包装における人工知能（AI）市場：現状分析と予測（2022年～2028年）
テクノロジー重視（機械学習、コンピュータビジョン、自然言語処理（NLP）、予測分析）；アプリケーション（包装のAIE、スマートウェアハウジング、データラベリング、品質検査、AIベースのリサイクルシステム、その他）；エンドユーザー（食品・飲料業界、化粧品業界、医療・医薬品業界、家電業界、その他）；地域／国。
包装における人工知能市場は、予測期間中に約12%の強いCAGRで成長すると予想されています。包装における人工知能（AI）とは、機械学習やコンピュータビジョンなどの高度な技術を統合して、包装産業のさまざまな側面を強化することを指します。たとえば、AIシステムは画像を分析して包装材料の欠陥を特定し、高品質の製品のみが市場に届けられるようにします。さらに、AIは過去の販売データと市場動向を分析して生産および流通プロセスを最適化し、最終的にコストを削減し、在庫切れを最小限に抑えることができます。さらに、AIアルゴリズムは、消費者の好み、市場動向、および製品データに基づいて、パーソナライズされたパッケージデザインを生成し、適切な材料を提案できます。これにより、メーカーは顧客の多様なニーズに応える独自のパッケージソリューションを作成できます。
市場で活動している主要なプレーヤーには、SIG Combibloc、Tetra Pak、Berry Global、WestRock、DS Smith、Microsoft、GE Digital、ABB、Universal Robots、Neuralaなどがあります。これらのプレーヤーは、ハイテクで革新的な製品/テクノロジーを顧客に提供するために、いくつかのM＆Aとパートナーシップを実施しています。
レポートで提示される洞察
「テクノロジーの中で、機械学習セグメントが2021年に市場の大きなシェアを占めました」
テクノロジー別に、市場は機械学習、コンピュータビジョン、自然言語処理（NLP）、および予測分析に分割されています。機械学習セグメントは2021年に市場をリードしました。機械学習（ML）の市場の主な推進力は、製品品質保証/品質管理（QA/QC）におけるデータラベリング、プロセス自動化、およびコンテンツ検査での需要の高まりです。製品のラベルが誤っていると、検査の失敗、顧客の不満、および利益の減少につながる可能性があります。データラベリングはMLの助けを借りて標準的な慣行となり、手動エラーを減らし、プロセス全体の効率を向上させます。 MLは、予防的な分析と企業向けのサイバーセキュリティ対策を提供するために、パッケージングサプライチェーン全体でも利用されています。 Anchoreによる最近の調査によると、5社に3社の企業が2021年にソフトウェアサプライチェーン攻撃を経験しました。
「エンドユーザーの中で、食品および飲料産業セグメントが2021年に市場の大きなシェアを占めました」
エンドユーザーに基づいて、市場は食品および飲料産業、化粧品産業、医療および製薬産業、家電産業、およびその他に分割されています。食品および飲料産業セグメントは2021年に市場をリードしました。手頃な価格で、すぐにアクセスでき、汚染されていない食品オプションを提供することに重点を置いている食品および飲料産業は、市場での優位性を維持するのに役立っています。機械学習（ML）と人工知能（AI）の使用により、企業は事業を拡大し、競争力を維持できるようになりました。このセクターはAIにとって重要な市場であり、調査によると、世界の食品および飲料市場は2025年までに2兆ドル以上の価値があると予測されています。対照的に、化粧品業界では新規参入者が殺到しているため、最も速いペースで成長すると予想されており、競争上の優位性を得るために製品およびパッケージングデザインの革新を推進しています。インターネットの利用が増加するにつれて、企業は販売をオンラインプラットフォームに移行し、化粧品製品の需要が増加し、パッケージング業界の成長に貢献しています。
「北米が2021年に市場の大きなシェアを占めました」
北米は2021年に市場をリードしました。北米地域では、官民パートナーシップの増加と革新的な機械の発売により、パッケージング業界におけるAIテクノロジーの受け入れが大幅に拡大しています。この成長は、さまざまな産業セクターでの人工知能（AI）やモノのインターネット（IoT）などの最先端技術の組み込みによって推進されており、統合デバイスメーカー（IDM）およびファウンドリサプライヤーの間で高度なパッケージングソリューションの需要が高まっています。
包装市場レポートのカバレッジにおける人工知能
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- この調査には、認証済みの主要な業界専門家によって検証された市場規模と予測分析が含まれています。
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- 業界で普及している推進要因、制約、主要なトレンド、および機会の詳細な調査。
- この調査では、さまざまなセグメントにわたる市場を包括的に網羅しています。
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目次
包装における人工知能市場分析（2022年～2028年）の調査方法
世界の包装における人工知能市場の過去の市場を分析し、現在の市場を推定し、将来の市場を予測することは、世界の主要地域における包装における人工知能の採用を構築し分析するために行われた3つの主要なステップでした。過去の市場数値を収集し、現在の市場規模を推定するために、徹底的な二次調査が実施されました。次に、これらの洞察を検証するために、多数の調査結果と仮定が考慮されました。さらに、世界の包装における人工知能市場のバリューチェーン全体にわたる業界の専門家との徹底的な一次インタビューも実施されました。一次インタビューを通じて市場数値を仮定および検証した後、トップダウン/ボトムアップアプローチを採用して、市場全体の規模を予測しました。その後、業界に属するセグメントおよびサブセグメントの市場規模を推定および分析するために、市場の内訳およびデータ三角測量法が採用されました。詳細な方法論を以下に説明します。
過去の市場規模の分析
ステップ1：二次ソースの詳細な調査：
年次報告書および財務諸表、業績プレゼンテーション、プレスリリースなどの企業内部ソース、ならびにジャーナル、ニュースおよび記事、政府刊行物、競合他社の刊行物、セクターレポート、サードパーティデータベース、およびその他の信頼できる刊行物などの外部ソースを通じて、包装における人工知能市場の過去の市場規模を取得するために、詳細な二次調査が実施されました。
ステップ2：市場セグメンテーション：
包装における人工知能市場の過去の市場規模を取得した後、主要地域におけるさまざまなセグメントおよびサブセグメントの過去の市場の洞察とシェアを収集するために、詳細な二次分析を実施しました。主要なセグメントは、テクノロジー、アプリケーション、およびエンドユーザーとしてレポートに含まれています。さらに、その地域におけるテストモデルの全体的な採用を評価するために、国レベルの分析が実施されました。
ステップ3：要因分析：
さまざまなセグメントおよびサブセグメントの過去の市場規模を取得した後、包装における人工知能市場の現在の市場規模を推定するために、詳細な要因分析を実施しました。さらに、包装における人工知能市場のテクノロジー、アプリケーション、およびエンドユーザーなどの従属変数と独立変数を使用して、要因分析を実施しました。世界中の包装における人工知能市場セクターにおけるトップパートナーシップ、合併および買収、事業拡大、および製品の発売を考慮して、需要と供給側のシナリオについて徹底的な分析が実施されました。
現在の市場規模の推定と予測
現在の市場規模の算定：上記の3つのステップからの実用的な洞察に基づいて、現在の市場規模、世界の包装における人工知能市場の主要なプレーヤー、およびセグメントの市場シェアに到達しました。必要な割合シェアの分割および市場の内訳はすべて、上記の二次アプローチを使用して決定され、一次インタビューを通じて検証されました。
推定と予測：市場の推定と予測のために、利害関係者が利用できる推進要因と傾向、制約、および機会を含むさまざまな要因に重みが割り当てられました。これらの要因を分析した後、適切な予測手法（すなわち、トップダウン/ボトムアップアプローチ）を適用して、世界中の主要市場におけるさまざまなセグメントおよびサブセグメントの2028年の市場予測に到達しました。市場規模の推定に採用された調査方法論には、以下が含まれます。
- 国内の主要市場における収益（USD）および包装における人工知能市場の採用率の観点からの業界の市場規模
- 市場セグメントおよびサブセグメントのすべての割合シェア、分割、および内訳
- 提供される製品の観点から、世界の包装における人工知能市場の主要なプレーヤー。また、急速に成長する市場で競争するためにこれらのプレーヤーが採用した成長戦略
市場規模とシェアの検証
一次調査：主要地域全体で、トップレベルのエグゼクティブ（CXO/VP、営業部長、マーケティング部長、オペレーション部長、地域部長、カントリー部長など）を含む主要なオピニオンリーダー（KOL）との詳細なインタビューが実施されました。次に、一次調査の結果を要約し、述べられた仮説を証明するために統計分析を実施しました。一次調査からの入力は二次的な調査結果と統合され、情報が実用的な洞察に変わりました。
さまざまな地域における一次参加者の分割
市場エンジニアリング
データ三角測量法は、全体的な市場の推定を完了し、世界の包装における人工知能市場の各セグメントおよびサブセグメントの正確な統計数値を導き出すために採用されました。データは、世界の包装における人工知能市場におけるテクノロジー、アプリケーション、およびエンドユーザーの分野におけるさまざまなパラメーターとトレンドを調査した後、いくつかのセグメントとサブセグメントに分割されました。
世界の包装における人工知能市場調査の主な目的
世界の包装における人工知能市場の現在および将来の市場トレンドは、調査で特定されました。投資家は、調査で実施された定性的および定量的分析に基づいて、投資に関する裁量を基づかせるための戦略的洞察を得ることができます。現在および将来の市場トレンドは、地域レベルでの市場の全体的な魅力を決定し、産業参加者が未開発の市場を活用してファーストムーバーアドバンテージから利益を得るためのプラットフォームを提供しました。調査のその他の定量的な目標には、以下が含まれます。
- 価値（USD）の観点から、包装における人工知能市場の現在および予測市場規模を分析します。また、さまざまなセグメントおよびサブセグメントの現在および予測市場規模を分析します
- 調査のセグメントには、テクノロジー、アプリケーション、およびエンドユーザーの分野が含まれます
- 包装における人工知能業界の規制の枠組みの定義と分析
- 業界の顧客と競合他社の行動を分析するとともに、さまざまな仲介業者の存在に伴うバリューチェーンの分析
- 主要地域における包装における人工知能市場の現在および予測市場規模の分析
- レポートで調査された地域の主要国には、アジア太平洋、ヨーロッパ、北米、および世界のその他の地域が含まれます
- 急速に成長する市場で維持するために、包装における人工知能市場の企業プロファイルと、市場プレーヤーが採用した成長戦略
- 業界の詳細な地域レベルの分析
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