世界のソーラーAI市場規模調査(2022-2032):技術別(自然言語処理、機械学習)、用途別(スマートグリッド管理、需要予測(2022-2032))、最終用途別、地域別

【英語タイトル】Global Solar AI Market Size study, by Technology (Natural Language Processing, Machine Learning), by Application (Smart Grid Management, Demand Forecasting), by End Use, and Regional Forecasts 2022-2032

Bizwit Research & Consultingが出版した調査資料(BZW25AG1075)・商品コード:BZW25AG1075
・発行会社(調査会社):Bizwit Research & Consulting
・発行日:2025年5月
・ページ数:約200
・レポート言語:英語
・レポート形式:PDF
・納品方法:Eメール(受注後3営業日)
・調査対象地域:グローバル
・産業分野:エネルギー&環境
◆販売価格オプション(消費税別)
Single User(1名様閲覧用、印刷不可)USD4,950 ⇒換算¥712,800見積依頼/購入/質問フォーム
Enterprisewide(同一法人内共有可)USD6,250 ⇒換算¥900,000見積依頼/購入/質問フォーム
販売価格オプションの説明
※お支払金額:換算金額(日本円)+消費税
※納期:即日〜2営業日(3日以上かかる場合は別途表記又はご連絡)
※お支払方法:納品日+5日以内に請求書を発行・送付(請求書発行日より2ヶ月以内に銀行振込、振込先:三菱UFJ銀行/H&Iグローバルリサーチ株式会社、支払期限と方法は調整可能)
❖ レポートの概要 ❖

グローバルな太陽光AI市場は2023年に約USD 0.79億ドルと評価されており、2024年から2032年の予測期間中に20.80%の例外的な年平均成長率(CAGR)で拡大すると予想されています。再生可能エネルギー業界がインテリジェントな最適化へ急速にシフトする中、人工知能は太陽光発電システムの監視、維持管理、管理の方法を変革しています。ソーラーAIは、予測分析、リアルタイム監視、機械学習モデルを融合させ、エネルギー効率の向上、需要予測、グリッド運用の自動化を実現します。ソーラーパネルやスマートメーターから収集される膨大なデータの潜在的な可能性を解き放つことで、AIはパラダイムシフトを牽引しています。このシフトは、従来のソーラーインフラを自己認識型・自己修正型のエコシステムへと変革しています。特に、機械学習技術は、太陽放射量の予測精度向上、機器の故障予測、動的な天候パターンと消費行動に基づくエネルギー配分の最適化に活用されています。一方、自然言語処理(NLP)は、オペレーターインターフェースの簡素化と意思決定効率の向上を目的として、太陽光データダッシュボードで increasingly 活用されています。AIと太陽光エネルギーの融合は、グローバルなネットゼロ目標の達成と運営コスト削減の圧力が高まる中、グリッドオペレーター、ユーティリティ企業、政策立案者の間で広範な関心を集めています。グリッドのレジリエンスから予測メンテナンスまで、Solar AIは次世代エネルギーエコシステムの神経中枢として台頭しています。
しかし、太陽光AI市場は統合の複雑さ、データプライバシーの懸念、高度なモデル設計・解釈に必要なスキル不足といった課題に直面しています。それでも、民間・公共部門からのAIイノベーションハブへの投資が急増する中、状況は急速に変化しています。AI技術企業と再生可能エネルギー大手企業との協業は、エンドツーエンドのエネルギー自動化を可能にするインテリジェントプラットフォームの誕生を後押ししています。政府、特に欧州と北米では、AIを活用したクリーンエネルギーイニシアチブに対する補助金やインセンティブが拡大されており、規制当局は太陽光インフラにおけるAIの倫理的かつ安全な利用を規制する枠組みを徐々に整備しています。
地域別に見ると、北米が現在市場をリードしており、大規模な研究開発(R&D)イニシアチブ、強力なデジタルインフラ、スマートグリッドの広範な採用が基盤となっています。この地域は、クリーンエネルギーイノベーションを支援する主要なプレイヤーの存在と堅固な投資パイプラインから大きな恩恵を受けています。欧州は、厳格な気候政策とAIを活用したエネルギー管理への強い推進力を背景に、北米に続き成長を遂げています。一方、アジア太平洋地域は、中国とインドの太陽光発電容量の拡大、日本と韓国におけるスタートアップエコシステムの成長、政府主導のデジタル変革プログラムの進展を背景に、最も急速な成長が予想されています。これらの動向は、今後数年間で世界規模で太陽光AIが爆発的な成長を遂げる可能性を示しています。

本報告書で取り上げた主要な市場プレイヤーは以下の通りです:
• Google LLC
• IBM Corporation
• マイクロソフト・コーポレーション
• Siemens AG
• オラクル・コーポレーション
• アマゾン ウェブ サービス株式会社
• エンフェイズ・エナジー株式会社
• シュナイダー・エレクトリック SE
• Huawei Technologies Co., Ltd.
• ゼネラル・エレクトリック・カンパニー
• アクセンチュア・ピーエルシー
• アップテイク・テクノロジーズ株式会社
• スパークコグニション株式会社
• ゼンディー・コーポレーション
• ビドリー・インク
• アクセンチュア・ピーエルシー
市場の詳細なセグメントとサブセグメントは以下に説明されています:
技術別:
• 自然言語処理
• 機械学習
用途別:
• スマートグリッド管理
• 需要予測
用途別:
• 住宅
• 商業
• 産業
• 公益事業

地域別:
北米
• アメリカ
• カナダ
ヨーロッパ
• イギリス
• ドイツ
• フランス
• スペイン
• イタリア
• ROE
アジア太平洋
• 中国
• インド
• 日本
• オーストラリア
• 大韓民国
• アジア太平洋地域
ラテンアメリカ
• ブラジル
• メキシコ
中東・アフリカ
• サウジアラビア
• 南アフリカ
• ロマエ

本研究の対象期間は以下の通りです:
歴史的年 – 2022
基準年 – 2023
予測期間 – 2024年から2032年

主要なポイント:
• 2022年から2032年までの10年間の市場規模推計と予測。
• 各市場セグメントごとの年間売上高と地域別分析。
• 主要地域ごとの国別分析を含む地理的状況の詳細な分析。
• 主要な市場プレイヤーに関する情報を含む競争環境分析。
• 主要なビジネス戦略の分析と今後の市場アプローチに関する推奨事項。
• 市場競争構造の分析。
• 市場における需要側と供給側の分析。

グローバル市場調査レポート販売サイトのwww.marketreport.jpです。

❖ レポートの目次 ❖

目次
第1章 グローバル太陽光AI市場概要
1.1. グローバル太陽光AI市場規模と予測(2022-2032)
1.2. 地域別概要
1.3. セグメント別概要
1.3.1. 技術別
1.3.2. 用途別
1.3.3. 用途別
1.4. 主要な動向
1.5. 不況の影響
1.6. 分析家の推奨事項と結論
第2章 グローバル太陽光AI市場定義と研究仮定
2.1. 研究目的
2.2. 市場定義
2.3. 研究仮定
2.3.1. 対象範囲と除外項目
2.3.2. 制限事項
2.3.3. 供給側分析
2.3.3.1. 供給可能性
2.3.3.2. インフラストラクチャ
2.3.3.3. 規制環境
2.3.3.4. 市場競争
2.3.3.5. 経済的実現可能性(消費者の視点)
2.3.4. 需要側分析
2.3.4.1. 規制枠組み
2.3.4.2. 技術的進歩
2.3.4.3. 環境要因
2.3.4.4. 消費者の認識と受容
2.4. 推定手法
2.5. 調査対象期間
2.6. 通貨換算レート
第3章. グローバル太陽光AI市場動向
3.1. 市場ドライバー
3.1.1. 太陽光発電設備における予測メンテナンスの採用拡大
3.1.2. 大規模太陽光発電所の展開急増
3.1.3. AIを活用したクリーンエネルギーに対する政府の支援措置
3.2. 市場課題
3.2.1. データプライバシーとサイバーセキュリティのリスク
3.2.2. 高い初期投資と統合の複雑さ
3.2.3. AIとエネルギー分野の専門家不足
3.3. 市場機会
3.3.1. 新興太陽光市場への進出(インド、ラテンアメリカ)
3.3.2. スマートグリッドソリューションのための業界横断的な協業
3.3.3. リアルタイム最適化のためのエッジAIの採用
第4章 グローバル太陽光AI市場産業分析
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. 競合企業の競争
4.1.6. ポーターの5つの力モデルへの未来志向的なアプローチ
4.1.7. ポーターの5つの力分析の影響分析
4.2. PESTEL分析
4.2.1. 政治
4.2.2. 経済的
4.2.3. 社会
4.2.4. 技術的
4.2.5. 環境
4.2.6. 法的
4.3. 主要な投資機会
4.4. 主要な成功戦略
4.5. 破壊的トレンド
4.6. 業界専門家見解
4.7. アナリストの推奨事項と結論
第5章. グローバル太陽光AI市場規模と技術別予測(2022-2032年)
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. グローバル市場:技術別売上高動向分析(2022年と2032年、USD百万/億)
5.2.1. 自然言語処理
5.2.2. 機械学習
第6章. グローバル太陽光AI市場規模と予測(アプリケーション別)2022-2032
6.1. セグメントダッシュボード
6.2. グローバル市場:アプリケーション別売上高動向分析、2022年と2032年(USD百万/億)
6.2.1. スマートグリッド管理
6.2.2. 需要予測
第7章. グローバル太陽光AI市場規模と予測(最終用途別)2022-2032
7.1. セグメントダッシュボード
7.2. グローバル市場:最終用途別売上高動向分析、2022年と2032年(USD百万/億)
7.2.1. 住宅
7.2.2. 商業
7.2.3. 産業
7.2.4. 公益事業
第8章. グローバル太陽光AI市場規模と地域別予測(2022年~2032年)
8.1. 北米市場
8.1.1. 米国市場
8.1.1.1. 技術別内訳、2022-2032
8.1.1.2. 用途別内訳、2022-2032
8.1.2. カナダ市場
8.2. 欧州市場
8.2.1. イギリス市場
8.2.2. ドイツ市場
8.2.3. フランス市場
8.2.4. スペイン市場
8.2.5. イタリア市場
8.2.6. 欧州その他の市場
8.3. アジア太平洋市場
8.3.1. 中国市場
8.3.2. インド市場
8.3.3. 日本市場
8.3.4. オーストラリア市場
8.3.5. 韓国市場
8.3.6. アジア太平洋地域その他の市場
8.4. ラテンアメリカ市場
8.4.1. ブラジル市場
8.4.2. メキシコ市場
8.4.3. ラテンアメリカその他の市場
8.5. 中東・アフリカ市場
8.5.1. サウジアラビア市場
8.5.2. 南アフリカ市場
8.5.3. 中東・アフリカその他の市場
第9章 競合分析
9.1. 主要企業SWOT分析
9.1.1. グーグル・エルエルシー
9.1.2. IBMコーポレーション
9.1.3. マイクロソフト・コーポレーション
9.2. 主要な市場戦略
9.3. 企業プロファイル
9.3.1. Google LLC
9.3.1.1. 主要情報
9.3.1.2. 概要
9.3.1.3. 財務(データの利用可能性に依存します)
9.3.1.4. 製品概要
9.3.1.5. 市場戦略
9.3.2. IBMコーポレーション
9.3.3. マイクロソフト・コーポレーション
9.3.4. シエメンズAG
9.3.5. オラクル・コーポレーション
9.3.6. アマゾン ウェブ サービス株式会社
9.3.7. エンフェイズ・エナジー株式会社
9.3.8. シュナイダー・エレクトリック SE
9.3.9. ファーウェイ・テクノロジーズ株式会社
9.3.10. ゼネラル・エレクトリック・カンパニー
9.3.11. アクセンチュア・ピーエルシー
9.3.12. アップテイク・テクノロジーズ株式会社
9.3.13. スパークコグニション株式会社
9.3.14. ゼンディー・コーポレーション
9.3.15. ビドリー・インク
第10章 研究プロセス
10.1. 研究プロセス
10.1.1. データマイニング
10.1.2. 分析
10.1.3. 市場推定
10.1.4. 検証
10.1.5. 公開
10.2. 研究属性
10.1.2. 分析
表の一覧
表1. グローバル太陽光AI市場、報告範囲
表2. 地域別グローバル市場推定値および予測(2022-2032年)(USD百万/億)
表3. 技術別グローバル市場規模推計と予測(2022-2032年、USD百万/億)
表4. グローバル市場規模予測(2022-2032年、用途別)(USD百万/億)
表5. グローバル市場規模推計と予測(最終用途別、2022-2032年)(USD百万/億)
表6. グローバル市場セグメント別推定値と予測、2022-2032年(USD百万/億)
表7. 北米市場推定値と予測、2022-2032年(USD百万/億)
表8. 米国市場推定値と予測(セグメント別、2022-2032年)(USD百万/億)
表9. カナダ市場セグメント別推定値と予測、2022-2032年(USD百万/億)
表10. 欧州市場の見積もりおよび予測、2022-2032年(USD百万/億)
表11. アジア太平洋地域市場の見積もりおよび予測、2022-2032年(USD百万/億)
表12. ラテンアメリカ市場の見積もりおよび予測、2022-2032年(USD百万/億)
表13. 中東・アフリカ市場の見積もりおよび予測(2022-2032年)(USD百万/億)
表14. グローバル競争環境—企業別市場シェア(2023年)
表15. グローバル市場主要トレンドの影響評価
表16. グローバル市場 ポーターの5つの力分析要約
表17. グローバル市場PESTEL分析要約
表18. 主要な投資機会と戦略
表19. 研究方法論とデータソース
表20. 主要用語の用語集
表17. グローバル市場 PESTEL分析要約
図表一覧
図1. グローバル太陽光AI市場、研究手法
図2. 市場推定手法
図3. グローバル市場規模の推定と予測方法
図4. 太陽光AI市場を形作る主要な動向(2023年)
図5. 2022年から2032年までの成長見通し
図6. ポーターの5つの力モデル
図7. PESTEL分析
図8. バリューチェーン分析
図9. 技術別市場(2022年と2032年)
図10. 用途別市場、2022年と2032年
図11. 用途別市場、2022年と2032年
図12. 地域別概要 2022年と2032年
図13. 北米市場 2022年と2032年
図14. 欧州市場 2022年と2032年
図15. アジア太平洋市場 2022年と2032年
図16. ラテンアメリカ市場 2022年と2032年
図17. 中東・アフリカ市場 2022年と2032年
図18. 企業別市場シェア分析(2023年)
図19. 人工知能(AI)と太陽光発電の統合の新たな活用事例
図20. 将来の見通しと新興トレンド

Table of Contents
Chapter 1. Global Solar AI Market Executive Summary
1.1. Global Solar AI Market Size & Forecast (2022-2032)
1.2. Regional Summary
1.3. Segmental Summary
1.3.1. By Technology
1.3.2. By Application
1.3.3. By End Use
1.4. Key Trends
1.5. Recession Impact
1.6. Analyst Recommendation & Conclusion
Chapter 2. Global Solar AI Market Definition and Research Assumptions
2.1. Research Objective
2.2. Market Definition
2.3. Research Assumptions
2.3.1. Inclusion & Exclusion
2.3.2. Limitations
2.3.3. Supply Side Analysis
2.3.3.1. Availability
2.3.3.2. Infrastructure
2.3.3.3. Regulatory Environment
2.3.3.4. Market Competition
2.3.3.5. Economic Viability (Consumer’s Perspective)
2.3.4. Demand Side Analysis
2.3.4.1. Regulatory Frameworks
2.3.4.2. Technological Advancements
2.3.4.3. Environmental Considerations
2.3.4.4. Consumer Awareness & Acceptance
2.4. Estimation Methodology
2.5. Years Considered for the Study
2.6. Currency Conversion Rates
Chapter 3. Global Solar AI Market Dynamics
3.1. Market Drivers
3.1.1. Rising Adoption of Predictive Maintenance in Solar Installations
3.1.2. Surge in Large-Scale Solar Farm Deployments
3.1.3. Government Incentives for AI-Enabled Clean Energy
3.2. Market Challenges
3.2.1. Data Privacy and Cybersecurity Risks
3.2.2. High Initial Investment and Integration Complexity
3.2.3. Shortage of Skilled AI and Energy Domain Experts
3.3. Market Opportunities
3.3.1. Expansion into Emerging Solar Markets (India, Latin America)
3.3.2. Cross-Industry Collaborations for Smart Grid Solutions
3.3.3. Incorporation of Edge AI for Real-Time Optimization
Chapter 4. Global Solar AI Market Industry Analysis
4.1. Porter’s 5 Force Model
4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
4.1.2. Bargaining Power of Buyers
4.1.3. Threat of New Entrants
4.1.4. Threat of Substitutes
4.1.5. Competitive Rivalry
4.1.6. Futuristic Approach to Porter’s 5 Force Model
4.1.7. Porter’s 5 Force Impact Analysis
4.2. PESTEL Analysis
4.2.1. Political
4.2.2. Economic
4.2.3. Social
4.2.4. Technological
4.2.5. Environmental
4.2.6. Legal
4.3. Top Investment Opportunity
4.4. Top Winning Strategies
4.5. Disruptive Trends
4.6. Industry Expert Perspective
4.7. Analyst Recommendation & Conclusion
Chapter 5. Global Solar AI Market Size & Forecasts by Technology 2022-2032
5.1. Segment Dashboard
5.2. Global Market: Technology Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Million/Billion)
5.2.1. Natural Language Processing
5.2.2. Machine Learning
Chapter 6. Global Solar AI Market Size & Forecasts by Application 2022-2032
6.1. Segment Dashboard
6.2. Global Market: Application Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Million/Billion)
6.2.1. Smart Grid Management
6.2.2. Demand Forecasting
Chapter 7. Global Solar AI Market Size & Forecasts by End Use 2022-2032
7.1. Segment Dashboard
7.2. Global Market: End Use Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Million/Billion)
7.2.1. Residential
7.2.2. Commercial
7.2.3. Industrial
7.2.4. Utilities
Chapter 8. Global Solar AI Market Size & Forecasts by Region 2022-2032
8.1. North America Market
8.1.1. U.S. Market
8.1.1.1. Technology Breakdown, 2022-2032
8.1.1.2. Application Breakdown, 2022-2032
8.1.2. Canada Market
8.2. Europe Market
8.2.1. U.K. Market
8.2.2. Germany Market
8.2.3. France Market
8.2.4. Spain Market
8.2.5. Italy Market
8.2.6. Rest of Europe Market
8.3. Asia-Pacific Market
8.3.1. China Market
8.3.2. India Market
8.3.3. Japan Market
8.3.4. Australia Market
8.3.5. South Korea Market
8.3.6. Rest of Asia-Pacific Market
8.4. Latin America Market
8.4.1. Brazil Market
8.4.2. Mexico Market
8.4.3. Rest of Latin America Market
8.5. Middle East & Africa Market
8.5.1. Saudi Arabia Market
8.5.2. South Africa Market
8.5.3. Rest of Middle East & Africa Market
Chapter 9. Competitive Intelligence
9.1. Key Company SWOT Analysis
9.1.1. Google LLC
9.1.2. IBM Corporation
9.1.3. Microsoft Corporation
9.2. Top Market Strategies
9.3. Company Profiles
9.3.1. Google LLC
9.3.1.1. Key Information
9.3.1.2. Overview
9.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
9.3.1.4. Product Summary
9.3.1.5. Market Strategies
9.3.2. IBM Corporation
9.3.3. Microsoft Corporation
9.3.4. Siemens AG
9.3.5. Oracle Corporation
9.3.6. Amazon Web Services, Inc.
9.3.7. Enphase Energy, Inc.
9.3.8. Schneider Electric SE
9.3.9. Huawei Technologies Co., Ltd.
9.3.10. General Electric Company
9.3.11. Accenture PLC
9.3.12. Uptake Technologies Inc.
9.3.13. SparkCognition, Inc.
9.3.14. Xendee Corporation
9.3.15. Bidgely Inc.
Chapter 10. Research Process
10.1. Research Process
10.1.1. Data Mining
10.1.2. Analysis
10.1.3. Market Estimation
10.1.4. Validation
10.1.5. Publishing
10.2. Research Attributes

★調査レポート[世界のソーラーAI市場規模調査(2022-2032):技術別(自然言語処理、機械学習)、用途別(スマートグリッド管理、需要予測(2022-2032))、最終用途別、地域別] (コード:BZW25AG1075)販売に関する免責事項を必ずご確認ください。
★調査レポート[世界のソーラーAI市場規模調査(2022-2032):技術別(自然言語処理、機械学習)、用途別(スマートグリッド管理、需要予測(2022-2032))、最終用途別、地域別]についてメールでお問い合わせ


◆H&Iグローバルリサーチのお客様(例)◆