全体要約
製造業向けAI市場は、2023年の32億XX米ドルから2028年には208億XX米ドルに達すると見込まれており、成長率は年平均45.6%です。この市場の成長は、膨大で複雑なデータセットの管理ニーズの高まりと、産業IoTや自動化技術の進展に起因しています。具体的には、機械学習技術が2023年の市場で主導的な役割を果たすとされています。これは、ビッグデータの収集や予測分析、品質管理などへの応用が増加しているためです。
また、品質管理セグメントは、予測期間中に最も高い成長率で拡大すると予測されています。AIによる品質管理システムは、製造プロセス中に製品特性の偏差を特定する能力を持ち、主に製薬、食品、半導体産業で利用されています。アジア太平洋地域では、中国が製造業向けAI市場を主導し、データのアクセス性や政策支援に強みがあります。主要企業には、シーメンス、IBM、インテル、NVIDIA、ゼネラル・エレクトリックなどが含まれます。
また、品質管理セグメントは、予測期間中に最も高い成長率で拡大すると予測されています。AIによる品質管理システムは、製造プロセス中に製品特性の偏差を特定する能力を持ち、主に製薬、食品、半導体産業で利用されています。アジア太平洋地域では、中国が製造業向けAI市場を主導し、データのアクセス性や政策支援に強みがあります。主要企業には、シーメンス、IBM、インテル、NVIDIA、ゼネラル・エレクトリックなどが含まれます。
関連する質問
20.8 billion USD (2028年)
45.6% (2023年～2028年)
Siemens, IBM, Intel Corporation, NVIDIA Corporation, General Electric
大規模データセットの処理ニーズの高まり, 新興の産業IoTおよび自動化技術, AIの普及による半導体チップ製造の成長促進
概要
製造業における人工知能市場は、2023年の32億米ドルから2028年には208億米ドルに達すると予想されており、2023年から2028年のCAGRは45.6%です。この市場の成長は、ますます大規模で複雑なデータセットを処理する必要性の高まりや、新興の産業IoTおよび自動化技術に起因しています。
2023年の製造業における人工知能市場では、機械学習技術セグメントが主導する見込みです。
機械学習には、深層学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などのさまざまな技術が含まれます。機械学習は、システムが経験を通じて自動的にパフォーマンスを改善できるようにします。機械学習は、データにアクセスし、それを使用して人間の介入なしに自らをトレーニングできるコンピュータープログラム/アルゴリズムの開発を助けます。機械学習がビッグデータを収集および処理できる能力、ならびに予測分析、機械検査、品質管理、サイバーセキュリティにおけるその応用の増加は、製造業における機械学習技術の人工知能市場の成長を促進すると期待されています。
品質管理セグメントは、予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予想されています。
AI駆動の品質管理システムは、製造プロセス中に製品特性の逸脱を特定するためにプラントオペレーターを支援します。これらの品質管理アプリケーションは、レーザーに基づく集約スキャンシステムを通じて三次元（3D）および二次元（2D）データの収集に依存し、その後このデータをデジタル画像に変換します。製造プラント内のこれらの品質管理アプリケーションで使用される核心技術には、機械学習、コンピュータビジョン、およびコンテキスト認識コンピューティングが含まれます。この堅牢な品質管理フレームワークは、プラントオペレーターが製品品質を検証するのを助け、製薬、食品および飲料、半導体などの業界で広く利用されています。「ソフトウェアセグメントは予測期間中に最大の市場シェアを保持します」
コンピュータシステムは、人間の脳のような知的能力を示すために、高度に効果的で効率的なハードウェアとソフトウェアを必要とします。さまざまな業界でのAIソリューションとプラットフォームの採用が増加していること、そして製造業におけるAIの適用範囲が広がっていることが、ソフトウェアセグメントの製造における人工知能市場の成長を促進する主な要因です。
「中国は2023年にアジア太平洋の製造業における人工知能市場を支配するでしょう。」
アジア太平洋地域は、中国、日本、韓国などの急成長する経済を含んでいます。中国はアジア太平洋地域の主要な製造拠点です。この国は、データアクセス性と政策支援の強みを持ち、アジア太平洋における人工知能開発の主要な力となっています。中国の製造業は急速に成長しており、新しいロボティクスやビッグデータ技術の導入が進んでいます。これらの要因と、中国に多数の製造工場が存在することが相まって、製造データのボリュームが増加することが予想されます。さらに、中国政府は製造業におけるAI技術の採用を促進するための取り組みを行っています。
主要参加者のプロフィールの内訳：
• 会社のタイプ別 - ティア 1 - 55%、ティア 2 - 25%、ティア 3 - 20%
・役職別 - Cレベル役員 - 60%、ディレクター - 20%、その他 - 20%
地域別 - 北アメリカ - 40%、ヨーロッパ - 30%、アジア太平洋 - 20%、その他の地域 - 10%
製造業における人工知能市場の主要企業には、シーメンス、IBM、インテルコーポレーション、NVIDIAコーポレーション、ゼネラル・エレクトリックなどがあります。
調査範囲
この報告書では、製造業における人工知能市場を、提供内容、技術、アプリケーション、業界、地域によってセグメント化しています。また、市場成長に影響を与える要因、制約、機会、課題についても包括的にレビューしています。報告書は、市場の定量的側面に加えて、定性的側面も取り上げています。
レポートを購入する理由：
この報告書は、市場のリーダーや新規参入者に対して、製造業における全体的な人工知能市場および関連セグメントの最も近い推定収益に関する情報を提供します。この報告書は、利害関係者が競争環境を理解し、自らの市場での地位を強化し、適切なマーケット戦略を計画するための洞察を得るのに役立ちます。また、報告書は利害関係者が市場の脈動を理解し、主要な市場ドライバー、制約、機会、課題に関する情報を提供します。
報告書は以下のポイントに関する洞察を提供しています：
• 重要な要因の分析（ますます大規模で複雑なデータセットを扱う必要性の高まり、産業用IoTと自動化技術の新たな登場、AIの急増する採用が半導体チップ製造の成長を促進、製造AI分野のスタートアップへの投資の増加）、制約（AIベースの技術を採用することに対する製造業者のためらい）、機会（AIによる予測分析と生産計画を通じた製造効率の向上、インテリジェントな企業プロセスのためのAI駆動の機械学習と自然言語処理の応用）、および課題（特に発展途上国における熟練した労働力の不足やデータプライバシーとサイバーセキュリティ規制に関する懸念）が、製造における人工知能市場の成長に影響を与えています。
• 製品開発/革新：製造業における人工知能市場の新しい技術、研究開発活動、及び新製品の発売に関する詳細な洞察。
• 市場開発: 有望な市場に関する包括的な情報 - この報告書は、さまざまな地域における製造業における人工知能の市場を分析しています。
市場の多様化：製造業における人工知能市場の新製品、未開拓の地域、最近の動向、投資に関する詳細な情報。
• 競争評価：シーメンス（ドイツ）、IBM（米国）、インテル（米国）、NVIDIA（米国）、ゼネラル・エレクトリック（米国）などの主要企業の市場シェア、成長戦略、製品提供に関する詳細評価。
※以下の目次にて、具体的なレポートの構成をご覧頂けます。ご購入、無料サンプルご請求、その他お問い合わせは、ページ上のボタンよりお進みください。
2023年の製造業における人工知能市場では、機械学習技術セグメントが主導する見込みです。
機械学習には、深層学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などのさまざまな技術が含まれます。機械学習は、システムが経験を通じて自動的にパフォーマンスを改善できるようにします。機械学習は、データにアクセスし、それを使用して人間の介入なしに自らをトレーニングできるコンピュータープログラム/アルゴリズムの開発を助けます。機械学習がビッグデータを収集および処理できる能力、ならびに予測分析、機械検査、品質管理、サイバーセキュリティにおけるその応用の増加は、製造業における機械学習技術の人工知能市場の成長を促進すると期待されています。
品質管理セグメントは、予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予想されています。
AI駆動の品質管理システムは、製造プロセス中に製品特性の逸脱を特定するためにプラントオペレーターを支援します。これらの品質管理アプリケーションは、レーザーに基づく集約スキャンシステムを通じて三次元（3D）および二次元（2D）データの収集に依存し、その後このデータをデジタル画像に変換します。製造プラント内のこれらの品質管理アプリケーションで使用される核心技術には、機械学習、コンピュータビジョン、およびコンテキスト認識コンピューティングが含まれます。この堅牢な品質管理フレームワークは、プラントオペレーターが製品品質を検証するのを助け、製薬、食品および飲料、半導体などの業界で広く利用されています。「ソフトウェアセグメントは予測期間中に最大の市場シェアを保持します」
コンピュータシステムは、人間の脳のような知的能力を示すために、高度に効果的で効率的なハードウェアとソフトウェアを必要とします。さまざまな業界でのAIソリューションとプラットフォームの採用が増加していること、そして製造業におけるAIの適用範囲が広がっていることが、ソフトウェアセグメントの製造における人工知能市場の成長を促進する主な要因です。
「中国は2023年にアジア太平洋の製造業における人工知能市場を支配するでしょう。」
アジア太平洋地域は、中国、日本、韓国などの急成長する経済を含んでいます。中国はアジア太平洋地域の主要な製造拠点です。この国は、データアクセス性と政策支援の強みを持ち、アジア太平洋における人工知能開発の主要な力となっています。中国の製造業は急速に成長しており、新しいロボティクスやビッグデータ技術の導入が進んでいます。これらの要因と、中国に多数の製造工場が存在することが相まって、製造データのボリュームが増加することが予想されます。さらに、中国政府は製造業におけるAI技術の採用を促進するための取り組みを行っています。
主要参加者のプロフィールの内訳：
• 会社のタイプ別 - ティア 1 - 55%、ティア 2 - 25%、ティア 3 - 20%
・役職別 - Cレベル役員 - 60%、ディレクター - 20%、その他 - 20%
地域別 - 北アメリカ - 40%、ヨーロッパ - 30%、アジア太平洋 - 20%、その他の地域 - 10%
製造業における人工知能市場の主要企業には、シーメンス、IBM、インテルコーポレーション、NVIDIAコーポレーション、ゼネラル・エレクトリックなどがあります。
調査範囲
この報告書では、製造業における人工知能市場を、提供内容、技術、アプリケーション、業界、地域によってセグメント化しています。また、市場成長に影響を与える要因、制約、機会、課題についても包括的にレビューしています。報告書は、市場の定量的側面に加えて、定性的側面も取り上げています。
レポートを購入する理由：
この報告書は、市場のリーダーや新規参入者に対して、製造業における全体的な人工知能市場および関連セグメントの最も近い推定収益に関する情報を提供します。この報告書は、利害関係者が競争環境を理解し、自らの市場での地位を強化し、適切なマーケット戦略を計画するための洞察を得るのに役立ちます。また、報告書は利害関係者が市場の脈動を理解し、主要な市場ドライバー、制約、機会、課題に関する情報を提供します。
報告書は以下のポイントに関する洞察を提供しています：
• 重要な要因の分析（ますます大規模で複雑なデータセットを扱う必要性の高まり、産業用IoTと自動化技術の新たな登場、AIの急増する採用が半導体チップ製造の成長を促進、製造AI分野のスタートアップへの投資の増加）、制約（AIベースの技術を採用することに対する製造業者のためらい）、機会（AIによる予測分析と生産計画を通じた製造効率の向上、インテリジェントな企業プロセスのためのAI駆動の機械学習と自然言語処理の応用）、および課題（特に発展途上国における熟練した労働力の不足やデータプライバシーとサイバーセキュリティ規制に関する懸念）が、製造における人工知能市場の成長に影響を与えています。
• 製品開発/革新：製造業における人工知能市場の新しい技術、研究開発活動、及び新製品の発売に関する詳細な洞察。
• 市場開発: 有望な市場に関する包括的な情報 - この報告書は、さまざまな地域における製造業における人工知能の市場を分析しています。
市場の多様化：製造業における人工知能市場の新製品、未開拓の地域、最近の動向、投資に関する詳細な情報。
• 競争評価：シーメンス（ドイツ）、IBM（米国）、インテル（米国）、NVIDIA（米国）、ゼネラル・エレクトリック（米国）などの主要企業の市場シェア、成長戦略、製品提供に関する詳細評価。
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目次
1 イントロダクション 36
1.1 調査の目的 36
1.2 市場の定義 36
1.2.1 包含・除外事項 37
1.3 調査範囲 37
1.3.1 対象市場 37
1.3.2 対象地域 38
1.3.3 対象年 38
1.4 通貨 39
1.5 ステークホルダー 39
1.6 変更点の概要 40
1.6.1 リセッション時のインパクト分析 40
2 調査手法 41
2.1 リサーチデータ 41
2.1.1 二次データ 42
- 2.1.1.1 主要な二次ソースリスト 42
- 2.1.1.2 二次情報の主要データ 43
2.1.2 一次データ 43
- 2.1.2.1 業界エキスパートとの一次インタビュー 44
- 2.1.2.2 一次ブレークダウン 44
- 2.1.2.3 一次情報の主要データ 45
2.1.3 一次調査・二次調査 46
- 2.1.3.1 業界についての主な考察 47
2.2 市場規模予測 47
2.2.1 ボトムアップアプローチ 47
- 2.2.1.1 ボトムアップ分析による市場規模の導出の考え方 47
2.2.2 トップダウンアプローチ 48
- 2.2.2.1 ボトムアップ分析による市場規模の導出の考え方 49
2.3 市場の内訳とデータのトライアンギュレーション 50
2.4 調査の前提 51
2.5 不況が製造業向けAI市場に与える影響を分析するために考慮したパラメータ 51
2.6 調査上の制約 52
2.7 リスク評価 52
3 エグゼクティブサマリー 53
4 更なる考察 59
4.1 製造業向けAI市場プレイヤーにとって魅力的な事業機会 59
4.2 製造業向けAIの市場、オファリング別 60
4.3 製造業向けAIの市場、技術別 60
4.4 製造業向けAIの市場、用途別 61
4.5 製造業向けAIの市場、業界別 62
4.6 製造業向けAIの市場、国別 63
5 市場概要 64
5.1 イントロダクション 64
5.2 市場力学 65
5.2.1 促進要因 65
5.2.2 抑制要因 68
- 5.2.2.1 メーカーはAI技術の導入に消極的 68
5.2.3 市場機会 68
5.2.4 課題 69
- 5.2.4.1 特に発展途上国における熟練労働者の不足 69
- 5.2.4.2 データ・プライバシーと厳しいデータ・セキュリティ規制に関する懸念 70
5.3 バリューチェーン分析 70
5.4 エコシステムマッピング 72
5.5 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 74
5.6 ポーターのファイブフォース分析 74
5.6.1 サプライヤーの交渉力 76
5.6.2 買い手の交渉力 76
5.6.3 新規参入の脅威 76
5.6.4 代替品の脅威 76
5.6.5 競合・競争状況の激しさ 76
5.7 ケーススタディ分析 76
5.8 技術分析 78
5.9 価格分析 78
5.9.1 主要プレーヤーによるプロセッサーの平均販売価格 78
5.9.2 プロセッサーのタイプ別平均販売価格動向 79
5.10 取引分析・貿易分析 81
5.10.1 輸入シナリオ 81
5.10.2 輸出シナリオ 82
5.11 特許分析 83
5.12 主なステークホルダーと購入基準 88
5.12.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 88
5.12.2 購買基準 89
5.13 主要会議とイベント、2023-2025年 90
5.14 規制の概観 91
5.14.1 規制当局、政府機関、その他組織 91
5.14.2 ITS/C-ITSにおける標準化 93
6 製造業向けAIの市場、オファリング別 94
6.1 イントロダクション 95
6.2 ハードウェア 97
6.2.1 プロセッサー 98
6.2.2 メモリ半導体デバイス 100
- 6.2.2.1 高帯域幅メモリ・デバイスへの高い需要が市場を牽引 100
6.2.3 ネットワークデバイス 100
6.3 ソフトウェア 101
6.3.1 AIソリューション 102
6.3.2 AIプラットフォーム 103
6.4 サービス 105
6.4.1 デプロイメントとインテグレーション 106
6.4.2 サポート・メンテナンス 106
7 製造業向けAIの市場、技術別 107
7.1 イントロダクション 108
7.2 機械学習 109
7.2.1 ディープラーニング、教師あり学習、強化学習技術の進歩が市場を牽引 109
7.2.2 ディープラーニング 112
7.2.3 教師あり学習 113
7.2.4 強化学習 113
7.2.5 教師なし学習 113
7.2.6 その他の技術タイプ 114
7.3 自然言語処理 114
7.4 コンテキストアウェアコンピューティング 116
7.5 コンピュータービジョン 118
8 製造業向けAIの市場、用途別 120
8.1 イントロダクション 121
8.2 在庫の最適化 123
8.3 予測的保守と機械検査 125
8.4 生産計画 128
8.5 フィールドサービス 130
8.6 リクラメーション 131
8.7 品質管理 133
8.8 サイバーセキュリティ 135
8.9 産業用ロボット 138
9 製造業向けAIの市場、業界別 140
9.1 イントロダクション 141
9.2 自動車 143
9.3 エネルギー・電力 144
9.4 医薬品 146
9.5 金属・重機 147
9.6 半導体・エレクトロニクス 149
9.7 食品・飲料 150
9.8 その他業界 152
10 製造業向けAIの市場、地域別 154
10.1 イントロダクション 155
10.2 北米 157
10.2.1 北米：リセッション時のインパクト 157
10.2.2 米国 161
10.2.3 カナダ 161
10.2.4 メキシコ 162
10.3 ヨーロッパ 162
10.3.1 ヨーロッパ：リセッション時のインパクト 162
10.3.2 ドイツ 166
10.3.3 英国 167
10.3.4 フランス 167
10.3.5 その他ヨーロッパ 168
10.4 アジア太平洋 169
10.4.1 中国 173
10.4.2 日本 173
10.4.3 韓国 174
10.4.4 その他アジア太平洋 174
10.5 その他地域 175
10.5.1 南米 177
- 10.5.1.1 ITインフラ整備への投資増が市場成長を後押し 177
10.5.2 中東・アフリカ 177
11 競合情勢 178
11.1 イントロダクション 178
11.2 主要プレーヤーの主な戦略 178
11.3 REVENUE ANALYSIS OF TOP 5 PLAYERS 179
11.4 市場シェア分析 180
11.5 COMPANY EVALUATION MATRIX, 2022 182
11.5.1 STARS 182
11.5.2 PERVASIVE PLAYERS 182
11.5.3 EMERGING LEADERS 182
11.5.4 PARTICIPANTS 182
11.6 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MANUFACTURING MARKET: COMPANY FOOTPRINT 184
11.6.1 トップ企業の足跡 184
11.7 SMALL AND MEDIUM-SIZED ENTERPRISES (SMES) EVALUATION MATRIX, 2022 188
11.7.1 PROGRESSIVE COMPANIES 188
11.7.2 RESPONSIVE COMPANIES 188
11.7.3 DYNAMIC COMPANIES 188
11.7.4 STARTING BLOCKS 188
11.8 競合ベンチマーキング 190
11.9 COMPETITIVE SITUATIONS AND TRENDS 193
12 企業プロファイル 203
12.1 主要企業 203
12.1.1 NVIDIA CORPORATION 203
12.1.2 IBM (INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION) 209
12.1.3 INTEL CORPORATION 215
12.1.4 SIEMENS 220
12.1.5 GENERAL ELECTRIC 226
12.1.6 GOOGLE LLC 231
12.1.7 MICROSOFT 235
12.1.8 MICRON TECHNOLOGY, INC 240
12.1.9 AMAZON WEB SERVICES, INC. (AWS) 246
12.1.10 SIGHT MACHINE 249
12.2 他の有力企業 252
12.2.1 PROGRESS SOFTWARE CORPORATION (DATARPM) 252
12.2.2 AIBRAIN INC 253
12.2.3 GENERAL VISION INC 254
12.2.4 ROCKWELL AUTOMATION 255
12.2.5 CISCO SYSTEMS, INC 256
12.2.6 MITSUBISHI ELECTRIC CORPORATION 257
12.2.7 ORACLE 258
12.2.8 SAP 259
12.2.9 VICARIOUS 260
12.2.10 UBTECH ROBOTICS CORP LTD 260
12.2.11 AQUANT 261
12.2.12 BRIGHT MACHINES, INC 261
12.2.13 RETHINK ROBOTICS GMBH 262
12.2.14 SPARKCOGNITION 262
12.2.15 FLUTURA 263
13 関連市場 264
13.1 スマートファクトリー市場 264
13.2 イントロダクション 264
13.3 産業用センサー 266
13.3.1 レベルセンサー 268
13.3.2 温度センサー 269
13.3.3 フローセンサー 269
13.3.4 位置センサー 269
13.3.5 圧力センサ 269
13.3.6 フォースセンサー 270
13.3.7 湿度・水蒸気センサ 270
13.3.8 イメージセンサ 270
13.3.9 ガスセンサ 271
13.4 産業用ロボット 271
13.4.1 従来の産業用ロボット 273
- 13.4.1.1 多関節ロボット 273
- 13.4.1.2 直交ロボット 273
- 13.4.1.3 選択コンプライアンス組立ロボットアーム（SCARA）ロボット 274
- 13.4.1.4 円筒型ロボット 274
- 13.4.1.5 その他のロボット 274
13.4.2 協働ロボット 274
13.5 産業用3Dプリンター 275
13.6 マシンビジョンシステム 278
13.6.1 カメラ 280
13.6.2 フレームグラバー、光学系、LED照明 280
13.6.3 プロセッサー・ソフトウェア 281
14 付録 282
14.1 業界エキスパートの考察 282
14.2 ディスカッションガイド 283
14.3 ナレッジストア 286
14.4 カスタマイズオプション 288
14.5 関連レポート 288
14.6 執筆者の詳細 289
※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.”
