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サービスとしての人工知能の 世界市場 規模は、2022年には63億米ドルと評価され、2032年には約1553億1000万米ドルに達すると予想され、2023年から2032年までの年平均成長率（CAGR）は37.78%で推移するとみられている。
重要なポイント
北米は2022年の売上シェアの41％以上を占めた。予測期間中、アジア太平洋地域が市場を支配すると予想されている。
技術別では、機械学習分野が2022年に36％の最大市場シェアを占めた。自然言語セグメントは予測期間中に市場シェアを拡大すると予測されている。
サービスタイプ別では、ソフトウェア・セグメントが2022年に71％以上の収益シェアを獲得した。さらに、サービス・セグメントは2022年に大きなシェアで市場をリードした。
組織規模別では、大企業セグメントが2022年の市場シェア売上高で最大の72％を占めている。中小企業は予測期間中に市場で上昇すると予想される。
これは、企業の経済を圧迫する追加コストを回避するために、企業がアウトソーシングする第三者サービスである。主に人工知能が提供する数多くのサービスを扱い、人間の介入を減らし、多くの時間を無駄にすることなく、作業をより迅速かつ正確にするのに役立ちます。これにより、企業の生産性が向上し、組織の収益が増加する。サービスとしての人工知能は、企業の追加的な責任を引き受けることで、市場を獲得することに成功している。ヒューマンエラーの可能性は、作業をより迅速かつ容易にするために、様々な分野で完全に排除されている。
消費者に最高のサービスと体験を提供するために、企業間の競争は急速に人工知能をシステムに導入している。膨大なデータをミスなく管理する分析プロセスに人工知能を活用することで、ビジネスは自動化されている。企業の運用コストを削減するために、人工知能はビジネスの収益リターンを増加させるのに役立つオプションとして考慮されている。これは、予測期間中に中小企業がかなりの成長を示すのに役立ちます。
企業は、時間とエネルギーを節約し、最小限の投資で最大の成果を期待するために、クラウド学習のための人工知能に依存している。企業は、人工知能が提供するサービスによって、より良い実験を行うことができる。クラウドベースのインテリジェンスは、スペースとエネルギーを節約するために、マルチクラウド機能とともに市場で高い需要を経験しており、その結果、企業の総収益を押し上げている。
パンデミックの発生は、市場の成長に大きな影響を与えた。移動が制限されたため、物理的な学習プロセスが最大の損失を被ったが、これは機械学習という形で人工知能の助けを借りて管理された。この技術は、時間を無駄にすることなくプロセスを継続し、期待される成果を生み出すために、ほとんどの機関で採用された。ビジネスや企業は、目標を達成し、収益メーターを回転させ続ける職務を遂行するために、人工知能の使用を導入した。人工知能はまた、高齢者が簡単に期待されるサービスを受けられるよう支援するアプリケーションを使用することで、高齢者のための予約や薬の注文にヘルスケア業界で使用されていることがわかりました。サービスとしての人工知能は、パンデミック時に急速に行われた予約やキャンセル処理に対応するため、旅行業界で幅広く利用されている。
成長因子
サービスとしての人工知能は、必要であれば人間の介入を最小限に抑えてプロセスを自動化するために利用される。今日の世界では、機械学習とコンピュータ・ビジョンが含まれ、ビジネス界全体をリセットするのに役立っている。製造業者や産業界は、企業の総運用コストを削減し、その結果、企業が得るリターンのレベルを向上させるために、人工知能のサポートを取っている。人工知能の助けを借りて、企業の総投資額はごくわずかな額にまで削減され、ひいてはビジネスの経済活性化に役立っている。小売業者や流通業者もまた、膨大なデータや記録を保持するために人工知能を活用しており、ビジネスの収益還元に関するより良い計算を維持するのに役立っている。医療業界もまた、人工知能の広範な利用が見られ、患者の記録やデータ、病院で行われている手術手順を維持するのに役立っている。
ニューラル・ネットワークは、膨大な量のデータを管理し、最大限のアウトプットを生み出すために、音、テキスト、写真を含むディープ・ラーニング手法を生成するために使用されている。サービスとしての人工知能は、航空機の内部および外部の気候条件を扱う航空業界で広く使用されている。これは、乗客の気候条件を自動的に管理するのに役立つ。同様の経験は自動車産業でも見られ、車室内の気候条件をカスタマイズする自動空調システムが発明されている。人工知能は複雑であるため、ユーザーに合わせて設定を管理するためには熟練した労働力が必要となる。
熟練労働力の不在は、従業員の適切な訓練と教育の後にのみ得ることができる市場の抑制要因であることが証明されている。膨大な量のデータが人工知能によって処理されるため、正確な記録を維持し、必要なときにそれらを作成するのに役立ちます。さまざまな業界でクラウドベースのソリューションが使用されているため、世界の人工知能市場は予測期間中に成長すると予想されるサービスとして。クラウド・コンピューティングの利用は、投資コストの削減や信頼性の向上といったメリットをもたらしている。サービスとしての人工知能におけるクラウド・コンピューティングの利用は、ITのためのサポートチームの採用を不要にするため、組織にも利益をもたらす。また、様々なベンダーがサブスクリプションの形で提供するサービスへの需要も高まっている。これらのサブスクリプションは、組織の利用に応じて支払いが行われるため、費用対効果を高めるのに役立つ。これらすべての要因により、予測期間中にクラウドプラットフォームに基づくサービスとしての人工知能の需要が加速すると予想される。
セグメント・インサイト
テクノロジー・インサイト
技術面では、学習と教育の全プロセスを自動化した機械学習システムが市場を席巻している。これは、パンデミックの発生後、厳格な施錠と移動制限の結果、教育機関が閉鎖された際に主に使用された。学習プロセスを継続するために、機械学習が選択肢として検討され、システムを停止させることなく稼働させるのに役立った。この機械学習は現在、世界的に特定の分野で恒久的な学習システムとして採用されている。この分野はさらに、コンピューター・ビジョンと自然言語処理技術の分野でも議論されており、市場でもかなりの成長を示している。日々のプロセスにおけるテクノロジーの使用は、システムを大幅に自動化している。
サービスタイプの洞察
2022年の市場シェアはソフトウェア・セグメントが最大で、市場を支配している。これらのテクノロジーは、小売、ヘルスケア＆ライフサイエンス、銀行、金融サービス＆保険（BFSI）など様々な業界で、大量のデータを評価し、データパターンを作成するために利用されている。このソフトウェアは、音声、聴覚、視覚、動きをリアルタイムで学習し、本物の思考に不可欠な結論を導き出すことを可能にする。サリーは予備知識がなくても、視覚で物体を認識し、内部モデルを作成し、質問し、指示に従うことができる。
サービス分野は、市場の予測期間中に顕著な成長が見込まれる。スマートソリューションがより広く使用されるようになるにつれ、AIサービスのニーズはおそらく増加するだろう。これらのサービスは、業務スピードアップソリューションの機能を活用するものである。
組織規模の洞察：
組織の規模別では、中小企業が驚異的な成長を見せており、現在のセグメントを支配している。これらの企業は、生産の背後に投資しなければならない総費用を削減するために、サービスとしての人工知能を利用しており、したがって、市場の驚異的な成長を支えている。
これに続くのが、同じく人工知能をサービスとして活用している大企業だが、多数の従業員がいるため、システムはまだ人間の労働力に若干依存している。
バーティカル・インサイト
業種別では、BSFI産業が市場を支配しており、システムの運用効率を高めるために人工知能を採用している。BSFIは急速な発展と革新の過程にあると見られており、予測期間中もさらに継続すると予想される。主にアルゴリズム取引や金融サービスの不正を検出する銀行分野で利用されている。人工知能によって完璧な評価が提供され、ビジネスの透明性を保つのに役立っている。
このセグメントはさらにITと電気通信セクターで構成されており、これらは市場で一定の成長を示すことで驚くべき結果を示している。エネルギー部門や公益事業も、需要の増加とともに市場に大きく貢献している。公共部門は、より良い施設やサービスを多くの人々に提供するために、サービスとしての人工知能を大いに活用している。ヘルスケアと製造業は、混乱を回避し、大衆に適切なサービスを提供するために、膨大なデータと情報を維持するために人工知能を利用しているセグメントの次のものです。
地理インサイト
地域別では、北米市場が同地域の急速な発展の結果、セグメントを支配している。人工知能はこの地域で大きな反響を呼び、ほとんどすべての分野でその地位を確立し、プロセスを自動化している。
アジア太平洋地域も、IT部門の急速な発展により著しい成長を示している。ラテンアメリカと中東地域は、予測期間中の市場成長に大きな影響を与えている。
最近の動向
人工知能サービスを通じてシステムを開発することで、人々や企業のタスクの目的に応じて複数の道が模索されてきた。
人工知能は、スマートなベンダーやコンサルタントに大規模なソリューションを提供し、彼らの仕事をより正確にすることで、彼らのビジネスの成長を助けるために利用されている。プロフェッショナル・サービスやソフトウェア・サービスは、人工知能をシステムのサービスとして利用することで自動化されている。
人工知能は、マイクロソフト、グーグル、IBMによってシステムの重要な一部として作られ、ヒューマンエラーの可能性を減らし、より迅速にサービスを提供するために、会社の機能を最大限に自動化する。
人工知能は、教育産業を拡大し、サービスの流れを止めることなく継続させることで需要を高めるために導入された。この目的のために高度なシステムが導入されている。
主な市場プレイヤー
アマゾン・コム
アップル社
アルファベット・インク（グーグル合同会社）
コグニティブスケール社
インテル株式会社
マイクロソフト株式会社
フェア・アイザック社
株式会社国際経営
セールスフォース
SAP SE
レポートの対象セグメント
(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。）
テクノロジー別
機械学習（ML）
コンピュータ・ビジョン
自然言語処理（NLP）
サービスタイプ別
ソフトウェア
データ保存とアーカイブ
モデラーとプロセッシング
クラウドおよびウェブベースのアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）
その他
サービス
組織規模別
大企業
中小企業
バーティカル
BFSI
公共部門
エネルギー＆ユーティリティ
IT＆テレコム
小売
製造業
ヘルスケア
地域別
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
アジア太平洋
中国
インド
日本
韓国
マレーシア
フィリピン
ラテンアメリカ
ブラジル
その他のラテンアメリカ
中東・アフリカ（MEA）
GCC
北アフリカ
南アフリカ
その他の中東・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（プレミアムインサイト）
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・流通チャネル分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 サービスとしての人工知能市場への影響
5.1.COVID-19の展望：サービス産業としての人工知能のインパクト
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.サービスとしての人工知能の世界市場、テクノロジー別
8.1.サービスとしての人工知能市場、技術別、2023～2032年
8.1.1.機械学習（ML）
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.コンピュータビジョン
8.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.3.自然言語処理（NLP）
8.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
第9章.サービスとしての人工知能の世界市場、サービスタイプ別
9.1.サービスとしての人工知能市場、サービスタイプ別、2023～2032年
9.1.1.ソフトウェア
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.サービス
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章.サービスとしての人工知能の世界市場、組織規模別
10.1.サービスとしての人工知能市場、組織規模別、2023～2032年
10.1.1.大企業
10.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.2.中小企業
10.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第11章.サービスとしての人工知能の世界市場、分野別
11.1.サービスとしての人工知能市場、分野別、2023-2032年
11.1.1.BFSI
11.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.2.公共部門
11.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.3.エネルギー＆ユーティリティ
11.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.4.IT・通信
11.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.5.小売
11.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.6.製造
11.1.6.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.7.ヘルスケア
11.1.7.1.市場収益と予測（2020-2032）
第12章.サービスとしての人工知能の世界市場、地域別推計と動向予測
12.1.北米
12.1.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
12.1.2.市場収益と予測、サービスタイプ別（2020～2032年）
12.1.3.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.1.4.業種別市場収益と予測（2020-2032年）
12.1.5.米国
12.1.5.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
12.1.5.2.市場収益と予測、サービスタイプ別（2020～2032年）
12.1.5.3.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.1.5.4.業種別市場収益と予測（2020～2032年）
12.1.6.その他の北米地域
12.1.6.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
12.1.6.2.市場収益と予測、サービスタイプ別（2020～2032年）
12.1.6.3.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.1.6.4.業種別市場収益と予測（2020～2032年）
12.2.ヨーロッパ
12.2.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
12.2.2.市場収益と予測、サービスタイプ別（2020～2032年）
12.2.3.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.2.4.業種別市場収益と予測（2020-2032年）
12.2.5.英国
12.2.5.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
12.2.5.2.市場収益と予測、サービスタイプ別（2020～2032年）
12.2.5.3.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.2.5.4.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
12.2.6.ドイツ
12.2.6.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
12.2.6.2.市場収益と予測、サービスタイプ別（2020～2032年）
12.2.6.3.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.2.6.4.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
12.2.7.フランス
12.2.7.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
12.2.7.2.市場収益と予測、サービスタイプ別（2020～2032年）
12.2.7.3.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.2.7.4.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
12.2.8.その他のヨーロッパ
12.2.8.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
12.2.8.2.市場収益と予測、サービスタイプ別（2020～2032年）
12.2.8.3.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.2.8.4.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
12.3.APAC
12.3.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
12.3.2.市場収益と予測、サービスタイプ別（2020～2032年）
12.3.3.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.3.4.業種別市場収益と予測（2020-2032年）
12.3.5.インド
12.3.5.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
12.3.5.2.市場収益と予測、サービスタイプ別（2020～2032年）
12.3.5.3.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.3.5.4.業種別市場収益と予測（2020-2032年）
12.3.6.中国
12.3.6.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
12.3.6.2.市場収益と予測、サービスタイプ別（2020～2032年）
12.3.6.3.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.3.6.4.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
12.3.7.日本
12.3.7.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
12.3.7.2.市場収益と予測、サービスタイプ別（2020～2032年）
12.3.7.3.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.3.7.4.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
12.3.8.その他のAPAC地域
12.3.8.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
12.3.8.2.市場収益と予測、サービスタイプ別（2020～2032年）
12.3.8.3.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.3.8.4.業種別市場収益と予測（2020～2032年）
12.4.MEA
12.4.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
12.4.2.市場収益と予測、サービスタイプ別（2020～2032年）
12.4.3.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.4.4.業種別市場収益と予測（2020～2032年）
12.4.5.GCC
12.4.5.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
12.4.5.2.市場収益と予測、サービスタイプ別（2020～2032年）
12.4.5.3.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.4.5.4.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
12.4.6.北アフリカ
12.4.6.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
12.4.6.2.市場収益と予測、サービスタイプ別（2020～2032年）
12.4.6.3.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.4.6.4.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
12.4.7.南アフリカ
12.4.7.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
12.4.7.2.市場収益と予測、サービスタイプ別（2020～2032年）
12.4.7.3.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.4.7.4.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
12.4.8.その他のMEA諸国
12.4.8.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
12.4.8.2.市場収益と予測、サービスタイプ別（2020～2032年）
12.4.8.3.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.4.8.4.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
12.5.ラテンアメリカ
12.5.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
12.5.2.市場収益と予測、サービスタイプ別（2020～2032年）
12.5.3.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.5.4.業種別市場収益と予測（2020-2032年）
12.5.5.ブラジル
12.5.5.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
12.5.5.2.市場収益と予測、サービスタイプ別（2020～2032年）
12.5.5.3.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.5.5.4.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
12.5.6.その他のラタム諸国
12.5.6.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
12.5.6.2.市場収益と予測、サービスタイプ別（2020～2032年）
12.5.6.3.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.5.6.4.業種別市場収益と予測（2020～2032年）
第13章.企業プロフィール
13.1.アマゾン
13.1.1.会社概要
13.1.2.提供商品
13.1.3.財務パフォーマンス
13.1.4.最近の取り組み
13.2.アップル社
13.2.1.会社概要
13.2.2.提供商品
13.2.3.財務パフォーマンス
13.2.4.最近の取り組み
13.3.アルファベット・インク（グーグル合同会社）
13.3.1.会社概要
13.3.2.提供商品
13.3.3.財務パフォーマンス
13.3.4.最近の取り組み
13.4.コグニティブスケール社
13.4.1.会社概要
13.4.2.提供商品
13.4.3.財務パフォーマンス
13.4.4.最近の取り組み
13.5.インテル株式会社
13.5.1.会社概要
13.5.2.提供商品
13.5.3.財務パフォーマンス
13.5.4.最近の取り組み
13.6.マイクロソフト株式会社
13.6.1.会社概要
13.6.2.提供商品
13.6.3.財務パフォーマンス
13.6.4.最近の取り組み
13.7.フェア・アイザック
13.7.1.会社概要
13.7.2.提供商品
13.7.3.財務パフォーマンス
13.7.4.最近の取り組み
13.8.株式会社国際経営
13.8.1.会社概要
13.8.2.提供商品
13.8.3.財務パフォーマンス
13.8.4.最近の取り組み
13.9.セールスフォース
13.9.1.会社概要
13.9.2.提供商品
13.9.3.財務パフォーマンス
13.9.4.最近の取り組み
13.10.SAP SE
13.10.1.会社概要
13.10.2.提供商品
13.10.3.財務パフォーマンス
13.10.4.最近の取り組み
第14章 調査方法研究方法論
14.1.一次調査
14.2.二次調査
14.3.前提条件
第15章.付録
15.1.私たちについて
15.2.用語集
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