再生可能エネルギーにおける人工知能の世界市場規模調査：展開タイプ別、最終用途産業別、コンポーネントタイプ別、地域別予測、2022年～2032年

再生可能エネルギーにおける人工知能の世界市場は、2023年に約6億3,000万米ドルと評価され、予測期間2024年から2032年にかけて24.6％以上の健全な成長率で成長すると予測されています。

再生可能エネルギー産業における人工知能（AI）は、学習、推論、問題解決、意思決定など、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行できるコンピュータシステムの開発を包含します。AIは、再生可能エネルギーを含む様々な分野で著しく進歩しており、その応用はクリーンエネルギーの生成、分配、消費に革命をもたらす可能性を秘めています。

人工知能は、太陽の動きを追跡し、それに応じてパネルの角度を調整することで太陽光発電パネルの効率を高めることで、太陽エネルギーの分野で重要な役割を果たしています。AI主導のアルゴリズムは気象データを分析し、雲量を予測することで、より良いグリッド統合とエネルギー予測を促進します。さらに、AIは太陽光発電設備の予測保守に活用され、ダウンタイムと保守コストを削減します。さらに、AIの進歩と再生可能エネルギー源への注目の高まりは、市場拡大の大きな機会となっています。AIは、過去のデータやリアルタイムのデータを分析し、太陽光発電や風力発電を予測・最適化することで発電量を向上させ、再生可能エネルギー発電の最適化に不可欠です。しかし、AI駆動技術に関連する高コストは、予測期間2024-2032年における市場全体の需要を阻害することになると思われます。

再生可能エネルギーにおける人工知能の世界市場調査において考慮した主要地域は、アジア太平洋地域、北米、欧州、中南米、その他ラテンアメリカ地域です。北米は、AI技術の早期採用と再生可能エネルギープロジェクトへの多額の投資により、2023年の市場を独占しました。一方、アジア太平洋地域は、再生可能エネルギーへの注目の高まりと、同地域内でのAI技術の急速な採用により、予測期間中に最も速い速度で成長すると予想されます。

目次

第1章 再生可能エネルギーにおける人工知能の世界市場エグゼクティブサマリー

• 再生可能エネルギーにおける人工知能の世界市場規模・予測（2022-2032年）
• 地域別概要
• セグメント別概要
• 主要動向
• 景気後退の影響
• アナリストの結論・提言

第2章 再生可能エネルギーにおける人工知能の世界市場定義と調査前提条件

• 調査目的
• 市場の定義
• 調査前提条件
  • 包含と除外
  • 制限事項
  • 供給サイドの分析
    • 入手可能性
    • インフラ
    • 規制環境
    • 市場競争
    • 経済性（消費者の視点）
  • 需要サイド分析
    • 規制の枠組み
    • 技術の進歩
    • 環境への配慮
    • 消費者の意識と受容
• 調査手法
• 調査対象年
• 通貨換算レート

第3章 再生可能エネルギーにおける人工知能の世界市場力学

• 市場促進要因
  • 再生可能エネルギー技術の採用拡大
  • 再生可能エネルギー生産の最適化
  • 予知保全
• 市場の課題
  • AI駆動技術の高コスト
• 市場機会
  • AI技術の進歩
  • 再生可能エネルギー源への注目

第4章 世界の再生可能エネルギーにおける人工知能市場産業分析

• ポーターのファイブフォースモデル
  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 新規参入業者の脅威
  • 代替品の脅威
  • 競争企業間の敵対関係
  • ポーターのファイブフォースモデルへの未来的アプローチ
  • ポーターのファイブフォースの影響分析
• PESTEL分析
  • 政治
  • 経済
  • 社会
  • 技術
  • 環境
  • 法律
• 主な投資機会
• 主要成功戦略
• 破壊的動向
• 業界専門家の視点
• アナリストの結論・提言

第5章 再生可能エネルギーにおける人工知能の世界市場規模と予測：展開タイプ別、2022年～2032年

• セグメントダッシュボード
• 再生可能エネルギーにおける人工知能の世界市場：収益動向分析、2022年・2032年
  • オンプレミス
  • クラウド

第6章 再生可能エネルギーにおける人工知能の世界市場規模と予測：最終用途産業別、2022年～2032年

• セグメントダッシュボード
• 再生可能エネルギーにおける人工知能の世界市場：収益動向分析、2022年・2032年
  • エネルギー発電
  • エネルギー送電
  • エネルギー配給
  • 公益事業

第7章 再生可能エネルギーにおける人工知能の世界市場規模と予測：コンポーネントタイプ別、2022年～2032年

• セグメントダッシュボード
• 再生可能エネルギーにおける人工知能の世界市場：収益動向分析、2022年・2032年
  • ソリューション
  • サービス

第8章 再生可能エネルギーにおける人工知能の世界市場規模と予測：地域別、2022年～2032年

• 北米の再生可能エネルギーにおける人工知能市場
  • 米国の再生可能エネルギーにおける人工知能市場
  • カナダの再生可能エネルギーにおける人工知能市場
• 欧州の再生可能エネルギーにおける人工知能市場
  • 英国の再生可能エネルギーにおける人工知能市場
  • ドイツの再生可能エネルギーにおける人工知能市場
  • フランスの再生可能エネルギーにおける人工知能市場
  • スペインの再生可能エネルギーにおける人工知能市場
  • イタリアの再生可能エネルギーにおける人工知能市場
  • その他欧州の再生可能エネルギーにおける人工知能市場
• アジア太平洋の再生可能エネルギーにおける人工知能市場
  • 中国の再生可能エネルギーにおける人工知能市場
  • インドの再生可能エネルギーにおける人工知能市場
  • 日本の再生可能エネルギーにおける人工知能市場
  • オーストラリアの再生可能エネルギーにおける人工知能市場
  • 韓国の再生可能エネルギーにおける人工知能市場
  • その他アジア太平洋の再生可能エネルギーにおける人工知能市場
• ラテンアメリカの再生可能エネルギーにおける人工知能市場
  • ブラジルの再生可能エネルギーにおける人工知能市場
  • メキシコの再生可能エネルギーにおける人工知能市場
  • その他ラテンアメリカの再生可能エネルギーにおける人工知能市場
• 中東・アフリカの再生可能エネルギーにおける人工知能市場
  • サウジアラビアの再生可能エネルギーにおける人工知能市場
  • 南アフリカの再生可能エネルギーにおける人工知能市場
  • その他中東とアフリカの再生可能エネルギーにおける人工知能市場

第9章 競合情報

• 主要企業のSWOT分析
• 主要市場戦略
• 企業プロファイル
  • Vestas
    • 主要情報
    • 概要
    • 財務（データの入手可能性によります）
    • 製品概要
    • 市場戦略
  • Siemens AG
  • General Electric
  • App Orchid
  • Alpiq Holding Ltd.
  • Origami
  • Flex Ltd.
  • Enphase Energy
  • Enel Spa
  • Atos SE

第10章 調査プロセス

• 調査プロセス
  • データマイニング
  • 分析
  • 市場推定
  • 検証
  • 出版
• 調査属性

Global Artificial Intelligence in Renewable Energy Market is valued at approximately USD 630 million in 2023 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 24.6% over the forecast period 2024-2032. The artificial intelligence (AI) in renewable energy industry encompasses the development of computer systems capable of performing tasks that typically require human intelligence, such as learning, reasoning, problem-solving, and decision-making. AI has significantly advanced across various sectors, including renewable energy, where its applications have the potential to revolutionize the generation, distribution, and consumption of clean energy.

Artificial intelligence plays a critical role in the field of solar energy by enhancing the efficiency of photovoltaic panels through tracking the sun's movement and adjusting the panels' angles accordingly. AI-driven algorithms analyze weather data and predict cloud cover, facilitating better grid integration and energy forecasting. Additionally, AI is utilized for predictive maintenance of solar installations, reducing downtime and maintenance costs. Moreover, advancements in AI and the growing focus on renewable energy sources present significant opportunities for market expansion. AI is essential in optimizing renewable energy production by analyzing historical and real-time data, improving power output by predicting and optimizing solar and wind power generation. However, the high cost associated with AI-driven technologies is going to impede the overall demand for the market during the forecast period 2024-2032.

The key regions considered for the Global Artificial Intelligence in Renewable Energy Market study include Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and Rest of the World. North America dominated the market in 2023 due to the early adoption of AI technologies and substantial investments in renewable energy projects. Meanwhile, the Asia Pacific region is expected to grow at the fastest rate during the forecast period, driven by the increasing focus on renewable energy and the rapid adoption of AI technologies within the region.

Major market players included in this report are:

• Vestas
• App Orchid
• Alpiq Holding Ltd.
• Origami
• Siemens AG
• Flex Ltd.
• Enphase Energy
• Enel Spa
• Atos SE
• General Electric

The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:

By Deployment Type:

• On Premises
• Cloud

By End-Use Industry:

• Energy Generation
• Energy Transmission
• Energy Distribution
• Utilities

By Component Type:

• Solution
• Service

By Region:

• North America
• U.S.
• Canada
• Europe
• UK
• Germany
• France
• Spain
• Italy
• ROE
• Asia Pacific
• China
• India
• Japan
• Australia
• South Korea
• RoAPAC
• Latin America
• Brazil
• Mexico
• Middle East & Africa
• Saudi Arabia
• South Africa
• RoMEA

Years considered for the study are as follows:

• Historical year - 2022
• Base year - 2023
• Forecast period - 2024 to 2032

Key Takeaways:

• Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
• Annualized revenues and regional level analysis for each market segment.
• Detailed analysis of geographical landscape with Country level analysis of major regions.
• Competitive landscape with information on major players in the market.
• Analysis of key business strategies and recommendations on future market approach.
• Analysis of competitive structure of the market.
• Demand side and supply side analysis of the market

Table of Contents

Chapter 1. Global Artificial Intelligence in Renewable Energy Market Executive Summary

• 1.1. Global Artificial Intelligence in Renewable Energy Market Size & Forecast (2022-2032)
• 1.2. Regional Summary
• 1.3. Segmental Summary
  • 1.3.1. By Deployment Type
  • 1.3.2. By End-Use Industry
  • 1.3.3. By Component Type
• 1.4. Key Trends
• 1.5. Recession Impact
• 1.6. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 2. Global Artificial Intelligence in Renewable Energy Market Definition and Research Assumptions

• 2.1. Research Objective
• 2.2. Market Definition
• 2.3. Research Assumptions
  • 2.3.1. Inclusion & Exclusion
  • 2.3.2. Limitations
  • 2.3.3. Supply Side Analysis
    • 2.3.3.1. Availability
    • 2.3.3.2. Infrastructure
    • 2.3.3.3. Regulatory Environment
    • 2.3.3.4. Market Competition
    • 2.3.3.5. Economic Viability (Consumer's Perspective)
  • 2.3.4. Demand Side Analysis
    • 2.3.4.1. Regulatory frameworks
    • 2.3.4.2. Technological Advancements
    • 2.3.4.3. Environmental Considerations
    • 2.3.4.4. Consumer Awareness & Acceptance
• 2.4. Estimation Methodology
• 2.5. Years Considered for the Study
• 2.6. Currency Conversion Rates

Chapter 3. Global Artificial Intelligence in Renewable Energy Market Dynamics

• 3.1. Market Drivers
  • 3.1.1. Increasing Adoption of Renewable Energy Technologies
  • 3.1.2. Optimization of Renewable Energy Production
  • 3.1.3. Predictive Maintenance
• 3.2. Market Challenges
  • 3.2.1. High Cost of AI-driven Technologies
• 3.3. Market Opportunities
  • 3.3.1. Advancements in AI Technology
  • 3.3.2. Focus on Renewable Energy Sources

Chapter 4. Global Artificial Intelligence in Renewable Energy Market Industry Analysis

• 4.1. Porter's 5 Force Model
  • 4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
  • 4.1.2. Bargaining Power of Buyers
  • 4.1.3. Threat of New Entrants
  • 4.1.4. Threat of Substitutes
  • 4.1.5. Competitive Rivalry
  • 4.1.6. Futuristic Approach to Porter's 5 Force Model
  • 4.1.7. Porter's 5 Force Impact Analysis
• 4.2. PESTEL Analysis
  • 4.2.1. Political
  • 4.2.2. Economical
  • 4.2.3. Social
  • 4.2.4. Technological
  • 4.2.5. Environmental
  • 4.2.6. Legal
• 4.3. Top investment opportunity
• 4.4. Top winning strategies
• 4.5. Disruptive Trends
• 4.6. Industry Expert Perspective
• 4.7. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 5. Global Artificial Intelligence in Renewable Energy Market Size & Forecasts by Deployment Type 2022-2032

• 5.1. Segment Dashboard
• 5.2. Global Artificial Intelligence in Renewable Energy Market: Deployment Type Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Million)
  • 5.2.1. On Premises
  • 5.2.2. Cloud

Chapter 6. Global Artificial Intelligence in Renewable Energy Market Size & Forecasts by End-Use Industry 2022-2032

• 6.1. Segment Dashboard
• 6.2. Global Artificial Intelligence in Renewable Energy Market: End-Use Industry Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Million)
  • 6.2.1. Energy Generation
  • 6.2.2. Energy Transmission
  • 6.2.3. Energy Distribution
  • 6.2.4. Utilities

Chapter 7. Global Artificial Intelligence in Renewable Energy Market Size & Forecasts by Component Type 2022-2032

• 7.1. Segment Dashboard
• 7.2. Global Artificial Intelligence in Renewable Energy Market: Component Type Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Million)
  • 7.2.1. Solution
  • 7.2.2. Service

Chapter 8. Global Artificial Intelligence in Renewable Energy Market Size & Forecasts by Region 2022-2032

• 8.1. North America Artificial Intelligence in Renewable Energy Market
  • 8.1.1. U.S. Artificial Intelligence in Renewable Energy Market
    • 8.1.1.1. Deployment Type breakdown size & forecasts, 2022-2032
    • 8.1.1.2. End-Use Industry breakdown size & forecasts, 2022-2032
    • 8.1.1.3. Component Type breakdown size & forecasts, 2022-2032
  • 8.1.2. Canada Artificial Intelligence in Renewable Energy Market
• 8.2. Europe Artificial Intelligence in Renewable Energy Market
  • 8.2.1. U.K. Artificial Intelligence in Renewable Energy Market
  • 8.2.2. Germany Artificial Intelligence in Renewable Energy Market
  • 8.2.3. France Artificial Intelligence in Renewable Energy Market
  • 8.2.4. Spain Artificial Intelligence in Renewable Energy Market
  • 8.2.5. Italy Artificial Intelligence in Renewable Energy Market
  • 8.2.6. Rest of Europe Artificial Intelligence in Renewable Energy Market
• 8.3. Asia-Pacific Artificial Intelligence in Renewable Energy Market
  • 8.3.1. China Artificial Intelligence in Renewable Energy Market
  • 8.3.2. India Artificial Intelligence in Renewable Energy Market
  • 8.3.3. Japan Artificial Intelligence in Renewable Energy Market
  • 8.3.4. Australia Artificial Intelligence in Renewable Energy Market
  • 8.3.5. South Korea Artificial Intelligence in Renewable Energy Market
  • 8.3.6. Rest of Asia Pacific Artificial Intelligence in Renewable Energy Market
• 8.4. Latin America Artificial Intelligence in Renewable Energy Market
  • 8.4.1. Brazil Artificial Intelligence in Renewable Energy Market
  • 8.4.2. Mexico Artificial Intelligence in Renewable Energy Market
  • 8.4.3. Rest of Latin America Artificial Intelligence in Renewable Energy Market
• 8.5. Middle East & Africa Artificial Intelligence in Renewable Energy Market
  • 8.5.1. Saudi Arabia Artificial Intelligence in Renewable Energy Market
  • 8.5.2. South Africa Artificial Intelligence in Renewable Energy Market
  • 8.5.3. Rest of Middle East & Africa Artificial Intelligence in Renewable Energy Market

Chapter 9. Competitive Intelligence

• 9.1. Key Company SWOT Analysis
• 9.2. Top Market Strategies
• 9.3. Company Profiles
  • 9.3.1. Vestas
    • 9.3.1.1. Key Information
    • 9.3.1.2. Overview
    • 9.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
    • 9.3.1.4. Product Summary
    • 9.3.1.5. Market Strategies
  • 9.3.2. Siemens AG
  • 9.3.3. General Electric
  • 9.3.4. App Orchid
  • 9.3.5. Alpiq Holding Ltd.
  • 9.3.6. Origami
  • 9.3.7. Flex Ltd.
  • 9.3.8. Enphase Energy
  • 9.3.9. Enel Spa
  • 9.3.10. Atos SE

Chapter 10. Research Process

• 10.1. Research Process
  • 10.1.1. Data Mining
  • 10.1.2. Analysis
  • 10.1.3. Market Estimation
  • 10.1.4. Validation
  • 10.1.5. Publishing
• 10.2. Research Attributes