人工知能（AI）バッテリー技術の世界市場（2027年～2037年）

人工知能（AI）は、バッテリーのバリューチェーン全体において急速に中核技術となりつつあります。AIは、バッテリーの発見、設計、試験、製造、管理、再利用、リサイクルのあり方を変えつつあります。AIを活用したバッテリー技術の市場は、AIソフトウェア、AI対応サービス、およびビジョン検査システムやエッジAIバッテリー管理プロセッサなどのAI専用ハードウェアに及びます。バッテリー需要の拡大と、ライフサイクルのあらゆる段階へのAIの組み込みが進むにつれ、今後10年間でこの市場は力強い成長を遂げると見込まれています。過去12ヶ月間は、転換点となりました。世界有数の電池メーカーにおいて、AIはパイロットプロジェクトから全社的な変革プログラムへと移行し、大幅な生産性向上の目標が掲げられ、取締役会レベルでAIガバナンスが監督されるようになりました。最近の動向には、次のようなものがあります。

• 研究開発（R&D）における生成AI。材料の基盤モデルや生成設計ツールが、商用バッテリーの研究開発に導入されました。バッテリー開発企業は現在、数百万もの候補となる電解質や電極材料をスクリーニングする、AI駆動型の材料探索プラットフォームを提供しています。
• ナトリウムイオン電池。ナトリウムイオン電池は乗用車向け量産段階に入りました。全固体電池も商用化が間近に迫っており、これら両方の化学系は、AI別開発の加速に大きく依存しています。
• 規制と貿易。2027年2月から導入が予定されているEUの「バッテリーパスポート」により、バッテリーの残存寿命データは規制対象の資産となりつつあります。先進的なバッテリー技術に対する輸出規制により、データ、モデル、およびプロセスのノウハウは国家戦略上の重要課題となっています。
• 新たな需要。AIデータセンター、ヒューマノイドロボット、ドローン、電気航空機が、バッテリー需要の新たな源泉として台頭しています。これらはいずれも、高度なバッテリーインテリジェンスを必要としています。

今後の見通しとして、最も急速な成長が見込まれるのは以下の分野です：

• 2030年以降、廃棄されたEVバッテリーの最初の大規模な波が到来することに伴い、セカンドライフ評価；
• 循環型経済規制に基づくリサイクル；
• バッテリーのライフサイクル全体にわたるデータを連携させる「デジタルツイン」；
• 次世代の化学技術に牽引されるマテリアルズ・インフォマティクス。

定置型蓄電システムやデータセンターが、最も急速に成長している顧客層となりつつあります。ニューラルプロセッサがバッテリー管理ハードウェアに普及するにつれ、エッジAIがバッテリー分析分野において急速にシェアを拡大していくでしょう。その導入は以下の3つの波を経て進むと見込まれます：

• 1. 2020年代後半：分析およびBMSのインテリジェンス。
• 2. 2030年代初頭には、AIネイティブな製造と材料発見の加速。
• 3. 2030年代半ばまでに、自律型研究所と完全なデジタルツインに基づく開発が実現します。

独自のバッテリーデータ、深い電気化学の専門知識、検証済みの物理学に基づくモデル、そしてバッテリーのライフサイクル全体にわたる統合を組み合わせた企業が、競争優位性を獲得することになるでしょう。バッテリー開発は、実験中心のプロセスからデータ中心のプロセスへと移行しており、AI能力は製造規模と同様に戦略的に重要な要素になりつつあります。

『人工知能（AI）バッテリー技術の世界市場2027–2037』は、AIがバッテリーのライフサイクルのあらゆる段階をどのように変革しているか、そしてそれによって生み出されるビジネスチャンスについて包括的に分析したものです。当レポートでは、以下の9つのAI使用事例について分析を行っています。

• 材料インフォマティクス；
• セルおよびパックの設計；
• セルの試験およびモデリング；
• 製造および品質管理；
• BMSおよびバッテリー分析；
• アプリケーション運用；
• デジタルツイン；
• セカンドライフ評価；
• リサイクル。

レポートの内容は以下の通りです。

• 使用事例、AI技術、導入形態、提供形態、化学組成、最終用途、および地域別の2027年～2037年の世界市場予測
• ベア、ベース、ブルの各シナリオ分析およびテクノロジースタック全体におけるバリュープールの分布
• バッテリー分野における機械学習、深層学習、物理情報に基づくモデル、生成AI、基盤モデル、およびエージェント型AIの分析
• バッテリーデータインフラ、公開データセット、高度なセンシング、BMS用シリコンおよびエッジAIプロセッサ
• AIを活用した材料探索、汎用原子間ポテンシャル、自律型実験室
• セルおよびパックの設計、試験、寿命予測、ギガファクトリー製造におけるAIの活用
• 次世代BMS、クラウド分析、エッジAI、およびバッテリー健全性認証
• EV充電、V2G、BESSのディスパッチ、およびデータセンターのバッテリー管理におけるAI
• ライフサイクル全体にわたるバッテリーのデジタルツイン
• セカンドライフ評価、再構成、およびリサイクルにおけるAIの活用
• 電池の化学組成および最終用途市場ごとのAI活用の機会
• 地域ごとの政策エコシステム、バッテリーパスポート、AI規制、安全基準、および輸出管理
• セルメーカー、EVメーカー、プラットフォーム企業別AIの導入
• 競合情勢、パートナーシップ、資金調達、M&A、および特許分析
• 95社の企業プロファイル。掲載企業プロファイルには、About:Energy、ACC（Automotive Cells Company）、ACCURE Battery Intelligence、Addionics、Aegis Critical Energy Defence、Aionics、Altilium、Anabatic Semi、Analog Devices、Atinary Technologies、B2U Storage Solutions、BASF、BattGenie、Blue Solutions、BMWグループ、Bosch、Breathe Battery Technologies、Brightfield AI/Voltus、Brill Power、CATL、Chemix、Circulor、Circunomics、Citrine Informatics、Cling Systems、Cognex、Connected Energy、CuspAI、Dassault Systemes、DellCon、DNV（Veracity）、DP Technology、Dragonfly Energy、Dukosi、Dunia Innovations、Eatron Technologies、EcoPro、Electra Vehicles、Elisa IndustrIQ、Elysia Battery Intelligence (Fortescue Zero)、EnPower Greentech、enspired、Envision AESC、Eonix Energy、EthonAI、EVE Energy、Fluence Energy、Gaussion、GBatteries、Glimpse Engineering、Google DeepMind、Huawei Digital Power、Intellegensなどがあります。

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 イントロダクション：AIとバッテリーバリューチェーン

• AI駆動型バッテリー技術の定義
• 機械学習vs.人工知能
• バッテリー市場の状況
• 従来のバッテリー開発：逐次的、実験中心、そして低速
• 何が変わったのか：なぜAIは今、実用化可能なのか
• バッテリーにおけるAI導入の経済的メリット
• 市場構造：AI活用事例の9つの領域

第3章 バッテリーアプリケーションのための機械学習の基礎

• 変化する標的としてのAI：定義と範囲
• データの重要性：品質、次元性、標準化された構造
• 学習パラダイム
• 古典的アルゴリズム
• ニューラルネットワークとディープラーニング
• 自然言語処理と大規模言語モデル
• 物理法則に基づいたモデルとハイブリッドモデル
• 生成AI、基盤モデル、エージェントAI
• 転移学習、連合学習、ドメイン適応型学習
• 説明可能性、不確実性定量化、アンダーフィッティングとオーバーフィッティング
• 過剰使用の非効率性：機械学習を適用すべきでない場合
• エッジ環境とクラウド環境の導入

第4章 バッテリーデータインフラストラクチャ、センシング、およびコンピューティング

• バッテリーデータの問題
• データパイプライン：BMSからAIへ
• 高度なセンシングハードウェア
• BMSシリコンおよびエッジAIプロセッサ
• クラウドプラットフォームと接続性
• 材料発見のための計算
• データ標準と相互運用性
• サイバーセキュリティとデータガバナンス

第5章 AIを活用したバッテリー材料の発見（材料情報学）

• バッテリー材料にAIを活用する理由
• 物性予測と材料分類
• プロセスの逆転：逆設計
• 材料選別時間の短縮
• 陰極材料
• 陽極材料
• 液体電解質
• 固体電解質
• AIを用いたセル材料組み合わせの最適化
• 自律型（自動運転）研究所
• 重要鉱物の代替と供給リスクの軽減
• 電池向け材料情報学分野の参入企業
• ビジネス分析
• 市場予測：電池向け材料情報学2027年～2037年

第6章 バッテリー化学別AIアプリケーション

• 先進リチウムイオン電池：高ニッケル、LFP/LMFP、そして350Wh/kgへの道
• シリコンおよびシリコンカーボンアノード
• リチウム金属電池およびアノードレス電池
• 固体電池および半固体電池
• リチウム硫黄電池
• ナトリウムイオン電池
• LTO電池およびニオブ酸電池
• 亜鉛系電池およびアルミニウムイオン電池
• レドックスフロー電池
• 構造型、フレキシブル型、印刷型、その他新興フォーマット
• PFASフリーの結合剤および添加剤：規制に基づく再処方
• 化学がもたらすAIの可能性

第7章 セルおよびパッケージ設計におけるAIの活用

• 試行錯誤からシミュレーション主導型設計へ
• 多変数セル設計最適化
• 電極および微細構造設計
• 細胞フォーマットとアーキテクチャ
• セル性能とエネルギー密度
• AIベースのバッテリーパック設計構造最適化
• AIを活用したパッケージデザイン最適化に関する調査
• セル・トゥ・パック、セル・トゥ・シャーシ、およびハイブリッドパック
• ジェネレーティブデザイン、軽量化、および熱システム設計
• リサイクルと持続可能性を考慮した設計
• バッテリー設計およびシミュレーションソフトウェアの概要
• 市場予測：AIを活用した細胞・包装設計（2027年～2037年）

第8章 細胞検査、モデリング、寿命予測におけるAIの活用

• 従来の細胞検査：欠点と課題
• 高スループット自動テストのためのAI
• 細胞モデリングのためのデータフォーム
• 実験計画法と異常データ識別のためのAI
• 生涯モデリングと幼少期予測
• 劣化モデリング
• 残存耐用年数（RUL）予測方法
• 温度と圧力のシミュレーション
• データ駆動型細胞構造最適化
• 細胞断面欠陥タイプのAI分類
• テストモード別アルゴリズム的アプローチ
• 試験ラボの自動化と認証への影響
• 細胞検査用AIの参入企業
• ビジネス分析
• 市場予測：AI細胞検査2027年～2037年

第9章 セル組立および製造におけるAIの活用

• 従来型製造プロセスの概要
• ギガファクトリーの生産立ち上げにおける問題点
• 産業現場におけるデータ品質とデータ取得の課題
• プロセスステップ別のAI活用事例
• 欠陥検出と品質管理のためのビジョンAI
• ストリーミングプロセス分析と予防的制御
• 電極コーティングおよび乾燥シミュレーション
• 形成と老化：AI短縮プロトコル
• 製造およびセルアセンブリにおけるアルゴリズム的アプローチ
• 工場デジタルツイン、仮想試運転、FAT/SAT
• 予知保全、MES、IT/OT統合
• セルおよびパック組立におけるロボット工学と物理AI
• スマートバッテリー製造企業
• ビジネス分析
• 市場予測：バッテリー製造におけるAIの活用（2027年～2037年）

第10章 次世代BMSとバッテリー解析

• バッテリー管理システム：目的とマルチセルパック管理
• 既存のBMSの限界と次世代BMSの必要性
• ビッグデータとAIを統合した次世代BMS
• AIモデル開発のためのデータ前処理
• 診断のためのデータ構造と形式
• 状態推定：SoC、SoH、SoP、SoE、内部温度
• 故障検出と異常診断
• 処方的AI：予測から推奨アクションへ
• AI最適化充電：適応型かつ劣化認識型プロトコル
• 熱暴走早期検知および高度なパックセンサー
• ワイヤレスBMSとリモートモニタリング
• エッジAI
• クラウドバッテリー分析：車両管理、保証、残存価値、保険
• バッテリーパスポート
• バッテリー診断および管理のためのAI分野の参入企業
• ビジネス分析
• 市場予測：バッテリー診断およびBMS分析2027年～2037年

第11章 電気自動車、エネルギー貯蔵、データセンターにおけるバッテリー運用のためのAI

• 電力網内におけるEV運用のためのAI
• AIを活用した最適なEVバッテリー動作のための充電
• スマート充電およびV2G（車両間電力網）プラットフォーム
• エネルギー貯蔵システム向けAIベースの環境制御
• BESS（蓄電池エネルギー貯蔵システム）の運用、エネルギー取引、および増強計画
• クラウドサーバーにおけるビッグデータ管理
• データセンター、商業施設、産業施設向けのバッテリーストレージ
• バッテリー交換、バッテリー・アズ・ア・サービス、そして新たなビジネスモデル

第12章 バッテリーのデジタルツイン

• デジタルツインの概念と技術
• バッテリー開発におけるデジタルツイン
• デジタルツイン機能
• ライフサイクル全体にわたる拡張：製造、熱管理、バッテリーパスポート、V2G
• バッテリーデジタルツインプラットフォーム
• デジタルツインとクラウドBMS
• 市場予測：バッテリーデジタルツイン2027年～2037年

第13章 セカンドライフ評価とバッテリーの再利用

• 再生バッテリーの概要
• 安全性に関する懸念、規制、およびバッテリーパスポート
• AIの役割
• AIを活用した迅速診断により再利用コストを削減
• バッテリー再利用のためのAIベースの再編成
• セカンドライフの応用と経済
• セカンドライフ評価におけるAIプレイヤー
• ビジネス分析
• 市場予測：AIを活用したセカンドライフ市場評価（2027年～2037年）

第14章 バッテリーリサイクルにおけるAIの活用

• 既存のリサイクルプロセスの限界とAI導入の必要性
• リサイクル技術
• リサイクルプロセス全体におけるAIの活用
• 特定部品のリサイクルとリチウムイオン電池を超える化学
• トレーサビリティ、バッテリーパスポート、そしてEUの目標
• AIを使ったプレイヤーのリサイクル
• 市場予測：バッテリーリサイクルにおけるAIの活用（2027年～2037年）

第15章 最終用途市場

• 電気自動車
• 定置型エネルギー貯蔵
• 家電製品およびウェアラブル機器
• オフハイウェイ機械：建設、農業、鉱業
• ロボット工学、ドローン、および物理AIプラットフォーム
• 航空およびeVTOL
• 海運と鉄道
• 防衛
• 医療機器
• 比較応用分析

第16章 世界市場予測（2027年～2037年）

• 予測の範囲と調査手法
• 市場全体
• 使用事例
• バッテリー診断（供給容量別）
• AI技術により
• 展開モード別：クラウド、エッジ、オンプレミス
• 提供内容：ソフトウェア、サービス、AI対応ハードウェア
• 電池化学別
• 地域別
• シナリオ分析：弱気シナリオ、基本シナリオ、強気シナリオ
• スタック全体におけるバリュープールの分配

第17章 地域市場とバッテリー政策のエコシステム

• バッテリーAIの地域別需要パターン
• 中国
• 韓国
• 日本
• 欧州連合
• 米国
• 英国
• カナダとインド
• その他の地域：モロッコ、オーストラリア、東南アジア
• 世界の細胞製造能力

第18章 規制、基準、および技術主権

• バッテリーの安全基準とAIによる検証
• バッテリーパスポートとデータ共有ルール
• AI規制：EU AI法、米国および中国の枠組み
• AIベースのBMSの機能安全性（ISO 26262、ISO 21448、ISO/PAS 8800）
• 規格開発：IEC、SAE、IEEEおよび各国のプログラム
• PFAS規制および材料規制
• 輸出規制と技術主権

第19章 バッテリーメーカー、EVメーカー、プラットフォーム企業によるAIの導入

• 電池セルおよび材料関連企業
• 電気自動車メーカー
• プラットフォーム企業と研究機関

第20章 競合情勢、投資、展望

• 使用事例別競争力分析
• 参入企業の種類：スタートアップ企業、ソフトウェア大手、電池メーカー、OEM
• ビジネスモデルと収益源
• 戦略的パートナーシップおよび合弁事業
• 投資と資金調達
• M&Aの現状
• 特許情勢
• 導入の障壁
• 新興フロンティア2030年～2037年

第21章 企業プロファイル（95社の企業プロファイル）

第22章 付録

第23章 参考文献