AI主導のバッテリー技術2025-2035年：技術、イノベーション、チャンス

AI-Driven Battery Technology 2025-2035: Technology, Innovation and Opportunities

本レポートでは、電池産業における人工知能の5つの異なる応用分野について、技術、サプライチェーンの混乱、プレーヤーの革新に関する考察を含む主要な洞察を提供しています。市場予測は今後10年間をカバーし... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	言語
IDTechEx アイディーテックエックス	2024年11月11日	US$7,000 電子ファイル（1-5ユーザライセンス）ライセンス・価格情報注文方法はこちら	190	英語

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サマリー

本レポートでは、電池産業における人工知能の5つの異なる応用分野について、技術、サプライチェーンの混乱、プレーヤーの革新に関する考察を含む主要な洞察を提供しています。市場予測は今後10年間をカバーし、定量的・定性的な分析も行っています。本レポートは、バッテリー産業における機械学習アプリケーションの最も包括的な概要であり、バッテリーの開発、製造、使用において大きな破壊と加速の可能性を明らかにしています。

AIの成長促進要因

ネットゼロの必要性から、世界的に電化の圧力が高まっており、その結果、電池需要が急増している。電気自動車（EV）とバッテリーエネルギー貯蔵システム（BESS）産業が成長するにつれて、それらを駆動するバッテリーへの要求も厳しくなっている。エネルギー密度は最も重要な要素ですが、コストと重要な材料比率も大きな考慮事項です。適切な電池を実現し、より効率的な管理、製造、リサイクル方法を可能にするためには、より迅速な電池開発が必要である。人工知能（AI）は、その解決策の重要な一部となるだろう。

電池のライフサイクルを通じたAI利用の可視化。出典：IDTechEx

欧州では、大型バッテリーの導入における持続可能性と安全性の向上への要望から、製造業者とエンドユーザーが製造から使用済みまでのセルデータを追跡することを義務付けるBattery Passport構想が計画されるなど、すでに規制による支援が始まっている。これによって、メーカーとエンドユーザーは、生産から使用済みまでのセルデータの追跡が義務付けられることになる。この結果、診断と耐用年数評価の両方で、AIバッテリー分析がすでに成長している。

一方、北米では、より迅速なセル開発と材料探索の必要性から、材料インフォマティクス・プラットフォームとAI支援セル試験法の導入が進み、東アジアでは、製造・開発関連アプリケーションがAI支援バッテリー技術の需要を後押しする。本レポートでは、IDTechExが電池業界全体とこれら3地域にわたるAI利用の詳細について論じている。

経験のレンズを通して分析した新興市場

IDTechExは、バッテリーのライフサイクルとサプライチェーン全体を通じて使用されるAI技術について最も包括的な概要を提供し、機械学習手法全般の包括的な見解だけでなく、トレンドや成長促進要因も示している。

IDTechExは、新興技術や既存技術の分析を通じて、また、バッテリーにおけるAIの2つの主要応用分野である電気自動車（EV）とエネルギー貯蔵システム（ESS）の分析を通じて、バッテリー業界の多くの分野で専門知識を蓄積してきた。そのため、バッテリーサプライチェーンの混乱に関する重要な分析を提供し、さまざまなAIの使用事例が提供する成熟度と価値について議論するのに適した立場にある。

内容の概要

本レポートは、バッテリー業界全体で採用されている人工知能（AI）の市場分析と技術評価を提供し、5つの異なるアプリケーション分野を考察しています。その内容は以下の通りです：

さまざまな応用分野で使用されている技術と技法のレビュー

機械学習と人工知能の概要
既存の技術とその欠点の評価
AIの活用によってどのような価値を生み出すことができるかについての議論
AI活用事例のベンチマーク

各アプリケーション分野の市場評価：

各応用分野（材料探索、細胞検査、製造、寿命診断、セカンドライフ評価）の市場の定量的・定性的分析のミックス。
エネルギー密度の課題やネットゼロの必要性など、電池産業が直面する問題の検討
既存企業との比較による、AIの理論的・実際的な価値提案の検討
電池業界における様々なプレーヤーのビジネスモデルと収益源に関する議論

市場とプレーヤーの分析：

プレーヤーの技術とビジネスモデルのレビュー
特に欧州、北米、東アジアにおける成長ドライバーの分析
3つのセクターの市場予測と、その他のセクターの定性的予測

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1.	要旨
1.1.	本レポートの範囲
1.2.	誰がこのレポートを読むべきか？
1.3.	研究方法
1.4.	用語の明確化：機械学習 vs 人工知能
1.5.	酷使による非効率
1.6.	アンダーフィットとオーバーフィット
1.7.	二次電池業界が直面する課題
1.8.	バッテリーのライフサイクルを通してAIをどのように応用できるか
1.9.	AIによるバッテリー・サプライチェーンの混乱
1.10.	ユースケース・ベンチマーク
1.11.	ユースケースの成熟度比較
1.12.	EV用バッテリーのAI化
1.13.	BESS用バッテリーのAI化
1.14.	地域別関心度
1.15.	予測の範囲
1.16.	方法論
1.17.	キャパシティ別診断
1.18.	市場価値別診断薬
1.19.	最先端のAI：診断
1.20.	オンエッジAI：パフォーマンス向上
1.21.	市場価値別細胞検査
1.22.	市場価値によるセカンドライフ評価
1.23.	AIはバッテリー産業で大いに活用される
2.	機械学習アプローチ：概要
2.1.	AI入門 - ゴールポストの移動
2.2.	人工知能のサブセットとしての機械学習
2.3.	機械学習アプローチ
2.4.	データの重要性 - 品質と次元性
2.5.	データ構造の標準化
2.6.	教師あり学習
2.7.	教師なし学習
2.8.	教師あり学習と教師なし学習における問題クラス
2.9.	強化学習
2.10.	半教師付き学習と能動学習
2.11.	ɛパラメーター：エクスプロレーション対エクスプロレーション
2.12.	ニューラルネットワーク-入門
2.13.	トレーニング過程における人工ニューロン
2.14.	ニューラルネットワークの種類
2.15.	サポートベクターマシン
2.16.	決定木の方法
2.17.	k-最近傍（kNN）
2.18.	k平均クラスタリング
2.19.	主成分分析
3.	物質発見
3.1.	概要
3.1.1.	電池の材料探索 - AIの魅力
3.1.2.	従来の材料探索とDFT
3.1.3.	マテリアルズ・インフォマティクス入門
3.1.4.	特性予測と材料グループ化
3.1.5.	データセットと記述子
3.1.6.	金字塔 - 逆転のプロセス
3.1.7.	情報に基づく選択 vs. 新規素材の配合
3.1.8.	バーチャル・スクリーニング
3.1.9.	新デザイン
3.1.10.	LLMインターフェイスの統合
3.1.11.	電極
3.1.12.	電解質
3.1.13.	問題とアルゴリズムのクラス
3.2.	電池材料インフォマティクス
3.2.1.	ビッグマップ
3.2.2.	Microsoft Quantum - Azure Open AI
3.2.3.	ユミコア
3.2.4.	ワイルドキャット・ディスカバリー・テクノロジーズ
3.2.5.	Schrödinger-概要
3.2.6.	Schrödingerの技術的詳細
3.2.7.	エオニクス・エナジー
3.2.8.	シトリン・インフォマティクス
3.2.9.	モロー・バッテリー
3.2.10.	ケミックス
3.2.11.	アイオニクス
3.2.12.	SES AI
3.2.13.	SES AIバッテリー
3.3.	電池材料探索におけるAIのビジネス分析
3.3.1.	ビジネスモデル／パートナーシップ
3.3.2.	既存の顧客とサプライヤーの関係
3.3.3.	差別化
3.3.4.	課題
3.3.5.	材料情報学は今後10年間、バッテリー産業でますます活用されるようになるだろう
4.	セルテストとモデリング
4.1.	概要
4.1.1.	従来の細胞検査 - 欠点と課題
4.1.2.	ハイスループット自動テストのためのAI
4.1.3.	細胞モデリングのためのデータフォーム
4.1.4.	実験計画法（DoE）と異常データ識別のためのAI
4.1.5.	生涯モデリングのためのAI
4.1.6.	劣化モデリングのためのAI
4.1.7.	温度と圧力のシミュレーション用AI
4.1.8.	データ駆動によるセル・アーキテクチャの最適化
4.1.9.	さまざまなテストモードに対するアルゴリズムアプローチ
4.2.	細胞検査用AIのプレーヤー
4.2.1.	スタンフォード大学、マサチューセッツ工科大学、トヨタ・リサーチ・インスティテュート
4.2.2.	StoreDot - データファーストのアプローチ
4.2.3.	ストアードットバッテリー
4.2.4.	サフィオン
4.2.5.	TWAICE
4.2.6.	オウルジャ・エナジー
4.2.7.	アディオニクス
4.2.8.	モノリスAI
4.2.9.	スピードゴート
4.2.10.	ベラシティ経由DNVエネルギー・システムズ
4.2.11.	NOVONIXとSandboxAQ
4.2.12.	細胞検査選手のまとめ
4.3.	細胞検査におけるAIのビジネス分析
4.3.1.	典型的なビジネスモデル
4.3.2.	差別化
4.3.3.	課題
4.3.4.	AIはバッテリー開発のためのセル検査プロセスに革命を起こすのに適しているが、時間がかかるだろう
5.	セルの組み立てと製造
5.1.	概要
5.1.1.	概要従来の製造工程の
5.1.2.	データ品質の課題
5.1.3.	産業現場におけるデータ収集の課題
5.1.4.	欠陥検出と品質管理のためのAI
5.1.5.	製造プロセス効率化のためのAI
5.1.6.	製造と細胞組立におけるアルゴリズム的アプローチ
5.1.7.	デジタル・ツイン
5.1.8.	FAT/SAT
5.2.	スマートバッテリー製造プレーヤー
5.2.1.	CATL - スマート工場
5.2.2.	CATL - 製造プロセスの最適化
5.2.3.	シーメンスXcelerator
5.2.4.	三星ロボット研究所アストラル
5.2.5.	ヴォルタイク
5.2.6.	BMWグループとザグレブ大学
5.2.7.	イーソンAI
5.2.8.	エリーザIndustrIQ
5.2.9.	スマートバッテリー製造プレーヤー概要
5.3.	スマートバッテリー製造のためのビジネス分析
5.3.1.	スマートバッテリー製造プレーヤーの種類
5.3.2.	課題
5.3.3.	スマート工場は大企業の標準になる可能性があるが、新興企業は導入に苦戦するだろう
6.	バッテリー管理システム分析
6.1.	概要
6.1.1.	モビリティとESSにおけるバッテリー管理 - 正確な診断の必要性
6.1.2.	マルチセル・バッテリー・パックの管理 - 基本的な例
6.1.3.	BMSの目的
6.1.4.	データパイプライン - BMSからAIまで
6.1.5.	診断のためのデータ構造とフォーム
6.1.6.	故障検出と分析
6.1.7.	寿命最適化のためのSoHとSoCの決定
6.1.8.	処方的AIの起源
6.1.9.	バッテリーシステム管理へのアルゴリズム的アプローチ
6.1.10.	バッテリー・パスポート
6.2.	バッテリーの診断と管理のためのAIのプレーヤー
6.2.1.	ACCUREバッテリー・インテリジェンス
6.2.2.	TWAICE
6.2.3.	バットジェニー
6.2.4.	ボリチカ診断学
6.2.5.	オンエッジAI
6.2.6.	サムスンS25のバッテリーAI
6.2.7.	イートロンとシンティエント
6.2.8.	LGエナジー・ソリューションとクアルコム
6.2.9.	テスラBMS：旅先での最適化
6.2.10.	細胞診断のプレーヤー概要
6.3.	AIによるバッテリー診断・管理のビジネス分析
6.3.1.	ビジネスモデル
6.3.2.	差別化
6.3.3.	課題
6.3.4.	データ重視のバッテリー分析が欧州で本格化し、モビリティ業界全体でも成長が見込まれる
7.	セカンドライフ・アセスメント
7.1.	概要
7.1.1.	Second-lifeバッテリー: an overview
7.1.2.	セカンドライフの流れの決定
7.1.3.	安全への懸念と規制
7.1.4.	バッテリーパスポート
7.1.5.	AIの活用
7.1.6.	アルゴリズムのアプローチとデータの入出力
7.2.	セカンドライフバッテリー評価におけるAIの役割
7.2.1.	リジュール
7.2.2.	ボリチカ診断学およびクリングシステム
7.2.3.	ノヴム
7.2.4.	デルコン
7.2.5.	セカンドライフ評価選手概要
7.3.	AIによるセカンドライフ・アセスメントのビジネス分析
7.3.1.	収入源 - やや曖昧
7.3.2.	選手のタイプ
7.3.3.	差別化
7.3.4.	課題
7.3.5.	AI for second-life assessment inバッテリー will become the norm in Europe
8.	予測
8.1.	キャパシティ別診断
8.2.	市場価値別診断薬
8.3.	市場価値別細胞検査
8.4.	市場価値によるセカンドライフ評価
9.	会社概要
9.1.	アキュア
9.2.	アディオニクス
9.3.	アイオニクス株式会社
9.4.	バットジェニー株式会社
9.5.	ケミックス
9.6.	イートロンテクノロジーズ
9.7.	エリーザIndustrIQ
9.8.	エオニクス・エナジー
9.9.	イーソンAI
9.10.	モノリスAI
9.11.	オウルジャ・エナジー
9.12.	リジュール
9.13.	サフィオン(株)エヌ・ティ・ティ・ドコモ
9.14.	Schrödingerアップデート
9.15.	SES AI
9.16.	シルバー・パワー・システムズ
9.17.	ストアードット
9.18.	TWAICE
9.19.	ヴォルタイク
9.20.	ボリチカ診断学
9.21.	ワイルドキャット・ディスカバリー・テクノロジーズ
10.	付録A：バッテリー需要を牽引するデータセンター
10.1.	バッテリー需要について

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Table of Contents

Summary

この調査レポートでは、電池産業における人工知能の5つの異なる応用分野について、技術、サプライチェーンの混乱、プレーヤーの革新に関する考察を含む主要な洞察を提供しています。

主な掲載内容（目次より抜粋）

機械学習アプローチ
素材発見
細胞試験とモデリング
細胞の組み立てと製造
バッテリー管理システム分析
セカンドライフ評価

Report Summary

This report provides key insights into five different application areas for artificial intelligence in the battery industry, including discussion of technologies, supply-chain disruption and player innovations. Market forecasts cover the next decade with both quantitative and qualitative analysis. It is the most comprehensive overview for machine learning applications in the battery industry, and reveals the potential for significant disruption and acceleration of battery development, manufacturing and usage.

AI growth drivers

The need for net-zero has placed increasing pressure for electrification world-wide, with battery demand skyrocketing as a result. As the electric vehicle (EV) and battery energy storage system (BESS) industries grow, requirements for the batteries that power them become more demanding. Energy density is the most important factor, but cost and critical material proportions are also a major consideration. Faster battery development is needed to enable suitable batteries, as well as allow for more efficient management, manufacturing and recycling methods. Artificial intelligence (AI) will be a crucial part of the solution.

Visualization of AI usage throughout the battery lifecycle. Source: IDTechEx

In Europe, the desire for better sustainability and safety for large battery deployments has already led to regulatory support, including the planned Battery Passport initiative, whereby manufacturers and end-users will be required to track cell data from production to end-of-life. This has already resulted in growth of AI battery analytics, for both diagnostics and second-life assessment.

Meanwhile, for North America, the need for faster cell development and materials discovery will lead to uptake of materials informatics platforms and AI-assisted cell testing methods, while in East Asia, manufacturing- and development-related applications will fuel demand for AI-assisted battery technology. In the report, IDTechEx discusses the details of AI usage throughout the battery industry and across these three regions.

Emerging markets analyzed through the lens of experience

IDTechEx has provided the most comprehensive overview of AI technologies used throughout the battery life-cycle and supply chain, providing an overarching view of machine-learning methods generally as well as trends and growth drivers.

IDTechEx has gathered expertise in many sectors of the battery industry, through analysis of emerging and incumbent technologies, as well as in the two major application areas for AI in batteries: electric vehicles (EVs) and energy storage systems (ESS). As such, it is well positioned to provide critical analysis on disruptions to the battery supply chain, as well as discuss the maturity and value provided by different AI use-cases.

An overview of content

The report provides market analysis and technology assessment for artificial intelligence (AI) employed throughout the battery industry, looking at five distinct application areas. This includes:

A review of technologies and techniques used in different application areas:

Overview of machine learning and artificial intelligence
Evaluation of incumbent techniques and their disadvantages
Discussion of how value can be generated through use of AI
Benchmarking of AI use-cases

Market assessment for each application area:

Mix of quantitative and qualitative analysis of markets for each application area (materials discovery, cell testing, manufacturing, in-life diagnostics and second-life assessment).
Review of the problems facing the battery industry, including energy-density challenges and the need for net zero
Examination of theoretical and practical value propositions for AI, compared with the incumbent
Discussion of business models and revenue streams for different players in the battery industry

Market and player analysis throughout:

Review of player technology and business models
Analysis of growth drivers, especially in Europe, North America and East Asia
Market forecasts over three sectors and qualitative predictions for the rest, with a discussion of methodology and scope for each.

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1.	EXECUTIVE SUMMARY
1.1.	The scope of this report
1.2.	Who should read this report?
1.3.	Research methodology
1.4.	Clarifying terms: machine learning vs artificial intelligence
1.5.	Inefficiencies of overuse
1.6.	Under- and over-fitting
1.7.	Challenges facing the rechargeable battery industry
1.8.	How AI can be applied throughout the battery lifecycle
1.9.	AI disruptions to the battery supply chain
1.10.	Use-case benchmarking
1.11.	Use-case maturity comparison
1.12.	AI in batteries for EVs
1.13.	AI in batteries for BESS
1.14.	Interest by region
1.15.	Scope of forecasts
1.16.	Methodologies
1.17.	Diagnostics by capacity served
1.18.	Diagnostics by market value
1.19.	On-edge AI: diagnostics
1.20.	On-edge AI: performance enhancement
1.21.	Cell testing by market value
1.22.	Second-life assessment by market value
1.23.	AI will see significant usage throughout the battery industry
2.	MACHINE LEARNING APPROACHES: AN OVERVIEW
2.1.	An introduction to AI - shifting goalposts
2.2.	Machine learning as a subset of artificial intelligence
2.3.	Machine learning approaches
2.4.	The importance of data - quality and dimensionality
2.5.	Standardizing data structures
2.6.	Supervised learning
2.7.	Unsupervised learning
2.8.	Problem classes in supervised and unsupervised learning
2.9.	Reinforcement learning
2.10.	Semi-supervised and active learning
2.11.	The ɛ parameter: exploitation vs. exploration
2.12.	Neural networks - an introduction
2.13.	An artificial neuron in the training process
2.14.	Types of neural network
2.15.	Support vector machines
2.16.	Decision tree methods
2.17.	k-nearest neighbor (kNN)
2.18.	k-means clustering
2.19.	Principal component analysis
3.	MATERIAL DISCOVERY
3.1.	Overview
3.1.1.	Material discovery in batteries - the attraction of AI
3.1.2.	Traditional material discovery and DFT
3.1.3.	An introduction to Materials Informatics
3.1.4.	Property prediction and material grouping
3.1.5.	Datasets and descriptors
3.1.6.	The golden grail - inverting the process
3.1.7.	Informed selection vs. novel material formulation
3.1.8.	Virtual screening
3.1.9.	De novo design
3.1.10.	Integration of LLM interface
3.1.11.	Electrodes
3.1.12.	Electrolytes
3.1.13.	Problem and algorithm classes
3.2.	Players in materials informatics for batteries
3.2.1.	BIG-MAP
3.2.2.	Microsoft Quantum - Azure Open AI
3.2.3.	Umicore
3.2.4.	Wildcat Discovery Technologies
3.2.5.	Schrödinger - an overview
3.2.6.	Schrödinger technical details
3.2.7.	Eonix Energy
3.2.8.	Citrine Informatics
3.2.9.	Morrow Batteries
3.2.10.	Chemix
3.2.11.	Aionics
3.2.12.	SES AI
3.2.13.	SES AI batteries
3.3.	Business analysis for AI in battery material discovery
3.3.1.	Business models/partnerships
3.3.2.	Existing client-supplier relationships
3.3.3.	Differentiation
3.3.4.	Challenges
3.3.5.	Materials informatics will see increasing use in the battery industry over the next decade
4.	CELL TESTING AND MODELLING
4.1.	Overview
4.1.1.	Traditional cell testing - shortcomings and challenges
4.1.2.	AI for high-throughput automated testing
4.1.3.	Data forms for cell modelling
4.1.4.	AI for design of experiment (DoE) and anomalous data identification
4.1.5.	AI for lifetime modelling
4.1.6.	AI for degradation modelling
4.1.7.	AI for temperature and pressure simulation
4.1.8.	Data driven cell architecture optimization
4.1.9.	Algorithmic approaches for different testing modes
4.2.	Players in AI for cell testing
4.2.1.	Stanford, MIT and Toyota Research Institute
4.2.2.	StoreDot - a data-first approach
4.2.3.	StoreDot's batteries
4.2.4.	Safion
4.2.5.	TWAICE
4.2.6.	Oorja Energy
4.2.7.	Addionics
4.2.8.	Monolith AI
4.2.9.	Speedgoat
4.2.10.	DNV Energy Systems via Veracity
4.2.11.	NOVONIX and SandboxAQ
4.2.12.	Cell testing players summary
4.3.	Business analysis for AI in cell testing
4.3.1.	Typical business models
4.3.2.	Differentiation
4.3.3.	Challenges
4.3.4.	AI is well-placed to revolutionize the cell testing process for battery development, but it will take time
5.	CELL ASSEMBLY AND MANUFACTURING
5.1.	Overview
5.1.1.	Overview of traditional manufacturing process
5.1.2.	Data quality challenges
5.1.3.	Data acquisition challenges in industrial settings
5.1.4.	AI for defect detection and quality control
5.1.5.	AI for manufacturing process efficiency
5.1.6.	Algorithmic approaches in manufacturing and cell assembly
5.1.7.	Digital twins
5.1.8.	FAT/SAT
5.2.	Smart battery manufacturing players
5.2.1.	CATL - smart factories
5.2.2.	CATL - manufacturing process optimization
5.2.3.	Siemens Xcelerator
5.2.4.	Samsung Robotic Laboratory: ASTRAL
5.2.5.	Voltaiq
5.2.6.	BMW Group and University of Zagreb
5.2.7.	EthonAI
5.2.8.	Elisa IndustrIQ
5.2.9.	Smart battery manufacturing players summary
5.3.	Business analysis for smart battery manufacturing
5.3.1.	Types of smart battery manufacturing players
5.3.2.	Challenges
5.3.3.	Smart factories could become standard for larger players, but startups will struggle to adopt
6.	BATTERY MANAGEMENT SYSTEM ANALYTICS
6.1.	Overview
6.1.1.	Battery management in mobility and ESS - the need for accurate diagnostics
6.1.2.	Management of multi-cell battery packs - a basic example
6.1.3.	The purpose of a BMS
6.1.4.	The data pipeline - from BMS to AI
6.1.5.	Data structures and forms for diagnostics
6.1.6.	Fault detection and analysis
6.1.7.	SoH and SoC determination for lifetime optimization
6.1.8.	The genesis of 'prescriptive' AI
6.1.9.	Algorithmic approaches to battery system management
6.1.10.	The Battery Passport
6.2.	Players in AI for battery diagnostics and management
6.2.1.	ACCURE Battery Intelligence
6.2.2.	TWAICE
6.2.3.	BattGenie
6.2.4.	volytica diagnostics
6.2.5.	On-edge AI
6.2.6.	Samsung: Battery AI in S25
6.2.7.	Eatron and Syntient
6.2.8.	LG Energy Solution and Qualcomm
6.2.9.	Tesla BMS: optimization over a journey
6.2.10.	Cell diagnostics players summary
6.3.	Business analysis for AI-assisted battery diagnostics and management
6.3.1.	Business models
6.3.2.	Differentiation
6.3.3.	Challenges
6.3.4.	Data-focused battery analytics will take off in Europe and see growth in the wider mobility industry
7.	SECOND LIFE ASSESSMENT
7.1.	Overview
7.1.1.	Second-life batteries: an overview
7.1.2.	Determining the second-life stream
7.1.3.	Safety concerns and regulations
7.1.4.	The battery passport
7.1.5.	The use of AI
7.1.6.	Algorithmic approaches and data inputs/outputs
7.2.	Players in AI for second-life battery assessment
7.2.1.	ReJoule
7.2.2.	volytica diagnostics and Cling Systems
7.2.3.	NOVUM
7.2.4.	DellCon
7.2.5.	Second-life assessment player summary
7.3.	Business analysis for AI-assisted second-life assessment
7.3.1.	Revenue streams - somewhat ambiguous
7.3.2.	Types of players
7.3.3.	Differentiation
7.3.4.	Challenges
7.3.5.	AI for second-life assessment in batteries will become the norm in Europe
8.	FORECASTS
8.1.	Diagnostics by capacity served
8.2.	Diagnostics by market value
8.3.	Cell testing by market value
8.4.	Second-life assessment by market value
9.	COMPANY PROFILES
9.1.	ACCURE
9.2.	Addionics
9.3.	Aionics Inc.
9.4.	BattGenie Inc.
9.5.	Chemix
9.6.	Eatron Technologies
9.7.	Elisa IndustrIQ
9.8.	Eonix Energy
9.9.	EthonAI
9.10.	Monolith AI
9.11.	Oorja Energy
9.12.	ReJoule
9.13.	Safion GmbH
9.14.	Schrödinger Update
9.15.	SES AI
9.16.	Silver Power Systems
9.17.	StoreDot
9.18.	TWAICE
9.19.	Voltaiq
9.20.	volytica diagnostics
9.21.	Wildcat Discovery Technologies
10.	APPENDIX A: DATA CENTRES DRIVING BATTERY DEMAND
10.1.	A note on battery demand

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IDTechExはセンサ技術や3D印刷、電気自動車などの先端技術・材料市場を対象に広範かつ詳細な調査を行っています。データリソースはIDTechExの調査レポートおよび委託調査（個別調査）を取り扱う日... もっと見る

調査レポートの納品までの日数はどの程度ですか?

在庫のあるものは速納となりますが、平均的には 3-４日と見て下さい。
但し、一部の調査レポートでは、発注を受けた段階で内容更新をして納品をする場合もあります。
発注をする前のお問合せをお願いします。

注文の手続きはどのようになっていますか?

1)お客様からの御問い合わせをいただきます。
2)見積書やサンプルの提示をいたします。
3)お客様指定、もしくは弊社の発注書をメール添付にて発送してください。
4)データリソース社からレポート発行元の調査会社へ納品手配します。
5) 調査会社からお客様へ納品されます。最近は、pdfにてのメール納品が大半です。

お支払方法の方法はどのようになっていますか?

納品と同時にデータリソース社よりお客様へ請求書（必要に応じて納品書も）を発送いたします。
お客様よりデータリソース社へ（通常は円払い）の御振り込みをお願いします。
請求書は、納品日の日付で発行しますので、翌月最終営業日までの当社指定口座への振込みをお願いします。振込み手数料は御社負担にてお願いします。
お客様の御支払い条件が60日以上の場合は御相談ください。
尚、初めてのお取引先や個人の場合、前払いをお願いすることもあります。ご了承のほど、お願いします。

データリソース社はどのような会社ですか?

当社は、世界各国の主要調査会社・レポート出版社と提携し、世界各国の市場調査レポートや技術動向レポートなどを日本国内の企業・公官庁及び教育研究機関に提供しております。
世界各国の「市場・技術・法規制などの」実情を調査・収集される時には、データリソース社にご相談ください。
お客様の御要望にあったデータや情報を抽出する為のレポート紹介や調査のアドバイスも致します。

AI主導のバッテリー技術2025-2035年：技術、イノベーション、チャンス

サマリー

目次

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