製造業における人工知能の市場規模、シェアおよび業界分析、提供物別（ハードウェア、ソフトウェア、およびサービス）、テクノロジー別（コンピュータビジョン、機械学習、自然言語処理）、アプリケーション別（プロセス制御、生産計画、予知保全および機械）検査)、業界別 (自動車、医療機器、半導体およびエレクトロニクス)、地域別予測、2020 ～ 2032 年

製造業における世界の AI 市場規模は、2019 年に 81 億 4000 万米ドルと評価され、2032 年までに 6,951 億 6000 万米ドルに達すると予測されており、予測期間中に 37.7% の CAGR を示します。この大幅な成長は、製造部門における AI テクノロジーの導入の増加を示しています。 AI テクノロジーの進歩により、業界の効率、生産性、意思決定が向上します。

市場は予測期間中に指数関数的な成長を示す可能性があります。自動車、半導体、医療機器などの製造業界からの需要の高まりは、製造市場における人工知能の成長に大きく貢献すると考えられます。

AI は生産プロセスを促進し、製造業者に最高品質の結果を提供するのに役立ちます。さらに、製造業者によるインダストリー 4.0 の採用の増加に伴い、工場を最適化するための AI の需要が高まっています。たとえば、エアバスは航空機の新製品開発にインダストリー 4.0 を採用しました。同社は人工知能技術の助けを借りて検査を行い、新しい航空機には追加コストが必要ないことを確認しました。

AI を導入して新型コロナウイルス感染症危機の中で成長の機会を生み出す

新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) は私たちの生活だけでなく、ビジネスにも影響を与えています。この前例のない時代において、従業員を管理し、正しい決定を下すことがますます重要になっています。パンデミックは企業、特に成果を達成するために従業員に大きく依存している企業に多大な経済的影響を与える可能性があります。多くの製造業が一時的に休業しており、需要と供給の不足に直面している企業もあれば、膨大な需要があるにもかかわらず潜在能力を最大限に発揮できていない企業もある。さらに、製造業のプロセスは現場にいる必要があるため、リモートで管理することはできません。

この状況を考慮して、企業は新型コロナウイルス感染症によるビジネスへの影響を軽減するために、人工知能に重点を移しています。このテクノロジーを使用している企業は、予測分析を適用して逸脱やエラーをリアルタイムで検出できるため、障害が発生する前に障害を防ぐことができます。 AI 対応のプラットフォームとツールは、オンデマンドの労働力を創出するとともに、ライブワーク環境を提供できるようになります。多くの国では、政府が企業に総従業員の20～30％を使って働くことを許可することで、経済の衰退をさらに阻止することを計画しています。これにより、製造会社は業務を自動化し、サプライ チェーン管理を合理化し、意思決定を強化することができます。

したがって、短期的には製造業における AI の需要は安定しています。また、このような不確実な財務状況では、大手の老舗メーカーのみが投資できることになります。ただし、パンデミックの状況がある程度制御されているため、AIの需要は大幅に増加する可能性があります。大企業と中小企業は、生産プロセスを強化するためにこのテクノロジーに投資する可能性があります。

市場動向

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製造業界、AI 駆動の協働ロボットへの多額の投資を目撃

最近の AI の進歩により、コボットは製造業などの動的に変化する職場でよりスムーズに業務を実行できるようになりました。ロボット工学の革新により、協働ロボットの互換性、安全性、コスト効率が向上しました。コボットはコンピューター ビジョン テクノロジーを使用して、大量の欠陥を迅速に検査し、予測知能を使用して危険を回避します。 AI と統合された協働ロボットは、反復的で危険な作業に業界で使用されており、人間の作業をより安全かつ効率的に行うことができます。

製造業のプロセスには継続的な改善が含まれます。つまり、AI、IoT、機械学習などの先進テクノロジーを活用することで、現在の作業プロセスをアップグレードできます。コボットは、フロアの変化する状態を検出し、それに応じてさらなる動作を監視および最適化することで、その実装に有意義な貢献を加えることができます。さらに、コボットは試験装置を検査し、故障状態を診断し、その結果を読み取り、それに応じて決定を変更することができます。カスタマイズ需要の高まりにより、これは多くのメーカーの注目を集めると思われます。

たとえば、デンマークのキッチン メーカーである MVI Maskinfabrik は、自社製品に対する需要が高まっていました。このメーカーは労働力を獲得する代わりに、柔軟性を高めて需要の増大に応えるためにコボットに投資しました。このメーカーは、古い溶接ロボットの代わりに AI 駆動のコボットを導入しました。メーカーによれば、この投資により溶接に必要な時間が 50% 短縮されました。しかも協働ロボットのコストは新しい溶接機よりも安かった。さらに、製造業における AI の導入により、コボットの数が増加する傾向が見られます。

サプライ チェーン管理に革命を起こすために人工知能に投資する企業

綿密に練られたサプライ チェーン管理戦略は、メーカーが全体的なカスタマー エクスペリエンスを向上させるのに役立ちます。 AI は、予測分析を通じてサプライ チェーン管理に革命をもたらします。この統合により、データを批判的に分析することで将来の需要を正確に予測し、企業が在庫レベルを向上させ、サプライチェーンチャネルを合理化し、過剰在庫や在庫切れのリスクを軽減できるようにします。したがって、企業にとって AI に投資し、その利点を活用することが重要になります。以下のグラフは、世界のサプライ チェーンにおける AI 導入率を示しています。

さらに、製造業における ML の使用に焦点を当てた 2022 年の調査によると、テクノロジーを活用した予測ツールにより、需要予測とサービスレベルの運用の精度が 13% 以上向上しました。さらに、AI を活用したツールは、すべての予測エラーの半分以上を排除できます。 

近年、企業は、将来のサプライ チェーンの問題を解決するためにテクノロジーを使用することを目的として、AI への投資も行っています。たとえば、

• 2023 年 6 月 - ジャガー ランドローバー (JLR) と Everstream Analytics は、将来の世界的なサプライ チェーンの問題を防ぐために AI 機能を同社のシステムに統合することを目的として提携しました。 

このように、サプライチェーン管理を変革するために AI に関連する投資を増やす企業が近年市場で繁栄しています。

市場の推進力

製造業界における AI の需要を高めるため、生産とプロセスの最適化の導入が増加

製造業者は、化学、自動車、半導体、エレクトロニクスなどの業界で大規模な生産最適化の必要性を目の当たりにしています。人工知能と機械学習は、あらゆる産業プロセスにおけるリソースとエネルギーの消費を最小限に抑えるための強力なツールです。製造会社は、これらの技術モデルを使用して電力消費とリソースを最適化しています。人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の進歩により、生産最適化の新たな地平が開かれました。 AI と ML は、多くのセンサーの読み取り値、製造に使用される初期材料など、多くのソースからの利用可能なデータを使用して統計モデルを構築することをサポートします。このデータに基づいて、メーカーは最終製品の正確なパラメータを予測することができます。さらに、余分な損失を防ぎ、特定の製品の製造に必要な材料/添加剤を正確な量で提供することで、余分なコストを削減します。さらに、これにより企業は生産をコスト効率よく行うことができます。 

たとえば、BMW グループの自動車製造工場では AI テクノロジーが重要な役割を果たしています。 BMW グループは、15 か国の 31 拠点に人工知能テクノロジーを導入しています。 AI は、スマート データ分析から得た洞察を提供して、生産プロセスを改善および円滑化します。 AIの導入は、システムの高速化による手戻りの削減とプロセスの改善を目的としていました。 AI は車の検査と構成を提供します。つまり、リム、照明、床材、シートなどが適切に取り付けられていることを確認します。 AI を活用した物体検出により、生産プロセスが最適化されました。さらに、AI は構成フロアに持ち込まれたすべてのコンポーネントを評価し、ミリ秒以内に同じコンポーネントの他のいくつかの画像と比較します。この AI ベースの画像認識システムは、堅牢な最終製品の品質検査を提供します。 

したがって、高まる需要と高品質の製品を提供するというプレッシャーに、AI テクノロジーを通じてさまざまな方法で対処できます。 AI は、データ ドライブ アプローチを通じて、複雑なプロセスに対するよりシンプルなソリューションを見つけるのに役立ちます。これにより、製造業における AI の需要が高まっています。中小企業の製造業者でも、製品の品質とプロセスの最適化を高めるために AI を導入しています。業界における最適化されたプロセスに対するニーズの高まりにより、製造市場における人工知能の普及が促進される可能性があります。

市場を牽引する製造業におけるインダストリー 4.0 の影響

インダストリー 4.0 は製造業に多大な影響を与えます。業界は、コネクテッドコンポーネント、スマートセンサー、ロボットオートメーションなどの高度な導入により、よりスマートになっています。インダストリー 4.0 は高度に自動化されており、膨大な量のデータが機械製造テクノロジーと交換されます。したがって、インダストリー 4.0 では、生産プロセス全体を管理するための認知的かつ自律的なソリューションが必要です。人工知能、モノのインターネット (IoT)、機械学習、スマート センサー、高度な自動化などのテクノロジーは、自動化産業が今後数年間で成長し、繁栄するのに役立ちます。テクノロジーの導入は製造部門にプラスの影響を与え、インテリジェント製造の実現につながりました。インテリジェント マニュファクチャリングでは、カスタマイズされた需要に対応する AI ベースのデータ駆動モデルを使用して、製造に関する意思決定、予測、製造プロセスのリアルタイムの最適化を行いながら、製造部門を再構築します。

製造業における AI は、人件費の削減、計画外のダウンタイムの削減、製品の欠陥の削減、および正確な生産速度の向上を実現します。インダストリー 4.0 への意識の高まりにより、製造業における AI の導入はさらに進むと考えられます。 2019 年の Microsoft Corporation のレポートによると、現在 15% の企業が AI を活用しており、31% の企業が来年中にインテリジェント システムを導入する予定です。インダストリー 4.0 のこの目覚ましい技術進歩により、製造市場における人工知能の需要がさらに高まりました。多くの業界は、生産を向上させるためにスマート ファクトリーの構築に多額の投資を行っています。

たとえば、自動車メーカーのランボルギーニは、インダストリー 4.0 戦略を採用して製造工場をスマート ファクトリーに変革し、強化しました。この自動車メーカーは、KPMG の専門知識の指導の下でスマートファクトリーを管理しています。インダストリー 4.0 の戦略は、新しいモデルで顧客をターゲットにすることです。 KPMG は AI サービスを通じて顧客データとランボルギーニの新しいモデルに対する好みを提供します。インダストリー 4.0 標準を採用することで、同社は熟練した専門労働者をロボット工学や機械間のコラボレーションと統合することを計画しています。ランボルギーニのプロジェクトは、今日の世界におけるインダストリー 4.0 の重要性を証明しました。このように、製造市場における人工知能は、業界全体で需要が高まっています。

市場規制

技術的知識と基礎的な実践の欠如が市場の成長を妨げます。

製造業における AI の導入には、製造業の製品設計から最終製品に至るプロセス全体を直接処理できる熟練した労働力が必要です。熟練労働者は、AI テクノロジー、その実装、AI を使用して業界で考えられるすべての機会を探索するためのアイデア、およびその限界について、より深い知識を持っている必要があります。そのため、AI を管理および導入するためだけのスキルが社内に不足していることが、業務の妨げとなっています。さらに、AI が作業を完全に管理できるかどうかに関する知識が少ないため、AI の可能性を十分に活用できず、メーカーは足を引っ張っています。したがって、AI の機能に対処し、専門家を再トレーニングすることが時代のニーズとなっています。このため、管理者はテクノロジーを完全に導入することが難しくなり、製造における AI の導入が妨げられています。

セグメンテーション

分析を提供することにより

ハードウェアは市場で最大の収益シェアを持つ可能性が高い

提供セグメントは、ハードウェア、ソフトウェア、サービスに分類されます。

ハードウェアの収益シェアは、予測期間中最大値を維持する可能性があります。ハードウェアは、AI ソフトウェアを実行するプロセッサや論理回路などで構成されます。 AI は独自の処理ユニットを必要とするため、ハードウェアの需要が高まる可能性があります。また、PWC によると、AI ハードウェア ベンダーは増加しており、市場での地位を築いています。

AI サービスは急激な成長を遂げると予想されています。人工知能の開発と展開は大きく変化しており、AI サービスに大きなチャンスが生まれています。 AI サービス プロバイダーは、サービス提供のためにさまざまな AI およびコグニティブ ソリューションとツールを調整および統合しています。これにより、製造市場における人工知能のサービスの需要が高まると考えられます。

テクノロジー分析による

製造工場の複雑さの増大により、コンピュータ ビジョンが注目を集める

テクノロジー セグメントは、コンピューター ビジョン、機械学習、自然言語処理、コンテキスト認識に分類されます。

コンピュータ ビジョン テクノロジーは、予測期間中に高い成長を遂げる可能性があります。人工知能とコンピューター ビジョン技術を組み合わせることで、タスクをより効率的に完了できます。コンピュータービジョンの助けを借りて、ロボットはより深く理解し、工場環境や人間の周囲を安全に移動できるようになります。スマート ファクトリーでは、AI ベースのコンピューター ビジョンの実装により、製品結果の障害や欠陥を検出できます。このテクノロジーは工場のワークフローをさらに最適化します。たとえば、Micron Technology Inc. はシリコン ウェーハ上にメモリ テクノロジーを製造しています。このプロセスは非常に正確かつ複雑であり、人間の目には見えない欠陥が発生する可能性が非常に高くなります。同社は製造工場に AI ベースのコンピューター ビジョン技術を導入して欠陥を特定し、製造の有効性と効率を向上させました。

自然言語処理は、製造分野で次に高度に実装されるテクノロジーです。工場はこのインテリジェンスを使用して、プロセスの監視、制御、計画の予測などを確実に実行します。工場では知識を獲得し、課題を解決する自然言語処理の活用が進んでいます。 NLP の助けを借りて、工場オートメーションは、使用されるエネルギー量、従業員の 1 日の労働時間、工場内に導入されたツールの数、およびそれらの効率などの詳細を自己認識します。 NLPは全体のデータを蓄積し、要件に応じたソリューションを提供します。さらに、NLP の実装により、メーカーはクエリ レポートやその他のデータを観察して、ベンダーとのサプライ チェーンを追跡できます。

このように、工場の複雑さが増すにつれて、製造市場では人工知能が提供するさまざまなテクノロジーの導入が促進されています。 

アプリケーション分析による

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製造業における人工知能の導入の増加

アプリケーションセグメントは、プロセス制御、生産計画、予知保全と機械検査、物流と在庫管理、品質管理などに分かれています。

機械学習の助けを借りて機械や機器の予期せぬダウンを防ぐため、予知保全の採用が増加しています。これは、機械のメンテナンスが必要な場合にメーカーに高精度で通知することを意味します。単一の機械の欠陥により、メーカーは多大な損失を負担しなければならない可能性があります。したがって、損失を防ぐのに役立つ予防保守が製造業者の間で人気を集めています。たとえば、オーストラリアの鉄鉱石工場は、資産の健全性と予期せぬダウンという課題に直面していました。同社は予知保全技術を採用し、重要な鉱山機械を監視下に置きました。継続的なモニタリングにより、同社は不確実な損失を軽減することができました。

製造業界では、生産中の製品の品質を維持するために品質管理の採用が増えています。あらゆる市場における競争の激化により、より高品質の製品を生産する必要性も生じています。 AI は、初期の生産プロセスで品質欠陥を検出する品質管理に大きな影響を与えています。メーカーは、リアルタイムで生成されたデータを使用して、パフォーマンスと品質の問題を確認できます。したがって、品質管理テクノロジーを導入すると、製品の品質、顧客サービス、保証管理を向上させることができます。 

業界分析別

高品質製品に対する高い需要により、医療機器、半導体、エレクトロニクスが牽引力を獲得

業界セグメントは、自動車、医療機器、半導体とエレクトロニクス、エネルギーと電力、重金属と機械製造、その他 (航空宇宙と防衛、複合企業など) に分類されます。

AI は、特に品質管理、歩留まりの最適化、予知保全などのテクノロジーにより、医療機器製造業界に広範囲に適用されています。機械学習とコンピューティングを導入すると、間違いから学んで精度が向上するため、エンジニアの仕事が強化されます。医療機器メーカーは、機器の品質の確保や、生成されたデータからの予知保全など、さまざまな方法で AI を活用できます。例えば、医療機器にトラブルが発生した場合には、AI予知保全技術により医療機器を点検します。 AI がデバイスの使いやすさを分析し、アルゴリズムが何らかの問題を示した場合、デバイスはエンジニアリング部門には送られません。 

多くの AI 企業と医療機器メーカーが連携してスマート デバイスを提供しています。 Andreessen Horowitz、Khosla Ventures、GE Ventures、IBM Watson など、多くのベンチャー キャピタリストや企業投資家がヘルスケア AI 分野に多額の投資を行っています。

同様に、半導体業界やエレクトロニクス業界も製造業で AI を高度に導入しています。 AI テクノロジーを活用することで、メーカーは生産プロセスを最適化することで業務を改善できるようになります。また、生産にかかるコストの削減や生産工程の増加にもつながります。 

品質保証と投資の増加により、医療機器業界での AI の導入が促進されています。

地域分析

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製造市場のグローバル AI は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東、アフリカ、ラテンアメリカの 5 つの地域に分かれています。

北米は予測期間中、着実に成長すると予想されます。米国では、製造業における人工知能（AI）の収益シェアが最大になる可能性が高い。米国における AI.gov (2019 年) や政府技術近代化 (MGT) 法 (2017 年) などの政府の政策と規制により、米国における AI の存在感が強まっています。たとえば、2019 年 2 月に開始された米国の AI イニシアチブは、主に、AI 技術を作業分野に適用するための労働者を訓練することで、AI 研究開発における技術進歩を促進および保護するという原則に基づいています。米国では、政府の取り組みや AI 市場への資金提供のおかげで、コネクテッド カー、小売、製造などの AI 分野で複数のスタートアップが成功を収めています。

アジア太平洋地域は、予測期間中に最も高い CAGR で成長すると予想されます。中国、日本、シンガポール、インドの政府は人工知能に投資しており、スマートファクトリーやインダストリー4.0に向けて製造業におけるAIの活用も推進している。中国は、2030年までにAIのスーパーリーダーになることを目指し、国内のAI産業向けの人工知能開発計画に1,500億ドルを投資している。スマートファクトリー技術の導入増加により、中国の製造業におけるAIには大きなチャンスが生まれる可能性が高い。全体として、中国の製造業における AI の導入率は非常に高いです。インドでは、Make in India とインダストリー 4.0 を推進する政府の取り組みにより、製造業や新興企業が AI や IoT などのテクノロジーを統合するよう奨励される可能性があります。一方で、多くの企業が AI テクノロジーをテストするためにシンガポール市場を模索しています。シンガポール政府は、国の AI 能力を強化するために企業を招待することでパートナーシップに投資しています。さらに、タイの食品製造産業を改革するための 4.0 経済モデルによれば、タイは将来の成長を加速するためにオートメーションとロボットに投資してきました。

予測期間中、ヨーロッパはアジア太平洋地域に次いで成長しています。英国は、人工知能技術への約13億ドルという巨額投資により、大幅に成長する可能性が高い。この国は、Google の Deepmind、BAE Systems、Cisco Systems などの企業とともに、AI 卒業生向けの教育プログラムのスポンサーにも投資しています。キャップジェミニの 2019 年のレポートによると、ヨーロッパの製造業者が AI テクノロジーの導入をリードしており、ドイツが導入においてトップランクにあります。イタリア政府はまた、人工知能に関する国家戦略に関する一般向けのガイドラインを発表しました。これにより、この地域では AI に対する大きな需要と機会が見込まれる可能性があります。 

製造業における AI は、中東とアフリカに大きな範囲を広げています。ドバイはスマート・ドバイ戦略を採用し、ドバイでの AI の導入を促進するためにスマート・ラボを設立しました。ドバイは消費者製品および医療製品の建設と製造分野でも 3D プリンティング戦略を採用しており、ドバイの建物の 25% を 3D プリンティングで建設することを目標としています。こうした政府の取り組みがアラブ首長国連邦（UAE）のAI市場を牽引してきた。 UAE 政府は、産業界による人工知能の導入を促進するために、人工知能に関する UAE 戦略を開始しました。

ラテンアメリカは、予測期間中に市場で着実に成長すると予想されます。ブラジル政府はAI技術に投資している。同国は、AI応用に焦点を当てた研究施設のネットワークの構築に投資している。また、IBMは2020年までにラテンアメリカ初のAIネットワークホライズンを立ち上げる可能性が高い。メキシコはAIとその開発を業界全体で促進するためにAI 2030 Coalitionを立ち上げた。また、Microsoft Corporation は 2020 年にメキシコのデジタル革命に 11 億米ドルを投資しました。これにより、業界、特に市場で活動する製造業にさまざまな機会が生まれると考えられます。

主要な業界関係者

Google LLC は、市場における AI の地位を強化するために AI スタートアップ企業を継続的に買収しています

同社は AI ベースの製品ポートフォリオの拡大に注力しています。 Google LLC は、数例を挙げると、中国、インド、英国、米国などのさまざまな国の企業を買収しています。 Google LLC は、総額 40 億ドルの AI スタートアップ 30 社と並んで、AI 買収企業リストのトップとなっています。同社は製造業へのAI導入にも注力している。従業員の健康と安全を保護しながら、プロセスの速度を向上および最大化するクラウド AI を提供しています。また、製造業における AI の導入と使用を容易にするソリューションとツールの作成にも投資しています。

• 2023 年 4 月 - シーメンスとマイクロソフトは産業用 AI を向上させるために協力し、製品ライフサイクル管理に革命をもたらします。 Siemens の Teamcenter ソフトウェアを Microsoft Teams および Azure OpenAI Service の言語モデルと統合することで、イノベーションと効率が向上します。このパートナーシップにより、部門を超えたシームレスなコラボレーションが促進され、設計、エンジニアリング、製造、製品運営の進歩が促進され、産業技術の統合が大きく前進します。


• 2023 年 10 月 - Google Cloud は、生産性の向上とデジタル トランスフォーメーションの実現を目的として、ヘルスケアと製造向けの業界に特化した Generative AI ソリューションを開始します。この動きは、業界固有の進歩のために AI を活用する上での重要な一歩を意味します。

紹介されている主要企業のリスト:

• マイクロソフト社 (米国)


• Google LLC (米国)


• IBM コーポレーション (米国)


• Amazon.com Inc. (米国)


• NVIDIA Corporation (米国)


• シーメンス AG (ドイツ)


• ゼネラル エレクトリック (米国)


• SAP SE (ドイツ)


• ロックウェル オートメーション社 (米国)


• 三菱電機株式会社 (日本)

主要な業界の発展:

• 2023 年 11 月 - Netweb は、NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip および Grace CPU Superchip MGX サーバー設計の製造パートナーになったことを確認しました。同社は、幅広いハイ パフォーマンス コンピューティング / スーパーコンピューティングおよび AI アプリケーションに対応できる、Tyrone の AI システム シリーズで 10 を超えるサーバー バージョンを開発する予定です。


• 2023 年 10 月 – Ai Build は、同社の製品ロードマップを加速し、強化された自動化と AI 機能を利用してより多くの産業用 3D プリンティング エンド ユーザーを利用できるようにするため、シリーズ A 資金調達ラウンドで 850 万ドル以上を調達しました。これに伴い、同社は米国に拠点を置く子会社の設立により地理的なプレゼンスを拡大し、ヨーロッパ全土での成長を強化することを目指しています。


• 2020 年 3 月 – シーメンスは日本電気株式会社と協力し、デジタル化を加速する製造業分析ソリューションと AI モニタリングを提供しました。これにより、製造業は生成された膨大なデータセットを簡単に視覚化し、分析できるようになります。 AI は大規模で複雑なプロセスをモデル化し、生産性を向上させるのに役立ちます。


• 2019 年 7 月 – Microsoft Corporation は、Azure プラットフォームを強化し、次世代アプリケーションを構築するために、OpenAI という名前の会社と提携し、10 億ドルを投資しました。したがって、Azure は、OpenAI サービスに移植されると、AI スーパーコンピューティング テクノロジで動作/実行されることになります。この提携において、Microsoft は OpenAI の新しい AI テクノロジーの商用化パートナーとしての役割を果たします。

複数の企業が製造業への AI ソリューションの提供に注力している

ロックウェル・オートメーション、三菱電機株式会社、シーメンス、マイクロソフト株式会社などの企業は、AI ソリューションを提供するために、さまざまな製造業界との協力やパートナーシップを締結しています。これらの企業は、さまざまなツールやプラットフォームを通じて AI の導入プロセスをより効率的にするために、ソフトウェア企業とさらに協力しています。さらに、両社は製造市場における AI の研究開発にも注力しています。

レポートの対象範囲

のインフォグラフィック表現 製造市場における人工知能 (AI)

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