H&Iグローバルリサーチ株式会社（本社：東京都中央区）は、この度、MarketsandMarketsが調査・発行した「世界の人工知能（AI）市場（～2030年）：提供別（識別AI、生成AI、ハードウェア、サービス）、技術別（ML、NLP、コンテキスト認識AI、コンピュータービジョン）、ビジネス機能別（マーケティング＆販売、人事）、産業別、地域別」市場調査レポートの販売を2024年7月22日にMarketReport.jpサイトで開始しました。人工知能（AI）の世界市場規模、市場動向、市場予測、関連企業情報などが含まれています。

***** 調査レポートの概要 *****
“人工知能（AI）市場は2024年の2,146億米ドルから2030年には1兆3,391億米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は35.7％と予測”深層学習と機械学習技術の進歩、計算能力とデータベースの可用性の進歩、自律型AI技術の採用増加により、市場は成長すると予測されます。

“ビジネス機能別では、サイバーセキュリティ分野が予測期間中に最も速い市場成長率を記録する見込み”
人工知能（AI）市場のサイバーセキュリティ事業機能は、いくつかの重要な要因により、予測期間中に最速の成長率を記録する見込みです。第一に、サイバー脅威の高度化に伴い、脅威の検知、予防、対応のための高度なAIソリューションが求められていること。次に、さまざまな分野の組織でAI主導のセキュリティ・ソリューションの採用が増加していることが、サイバーセキュリティの重要性の高まりを裏付けています。さらに、規制遵守要件は、堅牢なAIベースのセキュリティ対策の需要をさらに促進します。これらの要因が相まって、予測期間中、AI市場のサイバーセキュリティ事業機能の大幅な成長が見込まれ、他のセグメントを凌駕しています。

“技術別では、機械学習分野が予測期間中に最大の市場シェアを占める見込み”
人工知能市場の機械学習技術は、いくつかの魅力的な要因により、予測期間中に最大の市場シェアを獲得する見込みです。ヘルスケアから金融まで、多様な業界への適応性は、その汎用性と適用性を強調しています。ビッグデータの急激な増加は、意味のある洞察を抽出できる洗練されたアルゴリズムへの需要を煽ります。さらに、ハードウェア・インフラストラクチャーの進歩は、強化されたアルゴリズムと相まって、機械学習モデルにかつてない効率で複雑なタスクに取り組む力を与えます。これらの集約的な要因によって、機械学習技術はフロントランナーとして位置付けられ、AI市場の展望におけるリーダーとしての地位を確実なものにしています。

“地域別では、アジア太平洋地域が最も速い速度で成長し、北米が予測期間中に最大の市場シェアを持つ予定”
アジア太平洋地域の人工知能市場は、予測期間中に最も速い成長率を目撃する見込みです。中国やインドなどの国々における急速な都市化と工業化が、医療、製造、金融などさまざまな分野におけるAI技術の需要を促進しています。また、政府や民間企業によるAI研究開発への投資の増加が、技術革新と採用を促進しています。さらに、中国、インド、シンガポールなどの国々では、熟練したIT専門家が多数存在し、新興企業のエコシステムが拡大していることも、この地域のAI市場の成長に寄与しています。一方、北米が最大の市場シェアを占めると見られていますが、その主な理由は、同地域に本社を置くグーグル、マイクロソフト、IBMなどの大手AI企業が存在するためです。さらに、堅牢なインフラ、AI研究への多額の投資、支援的な規制環境が、北米におけるAI技術の成長を後押ししています。さらに、医療、小売、自動車などの分野からの旺盛な需要がAIソリューションの採用を促進し、同地域の市場リーダーシップをさらに強固なものにしています。

プライマリーの内訳
最高経営責任者（CEO）、イノベーション・技術責任者、システムインテグレーター、人工知能市場で事業を展開するさまざまな主要組織の幹部に対して詳細なインタビューを実施。
 企業別： ティアI：37%、ティアII：40%、ティアIII：23%
 役職別 Cレベル幹部 – 30%、Dレベル幹部 – 48%、その他 – 22%
 地域別 北米：30％、欧州：24％、アジア太平洋地域：27％、中東・アフリカ：12％、中南米：7%

本レポートには、人工知能ソリューションを提供する主要企業の調査も含まれています。人工知能市場の主要ベンダーのプロファイルを掲載しています。人工知能市場の主要企業には、IBM（米国）、NVIDIA（米国）、OpenAI（米国）、Oracle（米国）、Meta（米国）、Microsoft（米国）、Google（米国）、AWS（米国）、Intel（米国）、Salesforce（米国）、SAP（ドイツ）、Cisco（米国）、HPE（米国）、Siemens（ドイツ）、Baidu（中国）、SAS Institute（米国）、AMD（米国）、 Qualcomm（米国）、Huawei（中国）、Alibaba Cloud（中国）、C3 AI（米国）、HQE Systems（米国）、Appier（台湾）、Dialpad（米国）、Anduril Industries（米国）、Adept（米国）、DeepL（ドイツ）、Moveworks（米国）、Arrow AI（米国）、Anthropic（米国）、Observe. ai（米国）、Anyscale（米国）、Frame AI（米国）、Uizard（デンマーク）、Shield AI（米国）、Cohere（カナダ）、Writesonic（米国）、Arthur（米国）、Capacity（米国）、Spot AI（米国）、Inbenta（米国）、Glean（米国）、Jasper（米国）、Atomwise（米国）、H2O. AI（米国）、Inflection AI（米国）、Persado（米国）、Graphcore（英国）、AI21 Labs（イスラエル）、Scale AI（米国）、IRIS Automation（米国）、Gamaya（スイス）、Synthesia（英国）、Mostly AI（オーストリア）、Mythic（米国）、Character. ai（米国）、ADA（カナダ）、Sentient.io（シンガポール）、Lumen5（カナダ）、Aera Technology（米国）、Metropolis（米国）、Cerebras（米国）、Hailo（イスラエル）、Soundful（米国）、One AI（イスラエル）などがあります。

調査範囲
この調査レポートは、人工知能市場を提供別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、ハードウェア別（AIアクセラレータ、プロセッサ、メモリ、ネットワークハードウェア）、ソフトウェア別（識別AI[分類アルゴリズム、回帰アルゴリズム、ディープラーニングプラットフォーム、アンサンブル法]、生成AI[ルールベースモデル、 統計モデル、生成アドバーサリアルネットワーク、オートエンコーダ、畳み込みニューラルネットワーク、トランスフォーマモデル]）、導入形態別ソフトウェア（クラウドとオンプレミス）、コード自動化別ソフトウェア（No-code AI、Low-code AI、Pro-code AI）、サービス別（プロフェッショナルサービス（トレーニングとコンサルティング、システムインテグレーションと実装、 サポート＆メンテナンス]、マネージド・サービス）、テクノロジー別（機械学習、自然言語処理、コンピュータ・ビジョン、コンテキスト対応AI）、ビジネス機能別（マーケティング＆セールス、人事、財務＆会計、オペレーション、サイバーセキュリティ）、業種別（メディア＆エンターテインメント、自動車、運輸＆物流、 製造業、ヘルスケア＆ライフサイエンス、IT＆ITeS、BFSI、エネルギー＆公益事業、小売＆Eコマース、政府＆防衛、農業、通信、その他の業種（旅行＆ホスピタリティ、建設、教育））、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、中東＆アフリカ、中南米）。本レポートでは、人工知能市場の成長に影響を与える促進要因、阻害要因、課題、機会などの主要要因に関する詳細情報を網羅しています。主要な業界プレイヤーを詳細に分析し、その事業概要、ソリューション、サービス、主要戦略、契約、パートナーシップ、合意、新製品・サービスの発表、M&A、人工知能市場に関連する最近の動向に関する洞察を提供します。人工知能市場のエコシステムにおける今後の新興企業の競合分析も本レポートでカバーしています。

レポート購入の主な利点
本レポートは、人工知能市場全体とそのサブセグメントの収益数の最も近い近似値に関する情報を、この市場の市場リーダー/新規参入者に提供します。本レポートは、利害関係者が競争状況を理解し、自社のビジネスを位置付け、適切な市場参入戦略を計画するためのより良い洞察を得るのに役立ちます。また、利害関係者が市場の鼓動を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。

本レポートは、以下のポイントに関する洞察を提供します：
– 主要推進要因（自律型人工知能の採用拡大、ディープラーニングと機械学習技術の台頭、コンピューティングパワーの進歩と大規模データベースの利用可能性）、阻害要因（熟練した人工知能専門家の不足、人工知能の規制と法的意味合い、初期投資と導入コストの高さ）、機会（クラウドベースのAIソリューションの採用拡大、 クラウドベースのAIソリューションの採用拡大、リアルタイムのデータ処理と意思決定のためのエッジAI機能の拡大、AIを活用したコンテンツ制作の新たな道を開くジェネレーティブAIの進歩）、課題（AIの意思決定プロセスにおける透明性と説明可能性の欠如、偏りや不正確に生成された出力に関する懸念、統合の課題、最先端のシステムに対する理解不足）。
– 製品開発／イノベーション： 人工知能市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・サービスの発売に関する詳細な洞察。
– 市場開発： 有利な市場に関する包括的情報 – 当レポートでは、さまざまな地域の人工知能市場を分析しています。
– 市場の多様化： 人工知能市場における新製品＆サービス、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報。
– 競合評価： IBM（米国）、NVIDIA（米国）、OpenAI（米国）、Oracle（米国）、Meta（米国）、Microsoft（米国）、Google（米国）、AWS（米国）、Intel（米国）、Salesforce（米国）、SAP（ドイツ）などの主要企業の市場シェア、成長戦略、サービス提供に関する詳細な評価、 Cisco（米国）、HPE（米国）、Siemens（ドイツ）、Baidu（中国）、SAS Institute（米国）、AMD（米国）、Qualcomm（米国）、Huawei（中国）、Alibaba Cloud（中国）、C3 AI（米国）、HQE Systems（米国）、Appier（台湾）など。また、本レポートは、関係者が人工知能市場の鼓動を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。
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***** 調査レポートの目次(一部抜粋) *****
1 はじめに
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外 54
1.3 市場範囲 56
1.3.1 市場のセグメンテーション 56
表1 人工知能（AI）市場：詳細なセグメンテーション 57
1.3.2 対象地域 63
1.3.3 対象年数 63
1.4 対象通貨 64
表2 米ドル為替レート、2019年～2023年 64
1.5 利害関係者 64
1.6 変化のまとめ 65
1.6.1 景気後退の影響 65
2 調査方法 66
2.1 調査データ 66
図1 人工知能（AI）市場：調査デザイン 66
2.1.1 二次データ 67
2.1.2 一次データ 67
表 3 一次インタビュー 67
2.1.2.1 一次プロフィールの内訳 68
2.1.2.2 主要な業界インサイト 68
2.2 市場の分類とデータの三角測量 69
図2 データ三角測量 69
2.3 市場規模の推定 70
図3 人工知能市場：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ 70
2.3.1 トップダウンアプローチ 70
2.3.2 ボトムアップアプローチ
図4 市場規模推定手法 – アプローチ1、ボトムアップ（供給側）： 人工知能市場のソフトウェア／ハードウェア／サービスからの収益 71
図 5 市場規模推定手法 – アプローチ 2、ボトムアップ型（供給側）： 人工知能市場のすべてのソフトウェア／ハードウェア／サービスからの総収入 72
図 6 市場規模推定手法 – アプローチ 3、ボトムアップ（供給側）： 人工知能市場のすべてのソフトウェア／ハードウェア／サービスからの総収入 73
図 7 市場規模推定手法 – アプローチ 4、ボトムアップ（需要側）： IT支出全体に占める人工知能のシェア 74
2.4 市場予測 75
表4 要因分析 75
2.5 調査の前提 76
2.6 制限事項 77
図8 調査の限界 77
2.7 不況が人工知能市場に与える影響 78
表5 世界の人工知能市場における景気後退の影響 79
3 エグゼクティブサマリー 80
表6 人工知能の世界市場規模と成長率、2019～2023年（10億米ドル、前年比） 82
表7 人工知能の世界市場規模と成長率、2024～2030年（10億米ドル、前年比） 83
図 9 2024 年にはソフトウェア分野が最大の市場規模を占める 83
図 10 2024 年には AI アクセラレータが主要セグメントに 83
図 11 2024 年にはグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）が最大セグメント 84
図 12 2024 年には差別化 AI が市場シェアの大半を占める 84
図 13 トランスフォーマーモデルが予測期間中に急成長するセグメント 84
図 14 2024 年にはディープラーニングプラットフォームが主要セグメントに 85
図 15 2024 年にはクラウドセグメントが主要なソフトウェア展開形態に 85
図16 2024年に市場シェアが拡大するローコードAIソフトウェア 85
図 17 2024 年にはプロフェッショナル・サービスの市場シェアが拡大 86
図18 トレーニング＆コンサルティングが2024年に最大の市場シェアを占める 86
図19 2024年に機械学習が最大セグメントに浮上 86
図20 2024年にはマーケティング＆セールスが主要セグメントとなる 87
図21 予測期間中に最も急成長する業種はヘルスケア＆ライフサイエンス 87
図 22 2024～2030 年に最も高い成長率を記録するのはアジア太平洋地域 88
4 プレミアム産業の洞察 89
4.1 人工知能市場における魅力的な機会 89
図 23 生成型 AI の需要の増加とエッジデバイス上の AI アルゴリズムの性能向上が市場成長を促進 89
4.2 世界の人工知能市場における景気後退の概要 90
図24 人工知能市場は2023年に前年比成長率が微減 90
4.3 人工知能市場：上位3つのテクノロジー 91
図 25 予測期間中に最も高い成長率を占めるのはコンテキスト対応 AI 分野 91
4.4 北米：人工知能市場：サービス別、業種別 91
図26 2024年にはソフトウェア分野とヘルスケア＆ライフサイエンス分野が北米の最大株主に 91
4.5 人工知能市場：地域別 92
図27 2024年に北米が最大の市場シェアを占める 92
5 市場概要と業界動向 93
5.1 はじめに 93
5.2 市場ダイナミクス 93
図 28 推進要因、阻害要因、機会、および課題： 人工知能市場 94
5.2.1 推進要因 94
5.2.1.1 自律型人工知能の採用拡大 94
図 29 自律型人工知能に対するエンドユーザー支出額は 2023 年に 47 億米ドル 95
5.2.1.2 ディープラーニングと機械学習技術の台頭 95
図30 ディープラーニングの改善により、認知スキルにおいて人間の性能に匹敵するAIモデルが登場 96
5.2.1.3 コンピューティング能力の向上と大規模データベースの利用可能性 96
図 31 計算能力の急速な向上により、極めて大規模なデータセットで学習させた高度な AI モデルが開発される 97
5.2.2 制約 97
5.2.2.1 熟練した人工知能専門家の不足 97
図 32 熟練した人工知能人材の不足により、人工知能専門家の給与が急上昇 98
5.2.2.2 人工知能の規制と法的影響 98
5.2.2.3 高い初期投資と導入コスト 99
図 33 AI モデルのトレーニングにかかる高コストが、AI 普及の大きな障壁のまま 99
5.2.3 チャンス 100
5.2.3.1 クラウドベースのAIソリューションの採用拡大 100
図 34 2023 年における人工知能as-a-service の導入形態はパブリッククラウドが最多 100
5.2.3.2 リアルタイムのデータ処理と意思決定のためのエッジAI機能の拡大 100
図 35 エッジデバイス経由で生成される多様なデータの処理で勢いを増す人工知能ソリューション 101
5.2.3.3 AIを活用したコンテンツ制作に新たな道を開くジェネレーティブAIの進歩 101
図 36 コンテンツの生成とキュレーションなど、企業のユースケースで急速に導入が進むジェネレーティブ AI 102
5.2.4 課題 102
5.2.4.1 AIの意思決定プロセスにおける透明性と説明可能性の欠如 102
5.2.4.2 偏りや不正確に生成された出力に関する懸念 103
図 37 チャットセプトのような AI モデルは、出力の偏り、不正確さ、一貫性のなさといった問題にまだ悩まされている 103
5.2.4.3 統合への課題と最先端システムに対する理解不足 103
5.3 人工知能開発の倫理と意味合い 104
5.3.1 バイアスと公平性 104
5.3.2 説明責任と信頼 104
5.3.3 社会力学への影響 104
5.3.4 プライバシーとセキュリティ 105
5.3.5 透明性と説明可能性 105
5.3.6 環境への影響 105
図38 人工知能モデルと実例とのCO2換算排出量（トン）の比較（2022年） 106
図39 2030年までに世界の年間電力消費量の13％、カーボンフットプリントの6％をAIデータセンターが占める見込み 107
5.4 人工知能（AI）市場の進化 107
図40 人工知能の進化 108
5.5 人工知能の自律性レベル 110
5.5.1 弱い／狭い人工知能 110
5.5.2 強い人工知能 110
5.5.2.1 人工一般知能（AGI） 110
5.5.2.2 人工超知能（ASI） 111
5.6 サプライチェーン分析 111
図 41 人工知能市場：サプライチェーン分析 112
表8 人工知能（AI）市場：サプライチェーン分析 113
5.7 エコシステム分析 115
表9 人工知能（AI）市場：エコシステム 115
図42 人工知能市場のエコシステムにおける主要プレイヤー（その1/2） 119
図43 人工知能市場のエコシステムにおける主要プレイヤー（パート2/2） 120
5.7.1 人工知能ハードウェアプロバイダー 120
5.7.2 人工知能ソフトウェアプロバイダー 120
5.7.3 人工知能プラットフォームプロバイダー 120
5.7.4 人工知能ネットワークプロバイダー 121
5.7.5 人工知能セキュリティプロバイダー 121
5.7.6 人工知能サービスプロバイダー 121
5.7.7 人工知能クラウド事業者 121
5.8 投資環境と資金調達シナリオ 121
図 44 人工知能ユニコーン企業評価額上位 10 社（2023 年） 121
図 45 AI スタートアップ企業： 株式取引と資金調達額（2017～2023年） 122
図46 人工知能のエクイティ資金調達（タイプ別）、2019年～2023年 123
図47 人工知能の資金調達額（地域別、2022～2023年） 123
図 48 人工知能ベンチャー企業の平均ディールサイズと中央値（2019年～2023年） 124
図 49 AI 産業における M&A （2019-2023 年） 125
図 50 AI 分野で最も積極的な投資家（支援企業数別、2023 年第 4 四半期） 125
5.9 ケーススタディ分析 126
5.9.1 ヘルスケア＆ライフサイエンス 126
5.9.1.1 アマゾンSageMakerを活用したアストラゼネカの洞察までの時間短縮 126
5.9.2 製造業 127
5.9.2.1 シーメンスはAzure AIを活用して現場の作業員とエンジニアをつなぎ、リアルタイムの問題解決を実現 127
5.9.3 小売・Eコマース 127
5.9.3.1 Home Depot社がオンラインと店舗チャネルで顧客データとエクスペリエンスを統合 127
5.9.4 通信 128
5.9.4.1 T-mobileのデータはNvidiaのrivaサービスで微調整され、顧客の問題をリアルタイムで解決 128
5.9.5 BFSI 128
5.9.5.1 IBMの支援によりEdgar Financeの投資情報の収集と分析を加速 128
5.10 技術分析 129
5.10.1 主要テクノロジー 129
5.10.1.1 ジェネレーティブAI 129
5.10.1.2 会話型AI 129
5.10.1.3 自律型AIと自律型エージェント 129
5.10.1.4 AutoML 130
5.10.1.5 因果的AI 130
5.10.1.6 意思決定インテリジェンス 130
5.10.1.7 MLOps 131
5.10.1.8 組み込み AI 131
5.10.1.9 複合AI 131
5.10.2 補完技術 132
5.10.2.1 ブロックチェーン 132
5.10.2.2 エッジコンピューティング 132
5.10.2.3 センサーとロボティクス 132
5.10.2.4 サイバーセキュリティ 132
5.10.3 隣接技術 133
5.10.3.1 予測分析 133
5.10.3.2 IoT 133
5.10.3.3 ビッグデータ 133
5.10.3.4 拡張現実 134
5.10.3.5 バーチャルリアリティ 134
5.11 関税と規制の状況 134
5.11.1 プロセッサとコントローラに関する関税（HSN：854231） 134
表10 プロセッサとコントローラ（HSN：854231）に関連する関税（2023年） 135
5.11.2 規制機関、政府機関、その他の団体 136
表11 北米：規制機関、政府機関、その他の組織の一覧 136
表12 欧州： 規制機関、政府機関、その他の組織の一覧 137
表13 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織の一覧 138
表14 中東・アフリカ：規制機関・政府機関・その他の団体一覧 138
表15 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 139
5.11.3 規制 人工知能 139
5.11.3.1 北米 139
5.11.3.1.1 SCR 17：人工知能法案（カリフォルニア州） 139
5.11.3.1.2 S1103：人工知能自動決定法案（コネチカット州） 139
5.11.3.1.3 国家人工知能イニシアチブ法（NAIIA） 139
5.11.3.1.4 人工知能およびデータ法（AIDA）（カナダ） 140
5.11.3.2 欧州 140
5.11.3.2.1 欧州連合（EU） – 人工知能法（AIA） 140
5.11.3.2.2 一般データ保護規則（欧州） 141
5.11.3.3 アジア太平洋地域 141
5.11.3.3.1 生成型人工知能サービスの暫定行政措置（中国） 141
5.11.3.3.2 国家AI戦略（シンガポール） 142
5.11.3.3.3 広島AIプロセス総合政策フレームワーク（日本） 142
5.11.3.4 中東・アフリカ 143
5.11.3.4.1 人工知能国家戦略（アラブ首長国連邦） 143
5.11.3.4.2 国家人工知能戦略（カタール） 143
5.11.3.4.3 AI倫理原則とガイドライン（ドバイ） 144
5.11.3.5 ラテンアメリカ 144
5.11.3.5.1 サンティアゴ宣言（チリ） 144
5.11.3.5.2 ブラジル人工知能戦略（EBIA） 144
5.12 特許分析 145
5.12.1 方法論 145
5.12.2 出願特許（文書タイプ別） 145
表 16 出願された特許（2013 年～2023 年） 145
5.12.3 技術革新と特許出願 146
図 51 最近 10 年間の特許取得件数（2013-2023 年） 146
5.12.3.1 人工知能市場における上位10件の出願者 146
図 52 人工知能市場における出願人上位 10 社（2013～2023 年） 146
表17 人工知能市場における特許所有者上位20社（2013～2023年） 147
表18 人工知能市場における少数の特許リスト（2022～2023年） 148
図 53 付与された特許の地域分析（2013～2023年） 151
5.13 価格分析 152
5.13.1 主要プレイヤーの平均販売価格動向（技術別） 152
図 54 上位 3 技術の主要企業の平均販売価格 152
表19 上位3技術における主要企業の平均販売価格（米ドル） 153
5.13.2 指標価格分析（オファリング別） 153
表20 ジェネレーティブAIソリューションの指標価格水準（オファリング別） 153
5.14 貿易分析 155
5.14.1 プロセッサとコントローラの輸出シナリオ 155
図 55 プロセッサとコントローラの輸出、主要国別、2016～2023 年（10 億米ドル） 156
5.14.2 プロセッサとコントローラの輸入シナリオ 156
図56 プロセッサとコントローラの輸入、主要国別、2016年～2023年（10億米ドル） 157
5.15 主要な会議とイベント（2024～2025年） 158
表21 人工知能（AI）市場：会議・イベントの詳細リスト（2024～2025年） 158
5.16 ポーターの5つの力分析 159
表22 人工知能（AI）市場におけるポーターの5つの力の影響 159
図 57 人工知能（AI）市場：ポーターの5つの力分析 160
5.16.1 新規参入企業の脅威 160
5.16.2 代替品の脅威 161
5.16.3 供給者の交渉力 161
5.16.4 買い手の交渉力 161
5.16.5 競合の激しさ 161
5.17 人工知能市場の技術ロードマップ 162
図58 人工知能市場の技術ロードマップ 162
5.18 人工知能のビジネスモデル 164
図59 人工知能市場のビジネスモデル 164
5.18.1 AI Saas製品ベンダー 164
5.18.2 AIプラットフォームベンダー 165
5.18.3 AIライセンス・知的財産ベンダー 165
5.18.4 AI技術コンサルティングベンダー 165
5.18.5 AIマネジメントコンサルティングベンダー 165
5.18.6 AI研究開発ベンダー 166
5.19 主要ステークホルダーと購買基準 166
5.19.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 166
図 60 上位 3 業種の購買プロセスにおける関係者の影響力 166
表 23 上位 3 業種の購買プロセスにおける関係者の影響 166
5.19.2 購入基準 167
図 61 上位 3 業種における主な購買基準 167
表24 上位3業種における主な購買基準 167
5.20 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／破壊 168
5.20.1 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／破壊 168
図62 人工知能市場：顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／破壊 168
6 人工知能市場：サービス別 169
6.1 はじめに 170
6.1.1 オファリング 人工知能市場の促進要因
図 63：予測期間中に最も高い成長率を記録するサービス分野 171
表25 人工知能市場、オファリング別、2019年～2023年（10億米ドル） 171
表26 人工知能市場、オファリング別、2024年～2030年（10億米ドル） 171
6.2 ハードウェア 172
図 64 AIアクセラレータが2024年に最大シェアを占める 172
表27 人工知能市場、ハードウェア別、2019年～2023年（百万米ドル） 173
表 28 人工知能市場、ハードウェア別、2024～2030 年（百万米ドル） 173
6.2.1 AIアクセラレータ 173
6.2.1.1 人工知能アプリケーションにおけるより最適化された処理に対する需要の高まりが成長を促進 173
表 29 AI アクセラレータ： 人工知能市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 174
表 30 AI アクセラレータ： 人工知能市場：地域別、2024～2030 年（百万米ドル） 174
6.2.2 プロセッサ 174
6.2.2.1 技術の進歩により、より小さく、より強力で、より効率的なチップへの道が開かれる 174
図65 2024年に最大の市場シェアを占めるグラフィックス・プロセッシング・ユニット 175
表31 人工知能市場：プロセッサ別、2019～2023年（百万米ドル） 175
表32 人工知能市場：プロセッサ別、2024～2030年（百万米ドル） 176
6.2.2.2 グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU） 176
表33 グラフィックス・プロセッシング・ユニット：人工知能市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 176
表34 グラフィックス処理ユニット：人工知能市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル） 177
6.2.2.3 中央処理装置（CPU） 177
表35 中央処理装置：人工知能市場：地域別、2019～2023年（百万米ドル） 177
表36 中央処理装置：人工知能市場：地域別、2024～2030年（百万米ドル） 178
6.2.2.4 フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA） 178
表 37 フィールドプログラマブルゲートアレイ：人工知能市場：地域別、2019-2023 年（百万米ドル） 179
表 38 フィールドプログラマブルゲートアレイ：人工知能市場：地域別、2024-2030 年（百万米ドル） 179
6.2.2.5 その他のプロセッサ 179
表 39 その他のプロセッサ 人工知能市場：地域別、2019～2023年（百万米ドル） 180
表 40 その他のプロセッサ 人工知能市場：地域別、2024～2030年（百万米ドル） 180
6.2.3 メモリ 180
6.2.3.1 AIシステムの性能と拡張性に影響を与える専用メモリソリューションの進歩 180
表 41 メモリ：人工知能市場、地域別、2019～2023 年（百万米ドル） 181
表42 メモリ：人工知能市場、地域別、2024～2030年（百万米ドル） 181
6.2.4 ネットワーキング・ハードウェア 181
6.2.4.1 AIネットワークハードウェアによる効率的なAI運用の強化が市場成長を牽引 181
表43 ネットワーキング・ハードウェア：人工知能市場、地域別、2019～2023年（百万米ドル） 182
表44 ネットワーキング・ハードウェア：人工知能市場：地域別、2024年～2030年（百万米ドル） 182
6.3 ソフトウェア 183
6.3.1 ソフトウェア、タイプ別 183
図66 2024～2030年にかけて生成AIが急成長するソフトウェアタイプ 184
表45 ソフトウェア：人工知能市場、タイプ別、2019～2023年（10億米ドル） 184
表46 ソフトウェア：人工知能市場、タイプ別、2024～2030年（10億米ドル） 184
6.3.1.1 判別AI 184
6.3.1.1.1 識別AIにより様々な産業で正確かつ実用的な洞察を提供し、市場成長を促進 184
6.3.1.1.2 分類アルゴリズム 185
表47 分類アルゴリズム：人工知能市場、地域別、2019～2023年（百万米ドル） 185
表48 分類アルゴリズム：人工知能市場、地域別、2024～2030年（百万米ドル） 186
6.3.1.1.3 回帰アルゴリズム 186
表49 回帰アルゴリズム：人工知能市場、地域別、2019～2023年（百万米ドル） 186
表50 回帰アルゴリズム：人工知能市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル） 187
6.3.1.1.4 ディープラーニングプラットフォーム 187
表 51 ディープラーニングプラットフォーム 人工知能市場：地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 187
表 52 ディープラーニングプラットフォーム 人工知能市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル） 188
6.3.1.1.5 アンサンブル手法 188
表53 アンサンブル手法：人工知能市場、地域別、2019～2023年（百万米ドル） 188
表54 アンサンブル法：人工知能市場、地域別、2024～2030年（百万米ドル） 189
6.3.1.2 ジェネレーティブAI 189
6.3.1.2.1 データの複雑なパターンを捉え、正確な出力を生成する強力な方法を提供する統計モデル 189
6.3.1.2.2 ルールベースの生成AIモデル 189
表 55 ルールベースの生成 AI モデル： 人工知能市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 190
表 56 ルールベースの生成 AI モデル： 人工知能市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル） 190
6.3.1.2.3 統計ベースの生成AIモデル 190
表 57 統計ベースの生成 AI モデル： 人工知能市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 191
表 58 統計ベースの生成 AI モデル： 人工知能市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル） 191
6.3.1.2.4 ディープラーニング型生成AIプラットフォーム 191
表 59 ディープラーニング生成 AI プラットフォーム： 人工知能市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 192
表 60 深層学習生成 AI プラットフォーム： 人工知能市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル） 192
6.3.1.2.5 生成敵対ネットワーク（GAN） 192
表 61 生成的敵対的ネットワーク： 人工知能市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 193
表 62 生成的敵対ネットワーク： 人工知能市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル） 193
6.3.1.2.6 オートエンコーダ 193
表 63 オートエンコーダ：人工知能市場、地域別、2019～2023 年（百万米ドル） 194
表64 オートエンコーダ：人工知能市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル） 194
6.3.1.2.7 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 194
表 65 畳み込みニューラルネットワーク 人工知能市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 195
表 66 畳み込みニューラルネットワーク 人工知能市場：地域別、2024年～2030年（百万米ドル） 195
6.3.1.2.8 変圧器モデル 195
表 67 トランスフォーマーモデル 人工知能市場：地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 196
表 68 トランスフォーマーモデル 人工知能市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル） 196
6.3.1.2.8.1 変圧器からの双方向エンコーダ表現（BERT） 196
6.3.1.2.8.2 Generative Pre-trained Transformer 1（GPT-1） 196
6.3.1.2.8.3 生成訓練済み変換器2（GPT-2） 197
6.3.1.2.8.4 Generative Pre-trained Transformer-3 (GPT-3) 197
6.3.1.2.8.5 Generative Pre-trained Transformer-4 (GPT-4) 197
6.3.1.2.8.6 対話アプリケーション用言語モデル（LaMDA） 198
6.3.1.2.8.7 その他の変換モデル 198
6.3.2 ソフトウェア（展開モード別） 199
図 67 クラウド分野は予測期間中に高い成長率を記録 199
表69 ソフトウェア：人工知能市場、展開モード別、2019～2023年（10億米ドル） 199
表70 ソフトウェア：人工知能市場、展開モード別、2024年～2030年（10億米ドル） 200
6.3.2.1 クラウド 200
6.3.2.1.1 クラウドベースの展開で大規模データと計算集約的タスクをシームレスに処理し、市場成長を促進 200
表71 クラウド：人工知能市場、地域別、2019年～2023年（10億米ドル） 200
表72 クラウド：人工知能市場、地域別、2024年～2030年（10億米ドル） 201
6.3.2.2 オンプレミス 201
6.3.2.2.1 セキュリティ、コンプライアンス、カスタマイズされたパフォーマンスを強化するオンプレミス展開モード 201
表 73 オンプレミス 人工知能市場、地域別、2019年～2023年（10億米ドル） 201
表 74 オンプレミス： 人工知能市場、地域別、2024～2030年（10億米ドル） 202
6.3.3 ソフトウェア、コーディング自動化別 202
図 68 ノーコードAI分野は予測期間中に高い成長率を記録 203
表75 ソフトウェア：人工知能市場、コーディング自動化別、2019年～2023年（百万米ドル） 203
表76 ソフトウェア：人工知能市場、コーディング自動化別、2024年～2030年（百万米ドル） 203
6.3.3.1 ノーコードAI 204
6.3.3.1.1 先端AI技術の利用を民主化し、様々な分野のイノベーションを促進するノーコードAI 204
表 77 ノーコード AI：人工知能市場、地域別、2019～2023 年（百万米ドル） 204
表78 ノーコードAI：人工知能市場、地域別、2024～2030年（百万米ドル） 204
6.3.3.2 ローコードAI 205
6.3.3.2.1 AIモデルの開発と改良に共通のフレームワークを提供するローコードAI 205
表 79 ローコード AI：人工知能市場、地域別、2019～2023 年（百万米ドル） 205
表80 ローコードAI：人工知能市場、地域別、2024～2030年（百万米ドル） 205
6.4 サービス 206
図69 人工知能市場で予測期間中に高い成長率を記録するマネージドサービス 206
表81 人工知能市場、サービス別、2019年～2023年（百万米ドル） 206
表82 人工知能市場：サービス別、2024～2030年（百万米ドル） 207
6.4.1 プロフェッショナルサービス 207
6.4.1.1 継続的な改善と競争優位性を確保し、組織がAI技術のメリットを持続できるよう支援するプロフェッショナルサービス 207
図 70：予測期間中に最も高い成長率を記録するサポート＆メンテナンス 207
表 83 サービス 人工知能市場、プロフェッショナルサービス別、2019年～2023年（百万米ドル） 208
表 84 サービス 人工知能市場：専門サービス別、2024年～2030年（百万米ドル） 208
6.4.1.2 トレーニング＆コンサルティング 208
表 85 トレーニング＆コンサルティング 人工知能市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 209
表 86 トレーニング＆コンサルティング 人工知能市場：地域別、2024年～2030年（百万米ドル） 209
6.4.1.3 システム統合と展開 209
表 87 システム統合と展開： 人工知能市場：地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 210
表 88 システム統合と展開： 人工知能市場、地域別、2024～2030年（百万米ドル） 210
6.4.1.4 サポート＆メンテナンス 210
表89 サポート＆保守：人工知能市場：地域別、2019～2023年（百万米ドル） 211
表90 サポート＆保守：人工知能市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル） 211
6.4.2 マネージドサービス 211
6.4.2.1 マネージドサービスは人工知能のエンドツーエンド管理を提供し、企業がコアコンピタンスに集中できるように支援 211
表 91 マネージドサービス 人工知能市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 212
表 92 マネージドサービス： 人工知能市場：地域別、2024～2030年（百万米ドル） 212
7 人工知能市場：技術別 213
7.1 はじめに 214
7.1.1 技術：人工知能市場の促進要因 214
図 71：予測期間中に最も高い成長率を示すコンテキスト認識AI 215
表93 人工知能市場、技術別、2019～2023年（10億米ドル） 215
表94 人工知能市場、技術別、2024～2030年（10億米ドル） 215
7.2 機械学習 216
7.2.1 データから学習し、システムの精度と効率を高める機械学習アルゴリズム 216
表95 人工知能市場、機械学習別、2019年～2023年（10億米ドル） 216
表96 人工知能市場、機械学習別、2024年～2030年（10億米ドル） 216
7.2.2 教師付き学習 217
表97 教師付き学習：人工知能市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 217
表98 教師あり学習：人工知能市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル） 217
7.2.3 教師なし学習 218
表99 教師なし学習：人工知能市場：地域別、2019～2023年（百万米ドル） 218
表100 教師なし学習：人工知能市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル） 218
7.2.4 強化学習 219
表101 強化学習：人工知能市場、地域別、2019～2023年（百万米ドル） 219
表102 強化学習：人工知能市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル） 219
7.3 自然言語処理 220
7.3.1 高度なチャットボットとバーチャルアシスタントによる顧客サービス強化のために自然言語処理を活用する企業 220
表103 人工知能市場、自然言語処理別、2019年～2023年（10億米ドル） 220
表104 人工知能市場、自然言語処理別、2024年～2030年（10億米ドル） 220
7.3.2 自然言語理解（Nlu） 221
表 105 自然言語理解： 人工知能市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル） 221
表 106 自然言語理解： 人工知能市場、地域別、2024～2030年（百万米ドル） 222
7.3.2.1 テキスト分類 222
7.3.2.2 固有表現認識（NER） 222
7.3.2.3 インテント認識 222
7.3.2.4 関係抽出 223
7.3.2.5 その他のNLU技術 223
7.3.3 自然言語生成 223
表 107 自然言語生成：人工知能市場、地域別、2019～2023 年（百万米ドル） 224
表108 自然言語生成：人工知能市場、地域別、2024～2030年（百万米ドル） 224
7.3.3.1 テキスト要約 225
7.3.3.2 機械翻訳 225
7.3.3.3 言語モデリング 225
7.3.3.4 対話生成 226
7.4 コンピュータビジョン 226
7.4.1 自動化、効率化、意思決定強化への需要の高まりがコンピュータビ…
…
…

※「世界の人工知能（AI）市場（～2030年）：提供別（識別AI、生成AI、ハードウェア、サービス）、技術別（ML、NLP、コンテキスト認識AI、コンピュータービジョン）、ビジネス機能別（マーケティング＆販売、人事）、産業別、地域別」調査レポートの詳細紹介ページ
⇒https://www.marketreport.jp/artificial-intelligence-ai-market-mam

※その他、MarketsandMarkets社調査・発行の市場調査レポート一覧
⇒https://www.marketreport.jp/marketsandmarkets
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