1 はじめに 39
1.1 調査目的 39
1.2 市場定義 39
1.2.1 対象範囲と対象外 40
1.3 市場範囲 41
1.3.1 市場細分化 41
1.3.2 対象年 44
1.4 通貨 44
1.5 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 一次プロファイルの内訳 48
2.1.2.2 主な業界洞察 48
2.2 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 54
2.5 調査の前提条件 55
2.6 リスク評価 57
2.7 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 65
4.1 メディア＆エンターテイメント市場におけるAIのプレイヤーにとっての魅力的な機会
65
4.2 メディア＆エンターテインメント市場におけるAI、上位3メディア用途別 66
4.3 メディア＆エンターテインメント市場におけるAI、上位3エンターテインメント用途別 66
4.4 北米：メディア＆エンターテインメント市場におけるAI、導入形態＆エンドユーザー別 67
4.5 メディア＆エンターテインメント市場におけるAI、地域別 67
5 市場概要 68
5.1 はじめに 68
5.2 市場力学 68
5.2.1 推進要因 69
5.2.1.1 ジェネレーティブAIによる新たな創造的可能性 69
5.2.1.2 AIによる超パーソナライズされたメディア体験 70
5.2.1.3 AIのアニメーションおよび視覚効果分野への統合の増加 70
5.2.2 抑制要因 70
5.2.2.1 AI生成コンテンツにおける倫理および著作権の問題 70
5.2.2.2 ディープフェイクの悪用に対する不十分な法的保護 71
5.2.3 機会 71
5.2.3.1 AI によるフェイクニュース検出による信頼性の向上 71
5.2.3.2 AI によるユーザーインサイトに基づくパーソナライズ広告 71
5.2.3.3 個別化された物語によるダイナミックなストーリーテリング 72
5.2.4 課題 72
5.2.4.1 エンターテインメント業界におけるAIによる雇用への脅威 72
5.2.4.2 AIの意思決定に対する信頼を妨げる透明性の欠如 73
5.2.4.3 AIが創造性や独創性に与える影響 73
6 業界トレンド 74
6.1 メディア＆エンターテイメント市場におけるAIの進化 74
6.2 ケーススタディ分析 76
6.2.1 SPRINKLRがHYPERSPACEを活用し、視聴者エンゲージメントの強化と業務の効率化を実現 76
6.2.2 マルチチャネル広告戦略によるドラフトキングスの成功（ベリトーンとの提携） 77
6.2.3 レベディア・プラットフォームが手動のワークフローを統合システムに合理化し、業務効率を改善 78
6.2.4 ワーナーミュージック・グループは、ファン、アーティスト、レーベルに「スーパーサービス」を提供するために、スノーフレークとハイトーチを活用しています。
6.2.5 ソーシャルメディアのエンゲージメントを高める：DNVのLUMEN5による変革
6.3 生態系分析
6.3.1 コンテンツ生成プロバイダー 83
6.3.2 コンテンツ配信プロバイダー 83
6.3.3 オーディエンス分析プロバイダー 83
6.3.4 ワークフロー自動化プロバイダー 83
6.3.5 その他のAIツールプロバイダー 84
6.3.6 エンドユーザー 84
6.4 テクノロジー分析 84
6.4.1 主要テクノロジー 84
6.4.1.1 NLP ＆ディープラーニング 84
6.4.1.2 コンピュータビジョン 84
6.4.1.3 予測分析 85
6.4.1.4 ロボットプロセスオートメーション（RPA） 85
6.4.2 補完的なテクノロジー 85
6.4.2.1 クラウドコンピューティング 85
6.4.2.2 エッジコンピューティング 85
6.4.2.3 IoT 86
6.4.2.4 ビッグデータ分析 86
6.4.2.5 ブロックチェーン 86
6.4.3 隣接技術 86
6.4.3.1 5G 86
6.4.3.2 デジタルツイン 86
6.4.3.3 AR/VR 87
6.4.3.4 量子コンピューティング 87
6.5 規制環境 87
6.5.1 規制当局、政府機関、
その他の組織 87
6.5.2 規制枠組み 91
6.5.2.1 北米 91
6.5.2.1.1 米国 91
6.5.2.1.2 カナダ 91
6.5.2.2 ヨーロッパ 91
6.5.2.2.1 ドイツ 91
6.5.2.2.2 英国 91
6.5.2.2.3 フランス 92
6.5.2.3 アジア太平洋地域 92
6.5.2.3.1 中国 92
6.5.2.3.2 韓国 92
6.5.2.3.3 シンガポール 92
6.5.2.4 中東・アフリカ 92
6.5.2.4.1 アラブ首長国連邦 92
6.5.2.4.2 サウジアラビア 92
6.5.2.4.3 ケニア 93
6.5.2.5 ラテンアメリカ 93
6.5.2.5.1 ブラジル 93
6.5.2.5.2 メキシコ 93
6.5.2.5.3 アルゼンチン 93
6.6 サプライチェーン分析 94
6.7 ポーターのファイブフォース分析 95
6.7.1 新規参入者の脅威 96
6.7.2 代替品の脅威 96
6.7.3 供給業者の交渉力 97
6.7.4 購入業者の交渉力 97
6.7.5 競争の激しさ 97
6.8 2024～2025年の主要な会議およびイベント 98
6.9 主要な利害関係者および購買基準 99
6.9.1 購買プロセスにおける主要な利害関係者 99
6.9.2 購入基準 100
6.10 価格分析 101
6.10.1 ソフトウェアの種類別価格分析 101
6.10.2 用途別価格分析 102
6.11 特許分析 102
6.11.1 方法論 102
6.11.2 書類の種類別特許出願件数 102
6.11.3 革新と特許申請 103
6.12 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/破壊 107
6.13 投資と資金調達のシナリオ 108
6.14 メディアおよびエンターテイメント市場におけるジェネレーティブAIの影響 109
6.14.1 ユースケースと市場の潜在性 109
6.14.2 主なユースケース 110
6.14.2.1 コンテンツ制作の強化 111
6.14.2.2 ユーザー体験のパーソナライゼーション 111
6.14.2.3 制作コストの削減 111
6.14.2.4 視聴者エンゲージメントの向上 111
6.14.2.5 コンテンツ配信の合理化 111
6.14.2.6 新たな収益化の機会 111
7 メディア＆エンターテインメント市場におけるAI、サービス別 112
7.1 はじめに 113
7.1.1 サービス：メディア＆エンターテインメント市場におけるAIの推進要因 113
7.2 ソフトウェア 115
7.2.1 ソフトウェアの種類 117
7.2.1.1 コンテンツ生成 117
7.2.1.1.1 テキスト 119
7.2.1.1.1.1 AI主導のテキストコンテンツ生成によるメディアの変革 119
7.2.1.1.2 画像 120
7.2.1.1.2.1 生成型AIによる視覚的創造性の自動化 120
7.2.1.1.3 音声 121
7.2.1.1.3.1 テキスト音声変換ツールによる音楽制作の強化 121
7.2.1.1.4 動画 122
7.2.1.1.4.1 AIによる自動化で動画制作に革命を 122
7.2.1.1.5 マルチモーダル 123
7.2.1.1.5.1 ユーザーとのインタラクションの洞察によるメディア体験のパーソナライズ 123
7.2.1.2 コンテンツ配信 124
7.2.1.2.1 広告ターゲティング 125
7.2.1.2.1.1 インテリジェントなAI搭載広告ターゲティングソリューションによるインパクトの最大化 125
7.2.1.2.2 パーソナライズされたレコメンデーション 125
7.2.1.2.2.1 パーソナライズされたコンテンツレコメンデーションによるユーザーエンゲージメントの強化 125
7.2.1.3 オーディエンス分析 125
7.2.1.3.1 感情分析 126
7.2.1.3.1.1 メディア＆エンターテイメントにおける視聴者の反応を理解するための感情分析の活用 126
7.2.1.3.2 行動モデリング 127
7.2.1.3.2.1 AI主導の行動モデリングによるコンテンツ配信とマーケティング戦略の強化 127
7.2.1.3.3 顧客セグメント化 127
7.2.1.3.3.1 AI主導の顧客セグメント化によるリソースの最適化 127
7.2.1.3.4 音楽のレコメンドとディスカバリー 127
7.2.1.3.4.1 適応型音楽レコメンドによるエンゲージメントと満足度の向上 127
7.2.1.4 ワークフローの自動化 128
7.2.1.4.1 書き起こし 129
7.2.1.4.1.1 AI 駆動の書き起こしサービスによるライブ放送の革命 129
7.2.1.4.2 メタデータ・タグ付け 129
7.2.1.4.2.1 AIによる自動メタデータタグ付けによるコンテンツ管理の強化 129
7.2.1.4.3 インデックス作成 130
7.2.1.4.3.1 効率的なデジタル資産のインデックス作成のためのAIソリューションによる検索性の向上 130
7.2.1.4.4 翻訳とローカライゼーション 130
7.2.1.4.4.1 メディアにおける効果的なローカライゼーションのためのAI活用 130
7.2.1.5 その他のソフトウェアの種類 130
7.2.2 導入形態 132
7.2.2.1 クラウド 133
7.2.2.1.1 クラウドインフラストラクチャによるメディアのスケーラビリティとコスト効率の向上 133
7.2.2.2 オンプレミス 134
7.2.2.2.1 メディアにおけるオンプレミスAIソリューションでセキュリティとコスト効率を最大化 134
7.3 サービス 135
7.3.1 プロフェッショナルサービス 136
7.3.1.1 AIを活用してメディア＆エンターテインメントのビジネスモデルを変革 136
7.3.1.2 コンサルティングおよびアドバイザリー 139
7.3.1.3 実装および展開 140
7.3.1.4 サポートおよびメンテナンス 141
7.3.1.5 トレーニングおよび能力開発 142
7.3.2 マネージドサービス 143
7.3.2.1 AI主導のマネージドサービスによる広告戦略の最適化 143
8 メディアおよびエンターテインメントにおけるAI、テクノロジー別 144
8.1 はじめに 145
8.2 ジェネレーティブAI 146
8.2.1 ジェネレーティブAIによるコンテンツ作成とパーソナライゼーションの変革 146
8.3 その他のAI 147
8.3.1 創造性を解き放つ：AIがコンテンツ制作とユーザーエンゲージメントを変革 147
9 メディアおよびエンターテインメント市場におけるAI、用途別 148
9.1 はじめに 149
9.1.1 用途：メディアおよびエンターテイメント市場におけるAIの推進要因 149
9.2 メディア 149
9.2.1 記事の執筆および要約 151
9.2.1.1 コンテンツのパーソナライゼーション 152
9.2.1.1.1 コンテンツのパーソナライゼーションによるユーザー体験の向上 152
9.2.1.2 多言語翻訳 152
9.2.1.2.1 多言語翻訳による言語の壁の打破 152
9.2.1.3 トピックのクラスタリングとカテゴリー化 152
9.2.1.3.1 トピックのクラスタリングとカテゴリー化による洞察の効率化 152
9.2.1.4 その他 153
9.2.2 ビデオ制作 153
9.2.2.1 AI ベースのシーン検出とシーケンス 154
9.2.2.1.1 精度の向上：AI によるシーン検出とシーケンス 154
9.2.2.2 バーチャルプロダクション 154
9.2.2.2.1 映画制作の革新：バーチャルプロダクション技術 154
9.2.2.3 モーション・トラッキングと強化 155
9.2.2.3.1 パフォーマンスの向上：高度なモーション・トラッキングと強化 155
9.2.2.4 その他 155
9.2.3 フェイクニュースの検出 155
9.2.3.1 コンテクストに基づく信頼性スコアリング 156
9.2.3.1.1 コンテクスト認識型スコアリングシステムによる信頼性の向上 156
9.2.3.2 ディープフェイクの識別 157
9.2.3.2.1 安全なやり取りのためのディープフェイクコンテンツの検出と緩和 157
9.2.3.3 自動化されたデータ相互参照 157
9.2.3.3.1 自動化によるデータ検証の合理化 157
9.2.3.4 その他 157
9.2.4 言語の監視 158
9.2.4.1 文化的感受性の特定 159
9.2.4.1.1 文化的感受性の検出による尊重の促進 159
9.2.4.2 適応型フィルタリング 159
9.2.4.2.1 適応型フィルタリングによる動的なコンテンツの管理 159
9.2.4.3 卑猥な表現の検出 159
9.2.4.3.1 卑猥な表現の検出による敬意あるコミュニケーションの確保 159
9.2.4.4 その他 160
9.2.5 ADの安全性の最適化 160
9.2.5.1 行動パターン分析 161
9.2.5.1.1 ユーザー行動の洞察によるセキュリティ強化 161
9.2.5.2 AI による広告配置 161
9.2.5.2.1 インテリジェントな広告ターゲティングによるエンゲージメントの最大化 161
9.2.5.3 自動フラグ付け 162
9.2.5.3.1 有害コンテンツの迅速な特定と緩和 162
9.2.5.4 その他 162
9.2.6 ニュースルーム分析 162
9.2.6.1 速報ニュースのトレンド予測分析 163
9.2.6.1.1 速報ニュースのトレンド予測に予測分析を活用 163
9.2.6.2 編集計画とコンテンツのスケジュール 164
9.2.6.2.1 最大限の効果を上げるための編集計画とコンテンツのスケジュール最適化 164
9.2.6.3 競合メディアのベンチマーク 164
9.2.6.3.1 パフォーマンス向上のための競合メディアのベンチマークの活用 164
9.2.6.4 その他 164
9.3 エンターテイメント 165
9.3.1 映画の脚本作成、VFX、絵コンテ作成 166
9.3.1.1 セリフとキャラクター開発 167
9.3.1.1.1 葛藤の声：キャラクターを明らかにするセリフの作成 167
9.3.1.2 シーンのプリビジュアライゼーション 168
9.3.1.2.1 シーンの視覚化はストーリーテリングを強化し、効果的なプロダクションデザインを導きます。
9.3.1.3 脚本の賢明な適応 168
9.3.1.3.1 脚本を賢明に適応させることで、オリジナルの物語の本質を維持しながら関連性を確保します。
9.3.1.4 その他 168
9.3.2 リアルタイム OTT コンテンツの監視 169
9.3.2.1 コンテクストに基づく地域別コンテンツフィルタリング 170
9.3.2.1.1 地理的位置に基づくコンテンツ配信の調整 170
9.3.2.2 禁止または不適切なライブコンテンツの検出 170
9.3.2.2.1 ライブストリーム中の不適切なコンテンツに対するリアルタイムモニタリング 170
9.3.2.3 視聴者のコメント分析 170
9.3.2.3.1 視聴者のフィードバックを分析してコンテンツエンゲージメント戦略を強化する 170
9.3.2.4 その他 170
9.3.3 視聴者の好みの予測 171
9.3.3.1 コンテクスト分析 172
9.3.3.1.1 コンテクスト分析による視聴者の好みの把握 172
9.3.3.2 視聴者の行動予測 172
9.3.3.2.1 視聴者の関与とコンテンツの選択の予測 172
9.3.3.3 視聴者のクラスタリング 172
9.3.3.3.1 カスタマイズされたレコメンデーションのための視聴者セグメント化 172
9.3.3.4 その他 172
9.3.4 ポストプロダクション・ワークフロー編集 173
9.3.4.1 リップシンクとダビングの自動化 174
9.3.4.1.1 グローバルな視聴者向けのシームレスな音声同期 174
9.3.4.2 ノイズ低減と明瞭度の向上 174
9.3.4.2.1 クリアな音声：音質向上 174
9.3.4.3 フレーム修復 174
9.3.4.3.1 視覚効果の向上： フレームを完璧に復元 174
9.3.4.4 その他 174
9.3.5 NPCの行動モデリング 175
9.3.5.1 感情の刺激 176
9.3.5.1.1 ダイナミックなNPCとのやりとりを通じてプレイヤーの感情を引き出す 176
9.3.5.2 適応型のストーリー展開 176
9.3.5.2.1 インテリジェントなNPCによるパーソナライズされた物語の作成 176
9.3.5.3 プレイヤーのパターンから学ぶNPC 176
9.3.5.3.1 プレイヤーの行動を分析してNPCの知性を向上させる 176
9.3.5.4 その他 176
9.3.6 ゲームコンテンツの最適化 177
9.3.6.1 プレーヤーからのフィードバックの統合 178
9.3.6.1.1 プレーヤーの洞察によるエンゲージメントの強化 178
9.3.6.2 ゲームロジックのテストとデバッグ 178
9.3.6.2.1 厳格なテストによるスムーズなゲームプレイの確保 178
9.3.6.3 プロシージャルなコンテンツ生成 178
9.3.6.3.1 インテリジェントなアルゴリズムで構築されたダイナミックな世界 178
9.3.6.4 その他 179
9.3.7 没入型エンターテイメント 179
9.3.7.1 マルチ感覚インタラクション 180
9.3.7.1.1 すべての感覚を刺激して忘れられない体験を 180
9.3.7.2 アバターのカスタマイズ 181
9.3.7.2.1 アイデンティティの創出：アバターの冒険をパーソナライズ 181
9.3.7.3 ダイナミックなストーリーテリング 181
9.3.7.3.1 物語の形成：物語の主人公になる 181
9.3.7.4 その他 181
10 メディアおよびエンターテインメント市場におけるエンドユーザー別AI 182
10.1 はじめに 183
10.1.1 エンドユーザー：メディアおよびエンターテインメント市場におけるAI推進要因 184
10.2 メディア 184
10.2.1 ニュース＆出版 186
10.2.1.1 AIによるコンテンツ推奨機能により、ニュースフィードをパーソナライズし、読者のエンゲージメントを向上させる 186
10.2.2 ソーシャルメディア 187
10.2.2.1 ターゲット広告にAIを活用し、ユーザーデータを分析してエンゲージメントを向上させる 187
10.2.3 広告代理店およびマーケティング代理店 188
10.2.3.1 広告代理店にトレンド予測とキャンペーン効果の向上をもたらす予測分析機能を備えたAIツール 188
10.2.4 放送＆ジャーナリズム 189
10.2.4.1 動画制作を効率化し、より高速で高品質なコンテンツを実現するAI 189
10.2.5 個人ユーザー 190
10.2.5.1 パーソナルメディア消費にAIを統合し、個々の体験を豊かにし、カスタマイズされたインタラクションを提供 190
10.3 エンターテイメント 191
10.3.1 映画スタジオ 193
10.3.1.1 業務効率の改善とパーソナライズされた視聴体験の創出にAIを活用 193
10.3.2 ゲーム開発会社 194
10.3.2.1 AIを活用して没入感のある体験とゲームプレイの向上を実現 194
10.3.3 テレビ＆OTTプラットフォーム 195
10.3.3.1 AIを活用してコンテンツ配信と視聴者エンゲージメントを変革 195
10.3.4 ライブイベント＆スポーツ中継 196
10.3.4.1 没入感と魅力あふれる体験を実現するAI技術の統合 196
10.3.5 テーマパーク＆アミューズメントパーク 197
10.3.5.1 ゲスト体験の向上と業務の合理化を実現するAIの活用 197
10.3.6 音楽制作 198
10.3.6.1 AIアルゴリズムを活用して新たな創造的な道筋を模索する 198
10.3.7 個人ユーザー 199
10.3.7.1 幅広い視聴者層をリアルタイムで惹きつける動画、キャプション、スクリプトを作成するためのAIツールの導入 199
11 メディア＆エンターテインメント市場におけるAI、地域別 200
11.1 はじめに 201
11.2 北米 202
11.2.1 北米：メディア＆エンターテインメント市場におけるAI推進要因 203
11.2.2 北米：マクロ経済の見通し 203
11.2.3 米国 212
11.2.3.1 生産効率の向上によりメディア＆エンターテインメントを変革するAI 212
11.2.4 カナダ 213
11.2.4.1 メディア＆エンターテインメントにおけるAIの規制と投資への注目が高まる 213
11.3 ヨーロッパ 214
11.3.1 ヨーロッパ：メディア＆エンターテインメント市場におけるAIの推進要因 214
11.3.2 ヨーロッパ：マクロ経済の見通し 215
11.3.3 英国 223
11.3.3.1 新興のジェネレーティブAI企業がメディア＆エンターテインメントの状況を変える 223
11.3.4 ドイツ 224
11.3.4.1 メディア分野における戦略的提携を通じてAIイノベーションを促進 224
11.3.5 フランス 225
11.3.5.1 透明性と消費者保護の強化に向けたインフルエンサーに対する規制の強化 225
11.3.6 イタリア 226
11.3.6.1 メディア業界におけるコンテンツのパーソナライゼーションを革新するAI 226
11.3.7 スペイン 227
11.3.7.1 AIを活用してストーリーテリングとコンテンツ作成に革命をもたらす 227
11.3.8 ヨーロッパのその他地域 228
11.4 アジア太平洋地域 229
11.4.1 アジア太平洋地域：メディア＆エンターテインメント市場におけるAIの推進要因 229
11.4.2 アジア太平洋地域：マクロ経済の見通し 230
11.4.3 中国 239
11.4.3.1 メディアとエンターテイメントを変革するAI 239
11.4.4 日本 240
11.4.4.1 メディアとエンターテイメントにおけるAIの戦略的コラボレーションと規制枠組み 240
11.4.5 インド 241
11.4.5.1 没入型メディア体験におけるAIの活用 241
11.4.6 韓国 242
11.4.6.1 エンターテインメント業界におけるファンエンゲージメントと制作を強化するAIイノベーション 242
11.4.7 オーストラリア＆ニュージーランド 243
11.4.7.1 没入型体験を生み出す革新的な用途につながるAI技術の台頭 243
11.4.8 ASEAN 244
11.4.8.1 パートナーシップとAIイノベーションによるメディアとエンターテインメントの変革 244
11.4.9 アジア太平洋地域その他 245
11.5 中東・アフリカ 246
11.5.1 中東・アフリカ：メディア＆エンターテイメントにおけるAIの市場推進要因 247
11.5.2 中東・アフリカ：マクロ経済の見通し 247
11.5.3 中東 256
11.5.3.1 サウジアラビア 257
11.5.3.1.1 AI革命がメディアとエンターテインメントの状況を変える 257
11.5.3.2 アラブ首長国連邦 258
11.5.3.2.1 グローバルなテクノロジーパートナーシップとAIによるメディア体験の向上 258
11.5.3.3 バーレーン 259
11.5.3.3.1 地元メディア企業とテクノロジー大手の提携によるイノベーションの促進 259
11.5.3.4 クウェート 260
11.5.3.4.1 変革的なメディア体験を実現するためのAIと新興テクノロジーの活用 260
11.5.3.5 中東その他 261
11.5.4 アフリカ 262
11.5.4.1 動画編集、脚本作成、視聴者セグメント化のためのAIソリューションに焦点を当てたスタートアップの急増 262
11.6 ラテンアメリカ 263
11.6.1 ラテンアメリカ：メディア＆エンターテインメント市場におけるAIの推進要因 263
11.6.2 ラテンアメリカ：マクロ経済の見通し 264
11.6.3 ブラジル 272
11.6.3.1 研究センター間の戦略的提携によるAIイノベーションの促進 272
11.6.4 メキシコ 273
11.6.4.1 AIパートナーシップとクラウドソリューションによるメディアの強化 273
11.6.5 アルゼンチン 274
11.6.5.1 AIパートナーシップがエンターテインメント分野を変革 274
11.6.6 その他のラテンアメリカ諸国 275
12 競争の状況 276
12.1 概要 276
12.2 主要企業の戦略/勝利への権利、2020年～2024年 276
12.3 収益分析、2019年～2023年 278
12.4 市場シェア分析、2023年 280
12.4.1 主要プレイヤー（メディア）の市場シェア分析 280
12.4.2 市場ランキング分析（メディア）、2023年 281
12.4.3 主要プレイヤー（エンターテインメント）の市場シェア分析 282
12.4.4 市場ランキング分析（エンターテインメント） 283
12.5 ソフトウェアの種類別製品比較 284
12.5.1 コンテンツ生成別製品比較分析 285
12.5.1.1 ジャスパーAI 285
12.5.1.2 ディープブレインAI 285
12.5.1.3 Vimeo 285
12.5.2 視聴者分析による製品比較分析 285
12.5.2.1 アインシュタインアナリティクス（セールスフォース）によるTableau 285
12.5.2.2 Canvs AI 286
12.5.2.3 IBM Watsonx 286
12.5.3 ワークフロー自動化による製品比較分析 286
12.5.3.1 フィルム分析ツール（Cinelytic） 286
12.5.3.2 Frame.io（Adobe） 286
12.5.3.3 Otter.ai 287
12.6 主要ベンダーの企業評価および財務指標 287
12.7 企業評価マトリックス：主要企業、2023年 288
12.7.1 企業評価マトリクス：主要企業（メディア） 288
12.7.1.1 スター企業 288
12.7.1.2 新興リーダー企業 288
12.7.1.3 普及企業 289
12.7.1.4 参入企業 289
12.7.2 企業評価マトリクス：主要企業（エンターテイメント） 290
12.7.2.1 スター企業 290
12.7.2.2 新興リーダー企業 290
12.7.2.3 普及企業 290
12.7.2.4 参加者 290
12.7.3 企業動向：主要企業 292
12.7.3.1 企業動向 292
12.7.3.2 地域別動向 294
12.7.3.3 ソフトウェアの種類別動向 295
12.7.3.4 用途別動向（メディア） 296
12.7.3.5 用途（娯楽） 297
12.7.3.6 エンドユーザー用途（メディア） 298
12.8 企業評価マトリクス：新興企業/中小企業、2023年 299
12.8.1 企業評価マトリクス：新興企業/中小企業（メディア） 299
12.8.1.1 先進的な企業 299
12.8.1.2 対応力のある企業 299
12.8.1.3 ダイナミックな企業 299
12.8.1.4 スタートライン 299
12.8.2 企業評価マトリクス：スタートアップ/中小企業（エンターテイメント） 300
12.8.2.1 先進的な企業 300
12.8.2.2 対応力のある企業 301
12.8.2.3 活力のある企業 301
12.8.2.4 スタート台 301
12.8.3 競争力のあるベンチマーキング：スタートアップ/中小企業、2023年 302
12.8.3.1 主要スタートアップ/中小企業の詳細リスト 302
12.8.3.2 主要スタートアップ/中小企業の競争力のあるベンチマーキング（メディア） 304
12.8.3.3 主要新興企業/中小企業の競合ベンチマーキング（エンターテインメント） 305
12.9 競合シナリオ 306
12.9.1 製品発売と機能強化 306
12.9.2 取引 308
13 企業プロフィール 310
Google（米国）
Microsoft（米国）
IBM（米国）
Meta（米国）
OpenAI（米国）
Baidu（中国）
AWS（米国）
Adobe（米国）
Sprinklr（米国）
C3 AI（米国）
Hootsuite（米国）
14 隣接市場＆関連市場 390
14.1 はじめに 390
14.2 人工知能（AI）市場 – 2030年までの世界予測 390
14.2.1 市場定義 390
14.2.2 市場概要 390
14.2.2.1 人工知能市場：提供別 391
14.2.2.2 人工知能市場：ビジネス機能別 392
14.2.2.3 人工知能市場：技術別 393
14.2.2.4 産業別人工知能市場 394
14.2.2.5 地域別人工知能市場 396
14.3 ソーシャルメディア市場におけるAI 397
14.3.1 市場定義 397
14.3.2 市場概要 397
14.3.2.1 ソーシャルメディア市場におけるAI、製品種類別 397
14.3.2.2 ソーシャルメディア市場におけるAI、導入形態別 398
14.3.2.3 ソーシャルメディア市場におけるAI、ユースケース別 399
14.3.2.4 ソーシャルメディア市場におけるAI、エンドユース別 400
14.3.2.5 ソーシャルメディア市場におけるAI、地域別 401
15 付録 402
15.1 ディスカッションガイド 402
15.2 Knowledgestore：MarketsandMarketsの購読ポータル 409
15.3 カスタマイズオプション 411
15.4 関連レポート 411
15.5 著者詳細 412
Content generation is poised to lead the AI market in media due to its ability to enhance creativity and efficiency. Generative AI allows for the rapid creation of high-quality content, significantly reducing production time and costs. This technology enables filmmakers and content creators to automate mundane tasks, freeing them to focus on creative aspects. Additionally, it facilitates hyper-personalized content tailored to individual viewer preferences, improving audience engagement and retention.
“By entertainment application, predicting viewer preferences segment will lead the market during the forecast period.”
Predicting viewer preferences is set to lead the AI market in media due to its transformative impact on content personalization and user engagement. By leveraging advanced algorithms, companies can analyze vast datasets, including viewing history and demographic information, to deliver tailored recommendations. This level of personalization not only enhances user satisfaction but also increases retention rates, as audiences are more likely to engage with content that resonates with their interests.
“By region, Asia Pacific to register the highest CAGR market during the forecast period.”
The Asia-Pacific region is witnessing the highest CAGR in the AI in media market, driven by several key factors. Rapid internet penetration across emerging economies such as India and Vietnam are significantly expanding online media consumption, fueling the demand for AI-driven solutions. The rising popularity of over-the-top (OTT) streaming platforms is reshaping viewing habits, with an increasing emphasis on delivering personalized content powered by AI technologies. Leading players, including Alibaba and Netflix, are making substantial investments in AI to enhance content creation, management, and distribution, fostering continuous innovation.
Breakdown of primaries
In-depth interviews were conducted with Chief Executive Officers (CEOs), innovation and technology directors, system integrators, and executives from various key organizations operating in the AI in media market.
By Company: Tier I: 45%, Tier II: 35%, and Tier III: 20%
By Designation: C-Level: 35%, Director Level: 25%, and Others: 40%
By Region: North America: 40%, Europe: 25%, Asia Pacific: 20%, Middle East & Africa: 10%, and Latin America: 5%.
Google (US), Microsoft (US), IBM (US), Meta (US), OpenAI (US), Baidu (China), AWS (US), Adobe (US), Sprinklr (US), C3 AI (US), Hootsuite (US) ; are some of the key players in the AI in media market.
The study includes an in-depth competitive analysis of these key players in the AI in media market, including their company profiles, recent developments, and key market strategies.
Research Coverage
This research report categorizes the AI in media market by offering (software type and services), software type (content generation, content distribution, audience analytics, workflow automation and others), by deployment mode (cloud and on-premises), services (professional services and managed services), by technology (generative AI and other AI), by application (media (article writing, video production, fake news detection, language moderation, ad safety optimization and newsroom analytics), entertainment (film scriptwriting, VFX and scriptwriting, real-time OTT content moderation, predicting viewer preferences, post-production workflow editing, NPC behavior modelling, gaming content optimization, immersive entertainment), by End user (media (news & publishing, social media platforms, advertising & marketing agencies, broadcasting & journalism, individual users and others), entertainment (film studios, gaming companies/ game development companies, television & OTT platform, live events & sports broadcasting, theme parks/ amusement parks, music production, individual users, and others) and by region (North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, and Latin America). The scope of the report covers detailed information regarding the major factors, such as drivers, restraints, challenges, and opportunities, influencing the growth of the AI in media market. A detailed analysis of the key industry players has been done to provide insights into their business overview, solutions and services, key strategies, Contracts, partnerships, and agreements. new product & service launches, mergers and acquisitions, and recent developments associated with the AI in media market. Competitive analysis of upcoming startups in the AI in media market ecosystem is covered in this report.
Key Benefits of Buying the Report
The report will help the market leaders/new entrants in this market with information on the closest approximations of the revenue numbers for the overall AI in media market and the subsegments. This report will help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to position their businesses better and to plan suitable go-to-market strategies. The report also helps stakeholders understand the pulse of the market and provides them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:
• Analysis of key drivers (exploring new creative opportunities with generative AI, Hyper-personalized media experiences with AI, and AI revolutionizing animation and visual effects in entertainment), restraints (ethical and copyright issues in AI-generated content and Inadequate legal protection against deepfake issues), opportunities (enhancing credibility through AI-driven fake news detection, personalized advertising through AI-driven user insights, and dynamic storytelling through tailored narratives in media experiences), and challenges (AI tools threaten jobs in entertainment industry, lack of transparency hinders trust in AI decisions, and AI’s impact on creativity and originality influencing the growth of the AI in media market.
• Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the AI in media market
• Market Development: Comprehensive information about lucrative markets – the report analyses the AI in media market across varied regions.
• Market Diversification: Exhaustive information about new products & services, untapped geographies, recent developments, and investments in the AI in media market
• Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies and service offerings of leading players Google (US), Microsoft (US), IBM (US), Meta (US), OpenAI (US), Baidu (China), AWS (US), Adobe (US), Sprinklr (US), C3 AI (US), Hootsuite (US), Veritone (US), Taboola (US), Sprout Social (US), SymphonyAI (US), Brightcove (US), Unity (US), Yellow.ai (US), Appier (US), Snowflake (US), Autodesk (US), Verbit (US), Ubisoft (France), Vimeo (US) among others in AI in media market.
❖ 世界のメディアにおけるAI市場に関するよくある質問(FAQ) ❖
・メディアにおけるAIの世界市場規模は？
→MarketsandMarkets社は2024年のメディアにおけるAIの世界市場規模を82億1000万米ドルと推定しています。
・メディアにおけるAIの世界市場予測は？
→MarketsandMarkets社は2030年のメディアにおけるAIの世界市場規模を510億8000万米ドルと予測しています。
・メディアにおけるAI市場の成長率は？
→MarketsandMarkets社はメディアにおけるAIの世界市場が2024年～2030年に年平均35.6%成長すると予測しています。
・世界のメディアにおけるAI市場における主要企業は？
→MarketsandMarkets社は「Google（米国）、Microsoft（米国）、IBM（米国）、Meta（米国）、OpenAI（米国）、Baidu（中国）、AWS（米国）、Adobe（米国）、Sprinklr（米国）、C3 AI（米国）、Hootsuite（米国）など ...」をグローバルメディアにおけるAI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。
