IoT における世界の人工知能市場規模は、2021 年に 15 億 8,100 万米ドルと評価されました。 2030 年までに 117 億 7,400 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28.53% の CAGRで成長します。人工知能 (AI) は、機械、特にコンピューター システムによる人間の知的機能のシミュレーションであり、音声認識、機械学習、およびマシン ビジョンに頻繁に適用されます。相互接続されたコンピューティング デバイス、機械式およびデジタル式の機械、または固有の ID を持ち、人間と人間、または人間とコンピューターの相互作用を必要とせずにネットワーク上でデータを通信できる機能を備えたその他のアイテムのシステムは、モノのインターネット (IoT) として知られています。 ）。
IoT は AI を使用して、人間の行動を模倣し、人間による入力をほとんどまたはまったく行わずに意思決定を支援する高度なマシンを構築します。 IoT テクノロジーは、さまざまな企業がデジタル変革を進めるための基盤であり、新しいビジネス モデルを開発および監視することで現在の業務を改善できるようになります。 IoT は、企業やサービス プロバイダーによるデジタル変革を促進し、業務効率を明らかにするための主要な要素とみなされています。
| レポート指標 | 詳細 |
|---|---|
| 基準年 | 2021 |
| 研究期間 | 2020-2030 |
| 予想期間 | 2024-2032 |
| 年平均成長率 | 28.53% |
| 市場規模 | 2021 |
| 急成長市場 | アジア太平洋地域 |
| 最大市場 | 北米 |
| レポート範囲 | 収益予測、競合環境、成長要因、環境＆ランプ、規制情勢と動向 |
| 対象地域 |
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ビッグ データの増大は、データの量と複雑さの急速な増大に伴い、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、IoT や AI などのテクノロジーの開発と使用によって促進されています。ビッグ データ分析は、データを配信する効果的な方法であり、大量のデータから洞察力に富んだ実践的な知識を提供します。組織は、運用、マーケティング、リスク評価、RAID 検出など、さまざまな方法で大規模な予測分析から利益を得ることができます。たとえば、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、組織のデジタル変革の取り組みにはデータと分析が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コンポーネントになりつつあります。
企業は、IoT を通じて生成されたデータを使用することでトレンドをより深く理解し、活用することができ、そのデータは製品の設計と開発を改善するための意思決定プロセスに組み込まれます。データ管理を実践することで、これらの企業は障害を特定し、パフォーマンスを評価し、測定値を迅速に取得できるようになります。これらはすべて、製品がどのように使用されているかについての認識を提供し、改善が必要な領域を特定し、現在の製品バージョンを強化するのに役立ちます。
多数の IoT デバイスによりネットワークの表面積が増加し、潜在的な攻撃ベクトルの数が増加します。 AIoT は、接続された単一の保護されていないデバイスからネットワークに対して積極的な攻撃を開始する可能性があります。産業分野の重要なインフラに対する攻撃は、巨額の損失を引き起こす可能性があります。したがって、市場の成長を妨げます。
コンポーネント的には、IoT市場における世界的な人工知能には、プラットフォーム、サービス、ソフトウェアが含まれます。
ソフトウェア部門は市場の最大株主であり、予測期間中に27.89%のCAGRで成長すると予想されています。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 ソリューションにサブセグメント化されています。これらのセグメントの中で、データ管理は市場で大きなシェアを獲得しています。 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損耗を予測するために頻繁に使用されます。
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、デバイス管理にサブセグメント化されています。アプリケーション管理は大きな割合を占めており、アプリケーションの機能、アップグレード、バージョン管理が含まれます。これにより、組織がより適切な意思決定を効率的かつ効果的に行えるようになります。
エンドユーザーの観点から見ると、IoT 市場における世界的な人工知能には、銀行、金融サービスと保険、IT と通信、エネルギーと公共事業、ヘルスケア、製造などが含まれます。
製造業は最大の市場シェアを保持しており、予測期間中に 28.43% の CAGR で成長すると予想されます。メーカーは、完全に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熱心に取り組んでいます。 AI 機能を備えた製造 IoT システムは、生産の品質管理、機器のパフォーマンスの監視と最適化、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。より迅速かつ効率的なサプライチェーンと生産プロセスにより、製品サイクルの大幅な短縮が可能になります。その目的は、将来の産業用 IoT の進歩を大幅に加速し、価値実現までの時間を短縮し、生産効率を向上させながら、一般的な産業上の困難に対処することです。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受け入れるために開発を続けます。
銀行、金融サービス、保険業界は、主に不正行為の検出、製品開発、保険の処理、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 分野を大きく変える可能性があります。これらの企業による AIoT の導入は、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などの目標を達成するのに役立ちます。 AIoT は通常、銀行業界で ATM 不正行為の検出やその他の違法行為に利用されます。 ATM の不正行為を特定し、銀行のセキュリティ スタッフや法執行機関にすぐに報告するために、IGZY のような企業は IoT センサーやカメラを構築しました。
北米が他国よりも優位に君臨
北米は最大の市場シェアを占めており、予測期間中に 27.5% の CAGR で成長すると予想されます。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、医療、自動車、運輸などのさまざまな分野で両方のテクノロジーが広く使用されていることです。新しい最終用途分野向けの IoT および AI アプリケーションの作成に関する研究が最も盛んな地域の 1 つです。この地域は、国が確立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います。 AI を IoT と組み合わせると、IoT デバイスは人間の介入なしにデータを評価し、判断し、その結論に基づいて行動を起こすことができます。 AI と IoT がどのように連携して機能するのかを示す一例は、テスラ製のような自動運転車です。自動運転車は AI のおかげで、さまざまな条件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。
アジア太平洋地域は市場で 2 番目に大きい地域で、2030 年までに 66 億 5,300 万米ドルを占め、29.25% の CAGR で成長する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。既存のオートメーション システムの再構築と機械への投資が難しいため、この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利点を持っています。 IoT への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のトップ国の中に入ると予測されています。経済協力開発機構の報告によると、生息地ごとにインターネットに接続されたアイテムが国際的に最も多いのは韓国だという。アジア太平洋地域には重要な製造業があります。世界経済に大きく貢献している中国経済は、労働力価格の上昇と伝統的な出稼ぎ労働者モデルの持続不可能な性質により急速に変化している。こうした傾向により、経済は産業手続きにオートメーションを組み込むことを余儀なくされています。
ヨーロッパで IoT の導入が予想される業界には、運輸、ヘルスケア、住宅およびホスピタリティ、製造、小売などが含まれます。 IoT がこれらの産業に付加価値を与えるにつれて、IoT チップの発明や既存のチップベースのテクノロジーの最新化に対する需要が高まるでしょう。ヨーロッパの自動車産業における IoT の導入は、有名ベンダーによる多額の財政投資と、燃費と交通安全を向上させるソリューションへの関心の高まりによって促進されています。スウェーデン、フランス、イタリア、ドイツ、ルクセンブルクでは、IoT の普及率が一般的に比較的高いです。これらの国の自動車産業も、IoT テクノロジーを急速に受け入れています。
