Egypt Artificial Intelligence Market, By Component (Hardware, Software, Services), Type (General/Strong AI, Narrow/Weak AI), Organization Size (Large Enterprises, Small and Medium-Sized Enterprises), Technology (Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, Natural Language Processing (NLP), Speech Recognition, Image Processing, Context-Aware Computing), Application (Virtual Assistants/Chatbots, Forecasts and Modeling, Text Analytics, Speech Analytics, Predictive Maintenance and Others), End User (Manufacturing, Retail, Healthcare, Security, Automotive, Aerospace, Marketing, Construction, Telecommunication, Defense, Oil and Gas, Banking and Finance, Law, Building Automation, Media and Entertainment, Human Resources, Supply Chain, Food and Beverage, Gaming, Agriculture, Consumer Products, Education, Entertainment and others) - Industry Trends and Forecast to 2029.
Egypt Artificial Intelligence Market Analysis and Size
Artificial intelligence is used for data management, smooth flow and security by ensuring that all resources are working correctly and in the correct location. Forecasting, scheduling, skills management, resource management, processing and computing and classifying the data are all common aspects of artificial intelligence. With the advancement in artificial intelligence technology and the gradual shift toward smart systems, the Egypt artificial intelligence market will boom in the future. Growing investments in artificial intelligence systems primarily drive the Egypt artificial intelligence market. In addition, the rise in demand for intelligent systems is fueling the market to grow at a rapid rate. However, the high implementation cost of artificial intelligence (AI) solutions is the major restraining factor affecting the market's growth. Further, increasing industry 4.0 trends provide lucrative opportunities for the Egypt artificial intelligence market.
Data Bridge Market Research analyses that the Egypt artificial intelligence market is expected to reach the value of USD 2,961.37 million by 2029, at a CAGR of 13.4% during the forecast period. "Hardware" accounts for the largest components segment in the Egypt artificial intelligence market and provides basic facilities and a wide range of features with different platforms.
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Report Metric |
Details |
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Forecast Period |
2022 to 2029 |
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Base Year |
2021 |
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Historic Years |
2020 (Customisable to 2019-2014) |
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Quantitative Units |
Revenue in USD Million, Pricing in USD |
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Segments Covered |
구성 요소(하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 유형(일반/강력한 AI, 협소/약한 AI), 조직 규모(대기업, 중소기업), 기술(머신 러닝, 딥 러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 이미지 처리, 컨텍스트 인식 컴퓨팅), 애플리케이션(가상 비서/챗봇, 예측 및 모델링, 텍스트 분석, 음성 분석, 예측 유지 관리 및 기타), 최종 사용자(제조, 소매, 의료, 보안, 자동차, 항공우주, 마케팅, 건설, 통신, 국방, 석유 및 가스, 은행 및 금융, 법률, 빌딩 자동화, 미디어 및 엔터테인먼트, 인적 자원, 공급망, 식품 및 음료, 게임, 농업, 소비재, 교육, 엔터테인먼트 및 기타) |
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국가 커버 |
이집트 |
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시장 참여자 포함 |
NVIDIA Corporation, Intel Corporation, IBM Corporation, Cisco Systems, Inc., Amazon Web Services, Inc. (Amazon.com, Inc. 자회사), Google (Alphabet Inc. 자회사), QlikTech International AB, MICROSTRATEGY INCORPORATED, Twerlo, CBOT, WideBot, Inc, DilenyTech, Siemens, SAMSUNG ELECTRONICS CO., LTD., Meta, Oracle, SAP SE, Salesforce, Inc., SAS Institute Inc., Baidu, Inc., Hyperlink InfoSystem, CSP Solution, DECE Software Inc., Rockwell Automation, Inc., Yesil Science Teknoloji Ltd. Sti., Microsoft, Huawei Technologies Co., Ltd. 등 |
시장 정의
인공 지능은 컴퓨터 과학과 강력한 데이터 세트를 결합하여 문제 해결을 가능하게 하는 분야입니다. 또한 인공 지능과 함께 자주 언급되는 머신 러닝과 딥 러닝의 하위 분야도 포함합니다. 이러한 분야는 입력 데이터를 기반으로 예측이나 분류를 수행하는 전문가 시스템을 만들려는 AI 알고리즘으로 구성됩니다.
인공 지능은 약한 AI와 강한 AI로 분류할 수 있습니다. 약한 AI는 좁은 AI 또는 인공 좁은 지능(ANI)이라고도 하며, 특정 작업을 수행하는 데 집중하여 훈련된 AI입니다. 약한 AI는 오늘날 우리를 둘러싼 대부분의 AI를 주도합니다. '좁은'이라는 표현이 이 유형의 AI에 더 정확한 설명일 수 있는데, 약한 AI와는 거리가 멀기 때문입니다. Apple의 Siri, Amazon의 Alexa, IBM Watson 및 자율 주행차와 같이 매우 강력한 애플리케이션을 가능하게 합니다. 강한 AI는 인공 일반 지능(AGI)과 인공 초 지능(ASI)으로 구성됩니다. 인공 일반 지능(AGI) 또는 일반 AI는 기계가 인간과 동등한 지능을 갖는 이론적 형태의 AI입니다. 문제를 해결하고 학습하며 미래를 계획할 수 있는 자기 인식 의식을 갖게 됩니다.
이집트 인공지능 시장 동향
이 섹션에서는 시장 동인, 이점, 기회, 제약 및 과제를 이해하는 것을 다룹니다. 이 모든 내용은 아래에서 자세히 설명합니다.
운전자
- 인공지능 시스템에 대한 투자 증가
중동 전역의 정부와 기업은 AI와 첨단 기술로의 전환을 깨닫기 시작했습니다. AI는 혁신적인 새로운 서비스와 완전히 새로운 비즈니스 모델을 창출하여 중동 시장을 근본적으로 파괴할 잠재력이 있습니다. 중동 전역의 기업은 인공 지능과 같은 신흥하고 수요가 많은 기술로 초점을 옮기기 시작했습니다.

- 의료, BFSI, 전자상거래 및 소매와 같은 다양한 부문에 걸친 인공 지능의 대부분 응용 프로그램
인공 지능은 다양한 기업 및 산업 업무를 자동화하는 데 필수적이 되었습니다. 인공 지능은 제조 단위의 효율성을 개선할 수 있습니다. 동시에 인적 자원 관리, 재무 분석 및 기타 비즈니스 의사 결정 프로세스를 정확하게 만들 수 있습니다. 이 기술을 구현하면 다양한 비즈니스 업무도 자동화됩니다. 인간의 개입 없이도 기업은 인공 지능이나 머신 러닝을 통해 많은 업무를 관리할 수 있습니다.
- 지능형 시스템에 대한 수요 증가
지능형 시스템은 주변 세계를 인식하고 반응하는 기술적으로 진보된 기계입니다. 지능형 시스템은 의사 결정권자가 전문가의 지식과 의사 결정 프로세스를 활용하여 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 다양한 소프트웨어 도구를 말합니다. 제조업체는 AI 기술을 사용하여 시스템을 지능적으로 만듭니다. 기계 지능은 몇 가지 경우에 인간 지능보다 더 효율적임이 입증되었습니다. 따라서 기업은 AI를 시스템에 통합하여 생산성을 높일 수 있습니다.
- 클라우드 기술 채택 증가
오늘날 클라우드는 유틸리티로서 컴퓨팅을 제공하는 새로운 패러다임이 되었습니다. 조직은 기술, 혁신 및 디지털화를 통해 소비자의 성장하고 변화하는 수요를 충족하기 위해 적응하고 재편하고 있습니다. 클라우드 서비스는 관리형 서비스를 통해 비즈니스 운영에 혁명을 일으키고 있습니다. 기업은 클라우드 기술을 채택하여 실시간 통찰력을 위해 데이터를 효과적으로 관리하고 처리하고 있습니다. 클라우드에서 AI를 사용하면 엔터프라이즈 디지털 혁신을 추진하는 동시에 성능과 효율성을 개선할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서 AI 기능은 비즈니스 운영을 보다 효율적이고 전략적이며 통찰력 중심으로 만드는 데 중요하며, 또한 추가적인 유연성, 민첩성 및 비용 절감을 제공합니다.
제약
- 인공 지능(AI) 솔루션의 높은 구현 비용
인공 지능(AI)은 채팅봇부터 데이터 분석 시스템까지 모든 것을 포괄하며, 전 세계 기업이 소비자와 기업 구매자를 위해 개인화된 판매 촉진 경험을 만들 수 있도록 돕습니다. AI 시스템을 효과적으로 구현하고 설치하려면 많은 비용과 시간이 필요합니다. AI의 실제 비용은 필요한 기능과 사업 분야에 따라 훨씬 더 복잡할 수 있으며, 때로는 예산이 결정된 예산을 초과할 수 있습니다.
- 기술 전문성 부족
증가하는 기술적 진보, 혁신 및 비즈니스 프로세스의 디지털화로 인해 근로자, 직원 및 스태프가 성장하고 기술적으로 업데이트된 운영의 요구 사항에 맞게 기술을 맞추는 것이 어려워지고 있습니다. 이는 직원과 비즈니스 간에 기술 격차를 만듭니다. 기술이 매일 업그레이드됨에 따라 관련 자격과 지식을 갖춘 기술 전문 지식이 부족합니다.
코로나19 이후 인공지능에 미치는 영향
COVID-19는 거의 모든 국가가 필수품 생산을 다루는 곳을 제외한 모든 생산 시설을 폐쇄하기로 결정하면서 인공지능에 큰 영향을 미쳤습니다. 정부는 COVID-19의 확산을 막기 위해 비필수품의 생산 및 판매를 중단하고 국제 무역을 차단하는 등 엄격한 조치를 취했습니다. 이 팬데믹과 관련된 유일한 사업은 프로세스를 열고 실행할 수 있는 필수 서비스였습니다.
제한된 투자 비용과 직원 부족으로 인해 데이터 센터 판매와 생산이 방해를 받았습니다. 그러나 정부와 시장 주요 참여자는 관행을 개발하기 위한 새로운 안전 조치를 채택했습니다. 기술의 발전으로 인공 지능의 성장률이 높아졌고, 이는 적절한 대상 고객을 타겟팅했기 때문입니다. 데이터 센터 건설 시장은 제한 완화로 인해 팬데믹 이후 시나리오에서 다시 속도를 낼 것으로 예상됩니다.
최근 개발 사항
- 2020년 12월, Twerlo는 WhatsApp API 기반 고객 지원 솔루션 출시를 발표했습니다. 이 제품은 고객 여정을 용이하게 하는 솔루션을 구축하여 고객 경험을 향상시킵니다. Twerlo는 기업이 고객과 소통하는 방식을 혁신한다는 비전을 가지고 있습니다. Twerlo는 이미 사우디 아라비아의 거대 기업으로부터 주목을 받기 시작했습니다. 이를 통해 이 지역에서 회사의 제공 서비스가 향상되었습니다.
- 2022년 3월, SAP SE는 현지 디지털 인재를 홍보하고, 생태계와 커뮤니티 참여를 발전시키고, 제품 리더십을 주도할 디지털 혁신 허브인 SAP Labs Singapore의 개장을 발표했습니다. 혁신적인 디지털 공급망, 지능형 비즈니스 네트워크 및 지속 가능성 솔루션을 발전시키기 위해, 이는 동남아시아(SEA) 지역에서 SAP가 처음으로 시도하는 것입니다. 인공 지능(AI) 및 머신 러닝과 같은 심층 기술도 촉진될 것입니다. 이러한 개발은 이 지역에서 SAP의 입지를 강화할 것입니다.
이집트 인공지능 시장 범위
이집트 인공지능 시장은 구성 요소, 유형, 조직 규모, 기술, 애플리케이션 및 최종 사용자로 세분화됩니다. 이러한 세그먼트 간의 성장은 산업의 빈약한 성장 세그먼트를 분석하고 사용자에게 핵심 시장 애플리케이션을 식별하기 위한 전략적 결정을 내리는 데 도움이 되는 귀중한 시장 개요와 시장 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다.
요소
- 하드웨어
- 소프트웨어
- 서비스
이집트 인공지능 시장은 구성 요소를 기준으로 하드웨어, 소프트웨어, 서비스로 구분됩니다.
유형
- 일반/강력한 AI,
- 좁은/약한 AI
이집트 인공지능 시장은 유형을 기준으로 일반/강력한 AI, 좁은/약한 AI로 구분됩니다.
조직 규모
- 대기업
- 소규모 기업
- 중소기업
이집트 인공지능 시장은 조직 규모를 기준으로 대기업, 중소기업으로 구분됩니다.
기술
- 머신러닝
- 딥러닝
- 컴퓨터 비전
- 자연어 처리(NLP)
- 음성 인식
- 이미지 처리
- 컨텍스트 인식 컴퓨팅
이집트 인공지능 시장은 기술을 기준으로 머신 러닝, 딥 러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 이미지 처리, 상황 인식 컴퓨팅으로 구분됩니다.
애플리케이션
- 가상 비서/챗봇
- 예측 및 모델링
- 텍스트 분석
- 음성 분석
- 예측 유지 관리
- 기타
이집트 인공지능 시장은 응용 분야별로 가상 비서/챗봇, 예측 및 모델링, 텍스트 분석, 음성 분석, 예측 유지 관리 및 기타로 구분됩니다.
최종 사용자
- 조작
- 소매
- 헬스케어
- 보안
- 자동차
- 항공우주
- 마케팅
- 건설
- 통신
- 방어
- 석유 및 가스
- 은행 및 금융
- 법
- 빌딩 자동화
- 미디어 및 엔터테인먼트
- 인적자원
- 공급망
- 음식과 음료
- 노름
- 농업
- 소비자 제품
- 교육
- 오락
- 기타

이집트 인공지능 시장은 최종 사용자 기준으로 제조, 소매, 의료, 보안, 자동차, 항공우주, 마케팅, 건설, 통신, 방위, 석유 및 가스, 은행 및 금융, 법률, 빌딩 자동화, 미디어 및 엔터테인먼트, 인적 자원, 공급망, 식품 및 음료, 게임, 농업, 소비재, 교육, 엔터테인먼트 및 기타로 세분화됩니다.
경쟁 환경 및 이집트 인공지능 시장 점유율 분석
이집트 인공지능 시장 경쟁 구도는 경쟁자에 대한 세부 정보를 제공합니다. 포함된 세부 정보는 회사 개요, 회사 재무, 창출된 수익, 시장 잠재력, 연구 개발 투자, 새로운 시장 이니셔티브, 지역 입지, 생산 현장 및 시설, 생산 용량, 회사의 강점과 약점, 제품 출시, 제품 폭과 범위, 애플리케이션 우세입니다. 위에 제공된 데이터 포인트는 이집트 인공지능 시장과 관련된 회사의 초점에만 관련이 있습니다.
이집트 인공지능 시장의 주요 기업으로는 NVIDIA Corporation, Intel Corporation, IBM Corporation, Cisco Systems, Inc., Amazon Web Services, Inc.(Amazon.com, Inc.의 자회사), Google(Alphabet Inc.의 자회사), QlikTech International AB, MICROSTRATEGY INCORPORATED, Twerlo, CBOT, WideBot, Inc, DilenyTech, Siemens, SAMSUNG ELECTRONICS CO., LTD., Meta, Oracle, SAP SE, Salesforce, Inc., SAS Institute Inc., Baidu, Inc., Hyperlink InfoSystem, CSP Solution, DECE Software Inc., Rockwell Automation, Inc., Yesil Science Teknoloji Ltd. Sti., Microsoft, Huawei Technologies Co., Ltd. 등이 있습니다.
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- 대화형 대시보드를 통한 경쟁자 분석
- 최신 뉴스, 업데이트 및 추세 분석
- 포괄적인 경쟁자 추적을 위한 벤치마크 분석의 힘 활용
목차
1 서론
1.1 연구 목적
1.2 시장 정의
1.3 이집트 인공지능 시장 개요
1.4 통화 및 가격
1.5 제한 사항
1.6 대상 시장
2 시장 세분화
2.1 대상 시장
연구에 2.2년이 고려됨
2.3 지리적 범위
2.4 DBMR TRIPOD 데이터 검증 모델
2.5 주요 여론 리더와의 1차 인터뷰
2.6 DBMR 시장 위치 그리드
2.7 공급업체 점유율 분석
2.8 시장 최종 사용자 범위 그리드
2.9 다변량 모델링
2.1 구성 요소 곡선
2.11 2차 소스
2.12 가정
3 요약
4가지 프리미엄 인사이트
4.1 포터의 5가지 힘 모델
4.2 규제 표준
4.3 PESTEL 분석
4.3.1 정치적 요인:
4.3.2 경제적 요인:
4.3.3 사회적 요인:
4.3.4 기술적 요인:
4.3.5 환경 요인:
4.3.6 법적 요소:
4.4 사례 연구
4.4.1 운송 및 물류 분야의 선도 기업을 위한 현물 시장 중개 관련 시장 가격을 예측하는 AI/ML 엔진
4.4.2 지능형 가솔린 수요 분석: 사우디 아라비아 사례 연구
4.4.3 사우디아라비아의 인공지능 기반 자율주행 기술의 신뢰성 및 보안 분석: OPENPILOT 사례 연구
4.5 투자 정책
5 요약 작성(GCC, 이라크, 터키 및 이집트)
5.1 개요
6 시장 개요
6.1 드라이버
6.1.1 인공지능 시스템에 대한 투자 증가
6.1.2 의료, BFSI, 전자상거래, 소매와 같은 다양한 부문에서 인공 지능의 대부분의 응용 프로그램
6.1.3 지능형 시스템에 대한 수요 증가
6.1.4 클라우드 기술 도입 증가
6.1.5 비즈니스 프로세스의 디지털화 및 자동화 증가
6.2 제약
6.2.1 인공지능(AI) 솔루션의 높은 구현 비용
6.2.2 기술 전문성 부족
6.3 기회
6.3.1 증가하는 Industry 4.0 추세
6.3.2 사물인터넷(IOT) 사용 확대
6.3.3 기술 거대 기업들의 연구 및 개발에 대한 막대한 투자
6.3.4 시장 참여자들이 내린 확장 및 전략적 결정의 증가
6.4 과제
6.4.1 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제
6.4.2 정부가 부과한 엄격한 데이터 규제
7 GCC, 이라크, 터키, 이집트 인공지능 시장(구성 요소별)
7.1 개요
7.2 하드웨어
7.2.1 프로세서
7.3 소프트웨어
7.3.1 플랫폼
7.4 서비스
7.4.1 전문 서비스
8 GCC, 이라크, 터키, 이집트의 유형별 인공지능 시장
8.1 개요
8.2 일반/강력한 AI
8.3 좁은/주 AI
9 GCC, 이라크, 터키, 이집트 인공지능 시장, 조직 규모별
9.1 개요
9.2 대기업
9.3 중소기업
10 GCC, 이라크, 터키, 이집트 인공지능 시장(기술별)
10.1 개요
10.2 머신러닝
10.3 심층학습
10.4 컴퓨터 비전
10.5 자연어 처리(NLP)
10.6 음성 인식
10.7 이미지 처리
10.8 컨텍스트 인식 컴퓨팅
11 GCC, 이라크, 터키 및 이집트 인공지능 시장(응용 분야별)
11.1 개요
11.2 가상 비서/CHABOT
11.3 예측 및 모델링
11.4 텍스트 분석
11.5 음성 분석
11.6 예측 유지 관리
11.7 기타
12 GCC, 이라크, 터키, 이집트 인공지능 시장, 최종 사용자별
12.1 개요
12.2 제조
12.3 소매
12.4 건강관리
12.5 보안
12.6 자동차
12.7 항공우주
12.8 마케팅
12.9 건설
12.1 통신
12.11 방어
12.12 석유 및 가스
12.13 은행업 및 금융
12.14 법률
12.15 빌딩 자동화
12.16 미디어 및 엔터테인먼트
12.17 인적자원
12.18 공급망
12.19 음식 및 음료
12.2 게임
12.21 농업
12.22 소비자 제품
12.23 교육
12.24 엔터테인먼트
12.25 기타
13 GCC, 이라크, 터키, 이집트 인공지능 시장, 회사 환경
13.1 회사 점유율 분석: 이집트
14 SWOT 분석
15 회사 프로필
15.1 메타
15.1.1 회사 스냅샷
15.1.2 수익 분석
15.1.3 제품 포트폴리오
15.1.4 최근 개발 사항
15.2 아마존 웹 서비스 주식회사
15.2.1 회사 스냅샷
15.2.2 수익 분석
15.2.3 제품 포트폴리오
15.2.4 최근 개발 사항
15.3 마이크로소프트
15.3.1 회사 스냅샷
15.3.2 수익 분석
15.3.3 제품 포트폴리오
15.3.4 최근 개발 사항
15.4 삼성전자주식회사
15.4.1 회사 스냅샷
15.4.2 수익 분석
15.4.3 제품 포트폴리오
15.4.4 최근 개발 사항
15.5 IBM 주식회사
15.5.1 회사 스냅샷
15.5.2 수익 분석
15.5.3 제품 포트폴리오
15.5.4 최근 개발 사항
15.6 GOOGLE(ALPHABET INC.의 자회사)
15.6.1 회사 스냅샷
15.6.2 제품 포트폴리오
15.6.3 최근 개발
15.7 바이두 주식회사
15.7.1 회사 스냅샷
15.7.2 수익 분석
15.7.3 제품 포트폴리오
15.7.4 최근 개발
15.8 CBOT
15.8.1 회사 스냅샷
15.8.2 제품 포트폴리오
15.8.3 최근 개발 사항
15.9 시스코 시스템즈 주식회사
15.9.1 회사 스냅샷
15.9.2 수익 분석
15.9.3 솔루션 포트폴리오
15.9.4 최근 개발 사항
15.1 CSP 솔루션
15.10.1 회사 스냅샷
15.10.2 제품 포트폴리오
15.10.3 최근 개발 사항
15.11 데세 소프트웨어 주식회사
15.11.1 회사 스냅샷
15.11.2 솔루션 포트폴리오
15.11.3 최근 개발 사항
15.12 딜레니테크
15.12.1 회사 스냅샷
15.12.2 제품 포트폴리오
15.12.3 최근 개발 사항
15.13 화웨이 테크놀로지 주식회사
15.13.1 회사 스냅샷
15.13.2 제품 포트폴리오
15.13.3 최근 개발 사항
15.14 하이퍼링크 정보 시스템
15.14.1 회사 스냅샷
15.14.2 서비스 포트폴리오
15.14.3 최근 개발 사항
15.15 인텔 코퍼레이션
15.15.1 회사 스냅샷
15.15.2 수익 분석
15.15.3 솔루션 포트폴리오
15.15.4 최근 개발 사항
15.16 마이크로스트래티지 주식회사
15.16.1 회사 스냅샷
15.16.2 수익 분석
15.16.3 제품 포트폴리오
15.16.4 최근 개발 사항
15.17 뉘앙스 커뮤니케이션 주식회사
15.17.1 회사 스냅샷
15.17.2 수익 분석
15.17.3 제품 포트폴리오
15.17.4 최근 개발 사항
15.18 엔비디아 주식회사
15.18.1 회사 스냅샷
15.18.2 수익 분석
15.18.3 솔루션 포트폴리오
15.18.4 최근 개발 사항
15.19 오라클
15.19.1 회사 스냅샷
15.19.2 수익 분석
15.19.3 서비스 포트폴리오
15.19.4 최근 개발
15.2 QLIKTECH 인터내셔널 AB
15.20.1 회사 스냅샷
15.20.2 제품 포트폴리오
15.20.3 최근 개발 사항
15.21 로크웰 오토메이션 주식회사
15.21.1 회사 스냅샷
15.21.2 수익 분석
15.21.3 제품 포트폴리오
15.21.4 최근 개발
15.22 세일즈포스 주식회사
15.22.1 회사 스냅샷
15.22.2 수익 분석
15.22.3 제품 포트폴리오
15.22.4 최근 개발
15.23 SAP SE
15.23.1 회사 스냅샷
15.23.2 수익 분석
15.23.3 제품 포트폴리오
15.23.4 최근 개발 사항
주식회사 SAS 인스티튜트
15.24.1 회사 스냅샷
15.24.2 솔루션 포트폴리오
15.24.3 최근 개발
15.25 지멘스
15.25.1 회사 스냅샷
15.25.2 수익 분석
15.25.3 제품 포트폴리오
15.25.4 최근 개발 사항
15.26 트월로
15.26.1 회사 스냅샷
15.26.2 제품 포트폴리오
15.26.3 최근 개발 사항
15.27 와이드봇 주식회사
15.27.1 회사 스냅샷
15.27.2 제품 포트폴리오
15.27.3 최근 개발 사항
15.28 YESIL SCIENCE TEKNOLOJI LTD. 성병.
15.28.1 회사 스냅샷
15.28.2 제품 포트폴리오
15.28.3 최근 개발 사항
16 설문지
17 관련 보고서
표 목록
표 1 이집트 인공지능 시장, 시스템별, 2020-2029년(백만 달러)
표 2 이집트 인공지능 시장의 하드웨어, 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 3 이집트의 인공지능 시장에서의 프로세서, 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 4 이집트 인공지능 시장의 소프트웨어 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 5 이집트 인공지능 시장의 소프트웨어, 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 6 인공 지능 시장에서의 이집트 플랫폼, 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 7 인공 지능 시장에서의 이집트 솔루션, 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 8 이집트 인공 지능 시장의 서비스, 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 9 이집트 인공 지능 시장의 전문 서비스, 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 10 이집트 인공지능 시장, 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 11 이집트 인공지능 시장, 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 12 이집트 인공지능 시장, 조직 규모별, 2020-2029년(백만 달러)
표 13 이집트 인공지능 시장, 기술별, 2020-2029 (백만 달러)
표 14 이집트 인공지능 시장에서의 머신러닝, 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 15 이집트 인공지능 시장, 응용 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
표 16 이집트 인공지능 시장, 최종 사용자별, 2020-2029년(백만 달러)
표 17 이집트 인공 지능 시장의 제조, 유형별, 2020-2029 (백만 달러)
표 18 이집트 인공 지능 시장의 소매, 유형별, 2020-2029 (백만 달러)
표 19 인공 지능 시장에서의 이집트 헬스케어, 유형별, 2020-2029 (백만 달러)
표 20 이집트 인공 지능 시장의 보안, 유형별, 2020-2029 (백만 달러)
표 21 이집트 자동차의 인공지능 시장, 유형별, 2020-2029 (백만 달러)
표 22 2020-2029년 유형별 인공 지능 시장에서의 이집트 항공우주(백만 달러)
표 23 이집트의 인공 지능 시장 마케팅, 유형별, 2020-2029 (백만 달러)
표 24 인공 지능 시장에서 이집트 건설, 유형별, 2020-2029 (백만 달러)
표 25 이집트 인공지능 시장의 통신 유형별, 2020-2029 (백만 달러)
표 26 이집트의 인공지능 시장 방어, 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 27 이집트의 인공 지능 시장 유형별 석유 및 가스, 2020-2029년(백만 달러)
표 28 이집트의 인공 지능 시장에서의 은행 및 금융, 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 29 인공 지능 시장의 이집트 법률, 유형별, 2020-2029 (백만 달러)
표 30 이집트 인공 지능 시장의 인적 자원, 유형별, 2020-2029 (백만 달러)
표 31 이집트 인공 지능 시장의 공급망, 유형별, 2020-2029 (백만 달러)
표 32 인공 지능 시장에서의 이집트 농업, 유형별, 2020-2029 (백만 달러)
그림 목록
그림 1 이집트 인공지능 시장: 세분화
그림 2 이집트 인공지능 시장: 데이터 삼각 측량
그림 3 이집트 인공지능 시장: DROC 분석
그림 4 이집트 인공지능 시장: 국가별 시장 분석
그림 5 이집트 인공지능 시장: 회사 연구 분석
그림 6 이집트 인공지능 시장: 인터뷰 인구 통계
그림 7 이집트 인공지능 시장: DBMR 시장 위치 그리드
그림 8 이집트 인공지능 시장: 공급업체 점유율 분석
그림 9 이집트 인공지능 시장: 시장 최종 사용자 적용 범위 그리드
그림 10 이집트 인공지능 시장: 세분화
그림 11 증가하는 인프라 개발은 예측 기간 동안 이집트 인공지능 시장 시장의 주요 원동력이 될 것으로 예상됩니다.
그림 12 하드웨어 세그먼트는 2022년 및 2029년 이집트 인공지능 시장에서 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.
그림 13 GCC, 이라크, 터키 및 이집트 인공지능 시장의 동인, 제약, 기회 및 과제
그림 14 산업별 중동 GDP에 대한 AI 기여도, 2030년 예측
그림 15 R&D 투자 지출, 2020
그림 16 이집트 인공지능 시장: 구성 요소별, 2021
그림 17 이집트 인공지능 시장: 유형별, 2021
그림 18 이집트 인공지능 시장: 조직 규모별, 2021
그림 19 이집트 인공지능 시장: 기술별, 2021
그림 20 이집트 인공지능 시장: 응용 분야별, 2021
그림 21 이집트 인공지능 시장: 최종 사용자별, 2021
그림 22 이집트 인공지능 시장: 회사 점유율 2021(%)
연구 방법론
데이터 수집 및 기준 연도 분석은 대규모 샘플 크기의 데이터 수집 모듈을 사용하여 수행됩니다. 이 단계에는 다양한 소스와 전략을 통해 시장 정보 또는 관련 데이터를 얻는 것이 포함됩니다. 여기에는 과거에 수집한 모든 데이터를 미리 검토하고 계획하는 것이 포함됩니다. 또한 다양한 정보 소스에서 발견되는 정보 불일치를 검토하는 것도 포함됩니다. 시장 데이터는 시장 통계 및 일관된 모델을 사용하여 분석하고 추정합니다. 또한 시장 점유율 분석 및 주요 추세 분석은 시장 보고서의 주요 성공 요인입니다. 자세한 내용은 분석가에게 전화를 요청하거나 문의 사항을 드롭하세요.
DBMR 연구팀에서 사용하는 주요 연구 방법론은 데이터 마이닝, 시장에 대한 데이터 변수의 영향 분석 및 주요(산업 전문가) 검증을 포함하는 데이터 삼각 측량입니다. 데이터 모델에는 공급업체 포지셔닝 그리드, 시장 타임라인 분석, 시장 개요 및 가이드, 회사 포지셔닝 그리드, 특허 분석, 가격 분석, 회사 시장 점유율 분석, 측정 기준, 글로벌 대 지역 및 공급업체 점유율 분석이 포함됩니다. 연구 방법론에 대해 자세히 알아보려면 문의를 통해 업계 전문가에게 문의하세요.
사용자 정의 가능
Data Bridge Market Research는 고급 형성 연구 분야의 선두 주자입니다. 저희는 기존 및 신규 고객에게 목표에 맞는 데이터와 분석을 제공하는 데 자부심을 느낍니다. 보고서는 추가 국가에 대한 시장 이해(국가 목록 요청), 임상 시험 결과 데이터, 문헌 검토, 재생 시장 및 제품 기반 분석을 포함하도록 사용자 정의할 수 있습니다. 기술 기반 분석에서 시장 포트폴리오 전략에 이르기까지 타겟 경쟁업체의 시장 분석을 분석할 수 있습니다. 귀하가 원하는 형식과 데이터 스타일로 필요한 만큼 많은 경쟁자를 추가할 수 있습니다. 저희 분석가 팀은 또한 원시 엑셀 파일 피벗 테이블(팩트북)로 데이터를 제공하거나 보고서에서 사용 가능한 데이터 세트에서 프레젠테이션을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.


