スマートシティにおけるAI市場の2032年までの予測： コンポーネント別、展開モード別、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、スマートシティにおけるAI世界市場は2025年に459億米ドルを占め、予測期間中のCAGRは19.3％で成長し、2032年には1,579億米ドルに達すると予測されています。

スマートシティにおけるAIとは、エネルギー使用、交通の流れ、廃棄物管理、セキュリティ、市民エンゲージメントを最適化するために、人工知能技術を都市のインフラやサービスに統合することを指します。AIは、IoTデバイスやセンサからのリアルタイムのデータ分析を可能にし、意思決定、自動化、持続可能性を向上させています。この変革により、効率的なガバナンスが促進され、治安が向上し、運用コストが削減されます。また、スマートシティにおけるAI用途は、予知保全、スマートモビリティ、個別化された公共サービスをサポートし、長期的な都市開発目標に合致します。

451リサーチの「Voice of the Enterprise：Internet of Things, the OT Perspective, Use Cases and Outcomes 2023」によると、政府機関の回答者の50％が、スマートシティ構想の主要推進力として治安の確保を選択し、次いで生活の質全体の向上（44％）、都市サービスの改善（42％）となっています。

政府によるデジタルトランスフォーメーションへの注目の高まり

世界各国の政府は、都市生活と業務効率を向上させるため、デジタルトランスフォーメーションへの取り組みを優先する傾向が強まっています。このような政府の強力な後押しには、人工知能を活用したスマートシティプロジェクトへの多額の投資も含まれます。こうした取り組みは、公共サービスの向上、資源管理の最適化、市民エンゲージメントの強化を目指しています。AIのような先進技術の統合を支援する施策は、市場成長のための肥沃な土壌を作り出しています。このような公的機関による集中的な取り組みが、スマートシティにおけるAI市場の重要な触媒となっています。

データセキュリティとプライバシーに関する懸念

データセキュリティと市民のプライバシーをめぐる重大な懸念が、スマートシティにおけるAI市場の拡大に顕著な抑制要因となっています。AIシステムによる個人データの広範な収集と分析は、倫理的な疑問と市民の不安を引き起こします。都市の機密データを侵害から守るための強固なサイバーセキュリティ対策を確保することは、複雑な課題です。市民は自分の情報がどのように収集、保存、利用されるかについて警戒感を強めており、より厳しい規制を求める声が高まっています。データが悪用される可能性とモニタリングのリスクは、市場成長のハードルとなります。

AIを活用した交通・廃棄物管理の成長

効率的な都市インフラに対する需要の高まりは、AIを活用した交通・廃棄物管理ソリューションに大きなビジネス機会をもたらしています。AIアルゴリズムは、リアルタイムのデータ分析を通じて、交通の流れを最適化し、混雑を緩和し、公共輸送の効率を向上させることができます。AIを活用したスマートな廃棄物管理システムは、収集ルートを最適化し、廃棄物の発生を予測し、リサイクルの取り組みを強化することができます。これらの用途は、コスト削減や環境改善など、都市行政に具体的なメリットをもたらします。都市の人口が増加し続ける中、このような最適化されたソリューションの必要性はますます高まると考えられます。

スマートグリッドを狙うサイバーセキュリティの脅威

スマートシティのインフラ、特にスマートグリッドは相互に接続されているため、先進的サイバーセキュリティの脅威にさらされやすく、開発に大きな脅威となっています。重要な都市システムに対する悪意ある攻撃は、広範な混乱につながり、電力供給や必要不可欠なサービスに影響を及ぼす可能性があります。データ流出やインフラ破壊行為の可能性は、スマートシティ展開にとってハイリスクな環境を生み出します。デジタルネットワークへの依存度が高まるにつれて、このようなセキュリティ侵害の潜在的な影響が増幅されます。このような固有の脆弱性により、スマートシティ運用の回復力を確保するための強固な防御メカニズムが必要となります。

COVID-19の影響

COVID-19の大流行は、スマートシティにおけるAIの導入を大幅に加速させ、弾力的で適応性のある都市管理の必要性を浮き彫りにしました。都市は危機の間、公衆衛生のリアルタイムのモニタリング、接触者の追跡、資源配分のためにAIを活用しました。デジタルサービスと遠隔管理ソリューションへの需要が急増し、自治体はスマートシティへの取り組みを急ピッチで進めることになりました。この予期せぬ世界の出来事は、危機対応と将来の備えのためのインテリジェント都市インフラの価値を強調しました。その結果、パンデミックは、都市環境におけるAI技術の投資拡大と統合の触媒として機能しました。

予測期間中、ハードウェアセグメントが最大となる見込み

ハードウェアセグメントは、スマートシティ展開における物理的インフラの基礎的要件に起因して、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。これには、膨大な数のセンサ、カメラ、IoTデバイス、データ収集と接続に不可欠なネットワーク機器などが含まれます。さらに、エッジコンピューティングと5Gネットワークの採用が増加しているため、堅牢な処理ユニットと通信モジュールの需要が高まっています。したがって、世界のスマートシティプロジェクトの継続的な拡大は、ハードウェアセグメントの支配的なシェアに直結します。

予測期間中、機械学習セグメントのCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、機械学習セグメントは、スマートシティ内でのインテリジェント意思決定と予測能力を可能にするという極めて重要な役割に後押しされ、最も高い成長率を記録すると予測されています。機械学習アルゴリズムは、様々な都市ソースからの複雑なデータを処理し、リアルタイムの分析と最適化された対応を可能にするために極めて重要です。インフラの予測保守、インテリジェント交通管理、適応性の高い公共安全システムなどの用途は、先進的機械学習モデルに大きく依存しています。この変革の可能性が、機械学習セグメントの急速な拡大を後押ししています。

最大のシェアを持つ地域

予測期間中、アジア太平洋が最大の市場シェアを占めると予想されます。これは、急速な都市化とメガシティの急増により、効率的な都市管理ソリューションが急務となっているためです。中国、インド、韓国などの国々におけるスマートシティプロジェクトへの多額の政府投資が、市場成長に拍車をかけています。この地域では、AI、IoT、5Gといった先進技術の採用が広がっています。また、この地域は技術革新と製造の中心地でもあり、スマートシティ開発に資する環境を提供しています。

CAGRが最も高い地域

予測期間中、北米の地域が最も高いCAGRを示すと予測されるが、その理由は、確立された技術インフラと最先端のAIソリューションの早期導入にあります。主要参入企業による高レベルの研究開発投資が、スマートシティ用途における継続的な技術革新を促進しています。都市の回復力と持続可能性の強化を目的とした政府の支援とイニシアチブも、この成長に寄与しています。さらに、データプライバシーとセキュリティへの強い関心は、先進的な規制フレームワークと相まって、責任あるAIの展開を促しています。

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• 企業プロファイル
  • 追加市場参入企業の包括的プロファイリング（3社まで）
  • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
• 地域セグメンテーション
  • 顧客の関心に応じた主要国の市場推定・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携による主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

• 概要
• ステークホルダー
• 調査範囲
• 調査手法
  • データマイニング
  • データ分析
  • データ検証
  • 調査アプローチ
• 調査資料
  • 一次調査資料
  • 二次調査資料
  • 前提条件

第3章 市場動向分析

• イントロダクション
• 促進要因
• 抑制要因
• 機会
• 脅威
• 技術分析
• 用途分析
• エンドユーザー分析
• 新興市場
• COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

• 供給企業の交渉力
• 買い手の交渉力
• 代替品の脅威
• 新規参入業者の脅威
• 競争企業間の敵対関係

第5章 世界のスマートシティにおけるAI市場：コンポーネント別

• イントロダクション
• ハードウェア
• ソフトウェア
• サービス

第6章 世界のスマートシティにおけるAI市場：展開モード別

• イントロダクション
• クラウドベース
• オンプレミス

第7章 世界のスマートシティにおけるAI市場：技術別

• イントロダクション
• 機械学習
• 自然言語処理（NLP）
• コンピュータービジョン
• IoT統合
• ビッグデータ分析

第8章 世界のスマートシティにおけるAI市場：用途別

• イントロダクション
• 交通管理
• 公共の安全とセキュリティ
• エネルギー管理
• インフラ管理
• 環境モニタリング
• スマートガバナンス

第9章 世界のスマートシティにおけるAI市場：エンドユーザー別

• イントロダクション
• 公益事業
• 運送会社
• ヘルスケア提供者
• 不動産開発業者
• その他

第10章 世界のスマートシティにおけるAI市場：地域別

• イントロダクション
• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • イタリア
  • フランス
  • スペイン
  • その他の欧州
• アジア太平洋
  • 日本
  • 中国
  • インド
  • オーストラリア
  • ニュージーランド
  • 韓国
  • その他のアジア太平洋
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他の南米
• 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • カタール
  • 南アフリカ
  • その他の中東・アフリカ

第11章 主要開発

• 契約、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
• 買収と合併
• 新製品発売
• 事業拡大
• その他の主要戦略

第12章 企業プロファイリング

• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Google LLC
• Intel Corporation
• Cisco Systems, Inc.
• Siemens AG
• Huawei Technologies Co., Ltd.
• NVIDIA Corporation
• Hitachi Vantara
• NEC Corporation
• Oracle Corporation
• SAP SE
• Schneider Electric
• General Electric（GE）
• Thales Group
• Bosch

List of Tables

• Table 1 Global AI in Smart Cities Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
• Table 2 Global AI in Smart Cities Market Outlook, By Deployment Mode (2024-2032) ($MN)
• Table 3 Global AI in Smart Cities Market Outlook, By Cloud-Based (2024-2032) ($MN)
• Table 4 Global AI in Smart Cities Market Outlook, By On-Premises (2024-2032) ($MN)
• Table 5 Global AI in Smart Cities Market Outlook, By Technology (2024-2032) ($MN)
• Table 6 Global AI in Smart Cities Market Outlook, By Machine Learning (2024-2032) ($MN)
• Table 7 Global AI in Smart Cities Market Outlook, By Natural Language Processing (NLP) (2024-2032) ($MN)
• Table 8 Global AI in Smart Cities Market Outlook, By Computer Vision (2024-2032) ($MN)
• Table 9 Global AI in Smart Cities Market Outlook, By IoT Integration (2024-2032) ($MN)
• Table 10 Global AI in Smart Cities Market Outlook, By Big Data Analytics (2024-2032) ($MN)
• Table 11 Global AI in Smart Cities Market Outlook, By Application (2024-2032) ($MN)
• Table 12 Global AI in Smart Cities Market Outlook, By Traffic Management (2024-2032) ($MN)
• Table 13 Global AI in Smart Cities Market Outlook, By Public Safety & Security (2024-2032) ($MN)
• Table 14 Global AI in Smart Cities Market Outlook, By Energy Management (2024-2032) ($MN)
• Table 15 Global AI in Smart Cities Market Outlook, By Infrastructure Management (2024-2032) ($MN)
• Table 16 Global AI in Smart Cities Market Outlook, By Environmental Monitoring (2024-2032) ($MN)
• Table 17 Global AI in Smart Cities Market Outlook, By Smart Governance (2024-2032) ($MN)
• Table 18 Global AI in Smart Cities Market Outlook, By End User (2024-2032) ($MN)
• Table 19 Global AI in Smart Cities Market Outlook, By Utilities (2024-2032) ($MN)
• Table 20 Global AI in Smart Cities Market Outlook, By Transportation Companies (2024-2032) ($MN)
• Table 21 Global AI in Smart Cities Market Outlook, By Healthcare Providers (2024-2032) ($MN)
• Table 22 Global AI in Smart Cities Market Outlook, By Real Estate Developers (2024-2032) ($MN)
• Table 23 Global AI in Smart Cities Market Outlook, By Other End Users (2024-2032) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

According to Stratistics MRC, the Global AI in Smart Cities Market is accounted for $45.9 billion in 2025 and is expected to reach $157.9 billion by 2032 growing at a CAGR of 19.3% during the forecast period. AI in Smart Cities refers to the integration of artificial intelligence technologies into urban infrastructure and services to optimize energy use, traffic flow, waste management, security, and citizen engagement. AI enables real-time data analysis from IoT devices and sensors, improving decision-making, automation, and sustainability. This transformation promotes efficient governance, enhances public safety, and reduces operational costs. AI applications in smart cities also support predictive maintenance, smart mobility, and personalized public services, aligning with long-term urban development goals.

According to 451 Research's Voice of the Enterprise: Internet of Things, the OT Perspective, Use Cases and Outcomes 2023, 50% of government respondents selected ensuring public safety as the main driver for their smart city initiatives, followed by improving overall quality of life (44%) and improving city services (42%).

Market Dynamics:

Driver:

Increased government focus on digital transformation

Governments worldwide are increasingly prioritizing digital transformation initiatives to enhance urban living and operational efficiency. This strong governmental push includes significant investments in smart city projects that leverage artificial intelligence. These initiatives aim to improve public services, optimize resource management, and enhance citizen engagement. Policies supporting the integration of advanced technologies like AI are creating a fertile ground for market growth. This concentrated effort by public authorities is a key catalyst for the AI in smart cities market.

Restraint:

Data security and privacy concerns

Significant concerns surrounding data security and citizen privacy pose a notable restraint on the expansion of the AI in smart cities market. The extensive collection and analysis of personal data by AI systems raise ethical questions and public apprehension. Ensuring robust cybersecurity measures to protect sensitive urban data from breaches is a complex challenge. Citizens are increasingly wary about how their information is collected, stored, and utilized, leading to calls for stricter regulations. The potential for misuse of data and the risk of surveillance create hurdles for market growth.

Opportunity:

Growth of AI-powered traffic and waste management

The increasing demand for efficient urban infrastructure is presenting significant opportunities in AI-powered traffic and waste management solutions. AI algorithms can optimize traffic flow, reduce congestion, and improve public transit efficiency through real-time data analysis. Smart waste management systems utilizing AI can optimize collection routes, predict waste generation, and enhance recycling efforts. These applications offer tangible benefits to city administrations, including cost savings and environmental improvements. As urban populations continue to grow, the need for such optimized solutions will only intensify.

Threat:

Cybersecurity threats targeting smart grids

The interconnected nature of smart city infrastructure, particularly smart grids, makes them vulnerable to sophisticated cybersecurity threats, posing a significant threat to market development. Malicious attacks on critical urban systems could lead to widespread disruptions, impacting power supply and essential services. The potential for data breaches and infrastructure sabotage creates a high-risk environment for smart city deployments. The increasing reliance on digital networks amplifies the potential impact of such security compromises. This inherent vulnerability necessitates robust defense mechanisms to ensure the resilience of smart city operations.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 pandemic significantly accelerated the adoption of AI in smart cities, highlighting the need for resilient and adaptive urban management. Cities leveraged AI for real-time monitoring of public health, contact tracing, and resource allocation during the crisis. The demand for digital services and remote management solutions surged, pushing municipalities to fast-track their smart city initiatives. This unforeseen global event underscored the value of intelligent urban infrastructure for crisis response and future preparedness. Consequently, the pandemic acted as a catalyst for greater investment and integration of AI technologies in urban environments.

The hardware segment is expected to be the largest during the forecast period

The hardware segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, owing to the foundational requirement for physical infrastructure in smart city deployments. This includes a vast array of sensors, cameras, IoT devices, and network equipment essential for data collection and connectivity. Furthermore, the increasing adoption of edge computing and 5G networks drives the demand for robust processing units and communication modules. Therefore, the continuous expansion of smart city projects globally directly translates into a dominant share for the hardware segment.

The machine learning segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the machine learning segment is predicted to witness the highest growth rate impelled by, its pivotal role in enabling intelligent decision-making and predictive capabilities within smart cities. Machine learning algorithms are crucial for processing complex data from various urban sources, allowing for real-time analysis and optimized responses. Applications such as predictive maintenance of infrastructure, intelligent traffic management, and adaptive public safety systems heavily rely on advanced machine learning models. This transformative potential drives the rapid expansion of the machine learning segment.

Region with largest share:

During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share, driven by rapid urbanization and the proliferation of mega-cities, leading to an urgent need for efficient urban management solutions. Significant government investments in smart city projects across countries like China, India, and South Korea are fueling market growth. The increasing adoption of advanced technologies like AI, IoT, and 5G is widespread in this region. This region is also a hub for technological innovation and manufacturing, providing a conducive environment for smart city development.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR attributed to, to its well-established technological infrastructure and early adoption of cutting-edge AI solutions. High levels of R&D investment by key market players are driving continuous innovation in smart city applications. Government support and initiatives aimed at enhancing urban resilience and sustainability also contribute to this growth. Additionally, a strong focus on data privacy and security, combined with advanced regulatory frameworks, encourages responsible AI deployment.

Key players in the market

Some of the key players in AI in Smart Cities Market include IBM Corp, Microsoft, Google LLC, Intel Corp, Cisco Systems, Siemens AG, Huawei Tech, NVIDIA Corp, Hitachi Vantas, NEC Corp, Oracle Corp, SAP SE, Schneider Electric, General Electric, Thales Group, and Bosch.

Key Developments:

In June 2025, IBM Corporation released the IBM Maximo for Smart Cities, an AI-driven asset management tool for urban utilities, improving predictive maintenance for water and power systems with a reported 10% reduction in downtime.

In May 2025, NVIDIA Corporation announced the Metropolis AI Framework update, enabling real-time video analytics for smart city applications like traffic management and public safety. The framework supports edge AI deployments for faster processing.

In April 2025, Cisco Systems, Inc. introduced the Cisco Smart City Connect, an AI-powered IoT solution for urban infrastructure monitoring. It enhances public safety and waste management through predictive analytics, deployed in select U.S. cities.

Components Covered:

• Hardware
• Software
• Services

Deployment Modes Covered:

• Cloud-Based
• On-Premises

Technologies Covered:

• Machine Learning
• Natural Language Processing (NLP)
• Computer Vision
• IoT Integration
• Big Data Analytics

Applications Covered:

• Traffic Management
• Public Safety & Security
• Energy Management
• Infrastructure Management
• Environmental Monitoring
• Smart Governance

End Users Covered:

• Utilities
• Transportation Companies
• Healthcare Providers
• Real Estate Developers
• Other End Users

Regions Covered:

• North America
  • US
  • Canada
  • Mexico
• Europe
  • Germany
  • UK
  • Italy
  • France
  • Spain
  • Rest of Europe
• Asia Pacific
  • Japan
  • China
  • India
  • Australia
  • New Zealand
  • South Korea
  • Rest of Asia Pacific
• South America
  • Argentina
  • Brazil
  • Chile
  • Rest of South America
• Middle East & Africa
  • Saudi Arabia
  • UAE
  • Qatar
  • South Africa
  • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

• Market share assessments for the regional and country-level segments
• Strategic recommendations for the new entrants
• Covers Market data for the years 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
• Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
• Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
• Competitive landscaping mapping the key common trends
• Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
• Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

• Company Profiling
  • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
  • SWOT Analysis of key players (up to 3)
• Regional Segmentation
  • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
• Competitive Benchmarking
  • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

• 2.1 Abstract
• 2.2 Stake Holders
• 2.3 Research Scope
• 2.4 Research Methodology
  • 2.4.1 Data Mining
  • 2.4.2 Data Analysis
  • 2.4.3 Data Validation
  • 2.4.4 Research Approach
• 2.5 Research Sources
  • 2.5.1 Primary Research Sources
  • 2.5.2 Secondary Research Sources
  • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

• 3.1 Introduction
• 3.2 Drivers
• 3.3 Restraints
• 3.4 Opportunities
• 3.5 Threats
• 3.6 Technology Analysis
• 3.7 Application Analysis
• 3.8 End User Analysis
• 3.9 Emerging Markets
• 3.10 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

• 4.1 Bargaining power of suppliers
• 4.2 Bargaining power of buyers
• 4.3 Threat of substitutes
• 4.4 Threat of new entrants
• 4.5 Competitive rivalry

5 Global AI in Smart Cities Market, By Component

• 5.1 Introduction
• 5.2 Hardware
• 5.3 Software
• 5.4 Services

6 Global AI in Smart Cities Market, By Deployment Mode

• 6.1 Introduction
• 6.2 Cloud-Based
• 6.3 On-Premises

7 Global AI in Smart Cities Market, By Technology

• 7.1 Introduction
• 7.2 Machine Learning
• 7.3 Natural Language Processing (NLP)
• 7.4 Computer Vision
• 7.5 IoT Integration
• 7.6 Big Data Analytics

8 Global AI in Smart Cities Market, By Application

• 8.1 Introduction
• 8.2 Traffic Management
• 8.3 Public Safety & Security
• 8.4 Energy Management
• 8.5 Infrastructure Management
• 8.6 Environmental Monitoring
• 8.7 Smart Governance

9 Global AI in Smart Cities Market, By End User

• 9.1 Introduction
• 9.2 Utilities
• 9.3 Transportation Companies
• 9.4 Healthcare Providers
• 9.5 Real Estate Developers
• 9.6 Other End Users

10 Global AI in Smart Cities Market, By Geography

• 10.1 Introduction
• 10.2 North America
  • 10.2.1 US
  • 10.2.2 Canada
  • 10.2.3 Mexico
• 10.3 Europe
  • 10.3.1 Germany
  • 10.3.2 UK
  • 10.3.3 Italy
  • 10.3.4 France
  • 10.3.5 Spain
  • 10.3.6 Rest of Europe
• 10.4 Asia Pacific
  • 10.4.1 Japan
  • 10.4.2 China
  • 10.4.3 India
  • 10.4.4 Australia
  • 10.4.5 New Zealand
  • 10.4.6 South Korea
  • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
• 10.5 South America
  • 10.5.1 Argentina
  • 10.5.2 Brazil
  • 10.5.3 Chile
  • 10.5.4 Rest of South America
• 10.6 Middle East & Africa
  • 10.6.1 Saudi Arabia
  • 10.6.2 UAE
  • 10.6.3 Qatar
  • 10.6.4 South Africa
  • 10.6.5 Rest of Middle East & Africa

11 Key Developments

• 11.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
• 11.2 Acquisitions & Mergers
• 11.3 New Product Launch
• 11.4 Expansions
• 11.5 Other Key Strategies

12 Company Profiling

• 12.1 IBM Corporation
• 12.2 Microsoft Corporation
• 12.3 Google LLC
• 12.4 Intel Corporation
• 12.5 Cisco Systems, Inc.
• 12.6 Siemens AG
• 12.7 Huawei Technologies Co., Ltd.
• 12.8 NVIDIA Corporation
• 12.9 Hitachi Vantara
• 12.10 NEC Corporation
• 12.11 Oracle Corporation
• 12.12 SAP SE
• 12.13 Schneider Electric
• 12.14 General Electric (GE)
• 12.15 Thales Group
• 12.16 Bosch