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市場調査レポート
商品コード
1527365
人工知能/機械学習 (AI/ML) と実現するテクノロジー：地球観測サービスプロバイダーの戦略AI/ML and Enabling Technologies: Strategies for Earth Observation Service Providers |
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| 人工知能/機械学習 (AI/ML) と実現するテクノロジー：地球観測サービスプロバイダーの戦略 |
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出版日: 2024年08月01日
発行: Analysys Mason
ページ情報: 英文 14 Slides
納期: 即日から翌営業日
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- 概要
- 目次
"マルチモーダル衛星データの複雑性と、そこから得られる洞察により、EOサービスプロバイダーがAI・MLソリューションに投資する必要性が高まっています。"
現在の地球観測 (EO) における人工知能 (AI) の採用は、単純な自動化に限られており、AIの自己学習能力を十分に活用していません。さらに、AIは下流工程の分析用途では十分に活用されていません。
当レポートでは、EOサービスプロバイダーがAIを採用する際の戦略を提言すると共に、AIを基盤モデルなどの新技術とどのように併用して、エンドユーザーに合わせたソリューションを提供するために、AIと基盤モデルなどの新技術とをどのように併用するのかについて考察します。
当レポートで回答している質問：
- 地球観測 (EO) における人工知能 (AI) の現在の導入レベルはどれだけか？
- 基盤モデルはどのような役割を果たすのか？
- 生成AI (GenAI) は、どのようにしてカスタム型ソリューションの構築に役立ち、下流工程のアナリティクス企業の価値差別化を可能にするか？
- AI導入の増加に対応し、この新たな市場動向から利益を得るために、各々の利害関係者は何をすべきか？
- これらの利害関係者がAI/ML能力を強化・向上させるには、どのようなパートナーシップが有効か？
"The complexity of multi-modal satellite data, and the insights we can derive from it, make it increasingly necessary for EO service providers to invest in AI and ML solutions."
The current adoption of AI in Earth observation (EO) is limited to simple automation and does not fully take advantage of the self-learning capabilities of artificial intelligence (AI). Furthermore, AI is underused in downstream analytics applications.
This report provides strategic guidance for EO service providers on adopting AI and how AI can be used together with emerging technologies such as foundation models to offer tailored solutions for end users.
Questions answered in this report:
- What is the current level of adoption of AI in EO?
- What role do foundation models play?
- How can generative AI (GenAI) help to build tailored solutions and enable value differentiation for downstream analytics players?
- What should different stakeholder groups do to address the increasing adoption of AI and benefit from this emerging market trend?
- Which partnerships will enable these stakeholders to enhance and improve their AI/ML capabilities?
