モノの人工知能（AIoT）市場（コンポーネント：（ソフトウェア/プラットフォーム、サービス）、エンドユーザーバーティカル：（BFSI、小売、自動車、輸送・物流、ヘルスケア、エネルギー・公益事業、製造、その他） – 世界の産業分析、規模、シェア、成長、動向、予測、2023年～2031年
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モノの人工知能（AIoT）市場の展望 2031年
2022年、 世界の産業は 84億米ドルと評価された
2023年から2031年までの年平均成長率は24.6%で、2031年末には584億米ドルに達すると推定される。
アナリストの視点
モノの人工知能（AIoT）市場は、IoTデバイスの導入の増加と、これらのデバイスから生成されるデータに基づくインテリジェントな意思決定の必要性によって牽引されている。
ヘルスケア産業におけるウェアラブルデバイス、遠隔患者モニタリング、AI対応診断の利用急増は、近い将来AIoT市場の需要に大きな影響を与える可能性が高い。5Gネットワークの発展は、AIアルゴリズムがリアルタイムのデータに基づいて意思決定を行うために不可欠な大量のデータをリアルタイムで転送できるようにすることで、市場をさらに押し上げると予想される。
全体として、AIoT市場は、標準や規制の欠如、データプライバシーやセキュリティに関する懸念などのいくつかの課題があるにもかかわらず、主要プレーヤーにとって有利な機会を提示している。主要なAIoT企業は、研究開発活動に多額の投資を行い、市場シェアを拡大するためにサービスを拡大している。
市場紹介
AIoT（モノの人工知能）とは、人工知能（AI）技術とIoT（モノのインターネット）機器の統合を指す。デバイスが生成するデータを分析・学習し、そのデータに基づいてインテリジェントな意思決定を行うことを可能にする。
モノのインターネットにおける人工知能は、医療、製造、輸送、農業など、さまざまな業界に応用できる。全体として、AIとIoT技術の組み合わせは、効率を改善し、コストを削減し、顧客満足度を向上させ、いくつかの業界に革命をもたらす可能性を秘めている。
AIoTソリューションは、利便性の向上、効率性の向上、コスト削減、意思決定の改善といった点でエンドユーザーに利益をもたらす。これは、近い将来、世界のモノの人工知能（AIoT）市場を促進すると予想される。
製造業におけるAIoTの採用拡大がモノの人工知能（AIoT）市場のダイナミクスを加速させる
モノの人工知能（AIoT）市場の動向として、予知保全などのユースケースに特化したソフトウェアの需要により、産業用AIソフトウェア・プラットフォームを提供するベンダーの数が増加している。例えば、ABBはGenix Industrial Analytics and AI suiteを、Schneider ElectricはAutonomous Production Advisorプラットフォームを、Tangent WorksはInstantMLを、SiemensはMindSphereプラットフォームを提供している。
これらのプラットフォームはすべて、幅広いユースケースで使用されている。例えば、ジェニックス・プラットフォームは、アセット・インテグリティ、オペレーショナル・パフォーマンス・マネジメント、サステイナビリティ、サプライチェーン効率化のためのアプリケーションとサービスをあらかじめ組み込んだ高度な分析ソリューションを提供します。
機械学習（ML）に関連するタスクは複雑である。MLアプリケーションに対する需要の高まりは、専門知識がなくても使える既製のML手法に対する需要に拍車をかけている。これは、自動機械学習（AutoML）として知られ、標準的なサービスになりつつあるMLの漸進的な自動化につながる。例えば、2020年11月、ベアリングとシールの製造会社であるSKFは、コスト削減と顧客の新しいビジネスモデルを可能にするために、機械のプロセスデータと振動および温度データを組み合わせたAutoMLを発表した。
組み込みハードウェアAIチップの急速な発展により、産業用AIoTにおけるハードウェアの提供が向上している。エヌビディアが2021年3月に発表したグラフィック・プロセッシング・ユニット（GPU）A30とA10は、コンピューター・ビジョン・システムやレコメンダー・システムに応用されている。グーグルの第4世代テンソル処理ユニット（TPU）は、物体検出、画像分類、レコメンデーションベンチマークを含む特定のAIワークロードの効率強化とスピード展開・開発に使用されている。
2021年11月、AWSはNVIDIA A10G Tensor Core GPUを搭載したAmazon EC2 G5を発表した。このサービスは、レコメンダーエンジンやコンピュータビジョンを含む幅広いMLアプリケーションに対応している。
したがって、製造業におけるモノの人工知能（AioT）の需要の急増は、市場の発展を増大させる。
持続可能なスマートシティの開発が市場機会を高める
AIoT市場概観によると、AIoTは持続可能なコミュニティ構築のためのデジタル住宅ソリューションの位置づけを変える上で重要な役割を果たしている。このため、スマートシティにおけるエネルギーと水の持続可能な管理のためにAIoTの利用が増加し、市場の発展に拍車をかけている。
AIoTソリューションは、インテリジェントな意思決定を可能にし、プロセスを自動化し、効率を向上させる。スマートで安価なスマートシティを設計・構築する企業、プラネット・スマートシティは、スマート・インフラストラクチャー・マネジメント（SIM）と名付けられたソリューションを提供している。このソリューションは、AIoTの重要な機能である「行動する」ことに焦点を当てている。IoTはデータを提供し、AIはIoTデバイスが収集したデータに基づいて行動する。IoTがデータを提供し、AIがIoTデバイスによって収集されたデータに基づいて行動する。もう1つの要因は、AIoTがプロアクティブであり、イベントを検出するように設計されていることである。AIoTはSIMのタンクローリーや水管理システムに応用され、オーバーヘッドタンク（OHT）の水位低下をプロアクティブに検知し、補給ポンプを作動させる。これにより、住民は途切れることなく水の供給を受けることができる。
さらに、AIoTは建物のエネルギー消費を最適化するためにも使われている。デジタル社会に設置されたスマート照明システムは、周囲の光量を検知して夜明けと夕暮れの段階をインテリジェントに判断し、それに応じて照明を調整するために使用される。
スペインのバルセロナでは、水とエネルギーを持続的に管理するためにAIoTソリューションが使われている。同市は水道システム全体にIoTセンサーを設置し、水圧、流量、水質に関するデータを収集している。このデータをAIアルゴリズムが分析し、漏水を検知して水の使用量を最適化する。同様に、同市はAIを利用して需要を予測し、エネルギーを効率的に分配するスマートグリッドを導入し、廃棄物と排出量を削減している。これらの取り組みにより、同市は水の無駄を25％削減し、再生可能エネルギーの利用を17％増加させ、温室効果ガスの排出を19％削減した。
したがって、水とエネルギーの利用を最適化するためにAIoTを使用することで、予測期間中にモノの人工知能（AIoT）市場シェアが拡大する可能性が高い。
地域展望
北米は、同地域に複数の大手企業が存在することから、AIoT市場で最大のシェアを占めると予想される。米国は、高度に発達したIoTインフラとAI技術への投資の増加により、北米のAIoT市場に最も貢献すると予想されている。
アジア太平洋地域のモノの人工知能（AIoT）市場規模は、IoTデバイスの導入の増加と製造業の成長により、予測期間中に大きく拡大する見込みです。アジア太平洋地域の市場は、予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予測される。
中東・アフリカと南米の市場は、予測期間中に緩やかに拡大すると予測されている。
主要プレーヤーの分析
この調査レポートは、モノの人工知能（AIoT）市場で活躍する企業の詳細なプロフィールを掲載し、財務、主要製品、最近の開発、戦略を評価しています。
Amazon Web Services, Inc.、Autoplant System India Pvt. Ltd.、C3.ai, Inc.、General Electric、Google LLC、日立製作所、IBM Corporation、Microsoft Corporation、Oracle Corporation、PTC Inc.、SAP SE、SAS Institute Inc.、Softweb Solutions Inc. (An Avnet Company)、Thingstel Tech Solutions India Private Limited、Uptake Technologies Inc.がモノの人工知能（AIoT）業界の主要企業である。
世界のモノの人工知能（AIoT）市場の主な動向
2022年7月、日本オラクルは新たなアナリティクス機能を備えたスマート・コンストラクション・プラットフォームを強化した。Oracle Construction Intelligence Cloud Analyticsは、Oracle Smart Construction Platform Applicationのデータを組み合わせて、業務全体のパフォーマンスを包括的に把握できる新しいソリューションである。
2022年6月、グーグル合同会社はVertex AIプラットフォームの大幅なアップグレードを発表した。予測サービスはVertex AIに新たに統合されたコンポーネントで、フルマネージドサービス、予測サービスを備えた様々なVMとGPUタイプ、セキュリティとコンプライアンスが組み込まれている。
これらの各プレイヤーは、会社概要、事業戦略、財務概要、事業セグメント、製品ポートフォリオ、最近の動向などのパラメータに基づいて、モノの人工知能（AIoT）市場調査レポートで紹介されています。
1.序文
1.1.市場紹介
1.2.市場細分化
1.3.主な研究目的
2.前提条件と調査方法
2.1.調査方法
2.1.1.一次資料と二次資料のリスト
2.2.データ・モデリングの主な前提条件
3.エグゼクティブサマリー：モノの人工知能（AIoT）の世界市場
4.市場概要
4.1.市場の定義
4.2.技術/製品ロードマップ
4.3.市場要因分析
4.3.1.予想要因
4.3.2.エコシステム／バリューチェーン分析
4.3.3.市場ダイナミクス（成長インフルエンサー）
4.3.3.1.ドライバー
4.3.3.2.制約
4.3.3.3.機会
4.3.3.4.促進要因と阻害要因の影響分析
4.4.COVID-19影響分析
4.4.1.COVID-19がモノの人工知能（AIoT）市場に与える影響
4.5.市場機会評価-地域別（北米／欧州／アジア太平洋／中東＆アフリカ／南米）
4.5.1.コンポーネント別
4.5.2.エンドユーザー別
5.モノの人工知能（AIoT）の世界市場の分析と予測
5.1.市場収益分析（10億米ドル）、2017～2031年
5.1.1.歴史的成長トレンド、2017-2022年
5.1.2.予測動向、2023-2031年
6.モノの人工知能（AIoT）の世界市場分析、コンポーネント別
6.1.概要と定義
6.2.主要セグメント分析
6.3.モノの人工知能（AIoT）市場規模（億米ドル）予測、コンポーネント別、2018～2031年
6.3.1.ソフトウェア/プラットフォーム
6.3.2.サービス
6.3.2.1.プロフェッショナル
6.3.2.2.マネージド
7.モノの人工知能（AIoT）の世界市場分析、エンドユーザー分野別
7.1.主要セグメント分析
7.2.モノの人工知能（AIoT）市場規模（億米ドル）予測、エンドユーザー分野別、2018年～2031年
7.2.1.BFSI
7.2.2.小売
7.2.3.自動車
7.2.4.輸送・物流
7.2.5.ヘルスケア
7.2.6.エネルギーとユーティリティ
7.2.7.製造
7.2.8.その他
8.モノの人工知能（AIoT）の世界市場の地域別分析と予測
8.1.主な調査結果
8.2.地域別市場規模（億米ドル）予測、2018年～2031年
8.2.1.北米
8.2.2.ヨーロッパ
8.2.3.アジア太平洋
8.2.4.中東・アフリカ
8.2.5.南米
9.北米のモノの人工知能（AIoT）市場の分析と予測
9.1.地域の展望
9.2.モノの人工知能（AIoT）市場規模（10億米ドル）の分析と予測、2018年～2031年
9.2.1.コンポーネント別
9.2.2.エンドユーザー別
9.3.モノの人工知能（AIoT）市場規模（億米ドル）の国別予測、2018年～2031年
9.3.1.米国
9.3.2.カナダ
9.3.3.メキシコ
10.欧州のモノの人工知能（AIoT）市場の分析と予測
10.1.地域の展望
10.2.モノの人工知能（AIoT）市場規模（10億米ドル）の分析と予測、2018年～2031年
10.2.1.コンポーネント別
10.2.2.エンドユーザー別
10.3.モノの人工知能（AIoT）市場規模（億米ドル）予測、国／小地域別、2018～2031年
10.3.1.ドイツ
10.3.2.英国
10.3.3.フランス
10.3.4.イタリア
10.3.5.スペイン
10.3.6.その他のヨーロッパ
11.アジア太平洋地域のモノの人工知能（AIoT）市場の分析と予測
11.1.地域の展望
11.2.モノの人工知能（AIoT）市場規模（10億米ドル）の分析と予測、2018～2031年
11.2.1.コンポーネント別
11.2.2.エンドユーザー別
11.3.モノの人工知能（AIoT）市場規模（億米ドル）予測、国／小地域別、2018～2031年
11.3.1.中国
11.3.2.インド
11.3.3.日本
11.3.4.アセアン
11.3.5.その他のアジア太平洋地域
12.中東・アフリカのモノの人工知能（AIoT）市場の分析と予測
12.1.地域の展望
12.2.モノの人工知能（AIoT）市場規模（10億米ドル）の分析と予測、2018年～2031年
12.2.1.コンポーネント別
12.2.2.エンドユーザー別
12.3.モノの人工知能（AIoT）市場規模（億米ドル）予測、国／小地域別、2018年～2031年
12.3.1.サウジアラビア
12.3.2.アラブ首長国連邦
12.3.3.南アフリカ
12.3.4.その他の中東・アフリカ
13.南米のモノの人工知能（AIoT）市場の分析と予測
13.1.地域別展望
13.2.モノの人工知能（AIoT）市場規模（10億米ドル）の分析と予測、2018年～2031年
13.2.1.コンポーネント別
13.2.2.エンドユーザー別
13.3.モノの人工知能（AIoT）市場規模（億米ドル）予測、国／小地域別、2018～2031年
13.3.1.ブラジル
13.3.2.アルゼンチン
13.3.3.その他の南米諸国
14.コンペティションの風景
14.1.主要プレーヤー別市場競争マトリックス
14.2.主要プレーヤー別市場収益シェア分析(%) (2022)
14.3.競合他社のシナリオ
14.3.1.新興企業、著名企業、大手企業のリスト
14.3.2.主なM&A、事業拡大、提携、コンタクト、取引など
15.会社概要
15.1.アマゾン・ウェブ・サービス
15.1.1.事業概要
15.1.2.会社の収入
15.1.3.製品ポートフォリオ
15.1.4.地理的フットプリント
15.1.5.戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、技術革新など
15.2.オートプラントシステムインディア社
15.2.1.事業概要
15.2.2.会社の収入
15.2.3.製品ポートフォリオ
15.2.4.地理的フットプリント
15.2.5.戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、技術革新など
15.3.C3.ai, Inc.
15.3.1.事業概要
15.3.2.会社の収入
15.3.3.製品ポートフォリオ
15.3.4.地理的フットプリント
15.3.5.戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、技術革新など
15.4.ゼネラル・エレクトリック
15.4.1.事業概要
15.4.2.会社の収入
15.4.3.製品ポートフォリオ
15.4.4.地理的フットプリント
15.4.5.戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、技術革新など
15.5.グーグル合同会社
15.5.1.事業概要
15.5.2.会社の収入
15.5.3.製品ポートフォリオ
15.5.4.地理的フットプリント
15.5.5.戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、技術革新など
15.6.日立製作所
15.6.1.事業概要
15.6.2.会社の収入
15.6.3.製品ポートフォリオ
15.6.4.地理的フットプリント
15.6.5.戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、技術革新など
15.7. IBMコーポレーション
15.7.1.事業概要
15.7.2.会社の収入
15.7.3.製品ポートフォリオ
15.7.4.地理的フットプリント
15.7.5.戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、技術革新など
15.8.マイクロソフト株式会社
15.8.1.事業概要
15.8.2.会社の収入
15.8.3.製品ポートフォリオ
15.8.4.地理的フットプリント
15.8.5.戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、技術革新など
15.9.オラクル株式会社
15.9.1.事業概要
15.9.2.会社の収入
15.9.3.製品ポートフォリオ
15.9.4.地理的フットプリント
15.9.5.戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、技術革新など
15.10.PTC社
15.10.1.事業概要
15.10.2.会社の収入
15.10.3.製品ポートフォリオ
15.10.4.地理的フットプリント
15.10.5.戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、技術革新など
15.11.SAP SE
15.11.1.事業概要
15.11.2.会社の収入
15.11.3.製品ポートフォリオ
15.11.4.地理的フットプリント
15.11.5.戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、技術革新など
15.12.SAS Institute Inc.
15.12.1.事業概要
15.12.2.会社の収入
15.12.3.製品ポートフォリオ
15.12.4.地理的フットプリント
15.12.5.戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、技術革新など
15.13. ソフトウェブ・ソリューションズ (アヴネット・カンパニー)
15.13.1.事業概要
15.13.2.会社の収入
15.13.3.製品ポートフォリオ
15.13.4.地理的フットプリント
15.13.5.戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、技術革新など
15.14.シングステル・テック・ソリューションズ・インディア・プライベート・リミテッド
15.14.1.事業概要
15.14.2.会社の収入
15.14.3.製品ポートフォリオ
15.14.4.地理的フットプリント
15.14.5.戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、技術革新など
15.15.アップテイク・テクノロジーズ・インク
15.15.1.事業概要
15.15.2.会社の収入
15.15.3.製品ポートフォリオ
15.15.4.地理的フットプリント
15.15.5.戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、技術革新など
15.16.その他
15.16.1.事業概要
15.16.2.会社の収入
15.16.3.製品ポートフォリオ
15.16.4.地理的フットプリント
15.16.5.戦略的パートナーシップ、合併・買収、事業拡大、新製品発売、技術革新など
16.キーポイント
テーブル一覧
表1：モノの人工知能（AIoT）市場で使用される略語
表2：北米のモノの人工知能（AIoT）市場の国別収益分析、2023年および2031年（10億米ドル）
表3：欧州のモノの人工知能（AIoT）市場の国別収益分析、2023年および2031年（10億米ドル）
表4：アジア太平洋地域のモノの人工知能（AIoT）市場の国別収益分析、2023年および2031年（10億米ドル）
表5：中東・アフリカのモノの人工知能（AIoT）市場の国別収益分析、2023年および2031年（10億米ドル）
表6：南米のモノの人工知能（AIoT）市場の国別収益分析、2023年および2031年（10億米ドル）
表7：予測要因：関連性と影響
表8：促進要因と抑制要因の影響分析
表9：モノの人工知能（AIoT）の世界市場規模（億米ドル）予測、コンポーネント別、2018年～2031年
表10：モノの人工知能（AIoT）の世界市場規模（億米ドル）予測、エンドユーザー分野別、2018年～2031年
表11：モノの人工知能（AIoT）の世界市場規模（億米ドル）地域別予測、2018年～2031年
表12：北米のモノの人工知能（AIoT）市場金額（億米ドル）、コンポーネント別予測、2018年～2031年
表13：北米のモノの人工知能（AIoT）市場規模（億米ドル）予測、エンドユーザー分野別、2018年～2031年
表14：北米のモノの人工知能（AIoT）市場規模（億米ドル）の国別予測（2018年～2031年
表15：米国のモノの人工知能（AIoT）市場の成長期間別売上高CAGR内訳（%)
表16：カナダのモノの人工知能（AIoT）市場の成長期間別売上高CAGR内訳（%)
表17：メキシコのモノの人工知能（AIoT）市場の成長期間別売上高CAGR内訳(%)
表18：欧州のモノの人工知能（AIoT）市場金額（億米ドル）、コンポーネント別予測、2018年～2031年
表19：欧州のモノの人工知能（AIoT）市場規模（億米ドル）、エンドユーザー分野別、2018年～2031年予測
表20：欧州のモノの人工知能（AIoT）市場規模（億米ドル）の国別予測（2018年～2031年
表21：ドイツのモノの人工知能（AIoT）市場の成長期間別売上高CAGR内訳（%)
表22：英国のモノの人工知能（AIoT）市場の成長期間別売上高CAGR内訳（%)
表23: フランスのモノの人工知能（AIoT）市場の成長期間別売上高CAGR内訳(%)
表24：スペインのモノの人工知能（AIoT）市場の成長期間別売上高CAGR内訳（%)
表25：イタリアのモノの人工知能（AIoT）市場の成長期間別売上高CAGR内訳（%)
表26：アジア太平洋地域のモノの人工知能（AIoT）市場規模（億米ドル）予測、コンポーネント別、2018年～2031年
表27：アジア太平洋地域のモノの人工知能（AIoT）市場規模（億米ドル）予測、エンドユーザー分野別、2018年～2031年
表28：アジア太平洋地域のモノの人工知能（AIoT）市場規模（億米ドル）の国別予測（2018年〜2031年
表29：中国モノの人工知能（AIoT）市場の成長期間別売上高CAGR内訳（%)
表30：インドのモノの人工知能（AIoT）市場の成長期間別売上高CAGR内訳（%)
表31：日本のモノの人工知能（AIoT）市場の成長期間別売上高CAGR内訳（%)
表32：ASEANのモノの人工知能（AIoT）市場の成長期間別売上高CAGR内訳（%)
表33：中東・アフリカのモノの人工知能（AIoT）市場規模（億米ドル）予測、コンポーネント別、2018年～2031年
表34：中東・アフリカのモノの人工知能（AIoT）市場規模（億米ドル）予測：エンドユーザー分野別、2018年～2031年
表35：中東・アフリカのモノの人工知能（AIoT）市場規模（億米ドル）の国別予測（2018年～2031年
表36：サウジアラビアのモノの人工知能（AIoT）市場の成長期間別売上高CAGR内訳（%)
表37：アラブ首長国連邦のモノの人工知能（AIoT）市場の成長期間別売上高CAGR内訳（%)
表38：南アフリカのモノの人工知能（AIoT）市場の成長期間別売上高CAGR内訳（%)
表39：南米のモノの人工知能（AIoT）市場規模（億米ドル）予測、コンポーネント別、2018年～2031年
表40：南米のモノの人工知能(AIoT)市場規模(億米ドル)予測、エンドユーザー分野別、2018年～2031年
表 41：南米のモノの人工知能（AIoT）市場規模（億米ドル）の国別予測（2018年～2031年
表42：ブラジルのモノの人工知能（AIoT）市場の成長期間別売上高CAGR内訳（%)
表43：アルゼンチンのモノの人工知能（AIoT）市場の成長期間別売上高CAGR内訳（%)
表44：M&A、パートナーシップ (1/2)
表 45：M&A、パートナーシップ (2/2)
図表一覧
図1：モノの人工知能（AIoT）の世界市場規模（10億米ドル）予測、2018年～2031年
図2：世界のモノの人工知能（AIoT）市場の地域別収益（10億米ドル）機会評価、2023E
図3：モノの人工知能（AIoT）市場のトップセグメント分析
図4：世界のモノの人工知能（AIoT）市場の地域別収益（10億米ドル）機会評価、2031F
図5：世界のモノの人工知能（AIoT）市場の魅力度評価（コンポーネント別
図6：モノの人工知能（AIoT）の世界市場魅力度評価（エンドユーザー分野別
図7：世界のモノの人工知能（AIoT）市場の魅力度評価（地域別
図8：世界のモノの人工知能（AIoT）市場の売上高（10億米ドル）の歴史的推移（2018年～2021年
図9：世界のモノの人工知能（AIoT）市場の収益機会（10億米ドル）の歴史的推移（2018年～2021年
図10：モノの人工知能（AIoT）の世界市場、コンポーネント別金額シェア分析（2023年
図11：モノの人工知能（AIoT）の世界市場、コンポーネント別金額シェア分析、2031年
図12：モノの人工知能（AIoT）の世界市場絶対機会（10億米ドル）、ソフトウェア/プラットフォーム別、2023年～2031年
図13：モノの人工知能（AIoT）の世界市場絶対機会（10億米ドル）、サービス別、2023年〜2031年
図14：モノの人工知能（AIoT）の世界市場、エンドユーザー分野別金額シェア分析（2023年
図15：モノの人工知能（AIoT）の世界市場価値シェア分析、エンドユーザー分野別、2031年
図16：モノの人工知能（AIoT）の世界市場絶対機会（10億米ドル）、製造業別、2023年〜2031年
図17：モノの人工知能（AIoT）の世界市場絶対機会（10億米ドル）、自動車別、2023年〜2031年
図18：モノの人工知能（AIoT）の世界市場絶対機会（10億米ドル）、運輸・物流別、2023年〜2031年
図19：モノの人工知能（AIoT）の世界市場絶対機会（10億米ドル）、エネルギー・公益事業別、2023年～2031年
図20：モノの人工知能（AIoT）の世界市場絶対機会（10億米ドル）、ヘルスケア別、2023年～2031年
図21：モノの人工知能（AIoT）の世界市場絶対機会（億米ドル）、小売業別、2023年〜2031年
図22：モノの人工知能（AIoT）の世界市場絶対機会（億米ドル）、BFSI別、2023年～2031年
図23：モノの人工知能（AIoT）の世界市場絶対機会（10億米ドル）、その他別、2023年〜2031年
図24：モノの人工知能（AIoT）の世界市場機会（10億米ドル）、地域別
図25：モノの人工知能（AIoT）の世界市場機会シェア（％）、地域別、2023年～2031年
図26：モノの人工知能（AIoT）の世界市場規模（億米ドル）、地域別、2023年・2031年
図27：モノの人工知能（AIoT）の世界市場価値シェア分析、地域別、2023年
図28：モノの人工知能（AIoT）の世界市場価値シェア分析、地域別、2031年
図29：北米のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、2023年〜2031年
図30：欧州のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、2023年〜2031年
図31：アジア太平洋地域のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、2023年〜2031年
図32：中東・アフリカのモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、2023年〜2031年
図 33：南米のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、2023年〜2031年
図34：北米の絶対ドル建て事業機会
図35：北米のモノの人工知能（AIoT）市場のコンポーネント別金額シェア分析（2023年
図36：北米のモノの人工知能（AIoT）市場の金額シェア分析、コンポーネント別、2031年
図 37：北米のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、ソフトウェア/プラットフォーム別、2023〜2031年
図38：北米のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、サービス別、2023年〜2031年
図39：北米のモノの人工知能（AIoT）市場のエンドユーザー分野別金額シェア分析（2023年
図40：北米のモノの人工知能（AIoT）市場のエンドユーザー分野別金額シェア分析（2031年
図41：北米のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、製造業別、2023〜2031年
図42：北米のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、自動車別、2023年〜2031年
図43：北米のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、運輸・物流別、2023年〜2031年
図44：北米のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、エネルギー・公益事業別、2023年〜2031年
図45：北米のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、ヘルスケア別、2023〜2031年
図46：北米のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、小売業別、2023年〜2031年
図47：北米のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（億米ドル）、BFSI別、2023年〜2031年
図48：北米のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、その他別、2023〜2031年
図49：北米のモノの人工知能（AIoT）市場の国別金額シェア分析（2023年
図50：北米のモノの人工知能（AIoT）市場の国別金額シェア分析（2031年
図51：米国のモノの人工知能（AIoT）市場の機会成長分析（10億米ドル）予測、2023年～2031年
図52：カナダのモノの人工知能（AIoT）市場成長機会分析（10億米ドル）予測、2023年～2031年
図53：メキシコのモノの人工知能（AIoT）市場成長機会分析（10億米ドル）予測、2023年～2031年
図54：欧州の絶対ドル建て事業機会
図55：ヨーロッパのモノの人工知能（AIoT）市場、コンポーネント別金額シェア分析、2023年
図56：欧州のモノの人工知能（AIoT）市場、コンポーネント別金額シェア分析、2031年
図57：欧州のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、ソフトウェア/プラットフォーム別、2023年〜2031年
図58：欧州のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、サービス別、2023年〜2031年
図59：欧州のモノの人工知能（AIoT）市場のエンドユーザー分野別金額シェア分析（2023年
図60：欧州のモノの人工知能（AIoT）市場のエンドユーザー分野別金額シェア分析（2031年
図61：欧州のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、製造業別、2023年～2031年
図62：欧州のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、自動車別、2023〜2031年
図63：欧州のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（億米ドル）、運輸・物流別、2023〜2031年
図64：欧州のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、エネルギー・公益事業別、2023年〜2031年
図65：欧州のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、医療別、2023〜2031年
図66：欧州のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（億米ドル）、小売業別、2023年〜2031年
図67：欧州のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（億米ドル）、BFSI別、2023年～2031年
図 68：欧州のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、その他別、2023〜2031年
図69：欧州のモノの人工知能（AIoT）市場の国別金額シェア分析（2023年
図70：欧州のモノの人工知能（AIoT）市場の国別金額シェア分析（2031年
図 71：ドイツのモノの人工知能（AIoT）市場成長機会分析（10億米ドル）予測、2023年～2031年
図72：英国のモノの人工知能（AIoT）市場の機会成長分析（10億米ドル）予測、2023年～2031年
図73：フランスのモノの人工知能（AIoT)市場成長機会分析（10億米ドル)予測、2023年～2031年
図 74：スペインのモノの人工知能（AIoT）市場成長機会分析（10億米ドル）予測、2023年～2031年
図75：イタリアのモノの人工知能（AIoT）市場成長機会分析（10億米ドル）予測、2023年～2031年
図76：アジア太平洋地域の絶対ドル建て事業機会
図77：アジア太平洋地域のモノの人工知能（AIoT）市場のコンポーネント別金額シェア分析（2023年
図78：アジア太平洋地域のモノの人工知能（AIoT）市場、コンポーネント別金額シェア分析、2031年
図79：アジア太平洋地域のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、ソフトウェア/プラットフォーム別、2023年〜2031年
図80：アジア太平洋地域のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、サービス別、2023年～2031年
図81：アジア太平洋地域のモノの人工知能（AIoT）市場のエンドユーザー分野別金額シェア分析（2023年
図82：アジア太平洋地域のモノの人工知能（AIoT）市場のエンドユーザー分野別金額シェア分析（2031年
図83：アジア太平洋地域のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、製造業別、2023年〜2031年
図84：アジア太平洋地域のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、自動車別、2023年〜2031年
図85：アジア太平洋地域のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、運輸・物流別、2023年〜2031年
図86：アジア太平洋地域のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、エネルギー・公益事業別、2023年～2031年
図87：アジア太平洋地域のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、ヘルスケア別、2023年～2031年
図88：アジア太平洋地域のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、小売業別、2023年～2031年
図89：アジア太平洋地域のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（億米ドル）、BFSI別、2023年～2031年
図90：アジア太平洋地域のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、その他別、2023〜2031年
図91：アジア太平洋地域のモノの人工知能（AIoT）市場の国別金額シェア分析（2023年
図92：アジア太平洋地域のモノの人工知能（AIoT）市場の国別金額シェア分析（2031年
図93：中国モノの人工知能（AIoT）市場成長機会分析（10億米ドル）予測、2023年～2031年
図94：インドのモノの人工知能（AIoT）市場成長機会分析（10億米ドル）予測、2023年～2031年
図 95：日本のモノの人工知能（AIoT）市場の機会成長分析（10億米ドル）予測、2023年〜2031年
図96：ASEANのモノの人工知能（AIoT）市場成長機会分析（10億米ドル）予測、2023年～2031年
図97：中東・アフリカの絶対ドル機会
図98：中東・アフリカのモノの人工知能（AIoT）市場、コンポーネント別金額シェア分析、2023年
図99：中東・アフリカのモノの人工知能（AIoT）市場、コンポーネント別金額シェア分析、2031年
図100：中東・アフリカのモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、ソフトウェア/プラットフォーム別、2023年～2031年
図101：中東・アフリカのモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、サービス別、2023年～2031年
図 102：中東・アフリカのモノの人工知能（AIoT）市場のエンドユーザー分野別金額シェア分析（2023年
図103：中東・アフリカのモノの人工知能（AIoT）市場、エンドユーザー分野別金額シェア分析（2031年
図104：中東・アフリカのモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、製造業別、2023年～2031年
図105：中東・アフリカのモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、自動車別、2023年～2031年
図106：中東・アフリカのモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（億米ドル）、運輸・物流別、2023年～2031年
図107：中東・アフリカのモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、エネルギー・公益事業別、2023〜2031年
図108：中東・アフリカのモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、ヘルスケア別、2023〜2031年
図109：中東・アフリカのモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、小売業別、2023〜2031年
図110：中東・アフリカのモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（億米ドル）、BFSI別、2023年～2031年
図111：中東・アフリカのモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、その他別、2023〜2031年
図112：中東・アフリカのモノの人工知能（AIoT）市場の国別金額シェア分析（2023年
図113：中東・アフリカのモノの人工知能（AIoT）市場の国別金額シェア分析（2031年
図114：サウジアラビアのモノの人工知能（AIoT）市場成長機会分析（10億米ドル）2023年～2031年予測
図115：アラブ首長国連邦のモノの人工知能（AIoT）市場成長機会分析（10億米ドル）予測、2023年～2031年
図116：南アフリカのモノの人工知能（AIoT）市場成長機会分析（10億米ドル）予測、2023年～2031年
図117：南米の絶対ドル建て事業機会
図118：南米のモノの人工知能（AIoT）市場、コンポーネント別金額シェア分析（2023年
図119：南米のモノの人工知能（AIoT）市場、コンポーネント別金額シェア分析（2031年
図120：南米のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、ソフトウェア/プラットフォーム別、2023年～2031年
図121：南米のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、サービス別、2023年～2031年
図122：南米のモノの人工知能（AIoT）市場のエンドユーザー分野別金額シェア分析（2023年
図123：南米のモノの人工知能（AIoT）市場のエンドユーザー分野別金額シェア分析（2031年
図124：南米のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、製造業別、2023年～2031年
図125：南米のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、自動車別、2023年～2031年
図126：南米のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（億米ドル）、運輸・物流別、2023〜2031年
図127：南米のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、エネルギー・公益事業別、2023年～2031年
図128：南米のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、医療別、2023〜2031年
図129：南米のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、小売業別、2023年～2031年
図130：南米のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（億米ドル）、BFSI別、2023年～2031年
図131：南米のモノの人工知能（AIoT）市場の絶対機会（10億米ドル）、その他別、2023年～2031年
図132：南米のモノの人工知能（AIoT）市場の国別金額シェア分析（2023年
図133：南米のモノの人工知能（AIoT）市場の国別金額シェア分析（2031年
図 134：ブラジルのモノの人工知能（AIoT）市場成長機会分析（10億米ドル）2023年～2031年予測
図135：アルゼンチンのモノの人工知能（AIoT）市場成長機会分析（10億米ドル）予測、2023年～2031年
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