製造業におけるAIの世界市場規模は、2023年に32億米ドルと推定され、予測期間中のCAGRは45.6%で、2028年までに208億米ドルに達すると予測されています。市場の成長は、産業用IoTとオートメーション技術の台頭によるものです。
市場動向
推進要因 大規模かつ複雑化するデータセットを処理するニーズの高まり
製造業におけるデジタル化は、工場内の情報アーキテクチャを急速に発展させながら、膨大な量のデータへのアクセス、分析、管理能力を高めています。従来の企業やサプライチェーンからセンサーを介して得られるデータは、製造工場の正常な操業において重要な役割を果たします。製造業におけるデジタル化されたシステムは、欠陥追跡と予測能力を向上させることにより、全体的な品質を改善し、コストを削減します。このプロセスでは、工場に設置されたさまざまなセンサーからデータが収集されます。データはさらにビッグデータ・ソリューションによって処理され、製造効率を改善するためのさまざまなメカニズムを分析・提案します。AIベースのシステムは、ビッグデータ技術から派生する予知保全、生産計画、フィールドサービス、資材移動など、さまざまな実用的ソリューションを支援します。シーメンス（ドイツ）は、センサーやデータ転送用の通信インターフェースと一体化したAIベースのスマートボックスでビッグデータを活用。データを分析することで、AIシステムは機械の状態に関する結論を導き出し、異常を検出して予知保全を提供することができます。これらのシステムはまた、電力網をスマート化し、電気ネットワークを制御・監視するデバイスにAIを提供することで、電力網の信頼性を向上させます。これにより、送電網の障害を分類し、局在化することが可能になります。
抑制： AI技術を採用することに消極的なメーカー
AI技術は、予知保全や機械検査プロセスを強化する貴重なツールをメーカーに提供します。それにもかかわらず、高価な機械や設備に新技術、特にAIベースのソリューションを採用することになると、製造業者はコスト増につながる誤った管理の潜在的リスクのために躊躇を示します。さらに、保守・点検プロセスの精度という点で、AIベースのソリューションの能力に疑念を抱いているメーカーも少なくありません。こうした状況を踏まえると、メーカーを説得し、AIを活用したソリューションの費用対効果や有効性、安全性を把握してもらうことは、やや難しいかもしれません。しかし、AIを活用したソリューションがもたらす潜在的なメリットや、その用途の広さについては、現在、メーカー各社に受け入れられつつあります。
さらに、特にインドやブラジルのような技術先進国では、中小企業（SMB）での導入が進まず、投資に対するリターンが遅いことが、AIシステムの採用をさらに衰退させています。AIシステムに関連する多額の導入費用と、広く認知されていないことが、製造業におけるこの技術に対する懐疑的な見方を助長しています。さらに、国内に強固なインフラがないこと、AI技術やインフラへの注目度や投資額が相対的に低いことも、中小企業（SMB）におけるAIの採用を制約する要因となっています。
機会： インテリジェントな企業プロセスへのAI主導の機械学習とNLPの適用
現在、組織のビジネスプロセスの大部分は、柔軟性に欠けるルールベースのソフトウェアによって制御されており、重要な問題への対応には限界があります。これらのプロセスは多くの場合、時間がかかり、従業員に反復的な作業を要求するため、従業員の生産性と組織全体のパフォーマンスの両方を阻害します。AIプラットフォーム上で生成される機械学習と自然言語処理ツールは、新しいパターンと解決策を明らかにできる自己学習アルゴリズムによって、企業がこのような課題を克服するのに役立ちます。ほとんどの組織は、ルールベースの処理を使用してビジネスプロセスを自動化する企業向けソフトウェアを使用しています。このようなタスクベースの自動化は、いくつかの特定のプロセスにおける生産性の向上に役立っていますが、このようなルールベースのソフトウェアは、経験とともに自己学習し、改善することはできません。 NLPやMLのようなAIツールをエンタープライズ・ソフトウェア・システムに組み込むことで、特定のプロセスに対応しながら継続的に改善する能力が高まります。このソフトウェアは、一過性のブーストではなく、継続的なパフォーマンスと生産性の向上を企業に提供することができます。これらの要因は、インテリジェントなビジネス・プロセスの需要を促進し、製造業におけるAI市場の成長機会をもたらすと考えられています。
課題 特に発展途上国における熟練労働者の不足
複雑なAIシステムを構築、監督、実用化するためには、特定のスキルを備えた労働力が必要です。AIシステムの取り扱いを任される人材は、コグニティブ・コンピューティング、機械学習、人工知能、ディープラーニング、画像認識などの技術に関する知識を持っている必要があります。新興経済国では、特に米国、英国、日本、ドイツなどのAI先進国と比較した場合、有能な労働力の不足は特筆すべきハードルとなります。AIを活用した工場フロアへの移行には、メーカーが既存の労働力を再教育し、AIシステムを開発、構築、訓練する必要があります。また、AIソリューションを既存のシステムに統合するのは困難な作業であり、人間の脳の動作を再現するためには大規模なデータ処理が必要です。些細なミスでもシステム障害につながったり、望ましい結果に悪影響を及ぼす可能性があります。さらに、AI/ML技術に関する専門的な基準や認定が存在しないことが、AIの成長を抑制しています。さらに、AIサービス・プロバイダーは、顧客先でのソリューションの展開/サービスに関しても課題に直面しています。これは、技術に対する認識や専門知識が不足しているためです。
製造業における人工知能市場 主要動向
シーメンス、IBM、インテル・コーポレーション、エヌビディア・コーポレーション、ゼネラル・エレクトリックが製造業における人工知能市場のトッププレイヤーです。これらの製造業向け人工知能企業は、包括的な製品ポートフォリオと強固な地理的足跡を持つ先進的なロボティクスとAI技術トレンドを有しています。
2022年の製造業向け人工知能市場で最大のシェアを占めるソフトウェア分野
製造業における人工知能市場は、提供に基づいてハードウェア、ソフトウェア、サービスにセグメント化されています。ソフトウェア分野は、AIプラットフォームとAIソリューションに細分化。2022年の製造業向け人工知能市場で最大のシェアを占めたのはソフトウェア分野。AIソフトウェアは、インテリジェントな機能を実行することができます。知的ソフトウェアの開発には、推論、学習、問題解決、知覚、知識表現など、いくつかの機能の模倣が含まれます。様々な産業でAIソリューションとプラットフォームの採用が拡大しており、製造業におけるAIの適用範囲が広がっていることが、ソフトウェア分野の製造業における人工知能市場の成長を促進する主な要因となっています。
予測メンテナンスと機械検査アプリケーションが予測期間中に市場で最大のシェアを占める見込み。
予知保全と機械検査におけるAI技術は、定期的な検査、点検、潤滑、試験、設備調整に使用されます。予知保全は、設備や機械の故障時期を予測するために人工知能を活用したデータ駆動型のアプローチです。これにより、保守をジャスト・イン・タイムで実施できるようになり、故障を未然に防ぐことができます。機械学習やディープラーニングモデルなどのAIアルゴリズムは、過去のデータを分析して故障のパターンや傾向を特定します。機器の故障や性能低下に関する予測を行うことで、これらのモデルは将来の問題の予防に役立ちます。
予測期間中、最も高いCAGRで成長する金属・重機械産業。
金属・重機械は、建設、インフラ開発、製造用途で使用されるさまざまな機械の生産で構成されています。金属・重機械業界にAIを導入することで、メーカーは機械の状態を事前に分析し、計画外のダウンタイムや無駄を回避することができます。また、AIソリューションは予知保全機能を備えており、業界関係者の時間とコストの節約に役立ちます。この業界では、フィールド・サービスも大きな役割を果たしています。フィールドサービスは、熱、音、光、臭気、渦電流などのさまざまなデータを収集し、感知するために使用されます。収集されたデータはオペレーターに送信され、工場内の状況に応じて分析・対策が取られます。
予測期間中、CAGRが最も高く成長するアジア太平洋地域
このアジア太平洋地域の市場は、さらに中国、日本、韓国、その他のアジア太平洋地域に分けられます。中国、日本、韓国がリードするアジア太平洋地域は、産業用ロボットの最大市場と考えられています。産業用ロボットは膨大な量のデータを生成します。このデータは、ロボットをさらに訓練するためのディープラーニング・アルゴリズムに使用されます。アジア太平洋地域の急速な工業化が製造業を後押ししています。さらに、本調査で対象としたアジア太平洋諸国には、多くの中小企業（SME）が存在しています。AIの導入はロボットをより賢くし、機械のダウンタイムを減らし、生産性を向上させます。このような製造工場における産業用ロボットの高い導入率は、アジア太平洋地域における製造業向け人工知能市場の成長を促進すると期待されています。
主要企業
製造業における人工知能の主要企業は、シーメンス、IBM、インテルコーポレーション、エヌビディアコーポレーション、ゼネラルエレクトリック、マイクロソフトコーポレーション、グーグル、アマゾンウェブサービスなどです。これらの企業は、製造業の人工知能市場での地位を強化するために、製品の発売、買収、パートナーシップなどの有機的および無機的な成長戦略の両方を使用しています。
本レポートでは、製造業における人工知能市場全体を、提供、技術、用途、産業、地域に基づいて区分しています。
セグメント
サブセグメント
オファリング別
ハードウェア
ソフトウェア
サービス別
テクノロジー別
機械学習
自然言語処理
アウェア・コンピューティング
コンピュータビジョン
アプリケーション別
予知保全と機械検査
在庫最適化
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
金属・重機
半導体・エレクトロニクス
食品・飲料
製薬
鉱業
その他
地域別
北米
米国
カナダ
メキシコ
欧州
ドイツ
英国
フランス
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
韓国
オーストラリア
その他のアジア太平洋地域
その他の地域
中東・アフリカ
南米
2023年8月、NVIDIA Corporationは、新しいNVIDIA® L40S GPUを搭載したNVIDIA OVXサーバーを発表しました。NVIDIA OVXサーバーは、NVIDIA Omniverseプラットフォームにより、AIのトレーニングと推論、3Dデザインとビジュアライゼーション、ビデオ処理、産業用デジタル化など、最も計算負荷の高い複雑なアプリケーションを高速化するように設計された、強力でユニバーサルなデータセンター・プロセッサーです。
2023年1月、インテル コーポレーションは第4世代Xeonスケーラブル・プロセッサー、MaxシリーズCPUおよびGPUを発表しました。これらのプロセッサーは、インテルで最も持続可能なデータセンター・プロセッサーであり、電力とパフォーマンスを最適化するためのさまざまな機能を提供し、CPUリソースを最適に活用することで、顧客の持続可能性目標の達成を支援します。
IBMは2022年11月、企業がデータとアナリティクスのサイロを打破し、データ主導の意思決定を迅速に行い、予測不可能な混乱に対応できるようにするための新しいソフトウェアを発表しました。IBM Business Analytics Enterprise は、ビジネス・インテリジェンスのプランニング、予算管理、レポーティング、予測、およびダッシュボード機能のスイートで、ユーザーにビジネス全体にわたるデータ・ソースの堅牢なビューを提供します。
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