製造市場における人工知能（AI） サイズとシェア 2025 - 2034

製造業の市場規模のAI

製造市場における世界規模のAIは、2024年に4億米ドルで評価され、2025年から2034年の間に31.2%のCAGRを登録すると推定されています。 製造業の容易なアウトソーシングサービスのための成長している必要性はAI技術の採用に対峙する重要な要因の1つです。 生産プロセスの効率を改善するために、生産量を削減し、生産量をスケールアップするために、メーカーは生産管理、検査、在庫管理タスクを含むプロセス自動化の目標でAIを活用します。

2023年12月、三菱電機インドは、インドの次世代工場自動化システム向けにスマート製造施設を立ち上げました。 この製造施設は、製品が最高の信頼性で最高品質のものであることを保証するために、最高の業界標準を使用して構築されています。 また、AIハードウェアやソフトウェアの開発により、製造部門で運用している中小企業とAIベースのソリューションの可用性が高まっています。

世界中の政府は、その製造部門の競争力を向上させるために入札でAI R&Dを高めるために、その主な懸念をしています。 製造業のAI技術の展開のための資金調達スキーム、税務救済メカニズム、規制を提供するために、これらの政府によって作られた努力の明確なシフトがあります。 これらすべての動きは、すべての産業垂直を横断するイノベーション、生産性、およびコストカットのレベルとスケールを高めるために装備されています。 例えば、2024年10月、Biden-Harris Administrationは、グリーン半導体材料のAIを改善するために100万ドルを約束しました。 このタイプの支援は、人工知能技術の採用を遅らせる障害の一部を除去するのに役立ちます。これらの問題は、コスト要因と熟練した労働不足を含みます。そのようなAIソリューションは、任意のサイズメーカーに入手可能です。

製造業市場の動向におけるAI

• マシン学習(ML)と人工知能(AI)の開発は、市場の成長を燃料に言う要因の一つです。 また、AIシステムには、膨大なデータを分析し、迅速な意思決定を支援するディープラーニングアルゴリズム、強化学習、ニューラルネットワークが搭載されています。
• AIアプリケーションが完全に自動化されたクラウドシステムの使用を必要としないAI業界に最近の変化がありました。 代わりに、EdgeコンピューティングやAI搭載チップのおかげで、エッジ上でAIアプリケーションを使用する機能があります。 GMIは、エッジコンピューティング市場は、年2023のUSD 13.4億の価値があると推定されていると報告し、2024年から2032年までに28%を超えるCAGRを持っていることが予測されています。
• より速いペースでAI技術の展開が可能になり、レイテンシが少なく、システムが正常に機能している間、実際に即時に判断を下すことができます。 事業主の廃棄時のツールやリソースは、AIがあらゆる業界でより実用的で効果的な方法で使用できることを可能にします。
• 独自の機密情報(企業データ、従業員情報、生産プロセスに関する詳細など)へのアクセスにより、人工知能システムはサイバー脅威に対する脆弱性となります。 Statistaは、米国のメーカーの約80パーセントが2018年に64パーセント増加した2022年に、このようなサイバー脅威を予想したことを発表しました。
• 前述したように、AIの非倫理的な使用は、アルゴリズム内のバイアスや人的ジョブの解明、従業員、顧客、または規制当局の間で懸念を提起します。また、AIシステムにおける技術的な欠陥は、企業の評判に大きなビジネス損失、盗難、そして害を及ぼす可能性があります。
• しかし、そのような例を避けるために、メーカーは、クリアで適切で堅牢なAIシステムを開発し、ジョブカットの問題と再正規化を効果的に対処し、AIから悪意のある社会的成果を防止する必要があります。

製造市場分析におけるAI

• コンポーネントに基づいて、市場はハードウェア、ソフトウェア、およびサービスに分けられます。 2024年、ハードウェアセグメントは55%を超える市場シェアを保有し、2034年までに32億米ドルを突破すると予想される。
• 高度に洗練されたコンピューティング ハードウェアの産業需要は、ハードウェア セグメントをさらに推進しています。 産業用ロボット、予測保守、品質管理など、製造業におけるAIスキャッターの領域内での分析生成ユースケースは、膨大な量のデータをリアルタイムで処理できる、非常に高度なハードウェアコンポーネントが必要です。
• マシンとディープラーニングのアルゴリズムは、高度なハードウェアコンポーネントが実行する必要がほとんどありません。 より多くのメーカーがAIを組み込むようにしようとすると、より速く、より効率的な、信頼性の高いハードウェアソリューションが成長する期待が高まります。
• また、より効率的なシステムを作るより高速なデータ処理ハードウェア開発は、一般的に改善された自動化、生産性の向上、意思決定プロセスの向上につながります。
• たとえば、Gaudi 3 AI アクセラレータは、H100 と比較して、最大 20 パーセント以上のスループットと 2 回の価格パフォーマンスを出力すると言われる機能を備えています。 このようなアクセラレータにより、LLaMa 2 70B AI ソリューションは市場をヒットする準備ができています。 結局のところ、2023年9月、インテルは、次世代AIサプリメントとして使用していたGaudi 3 AIソリューションを発売したXeon 6プロセッサの発売を発表しました。

この市場を形成する主要なセグメントについて詳しく知る

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• 導入モデルをベースに、製造市場におけるAIがオンプレミスやクラウドに分類されます。 2024年に約43%の市場シェアを占めるクラウドセグメント。
• 現代の社会のすべてのセクターを含む企業の数として、ますますデジタル競争のフルラッシュである必要性を抱えています。クラウドソリューションの需要は、製造部門の競争力を燃料にしている、さらに増加するように設定されています。 クラウドソリューションの柔軟性とスケーラビリティのメリットを組み合わせて、運用を容易にすることでコストを削減することは、業界でもさらに向上しています。
• また、遠隔実装では、学習アルゴリズムに大きなデータセットを活用するAIシステムにとって、データストレージと処理能力が向上しています。 クラウドコンピューティングソリューションは、メーカー、サプライヤー、および顧客間でリアルタイムのコラボレーションと情報共有を可能にし、意思決定の質を高め、市場投入までの時間を削減します。

技術に基づいて、市場は機械学習、コンピュータビジョン、自然言語処理、および文脈認識コンピューティングにセグメント化されます。 機械学習セグメントは、市場を支配し、2034年までに19億米ドルの売上高を占める見込みです。

• 機械学習の開発は、インテリジェントな自動化とデータ駆動戦略を提供することに根ざしています。 機械学習が深く発展するにつれて、ブランチプロセスの異なる領域は、運用集計されたデータから生成されたより良い定義されたインサイトから恩恵を受けます。
• また、これらのアルゴリズムは、品質管理の分野で有用です。 堅牢な機械学習フレームワークを使用して、メーカーは、生産損失を減らすことにより、製品の欠陥をより正確に検出することができます。
• また、製造市場での機械学習の期待される成長は、IoTベースの技術とデータ収集、処理、分析を支援するその他のスマートデバイスによっても駆動されます。
• 統計局は、2030年までに、製造業界において約198.7万台のIoTデバイスが存在し、製造分野を完全にサポートする成長が見込まれていると推定しています。

アプリケーションに基づき、製造市場におけるAIは、品質管理、予測保守、在庫管理、エネルギー管理、産業ロボットなどに分けられます。 予測保全セグメントは、2024年に約25%の市場シェアで市場を支配しました。

• 予測メンテナンスは、AIと機械学習によるアルゴリズムを使用して、機器のパフォーマンスをリアルタイムで監視および評価するのに役立ちます。 その結果、装置の故障を早期に特定し、メンテナンス活動のトータル削減により、ダウンタイムを回避し、メンテナンスコストを削減することができます。
• 生産性向上のための産業の需要の増加に伴い、生産工程の干渉を制限する必要があります。 予期しないメンテナンスシステムは、予期しない故障の可能性があるコンポーネントを修正することにより、不要なメンテナンスダウンタイムを防止し、支援することができます。
• 逆に、自動車業界は、現在入手可能なアプローチによる予測メンテナンスが経済的になる一方で、IoTとスマートセンサーの統合の最前線にあるようです。 GMIレポートは、2023-2032年の期間中に、グローバルスマートセンサー市場規模は2022年に45.4億米ドルを超えると予想されます。この市場は15.7%を超えるCAGRで成長します。
   
  
  
• 米国は、2024年に約75%の主要シェアで、製造市場で北アメリカのAIを支配しました。 米国の市場は、スマート製造イニシアティブの強力な政府支援により成長する見込みです。
• 米国の政府の有望な目的の1つは、国の製造拠点の競争力の強化であり、この端にいくつかの政府政策措置は、そのオートメーション、AIや他の高レベルの技術の使用の中で開始されています。
• 2023年9月、米国政府は、8社とグローバルAIの包括的パートナーシップを確立しました。
• このアライアンスは、Amazon、Anthropic、Google、International Business Machine、Meta、Microsoft、Nvidia、OpenAI、および米国国家部を含みます。 両者がAIを潜在化するためにプールスキル、資産、ネットワークを雇用するために、テーブルに100万人以上のものをもたらしました。
• 受動的な生産地理とサプライチェーンのレジリエンスに重点を置いても、業界におけるAIの市場需要が高まります。 予測メンテナンスやAI加工などの技術は、コストを抑えながら、運用効率が向上する上で非常に重要と考えられています。

英国におけるAIは、2025年から2034年までの有意で有望な成長を経験することが期待されています。

• 英国のための市場成長の重要な要因は、「Made Smarter」の旗の下で産業化版4の技術の使用を高めるための政治的決定です。 ワークのパフォーマンスを向上し、無駄を削減し、グローバル市場を横断する競争的な地位を高めるために、AIなどのデジタルツールの適用に集中します。
• そのため、AIツールやソリューションを活用し、サプライチェーンを改善し、製品を改善し、予測的なメンテナンスを保証します。
• 製造業における自動化とデジタル変革の探求と、政府の支援の急激なアウトバーストの組み合わせは、イギリスの製造業におけるAIの集積を推進しています。

中国の製造業のAIは2025年から2034年までの有利な成長を目撃することを期待しています。

• 「中国製」に関する2025の方針は、産業分野をデジタル化し、改善することに焦点を当てています。中国政府は、その地域で製造を増加させることを目指しています。 このシフトの主要コンポーネントは、自動化、分析、機械学習の実装で製造プロセスが改革されると期待されるため、AIを中心に展開します。
• また、2024年3月には「AI Plus」という新しいデジタル経済イニシアティブを導入しました。 この取り組みは、AIの変革を業界内で改善し、AIベースの研究アプリケーションに投資するビジネスを奨励する業界をさらに向上させることに注力しています。
• エレクトロニクス、自動車、消費財の産業化、発展、および使い捨ての収入の増加は、生産効率、製品品質、およびサプライチェーン管理の合理化を高めるAIソリューションの需要の拡大を引き起こしています。
• また、中国での製造業におけるAIの役割は、グリーン政策の急速な発展によってさらに進んでおり、後日AI製造ツールが表示されます。 中国の巨大な産業基盤と製造エコシステムも、エネルギー効率でプレミアムです。

製造業市場シェアにおけるAI

IBMとMicrosoftは、製造業界におけるAIで約15%の市場シェアを保持しています。 IBMは、その製造固有の取り組みを推進し続けています, ワトソン, それは、AI-ready技術の開発に大きく投資しているため. 同社は、メンテナンス、最適化、および自動化サービスを提供することにより、業界の専門知識を通じてブランドエクイティを強化しています。 同社は、気象会社のエコノメトリモデルなど、様々なパートナーシップや買収により、AI機能を強化する予定です。

Microsoftは、クラウドサービスプロバイダとして、AIツールを他のデジタルトランスフォーメーションの一環として、プロセスに含めることを奨励しています。 これにより、大手企業と提携し、AIによるデータ分析の活用に集中し、拡張を燃料化しました。 また、先進的なAI製品を収穫する技術の進歩にお金の研究開発を注ぐには、両方の企業からの永続的な関心があります。

製造業の市場企業AI

製造業のAIで動作する主要なプレーヤーは次のとおりです。

• ツイート
• ゲレンデ
• サイトマップ
• IBMの
• インテル
• マイクロソフト
• ノビディア
• ロックウェル
• ニュース
• シーメンス

製造業市場でのAIは、産業プロセスの革命に焦点を当てた古いと新しい企業の両方によってアプローチされます。これは、自動化、リアルタイムの意思決定と予測分析を含みます。 既知の企業から、スマート生産ライン、品質管理、サプライチェーンの最適化を可能にする最新の製造ネットワークとの統合を可能にする統一されたAIプラットフォームを開発する強力な焦点があります。 機械学習、コンピュータビジョン、自然言語処理など、これらの技術の使用状態などの企業は、ダウンタイム、廃棄物、非効率性を削減するのに役立ちます。

製造業のAIニュース

• 2024年11月、GFT NVIDIA社とのパートナーシップにより、製造業界に高度なAIソリューションを提供 このコラボレーションは、NVIDIAのAIソフトウェアツールと、ジェネレーションAI向けコンピューティングプラットフォームの高速化と、業界におけるイノベーションと効率性の向上を目指し、製造プロセスのデジタル化におけるGFTの専門知識を活用しています。
• Aizonは、2024年9月に、アート電子バッチレコード(eBR)ソフトウェアの状態であるAizon Executeを発表しました。 ソフトウェアは、粉末製剤のAPI製造のリーダーであるEuroapiとのパートナーシップで開発されました。 彼らのパートナーシップの目標は、より多くの技術が有効なプロセスに彼らの操作の移行を促進することです。
• 2024年10月、レノボは、グローバルテックワールドイベントで包括的な新しいハイブリッドAIポートフォリオを立ち上げました。 Lenovoは、AIソリューション、サービス、および複数の業界への投資に対する変革と有形リターンを提供するデバイスのポートフォリオを紹介しました。
• マイクロソフトは、2020年4月、クラウドから工場フロアに拡張する新しい産業AIの革新を発表しました。 これらの進歩は、時間対値を改善し、運用レジリエンスを強化し、工場と生産コストを最適化し、一貫した反復可能な結果を達成する機会メーカーを提供します。

製造業の市場調査のレポートのAIは企業の深い適用範囲を含んでいます 2021年から2034年までの収益($Bn)の面で推定と予測 以下のセグメントの場合:

市場、部品によって

• ハードウェア
  • プロセッサ
    • 中央処理装置(CPU)
    • グラフィック処理ユニット(GPU)
    • フィールドプログラム可能なゲート配列(FPGA)
    • 適用 特定の集積回路(ASIC)
    • テナー加工ユニット(TPU)
  • 記憶及び貯蔵
  • ネットワークハードウェア
• ソフトウェア
• サービス
  • プロフェッショナルサービス
  • マネージドサービス

市場、展開モデルによる

• オンプレミス
• クラウド

市場、技術によって

• 機械学習
• コンピュータビジョン
• 自然言語処理
• コンテキスト・ウェア・コンピューティング

市場、適用による

• 品質管理
• 予測メンテナンス
• 在庫管理
• エネルギー管理
• 産業用ロボット
• その他

市場、エンド使用による

• 自動車産業
• エレクトロニクス
• 医薬品
• 重機機械
• 食品・飲料
• 航空宇宙と防衛
• その他

上記情報は、以下の地域および国に提供いたします。

• 北アメリカ
  • アメリカ
  • カナダ
• ヨーロッパ
  • イギリス
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • ノルディック
• アジアパシフィック
  • 中国語(簡体)
  • インド
  • ジャパンジャパン
  • オーストラリア
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  • 東南アジア
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  • アラブ首長国連邦
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア