エンタープライズ人工知能市場 – グローバルな業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、展開タイプ別 (クラウド、オンプレミス)、テクノロジー別 (機械学習、自然言語処理、コンピューター ビジョン、音声認識、その他)、業界別 (IT および通信、BFSI、自動車、ヘルスケア、政府および防衛、小売、その他)、地域および競合状況別、2019 年～ 2029 年予測

市場概要

世界のエンタープライズ人工知能市場は、2023年に114億9,000万米ドルと評価され、2029年までの予測期間中に34.59％の年平均成長率を記録すると予測されています。

世界のエンタープライズ人工知能市場は、さまざまな業界で広く採用されたことにより、近年大幅に拡大しています。自動運転車、ヘルスケア、小売、製造などの主要セクターは、正確な人工知能と機械学習モデルの開発におけるデータラベリングソリューションの重要性を認識し、最終的にビジネス成果を向上させるようになりました。

より厳格な規制枠組みと生産性と効率性への重点の高まりにより、組織は高度なデータラベリングテクノロジーに多額の投資を行うようになりました。データ注釈プラットフォームの大手プロバイダーは、複数のソースからのデータの処理、共同ワークフロー管理、インテリジェントなプロジェクト監視などの機能を備えた革新的な製品を発表しました。これらの機能強化により、データ注釈の品質とスケーラビリティが大幅に向上しました。

コンピューター ビジョン、自然言語処理、モバイル データ収集などのテクノロジの統合により、データ ラベリング ソリューションの機能が革命的に変化しています。高度なソリューションでは、自動注釈支援、リアルタイム分析、プロジェクトの進行状況に関する洞察が提供されるようになりました。これにより、企業はデータ品質をより適切に監視し、データ資産からより大きな価値を引き出し、人工知能の開発サイクルを迅速化できます。

企業は、データ注釈の専門家と積極的に提携し、特定のデータとユース ケースの要件に対応するカスタマイズされたソリューションを考案しています。さらに、データ主導の意思決定の重要性が高まるにつれて、さまざまな業界の垂直分野で新しい見通しが生まれています。

エンタープライズ人工知能市場は、デジタル変革イニシアチブが自律走行車、ヘルスケア、小売などの分野で勢いを増し続けているため、持続的な成長に向けて好位置にいます。新しい機能に対する世界的な継続的な投資により、大規模で高品質の注釈付きトレーニング データの提供を通じて、人工知能と機械学習をサポートする市場の能力が強化され、最終的には長期的な見通しが形成されると予想されます。

主要な市場推進要因

データの急増とアクセス性

デジタル トランスフォーメーションの時代に、データは企業の生命線となっています。センサー、ソーシャル メディア、接続デバイスなど、さまざまなソースから生成されるデータの急増により、活用されるのを待つ情報の宝庫が生まれました。この広大で多様なデータセットの可用性は、エンタープライズ AI 市場を推進する最初の推進力です。

ビッグ データの出現により、機会と課題の新しい時代が到来しました。企業は、これまで想像もできなかった量のデータを活用して、洞察を獲得し、プロセスを最適化し、イノベーションを推進できるようになりました。洗練されたアルゴリズムを備えた AI は、これらの膨大なデータセットから実用的な洞察を抽出する手段を提供し、組織に競争上の優位性をもたらします。

クラウド コンピューティングとデータ共有プラットフォームによるデータ アクセスの民主化により、あらゆる規模の企業が AI を活用できるようになりました。中小企業 (SME) は、かつてはテクノロジー大手だけが利用できた AI 機能にアクセスできるようになり、市場での競争がより公平になりました。

AI を活用した分析により、組織は顧客の好みや行動をより深く理解できます。これにより、高度にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。これは、e コマース、マーケティング、小売などの業界では特に重要です。消費者がカスタマイズされたサービスを期待するようになるにつれて、AI 主導の洞察は顧客維持と収益増加のための強力なツールになります。

AI テクノロジーの進歩

エンタープライズ AI 市場を牽引する 2 つ目の原動力は、AI テクノロジー自体の絶え間ない進歩です。AI はもはや基本的な自動化に限定されません。 AI は、企業の運営方法に革命を起こす可能性のある洗練されたツールキットへと進化しました。

機械学習 (ML) とディープラーニング (DL) は、AI イノベーションの最前線にあります。これらのテクノロジーにより、コンピューターは明示的なプログラミングなしで学習し、意思決定を行うことができます。企業は、製造業の予知保全から金融業の不正検出まで、さまざまなタスクに ML および DL アルゴリズムを導入しています。

人間の言語理解に焦点を当てた AI の分野である NLP は、チャットボット、仮想アシスタント、感情分析の機会を切り開きました。これらのアプリケーションは、顧客サービスを強化し、コミュニケーションを合理化し、非構造化テキストデータから貴重な洞察を提供します。

コンピューター ビジョンにより、機械は世界からの視覚情報を解釈して理解できるため、医療画像分析のためのヘルスケア、レジなしチェックアウトのための小売、物体認識とナビゲーションのための自律走行車などの分野で非常に貴重です。

データが生成される場所 (IoT デバイスなど) に近いエッジに AI を統合すると、レイテンシが短縮され、リアルタイムの意思決定が向上します。これは、自律走行車、スマート シティ、産業オートメーションなどのアプリケーションでは特に重要です。

競争優位性と市場ダイナミクス

エンタープライズ AI 市場の 3 番目の推進力は、急速に変化するビジネス環境における競争優位性の絶え間ない追求です。組織が AI の変革の可能性を認識するにつれて、いくつかのダイナミクスによって AI ソリューションを採用して投資するようになります。

多くの業界で、AI は破壊的な力になりつつあります。競合他社が AI を活用して業務効率を改善し、顧客体験を強化し、革新的な製品やサービスを導入するにつれて、AI を採用できない企業は時代遅れになるリスクがあります。

エンタープライズ AI 市場は、データの急増、AI テクノロジーの進歩、およびダイナミックなビジネス環境における競争優位性の追求によって、目覚ましい成長の軌道に乗っています。 AI の力を戦略的に活用する組織は、それぞれの市場で大きな優位性を獲得できます。これらの推進要因が進化し続ける中、企業は AI 主導の変革の時代に先頭に立つために適応し、革新する必要があります。

主要な市場の課題

データの品質と可用性

エンタープライズ人工知能市場が直面している大きな課題の 1 つは、データの品質と可用性です。AI アルゴリズムは、トレーニングと正確な予測を行うために、大量の高品質データに大きく依存しています。しかし、多くの組織は、不完全、不整合、偏りのあるデータなどのデータ品質の問題に苦労しています。データ品質が悪いと、不正確な AI モデルや信頼できない洞察につながり、AI 実装の有効性が損なわれる可能性があります。

さらに、データの可用性は、特に一元化されたデータ インフラストラクチャがない組織やデータ ソースが断片化されている組織にとって課題となる可能性があります。データ サイロとシステム間の統合の欠如は、AI イニシアチブのためのデータのアクセス性と可用性を妨げる可能性があります。これにより、企業内での AI アプリケーションの範囲と影響が制限される可能性があります。

これらの課題に対処するには、組織がデータのクレンジング、正規化、エンリッチメント プロセスを含む堅牢なデータ管理戦略に投資する必要があります。ライフサイクル全体にわたってデータの品質と整合性を保証するデータ ガバナンス フレームワークを確立することが重要です。さらに、組織はさまざまなソースからのデータを統合し、AI アプリケーションですぐに見つけられるようにするために、データ統合の取り組みを優先する必要があります。

倫理的および規制上の考慮事項

エンタープライズ AI 市場におけるもう 1 つの大きな課題は、AI 実装に関連する倫理的および規制上の考慮事項に対処することです。AI テクノロジーがより洗練され、普及するにつれて、プライバシー、偏見、透明性、説明責任に関する懸念が生じます。

倫理的考慮事項は、AI の責任ある使用と、AI システムが偏見を永続させたり、特定のグループを差別したりしないようにすることを中心に展開されます。組織は、AI アルゴリズムの潜在的な倫理的影響に留意し、それが社会の価値観や規範と合致していることを確認する必要があります。

政府や規制機関が AI テクノロジーを管理する新しい法律や規制を導入すると、規制上の課題が発生します。一般データ保護規則 (GDPR) などのデータ保護規制への準拠は、機密性の高い顧客データを扱う際に重要になります。組織はこれらの規制環境を乗り越え、AI 実装が必要な法的要件に準拠していることを確認する必要があります。

これらの課題に対処するには、組織は公平性、透明性、説明責任を促進する倫理的な AI フレームワークとガイドラインを採用する必要があります。また、機密情報を保護するために、堅牢なデータ プライバシーとセキュリティ対策に投資する必要があります。規制当局や業界団体と連携することで、組織は変化する規制について最新情報を把握し、倫理的および法的基準に準拠することができます。

主要な市場動向

説明可能な AI の採用

エンタープライズ人工知能市場における顕著な動向の 1 つは、説明可能な AI (XAI) の採用です。AI システムが複雑になり、企業や個人に影響を与える重要な決定を下すようになると、透明性と解釈可能性の必要性が高まっています。説明可能な AI 技術は、AI モデルが決定に至る経緯に関する洞察を提供し、関係者が根本的な要因と推論を理解できるようにすることを目的としています。この動向は、特に金融、医療、法務などの規制の厳しい業界で、AI システムへの信頼を構築したいという願望によって推進されています。 Explainable AI を採用することで、組織はコンプライアンスを確保し、バイアスを軽減し、説明責任を強化し、最終的には AI テクノロジーの受け入れと採用を促進できます。

AI とエッジ コンピューティングの統合

エンタープライズ AI 市場におけるもう 1 つの重要なトレンドは、AI とエッジ コンピューティングの統合です。エッジ コンピューティングとは、集中型のクラウド インフラストラクチャに依存せず、ソースまたはその近くでデータの処理と分析を行うことを指します。このトレンドは、リアルタイムの意思決定、レイテンシの短縮、データ プライバシーの強化の必要性によって推進されています。IoT デバイス、エッジ サーバー、ゲートウェイなどのエッジ デバイスに AI モデルを直接展開することで、組織は AI のパワーを活用してデータをローカルで処理および分析できます。これにより、応答時間が短縮され、運用効率が向上し、クラウドへのデータ転送の必要性が減るため、コストが削減されます。AI とエッジ コンピューティングの統合により、機密データを外部サーバーに転送せずにローカルで処理および分析できるため、データのプライバシーとセキュリティに関する懸念にも対処できます。この傾向は、リアルタイムの洞察と即時の対応が重要な製造、輸送、医療などの業界で特に重要です。

責任ある AI と倫理的考慮事項への焦点

エンタープライズ人工知能市場を形成する重要な傾向は、責任ある AI と倫理的考慮事項への焦点が高まっていることです。AI テクノロジーが普及するにつれて、その導入に関連する潜在的なリスクと課題がますます認識されるようになっています。組織は、AI システムが責任ある倫理的な方法で開発および導入されることを確実にすることにますます重点を置いています。これには、偏見、公平性、透明性、説明責任などの問題への対処が含まれます。責任ある AI の実践には、AI アプリケーションの社会的影響を考慮し、公平性と包括性を確保し、意図しない結果から保護することが含まれます。組織は、AI 倫理原則などのフレームワークとガイドラインを採用して、AI システムの開発と導入をガイドしています。さらに、責任ある AI の標準とベスト プラクティスを確立するために、業界、学界、規制機関間のコラボレーションが形成されています。この傾向は、利害関係者間の信頼を構築し、規制を遵守し、非倫理的な AI 慣行に関連する潜在的な評判および法的リスクを軽減する必要性によって推進されています。

セグメント別インサイト

展開タイプ別インサイト

2023 年には、クラウド展開セグメントがエンタープライズ人工知能 (AI) 市場を支配し、予測期間中もその優位性を維持すると予想されます。クラウド展開モデルでは、サードパーティのサービスプロバイダーが提供するクラウドプラットフォーム上で AI アプリケーションとインフラストラクチャをホストします。この優位性は、エンタープライズ AI のコンテキストでクラウド展開の利点を強調するいくつかの要因に起因します。

クラウド展開モデルはスケーラビリティと柔軟性を提供し、組織はニーズに基づいて AI インフラストラクチャとリソースを簡単に拡張できます。これは、トレーニングと推論タスクに大量のデータと計算能力が必要な AI のコンテキストで特に有益です。クラウド プラットフォームは、コンピューティング リソースへのオンデマンド アクセスを提供し、組織がリソースを大量に消費する AI ワークロードを効率的に処理できるようにします。

クラウド導入モデルは、コスト効率が高く、先行投資を削減できます。クラウド サービスを活用することで、組織はハードウェア、ソフトウェア、インフラストラクチャへの多額の先行投資を回避できます。代わりに、使用したリソースに対して従量課金制で支払うことができるため、コストが削減され、財務上の柔軟性が向上します。これにより、オンプレミス インフラストラクチャに投資するリソースがない中小企業 (SME) を含む、より幅広い組織が AI にアクセスしやすくなります。

さらに、クラウド導入モデルでは実装と管理が容易になります。クラウド サービス プロバイダーは、AI アプリケーションの導入と管理を簡素化する、構成済みの AI サービスとツールを提供しています。これにより、AI インフラストラクチャの設定と維持に必要な複雑さと技術的専門知識が軽減され、組織は基盤となるインフラストラクチャの管理ではなく、AI モデルの開発と展開に集中できるようになります。

今後、クラウド展開セグメントは、予測期間中、エンタープライズ AI 市場で優位を維持すると予想されます。業界全体でのクラウド コンピューティングの採用の増加、クラウド テクノロジーの進歩、クラウド プラットフォームでの AI 固有のサービスとツールの利用可能性の向上により、クラウド展開が好まれる傾向が続くでしょう。さらに、進行中のデジタル変革イニシアチブと、AI 実装における俊敏性と拡張性の必要性により、クラウドベースの AI ソリューションの需要がさらに高まります。

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地域別の洞察

2023 年には、北米がエンタープライズ人工知能 (AI) 市場を支配し、予測期間中もその優位性を維持すると予想されます。北米の優位性は、この地域が AI 業界で強力な地位にあることを浮き彫りにするいくつかの要因に起因しています。

北米は AI の研究開発の最前線にあり、大手テクノロジー企業、研究機関、新興企業がこの分野のイノベーションを推進しています。この地域にはシリコンバレーなどの主要な AI ハブがあり、技術の進歩と起業家精神の文化が育まれています。このエコシステムにより、最先端の AI ソリューションが利用可能になり、さまざまな業界の企業からの投資が集まっています。

北米には、AI 技術の実装と採用をサポートする堅牢なインフラストラクチャと技術力があります。この地域には、高度なクラウド コンピューティング インフラストラクチャ、高速インターネット接続、成熟した AI サービス プロバイダーのエコシステムがあります。これにより、北米の組織は AI 技術を効果的に活用し、ビジネス プロセスに統合できます。

北米には、ヘルスケア、金融、小売、製造など、AI 技術に大きく依存するさまざまな業界があります。これらの業界は、運用効率の向上、顧客体験の強化、競争上の優位性の獲得における AI の可能性を認識しています。北米における AI ソリューションの需要は、データに基づく洞察を活用し、プロセスを自動化し、イノベーションを推進する必要性によって推進されています。

今後、北米は予測期間中、エンタープライズ AI 市場で優位性を維持すると予想されます。この地域の強力な AI エコシステム、技術力、および AI ソリューションに対する業界の需要が、引き続き市場を牽引するでしょう。さらに、AI 研究開発への継続的な投資、学界と業界のコラボレーション、および政府の好ましい政策が、エンタープライズ AI 市場における北米のリーダーシップの地位にさらに貢献しています。業界を問わず企業が AI 技術を採用し続ける中、北米における高度な AI ソリューションの需要は引き続き堅調で、市場における優位性が強まるでしょう。

最近の動向

• マルチクラウド インフラストラクチャ自動化ソリューションの大手プロバイダーである IBM は、HashiCorp を 1 株あたり 35 ドルの現金で買収する正式契約を発表しました。これは、企業価値が 64 億ドルに達することを示しています。HashiCorp の製品群は、企業に包括的なインフラストラクチャ ライフサイクル管理とセキュリティ ライフサイクル管理の機能を提供し、組織がハイブリッドおよびマルチクラウド環境を自動化できるようにします。

主要な市場プレーヤー

• IntelCorporation
• IBMCorporation
• AmazonWeb Services、 Inc
• Google,LLC
• MicrosoftCorporation
• SAPSE
• Salesforce,Inc.
• FairIsaac Corporation
• SASInstitute Inc
• OracleCorporation