説明可能な AI 市場規模 - コンポーネント別 (ソリューション、サービス)、ソフトウェア サービス別 (スタンドアロン ソフトウェア、統合ソフトウェア、自動レポート ツール、インタラクティブ モデル可視化)、方法別、業界別および予測、2024 - 2032 年

説明可能な AI 市場規模 - コンポーネント別 (ソリューション、サービス)、ソフトウェア サービス別 (スタンドアロン ソフトウェア、統合ソフトウェア、自動レポート ツール、インタラクティブなモデル視覚化)、方法別、業種別および予測、2024 - 2032 年

説明可能な AI 市場規模

説明可能な AI 市場規模は 2023 年に 65 億 5,000 万米ドルと評価され、2024 年から 2032 年の間に 15% を超える CAGR で成長すると予想されています。説明可能な AI の市場は、倫理的および規制上の考慮事項もあって、大幅に発展すると予想されています。世界中で、政府や規制機関は、偏見、差別、説明責任の欠如など、AI システムがもたらす可能性のあるリスクに対する認識を高めています。これらのリスクを軽減するために、AI モデルに透明性と説明可能性を要求する法律が施行されています。

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たとえば、欧州連合の一般データ保護規則 (GDPR) には説明権に関する規則が含まれており、個人に影響を与える自動化された決定について企業が明確な正当性を示すことが義務付けられています。同様に、説明可能な AI は、提案されている EU 人工知能法で特に行政、銀行、医療などの高リスク分野で強調されています。説明可能な AI ソリューションの必要性は、企業が罰金を回避し、社会の信頼を維持するために従わなければならないこれらの規制フレームワークによって促進されています。

説明可能な AI 市場の成長を促進するもう 1 つの重要な要因は、モデルのパフォーマンスとデバッグの向上です。説明可能な AI は、AI アルゴリズムの意思決定プロセスを明らかにすることで、データ サイエンティストと開発者がモデルの内部メカニズムをより深く理解するのに役立ちます。この透明性は、モデルのパフォーマンスを損なう可能性のあるバイアス、ミス、その他の問題を特定して修正するために不可欠です。開発者は、意思決定プロセスを理解することで、モデルの精度、信頼性、公平性を高めることができます。

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説明可能な AI 手法により、アルゴリズムとデータの不注意な偏りを特定することが可能になり、より公平な結果を確保するための是正措置を実装できるようになります。さらに、説明可能な AI は、予期しない結果や不正確な結果を生み出している可能性のあるモデル コンポーネントを特定することで、デバッグを容易にします。この機能により、より迅速かつ効率的な問題解決能力により、開発期間が短縮されます。

たとえば、2023 年 6 月、IBM は AI ソリューションを通じて組織運営を改善するための IBM Watsonx という新しいプラットフォームを発表しました。このプラットフォームの目的は、企業が AI 技術を活用して業務を効率的に加速できるようにすることです。

AI モデルを解釈可能にすることの難しさやトレードオフは、説明可能な AI ビジネスが直面する大きな障害の 1 つです。複雑な構造と大量のパラメータを持つディープラーニング モデルは、高度な AI ではブラック ボックスとして機能することがよくあります。これらの複雑なモデルは通常、高いパフォーマンスと精度のレベルに到達するために必要ですが、理解可能にすることは困難な場合があります。

説明可能性を高めるためにモデルを単純化すると、モデルのパフォーマンスが低下し、精度と透明性の間でトレードオフが生じる可能性があります。このトレードオフは、リソースと技術の両方を必要とする複雑なアプローチと手順を使用してバランスを取る必要があります。さらに、開発者、規制当局、エンドユーザーなどのさまざまなグループが説明可能性に対してさまざまな要件を持っているため、すべての利害関係者に役立つシステムを作成することは困難です。

説明可能な AI 市場の動向

市場を前進させる重要なトレンドの 1 つは、基本的なビジネス プロセスでの説明可能な AI の使用です。さまざまな分野の企業が、利害関係者と顧客を獲得するために AI の透明性が重要であることを認識しています。企業は、説明可能な AI を業務に統合することで、意思決定プロセスに関するわかりやすい洞察を提供できます。

説明可能な AI は、たとえば、金融サービスでは信用決定をサポートして不正行為を特定するために、ヘルスケアでは推奨される診断と治療を明確にするために利用されています。この傾向により、規制遵守が保証されると同時に、顧客満足度と信頼も向上します。その結果、企業運営を改善し、競争上の優位性を維持するために、説明可能な AI の使用を優先する企業が増えています。

説明可能な AI 市場は、説明可能性手法の顕著な発展により拡大しています。複雑な AI モデルを解読するためのより高度で実用的な手法を提供するために、研究者や開発者は新しいアイデアを常に模索しています。SHApley Additive exPlanations (SHAP)、Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME)、アテンション メカニズムなどの戦略は改善され、より頻繁に使用されています。

これらの発展により、ユーザーは AI システムを理解し、信頼しやすくなり、意思決定プロセスのより正確で透明な説明が可能になります。説明可能な AI ソリューションの受け入れは、さまざまな AI モデル タイプに幅広く適用できる、モデルに依存しない解釈可能性技術の進歩によってさらに促進されています。

説明可能な AI は、保険、医療、金融などの規制の厳しい分野でますます人気が高まっています。これらの業界では、厳格な規制に準拠するために、AI システムが説明責任を果たし、透明性を確保する必要があります。説明可能な AI は、わかりやすい説明とともに自動判断を提供し、規制要件を満たすのに役立ちます。たとえば、説明可能な AI は、金融業界では、クレジット スコアリング アルゴリズムが特定の集団に対して意図せず偏見を持たないようにするために不可欠です。医療専門家が AI によって生成された診断と治療の推奨事項を理解し、信頼するのに役立ちます。規制当局の監視が強化されるにつれて、説明可能な AI ソリューションの需要はこれらの分野で増加すると予想されます。

説明可能な AI 市場分析

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ソフトウェアの種類に基づいて、市場はモデルに依存しない方法とモデル固有の方法に分かれています。モデルに依存しない方法のセグメントは、予測期間中に 19.1% の CAGR を記録すると予想されています。

• モデルに依存しないアプローチは、さまざまな AI モデルの出力を評価および理解するための柔軟で適応性の高い方法を提供するため、説明可能な AI 業界では不可欠なツールとなっています。特定の種類のアルゴリズム (ニューラル ネットワークや決定木など) 向けに設計されたモデル固有のアプローチとは対照的に、モデルに依存しないアプローチは、そのアーキテクチャに関係なく、あらゆる AI モデルに適用できます。
• さまざまなアプリケーション コンテキストで大きな価値があるのは、その普遍性に根ざしています。 LIME と SHAP は、モデルに依存しない 2 つのよく知られた手法です。ブラック ボックス モデルの動作にローカルで類似する解釈可能なモデルを作成するために、LIME は最初に入力データを乱し、次に出力の変化を監視します。
• 一方、SHAP は、協力ゲーム理論のアイデアを使用してモデルの出力を入力特性に割り当てることにより、機能の関連性の統一された尺度を提供します。これらの手法により、ユーザーは複雑なモデルの意思決定プロセスに関する洞察を得て、バイアスを発見し、モデルの出力を適切に評価できます。
• これらは、さまざまな AI アプリケーションにわたって透明性と説明責任を必要とするビジネスに特に役立ちます。モデルに依存しないアプローチは、その適応性と幅広い用途により、説明可能な AI 市場でますます人気が高まっており、信頼性が高く理解しやすい AI ソリューションを求めるさまざまな企業の要求に応えています。

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コンポーネントに基づいて、説明可能な AI 市場はソリューションとサービスに分かれています。ソリューション セグメントは、2023 年に 40 億米ドルを超える収益で世界市場を支配しました。

• 説明可能な AI の市場には、AI モデルの説明責任、解釈可能性、透明性を向上させることを目的とした幅広い商品とサービスで構成されるソリューション セグメントが含まれます。モデルの解釈、バイアス検出、コンプライアンス レポートの機能を提供するソフトウェア ツール、プラットフォーム、フレームワークは、このカテゴリに含まれます。
• 著名なテクノロジー企業と新興のスタートアップ企業は、現在の AI プロセスとフレームワークとスムーズに連携する包括的な説明可能な人工知能ソリューションを提供しています。たとえば、説明可能性機能は、Google Cloud AI、IBM Watson、Microsoft Azure Machine Learning などのシステムに実装されており、開発者やデータ サイエンティストがモデルの予測を理解して解釈するのに役立ちます。
   
• ソリューション セグメントには、企業が AI を倫理的に展開するためのベスト プラクティスを作成し、規制遵守を確保し、説明可能な AI 技術を採用して最適化するのに役立つ専門サービスとコンサルティング サービスも含まれます。
• ソリューション市場は成長しており、AI の透明性と説明責任に対する需要が高まるにつれて、銀行や医療から法律や小売まで、多くの業界のニーズを満たす、より高度でユーザー フレンドリーなソリューションを提供しています。これらのソリューションの作成と受け入れは、AIテクノロジーの責任ある使用を促進し、国民の信頼を育むために不可欠です。

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2023年、北米は世界の説明可能なAI市場を支配し、85%以上のシェアを占めました。説明可能なAIの市場は、技術の進歩、法的枠組み、AI研究開発への多額の投資の組み合わせにより、北米地域によって支配されています。テクノロジーとAIにおけるリーダーシップにより、米国は重要なプレーヤーです。

Google、Microsoft、IBM、Amazonなどの著名なテクノロジー企業は、北米に本社を置いており、説明可能なAIテクノロジーの開発と実装をリードしています。これらの企業は、説明責任と透明性を最優先する革新的な AI ソリューションを提供するために、R&D に多額の投資を行っています。

さらに、AI の倫理的および社会的影響に対応して、北米の規制環境は変化しています。立法者と規制機関は、AI システムが公正でオープンで責任あるものであることの確保にさらに注意を払っています。説明可能な AI ソリューションの需要は、自動化された決定について企業が説明を提供する必要性を強調する米国アルゴリズム説明責任法などのイニシアチブによって推進されています。

米国は、その強力な技術基盤、AI R&D への多額の投資、および先進的な立法枠組みにより、説明可能な AI 市場で世界をリードしています。米国には、Google、Microsoft、IBM、Amazon など、説明可能な AI の開発をリードする重要なデジタル大手企業が拠点を置いています。 AIの透明性と解釈可能性を向上させるために、これらの組織は専門チームを雇用し、AI研究に多額の投資を行っています。

説明可能なAIソリューションは、米国政府や規制当局がAIの倫理と説明責任を重視するようになったことでも人気が高まっています。連邦取引委員会（FTC）を含む、多くの政府機関がAIの説明可能性研究に積極的に取り組んでいます。カーネギーメロン大学、スタンフォード大学、MITなどの著名な学術機関は、AIの説明可能性研究の分野に多大な貢献をしており、学術的な協力と革新を奨励しています。

日本は、テクノロジーとイノベーション、政府の支援、倫理的なAIの実践に重点を置いており、説明可能なAIビジネスをリードし、急速に成長しています。日本政府は、財政プログラムや公共部門と商業部門の戦略的提携に加えて、AIの研究開発を支援するためのいくつかの取り組みを開始しました。富士通、日立、NECなどの日本の大手企業は、AIアプリケーションの透明性と信頼感を向上させるために、説明可能なAIソリューションに積極的に取り組んでいます。

AIシステムにおける責任と説明可能性の価値を強調する政府制定のフレームワークとルールは、AIの倫理とガバナンスに対する日本のアプローチを示しています。さらに、日本では人口の高齢化とそれに伴う医療やロボット工学の課題があるため、説明可能なAIは意思決定プロセスを強化する大きな可能性を秘めています。

例えば、日本は2024年2月にデジタル技術の新たな機会を提供し、最先端のAI技術を活用することで、人口の高齢化に伴う労働力の減少という課題に取り組んでいます。これにより、国際企業はこの新しい産業革命で国内のパートナーと協力し、日本社会を変える機会を得ることができます。

韓国は、強力な技術基盤、積極的な政府政策、活気のあるAIエコシステムにより、説明可能なAI市場の主要な参加者として浮上し始めています。韓国政府は国家政策の一環としてAIの開発を最優先しており、研究開発への多額の投資や官民協力の奨励などを行っています。サムスン、LG、ネイバーなどの韓国の著名なIT企業は、説明可能なAIなどのAI技術の開発をリードし、アプリの透明性と信頼性を保証しています。

AIの透明性と説明責任に関するルールと基準を設定する取り組みに伴い、韓国の規制枠組みもAIに関連する倫理的問題に対処するために変化しています。国がヘルスケア、自動運転車、スマートシティに重点を置いていることから、説明可能なAIの適用、意思決定プロセスの強化、AI駆動型システムに対する国民の信頼の確保に大きな可能性が生まれています。

中国は、AIの研究開発への多額の投資、政府の支援、幅広い業界でのAI技術の急速な導入により、説明可能なAI市場で支配的な役割を果たしています。AIは現在、中国政府にとって最優先事項であり、政府は中国を世界のAIイノベーションのリーダーに位置付けるための野心的な計画に資金を提供し、策定してきました。

Baidu、Alibaba、Tencent、Huaweiなどの中国の大手IT企業は、透明性を維持し、変化するルールに準拠するために、説明可能なAIの研究とアプリケーションに多額の投資を行っています。中国は、AI倫理とガバナンスへのアプローチを反映して、AIシステムにおける説明可能性と責任の重要性を強調するルールとポリシーを確立しました。中国では、特に金融、ヘルスケア、スマートシティなどの業界で急速なデジタル化が進んでおり、需要を促進しています。

説明可能なAIの市場シェア

Microsoft CorporationとInternational Business Machines Corporation（IBM）は、説明可能なAI業界で10％を超える大きなシェアを占めています。Microsoft Corporationは、AI研究開発への多額の投資、強力なクラウドインフラストラクチャ、幅広いAIプラットフォームの提供により、説明可能なAIで大きな市場シェアを占めています。説明可能性の要素は、同社のクラウド コンピューティング サービスである Microsoft Azure を通じて提供されるさまざまな AI ツールおよびサービスに統合されています。

開発者は、Azure Machine Learning が提供する統合された解釈可能性ツールの助けを借りて、機械学習モデルを理解し、トラブルシューティングし、信頼することができます。責任ある AI 開発を強調する AI for Good プログラムなどの Microsoft の AI ポリシーと取り組みは、倫理的な AI とオープン性に対する同社の献身を示しています。同社の研究部門である Microsoft Research は、革新的なプロジェクトや教育機関とのパートナーシップを通じて、説明可能な AI の分野を常に前進させています。

International Business Machines Corporation (IBM) は、幅広い製品ライン、倫理的な AI への重点、AI イノベーションの長い歴史により、説明可能な AI で大きな市場シェアを占めています。同社の主要な AI プラットフォームである IBM Watson には、AI によって生成された洞察を人々が理解し、解釈するのに役立つ洗練された説明可能性機能があります。 Watson の説明可能性機能は、組織が AI モデルの意思決定プロセスを観察できるようにすることで、信頼性を高めます。

IBM は、AI 倫理委員会と AI Fairness 360 ツールボックスを設立し、AI モデルの偏りを特定して削減するためのリソースを提供することで、倫理的な AI への取り組みを実証してきました。説明可能な AI のアプローチとテクノロジーは、IBM Research に代表される IBM の幅広い研究能力により、常に進化しています。

説明可能な AI 市場の企業

説明可能な AI 業界の主要プレーヤーは次のとおりです。

• Microsoft Corporation          
• International Business Machines Corporation (IBM)
• Google LLC
• NVIDIA Corporation
• Amazon Web Services, Inc. (AWS)
• Salesforce, Inc.
• DataRobot, Inc.

説明可能な AI 業界のニュース

• 2023 年 6 月、機械学習モデルの実装を専門とするオランダの企業が 260 万ドルの資金調達ラウンドを確保しました。この投資の目的は、今後の欧州の AI 法規制に準拠しながら、プラットフォームの説明可能性と透明性の能力を高めることでした。
• 2023 年 3 月、GyanAI は、説明可能な AI 機能を備えた世界初の言語モデルと自然言語理解エンジンのリリースを発表しました。このイノベーションは、AI テクノロジーのアクセシビリティと理解を向上させる上で重要なマイルストーンとなります。

説明可能な AI 市場調査レポートには、業界の詳細な調査と推定が含まれています。

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市場、コンポーネント別

• ソリューション
• サービス

市場、ソフトウェアタイプ別

• スタンドアロンソフトウェア
• 統合ソフトウェア
• 自動レポートツール
• インタラクティブなモデルの視覚化

市場、方法別

• モデルに依存しない方法
• モデル固有の方法

市場、コンポーネント別

• BFSI
• 小売および電子商取引
• IT および通信
• 政府および公共部門
• ヘルスケア
• 製造
• メディアおよびエンターテインメント
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