市場概要
ジェネレーティブAIの世界市場規模は、2022年に101億4,000万米ドルとなり、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）35.6％で成長する見込みです。超解像、テキストから画像への変換、テキストから動画への変換などの技術の用途の増加や、業界全体のワークフローを近代化する需要の高まりなどの要因が、業界間でジェネレーティブAIアプリケーションの需要を促進しています。例えば、2023年3月、米国のテクノロジー企業であるMicrosoft Corporationは、複数のビジュアル基盤モデルで構成され、ユーザーがグラフィカル・ユーザー・インターフェースを通じてChatGPTと対話できるモデル「Visual ChatGPT」を発表しました。
このモデルにより、ChatGPTは画像生成や編集などのユーザ要求に対応することができます。COVID-19の大流行は、企業がオンライン作業モデルにシフトし、業界全体でデジタル化が進んだため、市場に好影響を与えました。IBMのGlobal AI Adoption Index 2022レポートによると、ITプロフェッショナルの53%以上が、パンデミックへの対応の一環として、過去24ヶ月間に人工知能（AI）の展開を加速させたとコメントしています。さらに、パンデミック時には、COVID-19ウイルスを検出するために人工知能（AI）を使用した事前診断ツールが開発されたほか、さまざまな画像システムも開発されました。
生成AIは、スパム検出、画像圧縮、画質向上のための視覚データからのノイズ除去などのデータ前処理段階で教師なし学習アルゴリズムを利用します。また、教師あり学習アルゴリズムは、医療用画像や画像の分類に使用されます。さらに、BFSI、ヘルスケア、自動車・運輸、IT・通信、メディア・エンターテインメントなど、さまざまな業界で応用されています。ジェネレーティブAIは、新しいアイデアを生み出し、問題を解決し、新製品を生み出すために使用できる強力なツールです。さらに、組織がコストと時間を節約し、効率を高め、生成されるコンテンツの質を高めるのにも役立ちます。
人気のあるジェネレーティブAIツールには、ChatGPT、GPT-3.5、DALL-E、MidJourney、Stable Diffusionなどがあります。ジェネレーティブAIは発展途上の段階にあり、開発のためには熟練した人材と導入への高額な投資が必要となります。IBMのグローバルAI導入指数2022年版レポートによると、回答者の34%が、人工知能（AI）のスキル、専門知識、知識の不足が産業界への人工知能（AI）の導入を制限していると考えています。そのため、熟練した労働力を確保できず、導入コストが高いことから、市場の発展ペースが鈍化することが予想されます。
クラウド・ストレージ・ソリューションの革命は、技術開発と展開のための強力な基盤を提供することで、ジェネレーティブAI市場の拡大を後押ししています。クラウドストレージはスケーラブルなコンピューティングパワーを提供するため、多額の設備投資を行うことなく、リソース集約的なジェネレーティブAIモデルのトレーニングにアクセスすることが可能です。さらに、データアクセシビリティとコラボレーションにおける高い効率性を保証し、グローバルチーム全体でさまざまなデータセットの保存と共有を可能にします。クラウドストレージの費用対効果の高い従量課金モデルは、経済的な制約を軽減し、機密性の高いジェネレーティブAIプロジェクトの安全な管理を加速します。クラウドプロバイダーによる事前学習済みモデルとAPIの提供は開発手順を簡素化し、クラウドベースのインフラストラクチャはリソースの最適化とビジネスの俊敏性を強化します。さらに、クラウド・ストレージ・ソリューションがジェネレーティブAIのイノベーションを促進することで、企業は創造的な道を模索し、市場の成長を促進することができます。
ジェネレーティブAIは、ソフトウェア収益に新たな波を起こす準備が整っています。この技術は、専門的なアシスタント、新しいインフラ製品、コーディングを加速させるコパイロットの作成に利用されています。最近の調査によると、ジェネレーティブAI製品に対する需要の増加は、新たなソフトウェア収益として約3,000億米ドルの急増を生み出す見込みです。このトレンドの最大の受益者は、クラウド・コンピューティング企業でしょう。企業がより多くのワークロードをパブリッククラウドに移行するにつれて、タスクの自動化と効率化を支援するジェネレーティブAIソリューションを求めるようになるでしょう。アマゾン・ウェブ・サービス、マイクロソフト、グーグル、エヌビディアなどのクラウド・コンピューティング企業は、すでにこの需要に対応できる体制を整えています。
つまり、画像やテキストなど複数のモダリティを同時に処理できるようになり、応用分野が広がり、汎用性が高まります。ジェネレーティブAIは、プログラミング言語ではなく、自然言語を使って人間がコンピュータとコミュニケーションする世界とのつながりを強化します。ジェネレーティブAIは、自動化、イノベーション、パーソナライゼーションの新たな機会を開き、コストを下げ、顧客体験を向上させながら、ビジネスを変革する可能性を秘めています。例えば、米国を拠点とするAIベースのライティング・アシスタントであるGrammarly, Inc.は2023年3月、ユーザーが文章を作成し、編集し、パーソナライズすることを可能にするジェネレーティブAIの機能であるGrammarlyGoを発表しました。
生成AIは、自然言語処理（NLP）、機械学習、コンピュータビジョン、音声処理などのコンピュータサイエンス技術の成果を向上させることができるAI技術です。これらの技術のさまざまな応用例には、超解像、テキストから画像への変換、アルゴリズムの発明、IDセキュリティなどがあります。例えば、Rephrase.aiは、パーソナライズされた、あるいは修正されたセールストークを作成するためにマーケティング業界で使用される、完全なテキストからビデオへの解決ソリューションを提供しています。このソリューションは、音素ごとに人の顔がどのように変化するかを判断するモデルから始まり、このデータを使ってアルゴリズムにデータを供給することで、超パーソナライズされた動画を生成します。
様々な用途のために、新しい機械学習開発技術や生成AIを含む人工知能に投資するテクノロジー企業が増えています。これらの技術の用途が拡大していることは、市場を牽引する重要な要因の1つです。これらの技術は、ヘルスケア、メディア＆エンターテインメント、BFSI、IT＆テレコミュニケーション、自動車＆運輸業界全体で採用されています。例えば、米国を拠点とするテクノロジー企業IBMは、変分オートエンコーダや生成敵対ネットワークなどの生成AIモデルを使用して、創薬研究・発見における取り組みをサポートしています。生成モデルは、音声、テキスト、画像、画像キャプションの仮想合成を支援し、時間消費の削減や創薬コストの削減などのメリットを提供します。顔検出は、顔検出、群衆監視、出席、マーケティングなど様々な用途があります。
コンポーネントに基づき、市場はさらにソフトウェアとサービスに二分されます。ソフトウェアセグメントは、2022年に64.8％と最大の収益シェアを占め、予測期間中も業界を支配し続ける見込み。ソフトウェア分野の成長は、不正行為の増加、能力の過大評価、予期せぬ結果、データプライバシーに対する懸念の高まりなどの要因によるものです。ジェネレーティブAIソフトウェアは、堅牢なMLモデルを通じてより強力になっているため、ファッション、エンターテインメント、輸送など、さまざまな産業や分野で重要な役割を果たすと期待されています。例えば、H&Mやアディダスなどのブランドは、ジェネレーティブAIを利用して衣服のデザインやカスタムスニーカーを作成しています。さらに、この技術は生地やプリントのユニークなパターンを生成するためにも使用され、デザイナーの時間と労力を節約しています。
サービスセグメントは、予測期間中に36.5％の最速成長率を目撃すると予測されています。このセグメントの成長は、データ保護、不正検知、取引予測、リスク要因モデリングに対する懸念の高まりに起因しています。クラウドベースのジェネレーティブAIサービスは、柔軟性、拡張性、費用対効果を提供し、サービスセグメントの成長を促進するため、人気が高まると予想されます。例えば、2023年4月、米国を拠点とするITサービス管理会社のAmazon Web Service（AWS）は、Amazon Bedrockと複数のジェネレーティブAIサービスを発表しました。このサービスは、AWSの顧客に、チャットボットの構築、テキストの生成と要約、プロンプトに基づく画像の分類のための生成AIツール群を提供することを目的としています。
技術に基づき、市場はGenerative Adversarial Networks（GANs）、トランスフォーマー、変分オートエンコーダ、拡散ネットワークに区分されます。トランスフォーマーセグメントは、2022年に41.5％の最大の収益シェアを占めました。これは、テキストを画像に変換することを想定したテキスト画像変換AIなどの変換器アプリケーションの採用が増加しているためです。例えば、DALL-Eは、テキストデータを理解し、それに応じてデータを変換するトランスフォーマーです。例えば、GPT-3は、サンフランシスコを拠点とする人工知能研究所のOpenAIチームによって構築されたトランスフォーマーの一例です。このモデルは、人間が書いたように見えるテキストを生成し、詩や電子メールを作成することができます。
一方、拡散ネットワーク分野は、予測期間中に38.1%という最も速い成長率を記録する見込みです。画像合成の需要増加に対応するため、画像生成はBFSI、ヘルスケア、メディア＆エンターテイメント、自動車＆運輸、防衛など様々な産業にとって不可欠なものとなっており、企業、政府、公共に対して高い価値を提供する機能を備えています。さらに、拡散ネットワークは、Generative Adversarial Networks (GANs)の欠点であるノイズの扱いを改善し、トレーニングにほとんど労力を必要としないにもかかわらず、同程度またはそれ以上の品質を持つ、著しく多様な画像を生成します。生成的AIに拡散ネットワークを使用することで、多様な画像の作成、様々な芸術的スタイルでのテキストのレンダリング、アニメーションなど、様々な独自の機能を活用することができます。
最終用途に基づくと、市場はメディア＆エンターテインメント、BFSI、IT＆通信、ヘルスケア、自動車＆輸送、その他に区分されます。その他のサブセグメントには、セキュリティ、航空宇宙・防衛が含まれます。メディア＆エンターテイメントセグメントは、2022年に23億米ドルの最大の収益を占め、予測期間中に34.7％のCAGRで成長すると予測されています。より良い広告キャンペーンを作成するためのジェネレーティブAIの採用が増加していることが、メディア＆エンターテイメント業界におけるこの技術の需要を促進すると考えられます。例えば、2023年1月、米国のインターネットメディア、ニュース、エンターテイメント企業であるBuzzFeed, Inc.は、特定のコンテンツ提供を強化し、パーソナライズするために、米国を拠点とするAI企業であるOpen AIが提供するAIツールを使用する計画を発表しました。
BFSIセグメントは、予測期間中に38.1％の最速成長率を目撃する見込みです。このセグメントの市場成長は、不正行為を防止し、データを保護し、金融サービスにおける様々な利害関係者の動的なニーズを満たすために、この分野でAIと機械学習（ML）の実装が増加していることに起因しています。ジェネレーティブAIは、マーケティング画像やテキストを作成し、MLアプリケーションをより効率的かつ正確にするためのデータを生成することで、銀行業界に恩恵をもたらしました。さらに、商業銀行におけるジェネレーティブAIは、複雑なシナリオにおける顧客の財務パフォーマンスに関するリアルタイムの質問に答えるなど、バックオフィスのタスクを加速させることができます。
自然言語処理（NLP）分野は、2022年に22.5%のシェアで市場を支配し、予測期間中の年平均成長率は35.9%と予測されています。NLPは強力な生成AIツールであり、テキストや音声の生成に数多く応用されています。ディープラーニングの進歩により、リカレントニューラルネットワーク（RNN）などのニューラルNLPモデルや、Google AI Languageの研究者が開発したBERT、米国のAI企業OpenAIが開発したGPT-3などの変換モデルが開発されました。これらのモデルは、NLPベースの生成AIアプリケーションの精度と効率を大幅に向上させ、同分野の成長を促進しています。
コンピュータビジョン分野は、予測期間中にCAGR 38.1%で成長すると予測されています。交通機関や自動車分野でのコンピュータビジョンシステムの急速な採用が、同分野の成長を牽引しています。コンピュータビジョン市場を牽引する主な要因の1つに、コンピュータビジョンシステムの迅速な処理と高い精度、そして経済的な利点が挙げられます。さらに、監視、ヘルスケア、モニタリングなど、非産業用途でのコンピュータビジョンの利用拡大が、コンピュータビジョン市場動向の有利な機会を生み出しています。
大規模言語モデルセグメントは、2022年に33.6%のシェアで市場を支配し、予測期間のCAGRは35.0%で成長すると予測されています。このセグメントの成長は、ユーザーとの会話が可能なチャットボットから、製品説明や記事を作成できるコンテンツ生成ツールまで、さまざまな用途に起因しています。大型言語モデルは、NLPアプリケーションの開発に関連する時間とコストの削減に役立つ可能性があります。ChatGPTのような大規模な言語モデルは、NLPで人気があります。これらのモデルは人間のような言語を理解し、生成することができるため、さまざまなアプリケーションで役立ちます。
マルチモーダル生成モデルは、予測期間中に41.6%の最速成長率を記録する見込みです。マルチモーダル生成モデルは、複数のモダリティからのデータを組み合わせることで、より高い精度とロバスト性を達成することができ、同分野の成長を促進します。画像・映像モデルは、従来の手法では困難または不可能な、高品質でリアルな画像・映像の迅速な作成を支援できるため、大きな成長率を示すでしょう。さらに、画像合成は、エンターテインメントやゲーム目的で、よりリアルで没入感のある仮想世界を開発するためにも使用されています。
北米は2022年に40.2%のシェアを占め、業界を支配しています。擬似的なイメージや医療の増加、銀行詐欺の増加などの要因により、予測期間中のCAGRは35.6%で成長すると予測されています。また、米国を拠点とするMeta社、Microsoft社、Google LLC社などの著名な市場プレイヤーの存在、発展した技術組織、専門家の存在が、この地域の市場成長を促進すると考えられます。この地域市場は、メディア＆エンターテインメント、ヘルスケア、その他の産業におけるAI生成コンテンツに対する需要の増加や、生成モデルのトレーニングのための大量のデータが利用可能であることなどの要因によっても牽引されます。
アジア太平洋地域は、予測期間中に36.5%のCAGRで急成長すると予測されています。アジア太平洋地域におけるAIに関する政府のイニシアチブの増加とAIアプリケーションの採用拡大が、アジア太平洋地域の市場成長を促進しています。また、この地域の市場成長は、クラウドネットワークとデータセンターに負担をかけるビジネスの急速なデジタル化にも起因しています。さらに、AIの採用は、市民社会のメンバーがAIデバイスの責任ある情報提供者となることを可能にする組織を支援します。
主要企業・市場シェア
同市場は強い競争が特徴で、少数の世界的な大手競合企業が大きな業界シェアを占めています。主な焦点は、新製品の開発と主要企業間の連携です。例えば、2021年3月、電子コネクター製造会社のベルヒューズ社は、手元資金から現金700万ドルでEOSパワー・インディア社を買収しました。この買収は、ベルヒューズ社の産業および医療市場での製品提供を拡大することを目的としています。
例えば、2023年4月、米国のテクノロジー企業であるマイクロソフト社は、米国のヘルスケア・ソフトウェア企業であるエピック・システムズ社と提携し、大規模言語モデル・ツールとAIをエピック社の電子カルテ・ソフトウェアに組み込みました。この提携の狙いは、ジェネレーティブAIの活用により、医療従事者の生産性を向上させるとともに、管理負担を軽減することです。世界のジェネレーティブAI市場で著名なプレーヤーには、以下のような企業があります：
Adobe Inc.
アマゾン ウェブ サービス
D-ID
Genie AI Ltd.
グーグル合同会社
International Business Machines Corp.
マイクロソフト株式会社
MOSTLY AI Inc.
Rephrase.ai
シンセシア
本レポートでは、2017年から2030年までの各サブセグメントにおける収益成長を予測し、最新動向の分析を提供しています。本レポートでは、Grand View Research社は世界のジェネレーティブAI市場レポートをコンポーネント、技術、エンドユース、用途、モデル、地域に基づいてセグメント化しています：
コンポーネントの展望（売上高、10億米ドル、2017年～2030年）
ソフトウェア
サービス
技術の展望（売上高、10億米ドル、2017年 – 2030年）
生成的逆数ネットワーク（GANs）
トランスフォーマー
変分オートエンコーダ
拡散ネットワーク
最終用途の展望（売上高、10億米ドル、2017年～2030年）
メディア＆エンターテインメント
BFSI
IT・通信
ヘルスケア
自動車・運輸
ゲーム
その他
アプリケーション展望（売上高, USD Billion, 2017 – 2030）
コンピュータビジョン
自然言語処理
ロボット工学と自動化
コンテンツ生成
チャットボットとインテリジェント・バーチャル・アシスタント
予測分析
その他
モデルの展望（売上高, USD Billion, 2017 – 2030）
大規模言語モデル
画像・動画生成モデル
マルチモーダル生成モデル
その他
地域別展望（売上高、10億米ドル、2017年～2030年）
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
イタリア
アジア太平洋
中国
インド
日本
オーストラリア
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
チリ
アルゼンチン
中東・アフリカ
アラブ首長国連邦
サウジアラビア
南アフリカ
【目次】
第1章 調査方法と調査範囲
1.1 情報調達と調査範囲
1.2 情報分析
1.3 市場形成とデータの可視化
1.4 市場スコープと前提条件
1.4.1 セカンダリーソース
1.4.2 一次情報源
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1 市場展望
2.2 世界
2.2.1 ジェネレーティブAIの世界市場（2017年～2030年
2.2.2 ジェネレーティブAIの世界市場、地域別、2017年～2030年
2.2.3 ジェネレーティブAIの世界市場：コンポーネント別、2017年～2030年
2.2.4 ジェネレーティブAIの世界市場：技術別、2017年～2030年
2.2.5 ジェネレーティブAIの世界市場：エンドユース別、2017年～2030年
2.2.6 ジェネレーティブAIの世界市場：用途別、2017年～2030年
2.2.7 ジェネレーティブAIの世界市場：モデル別、2017年～2030年
2.3 セグメント別動向
第3章 ジェネレーティブAI市場の変数・動向・スコープ
3.1 市場セグメンテーションとスコープ
3.2 ジェネレーティブAI市場 – バリューチェーン分析
3.3 市場ダイナミクス
3.3.1 市場促進要因
3.3.2 市場の抑制要因
3.3.3 市場機会
3.4 産業分析-ポーターの分析
3.4.1 サプライヤーの力
3.4.2 買い手の力
3.4.3 代替の脅威
3.4.4 新規参入企業の脅威
3.4.5 競争上のライバル関係
3.5 主要な機会 – 優先順位付け
3.6 ジェネレーティブAI市場 – PEST分析
3.6.1 政治
3.6.2 経済
3.6.3 社会
3.6.4 技術
第4章 ジェネレーティブAI市場 コンポーネント別展望
4.1 ジェネレーティブAI市場：コンポーネント別シェア（2022年・2030年
4.2 ソフトウェア
4.2.1 ソフトウェアジェネレーティブAI市場、地域別、2017年～2030年
4.3 サービス
4.3.1 サービス ジェネレーティブAI市場、地域別、2017年～2030年
第5章 ジェネレーティブAI市場 技術展望
5.1 ジェネレーティブAI市場：技術別シェア（2022年・2030年
5.2 生成的逆数ネットワーク（GAN）
5.2.1 Generative Adversarial Networks（GANs）のジェネレーティブAI市場、地域別、2017年～2030年
5.3 トランスフォーマー
5.3.1 変圧器のジェネレーティブAI市場、地域別、2017年～2030年
5.4 変分オートエンコーダ
5.4.1 変分オートエンコーダ ジェネレーティブAI市場：地域別、2017年～2030年
5.5 拡散ネットワーク
5.5.1 拡散ネットワークのジェネレーティブAI市場：地域別、2017～2030年
第6章 ジェネレーティブAI市場 エンドユースの展望
6.1 ジェネレーティブAI市場：エンドユース別シェア（2022年・2030年
6.2 メディア＆エンターテインメント
6.2.1 メディア＆エンターテインメントベースのジェネレーティブAI市場、地域別、2017年～2030年
6.3 BFSI
6.3.1 BFSIベースのジェネレーティブAI市場：地域別、2017年～2030年
6.4 IT・通信
6.4.1 IT・通信ベースのジェネレーティブAI市場：地域別、2017年～2030年
6.5 ヘルスケア
6.5.1 ヘルスケアのジェネレーティブAI市場：地域別、2017年～2030年
6.5 自動車・運輸
6.5.1 自動車・運輸向けジェネレーティブAI市場：地域別、2017年～2030年
6.6 ゲーミング
6.6.1 ゲーミングジェネレーティブAI市場：地域別、2017年～2030年
6.7 その他
6.7.1 その他のジェネレーティブAI市場：地域別、2017年～2030年
第7章 ジェネレーティブAI市場 アプリケーション展望
7.1 ジェネレーティブAI市場：用途別シェア（2022年・2030年
7.2 コンピュータビジョン
7.2.1 コンピュータビジョンのジェネレーティブAI市場、地域別、2017年～2030年
7.3 NLP
7.3.1 NLPジェネレーティブAI市場、地域別、2017年～2030年
7.4 ロボティクスとオートメーション
7.4.1 ロボティクスとオートメーションのジェネレーティブAI市場：地域別、2017年～2030年
7.5 コンテンツ生成
7.5.1 コンテンツ生成ジェネレーティブAI市場：地域別、2017年～2030年
7.6 チャットボットとインテリジェントバーチャルアシスタント
7.6.1 チャットボットとインテリジェントバーチャルアシスタントのジェネレーティブAI市場：地域別、2017年～2030年
7.7 予測分析
7.7.1 ロボティクスとオートメーションのジェネレーティブAI市場、地域別、2017年～2030年
7.8 その他
7.8.1 その他 ジェネレーティブAI市場：地域別、2017年～2030年
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