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は、2022年に12億ドルの価値があり、技術の進歩により、予測期間(2023年~2030年)に約28.3%の安定した成長率で成長すると予想されています。化学業界におけるGenerative AIとは、新しい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、既知の化合物とその特性に関する大規模なデータセットで学習され、新しい化合物に関する予測を行い、潜在的な用途を提案することができます。最適化された化学プロセスに対する需要の増加と廃棄物の削減が市場を牽引しています。化学業界は、常に新しい製品を開発し、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、新しい用途を提案することで、このプロセスを加速することができます。さらに、Generative AIモデルは、既知の化合物とその特性に関する大規模なデータセットで学習され、新しい化合物に関する予測を行い、潜在的な用途を提案することができます。したがって、予測モデリングの必要性が市場の成長を加速させています。
市場で事業を展開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遂げる。」
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の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し、それにより、正確な予測を行い、他のタイプのAIモデルには明らかでないパターンを特定できます。
「北米が市場で大きなシェアを握る。」
北米は市場で大きなシェアを握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の活用を積極的に模索しています。さらに、北米には、最先端のイノベーションを担う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適した環境が生まれています。たとえば、2021年には、マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究者が、化学反応用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、お客様が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るため、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に関する調査方法 (2023年~2030年)
世界の化学市場におけるジェネレーティブAIの過去の市場分析、現在の市場規模の推計、および将来の市場予測は、世界の主要地域における化学分野へのジェネレーティブAIの導入状況を作成・分析するために実施された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、数多く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し検証した後、完全な市場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、市場の細分化およびデータ三角測量手法を採用して、関連する業界の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しました。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、詳細な二次調査を実施しました。
ステップ2:市場の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、主要地域の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に関する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、テクノロジーおよび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、国レベルの分析を実施しました。
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およびアプリケーションなど、従属変数および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分野におけるトップパートナーシップ、M&A、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
現在の市場規模の測定:上記の3つのステップからの実行可能な洞察に基づいて、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。必要なすべての割合シェア分割、および市場の内訳は、上記の二次的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:市場の推定と予測では、ステークホルダーが利用できる推進要因とトレンド、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、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、世界の主要市場全体のさまざまなセグメントおよびサブセグメントについて、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は、次のとおりです。
市場規模とシェアの検証
一次調査:主要地域全体の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、運用部長、地域部長、カントリー部長など)を含む主要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、情報が実行可能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
データ三角測量手法を採用して、全体的な市場の推定を完了し、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。データは、世界の化学市場におけるジェネレーティブAIにおけるテクノロジーとアプリケーションの分野のさまざまなパラメータ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。
グローバル化学市場におけるジェネレーティブAI調査の主な目的
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が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、投資の裁量に基づいた戦略的な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、産業参加者が未開拓の市場を利用して先行者利益を享受するためのプラットフォームを提供します。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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