人工知能の市場規模は2023年の1,502億米ドルから2030年には1兆3,452億米ドルに成長、予測期間中の年間平均成長率（CAGR）は36.8%。人工知能（AI）は、ビッグデータ分析、ロボット工学、モノのインターネット（IoT）などの新興技術の重要な推進力として位置付けられ、複数の産業に革命をもたらしています。さらに、ChatGPTやAIアートジェネレーターなどのジェネレーティブAIツールの台頭は、AIの主流を浮き彫りにしています。その継続的な軌跡により、AIは強力な技術革新者として存続し、予見可能な将来の進歩を推進することになるでしょう。
市場動向
促進要因 自律型人工知能の採用拡大
自律型人工知能（AI）の採用拡大がAI市場の成長を促進しています。この傾向に拍車をかけているのは、アルゴリズム、機械学習技術、自然言語処理の進歩であり、高度な自律型AIシステムの開発を可能にしています。これらのシステムは精度と信頼性を向上させ、さまざまな業界の組織を魅了しています。自律型AIは業務を最適化し、コスト削減と生産性向上につながります。ヘルスケア、金融、製造、運輸、小売などの分野で応用されています。自動化による自律型AIに関連するコスト削減は、その採用をさらに後押しします。技術が進歩し、より多くの業界がその利点を認識するにつれて、人工知能（AI）市場は拡大し、技術革新と新たな機会を促進する態勢が整っています。
阻害要因 データの可用性と品質に関する問題
データの入手可能性と品質は、AI市場の成長を抑制する上で極めて重要な役割を果たします。特にニッチ産業や専門的な領域では、データの利用可能性が限られているため、AIソリューションの開発や応用が妨げられます。包括的で多様なデータセットにアクセスできなければ、AIアルゴリズムは正確な予測や意思決定を行うために必要なトレーニングを受けることができません。さらに、データの質はAIシステムの有効性に不可欠です。不正確、不完全、または偏ったデータは、欠陥のある結果と信頼性の低いAIモデルにつながります。データの品質を確保するには、綿密なデータクリーニング、前処理、検証プロセスが必要ですが、これには時間とリソースがかかります。リソースが限られている組織では、これらの要件を満たすのに苦労し、AIソリューションの開発と展開の妨げとなっています。これらの問題に対処するためには、データ共有の連携を促進し、データ収集と前処理機能に投資し、データの品質とプライバシーに関する業界全体の基準を確立することが重要です。こうした取り組みにより、データの可用性が高まり、データの質が向上し、人工知能（AI）市場の成長に資する環境が整います。
機会： さまざまなソースからのデジタルデータの急増
さまざまなソースからのデジタルデータの急激な増加は、AI市場に計り知れない機会をもたらします。接続されたデバイス、ソーシャルメディア・プラットフォーム、オンライン取引、センサーの急増により、これまでにない量のデータが日々生成されています。この豊富なデータは、AIアルゴリズムが活用できる膨大かつ多様なリソースを提供します。AIはデータによって成長し、大規模で多様なデータセットが利用可能になることで、AIシステムは学習、分析、正確な予測を行うことができます。利用可能なデータが多ければ多いほど、AIアルゴリズムはパターン、傾向、相関関係をよりよく理解することができます。これにより、企業や組織は貴重な洞察を得て、データ主導の意思決定を行い、イノベーションを推進することができます。例えばマーケティングでは、AIアルゴリズムが膨大な顧客データを分析して嗜好を特定し、キャンペーンをパーソナライズし、エンゲージメントを向上させます。ヘルスケアでは、AIが患者データを分析して病気の初期兆候を特定し、パーソナライズされた治療計画を提供し、患者ケアを強化します。さらに、デジタルデータの増加はAI技術とソリューションの開発を促進します。データの利用可能性が高まることで、AIの研究開発への投資が促進され、アルゴリズム、機械学習モデル、データ処理技術の進歩につながっています。
課題 不正確で偏った出力に関する懸念
バイアスや不正確に生成された出力に関する問題は、AI市場の成長に大きな課題をもたらします。AIのアルゴリズムが偏っていたり、偏ったデータで訓練されていたりすると、差別的慣行を永続させたり、社会的偏見を強化したりします。例えば、偏った顔認識システムは、女性や肌の色が濃い人ほど高いエラー率を示し、誤認や差別につながる可能性があります。このような偏見は信頼を損ない、特に雇用、法執行、医療などのデリケートな分野におけるAI技術の採用を妨げます。さらに、AIシステムから不正確に生成された出力は深刻な結果をもたらします。例えば、ヘルスケア分野では、AIシステムが病状を不正確に診断したり、誤った治療法を推奨したりすると、患者の健康と安全にリスクが生じます。このような事件はAIへの信頼を損ない、その普及を遅らせます。こうした課題に対処するには、AIアルゴリズムの偏りを検出して緩和し、データの質を向上させ、AIシステムの正確性と透明性を高めて信頼を築き、責任あるAI導入を確保するための継続的な取り組みが必要です。
人工知能市場レポートは、ソフトウェアプロバイダー、サービスプロバイダー、クラウドプロバイダー、ハードウェアおよびデバイスプロバイダー、ネットワークプロバイダー、セキュリティプロバイダーで構成される市場エコシステムをカバーしています。
予測期間中、コンピュータビジョン分野が最も高いCAGRで成長する見込み
人工知能市場は技術に基づき、機械学習、自然言語処理、コンテキストアウェア、コンピュータビジョンに区分されます。コンピュータ・ビジョンは、自動運転車、顔認識、拡張現実など、さまざまな領域でのイノベーションを可能にします。コンピュータ・ビジョンは、消費者の体験を向上させ、コストを削減し、セキュリティを強化します。製造業者は欠陥を検出し、保険査定者は車の損傷を評価し、医療専門家は医療画像を分析し、銀行はコンピュータ・ビジョン・アプリケーションを使用して顧客の身元を確認します。業界を横断するその幅広い影響力は、技術進歩を推進する上で重要であることを示しています。その結果、コンピュータビジョン技術は予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予測されています。
予測期間中、北米が最大の市場規模を占める見込み
北米は、人工知能（AI）導入の主要拠点として台頭しており、さまざまな分野で大きな進展と応用が見られます。この地域の良好なエコシステムは、学界、産業界、政府間の連携と相まって、AIの研究、開発、商業化のための肥沃な土壌を作り出しています。その結果、北米はAI導入の最前線に立ち続け、技術的進歩を推進し、AIアプリケーションの未来を形成しています。
主要企業
人工知能プロバイダーは、新製品発売、製品アップグレード、提携・契約、事業拡大、M&Aなど、さまざまな種類の有機的・無機的成長戦略を実施し、市場での提供を強化しています。人工知能市場の主要企業には、Google（米国）、Microsoft（米国）、IBM（米国）、Oracle（米国）、AWS（米国）、Intel（米国）、Salesforce（米国）、SAP（ドイツ）、Cisco（米国）、Meta（米国）、HPE（米国）、Siemens（ドイツ）、Huawei（中国）、NVIDIA（米国）、Baidu（中国）、SAS Institute（米国）、OpenAI（米国）、H2O. ai（米国）、iFLYTEK（中国）、Alibaba Cloud（中国）、General Vision（米国）、Darktrace（英国）、Blackberry Limited（カナダ）、DiDi Global（中国）、Face++（中国）、Inbenta（米国）、 Anju Software（米国）、Butterfly Network（米国）、Atomwise（米国）、AIBrain（米国）、SK Hynix（韓国）、Progress（米国）、PrecisionHawk（米国）、AgEagle Aerial System（米国）、Neurala（米国）、 Twitter（米国）、Aurea Software（米国）、Persado（米国）、8×8（米国）、Appier（台湾）、GumGum（米国）、IPRO（米国）、Graphcore（英国）、Preferred Networks（日本）、Applied Brain Research（カナダ）、Pilot AI（米国）、Iris Automation（米国）、Gamaya（スイス）、ec2ce（スペイン）、Descartes Labs（米国）、Mythic（米国）、Ada（カナダ）、Mostly AI（オーストリア）、Sentient. io（シンガポール）、Lumen5（カナダ）、AI Superior（ドイツ）、Fosfor（インド）、Intrinsic（米国）、Jasper（米国）、Soundful（米国）、Writesonic（米国）、One AI（イスラエル）。
この調査レポートは、人工知能市場をコンポーネント、タイプ、インフラストラクチャタイプ、展開タイプ、組織規模、業種、地域に基づいて分類しています。
提供形態別
ハードウェア
アクセラレータ
プロセッサ
マイクロプロセシングユニット
グラフィックス・プロセッシング・ユニット
フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ
その他のプロセッサー
メモリー
ネットワーク
ソフトウェア
タイプ別
学習済みモデル
カスタマイズ可能AI
エッジAI
AIマーケットプレイス
デプロイメント別
クラウド
オンプレミス
サービス
プロフェッショナル・サービス
コンサルティング・サービス
トレーニングと教育
設計とテスト
導入と統合
サポートとメンテナンス
マネージドサービス
テクノロジー別
機械学習
ディープラーニング
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）
生成逆数ネットワーク（GAN）
トランスフォーマー
GPT 1
GPT 2
GPT 3
GPT 4
大規模言語モデル(LLM)
教師あり学習
教師なし学習
強化学習
自然言語処理
自然言語理解 (NLU)
自然言語生成（NLG）
文脈認識
コンピュータビジョン
ビジネス機能別
金融
セキュリティ
人事
法律
マーケティング・営業
オペレーション
サプライチェーンマネジメント
業種別
BFSI
小売・Eコマース
自動車・運輸・物流
政府・防衛
ヘルスケア＆ライフサイエンス
テレコム
エネルギー・公益事業
製造業
農業
IT/ITeS
メディア＆エンターテインメント
その他の業種（建設、教育、旅行＆ホスピタリティ）
地域別
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
イタリア
スペイン
北欧
バルカン半島
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
インド
韓国
ニュージーランド
日本
ASEAN
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
KSA
イスラエル
エジプト
アラブ首長国連邦
南アフリカ
その他の中東・アフリカ
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
アルゼンチン
中米
その他のラテンアメリカ
2023年5月、グーグルは、バイオテクノロジー企業、製薬会社、公的機関向けに、創薬と精密医療の迅速化を目的としたライフサイエンス業界向けの2つの新しいAI搭載ソリューション「Target and Lead Identification Suite」と「Multiomics Suite」を発表。
HPEは2023年5月、HPE Ezmeral Softwareプラットフォームの機能強化を発表しました。HPE Ezmeral Softwareは、HPE GreenLakeのデータおよびアナリティクス機能を拡張し、エッジからクラウドまで拡張します。HPE Ezmeral Softwareは、機械学習（ML）と人工知能（AI）イニシアチブの基盤として機能し、データ処理と分析に必要なインフラとツールを提供します。
2023年4月、IBMはIBM Security QRadar Suiteと名付けられた新しいセキュリティ・スイートを発表しました。IBM Security QRadar Suiteは、QRadarブランドの大幅な進化と拡張を意味し、基本的な脅威の検知、調査、対応機能をすべて網羅しています。 QRadar Suiteは、最先端のAIと自動化を統合した、すべての製品に対応する単一の最新ユーザー・インターフェイスを備えており、アナリストは主要なツールセットを横断して、より迅速、効果的、かつ正確に作業を行うことができます。
2023年3月、シスコはWebexコラボレーションプラットフォーム向けに、AIを活用した新たなイノベーションを多数発表しました。これらのイノベーションは、組織がより魅力的で生産的なハイブリッド・ワーク体験を創出できるように設計されています。
2022年9月、SAPはSAP SuccessFactors HXM Suiteに、データ、機械学習、人工知能（AI）を統合し、従業員の能力をより深く理解できるようにする最新の改良を導入しました。
【目次】
1 はじめに （ページ – 71）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 市場範囲
1.3.1 市場セグメンテーション
1.3.2 対象地域
1.3.3 考慮した年数
1.4 通貨
表1 米ドル為替レート、2020-2022年
1.5 利害関係者
1.6 変化のまとめ
1.6.1 景気後退の影響
2 調査方法 (ページ – 78)
2.1 調査データ
図1 調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
表2 一次インタビュー
2.1.2.1 一次プロフィールの内訳
2.1.2.2 主要な業界インサイト
2.2 データの三角測量
図2 データ三角測量
2.3 市場規模の推定
図3 トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ
2.3.1 トップダウンアプローチ
2.3.2 ボトムアップアプローチ
図4 アプローチ1（供給側）： 人工知能のソリューション／サービスからの収益
図5 アプローチ2（ボトムアップ、供給側）： 人工知能のすべてのソリューション／サービスからの総収入
図6 アプローチ3（ボトムアップ、サプライサイド）： 人工知能のすべてのソリューション／サービスからの集合的収益
図7 アプローチ4（ボトムアップ、需要サイド）： 支出全体に占める人工知能の割合
2.4 市場予測
表3 要因分析
2.5 前提条件
2.6 限界
2.7 世界人工知能市場への景気後退の影響
3 EXECUTIVE SUMMARY（ページ数 – 91）
表4 人工知能市場の規模と成長率、2017～2022年（百万米ドル、前年比成長率）
表5 人工知能市場の規模と成長率、2023～2030年（百万米ドル、前年比成長率）
図8 2023年に人工知能市場を支配するのはソフトウェア
図9 2023年に人工知能ハードウェア市場を支配するのはアクセラレータ
図10 2023年、人工知能プロセッサはグラフィックス・プロセッシング・ユニットが他のプロセッサを圧倒
図11 2023年、人工知能ソフトウェアの種類別では事前学習済みモデルが市場をリード
図12 2023年、人工知能ソフトウェア展開市場で最大の市場規模を占めるのはクラウド展開
図13 2023年に人工知能サービス市場をリードするのはプロフェッショナルサービス
図14 2023年、人工知能のプロフェッショナルサービス市場をリードするのはコンサルティングサービス
figure 15 2023年に人工知能市場で最も好まれるテクノロジーは機械学習
figure 16 2023年の人工知能市場では機械学習技術の中でディープラーニングが主流に
figure 17 2023年の人工知能市場では世代よりも自然言語理解が好まれる
図18 2023年、人工知能市場の主要ビジネス機能はマーケティングと販売
図19 2023年に最大の市場を占めるのはBfsiの垂直市場
図20 2023年に最大のシェアを占めるのは北米市場
4 プレミアムインサイト（ページ数 – 99）
4.1 人工知能市場プレーヤーにとっての魅力的な機会
図21 人工知能の研究開発投資の増加が市場成長を促進
4.2 世界の人工知能市場における景気後退の概要
図22 人工知能市場は2023年に前年比成長率が小幅に低下
4.3 人工知能市場、主要ビジネス機能別
図23 予測期間中、マーケティング・販売ビジネス機能が人工知能市場の最大シェアを占める見込み
4.4 人工知能市場：主要製品別、業種別
図24 2023年に人工知能市場の各セグメントをリードするのはソフトウェアとBFSI
4.5 人工知能市場：地域別
図25 2023年に人工知能市場を支配するのは北米
5 市場の概要と業界の動向（ページ数 – 102）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 26 推進要因、阻害要因、機会、および課題： 人工知能市場
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 自律型人工知能の採用拡大
5.2.1.2 技術の進歩とイノベーションの増加
5.2.1.3 ディープラーニングの進展とデータベースの人工知能の成長
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 熟練した人工知能の専門家の不足
5.2.2.2 データの入手可能性と品質に関する問題
5.2.3 機会
5.2.3.1 様々なソースからのデジタルデータの急増
5.2.3.2 企業や政府による研究開発投資の増加
5.2.4 課題
5.2.4.1 データのプライバシーとセキュリティに関する懸念
5.2.4.2 偏りや不正確な出力に関する懸念
5.3 人工知能開発の倫理と意味合い
5.3.1 バイアスと公平性
5.3.2 説明責任と信頼
5.3.3 社会力学への影響
5.3.4 プライバシーとセキュリティ
5.3.5 透明性と説明可能性
5.4 人工知能への投資
表6 人工知能への主な投資（2019～2023年
5.5 人工知能市場における買収
表7 人工知能市場における2019～2023年の主な買収事例
5.6 人工知能技術の進化
5.6.1 人工知能のマイルストーン
図27 人工知能のマイルストーン
5.6.2 人工知能の自律性レベル
5.6.2.1 弱い人工知能／人工狭知能（ANI）
5.6.2.2 強い人工知能
5.6.2.2.1 人工一般知能（AGI）
5.6.2.2.2 人工超知能（ASI）
5.7 人工知能市場のエコシステム
図28 人工知能のエコシステム（その1/2）
図29 人工知能のエコシステム（その2/2）
表8 人工知能市場：ハードウェアプロバイダー
表9 人工知能市場：ソフトウェアプロバイダー
表10 人工知能市場：プラットフォームプロバイダー
表11 人工知能市場：ネットワークプロバイダー
表12 人工知能市場：セキュリティ・プロバイダ
表13 人工知能市場：サービスプロバイダー
表14 人工知能市場：クラウドプロバイダー
5.8 ケーススタディ分析
5.8.1 小売業とeコマース
5.8.1.1 ASOSはMicrosoft AzureのMLサービスを利用してレコメンデーションモデルの市場投入までの時間を短縮
5.8.1.2 Artfinderが顧客にレコメンドを提供するためにAWSの技術を活用
5.8.1.3 フォルモサ・オプティカルは顧客満足の最適化と小売機会のブロック解除のためにAppierにアプローチ
5.8.2 ヘルスケア＆ライフサイエンス
5.8.2.1 Tamil Nadu eGovernance Agency (TNeGA)がAIベースのモバイルアプリで白内障スクリーニングを実現
5.8.2.2 Inspire は ML を使って AWS 上で数百万人の患者と介護者を接続
5.8.2.3 UCSF HealthがH2Oドキュメントの人工知能を活用してヘルスケアのワークフローを自動化
5.8.3 BFSI
5.8.3.1 ヒューマナが顧客からの問い合わせにワトソンアシスタントを活用
5.8.3.2 PayPalがH2O.aiと連携して不正検知の精度を高め、時間を短縮
5.8.3.3 Vanguard Institutional が Persado を活用して顧客メッセージのパーソナライゼーション活動を拡大
5.8.4 農業
5.8.4.1 生物化学企業が人工知能を使用して正確な製品推奨を提供するデジタルソリューションを構築
5.8.4.2 農薬会社が精密農業ソリューションを利用して農作物のべと病を予測
5.8.5 製造業
5.8.5.1 Kia Motors America社が顧客満足度向上のためにSASの人工知能ソリューションを活用
5.8.5.2 米国のフォーチュン500に名を連ねる家電メーカーが、保証とアフターセールス管理の改善にフォスフォアを採用
5.8.6 建設業
5.8.6.1 ゼネコンがシリコンバレープロジェクトでALICEを活用し、数百万ドルを節約
5.8.7 教育
5.8.7.1 NC州立大学がオンラインプレゼンスを高めるためにLumen5を活用
5.8.8 エネルギー＆公益事業
5.8.8.1 Kore.ai、会話型AIでエネルギー会社の顧客サービス強化を実現
5.8.9 自動車
5.8.9.1 Zoox、AWSに自動運転車の開発促進を打診
5.8.10 テレコム
5.8.10.1 VodafoneがPersadoのMotivation AIを活用し、ジェネレーティブAIによるクリエイティブなキャンペーンを展開
5.8.11 IT/ITES
5.8.11.1 Twilio、アイセラのジェネレーティブAI技術とサービスを活用してIT運用を拡大
5.9 テクノロジー分析
5.9.1 主要テクノロジー
5.9.1.1 ジェネレーティブAI
5.9.1.2 会話型AI
5.9.1.3 自律AIと自律エージェント
5.9.1.4 AutoML
5.9.1.5 因果的AI
5.9.1.6 意思決定インテリジェンス
5.9.1.7 MLOps
5.9.1.8 組み込みAI
5.9.1.9 複合AI
5.9.2 隣接技術
5.9.2.1 予測分析
5.9.2.2 IoT
5.9.2.3 ビッグデータ
5.9.2.4 拡張現実（Augmented Reality
5.9.2.5 バーチャルリアリティ
5.9.2.6 センサーとロボティクス
5.10 バリューチェーン分析
図 30 人工知能： バリューチェーン分析
5.11 ポーターの5つの力分析
図31 人工知能市場：ポーターの5つの力分析
表15 人工知能市場：ポーターの5つの力分析
5.11.1 新規参入の脅威
5.11.2 代替品の脅威
5.11.3 供給者の交渉力
5.11.4 買い手の交渉力
5.11.5 競合の激しさ
5.12 価格モデル分析
5.12.1 主要製品の参考価格
表16 価格分析
5.12.2 人工知能 平均販売価格
図32 主要企業の平均販売価格（米ドル）
5.13 特許分析
5.13.1 方法論
5.13.2 文書タイプ
表17 出願された特許、2013年～2023年
5.13.3 技術革新と特許出願
図33 年間特許取得件数（2013-2023年
5.13.3.1 上位出願者
図34 特許出願企業上位10社（2013-2023年
表18 特許所有者上位20社（2013-2023年
表19 人工知能市場における主要特許リスト（2021-2023年
表20 特許取得の地域別分析（2013-2023年
5.14 主要な会議とイベント
表21 会議・イベントの詳細リスト（2023～2024年
5.15 関税と規制の状況
5.15.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表22 北米：規制機関、政府機関、その他の組織
表23 欧州： 規制機関、政府機関、その他の団体
表24 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表25 ROW： 規制機関、政府機関、その他の団体
5.15.2 北米
5.15.2.1 米国
5.15.2.1.1 カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）
5.15.2.1.2 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA）
5.15.2.1.3 人工知能リスクマネジメントフレームワーク1.0（RMF）
5.15.2.2 カナダ
5.15.2.2.1 カナダ公共安全規制
5.15.3 欧州
5.15.3.1 一般データ保護規則（GDPR）
5.15.3.2 AIに関するEUの規制枠組み
5.15.4 アジア太平洋
5.15.4.1 韓国
5.15.4.1.1 個人情報保護法（PIPA）
5.15.4.2 中国
5.15.4.3 インド
5.15.5 中東・アフリカ
5.15.5.1 アラブ首長国連邦
5.15.5.1.1 UAE AI規制
5.15.5.2 KSA
5.15.5.2.1 サウジアラビア国家AI戦略
5.15.5.3 バーレーン
5.15.5.3.1 バーレーンAI倫理フレームワーク
5.15.6 ラテンアメリカ
5.15.6.1 ブラジル
5.15.6.1.1 ブラジルの一般データ保護法
5.15.6.2 メキシコ
5.15.6.2.1 メキシコの国家人工知能戦略
5.16 主要ステークホルダーと購買基準
5.16.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図 35 上位 3 業種の購買プロセスにおける関係者の影響力
表 26 上位 3 業種の購買プロセスにおける関係者の影響力
5.16.2 購入基準
図36 上位3業種における主な購買基準
表27 上位3業種における主な購買基準
5.17 人工知能市場のバイヤー／顧客に影響を与えるトレンド／破壊的要因
図 37 人工知能市場：バイヤー／顧客に影響を与えるトレンド／破壊的要因
5.18 人工知能市場におけるベストプラクティス
5.19 技術ロードマップ
表28 人工知能市場の技術ロードマップ
5.2 ビジネスモデル
図38 人工知能市場のビジネスモデル
6 人工知能市場：提供サービス別（ページ数 – 169）
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング 人工知能市場の促進要因
図 39 人工知能サービスは予測期間中に最も高い成長率で成長
表29 人工知能市場、オファリング別、2017年～2022年（百万米ドル）
表30 人工知能市場、オファリング別、2023～2030年（百万米ドル）
6.2 ハードウェア
6.2.1 企業間競争の激化
図40 人工知能ハードウェア市場で最も高い成長率を示すアクセラレータ
表31 人工知能市場、ハードウェア別、2017～2022年（百万米ドル）
表32 人工知能市場：ハードウェア別、2023～2030年（百万米ドル）
表33 ハードウェア：人工知能市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表34 ハードウェア：人工知能市場、地域別、2023年～2030年（百万米ドル）
6.2.2 アクセラレータ
6.2.2.1 人工知能アプリケーションにおけるより最適化された処理に対する需要の高まり
表 35 アクセラレータ 人工知能市場、地域別、2017～2022年（百万米ドル）
表 36 加速器： 人工知能市場、地域別、2023年～2030年（百万米ドル）
6.2.3 プロセッサ
6.2.3.1 技術の進歩により、より小さく、より強力で、より効率的なチップへの道が開かれつつある。
図 41 人工知能プロセッサ市場はフィールドプログラマブルゲートアレイが急成長
表37 人工知能市場、プロセッサー別、2017～2022年（百万米ドル）
表38 人工知能市場：プロセッサ別、2023～2030年（百万米ドル）
表39 プロセッサ 人工知能市場：地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表40 プロセッサ： 人工知能市場、地域別、2023年～2030年（百万米ドル）
6.2.3.2 マイクロプロセシング・ユニット
表41 マイクロプロセシングユニット：人工知能市場、地域別、2017～2022年（百万米ドル）
表42 マイクロプロセシングユニット：人工知能市場、地域別、2023～2030年（百万米ドル）
6.2.3.3 グラフィックス・プロセッシング・ユニット
表43 グラフィックス処理ユニット：人工知能市場、地域別、2017-2022年（百万米ドル）
表44 グラフィックス処理ユニット：人工知能市場：地域別、2023～2030年（百万米ドル）
6.2.3.4 フィールドプログラマブルゲートアレイ
表45 フィールドプログラマブルゲートアレイ：人工知能市場、地域別、2017～2022年（百万米ドル）
表46 フィールドプログラマブルゲートアレイ：人工知能市場：地域別、2023～2030年（百万米ドル）
6.2.3.5 その他プロセッサ
表 47 その他のプロセッサ： 人工知能市場：地域別、2017～2022年（百万米ドル）
表 48 その他のプロセッサ 人工知能市場：地域別、2023年～2030年（百万米ドル）
6.2.4 メモリ
6.2.4.1 AIに特化したソリューションの進展
表49 メモリ：人工知能市場、地域別、2017～2022年（百万米ドル）
表50 メモリ：人工知能市場、地域別、2023～2030年（百万米ドル）
6.2.5 ネットワーク
6.2.5.1 ネットワーク内の様々なコンポーネント間でシームレスな通信を提供する必要性
表 51 ネットワーク 人工知能市場、地域別、2017～2022年（百万米ドル）
表 52 ネットワーク 人工知能市場、地域別、2023年～2030年（百万米ドル）
6.3 ソフトウェア
6.3.1 人工知能ソフトウェアは、コンピュータが複雑な操作を実行するためのデータを合成
図42 予測期間中、事前学習済みモデル分野が最大市場に
表53 ソフトウェア：人工知能市場、タイプ別、2017～2022年（百万米ドル）
表54 ソフトウェア：人工知能市場、タイプ別、2023年～2030年（百万米ドル）
表55 ソフトウェア：人工知能市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表56 ソフトウェア：人工知能市場、地域別、2023年～2030年（百万米ドル）
6.3.2 ソフトウェア：人工知能市場、タイプ別
6.3.2.1 事前学習済みモデル
表 57 事前訓練済みモデル 人工知能市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表58 事前学習済みモデル 人工知能市場、地域別、2023年～2030年（百万米ドル）
6.3.2.2 カスタマイズ可能なAI
6.3.2.2.1 特定の要件と強化された性能に合わせて人工知能モデルをカスタマイズ
表59 カスタマイズ可能なAI：人工知能市場、地域別、2017～2022年（百万米ドル）
表60 カスタマイズ可能なAI：人工知能市場、地域別、2023～2030年（百万米ドル）
6.3.2.3 エッジAI
6.3.2.3.1 人工知能アルゴリズムをデバイスに直接展開する必要性
表61 エッジAI：人工知能市場、地域別、2017～2022年（百万米ドル）
表62 エッジAI：人工知能市場、地域別、2023～2030年（百万米ドル）
6.3.2.4 AIマーケットプレイス
6.3.2.4.1 幅広い人工知能リソースへのアクセスと活用の必要性
表 63 AI マーケットプレイス 人工知能市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表64 AIマーケットプレイス：人工知能市場 人工知能市場、地域別、2023年～2030年（百万米ドル）
6.3.3 ソフトウェア：人工知能市場、展開別
図 43 クラウド展開が予測期間中に高い成長率を記録
表65 ソフトウェア：人工知能市場、展開別、2017～2022年（百万米ドル）
表66 ソフトウェア：人工知能市場、展開別、2023～2030年（百万米ドル）
6.3.3.1 オンプレミス
6.3.3.1.1 厳格なデータプライバシーとセキュリティポリシーの必要性
表 67 オンプレミス 人工知能市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 68 オンプレミス 人工知能市場、地域別、2023年～2030年（百万米ドル）
6.3.3.2 クラウド
6.3.3.2.1 リソース割り当ての面で柔軟性を提供できる能力
表69 クラウド：人工知能市場、地域別、2017～2022年（百万米ドル）
表70 クラウド：人工知能市場、地域別、2023～2030年（百万米ドル）
6.4 サービス
6.4.1 人工知能ベンダーにオンラインとオフラインのサポートサービスを提供する技術の複雑なアルゴリズム
図44 マネージドサービスは予測期間中に高い成長率で成長
表 71 人工知能市場、サービス別、2017～2022 （百万米ドル）
表72 人工知能市場：サービス別、2023～2030年（百万米ドル）
表73 サービス 人工知能市場：地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表74 サービス 人工知能市場：地域別、2023年～2030年（百万米ドル）
6.4.2 プロフェッショナルサービス
6.4.2.1 人工知能ソリューションの導入に向けた包括的なサポートに対するニーズの高まり
図45 サポート＆メンテナンス分野は予測期間中、より高い成長率で推移
表75 人工知能市場、プロフェッショナルサービス別、2017～2022年（百万米ドル）
表76 人工知能市場：専門サービス別、2023～2030年（百万米ドル）
表77 プロフェッショナルサービス 人工知能市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表78 プロフェッショナルサービス 人工知能市場、地域別、2023年～2030年（百万米ドル）
6.4.2.1.1 コンサルティングサービス
表 79 コンサルティングサービス 人工知能市場：地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表80 コンサルティングサービス 人工知能市場：地域別、2023年～2030年（百万米ドル）
6.4.2.1.1 トレーニング＆教育
6.4.2.1.1.2 設計・テスト
6.4.2.1.2 展開と統合
表81 展開＆統合：人工知能市場、地域別、2017～2022年（百万米ドル）
表82 展開＆統合：人工知能市場、地域別、2023～2030年（百万米ドル）
6.4.2.1.3 サポート＆メンテナンス
表83 サポート＆保守：人工知能市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表84 サポート＆保守：人工知能市場、地域別、2023年～2030年（百万米ドル）
6.4.3 マネージドサービス
6.4.3.1 シームレスな人工知能インフラの確保
表85 マネージドサービス 人工知能市場：地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表86 マネージドサービス 人工知能市場：地域別、2023年～2030年（百万米ドル）
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