製造業における世界の人工知能（AI）市場：提供分野（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、技術（機械学習、自然言語処理、コンテキストアウェアコンピューティング、コンピュータービジョン）、アプリケーション（予知保全と機械検査、資材移動、生産計画、フィールドサービス、品質管理、サイバーセキュリティ、産業用ロボットと再生）、業界（自動車、エネルギーと電力、医薬品、重金属と機械製造、半導体と電子機器、食品と飲料、その他）、国（米国、カナダ、メキシコ、ブラジル、アルゼンチン、その他の南米、ドイツ、イタリア、英国、フランス、スペイン、オランダ、ベルギー、スイス、トルコ、ロシア、その他のヨーロッパ、日本、中国、インド、韓国、オーストラリア、シンガポール、マレーシア、タイ、インドネシア、フィリピン、その他のアジア太平洋地域、サウジアラビア、UAE、南アフリカ、エジプト、イスラエル、その他の中東およびアフリカ）業界動向と2029年までの予測
市場分析と洞察：製造業における世界の人工知能（AI）市場
製造業における人工知能（AI）市場は、2022年から2029年の予測期間において17.20%の成長率を記録し、2029年には53億2,510万米ドルに達すると予想されています。データブリッジ市場調査による製造業における人工知能（AI）市場に関するレポートは、予測期間を通じて広く普及すると予想される様々な要因に関する分析と洞察を提供し、それらが市場の成長に与える影響を明らかにしています。インテリジェントなビジネスプロセスへのAIの応用増加は、製造業における人工知能（AI）市場の成長を加速させています。
人工知能（AI）は、コンピュータサイエンスの分野において最も発展した技術の一つとして知られています。AIは、より優れた意思決定、言語理解など、人間の知能と類似した特性を有しています。
予測期間中に製造業における人工知能（AI）市場の成長を後押しすると予想される主な要因は、大規模で複雑なデータセットの増加と、産業用IoTおよび自動化の発展です。さらに、コンピューティング能力の向上も、製造業における人工知能（AI）市場の成長を緩和すると予測されています。さらに、ベンチャーキャピタル投資の増加も、製造業における人工知能（AI）市場の成長を緩和すると予測されています。一方、製造業者がAIベースの技術の導入に消極的であることも、タイムライン期間中の製造業における人工知能（AI）市場の成長を阻害すると予測されています。
さらに、製造工場の運用効率の向上と、COVID-19の影響を抑制するための自動化技術の導入拡大は、今後数年間における製造業における人工知能（AI）市場の成長にさらなる潜在的機会をもたらすでしょう。しかしながら、熟練労働力の不足とデータプライバシーに関する懸念は、近い将来、製造業における人工知能（AI）市場の成長をさらに阻害する可能性があります…。
この製造業における人工知能（AI）市場レポートは、最近の動向、貿易規制、輸出入分析、生産分析、バリューチェーンの最適化、市場シェア、国内および現地の市場プレーヤーの影響、新たな収益源の観点から見た機会分析、市場規制の変更、戦略的市場成長分析、市場規模、カテゴリー市場の成長、アプリケーションのニッチと優位性、製品承認、製品発売、地理的拡大、市場における技術革新など、詳細な情報を提供します。製造業における人工知能（AI）市場に関する詳細については、Data Bridge Market Researchまでアナリストブリーフをご請求ください。当社のチームが、市場成長を実現するための情報に基づいた意思決定を支援します。
製造業における人工知能（AI）の世界市場の範囲と市場規模
製造業における人工知能（AI）市場は、提供内容、技術、アプリケーション、業界に基づいてセグメント化されています。セグメント間の成長は、ニッチな成長領域と市場へのアプローチ戦略を分析し、コアアプリケーション領域とターゲット市場における差異を決定するのに役立ちます。
- 提供内容に基づいて、製造業における人工知能 (AI) 市場は、ハードウェア、ソフトウェア、サービスに分類されています。
- 技術に基づいて、製造業における人工知能 (AI) 市場は、機械学習、自然言語処理、コンテキスト認識コンピューティング、コンピューター ビジョンに分類されています。
- アプリケーションに基づいて、製造市場における人工知能 (AI) は、予知保全と機械検査、材料移動、生産計画、フィールドサービス、品質管理、サイバーセキュリティ、産業用ロボット、再生に分類されています。
- 業界別に見ると、製造業における人工知能 (AI) 市場は、自動車、エネルギーおよび電力、医薬品、重金属および機械製造、半導体および電子機器、食品および飲料、その他に分類されています。
製造業市場における人工知能（AI）の 国別分析
製造業における人工知能 (AI) 市場が分析され、上記のように国、提供、技術、アプリケーション、業界別に市場規模、数量情報が提供されます。
製造業における人工知能 (AI) 市場レポートでカバーされている国は、北米では米国、カナダ、メキシコ、南米ではブラジル、アルゼンチン、その他の南米、ヨーロッパではドイツ、イタリア、英国、フランス、スペイン、オランダ、ベルギー、スイス、トルコ、ロシア、ヨーロッパではその他のヨーロッパ、日本、中国、インド、韓国、オーストラリア、シンガポール、マレーシア、タイ、インドネシア、フィリピン、アジア太平洋地域 (APAC) ではその他のアジア太平洋地域、中東およびアフリカ (MEA) ではサウジアラビア、UAE、南アフリカ、エジプト、イスラエル、中東およびアフリカ (MEA) の一部としてのその他の中東およびアフリカ (MEA) です。
アジア太平洋地域は、政府の政策と規制により、製造業における人工知能（AI）市場を支配しています。さらに、AI研究開発における技術開発と、AI技術を職場に適用するための人材育成は、予測期間中にこの地域における製造業における人工知能（AI）市場の成長をさらに促進するでしょう。ヨーロッパでは、今後数年間で主要なキープレーヤーが台頭するため、製造業における人工知能（AI）市場が大幅な成長を遂げると予測されています。
本レポートの国別セクションでは、市場の現在および将来の動向に影響を与える個々の市場要因と国内市場における規制の変更についても説明しています。川下・川上バリューチェーン分析、技術トレンド、ポーターのファイブフォース分析、ケーススタディといったデータポイントは、各国の市場シナリオを予測するための指標として活用されています。また、グローバルブランドの存在と入手可能性、そして現地ブランドや国内ブランドとの競争の激しさや希少性によって直面する課題、国内関税の影響、貿易ルートなども考慮に入れ、国別データの予測分析を提供しています。
製造業における競争環境と人工知能（AI）の 市場シェア分析
製造業における人工知能（AI）市場の競争環境は、競合他社による詳細な情報を提供します。企業概要、財務状況、収益、市場ポテンシャル、研究開発投資、新規市場への取り組み、地域展開、強みと弱み、製品投入、製品群の幅広さ、アプリケーションの優位性などの詳細が含まれます。上記のデータは、製造業における人工知能（AI）市場における各企業の注力分野にのみ関連しています。
製造業における人工知能 (AI) 市場で活動している主要企業としては、NVIDIA Corporation、IBM、Alphabet Inc.、Microsoft Corporation、Intel Corporation、Siemens、General Electric Company、General Vision, inc.、Progress Software Corporation、Micron Technology, Inc.、三菱電機、Sight Machine、Cisco Systems Inc.、SAP SE、Rockwell Automation, Inc.、AIBrain Inc.、Vicarious、Oracle、Amazon Web Services, Inc.、SparkCognition、Rethink Robotics、UBTECH Robotics, Inc.、Aquant、Bright Machines, Inc.、Flutura などが挙げられます。
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目次
1 はじめに
1.1 研究の目的
1.2 市場の定義
1.3 製造業における世界の人工知能（AI）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 重要なポイント
2.2 製造業における人工知能（AI）のグローバル市場への到達
2.2.1 ベンダーポジショニンググリッド
2.2.2 技術ライフライン曲線
2.2.3 マーケットガイド
2.2.4 企業ポジショニンググリッド
2.2.5 企業の市場シェア分析
2.2.6 多変量モデリング
2.2.7 トップツーボトム分析
2.2.8 測定基準
2.2.9 ベンダーシェア分析
2.2.10 主要な一次インタビューからのデータポイント
2.2.11 主要な二次データベースからのデータポイント
2.3 製造業における世界の人工知能（AI）市場：調査スナップショット
2.4 仮定
3 市場概要
3.1 ドライバー
3.2 拘束
3.3 機会
3.4 課題
4 エグゼクティブサマリー
5つのプレミアムインサイト
5.1 規則
5.2 ポーター・ファイブ・フォース
5.3 ケーススタディ
6 世界の製造業における人工知能（AI）市場（コンポーネント別）
6.1 概要
6.2 ハードウェア
6.2.1 プロセッサ
6.2.1.1. GPU
6.2.1.2. ASIC
6.2.1.3. MPU
6.2.1.4. FPGA
6.2.2 メモリ
6.2.3 ネットワーク
6.3 ソフトウェア
6.3.1 AIソリューション
6.3.1.1. クラウド
6.3.1.2. オンプレミス
6.3.2 AIプラットフォーム
6.3.2.1. アプリケーションプログラムインターフェース（API）
6.3.2.2. 機械学習フレームワーク
6.4 サービス
6.4.1 トレーニングとコンサルティング
6.4.2 展開と統合
6.4.3 サポートとメンテナンス
7 世界の製造業における人工知能（AI）市場（導入モデル別）
7.1 概要
7.2 クラウド
7.2.1 パブリック
7.2.2 プライベート
7.2.3 ハイブリッド
7.3 オンプレミス
8 組織規模別製造業における人工知能（AI）市場
8.1 概要
8.2 大規模企業
8.2.1 デプロイメントモデル別
8.2.1.1. クラウド
8.2.1.2. オンプレミス
8.3 中小企業
8.3.1 デプロイメントモデル別
8.3.1.1. クラウド
8.3.1.2. オンプレミス
9 世界の製造業における人工知能（AI）市場（技術別）
9.1 概要
9.2 コンピュータビジョン
9.3 機械学習
9.3.1 ディープラーニング
9.3.2 強化学習
9.3.3 教師あり学習
9.3.4 教師なし学習
9.3.5 その他
9.4 自然言語処理
9.5 コンテキストアウェアコンピューティング
9.6 その他
10 世界の製造業における人工知能（AI）市場（アプリケーション別）
10.1 概要
10.1.1 予測保守
10.1.2 品質管理
10.1.3 生産計画
10.1.4 フィールドサービス
10.1.5 物質の移動
10.1.6 パフォーマンスの最適化
10.1.7 資産および状態監視
10.1.8 産業用ロボット
10.1.9 サイバーセキュリティ
10.1.10 再生
10.1.11 安全性
10.1.12 財務管理
10.1.13 その他
11 エンドユーザー別製造業における人工知能（AI）市場
11.1 概要
11.2 自動車
11.2.1 テクノロジーによる
11.2.1.1. コンピュータービジョン
11.2.1.2. 機械学習
11.2.1.3. 自然言語処理
11.2.1.4. コンピュータービジョン
11.2.1.5. コンテキストアウェアコンピューティング
11.2.1.6. その他
11.3 半導体および電子機器
11.3.1 テクノロジー
11.3.1.1. コンピュータービジョン
11.3.1.2. 機械学習
11.3.1.3. 自然言語処理
11.3.1.4. コンピュータービジョン
11.3.1.5. コンテキストアウェアコンピューティング
11.3.1.6. その他
11.4 重金属と機械製造
11.4.1 テクノロジー
11.4.1.1. コンピュータービジョン
11.4.1.2. 機械学習
11.4.1.3. 自然言語処理
11.4.1.4. コンピュータービジョン
11.4.1.5. コンテキストアウェアコンピューティング
11.4.1.6. その他
11.5 ヘルスケアと医薬品
11.5.1 テクノロジー
11.5.1.1. コンピュータービジョン
11.5.1.2. 機械学習
11.5.1.3. 自然言語処理
11.5.1.4. コンピュータービジョン
11.5.1.5. コンテキストアウェアコンピューティング
11.5.1.6. その他
11.6 エネルギーと電力
11.6.1 テクノロジー
11.6.1.1. コンピュータービジョン
11.6.1.2. 機械学習
11.6.1.3. 自然言語処理
11.6.1.4. コンピュータービジョン
11.6.1.5. コンテキストアウェアコンピューティング
11.6.1.6. その他
11.7 航空宇宙
11.7.1 テクノロジー
11.7.1.1. コンピュータービジョン
11.7.1.2. 機械学習
11.7.1.3. 自然言語処理
11.7.1.4. コンピュータービジョン
11.7.1.5. コンテキストアウェアコンピューティング
11.7.1.6. その他
11.8 小売および電子商取引
11.8.1 テクノロジー
11.8.1.1. コンピュータービジョン
11.8.1.2. 機械学習
11.8.1.3. 自然言語処理
11.8.1.4. コンピュータービジョン
11.8.1.5. コンテキストアウェアコンピューティング
11.8.1.6. その他
11.9 食べ物と飲み物
11.9.1 テクノロジー
11.9.1.1. コンピュータービジョン
11.9.1.2. 機械学習
11.9.1.3. 自然言語処理
11.9.1.4. コンピュータービジョン
11.9.1.5. コンテキストアウェアコンピューティング
11.9.1.6. その他
11.1 その他
12 地域別製造業における人工知能（AI）市場
12.1 製造業における世界の人工知能（AI）市場のセグメンテーション（上記）は、この章では国別に示されています。
12.1.1 北米
12.1.1.1. 米国
12.1.1.2. カナダ
12.1.1.3. メキシコ
12.1.2 ヨーロッパ
12.1.2.1. ドイツ
12.1.2.2. 英国
12.1.2.3. フランス
12.1.2.4. イタリア
12.1.2.5. スペイン
12.1.2.6. オランダ
12.1.2.7. スイス
12.1.2.8. トルコ
12.1.2.9. ベルギー
12.1.2.10. ロシア
12.1.2.11. その他のヨーロッパ諸国
12.1.3 アジア太平洋地域
12.1.3.1. 中国
12.1.3.2. 日本
12.1.3.3. 韓国
12.1.3.4. インド
12.1.3.5. シンガポール
12.1.3.6. オーストラリア
12.1.3.7. マレーシア
12.1.3.8. フィリピン
12.1.3.9. タイ
12.1.3.10. インドネシア
12.1.3.11. その他のアジア太平洋地域
12.1.4 南アメリカ
12.1.4.1. ブラジル
12.1.4.2. アルゼンチン
12.1.4.3. 南米のその他の地域
12.1.5 中東およびアフリカ
12.1.5.1. 南アフリカ
12.1.5.2. エジプト
12.1.5.3. サウジアラビア
12.1.5.4. アラブ首長国連邦
12.1.5.5. イスラエル
12.1.5.6. その他の中東およびアフリカ
12.2 主要国別の主な洞察
13 世界の製造業における人工知能（AI）市場と企業の展望
13.1 企業シェア分析：グローバル
13.2 企業シェア分析：北米
13.3 企業シェア分析：ヨーロッパ
13.4 企業シェア分析：アジア太平洋地域
13.5 合併と買収
13.6 新製品の開発と承認
13.7 拡張
13.8 規制の変更
13.9 パートナーシップおよびその他の戦略的展開
14 世界の製造業における人工知能（AI）市場、SWOT分析、DBMR分析
15 世界の製造業における人工知能（AI）市場、企業プロファイル
15.1 IBM
15.1.1 会社概要
15.1.2 収益分析
15.1.3 地理的存在
15.1.4 製品ポートフォリオ
15.1.5 最近の開発
15.2 インテルコーポレーション
15.2.1 会社概要
15.2.2 収益分析
15.2.3 地理的存在
15.2.4 製品ポートフォリオ
15.2.5 最近の開発
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 地理的存在
15.3.4 製品ポートフォリオ
15.3.5 最近の開発
15.4 NVIDIAコーポレーション
15.4.1 会社のスナップショット
15.4.2 収益分析
15.4.3 地理的存在
15.4.4 製品ポートフォリオ
15.4.5 最近の開発
15.5 グーグル
15.5.1 会社のスナップショット
15.5.2 収益分析
15.5.3 地理的存在
15.5.4 製品ポートフォリオ
15.5.5 最近の開発
15.6 アマゾンウェブサービス（AWS）
15.6.1 会社のスナップショット
15.6.2 収益分析
15.6.3 地理的存在
15.6.4 製品ポートフォリオ
15.6.5 最近の開発
15.7 ミクロンテクノロジー
15.7.1 会社のスナップショット
15.7.2 収益分析
15.7.3 地理的存在
15.7.4 製品ポートフォリオ
15.7.5 最近の開発
15.8 シーメンスAG
15.8.1 会社のスナップショット
15.8.2 収益分析
15.8.3 地理的存在
15.8.4 製品ポートフォリオ
15.8.5 最近の開発
15.9 サイトマシン
15.9.1 会社のスナップショット
15.9.2 収益分析
15.9.3 地理的存在
15.9.4 製品ポートフォリオ
15.9.5 最近の開発
15.1 オラクル
15.10.1 会社概要
15.10.2 収益分析
15.10.3 地理的存在
15.10.4 製品ポートフォリオ
15.10.5 最近の開発
15.11 SAP SE
15.11.1 会社のスナップショット
15.11.2 収益分析
15.11.3 地理的存在
15.11.4 製品ポートフォリオ
15.11.5 最近の開発
15.12 ロックウェル・オートメーション
15.12.1 会社のスナップショット
15.12.2 収益分析
15.12.3 地理的存在
15.12.4 製品ポートフォリオ
15.12.5 最近の開発
15.13 プログレスソフトウェア株式会社
15.13.1 会社概要
15.13.2 収益分析
15.13.3 地理的存在
15.13.4 製品ポートフォリオ
15.13.5 最近の開発
15.14 三菱電機
15.14.1 会社概要
15.14.2 収益分析
15.14.3 地理的存在
15.14.4 製品ポートフォリオ
15.14.5 最近の開発
15.15 代理
15.15.1 会社概要
15.15.2 収益分析
15.15.3 地理的存在
15.15.4 製品ポートフォリオ
15.15.5 最近の開発
15.16 アクアント
15.16.1 会社概要
15.16.2 収益分析
15.16.3 地理的存在
15.16.4 製品ポートフォリオ
15.16.5 最近の開発
15.17 リシンクロボティクス社
15.17.1 会社概要
15.17.2 収益分析
15.17.3 地理的存在
15.17.4 製品ポートフォリオ
15.17.5 最近の開発
15.18 UBTECHロボティクス
15.18.1 会社概要
15.18.2 収益分析
15.18.3 地理的存在
15.18.4 製品ポートフォリオ
15.18.5 最近の開発
15.19 スパークコグニション
15.19.1 会社概要
15.19.2 収益分析
15.19.3 地理的存在
15.19.4 製品ポートフォリオ
15.19.5 最近の開発
15.2 フルトゥーラ
15.20.1 会社概要
15.20.2 収益分析
15.20.3 地理的存在
15.20.4 製品ポートフォリオ
15.20.5 最近の開発
注：紹介されている企業は網羅的なリストではなく、以前のクライアントの要件に従っています。調査では100社以上の企業を紹介しており、リクエストに応じて企業リストを変更または差し替える場合があります。
16 結論
17 アンケート
関連レポート18件
19 データブリッジマーケットリサーチについて
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。
