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[2023年の評価額113億米ドルから2030年には768億米ドルに拡大すると予測されている。この成長は、定義された予測期間中に31.5%という称賛に値する複合年間成長率（CAGR）で実現する予定である。ジェネレーティブAI市場は、主に無数の影響力のあるビジネスドライバーに起因して、この予測期間中に大幅な成長ペースを示すと考えられている。いくつかの極めて重要な要因がジェネレーティブAI市場の上昇を後押ししている。これらの要因には、人工知能（AI）とディープラーニング技術の継続的な進歩が含まれ、イノベーションを助長する環境を育成している。さらに、コンテンツ制作の急増やクリエイティブなアプリケーションに対する需要の急増も、大規模言語モデル市場の拡大に大きく貢献しており、ジェネレーティブAI業界を後押ししています。革新的なクラウド・ストレージ・ソリューションの導入により、データへのアクセスが便利になり、データ活用の障壁が取り除かれることで、成長軌道がさらに加速している。
2030年までのジェネレーティブAIの技術ロードマップ
ジェネレーティブAI市場レポートでは、2030年までの技術ロードマップを網羅し、短期、中期、長期の展開に関する洞察を掲載している。
短期（2023-2025年）：
LLMを様々な用途に合わせて微調整・最適化することで、より正確で文脈を考慮したテキスト生成が可能になる。
テキストベースのジェネレーティブAIを画像や動画などの他のモダリティと統合し、ジェネレーティブAI市場の多様なニーズに応える。
中期（2026-2028年）：
AI生成モデルは、ますますドメインに特化したものになるだろう。大規模言語モデル市場において、AIが生成するコンテンツを特定の業界やニッチに合わせることが優先されるようになるだろう。
ユーザーは、スタイル、トーン、その他の属性をきめ細かくコントロールできるようになり、AIが生成するコンテンツはより多様で、多様なLLM市場に適したものになる。
ジェネレーティブAIモデルは、業界全体で一般的に使用されている既存のソフトウェアやプラットフォームとシームレスに統合できるように設計される。
長期（2029-2030年）：
芸術、音楽、文学など幅広い領域で新しい作品を生成できる、完全に自律的な生成AIシステムの出現。
研究者たちがこれらの技術の可能性を探求し続ける中、発見と素材デザインにおけるジェネレーティブAIの利用が増加している。
ジェネレーティブAIの倫理的使用のためのガイドラインを開発し、LLM市場とジェネレーティブAIのエコシステム全体にわたる多様なアプリケーションにとって安全で有益な方法で使用されることを保証する。
市場ダイナミクス
ドライバーAIとディープラーニングの進化
急速に進化する人工知能（AI）は、ビジネスの領域全体に大きな変革をもたらしつつある。マーケティング、営業、財務、人事など、企業内の重要な部門は、新たなAI主導型アプリケーションの可能性を活用するための主要な領域である。AIの台頭は他に類を見ないほどのパラダイムシフトであり、これまでのシフトとは比べものにならないペースで進んでいる。クラウド・コンピューティング、5Gコネクティビティ、モノのインターネット（IoT）などの技術的進歩が変革の先駆けとなったことは否定できないが、AIに見られるような急速な進化を示したものはない。
この軌跡の中心となっているのが、ディープラーニング（深層学習）の概念である。ディープラーニングとは、システムがデータからパターンを識別し、その習熟度を段階的に高めていくことを可能にするAIのアルゴリズムアプローチである。ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークによって補完され、急成長するAIの主軸を構成している。これらの人工ニューラルネットワークは、人間の脳をエミュレートするように巧妙に設計されており、一般化された学習モデルの構築を加速させるために、膨大なデータセットで訓練することができる。従来の機械学習モデルは、人工ニューラルネットワークに取って代わられつつある。この変革は、シングルショット・マルチボックス検出器（SSD）や生成的敵対ネットワーク（GAN）のような革新的なコンピューティング技術によって促進され、LLM市場や広範なジェネレーティブAI市場で革命を組織している。
制約：バイアスや不正確な出力に関する問題
ジェネレーティブAIソリューションの成長軌道は、高品質な入力データへのアクセスが限られているという形で大きなハードルに遭遇する。AIのパフォーマンスの有効性は、アルゴリズムに供給されるデータの質と密接に結びついている。劣悪なデータでAIモデルを訓練しようとすると、期待される結果に食い違いが生じ、最適な結果を得られないモデルさえある。欠陥のある、無関係な、あるいは操作されたデータセットの存在は、特に真実とAIの予測との間に不一致が生じた場合、財務上のリスクをもたらす。
同じような文脈で、グーグルが大いに期待しているAIチャットボットツール「Bard」は、デモ中の誤った応答により、リリース前の精査に直面している。この事件は、企業がマイクロソフトが支援するChatGPTのようなAI技術を自社製品に取り入れようと競争する中で、トップクラスの学習データを確保することの難しさを浮き彫りにしている。
バイアスの軽減は、ChatGPTや同様のツールによって生成されたいくつかの出力で明らかなように、LLM市場やジェネレーティブ市場全体にとって継続的な懸念であり続けている。偏った学習データやモデル・アーキテクチャなど、さまざまな原因から生じるバイアスを考慮し、公平性を確保するためには不断の努力が必要です。もし対処されなければ、偏ったAIモデルは不公平を永続させ、特定の人口統計学的グループに対して差別的、攻撃的、または不正確な回答をもたらす可能性がある。
チャンス大規模言語モデル（LLM）の急速な拡大
LLM市場の急拡大は、幅広いジェネレーティブAI市場において極めて重要な成長ドライバーとなっている。近年、LLMは爆発的な成長を遂げているが、これにはいくつかの要因がある。OpenAIのGPT-3 & GPT-4（テキスト）、MetaのLLaMA（チャットとコード）、GoogleのLaMDA（会話対話）などのLLMは、自然言語理解と生成において目覚ましい能力を発揮しています。LLMは年間平均10倍の規模と高度化を遂げており、大規模言語モデル市場に新たなチャンスをもたらしている。LLMは人間のようなテキストを生成し、言語を翻訳し、質問に答え、さらには芸術や音楽を生成するような創造的なタスクを実行することができる。この多様性により、LLMはコンテンツ生成やカスタマーサポートの自動化から医療や金融に至るまで、幅広い業界で高い人気を得ており、LLM市場の需要を大きく牽引している。
OpenAIのような企業がアクセス可能なAPIを開発したことで、LLMの利用が民主化され、あらゆる規模の企業がLLMモデルを自社のアプリケーションやサービスに簡単に統合できるようになった。この統合の容易さが、さまざまな分野でのLLMの採用を促進し、LLM市場の拡大にさらに拍車をかけている。LLM技術が進化を続け、より高性能になるにつれて、企業は業務の合理化、ユーザー体験の向上、競争優位性の獲得にますますLLMを利用するようになり、LLM市場の持続的成長を促している。例えば、アマゾンはLLMベースのコード生成ツールであるCodeWhispererを発表し、ジェネレーティブAI分野における大規模言語モデル市場の成長を後押ししている。
課題生成AIモデルが生成するアウトプットの品質
ジェネレーティブAIモデルによって生成されるアウトプットの品質は、LLM市場や幅広いジェネレーティブAI市場において重要な課題である。これらのモデルは、不正確さ、関連性のなさ、疑問の残る結果など、他の欠陥の中でも特に顕著な、最適とは言えない品質の出力を生成する例が多く見られます。特に、ChatGPTのようなLLMは、最近の出来事への対応に限界を示し、時には曖昧で反復的な回答を提供することで、大規模言語モデル市場の機会を妨げている。同様に、グーグルのバードは、ジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡が太陽系外の惑星を初めて撮影したと虚偽の広告を出し、批判を浴びた。
重要なことは、ある生成モデルによって生み出されるアウトプットの精度は、その基礎となるデータセットやトレーニングセットの優劣にかかっていることを認識することです。これらのセットに内在するバイアスは、特定のモデルの結果に現れる可能性があり、訓練データにバイアスが存在する場合、バイアスを永続させる可能性があります。この現象は、出力の卓越性と信頼性の両方に直接的な影響を与え、大規模言語モデル市場の拡大を抑制します。
サービス別では、プロフェッショナルサービス分野が予測期間中に大きな市場規模を占める
プロフェッショナル・サービスには、ソリューションのカスタマイズ、導入支援、技術サポート、トレーニングなど、さまざまなサービスが含まれ、特定のビジネス要件に対応しながらジェネレーティブAIの可能性を活用しようとする企業にとって極めて重要です。これらのサービスは、最適な実装を保証し、混乱を最小限に抑え、企業がこのテクノロジーの変革能力を活用できるようにすることで、ジェネレーティブAIソリューションの価値提案を強化します。テーラーメイドのAIソリューションの戦略的重要性を認識する企業が増える中、プロフェッショナル・サービスの需要は引き続き堅調に推移すると予想され、ジェネレーティブAI市場におけるリーダーシップは確固たるものとなる。
アプリケーション別では、オペレーション業務部門が予測期間中に最大の市場シェアを占める。
ジェネレーティブAIを活用することで、企業はプロセスの合理化、意思決定の強化、タスクの自動化を実現し、生産性と費用対効果の向上につなげることができる。オペレーション分野には、サプライチェーン管理、ロジスティクス、資源配分、リスク評価など、ジェネレーティブAIの機能が変革をもたらす多様な分野が含まれる。企業が競争力を維持するためにオペレーショナル・エクセレンスを優先する中、特定のオペレーショナル課題に合わせたジェネレーティブAIソリューションと複雑なLLMへの需要が、LLM市場とジェネレーティブAI市場全体におけるオペレーション分野の持続的な優位性を促進すると予想される。
地域別では、北米が予測期間中最大の市場規模を維持
2023年には、北米がジェネレーティブAI市場の主導権を握ることになると予測されており、同地域では米国がこの軌道の先陣を切っている。北米のジェネレーティブAI市場の上昇を支える原動力は複数あり、メディアやエンターテインメントのようなセクターでAIが生成したコンテンツに対する需要が急増していること、ヘルスケアや多様な産業でAIの役割が拡大していること、ジェネレーティブモデルのトレーニングに必要なデータセットが豊富にあることなどが挙げられる。
さらに北米は、LLM-as-a-serviceビジネスモデルの推進に特化した新興企業やベンチャーキャピタルの強固なエコシステムを誇っており、Large Language Model市場におけるイノベーションを促進し、ジェネレーティブAI産業を後押ししている。OpenAI、Nvidia、Googleを含む注目すべき業界プレーヤーは、北米に本社を置いており、この地域がジェネレーティブAIの展望において先陣を切っていることをさらに裏付けている。
主要市場プレイヤー
ジェネレーティブAIソリューションおよびサービスプロバイダーは、新製品発売、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、市場での提供を強化している。セキュリティ自動化市場の主要企業には、マイクロソフト（米国）、IBM（米国）、グーグル（米国）、AWS（米国）、META（米国）、アドビ（米国）、OpenAI（米国）、Insilico Medicine（香港）、Simplified（米国）、Genie AI（英国）、Lightricks（イスラエル）、Lumen5（カナダ）、Giphy（米国）、Dialpad（米国）、Persado（米国）、Codacy（ポルトガル）、Paige.AI（米）、Riffusion（米）、PlayHT（米）、Speechify（米）、Media.io（仏）、Midjourney（米）、FireFlies（米）、Brandmark.io（オランダ）、Morphis Technologies（ポルトガル）、Synthesia（英国）、Mostly AI（オーストリア）、Veesual（フランス）、Deep AI（米国）、Galileo AI（米国）、Formula Bot（米国）、JetBrains（チェコ共和国）、Charater.AI（米国）、Hypotenuse AI（米国）、Viable（米国）、Defog.ai（米国）、Zeta Alpha（オランダ）、DeepSearch Labs（英国）、Writesonic（米国）、amberSearch（ドイツ）、Floworks（インド）、Inventive AI（米国）、Sonnet（米国）、Flair Labs（米国）、Gloo（米国）、Olli.AI（米国）、Hightime AI（米国）、GFP-GAN（米国）、Fontjoy（イタリア）、Eleuther AI（米国）、starryai（米国）、Magic Studio（米国）。
この調査レポートは、ジェネレーティブAI市場を提供、用途、業種、地域に基づいて分類しています。
提供する：
ソフトウェア, 生成モデル別
ルールベースモデル
知識ベースモデル
スクリプトベース・モデル
エキスパート・システム
統計モデル
マルコフ・モデル
隠れマルコフ・モデル
ガウス混合モデル
条件付き確率場
ディープラーニング・モデル
フィードフォワード・ニューラル・ネットワーク
リカレント・ニューラル・ネットワーク
長短期記憶（LSTM）ニューラルネットワーク
ゲート型リカレント・ユニット（GRU）
生成的逆数ネットワーク（GAN）
条件付きGAN
スタイルGAN
サイクルGAN
オートエンコーダ
ノイズ除去オートエンコーダ
変分オートエンコーダ
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
画像生成CNN
ビデオ生成CNN
変換器ベースの大規模言語モデル(LLM)
変換器からの双方向エンコーダ表現
生成的事前学習済み変換器-1 (GPT-1)
生成的事前学習済み変換器-2 (GPT-2)
生成的事前学習済み変換器-3 (GPT-3)
生成的事前学習済み変換器-4 (GPT-4)
対話アプリケーションのための言語モデル (LaMDA)
その他のTransformerベースのLLM
サービス
プロフェッショナルサービス
トレーニングおよびコンサルティングサービス
システムインテグレーションと実装サービス
サポート＆メンテナンスサービス
マネージド・サービス
申請により：
アプリケーション, ビジネス機能別
マーケティング＆セールス
人的資源
オペレーション
財務
研究開発（R&D）
その他
アプリケーション、データモダリティ別
テキスト
コード
画像
ビデオ
音声
垂直方向で
メディア＆エンターテイメント
デジタルマーケティング
セールスインテリジェンス
データ可視化
カスタマー・エクスペリエンス
アプリケーション開発とAPI統合
一般的な検索とインサイト生成
メディア編集
合成データトレーニング
BFSI
デジタルマーケティング
セールスインテリジェンス
データ可視化
カスタマー・エクスペリエンス
アプリケーション開発とAPI統合
一般的な検索とインサイト生成
メディア編集
合成データトレーニング
不正検知／リスク管理
ヘルスケア＆ライフサイエンス
デジタルマーケティング
セールスインテリジェンス
データ可視化
カスタマー・エクスペリエンス
アプリケーション開発とAPI統合
一般的な検索とインサイト生成
メディア編集
合成データトレーニング
不正検知／リスク管理
製造業
デジタルマーケティング
セールスインテリジェンス
データ可視化
カスタマーエクスペリエンス
アプリケーション開発とAPI統合
一般的な検索とインサイト生成
メディア編集
合成データ・トレーニング
3Dデザインとプロトタイピング
予測メンテナンス
リテール＆eコマース
デジタルマーケティング
セールスインテリジェンス
データ可視化
カスタマー・エクスペリエンス
アプリケーション開発とAPI統合
一般的な検索とインサイト生成
メディア編集
合成データトレーニング
不正検知／リスク管理
運輸・物流
デジタルマーケティング
セールス・インテリジェンス
データ可視化
カスタマー・エクスペリエンス
アプリケーション開発とAPI統合
一般的な検索とインサイト生成
メディア編集
合成データ・トレーニング
予測メンテナンス
不正検知／リスク管理
建設・不動産
デジタルマーケティング
セールスインテリジェンス
データの可視化
カスタマー・エクスペリエンス
アプリケーション開発とAPI統合
一般的な検索とインサイト生成
メディア編集
合成データ・トレーニング
3Dデザインとプロトタイピング
予測メンテナンス
エネルギー＆公益事業
デジタルマーケティング
セールスインテリジェンス
データ可視化
カスタマー・エクスペリエンス
アプリケーション開発とAPI統合
一般的な検索とインサイト生成
メディア編集
合成データ・トレーニング
3Dデザインとプロトタイピング
予測メンテナンス
不正検知／リスク管理
政府・防衛
デジタルマーケティング
セールス・インテリジェンス
データ可視化
カスタマー・エクスペリエンス
アプリケーション開発とAPI統合
一般的な検索とインサイト生成
メディア編集
合成データ・トレーニング
予測メンテナンス
不正検知／リスク管理
IT & ITeS
デジタルマーケティング
セールスインテリジェンス
データビジュアライゼーション
カスタマー・エクスペリエンス
アプリケーション開発とAPI統合
一般的な検索とインサイト生成
メディア編集
合成データトレーニング
テレコム
デジタルマーケティング
セールスインテリジェンス
データ可視化
カスタマー・エクスペリエンス
アプリケーション開発とAPI統合
一般的な検索とインサイト生成
メディア編集
合成データ・トレーニング
予測メンテナンス
不正検知／リスク管理
その他
地域別
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
スペイン
フィンランド
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
インド
日本
韓国
シンガポール
オーストラリアおよびニュージーランド
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
サウジアラビア
UAE
南アフリカ
イスラエル
トルコ
その他の中東およびアフリカ
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
アルゼンチン
コロンビア
その他のラテンアメリカ
最近の動向
2023年9月、テクノロジー・イノベーション・インスティテュート（TII）は、1800億のパラメータを持つファルコン180B LLMを発表した。このモデルは主にRefinedWebのウェブデータ（85%）に依存し、会話、技術論文、コード（3%）などのキュレーションされたコンテンツも含まれる。ファルコン180Bの多様なデータセットは、自然言語タスクのための広範な機能を提供し、大規模言語モデル市場における新たな基準を打ち立てます。
2023年8月、IBMはマイクロソフトとの協業を拡大し、共有顧客向けにジェネレーティブAIの導入を促進する。今回の協業拡大により、顧客のビジネス手順に革命をもたらし、ジェネレーティブAIの活用をシームレスに拡大するために必要なテクノロジーと専門知識を提供する、新たなサービスを導入する。
2023年8月、グーグルとコグニザントは、グーグルが開発したLLMをベースにコグニザントがヘルスケアソリューションを開発するという提携を発表した。この構想は、生成AIの能力を活用してヘルスケア業界のさまざまな課題に対処し、LLM市場に新たな成長の道を開くことを目的としている。
2023年8月、IBMと全米テニス協会（USTA）は、USOpen.orgとUSオープン・アプリに搭載されるデジタル・ファンの機能強化を発表した。これらの機能強化は、人工知能（AI）によって生成される音声解説を含む様々な機能を包含している。
2023年7月、ケイレントとAWSは、ジェネレーティブAIに関する顧客の目標に取り組むための協業を発表した。この協業では、ケイレントが提供する「ジェネレーティブAI戦略カタリスト」を用いて、顧客のデータ環境や組織の準備状況を評価する。
2023年7月、シャッターストックはOpenAIとのパートナーシップを拡大し、ジェネレーティブAIに基づくツールを開発する。シャッターストックは、AIモデルのトレーニングデータをOpenAIに提供することで、OpenAIとの現在の契約を延長する意向だ。
目次
1 はじめに （ページ – 41）
1.1 研究目的
1.2 市場の定義
1.2.1 含まれるものと除外されるもの
1.3 市場範囲
1.3.1 市場の細分化
1.3.2 対象地域
1.3.3年
1.4 通貨
表1 米ドル為替レート（2019-2022年
1.5 利害関係者
2 研究方法 (ページ – 46)
2.1 調査データ
図1 ジェネレーティブ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
表2 一次インタビュー
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳
2.1.2.2 主要業界インサイト
2.2 データの三角測量
図2 データの三角測量
2.3 市場規模の推定
図3 ジェネレーティブAI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4 市場規模の推定方法 – アプローチ1（供給側）：市場のソリューション／サービスからの収益
図5 市場規模の推定方法 – アプローチ2、ボトムアップ（供給側）：市場の全ソリューション／サービスからの総収入
図6 市場規模の推定方法 – アプローチ3、ボトムアップ（供給側）：市場の全ソリューション／サービスからの総収入
図7 市場規模の推定方法 – アプローチ4、ボトムアップ（需要側）：ジェネレーティブAIの支出全体に占めるシェア
2.4 市場予測
表3 因子分析
2.5 研究の前提
2.6 研究の限界
2.7 景気後退がジェネレーティブAI市場に与える影響
3 事業概要 （ページ – 60）
表4 世界の市場規模と成長率、2019-2022年（百万米ドル、前年比）
表5 2023-2030年の世界市場規模および成長率（百万米ドル、前年比）
図8 2023年に市場規模を拡大するソフトウェア分野
図9 2023年に主要シェアを占めるのはプロフェッショナル・サービス
図10 トレーニングとコンサルティング・サービスが2023年の市場を支配する
図11 2023年に最大の市場規模を握るのはマーケティング・販売業務部門
図12 2023年に最大の市場シェアを占めるテキスト・データ・モダリティ・セグメント
図13 2023年に最大の市場シェアを占めるのはメディアとエンターテインメントの業界
図14 北米が2023年に最大の市場シェアを占める
4 PREMIUM INSIGHTS (ページ – 66)
4.1 ジェネレーティブAI市場におけるプレーヤーの魅力的な機会
図15 LLM市場の拡大とディープラーニングモデルの性能向上が市場を牽引する
4.2 市場：上位3つの用途
図 16 画像データモダリティ分野が予測期間中に最も高い成長率を示す
4.3 北米：市場：サービス別、業種別
図17 2023年、北米市場の最大株主はソフトウェアとメディア・エンターテインメント
4.4 地域別市場
図18 北米が2023年に最大の市場シェアを占める
5 市場概要と業界動向（ページ数 – 69）
5.1 導入
5.2 市場ダイナミクス
図 19 ジェネレーティブ 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 データへの容易なアクセスを可能にするクラウドストレージの革新
5.2.1.2 AIとディープラーニングの進化
5.2.1.3 コンテンツ制作とクリエイティブ・アプリケーションの増加
図20 2030年までにデータ量の大半を占める合成データ
5.2.2 拘束
5.2.2.1 トレーニングデータの準備にかかる高いコスト
5.2.2.2 バイアスと不正確な出力に関する問題
図21 chatgptの回答で浮き彫りになったトレーニングデータに関する問題点
5.2.2.3 データ侵害および機密情報漏洩に関するリスク
5.2.3 機会
5.2.3.1 大規模言語モデル市場の急成長
5.2.3.2 合成画像の商業化に対する企業の関心の高まり
5.2.3.3 人間のベースライン性能につながる生成MLのロバストな改善
5.2.4 課題
5.2.4.1 違法行為への生成AIの悪用に関する懸念
5.2.4.2 生成AIモデルが生成するアウトプットの質
5.2.4.3 生成AIの計算複雑性と技術的課題
5.3 生成AIの倫理と意味合い
図22 2023-2025年における生成的・倫理的シナリオ年表
5.3.1 バイアスと公平性
5.3.2 プライバシーとセキュリティ
5.3.3 知的財産
5.3.4 説明責任と責任
5.3.5 社会的・経済的影響
5.4 ジェネレーティブ・テクノロジーの出現
5.5 Generative AIの歴史
図23 ジェネレーティブAIの歴史
5.5.1 2030年までのジェネレーティブAIのロードマップ
図24 2030年までのジェネレーティブAIのロードマップ
5.6 生態系分析
図25 ジェネレーティブAI市場のエコシステム
5.6.1 テキストベースの生成AIベンダー
表6 テキストベースの生成AIベンダー
5.6.2 ビデオベースの生成AIベンダー
表7 ビデオベースの生成AIベンダー
5.6.3 画像ベースの生成AIベンダー
表8 画像ベースの生成AIベンダー
5.6.4 音声・音声ベースの生成AIベンダー
表9 音声・音声ベースの生成AIベンダー
5.6.5 コードベースの生成AIベンダー
表10 コードベースの生成AIベンダー
5.6.6 ジェネレーティブAIのエンドユーザー
表11 ジェネレーティブAIのエンドユーザー
5.6.7 生成団体と規制団体
表12 発生源と規制機関
5.7 生成AIツールとフレームワーク
5.7.1 テンソルフロー
5.7.2 パイトーチ
5.7.3 ケラス
5.7.4 CAFFE
5.7.5 テアノ
5.7.6 MXNET
5.7.7 トーチ
5.7.8 抱きつく顔
5.8 生成AIのテクニックと方法
5.8.1 テキスト生成と言語モデリング
5.8.1.1 テキスト生成のためのリカレントニューラルネットワーク
5.8.1.2 トランスフォーマーによる言語モデリング
5.8.1.3 翻訳のためのSeq2Seqモデル
5.8.2 画像とビデオの生成
5.8.2.1 画像生成のための生成的敵対ネットワーク
5.8.2.2 スタイル転送と画像間変換
5.8.2.3 GANによる映像生成
5.8.3 音楽とオーディオの生成
5.8.3.1 音声生成のためのWaveNetとSampleRNN
5.8.3.2 LSTMネットワークによる音楽生成
5.8.4 強化学習
5.8.4.1 ポリシー勾配法
5.8.4.2 アクター・クリティック手法
5.9 ジェネレーティブAIの投資状況
図26 ジェネレーティブAIの投資家案件と資金調達額は2022年に急増
図27 2022年に最も評価されたジェネレーティブAI企業（10億米ドル）
図28 ジェネレーティブAI資金の分布（2021-2022年
5.10 ケーススタディ分析
5.10.1 ケーススタディ1：Marks & SpencerはPersadoのモティベーションAIによってEメールのコンバージョンを20～34%向上させた。
5.10.2 ケーススタディ2：ボーダフォン・グループは、PersadoのモティベーションAIによって、重要なトレンドと豊富なインサイトを発見した。
5.10.3 ケーススタディ3：WppはAIビデオで5万人の従業員を訓練した
5.10.4 ケーススタディ4：テレパフォーマンスによるグローバル人材の育成
5.10.5 ケーススタディ5：ルーメン5を使用したシスコのスケーラブルなビデオコンテンツのローカライゼーション
5.10.6 ケーススタディ6：シーメンス、ルーメン5で通信をデジタル化
5.10.7 ケーススタディ7：インテルとアクセンチュアが共同で34のオープンソースAIリファレンスキットを作成
5.11 サプライチェーン分析
図 29 生成AI市場：サプライチェーン分析
表13 市場：サプライチェーン分析
5.12 規制の状況
5.12.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表14 北米：規制機関、政府機関、その他の組織
表15 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織
表16 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織
表17 中東・アフリカ：規制機関、政府機関、その他の組織
表18 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の組織
5.12.2 欧州連合（EU）-人工知能法（AIA）
5.12.3 生成型人工知能サービスの暫定行政措置
5.12.4 一般データ保護規則
5.12.5 国家人工知能イニシアチブ法（NAIIA）
5.12.6 情報セキュリティ技術 – 個人情報セキュリティ仕様 GB/T 35273-2017
5.12.7 人工知能およびデータ法（AIDA）
5.12.8 一般データ保護法
5.12.9 個人情報の保護に関する法律（2016年法律第13号
5.12.10 NIST 特別出版物 800-144 – パブリッククラウドコンピューティングにおけるセキュリティとプライバシーに関するガイドライン
5.13 特許分析
5.13.1 方法論
5.13.2 出願特許, 文書タイプ別, 2013-2023
表 19 出願された特許（2013 年～2023 年
5.13.3 イノベーションと特許申請
図30 特許取得件数の合計、2013-2023年
5.13.4 上位志願者
図31 特許出願件数の多い上位10社（2013-2023年
図32 特許取得の地域別分析（2013-2023年
表20 ジェネレーティブAI市場における特許所有者トップ20（2013-2023年
表21 市場における特許（2023年
5.14 主要会議・イベント（2023-2024年
表22 市場：会議・イベントの詳細リスト（2023-2024年
5.15 価格分析
5.15.1 主要プレーヤーの用途別平均販売価格動向
図33 上位3用途における主要メーカーの平均販売価格
表23 上位3用途における主要メーカーの平均販売価格（米ドル）
5.15.2 ジェネレーティブAIソリューションの指標価格分析
表24 ジェネレーティブAIソリューションの指標価格分析
5.16 ポーターの5つの力分析
表25 各勢力が市場に与える影響
図34 ジェネレーティブAI市場：ポーターの5つの力分析
5.16.1 新規参入の脅威
5.16.2 代替品の脅威
5.16.3 サプライヤーの交渉力
5.16.4 買い手の交渉力
5.16.5 競争相手の激しさ
5.17 主要ステークホルダーと購買基準
5.17.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図35 上位3アプリケーションの購入プロセスにおける関係者の影響力
表26 上位3つのアプリケーションの購入プロセスにおける利害関係者の影響力
5.17.2 買い付け基準
図36 上位3アプリケーションの主な購買基準
表27 上位3用途の主な購入基準
5.18 バイヤー／クライアントのビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図37 ジェネレーティブAI市場：バイヤー／クライアントのビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.19 ジェネレーティブAIの未来
5.19.1 技術と方法の進歩
5.19.2 新たな用途と産業
5.20 ジェネレーティブAIビジネスモデル
図38 ジェネレーティブAIのビジネスモデル
5.20.1 ジェネレーティブAIモデル・アズ・ア・サービス
5.20.2 組み込みアプリのビジネスモデル
5.20.3 垂直統合ビジネスモデル
5.20.3.1 ジェネレーティブ・テックがウェブ3.0と暗号に与える影響
図39 ウェブ3.0におけるジェネレーティブ・テックのインパクト
6 ジェネレーティブAI市場, 提供製品別 (ページ – 127)
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング：市場促進要因
図 40 サービス部門は予測期間中により高い CAGR を記録する
表28 市場、提供物別、2019-2022年（百万米ドル）
表29：市場（オファリング別）、2023-2030年（百万米ドル
6.2 ソフトウェア
表30 ソフトウェア：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 31：ソフトウェア：地域別市場、2023-2030 年（百万米ドル）
6.2.1 ジェネレーティブAIソフトウェア（生成モデル別
図41 2023年、ディープラーニングのサブセグメントがソフトウェア市場で最大シェアを占める
表32 ソフトウェア：市場、生成モデル別、2019年～2022年（百万米ドル）
表33 ソフトウェア：生成モデル別市場、2023年～2030年（百万米ドル）
6.2.1.1 ルールベースのモデル
6.2.1.1 ルールベースのモデルは、データ生成のための明確なルールを持つ生成AIへの明確で解釈可能なアプローチを提供する
表34 ルールベースモデル：生成AI市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表35 ルールベースモデル：地域別市場、2023年～2030年（百万米ドル）
6.2.1.1.1 知識ベースのモデル
6.2.1.1.1.2 スクリプトベースのモデル
6.2.1.1.1.3 エキスパート・システム
6.2.1.2 統計モデル
6.2.1.2.1 統計モデルは、データの複雑なパターンを捉え、正確な出力を生成する強力な方法を提供する
表36 統計モデル：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 37 統計モデル：地域別市場、2023-2030 年（百万米ドル）
6.2.1.2.1.1 マルコフモデル
6.2.1.2.1.2 隠れマルコフモデル
6.2.1.2.1.3 ガウス混合モデル
6.2.1.2.1.4 条件付き確率場
6.2.1.3 深層学習モデル
6.2.1.3.1 ディープラーニングモデルは、きめ細かさを必要とする生成タスクを得意とする
表38 ディープラーニングモデル：生成AI市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表39 ディープラーニングモデル：地域別市場、2023年～2030年（百万米ドル）
6.2.1.3.1.1 フィードフォワード・ニューラル・ネットワーク
6.2.1.3.1.2 リカレント・ニューラル・ネットワーク
6.2.1.3.1.3 長期短期記憶（LSTM）ネットワーク
6.2.1.3.1.4 ゲート付きリカレント・ユニット（GRUs）
6.2.1.4 生成的敵対ネットワーク（GANs）
6.2.1.4.1 GANは、2つの競合するニューラルネットワークを訓練して多様なデータを生成することで、生成的AIへのユニークなアプローチを提供する
表40 生成的敵対ネットワーク：地域別市場、2019-2022年（百万米ドル）
表 41 生成的敵対ネットワーク：地域別市場、2023-2030 年（百万米ドル）
6.2.1.4.1.1 条件付き生成数理ネットワーク（CGANs）
6.2.1.4.1.2 スタイルGAN
6.2.1.4.1.3 サイクルGAN
6.2.1.5 オートエンコーダ
6.2.1.5.1 元の入力に類似した新しいデータ点を必要とする生成タスクに使用されるオートエンコーダ
表 42 オートエンコーダ：生成 AI 市場、地域別、2019 年～2022 年（百万米ドル）
表 43 オートエンコーダ：地域別市場 2023-2030 (百万米ドル)
6.2.1.5.1.1 デノイジングオートエンコーダ
6.2.1.5.1.2 変分オートエンコーダ
6.2.1.6 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
6.2.1.6.1 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は画像データの階層的特徴を学習してリアルな画像を生成する
表44 畳み込みニューラルネットワーク：地域別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表45 畳み込みニューラルネットワーク：地域別市場、2023年～2030年（百万米ドル）
6.2.1.6.1.1 画像生成CNN
6.2.1.6.1.2 ビデオ生成CNN
6.2.1.7 トランスフォーマベースの大規模言語モデル（LLM）
6.2.1.7.1 LLMは首尾一貫した文脈に関連したテキストを提供するため、大規模言語モデル市場は急成長している
表46 トランスフォーマーベースのLLMS：ジェネレーティブAI市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 47 トランスベースの llms：地域別市場 2023-2030 (百万米ドル)
6.2.1.7.1.1 変圧器（BERT）からの双方向エンコーダ表現
6.2.1.7.1.2 Generative pre-trained transformer-1 (GPT-1)
6.2.1.7.1.3 Generative pre-trained transformer-2 (GPT-2)
6.2.1.7.1.4 Generative pre-trained transformer-3 (GPT-3)
6.2.1.7.1.5 Generative pre-trained transformer-4 (GPT-4)
6.2.1.7.1.6 対話アプリケーション用言語モデル（LaMDA）
6.2.1.7.1.7 その他の変圧器モデル
6.3 サービス
図 42 マネージド・サービス分野は予測期間中、サービス市場でより高い成長率を記録する
表 48 サービス別市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表49：サービス別市場、2023-2030年（百万米ドル）
表50 サービス：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 51 サービス：市場、地域別、2023-2030 年（百万米ドル）
6.3.1 プロフェッショナル・サービス
6.3.1.1 プロフェッショナル・サービスは、特定のニーズを満たすために生成AIに特化した専門知識を提供する
図 43 システムインテグレーションとインプリメンテーションのサブセグメントが予測期間中に最も高い CAGR を記録する
表 52 サービス：ジェネレーティブ AI 市場、専門サービス別、2019 年～2022 年（百万米ドル）
表 53 サービス：専門サービス別市場、2023-2030 年（百万米ドル）
表54 プロフェッショナルサービス：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 55：プロフェッショナルサービス：地域別市場、2023-2030 年（百万米ドル）
6.3.1.1.1 トレーニングおよびコンサルティング・サービス
表 56 トレーニングとコンサルティングサービス：地域別市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表 57 トレーニング・コンサルティングサービス：地域別市場 2023-2030 (百万米ドル)
6.3.1.1.2 システム統合および導入サービス
表 58 システムインテグレーションとインプリメンテーションサービス：地域別市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表 59 システムインテグレーションとインプリメンテーションサービス：地域別市場 2023-2030 (百万米ドル)
6.3.1.1.3 サポートおよび保守サービス
表60 サポート・保守サービス：地域別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 61 サポート・保守サービス：地域別市場 2023-2030 (百万米ドル)
6.3.2 マネージド・サービス
6.3.2.1 マネージドサービスは、企業がコアコンピタンスに集中できるよう、ジェネレーティブAIのエンドツーエンドの管理を提供する。
表62 マネージドサービス：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 63 マネージドサービス：地域別市場、2023-2030 年（百万米ドル）
7 ジェネレーティブAI 市場, 用途別 (ページ – 156)
7.1 はじめに
7.2 ビジネス機能別アプリケーション
7.2.1 ジェネレーティブAIが魅力的でパーソナライズされたコンテンツの作成を支援するため、LM市場が大きく成長する
7.2.2 ビジネス機能別アプリケーション：市場促進要因
図 44 業務部門が予測期間中に最も高い成長率を占める
表64 ビジネス機能別アプリケーション：市場、2019-2022年（百万米ドル）
表 65 ビジネス機能別アプリケーション市場 2023-2030 (百万米ドル)
7.2.3 マーケティング＆セールス
7.2.3.1 LLM市場の成長により、企業間のやり取りや説得力のある広告コピーや商品説明の作成方法に革命が起こる
表66 マーケティング＆セールス：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 67 マーケティング＆セールス：地域別市場、2023-2030 年（百万米ドル）
7.2.4 人材
7.2.4.1 公平な職務記述書を作成し、学習教材をカスタマイズすることで、多様性と包括性を促進する生成的AI
表68 人材：ジェネレーティブAI市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 69 人材：地域別市場、2023-2030 年（百万米ドル）
7.2.5 オペレーション
7.2.5.1 生成AIによる生産性向上、プロセスの合理化、オペレーションシステムにおけるヒューマンエラーの減少
表70 業務：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 71 オペレーション：地域別市場、2023-2030 年（百万米ドル）
7.2.6 財務
7.2.6.1 標準化された財務報告書を生成し、報告プロセスを簡素化し、手作業を減らし、エラーを最小化するジェネレーティブAI
表72 金融：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表73 金融：地域別市場、2023-2030年（百万米ドル）
7.2.7 研究開発
7.2.7.1 正確に結果とパフォーマンス指標を予測し、実験とシナリオをシミュレートするための生成AI
表74 研究開発：ジェネレーティブAI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 75 研究開発：地域別市場 2023-2030 (百万米ドル)
7.2.8 その他
7.2.8.1 ジェネレーティブAIがITシステムの堅牢化を支援し、データの可視化を通じて意味のある戦略的洞察を提供する
表76 その他のビジネス機能：市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表77 その他のビジネス機能：地域別市場、2023年～2030年（百万米ドル）
7.3 データモダリティ別アプリケーション
7.3.1 コードスニペット、プロトタイプ、完全なプログラムを素早く生成する生成的AI
7.3.2 データモダリティ別アプリケーション：市場促進要因
図 45 画像データモダリティ分野が予測期間中に最も高い市場成長を占める
表78 データモダリティ別アプリケーション：市場、2019-2022年（百万米ドル）
表 79 データモダリティ別アプリケーション市場 2023-2030 (百万米ドル)
7.3.3 テキスト
7.3.3.1 正確なテキスト生成でLLM市場の変革を後押しするジェネレーティブAI
表80 テキスト：ジェネレーティブAI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 81：テキスト：地域別市場、2023-2030 年（百万米ドル）
7.3.4 CODE
7.3.4.1 定型的なコードスニペットを作成し、ソフトウェア開発を向上させる生成AI
表82 コード：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表83 コード：地域別市場、2023-2030年（百万米ドル）
7.3.5 画像
7.3.5.1 高度なディープラーニングによってリアルな画像を生成するジェネレーティブAI
表84 画像：地域別市場、2019-2022年（百万米ドル）
表 85 画像：地域別市場、2023-2030 年（百万米ドル）
7.3.6 ビデオ
7.3.6.1 映像コンテンツの作成、操作、分析により映像生成を再構築するジェネレーティブAI
表86 ビデオ：地域別市場、2019-2022年（百万米ドル）
表 87 ビデオ：地域別市場、2023-2030 年（百万米ドル）
7.3.7 オーディオ＆スピーチ
7.3.7.1 RNNやCNNなどの最先端の方法論と変形モデルでオーディオコンテンツに革命を起こす生成AI
表 88 音声＆スピーチ：地域別市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表 89 音声＆スピーチ：地域別市場、2023-2030 年（百万米ドル）
8 ジェネレーティブAI市場、垂直方向別（ページ番号 – 175）
8.1 導入
8.1.1 垂直市場：市場促進要因
図 46 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 90 垂直市場別、2019 年～2022 年（百万米ドル）
表 91：垂直市場別、2023-2030 年（百万米ドル）
表92 ユースケース別市場、2019-2022年（百万米ドル）
表 93：ユースケース別市場、2023-2030 年（百万米ドル）
8.2 メディア＆エンタテインメント
8.2.1 伝統的な方法よりも効率的に魅力的で独占的なコンテンツを生み出すジェネレーティブAI
8.2.2 メディア＆エンターテインメント：ジェネレーティブAIの成功事例
図47 メディア＆エンターテインメント：ジェネレーティブAIの成功事例
表94 メディア＆エンターテイメント：ジェネレーティブAI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 95 メディア＆エンターテインメント：地域別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 96 メディア＆エンターテインメント：市場、ユースケース別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 97 メディア＆エンターテインメント：ユースケース別市場 2023-2030 (百万米ドル)
8.2.2.1 デジタル・マーケティング
8.2.2.2 セールス・インテリジェンス
8.2.2.3 データの可視化
8.2.2.4 顧客経験
8.2.2.5 アプリケーション開発とAPI統合
8.2.2.6 一般的な検索と洞察の生成
8.2.2.7 メディア編集
8.2.2.8 合成データのトレーニング
8.3 BFSI
8.3.1 オペレーションの最適化、顧客体験の向上、リスク管理のためのジェネレーティブAI
8.3.2 BFSI：ジェネレーティブAIの成功事例
図48 BFSI：ジェネレーティブAIの成功事例
表 98 BFSI：ジェネレーティブ AI 市場、地域別、2019～2022 年（百万米ドル）
表99 BFSI：地域別市場、2023-2030年（百万米ドル）
表100 BFSI：ユースケース別市場、2019-2022年（百万米ドル）
表101 BFSI：ユースケース別市場、2023年～2030年（百万米ドル）
8.3.2.1 デジタル・マーケティング
8.3.2.2 セールス・インテリジェンス
8.3.2.3 データの可視化
8.3.2.4 顧客経験
8.3.2.5 アプリケーション開発とAPI統合
8.3.2.6 一般的な検索と洞察の生成
8.3.2.7 メディア編集
8.3.2.8 合成データのトレーニング
8.3.2.9 不正検知／リスク管理
8.4 ヘルスケア＆ライフサイエンス
8.4.1 パターンと異常を正確かつ迅速に検出するための生成AI
8.4.2 ヘルスケア＆ライフサイエンス：ジェネレーティブAIの成功事例
図49 ヘルスケア＆ライフサイエンス：ジェネレーティブAIの成功事例
表102 ヘルスケア＆ライフサイエンス：ジェネレーティブAI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 103 ヘルスケア＆ライフサイエンス：地域別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 104 ヘルスケア＆ライフサイエンス：ユースケース別市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表 105 ヘルスケア＆ライフサイエンス：ユースケース別市場 2023-2030 (百万米ドル)
8.4.2.1 デジタル・マーケティング
8.4.2.2 セールス・インテリジェンス
8.4.2.3 データの可視化
8.4.2.4 顧客経験
8.4.2.5 アプリケーション開発とAPI統合
8.4.2.6 一般的な検索と洞察の生成
8.4.2.7 メディア編集
8.4.2.8 合成データのトレーニング
8.4.2.9 不正検知／リスク管理
8.5 製造業
8.5.1 スマート工場におけるプロトタイプ設計と生産能力計画を改善するための生成的AI
8.5.2 製造業：ジェネレーティブAIの成功事例
図50 製造業：ジェネレーティブAIの成功事例
表106 製造業：ジェネレーティブAI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 107 製造業：地域別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表108 製造業：市場、ユースケース別、2019-2022年（百万米ドル）
表 109 製造業：ユースケース別市場、2023-2030 年（百万米ドル）
8.5.2.1 デジタル・マーケティング
8.5.2.2 セールス・インテリジェンス
8.5.2.3 データの可視化
8.5.2.4 顧客経験
8.5.2.5 アプリケーション開発とAPI統合
8.5.2.6 一般的な検索と洞察の生成
8.5.2.7 メディア編集
8.5.2.8 3Dデザインとプロトタイピング
8.5.2.9 合成データのトレーニング
8.5.2.10 予知保全
8.6 小売＆eコマース
8.6.1 ジェネレーティブAIが小売業の在庫計画の最適化を支援し、棚のシュリンクを減らす
8.6.2 小売業とeコマース：ジェネレーティブAIの成功事例
図51 小売・eコマース：ジェネレーティブAIの成功事例
表110 小売・eコマース：ジェネレーティブAI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表111 小売・eコマース：地域別市場、2023年～2030年（百万米ドル）
表112 小売・eコマース：ユースケース別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表113 小売＆eコマース：ユースケース別市場、2023-2030年（百万米ドル）
8.6.2.1 デジタル・マーケティング
8.6.2.2 セールス・インテリジェンス
8.6.2.3 データの可視化
8.6.2.4 顧客経験
8.6.2.5 アプリケーション開発とAPI統合
8.6.2.6 一般的な検索と洞察の生成
8.6.2.7 メディア編集
8.6.2.8 合成データのトレーニング
8.6.2.9 不正検知／リスク管理
8.7 輸送・物流
8.7.1 ルートを最適化し、交通計画を確実にし、潜在的な故障を示唆するパターンを検出するための生成的AI
8.7.2 運輸・ロジスティクス：ジェネレーティブAIの成功事例
図 52 運輸・ロジスティクス：ジェネレーティブ AIの成功事例
表114 運輸・物流：ジェネレーティブAI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表115 輸送・物流：地域別市場、2023年～2030年（百万米ドル）
表116 輸送・物流：ユースケース別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 117 輸送・物流：ユースケース別市場 2023-2030 (百万米ドル)
8.7.2.1 デジタル・マーケティング
8.7.2.2 セールス・インテリジェンス
8.7.2.3 データの可視化
8.7.2.4 顧客経験
8.7.2.5 アプリケーション開発とAPI統合
8.7.2.6 一般的な検索と洞察の生成
8.7.2.7 メディア編集
8.7.2.8 合成データのトレーニング
8.7.2.9 予知保全
8.7.2.10 不正検知／リスク管理
8.8 建設・不動産
8.8.1 不動産会社がテナントを誘致・維持するためのジェネレーティブ・アイの統合
8.8.2 建設・不動産：AIのサクセスストーリー
図53 建設・不動産：ジェネレーティブAIの成功事例
表118 建設・不動産：ジェネレーティブAI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表119 建設・不動産：地域別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表120 建設・不動産：ユースケース別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表121 建設・不動産：ユースケース別市場 2023-2030 (百万米ドル)
8.8.2.1 デジタル・マーケティング
8.8.2.2 セールス・インテリジェンス
8.8.2.3 データの可視化
8.8.2.4 顧客経験
8.8.2.5 アプリケーション開発とAPI統合
8.8.2.6 一般的な検索と洞察の生成
8.8.2.7 メディア編集
8.8.2.8 3Dデザイン＆プロトタイピング
8.8.2.9 合成データのトレーニング
8.8.2.10 予知保全
8.9 エネルギー＆公益事業
8.9.1 既存顧客を維持するために停電を検知し、質の高いサービスを提供するための生成的AIツール
8.9.2 エネルギー＆公益事業：ジェネレーティブAIの成功事例
図54 エネルギーと公益事業：ジェネレーティブAIの成功事例
表 122 エネルギー＆公益事業：ジェネレーティブ AI 市場、地域別、2019 年～2022 年（百万米ドル）
表 123 エネルギー＆公益事業：地域別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表124 エネルギー＆公益事業：ユースケース別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 125 エネルギー＆公益事業：ユースケース別市場 2023-2030 (百万米ドル)
8.9.2.1 デジタル・マーケティング
8.9.2.2 セールス・インテリジェンス
8.9.2.3 データの可視化
8.9.2.4 顧客経験
8.9.2.5 アプリケーション開発とAPI統合
8.9.2.6 一般的な検索と洞察の生成
8.9.2.7 メディア編集
8.9.2.8 3Dデザイン＆プロトタイピング
8.9.2.9 合成データのトレーニング
8.9.2.10 予知保全
8.9.2.11 不正検知／リスク管理
8.10 政府・防衛
8.10.1 脅威を検知し監視を強化する生成AIツール
8.10.2 政府と防衛：ジェネレーティブAIの成功事例
図55 政府・防衛：ジェネレーティブAIの成功事例
表126 政府・防衛：地域別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 127 政府・防衛：地域別市場、2023-2030 年（百万米ドル）
表128 政府・防衛：ユースケース別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 129 政府・防衛：ユースケース別市場、2023-2030 年（百万米ドル）
8.10.2.1 デジタル・マーケティング
8.10.2.2 セールス・インテリジェンス
8.10.2.3 データの可視化
8.10.2.4 顧客経験
8.10.2.5 アプリケーション開発とAPI統合
8.10.2.6 一般的な検索と洞察の生成
8.10.2.7 メディア編集
8.10.2.8 合成データのトレーニング
8.10.2.9 予知保全
8.10.2.10 不正検知／リスク管理
8.11 IT & ITES
8.11.1 サイバーセキュリティの向上、コストの最小化、ユーザーエクスペリエンスの向上を支援するジェネレーティブAI
8.11.2 ITとITES：ジェネレーティブAIの成功事例
図 56 IT & ITES: ジェネレーティブ AIの成功事例
表130 IT＆ITES：ジェネレーティブAI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表131 IT＆ITES：地域別市場、2023年～2030年（百万米ドル）
表132 IT & ITES：ユースケース別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 133 IT & ITES：ユースケース別市場 2023-2030 (百万米ドル)
8.11.2.1 デジタル・マーケティング
8.11.2.2 セールス・インテリジェンス
8.11.2.3 データの可視化
8.11.2.4 顧客経験
8.11.2.5 アプリケーション開発とAPI統合
8.11.2.6 一般的な検索と洞察の生成
8.11.2.7 メディア編集
8.11.2.8 合成データのトレーニング
8.12 電気通信
8.12.1 ネットワークの運用と計画を最適化し、顧客サービスを強化するジェネレーティブAI
8.12.2 通信：ジェネレーティブAIの成功事例
図57 テレコミュニケーション：ジェネレーティブAIの成功事例
表 134 通信：地域別市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表 135 通信：地域別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 136 通信：ユースケース別市場、2019-2022年（百万米ドル）
表 137 通信：ユースケース別市場、2023-2030 年（百万米ドル）
8.12.2.1 デジタル・マーケティング
8.12.2.2 セールス・インテリジェンス
8.12.2.3 データの可視化
8.12.2.4 顧客経験
8.12.2.5 アプリケーション開発とAPI統合
8.12.2.6 一般的な検索と洞察の生成
8.12.2.7 メディア編集
8.12.2.8 合成データのトレーニング
8.12.2.9 予知保全
8.12.2.10 不正検知／リスク管理
8.13 その他の業種
8.13.1 その他の業種：ユースケース
表 138 その他の垂直市場：地域別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表139 その他の垂直市場：地域別市場、2023年～2030年（百万米ドル）
表140 その他の垂直市場：ユースケース別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表141 その他の垂直市場：ユースケース別市場、2023年～2030年（百万米ドル）
9 ジェネレーティブAI 市場, 地域別 (ページ数 – 258)
9.1 はじめに
図 58 アジア太平洋市場は予測期間中に最も高い CAGR を記録する
図 59 インドは予測期間中に最も高い市場成長率を記録する
表142 地域別市場、2019-2022年（百万米ドル）
表143 2023-2030年地域別市場（百万米ドル）
9.2 北米
9.2.1 北米：市場促進要因
9.2.2 北米：景気後退の影響
図 60 北米：市場スナップショット
表 144 北米：ジェネレーティブ AI 市場、オファリング別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 145 北米：製品別市場（2023-2030 年）（百万米ドル
表 146 北米：ソフトウェア別市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表 147 北米：ソフトウェア別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 148 北米：サービス別市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表 149 北米：サービス別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表150 北米：専門サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 151 北米：プロフェッショナルサービス別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 152 北米：業務機能別アプリケーション市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表 153 北米：業務機能別アプリケーション市場 2023-2030 (百万米ドル)
表154 北米：データモダリティ別アプリケーション市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 155 北米：データモダリティ別アプリケーション市場 2023-2030 (百万米ドル)
表156 北米：垂直市場別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 157 北米：垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
表158 北米：垂直市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表159 北米：ジェネレーティブAI市場、垂直方向、ユースケース別、2023年～2030年（百万米ドル）
表160 北米：メディア＆エンターテインメント市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 161 北米：メディア＆エンターテインメント市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 162 北米：Bfsi市場（ユースケース別）：2019～2022年（百万米ドル
表 163 北米：Bfsi市場（ユースケース別）2023-2030年（百万米ドル
表 164 北米：ヘルスケア＆ライフサイエンス市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 165 北米：ヘルスケア＆ライフサイエンス市場：ユースケース別 2023-2030 （百万米ドル）
表 166 北米：製造業市場（ユースケース別）：2019-2022 年（百万米ドル
表 167 北米：製造業市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表168 北米：小売・eコマース市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 169 北米：小売・eコマース市場：ユースケース別 2023-2030 (百万米ドル)
表170 北米：輸送・物流市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 171 北米：輸送・ロジスティクス市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表172 北米：ジェネレーティブAI市場、建設・不動産、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 173 北米：建設・不動産市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 174 北米：エネルギー・公益事業市場（ユースケース別）：2019-2022 年（百万米ドル
表 175 北米：エネルギー＆公益事業市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 176 北米：政府・防衛市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 177 北米：政府・防衛市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 178 北米：IT & ITES市場（ユースケース別）：2019～2022年（百万米ドル
表 179 北米：IT & ITES市場（ユースケース別） 2023-2030年 （百万米ドル
表 180 北米：通信市場、ユースケース別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 181 北米：通信市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 182 北米：その他市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 183 北米：その他市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表184 北米：国別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表185 北米：市場：国別、2023年～2030年（百万米ドル）
9.2.3 米国
9.2.3.1 ジェネレーティブAIの需要増加が米国の収益に大きく貢献
表186 米国：市場：提供製品別、2019-2022年（百万米ドル）
表187 米国：市場：サービス別、2023-2030年（百万米ドル）
9.2.4 カナダ
9.2.4.1 企業によるジェネレーティブAIソリューションの採用拡大
表 188 カナダ：市場：提供品目別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 189 カナダ：市場：提供製品別（2023-2030 年）（百万米ドル
9.3 ヨーロッパ
9.3.1 欧州：市場促進要因
9.3.2 欧州：景気後退の影響
表 190 欧州：ジェネレーティブ AI 市場、オファリング別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 191 欧州：サービス別市場、2023-2030 年（百万米ドル）
表 192 欧州：ソフトウェア別市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表 193 欧州：ソフトウェア別市場（2023-2030 年）（百万米ドル
表 194 欧州：サービス別市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表 195 欧州：サービス別市場、2023-2030 年（百万米ドル）
表 196 欧州：専門サービス別市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表197 欧州：専門サービス別市場：2023-2030年（百万米ドル）
表 198 欧州：業務機能別アプリケーション市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表 199 欧州：業務機能別アプリケーション市場 2023-2030 (百万米ドル)
表200 欧州：データモダリティ別アプリケーション市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表201 欧州：ジェネレーティブAI市場、データモダリティ別用途、2023年～2030年（百万米ドル）
表202 欧州：垂直市場別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 203 欧州：垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
表 204 欧州：垂直市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 205 欧州：垂直市場、ユースケース別、2023-2030 年（百万米ドル）
表 206 欧州：メディア＆エンターテインメント市場、ユースケース別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 207 欧州：メディア＆エンターテインメント市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 208 欧州：Bfsi 市場（ユースケース別）：2019～2022 年（百万米ドル
表 209 欧州：Bfsi市場（ユースケース別）：2023～2030年（百万米ドル
表 210 欧州：ヘルスケア＆ライフサイエンス市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 211 欧州：ヘルスケア＆ライフサイエンス市場：ユースケース別 2023-2030 （百万米ドル）
表 212 欧州：製造業市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 213 欧州：製造業市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 214 欧州：小売・eコマース市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 215 欧州：小売＆eコマース市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 216 欧州：輸送・物流市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 217 欧州：輸送・ロジスティクス市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表218 欧州：ジェネレーティブAI市場、建設・不動産、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 219 欧州：建設・不動産市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 220 欧州：エネルギー＆公益事業市場、ユースケース別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 221 欧州：エネルギー＆公益事業市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 222 欧州：政府・防衛市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 223 欧州：政府・防衛市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 224 欧州：IT & ITES市場：ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 225 欧州：IT & ITES 市場：ユースケース別 2023-2030 (百万米ドル)
表226 欧州：通信市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 227 欧州：通信市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 228 欧州：その他市場（ユースケース別）、2019～2022 年（百万米ドル
表 229 欧州：その他市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表230 欧州：市場：国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 231 欧州：市場：国別、2023～2030年（百万米ドル）
9.3.3 英国
9.3.3.1 英国政府がジェネレーティブAI企業のための実践規範を作成
表 232 英国：ジェネレーティブ AI 市場、オファリング別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 233 英国：市場：提供品目別（2023～2030 年）（百万米ドル
9.3.4 ドイツ
9.3.4.1 ドイツ政府は人工知能の研究、開発、応用を活性化させ、テクノロジーの世界的リーダーになる用意がある
表 234 ドイツ：市場：サービス別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 235 ドイツ：サービス別市場 2023-2030 (百万米ドル)
9.3.5 フランス
9.3.5.1 研究と教育の卓越性がAI対応技術のLLM市場の需要を促進する
表236 フランス：市場：提供品目別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 237 フランス：市場：サービス別（2023-2030 年）（百万米ドル
9.3.6 イタリア
9.3.6.1 イタリアの研究者が音源分離と音楽生成を行うディープラーニングモデルを構築
表238 イタリア：ジェネレーティブAI市場、提供製品別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 239 イタリア：製品別市場 2023-2030 (百万米ドル)
9.3.7 スペイン
9.3.7.1 スペインはスペイン語に特化したLLMで大規模言語モデル市場に新たなチャンスをもたらす
表 240 スペイン：市場、製品別、2019-2022年（百万米ドル）
表241 スペイン：市場：提供品目別（2023～2030年）（百万米ドル
9.3.8 フィンランド
9.3.8.1 生成AIアプリケーションを教育に取り入れるフィンランド
表242 フィンランド：市場：製品別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 243 フィンランド：市場：提供製品別（2023-2030 年）（百万米ドル
9.3.8.1.1 その他の地域
表 244 その他の欧州：市場：提供製品別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 245 その他のヨーロッパ：市場：提供製品別（2023～2030 年）（百万米ドル
9.4 アジア太平洋
9.4.1 アジア太平洋地域：市場促進要因
9.4.2 アジア太平洋地域：景気後退の影響
図 61 アジア太平洋地域：ジェネレーティブ AI 市場のスナップショット
表246 アジア太平洋地域：市場、提供品目別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 247 アジア太平洋地域：市場：提供品目別（2023-2030 年）（百万米ドル
表248 アジア太平洋地域：ソフトウェア別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 249 アジア太平洋地域：ソフトウェア別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表250 アジア太平洋地域：サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 251 アジア太平洋地域：サービス別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表252 アジア太平洋地域：専門サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表253 アジア太平洋地域：専門サービス別市場、2023年～2030年（百万米ドル）
表254 アジア太平洋地域：業務機能別アプリケーション市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 255 アジア太平洋地域：業務機能別アプリケーション市場 2023-2030 (百万米ドル)
表256 アジア太平洋地域：データモダリティ別アプリケーション市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表257 アジア太平洋地域：データモダリティ別アプリケーション市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 258 アジア太平洋地域：垂直市場別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 259 アジア太平洋地域：垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
表260 アジア太平洋地域：ジェネレーティブAI市場、垂直方向、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 261 アジア太平洋地域：垂直市場、ユースケース別、2023-2030 年（百万米ドル）
表 262 アジア太平洋地域：メディア＆エンターテインメント市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 263 アジア太平洋地域：メディア＆エンターテインメント市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表264 アジア太平洋地域：Bfsi市場（ユースケース別）、2019年～2022年（百万米ドル
表265 アジア太平洋地域：Bfsi市場（ユースケース別）2023年～2030年（百万米ドル
表 266 アジア太平洋地域：ヘルスケア＆ライフサイエンス市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 267 アジア太平洋地域：ヘルスケア＆ライフサイエンス市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表268 アジア太平洋地域：製造業市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 269 アジア太平洋地域：製造業市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表270 アジア太平洋地域：小売・eコマース市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 271 アジア太平洋地域：小売・eコマース市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表272 アジア太平洋地域：輸送・物流市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 273 アジア太平洋地域：輸送・ロジスティクス市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表274 アジア太平洋地域：ジェネレーティブAI市場、建設・不動産、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 275 アジア太平洋地域：建設・不動産市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 276 アジア太平洋地域：エネルギー＆公益事業市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 277 アジア太平洋地域：エネルギー＆公益事業市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 278 アジア太平洋地域：政府・防衛市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 279 アジア太平洋地域：政府・防衛市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表280 アジア太平洋地域：IT＆ITES市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 281 アジア太平洋地域：IT&ITES市場（ユースケース別）2023-2030年 （百万米ドル
表 282 アジア太平洋地域：通信市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 283 アジア太平洋地域：通信市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表284 アジア太平洋地域：その他市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 285 アジア太平洋地域：その他市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表286 アジア太平洋地域：国別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表287 アジア太平洋地域：国別市場、2023年～2030年（百万米ドル）
9.4.3 中国
9.4.3.1 中国のテクノロジー・セクターを変革するジェネレーティブAI技術
表288 中国：ジェネレーティブAI市場、オファリング別、2019-2022年（百万米ドル）
表289 中国：サービス別市場 2023-2030年 （百万米ドル）
9.4.4 インド
9.4.4.1 レキシの発売は、ジェネレーティブAI開発の大きなランドマークとなる
表 290 インド：市場：提供品目別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 291 インド：製品別市場 2023-2030 (百万米ドル)
9.4.5 日本
9.4.5.1 日本の製薬産業を加速させるTokyo-1
表292 日本：市場、製品別、2019年～2022年（百万米ドル）
表293 日本：製品別市場、2023-2030年（百万米ドル）
9.4.6 韓国
9.4.6.1 韓国は次世代AIチップの新たな世界需要を満たす重要なプレーヤーになる
表 294 韓国：ジェネレーティブ AI 市場、オファリング別、2019 年～2022 年（百万米ドル）
表 295 韓国：市場：サービス別 2023-2030 (百万米ドル)
9.4.7 シンガポール
9.4.7.1 生成AIの進歩が進むシンガポール
表 296 シンガポール：市場：サービス別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 297 シンガポール：市場：提供品目別（2023～2030年）（百万米ドル
9.4.8 オーストラリア＆ニュージーランド
9.4.8.1 AIの可能性をより広く追求するオーストラリアとニュージーランド
表298 オーストラリア＆ニュージーランド：市場：提供品目別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 299 オーストラリア＆ニュージーランド：市場：提供品目別（2023～2030 年）（百万米ドル
9.4.9 その他のアジア太平洋地域
表300 その他のアジア太平洋地域：市場、製品別、2019年～2022年（百万米ドル）
表301 その他のアジア太平洋地域：市場：提供製品別（2023年～2030年）（百万米ドル
9.5 中東・アフリカ
9.5.1 中東・アフリカ：市場促進要因
9.5.2 中東・アフリカ：景気後退の影響
表302 中東・アフリカ：ジェネレーティブAI市場、提供サービス別、2019年～2022年（百万米ドル）
表303 中東・アフリカ：市場：提供品目別（2023～2030年）（百万米ドル
表304 中東・アフリカ：ソフトウェア別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表305 中東・アフリカ：ソフトウェア別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表306 中東・アフリカ：サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 307 中東・アフリカ：サービス別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表308 中東・アフリカ：専門サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表309 中東・アフリカ：専門サービス別市場：2023-2030年（百万米ドル）
表310 中東・アフリカ：業務機能別アプリケーション市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 311 中東・アフリカ：業務機能別アプリケーション市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 312 中東・アフリカ：データモダリティ別アプリケーション市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 313 中東・アフリカ：データモダリティ別アプリケーション市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 314 中東・アフリカ：垂直市場別、2019-2022 年（百万米ドル）
表315 中東・アフリカ：垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
表 316 中東・アフリカ：垂直市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 317 中東・アフリカ：垂直市場、ユースケース別、2023-2030 年 （百万米ドル）
表 318 中東・アフリカ：メディア＆エンターテインメント市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 319 中東・アフリカ：メディア＆エンターテインメント市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 320 中東・アフリカ：Bfsi 市場（ユースケース別）：2019 年～2022 年（百万米ドル
表 321 中東・アフリカ：Bfsi市場（ユースケース別）2023～2030年（百万米ドル
表322 中東・アフリカ：ヘルスケア＆ライフサイエンス市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 323 中東・アフリカ：ヘルスケア＆ライフサイエンス市場：ユースケース別 2023-2030 (百万米ドル)
表324 中東・アフリカ：ジェネレーティブAI市場、製造業、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 325 中東・アフリカ：製造業市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 326 中東・アフリカ：小売・eコマース市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 327 中東・アフリカ：小売・eコマース市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 328 中東・アフリカ：輸送・物流市場、ユースケース別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 329 中東・アフリカ：輸送・ロジスティクス市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表330 中東・アフリカ：建設・不動産市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 331 中東・アフリカ：建設・不動産市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 332 中東・アフリカ：エネルギー・公益事業市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 333 中東・アフリカ：エネルギー・公益事業市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 334 中東・アフリカ：政府・防衛市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 335 中東・アフリカ：政府・防衛市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 336 中東・アフリカ：IT & ITES市場（ユースケース別）、2019年～2022年（百万米ドル
表337 中東・アフリカ：IT&ITES市場（ユースケース別） 2023-2030年 （百万米ドル
表 338 中東・アフリカ：通信市場（ユースケース別）：2019-2022 年（百万米ドル
表 339 中東・アフリカ：通信市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 340 中東・アフリカ：その他市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 341 中東・アフリカ：その他市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 342 中東・アフリカ：国別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 343 中東・アフリカ：国別市場 2023-2030 (百万米ドル)
9.5.3 サウジアラビア
9.5.3.1 AI革命をもたらすハイテク大手による大規模投資
表344 サウジアラビア：ジェネレーティブAI市場、提供製品別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 345 サウジアラビア：製品別市場 2023-2030 (百万米ドル)
9.5.4 UAE
9.5.4.1 先駆的な教育システムの技術が市場を押し上げる
表 346 UAE：市場（提供品目別）、2019年～2022年（百万米ドル
表347 UAE：オファリング別市場（2023-2030年）（百万米ドル
9.5.5 南アフリカ
9.5.5.1 ヘルスケア産業がジェネレーティブAI分野の開発に着手する
表 348 南アフリカ：市場、製品別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 349 南アフリカ：市場：提供品目別（2023～2030 年）（百万米ドル
9.5.6 イスラエル
9.5.6.1 ジェネレーティブAIスタートアップの強力なクラスターが市場成長につながる
表350 イスラエル：市場：提供品目別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 351 イスラエル：市場：提供品目別（2023-2030 年）（百万米ドル
9.5.7 その他の中東・アフリカ地域
表 352 その他の中東・アフリカ地域：市場：提供品目別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 353 その他の中東・アフリカ地域：市場：提供品目別（2023-2030 年）（百万米ドル
9.6 ラテンアメリカ
9.6.1 ラテンアメリカ：市場促進要因
9.6.2 ラテンアメリカ：景気後退の影響
表354 ラテンアメリカ：ジェネレーティブAI市場、提供サービス別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 355 ラテンアメリカ：市場：提供製品別（2023-2030 年）（百万米ドル
表356 ラテンアメリカ：ソフトウェア別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 357 ラテンアメリカ：ソフトウェア別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 358 ラテンアメリカ：サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 359 ラテンアメリカ：サービス別市場 2023-2030 (百万米ドル)
表360 ラテンアメリカ：専門サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表361 ラテンアメリカ：専門サービス別市場：2023-2030年（百万米ドル）
表362 ラテンアメリカ：業務機能別アプリケーション市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 363 ラテンアメリカ：業務機能別アプリケーション市場 2023-2030 (百万米ドル)
表364 ラテンアメリカ：データモダリティ別アプリケーション市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表365 ラテンアメリカ：データモダリティ別アプリケーション市場 2023-2030 (百万米ドル)
表 366 ラテンアメリカ：垂直市場別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 367 ラテンアメリカ：垂直市場別 2023-2030 (百万米ドル)
表 368 ラテンアメリカ：垂直市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 369 ラテンアメリカ：垂直市場、ユースケース別、2023年～2030年（百万米ドル）
表370 ラテンアメリカ：ジェネレーティブAI市場、メディア＆エンターテインメント、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 371 ラテンアメリカ：メディア＆エンターテインメント市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 372 ラテンアメリカ：Bfsi市場（ユースケース別）：2019年～2022年（百万米ドル
表 373 ラテンアメリカ：Bfsi市場（ユースケース別） 2023-2030年 （百万米ドル
表 374 ラテンアメリカ：ヘルスケア＆ライフサイエンス市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 375 ラテンアメリカ：ヘルスケア＆ライフサイエンス市場：ユースケース別 2023-2030 (百万米ドル)
表 376 ラテンアメリカ：製造業市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 377 ラテンアメリカ：製造業市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 378 ラテンアメリカ：小売・eコマース市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 379 ラテンアメリカ：小売・eコマース市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表380 ラテンアメリカ：輸送・物流市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 381 ラテンアメリカ：輸送・ロジスティクス市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表382 ラテンアメリカ：建設・不動産市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 383 ラテンアメリカ：建設・不動産市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 384 ラテンアメリカ：エネルギー・公益事業市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 385 ラテンアメリカ：エネルギー＆公益事業市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 386 ラテンアメリカ：政府・防衛市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表387 ラテンアメリカ：ジェネレーティブAI市場、政府・防衛、ユースケース別、2023年～2030年（百万米ドル）
表 388 ラテンアメリカ：IT & ITES市場（ユースケース別）、2019年～2022年（百万米ドル
表389 ラテンアメリカ：IT&ITES市場（ユースケース別） 2023-2030年 （百万米ドル
表390 ラテンアメリカ：通信市場（ユースケース別）、2019年～2022年（百万米ドル
表391 ラテンアメリカ：通信市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 392 ラテンアメリカ：その他市場、ユースケース別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 393 ラテンアメリカ：その他市場（ユースケース別） 2023-2030 (百万米ドル)
表 394 ラテンアメリカ：国別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 395 ラテンアメリカ：国別市場 2023-2030 (百万米ドル)
9.6.3 ブラジル
9.6.3.1 クラウド地域の確立が市場を促進する
表 396 ブラジル：ジェネレーティブ AI 市場、提供製品別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 397 ブラジル：サービス別市場 2023-2030 (百万米ドル)
9.6.4 メキシコ
9.6.4.1 メキシコの銀行BanorteによるChatGPTの利用が大規模言語モデル市場の成長機会を生み出す
表398 メキシコ：市場：製品別、2019年～2022年（百万米ドル）
表399 メキシコ：製品別市場（2023-2030年）（百万米ドル
9.6.5 アルゼンチン
9.6.5.1 市場に影響を与えるインフレ
表400 アルゼンチン：市場：製品別、2019年～2022年（百万米ドル）
表401 アルゼンチン：製品別市場：2023-2030年（百万米ドル）
9.6.6 その他のラテンアメリカ地域
表402 その他のラテンアメリカ：市場：提供製品別、2019年～2022年（百万米ドル）
表403 その他のラテンアメリカ：市場：提供製品別（2023～2030年）（百万米ドル
10 競争力のある景観 （ページ – 407）
10.1 概要
10.2 主要プレーヤーが採用した主要戦略
表404 主要なジェネレーティブAIベンダーが採用した戦略の概要
10.3 収益分析
10.3.1 過去の事業セグメント収益分析
図 62 著名公開企業の歴史的事業セグメント収益分析（2018～2022 年）（百万米ドル
10.4 市場シェア分析
図63 2022年における主要企業の市場シェア分析
表405 市場：競争の度合い
10.5 ブランド／製品比較分析
図64 ジェネレーティブAI：トップトレンドのブランド／製品
10.5.1 ブランド／製品比較分析（テキストジェネレーター別
図 65 ブランド／製品比較分析（テキストジェネレーター別
10.5.1.1 chatgpt
10.5.1.2 BING
10.5.1.3 BARD
10.5.1.4 ユーチャット
10.5.1.5 character.ai
10.5.2 ブランド／製品比較分析（画像ジェネレーター別
図66 ブランド／製品比較分析（画像ジェネレーター別
10.5.2.1 dall-e
10.5.2.2 クレイヨン
10.5.2.3 ミッドジャーニー
10.5.2.4 安定した拡散
10.5.2.5 ナイトカフェ
10.5.3 ブランド／製品比較分析（ビデオジェネレーター別
図67 ブランド／製品比較分析（ビデオジェネレーター別
10.5.3.1 総合
10.5.3.2 ルーメン5
10.5.3.3 ELAI
10.5.3.4 フレックスクリップ
10.5.3.5 veed.io
10.5.4 ブランド／製品比較分析（コードジェネレーター別
図 68 コードジェネレーター別ブランド／製品比較分析
10.5.4.1 コーデックス
10.5.4.2 pycharm
10.5.4.3 スカウティング
10.5.4.4 codota
10.5.4.5 ソース
10.5.5 ブランド／製品比較分析（オーディオ・ジェネレーター別
図 69 ブランド／製品比較分析（オーディオ・ジェネレーター別
10.5.5.1 speechify
10.5.5.2 プレイハット
10.5.5.3 MURF
10.5.5.4 AIVA
10.5.5.5 openaiジュークボックス
10.5.6 その他のトレンド生成AIブランド／製品
10.5.6.1 vue.ai
10.5.6.2 SYTE
10.5.6.3 アートマティックス
10.5.6.4 clara.io
10.5.6.5 マターポート
10.6 会社評価マトリックス
10.6.1 スターズ
10.6.2 新進リーダー
10.6.3 浸透型プレーヤー
10.6.4 参加者
図70 世界市場企業評価マトリックス（2022年
10.6.5 会社のフットプリント
表406 ジェネレーティブAI市場：主要企業のフットプリント分析（2023年
表407 市場：その他の主要企業のフットプリント分析（2023年
10.7 スタートアップ／チーム評価マトリクス
10.7.1 進歩的企業
10.7.2 対応する企業
10.7.3 ダイナミック・カンパニー
10.7.4 スタートブロック
図71 世界の新興企業／ME評価マトリックス（2022年
10.7.5 競合ベンチマーキング
表408 市場：主要新興企業/SMの詳細リスト
表409 ジェネレーティブAI市場：新興企業/SMの全体フットプリント分析（2023年
10.8 主要発電AIベンダーの評価と財務指標
図72 主要ベンダーのEV/EBITDA
図73 主要ベンダーの年初来(YTD)価格トータルリターンと5年間の株式ベータ
10.9 競争シナリオとトレンド
10.9.1 製品の発売と強化
表410 2021-2023年の製品発売と機能強化
10.9.2 ディールス
表411 2021-2023年の取引
11 企業プロフィール（ページ数 – 449）
11.1 イントロダクション
11.2 主要プレーヤー
(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）*。
11.2.1 マイクロソフト
表412 マイクロソフト：会社概要
図 74 マイクロソフト：企業スナップショット
表 413 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 414 マイクロソフト：製品の発売と機能強化
表415 マイクロソフト：取引
11.2.2 AWS
表 416 AWS：会社概要
図 75 AWS：企業スナップショット
表 417 AWS：提供する製品／ソリューション／サービス
表 418 AWS：製品の発売と機能強化
表 419 AWS: 取引
11.2.3 グーグル
表420 グーグル：会社概要
図 76 グーグル：企業スナップショット
表421 グーグル：提供する製品／ソリューション／サービス
表 422 グーグル：製品の発売と機能強化
表423 グーグル：取引
11.2.4 ADOBE
表424 アドビ：会社概要
図77 アドビ：企業スナップショット
表425 アドビ：提供する製品／ソリューション／サービス
表 426 アドビ：製品の発売と機能強化
表427 アドビ：取引
11.2.5 IBM
表428 IBM：会社概要
図78 IBM：企業スナップショット
表429 ibm：提供する製品／ソリューション／サービス
表 430 IBM：製品の発売と機能強化
表 431 IBM: 取引
11.2.6 OPENAI
表 432 オープンアイ：会社概要
表 433 オープンアイ：提供する製品／ソリューション／サービス
表 434 オープンアイ：製品の発売と機能強化
表 435 オープンアイ：取引
11.2.7 META
表 436 メタ：会社概要
図79 メタ：企業スナップショット
表 437 メタ：提供する製品／ソリューション／サービス
表 438 メタ：製品の発売と強化
表 439 メタ：取引
11.2.8 インシリコ医学
表440 インシリコ・メディシン：会社概要
表441 インシリコ・メディシン：提供する製品／ソリューション／サービス
表442 インシリコ・メディシン：製品の発売と機能強化
表443 インシリコ・メディシン：取引
11.2.9 単純化された
11.2.10 ジーニー・アイ
11.2.11 ライトリックス
11.2.12 ルーメン5
11.2.13 GIPHY
11.2.14 ダイヤルパッド
11.2.15 ペルサード
11.2.16 CODACY
11.3 スタートアップ/ユーザプロファイル
11.3.1 paige.ai
11.3.2 リフュージョン
11.3.3 PLAYHT
11.3.4 speechify
11.3.5 media.io
11.3.6 ミッドジャーニー
11.3.7 ホタル
11.3.8 brandmark.io
11.3.9 モルフィス・テクノロジーズ
11.3.10 シンセシア
11.3.11 ほとんどがアイ
11.3.12 ヴィシュアル
11.3.13 ガリレオ・アイ
11.3.14 フォーミュラボット
11.3.15 jetbrains
11.3.16 character.ai
11.3.17 斜辺ai
11.3.18 ビアブル
11.3.19 defog.ai
11.3.20 ゼータ・アルファ
11.3.21 ディープサーチ・ラボ
11.3.22 ライトソニック
11.3.23 アンバーサーチ
11.3.24 フローワークス
11.3.25 発明的AI
11.3.26 ソネット
11.3.27 フレアラボ
11.3.28 GLOO
11.3.29 olli.ai
11.3.30 ハイタイム愛
11.3.31 DEEPAI
11.4 オープンソース企業
11.4.1 GFP-GAN
11.4.2 フォントジョイ
11.4.3 エレウテライ
11.4.4 starryai
11.4.5 マジックスタジオ
*非上場企業の場合、事業概要、提供製品／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る。
12 隣接・関連市場 (ページ – 515)
12.1 会話型AI市場
12.1.1 市場の定義
12.1.2 市場概要
12.1.2.1 会話型AI市場、コンポーネント別
表444 会話型AI市場、コンポーネント別、2016-2020年（百万米ドル）
表445 会話型AI市場、コンポーネント別、2021-2026年（百万米ドル）
表446 会話型AI市場、サービス別、2016-2020年（百万米ドル）
表447 会話型AI市場、サービス別、2021-2026年（百万米ドル）
12.1.2.2 会話型AI市場、タイプ別
表448 会話型AI市場、タイプ別、2016-2020年（百万米ドル）
表449 会話型AI市場、タイプ別、2021-2026年（百万米ドル）
12.1.2.3 会話型AI市場、展開モード別
表450 会話型AI市場、展開モード別、2016-2020年（百万米ドル）
表451 会話型AI市場、展開モード別、2021-2026年（百万米ドル）
12.1.2.4 会話型AI市場、組織規模別
表452 会話型AI市場、組織規模別、2016-2020年（百万米ドル）
表453 会話型AI市場、組織規模別、2021-2026年（百万米ドル）
12.1.2.5 会話型AI市場、統合形態別
表454 会話型AI市場、統合モード別、2016-2020年（百万米ドル）
表455 会話型AI市場、統合モード別、2021-2026年（百万米ドル）
12.1.2.6 会話型AI市場、テクノロジー別
表456 会話型AI市場、技術別、2016-2020年（百万米ドル）
表457 会話型AI市場、技術別、2021-2026年（百万米ドル）
12.1.2.7 会話型AI市場、ビジネス機能別
表458 会話型AI市場、ビジネス機能別、2016-2020年（百万米ドル）
表459 会話型AI市場、ビジネス機能別、2021-2026年（百万米ドル）
12.1.2.8 会話型AI市場（業種別
表460 会話型AI市場、業種別、2016-2020年（百万米ドル）
表461 会話型AI市場、垂直分野別、2021-2026年（百万米ドル）
12.1.2.9 会話型AI市場、地域別
表462 会話型AI市場、地域別、2016-2020年（百万米ドル）
表463 会話型AI市場、地域別、2021-2026年（百万米ドル）
12.2 チャットボット市場
12.2.1 市場の定義
12.2.2 市場概要
12.2.2.1 チャットボット市場、コンポーネント別
表464 チャットボット市場、コンポーネント別、2015年～2019年（百万米ドル）
表465 チャットボット市場、コンポーネント別、2020年～2026年（百万米ドル）
表 466 チャットボット市場、ソリューション別、2015 年～2019 年（百万米ドル）
表467 チャットボット市場、ソリューション別、2020年～2026年（百万米ドル）
表 468 チャットボット市場、サービス別、2015年～2019年（百万米ドル）
表 469 チャットボット市場、サービス別、2020年～2026年（百万米ドル）
表470 プロフェッショナルサービス：チャットボット市場、タイプ別、2015年～2019年（百万米ドル）
表471 プロフェッショナルサービス：チャットボット市場、タイプ別、2020年～2026年（百万米ドル）
12.2.2.2 チャットボット市場、タイプ別
表472 チャットボット市場、タイプ別、2015年～2019年（百万米ドル）
表473 チャットボット市場、タイプ別、2020-2026年（百万米ドル）
12.2.2.3 チャットボット市場、展開モード別
表 474 チャットボット市場、展開モード別、2015-2019 年（百万米ドル）
表475 チャットボット市場、展開モード別、2020年～2026年（百万米ドル）
12.2.2.4 チャネル統合別チャットボット市場
表476 チャネル統合別チャットボット市場、2015年～2019年（百万米ドル）
表477 チャネル統合別チャットボット市場、2020年～2026年（百万米ドル）
12.2.2.5 チャットボット市場（組織規模別
表 478 チャットボット市場、組織規模別、2015 年～2019 年（百万米ドル）
表 479 チャットボット市場、組織規模別、2020年～2026年（百万米ドル）
12.2.2.6 チャットボット市場、ビジネス機能別
表480 チャットボット市場、ビジネス機能別、2015年～2019年（百万米ドル）
表481 チャットボット市場、ビジネス機能別、2020年～2026年（百万米ドル）
12.2.2.7 チャットボット市場、用途別
表 482 チャットボット市場、アプリケーション別、2015-2019 年（百万米ドル）
表483 チャットボット市場、用途別、2020-2026年（百万米ドル）
12.2.2.8 チャットボット市場（業種別
表 484 チャットボット市場、垂直方向別、2015-2019 年（百万米ドル）
表485 チャットボット市場、垂直方向別、2020年～2026年（百万米ドル）
12.2.2.9 チャットボット市場、地域別
表486 チャットボット市場、地域別、2015-2019年（百万米ドル）
表487 チャットボット市場、地域別、2020年～2026年（百万米ドル）
13 付録（ページ数 – 533）
13.1 ディスカッション・ガイド
13.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル
13.3 カスタマイズ・オプション
13.4 関連レポート
13.5 著者詳細
