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アンビエントインテリジェンス市場の世界産業規模、シェア、動向、機会、予測、コンポーネント別(ハードウェアおよびソフトウェア&ソリューション)、技術別(Bluetooth Low Energy、RFID、センサー環境光センサー、ナノテクノロジー、バイオメトリクス、その他)、エンドユーザー別(住宅、小売、ヘルスケア、産業、自動車、その他)、地域別、競争相手別、2018~2028年


Ambient Intelligence Market Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, By Component (Hardware and Software & Solutions), By Technology (Bluetooth Low Energy, RFID, Sensors Ambient Light Sensor, Nanotechnology, Biometrics, and Others), By End-User (Residential, Retail, Healthcare, Industrial, Automotive and Others), By Region, By Competition, 2018-2028

世界のアンビエントインテリジェンス市場は、2022年に847億8000万米ドルと評価され、2028年までのCAGRは15.11%で、予測期間中に力強い成長を予測される。世界のアンビエントインテリジェンス市場は現在、著しい成... もっと見る

 

 

出版社 出版年月 電子版価格 ページ数 言語
TechSci Research
テックサイリサーチ
2023年11月7日 US$4,900
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181 英語

 

サマリー

世界のアンビエントインテリジェンス市場は、2022年に847億8000万米ドルと評価され、2028年までのCAGRは15.11%で、予測期間中に力強い成長を予測される。世界のアンビエントインテリジェンス市場は現在、著しい成長の上昇を経験しており、その主な要因は、多数の産業におけるサプライチェーン業務の革新と最適化における人工知能(AI)技術の役割の拡大に後押しされている。AIは、今日の急速に進化するグローバル市場において、効率性を高め、コストを削減し、競争力を確立しようと努力する組織にとって、かけがえのない資産としての役割を担っている。本調査では、サプライチェーン業界全体でAIによって引き起こされる重大な変革を掘り下げ、データ主導の洞察と自動化が支配する時代に繁栄するための能力を組織に提供する。
AI技術の登場はサプライチェーン・マネジメントに新時代をもたらし、オペレーショナル・エクセレンスの基盤を構成する多様な能力を付与した。サプライチェーン領域でAIの普及を促進する極めて重要な触媒は、業務効率の向上をあくなき追求することである。AIを活用したアルゴリズムと予測分析は、需要予測、在庫管理、ルート最適化など、サプライチェーンのさまざまな側面を最適化するために必要なツールを組織に提供する。こうしたAIの介入は、リードタイムの短縮、輸送コストの削減、顧客満足度の向上につながる。
AIが真に得意とする極めて重要な領域の中でも、需要予測は際立っている。過去の販売データ、市場力学、天候パターンや経済指標などの外部変数を綿密に精査することで、AIアルゴリズムには高精度の需要予測を生成する能力がある。これにより、企業は生産と在庫レベルを実際の需要に同期させることができ、在庫切れを回避しながら過剰在庫を最小限に抑えることができる。AI主導の在庫管理は、効率性のもう一つの顕著な推進力として浮上している。AIアルゴリズムは、在庫レベルの最適化を目的として、在庫レベル、サプライヤーのパフォーマンス、需要の変動を注意深く監視する。その結果、在庫コストの削減だけでなく、必要なときに必要な場所で製品が入手できるという保証も得られる。
サプライチェーン・ロジスティクスは、AI技術の主な受益者のひとつである。AIを活用したルート最適化とリアルタイムの追跡は、輸送業務の効率を高める。これは、燃料消費量の削減、輸送費の削減、顧客への時間厳守の配送といった具体的なメリットにつながる。さらに、AIはサプライチェーンの可視性と透明性を高める。IoTセンサーとデータ分析を戦略的に導入することで、企業は輸送中の物品の状態や状況をリアルタイムで把握できるようになる。この可視性の向上は、潜在的な問題を特定し、プロアクティブに対処するのに役立ち、サプライチェーンの回復力を高める。ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)や自律型ロボットなどのテクノロジーは、オーダーピッキング、梱包、在庫補充などの役割を担うようになってきている。その結果もたらされるメリットは2つある。人件費の削減とエラーの同時最小化であり、どちらもプロセス全体の効率向上に貢献する。AIとブロックチェーン技術の融合は、サプライチェーンのセキュリティと透明性の強化にも貢献する。この融合により、組織は製品のエンド・ツー・エンドの可視性とトレーサビリティを獲得し、不正行為や偽造品のリスクを軽減することができる。
まとめると、世界のアンビエント・インテリジェンス市場は現在、AI技術の変革的影響によって著しい成長段階にある。これらのイノベーションは、サプライチェーン・マネジメントの状況を根本的に再構築し、プロセスの合理化、コストの削減、タイムリーで効率的な商品の配送を実現している。AI技術はとどまることを知らない進化を続けており、サプライチェーン・マネジメントの未来を形作る上でその役割は揺るぎないものとなっている。
主な市場促進要因
スマートでコネクテッドな環境に対する需要の高まり
世界のアンビエントインテリジェンス市場の主な推進要因の1つは、さまざまな分野でスマート環境とコネクテッド環境に対する需要が急増していることである。アンビエントインテリジェンスは、モノのインターネット(IoT)、人工知能(AI)、データ分析などの最先端技術を活用し、インテリジェントで応答性の高い空間を実現する。こうしたスマート環境は、家庭、オフィス、医療施設、小売店、都市などで見られる。
住宅環境では、利便性、セキュリティ、エネルギー効率を提供するスマートホームデバイスやシステムの導入が進んでいる。スマートサーモスタット、照明システム、音声アシスタントのようなこれらのデバイスは、アンビエントインテリジェンスの不可欠な構成要素であり、居住者が周囲の環境とシームレスに相互作用できるようにする。
同様に、商業・産業部門では、インテリジェントな建物や職場に対する需要が高まっている。企業はIoTセンサー、居住者追跡システム、AI主導の自動化を導入し、業務効率の向上、資源利用の最適化、より持続可能な環境の構築を図っている。アンビエント・インテリジェンス・ソリューションは、こうした目的を達成する上で極めて重要である。
さらに、都市はスマートシティの概念を取り入れており、アンビエントインテリジェンスは都市生活の向上において中心的な役割を果たしている。スマート交通システム、インテリジェント交通管理、環境モニタリングは、アンビエントインテリジェンスが都市をより持続可能で効率的な住みやすい空間に変えているほんの一例に過ぎない。
IoTとAI技術の急速な進歩
モノのインターネット(IoT)と人工知能(AI)技術の急速な進歩が、世界のアンビエント・インテリジェンス市場の成長を促進している。IoTはアンビエント・インテリジェンスのバックボーンであり、インテリジェント環境の構築に必要な接続性とデータ収集機能を提供する。
センサー、アクチュエーター、ウェアラブルなどのIoTデバイスは、手頃な価格で入手しやすくなっており、その普及につながっている。これらのデバイスは、温度、湿度、居住環境、ユーザーの行動に関する情報など、物理的な世界から膨大な量のデータを収集する。このデータは、AIアルゴリズムを使って処理・分析され、スマート環境におけるリアルタイムの意思決定や調整を行う。
機械学習と深層学習機能を備えたAIにより、アンビエント・インテリジェンス・システムは、ユーザーの好みを理解・予測し、エネルギー消費を最適化し、パーソナライズされた体験を提供することができる。AI主導のバーチャルアシスタントやチャットボットは、こうした環境内での人間と機械の対話を強化し、より直感的でユーザーフレンドリーなものにする。
IoTとAIの技術が進化を続け、より洗練され効率的になるにつれ、アンビエント・インテリジェンスの潜在的な用途は業界全体に広がっている。この技術進歩が、多様なニーズやシナリオに対応する革新的なアンビエント・インテリジェンス・ソリューションの開発を後押ししている。
ユーザー体験と利便性の向上
ユーザー・エクスペリエンスと利便性の向上は、アンビエント・インテリジェンス・ソリューションの採用の有力な推進力である。これらのテクノロジーは、環境との日常的なインタラクションをよりシームレスに、効率的に、そしてパーソナライズ化するように設計されている。
家庭内では、アンビエント・インテリジェンス・システムが、ユーザーの好みや日課に基づいて照明や温度設定を調整することができる。また、部屋に人がいないときに照明を消したり、日用品が少なくなったときに注文したりといった、繰り返し行われる作業を自動化することもできる。こうした利便性は、生活の質を向上させるだけでなく、時間とエネルギーの節約にもつながる。
小売業では、アンビエント・インテリジェンスが、没入感のあるパーソナライズされたショッピング体験を生み出す上で重要な役割を果たしている。小売企業は、IoTセンサーとAI主導のアナリティクスを利用して、店舗内での顧客の動きや嗜好を追跡している。このデータにより、顧客に合わせた商品の推奨、店舗レイアウトの最適化、在庫管理の改善が可能になる。その結果、消費者にとってはより楽しく効率的なショッピング体験となる。
ヘルスケア分野では、アンビエント・インテリジェンスが、バイタルサインの監視、服薬リマインダーの提供、医療提供者への潜在的問題のリアルタイム警告などにより、患者のケアを強化する。こうしたシステムは患者の転帰を改善し、医療施設の負担を軽減することで、より便利で費用対効果の高いヘルスケア・エコシステムを実現する。
全体として、ユーザー体験と利便性の向上に重点を置くことが、さまざまな領域でアンビエント・インテリジェンスを採用する強力な原動力となっている。こうした技術が進化と成熟を続けるにつれて、人々の環境との関わり方を変革し、日常生活をより快適で効率的なものにする態勢が整いつつある。
主な市場課題
プライバシーとデータ・セキュリティへの懸念
世界のアンビエント・インテリジェンス市場が直面する最大の課題の1つは、プライバシーとデータ・セキュリティに関する懸念である。アンビエント・インテリジェンス・システムは、IoTデバイスやセンサーなど様々なソースから膨大な量のデータを収集、処理、分析するため、機密情報の悪用や誤用の可能性に対する不安が高まっている。
特にスマート・ホームやスマート・シティの文脈では、ユーザーはアンビエント・インテリジェンス・システムの監視機能に対する警戒感を強めている。懸念には、個人データへの不正アクセス、データ漏洩の可能性、同意なしの監視リスクなどがある。ユーザーは、私生活や活動が営利団体や悪意のある行為者の双方によって監視・分析されることを恐れている。
こうしたプライバシーとセキュリティの課題に対処するには、強固なデータ保護対策、厳格なアクセス制御、暗号化プロトコルが必要だ。アンビエント・インテリジェンスの領域で事業を展開する企業は、透明性のあるデータ収集の実施、ユーザーの同意の取得、欧州の一般データ保護規則(GDPR)などの関連データ保護規制の遵守により、データプライバシーを優先する必要がある。アンビエント・インテリジェンス市場が継続的に成長するためには、ユーザー間の信頼を築き、データのセキュリティを確保することが極めて重要になる。
相互運用性と標準化
世界のアンビエント・インテリジェンス市場では、相互運用性と標準化が大きな課題となっている。アンビエント・インテリジェンス・システムは、多くの場合、異なるメーカーの多数の異種デバイス、センサー、プラットフォームで構成されている。これらのコンポーネントは、まとまりのあるユーザーフレンドリーな体験を提供するために、シームレスに連携する必要がある。
しかし、通信プロトコル、データ・フォーマット、ハードウェア仕様にばらつきがあるため、相互運用性の実現は複雑になりがちです。標準化されたインターフェイスやプロトコルがなければ、多様なデバイスやシステムを統合するのは時間とコストがかかる。このような相互運用性の欠如は、アンビエント・インテリジェンス・ソリューションの拡張性と採用の妨げとなる。
こうした課題に対処するため、標準化の取り組みが進められているが、進展は緩やかだ。業界のコンソーシアムや組織は、IoTデバイス間の相互運用性を可能にする共通のプロトコルやフレームワークの定義に向けて取り組んでいる。これらの標準は、デバイスの発見、データ交換、ベンダー間の互換性を促進し、最終的にアンビエント・インテリジェンス・エコシステムの展開と管理を簡素化することを目指している。
アンビエント・インテリジェンス市場がその可能性を最大限に発揮するためには、関係者が引き続き協力して新たな標準を遵守し、アンビエント・インテリジェンス・システムがさまざまなデバイスやプラットフォームとシームレスに統合できるようにする必要がある。
倫理と偏見に関連する課題
世界のアンビエント・インテリジェンス市場における倫理的および偏見に関連する課題は、これらのシステムが日常生活への統合が進むにつれて顕著になってきている。アンビエント・インテリジェンスは、さまざまなソースから収集したデータに基づいて意思決定や予測を行うため、AIアルゴリズムに大きく依存している。しかし、こうしたアルゴリズムは学習データに存在するバイアスの影響を受けやすく、不公正な結果や差別的な結果につながる可能性がある。
例えば、人種や性別の偏りを示す顔認識技術や、既存の固定観念を強化する推薦アルゴリズムなどである。このようなバイアスは、倫理的な懸念につながるだけでなく、不当な扱いや差別など、実社会での被害にもつながりかねない。
このような課題に対処するため、開発者や組織は倫理的配慮を優先し、AIアルゴリズムのバイアスを検出・緩和するメカニズムを導入しなければならない。これには、学習データの徹底的な監査、データソースの多様化、システム出力に偏りがないか継続的に監視することなどが含まれる。さらに、アンビエント・インテリジェンス・システムの開発と展開には、より高い透明性と説明責任が求められている。
規制当局や政策立案者も、AIシステムの透明性、公平性、説明責任を求めるガイドラインや規制を導入することで、こうした問題に取り組み始めている。こうした倫理や偏見に関連する課題が続く中、アンビエント・インテリジェンス市場における責任あるAI開発の重要性が浮き彫りになっている。
主な市場動向
アンビエントインテリジェンスとエッジコンピューティングの融合
世界のアンビエントインテリジェンス市場における顕著なトレンドの1つは、アンビエントインテリジェンスとエッジコンピューティングの融合である。エッジコンピューティングとは、データの発生源に近い場所でデータを分散処理することを指し、多くの場合、アンビエントインテリジェンスのエコシステム内のデバイスやセンサーの近くである。このトレンドは、特にスマートシティ、産業用IoT、自律走行車などのアプリケーションにおいて、データをリアルタイムかつ低レイテンシで処理する必要性によって推進されている。
アンビエント・インテリジェンスとエッジ・コンピューティングを統合することで、意思決定を迅速化し、集中型クラウド・インフラへの依存度を下げることができる。これは、スマートシティにおける緊急サービスや、瞬時の判断を下す自律走行車など、即時対応が重要なシナリオで特に有利となる。データをローカルに処理することで、アンビエント・インテリジェンス・システムは迅速な洞察と対応を提供し、効率性と信頼性を高めることができる。
さらに、アンビエントインテリジェンスとエッジコンピューティングの融合は、帯域幅の最適化にも貢献する。エッジデバイスは、すべてのデータを中央のクラウドに送信して分析する代わりに、ローカルでデータをフィルタリングして前処理し、関連する情報のみをクラウドに送信することができます。このトレンドが進化し続けるにつれ、アンビエント・インテリジェンスとエッジ・コンピューティング技術の連携が進み、さまざまな業界でよりインテリジェントで応答性の高い効率的なシステムが実現することが期待されます。
人間中心の設計とユーザー・エクスペリエンス
世界のアンビエントインテリジェンス市場におけるもう一つの注目すべき傾向は、人間中心の設計とユーザーエクスペリエンスを重視する傾向が強まっていることである。アンビエントインテリジェンスシステムは、スマートホームやオフィスからヘルスケアや小売環境に至るまで、日常生活への統合が進んでいる。その結果、アンビエント・インテリジェンス・ソリューションの成功にとって、ユーザーの受容性と満足度が重要な要素になりつつある。この流れを受けて、メーカーや開発者は、直感的で適応性が高く、押し付けがましくないアンビエント・インテリジェンス・システムの開発に力を注いでいる。これらのシステムは、ユーザーのニーズを理解し予測するように設計されており、シームレスでパーソナライズされた体験を提供する。例えば、スマートホームでは、アンビエントインテリジェンスがユーザーの習慣や好みに基づいて照明、温度、エンターテイメントの好みを調整することができる。
人間中心設計はアクセシビリティと包括性も包含しており、アンビエント・インテリジェンス・ソリューションが障害や特別なニーズを持つユーザーを含む多様なユーザーに対応することを保証します。この傾向は、テクノロジーをより包括的でユーザーフレンドリーなものにするという広範な目標と一致している。
さらに、ユーザーのプライバシーとデータ保護に関する倫理的配慮は、人間中心の設計に不可欠です。アンビエント・インテリジェンス・ソリューションは、データ使用ポリシーを透明性をもって伝え、ユーザー制御を提供し、ユーザー情報のセキュリティとプライバシーを優先させなければならない。ユーザーのプライバシーを尊重しつつ、良好なユーザー体験を提供することに優れた企業は、アンビエントインテリジェンス市場で競争力を獲得する可能性が高い。
医療におけるアンビエントインテリジェンスの統合
医療におけるアンビエント・インテリジェンスの統合は、患者ケア、遠隔モニタリング、医療管理に大きな影響を与える急成長中のトレンドである。アンビエント・インテリジェンス・システムは、患者の幸福度を高め、医療提供の効率を向上させるスマートな医療環境の構築に活用されつつある。
このトレンドの一面として、患者の遠隔モニタリングにアンビエント・インテリジェンスを活用することが挙げられる。IoTセンサーやデバイスがリアルタイムの健康データを収集することで、医療提供者は離れた場所から患者のバイタルサイン、服薬アドヒアランス、全体的な健康状態をモニターすることができる。これは特に、慢性疾患の管理、病院の再入院の削減、タイムリーな介入の確保に役立つ。アンビエント・インテリジェンスはまた、資源配分を最適化し、患者の体験を向上させることで、医療施設を変革している。スマート化された病院や診療所では、患者の好みに基づいて照明や温度、部屋の設定を調整し、より快適で治療を重視した環境を作り出すことができる。さらに、アンビエント・インテリジェンスは、在庫管理や患者の書類作成などの日常業務を自動化することで医療スタッフを支援し、患者のケアに専念できるようにする。さらに、アンビエント・インテリジェンスは予測医療モデルの開発にも貢献している。AIアルゴリズムが患者データを分析することで、疾病の発生を予測し、潜在的な健康リスクを特定し、個別化された治療計画を推奨する。このトレンドは、リアクティブなアプローチからプロアクティブで予防的なアプローチへとシフトすることで、医療に革命をもたらす可能性を秘めている。
ヘルスケア業界がアンビエント・インテリジェンスを採用し続けることで、患者の転帰を改善し、医療費を削減し、医療サービス全体の質を高めるイノベーションが期待できる。
セグメント別インサイト
データタイプ別洞察
世界のアンビエントインテリジェンス(AmI)市場では、ソフトウェア&ソリューション部門が圧倒的なシェアを占めている。
AmI向けソフトウェア&ソリューションには、以下のような幅広い製品とサービスが含まれる:
AmIソフトウェア・プラットフォーム:AmIソフトウェア・プラットフォーム:これらのプラットフォームは、AmIアプリケーションを開発・展開するための中核機能を提供する。
AmIミドルウェア:AmIデバイスとアプリケーションを相互に接続するソフトウェア。
AmI アナリティクス:AmIデバイスやアプリケーションから収集したデータを分析し、洞察や推奨事項を生成するためのソフトウェア。
AmI セキュリティ:AmIデバイスやアプリケーションをサイバー攻撃から保護するソフトウェア。
AmI市場におけるソフトウェア&ソリューション分野の成長は、以下のような多くの要因によって牽引されている:
AmIアプリケーションの複雑化。
AmIアプリケーションの拡張性と柔軟性の必要性。
企業や消費者からのAmIソリューションに対する需要の高まり。
ハードウェア・セグメントも今後数年間で成長すると予想されるが、その成長率はソフトウェア&ソリューション・セグメントよりも緩やかである。これは、AmIハードウェアのコストが低下し、企業や消費者がAmIソフトウェアやソリューションへの投資を増やしているためである。
全体として、世界AmI市場は、企業や消費者のAmIソリューションに対する需要の増加により、今後数年間で急成長すると予想される。この市場では、ソフトウェア&ソリューション部門が引き続き優位を占めると予想される。
以下は、企業がどのようにソフトウェア&ソリューションをAmIに利用しているかの例である:
スマートビルディング企業は、居住者のニーズを学習し適応できるインテリジェントビルを開発するために、AmIソフトウェアとソリューションを利用している。例えば、ビルの照明、温度、換気を制御し、快適でエネルギー効率の高い環境を作り出すために、AmIソフトウェアを使用することができます。スマートシティ企業は、交通、輸送、その他のインフラを監視・管理できるインテリジェント・シティを開発するために、AmIソフトウェアとソリューションを利用している。例えば、AmIのソフトウェアを使用して交通の動きを追跡し、渋滞を緩和するために交通信号をリアルタイムで調整することができる。ヘルスケア企業は、患者の健康状態を監視・管理できるインテリジェント・ヘルスケア・システムの開発に、AmIソフトウェアやソリューションを活用している。例えば、AmIソフトウェアは患者のバイタルサインを追跡し、問題があれば医療専門家に警告を発するために使用することができる。
これらは、現在どのようにAmI用ソフトウェア&ソリューションが使用されているかのほんの一例に過ぎません。AmI技術が発展し続けるにつれて、今後さらに革新的で変革的なアプリケーションが出てくることが予想される。
地域別インサイト
世界のアンビエントインテリジェンス(AmI)市場では、北米が圧倒的なシェアを占めている。
北米のAmI市場の成長は、以下を含む多くの要因によって牽引されている:
北米の企業や消費者による新技術の採用率の高さ。
北米には多数のAmI企業が存在すること。
北米におけるAmIの規制環境が良好であること。
北米の消費者の可処分所得が高く、AmI製品やサービスの需要を牽引していること。
北米の主要国の中でAmI市場の成長に貢献している国には、米国とカナダがある。
米国は北米における最大のAmI市場である。米国には、マイクロソフト、グーグル、アマゾンなど、多くの大手AmI企業がある。
カナダも北米におけるAmIの主要市場である。カナダ政府は、企業や消費者によるAmIの導入を積極的に推進している。
世界のAmI市場におけるその他の主要地域には、ヨーロッパ、アジア太平洋地域、中東・アフリカが含まれる。
欧州はAmIの主要市場である。欧州の企業や消費者は、効率性と生産性を向上させるためにAmIソリューションの採用を増やしている。
アジア太平洋地域はAmIの急成長市場である。アジア太平洋地域には、中国やインドなど、AmIテクノロジーに多額の投資を行っている新興経済国が多数ある。
中東・アフリカは、規模は小さいが成長中のAmI市場である。中東・アフリカ諸国の政府は、インフラやサービスを改善するため、AmIの導入を積極的に推進している。
全体として、世界のAmI市場は、企業や消費者からのAmIソリューションに対する需要の高まりに牽引され、今後数年間で急成長すると予想される。北米は、新技術の採用率が高いこと、多数のAmI企業が存在すること、規制環境が良好であることから、今後も同市場における支配的な地域であり続けると予想される。
主要市場プレイヤー
アマゾン・ウェブ・サービス
グーグル合同会社
IBMコーポレーション
マイクロソフト
インテル株式会社
シーメンス
シスコシステムズ
ハネウェル・インターナショナル
シュナイダーエレクトリックSE
フィリップス・ライティングB.V.
レポートの範囲
本レポートでは、アンビエントインテリジェンスの世界市場を、以下に詳述する業界動向に加えて、以下のカテゴリーに分類しています:
- アンビエントインテリジェンス市場、コンポーネント別
o ハードウェアとソフトウェア
o ソリューション
- アンビエントインテリジェンス市場:技術別
o ブルートゥース・ローエナジー
o RFID、センサー環境光センサー
o ナノテクノロジー
o バイオメトリクス
o その他
- アンビエントインテリジェンス市場、エンドユーザー別
o 住宅
o 小売
o ヘルスケア
o 産業
o 自動車
その他
- アンビエントインテリジェンス市場、地域別
北米
 米国
 カナダ
 メキシコ
o ヨーロッパ
 フランス
 イギリス
 イタリア
 ドイツ
 スペイン
 ベルギー
o アジア太平洋
 中国
 インド
 日本
 オーストラリア
 韓国
 インドネシア
 ベトナム
南米
 ブラジル
 アルゼンチン
 コロンビア
 チリ
 ペルー
中東・アフリカ
 南アフリカ
 サウジアラビア
 アラブ首長国連邦
 トルコ
 イスラエル
競合状況
企業プロフィール:世界のアンビエントインテリジェンス市場に参入している主要企業の詳細分析。
利用可能なカスタマイズ
Tech Sci Research社は、所定の市場データを使用した世界のアンビエントインテリジェンス市場レポートにおいて、企業固有のニーズに応じたカスタマイズを提供しています。このレポートでは以下のカスタマイズが可能です:
企業情報
- 追加市場参入企業(最大5社)の詳細分析とプロファイリング

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目次

1. Product Overview
1.1. Market Definition
1.2. Scope of the Market
1.2.1. Markets Covered
1.2.2. Years Considered for Study
1.2.3. Key Market Segmentations
2. Research Methodology
2.1. Objective of the Study
2.2. Baseline Methodology
2.3. Formulation of the Scope
2.4. Assumptions and Limitations
2.5. Sources of Research
2.5.1. Secondary Research
2.5.2. Primary Research
2.6. Approach for the Market Study
2.6.1. The Bottom-Up Approach
2.6.2. The Top-Down Approach
2.7. Methodology Followed for Calculation of Market Size & Market Shares
2.8. Forecasting Methodology
2.8.1. Data Triangulation & Validation
3. Executive Summary
4. Impact of COVID-19 on Global Ambient Intelligence Market
5. Voice of Customer
6. Global Ambient Intelligence Market Overview
7. Global Ambient Intelligence Market Outlook
7.1. Market Size & Forecast
7.1.1. By Value
7.2. Market Share & Forecast
7.2.1. By Component (Hardware and Software & Solutions)
7.2.2. By Technology (Bluetooth Low Energy, RFID, Sensors Ambient Light Sensor, Nanotechnology, Biometrics, and Others)
7.2.3. By End User (Residential, Retail, Healthcare, Industrial, Automotive and Others)
7.2.4. By Region (North America, Europe, South America, Middle East & Africa, Asia Pacific)
7.3. By Company (2022)
7.4. Market Map
8. North America Ambient Intelligence Market Outlook
8.1. Market Size & Forecast
8.1.1. By Value
8.2. Market Share & Forecast
8.2.1. By Component
8.2.2. By Technology
8.2.3. By End User
8.2.4. By Country
8.3. North America: Country Analysis
8.3.1. United States Ambient Intelligence Market Outlook
8.3.1.1. Market Size & Forecast
8.3.1.1.1. By Value
8.3.1.2. Market Share & Forecast
8.3.1.2.1. By Component
8.3.1.2.2. By Technology
8.3.1.2.3. By End User
8.3.2. Canada Ambient Intelligence Market Outlook
8.3.2.1. Market Size & Forecast
8.3.2.1.1. By Value
8.3.2.2. Market Share & Forecast
8.3.2.2.1. By Component
8.3.2.2.2. By Technology
8.3.2.2.3. By End User
8.3.3. Mexico Ambient Intelligence Market Outlook
8.3.3.1. Market Size & Forecast
8.3.3.1.1. By Value
8.3.3.2. Market Share & Forecast
8.3.3.2.1. By Component
8.3.3.2.2. By Technology
8.3.3.2.3. By End User
9. Europe Ambient Intelligence Market Outlook
9.1. Market Size & Forecast
9.1.1. By Value
9.2. Market Share & Forecast
9.2.1. By Component
9.2.2. By Technology
9.2.3. By End User
9.2.4. By Country
9.3. Europe: Country Analysis
9.3.1. Germany Ambient Intelligence Market Outlook
9.3.1.1. Market Size & Forecast
9.3.1.1.1. By Value
9.3.1.2. Market Share & Forecast
9.3.1.2.1. By Component
9.3.1.2.2. By Technology
9.3.1.2.3. By End User
9.3.2. France Ambient Intelligence Market Outlook
9.3.2.1. Market Size & Forecast
9.3.2.1.1. By Value
9.3.2.2. Market Share & Forecast
9.3.2.2.1. By Component
9.3.2.2.2. By Technology
9.3.2.2.3. By End User
9.3.3. United Kingdom Ambient Intelligence Market Outlook
9.3.3.1. Market Size & Forecast
9.3.3.1.1. By Value
9.3.3.2. Market Share & Forecast
9.3.3.2.1. By Component
9.3.3.2.2. By Technology
9.3.3.2.3. By End User
9.3.4. Italy Ambient Intelligence Market Outlook
9.3.4.1. Market Size & Forecast
9.3.4.1.1. By Value
9.3.4.2. Market Share & Forecast
9.3.4.2.1. By Component
9.3.4.2.2. By Technology
9.3.4.2.3. By End User
9.3.5. Spain Ambient Intelligence Market Outlook
9.3.5.1. Market Size & Forecast
9.3.5.1.1. By Value
9.3.5.2. Market Share & Forecast
9.3.5.2.1. By Component
9.3.5.2.2. By Technology
9.3.5.2.3. By End User
9.3.6. Belgium Ambient Intelligence Market Outlook
9.3.6.1. Market Size & Forecast
9.3.6.1.1. By Value
9.3.6.2. Market Share & Forecast
9.3.6.2.1. By Component
9.3.6.2.2. By Technology
9.3.6.2.3. By End User
10. South America Ambient Intelligence Market Outlook
10.1. Market Size & Forecast
10.1.1. By Value
10.2. Market Share & Forecast
10.2.1. By Component
10.2.2. By Technology
10.2.3. By End User
10.2.4. By Country
10.3. South America: Country Analysis
10.3.1. Brazil Ambient Intelligence Market Outlook
10.3.1.1. Market Size & Forecast
10.3.1.1.1. By Value
10.3.1.2. Market Share & Forecast
10.3.1.2.1. By Component
10.3.1.2.2. By Technology
10.3.1.2.3. By End User
10.3.2. Colombia Ambient Intelligence Market Outlook
10.3.2.1. Market Size & Forecast
10.3.2.1.1. By Value
10.3.2.2. Market Share & Forecast
10.3.2.2.1. By Component
10.3.2.2.2. By Technology
10.3.2.2.3. By End User
10.3.3. Argentina Ambient Intelligence Market Outlook
10.3.3.1. Market Size & Forecast
10.3.3.1.1. By Value
10.3.3.2. Market Share & Forecast
10.3.3.2.1. By Component
10.3.3.2.2. By Technology
10.3.3.2.3. By End User
10.3.4. Chile Ambient Intelligence Market Outlook
10.3.4.1. Market Size & Forecast
10.3.4.1.1. By Value
10.3.4.2. Market Share & Forecast
10.3.4.2.1. By Component
10.3.4.2.2. By Technology
10.3.4.2.3. By End User
10.3.5. Peru Ambient Intelligence Market Outlook
10.3.5.1. Market Size & Forecast
10.3.5.1.1. By Value
10.3.5.2. Market Share & Forecast
10.3.5.2.1. By Component
10.3.5.2.2. By Technology
10.3.5.2.3. By End User
11. Middle East & Africa Ambient Intelligence Market Outlook
11.1. Market Size & Forecast
11.1.1. By Value
11.2. Market Share & Forecast
11.2.1. By Component
11.2.2. By Technology
11.2.3. By End User
11.2.4. By Country
11.3. Middle East & Africa: Country Analysis
11.3.1. Saudi Arabia Ambient Intelligence Market Outlook
11.3.1.1. Market Size & Forecast
11.3.1.1.1. By Value
11.3.1.2. Market Share & Forecast
11.3.1.2.1. By Component
11.3.1.2.2. By Technology
11.3.1.2.3. By End User
11.3.2. UAE Ambient Intelligence Market Outlook
11.3.2.1. Market Size & Forecast
11.3.2.1.1. By Value
11.3.2.2. Market Share & Forecast
11.3.2.2.1. By Component
11.3.2.2.2. By Technology
11.3.2.2.3. By End User
11.3.3. South Africa Ambient Intelligence Market Outlook
11.3.3.1. Market Size & Forecast
11.3.3.1.1. By Value
11.3.3.2. Market Share & Forecast
11.3.3.2.1. By Component
11.3.3.2.2. By Technology
11.3.3.2.3. By End User
11.3.4. Turkey Ambient Intelligence Market Outlook
11.3.4.1. Market Size & Forecast
11.3.4.1.1. By Value
11.3.4.2. Market Share & Forecast
11.3.4.2.1. By Component
11.3.4.2.2. By Technology
11.3.4.2.3. By End User
11.3.5. Israel Ambient Intelligence Market Outlook
11.3.5.1. Market Size & Forecast
11.3.5.1.1. By Value
11.3.5.2. Market Share & Forecast
11.3.5.2.1. By Component
11.3.5.2.2. By Technology
11.3.5.2.3. By End User
12. Asia Pacific Ambient Intelligence Market Outlook
12.1. Market Size & Forecast
12.1.1. By Component
12.1.2. By Technology
12.1.3. By End User
12.1.4. By Country
12.2. Asia-Pacific: Country Analysis
12.2.1. China Ambient Intelligence Market Outlook
12.2.1.1. Market Size & Forecast
12.2.1.1.1. By Value
12.2.1.2. Market Share & Forecast
12.2.1.2.1. By Component
12.2.1.2.2. By Technology
12.2.1.2.3. By End User
12.2.2. India Ambient Intelligence Market Outlook
12.2.2.1. Market Size & Forecast
12.2.2.1.1. By Value
12.2.2.2. Market Share & Forecast
12.2.2.2.1. By Component
12.2.2.2.2. By Technology
12.2.2.2.3. By End User
12.2.3. Japan Ambient Intelligence Market Outlook
12.2.3.1. Market Size & Forecast
12.2.3.1.1. By Value
12.2.3.2. Market Share & Forecast
12.2.3.2.1. By Component
12.2.3.2.2. By Technology
12.2.3.2.3. By End User
12.2.4. South Korea Ambient Intelligence Market Outlook
12.2.4.1. Market Size & Forecast
12.2.4.1.1. By Value
12.2.4.2. Market Share & Forecast
12.2.4.2.1. By Component
12.2.4.2.2. By Technology
12.2.4.2.3. By End User
12.2.5. Australia Ambient Intelligence Market Outlook
12.2.5.1. Market Size & Forecast
12.2.5.1.1. By Value
12.2.5.2. Market Share & Forecast
12.2.5.2.1. By Component
12.2.5.2.2. By Technology
12.2.5.2.3. By End User
12.2.6. Indonesia Ambient Intelligence Market Outlook
12.2.6.1. Market Size & Forecast
12.2.6.1.1. By Value
12.2.6.2. Market Share & Forecast
12.2.6.2.1. By Component
12.2.6.2.2. By Technology
12.2.6.2.3. By End User
12.2.7. Vietnam Ambient Intelligence Market Outlook
12.2.7.1. Market Size & Forecast
12.2.7.1.1. By Value
12.2.7.2. Market Share & Forecast
12.2.7.2.1. By Component
12.2.7.2.2. By Technology
12.2.7.2.3. By End User
13. Market Dynamics
13.1. Drivers
13.2. Challenges
14. Market Trends and Developments
15. Company Profiles
15.1. Amazon Web Services, Inc.
15.1.1. Business Overview
15.1.2. Key Revenue and Financials
15.1.3. Recent Developments
15.1.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.1.5. Key Product/Services Offered
15.2. Google LLC
15.2.1. Business Overview
15.2.2. Key Revenue and Financials
15.2.3. Recent Developments
15.2.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.2.5. Key Product/Services Offered
15.3. IBM Corporation
15.3.1. Business Overview
15.3.2. Key Revenue and Financials
15.3.3. Recent Developments
15.3.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.3.5. Key Product/Services Offered
15.4. Microsoft Corporation
15.4.1. Business Overview
15.4.2. Key Revenue and Financials
15.4.3. Recent Developments
15.4.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.4.5. Key Product/Services Offered
15.5. Intel Corporation
15.5.1. Business Overview
15.5.2. Key Revenue and Financials
15.5.3. Recent Developments
15.5.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.5.5. Key Product/Services Offered
15.6. Siemens AG
15.6.1. Business Overview
15.6.2. Key Revenue and Financials
15.6.3. Recent Developments
15.6.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.6.5. Key Product/Services Offered
15.7. Cisco Systems, Inc.
15.7.1. Business Overview
15.7.2. Key Revenue and Financials
15.7.3. Recent Developments
15.7.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.7.5. Key Product/Services Offered
15.8. Honeywell International Inc.
15.8.1. Business Overview
15.8.2. Key Revenue and Financials
15.8.3. Recent Developments
15.8.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.8.5. Key Product/Services Offered
15.9. Schneider Electric SE
15.9.1. Business Overview
15.9.2. Key Revenue and Financials
15.9.3. Recent Developments
15.9.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.9.5. Key Product/Services Offered
15.10. Philips Lighting B.V.
15.10.1. Business Overview
15.10.2. Key Revenue and Financials
15.10.3. Recent Developments
15.10.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.10.5. Key Product/Services Offered
16. Strategic Recommendations
17. About Us & Disclaimer

 

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Summary

Global Ambient Intelligence Market was valued at USD 84.78 Billion in 2022 and is anticipated to project robust growth in the forecast period with a CAGR of 15.11% through 2028. The Global Ambient Intelligence Market is presently experiencing a remarkable upswing in growth, predominantly propelled by the expanding role of artificial intelligence (AI) technologies in revolutionizing and optimizing supply chain operations across a multitude of industries. AI has assumed the role of an invaluable asset for organizations striving to elevate their efficiency, curtail costs, and establish a competitive edge in today's fast-evolving global marketplace. This exploration delves into the profound transformations instigated by AI across the supply chain industry, arming organizations with the capabilities to thrive in an era where data-driven insights and automation reign supreme.
The advent of AI technology has ushered in a new era for supply chain management, endowing it with a diverse array of capabilities that constitute the foundation of operational excellence. A pivotal catalyst driving the widespread adoption of AI in the supply chain domain is the relentless pursuit of elevated operational efficiency. AI-powered algorithms and predictive analytics equip organizations with the requisite tools to optimize various facets of the supply chain, encompassing demand forecasting, inventory management, and route optimization. The upshot of these AI interventions is a reduction in lead times, diminished carrying costs, and elevated levels of customer satisfaction.
Among the pivotal domains where AI truly excels, demand forecasting stands out prominently. By meticulously scrutinizing historical sales data, market dynamics, and external variables such as weather patterns and economic indicators, AI algorithms have the capacity to generate highly precise demand forecasts. This empowers organizations to synchronize their production and inventory levels with actual demand, thereby minimizing excess inventory while averting stockouts. AI-driven inventory management emerges as another prominent driver of efficiency. AI algorithms maintain a vigilant watch over inventory levels, supplier performance, and demand fluctuations, all with the aim of optimizing stock levels. The resultant benefits are not only reduced carrying costs but also the assurance that products are available precisely when and where they are needed.
Supply chain logistics are among the chief beneficiaries of AI technology. AI-powered route optimization and real-time tracking enhance the efficiency of transportation operations. This translates into tangible advantages such as reduced fuel consumption, lower transportation expenses, and punctual deliveries to customers. Moreover, AI augments supply chain visibility and transparency. Through the strategic deployment of IoT sensors and data analytics, organizations gain access to real-time insights into the status and condition of goods in transit. This heightened level of visibility serves to identify and proactively address potential issues, thus elevating the resilience of the supply chain.AI-driven automation represents a revolutionary force within supply chain operations. Technologies such as robotic process automation (RPA) and autonomous robots are increasingly assuming roles such as order picking, packing, and inventory replenishment. The resultant benefits are twofold: a reduction in labor costs and a simultaneous minimization of errors, both of which contribute to an enhancement of overall process efficiency. The intersection of AI and blockchain technology further contributes to the enhanced security and transparency of supply chains. This amalgamation empowers organizations with end-to-end visibility and traceability of products, thereby mitigating the risk of fraud and counterfeit goods.
In summation, the Global Ambient Intelligence Market is currently undergoing a remarkable phase of growth, catalyzed by the transformative influence of AI technologies. These innovations are fundamentally reshaping the landscape of supply chain management, streamlining processes, reducing costs, and ensuring the timely and efficient delivery of goods. As AI technology continues its inexorable evolution, its incontestable role in shaping the future of supply chain management is set in stone, driving innovation, efficiency, and customer satisfaction to previously unattainable heights.
Key Market Drivers
Growing Demand for Smart and Connected Environments
One of the primary driving factors in the Global Ambient Intelligence Market is the surging demand for smart and connected environments across various sectors. Ambient intelligence leverages cutting-edge technologies, including the Internet of Things (IoT), artificial intelligence (AI), and data analytics, to create intelligent and responsive spaces. These smart environments can be found in homes, offices, healthcare facilities, retail stores, and cities, among others.
In residential settings, consumers are increasingly adopting smart home devices and systems that offer convenience, security, and energy efficiency. These devices, such as smart thermostats, lighting systems, and voice-activated assistants, are integral components of ambient intelligence, enabling residents to interact with their surroundings seamlessly.
Similarly, in commercial and industrial sectors, the demand for intelligent buildings and workplaces is rising. Businesses are implementing IoT sensors, occupancy tracking systems, and AI-driven automation to enhance operational efficiency, optimize resource utilization, and create more sustainable environments. Ambient intelligence solutions are pivotal in achieving these objectives.
Furthermore, cities are embracing the concept of smart cities, where ambient intelligence plays a central role in improving urban living. Smart transportation systems, intelligent traffic management, and environmental monitoring are just a few examples of how ambient intelligence is transforming cities into more sustainable, efficient, and livable spaces.
Rapid Advancements in IoT and AI Technologies
The rapid advancements in Internet of Things (IoT) and artificial intelligence (AI) technologies are driving the growth of the Global Ambient Intelligence Market. IoT is the backbone of ambient intelligence, providing the connectivity and data collection capabilities required to create intelligent environments.
IoT devices, such as sensors, actuators, and wearables, are becoming more affordable and accessible, leading to their widespread adoption. These devices collect vast amounts of data from the physical world, including information about temperature, humidity, occupancy, and user behavior. This data is then processed and analyzed using AI algorithms to make real-time decisions and adjustments in smart environments.
AI, with its machine learning and deep learning capabilities, enables ambient intelligence systems to understand and predict user preferences, optimize energy consumption, and provide personalized experiences. AI-driven virtual assistants and chatbots enhance human-machine interaction within these environments, making them more intuitive and user-friendly.
As IoT and AI technologies continue to evolve, becoming more sophisticated and efficient, the potential applications for ambient intelligence expand across industries. This technological progress drives the development of innovative ambient intelligence solutions that cater to diverse needs and scenarios.
Enhanced User Experience and Convenience
Enhancing user experience and convenience is a compelling driver for the adoption of ambient intelligence solutions. These technologies are designed to make everyday interactions with environments more seamless, efficient, and personalized.
In the home, ambient intelligence systems can adjust lighting and temperature settings based on user preferences and daily routines. They can also automate repetitive tasks, such as turning off lights when a room is unoccupied or ordering household supplies when they run low. These conveniences not only improve the quality of life but also save time and energy.
In retail, ambient intelligence plays a crucial role in creating immersive and personalized shopping experiences. Retailers use IoT sensors and AI-driven analytics to track customer movements and preferences within stores. This data enables them to offer tailored product recommendations, optimize store layouts, and improve inventory management. The result is a more enjoyable and efficient shopping experience for consumers.
In healthcare, ambient intelligence enhances patient care by monitoring vital signs, providing medication reminders, and alerting healthcare providers to potential issues in real-time. These systems improve patient outcomes and reduce the burden on healthcare facilities, leading to a more convenient and cost-effective healthcare ecosystem.
Overall, the focus on enhancing user experiences and convenience is a powerful driving force behind the adoption of ambient intelligence across various domains. As these technologies continue to evolve and mature, they are poised to transform the way people interact with their environments, making everyday life more comfortable and efficient.
Key Market Challenges
Privacy and Data Security Concerns
One of the foremost challenges facing the Global Ambient Intelligence Market pertains to privacy and data security concerns. As ambient intelligence systems collect, process, and analyze vast amounts of data from various sources, including IoT devices and sensors, there is a growing apprehension about the potential misuse or mishandling of sensitive information.
Users are increasingly wary of the surveillance capabilities of ambient intelligence systems, particularly in the context of smart homes and smart cities. Concerns include the unauthorized access to personal data, the potential for data breaches, and the risk of surveillance without consent. Users fear that their private lives and activities may be monitored and analyzed by both commercial entities and malicious actors.
Addressing these privacy and security challenges requires robust data protection measures, stringent access controls, and encryption protocols. Companies operating in the ambient intelligence space must prioritize data privacy by implementing transparent data collection practices, obtaining user consent, and complying with relevant data protection regulations, such as the General Data Protection Regulation (GDPR) in Europe. Building trust among users and ensuring the security of their data will be crucial for the continued growth of the ambient intelligence market.
Interoperability and Standardization
Interoperability and standardization present significant challenges in the Global Ambient Intelligence Market. Ambient intelligence systems often consist of a multitude of heterogeneous devices, sensors, and platforms from different manufacturers. These components need to work seamlessly together to provide a cohesive and user-friendly experience.
However, achieving interoperability can be complex due to variations in communication protocols, data formats, and hardware specifications. Without standardized interfaces and protocols, integrating diverse devices and systems can be time-consuming and costly. This lack of interoperability hinders the scalability and adoption of ambient intelligence solutions.
Standardization efforts are underway to address these challenges, but progress has been gradual. Industry consortia and organizations are working towards defining common protocols and frameworks to enable interoperability among IoT devices. These standards aim to facilitate device discovery, data exchange, and cross-vendor compatibility, ultimately simplifying the deployment and management of ambient intelligence ecosystems.
For the ambient intelligence market to reach its full potential, stakeholders must continue to collaborate and adhere to emerging standards, ensuring that ambient intelligence systems can seamlessly integrate with a wide range of devices and platforms.
Ethical and Bias-Related Issues
The ethical and bias-related challenges in the Global Ambient Intelligence Market are gaining prominence as these systems become more integrated into daily life. Ambient intelligence relies heavily on AI algorithms to make decisions and predictions based on data collected from various sources. However, these algorithms can be susceptible to biases present in the training data, leading to unfair or discriminatory outcomes.
Bias in ambient intelligence systems can manifest in various ways, such as in facial recognition technologies that exhibit racial or gender bias, or in recommendation algorithms that reinforce existing stereotypes. Such biases not only lead to ethical concerns but can also result in real-world harm, including unjust treatment and discrimination.
To address these challenges, developers and organizations must prioritize ethical considerations and implement mechanisms to detect and mitigate biases in AI algorithms. This includes conducting thorough audits of training data, diversifying data sources, and continuously monitoring for bias in system outputs. Moreover, there is a need for greater transparency and accountability in the development and deployment of ambient intelligence systems.
Regulators and policymakers are also beginning to address these issues by introducing guidelines and regulations that require transparency, fairness, and accountability in AI systems. As these ethical and bias-related challenges persist, they underscore the importance of responsible AI development in the ambient intelligence market.
Key Market Trends
Convergence of Ambient Intelligence with Edge Computing
One prominent trend in the Global Ambient Intelligence Market is the convergence of ambient intelligence with edge computing. Edge computing refers to the decentralized processing of data closer to its source, which is often at or near the devices and sensors within ambient intelligence ecosystems. This trend is driven by the need for real-time and low-latency processing of data, particularly in applications like smart cities, industrial IoT, and autonomous vehicles.
The integration of ambient intelligence with edge computing allows for faster decision-making and reduced reliance on centralized cloud infrastructure. This is particularly advantageous in scenarios where immediate responses are critical, such as emergency services in smart cities or autonomous vehicles making split-second decisions. By processing data locally, ambient intelligence systems can provide rapid insights and responses, enhancing efficiency and reliability.
Moreover, the convergence of ambient intelligence and edge computing contributes to bandwidth optimization. Instead of transmitting all data to a central cloud for analysis, edge devices can filter and preprocess data locally, sending only relevant information to the cloud. This minimizes network congestion and reduces data transfer costs, making ambient intelligence solutions more scalable and cost-effective.As this trend continues to evolve, we can expect increased collaboration between ambient intelligence and edge computing technologies, resulting in more intelligent, responsive, and efficient systems across various industries.
Human-Centric Design and User Experience
Another noteworthy trend in the Global Ambient Intelligence Market is the growing emphasis on human-centric design and user experience. Ambient intelligence systems are becoming more integrated into our daily lives, from smart homes and offices to healthcare and retail environments. As a result, user acceptance and satisfaction are becoming critical factors for the success of ambient intelligence solutions. In response to this trend, manufacturers and developers are focusing on creating ambient intelligence systems that are intuitive, adaptive, and non-intrusive. These systems are designed to understand and anticipate user needs, providing a seamless and personalized experience. For example, in a smart home, ambient intelligence can adjust lighting, temperature, and entertainment preferences based on user habits and preferences.
Human-centric design also encompasses accessibility and inclusivity, ensuring that ambient intelligence solutions cater to a diverse range of users, including those with disabilities or special needs. This trend aligns with the broader goal of making technology more inclusive and user-friendly.
Furthermore, ethical considerations related to user privacy and data protection are integral to human-centric design. Ambient intelligence solutions must transparently communicate data usage policies, provide user controls, and prioritize the security and privacy of user information. Companies that excel in delivering a positive user experience while respecting user privacy are likely to gain a competitive edge in the ambient intelligence market.
Integration of Ambient Intelligence in Healthcare
The integration of ambient intelligence in healthcare is a burgeoning trend with significant implications for patient care, remote monitoring, and healthcare management. Ambient intelligence systems are being leveraged to create smart healthcare environments that enhance the well-being of patients and improve the efficiency of healthcare delivery.
One facet of this trend involves the use of ambient intelligence for remote patient monitoring. IoT sensors and devices collect real-time health data, allowing healthcare providers to monitor patients' vital signs, medication adherence, and overall health status from a distance. This is particularly valuable for managing chronic conditions, reducing hospital readmissions, and ensuring timely interventions. Ambient intelligence is also transforming healthcare facilities by optimizing resource allocation and enhancing patient experiences. Smart hospitals and clinics can adjust lighting, temperature, and room settings based on patient preferences, creating a more comfortable and healing-oriented environment. Additionally, ambient intelligence can assist healthcare staff by automating routine tasks, such as inventory management and patient documentation, allowing them to focus on patient care. Moreover, ambient intelligence is contributing to the development of predictive healthcare models. AI algorithms analyze patient data to predict disease outbreaks, identify potential health risks, and recommend personalized treatment plans. This trend has the potential to revolutionize healthcare by shifting from a reactive to a proactive and preventive approach.
As the healthcare industry continues to embrace ambient intelligence, we can anticipate innovations that improve patient outcomes, reduce healthcare costs, and enhance the overall quality of healthcare services.
Segmental Insights
Data type Insights
The Software & Solutions segment is the dominant segment in the Global Ambient Intelligence (AmI) Market.
Software & Solutions for AmI include a wide range of products and services, such as:
AmI software platforms: These platforms provide the core functionality for developing and deploying AmI applications.
AmI middleware: This software connects AmI devices and applications to each other.
AmI analytics: This software is used to analyze data collected from AmI devices and applications to generate insights and recommendations.
AmI security: This software protects AmI devices and applications from cyberattacks.
The growth of the Software & Solutions segment in the AmI market is being driven by a number of factors, including:
The increasing complexity of AmI applications.
The need for AmI applications to be scalable and flexible.
The growing demand for AmI solutions from businesses and consumers.
The Hardware segment is also expected to grow in the coming years, but at a slower rate than the Software & Solutions segment. This is because the cost of AmI hardware is decreasing, and businesses and consumers are investing more in AmI software and solutions.
Overall, the Global AmI Market is expected to grow rapidly in the coming years, driven by the increasing demand for AmI solutions from businesses and consumers. The Software & Solutions segment is expected to continue to be the dominating segment in this market.
Here are some examples of how companies are using Software & Solutions for AmI:
Smart building companies are using AmI software and solutions to develop intelligent buildings that can learn and adapt to the needs of occupants. For example, AmI software can be used to control the lighting, temperature, and ventilation of a building to create a comfortable and energy-efficient environment. Smart city companies are using AmI software and solutions to develop intelligent cities that can monitor and manage traffic, transportation, and other infrastructure. For example, AmI software can be used to track the movement of traffic and adjust traffic signals in real time to reduce congestion. Healthcare companies are using AmI software and solutions to develop intelligent healthcare systems that can monitor and manage the health of patients. For example, AmI software can be used to track the vital signs of patients and alert healthcare professionals if there are any problems.
These are just a few examples of how Software & Solutions for AmI are being used today. As AmI technology continues to develop, we can expect to see even more innovative and transformative applications of AmI in the future.
Regional Insights
North America is the dominating region in the Global Ambient Intelligence (AmI) Market.
The growth of the AmI market in North America is being driven by a number of factors, including:
The high adoption of new technologies by businesses and consumers in North America.
The presence of a large number of AmI companies in North America.
The favorable regulatory environment for AmI in North America.
The high disposable income of consumers in North America, which drives the demand for AmI products and services.
Some of the key countries in North America that are contributing to the growth of the AmI market include the United States and Canada.
The United States is the largest market for AmI in North America. The United States is home to a number of leading AmI companies, such as Microsoft, Google, and Amazon.
Canada is another major market for AmI in North America. The Canadian government is actively promoting the adoption of AmI by businesses and consumers.
Other key regions in the Global AmI Market include Europe, Asia Pacific, and the Middle East and Africa.
Europe is a major market for AmI. European businesses and consumers are increasingly adopting AmI solutions to improve their efficiency and productivity.
Asia Pacific is a rapidly growing market for AmI. The Asia Pacific region is home to a number of emerging economies, such as China and India, which are investing heavily in AmI technologies.
The Middle East and Africa is a smaller but growing market for AmI. The Middle East and African governments are actively promoting the adoption of AmI to improve their infrastructure and services.
Overall, the Global AmI Market is expected to grow rapidly in the coming years, driven by the increasing demand for AmI solutions from businesses and consumers. North America is expected to continue to be the dominating region in this market, due to the high adoption of new technologies, the presence of a large number of AmI companies, and the favorable regulatory environment.
Key Market Players
Amazon Web Services, Inc.
Google LLC
IBM Corporation
Microsoft Corporation
Intel Corporation
Siemens AG
Cisco Systems, Inc.
Honeywell International Inc.
Schneider Electric SE
Philips Lighting B.V.
Report Scope:
In this report, the Global Ambient Intelligence Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
• Ambient Intelligence Market, By Component:
o Hardware and Software
o Solutions
• Ambient Intelligence Market, By Technology
o Bluetooth Low Energy
o RFID, Sensors Ambient Light Sensor
o Nanotechnology
o Biometrics
o Others
• Ambient Intelligence Market, By End User:
o Residential
o Retail
o Healthcare
o Industrial
o Automotive
o Others
• Ambient Intelligence Market, By Region:
o North America
 United States
 Canada
 Mexico
o Europe
 France
 United Kingdom
 Italy
 Germany
 Spain
 Belgium
o Asia-Pacific
 China
 India
 Japan
 Australia
 South Korea
 Indonesia
 Vietnam
o South America
 Brazil
 Argentina
 Colombia
 Chile
 Peru
o Middle East & Africa
 South Africa
 Saudi Arabia
 UAE
 Turkey
 Israel
Competitive Landscape
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global Ambient Intelligence Market.
Available Customizations:
Global Ambient Intelligence market report with the given market data, Tech Sci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report:
Company Information
• Detailed analysis and profiling of additional market players (up to five).



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Table of Contents

1. Product Overview
1.1. Market Definition
1.2. Scope of the Market
1.2.1. Markets Covered
1.2.2. Years Considered for Study
1.2.3. Key Market Segmentations
2. Research Methodology
2.1. Objective of the Study
2.2. Baseline Methodology
2.3. Formulation of the Scope
2.4. Assumptions and Limitations
2.5. Sources of Research
2.5.1. Secondary Research
2.5.2. Primary Research
2.6. Approach for the Market Study
2.6.1. The Bottom-Up Approach
2.6.2. The Top-Down Approach
2.7. Methodology Followed for Calculation of Market Size & Market Shares
2.8. Forecasting Methodology
2.8.1. Data Triangulation & Validation
3. Executive Summary
4. Impact of COVID-19 on Global Ambient Intelligence Market
5. Voice of Customer
6. Global Ambient Intelligence Market Overview
7. Global Ambient Intelligence Market Outlook
7.1. Market Size & Forecast
7.1.1. By Value
7.2. Market Share & Forecast
7.2.1. By Component (Hardware and Software & Solutions)
7.2.2. By Technology (Bluetooth Low Energy, RFID, Sensors Ambient Light Sensor, Nanotechnology, Biometrics, and Others)
7.2.3. By End User (Residential, Retail, Healthcare, Industrial, Automotive and Others)
7.2.4. By Region (North America, Europe, South America, Middle East & Africa, Asia Pacific)
7.3. By Company (2022)
7.4. Market Map
8. North America Ambient Intelligence Market Outlook
8.1. Market Size & Forecast
8.1.1. By Value
8.2. Market Share & Forecast
8.2.1. By Component
8.2.2. By Technology
8.2.3. By End User
8.2.4. By Country
8.3. North America: Country Analysis
8.3.1. United States Ambient Intelligence Market Outlook
8.3.1.1. Market Size & Forecast
8.3.1.1.1. By Value
8.3.1.2. Market Share & Forecast
8.3.1.2.1. By Component
8.3.1.2.2. By Technology
8.3.1.2.3. By End User
8.3.2. Canada Ambient Intelligence Market Outlook
8.3.2.1. Market Size & Forecast
8.3.2.1.1. By Value
8.3.2.2. Market Share & Forecast
8.3.2.2.1. By Component
8.3.2.2.2. By Technology
8.3.2.2.3. By End User
8.3.3. Mexico Ambient Intelligence Market Outlook
8.3.3.1. Market Size & Forecast
8.3.3.1.1. By Value
8.3.3.2. Market Share & Forecast
8.3.3.2.1. By Component
8.3.3.2.2. By Technology
8.3.3.2.3. By End User
9. Europe Ambient Intelligence Market Outlook
9.1. Market Size & Forecast
9.1.1. By Value
9.2. Market Share & Forecast
9.2.1. By Component
9.2.2. By Technology
9.2.3. By End User
9.2.4. By Country
9.3. Europe: Country Analysis
9.3.1. Germany Ambient Intelligence Market Outlook
9.3.1.1. Market Size & Forecast
9.3.1.1.1. By Value
9.3.1.2. Market Share & Forecast
9.3.1.2.1. By Component
9.3.1.2.2. By Technology
9.3.1.2.3. By End User
9.3.2. France Ambient Intelligence Market Outlook
9.3.2.1. Market Size & Forecast
9.3.2.1.1. By Value
9.3.2.2. Market Share & Forecast
9.3.2.2.1. By Component
9.3.2.2.2. By Technology
9.3.2.2.3. By End User
9.3.3. United Kingdom Ambient Intelligence Market Outlook
9.3.3.1. Market Size & Forecast
9.3.3.1.1. By Value
9.3.3.2. Market Share & Forecast
9.3.3.2.1. By Component
9.3.3.2.2. By Technology
9.3.3.2.3. By End User
9.3.4. Italy Ambient Intelligence Market Outlook
9.3.4.1. Market Size & Forecast
9.3.4.1.1. By Value
9.3.4.2. Market Share & Forecast
9.3.4.2.1. By Component
9.3.4.2.2. By Technology
9.3.4.2.3. By End User
9.3.5. Spain Ambient Intelligence Market Outlook
9.3.5.1. Market Size & Forecast
9.3.5.1.1. By Value
9.3.5.2. Market Share & Forecast
9.3.5.2.1. By Component
9.3.5.2.2. By Technology
9.3.5.2.3. By End User
9.3.6. Belgium Ambient Intelligence Market Outlook
9.3.6.1. Market Size & Forecast
9.3.6.1.1. By Value
9.3.6.2. Market Share & Forecast
9.3.6.2.1. By Component
9.3.6.2.2. By Technology
9.3.6.2.3. By End User
10. South America Ambient Intelligence Market Outlook
10.1. Market Size & Forecast
10.1.1. By Value
10.2. Market Share & Forecast
10.2.1. By Component
10.2.2. By Technology
10.2.3. By End User
10.2.4. By Country
10.3. South America: Country Analysis
10.3.1. Brazil Ambient Intelligence Market Outlook
10.3.1.1. Market Size & Forecast
10.3.1.1.1. By Value
10.3.1.2. Market Share & Forecast
10.3.1.2.1. By Component
10.3.1.2.2. By Technology
10.3.1.2.3. By End User
10.3.2. Colombia Ambient Intelligence Market Outlook
10.3.2.1. Market Size & Forecast
10.3.2.1.1. By Value
10.3.2.2. Market Share & Forecast
10.3.2.2.1. By Component
10.3.2.2.2. By Technology
10.3.2.2.3. By End User
10.3.3. Argentina Ambient Intelligence Market Outlook
10.3.3.1. Market Size & Forecast
10.3.3.1.1. By Value
10.3.3.2. Market Share & Forecast
10.3.3.2.1. By Component
10.3.3.2.2. By Technology
10.3.3.2.3. By End User
10.3.4. Chile Ambient Intelligence Market Outlook
10.3.4.1. Market Size & Forecast
10.3.4.1.1. By Value
10.3.4.2. Market Share & Forecast
10.3.4.2.1. By Component
10.3.4.2.2. By Technology
10.3.4.2.3. By End User
10.3.5. Peru Ambient Intelligence Market Outlook
10.3.5.1. Market Size & Forecast
10.3.5.1.1. By Value
10.3.5.2. Market Share & Forecast
10.3.5.2.1. By Component
10.3.5.2.2. By Technology
10.3.5.2.3. By End User
11. Middle East & Africa Ambient Intelligence Market Outlook
11.1. Market Size & Forecast
11.1.1. By Value
11.2. Market Share & Forecast
11.2.1. By Component
11.2.2. By Technology
11.2.3. By End User
11.2.4. By Country
11.3. Middle East & Africa: Country Analysis
11.3.1. Saudi Arabia Ambient Intelligence Market Outlook
11.3.1.1. Market Size & Forecast
11.3.1.1.1. By Value
11.3.1.2. Market Share & Forecast
11.3.1.2.1. By Component
11.3.1.2.2. By Technology
11.3.1.2.3. By End User
11.3.2. UAE Ambient Intelligence Market Outlook
11.3.2.1. Market Size & Forecast
11.3.2.1.1. By Value
11.3.2.2. Market Share & Forecast
11.3.2.2.1. By Component
11.3.2.2.2. By Technology
11.3.2.2.3. By End User
11.3.3. South Africa Ambient Intelligence Market Outlook
11.3.3.1. Market Size & Forecast
11.3.3.1.1. By Value
11.3.3.2. Market Share & Forecast
11.3.3.2.1. By Component
11.3.3.2.2. By Technology
11.3.3.2.3. By End User
11.3.4. Turkey Ambient Intelligence Market Outlook
11.3.4.1. Market Size & Forecast
11.3.4.1.1. By Value
11.3.4.2. Market Share & Forecast
11.3.4.2.1. By Component
11.3.4.2.2. By Technology
11.3.4.2.3. By End User
11.3.5. Israel Ambient Intelligence Market Outlook
11.3.5.1. Market Size & Forecast
11.3.5.1.1. By Value
11.3.5.2. Market Share & Forecast
11.3.5.2.1. By Component
11.3.5.2.2. By Technology
11.3.5.2.3. By End User
12. Asia Pacific Ambient Intelligence Market Outlook
12.1. Market Size & Forecast
12.1.1. By Component
12.1.2. By Technology
12.1.3. By End User
12.1.4. By Country
12.2. Asia-Pacific: Country Analysis
12.2.1. China Ambient Intelligence Market Outlook
12.2.1.1. Market Size & Forecast
12.2.1.1.1. By Value
12.2.1.2. Market Share & Forecast
12.2.1.2.1. By Component
12.2.1.2.2. By Technology
12.2.1.2.3. By End User
12.2.2. India Ambient Intelligence Market Outlook
12.2.2.1. Market Size & Forecast
12.2.2.1.1. By Value
12.2.2.2. Market Share & Forecast
12.2.2.2.1. By Component
12.2.2.2.2. By Technology
12.2.2.2.3. By End User
12.2.3. Japan Ambient Intelligence Market Outlook
12.2.3.1. Market Size & Forecast
12.2.3.1.1. By Value
12.2.3.2. Market Share & Forecast
12.2.3.2.1. By Component
12.2.3.2.2. By Technology
12.2.3.2.3. By End User
12.2.4. South Korea Ambient Intelligence Market Outlook
12.2.4.1. Market Size & Forecast
12.2.4.1.1. By Value
12.2.4.2. Market Share & Forecast
12.2.4.2.1. By Component
12.2.4.2.2. By Technology
12.2.4.2.3. By End User
12.2.5. Australia Ambient Intelligence Market Outlook
12.2.5.1. Market Size & Forecast
12.2.5.1.1. By Value
12.2.5.2. Market Share & Forecast
12.2.5.2.1. By Component
12.2.5.2.2. By Technology
12.2.5.2.3. By End User
12.2.6. Indonesia Ambient Intelligence Market Outlook
12.2.6.1. Market Size & Forecast
12.2.6.1.1. By Value
12.2.6.2. Market Share & Forecast
12.2.6.2.1. By Component
12.2.6.2.2. By Technology
12.2.6.2.3. By End User
12.2.7. Vietnam Ambient Intelligence Market Outlook
12.2.7.1. Market Size & Forecast
12.2.7.1.1. By Value
12.2.7.2. Market Share & Forecast
12.2.7.2.1. By Component
12.2.7.2.2. By Technology
12.2.7.2.3. By End User
13. Market Dynamics
13.1. Drivers
13.2. Challenges
14. Market Trends and Developments
15. Company Profiles
15.1. Amazon Web Services, Inc.
15.1.1. Business Overview
15.1.2. Key Revenue and Financials
15.1.3. Recent Developments
15.1.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.1.5. Key Product/Services Offered
15.2. Google LLC
15.2.1. Business Overview
15.2.2. Key Revenue and Financials
15.2.3. Recent Developments
15.2.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.2.5. Key Product/Services Offered
15.3. IBM Corporation
15.3.1. Business Overview
15.3.2. Key Revenue and Financials
15.3.3. Recent Developments
15.3.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.3.5. Key Product/Services Offered
15.4. Microsoft Corporation
15.4.1. Business Overview
15.4.2. Key Revenue and Financials
15.4.3. Recent Developments
15.4.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.4.5. Key Product/Services Offered
15.5. Intel Corporation
15.5.1. Business Overview
15.5.2. Key Revenue and Financials
15.5.3. Recent Developments
15.5.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.5.5. Key Product/Services Offered
15.6. Siemens AG
15.6.1. Business Overview
15.6.2. Key Revenue and Financials
15.6.3. Recent Developments
15.6.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.6.5. Key Product/Services Offered
15.7. Cisco Systems, Inc.
15.7.1. Business Overview
15.7.2. Key Revenue and Financials
15.7.3. Recent Developments
15.7.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.7.5. Key Product/Services Offered
15.8. Honeywell International Inc.
15.8.1. Business Overview
15.8.2. Key Revenue and Financials
15.8.3. Recent Developments
15.8.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.8.5. Key Product/Services Offered
15.9. Schneider Electric SE
15.9.1. Business Overview
15.9.2. Key Revenue and Financials
15.9.3. Recent Developments
15.9.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.9.5. Key Product/Services Offered
15.10. Philips Lighting B.V.
15.10.1. Business Overview
15.10.2. Key Revenue and Financials
15.10.3. Recent Developments
15.10.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.10.5. Key Product/Services Offered
16. Strategic Recommendations
17. About Us & Disclaimer

 

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