主なハイライト

企業は、プロセスの自動化によって運用効率を改善し、コストを削減するために、ビジネスプロセスに人工知能（AI）を組み込む価値をますます認識しています。

• このように、企業は自律的なプロセスを利用して業務を改善し、顧客サービスの様相を変えています（例えば、AI搭載のチャットボットを通じて）が、同時に革新を新たな高みへと促進しています。AIは特定の問題を解決できるアルゴリズムの集合であり、大量の高品質なビッグデータとともに最も効果的に機能します。チャットボットは、企業の運営コストを最大30％削減することができます。

企業のAIガバナンスフレームワークへの関心の高まりは、ベンダーやスタートアップ企業に顧客のニーズに応える革新的なフレームワークの開発を促しています。例えば、2021年10月、サンフランシスコに本拠を置くCredo AIは、企業が人工知能製品の規制や倫理的リスクを管理するのを助けるために、倫理的なAIの構築に注力することを発表しました。同社は、AI製品の作成、テスト、展開、監視に関わるデータと意思決定の「監査可能な記録」を提供することで、これを実現しようとしています。

• AIと機械学習（ML）は、COVID-19に関連するデータの分析に大いに役立っています。2020年4月、アマゾンウェブサービスはCord-19 Searchを立ち上げました。これは、MLを活用した新しいウェブサイトで、研究者が数万件の研究論文や文書を迅速かつ簡単に自然言語の質問で検索できるようにするものです。研究論文やその他の文書には機密情報が含まれていることが多いため、効果的なガバナンスフレームワークの需要が増加すると予想されています。

グローバル小売業界は大きな変革を目の当たりにしています。顧客がデジタルネイティブになるにつれて、彼らのチャネルの好みや購買習慣が変化しています。デジタルへの移行は、デジタルトランスフォーメーションを促進するデータに関する懸念を生み出しました。

• 適切なAIガバナンスは、全体的な小売業のパフォーマンスを向上させ、一般的な課題を克服し、より強力な小売競合やより機敏な直接消費者ブランドに対抗するために重要です。ガバナンスは、迅速にデータにアクセスする必要がある人々の摩擦を排除し、意思決定者により多くのデータを提供します。


• AIとMLは、小売企業がますます導入している強力な技術です。しかし、企業はこれらを導入する際には、包括的な倫理計画を用意する必要があります。行動規範を策定することで、構造や責任が生まれ、良好なデータ管理慣行につながり、企業全体を指導するフレームワークの確立を促進することが期待されています。

倫理的なAIのやり取りは、消費者の信頼、満足、意思決定をますます促進しています。Capgemini Research Instituteの調査によると、倫理的にAIとMLを利用していると認識されている企業は、そうでない企業に比べて44ポイントのネットプロモータースコア（NPS）優位性を持っています。
小売業者は、エンドツーエンドのAI駆動ソリューションを展開するために、世界中で自社の workforce を準備しています。これは、将来的に市場に大きな機会を生み出すと期待されています。ある大手小売業者は、AI 変革のために 40,000 人の従業員を教育する包括的な研修プログラムを最近開発しました。

北米地域はAI技術の早期採用者の一つであり、この市場において最大の機会を生み出すと期待されています。例えば、アメリカ合衆国の国家AI研究開発計画は、倫理的考慮を組み込むためのAI研究開発実施フレームワークの開発を推奨しています。これは、全国の組織が公共の関与を損なうことなく、より良いマーケティングを行う手助けとなります。
米国政府は、AIガバナンスのための対策を積極的に採用しています。政府は、国防総省のAI戦略目標に従ったAI倫理原則の採用を発表し、米国軍および関連産業によるAIシステムの倫理的かつ合法的な使用を促進しています。
北米の組織、特にアメリカ合衆国は、業界で先行するためにAI、ML、深層学習技術の利点を活用しています。この国は確立された経済を有しており、AIおよびガバナンスのベンダーが新しい技術に投資することを可能にしています。さらに、主要なITプレーヤーがインテリジェントデバイスを展開し、AIガバナンス市場で他の企業と協力している革新の中心地と見なされています。
最近のビッグテックに関する懸念や、顔認識のような技術の影響は、アメリカにおける人工知能の規制の見通しに大きな関心を集めています。アメリカのAI戦略は、学者、政策立案者、そして業界の間で一貫して関心のあるトピックです。
さまざまな利害関係者の活動が市場の景観を形成しています。例えば、2021年3月にNRCanは、専門知識を共有し、クラウド、データ、人工知能（AI）サービスを使用して、全国および国際的な科学協力プラットフォームを開発するためにMicrosoft Canadaとのコラボレーションを発表しました。

• 2021年11月 - Everyday AIのためのプラットフォームであるDataikuは、企業が1つの中央管理タワーの下でAIイニシアチブと分析をスケールできるようにするために、統一されたAIプラットフォームの一環として新しいAIガバナンスと監視を発表しました。


• 2021年3月 - インド米国科学技術フォーラム（IUSSTF）がその主力プログラムである米印人工知能イニシアティブを開始しました。この活動は、インドと米国の主要なステークホルダーを集め、アイデアや経験を共有し、研究開発における新しい機会を特定し、二国間の協力を促進することによってAIの革新を育成します。

• 1 イントロダクション

  • 1.1 調査の前提条件と市場の定義

  • 1.2 本調査の範囲

• 2 調査手法

• 3 エグゼクティブサマリー

• 4 市場についての洞察

  • 4.1 市場概要

  • 4.2 業界魅力度 - ポーターのファイブフォース分析

    • 4.2.1 サプライヤーの交渉力

    • 4.2.2 買い手の交渉力

    • 4.2.3 新規参入の脅威

    • 4.2.4 代替品の脅威

    • 4.2.5 競合・競争状況の激しさ

  • 4.3 業界バリューチェーン分析

  • 4.4 COVID-19の業界への影響評価について

• 5 市場ダイナミクス

  • 5.1 市場の促進要因

    • 5.1.1 AIの意思決定における透明性への要求の高まり

    • 5.1.2 AI技術を活用した政府の取り組みが広がる

  • 5.2 市場の抑制要因

    • 5.2.1 不十分なAIの専門知識とスキルは、制約となりうる

• 6 市場セグメンテーション

  • 6.1 コンポーネント別

    • 6.1.1 ソリューション

    • 6.1.2 サービス

  • 6.2 展開別

    • 6.2.1 オンプレミス

    • 6.2.2 クラウド

  • 6.3 エンドユーザー別バーティカル

    • 6.3.1 ヘルスケア

    • 6.3.2 政府機関・防衛

    • 6.3.3 自動車

    • 6.3.4 リテール

    • 6.3.5 BFSI

    • 6.3.6 その他の最終ユーザーバーティカル

  • 6.4 地域別

    • 6.4.1 北米

      • 6.4.1.1 米国
      • 6.4.1.2 カナダ

    • 6.4.2 ヨーロッパ

      • 6.4.2.1 英国
      • 6.4.2.2 ドイツ
      • 6.4.2.3 フランス
      • 6.4.2.4 その他のヨーロッパ

    • 6.4.3 アジア太平洋

      • 6.4.3.1 中国
      • 6.4.3.2 インド
      • 6.4.3.3 日本
      • 6.4.3.4 その他のアジア太平洋

    • 6.4.4 その他の地域

• 7 競合情勢

  • 7.1 企業プロファイル

    • 7.1.1 IBM Corporation

    • 7.1.2 Google LLC (Alphabet Inc.)

    • 7.1.3 SAP SE

    • 7.1.4 Microsoft Corporation

    • 7.1.5 FICO Inc

    • 7.1.6 Salesforce.com, Inc

    • 7.1.7 Pymetrics Inc

    • 7.1.8 SAS Institute Inc

    • 7.1.9 H2O.ai, Inc

    • 7.1.10 Integrate.ai Inc

    • 7.1.11 Facebook, Inc. (Meta Platforms Inc.)

• 8 投資分析

• 9 市場の展望