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世界の人工知能（AI）市場規模は、2022年に4,541億2,000万米ドルと評価され、2023年から2032年にかけて年平均成長率（CAGR）19％で推移し、2032年には約2兆5,751億6,000万米ドルに達すると予測されている。北米の人工知能市場は、2022年に1,673億米ドルと評価された。
主な収穫
2022年の市場シェアは、北米が36.84％以上を占めた。
アジア太平洋市場は、2023年から2032年にかけて年平均成長率20.3％で拡大すると予想されている。
技術別では、ディープラーニング分野が2022年に36.36％の市場シェアを獲得している。
ソリューション別では、サービス分野が2022年に39.64％以上の市場シェアを占めている。
エンドユーザー別では、BFSIセグメントが2022年の市場シェアの16.82％を占めた。
米国の人工知能（AI）市場 2023-2032
米国の人工知能（AI）市場規模は2022年に1,037億米ドルを占め、2023年から2032年までの年平均成長率は19.1%で、2032年には約5,940億米ドルに達すると推定される。
北米は、2022年に最大の市場シェアを獲得して いる。 様々な最終用途の垂直全体で自動化され、技術的に高度なハードウェアおよびソフトウェア製品に対する高い需要と、北米の産業が人工知能を採用することを奨励する有利な政府政策が、人工知能市場の成長に向けて大きく貢献している。2019年、米国大統領は、米国を人工知能技術のリーダーとして促進するための米国イニシアチブを立ち上げた。このイニシアチブは、様々な産業やセクターにおける人工知能技術の実際の応用のためのガイドラインを提供することにより、AIベースのシステムの採用に焦点を当てた。北米は、フェイスブック、アマゾン、グーグル、IBM、マイクロソフト、アップルといった大手ハイテク企業の本拠地であり、北米のAI市場の発展に大きく貢献している。
アジア太平洋地域は、予測期間中に人工知能市場が最も急成長すると予想されている。人工知能の導入に向けた様々な組織による投資の高まりが、人工知能技術の需要を押し上げている。中国を拠点とするハイテク大手Baidu Incorporationは、消費者金融、資産管理、およびビジネスに関連するその他のサービスを提供する金融サービスグループの売却について投資家と合意した。さらに、自動車、ヘルスケア、小売、食品・飲料などさまざまな産業で人工知能の採用が進んでいることが、アジア太平洋地域の人工知能市場の成長を後押ししている。
カナダの人工知能（AI）市場は、2022年に437億米ドルと評価され、2023年から2032年までの年平均成長率は19.2%で、2032年には2,513億米ドルに達すると予測されている。
ドイツの人工知能（AI）市場は2022年に257億米ドルと評価され、2023年から2032年までの年平均成長率は20.6％と予測されている。
韓国の人工知能（AI）市場は2022年に163億米ドルと評価され、2023年から2032年までの年平均成長率は21.1％で拡大している。
日本の人工知能（AI）市場は2022年に202億米ドルと評価され、2023年から2032年までの年平均成長率は21.0%に達する。
成長因子
デジタル技術とインターネットの急速な浸透が、ここ数年の世界の人工知能市場の成長に大きく寄与している。ハイテク大手による研究開発への多額の投資は、様々な産業における技術の進歩に継続的に拍車をかけている。自動車、ヘルスケア、銀行・金融、製造、食品・飲料、ロジスティクス、小売など、さまざまな最終用途の垂直分野で人工技術に対する需要が急増していることが、今後数年間における世界の人工知能市場の成長を大きく促進すると予想される。技術革新は、大半の産業において常に重要な位置を占めている。
様々な救命医療機器の人気の高まりと、新型電気自動車の自動運転機能が、世界中のAI市場の成長を大きく後押ししている。デジタル化に向けた世界の焦点のシフトは、市場成長にプラスの影響を与えている。グーグル、マイクロソフト、IBM、アマゾン、アップルなどの世界的な大手ハイテク企業は、AIのさまざまなアプリケーションのアップグレードと開発に投資を増やしている。AIへのアクセスを改善するための技術大手の努力の高まりは、予測期間中の世界AI市場の成長を促進すると予想される。
政府の積極的な取り組みが業界の成長に好影響を与えると予想される。連邦政府内に機械学習とAIに関する小委員会が設置されたことで、AI産業への牽引力が高まっている。2020年、インド政府はAI、IoT、ビッグデータ、サイバーセキュリティ、機械学習、ロボット工学を後押しするため、デジタル・インディアへの支出を4億7700万ドルに増やした。人工知能市場は、データ分析、不正検出、サイバーセキュリティ、データベースシステムにおける人工知能ソリューションの採用が増加していることから、データマイニングのアプリケーションを理由にBFSI分野で大きな成長が見込まれている。
エンドユーザー産業は、業務を合理化するために人工知能をビジネスプロセスに統合し始めている。人工知能技術は、エンドユーザー組織の効率化と成果志向を支援するため、勢いを増している。人工知能の採用が進むにつれ、ニッチな用途に特化した製品やソリューションを提供することで、AI市場への新規参入を後押ししている。さらに、企業は競争上の優位性を獲得するため、業界統合に向けた戦略的イニシアチブをいくつか取っている。
経済的な並列処理セットアップ
人工知能業界はこれまでソフトウェア産業であり、CPU、ASIC、FPGA、GPUなどのハードウェア部品を製造する企業はほとんどなかった。最近の設計ツールの動向により、FPGAは複雑なソフトウェア実務と互換性があり、アルゴリズム・モデルを整理・構築する人々にとって利用しやすくなっている。ハードウェアベースの人工知能ソリューションは、消費電力、処理の遅さ、効率性の欠如に関連する課題に対処するために導入されている。さらに、市場が成熟するにつれ、予測可能で効率的な自動化とスケーラブルな並列処理機能を通じて、新たなビジネスモデルを構築する必要性が高まっている。
ハードウェアベースの人工知能製品の必要性が認識されたのは、最終用途が低消費電力と高性能を求めるようになったからである。過去数年間、こうしたコンポーネントの開発に乗り出した企業はほとんどなかった。しかし、競争上の優位性を得るため、IBM社やインテル社などのベンダーは、動的処理を並列にスケーリングして高い性能を得る人工知能チップセットの製造を開始した。
技術トレンド
機械学習とディープラーニングに基づくヘルスケア検知システムの導入。例えば、IBMの機械学習技術は、ディープラーニングを用いて糖尿病性眼疾患の早期発見を進めている。
ディープニューラルネットワークを音声識別に応用することで、音声認識の現状を大きく改善することができた。
自然言語処理（NLP）、機械学習アルゴリズム、自動推論、統合クラウドプラットフォームの開発が、人工知能の発展への道を開いた。
サプライヤーの動向
いくつかのベンダーは、エンドユーザー業界とパートナーシップを結び、リーチを広げている。例えば、マイクロソフトのインテリジェント・ネットワークは、ハイデラバードのLVプラサド眼科研究所と提携している。この提携は、機械学習を組み込んで、インドでデータ主導の眼科医療サービスを提供することを目的としている。
電子商取引、サイバーセキュリティ、小売業界において、いくつかのAI新興企業がディープラーニング・ソフトウェアとハードウェアの革新と最新技術を打ち出している。
規制動向
機械学習とディープラーニングに基づくヘルスケア検知システムの導入。例えば、IBMの機械学習技術は、ディープラーニングを用いて糖尿病性眼疾患の早期発見を進めている。
ディープニューラルネットワークを音声識別に応用することで、音声認識の現状を大きく改善することができた。
自然言語処理（NLP）、機械学習アルゴリズム、自動推論、統合クラウドプラットフォームの開発は、人工知能の発展への道を切り開いた。
サプライヤーの動向
いくつかのベンダーは、エンドユーザー業界とパートナーシップを結び、リーチを広げている。例えば、マイクロソフトのインテリジェント・ネットワークは、ハイデラバードのLVプラサド眼科研究所と提携している。この提携は、機械学習を組み込んで、インドでデータ主導の眼科医療サービスを提供することを目的としている。
電子商取引、サイバーセキュリティ、小売業界において、いくつかのAI新興企業がディープラーニング・ソフトウェアとハードウェアの革新と最新技術を打ち出している。
ヘルスケア用途では、ディープラーニングとAIソリューションは食品医薬品局（FDA）の承認を得る必要がある。
EUの新しい一般データ保護規則は、自動化された個人の意思決定を制限し、アルゴリズムによる意思決定を明確にするための「説明の権利」を含む。
EUによると、2018年4月から、ユーザーレベルの予測に基づくアルゴリズムによる判断が規制される予定だ。
市場ダイナミクス
ドライバー金融セクターからの導入増加
世界の金融セクターは、人工知能技術の急速な受け入れによって大きな変化を目の当たりにしている。金融セクターにおける人工知能の導入の高まりは、いくつかの方法で業界を変革している。人工知能はアルゴリズム取引、不正検知、信用リスク評価に利用されている。より迅速で正確なデータ分析が可能になり、リスク管理とともにより良い投資判断につながっている。AIは大量のデータを処理する能力を持ち、人間のエージェントが見逃してしまうようなパターンや傾向を特定するのにも役立っている。全体として、人工知能は業務効率を高め、コストを削減し、金融分野における顧客体験を向上させている。
抑制：意思決定の透明性
人工知能のモデルやアルゴリズムは一般的に複雑である。モデルの複雑な性質が、意思決定のプロセスを理解することを難しくしている。人工知能ベースのソリューションは、ブラックボックス的な性質を持つ結果を生成することが多く、これは信頼と説明責任の欠如につながる可能性がある。これは、金融や医療といった重要な分野で特に問題となる。これらの業界やエンドユーザーには、専有物を保護するために透明性がデリケートに求められる。したがって、意思決定における透明性の問題は、市場の成長を妨げることになる。
チャンス：研究科学者からの受け入れ増加
研究科学者は、その変革的な能力により、人工知能技術をますます受け入れるようになっている。この傾向は今後数年間も続くと予想され、同時に人工知能市場の拡大機会を提供する。テクノロジーはデータ分析を加速し、パターンを特定し、複雑な刺激を補助することで、多様な分野でのブレークスルーを可能にする。人工知能を搭載したツールは反復作業を合理化し、科学者がイノベーションに集中できるようにする。多くの分野で、研究科学者は、結果を予測し、隠れた洞察を発見し、実験を最適化するためのAIの重要性と可能性を評価し始めている。全体として、科学界はAIが研究の効率を高め、新たな発見を促進する役割を担っていることを認識しており、テクノロジーと人間の専門知識のより共生的な関係につながっている。
課題熟練した専門家の不足
人工知能技術を使ったシステムには熟練した専門家が必要だが、そのような熟練した有資格の専門家の不足や欠落は、市場にとって大きな課題となっている。人工知能技術には、機械学習、データサイエンス、ソフトウェアエンジニアリングといった分野の専門知識が必要とされる。こうした専門家に対する需要が供給を上回っているため、人材不足が生じ、AIの開発、導入、革新が遅れる可能性がある。さらに、この人材不足は、さまざまな業界におけるAIソリューションの拡張性と有効性を制限する可能性がある。このように、熟練した専門家の不足は、市場拡大の課題として作用することが観察されている。
テクノロジー・インサイト
技術別では、ディープラーニング分野が2022年に最大の市場シェアを占めた。この優位性は、音声、ビデオ、テキスト認識などのデータによって駆動される複雑なアプリケーションに起因する。ディープラーニング分野における技術進歩の高まりは、大量のデータに関連する課題を克服すると期待されている。さらに、医療分野でのディープラーニング技術の採用の高まりは、予測期間中の同分野の成長をさらに促進すると予想される。
AI技術への投資総額における機械学習の大きなシェアは、仮説生成、クラスタリング、変更、タグ付け、クラスタリング、フィルタリング、視覚化、ナビゲーションなどの様々なアプリケーションにおける機械学習の採用を促進しており、コグニティブ・ソリューションの開発を促進している。膨大な量のデータを処理・保存するためのオンプレミス・ハードウェアやクラウド・コンピューティング・プラットフォームの導入が増加していることが、データ分析プラットフォームの台頭に大きく寄与している。技術革新と研究に対する大手ハイテク企業による投資の増加は、今後のAI市場の成長を促進すると予想される。
ソリューションの洞察
2022年の市場シェアは、サービス分野が39.64％を占め、圧倒的なシェアを占めている。同市場におけるサービス・セグメントの優位性は、AIアプリケーションの展開中に人工知能（AI）がサービスとして提供する利便性と拡張性に起因する。一般に、AIプロジェクトは複雑であり、コンピュータ・ビジョン、自然言語処理、機械学習などの分野における学際的な専門知識が必要とされる。このような複雑なプロジェクトに効果的に取り組むために、多様なスキルとリソースを結集するサービスが広く活用されている。
さらに、AIサービス・プロバイダーは、AI技術を導入しながら、専門知識を備えたオーダーメイドまたはカスタマイズされたソリューションを提供することが多い。そのため、企業は豊富な専門知識がなくても人工知能技術を導入しやすくなる。
エンドユーザーの洞察
2022年にはBFSIセグメントが最大で合計16.82％のシェアを占め、予測期間中に大きな成長が見込まれる。人工知能(AI)ソリューションは、口座照会、ローン申請、詐欺検出、クレジットスコアモニタリングを含む複数の目的で、銀行・金融分野で広く採用されている。BFSI部門は日常的に膨大な量のデータを生成するため、AIアプリケーションの理想的な候補となる。AIを搭載したツールは、提起されたクエリに対して信頼性の高い結果を生成することで、顧客サービスのやり取りを提供することができるため、銀行・金融部門からの24時間365日の摩擦のないサービスに対する需要は、このセグメントの成長を促進する。
マッキンゼーの調査によると、AIは世界の銀行セクターの価値を年間最大1兆ドル増加させる可能性があるという。一方、Business Insiderが最近発表したレポートによると、AIの導入により、銀行は2023年末までに最大4,470億ドルを節約できると予想されている。BFSI部門は、銀行業務やその他の金融関連業務における手作業によるミスを減らすためのAIソリューションの導入が最速であることから、最前線であり続けると予想されている。
主な市場動向
2020年4月、アドバンスト・マイクロ・デバイセズはオキサイド・インタラクティブと、クラウドゲーミング分野のグラフィックス技術開発に関する戦略的提携を締結した。
2019年12月、インテルはAIポートフォリオを強化するため、イスラエルを拠点とするディープラーニング企業Habana Labsの買収を完了した。
2019年9月、IBMはフランスを拠点とする医療画像診断企業Guerbetと、AIベースのがんモニタリングおよび診断ソリューションの開発に関する契約を締結した。
著名なプレーヤーには次のようなものがある：
インテル コーポレーション
マイクロソフト
IBM
グーグル
アマゾン ウェブ サービス
バイドゥ
エヌビディア・コーポレーション
H2O.ai。
ライフグラフ
株式会社センセリー
エンライティック社
アイキュア
ハイパーバージ社
アーム・リミテッド
クラリファイ
レポート対象セグメント
(注*：サブセグメントに基づくレポートも提供しています。ご興味のある方はお知らせください。）
提供
ハードウェア
ソフトウェア
サービス
テクノロジー別
機械学習
自然言語処理
コンテキスト・アウェア・コンピューティング
コンピュータ・ビジョン
配備別
オンプレミス
クラウド
組織規模別
大企業
中小企業(SME)
ビジネス機能別
マーケティング＆セールス
セキュリティ
ファイナンス
法律
人的資源
その他
用途別
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
投薬ミス削減
臨床試験参加者識別
予備診断
自動画像診断
BFSI
リスク評価
財務分析/調査
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
北米
ヨーロッパ
アジア太平洋
ラテンアメリカ
中東・アフリカ
第1章.はじめに
1.1.研究目的
1.2.調査の範囲
1.3.定義
第2章 調査方法調査方法
2.1.研究アプローチ
2.2.データソース
2.3.仮定と限界
第3章.エグゼクティブ・サマリー
3.1.市場スナップショット
第4章.市場の変数と範囲
4.1.はじめに
4.2.市場の分類と範囲
4.3.産業バリューチェーン分析
4.3.1.原材料調達分析
4.3.2.販売・流通分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 人工知能（AI）市場への影響
5.1.COVID-19 ランドスケープ人工知能（AI）産業のインパクト
5.2.COVID 19 – 業界への影響評価
5.3.COVID 19の影響世界の主要な政府政策
5.4.COVID-19を取り巻く市場動向と機会
第6章.市場ダイナミクスの分析と動向
6.1.市場ダイナミクス
6.1.1.市場ドライバー
6.1.2.市場の阻害要因
6.1.3.市場機会
6.2.ポーターのファイブフォース分析
6.2.1.サプライヤーの交渉力
6.2.2.買い手の交渉力
6.2.3.代替品の脅威
6.2.4.新規参入の脅威
6.2.5.競争の度合い
第7章 競争環境競争環境
7.1.1.各社の市場シェア／ポジショニング分析
7.1.2.プレーヤーが採用した主要戦略
7.1.3.ベンダーランドスケープ
7.1.3.1.サプライヤーリスト
7.1.3.2.バイヤーリスト
第8章.人工知能（AI）の世界市場、オファリング別
8.1.人工知能（AI）市場、オファリング別、2023～2032年
8.1.1.ハードウェア
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.ソフトウェア
8.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.3.サービス
8.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
第9章.人工知能（AI）の世界市場、技術別
9.1.人工知能（AI）市場、技術別、2023～2032年
9.1.1.機械学習
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.自然言語処理
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.3.コンテキスト・アウェア・コンピューティング
9.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.4.コンピュータビジョン
9.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章.人工知能（AI）の世界市場、デプロイメント別
10.1.人工知能（AI）市場、展開別、2023-2032年
10.1.1.オンプレミス
10.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.2.クラウド
10.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第11章.人工知能（AI）の世界市場、組織規模別
11.1.人工知能（AI）市場、組織規模別、2023～2032年
11.1.1.大企業
11.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.2.中小企業
11.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第12章.人工知能（AI）の世界市場、ビジネス機能別
12.1.人工知能（AI）市場、ビジネス機能別、2023～2032年
12.1.1.マーケティングとセールス
12.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.2.セキュリティ
12.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.3.ファイナンス
12.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.4.ファイナンス
12.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.5.人的資源
12.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.6.その他
12.1.6.1.市場収益と予測（2020-2032）
第13章.人工知能（AI）の世界市場、用途別
13.1.人工知能（AI）市場、用途別、2023～2032年
13.1.1.ヘルスケア
13.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
13.1.2.BFSI
13.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
13.1.3.法律
13.1.3.1.市場収益と予測（2020～2032年）
13.1.4.小売
13.1.4.1.市場収益と予測（2020～2032年）
13.1.5.広告およびメディア
13.1.5.1.市場収益と予測（2020～2032年）
13.1.6.自動車・運輸
13.1.6.1.市場収益と予測（2020-2032）
13.1.7.農業
13.1.7.1.市場収益と予測（2020～2032年）
13.1.8.製造
13.1.8.1.市場収益と予測（2020-2032）
13.1.9.その他
13.1.9.1.市場収益と予測（2020-2032）
第14章.人工知能（AI）の世界市場、地域別推計と動向予測
14.1.北米
14.1.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.1.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
14.1.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
14.1.4.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
14.1.5.ビジネス機能別市場収益と予測（2020-2032年）
14.1.6.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.1.7.米国
14.1.7.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.1.7.2.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
14.1.7.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
14.1.7.4.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
14.1.8.ビジネス機能別市場収益と予測（2020-2032年）
14.1.8.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.1.9.北米以外の地域
14.1.9.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.1.9.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
14.1.9.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
14.1.9.4.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
14.1.10.ビジネス機能別市場収益と予測（2020-2032年）
14.1.11.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.1.11.1.
14.2.ヨーロッパ
14.2.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.2.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
14.2.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
14.2.4.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
14.2.5.ビジネス機能別市場収益と予測（2020-2032年）
14.2.6.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.2.7.
14.2.8.英国
14.2.8.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.2.8.2.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
14.2.8.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
14.2.9.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
14.2.10.ビジネス機能別市場収益と予測（2020-2032年）
14.2.10.1.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
14.2.11.ドイツ
14.2.11.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.2.11.2.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
14.2.11.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
14.2.12.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
14.2.13.ビジネス機能別市場収益と予測（2020～2032年）
14.2.14.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.2.14.1.
14.2.15.フランス
14.2.15.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.2.15.2.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
14.2.15.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
14.2.15.4.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
14.2.16.ビジネス機能別市場収益と予測（2020-2032年）
14.2.16.1.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
14.2.17.その他のヨーロッパ
14.2.17.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.2.17.2.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
14.2.17.3.市場収益と予測、展開別（2020～2032年）
14.2.17.4.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
14.2.18.ビジネス機能別市場収益と予測（2020-2032年）
14.2.18.1.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
14.3.APAC
14.3.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.3.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
14.3.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
14.3.4.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
14.3.5.ビジネス機能別市場収益と予測（2020-2032年）
14.3.6.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.3.7.インド
14.3.7.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.3.7.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
14.3.7.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
14.3.7.4.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
14.3.8.ビジネス機能別市場収益と予測（2020-2032年）
14.3.9.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.3.10.中国
14.3.10.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.3.10.2.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
14.3.10.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
14.3.10.4.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
14.3.11.ビジネス機能別市場収益と予測（2020-2032年）
14.3.11.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.3.12.日本
14.3.12.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.3.12.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
14.3.12.3.市場収益と予測、展開別（2020～2032年）
14.3.12.4.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
14.3.12.5.市場収益と予測、事業機能別（2020～2032年）
14.3.12.6.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.3.13.その他のAPAC地域
14.3.13.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.3.13.2.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
14.3.13.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
14.3.13.4.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
14.3.13.5.市場収益と予測、事業機能別（2020～2032年）
14.3.13.6.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.4.MEA
14.4.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.4.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
14.4.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
14.4.4.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
14.4.5.ビジネス機能別市場収益と予測（2020-2032年）
14.4.6.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.4.7.GCC
14.4.7.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.4.7.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
14.4.7.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
14.4.7.4.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
14.4.8.ビジネス機能別市場収益と予測（2020-2032年）
14.4.9.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.4.10.北アフリカ
14.4.10.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.4.10.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
14.4.10.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
14.4.10.4.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
14.4.11.ビジネス機能別市場収益と予測（2020-2032年）
14.4.12.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.4.13.南アフリカ
14.4.13.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.4.13.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
14.4.13.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
14.4.13.4.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
14.4.13.5.市場収益と予測、事業機能別（2020～2032年）
14.4.13.6.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.4.14.その他のMEA諸国
14.4.14.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.4.14.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
14.4.14.3.市場収益と予測、展開別（2020～2032年）
14.4.14.4.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
14.4.14.5.市場収益と予測、事業機能別（2020～2032年）
14.4.14.6.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.5.ラテンアメリカ
14.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.5.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
14.5.3.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
14.5.4.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
14.5.5.市場収益と予測、ビジネス機能別（2020-2032年）
14.5.6.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.5.7.ブラジル
14.5.7.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.5.7.2.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
14.5.7.3.市場収益と予測、展開別（2020～2032年）
14.5.7.4.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
14.5.8.ビジネス機能別市場収益と予測（2020-2032年）
14.5.8.1.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.5.9.その他のラタム諸国
14.5.9.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.5.9.2.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
14.5.9.3.市場収益と予測、展開別（2020～2032年）
14.5.9.4.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
14.5.9.5.市場収益と予測、ビジネス機能別（2020-2032年）
14.5.9.6.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
第15章.企業プロフィール
15.1.インテル コーポレーション
15.1.1.会社概要
15.1.2.提供商品
15.1.3.財務パフォーマンス
15.1.4.最近の取り組み
15.2.マイクロソフト
15.2.1.会社概要
15.2.2.提供商品
15.2.3.財務パフォーマンス
15.2.4.最近の取り組み
15.3.IBM
15.3.1.会社概要
15.3.2.提供商品
15.3.3.財務パフォーマンス
15.3.4.最近の取り組み
15.4.グーグル
15.4.1.会社概要
15.4.2.提供商品
15.4.3.財務パフォーマンス
15.4.4.最近の取り組み
15.5.アマゾン・ウェブ・サービス
15.5.1.会社概要
15.5.2.提供商品
15.5.3.財務パフォーマンス
15.5.4.最近の取り組み
15.6.バイドゥ
15.6.1.会社概要
15.6.2.提供商品
15.6.3.財務パフォーマンス
15.6.4.最近の取り組み
15.7.エヌビディアコーポレーション
15.7.1.会社概要
15.7.2.提供商品
15.7.3.財務パフォーマンス
15.7.4.最近の取り組み
15.8.H2O.ai.
15.8.1.会社概要
15.8.2.提供商品
15.8.3.財務パフォーマンス
15.8.4.最近の取り組み
15.9.ライフグラフ
15.9.1.会社概要
15.9.2.提供商品
15.9.3.財務パフォーマンス
15.9.4.最近の取り組み
15.10.センセリー社
15.10.1.会社概要
15.10.2.提供商品
15.10.3.財務パフォーマンス
15.10.4.最近の取り組み
第16章 調査方法研究方法論
16.1.一次調査
16.2.二次調査
16.3.前提条件
第17章.付録
17.1.私たちについて
17.2.用語集
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