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市場調査レポート
商品コード
1363417
HEMS(家庭用エネルギー管理システム)の市場規模、シェア、動向分析レポート:コンポーネント別、システム別、技術別、用途別、展開タイプ別、住宅タイプ別、地域別、セグメント予測、2023年~2030年Home Energy Management System Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Hardware, Software), By System, By Technology, By Application, By Deployment Type, By Residence Type, By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030 |
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HEMS(家庭用エネルギー管理システム)の市場規模、シェア、動向分析レポート:コンポーネント別、システム別、技術別、用途別、展開タイプ別、住宅タイプ別、地域別、セグメント予測、2023年~2030年 |
出版日: 2023年09月06日
発行: Grand View Research
ページ情報: 英文 150 Pages
納期: 2~10営業日
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グランドビューリサーチ社(Grand View Research, Inc)の最新調査によると、世界のHEMS(家庭用エネルギー管理システム)市場規模は、2023年から2030年にかけて13.9%のCAGRで成長し、2030年には103億8,000万米ドルに達する見込みです。
同市場は、人工知能、モノのインターネット(IoT)、機械学習技術の進歩により成長が加速しています。これらの技術は、住宅所有者がエネルギー使用量を遠隔で監視・制御することを可能にし、全体的なエネルギー効率を向上させ、電気代を引き下げます。
さらに、スマートホームシステムの導入を奨励する政府プログラムやインセンティブが市場の成長を後押ししています。いくつかの国では、省エネ技術の使用を奨励する法律や政策を制定しており、こうしたシステムの需要を高めています。例えば、連邦エネルギー管理プログラム(FEMP)のエネルギー管理情報システム(EMIS)イニシアチブは、連邦機関が家庭のエネルギーコスト削減目標を達成し、連邦施設のエネルギー効率に関する法律や要件に準拠するためのEMISを特定し、導入するのを支援します。スマートフォンとインターネット接続の普及により、家庭所有者はエネルギー消費を容易にコントロールし、エネルギー使用を最適化できるようになっています。
エネルギー効率を促進し、二酸化炭素排出量を削減し、スマートホーム技術の採用を奨励する政府の動きは、市場において重要な役割を果たしています。世界各国の政府は、住宅と商業ビルの両方でHEMS(家庭用エネルギー管理システム)(HEMS)システムの採用を促進するために、さまざまな政策やインセンティブを実施しています。こうしたイニシアチブの主な目的は、消費者がエネルギー消費を効果的に監視・管理できるようにし、より持続可能でエネルギー効率の高い未来につなげることです。例えば、米国エネルギー省(DOE)とさまざまな電力会社や技術プロバイダーは、スマートHEMSを開発するために提携しました。この提携を受けて、DOEはスマートグリッド投資助成金と実証プログラムを開始しました。政府は民間団体と協力し、全国のさまざまな地域でHEMSなどのスマートグリッド技術を導入しています。
市場における主な技術進歩は、先進的なハードウェア・コンポーネントの導入です。最新のエネルギー管理装置は、スマートメーター、センサー、インテリジェントスイッチを備え、エネルギー消費のリアルタイム監視と制御を可能にしています。これらのコンポーネントは、電力使用量、温度、居住環境、その他の関連要因に関するデータを収集し、住宅所有者にエネルギー使用パターンに関する包括的な洞察を与えます。機械学習と人工知能アルゴリズムの統合は、このシステムの能力に革命をもたらしました。AIを搭載したシステムは、過去のデータを分析してエネルギー消費パターンを予測し、ユーザーに合わせた省エネ戦略を提案することができます。AI駆動型HEMSシステムは、ユーザーの行動から継続的に学習し、変化するエネルギー需要に適応することで、エネルギー使用を最適化し、効率を最大化します。
北米は、住宅エネルギー管理の状況を形成している様々な要因に起因して、著しい成長を経験しています。この成長の主なきっかけとなったのは、スマートホームの人気上昇とエネルギーコストの上昇であり、エネルギー管理システムの採用を促進する上で極めて重要な役割を果たしています。光熱費の高騰に伴い、消費者はエネルギー使用量をリアルタイムで削減する方法を積極的に模索しており、エネルギーを大量に消費する家電製品を特定し、省エネを実践することで、大幅なコスト削減を実現しています。エネルギー効率と持続可能性に重点を置く政府のイニシアティブと公益事業会社は、市場を大幅に強化しています。奨励金、リベート、有利な規制が住宅所有者にこれらのシステムへの投資を促し、普及に貢献しています。こうした前向きな動きにもかかわらず、課題も残っています。異なるスマートホーム・デバイス間の相互運用性と互換性の問題は、シームレスな統合を妨げる可能性があります。加えて
さらに、家庭のエネルギー消費に関する機密情報など、エネルギー管理データの収集に伴い、データ・プライバシーやサイバーセキュリティをめぐる懸念も根強く残っています。
エッジ・アナリティクスは、分析を行う場所を除けば、従来の分析ツールと同じ機能を提供します。重要な違いは、エッジ・アナリティクスのプログラマーは、ストレージ、コンピューティング・パワー、接続に制限がある可能性のあるエッジ・デバイス上で実行しなければならないことです。デジタル化は、最近の革命の原動力となっています。企業は長い間、IoTに接続されたデバイスによって毎日作成される数百万ノードのデータから、関連する洞察を抽出する方法に苦慮してきました。スマートウォッチからスマートスピーカーまで、リンクされたガジェットの量は、採掘すべきデータ量を増加させています。AI、ML、ビッグデータといったいくつかの新技術は、洞察の収集に欠かせないものとなっています。
北米は、予測分析のニーズの高まりにより、エッジアナリティクス市場でより大きな市場シェアを獲得し、産業や通信業界が集中するエッジアナリティクスソリューションの採用が進むと思われます。IoTの台頭により、エッジアナリティクスへの関心が急増しています。多くの企業にとって、さまざまなIoTソースからのストリーミングデータは、管理が困難な巨大なデータリポジトリを生み出します。
global home energy management system market size is expected to reach USD 10.38 billion by 2030, growing at a CAGR of 13.9% from 2023 to 2030, according to a new study by Grand View Research, Inc.. The market is witnessing accelerated growth owing to advancements in artificial intelligence, the Internet of Things (IoT), and machine learning technologies. These technologies enable homeowners to monitor and control their energy usage remotely, improving overall energy efficiency and lowering electricity bills.
Furthermore, government programs and incentives encouraging installing smart home systems have aided the market's growth. Several nations have enacted legislation and policies to encourage the use of energy-saving technology, which has increased demand for such systems. For instance, the Federal Energy Management Program's (FEMP) Energy Management Information Systems (EMIS) initiative helps federal agencies identify and implement an EMIS to help meet household energy cost-saving goals and comply with federal facility energy efficiency laws and requirements. The proliferation of smartphones and internet connectivity has enabled homeowners to easily control their energy consumption and optimize energy usage.
Government actions play a crucial role in the market, promoting energy efficiency, reducing carbon emissions, and encouraging the adoption of smart home technologies. Governments worldwide have implemented various policies and incentives to drive the adoption of home energy management system (HEMS) systems in both residential and commercial buildings. The main objective of these initiatives is to empower consumers to effectively monitor and manage their energy consumption, leading to a more sustainable and energy-efficient future. For example, the U.S. Department Of Energy (DOE) and various utility companies and technology providers partnered to develop smart HEMS. Following this partnership, DOE has launched the smart grid investment grant and demonstration programs. The government is collaborating with private entities to implement smart grid technologies such as HEMS in different regions nationwide.
The primary technological advancement in the market is incorporating advanced hardware components. Modern energy management devices feature smart meters, sensors, and intelligent switches, enabling real-time monitoring and control of energy consumption. These components gather data on electricity usage, temperature, occupancy, and other relevant factors to give homeowners comprehensive insights into their energy usage patterns. The integration of machine learning and artificial intelligence algorithms has revolutionized the capabilities of this system. AI-powered systems can analyze historical data to predict energy consumption patterns and suggest personalized energy-saving strategies to users. AI-driven HEMS systems optimize energy usage and maximize efficiency by continuously learning from user behavior and adapting to changing energy demands.
North America has experienced remarkable growth, attributed to various factors that have shaped the landscape of residential energy management. The primary catalyst for this growth escalating popularity of smart homes, the rise in energy cost, has also played a pivotal role in driving the adoption of energy management systems. With the rise in utility bills, consumers are actively seeking ways to cut down their energy usage in real-time, empowering them to identify energy-intensive appliances and implement energy-saving practices, resulting in substantial cost savings. Government initiatives and utility companies focusing on energy efficiency and sustainability have significantly bolstered the market. Incentives, rebates, and favorable regulations have encouraged homeowners to invest in these systems contributing to the widespread adoption. Despite these positive developments, challenges remain. Interoperability and compatibility issues between different smart home devices can hinder seamless integration. Additionally, concerns surrounding data privacy and cybersecurity persist as energy management data collection, such as sensitive information about household energy consumption.
Edge Analytics provides the same capability as a traditional analytics tool, except where the analytics are conducted. The key distinction is that edge analytics programmers must run on edge devices that may be limited in storage, computing power, or connection. Digitization has been the driving force behind the most recent revolutions. Companies have long struggled with how to extract relevant insights from the millions of nodes of data created each day by IoT-connected devices. The amount of linked gadgets, from a smartwatch to a smart speaker, is increasing the volume of data to be mined. Several new technologies, such as AI, ML, and Big Data, have become indispensable for gathering insights.
North America will gain a larger market share in the edge analytics market due to an increase in the need for predictive analytics, which will increase the adoption of edge analytics solutions with a higher concentration of industrial and telecommunications industries. With the rise of IoT, there has been a surge in interest in edge analytics. For many firms, streaming data from different IoT sources produces a massive data repository that is challenging to manage.