クラウド AI 市場 – 世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、テクノロジー別 (ディープラーニング、機械学習、自然言語処理、その他)、タイプ別 (ソリューション、サービス)、業種別 (ヘルスケア、小売、BFSI、IT および通信、政府、製造、自動車および輸送、その他)、地域別、競合状況別、2018 年～ 2028 年

市場概要

世界のクラウド AI 市場は 2022 年に 510.3 億米ドルと評価され、2028 年までの予測期間中に 39.11% の CAGR で堅調な成長が見込まれています。

主要な市場推進要因

高まるデータ センターの需要と拡張

世界のクラウド AI 市場の主な推進要因の 1 つは、データ センターに対する需要の高まりと、これらのニーズを満たすための拡張です。今日のデジタル時代では、組織によって生成、処理、保存されるデータの量がかつてない速度で増加しています。このデータの急増は、IoT デバイスの普及、オンライン アクティビティの増加、データに基づく意思決定への依存度の高まりなどの要因によって引き起こされています。組織が競争上の優位性を得るためにデータの力を活用しようとすると、より大規模で効率的なデータ センター インフラストラクチャが必要になります。この需要は、膨大な量のデータをリアルタイムで処理する必要がある e コマース、金融、ヘルスケア、クラウド コンピューティングなどの分野で特に顕著です。クラウド AI ソリューションは、データ センターの運用を最適化し、エネルギー効率を高め、リソースのシームレスなスケーリングを可能にして増大するワークロードに対応することで、このシナリオで重要な役割を果たします。

環境の持続可能性とエネルギー効率の目標

グローバル クラウド AI 市場のもう 1 つの重要な推進力は、環境の持続可能性とエネルギー効率に対する世界的な重点です。世界が気候変動の課題に取り組み、炭素排出量の削減を目指す中、組織は環境に優しい慣行とテクノロジーを採用するようますます圧力を受けています。データ センターは伝統的にエネルギーを大量に消費することで知られており、冷却システムがその高エネルギー消費の主な原因となっています。非効率的な冷却は運用コストに影響を与えるだけでなく、かなりの二酸化炭素排出量も残します。クラウド AI ソリューションは、冷却プロセスを最適化し、液体冷却やホット/コールドアイル コンテインメントなどの高度な冷却技術を実装し、AI 駆動型アルゴリズムを活用して正確な温度制御を確保することで、これらの課題に対処します。

組織は、運用コストを削減するだけでなく、持続可能性の目標を達成し、環境への影響に関連する規制に準拠するために、クラウド AI ソリューションを採用する動機があります。これらのソリューションにより、データセンターはエネルギー消費と温室効果ガスの排出量を大幅に削減できるため、企業の持続可能性イニシアチブの不可欠な要素になります。

エッジ コンピューティングとハイパースケール データ センターの普及

エッジ コンピューティングとハイパースケール データ センターの普及は、グローバル クラウド AI 市場の 3 番目の推進要因です。エッジ コンピューティングでは、ソースまたはエンド ユーザーに近い場所でデータを処理し、レイテンシを削減してリアルタイム アプリケーションを有効にします。一方、ハイパースケール データ センターは、膨大な量のデータ処理とストレージを処理するように設計された大規模な施設です。

エッジ コンピューティングとハイパースケール データ センターはどちらも、独自の冷却要件があります。さまざまな環境に導入されることが多いエッジ データ センターには、さまざまな条件に適応できる効率的な冷却ソリューションが必要です。ハイパースケール データ センターには、収容されている高密度コンピューティング機器を効率的に管理できる冷却ソリューションが必要です。クラウド AI テクノロジーは、これらの特定のニーズに対応するために進化しています。エッジ導入に合わせて調整できる高度な冷却ソリューションを提供し、厳しい環境でも効率的な冷却を保証します。ハイパースケール データ センターの場合、クラウド AI ソリューションは正確な冷却制御とスケーラビリティを実現し、エネルギー使用を最適化して運用コストを削減します。

結論として、グローバル クラウド AI 市場は、データ センターに対する需要の高まり、環境の持続可能性の必要性、エッジ コンピューティングとハイパースケール データ センターの急増によって推進されています。これらの要因により、データセンターの運用を最適化し、エネルギー消費を削減し、ますますデータ主導で環境に配慮した世界の課題に対応するために不可欠なクラウド AI ソリューションの採用が促進されています。

主要な市場の課題

データ セキュリティとプライバシーの確保

グローバル クラウド AI 市場における最も重要な課題の 1 つは、データ セキュリティとプライバシーの保証です。データ主導テクノロジへの依存度が高まり、AI ソリューションが採用されるにつれて、データセンターとクラウド環境で処理される機密データと個人データの量が急増しています。このデータには、個人情報や財務記録から独自のビジネス データや知的財産まで、あらゆるものが含まれます。

データの価値が高まるにつれて、サイバー攻撃やデータ侵害の主な標的にもなります。悪意のある行為者は、データセンターやクラウド システムに侵入する戦術を絶えず進化させており、組織とその顧客に重大なリスクをもたらしています。このような状況では、堅牢なサイバーセキュリティ対策を維持することが最も重要です。

ただし、クラウド AI ソリューションのパフォーマンスを妨げずに効果的なセキュリティ対策を実装することは困難です。暗号化、アクセス制御、侵入検知システム、セキュリティ パッチは、安全な環境に不可欠な要素ですが、遅延と複雑さをもたらす可能性があります。データ セキュリティの必要性と、高速データ処理および低遅延 AI アプリケーションの需要とのバランスを取ることは、クラウド AI 市場における永続的な課題です。

さらに、欧州の GDPR やカリフォルニア州の CCPA など、データ保護規制の世界的な状況により、複雑さがさらに増しています。組織は、地域や業界によって大きく異なる可能性のある、データを適切かつ合法的に処理していることを確認するために、複雑なコンプライアンス要件の網をナビゲートする必要があります。シームレスな AI 運用を維持しながらコンプライアンスを達成することは、クラウド AI 市場のプレーヤーにとって大きな課題です。

エネルギー効率と持続可能性への対応

クラウド AI ソリューションはデータ センターの運用を最適化するように設計されていますが、エネルギー効率と持続可能性の課題にも取り組む必要があります。データセンターはエネルギーを大量に消費することで有名で、冷却システムは全体的なエネルギー消費において極めて重要な役割を果たしています。冷却が効率が悪いと、運用コストが増加するだけでなく、環境にも大きな影響を与え、温室効果ガスの排出につながります。この課題を軽減するために、クラウド AI テクノロジーには、液体冷却、精密空調、インテリジェント冷却管理システムなどの高度な冷却技術が組み込まれています。これらのソリューションは、エネルギー消費を削減し、結果的にデータセンターの二酸化炭素排出量を削減することを目指しています。

ただし、AI ハードウェアの最適な動作温度を維持しながらエネルギー効率を達成することは、微妙なバランスをとっています。過冷却または過冷却は、機器の非効率性や故障につながり、データセンターのダウンタイムや運用中断のリスクが高まります。GPU や TPU などの AI 固有のハードウェアが温度しきい値内で動作するようにすることも、この課題のもう 1 つの側面です。持続可能性の目標と環境規制に準拠するというプレッシャーが、この課題に取り組む原動力となっています。組織は、エネルギー効率の高いクラウド AI ソリューションを採用することで、持続可能性への取り組みを実証しようとしています。パフォーマンスと持続可能性の適切なバランスをとることは、市場における継続的な課題です。

スケーラビリティと複雑さへの対応

スケーラビリティと複雑さは、特に組織がデータセンターとクラウドインフラストラクチャを拡張して、増大するデータ量と AI ワークロードに対応しようとしている場合に、グローバルクラウド AI 市場で大きな課題をもたらします。スケーラビリティは、パフォーマンスを損なうことなく AI アプリケーションが需要の増加に対応できるようにスケールアウトできるようにするための基本的な要件です。ただし、シームレスなスケーラビリティを実現するのは難しい場合があります。クラウド AI ソリューションは、変化するワークロードに適応するように設計する必要があります。ワークロードは AI アプリケーションでは非常に動的になる可能性があります。スケーラブルなインフラストラクチャ、クラウドオーケストレーション、および自動化は重要なコンポーネントですが、これらのシステムを効果的に構成および管理することは複雑になる可能性があります。

さらに、ディープラーニングモデルやニューラルネットワークなどの AI アプリケーションの複雑さにより、データセンターのリソースとインフラストラクチャに負担がかかる可能性があります。コスト効率を維持しながら AI の計算需要に対応するためにハードウェアとソフトウェアを最適化することは、継続的な課題です。組織は、AI ワークロードを拡張する際に、レイテンシ、帯域幅、データ ストレージなどの要素も考慮する必要があります。さらに、多くの組織が採用しているマルチクラウドおよびハイブリッド クラウド戦略は、多様な環境にわたるデータ管理の点で複雑さをもたらします。複雑なクラウド環境をナビゲートしながらデータの相互運用性、セキュリティ、一貫性を確保するには、慎重な計画と実装が必要です。結論として、グローバル クラウド AI 市場は、データ セキュリティとプライバシー、エネルギー効率と持続可能性、およびスケーラビリティとインフラストラクチャ管理の複雑さに関連する課題に直面しています。これらの課題に対処することは、ますますデータ主導で環境に配慮した世界におけるクラウド AI ソリューションの継続的な成長と成功に不可欠です。

主要な市場動向

エッジ AI とエッジ コンピューティングの統合

グローバル クラウド AI 市場を再形成する顕著なトレンドの 1 つは、エッジ AI とエッジ コンピューティング テクノロジーの統合です。エッジ AI では、人工知能アルゴリズムとモデルをエッジ デバイスに直接、または IoT センサーやデバイスなどのデータ ソースの近くに展開します。これにより、ネットワークのエッジでリアルタイムのデータ処理と意思決定が可能になり、レイテンシと帯域幅の使用量が削減され、応答性が向上します。エッジ AI とクラウド AI ソリューションの統合は、いくつかの要因によって推進されています。まず、モノのインターネット (IoT) が普及し続けるにつれて、エッジで生成されるデータの量が急増しています。エッジ AI を使用すると、組織はこのデータをローカルでフィルタリングして処理し、関連する情報のみを中央データ センターまたはクラウド環境に送信できます。これにより、クラウド リソースへの負荷が軽減され、データ転送コストが最小限に抑えられます。

次に、自動運転車、産業オートメーション、リモート モニタリングなどの特定の AI アプリケーションでは、超低レイテンシの応答が必要です。エッジ AI は瞬時の意思決定を提供し、時間が重要なシナリオで安全性と効率性を確保できます。

3 番目に、エッジ AI はデータのプライバシーとセキュリティを強化します。エッジで機密データを処理することで、組織は集中型クラウド サーバーへのデータ転送中に機密情報が漏洩するリスクを最小限に抑えることができます。その結果、クラウド AI プロバイダーは、エッジ コンピューティング プラットフォームとシームレスに統合するソリューションの提供を増やしています。この傾向により、組織はクラウドベースの AI とエッジ コンピューティングの機能を組み合わせて、より効率的で応答性の高い AI アプリケーションを実現できます。

AI に最適化されたクラウド インフラストラクチャ

グローバル クラウド AI 市場のもう 1 つの重要な傾向は、AI に最適化されたクラウド インフラストラクチャの開発です。従来のクラウド環境は当初、膨大な計算能力、GPU、TPU を必要とすることが多い AI および機械学習ワークロードの特殊な計算要求を満たすようには設計されていませんでした。これに対処するために、クラウド サービス プロバイダーは、AI アプリケーションに特化するようにインフラストラクチャを進化させています。これには、ディープラーニング タスク、高性能コンピューティング クラスター、AI モデル トレーニング フレームワークに最適化された GPU および TPU インスタンスの提供が含まれます。これらの AI に最適化されたクラウド サービスは、複雑な AI モデルを効率的にトレーニングおよび展開するために必要なスケーラビリティと柔軟性を提供します。さらに、クラウド プロバイダーは、AI アプリケーションの開発と展開を簡素化する AI に重点を置いたツールとサービスを提供しています。これには、自然言語処理、コンピューター ビジョン、音声認識などのタスク向けのマネージド AI サービスが含まれており、組織は AI に関する広範な専門知識がなくても AI 機能を活用できます。

この傾向は、AI 導入の参入障壁を下げることで組織にメリットをもたらします。ハードウェアやインフラストラクチャに多額の先行投資をすることなく、AI の開発と展開に必要な計算能力とツールにアクセスできるようになります。

フェデレーテッド ラーニングとプライバシー保護 AI

プライバシーに関する懸念や、GDPR や CCPA などのデータ保護規制により、グローバル クラウド AI 市場ではプライバシー保護 AI 技術がますます重視されるようになっています。フェデレーテッド ラーニングは、このコンテキストで重要なトレンドとして浮上しています。

フェデレーテッド ラーニングは、機械学習に対する分散型アプローチであり、モデルのトレーニングはエッジ デバイス上または個々の組織内でローカルに行われ、モデルの更新のみが中央サーバーと共有されます。これにより、機密データがデバイス上または組織の敷地内に留まり、プライバシーに関する懸念に対処できます。フェデレーテッド ラーニングの採用は、いくつかの要因によって推進されています。まず、個人情報や機密データの露出を最小限に抑えることで、データプライバシー規制に準拠します。次に、組織が生データを共有せずに AI モデル開発でコラボレーションできるため、医療、金融、政府などの業界に適しています。

フェデレーテッド ラーニングが普及するにつれて、クラウド AI プロバイダーはこのアプローチをサポートするツールとプラットフォームを開発しています。これには、フェデレーテッド ラーニング フレームワーク、安全なモデル集約メカニズム、プライバシーを保護する AI ライブラリが含まれます。要約すると、グローバル クラウド AI 市場では、エッジ AI とエッジ コンピューティングの統合、AI に最適化されたクラウド インフラストラクチャの開発、フェデレーテッド ラーニングなどのプライバシーを保護する AI 技術の採用において、重要なトレンドが見られます。これらのトレンドにより、AI アプリケーションの状況が再形成され、より効率的で安全かつプライバシーに配慮したものになっています。これらのトレンドを取り入れる組織は、進化する AI 環境で競争上の優位性を獲得できます。

セグメント別インサイト

テクノロジー インサイト

ディープラーニングは、テクノロジー別に見ると、グローバル クラウド AI 市場の支配的なセグメントです。ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークを使用してデータから学習する機械学習の一種です。人工ニューラル ネットワークは人間の脳にヒントを得たもので、画像認識、自然言語処理、機械翻訳など、幅広いタスクを実行するようにトレーニングできます。

ディープ ラーニングは、従来の機械学習技術では解決が困難または不可能だった複雑な問題を解決するのに非常に効果的であるため、クラウド AI 市場の主要なセグメントとなっています。たとえば、ディープ ラーニングは、画像内のオブジェクトを高精度で識別できる画像認識システムを強化するために使用され、言語を翻訳してテキストを生成できる自然言語処理システムを強化するためにも使用されます。

世界のクラウド AI 市場でディープ ラーニング セグメントの成長を牽引している主な要因は次のとおりです。

大規模データセットの利用可能性の向上ディープ ラーニング モデルをトレーニングするには大量のデータが必要であり、大規模データセットの利用可能性の向上がディープ ラーニング セグメントの成長を促進しています。クラウド コンピューティングの採用の増加クラウド コンピューティング プラットフォームは、ディープ ラーニング モデルのトレーニングと展開に必要なスケーラビリティとコンピューティング能力を提供します。オープンソースのディープラーニング フレームワークの利用可能性の拡大TensorFlow や PyTorch などのオープンソースのディープラーニング フレームワークにより、開発者はディープラーニング モデルを簡単に構築および展開できます。全体的に、ディープラーニングは複雑な問題を解決する効果と、大規模なデータセット、クラウド コンピューティング プラットフォーム、オープンソースのディープラーニング フレームワークの利用可能性の拡大により、グローバル クラウド AI 市場では支配的なセグメントとなっています。ディープラーニングに加えて、機械学習と自然言語処理 (NLP) もグローバル クラウド AI 市場で重要なセグメントです。機械学習はディープラーニングを含む人工知能のより広範な分野であり、NLP はコンピューターと人間の (自然) 言語との相互作用を扱う AI のサブフィールドです。

地域別の洞察

北米は、グローバル クラウド AI 市場で支配的な地域です。グローバル クラウド AI 市場で北米が優位に立っている理由はいくつかあります。まず、北米には、Amazon、Google、Microsoft など、世界最大かつ最も革新的な企業がいくつか存在します。これらの企業はクラウド AI テクノロジーに多額の投資を行っており、これらのテクノロジーを活用して新しい製品やサービスを開発しています。

2 番目に、北米にはクラウド コンピューティング インフラストラクチャが十分に発達しています。クラウド コンピューティング プラットフォームは、クラウド AI モデルのトレーニングと展開に不可欠です。北米で十分に発達したクラウド コンピューティング インフラストラクチャを利用できることが、この地域のクラウド AI 市場の成長の大きな原動力となっています。

3 番目に、北米には AI の才能ある人材が大量に存在し、その数は増え続けています。この人材プールは、クラウド AI ソリューションの開発と展開に不可欠です。

北米のクラウド AI 市場の成長を牽引する主な要因は次のとおりです。クラウド コンピューティングの採用の増加クラウド コンピューティング プラットフォームは、クラウド AI モデルのトレーニングと展開に必要なスケーラビリティとコンピューティング パワーを提供します。大規模データセットの可用性の向上ディープラーニング モデルのトレーニングには大量のデータが必要であり、大規模データセットの可用性の向上が北米のクラウド AI 市場の成長を牽引しています。AI 搭載アプリケーションの需要の増加あらゆる業界の企業が、業務を改善し、競争上の優位性を獲得するために AI 搭載アプリケーションを採用するケースが増えています。これが北米のクラウド AI 市場の成長を牽引しています。

最近の開発

• Amazon Web Services (AWS) は、AWS SageMaker Canvas という新しいサービスを開始しました。このサービスにより、プログラマー以外のユーザーが機械学習モデルを構築およびトレーニングできるようになります。 AWS は、機械学習モデルを自動的にトレーニングしてデプロイする AWS SageMaker Autopilot という新しいサービスも開始しました。
• GoogleCloud Platform (GCP) は、機械学習の開発とデプロイのための統合プラットフォームである Vertex AI という新しいサービスを開始しました。GCP はまた、企業が大規模な機械学習モデルをデプロイして管理できるようにする AI Platform Prediction という新しいサービスも開始しました。

主要な市場プレーヤー

• Amazon.com,Inc.
• MicrosoftCorporation
• AlphabetInc.
• InternationalBusiness Machines企業
• Salesforce.com,Inc.
•  Oracle Corporation
• SAPSE
• NVIDIACorporation
• IntelCorporation
• DellTechnologies Inc.