群知能市場規模とシェア
市場概要
| 調査期間 | 2019 - 2030 |
|---|---|
| 市場規模 (2025) | 0.08 十億米ドル |
| 市場規模 (2030) | 0.37 十億米ドル |
| 成長率 (2025 - 2030) | 36.03% CAGR |
| 最も急速に成長している市場 | アジア太平洋 |
| 最大市場 | 北米 |
| 市場集中度 | 中 |
主要プレーヤー
*免責事項:主要選手の並び順不同 画像 © Mordor Intelligence。再利用にはCC BY 4.0の表示が必要です。 |
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Mordor Intelligenceによる群知能市場分析
群知能市場規模は2025年に0.08億米ドルに達し、2030年までに0.37億米ドルに達すると予測され、年平均成長率36.03%で拡大しています。ニューロモルフィックエッジチップによって実現されるリアルタイム協調、生体模倣アルゴリズムと低レイテンシコンピューティングの融合、分散意思決定アーキテクチャへの需要増加がこの成長を支えています。輸送・物流の自動化、防衛UAVスウォーム、スマートシティ実証プロジェクトが初期の商業的牽引力を牽引し、生体模倣プロセッサへの継続的なベンチャー資金調達が導入障壁を下げています。競争上の差別化は、複数のアルゴリズムファミリーをサポートし、異種ロボット群に対応し、厳格なデータ主権要件を満たすことができる柔軟なプラットフォームに移行しています。シリコンサプライチェーンでの集約化したハードウェア制約とクロス分野人材の不足が、群知能市場の他の強い見通しを和らげています。
主要レポート要点
- エンドユーザー産業別では、輸送・物流が2024年の群知能市場シェアの28%を占有し、スマートシティ・モビリティが2030年まで最も速い41.51%のCAGRを示しています。
- アルゴリズムタイプ別では、蟻コロニー最適化が2024年の群知能市場規模の37%のシェアを獲得し、蜂コロニーアルゴリズムは2030年まで36.09%のCAGRでの拡大が予測されています。
- プラットフォームタイプ別では、UAVスウォームが2024年の群知能市場で38.10%のシェアでリードし、無人水中車両は2030年まで最高の37.12%のCAGRを記録しました。
- 導入モード別では、エッジ・オンデバイスアーキテクチャが2024年の群知能市場の46.10%のシェアを占め、ハイブリッドモードは予測期間中に36.15%のCAGRが見込まれています。
- 地域別では、北アメリカが2024年の群知能市場の34%のシェアに貢献し、アジア太平洋地域が2030年まで36.98%のCAGRで最も急速に進歩しています。
グローバル群知能市場動向と洞察
ドライバー影響分析
| ドライバー | CAGR予測への影響（約%） | 地理的関連性 | 影響タイムライン |
|---|---|---|---|
| 物流・倉庫における群ロボティクス導入の増加 | +8.2% | 北アメリカ・ヨーロッパ集中、グローバルな影響 | 中期（2-4年） |
| 防衛・災害対応向けUAVスウォームの配備 | +7.5% | 北アメリカ・アジア太平洋コア、中東・アフリカへの波及 | 短期（≤2年） |
| ビッグデータIoTネットワークの分散最適化 | +6.8% | スマートシティ早期導入によるグローバル | 長期（≥4年） |
| 大規模意思決定向け協調AIプラットフォーム | +4.3% | 北アメリカ・EU主導、アジア太平洋スケーリング | 中期（2-4年） |
| 生体模倣エッジAIチップ向けベンチャー資金調達 | +5.1% | シリコンバレー・欧州テックハブコア | 短期（≤2年） |
| APACにおけるBVLOSドローンスウォーム規制承認 | +4.4% | アジア太平洋コア、グローバルな実証効果 | 短期（≤2年） |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
物流・倉庫自動化における群ロボティクス導入の増加
倉庫オペレーターは、マルチロボットスウォームが動的ルーティングを処理する際に単一エージェントシステムと比較して最大40%のコスト削減を獲得します。MITの実験では4倍高速なタスク完了を達成し、オペレーター作業負荷を50.9%削減し、急性労働力不足を軽減するスループット向上を確認しました。[1]MIT News, "Warehouse robots learn teamwork," mit.eduドイツベースのCellumationのCelluveyorは自己組織化六角セルで毎時5,200個の荷物を移動し、モジュラーで容易にスケール可能なスウォームコンベアデザインを実証しています。フルフィルメント量が増加し続ける中、これらの経済的インセンティブがグローバル物流ハブ全体での配備を加速させています。エッジベース協調は、クラウド中心制御に典型的なレイテンシボトルネックをさらに排除し、群知能市場のビジネスケースを強化しています。
防衛監視・災害対応向けUAVスウォーム配備の拡大
チェコ発のInterceptor自律運動ドローンなどの軍事プログラムは、協調スウォームが帯域幅が争われる状況下で敵対的な空中目標を無力化する方法を示しています。サンパウロ大学での災害救援研究は、ドローン集団が通信遮断中でも運用を維持しながら、衛星よりも高速に山火事や温室効果ガス漏出を発見することを示しています。政府調達は、後に民間検査・緊急対応用途に移行するエッジAI進歩を推進し、群知能市場の対応可能市場を拡大しています。
ビッグデータIoTネットワークにおける分散最適化の需要
数十億のエンドポイントがテレメトリを送信する中、中央集権的オーケストレーションは計算とレイテンシ負荷の下で歪みます。ルーレオ工科大学は、GPSなしで深鉱山トンネルをナビゲートする協調ロボットを実証し、制約されたIoT分野でのスウォームヒューリスティクスの価値を強調しました。[2]Luleå University of Technology, "Autonomous drones in mining environments," ltu.seスマートシティ実証プロジェクトは、交通、排出、廃棄物を監視する空中スウォームを採用し、条件の変化に応じて資源を自律的に転用しています。分散インテリジェンスがスケーラブルであることが証明される中、回復力のあるネットワークパフォーマンスを求めるユーティリティ、通信、都市サービス事業者全体で採用が拡大しています。
大規模ブレインストーミング・意思決定向け協調AIプラットフォーム
カーネギーメロン大学での対話型群知能ツールは標準グループチャットを上回る性能を示し、参加者の80%以上がより高いエンゲージメントと生産性を報告しました。群学習を活用した金融マルチエージェントシステムは、ボラティリティを下げながらベンチマーク取引モデルを累積リターンで上回りました。ヘルスケア実証研究は、分散ノード全体で診断洞察を処理することで患者プライバシーを保護しています。これらの結果は、階層的ボトルネックを除去する集合インテリジェンスプラットフォームへの企業の関心を総合的に補強しています。
制約影響分析
| 制約 | CAGR予測への影響（約%） | 地理的関連性 | 影響タイムライン |
|---|---|---|---|
| クロス分野群アルゴリズムエンジニアの不足 | -4.8% | 北アメリカ・ヨーロッパで最も深刻 | 長期（≥4年） |
| 通信レイテンシと信頼性の制限 | -3.2% | グローバル、リモート環境で増幅 | 中期（2-4年） |
| 自律取引におけるアルゴリズム責任の懸念 | -2.1% | 北アメリカ・EU規制区域 | 中期（2-4年） |
| ニューロモルフィックエッジノードにおけるシリコン供給制約 | -2.9% | グローバル、アジア太平洋ファウンドリで顕著 | 短期（≤2年） |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
クロス分野群アルゴリズムエンジニアの不足
生物学、ロボティクス、分散システムに精通した専門家のグローバル供給は需要に遅れをとっています。SAGE Openでの学術分析では、カリキュラムがこれらの分野を組み合わせることは稀であり、雇用主にとって能力ギャップを生み出していることを指摘しています。従来のロボティクス職を40%以上上回る給与プレミアムでも欠員を埋めることができず、スタートアップが資金豊富な既存企業に対して不利な立場に置かれています。人材制約は、プロトタイプから製品への周期を遅らせ、群知能産業におけるスケールアウト速度を制限しています。
リアルタイム協調における通信レイテンシと信頼性の制限
ピアレビュー済みのSensors実験によると、往復レイテンシが250-300ミリ秒を超えると群制御が悪化します。[3]MDPI Sensors, "Latency thresholds in swarm control," mdpi.comAchordネットワークテストでは、断続的なリンクが適応ルーティングとエラー訂正プロトコルを要求し、システム複雑性を高めることが確認されています。[4]arXiv, "ACHORD network for swarms," arxiv.org都市峡谷でのグランドクラッター、金属障害物、マルチパスフェージングがドローン群に挑戦し、水中音響チャネルはさらに帯域幅を削減します。5Gとエッジキャッシングが一部の圧力を軽減するものの、物理学に起因する信号遅延は、リアルタイム群パフォーマンスに対する構造的上限として存続します。
セグメント分析
アルゴリズムタイプ別：アプリケーション特化最適化が導入を促進
蟻コロニー最適化は、その確率的経路探索が車両ルーティングと倉庫ピッキングニーズに適合するため、2024年の群知能市場で最大の37%のシェアを維持しました。蜂コロニー手法は、その分散リソース配分が動的スマートシティサービスに適合するため、2030年まで36.09%のCAGRが設定されています。粒子群最適化は、暗号通貨価格予測でモデル訓練が98%の精度を達成した金融サービスで牽引力を得ています。ハイブリッドフレームワークは、テキサスA&M研究者が適応農業ロボットで示したように、文脈に合わせてリアルタイムでアルゴリズムを切り替えます。この構成可能なスタックへのピボットは、ソフトウェア差別化を深めながらサプライヤーの機会を拡大します。
ホタル、グローワーム、細菌採餌、人工魚ヒューリスティクスでの実験の拡大は、ニッチグリッド、センサーカバレッジ、またはエネルギーハーベスト最適化を対象としています。初期の量子加速群プロトタイプは指数的な探索空間剪定を約束し、ハードウェアが成熟すると破壊的な将来の利得を示唆しています。採用者が一般的なベンチマークよりも成果特化メトリクスを追求する中、マルチアルゴリズムライブラリを統合できるベンダーが群知能市場のより大きなスライスを獲得します。
注記: レポート購入時に全個別セグメントのセグメントシェアが利用可能
エンドユーザー産業別：物流スケールがスマートシティモメンタムと出会う
輸送・物流は、荷物スループットとラストマイルルーティングでの即座のペイバックにより、2024年の群知能市場の28%のシェアを占有しました。協調eVTOLタクシーと適応交通グリッドを含む都市モビリティスキームは、スマートシティ採用で41.51%のCAGRを推進します。防衛プログラムは、後に民間インフラ検査に移行する最先端群研究の資金調達で中枢的な役割を維持します。ヘルスケア実証プロジェクトは、機密データを保護しながら診断のための分散学習を適用しています。農業と鉱業は、危険区域で頑丈な地上・空中群を配備し、作業者の安全と資産利用率を向上させています。小売フルフィルメントセンターは、搬送を超えて在庫監査に使用事例を拡張し、ユーティリティはグリッド負荷平衡のために協調エージェントを採用し、群知能市場のクロスセクター深度を証明しています。
プラットフォームタイプ別：UAVが依然として支配的だが水中システムが急上昇
UAV集団は、視線外運用に対する規制承認に支えられて、2024年の群知能市場の38.10%を占めました。無人水中車両は、洋上エネルギー、通信ケーブル検査、海洋生物学調査が協調海面下自律性を要求するため、最速の37.12%のCAGRを追跡しています。地上ロボット群は、GPSが存在しない鉱石抽出と産業検査を自動化します。自律水上船舶は海岸線を巡回し、環境条件を監視します。ソフトウェアのみのマルチエージェントシステムは金融とグリッドシミュレーション用に出現し、群ロジックが物理ロボットを超えて拡張できることを強調しています。相互運用性標準は、1つのコンソール下で混合空中-地上-海洋群を可能にし、群知能市場の総対応可能市場を増幅しています。
導入モード別：エッジコンピューティングが分散インテリジェンスを固定
エッジ・オンデバイス設定は2024年の群知能市場の46.10%でリードしました。シナプス演算あたり0.96 pJを実行するニューロモルフィックチップは、ミリワット予算下でリアルタイム推論を維持します。ハイブリッドオーケストレーションは36.15%のCAGRで最も速く成長し、ミッション更新、重い分析、または強化学習再訓練のためにローカル自律性と定期的なクラウド同期をブレンドします。純粋なクラウド配備は、大規模シミュレーションなど、高計算が不可欠でありながらレイテンシが許容される場所で持続します。量子クラウド実験はすでにマイクログリッド負荷を最適化し、特定の群機能においてクラウド拡張がオプションから戦略的に移行する将来を示唆しています。
地域分析
北アメリカは2024年の群知能市場の34%に貢献しました。国防総省調達、eコマース倉庫自動化、CHIPS法での79億米ドルのインセンティブがニューロモルフィックプロセッサへの初期需要を刺激します。シリコンバレーでのベンチャーキャピタル集中がスタートアップ形成を加速する一方、緊迫した労働市場により小規模企業がクロス分野人材を確保することが困難になっています。自動運転車の規制サンドボックスはフィールドトライアルをさらに促進します。
アジア太平洋地域は群知能市場で2030年まで最も急な36.98%のCAGRを提供します。中国の包括的な2024年UAV安全規則は予測可能な認証経路を作成し、政府都市クラスタープログラムは大規模実証区域を開放します。日本と韓国は分子・サービスロボティクス統合を先駆け、地域の半導体ファブが特注エッジAIチップの供給を固定します。SoftBankのSkild AIへの40億米ドル注入などの実質的な企業資金調達は、上昇する投資家の食欲を強調しています。
ヨーロッパは、リスクベース運用カテゴリを強制する実施規則2019/947下での調和されたドローン規制を通じて成長を維持します。ROBOMINERSイニシアティブは、群アイデアが重工業自動化にどのように供給されるかを示し、倫理的AIフレームワークは責任と透明性についてステークホルダーを安心させます。慎重だが体系的な承認プロセスは公共の信頼を保護しますが、アジア太平洋よりも遅い配備ケイデンスとなっています。
競争環境
群知能市場での競争は中程度で流動的なままです。Intelのような確立されたチップメーカーは、次世代ニューロモルフィックエッジノードを支える AI対応ファブのために2024年に251億米ドルの設備投資を確保しました。Swarm TechnologyやUnanimous AIなどのスタートアップは、独自の協調アルゴリズムとSaaSプラットフォームに焦点を当てています。自動車OEMは、USPTOへのフォルクスワーゲンの出願で例証される多車両軌道最適化の特許を通じて主張を行っています。
戦略的焦点は、さまざまなロボットタイプと複数のアルゴリズムファミリーを収容する水平的にスケーラブルなプラットフォームに移行しています。OffWorldのモジュラー鉱業群とH2 Clipperの飛行船組立特許は、ニッチスペシャリストがドメイン特化の痛点を解決することで地位を獲得する方法を示しています。既存企業が市場投入時間を加速するアルゴリズムやエッジハードウェア買収を求める中、M&Aへの関心が高まっています。
リアルタイムタスク割り当て、低電力コンセンサス、クロスプラットフォーム通信を中心とした知的財産ポートフォリオはプレミアム評価を引き付けています。アルゴリズムライブラリをエネルギー効率的なシリコンとミドルウェアでバンドルできる企業は、配備がスケールするにつれて大幅な収益を獲得する位置にあります。
群知能業界リーダー
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Unanimous AI
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Swarm Technology
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Valutico UK Ltd
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Hydromea
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Kim Technologies
- *免責事項:主要選手の並び順不同
最近の業界発展
- 2025年3月：Hylioは、FAA がマルチドローン群運用を承認した後、2027年までに年間5,000台の農業スプレードローン生産を促進する計画を発表しました。
- 2025年1月：SoftBankは汎用ロボット群を商用化するためSkild AIに40億米ドルを投資しました。
- 2025年1月：Artificial Intelligence Technology Solutions Inc.は、第4世代AI セキュリティプラットフォームへの移行後、前年同期比300%の収益成長を報告しました。
- 2024年12月：Intelは2024年の収益531億米ドルを記録し、先進半導体施設のためCHIPS法資金79億米ドルを確保しました。
グローバル群知能市場レポート範囲
群知能は、多数の自律エージェントの集合行動から現れる見かけ上の知的行動です。これは、自然または人工システムの自己組織化、分散化システムの集合行動から派生し、個体同士および環境との局所的相互作用から生じる集合行動を扱います。群知能市場は、タイプ別（蟻コロニー最適化、粒子群最適化、群ベースネットワーク）、エンドユーザー産業別（輸送・物流、ロボティクス・自動化、ヘルスケア）、地域別（北アメリカ、ヨーロッパ、アジア太平洋、その他の世界）にセグメント化されています。上記すべてのセグメントについて、市場規模と予測は価値（米ドル）で提供されています。
| 蟻コロニー最適化（ACO） |
| 粒子群最適化（PSO） |
| 蜂コロニー・ミツバチアルゴリズム |
| ホタル・グローワームアルゴリズム |
| 細菌採餌、人工魚、その他 |
| 輸送・物流 |
| 防衛・セキュリティ |
| ロボティクス・産業自動化 |
| ヘルスケア・ライフサイエンス |
| 農業・鉱業 |
| 銀行・金融サービス・保険 |
| スマートシティ・モビリティ |
| 小売・Eコマース |
| エネルギー・ユーティリティ |
| UAVスウォーム |
| UGVスウォーム |
| USVスウォーム |
| UUVスウォーム |
| ソフトウェアのみマルチエージェントシステム |
| エッジ・オンデバイス |
| クラウド |
| ハイブリッド |
| 北アメリカ | アメリカ | |
| カナダ | ||
| メキシコ | ||
| 南アメリカ | ブラジル | |
| アルゼンチン | ||
| チリ | ||
| その他の南アメリカ | ||
| ヨーロッパ | ドイツ | |
| イギリス | ||
| フランス | ||
| イタリア | ||
| スペイン | ||
| オランダ | ||
| ロシア | ||
| その他のヨーロッパ | ||
| アジア太平洋 | 中国 | |
| インド | ||
| 日本 | ||
| 韓国 | ||
| ASEAN | ||
| その他のアジア太平洋 | ||
| 中東・アフリカ | 中東 | GCC（サウジアラビア、UAE、カタールなど） |
| トルコ | ||
| その他の中東 | ||
| アフリカ | 南アフリカ | |
| その他のアフリカ | ||
| アルゴリズムタイプ別 | 蟻コロニー最適化（ACO） | ||
| 粒子群最適化（PSO） | |||
| 蜂コロニー・ミツバチアルゴリズム | |||
| ホタル・グローワームアルゴリズム | |||
| 細菌採餌、人工魚、その他 | |||
| エンドユーザー産業別 | 輸送・物流 | ||
| 防衛・セキュリティ | |||
| ロボティクス・産業自動化 | |||
| ヘルスケア・ライフサイエンス | |||
| 農業・鉱業 | |||
| 銀行・金融サービス・保険 | |||
| スマートシティ・モビリティ | |||
| 小売・Eコマース | |||
| エネルギー・ユーティリティ | |||
| プラットフォームタイプ別 | UAVスウォーム | ||
| UGVスウォーム | |||
| USVスウォーム | |||
| UUVスウォーム | |||
| ソフトウェアのみマルチエージェントシステム | |||
| 導入モード別 | エッジ・オンデバイス | ||
| クラウド | |||
| ハイブリッド | |||
| 地域別 | 北アメリカ | アメリカ | |
| カナダ | |||
| メキシコ | |||
| 南アメリカ | ブラジル | ||
| アルゼンチン | |||
| チリ | |||
| その他の南アメリカ | |||
| ヨーロッパ | ドイツ | ||
| イギリス | |||
| フランス | |||
| イタリア | |||
| スペイン | |||
| オランダ | |||
| ロシア | |||
| その他のヨーロッパ | |||
| アジア太平洋 | 中国 | ||
| インド | |||
| 日本 | |||
| 韓国 | |||
| ASEAN | |||
| その他のアジア太平洋 | |||
| 中東・アフリカ | 中東 | GCC（サウジアラビア、UAE、カタールなど） | |
| トルコ | |||
| その他の中東 | |||
| アフリカ | 南アフリカ | ||
| その他のアフリカ | |||
レポートで回答される主要な質問
現在の群知能市場規模はどの程度ですか？
群知能市場規模は2025年で0.079億米ドルです。
群知能市場はどの程度速く成長すると予想されますか？
市場は36.03%のCAGRを記録し、2030年までに0.368億米ドルに達すると予測されています。
最大のエンドユーザーシェアを占める産業はどれですか？
輸送・物流が倉庫自動化とラストマイル配送最適化により2024年に28%のシェアでリードしました。
最も速く拡大している地域はどこですか？
アジア太平洋地域は、支援的なドローン規制とスマートシティ投資に牽引されて2030年まで36.98%のCAGRで成長すると予測されています。
現在の採用で支配的な導入モードは何ですか？
エッジ・オンデバイスアーキテクチャは低レイテンシとデータ主権要件を満たすため、2024年に46.10%のシェアを占有しました。
市場拡大を制限する主要な制約は何ですか？
生物学と分散ロボティクスの両方に熟練したエンジニアの不足は、商用ロールアウトを遅らせて、予測CAGRに-4.8%の負荷を課しています。
最終更新日:
