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市場調査レポート

AI (人工知能) とアドバンストアナリティクスの世界市場:発電資産アナリティクス、グリッド運用アナリティクス、グリッド資産アナリティクス、顧客オペレーションアナリティクス、需要サイドアナリティクス、スマートシティアナリティクス

AI and Advanced Analytics Overview: Generation Asset Analytics, Grid Operations Analytics, Grid Asset Analytics, Customer Operations Analytics, Demand Side Analytics, and Smart City Analytics

発行 Navigant Research 商品コード 898094
出版日 ページ情報 英文 68 Pages; 19 Tables, Charts & Figures
即納可能
価格
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AI (人工知能) とアドバンストアナリティクスの世界市場:発電資産アナリティクス、グリッド運用アナリティクス、グリッド資産アナリティクス、顧客オペレーションアナリティクス、需要サイドアナリティクス、スマートシティアナリティクス AI and Advanced Analytics Overview: Generation Asset Analytics, Grid Operations Analytics, Grid Asset Analytics, Customer Operations Analytics, Demand Side Analytics, and Smart City Analytics
出版日: 2019年07月30日 ページ情報: 英文 68 Pages; 19 Tables, Charts & Figures
概要

当レポートでは、AI (人工知能) とアドバンストアナリティクスの世界市場を取り上げ、特にエナジークラウドの中での電力ユーティリティ事業者、エネルギーサービスプロバイダ、商業ビルオーナー/運営者、また都市/地方政府に焦点を当てて、その関連分野におけるAIとアドバンストアナリティクスの市場成長促進要因、地域別市場動向、また技術的な課題など、幅広い調査を基に現行市場の分析と将来予測を行っています。

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 市場について

  • AIとアドバンストアナリティクスの定義
  • AIとアナリティクスの市場成長促進要因
    • ビジネス促進要因
    • 技術的促進要因
    • 未来のビジネスモデルのイノベーション

第3章 技術的課題

  • AIの開発は最早一本道ではない
  • マシンラーニング
  • AIプランニング
  • 認知オートメーション
  • NLP (自然言語処理)
  • 音声アナリティクス、音声認識・テキスト起こし、テキスト読み上げ
  • 人工視覚およびビデオアナリティクス
  • 人工共感
  • エナジークラウドにおける使用事例
  • ユーティリティ産業規模の発電事業
    • マシンラーニング
    • 人工視覚
  • 送配電網
  • エネルギー供給/エネルギーサービス
  • スマートホーム
  • スマートビルディング
  • スマートシティ
  • 交通運輸

第4章 主要企業

  • エンタープライズ・アナリティクス・ベンダー企業
    • Teradata
    • Nokia
    • IBM
    • eSmart Systems
    • Oracle
    • SAS
    • Schneider Electric
    • OSIsoft
    • SparkCognition
    • SAP
    • TROVE
    • Itron
    • Grid4C
    • C3.ai
    • GE
    • ABB
  • デジタルアシスタント・ベンダー企業
    • AmazonのAlexa
    • AppleのSiri
    • Google Assistant
    • MicrosoftのCortana
  • ビル管理アナリティクス・ベンダー企業
    • Demand Logic
    • EnergyAi
  • 自動運転車
    • Amazon
    • Tesla
    • トヨタ自動車株式会社/日野自動車株式会社
    • Waymo

第5章 市場予測

  • 世界市場概要
  • 北米
  • 欧州
  • アジア太平洋
  • ラテンアメリカ
  • 中東・アフリカ

第6章 提言

  • AIは万能薬ではなく、今後もそうはならない
  • 関連した各種スキルが必要となる
  • 従業員のAIに対する反感にうまく対処すること
  • アナリティクスは広範な戦略の中の一部に過ぎない
  • データ管理
  • 偏見

第7章 略語一覧

第8章 目次

第9章 付表・付図一覧

第10章 調査範囲、データソース、および調査手法、注記

図表

List of Charts and Figures

  • Analytics Revenue by Region, World Markets: 2019-2028
  • Analytics Revenue by Segment, World Markets: 2019-2028
  • Analytics Revenue by Segment, North America: 2019-2028
  • Analytics Revenue by Segment, Europe: 2019-2028
  • Analytics Revenue by Segment, Asia Pacific: 2019-2028
  • Analytics Revenue by Segment, Latin America: 2019-2028
  • Analytics Revenue by Segment, Middle East & Africa: 2019-2028
  • AI Permeates the Energy Cloud
  • Linear Evolution of Analytics and Branches of AI
  • Cognitive Processes of AI
  • The Chihuahua or Muffin Test
  • Heatmap of AI types in the Energy Cloud

List of Tables

  • Analytics Revenue by Region, World Markets: 2019-2028
  • Analytics Revenue by Segment, World Markets: 2019-2028
  • Analytics Revenue by Segment, North America: 2019-2028
  • Analytics Revenue by Segment, Europe: 2019-2028
  • Analytics Revenue by Segment, Asia Pacific: 2019-2028
  • Analytics Revenue by Segment, Latin America: 2019-2028
  • Analytics Revenue by Segment, Middle East & Africa: 2019-2028
目次
Product Code: MO-AIAA-19

Artificial intelligence (AI) helps organizations work smarter. Each new deployed Internet of Things (IoT) device improves an organization's visibility into business or customer operations. Each new development in analytics allows companies to gain deeper insights from data, opening new market opportunities or improving existing business processes. Each new development in data management allows companies to access more complex datasets and gain insights more quickly, and increases competitive edge.

Many industries are experiencing the same issues: pressure to improve profits through cost-cutting, increased competition, digitization of business processes created by the mass deployment of connected sensors and control equipment, new business model creation, and more. AI-along with advancements in computer processing, cloud, and edge computing-can help enterprises address these issues. There are many applications of AI across the Energy Cloud, including predictive maintenance in wind and solar farms, vegetation management in grid operations, optimization of customers' distributed energy resources (DER) investments, digital assistants to control smart homes, and improved efficiency of transportation systems.

This Navigant Research report provides forecasts for enterprise spend on analytics within the Energy Cloud. The study focuses on electricity utilities, energy service providers, commercial building owners and operators, and cities/local governments. Global market forecasts, segmented by analytics type and region, extend through 2028. Asia Pacific is expected to become the largest region by 2026. This report also identifies key industry players in several applications.

Key Questions Addressed:

  • What are artificial intelligence (AI) and advanced analytics?
  • How is AI applied in the Energy Cloud?
  • What are the benefits of using analytics?
  • What are the different value propositions, market drivers, and barriers for AI?
  • How is the analytics market expected to grow over the next decade?
  • How will this growth vary by region and technology?
  • Who are the key players in the analytics market?

Who Needs This Report:

  • AI and analytics vendors
  • Generation asset owners
  • Grid asset owners
  • Electricity suppliers
  • Smart home vendors
  • Smart building vendors
  • Smart cities
  • Investor community

Table of Contents

1. Executive Summary

2. Market Issues

  • 2.1. Artificial Intelligence and Advanced Analytics Defined
  • 2.2. Drivers for AI and Analytics
    • 2.2.1. Business Drivers
    • 2.2.2. Technological Drivers
    • 2.2.3. Future Business Model Innovation

3. Technology Issues

  • 3.1. AI Development Is No Longer a Linear Progression
  • 3.2. Machine Learning
  • 3.3. AI Planning
  • 3.4. Cognitive Automation
  • 3.5. NLP
  • 3.6. Voice Analytics, Speech to Text, and Text to Speech
  • 3.7. Artificial Vision and Video Analytics
  • 3.8. Artificial Empathy
  • 3.9. Use Cases in the Energy Cloud
  • 3.10. Utility Scale Generation
    • 3.10.1. Machine Learning
    • 3.10.2. Artificial Vision
  • 3.11. T&D Networks
    • 3.11.1. Machine Learning
    • 3.11.2. AI Planning
    • 3.11.3. Artificial Vision
  • 3.12. Energy Supply/Energy Services
    • 3.12.1. Machine Learning
    • 3.12.2. RPA
    • 3.12.3. NLP
    • 3.12.4. Artificial Empathy
  • 3.13. Smart Home
    • 3.13.1. Machine Learning
    • 3.13.2. NLP and Voice Analytics
    • 3.13.3. Artificial Vision
    • 3.13.4. Artificial Empathy
  • 3.14. Smart Buildings
    • 3.14.1. Machine Learning
  • 3.15. Smart Cities
    • 3.15.1. Machine Learning
    • 3.15.2. AI Planning
  • 3.16. Transport
    • 3.16.1. Machine Learning
    • 3.16.2. Voice Analytics
    • 3.16.3. Artificial Vision

4. Key Industry Players

  • 4.1. Enterprise Analytics Vendors
    • 4.1.1. Teradata
    • 4.1.2. Nokia
    • 4.1.3. IBM
    • 4.1.4. eSmart Systems
    • 4.1.5. Oracle
    • 4.1.6. SAS
    • 4.1.7. Schneider Electric
    • 4.1.8. OSIsoft
    • 4.1.9. SparkCognition
    • 4.1.10. SAP
    • 4.1.11. TROVE
    • 4.1.12. Itron
    • 4.1.13. Grid4C
    • 4.1.14. C3.ai
    • 4.1.15. GE
    • 4.1.16. ABB
  • 4.2. Digital Assistant Vendors
    • 4.2.1. Amazon's Alexa
    • 4.2.2. Apple's Siri
    • 4.2.3. Google Assistant
    • 4.2.4. Microsoft's Cortana
  • 4.3. Building Management Analytics Vendors
    • 4.3.1. Demand Logic
    • 4.3.2. EnergyAi
  • 4.4. Automated Vehicles
    • 4.4.1. Amazon
    • 4.4.2. Tesla
    • 4.4.3. Toyota/Hino Motors
    • 4.4.4. Waymo

5. Market Forecasts

  • 5.1. Global Overview
  • 5.2. North America
  • 5.3. Europe
  • 5.4. Asia Pacific
  • 5.5. Latin America
  • 5.6. The Middle East & Africa

6. Recommendations

  • 6.1. AI Is Not, and Never Will Be, a Panacea
  • 6.2. Relevant Skills Are Needed
  • 6.3. Manage Employees' Antipathy to AI
  • 6.4. Analytics Is Only Part of a Wider Strategy
  • 6.5. Data Management
  • 6.6. Bias

7. Acronym and Abbreviation List

8. Table of Contents

9. Table of Charts and Figures

10. Scope of Study, Sources and Methodology, Notes

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