産業用AI市場：2025-2030年

当レポートは、IoT Analyticsが継続的に調査しているスマート製造およびAIに関する継続的な調査の一環として提供される400ページにわたるレポートであり、産業用AI市場の現状に関する詳細な市場規模、予測、ベンダーの市場シェア、主要トレンド、使用事例、導入状況統計などを包括的に取り扱っています。

当レポートは、複数の調査、二次情報のリサーチ、専門家やエンドユーザーへのインタビューといった定性的調査に基づいて情報が構成されています。産業用AIおよび関連分野 (エッジAI、ロボティクスにおけるAI、生成AIなど) に関する定義、市場予測、導入促進要因、競合環境、主要な動向と開発事例、ケーススタディが含まれています。

本レポートは、産業用AIおよび関連分野 (予知保全、マシンビジョン＆ロボティクス、デジタルツイン、エッジAIなど) に関するIoT Analyticsによる専用調査シリーズの第3弾となります。

プレビュー

プレビュー

レポートハイライト：

• 市場規模・予測：技術スタック (ハードウェア、ソフトウェア、サービス) 、AIタイプ、産業、地域、上位5カ国で区分した詳細な市場モデルと2030年までの予測
• 競合情勢：最大手ベンダー15社の市場シェアと今後参入予定の30社以上を詳細に分析
• 使用事例・採用分析：10のカテゴリーにまたがる48の主要使用事例を深く掘り下げ、採用の促進要因と障壁に関するエンドユーザーの視点を充実化
• 戦略的洞察：産業用AI分野を形成する21の主要市場動向と6つの課題をレビュー
• 技術の深掘り：生成AIとエージェント型AI、エッジAI、ロボティクスにおけるAIを詳細に分析
• 詳細研究：6つの詳細な使用事例と、主要メーカーのAI戦略に関する4つの深堀り

当レポートには、EXCELによる完全な市場モデルデータ、EXCELによる670の産業用AIベンダーのリスト、産業用AIプロジェクトのリスト (チームユーザーおよびエンタープライズプレミアムライセンスのみ) が付属しています。

掲載企業：

本レポートで言及された670社から抜粋

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

• 分析の種類とAIの役割：概要
• 本レポートの焦点：産業用AI
• AIを理解する：非産業向けAIソリューションと産業向けAIソリューション
• 一般および産業用AIのタイムライン
• 産業用AIへの関心の高まり：産業用AIに関する世界の検索
• 産業用AIへの関心の高まり：ベンダーのコメント
• 産業用AIの関心の文脈：ユーザーの発言
• 産業用AIの関心の文脈：製造業におけるAIの役割
• 一例として、大手自動車部品サプライヤーにおける産業用AIが挙げられます

第3章 技術概要

• 章の概要：技術の概要
• 産業用AI導入プロセス- プロセス概要
• 産業用AI導入プロセス- トピックの概要
• 詳細分析1：AIビジネス価値を決定するための共通フレームワーク
• 詳細分析2：AIシステム要件
• 詳細分析3：AIチップ
• 詳細分析4：AIソリューションの構築と購入
• 詳細分析5：データ管理
• 詳細分析6：データの取り込みと準備
• 詳細分析7：モデルの開発とトレーニング
• 詳細分析8：MLオペレーション

第4章 市場規模と展望

• 章の概要：市場規模と展望
• 2025年の産業用AI市場の一般的な促進要因と阻害要因
• 産業用AI市場：含まれるものと含まれないも
• 世界の産業用AI市場：全体
• データの視点：米国の製造業者がAIに費やす平均的な金額
• 世界の産業用AI市場：技術スタック別
• 世界の産業用AI市場：AIタイプ別
• 世界の産業用AI市場：ホスティングタイプ別のトレーニング
• 世界の産業用AI市場：ホスティングタイプ別の推論
• 世界の産業用AI市場：使用事例
• 世界の産業用AI市場：産業別
• ディスクリート製造業向けAI市場：ISICコード別
• ハイブリッド製造業向けAI市場：ISICコード別
• プロセス製造業向けAI市場：ISICコード別
• 世界の拡張産業用AI市場：地域別
• 東アジア・太平洋地域の産業用AI市場：国別
• 欧州・中央アジアの産業用AI市場：国別
• 北米の産業用AI市場：国別
• 中東・北アフリカの産業用AI市場：国別
• ラテンアメリカおよびカリブ海地域の産業用AI市場：国別
• 南アジアの産業用AI市場：国別
• 世界の産業用AI市場：上位10カ国・産業別 (2024年)
• 中国の産業用AI市場：全体
• 中国の産業用AI市場：技術スタック別
• 中国の産業用AI市場：産業別
• 中国の産業用AI市場：使用事例
• 米国の産業用AI市場：全体
• 米国の産業用AI市場：技術スタック別
• 米国の産業用AI市場：産業別
• 米国の産業用AI市場：使用事例
• ドイツの産業用AI市場：全体
• ドイツの産業用AI市場：技術スタック別
• ドイツの産業用AI市場：産業別
• ドイツの産業用AI市場：使用事例
• 日本の産業用AI市場：全体
• 日本の産業用AI市場：技術スタック別
• 日本の産業用AI市場：産業別
• 日本の産業用AI市場：使用事例
• 韓国の産業用AI市場：全体
• 韓国の産業用AI市場：技術スタック別
• 韓国の産業用AI市場：産業別
• 韓国の産業用AI市場：使用事例

第5章 競合情勢

• 章の概要：競合情勢
• 企業情勢：ベンダー分類
• 調査手法：
• 例：このレポートではNVIDIAの2024年の収益がどのように説明されているか
• 企業情勢：企業データベース
• 産業用AIベンダー最大手15社：概要
• 2024年の競合情勢：技術スタック別の市場シェア概要
• 産業用AIハードウェア：プロセッサの市場シェア
• 産業用AIソフトウェア：競合情勢をどう考えるか
• 産業用AIサービス：市場シェア

第6章 使用事例

• 章の概要：使用事例
• 主な産業用AIの使用事例：2024年の産業用AI市場のシェア
• 主な産業用AI使用事例：定義
• 使用事例1：自動光学検査
• 使用事例1：自動光学検査- ケーススタディ
• 使用事例2：単一資産の予測メンテナンス
• 使用事例2：単一資産の予測メンテナンス- ケーススタディ
• 使用事例3：自律マシン/ロボット
• 使用事例3：自律マシン/ロボット- ケーススタディ
• 使用事例4：サイバーセキュリティの脅威検出
• 使用事例5：システム/プラント全体の予知保全
• 使用事例6：監視と物理的脅威の検出
• 使用事例6：監視と物理的脅威の検出- ケーススタディ
• 使用事例7：自動非光学的障害検出
• 使用事例8：生産の最適化
• 使用事例9：ルートの最適化とスケジューリング
• 使用事例9：ルートの最適化とスケジューリング- ケーススタディ
• 使用事例10：自律物流システム
• 使用事例10：自律物流システム (ALS) - ケーススタディ
• その他の注目すべきケーススタディ
• その他の注目すべきケーススタディ：生成AI

第7章 生成AIとエージェントAI

• 章の概要：生成AIとエージェントAI
• 530件の生成AIプロジェクトの分析：概要
• 530件の生成AIプロジェクトの分析：部門別
• 530件の生成AIプロジェクトの分析：部門別および活動別
• 530件の生成AIプロジェクトの分析：産業別
• 530件の生成AIプロジェクトの分析：産業別・部門別
• 530の生成AIプロジェクトの分析：キャズムを超える
• 生成AIアプリケーションを収益化する方法
• 産業用エージェントAI：概要
• 産業用エージェントAI：モデルコンテキストプロトコル (MCP) - 概要
• 産業用エージェントAI：モデルコンテキストプロトコル (MCP) - 導入
• 産業用エージェントAI：MCP-例
• 産業用エージェントAI：将来のビジョン-1.クリティカル製造
• 産業用エージェントAI：将来のビジョン-2.Siemens
• 産業用エージェントAI：将来のビジョン-3. Mendix
• 産業用エージェントAI：エージェントワークフロー- 例
• 産業用生成AIとエージェントAIのトレンド
• 産業用生成AI/エージェント型AIソリューション- 概要
• 産業用生成AI/エージェント型AIソリューション- #2エンジニアリングオーケストレーター
• 産業用生成AI/エージェント型AIソリューション-MicrosoftのAIエージェント
• 産業用生成AI/エージェント型AIソリューション-Siemens IFM
• 産業用生成AI/エージェント型AIソリューション-ABB Genix Copilot

第8章 エッジAI

• 章の概要：エッジAI
• エッジAI：概要
• エッジAIとは何ですか?
• エッジAIが重要な理由：AIがエッジに導入される理由
• エッジAIアーキテクチャ：概要
• エッジAIアーキテクチャ：例
• エッジAIアーキテクチャ：エッジAIプロセスの段階
• 主要なエッジAI技術：概要
• 主要なエッジAI技術：1.マイクロエッジにおけるAIアクセラレータ
• 主要なエッジAI技術：2.シンエッジにおけるAIアクセラレータ
• 主要なエッジAI技術：3.エッジAI開発プラットフォーム
• 主要なエッジAI技術：4.小型機械学習
• 主要なエッジAI技術：5.エッジラーニング
• 主要なエッジAI技術：6.視覚言語モデル (VLM)
• 主要なエッジAI技術：7.フェデレーテッドラーニング
• 産業エッジAIのトレンド

第9章 ロボット工学におけるAI

• 章の概要：ロボット工学におけるAI
• NVIDIAとGoogleはロボット工学を次の大きなトレンドにしようとしている
• AI基盤モデルはロボットに一般化と自律性をもたらす
• 概要：産業用ロボットOEM向けの主要AIトピック
• ロボットAIの主な使用事例
• 大手ロボットOEMのAI設定
• 傾向
• AI導入戦略：概要

第10章 主要メーカーのAI戦略

• Toyota Motor Corporation：戦略概要
• Trumpf：戦略概要
• Georgia-Pacific：戦略概要

第11章 エンドユーザーの洞察

• 章の概要：エンドユーザーの洞察
• エンドユーザーの洞察：4つの調査の概要
• 産業用AIの研究#1：主な洞察
  • 主要な産業用途におけるAIの採用状況
  • 今後の様々な産業用AI使用事例の重要性
  • 産業用AIの将来のトレーニングと実行 (推論) 場所
• 産業用AI研究#2：主な洞察
  • トラブルシューティング/メンテナンスにおけるAIの価値：概要
  • トラブルシューティング/メンテナンスにおけるAIの価値：産業別
• 産業用AI研究#3：主な洞察
  • 産業用AIの導入と利用拡大計画
  • 産業用AIのメリット
  • 産業用AIのメリット：労働者にとってのメリット
  • AI非対応機器
  • AIの課題とそれに対応する緩和策
• 産業用AI研究#4：主な洞察
  • 産業用AIコパイロット vs AIエージェント
  • 応用分野別の産業用AI導入状況
  • 導入されている産業用AIの種類
  • 産業用AI導入の障壁
  • 産業用AIスキルギャップに対処する計画
  • 応用分野別の産業用AI投資計画

第12章 促進要因、動向、課題

• 傾向
• 課題
• その他の主な課題

第13章 調査手法・市場の定義

第14章 IoT Analyticsについて