 | • レポートコード：MRCLC5DC03009 • 出版社/出版日：Lucintel / 2025年3月 • レポート形態：英文、PDF、約150ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後2-3営業日） • 産業分類：半導体・電子 |
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レポート概要
| 主要データポイント：今後7年間の成長予測＝年率30.4％ 詳細情報は以下をご覧ください。本市場レポートは、2031年までの世界の産業用AI市場における動向、機会、予測を、タイプ別（ソフトウェアとハードウェア）、用途別（ガラス製造、半導体製造、自動車、機械、化学、石油・ガス、包装、その他）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）に網羅しています。 |
産業用AIの動向と予測
世界の産業用AI市場の将来は、ガラス製造、半導体製造、自動車、機械、化学、石油・ガス、包装市場における機会を背景に有望である。 世界の産業用AI市場は、2025年から2031年にかけて年平均成長率（CAGR）30.4％で成長すると予測されています。この市場の主な推進要因は、産業分野における自動化と効率化への需要増加、産業環境におけるセンサーの活用拡大、インダストリー4.0技術の採用拡大です。
• Lucintelの予測によると、タイプ別カテゴリーでは、ソフトウェアセグメントが予測期間中に高い成長率を示す見込みです。
• 用途別カテゴリーでは、ガラス製造分野が最も高い成長率を示すと予測される。
• 地域別では、予測期間中にアジア太平洋地域（APAC）が最も高い成長率を示すと予測される。
150ページ以上の包括的なレポートで、ビジネス判断に役立つ貴重な知見を得てください。
産業用AI市場における新興トレンド
産業用AIは、産業の運営方法と技術活用の在り方を再構築するいくつかの主要トレンドとともに進化している。
• エッジAIの活用拡大：エッジAIが普及し、データ処理と意思決定がソースに近い場所で可能になっています。このトレンドは産業アプリケーションにおける遅延を削減し、リアルタイム応答性を向上させ、運用効率と安全性を高めます。
• AIとIoTの統合：AIとIoTデバイスの組み合わせは、よりスマートな監視と制御を可能にし、産業オペレーションを変革しています。この統合は、様々な産業分野における予知保全、プロセス最適化、データ駆動型意思決定を強化します。
• AI駆動型ロボティクスの導入：AI駆動型ロボットは、組立、検査、資材運搬などの製造工程でますます活用されています。これらのロボットは精度、柔軟性、効率性を向上させ、生産性向上と運用コスト削減に貢献します。
• 予知保全への注力：AIを活用した予知保全は標準的な手法となりつつあります。機器センサーからのデータを分析することで、AIは故障を事前に予測し、ダウンタイムと保守コストを最小限に抑えながら機器の寿命を延ばします。
• データ分析の高度化：AIによる高度なデータ分析は、産業プロセスへの深い洞察を提供しています。この傾向により、意思決定の改善、プロセスの最適化、非効率性の特定が可能となり、より情報に基づいた戦略と業務改善につながっています。
これらの新興トレンドは、リアルタイム処理、統合、自動化を強化することで、産業用AI市場を大きく変革しています。これらのトレンドが進展するにつれ、産業アプリケーション全体で効率性、生産性、費用対効果の向上が促進されています。
産業用AI市場の最近の動向
産業用AI市場の最近の動向は、この分野の急速な進化と、製造および運用プロセスへの影響を浮き彫りにしている。
• 先進AIアルゴリズムの開発：AIアルゴリズムの革新により、産業用AIアプリケーションの精度と効率が向上している。これらのアルゴリズムは、予知保全、品質管理、プロセス最適化に用いられる機械学習モデルを強化する。
• AI搭載ロボットの拡大：製造環境におけるAI搭載ロボットの導入が増加している。これらのロボットは組立、検査、資材運搬などの作業で高度な能力を発揮し、運用効率と柔軟性を向上させる。
• AIを活用した予知保全の成長：AIを活用した予知保全ソリューションが普及しつつある。これらのソリューションは設備からのデータを分析し、故障を予測して保守スケジュールを最適化することで、ダウンタイムと保守コストを削減する。
• IoTデバイスとの統合：AIとIoTデバイスの統合が進み、産業プロセスのより知的な監視・制御を実現。リアルタイムデータ分析をサポートし、プロセス最適化と効率性を向上させる。
• カスタマイズ可能なAIソリューションへの注力：特定の産業ニーズに合わせたカスタマイズ可能なAIソリューション開発の傾向が強まっている。これらのソリューションは柔軟性と適応性を高め、様々な分野における固有の課題や要件に対応する。
これらの進展は、AI技術の能力と応用範囲を拡大することで産業用AI市場を変革しています。産業オペレーションの効率性、柔軟性、費用対効果の向上に貢献しています。
産業用AI市場の戦略的成長機会
産業用AI市場は、技術進歩と進化する産業ニーズに牽引され、主要アプリケーション分野において複数の戦略的成長機会を提示しています。
• 予知保全の拡大：AI駆動型予知保全には大きな成長可能性があります。設備のダウンタイムと保守コストを削減することで、製造やエネルギーを含む様々な産業に多大な利益をもたらします。
• スマート製造の成長：スマート製造技術の台頭は、AI統合の機会を生み出しています。AIはプロセス自動化、品質管理、リアルタイム監視を強化し、製造業務の効率性と生産性を向上させます。
• サプライチェーン最適化の進展：AI駆動型サプライチェーン最適化は主要な成長領域である。AIは需要予測、在庫管理、物流を改善し、より効率的で応答性の高いサプライチェーンを実現する。
• AI搭載ロボットの開発：組立や検査などのタスクにおけるロボットへのAI応用は成長機会を提供する。AI搭載ロボットは産業プロセスにおける精度、柔軟性、効率性を向上させ得る。
• プロセス最適化の強化：プロセス最適化向けAIソリューションが注目を集めています。大量のデータを分析することで、AIは非効率性を特定し改善策を提案し、より効果的で合理化された運用を実現します。
これらの戦略的成長機会は、産業用AIが多様なアプリケーションにおいてイノベーションと効率性を推進する可能性を浮き彫りにしています。予知保全、スマート製造、サプライチェーン最適化、ロボティクス、プロセス最適化に焦点を当てることで、企業は新興市場のトレンドとニーズを活用できます。
産業用AI市場の推進要因と課題
産業用AI市場は、その成長と発展に影響を与える様々な推進要因と課題に左右されています。これらの要因には、技術的、経済的、規制上の考慮事項が含まれます。
産業用AI市場を推進する要因は以下の通りです：
• AI技術の進歩：AIアルゴリズムと機械学習モデルの継続的な改善が産業用AIの成長を牽引しています。これらの進歩は、様々な産業分野におけるAIの能力と応用範囲を拡大します。
• IoT導入の拡大：AIとIoTデバイスの統合が重要な推進要因である。IoTはリアルタイムデータ収集・分析を可能にし、AIと組み合わせることで産業プロセスの監視・制御・最適化を強化する。
• 運用効率化の需要：運用効率向上の必要性が産業用AI導入を促進している。AIソリューションはプロセス最適化、予知保全、自動化の向上をもたらし、コスト削減と生産性向上につながる。
• 研究開発への投資：研究開発への投資増加が産業用AIの革新を促進している。資金提供と協業が新技術・新アプリケーションの開発を支え、業界を進化させている。
• データ駆動型意思決定への注力：データ駆動型意思決定の重視が産業用AIの成長を牽引している。AIはデータ分析から貴重な知見を提供し、産業オペレーションにおける情報に基づいた戦略的意思決定を可能にする。
産業用AI市場の課題は以下の通りです：
• 統合の複雑性：AIを既存の産業システムに統合することは複雑で困難な場合があります。互換性とシームレスな運用を確保するには、多大な努力と専門知識が必要です。
• 高い導入コスト：AIソリューションの導入コストは高額になる可能性があります。これには技術取得、システム統合、トレーニングに関連する費用が含まれ、一部の組織にとっては障壁となり得ます。
• データプライバシーとセキュリティ上の懸念：データプライバシーとセキュリティに関する懸念は重大な課題である。AIシステムが規制に準拠し、機密情報を保護することは、信頼を獲得しセキュリティを維持するために極めて重要である。
産業用AI市場に影響を与える推進要因と課題は、継続的な革新と適応の必要性を浮き彫りにしている。これらの要因に効果的に対処することが、成長機会を活用し市場の障壁を克服する鍵となる。
産業用AI企業一覧
市場における企業は、提供する製品の品質に基づいて競争している。 主要プレイヤーは、製造施設の拡張、研究開発投資、インフラ整備、バリューチェーン全体での統合機会の活用に注力している。これらの戦略を通じて、産業用AI企業は需要増加への対応、競争力強化、革新的製品・技術の開発、生産コスト削減、顧客基盤の拡大を図っている。本レポートで取り上げる産業用AI企業の一部は以下の通り：
• シーメンス
• IBM
• マイクロソフト
• シスコシステムズ
• ゼネラル・エレクトリック
• ロックウェル・オートメーション
産業用AIのセグメント別分析
本調査では、タイプ別、用途別、地域別のグローバル産業用AI市場予測を包含する。
産業用AI市場（タイプ別）[2019年から2031年までの価値分析]：
• ソフトウェア
• ハードウェア
産業用AI市場（用途別）[2019年から2031年までの価値分析]：
• ガラス製造
• 半導体製造
• 自動車
• 機械
• 化学
• 石油・ガス
• 包装
• その他
産業用AI市場：地域別 [2019年から2031年までの価値分析]：
• 北米
• 欧州
• アジア太平洋
• その他の地域
産業用AI市場の国別展望
市場における主要企業は、事業拡大と戦略的提携を通じて地位強化を図っている。下図は主要地域（米国、中国、インド、日本、ドイツ）における主要産業用AIメーカーの最近の動向を示す：
• 米国：米国では産業用AIが予知保全やサプライチェーン最適化で採用拡大中。GEやシーメンスなどの企業は、運用効率向上とダウンタイム削減のためAIを産業システムに統合している。
• 中国：中国は製造業におけるAI駆動型自動化とロボティクスに注力している。ファーウェイやアリババなどの主要企業は、生産プロセスの改善と産業能力の強化を目的としたAI技術への投資を進め、国の「中国製造2025」構想を支援している。
• ドイツ：ドイツはスマートファクトリーと先進製造に焦点を当てたインダストリー4.0構想にAIを活用している。 ドイツ企業はリアルタイム工程監視や品質管理にAIを導入し、精度向上と生産コスト削減を目指している。
• インド：インドでは製造効率と資源管理の改善に向け産業用AIが導入されている。新興企業から老舗企業までがサプライチェーン最適化や生産能力強化にAIを活用し、同国の産業成長を支えている。
• 日本：日本はロボット工学と自動化分野、特に精密製造や電子機器分野でAIを進化させている。 日本企業は生産ラインにAIを統合し、自動化を強化するとともに製造精度と速度の向上を図っている。
グローバル産業用AI市場の特徴
市場規模推定：産業用AI市場規模の価値ベース推定（$B）。
動向と予測分析：市場動向（2019年～2024年）および予測（2025年～2031年）をセグメント別・地域別に分析。
セグメント分析：産業用AI市場規模をタイプ別、用途別、地域別に金額（$B）で分類。
地域分析：産業用AI市場を北米、欧州、アジア太平洋、その他地域に分類。
成長機会：産業用AI市場における各種タイプ、用途、地域別の成長機会分析。
戦略分析：産業用AI市場におけるM&A、新製品開発、競争環境を含む。
ポーターの5つの力モデルに基づく業界競争激化度の分析。
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本レポートは以下の11の主要な疑問に答えます：
Q.1. 産業用AI市場において、タイプ別（ソフトウェア／ハードウェア）、用途別（ガラス製造、半導体製造、自動車、機械、化学、石油・ガス、包装、その他）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）で最も有望な高成長機会は何か？
Q.2. どのセグメントがより速いペースで成長し、その理由は？
Q.3. どの地域がより速いペースで成長し、その理由は？
Q.4. 市場動向に影響を与える主な要因は何か？この市場における主要な課題とビジネスリスクは？
Q.5. この市場におけるビジネスリスクと競争上の脅威は何か？
Q.6. この市場における新たなトレンドとその背景にある理由は？
Q.7. 市場における顧客の需要変化にはどのようなものがあるか？
Q.8. 市場における新たな展開は何か？ これらの展開を主導している企業は？
Q.9. この市場の主要プレイヤーは誰か？ 主要プレイヤーは事業成長のためにどのような戦略的取り組みを推進しているか？
Q.10. この市場における競合製品にはどのようなものがあり、それらが材料や製品の代替による市場シェア喪失にどの程度の脅威をもたらしているか？
Q.11. 過去5年間にどのようなM&A活動が発生し、業界にどのような影響を与えたか？
目次
1. エグゼクティブサマリー
2. 世界の産業用AI市場：市場動向
2.1: 概要、背景、分類
2.2: サプライチェーン
2.3: 業界の推進要因と課題
3. 2019年から2031年までの市場動向と予測分析
3.1. マクロ経済動向（2019-2024年）と予測（2025-2031年）
3.2. 世界の産業用AI市場の動向（2019-2024年）と予測（2025-2031年）
3.3: 世界の産業用AI市場（タイプ別）
3.3.1: ソフトウェア
3.3.2: ハードウェア
3.4: 世界の産業用AI市場（用途別）
3.4.1: ガラス製造
3.4.2: 半導体製造
3.4.3: 自動車
3.4.4: 機械
3.4.5: 化学
3.4.6: 石油・ガス
3.4.7: 包装
3.4.8: その他
4. 2019年から2031年までの地域別市場動向と予測分析
4.1: 地域別グローバル産業用AI市場
4.2: 北米産業用AI市場
4.2.1: 北米産業用AI市場（タイプ別）：ソフトウェアおよびハードウェア
4.2.2: 北米産業用AI市場（用途別）：ガラス製造、半導体製造、自動車、機械、化学、石油・ガス、包装、その他
4.3: 欧州産業用AI市場
4.3.1: 欧州産業用AI市場（タイプ別）：ソフトウェアとハードウェア
4.3.2: 欧州産業用AI市場（用途別）：ガラス製造、半導体製造、自動車、機械、化学、石油・ガス、包装、その他
4.4: アジア太平洋地域産業用AI市場
4.4.1: アジア太平洋地域産業用AI市場（タイプ別）：ソフトウェアおよびハードウェア
4.4.2: アジア太平洋地域産業用AI市場（用途別）：ガラス製造、半導体製造、自動車、機械、化学、石油・ガス、包装、その他
4.5: その他の地域産業用AI市場
4.5.1: その他の地域産業用AI市場（タイプ別）：ソフトウェアおよびハードウェア
4.5.2: その他の地域産業用AI市場（用途別）：ガラス製造、半導体製造、自動車、機械、化学、石油・ガス、包装、その他
5. 競合分析
5.1: 製品ポートフォリオ分析
5.2: 事業統合
5.3: ポーターの5つの力分析
6. 成長機会と戦略分析
6.1: 成長機会分析
6.1.1: タイプ別グローバル産業用AI市場の成長機会
6.1.2: 用途別グローバル産業用AI市場の成長機会
6.1.3: 地域別グローバル産業用AI市場の成長機会
6.2: グローバル産業用AI市場における新興トレンド
6.3: 戦略分析
6.3.1: 新製品開発
6.3.2: グローバル産業用AI市場の生産能力拡大
6.3.3: グローバル産業用AI市場における合併・買収・合弁事業
6.3.4: 認証とライセンス
7. 主要企業の企業プロファイル
7.1: シーメンス
7.2: IBM
7.3: マイクロソフト
7.4: シスコシステムズ
7.5: ゼネラル・エレクトリック・カンパニー
7.6: ロックウェル・オートメーション
1. Executive Summary
2. Global Industrial AI Market : Market Dynamics
2.1: Introduction, Background, and Classifications
2.2: Supply Chain
2.3: Industry Drivers and Challenges
3. Market Trends and Forecast Analysis from 2019 to 2031
3.1. Macroeconomic Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.2. Global Industrial AI Market Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.3: Global Industrial AI Market by Type
3.3.1: Software
3.3.2: Hardware
3.4: Global Industrial AI Market by Application
3.4.1: Glass Manufacturing
3.4.2: Semiconductor Manufacturing
3.4.3: Automotive
3.4.4: Machinery
3.4.5: Chemical
3.4.6: Oil & Gas
3.4.7: Packaging
3.4.8: Others
4. Market Trends and Forecast Analysis by Region from 2019 to 2031
4.1: Global Industrial AI Market by Region
4.2: North American Industrial AI Market
4.2.1: North American Industrial AI Market by Type: Software and Hardware
4.2.2: North American Industrial AI Market by Application: Glass Manufacturing, Semiconductor Manufacturing, Automotive, Machinery, Chemical, Oil & Gas, Packaging, and Others
4.3: European Industrial AI Market
4.3.1: European Industrial AI Market by Type: Software and Hardware
4.3.2: European Industrial AI Market by Application: Glass Manufacturing, Semiconductor Manufacturing, Automotive, Machinery, Chemical, Oil & Gas, Packaging, and Others
4.4: APAC Industrial AI Market
4.4.1: APAC Industrial AI Market by Type: Software and Hardware
4.4.2: APAC Industrial AI Market by Application: Glass Manufacturing, Semiconductor Manufacturing, Automotive, Machinery, Chemical, Oil & Gas, Packaging, and Others
4.5: ROW Industrial AI Market
4.5.1: ROW Industrial AI Market by Type: Software and Hardware
4.5.2: ROW Industrial AI Market by Application: Glass Manufacturing, Semiconductor Manufacturing, Automotive, Machinery, Chemical, Oil & Gas, Packaging, and Others
5. Competitor Analysis
5.1: Product Portfolio Analysis
5.2: Operational Integration
5.3: Porter’s Five Forces Analysis
6. Growth Opportunities and Strategic Analysis
6.1: Growth Opportunity Analysis
6.1.1: Growth Opportunities for the Global Industrial AI Market by Type
6.1.2: Growth Opportunities for the Global Industrial AI Market by Application
6.1.3: Growth Opportunities for the Global Industrial AI Market by Region
6.2: Emerging Trends in the Global Industrial AI Market
6.3: Strategic Analysis
6.3.1: New Product Development
6.3.2: Capacity Expansion of the Global Industrial AI Market
6.3.3: Mergers, Acquisitions, and Joint Ventures in the Global Industrial AI Market
6.3.4: Certification and Licensing
7. Company Profiles of Leading Players
7.1: Siemens
7.2: IBM
7.3: Microsoft
7.4: Cisco Systems
7.5: General Electric Company
7.6: Rockwell Automation
| ※産業用AIとは、製造業や物流、エネルギーなどの産業分野に特化して開発された人工知能技術のことを指します。この技術は、データの分析や予測、最適化などを通じて、業務の効率化や生産性向上を図ることを目的としています。産業用AIは、機械学習や深層学習、自然言語処理などの技術を利用して、リアルタイムでの意思決定を支援し、業務の自動化や労働力の軽減を可能にします。 産業用AIの概念は、特にデータの蓄積が増加し、分析の精度が向上する中で重要性を増しています。多くの企業がIoT（Internet of Things）技術を導入し、工場や生産ラインにおける機器からのデータをリアルタイムで収集し、AIを用いて解析することで、これまでにない高度な生産管理を実現しています。これにより、製造プロセスの可視化が進み、問題の予測や状況に応じた適切な対応が可能になります。 産業用AIの種類としては、まず「予測メンテナンス」が挙げられます。これは、機械や設備の状態を監視し、異常が発生する前にメンテナンスを実施することで、ダウンタイムを最小限に抑える手法です。次に「プロセス最適化」があります。これは、製造プロセスにおけるデータを分析し、効率を最大化するための条件やオペレーションを導き出すものです。また、「品質管理」も重要な分野であり、AIによる画像認識やデータ解析を通じて不良品を早期に発見し、製品の品質を向上させることができます。 さらに、「需要予測」も産業用AIの有力な応用です。過去の販売データや市場の動向を分析することで、将来的な需要を予測し、在庫管理や生産計画に活かすことができます。このように、産業用AIは多岐にわたる用途があり、さまざまな業界での導入が進んでいます。 産業用AIに関連する技術として、まずは「ビッグデータ」があります。産業用AIは大量のデータを扱うため、データの収集、保存、解析が重要となります。ビッグデータ技術を活用することで、大規模なデータセットを効率的に処理し、有用なインサイトを得ることができるのです。また、データの可視化技術も重要であり、AIによって得られた分析結果をわかりやすく視覚化することで、企業の意思決定をサポートします。 さらに、クラウドコンピューティング技術も産業用AIには欠かせない要素です。これにより、データの保存と計算リソースの拡張が容易になり、AIのトレーニングや推論を迅速に行うことができます。加えて、エッジコンピューティングも注目されています。これは、データを収集する現場で即座に処理を行い、リアルタイムでの反応を可能にする技術です。 このように、産業用AIはさまざまな種類と用途、関連技術を持つ強力なツールであり、今後もますます多くの企業で採用が進むことが予想されます。特に、デジタル化が進む現代の社会において、産業用AIの重要性は増す一方であり、各業界の競争力を高めるための鍵となるでしょう。企業がこの技術をどう活用するかによって、今後の成長が決まると言っても過言ではありません。産業用AIの進化は、私たちの働き方や生産方式を根本から変える可能性を秘めています。 |
