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製造業における人工知能（AI）の市場規模は、2022年の23億米ドルからCAGR47.9％で成長し、2027年には163億米ドルに達すると予測されています。乗客や車両の安全性に対する意識の高まりなどの要因が、同市場成長を後押ししています。
COVID-19 の製造業における人工知能市場に与える影響
製造業におけるAIの市場機会としては、製造工場の業務効率の改善、インテリジェントなビジネスプロセスにおけるAI適用、COVID-19の影響を抑制するための自動化技術の採用などが挙げられます。しかし、AIベースの技術に対する製造業者の消極性が、市場の成長を抑制すると予想されます。市場参加者が直面する重大な課題として、熟練労働者の利用可能性の制限、データプライバシーに関する懸念、COVID-19危機が製造部門に与える影響などが挙げられます。
牽引要因：進化する産業用IoTと自動化技術
産業用IoT（IIoT）は、運用システムやビジネスシステムに関する情報をリアルタイムで提供するアーキテクチャを実現することで、産業プロセスを効率的、生産的、かつ革新的なものにします。IoTデバイスから得られるデータは、特定の活動を行うよう機械への命令に変換される必要があります。これらの命令は、ディープラーニング、コンテキストアウェアネス、自然言語処理（NLP）を通じて人間の行動を学習するAIシステムによって設計されています。AIを使ったシステムは、時間がかからず、ミスなく連続的に作業することができます。その結果、製造効率が向上し、ビジネスの成長に貢献します。
米国の自動車メーカー、General Motors Company（GM）は、自動車のボディ塗装の品質を向上させるため、自動車製造工場に産業用IoTデバイスを導入しました。工場内の塗装エリアに設置されたIoT機器を通じてデータを受信し、工場内の湿度レベルをチェックし、そのデータをAIベースのシステムに転送します。湿度が塗装に適さない場合、AIベースのシステムは車をエンジン検査、車体部品のチェック、電気系統の装着など他の工程に移動させます。このシナリオでは、アクション可能なステップはAIベースのシステムによって実行されるのに対し、データは産業用IoTから提供されます。同様に、Siemens（ドイツ）は、ガスタービンの自律的最適化、スマートグリッドの監視、産業施設や港湾の予知保全のためにAIベースのカスタマイズソリューションを使用しています。IoTソリューションは、工場内のさまざまな場所に設置され、データを取得します。AIを活用したシステムにより、タービンの性能に影響を与え、耐用年数を短くすることなく、有害な窒素酸化物の排出を大幅に削減することができます。これらのソリューションは、製造装置の生産性と効率性を高めます。IIoTは、製造業におけるAIベースのソリューションの採用において極めて重要な役割を担っています。
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