ジェネレーティブAIインプロダクトデザインマーケット、デプロイメントモデル（クラウドベースおよびオンプレミス）、アプリケーション、エンドユーザー、地域別、および企業 - 業界セグメントの展望、市場評価、競争状況、トレンド、および予測2023-2032

レポートの概要

2032年までに、プロダクトデザインにおけるジェネラティブAIの市場規模は2022年の31.6百万ドルから予測で約615.6百万ドルに成長し、2023年から2032年の予測期間中に年平均成長率35.6%で成長する見込みです。

世界のプロダクトデザインにおけるジェネラティブAIの市場は、大きな成長を遂げています。AI技術のさまざまな産業への採用の増加、より迅速かつ革新的な製品開発の必要性、最適化された製品性能への需要が市場の成長を推進しています。より多くの企業が製品設計プロセスの向上におけるジェネラティブAIの利点を認識することで、市場は拡大し続けると予想されています。

ジェネラティブAIは、アイデアの発想やコンセプトの生成から最適化、検証、カスタマイズまで、デザインプロセスのさまざまな段階で支援することができます。デザイナーが異なるデザインの代替案を探索したり、特定のパフォーマンス指標に対してデザインを最適化したり、バーチャルシミュレーションを通じてデザインを検証したりするのに役立ちます。

ドライビングファクター

オートメーションと効率化

ジェネレーティブAIは、製品設計プロセスのさまざまな側面を自動化することができます。複数のデザインオプションを素早く生成し、異なる構成を反復し、指定された基準に基づいてデザインを最適化することができます。この自動化により、デザインプロセスの効率が向上し、デザイナーはより短い時間でより広範な可能性を探索することができます。

コスト削減とリソース効率化

ジェネレーティブAIは、製造コストの削減やリソースの効率的な利用を支援することができます。材料の無駄を最小限に抑え、効率的なデザインを生成することで、生産プロセスを合理化することができます。さらに、ジェネレーティブAIによる自動化と高速化により、市場投入までの時間と開発コストを削減し、製品設計をよりコスト効果の高いものにすることができます。

デザインの複雑化

顧客の要求の進化、技術の統合、持続可能性への配慮により、製品設計はますます複雑になっています。ジェネレーティブAIは、デザインプロセスを自動化し最適化することで、この複雑さに対応し、デザイナーが複雑なデザイン要件をより効率的に処理することを可能にします。

リストレイニング ファクターズ

リミテッド データ アヴェイラビリティ アンド クオリティ

ジェネラティブ AI アルゴリズムは、正確かつ意味のあるデザインのバリエーションを生成するために、大規模で多様なデータセットに依存しています。しかし、特許や機密データを含む産業では、そのようなデータセットの入手は困難な場合があります。データの入手可能性の制約やデータの品質の低さは、製品設計におけるジェネラティブ AI の効果を制限し、その潜在的な影響を減少させる可能性があります。

ドメイン エキスパティーズの不足

ジェネラティブ AI アルゴリズムは、関連性の高い有効なデザインの代替案を生成するために、ドメインとデザインの原則についての深い理解が必要です。デザインの専門知識は、制約の定義、デザインの出力の評価、生成されたデザインが機能的および美的要件を満たしていることを保証するために必要です。ジェネラティブ AI ツールと効果的に作業できる熟練した専門家の不足は、その普及を妨げる要因となります。

インテグレーション チャレンジ

既存のデザインワークフローとソフトウェアプラットフォームにジェネラティブ AI ツールを統合することは困難です。互換性の問題、学習曲線、追加のインフラストラクチャや計算リソースの必要性が実装の障害となる場合があります。これにより、既存のデザインプロセスを中断したくない組織や新しい技術に投資したくない組織では、ジェネラティブ AI の採用が遅れる可能性があります。

バイデプロイメントモデル分析

クラウドベースは2022年のジェネラティブAI製品設計におけるデプロイメントモデルセグメントで主導権を握っています。

クラウドベースのデプロイメントモデルは、ジェネラティブAIを製品設計市場で圧倒的に主導しています。クラウドベースのデプロイメントは、スケーラビリティ、柔軟性、アクセシビリティ、コスト効率性の利点を提供します。クラウドプラットフォームを介して遠隔地からジェネラティブAIのツールやリソースにアクセスすることができます。クラウドベースのデプロイメントでは、分散コンピューティングの力を活用して、大規模なデータセットの処理と分析をより高速に行うことができます。

また、地理的に分散したチーム間のコラボレーションも容易にします。複数のユーザーが同時にデザインプロジェクトにアクセスし、作業することができます。オンプレミスのデプロイメントモデルもまだ重要です。通常、ハードウェア、ソフトウェアライセンス、ITインフラへの大きな前払い投資が必要です。大企業は、特定のセキュリティやコンプライアンスの要件を満たすために、データとプロセスを自社インフラ内で維持する必要があります。

バイアプリケーション分析

デザインの探索とアイデア創出は、2022年の創発型AI製品設計のアプリケーションセグメントで重要なシェアを占めるでしょう。

デザインの探索とアイデア創出のカテゴリは、製品設計における創発型AIの応用を支配しています。デザインの探索とアイデア創出では、創発型AIのアルゴリズムを使用してさまざまなデザインオプションやコンセプトを生成し、探索します。このアプリケーションにより、デザイナーやエンジニアは複数のデザインの代替案を迅速に反復することができ、製品開発における創造性とイノベーションを促進することができます。

このアプリケーションでは、創発型AIを使用して製品デザインを最適化し、さまざまな条件下でのパフォーマンスをシミュレートします。創発型AIのアルゴリズムは、複数のデザインパラメータ、制約、目標を分析し、最適な解を特定し、デザインが実世界のシナリオでどのように機能するかをシミュレートすることができます。これにより、製品のパフォーマンスを向上させ、コストを削減し、効率を向上させることができます。

創発型AIは、顧客の好みや要件に基づいた製品のカスタマイズとパーソナライズを可能にします。顧客データと好みを活用することで、創発型AIのアルゴリズムはカスタマイズされた製品デザインを生成することができ、企業は顧客に対してユニークで特別な製品をスケールで提供することができます。

バイ エンドユーザー

2022年において、自動車メーカーはジェネラティブAI製品設計のエンドユーザーセグメントで主導的な存在でした。

自動車産業は、製品設計においてジェネラティブAIの採用を先駆けて行ってきました。自動車メーカーは、ジェネラティブAIのアルゴリズムを活用して、車両の設計を最適化し、空力を改善し、燃費効率を向上させ、軽量部品を開発しています。ジェネラティブAIは、設計の代替案の迅速な探索やさまざまなシナリオのシミュレーションを可能にし、自動車メーカーが製品開発を加速させ、性能目標を達成するのを支援しています。

医療産業でも、ジェネラティブAIの製品設計への採用が顕著です。医療機器メーカーは、ジェネラティブAIを使用して医療機器、義肢、インプラントの設計と最適化を行っています。ジェネラティブAIは、患者固有の設計の作成、デバイスの性能の最適化、さまざまなシナリオでのデバイスの振る舞いのシミュレーションを支援します。

ジェネラティブAIは、医療機器のカスタマイズと個別化を可能にします。建設および建築企業も、ジェネラティブAIの製品設計の可能性を探求し始めています。ジェネラティブAIのアルゴリズムは、複雑な建築構造の設計、建物のレイアウトの最適化、および構造の性能のシミュレーションに役立つことがあります。

キーセグメント

デプロイメントモデルに基づく

• クラウドベース
• オンプレミス

アプリケーションに基づく

• デザインの探索とアイデア
• デザインの最適化とシミュレーション
• カスタマイズと個別化
• その他のアプリケーション

エンドユーザーに基づく

• 自動車メーカー
• 医療機器メーカー
• 建設および建築企業
• その他のエンドユーザー

グロースオポチュニティ

クラウドベースのソリューションを採用することにより、生成型AIデザインツールの普及が予想されています。クラウドベースの展開はスケーラビリティ、アクセシビリティ、およびコラボレーションの機能を提供し、企業が重要なインフラストラクチャ投資をせずに生成型AIツールにアクセスして活用するのを容易にします。クラウドベースのソリューションの柔軟性とコスト効率の高さは、あらゆる規模のビジネスに魅力的です。

製品設計に生成型AIを統合することで、製造プロセスの効率を最適化することができます。設計パラメータと製造制約を分析することにより、生成型AIアルゴリズムは最適化された製造および建設計画を生成し、生産のワークフローを効率化し、全体的な製造効率を向上させることができます。製造業者は生産コストの削減、品質管理の改善、および生産性の向上の恩恵を受けることができます。

レイテスト トレンズ

ジェネラティブデザイン、AIアルゴリズムによるパワーで、プロダクトデザインでの認知が高まっています。デザイナーはデザインパラメータと制約を入力し、自動的に複数のデザインの代替案を生成することができます。デザインの可能性をより速く反復し、最適化し、探求するニーズがこのトレンドを推進しています。

既存のデザインツールやソフトウェアとのAI統合がますます一般的になっています。ジェネラティブAIの機能は人気のあるデザインソフトウェアに組み込まれており、デザイナーは自分の馴染みのあるデザイン環境内でAIアルゴリズムをシームレスに活用することができます。この統合により生産性が向上し、デザインプロセスが効率化されます。

ジェネラティブAIツールのクラウドベース展開が増加しています。クラウドプラットフォームはスケーラビリティ、柔軟性、アクセシビリティを提供し、デザインチームが異なる場所から同時にプロジェクトに取り組むことができます。クラウドベースのソリューションは複雑なジェネラティブAIアルゴリズムに必要な計算リソースも提供しています。

リージョナル・アナリシス

2022年、北米がジェネラティブAI製品設計市場の最大シェアを占めました。

北米は、技術の進化、主要なテクノロジー企業の存在、イノベーションへの注力により、ジェネラティブAIの製品設計市場において重要な市場となる見込みです。この地域にはAIスタートアップや研究機関のエコシステムが存在し、ジェネラティブAI技術の開発や採用に貢献しています。自動車、航空宇宙、消費財などの産業が、この地域におけるジェネラティブAIの製品設計への需要を牽引すると予想されています。

ヨーロッパも、ジェネラティブAIの製品設計市場において重要な市場となる見込みです。この地域には特に自動車や航空宇宙の分野で堅固な製造基盤があります。持続可能性やエネルギー効率に対する関心が高まっており、それはジェネラティブAIが提供する最適化能力と一致しています。ヨーロッパの国々はAIの研究開発に投資しており、製品設計におけるジェネラティブAI技術の成長を促しています。

アジア太平洋地域は、高度な設計最適化とカスタマイズの需要が高いジェネラティブAIの製品設計市場において急速な成長を遂げています。様々な産業でAI技術の採用が進んでおり、大きな消費市場がこの地域におけるジェネラティブAIの製品設計の成長を推進しています。

主要な地域と国

北米

• アメリカ
• カナダ
• メキシコ

西ヨーロッパ

• ドイツ
• フランス
• イギリス
• スペイン
• イタリア
• ポルトガル
• アイルランド
• オーストリア
• スイス
• ベネルクス
• 北欧
• その他の西ヨーロッパ

東ヨーロッパ

• ロシア
• ポーランド
• チェコ共和国
• ギリシャ
• その他の東ヨーロッパ

アジア太平洋地域

• 中国
• 日本
• 韓国
• インド
• オーストラリア＆ニュージーランド
• インドネシア
• マレーシア
• フィリピン
• シンガポール
• タイ
• ベトナム
• その他のアジア太平洋地域

ラテンアメリカ

• ブラジル
• コロンビア
• チリ
• アルゼンチン
• コスタリカ
• その他のラテンアメリカ

中東＆アフリカ

• アルジェリア
• エジプト
• イスラエル
• クウェート
• ナイジェリア
• サウジアラビア
• 南アフリカ
• トルコ
• アラブ首長国連邦
• その他の中東＆アフリカ

マーケットシェア＆主要プレーヤー分析

Autodeskは、人気のあるCADソフトウェアと統合されたジェネラティブデザインツールを提供しています。同社は、自動車、航空宇宙、建築など、さまざまな産業向けのジェネラティブデザイン機能を提供しています。Dassault Systèmesは、CATIAおよびSOLIDWORKSソフトウェアスイートを通じてジェネラティブデザインソリューションを提供しています。同社のジェネラティブデザインツールを使用すると、ユーザーは所望の性能基準に基づいてデザインを最適化することができます。

ANSYSは、シミュレーションおよび解析ソフトウェアスイートの一部としてジェネラティブデザインツールを提供しています。彼らのソリューションにより、設計者は構造の完全性、流体力学などの性能基準に基づいてデザインを最適化することができます。

製品設計市場におけるジェネラティブAIの主要プレーヤー

• Autodesk Inc.
• Dassault Systemes SE
• Siemens PLM Software
• Ansys Inc.
• Altair Engineering Inc.
• Unity Technologies
• PTC Inc.
• Granta Design
• その他の主要プレーヤー

リーセント デベロップメント

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