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エネルギーAIの世界予測（～2030）：ハードウェア、ソリューション、サービス

■ 英語タイトル：AI in Energy Market Forecasts to 2030 – Global Analysis By Component Type (Hardware, Solutions and Services), Deployment Type (On-premise and Cloud-based), Application, End User and by Geography
	■ 発行会社/調査会社：Stratistics MRC ■ 商品コード：SMRC24NOV018 ■ 発行日：2024年9月 ■ 調査対象地域：グローバル ■ 産業分野：通信 ■ ページ数：200 Pages ■ レポート言語：英語 ■ レポート形式：PDF ■ 納品方式：Eメール

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*** レポート概要（サマリー）***

Stratistics MRCによると、世界のエネルギーAI市場は2024年に68.1億ドルを占め、予測期間中の年平均成長率は19.4%で、2030年には197.3億ドルに達する見込みです。人工知能（AI）は、コスト削減、効率向上、プロセス最適化を通じてエネルギー産業を変革しています。人工知能（AI）技術は、配電網の管理を改善し、エネルギー需要を予測し、エネルギー生産を最大化するために利用されています。AIは、高度なアルゴリズムと機械学習を用いてセンサーやスマートグリッドからの大量のデータを分析することで、エネルギー消費のパターンを予測し、供給量をリアルタイムで調整することができます。さらに、再生可能エネルギーの変動を抑制し、エネルギーの安定供給を保証することで、AIは再生可能エネルギーの送電網への統合において重要な役割を果たします。
国際エネルギー機関（IEA）によると、エネルギー分野でのAIの採用は、エネルギー効率の大幅な改善につながり、リアルタイムで変化する需要と供給の状況に適応できる、よりスマートなエネルギーシステムを可能にする可能性があります。

市場のダイナミクス

ドライバー
エネルギー効率への関心の高まり
世界のエネルギー消費量が増加の一途をたどるなか、より効果的なエネルギー管理への需要が高まっています。この需要に応えるための先導役となっているのが、エネルギー消費のパターンを予測し、エネルギー出力を最大化し、無駄なエネルギー支出を削減するツールを提供する人工知能（AI）技術です。人工知能（AI）には、機械学習アルゴリズムを使用して、エネルギーシステムの非効率性を認識し、修正を提案し、需要の変動に自動反応を開始する能力があります。さらに、手元にある資源を最大限に活用することで、エネルギー・プロバイダーの運営コストを下げるだけでなく、温室効果ガスの排出を削減する世界的な取り組みにも貢献します。

制約：
法外な導入費用
エネルギー部門は人工知能（AI）から大きな恩恵を受けることができますが、多くの組織、特に小規模の公益企業やエネルギー企業では、AI技術を導入するための初期費用が手の届かないものになる可能性があります。AIの統合には、ソフトウェア、ハードウェア、有能な労働力への相当な投資が必要です。現在のインフラをアップグレードし、データサイエンティストやAIのスペシャリストの雇用やトレーニングに投資し、最先端のセンサーやデータ処理装置を購入することは、企業にとってあらゆる可能性のあるニーズです。さらに、AIアルゴリズムは特定のエネルギー用途向けにカスタマイズする必要があり、その作成と維持にはコストがかかります。

チャンス
AIを活用した予知保全システムの構築
AIを活用した予知保全に関して、エネルギー部門は多くの可能性を秘めています。発電所、送電線、再生可能エネルギー設備などのエネルギー・インフラの状態を常に監視することで、人工知能（AI）は故障が起こる前にメンテナンスの必要性を予測することができます。メンテナンスコストの削減に加え、資産の寿命が延び、ダウンタイムが減少します。さらに、予知保全におけるAIの活用は、運用の有効性を高めるだけでなく、エネルギーの生成と供給における安全性と信頼性も高めます。

脅威
サイバーセキュリティへの脅威とリスク
エネルギーセクターのAIへの依存の高まりに関連して、大きなサイバーセキュリティリスクが存在します。人工知能（AI）システムは、発電所、配電網、エネルギー・グリッドを制御する上でますます重要になっています。AI主導のエネルギー・システムが攻撃に成功した場合、広範な停電、重要インフラへの被害、さらには国家安全保障への脅威が生じる可能性があります。ハッカーはAIのアルゴリズムを改変して機器の誤作動を引き起こしたり、エネルギー配給を危険にさらしたり、機密情報を盗み出したりすることができるかもしれません。さらに、エネルギー・システムがよりデジタルに統合され、依存性が高まるにつれて攻撃対象は拡大し、サイバー攻撃に対する防御の難易度は高まります。

COVID-19の影響：
COVID-19パンデミックは、エネルギー市場における人工知能（AI）に大きな影響を与えました。サプライチェーンの混乱、プロジェクトの遅延、ロックダウンや経済成長の鈍化によるエネルギー需要の一時的な落ち込みを引き起こしました。しかし、エネルギー企業がオペレーションの合理化、遠隔監視機能の向上、将来のショックへの備えを模索する中、パンデミックは人工知能（AI）を含むデジタル技術の採用を早めることにもなりました。さらに、より効果的なエネルギー管理と再生可能エネルギー源の統合の必要性がさらに高まったため、AIソリューションへの関心が危機の間に高まりました。

予測期間中、ハードウェア分野が最大になる見込み
エネルギーAI市場では、ハードウェア分野が最大のシェアを占めると予測されています。このセグメントには、センサー、CPU、ストレージ、その他の重要なインフラストラクチャなど、AIシステムの実装に必要な部品が含まれます。エネルギー管理、スマートグリッド、再生可能エネルギー統合におけるAIアプリケーションは、信頼性の高いデータ収集、リアルタイム処理、ストレージ機能を必要とするため、高度なハードウェアのニーズが高まっています。さらに、エネルギー企業は、AI主導型ソリューションの採用を増やしているため、現在、市場の支配的なセグメントとなっており、これが高度で高性能なハードウェアの需要を押し上げています。

予測期間中、クラウドベースのセグメントが最も高いCAGRを予測
エネルギーAI市場のクラウドベースのソリューションセグメントは、CAGRが最も高くなっています。手頃な価格、拡張性、柔軟性によりクラウドコンピューティングの人気が高まっていることが、この成長の主な要因です。エネルギー企業は、クラウドベースのAIプラットフォームにより、オンプレミスのインフラを大量に必要とせずに、大量のデータと高度なアルゴリズムを利用できるようになりました。さらに、クラウド・ソリューションは、地理的な境界を越えたコラボレーションをサポートし、異種データ・ソースの統合を可能にするため、複雑なエネルギー・システムを管理し、エネルギー最適化や予知保全などの分野でイノベーションを促進する上で特に魅力的です。

最大のシェアを占める地域
エネルギーAI市場では、北アメリカが最大のシェアを占めています。エネルギー部門が確立されていること、研究開発に多額の投資を行っていること、最先端の技術インフラを有していることが、この優位性の理由です。AI技術の採用が北アメリカ、特にアメリカをリードしているのは、官民セクターからの多額の資金提供、大手テクノロジー企業や独創的な新興企業の強い存在感によるものです。さらに、この地域ではインフラの近代化、再生可能エネルギー源の統合、エネルギー効率の向上が重視されているため、AIソリューションの需要が高まっています。

CAGRが最も高い地域：
エネルギーAI市場は、アジア太平洋地域で最も高いCAGRで成長しています。同地域の工業化の進展、エネルギーインフラ投資の増加、エネルギー効率の改善と再生可能エネルギー源の導入を目的とした政府の主要プログラムが、この急成長の主な原動力となっています。増加するエネルギー需要を満たし、エネルギー・システムを更新するために、中国やインドのような国々がAI技術採用の基準を設定しています。さらに、スマートグリッドの開発、都市化、持続可能なエネルギー慣行の推進により、この地域でのAIの採用も加速しています。

市場の主要プレーヤー
エネルギーAI市場における主なプレーヤーには、Siemens AG、Hazama Ando Corporation、Amazon Web Services, Inc.、Informatec Ltd.、FlexGen Power Systems, Inc.、Schneider Electric、ABB Group、General Electric、SmartCloud Inc.、AppOrchid Inc.、Origami Energy Ltd.、Zen Robotics Ltd.、Alpiq AGなどがあります。

主な動向：
2024年7月、ボソンエナジーとシーメンスAGは、リサイクル不可能な廃棄物をクリーンエネルギーに変換する技術に関する協力関係を促進するための覚書を締結しました。この協業は、持続可能な地域のエネルギー安全保障を推進し、送電網の安定性を損なうことなく、また消費者価格に影響を与えることなく、水素で駆動する電気自動車充電インフラを実現することを目的としています。

2023年11月、蓄電システムインテグレーターのフレックスジェンとバッテリーメーカーのヒチウムは、大規模なバッテリー蓄電システム（BESS）プロジェクト向けに補完的な技術を相互に供給する可能性があります。フレックスジェンはその時点で最大10GWhのヒチウム電池容量を購入し、中国メーカーはフレックスジェンのエネルギー管理システム（EMS）を合わせて15GWhのプロジェクトで使用する予定。

2023年11月、エネルギー管理とオートメーションのデジタルトランスフォーメーションのリーダーであるシュナイダーエレクトリックは本日、投資家とのCapital Markets Dayミーティングで、Compass Datacentersとの30億ドルの複数年契約を発表しました。この契約は、両社のサプライチェーンを統合し、プレハブ型モジュール式データセンター・ソリューションを製造・提供する既存の関係を拡大するものです。

対象となるコンポーネントの種類
– ハードウェア
– ソリューション
– サービス

展開の種類
– オンプレミス
– クラウドベース

対象アプリケーション
– ロボット工学
– エネルギー管理
– 再生可能エネルギー管理
– 需要予測
– 予知保全
– グリッド最適化
– 安全・セキュリティ
– インフラ
– その他のアプリケーション

対象エンドユーザー
– 発電
– 石油・ガス
– 再生可能エネルギー
– 公益事業
– その他のエンドユーザー

対象地域
– 北アメリカ
アメリカ
カナダ
メキシコ
– ヨーロッパ
ドイツ
イギリス
イタリア
フランス
スペイン
その他のヨーロッパ
– 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地域
– 南アメリカ
アルゼンチン
ブラジル
チリ
その他の南アメリカ諸国
– 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

レポート内容
– 地域および国レベルセグメントの市場シェア評価
– 新規参入企業への戦略的提言
– 2022年、2023年、2024年、2026年、2030年の市場データをカバー
– 市場動向（促進要因、制約要因、機会、脅威、課題、投資機会、推奨事項）
– 市場予測に基づく主要ビジネスセグメントにおける戦略的提言
– 主要な共通トレンドをマッピングした競合のランドスケープ
– 詳細な戦略、財務、最近の動向を含む企業プロファイリング
– 最新の技術的進歩をマッピングしたサプライチェーン動向

*** レポート目次（コンテンツ）***

1 エグゼクティブ・サマリー
2 序文
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データの検証
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査ソース
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件
3 市場動向分析
3.1 はじめに
3.2 推進要因
3.3 抑制要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 アプリケーション分析
3.7 エンドユーザー分析
3.8 新興市場
3.9 Covid-19の影響
4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 買い手の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争上のライバル関係
5 エネルギーAI世界市場（コンポーネント種類別
5.1 はじめに
5.2 ハードウェア
5.3 ソリューション
5.4 サービス
6 エネルギーAIの世界市場：展開種類別
6.1 導入
6.2 オンプレミス
6.3 クラウドベース
7 エネルギーAIの世界市場：用途別
7.1 はじめに
7.2 ロボティクス
7.3 エネルギー管理
7.4 再生可能エネルギー管理
7.5 需要予測
7.6 予知保全
7.7 グリッドの最適化
7.8 安全性とセキュリティ
7.9 インフラ
7.10 その他の用途
8 エネルギーAI世界市場：エンドユーザー別
8.1 導入
8.2 発電
8.3 石油・ガス
8.4 再生可能エネルギー
8.5 ユーティリティ
8.6 その他のエンドユーザー
9 エネルギーAIの世界市場（地域別
9.1 はじめに
9.2 北アメリカ
9.2.1 アメリカ
9.2.2 カナダ
9.2.3 メキシコ
9.3 ヨーロッパ
9.3.1 ドイツ
9.3.2 イギリス
9.3.3 イタリア
9.3.4 フランス
9.3.5 スペイン
9.3.6 その他のヨーロッパ
9.4 アジア太平洋
9.4.1 日本
9.4.2 中国
9.4.3 インド
9.4.4 オーストラリア
9.4.5 ニュージーランド
9.4.6 韓国
9.4.7 その他のアジア太平洋地域
9.5 南アメリカ
9.5.1 アルゼンチン
9.5.2 ブラジル
9.5.3 チリ
9.5.4 その他の南アメリカ地域
9.6 中東/アフリカ
9.6.1 サウジアラビア
9.6.2 アラブ首長国連邦
9.6.3 カタール
9.6.4 南アフリカ
9.6.5 その他の中東/アフリカ地域
10 主要開発
10.1 契約、パートナーシップ、提携、合弁事業
10.2 買収と合併
10.3 新製品上市
10.4 拡張
10.5 その他の主要戦略
11 企業プロフィール
11.1 Siemens AG
11.2 Hazama Ando Corporation
11.3 Amazon Web Services, Inc.
11.4 Informatec Ltd.
11.5 FlexGen Power Systems, Inc.
11.6 Schneider Electric
11.7 ABB Group
11.8 General Electric
11.9 SmartCloud Inc
11.10 AppOrchid Inc
11.11 Origami Energy Ltd.
11.12 Zen Robotics Ltd
11.13 Alpiq AG
表一覧
表1 エネルギーAIの世界市場展望、地域別（2022-2030年）（$MN）
表2 エネルギーAIの世界市場展望、コンポーネント種類別（2022-2030年）（$MN）
表3 エネルギーAIの世界市場展望：ハードウェア別（2022-2030年）（$MN）
表4 エネルギーAIの世界市場展望：ソリューション別（2022-2030年）（$MN）
表5 エネルギーAIの世界市場展望：サービス別（2022-2030年）（$MN）
表6 エネルギーAIの世界市場展望：展開種類別（2022-2030年）（$MN）
表7 エネルギーAIの世界市場展望：オンプレミス別（2022-2030年）（$MN）
表8 エネルギーAIの世界市場展望：クラウドベース別（2022-2030年）（$MN）
表9 エネルギーAIの世界市場展望：用途別（2022-2030年）（$MN）
表10 エネルギーAIの世界市場展望：ロボット工学別（2022-2030年）（$MN）
表11 エネルギーAIの世界市場展望：エネルギー管理別（2022-2030年）（$MN）
表12 エネルギーAIの世界市場展望：再生可能エネルギー管理別（2022-2030年）（$MN）
表13 エネルギーAIの世界市場展望、需要予測別（2022-2030年）（$MN）
表14 エネルギーAIの世界市場展望：予測メンテナンス別（2022-2030年）（$MN）
表15 エネルギーAIの世界市場展望、グリッド最適化別（2022-2030年）（$MN）
表16 エネルギーAIの世界市場展望：安全性とセキュリティ別（2022-2030年）（$MN）
表17 エネルギーAIの世界市場展望：インフラストラクチャ別（2022-2030年）（$MN）
表18 エネルギーAIの世界市場展望：その他の用途別（2022-2030年）（$MN）
表19 エネルギーAIの世界市場展望：エンドユーザー別（2022-2030年）（$MN）
表20 エネルギーAIの世界市場展望：発電別（2022-2030年）（$MN）
表21 エネルギーAIの世界市場展望：石油・ガス別（2022-2030年）（$MN）
表22 エネルギーAIの世界市場展望：再生可能エネルギー別（2022-2030年）（$MN）
表23 エネルギーAIの世界市場展望：公益事業別（2022-2030年）（$MN）
表24 エネルギーAIの世界市場展望：その他のエンドユーザー別（2022-2030年）（$MN）
表25 北アメリカのエネルギーAI市場展望：国別（2022-2030年）（$MN）
表26 北アメリカエネルギーAI市場展望：コンポーネント種類別（2022-2030）（$MN）
表27 北アメリカのエネルギーAI市場展望：ハードウェア別（2022-2030）（$MN）
表28 北アメリカエネルギーAI市場展望：ソリューション別（2022-2030年）（$MN）
表29 北アメリカエネルギーAI市場展望：サービス別（2022-2030年）（$MN）
表30 北アメリカエネルギーAI市場展望：展開種類別（2022-2030年）（$MN）
表31 北アメリカエネルギーAI市場展望：オンプレミス型（2022-2030年）（$MN）
表32 北アメリカエネルギーAI市場展望：クラウドベース別（2022-2030年）（$MN）
表33 北アメリカエネルギーAI市場展望：用途別（2022-2030年）（$MN）
表34 北アメリカエネルギーAI市場展望：ロボット工学別（2022-2030年）（$MN）
表35 北アメリカエネルギーAI市場展望：エネルギー管理別（2022-2030年）（$MN）
表36 北アメリカエネルギーAI市場展望：再生可能エネルギー管理別（2022-2030年）（$MN）
表37 北アメリカエネルギーAI市場展望：需要予測別（2022-2030年）（$MN）
表38 北アメリカエネルギーAI市場展望：予測保守（2022-2030年）別（$MN）
表39 北アメリカエネルギーAI市場展望：グリッド最適化別（2022-2030年）（$MN）
表40 北アメリカエネルギーAI市場展望：安全・セキュリティ別（2022-2030年）（$MN）
表41 北アメリカエネルギーAI市場展望：インフラストラクチャー別（2022-2030年）（$MN）
表42 北アメリカエネルギーAI市場展望：その他の用途別（2022-2030年）（$MN）
表43 北アメリカエネルギーAI市場展望：エンドユーザー別（2022-2030年）（$MN）
表44 北アメリカエネルギーAI市場展望：発電（2022-2030年）別（$MN）
表45 北アメリカエネルギーAI市場展望：石油・ガス別（2022-2030）（$MN）
表46 北アメリカエネルギーAI市場展望：再生可能エネルギー別（2022-2030年）（$MN）
表47 北アメリカエネルギーAI市場展望：公益事業別（2022-2030年）（$MN）
表48 北アメリカのエネルギーAI市場の展望：その他のエンドユーザー別（2022-2030年）（$MN）
表49 ヨーロッパのエネルギーAI市場の展望：国別（2022-2030）（$MN）
表50 エネルギーにおけるヨーロッパのAI市場展望：コンポーネント種類別（2022-2030年）（$MN）
表51 エネルギーにおけるヨーロッパのAIの市場展望：ハードウェア別（2022-2030）（$MN）
表52 エネルギーにおけるヨーロッパのAI市場の展望：ソリューション別（2022-2030年）（$MN）
表53 エネルギーにおけるヨーロッパのAIの市場展望：サービス別（2022-2030年）（$MN）
表54 エネルギーにおけるヨーロッパのAIの市場展望：展開種類別（2022-2030年）（$MN）
表55 エネルギーにおけるヨーロッパのAI市場展望：オンプレミス別（2022-2030年）（$MN）
表56 エネルギーにおけるヨーロッパのAI市場展望：クラウドベース別（2022-2030年）（$MN）
表57 エネルギーにおけるヨーロッパのAIの市場展望、用途別（2022-2030年）（$MN）
表58 エネルギーにおけるヨーロッパのAIの市場展望：ロボット工学別（2022-2030年）（$MN）
表59 エネルギーにおけるヨーロッパのAI市場展望：エネルギー管理別（2022-2030年）（$MN）
表60 エネルギーにおけるヨーロッパのAIの市場展望：再生可能エネルギー管理別（2022-2030年）（$MN）
表61 エネルギーにおけるヨーロッパのAI市場展望：需要予測別（2022-2030年）（$MN）
表62 エネルギーにおけるヨーロッパのAIの市場展望：予測保守（2022-2030年）別（$MN）
表63 エネルギーにおけるヨーロッパのAI市場の展望：グリッド最適化（2022-2030年）（$MN）
表64 エネルギーにおけるヨーロッパのAIの市場展望：安全性とセキュリティ別（2022-2030年）（$MN）
表65 エネルギーにおけるヨーロッパのAIの市場展望：インフラストラクチャー別（2022-2030年）（$MN）
表66 エネルギーにおけるヨーロッパのAIの市場展望：その他の用途別（2022-2030年）（$MN）
表67 エネルギーにおけるヨーロッパのAIの市場展望：エンドユーザー別（2022-2030年）（$MN）
表68 エネルギーにおけるヨーロッパのAIの市場展望：発電（2022-2030年）別（$MN）
表69 エネルギーにおけるヨーロッパのAI市場展望：石油・ガス別（2022-2030年）（$MN）
表70 エネルギーにおけるヨーロッパのAI市場展望：再生可能エネルギー別（2022-2030年）（$MN）
表71 エネルギーにおけるヨーロッパのAIの市場展望：公益事業別（2022-2030年）（$MN）
表72 ヨーロッパのエネルギーAI市場展望：その他のエンドユーザー別（2022〜2030年）（$MN）
表73 アジア太平洋地域のエネルギーAI市場展望：国別（2022-2030年）（$MN）
表74 アジア太平洋地域のエネルギーAI市場展望：コンポーネント種類別（2022-2030年）（$MN）
表75 アジア太平洋地域のエネルギーAIの市場展望：ハードウェア別（2022-2030）（$MN）
表76 アジア太平洋地域のエネルギーAIの市場展望、ソリューション別（2022-2030）（$MN）
表77 アジア太平洋地域のエネルギーAI市場の展望：サービス別（2022-2030年）（$MN）
表78 アジア太平洋地域のエネルギーAI市場展望：展開種類別（2022-2030年）（$MN）
表79 アジア太平洋地域のエネルギーAI市場展望：オンプレミス型（2022-2030年）（$MN）
表80 アジア太平洋地域のエネルギーAI市場展望：クラウドベース別（2022-2030年）（$MN）
表81 アジア太平洋地域のエネルギーAIの市場展望、用途別（2022-2030年）（$MN）
表82 アジア太平洋地域のエネルギーAI市場展望：ロボット工学別（2022-2030年）（$MN）
表83 アジア太平洋地域のエネルギーAI市場展望：エネルギー管理別（2022-2030年）（$MN）
表84 アジア太平洋地域のエネルギーAI市場展望：再生可能エネルギー管理別（2022-2030年）（$MN）
表85 アジア太平洋地域のエネルギーAIの市場展望、需要予測別（2022-2030年）（$MN）
表86 アジア太平洋地域のエネルギーAIの市場展望、予測保全別（2022-2030）（$MN）
表87 アジア太平洋地域のエネルギーAIの市場展望、グリッド最適化別（2022-2030年）（$MN）
表88 アジア太平洋地域のエネルギーAI市場展望：安全性とセキュリティ別（2022-2030年）（$MN）
表89 アジア太平洋地域のエネルギーAI市場展望：インフラストラクチャー別（2022-2030年）（$MN）
表90 アジア太平洋地域のエネルギーAIの市場展望、その他の用途別（2022-2030年）（$MN）
表91 アジア太平洋地域のエネルギーAI市場展望：エンドユーザー別（2022-2030年）（$MN）
表92 アジア太平洋地域のエネルギーAIの市場展望、発電別（2022-2030）（$MN）
表93 アジア太平洋地域のエネルギーAIの市場展望、石油・ガス別（2022-2030）（$MN）
表94 アジア太平洋地域のエネルギーAIの市場展望、再生可能エネルギー別（2022-2030年）（$MN）
表95 アジア太平洋地域のエネルギーAIの市場展望、公益事業別（2022-2030年）（$MN）
表96 アジア太平洋地域のエネルギーAI市場展望：その他のエンドユーザー別（2022-2030年）（$MN）
表97 南アメリカのエネルギーAI市場展望：国別（2022-2030年）（$MN）
表98 南アメリカのエネルギーAI市場展望：コンポーネント種類別（2022-2030年）（$MN）
表99 南アメリカのエネルギーAI市場展望：ハードウェア別（2022-2030年）（$MN）
表100 南アメリカのエネルギーAI市場展望：ソリューション別（2022-2030年）（$MN）
表101 南アメリカのエネルギーAI市場の展望：サービス別（2022-2030年）（$MN）
表102 南アメリカのエネルギーAI市場展望：導入種類別（2022-2030年）（$MN）
表103 南アメリカのエネルギーAI市場展望：オンプレミス型（2022-2030年）別（$MN）
表104 南アメリカのエネルギーAI市場展望：クラウドベース別（2022-2030年）（$MN）
表105 南アメリカのエネルギーAI市場の展望：用途別（2022-2030年）（$MN）
表106 南アメリカのエネルギーAI市場の展望：ロボット工学別（2022-2030年）（$MN）
表107 南アメリカのエネルギーAI市場展望：エネルギー管理別（2022-2030年）（$MN）
表108 南アメリカのエネルギーAI市場展望：再生可能エネルギー管理別（2022-2030年）（$MN）
表109 南アメリカのエネルギーAI市場展望：需要予測別（2022-2030年）（$MN）
表110 南アメリカのエネルギーAI市場展望：予測保守（2022-2030年）別（$MN）
表111 南アメリカのエネルギーAI市場展望：グリッド最適化別（2022-2030年）（$MN）
表112 南アメリカのエネルギーAI市場展望：安全性とセキュリティ別（2022-2030年）（$MN）
表113 南アメリカのエネルギーAI市場展望：インフラストラクチャー別（2022-2030年）（$MN）
表114 南アメリカのエネルギーAI市場展望：その他の用途別（2022-2030年）（$MN）
表115 南アメリカのエネルギーAI市場の展望：エンドユーザー別（2022-2030年）（$MN）
表116 南アメリカのエネルギーAI市場展望：発電分野別（2022-2030年）（$MN）
表117 南アメリカのエネルギーAI市場の展望：石油・ガス別（2022-2030）（$MN）
表118 南アメリカのエネルギーAI市場の展望：再生可能エネルギー別（2022-2030年）（$MN）
表119 南アメリカのエネルギーAI市場の展望：公益事業別（2022-2030年）（$MN）
表120 南アメリカのエネルギーAI市場の展望：その他のエンドユーザー別（2022-2030年）（$MN）
表121 中東/アフリカのエネルギーAI市場展望：国別（2022-2030年）（$MN）
表122 中東/アフリカのエネルギーAI市場展望：コンポーネント種類別（2022-2030年）（$MN）
表123 中東/アフリカのエネルギーAI市場展望：ハードウェア別（2022-2030）（$MN）
表124 中東/アフリカのエネルギーAI市場展望：ソリューション別（2022-2030年）（$MN）
表125 中東/アフリカのエネルギーAI市場展望：サービス別（2022-2030年）（$MN）
表126 中東/アフリカのエネルギーAI市場展望：展開種類別（2022-2030年）（$MN）
表127 中東/アフリカのエネルギーAI市場展望：オンプレミス型（2022-2030年）（$MN）
表128 中東/アフリカのエネルギーAI市場展望：クラウドベース別（2022-2030年）（$MN）
表129 エネルギー分野における中東/アフリカのAI市場展望：用途別（2022-2030年）（$MN）
表130 中東/アフリカのエネルギーAI市場展望：ロボット工学別（2022-2030）（$MN）
表131 中東/アフリカのエネルギーAI市場展望：エネルギー管理別（2022-2030年）（$MN）
表132 中東/アフリカのエネルギーAI市場展望：再生可能エネルギー管理（2022-2030年）（$MN）
表133 中東/アフリカのエネルギーAI市場展望：需要予測別（2022-2030年）（$MN）
表134 中東/アフリカのエネルギーAI市場展望：予測保守（2022-2030年）別（$MN）
表135 中東/アフリカのエネルギーAI市場展望：グリッド最適化（2022-2030年）（$MN）
表136 中東/アフリカのエネルギーAI市場展望：安全性とセキュリティ（2022-2030年）（$MN）
表137 中東/アフリカのエネルギーAI市場展望：インフラストラクチャー別（2022-2030年）（$MN）
表138 中東/アフリカのエネルギーAI市場展望：その他の用途別（2022-2030年）（$MN）
表139 中東/アフリカのエネルギーAI市場展望：エンドユーザー別（2022-2030）（$MN）
表140 中東/アフリカのエネルギーAI市場展望：発電（2022-2030年）別（$MN）
表141 中東/アフリカのエネルギーAI市場展望：石油・ガス別（2022-2030）（$MN）
表142 中東/アフリカのエネルギーAI市場展望：再生可能エネルギー別（2022-2030年）（$MN）
表143 中東/アフリカのエネルギーAI市場展望：公益事業別（2022-2030年）（$MN）
表144 エネルギーにおける中東/アフリカのAI市場の展望：その他のエンドユーザー別（2022-2030）（$MN）

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エネルギーAIの世界予測（～2030）：ハードウェア、ソリューション、サービス

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