製造業におけるAIとは、効率、生産性、品質を向上させるために、人工知能（AI）技術を製造プロセスに統合することを指す。機械学習アルゴリズム、コンピューター・ビジョン、ロボット工学、その他のAIツールを使用してデータを分析し、プロセスを自動化し、生産を最適化する。製造業にAIを活用することで、企業はコストを削減し、製品の品質を向上させ、全体的なパフォーマンスを高めることができる。 製造業におけるAI技術の主な種類は、機械学習、自然言語処理、コンテキスト認識コンピューティング、コンピュータビジョンである。機械学習は人工知能（AI）のサブセットで、コンピュータ・システムが明示的にプログラムされることなくデータから学習し、予測や意思決定を行うことを可能にするアルゴリズムや統計モデルの開発に重点を置いている。これらはハードウェア、ソフトウェア、サービスとして提供され、クラウドやオンプレミスの展開モードで実行される。これらは、予知保全や機械検査、資材移動、生産計画、現場サービス、品質管理、サイバーセキュリティ、産業用ロボット、再生利用など様々な用途に使用され、自動車、エネルギー・電力、半導体・エレクトロニクス、製薬、重金属・機械製造、食品・飲料など様々な産業で利用されている。 なお、この市場の見通しは、世界的な貿易関係や関税の急激な変化によって影響を受けている。本レポートは、改訂された予測や定量化された影響分析を含む最新の状況を反映するため、納品前に更新される予定である。報告書の「提言」と「結論」のセクションは、目まぐるしく変化する国際環境に対応する事業体の戦略を示すために更新される予定である。 2025年春、米国の関税の急速な引き上げとそれに伴う貿易摩擦は、情報技術分野、特にハードウェア製造、データインフラ、ソフトウェア展開に大きな影響を及ぼしている。輸入半導体、回路基板、ネットワーク機器に対する関税の引き上げは、ハイテク企業、クラウド・サービス・プロバイダー、データセンターの生産・運用コストを引き上げている。ノートパソコン、サーバー、家電製品の部品をグローバルに調達している企業は、リードタイムの長期化と価格上昇圧力に直面している。これと並行して、特殊なソフトウェア・ツールに対する関税と主要国際市場からの報復措置により、グローバルなITサプライチェーンが混乱し、米国で開発された技術に対する海外需要が減少している。こうした課題を乗り切るため、同部門は国内チップ製造への投資を加速させ、サプライヤー基盤を多様化し、AI主導の自動化を導入してオペレーションの回復力とコスト効率を高めている。 Ai in manufacturingの市場規模は近年急激に拡大している。2024年の41億ドルから、2025年には年平均成長率（CAGR）41％で58億ドルに成長する。歴史的期間の成長は、エネルギー効率と持続可能性、カスタマイズとパーソナライゼーション、コスト削減策、労働力のスキルアップとトレーニング、サプライチェーンの最適化に起因すると考えられる。 製造業におけるaiの市場規模は、今後数年間で飛躍的な成長が見込まれる。2029年には年平均成長率（CAGR）43％で244億ドルに成長する。予測期間の成長は、エッジコンピューティングの採用、グリーン製造イニシアティブ、サイバーセキュリティへの注力、人間と機械のコラボレーションの強化、サプライチェーンの回復力などに起因すると考えられる。予測期間の主なトレンドには、ロボット工学と自動化の統合、品質管理と欠陥検出、拡張現実アプリケーション、データ駆動型意思決定、自律型製造プロセスなどがある。 今後5年間の成長率43.3%という予測は、この市場の前回予測から0.7%という小幅な減少を反映している。この減少は主に、米国と他国との間の関税の影響によるものである。これは、ドイツや日本の産業用IoTコンポーネントに依存するAIを活用した予知保全システムを混乱させ、ダウンタイムコストの上昇を招くことで、米国に直接影響を及ぼす可能性が高い。また、相互関税や、貿易緊張の高まりと制限による世界経済と貿易への悪影響により、その影響はより広範囲に及ぶだろう。 市場は以下のようにセグメント化できる： 製品別ハードウェア; ソフトウェア; サービス テクノロジー別機械学習; 自然言語処理; コンテキストアウェアコンピューティング; コンピュータビジョン デプロイメント別：クラウド; オンプレミス アプリケーション別予知保全と機械検査; 資材移動; 生産計画; フィールドサービス; 品質管理; サイバーセキュリティ; 産業用ロボット; 再生利用 産業別自動車; エネルギー・電力; 半導体・エレクトロニクス; 製薬; 重金属・機械製造; 食品・飲料; その他産業 自動車需要の増加は、製造市場におけるAIの成長を今後促進すると予想される。自動車は、一般に自動車またはモーターカーとして知られ、道路で乗客や物資を輸送するために設計された車輪付きの乗り物である。自動車業界では、自律走行車の開発、予知保全、データ収集・分析、品質管理・検査など、いくつかの方法で製造業にAI（人工知能）を組み込んでいる。自動車分野でAIを活用することで、車両だけでなく、その生産に使用されるツールやロボットの設計も可能になる。AIは現在、自動車の製造、サプライチェーン、ポストプロダクション、設計に活用されている。例えば、ベルギーに本拠を置く業界団体である欧州自動車工業会によると、2023年5月、2022年に世界で製造された自動車の台数は8,540万台で、2021年に比べて5.7％増加した。したがって、自動車需要の増加が製造市場におけるAIの成長を促進している。 産業用ロボットの導入急増は、今後、製造市場におけるAIの成長を促進すると予想される。産業用ロボットとは、産業環境において生産関連の業務を自動的に遂行するように設計された機械装置を指す。人工知能（AI）は製造業に革命を起こしており、AI機能をロボットに組み込むことで、製造業者は新たなレベルの効率性、柔軟性、安全性を実現している。例えば、2023年9月、ドイツを拠点とするロボット研究団体「国際ロボット連盟」によると、2022年に世界の工場が導入した産業用ロボットは55万3052台で、前年比5％増となった。したがって、産業用ロボットの導入急増が製造業市場におけるAIの成長を後押ししている。 技術の進歩は、製造業におけるAI市場で人気を博している主要なトレンドである。製造業向けAI市場で事業を展開する企業は、市場での地位を維持するために新技術の採用に注力している。例えば、2023年3月、米国のソフトウェア開発会社Leela AIは、製造アウトプットを改善する初の「常識的」ビジュアルAIプラットフォームLeela Platformを発表した。リーラ・プラットフォームを使用することで、製造業者は産業用モノのインターネット（IIOT）センサー分析からは見えない生産プロセスに関する洞察を得ることができる。このソフトウェアは、シフト、ワークステーション、ロケーション間の生産性の比較、ボトルネックの発見、ベストプラクティスの特定を可能にする洞察を提供する。産業エンジニア、CI担当者、ライン監督者は、Leela Platformを使用し、その恩恵を受けることができます。設備、機械、部品、製品に関わる現場の活動を認識・監視することで、Leela Platformは継続的な時間と動きの調査として機能します。 製造業におけるAI市場で事業を展開する主要企業は、市場での競争力を獲得するため、AIプラットフォームなどの技術革新の開発に注力している。AIプラットフォームは、機械学習（ML）モデルを大規模に構築、展開、管理するための統合プラットフォームであり、企業がAIアプリケーションを容易に開発、利用できるようにする一連のツールとサービスを提供する。例えば、2023年10月、日本の情報通信技術機器会社である富士通株式会社は、Kozuchi AIプラットフォームを立ち上げた。このプラットフォームは、世界中のユーザーがAIや機械学習（ML）ソリューションへのアクセスを効率化することを目的としている。Kozuchiはあらかじめ構築されたAIおよびMLソリューションを提供し、ゼロから始める必要性を排除する。この新しいアプローチは、生産スケジューリング最適化の問題に適用した場合、AIモデルの作成に必要な工数を最大95％削減するのに役立つ。 2023年6月、アイルランドを拠点とするプロフェッショナル・サービス企業、アクセンチュア・ピーエルシー（Accenture plc.）は、Fluturaを非公開の金額で買収した。この買収により、アクセンチュアは産業用AIサービスを提供し、クライアントがネット・ゼロ目標をより早く達成できるようになると期待されている。インドを拠点とするFlutura社は、産業用人工知能（AI）のプロバイダーである。 製造業におけるAI市場レポートで事業を展開している主な企業は、Nvidia Corporation、The International Business Machines Corporation、Siemens AG、General Electric Company、SAP SE、Amazon Inc.、三菱電機株式会社、Rockwell Automation Inc.、Robert Bosch GmbH、Google LLC、Intel Corporation、Micron Technology Inc.、Oracle Corporation、Cisco Systems Inc.、Microsoft Corporation、Hilscher Gesellschaft für Systemautomation GmbH、Beckhoff Automation GmbH、Phoenix Contact GmbH & Co.KG、Veo Robotics、Automation Anywhere、Machina Labs Inc.、Advanced Micro Devices Inc.、SoluLab、Keyence Corporation、LeewayHertz、Citadel Analytics、オムロン株式会社、横河電機株式会社、コグネックス株式会社、Bosch Rexroth AG アジア太平洋地域は、2024年の製造業におけるAI市場において最大の地域であった。予測期間中、世界の製造業におけるAI市場レポートにおいて最も急成長する地域となる見込みです。製造業におけるAI市場レポートの対象地域は、アジア太平洋、西ヨーロッパ、東ヨーロッパ、北米、南米、中東、アフリカです。 AI in manufacturing市場レポートの対象国は、オーストラリア、ブラジル、中国、フランス、ドイツ、インド、インドネシア、日本、ロシア、韓国、英国、米国、カナダ、イタリア、スペインです。

1.概要と重要な洞察 2.目次 3.表一覧 4.図表一覧 5.市場の定義と主要セグメント 6.世界市場の動向と戦略的アプローチ 7.世界の過去の市場規模および成長率（2019年～2024年）、金額（億ドル） 8.世界の予測市場規模・成長率（2024〜2034F）、金額（億ドル） 9.世界市場のセグメンテーション 9.1.世界市場のセグメンテーション（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 10.地域・国別市場分析 10.1.地域別の世界市場（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 10.2.国別の世界市場（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 11.アジア太平洋市場 11.1.アジア太平洋市場の分析 11.2.アジア太平洋地域の市場区分（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 12.中国市場 12.1.中国市場の分析 12.2.中国市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 13.インド市場 13.3.インド市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 14.日本市場 14.1.日本市場の分析 14.2.日本市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 15.オーストラリア市場 15.1.オーストラリア市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 16.インドネシア市場 16.1.インドネシア市場のセグメント（過去と予測）、2019年～2024年、2024年～2029年、2034年、金額（億ドル） 17.韓国市場 17.1.韓国市場の分析 17.2.韓国市場のセグメント化（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 18.西欧市場 18.1.西欧市場の分析 18.2.西欧市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 19.イギリス市場 19.1.イギリス市場のセグメント（過去と予測）、2019年～2034F、金額（億ドル） 20.ドイツ市場 20.1.ドイツ市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 21.フランス市場 21.1.フランス市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 22.イタリア市場 22.1.イタリア市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 23.スペイン市場 23.1.スペイン市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 24.東欧市場 24.1.東欧市場の分析 24.2.東欧市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 25.ロシア市場 25.1.ロシア市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 26.北米市場 26.1.北米市場の分析 26.2.北米市場のセグメント（過去と予測）、2019〜2034F、金額（億ドル） 27.アメリカ市場 27.1.米国市場の分析 27.2.米国市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 28.カナダ市場 28.1.カナダ市場の分析 28.2.カナダ市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 29.南米市場 29.1.南米市場の分析 29.2.南米市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 30.ブラジル市場 30.1.ブラジル市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 31.中東市場 31.1.中東市場の分析 31.2.中東市場のセグメント化（過去と予測）, 2019～2034F, 金額（億ドル） 32.アフリカ市場 32.1.アフリカ市場の分析 32.2.アフリカ市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 33.市場の競争状況 33.上位企業のプロファイル 34.付録