主なポイント
- アジア太平洋地域は、鉱業におけるAI市場の2025年におけるシェアの42.9％を占めると予測されております。これは、膨大な鉱業生産量と、自動化およびデジタル鉱業技術への強力な投資によるものです。
- サービス提供分野は、2025年から2032年にかけて22.5％という最も高い年平均成長率（CAGR）で成長すると見込まれております。
- 2025年には、操業・プロセス最適化分野が鉱業向けAI市場の35.4%を占めると予測されます。
- 2024年時点では、クラウド導入分野が最大の市場シェアを占めました。
- 予測期間中、生成AI分野は高いCAGRで成長すると見込まれます。
- 地下採掘セグメントは、2025年から2032年にかけて高い成長率で拡大すると予測されます。
- 金属採掘セグメントは、2025年に最大の市場シェアを維持すると見込まれます。
- キャタピラー、コマツ株式会社、ヘキサゴンABは、高い市場シェアと広範な製品展開を背景に、鉱業向けAI市場（グローバル）における主要プレイヤーとして挙げられています。
鉱業におけるAIは、鉱業会社が地上・地下作業全体の生産性、安全性、資源効率を向上させるためデジタル変革を加速させる中、大幅な成長が見込まれています。自動化された意思決定、最適化された鉱石採掘、設備のダウンタイム削減に対する需要の高まりが、リアルタイム監視、自律搬送、予知保全、インテリジェントな鉱山計画を可能にするAI搭載プラットフォームの導入を推進しています。
顧客に影響を与えるトレンドとディスラプション
鉱業向けAI市場では、収益構成が従来型の提供形態から先進的なAI駆動ソリューションへと大きく移行しています。主要な成長分野には、AIプラットフォーム、データ管理ツール、分析ソフトウェア、コンサルティング、システム統合、マネージドサービスが含まれます。鉱物・金属・石炭採掘企業が予知保全、操業最適化、探査能力強化、安全・環境パフォーマンスを優先する中、AI導入は加速し、産業の価値創造を再構築しています。
市場エコシステム
鉱業向けAIエコシステムは、ハードウェアプロバイダー、ソフトウェア・サービスプロバイダー、システムインテグレーター、エンドユーザーからなる多層的なネットワークで構成され、よりスマートで安全かつ効率的な操業を実現するために連携しています。キャタピラー、コマツ、サンドビック、エピロックなどのハードウェアプロバイダーは、自律走行ダンプトラック、スマートドリル、ローダー、センサー搭載機器などを供給し、リアルタイムの操業データを収集します。ヘキサゴン・マイニング、IBM、ソルブITなどのソフトウェア・サービスプロバイダーは、AI駆動型分析、デジタルツイン、予知保全、計画プラットフォームを提供し、生データを実用的な知見へと変換します。
ロックウェル・オートメーション、FLSmidth、シーメンス、シュナイダーエレクトリック、ハッチなどのシステムインテグレーターは、ハードウェアとソフトウェアを統合し、鉱業現場全体にわたるエンドツーエンドの自動化ソリューションを実装します。リオ・ティント、BHP、アングロ・アメリカン、フォートエスク・メタルズ・グループ、コデルコなどのエンドユーザー企業は、これらの技術を活用して車両運用を最適化し、安全性を向上させ、環境への影響を低減し、総合的な生産性を高めています。これにより、各層が相互に補強し合い、鉱業におけるイノベーションとデジタル変革を推進する相乗効果のあるエコシステムが形成されています。
地域
予測期間中、アジア太平洋地域が世界の鉱業向けAI市場で最も急速に成長する地域となる見込み
アジア太平洋地域は、中国、オーストラリア、インドにおける鉱業活動の急速な拡大、政府によるデジタル変革への強い注力、自動化およびスマート鉱業技術への多額の投資により、予測期間中に鉱業向けAI市場で最高のCAGR（年平均成長率）で成長すると予測されています。鉱物需要の高まり、労働安全規制の強化、AI駆動型生産性・持続可能性ソリューションの普及拡大が、さらなる成長を加速させています。
鉱業向けAI市場：企業評価マトリクス
鉱業向けAI市場マトリクスにおいて、キャタピラー（スター）は、MineStarプラットフォームを通じたAI駆動型運搬、リアルタイム設備健全性分析、地形インテリジェンス、集中型フリート調整を統合した包括的な自律採掘エコシステムで主導的立場にあります。エピロック（新興リーダー）は、戦略的技術提携とモビラリスやサーティクといったインテリジェントプラットフォームを基盤に、AIを活用した地下・地上自動化分野での継続的なイノベーションを通じて、急速に地位を強化しております。
主要市場プレイヤー – トップ
- Caterpillar (US)
- Komatsu Ltd. (Japan)
- Sandvik AB (Sweden)
- Hitachi Construction Machinery Co., Ltd. (Japan)
- Hexagon AB (Sweden)
- Epiroc AB (Sweden)
- Rockwell Automation (US)
- Siemens (Germany)
- Trimble Inc. (US)
- ABB (Switzerland)
- Microsoft (US)
- SAP SE (Germany)
最近の動向
2025年9月：コマツ株式会社とアプライド・インテュイション社は、鉱業の革新を加速させるため、コマツの次世代鉱山機械向けに統合ソフトウェア定義車両および自律運転プラットフォームを共同開発する主要な技術提携を締結いたしました。アプライド・インテュイション社の自律システムにおける強みとコマツの鉱業専門知識を組み合わせることで、生産性の向上、ダウンタイムの削減、操業精度の向上を実現する、よりスマートで適応性が高く高度な自律性を備えた機械の提供を目指しております。
2025年3月：ルミナ社とキャタピラー社は、ルミナ社のアイリスLiDARセンサーをキャタピラー社の次世代自律走行オフハイウェイトラックに統合する提携を締結しました。このLiDARは、ナビゲーションと障害物検知のための精密な環境スキャンを可能にし、採石場や骨材採掘作業における運搬用「Cat Command」の性能を向上させます。本協業は、知覚、ナビゲーション、自動化されたフリート運用を含むAI駆動型鉱業アプリケーションである自律運搬システムを支援します。
2024年6月：サンドビック・マイニング・アンド・ロック・ソリューションズは、AutoMine相互運用アクセス制御システム（ACS）を導入しました。これにより、サードパーティ製の自律機器がAutoMine管理下の地下区域内で安全に稼働することが可能となります。非サンドビック製機械にACSオンボードボックスを後付けすることで、鉱業会社はローダー、トラック、ドリル、補助機器といった混合フリートを単一の安全システム下で管理でき、生産性、柔軟性、およびシームレスなマルチブランド自動化統合が向上します。
1 はじめに 26
1.1 調査目的 26
1.2 市場定義 26
1.3 調査範囲 27
1.3.1 対象市場および地域範囲 27
1.3.2 対象範囲と除外事項 28
1.3.3 対象期間 28
1.4 対象通貨 29
1.5 制限事項 29
1.6 ステークホルダー 29
2 エグゼクティブサマリー 30
2.1 市場のハイライトと主要な知見 30
2.2 主要市場参加者：戦略的展開のマッピング 31
2.3 鉱業におけるAI市場を形作るディスラプション 32
2.4 高成長セグメント 32
2.5 概要：世界市場規模、成長率、および予測 33
3 プレミアムインサイト 35
3.1 鉱業向けAI市場におけるプレイヤーにとっての魅力的な機会 35
3.2 提供形態別AI鉱業市場 36
3.3 導入形態別AI鉱業市場 36
3.4 技術別AI鉱業市場 37
3.5 採掘技術別AI鉱業市場 37
3.6 鉱業種類別AI鉱業市場 38
3.7 アジア太平洋地域における提供形態および国別AI鉱業市場 38
3.8 地域別AI鉱業市場 39
4 市場概要 40
4.1 はじめに 40
4.2 市場動向 40
4.2.1 推進要因 41
4.2.1.1 AIによる安全性、効率性、生産性への注目の高まり 41
4.2.1.2 予知保全およびリアルタイム監視ソリューションの導入増加 42
4.2.1.3 データ駆動型持続可能な鉱業事業への重点的な取り組み 42
4.2.2 抑制要因 43
4.2.2.1 導入コストの高さと統合の複雑さ 43
4.2.2.2 遠隔地鉱業サイトにおけるデータ品質の低さとデジタルインフラの制限 43
4.2.3 機会 44
4.2.3.1 鉱業業務の最適化に向けたデジタル技術への志向性 44
4.2.3.2 スマートで接続された鉱業手法の導入拡大 45
4.2.3.3 高度な地質モデリングおよび探査におけるAIへの依存度 45
4.2.4 課題 46
4.2.4.1 AIプラットフォーム、センサー、鉱山設備間の相互運用性の課題 46
4.2.4.2 技術主導型鉱業を阻害する持続可能性への懸念の高まり 47
4.3 相互接続された市場とセクター横断的な機会 47
4.4 ティア1/2/3プレイヤーによる戦略的動き 48
5 産業動向 50
5.1 ポーターの5つの力分析 50
5.1.1 新規参入の脅威 51
5.1.2 代替品の脅威 52
5.1.3 供給者の交渉力 52
5.1.4 購入者の交渉力 52
5.1.5 競争の激しさ 52
5.2 マクロ経済見通し 53
5.2.1 はじめに 53
5.2.2 GDPの動向と予測 53
5.2.3 世界の鉱業の動向 56
5.2.4 世界のAI産業の動向 56
5.3 バリューチェーン分析 56
5.4 エコシステム分析 58
5.5 価格分析 59
5.5.1 提供内容別AI搭載鉱業ソフトウェアの価格帯（2024年） 60
5.5.2 主要企業別AI搭載鉱業ソフトウェアの価格帯（2024年） 60
5.5.3 AI搭載鉱業ソフトウェアの平均販売価格動向、
地域別、2021～2024年 61
5.6 貿易分析 62
5.6.1 輸入状況（HSコード8429） 62
5.6.2 輸出シナリオ（HSコード8429） 63
5.7 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／ディスラプション 64
5.8 投資および資金調達シナリオ 64
5.9 主要カンファレンスおよびイベント、2026年 65
5.10 ケーススタディ分析 66
5.10.1 ロックウェル・オートメーション、鉱業プラントのダウンタイムと運用コストを最小化するための制御システムおよび可視化ソリューションを提供 66
5.10.2 コマツは、アイティック銅鉱業における生産性と安全性を向上させる自律走行運搬システムを提供しております。 66
5.10.3 ロックウェル・オートメーションは、アムラン・ボーキサイト鉱業においてファクトリートーク・スイートを導入し、操業の可視性を向上させました。 67
5.10.4 ヘキサゴンは、ヴァルテラ・プラチナム・リミテッドの鉱業現場における操業を効率化するため、操業管理ソリューションを提供しております。 67
5.11 2025年アメリカ関税の影響 – 鉱業市場におけるAI 67
5.11.1 はじめに 67
5.11.2 主な関税率 68
5.11.3 価格への影響分析 69
5.11.4 国・地域への影響 69
5.11.4.1 アメリカ 69
5.11.4.2 ヨーロッパ 70
5.11.4.3 アジア太平洋地域 71
5.11.5 鉱業種類への影響 71
6 技術的進歩、AIによる影響、特許、
およびイノベーション 73
6.1 主要技術 73
6.1.1 機械学習と予測分析 73
6.1.2 コンピュータビジョンと自律システム 73
6.2 補完的技術 73
6.2.1 IoTとエッジコンピューティング 73
6.2.2 高精度マッピングと地理空間分析 74
6.3 特許分析 74
7 規制環境 77
7.1 地域規制とコンプライアンス 77
7.1.1 規制機関、政府機関、その他の組織 77
7.1.2 規格 79
8 顧客環境と購買行動 81
8.1 はじめに 81
8.2 意思決定プロセス 81
8.3 主要な利害関係者および購買基準 83
8.3.1 購買プロセスに関わる主要ステークホルダーとその評価基準 83
8.3.2 購買基準 84
8.4 導入障壁と内部課題 84
8.5 各種鉱業における未充足ニーズ 86
9 提供内容別AI鉱業市場 87
9.1 はじめに 88
9.2 ソフトウェア 89
9.2.1 需要を促進するデジタルトランスフォーメーション、データ駆動型意思決定、および業務効率化への高い重視 89
9.3 サービス 91
9.3.1 鉱業オペレーションにおける高度な分析、機械学習、コンピュータビジョンの活用拡大が市場を牽引 91
10 導入形態別AI鉱業市場 94
10.1 はじめに 95
10.2 オンプレミス 96
10.2.1 信頼性、運用上の独立性、およびミッションクリティカルな鉱業活動への適合性がセグメント成長を促進 96
10.3 クラウドベース 97
10.3.1 セグメント成長を促進するスケーラブルなコンピューティングと集中型データアクセスの提供能力 97
10.4 ハイブリッド 98
10.4.1 セグメント成長に貢献するリアルタイムエッジベース意思決定のサポート 98
11 技術別鉱業向けAI市場 100
11.1 はじめに 101
11.2 生成AI 102
11.2.1 セグメント成長を促進する探査、鉱業計画、運用シミュレーションにおける採用拡大 102
11.2.2 ルールベースモデル 103
11.2.3 統計モデル 103
11.2.4 深層学習 103
11.2.5 生成的敵対ネットワーク（GAN） 104
11.2.6 オートエンコーダー 104
11.2.7 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 105
11.2.8 トランスフォーマーモデル 105
11.3 機械学習 105
11.3.1 セグメント成長を加速するための予測分析および処方分析の需要の高まり 105
11.4 自然言語処理 106
11.4.1 セグメント成長を強化するためのリアルタイムで実用的な知見を導出する非構造化データ分析への強い焦点 106
11.5 コンピュータビジョン 107
11.5.1 セグメント成長を加速させるリアルタイム画像・動画分析への高い支援 107
12 鉱業向けAI市場（用途別） 108
12.1 はじめに 109
12.2 予知保全および資産管理 110
12.2.1 設備保守コストの上昇と資産の複雑化がセグメント成長を促進 110
12.3 運用およびプロセス最適化 112
12.3.1 回収率の最大化と営業利益率の最適化への強い注力がセグメント成長を促進する 112
12.4 探査・地球科学 115
12.4.1 市場を牽引する再生可能エネルギーおよび電気自動車のサプライチェーン向けに、重要鉱物の確保が急務であること 115
12.5 安全・保安・環境 117
12.5.1 環境規制および労働安全規制の強化がセグメント成長に寄与 117
13 鉱業技術別AI鉱業市場 120
13.1 はじめに 121
13.2 露天掘り 122
13.2.1 運用複雑性の低さ、安全上の危険性の低減、コスト優位性がセグメント成長を促進 122
13.3 坑内採掘
123
13.3.1 労働者の安全性、持続可能性、生産性への強い焦点がセグメント成長を促進 123
14 鉱業種類別AI市場 125
14.1 はじめに 126
14.2 鉱物採掘 127
14.2.1 セグメント成長を加速させる資源最適化とコスト効率の高い生産への重点 127
14.3 金属採掘 129
14.3.1 電気自動車および次世代製造向け重要鉱物の需要増加が市場を牽引する 129
14.4 石炭鉱業 132
14.4.1 セグメント成長促進のための安全性、コスト最適化、自動化への注力 132
15 地域別鉱業向けAI市場 135
15.1 はじめに 136
15.2 北米 137
15.2.1 アメリカ 141
15.2.1.1 地上・地下鉱業の急速なデジタル化が市場成長を後押し 141
15.2.2 カナダ 142
15.2.2.1 鉱物・金属埋蔵量の豊富な存在が市場成長を促進 142
15.2.3 メキシコ 143
15.2.3.1 予知保全と高度な地質モデリングへの重点的な取り組みが市場成長を促進 143
15.3 ヨーロッパ 144
15.3.1 ロシア 148
15.3.1.1 市場成長を支えるAI搭載調査・探査ツールの急速な革新 148
15.3.2 ドイツ 149
15.3.2.1 市場成長に寄与する産業近代化とエネルギー転換 149
15.3.3 フランス 150
15.3.3.1 市場成長を加速させるための、運用効率、安全性、持続可能性の向上への重点 150
15.3.4 カザフスタン 151
15.3.4.1 市場成長を促進するデジタルトランスフォーメーションと産業4.0の導入 151
15.3.5 その他のヨーロッパ諸国 152
15.4 アジア太平洋地域 153
15.4.1 中国 157
15.4.1.1 エネルギー安全保障の優先課題と大規模な石炭生産規模による市場成長の加速 157
15.4.2 インド 158
15.4.2.1 市場を牽引するための鉱物発見の強化、操業効率の改善、規制順守の強化の必要性 158
15.4.3 オーストラリア 159
15.4.3.1 膨大な鉱物埋蔵量と技術主導型の鉱業エコシステムが市場成長を促進 159
15.4.4 インドネシア 160
15.4.4.1 電気自動車用バッテリー及びクリーンエネルギー技術向け鉱物の生産増加が市場成長に寄与 160
15.4.5 アジア太平洋地域その他 161
15.5 その他の地域 162
15.5.1 中東・アフリカ 166
15.5.1.1 豊富な鉱物資源とエネルギー資源が市場成長を促進 166
15.5.1.2 GCC諸国 167
15.5.1.3 アフリカ及びその他中東地域 168
15.5.2 南米アメリカ 169
15.5.2.1 世界的なエネルギー転換と電気自動車産業の成長が市場拡大を加速 169
16 競争環境 171
16.1 概要 171
16.2 主要プレイヤーの戦略／勝つための権利、2021–2025 171
16.3 市場シェア分析、2024 173
16.4 収益分析、2020–2024 174
16.5 企業評価と財務指標 175
16.6 ブランド／製品比較 176
16.7 企業評価マトリックス：主要企業、2024年 177
16.7.1 スター企業 177
16.7.2 新興リーダー企業 177
16.7.3 普及型プレイヤー 177
16.7.4 参加者 177
16.7.5 企業フットプリント：主要プレイヤー、2024年 179
16.7.5.1 企業フットプリント 179
16.7.5.2 地域別フットプリント 180
16.7.5.3 提供サービス別フットプリント 181
16.7.5.4 鉱業技術別フットプリント 182
16.7.5.5 用途別フットプリント 183
16.8 企業評価マトリックス：スタートアップ／中小企業、2024年 184
16.8.1 先進企業 184
16.8.2 対応型企業 184
16.8.3 ダイナミック企業 184
16.8.4 スタート地点 184
16.8.5 競争力ベンチマーク：スタートアップ/中小企業、2024年 186
16.8.5.1 主要スタートアップ企業／中小企業の詳細リスト 186
16.8.5.2 主要スタートアップ企業／中小企業の競争力ベンチマーク 187
16.9 競争環境 188
16.9.1 製品発売 188
16.9.2 取引動向 189
17 企業プロファイル 191
17.1 主要企業 191
17.1.1 キャタピラー 191
17.1.1.1 事業概要 191
17.1.1.2 提供製品・ソリューション・サービス 192
17.1.1.3 最近の動向 193
17.1.1.3.1 新製品発表 193
17.1.1.3.2 取引 193
17.1.1.4 MnMの見解 194
17.1.1.4.1 主な強み/優位性 194
17.1.1.4.2 戦略的選択 194
17.1.1.4.3 弱み／競合上の脅威 194
17.1.2 コマツ株式会社 195
17.1.2.1 事業概要 195
17.1.2.2 製品・ソリューション・提供サービス 196
17.1.2.3 最近の動向 198
17.1.2.3.1 取引 198
17.1.2.4 MnMの見解 199
17.1.2.4.1 主な強み／勝利の権利 199
17.1.2.4.2 戦略的選択 199
17.1.2.4.3 弱み／競合上の脅威 199
17.1.3 サンドビックAB 200
17.1.3.1 事業概要 200
17.1.3.2 提供製品／ソリューション／サービス 201
17.1.3.3 最近の動向 202
17.1.3.3.1 新製品発売 202
17.1.3.3.2 取引 202
17.1.3.4 MnMの見解 203
17.1.3.4.1 主な強み/勝因 203
17.1.3.4.2 戦略的選択 203
17.1.3.4.3 弱み／競合上の脅威 203
17.1.4 日立建機株式会社 204
17.1.4.1 事業概要 204
17.1.4.2 提供製品／ソリューション／サービス 206
17.1.4.3 最近の動向 207
17.1.4.3.1 製品発売 207
17.1.4.3.2 取引 208
17.1.4.4 MnMの見解 208
17.1.4.4.1 主な強み/勝因 208
17.1.4.4.2 戦略的選択 208
17.1.4.4.3 弱み／競合上の脅威 208
17.1.5 HEXAGON AB 209
17.1.5.1 事業概要 209
17.1.5.2 提供製品／ソリューション／サービス 211
17.1.5.3 最近の動向 212
17.1.5.3.1 製品発表 212
17.1.5.3.2 取引 213
17.1.5.3.3 事業拡大 213
17.1.5.4 MnMの見解 213
17.1.5.4.1 主な強み/勝つ権利 213
17.1.5.4.2 戦略的選択 214
17.1.5.4.3 弱み／競合上の脅威 214
17.1.6 EPIROC AB 215
17.1.6.1 事業概要 215
17.1.6.2 提供製品／ソリューション／サービス 217
17.1.6.3 最近の動向 218
17.1.6.3.1 取引 218
17.1.6.3.2 事業拡大 218
17.1.7 ロックウェル・オートメーション 219
17.1.7.1 事業概要 219
17.1.7.2 提供製品・ソリューション・サービス 221
17.1.8 シーメンス 222
17.1.8.1 事業概要 222
17.1.8.2 提供製品・ソリューション・サービス 224
17.1.8.3 最近の動向 225
17.1.8.3.1 取引実績 225
17.1.9 TRIMBLE INC. 226
17.1.9.1 事業概要 226
17.1.9.2 提供製品・ソリューション・サービス 228
17.1.9.3 最近の動向 229
17.1.9.3.1 製品発売 229
17.1.9.3.2 取引 229
17.1.10 ABB 230
17.1.10.1 事業概要 230
17.1.10.2 提供製品・ソリューション・サービス 232
17.1.10.3 最近の動向 233
17.1.10.3.1 新製品発表 233
17.1.11 マイクロソフト 234
17.1.11.1 事業概要 234
17.1.11.2 提供製品・ソリューション・サービス 236
17.1.11.3 最近の動向 236
17.1.11.3.1 取引実績 236
17.1.12 SAP SE 237
17.1.12.1 事業概要 237
17.1.12.2 提供製品・ソリューション・サービス 239
17.1.12.3 最近の動向 239
17.1.12.3.1 取引 239
17.2 その他の企業 240
17.2.1 IBM 240
17.2.2 RPMGLOBAL HOLDINGS LIMITED 241
17.2.3 LIEBHEER 242
17.2.4 GROUNDHOG 243
17.2.5 HAULTRAX 244
17.2.6 MICROMINE PTY LTD. 245
17.2.7 SYMX.AI 246
17.2.8 ザ・トゥモロー・カンパニーズ株式会社 247
17.2.9 VRIFY 248
17.2.10 INTELLISENSE.IO 249
17.2.11 ORICA LIMITED 250
17.2.12 MINESENSE TECHNOLOGIES LTD. 251
17.2.13 EXYN TECHNOLOGIES 252
18 調査方法論 253
18.1 調査データ 253
18.2 二次調査および一次調査 254
18.2.1 二次データ 255
18.2.1.1 二次情報源からの主要データ 256
18.2.1.2 主要二次情報源リスト 256
18.2.2 一次データ 256
18.2.2.1 一次情報源からの主要データ 257
18.2.2.2 一次インタビュー参加者リスト 257
18.2.2.3 一次情報の内訳 258
18.2.2.4 主要な産業インサイト 258
18.3 市場規模の推定 259
18.3.1 ボトムアップアプローチ 260
18.3.2 トップダウンアプローチ 260
18.3.3 基準年度の市場規模算出 261
18.4 市場予測アプローチ 262
18.4.1 供給側 262
18.4.2 需要側 262
18.5 データの三角測量 263
18.6 要因分析 264
18.7 調査の前提条件 264
18.8 調査の限界 265
18.9 リスク分析 265
19 付録 266
19.1 ディスカッションガイド 266
19.2 ナレッジストア：マーケッツアンドマーケッツの購読ポータル 270
19.3 カスタマイズオプション 272
19.4 関連レポート 272
19.5 著者詳細 273
表1 鉱業市場におけるAI：包含と除外 28
表2 相互接続された市場とクロスセクターの機会 48
表3 ティア1/2/3企業が採用した戦略的施策 48
表4 ポーターの5つの力による影響 50
表5 主要国別GDP変化率（2021年～2030年） 53
表6 鉱業エコシステムにおけるAI企業の役割 59
表7 AI搭載鉱業ソフトウェアの価格帯（2024年、米ドル） 60
表8 主要プレイヤーが提供するAI搭載鉱業ソフトウェアの価格帯（2024年、米ドル/年） 60
表9 地域別AI搭載鉱業ソフトウェア平均販売価格推移（2021～2024年、千米ドル） 61
表10 HSコード8429準拠製品の輸入額（国別、2020～2024年、百万米ドル） 62
61表10 HSコード8429準拠製品の輸入データ（国別、2020～2024年）（百万米ドル） 62
表11 HSコード8429準拠製品の輸出データ（国別、2020-2024年）（百万米ドル） 63
表12 主要カンファレンス・イベント一覧（2026年） 65
表13 制御システムと可視化ソリューションが鉱業プラントにおける統合制御と安全性を確保 66
表14 最先端自律運搬システムがAitik露天掘り銅鉱業山における生産性と資産活用率を向上 66
表15 FactoryTalk SuiteオートメーションソリューションがAMRUNボーキサイト鉱業山における重要業務を維持 67
表15 ファクトリートークスイート自動化ソリューションがアムランボーキサイト鉱業における重要業務を維持 67
表16 J5オペレーション管理ソリューションがヴァルテラプラチナリミテッドの鉱業現場における業務を効率化 67
表17 アメリカ調整済み相互関税率 68
表18 主要特許一覧（2023年～2024年） 75
表19 南米アメリカ：規制機関、政府機関、
その他の組織一覧 77
表20 ヨーロッパ：規制機関、政府機関、
その他の組織一覧 78
表21 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織一覧 78
表22 その他の地域：規制機関、政府機関、その他の組織一覧 79
表23 鉱業におけるAI基準 80
表24 ステークホルダーが購買プロセスに及ぼす影響（鉱業タイプ別、％） 83
表24 鉱業種類別、購買プロセスに対するステークホルダーの影響度（％） 83
表25 鉱業種類別、主要購買基準 84
表26 鉱業種類別、鉱業におけるAI市場の未充足ニーズ 86
表27 提供内容別AI鉱業市場、2021年～2024年（百万米ドル） 88
表28 提供内容別AI鉱業市場、2025年～2032年（百万米ドル） 88
表29 ソフトウェア：鉱業向けAI市場、用途別、2021年～2024年（百万米ドル） 90
表30 ソフトウェア：鉱業向けAI市場、用途別、2025年～2032年（百万米ドル） 90
表31 ソフトウェア：鉱業向けAI市場、地域別、2021年～2024年（百万米ドル） 90
表32 ソフトウェア：鉱業向けAI市場、地域別、2025年～2032年（百万米ドル） 91
表33 サービス：鉱業向けAI市場、用途別、2021年～2024年（百万米ドル） 92
表34 サービス：鉱業向けAI市場、用途別、2025年～2032年（百万米ドル） 92
表35 サービス：地域別AI鉱業市場、2021年～2024年（百万米ドル） 92
表36 サービス：地域別AI鉱業市場、2025年～2032年（百万米ドル） 93
表37 AI鉱業市場：導入形態別、2021-2024年（百万米ドル） 95
表38 AI鉱業市場：導入形態別、2025-2032年（百万米ドル） 96
表39 オンプレミス：地域別AI鉱業市場、2021-2024年（百万米ドル） 96
表40 オンプレミス：地域別AI鉱業市場、2025-2032年（百万米ドル） 97
表41 クラウドベース：地域別鉱業向けAI市場、2021–2024年（百万米ドル） 98
表42 クラウドベース：地域別鉱業向けAI市場、2025–2032年（百万米ドル） 98
表43 ハイブリッド型：地域別鉱業向けAI市場、2021年～2024年（百万米ドル） 99
表44 ハイブリッド型：地域別鉱業向けAI市場、2025年～2032年（百万米ドル） 99
表45 鉱業におけるAI市場、技術別、2021年～2024年（百万米ドル） 101
表46 鉱業におけるAI市場、技術別、2025年～2032年 （百万米ドル） 102
表47 鉱業におけるAI市場、用途別、2021–2024年（百万米ドル） 109
表48 鉱業におけるAI市場、用途別、2025–2032年（百万米ドル） 110
表49 予知保全・資産管理：鉱業向けAI市場、
採掘種類別、2021年～2024年（百万米ドル） 111
表50 予知保全・資産管理：鉱業向けAI市場、
採掘種類別、2025年～2032年（百万米ドル） 111
表51 予知保全・資産管理：
鉱業市場におけるAI、提供形態別、2021–2024年（百万米ドル） 111
表52 予知保全・資産管理：鉱業市場におけるAI、
提供形態別、2025–2032年（百万米ドル） 111
表53 予知保全・資産管理：鉱業向けAI市場、
地域別、2021–2024年（百万米ドル） 112
表54 予知保全・資産管理：鉱業向けAI市場、
地域別、2025年～2032年（百万米ドル） 112
表55 操業・プロセス最適化：鉱業向けAI市場、採掘の種類別、2021–2024年（百万米ドル） 113
表56 操業・プロセス最適化： 鉱業におけるAI市場：採掘種類別、2025年～2032年（百万米ドル） 113
表57 オペレーションおよびプロセス最適化：鉱業におけるAI市場：提供内容別、2021年～2024年（百万米ドル） 113
表58 オペレーションおよびプロセス最適化：鉱業におけるAI市場、提供内容別、2025年～2032年（百万米ドル） 114
表59 オペレーションおよびプロセス最適化：鉱業におけるAI市場、地域別、2021年～2024年 （百万米ドル） 114
表60 操業・プロセス最適化：鉱業向けAI市場、地域別、2025年～2032年（百万米ドル） 114
表61 探査・地球科学：鉱業におけるAI市場、採掘の種類別、
2021–2024年（百万米ドル） 115
表62 探査・地球科学：鉱業におけるAI市場、採掘の種類別、
2025–2032年（百万米ドル） 115
表63 探査・地球科学：鉱業向けAI市場、提供内容別、
2021–2024年（百万米ドル） 116
表64 探査・地球科学：鉱業向けAI市場、提供内容別、
2025–2032年（百万米ドル） 116
表65 探査・地球科学：地域別AI鉱業市場、
2021–2024年（百万米ドル） 116
表66 探査・地球科学：地域別AI鉱業市場、
2025–2032年 （百万米ドル） 116
表67 安全・セキュリティ・環境分野：鉱業におけるAI市場、採掘の種類別、2021–2024年（百万米ドル） 117
表68 安全・セキュリティ・環境分野：鉱業におけるAI市場、採掘種類別、2025年～2032年（百万米ドル） 118
表69 安全・セキュリティ・環境分野：鉱業におけるAI市場、提供内容別、2021年～2024年 （百万米ドル） 118
表 70 安全、セキュリティ、環境：鉱業における AI 市場、提供内容別、2025 年～2032 年 （百万米ドル） 118
表71 安全・セキュリティ・環境分野：鉱業向けAI市場、地域別、
2021–2024年（百万米ドル） 118
表72 安全・セキュリティ・環境分野：鉱業におけるAI市場、地域別、
2025年～2032年（百万米ドル） 119
表73 鉱業におけるAI市場、採掘技術別、2021年～2024年（百万米ドル） 121
表74 採掘技術別AI鉱業市場、2025–2032年（百万米ドル） 122
表75 露天掘り：採掘種類別AI鉱業市場、
2021–2024年（百万米ドル） 122
表76 露天掘採鉱：鉱業の種類別AI採掘市場、
2025年～2032年（百万米ドル） 123
表77 坑内採掘：鉱業の種類別AI採掘市場、
2021年～2024年（百万米ドル） 124
表78 地下採掘：鉱業種類別AI鉱業市場、
2025–2032年（百万米ドル） 124
表79 鉱業種類別AI鉱業市場、2021–2024年（百万米ドル） 126
表80 鉱業におけるAI市場：採掘の種類別、2025年～2032年（百万米ドル） 127
表81 鉱物採掘：鉱業におけるAI市場：地域別、2021年～2024年（百万米ドル）
127
表82 鉱物採掘：地域別AI鉱業市場、2025年～2032年（百万米ドル） 128
表83 鉱物採掘：用途別AI鉱業市場、
2021年～2024年（百万米ドル） 128
表84 鉱物採掘：AIを活用した鉱業市場、用途別、
2025–2032年（百万米ドル） 128
表85 鉱物採掘：AIを活用した鉱業市場、鉱業技術別、
2021–2024年（百万米ドル） 129
表86 鉱物採掘：鉱業技術別AI採掘市場、
2025年～2032年（百万米ドル） 129
表87 金属採掘：地域別AI採掘市場、2021年～2024年（百万米ドル） 130
表88 金属鉱業：地域別AI鉱業市場、2025–2032年（百万米ドル） 130
表89 金属鉱業：用途別AI鉱業市場、
2021–2024年（百万米ドル） 130
表90 金属鉱業：AIを活用した鉱業市場、用途別、
2025年～2032年（百万米ドル） 131
表91 金属鉱業：AIを活用した鉱業市場、採掘技術別、
2021年～2024年（百万米ドル） 131
表92 金属鉱業：採掘技術別AI採掘市場、
2025年～2032年（百万米ドル） 131
表93 石炭鉱業：地域別AI採掘市場、2021年～2024年（百万米ドル） 132
表94 石炭鉱業：地域別AI鉱業市場、2025–2032年（百万米ドル） 132
表95 石炭鉱業：用途別AI鉱業市場、
2021–2024年（百万米ドル） 133
表96 石炭採掘：AI鉱業市場、用途別、
2025年～2032年（百万米ドル） 133
表97 石炭採掘：AI鉱業市場、採掘技術別、
2021年～2024年（百万米ドル） 133
表98 石炭採掘：鉱業におけるAI採掘市場、
2025–2032年（百万米ドル） 134
表99 地域別AI採掘市場、2021–2024年（百万米ドル） 136
表100 地域別AI鉱業市場、2025年～2032年（百万米ドル） 137
表101 北米：国別AI鉱業市場、
2021年～2024年（百万米ドル） 138
表102 北米：国別AI鉱業市場、2025年～2032年（百万米ドル） 138
表103 南米アメリカ：鉱業におけるAI市場、導入形態別、
2021–2024年（百万米ドル） 139
表104 南米アメリカ：鉱業におけるAI市場、導入形態別、
2025–2032年（百万米ドル） 139
表105 南米アメリカ：鉱業向けAI市場、提供形態別、
2021–2024年（百万米ドル） 139
表106 南米アメリカ：提供形態別AI鉱業市場、
2025–2032年（百万米ドル） 139
表107 南米アメリカ：鉱業種類別AI鉱業市場、
2021–2024年（百万米ドル） 140
表108 南米アメリカ：鉱業におけるAI市場、種類別、
2025–2032年（百万米ドル） 140
表109 南米アメリカ：鉱業におけるAI市場、用途別、
2021–2024年 （百万米ドル） 140
表110 北米：鉱業におけるAI市場、用途別、
2025–2032年（百万米ドル） 140
表111 アメリカ：鉱業におけるAI市場、採掘の種類別、2021年～2024年（百万ドル） 141
表112 アメリカ：鉱業におけるAI市場、採掘の種類別、2025年～2032年 （百万米ドル） 142
表113 カナダ：鉱業におけるAI市場、鉱業種類別、2021–2024年（百万米ドル） 142
表114 カナダ：鉱業におけるAI市場、鉱業種類別、2025–2032年 （百万米ドル） 143
表115 メキシコ：鉱業種類別AI鉱業市場、2021年～2024年（百万米ドル） 144
表116 メキシコ：鉱業種類別AI鉱業市場、2025年～2032年（百万米ドル） 144
表117 ヨーロッパ：国別AI鉱業市場、2021年～2024年（百万米ドル） 145
表118 ヨーロッパ：国別AI鉱業市場、2025年～2032年（百万米ドル） 146
表119 ヨーロッパ：鉱業向けAI市場、導入形態別、
2021年～2024年（百万米ドル） 146
表120 ヨーロッパ：鉱業向けAI市場、導入形態別、
2025年～2032年（百万米ドル） 146
表121 ヨーロッパ：鉱業向けAI市場、提供形態別、2021–2024年（百万米ドル） 146
表122 ヨーロッパ：鉱業向けAI市場、提供形態別、2025–2032年（百万米ドル） 147
表123 ヨーロッパ：鉱業向けAI市場、鉱業の種類別、2021年～2024年（百万米ドル） 147
表124 ヨーロッパ：鉱業向けAI市場、鉱業の種類別、2025年～2032年 （百万米ドル） 147
表125 ヨーロッパ：AI鉱業市場、用途別、2021年～2024年（百万米ドル） 147
表126 ヨーロッパ：AI鉱業市場、用途別、2025年～2032年（百万米ドル） 148
表127 ロシア：鉱業におけるAI市場、採掘種類別、2021年～2024年（百万米ドル） 148
表128 ロシア：鉱業におけるAI市場、採掘種類別、2025年～2032年（百万米ドル） 149
表129 ドイツ：鉱業種類別AI鉱業市場、2021年～2024年（百万米ドル） 149
表130 ドイツ：鉱業種類別AI鉱業市場、2025年～2032年（百万米ドル） 150
表131 フランス：鉱業におけるAI市場、鉱業の種類別、2021–2024年（百万米ドル） 150
表132 フランス：鉱業におけるAI市場、鉱業の種類別、2025–2032年（百万米ドル） 151
表133 カザフスタン：鉱業分野におけるAI市場規模（鉱業種類別）
2021–2024年（百万米ドル） 151
表134 カザフスタン：鉱業分野におけるAI市場規模（鉱業種類別）
2025–2032年（百万米ドル） 152
表135 その他のヨーロッパ地域：鉱業におけるAI市場規模（鉱業種類別）、
2021–2024年（百万米ドル） 152
表136 その他のヨーロッパ地域：鉱業におけるAI市場規模（鉱業種類別）、
2025–2032年（百万米ドル） 153
表137 アジア太平洋地域：国別AI鉱業市場、2021–2024年（百万米ドル） 154
表138 アジア太平洋地域：国別AI鉱業市場、2025–2032年（百万米ドル） 155
表139 アジア太平洋地域：鉱業におけるAI市場、導入形態別、
2021–2024年（百万米ドル） 155
表140 アジア太平洋地域：鉱業におけるAI市場、導入形態別、
2025–2032年（百万米ドル） 155
表141 アジア太平洋地域：鉱業向けAI市場、提供形態別、2021–2024年（百万米ドル） 155
表142 アジア太平洋地域：鉱業向けAI市場、提供形態別、2025–2032年（百万米ドル） 156
表143 アジア太平洋地域：鉱業におけるAI市場、鉱業の種類別、2021–2024年（百万米ドル） 156
表144 アジア太平洋地域：鉱業におけるAI市場、鉱業の種類別、2025–2032年（百万米ドル） 156
表145 アジア太平洋地域：鉱業におけるAI市場、用途別、2021年～2024年（百万米ドル） 156
表146 アジア太平洋地域：鉱業におけるAI市場、用途別、2025年～2032年（百万米ドル） 157
表147 中国：鉱業におけるAI市場、採掘の種類別、2021年～2024年（百万米ドル） 158
表148 中国：鉱業におけるAI市場、採掘の種類別、2025年～2032年（百万米ドル） 158
表149 インド：鉱業におけるAI市場、鉱業の種類別、2021年～2024年（百万米ドル） 159
表150 インド：鉱業におけるAI市場、鉱業の種類別、2025年～2032年（百万米ドル） 159
表151 オーストラリア：鉱業におけるAI市場、鉱業種類別、2021年～2024年（百万米ドル） 160
表152 オーストラリア：鉱業におけるAI市場、鉱業種類別、2025年～2032年（百万米ドル） 160
表153 インドネシア：鉱業におけるAI市場、鉱業の種類別、2021年～2024年（百万米ドル） 161
表154 インドネシア：鉱業におけるAI市場、鉱業の種類別、2025年～2032年（百万米ドル） 161
表155 アジア太平洋地域その他：鉱業におけるAI市場、鉱業種類別、
2021–2024年（百万米ドル） 161
表156 アジア太平洋地域その他：鉱業におけるAI市場、鉱業種類別、
2025–2032年（百万米ドル） 162
表157 ROW：地域別AI鉱業市場、2021年～2024年（百万米ドル） 163
表158 ROW：地域別AI鉱業市場、2025年～2032年（百万米ドル） 163
表159 行：導入モード別AI鉱業市場、2021年～2024年（百万米ドル） 164
表160 行：導入モード別AI鉱業市場、2025年～2032年（百万米ドル） 164
表161 行：提供内容別AI鉱業市場、2021年～2024年（百万米ドル） 164
表162 行：提供内容別AI鉱業市場、2025年～2032年（百万米ドル） 164
表163 行：鉱業種類別AI鉱業市場、2021年～2024年（百万米ドル） 165
表164 行：鉱業種類別AI鉱業市場、2025年～2032年（百万米ドル） 165
表165 行：用途別AI鉱業市場、2021年～2024年（百万米ドル） 165
表166 行：用途別AI鉱業市場、2025年～2032年（百万米ドル） 165
表167 中東・アフリカ地域：国別AI鉱業市場規模、
2021年～2024年（百万米ドル） 166
表168 中東・アフリカ地域：国別AI鉱業市場規模、
2025年～2032年 （百万米ドル） 166
表169 中東・アフリカ地域：鉱業におけるAI市場、鉱業の種類別、
2021–2024年（百万米ドル） 167
表170 中東・アフリカ地域：鉱業におけるAI市場規模（鉱業種類別）
2025年～2032年（百万米ドル） 167
表171 GCC諸国：鉱業種類別AI鉱業市場、
2021–2024年（百万米ドル） 168
表172 GCC諸国：鉱業種類別AI鉱業市場、
2025–2032年 （百万米ドル） 168
表173 アフリカ及びその他中東地域：鉱業におけるAI市場、鉱業の種類別、
2021–2024年（百万米ドル） 169
表174 アフリカ及びその他中東地域：鉱業分野におけるAI市場規模（鉱業種類別）、
2025年～2032年（百万米ドル） 169
表175 南米アメリカ：鉱業分野におけるAI市場規模（鉱業種類別）、
2021年～2024年 （百万米ドル） 170
表176 南米アメリカ：鉱業におけるAI市場、鉱業タイプ別、
2025–2032年（百万米ドル） 170
表177 鉱業におけるAI市場：主要プレイヤーが採用した戦略の概要、2021年1月～2025年11月 171
表178 鉱業におけるAI市場：競争の度合い、2024年 173
表179 鉱業向けAI市場：地域別展開状況 180
表180 鉱業向けAI市場：提供サービス別展開状況 181
表181 鉱業向けAI市場：採掘技術別展開状況 182
表182 鉱業市場におけるAI：アプリケーションの展開状況 183
表183 鉱業市場におけるAI：主要スタートアップ/中小企業の詳細リスト 186
表184 鉱業市場におけるAI：主要スタートアップ/中小企業の競争力ベンチマーク 187
表185 鉱業市場におけるAI：製品リリース（2021年1月～2025年11月） 188
表186 鉱業市場におけるAI：取引実績（2021年1月～2025年11月） 189
表187 キャタピラー：企業概要 191
表188 キャタピラー：提供製品・ソリューション・サービス 192
表189 キャタピラー：新製品発表 193
表190 キャタピラー：取引実績 193
表191 コマツ：会社概要 195
表192 コマツ：提供製品・ソリューション・サービス 196
表193 コマツ：取引実績 198
表194 サンドビックAB：会社概要 200
表195 サンドビックAB：提供製品・ソリューション・サービス 201
表196 サンドビックAB：製品発表 202
表197 サンドビックAB：取引実績 202
表198 日立建機株式会社：会社概要 204
表199 日立建機株式会社：提供製品・ソリューション・サービス 206表200 日立建機株式会社：製品発表 207 ：提供製品・ソリューション・サービス 206
表200 日立建機株式会社：新製品発表 207
表201 日立建機株式会社：取引実績 208
表202 ヘキサゴンAB：会社概要 209
表203 ヘキサゴンAB：提供製品・ソリューション・サービス 211
表204 ヘキサゴンAB：製品発売 212
表205 ヘキサゴンAB：取引実績 213
表206 ヘキサゴンAB：事業拡大 213
表207 エピロックAB：会社概要 215
表208 エピロックAB：提供製品・ソリューション・サービス 217
表209 エピロックAB：取引事例 218
表210 エピロックAB：事業拡大 218
表211 ロックウェル・オートメーション：会社概要 219
表212 ロックウェル・オートメーション：提供製品・ソリューション・サービス 221
表213 シーメンス：会社概要 222
表214 シーメンス：提供製品・ソリューション・サービス 224
表215 シーメンス：取引実績 225
表216 トリムブル社：会社概要 226
表217 トリムブル社：提供製品・ソリューション・サービス 228
表218 トリムブル社：製品発表 229
表219 トリムブル社：取引実績 229
表220 ABB：会社概要 230
表221 ABB：提供製品・ソリューション・サービス 232
表222 ABB：製品発表 233
表223 マイクロソフト：会社概要 234
表224 マイクロソフト：提供製品・ソリューション・サービス 236
表225 マイクロソフト：取引実績 236
表226 SAP SE：会社概要 237
表227 SAP SE：提供製品・ソリューション・サービス 239
表228 SAP SE：取引実績 239
表229 IBM：会社概要 240
表230 RPMグローバル・ホールディングス・リミテッド：会社概要 241
表231 リープヘル：企業概要 242
表232 グラウンドホッグ：企業概要 243
表233 ホルトラックス：企業概要 244
表234 マイクロマイン社：企業概要 245
表235 SYMX.AI：会社概要 246
表236 ザ・トゥモロー・カンパニーズ株式会社：会社概要 247
表237 VRIFY：会社概要 248
表238 インテリセンス・アイオー：会社概要 249 IO：会社概要 249
表239 オリカ・リミテッド：会社概要 250
表240 マインセンス・テクノロジーズ株式会社：会社概要 251
表241 エクシン・テクノロジーズ：会社概要 252
表 242 主要な二次情報源 256
表 243 主要インタビュー参加者 257
表 244 鉱業における AI 市場：調査の前提条件 264
表 245 鉱業における AI 市場：リスク分析 265
*** 免責事項 ***
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