産業用AI市場（提供形態：ハードウェア、ソフトウェア；技術：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）、コンテキストアウェアネス；導入形態：オンプレミス、クラウドベース）– グローバル産業分析、規模、シェア、成長、動向、および予測、2025年～2035年

産業用人工知能（AI）市場の概要と予測についてご説明いたします。

市場概要と予測
産業用AI市場は、製造業、エネルギー、自動車、その他の産業分野における運用効率向上への強い需要に牽引されています。企業は常に生産フローの最大化、ダウンタイムの最小化、リソース利用の最適化を目指しており、AIベースの予知保全、品質検査ソリューション、プロセス自動化が生産最適化のために積極的に導入されています。
世界の産業用AI市場は、2024年に326億米ドルと評価されました。この市場は、2025年から2035年にかけて年平均成長率（CAGR）18.3%で成長し、2035年末には2,121億米ドルに達すると予測されています。AIは、異常の検出、エネルギー使用の最適化、生産ラインの強化を通じて、企業が大幅なコスト削減と事業回復力を実現することを可能にし、世界中で市場成長を促進しています。

産業用AIとは
産業用AIとは、機械学習（ML）、自然言語処理、コンピュータービジョン、予測分析といった最先端のAI技術を製造業に応用することを指します。一般的なAIが広範な最適化を目指すのに対し、産業用AIは生産の最適化、運用効率の向上、複雑な産業システムの精度維持に重点を置いています。これは、大量の産業データを処理し、意思決定、予測、自動化を容易にするために不可欠な技術です。機械、ロボット、制御システムにAIを統合することで、産業用AIは従来の工場を、予期せぬニーズに対応できるスマートで自己調整可能なエコシステムへと変革しています。

産業用AIの主要な機能
* 予知保全とプロセス最適化: AIシステムは機器性能のリアルタイム監視と微妙なパターンの特定を通じて、潜在的な機器故障を予測し、ダウンタイムを削減し、資産寿命を延ばし、メンテナンスコストを大幅に削減します。また、生産スケジューリングとエネルギー利用の最適化も支援し、非効率性や異常をリアルタイムで検出する能力により、産業運用は費用対効果が高く、中断に強いものになります。
* 品質保証と検査: コンピュータービジョンと高度な画像認識を備えたAIシステムは、人間の目には見えない微細な欠陥を発見できます。自動検査は製品品質を向上させるだけでなく、手動検査を排除し、生産サイクルを短縮します。また、過去の生産データから学習し、それに応じてプロセス変更を行うことで、継続的なプロセス改善を促進します。
* 持続可能性と安全性: AIベースの監視システムは、潜在的な危険について作業員に事前に警告することで、職場の安全性を向上させます。これらのシステムは、火災の発生場所を特定したり、有害ガスの漏洩を検出したり、安全装置の故障を示したりすることも可能です。同様に、AIはそのツールと方法により、クリーンで環境に優しい生産プロセスを通じてエネルギー使用量と排出量を削減することを可能にします。

市場の主要な推進要因
1. インダストリー4.0技術の採用増加: 産業用AI市場の主要な成長ドライバーの一つは、インダストリー4.0技術の採用増加です。インダストリー4.0は、産業と生産のデジタル化に焦点を当て、自動化、サイバーフィジカルシステム、ビッグデータ分析を統合します。これにより、洗練されたデータを処理・解釈するためのAIベースのソリューションに対する高い需要が生まれています。産業用AIは、機械、システム、プロセスを統合し、工場が円滑に稼働するために不可欠なインテリジェンスを提供します。
* インテリジェント製造システム: AIは、ネットワーク化されたデバイスのリアルタイムデータを処理することで自律的な意思決定を促進し、生産効率を向上させ、ダウンタイムを最小限に抑えます。AI駆動型予測モデルは機械の信頼性を保証し、高度なアルゴリズムは生産スケジューリングと計画を改善します。
* マスカスタマイゼーションとパーソナライゼーション: 第四次産業革命の技術は、メーカーに大量生産でユニークな製品を製造する能力を与えます。このようなビジネスモデルは、複雑なサプライチェーンと多数の製品ラインを管理するためにAIの使用を必要とします。
* 自己学習および適応型システム: AIとインダストリー4.0の組み合わせは、自己進化できる自己学習および適応型システムの開発につながります。これらのシステムは、過去および現在の学習データに基づいて、産業に成長プロセスへの実行可能で迅速なアプローチを提供し、企業は競争力を高め、効率を向上させ、資源を削減し、持続可能な慣行を支援します。
2. IoTデバイスからのデータ可用性の増加: インターネット・オブ・シングス（IoT）デバイスを介して利用可能な情報量の増加も、産業用AI市場の主要な推進要因です。高度な産業設備には、多数のセンサー、ネットワーク化された機器、スマートデバイスがあり、継続的に情報を生成しています。AIデバイスと組み合わせることで、このようなデータは機械の運用、生産能力、プロセス関連のリスクに関する深い洞察を提供します。産業用AIはこれらの洞察を活用して意思決定を促進し、産業が反応的な戦略から予測的および処方的な戦略へと移行することを可能にします。
* IoTデータによる予知保全: IoTセンサーは、機器の状態をリアルタイムで継続的にチェックし、温度、振動、圧力、その他の性能指標を追跡します。AIアルゴリズムはこのデータを使用して、機械の故障を事前に予測し、資産の寿命を延ばし、ダウンタイムを最小限に抑えます。予防保全はメンテナンスコストを削減するだけでなく、産業プロセスの信頼性も向上させます。
* 品質管理システムの強化と運用効率の向上: IoTデータとAIの組み合わせは、品質管理システムを強化します。さらに、IoTを通じて収集されたデータは、運用効率全体を向上させることができます。エネルギーの効率的な使用、サプライチェーン管理、職場の安全などのソリューションは、AIの意思決定が機械間通信技術によってさらに提供されるデータセットに依存する分野の一部です。このIoTとAIの協力は、自動化、適応性、持続可能な成長の機能を備えたスマートで接続された産業エコシステムの開発につながります。
3. 職場安全とリスク管理の需要増加: 産業施設における危険な作業において、AI駆動型ソリューションは事故防止と規制遵守を支援します。コンピュータービジョンや機械学習技術が、危険な状況の検出、作業員の行動監視、リアルタイムの安全検査に活用されています。AIは複雑な生産プロセスにおけるプロセスの一貫性と品質管理を保証し、人的エラーのリスクを排除します。
4. 持続可能性と環境責任への関心: AI駆動型産業ソリューションの適用は、持続可能性と環境責任の懸念とも一致しています。
5. クラウド・エッジ統合とデジタルツインの採用: 最近の市場トレンドは、クラウド・エッジ統合とデジタルツインの採用への態度の変化によって特徴づけられています。エッジAIソリューションは、データソースに近い場所でデータを分析できるため、即時の意思決定と低遅延を実現します。AIを活用したデジタルツイン技術は、産業資産のライフサイクル全体にわたるシミュレーション、監視、最適化を支援するため、注目を集めています。
6. コンピュータービジョンの進歩と自己学習アルゴリズム: コンピュータービジョンの進歩により、一部の産業では目視検査の自動化が可能になり、自己学習アルゴリズムにより、システムが変化する生産環境に自動的に適応できるようになりました。

技術セグメント：ディープラーニングの優位性
ディープラーニングは、大規模で複雑なデータセットを処理する能力により、産業用AI市場を牽引するセグメントです。産業環境では、さまざまなプロセス、機械、センサーから大量の構造化および非構造化データが生成されます。多層ニューラルネットワークを備えたディープラーニングモデルは、データの根本的なパターンを発見し、異常を通知し、非常に正確な予測を行うことができます。さらに、ディープラーニングは、品質検査、ロボットの利用、安全監視の主要な機能である高度なコンピュータービジョンと自動化機能の開発の基盤を提供します。その特性により、産業システムは新しいデータストリームから適応し続け、時間の経過とともに効率を向上させることができます。オンザスポットの意思決定、スケーラビリティ、精度を通じて、ディープラーニングは産業用AIにとって不可欠なものとなっています。

地域展望：北米の優位性
最新の産業用AI市場分析によると、北米が2024年に市場を支配しました。これは主に、同地域の強固な技術インフラと、高度なデジタルソリューションの迅速な採用によるものです。北米は、製造業、自動車、航空宇宙、エネルギーなどの分野を含む確立された産業基盤を誇り、AIの実装が効率と生産量を劇的に向上させています。さらに、北米は、AIイノベーションをさらに育む確立された研究機関とテクノロジープロバイダーの存在で知られています。政府の支援策と高い研究開発投資が、同地域が産業用AI採用の最前線に立つためのさらなる優位性をもたらしています。

競争環境と主要なプレーヤー
産業用AI市場を推進する企業は、高度なAIプラットフォームの構築、研究開発への多額の投資、戦略的パートナーシップの締結といった戦術を採用しています。企業はまた、ハイブリッドクラウド・エッジの導入、柔軟なソリューション、および現在使用されているシステムとの互換性にも注力しています。
主要なプレーヤーには、Siemens、General Electric Company、ABB、Honeywell International Inc.、Bosch Rexroth Kft.、Schneider Electric、Mitsubishi Electric Europe B.V.、Hitachi Vantara LLC、Emerson Electric Co.、IBM、Microsoft、Amazon Web Services, Inc.、Oracle、SAP SE、Intel Corporationなどが挙げられます。これらの各プレーヤーは、企業概要、財務概要、事業戦略、製品ポートフォリオ、事業セグメント、最近の動向などのパラメータに基づいて、市場調査レポートでプロファイルされています。

主要な動向
* 2025年3月、ABBは「ABB Ability Industrial Knowledge Vault」を発表しました。これは、産業環境における知識喪失という増大する問題に対処するための生成AI駆動型ソリューションです。Microsoft Azure OpenAI Service上のIndustrial Knowledge Vaultは、貴重な専門知識を保存、保護、維持し、その知識をワークフローに継続的に変換して順次実行できるようにします。これにより、従業員はベストプラクティスに簡単にアクセスして適用できるようになり、企業は安全な運用を保証しながらより効率的に作業できるようになります。
* 2024年9月、Salesforceは「Industries AI」を導入しました。これは、業界固有の要件と課題に対処するために事前構成され、拡張可能なAI機能のコレクションであり、顧客がすぐに価値を提供できるようにします。Industries AIは、Salesforceの15の業界クラウドすべてに統合され、顧客がAIを実装して、臨床試験との適切な患者マッチング、車両および機器の予防保全通知、在庫管理の最適化、市民およびプログラム参加者サービスの強化などの日常業務を自動化できるよう支援します。

市場スナップショットとセグメンテーション
* 市場スナップショット:
* 2024年の市場規模: 326億米ドル
* 2035年の予測値: 2,121億米ドル
* CAGR (2025-2035): 18.3%
* 予測期間: 2025-2035年
* 過去データ: 2020-2023年
* 定量的単位: 億米ドル
* 産業用AI市場分析: セグメント分析および地域レベル分析が含まれます。また、定性分析には、ドライバー、制約、機会、主要トレンド、バリューチェーン分析、主要トレンド分析が含まれます。
* セグメンテーション:
* 提供物: ハードウェア、ソフトウェア（AIプラットフォーム、AIソリューション）
* 技術: 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）、コンテキストアウェアネス
* 展開: オンプレミス、クラウドベース
* アプリケーション: 予知保全および機械検査、資材移動、生産計画、フィールドサービス、品質管理、その他（再生など）
* エンドユース産業: エネルギー・電力、自動車、医薬品、食品・飲料、重金属・機械製造、その他（半導体・エレクトロニクスなど）
* 対象地域: 北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東・アフリカ
* 対象国: 米国、カナダ、ドイツ、英国、フランス、イタリア、スペイン、オランダ、中国、オーストラリア、インド、日本、韓国、ASEAN、ブラジル、メキシコ、アルゼンチン、GCC諸国、南アフリカ主要企業:
* ABB Ltd.
* Bosch.IO GmbH
* C3.ai, Inc.
* FANUC Corporation
* General Electric Company
* IBM Corporation
* Intel Corporation
* Microsoft Corporation
* NVIDIA Corporation
* Rockwell Automation, Inc.
* SAP SE
* Siemens AG
* その他本レポートでは、市場の成長を促進する主要因、阻害要因、機会、課題についても詳細に分析しています。また、市場の競争環境、地域別分析、将来の展望についても深く掘り下げています。

## よくあるご質問

Q: 2024年における世界の産業用人工知能（AI）市場規模はどのくらいでしたか？
A: 2024年における世界の産業用人工知能（AI）市場規模は326億米ドルでした。

Q: 2035年までに、世界の産業用人工知能（AI）産業はどのくらいの規模になる見込みですか？
A: 2035年末までに、世界の産業用人工知能（AI）産業は2,121億米ドル以上に達すると予測されています。

Q: 産業用人工知能（AI）市場を牽引する要因は何ですか？
A: 技術の進歩、IoTデバイスからのデータ利用可能性の増加とデジタルトランスフォーメーション、効率と生産性向上のための自動化の必要性、インダストリー4.0の推進、そしてAIインフラへの投資の増加などが、産業用人工知能（AI）市場の拡大を牽引する要因となっています。

Q: 予測期間における世界の産業用人工知能（AI）産業の年平均成長率（CAGR）はどのくらいになる見込みですか？
A: 年平均成長率（CAGR）は、2025年から2035年にかけて18.3%になると予測されています。

Q: 世界の産業用人工知能（AI）市場における主要企業はどこですか？
A: シーメンス、ゼネラル・エレクトリック・カンパニー、ABB、ハネウェル・インターナショナル、ボッシュ・レックスロス、シュナイダーエレクトリック、三菱電機ヨーロッパ、日立ヴァンタラ、エマソン・エレクトリック、IBM、マイクロソフト、アマゾン ウェブ サービス、オラクル、SAP、インテルコーポレーションなどです。

この市場レポートは、「世界の産業用人工知能（AI）市場」に関する包括的な分析と、2020年から2035年までの詳細な予測を提供しています。本報告書は、市場の全体像を深く理解し、将来の成長機会を特定するための重要な洞察を提供することを目的としています。

まず、「市場概要」では、産業用AIセグメントの定義から始まり、市場の全体像を提示しています。これには、市場を牽引する要因（Drivers）、成長を阻害する要因（Restraints）、そして新たな機会（Opportunities）といった市場のダイナミクスに関する詳細な分析が含まれています。さらに、2020年から2035年までの市場収益予測（US$ Bn）を通じて、市場の規模と成長見通しが示されています。

次に、「主要な洞察」のセクションでは、市場を取り巻く多角的な側面が掘り下げられています。具体的には、技術的展望（Technological Landscape）、規制シナリオ（Regulatory Scenario）、主要な業界イベント（Key Industry Events）、価格分析（Pricing Analysis）、市場機会評価（Market Opportunity Assessment）が含まれます。また、PESTEL分析、業界エコシステム分析、新規参入企業向けの市場参入戦略（Go-to-Market Strategy for New Entrants）、バリューチェーン分析、ポーターのファイブフォース分析といった戦略的フレームワークを用いて、市場の構造と競争環境が詳細に評価されています。

「世界の産業用AI市場分析と予測（2020-2035）」の主要な部分では、市場が様々なセグメントにわたって詳細に分析されています。提供形態別では、ハードウェアとソフトウェア（AIプラットフォーム、AIソリューションを含む）に分類され、それぞれの市場価値予測と市場魅力度分析が提供されます。技術別では、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）、コンテキストアウェアネスといった主要技術が分析対象です。展開形態別では、オンプレミスとクラウドベースのソリューションが比較検討されます。アプリケーション別では、予知保全・機械検査、資材運搬、生産計画、フィールドサービス、品質管理、その他といった幅広い用途における市場動向が評価されています。さらに、エンドユース産業別では、エネルギー・電力、自動車、医薬品、食品・飲料、重金属・機械製造、その他といった多様な産業におけるAIの導入状況と将来性が分析されています。これらの各セグメントにおいて、2020年から2035年までの市場価値予測と市場魅力度分析が提供され、投資家や企業が戦略的な意思決定を行う上で不可欠な情報源となっています。

地域別の分析も本レポートの重要な柱です。「地域別世界の産業用AI市場分析と予測」では、北米、欧州、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東・アフリカの主要地域ごとに、市場の主要な調査結果と2020年から2035年までの市場価値予測が提示されています。各地域は、提供形態、技術、展開形態、アプリケーション、エンドユース産業といったグローバル市場と同様のセグメントに加えて、さらに国またはサブ地域（例：北米では米国、カナダ。欧州では英国、ドイツ、フランス、イタリア、スペイン、オランダ、その他の欧州。アジア太平洋では中国、インド、日本、オーストラリア、韓国、ASEAN、その他のアジア太平洋。ラテンアメリカではブラジル、アルゼンチン、メキシコ、その他のラテンアメリカ。中東・アフリカではGCC諸国、南アフリカ、その他の中東・アフリカ）に細分化され、詳細な市場分析と市場魅力度評価が行われています。これにより、特定の地域や国における産業用AI市場の特性と潜在力が明確に理解できるようになっています。

最後に、「競争環境」のセクションでは、市場における主要プレイヤーの動向が詳細に分析されています。企業ティアと規模に基づく競争マトリックス、2024年時点の企業別市場シェア分析が提供され、市場の競争構造が明らかにされています。さらに、シーメンス、ゼネラル・エレクトリック・カンパニー、ABB、ハネウェル・インターナショナル、ボッシュ・レックスロス、シュナイダーエレクトリック、三菱電機ヨーロッパ、日立ヴァンタラ、エマソン・エレクトリック、IBM、マイクロソフト、アマゾン・ウェブ・サービス、オラクル、SAP SE、インテルコーポレーションといった主要企業のプロファイルが掲載されています。これらの企業プロファイルには、企業概要、財務概要、事業戦略、最近の動向が含まれており、競合他社の戦略や市場ポジショニングを深く理解するための貴重な情報が提供されています。

本レポートは、世界の産業用AI市場における現在の状況、将来のトレンド、そして競争環境に関する包括的な視点を提供し、関係者が情報に基づいた戦略的な意思決定を行うための強固な基盤を築くことを支援します。

表一覧

表01：世界の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、提供別、2020年～2035年
表02：世界の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、ソフトウェア別、2020年～2035年
表03：世界の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、技術別、2020年～2035年
表04：世界の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、展開別、2020年～2035年
表05：世界の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、用途別、2020年～2035年
表06：世界の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、最終用途産業別、2020年～2035年
表07：世界の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、地域別、2020年～2035年
表08：北米の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、国別、2020年～2035年
表09：北米の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、提供別、2020年～2035年
表10：北米の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、ソフトウェア別、2020年～2035年
表11：北米の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、技術別、2020年～2035年
表12：北米の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、展開別、2020年～2035年
表13：北米の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、用途別、2020年～2035年
表14：北米の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、最終用途産業別、2020年～2035年
表15：米国の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、提供別、2020年～2035年
表16：米国の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、ソフトウェア別、2020年～2035年
表17：米国の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、技術別、2020年～2035年
表18：米国の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、展開別、2020年～2035年
表19：米国の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、用途別、2020年～2035年
表20：米国の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、最終用途産業別、2020年～2035年
表21：カナダの産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、提供別、2020年～2035年
表22：カナダの産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、ソフトウェア別、2020年～2035年
表23：カナダの産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、技術別、2020年～2035年
表24：カナダの産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、展開別、2020年～2035年
表25：カナダの産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、用途別、2020年～2035年
表26：カナダの産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、最終用途産業別、2020年～2035年
表27：欧州の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、国/サブ地域別、2020年～2035年
表28：欧州の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、提供別、2020年～2035年
表29：欧州の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、ソフトウェア別、2020年～2035年
表30：欧州の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、技術別、2020年～2035年
表31：欧州の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、展開別、2020年～2035年
表32：欧州の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、用途別、2020年～2035年
表33：欧州の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、最終用途産業別、2020年～2035年
表34：英国の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）予測、提供別、2020年～2035年
表35：英国の産業用人工知能[AI]市場価値（10億米ドル）
表66：オランダの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、技術別、2020年から2035年
表67：オランダの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、展開別、2020年から2035年
表68：オランダの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、アプリケーション別、2020年から2035年
表69：オランダの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、最終用途産業別、2020年から2035年
表70：その他のヨーロッパの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、提供別、2020年から2035年
表71：その他のヨーロッパの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、ソフトウェア別、2020年から2035年
表72：その他のヨーロッパの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、技術別、2020年から2035年
表73：その他のヨーロッパの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、展開別、2020年から2035年
表74：その他のヨーロッパの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、アプリケーション別、2020年から2035年
表75：その他のヨーロッパの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、最終用途産業別、2020年から2035年
表76：アジア太平洋の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、国/サブ地域別、2020年～2035年
表77：アジア太平洋の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、提供別、2020年から2035年
表78：アジア太平洋の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、ソフトウェア別、2020年から2035年
表79：アジア太平洋の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、技術別、2020年から2035年
表80：アジア太平洋の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、展開別、2020年から2035年
表81：アジア太平洋の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、アプリケーション別、2020年から2035年
表82：アジア太平洋の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、最終用途産業別、2020年から2035年
表83：中国の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、提供別、2020年から2035年
表84：中国の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、ソフトウェア別、2020年から2035年
表85：中国の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、技術別、2020年から2035年
表86：中国の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、展開別、2020年から2035年
表87：中国の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、アプリケーション別、2020年から2035年
表88：中国の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、最終用途産業別、2020年から2035年
表89：インドの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、提供別、2020年から2035年
表90：インドの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、ソフトウェア別、2020年から2035年
表91：インドの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、技術別、2020年から2035年
表92：インドの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、展開別、2020年から2035年
表93：インドの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、アプリケーション別、2020年から2035年
表94：インドの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、最終用途産業別、2020年から2035年
表95：日本の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、提供別、2020年から2035年
表96：日本の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、ソフトウェア別、2020年から2035年
表97：日本の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、技術別、2020年から2035年
表98：日本の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、展開別、2020年から2035年
表99：日本の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、アプリケーション別、2020年から2035年
表100：日本の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、最終用途産業別、2020年から2035年
表101：オーストラリアの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、提供別、2020年から2035年
表102：オーストラリアの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、ソフトウェア別、2020年から2035年
表103：オーストラリアの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、技術別、2020年から2035年
表104：オーストラリアの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、展開別、2020年から2035年
表105：オーストラリアの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、アプリケーション別、2020年から2035年
表106：オーストラリアの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、最終用途産業別、2020年から2035年
表107：韓国の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、提供別、2020年から2035年
表108：韓国の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、ソフトウェア別、2020年から2035年
表109：韓国の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、技術別、2020年から2035年
表110：韓国の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、展開別、2020年から2035年
表111：韓国の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、アプリケーション別、2020年から2035年
表112：韓国の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、最終用途産業別、2020年から2035年
表113：ASEANの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、提供別、2020年から2035年
表114：ASEANの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、ソフトウェア別、2020年から2035年
表115：ASEANの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、技術別、2020年から2035年
表116：ASEANの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、展開別、2020年から2035年
表117：ASEANの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、アプリケーション別、2020年から2035年
表118：ASEANの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、最終用途産業別、2020年から2035年
表119：その他のアジア太平洋の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、提供別、2020年から2035年
表120：その他のアジア太平洋の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、ソフトウェア別、2020年から2035年
表121：その他のアジア太平洋の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、技術別、2020年から2035年
表122：その他のアジア太平洋の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、展開別、2020年から2035年
表123：その他のアジア太平洋の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、アプリケーション別、2020年から2035年
表124：その他のアジア太平洋の産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、最終用途産業別、2020年から2035年
表125：ラテンアメリカの産業用人工知能 [AI] 市場価値（US$ Bn）予測、国/サブ地域別、
Table 129: ラテンアメリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、展開別、2020年～2035年
Table 130: ラテンアメリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、アプリケーション別、2020年～2035年
Table 131: ラテンアメリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、最終用途産業別、2020年～2035年
Table 132: ブラジル産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、提供別、2020年～2035年
Table 133: ブラジル産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、ソフトウェア別、2020年～2035年
Table 134: ブラジル産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、テクノロジー別、2020年～2035年
Table 135: ブラジル産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、展開別、2020年～2035年
Table 136: ブラジル産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、アプリケーション別、2020年～2035年
Table 137: ブラジル産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、最終用途産業別、2020年～2035年
Table 138: アルゼンチン産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、提供別、2020年～2035年
Table 139: アルゼンチン産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、ソフトウェア別、2020年～2035年
Table 140: アルゼンチン産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、テクノロジー別、2020年～2035年
Table 141: アルゼンチン産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、展開別、2020年～2035年
Table 142: アルゼンチン産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、アプリケーション別、2020年～2035年
Table 143: アルゼンチン産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、最終用途産業別、2020年～2035年
Table 144: メキシコ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、提供別、2020年～2035年
Table 145: メキシコ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、ソフトウェア別、2020年～2035年
Table 146: メキシコ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、テクノロジー別、2020年～2035年
Table 147: メキシコ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、展開別、2020年～2035年
Table 148: メキシコ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、アプリケーション別、2020年～2035年
Table 149: メキシコ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、最終用途産業別、2020年～2035年
Table 150: その他のラテンアメリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、提供別、2020年～2035年
Table 151: その他のラテンアメリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、ソフトウェア別、2020年～2035年
Table 152: その他のラテンアメリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、テクノロジー別、2020年～2035年
Table 153: その他のラテンアメリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、展開別、2020年～2035年
Table 154: その他のラテンアメリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、アプリケーション別、2020年～2035年
Table 155: その他のラテンアメリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、最終用途産業別、2020年～2035年
Table 156: 中東・アフリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、国/サブ地域別、2020年～2035年
Table 157: 中東・アフリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、提供別、2020年～2035年
Table 158: 中東・アフリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、ソフトウェア別、2020年～2035年
Table 159: 中東・アフリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、テクノロジー別、2020年～2035年
Table 160: 中東・アフリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、展開別、2020年～2035年
Table 161: 中東・アフリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、アプリケーション別、2020年～2035年
Table 162: 中東・アフリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、最終用途産業別、2020年～2035年
Table 163: GCC諸国産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、提供別、2020年～2035年
Table 164: GCC諸国産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、ソフトウェア別、2020年～2035年
Table 165: GCC諸国産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、テクノロジー別、2020年～2035年
Table 166: GCC諸国産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、展開別、2020年～2035年
Table 167: GCC諸国産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、アプリケーション別、2020年～2035年
Table 168: GCC諸国産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、最終用途産業別、2020年～2035年
Table 169: 南アフリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、提供別、2020年～2035年
Table 170: 南アフリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、ソフトウェア別、2020年～2035年
Table 171: 南アフリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、テクノロジー別、2020年～2035年
Table 172: 南アフリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、展開別、2020年～2035年
Table 173: 南アフリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、アプリケーション別、2020年～2035年
Table 174: 南アフリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、最終用途産業別、2020年～2035年
Table 175: その他の中東・アフリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、提供別、2020年～2035年
Table 176: その他の中東・アフリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、ソフトウェア別、2020年～2035年
Table 177: その他の中東・アフリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、テクノロジー別、2020年～2035年
Table 178: その他の中東・アフリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、展開別、2020年～2035年
Table 179: その他の中東・アフリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、アプリケーション別、2020年～2035年
Table 180: その他の中東・アフリカ産業用人工知能 [AI] 市場価値 (US$ Bn) 予測、最終用途産業別、2020年～2035年