世界の航空宇宙における人工知能市場（2022年～2030年）：提供別、技術別、用途別、地域別
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世界の航空宇宙における人工知能市場規模は、2024年には13億6,560万米ドルと評価され、2025年には19億5,281万米ドルから成長し、予測期間（2025年～2033年）に43%のCAGRで成長して、2033年には341億4,675万米ドルに達すると予測される。
機械学習、自然言語処理、コンピュータ・ビジョン、コンテキスト認識コンピューティングなどの人工知能（AI）技術は、飛行業務、顧客サービスの向上、予防的な航空機整備、航空機部品の生産など、いくつかの航空宇宙関連業務の効率を高めるために使用されている。 航空宇宙産業はAI導入の初期段階にある。 航空宇宙分野ではアプリケーションの増加が目撃されており、今後、より破壊的なAIモデルが開発されることが予想される。
人工知能は、設計プロセス期間の最小化、プロトタイピング、製造、コスト削減に不可欠な役割を果たしている。 将来的には、航空宇宙産業における数多くの機能強化につながると予測されている。 しかし、厳しい航空規制と航空宇宙におけるAI採用の高価格が、予測期間中の航空宇宙AI市場の成長を妨げると予測されている。
市場成長要因
人工知能による燃料効率の向上
航空機は毎年何十億ガロンもの燃料を消費している。 2020年にはCOVID-19の大流行により燃料消費量は激減したが、航空交通量の増加により、今後数年間で消費量は増加すると予想される。 燃料消費の急増によってもたらされるコストを削減するため、すでにいくつかの企業が3Dプリンティング技術を利用して軽量部品を製造している。
人工知能は、航空宇宙企業が航空機の燃料効率を向上させるのにも役立つ。 航空機の上昇期は、燃料消費が最も高くなる時期である。 多くの航空機の上昇フェーズと様々なパイロットの航空機操作を調べることにより、AI設計は、各航空機モデルとパイロットの上昇フェーズプロファイルを作成することで、燃料消費データの分析を支援することができる。 これらのプロファイルは、燃料使用量の削減に役立つ可能性がある。 したがって、航空機の燃費効率を高めるためのAI技術の利用が増加し、予測期間中に世界の航空宇宙における人工知能市場の成長を促進すると予想される。
安全確保のために空港で高まるAIの活用
空港当局は近年、空港関連の脅威の増加を受けて、セキュリティを大幅に強化している。 人工知能によって作られたシステムは、安全上の懸念に対処するために空港当局を支援している。 ロサンゼルス国際空港、フェニックス国際空港、ジョン・F・ケネディ国際空港には、AIを使って脅威を検知するスキャナーがある。 安全性を高めるため、数多くの空港が最先端のシステムを導入している。
さらに、機械学習モデルは様々な脅威のデータを自動的に評価することができる。 乗客が通常携帯する鍵やベルトのバックルのような他のものを無視する一方で、爆発物や銃器の検出を支援することができる。 したがって、空港のセキュリティを向上させるためのAIの使用の増加は、予測期間にわたって世界の航空宇宙AI市場の成長を促進すると予想される。
市場の制約
航空宇宙産業におけるAI導入の高コストと厳しい航空規制
航空宇宙産業でAIモデルを使用することは非常に有益かもしれないが、具体的な脅威もある。 厳しい法律と基準が航空宇宙産業を支配している。 空港のセキュリティ、航空機の設計、地上でのオペレーション、その他の要素は、これらの基準に準拠しなければならない。 したがって、航空宇宙分野でAIを導入するためには、組織はすべてのグローバルスタンダードに対応したシステムを開発しなければならない。 これは、世界の航空宇宙産業がAIを導入する時間の増加につながる。
AIシステムのコストが高いことも、航空宇宙産業におけるAIモデルの低採用につながると予想される要因である。 例えば、航空会社が消費者からの問い合わせを管理するためにチャットボットを導入するには、数千ドルを費やさなければならない。 その結果、小規模な航空会社では、同じものに投資することは非常に難しく、航空会社向けのAI技術導入の障壁となっている。
市場機会
航空機の運行効率と整備性を確保するためのaiの使用増加
航空機には数多くのセンサーが搭載されており、パイロットは気圧、高度、速度を測定することができる。 AIモデルは、センサーが計算したパラメーターをより効果的に使用できるように、航空機部品の異常な挙動を発見する手助けをすることができる。 例えば、タービンのセンサーは、温度、気圧、回転速度などの必要な情報を収集することができる。 この情報は、AIモデルにタービンの典型的な性能を教えるために使用できる。 AIモデルはまた、これらのデータを使用してタービンが正常に動作するかどうかをチェックし、潜在的な問題を心配する担当者に警告する。 航空機の運用効率と監視を保証するためのAI採用の増加は、世界の航空宇宙における人工知能市場の発展を促進すると予想される。
地域分析
北米：CAGR44.5％で支配的な地域
北米は世界の航空宇宙における人工知能市場で最も大きなシェアを占めており、予測期間中のCAGRは44.5%で成長すると予想されている。 米国とカナダの空港による投資の増加と航空会社によるA.I.技術の採用が、同地域の航空宇宙における人工知能市場の成長を後押しすると期待されている。 さらに、The Boeing Companyのような大手航空宇宙企業やSparkcognitionのようなA.I.新興企業は、同地域の航空宇宙工学におけるA.I.技術の展開を後押しすると期待されている。 米国とカナダは、A.I.技術を航空宇宙システムに統合する初期採用国である。 航空業界におけるA.I.技術の利用を促進するための企業による投資と政府によるイニシアティブの増加は、予測期間中、この地域における航空宇宙における人工知能市場の成長を促進すると予想される。 カナダはA.I.導入における世界的リーダーの1つであり、数多くの航空宇宙A.I.企業が存在する。
欧州：年平均成長率43.6％の成長地域
欧州はCAGR 43.6%で成長し、予測期間中に33億2,000万米ドルを生み出すと予想されている。 航空宇宙・防衛分野でのA.I.採用を推進するイニシアチブの増加は、同地域の航空宇宙における人工知能市場の成長を後押しすると予想される重要な要因の1つである。 欧州には、英国、フランス、ドイツ、ロシアなどの技術先進国があり、航空宇宙産業が発展している。
さらに、この地域ではA.I.技術が幅広く採用されているため、予測期間中に世界市場が飛躍的に成長すると予想されている。 英国は、A.I.技術を航空宇宙アプリケーションに統合するための重要な措置を講じている。 英国政府は、A.I.&A.A.S.の開発に資金援助を行っている。 その目的は、英国の製造業を強化し、今後の持続可能な開発のための材料や資源を供給することである。 こうした取り組みが、予測期間中の同国における世界市場の成長を後押しすると期待されている。
アジア太平洋には、中国、日本、インド、韓国、その他のアジア太平洋地域が含まれる。 航空宇宙分野でのA.I.採用に関する研究の増加は、航空分野でのA.I.受け入れの増加とともに、予測期間中、この地域における世界市場の成長を促進すると予想される。 中国、日本、韓国、インドなどの主要国による投資の増加と、A.I.採用の急速な増加は、予測期間中に同地域の世界市場の成長を後押しすると予想される要因である。
中国は世界市場で圧倒的な存在感を示している。 その様々な航空会社や空港がA.I.テクノロジーを取り入れている。 中国の航空会社や空港の約88%は、A.I.関連のプログラムや研究の戦略を持っており、バーチャルアシスタントやチャットボットの利用を目指している。 日本の航空会社は、A.I.を活用してより多くの利益を獲得し、顧客により良いサービスを提供している。 これらの要因が予測期間中の市場成長を促進すると予想される。
LAMEAの様々な国で人工知能の採用が増加しており、予測期間中の世界市場の成長を促進すると予測される。 ラテンアメリカでは人工知能の採用が増加傾向にある。 複数の航空会社や空港がA.I.を活用して最先端のソリューションを提供している。 さらに、航空宇宙関連企業による技術進歩の増加が市場の成長を促進すると予想されている。 中東諸国は新技術に多額の投資を行っており、A.I.への支出は年々増加すると予想される。 航空宇宙分野におけるA.I.と機械学習の導入は増加しており、これが市場の成長を後押ししている。
セグメント分析
サービス別
世界市場はソフトウェア、ハードウェア、サービスに区分される。 ソフトウェア分野は市場貢献度が最も高く、予測期間中のCAGRは45.5%で成長すると予測されている。 人工知能ソフトウェアは、多くの洞察やデータパターンを研究することによって人間の知能を模倣するように設計されたコンピュータプログラムである。 AIソフトウェアの最大の特徴は、音声認識、機械学習、バーチャル・アシスタントである。 AIと機械学習は、ユーザーに必要不可欠な使い勝手を提供し、より効率的に業務を簡素化するために使用される。 いくつかの航空宇宙企業は、いくつかの機能をシームレスかつ効率的にする最先端のソリューションを構築するためにAIソフトウェアを導入している。 さらに、製造、航空機の予知保全、パイロット訓練で企業を支援するためのAIソフトウェアの使用増加が、予測期間中にAIソフトウェアの需要を促進すると予想される。
AIハードウェアまたはチップは、人工ニューラルネットワーク（ANN）構築アプリケーション用に特別に設計されたアクセラレータである。 AIチップのハードウェア構造は、ネットワーキング、コンピューティング、ストレージの3つの部分から構成される。 IBM、インテル、Nvidiaといった主要なAIハードウェア製造企業は、ハードウェア・システムのネットワーキングとストレージ・モジュールを進歩させるために市場で競争している。 AIハードウェアの専門家は、処理効果を高め、狭いAIから広いAIへの移行を可能にする新しいアーキテクチャとアルゴリズムを模索している。
テクノロジー別
世界市場は、機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョン、コンテキスト認識コンピューティングに区分される。 機械学習分野は最も高い市場シェアを持ち、予測期間中のCAGRは45.4%で成長すると予測されている。 人工知能のサブセットである機械学習は、データから学習し、プログラムされることなく時間の経過とともに精度を向上させるアプリケーションの作成に焦点を当てている。 機械学習には、入力と出力の情報を理解することでシステムを作成できるアルゴリズムが含まれる。 航空会社は、機械学習アルゴリズムを組み込んだAIシステムを使って、航空機の種類や質量、航路の距離や高度、天候などの飛行データを収集し、研究している。
自然言語処理（NLP）は人工知能の一分野であり、コンピュータが人間の言語を理解し、推測し、操作することを支援する。 NLPは、コンピュータの理解と人間のコミュニケーションとの間のギャップを埋めるために、計算言語学とコンピュータサイエンスからなる様々な研究分野を取り入れている。 自然言語処理を搭載したシステムがコックピットに設置されれば、パイロットの感情を研究し、アラートを出したり、航空機をコントロールしたりできるようになるかもしれない。
アプリケーション別
世界市場は、カスタマーサービス、スマートメンテナンス、製造、トレーニング、フライトオペレーション、その他に区分される。 フライトオペレーション分野は市場貢献度が最も高く、予測期間中のCAGRは45.7%で成長すると予測されている。 人工知能技術はフライトオペレーションを最適化し、民間航空に大きな影響を与えている。 フライト数の増加は、航空管制官が特定の機能を実行するのを支援するために、航空機関にAIベースの航空交通管制システムの導入を余儀なくさせている。 航空交通管理は、反復活動に依存するという特徴から、人工知能からかなりの恩恵を受けると予想される。 機械学習とコンピュータ・ビジョンの技術は、交通流管理、飛行計画、衝突予測、安全評価といった活動全体にわたって、より安全な航空交通管制を可能にする。
民間航空分野では、顧客満足度が圧倒的に重要である。 AIは顧客体験を向上させ、充実した顧客サービスを提供するのに役立つ。 チャットボットのように、優れたカスタマーサービスを提供するために人工知能を応用できる分野は様々ある。 チャットボットはAIを搭載したデジタルツールで、顧客からの質問に瞬時に、人間のようなスタイルで対応することができる。 カスタマーサポートを自動化することで、時間と労力を削減することができる。
航空宇宙向け人工知能市場のセグメンテーション
オファリング別（2021年〜2033年）
ソフトウェア
ハードウェア
サービス
テクノロジー別（2021年～2033年）
機械学習
自然言語処理
コンピュータビジョン
コンテキスト認識コンピューティング
アプリケーション別 (2021-2033)
カスタマーサービス
スマートメンテナンス
製造業
トレーニング
フライトオペレーション
その他
目次
1. エグゼクティブサマリー
2. 調査範囲とセグメンテーション
2. 調査範囲とセグメンテーション
3. 市場機会の評価
4. 市場動向
5. 市場の評価
6. 規制の枠組み
7. ESGの動向
8. 世界の航空宇宙における人工知能市場規模分析
9. 北米の航空宇宙における人工知能市場分析
10. ヨーロッパの航空宇宙における人工知能市場分析
11. APACの航空宇宙における人工知能市場分析
12. 中東・アフリカの航空宇宙における人工知能市場分析
13. ラタムの航空宇宙における人工知能市場分析
14. 競合情勢
15. 市場プレイヤーの評価
16. 調査方法
17. 付録
18. 免責事項
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