ジェネラティブAIインプロダクトディベロップメントマーケット バイ タイプ（アンコンディショナル GANs、コンディショナル GANs、バリアショナル オートエンコーダー、および ディープ コンボリューショナル GANs）、バイ アプリケーション、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、コンペティションシナリオ、トレンド、および フォーキャスト 2023-2032

リポートの概要

ジェネラティブAI（Generative AI）を用いた製品開発市場は、2022年の5100万ドルから、2032年には約1130万ドルに成長すると予想されており、2023年から2032年の予測期間中に37.4％の年間成長率（CAGR）で成長する見込みです。

ジェネラティブAIの製品開発への応用は、デザイン生成、アイデア出し、最適化、カスタマイズなど、製品作成にジェネラティブアルゴリズムとモデルを適用する技術のことを指します。この力を活用することで、企業は製品開発プロセスを自動化し改善し、より高品質なデザインをより迅速に繰り返し、より重要なイノベーションを生み出すことができます。

製品開発企業では、ディープラーニング、強化学習、進化的アルゴリズムなどの技術を使用して、新しいデザインを生み出すか既存のデザインを向上させるAIモデルを作成しています。これらのモデルは、顧客が設定した要件と目標を満たす新しい改良版デザインを作成する前に、大規模なデータセットをパターンやトレンドを分析することができます。

ドライビングファクター

デザインイノベーションと創造性、効率、デザインイテレーションのスピードがプロダクト開発市場におけるジェネラティブAIの推進力です。

ジェネラティブAIにより、企業は新しいデザインを探求し、先端的なソリューションを開発することができます。ジェネラティブAIアルゴリズムの力を活用することで、企業は想像力の限界を超える真に素晴らしいデザインを生み出すことができます。これは、企業が市場で自社の製品を差別化し、創造性を促進するために広く使用されている理由の一つです。

ジェネラティブAIは、コンセプトの生成、プロトタイピング、最適化など、さまざまなタスクを自動化することで、デザインイテレーションをより速く行うことができます。手動で各イテレーションのデザインを行う時間を短縮することで、製品の開発をより迅速かつ効率的に行うことができます。これは、製品の寿命が短い産業や市場投入までの時間が主要な考慮事項となる産業に特に有益です。

ジェネラティブAIモデルは、製品の設計をコスト、パフォーマンス、製造能力などのさまざまな基準を適用して分析し、最適化することができます。このデザイン最適化プロセスを自動化することで、ジェネラティブAIは製品の寿命、エネルギー効率など、顧客の期待を超える優れた製品の性能を向上させるのに役立ちます。その使用は、製品開発プロセス内で広く使用されるもう一つの理由を示しています。

レストレインファクター

解釈可能性と説明可能性、データの入手可能性、品質が市場成長を制約しています。

生成型AIモデルは、大規模かつ多様なデータセットを必要とし、効果的にデザインを作成するためには関連性の高い高品質な情報にアクセスする必要がありますが、このような情報の入手は困難な場合があります。十分なトレーニングデータが利用できない場合、精度とパフォーマンスが低下し、製品開発における有効性が低下する可能性があります。生成型AIモデルは解釈や説明が難しく、意思決定プロセスを把握することが困難であり、透明性と説明責任を求められる分野での採用を妨げる要因となります。

企業は、デザインから出力を生成する方法がどのようになっているかを確信しない限り、生成型AIモデルを信頼することに慎重になる場合があります。製品デザインに人工知能（AI）を適用する際には、倫理的および法的な課題が発生し、それらを考慮する必要があります。AIによって生成されるデザインは、知的財産権を無意識に侵害する可能性があるほか、公正性やプライバシーの問題を引き起こす可能性があります。企業は、これらの法的および倫理的な障壁に注意を払い、AIを責任を持って使用し、採用プロセスを妨げる可能性のあるAIに関連するコンプライアンス義務に準拠する必要があります。

アルゴリズムAIの実装には、AI技術とデータサイエンスの熟練した労働力とドメイン知識が必要です。AI技術と製品開発の両方に精通した人材の不足は、このプロセスを妨げる可能性があります。企業は、生成型AIを開発プロセス内で活用するための専門知識を持つスタッフの採用、教育、定着に課題を抱える可能性があります。

バイ タイプ アナリシス

2022年の製品開発市場における生成AIにおいて、無条件GANセグメントが最大の収益シェアを占めました。

市場はタイプに基づいて無条件GAN、条件付きGAN、変分オートエンコーダ、および深層畳み込みGANに分割されています。これらのタイプの中で、無条件GANがグローバルな製品開発市場において最も利益を上げると予想されており、収益シェアは43.4%となっています。無条件生成対抗ネットワーク（GAN）は、製品開発のための人気のある生成AIモデルとなっています。

無条件GANは、生成器と識別器の2つのニューラルネットワーク構造からなり、それぞれニューラルネットワークパターンの生成と識別を行います。無条件のGANは、特定の制約や要件を持たない人工的なデザインを製品開発に使用することができます。これらは既存の製品デザインからの大量のデータを使用して訓練されるため、そこに存在する基本的なパターンや特徴を学ぶことができます。

訓練が完了すると、GANの生成器コンポーネントは訓練データセットで見られるデザインに似た新しいデザインを作成することができます。無条件GANは、製品開発において新しいデザインのコンセプトを生成し、アイデアを生み出し、複数のデザインを提供することで反復を加速するために使用することができます。

条件付きGANセグメントは、生成AIにおける製品開発市場で最も急成長しているタイプセグメントです。

条件付きGANセグメントは、2023年から2032年にかけての生成AIにおける製品開発市場で最も急成長するタイプセグメントと予測されています。条件付き生成対抗ネットワークは、AI製品開発において重要な役割を果たしています。無条件GANとは異なり、条件付きGANは生成プロセスをガイドするための追加の入力である条件情報を使用します。条件付きGANは、特定の仕様や制約を満たすデザインを生成することにより、効率的な製品開発手段を提供します。

生成器に与えられる情報には、ユーザーの生産メトリックスの好み、性能制限、またはデザイン要件が含まれることがあります。条件付きGANは、開発者やデザイナーが事前に定義されたパラメータでデザインを評価し、特定の特性に最適化したり、望ましい仕様に合わせた製品のコンセプトを作成することを可能にします。

バイアプリケーション分析

デザイン探索は、製品開発市場における生成AIのアプリケーションセグメントで重要なシェアを持っています。

アプリケーションに基づいて、市場はデザイン探索、プロトタイピングと3Dモデリング、製品カスタマイズ、および機能強化に分かれています。これらの中で、デザイン探索セグメントは、生成AIを用いた製品開発市場のアプリケーションセグメントで支配的であり、市場シェアは46％です。デザイン探索は、生成AIモデルを使用した製品市場開発において不可欠です。

企業は、さまざまなデザインの可能性を探索し、革新的なソリューションを作り出すためにそれらを活用することができます。デザイン探索には、新しいアイデアを探索し、製品のパフォーマンスを向上させ、革新的なソリューションを見つけるために、異なるデザインのバリエーションを作成しテストすることが含まれます。ジェネリックAIモデルは、パフォーマンスメトリックや製造制約、ユーザーの好み、デザイン履歴など、事前に定義された基準に基づいてデザインを作成することができます。

プロトタイピングと3Dモデリングは、予測期間中に最も成長が速いアプリケーションセグメントとして特定されています。

プロトタイピングと3Dモデリングは、製品開発市場における生成AIの重要なアプリケーションセグメントでもあり、製品開発市場における生成AIのアプリケーションセグメントでより速い成長が期待されています。企業は、生成AIの力を活用して、迅速に3Dモデルやプロトタイピングを製造し、開発プロセスを加速し、物理的なプロトタイピングに関連する費用を削減し、品質の高いデザインを向上させることができます。

3Dモデリング技術を生成AIと組み合わせることで、エンジニアやデザイナーは効率的にデザインの可能性を探索し、銀行を破らずによりユニークでカスタマイズされたデザインの製品パフォーマンスを向上させることができます。

キーマーケットセグメント

タイプに基づいて

• アンコンディショナルGAN
• 条件付きGAN
• 変分オートエンコーダー
• 深層畳み込みGAN

アプリケーションに基づいて

• デザインの探索
• プロトタイピングと3Dモデリング
• 製品のカスタマイズ
• 機能の強化

グロース機会

パーソナライゼーションの需要増加と急速な技術の進歩が市場に機会を創出しています。

消費者はますます自分の好みやニーズに合った製品を求めており、特定の顧客プロフィールに合わせて作成されたジェネレーティブAIを使用したパーソナライズされたデザインが求められています。企業はジェネレーティブAIの能力を利用して製品を大量生産する際にカスタマイズすることができ、その能力を活用したパーソナライズオファリングは探索する価値のある成長市場です。分子AIは強化学習やディープラーニング、その他のAI技術の進歩により指数関数的な成長を遂げています。これらの進歩により、ジェネレーティブAIモデルの能力が向上し、より正確でリアルな製品デザインが生み出されるようになりました。

AI技術は進化を続け、製品開発の一環として活用されることでさらに利用が広がっています。ジェネレーティブAIにより、エンジニアやデザイナーは広範なデザイン空間を探索し、想像力に溢れる製品コンセプトを生成することができます。ジェネレーティブAIを使用する企業は新しいデザインを発見し、製品生産プロセスの効率を向上させ、製品開発プロセスにおけるイノベーションを促進することができます。これにより市場において大きな成長ポテンシャルを生み出すことができます。

ジェネレーティブAIはデザインの生成、最適化、プロトタイピング、迅速な反復などの繰り返しのタスクを自動化することで製品開発を加速させます。これによりデザインプロセスがスピードアップし、市場投入までの時間を短縮し、効率を向上させる環境が生まれます。製品開発におけるジェネレーティブAIは、手作業や物理的なプロトタイピング、テストに関連するコストを削減するのに役立ちます。デザインの最適化、エラーの減少、生産性の向上という力を活用することで、企業は製品開発ライフサイクル全体でコスト削減を実現することができます。これは業界の成長の機会を提供します。

レイテスト トレンズ

ジェネレーティブデザイン、バーチャルプロトタイピング、およびシミュレーションは市場の最新トレンドです

ジェネレーティブAIは、アルゴリズムが制約とゴールに基づいてデザインオプションを生成および評価するジェネレーティブなデザインで使用されます。これにより、デザイナーは効率性、コスト、または他の要因を満たすために最適化されたデザインを探索しながら、さまざまな可能性を探ることができます。ジェネレーティブデザインは、AIが異なるデザインを迅速に生成および評価する能力により、クリエイティブで効率的な製品デザインを作成することができます。ジェネレーティブAIは、シミュレーションおよびバーチャルプロトタイピングの目的でますます利用されており、製品のパフォーマンスをテストおよび最適化することができます。

AIアルゴリズムは、デザインパラメータに基づいてモデルとシミュレーションを作成し、物理的なプロトタイプなしで製品の挙動を予測することができます。これにより、開発プロセスが迅速化し、製品の品質が向上します。ジェネレーティブAIは、顧客の好みやデータを研究して特定のパーソナライゼーションやカスタムデザインの特徴を持つ製品バリエーションを生産することで、カスタマイズされた製品の開発を可能にします。

AIアルゴリズムは、人口統計情報、購買履歴、オンラインの行動など、大量の顧客データを処理して、個々の顧客の要件に対応する具体的な推奨事項を提供することができます。この技術により、ビジネスは顧客のユニークな要件を満たしながら、サービス提供の全体的な満足度を向上させることができます。ジェネレーティブAIは、人間のデザイナーを補完する手段として、置き換えるのではなく、ますます利用されています。

レジョナル・アナリシス

北米が2022年の商品開発における生成AI市場の最大の収益シェアを占めています。

北米は、世界の生成AI市場で最も収益性の高い市場とされ、市場シェアは41.4％を占めています。特にアメリカは、商品開発における生成AIの活用において先駆者です。この地域は、主要なAI研究機関や企業が存在する繁栄したテクノロジーエコシステムを誇り、航空宇宙、自動車、消費財などの産業において特に設計、プロトタイピング、最適化などに生成AI技術が活用されることが増えています。

アジア太平洋地域が商品開発における生成AI市場で成長が最も速い地域とされています。

アジア太平洋地域は、予測期間において生成AIを活用した商品開発市場で最も成長が速い地域とされています。中国、日本、韓国などのアジア太平洋の国々は、商品開発プロセスの一環として生成AIを急速に採用しています。それぞれが競争力を維持するためにAI技術に多額の投資を行っている製造建設部門が確立しており、生成AIは電子機器、自動車、消費財などの産業において製品デザイン、シミュレーション、最適化に使われています。また、中間層の拡大と電子商取引の成長によって引き起こされる消費者の需要も増加しています。

主要な地域と国々

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
• ノルディック
• 西ヨーロッパその他

東ヨーロッパ

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

アジア太平洋地域（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
• アジア太平洋地域その他

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・アフリカその他

マーケットシェア＆主要プレイヤーの分析

Generative AI in Product Developmentは分散化しています。製品開発の市場でジェネレーティブAIのリーダーとなっている主要企業は、Autodesk、Dassault Systemes、Siemens、IBMなどの有名企業です。これらの業界のリーダーは、既に使用されている設計ソフトウェアと連携し、デザイナーやエンジニアに製品のアイデア出しや最適化のための強力なツールを提供するためのジェネレーティブAIプラットフォームの高度な技術を開発しました。

彼らのソリューションは、機械学習と膨大なデータベースから学習するアルゴリズムに依存し、多数のデザインイテレーションを生成し、製品のパフォーマンスを評価し、最適な構成を特定します。豊富な知識と経験を持つこれらの主要プレイヤーは、設計と開発の未来を形作り、企業がデザインプロセスを簡素化し、高品質で革新的な製品を開発するのを可能にしています。

製品開発市場におけるジェネレーティブAIの主要プレイヤー

• OpenAI
• Microsoft Corporation
• Google LLC
• IBM Corporation
• Amazon Web Services
• NVIDIA Corporation
• Adobe Inc.
• その他の主要プレイヤー

レセント デベロップメント

• イン 2021, オープンエーアイは、OpenAI Codexという最初の商用製品をリリースしました。この製品は、生成型AIの力を活用して開発者がコードを書くのを支援します。さまざまなプログラミング言語でコードを理解し、作成することができ、ソフトウェア開発の優れたツールとなります。
• イン 2021, リノウンなエンジニアリングおよびデザインソフトウェア企業であるオートデスクは、生成型設計機能をその製品に組み込みました。この技術により、デザイナーやエンジニアはパラメータや制約条件を入力することで多くのデザインオプションを探索することができ、パフォーマンスや製造上の制約に応じてデザインを最適化することができます。

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