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 鉱業向けAI市場：提供形態別（ソフトウェア、サービス）、採掘タイプ別（露天掘り、坑内採掘）、導入形態別（オンプレミス、クラウド、ハイブリッド）、技術別（生成AI、機械学習、自然言語処理）、用途別、業種別、地域別－2032年までの世界予測AI in Mining Market by Offering (Software, Services), Mining Type (Surface, Underground), Deployment Mode (On-Premises, Cloud, Hybrid), Technology (Generative AI, Machine Learning, NLP), Application, Vertical, and Region - Global Forecast to 2032 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、2025年から2032年までの年間平均成長率（CAGR）は21.1％と予測される。鉱業向けAI市場の成長は、急速なデジタルトランスフォー... もっと見る
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サマリー鉱業向け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、2025年から2032年までの年間平均成長率（CAGR）は21.1％と予測される。鉱業向けAI市場の成長は、急速なデジタルトランスフォーメーションと、鉱山現場全体でのIoT、クラウドコンピューティング、5G接続の普及拡大によって牽引されている。 自律走行運搬システム、スマート掘削、フリート管理プラットフォームの採用拡大は、特に複雑でアクセス困難な鉱山現場において、自動化を加速し遠隔操作を可能にします。https://mnmimg.marketsandmarkets.com/Images/ai-in-mining-market-img-overview.webp「生成AI技術セグメントは2030年に最大の市場シェアを占めると推定される」生成AI技術セグメントは、鉱業プロセス全体の運用効率、意思決定、予測能力を向上させる能力により、2030年には鉱業向けAI市場で最大のシェアを占めると予想される。生成AIは膨大な地質データ、運用データ、センサーデータを分析し、実用的な知見、シミュレーション、予測モデルを生成することで、鉱業会社が探査、掘削、採掘戦略を最適化することを可能にする。 鉱体の正確な3Dモデル生成、設備故障予測、採掘シナリオシミュレーションにより、生成AIは運用リスク、ダウンタイム、コストを削減する。さらに設計・計画ワークフローを加速し、エンジニアが実装前に複数の手法を仮想的に検証可能とする。危険な状況や尾鉱管理に対する予測アラート生成により、環境規制順守と安全管理も支援する。 コンピュータビジョンやIoT分析などの他のAIツールとの統合により、鉱業オペレーション全体で価値がさらに増幅されます。高度な分析、自動化、資源のスマートな利用に対する需要の高まりを受け、生成AIは運用面と戦略面の課題の両方に対処するスケーラブルでインテリジェントなソリューションを提供し、鉱業向けAI市場における主要技術セグメントとしての地位を確固たるものにしています。「サービスセグメントは予測期間中に最高のCAGRを記録すると推定される」 予測期間中、鉱業向けAI市場においてサービスセグメントが最高CAGRで成長すると見込まれる背景には、鉱業企業が高度なAIソリューションの導入・拡張を成功させるため、コンサルティング、システム統合、トレーニング、マネージドサービスへの依存度が高まっていることがある。鉱業オペレーションがより複雑化しデジタル接続が進む中、企業はAIプラットフォームを既存設備、IoTデバイス、企業システム、遠隔オペレーションセンターと統合するための専門的知見を必要としている。 予測保全、フリート最適化、地質モデリング、安全監視などのAIユースケースを現場固有の課題や規制要件に合わせてカスタマイズするには、サービスが不可欠である。さらに、鉱業分野における熟練したAI・データサイエンス専門家の不足により、事業者は継続的なサポート、リアルタイム性能監視、モデルの継続的改善のためにサードパーティサービスプロバイダーへの依存度を高めている。 管理サービスやサブスクリプション型導入モデルは、初期投資コストを削減し、成果ベースのパフォーマンス契約による長期的なROIを保証することで、需要をさらに促進する。AIがパイロットプロジェクトから本格的な導入へ移行する中、サービスプロバイダーはセグメント成長を牽引する不可欠なパートナーとなっている。「2030年にはアジア太平洋地域が鉱業向けAI市場の最大シェアを占めると予測される」 アジア太平洋地域は、大規模な鉱業インフラ拡張、産業生産量の増加、エネルギー生産・製造に必要な金属・鉱物・石炭の需要増により、2030年に最大の市場シェアを占めると推定される。中国、オーストラリア、インド、インドネシアは鉄鉱石、銅、金、リチウム、石炭などの主要原材料の世界最大級生産国であり、鉱業近代化への多額の投資を牽引している。 運用効率化、コスト最適化、高生産性への需要増大が、予測分析、自律運搬システム、AI駆動掘削最適化、リアルタイム設備監視といった先進AI技術の採用を加速させている。鉱業におけるデジタル変革とインダストリー4.0統合を支援する政府施策、および自動化への大規模な官民資金投入が、AI導入をさらに強化している。 さらに、熟練エンジニア人材の豊富な供給と急速に進化するデジタルインフラ（5G接続・クラウドコンピューティングプラットフォーム）により、遠隔鉱山サイト全体でのAIソリューションのシームレスな統合が可能となっている。電子機器・EVバッテリー・再生可能エネルギー産業を支える鉱物採掘の規模拡大が続く中、同地域は2030年までに鉱業向けAI市場をリードする立場にある。 二次調査で収集した各種セグメント・サブセグメントの市場規模を確定・検証するため、鉱業向けAI分野の主要業界専門家に対し広範な一次インタビューを実施。本レポートの一次調査対象者内訳は以下の通り： 本調査には、部品サプライヤーからティア1企業、OEMに至る多様な業界専門家からの知見が含まれる。一次調査の内訳は以下の通り：・企業タイプ別：ティア1企業40%、ティア2企業35%、ティア3企業25% ? 役職別：経営幹部層45%、取締役40%、その他15%? 地域別：北米30%、欧州20%、アジア太平洋35%、その他地域15%本レポートでは、鉱業向けAI市場の主要プレイヤーをプロファイリングし、それぞれの市場順位分析を提示しています。本レポートでプロファイリングされた主要プレイヤーは以下の通りです：キャタピラー（米国）、コマツ株式会社（日本）、サンドビックAB（スウェーデン）、エピロックAB（スウェーデン）、日立建機株式会社（日本）、ヘキサゴンAB（スウェーデン）、ロックウェル・オートメーション（米国）、シーメンス（ドイツ）、トリムブル社（米国） （日本）、サンドビックAB（スウェーデン）、エピロックAB（スウェーデン）、日立建機株式会社（日本）、ヘキサゴンAB（スウェーデン）、ロックウェル・オートメーション（米国）、シーメンス（ドイツ）、トリムブル社（米国）、ABB（スイス）、マイクロソフト（米国）、SAP SE（ドイツ）などが挙げられる。 このほか、IBM（米国）、RPMGLOBAL HOLDINGS LIMITED（オーストラリア）、Liebheer（スイス）、GroundHog（米国）、Haultrax（オーストラリア）、Micromine（オーストラリア）、SYMX.AI（カナダ）、The Tomorrow Companies Inc.（米国）、VRIFY（米国）、IntelliSense.io（英国）、Orica Limited. （オーストラリア）、MineSense Technologies Ltd.（カナダ）、Exyn Technologies（米国）などが、鉱業向けAI市場におけるその他の主要企業として挙げられる。 調査範囲：本調査レポートは、提供内容、鉱業タイプ、導入形態、技術、用途、業種、地域に基づいて鉱業向けAI市場を分類しています。本レポートは、鉱業向けAI市場に関連する主要な推進要因、制約、課題、機会について記述し、2032年までの予測を行っています。これらに加え、本レポートには、鉱業向けAI市場エコシステムに含まれるすべての企業のリーダーシップマッピングと分析も含まれています。レポート購入の主な利点 本レポートは、鉱業向けAI市場全体およびサブセグメントの近似数値に関する情報を提供し、市場リーダーや新規参入企業を支援します。ステークホルダーが競争環境を理解し、事業ポジショニングの最適化や適切な市場参入戦略の立案に役立つ洞察を提供します。また、市場の動向を把握し、主要な推進要因、制約、課題、機会に関する情報を提供します。 本レポートは以下のポイントに関する洞察を提供します：・鉱業向けAI市場の主要推進要因（AIによる安全性・効率性・生産性向上の重点分析）、抑制要因（導入コストの高さとレガシーシステムとの複雑な統合）、機会（鉱山事業者のデジタル技術への志向性）、課題（AIプラットフォーム・センサー・鉱山設備間の相互運用性問題）の分析 製品開発/イノベーション：鉱業向けAI市場における新興技術、研究開発活動、新製品・サービス投入に関する詳細な洞察市場開発：収益性の高い市場に関する包括的情報——本レポートは多様な地域における鉱業向けAI市場を分析市場多様化：鉱業向けAI市場における新製品・サービス、未開拓地域、最新動向、投資に関する網羅的情報 ? 競争力評価：キャタピラー（米国）、コマツ（日本）、サンドビックAB（スウェーデン）、日立建機（日本）、ヘキサゴンAB（スウェーデン）など主要プレイヤーの市場シェア、成長戦略、サービス提供内容に関する詳細な評価 目次1 はじめに 261.1 研究目的 261.2 市場定義 261.3 研究範囲 271.3.1 対象市場と地域範囲 271.3.2 対象範囲と除外範囲 281.3.3 対象期間 28 1.4 対象通貨 29 1.5 制限事項 29 1.6 ステークホルダー 29 2 エグゼクティブサマリー 30 2.1 市場ハイライトと主要インサイト 30 2.2 主要市場参加者：戦略的展開のマッピング 31 2.3 鉱業におけるAI市場を形作るディスラプション 32 2.4 高成長セグメント 32 2.5 概要：世界市場規模、成長率、予測 33 3 プレミアムインサイト 35 3.1 鉱業向けAI市場におけるプレイヤーにとっての魅力的な機会 35 3.2 提供内容別 鉱業向けAI市場 36 3.3 導入形態別AI鉱業市場 363.4 技術別AI鉱業市場 373.5 採掘技術別AI鉱業市場 373.6 鉱山タイプ別AI鉱業市場 38 3.7 アジア太平洋地域の鉱業向けAI市場：提供内容および国別 38 3.8 鉱業向けAI市場：地域別 39 4 市場概要 40 4.1 はじめに 40 4.2 市場動向 40 4.2.1 推進要因 41 4.2.1.1 AIによる安全性・効率性・生産性への注目の高まり 41 4.2.1.2 予知保全およびリアルタイム監視ソリューションの導入増加 42 4.2.1.3 データ駆動型持続可能な採掘業務への重点化 42 ? 4.2.2 抑制要因 43 4.2.2.1 高い導入コストと統合の複雑さ 43 4.2.2.2 遠隔鉱山サイトにおけるデータ品質の低さとデジタルインフラの不足 43 4.2.3 機会 44 4.2.3.1 採掘作業の最適化に向けたデジタル技術への志向 44 4.2.3.2 スマートで接続された採掘手法の採用増加 45 4.2.3.3 先進的な地質モデリングと探査におけるAIへの依存 45 4.2.4 課題 46 4.2.4.1 AIプラットフォーム、センサー、鉱山設備間の相互運用性の問題 46 4.2.4.2 技術主導型採掘を阻害する高まる持続可能性への懸念 47 4.3 相互接続された市場とセクター横断的機会 47 4.4 ティア1/2/3プレイヤーによる戦略的動き 48 5 業界動向 50 5.1 ポーターの5つの力分析 50 5.1.1 新規参入の脅威 51 5.1.2 代替品の脅威 52 5.1.3 供給者の交渉力 52 5.1.4 購入者の交渉力 52 5.1.5 競争の激しさ 52 5.2 マクロ経済見通し 53 5.2.1 はじめに 53 5.2.2 GDPの動向と予測 53 5.2.3 世界の鉱業の動向 56 5.2.4 世界のAI産業の動向 56 5.3 バリューチェーン分析 56 5.4 エコシステム分析 58 5.5 価格分析 59 5.5.1 提供内容別AI搭載マイニングソフトウェア価格帯（2024年） 60 5.5.2 主要プレイヤー別AI搭載マイニングソフトウェア価格帯（2024年） 605.5.3 地域別AI搭載マイニングソフトウェア平均販売価格動向（2021-2024年） 615.6 貿易分析 62 5.6.1 輸入シナリオ（HSコード8429） 625.6.2 輸出シナリオ（HSコード8429） 635.7 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 645.8 投資および資金調達シナリオ 64 5.9 主要会議・イベント（2026年） 655.10 事例研究分析 665.10.1 ロックウェル・オートメーション、鉱山プラントのダウンタイムと運用コストを最小化する制御システムと可視化ソリューションを提供 66 5.10.2 小松製作所、アイティック銅鉱山で生産性と安全性を向上させる自律搬送システムを提供 665.10.3 ロックウェル・オートメーション、アムラン・ボーキサイト鉱山にファクトリートーク・スイートを導入し運用可視性を向上 67 5.10.4 ヘキサゴン、ヴァルテラ・プラチナム社の鉱山現場における業務効率化のため運用管理ソリューションを提供 675.11 2025年米国関税の影響？鉱業市場におけるAI 675.11.1 はじめに 67 5.11.2 主な関税率 68 5.11.3 価格影響分析 69 5.11.4 国・地域への影響 69 5.11.4.1 米国 69 5.11.4.2 欧州 70 5.11.4.3 アジア太平洋 71 5.11.5 採掘タイプへの影響 71 6 技術的進歩、AI駆動の影響、特許、およびイノベーション 73 6.1 主要技術 73 6.1.1 機械学習と予測分析 73 6.1.2 コンピュータビジョンと自律システム 73 6.2 補完的技術 73 6.2.1 IoTとエッジコンピューティング 73 6.2.2 高精度マッピングと地理空間分析 74 6.3 特許分析 74 7 規制環境 77 7.1 地域規制とコンプライアンス 77 7.1.1 規制機関、政府機関、その他の組織 77 7.1.2 規格 79 8 顧客環境と購買行動 81 8.1 はじめに 81 8.2 意思決定プロセス 81 8.3 主要な利害関係者および購買基準 83 8.3.1 購買プロセスに関わる主要ステークホルダーとその評価基準 83 8.3.2 購買基準 84 8.4 導入障壁と内部課題 84 8.5 各種鉱業における未充足ニーズ 86 9 提供内容別鉱業市場におけるAI 87 9.1 はじめに 88 9.2 ソフトウェア 89 9.2.1 需要を促進するデジタルトランスフォーメーション、データ駆動型意思決定、運用効率への高い重視 89 9.3 サービス 91 9.3.1 鉱業オペレーションにおける高度な分析、機械学習、コンピュータビジョンの活用拡大が市場を牽引 9110 導入形態別鉱業向けAI市場 94 10.1 概要 95 10.2 オンプレミス 9610.2.1 信頼性、運用上の独立性、およびミッションクリティカルな鉱業活動への適合性がセグメント成長を促進 9610.3 クラウドベース 97 10.3.1 セグメント成長を促進するスケーラブルなコンピューティングと集中型データアクセスの提供能力 9710.4 ハイブリッド 98 10.4.1 セグメント成長に貢献するリアルタイムエッジベース意思決定のサポート 9811 技術別鉱業AI市場 10011.1 序論 10111.2 生成AI 102 11.2.1 セグメント成長を促進する探査、鉱山計画、運用シミュレーションにおける採用拡大 102 11.2.2 ルールベースモデル 103 11.2.3 統計モデル 103 11.2.4 ディープラーニング 103 11.2.5 敵対的生成ネットワーク（GAN） 104 11.2.6 オートエンコーダ 104 11.2.7 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 105 11.2.8 トランスフォーマーモデル 105 11.3 機械学習 105 11.3.1 セグメント成長を加速するための予測分析および処方分析の需要の高まり 105 11.4 自然言語処理 106 11.4.1 セグメント成長を強化するためのリアルタイムで実用的なインテリジェンスを導出するための非構造化データの分析への強い焦点 10611.5 コンピュータビジョン 107 11.5.1 セグメント成長を加速させるリアルタイム画像・動画分析への高い支持 107 ? 12 鉱業におけるAI市場（用途別） 108 12.1 はじめに 109 12.2 予知保全・資産管理 110 12.2.1 設備保守コストの上昇と資産の複雑化がセグメント成長を促進 110 12.3 操業・プロセス最適化 112 12.3.1 採掘率の最大化と操業マージンの最適化への強い焦点がセグメント成長を促進 112 12.4 探査・地球科学 11512.4.1 再生可能エネルギー及び電気自動車サプライチェーン向け重要鉱物の確保が市場を牽引する緊急性 11512.5 安全・保安・環境 117 12.5.1 環境規制と労働安全規制の強化がセグメント成長に寄与 117 13 採掘技術別AI鉱業市場 120 13.1 序論 121 13.2 露天掘採鉱 122 13.2.1 運用複雑性の低減、安全リスクの軽減、コスト優位性がセグメント成長を促進 122 13.3 坑内採掘 123 13.3.1 労働者の安全性、持続可能性、生産性への強い焦点がセグメント成長を促進 12314 採掘タイプ別AI鉱業市場 12514.1 はじめに 12614.2 鉱物採掘 127 14.2.1 セグメント成長加速のための資源最適化とコスト効率的な生産への重点 127 14.3 金属鉱業 129 14.3.1 電気自動車および次世代製造向け重要鉱物の需要増加が市場を牽引 12914.4 石炭採掘 132 14.4.1 セグメント成長を促進する安全、コスト最適化、自動化への焦点 132 15 地域別鉱業向けAI市場 135 15.1 はじめに 136 15.2 北米 137 15.2.1 米国 141 15.2.1.1 市場成長を支える地上・地下採掘事業の急速なデジタル化 141 15.2.2 カナダ 142 15.2.2.1 市場成長を促進する豊富な鉱物・金属埋蔵量 142 15.2.3 メキシコ 143 15.2.3.1 市場成長を促進する予知保全と高度な地質モデリングへの重点的取り組み 14315.3 ヨーロッパ 144 15.3.1 ロシア 148 15.3.1.1 市場成長を支えるAI搭載調査・探査ツールの急速な革新 148 15.3.2 ドイツ 149 15.3.2.1 市場成長に寄与する産業近代化とエネルギー転換 149 15.3.3 フランス 150 15.3.3.1 市場成長加速に向けた運用効率・安全性・持続可能性の強化への重点 150 15.3.4 カザフスタン 151 15.3.4.1 市場成長促進のためのデジタル変革とインダストリー4.0導入 151 15.3.5 その他の欧州諸国 152 15.4 アジア太平洋地域 153 15.4.1 中国 157 15.4.1.1 エネルギー安全保障の優先課題と大規模な石炭生産規模による市場成長の加速 157 15.4.2 インド 158 15.4.2.1 鉱物発見の強化、操業効率の改善、規制順守の強化による市場牽引の必要性 158 15.4.3 オーストラリア 159 15.4.3.1 市場成長を促進する膨大な鉱物埋蔵量と技術主導の採掘エコシステム 159 15.4.4 インドネシア 160 15.4.4.1 市場成長に貢献するEVバッテリーおよびクリーンエネルギー技術向け鉱物の生産増加 160 15.4.5 アジア太平洋地域その他 161 15.5 その他の地域 162 15.5.1 中東・アフリカ 166 15.5.1.1 豊富な鉱物資源とエネルギー資源が市場成長を促進 166 15.5.1.2 GCC諸国 167 15.5.1.3 アフリカ及びその他中東 168 15.5.2 南米 169 15.5.2.1 世界のエネルギー転換と電気自動車産業の成長が市場拡大を加速 169 16 競争環境 171 16.1 概要 171 16.2 主要プレイヤー戦略／勝者となる権利、2021?2025 17116.3 市場シェア分析、2024 173 16.4 収益分析、2020-2024年 174 16.5 企業評価と財務指標 175 16.6 ブランド/製品比較 176 16.7 企業評価マトリックス：主要プレイヤー、2024年 177 16.7.1 スター企業 177 16.7.2 新興リーダー 177 16.7.3 普及型プレイヤー 177 16.7.4 参加者 177 16.7.5 企業フットプリント：主要プレイヤー、2024年 179 16.7.5.1 企業フットプリント 179 16.7.5.2 地域フットプリント 180 16.7.5.3 提供フットプリント 181 16.7.5.4 採掘技術フットプリント 182 16.7.5.5 アプリケーションフットプリント 183 16.8 企業評価マトリックス：スタートアップ／中小企業、2024年 18416.8.1 先進的企業 18416.8.2 対応型企業 18416.8.3 成長型企業 184 16.8.4 スタートブロック 184 16.8.5 競争力ベンチマーキング：スタートアップ／中小企業、2024年 186 16.8.5.1 主要スタートアップ／中小企業の詳細リスト 186 16.8.5.2 主要スタートアップ／中小企業の競争力ベンチマーキング 187 16.9 競争シナリオ 188 16.9.1 製品ローンチ 188 16.9.2 取引 189 17 企業プロファイル 191 17.1 主要プレイヤー 191 17.1.1 キャタピラー 191 17.1.1.1 事業概要 191 17.1.1.2 提供製品・ソリューション・サービス 192 17.1.1.3 最近の動向 193 17.1.1.3.1 製品発表 193 17.1.1.3.2 取引 193 17.1.1.4 MnMの見解 194 17.1.1.4.1 主な強み/勝因 194 17.1.1.4.2 戦略的選択 194 17.1.1.4.3 弱み/競合上の脅威 194 17.1.2 小松製作所 195 17.1.2.1 事業概要 195 17.1.2.2 提供製品・ソリューション・サービス 196 17.1.2.3 最近の動向 198 17.1.2.3.1 取引 198 ? 17.1.2.4 MnMの見解 199 17.1.2.4.1 主な強み/勝因 199 17.1.2.4.2 戦略的選択 199 17.1.2.4.3 弱み/競合上の脅威 199 17.1.3 SANDVIK AB 200 17.1.3.1 事業概要 200 17.1.3.2 提供製品・ソリューション・サービス 201 17.1.3.3 最近の動向 202 17.1.3.3.1 製品発売 202 17.1.3.3.2 取引 202 17.1.3.4 MnMの見解 203 17.1.3.4.1 主な強み/勝因 203 17.1.3.4.2 戦略的選択 203 17.1.3.4.3 弱み/競合上の脅威 203 17.1.4 日立建機株式会社 204 17.1.4.1 事業概要 204 17.1.4.2 提供製品・ソリューション・サービス 206 17.1.4.3 最近の動向 207 17.1.4.3.1 製品発売 207 17.1.4.3.2 取引 208 17.1.4.4 MnMの見解 208 17.1.4.4.1 主な強み/勝因 208 17.1.4.4.2 戦略的選択 208 17.1.4.4.3 弱み/競合上の脅威 208 17.1.5 HEXAGON AB 209 17.1.5.1 事業概要 209 17.1.5.2 提供製品・ソリューション・サービス 211 17.1.5.3 最近の動向 212 17.1.5.3.1 製品発売 212 17.1.5.3.2 取引 213 17.1.5.3.3 事業拡大 213 17.1.5.4 MnMの見解 213 17.1.5.4.1 主な強み／勝因 213 17.1.5.4.2 戦略的選択 214 17.1.5.4.3 弱み／競合上の脅威 214 17.1.6 EPIROC AB 215 17.1.6.1 事業概要 215 17.1.6.2 提供製品・ソリューション・サービス 217 17.1.6.3 最近の動向 218 17.1.6.3.1 取引 218 17.1.6.3.2 拡張 218 ? 17.1.7 ROCKWELL AUTOMATION 219 17.1.7.1 事業概要 219 17.1.7.2 提供製品・ソリューション・サービス 221 17.1.8 SIEMENS 222 17.1.8.1 事業概要 222 17.1.8.2 提供製品・ソリューション・サービス 224 17.1.8.3 最近の動向 225 17.1.8.3.1 取引 225 17.1.9 TRIMBLE INC. 226 17.1.9.1 事業概要 226 17.1.9.2 提供製品・ソリューション・サービス 228 17.1.9.3 最近の動向 229 17.1.9.3.1 製品発表 229 17.1.9.3.2 取引 229 17.1.10 ABB 230 17.1.10.1 事業概要 230 17.1.10.2 提供製品・ソリューション・サービス 232 17.1.10.3 最近の動向 233 17.1.10.3.1 製品発表 233 17.1.11 マイクロソフト 234 17.1.11.1 事業概要 234 17.1.11.2 提供製品・ソリューション・サービス 236 17.1.11.3 最近の動向 236 17.1.11.3.1 取引 236 17.1.12 SAP SE 237 17.1.12.1 事業概要 237 17.1.12.2 提供製品・ソリューション・サービス 239 17.1.12.3 最近の動向 239 17.1.12.3.1 取引 239 17.2 その他の主要企業 240 17.2.1 IBM 240 17.2.2 RPMグローバル・ホールディングス・リミテッド 241 17.2.3 リーベラー 242 17.2.4 グラウンドホッグ 243 17.2.5 ハウトラックス 244 17.2.6 マイクロマイン・ピーティーワイ・リミテッド 245 17.2.7 SYMX.AI 246 17.2.8 THE TOMORROW COMPANIES INC. 247 17.2.9 VRIFY 248 17.2.10 INTELLISENSE.IO 249 17.2.11 ORICA LIMITED 250 17.2.12 MINESENSE TECHNOLOGIES LTD. 251 17.2.13 EXYN TECHNOLOGIES 252 18 調査方法論 253 18.1 調査データ 253 18.2 二次調査と一次調査 254 18.2.1 二次データ 255 18.2.1.1 二次情報源からの主要データ 256 18.2.1.2 主要二次情報源リスト 256 18.2.2 一次データ 256 18.2.2.1 一次情報源からの主要データ 257 18.2.2.2 一次インタビュー参加者リスト 257 18.2.2.3 一次データの内訳 258 18.2.2.4 主要な業界インサイト 258 18.3 市場規模推定 259 18.3.1 ボトムアップアプローチ 260 18.3.2 トップダウンアプローチ 260 18.3.3 基準年度の市場規模算出 261 18.4 市場予測アプローチ 262 18.4.1 供給側 262 18.4.2 需要側 262 18.5 データ三角測量 263 18.6 因子分析 264 18.7 研究前提 264 18.8 研究の限界 265 18.9 リスク分析 265 19 付録 266 19.1 ディスカッションガイド 266 19.2 ナレッジストア：マーケッツアンドマーケッツの購読ポータル 270 19.3 カスタマイズオプション 272 19.4 関連レポート 272 19.5 著者詳細 273 図表リスト表1 鉱業市場におけるAI：包含と除外 28表2 相互接続市場とクロスセクター機会 48表3 ティア1/2/3企業が採用した戦略的動き 483プレイヤーが採用した戦略的動き 48 表4 ポーターの5つの力の影響 50 表5 主要国別GDP変化率（2021年～2030年） 53 表6 鉱業AIエコシステムにおける企業の役割 59表7 2024年AI搭載鉱業ソフトウェア価格帯（米ドル） 60 表8 主要プレイヤーが提供するAI搭載鉱業ソフトウェアの価格帯、2024年（米ドル/年） 60表9 AI搭載鉱業ソフトウェアの平均販売価格動向、地域別、2021年～2024年 （千米ドル） 61 表 10 HS コード 8429 準拠製品の輸入データ、国別、2020 年～2024 年（百万米ドル） 62表 11 HS コード 8429 準拠製品の輸出データ、国別、2020 年～2024 年 (百万米ドル) 63 表 12 主要会議およびイベントの一覧、2026年 65 表 13 制御システムおよび視覚化ソリューションにより、鉱山プラントの統合制御と安全性を確保 66 表14 フロントランナー自律運搬システムがAitik露天掘り銅鉱山の生産性と資産利用率を向上 66表15 FactoryTalk Suite自動化ソリューションがAmrunボーキサイト鉱山の重要操業を維持 67 表16 J5オペレーション管理ソリューションがヴァルテラ・プラチナム社の鉱山現場で業務を効率化 67 表17 米国調整済み相互関税率 68表18 主要特許一覧、2023?2024年 75表19 北米：規制機関、政府機関、その他の組織一覧 77表20 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織一覧 78表21 アジア太平洋：規制機関、政府機関、その他の組織一覧 79表22 アジア太平洋：規制機関、政府機関、その他の組織一覧 80表23 アジア太平洋：規制機関、政府機関、その他の組織一覧 81表24 アジア太平洋：規制機関、政府機関、その他の組織一覧 82表25 アジア太平洋：規制機関、政府機関、その他の組織一覧 83表26 アジア太平洋：規制機関、政府機関、その他の組織一覧 84表27 アジア太平洋：規制機関、政府機関、その他の組織一覧 85表28 アジア太平洋：規制機関、政府機関、その他の組織一覧 86表29 アジア太平洋：規制機関、政府機関、その他の組織一覧 8 その他の組織一覧 77 表20 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織一覧 78 表21 アジア太平洋：規制機関、政府機関、その他の組織一覧 78 表22 その他の地域： 規制機関、政府機関、その他の組織の一覧 79 表23 鉱業基準におけるAI 80 表24 鉱業タイプ別購買プロセスへのステークホルダーの影響度（%） 83 表25 鉱業タイプ別主要購買基準 84表26 鉱業タイプ別AI鉱業市場における未充足ニーズ 86表27 提供別AI鉱業市場規模（2021-2024年、百万米ドル） 88 表28 提供別鉱業向けAI市場、2025-2032年（百万米ドル） 88表29 ソフトウェア：用途別鉱業向けAI市場、2021-2024年（百万米ドル） 90 表30 ソフトウェア：鉱業向けAI市場、用途別、2025-2032年（百万米ドル） 90 表31 ソフトウェア：鉱業におけるAI市場、地域別、2021年～2024年（百万米ドル） 90表32 ソフトウェア：鉱業におけるAI市場、地域別、2025年～2032年（百万米ドル） 91 表 33 サービス：鉱業における AI 市場、アプリケーション別、2021 年～2024 年（百万米ドル） 92表 34 サービス：鉱業における AI 市場、アプリケーション別、2025 年～2032 年（百万米ドル） 92 表 35 サービス：鉱業における AI 市場、地域別、2021 年～2024年（百万米ドル） 92 表36 サービス：鉱業におけるAI市場、地域別、2025年～2032年（百万米ドル） 93 表37 鉱業におけるAI市場、導入モード別、2021年～2024年（百万米ドル） 95 表38 鉱業向けAI市場：導入モード別、2025年～2032年（百万米ドル） 96 表39 オンプレミス：地域別鉱業向けAI市場、2021年～2024年（百万米ドル） 96表40 オンプレミス：地域別鉱業向けAI市場、2025年～2032年（百万米ドル） 97 表41 クラウドベース：地域別鉱業向けAI市場、2021-2024年（百万米ドル） 98表42 クラウドベース：地域別鉱業向けAI市場、2025-2032年（百万米ドル） 98表43 ハイブリッド： 地域別鉱業向けAI市場、2021-2024年（百万米ドル） 99 表44 ハイブリッド型：地域別鉱業向けAI市場、2025-2032年（百万米ドル） 99 表45 採掘におけるAI市場、技術別、2021-2024年（百万米ドル） 101表46 採掘におけるAI市場、技術別、2025-2032年（百万米ドル） 102 表 47 鉱業における AI 市場、用途別、2021 年～2024 年（百万米ドル） 109表 48 鉱業における AI 市場、用途別、2025 年～2032 年（百万米ドル） 110 表49 予知保全・資産管理：鉱業におけるAI市場、採掘タイプ別、2021-2024年（百万米ドル） 111 表50 予知保全・資産管理： 鉱業におけるAI市場：採掘タイプ別、2025年～2032年（百万米ドル） 111 表51 予知保全・資産管理：鉱業におけるAI市場：提供形態別、2021年～2024年（百万米ドル） 111 表52 予知保全・資産管理：鉱業向けAI市場、提供形態別、2025-2032年（百万米ドル） 111 表53 予知保全・資産管理：鉱業向けAI市場、 地域別、2021?2024年（百万米ドル） 112 表54 予知保全・資産管理：鉱業向けAI市場、地域別、2025?2032年（百万米ドル） 112 表55 操業・プロセス最適化：鉱業向けAI市場、採掘タイプ別、2021-2024年（百万米ドル） 113表56 操業・プロセス最適化：鉱業向けAI市場、採掘タイプ別、2025-2032年 (百万米ドル) 113 表 57 運用およびプロセス最適化：鉱業における AI 市場、提供内容別、2021 年～2024 年 (百万米ドル) 113 表 58 運用およびプロセス最適化：鉱業における AI 市場、提供内容別、2025 年～2032 年（百万米ドル） 114表 59 運用およびプロセス最適化：鉱業における AI 市場、地域別、2021 年～2024 年（百万米ドル） 114 表60 操業・プロセス最適化：鉱業におけるAI市場、地域別、2025-2032年（百万米ドル） 114表61 探査・地球科学： 採掘タイプ別AI鉱業市場、2021-2024年（百万米ドル） 115表62 探査・地球科学：採掘タイプ別AI鉱業市場、2025-2032年（百万米ドル） 115 表63 探査・地球科学：提供サービス別AI鉱業市場、2021-2024年（百万米ドル） 116 表64 探査・地球科学：鉱業におけるAI市場、提供形態別、2025年～2032年（百万米ドル） 116表65 探査・地球科学：鉱業におけるAI市場、地域別、2021年～2024年（百万米ドル） 116 表66 探査・地球科学：地域別AI鉱業市場、2025-2032年（百万米ドル） 116表67 安全・セキュリティ・環境： 採掘タイプ別AI鉱業市場、2021-2024年（百万米ドル） 117 表68 安全・セキュリティ・環境分野：AI鉱業市場、採掘タイプ別、2025-2032年（百万米ドル） 118 表69 安全・セキュリティ・環境：鉱業向けAI市場、提供形態別、2021-2024年（百万米ドル） 118 表70 安全・セキュリティ・環境：鉱業向けAI市場、提供形態別、2025年～2032年（百万米ドル） 118 表71 安全・セキュリティ・環境：鉱業におけるAI市場、地域別、2021-2024年（百万米ドル） 118表72 安全・セキュリティ・環境： 地域別AI鉱業市場、2025-2032年（百万米ドル） 119 表73 採掘技術別AI鉱業市場、2021-2024年（百万米ドル） 121 表74 採掘技術別AI鉱業市場、2025-2032年（百万米ドル） 122表75 露天掘り：採掘タイプ別AI鉱業市場、2021-2024年（百万米ドル） 122 表 76 露天掘り：鉱業における AI 市場、採掘タイプ別、2025 年～2032 年（百万米ドル） 123表 77 坑内採掘：鉱業における AI 市場、採掘タイプ別、2021 年～2024 年（百万米ドル） 124 表 78 地下採掘：採掘タイプ別 AI 鉱業市場、2025 年～2032 年（百万米ドル） 124表 79 採掘タイプ別 AI 鉱業市場、2021 年～2024 年（百万米ドル） 126 表80 採掘タイプ別AI in Mining市場、2025-2032年（百万米ドル） 127 表81 鉱物採掘：地域別AI in Mining市場、2021-2024年（百万米ドル） 127 表82 鉱物採掘： 地域別AI鉱業市場、2025年～2032年（百万米ドル） 128 表83 鉱物採掘：用途別AI鉱業市場、2021年～2024年（百万米ドル） 128 表84 鉱物採掘： AI 鉱業市場、用途別、2025年～2032年（百万米ドル） 128 表85 鉱物採掘：AI 鉱業市場、採掘技術別、2021年～2024年（百万米ドル） 129 表86 鉱物採掘：採掘技術別AI採掘市場、2025年～2032年（百万米ドル） 129表87 金属採掘：地域別AI採掘市場、2021年～2024年（百万米ドル） 130 表 88 金属鉱業：地域別 AI 鉱業市場、2025年～2032年（百万米ドル） 130表 89 金属鉱業：用途別 AI 鉱業市場、2021年～2024年（百万米ドル） 130 表 90 金属鉱業：鉱業における AI 市場、用途別、2025 年～2032 年 (百万米ドル) 131 表 91 金属鉱業：鉱業における AI 市場、採掘技術別、2021 年～2024 年 (百万米ドル) 131 表 92 金属鉱業：鉱業における AI 市場、採掘技術別、2025 年～2032 年 (百万米ドル) 131 表 93 石炭採掘：地域別 AI 鉱業市場、2021年～2024年 (百万米ドル) 132 表 94 石炭採掘：地域別 AI 鉱業市場、2025年～2032年 (百万米ドル) 132 表 95 石炭採掘：採掘における AI 市場、用途別、2021 年～2024 年（百万米ドル） 133 表 96 石炭採掘：採掘における AI 市場、用途別、2025 年～2032 年（百万米ドル） 133 表97 石炭採掘：採掘技術別AI採掘市場、2021-2024年（百万米ドル） 133表98 石炭採掘：採掘技術別AI採掘市場、2025-2032年（百万米ドル） 134 表 99 採掘市場における AI、地域別、2021年～2024年（百万米ドル） 136表 100 採掘市場における AI、地域別、2025年～2032年（百万米ドル） 137 表 101 北米：国別鉱業における AI 市場、2021 年～2024 年（百万米ドル） 138表 102 北米：国別鉱業における AI 市場、2025 年～2032 年 (百万米ドル) 138 表 103 北米：導入モード別 AI 鉱業市場、2021 年～2024 年 (百万米ドル) 139 表 104 北米：導入モード別鉱業における AI 市場、2025 年～2032 年(百万米ドル) 139 表 105 北米：提供内容別鉱業向け AI 市場、2021 年～2024 年（百万米ドル） 139表 106 北米：提供内容別鉱業向け AI 市場、2025 年～2032 年（百万米ドル） 139 表107 北米：鉱業におけるAI市場、鉱業タイプ別、2021-2024年（百万米ドル） 140表108 北米：鉱業におけるAI市場、鉱業タイプ別、2025-2032年（百万米ドル） 140 表 109 北米：鉱業における AI 市場、用途別、2021 年～2024 年（百万米ドル） 140表 110 北米：鉱業における AI 市場、用途別、2025 年～2032 年（百万米ドル） 140 表 111 米国：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2021 年～2024 年（百万米ドル） 141 表112 米国：鉱業におけるAI市場、採掘タイプ別、2025-2032年（百万米ドル） 142表113 カナダ：鉱業におけるAI市場、採掘タイプ別、2021-2024年（百万米ドル） 142 表 114 カナダ：鉱業タイプ別 AI 鉱業市場、2025年～2032年（百万米ドル） 143表 115 メキシコ：鉱業タイプ別 AI 鉱業市場、2021年～2024年（百万米ドル） 144 表 116 メキシコ：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2025 年～2032 年（百万米ドル） 144表 117 ヨーロッパ：鉱業における AI 市場、国別、2021 年～2024 年（百万米ドル） 145 表 118 ヨーロッパ：国別鉱業における AI 市場、2025 年～2032 年（百万米ドル） 146表 119 ヨーロッパ：導入モード別鉱業における AI 市場、2021 年～2024 年（百万米ドル） 146 表120 欧州：鉱業向けAI市場、導入モード別、2025-2032年（百万米ドル） 146表121 欧州：鉱業向けAI市場、提供内容別、2021-2024年（百万米ドル） 146 表 122 ヨーロッパ：鉱業における AI 市場、提供内容別、2025 年～2032 年（百万米ドル） 147表 123 ヨーロッパ：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2021 年～2024 年（百万米ドル） 147 表 124 ヨーロッパ：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2025 年～2032 年（百万米ドル） 147表 125 ヨーロッパ：鉱業における AI 市場、用途別、2021 年～2024 年（百万米ドル） 147 表 126 ヨーロッパ：鉱業における AI 市場、用途別、2025 年～2032 年（百万米ドル） 148表 127 ロシア：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2021 年～2024 年（百万米ドル） 148 表 128 ロシア：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2025 年～2032 年（百万米ドル） 149表 129 ドイツ：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2021 年～2024 年 (百万米ドル) 149 表 130 ドイツ：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2025 年～2032 年 (百万米ドル) 150 表 131 フランス：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2021 年～2024 年 (百万米ドル) 150 表 132 フランス：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2025 年～2032 年（単位：百万米ドル） 151 表 133 カザフスタン：鉱業タイプ別 AI 鉱業市場、2021 年～2024 年（単位：百万米ドル） 151表 134 カザフスタン：鉱業タイプ別 AI 鉱業市場、2025 年～2032 年（単位：百万米ドル） 152 表 135 その他のヨーロッパ：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2021年～2024年（百万米ドル） 152表 136 その他のヨーロッパ：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2025年～2032年（百万米ドル） 153 表137 アジア太平洋地域：国別AI鉱業市場、2021-2024年（百万米ドル） 154表138 アジア太平洋地域： 国別AI鉱業市場、2025年～2032年（百万米ドル） 155 表139 アジア太平洋地域：導入モード別AI鉱業市場、2021年～2024年（百万米ドル） 155 表140 アジア太平洋地域：AI鉱業市場、導入モード別、2025年～2032年（百万米ドル） 155表141 アジア太平洋地域：AI鉱業市場、提供内容別、2021年～2024年（百万米ドル） 155 表 142 アジア太平洋地域：鉱業における AI 市場、提供内容別、2025 年～2032 年（百万米ドル） 156表 143 アジア太平洋地域：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2021 年～2024 年（百万米ドル） 156 表 144 アジア太平洋地域：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2025年～2032年（百万米ドル） 156表 145 アジア太平洋地域：鉱業における AI 市場、用途別、2021年～2024年（百万米ドル） 156 表146 アジア太平洋地域：鉱業におけるAI市場、用途別、2025年～2032年（百万米ドル） 157表147 中国：鉱業におけるAI市場、採掘タイプ別、2021年～2024年（百万米ドル） 158 表 148 中国：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2025 年～2032 年（百万米ドル） 158 表 149 インド： 鉱業におけるAI市場規模、採掘タイプ別、2021年～2024年（百万米ドル） 159 表150 インド：鉱業におけるAI市場規模、採掘タイプ別、2025年～2032年（百万米ドル） 159 表151 オーストラリア： 鉱業タイプ別AI鉱業市場、2021-2024年（百万米ドル） 160 表152 オーストラリア：鉱業タイプ別AI鉱業市場、2025-2032年 (百万米ドル) 160 表 153 インドネシア：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2021 年～2024 年 (百万米ドル) 161 表 154 インドネシア：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2025 年～2032 年（百万米ドル） 161表 155 アジア太平洋地域その他：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2021 年～2024 年（百万米ドル） 161 表 156 アジア太平洋地域その他：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2025 年～2032 年（百万米ドル） 162表 157 ROW：鉱業における AI 市場、地域別、2021 年～2024 年（百万米ドル） 163 表 158 行：地域別鉱業における AI 市場、2025 年～2032 年（百万米ドル） 163表 159 行：導入モード別鉱業における AI 市場、2021 年～2024 年（百万米ドル） 164 表 160 行： 導入モード別 AI 鉱業市場、2025年～2032年（百万米ドル） 164表 161 行： 提供内容別 AI 鉱業市場、2021年～2024年（百万米ドル） 164 表162 行：提供形態別鉱業向けAI市場、2025年～2032年（百万米ドル） 164表163 行：鉱業タイプ別鉱業向けAI市場、2021年～2024年（百万米ドル） 165 表 164 行：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2025 年～2032 年（百万米ドル） 165表 165 行：鉱業における AI 市場、用途別、2021 年～2024 年（百万米ドル） 165 表 166 行：鉱業における AI 市場、用途別、2025 年～2032 年（百万米ドル） 165表 167 中東およびアフリカ：鉱業における AI 市場、国別、2021 年～2024 年（百万米ドル） 166 表 168 中東・アフリカ：国別 AI 鉱業市場、2025年～2032年（百万米ドル） 166 表 169 中東・アフリカ：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2021 年～2024 年（単位：百万米ドル） 167 表 170 中東・アフリカ：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2025 年～2032 年（百万米ドル） 167 表 171 GCC 諸国：鉱業タイプ別 AI 鉱業市場、2021年～2024年（百万米ドル） 168 表 172 GCC 諸国：鉱業タイプ別 AI 鉱業市場、2025 年～2032 年（百万米ドル） 168表 173 アフリカおよびその他中東： 採掘タイプ別AI鉱業市場、2021-2024年（百万米ドル） 169 表 174 アフリカおよびその他中東地域：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2025 年～2032 年（百万米ドル） 169表 175 南米：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2021 年～2024 年 (百万米ドル) 170 表 176 南米：鉱業における AI 市場、鉱業タイプ別、2025 年～2032 年 (百万米ドル) 170 表177 鉱業におけるAI市場：主要プレイヤーが採用した戦略の概要、2021年1月～2025年11月 171表178 鉱業におけるAI市場：競争の度合い、2024年 173 表179 鉱業におけるAI市場：地域別フットプリント 180表180 鉱業におけるAI市場：提供フットプリント 181表181 鉱業におけるAI市場：採掘技術フットプリント 182 表182 鉱業市場におけるAI：アプリケーションのフットプリント 183表183 鉱業市場におけるAI：主要スタートアップ/中小企業の詳細リスト 186表184 鉱業市場におけるAI：主要スタートアップ/中小企業の競争力ベンチマーク 187 表185 鉱業市場におけるAI：製品発表（2021年1月～2025年11月） 188表186 鉱業市場におけるAI：取引実績（2021年1月～2025年11月） 189 表187 キャタピラー：企業概要 191表188 キャタピラー：提供製品／ソリューション／サービス 192表189 キャタピラー：製品リリース 193 表 190 キャタピラー：取引 193 表 191 小松製作所：会社概要 195 表 192 小松製作所：提供製品・ソリューション・サービス 196 表 193 小松：取引 198 表 194 SANDVIK AB：会社概要 200 表 195 SANDVIK AB：提供製品・ソリューション・サービス 201 表 196 SANDVIK AB：製品発売 202 表 197 SANDVIK AB：取引 202 表 198 日立建機株式会社：会社概要 204 表199 日立建機株式会社：提供製品・ソリューション・サービス 206表200 日立建機株式会社：製品発売 207 表201 日立建機株式会社：取引実績 208表202 HEXAGON AB：会社概要 209表203 HEXAGON AB：提供製品・ソリューション・サービス 211 表204 HEXAGON AB：製品発表 212表205 HEXAGON AB：取引実績 213表206 HEXAGON AB：事業拡大 213表207 EPIROC AB：会社概要 215 表 208 EPIROC AB：提供製品・ソリューション・サービス 217 表 209 EPIROC AB：取引 218 表 210 EPIROC AB：事業拡大 218 表 211 ROCKWELL AUTOMATION：会社概要 219 表 212 ロックウェル・オートメーション：提供製品・ソリューション・サービス 221表 213 シーメンス：会社概要 222表 214 シーメンス：提供製品・ソリューション・サービス 224 表215 シーメンス：取引実績 225表216 トリムブル社：会社概要 226表217 トリムブル社：提供製品・ソリューション・サービス 228表218 トリムブル社：製品発表 229 表219 トリムブル社：取引実績 229表220 ABB：会社概要 230表221 ABB：提供製品・ソリューション・サービス 232 表222 ABB：製品発表 233 表223 マイクロソフト：会社概要 234 表224 マイクロソフト：提供製品・ソリューション・サービス 236 表225 マイクロソフト：取引 236 表 226 SAP SE：会社概要 237 表 227 SAP SE：提供製品・ソリューション・サービス 239 表 228 SAP SE：取引 239 表229 IBM：会社概要 240 表230 RPMグローバル・ホールディングス・リミテッド：会社概要 241 表231 リープヘル：会社概要 242 表232 グラウンドホッグ：会社概要 243 表233 HAULTRAX：会社概要 244 表234 MICROMINE PTY LTD.：会社概要 245 表235 SYMX.AI：会社概要 246 表236 THE TOMORROW COMPANIES INC.：会社概要 247 表237 VRIFY：会社概要 248 表238 INTELLISENSE.IO：会社概要 249 表239 ORICA LIMITED：会社概要 250 表240 MINESENSE TECHNOLOGIES LTD.：会社概要 251 表241 EXYNテクノロジーズ：企業概要 252 表242 主要二次情報源 256 ? 表243 主要インタビュー参加者 257 表244 鉱業におけるAI市場：調査前提 264 表245 鉱業におけるAI市場：リスク分析 265図1 鉱業におけるAI市場のセグメンテーションと地域範囲 27図2 鉱業におけるAI市場：対象期間 28図3 鉱業におけるAI市場のシナリオ 30 図4 世界の鉱業におけるAI市場規模、2021年～2032年 31 図5 2021-2025年における鉱業向けAI市場の主要プレイヤーが採用する主要戦略 31図6 鉱業向けAI市場の成長に影響を与えるディスラプション 32 図7 2025年～2032年の鉱業向けAI市場における高成長セグメント 32図8 予測期間中にアジア太平洋地域が最高CAGRを記録 33 図9 ロボット自動化の採用拡大によりアジア太平洋地域が世界的な成長を主導 35図10 予測期間中にソフトウェアセグメントが鉱業向けAI市場を支配 36 図11 オンプレミスセグメントが2032年に最大の市場シェアを占める見込み 36図12 機械学習セグメントが2025年に最大の市場シェアを獲得する見込み 37 図13 露天掘鉱セグメントが2032年に大きな市場シェアを獲得 37図14 金属鉱業セグメントが2032年に鉱業向けAI市場で最大のシェアを占める 38 図15 2032年、ソフトウェアセグメントと中国がアジア太平洋地域の鉱業向けAI市場で最大のシェアを占める見込み 38図16 2025年から2032年にかけて、インドが世界の鉱業向けAI市場で最高のCAGRを記録する見込み 図17 推進要因、抑制要因、機会、課題 41図18 影響分析：推進要因 43図19 影響分析：抑制要因 44 図20 影響分析：機会 46 図21 影響分析：課題 47 図22 ポーターの5つの力分析 51 図23 鉱業におけるAIバリューチェーン分析 57 図24 鉱業エコシステムにおけるAI 58図25 2021～2024年における地域別AI搭載鉱業ソフトウェア平均販売価格推移 61 図 26 2020 年から 2024 年における上位 5 カ国における HS コード 8429 準拠製品の輸入シナリオ 62 図 27 2020 年から 2024 年における上位 5 カ国における HS コード 8429 準拠製品の輸出シナリオ2024年 63 図28 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド/混乱 64 図29 投資および資金調達シナリオ、2021年～2021年 65 図30 特許出願及び特許付与件数、2015年～2024年 74図31 意思決定要因 82図32 鉱業タイプ別購買プロセスへのステークホルダーの影響 83 図33 鉱業タイプ別主要購買基準 84図34 鉱業分野におけるAI導入障壁と内部課題 85図35 2025年から2032年にかけて鉱業向けAI市場をソフトウェアセグメントが主導 88 図36 予測期間中にオンプレミスセグメントが市場を支配 95図37 2025年から2032年にかけて生成AIセグメントが最高CAGRを示す 101 図38 2025年にオペレーション＆プロセス最適化セグメントが最大の市場シェアを占める見込み 109図39 予測期間中に地下採掘セグメントがより高いCAGRを示す見込み 121 図40 金属鉱業セグメントが2032年に最大の市場シェアを獲得 126図41 アジア太平洋地域が2025年から2032年の間に最高のCAGRを示す 136図42 北米：鉱業におけるAI市場の概要 138 図43 欧州：鉱業自動化市場概況 145 図44 アジア太平洋地域：鉱業自動化市場概況 154 図45 その他の地域：鉱業自動化市場概況 163 図46 2024年AI鉱業技術提供企業の市場シェア分析 173図47 鉱業におけるAI市場：上位4社の収益分析（2020年～2024年） 174 図48 企業評価 175図49 財務指標（EV/EBITDA） 175 図50 ブランド／製品比較 176図51 鉱業向けAI市場：企業評価マトリックス（主要プレイヤー）、2024年 178図52 鉱業向けAI市場：企業フットプリント 179 図53 鉱業市場におけるAI：企業評価マトリックス（スタートアップ／中小企業）、2024年 185図54 キャタピラー：企業概要 192図55 小松製作所：企業概要 196 図 56 SANDVIK AB：企業概要 201 図 57 日立建機株式会社：企業概要 205 図 58 HEXAGON AB：会社概要 210 図 59 EPIROC AB：会社概要 216 図60 ロックウェル・オートメーション：企業概要 220図61 シーメンス：企業概要 223図62 トリムブル社：企業概要 227図63 ABB：企業概要 231 図64 マイクロソフト：企業概要 235図65 SAP SE：企業概要 238図66 鉱業におけるAI市場：調査設計 253図67 鉱業におけるAI市場：調査アプローチ 255 図68 二次情報源から収集したデータ 256図69 一次情報源から収集したデータ 257図70 一次インタビューの内訳（企業タイプ・役職・地域別） 258 図71 業界専門家からの主な知見 258 図72 鉱業におけるAI市場：調査フロー 259 図73 鉱業におけるAI市場：ボトムアップアプローチ 260 図74 鉱業におけるAI市場： トップダウンアプローチ 260 図75 鉱業におけるAI市場規模推定（供給側） 261 図76 鉱業におけるAI市場：データ三角測量 263 図77 鉱業におけるAI市場：調査の限界 265
SummaryThe AI in mining market is anticipated to grow from USD 2.60 billion in 2025 to USD 9.93 billion by 2032, at a CAGR of 21.1% between 2025 and 2032. The AI in mining market is driven by rapid digital transformation and the increasing deployment of IoT, cloud computing, and 5G connectivity across mining sites. The expanding adoption of autonomous haulage systems, smart drilling, and fleet management platforms accelerates automation and enables remote operations, particularly in complex and inaccessible mining locations. Table of Contents1 INTRODUCTION 26 List of Tables/GraphsTABLE 1 AI IN MINING MARKET: INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 28
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