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化学におけるAIの世界市場予測（～2029）：コンポーネント別、ビジネス用途別、エンドユーザー別、地域別

■ 英語タイトル：AI in Chemicals Market by Component (Hardware, Software (by Type, Technology, and Deployment Mode) and Services), Business Application, End User (Basic Chemicals, Active Ingredients, and Paints & Coatings) and Region - Global Forecast to 2029
	■ 発行会社/調査会社：MarketsandMarkets ■ 商品コード：TC9012 ■ 発行日：2024年5月20日 ■ 調査対象地域：グローバル ■ 産業分野：IT ■ ページ数：361 ■ レポート言語：英語 ■ レポート形式：PDF ■ 納品方式：Eメール（受注後24時間以内）

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*** レポート概要（サマリー）***

“化学における世界のAI市場は2024年に7億米ドルと評価され、2029年には38億米ドルに達すると推定され、予測期間中のCAGRは39.2%を記録”AI対応ソリューションによる化学プロセスの最適化は、化学分野におけるAIの採用を加速させる潜在的な推進力として機能します。現在、化学企業の80%以上が収益成長とともに持続可能性を優先しており、AIはこれらの目標を達成するための重要なツールとして浮上しています。特に、2022年には、AI戦略を積極的に開発している企業の3分の2が、生産性と持続可能性の達成の両方で大幅な増加を報告しています。AIを活用した予測モデルは、製剤や製造プロセスに対して的確な提案を行い、持続可能性の目標を推進すると同時に、投資収益率を大幅に改善します。AI戦略を導入している企業は、化学製品のワークフローにおいて、最大30％のコスト削減と20％の温室効果ガス排出量削減を実現しています。AIの統合を成功させるには、堅牢なデータ基盤と効果的なトレーニング戦略が不可欠です。データの多様性と品質を確保することは、精度を維持し、モデルのドリフトを防止し、最適でない予測と投資を防ぐために最も重要です。充実したデータセットと精選されたトレーニングセットを通じて、企業はAIモデルを検証し、新たな洞察とブレークスルーを解き放ちます。

“コンポーネント別では、ソフトウェアセグメントが予測期間中に最大の市場規模を維持すると予測されています。”
化学市場におけるAIの展望は多面的であり、特定の業界ニーズに合わせた多様なソフトウェアソリューションを包含しています。これらのソフトウェア・ソリューションは、リアルタイムのデータ可視化と戦略的意思決定を可能にするダッシュボードと分析ツール、化学プロセスのモデリングと最適化を支援するプロセス・シミュレーション・ソフトウェア、分子設計と分析のための化学モデリング・ソフトウェア、効率的なラボ運営のためのラボ管理ソフトウェア、創薬と材料設計のための仮想スクリーニング・ツール、材料の特性と挙動を予測するための化学特性予測ツールなど、タイプ別に分類されています。このソフトウェアはさらに、機械学習、ディープラーニング、ジェネレーティブAI、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン、高度分析などの先端技術によって分類されます。さらに、これらのソフトウェアは、スケーラビリティ、柔軟性、アクセシビリティのためのクラウドベースのソリューションや、データセキュリティ、制御、コンプライアンスのためのオンプレミスの展開など、さまざまな形態で展開されています。この多様なソフトウェア・エコシステムは、化学業界におけるAI主導のイノベーション、最適化、変革的進歩の基盤を形成しています。

“ビジネスアプリケーション別では、R&Dが予測期間中に最も高いCAGRで成長すると登録されています。”
化学部門は、人工知能（AI）技術の急速な導入に牽引され、大きな変革期を迎えています。この変化は、より効率的で持続可能な研究開発（R&D）プロセスの必要性によって推進されています。2022年11月、上海を拠点とする研究開発AIテクノロジー企業のChemical.AIは、シリーズBで1,400万米ドルの資金を確保しました。Chemical.AIは、AIと自動化を活用してインテリジェントな化学合成プラットフォームを構築することで、化学分野の研究効率を高め、創薬プロセスを合理化することを専門としています。イーストマンとNC州立大学化学・生体分子工学科の共同研究などは、AI、触媒作用、ロボット工学を活用して自動運転ラボを構築することで、この傾向を例証するものです。労働集約的な作業を自動化し、化合物の発見と特性予測を加速することで、AIは研究開発プロセスを最適化し、特殊化学品の持続可能で効率的な製造につながります。さらに、量子技術とAI技術を統合した先進的なクラウドネイティブ・シミュレーション・プラットフォームを持つQuantistryのような企業は、化学研究開発にさらなる革命をもたらそうとしています。持続可能性と効率性を重視し、量子ベースのシミュレーションとAI主導の洞察力を組み合わせることで、革新的な材料の最適化、発見、設計が可能になります。

“アジア太平洋地域は予測期間中に最も高いCAGRを目撃すると予測”
アジア太平洋地域は、人工知能技術の統合により、化学産業に変革的な変化をもたらしています。中国や日本などの国々は、化学バリューチェーン全体におけるAIの研究、開発、導入への積極的な投資によって、この変革を主導しています。最大の化学市場である中国は、プロセスの最適化、予知保全、サプライチェーン管理にAIを活用し、効率化とコスト削減を推進しています。イノベーションで有名な日本の化学産業は、製品開発、品質管理、持続可能性への取り組みにAIを導入し、国際競争力に貢献しています。急成長を遂げるインドの化学セクターは、政府のイニシアティブと民間投資に支えられ、スマート製造、安全性強化、環境持続可能性のためにAIを導入しています。AIの研究開発に注力する韓国は、化学生産プロセスにおけるAI主導のイノベーションを育成し、技術的進歩と市場競争力を促進しています。

プライマリーの内訳
最高経営責任者（CEO）、イノベーション・技術責任者、システムインテグレーター、化学分野におけるAI市場で事業を展開する様々な主要組織の幹部に対して詳細なインタビューを実施。
 企業別：ティアI：35％、ティアII：45％、ティアIII：20
 役職別 Cレベルエグゼクティブ 35%, 取締役： 25%、その他 40%
 地域別北米：40％、欧州：20％、アジア太平洋：30％、中東・アフリカ：5％、中南米：5

世界中で化学品のハードウェア、ソフトウェア、サービスでAIを提供している主なベンダーは、 IBM (US), Microsoft (US), Schneider Electric (France), AWS (US), Google (US), SAP (Germany), NVIDIA (US), C3.ai (US), GE Vernova (US), Siemens (Germany), Hexagon (Sweden), Engie Impact (US), TrendMiner (Belgium), Xylem (US), NobleAI (US), Iktos (France), Kebotix (US), Uptime AI (US), Canvass AI (Canada), Nexocode (Poland), SandboxAQ (US), Deepmatter (England), Zapata AI (US), Citirne Informatics (US), Chemical.AI (China), Augury (Israel), Intellegens (UK), Ripik.AI (India), Tractian (US), Polymerize (Singapore), ScienceDesk (Germany), OptiSol Business Solutions (India), NuWater (Africa) , VROC (Australia)などです。

調査範囲
この調査レポートは、化学分野におけるAIを調査対象としています。コンポーネント（ハードウェア、ソフトウェア[タイプ別、技術別、展開モード別]、サービス）、ビジネス用途、エンドユーザー、地域など、さまざまなセグメントにわたる市場規模と成長の可能性を推定することを目的としています。市場の主要企業の詳細な競合分析、企業プロフィール、製品や事業の提供に関する主な見解、最近の動向、主要な市場戦略も掲載しています。

レポート購入の主な利点
本レポートは、本市場における市場リーダー/新規参入者に、化学分野におけるAI市場全体とそのサブセグメントにおける収益数の最も近い近似値に関する情報を提供します。本レポートは、利害関係者が競争環境を理解し、自社のビジネスを位置付け、適切な市場参入戦略を計画するためのより多くの洞察を得るのに役立ちます。また、利害関係者が市場の鼓動を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。

本レポートでは、以下のポイントに関する洞察を提供しています：
– 化学分野のAI市場の成長に影響を与える主な促進要因（研究開発におけるAIの需要拡大、AIを活用した化学プロセスの最適化に対する需要の高まり）、阻害要因（化学産業におけるAI導入に関連する高コスト、化学分野におけるAIソリューションの拡張性に障害となる規制上の制約）、機会（AIベースの予知保全に対する需要の高まり、前例のない機会を解き放つためのジェネレーティブAIの統合の拡大）、課題（化学データの機械可読データへの変換に関連する問題、熟練労働力の不足）の分析。
– 製品開発/イノベーション：化学分野のAI市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・新サービスの発売に関する詳細な洞察。
– 市場開発：有利な市場に関する包括的な情報 – 当レポートでは、さまざまな地域の化学品中のAI市場を分析しています。
– 市場の多様化：新製品・サービス、未開拓の地域、最近の開発、AI化学品市場戦略への投資に関する情報を網羅。また、ステークホルダーがAI化学品市場の動向を把握するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。
– 競合評価：化学分野におけるAI市場におけるIBM（米国）、Microsoft（米国）、Google（米国）、Schneider Electric（フランス）、SAP（ドイツ）などの主要企業の市場シェア、成長戦略、サービス内容を詳細に評価。

*** レポート目次（コンテンツ）***

1 はじめに
1.1 調査目的
1.2 市場の定義 33
1.2.1 包含と除外 33
1.3 調査範囲 34
1.3.1 市場セグメンテーション 35
1.3.2 対象地域 35
1.3.3 対象年数 36
1.4 対象通貨 36
表1 米ドル為替レート、2020年～2023年 36
1.5 利害関係者 37
1.6 景気後退の影響 37
2 調査方法 38
2.1 調査データ 38
図 1 化学製品における AI 市場：調査デザイン 38
2.1.1 二次データ 39
2.1.2 一次データ 39
表 2 一次インタビュー 39
2.1.2.1 一次プロファイルの内訳 40
2.1.2.2 業界専門家による主な洞察 40
2.2 データの三角測量 41
図2 化学分野におけるAI市場：データの三角測量 41
2.3 市場規模の推定 42
図3 化学製品におけるAI市場：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ 42
2.3.1 トップダウンアプローチ 42
2.3.2 ボトムアップアプローチ 43
図4 アプローチ1（供給側）：化学分野におけるAI市場のハードウェア／ソフトウェア／サービスのベンダーからの収益 43
図5 アプローチ2（ボトムアップ、供給側）：化学分野におけるAIのハードウェア／ソフトウェア／サービス全体からの収益 44
図 6 アプローチ 3（ボトムアップ、供給側）：全ハードウェア／ソフトウェア／サービスの市場推計と対応する情報源 45
図 7 アプローチ 4（ボトムアップ、需要側）：化学分野における AI の支出全体に占める割合 45
2.4 市場予測 46
表 3 要因分析 46
2.5 調査の前提 47
2.6 制限事項 49
2.7 世界の化学分野におけるAI市場への景気後退の影響 49
表4 Ai化学品市場への景気後退の影響 50
3 エグゼクティブサマリー 51
表5 化学品中のAIの世界市場規模と成長率、2019～2023年（百万米ドル、前年比） 52
表 6 化学製品における AI の世界市場規模と成長率、2024～2029 年（百万米ドル、前年比） 52
図 8 2024 年にはソフトウェア分野が最大市場を占める 52
図 9 2024 年にはアクセラレータ分野が最大市場を占める 53
図10 ダッシュボード＆分析ツール分野が2024年に最大市場を占める 53
図 11 2024 年には機械学習分野が最大市場を占める 53
図 12 2024 年にはクラウド分野がより大きな市場シェアを占める 54
図 13 2024 年にはプロフェッショナルサービス分野がより大きな市場を占める 54
図 14 2024 年にはコンサルティングサービス分野が最大市場を占める 55
図 15 2024 年には生産部門が最大市場を占める 55
図 16 活性成分分野は予測期間中に最も高い CAGR で成長 56
図 17 アジア太平洋地域が予測期間中に最も高い CAGR で成長 56
4 プレミアムに関する洞察 57
4.1 化学製品におけるAI市場の魅力的な機会 57
図 18 AI を活用したプロセス最適化に対する需要の高まりが市場成長を後押し 57
4.2 世界のAI化学品市場における景気後退の概要 57
図 19 Ai in Chemicals 市場は 2024 年に前年比成長率が微減 57
4.3 化学品中のAI市場、コンポーネント別 58
図 20 予測期間中、サービス分野が最も高い CAGR で成長 58
4.4 化学製品におけるAI市場：コンポーネントと主要エンドユーザー 58
図 21 2024 年にはソフトウェアと基礎化学品分野が AI in Chemicals 市場で大きなシェアを占める 58
4.5 Ai in Chemicals 市場：地域別 59
図 22 2024 年には北米が最大の市場シェアを占める 59
5 市場概要と業界動向 60
5.1 はじめに 60
5.2 市場ダイナミクス 60
図 23 化学分野における AI 市場の促進要因、阻害要因、機会、課題 60
5.2.1 推進要因 61
5.2.1.1 化学・素材分野における研究開発目的のAI需要の拡大 61
図 24 化学分野における人工知能の導入 61
5.2.1.2 AIを活用した化学プロセスの最適化に対する需要の高まり 61
5.2.2 阻害要因 62
5.2.2.1 化学産業におけるAI導入に伴う高コスト 62
5.2.2.2 化学分野におけるAIソリューションの拡張性を阻む規制上の制約 62
5.2.3 機会 63
5.2.3.1 AIベースの予知保全に対する需要の高まり 63
5.2.3.2 前例のない機会を解き放つ生成的AIの統合の拡大 63
5.2.4 課題 63
5.2.4.1 化学データを機械可読データに変換する際の問題 63
5.2.4.2 熟練労働者の不足 64
5.3 化学市場におけるAIの進化 64
図 25 化学品市場における AI の進化 64
5.4 サプライチェーン分析 66
図26 化学製品におけるAI市場：サプライチェーン分析 66
5.5 エコシステム分析 67
図 27 Ai 化学品市場のエコシステムにおける主要プレイヤー 67
表 7 化学分野における AI 市場における主要プレイヤーの役割 67
5.5.1 ソフトウェアプロバイダー 69
5.5.2 サービスプロバイダー 69
5.5.3 エンドユーザー 69
5.5.4 規制機関 69
5.6 ケーススタディ分析 70
5.6.1 エボニックはibm research europe、MIT-ibm Watson AI labと共同でAIを活用し、材料の開発・最適化を加速 70
5.6.2 インドラマ・ベンチャーズ、サップのインテリジェント資産管理とアスルトのソリューションでリスク管理を最適化 70
5.6.3 テレイ・セラピューティクス、NVIDIA DGXクラウドを活用したAI主導の分子設計で創薬に革命を起こす 71
5.6.4 BASF、シュナイダーエレクトリックの支援によるAI駆動型遠隔監視変電所6で化学プラントの稼働時間を最適化 71
5.6.5 欧州の大手特殊化学品メーカーがC3 AIプロセス最適化アプリケーションを導入し、製造収率を向上 72
5.7 テクノロジー分析 72
5.7.1 主要技術 73
5.7.1.1 会話型AI 73
5.7.1.2 LLM 73
5.7.1.3 コンテキスト対応コンピューティング 73
5.7.1.4 クラウドコンピューティング 74
5.7.1.5 拡張アナリティクス 74
5.7.2 隣接技術 74
5.7.2.1 デジタル・ツイン 74
5.7.2.2 IoT 75
5.7.2.3 RPA 75
5.7.2.4 ブロックチェーン 75
5.7.2.5 サイバーセキュリティ 76
5.8 価格分析 76
5.8.1 化学分野におけるAIの構成要素別指標価格分析 77
表8 化学製品におけるAIの指標的価格水準（成分別） 77
5.8.2 主要企業の平均販売価格動向：上位3つのビジネス用途 77
図28 主要プレーヤーの平均販売価格動向：上位3事業用途 77
表9 主要企業の平均販売価格動向：上位3事業用途 78
5.9 特許分析 78
5.9.1 方法論 78
5.9.2 出願特許（文書タイプ別） 78
表 10 出願された特許（2014 年～2024 年） 78
5.9.3 技術革新と特許出願 78
図 29 過去 10 年間の特許取得件数（2014～2024 年） 79
5.9.3.1 化学分野のAI市場における上位10件の出願者 79
図 30 化学分野における AI 市場の上位 10 社の出願件数（2014～2024 年） 79
図 31 化学分野における AI 特許の地域分析（2014～2024 年） 80
表 11 化学分野における AI 市場の特許所有者上位 20 社（2014～2024 年） 80
表12 Ai化学品市場における少数の特許のリスト（2023～2024年） 81
5.10 貿易分析 82
5.10.1 自動データ処理機械とユニットの輸入シナリオ 82
図 32 自動データ処理機械・ユニットの輸入データ（主要国別、2016～2023 年）（百万米ドル） 84
5.10.2 自動データ処理機械とユニットの輸出シナリオ 84
図 33 自動データ処理機械とユニットの輸出データ（主要国別、2016～2023 年）（百万米ドル） 85
5.11 関税と規制の状況 86
5.11.1 化学製品におけるAI関連の関税 86
表13 化学製品におけるAI関連の関税 86
5.11.2 規制機関、政府機関、その他の組織 86
表14 北米：規制機関、政府機関、その他の組織の一覧 86
表15 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 87
表16 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織の一覧 88
表17 中東・アフリカ：規制機関・政府機関・その他の団体リスト 89
表18 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 89
5.11.2.1 北米 90
5.11.2.1.1 米国 90
5.11.2.1.2 カナダ 90
5.11.2.2 欧州 91
5.11.2.3 アジア太平洋 91
5.11.2.3.1 韓国 91
5.11.2.3.2 中国 91
5.11.2.3.3 インド 91
5.11.2.4 中東・アフリカ 92
5.11.2.4.1 アラブ首長国連邦 92
5.11.2.4.2 アフリカ 92
5.11.2.4.3 バーレーン 92
5.11.2.5 中南米 92
5.11.2.5.1 ブラジル 92
5.11.2.5.2 メキシコ 93
5.12 投資と資金調達のシナリオ 93
図 34 化学分野における AI 市場：投資状況（2019～2024 年） 93
5.13 ポーターの5つの力分析 94
図 35 ポーターの 5 つの力分析：化学分野における AI 市場 94
表 19 ポーターの 5 つの力による化学分野における AI 市場への影響 95
5.13.1 新規参入の脅威 95
5.13.2 代替品の脅威 95
5.13.3 供給者の交渉力 95
5.13.4 買い手の交渉力 96
5.13.5 競争相手の強さ 96
5.14 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／破壊 96
図 36 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／破壊 96
5.15 2024～2025年の主要会議・イベント 97
表 20 化学分野における AI 市場：会議・イベントの詳細リスト（2024～2025 年） 97
5.16 主要ステークホルダーと購買基準 99
5.16.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 99
図 37 上位 3 エンドユーザーの購買プロセスにおける利害関係者の影響力 99
表 21 上位 3 エンドユーザーの購買プロセスにおける関係者の影響力 99
5.16.2 購入基準 100
図 38 上位 3 エンドユーザーの主な購買基準 100
表 22 上位 3 エンドユーザーの主な購買基準 100
5.17 技術ロードマップ 100
5.17.1 短期ロードマップ（1～3年） 100
5.17.2 長期ロードマップ（3～10年） 101
6 Ai化学品市場：成分別 102
6.1 はじめに 103
6.1.1 コンポーネント：化学分野におけるAI市場の促進要因 103
図 39 サービス分野は予測期間中に最も高い CAGR で成長 103
表 23 化学製品における AI 市場、コンポーネント別、2019 年～2023 年（百万米ドル） 104
表 24 化学製品における AI 市場、コンポーネント別、2024～2029 年（百万米ドル） 104
6.2 ハードウェア 104
6.2.1 生産性向上、予知保全、製品開発革新のためのハードウェア 104
表 25 化学分野における AI 市場、ハードウェア別、2019～2023 年（百万米ドル） 104
表26 化学製品におけるAI市場：ハードウェア別、2024～2029年（百万米ドル） 105
表 27 ハードウェア：化学製品におけるAI市場、地域別、2019-2023年（百万米ドル） 105
表 28 ハードウェア：化学製品における AI 市場、地域別、2024～2029 年（百万米ドル） 105
6.2.2 加速器 106
表 29 加速器：化学製品における AI 市場、地域別、2019～2023 年（百万米ドル） 106
表 30 加速器：化学分野におけるAI市場、地域別、2024～2029年（百万米ドル） 106
6.2.3 プロセッサ 107
表 31 プロセッサ：化学分野におけるAI市場：地域別、2019～2023年（百万米ドル） 107
表 32 プロセッサ：化学分野におけるAI市場：地域別、2024～2029年（百万米ドル） 107
6.2.4 メモリ 108
表 33 メモリ：化学製品における AI 市場：地域別、2019～2023 年（百万米ドル） 108
表34 メモリ：化学製品におけるAI市場、地域別、2024～2029年（百万米ドル） 108
6.2.5 ネットワーク 109
表 35 ネットワーク：化学製品におけるAI市場：地域別、2019～2023年（百万米ドル） 109
表 36 ネットワーク化学分野におけるAI市場、地域別、2024～2029年（百万米ドル） 109
6.3 ソフトウェア 110
6.3.1 リアルタイムデータの可視化、戦略的意思決定、化学プロセスの最適化に役立つソフトウェア 110
表 37 ソフトウェア：化学分野におけるAI市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 110
表 38 ソフトウェア：化学分野におけるAI市場、地域別、2024年～2029年（百万米ドル） 110
6.3.2 ソフトウェアタイプ別 111
図 40 化学モデリングソフトウェア分野は予測期間中に最も高い成長率で成長 111
表 39 化学分野におけるAI市場、ソフトウェアタイプ別、2019年～2023年（百万米ドル） 111
表 40 化学分野のAI市場、ソフトウェアタイプ別、2024～2029年（百万米ドル） 112
6.3.2.1 ダッシュボード＆分析ツール 112
表 41 ダッシュボード＆分析ツール化学分野のAI市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 112
表 42 ダッシュボード＆分析ツール化学分野のAI市場、地域別、2024年～2029年（百万米ドル） 113
6.3.2.2 プロセスシミュレーションソフトウェア 113
表43 プロセスシミュレーションソフトウェア：化学分野におけるAI市場：地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 113
表44 プロセスシミュレーションソフトウェア：化学分野におけるAI市場：地域別、2024年～2029年（百万米ドル） 114
6.3.2.3 化学モデリングソフトウェア 114
表45 化学モデリングソフトウェア：化学分野のAI市場：地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 114
表 46 化学モデリングソフトウェア：化学分野におけるAI市場：地域別、2024～2029年（百万米ドル） 115
6.3.2.4 ラボ管理ソフトウェア 115
表 47 ラボ管理ソフトウェア：化学分野におけるAI市場：地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 115
表48 ラボ管理ソフトウェア：化学物質におけるAI市場：地域別、2024年～2029年（百万米ドル） 116
6.3.2.5 仮想スクリーニングツール 116
表 49 仮想スクリーニングツール：化学分野におけるAI市場：地域別、2019～2023年（百万米ドル） 116
表 50 仮想スクリーニングツール化学分野におけるAI市場、地域別、2024～2029年（百万米ドル） 117
6.3.2.6 化学特性予測ツール 117
表 51 化学特性予測ツール：化学分野におけるAI市場：地域別、2019-2023年（百万米ドル） 117
表 52 化学特性予測ツール：化学物質におけるAI市場、地域別、2024-2029年（百万米ドル） 118
6.3.3 技術別 118
図 41：予測期間中に最も高い成長率を示すジェネレーティブ AI 技術分野 118
表 53 化学分野の AI ソフトウェア市場、技術別、2019 年～2023 年（百万米ドル） 119
表 54 化学分野のAIソフトウェア市場、技術別、2024年～2029年（百万米ドル） 119
6.3.3.1 ML 119
表55 機械学習：化学分野におけるAI市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 120
表56 機械学習：化学分野におけるAI市場、地域別、2024年～2029年（百万米ドル） 120
6.3.3.2 ディープラーニング 120
表57 ディープラーニング：化学分野におけるAI市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 121
表58 ディープラーニング：化学分野におけるAI市場、地域別、2024年～2029年（百万米ドル） 121
6.3.3.3 ジェネレーティブAI 121
表59 ジェネレーティブAI：化学分野におけるAI市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 122
表60 ジェネレーティブAI：化学分野におけるAI市場、地域別、2024～2029年（百万米ドル） 122
6.3.3.4 自然言語処理 122
表 61 自然言語処理：化学分野におけるAI市場：地域別、2019～2023年（百万米ドル） 123
表 62 自然言語処理：化学分野におけるAI市場、地域別、2024～2029年（百万米ドル） 123
6.3.3.5 コンピュータビジョン 123
表63 コンピュータビジョン：化学分野におけるAI市場：地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 124
表64 コンピュータビジョン：化学品におけるAI市場、地域別、2024～2029年（百万米ドル） 124
6.3.3.6 高度分析 124
表 65 高度分析：化学分野におけるAI市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 125
表 66 先端アナリティクス化学分野におけるAI市場、地域別、2024年～2029年（百万米ドル） 125
6.3.4 展開モード別 125
図 42 クラウド分野は予測期間中に高い成長率で成長 126
表 67 化学分野のAIソフトウェア市場、展開モード別、2019年～2023年（百万米ドル） 126
表 68 化学品ソフトウェアにおけるAI市場、展開モード別、2024年～2029年（百万米ドル） 126
6.3.4.1 クラウド 127
表 69 クラウド：化学分野におけるAI市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 127
表70 クラウド：化学分野におけるAI市場、地域別、2024～2029年（百万米ドル） 127
6.3.4.2 オンプレミス 127
表 71 オンプレミス：化学分野のAI市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 128
表 72 オンプレミス化学製品におけるAI市場、地域別、2024～2029年（百万米ドル） 128
6.4 サービス 128
6.4.1 化学業界におけるAI導入の加速、イノベーションの推進、AI技術の利点の最大化を実現するサービス 128
図 43 マネージドサービス分野は予測期間中に高い成長率で成長 129
表 73 化学分野における AI 市場、サービス別、2019～2023 年（百万米ドル） 129
表 74 化学製品における AI 市場：サービス別、2024-2029 年（百万米ドル） 129
表 75 サービス化学品中のAI市場、地域別、2019-2023年（百万米ドル） 129
表 76 サービス：化学分野におけるAI市場、地域別、2024～2029年（百万米ドル） 130
6.4.2 プロフェッショナルサービス 130
図 44 サポート＆メンテナンスサービス分野は予測期間中に最も高い成長率で成長 130
表 77 化学分野におけるAI市場、プロフェッショナルサービス別、2019年～2023年（百万米ドル） 131
表78 化学製品におけるAI市場：専門サービス別、2024年～2029年（百万米ドル） 131
表 79 プロフェッショナルサービス化学製品におけるAI市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 131
表 80 プロフェッショナルサービス化学分野におけるAI市場、地域別、2024～2029年（百万米ドル） 132
6.4.2.1 コンサルティングサービス 132
表 81 コンサルティングサービス化学分野におけるAI市場：地域別、2019～2023年（百万米ドル） 132
表 82 コンサルティングサービス化学分野におけるAI市場：地域別、2024～2029年（百万米ドル） 133
6.4.2.2 導入・統合サービス 133
表 83 展開・統合サービス：化学分野におけるAI市場：地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 133
表 84 展開・統合サービス化学分野におけるAI市場：地域別、2024年～2029年（百万米ドル） 134
6.4.2.3 サポート＆メンテナンスサービス 134
表 85 サポート＆メンテナンスサービス化学分野におけるAI市場：地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 134
表 86 サポート＆メンテナンスサービス化学分野におけるAI市場：地域別、2024～2029年（百万米ドル） 135
6.4.3 マネージドサービス 135
表 87 マネージドサービス：化学分野のAI市場：地域別、2019～2023年（百万米ドル） 135
表 88 マネージドサービス化学分野のAI市場：地域別、2024～2029年（百万米ドル） 136
7 化学分野におけるAI市場：ビジネス用途別 137
7.1 はじめに 138
7.1.1 ビジネスアプリケーション化学分野におけるAI市場の促進要因 138
図 45 研究開発分野は予測期間中に最も高い成長率を示す 138
表 89 化学製品における AI 市場：ビジネス用途別、2019 年～2023 年（百万米ドル） 139
表 90 化学製品における AI 市場：ビジネス用途別、2024～2029 年（百万米ドル） 139
7.2 研究開発 139
7.2.1 研究開発における効率的で持続可能なプロセスへのニーズの高まりがAI需要を促進 139
表 91 研究開発：化学分野におけるAI市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 140
表 92 研究開発：化学分野におけるAI市場、地域別、2024～2029年（百万米ドル） 140
7.2.2 材料科学 140
7.2.3 化学合成 141
7.2.4 新材料の発見 141
7.2.5 特性の調整 141
7.2.6 化学物質登録と規制データ分析 142
7.3 生産 142
7.3.1 市場成長を促進する効率化、技術革新の促進、生産プロセスの合理化の必要性 142
表 93 生産：化学品における AI 市場、地域別、2019～2023 年（百万米ドル） 143
表94 生産：化学品におけるAI市場、地域別、2024～2029年（百万米ドル） 143
7.3.2 品質保証 143
7.3.3 生産計画 144
7.3.4 プロセスの最適化と制御 144
7.3.5 製品ポートフォリオの最適化 144
7.3.6 原料最適化 145
7.3.7 資産管理 145
7.3.8 欠陥検出 145
7.3.9 化学物質の処方 146
7.3.10 その他の生産サブアプリケーション 146
7.4 サプライチェーン管理 146
7.4.1 意思決定を改善する企業ニーズの高まりが市場を促進 146
表 95 サプライチェーン管理：化学分野における AI 市場、地域別、2019～2023 年（百万米ドル） 147
表 96 サプライチェーン管理：化学製品におけるAI市場、地域別、2024年～2029年（百万米ドル） 147
7.4.2 製品調達 147
7.4.3 在庫最適化 148
7.4.4 需要予測 148
7.4.5 受注管理 148
7.4.6 資材調達・購買 149
7.4.7 サプライヤー関係管理 149
7.4.8 その他のサプライチェーン管理サブアプリケーション 149
7.5 戦略管理 150
7.5.1 革新性と競争力を強化し、戦略管理に革命をもたらすAIの統合 150
表 97 戦略管理：化学分野における AI 市場、地域別、2019～2023 年（百万米ドル） 150
表 98 戦略管理：化学製品におけるAI市場、地域別、2024年～2029年（百万米ドル） 150
7.5.2 市場予測と分析 151
7.5.3 顧客インサイトとフィードバック 151
7.5.4 競合インテリジェンス 151
7.5.5 シナリオプランニング＆シミュレーション 152
7.5.6 顧客行動分析 152
7.5.7 価格設定の最適化 152
8 化学分野におけるAI市場（エンドユーザー別） 154
8.1 はじめに 155
8.1.1 エンドユーザー化学分野におけるAI 市場の促進要因 155
図 46：予測期間中、活性成分分野が最大の市場成長 155
表 99 化学品中の AI 市場、エンドユーザー別、2019～2023 年（百万米ドル） 156
表 100 化学品中の AI 市場、エンドユーザー別、2024～2029 年（百万米ドル） 156
8.2 基礎化学品 157
8.2.1 機器の故障を特定し、ダウンタイムを最小限に抑え、生産量を最適化するAI 157
表 101 基礎化学品：化学製品における AI 市場、地域別、2019～2023 年（百万米ドル） 157
表 102 基礎化学品：化学製品におけるAI市場、地域別、2024～2029年（百万米ドル） 157
8.2.2 石油化学・潤滑油 158
8.2.3 汎用化学品 158
8.2.4 無機化学品・ガス 159
8.3 先端材料 159
8.3.1 原料選択の精緻化、製品設計・開発の強化、在庫・サプライチェーン管理の最適化のためのAI 159
表 103 先端材料：化学分野におけるAI市場、地域別、2019～2023年（百万米ドル） 160
表 104 先端材料：化学分野におけるAI市場、地域別、2024～2029年（百万米ドル） 160
8.3.2 複合材料 160
8.3.3 ナノ材料 161
8.3.4 特殊ポリマー 161
8.3.5 その他の先端材料 161
8.4 活性成分 162
8.4.1 有効成分の開発、最適化、有効性・安全性向上のためのAI 162
表 105 活性成分：化学製品におけるAI市場、地域別、2019～2023年（百万米ドル） 162
表106 活性成分：化学製品におけるAI市場：地域別、2024～2029年（百万米ドル） 162
8.4.2 農薬 163
8.4.3 香料・フレグランス用化学品 163
8.4.4 パーソナルケア＆クリーニング製品 164
8.4.5 その他の有効成分 164
8.5 グリーン＆バイオケミカル 164
8.5.1 地球温暖化と炭素排出削減の必要性がグリーン＆バイオケミカル分野のaiソリューション需要を促進 164
表 107 グリーン＆バイオケミカル：化学分野におけるAI市場、地域別、2019～2023年（百万米ドル） 165
表 108 グリーン＆バイオケミカル：化学分野におけるAI市場、地域別、2024～2029年（百万米ドル） 165
8.5.2 バイオ燃料 166
8.5.3 バイオプラスチック 166
8.5.4 バイオベースの化学品 166
8.5.5 その他のグリーン＆バイオケミカル製品 167
8.6 ペイント＆コーティング 167
8.6.1 AIの活用で競争優位性を獲得し、業務を合理化し、製品品質を向上させる塗料・コーティング分野 167
表 109 塗料・コーティング化学製品におけるAI市場、地域別、2019～2023年（百万米ドル） 168
表 110 塗料・コーティング化学製品におけるAI市場：地域別、2024～2029年（百万米ドル） 168
8.7 接着剤・シーリング剤 169
8.7.1 製剤から製造工程までを強化するAI技術の採用が市場を牽引 169
表 111 接着剤・シーリング剤：化学製品におけるAI市場、地域別、2019～2023年（百万米ドル） 169
表 112 接着剤・シーラント：化学品中のAI市場：地域別、2024～2029年（百万米ドル） 170
8.8 水処理とサービス 170
8.8.1 水処理に関連するプロセスの最適化、効率化と資源利用の改善需要の高まりが市場成長を後押し 170
表 113 水処理とサービス：化学品のAI市場：地域別、2019～2023年（百万米ドル） 171
表 114 水処理とサービス：化学製品におけるAI市場：地域別、2024～2029年（百万米ドル） 171
8.9 その他のエンドユーザー 171
表 115 その他のエンドユーザー化学品中のAI市場：地域別、2019～2023年（百万米ドル） 172
表 116 その他のエンドユーザー化学品中のAI市場：地域別、2024～2029年（百万米ドル） 172
9 化学製品におけるAI市場、地域別 173
9.1 はじめに 174
図 47 インドは予測期間中に最も高い CAGR を記録 174
図 48 アジア太平洋地域は予測期間中に最も高い成長率を示す 174
表 117 化学製品における AI 市場、地域別、2019～2023 年（百万米ドル） 175
表 118 化学製品における AI 市場：地域別、2024～2029 年（百万米ドル） 175
9.2 北米 175
9.2.1 北米：化学分野におけるAI市場の促進要因 176
9.2.2 北米：景気後退の影響 176
図 49 北米：市場スナップショット 177
表 119 北米：化学分野におけるAI市場（国別）：2019～2023年（百万米ドル） 177
表120 北米：化学製品におけるAI市場：国別、2024～2029年（百万米ドル） 178
表 121 北米：化学製品におけるAI市場：成分別、2019年～2023年（百万米ドル） 178
表 122 北米：化学品中のAI市場：成分別、2024～2029年（百万米ドル） 178
表 123 北米：化学製品におけるAI市場：ハードウェア別、2019年～2023年（百万米ドル） 178
表 124 北米：化学製品におけるAI市場：ハードウェア別：2024～2029年（百万米ドル） 179
表 125 北米：化学分野におけるAI市場：ソフトウェアタイプ別、2019年～2023年（百万米ドル） 179
表126 北米：化学分野におけるAI市場：ソフトウェアタイプ別、2024年～2029年（百万米ドル） 179
表127 北米：化学分野におけるAIソフトウェア市場：技術別、2019年～2023年（百万米ドル） 180
表128 北米：化学品AIソフトウェア市場：技術別、2024年～2029年（百万米ドル） 180
表129 北米：化学分野におけるAIソフトウェア市場：展開モード別、2019年～2023年（百万米ドル） 180
表130 北米：化学分野におけるAIソフトウェア市場：展開モード別、2024年～2029年（百万米ドル） 181
表131 北米：化学分野におけるAI市場：サービス別、2019年～2023年（百万米ドル） 181
表132 北米：化学分野におけるAI市場：サービス別、2024年～2029年（百万米ドル） 181
表 133 北米：化学製品におけるAI市場：プロフェッショナルサービス別、2019年～2023年（百万米ドル） 181
表134 北米：化学製品におけるAI市場：プロフェッショナルサービス別、2024年～2029年（百万米ドル） 182
表135 北米：化学製品におけるAI市場：ビジネス用途別、2019年～2023年（百万米ドル） 182
表136 北米：化学製品におけるAI市場：ビジネス用途別、2024年～2029年（百万米ドル） 182
表 137 北米：化学製品におけるAI市場：エンドユーザー別、2019年～2023年（百万米ドル） 183
表138 北米：化学品におけるAI市場：エンドユーザー別、2024年～2029年（百万米ドル） 183
9.2.3 米国 183
9.2.3.1 化学産業の優位性、大手企業の存在、政府からの資金提供が市場を牽引 183
表 139 米国：化学分野に…
…
…

*** 化学におけるAIの世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***

・化学におけるAIの世界市場規模は？
→MarketsandMarkets社は2024年の化学におけるAIの世界市場規模を7億米ドルと推定しています。

・化学におけるAIの世界市場予測は？
→MarketsandMarkets社は2029年の化学におけるAIの世界市場規模を38億米ドルと予測しています。

・化学におけるAI市場の成長率は？
→MarketsandMarkets社は化学におけるAIの世界市場が2024年～2029年に年平均39.2%成長すると展望しています。

・世界の化学におけるAI市場における主要プレイヤーは？
→「IBM (US), Microsoft (US), Schneider Electric (France), AWS (US), Google (US), SAP (Germany), NVIDIA (US), C3.ai (US), GE Vernova (US), Siemens (Germany), Hexagon (Sweden), Engie Impact (US), TrendMiner (Belgium), Xylem (US), NobleAI (US), Iktos (France), Kebotix (US), Uptime AI (US), Canvass AI (Canada), Nexocode (Poland), SandboxAQ (US), Deepmatter (England), Zapata AI (US), Citirne Informatics (US), Chemical.AI (China), Augury (Israel), Intellegens (UK), Ripik.AI (India), Tractian (US), Polymerize (Singapore), ScienceDesk (Germany), OptiSol Business Solutions (India), NuWater (Africa) , VROC (Australia)など ...」を化学におけるAI市場のグローバル主要プレイヤーとして判断しています。

※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、最終レポートの情報と少し異なる場合があります。

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化学におけるAIの世界市場予測（～2029）：コンポーネント別、ビジネス用途別、エンドユーザー別、地域別

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