 | • レポートコード：MRCLC5DE0533 • 出版社/出版日：Lucintel / 2025年9月 • レポート形態：英文、PDF、約150ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後2-3営業日） • 産業分類：半導体・電子 |
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レポート概要
本市場レポートは、2031年までの世界の説明可能なAI市場におけるトレンド、機会、予測を、技術別（ローカル解釈可能モデル非依存説明、シャプレー加法説明、アテンション機構、層別関連性伝播、アンカー、顕著性マップ、ヒートマップ）、エンドユーザー産業別 （ヘルスケア、BFSI、小売・Eコマース、自動車、航空宇宙・防衛、その他）、地域（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）別に分析します。
説明可能なAI市場の動向と予測
説明可能なAI市場は、規制要求の高まり、倫理的なAI導入、透明性のある意思決定の必要性により急速な成長を遂げている。新たなトレンドとして、説明可能性のMLOpsへの統合、リアルタイムエッジ展開、自然言語ベースの説明が挙げられる。医療、BFSI（銀行・金融・保険）、自律システム分野での導入を原動力に、市場は堅調なCAGRで成長すると予測される。
説明可能なAI市場における新興トレンド
産業が透明性と説明責任を備えたAIシステムを求める中、説明可能なAIは急速に進化している。規制監視の強化、モデル解釈可能性の進歩、リアルタイムシステムとの統合がXAIの未来を形作っている。
• 統合型説明可能性フレームワークへの移行：単体ツールから、複数の説明技術（例：SHAP + LIME + NLP説明）を統合した包括的プラットフォームへの移行が進み、汎用性が向上しています。
• コンプライアンス・ガバナンスツールとの統合：XAIが広範なAIガバナンスシステムに組み込まれ、GDPR、HIPAA、AI法などの規制遵守を確保。
• 視覚的解釈可能性の進化：LRPやGrad-CAMなどの新手法が従来のヒートマップに代わり、ビジョンモデルでより豊かな視覚的説明を実現。
• 自然言語説明の台頭：生成モデルを活用した説明ツールが技術的結果を平易な言語で表現し、利便性を向上させている。
• エッジ／リアルタイム説明可能性：自律システムやIoTにおけるリアルタイム意思決定を支援するため、エッジデバイスでの低遅延推論向けにXAIツールが最適化されている。
これらの動向は、AIライフサイクル全体にわたり透明性と説明責任を提供することで、企業がAIシステムを評価・導入・信頼する方法を再構築している。
説明可能なAI市場：産業の可能性、技術開発、コンプライアンス上の考慮事項
• 技術的可能性：説明可能なAI（XAI）技術は人工知能の進化における重要な進展であり、複雑な機械学習モデルと人間の理解の間のギャップを埋める大きな可能性を秘めている。 医療、金融、防衛、司法などの分野でAIシステムが重要な意思決定に影響を与えるようになるにつれ、これらの決定がどのように行われるかを説明できる能力は、信頼性、透明性、倫理的ガバナンスにとって極めて重要です。XAIは性能を損なうことなくモデルの解釈可能性を高め、ユーザーがAIの出力を理解し、信頼し、効果的に管理することを可能にします。
• 破壊的革新の度合い: XAIがもたらす破壊的革新の度合いは極めて大きい。従来のAIモデル、特に深層学習システムは往々にして「ブラックボックス」として動作し、入力が特定の出力に至る過程を追跡することが困難であった。XAIはこのパラダイムに挑戦し、追跡可能で監査可能、かつ正当化可能な意思決定を実現することで、AIを予測ツールから意思決定プロセスにおける信頼できるパートナーへと変革する。
• 現在の技術成熟度: 技術成熟度において、XAIは新興段階ながら勢いを増している。特にSHAP、LIME、反事実的説明、本質的に解釈可能なモデルといった手法の開発が進んでいる。
• 規制コンプライアンス：規制コンプライアンスは導入の推進力となりつつあり、EU AI法や米国アルゴリズム説明責任法などの枠組みが透明性と公平性を強調している。XAIは責任ある法的コンプライアンスを満たすAI導入の基盤となる見込みである。
説明可能なAI市場における主要プレイヤーの最近の技術開発動向
説明可能なAI市場は、主要プレイヤーが企業および規制上の要求を満たすためXAI機能の拡充に注力する中、急速な進化を遂げている。
• DarwinAIは、自動車・製造分野のエッジAI向け説明可能な最適化ツールをリリース。ニューラルネットワークの透明性に焦点を当てている。
• DataRobot Inc.は、SHAPとバイアス検出機能を統合しMLOpsプラットフォームを強化。企業全体のAIガバナンスを実現。
• Google LLC（Alphabet Inc.）はWhat-If Toolを更新し、Vertex AIに新たな説明可能性機能を導入。開発者全体の導入容易性を推進。
• IBMはAI Explainability 360で主導権を維持。Watsonやクラウドサービスに組み込み、医療・金融コンプライアンスを支援。
• Kyndi Inc.は企業向けNLPシステム向けに自然言語ベースの説明ツールを展開。法務・カスタマーサービスアプリケーションの透明性を向上。
これらの動きは、企業導入とコンプライアンス対応において解釈可能なAIの重要性が増していることを反映している。
説明可能なAIの市場推進要因と課題
説明可能なAIは、企業がAIの意思決定において性能だけでなく透明性、公平性、コンプライアンスを求める中で注目を集めている。
• 規制圧力の高まり：GDPRやEU AI法などのグローバル規制が説明可能性の義務化を推進し、ツール導入を促進している。
• AIモデルの複雑化：AIモデルが高度化するにつれ、意思決定を説明するツールへの需要が増加。
• AIへの信頼性と説明責任：組織はステークホルダーの信頼構築のため、AI判断が理解可能かつ正当化可能であることを保証する必要性。
• 業界横断的な採用：BFSI（銀行・金融・保険）、医療、防衛などの分野では高リスク判断の透明性が求められ、市場需要を加速。
• MLライフサイクルへの統合：MLOpsワークフローにおける説明可能性の重要性が高まり、技術の組み込みと規模拡大を支えている。
課題
• 複雑性と解釈可能性のトレードオフ
深層ニューラルネットワークのような高性能モデルは解釈が困難な場合が多い。説明可能性のために簡素化すると精度が低下し、性能と明瞭さのトレードオフが生じる。
• 標準化された評価指標の欠如
説明の質や完全性を測定する普遍的に受け入れられた方法が存在せず、モデルが真に「説明可能」かどうかを評価することが困難である。
• 分野固有の理解
説明はデータサイエンティストから一般ユーザーまで、特定のユーザー層に合わせて調整されなければならない。画一的な説明アプローチは、役割を越えた効果的な伝達に失敗することが多い。
これらの推進要因により、説明可能なAIは理論的概念からビジネス上不可欠な能力へと移行しつつある。 統合や標準化の課題はあるものの、長期的な影響としては、幅広い信頼の構築、モデル監視の強化、業界横断的な規制対応が期待される。
説明可能なAI企業一覧
市場参入企業は提供する製品の品質を競争基盤としている。主要プレイヤーは製造施設の拡張、研究開発投資、インフラ整備に注力し、バリューチェーン全体での統合機会を活用している。 これらの戦略により、説明可能なAI企業は需要増加への対応、競争力確保、革新的製品・技術の開発、生産コスト削減、顧客基盤拡大を実現している。本レポートで取り上げる説明可能なAI企業の一部は以下の通り。
• Darwinai
• Datarobot Inc.
• Google LLC (Alphabet Inc.)
• International Business Machines Corporation
• Kyndi Inc.
説明可能なAI市場：技術別
• 説明可能なAI市場における技術成熟度：SHAPとLIMEは高度に成熟し、機械学習パイプラインに広く統合されている。特に金融・医療分野で競争力のある採用率と強力な規制適合性を示す。注意メカニズムは最新の深層学習モデルの大半に組み込まれており、NLPとコンピュータビジョン分野で高い競争力を有する。層別関連性伝播（LWRP）は技術的に堅牢だが、商業的には未成熟である。 アンカーは有望だが、リアルタイムシステムでの複雑さから十分に活用されていない。サリエンシーマップとヒートマップは画像ベースのアプリケーション向けに技術的に準備が整っており、診断分野で注目を集めている。ほとんどの技術は規制基準と中程度に整合しているが、完全なコンプライアンスを標準で提供するものは少ない。SHAP、LIME、アテンションの競争は激しい一方、LRPとアンカーは市場の飽和度が低い。応用範囲は不正検知や臨床診断から自律システム、法務AIまで多岐にわたる。 市場は主流利用に向けた高い準備態勢を示しているが、実運用レベルの展開ツールは依然として遅れをとっている。
• 説明可能AIにおける競争激化と規制対応：XAI分野の競争は激化しており、LIMEとSHAPがオープンソース革新と業界導入を牽引している。注意メカニズムは深層学習フレームワークで広く採用され、OpenAIやGoogleなどの大手企業に優位性をもたらしている。 LRP、アンカー、サリエンシーマップやヒートマップなどの可視化ツールはニッチ領域で台頭中。EU AI法やGDPRなど規制順守の圧力により、重要分野での需要が高まっている。オープンソースが主流だが、スタートアップやクラウドベンダーから企業向けソリューションが登場。規制は説明可能性だけでなく、非専門家にも理解可能な解釈可能性を要求。地域・業界で要件が異なり、市場は分断化。 倫理的AI原則と規制要件の両立を目指す競争が激化している。スケーラブルで解釈可能、かつ法的に妥当なXAIソリューションを有する組織が戦略的優位性を獲得している。
• 説明可能AI技術の破壊的潜在力：LIME（局所的解釈可能モデル非依存説明）やSHAP（SHapley Additive exPlanations）といった技術は、従来不透明だったAIシステムの透明性を実現し、大きな変革をもたらす。 注意メカニズムは、特にNLPやビジョン分野において、モデルアーキテクチャ内で直接解釈可能性を高める。層別関連性伝播（LRP）とアンカーは、コンプライアンスと信頼性に有用な、モデル決定に関する詳細な洞察を提供する。顕著性マップとヒートマップは、モデルの注目領域を視覚的に伝達し、アプリケーション全体でのユーザー理解を促進する。これらの技術は、複雑な決定を追跡可能にすることで、従来の「ブラックボックス」AIを破壊する。 これらは説明可能なコンプライアンスを実現することで、医療・金融・防衛などの規制産業を変革している。総合的に信頼性・公平性・人間とAIの協働を促進し、倫理的AIへの要求と政策圧力により採用が加速中だ。次世代の責任あるAIエコシステムの中核を成す。
説明可能AI 技術別市場動向と予測 [2019年～2031年の価値]：
• 局所解釈可能モデル非依存説明（LIME）
• SHapley Additive exPlanations（SHAPE）
• 注意メカニズム（Attention）
• 層別関連性伝播（LWRP）
• アンカー（Anchors）
• 顕著性マップ（Saliency Maps）
• ヒートマップ（Heatmaps）
説明可能なAI 市場動向と予測（最終用途産業別）[2019年から2031年までの価値]：
• 医療
• 金融・保険・証券（BFSI）
• 小売・電子商取引
• 自動車
• 航空宇宙・防衛
• その他
説明可能なAI市場：地域別 [2019年から2031年までの価値]：
• 北米
• 欧州
• アジア太平洋
• その他の地域
• 説明可能なAI技術における最新動向と革新• 企業／エコシステム• 技術タイプ別戦略的機会
グローバル説明可能AI市場の特徴
市場規模推定：説明可能AI市場規模の推定（単位：10億ドル）。トレンドと予測分析：各種セグメントおよび地域別の市場動向（2019年～2024年）と予測（2025年～2031年）。
セグメント分析：エンドユーザー産業や技術など、様々なセグメント別のグローバル説明可能AI市場規模における技術動向（価値および出荷数量ベース）。
地域別分析：北米、欧州、アジア太平洋、その他の地域別のグローバル説明可能AI市場における技術動向。
成長機会：グローバル説明可能AI市場における技術動向について、様々なエンドユーザー産業、技術、地域における成長機会の分析。
戦略分析：グローバル説明可能AI市場の技術動向におけるM&A、新製品開発、競争環境を含む。
ポーターの5つの力モデルに基づく業界の競争激化度分析。
本レポートは以下の11の主要な質問に回答します
Q.1. 技術別（ローカル解釈可能モデル非依存説明、シャプレー加法説明、アテンション機構、層別関連性伝播、アンカー、顕著性マップ、ヒートマップ）、エンドユーザー産業別（医療、BFSI、小売・EC、自動車、航空宇宙・防衛、その他）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）におけるグローバル説明可能AI市場の技術トレンドにおいて、最も有望な潜在的高成長機会にはどのようなものがあるか？ （ヘルスケア、BFSI、小売・Eコマース、自動車、航空宇宙・防衛、その他）、地域（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）別に、説明可能AI市場における最も有望な潜在的高成長機会は何か？
Q.2. どの技術セグメントがより速いペースで成長し、その理由は何か？
Q.3. どの地域がより速いペースで成長し、その理由は何か？
Q.4. 様々な材料技術の発展に影響を与える主な要因は何ですか？ グローバルな説明可能なAI市場におけるこれらの材料技術の推進要因と課題は何ですか？
Q.5. グローバルな説明可能なAI市場における技術トレンドに対するビジネスリスクと脅威は何ですか？
Q.6. グローバルな説明可能なAI市場におけるこれらの技術の新興トレンドとその背景にある理由は何ですか？
Q.7. この市場で破壊的イノベーションを起こす可能性のある技術は何か？
Q.8. グローバルな説明可能AI市場における技術トレンドの新展開は何か？これらの展開を主導している企業は？
Q.9. グローバルな説明可能AI市場における技術トレンドの主要プレイヤーは誰か？主要プレイヤーが事業成長のために実施している戦略的イニシアチブは何か？
Q.10. この説明可能なAI技術領域における戦略的成長機会は何か？
Q.11. 過去5年間にグローバルな説明可能なAI市場の技術動向において、どのようなM&A活動が行われたか？
目次
1. エグゼクティブサマリー
2. 技術動向
2.1: 技術的背景と進化
2.2: 技術とアプリケーションのマッピング
2.3: サプライチェーン
3. 技術成熟度
3.1. 技術商業化と準備度
3.2. 説明可能なAI技術の推進要因と課題
4. 技術動向と機会
4.1: 説明可能なAIの市場機会
4.2: 技術動向と成長予測
4.3: 技術別技術機会
4.3.1: 局所的解釈可能モデル非依存説明
4.3.2: シャプレー加法的説明
4.3.3: 注意メカニズム
4.3.4: 層別関連性伝播
4.3.5: アンカー
4.3.6: サリエンシーマップ
4.3.7: ヒートマップ
4.4: 最終用途産業別技術機会
4.4.1: 医療
4.4.2: 金融・保険・証券（BFSI）
4.4.3: 小売・電子商取引
4.4.4: 自動車
4.4.5: 航空宇宙・防衛
4.4.6: その他
5. 地域別技術機会
5.1: 地域別グローバル説明可能AI市場
5.2: 北米説明可能AI市場
5.2.1: カナダ説明可能AI市場
5.2.2: メキシコ説明可能AI市場
5.2.3: 米国説明可能AI市場
5.3: 欧州説明可能AI市場
5.3.1: ドイツ説明可能AI市場
5.3.2: フランス説明可能AI市場
5.3.3: 英国説明可能AI市場
5.4: アジア太平洋説明可能AI市場
5.4.1: 中国の説明可能なAI市場
5.4.2: 日本の説明可能なAI市場
5.4.3: インドの説明可能なAI市場
5.4.4: 韓国の説明可能なAI市場
5.5: その他の地域（ROW）の説明可能なAI市場
5.5.1: ブラジル説明可能なAI市場
6. 説明可能なAI技術における最新動向と革新
7. 競合分析
7.1: 製品ポートフォリオ分析
7.2: 地理的展開範囲
7.3: ポーターの5つの力分析
8. 戦略的示唆
8.1: 示唆点
8.2: 成長機会分析
8.2.1: 技術別グローバル説明可能AI市場の成長機会
8.2.2: 最終用途産業別グローバル説明可能AI市場の成長機会
8.2.3: 地域別グローバル説明可能AI市場の成長機会
8.3: グローバル説明可能AI市場における新興トレンド
8.4: 戦略的分析
8.4.1: 新製品開発
8.4.2: グローバル説明可能AI市場の生産能力拡大
8.4.3: グローバル説明可能AI市場における合併・買収・合弁事業
8.4.4: 認証とライセンス
8.4.5: 技術開発
9. 主要プレイヤーの企業プロファイル
9.1: Darwinai
9.2: Datarobot Inc.
9.3: Google LLC (Alphabet Inc.)
9.4: International Business Machines Corporation
9.5: Kyndi Inc.
9.6: 企業6
9.7: 企業7
9.8: 企業8
9.9: 企業9
9.10: 企業10
1. Executive Summary
2. Technology Landscape
2.1: Technology Background and Evolution
2.2: Technology and Application Mapping
2.3: Supply Chain
3. Technology Readiness
3.1. Technology Commercialization and Readiness
3.2. Drivers and Challenges in Explaniable AI Technology
4. Technology Trends and Opportunities
4.1: Explaniable AI Market Opportunity
4.2: Technology Trends and Growth Forecast
4.3: Technology Opportunities by Technology
4.3.1: Local Interpretable Model-Agnostic Explanations
4.3.2: Shapley Additive Explanations
4.3.3: Attention Mechanisms
4.3.4: Layer-Wise Relevance Propagation
4.3.5: Anchors
4.3.6: Saliency Maps
4.3.7: Heatmaps
4.4: Technology Opportunities by End Use Industry
4.4.1: Healthcare
4.4.2: Bfsi
4.4.3: Retail And E-Commerce
4.4.4: Automotive
4.4.5: Aerospace And Defense
4.4.6: Others
5. Technology Opportunities by Region
5.1: Global Explaniable AI Market by Region
5.2: North American Explaniable AI Market
5.2.1: Canadian Explaniable AI Market
5.2.2: Mexican Explaniable AI Market
5.2.3: United States Explaniable AI Market
5.3: European Explaniable AI Market
5.3.1: German Explaniable AI Market
5.3.2: French Explaniable AI Market
5.3.3: The United Kingdom Explaniable AI Market
5.4: APAC Explaniable AI Market
5.4.1: Chinese Explaniable AI Market
5.4.2: Japanese Explaniable AI Market
5.4.3: Indian Explaniable AI Market
5.4.4: South Korean Explaniable AI Market
5.5: ROW Explaniable AI Market
5.5.1: Brazilian Explaniable AI Market
6. Latest Developments and Innovations in the Explaniable AI Technologies
7. Competitor Analysis
7.1: Product Portfolio Analysis
7.2: Geographical Reach
7.3: Porter’s Five Forces Analysis
8. Strategic Implications
8.1: Implications
8.2: Growth Opportunity Analysis
8.2.1: Growth Opportunities for the Global Explaniable AI Market by Technology
8.2.2: Growth Opportunities for the Global Explaniable AI Market by End Use Industry
8.2.3: Growth Opportunities for the Global Explaniable AI Market by Region
8.3: Emerging Trends in the Global Explaniable AI Market
8.4: Strategic Analysis
8.4.1: New Product Development
8.4.2: Capacity Expansion of the Global Explaniable AI Market
8.4.3: Mergers, Acquisitions, and Joint Ventures in the Global Explaniable AI Market
8.4.4: Certification and Licensing
8.4.5: Technology Development
9. Company Profiles of Leading Players
9.1: Darwinai
9.2: Datarobot Inc.
9.3: Google Llc (Alphabet Inc.)
9.4: International Business Machines Corporation
9.5: Kyndi Inc.
9.6: Company 6
9.7: Company 7
9.8: Company 8
9.9: Company 9
9.10: Company 10
| ※説明可能なAI（Explainable AI、XAI）は、人工知能（AI）の決定や行動が理解しやすい形で人間に説明できることを目指した技術や手法のことを指します。AIは高い精度でタスクを遂行する一方で、その意思決定プロセスがブラックボックスと呼ばれるように不透明であることが多く、特に重大な影響を及ぼす分野ではその理解可能性が重要視されています。説明可能なAIは、AIシステムの透明性を高め、人間がその結果を信頼し、適切に利用できるようにするためのアプローチを提供します。 説明可能なAIにはいくつかの重要な概念があります。まず、解釈可能性という概念があります。これは、AIモデルの予測や判断がどのように形成されたのかを理解できる度合いを指します。ユーザーが、AIの結果がどのように導かれたかを追跡できることが求められます。また、説明の適切さも重要です。説明はターゲットユーザーが理解できるものでなければならず、専門的な知識を持たない一般の人々でも理解できることが望ましいです。 説明可能なAIにはいくつかの種類があり、主にモデルベースのアプローチとポストホックアプローチに分けられます。モデルベースのアプローチは、もともと解釈性を向上させることを目的として設計されたモデルを使用します。例えば、決定木や線形回帰モデルは、比較的シンプルで理解しやすく、その結果を視覚化しやすいという特徴があります。一方、ポストホックアプローチは、複雑なモデル、例えば深層学習モデルなどの結果を解釈するための手法です。このアプローチでは、予測結果に対して可視化や説明を行う手法が用いられます。 用途としては、医療分野における診断支援、金融分野での信用評価、不正検出、法的案件における判断根拠の提示などが挙げられます。特に医療分野では、AIによる診断支援が普及する中で、その結果に対する判定の信頼性を高めるために、どのような情報に基づいて診断が下されたのかを理解できることが求められています。また、金融分野では、不正行為の検出や信用スコアの算出において、利用者に対して判断理由を説明する必要があります。これにより、不正利用の防止や顧客の納得を引き出すことが可能になります。 説明可能なAIに関連する技術としては、以下のようなものがあります。一つは、特徴重要度評価法です。これにより、各特徴が予測にどの程度寄与しているのかを数値化し、重要な要素を特定します。LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）やSHAP（SHapley Additive exPlanations）といった手法がこのカテゴリに入ります。また、可視化技術も重要です。モデルの出力や判断基準を視覚的に表現することで、ユーザーが直感的に理解できるようにする手法が研究されています。 さらに、説明生成モデルや対話型システムも関連技術として挙げられます。これらはユーザーからの質問に対し、AIの判断根拠を自然言語で説明する能力を持っており、より良いコミュニケーションを可能にします。 今後、説明可能なAIはさらなる発展が期待されます。多様な業界においてAI技術が広がる中で、その透明性と理解可能性がますます重要視されることでしょう。倫理的な観点からも、AIによる判断の根拠を示すことは、社会的な信頼を高める上で欠かせない要素となります。説明可能なAIは、これらの課題に対するソリューションを提供し、人間とAIが共存する未来を切り開く大きな力となるでしょう。 |
