ビジネスがうまくいっているなら、その成功をさらに拡大したいと思うだろう？
しかし、すべての成長が持続可能なわけではありません。手頃な価格でビジネスを拡大するには、キャッシュフローと製品開発・マーケティングのバランスを完璧に保つ多様な製品ポートフォリオが必要です。
製品ポートフォリオとは？
製品ポートフォリオとは、企業が販売する製品やサービスの完全な集合体です。
事業の成長やキャッシュフローに関連する製品やサービスの価値を検討する際に、最初のデータポイントとして機能します。この評価は製品ポートフォリオ分析と呼ばれる。
投資ポートフォリオと同様に、製品ポートフォリオを多様化することがベストプラクティスと考えられている。これは、相対的な市場シェアや成長の可能性が異なる様々な製品を販売することによって達成される。多角化によって、ビジネスは持続可能なスケーリングと最大の成功に向けた準備が整う。
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原資料: SDKI アナリティクス
ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）ソリューションは、医療提供者がデータ入力、記録管理、保険請求処理などの反復的な管理業務を自動化し、コストと人的ミスを削減するのに役立ちます。これにより、臨床スタッフは直接的な患者ケア活動に集中することができる。ヘルスケアにおけるロボティック・プロセス・オートメーション市場は、予測期間中に大きな成長が見込まれる。この背景には、医療施設におけるワークフロー自動化とAI主導型ソリューションの統合に対するニーズの高まりがある。
さらに、医療費を最小限に抑え、中核的な医療サービスに注力する需要の高まりが、RPAソリューションの採用を後押ししている。しかし、データプライバシーに関する懸念や医療機関が新技術の採用に消極的であることが、分析期間中の市場を抑制する可能性がある。
質の高い医療への需要の高まり
質の高い医療に対する需要は、世界中で非常に高まっている。技術力の進歩に伴い、人々は効果的かつ効率的な医療サービスや治療を期待している。同時に、医療コストは急速に上昇しており、医療提供者はワークフローとオペレーションの最適化を余儀なくされている。ロボティック・プロセス・オートメーションは、これらの課題に対処するソリューションとして登場した。繰り返しの多いルールベースの作業を自動化することで、医療機関は臨床医やスタッフの時間を確保し、より患者への直接的なケア活動に集中することができます。
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原資料: SDKI アナリティクス
炭化ケイ素市場は、2024年に42億米ドルと推定され、予測期間中のCAGRは32.6%で、2029年には172億米ドルに達すると予測されている。電気自動車へのSiCデバイス導入の拡大は、炭化ケイ素市場の成長に寄与する主要因である。さらに、通信アプリケーションにおけるSiCデバイスの採用急増は、炭化ケイ素デバイスを提供する市場プレーヤーに成長機会を提供すると期待されている。
市場プレーヤーは、炭化ケイ素市場での地位を強化するために、製品の発売、契約、パートナーシップ、コラボレーション、契約、買収、拡大など、さまざまな戦略を採用している。有機・無機戦略は、革新的で先進的なSiCデバイスを提供することで、市場プレイヤーの世界的な拡大に役立っている。
STMicroelectronics N.V.は、SiCディスクリートデバイスとSiCモジュールを提供する多国籍企業で、自動車、エネルギー＆電力、産業、輸送、通信などのアプリケーションに対応している。同社は、製品の発売や拡大などの有機的成長戦略と、契約や提携などの無機的成長戦略に重点を置いている。例えば、2023年12月、STMicroelectronics N.V.は、中国を拠点とするスマートプレミアム電気自動車メーカー、Li Autoとの契約を発表した。
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原資料: SDKI アナリティクス
建設業界の成長は、コストや時間の超過、安全衛生、生産性、労働力不足など、建設業界が直面する無数の複雑な課題によって大きく制限されている。また、建設業界は世界で最もデジタル化が遅れている業界のひとつであり、それが現在直面している問題に取り組むことを困難にしている。高度なデジタル技術である人工知能（AI）は現在、製造業、小売業、通信業などの業界に革命をもたらしている。
機械学習、知識ベース・システム、コンピューター・ビジョン、ロボット工学、最適化といったAIのサブ分野は、収益性、効率性、安全性、セキュリティの向上を達成するために他の産業で応用され、成功を収めている。AIアプリケーションの利点を認める一方で、AIに関連する数多くの課題が建設業界にはまだ存在している。本研究の目的は、AIの応用を解明し、使用されているAI技術を検証し、建設業界におけるAI応用の機会と課題を特定することである。
活動モニタリング、リスク管理、資源と廃棄物の最適化など、建設業界におけるAIの応用に関する利用可能な文献の批判的レビューを実施した。さらに、建設業におけるAIアプリケーションの機会と課題を特定し、本研究で提示した。本研究は、建設業特有の課題に適用される主要なAIアプリケーションに関する洞察を提供する。
詳しい情報はこちら: 建設におけるAIツール
原資料: SDKI アナリティクス
需要の伸びは、すべての船を持ち上げる上げ潮であり、2024年には特に再生可能エネルギーを持ち上げた。再生可能エネルギーは、クリーンエネルギーへの記録的な公共投資と民間投資、そしてその需要に支えられ、2024年も成長を続けることになる。Deloitteが連邦エネルギー規制委員会（Federal Energy Regulatory Commission）のデータから分析したところによると、2024年1～9月の新設・増設のうち、電力会社規模の太陽光発電と風力発電の設備容量が最も大きく、全体の90％近くを占めた。
容量の増加を記録した唯一の主要発電源は太陽光発電で、88％増の18.6ギガワット（GW）に急増した。その結果、2024年には太陽光発電は水力発電と原子力発電を抜き、風力発電に次ぐ第4位の設備容量となる。
風力発電の設備容量は、サプライチェーン、資金調達、許認可に関する課題が続く中、14％減の2.6GWとなった。しかし、風力発電は初めて2ヵ月連続で石炭火力発電を上回り、新記録を達成した。
蓄電池は、総発電容量増加の中で2番目に大きなシェアを占め、64％増の740万kWとなった。余剰の風力発電と太陽光発電は、裁定取引と周波数調整に次いで、電力会社が報告する電池の3番目に大きなユースケースである。
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原資料: SDKI アナリティクス
医療分野における技術的進歩は、日本でさらに勢いを増している。診断や医療提供におけるAIの利用が模索され、世界経済フォーラムによれば、2027年までに1億1,400万ドルの価値が予測され、資金が提供されている。そのため、この開発は日本における保健・医療サービスの円滑化を促進する重要な事業とみなされている。
日本の医療にAIが必要な理由
日本の医療セクターは、パンデミックの際に打撃を受け、圧倒的な数の患者の流入や医療問題に対する準備不足を露呈した。近代的な医療機器や設備があったにもかかわらず、病院のITと労働力は人々の需要に追いつくことができなかった。日本の厚生労働省が2022年に発表した報告書に示されているように、日本の医療従事者の減少は、当局によって厳重に守られている問題である。2040年にはこの懸念が現実のものとなることが予測されており、医療分野での進歩、特にAIの活用がなされるべき時が来ている。
AIは日本の医療をどう強化するか
日本の医療におけるAIは、医療機関や病院へのアクセスが困難な患者のケアを促進する上で非常に役立っている。この技術の価値が認識された今、自己診断、健康状態、傾向、移動可能性のモニタリング、予約や改善計画の自動化、さらにはウイルスの脅威や病気の検出までもが支援されている。
詳しい情報はこちら: 日本の医療問題を解決するAIの活用
原資料: SDKI アナリティクス
