人工知能（AI）市場の規模と見通し、2025-2033

2024年の世界の人工知能（AI）市場は2394.1億米ドルと評価され、2025年には3284.7億米ドルに成長し、2033年には41241.0億米ドルに達する見込みであり、予測期間（2025-2033年）の間に年平均成長率（CAGR）は37.20%に達すると予想されています。人工知能（AI）は、動物や人間が示す知能とは異なり、情報を認識し、合成し、推論する能力を持つ機械によって示されます。人工知能（AI）は、コンピュータサイエンスの一分野であり、人間の代わりに意思決定を行い、タスクを実行するツールの作成と管理に焦点を当てています。人工知能（AI）アルゴリズムは、現在、量子コンピュータやスーパーコンピュータにおけるAIアプリケーションなど、人間の理解を超えた知能基準に対してテストされています。このような人工知能技術の発展は、予測期間中に産業の成長を助けると期待されています。

ハードウェア部品を製造する企業の多くは、今やソフトウェアセクターに移行しています。FPGAsは、最近の設計ツールのトレンドにより、高度なソフトウェアプラクティスに対応し、アルゴリズムモデルを構築・整理する人々に利用可能になっています。人工知能（AI）に基づくハードウェアソリューションは、消費電力、処理速度の遅さ、非効率性の問題を解決するために提供されています。さらに、世界の人工知能（AI）市場が成熟するにつれて、予測的で効果的な自動化やスケーラブルな並列処理能力を通じて新たなビジネスモデルを開発する必要があります。エンドユーザーアプリケーションにおける消費電力の低減と高性能化のニーズが、ハードウェアベースの人工知能（AI）製品の必要性を生じさせました。しかし、過去数年でこれらのコンポーネントを開発した企業は非常に少なく、IBMやインテルなどの企業が競争優位性を得るために、動的プロセスを同時にスケーリングできる人工知能（AI）チップセットを生産し始めています。

人工知能（AI）は、データを処理し、音声言語を理解し、視覚的に物体を認識するためにアルゴリズムの層を使用します。これらのアルゴリズムは、自動計算、推論、データ処理に利用されます。様々なエンドユースアプリケーションに対して、より良く、より効果的なソリューションを提供するために、これらのアルゴリズムを向上させる必要性が高まっています。従来のアルゴリズムは効率性と精度に欠点があります。人工知能（AI）研究者は、さまざまなアプリケーション向けにアルゴリズムを改善するために常に取り組んでいます。製造業者や技術開発者は、標準化されたアルゴリズムの開発に注力しています。たとえば、NVIDIAの従来のGPUは、音声認識や画像ラベリングのために機械学習アルゴリズムを使用していました。このアプローチは精度やターンアラウンドタイムに課題を抱えていましたが、同社はビッグデータと計算能力を融合させてアルゴリズムを修正しました。その結果、機械やデバイスはより高い精度で機能し、人工知能（AI）コンピューティングと人工知能（AI）の発展を促進しています。

人工知能（AI）システムの文字や画像認識のためのトレーニングには大量のデータが必要であり、これが業界成長の大きな制約となっています。さらに、大量のデータのスタッキングにより、データの追跡可能性の問題が悪化しています。FacebookやGoogleなどの企業は、データへのアクセスを必要とする画像認識アプリケーションに人工知能（AI）を使用しています。医療業界では、X線画像における腫瘍を特定するために必要な情報が不足しています。人工知能（AI）における主要な課題は、利用可能なデータを活用して効果的な意思決定を行うことです。また、少ないデータでネットワークをトレーニングする方法はまだ開発中であり、今後10〜12年内に商業化されると予想されます。データ収集と要件に関する確立された基準が欠如していることも、人工知能（AI）に関する別の問題です。

政府は、人工知能（AI）と関連技術の人気の高まりと実装の容易さを受けて、投資を増加させています。政府機関や公共セクターの組織、NGOは、交通管理、道路・公共安全、政府記録のデジタル化など、さまざまなアプリケーションのために人工知能（AI）ベースのパイロットプログラムへの資金配分を開始しました。たとえば、インドのハイデラバードにあるINAI（Intel AI）は、2020年10月にテランガナ州政府、インテルインディア、ハイデラバード国際情報技術研究所（IIIT-H）、インド公衆衛生財団（PHFI）の共同努力によって設立されました。このセンターは、インドの医療とスマートモビリティ分野の課題に優先的に取り組みます。

アジア太平洋地域は、世界の人工知能（AI）市場において最も重要なシェアを持ち、予測期間中にCAGR49.3%で成長する見込みです。この地域では、金融および銀行関連データを保護するための人工知能（AI）技術の利用が大幅に増加しています。たとえば、2019年9月には、マイクロソフトの研究者と中国資産管理会社が協力してAIモデルを作成しました。このAIモデルは、大量のリアルタイムの金融取引データを分析します。また、インドのITサービスの大手プロバイダーであるインフォシスは、すべての組織レベルでの賢明な意思決定を可能にするために、機械学習に基づくAIプラットフォーム「KRTI 4.0」を提供しました。KRTI 4.0は、企業全体の意思決定支援ツールとして機能し、学んだ教訓を一つの施設から全組織にシームレスに移転し、分析知識を迅速化します。

北米は、予測期間中にCAGR33.20%で成長すると予想されています。アメリカやカナダなどの国々は、北米市場において早期に人工知能（AI）アプリケーションを導入した国であり、オンラインショッピングや顔認識および音声認識機能を持つデジタルデバイスの普及がこの地域の成長を支えています。北米の人工知能（AI）ソリューションやサービスを提供する企業への投資も市場を後押ししています。たとえば、2018年8月、スケール社は自動運転車の製造業者が使用するAPIの提供を行い、エンバークやリフトなどの企業から取得したデータのトレーニングのために1800万米ドルを調達しました。この資金調達ラウンドでは、ベンチャーズ、アクセル、インデックスYコンビネーターがリードしました。

人工知能（AI）による音声およびスピーチ認識の利用は、地域の重要なトレンドの一つです。たとえば、アメリカのAI企業であるグローバルミー・ローカリゼーション社は、アメリカのオーディオ企業であるソノス社に方言やアクセントの音声データへのアクセスを提供しました。ソノス社は、スマートホームアシスタントをワイヤレススピーカーに統合する前に、3か国からアクセントやスピーチデータを収集しました。この統合により、同社はスピーチ認識エンジンを微調整し、顧客の音声通話の質を向上させることができました。ビジネスにおけるバーチャルアシスタントは、請求をサポートするために反応をスケール化・自動化し、顧客満足度を高め、コストを削減します。この地域での生体認証の利用拡大は、人工知能（AI）市場がまったく新しいアプリケーション分野に拡大する道を開いています。

ヨーロッパも予測期間中に大きく成長すると予測されています。ビジネスのバーチャルアシスタントは、請求をサポートするために反応をスケール化・自動化し、顧客満足度を高め、コストを削減します。たとえば、ボーダフォン社（イギリス）は、顧客からの問い合わせに対してチャットボット「TOBi」を導入した後、顧客体験を約68%向上させました。この地域での生体認証の採用が進むことで、人工知能（AI）市場はまったく新しいアプリケーション分野に成長する可能性があります。また、ドイツの内務大臣は、2020年1月にドイツの空港14か所と134か所の鉄道駅で生体認証アプリケーションを実施する計画を発表しました。

ブラジルでは犯罪活動の増加により、セキュリティシステムが強化され、人工知能（AI）アプリケーションの使用が促進されています。たとえば、ブラジル政府は2020年3月にバイーア州およびサンパウロ州全体に106台のスマートカメラを設置し、セキュリティを改善し、監視を強化し、犯罪を抑制しました。サンパウロ市には、戦略的に配置されたドローン、スマートカメラ、およびリアルタイム分析のための分類アルゴリズムが導入されています。中東およびアフリカの国々では、資産および富の管理に人工知能（AI）が導入されています。たとえば、イスラエルのスタートアップであるPresensoは、クラウドホスト型の産業資産予知保全ソフトウェアを提供しています。機械学習技術により、産業メーカーはセンサーデータの異常を発見できます。また、ケニアやウガンダなどのいくつかのアフリカ諸国は、監視と通信の発展のために、中国企業からの資金とインフラを受けています。

世界の人工知能（AI）市場は、画像、動画、テキスト、音声、時系列、およびポイントクラウドに分かれています。画像セグメントは市場に最も大きく貢献し、予測期間中にCAGR41.4%で成長すると予想されています。人工知能（AI）ベースのソフトウェアは、医療分野において画像取得支援を向上させ、身体の一部の改良された画像を提供するために使用されます。人工知能（AI）による革新的な診断製品が市場に導入されており、予測期間中にこのセグメントの市場シェアを増加させると期待されています。たとえば、Agfa Radiology Solutionsは、デジタルX線（DR）機器に知性を与えるために、ハードウェアと人工知能（AI）ベースのソフトウェアの独自の組み合わせを使用したSmartXRポートフォリオのリリースを2020年に発表しました。

世界の人工知能（AI）市場は、ハードウェア、ソフトウェア、サービスに分かれています。サービスセグメントは、市場シェアが最も高く、予測期間中にCAGR49.2%で成長すると予想されています。人工知能（AI）サービスには、インストール、統合、メンテナンス、サポートプロジェクトが含まれます。国際ビジネスマシーンズ（IBM）社は、2020年5月に企業自動化のために設計された新たに追加された人工知能（AI）ベースのサービスおよび機能を発表しました。これらのサービスは、ITインフラのコスト効率と耐久性を向上させることを目的としています。顧客サービスサポートにおける人工知能（AI）の利用により、AIサービス市場は成長すると予測されています。

人工知能（AI）ベースのソフトウェア市場は、データストレージ容量の向上、高性能コンピューティング、並列処理能力の向上により拡大しています。これにより、動的エンドユーザー分野で高性能な人工知能（AI）ソフトウェアが提供されています。アメリカのLogMeIn社は、SaaS（Software-as-a-Service）およびクラウドベースの顧客エンゲージメント、リモート接続、コラボレーションサービスを提供しており、新規サインアップが大幅に増加しています。

世界の人工知能（AI）市場は、深層学習、機械学習、自然言語処理（NLP）、および機械視覚に分かれています。深層学習セグメントは市場に最も大きく貢献し、予測期間中にCAGR36.8%で成長すると予想されています。深層学習は、大量のデータに関連する課題を克服するのに役立つため、投資機会を提供します。多くの主要なテクノロジー企業は、深層学習技術の知識を高めるための戦略的な動きを見せています。たとえば、インテル社は、イスラエルの深層学習企業であるHabana Labs社を2019年12月に買収しました。深層学習（ニューラルネットワーク）ツールは、さまざまな人工知能（AI）トピックに関するAIのトレーニングのために、Ward Systems GroupやNeuroDimensionなどの企業によって提供されています。再帰型ニューラルネットワークも、時系列分析や予測においてますます人気を集めています。

Report Coverage & Structure

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報告書の構造概要

この報告書は、人工知能（AI）市場に関する詳細な分析を提供しており、いくつかの論理的なセクションに分かれています。以下に、各セクションの概要を示します。

1. イントロダクション

最初のセクションでは、報告書の目的や研究範囲が説明されており、人工知能（AI）市場の理解に必要な基本情報が提供されています。

• エグゼクティブサマリー: 市場の主なポイントやトレンドの要約。
• 研究の目的: 研究の目的と意義。
• 制限と仮定: 分析の制約条件と仮定。

2. 市場機会評価

このセクションでは、人工知能（AI）市場の成長機会について分析されています。

• 新興地域/国: 成長が期待される地域や国。
• 新興企業: 市場で注目される企業のリスト。
• 新興アプリケーション/エンドユース: 新たな利用ケースやアプリケーションの分析。

3. 市場トレンドとドライバー

市場の動向や成長を促進する要因、または警告要因が議論されています。

• 市場の推進要因: 成長を促す主要な要因の詳細。
• 市場の警告要因: リスクや課題に関する考察。
• 最新のマクロ経済指標: 経済全体の影響を評価。
• 地政学的影響: 政治的要因が市場に与える影響。
• 技術的要因: 技術革新の影響。

4. 市場評価

市場の構造を評価するための分析ツールが提供されています。

• ポーターのファイブフォース分析: 競争環境の理解。
• バリューチェーン分析: 価値創造のプロセスを評価。

5. 規制フレームワーク

各地域における規制の状況が詳しく述べられています。

• 北米
• ヨーロッパ
• アジア太平洋（APAC）
• 中東およびアフリカ
• ラテンアメリカ（LATAM）

6. ESGトレンド

環境、社会、ガバナンス（ESG）に関連するトレンドが分析されています。

7. グローバル人工知能（AI）市場サイズ分析

人工知能（AI）市場の規模と成長予測が詳細に示されており、データタイプ、ソリューション、技術、エンドユーザーによる分析が行われています。

• データタイプ: 画像、動画、テキスト、音声、時系列、ポイントクラウドによる分類。
• ソリューション: ハードウェア、ソフトウェア、サービスによる分析。
• 技術: ディープラーニング、機械学習、自然言語処理（NLP）、機械視覚。
• エンドユーザー: ヘルスケア、金融、法律、小売、広告、運輸、農業、製造業による分析。

8. 地域別市場分析

北米、ヨーロッパ、アジア太平洋など各地域の市場についての詳細な分析が行われています。

• 北米市場分析: データタイプ、ソリューション、技術、エンドユーザーごとの詳細。
• ヨーロッパ市場分析: 同様に、各国（英国、ドイツ、フランスなど）の市場も分析。
• APAC市場分析: アジア太平洋地域の市場動向。

この報告書は、人工知能（AI）市場に関する包括的な情報を提供し、関心のある利害関係者や意思決定者にとって価値のあるリソースとなるでしょう。

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