ジェネラティブAIインエンジニアリングマーケットバイデザインアンドマニュファクチャリングステージ（アーリーステージコンセプチュアルデザイン、詳細設計、プロトタイピング、シミュレーション、製造プロセス最適化、品質管理）、バイトールズアンドプラットフォーム、バイアプリケーション、バイ産業垂直、バイリージョンアンドカンパニーズ−インダストリーセグメントアウトルック、マーケットアセスメント、競争シナリオ、トレンド、および予測2023-2032

リポートの概要

ジェネレーティブAI（Generative AI）を活用したエンジニアリング市場の規模は、2022年の5億3百万ドルから、2032年までの予測期間中に36%の年間成長率（CAGR）で、2032年には約1,008.5億5百万ドルに達すると予想されています。

ジェネレーティブAIとは、事前定義された基準や制約に基づいて、自動的にデザイン、モデル、またはソリューションを生成するための人工知能技術の利用を指します。この技術は、エンジニアリングを革新し、エンジニアが設計空間をより効率的かつ効果的に探索し最適化することを可能にしています。エンジニアリングにおけるジェネレーティブAIは、製品開発サイクルの加速、設計品質の向上、コスト削減など、いくつかの利点を提供しています。

エンジニアは、設計プロセスを自動化することで、複数の設計の代替案を迅速に生成し、さまざまなパラメータに対してその性能を評価することができます。これにより、設計の反復プロセスがスピードアップし、従来の設計方法では見落とされる可能性がある革新的で最適な解決策をエンジニアが発見することができます。

ドライビングファクター

グローバルなエンジニアリング分野の生成的AI市場は、その成長と採用に寄与したいくつかの重要な要素によって牽引されています。まず第一に、エンジニアリングプロジェクトの複雑さの増加と革新的な設計ソリューションへのニーズが、生成的AI技術への需要を刺激しています。機械学習アルゴリズムと計算モデリングを活用することにより、生成的AIはエンジニアが広範な設計空間を探索し、設計を最適化し、従来の方法では見落とされていた新しい解決策を見つけることを可能にします。

第二に、エンジニアリングプロセスにおける効率と生産性への重点の増加により、組織は自動化と最適化ツールを求めるようになりました。生成的AIは設計の反復プロセスを自動化し、マーケット投入までの時間を短縮し、より速い製品開発サイクルを実現するための強力なツールセットを提供します。これらの効率の向上は、組織が競争力を維持し、総合的な生産性とリソースの利用を向上させるのに役立ちます。

持続可能性と環境への配慮が重視されるようになり、生成的AIのエンジニアリング分野での採用が進んでいます。生成的AIは、材料使用、エネルギー効率、環境への影響を最適化することにより、組織が持続可能性の目標と規制要件を満たすのに役立ちます。エンジニアは代替材料や設計構成を探索することができ、より環境にやさしい持続可能な製品を生み出すことができます。

リストレインファクター

ワンメジャーリストレイントイズエンジニアリングプロフェッショナルズノラックオブアウェアネスアンダースタンディングオブジェネレイティブAIデス。マニーエンジニアズメイビーアンフィミリアウィズジェネレイティブAIズキャパビリティーズアンドポテンシャルベネフィッツ、ウィチカンクリエイトレジスタンスオアリラクタンストゥアドプトザテクノロジー。エデュケーションアンドトレーニングイニシアティブスルーアドレッシングディスナレッジギャップイズクルーシャルトゥオーバカムディスリストレイント。

アナザーリストレイントイズザリクワイアメントフォーサブスタンシャルコンピュテーショナルリソーシズトゥサポートジェネレイティブAIワークフローズ。コンプレックスシミュレーションズアンドデザインズオプティマイゼーションユージングジェネレイティブAIアルゴリズムズカンビーコンピュテーショナリーインテンシブ、ハイパフォーマンスコンピューティングインフラストラクチャーを必要とスル。コストアンドアヴェイラビリティオブサッチリソーシズカンポーズアチャレンジフォースモーラーオーガニゼーションズウィズリミテッドバジェットオアインサフィシェントITインフラストラクチャー。クラウドベースドソリューションアンドテクノロジープロバイダーズウィズコラボレーションズカンヘルプミティゲートディスリストレイントバイプロバイディングスケーラブルコンピューティングリソーシズ。

データアヴェイラビリティアンドクオリティーアアアディショナルリストレイントフォーザジェネレイティブAIインエンジニアリングマーケット。ジェネレイティブAIアルゴリズムズリライオンラージデータセッツフォートレーニングアンドオプティマイゼーション。ハウエバー、コンプリヘンシブアンドハイクオリティエンジニアリングデータのアクワイアメントカンベチャレンジング、エスペシャリーインケースウェアレガシーシステムズオアプロプライエタリデータフォーマッツアアインボルヴド。アディショナリーア、センシティブエンジニアリングデータフォージェネレイティブAIアプリケーションズノリバリューアンドプロテクションイズクリティカル。データマネジメントストラテジーズデヴェロプメント、データアノニマイゼーションアンドセキュアストレージをインクルードスルウカンヘルプアドレスディスリストレイント。

コビッド-19はエンジニアリング市場における生成AIへの影響を与えました

COVID-19パンデミックは、世界のエンジニアリング市場における生成AIに対して、複合的な影響を与えました。市場の一部は否定的な影響を受けた一方、他の部分はポジティブな影響を受けました。

パンデミック中にエンジニアリング市場が直面した主な課題の一つは、供給チェーンと製造プロセスの混乱でした。移動制限や製造施設の一時閉鎖により、プロジェクトのタイムラインが遅れ、エンジニアリングサービスへの需要が減少しました。これにより、生成AIソリューションの採用と実装が影響を受け、組織はパンデミックの直接的な影響の管理に集中しました。

しかし、パンデミックはデジタルトランスフォーメーションとリモートワークの重要性も浮き彫りにしました。組織は迅速にリモート協力と効率的な設計プロセスを実現するための先進技術の必要性を認識しました。生成AIは、設計の反復と解の最適化を自動化する能力を持つため、このような状況で価値のあるツールとなりました。その結果、リモートエンジニアリング作業のサポートと生産性の向上を目的とした生成AIソリューションへの関心が高まっています。

デザインと製造工程の分析

デザインと製造工程に基づいて、市場は以下のようにセグメント化されます。早期段階の概念設計、詳細設計、プロトタイピング、シミュレーション、製造プロセスの最適化、品質管理です。その中で、早期段階の概念設計セグメントが市場をリードし、市場シェア27%を占めています。早期段階の概念設計におけるジェネラティブAIは、エンジニアが広範なデザイン空間を探索し、複数のデザインの代替案を生成することを可能にします。

パラメータや制約を設定することで、ジェネラティブAIアルゴリズムは革新的で非伝統的なコンセプトを生成し、エンジニアが有望なデザインの方向性を特定し、創造性を刺激するのに役立ちます。ジェネラティブAIは詳細設計においてもデザインを最適化することで、パフォーマンス、軽量化、コスト効率などの特定の目標に向けたデザインを生成します。デザインの反復を行い、予め決められた基準に対してパフォーマンスを評価することで、エンジニアは最適なデザインソリューションに迅速に収束することができます。

ジェネラティブAIはプロトタイピングプロセスを強化することができます。デザインの目標と制約に基づいて最適化されたプロトタイプを生成することができます。ジェネラティブAIは品質管理にも貢献し、大量のデータを分析し、製品の品質に影響を与える可能性のあるパターンや異常を特定することができます。それは欠陥の検出、潜在的な品質問題の予測、製造プロセスの改善の提案などに役立ち、全体的な製品品質を向上させることができます。

トゥールズ・アンド・プラットフォームズ・アナリシス

トゥールズ・アンド・プラットフォームに基づいて、市場はソフトウェアツール、クラウドベースのプラットフォーム、およびアプリケーションプログラミングインターフェース（API）にセグメント化されています。これらのセグメントの中で、ソフトウェアツールセグメントが優勢で、市場シェアは40％です。Autodesk Generative Design、Siemens Simcenter 3D Generative Design、およびDassault Systèmes 3DEXPERIENCE Worksなどのソフトウェアツールは、組み込みの生成設計機能を備えた専用の環境を提供しています。

これらのツールは、特定の目標と制約に基づいて設計を最適化することをエンジニアに可能にします。Altair InspireやnTopologyなどのクラウドベースのプラットフォームは、柔軟でスケーラブルなソリューションを提供し、エンジニアが設計の代替案を探索し、設計を最適化し、クラウド環境でパフォーマンスをシミュレートすることができます。さらに、Autodesk ForgeやnTopology APIなどのアプリケーションプログラミングインターフェース（API）を使用することで、開発者は自分自身のアプリケーションやワークフローに生成AI In Engineering Marketの機能を統合し、カスタマイズして機能を拡張することができます。

アプリケーション分析

基づいて、市場はデザイン最適化、製品開発、材料工学、構造解析、およびその他のアプリケーションにセグメント化されます。ジェネラティブAIエンジニアリング市場は、さまざまなデザインの可能性を探索し、特定の目標と制約に基づいた最適化されたソリューションを提供することで、デザイン最適化を可能にします。エンジニアは、パフォーマンス、重量削減、コスト効率、製造可能性などの要素に最適化されたデザインを生成するためにそれを使用します。

ジェネラティブAIは、迅速な反復とデザインの代替案の探索を容易にすることで製品開発をサポートします。革新的なコンセプトの生成、パフォーマンスと製造のためのデザインの最適化、および全体的な製品開発サイクルの加速を支援します。ジェネラティブAIアルゴリズムは、アディティブ製造（3Dプリンティング）、加工、鋳造などの製造プロセスを最適化するために人工知能（AI）を利用します。

製造時間、コスト、リソース利用、および材料特性などの変数を考慮することで、ジェネラティブAIは効率性、品質、廃棄物の削減のために製造を最適化します。ジェネラティブAIは、デザインと製造の最適化を超えた応用があります。ジェネラティブデザインの探索、トポロジーオプティマイゼーション、流体力学解析、熱伝達最適化、および電気システム設計などのタスクに使用することができます。

キーマーケットセグメント

デザインと製造段階に基づく

• 早期概念設計
• 詳細設計
• プロトタイピング
• シミュレーション
• 製造プロセスの最適化
• 品質管理

ツールとプラットフォームに基づく

• ソフトウェアツール
• クラウドベースのプラットフォーム
• アプリケーションプログラミングインターフェース（API）

アプリケーションに基づく

• 設計の最適化
• 製品開発
• 材料工学
• 構造解析
• その他のアプリケーション

業界別に基づく

• 自動車
• 航空宇宙
• 製造
• エネルギー
• 建設
• その他の産業

グロースオポチュニティ

ソフトウェアやハードウェア、エンジニアリングにおいて、世界的なAI技術を用いた開発は、様々な業界において興奮をもたらす機会を提供します。まず、AI技術を利用することで、従来の手法では明らかにされなかった革新的なデザインやソリューションを探索することが可能になります。これにより、市場において競争力のあるデザインや製品性能の向上が可能となります。

次に、AI技術はエンジニアリングにおいてコスト削減と効率改善の大きなポテンシャルを持っています。エンジニアはデザインの反復や最適化を自動化することにより、ワークフローを効率化し、手作業の削減、製品開発サイクルの加速が可能です。これにより、時間とコストの節約が実現し、製品の迅速かつ経済的な市場投入が可能となります。

さらに、AI技術を他の新興技術と統合することにより、新たなシナジー効果が生まれます。例えば、3Dプリンティングやデジタルツインシミュレーションなどとの統合により、AIはアディティブマニュファクチャリングに特化した最適なデザインを生み出すことができます。また、デジタルツインとの連携により、リアルタイムのモニタリングやフィードバックが可能となり、継続的な改善や予測保全が実現します。

ラテスト トレンズ

ザ グローバル ジェネレイティブ AI イン エンジニアリング マーケット イズ ウィットネッシング セヴェラル ノータブル トレンズ ザット アア シェイピング イッツ トラジェクトリー. ワン プロミネント トレンド イズ ザ インクリージング アドプション オフ クラウド-ベイズド ジェネレイティブ AI プラットフォームズ. クラウド インフラストラクチャ オファーズ スケーラビリティ, アクセシビリティ, アンド コスト-エフェクティブネス, アローイング オーガナイゼーションズ オフ オール サイズズ トゥ レバレッジ ジェネレイティブ AI トゥールズ ウィズアウト シグニフィカント アップフロント インヴェストメンツ イン コンピューティング リソーセズ. ディス トレンド エナブルズ ブローダ アクセス トゥ ジェネレイティブ AI テクノロジー アンド エンカレージズ コラボレーション アンド ノウレッジ シェアリング アモング エンジニアリング プロフェッショナルズ.

インテグレーティング ジェネレイティブ AI アルゴリズムズ ウィズ AR/VR エンバイロンメンツ イズ アナザー トレンド, エナブリング エンジニアーズ トゥ ビジュアライズ アンド インタラクト ウィズ ヴァーチュアル デザインズ イン リアルタイム フォー インプルーブド デザイン イヴァリュエーション アンド ヴァリデーション プロセッセズ. ディス トレンド エンハンシズ ザ デザイン エクスペリエンス, フォスターズ ベターコラボレーション, アンド エナブルズ モア インフォームド ディシジョン-メイキング スルー アウト ザ エンジニアリング ライフサイクル.

ファーダーモアア, ザ アプリケーション オフ ジェネレイティブ AI イン ジェネレイティブ デザイン イズ ゲイニング トラクション. ジェネレイティブ AI イン エンジニアリング マーケット デザイン ウーズズ AI アルゴリズムズ トゥ エクスプロア ア ワイド レンジ オフ デザイン ポッシビリティーズ, コンシデリング マルチプル コンストレイント アンド オブジェクティブズ. ディス トレンド エナブルズ エンジニアーズ トゥ ジェネレイト オプティマイズド デザインズ ベースド オン デザイアド パフォーマンス クライテリア, リーディング トゥ イノヴァティブ アンド イフィシェント ソリューションズ. ジェネレイティブ デザイン イズ パーティキュラリー バリュアブル イン アリアズ サッチ アズ プロダクト オプティマイゼーション, アーキテクチャ, アンド マニュファクチャリング, ホエア デザイン エクスプロレーション アンド オプティマイゼーション アア クリティカル.

リージョナル アナリシス

ノースアメリカは、ジェネレーティブAIエンジニアリング市場の膨大なシェアを保持しており、その市場シェアは40%です。多数の有名なテクノロジー企業やAI研究開発センターが存在し、さらには先進的なエンジニアリングセクターへの取り組み、イノベーションへの注力、熟練した専門家の存在などの要因によって、アメリカがこれらの技術の採用と投資のリーダーとなっています。

ヨーロッパもエンジニアリングのジェネレーティブAIアプリケーションにおける重要な市場です。ドイツ、イギリス、フランスなどの国々は、確立されたエンジニアリング産業を持ち、先進技術の早期採用者となっています。また、ヨーロッパでは持続可能性とエネルギー効率への重点も置かれており、ジェネレーティブAIのような解決策への需要が高まっています。ヨーロッパの組織は、この領域でのイノベーションを促進するために研究開発に力を入れています。

アジア太平洋地域では、ジェネレーティブAIエンジニアリング市場が急速に拡大しています。中国、日本、韓国などの国々が技術の最前線に位置し、強力なエンジニアリング産業を持っています。中国は技術の採用率が非常に高い国の一つです。さらに、この地域では熟練したエンジニアや研究者が豊富におり、ジェネレーティブAIソリューションの開発と採用に貢献しています。

ラテンアメリカもエンジニアリングでのジェネレーティブAI技術の新興市場です。ブラジルやメキシコなどの国々で、製造業や建設業での採用が増加しています。都市化、インフラ整備、持続可能なエンジニアリングソリューションへの需要によって市場が成長しています。

中東とアフリカ地域もジェネレーティブAIエンジニアリング市場で成長を経験しています。アラブ首長国連邦や南アフリカなどの国々は、先進技術とデジタルトランスフォーメーションへの投資を行っています。この地域ではインフラ整備、エネルギープロジェクト、スマートシティの構築への注力があり、ジェネレーティブAIソリューションの機会が生まれています。

キー・リージョン・アンド・カントリーズ

ノースアメリカ

• 米国
• カナダ
• メキシコ

ウェスタンヨーロッパ

• ドイツ
• フランス
• 英国
• 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
• ノルディック
• ウェスタンヨーロッパのその他

イースタンヨーロッパ

• ロシア
• ポーランド
• チェコ共和国
• ギリシャ
• イースタンヨーロッパのその他

APAC

• 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
• APACのその他

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
• ラテンアメリカのその他

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
• 中東・アフリカのその他

マーケットシェア＆主要プレイヤーの分析

グローバルなエンジニアリングにおける生成AI市場は、さまざまなソリューションとサービスを提供する多数のプレイヤーによって競争が激しく分断されています。市場の主要なプレイヤーには、Autodesk、Siemens AG、Dassault Systems、ANSYS、nTopology、Altair Engineeringなどが含まれます。これらは市場のわずかな主要プレイヤーにすぎず、他の企業やスタートアップもエンジニアリングにおける生成AIの開発と展開に積極的に関与しています。個々のプレイヤーの市場シェアは、地理的な存在、製品の提供、顧客基盤、パートナーシップに基づいて異なる場合があります。

エンジニアリングにおける生成AIの主要プレイヤー

• Autodesk, Inc
• ANSYS
• Altair Engineering India Private Limited.
• Siemens PLM Software
• Dassault Systemes
• nTopology
• ESI Group
• その他の主要プレイヤー

リーセント　デベロプメント

• イン　2021: オートデスクは、ジェネレーティブデザインの機能をオートデスクフュージョン360に統合することを発表し、より広範なエンジニアやデザイナーに利用しやすくしました。オートデスクは引き続きジェネレーティブデザインのアルゴリズムを改善し、ソリューションのパフォーマンス、使いやすさ、拡張性に注力しています。
• イン　2020: ダッソーシステムズは、ジェネレーティブデザインの機能を備えた3DEXPERIENCE SOLIDWORKSポートフォリオを発表し、設計プロセスを強化し、エンジニアが革新的な製品を作成できるようにしました。同社はジェネレーティブデザインを3DEXPERIENCEプラットフォームに統合するために積極的に取り組んでおり、エンジニアにシームレスなエンドツーエンドソリューションを提供しています。

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