産業用人工知能（AI）のグローバル市場（2022ｰ2031年）：ハードウェア、ソフト、サービス

• 英文タイトル：Industrial Artificial Intelligence [AI] Market (Component: Hardware, Software, and Services; and Technology: Machine Learning, Natural Language Processing, Image Processing, and Others) - Global Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends, and Forecast, 2022-2031

Industrial Artificial Intelligence [AI] Market (Component: Hardware, Software, and Services; and Technology: Machine Learning, Natural Language Processing, Image Processing, and Others) - Global Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends, and Forecast, 2022-2031「産業用人工知能（AI）のグローバル市場（2022ｰ2031年）：ハードウェア、ソフト、サービス」（市場規模、市場予測）調査レポートです。• レポートコード：MRC2301F0015
• 出版社/出版日：Transparency Market Research / 2022年11月25日
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• レポート形態：英文、PDF、250ページ
• 納品方法：Eメール
• 産業分類：通信
• 販売価格（消費税別）
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レポート概要
Transparency Market Research社では、世界の産業用人工知能（AI）市場を調査対象とし、序論、仮定・調査手法、市場概要、エグゼクティブサマリー、市場概要、市場分析・予測、コンポーネント別分析（ハードウェア、ソフト、サービス）、技術別分析（機械学習、自然言語処理、画像処理、その他）、エンドユーザー別分析（金融、IT＆通信、製造業、小売＆Eコマース、その他）、地域別分析（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東/アフリカ、南米）、競争状況、主要ポイントなどについて総合的に調査・分析をしました。なお、当書には、Amazon Web Services, Inc.、Dell Inc.、GENERAL ELECTRIC、Google, LLC、Hewlett Packard Enterprise Development LP、IBM Corporation、Intel Corporation、Microsoft Corporation、Oracle Corporation、Rockwell Automation, Inc.などの主要企業情報が含まれています。
・序論
・仮定・調査手法
・エグゼクティブサマリー
・市場概要
・市場分析・予測

・世界の産業用人工知能（AI）市場規模：コンポーネント別
- ハードウェアの市場規模
- ソフトの市場規模
- サービスの市場規模

・世界の産業用人工知能（AI）市場規模：技術別
- 機械学習技術の市場規模
- 自然言語処理技術の市場規模
- 画像処理技術の市場規模
- その他技術の市場規模

・世界の産業用人工知能（AI）市場規模：エンドユーザー別
- 金融における市場規模
- IT＆通信における市場規模
- 製造業における市場規模
- 小売＆Eコマースにおける市場規模
- その他エンドユーザーにおける市場規模

・世界の産業用人工知能（AI）市場規模：地域別
- 北米の産業用人工知能（AI）市場規模
- ヨーロッパの産業用人工知能（AI）市場規模
- アジア太平洋の産業用人工知能（AI）市場規模
- 中東/アフリカの産業用人工知能（AI）市場規模
- 南米の産業用人工知能（AI）市場規模

・競争状況
・企業情報
・主要ポイント

TMRが発表するグローバル産業用人工知能（AI）市場に関するレポートは、2022年から2031年までの予測期間における市場の指標に関する貴重な洞察を得るため、過去および現在の成長トレンドと機会を詳細に調査しています。このレポートは、2021年を基準年、2031年を予測年として、2017年から2031年までのグローバル産業用AI市場の収益を提供し、2022年から2031年までの年平均成長率（CAGR）も提示します。

レポートは広範な調査に基づいて作成されており、アナリストが主要なオピニオンリーダー、業界リーダー、オピニオンメーカーへのインタビューを実施する一次調査が、その大部分を占めています。二次調査では、主要企業の製品文献、年次報告書、プレスリリース、関連文書を参照して市場を理解するとともに、インターネット情報源、政府機関の統計データ、ウェブサイト、業界団体も活用されています。アナリストは、グローバル産業用AI市場の様々な属性を研究するために、トップダウンアプローチとボトムアップアプローチを組み合わせて用いています。

レポートには、詳細なエグゼクティブサマリーと、調査範囲に含まれる様々なセグメントの成長動向のスナップショットが含まれています。さらに、グローバル産業用AI市場における競争ダイナミクスの変化にも焦点を当てており、これらは既存の市場プレーヤーだけでなく、市場への参加に関心を持つ企業にとっても貴重なツールとなります。レポートは、グローバル産業用AI市場の競争環境を深く掘り下げ、主要プレーヤーを特定し、それぞれについて企業概要、財務状況、最近の動向、SWOT分析などの様々な属性に関してプロファイリングを行っています。

調査方法としては、広範な一次調査と二次調査の組み合わせによってグローバル産業用AI市場を分析します。

二次調査は、企業文献、技術文書、特許データ、インターネット情報源、政府機関、業界団体、代理店の統計データを検索することを含みます。これは、正確なデータを取得し、業界参加者の洞察を捉え、ビジネス機会を認識するための最も信頼性が高く、効果的で成功したアプローチであることが証明されています。通常参照される二次情報源には、企業ウェブサイト、プレゼンテーション、年次報告書、ホワイトペーパー、技術文書、製品パンフレット、内部および外部の独占データベース、関連特許、各国政府文書、統計データベース、市場レポート、市場で事業を行う企業に特化したニュース記事、プレスリリース、ウェブキャストなどが含まれます。また、WorldWideScience.org、Elsevier, Inc.、National Institutes of Health (NIH)、PubMed、NCBI、Department of Health Care Serviceといった業界情報源、Trade Map、UN Comtrade、Trade Atlasといった貿易データ情報源、OneSource Business Browser、Hoover’s、Factiva、Bloombergといった企業情報源、そしてThomson Mergers & Acquisitions、MergerStat、ProfoundといったM&A情報源も参照されます。

一次調査は、広範な二次調査によって補完され、調査努力の大部分を占めます。調査の過程で、幅広い主要な業界参加者やオピニオンリーダーとの詳細なインタビューや議論を実施します。データと分析を検証するために、業界参加者やコメンテーターと継続的に一次インタビューを行い、市場規模、市場トレンド、成長トレンド、競争状況、見通しなどに関する直接の情報を提供し、二次調査の調査結果を検証・強化し、分析チームの専門知識と市場理解をさらに発展させる役割を果たします。一次調査には、各市場、カテゴリー、セグメント、サブセグメント、地域にわたるメールでのやり取り、電話インタビュー、対面インタビューが含まれます。典型的な参加者には、マーケティング/製品マネージャー、市場インテリジェンスマネージャー、地域セールスマネージャー、購買/調達マネージャー、技術者、販売業者といった業界参加者、投資銀行家、評価専門家、特定の市場を専門とする調査アナリストといった外部専門家、そして異なる産業分野に対応する異なる分野を専門とする主要なオピニオンリーダーなどが含まれます。具体的な一次参加者の例として、Advanced Oncotherapy PLC、Danfysik A/S、Hitachi, Ltd.、IBA Worldwide、Mevion Medical Systems, Inc.などが挙げられます。

データトライアンギュレーションでは、「二次情報源と一次情報源」から得られた情報は、四半期ごとに更新される「TMRナレッジリポジトリ」と照合されます。

市場推定においては、製品機能、技術更新、地理的存在、製品需要、販売データ（金額または数量）、過去の前年比成長率などの詳細な調査が行われ、包括的なデータセットを作成するために他のアプローチも利用されます。ハードデータが利用できない場合はモデリング技術が採用され、利用可能なハードデータは、医療費やインフレ率などの人口統計データ、R&D投資、技術段階、インフラ、セクター成長、施設などの産業指標と相互参照される厳密な方法論が採用されています。

市場予測は、市場に存在する推進要因、制約/課題、機会を考慮し、他のセグメント/サブセグメントに対するセグメント/サブセグメントの利点/欠点を考慮して、様々なセグメントについて導き出されます。ビジネス環境、過去の販売パターン、未満たされたニーズ、競争強度、国別の手術データなども、市場予測を導き出す上で考慮される重要な要素です。

レポート目次

1. はじめに
1.1. 市場の紹介
1.2. 市場のセグメンテーション
1.3. 主要な調査目的
2. 前提条件と調査方法
2.1. 調査方法
2.1.1. 一次情報源および二次情報源のリスト
2.2. データモデリングの主要な前提条件
3. エグゼクティブサマリー：世界の産業用人工知能（AI）市場
4. 市場概要
4.1. 市場の定義
4.2. 技術/製品ロードマップ
4.3. 市場要因分析
4.3.1. 予測要因
4.3.2. エコシステム/バリューチェーン分析
4.3.3. 市場のダイナミクス（成長影響要因）
4.3.3.1. 推進要因
4.3.3.2. 抑制要因
4.3.3.3. 機会
4.3.3.4. 推進要因と抑制要因の影響分析
4.4. COVID-19影響分析
4.4.1. 産業用人工知能（AI）市場に対するCOVID-19の影響
4.4.2. エンドユーザーの意識分析：支出に関する比較分析
4.4.2.1. 支出の増加
4.4.2.2. 支出の減少
4.4.3. 市場に対する短期および長期の影響
4.5. 市場機会評価 – 地域別（北米/ヨーロッパ/アジア太平洋/中東・アフリカ/南米）
4.5.1. コンポーネント別
4.5.2. テクノロジー別
4.5.3. エンドユーザー別
5. 世界の産業用人工知能（AI）市場分析と予測
5.1. 市場収益分析（US$ Bn）、2016-2031年
5.1.1. 過去の成長傾向、2016-2021年
5.1.2. 予測傾向、2022-2031年
6. 世界の産業用人工知能（AI）市場分析、コンポーネント別
6.1. 概要と定義
6.2. 主要セグメント分析
6.3. 産業用人工知能（AI）市場規模（US$ Bn）予測、コンポーネント別、2018-2031年
6.3.1. ハードウェア
6.3.2. ソフトウェア
6.3.3. サービス
7. 世界の産業用人工知能（AI）市場分析、テクノロジー別
7.1. 概要と定義
7.2. 主要セグメント分析
7.3. 産業用人工知能（AI）市場規模（US$ Bn）予測、テクノロジー別、2018-2031年
7.3.1. 機械学習
7.3.2. 自然言語処理
7.3.3. 画像処理
7.3.4. その他
8. 世界の産業用人工知能（AI）市場分析、エンドユーザー別
8.1. 概要と定義
8.2. 主要セグメント分析
8.3. 産業用人工知能（AI）市場規模（US$ Bn）予測、エンドユーザー別、2018-2031年
8.3.1. BFSI（銀行・金融サービス・保険）
8.3.2. IT・通信
8.3.3. 製造業
8.3.4. 小売・Eコマース
8.3.5. ヘルスケア
8.3.6. 政府
8.3.7. エネルギー・公益事業
8.3.8. メディア・エンターテイメント
8.3.9. その他
9. 世界の産業用人工知能（AI）市場分析と予測、地域別
9.1. 主要な調査結果
9.2. 地域別市場規模（US$ Bn）予測、2018-2031年
9.2.1. 北米
9.2.2. ヨーロッパ
9.2.3. アジア太平洋
9.2.4. 中東・アフリカ
9.2.5. 南米
10. 北米の産業用人工知能（AI）市場分析と予測
10.1. 地域別展望
10.2. 産業用人工知能（AI）市場規模（US$ Bn）分析と予測、2018-2031年
10.2.1. コンポーネント別
10.2.2. テクノロジー別
10.2.3. エンドユーザー別
10.3. 国別産業用人工知能（AI）市場規模（US$ Bn）予測、2018-2031年
10.3.1. U.S.
10.3.2. Canada
10.3.3. Mexico
11. ヨーロッパの産業用人工知能（AI）市場分析と予測
11.1. 地域別展望
11.2. 産業用人工知能（AI）市場規模（US$ Bn）分析と予測、2018-2031年
11.2.1. コンポーネント別
11.2.2. テクノロジー別
11.2.3. エンドユーザー別
11.3. 国別産業用人工知能（AI）市場規模（US$ Bn）予測、2018-2031年
11.3.1. Germany
11.3.2. UK
11.3.3. France
11.3.4. Italy
11.3.5. Spain
11.3.6. Rest of Europe
12. アジア太平洋の産業用人工知能（AI）市場分析と予測
12.1. 地域別展望
12.2. 産業用人工知能（AI）市場規模（US$ Bn）分析と予測、2018-2031年
12.2.1. コンポーネント別
12.2.2. テクノロジー別
12.2.3. エンドユーザー別
12.3. 国別産業用人工知能（AI）市場規模（US$ Bn）予測、2018-2031年
12.3.1. China
12.3.2. India
12.3.3. Japan
12.3.4. ASEAN
12.3.5. Rest of Asia Pacific
13. 中東・アフリカの産業用人工知能（AI）市場分析と予測
13.1. 地域別展望
13.2. 産業用人工知能（AI）市場規模（US$ Bn）分析と予測、2018-2031年
13.2.1. コンポーネント別
13.2.2. テクノロジー別
13.2.3. エンドユーザー別
13.3. 国別産業用人工知能（AI）市場規模（US$ Bn）予測、2018-2031年
13.3.1. Saudi Arabia
13.3.2. United Arab Emirates
13.3.3. South Africa
13.3.4. Rest of Middle East & Africa
14. 南米の産業用人工知能（AI）市場分析と予測
14.1. 地域別展望
14.2. 産業用人工知能（AI）市場規模（US$ Bn）分析と予測、2018-2031年
14.2.1. コンポーネント別
14.2.2. テクノロジー別
14.2.3. エンドユーザー別
14.3. 国別産業用人工知能（AI）市場規模（US$ Bn）予測、2018-2031年
14.3.1. Brazil
14.3.2. Argentina
14.3.3. Rest of South America
15. 競争環境
15.1. 主要企業による市場競争マトリックス
15.2. 主要企業による市場収益シェア分析（%）（2021年）
15.3. 競争シナリオ
15.3.1. 新興、著名、および主要企業のリスト
15.3.2. 主要な合併・買収、拡張、パートナーシップ、連絡先、取引など
16. 企業プロフィール
16.1. Amazon Web Services, Inc.
16.1.1. 事業概要
16.1.2. 企業収益
16.1.3. 製品ポートフォリオ
16.1.4. 地理的展開
16.1.5. 戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、イノベーションなど
16.2. Dell Inc.
16.2.1. 事業概要
16.2.2. 企業収益
16.2.3. 製品ポートフォリオ
16.2.4. 地理的展開
16.2.5. 戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、イノベーションなど
16.3. GENERAL ELECTRIC
16.3.1. 事業概要
16.3.2. 企業収益
16.3.3. 製品ポートフォリオ
16.3.4. 地理的展開
16.3.5. 戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、イノベーションなど
16.4. Google, LLC
16.4.1. 事業概要
16.4.2. 企業収益
16.4.3. 製品ポートフォリオ
16.4.4. 地理的展開
16.4.5. 戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、イノベーションなど
16.5. Hewlett Packard Enterprise Development LP
16.5.1. 事業概要
16.5.2. 企業収益
16.5.3. 製品ポートフォリオ
16.5.4. 地理的展開
16.5.5. 戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、イノベーションなど
16.6. IBM Corporation
16.6.1. 事業概要
16.6.2. 企業収益
16.6.3. 製品ポートフォリオ
16.6.4. 地理的展開
16.6.5. 戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、イノベーションなど
16.7. Intel Corporation
16.7.1. 事業概要
16.7.2. 企業収益
16.7.3. 製品ポートフォリオ
16.7.4. 地理的展開
16.7.5. 戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、イノベーションなど
16.8. Microsoft Corporation
16.8.1. 事業概要
16.8.2. 企業収益
16.8.3. 製品ポートフォリオ
16.8.4. 地理的展開
16.8.5. 戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、イノベーションなど
16.9. Oracle Corporation
16.9.1. 事業概要
16.9.2. 企業収益
16.9.3. 製品ポートフォリオ
16.9.4. 地理的展開
16.9.5. 戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、イノベーションなど
16.10. Rockwell Automation, Inc.
16.10.1. 事業概要
16.10.2. 企業収益
16.10.3. 製品ポートフォリオ
16.10.4. 地理的展開
16.10.5. 戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、イノベーションなど
16.11. Salesforce.com, Inc.
16.11.1. 事業概要
16.11.2. 企業収益
16.11.3. 製品ポートフォリオ
16.11.4. 地理的展開
16.11.5. 戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、イノベーションなど
16.12. SAP SE
16.12.1. 事業概要
16.12.2. 企業収益
16.12.3. 製品ポートフォリオ
16.12.4. 地理的展開
16.12.5. 戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、イノベーションなど
16.13. SAS Institute Inc.
16.13.1. 事業概要
16.13.2. 企業収益
16.13.3. 製品ポートフォリオ
16.13.4. 地理的展開
16.13.5. 戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、イノベーションなど
16.14. その他
17. 主要なポイント（Key Takeaways）

1. Preface
1.1. Market Introduction
1.2. Market Segmentation
1.3. Key Research Objectives
2. Assumptions and Research Methodology
2.1. Research Methodology
2.1.1. List of Primary and Secondary Sources
2.2. Key Assumptions for Data Modelling
3. Executive Summary: Global Industrial Artificial Intelligence (AI) Market
4. Market Overview
4.1. Market Definition
4.2. Technology/ Product Roadmap
4.3. Market Factor Analysis
4.3.1. Forecast Factors
4.3.2. Ecosystem/ Value Chain Analysis
4.3.3. Market Dynamics (Growth Influencers)
4.3.3.1. Drivers
4.3.3.2. Restraints
4.3.3.3. Opportunities
4.3.3.4. Impact Analysis of Drivers and Restraints
4.4. COVID-19 Impact Analysis
4.4.1. Impact of COVID-19 on Industrial Artificial Intelligence (AI) Market
4.4.2. End-user Sentiment Analysis: Comparative Analysis on Spending
4.4.2.1. Increase in Spending
4.4.2.2. Decrease in Spending
4.4.3. Short Term and Long Term Impact on the Market
4.5. Market Opportunity Assessment – by Region (North America/ Europe/ Asia Pacific/ Middle East & Africa/ South America)
4.5.1. By Component
4.5.2. By Technology
4.5.3. By End-user
5. Global Industrial Artificial Intelligence (AI) Market Analysis and Forecast
5.1. Market Revenue Analysis (US$ Bn), 2016-2031
5.1.1. Historic Growth Trends, 2016-2021
5.1.2. Forecast Trends, 2022-2031
6. Global Industrial Artificial Intelligence (AI) Market Analysis, by Component
6.1. Overview and Definitions
6.2. Key Segment Analysis
6.3. Industrial Artificial Intelligence (AI) Market Size (US$ Bn) Forecast, by Component, 2018 - 2031
6.3.1. Hardware
6.3.2. Software
6.3.3. Services
7. Global Industrial Artificial Intelligence (AI) Market Analysis, by Technology
7.1. Overview and Definitions
7.2. Key Segment Analysis
7.3. Industrial Artificial Intelligence (AI) Market Size (US$ Bn) Forecast, by Technology, 2018 - 2031
7.3.1. Machine Learning
7.3.2. Natural Language Processing
7.3.3. Image Processing
7.3.4. Others
8. Global Industrial Artificial Intelligence (AI) Market Analysis, by End-user
8.1. Overview and Definitions
8.2. Key Segment Analysis
8.3. Industrial Artificial Intelligence (AI) Market Size (US$ Bn) Forecast, by End-user, 2018 - 2031
8.3.1. BFSI
8.3.2. IT & Telecom
8.3.3. Manufacturing
8.3.4. Retail & E-commerce
8.3.5. Healthcare
8.3.6. Government
8.3.7. Energy & Utility
8.3.8. Media & Entertainment
8.3.9. Others
9. Global Industrial Artificial Intelligence (AI) Market Analysis and Forecasts, by Region
9.1. Key Findings
9.2. Market Size (US$ Bn) Forecast by Region, 2018-2031
9.2.1. North America
9.2.2. Europe
9.2.3. Asia Pacific
9.2.4. Middle East & Africa
9.2.5. South America
10. North America Industrial Artificial Intelligence (AI) Market Analysis and Forecast
10.1. Regional Outlook
10.2. Industrial Artificial Intelligence (AI) Market Size (US$ Bn) Analysis and Forecast, 2018 - 2031
10.2.1. By Component
10.2.2. By Technology
10.2.3. By End-user
10.3. Industrial Artificial Intelligence (AI) Market Size (US$ Bn) Forecast, by Country, 2018 - 2031
10.3.1. U.S.
10.3.2. Canada
10.3.3. Mexico
11. Europe Industrial Artificial Intelligence (AI) Market Analysis and Forecast
11.1. Regional Outlook
11.2. Industrial Artificial Intelligence (AI) Market Size (US$ Bn) Analysis and Forecast, 2018 - 2031
11.2.1. By Component
11.2.2. By Technology
11.2.3. By End-user
11.3. Industrial Artificial Intelligence (AI) Market Size (US$ Bn) Forecast, by Country, 2018 - 2031
11.3.1. Germany
11.3.2. UK
11.3.3. France
11.3.4. Italy
11.3.5. Spain
11.3.6. Rest of Europe
12. Asia Pacific Industrial Artificial Intelligence (AI) Market Analysis and Forecast
12.1. Regional Outlook
12.2. Industrial Artificial Intelligence (AI) Market Size (US$ Bn) Analysis and Forecast, 2018 - 2031
12.2.1. By Component
12.2.2. By Technology
12.2.3. By End-user
12.3. Industrial Artificial Intelligence (AI) Market Size (US$ Bn) Forecast, by Country, 2018 - 2031
12.3.1. China
12.3.2. India
12.3.3. Japan
12.3.4. ASEAN
12.3.5. Rest of Asia Pacific
13. Middle East & Africa Industrial Artificial Intelligence (AI) Market Analysis and Forecast
13.1. Regional Outlook
13.2. Industrial Artificial Intelligence (AI) Market Size (US$ Bn) Analysis and Forecast, 2018 - 2031
13.2.1. By Component
13.2.2. By Technology
13.2.3. By End-user
13.3. Industrial Artificial Intelligence (AI) Market Size (US$ Bn) Forecast, by Country, 2018 - 2031
13.3.1. Saudi Arabia
13.3.2. United Arab Emirates
13.3.3. South Africa
13.3.4. Rest of Middle East & Africa
14. South America Industrial Artificial Intelligence (AI) Market Analysis and Forecast
14.1. Regional Outlook
14.2. Industrial Artificial Intelligence (AI) Market Size (US$ Bn) Analysis and Forecast, 2018 - 2031
14.2.1. By Component
14.2.2. By Technology
14.2.3. By End-user
14.3. Industrial Artificial Intelligence (AI) Market Size (US$ Bn) Forecast, by Country, 2018 - 2031
14.3.1. Brazil
14.3.2. Argentina
14.3.3. Rest of South America
15. Competition Landscape
15.1. Market Competition Matrix, by Leading Players
15.2. Market Revenue Share Analysis (%), by Leading Players (2021)
15.3. Competitive Scenario
15.3.1. List of Emerging, Prominent and Leading Players
15.3.2. Major Mergers & Acquisitions, Expansions, Partnership, Contacts, Deals, etc.
16. Company Profiles
16.1. Amazon Web Services, Inc.
16.1.1. Business Overview
16.1.2. Company Revenue
16.1.3. Product Portfolio
16.1.4. Geographic Footprint
16.1.5. Strategic Partnership, Merger & Acquisition, Business Expansion, New Product Launch, Innovation etc.
16.2. Dell Inc.
16.2.1. Business Overview
16.2.2. Company Revenue
16.2.3. Product Portfolio
16.2.4. Geographic Footprint
16.2.5. Strategic Partnership, Merger & Acquisition, Business Expansion, New Product Launch, Innovation etc.
16.3. GENERAL ELECTRIC
16.3.1. Business Overview
16.3.2. Company Revenue
16.3.3. Product Portfolio
16.3.4. Geographic Footprint
16.3.5. Strategic Partnership, Merger & Acquisition, Business Expansion, New Product Launch, Innovation etc.
16.4. Google, LLC
16.4.1. Business Overview
16.4.2. Company Revenue
16.4.3. Product Portfolio
16.4.4. Geographic Footprint
16.4.5. Strategic Partnership, Merger & Acquisition, Business Expansion, New Product Launch, Innovation etc.
16.5. Hewlett Packard Enterprise Development LP
16.5.1. Business Overview
16.5.2. Company Revenue
16.5.3. Product Portfolio
16.5.4. Geographic Footprint
16.5.5. Strategic Partnership, Merger & Acquisition, Business Expansion, New Product Launch, Innovation etc.
16.6. IBM Corporation
16.6.1. Business Overview
16.6.2. Company Revenue
16.6.3. Product Portfolio
16.6.4. Geographic Footprint
16.6.5. Strategic Partnership, Merger & Acquisition, Business Expansion, New Product Launch, Innovation etc.
16.7. Intel Corporation
16.7.1. Business Overview
16.7.2. Company Revenue
16.7.3. Product Portfolio
16.7.4. Geographic Footprint
16.7.5. Strategic Partnership, Merger & Acquisition, Business Expansion, New Product Launch, Innovation etc.
16.8. Microsoft Corporation
16.8.1. Business Overview
16.8.2. Company Revenue
16.8.3. Product Portfolio
16.8.4. Geographic Footprint
16.8.5. Strategic Partnership, Merger & Acquisition, Business Expansion, New Product Launch, Innovation etc.
16.9. Oracle Corporation
16.9.1. Business Overview
16.9.2. Company Revenue
16.9.3. Product Portfolio
16.9.4. Geographic Footprint
16.9.5. Strategic Partnership, Merger & Acquisition, Business Expansion, New Product Launch, Innovation etc.
16.10. Rockwell Automation, Inc.
16.10.1. Business Overview
16.10.2. Company Revenue
16.10.3. Product Portfolio
16.10.4. Geographic Footprint
16.10.5. Strategic Partnership, Merger & Acquisition, Business Expansion, New Product Launch, Innovation etc.
16.11. Salesforce.com, Inc.
16.11.1. Business Overview
16.11.2. Company Revenue
16.11.3. Product Portfolio
16.11.4. Geographic Footprint
16.11.5. Strategic Partnership, Merger & Acquisition, Business Expansion, New Product Launch, Innovation etc.
16.12. SAP SE
16.12.1. Business Overview
16.12.2. Company Revenue
16.12.3. Product Portfolio
16.12.4. Geographic Footprint
16.12.5. Strategic Partnership, Merger & Acquisition, Business Expansion, New Product Launch, Innovation etc.
16.13. SAS Institute Inc.
16.13.1. Business Overview
16.13.2. Company Revenue
16.13.3. Product Portfolio
16.13.4. Geographic Footprint
16.13.5. Strategic Partnership, Merger & Acquisition, Business Expansion, New Product Launch, Innovation etc.
16.14. Others
17. Key Takeaways
※産業用人工知能（AI）は、物理的なAIやその他の人工知能技術を活用し、リアルタイムの産業データと予測分析によって自動化を強化し、意思決定を改善することで、産業プロセスを最適化する技術です。これは、製造業、エネルギー、ロジスティクス、医療、その他の重要インフラストラクチャなど、物理的なプロセスが中心となる分野での応用を特に指します。従来のビジネスAIが主にデータ分析や顧客対応といった非物理的な領域に焦点を当ててきたのに対し、産業用AIは、物理的な世界とデジタルの世界を融合させる点が特徴です。
産業用AIの主な種類としては、まず予知保全が挙げられます。これは、センサーデータや運転履歴データを用いて機械や設備の故障を予測し、最適なタイミングでメンテナンスを実施することで、ダウンタイムの削減とコストの最適化を図るものです。次に、品質管理・検査のためのAIがあります。カメラやその他の画像処理技術とAIを組み合わせることで、製品の欠陥を高速かつ高精度に検出・分類し、生産ラインでの品質維持を自動化します。さらに、生産計画とスケジューリングの最適化も重要な種類です。AIが需要予測、リソース制約、生産能力などの複雑な要素を考慮に入れ、最も効率的な生産スケジュールを生成することで、在庫の削減や納期順守率の向上に貢献します。また、ロボティクスとの連携も深く、協働ロボットや自律移動ロボット（AMR）の動作をAIが制御し、より柔軟で効率的な作業を実現します。

産業用AIの用途は多岐にわたります。製造業では、スマートファクトリーの実現の中核技術として、生産設備の監視、エネルギー消費の最適化、サプライチェーン全体の可視化と最適化に利用されます。エネルギー分野では、発電所の効率的な運転制御、送電網の安定化、再生可能エネルギー出力の予測などに活用されています。医療分野では、革新的な医療デバイスや画像処理のためのAI搭載コンピューティングが、診断支援や手術支援に用いられています。ロジスティクスにおいては、倉庫内のピッキング最適化、配送ルートの動的計画、積み付け効率の最大化などにAIが不可欠です。これらの用途を通じて、産業用AIは、生産性の向上、コストの削減、安全性の強化、そして持続可能性の実現に貢献しています。

関連技術としては、まずIoT（Internet of Things）が基盤となります。IoTデバイスが物理的な世界から大量のリアルタイムデータを収集し、これをAIが分析することで、予測や最適化が可能になります。次に、エッジコンピューティングが重要です。産業現場で発生するデータをリアルタイムで処理するため、クラウドではなく、製造現場に近いエッジデバイスでAI推論を実行する技術が必要です。これにより、低遅延での意思決定と制御が可能になります。さらに、デジタルツイン技術も密接に関連しています。物理的な資産やプロセスをデジタル空間で再現し、AIがそのデジタルツイン上でシミュレーションや最適化を行うことで、現実世界への影響を最小限に抑えながら、最適な運用戦略を見つけ出すことができます。また、5Gや高性能ネットワーキング技術は、大容量の産業データを高速かつ安定的に転送するために不可欠です。機械学習の中でも、特にディープラーニングは、複雑な画像認識や時系列データ分析において、産業用AIの性能を大きく向上させています。これらの技術が複合的に作用することで、産業用AIは進化し続けています。

産業用AIの導入は、単に既存のプロセスを自動化するだけでなく、データの活用による新たな価値創造を促し、企業全体の競争力を高める戦略的な投資と位置づけられています。特に、データのインテリジェンスへの変換、すなわちデータセンターのためのアーキテクチャの進化や、AIデータのための企業インフラの推進が、今後の産業用AIの普及を加速させる鍵となります。
世界の産業調査レポート販売サイトを運営しているマーケットリサーチセンターです。
• 英文レポート名：Industrial Artificial Intelligence [AI] Market (Component: Hardware, Software, and Services; and Technology: Machine Learning, Natural Language Processing, Image Processing, and Others) - Global Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends, and Forecast, 2022-2031
• 日本語訳：産業用人工知能（AI）のグローバル市場（2022ｰ2031年）：ハードウェア、ソフト、サービス
• レポートコード：MRC2301F0015 ▷ お問い合わせ（見積依頼・ご注文・質問）