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製造業におけるAI市場の世界産業規模、シェア、動向、機会、予測、提供サービス別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、技術別（コンピュータビジョン、機械学習、自然言語処理）、用途別（プロセス制御、生産計画、予知保全、機械検査）、産業別（自動車、医療機器、半導体・エレクトロニクス）、地域別、競合別、2019-2029FAI in Manufacturing Market Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Offering (Hardware, Software, and Services), By Technology (Computer Vision, Machine Learning, Natural Language Processing), By Application (Process Control, Production Planning, Predictive Maintenance & Machinery Inspection), By Industry (Automotive, Medical Devices, Semiconductor & Electronics), By Region, By Competition, 2019-2029F 世界の製造業におけるAI市場は、2023年に54億米ドルと評価され、2029年までのCAGRは37.8%で、予測期間には堅調な成長が予測されている。製造業におけるAI世界市場は、業界の展望を再形成する様々な要因の合流に... もっと見る
サマリー世界の製造業におけるAI市場は、2023年に54億米ドルと評価され、2029年までのCAGRは37.8%で、予測期間には堅調な成長が予測されている。製造業におけるAI世界市場は、業界の展望を再形成する様々な要因の合流によって大きな成長を遂げている。業務効率を重視する傾向が強まる中、製造業者は生産プロセスを最適化し、全体的な生産性を高めるために人工知能（AI）ソリューションに注目している。機械学習や予測分析を含むAI技術は、オペレーションの合理化、ダウンタイムの削減、リソース活用の改善に導入されている。AIの統合により、製造業者は膨大なデータセットから実用的な洞察を得ることができ、情報に基づいた意思決定が容易になり、より機敏で適応性の高い生産環境に貢献する。 さらに、予知保全ソリューションの需要は、製造業におけるAIの採用を推進する重要な原動力となっている。AIアルゴリズムを活用した予知保全により、製造業者は機器の故障を予見し、保全活動のスケジュールをプロアクティブに立てることができるため、計画外のダウンタイムを最小限に抑え、資産の利用率を最適化することができる。品質最適化もまた、AIが大きく進出している重要な側面であり、製造業者がリアルタイムのモニタリングと分析を通じて製品の品質を高めるのに役立っている。 世界の製造業がデジタルトランスフォーメーションを遂げる中、AIは極めて重要なテクノロジーとして台頭しており、メーカーがダイナミックな市場で競争力を維持できるよう支援している。AIの継続的な進歩は、その変革の可能性に対する認識の高まりと相まって、製造業におけるAI市場の上昇軌道に拍車をかけており、企業にオペレーショナル・エクセレンスと持続可能な成長を達成する道筋を提供している。 主な市場促進要因 業務効率の向上 世界の製造業におけるAI市場の成長を促進する主な要因の1つは、製造企業による業務効率の絶え間ない追求である。激しい競争と急速に進化する消費者の需要を特徴とする時代において、製造業者は業務プロセスを最適化するために人工知能（AI）を活用するようになってきている。機械学習や高度なアナリティクスを含むAI技術により、製造業者は膨大なデータセットをリアルタイムで分析し、意思決定に有益な情報を提供し、意思決定を改善する貴重な洞察を引き出すことができる。定型作業、予知保全、品質管理プロセスを自動化することで、AIはメーカーに効率性の向上、生産コストの削減、エラーの最小化をもたらす。AIを活用したソリューションの導入は、生産サイクルを加速させるだけでなく、リソースをより効果的に活用し、全体的なオペレーショナル・エクセレンスに貢献します。 予知保全革命 世界の製造業におけるAI市場は、予知保全戦略へのパラダイムシフトである。従来のメンテナンス手法では、予定されたダウンタイムが発生することが多く、生産ロスにつながる可能性があります。しかし、AI主導の予知保全では、機械学習アルゴリズムを活用して機器の性能データを分析し、潜在的な故障を事前に予測します。このプロアクティブなアプローチにより、メーカーは必要なときに的確にメンテナンス活動のスケジュールを立てることができ、予定外のダウンタイムを最小限に抑え、機器全体の有効性を最適化することができます。ダウンタイムの短縮に伴うコスト削減は、資産利用率の向上と相まって、メーカーがAIを業務に統合する説得力のある理由となっている。 AIによる品質の最適化 品質の最適化は、製造業におけるAIの採用を加速させる重要な原動力として際立っている。厳しい業界標準や顧客の期待に応えようとする製造業にとって、製品品質の維持・向上は最も重要です。AI技術は、生産プロセスのリアルタイムモニタリングと分析を容易にし、メーカーが品質問題を迅速に特定して対処することを可能にする。機械学習アルゴリズムは、過去のデータから学習することができ、メーカーが不良を予測し、防止することを支援することで、無駄を削減し、一貫した製品品質を保証します。適応的な品質管理対策を実施する能力により、AIは、精度と一貫性が譲れない製造部門に変革をもたらす力として位置づけられる。 サプライチェーンの回復力と柔軟性 グローバル・サプライチェーンの複雑性の進化に伴い、製造業者はレジリエンスと柔軟性を強化する原動力としてAIを採用するようになっている。AIアプリケーションは、需要予測から在庫管理まで、サプライチェーンプロセスのリアルタイムモニタリングと最適化を可能にする。機械学習アルゴリズムは、膨大なデータセットを分析し、パターンを特定し、サプライチェーン・オペレーションにおけるより良い意思決定を促進する洞察を提供することができる。市場環境の変化や不測の事態への適応能力を備えたAI搭載の製造システムは、より俊敏で応答性の高いサプライチェーンの構築に貢献し、製造業者はサプライチェーンのリスクを最小限に抑えながら、顧客の需要に効率的に応えることができる。 インダストリー4.0イニシアティブへの投資増加 製造業を変革する力としてインダストリー4.0が認識されるようになったことで、AI技術への投資が増加している。製造プロセスへのデジタル技術の統合を特徴とするインダストリー4.0は、自動化、データ分析、接続性においてAIに大きく依存している。製造業はデジタルトランスフォーメーションの旅に乗り出すにあたり、インダストリー4.0の原則に沿ったAI主導型ソリューションの導入に多大なリソースを割いている。この戦略的投資は、AIがスマート工場と相互接続された製造システムの可能性を最大限に引き出すための礎石であるという理解に基づいている。インダストリー4.0の環境における競争力の追求は、世界の製造業におけるAI導入の高まりを支える説得力のある原動力となっている。 主な市場課題 データ統合と標準化の課題 世界の製造業AI市場が直面する重要な課題は、多様な製造環境におけるデータ統合と標準化の複雑さである。製造業務では、センサー、機械、企業システムなど、さまざまなソースから膨大な量のデータが生成される。しかし、こうしたデータは、形式、構造、粒度のレベルが異なるサイロに存在することが多い。AIを効果的に活用するために、この異種データを統合し標準化することは、手ごわい課題となっている。メーカーは堅牢なデータ統合ソリューションに投資し、標準化されたプロトコルを確立して、異なるデータソース間のシームレスな通信と相互運用性を確保しなければならない。AIアルゴリズムの精度と信頼性は、分析するデータの品質と一貫性に依存するため、これらの課題を克服することは、AIアプリケーションが意味のある洞察を導き出すために不可欠である。 スキルギャップと人材育成 製造業におけるAI技術の急速な進化は、スキルギャップと人材育成の必要性に関する重大な課題を露呈している。AIを製造プロセスに組み込むには、AI駆動システムを理解し、実装し、維持することができる熟練した労働力が必要である。多くの製造業は、AI、機械学習、データ分析に必要な専門知識を持つ専門家の確保と維持に課題を抱えている。このスキルギャップを埋めるには、研修プログラムや教育イニシアティブに多額の投資を行う必要がある。製造業者は、AIツールの使用に熟達するだけでなく、AIが生成した洞察を解釈し、情報に基づいた意思決定を行うための知識を有する人材を育成する必要がある。この課題に対処することは、製造業におけるAIの可能性を最大限に引き出し、組織がこうした変革的技術のメリットを効果的に活用できるようにするために極めて重要である。 セキュリティとプライバシーに関する懸念 製造業におけるAIの統合は、セキュリティとプライバシーに関する複雑な問題を引き起こし、普及に向けた大きな課題となる。製造システムが相互に接続され、重要な機能をAIに依存するようになると、サイバー脅威の潜在的な標的となる。機密データ、知的財産、業務プロセスのセキュリティとプライバシーを確保することが最も重要です。製造業者は、サイバー攻撃から保護するために、暗号化、安全なアクセス制御、継続的な監視など、強固なサイバーセキュリティ対策を実施しなければならない。さらに、モノの産業インターネット（IIoT）内でデバイスやシステムの接続性が高まっているため、データプライバシーに関する懸念が高まっています。AIの利点を活用することと、サイバーセキュリティの脅威から保護することのバランスを取ることは、継続的な警戒と投資を必要とする永続的な課題である。 高い導入コストとROIの不確実性 ソフトウェアの開発、ハードウェアのアップグレード、従業員のトレーニングなど、製造業におけるAIの導入に伴う初期コストは、多くの組織にとって大きな課題となっている。効率性の向上、予知保全、品質の最適化といった長期的なメリットは期待できるものの、製造業者はしばしば、投資収益率（ROI）やこれらのメリットを実現するスケジュールに関する不確実性に直面する。AI導入の複雑さは、専門的な専門知識の必要性と相まって、初期コストの高さにつながる可能性がある。メーカーは、潜在的なROIを慎重に評価し、これらの投資を正当化するための明確な実装戦略を策定する必要があります。この課題を克服するには、成功のための透明性の高いベンチマークを確立し、主要業績評価指標を監視し、AIアプリケーションを継続的に最適化して、長期にわたって目に見える価値を確実に提供することが必要です。これらの課題に対処することは、メーカーがAIを業務に統合する複雑さをうまく乗り切るために不可欠である。 主な市場動向 製造業における説明可能なAIの進化 世界の製造業におけるAI市場を形成する顕著な傾向は、説明可能なAI（XAI）への注目の高まりである。AIアルゴリズムが高度化・複雑化するにつれ、特に重要な製造業務では、意思決定プロセスにおける透明性と解釈可能性へのニーズが高まっている。説明可能なAIによって、製造業者はAIシステムが特定の結論や推奨事項に至る方法を理解することができ、意思決定に影響を与える要因に関する洞察を得ることができる。この傾向は、利害関係者の信頼を獲得し、規制を遵守し、AIシステムと人間のオペレーターとの間の協力を促進するために極めて重要である。意思決定が操業や安全に重大な影響を及ぼす可能性のある製造業では、説明可能なAIの進化が、業界全体におけるAI技術の導入と受容を強化する上で極めて重要な役割を果たすと考えられている。 リアルタイム意思決定のためのエッジAI エッジAIの採用は、リアルタイムの意思決定機能の必要性に後押しされ、製造業における主要な市場トレンドとして浮上している。従来のクラウドベースのAIシステムでは、遅延の問題が発生することが多く、時間にシビアな製造プロセスでは障害となる可能性がある。エッジAIは、センサーや機械などのエッジデバイスにAIアルゴリズムを直接導入することで、リアルタイムでのデータ分析と意思決定をソースで可能にする。このトレンドは、製造システムの応答性を高め、全体的な運用効率を改善し、集中型クラウドコンピューティングへの依存を低減する。業界が、相互接続されたデバイスが極めて重要な役割を果たすインダストリー4.0の時代を受け入れるにつれ、エッジAIの統合は、製造環境におけるインスタントな洞察とアクションの需要に対応する戦略的アプローチとして、ますます普及している。 スマート・マニュファクチャリングにおけるAI主導のカスタマイズ スマート・マニュファクチャリングでは、パーソナライズされたオーダーメイドの製品に対する需要の高まりに対応するため、AI主導のカスタマイズ化の傾向が見られる。AIアルゴリズムは、消費者の嗜好、過去のデータ、市場動向を分析し、柔軟性とカスタマイズ性を高めるために生産プロセスを最適化する。メーカーはAIを活用して、製品構成や組み立て工程などの生産パラメーターを動的に調整し、個別の顧客要件に対応している。この傾向は、顧客満足度を高めるだけでなく、メーカーが市場の需要の変化に迅速に対応することを可能にする。AIによるカスタマイズの統合は、より広範なインダストリー4.0のビジョンに沿ったものであり、スマート製造システムは、適応性、応答性、多様な顧客ニーズに正確に合致した製品を提供する能力を特徴とする。 AIによる製造 持続可能性は世界の製造業の中心テーマとなっており、AIは持続可能な実践を推進する上で極めて重要な役割を果たしている。AIアプリケーションは、製造プロセスにおけるエネルギー消費の最適化、廃棄物の削減、資源効率の向上に採用されている。AIを活用した予測分析は、製造業者が機器の故障を予測し、不必要な資源の使用を防ぎ、環境への影響を最小限に抑えるのに役立ちます。さらに、AIを活用したシミュレーションとモデリングにより、製造業者はさまざまな生産シナリオの環境フットプリントを評価し、より持続可能なプロセスの設計を支援することができる。環境意識が消費者や規制当局の期待を形成し続ける中、持続可能な製造慣行のためにAIを統合する傾向は、業界全体でさらに勢いを増すと予想される。 協働ロボティクスとAIの統合 AIとロボティクス、特に協働ロボティクスの融合は、世界の製造業におけるAI市場において注目すべき傾向である。メーカー各社は、人間のオペレーターとともに協調的かつ柔軟に作業できるAIを強化したロボットの導入を進めている。これらのロボットは、視覚認識、意思決定、適応学習などのタスクにAIを活用し、複雑なタスクを正確かつ効率的に実行できるようにする。このトレンドは、AIを活用したセンサーやリアルタイム監視の導入により安全性の懸念に対処しながら、製造業務の全体的な生産性と俊敏性を高める。AIとロボティクスの協調的統合は、製造業の展望を再構築し、人間の労働者とインテリジェントな機械の両方の長所を活用した、より適応的で応答性の高い生産環境を作り出している。 セグメント別の洞察 オファリングインサイト 世界の製造業向けAI市場は、ソフトウェア・セグメントの優位性を目の当たりにしており、予測期間を通じて主導的地位を維持すると予測されている。製造業向けAIのソフトウェア製品は、高度な分析、機械学習アルゴリズム、コグニティブ・コンピューティング・アプリケーションを可能にし、業務効率と意思決定プロセスを推進する上で極めて重要な役割を果たす。AIソフトウェアの重要性は、製造業務で生成される膨大なデータセットを分析し、実用的な洞察を抽出し、予知保全、品質最適化、プロセス自動化を促進する能力にある。製造業がAIアプリケーションの変革の可能性をますます認識するにつれ、洗練されたソフトウェア・ソリューションの需要が急増し続けている。これらのソフトウェア製品は、製造業者が新たなハードウェア・インフラに多額の投資をすることなくAI主導の戦略を導入することを可能にし、進化する製造ニーズに適応する拡張性と柔軟性を提供する。さらに、AIアルゴリズムの継続的な進歩は、インダストリー4.0イニシアチブの重視の高まりと相まって、製造業におけるAI市場におけるソフトウェアセグメントの持続的な優位性に寄与している。ソフトウェア分野の優位性は、インテリジェントなデータ分析と機械学習機能を活用して生産プロセスを強化し、ダウンタイムを最小化し、リソース利用を最適化することに業界が重点を置いていることを示しており、それによって世界の製造業のダイナミックな状況において競争力を確保している。製造業がソフトウェアベースのAIソリューションを優先して運用効率を高め、戦略的優位性を獲得していることから、今後数年間もソフトウェア分野が製造業におけるAI市場の成長と革新の原動力になると予想される。 テクノロジーインサイト 世界の製造業におけるAI市場は、機械学習分野の優位性を目の当たりにし、予測期間を通じて主導的地位を維持する構えである。機械学習技術は、システムがデータから学習し、パターンを特定し、明示的なプログラミングなしに情報に基づいた意思決定を行うことを可能にすることによって、製造プロセスを変革する礎石として浮上している。この技術の優位性は、予知保全、品質管理、生産最適化など、さまざまな製造アプリケーションにおける汎用性と適用可能性に起因する。機械学習アルゴリズムは、工場現場のセンサーやデバイスによって生成された膨大なデータセットを分析し、効率性と生産性を高める貴重な洞察を提供することで、製造業者に力を与える。機械学習が時間とともに適応し、パフォーマンスを向上させる能力は、製造業務のダイナミックで進化する性質に合致している。コンピュータ・ビジョンと自然言語処理も製造業におけるAI市場に大きく貢献しているが、幅広い応用範囲と機械学習アルゴリズムの継続的な進化が、AIの持続的な優位性に寄与している。製造企業がAI技術の可能性を最大限に引き出そうとする中、機械学習分野は業界の展望を形成し、イノベーションを推進し、具体的なビジネス成果をもたらす上で中心的な役割を果たすと予想される。機械学習技術の継続的な進歩とスマート製造プロセスへの統合により、この技術セグメントは最前線にとどまる可能性が高く、世界の製造部門全体でAIの変革的影響の舵取りを行う。 アプリケーションの洞察 世界の製造業におけるAI市場は、予知保全と機械検査セグメントによって支配されており、この支配力は予測期間を通じて持続すると予想される。人工知能（AI）アプリケーションによって実現される予知保全は、業務効率を高め、計画外のダウンタイムを最小限に抑えようとする製造業者にとって重要な推進力として浮上している。高度な分析と機械学習アルゴリズムを活用することで、メーカーは潜在的な機器の故障を予測し、メンテナンス活動をプロアクティブにスケジュールすることができる。このセグメントの機械検査では、センサーデータと視覚情報を分析するAI搭載システムが機械の状態をリアルタイムで監視し、異常や潜在的な問題の早期発見を確実にする。費用対効果が高く効率的なメンテナンス戦略が重視されるようになったことで、予知保全と機械検査アプリケーションの需要が高まっており、このセグメントは製造部門全体でAIを採用する際の要として位置付けられている。製造業者が設備の信頼性を向上させ、保守コストを削減し、生産稼働時間を最大化する戦略を優先する傾向が強まる中、予知保全と機械検査分野は優位性を維持し、世界の製造業におけるAI市場の革新と変革の原動力になると予想される。予知保全が提供するプロアクティブでデータ駆動型のアプローチは、オペレーショナル・エクセレンスを達成するという業界の目標に合致しており、製造機械の信頼性と性能を確保する上でAIアプリケーションが果たす重要な役割を強調している。 地域別の洞察 アジア太平洋地域は、世界の製造業におけるAI市場において支配的な地域として浮上しており、この支配力は予測期間を通じて持続すると予測されている。アジア太平洋地域は、新興技術への多額の投資と相まって急速な工業化を目の当たりにしており、製造業における人工知能（AI）採用の重要な拠点となっている。中国、日本、韓国などの国々は、効率性、生産性、革新性を高めるために、製造プロセスにAI技術を取り入れる最前線にいる。自動車、電子機器、機械などの分野における広範な製造活動が、インダストリー4.0やスマート・マニュファクチャリングを推進する政府の取り組みと相まって、AIソリューションの需要を促進している。加えて、この地域はテクノロジー・プロバイダー、研究機関、熟練労働者からなる強固なエコシステムの恩恵を受けており、製造業務におけるAIの広範な統合に寄与している。アジア太平洋地域の企業が引き続きデジタルトランスフォーメーションと自動化を優先していることから、同地域は世界の製造業におけるAI市場における優位性を維持すると予想される。技術進歩への継続的なコミットメント、大規模な工業生産、および助長的なビジネス環境により、アジア太平洋地域は製造業全体のAI導入の未来を形成する原動力として位置付けられている。AI導入における同地域のリーダーシップは、世界の製造業における重要なプレーヤーとしての戦略的地位を浮き彫りにしており、さまざまな分野の組織が競争力を維持し、近代的な製造業の課題に対処するためにAIを活用するにつれて、同地域の継続的な優位性が予想される。 主要市場プレイヤー シーメンスAG ゼネラル・エレクトリック社（GE） インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション（IBM） SAP SE ロックウェル・オートメーション グーグル合同会社 エヌビディア・コーポレーション アマゾン・ドット・コム マイクロソフト株式会社 三菱電機株式会社 レポートの範囲 本レポートでは、製造業におけるAIの世界市場を、以下に詳述した業界動向に加えて、以下のカテゴリーに分類しています： 製造業におけるAI市場 oハードウェア oサービス ソフトウェア 製造業におけるAI市場：技術別 oコンピュータビジョン o機械学習 o自然言語処理 製造業におけるAI市場：アプリケーション別 oプロセス制御 o生産計画 o予知保全機械検査 製造業におけるAI市場：産業別 o自動車 o医療機器 o半導体エレクトロニクス 製造業におけるAI市場：地域別 o北米 §米国 §カナダ §メキシコ 欧州 §フランス §イギリス §イタリア §ドイツ §スペイン §ベルギー o アジア太平洋 §中国 §インド §日本 §オーストラリア §韓国 §インドネシア §ベトナム o 南米 §ブラジル §アルゼンチン §コロンビア §チリ §ペルー o 中東アフリカ §南アフリカ §サウジアラビア §トルコ §トルコ §イスラエル 競合他社の状況 企業プロフィール：世界の製造業におけるAI市場に存在する主要企業の詳細分析。 利用可能なカスタマイズ Tech Sci Research社は、与えられた市場データを用いて、世界の製造業におけるAI市場レポートを作成し、企業の特定のニーズに応じてカスタマイズを提供しています。本レポートでは以下のカスタマイズが可能です： 企業情報 追加市場参入企業（最大5社）の詳細分析とプロファイリング 目次1.製品概要1.1.市場の定義 1.2.市場の範囲 1.2.1.対象市場 1.2.2.調査対象年 1.2.3.主要市場セグメント 2.調査方法 2.1.調査目的 2.2.ベースライン方法論 2.3.調査範囲の設定 2.4.前提条件と限界 2.5.調査ソース 2.5.1.二次調査 2.5.2.一次調査 2.6.市場調査のアプローチ 2.6.1.ボトムアップアプローチ 2.6.2.トップダウンアプローチ 2.7.市場規模市場シェアの算出方法 2.8.予測手法 2.8.1.データ三角測量の検証 3.エグゼクティブサマリー 4.COVID-19が世界の製造業AI市場に与える影響 5.顧客の声 6.世界の製造業におけるAI 7.世界の製造業におけるAI市場の展望 7.1.市場規模予測 7.1.1.金額別 7.2.市場シェア予測 7.2.1.オファリング別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス） 7.2.2.技術別（コンピュータビジョン、機械学習、自然言語処理） 7.2.3.アプリケーション別（工程管理、生産計画、予知保全機械検査） 7.2.4.産業別（自動車、医療機器、半導体エレクトロニクス） 7.2.5.地域別（北米、欧州、南米、中東アフリカ、アジア太平洋地域） 7.3.企業別（2023年） 7.4.市場マップ 8.北米製造業AI市場展望 8.1.市場規模予測 8.1.1.金額別 8.2.市場シェア予測 8.2.1.オファリング別 8.2.2.テクノロジー別 8.2.3.アプリケーション別 8.2.4.産業別 8.2.5.国別 8.3.北米国別分析 8.3.1.米国の製造業AI市場展望 8.3.1.1.市場規模予測 8.3.1.1.1.金額別 8.3.1.2.市場シェア予測 8.3.1.2.1.オファリング別 8.3.1.2.2.技術別 8.3.1.2.3.アプリケーション別 8.3.1.2.4.産業別 8.3.2.カナダ製造業AI市場展望 8.3.2.1.市場規模予測 8.3.2.1.1.金額別 8.3.2.2.市場シェア予測 8.3.2.2.1.オファリング別 8.3.2.2.2.技術別 8.3.2.2.3.アプリケーション別 8.3.2.2.4.産業別 8.3.3.メキシコ製造業AI市場展望 8.3.3.1.市場規模予測 8.3.3.1.1.金額別 8.3.3.2.市場シェア予測 8.3.3.2.1.オファリング別 8.3.3.2.2.技術別 8.3.3.2.3.アプリケーション別 8.3.3.2.4.産業別 9.欧州製造業AI市場展望 9.1.市場規模予測 9.1.1.金額別 9.2.市場シェア予測 9.2.1.オファリング別 9.2.2.テクノロジー別 9.2.3.アプリケーション別 9.2.4.産業別 9.2.5.国別 9.3.ヨーロッパ国別分析 9.3.1.ドイツ製造業AI市場の展望 9.3.1.1.市場規模予測 9.3.1.1.1.金額別 9.3.1.2.市場シェア予測 9.3.1.2.1.オファリング別 9.3.1.2.2.技術別 9.3.1.2.3.アプリケーション別 9.3.1.2.4.産業別 9.3.2.フランス製造業AI市場展望 9.3.2.1.市場規模予測 9.3.2.1.1.金額別 9.3.2.2.市場シェア予測 9.3.2.2.1.オファリング別 9.3.2.2.2.技術別 9.3.2.2.3.アプリケーション別 9.3.2.2.4.産業別 9.3.3.イギリス製造業AI市場展望 9.3.3.1.市場規模予測 9.3.3.1.1.金額別 9.3.3.2.市場シェア予測 9.3.3.2.1.オファリング別 9.3.3.2.2.技術別 9.3.3.2.3.アプリケーション別 9.3.3.2.4.産業別 9.3.4.イタリア製造業AI市場展望 9.3.4.1.市場規模予測 9.3.4.1.1.金額別 9.3.4.2.市場シェア予測 9.3.4.2.1.オファリング別 9.3.4.2.2.技術別 9.3.4.2.3.アプリケーション別 9.3.4.2.4.産業別 9.3.5.スペイン製造業AI市場展望 9.3.5.1.市場規模予測 9.3.5.1.1.金額別 9.3.5.2.市場シェア予測 9.3.5.2.1.オファリング別 9.3.5.2.2.技術別 9.3.5.2.3.アプリケーション別 9.3.5.2.4.産業別 9.3.6.ベルギー製造業AI市場展望 9.3.6.1.市場規模予測 9.3.6.1.1.金額別 9.3.6.2.市場シェア予測 9.3.6.2.1.オファリング別 9.3.6.2.2.技術別 9.3.6.2.3.アプリケーション別 9.3.6.2.4.産業別 10.南米製造業AI市場展望 10.1.市場規模予測 10.1.1.金額別 10.2.市場シェア予測 10.2.1.オファリング別 10.2.2.テクノロジー別 10.2.3.アプリケーション別 10.2.4.産業別 10.2.5.国別 10.3.南アメリカ国別分析 10.3.1.ブラジル：製造業向けAI市場の展望 10.3.1.1.市場規模予測 10.3.1.1.1.金額別 10.3.1.2.市場シェア予測 10.3.1.2.1.オファリング別 10.3.1.2.2.技術別 10.3.1.2.3.アプリケーション別 10.3.1.2.4.産業別 10.3.2.コロンビア製造業AI市場展望 10.3.2.1.市場規模予測 10.3.2.1.1.金額別 10.3.2.2.市場シェア予測 10.3.2.2.1.オファリング別 10.3.2.2.2.技術別 10.3.2.2.3.アプリケーション別 10.3.2.2.4.産業別 10.3.3.アルゼンチン製造業AI市場展望 10.3.3.1.市場規模予測 10.3.3.1.1.金額別 10.3.3.2.市場シェア予測 10.3.3.2.1.オファリング別 10.3.3.2.2.技術別 10.3.3.2.3.アプリケーション別 10.3.3.2.4.産業別 10.3.4.チリ製造業AI市場展望 10.3.4.1.市場規模予測 10.3.4.1.1.金額別 10.3.4.2.市場シェア予測 10.3.4.2.1.オファリング別 10.3.4.2.2.技術別 10.3.4.2.3.アプリケーション別 10.3.4.2.4.産業別 10.3.5.ペルー製造業AI市場展望 10.3.5.1.市場規模予測 10.3.5.1.1.金額別 10.3.5.2.市場シェア予測 10.3.5.2.1.オファリング別 10.3.5.2.2.技術別 10.3.5.2.3.アプリケーション別 10.3.5.2.4.産業別 11.中東アフリカ製造業AI市場展望 11.1.市場規模予測 11.1.1.金額別 11.2.市場シェア予測 11.2.1.オファリング別 11.2.2.テクノロジー別 11.2.3.アプリケーション別 11.2.4.産業別 11.2.5.国別 11.3.中東アフリカ国別分析 11.3.1.サウジアラビアの製造業AI市場展望 11.3.1.1.市場規模予測 11.3.1.1.1.金額別 11.3.1.2.市場シェア予測 11.3.1.2.1.オファリング別 11.3.1.2.2.技術別 11.3.1.2.3.アプリケーション別 11.3.1.2.4.産業別 11.3.2.UAE製造業AI市場展望 11.3.2.1.市場規模予測 11.3.2.1.1.金額別 11.3.2.2.市場シェア予測 11.3.2.2.1.オファリング別 11.3.2.2.2.技術別 11.3.2.2.3.アプリケーション別 11.3.2.2.4.産業別 11.3.3.南アフリカ製造業AI市場展望 11.3.3.1.市場規模予測 11.3.3.1.1.金額別 11.3.3.2.市場シェア予測 11.3.3.2.1.オファリング別 11.3.3.2.2.技術別 11.3.3.2.3.アプリケーション別 11.3.3.2.4.産業別 11.3.4.トルコ 製造業におけるAI市場展望 11.3.4.1.市場規模予測 11.3.4.1.1.金額別 11.3.4.2.市場シェア予測 11.3.4.2.1.オファリング別 11.3.4.2.2.技術別 11.3.4.2.3.アプリケーション別 11.3.4.2.4.産業別 11.3.5.イスラエル製造業AI市場展望 11.3.5.1.市場規模予測 11.3.5.1.1.金額別 11.3.5.2.市場シェア予測 11.3.5.2.1.オファリング別 11.3.5.2.2.技術別 11.3.5.2.3.アプリケーション別 11.3.5.2.4.産業別 12.アジア太平洋地域の製造業AI市場展望 12.1.市場規模予測 12.1.1.金額別 12.2.市場シェア予測 12.2.1.オファリング別 12.2.2.テクノロジー別 12.2.3.アプリケーション別 12.2.4.産業別 12.2.5.国別 12.3.アジア太平洋地域国別分析 12.3.1.中国製造業AI市場展望 12.3.1.1.市場規模予測 12.3.1.1.1.金額別 12.3.1.2.市場シェア予測 12.3.1.2.1.オファリング別 12.3.1.2.2.技術別 12.3.1.2.3.アプリケーション別 12.3.1.2.4.産業別 12.3.2.インド製造業AI市場展望 12.3.2.1.市場規模予測 12.3.2.1.1.金額別 12.3.2.2.市場シェア予測 12.3.2.2.1.オファリング別 12.3.2.2.2.技術別 12.3.2.2.3.アプリケーション別 12.3.2.2.4.産業別 12.3.3.日本製造業AI市場展望 12.3.3.1.市場規模予測 12.3.3.1.1.金額別 12.3.3.2.市場シェア予測 12.3.3.2.1.オファリング別 12.3.3.2.2.技術別 12.3.3.2.3.アプリケーション別 12.3.3.2.4.産業別 12.3.4.韓国製造業AI市場展望 12.3.4.1.市場規模予測 12.3.4.1.1.金額別 12.3.4.2.市場シェア予測 12.3.4.2.1.オファリング別 12.3.4.2.2.技術別 12.3.4.2.3.アプリケーション別 12.3.4.2.4.産業別 12.3.5.オーストラリア製造業AI市場展望 12.3.5.1.市場規模予測 12.3.5.1.1.金額別 12.3.5.2.市場シェア予測 12.3.5.2.1.オファリング別 12.3.5.2.2.技術別 12.3.5.2.3.アプリケーション別 12.3.5.2.4.産業別 12.3.6.インドネシア製造業AI市場展望 12.3.6.1.市場規模予測 12.3.6.1.1.金額別 12.3.6.2.市場シェア予測 12.3.6.2.1.オファリング別 12.3.6.2.2.技術別 12.3.6.2.3.アプリケーション別 12.3.6.2.4.産業別 12.3.7.ベトナム製造業AI市場展望 12.3.7.1.市場規模予測 12.3.7.1.1.金額別 12.3.7.2.市場シェア予測 12.3.7.2.1.オファリング別 12.3.7.2.2.技術別 12.3.7.2.3.アプリケーション別 12.3.7.2.4.産業別 13.市場ダイナミクス 13.1.促進要因 13.2.課題 14.市場動向 15.企業プロフィール 15.1.シーメンスAG 15.1.1.事業概要 15.1.2.主な収益と財務 15.1.3.最近の動向 15.1.4.キーパーソン/主要コンタクトパーソン 15.1.5.提供する主要製品/サービス 15.2.ゼネラル・エレクトリック・カンパニー（GE） 15.2.1.事業概要 15.2.2.主な収入と財務 15.2.3.最近の動向 15.2.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 15.2.5.主要製品／サービス 15.3.インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション（IBM） 15.3.1.事業概要 15.3.2.主な収入と財務 15.3.3.最近の動向 15.3.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 15.3.5.主要製品／サービス 15.4.SAP SE 15.4.1.事業概要 15.4.2.主要収益と財務 15.4.3.最近の動向 15.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 15.4.5.主要製品／サービス 15.5.ロックウェル・オートメーション 15.5.1.事業概要 15.5.2.主な収入と財務 15.5.3.最近の動向 15.5.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 15.5.5.主要製品／サービス 15.6.グーグル合同会社 15.6.1.事業概要 15.6.2.主な収益と財務 15.6.3.最近の動向 15.6.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 15.6.5.主要製品/サービス 15.7.エヌビディア・コーポレーション 15.7.1.事業概要 15.7.2.主な収益と財務 15.7.3.最近の動向 15.7.4.キーパーソン/主要コンタクトパーソン 15.7.5.提供する主要製品/サービス 15.8.アマゾン・ドット・コム社 15.8.1.事業概要 15.8.2.主な収益と財務 15.8.3.最近の動向 15.8.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 15.8.5.提供する主要製品／サービス 15.9.マイクロソフト株式会社 15.9.1.事業概要 15.9.2.主な収入と財務 15.9.3.最近の動向 15.9.4.キーパーソン/主要コンタクトパーソン 15.9.5.提供する主要製品／サービス 15.10.三菱電機 15.10.1.事業概要 15.10.2.主な収入と財務 15.10.3.最近の動向 15.10.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 15.10.5.主要製品／サービス 16.戦略的提言 17.会社概要 免責事項
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