鉱業用AIの世界市場規模は2030年までにCAGR 21.1％で拡大する見通し

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市場概要

世界の鉱業向けAI市場は、2025年の26億米ドルから2032年までに99億3000万米ドルへ成長し、年平均成長率（CAGR）21.1％を記録すると予測されている。この市場は、露天掘りと坑内掘りの両鉱業オペレーションにおける自律搬送システムの導入拡大、予知保全分析、鉱石品位最適化、AIを活用した鉱山計画によって牽引されている。コンピュータビジョン、リアルタイムセンサーインテリジェンス、デジタルツイン、機械学習の統合により、作業員の安全性が向上し、生産効率が改善され、操業停止時間が削減される。さらに、厳格化するESG規制、持続可能性を重視したプロセス最適化、スマート・自動化鉱業を支援する国家プログラムが、AIプラットフォームの導入を加速させている。

主なポイント
アジア太平洋地域は、膨大な鉱業生産量と自動化・デジタル鉱業技術への強力な投資により、2025年には鉱業向けAI市場の42.9%を占めると予測される。
サービス提供分野は、2025年から2032年にかけて22.5%という最高CAGRで成長すると見込まれる。
運用・プロセス最適化セグメントは2025年に鉱業向けAI市場の35.4%を占めると予測される
クラウド導入セグメントは2024年に最大の市場シェアを占めた
生成AIセグメントは予測期間中に高いCAGRで成長すると見込まれる
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る。
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る。
キャタピラー、コマツ、ヘキサゴンABは、強力な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特定された。
鉱業におけるAIは、鉱山企業が地上・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る。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る。

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、収益構成が従来の提供形態から先進的なAI駆動ソリューションへ大きく移行している。主要成長分野には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る。鉱物・金属・石炭採掘企業が予知保全、操業最適化、探査強化、安全・環境パフォーマンスを優先する中、AI導入は加速し業界の価値創造を再構築している。

主要企業・市場シェア

市場エコシステム
鉱業向けAIエコシステムは、ハードウェア提供企業、ソフトウェア・サービス提供企業、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る。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提供企業は、自律走行ダンプトラック、スマートドリル、ローダー、センサー搭載機器を供給し、リアルタイムの操業データを収集する。ヘキサゴン・マイニング、IBM、ソルブイット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に変換します。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、鉱山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、全体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。

地域別
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、政府のデジタル変革への強い注力、自動化・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CAGR（年平均成長率）を記録すると予測される。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成長をさらに加速させる。

ai-in-mining-market: 企業評価マトリックス
鉱業向けAI市場マトリックスにおいて、キャタピラー（スター）はMineStarプラットフォームを通じ、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鉱業エコシステムで主導的立場にある。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セルティクなどのインテリジェントプラットフォームを基盤に、AI搭載の地下・地上自動化分野で継続的な革新を通じて急速に地位を強化している。

主要市場プレイヤー – 鉱業向けAIトップ企業
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：コマツとアプライド・インテュイション社が、コマツの次世代鉱山機械向けに統一されたソフトウェア定義車両および自律プラットフォームを共同開発し、鉱業イノベーションを加速させるための主要な技術提携を結んだ。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、生産性の向上、ダウンタイムの削減、運用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に自律的な機械の提供を目指す。
2025年3月：ルミナとキャタピラーは提携し、ルミナのアイリスLiDARセンサーをキャタピラーの次世代自律型オフハイウェイトラックに統合。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」を強化。この協業は自律運搬システムと、知覚・ナビゲーション・自動化フリート運用を伴うAI駆動型鉱業アプリケーションを支援。
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相互運用型アクセス制御システム（ACS）を導入。これにより、サードパーティ製自律機器がAutoMine管理下の地下区域内で安全に稼働可能となった。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、鉱山はローダー、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、シームレスなマルチブランド自動化統合が向上する。

 

 

【目次】

はじめに

1

エグゼクティブサマリー

32

プレミアムインサイト

45

市場概要

65

  • 4.1 はじめに
  • 4.2 市場動向 推進要因 抑制要因 機会 課題
  • 4.3 未充足ニーズと空白領域
  • 4.4 相互接続市場とクロスセクター機会
  • 4.5 ティア1/2/3プレイヤーの戦略的動向

業界動向

78

  • 5.1 はじめに
  • 5.2 ポーターの5つの力分析
  • 5.3 マクロ経済指標 はじめに GDP動向と予測 世界の鉱業動向 AI産業の動向
  • 5.4 バリューチェーン分析
  • 5.5 エコシステム分析
  • 5.6 価格分析 主要プレイヤー別提供品平均販売価格動向（2021-2024） 地域別平均販売価格動向（2021-2024） 採掘タイプ別平均販売価格動向 (2021-2024) 用途別平均販売価格動向 (2021-2024)
  • 5.7 貿易分析 輸入シナリオ (HSコード8429) 輸出シナリオ (HSコード8429)
  • 5.8 主要カンファレンス・イベント（2025–2026年）
  • 5.9 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
  • 5.10 投資・資金調達シナリオ
  • 5.11 事例分析／成功事例と実世界での応用
  • 5.12 2025年米国関税の影響 – 鉱業市場におけるAI 導入 主要関税率 価格影響分析 国・地域への影響 – 米国 – 欧州 – アジア太平洋地域 アプリケーションへの影響

戦略的混乱：技術進歩、特許、およびイノベーション

89

  • 6.1 主要な新興技術
  • 6.2 補完技術
  • 6.3 技術／製品ロードマップ
  • 6.4 特許分析

規制環境

110

  • 7.1 地域規制とコンプライアンス規制機関、政府機関、その他の組織業界標準

顧客環境と購買行動

121

  • 8.1 意思決定プロセス
  • 8.2 購買関係者および購買評価基準
  • 8.3 導入障壁と内部課題
  • 8.4 様々なアプリケーションからの未充足ニーズ
  • 8.5 市場収益性

提供内容別鉱業向けAI市場

134

  • 9.1 はじめに
  • 9.2 ソフトウェア AIプラットフォーム データ管理ツール AI駆動型分析ソフトウェア
  • 9.3 サービス AIコンサルティング システム統合 サポートと保守

AI in Mining Market, Deployment別

156

  • 10.1 はじめに
  • 10.2 オンプレミス
  • 10.3 クラウドベース
  • 10.4 ハイブリッド

技術別鉱業向けAI市場

167

  • 11.1 はじめに
  • 11.2 生成AI ルールベースモデル 統計モデル ディープラーニング 生成敵対ネットワーク（GAN） オートエンコーダー 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） トランスフォーマーモデル
  • 11.3 機械学習
  • 11.4 自然言語処理
  • 11.5 コンピュータビジョン

鉱業市場におけるAI、用途別

187

  • 12.1 はじめに
  • 12.2 予知保全と資産管理
  • 12.3 運用とプロセス最適化
  • 12.4 探査と地球科学
  • 12.5 安全、セキュリティ、環境

鉱業におけるAI市場、採掘タイプ別

191

  • 13.1 はじめに露天掘り 坑内掘り

エンドユーザー産業別鉱業市場における AI

223

  • 14.1 はじめに
  • 14.2 鉱物採掘
  • 14.3 金属採掘
  • 14.4 石炭採掘

…

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レポートコード：SE 9611

 

 

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