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製造業における人工知能の世界市場規模は、2023年に32億米ドルと推定され、予測期間中のCAGRは45.6%で、2028年までに208億米ドルに達すると予測されている。市場の成長は、新興の産業用IoTと自動化技術に起因している。
製造業における人工知能の動向
ドライバー大規模かつ複雑なデータセットを扱う必要性の高まり
製造業におけるデジタル化は、工場内の情報アーキテクチャを急速に発展させながら、膨大な量のデータにアクセスし、分析し、管理する能力を高めている。センサーを介して従来の企業やサプライチェーンから得られるデータは、製造工場の正常な運営において重要な役割を果たしている。製造業におけるデジタル化されたシステムの強力な結合は、欠陥追跡と予測能力を向上させることにより、全体的な品質を向上させ、コストを削減する。このプロセスでは、工場内に設置された様々なセンサーからデータが収集される。データはさらにビッグデータ・ソリューションによって処理され、製造効率を改善するためのさまざまなメカニズムを分析・提案する。AIベースのシステムは、予知保全、生産計画、フィールドサービス、資材移動など、ビッグデータ技術から派生する様々な実用的ソリューションを支援する。シーメンス（ドイツ）は、センサーやデータ転送用の通信インターフェースと統合されたAIベースのスマートボックスでビッグデータを使用している。データを分析することで、AIシステムは機械の状態に関する結論を導き出し、異常を検出して予知保全を提供することができる。これらのシステムはまた、電力網をより賢くし、電気ネットワークを制御・監視するデバイスにAIを提供することで、電力網の信頼性を向上させる。これにより、送電網の障害を分類し、局在化することが可能になる。
抑制：メーカーがAIベースの技術の採用に消極的であること
AI技術は、予知保全や機械検査プロセスを強化する貴重なツールをメーカーに提供する。とはいえ、高価な機械や設備に新しい技術、特にAIベースのソリューションを採用することに関しては、誤った管理がコスト増につながる潜在的なリスクがあるため、メーカーは躊躇している。さらに、多くのメーカーは、保守点検プロセスの精度という点で、AIベースのソリューションの能力に疑問を抱いている。こうした状況を踏まえると、メーカーを説得し、AIベースのソリューションの費用対効果、有効性、安全性を把握させるのは、やや難しいかもしれない。しかし、メーカー各社は現在、AIベースのソリューションの潜在的なメリットと、その用途の広さを受け入れつつある。
さらに、中小企業（SMB）での採用が進まないことや、投資に対するリターンが遅いことが、特にインドやブラジルのような技術先進国において、AIシステムの採用をさらに遅らせている。AIシステムに関連する多額の導入費用や、広く認知されていないことが、製造業におけるこの技術に対する懐疑的な見方を助長している。さらに、国内に強固なインフラがないこと、AI技術やインフラへの注目度や投資額が相対的に低いことも、中小企業（SMB）におけるAIの採用を制約する要因となっている。
機会インテリジェントな企業プロセスのためのAI主導の機械学習とNLPの応用
現在、組織のビジネス・プロセスの大部分は、柔軟性に欠けるルール・ベースのソフトウェアによって制御されており、重要な問題に対処するには限界がある。これらのプロセスは多くの場合、時間がかかり、従業員に反復作業を要求するため、従業員の生産性と組織全体のパフォーマンスの両方を阻害している。AIプラットフォーム上で生成される機械学習と自然言語処理ツールは、新しいパターンと解決策を明らかにすることができる自己学習アルゴリズムによって、企業がこのような課題を克服するのを助けることができる。ほとんどの組織は、ルールベースの処理を使用してビジネス・プロセスを自動化するエンタープライズ・ソフトウェアを使用している。NLPやMLのようなAIツールを企業向けソフトウェアシステムに組み込むことで、特定のプロセスに対応しながら継続的に改善する能力を高めることができる。このソフトウェアは、一過性のブーストではなく、継続的なパフォーマンスと生産性の向上を企業に提供することができる。これらの要因は、インテリジェントなビジネスプロセスの需要を促進し、製造業におけるAI市場の成長機会を示していると考えられている。
課題特に発展途上国における熟練労働者の不足
複雑なAIシステムを構築し、監督し、実用化するためには、企業は特定のスキルセットを備えた労働力を必要とする。AIシステムの取り扱いを任される人材は、コグニティブ・コンピューティング、機械学習、人工知能、ディープラーニング、画像認識などの技術に関する知識を持っている必要がある。新興経済国では、特に米国、英国、日本、ドイツといったAI先進国と比較した場合、有能な労働力の不足は特筆すべきハードルとなる。AIを活用した工場フロアへの移行には、メーカーが既存の労働力を再教育し、AIシステムを開発、構築、訓練する必要がある。さらに、AIソリューションを既存のシステムに統合するのは困難な作業であり、人間の脳の動作を再現するための大規模なデータ処理が必要となる。些細なミスでもシステム障害につながったり、望ましい結果に悪影響を及ぼす可能性がある。さらに、AI/ML技術に関する専門的な基準や認定が存在しないことが、AIの成長を抑制している。さらに、AIサービス・プロバイダーは、顧客先でのソリューションの展開／サービスに関して課題に直面している。これは、技術に対する認識や専門知識が不足しているためである。
製造業における人工知能市場：主要トレンド
シーメンス、IBM、インテル・コーポレーション、エヌビディア・コーポレーション、ゼネラル・エレクトリックが製造業の人工知能市場におけるトッププレーヤーである。これらの製造業向け人工知能企業は、包括的な製品ポートフォリオと強固な地理的足跡を持つ、先進的なロボット工学とAI技術のトレンドを有している。
2022年の製造業向け人工知能市場はソフトウェア分野が最大シェアを占める
製造業における人工知能市場は、提供に基づき、ハードウェア、ソフトウェア、サービスに区分される。ソフトウェア分野の市場は、AIプラットフォームとAIソリューションに細分化されている。2022年の製造業における人工知能市場では、ソフトウェア分野が最大のシェアを占めている。AIソフトウェアはインテリジェントな機能を実行することができる。知的ソフトウェアの開発には、推論、学習、問題解決、知覚、知識表現など、いくつかの能力の模倣が含まれる。様々な産業でAIソリューションとプラットフォームの採用が拡大していること、製造業におけるAIの適用範囲が広がっていることが、ソフトウェア・セグメントの製造業における人工知能市場の成長を促進する主な要因となっている。
予測期間中、予知保全と機械検査アプリケーションが市場で最大シェアを占める。
予知保全と機械検査におけるAI技術は、定期的な検査、点検、潤滑、試験、設備調整に利用される。予知保全とは、人工知能を活用したデータ駆動型のアプローチで、設備や機械の故障時期を予測する。これにより、保守をジャスト・イン・タイムで実施できるようになり、故障を防ぐことができる。機械学習やディープラーニングモデルなどのAIアルゴリズムは、過去のデータを分析して故障のパターンや傾向を特定する。機器の故障や性能低下に関する予測を行うことで、これらのモデルは将来の問題の予防に役立ちます。
金属・重機械産業は予測期間中に最も高いCAGRで成長する。
金属・重機械は、建設、インフラ開発、製造アプリケーションで使用されるさまざまな機械の生産で構成されている。金属・重機械業界にAIを導入することで、メーカーは機械の状態を事前に分析し、計画外のダウンタイムや無駄を省くことができる。また、AIソリューションは予知保全機能を発揮し、業界関係者の時間とコストの節約を支援する。この業界では、フィールド・サービスも大きな役割を果たしている。フィールド・サービスは、熱、音、光、臭気、渦電流などのさまざまなデータを収集し、感知するために使用される。収集されたデータはオペレーターに送られ、プラント内の状況に応じて分析され、対策が取られる。
アジア太平洋地域は、予測期間中に最も高いCAGRで成長する。
中国、日本、韓国がリードするアジア太平洋地域は、産業用ロボットにとって最大の市場と考えられている。産業用ロボットは膨大な量のデータを生成する。このデータは、ロボットをさらに訓練するためのディープラーニング・アルゴリズムに使用される。アジア太平洋地域の急速な工業化が製造業を後押ししている。さらに、本調査で対象としたアジア太平洋諸国には、多くの中小企業（SME）が存在する。AIの導入はロボットをより賢くし、機械のダウンタイムを減らし、生産性を向上させることができる。製造工場における産業用ロボットのこのような高い導入率は、アジア太平洋地域における製造業向け人工知能市場の成長を促進すると予想される。
製造業における人工知能トップ企業 – 主要市場プレイヤー：
製造業における人工知能 企業の主要企業は、シーメンス、IBM、インテル・コーポレーション、エヌビディア・コーポレーション、ゼネラル・エレクトリック、マイクロソフト・コーポレーション、グーグル、アマゾン・ウェブ・サービスなどである。これらの企業は、製造業における人工知能市場での地位を強化するために、製品の発売、買収、パートナーシップなどの有機的および無機的な成長戦略の両方を使用している。
本レポートでは、製造業における人工知能市場全体を、提供、技術、用途、産業、地域に基づいて区分している。
最近の動向
2023年8月、NVIDIA Corporationは、NVIDIA Omniverseプラットフォームにより、AIのトレーニングと推論、3Dデザインとビジュアライゼーション、ビデオ処理、産業用デジタル化など、最も計算集約的で複雑なアプリケーションを高速化するために設計された、強力でユニバーサルなデータセンタープロセッサである新しいNVIDIA® L40S GPUを搭載したNVIDIA OVXサーバーを発表しました。
2023年1月、インテル コーポレーションは第4世代Xeonスケーラブル・プロセッサー、MaxシリーズCPUおよびGPUを発表した。これらのプロセッサーは、インテルで最も持続可能なデータセンター・プロセッサーであり、電力とパフォーマンスを最適化するためのさまざまな機能を提供し、CPUリソースを最適に活用することで、顧客の持続可能性の目標達成を支援します。
IBMは2022年11月、企業がデータとアナリティクスのサイロ（縦割り構造）を打破し、データ主導の意思決定を迅速に行い、予測不可能な混乱に対応できるよう支援することを目的とした新しいソフトウェアを発表した。IBM Business Analytics Enterprise は、ビジネス・インテリジェンスのプランニング、予算管理、レポーティング、予測、およびダッシュボード機能のスイートで、ユーザーにビジネス全体にわたるデータ・ソースの堅牢なビューを提供します。
1 はじめに （ページ – 36）
1.1 研究目的
1.2 市場の定義
1.2.1 含まれるものと除外されるもの
1.3 調査範囲
1.3.1 対象市場
1.3.2 地域範囲
1.3.3年
1.4 通貨
1.5 利害関係者
1.6 変更点のまとめ….
1.6.1 景気後退の影響分析
2 研究方法 (ページ – 41)
2.1 調査データ
図1 製造業における人工知能市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 主な二次資料のリスト
2.1.1.2 二次資料からの主要データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 専門家への一次インタビュー
2.1.2.2 プライマリーの内訳
2.1.2.3 一次資料からの主要データ
2.1.3 二次調査と一次調査
2.1.3.1 主要業界インサイト
2.2 市場規模の推定
2.2.1 ボトムアップ・アプローチ
2.2.1.1 ボトムアップ分析による市場規模算出のアプローチ
図2 市場規模の推定方法：ボトムアップ・アプローチ
2.2.2 トップダウン・アプローチ
2.2.2.1 ボトムアップ分析による市場規模算出のアプローチ
図3 市場規模の推定方法：トップダウン・アプローチ
図4 市場規模の推定方法（サプライサイドアプローチ）
2.3 市場の内訳とデータの三角測量
図5 データの三角測量
2.4 リサーチの前提
図6 調査研究の前提
2.5 不況が製造業の人工知能市場に与える影響を分析するために考慮したパラメータ
2.6 研究の限界
2.7 リスク評価
図7 調査研究のリスク評価
3 事業概要 （ページ – 53）
図8 製造業における人工知能市場、2019年～2028年（百万米ドル）
図9 2028年、製造業における人工知能市場で最大のシェアを獲得するソフトウェア製品
図10 2028年、機械学習技術が製造業の人工知能市場で最大のシェアを占める
図11 2023年、製造業の人工知能市場で最大のシェアを占めるのは予知保全と機械検査アプリケーション
図12 2022年の製造業における人工知能市場は自動車産業が最大シェアを占める
図 13 アジア太平洋地域は予測期間中、製造業における人工知能市場で最も高い CAGR を記録する
4 プレミアム・インサイト (ページ – 59)
4.1 製造業の人工知能市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会
図 14 製造企業による iiot と自動化技術の採用が増加し、市場の成長を促進する
4.2 製造業における人工知能市場、製品別
図15 2023年、製造業の人工知能市場はソフトウェア分野が最大シェアを占める
4.3 製造業における人工知能市場、技術別
図16 2023年、製造業の人工知能市場は機械学習分野が最大シェアを占める
4.4 製造業における人工知能市場、用途別
図17 2023年に製造業の人工知能市場で最大のシェアを占めるのは予知保全と機械検査分野
4.5 製造業における人工知能市場、産業別
図18 2022年、アジア太平洋地域の製造業における人工知能市場で最大のシェアを占めたのは自動車部門だった
4.6 製造業における人工知能市場、国別
図19 2023年から2028年にかけて製造業の人工知能市場で最も高い成長率を記録するのは中国
5 市場概要（ページ – 64）
5.1 導入
5.2 市場ダイナミクス
図 20 製造業における人工知能市場のダイナミクス
5.2.1 ドライバー
5.2.1.1 大規模で複雑なデータセットを効果的に扱う必要性が高まっている
5.2.1.2 製造企業によるIIoTおよび自動化技術の採用の増加
5.2.1.3 AI技術の採用増加による半導体チップセット業界の繁栄
5.2.1.4 AI主導型製造業に参入する新興企業に対するベンチャーキャピタルやシード資金調達の機会の拡大
図21 ドライバーの影響分析
5.2.2 拘束
5.2.2.1 AIベースの技術導入に消極的なメーカー
図 22 拘束要因の影響分析
5.2.3 機会
5.2.3.1 AIを活用した予測分析と生産計画アプリの活用による製造効率の向上
5.2.3.2 MLとNLPの実行によるビジネスプロセスの自動化とアップグレード
図23 機会のインパクト分析
5.2.4 課題
5.2.4.1 特に発展途上国における熟練労働者の不足
5.2.4.2 データ・プライバシーに関する懸念と厳しいデータ・セキュリティ規制
図24 課題のインパクト分析
5.3 バリューチェーン分析
図25 製造業における人工知能のバリューチェーン分析
5.4 生態系マッピング
図26 エコシステム分析
表1 エコシステムにおける主要企業の役割
5.5 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図27 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.6 ポーターの5つの力分析
図28 製造業における人工知能市場：ポーターの5つの力分析
表2 各勢力が製造業のAI市場に与える影響
5.6.1 サプライヤーの交渉力
5.6.2 買い手の交渉力
5.6.3 新規参入の脅威
5.6.4 代替品の脅威
5.6.5 競争相手の激しさ
5.7 ケーススタディ分析
表3 シーメンス・ゲーマ、タービンブレードの検査速度を加速するAIソリューションを導入
表4 ボルボが機械学習主導のデータ分析を採用して車両の故障を予測し、サービスを改善
表5 ロールスロイスはマイクロソフトのコルタナを採用し、保守計画のスケジューリングと運用の中断を削減した
表6 紙器包装会社が生産工程の改善と品質問題の診断のためにEMAアプリケーション・スイートを導入
5.8 技術分析
5.9 価格分析
5.9.1 主要企業が提供するプロセッサーの平均販売価格
図 29 主要企業の平均販売価格（プロセッサー・タイプ別
表7 主要プレーヤーが提供するプロセッサーの平均販売価格（タイプ別
5.9.2 プロセッサーのタイプ別平均販売価格動向
表8 プロセッサの平均販売価格（2022年）（米ドル
表9 AIベースの製造に使用されるプロセッサーの平均販売価格（地域別、2022年
図30 プロセッサの平均販売価格、2019-2028年（米ドル）
5.10 貿易分析
5.10.1 輸入シナリオ
図31 輸入額、主要国別、2018-2022年（百万米ドル）
5.10.2 輸出シナリオ
図32 主要国別輸出額、2018-2022年（百万米ドル）
5.11 特許分析
図33 過去10年間に特許出願件数の多かった企業トップ10
表10 過去10年間の米国特許所有者トップ20
図34 2013年から2022年までの年間特許取得件数
表11 製造業における人工知能市場に関連する最近の特許
5.12 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA
5.12.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS
FIGURE 35 INFLUENCE OF STAKEHOLDERS ON BUYING PROCESS FOR TOP 3 APPLICATIONS
TABLE 12 INFLUENCE OF STAKEHOLDERS ON BUYING PROCESS FOR TOP 3 APPLICATIONS (%)
5.12.2 BUYING CRITERIA
FIGURE 36 KEY BUYING CRITERIA FOR TOP 3 APPLICATIONS
TABLE 13 KEY BUYING CRITERIA FOR TOP 3 APPLICATIONS
5.13 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2023–2025
TABLE 14 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MANUFACTURING MARKET: CONFERENCES AND EVENTS
5.14 REGULATORY LANDSCAPE
5.14.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS
TABLE 15 NORTH AMERICA: LIST OF REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS
TABLE 16 EUROPE: LIST OF REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS
表17 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表18 ROW：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.14.2 IT/C-ITにおけるスタンダード
表 19 欧州電気通信標準化機構（ETSI）が策定したセキュリティとプライバシーの標準規格
6 製造業における人工知能市場：事業別（ページ数 – 94）
6.1 はじめに
図 37 製造業における人工知能市場（提供サービス別
図38 2028年、製造業における人工知能市場はソフトウェア分野が最大シェアを占める
表20 製造業における人工知能市場、提供サービス別、2019年～2022年（百万米ドル）
表21 製造業における人工知能市場、提供製品別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2 ハードウェア
表22 ハードウェア：製造業における人工知能市場、タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表23 ハードウェア：製造業における人工知能市場、タイプ別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2.1 プロセッサー
6.2.1.1 AIアプリケーションへの採用を促進するプロセッサの強固な並列処理能力
6.2.1.1.1 マイクロプロセッサユニット（MPU）
6.2.1.1.2 グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）
6.2.1.1.3 フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）
6.2.1.1.4 特定用途向け集積回路(ASIC)
6.2.2 メモリー・デバイス
6.2.2.1 高帯域幅メモリ・デバイスへの高い需要が市場を牽引
6.2.3 ネットワーク機器
6.2.3.1 イーサネット・アダプターと相互接続の導入が増加し、ネットワーク・デバイス・プロバイ ダーにビジネスチャンスが生まれる
6.3 ソフトウェア
表24 ソフトウェア：製造業における人工知能市場、タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表25 ソフトウェア：製造業における人工知能市場、タイプ別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.3.1 AIソリューション
6.3.1.1 AIソリューション開発における非手続き型言語の使用増加がセグメント成長を押し上げる
表 26 AI ソリューション：製造業における人工知能市場、展開タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 27 AI ソリューション：製造業における人工知能市場、展開タイプ別、2023-2028年（百万米ドル）
6.3.1.2 オンプレミス
6.3.1.2.1 オンプレミスAIソリューションが提供する柔軟性と制御性の高さがセグメントの成長を促進する
6.3.1.3 クラウド
6.3.1.3.1 クラウド展開モデルがもたらす運用コストの削減、手間のかからない展開、高い拡張性がセグメント成長の原動力
6.3.2 AIプラットフォーム
6.3.2.1 学習アルゴリズムとインテリジェントなアプリケーションを開発するためのAIプラットフォームの採用が増加し、セグメントの成長を支える
表 28 AI プラットフォーム：製造業における人工知能市場、プラットフォームタイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 29 AI プラットフォーム：製造業における人工知能市場、プラットフォームタイプ別、2023-2028年（百万米ドル）
6.3.2.2 機械学習のフレームワーク
6.3.2.3 アプリケーション・プログラム・インターフェース（API）
6.4 サービス
表 30 サービス製造業における人工知能市場、タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 31 サービス：製造業における人工知能市場、タイプ別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.4.1 展開と統合
6.4.1.1 製造業におけるAIシステム構築時の導入・統合サービス需要の高まりが市場を牽引
6.4.2 サポート＆メンテナンス
6.4.2.1 システムを許容水準に維持するためのサポート＆メンテナンスサービスへの需要の増加が市場成長を促進する
7 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MANUFACTURING MARKET, BY TECHNOLOGY (Page No. – 107)
7.1 INTRODUCTION
FIGURE 39 MACHINE LEARNING TECHNOLOGY TO HOLD LARGEST SHARE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MANUFACTURING IN 2028
TABLE 32 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MANUFACTURING MARKET, BY TECHNOLOGY, 2019–2022 (USD MILLION)
TABLE 33 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MANUFACTURING MARKET, BY TECHNOLOGY, 2023–2028 (USD MILLION)
7.2 MACHINE LEARNING
7.2.1 ADVANCEMENTS IN DEEP LEARNING, SUPERVISED LEARNING, AND REINFORCEMENT LEARNING TECHNOLOGIES TO DRIVE MARKET
TABLE 34 MACHINE LEARNING: ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MANUFACTURING MARKET, BY TYPE, 2019–2022 (USD MILLION)
TABLE 35 MACHINE LEARNING: ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MANUFACTURING MARKET, BY TYPE, 2023–2028 (USD MILLION)
TABLE 36 MACHINE LEARNING: ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MANUFACTURING MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION)
TABLE 37 MACHINE LEARNING: ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MANUFACTURING MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION)
7.2.2 DEEP LEARNING
7.2.2.1 Growing penetration of IoT, automation, and machine vision technologies in manufacturing plants to drive market
7.2.3 SUPERVISED LEARNING
7.2.3.1 Image recognition, facial recognition, and predictive analytics to contribute to market growth
7.2.4 REINFORCEMENT LEARNING
7.2.4.1 Potential to automatically determine context-specific ideal behavior to maximize performance to drive market
7.2.5 UNSUPERVISED LEARNING
7.2.5.1 Use of algorithms to find hidden data patterns or groupings in large datasets to boost adoption of unsupervised learning technology
7.2.6 OTHER TECHNOLOGY TYPES
7.3 NATURAL LANGUAGE PROCESSING
7.3.1 RISING USE OF NLP-DRIVEN TOOLS TO AUTOMATE COMPLEX BUSINESS PROCESSES TO DRIVE MARKET
TABLE 38 NATURAL LANGUAGE PROCESSING: ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MANUFACTURING MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION)
表 39 自然言語処理：製造業における人工知能市場、用途別、2023年～2028年（百万米ドル）
7.4 コンテキスト対応コンピューティング
7.4.1 品質、安全性、生産性を向上させるためのリアルタイムな意思決定への注目度が高まり、製造業の需要が高まる
表 40 コンテキスト認識コンピューティング：製造業における人工知能市場、タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 41 コンテキスト認識コンピューティング：製造業における人工知能市場、タイプ別、2023年～2028年（百万米ドル）
表 42 コンテキスト対応コンピューティング：製造業における人工知能市場、用途別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 43 コンテキスト対応コンピューティング：製造業における人工知能市場、用途別、2023年～2028年（百万米ドル）
7.5 コンピュータビジョン
7.5.1 3Dオブジェクトを分析し、材料の無駄を最小化するコンピュータ・ビジョン技術の統合が市場を牽引する
表44 コンピュータビジョン：製造業における人工知能市場、用途別、2019年～2022年（百万米ドル）
表45 コンピュータビジョン：製造業における人工知能市場、用途別、2023年～2028年（百万米ドル）
8 製造業における人工知能市場：用途別 (ページ – 120)
8.1 導入
図40 製造業における人工知能市場、用途別
図41 予知保全と機械検査分野が2023年に最大の市場シェアを占める
表46 製造業における人工知能市場、用途別、2019年～2022年（百万米ドル）
表47 製造業における人工知能市場、用途別、2023-2028年（百万米ドル）
8.2 在庫の最適化
8.2.1 市場を牽引するコスト効率とタイムリーな製品納入を実現するために、製造業でiの導入が進む
表48 在庫最適化：製造業における人工知能市場、技術別、2019年～2022年（百万米ドル）
表49 在庫最適化：製造業における人工知能市場、技術別、2023年～2028年（百万米ドル）
表50 在庫最適化：製造業における人工知能市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表51 在庫最適化：製造業における人工知能市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.3 予知保全と機械検査
8.3.1 機械の故障による予期せぬダウンタイムを防ぐための学習技術の採用が増加し、市場の成長を促進する。
図42 機械学習技術が予測期間中、予知保全と機械検査アプリケーションの市場を支配する
表52 予知保全と機械検査：製造業における人工知能市場、技術別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 53 予知保全と機械検査：製造業における人工知能、技術別、2023～2028 年（百万米ドル）
表54 予知保全と機械検査：製造業における人工知能市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表55 予知保全と機械検査：製造業における人工知能市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.4 生産計画
8.4.1 市場成長を促進する生産計画におけるビッグデータ分析の利用の増加
表56 生産計画：製造業における人工知能市場、技術別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 57 生産計画：製造業における人工知能市場、技術別、2023年～2028年（百万米ドル）
表58 生産計画：製造業における人工知能市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 59 生産計画：製造業における人工知能市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.5 フィールド・サービス
8.5.1 石油・ガスおよびエネルギー・電力業界のプレーヤーに提供されるフィールドサービスにおけるAIを活用したソリューションの利用が急増し、市場の成長を支える
表 60 フィールドサービス製造業における人工知能市場、技術別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 61 フィールドサービス：製造業における人工知能市場、技術別、2023年～2028年（百万米ドル）
表 62 フィールドサービス製造業における人工知能市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 63 フィールドサービス：製造業における人工知能市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.6 再生
8.6.1 リサイクル可能な材料を識別・選別するためのコンピュータ・ビジョン技術への需要の高まりが市場を牽引する
表64 埋め立て：製造業における人工知能市場、技術別、2019年～2022年（百万米ドル）
表65 埋め立て：製造業における人工知能市場、技術別、2023年～2028年（百万米ドル）
表 66 再生：製造業における人工知能市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表67 埋め立て：製造業における人工知能市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.7 品質管理
8.7.1 製薬会社や食品・飲料会社による電子制御品質管理システムの利用拡大が市場成長を加速する
表 68 品質管理：製造業における人工知能市場、技術別、2019年～2022年（百万米ドル）
表69 品質管理：製造業における人工知能市場、技術別、2023年～2028年（百万米ドル）
表70 品質管理：製造業における人工知能市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 71 品質管理：製造業における人工知能市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.8 サイバーセキュリティ
8.8.1 自動化工場がデータ漏洩の回避に重点を置くことで、AI主導のサイバーセキュリティソリューションの需要が高まる
表72 サイバーセキュリティ：製造業における人工知能市場、技術別、2019年～2022年（百万米ドル）
表73 サイバーセキュリティ：製造業における人工知能市場、技術別、2023年～2028年（百万米ドル）
図 43 2023 年にはアジア太平洋地域がサイバーセキュリティ・アプリケーションの最大市場シェアを占める
表74 サイバーセキュリティ：製造業における人工知能市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表75 サイバーセキュリティ：製造業における人工知能市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.9 産業用ロボット
8.9.1 生産効率向上のための産業用ロボットへのシームレスなAI統合が市場を牽引する
表76 産業用ロボット：製造業における人工知能市場、技術別、2019年～2022年（百万米ドル）
表77 産業用ロボット：製造業における人工知能市場、技術別、2023年～2028年（百万米ドル）
表78 産業用ロボット：製造業における人工知能市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 79 産業用ロボット：製造業における人工知能市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
9 製造業における人工知能市場: 産業別 (ページ – 140)
9.1 はじめに
図44 自動車産業が2023年の製造業向け人工知能市場で最大のシェアを占める
表80 製造業における人工知能市場、産業別、2019年～2022年（百万米ドル）
表81 製造業における人工知能市場、産業別、2023-2028年（百万米ドル）
9.2 自動車
9.2.1 自動車部品の完璧な生産を保証するためにmlとコンピュータビジョン技術の採用が増加し、市場を牽引する
表82 自動車：製造業における人工知能市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
図45 2028年、アジア太平洋地域が自動車産業向け製造人工知能市場で最大シェアを占める
表83 自動車：製造業における人工知能市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
9.3 エネルギー＆電力
9.3.1 エネルギー浪費を最小化し、エネルギーコストを削減するための技術導入が増加し、セグメント成長を後押しする。
表84 エネルギー・電力：製造業における人工知能市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 85 エネルギー＆電力：製造業における人工知能市場：地域別 2023-2028 (百万米ドル)
9.4 医薬品
9.4.1 品質管理および生産計画アプリケーションにおけるAi利用の増加が市場成長を刺激する
表86 医薬品：製造における人工知能市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
図46 北米が2028年に医薬品業界向け製造人工知能市場で最大シェアを占める
表 87 医薬品：製造における人工知能市場：地域別 2023-2028 （百万米ドル）
9.5 金属・重機械
9.5.1 予定外のダウンタイムや無駄を避けるために、金属・重機械産業でロボット工学の利用が増加し、市場を牽引する
表 88 金属・重機：製造業における人工知能市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 89 金属・重機：製造業における人工知能市場：地域別 2023-2028 (百万米ドル)
9.6 半導体・エレクトロニクス
9.6.1 半導体・電子機器の小型化が進み、AI産業用ロボットの導入が進む
表90 半導体・エレクトロニクス：製造業における人工知能市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 91 半導体・エレクトロニクス：製造業における人工知能市場：地域別 2023-2028 (百万米ドル)
9.7 食品・飲料
9.7.1 衛生的な食品加工ソリューションを維持するための自動化導入の増加が市場成長を促進する
表 92 食品・飲料：製造業における人工知能市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表93 食品・飲料：製造業における人工知能市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
9.8 その他産業
表94 その他の産業：製造業における人工知能市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 95 その他の産業：製造業における人工知能市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
10 製造業における人工知能市場, 地域別 (ページ – 154)
10.1 導入
図 47 中国、韓国、英国、米国が製造業における人工知能市場のホットスポットになる
図 48 アジア太平洋地域が予測期間を通じて製造業の人工知能市場を支配する
表96 製造業における人工知能市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 97 製造業における人工知能市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル）
10.2 北米
10.2.1 北米：景気後退の影響
図 49 北米における製造業の人工知能市場のスナップショット
表 98 北米：製造業における人工知能市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 99 北米：製造業における人工知能市場：国別 2023-2028 （百万米ドル）
表100 北米：製造業における人工知能市場、産業別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 101 北米：製造業における人工知能市場：産業別 2023-2028 （百万米ドル）
10.2.2 米国
10.2.2.1 熟練労働力不足による産業用ロボット導入の増加が市場を牽引
10.2.3 カナダ
10.2.3.1 中小企業によるIoT投資の増加がAIベースのソリューション需要を押し上げる
10.2.4 メキシコ
10.2.4.1 AIとロボット工学への海外直接投資の急増が市場成長を支える
10.3 ヨーロッパ
10.3.1 欧州：景気後退の影響
図50 欧州の製造業における人工知能市場のスナップショット
表 102 欧州：製造業における人工知能市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 103 欧州：製造業における人工知能市場：国別 2023-2028 （百万米ドル）
図51 2022年の欧州製造業人工知能市場でドイツが最大シェアを占める
表 104 欧州：製造業における人工知能市場、産業別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 105 欧州：製造業における人工知能市場：産業別 2023-2028 (百万米ドル)
10.3.2 ドイツ
10.3.2.1 リアルタイムの製造データを得るためのコンピュータ・ビジョン・システムの高い採用率が市場の成長を促進する
10.3.3 英国
10.3.3.1 政府によるロボット工学とAI技術への投資の増加が市場成長を促進する
10.3.4 フランス
10.3.4.1 製造企業によるAI導入の増加が市場成長を促進する
10.3.5 その他のヨーロッパ
10.4 アジア太平洋
図 52 アジア太平洋地域の製造業における人工知能市場のスナップショット
表106 アジア太平洋地域：製造業における人工知能市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 107 アジア太平洋地域：製造業における人工知能市場：国別 2023-2028 （百万米ドル）
表108 アジア太平洋地域：製造業における人工知能市場、産業別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 109 アジア太平洋地域：製造業における人工知能市場：産業別 2023-2028 （百万米ドル）
10.4.1 中国
10.4.1.1 2030年までの次世代AI目標達成に向けた戦略立案が製造業のAI技術需要を押し上げる
10.4.2 日本
10.4.2.1 市場成長を支える一流IT、機械、自動車製造企業の存在感
10.4.3 韓国
10.4.3.1 AI研究のための大規模コンピューティング・データセンターの存在が市場成長に寄与する
10.4.4 その他のアジア太平洋地域
10.5 ロウ
表 110 ROW：製造業における人工知能市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 111 ROW：製造業における人工知能市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
表112 ROW：製造業における人工知能市場、産業別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 113 ROW：製造業における人工知能市場、産業別、2023年～2028年（百万米ドル）
10.5.1 南米
10.5.1.1 ITインフラ整備への投資の増加が市場成長を促進する
10.5.2 中東・アフリカ
10.5.2.1 製造業におけるクラウドベースのコグニティブ・コンピューティング導入の増加が市場を牽引
11 競争力のある景観 (ページ – 178)
11.1 イントロダクション
11.2 主要企業が採用した主な戦略
表114 製造業における人工知能市場でプレーヤーが採用した戦略の概要
11.3 上位5社の収益分析
図53 製造業の人工知能市場における上位5社の5年間の収益分析
11.4 市場シェア分析
表115 製造業の人工知能市場シェア分析（2022年
図54 製造業における人工知能市場シェア、企業別、2022年
11.5 2022年企業評価マトリックス
11.5.1 スターズ
11.5.2 浸透型プレーヤー
11.5.3 新進リーダー
11.5.4 参加者
図55 製造業における人工知能市場（世界）企業評価マトリックス（2022年
11.6 製造業における人工知能市場：企業の足跡
11.6.1 トップ企業の足跡
表116 上位企業の用途と地域別フットプリント
表 117 主要企業のアプリケーション・フットプリント
表 118 主要企業の事業展開
表119 主要企業の地域別フットプリント
11.7 中小企業評価マトリックス（2022年
11.7.1 進歩的企業
11.7.2 対応する企業
11.7.3 ダイナミック・カンパニー
11.7.4 スタートブロック
図56 製造業における人工知能市場（世界）、2022年のSME評価マトリックス
11.8 競争ベンチマーキング
表120 製造業における人工知能市場：主要新興企業／中小企業のリスト
表121 製造業における人工知能市場：主要新興企業／中小企業の競合ベンチマーキング
11.9 競争状況およびトレンド
表122 製造業における人工知能市場：製品投入（2021～2023年
表123 製造業における人工知能市場：取引（2021-2023年
表124 製造業における人工知能市場：その他（2021～2023年
12 企業プロフィール（ページ番号 – 203）
(事業概要、提供する製品/ソリューション/サービス、最近の動向、MnMビュー(主な強み/勝つための権利、行った戦略的選択、弱みと競争上の脅威))*。
12.1 主要プレーヤー
12.1.1 エヌビディア・コーポレーション
表 125 エヌビディア・コーポレーション：会社概要
図 57 Nvidia Corporation: 企業スナップショット
表 126 Nvidia Corporation: 製品/ソリューション/サービスの提供
表 127 エヌビディア・コーポレーション：製品発表
表 128 エヌビディア・コーポレーション：取引
12.1.2 ibm（インターナショナル・ビジネス・マシン・コーポレーション）
表129 IBM：会社概要
図58 IBM：企業スナップショット
表 130: IBM: 製品/ソリューション/サービスの提供
表131 ibm：製品発表
表 132 IBM: 取引
12.1.3 インテル株式会社
表 133 インテル株式会社：会社概要
図 59 インテル コーポレーション：企業スナップショット
表 134 インテル コーポレーション：製品／ソリューション／サービス内容
表 135 インテル コーポレーション：製品の発売
表 136 インテル コーポレーション: 取引
12.1.4 SIEMENS
表 137 シーメンス：会社概要
図 60 シーメンス：企業スナップショット
表 138 シーメンス：製品／ソリューション／サービス内容
表 139 シーメンス：製品発表
表 140 シーメンス：取引
12.1.5 一般電気
表 141 ゼネラル・エレクトリック：会社概要
図 61 ゼネラル・エレクトリック：企業スナップショット
表 142 ゼネラル・エレクトリック：製品／ソリューション／サービス提供
表 143 ゼネラル・エレクトリック：製品の発売
表 144 ゼネラル・エレクトリック：取引
12.1.6 グーグル
表 145 グーグル社：会社概要
図 62 グーグル：企業スナップショット
表 146 グーグル社: 製品/ソリューション/サービスの提供
表 147 グーグル：製品の発売
表 148 グーグル
12.1.7 マイクロソフト
表 149 マイクロソフト：会社概要
図 63 マイクロソフト：企業スナップショット
表 150 マイクロソフト：製品／ソリューション／サービス提供
表 151 マイクロソフト：製品発表
表 152 マイクロソフト: 取引
12.1.8 マイクロンテクノロジー（株
表153 マイクロン・テクノロジーズ・インク：会社概要
図64 マイクロン・テクノロジーズ・インク：企業スナップショット
表154 マイクロン・テクノロジーズ・インク：製品／ソリューション／サービス内容
表155 マイクロン・テクノロジーズ・インク：製品発表
表156 ミクロン・テクノロジー：取引
表157 マイクロン・テクノロジー・インク：その他
12.1.9 アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）
表158 アマゾン ウェブ サービス社：会社概要
図65 アマゾンウェブサービス：企業スナップショット
表159 Amazon Web Services, Inc.
表160 アマゾン ウェブ サービス社：製品発表
表161 アマゾンウェブサービス：取引
12.1.10 サイトマシン
表 162 サイトマシン：会社概要
表 163 サイトマシン：製品／ソリューション／サービス内容
表 164 サイトマシン：製品発表
表 165 サイトマシン：取引
12.2 その他の選手
12.2.1 プログレス・ソフトウェア・コーポレーション（datarpm）
表 166 プログレス・ソフトウェア・コーポレーション（datarpm）：会社概要
12.2.2 aibrain inc.
表 167 aibrain inc.：会社概要
12.2.3 General Vision Inc.
表 168 ゼネラル・ビジョン株式会社：会社概要
12.2.4 ロックウェル・オートメーション
表 169 ロックウェル・オートメーション：会社概要
12.2.5 Cisco Systems, Inc.
表170 シスコシステムズ：会社概要
12.2.6 三菱電機
171 三菱電機：会社概要
12.2.7 オラクル
表 172 オラクル：会社概要
12.2.8 SAP
表 173 サップ：会社概要
12.2.9 代理
表 174 ビクティカル：会社概要
12.2.10 UBTECH ROBOTICS CORPO LTD
表 175 ubtech robotics corp ltd: 会社概要
12.2.11 アクアント
表 176 アクアント：会社概要
12.2.12 ブライト・マシン社
表177 ブライト・マシン社：会社概要
12.2.13 リシンク・ロボティクス社
表 178 rethink robotics gmbh：会社概要
12.2.14 sparkcognition
表 179 sparkcognition: 会社概要
12.2.15 フルトゥーラ
表 180 フルトゥーラ：会社概要
*事業概要、提供する製品／ソリューション／サービス、最近の動向、MnM View（主な強み／勝つための権利、戦略的選択、弱みと競争上の脅威）の詳細については、未上場企業の場合、把握できない可能性がある。
13 隣接市場 （ページ番号 – 264）
13.1 スマート工場市場
13.2 イントロダクション
図 66 スマート工場市場、コンポーネント別
図67 2027年のスマート工場市場では、産業用センサーがコンポーネントの最大シェアを占める
表181 スマート工場市場、コンポーネント別、2018-2021年（百万米ドル）
表182 スマート工場市場、コンポーネント別、2022-2027年（百万米ドル）
13.3 産業用センサー
表 183 産業用センサー：スマート工場市場、センサータイプ別、2018年～2021年（百万米ドル）
表 184 産業用センサー：スマート工場市場、センサータイプ別、2022-2027年（百万米ドル）
表 185 産業用センサー：スマート工場市場、2018年～2021年（百万ユニット）
表 186 産業用センサー：スマート工場市場、2022-2027年（百万台）
表 187 産業用センサー：スマート工場市場、地域別、2018年～2021年（百万米ドル）
表 188 産業用センサー：スマート工場市場、地域別、2022年～2027年（百万米ドル）
13.3.1 レベルセンサー
13.3.1.1 液体、バルク固形物、その他の流体のレベルを検出・測定するレベルセンサーへの需要増が市場を牽引
13.3.2 温度センサー
13.3.2.1 化学、エネルギー・電力、石油・ガス業界における温度センサーの使用増加が市場成長を支える
13.3.3 フローセンサー
13.3.3.1 流体の流速を直接または推論的に測定するフローセンサーの採用が増加し、市場の成長を促進する
13.3.4 ポジションセンサー
13.3.4.1 ポジションセンサの応用分野の拡大と技術進歩が市場を牽引する
13.3.5 圧力センサー
13.3.5.1 半導体プロセス、ロボット工学、テスト＆計測の産業用途で圧力センサーの採用が増加し、市場成長に寄与する
13.3.6 力センサー
13.3.6.1 ロボットと人間の安全なインタラクションを確保するための力センサーの使用が市場を牽引する
13.3.7 湿度・水分センサー
13.3.7.1 化学、医薬品、石油・ガス、食品・飲料業界における湿度・水分センサーの広範な使用が市場を牽引
13.3.8 イメージセンサー
13.3.8.1 光学画像を電子信号に変換するイメージセンサーの採用増加が市場成長を支える
13.3.9 ガスセンサー
13.3.9.1 空気中の様々なガスの濃度を測定するガスセンサの採用が急増し、市場成長に寄与する
13.4 産業用ロボット
表 189 産業用ロボット：スマート工場市場、タイプ別、2018年～2021年（百万米ドル）
表 190 産業用ロボット：スマート工場市場、タイプ別、2022年～2027年（百万米ドル）
表 191 産業用ロボット：スマート工場市場：タイプ別、2018年～2021年（千台）
表192 産業用ロボット：スマート工場市場、タイプ別、2022年～2027年（千台）
表 193 産業用ロボット：スマート工場市場、地域別、2018年～2021年（百万米ドル）
表 194 産業用ロボット：スマート工場市場、地域別、2022年～2027年（百万米ドル）
13.4.1 従来の産業用ロボット
13.4.1.1 多関節ロボット
13.4.1.1.1 多関節ロボットの組立・溶接用途の拡大がセグメント成長を牽引
13.4.1.2 直交ロボット
13.4.1.2.1 重い荷物を運べる可能性が産業用途のカーテシアンロボットの需要を押し上げる
13.4.1.3 選択コンプライアンス組立ロボットアーム（SCARA）ロボット
13.4.1.3.1 溶接やスプレー塗装作業におけるスカラロボットの利用拡大が市場成長を促進する
13.4.1.4 円筒形ロボット
13.4.1.4.1 円筒形ロボットのピック＆プレース作業への適合性が市場を牽引
13.4.1.5 その他のロボット
13.4.2 協働ロボット
13.4.2.1 産業用途で最も高い協働ロボットの採用率が市場を牽引する
13.5 産業用3Dプリンター
13.5.1 三次元立体の構築に産業用プリンターの採用が増加し、市場を牽引する
表 195 産業用3Dプリンター：スマート工場市場、提供製品別、2018年～2021年（百万米ドル）
表 196 産業用3Dプリンター：スマート工場市場、提供製品別、2022年～2027年（百万米ドル）
表197 産業用3Dプリンター：スマート工場市場、2018年～2021年（百万台）
表 198 産業用3Dプリンター：スマート工場市場、2022～2027年（百万台）
表 199 産業用3Dプリンター：スマート工場市場、プロセス別、2018年～2021年（百万米ドル）
表200 産業用3Dプリンター：スマート工場市場、プロセス別、2022年～2027年（百万米ドル）
表201 産業用3Dプリンター：スマート工場市場、地域別、2018年～2021年（百万米ドル）
表202 産業用3Dプリンター：スマート工場市場、地域別、2022年～2027年（百万米ドル）
13.6 マシンビジョンシステム
表 203 マシンビジョンシステム：スマート工場市場、製品別、2018年～2021年（百万米ドル）
表 204 マシンビジョンシステム：スマート工場市場、製品別、2022-2027年（百万米ドル）
表 205 マシンビジョンシステム：スマート工場市場、コンポーネント別、2018年～2021年（百万米ドル）
表 206 マシンビジョンシステム：スマート工場市場、コンポーネント別、2022-2027年（百万米ドル）
表 207 マシンビジョンシステム：スマート工場市場、地域別、2018年～2021年（百万米ドル）
表 208 マシンビジョンシステムスマート工場市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
13.6.1 カメラ
13.6.1.1 高画質画像へのニーズの高まりがスマートカメラの需要を押し上げる
13.6.2 フレームグラバー、光学系、LED照明
13.6.2.1 LEDやフレームグラバーなど、他の主要コンポーネントの位置や品質が画質に与える影響が高い需要につながる
13.6.3 プロセッサーとソフトウェア
13.6.3.1 マシンビジョンシステムにおけるプロセッサとソフトウェアの統合が市場を牽引する
14 付録（ページ番号 – 282）
14.1 業界の専門家による洞察
14.2 ディスカッション・ガイド
14.3 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル
14.4 カスタマイズ・オプション
14.5 関連レポート
14.6著者詳細
