人工知能(AI)市場:オファリング別(ハードウェア、ソフトウェア)、テクノロジー別(ML(ディープラーニング(LLM、トランスフォーマー(GPT 1、2、3、4))、NLP、コンピュータビジョン)、ビジネス機能別、業種別、地域別 – 2030年までの世界予測

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世界の人工知能市場規模は2023年に1,502億米ドルとなり、2023年から2030年にかけて年平均成長率36.8%で成長すると予測されている。2030年の収益予測は1兆3,452億ドルに達すると予測されている。推計の基準年は2022年で、過去データは2023年から2030年までである。

人工知能(AI)は、ビッグデータ分析、ロボット工学、モノのインターネット(IoT)などの新興技術の重要な推進力として位置づけられ、複数の業界に革命をもたらしている。さらに、ChatGPTやAIアートジェネレーターのようなジェネレーティブAIツールの台頭は、AIが主流であることを浮き彫りにしている。AIは、その継続的な軌道により、強力な技術革新者として存続し、予見可能な将来における進歩を推進することになるだろう。

2030年までの人工知能技術ロードマップ
人工知能市場レポートでは、2030年までの技術ロードマップを網羅し、短期、中期、長期の展開に関する考察を掲載している。

短期ロードマップ(2023~2025年)
コンテンツ制作のための生成モデルの進歩。
プライバシーを保護する分散モデルトレーニングのためのFederated Learningの採用拡大。
意思決定における説明可能なAI手法による透明性と解釈可能性の向上。
エッジAIは、分散化されたAlの処理と意思決定で牽引役となる。
中期ロードマップ(2025~2028年)
洗練されたジェネレーティブAIモデルが、品質と多様性を高める。
連携最適化アルゴリズムと安全な集約方法の進歩により、連携学習システムのスケーラビリティとパフォーマンスが向上。
説明可能なAIは、AIモデルの解釈可能性と透明性を高める。
エッジAIは、高度なハードウェアとアルゴリズムを活用し、より洗練されたものになるだろう。
長期ロードマップ(2028~2030年)
アル・ジェネレイテッド・コンテンツは人間レベルの高度さに達し、人工的な創造性と人間的な創造性を再定義する。
フェデレーテッド・ラーニングの広範な展開は、業界を超えた安全でスケーラブルなソリューションを後押しする。
説明可能なAIは、あらゆる産業におけるAIシステムの基本要件として浮上している。
エッジデバイスでの高度なAI処理により、自律的な意思決定、リアルタイムインテリジェンス、多様な環境での効率的なデータ処理を実現。
人工知能市場のビジネスモデル
人工知能市場レポートでは、人工知能市場におけるビジネスモデルを取り上げ、AIをベースとした様々なビジネスモデルの革新に関する考察を掲載している。

AI SaaS製品ベンダー
特定のユースケースや業界に対応するAIアプリケーションやサービスを開発・保守する。
豊富な技術的専門知識を必要とせずにAI機能を活用できる、スケーラブルで利用しやすいプラットフォームを提供。
AIプラットフォーム・ベンダー
AI開発のライフサイクル全体をサポートするツール、フレームワーク、サービスのスイートを提供する。
開発者や組織がプラットフォームの機能を活用し、AIモデルを大規模に構築・展開できるようにする。
AIライセンスおよび知的財産ベンダー
AI技術や知的財産資産の開発、ライセンス供与、収益化に関わる。
知的財産を活用し、人工知能市場で収益を上げ、イノベーションを推進する。
AIテクニカルコンサルティング・ベンダー
AI戦略策定、導入計画、アルゴリズム設計、モデル展開など、さまざまなサービスを提供。
AIの専門知識と顧客要件のギャップを埋め、AI導入を成功に導く。
AI経営コンサルティング・ベンダー
組織の準備状況の評価、ビジネスプロセスの最適化、AI導入ロードマップに関する専門知識を提供する。
組織変革を推進し、AI投資の価値を最大化することを目指す。
AI研究開発ベンダー
新しいアルゴリズム、モデル、アプリケーションを探求するための研究開発努力に投資する。
イノベーションを推進し、AI技術の未来を形作ることを目的とする。

人工知能市場の成長ダイナミクス
ドライバー自律型人工知能の採用拡大
自律型人工知能(AI)の採用拡大が人工知能市場の成長を牽引している。この傾向は、アルゴリズム、機械学習技術、自然言語処理の進歩によって促進され、洗練された自律型AIシステムの開発を可能にしている。これらのシステムは精度と信頼性を向上させ、さまざまな業界の組織を魅了している。自律型AIは業務を最適化し、コスト削減と生産性向上につながる。ヘルスケア、金融、製造、運輸、小売の各分野で応用されている。自動化による自律型AIに関連するコスト削減は、その採用をさらに後押しする。技術が進歩し、より多くの産業がその利点を認識するにつれて、人工知能(AI)市場規模は拡大し、イノベーションと新たな機会を促進する態勢が整っている。

抑制:データの入手可能性と質に関する問題
データの入手可能性と質は、人工知能市場の成長を抑制する上で極めて重要な役割を果たしている。特にニッチ産業や専門的な領域では、利用可能なデータが限られているため、AIソリューションの開発と応用が妨げられる。包括的で多様なデータセットにアクセスできなければ、AIアルゴリズムは正確な予測や意思決定を行うために必要なトレーニングを受けることができない。さらに、データの質はAIシステムの有効性に不可欠である。不正確、不完全、または偏ったデータは、欠陥のある結果と信頼性の低いAIモデルにつながります。データの品質を確保するには、綿密なデータクリーニング、前処理、検証プロセスが必要であり、これには時間とリソースがかかる。リソースが限られている組織では、これらの要件を満たすのに苦労し、AIソリューションの開発と展開の妨げとなっている。これらの問題に対処するためには、データ共有の連携を促進し、データ収集と前処理能力に投資し、データの品質とプライバシーに関する業界全体の基準を確立することが重要である。このような取り組みにより、データの可用性を高め、データの質を向上させ、人工知能(AI)市場の成長に資する環境を整えることができる。

チャンス様々なソースからのデジタルデータの急増
様々なソースからのデジタルデータの急激な増加は、AI市場に計り知れない機会をもたらしている。接続されたデバイス、ソーシャルメディア・プラットフォーム、オンライン取引、センサーの急増により、かつてない量のデータが日々生成されている。この豊富なデータは、AIアルゴリズムが活用できる膨大かつ多様なリソースを提供する。AIはデータで成長し、大規模で多様なデータセットが利用可能になることで、AIシステムは学習、分析、正確な予測を行うことができる。利用可能なデータが多ければ多いほど、AIアルゴリズムはパターン、傾向、相関関係をよりよく理解できる。これにより、企業や組織は貴重な洞察を得て、データ主導の意思決定を行い、イノベーションを推進することができる。例えばマーケティングでは、AIアルゴリズムが膨大な顧客データを分析して嗜好を特定し、キャンペーンをパーソナライズし、エンゲージメントを向上させる。ヘルスケアでは、AIが患者データを分析して病気の初期兆候を特定し、パーソナライズされた治療計画を提供し、患者のケアを強化する。さらに、デジタルデータの増加はAI技術とソリューションの開発を促進する。データの利用可能性が高まることで、AIの研究開発への投資に拍車がかかり、アルゴリズム、機械学習モデル、データ処理技術の進歩につながっている。

課題不正確で偏った出力に関する懸念
バイアスや不正確に生成された出力に関する問題は、AI市場の成長にとって大きな課題となる。AIアルゴリズムが偏っていたり、偏ったデータで訓練されていたりすると、差別的慣行を永続させたり、社会的偏見を強化したりする。例えば、偏った顔認識システムは、女性や肌の色が濃い人ほど高いエラー率を示し、誤認や差別につながる可能性がある。このようなバイアスは信頼を損ない、特に雇用、法執行、医療などのデリケートな分野におけるAI技術の採用を妨げる。さらに、AIシステムから不正確に生成された出力は深刻な結果をもたらす。例えば、ヘルスケア分野では、AIシステムが病状を不正確に診断したり、誤った治療法を推奨したりすれば、患者の健康と安全にリスクをもたらす。このような事件はAIへの信頼を損ない、その普及を遅らせる。このような課題に対処するには、AIアルゴリズムのバイアスを検出して緩和し、データの質を向上させ、人工知能市場システムの正確性と透明性を高めて信頼を築き、責任あるAI導入を確保するための継続的な取り組みが必要です。

人工知能市場レポートは、ソフトウェア・プロバイダ、サービス・プロバイダ、クラウド・プロバイダ、ハードウェアおよびデバイス・プロバイダ、ネットワーク・プロバイダ、セキュリティ・プロバイダで構成される市場エコシステムをカバーしている。

予測期間中、コンピュータビジョン分野が最も高いCAGRで成長すると予想される
技術に基づき、人工知能市場は機械学習、自然言語処理、コンテキストアウェア、コンピュータビジョンに区分される。コンピュータ・ビジョンは、自動運転車、顔認識、拡張現実など、様々な領域でのイノベーションを可能にする。消費者の体験を向上させ、コストを削減し、セキュリティを強化する。製造業者は欠陥を検出し、保険査定者は車の損傷を評価し、医療専門家は医療画像を分析し、銀行はコンピュータ・ビジョン・アプリケーションを使って顧客の身元を確認する。このように、コンピュータ・ビジョンは幅広い産業に影響を与えており、技術の進歩を促進する重要な役割を担っている。その結果、コンピュータビジョン技術は予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予測されている。

予測期間中、北米が最大の市場規模を占める
北米は人工知能(AI)導入の主要拠点として台頭しており、さまざまな分野で重要な開発と応用が進んでいる。この地域の良好なエコシステムは、学界、産業界、政府間の連携と相まって、AIの研究、開発、商業化のための肥沃な土壌を作り出している。その結果、北米は人工知能市場導入の最前線に立ち続け、技術的進歩を推進し、AIアプリケーションの未来を形成している。

主要市場プレイヤー
人工知能市場のプロバイダーは、新製品投入、製品アップグレード、提携・契約、事業拡大、M&Aなど、さまざまな種類の有機的・無機的成長戦略を実施し、市場での提供サービスを強化している。人工知能市場の主要企業には、グーグル(米国)、マイクロソフト(米国)、IBM(米国)、オラクル(米国)、AWS(米国)、インテル(米国)、セールスフォース(米国)、SAP(ドイツ)、シスコ(米国)、メタ(米国)、HPE(米国)、シーメンス(ドイツ)、ファーウェイ(中国)、エヌビディア(米国)、百度(中国)、SASインスティテュート(米国)、OpenAI(米国)、H2O.ai(米国)、iFLYTEK(中国)、Alibaba Cloud(中国)、General Vision(米国)、Darktrace(英国)、Blackberry Limited(カナダ)、DiDi Global(中国)、Face++(中国)、Inbenta(米国)、Anju Software(米国)、Butterfly Network(米国)、Atomwise(米国)、AIBrain(米国)、SK Hynix(韓国)、Progress(米国)、PrecisionHawk(米国)、AgEagle Aerial System(米国)、Neurala(米国)、Twitter(米国)、Aurea Software(米国)、Persado(米国)、8×8(米国)、Appier(台湾)、GumGum(米国)、IPRO(米国)、Graphcore(英国)、Preferred Networks(日本)、Applied Brain Research(カナダ)、Pilot AI(米国)、Iris Automation(米国)、Gamaya(スイス)、ec2ce(スペイン)、Descartes Labs(米国)、Mythic(米国)、Ada(カナダ)、Mostly AI(オーストリア)、Sentient.io(シンガポール)、Lumen5(カナダ)、AI Superior(ドイツ)、Fosfor(インド)、Intrinsic(米国)、Jasper(米国)、Soundful(米国)、Writesonic(米国)、One AI(イスラエル)。

この調査レポートは、人工知能市場をコンポーネント、タイプ、インフラタイプ、展開タイプ、組織規模、業種、地域に基づいて分類しています。

提供する:
ハードウェア
アクセラレータ
プロセッサー
マイクロプロセッシング・ユニット
グラフィックス・プロセッシング・ユニット
フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ
その他のプロセッサー
メモリー
ネットワーク
ソフトウェア
タイプ別
学習済みモデル
カスタマイズ可能なAI
エッジAI
AIマーケットプレイス
デプロイメント別
クラウド
オンプレミス
サービス
プロフェッショナルサービス
コンサルティングサービス
トレーニングと教育
設計とテスト
導入と統合
サポートとメンテナンス
マネージド・サービス
技術別人工知能市場:
機械学習
ディープラーニング
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
リカレント・ニューラル・ネットワーク(RNN)
生成逆数ネットワーク(GAN)
変換器
GPT 1
GPT 2
GPT 3
GPT 4
大規模言語モデル(LLM)
教師あり学習
教師なし学習
強化学習
自然言語処理
自然言語理解 (NLU)
自然言語生成 (NLG)
コンテキスト認識
コンピュータ・ビジョン
ビジネス機能別:
ファイナンス
セキュリティ
人事
法律
マーケティングとセールス
オペレーション
サプライチェーンマネジメント
人工知能市場:分野別:
BFSI
小売&Eコマース
自動車、運輸、物流
政府・防衛
ヘルスケア&ライフサイエンス
テレコム
エネルギー&公益事業
製造業
農業
IT/ITeS
メディア&エンターテイメント
その他の業種(建設、教育、旅行・ホスピタリティ)
地域別
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
イタリア
スペイン
北欧
バルカン半島
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
インド
韓国
ニュージーランド
日本
ASEAN
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
KSA
イスラエル
エジプト
アラブ首長国連邦
南アフリカ
その他の中東・アフリカ
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
アルゼンチン
中米
その他のラテンアメリカ
人工知能市場の最新動向:
2023年5月、グーグルは、バイオテクノロジー企業、製薬会社、公的機関の創薬と精密医療を促進することを目的として、ライフサイエンス業界向けに「Target and Lead Identification Suite」と「Multiomics Suite」という2つの新しいAI搭載ソリューションを発表した。
HPEは2023年5月、HPE Ezmeral Softwareプラットフォームの機能強化を発表した。HPE Ezmeral Softwareは、HPE GreenLakeのデータおよびアナリティクス機能を拡張し、エッジからクラウドまで拡張する。機械学習(ML)と人工知能(AI)の取り組みの基盤として機能し、データ処理と分析に必要なインフラとツールを提供する。
2023年4月、IBMはIBM Security QRadar Suiteと名付けた新しいセキュリティ・スイートを発表した。このスイートは、インシデントのライフサイクル全体を通じて、セキュリティ・アナリストのエクスペリエンスを統一し、向上させるように設計されている。IBM Security QRadar Suiteは、QRadarブランドの大幅な進化と拡張を象徴するもので、基本的な脅威の検知、調査、対応機能をすべて包含している。 このスイートは、アナリストが主要なツールセットを横断して、より迅速、効果的、正確に作業できるよう、最先端のAIと自動化を統合した、すべての製品に対応する単一の最新のユーザー・インターフェースを備えている。
2023年3月、シスコはWebexコラボレーション・プラットフォーム向けにAIを活用した新たなイノベーションを多数発表した。これらのイノベーションは、組織がより魅力的で生産的なハイブリッドワーク体験を創出することを支援するよう設計されている。
2022年9月、SAPはSAP SuccessFactors HXM Suiteの最近の改良点を紹介した。この改良点は、データ、機械学習、人工知能(AI)を統合し、組織に労働力内の能力をよりよく理解させるものである。


目次

1 はじめに (ページ – 71)
1.1 研究目的
1.2 市場の定義
1.2.1 含まれるものと除外されるもの
1.3 市場範囲
1.3.1 市場の細分化
1.3.2 対象地域
1.3.3年
1.4 通貨
表1 米ドル為替レート、2020-2022年
1.5 利害関係者
1.6 変更点のまとめ
1.6.1 景気後退の影響

2 研究方法 (ページ – 78)
2.1 調査データ
図1 調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
表2 一次インタビュー
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳
2.1.2.2 主要業界インサイト
2.2 データの三角測量
図2 データの三角測量
2.3 市場規模の推定
図3 トップダウン・アプローチとボトムアップ・アプローチ
2.3.1 トップダウン・アプローチ
2.3.2 ボトムアップ・アプローチ
図4 アプローチ1(供給側):人工知能のソリューション/サービスからの収益
図5 アプローチ2(ボトムアップ、供給側):人工知能のすべてのソリューション/サービスからの総収入
図6 アプローチ3(ボトムアップ、供給側):人工知能のすべてのソリューション/サービスからの総収入
図7 アプローチ4(ボトムアップ、需要サイド):支出全体に占める人工知能の割合
2.4 市場予測
表3 因子分析
2.5 前提条件
2.6 限界
2.7 世界人工知能市場への景気後退の影響

3 事業概要 (ページ – 91)
表4 AIの市場規模と成長率、2017~2022年(百万米ドル、前年比成長率)
表5 2023-2030年の市場規模と成長率(百万米ドル、前年比成長率)
図8 2023年の人工知能市場はソフトウェアが支配的
図9 2023年に人工知能ハードウェア市場を支配するアクセラレータ
図10 2023年、人工知能プロセッサーではグラフィック・プロセッシング・ユニットが他のプロセッサーを圧倒する
図11 2023年、人工知能ソフトウェア・タイプの中で事前学習済みモデルが市場をリードする
図12 2023年、人工知能ソフトウェア導入市場で最大の市場規模を占めるクラウド導入
図13 2023年に人工知能サービス市場をリードするのはプロフェッショナル・サービス
図14 2023年、人工知能市場のプロフェッショナル・サービス市場をリードするのはコンサルティング・サービス
図15 2023年、機械学習が市場で最も好まれるテクノロジーになる
図16 2023年、機械学習技術の中でディープラーニングが市場を支配する
図17 2023年の市場では、自然言語理解が世代交代よりも優先される
図18 2023年、マーケティング&セールスが市場をリードするビジネス機能
図19 2023年に最大の市場を占めるのはBfsiの垂直市場
図20 北米市場が2023年に最大のシェアを占める

4 プレミアム・インサイト (ページ – 99)
4.1 市場プレーヤーにとっての魅力的な機会
図 21 人工知能市場の研究開発投資の増加が市場成長を促進する
4.2 世界市場における景気後退の概要
図22 2023年の前年比成長率は微減にとどまる
4.3 主要業務機能別市場
図23 予測期間中、マーケティング&セールス・ビジネス機能が最大市場を占める
4.4 主要製品および業種別市場
図24 2023年にはソフトウェアとBfsiが市場をリードする
4.5 市場、地域別
図25 2023年にAI市場を支配するのは北米

5 人工知能 市場の概観と業界動向(ページ番号 – 102)
5.1 導入
5.2 市場ダイナミクス
図 26 推進要因、阻害要因、機会、および課題:市場
5.2.1 ドライバー
5.2.1.1 自律型人工知能の採用拡大
5.2.1.2 技術の進歩と革新の高まり
5.2.1.3 ディープラーニングの進展とデータに基づく人工知能の成長
5.2.2 拘束
5.2.2.1 熟練した人工知能専門家の不足
5.2.2.2 データの入手可能性と質に関する問題
5.2.3 機会
5.2.3.1 様々なソースからのデジタルデータの急増
5.2.3.2 企業や政府による研究開発投資の増加
5.2.4 課題
5.2.4.1 データのプライバシーとセキュリティへの懸念
5.2.4.2 偏りと不正確な出力に関する懸念
5.3 人工知能市場発展の倫理と意味合い
5.3.1 バイアスと公平性
5.3.2 説明責任と信頼
5.3.3 社会力学への影響
5.3.4 プライバシーとセキュリティ
5.3.5 透明性と説明可能性
5.4 人工知能への投資
表6 人工知能への主な投資(2019-2023年
5.5 市場における買収
表7 2019年から2023年にかけての市場における主な買収
5.6 人工知能技術の進化
5.6.1 人工知能のマイルストーン
図27 人工知能のマイルストーン
5.6.2 人工知能の自律性レベル
5.6.2.1 弱い人工知能/人工狭域知能(ANI)
5.6.2.2 強力な人工知能
5.6.2.2.1 人工知能(AGI)
5.6.2.2.2 人工超知能(ASI)
5.7 市場エコシステム
図28 人工知能市場のエコシステム(パート1/2)
図29 人工知能のエコシステム(その2/2)
表8 人工知能市場:ハードウェア・プロバイダー
表9 AI市場:ソフトウェアプロバイダー
表10 AI市場:プラットフォームプロバイダー
表11 市場:ネットワーク・プロバイダー
表12 AI市場:セキュリティプロバイダー
表13 市場:サービス・プロバイダー
表14 AI市場:クラウドプロバイダー
5.8 ケーススタディ分析
5.8.1 小売とeコマース
5.8.1.1 ASOSはMicrosoft AzureのMLサービスを利用して、レコメンデーションモデルの市場投入までの時間を短縮した。
5.8.1.2 AWSの技術がArtfinderの顧客への提案に貢献
5.8.1.3 フォルモサ・オプティカルは顧客満足度を最適化し、小売機会をブロックしないためにアピエにアプローチした
5.8.2 ヘルスケア&ライフサイエンス
5.8.2.1 Tamil Nadu eGovernance Agency (TNeGA) は、AI ベースのモバイルアプリを使用して、白内障のスクリーニングを可能にした。
5.8.2.2 InspireはMLを使ってAWS上で数百万人の患者と介護者をつなげた
5.8.2.3 UCSFヘルス、H2Oドキュメントの人工知能を活用し、医療におけるワークフローを自動化
5.8.3 BFSI
5.8.3.1 ヒューマナ社は顧客からの問い合わせにワトソン・アシスタントを活用した
5.8.3.2 PayPalはH2O.aiと協力して不正検知の精度を高め、時間を短縮した
5.8.3.3 Vanguard Institutional が顧客メッセージのパーソナライゼーションに Persado を活用
5.8.4 農業
5.8.4.1 生化学メーカーが人工知能を使って正確な製品推奨を行うデジタルソリューションを構築
5.8.4.2 農薬会社が精密農業ソリューションを利用して作物のべと病発生を予測
5.8.5 製造業
5.8.5.1 起亜自動車アメリカ、顧客満足度向上のためにSASの人工知能ソリューションを活用
5.8.5.2 米国のフォーチュン500に名を連ねる家電メーカーがフォスフォアに保証とアフターセールス管理の改善を打診
5.8.6 建設
5.8.6.1 ゼネコンはシリコンバレー・プロジェクトでALICEを活用し、数百万ドルを節約した
5.8.7 教育
5.8.7.1 NC州立大学がLumen5を活用してオンラインプレゼンスを向上
5.8.8 エネルギー&公益事業
5.8.8.1 Kore.ai、会話型AIでエネルギー会社の顧客サービス強化を実現
5.8.9 自動車
5.8.9.1 ZooxがAWSに自動運転車の開発促進を打診
5.8.10 テレコム
5.8.10.1 VodafoneはPersadoのMotivation AIを活用し、ジェネレーティブAIによるクリエイティブなキャンペーンを展開した。
5.8.11 IT/ITES
5.8.11.1 TwilioがアイセラのジェネレーティブAI技術とサービスを活用してITオペレーションを拡大
5.9 技術分析
5.9.1 主要技術
5.9.1.1 生成AI
5.9.1.2 会話型AI
5.9.1.3 自律AIと自律エージェント
5.9.1.4 AutoML
5.9.1.5 因果的AI
5.9.1.6 意思決定インテリジェンス
5.9.1.7 MLOps
5.9.1.8 組み込みAI
5.9.1.9 コンポジットAI
5.9.2 隣接技術
5.9.2.1 予測分析
5.9.2.2 IoT
5.9.2.3 ビッグデータ
5.9.2.4 拡張現実感
5.9.2.5 バーチャルリアリティ
5.9.2.6 センサーとロボット工学
5.10 バリューチェーン分析
図30 人工知能市場:バリューチェーン分析
5.11 ポーターの5つの力分析
図31 市場:ポーターの5つの力分析
表15 市場:ポーターの5つの力分析
5.11.1 新規参入の脅威
5.11.2 代替品の脅威
5.11.3 サプライヤーの交渉力
5.11.4 買い手の交渉力
5.11.5 競争相手の激しさ
5.12 価格モデル分析
5.12.1 主要製品の参考価格
表16 価格分析
5.12.2 人工知能市場:平均販売価格
図 32 主要企業の平均販売価格(米ドル)
5.13 特許分析
5.13.1 方法論
5.13.2 文書タイプ
表 17 出願された特許(2013 年~2023 年
5.13.3 イノベーションと特許申請
図33 年間特許取得件数(2013-2023年
5.13.3.1 上位志願者
図34 特許出願企業上位10社(2013-2023年
表18 市場における特許所有者トップ20(2013-2023年
表19 2021-2023年市場における主要特許リスト
表20 モイト-取得特許の地域別分析(2013-2023年
5.14 主要会議とイベント
表21 2023-2024年の会議とイベントの詳細リスト
5.15 関税と規制の状況
5.15.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表 22 北米:規制機関、政府機関、その他の組織
表23 欧州:規制機関、政府機関、その他の組織
表24 アジア太平洋地域:規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表25行:規制機関、政府機関、その他の組織
5.15.2 北米
5.15.2.1 米国
5.15.2.1.1 カリフォルニア州消費者プライバシー法(CCPA)
5.15.2.1.2 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律(HIPAA)
5.15.2.1.3 人工知能リスクマネジメントフレームワーク1.0(RMF)
5.15.2.2 カナダ
5.15.2.2.1 カナダ公共安全規制
5.15.3 欧州
5.15.3.1 一般データ保護規則(GDPR)
5.15.3.2 AIに関するEUの規制枠組み
5.15.4 アジア太平洋
5.15.4.1 韓国
5.15.4.1.1 個人情報保護法(PIPA)
5.15.4.2 中国
5.15.4.3 インド
5.15.5 中東・アフリカ
5.15.5.1 UAE
5.15.5.1.1 UAE AI規則
5.15.5.2 CSR
5.15.5.2.1 サウジアラビア国家AI戦略
5.15.5.3 バーレーン
5.15.5.3.1 バーレーンAI倫理フレームワーク
5.15.6 ラテンアメリカ
5.15.6.1 ブラジル
5.15.6.1.1 ブラジルの一般データ保護法
5.15.6.2 メキシコ
5.15.6.2.1 メキシコの国家人工知能戦略
5.16 主要ステークホルダーと購買基準
5.16.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図 35 上位 3 業種の購買プロセスにおける利害関係者の影響力
表26 上位3業種の購買プロセスにおけるステークホルダーの影響力
5.16.2 購入基準
図 36 上位 3 業種の主な購買基準
表27 上位3業種の主な購買基準
5.17 市場のバイヤー/顧客に影響を与えるトレンド/混乱
図 37 市場:バイヤー/顧客に影響を与えるトレンド/混乱
5.18 AI市場におけるベストプラクティス
5.19 技術ロードマップ
表28 AI市場の技術ロードマップ
5.2 ビジネスモデル
図 38 AI市場のビジネスモデル

6 人工知能 市場:提供サービス別(ページ番号 – 169)
6.1 はじめに
6.1.1 提供:AI市場の促進要因
図 39 人工知能サービスは予測期間中に最も高い成長率を示す
表29 AI市場、オファリング別、2017-2022年(百万米ドル)
表30 AI市場、オファリング別、2023-2030年(百万米ドル)
6.2 ハードウェア
6.2.1 企業間競争の激化
図40 人工知能ハードウェア市場で最も高い成長率を示すアクセラレータ
表31 AI市場、ハードウェア別、2017-2022年(百万米ドル)
表 32 AI 市場、ハードウェア別、2023 年~2030 年(百万米ドル)
表33 ハードウェア:AI市場、地域別、2017-2022年(百万米ドル)
表34 ハードウェア:AI市場、地域別、2023年~2030年(百万米ドル)
6.2.2 アクセラレーター
6.2.2.1 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への需要の高まり
表35 加速器:地域別市場、2017-2022年(百万米ドル)
表 36 加速器:地域別市場、2023-2030 年(百万米ドル)
6.2.3 プロセッサー
6.2.3.1 技術の進歩が、より小型で、より強力で、より効率的なチップへの道を開く
図41 人工知能プロセッサ市場はフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイが急成長へ
表 37 人工知能市場、プロセッサ別、2017-2022 年(百万米ドル)
表 38:プロセッサ別市場(2023-2030 年)(百万米ドル
表39 プロセッサー:AI市場、地域別、2017-2022年(百万米ドル)
表40 プロセッサー:AI市場、地域別、2023年~2030年(百万米ドル)
6.2.3.2 マイクロプロセシング・ユニット
表 41 マイクロプロセシング・ユニット:地域別市場、2017~2022 年(百万米ドル)
表 42 マイクロプロセシング・ユニット:地域別市場 2023-2030 (百万米ドル)
6.2.3.3 グラフィックス・プロセッシング・ユニット
表43 グラフィックス・プロセッシング・ユニット:AI市場、地域別、2017-2022年(百万米ドル)
表44 グラフィックス・プロセッシング・ユニット:AI市場、地域別、2023年~2030年(百万米ドル)
6.2.3.4 フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ
表45 フィールドプログラマブルゲートアレイ:AI市場、地域別、2017-2022年(百万米ドル)
表 46 フィールドプログラマブルゲートアレイ:地域別市場 2023-2030 (百万米ドル)
6.2.3.5 その他のプロセッサー
表 47 その他のプロセッサー:地域別市場、2017~2022 年(百万米ドル)
表48 その他のプロセッサー:地域別市場、2023-2030年(百万米ドル)
6.2.4 メモリ
6.2.4.1 AIに特化したソリューションの進歩
表 49 メモリ:地域別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表 50:メモリ:地域別市場、2023-2030 年(百万米ドル)
6.2.5 ネットワーク
6.2.5.1 ネットワーク内の様々なコンポーネント間でシームレスな通信を提供する必要性
表 51 ネットワーク:地域別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表 52 ネットワーク:地域別市場、2023-2030 年(百万米ドル)
6.3 ソフトウェア
6.3.1 人工知能市場のソフトウェアは、コンピュータが複雑な操作を行うためのデータを合成する
図 42 予測期間中、事前学習済みモデル・セグメントが最大市場
表53 ソフトウェア:人工知能(AI)市場、タイプ別、2017-2022年(百万米ドル)
表54 ソフトウェア:Ai市場、タイプ別、2023-2030年(百万米ドル)
表55 ソフトウェア:地域別市場、2017-2022年(百万米ドル)
表56 ソフトウェア:Ai市場、地域別、2023-2030年(百万米ドル)
6.3.2 ソフトウェア:AI市場、タイプ別
6.3.2.1 訓練済みモデル
表57 事前学習済みモデル:地域別市場、2017-2022年(百万米ドル)
表58 事前学習済みモデル:地域別市場、2023年~2030年(百万米ドル)
6.3.2.2 カスタマイズ可能なAI
6.3.2.2.1 特定の要件と強化された性能のために人工知能モデルを調整する
表59 カスタマイズ可能なAI:地域別市場、2017-2022年(百万米ドル)
表60 カスタマイズ可能なAI:地域別市場、2023年~2030年(百万米ドル)
6.3.2.3 エッジAI
6.3.2.3.1 人工知能アルゴリズムをデバイスに直接導入する必要性
表61 エッジAI:地域別市場、2017-2022年(百万米ドル)
表62 エッジAI:地域別市場、2023年~2030年(百万米ドル)
6.3.2.4 AIマーケットプレイス
6.3.2.4.1 幅広い人工知能リソースへのアクセスと活用の必要性
表63 AIマーケットプレイス:人工知能市場、地域別、2017-2022年(百万米ドル)
表64 AIマーケットプレイス:市場、地域別、2023-2030年(百万米ドル)
6.3.3 ソフトウェア:市場、展開別
図 43 クラウド展開は予測期間中、より高い成長率で推移する
表 65 ソフトウェア:人工知能(AI)市場、展開別、2017-2022 年(百万米ドル)
表 66:ソフトウェア:展開別市場、2023-2030 年(百万米ドル)
6.3.3.1 オンプレミス
6.3.3.1.1 厳格なデータプライバシーおよびセキュリティポリシーの必要性
表 67:オンプレミス:地域別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表 68:オンプレミス:地域別市場、2023-2030 年(百万米ドル)
6.3.3.2 クラウド
6.3.3.2.1 リソース配分の面で柔軟性を提供する能力
表 69 クラウド:地域別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表 70:クラウド:地域別市場、2023-2030 年(百万米ドル)
6.4 サービス
6.4.1 AI市場ベンダーにオンラインとオフラインのサポートサービスを提供する技術の複雑なアルゴリズム
図 44 マネージド・サービスは予測期間中に高い成長率を示す
表71:サービス別市場、2017-2022年(百万米ドル)
表72:サービス別市場、2023-2030年(百万米ドル)
表73 サービス:市場、地域別、2017-2022年(百万米ドル)
表 74 サービス:市場、地域別、2023-2030 年(百万米ドル)
6.4.2 プロフェッショナル・サービス
6.4.2.1 人工的なソリューションの力を展開するための包括的なサポートの必要性の高まり
図 45 サポート&メンテナンス部門は予測期間中、より高い成長率で成長する
表75 人工知能市場、専門サービス別、2017-2022年(百万米ドル)
表 76:専門サービス別市場、2023-2030 年(百万米ドル)
表 77:プロフェッショナルサービス:地域別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表 78:プロフェッショナルサービス:地域別市場、2023-2030 年(百万米ドル)
6.4.2.1.1 コンサルティング・サービス
表79 コンサルティングサービス:地域別市場、2017-2022年(百万米ドル)
表 80 コンサルティングサービス:地域別市場、2023-2030 年(百万米ドル)
6.4.2.1.1.1 トレーニングと教育
6.4.2.1.1.2 設計とテスト
6.4.2.1.2 展開と統合
表 81 展開と統合:地域別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表 82 展開と統合:地域別市場、2023-2030 年(百万米ドル)
6.4.2.1.3 サポート&メンテナンス
表 83 サポート&メンテナンス:地域別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表 84 サポート&メンテナンス:地域別市場 2023-2030 (百万米ドル)
6.4.3 マネージド・サービス
6.4.3.1 シームレスな人工知能インフラの確保
表 85 マネージドサービス:地域別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表 86 マネージドサービス:地域別市場、2023-2030 年(百万米ドル)

7 人工知能 市場(技術別)(ページ番号 – 202
7.1 はじめに
7.1.1 テクノロジー:市場促進要因
図 46 コンピューター・ビジョン技術は予測期間中に最も高い成長率を示す
表87:技術別市場、2017-2022年(百万米ドル)
表88:技術別市場、2023-2030年(百万米ドル)
7.2 機械学習
7.2.1 計算能力の急速な向上
図 47 強化学習は予測期間中に最も急成長する機械学習技術である
表 89 機械学習別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表90 機械学習別市場、2023-2030年(百万米ドル)
表 91 機械学習:地域別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表 92 機械学習:地域別市場、2023-2030 年(百万米ドル)
7.2.2 ディープラーニング
表93 ディープラーニング:人工知能市場、地域別、2017-2022年(百万米ドル)
表94 ディープラーニング:地域別市場、2023年~2030年(百万米ドル)
7.2.2.1 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
7.2.2.2 リカレントニューラルネットワーク(RNN)
7.2.2.2.1 Generative Adversarial Networks (GAN)
7.2.2.2.2 変圧器
7.2.2.2.2.1 gpt 1
7.2.2.2.2 gpt 2
7.2.2.2.2.3 gpt 3
7.2.2.2.2.4 gpt 4
7.2.2.2.2.5 大言語モデル(LLM)
7.2.3 教師付き学習
表 95 教師付き学習:地域別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表96 教師付き学習:地域別市場、2023年~2030年(百万米ドル)
7.2.4 教師なし学習
表 97 教師なし学習:地域別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表98 教師なし学習:地域別市場、2023年~2030年(百万米ドル)
7.2.5 強化学習
表 99 強化学習:地域別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表100 強化学習:地域別市場、2023年~2030年(百万米ドル)
7.3 自然言語処理
7.3.1 様々なソースからの膨大な量の音声データとテキストデータを処理する必要性
図 48 予測期間中、自然言語生成はより高い CAGR で成長する
表101 人工知能市場、自然言語処理別、2017-2022年(百万米ドル)
表102:自然言語処理市場、2023-2030年(百万米ドル)
表103 自然言語処理:地域別市場、2017-2022年(百万米ドル)
表 104 自然言語処理:地域別市場、2023-2030 年(百万米ドル)
7.3.1.1 自然言語理解(NLU)
7.3.1.2 自然言語生成(NLG)
7.4 コンテキスト認識
7.4.1 パーソナライズされたユーザー・エクスペリエンスを創造し、意思決定を強化する必要性の高まり
表 105 コンテキスト認識:地域別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表106 コンテキスト認識:地域別市場、2023年~2030年(百万米ドル)
7.5 コンピュータビジョン
7.5.1 様々な業種におけるコンピュータ・ビジョン技術の応用拡大
表 107 コンピュータビジョン:地域別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表 108 コンピュータビジョン:地域別市場 2023-2030 (百万米ドル)

8 人工知能市場(ビジネス機能別)(ページ番号 – 219
8.1 導入
8.1.1 ビジネス機能:市場促進要因
図 49 サプライチェーン・マネジメントは予測期間中に最も高い成長率を示す
表 109:ビジネス機能別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表 110:ビジネス機能別市場、2023-2030 年(百万米ドル)
8.2 人工知能:企業ユースケース
8.3 財務
8.3.1 顧客属性をリアルタイムで分析する能力
表111 金融:人工知能市場、地域別、2017年~2022年(百万米ドル)
表112 金融:地域別市場、2023-2030年(百万米ドル)
8.3.2 会計におけるai
8.3.3 給与計算におけるai
8.3.4 財務計画・分析におけるAI
8.3.5 その他の財務機能
8.4 セキュリティ
8.4.1 人工知能市場の急速な導入に伴う重要なビジネスデータの機密性の確保
表 113 セキュリティ:地域別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表 114 セキュリティ:地域別市場、2023-2030 年(百万米ドル)
8.4.2 ID&アクセス管理
8.4.3 リスク&コンプライアンス管理
8.4.4 暗号化
8.4.5 データ損失防止
8.4.6 統合脅威管理
8.4.7 アンチウイルス/アンチマルウェア
8.4.8 侵入検知/防止システム
8.4.9 その他のセキュリティ機能
8.5 人材
8.5.1 個々のスキルのギャップに基づき、個人に合ったトレーニングを提案する必要性
表115 人材:人工知能市場、地域別、2017-2022年(百万米ドル)
表116 人材:地域別市場、2023-2030年(百万米ドル)
8.5.2 バーチャルアシスタント
8.5.3 申請者の追跡と評価
8.5.4 パーソナライズされた学習と能力開発
8.5.5時間アナリティクス
8.5.6 推薦エンジン
8.5.7 センチメント分析
8.5.8 その他の人事機能
8.6ロー
8.6.1 技術に関する効率的かつ革新的な法的助言の提供
表117 法律:地域別市場、2017-2022年(百万米ドル)
表118 法律:地域別市場、2023年~2030年(百万米ドル)
8.6.2 エディスカバリー
8.6.3 法的調査
8.6.4 契約分析
8.6.5 ケースの予測
8.6.6 コンプライアンス
8.6.7 その他の法律機能
8.7 マーケティング&セールス
8.7.1 顧客の嗜好と行動を予測する必要性
表119 マーケティング&セールス:地域別市場、2017-2022年(百万米ドル)
表120 マーケティング&セールス:地域別市場、2023-2030年(百万米ドル)
8.7.2 ソーシャルメディア広告
8.7.3 検索広告
8.7.4 ダイナミック・プライシング
8.7.5 バーチャルアシスタント
8.7.6 コンテンツ・キュレーション
8.7.7 セールス&マーケティングオートメーション
8.7.8 セールス&マーケティング戦略の最適化
8.7.9 その他のマーケティング&セールス機能
8.8 オペレーション
8.8.1 効率を高め、資源利用を最適化する能力
表121 業務:人工知能市場、地域別、2017~2022年(百万米ドル)
表 122 業務:Ai 市場、地域別、2023-2030 年(百万米ドル)
8.8.2 プロジェクト管理
8.8.3 プロセス・オートメーション
8.8.4 インテリジェント文書処理
8.8.5 リソースの最適化
8.8.6 プロセスモニタリング&コントロール
8.8.7 その他の運営機能
8.9 サプライチェーン・マネジメント
8.9.1 エンド・ツー・エンドの可視化とプロセスの最適化を求める企業の需要
表 123 サプライチェーン管理:地域別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表124 サプライチェーン管理:地域別市場、2023-2030年(百万米ドル)
8.9.2 サプライチェーンの可視性
8.9.3 サプライヤー管理
8.9.4 倉庫管理
8.9.5 在庫の最適化
8.9.6 需要予測
8.9.7 その他の供給管理機能

9 人工知能 市場:垂直方向別(ページ番号 – 243)
9.1 はじめに
9.1.1 垂直市場:AI市場の促進要因
図 50 ヘルスケア&ライフサイエンスは予測期間中に最も高い成長率を示す
表 125:垂直市場別、2017-2022 年(百万米ドル)
表 126 垂直市場別、2023-2030 年(百万米ドル)
9.2 BFSI
9.2.1 高度なアルゴリズムとデータ分析の急速な普及
表127 BFSI:地域別市場、2017~2022年(百万米ドル)
表128 BFSI:地域別市場、2023年~2030年(百万米ドル)
9.2.2 BFSI:AI市場(用途別
表129 BFSI:人工知能市場、用途別、2017~2022年(百万米ドル)
表130 BFSI:用途別市場 2023-2030 (百万米ドル)
9.2.3 不正の検出と防止
9.2.4 リスク評価と管理
9.2.5 アルゴリズム取引
9.2.6 クレジット・スコアリングとアンダーライティング
9.2.7 カスタマーサービスの自動化
9.2.8 個人に合わせた金融推薦
9.2.9 投資ポートフォリオ管理
9.2.10 規制遵守モニタリング
9.2.11 その他のBFSIアプリケーション
9.3 小売 & eコマース
9.3.1 パーソナライズされたショッピング体験と顧客満足度向上の需要
表131 小売・eコマース:人工知能市場、地域別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 132 小売・eコマース:地域別市場 2023-2030 (百万米ドル)
9.3.2 小売&eコマース:市場、用途別
表 133 小売・eコマース:アプリケーション別市場、2017-2022年(百万米ドル)
表 134 小売・eコマース:アプリケーション別市場 2023-2030 (百万米ドル)
9.3.3 パーソナライズされた製品推奨
9.3.4 顧客関係管理
9.3.5 ビジュアル検索
9.3.6 バーチャル顧客アシスタント
9.3.7 価格の最適化
9.3.8 支払サービス管理
9.3.9 サプライチェーン・マネジメントと需要計画
9.3.10 バーチャル店舗
9.3.11 その他の小売&eコマース・アプリケーション
9.4 自動車、運輸、物流
9.4.1 効率向上に対する需要の高まり
表135 自動車、輸送、物流:人工知能市場、地域別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 136 自動車、輸送、物流:地域別市場 2023-2030 (百万米ドル)
9.4.2 自動車、輸送、物流:市場、用途別
表 137 自動車、輸送、物流:用途別市場、2017~2022 年(百万米ドル)
表 138 自動車、輸送、物流:用途別市場 2023-2030 (百万米ドル)
9.4.3 半自律・自律走行車
9.4.4 ルート最適化
9.4.5 インテリジェント交通管理
9.4.6 運転支援システム
9.4.7 スマート物流・倉庫業
9.4.8 サプライチェーンの可視性とトラッキング
9.4.9 車両管理
9.4.10 車両診断とテレマティクス
9.4.11 交通パターン分析
9.4.12 その他の自動車、輸送、物流用途
9.5 政府・防衛
9.5.1 国家安全保障を強化するための各国政府の取り組み
表139 政府・防衛:人工知能市場、地域別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 140 政府・防衛:地域別市場、2023-2030 年(百万米ドル)
9.5.2 政府・防衛:市場、用途別
表 141 政府・防衛:用途別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表142 政府・防衛:用途別市場、2023年~2030年(百万米ドル)
9.5.3 スマート・チケッティング
9.5.4 自律監視システム
9.5.5 法執行
9.5.6 情報分析とデータ処理
9.5.7 国境警備と監視
9.5.8 災害対応と発見援助
9.5.9 無人水中・空中車両
9.5.10 電子統治とデジタル・シティ・サービス
9.5.11 その他の政府・防衛用途
9.6 ヘルスケア&ライフサイエンス
9.6.1 ヘルスケアの成果を向上させる必要性の高まり
表143 ヘルスケア&ライフサイエンス:人工知能市場、地域別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 144 ヘルスケア&ライフサイエンス:地域別市場 2023-2030 (百万米ドル)
9.6.2 ヘルスケア&ライフサイエンス:市場、用途別
表 145 ヘルスケア&ライフサイエンス:用途別市場、2017-2022年(百万米ドル)
表 146 ヘルスケア&ライフサイエンス:用途別市場 2023-2030 (百万米ドル)
9.6.3 患者データとリスク分析
9.6.4 ライフスタイル管理&モニタリングとウェアラブル
9.6.5 精密医療
9.6.6 入院患者ケアおよび病院管理
9.6.7 医療用画像&診断機器
9.6.8 創薬
9.6.9 ロボット手術&アシスタンス
9.6.10 医学研究
9.6.11 その他のヘルスケア&ライフサイエンス・アプリケーション
9.7 テレコム
9.7.1 ネットワークパフォーマンスの最適化とネットワーク停止の防止
表147 通信:人工知能市場、地域別、2017-2022年(百万米ドル)
表 148 通信:地域別市場、2023-2030 年(百万米ドル)
9.7.2 通信:アプリケーション別市場
表 149 テレコム:アプリケーション別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表150 テレコム:アプリケーション別市場、2023-2030年(百万米ドル)
9.7.3 ネットワークの最適化
9.7.4 ネットワーク・セキュリティ
9.7.5 カスタマーサービス&サポート
9.7.6 ネットワーク分析
9.7.7 インテリジェント・コール・ルーティング
9.7.8 ネットワーク障害予測
9.7.9 仮想ネットワークアシスタント
9.7.10 音声認識
9.7.11 その他の通信アプリケーション
9.8 エネルギー&公益事業
9.8.1 効率的なエネルギー利用とコスト削減
表 151 エネルギー&公益事業:地域別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表152 エネルギー&公益事業:地域別市場、2023年~2030年(百万米ドル)
9.8.2 エネルギー&公益事業:市場、用途別
表153 エネルギー&公益事業:人工知能市場、用途別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 154 エネルギー&公益事業:用途別市場 2023-2030 (百万米ドル)
9.8.3 エネルギー需要予測
9.8.4 グリッドの最適化と管理
9.8.5 エネルギー消費分析
9.8.6 スマートメーターとエネルギーデータ管理
9.8.7 エネルギー貯蔵の最適化
9.8.8 リアルタイム・エネルギー・モニタリング&コントロール
9.8.9 電力品質モニタリング&管理
9.8.10 エネルギー取引・マーケティング予測
9.8.11 インテリジェント・エネルギー管理システム
9.8.12 その他のエネルギー&公益事業用途
9.9 製造業
9.9.1 オペレーションの自動化と最適化のためのインテリジェント・システムの導入
表 155 製造業:地域別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表156 製造業:地域別市場、2023年~2030年(百万米ドル)
9.9.2 製造:市場、用途別
表157 製造業:市場、用途別、2017年~2022年(百万米ドル)
表158 製造業:市場、用途別、2023-2030年(百万米ドル)
9.9.3 素材移動管理
9.9.4 予知保全と機械検査
9.9.5 生産計画
9.9.6 品質管理
9.9.7 生産ラインの最適化
9.9.8 インテリジェント在庫管理
9.9.9 自律型ロボット
9.9.10 その他の製造用途
9.10 農業
9.10.1 環境影響を緩和する可能性の増加
表159 農業:地域別市場、2017-2022年(百万米ドル)
表160 農業:人工知能市場、地域別、2023年~2030年(百万米ドル)
9.10.2 農業:市場、用途別
表161 農業:用途別市場、2017-2022年(百万米ドル)
表162 農業:用途別市場、2023年~2030年(百万米ドル)
9.10.3 作物のモニタリングと収量予測
9.10.4 精密農業
9.10.5 土壌分析と栄養管理
9.10.6 病害虫検知
9.10.7 灌漑の最適化と水管理
9.10.8 収穫と選別の自動化
9.10.9 雑草の検出と管理
9.10.10 天候・気候モニタリング
9.10.11 家畜のモニタリングと健康管理
9.10.12 その他の農業用途
9.11 IT/ITES
9.11.1 顧客体験を向上させ、競争優位性を高める機会の増加
表163 IT/IT:地域別市場、2017-2022年(百万米ドル)
表 164 it/ites:地域別市場 2023-2030 (百万米ドル)
9.11.2 IT/IT:アプリケーション別市場
表 165 it/ites:人工知能市場、用途別、2017-2022年(百万米ドル)
表 166 it/ites:アプリケーション別市場 2023-2030 (百万米ドル)
9.11.3 自動コード生成と最適化
9.11.4 IT資産管理の自動化
9.11.5 チケッティング&サポートの自動化
9.11.6 インテリジェントなデータバックアップ&リカバリ
9.11.7 ITサービス管理の自動化
9.11.8 自動ソフトウェアテストと品質保証
9.11.9 その他のIT/ITアプリケーション
9.12 メディア&エンタテインメント
9.12.1 個人の嗜好や行動を理解し、それに対応する必要性の高まり
表167 メディア&エンターテインメント:地域別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表168 メディア&エンターテインメント:地域別市場、2023年~2030年(百万米ドル)
9.12.2 メディア&エンターテインメント:市場、用途別
表 169 メディア&エンターテインメント:市場、用途別、2017-2022年(百万米ドル)
表170 メディア&エンターテインメント:用途別市場 2023-2030 (百万米ドル)
9.12.3 コンテンツ推薦システム
9.12.4 コンテンツの作成と生成
9.12.5 コンテンツの著作権保護
9.12.6 視聴者分析とセグメンテーション
9.12.7 パーソナライズ広告
9.12.8 その他のメディア&エンターテイメント・アプリケーション
9.13 その他の業種
表 171 その他の業種:AI市場、地域別、2017-2022年(百万米ドル)
表 172 その他の業種:AI市場、地域別、2023年~2030年(百万米ドル)

10 地域別人工知能 市場(ページ数 – 299)
10.1 導入
図 51 インドが予測期間中最も高い成長率を占める
図 52 予測期間中、アジア太平洋地域が最も高い成長率を占める
表173:地域別市場、2017-2022年(百万米ドル)
表174 地域別市場、2023-2030年(百万米ドル)
10.2 北米
10.2.1 北米:市場促進要因
10.2.2 北米:景気後退の影響
図 53 北米:人工知能市場のスナップショット
表 175 北米:市場:サービス別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 176 北米:市場:提供製品別(2023-2030 年)(百万米ドル
表 177 北米:ハードウェア別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表 178 北米:ハードウェア別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 179 北米:プロセッサ別市場、2017~2022 年(百万米ドル)
表 180 北米:プロセッサ別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表181 北米:ソフトウェア別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表 182 北米:ソフトウェア別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 183 北米:人工知能ソフトウェア市場、展開別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 184 北米:人工知能ソフトウェア市場:展開別 2023-2030 (百万米ドル)
表 185 北米:サービス別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表 186 北米:サービス別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表187 北米:専門サービス別市場、2017-2022年(百万米ドル)
表 188 北米:AI 市場:プロフェッショナルサービス別 2023-2030 年 (百万米ドル)
表189 北米:技術別市場、2017-2022年(百万米ドル)
表 190 北米:技術別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 191 北米:機械学習別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表192 北米:機械学習別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 193 北米:自然言語処理別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表 194 北米:自然言語処理別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表195 北米:AI市場、ビジネス機能別、2017-2022年(百万米ドル)
表 196 北米:業務機能別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 197 北米:垂直市場別、2017-2022 年(百万米ドル)
表 198 北米:人工知能市場:垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
表 199 北米:Bfsi 垂直市場:用途別、2017-2022 年(百万米ドル)
表 200 北米:Bfsi バーティカル市場:用途別 2023-2030 (百万米ドル)
表 201 北米:小売・eコマース垂直市場、用途別、2017-2022 年(百万米ドル)
表 202 北米:小売&eコマース垂直市場:用途別 2023-2030 (百万米ドル)
表 203 北米:自動車、輸送、物流の垂直市場、用途別、2017-2022 年(百万米ドル)
表 204 北米:自動車、輸送、物流の垂直市場:用途別 2023-2030 (百万米ドル)
表 205 北米:政府・防衛の垂直市場、用途別、2017-2022 年(百万米ドル)
表 206 北米:政府・防衛の垂直市場:用途別 2023-2030 (百万米ドル)
表 207 北米:ヘルスケア&ライフサイエンス垂直市場:用途別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 208 北米:ヘルスケア&ライフサイエンス垂直市場:用途別 2023-2030 (百万米ドル)
表 209 北米:テレコムバーティカル市場:用途別、2017~2022 年(百万米ドル)
表 210 北米:テレコムバーティカル市場:用途別 2023-2030 (百万米ドル)
表 211 北米:エネルギー&公益事業の垂直市場、用途別、2017-2022 年(百万米ドル)
表 212 北米:エネルギー&公益事業の垂直市場:用途別 2023-2030 (百万米ドル)
表 213 北米:製造業垂直市場、用途別、2017~2022 年(百万米ドル)
表 214 北米:製造業垂直市場:用途別 2023-2030 (百万米ドル)
表 215 北米:農業用垂直市場、用途別、2017~2022 年(百万米ドル)
表 216 北米:農業垂直市場:用途別 2023-2030 (百万米ドル)
表 217 北米:IT/IT バーティカル市場:用途別、2017~2022 年(百万米ドル)
表 218 北米:IT/IT垂直市場:用途別 2023-2030 (百万米ドル)
表 219 北米:メディア&エンターテインメント垂直市場:用途別、2017-2022 年(百万米ドル)
表 220 北米:メディア&エンターテインメント垂直市場:用途別 2023-2030 (百万米ドル)
表 221 北米:国別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表 222 北米:国別市場 2023-2030 (百万米ドル)
10.2.3 米国
10.2.3.1 政府と企業による成長イニシアティブ
表223 米国:人工知能市場、技術別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 224 米国:技術別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表225 米国:機械学習別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表226 米国:機械学習市場:2023-2030年(百万米ドル)
表 227 米国:垂直市場別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 228 米国:垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
10.2.4 カナダ
10.2.4.1 研究とイノベーションのための技術導入の増加
表 229 カナダ:垂直市場別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 230 カナダ:垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
10.3 ヨーロッパ
10.3.1 欧州:市場促進要因
10.3.2 欧州:景気後退の影響
表 231 欧州:人工知能市場、サービス別、2017~2022年(百万米ドル)
表 232 欧州:市場:提供製品別(2023~2030 年)(百万米ドル
表 233 欧州:ハードウェア別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表 234 欧州:ハードウェア別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 235 欧州:プロセッサ別市場、2017~2022 年(百万米ドル)
表 236 欧州:プロセッサ別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 237 欧州:ソフトウェア別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表 238 欧州:ソフトウェア別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 239 欧州:人工知能ソフトウェア市場、展開別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 240 欧州:人工知能ソフトウェア市場:展開別 2023-2030 (百万米ドル)
表 241 欧州:サービス別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表 242 欧州:サービス別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 243 欧州:専門サービス別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表 244 欧州:Ai 市場、専門サービス別、2023-2030 年(百万米ドル)
表 245 欧州:技術別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表246 欧州:技術別市場、2023年~2030年(百万米ドル)
表 247 欧州:機械学習別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表248 欧州:機械学習市場:2023-2030年(百万米ドル)
表 249 欧州:自然言語処理別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表250 欧州:自然言語処理市場:2023年~2030年(百万米ドル)
表 251 欧州:業務機能別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表 252 欧州:ビジネス機能別市場、2023-2030 年(百万米ドル)
表 253 欧州:垂直市場別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 254 欧州:人工知能市場:垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
表 255 欧州:Bfsi 垂直市場:用途別、2017~2022 年(百万米ドル)
表 256 欧州:Bfsi 垂直市場:用途別 2023-2030 (百万米ドル)
表 257 欧州:小売&eコマース垂直市場、用途別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 258 欧州:小売&eコマース垂直市場:用途別 2023-2030 (百万米ドル)
表 259 欧州:自動車、輸送、物流の垂直市場(用途別)、2017~2022 年(百万米ドル
表 260 欧州:自動車、輸送、物流の垂直市場:用途別 2023-2030 (百万米ドル)
表 261 欧州:政府・防衛の垂直市場、用途別、2017~2022 年(百万米ドル)
表 262 欧州:政府・防衛の垂直市場、用途別、2023-2030 年 (百万米ドル)
表 263 欧州:ヘルスケア&ライフサイエンス垂直市場、用途別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 264 欧州:ヘルスケア&ライフサイエンス垂直市場:用途別 2023-2030 (百万米ドル)
表 265 欧州:テレコムバーティカル市場、用途別、2017-2022 年(百万米ドル)
表 266 欧州:テレコムバーティカル市場:用途別 2023-2030 (百万米ドル)
表 267 欧州:エネルギー&公益事業の垂直市場、用途別、2017-2022 年(百万米ドル)
表 268 欧州:エネルギー&公益事業の垂直市場:用途別 2023-2030 (百万米ドル)
表 269 欧州:製造業垂直市場、用途別、2017~2022 年(百万米ドル)
表 270 欧州:製造業垂直市場:用途別 2023-2030 (百万米ドル)
表 271 欧州:農業用垂直市場、用途別、2017~2022 年(百万米ドル)
表 272 欧州:農業用垂直市場:用途別 2023-2030 (百万米ドル)
表 273 欧州:IT/IT バーティカル市場、用途別、2017~2022 年(百万米ドル)
表 274 欧州:IT/IT バーティカル市場:用途別 2023-2030 (百万米ドル)
表 275 欧州:メディア&エンターテインメント垂直市場、用途別、2017-2022 年(百万米ドル)
表 276 欧州:メディア&エンターテインメント垂直市場:用途別 2023-2030 (百万米ドル)
表 277 欧州:国・地域別市場、2017-2022年(百万米ドル)
表 278 欧州:国・地域別市場 2023-2030 (百万米ドル)
10.3.3 英国
10.3.3.1 政府による継続的な投資とイニシアチブ
表 279 英国:人工知能市場、技術別、2017~2022年(百万米ドル)
表280 英国:技術別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 281 英国:機械学習別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表 282 英国:機械学習別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 283 英国:垂直市場別、2017~2022 年(百万米ドル)
表 284 英国:垂直市場別 2023-2030 年 (百万米ドル)
10.3.4 ドイツ
10.3.4.1 規制の枠組みに沿った人工知能ガバナンスを優先する必要性の高まり
表285 ドイツ:垂直市場別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 286 ドイツ:垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
10.3.5 フランス
10.3.5.1 効率向上と意思決定に対する需要
表287 フランス:人工知能市場、垂直市場別、2017~2022年(百万米ドル)
表 288 フランス:垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
10.3.6 イタリア
10.3.6.1 活発なスタートアップ・エコシステムと高度な技術の採用
表289 イタリア:垂直市場別、2017~2022年(百万米ドル)
表 290 イタリア:垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
10.3.7 スペイン
10.3.7.1 人工知能の普及に向けた政府の取り組み
表 291 スペイン:垂直市場別、2017~2022 年(百万米ドル)
表 292 スペイン:垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
10.3.8 ノルディック
10.3.8.1 人工知能開発への関心が高まるベンチャーキャピタル投資
10.3.9 バルカン半島
10.3.9.1 最前線の技術を導入するための産学官連携
10.3.10 その他のヨーロッパ
10.4 アジア太平洋
10.4.1 アジア太平洋地域:市場促進要因
10.4.2 アジア太平洋地域:景気後退の影響
図 54 アジア太平洋地域:人工知能市場のスナップショット
表 293 アジア太平洋地域:市場、製品別、2017-2022年(百万米ドル)
表 294 アジア太平洋地域:市場:提供製品別(2023-2030 年)(百万米ドル
表295 アジア太平洋地域:ハードウェア別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表 296 アジア太平洋地域:ハードウェア別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 297 アジア太平洋地域:プロセッサ別市場、2017~2022 年(百万米ドル)
表 298 アジア太平洋地域:プロセッサ別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 299 アジア太平洋地域:ソフトウェア別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表300 アジア太平洋地域:ソフトウェア別市場、2023年~2030年(百万米ドル)
表301 アジア太平洋地域:人工知能市場、展開別、2017年~2022年(百万米ドル)
表302 アジア太平洋地域:人工知能市場、展開別、2023年~2030年(百万米ドル)
表303 アジア太平洋地域:人工知能市場、サービス別、2017年~2022年(百万米ドル)
表304 アジア太平洋地域:サービス別市場、2023年~2030年(百万米ドル)
表305 アジア太平洋地域:専門サービス別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表 306 アジア太平洋地域:専門サービス別市場(2023-2030 年)(百万米ドル
表307 アジア太平洋地域:技術別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表308 アジア太平洋地域:技術別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表309 アジア太平洋地域:機械学習別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表310 アジア太平洋地域:機械学習別市場、2023年~2030年(百万米ドル)
表 311 アジア太平洋地域:AI市場、自然言語処理別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 312 アジア太平洋地域:自然言語処理別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 313 アジア太平洋地域:業務機能別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表 314 アジア太平洋地域:業務機能別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表315 アジア太平洋地域:垂直市場別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 316 アジア太平洋地域:Ai市場、垂直分野別、2023年~2030年(百万米ドル)
表 317 アジア太平洋地域:国・地域別市場、2017-2022年(百万米ドル)
表 318 アジア太平洋地域:国・地域別市場 2023-2030 (百万米ドル)
10.4.3 中国
10.4.3.1 AI開発に有利な政府の取り組みと規制
表 319 中国:人工知能市場、技術別、2017年~2022年(百万米ドル)
表320 中国:技術別市場 2023-2030年 (百万米ドル)
表321 中国:機械学習別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表322 中国:機械学習別市場 2023-2030年 (百万米ドル)
表 323 中国:垂直市場別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 324 中国:垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
10.4.4 日本
10.4.4.1 政府の取り組みと産業界の協力
表325 日本:垂直市場別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 326 日本:垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
10.4.5 韓国
10.4.5.1 市民サービス強化のための人工知能インフラへの政府投資
表 327 韓国:人工知能市場、垂直市場別、2017-2022 (百万米ドル)
表 328 韓国:垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
10.4.6 インド
10.4.6.1 イノベーションと産業変革のためのジェネレーティブAIの探求
表 329 インド:垂直市場別、2017-2022 年(百万米ドル)
表330 インド:垂直市場別 2023-2030年 (百万米ドル)
10.4.7 オーストラリア&ニュージーランド
10.4.7.1 ジェネレーティブAIを応用したビジネス実験
表331 オーストラリア&ニュージーランド:市場、垂直市場別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 332 オーストラリア・ニュージーランド:垂直市場別 2023-2030 年 (百万米ドル)
10.4.8 ASEAN
10.4.8.1 人工技術の採用が進む
表 333:アセアン:垂直市場別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 334 アセアン:垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
10.4.9 その他のアジア太平洋地域
10.5 中東・アフリカ
10.5.1 中東・アフリカ:市場促進要因
10.5.2 中東・アフリカ:景気後退の影響
表 335 中東・アフリカ:人工知能市場:提供製品別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 336 中東・アフリカ:市場:提供品目別(2023-2030 年)(百万米ドル
表337 中東・アフリカ:ハードウェア別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表 338 中東・アフリカ:ハードウェア別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 339 中東・アフリカ:プロセッサ別市場、2017~2022 年(百万米ドル)
表 340 中東・アフリカ:プロセッサ別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 341 中東・アフリカ:市場:ソフトウェア別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 342 中東・アフリカ:ソフトウェア別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 343 中東・アフリカ:人工知能ソフトウェア市場、展開別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 344 中東・アフリカ:人工知能ソフトウェア市場:展開別 2023-2030 (百万米ドル)
表345 中東・アフリカ:サービス別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表 346 中東・アフリカ:サービス別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 347 中東・アフリカ:専門サービス別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表 348 中東・アフリカ:専門サービス別市場:2023-2030年(百万米ドル)
表 349 中東・アフリカ:人工知能市場、技術別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 350 中東・アフリカ:技術別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 351 中東・アフリカ:機械学習別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表 352 中東・アフリカ:機械学習別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 353 中東・アフリカ:自然言語処理別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表354 中東・アフリカ:自然言語処理市場:2023年~2030年(百万米ドル)
表 355 中東・アフリカ:業務機能別市場、2017-2022 年(百万米ドル)
表 356 中東・アフリカ:業務機能別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 357 中東・アフリカ:垂直市場別、2017~2022 年(百万米ドル)
表 358 中東・アフリカ:垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
表 359 中東・アフリカ:国別市場、2017~2022年(百万米ドル)
表360 中東・アフリカ:市場:国別、2023年~2030年(百万米ドル)
10.5.3 イスラエル
10.5.3.1 様々な業種で人工知能の応用が拡大
表361 イスラエル:人工知能市場、技術別、2017年~2022年(百万米ドル)
表362 イスラエル:技術別市場、2023年~2030年(百万米ドル)
表363 イスラエル:機械学習別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表364 イスラエル:機械学習市場:2023-2030年(百万米ドル)
表365 イスラエル:AI市場、業種別、2017-2022年(百万米ドル)
表 366 イスラエル:垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
10.5.4 サウジアラビア王国
10.5.4.1 主要産業分野での人工知能開発の重点化
表 367 サウジアラビア王国:市場:垂直市場別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 368 サウジアラビア王国:垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
10.5.5 UAE
10.5.5.1 積極的戦略の実施と規制枠組みの確立
表369 UAE:人工知能市場、垂直市場別、2017年~2022年(百万米ドル)
表370 UAE:垂直市場別 2023-2030年 (百万米ドル)
10.5.6 エジプト
10.5.6.1 学術機関との連携による政府の取り組み
表 371 エジプト:市場:垂直市場別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 372 エジプト:垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
10.5.7 トルコ
10.5.7.1 経済成長を促進するためにイノベーションを育成する政府
表 373 トルコ:垂直市場別、2017~2022年(百万米ドル)
表 374 トルコ:垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
10.5.8 南アフリカ
10.5.8.1 国内企業による先端技術の急速な導入
表 375 南アフリカ:垂直市場別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 376 南アフリカ:垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
10.5.9 その他の中東・アフリカ地域
10.6 ラテンアメリカ
10.6.1 ラテンアメリカ:市場促進要因
10.6.2 ラテンアメリカ:景気後退の影響
表 377 ラテンアメリカ:人工知能市場、製品別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 378 ラテンアメリカ:市場:提供製品別(2023-2030 年)(百万米ドル
表 379 ラテンアメリカ:ハードウェア別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表 380 ラテンアメリカ:ハードウェア別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 381 ラテンアメリカ:プロセッサー別市場、2017~2022年(百万米ドル)
表 382 ラテンアメリカ:プロセッサ別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 383 ラテンアメリカ:ソフトウェア別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表 384 ラテンアメリカ:ソフトウェア別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表385 ラテンアメリカ:人工知能市場、展開別、2017年~2022年(百万米ドル)
表386 ラテンアメリカ:人工知能市場:展開別 2023-2030年 (百万米ドル)
表 387 ラテンアメリカ:サービス別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表 388 ラテンアメリカ:サービス別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表389 ラテンアメリカ:人工知能市場:専門サービス別、2017年~2022年(百万米ドル)
表390 ラテンアメリカ:専門サービス別市場:2023-2030年(百万米ドル)
表391 ラテンアメリカ:技術別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表 392 ラテンアメリカ:技術別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表393 ラテンアメリカ:機械学習別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表 394 ラテンアメリカ:機械学習別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表395 ラテンアメリカ:自然言語処理別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表 396 ラテンアメリカ:自然言語処理別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 397 ラテンアメリカ:業務機能別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表 398 ラテンアメリカ:業務機能別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 399 ラテンアメリカ:垂直市場別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 400 ラテンアメリカ:垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
表401 ラテンアメリカ:国・地域別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表402 ラテンアメリカ:市場:国・地域別、2023-2030年(百万米ドル)
10.6.3 ブラジル
10.6.3.1 テクノロジーの倫理的利用を両立させる要求の高まり
表 403 ブラジル:人工知能市場:技術別、2017~2022年(百万米ドル)
表404 ブラジル:技術別市場:2023~2030年(百万米ドル)
表 405 ブラジル:機械学習別市場、2017年~2022年(百万米ドル)
表406 ブラジル:機械学習市場:2023-2030年(百万米ドル)
表407 ブラジル:垂直市場別、2017-2022年(百万米ドル)
表408 ブラジル:垂直市場別 2023-2030年 (百万米ドル)
10.6.4 メキシコ
10.6.4.1 デジタル先進国を目指す
表409 メキシコ:人工知能市場:2017~2022年(百万米ドル)
表410 メキシコ:垂直市場別 2023-2030年 (百万米ドル)
10.6.5 アルゼンチン
10.6.5.1 プロセスを強化し意思決定を改善するための人工知能の採用
表411 アルゼンチン:市場規模(業種別)、2017年~2022年(百万米ドル
表412 アルゼンチン:市場規模(業種別)、2023年~2030年(百万米ドル
10.6.6 中米
10.6.6.1 研究とイノベーションを促進する人工知能の応用が増加
表 413 中米:垂直市場別、2017年~2022年(百万米ドル)
表 414 中米:垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
10.6.7 その他のラテンアメリカ諸国

11 競争力のある景観 (ページ – 420)
11.1 概要
11.2 主要プレーヤーの戦略
表415 主要ベンダーが採用した戦略の概要
11.3 収益分析
11.3.1 過去の収益分析
図55 トッププレーヤーの過去の収益分析(2020-2022年)(百万米ドル
11.4 市場シェア分析
図56 主要企業の人工知能市場シェア分析(2022年
表416 市場:競争の度合い
11.5 企業評価クワドラント
11.5.1 スターズ
11.5.2 新進リーダー
11.5.3 パーベイシブ・プレーヤー
11.5.4 参加者
図 57 主要市場プレイヤー、企業評価象限、2022 年
11.5.5 競争ベンチマーキング
表417 市場:主要企業の製品フットプリント分析(2022年
11.6 スタートアップ/チーム評価マトリクス
11.6.1 進歩的企業
11.6.2 対応する企業
11.6.3 ダイナミック・カンパニー
11.6.4 スタートブロック
図58 人工知能市場の新興企業/MESプレーヤー、企業評価象限、2022年
11.6.5 スタートアップ/MES競合ベンチマーキング
表 418 市場:主要新興企業/SMの詳細リスト
表419 人工知能市場:新興企業/米国プレイヤーの製品フットプリント分析(2023年
11.7 人工知能市場のプロダクト・ランドスケープ
表420 ハードウェア製品の比較分析
表421 ソフトウェア製品の比較分析
11.8 競争シナリオとトレンド
11.8.1 製品発売
表422 製品の発売と強化(2019-2023年
11.8.2 ディールス
表423 取引(2019-2023年
11.9 人工知能市場主要ベンダーの評価と財務指標
図59 主要ベンダーの評価と財務指標(2023年
11.10 主要人工知能ベンダーの年初来(YTD)価格トータルリターンと株式ベータ
図 60 主要ベンダーの年初来価格トータルリターンと株式ベータ

12 企業プロフィール(ページ – 441)
(事業概要、提供する製品/ソリューション/サービス、最近の動向、MnMの視点、主要な強み、戦略的選択、弱み、競争上の脅威)。
12.1 イントロダクション
12.2 主要プレーヤー
12.2.1 グーグル
表424 グーグル:事業概要
図 61 グーグル:企業スナップショット
表425 グーグル:提供製品
表426 グーグル:提供サービス
表427 グーグル:製品の発売と機能強化
表428 グーグル:取引
表429 グーグル:その他
12.2.2 マイクロソフト
表430 マイクロソフト:事業概要
図62 マイクロソフト:企業スナップショット
表 431 マイクロソフト:提供製品
表432 マイクロソフト:提供サービス
表 433 マイクロソフト:製品の発売と機能強化
表 434 マイクロソフト:取引
12.2.3 IBM
表 435 IBM:事業概要
図 63 IBM:企業スナップショット
表 436 IBM: 提供製品
表 437 IBM:提供サービス
表 438 IBM:製品の発売と機能強化
表 439 IBM: 取引
12.2.4 オラクル
表440 オラクル:事業概要
図64 オラクル:企業スナップショット
表441 オラクル:提供製品
表 442 オラクル:提供サービス
表 443 オラクル:製品の発売と機能強化
表444 オラクル:取引
12.2.5 AWS
表 445 AWS:事業概要
図 65 AWS:企業スナップショット
表 446 AWS:提供製品
表 447 AWS:製品の発売と機能強化
表448 AWS:取引
表449 AWS:その他
12.2.6 インテル
表 450 インテル:事業概要
図 66 インテル:企業スナップショット
表 451 インテル:提供製品
表 452 インテル:製品の発売と機能強化
表 453 インテル:取引
12.2.7 セールスフォース
表 454 セールスフォース: 事業概要
図 67 セールスフォース:企業スナップショット
表 455 セールスフォース:提供製品
表 456 セールスフォース: 提供サービス
表 457 セールスフォース:製品の発売と機能強化
表 458 セールスフォース: 取引
12.2.8 SAP
表 459 サップ:事業概要
図 68 サップ:企業スナップショット
表460 サップ:提供製品
表 461 サップ:提供サービス
表 462 サップ:製品の発売と機能強化
表 463 サップ:取引
12.2.9 CISCO
表464 シスコ:事業概要
図69 シスコ:企業スナップショット
表 465 シスコ:提供製品
表 466 シスコ:提供サービス
表 467 シスコ:製品の発売と機能強化
表 468 シスコ:取引
12.2.10 META
表 469 メタ:事業概要
図 70 メタ:企業スナップショット
表470 メタ:提供製品
表 471 メタ:製品の発売と機能強化
表 472 メタ:取引
12.2.11 HPE
表473 Hpe:事業概要
図 71 Hpe:会社概要
表474 Hpe:提供製品
表475 Hpe:製品の発売と強化
表 476 Hpe: 取引
12.2.12 シーメンス
表 477 シーメンス:事業概要
図72 シーメンス:企業スナップショット
表 478 シーメンス:提供製品
表 479 シーメンス:製品の発売と強化
表480 シーメンス:取引
12.2.13 エヌビディア
表 481 エヌビディア:事業概要
図73 エヌビディア:企業スナップショット
表 482 エヌビディア:提供製品
表 483 エヌビディア:製品の発売と強化
表 484 エヌビディア:取引
12.2.14 BAIDU
表485 バイドゥ:事業概要
図74 バイドゥ:企業スナップショット
表486 バイドゥ:提供製品
表 487 バイドゥ:提供サービス
表 488 バイドゥ:製品の発売と強化
表 489 百度:取引
12.2.15 サス・インスティテュート
表490 サス・インスティテュート:事業概要
表 491 サス・インスティテュート:提供製品
表 492 サス・インスティテュート:提供サービス
表493 サス・インスティテュート:製品の発売と機能強化
表 494 サス・インスティテュート:取引
12.2.16 OPENAI
表 495 オープンアイ:事業概要
表 496 オープンアイ:提供する製品/ソリューション/サービス
表 497 オープンアイ:製品の発売と機能強化
表 498 オープンアイ:取引
12.2.17 H20.AI
表499 h2o.ai:事業概要
表500 h2o.ai:提供する製品/ソリューション/サービス
表 501 製品の発売と強化
表502 h2o.ai:取引実績
12.2.18 iflytek
表503 iflytek:事業概要
表504 iflytek:提供製品
表505 iflytek:製品の発売と機能強化
表506 iflytek: 取引
12.2.19 HUAWEI
表 507 ファーウェイ:事業概要
表 508 ファーウェイ:提供製品
表 509 ファーウェイ:製品の発売と機能強化
表 510 ファーウェイ:取引
12.2.20 アリババクラウド
表 511 アリババクラウド:事業概要
表512 アリババクラウド:提供製品
表 513 アリババクラウド:製品の発表と機能強化
表514 アリババクラウド:取引
*事業概要、提供する製品/ソリューション/サービス、最近の動向、MnMビュー、主要な強み、戦略的選択、弱み、競争上の脅威に関する詳細は、未上場企業の場合、把握できない可能性がある。
12.3 その他の主要プレーヤー
12.3.1 一般的なビジョン
12.3.2 ダークトレース
12.3.3 ブラックベリー
12.3.4 ディディ・グローバル
12.3.5 FACE++
12.3.6 インベンタ
12.3.7 アンジュ・ソフトウェア
12.3.8 バタフライ・ネットワーク
12.3.9 atomwise
12.3.10 アイブレイン
12.3.11 エンハイニックス
12.3.12 進行状況
12.3.13 プレシジョンホーク
12.3.14 アジグル・エアリアル・システム
12.3.15 ニューロラ
12.3.16 twitter
12.3.17 アウレア・ソフトウェア
12.3.18 ペルサード
12.3.19 8X8
12.3.20 APPIER
12.3.21 ガムガム
12.3.22 IPRO
12.3.23 グラフコア
12.3.24 優先ネットワーク
12.3.25 応用脳研究
12.3.26 パイロット・アイ
12.3.27 アイリスオートメーション
12.3.28 GAMAYA
12.3.29 EC2CE
12.3.30 デカルト・ラボ
12.3.31 MYTHIC
12.3.32 ADA
12.3.33 ほとんどがアイ
12.3.34 sentient.io
12.3.35 ルーメン5
12.3.36 アエラ・テクノロジー
12.4 スタートアップ
12.4.1 AIの優位性
12.4.2 リン
12.4.3 本質的
12.4.4 ジャスパー
12.4.5 サウンドフル
12.4.6 ライツソニック
12.4.7 ONE AI

13 隣接・関連市場 (ページ数 – 600)
13.1 隣接市場および関連市場
13.1.1 導入
13.1.2 ジェネレーティブAI市場 – 2028年までの世界予測
13.1.2.1 市場の定義
13.1.2.2 市場概要
表515 ジェネレーティブAIの市場規模と成長率、2019~2022年(百万米ドル、前年比)
表516 ジェネレーティブAIの市場規模と成長率、2023~2028年(百万米ドル、前年比)
13.1.2.2.1 ジェネレーティブAI市場、提供製品別
表517 ジェネレーティブAI市場、オファリング別、2019-2022年(百万米ドル)
表518 ジェネレーティブAI市場、オファリング別、2023-2028年(百万米ドル)
13.1.2.2.2 ジェネレーティブAI市場(用途別
表519 ジェネレーティブAI市場、用途別、2019-2022年(百万米ドル)
表520 ジェネレーティブAI市場、用途別、2023-2028年(百万米ドル)
13.1.2.2.3 ジェネレーティブAI市場(業種別
表521 ジェネレーティブAI市場、垂直分野別、2019-2022年(百万米ドル)
表522 ジェネレーティブAI市場、垂直分野別、2023-2028年(百万米ドル)
13.1.2.2.4 ジェネレーティブAI市場(地域別
表523 ジェネレーティブAI市場、地域別、2019-2022年(百万米ドル)
表524 ジェネレーティブAI市場、地域別、2023-2028年(百万米ドル)
13.1.3 会話型AI市場 – 2028年までの世界予測
13.1.3.1 市場の定義
13.1.3.2 市場概要
13.1.3.2.1 会話型AI市場、製品別
表525 会話型AI市場、オファリング別、2018-2022年(百万米ドル)
表526 オファリング別会話型AI市場、2023-2028年(百万米ドル)
13.1.3.2.2 会話AI市場(ビジネス機能別
表527 会話型AI市場、ビジネス機能別、2018年~2022年(百万米ドル)
表528 会話型AI市場、ビジネス機能別、2023-2028年(百万米ドル)
13.1.3.2.3 会話型AI市場、チャネル別
表529 会話型AI市場、チャネル別、2018-2022年(百万米ドル)
表530 会話型AI市場、チャネル別、2023-2028年(百万米ドル)
13.1.3.2.4 会話AI市場、会話インターフェース別
表531 会話型AI市場、会話インターフェース別、2018-2022年(百万米ドル)
表532 会話型AI市場、会話インターフェース別、2023-2028年(百万米ドル)
13.1.3.2.5 会話AI市場、テクノロジー別
表533 会話型AI市場、技術別、2018-2022年(百万米ドル)
表534 会話型AI市場、技術別、2023-2028年(百万米ドル)
13.1.3.2.6 会話型AI市場(業種別
表535 会話型AI市場、垂直分野別、2018-2022年(百万米ドル)
表536 会話型AI市場、垂直分野別、2023-2028年(百万米ドル)
13.1.3.2.7 会話型AI市場(地域別
表537 会話型AI市場、地域別、2018-2022年(百万米ドル)
表538 会話型AI市場、地域別、2023-2028年(百万米ドル)

14 付録(ページ番号 – 614)
14.1 ディスカッション・ガイド
14.2 Knowledgestore: マーケッツの購読ポータル
14.3 カスタマイズ・オプション
14.4 関連レポート
14.5 著者詳細

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