世界のAIoT市場規模/シェア/動向分析レポート：技術別（～2030年）

Bymarketing

 

市場概要

AIoT市場は、予測期間中に年平均成長率（CAGR）26.1％で成長し、2025年の254億4,000万米ドルから2030年までに810億4,000万米ドルに達すると見込まれている。スマートシティやスマートインフラの開発、クラウドコンピューティング、AI統合型エッジコンピューティングの進展が、AIoTの導入を徐々に促進しています。これらの技術は組織の効率性を高めるだけでなく、エネルギー効率化や持続可能性対策も担っており、スマートグリッドやスマート交通などの分野においてAIoTは不可欠な存在となっています。

主なポイント
提供内容
AIoTシステムは、プラットフォーム、ソリューション、サービスなど様々なコンポーネントで構成される。IBM、Google、Microsoft、AWSを含む大半のグローバルベンダーがAIoTソリューションを提供している。Uptake Technologies Inc.、Wiliot、Falkonryなどの民間企業もAIoT市場でソリューションを展開している。プラットフォームセグメントはさらに、IoTデバイス管理、IoTアプリケーション実現プラットフォーム、IoT接続管理、IoTクラウド、IoT高度分析に細分化される。
技術別
AIoT市場は、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン、コンテキスト認識型人工知能（CAAI）の4つの主要技術で構成される。AI技術は機械に人間と同様のタスクを実行させるため、予知保全、スマートグリッド、コネクテッドカー、リスク管理など多様な応用分野で巨大な市場機会を開拓している。IoT技術におけるAIの発展は、製造、エネルギー・公益事業、物流・輸送、政府・防衛を含む様々な重工業のニーズによって推進されました。
導入形態別
導入形態別に見たAIoT市場は、クラウドベースAIoTとエッジベースAIoTに区分される。クラウドベースAIoTは、IoTデバイスとクラウドプラットフォーム上のAI機能を統合し、データを遠隔で保存・処理・分析する。この導入形態は、IoTデバイスが生成する大量データを処理し、洞察と情報に基づいた意思決定のためのAI駆動型分析を提供する優れた拡張性を企業に提供する。
業界別
技術進歩、デジタルトランスフォーメーション、各分野におけるAI導入の進展に伴い、今後数年間でAIoTの需要は拡大が見込まれる。AIoTベンダーが対応する業界には、民生用電子機器、BFSI（銀行・金融・保険）、製造、医療、政府・防衛、エネルギー・公益事業、小売、運輸・物流、その他（通信、農業、石油・ガス）が含まれる。企業はAIoTを活用し、業務効率の向上、プライバシー強化、帯域幅利用の最適化を図っています。さらに、より効率的で安全かつ魅力的なコマース体験を通じて、顧客の獲得・サービス提供・維持が可能となります。
地域別
アジア太平洋地域は、中国、インド、日本など世界でも最も成長著しい経済圏に牽引され、28.0%のCAGRで最も急速な成長が見込まれています。これらの地域は、デジタルトランスフォーメーションやAI・IoTプラットフォーム・ソリューションの進展を牽引する、若く技術に精通した人口で知られています。
競争環境
主要市場プレイヤーは、パートナーシップ、協業、投資を含む有機的・無機的戦略の両方を採用しています。例えば2025年5月、ルーメン・テクノロジーズとIBMは、エッジ環境向けエンタープライズグレードAIソリューション開発に向けた協業を発表。IBMのAI製品群「WatsonX」をルーメンのエッジクラウドインフラとネットワークに統合する。両社は強力なリアルタイムAI推論をデータ生成源に近づけることで、企業がAI導入拡大と顧客体験向上を図る際のコスト・遅延・セキュリティ障壁の克服を支援する。
効率性向上と競争力維持に不可欠と企業が認識するAIのIoTシステムへのシームレスな統合は、市場成長を牽引すると予想される。さらに生成AI技術の台頭がこの緊急性を増幅させており、多くの企業が将来戦略の要と位置付けている。特に企業向けAI利用の規制枠組みが明確化される中、これらの規定は持続可能な経営を促進する安全装置・構造と見なされている。

顧客の顧客に影響を与えるトレンドと混乱
AIoT市場は、購入者と顧客に影響を与える混乱に直面している。AIとIoTの統合は複雑性を増大させ、エッジコンピューティングとリアルタイム意思決定を重視し、高度なインフラを必要とする。GDPRなどの規制に起因するデータプライバシーとセキュリティへの懸念は、安全なシステムへの需要を高める。高コストとスケーラビリティの問題は購入者に負担をかけ、AI駆動の自動化は従来の役割を混乱させる。機械学習などのAI技術の急速な進歩は継続的な更新を要求し、顧客を圧倒している。医療や製造業における業界固有のカスタマイズや規制変更は導入プロセスを複雑化させる。半導体を中心としたグローバルサプライチェーンの混乱は展開を遅延させ、省エネルギーソリューションの推進は持続可能性を支える。AIの透明性と説明責任に関する倫理的懸念は買い手の期待に影響する。5Gの展開は高度なAIoTアプリケーションにとって重要だが、カバレッジの空白やインフラアップグレードが課題となっている。

主要企業・市場シェア

市場エコシステム
AIoT市場のエコシステムには、ハードウェアプロバイダー、分析・アルゴリズム・モデルプロバイダー、プラットフォーム・ソリューション・サービスプロバイダー、規制機関が含まれる。AIとIoTの融合は強力な相乗効果を生み出し、デバイスがデータをローカルまたはリモートで処理・分析することを可能にし、より知能的で自律的なシステムを実現している。

地域
予測期間中、北米が最大の市場シェアを占めると推定される
北米は世界で最も技術的に進んだ地域の一つである。同地域はグローバルなIoT成長のペースを頻繁にリードしてきた。IoT分野において、この地域はイノベーションと共通課題への新たなアプローチ開発に優れている。製造業や自動車産業における人工知能モノのインターネット（AIoT）の導入拡大、および主要ソリューションプロバイダーの同地域への進出により、北米は世界的なAIoT市場の成長を主導すると予測される。複数の大規模製造業セクターがAIoT技術を大幅に採用している。この技術は食品・飲料、機械、自動車及びその部品、金属加工製品、自動車部品などの生産に活用されている。世界をリードするAI + IoT（AIoT）プラットフォームであるTuya Smartは、最近北米市場で大きな進展を遂げている。

AIoT市場：企業評価マトリックス
AIoT市場マトリックスにおいて、AWS（スター）は、堅牢なAIとIoTの統合能力、広範なクラウドインフラストラクチャ、エッジ分析、データ管理、AI駆動型自動化を網羅する包括的なポートフォリオで主導的立場にある。同社の強力なエコシステムとスケーラブルなプラットフォームは、企業が運用効率を向上させ、イノベーションを加速し、接続環境全体でインテリジェントな意思決定を可能にします。PTC（新興リーダー）は、産業用IoTとデジタルツイン技術における深い専門知識を活用し、製造、資産管理、遠隔運用を最適化する先進的なAIoTソリューションを提供することで、生産性とビジネスアジリティの向上を図り、急速に地位を強化しています。

主要市場プレイヤー
Cisco (US)
IBM (US)
AWS (US)
Google (US)
Microsoft (US)

【目次】

1

はじめに

29

2

調査方法論

33

3

エグゼクティブサマリー

45

4

プレミアムインサイト

49

5

市場概要

コスト課題にもかかわらず、データ依存度の高まり、グリーンデータセンター、政府投資がAI市場の成長を牽引。

53

5.1

はじめに

5.2

市場動向

5.2.1

推進要因

5.2.1.1

AIワークロード需要の増加

5.2.1.2

データ爆発とビッグデータ分析への依存度上昇

5.2.1.3

政府主導のAIデータセンター投資

5.2.1.4

AI-AS-A-SERVICEの需要拡大

5.2.2

抑制要因

5.2.2.1

導入コストの高さ

5.2.2.2

データ侵害および不正アクセスに関する懸念

5.2.3

機会

5.2.3.1

グリーンAIデータセンターの採用増加

5.2.3.2

ハイパースケールデータセンターへの需要増加

5.2.4

課題

5.2.4.1

サプライチェーンの混乱

5.2.4.2

高エネルギー消費と環境問題

5.3

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

5.4

価格分析

5.4.1

主要プレイヤー別コンピューティングサーバー価格帯（2024年）

5.4.2

GPUベースのコンピューティングサーバーの価格帯（地域別、2021-2024年）

5.5

バリューチェーン分析

5.6

エコシステム分析

5.7

投資および資金調達シナリオ

5.8

技術分析

5.8.1

主要技術

5.8.1.1

生成AI

5.8.1.2

AI最適化クラウドプラットフォーム

5.8.2

補完技術

5.8.2.1

エッジコンピューティング

5.8.2.2

サイバーセキュリティ

5.8.3

隣接技術

5.8.3.1

ビッグデータ

5.9

特許分析

5.10

貿易分析

5.10.1

輸入シナリオ（HSコード847150）

5.10.2

輸出シナリオ（HSコード847150）

5.11

主要会議およびイベント、2025年～2026年

5.12

ケーススタディ分析

5.12.1

ハイパーアクセル、高コア数・優れたメモリ帯域幅・エネルギー効率を提供するAMD EPYCプロセッサを導入

5.12.2

KTクラウド、AMD MI250 GPUを活用したスケーラブルAIプラットフォームを構築

5.12.3

BMW、生成AIとNVIDIAツールを活用し生産を最適化

5.12.4

シーメンス、マイクロソフトと提携しAzureを活用した強靭な製品ライフサイクル管理のためのAI強化ソリューションを提供

5.12.5

PERPLEXITY、NVIDIA H100 GPU による高効率 LLM 推論を導入 5.13

規制環境

5.13.1

規制機関、政府機関、その他の組織 5.13.2

規格

5.14

ポーターの 5 つの力分析

ポーターの5つの力分析

5.14.1

新規参入の脅威

5.14.2

代替品の脅威

5.14.3

供給者の交渉力

5.14.4

購入者の交渉力

5.14.5

競争の激しさ

5.15

主要ステークホルダーと購買基準

5.15.1

購買プロセスにおける主要ステークホルダー

5.15.2

購買基準

5.16

2025年米国関税がAIデータセンター市場に与える影響

 

5.16.1

はじめに

5.16.2

主な関税率

5.16.3

国・地域への影響

5.16.3.1

米国

5.16.3.2

欧州

5.16.3.3

アジア太平洋地域

5.16.4

USMCA協定に基づくGPUの関税免除措置

5.16.5

エンドユーザーへの影響

6

提供形態別AIデータセンター市場

市場規模と成長率予測分析（2030年まで、単位：百万米ドルおよび数量） | データ表44件

100

6.1

はじめに

6.2

コンピューティングサーバー

6.2.1

GPUベースサーバー

6.2.1.1

大規模データセットの処理能力と複雑なアルゴリズムの効率的な実行が市場を牽引する要因となることについて

6.2.2

FPGAベースサーバー

6.2.2.1

クラウドおよびデータセンターインフラへの統合によるAI処理能力の強化が市場成長を促進

6.2.3

ASICベースサーバー

6.2.3.1

事前定義タスクの効率的実行による需要拡大

6.3

ストレージソリューション

6.3.1

生成AIモデルの普及による需要の促進

6.4

ネットワークスイッチ

6.4.1

AIワークロードとデータ集約型アプリケーションの複雑化による市場成長の支援

6.5

冷却ソリューション

6.5.1

ルームベース冷却

6.5.1.1

市場成長を促進する、スケーラブルで費用対効果の高い冷却ソリューションを提供する能力

6.5.2

ラックベース冷却

6.5.2.1

市場成長を促進するカーボンフットプリント削減とグリーンデータセンターイニシアチブへの取り組みへの注目の高まり

6.6

電力ソリューション

6.6.1

無停電電源装置（UPS）

6.6.1.1

ハイパースケールおよびコロケーションデータセンターの拡大が収益性の高い成長機会を提供

6.6.2

配電ユニット（PDU）

6.6.2.1

AI 搭載の監視機能を備えたインテリジェント PDU の採用増加が需要を押し上げる

6.7

DCIM

6.7.1

DCIM ソフトウェア

6.7.1.1

リモート管理をサポートする機能により需要が押し上げられる

6.7.2

DCIM サービス

6.7.2.1

設計およびコンサルティング

6.7.2.2

統合および導入

6.7.2.3

サポートおよび保守

7

データセンタータイプ別AIデータセンター市場

2030年までの市場規模および成長率予測分析（単位：百万米ドル） | データ表8件

124

7.1

はじめに

7.2

ハイパースケールデータセンター

7.2.1

5Gネットワークの急速な展開とデータトラフィック・接続性の急増が市場成長を促進する要因となる

7.3

コロケーションデータセンター

7.3.1

AIとクラウドベースのデジタルトランスフォーメーション戦略の急増が市場成長を促進

7.4

その他のデータセンタータイプ

8

AIデータセンター市場、導入形態別

市場規模と成長率予測分析（2030年まで、百万米ドル単位） | 8データ表

130

8.1

はじめに

8.2

オンプレミス

8.2.1

規制順守とデータ主権への重視の高まりが市場成長を支える

8.3

クラウドベース

8.3.1

収益性の高い成長機会を提供する高度なAI機能の統合拡大

8.4

ハイブリッド

8.4.1

需要を押し上げる金融・医療分野での応用拡大

9

AIデータセンター市場、用途別

市場規模と成長率予測分析（2030年まで、百万米ドル単位） | 12のデータ表

137

9.1

はじめに

9.2

生成AI

9.2.1

ルールベースモデル

9.2.1.1

銀行、保険、政府セクターにおける応用拡大が市場成長を促進

9.2.2

統計モデル

9.2.2.1

リアルタイム分析とデータ駆動型意思決定への依存度高まりが需要を喚起

9.2.3

ディープラーニング

9.2.3.1

AIチャットボットおよび仮想アシスタントの人気の高まりが市場を牽引

9.2.4

生成的敵対ネットワーク（GAN）

9.2.4.1

現実的な合成データを生成する能力が市場成長を促進

9.2.5

オートエンコーダ

9.2.5.1

医療、サイバーセキュリティ、製造業における応用拡大が市場成長を促進

9.2.6

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）

9.2.6.1

収益性の高い成長機会を提供するディープドリームおよび可視化ツールの開発への注目の高まり

9.2.7

トランスフォーマーモデル

9.2.7.1

GPTモデルとBERTの普及拡大が需要を促進

9.3

機械学習

9.3.1

AI搭載ソリューションへの需要増加とAIハードウェアの急速な進歩が市場成長を促進

9.4

自然言語処理

9.4.1

パーソナライズされたインテリジェントな言語ベースソリューションへの需要拡大が市場成長を加速

9.5

コンピュータビジョン

9.5.1

AI搭載デバイスの普及が市場を牽引

10

エンドユーザー別AIデータセンター市場

2030年までの市場規模と成長率予測分析（百万米ドル） | 34のデータ表

148

10.1

はじめに

10.2

クラウドサービスプロバイダー

10.2.1

AI-as-a-Serviceソリューションの採用拡大が市場を牽引

10.3

企業

10.3.1

医療

10.3.1.1

個別化医療、ゲノム研究、予測分析におけるAI導入拡大が市場を牽引

10.3.2

BFSI

10.3.2.1

市場成長を支えるリアルタイムインサイト、不正検知、自動化金融サービスへの需要高まり

10.3.3

自動車

10.3.3.1

コネクテッドカーエコシステムの普及による需要拡大

10.3.4

小売・Eコマース

10.3.4.1

顧客エンゲージメント強化のためのデータ駆動型インサイトへの需要増加が市場成長を促進

10.3.5

メディア＆エンターテインメント

10.3.5.1

市場成長を支えるコンテンツ制作、パーソナライズされた体験、データ駆動型意思決定の急増

10.3.6

その他の企業

10.4

政府機関

10.4.1

公共の安全とセキュリティ強化の必要性が高まり、収益性の高い成長機会を提供

 

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レポートコード：TC 7047

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