人工知能（AI）市場 - オファリング別、テクノロジー別（ディープラーニング、LLM・トランスフォーマー(GPT-1, GPT-2, GPT-3, GPT-4)、自然言語処理、コンピュータービジョン）、ビジネス機能別、バーティカル別および地域別

全体要約

人工知能（AI）市場は、2023年の1502億XX米ドルから2030年には13452億XX米ドルに成長すると予測されています。この成長率は、年間36.8%の複合成長率（CAGR）に相当します。技術別では、機械学習が最も大きな市場規模を占め、予測期間中に最も重要な役割を果たします。ビジネス機能別では、サプライチェーン管理が最も高いCAGRを記録する見込みです。AI技術は、データ駆動型の意思決定を可能にし、企業に競争優位を提供します。

地域別では、北米が人工知能（AI）市場の最大シェアを持つと見込まれています。北米の企業は、機械学習や自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョンなどのAI技術を活用し、顧客体験の向上や業務の効率化を図っています。また、主要企業としては、Google、Microsoft、IBM、Oracle、AWSなどがあります。

概要

人工知能市場の規模は、2023年の1,502億米ドルから2030年には13,452億米ドルに成長し、予測期間中の年間成長率（CAGR）は36.8%です。企業は人工知能（AI）の力を活用して業務プロセスを効率化し、ビジネスデータを効果的に集約します。人工知能は膨大なデータを利用してユーザーの検索行動のパターンを認識し、ユーザーの特定の状況に基づいたより関連性の高い情報を提供します。AI技術の継続的な進歩とデバイスの使用増加により、ユーザーはますます個別化され、カスタマイズ可能な体験を期待できるようになります。
予測期間中に最も大きな市場規模を登録するための技術に基づく機械学習
技術に基づいて、人工知能市場は機械学習、自然言語処理、コンテキスト認識、コンピュータビジョンに分かれています。機械学習は人工知能技術の進歩において重要な役割を果たします。統計モデルとアルゴリズムを活用して、コンピュータがデータから自動的に学習し、複雑なパターンを特定し、データ駆動の予測や意思決定を行えるようにします。機械学習はまた、AIシステムが利用可能なデータに基づいて適応、改善、およびパフォーマンスを最適化できるようにし、知的で自律的な行動につながります。その結果、予測期間中、機械学習技術は最も大きな市場規模を占めると予測されています。
サプライチェーン管理セグメントは、予測期間中に最高のCAGRを占めると予想されます。
ビジネス機能に基づいて、人工知能市場はファイナンス、セキュリティ、人事、マーケティングと販売、オペレーション、サプライチェーン管理、法務に分かれています。人工知能技術は、先進的な機械学習アルゴリズムと予測分析を活用することで、サプライチェーン管理を革新します。サプライチェーン管理における人工知能の適用により、組織はデータに基づいた意思決定を行い、日常業務を自動化し、リソースの割り当てを最適化することが可能となり、最終的にはコスト削減、生産性向上、そして今日の複雑なビジネス環境における競争優位を推進します。予測期間中、サプライチェーン管理は最も高いCAGRで成長することが予想されています。
北米は予測期間中に最大の市場規模を占める見込みです。
北アメリカは人工知能市場で最大のシェアを占めると見込まれています。北アメリカにおける人工知能（AI）の採用は、さまざまな業界で著しい成長を遂げています。企業は、機械学習、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョンなどのAI技術を活用して、業務を強化し、顧客体験を改善し、革新を促進しています。この地域の強力なAIエコシステム、確立されたインフラ、豊富なスキルを持つ人材がAIの採用におけるリーダーシップに寄与し、著しい技術革新と大きな経済成長を促しています。
プライマリの内訳
人工知能市場で活動するさまざまな主要組織の最高経営責任者（CEO）、イノベーションおよび技術ディレクター、システムインテグレーター、ビジネスエグゼクティブに対して、深層インタビューが実施されました。
会社別：ティア I: 35%、ティア II: 45%、ティア III: 20%
指定別：Cレベルのエグゼクティブ：35%、Dレベルのエグゼクティブ：25%、その他：40%
地域別: 北米: 40%、アジア太平洋: 30%、ヨーロッパ: 20%、中東・アフリカ: 5%、ラテンアメリカ: 5%
レポートでは、人工知能を提供する主要プレーヤーの研究が含まれています。また、人工知能市場の主要ベンダーがプロフィールされています。人工知能市場の主要プレーヤーには、Google（米国）、Microsoft（米国）、IBM（米国）、Oracle（米国）、AWS（米国）、Intel（米国）、Salesforce（米国）、SAP（ドイツ）、Cisco（米国）、Meta（米国）、HPE（米国）、Siemens（ドイツ）、Huawei（中国）、NVIDIA（米国）、Baidu（中国）、SAS Institute（米国）、OpenAI（米国）、H2O.ai（米国）、iFLYTEK（中国）、Alibaba Cloud（中国）、General Vision（米国）、Darktrace（英国）、Blackberry Limited（カナダ）、DiDi Global（中国）、Face++（中国）、Inbenta（米国）、Anju Software（米国）、Butterfly Network（米国）、Atomwise（米国）、AIBrain（米国）、SK Hynix（韓国）、Progress（米国）、PrecisionHawk（米国）、AgEagle Aerial System（米国）、Neurala（米国）、Twitter（米国）、Aurea Software（米国）、Persado（米国）、8x8（米国）、Appier（台湾）、GumGum（米国）、IPRO（米国）、Graphcore（英国）、Preferred Networks（日本）、Applied Brain Research（カナダ）、Pilot AI（米国）、Iris Automation（米国）、Gamaya（スイス）、ec2ce（スペイン）、Descartes Labs（米国）、Mythic（米国）、Ada（カナダ）、Mostly AI（オーストリア）、Sentient.io（シンガポール）、Lumen5（カナダ）、AI Superior（ドイツ）、Fosfor（インド）、Intrinsic（米国）、Jasper（米国）、Soundful（米国）、Writesonic（米国）、One AI（イスラエル）などが含まれます。
調査対象
市場調査は、セグメント全体の人工知能市場をカバーしています。この市場の規模および成長ポテンシャルを、オファリング、技術、ビジネス機能、垂直業種、地域などの異なるセグメントにわたって推定することを目的としています。市場の主要プレーヤーに関する詳細な競争分析を含んでおり、企業プロフィール、製品およびビジネスオファリングに関連する重要な観察、最近の開発、主要市場戦略が含まれています。
レポート購入の主な利点
この報告書は、市場のリーダーや新規参入者に、全体の人工知能市場およびそのサブセグメントの収益数値に最も近い推定値に関する情報を提供します。また、利害関係者が競争環境を理解し、自社の位置付けや適切な市場投入戦略を計画するための洞察を得るのに役立ちます。さらに、利害関係者が市場の脈動を理解し、重要な市場のドライバー、制約、課題、機会に関する情報を提供します。
このレポートは、以下のポイントについての洞察を提供します：
• 主要な推進要因の分析（自律型人工知能の採用の増加、AI技術の向上と革新の進展、深層学習の進展とデータに基づくAIの成長）、制約（熟練したAI専門家の不足、データの可用性と品質に関する問題）、機会（さまざまなソースからのデジタルデータの急速な成長、企業や政府によるAI研究開発への投資の増加）、および課題（データのプライバシーとセキュリティに関する懸念、不正確さやバイアスのある出力に関する懸念）がAI市場の成長に影響を与えています。
• 製品開発／革新：AI市場における新しい技術、研究開発活動、及び新製品・サービスの発表に関する詳細な洞察。
• 市場開発: 利益のある市場に関する包括的な情報 - レポートはさまざまな地域にわたるAI市場を分析しています
• 市場の多様化：新製品やサービス、未開拓の地域、最近の動向、AI市場戦略への投資に関する詳細な情報を提供します。本レポートは、ステークホルダーがAI市場の動向を理解し、市場の主なドライバー、制約、課題、機会に関する情報を得るのに役立ちます。
• 競合評価：AI市場におけるGoogle（米国）、Microsoft（米国）、IBM（米国）、Oracle（米国）、AWS（米国）、Intel（米国）、Salesforce（米国）、SAP（ドイツ）などの主要プレーヤーの市場シェア、成長戦略、サービス提供の詳細な評価です。

※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。

1 イントロダクション 71
- 1.1 調査の目的 71
- 1.2 市場の定義 71
  - 1.2.1 包含・除外事項 72
- 1.3 市場範囲 73
  - 1.3.1 市場セグメンテーション 73
  - 1.3.2 対象地域 75
  - 1.3.3 対象年 75
- 1.4 通貨 76
- 1.5 ステークホルダー 76
- 1.6 変化のサマリー 76
  - 1.6.1 不況の影響 77
2 調査手法 78
- 2.1 リサーチデータ 78
  - 2.1.1 二次データ 79
  - 2.1.2 一次データ 79
    - 2.1.2.1 主なプロファイル内訳 80
    - 2.1.2.2 業界についての主な考察 80
- 2.2 データのトライアンギュレーション 81
- 2.3 市場規模予測 82
  - 2.3.1 トップダウンアプローチ 82
  - 2.3.2 ボトムアップアプローチ 83
- 2.4 市場予測 87
- 2.5 前提 88
- 2.6 制約 90
- 2.7 世界人工知能市場への景気後退の影響 90
3 エグゼクティブサマリー 91
4 更なる考察 99
- 4.1 人工知能市場プレーヤーのための魅力的な機会 99
- 4.2 世界の人工知能市場における景気後退の概要 100
- 4.3 人工知能市場：主要ビジネス機能別 100
- 4.4 人工知能市場：主要製品・分野別 101
- 4.5 人工知能(AI)の市場、地域別 101
5 市場概要・業界トレンド 102
- 5.1 イントロダクション 102
- 5.2 市場力学 102
  - 5.2.1 促進要因 103
    - 5.2.1.1 自律型人工知能の採用拡大 103
    - 5.2.1.2 技術の進歩と革新の高まり 103
    - 5.2.1.3 ディープラーニングの進展とデータに基づく人工知能の成長 104
  - 5.2.2 抑制要因 104
    - 5.2.2.1 熟練した人工知能専門家の不足 104
    - 5.2.2.2 データの入手可能性と質に関する問題 105
  - 5.2.3 市場機会 105
  - 5.2.4 課題 106
    - 5.2.4.1 データプライバシーとセキュリティ懸念 106
    - 5.2.4.2 偏りや不正確な出力に関する懸念 106
- 5.3 人工知能開発の倫理と意義 107
  - 5.3.1 バイアスとフェアネス 107
  - 5.3.2 説明責任と信頼 107
  - 5.3.3 社会力学への影響 107
  - 5.3.4 プライバシーとセキュリティ 108
  - 5.3.5 透明性と説明可能性 108
- 5.4 人工知能への投資 108
- 5.5 人工知能市場における買収 111
- 5.6 人工知能技術の進化 113
  - 5.6.1 人工知能のマイルストーン 114
  - 5.6.2 人工知能の自律レベル 116
    - 5.6.2.1 弱い人工知能／人工狭知能（ANI） 116
    - 5.6.2.2 強力な人工知能 116
      - 5.6.2.2.1 人工知能（AGI: Artificial General Intelligence） 116
      - 5.6.2.2.2 人工超知能（ASI） 117
- 5.7 人工知能（AI）市場エコシステム 117
- 5.8 ケーススタディ分析 125
  - 5.8.1 小売・eコマース 125
  - 5.8.2 ヘルスケア＆ライフサイエンス 126
  - 5.8.3 BFSI 128
  - 5.8.4 農業 129
  - 5.8.5 製造 130
  - 5.8.6 コンストラクション 131
  - 5.8.7 教育 132
    - 5.8.7.1 NC州立大学、Lumen5を活用してオンラインプレゼンスを向上 132
  - 5.8.8 エネルギー・公益 133
  - 5.8.9 自動車 133
    - 5.8.9.1 Zoox、AWSに自動運転車の開発促進を打診 133
  - 5.8.10 通信 134
  - 5.8.11 IT・ITES 134
- 5.9 技術分析 135
  - 5.9.1 キーテクノロジー 135
    - 5.9.1.1 生成AI 135
    - 5.9.1.2 会話型AI 135
    - 5.9.1.3 自律型AIと自律型エージェント 136
    - 5.9.1.4 オートエムエル 136
    - 5.9.1.5 原因AI 136
    - 5.9.1.6 意思決定インテリジェンス 137
    - 5.9.1.7 MLOps 137
    - 5.9.1.8 組み込みAI 137
    - 5.9.1.9 コンポジットAI 138
  - 5.9.2 アディショナルテクノロジー 138
    - 5.9.2.1 予測分析 138
    - 5.9.2.2 IOT 138
    - 5.9.2.3 ビッグデータ 139
    - 5.9.2.4 拡張現実 139
    - 5.9.2.5 仮想現実 139
    - 5.9.2.6 センサーとロボティクス 140
- 5.10 バリューチェーン分析 140
- 5.11 ポーターのファイブフォース分析 142
  - 5.11.1 新規参入の脅威 143
  - 5.11.2 代替品の脅威 143
  - 5.11.3 サプライヤーの交渉力 143
  - 5.11.4 買い手の交渉力 143
  - 5.11.5 競合・競争状況の激しさ 144
- 5.12 プライシングモデル分析 144
  - 5.12.1 主要商品の価格 144
  - 5.12.2 人工知能(AI)：平均販売価格 146
- 5.13 特許分析 146
  - 5.13.1 調査手法 146
  - 5.13.2 ドキュメントタイプ 147
  - 5.13.3 イノベーション・特許 147
    - 5.13.3.1 上位の候補 148
- 5.14 主な会議とイベント 152
- 5.15 規制や関税の概観 155
  - 5.15.1 規制当局、政府機関、その他組織 155
  - 5.15.2 北米 159
    - 5.15.2.1 米国 159
      - 5.15.2.1.1 カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA） 159
      - 5.15.2.1.2 健康保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA) 159
      - 5.15.2.1.3 人工知能リスク管理フレームワーク1.0（RMF） 159
    - 5.15.2.2 カナダ 159
      - 5.15.2.2.1 カナダ公安省規則 159
  - 5.15.3 ヨーロッパ 159
    - 5.15.3.1 一般データ保護規則（GDPR） 159
    - 5.15.3.2 AIのEU規制枠組み 160
  - 5.15.4 アジア太平洋 160
    - 5.15.4.1 韓国 160
      - 5.15.4.1.1 個人情報保護法（PIPA） 160
    - 5.15.4.2 中国 160
    - 5.15.4.3 インド 160
  - 5.15.5 中東・アフリカ 160
    - 5.15.5.1 アラブ首長国連邦 161
      - 5.15.5.1.1 UAE AI規制 161
    - 5.15.5.2 KSA 161
      - 5.15.5.2.1 サウジアラビア国家AI戦略 161
    - 5.15.5.3 バーレーン 161
      - 5.15.5.3.1 バーレーンAI倫理フレームワーク 161
  - 5.15.6 ラテンアメリカ 161
    - 5.15.6.1 ブラジル 161
      - 5.15.6.1.1 ブラジルの一般データ保護法 161
    - 5.15.6.2 メキシコ 161
      - 5.15.6.2.1 メキシコの国家人工知能戦略 161
- 5.16 主なステークホルダーと購入基準 162
  - 5.16.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 162
  - 5.16.2 購買基準 163
- 5.17 人工知能市場のバイヤー/顧客に影響を与えるトレンド/混乱 164
- 5.18 人工知能市場におけるベストプラクティス 164
- 5.19 技術ロードマップ 165
- 5.20 ビジネスモデル 167
6 人工知能(AI)の市場、オファリング別 169
- 6.1 イントロダクション 170
  - 6.1.1 オファリング：人工知能(AI)市場のドライバー 170
- 6.2 ハードウェア 172
  - 6.2.1 企業間競争の激化 172
  - 6.2.2 アクセラレータ 174
  - 6.2.3 プロセッサー 175
  - 6.2.4 メモリ半導体 181
    - 6.2.4.1 AIに特化したソリューションの進展 181
  - 6.2.5 ネットワーク 182
    - 6.2.5.1 ネットワーク内の様々なコンポーネント間でシームレスな通信を提供する必要がある 182
- 6.3 ソフトウェア 183
  - 6.3.1 人工知能ソフトウェアがデータを合成し、コンピュータに複雑な操作を実行させる 183
  - 6.3.2 ソフトウェア：人工知能(AI)の市場、タイプ別 185
    - 6.3.2.1 訓練済みモデル 185
    - 6.3.2.2 カスタマイズ可能なAI 186
    - 6.3.2.3 エッジAI 187
    - 6.3.2.4 AIマーケットプレイス 188
  - 6.3.3 ソフトウェア：人工知能(AI)の市場、デプロイメント別 189
- 6.4 サービス 193
7 人工知能(AI)の市場、技術別 202
- 7.1 イントロダクション 203
  - 7.1.1 技術：人工知能(AI)市場のドライバー 203
- 7.2 機械学習 204
  - 7.2.1 計算能力の急速な成長 204
  - 7.2.2 ディープラーニング 206
    - 7.2.2.1 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 207
    - 7.2.2.2 リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN） 208
      - 7.2.2.2.1 生成的逆数ネットワーク (GAN) 208
      - 7.2.2.2.2 トランスフォーマー 208
  - 7.2.3 教師あり学習 210
  - 7.2.4 教師なし学習 211
  - 7.2.5 強化学習 212
- 7.3 自然言語処理 213
- 7.4 コンテキストアウェアネス 216
  - 7.4.1 パーソナライズされたユーザー・エクスペリエンスを創造し、意思決定を強化する高いニーズ 216
- 7.5 コンピュータービジョン 217
  - 7.5.1 様々な分野でのコンピュータ・ビジョン技術の応用拡大 217
8 人工知能(AI)の市場、ファンクション別 219
- 8.1 イントロダクション 220
  - 8.1.1 ファンクション：人工知能(AI)市場のドライバー 220
- 8.2 人工知能(AI)：企業ユースケース 222
- 8.3 ファイナンス 222
  - 8.3.1 顧客属性をリアルタイムで分析する能力 222
  - 8.3.2 会計のAI化 223
  - 8.3.3 給与計算におけるAI 223
  - 8.3.4 ファイナンシャル・プランニングと分析におけるAI 224
  - 8.3.5 その他の財務機能 224
- 8.4 セキュリティ 224
- 8.5 人事 228
  - 8.5.1 個々のスキルのギャップに基づき、パーソナライズされたトレーニングを提案する必要性 228
  - 8.5.2 バーチャルアシスタント 229
  - 8.5.3 応募者トラッキングとアセスメント 229
  - 8.5.4 パーソナライズされた学習と能力開発 229
  - 8.5.5 HRアナリティクス 230
  - 8.5.6 レコメンデーションエンジン 230
  - 8.5.7 センチメント分析 230
  - 8.5.8 その他の人事機能 231
- 8.6 法学 231
  - 8.6.1 テクノロジーに関する効率的かつ革新的な法的アドバイスの提供 231
  - 8.6.2 電子情報開示 232
  - 8.6.3 リーガルリサーチ 232
  - 8.6.4 契約分析 233
  - 8.6.5 ケースプレディクション 233
  - 8.6.6 コンプライアンス 233
  - 8.6.7 その他の法律機能 233
- 8.7 セールス＆マーケティング 234
  - 8.7.1 顧客の嗜好と行動を予測する必要性 234
  - 8.7.2 ソーシャルメディア広告 235
  - 8.7.3 サーチ広告 235
  - 8.7.4 ダイナミックプライシング 235
  - 8.7.5 バーチャルアシスタント 235
  - 8.7.6 コンテンツキュレーション 236
  - 8.7.7 セールス＆マーケティング自動化 236
  - 8.7.8 セールス＆マーケティング戦略の最適化 236
  - 8.7.9 その他のマーケティング＆セールス機能 236
- 8.8 オペレーション 237
  - 8.8.1 効率を高め、リソースの利用を最適化する能力 237
  - 8.8.2 プロジェクトマネジメント 238
  - 8.8.3 プロセス自動化 238
  - 8.8.4 インテリジェントドキュメントプロセッシング 238
  - 8.8.5 リソースの最適化 238
  - 8.8.6 プロセスの監視と制御 239
  - 8.8.7 その他の運営機能 239
- 8.9 サプライチェーンマネジメント 239
  - 8.9.1 エンド・ツー・エンドの可視化とプロセスの最適化に対する企業の要求 239
  - 8.9.2 サプライチェーンの可視化 240
  - 8.9.3 サプライヤーマネジメント 241
  - 8.9.4 倉庫管理 241
  - 8.9.5 在庫の最適化 241
  - 8.9.6 需要予測 241
  - 8.9.7 その他サプライ・マネジメント機能 242
9 人工知能(AI)の市場、バーティカル別 243
- 9.1 イントロダクション 244
  - 9.1.1 バーティカル：人工知能(AI)市場のドライバー 244
- 9.2 BFSI 246
  - 9.2.1 高度なアルゴリズムとデータ分析の迅速な導入 246
  - 9.2.2 BFSI：人工知能(AI)の市場、用途別 247
  - 9.2.3 不正行為の検出と防止 248
  - 9.2.4 リスク評価と管理 248
  - 9.2.5 アルゴリズム的取引 248
  - 9.2.6 信用スコアリングと査定 248
  - 9.2.7 カスタマーサービス・オートメーション 249
  - 9.2.8 個人的なファイナンシャル・レコメンデーション 249
  - 9.2.9 投資ポートフォリオ管理 249
  - 9.2.10 規制遵守モニタリング 249
  - 9.2.11 その他のBFSIアプリケーション 250
- 9.3 小売・eコマース 250
  - 9.3.1 パーソナライズされたショッピング体験の需要と顧客満足度の向上 250
  - 9.3.2 小売・eコマース：人工知能(AI)の市場、用途別 251
  - 9.3.3 パーソナライズされた商品推薦 252
  - 9.3.4 カスタマーリレーションシップマネジメント 252
  - 9.3.5 ビジュアルサーチ 253
  - 9.3.6 バーチャルカスタマーアシスタント 253
  - 9.3.7 価格の最適化 253
  - 9.3.8 決済サービス管理 253
  - 9.3.9 サプライチェーンマネジメント＆デマンドプランニング 254
  - 9.3.10 バーチャル店舗 254
  - 9.3.11 その他の小売・eコマース用途 254
- 9.4 自動車、輸送・物流 254
  - 9.4.1 効率向上に対する需要の高まり 254
  - 9.4.2 自動車、輸送・物流：人工知能(AI)の市場、用途別 255
  - 9.4.3 半自律走行車と自律走行車 257
  - 9.4.4 ルート最適化 257
  - 9.4.5 インテリジェント交通管理 257
  - 9.4.6 ドライバー支援システム 257
  - 9.4.7 スマート物流・倉庫 258
  - 9.4.8 サプライチェーンの可視性とトラッキング 258
  - 9.4.9 フリートマネジメント 258
  - 9.4.10 車両診断とテレマティクス 258
  - 9.4.11 交通パターン分析 259
  - 9.4.12 その他の自動車、輸送、物流用途 259
- 9.5 政府機関・防衛 259
  - 9.5.1 国家安全保障強化のための各国政府の取り組み 259
  - 9.5.2 政府機関・防衛：人工知能(AI)の市場、用途別 260
  - 9.5.3 スマートチケッティング 262
  - 9.5.4 自律監視システム 262
  - 9.5.5 法執行機関 262
  - 9.5.6 インテリジェンス分析とデータ処理 262
  - 9.5.7 国境警備・監視 263
  - 9.5.8 災害対応とディスカバリー・アシスタンス 263
  - 9.5.9 無人水中・空中機 263
  - 9.5.10 エゴガバナンスとデジタルシティ・サービス 264
  - 9.5.11 その他の政府・防衛関連アプリケーション 264
- 9.6 ヘルスケア＆ライフサイエンス 264
  - 9.6.1 ヘルスケアのアウトカムを向上させるニーズの高まり 264
  - 9.6.2 ヘルスケア＆ライフサイエンス：人工知能(AI)の市場、用途別 265
  - 9.6.3 患者データ・リスク分析 267
  - 9.6.4 ライフスタイル管理＆モニタリングとウェアラブル 267
  - 9.6.5 精密医療 267
  - 9.6.6 入院医療・病院経営 267
  - 9.6.7 メディカルイメージング＆ダイアグノスティックス 268
  - 9.6.8 ドラッグ・ディスカバリー 268
  - 9.6.9 ロボット手術と支援 268
  - 9.6.10 医療リサーチ 269
  - 9.6.11 その他のヘルスケア＆ライフサイエンス・アプリケーション 269
- 9.7 通信 269
  - 9.7.1 ネットワークパフォーマンスの最適化とネットワーク停止の防止 269
  - 9.7.2 通信：人工知能(AI)の市場、用途別 270
  - 9.7.3 ネットワークの最適化 272
  - 9.7.4 ネットワークセキュリティ 272
  - 9.7.5 カスタマーサービス＆サポート 272
  - 9.7.6 ネットワーク・アナリティクス 272
  - 9.7.7 インテリジェント・コール・ルーティング 273
  - 9.7.8 ネットワーク障害予測 273
  - 9.7.9 バーチャル・ネットワーク・アシスタント 273
  - 9.7.10 音声認識 273
  - 9.7.11 その他のテレコム・アプリケーション 274
- 9.8 エネルギー・公益 274
  - 9.8.1 効率的なエネルギー利用とコスト削減 274
  - 9.8.2 エネルギー・公益：人工知能(AI)の市場、用途別 275
  - 9.8.3 エネルギー需要予測 276
  - 9.8.4 グリッドの最適化と管理 276
  - 9.8.5 エネルギー消費分析 277
  - 9.8.6 スマートメーターとエネルギーデータ管理 277
  - 9.8.7 エネルギー貯蔵の最適化 277
  - 9.8.8 リアルタイムエネルギー監視・制御 277
  - 9.8.9 電力品質の監視と管理 278
  - 9.8.10 エネルギー取引とマーケティング予測 278
  - 9.8.11 インテリジェント・エネルギー管理システム 278
  - 9.8.12 その他のエネルギー＆ユーティリティ用途 278
- 9.9 製造 279
  - 9.9.1 インテリジェント・システムの導入によるオペレーションの自動化と最適化 279
  - 9.9.2 製造：人工知能(AI)の市場、用途別 280
  - 9.9.3 資材移動管理 281
  - 9.9.4 予測的保守と機械検査 281
  - 9.9.5 生産計画 281
  - 9.9.6 品質管理 281
  - 9.9.7 生産ラインの最適化 282
  - 9.9.8 インテリジェントな在庫管理 282
  - 9.9.9 自律型ロボット工学 282
  - 9.9.10 その他製造用途 282
- 9.10 農業 283
  - 9.10.1 環境影響を緩和する可能性の増加 283
  - 9.10.2 農業：人工知能(AI)の市場、用途別 284
  - 9.10.3 作物のモニタリングと収量予測 285
  - 9.10.4 精密農業 286
  - 9.10.5 土壌分析と栄養管理 286
  - 9.10.6 害虫と病気の検出 286
  - 9.10.7 灌漑の最適化と水管理 287
  - 9.10.8 自動収穫・選別 287
  - 9.10.9 雑草の検出と管理 287
  - 9.10.10 気象・気候モニタリング 287
  - 9.10.11 家畜のモニタリングと健康管理 288
  - 9.10.12 その他の農業用途 288
- 9.11 IT・ITES 288
- 9.12 メディア・エンターテインメント 293
- 9.13 その他のバーティカル 297
10 人工知能(AI)の市場、地域別 299
- 10.1 イントロダクション 300
- 10.2 北米 302
  - 10.2.1 北米：人工知能(AI)市場のドライバー 302
  - 10.2.2 北米：リセッション時のインパクト 302
  - 10.2.3 米国 323
    - 10.2.3.1 政府と企業による成長への取り組み 323
  - 10.2.4 カナダ 326
    - 10.2.4.1 研究とイノベーションのための技術導入の増加 326
- 10.3 ヨーロッパ 328
  - 10.3.1 ヨーロッパ：人工知能(AI)市場のドライバー 329
  - 10.3.2 ヨーロッパ：リセッション時のインパクト 329
  - 10.3.3 英国 349
    - 10.3.3.1 政府による継続的な投資とイニシアチブ 349
  - 10.3.4 ドイツ 353
  - 10.3.5 フランス 355
    - 10.3.5.1 効率性と意思決定の改善への要求 355
  - 10.3.6 イタリア 356
    - 10.3.6.1 スタートアップ・エコシステムが繁栄する洗練されたテクノロジーの採用 356
  - 10.3.7 スペイン 358
    - 10.3.7.1 人工知能の普及に向けた政府の取り組み 358
  - 10.3.8 ノルディック 359
  - 10.3.9 バルカン半島 360
    - 10.3.9.1 第一線の技術を導入するための産学官連携 360
  - 10.3.10 その他ヨーロッパ 360
- 10.4 アジア太平洋 361
  - 10.4.1 アジア太平洋：人工知能(AI)市場のドライバー 361
  - 10.4.2 アジア太平洋地域：景気後退の影響 361
  - 10.4.3 中国 371
    - 10.4.3.1 AI開発に有利な政府の取り組みと規制 371
  - 10.4.4 日本 374
    - 10.4.4.1 政府の取り組みと産業界の協力 374
  - 10.4.5 韓国 376
    - 10.4.5.1 市民サービス強化のための人工知能インフラへの政府投資 376
  - 10.4.6 インド 377
    - 10.4.6.1 イノベーションと産業変革のためのジェネレーティブAIの探求 377
  - 10.4.7 オーストラリア・ニュージーランド 379
    - 10.4.7.1 ジェネレーティブAIの応用によるビジネス実験 379
  - 10.4.8 ASEAN 380
    - 10.4.8.1 人工技術導入の進展 380
  - 10.4.9 その他アジア太平洋 382
- 10.5 中東・アフリカ 382
  - 10.5.1 中東・アフリカ：人工知能(AI)市場のドライバー 382
  - 10.5.2 中東・アフリカ：景気後退の影響 382
  - 10.5.3 イスラエル 391
    - 10.5.3.1 さまざまな業種で人工知能の応用が拡大 391
  - 10.5.4 サウジアラビア王国 394
    - 10.5.4.1 主要産業における人工知能開発の重点化 394
  - 10.5.5 アラブ首長国連邦 396
    - 10.5.5.1 積極的な戦略の実施と規制の枠組みの確立 396
  - 10.5.6 エジプト 397
    - 10.5.6.1 産学連携による政府の取り組み 397
  - 10.5.7 トルコ 399
    - 10.5.7.1 経済成長の原動力となるイノベーションを育成する政府 399
  - 10.5.8 南アフリカ 400
    - 10.5.8.1 国内企業による先端技術の急速な導入 400
  - 10.5.9 その他の中東・アフリカ 402
- 10.6 ラテンアメリカ 402
  - 10.6.1 ラテンアメリカ：人工知能(AI)市場のドライバー 402
  - 10.6.2 ラテンアメリカ：景気後退の影響 403
  - 10.6.3 ブラジル 412
    - 10.6.3.1 技術利用の倫理的バランスを求める声の高まり 412
  - 10.6.4 メキシコ 415
    - 10.6.4.1 デジタル先進国を目指して 415
  - 10.6.5 アルゼンチン 416
    - 10.6.5.1 プロセスを強化し、意思決定を改善するための人工知能の導入 416
  - 10.6.6 中米 418
  - 10.6.7 その他ラテンアメリカ 419
11 競合情勢 420
- 11.1 概要 420
- 11.2 主要プレイヤー戦略 420
- 11.3 収益分析 422
  - 11.3.1 収益推移の分析 423
- 11.4 市場シェア分析 423
- 11.5 企業評価４象限分類 425
  - 11.5.1 STARS 425
  - 11.5.2 EMERGING LEADERS 425
  - 11.5.3 PERVASIVE PLAYERS 425
  - 11.5.4 PARTICIPANTS 425
  - 11.5.5 競合ベンチマーキング 427
- 11.6 スタートアップ/中小企業評価マトリックス 428
  - 11.6.1 PROGRESSIVE COMPANIES 428
  - 11.6.2 RESPONSIVE COMPANIES 428
  - 11.6.3 DYNAMIC COMPANIES 429
  - 11.6.4 STARTING BLOCKS 429
  - 11.6.5 スタートアップ/中小企業競合ベンチマーキング 430
- 11.7 ARTIFICIAL INTELLIGENCE PRODUCT LANDSCAPE 434
- 11.8 COMPETITIVE SCENARIO AND TRENDS 435
  - 11.8.1 製品展開 435
  - 11.8.2 ディール 438
- 11.9 VALUATION AND FINANCIAL METRICS OF KEY ARTIFICIAL INTELLIGENCE VENDORS 440
- 11.10 YEAR-TO-DATE (YTD) PRICE TOTAL RETURN AND STOCK BETA OF KEY ARTIFICIAL INTELLIGENCE VENDORS 440
12 企業プロファイル 441
- 12.1 イントロダクション 441
- 12.2 主要企業 441
  - 12.2.1 GOOGLE 441
  - 12.2.2 MICROSOFT 451
  - 12.2.3 IBM 460
  - 12.2.4 ORACLE 468
  - 12.2.5 AWS 476
  - 12.2.6 INTEL 484
  - 12.2.7 SALESFORCE 490
  - 12.2.8 SAP 498
  - 12.2.9 CISCO 506
  - 12.2.10 META 511
  - 12.2.11 HPE 518
  - 12.2.12 SIEMENS 524
  - 12.2.13 NVIDIA 529
  - 12.2.14 BAIDU 535
  - 12.2.15 SAS INSTITUTE 540
  - 12.2.16 OPENAI 545
  - 12.2.17 H20.AI 547
  - 12.2.18 IFLYTEK 553
  - 12.2.19 HUAWEI 556
  - 12.2.20 ALIBABA CLOUD 559
- 12.3 その他の企業 563
  - 12.3.1 GENERAL VISION 563
  - 12.3.2 DARKTRACE 564
  - 12.3.3 BLACKBERRY LIMITED 565
  - 12.3.4 DIDI GLOBAL 566
  - 12.3.5 FACE++ 566
  - 12.3.6 INBENTA 567
  - 12.3.7 ANJU SOFTWARE 568
  - 12.3.8 BUTTERFLY NETWORK 569
  - 12.3.9 ATOMWISE 570
  - 12.3.10 AIBRAIN 571
  - 12.3.11 SK HYNIX 572
  - 12.3.12 PROGRESS 573
  - 12.3.13 PRECISIONHAWK 574
  - 12.3.14 AGEAGLE AERIAL SYSTEM 575
  - 12.3.15 NEURALA 576
  - 12.3.16 TWITTER 577
  - 12.3.17 AUREA SOFTWARE 578
  - 12.3.18 PERSADO 579
  - 12.3.19 8X8 580
  - 12.3.20 APPIER 581
  - 12.3.21 GUMGUM 582
  - 12.3.22 IPRO 583
  - 12.3.23 GRAPHCORE 584
  - 12.3.24 PREFERRED NETWORKS 585
  - 12.3.25 APPLIED BRAIN RESEARCH 586
  - 12.3.26 PILOT AI 586
  - 12.3.27 IRIS AUTOMATION 587
  - 12.3.28 GAMAYA 588
  - 12.3.29 EC2CE 589
  - 12.3.30 DESCARTES LABS 590
  - 12.3.31 MYTHIC 591
  - 12.3.32 ADA 592
  - 12.3.33 MOSTLY AI 592
  - 12.3.34 SENTIENT.IO 593
  - 12.3.35 LUMEN5 594
  - 12.3.36 AERA TECHNOLOGY 594
- 12.4 STARTUPS 595
  - 12.4.1 AIスーペリア 595
  - 12.4.2 フォスフォー 596
  - 12.4.3 本質的な 596
  - 12.4.4 ジャスパー 597
  - 12.4.5 サウンドフル 597
  - 12.4.6 ライトソニック 598
  - 12.4.7 一つのAI 599
13 関連市場 600
- 13.1 関連市場 600
  - 13.1.1 イントロダクション 600
  - 13.1.2 ジェネレーティブAI市場 - 2028年までの世界予測 600
    - 13.1.2.1 市場の定義 600
    - 13.1.2.2 市場概要 600
      - 13.1.2.2.1 生成AIの市場、オファリング別 601
      - 13.1.2.2.2 生成AIの市場、用途別 602
      - 13.1.2.2.3 生成AIの市場、バーティカル別 605
      - 13.1.2.2.4 生成AIの市場、地域別 606
  - 13.1.3 会話AI市場 - 2028年までの世界予測 607
    - 13.1.3.1 市場の定義 607
    - 13.1.3.2 市場概要 607
      - 13.1.3.2.1 会話型AIの市場、オファリング別 608
      - 13.1.3.2.2 会話型AIの市場、ファンクション別 608
      - 13.1.3.2.3 会話型AIの市場、チャネル別 609
      - 13.1.3.2.4 会話AI市場、会話インターフェース別 610
      - 13.1.3.2.5 会話型AIの市場、技術別 611
      - 13.1.3.2.6 会話型AIの市場、バーティカル別 611
      - 13.1.3.2.7 会話型AIの市場、地域別 612
14 付録 614
- 14.1 ディスカッションガイド 614
- 14.2 ナレッジストア 621
- 14.3 カスタマイズオプション 623
- 14.4 関連レポート 623
- 14.5 執筆者の詳細 624

※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.”

全体要約

関連する質問

人工知能（AI）の市場価値は米ドルでいくらですか？

人工知能（AI）市場の予想成長率（CAGR）は何％ですか？

グローバル人工知能（AI）市場の主要企業はどこですか？

グローバル人工知能（AI）市場の最も重要な成長ドライバーは何ですか？

概要

目次

1 イントロダクション 71

1.1 調査の目的 71

1.2 市場の定義 71

1.2.1 包含・除外事項 72

1.3 市場範囲 73

1.3.1 市場セグメンテーション 73

1.3.2 対象地域 75

1.3.3 対象年 75

1.4 通貨 76

1.5 ステークホルダー 76

1.6 変化のサマリー 76

1.6.1 不況の影響 77

2 調査手法 78

2.1 リサーチデータ 78

2.1.1 二次データ 79

2.1.2 一次データ 79

2.2 データのトライアンギュレーション 81

2.3 市場規模予測 82

2.3.1 トップダウンアプローチ 82

2.3.2 ボトムアップアプローチ 83

2.4 市場予測 87

2.5 前提 88

2.6 制約 90

2.7 世界人工知能市場への景気後退の影響 90

3 エグゼクティブサマリー 91

4 更なる考察 99

4.1 人工知能市場プレーヤーのための魅力的な機会 99

4.2 世界の人工知能市場における景気後退の概要 100

4.3 人工知能市場：主要ビジネス機能別 100

4.4 人工知能市場：主要製品・分野別 101

4.5 人工知能(AI)の市場、地域別 101

5 市場概要・業界トレンド 102

5.1 イントロダクション 102

5.2 市場力学 102

5.2.1 促進要因 103

5.2.2 抑制要因 104

5.2.3 市場機会 105

5.2.4 課題 106

5.3 人工知能開発の倫理と意義 107

5.3.1 バイアスとフェアネス 107

5.3.2 説明責任と信頼 107

5.3.3 社会力学への影響 107

5.3.4 プライバシーとセキュリティ 108

5.3.5 透明性と説明可能性 108

5.4 人工知能への投資 108

5.5 人工知能市場における買収 111

5.6 人工知能技術の進化 113

5.6.1 人工知能のマイルストーン 114

5.6.2 人工知能の自律レベル 116

5.7 人工知能（AI）市場エコシステム 117

5.8 ケーススタディ分析 125

5.8.1 小売・eコマース 125

5.8.2 ヘルスケア＆ライフサイエンス 126

5.8.3 BFSI 128

5.8.4 農業 129

5.8.5 製造 130

5.8.6 コンストラクション 131

5.8.7 教育 132

5.8.8 エネルギー・公益 133

5.8.9 自動車 133

5.8.10 通信 134

5.8.11 IT・ITES 134

5.9 技術分析 135

5.9.1 キーテクノロジー 135

5.9.2 アディショナルテクノロジー 138

5.10 バリューチェーン分析 140

5.11 ポーターのファイブフォース分析 142

5.11.1 新規参入の脅威 143

5.11.2 代替品の脅威 143

5.11.3 サプライヤーの交渉力 143

5.11.4 買い手の交渉力 143

5.11.5 競合・競争状況の激しさ 144