市場概要
AIサービス市場は急速に成長しており、市場規模は2024年の約140億米ドルから2029年には721億3000万米ドルに拡大すると予測されています。2024年から2029年までの年間成長率が38.8%という驚異的な伸びを示している背景には、高度な脅威に対抗するためのAIを強化したサイバーセキュリティ・ソリューションに対する需要の高まり、カスタマイズを最小限に抑える必要のある事前学習済みAIモデルの台頭、中小企業のアクセスを民主化する最新のAIaaSソリューションなどがあります。AIaaSの採用は、顧客体験をパーソナライズし、意思決定プロセスを強化する能力により、BFSI、ヘルスケア、小売などの分野で急速に拡大しています。市場の成長を支える主なセグメントは、機械学習フレームワーク、ノーコード／ローコードMLツール、予測分析です。欧州委員会や米国連邦取引委員会（FTC）などの当局がAI規制の枠組みを強化し、倫理的なコンプライアンスを重視し、革新的なソリューションを奨励することで市場を形成しています。
自然言語処理、画像認識、予測分析を実行するように設計された事前訓練済みAIモデルは、AI導入の障壁を大幅に低減します。AIモデルにはいくつかの機能が組み込まれており、最小限のカスタマイズで済むため、企業は専門的な知識や長い開発手順を必要とせずにAIソリューションを導入できます。AIaaSの魅力は、AIの活用を目指す企業が迅速かつコスト効率よく導入できる点にあります。さらに、事前に訓練されたモデルは、トレーニングや微調整の必要性を減らし、迅速な導入と高いROIをもたらします。AIaaSの需要は、ヘルスケア、金融、小売などさまざまな分野で高まっています。
AI計算とデータセンターのエネルギー消費量の増加は、特に現在の複雑化するAIモデルにとって大きな課題です。大規模なAIシステムの訓練と運用には膨大な計算能力が必要なため、二酸化炭素排出量と運用コストが増加します。アップルやエヌビディアなどの企業が、より環境に優しい慣行を採用するよう圧力を強めていることから、持続可能性に関する懸念が生じます。マイクロソフトやアマゾンは、AIコンピューティングが環境に与える影響を相殺するため、再生可能エネルギー源やエネルギー効率の高い手法に資金を投入しています。とはいえ、AIのニーズと環境目標のバランスをとるのは難しく、特にIBMやHPEなど、スーパーコンピューターの性能に依存している企業にとってはなおさらです。特にドイツ、オランダ、北欧諸国など、環境法が厳しい地域では、AI技術の採用における課題が、進展を遅らせる可能性があります。
AIの普及に伴い、信頼性と透明性に関する問題に対処するための説明可能なAI（XAI）の必要性が高まっています。特に医療、金融、防衛など規制の厳しい業界の企業は、意思決定プロセスへの洞察を提供できるAI技術のメリットを実感しています。XAIツールはAIモデルを解釈可能にし、規制遵守のサポートを強化し、バイアスを減らし、ユーザーの信頼を高めます。透明性に対する要求の高まりは、XAI機能を統合したAI-as-a-Service（AIaaS）モデルへの関心を高めています。これらのモデルは、組織が意思決定プロセスの仕組みを徹底的に理解しながら、高度なAIシステムを導入することを可能にします。
AIサービス・プロバイダーは、高性能なAIインフラストラクチャを維持・拡張するための多大な費用の処理に大きな困難に直面しています。高度なAIモデルを実行するためには、強力なGPU、特定のハードウェア、大量のエネルギー消費が必要となるため、運用コストが増加します。AIプロバイダーは、AIサービスの需要が増加するにつれて、顧客のニーズを満たし、コストを抑制するために、高度なコンピューティングリソース、クラウドインフラ、エネルギー効率の高いソリューションに投資し続けなければなりません。さらに、AIイノベーションの急速なペースは、継続的なインフラのアップグレードを必要とし、資本支出の増加につながります。競争で優位に立つために、AIサービスプロバイダーは、リソースの最適化、グリーンエネルギーの採用、費用対効果の高い範囲内でパフォーマンスをアップグレードするスケーラブルなクラウドベースのソリューションなど、実施すべき低コスト対策を模索しています。
機械学習フレームワークは、AIモデルの開発と展開プロセスを合理化し、煩雑さを軽減するため、AIaaS市場を支配しています。TensorFlowやPyTorchのようなフレームワークは、様々な分野の企業にとってAIに関する豊富な知識を必要としない、あらかじめ用意されたライブラリを提供します。MLフレームワークの拡張性や、データ分析や自然言語処理などのさまざまなタスクを処理する能力は、柔軟な選択肢となります。オープンソースであることは、イノベーションとコラボレーションを促進し、迅速な導入とさらなる発展を保証する要因であるため、AIaaSランドスケープの市場シェアにつながります。
サービスとしてのジェネレーティブAIは、最小限の人間の関与でコンテンツ、デザイン、シミュレーションを生成できるため、最も急速な成長が見込まれています。この種のサービスは、メディア、エンターテインメント、マーケティングなどのさまざまな分野で、テキスト、画像、音楽、動画を制作し、創造性とカスタマイズ性を向上させるために成長しています。コンテンツ制作、顧客エンゲージメント、製品開発における自動化のニーズの高まりが、その導入に拍車をかけています。さらに、ジェネレーティブAIは、迅速なプロトタイピングと製品イノベーションを支援し、企業に競争上の優位性を与え、AIaaS業界における急成長を促進しています。
主要企業・市場シェア
アジア太平洋地域のAIaaS市場は、デジタルトランスフォーメーションへの取り組みの増加、AIに対する政府からの資金提供、クラウドサービスの迅速な導入が原動力となり、急成長を遂げると予測されています。中国、日本、インドは、支援政策と資金援助に支えられ、AIの研究開発の最前線にいます。この地域では、電子商取引、フィンテック、製造業が成長しており、効率性の向上、顧客の取り込み、製品イノベーションの推進を目的としたAIベースのソリューションに対する需要が高まっています。さらに、アジア太平洋地域では、運用経費を削減し、事業拡大を加速するためにAIaaSを利用するテクノロジー新興企業が増加しています。技術に精通した個人の増加と5Gネットワークの出現により、AI機能はさまざまな業界で普及しつつあり、急速な拡大を促進し、アジア太平洋地域はサービスプロバイダーがターゲットとする有利な地域となっています。
2024年9月、ブラックロック、グローバル・インフラストラクチャー・パートナーズ（GIP）、マイクロソフト、MGXは、コンピューティング・パワーに対する需要の高まりに対応するため、データセンターの新設・拡張に投資するグローバルAIインフラ投資パートナーシップ（GAIIP）を設立しました。このイニシアチブには、これらの施設のための新しい電源を開発するためのエネルギーインフラへの投資も含まれます。これらのインフラ投資の大部分は米国に集中し、AIのイノベーションと経済発展を推進しますが、一部は米国内のパートナー国に割り当てられます。
2024年4月、マイクロソフト・コーポレーションとザ コカ・コーラ カンパニーは、コカ・コーラのシステム全体にわたる基本的な技術戦略の調整、先端技術の統合の促進、グローバルなイノベーションと生産性の促進を目的とした5年間の戦略的提携を発表。コカ・コーラはこの提携で11億米ドルを拠出し、マイクロソフトのクラウドとそのジェネレーティブAI機能を活用します。
2024年9月、アントニー・ブリンケン国務長官は国連総会で、人工知能（AI）の迅速な進歩を活用して世界の持続可能な開発を促進するためのいくつかの取り組みとともに、「AIに関するグローバル包括性のためのパートナーシップ」を紹介しました。AIに関するグローバルな包括性のためのパートナーシップ（PGIAI）は、国務省と、Amazon、Anthropic、Google、IBM、Meta、Microsoft、Nvidia、OpenAIなどの大手ハイテク企業を結びつけるものです。これらの企業は合わせて1億米ドル以上を拠出し、専門知識、リソース、ネットワークを共有してAIの可能性を活用します。
2024年5月、IBMとセールスフォースは、IBMのwatsonx AI and Data Platformの機能をSalesforce Einstein 1 Platformに統合し、AIとデータの実装における顧客の選択肢と柔軟性を強化する、戦略的パートナーシップの拡大を明らかにしました。この協業により、チームはワークフロー内でシームレスにデータ主導の意思決定と行動を取ることができるようになります。
AIサービス市場のトップ企業リスト
Microsoft
Google
AWS
IBM
Oracle
NVIDIA
SAP
Salesforce
HPE
Cloudera
SAS Institute
Alibaba Cloud
ServiceNow
OpenAI
Altair
H2O.ai
Yellow.ai
Cohere
BigML
Scale AI
Levity AI
MindTitan
Glean
Anyscale
Clarifai
Inflection AI
Viso.ai
【目次】
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
推進要因
– AIaaSによる中小企業のアクセス民主化
– 高度な脅威に対抗するため、AIを活用したサイバーセキュリティ・ソリューションに対する需要の高まり
– 最小限のカスタマイズで済む事前学習済みAIモデルの台頭により、AIaaSの導入が加速
制約事項
– レガシーシステムとの統合による非効率性
– エネルギー集約的なAI計算とデータセンターが環境に与える影響の管理
– クラウドプロバイダーへの依存度が高いため、信頼性が損なわれ、導入の妨げに
可能性
– 共同AIモデルトレーニングのための連合学習技術の出現
– 信頼性と透明性を高めるための説明可能なAI（XAI）への需要の高まり
– 複雑な問題解決のための量子コンピューティングベースのAIサービスへの関心の高まり
課題
– イノベーションと規制遵守の両立は複雑
– AIモデルのドリフトに関連するリスクの軽減と、長期的なモデル精度の維持
– 高性能AIインフラのコスト管理
5.3 サービスとしてのAI市場におけるジェネレーティブAIのインパクト
主なユースケースと市場の可能性
– 主なユースケース
カスタマーサービスとサポートの自動化
コンテンツ生成とパーソナライゼーション
インテリジェント・ドキュメント処理
自動コード生成とソフトウェア開発
セキュリティと不正検知の強化
バーチャルトレーニング・シミュレーション
5.4 サービスとしてのAI市場：進化
5.5 エコシステム分析
チャットボットとAPIプロバイダー
機械学習フレームワーク・プロバイダー
ノーコード／ローコードツールプロバイダー
データ前処理ツール・プロバイダ
パブリック＆マネージド・クラウド・プロバイダー
エンドユーザー
5.6 サプライチェーン分析
5.7 投資状況と資金調達シナリオ
5.8 ケーススタディ分析
ケーススタディ1：イオンチャネル創薬を加速する高度な分析とビジュアルAI
ケーススタディ 2： エルーラのAIソリューションが銀行の顧客維持率向上に貢献
ケーススタディ3：googleクラウドを活用し、ジェネレーティブAIをさらに進化させ、より戦略的なビジネスを目指すNama
ケーススタディ4：IBM Aiaasで顧客サービスと詐欺検出を改善
ケーススタディ5：セールスフォースのAiaasでサポートリクエストのトリアージを自動化
ケーススタディ6：マイクロソフトのAzure Aiaasにより、アラスカ航空は予知保全で定時運航を最適化
5.9 テクノロジー分析
主要テクノロジー
– ジェネレーティブAI
– 機械学習
– 会話型AI
– クラウド・コンピューティング
– 自然言語処理（NLP）
補完技術
– コグニティブ・コンピューティング
– ビッグデータ分析
– ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）
隣接テクノロジー
– 量子コンピューティング
– モノのインターネット（IoT）
– サイバーセキュリティ
5.10 規制の状況
規制機関、政府機関、その他の組織
地域別規制
– 北米
– 欧州
– アジア太平洋
– 中東・アフリカ
– 中南米
5.11 アーキテクチャ：サービスとしてのAI
AIインフラ
AIサービス
AIツール
5.12 特許分析
方法論
特許出願件数（文書タイプ別
イノベーションと特許出願
5.13 価格分析
主要企業の平均販売価格動向（サービスタイプ別
指標価格分析（製品タイプ別
5.14 主要会議・イベント（2024-2025年
5.15 ポーターのファイブフォース分析
新規参入の脅威
代替品の脅威
供給者の交渉力
買い手の交渉力
競合の激しさ
5.16 顧客ビジネスに影響を与える傾向／破壊
顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／破壊
5.17 主要な利害関係者と購買基準
購買プロセスにおける主要な利害関係者
購買基準
サービスとしてのAI市場、製品タイプ別
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6.1 はじめに
製品タイプ サービスとしてのAI市場の促進要因
6.2 チャットボットとバーチャルアシスタント
物理的な構造にコストをかけずに高度なソリューションを提供するサービス・プロバイダーとしてのAIに注目する企業
6.3 機械学習フレームワーク
tensorflow、pytorch、scikit-learnなどのオープンソースのフレームワークがAIAAS市場で採用されるようになってきています。
6.4 アプリケーション・プログラミング・インターフェース（api）
apiはaiサービスと対話するための効率的な方法を提供するため、企業は高度なai技術を取り入れることができます。
6.5 ノーコードまたはローコードのmlツール
アクセスが容易なため、開発が迅速化され、さまざまな業種での AI の幅広い導入が促進。
6.6 データ前処理ツール
データ前処理ツールは、データのクリーニング、変換、構造化を支援し、その品質と一貫性を確保します。
サービスとしてのAI市場、サービスタイプ別
123
7.1 はじめに
サービスタイプ 市場牽引要因
7.2 サービスとしての機械学習（MLAS）
ユーザーはMlaasプラットフォームを活用し、スケーラビリティと柔軟性を活用して予測モデルを作成することができます。
データの準備と前処理
モデルの開発とトレーニング
モデルの展開と管理
モデルの評価とテスト
レコメンデーション・サービス
その他のサービスとしての機械学習
7.3 サービスとしての自然言語処理（NLPAAS）
nlpaasのプラットフォームにおける品質管理メカニズム、継続的なモニタリングによって維持されるモデルの精度、有効性
音声認識
意味検索
感情分析
音声認識
音声合成
その他のサービスとしての自然言語処理
7.4 サービスとしてのコンピュータ・ビジョン
企業は、物体検出、顔認識、画像分類などの処理で高い精度を達成できます。
画像認識
顔認識
ビデオ分析
物体検出
その他のサービスとしてのコンピュータ・ビジョン
7.5 サービスとしての予測分析とデータサイエンス（DSAAS）
dsaas は、社内の専門知識を必要としない高度な分析機能を企業に提供することで、予測分析をサポートします。
オペレーション・インテリジェンス
サプライチェーン分析
予知保全
リスク管理
その他のサービスとしての予測分析とデータサイエンス
7.6 サービスとしてのジェネレーティブAI
サービスとしてのジェネレーティブAIプラットフォームは、データ増強のためのリソースとしても機能し、AIが作成したサンプルを利用して、mlモデルのトレーニングデータセットを改善することができます。
コード生成とソフトウェア開発
コンテンツ作成
不正検知
コンテンツモデレーション
データ抽出
サービスとしての生成的AIにおけるその他
サービスとしてのAI市場、ビジネス機能別
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8.1 はじめに
ビジネス機能：サービスとしてのAI市場の促進要因
8.2 金融
タスクの自動化、高度なデータ分析によるコンプライアンス強化、カスタマイズされた顧客エンゲージメントの実現により、金融セクターを再構築するAI
8.3 マーケティング
超パーソナライゼーション、予測分析、リアルタイムの意思決定により、マーケティングトレンドに革命をもたらすAI
8.4 セールス
aiaasプラットフォームが顧客の行動を即座に把握し、営業チームが売り込みやプロモーションをカスタマイズできるようにします。
8.5 オペレーション＆サプライチェーン
AI を活用した予測分析により、供給網の中断や制限の可能性を認識し、先手を打ったリスク管理アプロー チを可能に。
8.6 人材
AI プログラムにより、今後のスキル不足を予測し、離職の可能性を検出して、具体的な介入策を提案。
サービスとしてのAI市場、組織規模別
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9.1 はじめに
組織規模：市場促進要因
9.2 中小企業
中小企業は、顧客サービスの自動化や膨大なデータセットの分析にジェネレーティブ Aiaas を利用可能。
9.3 大企業
AIAAS モデルは、AI 機能の迅速な展開と統合を可能にし、競争力を維持しようとする大企業に とって極めて重要
サービスとしてのAI市場、エンドユーザー別
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10.1 はじめに
エンドユーザー：サービスとしてのAI市場の促進要因
10.2 企業
BFSI
– AIaaSとブロックチェーンがBFSI領域で安全で透明性の高い取引を実現
小売・電子商取引
– 機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョン技術の進歩が小売・電子商取引市場の成長を促進
テクノロジー
– AIaaSにより、テクノロジー企業は事前に構築されたアルゴリズムやモデルを提供することで、新しいコンセプトやアプリケーションを迅速にテストできるようになります。
メディア＆エンターテイメント
– メディア企業がMLアルゴリズムを使用して視聴者の嗜好や行動を分析し、パーソナライズされたコンテンツ提案を提供へ。
製造業
– 製造業では、AIaaSの導入で得られる主なメリットの1つに、予知保全能力が挙げられます。
ヘルスケア＆ライフサイエンス
– AIaaSが患者ケア、診断、医薬品開発における重要な課題の解決に貢献
エネルギー＆ユーティリティ
– センサーやスマートメーターから得られるデータにより、エネルギー供給会社はAIを利用してシステムの非効率性を判断できるようになります。
政府・防衛
– さまざまなソースからの大量のデータを利用して、潜在的な脅威や早急な対応が必要な新たなパターンを検知するAIアルゴリズム
電気通信
– 通信会社は、高度なMLモデルを活用することで、顧客の嗜好や行動をより深く理解できるようになります。
輸送・物流
– AIaaSにより、交通パターン、天候、配送窓口を調査してルートを最適化できます。
その他の企業エンドユーザー
10.3 個人ユーザー
…
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www.marketreport.jp/contact
レポートコード：TC 6185
