エジプトの人工知能市場、コンポーネント別(ハードウェア、ソフトウェア、サービス)、タイプ別(一般/強力AI、狭義/弱いAI)、組織規模別(大企業、中小企業)、テクノロジー別(機械学習、ディープラーニング、コンピュータービジョン、自然言語処理(NLP)、音声認識、画像処理、コンテキスト認識コンピューティング)、アプリケーション別(仮想アシスタント/チャットボット、予測とモデリング、テキスト分析、音声分析、予知保全など)、エンドユーザー別(製造、小売、ヘルスケア、セキュリティ、自動車、航空宇宙、マーケティング、建設、通信、防衛、石油・ガス、銀行・金融、法律、ビルディングオートメーション、メディア・エンターテイメント、人事、サプライチェーン、食品・飲料、ゲーム、農業、消費者製品、教育、エンターテイメントなど) - 2029年までの業界動向と予測。
エジプトの人工知能市場分析とサイズ
人工知能は、すべてのリソースが正しく動作し、正しい場所にあることを確実にすることで、データ管理、スムーズなフロー、セキュリティに使用されます。 予測、スケジューリング、スキル管理、リソース管理、処理および計算、およびデータの分類は、人工知能の共通の側面です。 人工知能技術の進歩とスマートシステムへの段階的なシフトにより、エジプトの人工知能市場は将来的にブームします。 主にエジプトの人工知能市場を牽引する人工知能システムに投資を成長させる。 また、インテリジェントなシステムに対する需要の増加は急速に成長する市場を燃やしています。 しかし、人工知能(AI)ソリューションの高い実装コストは、市場の成長に影響を与える主要な抑制要因です。 さらに、業界 4.0 トレンドの増加により、エジプトの人工知能市場への有利な機会を提供します。
エジプトの人工知能市場は、予測期間の13.4%のCAGRで2029年までのUSD 2,961.37百万の価値に達すると予想されるデータブリッジ市場調査分析。 エジプトの人工知能市場で最大のコンポーネントセグメントの「ハードウェア」アカウントは、基本的な設備とさまざまなプラットフォームを備えた幅広い機能を提供します。
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レポートメトリック |
インフォメーション |
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予測期間 |
2022〜2029 |
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基礎年 |
2021 |
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歴史の年 |
2020年(2020年~2014年) |
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定量ユニット |
USD百万の収益、USDでの価格 |
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カバーされる区分 |
コンポーネント(ハードウェア、ソフトウェア、サービス)、タイプ(General/Strong AI、Narrow/Weak AI)、組織規模(大企業、中小企業、中規模の企業)、技術(機械学習、深層学習、コンピュータビジョン、自然言語処理(NLP)、音声認識、画像処理、コンテキストアウェアコンピューティング)、アプリケーション(仮想アシスタント/チャットボット、予測およびモデリング、テキスト分析、音声分析、音声分析、予測、その他の機能、および管理、および管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、管理、 |
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カバーされる国 |
エジプト |
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カバーされる市場プレーヤー |
NVIDIA Corporation、Intel Corporation、IBM Corporation、Cisco Systems、Inc.、Amazon Web Services、Inc.(Amazon.com、Inc.の子会社)、Google(Alphabet Inc.の子会社)、QlikTech International AB、MICROSTRATE INCGYORPORATED、Twerlo、CBOT、WideBot、Inc、DilenyTech、Siemens、SAMSUNG ELECTRONICS CO.、Ltd.、Meta、Oracle、SESPAS、SAP、Inc.、SPAS、Inc.、Inc.、Inc.、Inc.、Huawei社。 |
市場定義
人工知能は、コンピュータサイエンスと堅牢なデータセットを組み合わせ、問題解決を可能にする分野です。 また、機械学習とディープラーニングのサブフィールドを網羅しています。これは、人工知能と連携して頻繁に言及されています。 これらの規準は、入力データに基づいて予測や分類を行う専門家システムを作成するAIアルゴリズムで構成されます。
人工知能は、弱くて強力なAIに分類することができます。 また、Narrow AIや人工知能(ANI)とも呼ばれるWeak AIは、AIが特定のタスクを実行し、集中しています。 Weak AI は、今日私たちを囲む AI のほとんどを駆動します。 'Narrow' は、何かが弱いので、AI のこのタイプのより正確な記述子であるかもしれません。Apple の Siri、Amazon の Alexa、IBM Watson、Autonomous 車両など、非常に堅牢なアプリケーションが可能になります。 人工知能(人工知能)や人工知能(人工知能)(人工知能)、人工知能(人工知能)(人工知能)(AI)、人工知能(AI)、人工知能(AI)、人工知能(AI)、人工知能(AI)、人工知能(AI)、人工知能(AI)、人工知能(AI)、人工知能(AI)、人工知能(AI)、人工知能(AI)、人工知能(AI)、人工知能(AI)、人工知能(AI)、人工知能(AI)、人工知能(AI)、人工知能)、人工知能(AI)、人工知能(AI)、人工知能)、人工知能(AI)、人工知能(AI)、人工知能(AI)、人工知能)、人工知能(AI)、人工知能(AI)、人工知能(AI)、人工知能)、人工知能(AI)、人工知能(AI)、人工知能)、人工知能(AI)、人工知能(AI(AI)、人工知能(AI)、人工知能(AI)、AI)、AI(AI)、AI(AI(AI)、AI(AI(AI)、AI)、AI)、AI(AI(AI)、AI(AI(AI)、AI)、AI(AI(AI(AI)、AI(AI)、AI)、AI(AI(AI)、 人工知能(AGI)やAI全般は、機械が人間に相当する知能を持つAIの理論的形態です。問題の解決、学び、未来を計画できる自己認識性があります。
エジプトの人工知能市場ダイナミクス
このセクションでは、市場ドライバ、利点、機会、制約、課題を理解しています。 以下について詳しく説明しています。
ドライバー
- 人工知能システムにおける投資の拡大
中東の政府や企業は、AIや先進技術へのシフトを実感し始めています。 AIは、革新的な新サービスと全く新しいビジネスモデルの創出を通じて、中東で根本的に市場を破壊する可能性がある。 中東のビジネスは、人工知能などの新興・需要のテクノロジーに焦点を合わせ始めました。

- ヘルスケア、BFSI、Eコマース、小売などのさまざまなセクターにおける人工知能の応用の主要性
さまざまな企業や産業タスクを自動化するために人工知能が重要になっています。 人工知能は、製造ユニットの効率を向上させることができます。 同時に、人的資源管理、財務分析、その他のビジネスの意思決定プロセスを正確にすることができます。 この技術の実装も、様々な業務を自動化します。 人的関与がなければ、企業は人工知能や機械学習を通じて多くのタスクを管理することができます。
- インテリジェントシステムへの需要の上昇
インテリジェントなシステムは、周囲の世界に知覚し、応答する技術的に先進的な機械です。 インテリジェントなシステムとは、意思決定者が意思決定のエキスパートの知識と意思決定プロセスを描画することを可能にするさまざまなソフトウェアツールを指します。 製造業者はシステムを理性的にさせるためにAIの技術を使用します。 マシンインテリジェンスは、いくつかのケースで人間の知能よりも効率的であることを証明します。 そのため、AIをシステムに統合することで、生産性を向上することができます。
- クラウド技術の活用
最近クラウドは、コンピューティングをユーティリティとして配信するための新しいパラダイムになりました。 組織は、消費者が成長し、テクノロジー、イノベーション、デジタル化の要求を変えていくために、適応し再構築されました。 クラウドサービスは、マネージドサービスを通じた事業展開に革命を起こしています。 ビジネスは、リアルタイムのインサイトを効果的に管理し、処理するクラウド技術を採用しています。 クラウドでAIを活用することで、企業のデジタル変革を推進しながら、パフォーマンスと効率性を向上させることができます。 クラウドコンピューティング環境におけるAI能力は、業務の効率化、戦略的、インサイトを主導し、さらなる柔軟性、俊敏性、コスト削減を実現します。
拘束
- 人工知能(AI)ソリューションの高導入コスト
人工知能(AI)は、チャットボットからデータ分析システムに至るまで、世界中の企業が、消費者やビジネスバイヤーのためのパーソナライズされた、販売促進的な経験を作成するのを支援しています。 AIシステムを効果的に実装し、インストールするために高コストと時間が必要です。 AIの真のコストは、必要な機能とビジネスラインに基づいて、より複雑にすることができます。 時には、予算は決定されたものを超える可能性があります。
- 技術的な専門知識の欠如
技術の進歩、イノベーション、ビジネスプロセスのデジタル化を加速させ、労働者、従業員、スタッフにとっては、成長と技術的に更新された業務ニーズに合わせてスキルを合わせることは困難です。 スタッフとビジネスのスキルギャップを創り出します。 技術のアップグレードとして、関連する資格と知識を持つ技術専門知識の不足があります。
人工知能にCOVID-19の影響を投稿
COVID-19は、ほぼすべての国が重要な財物を生産することに対処している場合を除き、すべての生産施設の操業停止を選択したとして、人工知能に大きな影響を与えました。 政府は、COVID-19の普及を防ぐため、非必須財の生産と販売をシャットダウンし、国際貿易をブロックするなどの厳格な行動をとっています。 このパンデミックを扱う唯一の企業は、プロセスのオープンと実行を可能にする重要なサービスでした。
限られた投資コストと従業員の不足は、データセンターの販売と生産を妨げました。 しかし、政府や市場キープレイヤーは、実践を発展させるために新たな安全対策を採用しました。 技術の進歩は、正しい聴衆を標的として人工知能の成長率をエスカレーションしました。 データセンターの建設市場は、制限の緩和のために、ポストパンデミックのシナリオ中にそのペースを回復することが期待されます。
最近の開発
- 2020年12月、TwerloはWhatsApp APIベースのカスタマーサポートソリューションの立ち上げを発表しました。 顧客の旅を容易にするソリューションを構築することで、顧客体験を向上します。 Twerloは、企業が顧客とコミュニケーションする方法を変革するビジョンを持っています。 Twerloはサウジアラビアのビジネス巨人から注目を浴びています。 地域における会社の商品強化
- 2022年3月、SAP SEはSAP Labs Singaporeのオープンを発表しました。これにより、ローカルのデジタル人材を促進し、エコシステムやコミュニティへの関与を促進し、製品リーダーシップを促進します。 革新的なデジタルサプライチェーン、インテリジェントなビジネスネットワーク、サステイナビリティソリューションを推進するため、東南アジア(SEA)地域におけるSAPの第一号となります。 人工知能(AI)や機械学習などの深い技術も触媒化します。 この開発は、地域におけるSAPの存在感を高める
エジプトの人工知能市場スコープ
エジプトの人工知能市場は、コンポーネント、タイプ、組織サイズ、技術、アプリケーション、エンドユーザーに分かれています。 これらのセグメント間の成長は、業界における熱心な成長セグメントを分析し、価値ある市場概観と市場情報を提供して、コア市場アプリケーションを特定するための戦略的決定を支援します。
コンポーネント
- ハードウェア
- ソフトウェア
- サービス
コンポーネントに基づいて、エジプトの人工知能市場はハードウェア、ソフトウェア、サービスに分けられます。
タイプ:
- 全般/強力なAI、
- Narrow/Weak AIの特長
種類に基づいて、エジプトの人工知能市場は、一般的な/強力なAI、狭い/弱いAIに分けられます。
組織規模
- 大企業
- 中小企業
- 中規模企業
組織規模に基づいて、エジプトの人工知能市場は、大規模な企業、中小企業に分けられます。
テクノロジー
- 機械学習
- ディープラーニング
- コンピュータビジョン
- 自然言語処理(NLP)
- 音声認識
- 画像処理
- Context-Aware コンピューティング
技術に基づき、エジプトの人工知能市場は機械学習、ディープラーニング、コンピュータビジョン、自然言語処理(NLP)、音声認識、画像処理、文脈認識コンピューティングにセグメント化されています。
アプリケーション
- バーチャルアシスタント/チャットボット
- 予測とモデリング
- テキスト分析
- 音声分析
- 予測メンテナンス
- その他
アプリケーションに基づいて、エジプトの人工知能市場は仮想アシスタント/チャットボット、予測およびモデリング、テキスト分析、スピーチ分析、予測保守などに分かれています。
エンドユーザー
- 製造業
- リテール
- ヘルスケア
- セキュリティ
- 自動車産業
- エアロスペース
- マーケティング
- 建築設計
- テレコミュニケーション
- ぼうぎょ
- 石油・ガス
- 銀行・金融
- 法律法
- ビルオートメーション
- メディア・エンターテイメント
- 人材雇用
- サプライチェーン
- 食品・飲料
- ゲーム
- 農業農業
- 消費者製品
- 教育機関
- エンターテイメント
- その他

エンドユーザーに基づいて、エジプトの人工知能市場は、製造、小売、ヘルスケア、セキュリティ、自動車、航空宇宙、マーケティング、建設、通信、防衛、石油およびガス、銀行および金融、法律、建物の自動化、メディアおよびエンターテインメント、人事、サプライチェーン、食品および飲料、ゲーム、農業、消費者製品、教育、エンターテイメントなどに分かれています。
競争力のある風景とエジプトの人工知能市場シェア分析
エジプトの人工知能市場の競争の風景は競争相手によって細部を提供します。 内容に含まれているのは、会社の概要、会社財務、収益発生、市場可能性、研究開発への投資、新しい市場イニシアチブ、地域プレゼンス、生産拠点、施設、生産能力、企業強度、弱点、製品起動、製品幅、およびパンス、アプリケーション優位性です。 上記のデータポイントは、エジプトの人工知能市場に関連する企業の焦点にのみ関連しています。
エジプトの人工知能市場で動作する主要なプレーヤーのいくつかは、NVIDIA Corporation、Intel Corporation、IBM Corporation、Cisco Systems、Inc.、Amazon Web Services、Inc.(Amazon.com、Inc.の子会社)、Google(Alphabet Inc.の子会社)、QlikTech International AB、MICROSTRATEGY INCORPORATED、Twerlo、CBOT、WideBot、Inc、DilenyTech、Siemens、SAMSTRONIC ELECSCOS、Inc.、Inc.、Inc.、SASS、Inc.、Inc.、Inc.、SASM、S、Inc.S、SASM、S、S、SASM、S、S、S、SASM、S、S、SASM、S、S、S、S、S、S、SASM、S、S、S、S、S、S、S、S、S、Inc.S、S、S、S、S、S、S、S、S、S、S、S、S、S、S、S、S、S、S、S、S、S、S、S、S、S
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- カスタマイズとクエリのためのリサーチアナリストアクセス
- インタラクティブなダッシュボードによる競合分析
- 最新ニュース、更新情報、トレンド分析
- 包括的な競合追跡のためのベンチマーク分析のパワーを活用
目次
1 はじめに
1.1 研究の目的
1.2 市場の定義
1.3 エジプトの人工知能市場の概要
1.4 通貨と価格
1.5 制限
1.6 対象市場
2 市場セグメンテーション
2.1 対象市場
2.2 研究期間の考慮
2.3 地理的範囲
2.4 DBMR TRIPODデータ検証モデル
2.5 主要なオピニオンリーダーとの一次インタビュー
2.6 DBMR市場ポジショングリッド
2.7 ベンダーシェア分析
2.8 市場エンドユーザーカバレッジグリッド
2.9 多変量モデリング
2.1 コンポーネント曲線
2.11 二次資料
2.12 仮定
3 概要
4つのプレミアムインサイト
4.1 ポーターの5つの力モデル
4.2 規制基準
4.3 PESTEL分析
4.3.1 政治的要因:
4.3.2 経済的要因:
4.3.3 社会的要因:
4.3.4 技術的要因:
4.3.5 環境要因:
4.3.6 法的要因:
4.4 ケーススタディ
4.4.1 運輸・物流大手のスポット市場仲介関連市場価格を予測するAI/MLエンジン
4.4.2 インテリジェントガソリン需要分析:サウジアラビアのケーススタディ
4.4.3 サウジアラビアにおける人工知能ベースの自動運転技術の信頼性とセキュリティ分析: OPENPILOTのケーススタディ
4.5 投資方針
5 要約(GCC、イラク、トルコ、エジプト)
5.1 概要
6 市場概要
6.1 ドライバー
6.1.1 人工知能システムへの投資の増加
6.1.2 ヘルスケア、BFSI、Eコマース、小売業など、さまざまな分野における人工知能の応用の大部分
6.1.3 インテリジェントシステムに対する需要の増加
6.1.4 クラウド技術の導入の増加
6.1.5 ビジネスプロセスのデジタル化と自動化の促進
6.2 拘束
6.2.1 人工知能(AI)ソリューションの導入コストが高い
6.2.2 技術的専門知識の欠如
6.3 機会
6.3.1 インダストリー4.0のトレンドの高まり
6.3.2 モノのインターネット(IOT)の利用拡大
6.3.3 大手テクノロジー企業による研究開発への多額の投資
6.3.4 市場プレーヤーによる拡大と戦略的意思決定の増加
6.4 課題
6.4.1 データセキュリティとプライバシーに関する懸念
6.4.2 政府による厳格なデータ規制
7 GCC、イラク、トルコ、エジプトの人工知能市場(コンポーネント別)
7.1 概要
7.2 ハードウェア
7.2.1 プロセッサ
7.3 ソフトウェア
7.3.1 プラットフォーム
7.4 サービス
7.4.1 専門サービス
8 GCC、イラク、トルコ、エジプトの人工知能市場(タイプ別)
8.1 概要
8.2 一般/強力なAI
8.3 ナロー/ウィークAI
9 GCC、イラク、トルコ、エジプトの人工知能市場(組織規模別)
9.1 概要
9.2 大企業
9.3 中小企業
10 GCC、イラク、トルコ、エジプトの人工知能市場(技術別)
10.1 概要
10.2 機械学習
10.3 ディープラーニング
10.4 コンピュータビジョン
10.5 自然言語処理(NLP)
10.6 音声認識
10.7 画像処理
10.8 コンテキスト認識コンピューティング
11 GCC、イラク、トルコ、エジプトの人工知能市場(アプリケーション別)
11.1 概要
11.2 バーチャルアシスタント/シャボット
11.3 予測とモデリング
11.4 テキスト分析
11.5 音声分析
11.6 予測保守
11.7 その他
12 GCC、イラク、トルコ、エジプトの人工知能市場(エンドユーザー別)
12.1 概要
12.2 製造
12.3 小売
12.4 ヘルスケア
12.5 セキュリティ
12.6 自動車
12.7 航空宇宙
12.8 マーケティング
12.9 建設
12.1 電気通信
12.11 防御
12.12 石油とガス
12.13 銀行および金融
12.14 法律
12.15 ビルディングオートメーション
12.16 メディアとエンターテインメント
12.17 人材
12.18 サプライチェーン
12.19 食品と飲料
12.2 ゲーム
12.21 農業
12.22 消費者向け製品
12.23 教育
12.24 エンターテイメント
12.25 その他
13 GCC、イラク、トルコ、エジプトの人工知能市場、企業の状況
13.1 企業シェア分析: エジプト
14 SWOT分析
15 会社概要
15.1 メタ
15.1.1 会社概要
15.1.2 収益分析
15.1.3 製品ポートフォリオ
15.1.4 最近の動向
15.2 アマゾンウェブサービス株式会社
15.2.1 会社概要
15.2.2 収益分析
15.2.3 製品ポートフォリオ
15.2.4 最近の動向
15.3 マイクロソフト
15.3.1 会社のスナップショット
15.3.2 収益分析
15.3.3 製品ポートフォリオ
15.3.4 最近の動向
15.4 サムスン電子株式会社
15.4.1 会社のスナップショット
15.4.2 収益分析
15.4.3 製品ポートフォリオ
15.4.4 最近の動向
15.5 IBM株式会社
15.5.1 会社のスナップショット
15.5.2 収益分析
15.5.3 製品ポートフォリオ
15.5.4 最近の動向
15.6 Google(ALPHABET INC.の子会社)
15.6.1 COMPANY SNAPSHOT
15.6.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.6.3 RECENT DEVELOPMENT
15.7 BAIDU, INC.
15.7.1 COMPANY SNAPSHOT
15.7.2 REVENUE ANALYSIS
15.7.3 PRODUCT PORTFOLIO
15.7.4 RECENT DEVELOPMENT
15.8 CBOT
15.8.1 COMPANY SNAPSHOT
15.8.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.8.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.9 CISCO SYSTEMS, INC.
15.9.1 COMPANY SNAPSHOT
15.9.2 REVENUE ANALYSIS
15.9.3 SOLUTION PORTFOLIO
15.9.4 RECENT DEVELOPMENTS
15.1 CSP SOLUTION
15.10.1 COMPANY SNAPSHOT
15.10.2 PRODUCTS PORTFOLIO
15.10.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.11 DECE SOFTWARE INC.
15.11.1 COMPANY SNAPSHOT
15.11.2 SOLUTION PORTFOLIO
15.11.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.12 DILENYTECH
15.12.1 COMPANY SNAPSHOT
15.12.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.12.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.13 HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.
15.13.1 COMPANY SNAPSHOT
15.13.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.13.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.14 HYPERLINK INFOSYSTEM
15.14.1 COMPANY SNAPSHOT
15.14.2 SERVICE PORTFOLIO
15.14.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.15 INTEL CORPORATION
15.15.1 COMPANY SNAPSHOT
15.15.2 REVENUE ANALYSIS
15.15.3 SOLUTION PORTFOLIO
15.15.4 RECENT DEVELOPMENTS
15.16 MICROSTRATEGY INCORPORATED
15.16.1 COMPANY SNAPSHOT
15.16.2 REVENUE ANALYSIS
15.16.3 PRODUCT PORTFOLIO
15.16.4 RECENT DEVELOPMENTS
15.17 NUANCE COMMUNICATIONS, INC.
15.17.1 COMPANY SNAPSHOT
15.17.2 REVENUE ANALYSIS
15.17.3 PRODUCT PORTFOLIO
15.17.4 RECENT DEVELOPMENTS
15.18 NVIDIA CORPORATION
15.18.1 COMPANY SNAPSHOT
15.18.2 REVENUE ANALYSIS
15.18.3 SOLUTION PORTFOLIO
15.18.4 RECENT DEVELOPMENTS
15.19 ORACLE
15.19.1 COMPANY SNAPSHOT
15.19.2 REVENUE ANALYSIS
15.19.3 SERVICE PORTFOLIO
15.19.4 RECENT DEVELOPMENT
15.2 QLIKTECH INTERNATIONAL AB
15.20.1 COMPANY SNAPSHOT
15.20.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.20.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.21 ROCKWELL AUTOMATION, INC.
15.21.1 COMPANY SNAPSHOT
15.21.2 REVENUE ANALYSIS
15.21.3 PRODUCT PORTFOLIO
15.21.4 RECENT DEVELOPMENT
15.22 SALESFORCE, INC.
15.22.1 COMPANY SNAPSHOT
15.22.2 REVENUE ANALYSIS
15.22.3 PRODUCT PORTFOLIO
15.22.4 RECENT DEVELOPMENT
15.23 SAP SE
15.23.1 COMPANY SNAPSHOT
15.23.2 REVENUE ANALYSIS
15.23.3 PRODUCT PORTFOLIO
15.23.4 RECENT DEVELOPMENTS
15.24 SAS INSTITUTE INC.
15.24.1 COMPANY SNAPSHOT
15.24.2 SOLUTION PORTFOLIO
15.24.3 RECENT DEVELOPMENT
15.25 SIEMENS
15.25.1 COMPANY SNAPSHOT
15.25.2 REVENUE ANALYSIS
15.25.3 PRODUCT PORTFOLIO
15.25.4 RECENT DEVELOPMENTS
15.26 TWERLO
15.26.1 COMPANY SNAPSHOT
15.26.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.26.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.27 WIDEBOT, INC
15.27.1 COMPANY SNAPSHOT
15.27.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.27.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.28 YESIL SCIENCE TEKNOLOJI LTD. STI.
15.28.1 COMPANY SNAPSHOT
15.28.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.28.3 RECENT DEVELOPMENTS
16 QUESTIONNAIRE
17 RELATED REPORTS
表のリスト
表1 エジプトの人工知能市場、システム別、2020年~2029年(百万米ドル)
表2 エジプトの人工知能市場におけるハードウェア、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表3 エジプトの人工知能市場におけるプロセッサ、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表4 エジプトの人工知能市場におけるソフトウェア、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表5 エジプトの人工知能市場におけるソフトウェア、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表6 エジプトの人工知能市場におけるプラットフォーム、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表7 エジプトの人工知能ソリューション市場、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表8 エジプトの人工知能市場におけるサービス、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表9 エジプトの人工知能市場における専門サービス、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表10 エジプトの人工知能市場、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表11 エジプトの人工知能市場、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表12 エジプトの人工知能市場、組織規模別、2020年~2029年(百万米ドル)
表13 エジプトの人工知能市場、技術別、2020年~2029年(百万米ドル)
表14 エジプトの人工知能市場における機械学習、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表15 エジプトの人工知能市場、アプリケーション別、2020年~2029年(百万米ドル)
表16 エジプトの人工知能市場、エンドユーザー別、2020年~2029年(百万米ドル)
表17 エジプトの人工知能市場における製造業、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表18 エジプトの小売業における人工知能市場、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表19 エジプトのヘルスケアにおける人工知能市場、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表20 エジプトの人工知能市場におけるセキュリティ、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表21 エジプトの自動車向け人工知能市場、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表22 エジプト航空宇宙産業の人工知能市場、タイプ別 2020-2029年 (百万米ドル)
表23 エジプトの人工知能市場におけるマーケティング、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表24 エジプトの建設における人工知能市場、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表25 エジプトの人工知能市場における通信、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表26 エジプトの人工知能市場における防衛、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表27 エジプトの石油・ガスの人工知能市場、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表28 エジプトの銀行・金融における人工知能市場、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表29 エジプトの人工知能市場、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表30 エジプトの人工知能市場における人材、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表31 エジプトの人工知能市場におけるサプライチェーン、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
表32 エジプトの農業における人工知能市場、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)
図表一覧
図1 エジプトの人工知能市場:セグメンテーション
図2 エジプトの人工知能市場:データ三角測量
図3 エジプトの人工知能市場: DROC分析
図4 エジプトの人工知能市場:国別市場分析
図5 エジプトの人工知能市場:企業調査分析
図6 エジプトの人工知能市場:インタビュー人口統計
図7 エジプトの人工知能市場: DBMR市場ポジショングリッド
図8 エジプトの人工知能市場: ベンダーシェア分析
図9 エジプトの人工知能市場:市場エンドユーザーカバレッジグリッド
図10 エジプトの人工知能市場:セグメンテーション
図11 インフラ開発の進展は、予測期間中のエジプトの人工知能市場の主要な推進力になると予想される
図12 ハードウェアセグメントは、2022年と2029年にエジプトの人工知能市場で最大のシェアを占めると予想されています
図13 GCC、イラク、トルコ、エジプトの人工知能市場の推進要因、制約、機会、課題
図14 中東の産業別GDPに対するAIの貢献度、2030年予測
図15 研究開発投資支出、2020年
図16 エジプトの人工知能市場:コンポーネント別、2021年
図17 エジプトの人工知能市場:タイプ別、2021年
図18 エジプトの人工知能市場:組織規模別、2021年
図19 エジプトの人工知能市場:技術別、2021年
図20 エジプトの人工知能市場:アプリケーション別、2021年
図21 エジプトの人工知能市場:エンドユーザー別、2021年
図22 エジプトの人工知能市場:企業シェア2021(%)
調査方法
データ収集と基準年分析は、大規模なサンプル サイズのデータ収集モジュールを使用して行われます。この段階では、さまざまなソースと戦略を通じて市場情報または関連データを取得します。過去に取得したすべてのデータを事前に調査および計画することも含まれます。また、さまざまな情報ソース間で見られる情報の不一致の調査も含まれます。市場データは、市場統計モデルと一貫性モデルを使用して分析および推定されます。また、市場シェア分析と主要トレンド分析は、市場レポートの主要な成功要因です。詳細については、アナリストへの電話をリクエストするか、お問い合わせをドロップダウンしてください。
DBMR 調査チームが使用する主要な調査方法は、データ マイニング、データ変数が市場に与える影響の分析、および一次 (業界の専門家) 検証を含むデータ三角測量です。データ モデルには、ベンダー ポジショニング グリッド、市場タイムライン分析、市場概要とガイド、企業ポジショニング グリッド、特許分析、価格分析、企業市場シェア分析、測定基準、グローバルと地域、ベンダー シェア分析が含まれます。調査方法について詳しくは、お問い合わせフォームから当社の業界専門家にご相談ください。
カスタマイズ可能
Data Bridge Market Research は、高度な形成的調査のリーダーです。当社は、既存および新規のお客様に、お客様の目標に合致し、それに適したデータと分析を提供することに誇りを持っています。レポートは、対象ブランドの価格動向分析、追加国の市場理解 (国のリストをお問い合わせください)、臨床試験結果データ、文献レビュー、リファービッシュ市場および製品ベース分析を含めるようにカスタマイズできます。対象競合他社の市場分析は、技術ベースの分析から市場ポートフォリオ戦略まで分析できます。必要な競合他社のデータを、必要な形式とデータ スタイルでいくつでも追加できます。当社のアナリスト チームは、粗い生の Excel ファイル ピボット テーブル (ファクト ブック) でデータを提供したり、レポートで利用可能なデータ セットからプレゼンテーションを作成するお手伝いをしたりすることもできます。

