新興産業AIエコシステムにおける世界の成長機会：2025年～2029年

産業AIエコシステムは、業務効率化の要請と自律運転能力により変革的な成長を推進

産業製造分野では、設備のダウンタイム、技能不足、変動する貿易政策による前例のない混乱が生じており、従来のシステムは現代のAIとの統合に苦労しています。フォーチュン500企業は、計画外のダウンタイムにより毎年多額の収益を失っています。同時に、製造業者は関税変動や労働力不足による利益率の圧縮に直面しており、今後10年間で数百万の雇用が埋まらない可能性があります。

本分析では、予知保全から自律運転まで、産業用AI導入を推進する顧客の重要ニーズを明らかにします。さらに3つの高成長機会を特定します：リアルタイム制御向けに5ミリ秒未満の応答時間を実現する小型言語モデルを活用したエッジAI対応製造オーケストレーション、関税リスク管理と地政学的レジリエンスのためのAI搭載サプライチェーン可視化プラットフォーム、自動車・製薬・化学製造向けに特化した垂直基盤モデルです。

主要な市場課題としては、サイバーセキュリティリスク、データインフラの不足、規制の複雑性、クラウド依存による制約などが挙げられます。フェデレーテッドラーニングやエージェント型AIといった新たなアプローチは、産業企業がAI駆動型変革を実施し、持続可能な競争優位性を獲得する方法を再構築するでしょう。

目次

戦略的インペラティブ

• 成長がますます困難になっている理由とは？
• The Strategic Imperative 8（TM）
• プロセスオートメーション業界における上位3つの戦略的インペラティブの影響

成長機会分析

• 産業用AIの市場シナリオ
• 産業用AIアプリケーションの解明
• 産業用AIは現在の市場ニーズの解決にどのように貢献できるでしょうか？
• 産業用AIの動向-産業基盤モデル
• 産業用AIの新たな動向－SLMとFL
• 産業用AIの新たな動向－エージェント型AIとMCPの登場
• 産業用AI－市場の課題
• 既存の課題にはどのようなものがありますか？

成長機会ユニバース

• 成長機会1：SLMを活用したエッジ対応自律製造オーケストレーション
• 成長機会2：AIを活用したサプライチェーン可視化と関税リスク予測プラットフォーム
• 成長機会3：垂直産業特化型産業用AI基盤モデル

今後のステップ

• 成長機会のメリットと影響
• 今後のステップ
• 免責事項