製造業予測アナリティクスの市場規模、シェア、動向、予測：コンポーネント、展開モデル、用途、最終用途産業、地域別、2025～2033年

製造業予測アナリティクスの世界市場規模は、2024年に16億398万米ドルとなりました。今後、IMARC Groupは、市場は2033年までに66億1,741万米ドルに達し、2025年から2033年にかけて16.20%のCAGRを示すと予測しています。現在、北米が市場を独占しており、2024年の市場シェアは46.0％を超えています。インダストリー4.0の導入拡大、業務効率化需要の高まり、人工知能（AI）、ビッグデータ、機械学習（ML）の進歩、予知保全への集中の高まり、製造プロセスにおけるデータ主導の意思決定の必要性などが、製造業予測アナリティクス市場のシェアを拡大しています。

世界各地における製造業の急速なデジタル化は、市場を牽引する主な理由の1つです。これに加えて、スマートでスケーラブルな工場ソリューションに対するニーズの高まりが、市場の成長を後押ししています。製造業予測アナリティクスでは、統計ツールやさまざまなデータポイントを活用して、製品の品質向上、市場動向の把握、予防保全を行っています。この背景には、適切な遠隔監視ソリューションに対する需要の増加に伴い、市場が拡大しているという事実があります。人工知能（AI）、ビッグデータ、機械学習（ML）ソリューションによる製造技術の追加など、さまざまな技術向上が、有利な製造業予測アナリティクス市場見通しを提供しています。

米国が製造業予測アナリティクスの主要貢献国として台頭してきた理由は数多くあります。米国市場で最も影響力のある動向の1つは、AIとMLの採用が増加していることです。これにより、メーカーは大規模なデータセットを分析し、パターンを特定し、機械の性能、製品の品質、サプライチェーンの混乱に関する正確な予測を行うことができます。AIを活用した予測分析は、予知保全に利用され、計画外のダウンタイムを削減することで、機器の寿命を最適化します。製造業者は、生産プロセスでリアルタイム情報を得ることで、コスト削減を伴う効率改善につながるAIアルゴリズムの用途を拡大しています。AIとMLモデルが進歩するにつれ、市場の成長を向上させる予測分析ソリューションへの応用も進むと思われます。IMARC Groupによると、米国のAI市場は2032年までに970億8,420万米ドルに達すると予測されています。

製造業予測アナリティクス市場動向：

MLとAIの進歩

機械学習（ML）と人工知能（AI）の技術は、製造業における予測分析の成長のバックボーンを形成しています。これらの技術により、製造業者は大量の運用データを処理し、パターンを特定して潜在的な設備故障を予測できるようになります。AI主導の予測モデルは、製造業者が建設スケジュールを調整し、ダウンタイムを削減し、全体的な業務効率を回復するのに役立ちます。そのため、アルゴリズムが進歩すればするほど、予測の精度も向上し、メンテナンスコストの削減や資産管理の強化にもつながります。業界レポートによると、日本政府は2024年4月、AIスーパーコンピューターの開発に関して5社に4億7,000万米ドルの入札を行いました。これにより、AIとMLの応用ペースが加速し、日本がAI主導の製造イノベーションのリーダーになることが期待されます。AIスーパーコンピューターの開発により、業界全体の予測分析能力が強化され、生産性が向上し、意思決定が改善され、製造プロセスにより持続可能なアプローチが提供される可能性が高いです。こうした進歩は、製造部門におけるAIを活用した予測分析市場の継続的な成長に大きく寄与すると予想されます。

モノのインターネット（IoT）とセンサーの統合

IoTは、装置、機械、生産ラインに組み込まれたセンサーを通じてリアルタイムデータの配信を可能にすることで製造業を変革し、製造業予測アナリティクス市場の成長を促しています。このような情報が予測分析に重要な関連性を持つことで、故障発生前に故障の可能性を予測するための機械レベルでの健康状態の追跡が可能になります。製造業者は、IoTデバイスを介した実用的な洞察のタイムリーな入手によって容易になる意思決定能力を通じて、機器の運用効率を向上させる。計画外のダウンタイムを増やすことなく資産のライフサイクルを確保し、全体的な精度の優位性を維持する上で、IoT主導の予知保全が有効であれば、その利用はさらに増えると思われます。このようなダウンタイムの削減は、生産効率を高めると同時に、コストを大幅に削減します。IoTは製造業にとって大きな成長の原動力となります。IoT技術を取り入れることで、製造業者は業務を最適化し、メンテナンスに関連するコストを最小限に抑え、全体として生産性を高めることができます。2024年、Guidewheel社は、製造業がメンテナンスの必要性を予測し、機械のダウンタイムや故障につながる前に、問題の自発的な警告信号を検出できるように設計された新製品、Scoutを発表しました。

クラウドコンピューティングとビッグデータ

クラウドコンピューティングとビッグデータの両技術は、製造業における予測分析の成功を現実のものとする重要な要素です。これらにより、製造業者は複数のソースから得られる膨大なデータセットを収集、保存、処理できるようになります。高度なアナリティクスと洞察はこのようなテクノロジーによってサポートされ、製造業が業務と意思決定を最適化する上でより良い成果を上げるのに役立ちます。これは、クラウドインフラストラクチャを利用することで、分析能力を拡大し、ハイパワーの計算リソースにアクセスすることで、コスト効率よく、より効果的に洞察を得ることを意味します。報道によると、カナダ首相は、2024年4月の同国における人工知能開発のために17億7,000万米ドルの投資を計画していることを明らかにしました。このような戦略的投資は、AI能力の強化に伴い、他の産業分野とともに製造業分野の成長をさらに加速させると思われます。AI開発の未来は、予測分析のための改良されたツールをもたらし、製造業の企業にとって自動化と効率化をより良いものにすると思われます。そうすれば、AIを活用した予知保全、チェーンの最適化、生産予測を、より迅速なデジタル転換に向けて業界を後押しする技術として取り入れるよう、そうした企業を後押しすることになるため、製造業を発展させるための優れた投資となり得ると思われます。

目次

第1章 序文

第2章 調査範囲と調査手法

• 調査の目的
• ステークホルダー
• データソース
  • 一次情報
  • 二次情報
• 市場推定
  • ボトムアップアプローチ
  • トップダウンアプローチ
• 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 イントロダクション

第5章 世界の製造業予測アナリティクス市場

• 市場概要
• 市場実績
• COVID-19の影響
• 市場予測

第6章 市場内訳：コンポーネント別

• ソフトウェア
• サービス

第7章 市場内訳：展開モデル別

• クラウドベース
• オンプレミス

第8章 市場内訳：用途別

• 需要予測
• 機械検査とメンテナンス
• 製品開発
• サプライチェーンマネジメント
• その他

第9章 市場内訳：最終用途産業別

• 半導体とエレクトロニクス
• エネルギーと電力
• 医薬品
• 自動車
• 重金属と機械製造
• その他

第10章 市場内訳：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• アジア太平洋地域
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • その他
• 欧州
  • ドイツ
  • フランス
  • 英国
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • その他
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • その他
• 中東・アフリカ

第11章 SWOT分析

第12章 バリューチェーン分析

第13章 ポーターのファイブフォース分析

第14章 価格分析

第15章 競合情勢

• 市場構造
• 主要企業
• 主要企業のプロファイル
  • Alteryx Inc.
  • BRIDGEi2i Analytics
  • Cisco Systems Inc.
  • Civis Analytics
  • FICO
  • International Business Machines Corporation
  • Microsoft Corporation
  • Oracle Corporation
  • RapidMiner Inc.
  • SAP SE
  • SAS Institute Inc.
  • TIBCO Software Inc.