テクノロジー重視(機械学習、強化学習、深層学習、分子ドッキングなど)。アプリケーション(新素材の発見、生産最適化、価格最適化など)。地域/国

化学市場におけるGenerative AIの規模は、2022年に12億米ドルと評価され、技術の進歩により、予測期間(2023年~2030年)中に約28.3%の安定した成長率で成長すると予測されています。化学産業におけるGenerative AIとは、新しい化学化合物を生成したり、その特性を予測したりできるAIモデルの使用を指します。これらのモデルは、既知の化学化合物とその特性に関する大規模なデータセットでトレーニングされており、新しい化合物に関する予測を立てたり、それらの潜在的な用途を示唆したりすることができます。最適化された化学プロセスの需要の高まりと廃棄物の削減が市場を牽引しています。化学産業は常に、新製品を開発し、既存の製品を改善するための新しい革新的な化合物を探しています。Generative AIは、さらなる研究のための潜在的な候補を特定し、新しい用途を示唆することで、このプロセスを加速するのに役立ちます。さらに、Generative AIモデルは、既知の化学化合物とその特性に関する大規模なデータセットでトレーニングされており、新しい化合物に関する予測を立てたり、それらの潜在的な用途を示唆したりすることができます。したがって、予測モデリングのニーズが市場の成長を加速しています。
市場で活動している主な企業には、IBM Corporation、Google、三井化学、Accenture、Azelis Group NV、Tricon Energy Inc.、Biesterfeld AG、Omya AG、HELM AG、中国中化集団公司などがあります。
レポートで提示されている洞察
「テクノロジーの中で、深層学習カテゴリーが予測期間中に大きな市場成長を目撃するでしょう。」
テクノロジーに基づいて、市場は機械学習、強化学習、深層学習、分子ドッキングなどに分類されます。これらのうち、深層学習セグメントは、化学化合物とその特性など、複雑で高次元のデータを処理する能力により、予測期間中に大きな市場シェアを獲得すると予想されています。ニューラルネットワークなどの深層学習アルゴリズムは、複雑なデータを階層的な方法で表現および処理することを学習するため、正確な予測を行い、他のタイプのAIモデルでは明らかにならないパターンを識別できます。
「北米が市場で大きなシェアを保持するでしょう。」
北米は市場の大きなシェアを保持すると予想されています。北米には、世界最大かつ最も革新的な企業を含む、多数の化学会社があります。これらの企業は研究開発に多額の投資を行っており、事業におけるGenerative AIの利用を積極的に模索しています。さらに、北米には、イノベーションの最前線に立つ多数の大学や研究機関があり、確立された研究開発のエコシステムがあります。これにより、Generative AIを含む新しいテクノロジーの開発と採用に役立つ環境が生まれています。たとえば、2021年、マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究者は、化学反応の新しい触媒を設計するためにGenerative AIモデルの使用を開始しました。これにより、効率が向上し、コストが削減される可能性があります。
化学市場レポートのカバレッジにおけるGenerative AI

このレポートを購入する理由:
カスタマイズオプション:
化学市場におけるグローバルGenerative AIは、要件またはその他の市場セグメントに応じてさらにカスタマイズできます。これに加えて、UMIはお客様独自のビジネスニーズをお持ちであることを理解しています。そのため、お客様の要件に完全に適合するレポートを入手するために、お気軽にお問い合わせください。
化学市場分析におけるジェネレーティブAIの研究方法論(2023年~2030年)
世界の化学市場におけるジェネレーティブAI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化学におけるジェネレーティブAI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、世界の化学市場におけるジェネレーティブAI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主要インタビューも実施されました。主要なインタビューを通じて市場数値を仮定し検証した後、市場全体の規模を予測するためにトップダウン/ボトムアップアプローチを採用しました。その後、業界に関連するセグメントと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、市場の分解とデータの三角測量方法が採用されました。詳細な方法論は以下で説明します。
過去の市場規模の分析
ステップ1:二次情報源の詳細な調査:
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情報源、およびジャーナル、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、その他の信頼できる刊行物などの外部情報源を通じて、化学市場におけるジェネレーティブAI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:
化学市場におけるジェネレーティブAI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、テクノロジーとアプリケーション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、化学市場におけるジェネレーティブAI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、航空機アクチュエータのさまざまなテクノロジーやアプリケーションなど、依存変数と独立変数を使用して要因分析を実施しました。世界の化学市場におけるジェネレーティブAIセクターにおけるトップパートナーシップ、M&A、事業拡大、製品発売を考慮して、需要と供給のシナリオについて徹底的な分析を実施しました。
現在の市場規模の推定と予測
現在の市場規模の算出: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、世界の化学市場におけるジェネレーティブAI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。必要な割合シェア分割と市場の内訳はすべて、上記の二次的なアプローチを使用して決定され、主要な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、ドライバーとトレンド、制約、利害関係者が利用できる機会など、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、関連する予測手法、つまりトップダウン/ボトムアップアプローチを適用して、世界中の主要な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2030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。
市場規模とシェアの検証
一次調査:主要な地域全体で、トップレベルのエグゼクティブ(CXO / VP、セールスヘッド、マーケティングヘッド、オペレーションヘッド、地域ヘッド、カントリーヘッドなど)を含むキーオピニオンリーダー(KOL)との詳細なインタビューを実施しました。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。一次調査からのインプット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主要な参加者の分割

マーケットエンジニアリング
データの三角測量技術を採用して、市場全体の推定を完了し、世界の化学市場におけるジェネレーティブAI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しました。世界の化学市場におけるジェネレーティブAIのテクノロジーとアプリケーション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、データをいくつかのセグメントとサブセグメントに分割しました。
世界の化学市場調査におけるジェネレーティブAIの主な目的
世界の化学市場におけるジェネレーティブAIの現在および将来の市場トレンドは、調査で正確に指摘されました。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、投資に対する裁量に基づいた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全体の魅力を決定し、産業参加者が未開拓の市場を活用して、先行者利益から恩恵を受け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、次のものがあります。
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