の原動力となるのは、自律型マテリアルハンドリング、ラストマイル配送サービス向けロボットの試験、防衛システムのアップグレード、そして安定した空間参照が求められるARアプリケーションなどです。企業顧客は、サイバーセキュリティ、リアルタイム処理、導入支援に重点を置いています。

同社の強みは、ロボットプラットフォーム、クラウドマップ、および産業オートメーションソリューションにある。Google LLCはARとマップ向けのエコシステムソリューションを提供し、Clearpath Robotics Inc.は研究目的の自律型プラットフォームを提供し、Aethon, Inc.は病院の物流に特化している。米国におけるその他のユースケースとしては、検査ドローン、スマートファクトリー、フルフィルメントセンター、自律性検証のためのシミュレーションなどが挙げられる。

欧州スラムテクノロジー市場

欧州は2025年に市場シェアの22～26%を占め、ドイツの優位性により2026年から2034年にかけて年平均成長率（CAGR）38～42%で成長を続けると予測されている。英国では、建設現場のスキャン、鉄道検査、デジタルツインの分野で需要が見られる。ドイツは産業用ロボット、自動車工場、工場内物流の分野で主導的な役割を果たしており、SLAMは柔軟な自動化とマテリアルハンドリングに役立っている。

フランス、イタリア、スペインにおけるスマートインフラ、エネルギー資産検査、製造業の近代化は、欧州市場の成長を後押ししています。この地域の顧客は一般的に、安全基準、データ保護ポリシー、システムのトレーサビリティへの準拠を求める傾向があります。NavVis GmbH、GeoSLAM Ltd.、KUKA AG、GESTALT Robotics GmbHは、こうしたニーズに応える形で欧州市場を支援しています。

アジア太平洋地域のSlamテクノロジー市場

アジア太平洋地域は2025年に25～29%の市場シェアを占め、中国主導で2034年までに年平均成長率（CAGR）44～48%で成長すると予測されている。工場における自動化・ロボット技術は日本と韓国が牽引している。加えて、物流、鉱業、インフラ、ドローンによる検査といった需要により、インドとオーストラリアも貢献している。スマート製造政策の支援により、導入が加速している。

この地域における規模のメリットとしては、エレクトロニクス・バリューチェーン、LiDAR製造能力、自律システムの迅速な商用化などが挙げられます。顧客は、施設のパフォーマンス効率を高め、ナビゲーションマーカーへの依存度を最小限に抑え、デジタルトランスフォーメーションを促進するためにSLAMを採用しています。モルフォ株式会社とその地域パートナーは、日本のロボット技術基盤と高精度な空間認識能力への需要から恩恵を受けることが期待されます。

中東・アフリカのSlamテクノロジー市場

中東・アフリカ地域とアフリカは、2026年から2034年にかけて年平均成長率（CAGR）36～40%で拡大すると予測されており、アラブ首長国連邦とサウジアラビアが成長を牽引する見込みです。その要因としては、スマートシティ、石油・ガス産業における資産検査、建設のデジタル化、セキュリティ要件を満たすインフラマッピングなどが挙げられます。南アフリカは、鉱業、公益事業、産業メンテナンス分野を通じて貢献しています。

導入の傾向はプロジェクト主導型であり、標準化は進まないものの、価値の高いインフラにおいては、モバイルマッピングやUAVナビゲーション技術を適用する好機が数多く存在する。中東・アフリカ諸国では、港湾、空港、エネルギー回廊、大規模公共事業などにおいてニーズが生じるだろう。ベンダーは、厳しい環境条件と長期にわたる調達プロセスに対応できるよう準備しておく必要がある。

セグメンテーション分析

タイプ

ユーザーがセンサーコスト、環境の複雑さ、精度許容度に応じてアルゴリズムを選択するため、このタイプの市場は2026年から2034年にかけて年平均成長率（CAGR）41～45%で成長すると予想されます。グラフ最適化、確率的フィルタリング、粒子ベースの手法が屋内ロボット、屋外UAV、複合現実マッピングをますますサポートするようになるにつれ、このタイプのSlamテクノロジー市場の範囲は拡大しています。

• EKF SLAMは、予測可能な環境と適度な計算リソースが確率的フィルタリングに適している場合、特に小型ロボット、学術プラットフォーム、および解釈可能な位置推定更新を必要とするコスト重視のシステムにおいて、依然として有効である。
• Fast SLAMは、パーティクルフィルタとランドマークベースのマッピングを必要とするシナリオをサポートしており、極めて高密度な環境表現を必要としない不確実な状況下での柔軟な位置特定を必要とする移動ロボットにとって有用である。
• グラフベースSLAMは、高精度マッピング、ループクロージャ、マルチセッション位置特定において戦略的に重要であり、特にLiDARベースのロボット工学、自律走行車、大規模施設のマッピングにおいて重要である。

製品

LiDARアーキテクチャが低コスト化、小型化、エネルギー効率向上へと移行するにつれ、製品市場は2026年から2034年にかけて年平均成長率（CAGR）40～44%で成長すると予測されています。機械式システムは高精度が求められる用途において依然として強みを発揮する一方、ソリッドステート製品は民生機器、自動車、小型産業機器などの用途における拡張性を向上させます。

• 機械式LiDARは、回転式システムが広い視野範囲を提供し、複雑な環境下でも実績のある性能を発揮するため、測量、自動運転車の試験、産業用マッピングにおいて確固たる地位を築いています。
• 小型ロボット、ドローン、自動車プラットフォームでは、量産展開や組み込み型認識スタックに適した、耐久性が高くメンテナンスの手間が少ないセンサーが求められるため、ソリッドステートLiDARは戦略的に重要性を増している。

インストール

空中プラットフォームと地上プラットフォームが様々なナビゲーション上の制約に対応するため、設置台数は2026年から2034年にかけて年平均成長率（CAGR）42～46%で増加すると予測されています。地上設置は構造化された屋内ワークフローで主流となっていますが、GPSが信頼できない、あるいは利用できない検査、緊急対応、鉱業、インフラマッピングなどの分野では、空中設置が拡大しています。

• 空中設置型装置は、小型センサーと迅速なマッピングによって任務の安全性と空間的なカバー範囲が向上するため、UAVによる点検、屋内飛行、地下マッピング、緊急対応において重要である。
• 地上システムは、安定した積載能力、再現可能な経路、そして企業との容易な統合といった利点を提供するため、移動ロボット、携帯型スキャナー、自律走行車の採用基盤として依然として主流となっている。

応用

SLAMがロボット、UAV、AR/VR、車両など様々な分野に組み込まれるにつれ、2026年から2034年にかけて、その応用分野は年平均成長率（CAGR）43～47%で成長すると予測されています。中でもロボット分野は最大の応用分野であり、マテリアルハンドリング、医療提供、検査、サービスロボットなどは、大規模な設備改修を必要とせずに、変化する環境下での安全な自律動作が求められます。

• 自律移動ロボット、サービスロボット、検査プラットフォームなどが、経路計画、障害物回避、永続的な施設マップの作成にSLAM（自己位置推定と環境地図作成）を利用するため、ロボット工学がSLAMの導入をリードしている。
• UAV（無人航空機）の需要は、鉱業、インフラ点検、緊急対応、屋内マッピングなどの分野で増加しており、これらの分野では、GPSが利用できない、あるいは信号が劣化している環境下で航空システムの位置特定が必要となる。
• AR/VRはSLAM（自己位置推定と環境地図作成）を利用して仮想コンテンツを物理空間に位置合わせし、トレーニング、産業ガイダンス、ゲーム、遠隔支援、空間コンピューティング体験などを支援する。
• 自動車分野における応用例としては、位置特定、駐車自動化、試験車両、先進運転支援などが挙げられ、センサーフュージョンによって環境認識能力と冗長性が向上する。

機会の概要

SLAM技術市場の成長要因と影響分析

自律移動ロボットが基幹業務に参入

工場、病院、倉庫、キャンパスなどでは、自律移動ロボットの試験運用から実運用へと移行が進んでいます。ロボットは、固定された磁気テープや広範囲にわたるマーカーを使用せずに、人、カート、パレット、リフト、一時的な障害物などを避けて走行する必要があるため、SLAM（自己位置推定と環境地図作成）の需要が高まっています。特に、労働力が限られ、施設が頻繁に変更される場所では、その影響は顕著です。SLAM対応ロボットは、ルート設定の手間を軽減し、継続的な再マッピングをサポートし、レイアウト変更への適応によって稼働時間を向上させることができます。フリート全体の生産性を評価する購入者が増えるにつれ、位置特定、安全センシング、タスク割り当て、分析を組み合わせたソリューションを提供するベンダーは、個別のナビゲーションモジュールを提供するベンダーよりも大きな予算を獲得できるでしょう。

LiDARとエッジコンピューティングのコスト削減により、導入の容易性が向上する。

センサーサイズの小型化、ソリッドステートLiDARの耐久性向上、そしてより効率的なエッジプロセッサの登場により、SLAMは小型ロボット、ドローン、ハンドヘルドスキャナ、ARデバイスなど、幅広い用途で実用化されつつあります。以前は高価なペイロードや専門的な調整が必要でしたが、現在では統合モジュールによって迅速な導入と幅広いユースケースに対応できるようになりました。その結果、小規模施設、請負業者、公共機関、フィールドサービスチームなど、顧客基盤が拡大しています。導入の際の摩擦が軽減されることで、マッピングの更新、クラウド連携、フリート最適化などを通じて、継続的なソフトウェア収益も確保できます。消費電力を抑えながら精度を維持できるサプライヤーは、大量生産アプリケーションにおいて有利な立場に立つことができるでしょう。

デジタルツインプログラムには、迅速な現実世界のキャプチャが不可欠である。

建設、公益事業、製造、公共インフラの各分野では、保守、安全管理、改修、遠隔コラボレーションのために、最新の空間記録がますます必要とされています。SLAMベースのスキャナーは、オペレーターが三脚スキャンだけに頼ることなく、自然な動きで屋内と屋外のエリアをマッピングできるため、キャプチャ時間を短縮します。これにより、施設が大規模、混雑している、または停止が困難な場合、プロジェクトの経済性が向上します。その影響は測量にとどまらず、資産管理、コンプライアンス文書作成、シミュレーションにも及びます。モバイルマッピングデータをBIM、GIS、およびエンタープライズ資産システムと連携させるベンダーは、一度限りのスキャンプロジェクトを、継続的な情報ワークフローに変換できます。

SLAM技術市場の将来動向

永続的なマルチセッションマッピングが標準となる

SLAMテクノロジー市場のトレンドは、ロボット、ドローン、ARデバイスがセッションごとにマップを再構築するのではなく、以前に取得した環境に基づいて位置を特定できる永続的なマップにますます重点を置くようになるでしょう。この変化により、施設、道路、建設現場がオペレーターやデバイス間で使用可能な空間メモリを維持できるため、長期的な自律性が向上します。将来のシステムは、クラウドマップリポジトリ、エッジローカリゼーション、およびドア、ラック、危険箇所、作業区域を識別するセマンティックラベルを組み合わせるでしょう。その結果、より信頼性の高いフリート連携、新しいデバイスの迅速な導入、そして複数の動的なサイトを管理する顧客にとってより大きな価値が実現します。

セマンティックSLAMがナビゲーションにコンテキストを追加する

将来のSLAMシステムは、位置推定や形状構築だけでなく、物体や空間が運用上どのような意味を持つかを解釈するようになります。LiDAR、ビジョン、AIモデル、そして企業メタデータを組み合わせることで、プラットフォームは一時的な障害物と恒久的な資産を区別し、安全上重要な区域を迂回してロボットを誘導できるようになります。これにより、倉庫、病院、空港、鉱山、工場などにおける自律性の向上が期待されます。意味理解が深まるにつれ、SLAMは単なるバックグラウンドナビゲーション層ではなく、意思決定インテリジェンスの一部となり、複雑な環境におけるタスクプランニング、自動検査、例外処理の精度向上に貢献するでしょう。

SLAM技術の市場機会

倉庫車両の近代化

配送センターは、事業者が施設全体の再設計をせずに柔軟な自動化を求めているため、大きな投資機会となります。Slam Technologyの市場予測によると、アプリケーションレベルの価値は、季節によってレイアウトが変化する中で、ロボットが輸送、ピッキング支援、補充、返品を処理できる分野に集中すると予測されています。ベンダーは、フリートのオーケストレーション、低ドリフトのローカリゼーション、安全認証、倉庫管理システムとの統合を優先すべきです。機会の規模は、労働力の再配置、スループットの向上、ルート設計の削減による投資回収の証明にかかっています。自動化インテグレーターとのパートナーシップにより、販売サイクルを短縮し、複数拠点の物流ネットワーク全体で繰り返し導入を拡大することができます。

インフラ点検と緊急時マッピング

UAV（無人航空機）と携帯型SLAMシステムは、GPSアクセスが不安定な場所や危険な状況下で、橋梁、トンネル、鉱山、発電所、製油所、災害対応現場などで新たな可能性を切り開きます。購入者は、保守や対応の意思決定のために、迅速な状況認識、正確な地図、そして証拠となる記録を必要としています。ベンダーは、ハードウェアの堅牢化、オペレーターのトレーニングの簡素化、出力のGIS、BIM、緊急指令システムへの接続によって差別化を図ることができます。公共機関や資産所有者は、特に断続的な点検業務において、機器所有よりも成果重視のマッピングを好む傾向があるため、サービスベースのモデルは普及拡大につながる可能性があります。

最近の動向

• 2026 年 6 月: ABB の自律型フォークリフト技術は、パレット輸送、倉庫保管、高密度マテリアル ハンドリング用に設計された AI 搭載の自律移動ロボットである新しい Flexley Stack F712 の発売により、工場内物流にさらに深く進出しています。ABB Robotics は、Flexley Stack F712 の発売により自律移動ロボットのポートフォリオを拡張し、主要なすべての Visual SLAM AMR タイプにわたる完全な相互運用可能なエコシステムを完成させました。新しい Flexley Stack F712 は、ABB Robotics の AI 搭載の Visual SLAM 技術を自律型フォークリフトにもたらし、顧客はフォークリフト、タグ、ムーバーを共通のナビゲーション、フリート管理、ソフトウェア プラットフォーム上で組み合わせることができます。
• 2026年2月：Emesentは、米国デンバーで開催されたGeo Week 2026において、Emesent GX1を発表しました。この製品は、同時位置推定とマッピング（SLAM）、Lidar、リアルタイムキネマティック（RTK）測位、カメラ、ソフトウェアを統合した高精度オールインワンモバイルスキャンシステムであり、自律型マッピング技術企業であるEmesentにとって大きな飛躍となります。
• 2023年4月：ABB Roboticsは、自律移動ロボットが周囲の環境をより適切にナビゲートできるよう設計されたVisual SLAM技術を発表しました。スイスのチューリッヒに拠点を置く同社は、Visual SLAMはAIと3Dビジョン技術を組み合わせることで、他のAMR向け誘導技術と比較して優れた性能を保証すると述べています。磁気テープ、QRコード、従来の2D SLAMなど、機能するために追加のインフラストラクチャを必要とする他のナビゲーション方式に比べて大きな利点を提供するVisual SLAM AMRは、生産および流通業務の拡大に対応するために企業に採用されつつあると、同社は述べています。

著者について (エレクトロニクスおよび半導体 調査チーム)

ナヴィーン・チッタラギ

バイスプレジデント.,
市場調査とコンサルティング

Naveenは、カスタム、シンジケート、コンサルティングの各プロジェクトにおいて9年以上の実績を持つ、経験豊富な市場調査およびコンサルティングのプロフェッショナルです。現在はアソシエイトバイスプレジデントを務め、プロジェクトバリューチェーン全体にわたるステークホルダー管理を成功させ、100件以上の調査レポートと30件以上のコンサルティング案件を執筆しています。産業および政府機関のプロジェクトに幅広く携わり、クライアントの成功とデータに基づく意思決定に大きく貢献しています。

Naveenは、カルナータカ州VTUで電子通信工学の学位を取得し、マニパル大学でマーケティング＆オペレーションズのMBAを取得しています。IEEEの会員として9年間活動し、会議や技術シンポジウムへの参加、セクションレベルおよび地域レベルでのボランティア活動に積極的に取り組んでいます。現職以前は、IndustryARCでアソシエイト戦略コンサルタント、Hewlett Packard（HP Global）で産業用サーバーコンサルタントを務めていました。

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