IoTにおける人工知能市場：用途、業界別、コンポーネントタイプ、接続技術、展開モデル別-2025年～2032年の世界予測

株式会社グローバルインフォメーション（所在地：神奈川県川崎市、代表者：樋口 荘祐、証券コード：東証スタンダード 4171）は、市場調査レポート「IoTにおける人工知能市場：用途、業界別、コンポーネントタイプ、接続技術、展開モデル別-2025年～2032年の世界予測」（360iResearch LLP）の販売を2月9日より開始しました。グローバルインフォメーションは360iResearch (360iリサーチ)の日本における正規代理店です。

【当レポートの詳細目次】
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IoTにおける人工知能市場は、2032年までにCAGR 17.85%で400億1,000万米ドルの成長が予測されています。

モノのインターネットと統合された人工知能は、業務および顧客対応領域全体にわたって、組織がどのように感知し、決定し、行動するかを再形成しています。このイントロダクションでは、分散型インテリジェンスを実現する主要な技術的・組織的潮流、すなわち集中型クラウドからエッジ・コンピュートへのアナリティクスの移行、低消費電力広域接続の成熟、そして新たな遠隔測定ストリームを解き放つ特殊化センサーの普及をフレームワーク化します。これらの技術的イネーブラーは、モジュール性、相互運用性、セキュリティ・バイ・デザインを優先する進化するソフトウェア・アーキテクチャと相まって、製品やサービスの反復サイクルの高速化を支えています。

同様に重要なのは、採用を推進する組織の変化です。エンジニアリングチームは、ファームウェア、データサイエンス、クラウドエンジニアリングのスキルを組み合わせ、エンドツーエンドの価値を提供するために、ますます学際的になっています。調達・規制部門は、半導体ベンダー、コネクティビティ専門家、プラットフォーム・プロバイダ、システム・インテグレータで構成される、より多様なサプライヤ・エコシステムを管理するために適応しています。その結果、展開モデル、部品調達、統合パートナーに関する戦略的な決定が、即座に運用と商業に影響を及ぼすような状況が生まれています。

最後に、イントロダクションは利害関係者をより広範な戦略的利害の中に位置づける。資産の稼働時間の向上、エネルギー消費の最適化、差別化されたコネクテッド・エクスペリエンスの創出など、明確な使用事例に基づいてテクノロジー投資を行う組織は、効率性を獲得し、防御可能な優位性を生み出すことができます。そのため、この後のセクションでは、急速に進化するAIとIoTの交差点をナビゲートするために、変革のシフト、政策への影響、セグメンテーションのニュアンス、地域差、競合のダイナミクス、推奨されるアクションを探ります。

これらの洞察を支える調査手法は、厳密性、妥当性、再現性を確保するために、定性的アプローチと定量的アプローチを組み合わせています。1次調査には、デバイスエンジニアリング、データサイエンス、オペレーション、調達の各分野の実務者との構造化されたインタビューやワークショップが含まれ、現実世界の制約、採用促進要因、導入経験を把握します。これらの調査は、運用上の問題点、統合の課題、実用的なトレードオフを明らかにする市場参入の成功事例を明らかにすることを目的としています。

2次調査では、公開されている技術文献、規制関連文書、特許出願、ベンダーの技術文書を統合し、動向と技術の軌跡を検証しました。また、業種や地域を横断した比較分析により、共通のパターンと異なる行動を特定し、シナリオマッピングにより、政策転換、サプライチェーンの混乱、技術革新が戦略的選択にどのような影響を与えうるかを探りました。全体を通して、展開モデルの異質性や、パイロットプロジェクトと生産規模の展開の違いを確実に捉える手法に注意を払いました。

最後に、バイアスを低減し、結論の信頼性を高めるために、インタビュー結果を文書化されたケーススタディやベンダーの能力と比較することで、相互検証技術を適用しました。この混合法のアプローチは、AI対応IoTソリューションの設計、調達、運用に関する実用的な指針を求める意思決定者に、強固な基盤を提供します。

結論として、人工知能とモノのインターネットの統合は、孤立したパイロットから、測定可能な運用および商業的利益をもたらす生産グレードのシステムへと成熟しつつあります。エッジインテリジェンス、モジュラーアーキテクチャ、成果志向の商業モデルへの流れは、製品の設計、調達、運用方法を再定義しつつあります。規律ある使用事例の選択を採用し、サプライチェーンの弾力性に投資し、データとモデルに関する強力なガバナンスを実施する組織は、持続的な価値を獲得する上で最も有利な立場にあります。

地域と政策のダイナミクスは複雑さをもたらすが、地域特化型の製造、垂直的な専門化、およびカスタマイズされたコンプライアンスフレームワークを通じて、戦略的差別化の機会も生み出します。競争上の優位性は、柔軟な統合能力を構築し、パートナー・エコシステムを育成し、インセンティブを先行スペックではなく成果で調整する企業にもたらされます。テクノロジーと商業環境が進化し続ける中、AIを活用したIoTイニシアチブを成功裏に拡大するためには、継続的な学習、迅速な反復、慎重なパートナーシップが不可欠であり続けると思われます。

これらの結論は、投資の優先順位を決め、チームを再編成し、短期的な運用目標と長期的な戦略目標の両方を満たす、弾力性があり、スケーラブルで安全なソリューションを提供できるパートナーを選択する際に、経営幹部や技術リーダーの指針となるはずです。

IoTにおける人工知能市場の市場規模はどのように予測されていますか？
2024年に107億5,000万米ドル、2025年には126億5,000万米ドル、2032年までには400億1,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは17.85%です。

AI対応IoTの展開を促進するための重要な変革は何ですか？
インテリジェンスの分散化、ライフサイクルの各段階におけるAIの統合、ビジネスモデルの進化が重要な変革です。

2025年の関税変動がIoTサプライチェーンに及ぼす影響は何ですか？
調達戦略、部品の入手可能性、製造・組み立ての算定に影響を及ぼします。

市場セグメンテーションの重要性は何ですか？
提案の調整や開発努力の優先順位付けに不可欠です。

地域ごとのAI対応IoTプロジェクトの戦略に影響を与える要因は何ですか？
規制体制、インフラの成熟度、顧客の期待が影響を与えます。

AIを活用したIoTの競合情勢にはどのような企業が含まれますか？
Amazon.com, Inc.、Microsoft Corporation、Alphabet Inc.、International Business Machines Corporation、Cisco Systems, Inc.、Intel Corporation、Huawei Technologies Co., Ltd.、Siemens Aktiengesellschaft、NVIDIA Corporation、Hitachi, Ltd.などです。

AIとIoTの統合における戦略的必須事項は何ですか？
弾力性のあるサプライチェーン、モジュラーアーキテクチャ、成果に沿ったパートナーシップが重要です。

第1章 序文
第2章 調査手法
第3章 エグゼクティブサマリー
第4章 市場の概要
第5章 市場洞察
第6章 米国の関税の累積的な影響, 2025
第7章 AIの累積的影響, 2025
第8章 IoTにおける人工知能市場：用途別
第9章 IoTにおける人工知能市場：業界別
第10章 IoTにおける人工知能市場：コンポーネントタイプ別
第11章 IoTにおける人工知能市場：接続技術別
第12章 IoTにおける人工知能市場：展開モデル別
第13章 IoTにおける人工知能市場：地域別
第14章 IoTにおける人工知能市場：グループ別
第15章 IoTにおける人工知能市場：国別
第16章 競合情勢

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