産業用AIの世界市場（2025-2045）

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産業用人工知能（Industrial AI）とは、産業環境、製造プロセス、運用技術（OT）システム向けに特別に設計されたAI技術の応用を指します。 消費者向けや一般企業向けのAIアプリケーションとは異なり、産業用AIシステムは、産業機械、生産ライン、および重要なインフラからリアルタイムのデータを処理するように設計されています。これらのシステムは、機械学習、コンピュータビジョン、自然言語処理、その他のAI技術を活用して、生産効率の最適化、機器故障の予測、製品品質の向上、複雑なプロセスの自動化、産業環境における意思決定の改善を実現します。 産業用AIは、従来の産業用オートメーション、IoTセンサーネットワーク、エッジコンピューティング、高度な分析技術の融合領域で動作し、過酷な動作環境、安全が重視される作業、レガシー産業システムとの統合、最小限の遅延で決定論的なパフォーマンスの必要性といった特有の課題に対応します。

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グローバルな産業用AI市場は、インダストリー4.0のイニシアティブ、デジタル変革の必要性、製造および重要インフラ部門全体における業務効率改善への圧力の高まりを背景に、より広範な人工知能市場の中でも最も急速に成長している分野のひとつです。

製造業は、予測メンテナンス、品質管理、プロセス最適化、自律型ロボット工学など、幅広い用途で依然として主要な分野となっています。 次いで、エネルギーおよび公益事業分野が、スマートグリッド管理、発電設備の予測メンテナンス、従来型および再生可能エネルギー施設におけるAI強化運用によって牽引しています。 産業用AIを採用する業界のトップ5は、運輸・物流、化学処理、採鉱分野で占められています。

技術的な観点では、ダウンタイムの削減と機器寿命の延長による明確な数値化が可能なROI（投資収益率）を提供できる予測メンテナンスソリューションが現在、導入をリードしています。 品質検査および制御システムがそれに続き、コンピュータビジョンとディープラーニングを活用して、従来のシステムよりも高い精度で欠陥を検出します。 プロセス最適化アプリケーションは急速に成長しており、複雑な多変数産業プロセスを人間のオペレーターや従来のオートメーションよりも効率的に管理できるインテリジェント制御システムが利用されています。

地域別に見ると、北米が最大の市場シェアを維持しており、これは広範な製造オートメーションの取り組みと、産業用AIスタートアップ企業へのベンチャーキャピタルからの積極的な投資が後押ししている。アジア太平洋地域は、中国の積極的な産業近代化プログラムと日本のソサエティ5.0イニシアティブに牽引され、最も急速に成長している地域である。ヨーロッパでは、ドイツの製造業部門でインダストリー4.0の枠組みを通じてAIの導入が盛んであるが、急速に遅れをとっている。

競争の構図としては、シーメンス、ABB、ロックウェル・オートメーションといった、AI機能を自社の製品に統合した実績のある産業用オートメーションプロバイダーと、C3.ai、Uptake、Falkonryといった産業用AIプラットフォームの専門プロバイダーが並立しています。また、マイクロソフト、AWS、グーグルといった大手クラウドサービスプロバイダーは産業特化型のAI製品を開発しており、一方で、ニッチなアプリケーションや産業特化型のソリューションに注力する専門の新興企業によるエコシステムも拡大しています。急速な成長にもかかわらず、レガシーシステムとの統合、産業環境におけるデータ品質の問題、サイバーセキュリティの懸念、AIと産業オペレーションの両方を理解する専門人材の必要性など、依然として大きな課題が残っています。テクノロジーが成熟し、標準化が進むにつれ、これらの障壁は解消され、産業分野全体での導入が加速すると予想されます。

『2025年から2045年の世界の産業用AI市場』は、製造、エネルギー、運輸、その他の産業分野に革命をもたらしている急速に進化する産業用人工知能の現状について詳細な分析を行っています。企業がデジタル変革の取り組みを加速する中、産業用AIは業務効率の向上、製品品質の改善、サプライチェーンの最適化、持続可能な業務の推進に不可欠なテクノロジーとして台頭しています。産業用AI市場は、2035年までに年平均成長率（CAGR）28.5%で成長し、3800億ドルに達すると予測されており、2045年まで拡大が続く見通しです。この成長は、インダストリー4.0の取り組み、業務効率改善への圧力の高まり、厳格な品質およびコンプライアンス要件、そしてAIを活用した自動化ソリューションの採用を促す労働力不足の拡大によって加速しています。

レポートの内容は以下の通りです。

• テクノロジーの現状：
  • 産業用データ向けに最適化された機械学習およびディープラーニングのアプリケーション
  • 品質管理と業務上の安全性を変革するコンピュータビジョンシステム
  • メンテナンス記録や技術文書からの知識抽出を可能にする自然言語処理
  • 物理的資産やプロセスの仮想レプリカを作成するデジタルツイン技術
  • 帯域幅が制限された環境でリアルタイム処理を実現するエッジAIソリューション
  • 複雑な産業プロセスを最適化する強化学習アプリケーション
• アプリケーション分析：
  • ダウンタイムを20～50%削減する予測メンテナンスシステム（業界全体
  • AI による品質管理で、99.5% 以上の精度で欠陥を検出
  • プロセス最適化プラットフォームで、15～30% の効率改善を実現
  • サプライチェーン管理ソリューションで、回復力と予測能力を強化
  • エネルギー管理アプリケーションで、消費量を最大 20% 削減
  • AI 副操縦士で、複雑な産業環境における人間のオペレーターを支援
• 業種別詳細情報：
  • スマートファクトリーとインダストリー 4.0 による製造業の変革
  • スマートグリッド管理から再生可能エネルギー運用まで、エネルギーおよび公益事業アプリケーション
  • 自律型産業車両を含む輸送およびロジスティクスシステム
  • ヘルスケアおよび製薬製造の最適化
  • AIによる化学および材料加工の進歩
  • 鉱業、農業、航空宇宙、その他の産業分野での応用
• 市場力学：
  • OTリーダーとテクノロジー大手企業間の戦略的提携
  • 競争の構図を再形成する10億ドル規模の買収
  • ベンチャーキャピタルおよびプライベートエクイティ投資のパターン
  • 企業の研究開発戦略とイノベーションの道筋
  • 産業用AIの展開に影響を与える規制上の考慮事項
• 地域分析：
  • 産業用AIの革新と導入における北米のリーダーシップ
  • 規制枠組みに沿った標準ベースの産業用AIに重点を置く欧州
  • 積極的な産業近代化と自動化を目指すアジア太平洋地域
  • 新興市場における新たな機会と導入パターン
• 今後の見通し：
  • 自律型工場とクローズドループ製造のロードマップ
  • 量子コンピューティングとニューロモーフィックシステムの意義
  • 産業環境における人間とAIの協働の進化
  • 産業用AIの長期的な経済的および社会的影響

このレポートでは、産業用AIの分野を形作る285社の詳細なプロフィールを提供しています。その中には、確立された産業技術プロバイダー（シーメンス、ABB、ロックウェル・オートメーション、シュナイダーエレクトリック、ハネウェル）や、大手テクノロジー企業（マイクロソフト、NVIDIA、IBM）、産業用AIプラットフォームの専門プロバイダー（Cognite、Augury、Uptake）、そしてさまざまなテクノロジー分野の革新的な新興企業が含まれています。プロファイルされた企業には、ABBYY、Abridge、Across AI、Agency、Aionics、AISDR、AISERA、Meta. AI、Airflow、Airtable、Aisle.ai、Alation、All Hands、Altera、Altitius、aludel AI、Ambience、ANDURIL、ANON、Anterior、Aporia、Arrow AI、Arize、AssertHealth、Astrus、Atheer、Atomic Industries、Atropos Health、Augury、Autifly、Augmentir、Autodesk、Azara、Basetwo、Bioptimus、 Bizagi、Bloop、Boon AI、Borderless AI、Broswarm、Cadence、CANVAS、CartesIA、Cavela、Celonis、ChatDev、Charm Therapeutics、Cognite、Cognogys、Composable、Continue、CONVEYAI、COVAL、Cradle Bio、Credo AI、Crew、Daedulus、Datamatics、Datameer、Dataminer、Databricks、Dataloop、 Datamyx、Decagon、Deepgram、Deepnote、DevRev、Diagram、Dexterity、Didero、Distyl、Dora、Doxel、DP Technology、Dragzone AI、Dropla、E2B、Ema、e-Leverage、EthonAI、Emergence、Explr、Factory AI、FactoryPal、FATHOM、Fetch.ai、 ai、Firsthand、Fixie、Flame、FleetWorks、Flowseq、Fluix、Fread、git-engineer、git-engineering、GC AI、Genesis Therapeutics、Gesund.ai、Gradient Labs、Graviio、Greenite、Greyparrot、Haber、Halo Labs、HappyRobot、Helsing、Hex、Holistic AI、Humming、Hypatos、i4Twins、Iambic、IBM、ID. health、IFS、Imbue、Indemn、Innovoccer、Innovation.ai、Insilico Medicine、Intelleq、Invisible.ai、iSIMplatform、Jua、Juna.ai GmbH、Juno.ai、Kater、KoBold Metals、Kognitos、Kolable、KOMPAS AI、Kore. ai、Kwant、LangFuse、Leo、Librestream、LlamaIndex、Lovable、Lutra、Lyzr、Mage、Magic、Martian、Mbue、Memora Health、Meraker、MERCOR、MetAI、Microsoft、MindsAI、Mindy、Monumental、Moonhub、Movein AGI、Moveworks、Mulin、Mullfy、Nabla、Nanonets、Neominded、Neural Foundry、 nFlux、NICE、Nintex、Notimatic、nTop、NVIDIA、Observable、Oinride、Orbital Materials、OTee、Orby、Otto、Palantir、Paradigm、Parloa、PATHOM.ai、Patronus AI、Payman、PEGA、Phaidra、Phalanx、Phantasma Labs、Physics X、Pinecone、Please、Poolside、Powder、Primer.ai、PROCORE、Proper Automation、Prophet ai、Patronus AI、Payman、PEGA、Phaidra、Phalanx、Phantasma Labs、Physics X、Pinecone、Please、Poolside、Powder、Primer.ai、PROCORE、Proper Automation、Prophet、Protex AI、PTC、qido、Quantum Systems、Quindi、RadiantSecurity、Raycastなど多数。

目次

1 エグゼクティブサマリー 36

• 1.1 世界の産業用AI市場規模（2023年～2035年） 37
• 1.2 産業用AI技術のパフォーマンスベンチマーク 38
• 1.3 産業用AI市場マップ 40
• 1.4 技術 43
  • 1.4.1 機械学習およびディープラーニングソリューション 45
  • 1.4.2 コンピュータビジョンシステム 45
  • 1.4.3 自然言語処理アプリケーション 46
  • 1.4.4 予測分析プラットフォーム 47
  • 1.4.5 デジタルツイン技術 48
  • 1.4.6 エッジAIソリューション 49
• 1.5 アプリケーション 52
  • 1.5.1 予測保全ソリューション 52
  • 1.5.2 品質管理システム 53
  • 1.5.3 プロセス最適化プラットフォーム 54
  • 1.5.4 サプライチェーンソリューション 56
  • 1.5.5 エネルギー管理アプリケーション 56
  • 1.5.6 その他のアプリケーション分野 57
• 1.6 市場 58
  • 1.6.1 製造業向けソリューション 58
  • 1.6.2 エネルギーおよび公益事業アプリケーション 60
  • 1.6.3 輸送およびロジスティクスシステム 61
  • 1.6.4 ヘルスケアおよび製薬ソリューション 63
  • 1.6.5 化学および材料加工 64
  • 1.6.6 その他の産業分野 66
• 1.7 コスト構造 67

2 はじめに 69

• 2.1 産業用AIの定義と範囲 70
  • 2.1.1 産業環境におけるAIの歴史的背景 70
  • 2.1.2 産業用AIシステムの定義上の特徴 71
  • 2.1.3 広義のAIエコシステムにおける産業用AI 72
• 2.2 産業環境におけるAIの進化 73
  • 2.2.1 産業オートメーションのAI以前の時代 74
  • 2.2.2 製造における初期のルールベースシステム 74
  • 2.2.3 機械学習アプローチへの移行 75
  • 2.2.4 産業用アプリケーションにおけるディープラーニングの出現 76
  • 2.2.5 産業用AIの主要マイルストーンの年表 77
• 2.3 産業用AIと消費者/企業向けAIの違い 78
• 2.4 技術的要件と制約 79
• 2.5 データの特性と可用性 80
  • 2.5.1 パフォーマンス指標と成功基準 81
  • 2.5.2 産業環境特有の実装上の課題 82
  • 2.5.3 リスクプロファイルと障害の影響 83

3 市場概観 85

• 3.1 現在の市場規模と成長軌道 85
  • 3.1.1 過去の市場開発（2018～2024年） 85
  • 3.1.2 前年比成長率分析 86
  • 3.1.3 市場加速要因 88
• 3.2 地域別市場分布と動向 89
  • 3.2.1 北米 89
  • 3.2.2 欧州 90
  • 3.2.3 アジア太平洋地域 91
• 3.3 テクノロジタイプ別の市場区分 93
  • 3.3.1 機械学習およびディープラーニング 93
  • 3.3.2 コンピュータビジョンシステム 94
  • 3.3.3 産業環境における自然言語処理 95
  • 3.3.4 異常検知と予測分析 95
  • 3.3.5 強化学習アプリケーション 96
  • 3.3.6 デジタルツインテクノロジーの市場シェア 96
  • 3.3.7 産業用エッジAIソリューション 97
• 3.4 アプリケーション別の市場区分 97
  • 3.4.1 予測メンテナンス 98
  • 3.4.2 品質管理および検査 98
  • 3.4.3 プロセス最適化 99
  • 3.4.4 サプライチェーン管理 99
  • 3.4.5 在庫管理システム 100
  • 3.4.6 作業員の安全および環境モニタリング 101
  • 3.4.7 エネルギー管理 102
  • 3.4.8 ロボット工学と自動化の統合 103
  • 3.4.9 製品設計および開発ツール 104
  • 3.4.10 意思決定支援システム 104
• 3.5 産業分野別の市場細分化 104
  • 3.5.1 製造業セクター 105
  • 3.5.2 エネルギーおよび公益事業セクター 105
  • 3.5.3 運輸およびロジスティクス 106
  • 3.5.4 ヘルスケアおよび製薬 106
  • 3.5.5 化学および材料加工 107
  • 3.5.6 鉱業および金属産業 107
  • 3.5.7 農業および食品加工 108
  • 3.5.8 航空宇宙および防衛用途 109
  • 3.5.9 建設およびインフラ 109
  • 3.5.10 採用率の業種間比較 111
  • 3.5.11 業界集中分析 112
• 3.6 投資状況と資金調達分析 112
  • 3.6.1 ベンチャーキャピタル投資動向 113
    • • 3.6.1.1 アーリーステージの資金調達パターン 115
      • 3.6.1.2 成長段階の投資活動 115
      • 3.6.1.3 後期段階およびIPO前の資金調達 116
      • 3.6.1.4 VC投資の地域分布 117
    • 3.6.2 プライベートエクイティ投資活動 118
    • 3.6.3 企業投資および戦略的資金調達 118
    • 3.6.4 政府および公共部門による資金調達イニシアティブ 119
    • 3.6.5 主要市場関係者による研究開発投資 121
    • 3.6.6 総投資額分析（2020～2024年） 122

4 アプリケーション分析 124

• 4.1 予測メンテナンス 125
  • 4.1.1 技術コンポーネントと実装モデル 125
    • 4.1.1.1 センサー統合とデータ収集システム 126
    • 4.1.1.2 データ前処理と機能エンジニアリング 128
    • 4.1.1.3 異常検知アルゴリズム 129
    • 4.1.1.4 機械の健康予測モデル 129
    • 4.1.1.5 メンテナンス・ワークフローの統合 130
    • 4.1.1.6 アラート管理と優先順位付け 131
    • 4.1.1.7 知識ベースの開発と活用 131
  • 4.1.2 ROI分析とケーススタディ 132
    • 4.1.2.1 ダウンタイム削減の指標 133
    • 4.1.2.2 メンテナンスコストへの影響評価 133
    • 4.1.2.3 資産寿命延長分析 134
    • 4.1.2.4 労働効率の改善 134
    • 4.1.2.5 予備部品在庫の最適化 134
    • 4.1.2.6 エネルギー効率の向上 134
• 4.2 品質管理と検査 136
  • 4.2.1 テクノロジーのコンポーネントと実装モデル 136
    • 4.2.1.1 視覚検査システムのアーキテクチャ 137
    • 4.2.1.2 マルチセンサーデータ融合アプローチ 137
    • 4.2.1.3 ディープラーニングモデルの選択とトレーニング 138
    • 4.2.1.4 エッジ処理とクラウド処理のトレードオフ 139
    • 4.2.1.5 リアルタイム処理の要件 140
    • 4.2.1.6 生産システムとの統合 141
    • 4.2.1.7 品質データ管理とトレーサビリティ 142
  • 4.2.2 ROI分析とケーススタディ 142
    • 4.2.2.1 検出精度の向上 143
    • 4.2.2.2 偽陽性/偽陰性率の低減 143
    • 4.2.2.3 検査速度の向上 144
    • 4.2.2.4 人件費の削減 145
    • 4.2.2.5 顧客からの苦情の減少 145
    • 4.2.2.6 保証請求の影響 146
    • 4.2.2.7 業界横断的なROI比較 146
• 4.3 プロセスの最適化 147
  • 4.3.1 テクノロジーのコンポーネントと導入モデル 147
  • 4.3.2 ROI分析とケーススタディ 148
• 4.4 サプライチェーン管理 150
  • 4.4.1 テクノロジーのコンポーネントと導入モデル 150
  • 4.4.2 ROI分析とケーススタディ 151
• 4.5 在庫管理 152
  • 4.5.1 テクノロジーの構成要素と導入モデル 152
  • 4.5.2 ROI分析と事例研究 153
• 4.6 作業員の安全と環境モニタリング 153
  • 4.6.1 テクノロジーの構成要素と導入モデル 154
  • 4.6.2 ROI分析と事例研究 154
• 4.7 エネルギー管理 155
  • 4.7.1 テクノロジーのコンポーネントと実装モデル 156
  • 4.7.2 ROI分析と事例研究 157
• 4.8 ロボット工学と自動化の統合 158
  • 4.8.1 テクノロジーのコンポーネントと実装モデル 158
  • 4.8.2 ROI分析と事例研究 159
• 4.9 製品設計および開発 160
  • 4.9.1 テクノロジーのコンポーネントと実装モデル 160
    • 4.9.1.1 ジェネレーティブデザインシステム 160
    • 4.9.1.2 AI支援CAD/CAM統合 161
    • 4.9.1.3 デジタルプロトタイピングとシミュレーション 162
    • 4.9.1.4 材料科学におけるAIの応用 162
    • 4.9.1.5 設計知識管理システム 163
    • 4.9.1.6 設計最適化アルゴリズム 164
    • 4.9.1.7 PLM 統合アーキテクチャ 164
  • 4.9.2 ROI 分析とケーススタディ 165
    • 4.9.2.1 設計サイクルタイムの短縮 166
    • 4.9.2.2 材料効率の改善 167
    • 4.9.2.3 イノベーション率の向上 167
    • 4.9.2.4 初回設計の成功指標 168
    • 4.9.2.5 設計リソースの最適化 169
    • 4.9.2.6 製品性能の向上 169
    • 4.9.2.7 設計コスト削減分析 170
      • 4.9.2.7.1 次世代AI駆動型設計システム 171
      • 4.9.2.7.2 マルチフィジックス・シミュレーションの統合 171
      • 4.9.2.7.3 コラボレーティブ設計プラットフォーム 172
      • 4.9.2.7.4 業界固有の機能開発 173
      • 4.9.2.7.5 クロスドメイン知識移転モデル 173
• 4.10 意思決定支援システム 174
  • 4.10.1 テクノロジーコンポーネントと実装モデル 174
    • 4.10.1.1 知識ベースシステムアーキテクチャ 175
      • 4.10.1.1.1 ルールベースの意思決定エンジン 175
      • 4.10.1.1.2 エキスパートシステムフレームワーク 176
      • 4.10.1.1.3 知識グラフの実装 177
      • 4.10.1.1.4 産業分野向けオントロジー開発 177
      • 4.10.1.1.5 知識獲得方法論 178
      • 4.10.1.1.6 機械学習の意思決定モデル 179
      • 4.10.1.1.7 分類に基づく意思決定システム 180
      • 4.10.1.1.8 回帰および予測アプリケーション 180
      • 4.10.1.1.9 意思決定の質を高めるためのアンサンブル手法 181
      • 4.10.1.1.10 意思決定の最適化のための強化学習 182
      • 4.10.1.1.11 MLモデルにおける不確実性の処理 182
    • 4.10.1.2 確率推論フレームワーク 183
      • 4.10.1.2.1 ベイジアンネットワークの実装 184
      • 4.10.1.2.2 モンテカルロ・シミュレーションの統合 184
      • 4.10.1.2.3 ファジー論理決定システム 185
      • 4.10.1.2.4 不確実性伝搬手法 186
      • 4.10.1.2.5 感度分析技術 186
    • 4.10.1.3 説明可能なAIコンポーネント 187
      • 4.10.1.3.1 特徴の重要性の視覚化 188
      • 4.10.1.3.2 意思決定経路の説明方法 189
      • 4.10.1.3.3 反事実的説明技術 189
      • 4.10.1.3.4 自然言語による説明の生成 190
      • 4.10.1.3.5 信頼度スコアの伝達 191
    • 4.10.1.4 複数基準の意思決定分析 191
      • 4.10.1.4.1 目的関数の定式化 192
      • 4.10.1.4.2 制約モデリングのアプローチ 193
      • 4.10.1.4.3 最適化アルゴリズムの選択 193
      • 4.10.1.4.4 トレードオフ分析の視覚化 194
      • 4.10.1.4.5 嗜好モデリングのテクニック 195
  • 4.10.2 ROI分析とケーススタディ 195
    • 4.10.2.1 意思決定の質改善の評価基準 196
      • 4.10.2.1.1 意思決定の正確性の測定 196
      • 4.10.2.1.2 一貫性の強化の追跡 196
      • 4.10.2.1.3 意思決定のばらつきの低減 197
      • 4.10.2.1.4 専門家の意見の一致 198
      • 4.10.2.1.5 意思決定結果の分析 198
    • 4.10.2.2 意思決定の迅速化 199
      • 4.10.2.2.1 意思決定までの時間の短縮 200
      • 4.10.2.2.2 分析サイクル時間の短縮 200
      • 4.10.2.2.3 情報収集の高速化 201
      • 4.10.2.2.4 承認プロセスの合理化 202
      • 4.10.2.2.5 日常的な意思決定の自動化 202
    • 4.10.2.3 エラー率低減分析 203
      • 4.10.2.3.1 エラータイプの分類 204
      • 4.10.2.3.2 エラー頻度の測定 204
      • 4.10.2.3.3 エラーの重大性による影響評価 205
      • 4.10.2.3.4 根本原因の特定の強化 206
      • 4.10.2.3.5 予防的統制の実施 206
    • 4.10.2.4 リスク緩和価値の評価 207
      • 4.10.2.4.1 リスク識別改善 208
      • 4.10.2.4.2 リスク定量化の改善 209
      • 4.10.2.4.3 シナリオ分析能力 209
      • 4.10.2.4.4 コンプライアンス保証価値 210
      • 4.10.2.4.5 安全インシデントの削減 211

5 産業用AIテクノロジーの展望 211

• 5.1 コアテクノロジー 212
  • 5.1.1 機械学習とディープラーニング 212
    • 5.1.1.1 産業における教師あり学習の応用 213
    • 5.1.1.2 パターン検出のための教師なし学習 214
    • 5.1.1.3 半教師あり学習アプローチ 215
    • 5.1.1.4 産業データのためのディープラーニングアーキテクチャ 215
    • 5.1.1.5 リソースが限られた環境における転移学習 216
    • 5.1.1.6 分散型産業システムのための連邦学習 217
    • 5.1.1.7 スモールデータおよび少数試行学習アプローチ 218
  • 5.1.2 コンピュータビジョンシステム 219
    • 5.1.2.1 製造における物体検出および分類 220
    • 5.1.2.2 産業環境における光学文字認識 220
    • 5.1.2.3 欠陥検出システム 221
    • 5.1.2.4 3Dビジョンと点群処理 222
    • 5.1.2.5 マルチスペクトルおよび熱画像 223
    • 5.1.2.6 プロセス監視のためのビデオ解析 224
    • 5.1.2.7 ビジョンベースのロボットガイダンス 224
  • 5.1.3 産業環境における自然言語処理 225
    • 5.1.3.1 文書分析と知識抽出 226
    • 5.1.3.2 メンテナンス記録処理 227
    • 5.1.3.3 音声制御の産業用インターフェース 228
    • 5.1.3.4 グローバル業務における多言語サポート 228
    • 5.1.3.5 オペレーターからのフィードバックの感情分析 229
    • 5.1.3.6 技術文書の生成 230
  • 5.1.4 異常検知と予測分析 231
    • 5.1.4.1 異常検知のための統計的アプローチ 232
    • 5.1.4.2 予測のための機械学習モデル 233
    • 5.1.4.3 時系列分析技術 234
    • 5.1.4.4 多変量異常検知 234
    • 5.1.4.5 根本原因分析の自動化 235
    • 5.1.4.6 残存耐用年数予測モデル 236
    • 5.1.4.7 早期警報システム 237
  • 5.1.5 最適化のための強化学習 238
    • 5.1.5.1 プロセス制御の最適化 239
    • 5.1.5.2 リソース割り当てアプリケーション 240
    • 5.1.5.3 エネルギー管理の最適化 241
    • 5.1.5.4 ロボット制御システム 242
    • 5.1.5.5 工場調整のためのマルチエージェントシステム 244
    • 5.1.5.6 シミュレーションベースのトレーニング環境 244
  • 5.1.6 デジタルツインテクノロジー 245
    • 5.1.6.1 物理ベースのデジタルツインとデータ駆動型のデジタルツイン 246
    • 5.1.6.2 リアルタイム同期方法 246
    • 5.1.6.3 マルチスケールデジタルツイン階層 247
    • 5.1.6.4 予測デジタルツイン 248
    • 5.1.6.5 シミュレーション環境との統合 249
    • 5.1.6.6 デジタルツインの可視化技術 250
  • 5.1.7 エッジコンピューティングと産業用AI 250
    • 5.1.7.1 エッジクラウド協調アーキテクチャ 251
    • 5.1.7.2 モデル圧縮技術 252
    • 5.1.7.3 分散学習システム 252
    • 5.1.7.4 リアルタイム処理能力 253
    • 5.1.7.5 エッジデバイス管理 254
    • 5.1.7.6 エッジにおけるセキュリティとプライバシー 255
• 5.2 ハードウェアインフラ 256
  • 5.2.1 産業用IoTデバイスとセンサー 257
    • 5.2.1.1 センサーの種類と特性 258
    • 5.2.1.2 ワイヤレスセンサーネットワーク 259
    • 5.2.1.3 環境発電と電力管理 260
    • 5.2.1.4 センサーフュージョン技術 260
    • 5.2.1.5 分析機能内蔵のスマートセンサー 260
    • 5.2.1.6 センサーの信頼性とキャリブレーション 260
  • 5.2.2 産業用アプリケーションにおけるGPU/TPUの展開 261
    • 5.2.2.1 オンプレミスGPUインフラストラクチャ 262
    • 5.2.2.2 クラウドベースのGPUリソース 262
    • 5.2.2.3 特定のワークロード向けのTPU実装 262
    • 5.2.2.4 複雑なモデル向けのマルチGPUシステム 262
    • 5.2.2.5 GPUファームの管理 262
    • 5.2.2.6 パフォーマンスのベンチマーク 262
  • 5.2.3 FPGAとASICの実装 263
    • 5.2.3.1 FPGAベースのアクセラレーションソリューション 263
    • 5.2.3.2 産業用AIのためのASIC開発 264
    • 5.2.3.3 エネルギー効率の考慮事項 264
    • 5.2.3.4 リアルタイム処理能力 264
    • 5.2.3.5 ハードウェアとソフトウェアの共同設計アプローチ 264
    • 5.2.3.6 再構成可能なコンピューティング・アーキテクチャ 265
  • 5.2.4 エッジAIハードウェア 265
    • 5.2.4.1 堅牢なコンピューティング・プラットフォーム 266
    • 5.2.4.2 産業用エッジデバイス 268
    • 5.2.4.3 低電力エッジプロセッサ 269
    • 5.2.4.4 統合型エッジAIシステム 270
    • 5.2.4.5 エッジにおけるハードウェアアクセラレーション 272
    • 5.2.4.6 熱管理と耐環境性 273
    • 5.2.4.7 企業 274
  • 5.2.5 産業応用におけるニューロモーフィック・コンピューティング 276
    • 5.2.5.1 スパイキング・ニューラル・ネットワーク・ハードウェア 277
    • 5.2.5.2 イベントベースのセンサーと処理 279
    • 5.2.5.3 エネルギー効率の利点 280
    • 5.2.5.4 現実の産業応用 281
    • 5.2.5.5 制限事項と開発上の課題 282
    • 5.2.5.6 産業展開の将来ロードマップ 282
    • 5.2.5.7 企業 283
• 5.3 ソフトウェアプラットフォーム 285
  • 5.3.1 産業用AI開発フレームワーク 285
    • 5.3.1.1 産業用に適応されたオープンソースフレームワーク 287
    • 5.3.1.2 商用産業用AI開発プラットフォーム 287
    • 5.3.1.3 業界固有のフレームワーク拡張 289
    • 5.3.1.4 低コード/ノーコード産業用AIプラットフォーム 289
    • 5.3.1.5 ハイブリッドプラットフォームのアプローチ 290
    • 5.3.1.6 フレームワークの選択基準 291
  • 5.3.2 産業環境における MLOps 291
    • 5.3.2.1 モデル開発ライフサイクル管理 293
    • 5.3.2.2 継続的インテグレーションとデプロイメント 294
    • 5.3.2.3 モデルのバージョン管理とガバナンス 295
    • 5.3.2.4 モデルの自動テストと検証 296
    • 5.3.2.5 実稼働モデルのモニタリング 298
    • 5.3.2.6 モデルパフォーマンス管理 298
    • 5.3.2.7 産業用 MLOps のベストプラクティス 300
  • 5.3.3 AI モデルの展開と管理システム 301
    • 5.3.3.1 オンプレミス展開ソリューション 302
    • 5.3.3.2 クラウド展開アーキテクチャ 303
    • 5.3.3.3 エッジ展開フレームワーク 304
    • 5.3.3.4 ハイブリッド展開モデル 305
    • 5.3.3.5 モデル提供インフラストラクチャ 306
    • 5.3.3.6 コンテナ化とオーケストレーション 307
    • 5.3.3.7 モデル更新とロールバック戦略 308
  • 5.3.4 産業用データレイクと分析プラットフォーム 309
    • 5.3.4.1 産業用データレイクアーキテクチャ 310
    • 5.3.4.2 時系列データ管理 311
    • 5.3.4.3 非構造化データ処理 312
    • 5.3.4.4 リアルタイム分析機能 313
    • 5.3.4.5 データガバナンスおよびコンプライアンス機能 314
    • 5.3.4.6 データ品質管理 316
    • 5.3.4.7 運用システムとの統合 317
  • 5.3.5 レガシーシステムとの統合 318
    • 5.3.5.1 OT/IT 統合アプローチ 320
    • 5.3.5.2 産業用プロトコルとの接続性 321
    • 5.3.5.3 レガシーデータの抽出と変換 322
    • 5.3.5.4 レトロフィットソリューション 323
    • 5.3.5.5 ミドルウェアとAPIの管理 324
    • 5.3.5.6 ブラウンフィールド実装戦略 325
    • 5.3.5.7 レガシー統合におけるリスク軽減 326

6 エンドユーズ市場 326

• 6.1 製造 326
  • 6.1.1 スマート工場とインダストリー4.0の導入 327
    • 6.1.1.1 コネクテッドファクトリーインフラストラクチャ 328
    • 6.1.1.2 AI主導の生産計画 329
    • 6.1.1.3 自律型生産システム 329
    • 6.1.1.4 ヒューマン・マシン・コラボレーションモデル 331
    • 6.1.1.5 デジタルスレッドの実装 331
    • 6.1.1.6 リアルタイムの工場分析 332
    • 6.1.1.7 スマートファクトリーのROI分析 333
  • 6.1.2 品質管理と欠陥検出におけるAI 334
    • 6.1.2.1 視覚検査システム 336
    • 6.1.2.2 音響異常検出 337
    • 6.1.2.3 マルチセンサー品質モニタリング 338
    • 6.1.2.4 インライン検査と最終検査 339
    • 6.1.2.5 複雑な欠陥検出のためのディープラーニング 340
    • 6.1.2.6 自動化された品質報告システム 341
    • 6.1.2.7 品質コスト削減の指標 342
  • 6.1.3 予測保全システム 343
    • 6.1.3.1 状態監視アプローチ 344
    • 6.1.3.2 故障予測モデル 345
    • 6.1.3.3 最適なメンテナンススケジューリング 346
    • 6.1.3.4 スペアパーツ在庫の最適化 348
    • 6.1.3.5 CMMSシステムとの統合 349
    • 6.1.3.6 メンテナンス知識管理 349
    • 6.1.3.7 予測メンテナンスのROIケーススタディ 350
  • 6.1.4 サプライチェーンの最適化 351
    • 6.1.4.1 需要予測モデル 351
    • 6.1.4.2 在庫の最適化 352
    • 6.1.4.3 サプライヤーリスク管理 353
    • 6.1.4.4 物流ルートの最適化 354
    • 6.1.4.5 サプライチェーン可視化ソリューション 354
    • 6.1.4.6 サプライチェーン・デジタルツイン 355
    • 6.1.4.7 レジリエンス強化戦略 356
  • 6.1.5 プロセス最適化と管理 356
    • 6.1.5.1 統計的プロセス管理の強化 357
    • 6.1.5.2 適応型プロセス制御システム 358
    • 6.1.5.3 多変数プロセス最適化 358
    • 6.1.5.4 エネルギー効率最適化 359
    • 6.1.5.5 歩留まり向上アプリケーション 360
    • 6.1.5.6 材料消費削減 360
    • 6.1.5.7 プロセスデジタルツイン 361
  • 6.1.6 事例研究：製造業におけるAI導入の成功事例 362
    • 6.1.6.1 自動車産業における応用 362
    • 6.1.6.2 電子機器製造における応用 363
    • 6.1.6.3 産業用機器製造 364
    • 6.1.6.4 消費財製造 365
    • 6.1.6.5 航空宇宙産業製造 366
    • 6.1.6.6 業種横断的な成功パターン 368
• 6.2 エネルギーおよび公益事業 369
  • 6.2.1 スマートグリッド管理 369
    • 6.2.1.1 テクノロジーコンポーネント 370
    • 6.2.1.2 実装モデルとアーキテクチャ 371
    • 6.2.1.3 高度な分析の統合ポイント 372
    • 6.2.1.4 運用上のメリット分析 372
    • 6.2.1.5 実装上の課題と解決策 372
    • 6.2.1.6 今後の開発ロードマップ 373
  • 6.2.2 エネルギー消費の最適化 375
    • 6.2.2.1 テクノロジーのコンポーネント 376
    • 6.2.2.2 実装モデルとアーキテクチャ 376
    • 6.2.2.3 高度分析の統合ポイント 377
    • 6.2.2.4 運用上のメリット分析 378
    • 6.2.2.5 実装の課題とソリューション 379
  • 6.2.3 再生可能エネルギー運用におけるAI 381
    • 6.2.3.1 テクノロジーのコンポーネント 381
    • 6.2.3.2 実装モデルとアーキテクチャ 382
    • 6.2.3.3 先進分析の統合ポイント 383
    • 6.2.3.4 運用上のメリット分析 384
    • 6.2.3.5 実装の課題とソリューション 385
    • 6.2.3.6 今後の開発ロードマップ 386
  • 6.2.4 発電における予測保全 388
    • 6.2.4.1 技術コンポーネント 389
    • 6.2.4.2 実装モデルとアーキテクチャ 390
    • 6.2.4.3 高度分析の統合ポイント 391
    • 6.2.4.4 運用上のメリット分析 392
    • 6.2.4.5 実装上の課題とソリューション 393
    • 6.2.4.6 今後の開発ロードマップ 394
  • 6.2.5 石油・ガス探査および生産 395
    • 6.2.5.1 テクノロジーのコンポーネント 396
    • 6.2.5.2 実装モデルとアーキテクチャ 397
    • 6.2.5.3 先進分析の統合ポイント 398
    • 6.2.5.4 運用上のメリット分析 399
    • 6.2.5.5 実装上の課題とソリューション 400
    • 6.2.5.6 今後の開発ロードマップ 401
  • 6.2.6 ケーススタディ：エネルギー分野におけるAIの応用 402
    • 6.2.6.1 電力会社の実装 403
    • 6.2.6.2 天然ガス流通への応用 404
    • 6.2.6.3 総合エネルギー企業の展開 405
    • 6.2.6.4 再生可能エネルギー供給業者の事例 406
    • 6.2.6.5 石油・ガス業界での応用 407
• 6.3 輸送およびロジスティクス 408
  • 6.3.1 車両管理およびルート最適化 408
    • 6.3.1.1 複数の制約条件を考慮した最適化アプローチ 409
    • 6.3.1.2 リアルタイム調整システム 410
    • 6.3.1.3 外部データソースとの統合 411
    • 6.3.1.4 今後の機能開発 412
  • 6.3.2 産業環境における自律走行車両 412
    • 6.3.2.1 自律誘導車両 413
    • 6.3.2.2 自動運転トラックおよび大型車両 414
    • 6.3.2.3 センサーおよびコンピューティングインフラストラクチャ 415
    • 6.3.2.4 安全および規制に関する考慮事項 416
    • 6.3.2.5 ヒューマン・オートノマスシステム・インターフェース 417
    • 6.3.2.6 実装ロードマップ 418
  • 6.3.3 倉庫の自動化およびロボット工学 420
    • 6.3.3.1 AI駆動型ピッキングシステム 421
    • 6.3.3.2 在庫管理の自動化 422
    • 6.3.3.3 ロボットによるプロセス自動化 423
    • 6.3.3.4 倉庫レイアウトの最適化 424
    • 6.3.3.5 人間とロボットの協働モデル 426
  • 6.3.4 物流ネットワークの最適化 427
    • 6.3.4.1 ネットワーク設計アルゴリズム 428
    • 6.3.4.2 多段階在庫最適化 430
    • 6.3.4.3 動的なネットワーク再構成 431
    • 6.3.4.4 リスク管理モデル 432
    • 6.3.4.5 持続可能性の最適化アプローチ 433
    • 6.3.4.6 デジタルツインの応用 434
  • 6.3.5 輸送資産の予測保全 435
    • 6.3.5.1 車両の健全性モニタリングシステム 435
    • 6.3.5.2 残存耐用年数予測 436
    • 6.3.5.3 メンテナンススケジュールの最適化 437
    • 6.3.5.4 スペアパーツの在庫管理 438
    • 6.3.5.5 コスト削減の指標 439
    • 6.3.5.6 導入の課題 440
    • 6.3.5.7 事例研究：輸送およびロジスティクスのAI導入 441
      • 6.3.5.7.1 貨物輸送会社 441
      • 6.3.5.7.2 宅配サービス 442
      • 6.3.5.7.3 サードパーティ・ロジスティクス・プロバイダー 443
      • 6.3.5.7.4 公共交通機関アプリケーション 444
      • 6.3.5.7.5 港湾およびターミナル業務 445
      • 6.3.5.7.6 実装から得られた教訓 445
• 6.4 医療および製薬 446
  • 6.4.1 創薬と医薬品開発におけるAI 447
  • 6.4.2 製造工程の最適化 448
  • 6.4.3 医薬品生産における品質管理 449
  • 6.4.4 サプライチェーン管理 450
  • 6.4.5 事例研究：ヘルスケア業界におけるAIの応用 452
• 6.5 化学と材料 454
  • 6.5.1 プロセス最適化と制御 454
  • 6.5.2 品質管理システム 455
  • 6.5.3 研究開発アプリケーション 456
  • 6.5.4 予測保全と資産管理 457
  • 6.5.5 事例研究：化学業界におけるAIの応用 458
• 6.6 鉱業と金属 459
  • 6.6.1 探査と資源推定 459
  • 6.6.2 自律型採掘作業 460
  • 6.6.3 プロセス制御と最適化 461
  • 6.6.4 採掘設備の予測保全 462
  • 6.6.5 安全と環境モニタリング 463
  • 6.6.6 ケーススタディ：鉱業分野におけるAIの応用 464
• 6.7 農業および食品加工 465
  • 6.7.1 精密農業および農場管理 465
  • 6.7.2 食品加工の自動化 466
  • 6.7.3 品質管理および等級付けシステム 467
  • 6.7.4 サプライチェーンの最適化 468
  • 6.7.5 ケーススタディ：農業および食品産業におけるAIの応用 469
• 6.8 その他の産業分野 472
  • 6.8.1 航空宇宙および防衛 472
  • 6.8.2 建設およびインフラ 473
  • 6.8.3 繊維およびアパレル 474
  • 6.8.4 パルプ・製紙 476

7 市場の推進要因、課題、機会 478

• 7.1 市場の推進要因 478
  • 7.1.1 インダストリー4.0イニシアティブとデジタルトランスフォーメーション 478
    • 7.1.1.1 グローバルなインダストリー4.0プログラム 479
    • 7.1.1.2 デジタルトランスフォーメーションの成熟度進化 480
    • 7.1.1.3 スマートファクトリーの展開 480
    • 7.1.1.4 デジタルスレッドの実装 481
    • 7.1.1.5 デジタルトランスフォーメーションのROIの根拠 483
  • 7.1.2 コスト削減と業務効率化のプレッシャー 484
    • 7.1.2.1 運用コスト構造の課題 485
    • 7.1.2.2 資産活用の最適化の必要性 486
    • 7.1.2.3 プロセス効率改善の必要性 488
    • 7.1.2.4 AI主導の効率化の機会 489
  • 7.1.3 品質とコンプライアンス要件 490
    • 7.1.3.1 進化する顧客の品質に対する期待 491
    • 7.1.3.2 規制順守の拡大 492
    • 7.1.3.3 リスク管理の必要性 493
    • 7.1.3.4 文書およびナレッジマネジメントの課題 494
    • 7.1.3.5 AIを活用した品質およびコンプライアンスソリューション 495
  • 7.1.4 労働力不足とスキルギャップ 496
    • 7.1.4.1 産業労働市場の分析 496
    • 7.1.4.2 技術スキルの進化 497
    • 7.1.4.3 知識移転の課題 498
    • 7.1.4.4 労働力の生産性向上の必要性 499
    • 7.1.4.5 労働力増強テクノロジーとしてのAI 500
• 7.2 市場の課題 501
  • 7.2.1 高い導入コスト 501
    • 7.2.1.1 初期投資要件の分析 502
    • 7.2.1.2 運用コストの考察 503
    • 7.2.1.3 投資収益率の課題 504
    • 7.2.1.4 資本配分の制約 505
    • 7.2.1.5 コスト削減戦略 506
  • 7.2.2 データ品質とアクセシビリティの問題 507
    • 7.2.2.1 産業データの可用性の課題 508
    • 7.2.2.2 データ品質の問題 510
    • 7.2.2.3 データガバナンスの課題 511
    • 7.2.2.4 データインフラの限界 512
    • 7.2.2.5 産業用AIデータの課題 513
  • 7.2.3 レガシーシステムとの統合 514
    • 7.2.3.1 産業用レガシー技術の概観 514
    • 7.2.3.2 接続性とインターフェースの課題 515
    • 7.2.3.3 OT/IT統合の障壁 516
    • 7.2.3.4 システム信頼性と可用性の要件 517
    • 7.2.3.5 統合戦略とアプローチ 518

8 規制と標準化の概観 519

• 8.1 北米 520
  • 8.1.1 米国の規制環境 520
• 8.2 欧州 522
  • 8.2.1 欧州連合（EU）のAI規制 522
  • 8.2.2 GDPRとAIアプリケーション 522
• 8.3 アジア太平洋地域 524

9 市場予測と展望 526

• 9.1 市場予測（2025年～2045年） 526
  • 9.1.1 テクノロジー別 526
  • 9.1.2 アプリケーション別 527
  • 9.1.3 業種別 528
  • 9.1.4 地域別 529
• 9.2 新興テクノロジートレンド 531
  • 9.2.1 産業用アプリケーション向けの説明可能なAI 531
  • 9.2.2 産業用制御向けのニューロモーフィックコンピューティング 531
  • 9.2.3 産業用AIにおける量子コンピューティングの応用 532
  • 9.2.4 自己学習と自律システム 532
  • 9.2.5 人間とAIの協働モデル 532
• 9.3 今後のユースケースと応用 533
  • 9.3.1 完全自律型工場 533
  • 9.3.2 閉ループ型製品ライフサイクル 534
  • 9.3.3 業界横断型AIプラットフォーム 534
  • 9.3.4 持続可能かつ再生可能な製造 535
• 9.4 潜在的な破壊的シナリオ 536
  • 9.4.1 技術的ブレイクスルーシナリオ 536
  • 9.4.2 市場混乱シナリオ 537
  • 9.4.3 規制シフトシナリオ 537
• 9.5 長期的な市場の進化（2030年以降） 538
  • 9.5.1 産業用AIのビジョン 538
  • 9.5.2 産業再編の可能性 538
  • 9.5.3 社会および経済への影響 539

10 企業プロファイル 541 （企業プロファイル 285）

 

11 付録 753

• 11.1 調査方法 753

12 参考文献 755

表一覧

• 表1. 世界の産業用AI市場規模（2023年～2035年） – 年間収益（10億ドル）。 35
• 表2. 技術タイプ別産業用AI市場シェア（2025年）。 36
• 表3. 産業用AI技術のパフォーマンスベンチマーク。 37
• 表4. 産業用AI技術のパフォーマンスベンチマーク。 42
• 表5. マシンラーニングおよびディープラーニングソリューション。 43
• 表6：コンピュータビジョンシステム。43
• 表7：自然言語処理アプリケーション。44
• 表8：予測分析プラットフォーム。45
• 表9：デジタルツインテクノロジー。46
• 表10：エッジAIソリューション。48
• 表11：予測保全ソリューション。50
• 表12：品質管理システム。51
• 表 13. プロセス最適化プラットフォーム。53
• 表 14. サプライチェーンソリューション。54
• 表 15. エネルギー管理アプリケーション。55
• 表 16. AI 製造業向けソリューション。57
• 表 17. AI エネルギーおよび公益事業アプリケーション。58
• 表 18. AI 輸送および物流システム。60
• 表 19. AI ヘルスケアおよび製薬ソリューション。 61
• 表 20. AI 化学および材料加工。 63
• 表 21. 産業用 AI ソリューションのコスト構造分析。 66
• 表 22. 産業用 AI と消費者/企業向け AI の相違点。 77
• 表 23. 産業環境におけるデータの特性 – 量、多様性、速度。 78
• 表24. 産業用AIソリューションのパフォーマンス指標の枠組み。 80
• 表25. 産業環境に特有の実装上の課題 – 深刻度評価。 81
• 表26. 産業別産業用AI実装のリスクプロファイルマトリクス。 82
• 表27. 産業用AI産業市場 2018年～2024年（百万米ドル）。 83
• 表28：テクノロジーセグメント別前年比成長分析。85
• 表29：産業用AI市場の促進要因。86
• 表30：北米産業用AI市場 – 主要評価指標および成長率。87
• 表31：主な資金調達ラウンドと投資分析。113
• 表32：VC資金調達の地域分布。115
• 表 33. 企業投資と戦略的資金調達。 117
• 表 34. 政府および公共部門の資金調達イニシアティブ。 118
• 表 35. 主要な市場関係者による研究開発投資。 120
• 表 36. 予測メンテナンスのAI技術コンポーネントと実装モデル。 124
• 表 37. 予測メンテナンスのためのセンサー統合方法。 125
• 表 38. 機械の健康状態予測アルゴリズムの比較。 127
• 表 39. 産業分野別のダウンタイム削減実績。 131
• 表 40. メンテナンスコストへの影響評価。 131
• 表 41. 資産寿命延長分析。 132
• 表 42. 品質管理および検査技術のコンポーネントと実装モデル。 134
• 表 43. 品質管理のための目視検査システムコンポーネント 135
• 表 44. マルチセンサーデータ融合アプローチ 136
• 表 45. 産業別プロセス最適化のケーススタディと効率向上 146
• 表 46. サプライチェーン管理テクノロジーのコンポーネントと実装モデル 148
• 表 47. 産業別労働者の安全性向上におけるAIの実装結果 152
• 表 48. ロボット工学とオートメーションにおけるAIの統合方法。156
• 表 49. AIによる設計サイクルタイムの短縮 – 業界別ベンチマーク。173
• 表 50. 産業用データにおけるディープラーニングのアーキテクチャ。214
• 表 51. 産業用NLPのユースケースと実装結果。223
• 表 52. 予測のための機械学習モデル。231
• 表 53. 時系列分析の手法。 232
• 表 54. 産業環境における強化学習の応用 – 事例。 237
• 表 55. ロボット制御システム。 240
• 表 56. リアルタイム同期の方法。 245
• 表 57. 産業用 AI のエッジコンピューティング実装モデル。 248
• 表 58. モデル圧縮技術。250
• 表 59. 分散学習システム。251
• 表 60. 産業用IoTデバイスおよびセンサーの分類。255
• 表 61. 産業用AIアプリケーション向けのセンサーの種類と特性。256
• 表 62. センサーフュージョン技術。258
• 表 63. FPGAベースのアクセラレーションソリューション。261
• 表 64. 産業用エッジデバイス。 266
• 表 65. AIチップ企業。 273
• 表 66. 産業用ニューロモーフィックコンピューティングの用途と利点。 274
• 表 67. ニューロモーフィックコンピューティング企業。 282
• 表 68. 産業用AI開発フレームワークの比較。 284
• 表 69. 産業環境における MLOps – 主要コンポーネントとプロセス。 290
• 表 70. 産業環境における AI モデルの展開オプション。 299
• 表 71. エッジ展開フレームワーク。 302
• 表 72. 自律型生産システム。 328
• 表 73. 製造業のサブセクター別の欠陥検出パフォーマンス指標。 335
• 表 74. AI 導入によるサプライチェーン最適化の結果 – ケーススタディ。 350
• 表 75. 自動車産業での用途。 360
• 表 76. 電子機器製造での用途。 361
• 表 77. 産業用機器製造。 362
• 表 78. 消費財製造。 363
• 表 79. 再生可能エネルギー事業における AI の用途。 373
• 表 80. 発電における予測保全の ROI、386
• 表 81. 石油・ガス産業における AI の用途、393
• 表 82. 産業環境における自律走行車の導入段階、411
• 表 83. 物流ネットワークの最適化による効率性とコストの改善、425
• 表 84. 医療・製薬業界における AI の用途、450
• 表85：化学業界におけるAIの用途。456
• 表86：採掘部門におけるAIの用途。462
• 表87：農業および食品業界におけるAIの用途。468
• 表88：産業用AIの導入におけるデジタル変革の影響 – 相関分析。478
• 表89：スマートファクトリーの展開成長（2018年～2024年）。479
• 表 90. デジタルスレッドの実装要件とメリット。 480
• 表 91. AIアプリケーションタイプ別のコスト削減機会マトリクス。 482
• 表 92. 産業用AIデータの課題。 511
• 表 93. 規制枠組みの比較：北米 vs. 欧州 vs. アジア太平洋。 517
• 表 94. 地域別の主要産業用AI標準およびコンプライアンス要件。 523
• 表95. 技術タイプ別産業用AI市場予測（2025年～2045年）、百万米ドル） 524
• 表96. 用途別産業用AI市場予測（2025年～2045年）、百万米ドル） 525
• 表97. 産業別産業用AI市場予測（2025年～2045年）、百万米ドル） 526
• 表 98. 産業用AI市場予測：地域別（2025年～2045年）、単位：百万米ドル。 527

図表

• 図1. 世界の産業用AI市場規模（2023年～2035年） – 年間収益（10億ドル）。 36
• 図2. 産業用AI市場シェア：テクノロジー別（2025年）。 36
• 図3. 産業用AI市場マップ。 41
• 図4. デジタルツインの概念。 47
• 図5. 産業分野別のテクノロジー採用率（2024年）。 56
• 図6. 産業用AIの主要マイルストーンのタイムライン。 76
• 図7. 産業用AIの主要マイルストーンのタイムライン。 76
• 図8. 産業用AI産業市場 2018年～2024年（百万米ドル） 84
• 図9. 地域別市場分布 – 地域別シェア（2024年） 87
• 図10. 産業別市場シェア 103
• 図11. 産業用AIへのVC投資資金（2020年～2024年） 112
• 図12：資金調達段階別の総投資額分析（2020年～2024年） 121
• 図13：予測メンテナンスAI – エンドツーエンド実装アーキテクチャ 123
• 図14：プロセス最適化AIシステムアーキテクチャとコンポーネント 146
• 図15：サプライチェーンAIシステム統合アーキテクチャ 149
• 図16：在庫管理AIの意思決定フレームワーク。150
• 図17：エネルギー管理AIシステムアーキテクチャとコンポーネント。154
• 図18：製品設計AIの実装ワークフロー。158
• 図19：産業用AIのコアテクノロジーフレームワーク。210
• 図20：産業用アプリケーション向けのコンピュータビジョンシステムアーキテクチャ。217
• 図 21：製造環境における異常検知フレームワーク 230
• 図 22：デジタルツインテクノロジーのアーキテクチャコンポーネント 244
• 図 23：産業用コンピューティングインフラストラクチャにおけるGPU/TPU展開アーキテクチャ 259
• 図 24：エッジAIハードウェア展開アーキテクチャ 264
• 図 25. 産業用アプリケーションにおけるニューロモーフィックコンピューティングの技術ロードマップ。 281
• 図 26. 製造 AI – スマートファクトリーの導入アーキテクチャ。 325
• 図 27. コネクテッドファクトリーのインフラ。 326
• 図 28. 製造における視覚検査システムの導入フレームワーク。 334
• 図 29. 製造における予測保全システムのアーキテクチャ。 341
• 図30. AIによるスマートグリッド管理 – システムアーキテクチャ。368
• 図31. スマートグリッド管理における産業用AIのロードマップ。372
• 図32. 再生可能エネルギーにおける産業用AIのロードマップ。385
• 図33. 発電における予測保全における産業用AIのロードマップ。392
• 図34. 石油・ガス探査・生産における産業用AIのロードマップ。399
• 図35. 自動運転車における産業用AIの実装ロードマップ。417
• 図36. 倉庫の自動化とロボット工学におけるAIシステムコンポーネント。418
• 図37. 輸送資産の健全性モニタリングシステムアーキテクチャ。433
• 図38：技術タイプ別産業用AI市場予測（2025年～2045年）、百万米ドル。525
• 図39：用途別産業用AI市場予測（2025年～2045年）、百万米ドル。526
• 図40：産業別産業用AI市場予測（2025年～2045年）、百万米ドル。527
• 図41. 産業用AI市場予測（2025年～2045年）地域別（単位：百万米ドル） 528
• 図42. 新興産業用AI技術の採用時期。 531

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