説明可能な AI 市場 – グローバルな業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、コンポーネント別 (ソリューション、サービス)、展開別 (クラウド、オンプレミス)、アプリケーション別 (不正行為と異常検出、創薬と診断、予測メンテナンス、サプライ チェーン管理、アイデンティティとアクセス管理、その他)、最終用途別 (ヘルスケア、BFSI、航空宇宙と防衛、小売と電子商取引、公共部門と公共事業、IT と通信、自動車、その他)、地域別、競合別、2018 年～ 2028 年

市場概要

説明可能な AI の世界市場は 2022 年に 54 億米ドルと評価され、2028 年までの予測期間中に 22.4% の CAGR で堅調な成長が見込まれています。説明可能な AI (XAI) の世界市場は、さまざまな業界で組織が人工知能ソリューションを採用するケースが増えているため、大幅な成長を遂げています。XAI とは、AI システムが意思決定や行動について理解しやすく解釈可能な説明を提供する機能のことで、従来の AI の「ブラック ボックス」の課題に対処します。透明性、説明責任、倫理的な AI 導入の必要性が高まっていることから、市場は拡大する見込みです。XAI は金融、ヘルスケア、自律走行車などの分野で不可欠であり、AI が生成した意思決定を理解する能力は、規制遵守とユーザーの信頼にとって非常に重要です。さらに、AI 関連の規制やガイドラインの増加により、XAI ソリューションの需要がさらに高まっています。この市場は、AI システムの解釈可能性を高める機械学習技術、アルゴリズム、モデル アーキテクチャの革新を特徴としています。企業が責任ある AI プラクティスを優先するにつれて、説明可能な AI 市場は成長軌道を継続し、AI 主導の洞察を提供するだけでなく、透明性と人間中心の AI 意思決定プロセスを保証するソリューションを提供します。

主要な市場推進要因

意思決定の透明性

人工知能 (AI) システムの透明性と解釈可能性に対する需要の高まりにより、世界的な説明可能な AI (XAI) 市場は大幅な成長を遂げています。XAI は、ヘルスケア、金融、自律走行車など、AI システムによる決定を理解することが規制遵守とユーザーの信頼にとって不可欠なさまざまな分野で重要な役割を果たしています。AI の採用が拡大するにつれて、AI モデルとアルゴリズムの複雑さを解明する必要が生じ、XAI ソリューションがますます不可欠になっています。この市場は、AI システムの解釈可能性を高める機械学習技術とアルゴリズムの継続的な革新によって活況を呈しており、組織が説明責任と倫理的な AI 実践を維持しながら AI の力を活用できるようにしています。

AI システムの透明性と解釈可能性に対する需要の高まりは、グローバル XAI 市場の堅調な成長の重要な原動力です。AI がさまざまな業界で普及するにつれて、AI システムの意思決定プロセスを理解する必要性が高まっています。これは、AI を使用して重要な診断や治療の推奨を行う医療などの分野では特に重要です。XAI は、AI 主導の意思決定の説明を提供することで、医療従事者が結果を信頼して検証できるようにし、規制遵守と患者の安全を確保します。同様に、AI が不正検出やリスク評価などのタスクに使用されている金融分野では、XAI は透明性と説明責任を確保する上で極めて重要な役割を果たします。金融機関は、規制を遵守し、顧客の信頼を維持するために、AI 主導の意思決定の背後にある理由を理解する必要があります。 XAI ソリューションは、AI モデルの内部動作に関する洞察を提供し、組織が規制当局、監査人、顧客に対して意思決定を説明して正当化できるようにします。

自動運転車は、XAI が最も重要となるもう 1 つの分野です。自動運転車の普及が進むにつれて、これらの車両を制御する AI アルゴリズムの意思決定プロセスを理解することが重要になります。XAI により、メーカーや規制当局は AI 主導のアクションの背後にある理由を理解し、安全性、信頼性、規制への準拠を確保できます。機械学習の手法とアルゴリズムの継続的な進歩が、XAI 市場の成長を牽引しています。研究者や開発者は、AI システムの解釈可能性を高めるための革新的なアプローチに常に取り組んでいます。これらの進歩には、ルール抽出、特徴の重要度分析、モデルに依存しない説明などの手法が含まれます。 AI モデルの透明性と理解性を高めることで、組織は偏見、公平性、説明責任に関する懸念に対処し、信頼と倫理的な AI 実践を促進できます。

規制コンプライアンス

説明可能な人工知能 (XAI) のグローバル市場は、AI 関連の規制やガイドラインの増加により、大幅な成長を遂げています。政府や業界の監視機関は倫理的な AI 実践を重視しており、組織はコンプライアンス要件を満たすために XAI ソリューションを採用せざるを得ません。規制の枠組みが進化し続ける中、XAI は組織が AI システムを法的および倫理的基準に準拠させる上で重要な役割を果たします。規制要件によって推進される XAI の需要の高まりは、データのプライバシー、公平性、説明責任が最も重要である業界で特に顕著です。世界中で AI 関連の規制やガイドラインが急増したことで、XAI 市場が繁栄するための好ましい環境が整いました。政府や規制機関は、透明性と解釈可能性に欠ける AI システムに関連する潜在的なリスクを認識しています。その結果、AI 技術が責任を持って開発および展開されるようにするための対策が実施されています。これらの規制では、特に医療、金融、刑事司法などの重要な分野で、組織が AI システムによって行われた決定について説明を提供することが求められることがよくあります。XAI ソリューションを導入することで、組織はこれらの規制要件に対応し、倫理的な AI プラクティスへの取り組みを示すことができます。XAI を使用すると、組織は AI によって生成された決定の背後にある理由を理解して説明できるため、意思決定プロセスの透明性と説明責任が向上します。これは、組織が規制に準拠するのに役立つだけでなく、顧客、従業員、一般の人々などの利害関係者間の信頼を育むことにもなります。

医療や金融などの機密データを扱う業界では、データのプライバシーと公平性を確保するために特に XAI に依存しています。XAI 技術により、組織は AI モデルのバイアスを特定して軽減し、人種、性別、社会経済的地位などの要因によって決定が左右されないようにすることができます。さらに、XAI を使用すると、組織は AI システムで予期しない結果やエラーを検出して修正できるため、個人や社会への潜在的な害を最小限に抑えることができます。規制環境が進化し続ける中、XAI の需要はさらに高まると予想されています。さまざまな分野の組織が、AI システムを法的および倫理的基準に合わせることの重要性を認識しています。XAI を採用することで、これらの組織はコンプライアンス要件を満たすだけでなく、責任ある AI 実践への取り組みを示すことで競争上の優位性を獲得できます。AI 導入において透明性、公平性、説明責任を優先する業界が増えるにつれ、XAI 市場は大幅に拡大する見込みです。

意思決定サポートの向上

XAI (説明可能な人工知能) は、AI システムによって生成された洞察について明確で理解しやすい説明を提供することで、企業や専門家が意思決定プロセスを強化できるようにする強力なツールです。この技術は、医療や金融などの分野で特に価値があることが証明されており、臨床医、アナリスト、意思決定者が AI 主導の情報を理解し、効果的に活用するのを支援しています。医療業界では、XAI は AI が生成した診断や治療の推奨を臨床医が理解するのを支援する上で重要な役割を果たしています。AI モデルによって生成された洞察についてわかりやすい説明を提供することで、XAI は医療専門家がこれらの推奨の背後にある理由をより深く理解するのに役立ちます。これにより、臨床医は AI 主導の洞察に基づいてより情報に基づいた決定を下すことができるため、患者のケアが向上します。XAI は、AI システムで使用される複雑なアルゴリズムと人間の意思決定者との間の橋渡しとして機能し、医療専門家が AI テクノロジーを信頼して最大限に活用できるようにします。同様に、金融分野では、XAI はアナリストや意思決定者にとって貴重なツールとして機能します。AI 主導の投資戦略の採用が増えるにつれて、XAI はこれらの戦略の背後にある理由を理解するのに役立ちます。透明で解釈可能な説明を提供することで、XAI は金融専門家が AI モデルによって生成された洞察を明確に理解できるようにします。これにより、投資、リスク管理、ポートフォリオ管理全体に関して、より情報に基づいた意思決定を行うことができます。金融機関で XAI を使用すると、AI モデルの複雑さと、人間の意思決定者がその根底にある根拠を明確に理解する必要性との間のギャップを埋めることができます。

XAI の市場は、意思決定支援ツールとしての価値が認識されたことで、大幅な成長を遂げています。企業や専門家が AI によって生成された洞察に対するわかりやすい説明の重要性を理解するにつれて、XAI の需要は高まり続けています。複雑な AI モデルと人間の意思決定者との間のギャップを埋める XAI の能力は、さまざまな業界で AI テクノロジーの可能性を最大限に引き出すための重要な要素と見なされています。企業や専門家が情報に基づいた意思決定を行えるようにすることで、XAI は前向きな変化を促進し、医療や金融などの分野で成果を向上させています。

ユーザーからの信頼の強化

AI が日常生活にますます統合されるにつれて、AI システムに対するユーザーからの信頼を確立することが非常に重要になっています。この信頼を育むための 1 つの方法は、説明可能な AI (XAI) の採用です。これは、AI システムを透明かつ説明可能にし、AI の「ブラック ボックス」性に関連する懸念を払拭することを目的としています。XAI のこの側面は、安全性と信頼性が最も重要となる自動運転車や重要なインフラストラクチャなどの分野で特に重要です。その結果、組織は AI 技術に対するユーザーの信頼を高める上で XAI の重要性を認識し、市場の大幅な拡大につながっています。

AI がますます普及している時代に、ユーザーが AI システムの内部動作について懸念するのは当然です。明確な説明なしに決定が下される従来の AI の「ブラック ボックス」性は、これらのシステムの信頼性、公平性、説明責任について疑問を投げかけています。XAI は、AI システムが決定に至る方法に関する洞察を提供することでこれらの懸念に対処し、意思決定プロセスをユーザーにとってより透明かつ理解しやすいものにします。AI が安全で効率的な輸送を確保する上で重要な役割を果たす自動運転車などの分野では、ユーザーの信頼が最も重要です。 AI 主導の意思決定の理由を説明できれば、事故や故障に関する懸念を軽減できます。XAI は明確な説明を提供することで、ユーザーが特定の決定が下された理由を理解できるようにし、テクノロジーに対する信頼を高め、信頼を育みます。

同様に、エネルギー、ヘルスケア、金融などの重要なインフラ部門では、重要な意思決定に AI システムが頼りにされていますが、XAI はこれらのシステムの安全性と信頼性を確保する上で重要な役割を果たすことができます。AI システムを説明可能にすることで、組織はバイアス、エラー、悪意のある攻撃に関する懸念に対処し、ユーザーとテクノロジーに対する信頼を高めることができます。組織は AI システムに対するユーザーの信頼の重要性を認識し、AI テクノロジーに対する信頼を強化するために XAI に投資しています。この投資は、ユーザーの信頼が市場拡大の重要な原動力であるという認識に基づいています。 XAI を導入することで、組織は透明性と説明性に優れた AI システムを提供することで差別化を図ることができ、より多くのユーザーや顧客を引き付けることができます。

主要な市場の課題

説明可能な AI に対する理解の不足

世界的な説明可能な AI 市場が直面している主な課題の 1 つは、説明可能な AI ソリューションを導入することの重要性とメリットに関する組織の理解と認識が不足していることです。多くの企業は、AI モデルの説明能力の重要性とブラック ボックス アルゴリズムに伴う潜在的なリスクを十分に理解していない可能性があります。この認識不足により、説明可能な AI への投資をためらうことになり、組織は偏った意思決定、透明性の欠如、規制遵守の懸念などの問題に対して脆弱になります。この課題に対処するには、説明可能な AI が AI システムの信頼の構築、公平性の確保、解釈可能性の実現に果たす重要な役割を強調する包括的な教育イニシアチブが必要です。組織は、説明可能な AI が AI モデルの意思決定方法に関する洞察を提供し、説明責任を強化し、より優れた意思決定プロセスを促進できることを認識する必要があります。説明可能な AI の具体的なメリットを示す実際の例やケース スタディは、その重要性をより深く理解するのに役立ちます。

実装と統合の複雑さ

説明可能な AI ソリューションの実装と統合は、特に技術的な専門知識やリソースが限られている組織にとって複雑な課題となる可能性があります。説明可能な AI モデルを効果的に構成して展開し、既存の AI システムやワークフローと統合することは、技術的に難しい場合があります。統合中に互換性の問題が発生し、遅延や最適ではないパフォーマンスにつながる可能性があります。これらの課題に対処するには、説明可能な AI ソリューションの展開と管理を簡素化することが重要です。セットアップとカスタマイズを合理化するために、ユーザー フレンドリなインターフェイスと直感的な構成オプションを提供する必要があります。さらに、組織は、ドキュメント、チュートリアル、統合を支援して問題のトラブルシューティングを行うことができる技術専門家など、包括的なサポートとガイダンスにアクセスできる必要があります。説明可能な AI 実装のこれらの側面を簡素化することで、プロセスの効率化とモデルの解釈可能性の向上につながります。

説明能力とパフォーマンスのバランス。

説明可能な AI モデルは透明性と解釈可能性を提供することを目指していますが、説明能力とパフォーマンスの適切なバランスをとるという課題に直面しています。解釈可能性の高いモデルは予測精度を犠牲にする可能性がありますが、複雑なモデルは解釈可能性に欠ける可能性があります。組織は、AI システムが信頼性が高く効果的であることを保証するために、モデルの説明能力とパフォーマンスの最適なトレードオフを見つける必要があります。この課題を解決するには、AI モデルの解釈可能性をパフォーマンスを損なうことなく向上させるための継続的な研究開発が必要です。モデルに依存しないアプローチや事後解釈可能性手法などの高度な手法は、モデルの動作と意思決定プロセスに関する洞察を提供することで、この課題に対処するのに役立ちます。これらの分野で継続的な改善を目指すことで、組織は高性能基準を維持しながら説明可能な AI を効果的に活用できるようになります。

規制と倫理に関する考慮事項

世界的な説明可能な AI 市場は、規制遵守と倫理に関する考慮事項に関連する課題にも直面しています。ヘルスケア、金融、自律走行車などの重要な領域で AI システムが普及するにつれて、透明性と説明責任の必要性が高まっています。AI システムが公正で、偏りがなく、説明可能であることを保証するための規制フレームワークが開発されています。組織は、これらの進化する規制をナビゲートし、説明可能な AI ソリューションが法的および倫理的基準に準拠していることを確認する必要があります。この課題では、組織が最新の規制動向を常に把握し、潜在的な偏見、差別、プライバシーの懸念に対処するための堅牢なガバナンス フレームワークに投資する必要があります。説明可能な AI の責任ある倫理的な使用を促進するガイドラインと標準を確立するには、業界の利害関係者、政策立案者、研究者の協力が不可欠です。

主要な市場動向

説明可能な AI ソリューションの需要の高まり

説明可能な AI (XAI) の世界市場では、AI システムの透明性と解釈可能性の重要性が組織によって認識されるにつれて、需要が急増しています。さまざまな業界で AI の採用が進むにつれて、AI アルゴリズムがどのように決定を下し、その出力を説明するかを理解する必要性が高まっています。この需要は、規制要件、倫理的考慮事項、およびエンドユーザーとの信頼関係を構築する必要性によって推進されています。

説明可能な AI ソリューションは、AI モデルの意思決定プロセスに関する洞察を提供することで、「ブラック ボックス」問題に対処することを目的としています。これらのソリューションは、ルールベースのシステム、モデルに依存しないアプローチ、解釈可能な機械学習アルゴリズムなどの手法を利用して、人間が簡単に理解できる説明を生成します。明確な説明を提供することで、組織は AI の決定に影響を与える要因に関する貴重な洞察を得て、潜在的なバイアスを特定し、AI システムの公平性と説明責任を確保できます。

業界固有の説明可能な AI ソリューションへの移行

世界市場では、業界固有の説明可能な AI ソリューションへの移行が進んでいます。業界によって要件や課題が異なるため、特定のユースケースに効果的に対応できるカスタマイズされた XAI ソリューションが必要です。組織は、医療、金融、製造などの業界ドメインに関連する説明を提供できる XAI ソリューションを求めています。

業界固有の XAI ソリューションは、ドメイン知識とコンテキスト情報を活用して、エンドユーザーにとって意味があり実用的な説明を生成します。これらのソリューションにより、組織は特定の業界コンテキスト内で AI の意思決定プロセスに関するより深い洞察を得ることができ、信頼性の向上、意思決定の改善、規制遵守の強化につながります。

人間と AI のコラボレーションの統合

人間と AI のコラボレーションの統合は、世界的な説明可能な AI 市場における重要なトレンドです。 XAI ソリューションは、人間に取って代わるのではなく、解釈可能な洞察と説明を提供することで、人間の意思決定を強化することを目的としています。人間と AI システムのこのコラボレーションにより、ユーザーは AI 出力の背後にある理由を理解し、それらの説明に基づいて情報に基づいた決定を下すことができます。

説明可能な AI ソリューションは、視覚化、自然言語による説明、またはインタラクティブなインターフェイスを使用して、ユーザーフレンドリーな方法で説明を提示することにより、人間と AI のコラボレーションを促進します。これにより、ユーザーは AI システムと対話し、質問し、さまざまなシナリオを探索して、AI が生成した出力をより深く理解できます。コラボレーションを促進することで、組織は人間と AI システムの両方の長所を活用し、より信頼性の高い意思決定プロセスを実現できます。

セグメント別インサイト

エンドユース インサイト

エンドユースに基づいて、市場はヘルスケア、BFSI、航空宇宙および防衛、小売および電子商取引、公共部門および公益事業、IT および通信、自動車、その他に分類されます。 ITおよび通信部門は、2022年に17.99％という最高の収益シェアを占めました。5Gとモノのインターネット（IoT）の展開により、組織や個人はより多くの現実世界のデータをリアルタイムで収集できるようになりました。人工知能（AI）システムは、このデータを使用して、ますます洗練され、機能的になります。

モバイルキャリアは、通信部門のAIのおかげで、接続性と顧客体験を向上させることができます。モバイルオペレーターは、AIを利用してネットワークを最適化および自動化することで、より良いサービスを提供し、より多くの人々が接続できるようにすることができます。たとえば、AT＆TはAIと統計アルゴリズムを使用する予測モデルを利用してネットワークサービスの中断を予測して防止しますが、Telenorは高度なデータ分析を使用して、無線ネットワークでのエネルギー使用量とCO2排出量を削減します。AIシステムは、顧客とのよりパーソナライズされた有意義なやり取りをサポートすることもできます。

BFSIの説明可能なAIは、生産性を高め、コストを削減しながら顧客に提供するサービスと商品の品質を向上させることで、金融機関に競争上の優位性を与えると期待されています。これらの競争上の優位性は、より高品質でより個別化された製品の提供、投資戦略を導くためのデータ分析情報の公開、信用履歴の少ない顧客の信用力分析を可能にすることで金融包摂を強化することにより、金融消費者に利益をもたらすことができます。これらの要因により、市場の成長が促進されると予想されます。

導入

導入に基づいて、市場はクラウドとオンプレミスに分割されます。オンプレミスセグメントは、2022年に55.73％で最大の収益シェアを占めました。オンプレミスの説明可能なAIを使用すると、データセキュリティの向上、レイテンシの短縮、AIシステムに対する制御の強化など、いくつかの利点が得られます。さらに、クラウドベースのサービスの使用を制限する規制要件の対象となる組織にとっても好ましい場合があります。組織は、ルールベースのシステム、決定木、モデルベースの説明など、さまざまな手法を使用してオンプレミスの説明可能なAIを実装します。これらの手法により、AI システムが特定の決定や予測に至った経緯に関する洞察が得られ、ユーザーはシステムの推論を検証し、潜在的なバイアスやエラーを特定できます。

さまざまな業界の主要企業、特に BFSI、小売、政府機関は、セキュリティ上の利点があるため、オンプレミスで導入された XAI を好んでいます。たとえば、金融サービス会社の JP Morgan は、オンプレミスで説明可能な AI を使用して不正検出を改善し、マネーロンダリングを防止しています。このシステムは、機械学習を使用して大量のデータを分析し、不正の可能性があるアクティビティを特定し、決定について明確で透明な説明を提供します。同様に、テクノロジー企業の IBM は、Watson OpenScale と呼ばれるオンプレミスの説明可能な AI プラットフォームを提供しており、組織が AI システムのパフォーマンスと透明性を管理および監視するのに役立ちます。このプラットフォームは、AI の決定と予測を明確に説明し、組織が AI モデルのトレーニングに使用したデータを追跡および分析できるようにします。

アプリケーション インサイト

アプリケーションに基づいて、市場は不正および異常検出、創薬と診断、予知保全、サプライ チェーン管理、アイデンティティとアクセス管理、その他に分類されます。人工知能 (AI) は不正管理において重要な役割を果たします。不正および異常検出セグメントは、2022 年に 23.86% という最大の収益シェアを占めました。

AI のコンポーネントである機械学習 (ML) アルゴリズムは、膨大な量のデータを調べて、不正行為を示す可能性のある傾向や異常を特定できます。AI を活用した不正管理システムは、金融詐欺、個人情報の盗難、フィッシングの試みなど、さまざまな不正を検出して阻止できます。また、新しい不正パターンや傾向を変更して拾い上げることができるため、検出率が向上します。

予測保全による製造業での XAI の顕著な使用が、市場の成長を促進しています。製造業における XAI 予測分析では、解釈可能な AI モデルを使用して予測を行い、製造業で洞察を生み出します。説明可能な AI 技術は、製造工場での機器の故障やメンテナンスの必要性を予測するモデルの開発に使用されます。XAI モデルは、過去のセンサー データ、メンテナンス ログ、その他の関連情報を分析することで、機器の故障につながる主な要因を特定し、予測されるメンテナンス要件について解釈可能な説明を提供します。

さらに、説明可能な AI モデルは、品質管理プロセスで予測分析を活用します。生産データ、センサーの読み取り値、その他の関連パラメーターを分析することで、XAI モデルは製造プロセスにおける欠陥や逸脱の可能性を予測できます。モデルは、品質問題につながる要因の説明も提供できるため、メーカーが根本原因を理解して是正措置を講じるのに役立ちます。

地域別の洞察

北米は 2022 年に 40.52% のシェアで市場を支配し、予測期間中に 13.4% の CAGR で成長すると予測されています。ドイツ、フランス、米国、英国、日本、カナダなどの先進国の強力なITインフラストラクチャは、これらの国の説明可能なAI市場の成長を支える大きな要因です。

これらの国で説明可能なAIの市場拡大を推進するもう1つの要因は、これらの国の政府によるITインフラストラクチャの更新に対する多大な支援です。ただし、インドや中国などの発展途上国は、予測期間中に高い成長を示すことが予想されます。これらの国の好調な経済成長により、説明可能なAIビジネスの拡大に適した多数の投資がこれらの国に引き寄せられています。

アジア太平洋地域は、予測期間中に24.8％という最も速いCAGRで成長すると予想されています。アジア太平洋諸国での技術の大幅な進歩が市場の成長を牽引しています。たとえば、2021年2月には、富士通研究所と北海道大学が「説明可能なAI」の原理に基づいて構築された新しいシステムを開発しました。健康診断などのデータに関する AI 結果に基づいて、目的の結果を得るために必要な手順をユーザーに自動的に表示します。

最近の開発状況

• 2023 年 3 月、GyanAI は最初の説明可能な言語モデルとリサーチ エンジンをリリースしました。独自のテクノロジーに基づいて、Gyan は、人間が行った方法と可能な限り同じように「意味」を理解するモデルを使用することで、説明可能な AI の約束を果たします。Gyan は完全に説明可能であり、ユーザーは出力の痕跡をたどってその起源までたどることができます。結果を説明できます。Gyan は生成的ライティングと抽出的ライティングを組み合わせて生成します。
• 2023 年 3 月、AI 企業の Amelia は、金融資本とビジネス リーダーシップを提供する Monroe Capital および BuildGroup と提携しました。この戦略的提携により、Amelia の AI 製品の市場での受け入れが加速します。オースティンに拠点を置き、急成長中のデジタル企業を創設するBuildGroup社と、プライベートクレジット市場に特化したエリートブティック資産運用会社Monroe Capital社が、1億7500万ドルの取引を主導している。今回の資金調達により、Amelia は市場をリードする地位を維持し、最先端のわかりやすい AI 製品を顧客に提供するという取り組みを強化するために必要なリソースを獲得しました。

主要な市場プレーヤー

• Amelia US LLC
• BuildGroup
• DataRobot, Inc.
• Ditto.ai
• DarwinAI
• Factmata
• Google LLC
• IBM企業
• Kyndi
• Microsoft Corporation