軍事分野における人工知能（AI）市場は、2023年に92億米ドルと推定され、2023年から2028年までの年間平均成長率（CAGR）は33.3%で、2028年には388億米ドルに達すると予測されています。軍事産業における人工知能（AI）は、高精度の軍事用レーザーシステムの開発への注目の高まりなどの要因によって牽引されています。
市場動向
推進要因 軍事能力強化のためのAI対応ソリューション開発投資の増加
自律型軍事システムの開発は、軍事市場におけるAIの採用を促進します。最新のAI対応システムは、軍事システムの効率を高め、戦場での能力を強化するのに役立ちます。そのため、主要国の国防軍は、軍事プラットフォームへのAIの配備を促進するために国防費を増やしています。2023年4月のストックホルム国際平和研究所（SIPRI）の報告書によると、2022年の国防費は米国、ロシア、中国、インド、サウジアラビアが合計で63％を占めています。2022年の世界の軍事費は3.7％増加し、2兆2,400億UDドルに達しました。近年、ロシア・ウクライナ紛争、サウジアラビア・イエメン紛争、シリア内戦、米国・イラン緊張、インド・中国緊張、アルメニア・アゼルバイジャン国境紛争など、9つの大きな国際紛争が発生。このような紛争は、高度なAI対応兵器システムの調達を増加させ、より効率的にするために既存のシステムに新しい技術を組み込む結果となります。さらに2021年4月には、欧州の北大西洋条約機構（NATO）加盟8カ国が、GDPの2％以上を軍備に充てるという2021年の同盟目標を達成しました。以下の表は、2020年から2022年における主要国の国防費を示しています。
制約： 軍事用途におけるAI使用のためのプロトコルおよび基準の欠如
AIシステムの開発、管理、導入の成功には、一定のプロトコルが必要です。現在、軍事分野でAIを使用している国はわずかであるため、その使用に関する標準やプロトコルはほとんどありません。
ほとんどのAI機能は民間企業によって開発されているため、これらの技術開発における政府と企業の協力は不足しています。標準的な規制がないため、企業は知的財産を政府と共有することに消極的だからです。また、国防取得プロセスの複雑さや、関連する長くて複雑な法的枠組みに直面するため、多くの企業が米国防総省（DoD）との取引を拒否しています。このような要因は、軍事用途におけるAIの使用に関する適切な基準やプロトコルがないことを示しており、市場成長の足かせとなっています。
機会： AIへの量子コンピューターの導入
量子コンピュータは、「重ね合わせ」や「もつれ」といった現象を利用して動作します。このような計算上の利点により、量子コンピュータは現代の古典コンピュータを凌駕することができます。例えば、グーグルは最近、量子プロセッサー「シカモア」を開発し、複雑な数学的問題を200秒で解く能力を実証したと報告しています。
この量子コンピューティングの力は、AIシステムにも導入することができます。これにより、現在バイナリーベースの古典的コンピューティングに依存しているAIシステムの能力が強化されます。例えば、AIはより多くのデータを解析し、そこから学習することで、より優れたモデルを作成し、より正確な予測を行うことができます。これは防衛産業におけるセキュリティーやプライバシーの保護に様々な応用が可能です。より大きなデータセットを処理する能力を持つことで、情報をクラウドに依存するのではなく、ローカルでより迅速に処理することができます。例えば、Aiを搭載した自律型戦車に取り付けられたすべてのセンサーからのデータを迅速に処理し、意思決定を迅速に行うことができます。量子コンピューティングはサイバーセキュリティの分野で大きな役割を果たすでしょう。これは、軍事分野におけるAI市場に大きなチャンスをもたらします。
課題 データのプライバシーとセキュリティに関する懸念
AIと戦争システムの統合には、訓練や信頼性の高いAIプログラムの構築に使用できるデータが必要です。このデータは、AIシステムの開発と強化に不可欠です。しかし、政府は軍事データを民間企業と共有することに消極的で、その機密性の高さゆえに、重要なミッションに基づく情報のセキュリティを危険にさらす可能性があるからです。いくつかのAI対応自律システムは、暗号化された通信とデータ転送リンクを必要とし、これらのシステムから送信されるデータはサイバー攻撃に対して脆弱であるため、政府はより消極的です。巧妙なサイバー攻撃が増加する中、政府はAI対応システムに機密データを預けることにさらに懐疑的になっています。
これは事実上、悪循環を生み出しています。データが利用できないためにAIシステムの開発が妨げられ、その後の訓練を受けていないAIシステムによってデジタル・セキュリティが損なわれるというものです。そのため、軍事機密データの共有に関する懸念が、軍事用AI市場の成長に対する重要な課題となっています。
この市場で著名な企業には、軍事目的のAIソリューションの老舗で財務的に安定したプロバイダーが含まれます。軍事用AI市場で事業を展開している主な企業には、ロッキード・マーティン社（米国）、レイセオン・テクノロジーズ社（米国）、ノースロップ・グラマン社（米国）、BAEシステムズ社（米国）、タレス・グループ（フランス）などがあります。
オファリングに基づくと、予測期間中、軍用AI市場ではソフトウェアセグメントが最も高いCAGRで成長すると予測
軍用AI市場は、オファリングに基づき、ハードウェア、ソフトウェア、サービスに区分されます。ハードウェアセグメントは、プロセッサ、メモリ、ネットワークに分類されています。ソフトウェアセグメントの成長は、セキュリティ侵害のインシデントを防止するためのITフレームワークの強化におけるAIソフトウェアの重要性に起因しています。データ・プライバシー・ポリシーと規制遵守が厳しくなっているため、AIを使用したサイバーセキュリティ・ソリューションの需要は近い将来に増加する見込みです。IBMは、AIを強化するソフトウェアを提供するリーダーです。
アプリケーション別では、情報処理セグメントが基準年に第2位のシェアを獲得
用途別に見ると、軍事分野における人工知能市場は、戦争プラットフォーム、サイバーセキュリティ、ロジスティクス＆輸送、監視＆状況認識、コマンド＆コントロール、戦場医療、シミュレーション＆訓練、情報処理、脅威／標的の監視と追跡、その他に区分されます。
このうち、2023年に第2位のシェアを占めるのは情報処理分野。AIは、価値ある情報を提供する膨大なデータの処理に使用されます。AIは情報の抽出と集約を支援し、軍関係者がデータセットのパターンを認識し相関関係を導き出すのを助けます。AIは様々なソースから情報のスーパーセットを取得し、合計します。処理された情報は、機械学習やディープラーニングツールを使ってさらなる調査に使用されます。
2023年に最大のシェアを占めるのは北米。この大きなシェアは、国防部門の進歩に対する高い支出、最先端技術の採用に対する強い関心、この地域における大手企業の存在など、いくつかの要因によるものです。
軍需用人工知能（AI） – 主要市場参入企業
軍需企業における主な人工知能（AI）には、ロッキード・マーチン社（米国）、レイセオン・テクノロジーズ社（米国）、ノースロップグラマン社（米国）、BAEシステムズ社（米国）、タレスグループ（フランス）などがあります。
この調査レポートは、軍用AI市場を提供、用途、技術、プラットフォーム、設置タイプ、地域に基づいて分類しています。
セグメント
サブセグメント
オファリング別
ハードウェア
プロセッサ
メモリー
ネットワーク
ソフトウェア
AIソリューション
クラウド
オンプレミス
AIプラットフォーム
サービス
導入と統合
アップグレードとメンテナンス
ソフトウェアサポート
その他
アプリケーション別
戦争プラットフォーム
サイバーセキュリティ
ロジスティクスと輸送
監視・状況認識
コマンド＆コントロール
戦場医療
シミュレーションとトレーニング
脅威/ターゲットの追跡と監視
情報処理
その他
テクノロジー別
機械学習
ディープラーニング
教師あり学習
教師なし学習
強化学習
生成的逆数学習
その他
自然言語処理
コンテキストアウェアコンピューティング
コンピュータビジョン
知的仮想エージェント
その他
プラットフォーム別
航空機
戦闘機
特殊任務機
ヘリコプター
無人航空機（UAV）
陸上
軍用戦闘車両（MFV）
無人地上車両（UGV）
兵器システム
本部・司令部
降車兵システム
海軍
船舶
潜水艦
無人海上車両 (UMV)
宇宙
キューブサット
人工衛星
設置タイプ別
新規設置
アップグレード
地域別
北米
ヨーロッパ
アジア太平洋
中東・アフリカ
中南米
2023年4月、Raytheon Technologies Corporationは、新しいAI支援EO/IRシステムRAIVENを発表しました。このソリューションにより、軍用パイロットは脅威をより迅速かつ正確に識別できるようになります。
2023年3月、ノースロップ・グラマン社がシールドAIとの提携により、米陸軍による未来戦術無人航空機システム（FTUAS）コンペティション、インクリメント2に選出。このコンペティションは、RQ-7Bシャドー戦術無人航空機システム（UAS）を高度な機能で置き換えることを目的としています。
2023年1月、ロッキード・マーティン社は新しいAIモデル「イージス」を発表。このモデルは、Agis戦闘システムの運用効率を向上させるために使用されます。AIを活用したAgis戦闘システムは、オペレーターの意思決定、状況認識、反応時間の短縮、極超音速の脅威に対する防御能力の向上を提供します。また、部品が壊れる前にメンテナンスが必要になる時期を予測的に判断します。
2022年7月、レイセオン・テクノロジーズは、最先端の人工知能（AI）と機械学習（ML）機能を提供するC3 AIプラットフォームを採用し、米陸軍の戦術的インテリジェンス・ターゲティング・アクセス・ノード（TITAN）プログラムですぐに利用可能なソリューションを提供します。
2022年6月、ロッキード・マーチン・コーポレーションは新たなAI/ML技術イネーブル・ソリューションを発表しました。1つ目は、AI/MLを使用して、正確でタイムリーかつ実用的なインテリジェンスを地上の指揮官やオペレーターに提供するように設計されたコマンド・アンド・コントロール・サービスのスイートであるコグニティブ・ミッション・マネージャー。第二に、戦場で戦車を発見するためのCognitive Tip & Cue製品。3つ目は、時系列衛星画像を使用したオブジェクトレベルおよびピクセルレベルの変化検出を提供し、自動化された迅速な変化検出を実現するAI/MLツールです。最後に、ゲーミング・エンジンで構築されたゲーミフィケーション・アプリケーションのプロトタイプである
【目次】
1 はじめに （ページ – 38）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.3 市場範囲
1.3.1 対象市場
図1 軍用AI市場のセグメンテーション
1.3.2 考慮年数
1.3.3 地域範囲
1.4 含有要素と除外要素
表1 軍用AI市場：包含要素と除外要素
1.5 考慮した通貨
表2 米ドル為替レート
1.6 利害関係者
1.7 制限事項
1.8 変更点のまとめ
2 調査方法 （ページ – 43）
2.1 調査データ
図 2 調査プロセスの流れ
図 3 軍事市場における AI：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 二次ソースからの主要データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 主要な業界インサイト
2.1.2.2 一次ソースからの主要データ
2.1.2.3 一次情報源
2.1.2.4 一次インタビューの内訳
図4 一次インタビューの内訳 企業タイプ別、呼称別、地域別
2.1.3 景気後退の影響分析
2.2 要因分析
2.2.1 導入
2.2.2 需要側指標
2.2.2.1 世界的な紛争・紛争の増加
2.2.2.2 新興国の軍事支出の増加
図5 2022年の軍事支出（10億米ドル
2.2.3 供給側指標
2.2.3.1 米国の主要防衛関連企業の財務動向
2.3 市場規模の推定と方法論
2.3.1 ボトムアップアプローチ
2.3.1.1 軍事市場におけるAIのボトムアップアプローチ
2.3.1.2 軍用AI市場規模推計（セグメント別
図6 市場規模推計手法：ボトムアップアプローチ
2.3.2 トップダウンアプローチ
図7 市場規模推定手法：トップダウンアプローチ
2.4 市場の内訳とデータ三角測量
図8 データ三角測量
2.5 成長率の仮定
2.6 リサーチの前提
図9 調査の前提
2.7 リスク評価
3 事業概要 （ページ – 56）
図10 2023年に最大の市場シェアを握るハードウェア兵器セグメント
図11 2023年から2028年にかけて市場をリードするのは機械学習分野
図12 2023年から2028年にかけて最も高いCAGRを記録するのは戦争プラットフォーム分野
4 プレミアムインサイト（ページ数 – 59）
4.1 軍用AI市場におけるプレーヤーの魅力的な成長機会
図13 先進国と新興国によるAI対応軍事ソリューションへの投資の増加が市場を牽引
4.2 軍事分野におけるAI市場（機械学習技術別
図14 ディープラーニング分野が2022年に最大の市場シェアを獲得
4.3 軍用AI市場、プラットフォーム別
図15 2023年から2028年にかけて、航空機セグメントが主要な市場シェアを占めると予測
4.4 軍用AI市場：設置タイプ別
図 16 2022 年には新規設置セグメントがより大きな市場シェアを占める見込み
4.5 軍用AI市場：地域別
図 17 2022 年には北米が最大の市場シェアを占める
5 市場概観（ページ番号 – 62）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図18 軍用AI市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 軍事力強化のためのAI対応ソリューション開発投資の増加
表3 主要国の国防支出（10億米ドル）、2020～2022年
図19 主要国の国防支出の割合（2022年
5.2.1.2 ハイエンドAIチップの開発
5.2.1.3 高度な監視システムと状況認識の必要性
5.2.1.4 インテリジェント無人車両の採用急増
5.2.1.5 サイバーセキュリティと脅威検知におけるAIの応用拡大
表4 AIを活用したサイバーセキュリティの発展
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 軍事用途におけるAI利用のためのプロトコルや標準の欠如
5.2.2.2 致死的な自律型兵器の配備に関する倫理的懸念
5.2.2.3 AIベースのシステムの開発と統合に伴う高コスト
5.2.3 機会
5.2.3.1 AIへの量子コンピューティングの導入
5.2.3.2 軍事プラットフォームにおける予知保全におけるAIの採用増加
5.2.4 課題
5.2.4.1 後方分析の不在
5.2.4.2 熟練労働力と技術的専門知識の限られた利用可能性
5.2.4.3 データプライバシーとセキュリティに関する懸念
5.3 バリューチェーン分析
図20 軍事市場におけるAI：バリューチェーン分析
5.4 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.4.1 軍用AIメーカーの収益シフトと新たな収益ポケット
図 21 軍用AI市場における収益シフト
5.5 軍用AI市場のエコシステム分析／マッピング
図22 軍用AI市場：エコシステムのマッピング/分析
図 23 市場エコシステムのマッピング 軍用AI市場
表5 軍用AI市場：エコシステム
5.6 ポーターの5つの力分析
表 6 軍用 AI 市場：ポーターの 5 つの力分析
図 24 軍事分野における AI 市場：ポーターの 5 つの力分析
5.6.1 新規参入の脅威
5.6.2 代替品の脅威
5.6.3 サプライヤーの交渉力
5.6.4 買い手の交渉力
5.6.5 競合の激しさ
5.7 規制情勢
5.7.1 北米
5.7.2 ヨーロッパ
5.7.3 アジア太平洋
5.7.4 中東
5.8 貿易分析
表7 自動データ処理機用記憶装置： 国別輸入、2021～2022年（百万米ドル）
表8 自動データ処理機用ストレージユニット：国別輸出高、2021-2022年 (百万米ドル) 国別輸出、2021-2022年（百万米ドル）
表9 プロセッサおよびコントローラとしての電子集積回路：2021-2022年の国別輸入（百万米ドル）
表10 プロセッサおよびコントローラとしての電子集積回路：国別輸出、2021-2022年（百万米ドル）
5.9 主要ステークホルダーと購買基準
5.9.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図25 上位3技術の購買プロセスにおける利害関係者の影響力
表11 上位3技術の購買プロセスにおける利害関係者の影響力(%)
5.9.2 購入基準
図26 軍事市場におけるAIの主な購買基準（上位3技術別
表12 上位3テクノロジーの主な購買基準
5.10 2023～2024年の主要会議・イベント
表13 軍用AI市場：2023～2024年の主要な会議とイベント
…
【本レポートのお問い合わせ先】
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レポートコード：AS 6116
