 | • レポートコード：MRCLC5DC00875 • 出版社/出版日：Lucintel / 2025年3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
| 主要データポイント：今後7年間の成長予測＝年率23.4％ 詳細情報は下にスクロールしてください。本市場レポートは、2031年までのグローバルブロックチェーンAI市場の動向、機会、予測を、タイプ別（機械学習、自然言語処理、コンテキスト認識コンピューティング、コンピュータビジョン）、アプリケーション別（スマートコントラクト、決済、データセキュリティ、物流・サプライチェーン管理、ビジネスプロセス最適化）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）に網羅しています。 |
ブロックチェーンAIの動向と予測
世界のブロックチェーンAI市場の将来は有望であり、スマートコントラクト、決済、データセキュリティ、物流・サプライチェーン管理、ビジネスプロセス最適化市場に機会が見込まれる。世界のブロックチェーンAI市場は、2025年から2031年にかけて年平均成長率（CAGR）23.4％で成長すると予測されている。 この市場の主な推進要因は、業界全体でのデータセキュリティと透明性強化への需要増加、自動化と意思決定のためのAI機能を必要とする分散型アプリケーション（dAPP）の成長、効率性とコンプライアンス向上のための金融・医療分野での採用拡大である。
• Lucintelの予測によると、タイプ別カテゴリーでは、予測期間中に機械学習（ML）セグメントが最も高い成長率を示す見込み。
• アプリケーションカテゴリーでは、スマートコントラクトが最も高い成長率を示すと予測される。
• 地域別では、APAC（アジア太平洋地域）が予測期間中に最も高い成長率を示すと予測される。
150ページ以上の包括的なレポートで、ビジネス判断に役立つ貴重な知見を得てください。
ブロックチェーンAI市場における新興トレンド
ブロックチェーンAI市場は、その未来を形作るいくつかの新興トレンドとともに進化している。 これらのトレンドは、技術、応用分野、市場力学における進歩を反映しています。
• セキュリティのためのAIとブロックチェーンの統合：AIとブロックチェーンを組み合わせることで、高度な脅威検知と不正防止を可能にし、セキュリティを強化します。AIアルゴリズムはブロックチェーンデータを分析し、潜在的なセキュリティ侵害をより効果的に特定・軽減します。
• 分散型AIモデル：ブロックチェーンプラットフォーム上での分散型AIモデルへの移行が勢いを増しています。このアプローチは、中央管理なしに複数のステークホルダー間で共同のAI開発を可能にしながら、データのプライバシーとセキュリティを向上させます。
• AIによるスマートコントラクト：AI搭載スマートコントラクトは、ブロックチェーンプラットフォーム上で複雑な取引や契約を自動化している。このトレンドは契約実行効率を高め、仲介者の必要性を減らすことでビジネスプロセスを合理化する。
• AI強化型ブロックチェーン分析：高度なAI分析ツールがブロックチェーンシステムに統合され、より深い洞察と予測能力を提供している。このトレンドはブロックチェーンデータのパターンや傾向を分析することで意思決定を改善する。
• AIデータ管理のためのブロックチェーン：ブロックチェーンはAI生成データの管理・保護に活用されている。このトレンドはデータの完全性、追跡可能性、説明責任を確保し、データ侵害や改ざんに関する懸念に対処する。
これらの新興トレンドは、セキュリティ強化、分散型ソリューションの実現、データ管理の改善を通じてブロックチェーンAI市場を再構築している。AIとブロックチェーン技術の統合はイノベーションを推進し、両技術の潜在的な応用範囲を拡大している。
ブロックチェーンAI市場の最近の動向
ブロックチェーンAI市場における最近の動向は、重要な技術的進歩と戦略的イノベーションを反映している。これらの進展は、ブロックチェーンとAI技術が交わり、様々な産業に影響を与える未来を形作っている。
• 強化されたセキュリティソリューション：サイバー脅威や詐欺に対抗するため、新たなAI駆動型ブロックチェーンセキュリティソリューションが登場している。これらのソリューションは機械学習アルゴリズムを活用してブロックチェーン取引を分析し、異常を特定することで、サイバー攻撃に対するより強力な保護を提供する。
• ブロックチェーンベースのAIトレーニングデータ：企業はAIトレーニング用の安全で透明性の高いデータセット構築にブロックチェーンを活用している。この開発によりデータの完全性が確保され、AIモデルの精度と効果を高める信頼性の高いトレーニングデータ源が提供される。
• AI最適化ブロックチェーンプロトコル：AIの進歩は最適化されたブロックチェーンプロトコルの開発を牽引している。これらのプロトコルはAIを用いてブロックチェーン運用を分析・最適化することで、ブロックチェーンのパフォーマンス、スケーラビリティ、効率性を向上させる。
• IoTとの統合：ブロックチェーンAIはIoTデバイスと統合され、データセキュリティと管理を強化しています。この統合により、IoTデバイス間の安全で分散型のデータ交換が可能となり、システム全体の信頼性が向上します。
• 規制コンプライアンスソリューション：AIとブロックチェーンは、規制コンプライアンスのためのソリューション開発に活用されています。これらのソリューションはコンプライアンスプロセスを自動化し、リアルタイム監視を提供し、規制要件への準拠を確保することで、コンプライアンスコストとリスクを低減します。
ブロックチェーンAI市場における最近の進展は、セキュリティ、データ管理、規制コンプライアンスの分野で革新を推進している。これらの進歩は両技術の能力を強化し、様々な分野での応用範囲を拡大している。
ブロックチェーンAI市場の戦略的成長機会
ブロックチェーンAI市場は、様々な応用分野において数多くの戦略的成長機会を提供している。これらの機会は、ブロックチェーンとAI技術の統合を通じて、様々な分野における革新と拡大の可能性を反映している。
• 金融サービス：金融サービスへのブロックチェーンAI統合は、不正検知の強化、取引の効率化、コンプライアンス改善の機会を提供します。この応用は透明性とセキュリティを高めることで銀行・金融業界を変革し得ます。
• サプライチェーン管理：ブロックチェーンAIはリアルタイム追跡の提供、透明性の向上、物流改善を通じてサプライチェーン運営を最適化します。この成長機会はサプライチェーンにおける非効率性と不正に対処し、より効果的な管理を実現します。
• 医療データ管理：ブロックチェーンAIは、患者データのための安全で分散型のプラットフォームを提供することで、医療データ管理に革命をもたらす態勢にある。この応用はデータセキュリティ、相互運用性、患者のプライバシーを強化し、医療提供全体を改善する。
• スマートコントラクト：スマートコントラクトにおけるAIの活用は、ブロックチェーンプラットフォーム上でのより高度で自動化された契約実行を可能にする。この機会は効率性を高め、エラーを減らし、様々な業界にわたる複雑な合意を促進する。
• サイバーセキュリティ：ブロックチェーンAIは高度な脅威検知・対応機能を提供し、サイバーセキュリティ分野で成長機会を創出します。この応用はデータ保護を強化し、新たなサイバー脅威に対するセキュリティ対策を向上させます。
これらの戦略的成長機会は、効率性・セキュリティ・データ管理の強化を通じてブロックチェーンAIが多様な分野を変革する可能性を示しています。これらの技術の統合はイノベーションを推進し、市場の可能性を拡大しています。
ブロックチェーンAI市場の推進要因と課題
ブロックチェーンAI市場は、技術的進歩、経済的要因、規制問題など、様々な推進要因と課題の影響を受けています。市場環境を把握するには、これらの要因を理解することが不可欠です。
ブロックチェーンAI市場を推進する要因には以下が含まれます：
• 技術的進歩：AIとブロックチェーン技術の急速な進歩が市場成長を牽引しています。これらの分野における革新は、統合と応用の新たな機会を創出し、両技術の能力を強化しています。
• 投資の増加：ブロックチェーンAIの研究開発への投資拡大が技術進歩を加速させている。ベンチャーキャピタルや政府主導の取り組みによる資金支援がイノベーションを促進し、市場の可能性を拡大している。
• 強化されたセキュリティへの需要：堅牢なセキュリティソリューションへの需要の高まりがブロックチェーンAIの採用を推進している。これらの技術は高度なセキュリティ機能と不正検知能力を提供し、データ侵害やサイバー脅威への懸念に対応する。
• 規制面の支援：ブロックチェーンAIアプリケーション向けのガイドラインや基準を提供する支援的な規制枠組みが市場成長を促進している。この支援は信頼構築に寄与し、技術への投資を後押しする。
• データ管理の改善：ブロックチェーンAIはデータ完全性、透明性、アクセス性に関する課題に対処する改善されたデータ管理ソリューションを提供する。この能力が様々な分野での採用を推進している。
ブロックチェーンAI市場の課題は以下の通りです：
• 規制の不確実性：ブロックチェーンとAI技術を取り巻く規制の不確実性が課題となっています。一貫性のない規制や明確なガイドラインの欠如は、市場の発展と採用を妨げる可能性があります。
• 高コスト：ブロックチェーンAIソリューションの導入コストの高さは、一部の組織にとって参入障壁となり得ます。これらのコストには、技術開発、統合、保守費用が含まれます。
• 統合の複雑性：ブロックチェーンとAI技術の統合は複雑でリソース集約的である。技術的課題や互換性の問題は、統合ソリューションの導入と有効性に影響を与える可能性がある。
ブロックチェーンAI市場の主要な推進要因と課題は、技術進歩、投資動向、規制上の考慮事項の複雑さを浮き彫りにしている。これらの要因に対処することは、市場成長を促進し、技術導入の障壁を克服するために極めて重要である。
ブロックチェーンAI企業一覧
市場参入企業は提供する製品品質を競争基盤としています。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ます。こうした戦略を通じて、ブロックチェーンAI企業は需要増に対応し、競争優位性を確保し、革新的な製品・技術を開発し、生産コストを削減し、顧客基盤を拡大しています。本レポートで取り上げるブロックチェーンAI企業の一部は以下の通りです：
• Cyware Labs
• Core Scientific
• NetObjex
• Ai-Blockchain
• Alpha Networks
• Bext360
• Blackbird.Ai
ブロックチェーンAIのセグメント別分析
本調査では、タイプ別、アプリケーション別、地域別のグローバルブロックチェーンAI市場予測を包含する。
ブロックチェーンAI市場（タイプ別）[2019年から2031年までの価値分析]：
• 機械学習（ML）
• NLP
• コンテキスト認識コンピューティング
• コンピュータビジョン
ブロックチェーンAI市場：用途別 [2019年から2031年までの価値分析]：
• スマートコントラクト
• 決済
• データセキュリティ
• ロジスティクス・サプライチェーン管理
• ビジネスプロセス最適化
ブロックチェーンAI市場：地域別 [2019年から2031年までの価値分析]：
• 北米
• 欧州
• アジア太平洋
• その他の地域
ブロックチェーンAI市場の地域別展望
市場主要プレイヤーは事業拡大と戦略的提携を通じ、地位強化を図っている。下図は主要地域（米国、中国、インド、日本、ドイツ）における主要ブロックチェーンAIベンダーの近況を示す：
• 米国：IBMやMicrosoftなどの企業は、データセキュリティと業務透明性の向上に焦点を当て、企業向けアプリケーション向けのブロックチェーンAIソリューションを推進している。注目すべき進展として、データ分析と不正検知の改善にAIを活用するIBMの「Food Trust」やMicrosoftの「Azure Blockchain Service」が挙げられる。
• 中国：中国は金融取引とサプライチェーン管理の強化に向け、ブロックチェーンとAIの積極的な統合を進めている。 中国人民銀行によるデジタル通貨向けブロックチェーンの探索や、アリババによる電子商取引取引・サプライチェーンの保護に向けたAIとブロックチェーンの応用などが顕著な進歩として挙げられる。
• ドイツ：ドイツは産業用途、特に製造プロセスの自動化とサプライチェーンの透明性向上にブロックチェーンAIを活用している。シーメンスとボッシュが主要プレイヤーとして、ブロックチェーンプラットフォーム上でAIアルゴリズムを活用し、業務効率とデータ完全性の向上を図っている。
• インド：インドでは、ブロックチェーンAIがデジタルIDシステムと金融包摂の強化に活用されている。Nucleus Visionなどのスタートアップは、デジタル決済やID管理の問題を解決するため、安全なAI駆動型顧客認証と取引処理にブロックチェーンを導入している。
• 日本：日本はサイバーセキュリティ強化とスマートコントラクト実行のためにブロックチェーンAIを統合している。NECや富士通などの企業は、データ交換の保護とスマートコントラクト運用の効率化を図るAI搭載ブロックチェーンソリューションを開発し、様々な分野のイノベーションを推進している。
グローバルブロックチェーンAI市場の特徴
市場規模推定：ブロックチェーンAI市場規模の価値ベース推定（$B）。
動向と予測分析：市場動向（2019年～2024年）および予測（2025年～2031年）をセグメント別・地域別に分析。
セグメント分析：タイプ別、用途別、地域別のブロックチェーンAI市場規模（金額ベース：$B）。
地域別分析：北米、欧州、アジア太平洋、その他地域別のブロックチェーンAI市場内訳。
成長機会：ブロックチェーンAI市場における各種タイプ、用途、地域別の成長機会分析。
戦略分析：ブロックチェーンAI市場の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競争激化度の分析。
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本レポートは以下の11の主要な疑問に答えます：
Q.1. ブロックチェーンAI市場において、タイプ別（機械学習、自然言語処理、コンテキスト認識コンピューティング、コンピュータビジョン）、用途別（スマートコントラクト、決済、データセキュリティ、物流・サプライチェーン管理、業務プロセス最適化）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）で、最も有望で高成長が見込まれる機会は何か？
Q.2. どのセグメントがより速いペースで成長し、その理由は？
Q.3. どの地域がより速いペースで成長し、その理由は？
Q.4. 市場動向に影響を与える主な要因は何か？この市場における主要な課題とビジネスリスクは？
Q.5. この市場におけるビジネスリスクと競争上の脅威は何か？
Q.6. この市場における新たなトレンドとその背景にある理由は？
Q.7. 市場における顧客の需要変化にはどのようなものがあるか？
Q.8. 市場における新たな動向は何か？これらの動向を主導している企業は？
Q.9. この市場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追求している戦略的取り組みは？
Q.10. この市場における競合製品にはどのようなものがあり、それらが材料や製品の代替による市場シェア喪失にどの程度の脅威をもたらしているか？
Q.11. 過去5年間にどのようなM&A活動が発生し、業界にどのような影響を与えたか？
目次
1. エグゼクティブサマリー
2. グローバルブロックチェーンAI市場：市場動向
2.1: 概要、背景、分類
2.2: サプライチェーン
2.3: 業界の推進要因と課題
3. 2019年から2031年までの市場動向と予測分析
3.1. マクロ経済動向（2019-2024年）と予測（2025-2031年）
3.2. グローバルブロックチェーンAI市場の動向（2019-2024年）と予測（2025-2031年）
3.3: グローバルブロックチェーンAI市場のタイプ別分析
3.3.1: 機械学習（ML）
3.3.2: 自然言語処理（NLP）
3.3.3: コンテキスト認識コンピューティング
3.3.4: コンピュータビジョン
3.4: グローバルブロックチェーンAI市場：用途別
3.4.1: スマートコントラクト
3.4.2: 決済
3.4.3: データセキュリティ
3.4.4: ロジスティクス・サプライチェーン管理
3.4.5: ビジネスプロセス最適化
4. 2019年から2031年までの地域別市場動向と予測分析
4.1: 地域別グローバルブロックチェーンAI市場
4.2: 北米ブロックチェーンAI市場
4.2.1: タイプ別北米ブロックチェーンAI市場：機械学習、自然言語処理、コンテキスト認識コンピューティング、コンピュータビジョン
4.2.2: 北米ブロックチェーンAI市場（用途別）：スマートコントラクト、決済、データセキュリティ、物流・サプライチェーン管理、ビジネスプロセス最適化
4.3: 欧州ブロックチェーンAI市場
4.3.1: 欧州ブロックチェーンAI市場（技術別）：機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、コンテキスト認識コンピューティング、コンピュータビジョン
4.3.2: 欧州ブロックチェーンAI市場（用途別）：スマートコントラクト、決済、データセキュリティ、物流・サプライチェーン管理、ビジネスプロセス最適化
4.4: アジア太平洋（APAC）ブロックチェーンAI市場
4.4.1: アジア太平洋（APAC）ブロックチェーンAI市場（技術別）：機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、コンテキスト認識コンピューティング、コンピュータビジョン
4.4.2: アジア太平洋地域ブロックチェーンAI市場（用途別）：スマートコントラクト、決済、データセキュリティ、物流・サプライチェーン管理、ビジネスプロセス最適化
4.5: その他の地域ブロックチェーンAI市場
4.5.1: その他の地域ブロックチェーンAI市場（技術別）：機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、コンテキスト認識コンピューティング、コンピュータビジョン
4.5.2: その他の地域（ROW）ブロックチェーンAI市場：アプリケーション別（スマートコントラクト、決済、データセキュリティ、物流・サプライチェーン管理、ビジネスプロセス最適化）
5. 競合分析
5.1: 製品ポートフォリオ分析
5.2: 業務統合
5.3: ポーターの5つの力分析
6. 成長機会と戦略分析
6.1: 成長機会分析
6.1.1: タイプ別グローバルブロックチェーンAI市場の成長機会
6.1.2: アプリケーション別グローバルブロックチェーンAI市場の成長機会
6.1.3: 地域別グローバルブロックチェーンAI市場の成長機会
6.2: グローバルブロックチェーンAI市場における新興トレンド
6.3: 戦略分析
6.3.1: 新製品開発
6.3.2: グローバルブロックチェーンAI市場の生産能力拡大
6.3.3: グローバルブロックチェーンAI市場における合併・買収・合弁事業
6.3.4: 認証とライセンス
7. 主要企業の企業プロファイル
7.1: Cyware Labs
7.2: Core Scientific
7.3: NetObjex
7.4: Ai-Blockchain
7.5: Alpha Networks
7.6: Bext360
7.7: Blackbird.Ai
1. Executive Summary
2. Global Blockchain AI Market : Market Dynamics
2.1: Introduction, Background, and Classifications
2.2: Supply Chain
2.3: Industry Drivers and Challenges
3. Market Trends and Forecast Analysis from 2019 to 2031
3.1. Macroeconomic Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.2. Global Blockchain AI Market Trends (2019-2024) and Forecast (2025-2031)
3.3: Global Blockchain AI Market by Type
3.3.1: ML
3.3.2: NLP
3.3.3: Context-Aware Computing
3.3.4: Computer Vision
3.4: Global Blockchain AI Market by Application
3.4.1: Smart Contract
3.4.2: Payment
3.4.3: Data Security
3.4.4: Logistics & Supply Chain Management
3.4.5: Business Process Optimization
4. Market Trends and Forecast Analysis by Region from 2019 to 2031
4.1: Global Blockchain AI Market by Region
4.2: North American Blockchain AI Market
4.2.1: North American Blockchain AI Market by Type: ML, NLP, Context-Aware Computing, and Computer Vision
4.2.2: North American Blockchain AI Market by Application: Smart Contract, Payment, Data Security, Logistics & Supply Chain Management, and Business Process Optimization
4.3: European Blockchain AI Market
4.3.1: European Blockchain AI Market by Type: ML, NLP, Context-Aware Computing, and Computer Vision
4.3.2: European Blockchain AI Market by Application: Smart Contract, Payment, Data Security, Logistics & Supply Chain Management, and Business Process Optimization
4.4: APAC Blockchain AI Market
4.4.1: APAC Blockchain AI Market by Type: ML, NLP, Context-Aware Computing, and Computer Vision
4.4.2: APAC Blockchain AI Market by Application: Smart Contract, Payment, Data Security, Logistics & Supply Chain Management, and Business Process Optimization
4.5: ROW Blockchain AI Market
4.5.1: ROW Blockchain AI Market by Type: ML, NLP, Context-Aware Computing, and Computer Vision
4.5.2: ROW Blockchain AI Market by Application: Smart Contract, Payment, Data Security, Logistics & Supply Chain Management, and Business Process Optimization
5. Competitor Analysis
5.1: Product Portfolio Analysis
5.2: Operational Integration
5.3: Porter’s Five Forces Analysis
6. Growth Opportunities and Strategic Analysis
6.1: Growth Opportunity Analysis
6.1.1: Growth Opportunities for the Global Blockchain AI Market by Type
6.1.2: Growth Opportunities for the Global Blockchain AI Market by Application
6.1.3: Growth Opportunities for the Global Blockchain AI Market by Region
6.2: Emerging Trends in the Global Blockchain AI Market
6.3: Strategic Analysis
6.3.1: New Product Development
6.3.2: Capacity Expansion of the Global Blockchain AI Market
6.3.3: Mergers, Acquisitions, and Joint Ventures in the Global Blockchain AI Market
6.3.4: Certification and Licensing
7. Company Profiles of Leading Players
7.1: Cyware Labs
7.2: Core Scientific
7.3: NetObjex
7.4: Ai-Blockchain
7.5: Alpha Networks
7.6: Bext360
7.7: Blackbird.Ai
| ※ブロックチェーンAIは、ブロックチェーン技術と人工知能（AI）の統合を指します。この二つの技術が融合することで、より信頼性が高く、効率的なデータ管理と分析が可能になります。特に、ブロックチェーンの分散型台帳が持つ透明性や不変性は、AIの学習や推論のプロセスにおいて重要な役割を果たします。ブロックチェーンは取引の履歴を全て記録し、それを改ざんできない形で保持するため、データの信頼性を確保できます。そのため、AIは正確かつ信頼性の高いデータに基づいて学習することができ、より良い予測や意思決定を行うことが可能になります。 ブロックチェーンAIの概念にはいくつかの重要な要素があります。まず、データの共有が挙げられます。AIモデルのトレーニングには大量のデータが必要ですが、ブロックチェーンを使用することで、複数の組織が持つデータを安全に共有できます。これにより、AIはより多様なデータを学習することができ、結果として精度の高いモデルが生成されます。また、データのプライバシーにも配慮されています。ブロックチェーン上では、個人情報や機密情報を守るための暗号化技術が活用されるため、情報漏洩のリスクが低減されます。 ブロックチェーンAIの種類については、さまざまなアプローチがあります。一つの例として、予測分析があります。これにより、企業は市場動向や顧客の行動を予測し、より効果的な戦略を立てることができます。また、スマートコントラクトを利用した自動化もブロックチェーンAIの一部です。取引が特定の条件を満たした場合、自動的に実行されるプロセスを通じて、業務の効率化が図れます。さらに、AIを活用したリスク管理も重要です。金融分野では、異常検知や詐欺防止にAIが用いられ、これをブロックチェーン技術がさらに強化することができます。 ブロックチェーンAIの用途は非常に幅広いです。医療分野では、患者のデータを安全に保管し、AIを用いて診断支援や個別化医療の実現が期待されています。また、サプライチェーンにおいては、商品がどのように流通しているのかを追跡するためにブロックチェーンを用い、そのデータをAIが分析することで、効率的な在庫管理や需要予測が可能となります。金融サービスにおいては、AIが市場分析を行い、不正取引をリアルタイムで検出するシステムが構築されています。 関連技術としては、IoT（Internet of Things）やビッグデータも挙げられます。物のインターネット技術とブロックチェーンを組み合わせることで、IoTデバイスから集められたデータを安全に管理し、AIが効果的に分析することができます。ビッグデータに関しては、大量のデータを効率よく処理するためのアルゴリズムや技術が不可欠です。そのため、ブロックチェーンAIはこれらの関連技術と連携しながら、ますます進化していくことが予想されます。 このように、ブロックチェーンAIはデータの信頼性を向上させ、業務プロセスを効率化するための強力なツールです。今後、さまざまな分野での応用が進み、社会全体に新しい価値を提供することが期待されています。技術の進展と共に、ブロックチェーンAIは私たちの生活やビジネスに深く浸透していくことでしょう。 |
