人工知能市場 – 世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、コンポーネント別 (ソフトウェア、ハードウェア、サービス)、アプリケーション別 (機械学習、画像認識、自然言語処理、音声認識、その他)、ビジネス機能別 (財務、マーケティングおよび販売、サプライ チェーン管理、運用、人事、セキュリティ、その他)、エンド ユーザー別 (製造、BFSI、自動車、ファッションおよび小売、ヘルスケアおよびライフ サイエンス、航空宇宙および防衛、建設、その他)、地域別、競合状況別 2018-2028

市場概要

世界の人工知能市場は、2022年に1,288.9億米ドルと評価され、2028年までの予測期間中に40.71%のCAGRで堅調な成長が見込まれています。

世界の人工知能（AI）市場は、技術の進歩、業界全体での採用の増加、投資の急増により、前例のない成長と変革を経験しています。機械学習、自然言語処理、ロボット工学を含む分野であるAIは、さまざまな分野で不可欠なものとなり、企業の運営方法や革新の方法を再形成しています。市場の拡大に貢献する主な要因には、機械学習アルゴリズムの継続的な進化、ディープラーニング技術の進歩、特にクラウドサービスを通じての大幅なコンピューティングパワーの利用可能性などがあります。北米は、イノベーションの中心地、多額の投資、テクノロジー大手と新興企業の強力なエコシステムによって推進され、AI 分野で依然として支配的な勢力となっています。倫理的配慮、相互運用性の課題、規制の枠組みは継続的な懸念事項であり、イノベーションと責任ある AI 開発の微妙なバランスが求められています。医療分野では、診断、個別化医療、予測分析のアプリケーションで AI の影響が大きく見られます。AI がカスタマー サービス、製造、金融に浸透するにつれ、自動化とデータ主導の意思決定における AI の役割が、世界中の産業を再定義し続けています。AI 市場の軌跡は、ソフトウェア イノベーション、人材開発、戦略的コラボレーションがインテリジェント テクノロジーの未来を形作る上で極めて重要な役割を果たす、ダイナミックな状況を反映しています。

主要な市場推進要因

機械学習とディープラーニングの進歩

世界の人工知能 (AI) 市場を推進する主要な推進要因は、機械学習 (ML) とディープラーニング テクノロジーの継続的な進歩です。 ML アルゴリズムにより、AI システムはデータから学習し、パターンを認識し、明示的なプログラミングなしでインテリジェントな決定を下すことができます。ML のサブセットであるディープラーニングには、人間の脳の機能を模倣した複数のレイヤーを持つニューラル ネットワークが含まれます。これらの分野で進行中の研究開発により、複雑なタスクを実行できる高度な AI モデルの進化が促進され、業界全体で AI テクノロジが広く採用されるようになっています。

研究者がニューラル ネットワーク アーキテクチャ、最適化手法、トレーニング アルゴリズムを深く掘り下げるにつれて、AI モデルのパフォーマンスと精度が大幅に向上します。この進歩により、画像認識、音声認識、自然言語処理、自律システムなどのアプリケーションにおけるイノベーションが促進され、AI の機能の範囲が拡大し、市場が前進します。

コンピューティング能力の向上とクラウド サービス

コンピューティング能力の向上とクラウド サービスの可用性の普及は、世界の AI 市場のもう 1 つの重要な推進力となっています。特に複雑な計算と大規模なデータセットを伴う AI アプリケーションは、強化された処理能力から大きな恩恵を受けます。強力なグラフィック処理ユニット (GPU) と専用の AI ハードウェア アクセラレータの登場により、AI モデルのトレーニングがより高速かつ効率的に行えるようになりました。

さらに、クラウド コンピューティング サービスのアクセシビリティにより、組織は AI の開発と展開のためのスケーラブルでコスト効率の高いソリューションを利用できるようになります。クラウド プラットフォームは、トレーニングと推論のプロセスに必要な計算リソースを提供するため、AI ソリューションの実装を検討している企業の参入障壁が低くなります。この推進力により AI の民主化が促進され、幅広い業界がハードウェア インフラストラクチャへの多額の先行投資をすることなく、高度な AI テクノロジーを活用できるようになります。

医療における AI の採用拡大

医療における AI の採用拡大は、世界の AI 市場を大きく牽引しています。医療における AI アプリケーションは、診断ツールや予測分析から個別化医療や創薬まで多岐にわたります。機械学習アルゴリズムは、医療画像を分析し、パターンを識別し、がんなどの病気の早期発見に役立ちます。自然言語処理により、電子医療記録から貴重な洞察を抽出し、臨床上の意思決定と患者ケアを改善できます。

膨大な量の医療データを迅速かつ正確に処理および分析する AI の能力は、診断精度と治療計画の向上に貢献します。ヘルスケアへの AI の継続的な統合は、患者の転帰を改善するだけでなく、AI ソリューションの需要を促進し、より広範な AI 市場の成長を促進します。

業界における自動化の需要の高まり

さまざまな業界での自動化の需要の高まりは、世界の AI 市場の魅力的な推進力です。ロボット プロセス自動化 (RPA) や自律システムなどの AI テクノロジーは、プロセスの合理化と最適化のためにますます導入されています。製造、物流、金融などの業界では、AI を活用した自動化を活用して、運用効率を高め、コストを削減し、エラーを最小限に抑えています。

たとえば、製造業では、AI 駆動のロボットと自動化システムがタスクを正確かつ迅速に実行し、生産量の増加に貢献します。同様に、物流では、AI アルゴリズムがサプライ チェーンの運用、ルート計画、在庫管理を最適化します。自動化への全体的な傾向は、さまざまなセクターで生産性と競争力を高める上で AI が重要な役割を果たしていることを強調しています。

カスタマー サービスにおける AI アプリケーションの拡大

カスタマー サービスにおける AI アプリケーションの拡大は、世界の AI 市場を形成する重要な原動力です。企業は、顧客とのやり取りやサポート サービスを強化するために、AI を搭載したチャットボット、仮想アシスタント、自然言語処理システムを採用するケースが増えています。AI 駆動型カスタマー サービス アプリケーションは、リアルタイムの応答、パーソナライズされた推奨事項、効率的なクエリ解決を提供し、顧客満足度の向上につながります。

カスタマー サービスで AI を使用すると、顧客体験が向上するだけでなく、大量の問い合わせを効率的に管理できるようになります。日常的なタスクを自動化し、インテリジェントな応答を提供することで、AI を活用したカスタマー サービス ソリューションは、運用効率、コスト削減、良好な顧客関係の構築に貢献します。この推進要因は、AI が顧客エンゲージメントとサポートに与える変革的な影響を強調し、世界中のさまざまな業界への AI の統合を推進しています。

主要な市場の課題

AI アルゴリズムにおける倫理とバイアスの懸念

世界の人工知能市場が直面している主要な課題の 1 つは、AI アルゴリズムに関連する倫理とバイアスの懸念です。AI システムがさまざまな業界の意思決定プロセスでますます重要な役割を果たすようになるにつれて、これらのアルゴリズムに埋め込まれている潜在的なバイアスに対する認識が高まっています。バイアスは偏ったトレーニング データから発生する可能性があり、特定のグループに不均衡な影響を与える差別的な結果につながります。これらの倫理的懸念に対処するには、公正で偏りのない AI モデルの開発、透明性のある意思決定プロセスの実装、AI の開発と展開に関する倫理ガイドラインの確立に向けた協調的な取り組みが必要です。

相互運用性と標準化の欠如

相互運用性と標準化は、世界の AI 市場で大きな課題となっています。標準化されたプラクティスと相互運用可能なソリューションが不足しているため、さまざまなプラットフォームやシステム間で AI テクノロジーをシームレスに統合することができません。この課題は、組織がさまざまなベンダーの AI ソリューションを採用する際に特に顕著になり、互換性の問題につながります。標準化の取り組みは、AI システムが連携して機能し、データを効果的に共有し、相互運用性を促進して、より統合された協調的な AI エコシステムを促進するために不可欠です。

データ プライバシーとセキュリティの懸念

データ プライバシーとセキュリティの懸念は、世界の AI 市場における大きな課題です。AI システムは、トレーニングと意思決定に大規模なデータセットに大きく依存しており、多くの場合、機密情報や個人情報が含まれています。このようなデータの誤用や誤った取り扱いは重大なリスクをもたらし、違反やプライバシー侵害につながります。これらの懸念に対処するには、堅牢なデータ保護対策、安全なストレージおよび転送プロトコル、プライバシーを保護する AI 技術の実装が必要です。AI 開発のための貴重なデータの活用と個人のプライバシーの保護のバランスを取ることは、AI 環境における継続的な課題です。

人材不足とスキル ギャップ

人工知能の分野における熟練した専門家の不足とスキル ギャップの拡大は、世界の AI 市場にとって永続的な課題です。AI の専門知識に対する需要は、資格のある専門家の供給を急速に上回っており、人材不足を引き起こしています。この不足は、アルゴリズムの設計から実装と保守まで、AI 開発のさまざまな側面に影響を及ぼします。スキル ギャップを埋めるには、教育、トレーニング プログラム、業界コラボレーションにおける協調的な取り組みにより、イノベーションを推進し、AI テクノロジーの進化する複雑さに対処できる熟練した労働力を育成する必要があります。

規制の不確実性とコンプライアンス

規制環境をナビゲートし、進化する AI 関連規制へのコンプライアンスを確保することは、世界の AI 市場にとって大きな課題です。 AI アプリケーションが普及し、影響力が増すにつれて、政府や規制機関は AI の使用を規制するフレームワークを開発しています。しかし、AI テクノロジーの動的な性質は、明確な規制ガイドラインの策定をはるかに上回るペースで進んでいます。調和のとれた国際標準がないため、複数の管轄区域で事業を展開する企業はさまざまな規制環境を乗り越える必要があり、複雑さが増しています。イノベーションと規制遵守のバランスを取ることは、業界の利害関係者と規制当局の継続的な協力を必要とするデリケートな課題です。

主要な市場動向

業界における AI の継続的な統合

世界の人工知能市場では、さまざまな業界にわたる AI の継続的な統合という重要なトレンドが見られます。医療や金融から製造や小売まで、組織は AI テクノロジーを活用して効率を高め、プロセスを最適化し、データから貴重な洞察を得ています。AI 主導のソリューションは意思決定プロセスに不可欠なものになりつつあり、企業は業務を合理化し、競争上の優位性を獲得することができます。業界が AI の変革の可能性を認識するにつれて、広範な採用の傾向が続くと予想され、より普及し洗練された AI 環境につながります。

自然言語処理 (NLP) と会話型 AI の加速的な成長

自然言語処理 (NLP) と会話型 AI は、世界の AI 市場の顕著なトレンドとして加速的な成長を遂げています。機械とユーザーの間でより人間らしいやり取りを求める声が高まる中、NLP 技術は急速に進歩しています。チャットボットや仮想アシスタントなどの会話型 AI は、カスタマー サービス、ヘルスケア、その他のさまざまな分野で標準機能になりつつあります。企業がユーザー エクスペリエンスの向上とリアルタイムのサポートの提供に努める中、会話型 AI ソリューションの開発と展開は、人間と機械のやり取りの未来を形作る態勢が整っています。

透明性と信頼性のための説明可能な AI の台頭

説明可能な AI (XAI) は、透明性と信頼性の必要性に牽引され、世界の AI 市場の重要なトレンドとして浮上しています。 AI システムが複雑化し、個人や社会に影響を与える決定を下すようになると、これらの決定がどのように下されたかを理解することへの需要が高まっています。説明可能な AI により、AI モデルの背後にあるロジックが解釈可能になり、効果的に伝達できるようになります。この傾向は、医療、金融、刑事司法など、倫理的な AI 導入において説明責任と透明性が最も重要である機密性の高い分野で特に重要です。

分散処理のためのエッジ AI

エッジ AI は、集中型のクラウドベースのシステムだけに頼るのではなく、ネットワークのエッジでの分散処理に重点を置く傾向として注目を集めています。このアプローチにより、AI アプリケーションはデバイス上でデータをローカルに処理できるため、レイテンシが短縮され、リアルタイムの意思決定機能が強化されます。エッジ AI は、迅速な応答とデータ プライバシーが不可欠なモノのインターネット (IoT)、自律走行車、スマート シティなどのアプリケーションで特に重要です。 AI におけるエッジ コンピューティングへのトレンドは、より効率的でスケーラブルな実装を可能にすることで、状況を大きく変えるでしょう。

倫理的な AI と責任ある AI の実践

倫理的な配慮と責任ある AI の実践は、世界の AI 市場でますます重要なトレンドになりつつあります。AI テクノロジーが社会に深く統合されるにつれて、偏見、公平性、説明責任に関する懸念が顕著になってきました。組織は倫理的な AI 開発を重視し、AI システムが公平で、偏見がなく、人間の価値観と一致していることを保証しています。責任ある AI のためのガイドラインとフレームワークの実装、および意識と規制の取り組みの高まりは、AI テクノロジーの開発と展開における倫理的配慮への取り組みの高まりを反映しています。

セグメント別インサイト

コンポーネント別インサイト

世界の人工知能市場では、ソフトウェアが主要なコンポーネントとして浮上し、2022 年には 40.02% という大きなシェアを獲得します。さまざまな業界で AI ソリューションの需要が高まっていることで、ソフトウェア セグメントが前進しています。

AI アプリケーション、機械学習アルゴリズム、データ駆動型テクノロジーの急激な成長は、高度なソフトウェア ソリューションに対する世界的な需要に大きく貢献しています。これらのソフトウェア コンポーネントは、AI 主導のイノベーションを求めるさまざまな業界に対応する上で重要な役割を果たしています。

さらに、AI ソフトウェアはスケーラブルなプラットフォーム上で動作し、さまざまなワークロードと進化する需要に対応するために動的に適応します。スケーラビリティに重点を置くことで、特にピーク使用時や複雑な AI 計算を処理する場合に、効率的なパフォーマンスが保証されます。

AI ソフトウェアでは、堅牢なセキュリティ対策が最も重要であり、データ侵害、プライバシー侵害、不正アクセスなどのリスクを軽減するための堅牢な機能を実装する必要があります。安全なソフトウェア ソリューションは、機密性の高い AI 駆動型情報を保護するのに不可欠です。

さらに、AI ソフトウェアに高度な分析ツールを統合することで、パターン、ユーザー行動、パフォーマンス メトリックに関する貴重な洞察が得られます。これらの分析機能により、企業は情報に基づいた意思決定を行い、より良い結果を得るために AI 戦略を最適化できます。AI 市場の豊富な機会を考慮すると、関係者はソフトウェア セグメントを優先し、その優位性と革新と成長の可能性を活用することをお勧めします。

アプリケーション インサイト

人工知能の分野では、機械学習はヘルスケア、金融、自動車などのさまざまな分野で幅広く応用されています。その優れた点は、膨大なデータセットを処理し、意味のある洞察を抽出し、複雑な意思決定プロセスを自動化する能力にあります。

ヘルスケアでは、機械学習アルゴリズムによって病気の診断と治療の推奨に関する予測分析が可能になり、患者ケアに革命が起こります。金融機関は、リスク評価、不正検出、パーソナライズされた顧客体験のために予測モデルを活用し、業務効率とセキュリティを強化しています。

さらに、自動車業界は機械学習から大きな恩恵を受けており、自律走行車に環境を認識し、リアルタイムで意思決定を行い、安全に走行する能力を与えています。

地域別インサイト

多額の投資と資金が利用可能であることが、北米の AI 優位性において極めて重要な役割を果たしています。ベンチャーキャピタル企業、民間投資家、政府の取り組みにより、AI の新興企業やプロジェクトをサポートするために多大なリソースが割り当てられています。この強力な金融エコシステムにより、AI 技術の開発と商業化が加速され、北米の企業に競争上の優位性がもたらされます。

北米には、AI の研究と教育をリードする世界的に有名な研究機関や大学があります。スタンフォード大学、マサチューセッツ工科大学 (MIT)、カリフォルニア大学バークレー校などの機関は、この地域の AI に関する知的資本に貢献しています。これらの機関は、画期的な研究、人材育成、知識の普及の拠点として機能しています。

北米のビジネス環境の協調的な性質により、テクノロジー企業、研究機関、政府機関間のパートナーシップが促進されます。これらのコラボレーションにより、ヘルスケアや金融から製造業や自律走行車まで、さまざまなセクターにわたる AI のシームレスな統合が促進され、広範な採用と市場支配が促進されます。

Google、Microsoft、IBM、Amazon など、世界をリードするテクノロジー大手の多くは、北米に本社を置いています。これらの企業は、AI ランドスケープの形成、AI を活用した製品やサービスの開発、業界標準の設定において重要な役割を果たしてきました。これらのテクノロジーリーダーの強力な存在は、北米が世界の AI 市場シェアで優位に立つことに貢献しています。

この地域は、AI の開発と展開にとって比較的好ましい政策と規制環境を備えています。倫理的な AI 実践を確保するための規制が整備されている一方で、規制の枠組みはイノベーションと実験も可能にしています。このバランスにより、企業は過度に制限的な制約に直面することなく、AI の研究開発に投資することができます。

最近の動向

• 2023 年 8 月、HCLTech は Amazon Web Services (AWS) との提携を発表し、同社および世界中の企業による生成型人工知能 (GenAI) の導入を推進しました。このコラボレーションの目的は、Amazon CodeWhisperer、Amazon Bedrock、Amazon Titan、AWS Trainium、AWS Inferentia を含む AWS の高度な GenAI ポートフォリオのパワーを企業が活用できるようにすることです。
• 2023 年 9 月、Amazon と Anthropic は、より安全な生成型人工知能 (AI) に関するそれぞれの業界をリードするテクノロジーと専門知識を結集して、Anthropic の将来基盤モデルの開発を加速し、AWS のお客様が広く利用できるようにする戦略的コラボレーションを発表しました。
• 2023 年 8 月、IBM は Microsoft とのコラボレーションを拡大し、共同のお客様が生成型 AI の導入を加速できるように支援し、ビジネス プロセスを革新して生成型 AI を効果的に拡張するために必要な専門知識とテクノロジーをお客様に提供する新しいサービスを提供します。

主要な市場プレーヤー

• Microsoft Corporation
• AmazonWeb Services Inc.
• IBMCorporation
• AlphabetInc.
• OracleCorporation
• IntelCorporation
• CiscoSystems Inc.
• Salesforce.com,Inc.
• SASInstitute Inc
• AdobeInc.
• SAP SE
• AlibabaGroup Holding Limited