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市場規模の推計および予測 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. スマートシティにおけるAI市場、地域別市場の概要
8.4. 北米のスマートシティにおけるAI市場
8.4.1. 米国のスマートシティにおける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. 導入別推計および予測（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. NVIDIA
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. 調査の前提条件
| ※参考情報 スマートシティにおけるAIは、都市の機能を向上させ、住民の生活を便利にするための重要な技術です。スマートシティは、情報通信技術（ICT）を活用して、都市のインフラやサービスを効率化し、持続可能な発展を可能にする都市の形態を指します。AIは、データを処理・分析する能力を持つため、スマートシティの実現に不可欠な存在となっています。 AIの定義は、機械やコンピュータに人間のような知的行動を模倣させる技術のことを指します。これには、機械学習、自然言語処理、画像認識、ロボティクスなどが含まれます。スマートシティにおいては、データの収集、解析、予測などを行い、効率的に運営することに寄与しています。 AIの種類には、大きく分けて3つのタイプがあります。第一に、狭義のAI（Narrow AI）があり、これは特定のタスクに特化したAIです。例えば、交通信号の制御、エネルギー管理、ゴミ収集の最適化などが該当します。第二に、汎用AI（General AI）があります。これは人間のように多様な知的作業を行うことができるAIです。しかし、現在の技術では、汎用AIはまだ実現していません。第三に、超AI（Super AI）という概念も存在しますが、これは将来の理論上のものであり、現段階では存在しません。 スマートシティにおけるAIの用途は多岐にわたります。交通管理の分野では、リアルタイムで交通データを解析し、最適なルートを提供することができます。これにより、渋滞を緩和し、移動時間を短縮することが可能となります。また、公共交通機関の運行スケジュールを最適化することにより、利用者の利便性を向上させることができます。 環境管理の領域でもAIは重要な役割を果たします。例えば、センサーを使って大気汚染や騒音レベルをモニタリングし、そのデータを分析することで、政策決定者が適切な対策を講じることができます。これにより、より快適で健康的な生活環境が作られるのです。 また、エネルギー管理にもAIは利用されます。スマートグリッドにおいては、AIがエネルギー需要を予測し、最適なエネルギー供給を行うことができます。これにより、無駄なエネルギー消費を削減し、持続可能なエネルギー利用を実現します。 さらに、公共安全の向上にも貢献しています。AIを活用した監視システムは、異常行動を検知したり、犯罪の予測を行ったりすることができます。これによって、警察や消防などの迅速な対応が可能となり、住民の安全が守られます。 関連技術としては、IoT（Internet of Things）が挙げられます。IoTは様々なデバイスをインターネットに接続し、データを収集する技術です。スマートシティでは、センサーやカメラがIoTデバイスとして機能し、リアルタイムでデータを収集し、AIがそのデータを分析することで価値を生むのです。また、ビッグデータ技術も重要です。大量のデータを処理・分析できる能力は、AIの効果を最大限に引き出すために不可欠となります。 最後に、ブロックチェーン技術も注目されています。データの透明性や安全性を高めるために利用され、特に公共サービスの透明性向上やデータ管理に役立ちます。これにより、市民の信頼を得ることができ、スマートシティの成功に寄与します。 スマートシティにおけるAIは、私たちの生活にさまざまな利点をもたらす技術です。交通、環境、エネルギー、公共安全など多くの分野での応用が進んでおり、持続可能で快適な都市の実現に向けて、AIは今後ますます重要な役割を果たしていくことでしょう。 |
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