全体要約
本レポートは、パーソナライズされた購買体験への需要拡大を背景に、急速な成長を遂げる小売向け人工知能（AI）市場を包括的に分析しています。市場はマーケティングや販売機能を中心に拡大しており、AIチャットボットによる顧客対応の最適化や、高い成長が見込まれるビジュアル検索技術、さらにはダイナミックプライシングなどの活用が主要なトレンドとなっています。地域別では中東・アフリカ市場が最も高い成長率を示すと予測されており、主要プレイヤーによる戦略的な提携や新技術導入が市場を牽引しています。本書は、セグメント別の市場規模予測から競合分析、技術革新の動向までを網羅しており、小売業界におけるAI導入の機会と課題を把握するための重要な指針を提供します。
関連する質問
2024年は311.2億米ドル（2030年は1,647.4億米ドル）
32.0%（2024年から2030年）
Microsoft (US), IBM (US), Google (US), Amazon (US), Oracle (US), Salesforce (US), NVIDIA (US), SAP (Germany), Servicenow (US), Accenture (Ireland), Infosys (India), Alibaba (China), Intel (US), AMD (US), Fujitsu (Japan), Capgemini (France), TCS (India), Talkdesk (US), Symphony AI (US), Bloomreach (US), C3.AI (US), Visenze (Singapore), Pathr.ai (US), Vue.AI (US), Nextail (Spain), Daisy Intelligence (Canada), Cresta (US), Mason (US), Syte(Israel), Trax(Singapore), Feedzai(US), Shopic(Israel)
パーソナライズされたショッピング体験に対する消費者需要の増加, アドバイスや推奨のための小売業向け会話型AIの採用拡大, 進化する消費者期待とソーシャルコマースの統合
概要
市場概要
小売業界における人工知能（AI）市場は、2024年の311.2億米ドルから、2030年には1,647.4億米ドルに達すると予測されています。2024年から2030年の予測期間における年平均成長率（CAGR）は32.0%に上る見通しです。
小売業におけるAI導入の主な推進要因の一つは、パーソナライズされたショッピング体験に対する消費者需要の高まりです。機械学習や自然言語処理（NLP）などのAI技術により、小売業者は膨大な消費者データを分析し、嗜好や行動パターンを把握することが可能になります。このデータ駆動型のインサイトにより、小売業者はパーソナライズされた推奨（レコメンデーション）、ターゲットを絞ったプロモーション、およびカスタマイズされたマーケティング戦略を提供できます。小売市場における「ハイパー・パーソナライゼーション（超個別化）」が進む中、顧客エンゲージメントと顧客満足度の向上を目指す企業にとって、AIソリューションは不可欠なものとなっています。
ビジネス機能別の分析
マーケティングおよび販売（Marketing and Sales）
予測期間中、マーケティングおよび販売のビジネス機能は、小売AI市場において最大の市場シェアを占める見通しです。AIは、顧客エンゲージメントの強化、マーケティング活動のパーソナライズ、および販売プロセスの最適化を実現する優れたツールとビジネスインサイトを提供することで、これらの機能を変化させています。
- 顧客体験の向上: AIチャットボットやAIバーチャルアシスタントは、迅速なサポートを提供し、購買プロセス全体をナビゲートすることで、顧客体験の改善に寄与します。
- マーケティングの変革: ハイパー・パーソナライズされたキャンペーンや製品推奨を可能にします。例えば、AmazonやeBayなどの企業は、AIを使用して顧客データと嗜好を分析し、パーソナライズされた広告、製品の提案、プロモーションの提供に役立てています。
- ダイナミック・プライシング: 需要、競合状況、顧客の行動に応じて、リアルタイムに近い頻度で価格を変更するアプリケーションとして活用されます。
- ロイヤリティプログラムの管理: 関連性の高い顧客に対してターゲットを絞ったメッセージを配信することで、顧客ロイヤリティプログラムの管理を支援します。
- 生成AI（Generative AI）: メールや広告を含む、マーケティング用のコンテンツ作成の自動化に使用されています。
- 主要企業: Alibaba、H&M、Nikeなどが、マーケティングおよび販売におけるAI活用の最前線に立つ主要プレイヤーとして挙げられます。
ビジュアル検索（Visual Search）
予測期間中、ビジュアル検索ソリューションは最も高いCAGRを記録すると予測されています。
- 技術概要: ビジュアル検索はAIを活用し、顧客が画像をアップロードすることで類似製品を容易に検索できるようにし、ショッピング体験を変革します。
- 主要業界: この技術は、ファッション業界やホームデコレーション業界で高い利用率を示しています。
- 機能と利点:
- AI駆動のビジュアル検索は、顧客の検索履歴やニーズを追跡し、カスタマイズされたソリューションを提供します。
- オンラインとオフラインのショッピングを相互接続し、同一の体験を提供します。消費者は興味のある商品の写真を撮るだけで、オンラインで詳細を検索でき、利便性が向上します。
- 小売業者は、現在の在庫を監視し、特定の製品の補充時期を把握するための在庫管理にも活用できます。
- 導入事例: ASOSなどのEコマース大手は、消費者のショッピング体験を向上させるためにビジュアル検索技術を導入しています。
地域別分析
中東・アフリカ（Middle East & Africa）
予測期間中、中東・アフリカ地域が最も高い成長率を記録する見通しです。
- 成長の要因:
- 政府によるAI導入の推進。
- アラブ首長国連邦（UAE）やサウジアラビア王国（KSA）における企業による集中的な投資。
- Eコマースセクターの拡大に伴い、オンライン消費者の行動をより深く理解し、デジタルマーケティング戦略を最適化するためのAIソリューション探索の必要性が高まっていること。
- 活用事例: 小売業者はデータ分析を活用して、店内のレイアウトやビジュアルマーチャンダイジングを改善し、全体的なショッピング体験を向上させています。また、Presight社とIntel社の戦略的提携は、中東全域で高度なAIソリューションを育成することを目指しており、顧客インサイトの向上や店舗体験の強化に向けたAI活用の強いトレンドを示しています。
- 注目国: 南アフリカやUAEなどの発展途上国では、Eコマースの進展が小売業者のAI駆動型戦略の採用を促し、顕著な成長が見込まれています。
一次調査（Primary Research）の構成
本調査には、ソリューションベンダーからティア1企業に至るまで、さまざまな業界エキスパートからのインサイトが含まれています。内訳は以下の通りです。
- 企業タイプ別: ティア1（62%）、ティア2（23%）、ティア3（15%）
- 役職別: Cレベル（50%）、Dレベル（30%）、マネージャー層（20%）
- 地域別: 北米（38%）、アジア太平洋（35%）、欧州（15%）、中東・アフリカ（7%）、ラテンアメリカ（5%）
主要プレイヤー
小売AI市場の主要プレイヤーは以下の通りです。これらの企業は、パートナーシップ、契約、提携、新製品の発売、機能強化、買収などの様々な成長戦略を採用し、小売AI分野での存在感を拡大しています。
- Microsoft (US)
- IBM (US)
- Google (US)
- Amazon (US)
- Oracle (US)
- Salesforce (US)
- NVIDIA (US)
- SAP (Germany)
- Servicenow (US)
- Accenture (Ireland)
- Infosys (India)
- Alibaba (China)
- Intel (US)
- AMD (US)
- Fujitsu (Japan)
- Capgemini (France)
- TCS (India)
- Talkdesk (US)
- Symphony AI (US)
- Bloomreach (US)
- C3.AI (US)
- Visenze (Singapore)
- Pathr.ai (US)
- Vue.AI (US)
- Nextail (Spain)
- Daisy Intelligence (Canada)
- Cresta (US)
- Mason (US)
- Syte (Israel)
- Trax (Singapore)
- Feedzai (US)
- Shopic (Israel)
調査範囲
本市場調査は、小売AI市場のさまざまなセグメントにおける市場規模をカバーしています。以下のセグメントにおける市場規模と成長ポテンシャルの推定を目的としています。
- セグメント: オファリング、インフラストラクチャ・プラットフォーム、アプリケーション・パフォーマンス・プラットフォーム、セキュリティ・プラットフォーム、デジタル・エクスペリエンス・プラットフォーム、ワークフォース・オペレーションズ・プラットフォーム、垂直市場、および地域。
- 分析内容: 主要市場プレイヤーの深い競合分析、企業プロフィール、製品およびビジネス提供に関する主要な観察事項、最近の動向、および市場戦略を含みます。
レポート購入の主なメリット
- 市場リーダーおよび新規参入者向け: 世界の小売AI市場の収益数値およびサブセグメントに関する、最も近い近似値の情報を提供します。
- ステークホルダー向け: 競合環境の理解を助け、ビジネスのポジショニングや適切なゴー・トゥ・マーケット（GTM）戦略の策定に役立つインサイトを提供します。
- 市場動向の把握: 市場の鼓動（パルス）を理解するためのインサイトを提供し、主要な市場ドライバー、抑制要因、課題、および機会に関する情報を提供します。
提供される主なインサイト項目
- 市場への影響要因分析:
- 主要ドライバー: 小売業におけるアドバイスや推奨のための対話型AI（Conversational AI）の採用増加、進化する消費者期待とソーシャルコマースの統合、AIを活用した自動化によるチェックアウト体験の向上、データ駆動型の意思決定。
- 抑制要因: 高い導入コスト、データプライバシーおよびセキュリティ。
- 機会: AIを活用した顧客エンゲージメント、予測分析による意思決定の強化、サプライチェーン最適化におけるAI。
- 課題: 窃盗や詐欺問題への対応、レガシーシステムとの統合、AIにおける倫理的懸念。
- 製品開発／イノベーション: 今後の技術、研究開発活動、および小売AI市場における新製品・新サービスの発売に関する詳細なインサイト。
- 市場開発: 有望な市場に関する包括的な情報（各地域の小売AI市場の分析）。
- 市場の多様化: 新製品・新サービス、未開拓の地域、最近の動向、および小売AI市場への投資に関する網羅的な情報。
- 競合評価: 主要プレイヤー（Microsoft, IBM, Google, Amazon, Oracle, Salesforce, NVIDIA, SAP, Servicenow, Accenture, Infosys, Alibaba, Intel, AMD, Fujitsu, Capgemini, TCS, Talkdesk, Symphony AI, Bloomreach, C3.AI, Visenze, Pathr.ai, Vue.AI, Nextail, Daisy Intelligence, Cresta, Mason, Syte, Trax, Feedzai, Shopic）の市場シェア、成長戦略、およびサービス提供に関する詳細な評価。
※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 35
1.1 調査の目的 35
1.2 市場の定義 35
1.3 調査範囲 36
1.3.1 市場セグメンテーション 36
1.3.2 包含・除外事項 37
1.4 対象年 37
1.5 通貨 38
1.6 ステークホルダー 38
2 調査手法 39
2.1 リサーチデータ 39
2.1.1 二次データ 40
- 2.1.1.1 二次情報の主要データ 40
2.1.2 一次データ 40
- 2.1.2.1 一次インタビュー内訳 41
- 2.1.2.2 業界エキスパートとの一次インタビュー 41
- 2.1.2.3 業界専門家による主な洞察 41
2.2 市場規模予測調査手法 42
2.2.1 トップダウンアプローチ 42
- 2.2.1.1 供給サイド分析 42
2.2.2 ボトムアップ・アプローチ 43
- 2.2.2.1 需要サイド分析 43
2.3 データのトライアンギュレーション 45
2.4 調査の前提 46
2.5 調査上の制約 47
2.6 リスク評価 47
3 エグゼクティブサマリー 48
4 更なる考察 50
4.1 小売市場における人工知能分野の主要企業にとって魅力的な機会 50
4.2 小売業向けAIの市場、オファリング別 50
4.3 小売業向けAIの市場、サービス別 51
4.4 小売業向けAIの市場、ファンクション別 51
4.5 小売業向けAIの市場、タイプ別 51
4.6 小売業向けAIの市場、ソリューション別 52
4.7 小売業向けAIの市場、エンドユーザー別 52
4.8 北米：小売市場における人工知能、主要3つのソリューションとサービス 53
5 市場概要・業界トレンド 54
5.1 イントロダクション 54
5.2 市場ダイナミクス 54
5.2.1 促進要因 55
5.2.2 抑制要因 56
- 5.2.2.1 高い実装コスト 56
- 5.2.2.2 データプライバシーとセキュリティ 57
5.2.3 市場機会 57
- 5.2.3.1 AIを活用した顧客エンゲージメント 57
- 5.2.3.2 予測分析による意思決定の高度化 57
- 5.2.3.3 サプライチェーン最適化におけるAI 57
5.2.4 課題 58
- 5.2.4.1 窃盗および詐欺の増加傾向 58
- 5.2.4.2 レガシーシステムとの統合における複雑性 58
- 5.2.4.3 AIにおける倫理的課題 58
5.3 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド/ディスラプション 59
5.4 価格分析 59
5.4.1 主要プレーヤー別のソリューション別平均販売価格の推移 59
5.4.2 小売業界における主要プレーヤーの人工知能に関する価格分析 61
5.5 サプライチェーン分析 62
5.6 エコシステム 63
5.7 技術分析 65
5.7.1 キーテクノロジー 65
- 5.7.1.1 会話型AI 65
- 5.7.1.2 自律型AIおよび自律型エージェント 65
- 5.7.1.3 AutoML 66
5.7.2 補完的テクノロジー 66
- 5.7.2.1 エッジコンピューティング 66
- 5.7.2.2 ビッグデータ分析 66
- 5.7.2.3 クラウドコンピューティング 66
5.7.3 隣接技術 66
- 5.7.3.1 ブロックチェーン 66
- 5.7.3.2 サイバーセキュリティソリューション 67
5.8 特許分析 67
5.8.1 主要な特許リスト 68
5.9 取引分析・貿易分析 69
5.9.1 プロセッサおよびコントローラの輸出シナリオ 69
5.9.2 プロセッサおよびコントローラの輸入シナリオ 71
5.10 主要会議とイベント 2024年～2026年 72
5.11 規制や関税の概観 73
5.11.1 関税データ（HSN：854231）- プロセッサおよびコントローラ 73
5.11.2 規制当局、政府機関、その他組織 75
5.11.3 主要な規制 79
- 5.11.3.1 北米 79
- 5.11.3.1.1 SCR 17：人工知能法案（カリフォルニア州） 79
- 5.11.3.1.2 S1103：人工知能による自動意思決定に関する法案（コネチカット州） 79
- 5.11.3.1.3 国家人工知能イニシアチブ法（NAIIA） 79
- 5.11.3.1.4 人工知能およびデータ法（AIDA）– カナダ 79
- 5.11.3.2 ヨーロッパ 80
- 5.11.3.2.1 欧州連合（EU）—人工知能法（AIA） 80
- 5.11.3.2.2 一般データ保護規則（欧州） 80
- 5.11.3.3 アジア太平洋 81
- 5.11.3.3.1 生成型人工知能サービスに関する暫定的な行政管理措置（中国） 81
- 5.11.3.3.2 シンガポールの国家AI戦略 82
- 5.11.3.3.3 広島AIプロセスに関する包括的な政策フレームワーク（日本） 82
- 5.11.3.4 中東・アフリカ 83
- 5.11.3.4.1 アラブ首長国連邦における人工知能に関する国家戦略 83
- 5.11.3.4.2 国家人工知能戦略（カタール） 83
- 5.11.3.4.3 AI倫理原則とガイドライン（ドバイ） 83
- 5.11.3.5 ラテンアメリカ 84
- 5.11.3.5.1 サンティアゴ宣言（チリ） 84
- 5.11.3.5.2 ブラジル人工知能戦略（EBIA） 84
- 5.11.3.1 北米 79
5.12 ポーターのファイブフォース分析 85
5.12.1 新規参入の脅威 86
5.12.2 代替品の脅威 86
5.12.3 買い手の交渉力 86
5.12.4 サプライヤーの交渉力 86
5.12.5 競合・競争状況の激しさ 86
5.13 主要ステークホルダーと購買基準 87
5.13.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 87
5.13.2 購買基準 88
5.14 小売における人工知能の進化 89
5.15 ケーススタディ分析 90
6 小売業向けAIの市場、オファリング別 96
6.1 イントロダクション 97
6.1.1 オファリング：小売業向けAI市場のドライバー 97
6.2 ソリューション 98
6.2.1 パーソナライズされた製品推奨 100
6.2.2 カスタマーリレーションシップマネジメント 101
6.2.3 ビジュアルサーチ 102
6.2.4 バーチャル・カスタマー・アシスタント 103
6.2.5 価格最適化 104
6.2.6 サプライチェーン管理と需要計画 105
6.2.7 バーチャルストア 106
6.2.8 スマートチェックアウト 107
- 6.2.8.1 AIを活用して待ち時間をなくし、スムーズなショッピング体験を実現する 107
6.2.9 その他ソリューション 108
6.3 サービス 109
6.3.1 プロフェッショナルサービス 110
6.3.2 マネージドサービス 113
7 小売業向けAIの市場、タイプ別 115
7.1 イントロダクション 116
7.1.1 タイプ：小売業向けAI市場のドライバー 116
7.2 生成AI 117
7.3 その他のAI 118
7.3.1 識別的機械学習 119
7.3.2 自然言語処理 119
7.3.3 コンピュータービジョン 119
7.3.4 予測分析 120
8 小売業向けAIの市場、ファンクション別 121
8.1 イントロダクション 122
8.1.1 事業機能：小売業向けAI市場のドライバー 122
8.2 セールス＆マーケティング 123
8.3 人事 124
8.4 財務および会計 125
8.5 オペレーション 126
8.6 サイバーセキュリティ 127
9 小売業向けAIの市場、エンドユーザー別 129
9.1 イントロダクション 130
9.1.1 エンドユーザー：小売業向けAI市場のドライバー 130
9.2 オンライン 131
9.3 オフライン 132
9.3.1 脅威を監視するためのネットワークトラフィック監視に不可欠なセキュリティツール 132
9.3.2 スーパーマーケット/ハイパーマーケット 134
9.3.3 専門店 135
9.3.4 コンビニエンスストア 136
9.3.5 その他の実店舗 137
10 小売業向けAIの市場、地域別 138
10.1 イントロダクション 139
10.2 北米 140
10.2.1 北米：マクロ経済の見通し 140
10.2.2 米国 146
- 10.2.2.1 技術革新と戦略的提携による市場の活性化 146
10.2.3 カナダ 151
10.3 ヨーロッパ 151
10.3.1 ヨーロッパ：マクロ経済の見通し 151
10.3.2 英国 157
10.3.3 イタリア 162
10.3.4 ドイツ 167
10.3.5 フランス 167
10.3.6 スペイン 168
10.3.7 北欧諸国 168
10.3.8 その他のヨーロッパ 168
10.4 アジア太平洋 169
10.4.1 アジア太平洋地域：マクロ経済の見通し 169
10.4.2 中国 175
10.4.3 日本 180
10.4.4 インド 180
10.4.5 オーストラリア・ニュージーランド 185
10.4.6 韓国 186
10.4.7 ASEANの国 186
10.4.8 その他のアジア太平洋 186
10.5 中東・アフリカ 187
10.5.1 中東およびアフリカ地域：マクロ経済の見通し 188
- 10.5.1.1 アラブ首長国連邦 194
- 10.5.1.2 KSA 194
- 10.5.1.3 クウェート 199
- 10.5.1.4 バーレーン 200
- 10.5.1.5 南アフリカ 200
- 10.5.1.6 その他の中東・アフリカ 200
10.6 ラテンアメリカ 201
10.6.1 ラテンアメリカ：マクロ経済の見通し 201
10.6.2 ブラジル 206
10.6.3 メキシコ 211
10.6.4 アルゼンチン 211
- 10.6.4.1 デジタルインフラの強化による市場の活性化 211
10.6.5 その他のラテンアメリカ 211
11 競合情勢 212
11.1 イントロダクション 212
11.2 主要企業の成功戦略 212
11.2.1 OVERVIEW OF STRATEGIES ADOPTED BY KEY ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN RETAIL MARKET VENDORS 212
11.3 収益分析 213
11.4 市場シェア分析 214
11.4.1 市場ランキング分析 215
11.5 企業評価マトリックス：主要企業 2023年 215
11.5.1 STARS 215
11.5.2 EMERGING LEADERS 215
11.5.3 PERVASIVE PLAYERS 215
11.5.4 PARTICIPANTS 215
11.5.5 企業フットプリント：主要企業 2023年 217
- 11.5.5.1 企業フットプリント 217
- 11.5.5.2 Type footprint 217
- 11.5.5.3 Offering footprint 218
- 11.5.5.4 Regional footprint 219
11.6 企業評価マトリックス：スタートアップ / 中小企業 2023年 220
11.6.1 PROGRESSIVE COMPANIES 220
11.6.2 RESPONSIVE COMPANIES 220
11.6.3 DYNAMIC COMPANIES 220
11.6.4 STARTING BLOCKS 220
11.6.5 競合ベンチマーキング：スタートアップ / 中小企業 2023年 222
- 11.6.5.1 主要なスタートアップ企業／中小企業 222
- 11.6.5.2 主要新興企業/中小企業の競合ベンチマーキング 223
11.7 競争シナリオとトレンド 224
11.7.1 製品ローンチ・改良 224
11.7.2 ディール 226
11.8 BRAND/PRODUCT COMPARISON 229
11.9 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS 230
12 企業プロファイル 231
12.1 キープレイヤー 231
12.1.1 IBM 231
- 12.1.1.1 事業概要 231
- 12.1.1.2 提供される製品／ソリューション／サービス 232
- 12.1.1.3 直近の動向 234
- 12.1.1.3.1 製品の機能強化 234
- 12.1.1.3.2 ディール 234
- 12.1.1.4 MnMビュー 235
- 12.1.1.4.1 成功戦略 235
- 12.1.1.4.2 戦略的選択肢 235
- 12.1.1.4.3 弱点と競争上の脅威 235
12.1.2 AMAZON 236
12.1.3 SALESFORCE, INC 240
12.1.4 ORACLE 245
12.1.5 MICROSOFT 248
12.1.6 GOOGLE 252
12.1.7 NVIDIA 257
12.1.8 ACCENTURE 261
12.1.9 SAP SE 264
12.1.10 SERVICENOW 267
12.1.11 INFOSYS 270
12.1.12 INTEL CORPORATION 273
12.1.13 AMD 276
12.1.14 HUAWEI 279
12.1.15 ALIBABA 282
12.1.16 FUJITSU 283
12.1.17 CAPGEMINI 284
12.1.18 TCS 285
12.1.19 TALKDESK 286
12.1.20 SYMPHONY AI 287
12.1.21 BLOOMREACH 288
12.1.22 C3\.AI 289
12.2 スタートアップ / 中小企業 290
12.2.1 VISENZE 290
12.2.2 PATHR\.AI 291
12.2.3 VUE\.AI 292
12.2.4 NEXTAIL 293
12.2.5 DAISY INTELLIGENCE 294
12.2.6 CRESTA 295
12.2.7 MASON 296
12.2.8 SYTE 297
12.2.9 TRAX RETAIL 298
12.2.10 FEEDZAI 299
12.2.11 SHOPIC 300
12.2.12 ITREX 300
12.2.13 H2O\.AI 301
12.2.14 RETAILMETRIX 302
13 関連市場 303
13.1 イントロダクション 303
13.2 人工知能市場 - 2030年までの世界予測 303
13.2.1 市場の定義 303
13.2.2 市場概要 303
- 13.2.2.1 人工知能(AI)の市場、オファリング別 303
- 13.2.2.2 人工知能(AI)の市場、技術別 304
- 13.2.2.3 人工知能(AI)の市場、ファンクション別 305
- 13.2.2.4 人工知能(AI)の市場、バーティカル別 306
- 13.2.2.5 人工知能(AI)の市場、地域別 308
13.3 小売分析市場 - 2029年までの世界予測 309
13.3.1 市場の定義 309
13.3.2 市場概要 309
- 13.3.2.1 小売向けアナリティクスの市場、オファリング別 309
- 13.3.2.2 小売向けアナリティクスの市場、ファンクション別 310
- 13.3.2.3 小売向けアナリティクスの市場、用途別 310
- 13.3.2.4 小売向けアナリティクスの市場、エンドユーザー別 311
- 13.3.2.5 小売向けアナリティクスの市場、地域別 312
14 付録 313
14.1 ディスカッションガイド 313
14.2 ナレッジストア 316
14.3 カスタマイズオプション 318
14.4 関連レポート 318
14.5 執筆者の詳細 319
※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.”
