レポート概要
世界の人工知能市場規模は2022年に1365億5000万米ドルとなり、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）37.3%で拡大すると予測されています。テック大手企業が指示する継続的な研究とイノベーションが、自動車、ヘルスケア、小売、金融、製造などの産業分野での先進技術の採用を後押ししています。例えば、2020年11月、インテル株式会社は、人工知能事業を強化するため、データサイエンティストが機械学習モデルを構築・実行するためのプラットフォームを開発・運営するイスラエル企業、Cnvrg.ioを買収しました。こうした産業にとって、テクノロジーは常に必要不可欠な要素でしたが、人工知能（AI）によって、テクノロジーが組織の中心に位置するようになりました。例えば、自動運転車から命を守る重要な医療機器に至るまで、AIは事実上、あらゆる機器やプログラムに注入されているのです。
AIは、これからのデジタル時代の重要な革命的要素であることが証明されています。Amazon.com, Inc.、Google LLC、Apple Inc.、Facebook、International Business Machines Corporation、Microsoftなどの大手企業は、AIの研究開発に大きな投資を行っています。これらの企業は、企業のユースケースにおいてAIをより利用しやすくするための取り組みを行っています。さらに、様々な企業がより良い顧客体験を提供するためにAI技術を採用しています。例えば、2020年3月、マクドナルドは、人工知能を使ってパーソナライズされた顧客体験を提供するために、テルアビブのAIスタートアップを買収し、3億米ドルという最も大きな技術投資を行った。
AIのイノベーション速度を加速させる本質的な事実は、過去のデータセットへのアクセシビリティです。データの保存と復元がより経済的になったため、医療機関や政府機関は研究領域でアクセス可能な非構造化データを構築しています。研究者は、過去の雨の傾向から臨床画像に至るまで、豊富なデータセットにアクセスできるようになってきています。豊富なデータセットにアクセスできる次世代コンピューティングアーキテクチャは、情報科学者や研究者のイノベーションを加速することを後押ししています。
さらに、深層学習やANN（人工神経回路網）の進歩も、航空宇宙、ヘルスケア、製造、自動車など、いくつかの業界におけるAIの採用を後押ししています。ANNは類似のパターンを認識し、修正されたソリューションを提供するのに役立ちます。Google Mapsのようなハイテク企業は、ルートを改善するためにANNを採用し、ANNを使用して受け取ったフィードバックに取り組んでいます。ANNは、従来の機械学習システムの代わりに、精密で正確なバージョンを進化させています。例えば、GAN（Generative Adversarial Networks）やSSD（Single Shot MultiBox Detector）など、近年のコンピュータビジョン技術の進歩は、デジタル画像処理技術につながっています。例えば、低照度、低解像度で撮影された画像や動画も、これらの技術を採用することで、HD画質に生まれ変わることができます。コンピュータビジョンの継続的な研究により、セキュリティ・監視、ヘルスケア、輸送などの分野でデジタル画像処理の基盤が構築されています。このような機械学習の新たな手法により、AIの訓練や導入の方法が変化すると予想されます。
WHO（世界保健機関）は、2020年に新型コロナウイルス（COVID-19）の大流行をパンデミックと宣言し、企業や人類に多大な影響を与える。このパンデミックは、複数のテック大手やスタートアップ企業がウイルスの予防、緩和、封じ込めに取り組み始めたことで、AI対応のコンピューターシステムが大流行に対抗する機会として浮上した。例えば、中国のハイテク大手アリババの研究機関ダモ・アカデミーは、胸部CT（コンピュータ断層撮影）スキャンで新たなコロナウイルス感染者を検出する診断アルゴリズムを開発しました。このシステムに使用されているAIモデルは、5,000件以上のコロナウイルス陽性例のサンプルデータで学習されています。2020年6月、ルニットはCOVID-19症例の管理をより簡便にするための胸部X線解析のAIソリューションを開発し、解釈、モニタリング、患者試験の支援を提供しました。
COVID-19の流行は、パンデミックによるWFH（在宅勤務）政策の義務化により、人工知能を含む次世代技術領域の市場成長を促すと予想されます。例えば、SaaS（Software-as-a-Service）やクラウドベースのカスタマーエンゲージメント、リモート接続＆コラボレーションサービスを提供する米国のLogMeIn, Inc.は、パンデミックの中、同社の製品ポートフォリオ全体で新規契約数が大幅に増加しました。また、ハイテク企業は、世界中で利用できるように、製品の提供やサービスの拡充を図っています。例えば、2020年4月、Google LLCは、コールセンター向けに「Rapid Response Virtual Agent」というAI対応チャットボットを発表しました。このチャットボットは、コロナウイルス（COVID-19）の流行によって顧客が経験するかもしれない問題に、音声、チャット、その他のソーシャルチャネルで対応するために構築されています。
ソフトウェアソリューションが市場をリードし、2022年の世界売上高の36.7%以上を占めました。この高い比率は、ハイエンドなサービスを提供するための情報記憶容量、高い演算能力、並列処理能力の慎重な進歩に起因していると考えられる。さらに、データを抽出し、リアルタイムの洞察を提供し、意思決定を支援する能力により、この分野は市場の最も大きな部分を占めると位置づけられています。人工知能ソフトウェアソリューションには、プリミティブ、線形代数、推論、疎行列、ビデオ解析、複数のハードウェア通信機能など、人工知能アプリケーションを設計・展開するためのライブラリーが含まれています。企業がビジュアルコンテンツを理解・分析し、意味のある洞察を得たいというニーズは、予測期間中に人工知能ソフトウェアの導入に拍車をかけると予想されます。
企業は、全体的な運用コストを削減し、より多くの利益を得るためにAIサービスを採用しています。AIaaS（Artificial Intelligence as a Service）は、企業がクラウドに対する競争優位性を獲得するために利用されています。人工知能サービスには、インストール、統合、メンテナンス、サポート業務が含まれます。この分野は、予測期間中に大きく成長すると予測されています。AIハードウェアには、GPU（Graphics Processing Unit）、CPU、ASIC（Application Specific Integrated Circuit）、FPGA（Field-Programmable Gate Arrays）などのチップセットが含まれます。現在、人工知能ハードウェア市場では、AIフレームワークに必要とされる高い演算能力により、GPUとCPUが主流となっています。例えば、2020年9月、AtomwiseはGC Pharmaと提携し、前者にAIベースのサービスを提供し、より効果的な新規血友病治療薬の開発を支援する。
テキスト/コンテンツや音声認識など、複雑なデータ駆動型アプリケーションのため、その注目度が高まっていることを背景に、ディープラーニングセグメントは市場をリードし、2022年の世界売上高の約36.4%のシェアを占めています。ディープラーニングは、大量のデータという課題を克服するのに役立つため、有利な投資機会を提供します。例えば、2020年7月、Zebra Medical VisionはTELUS Venturesと協業し、北米における前者の深層学習ソリューションの可用性を高め、AIソリューションを臨床ケア設定や新しい様式に拡大しました。
機械学習と深層学習は、AIへの重要な投資をカバーしています。これらは、AIプラットフォームと、タグ付け、クラスタリング、分類、仮説生成、警告、フィルタリング、ナビゲーション、視覚化などの認知アプリケーションの両方を含み、助言、知的、認知を可能にするソリューションの開発を促進する。大量のデータを安全かつ確実に復元するためのクラウドベースのコンピューティングプラットフォームやオンプレミスのハードウェア機器の導入が進んでいることが、アナリティクスプラットフォームの拡大への道を開いています。また、大手企業による研究開発への投資の増加も、人工知能技術の取り込みを促進する上で重要な役割を果たすと考えられます。予測期間中、NLP分野は勢いを増すと予想されています。NLPは、顧客の嗜好、進化するトレンド、購買行動、意思決定プロセスなどをより良い方法で理解するために、さまざまなビジネスでますます広く使われるようになってきています。
広告・メディア分野は市場をリードし、2022年の世界収益シェアの19.5%以上を占めています。この高いシェアは、大きな牽引力を持つAIマーケティングアプリケーションの成長に起因しています。例えば、2022年1月、キャドバリーは、AIツールの助けを借りて、有名人の顔と声を使って、中小企業のオーナーが無料でADを作成できる取り組みを開始しました。しかし、2030年にはヘルスケア分野がトップシェアを獲得すると予想されています。ヘルスケア分野は、ロボット支援手術、投薬ミス削減、バーチャル看護助手、臨床試験参加者識別、病院ワークフロー管理、予備診断、自動画像診断などのユースケースに基づいて分別されている。BFSI分野では、財務分析、リスク評価、投資/ポートフォリオ管理の勧誘などがあります。
人工知能は、規制・監督技術（SupTech）と共にリスク＆コンプライアンスアプリケーションに対する高い需要により、BFSI分野で大きなシェアを獲得しています。金融市場のSuptechツールでAIベースの洞察を利用することで、当局は規制、監督、監視の目的で使用されるFinTechベースのアプリに潜在的な利益があるかどうかを調べることが増えています。同様の流れで、規制対象機関は、報告や規制・コンプライアンス義務のためにFinTechアプリケーションを作成・導入しています。金融機関は、リスク管理や内部統制のためにもAIアプリケーションを利用しています。AI技術と行動科学の組み合わせにより、大規模な金融機関は不正行為を防止することができ、事後的な解決から予防的な防止へと重点を移すことができます。
人工知能システムのその他のバーティカルには、小売、法律、自動車・輸送、農業などがあります。会話型AIプラットフォームは、あらゆるバーティカルで最も利用されているアプリケーションの一つです。例えば、2020年4月、Google LLCはコールセンター向けの「Rapid Response Virtual Agent」を発表しました。この新しいチャットボットは、コロナウイルス（COVID-19）の流行によって顧客が経験するかもしれない問題に、音声、チャット、その他のソーシャルチャネルで対応するために構築されています。小売分野では、より充実したショッピング体験を提供することに注目が集まっているため、大幅な増加が予想されます。様々なソーシャルメディアから得られるテキスト、音声、画像のデジタルデータ量の増加が、データマイニングとアナリティクスの必要性を高めています。エンターテインメントや広告業界では、AIが好影響を及ぼしており、企業は自社製品の販売促進や顧客層との接点を持つためにAI技術を活用しています。
北米が市場を支配し、2022年の世界売上高の36.8%超のシェアを占めた。この高いシェアは、さまざまな産業で人工知能（AI）の採用を促進するための有利な政府の取り組みに起因しています。例えば、2019年2月、ドナルド・J・トランプ米大統領は、人工知能のリーダーシップを促進するための国の戦略として、「アメリカンAIイニシアチブ」を立ち上げました。このイニシアチブの一環として、連邦機関は、さまざまな産業分野にわたるAIベースのシステムの開発と実際の実装に関するガイドラインを確立することで、AIベースのシステムに対する国民の信頼を育んでいます。
人工知能市場では、アジア太平洋地域の市場が大きな成長を遂げると予想されています。この成長は、人工知能への投資が著しく増加していることに起因しています。例えば、2018年4月、中国を拠点とするハイテク大手であるBaidu, Inc.は、資産管理、消費者信用、その他のビジネスサービスを提供する金融サービスグループ（FSG）の分割に関して投資家と最終合意に至ったと発表しました。投資家は、Carlyle Investment Management LLCとTarrant Capital IP, LLCを筆頭に、ABC InternationalやTaikanglifeなどが参加しています。また、この地域ではスタートアップ企業の増加により、業務効率の向上やプロセスの自動化を実現するためのAIの導入が加速しています。
主要企業・市場シェアのインサイト
市場のベンダーは、業界内で競争優位に立つために、顧客基盤の拡大に注力しています。そのため、主要プレイヤーは、M&Aや他の主要企業との提携など、いくつかの戦略的イニシアチブをとっています。例えば、2020年4月、アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、ビデオゲーム開発会社のOxide Interactive LLCと、クラウドゲーム市場領域向けのグラフィックス技術を開発するための戦略的提携を発表しました。両社は、クラウドベースゲーミングのリアルタイムな要求に対応するための一連のツール＆テクニックを作成することを計画しています。また、2019年12月、インテル株式会社は、イスラエルに拠点を置くディープラーニング企業であるHabana Labs Ltd.の買収を完了しました。この買収により、Intel CorporationのAIポートフォリオが強化され、AIシリコン市場での取り組みが強化されると予想されます。
2019年9月、IBM Watson Healthは、フランスを拠点とする医療用画像処理企業Guerbetと、がんの診断とモニタリングのためのAIソフトウェアソリューションを開発する契約を締結した。この提携は、以前から行っていたライブのがん診断とモニタリングに関する協業の延長線上に位置するものです。さらに、2019年1月、インテル株式会社は、Alibaba Group Holding Limited（中国）とのパートナーシップを発表し、オリンピック2020で展開されるAI搭載の追跡技術を共同開発しました。この技術は、アリババのクラウドコンピューティング技術とインテルのハードウェアをベースに、競技やトレーニングにおけるアスリートの3Dフォームを抽出するディープラーニングアプリケーションを搭載しています。世界の人工知能市場の著名なプレーヤーには、以下のようなものがあります：
アドバンスト・マイクロ・デバイセズ
アイキュア
アームリミテッド
株式会社アトムワイズ
アヤスダイAI合同会社
株式会社バイドゥ（Baidu, Inc.
株式会社クラリファイ
Cyrcadia Health
エンライティック社（Enlitic, Inc.
グーグル合同会社
H2O.ai.
ハイパーバージ社（HyperVerge, Inc.
インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
IBM Watson Health
インテル株式会社
Iris.ai AS.
ライフグラフ
マイクロソフト
エヌビディア株式会社
株式会社センスリー
ゼブラ・メディカル・ビジョン・インク
本レポートでは、2017年から2030年にかけての世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、各サブセグメントにおける最新の産業動向の分析を提供しています。この調査において、Grand View Research社は、ソリューション、技術、最終用途、地域に基づいて、世界の人工知能市場レポートをセグメント化しています：
ソリューションの展望（売上高、億米ドル、2017年～2030年）
ハードウェア
ソフトウェア
サービス内容
技術展望（売上高, USD Billion, 2017 – 2030)
ディープラーニング
機械学習
自然言語処理（NLP）
マシンビジョン
エンドユースの展望（売上高、USD Billion、2017年～2030年）
ヘルスケア
ロボットアシストサージェリー
バーチャルナーシングアシスタント
病院ワークフロー管理
ドージングエラーを低減する
臨床試験参加者識別番号
予備診断
画像診断の自動化
BFSI
リスクアセスメント
財務分析・調査
投資・ポートフォリオマネジメント
その他
法学
小売
広告・メディア
自動車・輸送機器
アグリカルチャー
製造業
その他
地域別展望（売上高, USD Billion, 2017 – 2030)
北アメリカ
U.S.
カナダ
メキシコ
ヨーロッパ
ドイツ
U.K.様
アジア・パシフィック
中国
日本
インド
南米
ブラジル
中東・アフリカ（MEA）
【目次】
第1章 方法と範囲
1.1 市場の定義
1.2 調査方法
1.3 情報分析
1.4 市場形成とデータの可視化
1.5 調査範囲と前提条件
1.6 データソースのリスト
1.6.1 セカンダリーソース
1.6.2 一次情報源
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1 人工知能 – 産業スナップショットと主な購入基準、2017年 – 2030年
2.2 人工知能の地域別マーケットプレイス： 主要なポイント
2.3 人工知能市場 – 採用状況、2022年
2.4 グローバル
2.4.1 人工知能の世界市場、2017年～2030年
2.4.2 人工知能の世界市場、ソリューション別、2017年～2030年
2.4.3 人工知能の世界市場、技術別、2017年～2030年
2.4.4 人工知能の世界市場、エンドユーズ別、2017年～2030年
2.4.5 人工知能の世界市場、地域別、2017年～2030年
第3章 市場変数、トレンド、スコープ
3.1 市場動向と展望
3.2 市場セグメントとスコープ
3.3 人工知能のサイズと成長展望
3.4 人工知能 – バリューチェーン分析
3.5 人工知能のマーケットダイナミクス
3.5.1 マーケットドライバ
3.5.1.1 経済的な並列処理のセットアップ
3.5.1.2 人工知能システムにおける研究開発の可能性
3.5.1.3 ビッグデータがAiと機械学習を大きく後押しする
3.5.1.4 異業種間のパートナーシップとコラボレーションの増加
3.5.1.5 未充足な臨床需要に対応するAi
3.5.2 市場の抑制要因
3.5.2.1 膨大な実証データの必要性
3.6 ペネトレーション＆グロース・プロスペクト・マッピング
3.7 業界分析 – ポーターの場合
3.7.1 サプライヤーパワー
3.7.2 バイヤーパワー
3.7.3 代替の脅威
3.7.4 新規参入企業による脅威
3.7.5 競争力のあるライバル企業
3.8 会社別市場シェア分析、2022年
3.9 人工知能 – 害虫の分析
3.9.1 政治的
3.9.2 経済
3.9.3 ソーシャル
3.9.4 技術的
3.10 人工知能 – Covid-19 インパクト分析
第4章 人工知能の市場 ソリューションの見積もりとトレンド分析
4.1 人工知能の市場 ソリューションムーブメント分析
4.1.1 ハードウエア
4.1.1.1. ハードウェア人工知能市場、地域別、2017年～2030年
4.1.1.1.1. 市場推定と予測、2017年～2030年（USD Billion)
4.1.2 ソフトウェア
4.1.2.1. ソフトウェア人工知能市場、地域別、2017年〜2030年
4.1.2.1.1. 市場推定と予測、2017年～2030年（USD Billion)
4.1.3 サービス
4.1.3.1. サービス人工知能市場、地域別、2017年〜2030年
4.1.3.1.1. 市場推定と予測、2017年～2030年（USD Billion)
第5章 人工知能の市場 技術推計とトレンド分析
5.1 人工知能の市場 技術移動の分析
5.1.1 ディープラーニング
5.1.1.1. ディープラーニング人工知能システム市場、地域別、2017年〜2030年
5.1.1.1.1. 市場推定と予測、2017年～2030年（USD Billion)
5.1.2 機械学習
5.1.2.1. 機械学習型人工知能システム市場、地域別、2017年〜2030年
5.1.2.1.1. 市場推定と予測、2017年～2030年（USD Billion)
5.1.3 Nlp
5.1.3.1. Nlp人工知能システム市場、地域別、2017年〜2030年
5.1.3.1.1. 市場推定と予測、2017年～2030年（USD Billion)
5.1.4 マシンビジョン
5.1.4.1. マシンビジョン人工知能システム市場、地域別、2017年〜2030年
5.1.4.1.1. 市場推定と予測、2017年～2030年（USD Billion)
第6章 人工知能市場 エンドユースの推定とトレンド分析
6.1 人工知能市場： エンドユースムーブメント分析
6.2 人工知能の市場 エンドユーズ動向
6.2.1 ヘルスケア
6.2.1.1. ヘルスケア人工知能市場、地域別、2017年〜2030年
6.2.1.1.1. 市場推定と予測、2017年～2030年（USD Billion)
6.2.1.2. ヘルスケア ユースケース別
6.2.1.2.1. Aiヘルスケアの世界市場、ユースケース別、2017年〜2030年（USD Billion）
6.2.2 Bfsi
6.2.2.1. Bfsi人工知能市場、地域別、2017年〜2030年
6.2.2.1.1. 市場推定と予測、2017年～2030年（USD Billion)
6.2.2.2. Bfsi エンドユーズ別
6.2.2.2.1. Ai Bfsiの世界市場、エンドユーズ別、2017年〜2030年（USD Billion）
6.2.3 法
6.2.3.1. 法人工知能市場、地域別、2017年〜2030年
6.2.3.1.1. 市場推定と予測、2017年～2030年（USD Billion)
6.2.4 小売
6.2.4.1. 小売業向け人工知能市場、地域別、2017年〜2030年
6.2.4.1.1. 市場推定と予測、2017年～2030年（USD Billion)
6.2.5 広告・メディア
6.2.5.1. 広告・メディア人工知能市場、地域別、2017年〜2030年
6.2.5.1.1. 市場推定と予測、2017年～2030年（USD Billion)
6.2.6 自動車・輸送機器
6.2.6.1. 自動車・輸送用人工知能市場、地域別、2017年〜2030年
6.2.6.1.1. 市場推定と予測、2017年～2030年（USD Billion)
6.2.7 アグリ
6.2.7.1. 農業用人工知能市場、地域別、2017年〜2030年
6.2.7.1.1. 市場推定と予測、2017年～2030年（USD Billion)
6.2.8 製造業
6.2.8.1. 製造業向け人工知能市場、地域別、2017年〜2030年
6.2.8.1.1. 市場推定と予測、2017年～2030年（USD Billion)
6.2.9 その他
6.2.9.1. その他人工知能市場、地域別、2017年〜2030年
6.2.9.1.1. 市場推定と予測、2017年～2030年（USD Billion)
…
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レポートコード：GVR-1-68038-955-5
