1 はじめに 41
1.1 調査目的 41
1.2 市場定義 41
1.2.1 対象範囲と除外項目 42
1.3 市場範囲 44
1.3.1 市場区分 44
1.3.2 対象年 48
1.4 通貨 49
1.5 利害関係者 49
2 調査方法 50
2.1 調査データ 50
2.1.1 二次データ 51
2.1.2 一次データ 51
2.1.2.1 一次プロファイルの内訳 52
2.1.2.2 主な業界洞察 52
2.2 市場の区分とデータ・トライアングル 53
2.3 市場規模の推定 54
2.3.1 トップダウン・アプローチ 54
2.3.2 ボトムアップ・アプローチ 55
2.4 市場予測 59
2.5 調査の前提条件 60
2.6 調査の限界 61
3 エグゼクティブサマリー 62
4 プレミアムインサイト 69
4.1 AI音声ジェネレーター市場における魅力的な機会 69
4.2 AI音声ジェネレーター市場:上位3つの用途 70
4.3 北米:AI音声生成市場、提供内容別および業種別 70
4.4 AI音声生成市場、地域別 71
5 市場概要および業界トレンド 72
5.1 はじめに 72
5.2 市場力学 72
5.2.1 推進要因 73
5.2.1.1 音声対応デバイスおよびバーチャルアシスタントに対する需要の高まり 73
5.2.1.2 音声および音声合成におけるジェネレーティブAIの能力を高める自然言語処理および機械学習技術の進歩 74
5.2.1.3 デジタルコンテンツにおけるアクセシビリティソリューションに対するニーズの高まり 74
5.2.2 抑制要因 75
5.2.2.1 音声生成におけるAIの意思決定プロセスに説明責任が欠如していること 75
5.2.2.2 先進的な生成型AIソリューションの開発と実装に高額なコストがかかることが市場の成長を妨げること 75
5.2.2.3 AI生成音声の利用をめぐる倫理的な懸念が、より厳しい監視につながること 76
5.2.3 機会 77
5.2.3.1 ジェネAIを5Gやエッジコンピューティングなどの新興技術と統合することで、リアルタイムの音声および音声生成が可能になります。
5.2.3.2 グローバル市場におけるローカライズされたコンテンツや多言語サポートに対する需要の高まりにより、AIによる翻訳や吹き替えサービスに成長の可能性が生まれます。
5.2.3.3 パーソナライズされ、感情的にインテリジェントなAIアシスタントの市場が拡大し、高度な生成型AI音声技術に機会をもたらす 78
5.2.4 課題 78
5.2.4.1 音声および音声合成のための大規模な生成型AIモデルの計算要件とエネルギー消費量の管理がますます困難になる 78
5.2.4.2 生成型AI音声技術の不正利用、誤情報、その他の悪意ある行為 79
5.2.4.3 AI生成音声における人間のような自然さや感情表現の実現は依然として大きな技術的課題 79
5.3 AI音声生成市場の進化 79
5.4 AI音声生成技術 81
5.4.1 トークン化 81
5.4.2 量子化 82
5.4.3 ベクトル化 82
5.5 サプライチェーン分析 83
5.6 生態系分析 86
5.6.1 AI音声ジェネレーターソフトウェアプロバイダー 88
5.6.2 AI音声生成サービスプロバイダー 88
5.6.3 AI音声生成クラウドサービスプロバイダー 88
5.6.4 AI音声生成API-AS-A-SERVICEプロバイダー 89
5.6.5 エンドユーザー 89
5.6.6 政府および規制機関 89
5.7 投資の展望と資金調達シナリオ 89
5.8 ケーススタディ分析 93
5.8.1 メディアおよびエンターテイメント 93
5.8.1.1 Deepdub、eTTSテクノロジーでFilmRiseによる「Forensic Files」のイタリア語への効率的な吹き替えを支援 93
5.8.2 BFSI 94
5.8.2.1 Synthesia によるグローバルな従業員福利厚生コンサルティングの合理化 94
5.8.3 ヘルスケア & ライフサイエンス 95
5.8.3.1 Synthesia の AI ビデオプラットフォームによる Insight Global の変革 95
5.8.4 IT & ITES 96
5.8.4.1 ナレーション作成の変革:SnowflakeはAIを活用してマーケティング効率を向上させました。
5.8.5 小売およびeコマース
5.8.5.1 顧客エンゲージメントの変革:BeyondはAIビデオ合成を活用してパーソナライズされたコミュニケーションを実現
5.9 テクノロジー分析
5.9.1 主要テクノロジー
5.9.1.1 注意メカニズム 98
5.9.1.2 音声認識 98
5.9.1.3 ニューラル・ボコーダー 98
5.9.1.4 自然言語処理(NLP) 99
5.9.1.5 音声合成(TTS) 99
5.9.2 補完技術 99
5.9.2.1 クラウドコンピューティング 99
5.9.2.2 感情AI 100
5.9.2.3 ビッグデータ分析 100
5.9.2.4 音声活動検出(VAD) 100
5.9.3 隣接技術 101
5.9.3.1 コンピュータビジョン 101
5.9.3.2 話者ダイアライゼーション 101
5.9.3.3 生体認証による音声認証 101
5.9.3.4 拡張および仮想現実オーディオ 102
5.10 規制環境 102
5.10.1 規制当局、政府機関、その他の組織 103
5.10.2 規制:AIボイスジェネレーター市場 106
5.10.2.1 北米 106
5.10.2.1.1 SCR 17:人工知能法案(カリフォルニア州) 106
5.10.2.1.2 S1103:人工知能自動化法案(コネチカット州) 107
5.10.2.1.3 国家人工知能イニシアティブ法案(NAIIA) 107
5.10.2.1.4 人工知能およびデータ法案(AIDA) – カナダ 107
5.10.2.2 欧州 108
5.10.2.2.1 欧州連合(EU) – 人工知能法(AIA) 108
5.10.2.2.2 一般データ保護規則(欧州) 108
5.10.2.3 アジア太平洋地域 109
5.10.2.3.1 生成型人工知能サービスに関する暫定行政措置(中国) 109
5.10.2.3.2 国家AI戦略(シンガポール) 109
5.10.2.3.3 広島AIプロセス包括的政策枠組み(日本) 110
5.10.2.4 中東およびアフリカ 110
5.10.2.4.1 人工知能国家戦略(UAE) 110
5.10.2.4.2 国家人工知能戦略(カタール) 111
5.10.2.4.3 AI倫理原則およびガイドライン(ドバイ) 111
5.10.2.5 ラテンアメリカ 111
5.10.2.5.1 サンチアゴ宣言(チリ) 111
5.10.2.5.2 ブラジル人工知能戦略(EBIA) 112
5.11 特許分析 113
5.11.1 方法論 113
5.11.2 文書タイプ別出願特許 113
5.11.3 革新と特許申請 113
5.11.3.1 AI音声ジェネレーター市場における上位10の出願者 114
5.12 価格分析 118
5.12.1 主要企業のアプリケーション別平均販売価格動向 119
5.12.2 サービス別価格分析 120
5.13 主要な会議およびイベント(2024年~2025年) 121
5.14 ポーターのファイブフォース分析 122
5.14.1 新規参入者の脅威 123
5.14.2 代替品の脅威 123
5.14.3 サプライヤーの交渉力 124
5.14.4 バイヤーの交渉力 124
5.14.5 競争相手の激しさ 124
5.15 音声合成市場:技術ロードマップ 124
5.16 主要関係者および購買基準 126
5.16.1 購買プロセスにおける主要関係者 126
5.16.2 購買基準 127
5.17 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/混乱 128
5.17.1 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/混乱 128
6 AIボイスジェネレーター市場、製品別 129
6.1 はじめに 130
6.1.1 製品:AIボイスジェネレーター市場の推進要因 130
6.2 ソフトウェア 132
6.2.1 ソフトウェア、テクノロジー別 133
6.2.1.1 AI音声生成ソフトウェア、テクノロジー別 133
6.2.1.2 ディープラーニングモデル 134
6.2.1.2.1 ディープラーニングモデルは、高品質なオーディオの処理と生成に強力な機能を提供 134
6.2.1.2.2 畳み込みニューラルネットワーク 135
6.2.1.2.3 再帰型ニューラルネットワーク 136
6.2.1.2.4 長期/短期記憶(LSTM)ネットワーク 136
6.2.1.2.5 ゲート付き再帰ユニット(GRU) 136
6.2.1.3 生成的敵対的ネットワーク(GAN) 137
6.2.1.3.1 GANは、多様なオーディオおよび音声データを生成するために2つの競合するニューラルネットワークをトレーニングすることで、AI音声生成に独自の手法を提供 137
6.2.1.3.2 WaveGAN 138
6.2.1.3.3 SpeechGAN 138
6.2.1.4 オートエンコーダー 138
6.2.1.4.1 オリジナルの入力と同様の新しいデータポイントを必要とする生成タスクに使用されるオートエンコーダー 138
6.2.1.4.2 ノイズ除去オートエンコーダー 140
6.2.1.4.3 変分オートエンコーダー(VAE) 140
6.2.1.5 トランスフォーマーモデル 140
6.2.1.5.1 トランスフォーマーモデルは最先端の性能を提供し、一貫性があり文脈的に関連性の高いオーディオを生成 140
6.2.1.5.2 トランスフォーマーによる音声双方向エンコーダー表現(BERT) 141
6.2.1.5.3 隠れユニット BERT(HuBERT) 142
6.2.1.5.4 音声トランスフォーマー 142
6.2.1.5.5 Wav2Vec 142
6.2.1.5.6 WaveNet 142
6.2.1.5.7 Tacotron 143
6.2.1.5.8 その他のトランスフォーマーモデル 143
6.2.2 導入形態別ソフトウェア 143
6.2.2.1 オンプレミス 144
6.2.2.1.1 オンプレミス導入形態では、組織はAI音声生成ソリューションをカスタマイズし、既存のシステムにシームレスに統合 144
6.2.2.2 クラウド 145
6.2.2.2.1 クラウド展開により、AIソリューションの迅速な展開と最先端のAI技術へのアクセスが可能 145
6.3 サービス 147
6.3.1 プロフェッショナルサービス 148
6.3.1.1 プロフェッショナルサービスは、要件評価、カスタマイズされた実装、AI音声ジェネレーターソリューションの展開支援をサポート
6.3.1.2 トレーニングおよびコンサルティングサービス
6.3.1.3 システム統合および実装サービス
6.3.1.4 サポートおよび保守サービス
6.3.2 マネージドサービス
6.3.2.1 マネージドサービスは、AI音声ジェネレーターシステムをエンドツーエンドで管理し、企業がコアコンピタンスに集中できるよう支援
7 AI音声ジェネレーター市場、アプリケーション別 154
7.1 はじめに 155
7.1.1 アプリケーション:AI音声ジェネレーター市場の推進要因 155
7.2 音声および音声合成 157
7.2.1 音声合成と音声認識により、テキストやその他のオーディオ入力から人間のような音声とサウンドを生成 157
7.2.2 テキスト音声変換(TTS) 159
7.2.3 音声翻訳 160
7.2.4 カスタム音声合成 161
7.2.5 バーチャルアシスタント 162
7.2.6 音声合成のその他の用途 163
7.3 音声変換およびクローニング 164
7.3.1 企業がパーソナライズされた音声を使用して、自動化されたやり取りにおいて一貫性のある馴染みのあるブランドの声を確立 164
7.3.2 声の模倣 165
7.3.3 言語のローカライゼーション 166
7.3.4 感情の変換 167
7.3.5 パーソナライズされたデジタルボイス 168
7.3.6 音声変換およびクローニングにおけるその他の機能 169
7.4 音楽生成および作曲 170
7.4.1 生成AIの統合による新たな音楽体験の創出 170
7.4.2 音楽の自動生成 171
7.4.3 音楽スタイルの転換 172
7.4.4 サウンドトラックの生成 173
7.4.5 音楽のリミックスとマッシュアップ 174
7.4.6 音楽生成と作曲におけるその他の手法 175
7.5 オーディオダビングと翻訳 176
7.5.1 オリジナル音声の感情的なニュアンスを損なうことなく、さまざまな言語の音声を制作 176
7.5.2 多言語音声ダビング 177
7.5.3 リアルタイム翻訳 178
7.5.4 音声マッチングダビング 179
7.5.5 ナレーションのダビング 180
7.5.6 その他の音声ダビングおよび翻訳 181
7.6 音声の強化および修復 182
7.6.1 音声強化および修復アプリケーションは、音声信号を複雑なレベルで分析し、パターンを学習することで、欠陥を効果的に除去
7.6.2 音声ノイズ低減
7.6.3 音声アップスケーリング
7.6.4 音声強化 185
7.6.5 古い録音の修復 186
7.6.6 音声強化・修復のその他の機能 187
7.7 その他の用途 188
8 業種別AI音声ジェネレーター市場 190
8.1 はじめに 191
8.1.1 用途別:AI音声生成市場の推進要因 191
8.2 メディアおよびエンターテインメント 194
8.2.1 リアルタイムの言語翻訳および字幕のイノベーションによるグローバルコンテンツのアクセシビリティの向上 194
8.2.1.1 音声ベースのコンテンツの適正化 195
8.2.1.2 自動ニュース読み上げ 195
8.2.1.3 パーソナライズされた音声広告 196
8.2.1.4 AIによるラジオ番組 196
8.2.1.5 オーディオブックの音声合成 196
8.2.1.6 その他 197
8.3 BFSI 197
8.3.1 AI音声生成技術によるパーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスの提供 197
8.3.1.1 金融データの音声転記 198
8.3.1.2 金融顧客サポートおよびサービス 198
8.3.1.3 音声による不正検出 198
8.3.1.4 音声起動型金融取引 199
8.3.1.5 音声対応の保険請求処理 199
8.3.1.6 その他 199
8.4 ヘルスケアおよびライフサイエンス 200
8.4.1 ヘルスケアおよびライフサイエンスにおけるAI音声生成装置の統合による、画期的な新薬開発、医療用画像解析、個別化治療計画 200
8.4.1.1 患者向け音声アシスタント 201
8.4.1.2 音声起動型医療機器 201
8.4.1.3 医療用ディクテーションおよびトランスクリプション 201
8.4.1.4 AI による遠隔医療相談 202
8.4.1.5 音声ベースのトリアージシステム 202
8.4.1.6 その他 202
8.5 製造 203
8.5.1 AI音声生成による音声検査と欠陥検出の実現による製造業の品質管理の変革 203
8.5.1.1 音響品質管理 204
8.5.1.2 音声対応によるプロセス最適化 204
8.5.1.3 AI によるモニタリングと音声アラート 204
8.5.1.4 音声強化型安全トレーニング 205
8.5.1.5 音声による在庫管理 205
8.5.1.6 その他 205
8.6 小売およびeコマース 206
8.6.1 生成AIによる音声ベースの商品説明と音声コマースの実現 206
8.6.1.1 音声ベースのショッピングアシスタント 207
8.6.1.2 パーソナライズされた音声広告 207
8.6.1.3 音声による製品説明 207
8.6.1.4 音声検索の最適化 208
8.6.1.5 音声操作による在庫管理 208
8.6.1.6 その他 208
8.7 輸送・物流 209
8.7.1 効率性、最適化、持続可能性に対するニーズの高まりが、交通・物流業界におけるAI音声ジェネレーター装置の成長を促進 209
8.7.1.1 緊急時の音声応答および支援 210
8.7.1.2 音声操作ナビゲーション 210
8.7.1.3 音声ベースの車両管理 210
8.7.1.4 運転者によるコマンドのための音声認識 211
8.7.1.5 音声制御による倉庫業務 211
8.7.1.6 その他 211
8.8 建設および不動産 212
8.8.1 リアルタイム翻訳機能は多国籍プロジェクトにおける言語の障壁を埋めることができます 212
8.8.1.1 音声アシスト付きサイト監視 213
8.8.1.2 音声起動型物件ツアー 213
8.8.1.3 音声制御型ビルオートメーションシステム 214
8.8.1.4 オーディオデザインコンサルテーション 214
8.8.1.5 設備メンテナンス用音声アラート 214
8.8.1.6 その他 215
8.9 エネルギーおよび公益事業 215
8.9.1 生成型AIは機械やインフラストラクチャを監視し、パフォーマンスの問題についてリアルタイムで警告を発することができます。 215
8.9.1.1 音響異常の検出 216
8.9.1.2 緊急対応の調整 216
8.9.1.3 音声起動制御システム 217
8.9.1.4 音声制御スマートグリッドシステム 217
8.9.1.5 予測保全音声アラート 217
8.9.1.6 その他 218
8.10 政府および防衛 218
8.10.1 AI音声生成機能は脅威を検知し、監視を強化します。 218
8.10.1.1 音声ディープフェイクの検知 219
8.10.1.2 監視のための音声認識 219
8.10.1.3 公共安全に関するアナウンス 220
8.10.1.4 音声鑑識 220
8.10.1.5 音声生体認証および認証 220
8.10.1.6 その他 221
8.11 ITおよびITeS 221
8.11.1 サイバーセキュリティの向上、コストの最小化、ユーザー体験の向上に役立つ生成AI 221
8.11.1.1 自動音声応答システム 222
8.11.1.2 AI 搭載のトレーニングプログラム 222
8.11.1.3 IT システム向け音声認証 223
8.11.1.4 音声制御統合開発環境 223
8.11.1.5 会議の自動文字起こし 223
8.11.1.6 その他 224
8.12 電気通信 224
8.12.1 高度な自然言語処理(NLP)を活用した顧客からの問い合わせの理解と対応 224
8.12.1.1 リアルタイムの言語翻訳 225
8.12.1.2 IVRシステムのための言語生成 226
8.12.1.3 音声感情認識 226
8.12.1.4 音声品質の向上 226
8.12.1.5 自動通話要約 226
8.12.1.6 その他 227
8.13 その他の業種 227
9 地域別AI音声ジェネレーター市場 229
9.1 はじめに 230
9.2 北米 232
9.2.1 北米:AI音声生成市場の推進要因 232
9.2.2 北米:マクロ経済の見通し 233
9.2.3 米国 243
9.2.3.1 米国の規制環境と堅固な技術インフラが市場成長を促進 243
9.2.4 カナダ 244
9.2.4.1 業務プロセスの改善とAI音声ジェネレーターの急速な普及による顧客獲得 244
9.3 欧州 245
9.3.1 欧州:AI音声ジェネレーター市場の推進要因 245
9.3.2 欧州:マクロ経済の見通し 245
9.3.3 英国 254
9.3.3.1 世界トップクラスの大学や研究機関の存在と活気のあるスタートアップエコシステムが相まって、コラボレーションを促進し、ジェネレーティブAIの進歩を加速させる 254
9.3.4 ドイツ 255
9.3.4.1 AIソリューションの開発への投資の増加と、AIボイスジェネレーターの潜在的可能性への関心の高まりが市場成長を後押し 255
9.3.5 フランス 256
9.3.5.1 技術革新、政府のイニシアティブ、AIエコシステムの繁栄の組み合わせが、フランスのAI開発を促進 256
9.3.6 イタリア 257
9.3.6.1 政府のイニシアティブと費用対効果の考慮が、イタリアの市場成長のきっかけに 257
9.3.7 スペイン 258
9.3.7.1 スペインにおけるAI技術の進歩を支援するための学術機関、研究センター、業界関係者間の連携 258
9.3.8 フィンランド 259
9.3.8.1 教育分野へのAI音声生成アプリケーションの統合により、近い将来に需要が拡大する見通し 259
9.3.9 その他の欧州 260
9.4 アジア太平洋地域 261
9.4.1 アジア太平洋地域:AI音声ジェネレーター市場の推進要因 262
9.4.2 アジア太平洋地域:マクロ経済の見通し 262
9.4.3 中国 272
9.4.3.1 中国のさまざまな業界におけるLLMの統合が市場成長を促進 272
9.4.4 インド 273
9.4.4.1 新興テクノロジー産業と膨大なデジタル人口を背景に、インドの企業はLLMを活用してAIアプリケーションの開発に取り組んでいます。
9.4.5 日本 274
9.4.5.1 日本におけるAI音声ジェネレーター市場の成長は、豊かな文化遺産と技術先進社会に起因する 274
9.4.6 韓国 275
9.4.6.1 韓国はイノベーションとデジタル変革に重点的に取り組み、AI技術の採用を推進 275
9.4.7 シンガポール 276
9.4.7.1 シンガポールではAI音声ジェネレーターの進歩が進んでいます。
9.4.8 オーストラリアとニュージーランド
9.4.8.1 オーストラリアとニュージーランドではAIの潜在的可能性をより広く探求しています。
9.4.9 アジア太平洋地域その他
9.5 中東およびアフリカ
9.5.1 中東およびアフリカ:AI音声生成市場の推進要因 280
9.5.2 中東およびアフリカ:マクロ経済の見通し 280
9.5.3 中東 289
9.5.3.1 サウジアラビア 290
9.5.3.1.1 サウジアラビアにおけるAI革命をもたらす大手テクノロジー企業による主な投資 290
9.5.3.2 アラブ首長国連邦 298
9.5.3.2.1 アラブ首長国連邦におけるAI音声生成市場の進展に重要な企業連携と戦略的提携 298
9.5.3.3 トルコ 299
9.5.3.3.1 強固な通信インフラと成長するデジタル経済がAIの導入に適した環境を提供 299
9.5.3.4 カタール 300
9.5.3.4.1 カタールにおけるイノベーションの活気あるエコシステムを促進するためのAI研究開発への戦略的投資 300
9.5.3.5 中東その他 301
9.5.4 アフリカ 302
9.6 ラテンアメリカ 303
9.6.1 ラテンアメリカ:AI音声生成市場の推進要因 303
9.6.2 ラテンアメリカ:マクロ経済の見通し 304
9.6.3 ブラジル 313
9.6.3.1 ブラジルにおける市場成長の推進要因となる技術の進歩とデジタル変革の急増 313
9.6.4 メキシコ 314
9.6.4.1 メキシコにおける先進的なAI技術の採用を促進する政府およびデジタル変革イニシアティブ 314
9.6.5 アルゼンチン 315
9.6.5.1 アルゼンチンにおけるAI市場の成長を促すスタートアップ文化の成長と政府支援 315
9.6.6 その他のラテンアメリカ諸国 316
10 競合状況 318
10.1 概要 318
10.2 主要企業の戦略/勝利への権利 318
10.3 収益分析 320
10.4 市場シェア分析 321
10.4.1 市場ランキング分析 322
10.5 製品比較分析 325
10.5.1 音声および音声合成による製品比較分析 325
10.5.1.1 Amazon Polly(AWS) 325
10.5.1.2 Azure Speech AI(Microsoft) 325
10.5.1.3 Riva(NVIDIA) 325
10.5.1.4 Text-to-Speech AI(Google) 326
10.5.1.5 TTS(OpenAI) 326
10.5.2 音声変換およびクローニングによる製品比較分析 326
10.5.2.1 音声クローニング(Respeecher) 326
10.5.2.2 AI音声クローニング(Speechify) 327
10.5.2.3 AIボイス・クローニング (PlayHT) 327
10.5.2.4 AIボイス・クローニング (Voice.ai) 327
10.5.2.5 AIボイス・クローニング (ElevenLabs) 327
10.5.3 音楽生成および作曲による製品比較分析 328
10.5.3.1 AIミュージックジェネレーター (Soundful) 328
10.5.3.2 クリエイトミュージック (Soundraw) 328
10.5.3.3 AIミュージックジェネレーター (Loudly) 328
10.5.3.4 AI音楽生成アシスタント (AIVA Technologies) 328
10.5.3.5 レンダリング(Mubert) 329
10.6 企業評価および財務指標 329
10.7 企業評価マトリクス:主要企業、2023年 330
10.7.1 スター企業 330
10.7.2 新興リーダー企業 330
10.7.3 普及している企業 331
10.7.4 参加者 331
10.7.5 企業規模:主要企業、2023年 332
10.7.5.1 企業規模 332
10.7.5.2 地域規模 333
10.7.5.3 サービス提供範囲 334
10.7.5.4 アプリケーション提供範囲 335
10.7.5.5 業種別提供範囲 336
10.8 企業評価マトリクス:新興企業/中小企業、2023年 336
10.8.1 進歩的な企業 337
10.8.2 対応力のある企業 337
10.8.3 ダイナミックな企業 337
10.8.4 スタート地点 337
10.8.5 ベンチマークによる競争力:スタートアップ企業/中小企業、2023年 339
10.8.5.1 主要な新興企業/中小企業の詳細リスト 339
10.8.5.2 主要な新興企業/中小企業の競合ベンチマーキング 341
10.9 競合シナリオと傾向 342
10.9.1 製品発売と機能強化 342
10.9.2 取引 349
11 企業プロフィール 355
11.1 はじめに 355
11.2 主要企業 355
…
…
12 隣接市場および関連市場 421
12.1 はじめに 421
12.2 会話型AI市場 – 2030年までの世界予測 421
12.2.1 市場定義 421
12.2.2 市場概要 421
12.2.2.1 サービス別会話AI市場 422
12.2.2.2 ビジネス機能別会話AI市場 422
12.2.2.3 会話エージェントタイプ別会話AI市場 423
12.2.2.4 業種別会話AI市場 424
12.2.2.5 会話型AI市場、地域別 425
12.3 ジェネレーティブAI市場 – 2030年までの世界予測 426
12.3.1 市場定義 426
12.3.2 市場概要 426
12.3.2.1 ジェネレーティブAI市場、提供別 427
12.3.2.2 ジェネレーティブAI市場:アプリケーション別 427
12.3.2.3 ジェネレーティブAI市場:業種別 428
12.3.2.4 ジェネレーティブAI市場:地域別 430
13 付録 431
13.1 ディスカッションガイド 431
13.2 KnowledgeStore:MarketsandMarketsのサブスクリプションポータル 437
13.3 カスタマイズオプション 439
13.4 関連レポート 439
13.5 著者詳細 440
❖ 世界のAI音声ジェネレーター市場に関するよくある質問(FAQ) ❖
・AI音声ジェネレーターの世界市場規模は？
→MarketsandMarkets社は2024年のAI音声ジェネレーターの世界市場規模を30億米ドルと推定しています。
・AI音声ジェネレーターの世界市場予測は？
→MarketsandMarkets社は2030年のAI音声ジェネレーターの世界市場規模を204億米ドルと予測しています。
・AI音声ジェネレーター市場の成長率は？
→MarketsandMarkets社はAI音声ジェネレーターの世界市場が2024年～2030年に年平均37.1%成長すると予測しています。
・世界のAI音声ジェネレーター市場における主要企業は？
→MarketsandMarkets社は「IBM（米国）、NVIDIA（米国）、OpenAI（米国）、Meta（米国）、Microsoft（米国）、Google（米国）、AWS（米国）、Cisco（米国）、SoundHound（米国）、Speechify（米国）、ElevanLabs（米国）、Synthesia（英国）、PlayHT（米国）、Resemble AI（米国）、Stability AI（英国）、Runway（米国）など ...」をグローバルAI音声ジェネレーター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。
