第1章 概要1.1. 市場の概要
1.2. 世界およびセグメント別市場規模の推計と予測（2020年～2030年、10億米ドル）
1.2.1. スマートシティにおけるAI市場：地域別（2020年～2030年、10億米ドル）
1.2.2. スマートシティにおけるAI市場：コンポーネント別、2020-2030年（10億米ドル）
1.2.3. スマートシティにおけるAI市場：用途別、2020-2030年（10億米ドル）
1.2.4. スマートシティにおけるAI市場：導入形態別、2020-2030年（10億米ドル）
1.3. 主な動向
1.4. 推計方法
1.5. 調査の前提
第2章. 世界のスマートシティにおけるAI市場の定義と範囲
2.1. 本調査の目的
2.2. 市場の定義と範囲
2.2.1. 業界の変遷
2.2.2. 本調査の範囲
2.3. 本調査の対象期間
2.4. 為替レート
第3章. 世界のスマートシティにおけるAI市場の動向
3.1. スマートシティにおけるAI市場への影響分析（2020-2030年）
3.1.1. 市場の推進要因
3.1.1.1. スマートシティソリューションへの需要増加
3.1.1.2. 都市化の進展
3.1.1.3. AI技術の能力向上
3.1.2. 市場の課題
3.1.2.1. 高い初期投資コスト
3.1.2.2. プライバシーおよびセキュリティに関する懸念
3.1.2.3. 熟練した人材の不足
3.1.3. 市場の機会
3.1.3.1. 効率性と生産性の向上
3.1.3.2. 環境への影響の低減
3.1.3.3. 住民の生活の質の向上
第4章 スマートシティにおけるグローバルAI市場の業界分析
4.1. ポーターの5つの力モデル
4.1.1. 供給者の交渉力
4.1.2. 購入者の交渉力
4.1.3. 新規参入の脅威
4.1.4. 代替品の脅威
4.1.5. 競合他社間の競争
4.2. ポーターの5つの力による影響分析
4.3. PEST分析
4.3.1. 政治的
4.3.2. 経済的
4.3.3. 社会的
4.3.4. 技術的
4.3.5. 環境的
4.3.6. 法的
4.4. 主要な投資機会
4.5. 主要な成功戦略
4.6. COVID-19の影響分析
4.7. 破壊的トレンド
4.8. 業界専門家の見解
4.9. アナリストの推奨事項および結論
第5章. スマートシティにおけるグローバルAI市場（コンポーネント別）
5.1. 市場の概要
5.2. スマートシティにおけるグローバルAI市場（コンポーネント別）、パフォーマンス・潜在力分析
5.3. スマートシティにおけるAIの世界市場：コンポーネント別推定値および予測（2020-2030年、10億米ドル）
5.4. スマートシティにおけるAI市場：サブセグメント分析
5.4.1. ハードウェア
5.4.2. ソフトウェア
5.4.3. サービス
第6章. スマートシティにおけるAIの世界市場：アプリケーション別
6.1. 市場の概要
6.2. 用途別・パフォーマンス別 世界のスマートシティにおけるAI市場 – 潜在力分析
6.3. 用途別 世界のスマートシティにおけるAI市場の推定値および予測 2020-2030年（10億米ドル）
6.4. スマートシティにおけるAI市場、サブセグメント分析
6.4.1. 交通
6.4.2. エネルギー
6.4.3. セキュリティ
6.4.4. 医療
6.4.5. 教育
6.4.6. その他
第7章 スマートシティにおけるAIの世界市場（導入形態別）
7.1. 市場の概要
7.2. スマートシティにおけるAIの世界市場（導入形態・パフォーマンス別）－潜在力分析
7.3. スマートシティにおけるAIの世界市場規模（2020-2030年、導入形態別）（10億米ドル）
7.4. スマートシティにおけるAI市場、サブセグメント分析
7.4.1. オンプレミス
7.4.2. クラウド
7.4.3. ハイブリッド
第8章. スマートシティにおけるAIの世界市場、地域別分析
8.1. 主要先進国
8.2. 主要新興国
8.3. スマートシティ向けAI市場、地域別市場の概要
8.4. 北米スマートシティ向けAI市場
8.4.1. 米国スマートシティ向けAI市場
8.4.1.1. コンポーネント別内訳の推計および予測、2020-2030年
8.4.1.2. アプリケーション別内訳の推計および予測、2020-2030年
8.4.1.3. 導入別推定値および予測（2020年～2030年）
8.4.2. カナダのスマートシティ向けAI市場
8.5. 欧州のスマートシティ向けAI市場の概要
8.5.1. 英国のスマートシティ向けAI市場
8.5.2. ドイツのスマートシティ向けAI市場
8.5.3. フランスのスマートシティ向けAI市場
8.5.4. スペインのスマートシティ向けAI市場
8.5.5. イタリアのスマートシティ向けAI市場
8.5.6. 欧州その他地域のスマートシティ向けAI市場
8.6. アジア太平洋地域のスマートシティ向けAI市場の概要
8.6.1. 中国のスマートシティ向けAI市場
8.6.2. インドのスマートシティ向けAI市場
8.6.3. 日本のスマートシティ向けAI市場
8.6.4. オーストラリアのスマートシティにおけるAI市場
8.6.5. 韓国のスマートシティにおけるAI市場
8.6.6. アジア太平洋その他の地域のスマートシティにおけるAI市場
8.7. ラテンアメリカのスマートシティにおけるAI市場の概要
8.7.1. ブラジルのスマートシティにおけるAI市場
8.7.2. メキシコのスマートシティにおけるAI市場
8.8. 中東・アフリカのスマートシティにおけるAI市場
8.8.1. サウジアラビアのスマートシティにおけるAI市場
8.8.2. 南アフリカのスマートシティにおけるAI市場
8.8.3. 中東・アフリカその他の地域のスマートシティにおけるAI市場
第9章 競合分析
9.1. 主要企業のSWOT分析
9.1.1. 企業1
9.1.2. 企業2
9.1.3. 企業3
9.2. 主要市場戦略
9.3. 企業概要
9.3.1. クアルコム・インコーポレイテッド
9.3.1.1. 主要情報
9.3.1.2. 概要
9.3.1.3. 財務情報（データの入手状況による）
9.3.1.4. 製品概要
9.3.1.5. 最近の動向
9.3.2. インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
9.3.3. アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）
9.3.4. マイクロソフト・コーポレーション
9.3.5. グーグルLLC
9.3.6. ABB Ltd.
9.3.7. 日立製作所
9.3.8. ファーウェイ・テクノロジーズ・コ・リミテッド
9.3.9. インテル・コーポレーション
9.3.10. エンビディア
第10章 調査プロセス
10.1. 調査プロセス
10.1.1. データマイニング
10.1.2. 分析
10.1.3. 市場規模の推定
10.1.4. 検証
10.1.5. 公表
10.2. 調査の属性
10.3. 調査の前提
表1. 世界のスマートシティ向けAI市場：レポートの範囲
表2. 世界のスマートシティ向けAI市場：地域別推定値および予測（2020年～2030年、10億米ドル）
表3. 世界のスマートシティ向けAI市場：構成要素別推定値および予測（2020年～2030年、10億米ドル）
表4. 世界のスマートシティ向けAI市場：用途別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表5. 世界のスマートシティ向けAI市場：導入形態別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表6. 世界のスマートシティ向けAI市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表7. 地域別グローバルAIスマートシティ市場：推定値および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表8. セグメント別グローバルAIスマートシティ市場：推定値および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表9. 地域別グローバルAIスマートシティ市場：推定値および予測、2020-2030年 （10億米ドル）
表10. スマートシティにおけるAIの世界市場：セグメント別、推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表11. スマートシティにおけるAIの世界市場：地域別、推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表12. スマートシティにおけるAIの世界市場：セグメント別、推定値および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表13. スマートシティにおけるAIの世界市場：地域別、推定値および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表14. スマートシティにおけるAIの世界市場：セグメント別、推定値および予測、2020-2030年 （10億米ドル）
表15. 世界のスマートシティ向けAI市場：地域別、推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表16. 米国のスマートシティ向けAI市場：推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表17. 米国スマートシティAI市場：セグメント別推計および予測 2020-2030年（10億米ドル）
表18. 米国スマートシティAI市場：セグメント別推計および予測 2020-2030年（10億米ドル）
表19. カナダスマートシティAI市場：推計および予測 2020-2030年（10億米ドル）
表20. カナダのスマートシティ向けAI市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表21. カナダのスマートシティ向けAI市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表22. 英国のスマートシティ向けAI市場：推定値および予測（2020-2030年） （10億米ドル）
表23. 英国のスマートシティにおけるAI市場：セグメント別推定値および予測 2020-2030年（10億米ドル）
表24. 英国のスマートシティにおけるAI市場：セグメント別推定値および予測 2020-2030年（10億米ドル）
表25. ドイツのスマートシティにおけるAI市場の推定値および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表26. ドイツのスマートシティにおけるAI市場のセグメント別推定値および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表27. ドイツのスマートシティにおけるAI市場のセグメント別推定値および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表28. フランスにおけるスマートシティAI市場の推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表29. フランスにおけるスマートシティAI市場のセグメント別推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表30. フランスにおけるスマートシティAI市場のセグメント別推計および予測、2020-2030年 （10億米ドル）
表31. イタリアのスマートシティにおけるAI市場の推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表32. イタリアのスマートシティにおけるAI市場のセグメント別推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表33. イタリアのスマートシティにおけるAI市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表34. スペインのスマートシティにおけるAI市場：推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表35. スペインのスマートシティにおけるAI市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表36. スペインのスマートシティにおけるAI市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表37. ルーマニアのスマートシティにおけるAI市場：推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表38. ルーマニアのスマートシティにおけるAI市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年） （10億米ドル）
表39. スマートシティにおけるAI市場のROE（セグメント別）推計および予測 2020-2030年（10億米ドル）
表40. 中国のスマートシティにおけるAI市場の推計および予測 2020-2030年（10億米ドル）
表41. 中国のスマートシティAI市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表42. 中国のスマートシティAI市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表43. インドのスマートシティAI市場：推定値および予測（2020-2030年） （10億米ドル）
表44. インドのスマートシティにおけるAI市場：セグメント別推計および予測 2020-2030年（10億米ドル）
表45. インドのスマートシティにおけるAI市場：セグメント別推計および予測 2020-2030年（10億米ドル）
表46. 日本のスマートシティにおけるAI市場の推定値および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表47. 日本のスマートシティにおけるAI市場のセグメント別推定値および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表48. 日本のスマートシティにおけるAI市場のセグメント別推定値および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表49. 韓国のスマートシティにおけるAI市場の推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表50. 韓国のスマートシティにおけるAI市場のセグメント別推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表51. 韓国のスマートシティにおけるAI市場のセグメント別推計および予測、2020-2030年 （10億米ドル）
表52. オーストラリアのスマートシティにおけるAI市場の推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表53. オーストラリアのスマートシティにおけるAI市場のセグメント別推計および予測、2020-2030年（10億米ドル）
表54. オーストラリアのスマートシティにおけるAI市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表55. RoAPACのスマートシティにおけるAI市場：推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表56. RoAPACのスマートシティにおけるAI市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年） （10億米ドル）
表57. 2020-2030年 アジア太平洋地域（RoAPAC）スマートシティにおけるAI市場：セグメント別推定値および予測（10億米ドル）
表58. 2020-2030年 ブラジル スマートシティにおけるAI市場：推定値および予測（10億米ドル）
表59. ブラジル スマートシティにおけるAI市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表60. ブラジル スマートシティにおけるAI市場：セグメント別推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表61. メキシコ スマートシティにおけるAI市場：推定値および予測（2020-2030年）（10億米ドル）
表62. メキシコのスマートシティにおけるAI市場：セグメント別推定値および予測 2020-2030年（10億米ドル）
表63. メキシコのスマートシティにおけるAI市場：セグメント別推定値および予測 2020-2030年（10億米ドル）
表64. RoLAのスマートシティにおけるAI市場：推定値および予測 2020-2030年 （10億米ドル）
表65. 2020-2030年 地域別（RoLA）スマートシティにおけるAI市場規模の推計および予測（10億米ドル）
表66. 2020-2030年 地域別（RoLA）スマートシティにおけるAI市場規模の推計および予測（10億米ドル）
表67. サウジアラビアのスマートシティ向けAI市場規模（推計および予測）、2020-2030年（10億米ドル）
表68. 南アフリカのスマートシティ向けAI市場規模（セグメント別、推計および予測）、2020-2030年（10億米ドル）
表69. RoMEAのスマートシティ向けAI市場規模（セグメント別、推計および予測）、2020-2030年 （10億米ドル）
表70. 世界のスマートシティにおけるAI市場調査に使用した二次情報源一覧
表71. 世界のスマートシティにおけるAI市場調査に使用した一次情報源一覧
表72. 本調査の対象期間
表73. 採用した為替レート
表および図の一覧は暫定的なものであり、最終成果物では内容が変更される場合があります
| ※参考情報 スマートシティにおけるAIは、都市の運営やサービスの効率化を図るために活用される人工知能技術を指します。スマートシティは、ICT（情報通信技術）を活用して、生活の質や環境、経済活動などを向上させることを目的とした都市の形态です。AIは、データの収集、分析、予測、意思決定支援などのプロセスを自動化し、これにより市民の生活をより便利で快適なものにする手助けをします。 スマートシティ内でのAIの主な種類には、機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョン、ロボティクスなどがあります。これらのAI技術はそれぞれ異なる用途に応じて使われます。例えば、機械学習は大量のデータを分析し、パターンを見出すことに優れています。これにより交通量の予測やエネルギー需給の最適化が可能になります。自然言語処理は、住民とサービス提供者とのコミュニケーションを円滑にするために、チャットボットや音声アシスタントに利用され、行政サービスの効率化にも寄与しています。 コンピュータビジョンは、監視カメラの映像を解析し、犯罪予防や交通事故の検知に用いられます。これによりリアルタイムでの状況把握が可能となり、緊急事態に迅速に対応できるようになります。ロボティクスは、配送や清掃、点検などの業務を自動化することで、市民サービスの向上に寄与します。これらの技術はいずれも、スマートシティの様々な側面で効率化や安全性の向上を実現するために不可欠です。 スマートシティにおけるAIの具体的な用途は多岐にわたります。交通管理では、リアルタイムの交通データをもとに信号を最適化することで渋滞を緩和し、公共交通機関の運行を効率化します。また、廃棄物管理においては、センサーとAIを活用してゴミの収集ルートを最適化し、コストを削減します。エネルギー管理でも、AIを利用して消費パターンを分析し、電力の需要予測を行うことで、エネルギー供給がより安定化します。 さらには、環境モニタリングにおいてもAIは重要な役割を果たします。センサーを用いて大気汚染や気候変動に関するデータを集め、分析することで、適切な政策の制定や市民への情報提供が促進されます。また、AI技術を利用した健康管理システムは、住民の健康データを解析し、適切な予防措置や健康増進プログラムを提供します。 関連技術としては、IoT（モノのインターネット）が挙げられます。IoTデバイスは、様々な情報をリアルタイムで収集し、AIによる分析と連携することで、さらなるサービス向上を実現します。例えば、スマートメーターを使用することで、住民は自分のエネルギー消費を把握し、節電や省エネを促進することが可能となります。 さらに、ブロックチェーン技術もスマートシティにおけるAIの進化を支える重要な要素です。ブロックチェーンは、安全で透明なデータ管理を実現し、AIによるデータ解析の信頼性を向上させます。特に行政手続きや市民サービスの分野で、その利点が大いに期待されています。 スマートシティの実現には、AI技術だけでなく、政策や法制度、インフラ整備など、様々な要素が絡んでいます。AIはその中でも重要な役割を果たし、都市が直面する課題の解決に貢献します。しかし、同時にプライバシーやセキュリティといった新たな課題も生じるため、バランスの取れたアプローチが求められます。 AIを活用したスマートシティは、今後ますます進化し、持続可能で便利な未来の都市を実現していくと考えられます。市民が安心して暮らせる環境を整え、経済活動を促進するためのさまざまな取り組みが期待されているのです。ですので、スマートシティにおけるAIの発展は、私たちの生活にとって欠かせない要素となっていくでしょう。 |
