市場概要
AIoT市場は、2024年に183.7億米ドル、2030年には791.3億米ドルに達すると予測され、予測期間中の年間平均成長率（CAGR）は27.6%です。クラウドコンピューティング、AI統合エッジコンピューティングとともに、スマートシティとスマートインフラ開発がAIoTの導入を徐々に後押ししています。これらの技術は、組織の効率性を高めるだけでなく、エネルギー効率や持続可能性対策にもつながるため、スマートグリッドやスマート交通などの分野でAIoTが不可欠であると考えられています。IoTガジェットに対するサイバー脅威の危険性が高まっているため、より緊密なセキュリティとプライバシー・ソリューションが不可欠となっており、AIoT市場はますます拡大しています。様々な分野で発見されたAIoTは、患者の診断能力と治療能力を高める遠隔患者モニタリングを通じて、ヘルスケア分野を急速に再編成しています。これらの要因が相まって、AIoT市場は急速に拡大しています。
ジェネレーティブAIは、IoTデバイスを改善し新機能を提供することで、AIoT市場に大きな変化とイノベーションをもたらすと期待されています。ジェネレーティブAIは、合成データを作成することで、AIモデルの学習効率を高め、IoTにおける予測分析、異常検知、意思決定の分野で機能します。また、データの洞察を自動化することで、スマートホームや都市の住民にとってさらに優れたエクスペリエンスが生まれます。エッジコンピューティングの場合、生成AIは自動運転車や製造プロセスのような繊細なオペレーションにおいて、リアルタイムで最適なカバレッジを提供します。また、製品設計を支援し、より良いデジタル・ツイン、つまり実際の資産のより良い複製を作成するのに役立ちます。IoTデバイスとユーザーとのインタラクションの面では、自然言語処理と醜いフロントエンドを通じてジェネレーティブAIが改善され、ユーザーの面では、一般的に電力浪費が削減されるだけでなく、サイバーリスクの模倣を通じてセキュリティが強化されます。最終的に、ジェネレーティブAIは、モバイルヘルスケアソリューションからコグニティブ製造、自律システムまで、新しいAIoTアプリケーションを定義し、スマートスペースと効果的なビジネス・運用モデルの進展を促進します。
ロットデバイスからのデータレートの増加は、今日のAloT市場に影響を与える重要な要因の1つです。スマートホームシステム、ヘルスケア施設、製造業など、多くの業界には数十億台のロットデバイスが存在しており、膨大な量のデータがリアルタイムで継続的に作成されています。このようなデータは大規模かつ多様であり、現状ではAlの技術を用いなければ処理・分析することができません。Alは、特に製造業や自動車産業など、人命に関わる重要な用途において、データをリアルタイムに処理し、自動的に意思決定を行い、業務を最適化することで、loTシステムも改善します。また、Alは、大量のデータとサイバーセキュリティに根ざした規模の問題をサポートし、クラウドおよびエッジ・コンピューティング・ソリューションとの相乗効果を発揮します。このようなデータ量の増大は、セキュリティ上の意味合いも持ち、Alは、loTネットワーク内の異常な動作の特定やサイバー攻撃の脅威の防止に使用されます。IoTの導入率が高まる中、Alは、産業プロセスの生産ラインにおいて、カスタム・ユーザ・エンゲージメントや効率的な予知保全（Predictive Maintenance）を実現します。また、スマートシティの効率向上にも貢献できます。
IoT分野におけるAl市場の最大の課題は、統合性の欠如と規格のばらつきです。同様に、通信インターフェイスの世界標準がないため、ほとんどのベンダーが独自のソリューションを提供し、相互運用性の問題を引き起こしています。そのため、すべてのシステムやデバイスが簡単に統合され、相互作用するわけではありません。このため、システム統合の問題が生じ、高価で複雑なミドルウェアを使用して2つの異種システムをリンクすることで対処しています。コンピュータとソフトウェアで構成される従来のインターネットとは異なり、IoTでは、接続されたすべてのシステムが遵守すべき一連の標準規格が必要です。このような標準規格がないため、アーキテクチャが乖離し、新しいデバイスの設計やデータ交換の方法論が異なるため、業界全体の実装が遅れ、研究開発サイクルが悪化します。さらに、特定のベンダーに縛られることを避けるために、企業は複数の、時には矛盾する標準に取り組まなければならず、より良いソリューションへのアップグレードが過度に面倒になるため、より大きな費用が発生します。静寂な標準は分散化されているため、エコシステム内の協力が制限され、パートナーの統合と全体的なイノベーションが制約されます。
この特別な傾向は、より洗練された製品に対する需要が急速に高まっていることを示しており、この事実は、ロット分野のアルに対するセキュリティ業界の市場の可能性を明確に示しています。問題は、デバイスの接続が拡大し、loTネットワークの複雑さが増すにつれて、従来のセキュリティ対策やプロトコルが機能しなくなることです。Al対応ソリューションは、従来の方法と比較して、より優れた脅威の特定と対応を約束します。これは、リスクを分析するために行動分析とリアルタイム監視を組み込んでいるためです。その結果、ハイブリッド脅威は、脅威への自動対応、ゼロデイ脆弱性のような新しい未知のリスクの検出、データ資産を損なうことなくプライバシーを強化することを可能にし、Alアプリケーションの領域を拡大します。さらに、膨大な情報の取り扱いを支援することで、組織が特定の基準を遵守することを支援し、現代のロットランドスケープを保護する上で不可欠な要素となります。そのため、より高度なセキュリティシステムを採用する傾向が、大きな発展の可能性を秘めた広大な市場として、Alテクノロジーへの投資を後押ししています。
AloT市場について指摘されている主な課題の1つは、有資格者の不足です。その主な理由は、AlアルゴリズムとloTシステムの統合には、これら2つの領域に関する卓越した知識が必要であるという事実に起因しています。これは、学術機関や訓練機関がこれらの分野の技術の進歩に追いつくことができず、求められる専門的な職に就く人材を育成することが難しいため、訓練を受けた人材の不足という問題がさらに深刻化しています。また、常に進化し続けるAlやLoT技術に対応するのに苦労する一方で、人材の採用やトレーニングには常に高いコストがかかります。この人手不足は、特に製品ソリューションの開発における革新的な技術の実装に影響を及ぼし、Al主導のloTソリューションの開発が遅れ、効果が低下する可能性が高いことを意味します。
AloT市場の重要な側面の一つである機械学習技術には、教師あり学習、教師なし学習、強化学習があります。教師あり学習は、既知の出力を持つデータをアルゴリズムに与え、その出力を認識するように学習させるものです。このような方法は、画像認識や音声認識、医療診断ツール、予測アルゴリズムなどの分野で広く応用されています。教師あり学習モデルでは、例から学習することで、新しい未知のデータを予測したり分類したりすることができます。教師あり学習の例としては、決定木、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどがあり、電子メールのスパム検出や電子商取引のレコメンデーションシステムなどに役立ちます。
コンテクスチュアル・ユーザー・インターフェースのためのAI技術は、応答をより適切なものにする状況情報を組み込むことによって、ユーザー体験を向上させます。最も議論され、需要の高い推薦技術の1つは、ユーザーの現在または過去のコンテキスト、嗜好、行動に関する情報を使用して、最適な推薦を提案するコンテキスト認識推薦システムです。時間帯、場所、行動などのコンテキストは、ユーザーが特定の商品、映画、記事に興味を持つ確率に影響を与える可能性があるため、これらのシステムはeコマース、ストリーミングサービス、コンテンツ配信プラットフォームで広く使用されています。コンテキストを考慮することで、これらのシステムはもはや受動的な推薦システムではなく、真の能動的な推薦システムとなり、コンテキストメニューを持つユーザーの満足度を高めるリアルタイムパーソナライゼーションを提供します。
各国はAloTの技術強化に非常に力を入れています。アジア太平洋地域は、最新技術の進歩的かつダイナミックな導入により成長を続けており、調査期間中の年平均成長率は最も高くなると考えられます。技術を活用するためのさらなる開発を通じてIoT技術を商業化した要因から生じる機会が、この地域におけるAloTプラットフォームソリューションの採用の原動力になると推定されます。アジア太平洋地域は、中国、インド、日本のような重要な経済圏で構成されており、AloT市場においてより高いCAGRを示すと予想されています。業種別では、輸送とモビリティ、エネルギーと公益事業、ヘルスケアとライフサイエンスが、この地域で最も高いレベルでAloTとソフトウェアソリューションおよびサービスを採用すると推定されています。
主要企業・市場シェア
2024年6月、マイクロソフトと日立製作所は、ジェネレーティブAIによる社会イノベーションを加速するため、今後3年間で数十億ドル規模の協業を行うと発表しました。日立は、この戦略的提携により、2024年度に売上高2兆6,500億円(189億米ドル)*1を計画しているLumada事業の成長を推進するとともに、日立グループの業務効率化・生産性向上を推進していきます。
日立は、2024年5月にGoogleと提携し、ジェネレーティブAIによる企業のイノベーションと生産性向上を加速します。日立は、GeminiモデルやVertex AIなどのクラウド技術を活用した企業の課題解決支援に特化した新たな事業部門を設立するとともに、Google CloudのAIを採用し、自社の製品やサービスの強化を図ります。本提携により、日立は、デジタル事業の中核であるLumadaの成長をさらに加速させるとともに、日立グループの業務効率化を推進します。
2024年4月、ジルチはAWSとの協業を拡大し、ジルチの提案するAIイノベーションの展開を加速すると発表しました。ジルチは今後もAWSのAIおよびMLサービスを活用し、顧客へのサービス提供方法や加盟店との連携方法を変革していきます。これには、Amazon SageMakerやAmazon Bedrockなどのサービスが含まれます。
2024年3月、オラクルとエヌビディアは、デジタル主権を確立し、独自の国家データや個人データを管理する加速コンピューティングとジェネレーティブAIサービスを提供するために協業。
AIoT市場参入企業一覧
IBM (US)
Cisco (US)
AWS (US)
Google (US)
Microsoft (US)
Oracle (US)
HPE (US)
Intel (US)
Softweb Solutions (US)
Hitachi (Japan)
SAP (Germany)
Tencent Cloud (China)
Sharp Global (Japan)
SAS (US)
PTC (US)
Telit Cinterion (UK)
Axiomtek (Taiwan)
Wiliot (Israel)
Relayr (US)
Terminus Group (China)
C3 IoT (US)
Clearblade (US)
Semifive (South Korea)
Falkonry (US)
Uptake (US)
【目次】
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
推進要因
– IoTデバイスからのデータの急激な増加
– 自動化と業務効率化の需要
– ユーザー体験の向上とパーソナライゼーションに対するニーズの高まり
阻害要因
– 導入コストの高さ
– 限られた相互運用性と断片的な標準
可能性
– モノのインターネット（IoT）への投資の増加
– 高度なセキュリティ・ソリューションへのニーズの高まり
課題
– AIoT技術に関するスキルと意識の不足
– データのプライバシーとセキュリティに関する懸念
5.3 業界動向
AIoT市場の歴史
– 2000-2010
– 2010-2020
– 2020-現在
Aiot市場のバイヤー／顧客に影響を与える混乱
価格分析
– 主要プレイヤーの平均販売価格動向（オファリング別
– AIoTの指標価格分析
サプライチェーン分析
エコシステム/マーケットマップ
テクノロジー分析
– 主要技術
– 隣接技術
– 補完的技術
特許分析
– 方法論
活用事例
– ケーススタディ1：SUEZ社がAIとIoTソリューションで生産品質管理を改善
– ケーススタディ2：米国を拠点とするプロフェッショナル工場グレードシステムの世界的メーカーが、OrionのAIoTソリューションを使用してシステムの異常を追跡しました。
– ケーススタディ3：アリババクラウドのET City Brainソリューションが、杭州市の行政官の交通データ分析を支援
2024～2025年の主なカンファレンス＆イベント
現在のビジネスモデルと新たなビジネスモデル
アイオット市場のベストプラクティス
ツール、フレームワーク、テクニック
AIoT市場の将来展望
– 2030年までのAIoT技術ロードマップ
– 短期ロードマップ（2024～2025年）
– 中期ロードマップ（2026～2028年）
– 長期ロードマップ（2029～2030年）
規制ランドスケープ
– 規制機関、政府機関、その他の組織
– 一般データ保護規則
– 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律
– 連邦取引委員会
– 連邦通信委員会
– 国際標準化機構／国際電気標準会議規格
– 欧州標準化委員会
– CEN/CENELEC
– 国立標準技術研究所
ポーターの5つの力モデル
– 新規参入の脅威
– 代替品の脅威
– 供給者の交渉力
– 買い手の交渉力
– 競合の激しさ
主要な利害関係者と購買基準
– 購買プロセスにおける主要な利害関係者
– 購買基準
企業評価、投資、資金調達のシナリオ
人工知能とジェネレーティブAIの紹介
– AIoTにおけるジェネレーティブAIのインパクト
– AIoTにおけるジェネレーティブAIのユースケース
– AIoTにおけるジェネレーティブAIの将来
AIoT市場、サービス別
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6.1 はじめに
オファリング Aiot市場の促進要因
6.2 プラットフォーム
大規模 iot エコシステムの管理における拡張性と柔軟性のニーズが市場を牽引
iotデバイス管理
iotアプリケーション実現プラットフォーム
iot 接続管理
IOT クラウド
iot アドバンスト・アナリティクス
6.3 ソリューション
予測的洞察を可能にするリアルタイムのデータ分析への需要が市場を牽引
データ管理
遠隔監視
セキュリティ・ソリューション
ネットワーク管理
その他のソリューション
6.4 サービス
Aiotソリューションのシームレスな統合とカスタマイズの必要性が市場を牽引
専門サービス
– 導入と統合
– サポートとメンテナンス
– トレーニングとコンサルティング
マネージド・サービス
Aiot市場、テクノロジー別
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7.1 導入
テクノロジー：Aiot市場の促進要因
7.2 機械学習
機械学習アルゴリズムにより、システムがデータから学習し、精度と効率が向上
7.3 自然言語処理
デバイスがコンテキストを理解し、タスクを実行し、リアルタイムのフィードバックを提供することを可能にします。
7.4 コンピュータビジョン
機械が視覚データを解釈し理解することを可能にします。
7.5 コンテキスト認識人工知能
意思決定プロセスを強化し、対話能力を向上
Aiot市場、展開タイプ別
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8.1 導入
展開タイプ Aiot市場の促進要因
8.2 クラウドベースのAiot
iotデバイスからのデータ収集と処理を統合
8.3 エッジベースAiot
iotデバイスの近くやエッジでのデータ処理が可能
Aiot市場、垂直方向別
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9.1 はじめに
垂直方向： Aiot市場の促進要因
9.2 民生用電子機器
エネルギー使用量を測定・制御する能力が需要を後押し
9.3 製造業
インダストリー4.0 & 5.0原則の採用が市場を牽引
9.4 BFSI
フィンテック分野の競争激化に伴うアイオット導入の増加が市場を牽引
9.5 運輸・物流
コネクテッド・ビークルと車両管理要件の採用増加が市場を牽引
9.6 政府・防衛
デジタル化への注力と政府の様々な取り組みが成長を促進
9.7 エネルギー・公益事業
エネルギー消費と効率のリアルタイムモニタリングが市場を牽引
9.8 小売
デジタルサイネージとインテリジェント自動販売機の普及が市場成長を促進
9.9 医療
リアルタイムの患者モニタリングとデータ駆動型診断が市場を牽引
9.10 その他の分野
…
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レポートコード：TC 7047