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産業機械市場における AI - 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、コンピューター ビジョン、コンテキスト認識、自然言語処理)、アプリケーション別、最終用途別、地域別、予測 2024 ~ 2032


Published on: 2024-07-07 | No of Pages : 240 | Industry : Media and IT

Publisher : MRA | Format : PDF&Excel

産業機械市場における AI - 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、コンピューター ビジョン、コンテキスト認識、自然言語処理)、アプリケーション別、最終用途別、地域別、予測 2024 ~ 2032

産業機械における AI 市場 - 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、コンピューター ビジョン、コンテキスト認識、自然言語処理)、アプリケーション別、最終用途別、地域、2024 ~ 2032 年の予測

産業機械における AI 市場規模

産業機械における AI 市場規模は 2023 年に 24 億 5,000 万米ドルと評価され、2024 年から 2032 年にかけて 27.2% の CAGR で成長すると予測されています。

人工知能 (AI) は、分析、拡張現実 (AR)、仮想現実 (VR) などの高度な技術革新を生産プロセスに実装することで、製造部門で急速に進歩しています。施設。

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製造業は現在デジタル変革の真っ只中にあり、まもなく AI 主導のサービスを導入すると予想されています。これに加えて、インダストリー 4.0 の確立と複雑な情報の台頭により、産業機械部門の拡大が推進されています。さらに、新興市場での効率の向上と最新の製造技術の導入により、製品開発能力の大幅な強化が求められています。

製造業における AI は、高いレベルの革新性と急速な市場拡大を示しています。この市場は、主に機械学習 (ML) アルゴリズムの進歩によって推進される絶え間ない技術改善を特徴としています。これらのアルゴリズムは、センサー、機械的入力、その他のソースからのデータを分析して、貴重な洞察を得て情報に基づいた意思決定を行います。さらに、ソフトウェア ソリューションは、監視制御およびデータ収集 (SCADA) やシステム運用などの既存のビジネス システムに AI テクノロジーを組み込むことを目指しています。
 

産業機械における AI 市場レポートの属性
レポートの属性 詳細
基準年 2023
2023 年の産業機械における AI 市場規模 24.5 億米ドル
予測期間 2024 - 2032
予測期間 2024 - 2032 CAGR 27.2%
2032 年の価値予測 208.7 億米ドル
履歴データ 2021 - 2023 年
ページ数 487
表、グラフ、図 428
対象セグメント コンポーネント、テクノロジー、アプリケーション、最終用途、地域
成長ドライバー
  • 製造業における AI の採用増加
  • IoT およびクラウド コンピューティングとの統合
  • 高度な分析と意思決定
落とし穴と課題
  • 高い実装コスト
  • スキルギャップと労働力の適応

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AIテクノロジーをビジネスプロセスに統合するには、多額の投資が必要になる場合があります。特定の企業、特に中小企業にとっては、技術者、ソフトウェア、ハードウェアの費用が高すぎる場合があります。さらに、特定のシステムや手順に合わせてAIソリューションを変更することは困難です。要件に合わせて変更するには、AIメソッドとモデルに時間とリソースを費やす必要があります。これらの要因は、予測期間全体にわたって市場の拡大を妨げる可能性があります。

産業機械におけるAIの市場動向

産業機械におけるクラウドコンピューティングとモノのインターネット(IoT)とのAIの統合の結果として、市場は拡大しています。 IoT が組み込まれた産業機械は、膨大な量のリアルタイム データを生成します。さらに、企業には、より高い情報セキュリティ、コスト削減、拡張性、リモート監視、コラボレーションの改善が提供されます。クラウド コンピューティングを使用すると、オンサイトのメンテナンスとインフラストラクチャが不要になります。さらに、企業はクラウドベースの AI 機能を使用してリソースを最大限に活用できるため、多額のハードウェア投資が不要になります。

産業機械における AI 市場分析

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コンポーネントに基づいて、世界の市場はハードウェア、ソフトウェア、およびサービスに分類されます。産業機械におけるソフトウェア AI セグメントが市場を支配し、1 米ドルを占めました。2023年には290億ドルに達し、2024年から2032年の予測期間中に24.1%のCAGRで成長すると予想されています。AIソフトウェアとアルゴリズムは、インテリジェントな意思決定、予知保全、ビジネス自動化に不可欠です。MLアルゴリズムは、予知保全、欠陥特定、最適化、品質管理などのタスクを実行するためにソフトウェアで使用されます。

たとえば、International Business Machines Corporation(IBM)が2022年5月に発表したレポートでは、組織の3分の1以上(35%)が業務にAIを採用していることが強調されており、世界全体で2021年と比較して4ポイント増加しています。さらに、42%の企業がAIの使用を検討する予定です。
この市場を形成する主要なセグメントの詳細をご覧ください

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テクノロジーに基づいて、産業機械における世界のAI市場は、ML、コンピュータービジョン、コンテキスト認識、自然言語処理に分類されます。 MLセグメントが市場を支配し、2023年には市場の42.8%を占めました。MLアルゴリズムは、商用機械からのセンサーデータを使用して、故障やメンテナンスの必要性を予測します。この効率的なメンテナンス方法により、計画外のダウンタイムがなくなり、機器の信頼性が向上します。MLアルゴリズムとテクノロジーの統合により、監視、操作、効率、品質管理、意思決定が改善されます。これらの推進要因により、ビジネスマシン市場の人工知能テクノロジーでMLがより受け入れられ、使用されやすくなります。

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世界の産業機械におけるAI市場では、北米が2023年に13億2,000万米ドルで最大の市場シェアを占めました。2032年までに95億3,000万米ドルに達すると予測されています。北米は、テクノロジー業界におけるAIの市場規模と使用の点で最大の商業地域の1つです。さまざまな業界で自動化と最適化のニーズが高まっていることから、市場は着実に拡大しています。さらに、北米には、すべてのテクノロジープロバイダー、ソフトウェア企業、テクノロジーメーカーを含む強力な技術エコシステムがあります。この地域は、AI R&Dをリードしており、イノベーションと産業機械へのAIの応用を推進しています。

米国は2023年に11億7000万米ドルを占めました。米国は技術革新、特にAI R&Dのリーダーであり、産業機械へのAIの組み込みを推進し、生産性と効率性を高めています。さらに、米国政府は、産業界でのAIの使用を刺激するプロジェクト、資金、税制優遇措置、規制を通じてこの進歩を促進し、継続的なイノベーションと技術成長をサポートしています。

中国はアジア太平洋地域の産業機械におけるAI市場を支配しており、2023年には市場シェアの35.2%を占め、CAGR 29で成長すると予想されています。2024年から2032年の予測期間にわたって、中国の巨大な製造業がこれらの技術を急速に採用し、競争力、効率、生産性を高めているため、AI市場は2024年から2032年の予測期間にわたって4%増加すると予想されています。AI、IoT、ロボットの産業機械への統合は、自動化、品質管理、予知保全におけるAIの応用の増加と、これらの分野での急速な進歩によって推進されています。

産業機械におけるAIの市場シェア

2023年には、Amazon Web Services(AWS)、Google LLC、Intel Corporation、Nvidia Corporationなどの市場プレーヤーが合計で約15%~20%の市場シェアを占めました。これらの著名なプレーヤーは、合併や買収、施設の拡張や再配置などの戦略的取り組みに積極的に取り組んでいます。

産業機械におけるAIの市場シェア

産業機械におけるAI業界で活動している主なプレーヤーは次のとおりです

  • ABB Ltd.
  • Amazon Web Services (AWS)
  • Cisco Systems, Inc.
  • FANUC Corporation
  • Google LLC
  • 日立製作所
  • Honeywell International Inc.
  • IBM Corporation
  • Intel Corporation
  • Microsoft Corporatio
  • NVIDIA Corporation
  • Qualcomm Technologies
  • Rockwell Automation, Inc.
  • Schneider Electric SE
  • Siemens AG

 産業機械におけるAIニュース

  • 2023 年 10 月、Google Cloud は、生産性の向上とデジタル トランスフォーメーションのサポートを目標に、医療業界と製造業界向けにカスタマイズされた生成 AI ソリューションを開発しました。このプログラムは、AI を使用して業界固有の進歩を推進する上で大きな前進を表しています。
     
  • 2023 年 4 月、Siemens と Microsoft は、製品ライフサイクル管理に革命をもたらした産業用 AI の改善に協力しました。Siemens の Teamcenter ソフトウェアは、Microsoft Teams および Azure OpenAI Service の言語モデルと統合され、創造性と効率性を高めます。

産業機械における AI の市場調査レポートには、次のセグメントについて、2021 年から 2032 年までの収益 (百万米ドル) の見積もりと予測を含む業界の詳細なカバレッジが含まれています

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市場、コンポーネント別

  • ハードウェア
  • ソフトウェア
  • サービス

市場、技術別

  • 機械学習
  • コンピューター ビジョン
  • コンテキスト認識
  • 自然言語処理

市場、アプリケーション別

  • 予知保全
  • 品質管理
  • プロセス最適化
  • サプライ チェーン最適化
  • インテリジェント ロボット工学
  • 自律走行車および誘導システム
  • エネルギー管理
  • ヒューマン マシン インターフェース
  • その他

市場、最終用途別

  • 農業
  • 建設
  • 包装
  • 食品加工
  • 鉱業
  • 半導体

上記の情報は、以下の地域と国について提供されています

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • ヨーロッパ
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • イタリア
    • スペイン
    • ロシア
    • その他のヨーロッパ
  • アジア太平洋
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • 韓国
    • オーストラリア
    • その他のアジア太平洋 
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • メキシコ
    • その他のラテンアメリカ
  • MEA
    • UAE
    • サウジアラビア
    • 南アフリカ
    • その他のMEA

 

 

目次

レポートの内容

章1 方法論と範囲

1.1 市場の範囲と定義

1.2 基本推定値と計算

1.3 予測計算

1.4 データ ソース

1.4.1 プライマリ

1.4.2 セカンダリ

1.4.2.1有料ソース

1.4.2.2    公開ソース

第 2 章   エグゼクティブ サマリー

2.1    Industry 360° 概要、2021~2032 年

第 3 章   業界の洞察

3.1    業界エコシステム分析

3.1.1    バリュー チェーンに影響を与える要因

3.1.2   利益率分析

3.1.3    混乱

3.1.4    将来の見通し

3.1.5    メーカー

3.1.6    販売業者

3.2    サプライヤーの状況

3.3    利益率分析

3.4    技術概要

3.5    規制の状況

3.6    影響力

3.6.1   成長の原動力

3.6.1.1    製造業における AI の採用増加

3.6.1.2    IOT およびクラウド コンピューティングとの統合

3.6.1.3    高度な分析と意思決定

3.6.2    業界の落とし穴と課題

3.6.2.1    高い実装コスト

3.6.2.2    スキル ギャップと労働力の適応

3.7   成長可能性分析

3.8    ポーター分析

3.9    PESTEL 分析

第 4 章   競争環境、2023 年

4.1    はじめに

4.2    企業の市場シェア分析

4.3    競争ポジショニング マトリックス

4.4   戦略展望マトリックス

第 5 章 市場推定と予測、コンポーネント別、2021 年~ 2032 年 (百万米ドル)

5.1 主な傾向

5.2 ハードウェア

5.3 ソフトウェア

5.4 サービス

第 6 章 市場推定と予測予測、技術別、2021~2032年(百万米ドル))

6.1    主な傾向

6.2    機械学習

6.3    コンピューター ビジョン

6.4    コンテキスト認識

6.5    自然言語処理

第 7 章    市場予測および予測、アプリケーション別、2021~2032年(百万米ドル)

7.1    主な傾向

7.2    予知保全

7.3    品質管理

7.4    プロセス最適化

7.5    サプライ チェーンの最適化

7.6    インテリジェント ロボット

7.7    自律走行車および誘導システム

7.8    エネルギー管理

7.9   ヒューマンマシンインターフェース

7.10    その他

第 8 章   市場推定および予測、最終用途別、2021 年~ 2032 年 (百万米ドル)

8.1    主要動向

8.2    農業

8.3    建設

8.4    包装

8.5    食品加工

8.6   鉱業

8.7 半導体

第 9 章 市場推定および予測、地域別、2021 年~ 2032 年 (百万米ドル)

9.1 主要動向

9.2 北米

9.2.1 米国

9.2.2 カナダ

9.3 ヨーロッパ

9.3.1英国

9.3.2    ドイツ

9.3.3    フランス

9.3.4    イタリア

9.3.5    スペイン

9.3.6    ロシア

9.3.7    その他のヨーロッパ

9.4    アジア太平洋

9.4.1    中国

9.4.2   インド

9.4.3    日本

9.4.4    韓国

9.4.5    オーストラリア

9.4.6    その他のアジア太平洋地域

9.5    ラテンアメリカ

9.5.1    ブラジル

9.5.2    メキシコ

9.5.3    その他のラテンアメリカ

9.6    MEA

9.6.1    南アフリカ

9.6.2    サウジアラビア

9.6.3    UAE

9.6.4    その他の MEA

第 10 章   企業プロファイル

10.1    ABB Ltd.

10.2    Amazon Web Services (AWS)

10.3    Cisco Systems, Inc.

10.4    FANUC Corporation

10.5    Google LLC

10.6    日立製作所

10.7    Honeywell International Inc.

10.8    IBM Corporation

10.9    Intel Corporation

10.10    Microsoft Corporation

10.11    NVIDIA Corporation

10.12    Qualcomm Technologies

10.13    Rockwell Automation, Inc.

10.14    Schneider Electric SE

10.15   シーメンス AG
 

  • ABB Ltd.
  • Amazon Web Services (AWS)
  • Cisco Systems, Inc.
  • FANUC Corporation
  • Google LLC
  • 日立製作所
  • Honeywell International Inc.
  • IBM Corporation
  • Intel Corporation
  • Microsoft Corporatio
  • NVIDIA Corporation
  • Qualcomm Technologies
  • Rockwell Automation, Inc.
  • Schneider Electric SE
  • シーメンス AG

10.4    ファナック株式会社

10.5    Google LLC

10.6    日立製作所

10.7    Honeywell International Inc.

10.8    IBM Corporation

10.9    Intel Corporation

10.10    Microsoft Corporation

10.11    NVIDIA Corporation

10.12    Qualcomm Technologies

10.13    Rockwell Automation, Inc.

10.14    Schneider Electric SE

10.15   シーメンス AG
 

  • ABB Ltd.
  • Amazon Web Services (AWS)
  • Cisco Systems, Inc.
  • FANUC Corporation
  • Google LLC
  • 日立製作所
  • Honeywell International Inc.
  • IBM Corporation
  • Intel Corporation
  • Microsoft Corporatio
  • NVIDIA Corporation
  • Qualcomm Technologies
  • Rockwell Automation, Inc.
  • Schneider Electric SE
  • シーメンス AG

10.4    ファナック株式会社

10.5    Google LLC

10.6    日立製作所

10.7    Honeywell International Inc.

10.8    IBM Corporation

10.9    Intel Corporation

10.10    Microsoft Corporation

10.11    NVIDIA Corporation

10.12    Qualcomm Technologies

10.13    Rockwell Automation, Inc.

10.14    Schneider Electric SE

10.15   シーメンス AG
 

  • ABB Ltd.
  • Amazon Web Services (AWS)
  • Cisco Systems, Inc.
  • FANUC Corporation
  • Google LLC
  • 日立製作所
  • Honeywell International Inc.
  • IBM Corporation
  • Intel Corporation
  • Microsoft Corporatio
  • NVIDIA Corporation
  • Qualcomm Technologies
  • Rockwell Automation, Inc.
  • Schneider Electric SE
  • シーメンス AG
  • Amazon Web Services (AWS)
  • シスコシステムズ株式会社
  • ファナック株式会社
  • Google LLC
  • 日立製作所
  • ハネウェルインターナショナル株式会社
  • IBM株式会社
  • インテル株式会社
  • マイクロソフト株式会社
  • NVIDIA株式会社
  • クアルコムテクノロジーズ
  • ロックウェルオートメーション株式会社
  • シュナイダーエレクトリックSE
  • シーメンスAG
  • Amazon Web Services (AWS)
  • シスコシステムズ株式会社
  • ファナック株式会社
  • Google LLC
  • 日立製作所
  • ハネウェルインターナショナル株式会社
  • IBM株式会社
  • インテル株式会社
  • マイクロソフト株式会社
  • NVIDIA株式会社
  • クアルコムテクノロジーズ
  • ロックウェルオートメーション株式会社
  • シュナイダーエレクトリックSE
  • シーメンスAG
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