航空宇宙および防衛市場における人工知能とロボティクス: 提供物 (ハードウェア、ソフトウェア、サービス)、アプリケーション (軍事)、および地域別の情報 — 2030 年までの予測

市場概況

航空宇宙および防衛における世界の人工知能とロボットの市場規模は、2021 年に 185 億米ドルと評価されています。 2030 年までに 405 億 1,000 万米ドルに達すると予想されており、予測期間 (2022 ～ 2030 年) 中に9.1% の CAGRで成長します。

人工知能とロボット工学の採用は、そのようなソリューションを使用したミッションの成功率の向上により、多くの分野で増加しています。インダストリー 4.0 の到来により、ロボット工学と人工知能の進歩により、さまざまな航空宇宙用途で使用されるロボットに革新的な技術が導入され、市場の発展に貢献しています。民間航空では、空港運営を自動化し、より適切な運航計画を立てるための航空機監視機能を実行するために、AI とロボット工学が開発されています。また、MRO分野にもAIを導入し、保守業務の効率化を図っています。

それにもかかわらず、AI ベースのシステムの信頼性が高まるにつれ、人工知能およびロボット工学分野の複数の企業および政府が AI およびロボット工学業界への投資を増やしています。このような投資により、プレーヤーは研究開発により多くの支出を行うことができ、企業が継続的に革新し、より効率的で高度なAIおよびロボット技術を導入できるようになり、それによって調査対象の市場の見通しが強化されることが期待されます。

市場動向

市場の推進力

人工知能の応用の増加

航空業界に自律運航をもたらす AI システムの構築に注目が集まっています。 AI は、航空機のメンテナンス、航空機の健全性と性能の監視、空港運営、パイロットの訓練など、航空宇宙分野のいくつかのアプリケーションにさまざまなレベルで組み込まれています。 AI の安全かつ倫理的な機能に関する新しいロードマップが整備されたため、航空宇宙および防衛分野の関係者は、AI および機械学習テクノロジーの導入を強化するための措置を講じることが期待されています。

防衛セクターは、過去 20 年間で AI テクノロジーを最も多く導入したセクターの 1 つです。 AI は、情報収集と分析、物流、サイバー運用、情報運用、指揮統制、およびさまざまな半自律型および自律型車両での使用において徐々に増加しています。現在の軍事では、AI の原理を使用した航空機の自律性は、実際にはさまざまな程度に実現されています。 ISR システムでは、AI ベースのテクノロジー、ターゲティングテクノロジー、自律型ドローンが使用されています。従来の戦闘ネットワークの設計に AI を組み込むことで、現在のプラットフォームのパフォーマンスが向上すると期待されています。航空宇宙・防衛 (A&D) 分野では次世代テクノロジーの利用が拡大すると予想されるため、AI は今後数年間でプラットフォームの自律性を推進すると予測されています。したがって、AUテクノロジーの採用が増加すると予測され、それによって市場の成長が促進されます。

AIテクノロジーへの投資の増加

航空宇宙および防衛産業では、さまざまな用途にわたって人工知能 (AI) テクノロジーへの投資が増加しています。量子コンピューティングの急速な発展とその指数関数的な機能により、AI テクノロジーへの投資が戦略的に重点を置かれる重要な分野となっています。業界関係者が人工知能のメリットの探索と活用に注力しているため、今後の A&D 業界関係者の重要な戦略的投資のほとんどは、AI、ML、ブロックチェーン テクノロジーの研究開発に投じられると予想されます。 AI は、特に過去 10 年間で、航空宇宙および防衛分野のイノベーションをますます促進してきました。航空宇宙および防衛ビジネスで取得された AI 関連特許の数は、2000 年から 2014 年の年間平均 25 件から 2020 年には 1,071 件に増加し、過去 5 年間では年間平均 500 件を超えました。このような投資は、予測期間中に市場の成長を促進すると予想されます。

市場の抑制

技術的および運用上の課題

AI テクノロジーと自律作戦は、より多くの情報に基づいた軍事的意思決定につながり、軍事行動の速度と規模を増大させますが、これらのテクノロジーは予測不可能であるか、独特の形態の操作に対して脆弱である可能性もあります。その結果、AI ベースのシステムやロボットが将来の戦闘作戦においてどれほど信頼できるかについては懐疑的な見方があります。また、複雑な戦争シナリオにロボットを採用することに関して、いくつかの倫理的懸念が生じました。人間が介在することなく自律的に武器を発射できる殺人ロボットの使用に対する懸念から、科学者や活動家らは国連や世界政府に対し、殺人ロボットの先制禁止を検討するよう促している。これらの懸念とその結果として生じる政府への圧力は、予測期間中の市場の成長を妨げると予想されます。

市場機会

複数の研究開発イニシアチブ

現在、航空宇宙分野、特に航空交通管制などの分野における人工知能 (AI) の潜在的な応用を調査する多数の研究開発イニシアチブが世界中で進行中です。航空当局は現在、こうした運航へのAI導入に関する倫理的および安全性の懸念を取り除くことに注力している。 2020 年、EASA は人工知能ロードマップ 1.0 を発表しました。これは、航空分野における AI 開発の安全性と倫理的側面に関する同庁の初期ビジョンを確立しています。航空および航空交通管理における AI の開発を促進するための行動計画が、ヨーロッパ全土のすべての航空交通管制 (ATM) を組織および計画する主要機関であるユーロコントロールによって発表されました。このような事例は、調査対象の市場に有利な機会を提供します。

分析

航空宇宙および防衛市場における世界の人工知能とロボット工学は、製品とアプリケーションによって分割されています。

提供に基づいて

オファリングにより、航空宇宙および防衛市場における世界の人工知能とロボット工学は、ハードウェア、ソフトウェア、サービスに分割されます。

ソフトウェア部門は最大の市場シェアを占めており、予測期間中に10.6%のCAGRで成長すると予想されています。このセグメントには、企業によって開発された、またはオープンソース プラットフォーム経由で入手可能なさまざまなソフトウェアとアルゴリズムが含まれます。ソフトウェアは、AI 対応テクノロジーの受け入れ率を決定する主要な要素の 1 つです。戦略的な機敏性と即応性はますます複雑になっており、オペレーティング システムの強化が必要です。サイバーや宇宙などの新しい領域での運用では、情報主導型の運用を実現する重要な要素としてデータを使用することが求められます。 IBM、Microsoft、Google などの大手企業は、クラウドベースの AI コンピューティング アルゴリズムの確立に向けて多額の投資を行っています。 TensorFlow と Google のオープンソース AI プラットフォームにより、誰もが AI 計算の実践的な経験を積み、独自のデータセットを企業に提供できるため、将来の市場機会を理解できるようになります。

ハードウェア部門は、AI アルゴリズムとロボット工学と統合されたすべてのハードウェアとマイクロエレクトロニクスをカバーします。マイクロエレクトロニクスは、AI ベースのアルゴリズムのバックボーンです。マイクロエレクトロニクス、ニューロモーフィック コンピューター チップ、およびサイズ、重量、消費電力 (SWaP) に裏付けられた量子処理の採用により、経済的潜在力が高まる可能性があります。世界の主要経済国はマイクロエレクトロニクスの大量生産能力を確立しようとしているが、これは最終的にはハードウェア市場シェアを獲得することで国家がAIとロボット工学の分野で優位に立つのに役立つだろう。

申請に基づいて

航空宇宙および防衛市場における世界の人工知能とロボット工学は、アプリケーションごとに軍事、民間航空、宇宙に分類されます。

軍事分野は最大の市場シェアを占めており、予測期間中に8.6%のCAGRで成長すると予想されています。より適切な意思決定のためのビッグデータ分析、無人地上車両 (UGV) と無人航空機 (UAV) の統合を使用した自動物流、ニューラル ネットワークによる水中地雷の位置特定、生物インスピレーションを受けたロボット (群 AI とディープ ニューラル ネットワーク)、物体の位置特定これらは、軍事における AI の数多くの応用例のうちのほんの一部にすぎません。今後数年間、これらのアプリケーションが市場の拡大を推進すると予想されます。

民間航空の分野では、デジタル技術を統合するために商業政府機関が今後 1 年間に実施する取り組みは、人工知能とロボット産業のロードマップにおいて重要な役割を果たすことになるでしょう。欧州航空安全局 (EASA) が 2021 年に設立した DigitalEurope プログラムは、2027 年までに AI 主導型ビジネスのビジネス、政策、規制環境を形成するために活用される 103 億 4,000 万米ドルの予算を発表しました。このプログラムは 40 か国の貿易を網羅しています。ヨーロッパ全土の協会と 67 のグローバル企業。このような取り組みは、航空分野における AI テクノロジーの統合を妨げる重大な規制上の課題に対処することになります。

地域分析

北米が世界市場を支配

航空宇宙および防衛市場における世界の人工知能とロボット工学は、地域ごとに北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、および世界のその他の地域に分割されています。

北米は、航空宇宙および防衛市場における世界の人工知能およびロボット工学の最大の株主であり、予測期間中に9.5%のCAGRで成長すると推定されています。この地域の航空宇宙産業は主に米国の強固な航空基地によって支えられています。この国に航空宇宙および防衛の主要な既存企業が存在することは、高度なロボット工学および AI システムを開発し、製造、MRO、その他の商業および防衛指向のアプリケーションの分野に統合するのにも役立ちます。 2021年1月、ボーイングとSparkCognitionの合弁会社SkyGridは、AIを活用したサイバーセキュリティシステムをドローンに導入する計画を発表した。同社は、特許取得済みの ML サイバーセキュリティ技術である DeepArmor ソリューションを使用することで、サイバーセキュリティエクスプロイトの潜在的な脅威を大幅に最小限に抑えることができると主張しています。 DeepArmor プログラムは、ルールベースのヒューリスティック アプローチではなく、潜在的なゼロデイ脅威を軽減することを目的とした、高度な AI モデルを使用してさまざまなエンドポイントを保護します。この救済策は産業用と軍用の両方の UAV 向けに設計されています。このような進歩は、予測期間中に北米の航空宇宙および軍事分野で AI やロボットなどの破壊的テクノロジーが導入されたことを明確に示しています。

アジア太平洋地域は11.3%のCAGRで成長し、予測期間中に153億米ドルを生み出すと予想されています。 OEM と通信事業者は同様に、サプライ チェーン全体にわたる AI 統合プロセスへの投資を増やすことが予想されるため、アジア太平洋地域では AI および ML テクノロジーの導入が最も顕著に増加すると予測されています。 AI の開発と統合における主要なイノベーターには、中国、韓国、日本などの国々が含まれます。この地域の多くの機関が、航空分野における最先端の AI アプリケーションに焦点を当てた研究プロジェクトに取り組んでいます。 AI テクノロジーの導入は、航空機や関連部品を生産するアジア太平洋地域のいくつかの製造施設に恩恵をもたらしました。たとえば、OpenJaw Technologies は 2017 年 5 月に、航空会社、ロイヤリティ プログラム、オンライン旅行代理店に焦点を当てた、IBM Watson AI を活用したチャットボット OpenJaw t-social を発表しました。チャットボットは、提示された幅広いクエリに応じて応答を変更し、機械学習を使用して時間の経過とともに知恵を発展させることができます。

ヨーロッパは成熟した航空宇宙産業で構成されており、いくつかの Tier-I および Tier-II サプライヤーが航空機 OEM と緊密に連携しています。フランス、ドイツ、イタリア、スウェーデン、スペイン、ポーランドなどの欧州連合 (EU) 諸国の優位性は、この分野への永続的な研究開発投資の結果であり、その結果、一部の地域企業が重要な航空機システムとして台頭することになりました。世界中のサプライヤーから OEM まで。エアバスやタレスなどの航空宇宙 OEM も AI テクノロジーを活用して生産性を向上させています。たとえば、A350 航空機タイプの開発期間中に、エアバスは製造現場でのすべての問題と活動を文書化するデータを収集するプロセスを開始しました。実装されたシステムは、最適な行動方針を提案する推奨事項を生成するために使用されます。エアバスは、長期的にはより多くの機械とより少ない人員で製造プロセスを完全に自動化し、さらに高い生産を可能にすることを目指しています。このような発展は、ヨーロッパの航空宇宙および防衛分野における AI ベースのモデルの開発、採用、実装に前向きな見通しをもたらします。

最近の動向

• 2022年8月- マレーシア航空の親会社であるマレーシア・アビエーション・グループ（MAG）は、同航空会社のワイドボディ機材更新プログラムにA330neoを選択しました。初期契約ではA330-900型機20機の取得が対象となっており、そのうち10機はエアバスから購入、10機はダブリンに拠点を置くアボロンからリースされる。
• 2022 年 5 月- 広く利用可能な量子コンピューティングを実現するための IBM (NYSE: IBM) の計画の開発が最近発表されました。このロードマップに従って、IBM 量子システムは、新しいモジュール式アーキテクチャーとネットワーキングを使用して、最大数十万量子ビットまでのより高い量子ビット数をサポートできるようになります。 IBM は、ワークロードと抽象的なインフラストラクチャ問題を効果的に分散し、実用的な量子コンピューティングに必要な速度と品質を提供するために、よりインテリジェントなソフトウェア オーケストレーション層の開発を継続する予定です。