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持続可能な都市を実現するAI


AI for Sustainable Cities

予測分析やパターン認識能力を持つAIは、増え続ける自治体データを有意義に活用する道を提供します。都市の持続可能性の課題に対処するためのいくつかのAIアプリケーションは、試験的な段階から主流に採用され... もっと見る

 

 

出版社 出版年月 電子版価格 ページ数 図表数 言語
Guidehouse (旧Navigant Research)
ガイドハウス
2023年3月20日 US$3,950
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41 18 英語

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実際のレポートは英文でご納品いたします。


 

サマリー

予測分析やパターン認識能力を持つAIは、増え続ける自治体データを有意義に活用する道を提供します。都市の持続可能性の課題に対処するためのいくつかのAIアプリケーションは、試験的な段階から主流に採用されており、AIが、他の方法では対処が困難または不可能な問題を解決する重要なツールになり得ることを実証しています。これまで、スマートシティがサステナビリティのためにAIを活用したのは、主に交通、エネルギー管理、環境品質の3つのセグメントです。
 
都市は、データ収集と分析に費やすスタッフの時間の有効性を高めるために、サステナビリティAIを導入しています。多様なソースからの大量のデータを処理するAIの能力は、人手で検出することが困難な多くの相互作用要因を持つ、困難で粘着性のある問題に取り組む際に有効なツールとなります。AI導入の最大の障壁は、多くのAI企業の価格モデルに対応するように設計されていない自治体の調達慣行と、都市がどのようにプライバシーを保護し、これらの新技術のITおよびサイバーセキュリティの要求をどのように管理するのかという住民の懸念です。
 
Guidehouse Insightsの本レポートでは、気候に関する課題が増加し、IoT機器の導入が進み、都市がAIシステムによって達成できる成果を熟知するようになるにつれ、AI市場は今後10年間で大きな成長を遂げるはずだと述べています。主要市場(米国と欧州)でインフラと気候への投資プログラムが最近可決されたことで、AI市場はさらに活性化すると考えられます。Guidehouse Insightsは、スマートシティAIの年間売上高が2023年の6億9330万ドルから2032年には65億ドル、年平均成長率28.2%に成長すると予測しています。
 
対応する主要な質問
  • スマートシティはサステナビリティの目標を達成するために、どのようにAIを活用しているのか?
  • 都市はどのような形態のデータをAIに利用しているのか?
  • AIの利用は、交通、エネルギー、環境品質システムの開発をどのように導いているのか?
  • スマートシティがサステナビリティのためにAIを採用する際の最大の推進要因と障壁は何か?
  • 都市は中長期的にどのような方法で新たなAI技術を利用できるのか?
 
このレポートが必要な人
  • IoTセンサー開発者
  • クラウドコンピューティングプロバイダー
  • AIソフトウェア開発者
  • 自治体交通システム機器メーカー
  • 環境品質センサーメーカー
  • スマートユーティリティメーターのメーカー
  • ユーティリティ
  • エネルギーシステム開発者


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目次

目次
1. エグゼクティブサマリー
1.1 都市の持続可能性を高めるAIは、より多くのユースケースで成熟していく
1.2 市場動向と課題
1.3 市場予測
2. 市場の課題
2.1 AIは都市のサステナビリティの課題解決に貢献できる
2.2 レポートのスコープと定義
2.3 市場の状況
2.4 一般的なサステナビリティAIアプリケーション
2.4.1 交通機関
2.4.1.1 スマートパーキング
2.4.1.2 トラフィック解析
2.4.1.3 トラフィックフローマネジメント
2.4.1.4 カーブサイドマネジメント
2.4.1.5 道路状況モニタリング
2.4.1.6 自動運転車(Automated Vehicle
2.4.2 エネルギーマネジメント
2.4.2.1 スマートメータとディスアグリゲーション
2.4.2.2 スマートストリートライト
2.4.2.3 ビークル・トゥ・グリッド(Vehicle to Grid
2.4.2.4 マイクログリッド
2.4.3 環境品質
2.4.3.1 水圧と漏水検知
2.4.3.2 水使用量の自動モニタリング
2.4.3.3 洪水検知と軽減 10
2.4.3.4 大気質予測・自動化アクション
2.5 マーケットドライバ
2.5.1 スタッフの生産性向上
2.5.2 粘着性のある問題への対応
2.5.3 パブリック・エンゲージメントの向上
2.6 市場のバリア
2.6.1 プライバシーと偏見
2.6.2 調達の実務
2.6.3 市販のシロモノ
2.6.4 ITインフラへの要望
3. 業界プレイヤーの選定
3.1 輸送用AIのプレーヤー
3.1.1 オートモータス
3.1.2 GoodRoads
3.1.3 ヘイデンAI
3.1.4 ミオビジョン
3.1.5 NoTraffic
3.2 エネルギーAIのプレーヤー
3.2.1 ビドグリー
3.2.2 フラッシュネット
3.2.3 イノワット
3.2.4 センス
3.3 環境品質AIプレーヤー
3.3.1 Aclara
3.3.2 ブリーゾメーター
3.3.3 IQAir
3.3.4 木部
3.4 マルチセクタープレーヤー
3.4.1 ABB
3.4.2 アリババ・グループ
3.4.3 アマゾン
3.4.4 マイクロソフト
3.4.5 SAS
3.4.6 シーメンス
4. 市場予測
4.1 スコープ
4.2 方法論
4.3 ワールドマーケッツの収益
4.4 AIセグメント別売上高
4.4.1 交通機関
4.4.2 エネルギー
4.4.3 環境品質
4.5 地域別売上高
4.5.1 北米
4.5.2 ヨーロッパ
4.5.3 アジア太平洋地域
4.5.4 中南米
4.5.5 中東・アフリカ
5. 結論と推奨事項
5.1 代表的なユースケース
5.2 推奨事項
5.2.1 ベンダー
5.2.2 自治体
5.2.3 デベロッパー
6. 頭字語・略語一覧
7. 目次
8. 図表の表
9. 調査範囲、出典・方法、備考
 
図表一覧
世界市場、地域別スマートシティAI年間売上高:2023年~2032年
世界市場、地域別スマートシティAI年間売上高:2023年~2032年
世界市場、地域別スマートシティAI累積売上高:2023-2032年
世界市場、セグメント別スマートシティAI年間売上高:2023年~2032年
世界市場、スマートシティAIのセグメント別売上高の割合:2023年
世界市場、スマートシティAIのセグメント別売上高の割合:2032年
スマートシティAIのセグメント別年間売上高(北米):2023年~2032年
欧州、セグメント別スマートシティAI年間売上高:2023-2032年
スマートシティAIのセグメント別年間売上高(アジア太平洋地域):2023年~2032年
スマートシティAIのセグメント別年間売上高(中南米):2023-2032年
セグメント別スマートシティAI年間売上高(中東・アフリカ):2023年~2032年
 
表一覧
世界市場、地域別スマートシティAI年間売上高:2023年~2032年
世界市場、地域別スマートシティAI累積売上高:2023-2032年
世界市場、セグメント別スマートシティAI年間売上高:2023年~2032年
スマートシティAIのセグメント別年間売上高(北米):2023年~2032年
欧州、セグメント別スマートシティAI年間売上高:2023-2032年
スマートシティAIのセグメント別年間売上高(アジア太平洋地域):2023年~2032年
スマートシティAIのセグメント別年間売上高(中南米):2023-2032年
セグメント別スマートシティAI年間売上高(中東・アフリカ):2023年~2032年

 

 

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Summary

このレポートでは、今後10年間で大きな成長を遂げるAI市場について分析しています。
 
Report Description
AI, with its predictive analytics and pattern recognition abilities, offers a path to meaningful utilization of the growing amounts of municipal data. Several AI applications to address city sustainability challenges have emerged from their pilot and trial phases to be adopted mainstream, demonstrating that AI can be a key tool in solving problems that would otherwise be difficult or impossible to address. To date, smart cities have used AI for sustainability mostly in three segments: transportation, energy management, and environmental quality.
 
Cities are adopting sustainability AI to improve the effectiveness of staff time spent on data collection and analysis. AI’s ability to process large amounts of data from diverse sources makes it a useful tool in addressing difficult, sticky problems, which have many interacting factors that may be difficult to detect manually. The largest barriers to AI adoption are municipal procurement practices, which are not designed to accommodate many AI companies’ pricing models, and concerns from residents about how cities will protect their privacy and how they will manage these new technologies’ IT and cybersecurity demands.
 
This Guidehouse Insights report finds that the AI market should experience substantial growth in the coming decade as climate challenges increase, deployment of IoT devices grows, and cities become familiar with the outcomes that AI systems can achieve. The recent passage of infrastructure and climate investment programs in key markets (US and Europe) will further boost the AI market. Guidehouse Insights forecasts that annual smart city AI sales revenue will grow from $693.3 million in 2023 to $6.5 billion by 2032, a  compound annual growth rate of 28.2%.
 
KEY QUESTIONS ADDRESSED
  • How are smart cities using AI to meet sustainability goals?
  • What forms of data are cities using for AI?
  • How is AI’s use guiding the development of transportation, energy, and environmental quality systems?
  • What are the largest drivers and barriers to smart cities adopting AI for sustainability?
  • In what ways could cities use emerging AI technologies in the mid to long term?
 
WHO NEEDS THIS REPORT
  • IoT sensor developers
  • Cloud computing providers
  • AI software developers
  • Municipal transportation system equipment manufacturers
  • Environmental quality sensor manufacturers
  • Smart utility meter manufacturers
  • Utilities
  • Energy system developers


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Table of Contents

TABLE OF CONTENTS
1. Executive Summary
1.1   AI for City Sustainability Is Reaching Maturity for a More Use Cases
1.2   Market Trends and Issues
1.3   Market Forecasts
2. Market Issues
2.1   AI Can Help Address City Sustainability Challenges
2.2   Report Scope and Definitions
2.3   State of the Market
2.4   Common Sustainability AI Applications
2.4.1   Transportation
2.4.1.1   Smart Parking
2.4.1.2   Traffic Analysis
2.4.1.3   Traffic Flow Management
2.4.1.4   Curbside Management
2.4.1.5   Road Condition Monitoring
2.4.1.6   Automated Vehicles
2.4.2   Energy Management
2.4.2.1   Smart Meters and Disaggregation
2.4.2.2   Smart Streetlighting
2.4.2.3   Vehicle to Grid
2.4.2.4   Microgrids
2.4.3   Environmental Quality
2.4.3.1   Water Pressure and Leak Detection
2.4.3.2   Automated Water Usage Monitoring
2.4.3.3   Flood Detection and Abatement   10
2.4.3.4   Air Quality Prediction and Automated Actions
2.5   Market Drivers
2.5.1   Improving Staff Productivity
2.5.2   Addressing Sticky Problems
2.5.3   Increasing Public Engagement
2.6   Market Barriers
2.6.1   Privacy and Biases
2.6.2   Procurement Practices
2.6.3   Municipal Siloing
2.6.4   IT Infrastructure Demands
3. Select Industry Players
3.1   Transportation AI Players
3.1.1   Automotus
3.1.2   GoodRoads
3.1.3   Hayden AI
3.1.4   Miovision
3.1.5   NoTraffic
3.2   Energy AI Players
3.2.1   Bidgley
3.2.2   Flashnet
3.2.3   Innowatts
3.2.4   Sense
3.3   Environmental Quality AI Players
3.3.1   Aclara
3.3.2   Breezometer
3.3.3   IQAir
3.3.4   Xylem
3.4   Multisector Players
3.4.1   ABB
3.4.2   Alibaba Group
3.4.3   Amazon
3.4.4   Microsoft
3.4.5   SAS
3.4.6   Siemens
4. Market Forecasts
4.1   Scope
4.2   Methodology
4.3   World Markets Revenue
4.4   Revenue by AI Segment
4.4.1   Transportation
4.4.2   Energy
4.4.3   Environmental Quality
4.5   Revenue by Geographic Region
4.5.1   North America
4.5.2   Europe
4.5.3   Asia Pacific
4.5.4   Latin America
4.5.5   Middle East & Africa
5. Conclusions and Recommendations
5.1   Leading Use Cases
5.2   Recommendations
5.2.1   Vendors
5.2.2   Municipalities
5.2.3   Developers
6. Acronym and Abbreviation List
7. Table of Contents
8. Table of Charts and Figures
9. Scope of Study, Sources and Methodology, Notes
 
LIST OF CHARTS AND FIGURES
Annual Smart City AI Revenue by Region, World Markets: 2023-2032
Annual Smart City AI Revenue by Region, World Markets: 2023-2032
Cumulative Smart City AI Revenue by Region, World Markets: 2023-2032
Annual Smart City AI Revenue by Segment, World Markets: 2023-2032
Percentage of Smart City AI Revenue by Segment, World Markets: 2023
Percentage of Smart City AI Revenue by Segment, World Markets: 2032
Annual Smart City AI Revenue by Segment, North America: 2023-2032
Annual Smart City AI Revenue by Segment, Europe: 2023-2032
Annual Smart City AI Revenue by Segment, Asia Pacific: 2023-2032
Annual Smart City AI Revenue by Segment, Latin America: 2023-2032
Annual Smart City AI Revenue by Segment, Middle East & Africa: 2023-2032
 
LIST OF TABLES
Annual Smart City AI Revenue by Region, World Markets: 2023-2032
Cumulative Smart City AI Revenue by Region, World Markets: 2023-2032
Annual Smart City AI Revenue by Segment, World Markets: 2023-2032
Annual Smart City AI Revenue by Segment, North America: 2023-2032
Annual Smart City AI Revenue by Segment, Europe: 2023-2032
Annual Smart City AI Revenue by Segment, Asia Pacific: 2023-2032
Annual Smart City AI Revenue by Segment, Latin America: 2023-2032
Annual Smart City AI Revenue by Segment, Middle East & Africa: 2023-2032

 

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2024/10/04 10:27

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