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航空分野における人工知能の世界市場規模は、2021年には6億5,374万米ドルと推定され、2022年から2030年までのCAGRは35.38％で、2030年には約99億8,586万米ドルを超えると予測されている。
成長因子
世界の航空AI市場は、航空宇宙産業におけるビッグデータ分析の利用が増加していることから、予測期間中に大幅な上昇が見込まれる。航空宇宙企業がクラウドベースの技術やサービスの採用に向けて急速に投資を増やしていることが、世界の航空AI市場の成長を後押ししている。航空業界と空港は、サービスの向上と円滑な運営のために、人工知能のような最新かつ斬新な技術を採用する傾向が強まっている。運用コストの上昇と収益性向上のニーズの高まりが、航空業界におけるAIの採用を促進している。航空は今や世界中の重要な輸送手段となっており、それゆえ顧客サービスの向上に注目が集まっていることが、航空業界におけるAIの需要を大幅に押し上げている。オンラインチケット予約で旅行者を容易にするAIベースのチャットボットの採用が大幅に増加している。
AIと機械学習技術の採用は、近い将来、航空管制と予知保全活動を強化すると予想される。時系列分析、自然言語処理、コンピュータビジョンなどの観測タスクへのAIの採用。現在進行中の開発と研究活動への投資の増加は、航空業界の様々な複雑な業務におけるAIの応用数を急増させると予想される。中国を拠点とするEHang社とエアバス社は、AIベースのナビゲーション技術の開発に共同で取り組んでいる。EHangは自律型航空機にAIを使用し、エアバスはビジョンベースのAIを使用して初のタクシー、離着陸を完了した。したがって、航空産業におけるさまざまな業務の遂行にAIを採用することへの注目の高まりが、世界の航空AI市場の成長を大きく後押ししている。
洞察の提供
2021年の世界の航空AI市場は、ソフトウェア分野が圧倒的なシェアを占めている。空港業務、監視、飛行業務への応用のためのAIベースのソフトウェア開発への急速な出現と投資が、ソフトウェアセグメントの飛躍的な成長につながった。AIシステムには、音声、センサーデータ、言語、視覚、機械学習アルゴリズムなどのアプリケーションプログラムインターフェイスのようなソフトウェアが含まれ、航空産業におけるソフトウェアの様々な応用を実現する。
予測期間中、サービスが最も急成長する分野と予想される。この成長は、AIシステムを効率的に処理できる専門技術者によって提供されるサービスの採用が増加していることに起因している。航空会社のスタッフにはAI技術に関する技術的スキルが不足しているため、予測期間中、世界の航空AI市場におけるサービス分野の成長を後押しすると予想される。
テクノロジー・インサイト
技術に基づくと、機械学習セグメントは2021年の世界の航空AI市場で最大の収益シェアを占めた。ビッグデータ分析の需要の高まりとデータ収集のニーズの高まりが、世界中の航空産業における機械学習技術の需要を大幅に押し上げている。複雑で不可能な計算を実行するための機械学習技術の強化された機能は、世界の航空分野におけるAI市場における機械学習セグメントの優位性につながっている。
自然言語処理(NLP)は、予測期間中、最も好機的なセグメントになると予想されている。NLP技術は、テキストデータを便利にスキャンし、チケット、請求書、契約書などの文書に変換することができる。ディープラーニングを使用して単語やフレーズをエンコードすることができる。さらに、NLPはRecurring Defects Managementに基づき、航空機の潜在的な繰り返し不具合を特定することができる。収益管理、ドローン航空機制御システム、飛行安全性の確保、顧客との対話の定量化、フィードバック分析など、NLPに関する他のいくつかの機能は、航空業界におけるNLPの採用を大幅に後押ししている。
アプリケーション・インサイト
用途別では、バーチャルアシスタント分野が2021年の世界の航空AI市場を支配した。AI技術を搭載した仮想アシスタントは、風予報を読んだり、要求に応じて位置情報を提供したり、無線チャンネルを変更したりするような繰り返し作業を削減または排除することによって、パイロットの効率とパフォーマンスを向上させるのに役立つ。したがって、パイロットの経常的な作業を削減するため、仮想アシスタントの需要は著しく高い。さらに、顧客サービスを向上させ、サービスや提供物、飛行状況に関する簡単な質問に対する回答を提供するために、仮想アシスタントの採用が増加しており、予測期間中にこのセグメントの成長をさらに促進すると予想される。バーチャルアシスタントは、空港で航空旅行者にサービスを提供するために採用されている。例えば、セキュリティ・ラインにバーチャル・アシスタントを配備することで、セキュリティの指示やセキュリティ・チェックに必要な様々な手順で乗客をサポートすることができる。
地域インサイト
2021年の世界の航空AI市場は北米が支配した。この地域には確立された航空輸送インフラが存在し、最新かつ先進的なデジタル技術や斬新な技術の採用への投資が増加していることが、北米の航空AI市場の成長につながった。同地域における航空旅行の膨大な需要と航空旅行者数の増加は、空港や航空機におけるAI技術の導入に多額の投資を呼び込むと予想される。ビジネスのグローバル化により、米国とカナダでは国際線の利用者数が増加している。北米は航空業界においてAIベースの技術をいち早く採用した国のひとつである。顧客サービスの向上、業務の円滑化、収益性の向上を目的としたAI技術の導入に対する航空会社による投資の高まりが、北米市場の成長を後押ししている。
予測期間中、アジア太平洋地域は最も好機的な市場になると予測されている。中国、インド、タイ、韓国、オーストラリア、ニュージーランドのようなアジア太平洋諸国は、この地域の観光を促進するために、高度な航空インフラの開発に多額の投資を行っている。アジア太平洋地域は、世界中で最も人気のある旅行先のひとつである。観光産業の成長は、高度な航空接続性の開発を促進し、アジア太平洋地域のAI航空市場の成長を大幅に後押しすると期待されている。
主な市場動向
2021年7月、タタ・パワーはオートグリッドとパートナーシップを結び、住宅用需要応答プログラムを導入し、消費者の需要応答の受容性を高めた。
2020年6月、スパークコグニションというAI企業がボーイングと合弁でスカイグリッドを設立し、次世代の自律型航空をサポートする空中オペレーティング・システムを構築した。
世界の触媒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：
サムスン電子
インテル
ザイリンクス
タレス
IBM
アマゾン
エヌビディア
マイクロソフト
ガーミン
ロッキード・マーチン
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。）
提供
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
コンテキスト認識コンピューティング
自然言語処理
コンピュータ・ビジョン
その他
アプリケーション別
スマート・メンテナンス
トレーニング
製造業
フライト・オペレーション
バーチャルアシスタント
ダイナミック・プライシング
監視
その他
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・流通チャネル分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 航空市場における人工知能への影響
5.1.COVID-19 ランドスケープ：航空産業における人工知能の影響
5.2.COVID 19 – 業界への影響評価
5.3.COVID 19の影響世界の主要政府政策
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.航空分野における人工知能の世界市場、オファリング別
8.1.航空分野における人工知能市場、オファリング別、2022～2030年
8.1.1 ハードウェア
8.1.1.1.市場収益と予測（2017-2030）
8.1.2.ソフトウェア
8.1.2.1.市場収益と予測（2017-2030）
8.1.3.サービス
8.1.3.1.市場収益と予測（2017-2030）
第9章.航空分野における人工知能の世界市場、技術別
9.1.航空分野における人工知能市場、技術別、2022～2030年
9.1.1.機械学習
9.1.1.1.市場収益と予測（2017-2030）
9.1.2.コンテキスト認識コンピューティング
9.1.2.1.市場収入と予測（2017-2030）
9.1.3.自然言語処理
9.1.3.1.市場収益と予測（2017-2030）
9.1.4.コンピュータビジョン
9.1.4.1.市場収益と予測（2017-2030）
9.1.5.その他
9.1.5.1.市場収益と予測（2017-2030）
第10章.航空分野における人工知能の世界市場、用途別
10.1.航空分野における人工知能市場、用途別、2022-2030年
10.1.1.スマートメンテナンス
10.1.1.1.市場収益と予測（2017-2030）
10.1.2.トレーニング
10.1.2.1.市場収益と予測（2017-2030）
10.1.3.製造
10.1.3.1.市場収益と予測（2017-2030）
10.1.4.フライトオペレーション
10.1.4.1.市場収益と予測（2017-2030）
10.1.5.バーチャルアシスタント
10.1.5.1.市場収益と予測（2017-2030）
10.1.6.ダイナミック・プライシング
10.1.5.1.市場収益と予測（2017-2030）
10.1.7.サーベイランス
10.1.7.1.市場収益と予測（2017-2030）
10.1.8.その他
10.1.8.1.市場収益と予測（2017-2030）
第11章.航空分野における人工知能の世界市場、地域別推定と動向予測
11.1.北米
11.1.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
11.1.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
11.1.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
11.1.4.米国
11.1.4.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
11.1.4.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
11.1.4.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
11.1.5.北米以外の地域
11.1.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
11.1.5.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
11.1.5.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
11.2.ヨーロッパ
11.2.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
11.2.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
11.2.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
11.2.4.英国
11.2.4.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
11.2.4.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
11.2.4.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
11.2.5.ドイツ
11.2.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
11.2.5.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
11.2.5.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
11.2.6.フランス
11.2.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
11.2.6.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
11.2.6.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
11.2.7.その他のヨーロッパ
11.2.7.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
11.2.7.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
11.2.7.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
11.3.APAC
11.3.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
11.3.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
11.3.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
11.3.4.インド
11.3.4.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
11.3.4.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
11.3.4.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
11.3.5.中国
11.3.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
11.3.5.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
11.3.5.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
11.3.6.日本
11.3.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
11.3.6.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
11.3.6.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
11.3.7.その他のAPAC地域
11.3.7.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
11.3.7.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
11.3.7.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
11.4.MEA
11.4.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
11.4.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
11.4.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
11.4.4.GCC
11.4.4.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
11.4.4.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
11.4.4.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
11.4.5.北アフリカ
11.4.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
11.4.5.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
11.4.5.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
11.4.6.南アフリカ
11.4.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
11.4.6.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
11.4.6.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
11.4.7.その他のMEA諸国
11.4.7.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
11.4.7.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
11.4.7.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
11.5.ラテンアメリカ
11.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
11.5.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
11.5.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
11.5.4.ブラジル
11.5.4.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
11.5.4.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
11.5.4.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
11.5.5.その他のラタム諸国
11.5.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2017～2030年）
11.5.5.2.市場収益と予測、技術別（2017～2030年）
11.5.5.3.市場収益と予測、用途別（2017～2030年）
第12章.企業プロフィール
12.1.アリババ・グループ・ホールディングス
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.グーグル合同会社
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
12.3.百度
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.アマゾン・ウェブ・サービス
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.インターナショナル・ビジネス・マシーンズ
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.ベライゾン・コミュニケーションズ
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.フェイスブック
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.ツイッター社
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.Hulu LLC
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.マイクロソフト株式会社
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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