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市場調査レポート
商品コード
1538651

化学分野におけるAIの世界市場規模調査：コンポーネント別、ビジネス用途別、エンドユーザー別、地域別予測：2022-2032

Global AI in Chemicals Market Size Study, by Component, by Business Application, by End User, and Regional Forecasts 2022-2032

出版日
ページ情報
英文 285 Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
化学分野におけるAIの世界市場規模調査：コンポーネント別、ビジネス用途別、エンドユーザー別、地域別予測：2022-2032
出版日: 2024年08月20日
発行: Bizwit Research & Consulting LLP
ページ情報: 英文 285 Pages
納期: 2～3営業日
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概要

化学分野におけるAI世界市場の2023年の市場規模は約11億4,000万米ドルで、予測期間2024年から2032年にかけて39.72%以上の健全な成長率で成長すると予測されています。

化学分野におけるAIとは、プロセスを強化し、生産を最適化し、イノベーションを推進するために、化学産業に人工知能技術を応用することを指します。機械学習やデータ分析などのAI技術は、複雑な化学データを分析し、結果を予測し、化学製品やプロセスの設計を改善するために使用されます。これには、反応条件の最適化、新素材の特定、品質管理の強化などが含まれます。AIは研究開発を加速し、運用コストを削減し、潜在的なリスクを予測して安全性を高めるのに役立ちます。化学分野におけるAIの統合は、より効率的で正確なオペレーションを促進し、業界における製品開発とプロセス最適化の進歩につながります。さらに、高度な分析と機械学習アルゴリズムにより、正確なコストと性能の見積もりが可能になり、AI主導の自動化により実験手順が合理化されるため、効率性、正確性、安全性が向上します。

研究開発におけるAIの需要の高まりは、化学分野におけるAI市場を大きく牽引しています。化学業界がイノベーションの加速と研究開発プロセスの合理化を目指す中、AI技術は膨大なデータの分析、実験結果の予測、化学プロセスの最適化によって重要なサポートを提供します。AIは、高度なアルゴリズムと機械学習を通じて、新素材の発見、反応条件の改善、製品開発の強化を促進します。この機能により、研究者はデータ主導の意思決定をより効率的かつ効果的に行うことができ、従来の研究開発手法に伴う時間とコストを削減することができます。その結果、研究開発を推進するためのAIへの依存度が高まっており、化学分野におけるAIソリューションの需要が拡大しています。

化学分野におけるAI世界市場の主要地域には、北米、欧州、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東・アフリカが含まれます。地理的には、北米が2023年に化学分野におけるAI市場で最大のシェアを占めると予想されており、これは旺盛な研究開発資金とAIを推進する政府の戦略的イニシアチブが原動力となっています。この地域はイノベーションとデジタルトランスフォーメーションに強く注力しており、化学プロセスの強化、生産の最適化、製品開発の加速を目的としたAI技術の採用を推進しています。北米の大手企業や研究機関は、競争上の優位性を獲得し、業務効率を改善し、イノベーションを促進するためにAIを活用しています。さらに、政府の支援政策とAI主導の取り組みに対する多額の資金援助が、この急成長市場における北米のリーダーシップに貢献しています。さらに、アジア太平洋地域は、その多様な化学産業と支援的な政府政策に後押しされ、最も速いCAGRで成長する予定です。

目次

第1章 化学分野におけるAIの世界市場エグゼクティブサマリー

  • 化学分野におけるAI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
    • コンポーネント別
    • ビジネス用途別
    • エンドユーザー別
  • 主要動向
  • 景気後退の影響
  • アナリストの結論・提言

第2章 世界の化学分野におけるAI市場の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 化学分野におけるAIの世界市場力学

  • 市場促進要因
    • 研究開発におけるAI需要の高まり
    • 高度なデジタル技術の採用
    • バッチ生産スケジューリングの改善重視の高まり
  • 市場の課題
    • 高い初期投資と運用コスト
    • 規制上の懸念とデータプライバシー問題
  • 市場機会
    • 新興市場での拡大
    • 技術の進歩と革新
    • AI開発者と化学メーカーとのコラボレーション

第4章 化学分野におけるAIの世界市場産業分析

  • 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 化学分野におけるAIの世界市場規模・予測：コンポーネント別、2022年～2032年

  • セグメントダッシュボード
  • 化学分野におけるAIの世界市場：収益動向分析、2022年・2032年
    • ハードウェア
    • ソフトウェア
    • サービス

第6章 化学分野におけるAIの世界市場規模・予測：ビジネス用途別、2022年～2032年

  • セグメントダッシュボード
  • 化学分野におけるAIの世界市場：収益動向分析、2022年・2032年
    • 研究開発
    • 生産
    • サプライチェーン管理
    • 戦略管理

第7章 化学分野におけるAIの世界市場規模・予測：エンドユーザー別、2022年～2032年

  • セグメントダッシュボード
  • 化学分野におけるAIの世界市場：収益動向分析、2022年・2032年
    • 基礎化学品
    • 先端材料
    • 活性成分
    • グリーン・バイオケミカル
    • 塗料・コーティング剤
    • 接着剤・シーラント
    • 水処理・サービス
    • その他のエンドユーザー

第8章 化学分野におけるAIの世界市場規模・予測：地域別、2022年～2032年

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • 欧州
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • スペイン
    • イタリア
    • その他欧州
  • アジア太平洋
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • オーストラリア
    • 韓国
    • その他アジア太平洋地域
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • メキシコ
    • その他ラテンアメリカ
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • 南アフリカ
    • その他中東とアフリカ

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
    • IBM
      • 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
    • Schneider Electric（France）
    • Google
    • Microsoft
    • SAP
    • AWS
    • NVIDIA
    • C3.ai
    • GE Vernova
    • Siemens

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
目次

The Global AI in Chemicals Market is valued at approximately USD 1.14 billion in 2023 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 39.72% over the forecast period 2024-2032. AI in chemicals refers to the application of artificial intelligence technologies to the chemical industry to enhance processes, optimize production, and drive innovation. AI techniques, such as machine learning and data analytics, are used to analyze complex chemical data, predict outcomes, and improve the design of chemical products and processes. This includes optimizing reaction conditions, identifying new materials, and enhancing quality control. AI helps accelerate research and development, reduces operational costs, and enhances safety by predicting potential risks. The integration of AI in chemicals facilitates more efficient and precise operations, leading to advancements in product development and process optimization within the industry. Furthermore, advanced analytics and machine learning algorithms enable precise cost and performance estimations, while AI-driven automation streamlines experimental procedures, thereby enhancing efficiency, accuracy, and safety.

The growing demand for AI in research and development is significantly driving the AI in chemicals market. As the chemical industry seeks to accelerate innovation and streamline R&D processes, AI technologies provide critical support by analyzing vast amounts of data, predicting experimental outcomes, and optimizing chemical processes. AI facilitates the discovery of new materials, improves reaction conditions, and enhances product development through advanced algorithms and machine learning. This capability allows researchers to make data-driven decisions more efficiently and effectively, thereby reducing time and costs associated with traditional R&D methods. Consequently, the increasing reliance on AI to advance research and development fuels the expanding demand for AI solutions within the chemical sector.

The key region in the Global AI in Chemicals Market include North America, Europe, Asia Pacific, Latin America, and Middle East & Africa. Geographically, North America is expected to hold the largest share of the AI in Chemicals market in 2023, driven by robust R&D funding and strategic government initiatives promoting AI. The region's strong focus on innovation and digital transformation drives the adoption of AI technologies to enhance chemical processes, optimize production, and accelerate product development. Major corporations and research institutions in North America are leveraging AI to gain competitive advantages, improve operational efficiency, and foster innovation. Additionally, supportive government policies and substantial funding for AI-driven initiatives contribute to North America's leadership in this rapidly growing market. Furthermore, the Asia-Pacific region is poised to grow at the fastest CAGR, fueled by its diverse chemical industry and supportive governmental policies.

Major market players included in this report are:

  • IBM
  • Schneider Electric
  • Google
  • Microsoft
  • SAP
  • AWS
  • NVIDIA
  • C3.ai
  • GE Vernova
  • Siemens

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

By Component:

  • Hardware
  • Software
  • Services

By Business Application:

  • R&D
  • Production
  • Supply Chain Management
  • Strategy Management

By End User:

  • Basic Chemicals
  • Advanced Materials
  • Active Ingredients
  • Green & Biochemicals
  • Paints & Coatings
  • Adhesives & Sealants
  • Water Treatment & Services
  • Other End Users

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
  • Rest of Latin America
  • 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 AI in Chemicals Market Executive Summary

  • 1.1. Global AI in Chemicals Market Size & Forecast (2022-2032)
  • 1.2. Regional Summary
  • 1.3. Segmental Summary
    • 1.3.1. By Component
    • 1.3.2. By Business Application
    • 1.3.3. By End User
  • 1.4. Key Trends
  • 1.5. Recession Impact
  • 1.6. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 2. Global AI in Chemicals 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 AI in Chemicals Market Dynamics

  • 3.1. Market Drivers
    • 3.1.1. Growing demand for AI in research & development
    • 3.1.2. Adoption of advanced digital techniques
    • 3.1.3. Increased emphasis on improved batch production scheduling
  • 3.2. Market Challenges
    • 3.2.1. High initial investment and operational costs
    • 3.2.2. Regulatory concerns and data privacy issues
  • 3.3. Market Opportunities
    • 3.3.1. Expansion in emerging markets
    • 3.3.2. Technological advancements and innovations
    • 3.3.3. Collaboration between AI developers and chemical manufacturers

Chapter 4. Global AI in Chemicals 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 AI in Chemicals Market Size & Forecasts by Component 2022-2032

  • 5.1. Segment Dashboard
  • 5.2. Global AI in Chemicals Market: Component Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 5.2.1. Hardware
    • 5.2.2. Software
    • 5.2.3. Services

Chapter 6. Global AI in Chemicals Market Size & Forecasts by Business Application 2022-2032

  • 6.1. Segment Dashboard
  • 6.2. Global AI in Chemicals Market: Business Application Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 6.2.1. R&D
    • 6.2.2. Production
    • 6.2.3. Supply Chain Management
    • 6.2.4. Strategy Management

Chapter 7. Global AI in Chemicals Market Size & Forecasts by End User 2022-2032

  • 7.1. Segment Dashboard
  • 7.2. Global AI in Chemicals Market: End User Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 7.2.1. Basic Chemicals
    • 7.2.2. Advanced Materials
    • 7.2.3. Active Ingredients
    • 7.2.4. Green & Biochemicals
    • 7.2.5. Paints & Coatings
    • 7.2.6. Adhesives & Sealants
    • 7.2.7. Water Treatment & Services
    • 7.2.8. Other End Users

Chapter 8. Global AI in Chemicals Market Size & Forecasts by Region 2022-2032

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

Chapter 9. Competitive Intelligence

  • 9.1. Key Company SWOT Analysis
  • 9.2. Top Market Strategies
  • 9.3. Company Profiles
    • 9.3.1. IBM
      • 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. Schneider Electric (France)
    • 9.3.3. Google
    • 9.3.4. Microsoft
    • 9.3.5. SAP
    • 9.3.6. AWS
    • 9.3.7. NVIDIA
    • 9.3.8. C3.ai
    • 9.3.9. GE Vernova
    • 9.3.10. Siemens

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