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Stratistics MRCによると、世界のAIガバナンス市場は2024年に2億6410万ドルを占め、予測期間中の年平均成長率は30.8%で、2030年には1億3250万ドルに達すると予測されている。 AIガバナンスには、人工知能の倫理的な開発と展開を保証するフレームワーク、ポリシー、ガイドラインが含まれます。 透明性、説明責任、公平性、プライバシーなどの問題に対処する。 効果的なAIガバナンスには、リスクを軽減し、責任あるAI利用を促進するための規制監督、業界標準、組織的慣行が含まれる。 また、利害関係者の関与、学際的なコラボレーション、進化する技術に適応するための継続的なモニタリングも含まれる。 目標は、イノベーションと社会的価値のバランスを取り、潜在的な害を最小限に抑えながら、AIがすべての利益を得られるようにすることである；
キャップジェミニ研究所の調査によると、AIやMLを倫理的に活用していると思われる企業は、そうでない企業よりも44ポイントもネット・プロモーター・スコア（NPS）で優位に立っている。
マーケット・ダイナミクス： 。
Driver:
倫理的・規制的要請
倫理的および規制上の要請はAIガバナンス市場に大きな影響を与え、責任あるAIの開発と展開を確実にするための政策と枠組みを形成している。 欧州のGDPRや各国のAIガイドラインなどの規制は、AIシステムにおけるプライバシーの保護、偏見の緩和、説明責任の維持を目的としている。 倫理的配慮は、AIの実装における透明性、公平性、社会的影響評価を促進する。 このような要請を遵守するためには、倫理基準、規制遵守、利害関係者の信頼を促進するAIガバナンス構造が必要であり、市場の成長を促進する。
制約：。
標準化されたAIガバナンスの枠組みの欠如。
規制遵守と倫理基準における管轄区域間の矛盾を生み出し、統一されたガイドラインがなければ、組織は法的要件をナビゲートし、結束したガバナンスの実践を実施する上で複雑さに直面する。 このような分断は、AIシステム間の相互運用性を妨げ、AIの開発と導入に関する国際的な協力関係を阻害する。 さらに、偏見や透明性といった倫理的懸念に対処する取り組みも複雑化し、AI技術への信頼が損なわれて市場の成長を妨げている。
機会：Opportunity:
AIの意思決定における透明性。
AI アルゴリズムがどのように意思決定を行うかを明確かつ分かりやすく説明することで、利害関係者は公平性を評価し、バイアスを特定し、倫理的な使用を確保することができます。 この透明性により、AIの出力を監査、説明、解釈するメカニズムを提供するガバナンス・ソリューションに対する需要が高まる。 透明性の高いAIガバナンスフレームワークに投資する組織は、規制要件を遵守するだけでなく、アルゴリズムの不透明性に関連するリスクを軽減し、市場の成長を促している。
脅威：。
データ・プライバシーに関する懸念 。
GDPRのような規制はデータの取り扱いに厳しい要件を課しており、AIの開発と展開戦略に影響を与えている。 同意の確保やデータの匿名化といったコンプライアンスの複雑さは、運用コストを増大させ、AIモデルのトレーニングに利用可能なデータを制限する。 さらに、データ・プライバシーの侵害は社会的信用を損ない、規制当局の監視を招き、AIのイノベーションを妨げる。
Covid-19の影響｜日本経済新聞
Covid-19のパンデミックは、組織が混乱を回避し遠隔操作を可能にするためにAI技術を急速に採用したため、AIガバナンス市場を加速させた。 医療、物流、顧客サービスにおけるAIへの依存の高まりは、データプライバシー、偏見、アルゴリズムの透明性に対処するための倫理的ガイドラインと規制の枠組みの必要性を強調した。 政府および企業は、危機主導の展開の中で責任あるAI利用を確保するため、AIガバナンスを優先した。 しかし、一部の分野では経済の不確実性とリソースの制約が規制の進展と投資を遅らせた。
サービス分野は予測期間中最大になる見込み。
コンサルティングサービスは、AIの開発と展開における規制遵守、リスク評価、倫理的配慮に関する戦略的ガイダンスを提供するため、予測期間中、サービス分野が最大になると予想される。 監査と認証サービスは、標準とベストプラクティスの遵守を保証し、信頼と透明性を強化する。 トレーニングと教育サービスは、AIの倫理、ガバナンス、責任ある使用に関するスキルを関係者に提供する。 サービスプロバイダーはまた、AIシステムのバイアスを監視、解釈、緩和するための技術的ソリューションを提供する。
モデルの透明性セグメントは予測期間中に最も高いCAGRが見込まれる。
透明性の高いAIモデルは、意思決定がどのように行われたかを明確に説明し、利害関係者が結果を理解、解釈、検証できるようにするため、モデルの透明性セグメントは予測期間中、最も高いCAGRが見込まれる。 この透明性により、AIアプリケーションにおける偏見、差別、倫理的意味合いに関する懸念が緩和される。 これは、理解しやすく監査可能なAIモデルを保証し、規制遵守と倫理基準を促進するガバナンス・ソリューションへの需要を促進する。
最もシェアの高い地域：
北米は、米国における大規模な産業基盤の存在、イノベーションを促進する政府の取り組み、AIガバナンス市場の成長を後押しする大規模な購買力により、予測期間中最大の市場シェアを占めると予測されている。 しかし、アジア太平洋地域は、インテリジェントなバーチャルアシスタントに対する需要の高まりと5Gインフラの拡大により、予測期間中に大きな成長が見込まれる。
CAGRが最も高い地域：。
アジア太平洋地域は、中国、日本、シンガポールを含むこの地域のいくつかの国が、AIの倫理的で責任ある利用を管理するための規制の枠組みやガイドラインの確立に積極的に取り組んでいるため、予測期間中に最も高いCAGRを維持すると予測されている。 例えば、中国政府は、AI技術を規制し、データセキュリティを促進し、コラボレーションを奨励するためのガイドラインや政策を発表しており、これがこの地域における市場の成長を促進している。
市場の主なプレーヤー：AIガバナンス市場の主なプレーヤーには、IBM Corporation、Google Corporation、Google Inc.
AIガバナンス市場の主要プレイヤーには、IBM Corporation、Google LLC、SAP SE、Microsoft Corporation、FICO Inc.、Salesforce.com, Inc.、Pymetrics Inc.、SAS Institute Inc.、H2O.ai, Inc.、Integrate.ai Inc.、Facebook, Inc.、Informatica LLC、OneTrust, LLC、Accenture、Salesforce.com, Inc.、Credo AI、TIBCO Software Inc.、Amazon Web Services, Inc.、QlikTech International ABなどがあります。
主な展開：。
2024年6月、L3Harrisとアクセンチュアが成長のためのテクノロジー改革を加速するために協業。 この協業の一環として、L3HarrisのITプロフェッショナルの一部はアクセンチュアに入社し、業界固有のトレーニング、新技術、業務スキル開発の恩恵を受ける。
2024年4月、IBMはHashiCorp, Inc.を買収する。 包括的なエンド・ツー・エンドのハイブリッド・クラウド・プラットフォームを構築するHashiCorpの製品群は、企業に広範なインフラ・ライフサイクル管理とセキュリティ・ライフサイクル管理機能を提供し、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境の自動化を可能にする。
2024年1月、IBMはAdvancedからアプリケーション・モダナイゼーション機能を買収する。 計画されている買収により、顧客のメインフレーム・アプリケーション・モダナイゼーション・ジャーニーをサポートすることがさらに可能になり、IBMのハイブリッド・クラウドおよびAI戦略における新たな重要な一歩となる。
対象コンポーネント：
– ソリューション
– サービス
– その他のコンポーネント ；
Deployment Modes Covered:
– オンプレミス
– クラウドベース ；
Organization Sizes Covered:
– 中小企業（SMEs）
– 大企業（Large Enterprises）。
対象アプリケーション： 保護
– 規制コンプライアンス
– 倫理的なAIポリシー
– リスク管理
– AIガバナンスフレームワーク
– インシデント管理
– パフォーマンス監視およびレポート作成
– その他のアプリケーション
対象エンドユーザー：
– 金融機関
– 医療プロバイダー
– 小売業
– 製造業
– 自動車
– 政府機関
– エネルギー＆Update； 公益事業
– 通信
– 運輸・物流
– メディア・娯楽
– バイオテクノロジー
– その他エンドユーザー
対象地域：
– 北米
o 米国
o カナダ
o メキシコ
– ヨーロッパ
o ドイツ
o 英国
o イタリア
– イタリアの全土。uid=”108″> o UK
o Italy
o France
o Spain
o Rest of Europe
– Asia Pacific
o Japan ；
o 中国
o インド ；
o オーストラリア
o ニュージーランド
o 韓国
o その他のアジア太平洋地域 ；
– 南米
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o その他の南米
– 中東 ； アフリカ
o サウジアラビア
o アラブ首長国連邦
o カタール
o 南アフリカ
o その他の中東& Africa
レポートが提供するもの：
– 地域別および国別セグメントの市場シェア評価
– 新規参入企業への戦略的提言
– 2022年、2023年、2024年、2026年、2030年の市場データを網羅
– 市場動向（促進要因、制約要因、機会、脅威、課題、投資機会、
– 市場推計に基づく主要ビジネスセグメントにおける戦略的提言
– 主要な共通トレンドをマッピングした競合ランドスケープ
– 詳細な戦略、財務、最近の動向を含む企業プロファイリング
– 最新技術の進歩をマッピングしたサプライチェーントレンド
無料カスタマイズ提供:
本レポートをご利用のすべてのお客様は、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかを受け取る権利があります：
– 企業プロファイリング
o 追加市場プレイヤーの包括的プロファイリング（最大3社）
o 主要プレイヤーのSWOT分析（最大3社）
– 地域セグメンテーション
o クライアントの関心に応じた著名国の市場推定、予測、CAGR（注：
– 競合ベンチマーキング
o 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング。
1 エグゼクティブ・サマリー
2 序文
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データの検証
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査ソース
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件
3 市場動向分析
3.1 はじめに
3.2 推進要因
3.3 抑制要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 アプリケーション分析
3.7 エンドユーザー分析
3.8 新興市場
3.9 コビッド19の影響
4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 買い手の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争上のライバル関係
5 AIガバナンスの世界市場（コンポーネント別
5.1 はじめに
5.2 ソリューション
5.2.1 モデルガバナンス
5.2.2 データガバナンス
5.2.3 コンプライアンス管理
5.2.4 説明可能なAI（XAI）
5.2.5 機械学習オペレーション（MLOps）
5.3 サービス
5.3.1 コンサルティング・サービス
5.3.2 インプリメンテーション・サービス
5.3.3 トレーニング＆教育
5.3.4 継続的サポート＆メンテナンス
5.4 その他のコンポーネント
6 世界のAIガバナンス市場、導入形態別
6.1 導入
6.2 オンプレミス
6.3 クラウドベース
7 世界のAIガバナンス市場：組織規模別
7.1 はじめに
7.2 中小企業（SMEs）
7.3 大企業
8 世界のAIガバナンス市場：用途別
8.1 はじめに
8.2 モデルの透明性
8.3 バイアスと公平性の検出
8.4 説明責任と監査可能性
8.5 データプライバシーと保護
8.6 規制遵守
8.7 倫理的AIポリシー
8.8 リスク管理
8.9 AIガバナンスの枠組み
8.10 インシデント管理
8.11 パフォーマンスモニタリングとレポーティング
8.12 その他のアプリケーション
9 世界のAIガバナンス市場、エンドユーザー別
9.1 はじめに
9.2 金融機関
9.3 医療機関
9.4 小売業
9.5 製造業
9.6 自動車
9.7 政府機関
9.8 エネルギー・公益事業
9.9 電気通信
9.10 運輸・物流
9.11 メディア＆エンターテインメント
9.12 バイオテクノロジー
9.13 その他のエンドユーザー
10 世界のAIガバナンス市場、地域別
10.1 はじめに
10.2 北米
10.2.1 米国
10.2.2 カナダ
10.2.3 メキシコ
10.3 ヨーロッパ
10.3.1 ドイツ
10.3.2 イギリス
10.3.3 イタリア
10.3.4 フランス
10.3.5 スペイン
10.3.6 その他のヨーロッパ
10.4 アジア太平洋
10.4.1 日本
10.4.2 中国
10.4.3 インド
10.4.4 オーストラリア
10.4.5 ニュージーランド
10.4.6 韓国
10.4.7 その他のアジア太平洋地域
10.5 南米
10.5.1 アルゼンチン
10.5.2 ブラジル
10.5.3 チリ
10.5.4 その他の南米地域
10.6 中東・アフリカ
10.6.1 サウジアラビア
10.6.2 アラブ首長国連邦
10.6.3 カタール
10.6.4 南アフリカ
10.6.5 その他の中東・アフリカ地域
11 主要開発
11.1 契約、パートナーシップ、提携、合弁事業
11.2 買収と合併
11.3 新製品上市
11.4 事業拡大
11.5 その他の主要戦略
12 会社プロファイル
12.1 IBMコーポレーション
12.2 グーグル合同会社
12.3 SAP SE
12.4 マイクロソフト株式会社
12.5 FICO Inc.
12.6 株式会社セールスフォース・ドットコム
12.7 Pymetrics Inc.
12.8 SAS Institute Inc.
12.9 H2O.ai, Inc.
12.10 Integrate.ai Inc.
12.11 Facebook, Inc.
12.12 インフォマティカ・エルエルシー
12.13 ワントラスト・エルエルシー
12.14 アクセンチュア
12.15 株式会社セールスフォース・ドットコム
12.16 クレドAI
12.17 TIBCO Software Inc.
12.18 アマゾン・ウェブ・サービス
12.19 QlikTech International AB
表一覧
1 AIガバナンスの世界市場展望、地域別（2022-2030年） ($MN)
2 AIガバナンスの世界市場展望、コンポーネント別（2022-2030年） ($MN)
3 AIガバナンスの世界市場展望：ソリューション別（2022-2030年） ($MN)
4 AIガバナンスの世界市場展望：モデルガバナンス別 (2022-2030) ($MN)
5 AIガバナンスの世界市場展望：データガバナンス別 (2022-2030) ($MN)
6 AIガバナンスの世界市場展望：コンプライアンス管理別 (2022-2030) ($MN)
7 世界のAIガバナンス市場の展望：説明可能なAI（XAI）別 (2022-2030) ($MN)
8 世界のAIガバナンス市場の展望、機械学習運用（MLOps）別 (2022-2030) ($MN)
9 世界のAIガバナンス市場の展望、サービス別 (2022-2030) ($MN)
10 AIガバナンスの世界市場展望：コンサルティングサービス別 (2022-2030) ($MN)
11 AIガバナンスの世界市場展望：実装サービス別（2022-2030年） ($MN)
12 AIガバナンスの世界市場展望：トレーニング・教育別（2022-2030年） ($MN)
13 AIガバナンスの世界市場展望：継続サポート＆メンテナンス別 (2022-2030) ($MN)
14 AIガバナンスの世界市場展望：その他のコンポーネント別 (2022-2030) ($MN)
15 AIガバナンスの世界市場展望：展開モード別 (2022-2030) ($MN)
16 AIガバナンスの世界市場展望：オンプレミス別 (2022-2030) ($MN)
17 AIガバナンスの世界市場展望：クラウドベース別 (2022-2030) ($MN)
18 AIガバナンスの世界市場展望：組織規模別（2022-2030年） ($MN)
19 AIガバナンスの世界市場展望：中小企業（SMEs）別（2022-2030年） ($MN)
20 世界のAIガバナンス市場の展望：大企業別 (2022-2030) ($MN)
21 AIガバナンスの世界市場展望：用途別（2022-2030年） ($MN)
22 AIガバナンスの世界市場展望：モデルの透明性別 (2022-2030) ($MN)
23 AIガバナンスの世界市場展望、バイアス・公平性検出別 (2022-2030) ($MN)
24 世界のAIガバナンス市場の展望、説明責任と監査可能性別 (2022-2030) ($MN)
25 AIガバナンスの世界市場展望、データプライバシーと保護別 (2022-2030) ($MN)
26 AIガバナンスの世界市場展望：規制コンプライアンス別 (2022-2030) ($MN)
27 AIガバナンスの世界市場展望：倫理的AI政策別 (2022-2030) ($MN)
28 AIガバナンスの世界市場展望：リスク管理別 (2022-2030) ($MN)
29 AIガバナンスの世界市場展望：AIガバナンスフレームワーク別 (2022-2030) ($MN)
30 AIガバナンスの世界市場展望：インシデント管理別 (2022-2030) ($MN)
31 AIガバナンスの世界市場展望：パフォーマンスモニタリング＆レポーティング別 (2022-2030) ($MN)
32 AIガバナンスの世界市場展望：その他の用途別 (2022-2030) ($MN)
33 AIガバナンスの世界市場展望：エンドユーザー別 (2022-2030) ($MN)
34 AIガバナンスの世界市場展望：金融機関別（2022-2030年） ($MN)
35 AIガバナンスの世界市場展望：医療機関別 (2022-2030) ($MN)
36 AIガバナンスの世界市場展望：小売業別（2022-2030年） ($MN)
37 AIガバナンスの世界市場展望：製造業別（2022-2030年） ($MN)
38 AIガバナンスの世界市場展望：自動車別（2022-2030年） ($MN)
39 AIガバナンスの世界市場展望：政府機関別（2022-2030年） ($MN)
40 AIガバナンスの世界市場展望：エネルギー・公益事業別（2022-2030年） ($MN)
41 AIガバナンスの世界市場展望：電気通信別（2022-2030年） ($MN)
42 AIガバナンスの世界市場展望：運輸・物流別（2022-2030年） ($MN)
43 AIガバナンスの世界市場展望：メディア＆エンターテインメント別（2022-2030年） ($MN)
44 AIガバナンスの世界市場展望：バイオテクノロジー別（2022-2030年） ($MN)
45 AIガバナンスの世界市場展望：その他のエンドユーザー別（2022-2030年） ($MN)
注）北米、欧州、APAC、南米、中東・アフリカ地域の表も上記と同様に表記しています。
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