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市場調査レポート
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1490922

スウォームインテリジェンス市場規模：モデル別、能力別、用途別、エンドユーザー別、2024年～2032年の予測

Swarm Intelligence Market Size - By Model (Ant Colony Optimization, Particle Swarm Optimization), By Capability (Optimization, Clustering, Scheduling, Routing), By Application (Robotics, Drones, Human Swarming), By End Users & Forecast, 2024 - 2032

出版日
ページ情報
英文 240 Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
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スウォームインテリジェンス市場規模：モデル別、能力別、用途別、エンドユーザー別、2024年～2032年の予測
出版日: 2024年03月22日
発行: Global Market Insights Inc.
ページ情報: 英文 240 Pages
納期: 2～3営業日
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概要

スウォームインテリジェンス市場規模は2024年から2032年にかけてCAGR38.5%以上で拡大すると予測されます。

物流、金融、ヘルスケアなど様々な業界における問題の複雑化が、数多くの革新的なソリューションに対する需要を促進しています。スウォームインテリジェンスアルゴリズムは、自然の群れで観察される集団行動を模倣することで、効率的な問題解決能力を提供します。さらに、人工知能（AI）と機械学習（ML）技術の進歩が、スウォームインテリジェンスシステムの性能と拡張性を高めています。

自律走行車、ロボット工学、最適化タスクにおける採用の増加も、市場の魅力を高めています。政府や民間組織による共同研究努力や投資の拡大は、スウォームインテリジェンスソリューションの開発と商業化をさらに促進しています。例えば、マイクロソフトは2024年4月、Phi-3-miniを発表しました。Phi-3-miniは小型言語モデル（SLM）の第一弾で、費用対効果の高いAIオプションで顧客層を広げると同時に、仕事と社会に革命を起こす変革技術へのコミットメントを表明しています。

モデルに基づくと、粒子群最適化（PSO）セグメントのスウォームインテリジェンス市場は、アルゴリズムのシンプルさ、効率性、拡張性により、2024年から2032年の間に堅調なCAGRで拡大します。PSOアルゴリズムは、鳥の群れや魚の群れの行動をシミュレートすることで、最適化タスクに優れています。また、最適解への収束が早く、動的な環境にも適応できるため、工学、金融、データ分析など、さまざまな分野での応用が期待されています。

用途に関しては、マルチロボットシステムにおける分散制御と協調の必要性が高まっているため、ロボット工学分野のスウォームインテリジェンス産業は2032年まで大幅な成長を遂げると思われます。スウォームインテリジェンスアルゴリズムは、ロボットの集団行動を可能にし、捜索・救助、監視、探査などの作業効率を高める。協働アルゴリズムの群ロボット研究開発における大幅な進歩は、その採用をさらに促進し、次世代ロボットシステムの重要な技術となると思われます。

地域別では、アジア太平洋のスウォームインテリジェンス市場は、特に中国、日本、韓国を含む国々での研究開発投資の増加により、2024年から2032年にかけて顕著な成長を示すと思われます。急成長するハイテク産業とAI・ロボットソリューションの採用拡大が、スウォームインテリジェンス技術の需要を牽引しています。技術革新と起業家精神を促進する政府の取り組みも、この地域の市場拡大に拍車をかけると思われます。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界洞察

  • エコシステム分析
  • サプライヤーの状況
    • テクノロジープロバイダー
    • システムインテグレーター
    • エンドユーザー
  • 利益率分析
  • 技術とイノベーションの展望
  • 特許分析
  • 主要ニュースとイニシアチブ
  • 規制状況
  • 影響要因
    • 促進要因
      • ビッグデータ問題の解決に向けたスウォームインテリジェンスの応用可能性の高まり
      • 輸送と物流におけるスウォームインテリジェンスの採用の増加
      • 自律システムの成長
      • インダストリー4.0の台頭
      • テクノロジーの進歩
    • 業界の潜在的リスク＆課題
      • 高い開発・導入コスト
      • 認識と理解が限定的
  • 成長可能性分析
  • ポーター分析
  • PESTEL分析

第4章 競合情勢

  • イントロダクション
  • 企業シェア分析
  • 競合のポジショニング・マトリックス
  • 戦略展望マトリックス

第5章 市場推計・予測：モデル別、2021年～2032年

  • 主要動向
  • アントコロニー最適化
  • 粒子群最適化
  • その他

第6章 市場推計・予測：能力別、2021年～2032年

  • 主要動向
  • 最適化
  • クラスタリング
  • スケジューリング
  • ルーティング

第7章 市場推計・予測：用途別、2021年～2032年

  • 主要動向
  • ロボット
  • ドローン
  • 人海

第8章 市場推計・予測：エンドユーザー別、2021年～2032年

  • 主要動向
  • 輸送・物流
    • 最適化
    • クラスタリング
    • スケジューリング
    • ルーティング
  • ロボティクス＆オートメーション
    • 最適化
    • クラスタリング
    • スケジューリング
    • ルーティング
  • ヘルスケア
    • 最適化
    • クラスタリング
    • スケジューリング
    • ルーティング
  • 小売・eコマース
    • 最適化
    • クラスタリング
    • スケジューリング
    • ルーティング
  • その他
    • 最適化
    • クラスタリング
    • スケジューリング
    • ルーティング

第9章 市場推計・予測：地域別、2021年～2032年

  • 主要動向
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • 欧州
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • イタリア
    • スペイン
    • ロシア
    • 北欧
    • その他欧州
  • アジア太平洋
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • 韓国
    • ANZ
    • シンガポール
    • 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
    • アルゼンチン
    • その他ラテンアメリカ
  • 中東・アフリカ
    • UAE
    • 南アフリカ
    • サウジアラビア
    • その他の中東・アフリカ

第10章 企業プロファイル

  • Agilox Services GmbH
  • Apium Swarm Robotics
  • Axon Enterprise, Inc
  • Berkeley Marine Robotics Inc.
  • Boston Dynamics
  • Continental AG
  • ConvergentAI, Inc
  • DoBots
  • Enswarm
  • Hydromea
  • Kim Technologies
  • PowerBlox
  • Robert Bosch GmbH
  • Sentien Robotics
  • SSI Schafer-Fritz Schafer
  • SwarmFarm Robotics
  • Swarm Technology
  • Swisslog Holding AG
  • Unanimous AI
  • Valutico
目次
Product Code: 8689

Swarm Intelligence Market size is projected to expand at over 38.5% CAGR from 2024 to 2032. The increasing complexity of problems in various industries, such as logistics, finance, and healthcare is driving the demand for numerous innovative solutions. Swarm intelligence algorithms offer efficient problem-solving capabilities by mimicking collective behavior observed in natural swarms. Additionally, advancements in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies are enhancing the performance and scalability of swarm intelligence systems.

Rising adoption in autonomous vehicles, robotics, and optimization tasks is also increasing the market appeal. Growing collaborative research efforts and investments by governments and private organizations are further facilitating the development and commercialization of swarm intelligence solutions. For instance, in April 2024, Microsoft unveiled Phi-3-mini, the first of its small language models (SLMs)to broaden its customer base with cost-effective AI options while affirming its commitment to transformative technology to revolutionize work and society.

The overall industry is categorized into model, capability, application, end-user, and region.

Based on model, the swarm intelligence market from the particle swarm optimization (PSO) segment will expand at robust CAGR between 2024 and 2032, due to the simplicity, efficiency, and scalability of the algorithm. PSO algorithms excel in optimization tasks by simulating the behavior of bird flocks or fish schools. They also have ability to converge quickly to optimal solutions and adapt to dynamic environments, subsequently increasing their appeal for various applications in fields like engineering, finance, and data analytics.

With respect to application, the swarm intelligence industry from the robotics segment will grow at substantial rate up to 2032, owing to the growing need for decentralized control and coordination in multi-robot systems. Swarm intelligence algorithms enable robots to exhibit collective behavior, enhancing their efficiency in tasks like search and rescue, surveillance, and exploration. Significant advancements in swarm robotics R&D of collaborative algorithms will further drive their adoption, making it a key technology for the next generation of robotic systems.

Regionally, the Asia Pacific swarm intelligence market will depict notable growth from 2024 to 2032, on account of the increasing R&D investments, particularly in countries including China, Japan, and South Korea. The burgeoning tech industry and the growing adoption of AI and robotics solutions are driving the demand for swarm intelligence technologies. The launch of government initiatives to promote innovation and entrepreneurship will also spur the regional market expansion.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

  • 1.1 Research design
    • 1.1.1 Research approach
    • 1.1.2 Data collection methods
  • 1.2 Base estimates and calculations
    • 1.2.1 Base year calculation
    • 1.2.2 Key trends for market estimates
  • 1.3 Forecast model
  • 1.4 Primary research & validation
    • 1.4.1 Primary sources
    • 1.4.2 Data mining sources
  • 1.5 Market definitions

Chapter 2 Executive Summary

  • 2.1 Industry 360 degree synopsis, 2021 - 2032

Chapter 3 Industry Insights

  • 3.1 Industry ecosystem analysis
  • 3.2 Supplier landscape
    • 3.2.1 Technology providers
    • 3.2.2 System integrator
    • 3.2.3 End users
  • 3.3 Profit margin analysis
  • 3.4 Technology & innovation landscape
  • 3.5 Patent analysis
  • 3.6 Key news & initiatives
  • 3.7 Regulatory landscape
  • 3.8 Impact forces
    • 3.8.1 Growth drivers
      • 3.8.1.1 Increasing applicability of swarm intelligence for solving big data problems
      • 3.8.1.2 Rising adoption of swarm intelligence in transportation and logistics
      • 3.8.1.3 Growth of autonomous systems
      • 3.8.1.4 Rise of Industry 4.0
      • 3.8.1.5 Advancement in technology
    • 3.8.2 Industry pitfalls & challenges
      • 3.8.2.1 High development and deployment costs
      • 3.8.2.2 Limited awareness and understanding
  • 3.9 Growth potential analysis
  • 3.10 Porter's analysis
  • 3.11 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

  • 4.1 Introduction
  • 4.2 Company market share analysis
  • 4.3 Competitive positioning matrix
  • 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Model, 2021 - 2032 ($Mn)

  • 5.1 Key trends
  • 5.2 Ant colony optimization
  • 5.3 Particle swarm optimization
  • 5.4 Others

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Capability, 2021 - 2032 ($Mn)

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 Optimization
  • 6.3 Clustering
  • 6.4 Scheduling
  • 6.5 Routing

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2032 ($Mn)

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 Robotics
  • 7.3 Drones
  • 7.4 Human swarming

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By End Users, 2021 - 2032 ($Mn)

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 Transportation & logistics
    • 8.2.1 Optimization
    • 8.2.2 Clustering
    • 8.2.3 Scheduling
    • 8.2.4 Routing
  • 8.3 Robotics & automation
    • 8.3.1 Optimization
    • 8.3.2 Clustering
    • 8.3.3 Scheduling
    • 8.3.4 Routing
  • 8.4 Healthcare
    • 8.4.1 Optimization
    • 8.4.2 Clustering
    • 8.4.3 Scheduling
    • 8.4.4 Routing
  • 8.5 Retail & E-commerce
    • 8.5.1 Optimization
    • 8.5.2 Clustering
    • 8.5.3 Scheduling
    • 8.5.4 Routing
  • 8.6 Others
    • 8.6.1 Optimization
    • 8.6.2 Clustering
    • 8.6.3 Scheduling
    • 8.6.4 Routing

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2032 ($Mn)

  • 9.1 Key trends
  • 9.2 North America
    • 9.2.1 U.S.
    • 9.2.2 Canada
  • 9.3 Europe
    • 9.3.1 UK
    • 9.3.2 Germany
    • 9.3.3 France
    • 9.3.4 Italy
    • 9.3.5 Spain
    • 9.3.6 Russia
    • 9.3.7 Nordics
    • 9.3.8 Rest of Europe
  • 9.4 Asia Pacific
    • 9.4.1 China
    • 9.4.2 India
    • 9.4.3 Japan
    • 9.4.4 South Korea
    • 9.4.5 ANZ
    • 9.4.6 Singapore
    • 9.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 9.5 Latin America
    • 9.5.1 Brazil
    • 9.5.2 Mexico
    • 9.5.3 Argentina
    • 9.5.4 Rest of Latin America
  • 9.6 MEA
    • 9.6.1 UAE
    • 9.6.2 South Africa
    • 9.6.3 Saudi Arabia
    • 9.6.4 Rest of MEA

Chapter 10 Company Profiles

  • 10.1 Agilox Services GmbH
  • 10.2 Apium Swarm Robotics
  • 10.3 Axon Enterprise, Inc
  • 10.4 Berkeley Marine Robotics Inc.
  • 10.5 Boston Dynamics
  • 10.6 Continental AG
  • 10.7 ConvergentAI, Inc
  • 10.8 DoBots
  • 10.9 Enswarm
  • 10.10 Hydromea
  • 10.11 Kim Technologies
  • 10.12 PowerBlox
  • 10.13 Robert Bosch GmbH
  • 10.14 Sentien Robotics
  • 10.15 SSI Schafer - Fritz Schafer
  • 10.16 SwarmFarm Robotics
  • 10.17 Swarm Technology
  • 10.18 Swisslog Holding AG
  • 10.19 Unanimous AI
  • 10.20 Valutico