モノのAI（AIoT）市場：構成要素別、用途別、導入形態別、技術別、最終用途別、業界別、国別、地域別―2026年から2033年までの世界の業界分析、市場規模、市場シェアおよび予測

2025年の人工知能・モノのインターネット（AIoT）市場の規模は2,033億1,082万米ドルと評価され、2026年から2033年にかけてCAGR30.97％で拡大すると見込まれています。

AIoT（人工知能モノのインターネット）とは、AI技術とIoT（モノのインターネット）インフラを組み合わせたものです。AIoTの目的は、IoTの運用効率を高め、人間と機械の相互作用を改善し、データ管理および分析機能を強化することにあります。接続されたデバイスによって実現されるリアルタイムのインテリジェンスを活用しようとする企業が増えるにつれ、AIoT市場は急速に拡大しています。例えば、2026年4月、Tech UK Orgの発表によると、消費者の利用拡大に伴い、英国全土で接続デバイスの需要が引き続き拡大しました。同調査によると、スマート製品の所有者の35％がセキュリティ機器を自宅のWi-Fiに接続しており、その割合は56％に上昇しました。また、同期間において、健康・ウェアラブル機器の接続利用率は32％から51％へと増加しました。このように、接続デバイスの増加が、消費者向けおよびスマートスペースにおけるAIoTの普及を加速させています。

人工知能モノのインターネット（AIoT）市場-市場力学

産業オートメーションの成長が市場需要を牽引

最近の動向として、産業オートメーションはますますAI主導型になりつつあり、デジタル化やソフトウェア定義型製造がより大きな役割を担うようになり、製造現場におけるスマートかつ自動化されたプロセス運用が増加しています。企業は、製造効率の向上、意思決定の迅速化、生産プロセスの加速を図るため、産業用AI、デジタルツイン、予知保全、ロボティクス、ネットワーク化されたIoTの導入を推進しています。

産業分野における自動化の進展は、AIoT市場の主要な成長要因であり、スマート製造の導入、産業分野における相互接続されたデバイスの普及、ビッグデータのリアルタイム分析、そしてインテリジェントな最適化や予知保全へのニーズの高まりによって、さらに後押しされています。例えば、2025年6月、IBEF Orgが国際ロボット連盟（IFR）のデータを引用して発表した報告書では、インドの製造業全体で産業用自動化の導入が拡大していることが強調されました。インドでは8,510台の産業用ロボットが導入され、前年比59％増となり、世界の主要市場の中で最も高い成長率を記録しました。同国は年間産業用ロボット導入台数で世界第7位となり、自動車業界におけるロボット導入台数は139％増の3,551台に達し、産業用ロボット総導入台数の42％を占めました。このように、産業オートメーションの進展が、製造業務全般におけるAIoTの導入を後押ししています。

人工知能モノのインターネット（AIoT）市場－市場セグメンテーション分析：

世界のAIoT（人工知能モノのインターネット）市場は、コンポーネント、用途、導入形態、技術、最終用途、業種、および地域に基づいて市場セグメンテーションされています。

コンポーネントの観点から見ると、ソフトウェアはAIoT市場において最も重要な分野の一つです。これは、接続されたデバイスやエッジ環境における機械学習（ML）や自動化のためのインテリジェント処理やリアルタイム分析において、ソフトウェアが重要な役割を果たしているからです。例えば、2025年にOECDが公表したデータによると、日本の職場におけるAIソフトウェアの導入は着実に増加しています。金融・保険セクターでは、従業員の26.5％がAIを導入している企業で働いており、製造業ではその割合が14.5％に達しました。さらに、OECDが引用した調査によると、日本のビジネスプロフェッショナルの11.6％が、生成AIが業務に導入されていると報告しています。したがって、日本の各産業や職場において、AIソフトウェアの導入は着実に進んでいます。

活用の観点から見ると、予知保全の導入は非常に重要です。その理由は、IoTデバイスの接続とAI分析に基づき、ダウンタイムの削減、資産のパフォーマンス向上、リアルタイムでの保守判断が可能になるという効果があるからです。例えば、米国国立医学図書館で発表された研究によると、予知保全は産業環境において著しい運用上のメリットをもたらしていることが示されています。米国国立標準技術研究所（NIST）の研究によると、予知保全を導入している組織では、他の手法と比較して、ダウンタイムが15％減少、欠陥率が87％低下、保守関連の在庫増加が66％減少したことが示されています。したがって、予知保全は効率を高め、ダウンタイムを削減し、業務を改善します。

人工知能モノのインターネット（AIoT）市場-地域別分析

北米は、高度なITシステムを備えた優れた技術基盤と、産業分野におけるIoTの導入が進んでいることから、AIoT市場で大きなシェアを占めています。2026年のカナダ政府（ISED）のデータによると、カナダは人工知能、量子技術、および主権的デジタルシステムに関する大規模な連携を通じて、デジタルおよび新興技術のインフラを積極的に拡充しています。2026年のG7デジタル大臣会合において、カナダは、産業全体でのAI導入を加速させ、デジタルレジリエンスを強化し、イノベーション主導の成長を支えるために安全なコンピューティングおよびデータインフラを拡大するため、国際的なパートナーとの協力を強化しました。これにより、北米におけるデジタルインフラの強化とAI導入が促進されています。

さらに、アジア太平洋地域の成長は、自動化技術の開発やスマートシティの急速な産業化・展開によって牽引されており、これらのプログラムに対する政府の投資がそれを支えています。例えば、国連ハビタットのデータによると、インドの「スマートシティ・ミッション」は100都市で実施されており、これは持続可能な開発目標（SDGs）に沿った全国的な都市変革イニシアチブとなっています。このプログラムの下では、開始以来7,800件以上のプロジェクトが実施され、約220億米ドルの投資によって支援されています。これらは、都市インフラの強化、サービス提供の改善、および持続可能な都市開発の促進を目的としています。こうして、スマートシティや都市の近代化を通じて、地域の拡大が促進されています。

ドイツのAIoT（人工知能モノのインターネット）市場- 国別インサイト

ドイツは、生産ラインへのAIoT技術の応用を通じて、「インダストリー4.0」の取り組みにおいて進展を遂げています。高度なデジタル化により、自動化の度合いが高まり、工業生産の全体的な効率が向上しています。2026年、DWIHニューヨーク支部によるドイツの「インダストリー4.0」に関するトピックでは、第4次産業革命はデジタル化、スマートファクトリー、および機械、システム、生産プロセス間のリアルタイム接続によって推進されており、これにより、より効率的で柔軟な製造システムが可能になると強調されています。同イニシアチブでは、インダストリー4.0が、デジタルで連携した人、機械、物流、製品を統合し、自律的で需要に応じた生産を実現すると説明しています。したがって、ドイツのインダストリー4.0は、自律的で効率的、かつデジタル統合された製造を推進しています。

目次

第1章 モノのAI（AIoT）市場概要

• 分析範囲
• 市場推定期間

第2章 エグゼクティブサマリー

• 市場内訳
• 競合考察

第3章 モノのAI（AIoT）主要市場動向

• 市場促進要因
• 市場抑制要因
• 市場機会
• 市場の将来動向

第4章 モノのAI（AIoT）産業分析

• PEST分析
• ポーターのファイブフォース分析
• 市場成長の見通しマッピング
• 規制体制の分析

第5章 モノのAI（AIoT）市場：高まる地政学的緊張の影響

• COVID-19パンデミックの影響
• ロシア・ウクライナ戦争の影響
• 中東紛争の影響

第6章 モノのAI（AIoT）市場情勢

• モノのAI（AIoT）市場シェア分析、2025年
• 主要メーカー別の内訳データ
  • 既存企業の分析
  • 新興企業の分析

第7章 モノのAI（AIoT）市場：コンポーネント別

• 概要
  • セグメント別シェア分析：コンポーネント別
  • ハードウェア
  • ソフトウェア
  • サービス

第8章 モノのAI（AIoT）市場：用途別

• 概要
  • セグメント別シェア分析：用途別
  • 映像監視
  • 在庫管理
  • 予知保全
  • サプライチェーンマネジメント
  • その他

第9章 モノのAI（AIoT）市場：展開別

• 概要
  • セグメント別シェア分析：展開別
  • クラウド
  • オンプレミス
  • ハイブリッド

第10章 モノのAI（AIoT）市場：技術別

• 概要
  • セグメント別シェア分析：技術別
  • 機械学習
  • 自然言語処理
  • コンピュータビジョン
  • エッジコンピューティング
  • クラウドコンピューティング

第11章 モノのAI（AIoT）市場：エンドユーズ別

• 概要
  • セグメント別シェア分析：エンドユーズ別
  • B2B
  • B2C
  • B2G
  • その他

第12章 モノのAI（AIoT）市場：業種別

• 概要
  • セグメント別シェア分析：業種別
  • 小売
  • 自動車
  • 製造業
  • ヘルスケア
  • 農業
  • ロジスティクス
  • BFSI
  • その他

第13章 モノのAI（AIoT）市場：地域別

• イントロダクション
• 北米
  • 概要
  • 主要メーカー：北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 概要
  • 主要メーカー：欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • オランダ
  • スウェーデン
  • ロシア
  • ポーランド
  • デンマーク
  • その他の欧州諸国
• アジア太平洋
  • 概要
  • 主要メーカー：アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • タイ
  • フィリピン
  • 台湾
  • ベトナム
  • その他のアジア太平洋諸国
• ラテンアメリカ
  • 概要
  • 主要メーカー：ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
  • コロンビア
  • その他のラテンアメリカ諸国
• 中東・アフリカ
  • 概要
  • 主要メーカー：中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • イスラエル
  • トルコ
  • アルジェリア
  • エジプト
  • イラン
  • カタール
  • その他の中東・アフリカ諸国

第14章 主要ベンダー分析：モノのAI（AIoT）産業

• 競合ベンチマーク
  • 競合ダッシュボード
  • 競合ポジショニング
• 企業プロファイル
  • IBM
  • Microsoft
  • Google（Alphabet）
  • Amazon Web Services（Amazon）
  • Cisco
  • Intel
  • NVIDIA
  • Oracle
  • SAP
  • Siemens
  • Bosch
  • Huawei
  • ABB
  • Hitachi
  • Qualcomm
  • PTC
  • Salesforce
  • SAS Institute
  • ARM
  • Others

第15章 AnalystViewの全方位展望