航空宇宙・防衛用人工知能・ロボットの市場調査、2031年版
航空宇宙・防衛分野における人工知能とロボティクスの世界市場規模は、2021年に172億ドルとなり、2022年から2031年までの年平均成長率は7.9%で、2031年には359億ドルに達すると予測されます。機械、特にコンピュータシステムによる人間の知能プロセスのシミュレーションは、人工知能として知られています。エキスパートシステム、自然言語処理、音声認識、マシンビジョンなどは、AIアプリケーションの一例です。
COVID-19パンデミック時の人工知能システムのサプライチェーン寸断は、航空宇宙・防衛分野の人工知能・ロボット市場に少なからず影響を与えた。これは、サプライチェーンが寸断された結果、原材料が不足したことが原因である。また、人工知能システムなどのハードウェアシステムの影響は、若干のマイナスとなっています。
ロボティクスと人工知能は、関連はあるが全く異なる分野である。ロボティクスは、ロボットがそのまま作業を行うことを目的としており、AIは、システムが人間の心を模倣して意思決定を行い、学習することを目的としています。航空宇宙・防衛分野で人工知能とロボティクスを使用すると、さまざまな軍事・防衛機器の部品のメンテナンスや修理を追跡、管理、スケジュール管理する機能を備えた綿密なデータ追跡が可能になります。これは、生産性を高めるために機械のダウンタイムを短縮するのに役立ちます。さらに、航空宇宙企業は、天候、パイロット、航空機などに基づく飛行設計の燃費を高めるためにAIを使用しています。
このようなソリューションを使ったミッションの成功率が高まることで、多くの分野で人工知能やロボティクスの導入が進んでいます。インダストリー4.0の到来により、ロボット工学と人工知能の進歩は、さまざまな航空宇宙アプリケーションで使用されるロボットに革新的な技術をもたらすことで市場を支援しています。AIとロボティクスは、より良い運航計画を立てるために、空港業務を自動化し、航空機の監視機能を実行するために、商業航空で開発されています。また、MRO分野でも、整備作業の効率化のために導入されています。
AI技術や自律的なオペレーションは、軍事的な意思決定を改善し、軍事行動のスピードと規模を拡大しますが、これらの技術は予測不可能であったり、新しい形態の操作に対して脆弱であったりする可能性もあります。そのため、将来の戦闘行為におけるAIベースのシステムやロボットの信頼性には懐疑的な見方がある。さらに、複雑な戦争シナリオにおけるロボットの使用に関して、いくつかの倫理的な懸念が提起されている。人間を介さずに自律的に武器を発射できる殺人ロボットの使用に対する懸念から、科学者や団体は国連や世界政府に対し、殺人ロボットの禁止を検討するよう促しています。こうした懸念と、それに伴う各国政府への圧力は、予測期間中、航空宇宙・防衛分野における人工知能とロボティクス市場の成長を抑制すると予想されます。
業界各社は、市場での成長を維持するために、スマートでユニークな戦略の研究開発に多くの労力を投じています。これらの戦略には、製品の発売、M&A、協業、パートナーシップ、既存技術の改修などが含まれます。 2021年10月、IBMとレイセオン・テクノロジーズは、航空宇宙、防衛、情報産業向けの高度な人工知能、暗号、量子ソリューションの開発に関する協業契約を締結しました。航空宇宙や政府の顧客にとって、AIや量子技術を統合したシステムは、より安全な通信ネットワークや意思決定プロセスの向上が期待される。
本レポートで紹介する主なプレイヤーは、Airbus SE、IBM Corporation、Boeing Company、GE Aviation、Thales Group、Lockheed Martin Corporation、Intel Corporation、Raytheon Technologies Corporation、General Dynamics Corporation、およびMicrosoft Corporationです。
航空宇宙・防衛分野における人工知能とロボティクスの世界市場は、タイプ、アプリケーション、地域に基づいて区分されます。タイプ別では、市場はハードウェア、ソフトウェア、サービスに細分化されます。用途別では、市場は軍事、商業、宇宙分野に分類されます。地域別では、北米、欧州、アジア太平洋、LAMEAで市場が分析されます。
航空宇宙・防衛分野における人工知能・ロボット市場は、タイプとアプリケーションに分類されます。
タイプ別では、2021年にソフトウェアサブセグメントが市場を支配しています。このカテゴリには、企業によって開発された、またはオープンソースプラットフォームを通じて利用可能になったさまざまなソフトウェアとアルゴリズムが含まれます。AI対応技術の受容率の大きな決定要因の1つがソフトウェアです。戦略的な俊敏性と即応性はより複雑になっており、オペレーティングシステムの改善が必要となっています。データは、サイバーや宇宙といった新しい領域で情報駆動型のオペレーションを実現するための重要な要素である。IBM、Microsoft、Googleなどの大手企業では、誰でもAI計算の実地経験を積むことができ、独自のデータセットを提供することで、将来の市場機会を把握することができます。
用途別では、軍事サブセグメントが2021年の航空宇宙・防衛分野における人工知能とロボットの世界市場シェアを独占した。より良い意思決定のためのビッグデータ分析、無人地上車両（UGV）と無人航空機（UAV）の統合による物流の自動化、バイオインスパイアードロボット（群AIと深層ニューラルネットワーク）、ニューラルネットワークによる水中地雷の位置特定、物体位置特定などの軍事セグメントの豊富なAIアプリケーションは、予測期間中の市場成長を促進すると予想されます。
地域別では、2021年に北米が世界市場を支配し、予測期間中も最も急成長するサブセグメントであり続けると予測されます。同地域の航空宇宙産業は、主に米国における強力な航空基地が牽引しています。また、同国には主要な航空宇宙・防衛の既存企業が存在するため、製造、メンテナンス、その他の商業・防衛向けアプリケーションの分野における高度なロボット工学や人工知能システムの開発・統合に役立っています。ボーイングとスパークコングニションの合弁会社であるSKyGridは、2021年1月にAIを搭載したサイバーセキュリティシステムをドローンに配備する計画を発表しました。同社は、特許取得済みのMLサイバーセキュリティ技術であるDeepArmorソリューションにより、サイバーセキュリティ悪用による強力な脅威を大幅に軽減できると主張している。DeepArmorプログラムは、脅威から保護するために、ルールベースのヒューリスティックなアプローチではなく、高度なAIモデルを採用しています。このソリューションは、産業用と軍用の両方のUAVを対象としています。このような動きは、北米の航空宇宙・軍事部門が予測期間中にAIやロボティクスなどの破壊的技術を採用することを明確に示している。
COVID-19のパンデミックにより、世界の航空宇宙・防衛産業は異常な激変を経験しています。さらに、COVID-19の蔓延を遅らせるための国内外への渡航制限により、民間航空事業では2020年と2021年に空港運営会社や航空会社の収益が減少しました。その結果、航空宇宙・防衛分野の人工知能・ロボット市場は、エンドユーザーの収益が減少したため、若干の減少が見られました。
このような状況にもかかわらず、一部の大手航空会社や空港当局は、COVID-19パンデミック時の安全性と効率性を高めるために、空港の様々な乗客プロセスに人工知能を導入するための投資を行っています。
一部の大手航空会社や空港当局は、COVID-19パンデミック時の安全性と効率性を向上させるため、空港のさまざまな旅客プロセスに人工知能を導入することに投資しています。
ステークホルダーにとっての主なメリット
当レポートでは、2021年から2031年までの航空宇宙・防衛分野における人工知能・ロボット市場分析の市場セグメント、現在の動向、推定値、ダイナミクスを定量的に分析し、航空宇宙・防衛分野における人工知能・ロボット市場の有力な予測値を明らかにします。
市場調査は、主要な推進要因、阻害要因、および機会に関連する情報とともに提供されます。
ポーターの5つの力分析では、利害関係者が利益重視のビジネス決定を行い、サプライヤーとバイヤーのネットワークを強化できるよう、バイヤーとサプライヤーの効力を強調しています。
航空宇宙・防衛産業における人工知能とロボットの市場細分化に関する詳細な分析は、航空宇宙・防衛産業における人工知能とロボットの市場機会を決定するのに役立ちます。
各地域の主要国は、世界の航空宇宙・防衛産業の成長に対する収益貢献度に応じてマッピングされています。
市場プレイヤーのポジショニングは、ベンチマークを容易にし、市場プレイヤーの現在のポジションを明確に理解することができます。
本レポートには、地域および世界の航空宇宙・防衛分野における人工知能とロボットの市場動向、主要プレイヤー、市場セグメント、応用分野、市場成長戦略の分析が含まれています。
【目次】
第 1 章： イントロダクション
1.1. レポートの説明
1.2. 主な市場セグメント
1.3. ステークホルダーの主なメリット
1.4. 研究方法
1.4.1. 一次調査
1.4.2. 二次調査
1.4.3. アナリストのツールやモデル
第 2 章： エグゼクティブサマリー
2.1. CXOの視点
第3章：市場の概要
3.1. 市場の定義と範囲
3.2. 主な調査結果
3.2.1. インパクトのある上位要因
3.2.2. トップインベストメントポケット
3.3. ポーターの5つの力分析
3.4. 市場のダイナミクス
3.4.1. ドライバ
3.4.2. 制約事項
3.4.3. 機会（チャンス
3.5. COVID-19 市場への影響度分析
3.6. 主要規制の分析
3.7. 市場シェア分析
3.8. パテントランドスケープ
3.9. 規制ガイドライン
3.10. バリューチェーン分析
第4章 航空宇宙・防衛における人工知能とロボットの市場（タイプ別
4.1. 概要
4.1.1. 市場規模・予測
4.2. ハードウェア
4.2.1. 主な市場動向、成長要因、機会
4.2.2. 市場規模・予測、地域別
4.2.3. 国別市場シェア分析
4.3. ソフトウェア
4.3.1. 主な市場動向、成長要因、機会
4.3.2. 市場規模・予測、地域別
4.3.3. 国別市場シェア分析
4.4. サービス内容
4.4.1. 主な市場動向、成長要因、機会
4.4.2. 市場規模・予測、地域別
4.4.3. 国別市場シェア分析
第5章 航空宇宙・防衛における人工知能とロボットの市場（用途別
5.1. 概要
5.1.1. 市場規模・予測
5.2. ミリタリー
5.2.1. 主な市場動向、成長要因、機会
5.2.2. 市場規模・予測、地域別
5.2.3. 国別市場シェア分析
5.3. コマーシャル
5.3.1. 主な市場動向、成長要因、機会
5.3.2. 市場規模・予測、地域別
5.3.3. 国別市場シェア分析
5.4. スペース
5.4.1. 主な市場動向、成長要因、機会
5.4.2. 市場規模・予測、地域別
5.4.3. 国別市場シェア分析
第6章 航空宇宙・防衛における人工知能とロボットの市場（地域別
6.1. 概要
6.1.1. 市場規模・予測 地域別
6.2. 北アメリカ
6.2.1. 主なトレンドと機会
6.2.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.2.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
6.2.4. 国別市場規模・予測
6.2.4.1. 米国（U.S.
6.2.4.1.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.2.4.1.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.2.4.1.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
6.2.4.2. カナダ
6.2.4.2.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.2.4.2.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.2.4.2.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
6.2.4.3. メキシコ
6.2.4.3.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.2.4.3.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.2.4.3.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
6.3. ヨーロッパ
6.3.1. 主なトレンドと機会
6.3.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.3.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
6.3.4. 国別市場規模・予測
6.3.4.1. ドイツ
6.3.4.1.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.3.4.1.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.3.4.1.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
6.3.4.2. 英国
6.3.4.2.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.3.4.2.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.3.4.2.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
6.3.4.3. フランス
6.3.4.3.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.3.4.3.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.3.4.3.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
6.3.4.4. スペイン
6.3.4.4.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.3.4.4.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.3.4.4.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
6.3.4.5. イタリア
6.3.4.5.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.3.4.5.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.3.4.5.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
6.3.4.6. その他のヨーロッパ
6.3.4.6.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.3.4.6.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.3.4.6.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
6.4. アジア太平洋地域
6.4.1. 主なトレンドと機会
6.4.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.4.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
6.4.4. 国別市場規模・予測
6.4.4.1. 中国
6.4.4.1.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.4.4.1.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.4.4.1.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
6.4.4.2. 日本
6.4.4.2.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.4.4.2.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.4.4.2.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
6.4.4.3. インド
6.4.4.3.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.4.4.3.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.4.4.3.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
6.4.4.4. 韓国
6.4.4.4.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.4.4.4.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.4.4.4.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
6.4.4.5. オーストラリア
6.4.4.5.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.4.4.5.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.4.4.5.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
6.4.4.6. その他のアジア太平洋地域
6.4.4.6.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.4.4.6.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.4.4.6.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
6.5. ラメア
6.5.1. 主なトレンドと機会
6.5.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.5.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
6.5.4. 国別市場規模・予測
6.5.4.1. ブラジル
6.5.4.1.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.5.4.1.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.5.4.1.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
6.5.4.2. サウジアラビア
6.5.4.2.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.5.4.2.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.5.4.2.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
6.5.4.3. UAE
6.5.4.3.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.5.4.3.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.5.4.3.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
6.5.4.4. 南アフリカ共和国
6.5.4.4.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.5.4.4.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.5.4.4.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
6.5.4.5. LAMEAの残りの地域
6.5.4.5.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.5.4.5.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.5.4.5.3. 市場規模・予測、アプリケーション別
第7章：競争環境
7.1. はじめに
7.2. トップウィニングストラテジー
7.3. トップ10プレイヤーの製品マッピング
7.4. コンペティティブ・ダッシュボード
7.5. 競合他社ヒートマップ
7.6. トッププレイヤーのポジショニング（2021年
…
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レポートコード： A31899