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MRFRの分析によりますと、教育分野における応用AI市場の規模は、2024年に2億936万米ドルと推定されております。
教育分野における応用AI市場は、2025年の2億3852万米ドルから2035年までに8億7843万米ドルへ成長し、2025年から2035年までの予測期間において年平均成長率（CAGR）13.93％を示すと予測されています。
主要な市場動向とハイライト
日本の教育分野におけるAI応用市場は、革新的な技術と進化する教育ニーズに牽引され、堅調な成長を遂げております。
- 個別学習ソリューションが注目を集めており、生徒一人ひとりに合わせた教育体験を実現しております。
- インテリジェント・チュータリング・システムが重要な構成要素として台頭し、適応型学習経路とサポートを提供しております。
- データ駆動型の意思決定がますます普及し、教育関係者が指導戦略と成果を向上させることを可能にしております。
- カリキュラムへのAI技術統合と政府主導の施策が、市場拡大を推進する主要な原動力となっております。
主要プレイヤー
Google（アメリカ）、Microsoft（アメリカ）、IBM（アメリカ）、Pearson（英国）、Coursera（アメリカ）、Duolingo（アメリカ）、Knewton（アメリカ）、Squirrel AI（中国）、Edmodo（アメリカ）
日本の教育分野における応用AI市場の動向
教育分野における応用AI市場は現在、技術の進歩と個別学習への注目の高まりを背景に、変革期を迎えております。日本では、教育機関が人工知能ツールを積極的に導入し、教授法の向上と学生の学習意欲向上を図っております。この変化は、多様な学習スタイルに対応する革新的な解決策の必要性と、効率的な教育実践への需要に起因していると考えられます。その結果、教育関係者はインテリジェント・チュータリング・システムから自動化された管理業務に至るまで、AIの様々な応用を探求しており、より効果的な学習環境の構築につながり得るでしょう。さらに、データ分析と機械学習の台頭により、教育分野における応用AI市場の状況は変化しています。これらの技術により、教育関係者は生徒の成績を分析し、それに応じて教育コンテンツをカスタマイズすることが可能となります。AIがリアルタイムのフィードバックとサポートを提供する可能性はより明らかになりつつあり、教育におけるその役割が今後も拡大し続けることを示唆しています。日本が教育枠組みにおける技術統合を優先する中、教育分野における応用AI市場は著しい成長を遂げ、学習成果における革新と継続的改善の文化を育むことが予想されます。
個別学習ソリューション
教育分野における応用AI市場は、個別学習ソリューションにますます焦点を当てています。これらのツールはAIアルゴリズムを活用し、教育コンテンツを個々の生徒のニーズに合わせて適応させることで、学習意欲と理解度を高めます。この傾向は、学習者の個々の強みと弱みに合わせた学習体験を提供するカスタマイズ教育への広範な移行を反映しています。
インテリジェント・チュータリング・システム
インテリジェント・チュータリング・システムは、応用AI教育市場において注目を集めています。これらのシステムはAIを活用し、個別指導とフィードバックを提供することで、一対一のチューター体験をシミュレートします。生徒のインタラクションを分析することで、改善すべき領域を特定し、それに応じて指導戦略を調整することが可能となり、より良い教育成果につながる可能性があります。
データ駆動型意思決定
教育分野における応用AI市場では、データ分析の活用がますます一般的になってきています。教育機関はAIを活用し、学生の成績や学習意欲に関する膨大なデータを分析しています。このデータ駆動型アプローチにより、教育関係者は情報に基づいた意思決定を行い、カリキュラムを最適化し、教育効果全体を向上させることが可能となります。
日本の教育分野における応用AI市場の推進要因
政府の施策と資金支援
政府の施策と資金支援は、教育分野における応用AI市場の形成において極めて重要な役割を果たしています。日本では、政府が教育分野でのAI活用促進を目的とした様々なプログラムを開始しています。例えば、文部科学省はAIベースの教育ツールやリソースの開発を支援するため、多額の予算を割り当てています。この資金は今後数年間で15％増加が見込まれており、技術による教育成果の向上に対する政府の取り組みを反映しています。こうした施策は財政的支援を提供するだけでなく、教育機関とテクノロジー企業間の連携を促進する環境づくりにも寄与しています。その結果、教育分野における応用AI市場は、これらの支援政策と投資を原動力として、成長が加速する可能性が高いと考えられます。
遠隔学習ソリューションへの需要増加
遠隔学習ソリューションへの需要増加は、応用AI教育市場の重要な推進要因です。日本では、学生の多様な状況に対応する柔軟な学習オプションへのニーズが高まっています。この需要を受け、遠隔学習を可能にするAI搭載プラットフォームが開発され、学生はどこからでも質の高い教育を受けられるようになりました。最近の統計によると、日本の学生の約40％がオンライン学習オプションを好んでおり、これが教育機関のAI技術への投資を促しています。教育分野における応用AI市場は、学習者の進化するニーズに応えるため、より多くの学校や大学がこれらのソリューションを採用するにつれ、成長が見込まれています。この傾向は、日本の教育の未来が効果的な学習体験を提供するために、革新的なAI駆動型アプローチにますます依存していくことを示唆しています。
カリキュラムへのAI技術の統合
教育カリキュラムへのAI技術の統合は、教育分野における応用AI市場の重要な推進要因です。日本では、教育機関が学習体験の向上を目的としてAIツールを導入する動きが加速しています。この統合により、多様な学生のニーズに応える個別化された学習経路が可能となります。最近のデータによると、日本の学校の約30％がAI駆動型教育ツールを導入しており、この傾向は拡大を続けています。より多くの教育機関が学生の関与度と成果向上におけるAIの利点を認識するにつれ、応用AI教育市場は拡大する見込みです。さらに、日本政府は教育分野におけるデジタルトランスフォーメーションを推進しており、これもAI技術導入を後押ししています。教育関係者が教育と学習の質向上に向けた革新的な解決策を求める中、この傾向は応用AI教育市場の堅調な将来性を示唆しています。
教育分野におけるデータ分析の普及拡大
教育分野におけるデータ分析の普及拡大は、応用AI教育市場の主要な推進要因です。日本の教育機関では、学生の成績や学習行動に関する洞察を得るためにデータ分析を活用しています。このデータ駆動型のアプローチにより、教育者は情報に基づいた意思決定を行い、個々の学生のニーズに合わせて指導戦略を調整することが可能となります。最近の調査によると、日本の学校の約50％が教育成果の向上にデータ分析ツールを活用しています。教育効果と学生の成功を向上させるデータ価値を認識する機関が増えるにつれ、応用AI教育市場は成長が見込まれます。この傾向は、データの力を通じて教育実践を変革するAI技術の潜在的可能性を浮き彫りにしています。
スキル開発と労働力準備への焦点
スキル開発と労働力準備への焦点は、日本の教育環境においてますます重要性を増しており、応用AI教育市場を牽引しています。産業が進化する中、将来の雇用に必要なスキルを学生に身につけさせることの重要性が高まっています。AI技術は、業界の需要に沿ったカスタマイズされた学習体験を創出するために活用されています。例えば、AI駆動プラットフォームは雇用市場の動向を分析し、それに応じてカリキュラムを調整することで、学生が関連するスキルを確実に習得できるようにします。この連携は極めて重要です。というのも、日本の雇用主の約70％が労働力におけるスキルギャップを懸念していると表明しているからです。その結果、教育機関が産業と連携して学生の就職力を高めるプログラムを開発するにつれ、教育分野における応用AI市場は拡大する見込みです。
市場セグメントの洞察
日本の教育分野における応用AI市場 セグメント別洞察
日本の教育分野における応用AI市場 セグメント別洞察
教育分野における応用AI市場 コンポーネント別洞察
教育分野における応用AI市場 コンポーネント別洞察
日本の教育分野における応用AI市場は、特にソリューションとサービスを含むコンポーネント分野において、変革的な急成長を経験しています。この市場は、教育環境における技術の統合が進み、革新的な学習手法への需要が高まっていることに牽引されています。教育機関が学生の学習意欲向上と個別学習体験の実現を目指す中、ソリューションカテゴリーは適応型学習、学生分析、自動評価に人工知能を活用するアプリケーションを提供することで重要な役割を果たしています。デジタル教室への移行は、コンサルティング、導入支援、AI技術の継続的管理を通じた必須サポートを提供するサービスコンポーネントによってさらに強化され、教育機関がこれらの先進ツールを効果的に活用できるよう保証しています。
日本の強固なインフラと教育の卓越性への取り組みにより、この市場は著しい成長が見込まれます。教育分野におけるデジタル変革への政府支援の強化は重要な推進力となり、AI駆動型ソリューションは教育関係者が世界の潮流に遅れを取らないために有益であるだけでなく、不可欠なものとなっています。さらに、サービス分野はAIツールの導入を促進する上で極めて重要であり、教育機関が技術導入や統合に関連する障壁を克服することを可能にします。両要素の連携は、継続的な学習と改善の環境を育む触媒として機能し、日本の教育競争力をグローバルに高めるという目標を反映しています。多様な学習スタイルやニーズに対応するソリューションの統合により、個別化学習やデータ駆動型教育実践といったトレンドがさらに強化されます。資源配分や研修といった課題が存在する中、本市場のサービスは教育機関の固有の要件に対応する特注ソリューションを提供し、より技術統合された未来への円滑な移行を保証します。
総括しますと、日本における教育分野の応用AI市場のコンポーネント分野は、成長と革新の基盤として、進化する教育パラダイムへの適応に必要な重要な変化を促進しています。AI技術への重点的な取り組みは、教育成果の向上の可能性を示しており、最終的には、ますます複雑化・競争激化するグローバル環境で成功を収めるためのスキルを備えた人材の育成につながります。
出典：一次調査、二次調査、MRFRデータベースおよびアナリストレビュー
教育分野における応用AI市場の導入動向
教育分野における応用AI市場の導入動向
日本の教育分野における応用AI市場の導入セグメントは、教育機関が学習成果向上のために革新的な技術を導入する動きが加速する中、著しい成長を見せています。クラウドベースのソリューションは、その柔軟性、拡張性、コスト効率の高さから特に人気を集めており、多額の先行投資なしにAI駆動型アプリケーションの導入を目指す学校にとって魅力的な選択肢となっています。一方、オンプレミス導入は、データセキュリティや特定のニーズに合わせたアプリケーションのカスタマイズ能力を優先する大規模な大学や機関において、依然として重要な位置を占めています。
このハイブリッドアプローチにより、組織は両方の導入手段の利点を活用でき、日本全国の多様な教育ニーズに対応することが可能となります。教育分野におけるAIの統合が進む背景には、個別化された学習体験の必要性と管理業務の効率化が挙げられます。さらに、日本政府による教育のデジタル化推進や先進的学習技術への投資が、教育分野における応用AIソリューションの需要をさらに刺激すると予想されます。これらの要因は、導入セグメントが国内の教育体験を変革する可能性を示しています。
教育分野における応用AI市場：技術的洞察
教育分野における応用AI市場：技術的洞察
日本の教育分野における応用AI市場は、技術セグメントにおいて様々な技術領域の進歩に牽引され、大きな変革を遂げております。機械学習は教育体験の個別化の中核を担い、個々の生徒の成績や学習ペースに基づいたカスタマイズされたカリキュラムを可能にし、学習成果の向上を促します。一方、コンピュータビジョンは、教育者が生徒の関与度や理解度をリアルタイムでより適切に評価することを可能にし、指導と生徒の理解の間のギャップを埋めることで、インタラクティブな学習ツールを強化しております。
バーチャルアシスタントやチャットボットは、管理業務の自動化や学生への即時サポート提供において重要な役割を果たし、教育関係者が教育活動に専念できる環境を整えます。こうしたAI技術の統合は、学習プロセスの効率化、学習意欲の向上、そして日本全国の教育機関における効率性の促進に寄与しています。この分野の成長は、教育基盤の近代化を目指す政府施策に後押しされ、デジタル教育ソリューションの導入が進む国内の広範な潮流を反映しています。アクセシビリティの向上と学習環境の連携強化は、日本の学習者の進化するニーズに応える上で、これらの技術の重要性を裏付けています。
教育分野における応用AI市場のアプリケーション別インサイト
教育分野における応用AI市場のアプリケーション別インサイト
日本の教育分野における応用AI市場は急速に進化しており、特にアプリケーション分野は様々な教育イノベーションの重要な基盤として機能しています。特に重点が置かれているのは、学習体験を個別化するインテリジェント・チュータリング・システムです。これにより生徒は各自のペースで学習でき、より良い教育成果が促進されます。IT自動化のためのバーチャル・ファシリテーターは、管理業務を効率化し教育機関の効率性を高め、運営プロセスをより円滑かつ効果的にします。
コンテンツ配信システムは、リソースの効率的な配布を可能にし、学習者が必要な教材をいつでもどこでも利用できるようにするため、極めて重要な役割を果たします。不正防止・リスク管理ソリューションは、不正利用の防止や機密性の高い教育データの保護において重要性を増しています。最後に、学生中心のレコメンデーションシステムはデータ分析を活用し、学生が適切なコースや教材を選択する手助けをすることで、教育の旅路を充実させます。これらのアプリケーションは総合的に、日本の教育環境における応用AIの変革的な可能性を示しており、成長を促進し、学生の関与を高め、教育機関が直面する現代的な課題に対処しています。
主要プレイヤーと競争環境
日本の教育分野における応用AI市場は、急速な技術進歩と個別化された学習体験への需要増加に牽引され、ダイナミックな競争環境が特徴です。Google（アメリカ）、Microsoft（アメリカ）、Squirrel AI（中国）などの主要プレイヤーが最前線に立ち、技術力を活用して教育成果の向上に取り組んでいます。Google（アメリカ）は教育ツールへのAI統合に注力し、協働性とアクセシビリティを重視しています。一方、Microsoft（アメリカ）はAzureプラットフォームを強化し、教育機関のAI駆動ソリューション導入を支援しています。適応型学習技術で知られるSquirrel AI（中国）は日本市場での展開を拡大しており、特定の教育ニーズに対応したローカライズされたAIアプリケーションへの関心が高まっていることを示しています。
市場構造は、既存のテクノロジー大手と新興スタートアップが混在する中程度の分散状態を示しています。主要プレイヤーは、日本教育基準への適合を図るための製品ローカライズや、AIソリューションのタイムリーな提供を保証するサプライチェーン最適化など、様々なビジネス戦略を展開しています。この協調的アプローチは競争上の優位性を高めるだけでなく、イノベーションが育まれる協働環境の醸成にも寄与しています。
2025年9月、Google（アメリカ）は日本の主要教育機関との提携を発表し、現地の学生向けに特化したAI駆動型言語学習ツールの開発を進めています。この戦略的動きは、パーソナライズされた学習体験を通じた言語習得の向上へのGoogleの取り組みを強調するものであり、市場における新たな基準を確立する可能性があります。この協業は、学習者が直面する固有の言語的課題を解決すると同時に、Googleの日本におけるブランド認知度向上にも寄与する見込みです。
2025年10月、マイクロソフト（アメリカ）は日本の教育関係者を対象とした新たなAI分析ツールを発表しました。生徒の成績や学習意欲に関する洞察を提供することを目的としており、データに基づく知見で教育者を支援し、より効果的な教授法を実現する同社の戦略を反映しています。このツールの導入は、教育機関がデータを活用して学習成果を向上させる手法に大きな影響を与え、マイクロソフトを教育テクノロジー分野のリーダーとして位置づける可能性があります。
2025年8月、スクイレルAI（中国）は、AIを活用して個々の生徒のニーズに合わせた教育コンテンツを提供する適応型学習プラットフォームのローカライズ版を導入し、日本での事業拡大を図りました。この拡大は、スクイレルAIの日本市場へのコミットメントを示すと同時に、個別学習ソリューションへの需要の高まりを浮き彫りにしています。同社の技術を現地の嗜好に適合させることで、カスタマイズを重視する市場における競争優位性を高めることが期待されます。
2025年11月現在、教育分野における応用AI市場の競争動向は、デジタル化、持続可能性、AI技術の統合によってますます特徴づけられています。主要プレイヤー間の戦略的提携が業界の構造を形成し、イノベーションと協業を促進しています。価格競争から技術進歩とサプライチェーンの信頼性への焦点移行が顕著であり、教育者と学習者の双方の進化するニーズに応える革新的なカスタマイズソリューションの提供能力が、今後の差別化の鍵となることが示唆されています。
日本における教育分野の応用AI市場における主要企業には以下が含まれます
産業動向
日本における教育分野の応用AI市場では、ここ数ヶ月でNEC、Google、富士通などの主要プレイヤーによる戦略的提携や技術的進歩など、重要な進展が見られました。2025年6月には、大阪大学と富士通株式会社による共同研究プロジェクトが発表され、生成AIを活用して言語的・文化的背景の異なる子供たちに向けた専門教育を提供することを目的としています。2025年6月から9月までの4か月間実施される本研究では、AIが個別化された授業計画の作成にどのように貢献できるかを調査します。マッコーリー大学と富士通株式会社は2025年3月、学生がより高速で正確なAIモデルを利用できるようにするための戦略的提携を締結しました。
オーストラリアと日本の学生に最先端のAIツールとリソースを提供することで、当パートナーシップはAI教育の向上を目指します。ソフトバンクグループとOpenAIは2025年2月、50:50の出資比率で合弁会社「SB OpenAI Japan」を設立し、「クリスタルインテリジェンス」と呼ばれる「先進的エンタープライズAI」に注力しています。コード解釈や戦略的マーケティング計画といったプロセスの自動化を通じ、ArmやPayPayなどの子会社におけるAIエージェントの実装を目指しています。教育目的のAI技術への投資総額は、学校における技術統合への政府支援を背景に、日本が教育システムのデジタル変革を優先する中で増加が見込まれます。この動きは、教育を含む様々な分野でのイノベーションを重視する日本の「Society 5.0」構想で示された広範な目標を反映しています。
将来展望
日本の教育分野における応用AI市場の将来展望
日本の教育分野における応用AI市場は、技術進歩と個別学習ソリューションへの需要増加を背景に、2024年から2035年にかけて年平均成長率（CAGR）13.93%で成長すると予測されています。
新たな機会は以下の分野にあります：
- 多様な学習スタイルに対応したAI駆動型個別学習プラットフォームの開発。
- 教育機関におけるAI分析の統合による学習成果の追跡。
- 学生の学習意欲と成果を高めるAIベースの個別指導システムの構築。
2035年までに、市場は著しい成長と革新を反映し、堅調な状態になると予想されます。
市場セグメンテーション
日本における教育分野の応用AI市場 コンポーネント別展望
- ソリューション
- サービス
日本における教育分野の応用AI市場 導入形態別展望
- クラウドベース
- オンプレミス
日本における教育分野のAI応用市場 技術別展望
- 機械学習
- コンピュータビジョン
- バーチャルアシスタント／チャットボット
日本における教育分野のAI応用市場 用途別展望
- IT自動化のための仮想ファシリテーター
- インテリジェントチュータリングシステム
- コンテンツ配信システム
- 不正・リスク管理
- 学生中心のレコメンデーションシステム
第1章：概要と主なポイント
1.1 概要
1.1.1 市場概況
1.1.2 主な調査結果
1.1.3 市場セグメンテーション
1.1.4 競争環境
1.1.5 課題と機会
1.1.6 今後の見通し
2 セクションII：調査範囲、方法論および市場構造
2.1 市場導入
2.1.1 定義
2.1.2 調査範囲
2.1.2.1 調査目的
2.1.2.2 前提条件
2.1.2.3 制限事項
2.2 調査方法論
2.2.1 概要
2.2.2 データマイニング
2.2.3 二次調査
2.2.4 一次調査
2.2.4.1 一次インタビュー及び情報収集プロセス
2.2.4.2 一次回答者の内訳
2.2.5 予測モデル
2.2.6 市場規模の推定
2.2.6.1 ボトムアップアプローチ
2.2.6.2 トップダウンアプローチ
2.2.7 データの三角測量
2.2.8 検証
3 第III部：定性分析
3.1 市場動向
3.1.1 概要
3.1.2 推進要因
3.1.3 抑制要因
3.1.4 機会
3.2 市場要因分析
3.2.1 バリューチェーン分析
3.2.2 ポーターの5つの力分析
3.2.2.1 供給者の交渉力
3.2.2.2 購入者の交渉力
3.2.2.3 新規参入の脅威
3.2.2.4 代替品の脅威
3.2.2.5 競合の激しさ
3.2.3 COVID-19の影響分析
3.2.3.1 市場への影響分析
3.2.3.2 地域別影響
3.2.3.3 機会と脅威の分析
4 第4章：定量分析
4.1 情報技術（ICT）、コンポーネント別（百万米ドル）
4.1.1 ソリューション
4.1.2 サービス
4.2 情報通信技術、導入形態別（百万米ドル）
4.2.1 クラウドベース
4.2.2 オンプレミス
4.3 情報通信技術、技術別（百万米ドル）
4.3.1 機械学習
4.3.2 コンピュータビジョン
4.3.3 バーチャルアシスタント／チャットボット
4.4 情報技術（ICT）、アプリケーション別（百万米ドル）
4.4.1 IT自動化のための仮想ファシリテーター
4.4.2 インテリジェント・チュータリング・システム
4.4.3 コンテンツ配信システム
4.4.4 不正・リスク管理
4.4.5 学生中心のレコメンデーションシステム
5 第V章：競合分析
5.1 競合環境
5.1.1 概要
5.1.2 競合分析
5.1.3 市場シェア分析
5.1.4 情報技術分野における主要成長戦略
5.1.5 競合ベンチマーキング
5.1.6 情報技術分野における開発件数に基づく主要プレイヤー
5.1.7 主要な開発動向と成長戦略
5.1.7.1 新製品発売／サービス展開
5.1.7.2 合併・買収
5.1.7.3 ジョイントベンチャー
5.1.8 主要企業の財務マトリックス
5.1.8.1 売上高と営業利益
5.1.8.2 主要企業の研究開発費（2023年）
5.2 企業プロファイル
5.2.1 Google（アメリカ）
5.2.1.1 財務概要
5.2.1.2 提供製品
5.2.1.3 主な動向
5.2.1.4 SWOT分析
5.2.1.5 主要戦略
5.2.2 Microsoft（アメリカ）
5.2.2.1 財務概要
5.2.2.2 提供製品
5.2.2.3 主な動向
5.2.2.4 SWOT分析
5.2.2.5 主要戦略
5.2.3 IBM（アメリカ）
5.2.3.1 財務概要
5.2.3.2 提供製品
5.2.3.3 主な動向
5.2.3.4 SWOT分析
5.2.3.5 主要戦略
5.2.4 ピアソン（英国）
5.2.4.1 財務概要
5.2.4.2 提供製品
5.2.4.3 主要な動向
5.2.4.4 SWOT分析
5.2.4.5 主要戦略
5.2.5 コーセラ（アメリカ）
5.2.5.1 財務概要
5.2.5.2 提供製品
5.2.5.3 主な展開
5.2.5.4 SWOT分析
5.2.5.5 主要戦略
5.2.6 Duolingo（アメリカ）
5.2.6.1 財務概要
5.2.6.2 提供製品
5.2.6.3 主な展開
5.2.6.4 SWOT分析
5.2.6.5 主要戦略
5.2.7 Knewton（アメリカ）
5.2.7.1 財務概要
5.2.7.2 提供製品
5.2.7.3 主要な展開
5.2.7.4 SWOT分析
5.2.7.5 主要戦略
5.2.8 Squirrel AI（中国）
5.2.8.1 財務概要
5.2.8.2 提供製品
5.2.8.3 主な動向
5.2.8.4 SWOT分析
5.2.8.5 主要戦略
5.2.9 Edmodo（アメリカ）
5.2.9.1 財務概要
5.2.9.2 提供製品
5.2.9.3 主な動向
5.2.9.4 SWOT分析
5.2.9.5 主要戦略
5.3 付録
5.3.1 参考文献
5.3.2 関連レポート
6 図表一覧
6.1 市場概要
6.2 日本市場における構成要素別分析
6.3 日本市場における導入形態別分析
6.4 日本市場における技術別分析
6.5 日本市場における用途別分析
6.6 情報通信技術（ICT）の主要購買基準
6.7 MRFRの調査プロセス
6.8 情報通信技術（ICT）のDRO分析
6.9 推進要因の影響分析：情報技術
6.10 抑制要因の影響分析：情報通信技術
6.11 供給／バリューチェーン：情報技術
6.12 情報通信技術（ICT）、構成要素別、2024年（%シェア）
6.13 情報通信技術（ICT）、構成要素別、2024年から2035年（百万米ドル）
6.14 導入形態別情報通信技術（ICT）、2024年（シェア率）
6.15 導入形態別情報通信技術（ICT）、2024年から2035年（百万米ドル）
6.16 情報通信技術（ICT）、技術別、2024年（%シェア）
6.17 情報通信技術（ICT）、技術別、2024年から2035年（百万米ドル）
6.18 情報通信技術（ICT）、用途別、2024年（シェア％）
6.19 情報通信技術（ICT）、用途別、2024年～2035年（百万米ドル）
6.20 主要競合他社のベンチマーキング
7 表一覧
7.1 前提条件一覧
7.2 日本市場規模の推定値および予測
7.2.1 コンポーネント別、2025-2035年（百万米ドル）
7.2.2 導入形態別、2025-2035年（百万米ドル）
7.2.3 技術別、2025-2035年（百万米ドル）
7.2.4 用途別、2025-2035年（百万米ドル）
7.3 製品発売／製品開発／承認
7.4 買収／提携
