本レポートは、自動化やパーソナライズされた顧客エンゲージメントへの需要拡大を背景に、急速な成長が見込まれるセールスおよびマーケティング向けAI市場を分析しています。市場は、生産性を向上させるAI搭載セールスエージェントや、顧客体験を最適化するチャットボットおよび対話型マーケティングツールが主要な牽引役となっており、技術的にはNLPや機械学習の進展が重要な役割を果たしています。地域別では北米が最大の市場規模を維持する一方、アジア太平洋地域がデジタル変革の加速により最も速い成長を遂げると予測されています。一方で、導入コストやデータプライバシー、倫理的懸念、既存システムとの統合といった課題も存在しており、本調査では主要プレイヤーの動向や技術革新、市場の機会と制約を包括的に網羅しています。

市場概要

セールスおよびマーケティング向けAI市場は、2025年のUSD 57.99 billionから、予測期間中のCAGR（年平均成長率）32.9%で成長し、2030年にはUSD 240.58 billionに達すると予測されています。自動化への需要の高まり、パーソナライズされた顧客エンゲージメント、およびデータ駆動型のインサイトが、本市場の成長を牽引しています。AIはリードジェネレーション、顧客セグメンテーション、予測分析を強化し、販売戦略とマーケティングROI（投資利益率）を最適化します。自然言語処理（NLP）や機械学習の進歩により、インテリジェントなチャットボット、レコメンデーションシステム、感情分析が可能になっています。一方で、高い導入コスト、データプライバシーへの懸念、レガシーシステムとの統合問題などの課題が導入の妨げとなっています。さらに、雇用の代替に対する懸念や倫理的な問題によるAIへの抵抗も、市場成長を抑制する要因となっています。

主要な市場動向と予測

ソフトウェアタイプ別分析

• セールスエージェント（Sales agents）:

予測期間中、最大の市場シェアを占めると予想されています。生産性の向上、反復タスクの自動化、顧客とのやり取りの改善を実現するAI駆動型ツールの採用拡大により、最も急速な成長が見込まれます。AI搭載のセールスアシスタントは、機械学習と予測分析を活用してリアルタイムのインサイトを提供し、リードスコアリングを最適化してアウトリーチをパーソナライズすることで、コンバージョン率を向上させます。企業は、セールスパイプラインと意思決定を合理化するために、AI対応のCRMやバーチャルアシスタントを優先的に導入しています。さらに、AI駆動型チャットボット、自動フォローアップ、販売予測ソリューションへの需要の高まりが導入を加速させており、AI搭載セールスエージェントは市場成長の主要な推進力となっています。

• チャットボットおよびコンバーセーショナルマーケティングツール（Chatbots & conversational marketing tools）:

予測期間中、最も高い成長率を示すと予想されています。顧客エンゲージメントの強化、対話の自動化、リードコンバージョンの向上を目的とした幅広い採用により、市場で最大のシェアを占めると見込まれています。あらゆる業界の企業が、24時間365日のカスタマーサポート、パーソナライズされた推奨、マルチチャネルにわたるシームレスなコミュニケーションのために、AI駆動型チャットボットを活用しています。NLPと機械学習の統合により、チャットボットは人間のような応答が可能になり、顧客体験とリテンション（維持率）を向上させています。また、メッセージングプラットフォーム、音声アシスタント、セルフサービスソリューションの台頭が需要をさらに後押ししています。その費用対効果、スケーラビリティ、マーケティングおよび販売ワークフローの合理化能力が、市場における支配的な地位を支えています。

地域別分析

• アジア太平洋地域:

急速なデジタルトランスフォーメーション、AI投資の拡大、およびあらゆる産業における自動化の採用拡大により、本市場で最も急速な成長を遂げると予想されています。Eコマースの拡大、スマートフォンの普及率の上昇、およびAIイニシアチブに対する政府の強力な支援が、市場拡大をさらに促進しています。

• 北米地域:

主要なAIテクノロジープロバイダーの存在、AI駆動型CRMおよびマーケティングオートメーションツールの高い採用率、ならびにAIの研究開発への強力な投資に支えられ、最大の市場シェアを保持します。同地域の高度なインフラ、データ駆動型の意思決定文化、および新興技術の早期採用が、市場における優位性を固めています。

• 1 イントロダクション 40

  • 1.1 調査の目的 40

  • 1.2 市場の定義 40

  • 1.3 市場範囲 41

    • 1.3.1 市場セグメンテーション 41

    • 1.3.2 包含・除外事項 42

    • 1.3.3 対象年 43

  • 1.4 通貨 44

  • 1.5 ステークホルダー 44

• 2 調査手法 45

  • 2.1 リサーチデータ 45

    • 2.1.1 二次データ 46

    • 2.1.2 一次データ 46

      • 2.1.2.1 主なプロファイル内訳 47
      • 2.1.2.2 業界についての主な考察 47

  • 2.2 データのトライアンギュレーション 48

  • 2.3 市場規模予測 49

    • 2.3.1 トップダウンアプローチ 49

    • 2.3.2 ボトムアップ・アプローチ 50

  • 2.4 市場予測 53

  • 2.5 調査の前提 54

  • 2.6 調査の制約 56

• 3 エグゼクティブサマリー 57

• 4 更なる考察 65

  • 4.1 AIを活用した営業・マーケティング市場における魅力的な機会 65

  • 4.2 AIを活用した営業・マーケティング市場：主要な3つのテクノロジー 66

  • 4.3 北米：営業・マーケティング向けAI市場

  • 4.4 地域別 セールス＆マーケティング向けAI市場 67

• 5 市場概要・業界トレンド 68

  • 5.1 イントロダクション 68

  • 5.2 市場ダイナミクス 68

    • 5.2.1 促進要因 69

    • 5.2.2 抑制要因 71

    • 5.2.3 市場機会 72

    • 5.2.4 課題 74

  • 5.3 営業およびマーケティングにおけるAIの進化 75

  • 5.4 サプライチェーン分析 77

  • 5.5 エコシステム分析 79

    • 5.5.1 AIセールスソフトウェアの種類 81

      • 5.5.1.1 メール生成ツール 81
      • 5.5.1.2 チャットボットとアシスタント 82
      • 5.5.1.3 販売代理店 82
      • 5.5.1.4 売上予測 82
      • 5.5.1.5 リードスコアリング 82
      • 5.5.1.6 セールスインテリジェンス 82
      • 5.5.1.7 顧客関係管理（CRM） 82
      • 5.5.1.8 セールスコーチ 83
      • 5.5.1.9 収益インテリジェンス 83
      • 5.5.1.10 パーソナライズされたアプローチ 83
      • 5.5.1.11 パイプライン管理 83

    • 5.5.2 AIマーケティングソフトウェアタイプ 83

      • 5.5.2.1 キャンペーン管理 83
      • 5.5.2.2 SEO最適化 83
      • 5.5.2.3 広告 84
      • 5.5.2.4 デジタルマーケティング 84
      • 5.5.2.5 コンテンツ作成 84
      • 5.5.2.6 ソーシャルメディアマネジメント 84
      • 5.5.2.7 マーケティング代理店 84
      • 5.5.2.8 顧客データプラットフォーム（CDP） 84
      • 5.5.2.9 会話型マーケティング 85
      • 5.5.2.10 メールマーケティング 85
      • 5.5.2.11 インフルエンサーマーケティング 85

  • 5.6 投資環境と資金調達の状況 85

  • 5.7 生成AIがセールス＆マーケティング市場に与える影響 86

    • 5.7.1 パーソナライズされたコンテンツ生成 87

    • 5.7.2 チャットボットとバーチャルアシスタント 88

    • 5.7.3 広告およびクリエイティブデザインの生成 88

    • 5.7.4 営業コーチングと能力開発 88

    • 5.7.5 市場調査とトレンド分析 88

    • 5.7.6 リードスコアリングと見込み客の発掘 88

  • 5.8 ケーススタディ分析 89

  • 5.9 技術分析 91

    • 5.9.1 キーテクノロジー 91

      • 5.9.1.1 会話型AI 91
      • 5.9.1.2 ロボットプロセスオートメーション（RPA） 92
      • 5.9.1.3 自律AIと自律エージェント 92
      • 5.9.1.4 AutoML 92
      • 5.9.1.5 コンピュータービジョン 92
      • 5.9.1.6 意志決定インテリジェンス 93

    • 5.9.2 補完的テクノロジー 93

      • 5.9.2.1 IoT 93
      • 5.9.2.2 カジュアルAI 93
      • 5.9.2.3 ビッグデータ 94
      • 5.9.2.4 AR/VR 94

    • 5.9.3 隣接技術 94

      • 5.9.3.1 ブロックチェーン 94
      • 5.9.3.2 エッジコンピューティング 95
      • 5.9.3.3 サイバーセキュリティ 95

  • 5.10 規制の概観 95

    • 5.10.1 規制当局、政府機関、その他組織 96

    • 5.10.2 規制、地域別 99

      • 5.10.2.1 北米 99
        • 5.10.2.1.1 SCR 17：人工知能法案（カリフォルニア州） 99
        • 5.10.2.1.2 SB 1103：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） 99
        • 5.10.2.1.3 国家人工知能イニシアチブ法（NAIIA） 99
        • 5.10.2.1.4 人工知能およびデータ法（AIDA）– カナダ 100
      • 5.10.2.2 ヨーロッパ 100
        • 5.10.2.2.1 欧州連合（EU）—人工知能法（AIA） 100
        • 5.10.2.2.2 一般データ保護規則（欧州） 101
      • 5.10.2.3 アジア太平洋 101
        • 5.10.2.3.1 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） 101
        • 5.10.2.3.2 シンガポールの国家AI戦略 102
        • 5.10.2.3.3 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） 102
      • 5.10.2.4 中東・アフリカ 103
        • 5.10.2.4.1 人工知能に関する国家戦略（UAE） 103
        • 5.10.2.4.2 カタールにおける国家人工知能戦略 103
        • 5.10.2.4.3 AI倫理原則とガイドライン（ドバイ、UAE） 104
      • 5.10.2.5 ラテンアメリカ 104
        • 5.10.2.5.1 サンティアゴ宣言（チリ） 104
        • 5.10.2.5.2 ブラジル人工知能戦略（EBIA） 104

  • 5.11 特許分析 105

    • 5.11.1 調査手法 105

    • 5.11.2 出願書類の種類別特許出願状況 105

    • 5.11.3 イノベーション・特許 105

  • 5.12 価格分析 110

    • 5.12.1 提供価格の平均販売価格 111

    • 5.12.2 アプリケーションの平均販売価格 112

  • 5.13 主要会議とイベント 113

  • 5.14 ポーターのファイブフォース分析 114

    • 5.14.1 新規参入の脅威 115

    • 5.14.2 代替品の脅威 116

    • 5.14.3 サプライヤーの交渉力 116

    • 5.14.4 買い手の交渉力 116

    • 5.14.5 競合状況の激しさ 117

  • 5.15 顧客事業にインパクトのあるトレンド/ディスラプション 117

    • 5.15.1 顧客事業にインパクトのあるトレンド/ディスラプション 117

  • 5.16 主要ステークホルダーと購買基準 118

    • 5.16.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 118

    • 5.16.2 購買基準 119

• 6 AIを活用した営業・マーケティング市場：提供内容別 120

  • 6.1 イントロダクション 121

    • 6.1.1 提供：セールス＆マーケティング市場におけるAIの活用動向 121

  • 6.2 販売 122

    • 6.2.1 顧客関係管理（CRM） 124

    • 6.2.2 メール生成ツール 125

      • 6.2.2.1 AIを活用したメール作成ツールによる、効果的なアウトリーチとパーソナライズ化の実現

    • 6.2.3 チャットボットとバーチャルアシスタント 126

      • 6.2.3.1 顧客とのインタラクションと販売プロセスの変革

    • 6.2.4 販売代理店 127

    • 6.2.5 売上予測ツール 128

    • 6.2.6 セールスインテリジェンスツール 129

    • 6.2.7 リードスコアリングツール 130

    • 6.2.8 その他の販売サービス 131

  • 6.3 マーケティング 132

    • 6.3.1 広告ツール 134

      • 6.3.1.1 AIを活用した広告ツールによる広告ターゲティングの最適化について

    • 6.3.2 デジタルマーケティングツール 135

    • 6.3.3 コンテンツ作成およびコピーライティングツール 136

      • 6.3.3.1 AIを活用したコンテンツ生成およびコピーライティングツール：高品質でパーソナライズされたコンテンツを大量に作成し、コンテンツ制作に変革をもたらす 136
      • 6.3.3.2 テキストジェネレーター 137
      • 6.3.3.3 画像生成器 137
      • 6.3.3.4 ビデオジェネレーター 138
      • 6.3.3.5 オーディオおよび音声生成器 138

    • 6.3.4 ソーシャルメディアマネジメント 138

    • 6.3.5 SEO最適化ソフトウェア 139

    • 6.3.6 マーケティング・エージェント 140

    • 6.3.7 顧客データプラットフォーム（CDP） 141

      • 6.3.7.1 ハイパーターゲティングなマーケティングキャンペーンと顧客エンゲージメントの向上に向けた顧客データの統合 141

    • 6.3.8 チャットボットと会話型マーケティングツール 142

    • 6.3.9 その他のマーケティング関連サービス 143

• 7 AIを活用した営業・マーケティング市場：導入形態別 145

  • 7.1 イントロダクション 146

    • 7.1.1 展開モード：営業およびマーケティング市場におけるAIの推進要因 146

  • 7.2 オンプレミス 148

    • 7.2.1 最大限のデータ管理を確保しつつ、高い要求に応える

  • 7.3 クラウド 149

    • 7.3.1 スケーラビリティとイノベーションを促進する一方で、セキュリティ上の懸念も生じさせる 149

• 8 アプリケーション別のセールス＆マーケティング向けAI市場 150

  • 8.1 イントロダクション 151

    • 8.1.1 アプリケーション：営業およびマーケティング市場におけるAIの活用と推進要因 151

  • 8.2 販売用途 152

    • 8.2.1 センチメント分析 155

    • 8.2.2 予測的予測 156

    • 8.2.3 通話概要と調査 157

    • 8.2.4 ガイデッドセリングとレポート作成 158

      • 8.2.4.1 AIを活用したガイダンスによる営業支援で営業チームを強化

    • 8.2.5 会話データマイニング 159

    • 8.2.6 価格設定と見積もり最適化 160

    • 8.2.7 収益分析 161

      • 8.2.7.1 AIを活用した収益分析による売上増加の促進

    • 8.2.8 競合分析 162

    • 8.2.9 取引とパイプラインの管理 163

    • 8.2.10 その他の販売アプリケーション 164

  • 8.3 マーケティング用途 165

    • 8.3.1 予測分析 167

    • 8.3.2 コンテンツマーケティングとコンテンツ生成 168

    • 8.3.3 オーディエンスセグメンテーションとパーソナライゼーション 169

    • 8.3.4 プログラマティック広告 170

    • 8.3.5 カスタマーエクスペリエンス・マネジメント 171

    • 8.3.6 キャンペーン管理 172

    • 8.3.7 音声検索の最適化 173

    • 8.3.8 その他のマーケティング応用 174

• 9 AIを活用した営業・マーケティング市場：技術別 175

  • 9.1 イントロダクション 176

    • 9.1.1 テクノロジー：セールス＆マーケティング市場におけるAIの推進要因 176

  • 9.2 生成AI 178

  • 9.3 その他のAI 179

    • 9.3.1 機械学習 180

      • 9.3.1.1 データに基づいた洞察による、顧客セグメンテーションとキャンペーン効果の最適化 180

    • 9.3.2 自然言語処理 181

      • 9.3.2.1 顧客とのコミュニケーションとコンテンツ作成の改善について

    • 9.3.3 予測分析 182

      • 9.3.3.1 顧客行動の予測と、より良い結果を得るためのマーケティングキャンペーンの最適化 182

    • 9.3.4 コンテキストを認識するAI 183

      • 9.3.4.1 リアルタイムのパーソナライズされた体験の提供と顧客行動への適応 183

• 10 最終顧客別のセールス＆マーケティング向けAI市場 185

  • 10.1 イントロダクション 186

    • 10.1.1 エンドユーザー：営業およびマーケティング向けAI市場の推進要因 186

  • 10.2 エンタープライズ 187

    • 10.2.1 BFSI 190

    • 10.2.2 小売・Eコマース 191

    • 10.2.3 技術とソフトウェア 192

    • 10.2.4 メディア・エンターテインメント 193

    • 10.2.5 製造 194

    • 10.2.6 ヘルスケア＆ライフサイエンス 195

    • 10.2.7 教育 196

    • 10.2.8 通信 197

    • 10.2.9 自動車 198

    • 10.2.10 旅行・ホスピタリティ 199

    • 10.2.11 その他の企業エンドユーザー 200

  • 10.3 個人ユーザー 201

• 11 地域別 セールス＆マーケティング向けAI市場 203

  • 11.1 イントロダクション 204

  • 11.2 北米 206

    • 11.2.1 北米：営業およびマーケティングにおけるAI市場の推進要因 206

    • 11.2.2 北米：マクロ経済の見通し 206

    • 11.2.3 米国 216

    • 11.2.4 カナダ 217

  • 11.3 ヨーロッパ 218

    • 11.3.1 ヨーロッパ：営業およびマーケティングにおけるAI市場の推進要因 219

    • 11.3.2 ヨーロッパ：マクロ経済の見通し 219

    • 11.3.3 英国 228

    • 11.3.4 ドイツ 229

    • 11.3.5 フランス 230

    • 11.3.6 イタリア 231

    • 11.3.7 スペイン 232

    • 11.3.8 その他のヨーロッパ 233

  • 11.4 アジア太平洋 234

    • 11.4.1 アジア太平洋地域：営業およびマーケティングにおけるAI市場の推進要因 235

    • 11.4.2 アジア太平洋地域：マクロ経済の見通し 235

    • 11.4.3 中国 245

      • 11.4.3.1 政府の取り組みが中国のAI分野における優位性を推進

    • 11.4.4 日本 246

    • 11.4.5 インド 247

    • 11.4.6 韓国 248

      • 11.4.6.1 強固な家電製品および電子商取引セクター：

    • 11.4.7 オーストラリア・ニュージーランド 249

      • 11.4.7.1 ANZ地域における企業の顧客セグメンテーションにおけるAIの活用

    • 11.4.8 シンガポール 250

    • 11.4.9 その他のアジア太平洋 251

  • 11.5 中東・アフリカ 253

    • 11.5.1 中東およびアフリカ：営業およびマーケティングにおけるAI市場の推進要因 253

    • 11.5.2 中東およびアフリカ地域：マクロ経済の見通し 253

    • 11.5.3 中東 263

      • 11.5.3.1 サウジアラビア王国（KSA） 263
      • 11.5.3.2 アラブ首長国連邦 264
      • 11.5.3.3 カタール 265
      • 11.5.3.4 クウェート 266
      • 11.5.3.5 その他の中東 267

    • 11.5.4 アフリカ 268

  • 11.6 ラテンアメリカ 269

    • 11.6.1 ラテンアメリカ：営業・マーケティングにおけるAI市場の推進要因 269

    • 11.6.2 ラテンアメリカ：マクロ経済の見通し 270

    • 11.6.3 ブラジル 279

      • 11.6.3.1 AIインフラに向けた、政府による大規模な取り組みと戦略的投資 279

    • 11.6.4 メキシコ 280

    • 11.6.5 アルゼンチン 281

    • 11.6.6 その他のラテンアメリカ 282

• 12 競合情勢 283

  • 12.1 概要 283

  • 12.2 主要企業の成功戦略 2022年～2025年 283

  • 12.3 REVENUE ANALYSIS, 2020-2024 285

  • 12.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2024 287

  • 12.5 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS 290

    • 12.5.1 主要ベンダーによる製品比較分析 290

      • 12.5.1.1 Salesforce Einstein AIとPardot（Salesforce） 290
      • 12.5.1.2 Google Cloud AIとGoogle Ads（Google） 290
      • 12.5.1.3 Adobe SenseiとMarketo（Adobe） 291
      • 12.5.1.4 Microsoft Dynamics 365 および Microsoft AI (Microsoft) 291
      • 12.5.1.5 Oracle Eloquaと、顧客体験のためのOracle AI（IBM） 291

    • 12.5.2 主要なスタートアップ/中小企業ベンダーによる製品比較分析 291

      • 12.5.2.1 Outreach Platform \(Outreach\) 292
      • 12.5.2.2 Cognism Prospector \(Cognism\) 292
      • 12.5.2.3 People\.ai Platform \(People\.ai\) 292
      • 12.5.2.4 Salesloft Platform \(Salesloft\) 292
      • 12.5.2.5 Clari Revenue Platform \(Clari\) 292

  • 12.6 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS 292

  • 12.7 企業評価マトリックス：主要企業 2024年 293

    • 12.7.1 STARS 293

    • 12.7.2 EMERGING LEADERS 293

    • 12.7.3 PERVASIVE PLAYERS 294

    • 12.7.4 PARTICIPANTS 294

    • 12.7.5 企業フットプリント：主要企業 2024年 295

      • 12.7.5.1 企業フットプリント 295
      • 12.7.5.2 Technology footprint 296
      • 12.7.5.3 Application footprint 297
      • 12.7.5.4 Application footprint 298
      • 12.7.5.5 End User footprint 299
      • 12.7.5.6 Regional footprint 300

  • 12.8 企業評価マトリックス：スタートアップ/中小企業 2024年 301

    • 12.8.1 PROGRESSIVE COMPANIES 301

    • 12.8.2 RESPONSIVE COMPANIES 301

    • 12.8.3 DYNAMIC COMPANIES 301

    • 12.8.4 STARTING BLOCKS 301

    • 12.8.5 競合ベンチマーキング：スタートアップ/中小企業 2024年 303

      • 12.8.5.1 主要新興企業/中小企業の詳細リスト 303
      • 12.8.5.2 主要なスタートアップ/中小企業の競争ベンチマーキング（応用） 305
      • 12.8.5.3 主要新興企業／中小企業の競争ベンチマーク

  • 12.9 COMPETITIVE SCENARIO AND TRENDS 307

    • 12.9.1 製品の発売と機能強化 307

    • 12.9.2 ディール 309

• 13 企業プロファイル 311

  • 13.1 イントロダクション 311

  • 13.2 キープレイヤー 311

    • 13.2.1 IBM 311

      • 13.2.1.1 事業概要 311
      • 13.2.1.2 提供される製品／ソリューション／サービス 313
      • 13.2.1.3 直近の動向 314
        • 13.2.1.3.1 製品の発売と機能拡張 314
        • 13.2.1.3.2 ディール 315
      • 13.2.1.4 MnMビュー 316
        • 13.2.1.4.1 主な強み 316
        • 13.2.1.4.2 戦略的選択肢 316
        • 13.2.1.4.3 弱点と競争上の脅威 316

    • 13.2.2 NVIDIA 317

    • 13.2.3 GOOGLE 322

    • 13.2.4 MICROSOFT 328

    • 13.2.5 AWS 333

    • 13.2.6 SALESFORCE 338

    • 13.2.7 ORACLE 344

    • 13.2.8 ADOBE 347

    • 13.2.9 SAP 353

    • 13.2.10 SPROUT SOCIAL 358

    • 13.2.11 OPENAI 361

    • 13.2.12 HOOTSUITE 362

    • 13.2.13 ZOHO 363

    • 13.2.14 DIALPAD 364

    • 13.2.15 GONG\.IO 365

    • 13.2.16 BRAND24 366

    • 13.2.17 HUBSPOT 367

    • 13.2.18 6SENSE 368

    • 13.2.19 PALANTIR TECHNOLOGIES 369

    • 13.2.20 KHOROS 370

    • 13.2.21 SPRINKLR 371

  • 13.3 スタートアップ/中小企業 372

    • 13.3.1 AICHAT 372

      • 13.3.1.1 事業概要 372
      • 13.3.1.2 提供される製品／ソリューション／サービス 373

    • 13.3.2 PEOPLE\.AI 374

    • 13.3.3 COPY\.AI 375

    • 13.3.4 MOVEWORKS 376

    • 13.3.5 OUTREACH 377

    • 13.3.6 H20\.AI 378

    • 13.3.7 SYNTHESIA 379

    • 13.3.8 JASPER 380

    • 13.3.9 WRITESONIC 381

    • 13.3.10 SALESLOFT 382

    • 13.3.11 ZAPIER 383

    • 13.3.12 HEYGEN 384

    • 13.3.13 CONVERSICA 385

    • 13.3.14 RELEVANCE AI 386

    • 13.3.15 VELOXY 387

    • 13.3.16 COGNISM 388

    • 13.3.17 LAVENDER 389

    • 13.3.18 CLARI 390

    • 13.3.19 TIDIO 391

    • 13.3.20 WRITER 392

    • 13.3.21 SEAMLESS\.AI 393

    • 13.3.22 CREATIO 394

    • 13.3.23 LATELY\.AI 394

    • 13.3.24 REGIE\.AI 395

• 14 関連市場 396

  • 14.1 イントロダクション 396

  • 14.2 人工知能（C3749AI）市場 396

    • 14.2.1 市場の定義 396

    • 14.2.2 市場概要 396

      • 14.2.2.1 人工知能(AI)の市場、オファリング別 397
      • 14.2.2.2 人工知能(AI)の市場、技術別 397
      • 14.2.2.3 人工知能(AI)の市場、ファンクション別 398
      • 14.2.2.4 人工知能(AI)の市場、バーティカル別 399
      • 14.2.2.5 人工知能(AI)の市場、地域別 401

  • 14.3 生成AI市場 402

    • 14.3.1 市場の定義 402

    • 14.3.2 市場概要 402

      • 14.3.2.1 生成AIの市場、オファリング別 402
      • 14.3.2.2 生成AIの市場、用途別 403
      • 14.3.2.3 生成AIの市場、バーティカル別 404
      • 14.3.2.4 生成AIの市場、地域別 405

• 15 付録 407

  • 15.1 ディスカッションガイド 407

  • 15.2 ナレッジストア 417

  • 15.3 カスタマイズオプション 419

  • 15.4 関連レポート 419

  • 15.5 執筆者の詳細 420