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レポート概要
世界の人工知能市場規模は2022年に1,365億5,000万米ドルとなり、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）37.3％で拡大すると予測されている。ハイテク大手による継続的な研究と技術革新が、自動車、ヘルスケア、小売、金融、製造などの産業分野での先端技術の採用を促進している。例えば、2020年11月、インテル・コーポレーションは、人工知能事業を強化するため、データサイエンティストが機械学習モデルを構築・実行するためのプラットフォームを開発・運営するイスラエル企業Cnvrg.ioを買収した。こうした産業にとってテクノロジーは常に不可欠な要素だったが、人工知能（AI）はテクノロジーを組織の中心にまで押し上げた。例えば、自動運転車から重要な救命医療機器に至るまで、AIは事実上あらゆる機器やプログラムに注入されている。
AIは来るべきデジタル時代の重要な革命的要素であることが証明されている。アマゾン・ドット・コム社、グーグル社、アップル社、フェイスブック社、インターナショナル・ビジネス・マシーンズ社、マイクロソフト社などの大手企業は、AIの研究開発に多額の投資を行っている。これらの企業は、企業のユースケースにおいてAIをより利用しやすくするために取り組んでいる。さらに、様々な企業がより良い顧客体験を提供するためにAI技術を採用している。例えば、2020年3月、マクドナルドは、人工知能を使用してパーソナライズされた顧客体験を提供するために、テルアビブのAIスタートアップを買収するために3億米ドルの最も重要な技術投資を行った。
AIの技術革新の速度を加速させている本質的な事実は、過去のデータセットにアクセスできることである。データの保存と復元がより経済的になったため、医療機関や政府機関は、研究領域がアクセス可能な非構造化データを構築している。研究者は、過去の雨の傾向から臨床画像まで、豊富なデータセットにアクセスできるようになっている。豊富なデータセットにアクセスできる次世代コンピューティング・アーキテクチャは、情報科学者や研究者の技術革新を加速させている。
さらに、深層学習やANN（人工ニューラルネットワーク）の進歩も、航空宇宙、ヘルスケア、製造、自動車など、いくつかの産業におけるAIの採用に拍車をかけている。ANNは類似したパターンを認識し、修正されたソリューションを提供するのに役立つ。グーグルマップのようなハイテク企業は、ANNを採用してルートを改善し、ANNを使って受け取ったフィードバックに取り組んでいる。ANNは、精密で正確なバージョンを進化させるために、従来の機械学習システムに取って代わりつつある。例えば、GAN（Generative Adversarial Networks）やSSD（Single Shot MultiBox Detector）といったコンピュータ・ビジョン技術の最近の進歩は、デジタル画像処理技術につながっている。例えば、低照度や低解像度で撮影された画像や動画は、これらの技術を採用することで、HD画質に変換することができる。コンピュータ・ビジョンの継続的な研究により、セキュリティ・監視、ヘルスケア、輸送などの分野におけるデジタル画像処理の基盤が構築されている。機械学習におけるこのような新たな手法は、AIバージョンの訓練と配備の方法を変えると予想される。
WHO（世界保健機関）は2020年に新型コロナウイルス（COVID-19）の大流行をパンデミックと宣言し、企業と人類に甚大な影響を引き起こした。このパンデミックは、AIを活用したコンピューター・システムが大流行と戦う好機として浮上しており、いくつかのハイテク大手や新興企業がウイルスの予防、緩和、封じ込めに取り組み始めた。例えば、中国のハイテク大手アリババの研究機関ダモ・アカデミーは、胸部CT（コンピュータ断層撮影）スキャンで新たなコロナウイルス感染者を検出する診断アルゴリズムを開発した。このシステムで使用されているAIモデルは、5,000件以上のコロナウイルス陽性症例のサンプルデータを用いて訓練されている。2020年6月、LunitはCOVID-19症例の管理を簡素化する胸部X線解析のAIソリューションを開発し、解釈、モニタリング、患者試験の支援を提供した。
COVID-19の流行は、パンデミックによるWFH（在宅勤務）政策の義務化により、人工知能を含む次世代技術領域の市場成長を刺激すると予想される。例えば、SaaS（Software-as-a-Service）およびクラウドベースの顧客エンゲージメント、リモート接続＆コラボレーションサービスを提供する米国企業LogMeIn, Inc.は、パンデミックの中、同社の製品ポートフォリオ全体で新規登録が大幅に増加している。また、ハイテク企業は、世界中で利用できるように、製品の提供やサービスを拡大している。例えば、グーグルLLCは2020年4月、コールセンター向けのAI対応チャットボット「Rapid Response Virtual Agent」を発表した。このチャットボットは、コロナウイルス（COVID-19）の流行によって顧客が経験するかもしれない問題に、音声、チャット、その他のソーシャル・チャンネルで対応するために構築されている。
市場の集中度と特徴
人工知能市場の成長ステージは高く、市場成長のペースは加速している。AI市場は、機械学習アルゴリズムの進歩、ビッグデータの利用可能性、コンピューティングパワーの増加などの要因による急速な技術進歩により、高度なイノベーションを特徴としている。その結果、革新的なAIアプリケーションが絶えず登場し、既存の産業を破壊し、新たな産業を生み出している。
AI市場はまた、大手企業による高水準の合併・買収（M&A）活動によって特徴付けられている。この背景には、新たなAI技術や人材へのアクセスを得たいという願望、急成長市場での統合の必要性、AIの戦略的重要性の高まりなど、いくつかの要因がある。
AI市場はまた、規制当局の監視を強めている。その背景には、アルゴリズムによる偏見、プライバシー侵害、雇用の奪い合いなど、AIの潜在的な悪影響に対する懸念がある。その結果、世界中の政府がAIの開発と利用を規制するための規制を策定している。これらの規制はAI市場に大きな影響を与え、AI技術の開発と採用に影響を与える可能性がある。
AIに代わる直接的な製品は限られている。しかし、自動化、ルールベースシステム、エキスパートシステムなど、AIと同様の成果を達成するために使用できる技術は数多く存在する。これらの技術は、特定の用途においてAIの代用品として使用することができるが、一般的にAIと同レベルの性能や柔軟性を提供するものではない。
エンドユーザーの集中は、AI市場において重要な要素である。AIソリューションの需要を牽引しているエンドユーザー産業は数多く存在する。少数のエンドユーザー産業に需要が集中することで、これらの産業向けのAIソリューション開発に注力する企業にはチャンスが生まれる。しかし、混雑した市場で競争しようとする企業にとっては課題も生じている。
市場ダイナミクス
大量のデータを保存、取得、分析する必要があるため、ビッグデータの導入は人工知能市場の拡大を加速させると予測されている。エンドユーザーは、このようなデータを管理し、計算モデルを改善する必要性にますます関心を寄せている。このため、企業は人工知能ソリューションの導入を加速させている。医療情報学、不正検知、国家情報、マーケティング、サイバーセキュリティなどの問題を構成するタスクやアプリケーション固有の情報を、いくつかの民間および公的機関が収集している。人工知能アルゴリズムは、データの各セットを継続的に改善することで、教師なしの未整理データの自動分析を可能にする。
人工知能は、集中的な学習プロセスを通じて高レベルで複雑な抽象度の抽出を可能にするため、ビッグデータにおける重要性が増している。大量のデータから意味のあるパターンを抽出・採掘する必要性が、ビッグデータ分析における人工知能の成長を後押ししている。さらに、この技術は、データ分析の信頼性、生データ形式のばらつき、不均衡な入力データ、高度に分散した入力ソースなどのビッグデータ分析の課題を克服するのに役立ちます。また、データが大量に収集され、複数のドメインにまたがって利用可能になるため、効率的な保存や情報検索ができないという問題もある。これらの困難は、理解力と知識発見を向上させるセマンティックインデックスを使用することで克服される。
ソリューションの洞察
ソフトウェア・ソリューションが市場をリードし、2022年の世界売上高の36.7%以上を占めた。この高い比率は、ハイエンドサービスを提供するための情報記憶容量、高い計算能力、並列処理能力の慎重な進歩に起因している。さらに、データを抽出し、リアルタイムの洞察を提供し、意思決定を支援する能力により、このセグメントは市場の重要な部分を占めるに至っている。人工知能ソフトウェア・ソリューションには、プリミティブ、線形代数、推論、疎行列、ビデオ分析、複数のハードウェア通信機能など、人工知能アプリケーションを設計・展開するためのライブラリが含まれている。企業がビジュアルコンテンツを理解・分析して意味のある洞察を得る必要性は、予測期間中に人工知能ソフトウェアの採用に拍車をかけると予想される。
企業がAIサービスを採用することで、全体的な運用コストを削減し、より多くの利益を生み出す。AIaaS（Artificial Intelligence as a Service）は、企業がクラウドに対する競争優位性を得るために利用されている。人工知能サービスには、インストール、統合、メンテナンス、サポート業務が含まれる。このセグメントは予測期間中に大きく成長すると予測されている。AIハードウェアには、GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）、CPU、ASIC（特定用途向け集積回路）、FPGA（フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ）などのチップセットが含まれる。GPUとCPUは、AIフレームワークに必要とされる高い計算能力により、現在、人工知能ハードウェア市場を支配している。例えば、2020年9月、AtomwiseはGC Pharmaと提携し、前者にAIベースのサービスを提供し、より効果的な新規血友病治療薬の開発を支援する。
テクノロジー・インサイト
テキスト／コンテンツや音声認識を含む複雑なデータ駆動型アプリケーションのため、ディープラーニング分野が市場をリードし、2022年の世界売上高シェアは約36.4％であった。ディープラーニングは、大量のデータという課題を克服するのに役立つため、有利な投資機会を提供する。例えば、2020年7月、ゼブラ・メディカル・ビジョンはTELUSベンチャーズと提携し、北米における同社のディープラーニング・ソリューションの可用性を高め、AIソリューションを臨床ケア環境や新たなモダリティに拡大した。
機械学習と深層学習は、AIへの重要な投資をカバーしている。これらには、AIプラットフォームと、タグ付け、クラスタリング、分類、仮説生成、アラート、フィルタリング、ナビゲーション、視覚化を含むコグニティブ・アプリケーションの両方が含まれ、アドバイザリー、インテリジェント、コグニティブ対応ソリューションの開発を促進する。大量のデータを安全かつセキュアに復元するためのクラウドベースのコンピューティング・プラットフォームやオンプレミスのハードウェア機器の導入が拡大していることが、分析プラットフォームの拡大に道を開いている。また、大手企業による研究開発への投資の増加も、人工知能技術の普及に重要な役割を果たしている。予測期間中、NLP分野は勢いを増すと予想される。NLPは、顧客の嗜好、進化するトレンド、購買行動、意思決定プロセスなどをより良い方法で理解するために、様々なビジネスでますます広く使用されるようになってきている。
最終用途の洞察
広告・メディア分野が市場をリードし、2022年の世界収益シェアの19.5％以上を占めた。この高いシェアは、大きな牽引力を持つAIマーケティング・アプリケーションの成長に起因する。例えば、2022年1月、キャドバリーは、AIツールの助けを借りて、有名人の顔と声を使って中小企業経営者が無料で広告を作成できる取り組みを開始した。しかし、2030年までにはヘルスケア分野がトップシェアを獲得すると予想されている。ヘルスケア分野は、ロボット支援手術、投与ミス削減、バーチャル看護助手、臨床試験参加者識別、病院ワークフロー管理、予備診断、自動画像診断などのユースケースに基づいて分別されている。BFSIセグメントには、財務分析、リスク評価、投資／ポートフォリオ管理勧誘などが含まれる。
人工知能は、規制・監督技術（SupTech）と共にリスク＆コンプライアンス・アプリケーションに対する高い需要のため、BFSIセクターで大きなシェアを占めている。金融市場のSuptechツールでAIベースの洞察を利用することで、当局は規制、監督、監視の目的で使用されるFinTechベースのアプリケーションに潜在的なメリットがないかどうかを調べるようになってきている。同様の流れで、規制対象機関は報告や規制・コンプライアンス義務のためにFinTechアプリケーションを作成・導入している。金融機関はリスク管理や内部統制にもAIアプリケーションを利用している。AI技術と行動科学を組み合わせることで、大規模な金融機関は不正行為を防止することが可能となり、事後的な解決から予防的な防止へと重点を移すことができる。
人工知能システムのその他の垂直分野には、小売、法律、自動車・運輸、農業などが含まれる。会話AIプラットフォームは、あらゆる業種で最も利用されているアプリケーションの一つである。例えば、2020年4月、グーグルLLCはコールセンター向けのRapid Response Virtual Agentを発表した。この新しいチャットボットは、コロナウイルス（COVID-19）の発生によって顧客が経験するかもしれない問題に、音声、チャット、その他のソーシャルチャネルで対応するために構築されている。小売セグメントは、強化されたショッピング体験を提供することに重点を置くようになっているため、大幅な上昇を目撃すると予想される。さまざまなソーシャルメディアソースからのテキスト、音声、画像のデジタルデータ量の増加が、データマイニングとアナリティクスの必要性を高めている。エンターテインメントや広告業界では、AIが好影響を生み出しており、企業は自社製品の販売促進や顧客層との接点にAI技術を活用している。
地域インサイト
北米が市場を支配し、2022年の世界売上高の36.8%以上を占めた。この高いシェアは、さまざまな産業で人工知能（AI）の採用を奨励する政府の好意的な取り組みに起因する。例えば、2019年2月、ドナルド・J・トランプ米大統領は、人工知能におけるリーダーシップを促進するための国家戦略として、American AI Initiativeを立ち上げた。このイニシアチブの一環として、連邦政府機関は、さまざまな産業分野にわたるAIベースのシステムの開発と実際の導入に関するガイドラインを制定することで、AIベースのシステムに対する国民の信頼を醸成している。
アジア太平洋の地域市場は、人工知能市場で大きな成長が見込まれている。この成長の背景には、人工知能への投資が大幅に増加していることがある。例えば、2018年4月、中国を拠点とするハイテク大手Baidu, Inc.は、ウェルス・マネジメント、コンシューマー・クレジット、その他のビジネス・サービスを提供する金融サービス・グループ（FSG）の売却に関して投資家と最終合意に達したと発表した。投資家はカーライル・インベストメント・マネジメントLLCとタラント・キャピタルIP, LLCを筆頭に、ABCインターナショナルやTaikanglifeなどが参加している。また、この地域では、業務効率の向上やプロセスの自動化を実現するためにAIの導入を後押しする新興企業が増えている。
主要企業と市場シェア
同市場のベンダー各社は、業界内で競争優位に立つため、顧客基盤の拡大に注力している。そのため、主要プレイヤーはM&Aや他の大手企業との提携など、いくつかの戦略的イニシアチブを取っている。例えば、2020年4月、アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、クラウドゲーム市場空間向けのグラフィックス技術を開発するため、ビデオゲーム開発企業であるOxide Interactive LLCとの戦略的提携を発表した。両社は、クラウドベースゲーミングのリアルタイム要求に対応する一連のツール＆テクニックの作成を計画している。また、2019年12月、インテル・コーポレーションは、イスラエルを拠点とするディープラーニング企業Habana Labs Ltd.の買収を完了した。この買収により、インテルコーポレーションのAIポートフォリオが強化され、AIシリコン市場での取り組みが強化されると期待されている。
2019年9月、IBMワトソン・ヘルスは、フランスに本拠を置く医療画像診断会社Guerbetと、がん診断とモニタリングのためのAIソフトウェア・ソリューションを開発する契約を締結した。この提携は、ライブがん診断とモニタリングに関する以前の協力関係の延長を意味する。さらに2019年1月、インテル株式会社はアリババ・グループ・ホールディング・リミテッド（中国）との提携を発表し、2020年のオリンピックで展開されるAIを活用した追跡技術を共同開発することになった。この技術は、アリババのクラウドコンピューティング技術とインテルのハードウェアをベースに、競技やトレーニング中の選手の3Dフォームを抽出するディープラーニング・アプリケーションをパワーアップさせるものだ。世界の人工知能市場における著名なプレーヤーには、以下のようなものがある：
アドバンスト・マイクロ・デバイス
アイキュア
アーム・リミテッド
アトムワイズ社
アヤスディAI合同会社
バイドゥ
クラリファイ
サイカディア・ヘルス
エンライティック社
グーグル合同会社
H2O.ai。
ハイパーバージ社
インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
IBM ワトソン・ヘルス
インテル コーポレーション
Iris.ai AS.
ライフグラフ
マイクロソフト
エヌビディア・コーポレーション
株式会社センセリー
ゼブラ・メディカル・ビジョン社
最近の動向
2023年10月、エヌビディア・コーポレーションとオラクルは、アクセラレーテッド・コンピューティングとAIを活用して顧客がビジネスの困難を克服するのを支援するパートナーシップ契約を締結する。このパートナーシップは、人工知能サービスの顧客導入を加速させることを目的としている。
H2O.aiは2023年4月、日本を拠点にカーナビゲーションシステム向けの位置情報および地図データソリューションを提供するジオテクノロジーズとの戦略的パートナーシップ契約を発表した。ジオテクノロジーズはH2O.aiのH2O AI Cloudを活用し、人工知能主導のプラットフォームを構築した。このプラットフォームは、歩道の安全性を評価するために車載カメラの映像を採用している。
2023年3月、Enliticは放射線部門のワークフローを合理化するために設計されたプラットフォーム、Enlitic Curieの最新バージョンを発表した。このプラットフォームは、自然言語処理とコンピュータビジョンを採用して医療画像を解析・処理する「Curie｜ENDEX」と、人工知能を使用して保護された医療情報を検出・保護する「Curie｜ENCOG」を特徴としている。
AMDは2023年6月、AMD Instinct MI300シリーズ・アクセラレーター・ファミリーを紹介するAIプラットフォーム戦略を発表した。その中でも、AMD Instinct MI300Xアクセラレーターは、特に生成AIタスクにおける広範な言語モデルのトレーニングと推論用に設計されていることが明らかにされた。
2023年6月、IBMはウィンブルドン選手権におけるオールイングランド・ローン・テニス・クラブとの協業を発表した。IBM WatsonXのジェネレーティブAI技術を活用し、大会期間中のハイライト動画の解説を生成することを目指した。さらに、IBMのAIドロー分析は、各シングル選手のドローの好感度に関する洞察を提供するように設定された。
世界の人工知能市場のセグメンテーション
本レポートでは、世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、2017年から2030年までの各サブセグメントにおける最新の業界動向の分析を提供しています。この調査において、Grand View Research社は世界の人工知能市場レポートをソリューション、技術、最終用途、地域に基づいてセグメント化しています：
ソリューションの展望（売上高、10億米ドル、2017年～2030年）
ハードウェア
ソフトウェア
サービス
技術展望（売上高、10億米ドル、2017年～2030年）
ディープラーニング
機械学習
自然言語処理（NLP）
マシンビジョン
最終用途の展望（売上高、10億米ドル、2017年～2030年）
ヘルスケア
ロボット支援手術
バーチャル看護アシスタント
病院ワークフロー管理
投与量エラーの低減
臨床試験参加者識別子
予備診断
自動画像診断
BFSI
リスク評価
財務分析／リサーチ
投資/ポートフォリオ管理
その他
法律
小売
広告・メディア
自動車・運輸
農業
製造業
その他
地域別展望（売上高、10億米ドル、2017年～2030年）
北米
米国
カナダ
メキシコ
ヨーロッパ
ドイツ
英国
アジア太平洋
中国
日本
インド
南米
ブラジル
中東・アフリカ（MEA）
第1章 方法論と範囲
1.1 市場の定義
1.2 調査方法
1.3 情報分析
1.4 市場形成とデータの可視化
1.5 調査範囲と前提条件
1.6 データソース一覧
1.6.1 セカンダリーソース
1.6.2 一次情報源
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1 人工知能 – 産業スナップショットと主要購買基準、2017年～2030年
2.2 人工知能の地域別市場：主要な要点
2.3 人工知能市場 – 採用状況、2022年
2.4 世界
2.4.1 人工知能の世界市場、2017年～2030年
2.4.2 人工知能の世界市場：ソリューション別、2017年～2030年
2.4.3 人工知能の世界市場、技術別、2017年～2030年
2.4.4 人工知能の世界市場：エンドユーザー別、2017年～2030年
2.4.5 人工知能の世界市場：地域別、2017年～2030年
第3章 市場変数、動向、スコープ
3.1 市場動向と展望
3.2 市場セグメンテーションとスコープ
3.3 人工知能の市場規模と成長展望
3.4 人工知能 – バリューチェーン分析
3.5 人工知能市場のダイナミクス
3.5.1 市場促進要因
3.5.1.1 経済的な並列処理セットアップ
3.5.1.2 人工知能システムの研究開発の可能性
3.5.1.3 ビッグデータによるAiと機械学習の活発化
3.5.1.4 業界を超えたパートナーシップとコラボレーションの増加
3.5.1.5 満たされていない臨床需要に対抗するAi
3.5.2 市場の抑制要因
3.5.2.1 膨大な実証データ要件
3.6 普及・成長展望マッピング
3.7 産業分析-ポーターの分析
3.7.1 サプライヤーの力
3.7.2 バイヤーパワー
3.7.3 代替の脅威
3.7.4 新規参入による脅威
3.7.5 競争上のライバル関係
3.8 企業市場シェア分析、2022年
3.9 人工知能 – 害虫分析
3.9.1 政治
3.9.2 経済
3.9.3 社会
3.9.4 技術的
3.10 人工知能 – コビッド19の影響分析
第4章 人工知能市場：ソリューション推定と動向分析
4.1 人工知能市場：ソリューションの動向分析
4.1.1 ハードウェア
4.1.1.1 ハードウェア人工知能市場：地域別、2017年～2030年
市場予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
4.1.2 ソフトウェア
4.1.2.1.ソフトウェア人工知能市場、地域別、2017年～2030年
市場の推定と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
4.1.3 サービス
サービス人工知能市場：地域別、2017年～2030年
市場の推計と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
第5章 人工知能市場：技術推計と動向分析
5.1 人工知能市場：技術動向分析
5.1.1 ディープラーニング
ディープラーニング人工知能システム市場、地域別、2017年～2030年
市場推定と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
5.1.2 機械学習
5.1.2.1.機械学習人工知能システム市場：地域別、2017年～2030年
市場予測、2017年～2030年（10億米ドル）
5.1.3 NLP
NLP人工知能システム市場：地域別、2017年～2030年
市場の推定と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
5.1.4 マシンビジョン
マシンビジョン人工知能システム市場、地域別、2017〜2030年
5.1.4.1.1 市場推定と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
第6章 人工知能市場：エンドユーザー別推定と動向分析
6.1 人工知能市場：エンドユーザー別動向分析
6.2 人工知能市場：エンドユーザー動向
6.2.1 ヘルスケア
6.2.1.1 ヘルスケアの人工知能市場：地域別、2017年～2030年
市場推計および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
ヘルスケア ユースケース別
世界のAiヘルスケア市場、ユースケース別、2017年～2030年（USD Billion）
6.2.2 Bfsi
6.2.2.1.Bfsi人工知能市場、地域別、2017年～2030年
市場推定と予測、2017年～2030年（USD Billion）
用途別人工知能
人工知能Bfsiの世界市場、エンドユーザー別、2017年～2030年（USD Billion）
6.2.3 法
法学の人工知能市場、地域別、2017年～2030年
市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Billion）
6.2.4 小売
小売業の人工知能市場：地域別、2017年～2030年
市場の推定と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
6.2.5 広告・メディア
広告・メディア人工知能市場、地域別、2017年～2030年
6.2.5.1.1 市場推計および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
6.2.6 自動車・運輸
自動車・運輸向け人工知能市場：地域別、2017年～2030年
市場の推定と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
6.2.7 農業
6.2.7.1. 農業用人工知能市場：地域別、2017年～2030年
市場予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
6.2.8 製造業
製造業の人工知能市場：地域別、2017年～2030年
市場推計および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
6.2.9 その他
6.2.9.1. その他の人工知能市場：地域別、2017年～2030年
市場予測および予測、2017年～2030年（10億米ドル）
第7章 人工知能市場：地域別推定と動向分析
7.1 人工知能市場：地域別動向分析
7.2 北米
7.2.1 地域動向
7.2.2 北米の人工知能市場（2017年～2030年
7.2.2.1 北米の人工知能市場：ソリューション別、2017年～2030年（億米ドル）
7.2.2.2 北米の人工知能市場：技術別、2017年～2030年（10億米ドル）
7.2.2.3 北米の人工知能市場：エンドユーザー別、2017年～2030年（USD Billion）
7.2.2.4 米国人工知能市場、2017年～2030年
7.2.2.4.1 米国人工知能市場：ソリューション別、2017年～2030年（10億米ドル）
7.2.2.4.2 米国における人工知能市場：技術別、2017年～2030年（10億米ドル）
7.2.2.4.3 米国における人工知能市場：エンドユーザー別、2017年～2030年（USD Billion）
7.2.2.5 カナダの人工知能市場、2017年～2030年
7.2.2.5.1 カナダの人工知能市場：ソリューション別、2017年～2030年（億米ドル）
7.2.2.5.2 カナダの人工知能市場：技術別、2017年～2030年（億米ドル）
7.2.2.5.3 カナダの人工知能市場：エンドユーザー別、2017年～2030年（億米ドル）
7.2.2.6 メキシコの人工知能市場、2017年～2030年
7.2.2.6.1 メキシコの人工知能市場：ソリューション別、2017年～2030年（億米ドル）
7.2.2.6.2 メキシコの人工知能市場：技術別、2017年～2030年（億米ドル）
7.2.2.6.3 メキシコの人工知能市場：エンドユーザー別、2017年～2030年（億米ドル）
7.3 欧州
7.3.1 地域動向
7.3.2 欧州の人工知能市場（2017年～2030年
7.3.2.1 欧州の人工知能市場：ソリューション別、2017年～2030年（10億米ドル）
7.3.2.2 欧州の人工知能市場：技術別、2017年～2030年（億米ドル）
7.3.2.3 欧州の人工知能市場：エンドユーザー別、2017年～2030年（億米ドル）
7.3.2.4 英国人工知能市場、2017年～2030年
7.3.2.4.1 英国人工知能市場：ソリューション別、2017年～2030年（10億米ドル）
7.3.2.4.2 英国.人工知能市場：技術別、2017年～2030年（10億米ドル）
7.3.2.4.3 英国：人工知能市場人工知能市場：エンドユーザー別、2017年～2030年（USD Billion）
7.3.2.5 ドイツの人工知能市場、2017年～2030年
7.3.2.5.1 ドイツの人工知能市場：ソリューション別、2017年～2030年（億米ドル）
7.3.2.5.2 ドイツ 人工知能市場：技術別、2017年～2030年（億米ドル）
7.3.2.5.3 ドイツ 人工知能市場：エンドユーザー別、2017年～2030年（億米ドル）
7.4 アジア太平洋地域
7.4.1 地域動向
7.4.2 アジア太平洋地域の人工知能市場（2017年～2030年
7.4.2.1 アジア太平洋地域の人工知能市場：ソリューション別、2017年～2030年（10億米ドル）
7.4.2.2 アジア太平洋地域の人工知能市場：技術別、2017年～2030年（億米ドル）
7.4.2.3 アジア太平洋地域の人工知能市場：エンドユーザー別、2017年～2030年（億米ドル）
7.4.2.4 中国の人工知能市場、2017年～2030年
7.4.2.4.1 中国人工知能市場：ソリューション別、2017年～2030年（億米ドル）
7.4.2.4.2 中国の人工知能市場：技術別、2017年～2030年（億米ドル）
7.4.2.4.3 中国の人工知能市場：エンドユーザー別、2017年～2030年（億米ドル）
7.4.2.5 日本の人工知能市場、2017年～2030年
7.4.2.5.1 日本の人工知能市場：ソリューション別、2017年～2030年（億米ドル）
7.4.2.5.2 日本の人工知能市場：技術別、2017年～2030年（億米ドル）
7.4.2.5.3 日本の人工知能市場：エンドユーザー別、2017年～2030年（億米ドル）
7.4.2.6 インドの人工知能市場、2017年～2030年
7.4.2.6.1 インドの人工知能市場：ソリューション別、2017年～2030年（USD Billion）
7.4.2.6.2 インドの人工知能市場：技術別、2017年～2030年（億米ドル）
7.4.2.6.3 インドの人工知能市場：エンドユーザー別、2017年～2030年（億米ドル）
7.5 南米
7.5.1 地域動向
7.5.2 南米の人工知能市場（2017年～2030年
7.5.2.1 南米の人工知能市場：ソリューション別、2017年～2030年（10億米ドル）
7.5.2.2 南米の人工知能市場：技術別、2017年～2030年（億米ドル）
7.5.2.3 南米の人工知能市場：エンドユーザー別、2017年～2030年（億米ドル）
7.5.2.4 ブラジルの人工知能市場、2017年～2030年
7.5.2.4.1 ブラジルの人工知能市場：ソリューション別、2017年～2030年（億米ドル）
7.5.2.4.2 ブラジルの人工知能市場：技術別、2017年～2030年（億米ドル）
7.5.2.4.3 ブラジルの人工知能市場：エンドユーザー別、2017年～2030年（億米ドル）
7.6 中東・アフリカ（Mea）
7.6.1 地域動向
7.6.2 中東・アフリカ（Mea）の人工知能市場（2017年～2030年
7.6.2.1 ミアの人工知能市場：ソリューション別、2017年～2030年（10億米ドル）
7.6.2.2 Mea人工知能市場：技術別、2017年～2030年（億米ドル）
7.6.2.3 Mea人工知能市場：エンドユーザー別、2017年～2030年（10億米ドル）
第8章 競争環境
8.1 企業プロフィール
8.1.1 アドバンスト・マイクロ・デバイス
8.1.1.1 会社概要
8.1.1.2 業績
8.1.1.3 製品ベンチマーク
8.1.1.4 戦略的取り組み
8.1.2 アイキュア
8.1.2.1 会社概要
8.1.2.2 製品ベンチマーク
8.1.2.3 戦略的イニシアティブ
8.1.3 アーム・リミテッド
8.1.3.1 会社概要
8.1.3.2 製品ベンチマーク
8.1.3.3 戦略的イニシアティブ
8.1.4 アトムワイズ社
8.1.4.1 会社概要
8.1.4.2 製品ベンチマーク
8.1.4.3 戦略的イニシアティブ
8.1.5 アヤスディ・エイエルエルシー
8.1.5.1 会社概要
8.1.5.2 製品ベンチマーク
8.1.5.3 戦略的イニシアティブ
8.1.6 Baidu, Inc.
8.1.6.1 会社概要
8.1.6.2 業績
8.1.6.3 製品ベンチマーク
8.1.6.4 戦略的イニシアティブ
8.1.7 クラリファイ社
8.1.7.1 会社概要
8.1.7.2 製品ベンチマーク
8.1.7.3 戦略的イニシアティブ
8.1.8 サイカディア・ヘルス
8.1.8.1 会社概要
8.1.8.2 製品ベンチマーク
8.1.8.3 戦略的取り組み
8.1.9 エンリティック社
8.1.8.1 会社概要
8.1.8.2 製品ベンチマーク
8.1.8.3 戦略的イニシアティブ
8.1.10 グーグル
8.1.10.1 会社概要
8.1.10.2 財務パフォーマンス
8.1.10.3 製品ベンチマーク
8.1.10.4 戦略的イニシアティブ
8.1.11 H2o.Ai.
8.1.11.1 会社概要
8.1.11.2 製品ベンチマーク
8.1.11.3 戦略的取り組み
8.1.12 ハイパーバージ社
8.1.12.1 会社概要
8.1.12.2 製品ベンチマーク
8.1.12.3 戦略的イニシアティブ
8.1.13 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
8.1.13.1 会社概要
8.1.13.2 業績
8.1.13.3 製品ベンチマーク
8.1.13.4 戦略的イニシアティブ
8.1.14 Ibm ワトソンヘルス
8.1.14.1 会社概要
8.1.14.2 財務パフォーマンス
8.1.14.3 製品ベンチマーク
8.1.14.4 戦略的イニシアティブ
8.1.15 インテル
8.1.15.1 会社概要
8.1.15.2 財務パフォーマンス
8.1.15.3 製品ベンチマーク
8.1.15.4 戦略的イニシアティブ
8.1.16 アイリスオーヤマ
8.1.16.1 会社概要
8.1.16.2 製品ベンチマーク
8.1.16.3 戦略的取り組み
8.1.17 ライフグラフ
8.1.17.1 会社概要
8.1.17.2 製品ベンチマーク
8.1.17.3 戦略的イニシアティブ
8.1.18 マイクロソフト
8.1.18.1 会社概要
8.1.18.2 財務業績
8.1.18.3 製品ベンチマーク
8.1.14.4 戦略的イニシアティブ
8.1.19 エヌビディア・コーポレーション
8.1.19.1 会社概要
8.1.19.2 財務パフォーマンス
8.1.19.3 製品ベンチマーク
8.1.14.4 戦略的イニシアティブ
8.1.20 センサリー社
8.1.20.1 会社概要
8.1.20.2 製品ベンチマーク
8.1.20.3 戦略的イニシアティブ
8.1.21 ゼブラ・メディカル・ビジョン社
8.1.21.1 会社概要
8.1.21.2 製品ベンチマーク
8.1.21.3 戦略的取り組み
テーブル一覧
表1 人工知能（AI）市場（10億米ドル）、2017年〜2030年
表2 世界市場の地域別推計と予測（USD Billion）、2017年～2030年
表3 ソリューション別世界市場予測・推計（USD Billion）、2017年～2030年
表4 技術別の世界市場の推定と予測（10億米ドル）、2017年～2030年
表5 エンドユース別の世界市場の推定と予測（10億米ドル）、2017年～2030年
表6 人工知能-M&A、提携、パートナーシップのシナリオ
表7 AIハードウェア市場（地域別）（10億米ドル）、2017年～2030年
表8 AIソフトウェア市場：地域別、2017年～2030年（10億米ドル）
表9 AIサービス市場：地域別、2017年～2030年（10億米ドル）
表10 AIディープラーニング市場：地域別、2017年～2030年（10億米ドル）
表11 AI機械学習市場：地域別、2017年～2030年（10億米ドル）
表12 AI NLP市場：地域別、2017年～2030年（10億米ドル）
表13 AIマシンビジョン市場：地域別、2017年～2030年（10億米ドル）
表14 AIヘルスケア市場：地域別、2017年～2030年（10億米ドル）
表15 人工知能ヘルスケア市場、ユースケース別、2017年～2030年（10億米ドル）
表16 AI BFSI市場、地域別、2017年～2030年（10億米ドル）
表17 人工知能BFSI市場、エンドユース別、2017年～2030年、（10億米ドル）
表18 AI法地域別市場 2017年～2030年 （億米ドル）
表19 AIリテール市場 地域別 2017年～2030年 （億米ドル）
表20 AI広告・メディア市場：地域別、2017年～2030年（10億米ドル）
表21 AI自動車・運輸市場：地域別、2017年～2030年（10億米ドル）
表22 AI農業市場：地域別、2017年～2030年（10億米ドル）
表23 AI製造業市場：地域別、2017年～2030年（10億米ドル）
表24 AI その他のアプリケーション市場：地域別、2017年～2030年（10億米ドル）
表25 北米のAI市場（ソリューション別）、2017年～2030年（10億米ドル
表26 北米AI市場：技術別、2017年～2030年（10億米ドル）
表27 北米AI市場：エンドユース別、2017年～2030年（10億米ドル）
表28 米国AI市場：ソリューション別、2017年～2030年（10億米ドル）
表29 米国のAI市場：技術別、2017年～2030年（USD Billion）
表30 米国AI市場：エンドユース別、2017年～2030年（10億米ドル）
表31 カナダのAI市場（ソリューション別）、2017年～2030年（10億米ドル
表32 カナダのAI市場：技術別、2017年～2030年（10億米ドル）
表33 カナダAI市場：エンドユース別、2017年～2030年（10億米ドル）
表34 メキシコAI市場：ソリューション別、2017年～2030年（10億米ドル）
表35 メキシコAI市場：技術別、2017年～2030年（10億米ドル）
表36 メキシコAI市場：エンドユース別、2017年～2030年（10億米ドル）
表37 欧州AI市場：ソリューション別、2017年～2030年（10億米ドル）
表38 欧州AI市場：技術別、2017年～2030年（10億米ドル）
表39 欧州AI市場：エンドユース別、2017年～2030年（10億米ドル）
表40 ドイツAI市場：ソリューション別、2017年～2030年（10億米ドル）
表41 ドイツAI市場：技術別、2017年～2030年（10億米ドル）
表42 ドイツAI市場：エンドユース別、2017年～2030年（10億米ドル）
表43 英国AI市場：ソリューション別、2017年～2030年（10億米ドル）
表44 英国AI市場：技術別、2017年～2030年（10億米ドル）
表45 英国AI市場：エンドユース別、2017年～2030年（10億米ドル）
表46 アジア太平洋地域のAI市場（ソリューション別）、2017年～2030年（10億米ドル
表47 アジア太平洋地域のAI市場：テクノロジー別、2017年～2030年（10億米ドル）
表48 アジア太平洋地域のAI市場：最終用途別、2017年～2030年（10億米ドル）
表49 中国AI市場：ソリューション別、2017年～2030年（10億米ドル）
表50 中国AI市場：テクノロジー別、2017年～2030年（10億米ドル）
表51 中国AI市場：エンドユース別、2017年～2030年（10億米ドル）
表52 日本AI市場：ソリューション別、2017年～2030年（10億米ドル）
表53 日本AI市場：テクノロジー別、2017年～2030年（10億米ドル）
表54 日本AI市場：エンドユーザー別、2017年～2030年（10億米ドル）
表55 インドAI市場：ソリューション別、2017年～2030年（10億米ドル）
表56 インドAI市場：技術別、2017年～2030年（10億米ドル）
表57 インドAI市場：エンドユース別、2017年～2030年（10億米ドル）
表58 南米のAI市場：ソリューション別、2017年～2030年（10億米ドル）
表59 南米のAI市場：技術別、2017年～2030年（10億米ドル）
表60 南米のAI市場：エンドユース別、2017年～2030年（10億米ドル）
表61 ブラジルのAI市場：ソリューション別、2017年～2030年（10億米ドル）
表62 ブラジルのAI市場：技術別、2017年～2030年（10億米ドル）
表63 ブラジルのAI市場：エンドユーザー別、2017年～2030年（10億米ドル）
表64 中東・アフリカAI市場：ソリューション別、2017年～2030年（10億米ドル）
表65 中東・アフリカAI市場：技術別、2017年～2030年（10億米ドル）
表66 中東・アフリカAI市場：エンドユース別、2017年～2030年（10億米ドル）
List of Figures
図1 AI進化のランドスケープ
図 2 調査プロセス
図3 市場形成
図4 人工知能地域市場：主要項目、2022年
図5 人工知能 – 採用状況、2022年
図6 傾向と展望
図7 市場区分と範囲
図8 AI技術の展望
図9 人工知能 – 市場規模と成長見通し（10億米ドル）
図10 バリューチェーン分析
図11 エコシステム分析
図12 市場ダイナミクス
図13 市場ドライバーの関連性分析（現在と将来への影響）
図14 ビッグデータ収益、2016年～2022年（10億米ドル）
図15 市場阻害要因/課題関連性分析（現在と将来への影響）
図16 人工知能 – 普及と成長の見通しマッピング
図17 企業市場シェア分析、2022年
図18 人工知能市場のソリューション別シェア（2022年＆2030年）（億米ドル
図19 人工知能市場の技術別シェア、2022年および2030年（10億米ドル）
図20 人工知能市場：最終用途別シェア、2022年及び2030年（10億米ドル）
図21 人工知能市場：最終用途の動向
図22 人工知能市場：地域別展望、2022年および2030年
図23 人工知能市場：地域別展望、2022年および2030年（10億米ドル）
図24 北米市場：主要課題
図25 欧州市場：主要課題
図26 アジア太平洋市場：主要課題主要課題
図27 南米市場主要課題
図28 MEA市場主なポイント
図 29 人工知能エコシステム
