全体要約
本レポートは、エネルギー分野におけるAI市場の動向を包括的に分析したものであり、HVACシステムの最適化や従来型エネルギーの効率化、さらには再生可能エネルギーの統合に向けたAI技術の役割を詳述しています。市場は、エネルギー需要の予測やグリッド管理、エネルギー貯蔵の最適化といった幅広いアプリケーションを網羅しており、特にコンサルティングやメンテナンスを含むサービス部門が急速な成長を遂げると予測されています。また、アジア太平洋地域が最大の成長率を示す見通しであるほか、主要プレイヤーによる戦略的な提携や新製品投入といった競争環境の変化についても深く掘り下げています。これにより、ステークホルダーは市場の主要な推進要因や課題を把握し、持続可能なエネルギー移行に向けた戦略立案に活用することが可能です。
関連する質問
2024年時点で89.1億米ドル
36.9%（2024年〜2030年）
Schneider Electric SE (France), GE Vernova (US), ABB Ltd (Switzerland), Honeywell International (US), Siemens AG (Germany), AWS (US), IBM (US), Microsoft (US), Oracle (US), Vestas Wind Systems A/S (Denmark), Atos zData (US), C3.ai (US), Tesla (US), Alpiq (Switzerland), Enel group (Italy), Origami Energy (UK), Innowatts (US), Irasus technologies (India), Grid4C (US), Uplight (US), GridBeyond (Ireland), eSmart Systems (Norway), Ndustrial (US), Datategy (France), Omdena (US)
エネルギー市場のボラティリティとリスク管理、スマートエネルギーソリューションに対する消費者需要の高まり、AI搭載ロボットによるエネルギーセクターの作業員安全性向上
概要
市場概要
エネルギー分野におけるAI市場は、2024年の89.1億米ドルから2030年には586.6億米ドルに達すると予測されており、2024年から2030年の期間における年平均成長率（CAGR）は36.9%に上る見通しです。
AIベースの手法および機械学習（ML）技術は、建物の運用効率を高め、居住者にさらなる快適性を提供することが期待されています。従来の建物やHVAC（空調）システムは、固定されたシステムおよび静的な環境条件を前提として設計・建設・試運転されてきました。しかし、建物の利用状況、占有率、環境要因は時間の経過とともに変化するため、これが非効率性を招く要因となっていました。AIを建物システムから収集されたデータの解析や制御への統合に活用することで、居住者の快適性を維持または向上させつつ、HVACのパフォーマンスを最適化するために設定値を継続的に調整することが可能になります。また、AIベースの手法は運用者にさらなる制御手段を提供し、仮想発電所（VPP）への参加に向けた建物の負荷柔軟性を高めることができます。
市場セグメンテーション
エネルギータイプ別
予測期間において、従来型エネルギーセグメントが最大の市場規模を占める見通しです。 AIは、石炭、石油、天然ガス、原子力といったより伝統的なエネルギーセクターにますます統合されており、効率性、安全性、および持続可能性を大幅に向上させています。
- 化石燃料ベースの発電: AIは資源抽出を最適化し、発電所の性能を向上させ、ダウンタイムと運用コストを削減する予兆保全を可能にします。石炭、石油、天然ガスを使用する場合、AIシステムは需要の変動を予測し、供給レベルを調整し、排出量を監視することで、事業者が環境規制を遵守するのを支援します。
- 原子力エネルギー: AIは原子炉の状態を監視し、異常を予測するとともに、応答メカニズムを自動化することで、発電所の全体的な信頼性を高め、安全性を確保します。
- その他の従来型エネルギー: ピート（泥炭）、オイルシェール、タールサンドなどの他の従来型エネルギー源においても、AIの活用はより優れた抽出プロセスの開発を支援し、運用リスクを低減させ、エネルギー生産の持続可能性へと寄与します。これにより、AIは従来型エネルギーのあり方を再定義し、より効率的で安全、かつ環境に優しいものへと変革しています。
サービス別
予測期間において、サービスセグメントが最も高い成長率を記録する見通しです。 AI主導のエネルギーセクターにおいて、トレーニング、コンサルティング、導入、システム統合、サポート、およびメンテナンスといったサービスは、電力システム全体の発電、送電、配電、および消費における運用最適化のために極めて重要です。
- プロフェッショナルサービス: エネルギー企業がAIソリューションを用いて特定のニーズを特定するのを支援します。これには、グリッド最適化、エネルギー予測、スマートグリッド管理に関する専門知識が含まれます。
- 導入および統合サービス: AIシステムを既存のエネルギーインフラへ円滑に統合することを保証します。
- サポートおよびメンテナンス:迅速なトラブルシューティングとアップデートを通じて、AI搭載ソリューションの稼働を維持し、最大稼働時間を確保します。
- マネージドサービス: 外部プロバイダーがAIソリューションを管理することで、エネルギー企業は運用コストを最小限に抑え、効率性を向上させつつ、AIの運用を委託することが可能になります。
これらのサービスが統合されることで、エネルギー組織はAI技術を包括的に活用し、バリューチェーン全体にわたって卓越した運用とイノベーションを推進できます。
提供形態別
- ソリューション
- サービス: プロフェッショナルサービス、マネージドサービス
AIタイプ別
- 生成AI (Generative AI)
- その他のAI
用途別
- エネルギー需要予測
- グリッド最適化および管理
- エネルギー貯蔵の最適化
- 再生可能エネルギーの統合
- エネルギー取引および市場予測
- エネルギー持続可能性管理
- 災害復旧およびレジリエンス
- その他の用途: エネルギー盗難検知、顧客管理
エンドユーザー別
- 発電
- 送電
- 配電
- 消費: 商業用、産業用
地域別動向
予測期間において、アジア太平洋地域が最も高い市場成長率を記録する見通しです。
- 日本: 2023年10月、BluWave-aiはAI主導のエネルギー最適化技術を用い、日本市場での事業を拡大しました。同社は、太陽光発電と蓄電池を備えた産業用グリッド接続プラントのエネルギーを最適化することで、日本のエネルギー転換を支援するため、グローバルなAI導入実績に基づく技術を導入しました。日本のエンジニアリング企業と提携し、産業研究開発センターでのプロジェクトを完了しました。この業務には、屋上太陽光発電、蓄電池、およびバイオマス発電システムの最適化が含まれていました。同社の「Smart Grid Optimizer」は、ピーク需要の20%削減、逆潮流のない再生可能エネルギーの100%活用、および大幅なエネルギーコスト削減という驚異的な成果を上げました。
- 中国: 2024年11月までに、ZTE CorporationとChina Mobileは、負荷に基づくネットワーク調整を用いてコンピューティングリソースを動的に調整する、AI主導の「Green Telco Cloud」を開発しました。これにより、電気通信ネットワークにおけるエネルギー利用の最適化を実現しています。
調査手法および主要プレイヤー
インタビュー調査
エネルギー分野におけるAI市場で活動する主要組織の最高経営責任者（CEO）、ディレクター、およびその他のエグゼクティブを対象とした詳細なインタビューが実施されました。
- 企業タイプ別: Tier 1 – 40%、Tier 2 – 35%、Tier 3 – 25%
- 役職別: ディレクター – 25%、マネージャー – 35%、その他 – 40%
- 地域別: 北米 – 37%、欧州 – 42%、アジア太平洋 – 21%
主要企業
市場の主要プレイヤーは以下の通りです。これらの企業は、パートナーシップ、契約およびコラボレーション、新製品の発売、機能強化、買収などの様々な成長戦略を採用し、市場シェアを拡大しています。
- Schneider Electric SE (フランス)
- GE Vernova (米国)
- ABB Ltd (スイス)
- Honeywell International (米国)
- Siemens AG (ドイツ)
- AWS (米国)
- IBM (米国)
- Microsoft (米国)
- Oracle (米国)
- Vestas Wind Systems A/S (デンマーク)
- Atos zData (米国)
- C3.ai (米国)
- Tesla (米国)
- Alpiq (スイス)
- Enel group (イタリア)
- Origami Energy (英国)
- Innowatts (米国)
- Irasus technologies (インド)
- Grid4C (米国)
- Uplight (米国)
- GridBeyond (アイルランド)
- eSmart Systems (ノルウェー)
- Ndustrial (米国)
- Datategy (フランス)
- Omdena (米国)
レポートの活用メリット
本レポートは、市場リーダーや新規参入者に対し、世界のエネルギーAI市場の収益およびサブセグメントに関する近似値を提供します。ステークホルダーが競争環境を理解し、ビジネスのポジショニング改善や適切な市場参入戦略（Go-to-market strategies）の策定に役立つ洞察を提供します。また、市場の動向を把握するための主要な推進要因、抑制要因、課題、および機会に関する情報を提供します。
分析項目
- 市場の成長要因・抑制要因・機会・課題:
- 推進要因: エネルギー市場のボラティリティとリスク管理、スマートエネルギーソリューションに対する消費者需要の高まり、AI搭載ロボットによるエネルギーセクターの作業員安全性の向上。
- 抑制要因: データプライバシーとセキュリティ、高い導入コスト。
- 機会: 脱炭素化および持続可能性へのシフトの進展、再生可能エネルギーの統合。
- 課題: AIモデルのトレーニングおよび導入を制限するリアルタイム・エネルギーデータの不足、AIおよびエネルギー分析における熟練専門家の不足。
- 製品開発・イノベーション: 今後の技術、研究開発活動、およびエネルギーAI市場における新製品・新サービスに関する詳細な洞察。
- 市場開発: 有益な市場に関する包括的な情報、および様々な地域におけるエネルギーAI市場の分析。
- 市場の多角化: 新製品・新サービス、未開拓の地域、最近の動向、およびエネルギーAI市場への投資に関する網羅的な情報。
- 競合評価: 主要企業（Schneider Electric SE, GE Vernova, ABB Ltd, Honeywell International, Siemens AG, AWS, IBM, Microsoft, Oracle, Vestas Wind Systems A/S, Atos zData, C3.ai, Tesla, Alpiq, Enel group, Origami Energy, Innowatts, Irasus technologies, Grid4C, Uplight, GridBeyond, eSmart Systems, Ndustrial, Datategy, Omdena）の市場シェア、成長戦略、およびサービス提供に関する詳細な評価。
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目次
1 イントロダクション 33
1.1 調査の目的 33
1.2 市場の定義 33
1.3 調査範囲 34
1.3.1 市場セグメンテーション 34
1.3.2 包含・除外事項 35
1.4 対象年 35
1.5 通貨 36
1.6 ステークホルダー 36
2 調査手法 37
2.1 リサーチデータ 37
2.1.1 二次データ 38
2.1.2 一次データ 38
- 2.1.2.1 業界エキスパートとの一次インタビュー 38
- 2.1.2.2 主要プロファイルの内訳 39
- 2.1.2.3 業界専門家による主な洞察 39
2.2 市場規模予測 40
2.2.1 トップダウンアプローチ 41
2.2.2 ボトムアップ・アプローチ 42
2.2.3 エネルギー向け人工知能（AI）市場予測：需要サイド分析 43
2.3 データのトライアンギュレーション 44
2.4 限界とリスク評価 45
2.5 調査の前提 45
2.6 調査上の制約 45
3 エグゼクティブサマリー 46
4 更なる考察 48
4.1 エネルギー市場におけるAI関連の主要な関係者に対する機会 48
4.2 エネルギー向け人工知能（AI）の市場、オファリング別 48
4.3 エネルギー向け人工知能（AI）の市場、サービス別 49
4.4 エネルギー向け人工知能（AI）の市場、プロフェッショナルサービス別 49
4.5 エネルギー向け人工知能（AI）の市場、用途別 50
4.6 エネルギーの種類別におけるエネルギー市場におけるAIの活用 50
4.7 エネルギー向け人工知能（AI）の市場、最終用途別 51
4.8 エネルギー向け人工知能（AI）の市場、タイプ別 51
4.9 北米：エネルギー向け人工知能（AI）市場、オファリングおよび最終用途別 52
5 市場概要・業界トレンド 53
5.1 イントロダクション 53
5.2 市場ダイナミクス 53
5.2.1 促進要因 54
- 5.2.1.1 エネルギー市場の変動性とリスク管理 54
- 5.2.1.2 スマートエネルギーソリューションに対する消費者の需要の高まり 54
- 5.2.1.3 AIを活用したロボットによるエネルギー産業における作業員の安全性の向上 54
5.2.2 抑制要因 54
- 5.2.2.1 データプライバシーとセキュリティ 54
- 5.2.2.2 高い実装コスト 55
5.2.3 市場機会 55
- 5.2.3.1 炭素排出量削減と持続可能性への取り組みの強化 55
- 5.2.3.2 再生可能エネルギーの統合 55
5.2.4 課題 56
5.3 エネルギー市場におけるAIの簡単な歴史 56
5.4 エコシステム分析 57
5.5 ケーススタディ分析 59
5.6 サプライチェーン分析 63
5.7 規制や関税の概観 64
5.7.1 プロセッサおよびコントローラに関する関税（HSN：854231） 64
5.7.2 規制当局、政府機関、その他組織 65
5.7.3 主要な規制：エネルギー分野におけるAI 68
- 5.7.3.1 北米 68
- 5.7.3.1.1 SCR 17：人工知能法案（カリフォルニア州） 68
- 5.7.3.1.2 S1103：人工知能による自動意思決定に関する法案（コネチカット州） 68
- 5.7.3.1.3 国家人工知能イニシアチブ法（NAIIA） 69
- 5.7.3.1.4 人工知能およびデータ法（AIDA）– カナダ 69
- 5.7.3.2 ヨーロッパ 70
- 5.7.3.2.1 欧州連合（EU）—人工知能法（AIA） 70
- 5.7.3.2.2 一般データ保護規則（欧州） 70
- 5.7.3.3 アジア太平洋 71
- 5.7.3.3.1 生成型人工知能サービスに関する暫定的な行政管理措置（中国） 71
- 5.7.3.3.2 シンガポールの国家AI戦略 71
- 5.7.3.3.3 広島AIプロセスに関する包括的な政策フレームワーク（日本） 72
- 5.7.3.4 中東・アフリカ 72
- 5.7.3.4.1 人工知能に関する国家戦略（UAE） 72
- 5.7.3.4.2 カタールにおける国家人工知能戦略 73
- 5.7.3.4.3 AI倫理原則とガイドライン（ドバイ） 73
- 5.7.3.5 ラテンアメリカ 73
- 5.7.3.5.1 サンティアゴ宣言（チリ） 73
- 5.7.3.5.2 ブラジル人工知能戦略（EBIA） 74
- 5.7.3.1 北米 68
5.8 価格分析 74
5.8.1 再生可能エネルギーの種類別の平均販売価格 74
5.8.2 指標価格分析、オファリング別、2024年 75
5.9 技術分析 75
5.9.1 キーテクノロジー 75
- 5.9.1.1 会話型AI 75
- 5.9.1.2 エネルギーモデリングおよびシミュレーションツール 76
- 5.9.1.3 AutoML 76
- 5.9.1.4 MLOps 76
5.9.2 補完的テクノロジー 77
- 5.9.2.1 ブロックチェーン 77
- 5.9.2.2 エッジコンピューティング 77
- 5.9.2.3 センサーとロボット工学 77
- 5.9.2.4 サイバーセキュリティ 78
- 5.9.2.5 ビッグデータ 78
- 5.9.2.6 IOT 78
5.9.3 隣接技術 79
- 5.9.3.1 スマートグリッド 79
- 5.9.3.2 ロボティクス 79
- 5.9.3.3 地理空間技術 79
5.10 特許分析 80
5.10.1 主要な特許リスト 81
5.11 ポーターのファイブフォース分析 83
5.11.1 新規参入の脅威 84
5.11.2 代替品の脅威 84
5.11.3 買い手の交渉力 85
5.11.4 サプライヤーの交渉力 85
5.11.5 競合・競争状況の激しさ 85
5.12 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド/ディスラプション 85
5.13 主要ステークホルダーと購買基準 86
5.13.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 86
5.13.2 購買基準 87
5.14 主要会議とイベント 2024年～2025年 88
5.15 エネルギー市場におけるAI技術ロードマップ 89
5.15.1 短期ロードマップ（2023年～2025年） 89
5.15.2 中長期ロードマップ（2026年～2028年） 89
5.15.3 長期ロードマップ（2029年～2030年） 89
5.16 エネルギー向け人工知能（AI）市場におけるベストプラクティス 90
5.16.1 データの品質と統合を確保する 90
5.16.2 AIを活用した予測保全の導入 90
5.16.3 関係者間の連携促進 90
5.16.4 スケーラビリティと柔軟性を優先する 90
5.16.5 倫理的なAI実装に焦点を当てる 90
5.16.6 AIを活用したエネルギー取引プラットフォームへの投資 90
5.16.7 エネルギー予測および負荷管理のためのAI実装 90
5.16.8 AIソリューションによる顧客エンゲージメントの強化 90
5.17 現在および将来のビジネスモデル 91
5.17.1 エネルギー・アズ・ア・サービス （EaaS） 91
5.17.2 予知保全契約 91
5.17.3 AIを活用した取引プラットフォーム 91
5.17.4 グリッド柔軟性ソリューション 91
5.17.5 サービスとしてのサステナビリティ 91
5.17.6 リモートエネルギー監視および管理 91
5.17.7 グリーンファイナンスとAIを活用した信用スコアリング 91
5.17.8 AIを活用したエネルギー効率監査および改修サービス 91
5.18 エネルギー向け人工知能（AI）市場のツール、フレームワークおよび技術 92
5.19 取引分析・貿易分析（8542年） 92
5.19.1 プロセッサおよびコントローラの輸出シナリオ 92
5.19.2 プロセッサおよびコントローラの輸入シナリオ 94
5.20 投資と資金調達のシナリオ 95
5.21 エネルギー市場におけるAIへのAI/生成AIの影響 96
5.21.1 エネルギー分野におけるAI/生成AIの影響 96
5.21.2 エネルギー分野における生成AIの活用事例 96
6 エネルギー向け人工知能（AI）の市場、オファリング別 98
6.1 イントロダクション 99
6.1.1 オファリング：エネルギー向け人工知能（AI）市場のドライバー 99
6.2 ソリューション 100
6.2.1 AIを活用したエネルギーソリューション：効率性、持続可能性、イノベーションの推進 100
6.3 サービス 101
7 エネルギーの種類別におけるエネルギー市場におけるAIの活用 109
7.1 イントロダクション 110
7.1.1 エネルギータイプ：エネルギー向け人工知能（AI）市場のドライバー 110
7.2 コンベンショナルエネルギー 111
7.2.1 市場成長を促進するための、高度な監視と運用最適化 111
7.2.2 化石燃料 112
- 7.2.2.1 石炭 113
- 7.2.2.2 油 113
- 7.2.2.3 天然ガス 113
7.2.3 核エネルギー 114
7.2.4 その他の従来型エネルギー源 115
7.3 再生可能エネルギー 116
7.3.1 より効果的なメンテナンス手法、リソース配分、および革新的なソリューションの統合による市場成長の支援 116
7.3.2 太陽光 117
7.3.3 風 118
7.3.4 水力発電 119
7.3.5 バイオマス 120
7.3.6 その他の再生可能エネルギーの種類 121
8 エネルギー向け人工知能（AI）の市場、タイプ別 122
8.1 イントロダクション 123
8.1.1 タイプ：エネルギー向け人工知能（AI）市場のドライバー 123
8.2 生成AI 124
8.3 その他のAI 125
8.3.1 AI技術：よりスマートで、迅速かつ適応性の高いソリューションによるエネルギープロセスの変革 125
8.3.2 機械学習 126
8.3.3 自然言語処理 127
8.3.4 予測分析 127
8.3.5 コンピュータービジョン 127
9 エネルギー向け人工知能（AI）の市場、用途別 128
9.1 イントロダクション 129
9.1.1 アプリケーション：エネルギー向け人工知能（AI）市場のドライバー 129
9.2 エネルギー需要予測 131
9.3 グリッド最適化と管理 132
9.4 エネルギー貯蔵の最適化 133
9.5 再生可能エネルギーの統合 134
9.6 エネルギー取引と市場予測 135
9.7 エネルギー持続可能性管理 136
9.7.1 エネルギー消費量のリアルタイム監視による市場活性化 136
9.8 災害に対する強靭性と復旧 137
9.9 その他の用途 138
10 エネルギー向け人工知能（AI）の市場、最終用途別 139
10.1 イントロダクション 140
10.1.1 最終用途：エネルギー向け人工知能（AI）市場のドライバー 140
10.2 生成 142
10.3 トランスミッション 143
10.3.1 市場を牽引する、強靭で持続可能かつ安全なエネルギーインフラ 143
10.4 ディストリビューション 144
10.5 消費 145
11 エネルギー向け人工知能（AI）の市場、地域別 149
11.1 イントロダクション 150
11.2 北米 151
11.2.1 北米：マクロ経済の見通し 151
11.2.2 米国 159
- 11.2.2.1 市場成長を促進するための政府の取り組みと資金援助 159
11.2.3 カナダ 164
- 11.2.3.1 エネルギー消費量の削減への注力強化：市場成長の推進 164
11.3 ヨーロッパ 171
11.3.1 ヨーロッパ：マクロ経済の見通し 171
11.3.2 ドイツ 178
- 11.3.2.1 市場成長を促進するための重要な投資と共同プロジェクト 178
11.3.3 英国 184
11.3.4 フランス 185
11.3.5 イタリア 185
- 11.3.5.1 公共投資と民間企業間の連携による市場の活性化 185
11.3.6 スペイン 185
- 11.3.6.1 グリーンエネルギーに関する取り組みと、市場成長を促進するための投資 185
11.3.7 北欧諸国 186
11.3.8 その他のヨーロッパ 186
11.4 アジア太平洋 187
11.4.1 アジア太平洋地域：マクロ経済の見通し 187
11.4.2 中国 195
11.4.3 日本 201
11.4.4 インド 201
11.4.5 オーストラリア・ニュージーランド 202
- 11.4.5.1 スマートホーム向けエネルギー需要の増加が市場を牽引 202
11.4.6 韓国 202
- 11.4.6.1 AIを活用した変革的な取り組みによる市場成長の促進 202
11.4.7 ASEAN 203
11.4.8 その他のアジア太平洋 203
11.5 中東・アフリカ 203
11.5.1 中東およびアフリカ地域：マクロ経済の見通し 203
- 11.5.1.1 KSA 210
- 11.5.1.2 アラブ首長国連邦 216
- 11.5.1.3 クウェート 216
- 11.5.1.4 バーレーン 217
- 11.5.1.4.1 エネルギー分野におけるデジタル化が成長を促進 217
- 11.5.1.5 南アフリカ 217
- 11.5.1.6 その他の中東・アフリカ 217
11.6 ラテンアメリカ 218
11.6.1 ラテンアメリカ：マクロ経済の見通し 218
11.6.2 ブラジル 225
- 11.6.2.1 政府の支援、技術の進歩、および熟練した労働力が市場を牽引 225
11.6.3 アルゼンチン 230
11.6.4 メキシコ 231
11.6.5 その他のラテンアメリカ 231
12 競合情勢 232
12.1 イントロダクション 232
12.2 主要企業の成功戦略 2021年～2024年 232
12.3 MARKET SHARE ANALYSIS, 2024 234
12.3.1 市場ランキング分析 236
12.4 REVENUE ANALYSIS, 2019-2023 237
12.5 企業評価マトリックス：主要企業 2024年 237
12.5.1 STARS 237
12.5.2 EMERGING LEADERS 237
12.5.3 PERVASIVE PLAYERS 238
12.5.4 PARTICIPANTS 238
12.5.5 企業フットプリント：主要企業 2024年 239
- 12.5.5.1 企業フットプリント 239
- 12.5.5.2 Region footprint 240
- 12.5.5.3 Offering footprint 241
- 12.5.5.4 Energy type footprint 242
- 12.5.5.5 Type footprint 243
- 12.5.5.6 Application footprint 244
- 12.5.5.7 End-use footprint 245
12.6 企業評価マトリックス：スタートアップ/中小企業 2024年 246
12.6.1 PROGRESSIVE COMPANIES 246
12.6.2 RESPONSIVE COMPANIES 246
12.6.3 DYNAMIC COMPANIES 246
12.6.4 STARTING BLOCKS 246
12.6.5 競合ベンチマーキング：スタートアップ/中小企業 2024年 248
- 12.6.5.1 主要新興企業/中小企業の詳細リスト 248
- 12.6.5.2 主要新興企業／中小企業の競争ベンチマーク 249
12.7 競合シナリオ 250
12.7.1 製品の発売と機能強化 250
12.7.2 ディール 251
12.8 BRAND/PRODUCT COMPARISON 253
12.9 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS 254
13 企業プロファイル 255
13.1 キープレイヤー 255
13.1.1 SCHNEIDER ELECTRIC SE 255
- 13.1.1.1 事業概要 255
- 13.1.1.2 提供される製品／ソリューション／サービス 257
- 13.1.1.3 直近の動向 257
- 13.1.1.3.1 製品の発売と機能拡張 257
- 13.1.1.3.2 ディール 258
- 13.1.1.4 MnMビュー 258
- 13.1.1.4.1 主な強み 258
- 13.1.1.4.2 戦略的選択肢 258
- 13.1.1.4.3 弱点と競争上の脅威 258
13.1.2 GE VERNOVA 259
13.1.3 ABB LTD 262
13.1.4 HONEYWELL INTERNATIONAL, INC 265
13.1.5 SIEMENS AG 270
13.1.6 ORACLE CORPORATION 273
13.1.7 VESTAS WIND SYSTEMS A/S 276
13.1.8 IBM CORPORATION 279
13.1.9 MICROSOFT CORPORATION, INC 283
13.1.10 AMAZON WEB SERVICES, INC 286
13.1.11 ATOS SE 288
13.1.12 TESLA, INC 292
13.1.13 C3\.AI, INC 293
13.1.14 ALPIQ 294
13.1.15 ENEL S\.P\.A 295
13.2 スタートアップ/中小企業 296
13.2.1 ORIGAMI ENERGY 296
13.2.2 INNOWATTS 297
13.2.3 IRASUS TECHNOLOGIES 298
13.2.4 GRID4C 299
13.2.5 UPLIGHT 300
13.2.6 GRIDBEYOND 301
13.2.7 ESMART SYSTEMS 302
13.2.8 NDUSTRIAL 303
13.2.9 DATATEGY 304
13.2.10 OMDENA 304
13.2.11 BIDGELY 305
13.2.12 AVATHON 306
14 関連市場 307
14.1 イントロダクション 307
14.2 会話型AI市場 307
14.2.1 市場概要 307
14.2.2 会話型AIの市場、オファリング別 308
14.3 サービス 308
14.3.1 会話型AIの市場、サービス別 308
14.3.2 会話型AIの市場、ファンクション別 309
14.3.3 統合モード別の会話型AI市場 310
14.3.4 会話型AIの市場、バーティカル別 311
14.4 カスタマーエクスペリエンス・マネジメント市場 312
14.4.1 市場の定義 312
14.4.2 市場概要 312
14.4.3 カスタマーエクスペリエンス・マネジメントの市場、オファリング別 312
14.4.4 カスタマーエクスペリエンス・マネジメントの市場、展開タイプ別 313
14.4.5 カスタマーエクスペリエンス・マネジメントの市場、組織規模別 314
14.4.6 カスタマーエクスペリエンス・マネジメントの市場、バーティカル別 315
15 付録 316
15.1 ディスカッションガイド 316
15.2 ナレッジストア 320
15.3 カスタマイズオプション 322
15.4 関連レポート 322
15.5 執筆者の詳細 323
※英文のレポートについての日本語表記のタイトルや紹介文などは、すべて生成AIや自動翻訳ソフトを使用して提供しております。それらはお客様の便宜のために提供するものであり、当社はその内容について責任を負いかねますので、何卒ご了承ください。適宜英語の原文をご参照ください。 “All Japanese titles, abstracts, and other descriptions of English-language reports were created using generative AI and/or machine translation. These are provided for your convenience only and may contain errors and inaccuracies. Please be sure to refer to the original English-language text. We disclaim all liability in relation to your reliance on such AI-generated and/or machine-translated content.”
