製造業における人工知能 (AI) の市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ別 (機械学習、自然言語処理、コンピューター ビジョン)、アプリケーション別 (予知保全、品質管理、サプライ チェーンの最適化)、および地域別の洞察と 2035 年までの予測

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製造市場における人工知能 (AI) の概要

製造市場における人工知能 (ai) は、2026 年に 86 億 5000 万米ドルに達し、2026 年から 2035 年まで 15.43% の安定した CAGR で最終的に 2035 年までに 314 億 7000 万米ドルに達すると予想されています。

製造市場における人工知能 (AI) の統合は、基本的に世界の産業運営を再構築しています。インダストリー 4.0 とも呼ばれるこの変革は、高度な AI 機能を活用して効率を向上させ、生産プロセスをカスタマイズし、製造価格チェーン全体の革新を促進します。製造業における AI には、機械学習、コンピューター ビジョン、自然言語処理などの幅広いテクノロジーが含まれており、すべてがモノのインターネット (IOT) や産業用ロボットなどの他の進歩と連携して機能します。この市場の特徴は、市場での競争力を維持し、市場の需要を開拓するためにこれらの技術を採用するための重要な要件について、メーカーの間で認識が高まっていることです。リアルタイムのデータ分析と、自動化された品質管理とスマートファクトリーの実装に対する将来の洞察のために、AI はすでに達成不可能なレベルの運用インテリジェンスを実現しています。これにより、ダウンタイムが削減され、製品の品質が向上し、リソースの使用状況がカスタマイズされ、最終的にはより機敏で柔軟な製造エコシステムが実現します。瞑想は、情報に基づいた意思決定を下し、情報に基づいて適応し、現代の生産で可能なことの限界を前進させることができる、より賢明でより自律的なシステムを作成することにあります。

主な調査結果

米国関税の影響

関税と世界経済の不確実性の影響

米国の関税、特に一部地域の商品に対する関税は、製造市場の人工知能に多方面に影響を及ぼした。これらの関税は主に、GPU、特別なサーバー、センサーなどの重要な AI ハードウェア コンポーネントのコストを上昇させており、その多くは国際的に重要なコンポーネントです。このコンポーネントの価格上昇により、製造業における AI ソリューションの全体的な導入コストが高くなり、一部の企業の導入率が低下する可能性があります。さらに、関税によるサプライチェーンの混乱は、必須テクノロジーの購入に不確実性や遅れを引き起こす可能性があり、AI システムのシームレスな展開を妨げます。製造会社、特に複雑なグローバル サプライ チェーンを持つ企業は、これらのビジネス上の障害により、既存の AI インフラストラクチャを維持したり、新しい取り組みを拡大したりする際に課題に直面する可能性があります。一部の企業は関税の影響を軽減するためにサプライチェーンを現地化しようとするかもしれませんが、多くの場合、それには多大な投資と時間がかかります。全体的な影響としては、ビジネス ポリシーの優先コストの最適化とビジネス ポリシー変更間の安定性として、大規模な AI 投資に対する慎重なアプローチが必要になる可能性があります。

最新のトレンド

設計と最適化のための生成 AI がトレンドになっている

最近の最も重要なトレンドの 1 つは、製造業におけるリベラル AI の出現と応用です。この技術は、メーカーが斬新なデザインを生み出し、既存の人々をカスタマイズし、無数の可能性を追求できるようにすることで、製品デザインとエンジニアリングに革命をもたらしています。生成 AI は、大量のデータを分析して新しいソリューションを提案し、設計サイクルを短縮し、新製品の市場投入までの時間を短縮できます。また、より効率的なワークフローと材料の使用を提案することで、製造プロセスのカスタマイズにも役立ちます。

• 米国立標準技術研究所 (NIST) によると、2024 年には米国の製造施設の 41% が、計画外の機器のダウンタイムを削減するために AI ベースの予知保全システムを導入しました。

• Robotics Industries Association (RIA) の報告によると、2024 年に米国で新たに設置された産業用ロボットの 36% に、自律的な意思決定のための機械学習アルゴリズムが組み込まれていました。

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製造市場のセグメンテーションにおける人工知能 (AI)

タイプ別

• 機械学習: 機械学習 (ML) は、製造における AI の主要コンポーネントであり、明確なプログラミングを行わずにシステムがデータから学習できるようにします。これに関連して、ML アルゴリズムは、生産ライン、センサー、履歴記録からの膨大なデータセットを分析して、パターンを特定し、予測し、意思決定を自動化します。主な用途には、機器の健全性、自動品質検査、インテリジェントなプロセス自動化のための将来の分析などがあります。 ML により、製造システムのパフォーマンスが継続的に向上し、変化する条件に対応できるようになります。

• 自然学習処理: 製造における自然言語処理 (NLP) は、機械が人間の言語を理解、解釈、生成できるように強化します。この手法は、メンテナンス ログ、顧客応答、品質レポート、運用文書などの非武装テキスト データから洞察を抽出するために重要です。 NLP は、大規模なデータ リポジトリ内でのインテリジェントな検出を容易にし、人間と機械のコミュニケーションを増やし、レポート生成を自動化し、多様なテキスト情報を処理することでサプライ チェーンのコミュニケーションを改善します。

• コンピューター ビジョン: コンピューター ビジョン (CV) により、コンピューターは視覚情報を「見て」説明できるようになり、さまざまな製造アプリケーションに不可欠なものになります。 CV システムはカメラと AI アルゴリズムを使用して、製品の視覚検査を実施し、組み立てプロセスを監視し、リアルタイムで品質管理を保証します。微細な欠陥を検出し、部品の正しい配置を確認し、バーコードを読み取ることができ、手動検査方法と比較して精度と安定性が大幅に向上します。

用途別

• 予知保全: 将来を見据えた保全では、AI を使用して機器の故障を発生前に予測します。機械のセンサーからのデータ (温度、振動、圧力など) と過去のパフォーマンスを分析することで、AI アルゴリズムが不一致を特定し、潜在的な破裂を予測できます。これにより、メーカーはメンテナンスを継続的に維持し、計画外のダウンタイムを削減し、修理コストを削減し、機器の寿命を延ばし、継続的な生産を確保することができ、運用効率が大幅に向上します。

• 品質管理: AI 主導の品質管理は、コンピューター ビジョンと機械学習を利用して製品検査を変えます。 AI アルゴリズムは、製品の画像やセンサー データを高速に分析し、人間の検査員が記憶できる欠陥、逸脱、矛盾を特定します。これにより、欠陥率が大幅に減少し、製品の安定性が向上し、スクラップ率が低下し、最終的には全体的な製品品質と顧客満足度が向上します。

• サプライ チェーンの最適化: AI は、複雑な製造サプライ チェーンへの適応において重要な役割を果たします。これにより、在庫レベルのリアルタイムの可視化、需要予測による自動在庫管理、遅延の予測と最適なルートの推奨による物流の適応が可能になります。 AI はサプライヤーとのコミュニケーションを強化し、潜在的なリスクを特定し、景観計画を促進することで、より柔軟で効率的でコスト効率の高いサプライ チェーンを実現します。

市場ダイナミクス

市場のダイナミクスには、市場の状況を示す推進要因と抑制要因、機会、課題が含まれます。

推進要因

インダストリー 4.0 とスマート ファクトリー イニシアチブの導入拡大が成長を促進

インダストリー 4.0 に向けた世界的な推進とスマート ファクトリーの概念は、製造市場シェアにおける人工知能 (AI) の主要な原動力となっています。業界は、4.0 の相互接続されたインテリジェントな製造環境を構築するために、AI、IoT、クラウド コンピューティング、ビッグ データ分析などの先進テクノロジーの統合を重視しています。メーカーは、AI 業界が 4.0 の可能性を最大限に発揮し、リアルタイムのデータ分析、将来の能力、生産ラインで自律的な意思決定を行うことができる創始者であると想定しています。従来の製造におけるデジタル接続と最適化されたオペレーションにおけるこのパラダイム変化により、生産の生産性、効率、柔軟性を向上できる AI ソリューションに対する十分な需要が生み出されています。運用の可視性を高め、手動介入を減らし、市場の変化に動的に対応したいという要望により、企業は AI を活用したスマート ファクトリー ソリューションに多額の投資を余儀なくされています。

• 米国エネルギー省 (DOE) によると、米国の大手製造業者の 47% は、エネルギー効率と生産高を向上させるために、2024 年に AI 対応のスマート ファクトリー ソリューションに投資しました。

• 連邦通信委員会 (FCC) は、2024 年に米国の製造工場の 58% が自社の機器を産業用 IoT プラットフォームに接続し、AI アプリケーションのためのより多くのデータを作成したと指摘しています。

自動化と業務効率化に対する需要の高まりが成長を促進

建設業界における自動化と業務効率の向上に関するたゆまぬ発見も、AI 導入の強力な推進力の 1 つです。メーカーはコストを削減し、人的ミスを減らし、生産サイクルを加速する方法を常に模索しています。 AI は、複雑なプロセスを自動的に最適化し、大量のデータから実用的な洞察を提供することで、これを便利にします。ロボット プロセス オートメーション (RPA) から、AI が実行するインテリジェントな品質管理システムやエネルギー消費の最適化に至るまで、AI は効率向上の点で目に見えるメリットをもたらします。分析すべき領域を特定し、分析および修正すべき領域を特定し、リソース割り当てをカスタマイズする AI の能力は、大幅なコスト削減と生産量の増加に直接つながります。競争の激しい世界市場において、この推進力は、AI メーカーが高度な自動化を通じて無駄のない緊密な運用を実現するために不可欠なツールを生み出しています。

抑制要因

高い初期投資と統合の複雑さが成長を妨げる

重要な予防要素として、製造業に AI を広く導入するには適切な初期投資が必要ですが、AI ソリューションを既存の伝統的なシステムに統合する場合には、根本的な複雑さが伴います。 AI テクノロジーを適用するには、特殊なハードウェア (センサー、高度なデモ コンピューティング、ロボット)、ソフトウェア ライセンス、AI モデルの開発または適応のために多額の資本支出が必要になることがよくあります。製造業者は、金銭的な支出以外にも、これらの新しい AI システムを、古い、時には不均一で、時には運用技術 (OT) および情報技術 (IT) インフラストラクチャと統合する際に課題に直面することがよくあります。データサイロ、一貫性のないシステム、および標準化された通信プロトコルの欠如は、重大な障害を引き起こす可能性があります。この統合の複雑さには、専門知識、包括的な計画が必要であり、実装の長期化には期限や予測不可能なコストがかかる可能性があり、特に中小企業（SME）は AI の導入を躊躇する可能性があります。

• 米国労働統計局 (BLS) によると、2024 年には製造業向けの資格のある AI エンジニアが 22% 不足し、大規模な AI 導入が遅れています。

• 全米製造業者協会 (NAM) は、中堅製造業者の 34% が、ソフトウェアとハ​​ードウェアの初期費用が高額であるため、2024 年の AI 統合を遅らせたと報告しています。

AI-as-a-Service (AIaaS) とアクセス可能なプラットフォームの開発がチャンスを生み出す

機会

製造市場の成長における人工知能 (AI) の重要な機会は継続的な開発にあり、人工知能-e-survis (AIAAS) やよりアクセスしやすい AI プラットフォームで広く採用されています。多くの製造業者、特に中小企業は、社内に専門知識があり、資金が不足しているため、複雑な AI ソリューションを開発し、導入しています。 AI 機能がクラウドベースのサービスとして提供される AIAS モデルは、参入障壁を大幅に軽減できます。

これにより、メーカーは、インフラストラクチャや特別な AI 人材への大規模な事前投資を必要とせずに、予測保守、品質管理、サプライ チェーンの適応などのタスクに強力な AI アルゴリズムを活用できるようになります。事前情報モデルとドラッグアンドドラッグインターフェイスを備えた、ユーザーフレンドリーな業界固有の AI プラットフォームを提供する販売者が増えるため、AI は増加するでしょう。これにより、広範な AI テクノロジーの民主化メーカーが AI を運用に統合し、イノベーションを促進し、地域全体で市場の成長を推進できるようになります。

• 米国品質協会 (ASQ) によると、AI を活用した外観検査システムにより、2024 年には欠陥検出精度が 29% 向上し、強力な市場機会が創出されました。

• 米国国立科学財団（NSF）は2024年に前年比25％増の資金をAI製造研究プロジェクトに割り当て、技術革新を促進した。

データの品質、可用性、サイバーセキュリティに関する懸念が課題を生み出す

チャレンジ

製造市場で AI が直面する重大な課題は、データの品質、可用性、サイバー セキュリティの圧力の問題を中心に展開しています。 AI モデルは、正確な予測を行うために、高品質で効果的なトレーニングと関連データの大規模バージョンに依存しています。しかし、多くの製造環境では、断片化した発疹、互換性のない発疹、互換性のない発疹、または単に必要な発疹に関するデータを収集することができません。伝統的な機器が豊富なデータセット AI のニーズを生成するために必要なセンサーや接続が存在しない可能性があります。

さらに、特にクラウドベースの AI サービスを使用する場合、機密の運用データの安全性とプライバシーを確​​保することは、サイバー セキュリティの重要な課題となります。製造業務は急速なサイバー攻撃に対して安全ではなく、相互接続された AI システムの統合により攻撃の対象範囲が拡大します。知的財産の保護、運用の継続性の維持、悪意のある攻撃者からの専有の制作データの保護が最も重要となり、強力なサイバー セキュリティ構造と継続的な警戒が必要になります。

• サイバーセキュリティ・インフラセキュリティ庁 (CISA) は、2024 年に AI 対応の製造システムを標的としたサイバー インシデントが 31% 増加すると報告しました。

• 米連邦取引委員会（FTC）によると、米国の製造業者の27％が2024年にAIシステムを導入する際にデータプライバシー規制へのコンプライアンスの課題に直面したという。

 

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製造市場における人工知能 (AI) 地域の洞察

• 北米

米国の製造市場における人工知能 (AI) は重要な地位を占めています。この分野では、強力なエコシステム、適切な研究開発投資、産業オートメーションとスマート製造イニシアチブを提供するテクノロジーに重点が置かれています。大手 AI および産業オートメーション企業の存在と、自動車、航空宇宙、エレクトロニクスなどのさまざまな製造分野での高い技術採用率が相まって、燃料市場が成長しています。先進的な製造業をサポートする政府の AI ソリューションを実装および管理できる熟練した労働力が、北米の主要な状況に貢献しています。ただし、既存の人材の不足や AI 専門家の導入コストの高さなどの課題が依然として存在します。

• ヨーロッパ

欧州は製造市場における AI の重要なプレーヤーであり、特にドイツなどの国々では、インダストリー 4.0 イニシアチブに向けた政府の強力な支援と高度な製造プロセスに重点が置かれています。この地域の特に自動車、機械、エレクトロニクス分野のよく整備された産業基盤は、AI 導入に適した肥沃な土地を提供します。 AI 管理ソリューションを通じて生産性、効率、安定性を向上させることに重点が置かれています。欧州の製造業者は、迅速なメンテナンス予測、品質管理、インテリジェントな自動化のために AI に投資しています。ただし、ヨーロッパでは、データの機密性と道徳的な AI の完全性に関する規制構造がより厳格であり、AI 導入の速度や性質に影響を与える可能性があります。

• アジア

アジアのトランスクリプション市場は急速な成長を遂げており、医療費の増加、法的枠組みの拡大、特にインド、中国、日本などの国々で急速に成長するメディアおよびエンターテインメント業界の燃料となっています。この地域には、英語を話す熟練した専門家が多数存在するため、費用対効果が高いため、世界的に文字起こしサービスのアウトソーシング先として人気があります。デジタル技術の増加と構造化データの利点に対する意識の高まりも市場の拡大に拍車をかけています。 AI の採用が増加する一方で、特に複雑で細かい資料、言語の多様性、地域全体のさまざまなレベルの技術インフラストラクチャについては、人間による文字起こしサービスが非常に普及しています。

業界の主要プレーヤー

市場における国際および地域の主要プレーヤー

製造市場には、既存の大手産業企業から特殊な AI ソリューション プロバイダーまで、人工知能の著名なプレーヤーが参加する多様なシナリオがあります。大手産業大手であるシーメンスのような大手企業は、生産性の最大化と機械コストの削減に焦点を当て、自社の産業オートメーションおよびデータ分析製品に AI と機械学習を統合することに多額の投資を行っています。 IBM は、広範な AI およびクラウド機能、特に IBM Watson を活用して、メーカーが生産時間とコストに適応できるようにする将来のインテリジェンスおよび自動化機能を提供します。 Amazon は、Amazon ロボティクスを通じて、倉庫の自動化とマテリアルハンドリングを強化する AI 操作ロボットによる革新を行っています。インテル ワークフローは、インテリジェント エッジの提供に重点を置いており、情報、操作、AI テクノロジーを生成するインテリジェント エッジを提供して、ワークフローの微調整のためのリアルタイム データを生成します。

• シーメンスAG（ドイツ）:米国商務省によると、シーメンスは2024年に米国の製造工場におけるAIベースの自動化ソリューションを19%拡大し、業務効率を向上させた。

• ABB Ltd (スイス): 国際貿易局 (ITA) は、ABB が 2024 年に米国の工場で AI 統合ロボット設備を 15% 増加させ、生産サイクルの高速化をサポートしたと指摘しています。

NVIDIA は、構築中の複雑な AI モデルのトレーニングと展開に必要な、高度なデモンストレーション GPU を備えているため、重要なプレーヤーです。その他の注目すべき企業としては、AI を活用したシステムとサイバー セキュリティによる「スマート マニュファクチャリング」を推進するロックウェル オートメーションや、機械の健康に関する洞察とロボット オートメーションのための AI 運用ソリューションをそれぞれ提供するオガリーやグリームター ロボティクスなどの特殊企業が挙げられます。市場はまた、AII アプリケーションを世に送り出すさまざまな新興企業や中小企業の貢献にも注目しています。

製造業における主要な人工知能 (Ai) のリスト企業

• Siemens AG (Germany)
• ABB Ltd (Switzerland)
• General Electric (U.S.)
• Fanuc Corporation (Japan)
• Schneider Electric (France)
• Rockwell Automation (U.S.)
• IBM (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• Google (U.S.)
• SAP (Germany)

主要産業の発展

2024 年 3 月:製造市場では、人工知能はそのスピードの速さを示すいくつかの決定的な発展を遂げました。注目すべき傾向は、よりユーザーフレンドリーなプラットフォームと、AI-A-Service (AIAS) Prasad を通じた AI の民主化への注目の高まりであり、中小企業を含む幅広いメーカーが AI ソリューションを利用しやすくなりました。これにより、社内の専門知識が限られた企業でも、さまざまなアプリケーションで強力な AI 機能を活用できるようになりました。

さらに、設計やエンジニアリングに汎用 AI を採用することが大幅に増加し、メーカーはプロトタイプ、革新的な製品開発、プロセス適応の能力を迅速に発見しました。これにより、迅速な再発サイクルと高度にカスタマイズされた製品の構築が可能になります。

もう 1 つの主要な開発エッジは、AI ソリューションの継続的統合でした。AI 処理は工場現場のデータ ソースの近くで行われるため、リアルタイムの意思決定が軽減され、クラウド接続への依存が軽減されます。これは、品質管理や自律ロボット工学などの低遅延アプリケーションにとって重要でした。

AI テクノロジープロバイダーと産業オートメーション企業の間のパートナーシップと協力も 2024 年に強化され、スマートファクトリー向けのより包括的で統合された AI ソリューションの作成を目指しています。これにより相互運用性が促進され、さまざまな製造環境への AI の導入が加速されました。全体として、2024 年は製造業における AI が成熟した年となり、アクセスが増加し、応用分野が拡大し、実用的で導入可能なソリューションが重視されました。

レポートの範囲

このレポートは、読者が製造市場における人工知能（AI）をさまざまな角度から包括的に理解するのに役立つことを目的とした歴史分析と予測計算に基づいており、読者の戦略と意思決定を十分にサポートします。また、この調査は SWOT の包括的な分析で構成されており、市場内の将来の発展についての洞察を提供します。それは、今後数年間の市場の軌道に影響を与える可能性のあるイノベーションの動的なカテゴリーと潜在的な分野を発見することにより、市場の成長に貢献するさまざまな要因を調査します。この分析には、最近の傾向と歴史的な転換点の両方が考慮されており、市場の競合他社を総合的に理解し、成長できる分野を特定します。この調査レポートは、定量的および定性的方法の両方を使用して市場の細分化を調査し、市場に対する戦略的および財務的観点の影響も評価する徹底的な分析を提供します。さらに、レポートの地域評価では、市場の成長に影響を与える支配的な需要と供給の力が考慮されています。主要な市場競合他社のシェアなど、競争環境が細心の注意を払って詳細に説明されています。このレポートには、予想される期間に合わせて調整された型破りな研究手法、方法論、主要な戦略が組み込まれています。全体として、市場のダイナミクスに関する貴重かつ包括的な洞察を専門的にわかりやすく提供します。