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[200ページレポート】コーザルAI市場の世界市場は、2023年の2,600万米ドルから2030年には2億9,300万米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率は40.9％と予測されています。様々な分野における因果推論モデルの重要性、現在のAIの限界を克服するソリューションとしての因果AIの出現、AIイニシアチブの運用化が市場成長を促進する。
市場ダイナミクス
ドライバー様々な分野における因果推論モデルの重要性
因果推論モデルは、正確な予測が重要なアプリケーションに適している。医療業界では、病状と治療法の因果関係を特定できることから、診断、治療計画、医薬品開発に採用されるケースが増えている。金融業界も因果推論AI市場の成長を牽引しており、因果推論モデルは信用リスク評価、不正検知、ポートフォリオ最適化などに利用されている。因果推論モデルは、予測に対してより透明で解釈可能なアプローチを提供するため、説明が必要なアプリケーションに適している。これは、予測を説明する能力が重要であるヘルスケアや金融などの業界にとって重要である。ヘルスケアでは、因果推論モデルは病状と治療法の間の因果関係を特定することができ、より正確な診断、治療計画、医薬品開発につながる。金融の分野では、因果推論モデルは信用リスク評価、不正検知、ポートフォリオの最適化に利用されている。因果関係を特定し、正確で解釈可能な予測を提供する因果推論モデルの能力は、データ駆動型の意思決定を目指す企業にとって、ますます不可欠なものとなっている。
抑制：質の高いデータの取得と準備
コーザルAIモデルを効果的に学習させるためには、大量の高品質なデータが必要であるが、多くの領域でこれを取得することは困難である。データが存在しない、あるいは入手が困難な場合もあれば、データが不完全、ノイズが多い、あるいは偏っているためにモデルが不正確、あるいは信頼できない場合もある。高品質なデータを取得することの制約に加えて、因果AIや因果MLモデルで使用するためのデータを準備することにも課題がある。因果AIモデルは、データを特定の方法で構造化し、変数間の因果関係を明確にする必要がある。特に、相互作用する要因や変数が多数存在する複雑な領域では、これを実現するためには多大な労力と専門知識が必要となる。このような課題に対処するため、研究者や実務家は、因果AIモデルで使用するための高品質なデータを取得・準備するためのさまざまな手法を模索している。1つのアプローチは、データ増強技術を使用して、実世界のデータを補完または置換するために使用できる合成データを生成することである。もう1つのアプローチは、教師なし学習技術を使用して、因果AIモデルの開発に情報を提供するために使用できるデータのパターンと関係を特定することである。
チャンス：原因AIは医療分野に革命をもたらす可能性を秘めている
コーザルAIは、研究者、医師、医療機関がさまざまな変数と疾患との間の複雑な関係を明らかにし、理解できるようにすることで、ヘルスケア業界に革命をもたらす大きな可能性を秘めている。ヘルスケアにおける因果関係AIの重要な機会のひとつは、より効果的な予防・治療戦略につながる病気の根本原因の特定を支援する能力である。因果関係AIはまた、電子カルテ、患者の病歴、遺伝子データなどの膨大な医療データを分析し、より正確でパーソナライズされた診断と治療計画を生成するために使用することもできる。これにより、患者の転帰を改善し、医療費を削減し、全体的な医療の質を高めることができる。さらに、因果関係AIは、病気の発生予測、ハイリスク集団の特定、臨床試験の最適化にも利用でき、最終的には、より効率的で効果的な医療システムにつながる。さらに、ライフスタイル要因や環境曝露が健康転帰に及ぼす影響の予測と管理にも役立つ。因果関係AIを活用することで、医療機関は研究、精密医療、患者ケアの改善のための新たな洞察と機会を解き放つことができる。しかし、ヘルスケアにおける因果関係AIの可能性を完全に実現するためには、患者のプライバシーとデータのセキュリティに焦点を当て、責任を持って倫理的に使用されることを保証することが不可欠である。
チャレンジ複雑なデータセットからの因果推論
因果AIが直面する重要な課題の一つは、複雑で膨大なデータセットから因果関係を抽出する能力である。データセットのサイズと複雑さが増すにつれて、因果関係の特定は難しくなる。因果推論に使用される従来の統計モデルは、こうしたデータセットの複雑さを扱うには不十分かもしれない。したがって、大規模なデータセットから因果関係を同定するためには、より洗練された手法やツールが必要となる。さらに、場合によっては因果関係がすぐには明らかにならず、特定するために広範な分析を必要とすることもある。このことは、様々な業界において正確な因果推論を提供しようとする因果AIにとって、大きな課題となっている。
デプロイメント別では、クラウドが予測期間中に最大の市場規模を占める
クラウドベースの展開モデルは、強力な因果推論ツールにアクセスするための、柔軟でスケーラブル、かつコスト効率の高いソリューションを組織に提供します。クラウド展開により、企業はハードウェアやソフトウェアに多額の先行投資をすることなく、必要に応じてリソースを簡単に増減することができる。また、クラウドベースの因果推論AIプラットフォームは、インターネット接続さえあればどこからでもアクセスできるため、リモートコラボレーションやデータ共有が可能になり、アクセス性が向上する可能性もあります。また、クラウドの導入により、組織は独自のハードウェア・インフラを管理・維持する必要がなくなり、ITリソースとコストを削減できる。クラウドプロバイダーは通常、堅牢なセキュリティとコンプライアンス機能を提供し、データのセキュリティとプライバシーを保証します。
オファリング別では、プラットフォーム分野が予測期間中最大の市場規模を占める
因果AIプラットフォームは通常、データ中の因果関係を特定するために、様々な統計的手法や機械学習手法を活用する。これらの手法には、回帰分析、傾向スコアマッチング、道具変数分析、および因果推論のための他の手法が含まれる。プラットフォームはまた、ユーザーが分析用にデータを準備するのを助けるために、データの前処理と特徴工学のためのツールを提供することもある。因果推論のための強力なツールを提供するだけでなく、多くの因果AIプラットフォームは、使いやすさとアクセシビリティを優先している。これには、ユーザーがプラットフォームを使い始められるように、ユーザーフレンドリーなインターフェース、ビジュアライゼーション、チュートリアルを提供することも含まれる。データ主導の意思決定に対する需要が業界全体で拡大し続ける中、因果関係AIプラットフォームの市場は今後数年で急速に拡大すると予想される。
予測期間中、北米が最大の市場規模を占める
北米はコーザルAIの開発と進歩において重要な役割を果たしている。企業や組織がより深い洞察を得てより良い意思決定を行うために、より洗練された分析ソリューションを求めるにつれて、原因AIの普及が進んでいる。米国やカナダなどの北米の政府は、AIの開発と採用を促進するためのイニシアチブを立ち上げ、この分野の研究とイノベーションを支援するための資金とリソースを提供している。米国では、国立標準技術研究所（NIST）が、医療や金融を含むさまざまな業界におけるAIの利用に関する標準やガイドラインの策定に取り組んでいる。
主要市場プレイヤー
Causal AIベンダーは、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。Causal AIの世界市場における主要ベンダーは、IBM（米国）、CausaLens（英国）、Microsoft（米国）、Causaly（英国）、Google（米国）、Geminos（米国）、AWS（米国）、Aitia（米国）、Xplain Data（ドイツ）、INCRMNTAL（イスラエル）、Logility（米国）、Cognino.ai.(英国）、H2O.ai（米国）、DataRobot（米国）、Cognizant（米国）、Scalnyx（フランス）、Causality Link（米国）、Dynatrace（米国）、Parabole.ai（米国）、datma（米国）。
この調査レポートは、コーザルAI市場をオファリング、業種、地域に基づいて分類しています。
提供する：
プラットフォーム
デプロイメント別
クラウド
オンプレミス
サービス内容
コンサルティングサービス
導入と統合
トレーニング、サポート、メンテナンス
垂直方向で
ヘルスケア＆ライフサイエンス
BFSI
小売＆eコマース
輸送・ロジスティクス
製造業
その他の事業
地域別
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
その他のヨーロッパ
その他の国
イスラエル
中国
日本
その他の地域
最近の動向
2023年2月、DynatraceはGrailに新しいデータタイプを追加し、グラフ分析のサポートを解除することで、無限の探索的分析を可能にする新機能を導入しました。これらの機能により、Dynatraceの因果関係AIエンジンであるDavisは、さらに多くのインサイトを収集できるようになりました。
2023年1月、CausaLensは原因AIを搭載した意思決定のための新しいオペレーティングシステムをリリースした。このシステムは、組織がより正確な予測を行い、ビジネスプロセスを最適化することを支援するよう設計されている。
2022年12月、マイクロソフトは意思決定のための因果AIスイート（DoWhy、EconML、Causica、ShowWhy）を発表し、開発者やデータサイエンティストが予測に因果関係を説明するモデルを構築できるようにした。このスイートにはDoWhy、EconML、CausalMLライブラリが含まれ、Azure Machine LearningおよびAzure Databricksと統合されている。
2022年6月、マイクロソフトがAWSと協力してDoWhyの新しいGitHubホームを開発したことは、ライブラリの可用性を高めるだけでなく、マイクロソフトが因果関係のある機械学習分野で競争力を獲得するのに役立ち、成長のためにパートナーシップを活用する戦略的な動きを示している。
2021年9月、IBMはコーザルAI製品であるコーザル推論360ツールキットを発表した。この革新的なツールキットは、因果推論タスクを実行するためのさまざまな強力なツールとアルゴリズムをユーザーに提供し、企業や研究者が複雑なシステムに対する貴重な洞察を得て、より良い意思決定を行うことを可能にする。
目次
1 はじめに （ページ – 22）
1.1 研究目的
1.2 市場の定義
1.3 含まれるものと除外されるもの
1.4 市場範囲
1.4.1 市場の細分化
1.4.2 対象地域
1.4.3年
1.5通貨を考慮
表1 米ドル為替レート、2020-2022年
1.6 利害関係者
2 研究方法 (ページ – 26)
2.1 調査データ
図1 因果的AI市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 一次面接
2.1.2.2 主要プロファイルの内訳
2.1.2.3 主要業界インサイト
2.2 データの三角測量
2.3 市場規模の推定
図2 市場：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3 アプローチ1（供給側）：因果関係AI市場の提供による収益
図4 アプローチ2-ボトムアップ（供給側）：原因aiプレーヤーの提供による集団的収益
図5 アプローチ3-ボトムアップ（供給側）：原因aiの提供による収益とその後の市場推定
図6 アプローチ4-ボトムアップ（需要側）：因果関係のあるAIの支出全体に占める割合
2.4 市場予測
表2 因子分析
2.5 前提条件
表3 調査の前提
2.6 限界
2.7 世界的な景気後退が原因藍市場に与える影響
表4 景気後退が世界市場に与えた影響
3 事業概要 （ページ – 39）
表5 因果的AIの市場規模と成長率、2020～2022年（千米ドル、前年比）
表6 2023-2030年の市場規模と成長率（千米ドル、前年比）
図7 因果的AIプラットフォームは2023年にサービスよりも大きな市場を占める
図8 クラウド展開が2023年に大きなシェアを占める
図9 2023年に最大の市場を占めるコンサルティング・サービス
図10 2023年に最大の市場を占めるヘルスケア＆ライフサイエンス分野
図11 北米が2023年に最大のシェアを占めると推定される
4 プレミアム・インサイト (ページ – 43)
4.1 因果的AI市場における魅力的な機会
図12 データ主導の意思決定に対する需要の高まりが原因AIプラットフォーム市場を拡大させる
4.2 業種別市場
図 13 ヘルスケア＆ライフサイエンスが予測期間中最大規模を占める
4.3 地域別市場
図14 北米が2023年までに最大のシェアを占める
4.4 市場、製品別、主要業種別
図15 2030年までにプラットフォームとヘルスケア＆ライフサイエンス分野が大きなシェアを占める
5 市場概要と業界動向（ページ – 45）
5.1 導入
5.2 市場ダイナミクス
図16 因果的AI市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 ドライバー
5.2.1.1 様々な分野における因果推論モデルの重要性
5.2.1.2 現行のAIの限界を克服する因果関係AIの出現
5.2.1.3 AIイニシアチブの運用化
5.2.2 拘束
5.2.2.1 解釈可能性と説明可能性の欠如
5.2.2.2 高品質なデータの取得と準備
5.2.3 機会
5.2.3.1 ヘルスケア分野を変革する可能性
5.2.3.2 技術の進歩
5.2.4 課題
5.2.4.1 複雑なデータセットからの因果推論
5.2.4.2 標準化の欠如
5.3 ケーススタディ分析
5.3.1 因果aiによるモデル検証の加速化
5.3.2 因果関係を利用した価格設定とプロモーションの最適化で収益成長を実現
5.3.3 因果関係を利用した顧客維持戦略の強化
5.3.4 因果aiでデータプロバイダー業界に革命を起こす
5.3.5 顧客セグメンテーションのための因果aiの使用
5.3.6 ケーススタディ6：製造プロセスを改善するための因果関係
5.4 因果aiの進化の歴史
5.5 エコシステム分析
図17 エコシステム分析
表7 プラットフォーム・プロバイダー
表8 図書館プロバイダー
表9 AIフレームワーク・プロバイダー
表10 規制機関
5.6 因果aiを使用する際の重要なステップ
5.6.1 データ収集と準備
5.6.2 因果推論
5.6.3 mlモデル
5.6.4 解釈可能性と説明可能性
5.6.5 バリデーションとテスト
5.7 相関ベースのAI vs. CAUSAL AIコーサルAI
表11 相関ベースのAIと因果関係のあるAI
5.8 技術分析
5.8.1 関連技術
5.8.1.1 教師付き学習
5.8.1.2 教師なし学習
5.8.1.3 自然言語処理
5.8.1.4 予測分析
5.8.1.5 ディープ・ラーニング
5.8.1.6 AIガバナンス（倫理的、説明可能、責任あるAI）
5.8.1.7 ベイジアンネットワーク
5.8.2 アライド・テクノロジー
5.8.2.1 クラウド・コンピューティング
5.8.2.2 ロボット工学
5.8.2.3 連動学習
5.8.2.4 デジタル・ツイン
5.9 因果応報市場のベストプラクティス
5.10 原因究明の今後の方向性
表12 短期ロードマップ、2023-2025年
表13 中期ロードマップ、2026-2028年
表14 長期ロードマップ、2029-2030年
5.11 バリューチェーン分析
図18 市場：バリューチェーン分析
5.11.1 データ収集と準備
5.11.2 アルゴリズム開発
5.11.3 モデルのトレーニング
5.11.4 モデルのテストと検証
5.11.5 展開と統合
5.11.6 メンテナンス＆サポート
5.12 価格モデル分析
表15 価格設定モデル
5.13 特許分析
5.13.1 方法論
5.13.2 文書タイプ
表16 出願された特許（2013-2023年
5.13.3 技術革新と特許申請
図 19 特許取得総数（2013-2023年
5.13.3.1 上位応募者
図20 特許出願件数の多い上位10社（2013-2022年
表17 米国：特許所有者トップ20、2013-2022年
表18 因果的AIの特許一覧（2021-2023年
5.14 ポーターの5つの力分析
図21 ポーターの5つの力分析
表19 ポーターの5つの力分析
5.14.1 新規参入の脅威
5.14.2 代替品による脅威
5.14.3 サプライヤーの交渉力
5.14.4 買い手の交渉力
5.14.5 競争相手の激しさ
5.15 規制の状況
5.15.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表 20 北米：規制機関、政府機関、その他の組織
表21 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織
表22 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23行：規制機関、政府機関、その他の組織
5.15.1.1 北米
5.15.1.1.1 米国
5.15.1.1.2 カナダ
5.15.1.2 欧州
5.15.1.3 アジア太平洋地域
5.15.1.3.1 韓国
5.15.1.3.2 中国
5.15.1.3.3 インド
5.15.1.4 中東・アフリカ
5.15.1.4.1 UAE
5.15.1.4.2 KSA
5.15.1.4.3 バーレーン
5.15.1.5 ラテンアメリカ
5.15.1.5.1 ブラジル
5.15.1.5.2 メキシコ
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22 上位3業種における購買プロセスへの関係者の影響力
表24 上位3業種における購買プロセスへのステークホルダーの影響力
5.16.2 買い付け基準
図23 上位3業種における主な購買基準
表25 上位3業種における主な購買基準
5.17 因果ai市場のバイヤー／顧客に影響を与えるディスラプション
図24 バイヤー／顧客に影響を与える混乱
5.18 主要会議＆イベント
表26 カンファレンス＆イベントの詳細リスト（2023-2024年
5.19 因果aiのビジネスモデル
5.19.1 潜在的な結果の枠組み
5.19.2 因果グラフモデル
5.20 因果推論へのアプローチ
5.20.1 相関関係
5.20.2 因果関係
5.20.3 介入
5.20.4 カウンターファクト
5.20.5 システム・モデリング
5.21 因果析出のテクニックと方法
5.21.1 機械学習アルゴリズム
5.21.1.1 回帰ベースの手法
5.21.1.2 決定木とランダムフォレスト
5.21.1.3 K-最近傍アルゴリズム
5.21.1.4 その他のMLアルゴリズム
5.21.2 ベイジアンネットワーク
5.21.2.1 有向無巡回グラフ（DAG）
5.21.2.2 構造的因果モデル（SCM）
5.21.2.3 カウンターファクトDAG
5.21.2.4 その他のベイジアンネットワーク
5.21.3 構造方程式モデル
5.21.3.1 パス分析(DAG)
5.21.3.2 確認的因子分析（CFA）
5.21.3.3 部分最小二乗法（PLS）
5.21.3.4 その他の構造方程式モデル
5.21.4 反実仮想分析
5.21.4.1 傾向スコアマッチング（PSM）
5.21.4.2 差分法（DiD）
5.21.4.3 操作変数（IV）
5.21.4.4 回帰不連続計画（RDD）
6 CAUSAL AI市場：提供製品別（ページ番号 – 87）
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング：市場促進要因
図25 因果的Aiサービス市場は予測期間中に最も高いCAGRで成長する
表 27：市場（提供製品別）、2020-2022 年（千米ドル
表28：市場（オファリング別）、2023-2030年（千米ドル
6.2 プラットフォーム
6.2.1 データ主導の意思決定と、より正確な予測と洞察に対する需要
表 29 プラットフォーム：市場、地域別、2020 年～2022 年（千米ドル）
表30 プラットフォーム：地域別市場、2023年～2030年（千米ドル）
6.2.2 因果的AIプラットフォーム市場（展開別
図 26：予測期間中、オンプレミス・プラットフォームの展開が高い成長率を示す
表 31 因果的 AI プラットフォーム市場、展開別、2020-2022 年（千米ドル）
表 32 因果的 AI プラットフォーム市場、展開別、2023 年～2030 年（千米ドル）
6.2.2.1 オンプレミス
6.2.2.1.1 より大きなカスタマイズと統合の可能性
表 33：オンプレミス：因果関係 AI プラットフォーム市場、地域別、2020-2022 年（千米ドル）
表 34：オンプレミス：因果関係 AI プラットフォーム市場、地域別、2023 年～2030 年（千米ドル）
6.2.2.2 クラウド
6.2.2.2.1 アクセシビリティ向上の可能性
表 35 クラウド：因果 AI プラットフォーム市場、地域別、2020～2022 年（千米ドル）
表 36 クラウド：因果 AI プラットフォーム市場、地域別、2023 年～2030 年（千米ドル）
6.3 サービス
6.3.1 社内の熟練度が不足している場合に利用できる貴重なリソース
図 27 トレーニング、サポート、保守サービスが予測期間中最大の市場を占める
表37 因果的AI市場、サービス別、2020-2022年（千米ドル）
表 38 サービス別市場、2023-2030 年（千米ドル）
表 39 サービス：市場、地域別、2020-2022 年（千米ドル）
表 40 サービス：市場、地域別、2023-2030 年（千米ドル）
6.3.2 コンサルティング・サービス
6.3.2.1 十分な情報に基づいた意思決定とより良い結果を得るための専門家の指導
表 41 コンサルティングサービス：市場、地域別、2020-2022 年（千米ドル）
表42 コンサルティングサービス：地域別市場、2023年～2030年（千米ドル）
6.3.3 展開と統合
6.3.3.1 因果推論を実施するための実践的側面に焦点を当てる
表 43 展開と統合：地域別市場、2020 年～2022 年（千米ドル）
表 44 展開と統合：地域別市場、2023 年～2030 年（千米ドル）
6.3.4 トレーニング、サポート、メンテナンス
6.3.4.1 最適なモデル性能と精度を確保するための継続的なトレーニングとサポートの必要性
表45 トレーニング、サポート、メンテナンス：地域別市場、2020-2022年（千米ドル）
表 46 トレーニング、サポート、メンテナンス：地域別市場 2023-2030 (千米ドル)
7 CAUSAL AI市場：垂直方向別（ページNo.）
7.1 はじめに
7.1.1 垂直市場：市場促進要因
図 28 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野は予測期間中に最も高い成長率を示す
表 47 垂直市場別、2020-2022 年（千米ドル）
表 48 垂直市場別、2023-2030 年（千米ドル）
7.2 BFSI
7.2.1 複数の事業プレーヤーによる激しい競争
表49 BFSI：地域別市場、2020年～2022年（千米ドル）
表50 BFSI：地域別市場、2023年～2030年（千米ドル）
7.2.2 ユースケース：BFSI
7.3 ヘルスケア＆ライフサイエンス
7.3.1 早期がん発見のための血液検査開発への新興企業による投資
表51 ヘルスケア＆ライフサイエンス：地域別市場、2020年～2022年（千米ドル）
表 52 ヘルスケア＆ライフサイエンス：地域別市場、2023-2030 年（千米ドル）
7.3.2 ユースケース：ヘルスケア＆ライフサイエンス
7.4 小売＆eコマース
7.4.1 小売業者にとっての商品在庫の最適化と顧客にとっての商品発掘
表 53 小売・eコマース：因果関係AI市場、地域別、2020年～2022年（千米ドル）
表 54 小売・eコマース：地域別市場 2023-2030 (千米ドル)
7.4.2 ユースケース：小売とeコマース
7.5 製造業
7.5.1 不具合や品質問題をリアルタイムで特定するために、製造工程からのデータを分析する。
表55 製造業：市場、地域別、2020年～2022年（千米ドル）
表56 製造業：地域別市場、2023年～2030年（千米ドル）
7.5.2 使用例：製造業
7.6 輸送・物流
7.6.1 車両ルートの最適化、貨物のリアルタイム追跡、配送時間の改善
表 57 輸送・物流：地域別市場、2020-2022 年（千米ドル）
表58 輸送・物流：地域別市場、2023年～2030年（千米ドル）
7.6.2 ユースケース：輸送と物流
7.7 その他の業種
表 59 その他の垂直市場：地域別市場、2020-2022 年（千米ドル）
表60 その他の垂直市場：地域別市場、2023年～2030年（千米ドル）
8 CAUSAL AI 市場、地域別（ページ番号 – 111）
8.1 導入
図 29 北米が予測期間中最大の市場になる
図 30 日本は予測期間中に最も高い成長率を示す
表 61 2020-2022 年地域別市場（千米ドル）
表62 地域別市場、2023-2030年（千米ドル）
8.2 北米
8.2.1 北米：市場促進要因
8.2.2 北米：景気後退の影響
図 31 北米：因果 AI 市場のスナップショット
表 63 北米：市場：提供製品別、2020～2022 年（千米ドル）
表64 北米：市場：提供製品別、2023年～2030年（千米ドル）
表 65 北米：因果 AI プラットフォーム市場、展開別、2020～2022 年（千米ドル）
表 66 北米：因果Aiプラットフォーム市場、展開別、2023年～2030年（千米ドル）
表 67 北米：サービス別市場、2020-2022 年（千米ドル）
表 68 北米：サービス別市場 2023-2030 （千米ドル）
表 69 北米：垂直市場別 2020-2022 年（千米ドル）
表 70 北米：垂直市場別 2023-2030 (千米ドル)
表 71 北米：国別市場、2020-2022 年（千米ドル）
表 72 北米：国別市場 2023-2030 (千米ドル)
8.2.3 米国
8.2.3.1 主要な大学や組織による研究と投資
8.2.4 カナダ
8.2.4.1 様々な業界における機械学習アプリケーションの採用の増加
8.3 ヨーロッパ
8.3.1 欧州：市場促進要因
8.3.2 欧州：景気後退の影響
表 73 欧州：因果関係AI市場、提供サービス別、2020～2022年（千米ドル）
表 74 欧州：製品別市場、2023-2030 年（千米ドル）
表 75 欧州：因果 AI プラットフォーム市場、展開別、2020～2022 年（千米ドル）
表 76 欧州：因果 AI プラットフォーム市場、展開別、2023 年～2030 年（千米ドル）
表 77 欧州：サービス別市場、2020-2022 年（千米ドル）
表 78 欧州：サービス別市場、2023-2030 年（千米ドル）
表 79 欧州：垂直市場別 2020-2022 年（千米ドル）
表 80 欧州：垂直市場別 2023-2030 (千米ドル)
表 81 欧州：市場、国別、2020-2022 年（千米ドル）
表 82 欧州：国別市場、2023-2030 年（千米ドル）
8.3.3 英国
8.3.3.1 AIとMLの利点を活用しようとする企業が増えている
8.3.4 ドイツ
8.3.4.1 強固なITインフラと強固な規制枠組み
8.3.5 フランス
8.3.5.1 活発な新興企業エコシステム
8.3.6 その他のヨーロッパ
8.4 その他の地域（行）
8.4.1 その他の地域：市場促進要因
8.4.2 行：景気後退の影響
表 83 行：因果関係 AI 市場、提供サービス別、2020～2022 年（千米ドル）
表 84: 行: オファリング別市場、2023-2030 年 (千米ドル)
表 85：行：因果 AI プラットフォーム市場、展開別、2020～2022 年（千米ドル）
表 86 行：因果 AI プラットフォーム市場、展開別、2023-2030 年（千米ドル）
表 87：行：サービス別市場、2020-2022 年（千米ドル）
表 88: 行: サービス別市場 2023-2030 (千米ドル)
表 89: 行: 2020-2022 年垂直市場別 (千米ドル)
表 90: 行: 業種別市場 2023-2030 (千米ドル)
表 91：行：市場、国別、2020-2022年（千米ドル）
表92 行：市場、国別、2023-2030年（千米ドル）
8.4.3 イスラエル
8.4.3.1 ヘルスケアにおけるAIベースのソリューションの採用
8.4.4 中国
8.4.4.1 次世代人工知能開発計画などの取り組み
8.4.5 日本
8.4.5.1 人工知能技術戦略などの専用研究イニシアティブ
8.4.6 その他
9 競争力のある景観 (ページ – 129)
9.1 概要
9.2 主要プレーヤーの戦略
表93 主要メーカーが発売した主要製品の概要
9.3 市場シェア分析
図32 主要プレーヤーの市場シェア分析（2022年
表94 市場：競合の激しさ
9.4 企業評価象限
9.4.1 スターズ
9.4.2 新進リーダー
9.4.3 浸透型プレーヤー
9.4.4 参加者
図33 因果的AI市場の主要プレイヤー、企業評価マトリックス、2023年
9.5 競合ベンチマーキング
表 95 主要企業の競争ベンチマーク（2022 年
表96 主要新興企業/SMの詳細リスト
表 97 新興企業／中小企業の競合ベンチマーキング
9.6 因果的AIの製品状況
9.6.1 原因ai製品の比較分析
表98 因果的AI製品の比較分析
図34 因果的AI製品の比較分析
9.6.2 主要因果関係AIベンダーの評価と財務指標
図35 主要因果関係AIベンダーの財務指標
図36 主要原因AIベンダーのYTD価格トータルリターンと株式ベータ
9.7 競争シナリオ
9.7.1 製品発売
表99 2021年5月～2023年2月の製品発表数
9.7.2 ディールス
表100：2020年10月～2023年2月の契約件数
10 企業プロフィール (ページ – 139)
10.1 導入
(事業概要、提供する製品/ソリューション/サービス、最近の動向とMnM View）*。
10.2 主要プレーヤー
10.2.1 IBM
表 101 IBM：事業概要
図37 IBM：企業スナップショット
表 102: IBM: 提供する製品/ソリューション/サービス
表 103: 製品発表
表 104 IBM: 取引
10.2.2 マイクロソフト
表 105 マイクロソフト：事業概要
図38 マイクロソフト：企業スナップショット
表 106 マイクロソフト：提供する製品／ソリューション／サービス
表 107 マイクロソフト：製品発表
表 108 マイクロソフト: 取引
10.2.3 グーグル
表 109 グーグル：事業概要
図39 グーグル：財務概要
表 110 グーグル：提供する製品／ソリューション／サービス
111 表 グーグル：製品発表
表 112: グーグル: 取引
10.2.4 AWS
表 113 AWS：事業概要
図40 AWS：財務概要
表114 AWS：提供する製品／ソリューション／サービス
表 115 AWS：製品発表
表 116 AWS: 取引
10.2.5 dynatrace
表 117 ダイナトレイス：事業概要
図 41 ダイナトレイス：財務概要
表 118 ダイナトレイス：提供する製品／ソリューション／サービス
表 119 ダイナトレイス：製品の発売
表120 ダイナトレイス：取引
10.2.6 H2O.AI
表 121 h2o.ai: 事業概要
表122 h2o.ai：提供する製品／ソリューション／サービス
表 123 h2o.ai: 製品発表
表124 h2o.ai：取引実績
10.2.7 データロボ
表 125 データロボ：事業概要
表 126 データロボット：提供する製品／ソリューション／サービス
表 127 データロボット：取引
10.2.8 因果関係
表128 causalens：事業概要
表129 causalens: 提供する製品／ソリューション／サービス
表130 causalens: 製品発表
表131 因果関係：取引
10.2.9 因果関係
表 132 因果関係リンク：事業概要
表 133 因果リンク：提供する製品／ソリューション／サービス
表134 因果関係：製品の発売
表135 因果関係：取引
10.2.10 アイティア
表 136 アイティア：事業概要
表 137 アイティア：提供する製品／ソリューション／サービス
表 138 アイティア：製品発表
表 139 アイティア：取引
10.2.11 xplain データ
表 140 エクスプレイン・データ：事業概要
表 141 エクスプレイン・データ：提供する製品／ソリューション／サービス
表 142 エクスプレイン・データ：取引
*未上場企業の場合、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 Viewの詳細が把握できない可能性があります。
10.3 その他の主要プレーヤー
10.3.1 parabole.ai
10.3.2 日付
10.3.3 インカム
10.3.4 CAUSALY
10.3.5 ロジリティ
10.3.6 cognino.ai
10.3.7 コグニザント
10.3.8 スカルニックス
10.3.9 ジェミノス
11 隣接・関連市場 (ページ – 182)
11.1 AIガバナンス市場
11.1.1 市場の定義
11.1.2 市場概要
表143 AIガバナンスの市場規模と成長率、2020～2026年（百万米ドル、前年比）
11.1.3 AIガバナンス（コンポーネント別
表 144 AIガバナンス市場、コンポーネント別、2020-2026年（百万米ドル）
11.1.4 AIガバナンス市場、ソリューション別
表 145 AIガバナンス市場、ソリューション別、2020-2026年（百万米ドル）
11.1.5 AIガバナンス市場、展開モード別
表 146 AIガバナンス市場、展開モード別、2020年～2026年（百万米ドル）
11.1.6 AIガバナンス市場（組織規模別
表147 AIガバナンス市場、組織規模別、2020年～2026年（百万米ドル）
11.1.7 AIガバナンス市場（業種別
表148 Aiガバナンス市場、業種別、2020年～2026年（百万米ドル）
11.1.8 AIガバナンス市場（地域別
表 149 AIガバナンス市場、地域別、2020-2026年（百万米ドル）
11.2 人工知能市場
11.2.1 市場の定義
11.2.2 市場概要
11.2.3 人工知能市場、製品別
表150 人工知能市場、オファリング別、2016-2021年（10億米ドル）
表151 人工知能市場、オファリング別、2022-2027年（10億米ドル）
11.2.4 人工知能市場、技術別
表152 人工知能市場、技術別、2016-2021年（10億米ドル）
表153 人工知能市場、技術別、2022-2027年（10億米ドル）
11.2.5 人工知能市場、展開モード別
表 154 人工知能市場、展開モード別、2016-2021 年（10 億米ドル）
表155 人工知能市場、展開モード別、2022-2027年（10億米ドル）
11.2.6 人工知能市場（組織規模別
表156 人工知能市場、組織別、2016-2021年（10億米ドル）
表157 人工知能市場、組織別、2022-2027年（10億米ドル）
11.2.7 人工知能市場、ビジネス機能別
表158 人工知能市場、ビジネス機能別、2016-2021年（10億米ドル）
表159 人工知能市場、ビジネス機能別、2022-2027年（10億米ドル）
11.2.8 人工知能市場（業種別
表160 人工知能市場、業種別、2016-2021年（10億米ドル）
表161 人工知能市場、垂直市場別、2022-2027年（10億米ドル）
11.2.9 人工知能市場、地域別
表162 人工知能市場、地域別、2016-2021年（10億米ドル）
表163 人工知能市場、地域別、2022-2027年（10億米ドル）
12 APPENDIX （ページ – 193）
12.1 ディスカッション・ガイド
12.2 Knowledgestore: マーケッツの購読ポータル
12.3 カスタマイズ・オプション
12.4 関連レポート
12.5 著者詳細
