生成型 AI 市場 – 2018 ~ 2028 年の世界の業界規模、シェア、傾向、機会、予測、コンポーネント別 (ソフトウェア、サービス)、テクノロジー別 (生成型敵対ネットワーク (GAN)、トランスフォーマー、変分オートエンコーダー、拡散ネットワーク)、最終用途別 (メディア & エンターテイメント、BFSI、IT & 通信、ヘルスケア、自動車 & 輸送、その他)、地域別、競合状況

Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format

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生成型 AI 市場 – 2018 ~ 2028 年の世界の業界規模、シェア、傾向、機会、予測、コンポーネント別 (ソフトウェア、サービス)、テクノロジー別 (生成型敵対ネットワーク (GAN)、トランスフォーマー、変分オートエンコーダー、拡散ネットワーク)、最終用途別 (メディア & エンターテイメント、BFSI、IT & 通信、ヘルスケア、自動車 & 輸送、その他)、地域別、競合状況

世界のジェネレーティブ AI 市場は、予測期間中により速い CAGR を記録すると予想されています。

ジェネレーティブ AI とは、コンテンツやデータを単純に処理するのではなく、生成することに重点を置いた人工知能のサブセットを指します。このタイプの AI は、自然言語処理、画像やビデオの生成、音楽やアートの作成など、さまざまなアプリケーションで使用されます。ジェネレーティブ AI は多くの場合、ディープラーニング技術に基づいており、大量のデータで大規模なニューラル ネットワークをトレーニングして、元のデータとスタイルや形式が類似した新しいコンテンツを生成します。たとえば、ジェネレーティブ言語モデルは、テキスト データの大規模なコーパスでトレーニングされ、その後、元のテキストとトーンや構造が類似した新しい文や段落を生成するために使用されます。ジェネレーティブ AI の最も有名な例の 1 つは、GPT-3 言語モデルです。これは、幅広いトピックやスタイルにわたって、非常にリアルで一貫性のあるテキストを生成できます。その他の例としては、テキストプロンプトに基づいてリアルな画像を作成できる DALL-E 画像生成モデルや、さまざまなスタイルのオリジナル曲を作曲できる MuseNet 音楽生成モデルなどがあります。

生成 AI 市場は、人工知能、機械学習、ディープラーニング技術の進歩に牽引され、近年著しい成長を遂げています。この市場には、生成 AI 技術を活用して新しいコンテンツを生成し、クリエイティブプロセスを改善し、ユーザーエクスペリエンスを強化する幅広い業界とアプリケーションが含まれます。

近年、企業や個人がコンテンツ作成を自動化し、人的労働に関連するコストを削減しようとしているため、生成 AI 市場は著しい成長を遂げています。テクノロジーは、広告、エンターテイメント、e コマース、ゲームなど、さまざまな業界で多数の用途があります。

新しいテクノロジーのアプリケーションの増加が生成 AI 市場を牽引

新しいテクノロジーのアプリケーションの増加は、確かに世界の生成 AI 市場の成長を牽引しています。ディープラーニング、自然言語処理 (NLP)、コンピューター ビジョン、ニューラル ネットワークなどのテクノロジーの進歩により、より洗練された生成 AI システムの開発への道が開かれました。

生成 AI の主な用途の 1 つは自然言語生成で、ジャーナリズム、e コマース、マーケティングなど、さまざまな業界のコンテンツ作成を自動化するために使用されています。たとえば、生成 AI システムを使用して、製品の説明、ニュース記事、ソーシャル メディアの投稿を作成できます。

生成 AI のもう 1 つの用途は画像生成で、ファッション、インテリア デザイン、建築の分野で使用されています。生成 AI システムを使用して、ユニークなデザインを作成したり、新しい製品のアイデアを生成したりできます。

さらに、エンターテイメント業界では、ビデオ作成や音楽作曲などのアプリケーションに生成 AI の利点を活用しています。これらのテクノロジーは、コンテンツ作成プロセスの自動化、コストの削減、効率性の向上に使用されています。

より多くの業界がジェネレーティブ AI の可能性を認識し、その開発に投資するにつれて、市場は今後数年間で大幅に成長すると予想されています。

業界全体でワークフローを近代化する需要の高まり

業界全体でワークフローを近代化する需要の高まりが、ジェネレーティブ AI 市場を牽引しています。ジェネレーティブ AI とは、アルゴリズムを使用して独自のコンテンツやデザインを作成する人工知能のサブセットを指します。このテクノロジーは、以前は人間が行っていたクリエイティブなタスクなど、ビジネス オペレーションのさまざまな側面を自動化するのに役立ちます。

ジェネレーティブ AI の主な利点の 1 つは、企業がワークフローを合理化し、手作業を減らすことができることです。たとえば、グラフィック デザインの分野では、ジェネレーティブ AI を使用して、ロゴ、Web サイトのデザイン、その他のブランディング マテリアルの作成を自動化できます。製造業では、ジェネレーティブ AI を使用して製品設計を最適化し、生産プロセスの効率を向上させることができます。

ジェネレーティブ AI 市場は、自動化の需要の高まりと業界全体でワークフローを近代化する必要性に牽引され、今後数年間で大幅に成長すると予想されています。

要約すると、ジェネレーティブ AI の需要は、企業がワークフローを近代化し、手作業を減らし、効率を高める必要性によって推進されています。その結果、より多くの企業がそれぞれの業界で競争力を維持するためにこのテクノロジーを採用するにつれて、ジェネレーティブ AI 市場は継続的に成長すると予想されます。

プライバシーとセキュリティの懸念

ジェネレーティブ AI 市場とは、機械学習、ディープラーニング、ニューラル ネットワークなどの人工知能技術を使用して、画像、動画、テキストなどの新しいコンテンツを生成することを指します。この技術には大きな可能性がありますが、熟練した労働力の不足や実装コストの高さなど、成長を妨げる可能性のある課題も確かにいくつかあります。

Generative AI 市場の成長を妨げる主な障害の 1 つは、熟練した労働力の不足です。Generative AI モデルの構築には、機械学習、データ サイエンス、コンピューター プログラミングなどの分野での多大な専門知識が必要です。ただし、現在これらの分野で熟練した専門家が不足しているため、企業は Generative AI ソリューションの構築と展開に必要な人材を見つけるのに苦労する可能性があります。

熟練した労働力の不足に加えて、世界の Generative AI 市場が直面しているもう 1 つの課題は、実装コストの高さです。Generative AI モデルの構築と展開は、ハードウェア、ソフトウェア、トレーニング データへの多大な投資を必要とする複雑で時間のかかるプロセスになる可能性があります。このため、予算が限られている中小企業が Generative AI を導入するのは難しく、市場全体の成長が制限される可能性があります。

こうした課題があるにもかかわらず、Generative AI 市場は依然として成長を続けており、こうした問題に対処するための取り組みも行われています。たとえば、この分野の熟練した専門家の不足に対処するために、トレーニングや教育プログラムの提供を目指す取り組みがあります。さらに、Generative AI モデルの構築と展開のための、より効率的でコスト効率の高いツールやプラットフォームの開発に取り組んでいる企業もあります。

最近の動向

近年、世界の Generative AI 市場は急速に拡大しており、さまざまな企業が自然言語処理、コンピューター ビジョン、自律システムなどの分野で最先端のテクノロジーを開発しています。この成長に伴い、企業が能力を拡大し、新しい人材と技術を獲得し、競争上の優位性を獲得しようとする中で、合併や買収の数も増加しています。

世界の生成 AI 市場における注目すべき合併や買収には、次のものがあります。

  • 2020 年、NVIDIA は英国を拠点とする Arm を 400 億米ドルで買収しました。この動きにより、AI 市場における NVIDIA の地位が強化され、新技術の開発が加速すると予想されています。
  • 2019 年、Microsoft は会話型 AI を専門とするソフトウェア開発会社である XOXCO を買収しました。この買収は、Microsoft の AI 能力を拡大し、チャットボット技術を強化する戦略の一環でした。
  • 2018 年、Intel はディープラーニング アプリケーション用のツールを開発したスタートアップである Vertex.ai を買収しました。この買収は、Intel の AI ポートフォリオを強化し、同社が NVIDIA や他の AI チップメーカーと競争できるようにすることを目的としていました。
  • 2017 年に、Google はデータ サイエンティストのプラットフォームである Kaggle や、ディープラーニングと自然言語処理技術を開発した Halli Labs など、いくつかの AI スタートアップを買収しました。この買収は、AI 機能を拡大し、競合他社に先んじるための Google の継続的な取り組みの一環でした。

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MIR Segment1

市場セグメンテーション

コンポーネントに基づいて、市場はソフトウェアとサービスに分割されています。テクノロジーに基づいて、市場は生成的敵対ネットワーク(GAN)、トランスフォーマー、変分オートエンコーダー、および拡散ネットワークに分類されます。最終用途に基づいて、市場はメディアとエンターテイメント、BFSI、ITと通信、ヘルスケア、自動車と輸送、その他に分類されます。

企業プロファイル

市場の主要プレーヤーには、OpenAI、LLC、NVIDIA Corporation、Google LLC、Microsoft Corporation、Meta Platforms、Inc、Adobe Inc.、Intel Corporation、International Business Machines Corp.、Amazon Web Services、Inc.、MOSTLY AI Inc.などがあります。これらの企業は、アプリケーション開発、インフラストラクチャ管理、クラウドコンピューティング、サイバーセキュリティ、データ分析など、幅広いコンポーネントを提供しています。

世界の生成AI市場は非常に競争が激しく、企業は常に専門知識、コンポーネントの品質、コスト効率を通じて差別化を図っています。革新的な製品に対する需要が高まり続ける中、世界の生成 AI 市場は今後数年間でさらに拡大すると予想されています。

属性

詳細

基準年

2022

過去の年

2018~ 2021

推定年

2023

予測期間

2024 – 2028

定量単位

2018~2022年の収益(10億米ドル)とCAGR、および2023E-2028F

レポートの対象範囲

収益予測、企業シェア、競合状況、成長要因、傾向

対象セグメント

コンポーネント

テクノロジー

最終用途

地域

地域別範囲

アジア太平洋、北米、ヨーロッパ、中東、アフリカ、南米

対象国

中国、日本、インド、オーストラリア、韓国、米国、カナダ、メキシコ、英国、ドイツ、フランス、スペイン、イタリア、イスラエル、トルコ、サウジアラビア、UAE、ブラジル、アルゼンチン、コロンビア

主要企業

OpenAI, LLC、NVIDIA Corporation、Google LLC、Microsoft Corporation、Meta Platforms, Inc、Adobe Inc.、Intel Corporation、International Business Machines Corp.、Amazon Web Services, Inc.、MOSTLY AI Inc

カスタマイズ範囲

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