IoTにおけるAI市場の規模、シェア、トレンド分析レポート：コンポーネント別（プラットフォーム、サービス、ソフトウェア）、エンドユーザー別（銀行、金融サービス、保険、ITおよび通信、エネルギーおよび公益事業、ヘルスケア分野、製造業）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、中東およびアフリカ、ラテンアメリカ）の予測、2026年～2034年

IoTにおけるAI市場の成長要因

ビッグデータ量の増加

ビッグデータの成長は、データ量と複雑性の急速な増加とともに、モバイルトラフィック、クラウドコンピューティングトラフィックの拡大、そしてIoTやAIといった技術の開発と利用によって促進されている。ビッグデータ分析データ配信は、膨大なデータから洞察力に富んだ実用的な知識を提供する効果的なデータ配信方法です。組織は、運用、マーケティング、リスク評価、攻撃検知など、さまざまな面で大規模な予測分析から利益を得ることができます。例えば、2020年の調査では、ビジネス専門家と企業分析担当者の約90%が、データと分析は組織のデジタルトランスフォーメーションの取り組みにとって不可欠であると述べています。データと分析は、企業にとってますます重要な要素になりつつあります。

効果的なデータ管理の必要性

企業はIoTを通じて生成されるデータを利用することで、トレンドをより深く理解し活用できるようになります。そして、そのデータは意思決定プロセスに組み込まれ、製品の設計と開発の改善に役立てられます。データ管理の実践により、企業は欠陥を特定し、パフォーマンスを評価し、迅速に測定値を取得できます。これらすべてが製品の使用状況に関する洞察を提供し、改善が必要な領域を特定し、既存製品の改良に役立ちます。

サイバーセキュリティへの懸念の重要性の高まり

多数のIoTデバイスはネットワークの表面積を拡大し、潜在的な攻撃経路の数を増加させます。AIoTは、保護されていない単一の接続デバイスからネットワークへの積極的な攻撃を仕掛ける可能性があります。産業分野における重要なインフラへの攻撃は、莫大な損失をもたらす可能性があり、市場の成長を阻害する要因となります。

技術進歩の加速

AIは、IoTデバイスが処理する膨大なデータの中に潜むパターンを特定する上で、人間よりもはるかに効果的です。この能力は、AIが機械学習を用いて運用状況を予測し、より良い結果を得るために必要な調整を行うことで向上させることができます。自然言語処理技術の進歩に伴い、人間と機械のコミュニケーションはより容易になります。IoTは、より高度なデータ処理と分析を可能にすることで、新規または既存の製品やサービスを改善できます。IoTは、デバイスとセンサーの急速な拡大の結果として、膨大な量のデータを生成します。これらのデータは、自然災害、事故、犯罪の予測、医療機器からのリアルタイム情報の受信における医師の支援、業界全体の生産性の最適化、機器や機械の予知保全の実施、接続された家電製品を備えたスマートホームの構築、自動運転車間の重要な通信の促進など、さまざまな用途に非常に役立ちます。

2022年9月のAI Dayで、テスラ（TSLA）はヒューマノイドロボット「オプティマス」のプロトタイプを発表した。オプティマスはステージに10数歩ほどよろめきながら上がり、その後ゆっくりとダンスフロアを動き回り、体を揺らした。マスク氏によると、ヒューマノイドロボット「オプティマス」は2019年に発売される可能性があるという。マスク氏は、オプティマスが2022年1月の工場における労働力不足の解消に役立つ可能性があると主張した。

地域分析

北米：主要市場

北米は、世界のAI in IoT市場において最も重要なシェアを占めており、予測期間中に年平均成長率（CAGR）27.5%で成長すると予想されています。北米は、AIとIoTの主要市場の1つです。この地域の市場拡大を支える要因の1つは、製造、小売、ヘルスケア、自動車、運輸など、さまざまな分野で両技術が広く使用されていることです。ここは、新しいエンドユース分野向けのIoTおよびAIアプリケーションの開発研究においてトップクラスの地域の1つです。この地域は、同国が構築したハイテクエコシステムのおかげで、自動車がますますソフトウェア指向になるという変革の最前線に立ってきました。IoTデバイスは、AIとIoTを組み合わせると、人間の介入なしにデータを評価し、判断を下し、その結論に基づいて行動することができます。AIとIoTがどのように連携して機能するかの1つの例は、テスラが製造するような自動運転車です。自動運転車は、AIのおかげで、さまざまな状況下で他の車両や人の行動を予測できるようになりました。

アジア太平洋地域：成長著しい地域

アジア太平洋地域は市場で2番目に大きな地域であり、年平均成長率（CAGR）は29.25%と推定されています。AIやIoTなどの技術革新はアジア太平洋地域全体で広く採用されています。既存の自動化システムの再構築や機械投資の難しさから、同地域の発展途上国の市場は産業オートメーションの導入において大きな優位性を持っています。IoT支出はアジア太平洋地域に集中しており、韓国とシンガポールは世界トップクラスの国になると予測されています。経済協力開発機構（OECD）の報告によると、韓国は人口当たりのインターネット接続機器数が世界で最も多い国です。アジア太平洋地域には重要な製造業部門があります。世界経済に大きく貢献している中国経済は、労働価格の上昇と従来の移民労働者モデルの持続不可能性により急速に変化しています。これらの傾向により、中国経済は産業プロセスに自動化を取り入れることを余儀なくされています。

ヨーロッパでIoTの導入が見込まれる産業には、運輸、医療、住宅・宿泊、製造、小売などがある。IoTがこれらの産業に付加価値をもたらすにつれ、IoTチップの開発や既存のチップベース技術の近代化に対する需要が高まるだろう。ヨーロッパの自動車産業におけるIoTの導入は、著名なベンダーによる多額の投資と、燃費向上や交通安全対策への関心の高まりによって促進されている。IoTの普及率は、スウェーデン、フランス、イタリア、ドイツ、ルクセンブルクで概して高い。これらの国の自動車産業も、IoT技術を急速に取り入れている。

LAMEA地域は、UAEとサウジアラビアの技術進歩により、緩やかな成長が見込まれています。ブラジル、アルゼンチン、チリなどの南米諸国の経済成長も、同地域におけるIoTのAIの成長に貢献しています。UAEは、知識ベース経済への経済の多様化、イノベーション能力の実証、そして世界経済における主要勢力としての存続可能性の実証のために、デジタル技術を採用してきました。UAE政府は、国家開発の次の段階の一環として、2017年に人工知能に関する国家戦略を発表しました。この戦略は、繁栄に不可欠な人材とセクターへの投資を通じて、UAEをAIの世界的リーダーにすることを目標としています。資源とエネルギー、物流と輸送、サイバーセキュリティ、観光とホスピタリティ、ヘルスケアは、UAEにおけるAIの優先セクターであり、2031年までに産業生産性を30%向上させることを目標としています。

成分分析

ソフトウェア分野は市場への貢献度が最も高く、予測期間中に年平均成長率（CAGR）27.89%で成長すると見込まれています。さらに、データ管理、ネットワーク帯域幅管理、リアルタイムストリーミング分析、リモート監視、セキュリティ、エッジソリューションといったサブセグメントに細分化されています。これらのセグメントの中で、データ管理は市場において大きなシェアを占めています。IoTデータ管理は、接続された資産やインフラストラクチャの摩耗や劣化を予測するために頻繁に利用されています。

プラットフォームセグメントは、アプリケーション管理、接続管理、およびデバイス管理に細分化されます。アプリケーション管理は大きな割合を占め、アプリケーションの機能、アップグレード、およびバージョン管理を含みます。これにより、組織はより効率的かつ効果的に意思決定を行うことができます。

エンドユーザー分析

製造業セグメントは市場への最大の貢献者であり、予測期間中に年平均成長率（CAGR）28.43%で成長すると予想されています。製造業者は、完全自動化されたデータ管理ソリューションの開発にこれまで以上に力を入れています。AI機能を備えた製造IoTシステムは、生産品質管理、機器性能の監視と最適化、および人間と機械のコミュニケーションを効果的に処理できます。サプライチェーンと生産プロセスがより迅速かつ効率的になったことで、製品サイクルを大幅に短縮することが可能になります。目標は、一般的な産業上の課題に対処しつつ、将来の成長を大きく加速させることです。産業用IoTの進歩これにより、価値実現までの時間を短縮し、生産効率を向上させます。基盤となるプラットフォームは、生産要件に応じて、分析、人工知能、デジタルフィードバックループなどの新しいテクノロジーを取り入れるために、今後も発展を続けていきます。

銀行、金融サービス、保険セグメントは、著しい成長が見込まれています。銀行、金融サービス、保険業界では、主に不正検出、製品開発、保険処理、運用にAIベースのIoTソリューションを使用しています。人工知能（AI）に基づくテクノロジーは、BFSIセクターを大きく変える可能性を秘めています。これらの企業がAIoTを導入することで、顧客体験の向上、コストと効率の最適化、パーソナライズされたサービスの提供、新製品の市場投入までの時間の短縮といった目標を達成できます。AIoTは、銀行業界では一般的にATMの不正検出やその他の違法行為に利用されています。不正なATM活動を特定し、銀行のセキュリティ担当者や法執行機関にすぐに報告するために、IGZYなどの企業はIoTセンサーやカメラを開発しました。