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世界のブロックチェーン AI 市場規模 - テクノロジー別 (コンピューター ビジョン、自然言語処理、機械学習)、展開別 (クラウド、オンプレミス)、アプリケーション別 (スマート コントラクト、ガバナンス、物流およびサプライ チェーン管理、支払いおよび決済)、地理的範囲と予測


Published on: 2024-10-25 | No of Pages : 220 | Industry : latest trending Report

Publisher : MIR | Format : PDF&Excel

世界のブロックチェーン AI 市場規模 - テクノロジー別 (コンピューター ビジョン、自然言語処理、機械学習)、展開別 (クラウド、オンプレミス)、アプリケーション別 (スマート コントラクト、ガバナンス、物流およびサプライ チェーン管理、支払いおよび決済)、地理的範囲と予測

ブロックチェーン AI 市場の規模と予測

ブロックチェーン AI 市場の規模は 2023 年に 4 億 4,800 万米ドルと評価され、2024 年から 2031 年にかけて CAGR 25.5% で成長し、2031 年には 27 億 3,000 万米ドル に達すると予測されています。

企業が生成するデータ量は増加しており、データ分析における AI の利用が拡大しています。さらに、ブロックチェーン AI ソリューションは、コスト削減と運用改善の可能性を秘めています。ブロックチェーン AI 市場は、パーソナライズされたクライアント エクスペリエンスとオーダーメイドのサービスへの重点化によって推進されています。グローバル ブロックチェーン AI 市場レポートは、総合的な評価を提供します。レポートでは、主要なセグメント、トレンド、推進要因、制約、競争環境、市場で重要な役割を果たす要因を徹底的に分析しています。

グローバルブロックチェーンAI市場の推進要因

ブロックチェーンAI市場の市場推進要因は、さまざまな要因の影響を受ける可能性があります。これらには以下が含まれます。

  • 強化されたデータセキュリティ 情報の共有とアーカイブのための分散型で変更不可能な記録を提供することで、ブロックチェーンテクノロジーと人工知能の組み合わせによりデータセキュリティが向上します。サプライチェーン管理、銀行業務、医療向けのこの安全なインフラストラクチャでは、機密情報が特に貴重です。
  • AI の採用の増加 多くの業界で AI がますます使用されるようになるにつれて、データの透明性と整合性の問題に対処するためのブロックチェーン ベースのソリューションの必要性が高まっています。ブロックチェーン テクノロジーは、AI アルゴリズムのトレーニングに使用されるデータの正当性を検証することで、AI を利用したサービスとアプリの品質と信頼性を保証します。
  • データ プライバシーに関する懸念の高まり 組織は、データのプライバシーと所有権に関する懸念の高まりから、データ アクセスと使用に対する制御を強化するブロックチェーン AI ソリューションを調査しています。ブロックチェーンにより、人々は自分のデータを制御できると同時に、AI アルゴリズムが処理と分析のために選択的にデータにアクセスできるようになります。
  • 透明性と信頼性の高い AI システムの需要 企業も顧客も、意思決定プロセスを明らかにすることができる信頼性と透明性のある AI システムを求めています。ブロックチェーン技術により、AI アルゴリズムの決定と動作を透過的に記録することが可能になり、AI を活用したシステムの透明性と信頼性が促進されます。
  • 分散型 AI マーケットプレイスの必要性 ブロックチェーン技術により、分散型 AI マーケットプレイスの開発が可能になり、AI データセットとアルゴリズムへのアクセスが民主化されます。これらのマーケットプレイスはピアツーピアの交換と協力を可能にし、企業と開発者が AI リソースを収益性高く効果的に共有できるようにします。
  • 規制コンプライアンス要件 ブロックチェーン AI ソリューションの採用は、欧州の GDPR (一般データ保護規則) や医療業界の HIPAA (医療保険の携行性と責任に関する法律) など、データ保護規制へのコンプライアンスを確保するための規制義務によって推進されています。ブロックチェーンの不変性と監査可能性の機能によって提供される透明なデータ ガバナンスは、規制遵守を容易にします。
  • フェデレーテッド ラーニングへの関心の高まり プライバシーの懸念とデータ ローカリゼーションの要件により、分散型機械学習アプローチであるフェデレーテッド ラーニングが関心を集めています。これは、さまざまな分散型デバイス間で AI モデルをトレーニングします。ブロックチェーン テクノロジーは、参加ノード間のデータのプライバシー、整合性、インセンティブを保証するため、安全で効果的なフェデレーテッド ラーニングが可能になります。
  • DAO とスマート コントラクトの拡張 AI システムとスマート コントラクトおよび分散型自律組織 (DAO) を組み合わせることで、自動化された信頼されていない意思決定と契約の実行が可能になります。ブロックチェーン上に構築されたスマート コントラクトは、人工知能によって生成された洞察に基づいて事前に決定されたシナリオとトランザクションを実行できるため、企業プロセスを簡素化し、仲介者への依存を低減できます。
  • AI 主導のトークン エコノミーの出現は、ブロックチェーンと AI テクノロジーの融合によって促進されています。これらの経済圏では、トークンはデータの共有、モデルのトレーニング、アルゴリズムの改善に対するインセンティブとして活用されます。これらのトークン経済圏は、AI の研究開発における協力と創造性を促進しながら、貢献に対する公平な報酬を保証します。
  • パートナーシップと業界間のコラボレーション ブロックチェーン AI ソリューションの採用は、研究機関、業界コンソーシアム、テクノロジー ベンダー間のパートナーシップと業界間のコラボレーションによって加速されています。業界間のコラボレーションにより、知識、資産、最適な方法論を共有できるようになり、相互運用性と拡張性を兼ね備えたブロックチェーン人工知能ソリューションの進歩が促進されます。

業界レポートの内容は?

当社のレポートには、売り込み文句の作成、ビジネスプランの作成、プレゼンテーションの作成、提案書の作成に役立つ実用的なデータと将来を見据えた分析が含まれています。

グローバル ブロックチェーン AI 市場の制約

ブロックチェーン AI 市場にとって、制約や課題となる要因はいくつかあります。これらには以下が含まれます。

  • スケーラビリティの問題 ブロックチェーンを AI アプリケーションと統合する場合、特にレイテンシとトランザクション スループットに関して、スケーラビリティの問題が発生する可能性があります。大規模な展開におけるブロックチェーン ネットワークの実用性は、トレーニングや推論などの AI タスクに必要なデータ量とコンピューティング リソースを処理できないため、制限される可能性があります。
  • 複雑さと技術的障害 ブロックチェーン AI ソリューションを実装するには、ブロックチェーンと AI の両方の技術に関する専門的な知識が必要です。ブロックチェーン AI 機能の利用を検討している企業は、これら 2 つの領域を組み合わせることが難しく、両方の分野の有能な専門家が不足しているため、導入が難しいと感じるかもしれません。
  • 実装とインフラストラクチャのコスト ハードウェア、ソフトウェア、および運用コストは、ブロックチェーン AI インフラストラクチャの作成と維持に関連する重要な初期費用の一部です。さらに、ブロックチェーン ネットワーク、特にかなりの処理能力を必要とする AI アプリケーションで使用されるエネルギー集約型のコンセンサス プロセスにより、多額の運用費用が発生する可能性があります。
  • ブロックチェーン テクノロジーは、データのセキュリティと透明性を向上させますが、特に金融や医療などの規制の厳しい分野では、データのプライバシーと規制遵守に関する疑問も生じます。ブロックチェーン AI の実装では、分散型データ ストレージと法的義務のバランスを取るのが難しい場合があるため、GDPR や HIPAA などのデータ保護法に準拠することが困難です。
  • 互換性と標準の採用 さまざまなブロックチェーン プラットフォームと AI フレームワーク間の互換性がないため、多様なシステム間でのスムーズな統合とデータ交換が妨げられています。さらに、ブロックチェーン AI の相互運用性に関する定義されたプロトコルとフレームワークがないため、エコシステム全体での協力と創造性が妨げられ、断片化と非効率が生じています。
  • 認識と信頼の問題 ブロックチェーン AI システムには多くの潜在的な用途がありますが、その成熟度、信頼性、日常使用への適合性については依然として不信感と混乱があります。これらのテクノロジーの広範な採用は、ブロックチェーン ネットワークのセキュリティの欠陥、スマート コントラクトの欠陥、人工知能に対する偏見に対する脆弱性に関する懸念によって妨げられています。
  • 規制の不確実性と法的リスク 急速に変化する規制環境と、ブロックチェーンおよび AI テクノロジーを取り巻く不明確な法的枠組みにより、企業は法的リスクとコンプライアンス リスクに直面しています。ブロックチェーン AI ソリューションの開発と実装は、知的財産権、責任、管轄権の問題をめぐる曖昧さによって複雑化しており、業界への投資とイノベーションを阻害しています。
  • エネルギー使用と環境への影響 ブロックチェーン ネットワークのエネルギー使用量と二酸化炭素排出量の大部分は、プルーフ オブ ワーク (PoW) などのエネルギー集約型のコンセンサス手法に起因しています。ブロックチェーン AI ソリューションの持続可能性と長期的な実行可能性に関する疑問は、特に環境の持続可能性への注目が高まっていることを踏まえ、ブロックチェーン マイニング活動の環境への影響に関する懸念から生じています。

グローバル ブロックチェーン AI 市場のセグメンテーション分析

グローバル ブロックチェーン AI 市場は、テクノロジー、展開、アプリケーション、および地理に基づいてセグメント化されています。

ブロックチェーン AI 市場、テクノロジー別

  • コンピューター ビジョン
  • 自然言語処理
  • 機械学習

テクノロジーに基づいて、市場はコンピューター ビジョン、自然言語処理、および機械学習に分類されます。予測期間中、機械学習 (ML) セグメントが最大の市場シェアを占めると推定されています。このテクノロジーは、分析精度を向上させることで、教育、ヘルスケア、BFSI、自動車などのさまざまな業界を支援しています。さらに、バーチャルアシスタントやチャットボットの適用範囲が広がることで、NLP技術に対する市場の需要が高まるとみられます。

ブロックチェーンAI市場、展開別

  • クラウド
  • オンプレミス

展開に基づいて、市場はクラウドとオンプレミスに分割されます。近い将来、クラウドベースのカテゴリが最大の市場シェアを占めると予想されます。エンドユーザーの間でクラウドベースのソリューションとサービスの使用が増えていることが、このセグメントの成長を牽引しています。クラウドは、ALベースのブロックチェーンアプリケーションの開発に役立つ、事前トレーニング済みのネットワークソリューションとサービスも提供します。中小企業や政府によるAlブロックチェーンプラットフォームへの投資が増えているため、オンプレミス市場は急速に拡大すると予想されます。

ブロックチェーンAI市場、アプリケーション別

  • スマートコントラクト
  • ガバナンス
  • 物流とサプライチェーン管理
  • 支払いと決済
  • その他

アプリケーションに基づいて、市場はスマートコントラクト、ガバナンス、物流およびサプライチェーン管理、支払いと決済、その他に分類されます。推定期間中、物流およびサプライチェーン管理セグメントが最大の市場シェアを獲得すると予想されます。さまざまな複雑なサプライチェーン管理アプリケーション向けのブロックチェーン人工知能を活用したソリューションの開発は、主要な市場プレーヤーにとって優先事項です。支払いおよび決済セグメントは、さまざまな最終用途産業で透明なトランザクションソリューションの採用が増えているため、大幅な成長を示す可能性があります。スマートコントラクト、ガバナンス、リスク、コンプライアンス管理など、さまざまなアプリケーションでのブロックチェーン AI ソリューションの使用が増えることで、市場拡大が促進されると予想されます。

ブロックチェーン AI 市場、地域別

  • 北米
  • ヨーロッパ
  • アジア太平洋
  • ラテンアメリカ
  • 中東およびアフリカ

地域分析に基づいて、ブロックチェーン AI 市場は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東、アフリカに分類されます。予測期間中、北米はブロックチェーン AI 市場で最大のシェアを占めると予想されます。この地域のリーダーシップは、主に米国とカナダでの投資の増加とブロックチェーンイニシアチブの増加によるものです。中国情報通信研究院(CAICT)によると、2014年から2017年の間に米国では約2,000件のブロックチェーンプロジェクトがありました。さらに、北米政府は、公共事業、防衛および軍事、船舶、空港、その他の分野でブロックチェーン人工知能ベースのソリューションに注力または導入しています。予測期間中、アジア太平洋地域は最も速いCAGRで発展すると予想されています。 CAICT によると、中国では 33,000 社を超える登録企業がブロックチェーン技術とサービスを開発しています。

主要企業

「グローバル ブロックチェーン AI 市場」調査レポートでは、BurstIQ、Cyware Labs、Figure Technologies、Gainfy、Core Scientific、CoinGenius、NetObjex、Fetcn.ai、LiveEdu、Ai-Blockcnain、AlpnaNetworks、Bext360、Blackbird.Al、Chainhaus、Computable、Finalze、Hannah Systems など、一部の主要企業を含むグローバル市場に重点を置いた貴重な洞察を提供します。

当社の市場分析には、このような主要企業専用のセクションも含まれており、アナリストは、製品のベンチマークと SWOT 分析に加えて、すべての主要企業の財務諸表に関する洞察を提供します。競争環境セクションには、上記のプレーヤーの主要な開発戦略、市場シェア、および市場ランキング分析も含まれています。

レポートの範囲

レポートの属性詳細
調査期間

2020〜2030年

基準年

2023年

予測期間

2024〜2030年

履歴期間

2020-2022

単位

価値(百万米ドル)

主要企業

BurstIQ、Cyware Labs、Figure Technologies、Gainfy、Core Scientific、CoinGenius、NetObjex、Fetcn.ai、LiveEdu、Ai-Blockcnain、AlpnaNetworks、Bext360、Blackbird.Al、Chainhaus、Computable、Finalze、Hannah Systems

対象セグメント

テクノロジー別、展開別、アプリケーション別、地域別

カスタマイズ範囲

無料レポートカスタマイズ(最大購入後、アナリスト営業日で最大 4 営業日かかります。国、地域、およびその他の国への追加または変更は、セグメントの範囲

市場調査の研究方法

研究方法と調査研究の他の側面について詳しく知りたい場合は、弊社までご連絡ください。

このレポートを購入する理由

経済的要因と非経済的要因の両方を含むセグメンテーションに基づく市場の定性的および定量的分析 各セグメントとサブセグメントの市場価値(10億米ドル)データの提供 最も急速な成長が見込まれ、市場を支配すると予想される地域とセグメントを示します 地域別の分析では、地域の製品/サービスの消費を強調し、各地域の市場に影響を与えている要因を示します 主要プレーヤーの市場ランキング、およびプロファイルされた企業の過去5年間の新しいサービス/製品の発売、パートナーシップ、事業拡大、買収を組み込んだ競争環境 企業の概要、企業の洞察、製品のベンチマーク、および主要市場プレーヤーの SWOT 分析 最近の動向に関する業界の現在および将来の市場見通し。これには、新興地域と先進地域の両方における成長機会と推進要因、課題、制約が含まれます。 ポーター 5 フォース分析によるさまざまな視点からの市場の詳細な分析が含まれます。 バリュー チェーン市場のダイナミクス シナリオを通じて市場に関する洞察を提供し、今後数年間の市場の成長機会を提供します。 6 か月間の販売後アナリスト サポート

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