1 はじめに 40
1.1 調査目的 40
1.2 市場定義 40
1.2.1 対象範囲と対象外 41
1.3 市場範囲 42
1.3.1 市場細分化 42
1.3.2 対象年 44
1.4 通貨 45
1.5 利害関係者 45
2 調査方法 46
2.1 調査データ 46
2.1.1 二次データ 47
2.1.2 一次データ 47
2.1.2.1 一次プロフィールの内訳 48
2.1.2.2 主な業界洞察 48
2.2 市場の区分とデータ・トライアングル 49
2.3 市場規模の推定 50
2.3.1 トップダウン・アプローチ 50
2.3.2 ボトムアップ・アプローチ 51
2.4 市場予測 55
2.5 調査の前提条件 56
2.6 調査の限界 57
3 エグゼクティブサマリー 58
4 プレミアムインサイト 64
4.1 AIエージェント市場における魅力的な機会 64
4.2 AIエージェント市場：上位3つのエージェントの役割 65
4.3 北米：エージェントシステムおよび製品タイプ別AIエージェント市場 65
4.4 AIエージェント市場：地域別 66
5 市場概要と業界トレンド 67
5.1 はじめに 67
5.2 市場力学 68
5.2.1 推進要因 69
5.2.1.1 AIエージェントの理解力と対話能力を高める自然言語処理（NLP）技術の開発加速 69
5.2.1.2 顧客対応業務におけるAIエージェントの採用拡大を促す、きめ細かなデジタル体験への需要 69
5.2.1.3 企業業務プロセスの自動化へのAIエージェントの統合による業務効率の改善とコスト削減 70
5.2.2 阻害要因 70
5.2.2.1 データプライバシーとセキュリティへの懸念が市場導入を制限 70
5.2.2.2 実装コストの高さが高度なAIエージェントソリューションへのアクセスを制限 71
5.2.3 機会 71
5.2.3.1 専門業界向けアプリケーションに特化したAIソリューションは、ニッチ市場のニーズに対応し、新たな収益源を生み出すでしょう。
5.2.3.2 AI搭載のSaaSプラットフォームの拡大は、アクセシビリティを広げ、中小企業における導入を促進するでしょう。
5.2.3.3 AIエージェントの多言語機能は、グローバル市場への浸透と導入を拡大するでしょう。
5.2.4 課題 73
5.2.4.1 センシティブなアプリケーションにおける信頼とコンプライアンスを脅かすAIエージェントの倫理的および偏見に関する懸念 73
5.2.4.2 需要の高い環境におけるスケーラビリティの問題がAIエージェントのパフォーマンスと信頼性を脅かす 73
5.3 AIエージェントの進化 74
5.4 サプライチェーン分析 77
5.5 生態系分析 79
5.5.1 AIエージェントプロバイダー 81
5.5.2 サービスプロバイダー 82
5.5.3 クラウドハイパースケーラー 82
5.5.4 LLMプロバイダー 82
5.5.5 エンドユーザー 82
5.5.6 政府および規制機関 83
5.6 投資の展望と資金調達シナリオ 83
5.7 ジェネレーティブAIがAIエージェント市場に与える影響 88
5.7.1 主なユースケースと市場の可能性 88
5.7.1.1 コミュニケーションとインタラクションの強化 89
5.7.1.2 コンテンツの自動生成 89
5.7.1.3 パーソナライズされた体験 89
5.7.1.4 リアルタイムの意思決定サポート 89
5.7.1.5 製品開発および設計 89
5.7.1.6 コンテンツの自動作成 89
5.8 ケーススタディ分析 90
5.8.1 BFSI 90
5.8.1.1 Bajaj Financeは、2000以上のチャットボットを使用して、さまざまな業種での販売を促進 90
5.8.1.2 MRHFLは、Leena AIプラットフォームを使用して、第一線で働く従業員の経験のギャップを解消 91
5.8.2 ヘルスケアおよびライフサイエンス 91
5.8.2.1 Cencora、Infinitus により患者のアクセスを迅速化 91
5.8.2.2 Aveanna Healthcare、Amelia により従業員体験を改善 92
5.8.3 IT/ITES 92
5.8.3.1 アメリアはCGIの顧客停止時間を30%削減しました。
5.8.4 電気通信 93
5.8.4.1 テレフォニカは、AmeliaのAIエージェントを活用して、携帯電話のトラフィックを100%処理しました。
5.9 テクノロジー分析 93
5.9.1 主なテクノロジー 93
5.9.1.1 最適化アルゴリズム 93
5.9.1.2 確率アルゴリズム 94
5.9.1.3 計画および探索アルゴリズム 94
5.9.1.4 TensorFlow 94
5.9.1.5 PyTorch 95
5.9.1.6 Apache Kafka 95
5.9.1.7 センサー/知覚器 95
5.9.1.8 LLMルーティング 96
5.9.1.9 AIエージェントメモリ 96
5.9.1.9.1 短期記憶（STM） 96
5.9.1.9.2 長期記憶（LTM）タイプ1 97
5.9.1.9.3 長期記憶（LTM）タイプ2 97
5.9.1.9.4 長期記憶（LTM）タイプ3 97
5.9.2 補完テクノロジー 98
5.9.2.1 APIとマイクロサービス 98
5.9.2.2 エッジコンピューティング 98
5.9.2.3 地理空間分析 98
5.9.2.4 量子化とモデル最適化 99
5.9.3 隣接テクノロジー 99
5.9.3.1 マルチモーダルAI 99
5.9.3.2 責任あるAI 100
5.9.3.3 ブロックチェーン 100
5.9.3.4 5Gと高度な接続性 100
5.10 規制の現状 101
5.10.1 規制当局、政府機関、その他の組織 101
5.10.2 規制：AIエージェント 105
5.10.2.1 北米 105
5.10.2.1.1 AI権利法案の青写真（米国） 105
5.10.2.1.2 自動意思決定に関する指令（カナダ） 105
5.10.2.2 欧州 105
5.10.2.2.1 英国AI規制白書 105
5.10.2.2.2 人工知能規制法（ドイツ） 106
5.10.2.2.3 デジタル共和国法（フランス） 106
5.10.2.2.4 個人情報保護に関する規約（イタリアデータ保護規約） 106
5.10.2.2.5 デジタルサービス法（デジタルサービス法） 106
5.10.2.2.6 オランダデータ保護当局（Autoriteit Persoonsgegevens）ガイドライン 107
5.10.2.2.7 スウェーデン国家貿易委員会 AI ガイドライン 107
5.10.2.2.8 デンマークデータ保護庁（Datatilsynet）AI 勧告 107
5.10.2.2.9 人工知能 4.0（AI 4.0）プログラム 107
5.10.2.3 アジア太平洋地域 108
5.10.2.3.1 個人情報保護法案（PDPB）およびAI国家戦略（NSAI） 108
5.10.2.3.2 官民データ活用推進基本法およびAIガイドライン 108
5.10.2.3.3 新世代人工知能開発計画およびAI倫理ガイドライン 108
5.10.2.3.4 インテリジェント情報化に関する枠組み法 108
5.10.2.3.5 AI倫理フレームワーク（オーストラリア）およびAI戦略（ニュージーランド） 109
5.10.2.3.6 モデルAIガバナンスフレームワーク 109
5.10.2.3.7 国家AIフレームワーク 109
5.10.2.3.8 台湾AI行動計画 109
5.10.2.3.9 国家AIロードマップ 110
5.10.2.4 中東およびアフリカ 110
5.10.2.4.1 サウジアラビアデータおよび人工知能局（SDAIA）の規制 110
5.10.2.4.2 UAE 国家AI戦略 2031 110
5.10.2.4.3 カタール国家AI戦略 111
5.10.2.4.4 国家人工知能戦略（2021-2025） 111
5.10.2.4.5 アフリカ連合（AU）AIフレームワーク 111
5.10.2.4.6 エジプト人工知能戦略 112
5.10.2.4.7 クウェート国家開発計画（新クウェートビジョン2035） 112
5.10.2.5 ラテンアメリカ 112
5.10.2.5.1 ブラジル一般データ保護法（LGPD） 112
5.10.2.5.2 民間が保有する個人データの保護に関する連邦法 113
5.10.2.5.3 アルゼンチン個人情報保護法（PDPL）およびAI倫理フレームワーク 113
5.10.2.5.4 チリデータ保護法および国家AI政策 113
5.10.2.5.5 コロンビアのデータ保護法（法律1581）およびAI倫理ガイドライン 113
5.10.2.5.6 ペルーの個人情報保護法および国家AI戦略 114
5.11 特許分析 114
5.11.1 方法論 114
5.11.2 書類の種類別出願特許件数 114
5.11.3 革新と特許申請 115
5.11.3.1 AI エージェント市場における上位 10 申請者 115
5.12 価格分析 121
5.12.1 エージェントの種類別、主要企業の平均販売価格の推移 122
5.12.2 サービス別、価格の傾向分析 123
5.13 主要な会議およびイベント（2024～2025年） 124
5.14 ポーターのファイブフォース分析 126
5.14.1 新規参入者の脅威 127
5.14.2 代替品の脅威 128
5.14.3 サプライヤーの交渉力 128
5.14.4 バイヤーの交渉力 128
5.14.5 競争の激しさ 128
5.15 AIエージェントのテクノロジーロードマップ 129
5.16 AIエージェントのビジネスモデル 131
5.16.1 AIエージェントのサービスモデル 131
5.16.2 AIエージェントをソフトウェアソリューションに組み込むモデル 131
5.16.3 AIエージェントのカスタム統合およびコンサルティングモデル 132
5.16.4 AIエージェントのプラットフォームエコシステムモデル 132
5.16.5 AIエージェントのライセンスおよび知的財産モデル 132
5.16.6 AIエージェントのハードウェア統合モデル 133
5.16.7 AIエージェントのホワイトレーベルモデル 133
5.17 主要関係者と購買基準 134
5.17.1 購買プロセスにおける主要関係者 134
5.17.2 購入基準 135
5.18 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/混乱 136
5.18.1 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/混乱 136
6 エージェントシステム別AIエージェント市場 137
6.1 はじめに 138
6.1.1 エージェントシステム：AIエージェント市場の推進要因 138
6.2 シングルエージェントシステム 140
6.2.1 シングルエージェントシステムは、AIソリューションの導入を検討する企業にとって、費用対効果の高いエントリーポイントを提供します。 140
6.3 マルチエージェントシステム 141
6.3.1 監視、偵察、軍事シミュレーションなどの用途で、政府および防衛機関がMASに多額の投資を行っています。
7 AIエージェント市場：製品タイプ別 143
7.1 はじめに 144
7.1.1 製品タイプ：AIエージェント市場の推進要因 144
7.2 すぐに導入可能なエージェント 146
7.2.1 高度な自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）モデルを活用し、カスタマーエクスペリエンスを向上させる、すぐに導入可能な会話型エージェント 146
7.3 自社開発エージェント 147
7.3.1 独自開発のエージェント 特定のニーズに対応するカスタマイズされたAIソリューションを求める企業が増加する中、独自開発のエージェントセグメントは大幅な成長が見込まれています。
8 AIエージェント市場、エージェントの役割別 149
8.1 はじめに 150
8.1.1 エージェントの役割：AIエージェント市場の推進要因 150
8.2 生産性とパーソナルアシスタント 152
8.2.1 AIによる生産性とパーソナルアシスタントは、個人の効率性を高め、個人および業務上のタスクを合理化するツールに対するニーズの高まりを反映しています。
8.2.2 クリエイティビティ・アシスタント 153
8.2.3 ワークフローの自動化 154
8.2.4 ミーティング・アシスタント 155
8.3 セールス 156
8.3.1 ジェネレーティブAIの台頭により、より高度な脅威検出が可能になり、ネットワークセキュリティ対策が大幅に強化されました。 156
8.3.2 見込み客の開拓 157
8.3.3 リードジェネレーション 158
8.3.4 営業の自動化 159
8.3.5 顧客関係管理 160
8.4 マーケティング 161
8.4.1 マーケティングの未来とAIエージェントの継続的な開発が織りなす、企業と顧客の関わり方と成長の推進 161
8.4.2 コンテンツ作成とSEO 162
8.4.3 キャンペーン管理 163
8.4.4 マーケティングのパーソナライゼーション 164
8.5 法律 165
8.5.1 ルーチンワークの自動化、意思決定の強化、データ主導の洞察の提供により、法律業界を変革するAIエージェント 165
8.5.2 法的調査 166
8.5.3 文書レビューおよび管理 167
8.5.4 法的コンプライアンス 168
8.6 カスタマーサービスおよびサポート 169
8.6.1 NLP（自然言語処理）と機械学習の進歩により、カスタマーサービスにおけるAIエージェント市場は大幅な成長が見込まれています。
8.6.2 セルフサービスチャットボット
8.6.3 感情分析
8.7 コーディングとソフトウェア開発
8.7.1 さらなるイノベーションを推進するための継続的な技術的進歩、AIエージェントをソフトウェア開発の未来に不可欠なものに 172
8.7.2 コード生成 173
8.7.3 コードのデバッグ 174
8.7.4 継続的インテグレーション/継続的デリバリー（CI/CD） 175
8.8 製品管理 176
8.8.1 製品管理におけるAIエージェントの利用が標準的な手法になることが期待されています。 176
8.8.2 市場調査 177
8.8.3 製品開発 178
8.8.4 プロジェクトタスクの自動化 179
8.8.5 リソースの割り当て 180
8.9 会計 181
8.9.1 反復的で時間のかかる会計業務の自動化に対する需要が市場成長を促進 181
8.9.2 トランザクションの障害管理 182
8.9.3 不正管理 183
8.10 人事 184
8.10.1 人事機能を強化するために人事エージェントを採用する企業が増えるにつれ、市場は大幅に拡大するでしょう。
8.10.2 採用と募集
8.10.3 従業員のエンゲージメント
8.11 ビジネスインテリジェンス
8.11.1 顧客体験の向上と業務の合理化を目指す企業にとって不可欠になりつつあるビジネスエンゲージメントにおけるエージェントの役割 187
8.11.2 データ分析とインサイト生成 188
8.11.3 予測分析と予測 190
8.11.4 自動レポートおよびダッシュボード 191
8.11.5 データクレンジングおよび準備 192
8.12 その他のエージェントの役割 193
9 エンドユーザー別AIエージェント市場 194
9.1 はじめに 195
9.1.1 エンドユーザー：AIエージェント市場の推進要因 195
9.2 企業 197
9.2.1 BFSI 199
9.2.1.1 自動化ニーズの高まりと24時間365日体制のサービス提供能力が、BFSIセクターにおけるAIエージェントの統合を推進 199
9.2.1.2 銀行 200
9.2.1.3 金融サービス 201
9.2.1.4 保険 202
9.2.2 電気通信 203
9.2.2.1 シームレスで常時接続の通信サービスに対する需要の高まりにより、電気通信分野におけるAIエージェントの導入がさらに加速 203
9.2.3 政府および公共部門 204
9.2.3.1 政府によるAI研究への投資と、学術界および民間セクターとの協力を促進するためのイノベーションハブの設立 204
9.2.4 ヘルスケアおよびライフサイエンス 206
9.2.4.1 ヘルスケアプロバイダーによるAIエージェントの活用による管理業務の合理化により、医療従事者は患者ケアに集中できる 206
9.2.5 製造 207
9.2.5.1 製造プロセスにAIを活用し、進化する市場環境における競争力を強化する 207
9.2.6 メディア & エンターテイメント 208
9.2.6.1 競争力を維持し、進化する消費者ニーズに応えるため、メディア & エンターテイメント企業がAIエージェントをますます活用する 208
9.2.6.2 広告 209
9.2.6.3 音楽 210
9.2.6.4 映画 211
9.2.6.5 ゲーム 212
9.2.6.6 ジャーナリズム 213
9.2.7 小売・eコマース 214
9.2.7.1 小売および電子商取引分野におけるAIエージェントの統合により、パーソナライゼーションを推進し、業務効率を高めることで業界を変革する 214
9.2.8 テクノロジープロバイダー 215
9.2.8.1 ダイナミックな環境に適応し、データ主導の意思決定を行うAIエージェントを開発するために、研究開発に多額の投資を行うテクノロジープロバイダー 215
9.2.9 専門サービスプロバイダー 216
9.2.9.1 業務効率の向上により業界再編を促す専門サービスへのAIエージェントの統合 216
9.2.9.2 コンサルティングサービスプロバイダー 217
9.2.9.3 ナレッジプロセスアウトソーシング（KPO） 218
9.2.9.4 ビジネスプロセスアウトソーシング（BPO） 219
9.2.9.5 人材紹介 220
9.2.10 法律事務所 221
9.2.10.1 AIエージェントがデータ収集と分析を自動化し、法律事務所が業務から貴重な洞察を得ることを可能にします。 221
9.2.11 その他の企業 222
9.3 消費者 224
10 AIエージェント市場：地域別 226
10.1 はじめに 227
10.2 北米 229
10.2.1 北米：AIエージェント市場の推進要因 229
10.2.2 北米：マクロ経済の見通し 230
10.2.3 米国 243
10.2.3.1 米国のAIエージェント市場では、企業がAI能力の強化を目指してM&Aが活発化しています。 243
10.2.4 カナダ 245
10.2.4.1 カナダ政府は、公共サービスの改善に向けたAIエージェントの利用を検討しています。 245
10.3 欧州 246
10.3.1 欧州：AIエージェント市場の推進要因 246
10.3.2 欧州：マクロ経済の見通し 246
10.3.3 英国 259
10.3.3.1 英国はAIインフラへの投資とイノベーションの促進を継続しており、AIエージェント市場は持続的な成長が見込まれる 259
10.3.4 ドイツ 260
10.3.4.1 ドイツはAIエージェント市場をリードし続け、より幅広いAIの展望に貢献する好位置につけている 260
10.3.5 フランス 261
10.3.5.1 フランスのAIエージェント市場は、政府の積極的なアプローチに支えられ、継続的な成長が見込まれる 261
10.3.6 イタリア 262
10.3.6.1 イタリアのAIエージェント市場は大幅な成長が見込まれ、官民によるAI投資の増加が予測されています。 262
10.3.7 スペイン 263
10.3.7.1 スペインは、さまざまな産業でAIの変革の可能性を活用していく見込み 263
10.3.8 オランダ 264
10.3.8.1 オランダは、戦略的投資、倫理ガイドライン、協調的イニシアティブの組み合わせにより、AIエージェント市場におけるリーダーとしての地位を確立しています。
10.3.9 その他の欧州 265
10.4 アジア太平洋地域 266
10.4.1 アジア太平洋地域：AIエージェント市場の推進要因 266
10.4.2 アジア太平洋地域：マクロ経済の見通し 267
10.4.3 中国 281
10.4.3.1 中国のAIエージェント市場は、AI分野における世界のリーダーとなるという政府の強い意志によって主に推進 281
10.4.4 インド 282
10.4.4.1 政府によるデジタル化とAI導入の推進が、インドにおけるAIエージェントの成長を促進 282
10.4.5 日本 283
10.4.5.1 日本企業はAI能力の強化に向けて、グローバルなテクノロジー大手との協業を拡大 283
10.4.6 韓国 284
10.4.6.1 韓国政府、2030年までにAI先進国トップに位置づけ 284
10.4.7 オーストラリアおよびニュージーランド 285
10.4.7.1 倫理的なAIとデータプライバシーに重点を置くことで、ANZにおけるAIエージェントの開発と展開が形成される 285
10.4.8 シンガポール 286
10.4.8.1 シンガポールの大企業では、業務効率化のためにAIエージェントの導入が増加しています。
10.4.9 アジア太平洋地域その他 287
10.5 中東およびアフリカ 288
10.5.1 中東およびアフリカ：AIエージェント市場の推進要因 288
10.5.2 中東およびアフリカ：マクロ経済の見通し 288
10.5.3 サウジアラビア 302
10.5.3.1 顧客体験の向上と業務効率の改善を目指し、AIエージェントを導入するサウジアラビアの銀行およびフィンテック企業 302
10.5.4 アラブ首長国連邦 303
10.5.4.1 アラブ首長国連邦は、開発戦略全体で引き続きAIを優先しています。
10.5.5 カタール 304
10.5.5.1 カタールは、経済の近代化に向けてAI技術に多額の投資を行っており、ヘルスケア、教育、金融などの分野に重点的に取り組んでいます。
10.5.6 トルコ 305
10.5.6.1 急成長するトルコのテクノロジーセクターがAIエージェント導入の主要推進要因に 305
10.5.7 中東その他 306
10.5.8 アフリカ 307
10.5.8.1 アフリカ諸国が直面する独特なサイバーセキュリティの課題に合わせた新しいAIモデルとテクノロジーの開発 307
10.6 ラテンアメリカ 308
10.6.1 ラテンアメリカ：AIエージェント市場の推進要因 308
10.6.2 ラテンアメリカ：マクロ経済の見通し 308
10.6.3 ブラジル 321
10.6.3.1 顧客からの問い合わせ対応、金融アドバイス、業務効率化のためにAIエージェントを導入するブラジルの銀行 321
10.6.4 メキシコ 322
10.6.4.1 さまざまな政策やイニシアティブを通じてAIとデジタル変革を積極的に推進するメキシコ政府 322
10.6.5 アルゼンチン 323
10.6.5.1 アルゼンチンのAI搭載チャットボットに特化したスタートアップ企業と、国内外の市場に対応するAIエージェントの開発 323
10.6.6 その他のラテンアメリカ諸国 324
11 競合状況 326
11.1 概要 326
11.2 主要企業の戦略/勝利への権利 326
11.3 収益分析 328
11.4 市場シェア分析 329
11.4.1 AIエージェントを提供する主要企業の市場シェア 329
11.4.1.1 市場ランキング分析 330
11.5 製品比較分析 332
11.5.1 オープンソースAIエージェントによる製品比較分析 332
11.5.1.1 Sweep AI（Sweep.dev） 332
11.5.1.2 Superagent（Superagent AI） 332
11.5.1.3 MetaGPT (Geekan) 333
11.5.1.4 AutoGen (Microsoft) 333
11.5.1.5 ChatDev (OpenBMB) 333
11.5.2 クローズドソースAIエージェントによる製品比較分析 334
11.5.1.1 Sweep AI (Sweep.dev) 332
11.5.1.2 Superagent (Superagent AI) 332
11.5.1.3 MetaGPT (Geekan) 333
11.5.1.4 AutoGen (Microsoft) 333
11.5.1.5 ChatDev (OpenBMB) 333
11.6 企業評価と財務指標 335
11.7 企業評価マトリクス：主要企業、2023年 336
11.7.1 スター 336
11.7.2 新興リーダー 336
11.7.3 普及した企業 337
11.7.4 参加者 337
11.7.5 企業フットプリント：主要プレイヤー、2023年 338
11.7.5.1 企業フットプリント 338
11.7.5.2 地域別フットプリント 339
11.7.5.3 製品タイプ別フットプリント 340
11.7.5.4 エージェントの役割別フットプリント 341
11.7.5.5 エージェントシステムのフットプリント 342
11.7.5.6 エンドユーザーのフットプリント 343
11.8 企業評価マトリクス：新興企業/中小企業、2023年 344
11.8.1 進歩的な企業 344
11.8.2 対応力のある企業 344
11.8.3 ダイナミックな企業 344
11.8.4 スタート地点 344
11.8.5 ベンチマーキングによる競争力評価：スタートアップ企業/中小企業、2023年 346
11.8.5.1 主なスタートアップ企業/中小企業の詳細リスト 346
11.8.5.2 主要な新興企業/中小企業の競合ベンチマーキング 348
11.9 競合シナリオと傾向 349
11.9.1 製品発売と機能強化 349
11.9.2 取引 351
12 企業プロフィール 352
…
…
13 隣接市場および関連市場 408
13.1 はじめに 408
13.2 人工知能（AI）市場 – 2030年までの世界予測 408
13.2.1 市場定義 408
13.2.2 市場概要 409
13.2.2.1 製品別人工知能市場 410
13.2.2.2 業務機能別人工知能市場 411
13.2.2.3 技術別人工知能市場 412
13.2.2.4 業種別人工知能市場 413
13.2.2.5 人工知能市場：地域別 415
13.3 ジェネレーティブAI市場：2030年までの世界予測 416
13.3.1 市場定義 416
13.3.2 市場概要 416
13.3.2.1 ジェネレーティブAI市場：製品別 417
13.3.2.2 生成AI市場：データ形態別 417
13.3.2.3 生成AI市場：用途別 418
13.3.2.4 生成AI市場：業種別 419
13.3.2.5 生成AI市場：地域別 421
14 付録 423
14.1 ディスカッションガイド 423
14.2 KnowledgeStore：MarketsandMarketsのサブスクリプションポータル 429
14.3 カスタマイズオプション 431
14.4 関連レポート 431
14.5 著者詳細 432
❖ 世界のAIエージェント市場に関するよくある質問(FAQ) ❖
・AIエージェントの世界市場規模は？
→MarketsandMarkets社は2024年のAIエージェントの世界市場規模を51億米ドルと推定しています。
・AIエージェントの世界市場予測は？
→MarketsandMarkets社は2030年のAIエージェントの世界市場規模を471億米ドルと予測しています。
・AIエージェント市場の成長率は？
→MarketsandMarkets社はAIエージェントの世界市場が2024年～2030年に年平均44.8%成長すると予測しています。
・世界のAIエージェント市場における主要企業は？
→MarketsandMarkets社は「Microsoft（米国）、IBM（米国）、Google（米国）、Oracle（米国）、AWS（米国）、NVIDIA（米国）、Meta（米国）、Salesforce（米国）、OpenAI（米国）、LivePerson（米国）、Tempus AI（米国）、Kore.ai（米国）、LeewayHertz（米国）、CS DISCO（米国）、Aerogility （英国）、GupShup（米国）、HireVue（米国）、Helpshift（米国）、Fluid AI（インド）、Amelia（米国）、Irisity（スウェーデン）、Cogito（米国）、SmartAction（米国）、Cognosys（カナダ）、Aisera（米国）、Markovate（米国）、Rasa（米国）、Stability AI（英国）、Infinitus Systems（米国）、Sierra（米国）、Level AI（米国）、Sybill（米国）、Truva（米国）、Leena AI（米国）、Tars（米国）、Talkie.ai（米国）、HeyMilo AI（米国）、CUJO AI（米国）、K Health（米国）、Locale.ai（米国）、Newo.ai（米国）、Beam AI（米国）、Cognigy（ドイツ）など ...」をグローバルAIエージェント市場の主要企業として認識しています。
※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、納品レポートの情報と少し異なる場合があります。
