群知能市場規模およびシェア

Mordor Intelligenceによる群知能市場分析
群知能市場規模は2025年にUSD 8,000万と評価され、2026年のUSD 1億734万から2031年にはUSD 4億6,683万に達すると推定され、予測期間(2026年〜2031年)中のCAGRは34.18%です。
ニューロモーフィックエッジチップによるリアルタイム協調(バイオインスパイアードアルゴリズムと低遅延コンピューティングを融合)と、分散型意思決定アーキテクチャへの需要の高まりがこの成長を支えています。輸送・物流の自動化、防衛用UAVスウォーム、スマートシティのパイロットプロジェクトが主要な初期商業化領域であり、バイオインスパイアードプロセッサへの継続的なベンチャー資金が導入障壁を低下させています。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、異種ロボットフリートに対応し、厳格なデータ主権要件を満たす柔軟なプラットフォームへとシフトしています。シリコンサプライチェーンにおけるハードウェア制約の深刻化と学際的人材の不足が、群知能市場の堅調な見通しを一部抑制しています。
主要レポートの要点
- エンドユーザー産業別では、輸送・物流が2025年の群知能市場シェアの27.68%を占め、スマートシティおよびモビリティが2031年にかけて最速の39.28% CAGRを示しています。
- アルゴリズムタイプ別では、アントコロニー最適化が2025年の群知能市場規模の36.65%のシェアを獲得し、ビーコロニーアルゴリズムは2031年にかけて34.75% CAGRで拡大する見込みです。
- プラットフォームタイプ別では、UAVスウォームが2025年の群知能市場において37.65%のシェアでリードし、無人水中ビークルが2031年にかけて最高の35.64% CAGRを記録しています。
- 展開モード別では、エッジ/オンデバイスアーキテクチャが2025年の群知能市場において45.55%のシェアを占め、ハイブリッドモードが予測期間中に34.92% CAGRを達成する見込みです。
- 地域別では、北米が2025年の群知能市場において33.72%のシェアを占め、アジア太平洋が2031年にかけて35.90% CAGRで最速の成長を遂げています。
注記:本レポートの市場規模および予測値は、Mordor Intelligence の独自推定フレームワークを使用して算出され、2026年時点で入手可能な最新のデータと洞察に基づいて更新されています。
グローバル群知能市場のトレンドとインサイト
ドライバーの影響分析*
| ドライバー | (〜)CAGR予測への影響(%) | 地理的関連性 | 影響のタイムライン |
|---|---|---|---|
| 物流・倉庫における群ロボティクスの採用拡大 | +8.2% | 北米および欧州に集中、グローバルへの影響 | 中期(2〜4年) |
| 防衛および災害対応へのUAVスウォームの展開 | +7.5% | 北米およびアジア太平洋がコア、中東・アフリカへの波及 | 短期(2年以内) |
| ビッグデータIoTネットワークにおける分散型最適化 | +6.8% | スマートシティ早期採用を伴うグローバル | 長期(4年以上) |
| 大規模意思決定のための協調型AIプラットフォーム | +4.3% | 北米およびEUがリード、アジア太平洋がスケールアップ | 中期(2〜4年) |
| バイオインスパイアードエッジAIチップへのベンチャー資金 | +5.1% | シリコンバレーおよび欧州テクノロジーハブがコア | 短期(2年以内) |
| アジア太平洋のBVLOSドローンスウォーム規制の承認 | +4.4% | アジア太平洋がコア、グローバルへのデモンストレーション効果 | 短期(2年以内) |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
物流・倉庫自動化における群ロボティクスの採用拡大
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場合、倉庫オペレーターはシングルエージェントシステムと比較して最大40%のコスト削減を実現します。MITでの実験では、タスク完了速度が4倍向上し、オペレーターの作業負荷が50.9%削減され、深刻な労働力不足を緩和するスループット向上が確認されました。[1]MIT News、「倉庫ロボットがチームワークを学ぶ」、mit.eduドイツを拠点とするCellumationのCelluveyorは、自己組織化六角形セルにより1時間あたり5,200個の荷物を移動させ、モジュール式でスケーラブルなスウォームコンベヤー設計を実証しています。フルフィルメント量が増加し続ける中、こうした経済的インセンティブがグローバルな物流ハブ全体での展開を加速させています。エッジベースの協調により、クラウド中心の制御に典型的な遅延ボトルネックがさらに解消され、群知能市場のビジネスケースが強化されています。
防衛監視および災害対応へのUAVスウォームの展開拡大
チェコ発祥のInterceptor自律型動力ドローンなどの軍事プログラムは、帯域幅が制限された環境下で協調スウォームが敵対的な空中目標を無力化する方法を示しています。サンパウロ大学の災害救援研究では、ドローン集団が衛星よりも迅速に山火事や温室効果ガスの漏洩を発見し、通信途絶時にも運用を維持できることが示されています。政府調達がエッジAIの進歩を促進し、後に民間インフラ点検や緊急対応のユースケースへと移行することで、群知能市場のアドレス可能な範囲が拡大しています。
ビッグデータIoTネットワークにおける分散型最適化の需要
数十億のエンドポイントがテレメトリを送信する中、集中型オーケストレーションはコンピューティングおよび遅延の負荷に悩まされています。リューレオ工科大学は、GPSなしで深部鉱山トンネルをナビゲートする協調ロボットを実証し、制約のあるIoT環境における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]リューレオ工科大学、「採掘環境における自律型ドローン」、ltu.seスマートシティのパイロットでは、空中スウォームを使用して交通、排出量、廃棄物を監視し、状況の変化に応じて自律的にリソースを転換しています。分散型インテリジェンスのスケーラビリティが実証されるにつれ、レジリエントなネットワークパフォーマンスを求める電力・通信・都市サービス事業者全体で採用が拡大しています。
大規模なブレインストーミングおよび意思決定のための協調型AIプラットフォーム
カーネギーメロン大学の会話型群知能ツールは標準的なグループチャットを上回り、参加者の80%以上がエンゲージメントと生産性の向上を報告しました。スウォーム学習を活用した金融マルチエージェントシステムは、ボラティリティを低下させながら累積リターンでベンチマーク取引モデルを上回りました。医療パイロット研究では、分散ノード全体で診断インサイトを処理することで患者のプライバシーを保護しています。これらの結果は、階層的なボトルネックを排除する集合知プラットフォームへの企業の関心を強化しています。
抑制要因の影響分析*
| 抑制要因 | (〜)CAGR予測への影響(%) | 地理的関連性 | 影響のタイムライン |
|---|---|---|---|
| 学際的な群アルゴリズムエンジニアの不足 | -4.8% | 北米および欧州で最も深刻 | 長期(4年以上) |
| 通信遅延と信頼性の制限 | -3.2% | 遠隔地で増幅されるグローバル | 中期(2〜4年) |
| 自律型取引におけるアルゴリズム責任の懸念 | -2.1% | 北米およびEUの規制区域 | 中期(2〜4年) |
| ニューロモーフィックエッジノードのシリコン供給制約 | -2.9% | グローバル、アジア太平洋のファウンドリで顕著 | 短期(2年以内) |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
学際的な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追いついていません。SAGE Open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ほとんどなく、雇用主にとって能力のギャップが生じていることが指摘されています。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空席を埋めることができず、スタートアップは資金力のある大手企業に対して不利な立場に置かれています。この人材制約がプロトタイプから量産へのサイクルを遅らせ、群知能産業の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遅延と信頼性の限界
査読済みのSensors誌の実験によると、往復遅延が250〜300ミリ秒を超えるとスウォーム制御が劣化します。[3]MDPI Sensors、「スウォーム制御における遅延閾値」、mdpi.comAchordネットワークのテストでは、断続的なリンクが適応型ルーティングとエラー訂正プロトコルを必要とし、システムの複雑性が増大することが確認されています。[4]arXiv、「スウォーム向けACHORDネットワーク」、arxiv.org都市部のキャニオンにおけるグラウンドクラッター、金属障害物、マルチパスフェージングがドローンフリートに課題をもたらし、水中音響チャネルはさらに帯域幅を低下させます。5Gとエッジキャッシングが一部の圧力を緩和しているものの、物理的に課せられた信号遅延はリアルタイムのスウォームパフォーマンスに対する構造的な上限として残り続けています。
*当社の予測では、推進要因および抑制要因の影響を加算的ではなく方向性のあるものとして扱います。影響予測は、ベースライン成長、構成効果、および変数間の相互作用を反映しています。
セグメント分析
アルゴリズムタイプ別:アプリケーション固有の最適化が採用を牽引
アントコロニー最適化は、確率的経路探索が車両ルーティングおよび倉庫ピッキングのニーズに適合するため、2025年の群知能市場において最大の36.65%のシェアを維持しました。ビーコロニー手法は、分散型リソース配分が動的なスマートシティサービスに適しているため、2031年にかけて34.75% CAGRが見込まれています。粒子群最適化は、暗号通貨価格予測において98%の精度を達成したモデルトレーニングにより、金融サービスでの採用が進んでいます。テキサスA&M大学の研究者が適応型農業ロボットで示したように、ハイブリッドフレームワークは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るようになっています。設定可能なスタックへのこの転換は、サプライヤーの機会を広げると同時に、ソフトウェアの差別化を深めています。
ホタルアルゴリズム、グローワームアルゴリズム、細菌採餌アルゴリズム、人工魚群アルゴリズムを用いた実験の拡大は、ニッチなグリッド、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。初期の量子加速スウォームプロトタイプは指数関数的な探索空間の削減を約束しており、ハードウェアが成熟すれば将来的に破壊的な進歩をもたらす可能性を示唆しています。採用者が一般的なベンチマークではなく成果固有の指標を追求するにつれ、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シェアを獲得しています。

注記: 全個別セグメントのセグメントシェアはレポート購入時に入手可能
エンドユーザー産業別:物流のスケールとスマートシティの勢い
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における即時の見返りにより、2025年の群知能市場において27.68%のシェアを占めました。協調型eVTOLタクシーや適応型交通グリッドを含む都市モビリティスキームが、スマートシティ採用において39.28% CAGRを牽引しています。防衛プログラムは、後に民間インフラ点検へと移行する最先端のスウォーム研究への資金提供において引き続き重要な役割を果たしています。医療パイロットでは、機密データを保護しながら診断に分散学習を適用しています。農業・鉱業では、危険区域に堅牢な地上・空中スウォームを展開し、作業員の安全性と資産稼働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へとユースケースを拡大し、電力会社は電力グリッドの負荷分散に協調エージェントを活用しており、群知能市場のクロスセクターの深さを証明しています。
プラットフォームタイプ別:UAVが依然として優位だが水中システムが急増
UAV集団は、目視外飛行運用の規制承認に支えられ、2025年の群知能市場の37.65%を占めました。無人水中ビークルは、洋上エネルギー、通信ケーブル点検、海洋生物学調査が協調した水中自律性を必要とするため、最速の35.64% CAGRを記録しています。地上ロボットスウォームは、GPSが利用できない鉱石採掘や産業点検を自動化しています。自律型水上艦艇は沿岸を巡回し、環境状況を監視しています。ソフトウェアのみのマルチエージェントシステムが金融・グリッドシミュレーション向けに登場しており、スウォームロジックが物理的なロボットを超えて拡張できることを示しています。相互運用性標準により、空中・地上・海上の混合フリートを1つのコンソールで管理できるようになり、群知能市場の総アドレス可能市場が拡大しています。

注記: 全個別セグメントのセグメントシェアはレポート購入時に入手可能
展開モード別:エッジコンピューティングが分散型インテリジェンスを支える
エッジ/オンデバイス設定が2025年の群知能市場において45.55%でリードしました。シナプス動作あたり0.96 pJを実行するニューロモーフィックチップが、ミリワット予算内でリアルタイム推論を維持しています。ハイブリッドオーケストレーションは、ミッション更新、より高度な分析、または強化学習の再トレーニングのためにローカル自律性と定期的なクラウド同期を組み合わせ、34.92% CAGRで最速の成長を遂げています。純粋なクラウド展開は、大規模シミュレーションなど高いコンピューティングが不可欠でありながら遅延が許容される場面に留まっています。量子クラウドの実験はすでにマイクログリッドの負荷を最適化しており、特定のスウォーム機能においてクラウド拡張がオプションから戦略的なものへとシフトする未来を示唆しています。
地域分析
北米は2025年の群知能市場において33.72%を占めました。国防総省の調達、電子商取引倉庫の自動化、およびCHIPS法による79億USDのインセンティブがニューロモーフィックプロセッサへの初期需要を促進しています。シリコンバレーへのベンチャーキャピタルの集中がスタートアップ形成を加速させていますが、労働市場の逼迫により中小企業が学際的人材を確保することが困難になっています。自律型車両向けの規制サンドボックスがフィールドトライアルをさらに促進しています。
アジア太平洋は2031年にかけて群知能市場において最も急峻な35.90% CAGRを達成します。中国の包括的な2024年UAV安全規則が予測可能な認証経路を生み出し、政府の都市クラスタープログラムが大規模なデモンストレーションゾーンを開放しています。日本と韓国は分子・サービスロボティクスの統合を先導し、地域の半導体ファブがカスタムエッジAIチップの供給を支えています。SoftBankのSkild AIへの40億USD投資などの大規模な企業資金が、高まる投資家の関心を示しています。
欧州は、リスクベースの運用カテゴリーを施行する実施規則2019/947に基づく調和されたドローン規制により成長を維持しています。ROBOMINERSイニシアチブは、スウォームのアイデアが重工業の自動化にどのように貢献するかを示しており、倫理的AIフレームワークが責任と透明性に関するステークホルダーの懸念を払拭しています。慎重かつ体系的な承認プロセスが公共の信頼を守っていますが、展開ペースはアジア太平洋より遅くなっています。

競争環境
群知能市場における競争は中程度で流動的な状態が続いています。Intelなどの大手チップメーカーは、次世代ニューロモーフィックエッジノードを支えるAI対応ファブに向けて2024年に251億USDの設備投資を計上しました。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注力しています。自動車OEMは、VolkswagenのUSPTOへの特許出願に例示されるように、マルチビークル軌道最適化に関する特許を通じて地位を確立しています。
戦略的な焦点は、多様なロボットタイプと複数のアルゴリズムファミリーに対応する水平スケーラブルなプラットフォームへとシフトしています。OffWorldのモジュール式採掘スウォームとH2 Clipperの飛行船組立に関する特許は、ニッチな専門企業がドメイン固有の課題を解決することで地位を確立する方法を示しています。大手企業がアルゴリズムまたはエッジハードウェアの買収を通じて市場投入時間を短縮しようとする中、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がプレミアムバリュエーション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の高いシリコンおよびミドルウェアとバンドルできる企業は、展開が拡大するにつれて不均衡な収益を獲得する立場にあります。
群知能産業のリーダー企業
Unanimous AI
Swarm Technology
Valutico UK Ltd
Hydromea
Kim Technologies
- *免責事項:主要選手の並び順不同

最近の業界動向
- 2025年3月:Hylioは、マルチドローンスウォーム運用に関するFAA承認を受け、2027年までに農業用スプレードローンの生産を年間5,000台に増強する計画を発表しました。
- 2025年1月:SoftBankは汎用ロボットスウォームの商業化に向けてSkild AIに40億USD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USDを記録し、先進半導体施設向けにCHIPS法から79億USDの資金を確保しました。
グローバル群知能市場レポートの調査範囲
群知能とは、多数の自律エージェントの集合的な行動から生まれる見かけ上の知的な行動です。自然システムまたは人工システムの自己組織化された分散型システムの集合的な行動を導き出し、個体間および個体と環境との局所的な相互作用から生じる集合的な行動を扱います。群知能市場は、タイプ(アントコロニー最適化、粒子群最適化、スウォームベースネットワーク)、エンドユーザー産業(輸送・物流、ロボティクス・自動化、医療)、および地域(北米、欧州、アジア太平洋、その他の地域)別にセグメント化されています。市場規模と予測は、上記すべてのセグメントについて金額(USD)ベースで提供されます。
| アントコロニー最適化(ACO) |
| 粒子群最適化(PSO) |
| ビーコロニー/ハニービーアルゴリズム |
| ホタルアルゴリズムおよびグローワームアルゴリズム |
| 細菌採餌アルゴリズム、人工魚群アルゴリズムおよびその他 |
| 輸送・物流 |
| 防衛・セキュリティ |
| ロボティクス・産業自動化 |
| 医療・ライフサイエンス |
| 農業・鉱業 |
| BFSI・金融サービス |
| スマートシティ・モビリティ |
| 小売・電子商取引 |
| エネルギー・公益事業 |
| UAVスウォーム |
| UGVスウォーム |
| USVスウォーム |
| UUVスウォーム |
| ソフトウェアのみの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 |
| 北米 | 米国 | |
| カナダ | ||
| メキシコ | ||
| 南米 | ブラジル | |
| アルゼンチン | ||
| チリ | ||
| その他の南米 | ||
| 欧州 | ドイツ | |
| 英国 | ||
| フランス | ||
| イタリア | ||
| スペイン | ||
| オランダ | ||
| ロシア | ||
| その他の欧州 | ||
| 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 | アントコロニー最適化(ACO) | ||
| 粒子群最適化(PSO) | |||
| ビーコロニー/ハニービーアルゴリズム | |||
| ホタルアルゴリズムおよびグローワームアルゴリズム | |||
| 細菌採餌アルゴリズム、人工魚群アルゴリズムおよびその他 | |||
| 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 | |||
| 医療・ライフサイエンス | |||
| 農業・鉱業 | |||
| BFSI・金融サービス | |||
| スマートシティ・モビリティ | |||
| 小売・電子商取引 | |||
| エネルギー・公益事業 | |||
| 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 | |||
| ソフトウェアのみのマルチエージェントシステム | |||
| 展開モード別 | エッジ/オンデバイス | ||
| クラウド | |||
| ハイブリッド | |||
| 地域別 | 北米 | 米国 | |
| カナダ | |||
| メキシコ | |||
| 南米 | ブラジル | ||
| アルゼンチン | |||
| チリ | |||
| その他の南米 | |||
| 欧州 | ドイツ | ||
| 英国 | |||
| フランス | |||
| イタリア | |||
| スペイン | |||
| オランダ | |||
| ロシア | |||
| その他の欧州 | |||
| 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
群知能市場の現在の規模はどのくらいですか?
群知能市場規模は2026年にUSD 1億734万です。
群知能市場はどのくらいの速さで成長すると予測されていますか?
市場は34.18% CAGRを記録し、2031年までにUSD 4億6,683万に達する見込みです。
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2025年に27.68%のシェアでリードしており、倉庫自動化とラストマイル配送最適化によるものです。
最も急速に拡大している地域はどこですか?
アジア太平洋は、支援的なドローン規制とスマートシティへの投資に牽引され、2031年にかけて35.90% CAGRで成長すると予測されています。
現在の採用において支配的な展開モードはどれですか?
エッジ/オンデバイスアーキテクチャは、低遅延とデータ主権の要件を満たすため、2025年に45.55%のシェアを占めました。
市場拡大を制限する主な抑制要因は何ですか?
生物学と分散ロボティクスの両方に精通したエンジニアの不足が予測CAGRに-4.8%の下押し圧力をもたらし、商業展開を遅らせています。
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