群知能市場規模 - モデル別（蟻コロニー最適化、粒子群最適化）、機能別（最適化、クラスタリング、スケジューリング、ルーティング）、アプリケーション別（ロボット工学、ドローン、ヒューマンスウォーミング）、エンドユーザー別および予測、2024年 - 2032年

群知能市場規模 - モデル別（蟻コロニー最適化、粒子群最適化）、機能別（最適化、クラスタリング、スケジューリング、ルーティング）、アプリケーション別（ロボット工学、ドローン、人間の群集）、エンドユーザー別、予測、2024年 - 2032年

群知能市場規模

群知能市場規模は2023年に3,490万米ドルと評価され、2024年から2032年の間に38.5％を超えるCAGRを記録すると予測されています。 ビッグデータの問題を解決するための群知能の適用性の向上は、市場を推進する重要な要因です。 「ビッグ データ」と呼ばれる、増え続けるデータの量、多様性、速度は、標準的なデータ処理技術を圧倒しています。これらのアプローチは、複雑なデータセットとその中の微妙なパターンの検出に課題を抱えています。

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群知能システムは、多数の仮想エージェントまたは実際のエージェントにタスクを割り当てることができます。この並列処理能力により、従来のアプローチに必要な時間のほんの一部で、膨大なデータセットを評価できます。群知能システムは、膨大なデータセットに隠れたパターンや相関関係を見つけることに優れています。アリが食物への最短経路を見つける方法を反映したこれらのアルゴリズムは、通常のデータ分析では見落とされる複雑な傾向を検出できる可能性があります。これは、不正検出、顧客離れの予測、リスク管理などのさまざまなタスクに役立ちます。
 

この市場の成長機会は何ですか?

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交通と物流における群知能の採用の増加は、群知能市場の重要な成長要因です。交通と物流部門は、交通渋滞、ルート最適化、倉庫管理など、群知能によって対処できるいくつかの課題に直面しています。群知能システムは、リアルタイムの交通データを使用して、信号のタイミングを動的に変更し、車を方向転換し、交通の流れを改善できます。これにより、渋滞が減り、移動時間が短縮され、燃料使用量が減ります。

群知能システムは、交通、天候、道路の閉鎖を考慮して、リアルタイムで配送ルートを改善できます。これにより、より迅速な配送が保証され、運用コストが削減されます。これに加えて、群知能は倉庫内のロボット群の管理にも使用できます。これらのロボットは連携して変化する状況に適応し、製品の取り出しや注文処理などの作業を自動化することで、効率と生産性が向上します。

たとえば、2024年2月、CHロビンソンは人工知能を利用して出荷プロセスを自動化し、特に貨物輸送における非接触予約に重点を置き始めました。AIテクノロジーと出荷情報の膨大なデータベースを活用することで、CHロビンソンはサプライチェーンのさらなる自動化、業務の合理化、サプライチェーンの最適化の強化を目指しています。

開発と導入のコストが高いことは群知能市場にとって大きな課題であり、成長を鈍化させる可能性があります。群知能ソリューションの開発には、複雑な自然システムの動作を模倣する精巧なアルゴリズムが必要です。これには、人工知能、ロボット工学、制御システムなど、さまざまな分野での能力が必要です。これらのシステムを設計、実装、管理するために必要な専門の人材を獲得し、維持するには、多大なコストがかかります。

これに加えて、群知能システムは、複数の仮想エージェントまたは実際のエージェントの相互作用を頻繁にシミュレートします。これには、特に大規模な実装の場合、膨大なコンピュータリソースが必要になる場合があります。高性能なコンピュータ機器の購入と維持にかかる費用は、特定のビジネスにとって大きな障害となる可能性があります。

群知能市場の動向

AI、特に機械学習とディープラーニングの進歩により、ますます強力な群知能プログラムを作成できます。これらのアルゴリズムは、より効果的に学習して適応できるため、パフォーマンスが向上し、適用性が向上します。5Gネットワークなどの通信技術の向上により、群内のボット間の通信がより迅速かつ信頼性が高くなりました。これは、群知能システムの成功に不可欠なリアルタイムの調整と協力にとって重要です。

これに加えて、センサー技術の進歩により、群知能システムで使用されるロボットやドローンのセンサーはますます高度化しています。これらのセンサーは環境に関する詳細なデータを提供するため、システムはより知識に基づいた判断を下し、問題に迅速に対応できます。

たとえば、2024 年 2 月、GreyOrange は高度な群知能を搭載した次世代の倉庫ロボット システムを発表しました。この革新的なシステムは、最先端のテクノロジーを活用して、倉庫業務を強化し、効率を改善し、フルフィルメント プロセスを合理化します。 GreyOrange は、群知能をロボット システムに組み込むことで、倉庫自動化の革命の最前線に立ち、変化する在庫プロファイル、需要パターン、運用ピークにシームレスに適応する洗練されたソリューションを提供しています。

群知能市場分析

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モデルに基づいて、市場は蟻コロニー最適化、粒子群最適化、その他に分かれています。蟻コロニー最適化セグメントは、2032 年までに市場シェアの約 41% を占めると予想されています。蟻コロニー最適化アルゴリズムは、他の群知能モデルよりも理解しやすく実装しやすいです。そのため、より幅広い開発者や企業が利用しやすくなり、幅広い採用が促進されます。蟻コロニー最適化は、ルーティング、スケジューリング、リソース割り当てなど、さまざまな最適化の問題を解決するために使用できます。幅広い用途があるため、さまざまな分野で非常に役立つツールとなっています。

アリコロニー最適化アルゴリズムは、特に動的なコンテキストで複雑な問題に対する最適に近いソリューションを見つけるのに役立つことが証明されています。信頼性が高いため、幅広いアプリケーションに最適です。さらに、アリコロニー最適化アルゴリズムは適応性と拡張性に優れているため、膨大なデータセットや複雑な問題に取り組むことができます。そのため、動的な複雑性を持つ実際のアプリケーションに適しています。

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エンドユーザーに基づいて、市場は輸送と物流、ロボット工学と自動化、ヘルスケア、小売と電子商取引、その他に分類されます。輸送と2023年の群知能市場シェアは、物流セグメントが34％を占めました。ルート計画、配送スケジュール、倉庫運営などの複雑な最適化問題、および燃料費、人件費、交通渋滞の上昇など、収益性に大きな影響を与えるものが、大きな課題の一部です。

群知能は、予期しない状況に応じて配送スケジュールを動的に変更し、タイムリーな配送と顧客満足を保証します。ロボットの群れが協力して変化する状況に適応し、倉庫での商品取り出しや注文処理などの作業を自動化することで、効率と生産性が向上します。

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北米の群知能市場は、2023年に収益シェアの約33％を記録しました。北米は技術革新のホットスポットであり、人工知能（AI）とロボットに多額の投資が行われています。これにより、洗練された群知能アルゴリズムの開発と、現在のテクノロジーへの統合が促進されます。北米の政府は、革新的なテクノロジーを調査して導入する企業に頻繁に資金とインセンティブを提供しています。

この支援により、さまざまな業界で群知能ソリューションの実装が加速します。これに伴い、北米の多くの業界の大手企業が新しいテクノロジーを早期に採用しています。群知能ソリューションを試して投資する意欲により、市場全体での採用への道が開かれました。

群知能の市場シェア

Unanimous AI と Valutico は、群知能業界で 5% を超える市場シェアを占めています。この業界の企業は、市場での足場を強化するためにいくつかの重要な戦略を採用しています。Unanimous AI は、群知能アルゴリズム、最適化方法、およびユーザー インターフェイスの革新と改良を目指して、研究開発に多大なリソースを投入しています。これらの取り組みは、群知能ベースの意思決定プロセスの精度、有効性、スケーラビリティを向上させることを目的としています。

Valutico は、データ駆動型方法論と群知能技術を活用した意思決定支援ツールと分析プラットフォームを作成します。これらのソリューションは、広範なデータセットを収集、処理、解釈し、ユーザーが十分な情報に基づいた意思決定を行い、戦略を洗練し、新たな市場パターンを検出できるようにします。

群知能市場の企業

群知能業界で事業を展開している主要企業は次のとおりです。

• Apium Swarm Robotics
• Continental AG
• ConvergentAI, Inc
• Hydromea
• Robert Bosch GmbH
• Sentien Robotics
• SwarmFarm Robotics
• Swarm Technology
• Unanimous AI
• Valutico

群知能業界ニュース

• 2023年10月、EYとIBMは協力して、人工知能（AI）を主要な人事部門に統合する革新的なHRソリューションであるEY.ai Workforceを立ち上げました。 HRビジネスプロセス。このソリューションは、IBM Watsonx OrchestrateのAIと自動化をEYのHR変革の専門知識と組み合わせ、組織のHRプロセス強化を支援します。
• 2023年6月に開催されたEM-Power Europeイベントでは、エネルギー分野の予測および監視システムを強化するために人工知能（AI）と群知能を活用することの重要性が強調されました。AI テクノロジーをエネルギー グリッドに統合することで、グリッド オペレーターはグリッド容量を予測し、発電と消費のバランスを取り、再生可能エネルギー源の統合を最適化できます。

群知能市場調査レポートには、業界の詳細な調査と推定値が含まれています。

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市場、モデル別

• 蟻コロニー最適化
• 粒子群最適化
• その他

市場、機能別

• 最適化
• クラスタリング
• スケジューリング
• ルーティング

市場、アプリケーション別

• ロボティクス
• ドローン
• 人間の群集

市場、エンドユーザー別

• 運輸・交通物流
  • 最適化
  • クラスタリング
  • スケジューリング
  • ルーティング
• ロボット工学と自動化
  • 最適化
  • クラスタリング
  • スケジューリング
  • ルーティング
• ヘルスケア
  • 最適化
  • クラスタリング
  • スケジューリング
  • ルーティング
• 小売とE コマース
  • 最適化
  • クラスタリング
  • スケジューリング
  • ルーティング
• その他
  • 最適化
  • クラスタリング
  • スケジューリング
  • ルーティング

上記の情報は、次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
  • 北欧
  • ヨーロッパのその他の地域
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • ANZ
  • シンガポール
  • アジア太平洋のその他の地域
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
  • ラテンアメリカの残りの部分
• MEA
  • UAE
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • MEAの残りの部分

よくある質問（FAQ）

群知能市場の規模はどのくらいですか？

群知能の市場規模は2023年に3,490万米ドルに達し、ビッグデータの問題を解決するための群知能の適用性が高まることにより、2024年から2032年の間に38.5％のCAGRが見込まれています。

なぜAntコロニー最適化ベースの群知能の需要が拡大しているのでしょうか？

蟻コロニー最適化モデルセグメントは、蟻コロニーアルゴリズムが他の群知能モデルよりも理解しやすく実装しやすいため、2032年までに収益シェアの約41％を占めると予想されています。

北米の群知能業界の成長を推進している要因は何ですか？

北米市場は、人工知能（AI）とロボットにかなりの投資が行われており、技術革新のホットスポットであるため、2023年には33％を超える大きなシェアを占めました。

群知能市場の競争環境を定義する企業はどれですか？