群知能市場の展望（2023年～2033年）
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世界のスウォームインテリジェンス市場は 、2023年に3060万 米ドル（ ）に達すると予測されている。スウォームインテリジェンス市場は、2033年までに年平均成長率34%で5億7,000万米ドル規模に成長する。
群知能は今後も成長・発展し続ける可能性を秘めている。研究者たちは、社会性昆虫の集団行動を研究し、そこから学ぶことで、群知能の新しく革新的なアプリケーションを開発する可能性が高い。その結果、データ分析の分野はさらに変貌を遂げ、組織は膨大な量の情報をフル活用できるようになるだろう。
もうひとつの顕著なトレンドは、ヘルスケアにおけるモノのインターネット（IoT）である。AIシステムとソーシャルネットワークを通じて、これらのデバイスは群知能により自律的な意思決定を行うことができる。この技術を使うことで、リアルタイムでのモニタリング、患者へのアラートの生成、継続的な記録の維持が可能になり、医療提供者と患者の間のコミュニケーションがより簡単に、より短時間で行えるようになる。
群知能の分野には、かなりの研究関心と投資が向けられ続けている。群知能の研究と革新は、アルゴリズム、アーキテクチャ、アプリケーションの絶え間ない進歩と発見につながる。継続的な研究開発を通じて、群知能市場はイノベーションを推進し、斬新なソリューションを導入し、知識ベースを拡大している。
2018年から2022年までの群知能の販売展望と2023年から2033年までの需要予測との比較
Persistence Market Research（PMR）によると、世界の群知能市場は2023年から2033年の間に年平均成長率34％で成長するという。2018年から2022年の間に、市場は40.2％のCAGRを経験した。
ロボット工学と自律システムは、どちらも群知能の原理から恩恵を受けている。ロボットの群れを探査、監視、捜索救助、環境モニタリングなどのタスクに利用することは、ハチやアリなどの自然の群れの行動に似ている。群ロボット工学を用いれば、複数のロボットを協調・連携させることができ、効率性、拡張性、堅牢性が向上する。
群知能を使用することで、意思決定を分散化し、ダイナミックな環境に適応し、個々の故障に対してロバストにすることができる。デジタル技術と自動化は、インダストリー4.0として知られる産業革命の一環として、製造プロセスに統合されつつある。
適応型製造、インテリジェント・スケジューリング、品質管理は、この変革において群知能によって可能になる。インテリジェントな製造環境は、生産性を高め、コストを削減し、効率を改善することで、これらの機能の恩恵を受けることができる。スワーム・インテリジェンスは、世界がますますデータ駆動型になり、組織が絶えず変化する情報環境の性質を理解できるようになるにつれて、さらに大きな役割を果たすようになるだろう。
スワームインテリジェンスの需要を左右する主な要因とは？
AIとIoTデバイスの成長がスウォームインテリジェンス市場の売上増につながる
スウォーム・インテリジェンスでは、多数のエージェントが中央集権的な制御なしに分散的な意思決定と調整を行うことができる。ディープラーニングや強化学習などの分野でAIが進歩するにつれ、群知能システムの能力は拡大し続けている。
IoTデバイスやセンサーネットワークの普及により、無数のソースからのデータが生成されている。群知能アルゴリズムを使用してこのデータを分析・処理することで、システムをより効率的かつ効果的に最適化しながら、有意義な洞察や予測を生み出すことができる。スウォーム・インテリジェンス・ソリューションの需要に応えるため、IoTとセンサー・ネットワークの普及が進んでいる。
群知能システム固有の頑健性と適応性は、その分散型の性質に由来する。個々のエージェントが故障したり、システムから取り除かれたりしても、自己修復と耐障害性のある行動が可能なのだ。スマートグリッド、ロジスティクス、災害管理は、変化する環境や状況に対処する群知能の能力の恩恵を受けている。
複雑な最適化問題は、群知能アルゴリズムで効率的に解くことができる。これらの手法には、輸送経路、サプライチェーン管理、エネルギー分配、ポートフォリオ最適化など、数多くの応用例がある。大規模な最適化シナリオにおいて、群知能は最適解に近い解や最適解を見つけるのに役立ち、人気を博している。
国別インサイト
米国におけるスワーム・インテリジェンスの拡散は何を意味するのか？
米国におけるAIとインターネットの成長、牽引役へ
米国市場はスウォーム・インテリジェンスを大幅に導入すると予想される。米国のスウォームインテリジェンス市場は、2033年までに8660万米ドルに達すると予測されている。2023年から2033年にかけて、米国は32.5％の複合年間成長率で成長すると予測されている。
技術が進歩し、IT分野が成長するにつれて、群知能はより普及する可能性が高い。AI利用の増加や市場における高速インターネットの需要に伴い、スウォーム・インテリジェンス市場は急成長している。今後数年間は、研究開発活動や投資の増加により、スウォーム・インテリジェンスの需要は増加すると予想される。
たとえば、アメリカ海兵隊はAH-1コブラのような攻撃ヘリコプターから発射できる、群れをなしてうろつく兵器を開発している。この発表は、スティーブン・ライトフット准将によるメディア・ブリーフィングの一環として、海兵隊の戦力再編計画であるフォース・デザイン2030の年次更新の際に行われた。
アメリカの大学では、メリーランド大学やノートルダム大学などが群知能を研究している。群知能の研究は、インテルやボーイングといったアメリカの企業でも無人航空機や自律システムのために行われている。ロボットシステムの性能を向上させ、望ましい集団行動を実現するために、アメリカでは群知能の研究が進められている。
中国における群知能市場の展望は？
ロボット工学の成長と投資による群知能市場の需要拡大
Persistence Market Researchによると、中国の群知能の売上は2033年までに1億4490万米ドルになるという。推定によると、中国市場は2023年から2033年の間に35.8％成長する。ロボット工学とドローンの利用の増加が市場の成長に寄与している。
軍を含む様々なセクターが、中国の群知能技術開発に多額の投資を行っている。ジェームズタウン財団の報告書によると、軍事用途のスウォームインテリジェンスは中国で大きな進歩を遂げている。
現在、多くの人工知能技術が中国によって資金提供されており、今後も継続する予定だ。また、中国は2030年までに、『新世代人工知能発展計画』のもと、群知能を含む人工知能の世界的リーダーになるつもりだ。
政府はAI開発を加速させるため、群ロボット工学とAI研究機関に多額の投資を行っている。群知能技術を開発する中国企業は増え続けており、中国はAI特許の出願件数で第1位となっている。多額の投資とAI技術開発への強い注力により、中国は群知能研究の主要プレーヤーとして台頭している。
カテゴリー別インサイト
スウォームインテリジェンス市場の需要を牽引するアプリケーションとは？
ロボット工学と先端技術が今後の市場を拡大する
スウォーム・インテリジェンス市場は、ロボット工学が独占すると予想されている。予測によると、このセグメントは2033年まで年平均成長率33.9％で成長する。過去の予測では、2018年から2022年の成長率は40%である。
ロボットは単純な肉体で設計され、その行動は昆虫の群れの行動を模倣するように制御される。研究者は、群ロボット工学を用いてロボットの設計と行動を分析し、タスクを効率的に実行しながら生産コストを削減するシステムを構築する。群ロボット工学は、ターゲット探索やドローン配送に加えて、ドローンのディスプレイにも利用できる。したがって、群知能のコンセプトは、ロボットシステムがより効率的で費用対効果の高いものになるのを助けることができる。
群ロボットシステムの堅牢性とフォールトトレランスは、それらが分散的に動作するという事実に起因している。ロボットが故障したり、システムから外れたりしても、ロボット群は単一障害点なしに機能し続けることができる。
群知能を備えたロボットは、環境条件やタスクの要求が変化した結果、適応的な行動を示すことができる。ロボットは刺激に動的に反応し、局所的な相互作用やフィードバック機構を通じて新しい環境に適応することができる。
未知の環境を集団で探索することは、群知能アルゴリズムで可能である。環境に関する情報を共有し、マップを作成し、探索作業を調整することで、ロボットは効率的に広い範囲をカバーすることができる。ダイナミックな環境や危険な環境は、特にこのアプローチに適している。
スウォーム・インテリジェンス市場の需要を拡大しそうなモデルは？
アント・コロニー最適化が群知能の需要を高める
PMRによると、アリのコロニー最適化分野は2033年までにCAGR33.8%で成長する。アリは動物建築の領域で最も顕著な建築家の一人である。何億という個体のアリがコロニーで生活し、温度、循環、空間を管理する洗練された設計で生物学の驚異を示すことができる。複雑な構造はそれぞれのアリによって作られ維持されており、集団的知性と協力の力を示している。
エンジニアや科学者は、資源配分、群知能、回復力に関する洞察を得るためにアリの巣を研究している。分散型コンピュータネットワークやアルゴリズムの設計にとって、アリのコロニーは貴重な教訓を与えてくれる。アリの効率的な空間利用と優れた微気候制御の結果、アリは新しい建築設計の主要なインスピレーションとなっている。グラフは最適化問題を一連のノードとして表し、各ノードは最適化状態を表し、各辺はそれらの状態間のつながりを表す。例えば、巡回セールスマン問題では、都市がノード、距離がエッジで表される。
確率的なルールは、アリが反復探索によって問題空間を発見する際の指針となる。以前に投下されたフェロモンは、フェロモンの多いノードに引き寄せられる。この探索フェーズの結果、探索は多様化する。ACOによって、群知能は解を集団的に探索し、フェロモン・トレイルを通じて情報を伝達し、局所的な能力に基づいて分散的な決定を下すことができる。巡回セールスマン問題、車両経路問題、グラフ分割問題などは、このアプローチで解決に成功した問題の例である。
競争環境
メーカーと群知能開発企業は戦略的パートナーシップを結ぶ。市場でのプレゼンスを拡大し、技術力を向上させ、より大きなシェアを獲得するために製品提供を強化する計画だ。これらの企業の強みを組み合わせることで、革新的なソリューションが開発されるかもしれない。
製品の機能や性能を高めるだけでなく、企業は研究開発も行う。企業がしばしば発売する新製品は、競合他社よりも優位に立つことを目的としている。
2023年1月、AIを搭載したロボットプラットフォームのメーカーであるオフワールド社は、2024年に産業用ロボット採掘システムの群れを展開するための受注を開始すると発表した。この自律型ロボットの新シリーズは、地上・地下の調査や精密掘削に適しており、資材の収集、運搬、加工も可能だ。
2023年5月、マレーシアのドローンサービスプロバイダーであるAerodyne Groupは、ランカウイ国際海事航空宇宙展2023（LIMA 2023）で、ARGENTAVISとFULCRUMという2つの待望の製品を発表した。エアロダインは声明で、同社の革新的なソリューションは、独自のインテリジェンス・プラットフォームであるDRONOS（ドローンオペレーティングシステム）を通じて、効率性、コスト削減、安全性の向上を実現すると述べた。
スウォーム・インテリジェンスのカテゴリー別市場展望
モデル別
アントコロニー最適化
粒子群最適化
その他
能力別
最適化
クラスタリング
スケジューリング
ルーティング
アプリケーション別
ロボット工学
ドローン
人間の群れ
地域別
北米
ラテンアメリカ
ヨーロッパ
アジア太平洋
中東・アフリカ
1.要旨
1.1.世界市場の展望
1.2.需要サイドの動向
1.3.供給サイドの動向
1.4.技術ロードマップ分析
1.5.分析と提言
2.市場概要
2.1.市場範囲／分類
2.2.市場の定義／範囲／制限
3.市場の背景
3.1.市場ダイナミクス
3.1.1.ドライバー
3.1.2.制約事項
3.1.3.機会
3.1.4.トレンド
3.2.シナリオ予想
3.2.1.楽観シナリオにおける需要
3.2.2.可能性の高いシナリオにおける需要
3.2.3.保守的シナリオにおける需要
3.3.機会マップ分析
3.4.投資可能性マトリックス
3.5.PESTLE分析とポーター分析
3.6.規制の状況
3.6.1.主要地域別
3.6.2.主要国別
3.7.地域別親会社市場の展望
4.群知能の世界市場分析2018～2022年と予測2023～2033年
4.1.2018年から2022年までの過去の市場規模（US$ Mn）分析
4.2.2023年から2033年までの現在と将来の市場規模予測（US$ Mn）
4.2.1.前年比成長トレンド分析
4.2.2.絶対価格機会分析
5.群知能の世界市場分析2018～2022年、予測2023～2033年、モデル別
5.1.はじめに／主な調査結果
5.2.2018年から2022年までのモデル別過去市場規模金額（US$ Mn）分析
5.3.モデル別市場規模の現在と将来（2023～2033年）の金額（US$ Mn）分析と予測
5.3.1.アントコロニー最適化
5.3.2.部分群最適化
5.3.3.その他
5.4.モデル別前年比成長トレンド分析（2018～2022年
5.5.モデル別絶対価格機会分析（2023～2033年
6.スワームインテリジェンスの世界市場分析2018～2022年、予測2023～2033年、能力別
6.1.はじめに／主な調査結果
6.2.2018年から2022年までの能力別過去市場規模金額（US$ Mn）分析
6.3.2023年から2033年までの能力別市場規模の現在および将来分析と予測（US$ Mn）
6.3.1.最適化
6.3.2.クラスタリング
6.3.3.スケジューリング
6.3.4.ルーティング
6.4.能力別の前年比成長トレンド分析（2018～2022年
6.5.能力別の絶対価格機会分析（2023～2033 年
7.スワームインテリジェンスの世界市場分析2018～2022年、予測2023～2033年、用途別
7.1.はじめに／主な調査結果
7.2.2018年から2022年までのアプリケーション別過去市場規模金額（US$ Mn）分析
7.3.アプリケーション別の現在および将来市場規模（US$ Mn）分析と予測（2023～2033年
7.3.1.ロボット工学
7.3.2.ドローン
7.3.3.人間の群れ
7.4.用途別前年比成長トレンド分析（2018～2022年
7.5.用途別絶対価格機会分析（2023～2033年
8.スワームインテリジェンスの世界市場分析2018～2022年および予測2023～2033年、地域別
8.1.はじめに
8.2.2018年から2022年までの地域別過去市場規模金額（US$ Mn）分析
8.3.地域別の現在の市場規模（US$ Mn）分析と予測、2023～2033年
8.3.1.北米
8.3.2.ラテンアメリカ
8.3.3.ヨーロッパ
8.3.4.アジア太平洋
8.3.5.MEA
8.4.地域別市場魅力度分析
9.北米のスワームインテリジェンス市場分析2018～2022年および予測2023～2033年：国別
9.1.2018年から2022年までの市場分類別過去市場規模金額（US$ Mn）動向分析
9.2.2023年から2033年までの市場分類別市場規模（百万米ドル）予測
9.2.1.国別
9.2.1.1.米国
9.2.1.2.カナダ
9.2.2.モデル別
9.2.3.能力別
9.2.4.アプリケーション別
9.3.市場魅力度分析
9.3.1.国別
9.3.2.モデル別
9.3.3.能力別
9.3.4.アプリケーション別
9.4.要点
10.ラテンアメリカのスワームインテリジェンス市場分析 2018～2022年および予測 2023～2033年：国別
10.1.2018年から2022年までの市場分類別過去市場規模金額（US$ Mn）動向分析
10.2.市場分類別市場規模（百万米ドル）予測、2023～2033年
10.2.1.国別
10.2.1.1.ブラジル
10.2.1.2.メキシコ
10.2.1.3.その他のラテンアメリカ
10.2.2.モデル別
10.2.3.能力別
10.2.4.アプリケーション別
10.3.市場魅力度分析
10.3.1.国別
10.3.2.モデル別
10.3.3.能力別
10.3.4.アプリケーション別
10.4.キーポイント
11.欧州のスワームインテリジェンス市場分析2018～2022年および予測2023～2033年（国別
11.1.2018年から2022年までの市場分類別過去市場規模金額（US$ Mn）動向分析
11.2.市場分類別市場規模（百万米ドル）予測、2023～2033年
11.2.1.国別
11.2.1.1.ドイツ
11.2.1.2.英国
11.2.1.3.フランス
11.2.1.4.スペイン
11.2.1.5.イタリア
11.2.1.6.その他のヨーロッパ
11.2.2.モデル別
11.2.3.能力別
11.2.4.アプリケーション別
11.3.市場魅力度分析
11.3.1.国別
11.3.2.モデル別
11.3.3.能力別
11.3.4.アプリケーション別
11.4.主要項目
12.アジア太平洋地域のスワームインテリジェンス市場分析 2018～2022年および予測 2023～2033年：国別
12.1.2018年から2022年までの市場分類別過去市場規模金額（US$ Mn）動向分析
12.2.市場分類別市場規模（百万米ドル）予測、2023～2033年
12.2.1.国別
12.2.1.1.中国
12.2.1.2. 日本
12.2.1.3. 韓国
12.2.1.4. シンガポール
12.2.1.5. タイ
12.2.1.6. インドネシア
12.2.1.7. オーストラリア
12.2.1.8. ニュージーランド
12.2.1.9. その他のアジア太平洋地域
12.2.2. モデル別
12.2.3.能力別
12.2.4.アプリケーション別
12.3 市場魅力度分析
12.3.1. 国別
12.3.2. モデル別
12.3.3. 能力別
12.3.4. 用途別
12.4 重要なポイント
13.MEAのスワームインテリジェンス市場分析2018～2022年および予測2023～2033年：国別
13.1.2018年から2022年までの市場分類別過去市場規模金額（US$ Mn）動向分析
13.2.市場分類別市場規模（百万米ドル）予測、2023～2033年
13.2.1.国別
13.2.1.1.GCC諸国
13.2.1.2.南アフリカ
13.2.1.3.イスラエル
13.2.1.4.その他のMEA
13.2.2.モデル別
13.2.3.能力別
13.2.4.申請方法
13.3.市場魅力度分析
13.3.1.国別
13.3.2.モデル別
13.3.3.能力別
13.3.4.申請方法
13.4.キーポイント
14.主要国の群知能市場分析
14.1 米国
14.1.1. 価格分析
14.1.2. 市場シェア分析、2022年
14.1.2.1.モデル別
14.1.2.2. 能力別
14.1.2.3. 用途別
14.2. カナダ
14.2.1.価格分析
14.2.2. 市場シェア分析、2022年
14.2.2.1.モデル別
14.2.2.2. 能力別
14.2.2.3. 用途別
14.3. ブラジル
14.3.1. 価格分析
14.3.2. 市場シェア分析、2022年
14.3.2.1.モデル別
14.3.2.2. 能力別
14.3.2.3. 用途別
14.4. メキシコ
14.4.1. 価格分析
14.4.2.市場シェア分析、2022年
14.4.2.1.モデル別
14.4.2.2. 能力別
14.4.2.3. 用途別
14.5.ドイツ
14.5.1. 価格分析
14.5.2. 市場シェア分析、2022年
14.5.2.1.モデル別
14.5.2.2. 能力別
14.5.2.3. 用途別
14.6 イギリス
14.6.1. 価格分析
14.6.2. 市場シェア分析、2022年
14.6.2.1.モデル別
14.6.2.2. 能力別
14.6.2.3. 用途別
14.7. フランス
14.7.1. 価格分析
14.7.2. 市場シェア分析、2022年
14.7.2.1.モデル別
14.7.2.2. 能力別
14.7.2.3. 用途別
14.8. スペイン
14.8.1. 価格分析
14.8.2. 市場シェア分析、2022年
14.8.2.1.モデル別
14.8.2.2. 能力別
14.8.2.3. 用途別
14.9. イタリア
14.9.1 価格分析
14.9.2. 市場シェア分析、2022年
14.9.2.1.モデル別
14.9.2.2. 能力別
14.9.2.3. 用途別
14.10.中国
14.10.1. 価格分析
14.10.2. 市場シェア分析、2022年
14.10.2.1.モデル別
14.10.2.2. 能力別
14.10.2.3. 用途別
14.11. 日本
14.11.1 価格分析
14.11.2. 市場シェア分析、2022年
14.11.2.1.モデル別
14.11.2.2. 能力別
14.11.2.3. 用途別
14.12.韓国
14.12.1 価格分析
14.12.2. 市場シェア分析、2022年
14.12.2.1.モデル別
14.12.2.2. 能力別
14.12.2.3. 用途別
14.13.シンガポール
14.13.1. 価格分析
14.13.2. 市場シェア分析、2022年
14.13.2.1.モデル別
14.13.2.2. 能力別
14.13.2.3. 用途別
14.14.タイ
14.14.1 価格分析
14.14.2. 市場シェア分析、2022年
14.14.2.1.モデル別
14.14.2.2. 能力別
14.14.2.3. 用途別
14.15.インドネシア
14.15.1. 価格分析
14.15.2. 市場シェア分析、2022年
14.15.2.1.モデル別
14.15.2.2. 能力別
14.15.2.3. 用途別
14.16.オーストラリア
14.16.1. 価格分析
14.16.2. 市場シェア分析、2022年
14.16.2.1.モデル別
14.16.2.2. 能力別
14.16.2.3. 用途別
14.17.ニュージーランド
14.17.1. 価格分析
14.17.2. 市場シェア分析、2022年
14.17.2.1.モデル別
14.17.2.2. 能力別
14.17.2.3. 用途別
14.18. GCC諸国
14.18.1. 価格分析
14.18.2. 市場シェア分析、2022年
14.18.2.1.モデル別
14.18.2.2. 能力別
14.18.2.3. 用途別
14.19. 南アフリカ
14.19.1 価格分析
14.19.2. 市場シェア分析、2022年
14.19.2.1.モデル別
14.19.2.2. 能力別
14.19.2.3. 用途別
14.20.イスラエル
14.20.1. 価格分析
14.20.2. 市場シェア分析、2022年
14.20.2.1.モデル別
14.20.2.2. 能力別
14.20.2.3. 用途別
15.市場構造分析
15.1 コンペティション・ダッシュボード
15.2 コンペティションのベンチマーキング
15.3 トッププレーヤーの市場シェア分析
15.3.1. 地域別
15.3.2. モデル別
15.3.3. 能力別
15.3.4. 用途別
16.競合分析
16.1. コンペティションのディープ・ダイブ
16.1.1.掲示板
16.1.1.1 概要
16.1.1.2. 製品ポートフォリオ
市場セグメント別収益性
16.1.1.4. セールス・フットプリント
16.1.1.5. 戦略の概要
16.1.1.5.1. マーケティング戦略
16.1.2.ハイドロメア
16.1.2.1.概要
16.1.2.2. 製品ポートフォリオ
市場セグメント別収益性
16.1.2.4.セールスフットプリント
16.1.2.5. 戦略の概要
16.1.2.5.1. マーケティング戦略
16.1.3. センティエンロボティクス
16.1.3.1 概要
16.1.3.2. 製品ポートフォリオ
市場セグメント別収益性
16.1.3.4. セールス・フットプリント
16.1.3.5. 戦略の概要
16.1.3.5.1. マーケティング戦略
16.1.4. 全会一致のA.I.
16.1.4.1 概要
16.1.4.2. 製品ポートフォリオ
市場セグメント別収益性
16.1.4.4. セールス・フットプリント
16.1.4.5. 戦略の概要
16.1.4.5.1. マーケティング戦略
16.1.5 アクソンAI
16.1.5.1 概要
16.1.5.2. 製品ポートフォリオ
市場セグメント別収益性
16.1.5.4. セールス・フットプリント
16.1.5.5. 戦略の概要
16.1.5.5.1. マーケティング戦略
16.1.6.スウォーム・テクノロジー
16.1.6.1 概要
16.1.6.2. 製品ポートフォリオ
市場セグメント別収益性
16.1.6.4. セールス・フットプリント
16.1.6.5. 戦略の概要
16.1.6.5.1. マーケティング戦略
16.1.7. SSIシェーファー – フリッツ・シェーファー
16.1.7.1 概要
16.1.7.2. 製品ポートフォリオ
市場セグメント別収益性
16.1.7.4. セールス・フットプリント
16.1.7.5 戦略の概要
16.1.7.5.1. マーケティング戦略
16.1.8.バルチコ
16.1.8.1 概要
16.1.8.2. 製品ポートフォリオ
市場セグメント別収益性
16.1.8.4. セールス・フットプリント
16.1.8.5. 戦略の概要
16.1.8.5.1. マーケティング戦略
16.1.9.パワーブロックス
16.1.9.1 概要
16.1.9.2. 製品ポートフォリオ
市場セグメント別収益性
16.1.9.4. セールス・フットプリント
16.1.9.5. 戦略の概要
16.1.9.5.1. マーケティング戦略
16.1.10.ConvergentAI, Inc.
16.1.10.1 概要
16.1.10.2. 製品ポートフォリオ
市場セグメント別収益性
16.1.10.4. セールス・フットプリント
16.1.10.5. 戦略の概要
16.1.10.5.1.マーケティング戦略
17.前提条件と略語
18.研究方法
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