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商品コード AM0911013488YI
出版日 2024/1/11
Allied Market Research
英文274 ページグローバル

保険業界向け生成AI市場 - コンポーネント別、技術別、用途別：グローバルでの市場機会分析と業界予測、2023年〜2032年

Generative AI in Insurance Market By Component (Solution, Service), By Technology (Generative Adversarial Networks (GANs), Transformers, Variational Auto-encoders, Diffusion Networks, Others), By Application (Personalized Insurance Policies, Automated Underwriting, Claims Processing Automation, Fraud Detection and Prevention, Virtual Assistants and Customer Support, Others): Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2023-2032


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商品コード AM0911013488YI◆2025年1月版も出版されている時期ですので、お問い合わせ後すぐに確認いたします。
出版日 2024/1/11
Allied Market Research
英文 274 ページグローバル

保険業界向け生成AI市場 - コンポーネント別、技術別、用途別：グローバルでの市場機会分析と業界予測、2023年〜2032年

Generative AI in Insurance Market By Component (Solution, Service), By Technology (Generative Adversarial Networks (GANs), Transformers, Variational Auto-encoders, Diffusion Networks, Others), By Application (Personalized Insurance Policies, Automated Underwriting, Claims Processing Automation, Fraud Detection and Prevention, Virtual Assistants and Customer Support, Others): Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2023-2032


全体要約

保険業界向け生成AI市場は、ドキュメントや視覚画像、音声、合成データの生成を可能にする高度な人工知能技術です。この市場は、クレーム処理の迅速化や顧客とのインタラクションを改善するための高度なチャットボットやバーチャルアシスタントの導入により急成長しています。主な企業としては、DataRobot, Inc.、Microsoft Corporation、Amazon Web Services, Inc.、IBM Corporationなどがあり、これらの企業は市場浸透を図るための様々な戦略を採用しています。

市場は、コンポーネント、技術、アプリケーション、地域に基づいて分けられています。具体的には、ソリューションとサービス、生成逆説ネットワーク（GAN）、トランスフォーマー、バリエーショナルオートエンコーダー、ディフュージョンネットワークが含まれます。アプリケーションとしては、パーソナライズされた保険契約、自動引受業務、クレーム処理の自動化、詐欺検出、バーチャルアシスタントなどがあります。

関連する質問

DataRobot, Inc., Microsoft Corporation, Amazon Web Services, Inc., Avaamo, IBM Corporation, LeewayHertz, Persado, Inc., Aisera, Shift Technology, AlphaChat

迅速なクレーム処理、自動化された引受、リスクシミュレーションによるプレミアム計算

概要

生成AIは、文書、視覚画像、音、合成データなど、さまざまな種類のコンテンツを生成できる人工知能技術です。保険提供者は、非常に進んだ保険技術の分野である生成AIを利用する重要性をますます認識しています。生成AIは貴重な情報を提供することで、保険会社がクライアントをより良く理解し、サービスを提供するのを大いに助けることができます。これにより、より良い顧客体験を提供できます。
保険市場における生成AIの主要な推進力の一つは、迅速な請求処理です。生成AIは請求プロセスを加速し、データ分析プロセスを自動化し、異常を強調して迅速に解決することによって正当な請求を確保します。さらに、生成AIは高度なチャットボットやバーチャルアシスタントを通じて保険会社との顧客インタラクションを再定義します。これらのAI駆動のアシスタントは日常的な問い合わせに対応し、複雑な顧客ニーズを理解し、ポリシーや補償オプションに対するパーソナライズされた推奨を提供する洗練された会話に従事します。したがって、応答性の高い効率的な顧客サービスは、保険市場における生成AIの急成長の重要な推進力です。また、生成AIは過去のデータに基づいてさまざまなリスクシナリオをシミュレーションし、それに応じて保険料を計算するために使用されます。例えば、過去の顧客データから学ぶことによって、生成モデルは将来の顧客データおよびその潜在的なリスクのシミュレーションを生成します。これらのシミュレーションは、リスクをより正確に見積もり、保険料を設定するための予測モデルのトレーニングに使用され、保険業界における生成AIの導入を推進します。しかし、データの品質や規制の課題が、保険市場における生成AIの成長の重要な障壁となっています。さらに、必要な計算能力のために、生成AI技術はコストがかかり、実装が困難である可能性があります。企業は、生成AIを既存の技術インフラと統合する際に新たな課題に直面しています。したがって、生成AIの高い実装コストは、保険市場における生成AIの成長を妨げています。一方、リスクモデリングやアンダーライティングの進展、透明性のための説明可能なAI（XAI）の採用は、今後の数年間における保険市場における生成AIの成長機会を提供することが期待されています。
保険における生成的AI市場は、コンポーネント、テクノロジー、アプリケーション、および地域にセグメントされています。コンポーネントに基づいて、市場はソリューションとサービスに区分されています。テクノロジーに基づいて、市场は生成的敵対ネットワーク（GAN）、トランスフォーマー、変分オートエンコーダー、拡散ネットワーク、およびその他にセグメントされています。アプリケーション別では、市場はパーソナライズされた保険ポリシー、自動アンダーライティング、クレーム処理の自動化、不正検出と防止、バーチャルアシスタントとカスタマーサポート、その他に分かれています。地域別では、市場は北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、LAMEAにセグメントされています。
保険業界における生成AI市場で活動している主要なプレーヤーには、DataRobot, Inc.、Microsoft Corporation、Amazon Web Services, Inc.、Avaamo、IBM Corporation、LeewayHertz、Persado, Inc.、Aisera、Shift Technology、AlphaChatが含まれています。これらのプレーヤーは、市場浸透を高め、保険業界における生成AIの地位を強化するために、さまざまな戦略を採用しています。
利害関係者のための主な利点
●この研究は、保険市場における生成AIの深堀り分析を提供し、現在のトレンドや将来の推定を通じて、潜在的な投資ポケットを示しています。
●保険市場における生成AIの市場サイズに関する主要な要因、制約、機会の情報及びその影響分析がレポートに記載されています。
●ポーターの五つの力の分析は、業界におけるバイヤーとサプライヤーの力を示しています。
2022年から2032年までの保険市場における生成的AIの定量分析が提供されており、市場の可能性を特定します。
この購入により得られる追加の利益は次の通りです：
● 四半期更新および*（法人ライセンスのみ利用可能、掲載価格にて）
● クライアント選択のための5つの追加企業プロフィール、購入前または購入後の無料アップデートとして。
● 5つのライセンスおよびエンタープライズユーザーライセンスの購入で、次期バージョンが無料です。
● 購入後の16時間のアナリストサポート*（レポートのレビュー中に追加のデータ要件が見つかった場合、質問を解決するために16時間のアナリストサポートを受けることができます。また、販売後の問い合わせにも対応します）
● 15%の無料カスタマイズ*（レポートの範囲やセグメントが必要に合わない場合、15%は3営業日の無料作業に相当し、1回のみ適用されます）
● ファイブおよびエンタープライズユーザーライセンスに関する無料データパック（レポートのExcelバージョン）
● 6〜12ヶ月以上古いレポートの場合、無料で更新されたレポート。
● 24時間優先対応
・無料の業界更新およびホワイトペーパー
このレポートのカスタマイズが可能です（追加コストとタイムラインについては、営業担当者にお問い合わせください）。
投資機会
● プレーヤーの製品/セグメント別市場シェア分析
● 規制ガイドライン
● クライアントの興味に特化した追加の企業プロファイル
● 追加国または地域分析 - 市場規模と予測
● 会社プロフィールの拡張リスト
● プレイヤーの市場シェア分析（グローバル/地域/国レベル）
主要市場セグメント
コンポーネント別
● ソリューション
● サービス
技術別
生成対抗ネットワーク (GAN)
トランスフォーマー
● 変分オートエンコーダ
拡散ネットワーク
● その他
用途別
● パーソナライズド保険ポリシー
● 自動化アンダーライティング
・請求処理の自動化
● 不正検出および防止
● バーチャルアシスタントとカスタマーサポート
● その他
地域別
● 北アメリカ
アメリカ合衆国
○ カナダ
● ヨーロッパ
○ 英国
ドイツ
フランス
○ イタリア
○ スペイン
その他のヨーロッパ
● アジア太平洋
中国
○ 日本
インド
オーストラリア
南韓
アジア太平洋地域の残り
● LAMEA (ラメア)
ラテンアメリカ
中東
アフリカ
主要市場プレーヤー
○ IBMコーポレーション
○ マイクロソフトコーポレーション
○ データロボット社
○ アマゾンウェブサービス株式会社
アルファチャット
○ アヴァモ
レイウェイハーツ
アイセラ
シフトテクノロジー
○ パーサド株式会社

※以下の目次にて、具体的なレポートの構成をご覧頂けます。ご購入、無料サンプルご請求、その他お問い合わせは、ページ上のボタンよりお進みください。

目次

  • 1 イントロダクション

    • 1.1 レポート概要
    • 1.2 主要な市場セグメント
    • 1.3 ステークホルダーにとっての有用なポイント
    • 1.4 調査手法
      • 1.4.1 一次調査
      • 1.4.2 二次調査
      • 1.4.3 アナリストのツール及びモデル

  • 2 エグゼクティブサマリー

    • 2.1 CXOの視点

  • 3 市場概要

    • 3.1 市場の定義と範囲
    • 3.2 主な調査結果
      • 3.2.1 影響を与える主な要因
      • 3.2.2 主な投資ポケット
    • 3.3 ポーターのファイブフォース分析
      • 3.3.1 低いサプライヤー交渉力
      • 3.3.2 低い新規参入脅威
      • 3.3.3 低い代替品脅威
      • 3.3.4 低い競合度合い
      • 3.3.5 低い買い手交渉力
    • 3.4 市場ダイナミクス
      • 3.4.1 促進要因
        • 3.4.1.1 生成的AIによる請求処理の高速化
        • 3.4.1.2 迅速で効率的なカスタマーサービス
        • 3.4.1.3 より良いリスク評価と保険料決定
      • 3.4.2 抑制要因
        • 3.4.2.1 データ品質と規制上の課題
        • 3.4.2.2 高い導入コスト
      • 3.4.3 市場機会
        • 3.4.3.1 リスク・モデリングと保険引受の進歩
        • 3.4.3.2 透明性のための説明可能なAI（XAI）の採用

  • 4 保険業界向け生成AIの市場、コンポーネント別

    • 4.1 概要
      • 4.1.1 市場規模・予測
    • 4.2 ソリューション
    • 4.3 サービス

  • 5 保険業界向け生成AIの市場、技術別

    • 5.1 概要
      • 5.1.1 市場規模・予測
    • 5.2 生成的逆数ネットワーク (GANs)
    • 5.3 トランスフォーマー
    • 5.4 変分オートエンコーダ
    • 5.5 拡散ネットワーク
    • 5.6 その他

  • 6 保険業界向け生成AIの市場、用途別

    • 6.1 概要
      • 6.1.1 市場規模・予測
    • 6.2 パーソナライズされた保険契約
    • 6.3 自動引受
    • 6.4 クレーム処理の自動化
    • 6.5 不正検知・防止
    • 6.6 バーチャルアシスタントとカスタマーサポート
    • 6.7 その他

  • 7 保険業界向け生成AIの市場、地域別

    • 7.1 概要
      • 7.1.1 市場規模・予測、地域別
    • 7.2 北米
    • 7.3 ヨーロッパ
    • 7.4 アジア太平洋
    • 7.5 ラテンアメリカ・中東・アフリカ

  • 8 競合情勢

    • 8.1 イントロダクション
    • 8.2 主な成功戦略
    • 8.3 Product mapping of top 10 player
    • 8.4 競合ダッシュボード
    • 8.5 競合ヒートマップ
    • 8.6 Top player positioning, 2022

  • 9 企業プロファイル

    • 9.1 DataRobot, Inc
      • 9.1.1 企業概要
      • 9.1.2 主なエグゼクティブ
      • 9.1.3 企業情報
      • 9.1.4 事業セグメント
      • 9.1.5 製品ポートフォリオ
    • 9.2 Amazon Web Services, Inc
    • 9.3 Avaamo
    • 9.4 IBM Corporation
    • 9.5 Microsoft Corporation
    • 9.6 LeewayHertz
    • 9.7 Persado, Inc
    • 9.8 Aisera
    • 9.9 Shift Technology
    • 9.10 AlphaChat

※英文のレポートについての日本語表記のタイトルや紹介文などは、すべて生成AIや自動翻訳ソフトを使用して提供しております。それらはお客様の便宜のために提供するものであり、当社はその内容について責任を負いかねますので、何卒ご了承ください。適宜英語の原文をご参照ください。
“All Japanese titles, abstracts, and other descriptions of English-language reports were created using generative AI and/or machine translation. These are provided for your convenience only and may contain errors and inaccuracies. Please be sure to refer to the original English-language text. We disclaim all liability in relation to your reliance on such AI-generated and/or machine-translated content.”

Description

Generative AI is an artificial intelligence technology that can produce various types of content, including documents, visual images, sound, and synthetic data. Insurance providers increasingly recognize the importance of utilizing generative AI, a highly advanced area of insurance technology. By providing valuable information, generative AI can greatly assist insurance companies in better understanding and serving their clients to provide better customer experience. One of the key drivers of generative AI in insurance market is faster claims processing. Generative AI speeds up the claims process and automates the data analysis process, highlighting any anomalies and ensuring genuine claims by quickly resolving them. Furthermore, generative AI redefines customer interactions with insurers through advanced chatbots and virtual assistants. These AI-powered assistants handle routine queries and engage in sophisticated conversations, understanding complex customer needs and offering personalized recommendations for policies and coverage options. Thus, responsive and efficient customer service is a key driver behind the rapid growth of the generative AI in insurance market. In addition, generative AI is used to simulate different risk scenarios based on historical data and calculate the premium accordingly. For instance, by learning from previous customer data, generative models produce simulations of potential future customer data and their potential risks. These simulations can be used to train predictive models to better estimate risk and set insurance premiums, which drives the adoption of generative AI in insurance industry. However, data quality and regulatory challenges have emerged as significant barriers to the growth of the generative AI in insurance market. Moreover, due to the required computational power, generative AI technology may be costly and difficult to implement. Enterprises are facing new challenges when integrating generative AI with their existing technical infrastructures. Thus, high implementation cost of generative AI hampers the growth of the generative AI in insurance market. On the contrary, risk modeling and underwriting advancements, and the adoption of explainable AI (XAI) for transparency are expected to offer lucrative growth opportunities to the generative AI in insurance market in the upcoming years. The generative AI in insurance market is segmented into component, technology, application, and region. On the basis of component, the market is differentiated into solution and service. On the basis of technology, the market is segmented into generative adversarial networks (GANs), transformers, variational auto-encoders, diffusion networks, and others. By application, the market is divided into personalized insurance policies, automated underwriting, claims processing automation, fraud detection and prevention, virtual assistants and customer support, and others. Region-wise, the market is segmented into North America, Europe, Asia-Pacific, and LAMEA. The key players operating in the generative AI in insurance market include DataRobot, Inc., Microsoft Corporation, Amazon Web Services, Inc., Avaamo, IBM Corporation, LeewayHertz, Persado, Inc., Aisera, Shift Technology, and AlphaChat. These players have adopted various strategies to increase their market penetration and strengthen their position in the generative AI in insurance industry.   Key Benefits for Stakeholders ●The study provides in-depth analysis of the generative AI in insurance market along with current trends and future estimations to illustrate the imminent investment pockets. ●Information about key drivers, restrains, & opportunities and their impact analysis on the Generative AI in insurance market size are provided in the report. ●The Porter’s five forces analysis illustrates the potency of buyers and suppliers operating in the industry. ●The quantitative analysis of the generative AI in insurance market from 2022 to 2032 is provided to determine the market potential. Additional benefits you will get with this purchase are: ● Quarterly Update and* (only available with a corporate license, on listed price) ● 5 additional Company Profile of client Choice pre- or Post-purchase, as a free update. ● Free Upcoming Version on the Purchase of Five and Enterprise User License. ● 16 analyst hours of support* (post-purchase, if you find additional data requirements upon review of the report, you may receive support amounting to 16 analyst hours to solve questions, and post-sale queries) ● 15% Free Customization* (in case the scope or segment of the report does not match your requirements, 15% is equivalent to 3 working days of free work, applicable once) ● Free data Pack on the Five and Enterprise User License. (Excel version of the report) ● Free Updated report if the report is 6-12 months old or older. ● 24-hour priority response* ● Free Industry updates and white papers. Possible Customization with this report (with additional cost and timeline, please talk to the sales executive to know more) ● Investment Opportunities ● Market share analysis of players by products/segments ● Regulatory Guidelines ● Additional company profiles with specific to client's interest ● Additional country or region analysis- market size and forecast ● Expanded list for Company Profiles ● Market share analysis of players at global/region/country level Key Market Segments By Component ● Solution ● Service By Technology ● Generative Adversarial Networks (GANs) ● Transformers ● Variational Auto-encoders ● Diffusion Networks ● Others By Application ● Personalized Insurance Policies ● Automated Underwriting ● Claims Processing Automation ● Fraud Detection and Prevention ● Virtual Assistants and Customer Support ● Others By Region ● North America ○ U.S. ○ Canada ● Europe ○ UK ○ Germany ○ France ○ Italy ○ Spain ○ Rest of Europe ● Asia-Pacific ○ China ○ Japan ○ India ○ Australia ○ South Korea ○ Rest of Asia-Pacific ● LAMEA ○ Latin America ○ Middle East ○ Africa ● Key Market Players ○ IBM Corporation ○ Microsoft Corporation ○ DataRobot, Inc. ○ Amazon Web Services, Inc. ○ AlphaChat ○ Avaamo ○ LeewayHertz ○ Aisera ○ Shift Technology ○ Persado, Inc.

Table of Contents

  • 1 INTRODUCTION

    • 1.1 Report description
    • 1.2 Key market segments
    • 1.3 Key benefits to the stakeholders
    • 1.4 Research methodology
      • 1.4.1 Primary research
      • 1.4.2 Secondary research
      • 1.4.3 Analyst tools and models

  • 2 EXECUTIVE SUMMARY

    • 2.1 CXO Perspective

  • 3 MARKET OVERVIEW

    • 3.1 Market definition and scope
    • 3.2 Key findings
      • 3.2.1 Top impacting factors
      • 3.2.2 Top investment pockets
    • 3.3 Porter’s five forces analysis
      • 3.3.1 Low bargaining power of suppliers
      • 3.3.2 Low threat of new entrants
      • 3.3.3 Low threat of substitutes
      • 3.3.4 Low intensity of rivalry
      • 3.3.5 Low bargaining power of buyers
    • 3.4 Market dynamics
      • 3.4.1 Drivers
        • 3.4.1.1 Faster claims processing through generative AI
        • 3.4.1.2 Responsive and efficient customer service
        • 3.4.1.3 Better risk assessment and premium determination
      • 3.4.2 Restraints
        • 3.4.2.1 Data quality and regulatory challenges
        • 3.4.2.2 High implementation cost
      • 3.4.3 Opportunities
        • 3.4.3.1 Risk modeling and underwriting advancements
        • 3.4.3.2 Adoption of explainable AI (XAI) for transparency

  • 4 GENERATIVE AI IN INSURANCE MARKET, BY COMPONENT

    • 4.1 Overview
      • 4.1.1 Market size and forecast
    • 4.2 Solution
      • 4.2.1 Key market trends, growth factors and opportunities
      • 4.2.2 Market size and forecast, by region
      • 4.2.3 Market share analysis by country
    • 4.3 Service
      • 4.3.1 Key market trends, growth factors and opportunities
      • 4.3.2 Market size and forecast, by region
      • 4.3.3 Market share analysis by country

  • 5 GENERATIVE AI IN INSURANCE MARKET, BY TECHNOLOGY

    • 5.1 Overview
      • 5.1.1 Market size and forecast
    • 5.2 Generative Adversarial Networks (GANs)
      • 5.2.1 Key market trends, growth factors and opportunities
      • 5.2.2 Market size and forecast, by region
      • 5.2.3 Market share analysis by country
    • 5.3 Transformers
      • 5.3.1 Key market trends, growth factors and opportunities
      • 5.3.2 Market size and forecast, by region
      • 5.3.3 Market share analysis by country
    • 5.4 Variational Auto-encoders
      • 5.4.1 Key market trends, growth factors and opportunities
      • 5.4.2 Market size and forecast, by region
      • 5.4.3 Market share analysis by country
    • 5.5 Diffusion Networks
      • 5.5.1 Key market trends, growth factors and opportunities
      • 5.5.2 Market size and forecast, by region
      • 5.5.3 Market share analysis by country
    • 5.6 Others
      • 5.6.1 Key market trends, growth factors and opportunities
      • 5.6.2 Market size and forecast, by region
      • 5.6.3 Market share analysis by country

  • 6 GENERATIVE AI IN INSURANCE MARKET, BY APPLICATION

    • 6.1 Overview
      • 6.1.1 Market size and forecast
    • 6.2 Personalized Insurance Policies
      • 6.2.1 Key market trends, growth factors and opportunities
      • 6.2.2 Market size and forecast, by region
      • 6.2.3 Market share analysis by country
    • 6.3 Automated Underwriting
      • 6.3.1 Key market trends, growth factors and opportunities
      • 6.3.2 Market size and forecast, by region
      • 6.3.3 Market share analysis by country
    • 6.4 Claims Processing Automation
      • 6.4.1 Key market trends, growth factors and opportunities
      • 6.4.2 Market size and forecast, by region
      • 6.4.3 Market share analysis by country
    • 6.5 Fraud Detection and Prevention
      • 6.5.1 Key market trends, growth factors and opportunities
      • 6.5.2 Market size and forecast, by region
      • 6.5.3 Market share analysis by country
    • 6.6 Virtual Assistants and Customer Support
      • 6.6.1 Key market trends, growth factors and opportunities
      • 6.6.2 Market size and forecast, by region
      • 6.6.3 Market share analysis by country
    • 6.7 Others
      • 6.7.1 Key market trends, growth factors and opportunities
      • 6.7.2 Market size and forecast, by region
      • 6.7.3 Market share analysis by country

  • 7 GENERATIVE AI IN INSURANCE MARKET, BY REGION

    • 7.1 Overview
      • 7.1.1 Market size and forecast By Region
    • 7.2 North America
      • 7.2.1 Key market trends, growth factors and opportunities
      • 7.2.2 Market size and forecast, by Component
      • 7.2.3 Market size and forecast, by Technology
      • 7.2.4 Market size and forecast, by Application
      • 7.2.5 Market size and forecast, by country
        • 7.2.5.1 U.S
          • 7.2.5.1.1 Market size and forecast, by Component
          • 7.2.5.1.2 Market size and forecast, by Technology
          • 7.2.5.1.3 Market size and forecast, by Application
        • 7.2.5.2 Canada
          • 7.2.5.2.1 Market size and forecast, by Component
          • 7.2.5.2.2 Market size and forecast, by Technology
          • 7.2.5.2.3 Market size and forecast, by Application
    • 7.3 Europe
      • 7.3.1 Key market trends, growth factors and opportunities
      • 7.3.2 Market size and forecast, by Component
      • 7.3.3 Market size and forecast, by Technology
      • 7.3.4 Market size and forecast, by Application
      • 7.3.5 Market size and forecast, by country
        • 7.3.5.1 UK
          • 7.3.5.1.1 Market size and forecast, by Component
          • 7.3.5.1.2 Market size and forecast, by Technology
          • 7.3.5.1.3 Market size and forecast, by Application
        • 7.3.5.2 Germany
          • 7.3.5.2.1 Market size and forecast, by Component
          • 7.3.5.2.2 Market size and forecast, by Technology
          • 7.3.5.2.3 Market size and forecast, by Application
        • 7.3.5.3 France
          • 7.3.5.3.1 Market size and forecast, by Component
          • 7.3.5.3.2 Market size and forecast, by Technology
          • 7.3.5.3.3 Market size and forecast, by Application
        • 7.3.5.4 Italy
          • 7.3.5.4.1 Market size and forecast, by Component
          • 7.3.5.4.2 Market size and forecast, by Technology
          • 7.3.5.4.3 Market size and forecast, by Application
        • 7.3.5.5 Spain
          • 7.3.5.5.1 Market size and forecast, by Component
          • 7.3.5.5.2 Market size and forecast, by Technology
          • 7.3.5.5.3 Market size and forecast, by Application
        • 7.3.5.6 Rest of Europe
          • 7.3.5.6.1 Market size and forecast, by Component
          • 7.3.5.6.2 Market size and forecast, by Technology
          • 7.3.5.6.3 Market size and forecast, by Application
    • 7.4 Asia-Pacific
      • 7.4.1 Key market trends, growth factors and opportunities
      • 7.4.2 Market size and forecast, by Component
      • 7.4.3 Market size and forecast, by Technology
      • 7.4.4 Market size and forecast, by Application
      • 7.4.5 Market size and forecast, by country
        • 7.4.5.1 China
          • 7.4.5.1.1 Market size and forecast, by Component
          • 7.4.5.1.2 Market size and forecast, by Technology
          • 7.4.5.1.3 Market size and forecast, by Application
        • 7.4.5.2 Japan
          • 7.4.5.2.1 Market size and forecast, by Component
          • 7.4.5.2.2 Market size and forecast, by Technology
          • 7.4.5.2.3 Market size and forecast, by Application
        • 7.4.5.3 India
          • 7.4.5.3.1 Market size and forecast, by Component
          • 7.4.5.3.2 Market size and forecast, by Technology
          • 7.4.5.3.3 Market size and forecast, by Application
        • 7.4.5.4 Australia
          • 7.4.5.4.1 Market size and forecast, by Component
          • 7.4.5.4.2 Market size and forecast, by Technology
          • 7.4.5.4.3 Market size and forecast, by Application
        • 7.4.5.5 South Korea
          • 7.4.5.5.1 Market size and forecast, by Component
          • 7.4.5.5.2 Market size and forecast, by Technology
          • 7.4.5.5.3 Market size and forecast, by Application
        • 7.4.5.6 Rest of Asia-Pacific
          • 7.4.5.6.1 Market size and forecast, by Component
          • 7.4.5.6.2 Market size and forecast, by Technology
          • 7.4.5.6.3 Market size and forecast, by Application
    • 7.5 LAMEA
      • 7.5.1 Key market trends, growth factors and opportunities
      • 7.5.2 Market size and forecast, by Component
      • 7.5.3 Market size and forecast, by Technology
      • 7.5.4 Market size and forecast, by Application
      • 7.5.5 Market size and forecast, by country
        • 7.5.5.1 Latin America
          • 7.5.5.1.1 Market size and forecast, by Component
          • 7.5.5.1.2 Market size and forecast, by Technology
          • 7.5.5.1.3 Market size and forecast, by Application
        • 7.5.5.2 Middle East
          • 7.5.5.2.1 Market size and forecast, by Component
          • 7.5.5.2.2 Market size and forecast, by Technology
          • 7.5.5.2.3 Market size and forecast, by Application
        • 7.5.5.3 Africa
          • 7.5.5.3.1 Market size and forecast, by Component
          • 7.5.5.3.2 Market size and forecast, by Technology
          • 7.5.5.3.3 Market size and forecast, by Application

  • 8 COMPETITIVE LANDSCAPE

    • 8.1 Introduction
    • 8.2 Top winning strategies
    • 8.3 Product mapping of top 10 player
    • 8.4 Competitive dashboard
    • 8.5 Competitive heatmap
    • 8.6 Top player positioning, 2022

  • 9 COMPANY PROFILES

    • 9.1 DataRobot, Inc
      • 9.1.1 Company overview
      • 9.1.2 Key executives
      • 9.1.3 Company snapshot
      • 9.1.4 Operating business segments
      • 9.1.5 Product portfolio
    • 9.2 Amazon Web Services, Inc
      • 9.2.1 Company overview
      • 9.2.2 Key executives
      • 9.2.3 Company snapshot
      • 9.2.4 Operating business segments
      • 9.2.5 Product portfolio
      • 9.2.6 Business performance
    • 9.3 Avaamo
      • 9.3.1 Company overview
      • 9.3.2 Key executives
      • 9.3.3 Company snapshot
      • 9.3.4 Operating business segments
      • 9.3.5 Product portfolio
      • 9.3.6 Key strategic moves and developments
    • 9.4 IBM Corporation
      • 9.4.1 Company overview
      • 9.4.2 Key executives
      • 9.4.3 Company snapshot
      • 9.4.4 Operating business segments
      • 9.4.5 Product portfolio
      • 9.4.6 Business performance
      • 9.4.7 Key strategic moves and developments
    • 9.5 Microsoft Corporation
      • 9.5.1 Company overview
      • 9.5.2 Key executives
      • 9.5.3 Company snapshot
      • 9.5.4 Operating business segments
      • 9.5.5 Product portfolio
      • 9.5.6 Business performance
      • 9.5.7 Key strategic moves and developments
    • 9.6 LeewayHertz
      • 9.6.1 Company overview
      • 9.6.2 Key executives
      • 9.6.3 Company snapshot
      • 9.6.4 Operating business segments
      • 9.6.5 Product portfolio
    • 9.7 Persado, Inc
      • 9.7.1 Company overview
      • 9.7.2 Key executives
      • 9.7.3 Company snapshot
      • 9.7.4 Operating business segments
      • 9.7.5 Product portfolio
    • 9.8 Aisera
      • 9.8.1 Company overview
      • 9.8.2 Key executives
      • 9.8.3 Company snapshot
      • 9.8.4 Operating business segments
      • 9.8.5 Product portfolio
    • 9.9 Shift Technology
      • 9.9.1 Company overview
      • 9.9.2 Key executives
      • 9.9.3 Company snapshot
      • 9.9.4 Operating business segments
      • 9.9.5 Product portfolio
      • 9.9.6 Key strategic moves and developments
    • 9.10 AlphaChat
      • 9.10.1 Company overview
      • 9.10.2 Key executives
      • 9.10.3 Company snapshot
      • 9.10.4 Operating business segments
      • 9.10.5 Product portfolio
      • 9.10.6 Business performance
      • 9.10.7 Key strategic moves and developments

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