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ジェネレーティブAIの市場規模と動向
ジェネレーティブAIの世界市場規模は2023年に130億米ドルと推定され、2024年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）36.5％で成長すると予測されている。超解像、テキストから画像への変換、テキストから動画への変換を含む技術の応用範囲の拡大、業界を横断したワークフローの近代化などの要因が、メディア＆エンターテインメント、小売、製造、IT、通信などの業界におけるジェネレーティブAIアプリケーションの需要を促進している。例えば、2023年3月、マイクロソフト株式会社は、複数のビジュアル基盤モデルで構成され、グラフィカル・ユーザー・インターフェースを通じてユーザーがChatGPTと対話できるモデル、Visual ChatGPTを発表しました。このモデルにより、ChatGPTは画像生成と編集のユーザー要求に対応できます。
さらに、メタバースにおける仮想世界構築のニーズの高まり、大規模言語モデル（LLM）の展開、会話型GenAI能力が市場の需要をさらに促進している。ゲーム市場におけるジェネレーティブAIは、様々な方法でゲーム業界を変革し、ゲーム開発、プレイヤー体験、コンテンツ制作を強化するために使用されています。COVID-19の流行は、企業がオンラインワークモデルにシフトし、業界全体のデジタル化を加速させたため、市場にプラスの影響を与えた。IBMのGlobal AI Adoption Index 2022レポートによると、ITプロフェッショナルの53％以上が、パンデミックへの対応の一環として、過去24ヶ月間にAIの展開を加速させたとコメントしている。さらに、パンデミックの間、臨床、疫学、COVID-19に関連するゲノムデータ、その他の様々な画像システムを分析するために、AIを使用した高度な診断ツールが開発された。
生成AIは、スパム検出、画像圧縮、画質を向上させるための視覚データからのノイズ除去などのデータ前処理段階で教師なし学習アルゴリズムを利用する。さらに、教師あり学習アルゴリズムは、医療用画像や画像の分類に使用される。さらに、BFSI、ヘルスケア、自動車・運輸、IT・通信、メディア・エンターテインメントなど、さまざまな業界で応用されている。ジェネレーティブAIは、新しいアイデアを生み出し、問題を解決し、新製品を生み出すために使用できる強力なツールである。さらに、組織がコストと時間を節約し、効率を高め、生成されるコンテンツの質を高めるのにも役立つ。
一般的な生成AIツールには、ChatGPT、GPT-3.5、DALL-E、MidJourney、Stable Diffusionなどがある。ジェネレーティブAIは発展途上の段階にあり、開発のためには熟練した人材と導入への高額投資が必要となる。IBMのグローバルAI導入指数2022年版レポートによると、回答者の34％が、AIのスキル、専門知識、知識の不足が産業への導入を制限していると考えている。従って、熟練した労働力の不足と高い導入コストは、市場発展のペースを遅らせることが予想される。
クラウド・ストレージ・ソリューションの革命は、技術開発と展開のための強力な基盤を提供することで、市場の拡大を後押ししている。クラウドストレージはスケーラブルなコンピューティングパワーを提供するため、多額の設備投資をすることなく、リソース集約的な生成AIモデルのトレーニングにアクセスすることができる。さらに、データアクセシビリティとコラボレーションにおける高い効率性が保証され、グローバルチーム全体でさまざまなデータセットの保存と共有が可能になる。クラウドストレージの費用対効果の高い従量課金モデルは、経済的な制約を軽減し、機密性の高いジェネレーティブAIプロジェクトの安全な管理を加速します。クラウドプロバイダーが提供する訓練済みモデルとAPIは開発手順を簡素化し、クラウドベースのインフラはリソースの最適化とビジネスの俊敏性を高める。その結果、クラウド・ストレージ・ソリューションはジェネレーティブAIのイノベーションを促進し、企業が創造的な道を模索して市場成長を促進することを可能にする。
ジェネレーティブAIは、ソフトウェアの収益に新たな波を起こそうとしている。この技術は、専門的なアシスタント、新しいインフラ製品、コーディングを加速させるコパイロットの作成に利用されている。最近の調査によると、ジェネレーティブAI製品に対する需要の増加は、新たなソフトウェア収益として約3000億米ドルの急増を生み出すと予想されている。このトレンドの最大の受益者は、クラウド・コンピューティング企業だろう。企業がより多くのワークロードをパブリッククラウドに移行するにつれて、タスクの自動化と効率化を支援するジェネレーティブAIソリューションを求めるようになるだろう。アマゾン・ウェブ・サービス、マイクロソフト、グーグル、エヌビディアなどのクラウドコンピューティング企業は、すでにこの需要を活用する態勢を整えている。
つまり、画像やテキストなど複数のモダリティを同時に処理できるようになり、応用分野が広がり、汎用性が高まる。ジェネレーティブAIは、人間がプログラミング言語ではなく自然言語を使ってコンピューターとコミュニケーションする世界とのつながりを強化する。ジェネレーティブAIは、自動化、イノベーション、パーソナライゼーションの新たな機会を開き、コストを下げ、顧客体験を向上させながら、ビジネスを変革する可能性を秘めている。例えば、2023年3月、米国を拠点とするAIベースのライティング・アシスタントであるGrammarly, Inc.は、ユーザーが文章を作成し、編集し、パーソナライズすることを可能にするジェネレーティブAIの機能であるGrammarlyGoの発売を発表した。
市場の集中度と特徴
市場の成長ステージは高く、そのペースは加速している。市場の特徴は、自然言語処理（NLP）、 機械学習（ML）、コンピュータ・ビジョン、音声処理にある。また、音声、映像、画像をミックスして新たなコンテンツを作成できるマルチモーダルAIモデルによる新規技術の応用範囲の拡大が市場の成長を支えている。2023年12月、グーグルは、画像、テキスト、音声、音楽、コンピュータコードなどを含む入力を理解し、インテリジェントに会話できるジェネレーティブAIマルチモーダルシステム、Geminiを発表した。
市場は断片化されており、世界的・地域的なプレーヤーが複数存在する。市場のプレーヤーは、先進的なソリューションを開発し、市場での競争力を獲得するために研究開発（R&D）に投資している。さらに、革新、混乱、急速な変化を特徴とする市場であるため、提携やM&Aにも乗り出している。
2021年11月、IBMはクラウドアプリケーション、クラウドプラットフォーム、クラウドサイバーセキュリティに特化したオーストラリアのデジタルトランスフォーメーションサービス企業SXiQの買収を発表した。この買収は、企業が複数のプラットフォームやクラウド上で高度なミッション・クリティカル・アプリケーションを近代化・改善できるようにすることで、IBMのAI戦略とハイブリッド・クラウドを支援することを目的としている。
コンポーネント・インサイト
ソフトウェア・コンポーネント分野は、2023年に64.5%という最大の収益シェアで市場をリードし、予測期間中も業界を支配し続けると予想されている。この成長の背景には、不正行為の増加、能力の過大評価、予期せぬ結果、データプライバシーに対する懸念の高まりなどの要因がある。ジェネレーティブAIソフトウェアは、堅牢なMLモデルを通じてより強力になっているため、ファッション、エンターテインメント、輸送を含む様々な産業や分野で重要な役割を果たすと予想される。例えば、H&Mやアディダスのようなブランドは、ジェネレーティブAIを使って衣服のデザインやカスタムスニーカーを作成している。さらに、この技術は生地やプリントのユニークなパターンの生成にも使われており、デザイナーの時間と労力を節約している。
サービスセグメントは予測期間中、最も速いCAGRを記録すると予測されている。同分野の成長の背景には、データ保護、不正検知、取引予測、リスク要因モデリングに対する懸念の高まりがある。クラウドベースのジェネレーティブAIサービスは、柔軟性、拡張性、費用対効果を提供し、サービスセグメントの成長を促進するため、人気が高まると予想される。例えば、2023年4月、米国を拠点とするITサービス管理会社のアマゾン・ウェブ・サービス（AWS）は、Amazon Bedrockと複数のジェネレーティブAIサービスを発表した。このサービスは、チャットボットの構築、テキストの生成と要約、プロンプトに基づく画像の分類を行うための生成AIツール群をAWSの顧客に提供することを目的としている。
テクノロジー・インサイト
トランスフォーマー分野は2023年に最大の収益シェアを占めた。これは、テキストを画像に変換することを想定したText-to-image AIなどのトランスフォーマーアプリケーションの採用が増加していることに起因している。例えば、DALL-Eのような生成AIツールは、テキストデータを理解し、それに応じてデータを変換するトランスフォーマーである。GPT-3は、サンフランシスコを拠点とするAI研究所のOpenAIチームによって構築された変換器の一例である。このモデルは、人間が書いたように見えるテキストを生成し、詩や電子メールを作成することができる。
予測期間中、最も速いCAGRが見込まれるのは拡散ネットワーク分野である。画像合成の需要増加に対応するため、画像生成はBFSI、ヘルスケア、医療＆エンターテイメント、自動車＆輸送、防衛など様々な産業にとって不可欠となっており、企業、政府、公共に対して高い価値を提供する機能を備えている。さらに、拡散ネットワークは、ノイズの処理に優れ、トレーニングにほとんど労力を必要としない一方で、同程度またはそれ以上の品質を持つ著しく多様な画像を生成することで、Generative Adversarial Networks（GAN）の欠点に対処します。生成的AIに拡散ネットワークを使用することで、多様な画像の作成、様々な芸術的スタイルでのテキストのレンダリング、アニメーションなど、様々な独自の機能を活用することができる。
アプリケーション・インサイト
自然言語処理分野は 2023年に市場を支配し、2024年から2030年にかけて大きなCAGRで成長すると予測されている。NLPは強力な生成AIツールであり、テキストや音声の生成に数多く応用されている。ディープラーニングの進歩により、リカレントニューラルネットワーク（RNN）などのニューラルNLPモデルや、Google AI Languageの研究者が開発したBERT、米国のAI企業OpenAIが開発したGPT-3などの変換モデルが開発された。これらのモデルは、NLPベースの生成AIアプリケーションの精度と効率を大幅に向上させ、セグメントの成長を促進した。
コンピュータビジョン分野は、予測期間中、最も速いCAGRで成長すると予測されている。交通機関や自動車分野でコンピュータビジョンシステムが急速に採用されていることが、同分野の成長を牽引している。コンピュータビジョン市場を牽引する主な要因の1つに、コンピュータビジョンシステムの経済的メリットと組み合わされた、より迅速な処理とより高い精度が挙げられる。さらに、監視、ヘルスケア、モニタリングなどの非産業用途でコンピュータビジョンの使用が増加しており、コンピュータビジョン市場動向の有利な機会を生み出している。
モデル・インサイト
大規模言語セグメントは2023年に市場を支配し、2024年から2030年にかけて大きなCAGRで成長すると予測されている。このセグメントの成長は、ユーザーとの会話が可能なチャットボットから、製品説明や記事を作成できるコンテンツ生成ツールまで、さまざまなアプリケーションに起因している。大型言語モデルは、NLPアプリケーションの開発に関連する時間とコストの削減に役立つ可能性がある。ChatGPTのような大規模な言語モデルは、NLPで人気となっている。これらのモデルは人間のような言語を理解し、生成することができるため、様々なアプリケーションで有用である。
マルチモーダル生成モデルは、2024年から2030年にかけて最も速いCAGRが見込まれている。マルチモーダル生成モデルは、複数のモダリティからのデータを組み合わせることで、より高い精度とロバスト性を達成することができ、このセグメントの成長を促進する。画像・映像モデル分野は、従来の手法では困難または不可能な、高品質でリアルな画像・映像の迅速な作成を支援できるため、大きな成長率を示すだろう。さらに、画像合成は、エンターテインメントやゲーム目的で、よりリアルで没入感のある仮想世界を開発するためにも使われている。
最終用途の洞察
メディア＆エンターテインメント分野は、2023年に22.6％の最大収益シェアで市場をリードし、2024年から2030年にかけて大幅なCAGRで成長すると予測されている。より優れた広告キャンペーンを作成するためにジェネレーティブAIの採用が増加していることが、メディア＆エンターテインメント業界におけるこの技術の需要を促進すると考えられる。例えば、2023年1月、米国のインターネット・メディア、ニュース、エンターテインメント企業であるBuzzFeed, Inc.は、特定のコンテンツ提供を強化し、パーソナライズするために、米国を拠点とするAI企業であるOpen AIが提供するAIツールを使用する計画を発表した。物流市場におけるジェネレーティブAIは、ルート最適化、リスク管理、コミュニケーション、コラボレーションのために使用され、全体的な効率性を高め、コストを削減し、サプライチェーンプロセスの適応性を向上させる。
BFSIセグメントは、2024年から2030年にかけて最も速いCAGRを記録すると予想されている。このセグメントの成長は、不正行為を防止し、データを保護し、金融サービスにおける様々な利害関係者の動的なニーズを満たすために、この分野でAI＆MLの導入が増加していることに起因している。ジェネレーティブAIは、マーケティング画像やテキストを作成し、MLアプリケーションをより効率的で正確なものにするためのデータを生成することで、銀行業界に恩恵をもたらした。さらに、商業銀行業務におけるジェネレーティブAIは、複雑なシナリオにおける顧客の財務パフォーマンスに関するリアルタイムの質問への回答など、バックオフィス業務を加速させることができる。
地域インサイト
北米は2023年に40.2％の収益シェアで市場を支配し、予測期間には36.6％のCAGRで成長すると予測されている。これは、擬似想像＆医療の増加や銀行詐欺の増加などの要因によるものである。また、米国を拠点とするMeta社、Microsoft社、Google LLC社などの著名な市場プレーヤー、技術組織、専門家の存在が、地域市場の成長を促進するとみられる。この地域市場は、メディア＆エンターテインメント、ヘルスケア、その他の産業におけるAI生成コンテンツに対する需要の増加や、生成モデルのトレーニングに必要な大量のデータの入手可能性などの要因によっても牽引される。
米国のジェネレーティブAI市場動向
中小企業（SME）を含む様々な業界でディープラーニングと機械学習の採用が進んでいることから、予測期間中、米国市場の年平均成長率は最も速いと予想される。
欧州市場は、AIの導入が進んでいることから、この業界において有利な地域であると認識された。例えば、2019年1月には欧州委員会の「欧州連合のための人工知能（AI4EU）」プロジェクトが発足した。このプロジェクトの予算は2,100万米ドルで、欧州の技術力を高め、経済のさまざまな分野でAIの導入を加速させることを目的としていた。
英国のジェネレーティブAI市場動向
英国市場は、様々な産業で自動化と効率化が重視されるようになっていることから、予測期間中に最も速い年平均成長率で成長すると予想されている。企業はジェネレーティブAIを活用することで、従来は人間が大きく関与する必要があった作業を自動化し、時間とコストの節約につなげている。デザイン・プロトタイピング、コンテンツ作成、クリエイティブ・プロセスにおいてジェネレーティブAIによって達成される効率性の向上は、多様なセクターで広く採用される原動力となっている。
ドイツのジェネレーティブAI市場動向
ドイツ市場は、同国の強固なデジタルインフラにより、2024年から2030年にかけて最も速い年平均成長率で成長すると予想されている。同国の高度な通信ネットワークと高速インターネットへの広範なアクセスは、AIソリューションの実装に資する環境を作り出している。このデジタル・インフラは、生成AIシステムの効果的な機能にとって不可欠な要素である、シームレスなデータ交換と接続性を促進する。
アジア太平洋地域は、2024年から2030年までのCAGRが37.5%と最も速く成長すると予測されている。アジア太平洋地域におけるAIに関する政府のイニシアチブの増加とAIアプリケーションの採用拡大が、アジア太平洋地域の市場成長を促進している。また、同地域の市場成長は、クラウド・ネットワークやデータセンターに負荷をかけるビジネスのデジタル化が急速に進んでいることにも起因している。さらに、AIの採用は、市民社会のメンバーがAIデバイスの責任ある情報通のユーザーになることを可能にする組織を支援する。
中国ジェネレーティブAI市場動向
中国市場は、中国の教育セクターにおけるジェネレーティブAIの統合が進んでいることから、2024年から2030年にかけて最も速い年平均成長率で成長すると予想されている。教育機関はAI技術を活用して教育方法を強化し、パーソナライズされた学習体験を提供し、革新的な教育コンテンツを開発している。ジェネレーティブAIは、教育部門の進化するニーズに沿ったインタラクティブで適応性のある学習教材を作成する。学術的な進歩を追求することで、中国全土の教室や教育プラットフォームにおけるジェネレーティブAIソリューションの採用が加速している。
日本のジェネレーティブAI市場動向
日本市場は、高齢者人口の増加と医療需要の高まりにより、2024年から2030年にかけて最も速いCAGRで成長すると予想される。医療用画像解析や個別化された治療法の推奨などの生成的AIアプリケーションは、高齢化人口統計に関連する医療課題に対処する上で極めて重要である。先進医療技術の追求は、質の高い医療サービスを提供するという日本のコミットメントと合致しており、市場の成長に寄与している。
サウジアラビアの人工知能（AI）市場動向
サウジアラビア市場は、2024年から2030年にかけて最も早い年平均成長率で成長すると予想されている。これは、同国がスマートシティ開発に戦略的に注力しており、デジタルトランスフォーメーションが都市計画と管理にジェネレーティブAIを導入する機会を提供しているためである。ジェネレーティブAIは、都市サービス、交通管理、治安の最適化に貢献し、近代的で効率的な都市環境を構築するという目的に合致する。スマートシティを構築し、持続可能な都市開発のためにテクノロジーを活用するという政府の取り組みが、さまざまなスマートシティアプリケーションにおけるジェネレーティブAIの採用を後押ししている。
ジェネレーティブAI市場の主要企業の洞察
市場で事業を展開する主なプレーヤーには、Amazon Web Services, Inc.、Google LLC (Alphabet Inc.)、IBM、Microsoftなどがある。
アマゾン ウェブ サービス（AWS）は、ジェネレーティブAI向けのさまざまなソリューションとサービスを提供しています。これらのサービスは、エンタープライズグレードのセキュリティ、プライバシー、業界をリードする基盤モデルへのアクセスにより、ジェネレーティブAIアプリケーションの革新と拡張を支援します。AWSは、ジェネレーティブAIアプリケーションの開発とスケーリングを容易にするために、Amazon Bedrock、Amazon SageMaker、NVIDIA GPU搭載Amazon EC2インスタンス、AWS Trainium、AWS Inferentiaなどのツールを提供しています。
アルファベットの子会社であるグーグル合同会社は、検索エンジン、オンライン広告、コンピュータ・ソフトウェア、クラウド・コンピューティング、AIに注力する多国籍テクノロジー企業である。Google LLCは、Google Cloudプラットフォームを通じてジェネレーティブAIソリューションとサービスを提供している。同プラットフォームは、Google DeepMindのマルチモーダルモデルであるGeminiなどのツールを提供しており、様々な入力を理解し、異なるタイプの情報を組み合わせ、幅広い出力を生成することができる。さらに、Google CloudのGenerative AI Studioは、開発者が大規模なAIモデルと対話し、調整し、デプロイすることを可能にする。
MOSTLY AI Inc.とSynthesiaは、人工知能市場における他の市場参加者の一部である。
MOSTLY AI Inc.は、AIベースのソフトウェア、IT、ITコンサルティングサービスを提供するテクノロジー企業である。同社のシンセティック・データ・プラットフォームは、ディープ・ニューラル・ネットワークを活用して、代表的かつ現実的なデータを大規模にシミュレートし、そこから価値ある情報を保持すると同時に、内蔵のプライバシー・メカニズムにより、いかなる個人の再識別も不可能にする。
Synthesiaは、AIアルゴリズムを使用して動画を作成し、さまざまな言語に翻訳し、既存の映像を変更し、画像やテキストなどの入力に基づいて動画コンテンツを生成する技術企業であり、コンテンツ制作者がローカライズされたパーソナライズされた動画で動画制作を拡張できるようにする。
主なジェネレーティブAI企業：
以下は、ジェネレーティブAI市場の主要企業である。これらの企業は合計で最大の市場シェアを持ち、業界のトレンドを決定している。これらのジェネレーティブAI企業の財務、戦略マップ、製品を分析し、供給ネットワークをマッピングする。
シンセシア
株式会社MOSTLY AI
ジーニーAI株式会社
アマゾン・ウェブ・サービス
IBM
グーグル合同会社
マイクロソフト
アドビ
リフレーズ.ai
D-ID
最近の動向
2023年4月、マイクロソフト社はアメリカのヘルスケア・ソフトウェア会社であるエピック・システムズ社と提携し、大規模言語モデル・ツールとAIをエピック社の電子カルテ・ソフトウェアに組み込んだ。この提携は、生成的AIを利用して、医療従事者の生産性を向上させるとともに、管理負担を軽減することを目的としている
2021年3月、MOSTLY AI Inc.はオーストラリアの銀行Erste Groupと提携し、AIベースの合成データソリューションを提供することを発表した。エルステ・グループは合成データを活用することで、デジタル・バンキングのイノベーションを促進し、データに基づく開発を可能にすることを目指しています。
世界のジェネレーティブAI市場レポート・セグメンテーション
本レポートでは、世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、2017年から2030年までの各サブセグメントにおける最新の業界動向の分析を提供している。この調査に関してGrand View Research社は、世界のジェネレーティブAI市場調査レポートをコンポーネント、技術、最終用途、用途、モデル、地域に基づいて区分している：
コンポーネントの展望（売上高、10億米ドル、2017～2030年）
ソフトウェア
サービス
技術展望（売上高、10億米ドル、2017年～2030年）
生成的逆数ネットワーク (GANs)
トランスフォーマー
変分オートエンコーダ
拡散ネットワーク
最終用途の展望（売上高、10億米ドル、2017年～2030年）
メディア＆エンターテイメント
BFSI
IT・通信
ヘルスケア
自動車・運輸
ゲーミング
その他
アプリケーションの展望（売上高、10億米ドル、2017年～2030年）
コンピュータ・ビジョン
自然言語処理
ロボット工学とオートメーション
コンテンツ・ジェネレーション
チャットボットとインテリジェント・バーチャルアシスタント
予測分析
その他
モデル展望（売上高、10億米ドル、2017～2030年）
大規模言語モデル
画像と映像の生成モデル
マルチモーダル生成モデル
その他
地域別展望（売上高、10億米ドル、2017年～2030年）
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
アジア太平洋
中国
インド
日本
オーストラリア
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
チリ
アルゼンチン
中東・アフリカ
アラブ首長国連邦
サウジアラビア
南アフリカ
第1章 方法論と範囲
1.1 市場セグメンテーションとスコープ
1.2 セグメントの定義
1.2.1.コンポーネント
1.2.2. テクノロジー
1.2.3. 最終用途
1.2.4.用途
1.2.5.モデル
1.2.6. 地域範囲
推定と予測のタイムライン
調査方法
1.4.情報調達
購入データベース
GVR社内データベース
1.4.3. 二次情報源
1.4.4.一次調査
1.4.5.一次調査の内容
北米での一次インタビューデータ
ヨーロッパにおける一次インタビューデータ
アジア太平洋地域一次取材データ
中南米一次取材データ
1.4.5.5.MEAにおける一次インタビューデータ
1.5.情報・データ分析
1.5.1. データ分析モデル
1.6.市場策定と検証
モデル詳細
商品フロー分析（モデル1）
アプローチ1：商品フローアプローチ
1.7.3. 出来高価格分析（モデル2）
アプローチ2：出来高価格分析
二次資料リスト
1.9. 一次資料リスト
1.10. 目的
第2章 エグゼクティブサマリー
市場展望
2.2. セグメント別展望
2.2.1.コンポーネント
2.2.2. 技術展望
2.2.3. 最終用途の展望
2.2.4.用途展望
2.2.5.モデル展望
2.3.競合他社の洞察
第3章 ジェネレーティブAI市場の変数、トレンド、スコープ
市場系統の展望
3.1.1.親市場の展望
3.1.2.関連・付随市場の展望
市場ダイナミクス
3.2.1.市場ドライバー分析
新規技術の応用拡大
業界全体におけるワークフローの近代化需要の高まり
3.2.2. 市場阻害要因分析
3.2.2.1.熟練労働者の不足と高い導入コスト
市場機会分析
テクノロジー企業における研究開発活動の活発化
3.3.ジェネレーティブAI市場分析ツール
3.3.1. 産業分析 – ポーターの分析
3.3.1.1. サプライヤーの力
買い手の力
3.3.1.3. 代替の脅威
新規参入の脅威
競合他社との競争
PESTEL分析
3.3.2.1.政治情勢
経済情勢
3.3.2.3. 社会的ランドスケープ
3.3.2.4.技術的ランドスケープ
3.3.2.5.環境的ランドスケープ
3.3.2.6.法的環境
第4章 ジェネレーティブAI市場：コンポーネント推定とトレンド分析
4.1 コンポーネント市場シェア、2023年＆2030年
4.2 セグメントダッシュボード
4.3 ジェネレーティブAIの世界市場：コンポーネント別展望
4.4 以下の2017～2030年の市場規模・予測と動向分析
ソフトウェア
2017年から2030年までの市場推定・予測（USD Million）
サービス
4.4.2.1.市場の2017年から2030年までの推計と予測（USD Million）
第5章 ジェネレーティブAI市場：技術推計と動向分析
5.1 技術市場シェア、2023年および2030年
5.2 セグメントダッシュボード
5.3 技術別ジェネレーティブAIの世界市場展望
5.4 以下の2017～2030年の市場規模・予測と動向分析
5.4.1.生成逆数ネットワーク（GANs）
2017年から2030年までの市場予測・推計（USD Million）
5.4.2.トランスフォーマー
5.4.2.1.2017年から2030年までの市場の推定と予測（USD Million）
5.4.3. 変分オートエンコーダ
2017～2030年の市場予測（百万米ドル）
拡散ネットワーク
2017～2030年の市場の推定と予測（USD Million）
第6章 ジェネレーティブAI市場：エンドユースの推定と動向分析
6.1 エンドユース市場シェア、2023年・2030年
6.2 セグメントダッシュボード
6.3 ジェネレーティブAIの世界市場：用途別展望
6.4 以下の2017年～2030年の市場規模予測・トレンド分析
6.4.1. メディア＆エンターテインメント
2017年から2030年までの市場推定・予測（百万米ドル）
6.4.2.BFSI市場
6.4.2.1.2017年から2030年までの市場の推定と予測（百万米ドル）
IT・通信
2017年から2030年までの市場の推定と予測（USD Million）
6.4.4. ヘルスケア
2017年から2030年までの市場の推定と予測（USD Million）
自動車・運輸
2017年から2030年までの市場の推定と予測（USD Million）
ゲーム
2017年から2030年までの市場の推定と予測（USD Million）
6.4.7. その他
2017年から2030年までの市場予測（USD Million）
第7章 ジェネレーティブAI市場：アプリケーション推定と動向分析
7.1 アプリケーション市場シェア、2023年・2030年
7.2 セグメントダッシュボード
7.3 ジェネレーティブAIの世界市場：用途別展望
7.4 以下の2017年～2030年の市場規模予測・トレンド分析
7.4.1. コンピュータビジョン
2017年から2030年までの市場推定・予測（百万米ドル）
7.4.2.自然言語処理
7.4.2.1.2017年から2030年までの市場の推定と予測（百万米ドル）
ロボティクスとオートメーション
2017年から2030年までの市場の推定と予測（USD Million）
7.4.4. コンテンツ生成
2017年から2030年までの市場の推定と予測（USD Million）
7.4.5. チャットボットとインテリジェントバーチャルアシスタント
2017年から2030年までの市場の推定と予測（USD Million）
予測分析
2017年から2030年までの市場の推定と予測（USD Million）
7.4.7. その他
2017年から2030年までの市場の推定と予測（USD Million）
第8章 ジェネレーティブAI市場：モデル推定と動向分析
8.1 モデル市場シェア、2023年・2030年
8.2 セグメントダッシュボード
8.3 ジェネレーティブAIの世界市場：モデル別展望
8.4 以下の2017～2030年の市場規模予測・トレンド分析
8.4.1.大規模言語モデル
2017年から2030年までの市場予測・推計（百万米ドル）
画像・動画生成モデル
8.4.2.1.2017年から2030年までの市場予測および予測（百万米ドル）
8.4.3. マルチモーダル生成モデル
2017～2030年の市場予測（百万米ドル）
8.4.4. その他
2017～2030年の市場の推定と予測（USD Million）
第9章 ジェネレーティブAI市場：地域別推定と動向分析
9.1 地域別市場シェア分析、2023年・2030年
9.2 地域別市場ダッシュボード
9.3 世界の地域別市場スナップショット
9.4.市場規模、および予測トレンド分析、2017年～2030年
9.5. 北米
9.5.1. 米国
主要国のダイナミクス
9.5.1.2. 規制の枠組み／償還構造
競合シナリオ
9.5.1.4. 2017～2030年の米国市場の推定と予測（百万米ドル）
9.5.2. カナダ
9.5.2.1.主要国のダイナミクス
9.5.2.2. 規制の枠組み／償還構造
競合シナリオ
9.5.2.4.カナダ市場の2017～2030年の推定と予測（百万米ドル）
9.6 欧州
英国
主要カントリーダイナミクス
9.6.1.2. 規制の枠組み／償還構造
9.6.1.3. 競争シナリオ
イギリス市場の予測および2017～2030年 (百万米ドル)
ドイツ
9.6.2.1.主要国の動向
9.6.2.2. 規制の枠組み／償還構造
9.6.2.3. 競争シナリオ
ドイツ市場の推計と予測 2017～2030 (百万米ドル)
9.6.3. フランス
主要国のダイナミクス
9.6.3.2. 規制の枠組み／償還構造
9.6.3.3. 競争シナリオ
フランス市場の推定と予測 2017～2030 (百万米ドル)
9.6.4. イタリア
主要国の動向
9.6.4.2. 規制の枠組み／償還構造
9.6.4.3. 競争シナリオ
イタリア市場の推定と予測 2017～2030 (USD Million)
9.7 アジア太平洋
日本
主要国のダイナミクス
9.7.1.2. 規制の枠組み／償還構造
9.7.1.3. 競争シナリオ
2017年から2030年までの日本市場の推定と予測（百万米ドル）
9.7.2. 中国
9.7.2.1.主要国のダイナミクス
9.7.2.2. 規制の枠組み／償還構造
9.7.2.3. 競争シナリオ
9.7.2.4.中国市場の2017～2030年の推定と予測（百万米ドル）
インド
主要カントリーダイナミクス
9.7.3.2. 規制の枠組み／償還構造
9.7.3.3. 競争シナリオ
インド市場の推計と予測 2017～2030 (USD Million)
オーストラリア
主要カントリーダイナミクス
9.7.4.2. 規制の枠組み／償還構造
9.7.4.3. 競争シナリオ
オーストラリア市場の2017～2030年の推定と予測（百万米ドル）
9.7.5. 韓国
主要カントリーダイナミクス
9.7.5.2. 規制の枠組み／償還構造
9.7.5.3. 競争シナリオ
韓国市場の予測および2017～2030年 （百万米ドル）
9.8. ラテンアメリカ
ブラジル
主要カントリーダイナミクス
9.8.1.2. 規制の枠組み／償還構造
9.8.1.3. 競争シナリオ
ブラジル市場の2017～2030年の推定と予測（百万米ドル）
9.8.2. メキシコ
9.8.2.1.主要カントリーダイナミクス
9.8.2.2. 規制の枠組み／償還構造
9.8.2.3. 競争シナリオ
9.8.2.4.メキシコ市場の2017～2030年の推定と予測（百万米ドル）
9.8.3. アルゼンチン
主要カントリーダイナミクス
9.8.3.2. 規制の枠組み／償還構造
9.8.3.3. 競争シナリオ
アルゼンチン市場の予測および2017～2030年 （百万米ドル）
9.9. MEA
9.9.1. 南アフリカ
主要国の動向
9.9.1.2. 規制の枠組み／償還構造
9.9.1.3. 競争シナリオ
9.9.1.4. 南アフリカ市場の2017～2030年の推定と予測（百万米ドル）
9.9.2. サウジアラビア
9.9.2.1.主要国の市場動向
9.9.2.2. 規制の枠組み／償還構造
9.9.2.3. 競争シナリオ
9.9.2.4.サウジアラビアの2017～2030年市場予測（百万米ドル）
UAE 9.9.3.
主要国の動向
9.9.3.2. 規制の枠組み／償還構造
9.9.3.3. 競争シナリオ
UAEの2017～2030年市場予測（百万米ドル）
第10章 競争環境競合情勢
10.1 主要市場参入企業別の最新動向と影響分析
10.2 企業／競合の分類
ベンダーランドスケープ
主要代理店およびチャネルパートナーのリスト
10.3.2. 主要顧客
企業プロフィール
10.4.1. アドビ
10.4.1.1. 会社概要
10.4.1.2. 財務業績
10.4.1.3. 製品ベンチマーク
10.4.1.4. 戦略的取り組み
10.4.2.アマゾン・ウェブ・サービス
10.4.2.1.会社概要
10.4.2.2. 財務業績
10.4.2.3. 製品ベンチマーク
10.4.2.4.戦略的取り組み
10.4.3. ディーアイディー
10.4.3.1. 会社概要
10.4.3.2. 業績
10.4.3.3. 製品ベンチマーク
10.4.3.4. 戦略的取り組み
10.4.4. ジーニーエーアイ株式会社
10.4.4.1. 会社概要
10.4.4.2. 財務業績
10.4.4.3. 製品ベンチマーク
10.4.4.4. 戦略的取り組み
10.4.5. グーグル
10.4.5.1. 会社概要
10.4.5.2. 財務パフォーマンス
10.4.5.3. 製品ベンチマーク
10.4.5.4. 戦略的取り組み
10.4.6. インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
10.4.6.1. 会社概要
10.4.6.2. 財務業績
10.4.6.3. 製品ベンチマーク
10.4.6.4. 戦略的取り組み
10.4.7. マイクロソフト
10.4.7.1. 会社概要
10.4.7.2. 業績
10.4.7.3. 製品ベンチマーク
10.4.7.4. 戦略的取り組み
10.4.8. MOSTLY AI Inc.
10.4.8.1. 会社概要
10.4.8.2. 財務業績
10.4.8.3. 製品ベンチマーク
10.4.8.4. 戦略的取り組み
10.4.9. Rephrase.ai
10.4.9.1. 会社概要
10.4.9.2. 財務パフォーマンス
10.4.9.3. 製品ベンチマーク
10.4.9.4. 戦略的取り組み
10.4.10. シンセシア
10.4.10.1 会社概要
10.4.10.2. 業績
10.4.10.3. 製品ベンチマーク
10.4.10.4. 戦略的取り組み
テーブル一覧
表1 略語一覧
表2 北米のジェネレーティブAI市場、地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表3 北米のジェネレーティブAI市場、コンポーネント別、2017年～2030年（USD Million）
表4 北米のジェネレーティブAI市場、技術別、2017年～2030年（USD Million）
表5 北米のジェネレーティブAI市場、エンドユース別、2017年～2030年（USD Million）
表6 北米のジェネレーティブAI市場、用途別、2017年～2030年（USD Million）
表7 北米のジェネレーティブAI市場、モデル別、2017年～2030年（USD Million）
表8 米国のジェネレーティブAI市場、コンポーネント別、2017年～2030年（USD Million）
表9 米国のジェネレーティブAI市場、技術別、2017年～2030年（USD Million）
表10 米国のジェネレーティブAI市場：エンドユース別、2017年～2030年（USD Million）
表11 米国のジェネレーティブAI市場、用途別、2017年～2030年（USD Million）
表12 米国のジェネレーティブAI市場、モデル別、2017年～2030年（USD Million）
表13 カナダのジェネレーティブAI市場：コンポーネント別、2017年～2030年（百万米ドル）
表14 カナダのジェネレーティブAI市場、技術別、2017年～2030年（百万米ドル）
表15 カナダのジェネレーティブAI市場：エンドユース別、2017年～2030年（USD Million）
表16 カナダのジェネレーティブAI市場：用途別、2017年～2030年（USD Million）
表17 カナダのジェネレーティブAI市場：モデル別、2017年～2030年（USD Million）
表18 欧州のジェネレーティブAI市場、地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表19 欧州ジェネレーティブAI市場、コンポーネント別、2017年～2030年（USD Million）
表20 欧州のジェネレーティブAI市場、技術別、2017年～2030年（USD Million）
表21 欧州のジェネレーティブAI市場、エンドユース別、2017年～2030年（USD Million）
表22 欧州のジェネレーティブAI市場、用途別、2017年～2030年（USD Million）
表23 欧州のジェネレーティブAI市場、モデル別、2017年～2030年（USD Million）
表24 ドイツのジェネレーティブAI市場、コンポーネント別、2017年～2030年（USD Million）
表25 ドイツのジェネレーティブAI市場、技術別、2017年～2030年（USD Million）
表26 ドイツのジェネレーティブAI市場：最終用途別、2017年～2030年（USD Million）
表27 ドイツのジェネレーティブAI市場、用途別、2017年～2030年（USD Million）
表28 ドイツのジェネレーティブAI市場：モデル別、2017年～2030年（USD Million）
表29 英国ジェネレーティブAI市場：コンポーネント別、2017年～2030年（USD Million）
表30 英国ジェネレーティブAI市場：技術別、2017年～2030年（USD Million）
表31 英国ジェネレーティブAI市場：エンドユース別：2017年～2030年（USD Million）
表32 英国ジェネレーティブAI市場：用途別、2017年～2030年（USD Million）
表33 英国ジェネレーティブAI市場：モデル別、2017年～2030年（USD Million）
表34 フランスのジェネレーティブAI市場：コンポーネント別、2017年～2030年（USD Million）
表35 フランスのジェネレーティブAI市場：技術別、2017年～2030年（USD Million）
表36 フランスのジェネレーティブAI市場：最終用途別、2017年～2030年（USD Million）
表37 フランスのジェネレーティブAI市場：用途別、2017年～2030年（USD Million）
表38 フランスのジェネレーティブAI市場：モデル別、2017年～2030年（USD Million）
表39 イタリアのジェネレーティブAI市場：コンポーネント別、2017年～2030年（USD Million）
表40 イタリアのジェネレーティブAI市場：技術別、2017年～2030年（USD Million）
表41 イタリアのジェネレーティブAI市場：最終用途別、2017年～2030年（USD Million）
表42 イタリアのジェネレーティブAI市場：用途別、2017年～2030年（USD Million）
表43 イタリアのジェネレーティブAI市場：モデル別、2017年～2030年（百万米ドル）
表44 アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場、地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表45 アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場、コンポーネント別、2017年～2030年（百万米ドル）
表46 アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場、技術別、2017年～2030年（百万米ドル）
表47 アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場、エンドユース別、2017年～2030年（百万米ドル）
表48 アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場、用途別、2017年～2030年（百万米ドル）
表49 アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場、モデル別、2017年～2030年（百万米ドル）
表50 中国ジェネレーティブAI市場、コンポーネント別、2017年～2030年（百万米ドル）
表51 中国ジェネレーティブAI市場、技術別、2017年～2030年（百万米ドル）
表52 中国ジェネレーティブAI市場：エンドユース別、2017年～2030年（百万米ドル）
表53 中国ジェネレーティブAI市場、用途別、2017年～2030年 （百万米ドル）
表54 中国ジェネレーティブAI市場、モデル別、2017年～2030年（USD Million）
表55 日本ジェネレーティブAI市場、コンポーネント別、2017年～2030年（USD Million）
表56 日本ジェネレーティブAI市場、技術別、2017年～2030年（USD Million）
表57 日本ジェネレーティブAI市場：エンドユース別、2017年～2030年（USD Million）
表58 日本ジェネレーティブAI市場、用途別、2017年～2030年（USD Million）
表59 日本ジェネレーティブAI市場：モデル別、2017年～2030年（USD Million）
表60 インドのジェネレーティブAI市場：コンポーネント別、2017年～2030年（USD Million）
表61 インドのジェネレーティブAI市場：技術別、2017年～2030年（USD Million）
表62 インドのジェネレーティブAI市場：エンドユース別、2017年～2030年（USD Million）
表63 インドのジェネレーティブAI市場：用途別、2017年～2030年（USD Million）
表64 インドのジェネレーティブAI市場：モデル別、2017年～2030年（USD Million）
表65 韓国ジェネレーティブAI市場：コンポーネント別：2017年～2030年（USD Million）
表66 韓国ジェネレーティブAI市場：技術別：2017年～2030年（USD Million）
表67 韓国ジェネレーティブAI市場：最終用途別：2017年～2030年（USD Million）
表68 韓国ジェネレーティブAI市場：用途別：2017年～2030年（USD Million）
表69 韓国ジェネレーティブAI市場：モデル別、2017年～2030年（USD Million）
表70 オーストラリアのジェネレーティブAI市場：コンポーネント別、2017年～2030年（USD Million）
表71 オーストラリアのジェネレーティブAI市場：技術別、2017年～2030年（USD Million）
表72 オーストラリアのジェネレーティブAI市場：最終用途別、2017年～2030年（USD Million）
表73 オーストラリアのジェネレーティブAI市場：用途別、2017年～2030年（USD Million）
表74 オーストラリアのジェネレーティブAI市場：モデル別、2017年～2030年（USD Million）
表75 ラテンアメリカのジェネレーティブAI市場、コンポーネント別、2017年～2030年 （百万米ドル）
表76 中南米のジェネレーティブAI市場：技術別、2017年～2030年（百万米ドル）
表77 ラテンアメリカの外科的アブレーション市場：最終用途別、2017年～2030年（USD Million）
表78 ラテンアメリカのジェネレーティブAI市場、用途別、2017年 – 2030年 （百万米ドル）
表79 ラテンアメリカのジェネレーティブAI市場、モデル別、2017年～2030年 （百万米ドル）
表80 ブラジルのジェネレーティブAI市場：コンポーネント別、2017年～2030年（USD Million）
表81 ブラジルのジェネレーティブAI市場：技術別、2017年～2030年（USD Million）
表82 ブラジルの外科的アブレーション市場：最終用途別、2017年～2030年（USD Million）
表83 ブラジルジェネレーティブAI市場：用途別、2017年～2030年（USD Million）
表84 ブラジルのジェネレーティブAI市場：モデル別、2017年～2030年（USD Million）
表85 メキシコのジェネレーティブAI市場：コンポーネント別、2017年～2030年（USD Million）
表86 メキシコのジェネレーティブAI市場：技術別、2017年～2030年（USD Million）
表87 メキシコの外科的アブレーション市場：最終用途別、2017年～2030年（USD Million）
表88 メキシコのジェネレーティブAI市場：用途別、2017年～2030年（USD Million）
表89 メキシコのジェネレーティブAI市場：モデル別、2017年～2030年（USD Million）
表90 アルゼンチンのジェネレーティブAI市場：コンポーネント別：2017～2030年（百万米ドル）
表91 アルゼンチンのジェネレーティブAI市場：技術別、2017年～2030年（USD Million）
表92 アルゼンチンの外科的アブレーション市場：最終用途別：2017年～2030年（USD Million）
表93 アルゼンチンのジェネレーティブAI市場：用途別、2017年～2030年（USD Million）
表94 アルゼンチンのジェネレーティブAI市場：モデル別、2017年～2030年（USD Million）
表95 MEAジェネレーティブAI市場：地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表96 MEAジェネレーティブAI市場：コンポーネント別：2017年～2030年（百万米ドル）
表97 MEAジェネレーティブAI市場：技術別、2017年～2030年（百万米ドル）
表98 MEAジェネレーティブAI市場：最終用途別、2017年～2030年（百万米ドル）
表99 MEAジェネレーティブAI市場：用途別、2017年～2030年（百万米ドル）
表100 MEAジェネレーティブAI市場：モデル別、2017年～2030年（百万米ドル）
表101 南アフリカのジェネレーティブAI市場、コンポーネント別、2017年～2030年 （百万米ドル）
表102 南アフリカのジェネレーティブAI市場：技術別、2017年～2030年（百万米ドル）
表103 南アフリカのジェネレーティブAI市場：最終用途別、2017年～2030年（USD Million）
表104 南アフリカのジェネレーティブAI市場：用途別、2017年～2030年（USD Million）
表105 南アフリカのジェネレーティブAI市場：モデル別、2017年～2030年（USD Million）
表106 サウジアラビアのジェネレーティブAI市場：コンポーネント別、2017年～2030年（百万米ドル）
表107 サウジアラビアのジェネレーティブAI市場：技術別、2017年～2030年（百万米ドル）
表108 サウジアラビアのジェネレーティブAI市場：最終用途別、2017年～2030年（USD Million）
表109 サウジアラビアのジェネレーティブAI市場：用途別、2017年～2030年（USD Million）
表110 サウジアラビア・アメリカのジェネレーティブAI市場：モデル別、2017年～2030年（USD Million）
表111 UAEジェネレーティブAI市場：コンポーネント別：2017年～2030年（USD Million）
表112 UAEジェネレーティブAI市場：技術別：2017年～2030年（USD Million）
表113 UAEジェネレーティブAI市場：エンドユース別：2017～2030年（USD Million）
表114 UAEジェネレーティブAI市場：用途別、2017年～2030年（USD Million）
表115 UAEアメリカのジェネレーティブAI市場：モデル別、2017年～2030年（USD Million）
図表一覧
図1 市場調査のプロセス
図2 データの三角測量技法
図3 一次調査のパターン
図4 北米での一次インタビュー
図5 欧州における一次インタビュー
図6 アジア太平洋地域における一次インタビュー
図7 中南米における一次インタビュー
図8 MEAにおける一次インタビュー
図9 市場調査のアプローチ
図10 バリューチェーンに基づくサイジングと予測
図11 市場シェア評価のためのQFDモデリング
図12 市場形成と検証
図13 ジェネレーティブAI市場：市場展望
図14 ジェネレーティブAIの競合洞察
図15 親市場の展望
図16 関連・付随市場の展望
図17 普及・成長展望マッピング
図18 業界バリューチェーン分析
図19 ジェネレーティブAI市場のドライバーインパクト
図20 ジェネレーティブAI市場の阻害要因
図21 ジェネレーティブAI市場の戦略的取り組み分析
図22 ジェネレーティブAI市場コンポーネントの動き分析
図23 ジェネレーティブAI市場：コンポーネントの展望と要点
図24 ソフトウェア市場の推計と予測（2017年～2030年
図25 サービスの推定と予測、2017年～2030年
図26 ジェネレーティブAI市場技術の動き分析
図27 ジェネレーティブAI市場技術の展望と要点
図28 Generative Adversarial Networks（GAN）市場の推計と予測、2017年～2030年
図29 変圧器市場の推定と予測、2017年～2030年
図30 変分オートエンコーダ市場の推定と予測、2017年～2030年
図31 拡散ネットワーク市場の推計と予測、2017年～2030年
図32 ジェネレーティブAI市場エンドユースの動き分析
図33 ジェネレーティブAI市場：エンドユースの展望と要点
図34 メディア＆エンターテインメント市場の推計と予測、2017年～2030年
図35 BFSI市場の推計と予測、2017年～2030年
図36 IT・通信市場の推計と予測、2017年～2030年
図37 ヘルスケア市場の推計と予測、2017年～2030年
図38 自動車・運輸市場の推計と予測、2017年～2030年
図39 ゲーム市場の推定と予測、2017年～2030年
図40 その他市場の推計と予測、2017年～2030年
図41 ジェネレーティブAI市場アプリケーション移動分析
図42 ジェネレーティブAI市場アプリケーションの展望と要点
図43 コンピュータビジョン市場の推定と予測、2017年～2030年
図44 NLP市場の推定と予測、2017年～2030年
図45 ロボティクスとオートメーション市場の推定と予測、2017年～2030年
図46 コンテンツ生成市場の推定と予測、2017年～2030年
図47 チャットボットとインテリジェントバーチャルアシスタント市場の推定と予測、2017年～2030年
図48 予測分析市場の推定と予測、2017年～2030年
図49 その他市場の推定と予測、2017年～2030年
図50 ジェネレーティブAI市場モデルムーブメント分析
図51 ジェネレーティブAI市場モデルの展望と要点
図52 大言語モデル市場の推計と予測、2017年～2030年
図53 画像・動画生成モデル市場の推計と予測、2017年～2030年
図54 マルチモーダル生成モデル市場の推定と予測、2017年～2030年
図55 その他市場の推定と予測、2017年～2030年
図56 世界のジェネレーティブAI市場地域別動向分析
図57 ジェネレーティブAIの世界市場地域別の展望と要点
図58 北米のジェネレーティブAI市場の推計と予測、2017年～2030年
図59 米国ジェネレーティブAI市場の推計と予測、2017年～2030年
図60 カナダのジェネレーティブAI市場の推計と予測、2017年～2030年
図61 欧州のジェネレーティブAI市場の推計と予測、2017年～2030年
図62 イギリスのジェネレーティブAI市場の推計と予測、2017年～2030年
図63 ドイツのジェネレーティブAI市場の推定と予測、2017年～2030年
図64 フランスのジェネレーティブAI市場の推定と予測、2017年～2030年
図65 イタリアのジェネレーティブAI市場の推定と予測、2017年～2030年
図66 アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場の推定と予測、2017年～2030年
図67 中国ジェネレーティブAI市場の推定と予測、2017年～2030年
図68 日本ジェネレーティブAI市場の推定と予測、2017年～2030年
図69 インドのジェネレーティブAI市場の推定と予測、2017年～2030年
図70 韓国ジェネレーティブAI市場の推定と予測、2017年～2030年
図71 オーストラリアのジェネレーティブAI市場の推定と予測、2017年～2030年
図72 中南米のジェネレーティブAI市場の推定と予測、2017年～2030年
図73 ブラジルジェネレーティブAI市場の予測・推移、2017年～2030年
図74 メキシコのジェネレーティブAI市場の推定と予測、2017年～2030年
図75 アルゼンチンジェネレーティブAI市場の予測・推移、2017年～2030年
図76 中東・アフリカのジェネレーティブAI市場の予測・推移、2017年～2030年
図77 南アフリカのジェネレーティブAI市場の推定と予測、2017年～2030年
図78 サウジアラビアのジェネレーティブAI市場の推定と予測、2017年～2030年
図79 UAEジェネレーティブAI市場の予測・推移、2017年～2030年
図80 主要企業の分類
図81 各社の市場ポジショニング
図82 主要企業の市場シェア分析（2023年
図83 戦略的フレームワーク
