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再生可能エネルギーにおける世界の人工知能（AI）市場規模は、2022年に100億米ドルと評価され、2023年から2032年までの年平均成長率は27.70%で、2032年までに約1,148億7,000万米ドルを超えると予想されている。
アジア太平洋地域の再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）市場 2023〜2032年
再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）の世界市場規模は、2022年に38億米ドルに達し、2023年から2032年までの年平均成長率は27.90％で、2032年までに約443.4億米ドルに成長すると予測されている。
2022年にはアジア太平洋地域が最大のシェアを占めた。インドのようなアジア太平洋地域の国々は十分な電力を持っていない。電力需要の急増は、アジア太平洋地域の再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）市場の成長を促進している。また、再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）市場で事業を展開する大手市場プレイヤーの存在も、アジア太平洋地域における再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）市場の成長に寄与している。
北米は予測期間中に最も速い速度で発展すると予想されている。北米地域の再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）市場の成長は、エネルギー部門全体で人工知能技術とソリューションの利用および採用が拡大していることが原動力となっている。同地域の再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）市場の成長を後押ししているもう一つの要因は、エネルギー部門の変革やデジタル化である。さらに、人工知能はスマートホーム・ソリューションにも採用されている。このような要因が、北米の再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）市場の拡大に道を開いている。
成長因子
再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）の世界市場の成長を促進する主な要因の1つは、新興および既存地域における電力需要の拡大である。エネルギーグリッドのスマート化に対するニーズの高まりも、世界市場における再生可能エネルギー分野の人工知能（AI）の成長と発展の原動力となっている。再生可能エネルギー分野における人工知能（AI）の需要拡大に寄与しているもう一つの要因は、エネルギー分野のデジタル化である。
人工知能はエネルギー部門のボトルネックの特定に役立っている。この要因は、再生可能エネルギーにおける世界の人工知能（AI）市場の成長に新たな機会をもたらしている。人工知能は、再生可能エネルギー分野のプロセスの分析と合理化のために膨大な量のデータと情報を使用する。これらすべての前述の要因が、予測期間中の再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）市場の世界的な成長を促進している。
再生可能エネルギーにおける世界の人工知能（AI）市場の拡大は、再生可能エネルギー需要の拡大によって推進されている。人工知能ベースのスマートホームソリューションの採用が拡大していることから、予測期間を通じて再生可能エネルギー分野での人工知能採用が促進されると予測されている。また、再生可能エネルギー産業における人工知能ソリューションは、電気料金やエネルギー浪費を削減する需要の高まりによっても後押しされている。
さらに、先進国や発展途上国における再生可能エネルギー分野の拡大に向けた政府の取り組みが活発化していることも、世界の再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）市場の成長を後押ししている。さらに、政府は再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）市場の発展のために主要な市場プレーヤーとも協力している。再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）市場はまた、市場プレーヤーだけでなく、政府からも高い投資を受けています。
クリーンでグリーンなエネルギーに対する重要性の高まりが、予測期間における再生可能エネルギー市場の人工知能（AI）の成長を後押ししている。さらに、炭素排出量と温室効果ガス排出量の増加も再生可能エネルギー分野の成長を後押ししている。再生可能エネルギーは、環境中の有毒ガスの削減に役立つ。このように、環境とその周辺に関する懸念の高まりも、再生可能エネルギー分野の成長を後押ししている。これは、再生可能エネルギーにおける世界の人工知能（AI）市場の成長に直接影響を与えている。
COVID-19パンデミックは、再生可能エネルギー分野の成長に劇的かつ重大な影響を与えた。これは、再生可能エネルギーにおける世界の人工知能（AI）市場の成長に直接影響を与えた。コロナウイルスの大流行中、エネルギーの製造装置は停止またはシャットダウンされた。これは、2020年の再生可能エネルギーにおける世界の人工知能（AI）市場の成長と発展に大きな影響を与えた。
欧州、北米、アジア太平洋などの先進地域と発展途上地域は、再生可能エネルギー分野で人工知能を高度に導入している。これらの地域はすべて、予測期間中の再生可能エネルギーにおける世界の人工知能（AI）市場の成長に貢献しています。また、この市場における主要な市場プレイヤーの存在も、再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）市場の世界的な成長を後押ししています。再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）市場で事業を展開する市場プレーヤーは、市場での地位を高めるために多くの戦略を採用しています。
アプリケーション・インサイト
需要予測分野は2022年に最も高い収益シェアで市場をリードした。人工知能は他の技術に比べて非常に効率的である。このような理由から、人工知能はこのセグメントの改善のために非常に採用されている。人工知能やビッグデータは、再生可能エネルギーの需要を管理・予測するのに役立つ。したがって、この要因は、予測期間にわたって再生可能エネルギー市場における人工知能（AI）の成長に直接影響を与えている。
インフラ分野は予測期間中に最も速い成長が見込まれる。再生可能エネルギー市場における人工知能(AI)の成長は、インフラプロジェクトに対する政府資金の増加によって後押しされている。また、政府はインフラ整備に絶えず力を入れている。このような要因が同分野の成長を後押ししている。
エンドユーズ・インサイト
2022年、エネルギー発電部門が最大の収益シェアを占めた。再生可能エネルギーのユーティリティにおける主な仕事はエネルギー生成である。エネルギー生成の需要は、発展途上地域と先進地域における電力需要の急増によって牽引されている。したがって、この要因は、予測期間中に再生可能エネルギーにおける世界の人工知能（AI）市場の成長を推進している。
2022年の再生可能エネルギーAI市場では、エネルギー配給分野が急成長している。エネルギー配給は世界中で重要な仕事の一つである。政府はこの分野の成長に力を入れている。これは、再生可能エネルギーにおける世界の人工知能（AI）市場の成長を直接推進している。
主な動き
再生可能エネルギーにおける世界の人工知能（AI）市場は、その性質上、適度な競争状態にあり、かなりの数の中小企業が売上の大半を占めている。各社は設備の整った生産施設を有し、再生可能エネルギー産業においてより効率的な新技術を開発・構築するため、さまざまな研究開発イニシアティブや活動に取り組んでいる。
再生可能エネルギーにおける世界の人工知能（AI）市場における著名なプレーヤーには、以下のようなものがある：
アルピーク
スマートクラウド株式会社
ゼネラル・エレクトリック
シーメンスAG
株式会社ハザマ安藤
アトスSE
株式会社アプリキッド
ゼンロボティクス株式会社
折り紙エネルギー株式会社
フレックス株式会社
レポート対象セグメント
(注*：サブセグメントに基づくレポートも提供しています。ご興味のある方はお知らせください。）
アプリケーション別
ロボット工学
再生可能エネルギー管理
需要予測
安全・安心
インフラ
最終用途別
エネルギー生成
エネルギー伝送
エネルギー分配
ユーティリティ
展開タイプ別
オンプレミス
クラウド
地域別
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
アジア太平洋
中国
インド
日本
韓国
マレーシア
フィリピン
ラテンアメリカ
ブラジル
その他のラテンアメリカ
中東・アフリカ（MEA）
GCC
北アフリカ
南アフリカ
その他の中東・アフリカ
第1章.はじめに
1.1.研究目的
1.2.調査の範囲
1.3.定義
第2章 調査方法調査方法
2.1.研究アプローチ
2.2.データソース
2.3.仮定と限界
第3章.エグゼクティブ・サマリー
3.1.市場スナップショット
第4章.市場の変数と範囲
4.1.はじめに
4.2.市場の分類と範囲
4.3.産業バリューチェーン分析
4.3.1.原材料調達分析
4.3.2.販売と展開の分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 再生可能エネルギー市場における人工知能（AI）への影響
5.1.COVID-19 ランドスケープ再生可能エネルギー産業における人工知能（AI）のインパクト
5.2.COVID 19 – 業界への影響評価
5.3.COVID 19の影響世界の主要な政府政策
5.4.COVID-19を取り巻く市場動向と機会
第6章.市場ダイナミクスの分析と動向
6.1.市場ダイナミクス
6.1.1.市場ドライバー
6.1.2.市場の阻害要因
6.1.3.市場機会
6.2.ポーターのファイブフォース分析
6.2.1.サプライヤーの交渉力
6.2.2.買い手の交渉力
6.2.3.代替品の脅威
6.2.4.新規参入の脅威
6.2.5.競争の度合い
第7章 競争環境競争環境
7.1.1.各社の市場シェア／ポジショニング分析
7.1.2.プレーヤーが採用した主要戦略
7.1.3.ベンダーランドスケープ
7.1.3.1.サプライヤーリスト
7.1.3.2.バイヤーリスト
第8章 再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）の世界市場再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）の世界市場、最終用途別
8.1.再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）市場、最終用途タイプ別、2023～2032年
8.1.1.エネルギー生成
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.エネルギー伝送
8.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.3.エネルギー分配
8.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.4.ユーティリティ
8.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
第9章.再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）の世界市場、用途別
9.1.再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）市場、用途別、2023～2032年
9.1.1. ロボット工学
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.リニューアブル・マネジメント
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.3.インフラ
9.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.4.安全とセキュリティ
9.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.5.需要予測
9.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章.再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）の世界市場、展開別
10.1.再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）市場、展開別、2023～2032年
10.1.1.オンプレミス
10.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.2.クラウド
10.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第11章.再生可能エネルギーにおける人工知能（AI）の世界市場、地域別推定と動向予測
11.1.北米
11.1.1.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
11.1.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.1.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.1.4.米国
11.1.4.1.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
11.1.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.1.4.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.1.5.北米以外の地域
11.1.5.1.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
11.1.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.1.5.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.2.ヨーロッパ
11.2.1.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
11.2.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.2.4.英国
11.2.4.1.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
11.2.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.4.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.2.5.ドイツ
11.2.5.1.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
11.2.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.5.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.2.6.フランス
11.2.6.1.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
11.2.6.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.6.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.2.7.その他のヨーロッパ
11.2.7.1.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
11.2.7.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.7.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.3.APAC
11.3.1.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
11.3.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.3.4.インド
11.3.4.1.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
11.3.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.4.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.3.5.中国
11.3.5.1.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
11.3.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.5.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.3.6.日本
11.3.6.1.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
11.3.6.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.6.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.3.7.その他のAPAC地域
11.3.7.1.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
11.3.7.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.7.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.4.MEA
11.4.1.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
11.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.4.4.GCC
11.4.4.1.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
11.4.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.4.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.4.5.北アフリカ
11.4.5.1.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
11.4.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.5.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.4.6.南アフリカ
11.4.6.1.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
11.4.6.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.6.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.4.7.その他のMEA諸国
11.4.7.1.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
11.4.7.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.7.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.5.ラテンアメリカ
11.5.1.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
11.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.5.4.ブラジル
11.5.4.1.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
11.5.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.4.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.5.5.その他のラタム諸国
11.5.5.1.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
11.5.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.5.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
第12章.企業プロフィール
12.1.アルピーク
12.1.1.会社概要
12.1.2.提供商品
12.1.3.財務パフォーマンス
12.1.4.最近の取り組み
12.2.スマートクラウド
12.2.1.会社概要
12.2.2.提供商品
12.2.3.財務パフォーマンス
12.2.4.最近の取り組み
12.3.ゼネラル・エレクトリック
12.3.1.会社概要
12.3.2.提供商品
12.3.3.財務パフォーマンス
12.3.4.最近の取り組み
12.4.シーメンスAG
12.4.1.会社概要
12.4.2.提供商品
12.4.3.財務パフォーマンス
12.4.4.最近の取り組み
12.5.株式会社ハザマ安藤
12.5.1.会社概要
12.5.2.提供商品
12.5.3.財務パフォーマンス
12.5.4.最近の取り組み
12.6.アトスSE
12.6.1.会社概要
12.6.2.提供商品
12.6.3.財務パフォーマンス
12.6.4.最近の取り組み
12.7.AppOrchid Inc.
12.7.1.会社概要
12.7.2.提供商品
12.7.3.財務パフォーマンス
12.7.4.最近の取り組み
12.8.ゼンロボティクス
12.8.1.会社概要
12.8.2.提供商品
12.8.3.財務パフォーマンス
12.8.4.最近の取り組み
12.9.Origami Energy Ltd.
12.9.1.会社概要
12.9.2.提供商品
12.9.3.財務パフォーマンス
12.9.4.最近の取り組み
12.10.フレックス
12.10.1.会社概要
12.10.2.提供商品
12.10.3.財務パフォーマンス
12.10.4.最近の取り組み
第13章 調査方法研究方法論
13.1.一次調査
13.2.二次調査
13.3.前提条件
第14章.付録
14.1.私たちについて
14.2.用語集
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