鉱業向けAIの世界市場：オファリング別、展開モード別、技術別、用途別、採鉱技術別、採鉱タイプ別、地域別 - 2032年までの予測

鉱業向けAIの市場規模は、2025年の26億米ドルから2032年までに99億3,000万米ドルへ成長し、2025年から2032年までのCAGRは21.1％と予測されています。

この成長は、急速なデジタルトランスフォーメーションと、鉱山現場におけるIoT、クラウドコンピューティング、5G接続の普及拡大によって牽引されています。

調査範囲
調査対象期間	2020年～2032年
基準年	2024年
予測期間	2025年～2032年
対象単位	金額（10億米ドル）
セグメント	オファリング別、展開モード別、技術別、用途別、採鉱技術別、採鉱タイプ別、地域別
対象地域	北米、欧州、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東・アフリカ

自律型運搬システム、スマート掘削、フリート管理プラットフォームの採用拡大は、特に複雑でアクセス困難な鉱山現場において、自動化を加速させ遠隔操作を可能にしています。

生成AI技術セグメントは、鉱業プロセス全体における業務効率、意思決定、予測能力の向上に寄与する特性から、2030年には鉱業向けAI市場で最大のシェアを占めると予想されます。生成AIは、膨大な地質データ、運用データ、センサーデータを分析し、実用的な知見、シミュレーション、予測モデルを生成することで、鉱山企業が探査、掘削、採掘戦略を最適化することを可能にします。鉱体の正確な3Dモデル作成、設備故障の予測、採掘シナリオのシミュレーションを通じて、生成AIは運用リスク、ダウンタイム、コストを削減します。さらに、設計・計画ワークフローを加速させ、エンジニアが実装前に複数のアプローチを仮想的にテストすることを可能にします。本技術は、危険な状況や尾鉱管理に関する予測アラートを生成することで、環境コンプライアンスと安全管理も支援します。コンピュータービジョンやIoT分析などの他のAIツールとの統合により、エンドツーエンドの鉱業オペレーション全体でさらなる価値を拡大します。高度な分析、自動化、よりスマートな資源活用への需要が高まる中、生成AIは運用面と戦略面の課題の両方に対処するスケーラブルでインテリジェントなソリューションを提供し、鉱業向けAI市場における主要技術セグメントとしての地位を確固たるものにしています。

予測期間中、鉱業向けAI市場においてサービス分野が最も高いCAGRで成長すると見込まれます。これは、鉱業企業が高度なAIソリューションの導入・拡張を成功させるために、コンサルティング、システム統合、トレーニング、マネージドサービスへの依存度を高めているためです。鉱業オペレーションがより複雑化しデジタル接続が進む中、企業はAIプラットフォームを既存設備、IoTデバイス、企業システム、遠隔オペレーションセンターと統合するための専門的知見を必要としています。予測保全、フリート最適化、地質モデリング、安全監視といったAI使用事例を現場固有の課題や規制要件に合わせてカスタマイズする上で、サービスは極めて重要です。さらに、鉱業分野における熟練したAI・データサイエンス専門家の不足により、事業者様は継続的なサポート、リアルタイムのパフォーマンス監視、モデルの継続的改善において、サードパーティのサービスプロバイダーへの依存度を高めています。マネージドサービスやサブスクリプション型導入モデルは、初期投資コストを削減し、成果ベースのパフォーマンス契約を通じて長期的な投資収益率（ROI）を確保することで、需要をさらに促進します。AIがパイロットプロジェクトから本格的な導入段階へ移行するにつれ、サービスプロバイダーは不可欠なパートナーとなり、このセグメントの成長を牽引しています。

アジア太平洋は、大規模な鉱業インフラ拡張、産業生産量の増加、エネルギー生産や製造業に必要な金属・鉱物・石炭の需要高まりにより、2030年には最大の市場シェアを占めると推定されます。中国、オーストラリア、インド、インドネシアは鉄鉱石、銅、金、リチウム、石炭など主要原材料の世界有数の生産国であり、鉱業近代化への多額の投資につながっています。運用効率の向上、コスト最適化、高生産性への需要の高まりが、予測分析、自律運搬システム、AIを活用した掘削最適化、リアルタイム設備監視といった先進的なAI技術の採用を加速させています。鉱業におけるデジタルトランスフォーメーションとインダストリー4.0統合を支援する政府の取り組み、および自動化に向けた大規模な官民資金が、AI導入をさらに強化しています。さらに、熟練したエンジニア人材の豊富な供給と、5G接続やクラウドコンピューティングプラットフォームといった急速に進化するデジタルインフラにより、遠隔鉱山サイト全体でのAIソリューションのシームレスな統合が可能となっています。同地域では、電子機器、EVバッテリー、再生可能エネルギー産業を支えるため鉱物採掘の規模拡大が続いており、2030年までに鉱業向けAI市場をリードする立場にあります。

鉱業向けAI市場における主要セグメントおよびサブセグメントの市場規模を2次調査で収集した上で、その確定と検証を行うため、業界の主要専門家を対象に広範な一次インタビューを実施いたしました。当レポートにおける一次調査対象者の内訳は以下の通りです：

当レポートでは、鉱業向けAI市場の主要参入企業を、それぞれの市場順位分析とともにプロファイリングしています。当レポートで取り上げる主要参入企業は以下の通りです。Caterpillar（米国）、Komatsu Ltd.（日本）、Sandvik AB（スウェーデン）、Epiroc AB（スウェーデン）、Hitachi Construction Machinery（日本）、Hexagon AB（スウェーデン）、Rockwell Automation（米国）、Siemens（ドイツ）、Trimble Inc.（米国）、ABB（スイス）、Microsoft（米国）、SAP SE（ドイツ）などが挙げられます。

これに加え、IBM（米国）、RPMGLOBAL HOLDINGS LIMITED（オーストラリア）、Liebheer（スイス）、GroundHog（米国）、Haultrax（オーストラリア）、Micromine（オーストラリア）、SYMX.AI（カナダ）、The Tomorrow Companies Inc.（米国）、VRIFY（米国）、IntelliSense.io（英国）、Orica Limited.（オーストラリア）、MineSense Technologies Ltd.（カナダ）、Exyn Technologies（米国）などが、鉱業向けAI市場における数少ないその他の企業です。

調査範囲：

本調査レポートでは、鉱業向けAI市場を提供内容、採掘タイプ、導入形態、技術、用途、業種、地域別に分類しています。鉱業向けAI市場に関連する主要な市場促進要因、制約、課題、機会について記述し、2032年までの市場予測を提示します。これに加え、鉱業向けAI市場エコシステムに含まれる全企業のリーダーシップマッピングおよび分析も含まれています。

当レポート購入の主な利点

当レポートは、鉱業向けAI市場全体およびサブセグメントの近似数値に関する情報を提供し、市場リーダーや新規参入企業を支援します。利害関係者の方が競合情勢を理解し、事業ポジショニングの最適化や適切な市場参入戦略の立案に役立つ知見を得られるよう支援します。また、市場の動向を把握し、主要な市場促進要因、制約、課題、機会に関する情報を提供します。

よくあるご質問

• 鉱業向けAIの市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年の26億米ドルから2032年までに99億3,000万米ドルへ成長し、CAGRは21.1％と予測されています。
• 鉱業向けAI市場における主要企業はどこですか？
  • Caterpillar、Komatsu Ltd.、Sandvik AB、Epiroc AB、Hitachi Construction Machinery、Hexagon AB、Rockwell Automation、Siemens、Trimble Inc.、ABB、Microsoft、SAP SEなどです。
• 鉱業向けAI市場の調査対象期間はいつからいつまでですか？
  • 2020年から2032年までです。
• 鉱業向けAI市場の基準年はいつですか？
  • 2024年です。
• 鉱業向けAI市場の予測期間はいつからいつまでですか？
  • 2025年から2032年までです。
• 鉱業向けAI市場の対象地域はどこですか？
  • 北米、欧州、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東・アフリカです。
• 生成AI技術セグメントは鉱業向けAI市場でどのような役割を果たしますか？
  • 業務効率、意思決定、予測能力の向上に寄与し、2030年には最大のシェアを占めると予想されています。
• 鉱業向けAI市場においてサービス分野はどのように成長すると見込まれていますか？
  • 最も高いCAGRで成長すると見込まれています。
• アジア太平洋地域は鉱業向けAI市場でどのような位置づけですか？
  • 2030年には最大の市場シェアを占めると推定されています。

目次

第1章 イントロダクション

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 重要考察

第4章 市場概要

• 市場力学
  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 課題
• 相互接続された市場と分野横断的な機会
• ティア1/2/3参入企業の戦略的動き

第5章 業界動向

• ポーターのファイブフォース分析
• マクロ経済見通し
• バリューチェーン分析
• エコシステム分析
• 価格分析
• 貿易分析
• 顧客ビジネスに影響を与える動向/混乱
• 投資と資金調達のシナリオ
• 2026年の主な会議とイベント
• ケーススタディ分析
• 2025年の米国関税の影響- 鉱業向けAI市場

第6章 技術の進歩、AIによる影響、特許、イノベーション

• 主要技術
• 補完的技術
• 特許分析

第7章 規制状況

• 地域の規制とコンプライアンス
  • 規制機関、政府機関、その他の組織
  • 標準

第8章 顧客情勢と購買行動

• 意思決定プロセス
• 主要な利害関係者と購入基準
• 採用障壁と内部課題
• さまざまな鉱業タイプのアンメットニーズ

第9章 鉱業向けAI市場（オファリング）

• ソフトウェア
• サービス

第10章 鉱業向けAI市場（展開モード別）

• オンプレミス
• クラウドベース
• ハイブリッド

第11章 鉱業向けAI市場（技術別）

• 生成AI
• 機械学習
• 自然言語処理
• コンピュータービジョン

第12章 鉱業向けAI市場（用途別）

• 予測保守と資産管理
• オペレーションとプロセスの最適化
• 探査と地球科学
• 安全、セキュリティ、環境

第13章 鉱業向けAI市場（採鉱技術別）

• 露天採掘
• 地下採掘

第14章 鉱業向けAI市場（採鉱タイプ別）

• 鉱物採掘
• 金属採掘
• 石炭採掘

第15章 鉱業向けAI市場（地域別）

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ロシア
  • ドイツ
  • フランス
  • カザフスタン
  • その他
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • その他
• その他の地域
  • 中東・アフリカ
  • 南米

第16章 競合情勢

• 概要
• 主要参入企業の戦略/強み、2021年～2025年
• 市場シェア分析、2024年
• 収益分析、2020年～2024年
• 企業評価と財務指標
• ブランド/製品比較
• 企業評価マトリックス：主要参入企業、2024年
• 企業評価マトリックス：スタートアップ/中小企業、2024年
• 競合シナリオ

第17章 企業プロファイル

• 主要参入企業
  • CATERPILLAR
  • KOMATSU LTD.
  • SANDVIK AB
  • HITACHI CONSTRUCTION MACHINERY CO., LTD.
  • HEXAGON AB
  • EPIROC AB
  • ROCKWELL AUTOMATION
  • SIEMENS
  • TRIMBLE INC.
  • ABB
  • MICROSOFT
  • SAP SE
• その他の企業
  • IBM
  • RPMGLOBAL HOLDINGS LIMITED
  • LIEBHEER
  • GROUNDHOG
  • HAULTRAX
  • MICROMINE PTY LTD.
  • SYMX.AI
  • THE TOMORROW COMPANIES INC.
  • VRIFY
  • INTELLISENSE.IO
  • ORICA LIMITED
  • MINESENSE TECHNOLOGIES LTD.
  • EXYN TECHNOLOGIES

第18章 調査手法

第19章 付録