インドの人工知能 (AI) 市場は、コンポーネント別 (ハードウェア、ソフトウェア、サービス)、テクノロジー別 (機械学習、自然言語処理、その他)、展開別 (クラウド、オンプレミス)、業界別 (IT および通信、ヘルスケア、小売および電子商取引、物流および輸送、製造、コンシューマー エレクトロニクス、BFSI、その他)、地域別、競争、機会、予測、2029 年に分類されています。

人工知能 (AI) とは、機械が人間の心の能力を模倣する能力を指します。AI は、学習、計画、人間のような発話の認識、過去の経験に基づく問題解決を支援します。AI は、中央処理装置 (CPU)、グラフィックス処理装置 (GPU)、フィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA)、特定用途向け集積回路 (ASIC) などのハードウェア コンポーネントで構成されます。

成長するヘルスケア業界が市場の成長を後押し

AI は、急速に拡大するインドのヘルスケア セクターの重要な原動力として浮上しています。医療サービスと AI の融合は、患者の配慮を改革し、結果をさらに発展させ、機能的生産性を向上させるさまざまな機会を提供します。拡大するインドのヘルスケア セクターにおける AI の採用とその市場の拡大は、いくつかの要因の影響を受けます。まず、インドの人口の多さ、一部の地域でのヘルスケア インフラストラクチャの限界、および疾病負担の高さは、独特のヘルスケアの課題をもたらします。AI は、これらの問題に対する有望なアプローチを提供します。医療記録、診断画像、遺伝情報など、機械学習アルゴリズムで分析できる膨大な量の患者データは、パターンを特定し、病気の進行を予測するために使用されます。この情報主導のアプローチにより、早期認識、カスタマイズされた治療計画、および持続的な状況のより適切な管理が可能になります。

さらに、インドではカスタマイズされた医療への関心が高まっています。ゲノミクスと医療画像の進歩により、標的療法と精密医療が可能になりました。複雑な遺伝子データを AI アルゴリズムで分析して、特定のバイオマーカーを見つけ、各患者にパーソナライズされた治療を推奨することができます。このアプローチは、治療の実行可能性を向上させ、拮抗的な影響を減らし、静かな結果をもたらします。

さらに、ヘルスケア業界では、臨床研究データ、医療画像、電子健康記録など、大量のデータが生成されます。このデータを AI アルゴリズムで分析して傾向、パターン、相関関係を見つけ、医療提供者がデータに基づいて決定を下せるようにすることができます。治療計画の最適化、患者の転帰の予測、リソースのより適切な割り当てはすべて、予測分析の可能な用途です。さらに、AI 対応のロボット プロセス オートメーションにより、運用効率が向上し、書類作業が削減され、管理タスクが合理化されるため、最終的には医療機関のコスト削減につながります。

結論として、インドの成長中の医療業界では、AI の変革効果が見られます。AI の進歩を活用することで、医療の課題を克服し、パーソナライズされた医薬品を強化し、医療サービスをさらに改善し、データに基づく意思決定を推進し、運用効率を大幅に向上させる可能性が生まれます。インドにおける AI と医療の需要は、革新的なソリューションの必要性、増大する持続的なニーズ、医療結果の向上への欲求によって推進されています。医療サービス プロバイダー、イノベーション企業、政策立案者間の進歩とコラボレーションが進むにつれて、インドの医療業界における AI 市場は繁栄し、最終的には患者に利益をもたらし、医療部門を変えることになります。

テクノロジーのインターネット (IoT) の拡大がインドの人工知能市場を牽引

IoT の採用拡大は、インドの人工知能市場にとって大きな推進力になる可能性があります。IoT とは、情報を収集して交換する相互接続された物理デバイスの配置を指します。 AI と組み合わせると、IoT は、さまざまなビジネスに必要な自動化、分析、インテリジェントな意思決定機能を強化する効果的な環境を作り出します。インドでは、ヘルスケア、農業、製造、輸送、スマート シティなどの分野で IoT デバイスとアプリケーションが急速に発展し、膨大な量のデータが生成されています。AI アルゴリズムは、このデータを処理および分析して、有益なデータを抽出し、パターンを認識し、リアルタイムで情報に基づいた決定を下すことができます。この IoT と AI の統合により、運用効率の向上、予測メンテナンス、資産の最適化、顧客エクスペリエンスの向上が可能になります。

たとえば、ヘルスケアでは、ウェアラブル、リモート モニタリング システム、接続された医療機器などの IoT デバイスが永続的なデータを作成します。AI アルゴリズムはこのデータを使用して、健康状態を監視し、不一致を識別し、タイムリーな介入を提供できます。さらに、農業では、IoT センサーとアクチュエーターが土壌の水分、温度、作物の健康状態に関するデータを収集し、AI フレームワークで分析して、給水システムの計画を最適化し、病気を識別し、生産性を向上させることができます。さらに、スマート シティ ミッションやデジタル インディアなどのインド政府の取り組みにより、都市部と農村部での IoT インフラストラクチャの展開が加速しています。この幅広い IoT インフラストラクチャにより、AI アプリケーションが繁栄するための肥沃な土壌が整い、AI 市場における企業や新規事業に新たな機会が生まれています。

インドにおける IoT 技術の採用拡大は、AI 市場の主要な推進力になる可能性があります。IoT のデータ生成機能と AI の高度な分析および意思決定機能を組み合わせることで、さまざまな分野での開発と最適化の新しい可能性が開かれます。IoT がインドで影響力を拡大し続けるにつれて、IoT によって生成されたデータを効果的に処理してエクスペリエンスを導き出すことができる AI ソリューションの需要が高まると予想されます。このような要因により、予測期間中にインドの人工知能市場の成長が促進されます。

成長する農業および製造業が市場の成長につながる

インドの人工知能市場の成長は、主に製造業と農業部門によって推進されています。インド経済にとって不可欠なこれらの産業は、業務を変革し、生産性を高め、イノベーションを促進する AI の可能性をますます認識しています。精密農業、作物収穫量の最適化、リソース管理は、農業業界の農家に AI が提供する多くの利点のほんの一部です。AI アルゴリズムは、IoT センサー、衛星画像、気象パターン、土壌条件からのデータを分析することで、リアルタイムの洞察と推奨事項を提供できます。農家は、コンピューターベースの知能駆動型フレームワークを使用して、給水システム計画、肥料の散布、害虫管理、収穫量の健康監視に関する情報に基づいた決定を下すことができます。リソースの利用を最適化することで、持続可能な農業慣行が促進されるだけでなく、コストが削減され、収穫量が増加します。

作物の病気や害虫の早期特定は、AI を利用した画像認識とコンピューター ビジョン技術によって支援されます。AI アルゴリズムは、植物や葉の画像を分析することで、病気や害虫を正確に特定できます。これにより、農家は予防措置を講じ、作物の損失を最小限に抑えることができます。これにより、食糧安全保障が向上し、インドの農業地域の全体的な発展がサポートされます。同様に、AI 技術はインドの製造業の変革を推進しています。コンピューター ベースの知能制御の自動化、高度な機械工学、および予測サポートは、製造サイクルと店舗ネットワーク管理を一変させています。製造業者は、AI を実装することで、製品の品質を向上させ、ダウンタイムを削減し、生産効率を高め、在庫管理を最適化できます。

AI を活用した予測分析は、企業が需要を予測し、生産スケジュールを改善し、在庫レベルを合理化するのに役立ちます。その結果、コストが削減され、運用効率が向上し、顧客満足度が向上します。さらに、コンピューター ベースの知能を活用した高度な機械工学と自動化フレームワークが、連続建設システムと配送センターに導入され、効率と労働者の幸福がさらに向上しています。インドの農業と製造分野は、人工知能市場の成長の大きな推進力となっています。これらの分野でコンピューター ベースの知能の進歩を受け入れることで、効率が向上し、資産の使用率がアップグレードされ、成長が促進されます。インド政府がこれらの分野でデジタル化と技術の受容を推進するにつれて、人工知能ソリューションに対する需要が高まり、予測期間中にインドの人工知能市場の成長を促進すると予想されます。

最近の開発

• 2023年2月、インド政府は、インドで人工知能を作り、インドで人工知能を機能させるという2つの目標を掲げ、インドを拠点とする技術組織、新興企業、学術機関と協力してINDIAaiプロジェクトを拡大していると発表しました。インドの公共人工知能機関（INDIAai）は、MEITY、NEGD、NASSCOMによる共同プロジェクトです。これは、インドを AI の未来に備えるために設立されました。

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