AIガバナンス市場の規模、シェア、トレンド分析レポート：コンポーネント別（ソリューション、サービス）、展開形態別（オンプレミス、クラウド）、企業タイプ別（大企業、中小企業）、エンドユーザー業種別（ヘルスケア、政府・防衛、自動車、小売、金融サービス、その他のエンドユーザー業種）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、ラテンアメリカ）の予測、2026年～2034年

AIガバナンス市場の成長要因

AI意思決定における透明性への要求の高まり

IBM（Institute for Business Value）が実施した国際的な経営幹部へのアンケート調査によると、AIへの平均支出は今後3年間で4倍以上に増加すると予想されています。透明性は、公平性、信頼、偏見といった問題を軽減するための重要な促進要因と見なされており、これらの問題は近年ますます注目を集めています。AIの利用が増加するにつれて、データ管理に伴うリスクも高まります。例えば、IBMの調査によると、消費者の75%は企業に個人情報を預けることに以前ほど信頼を寄せておらず、81%の消費者は過去1年間で企業がデータをどのように利用しているかについてより懸念を抱くようになったと述べています。

AIガバナンスの需要に影響を与える主な要因の一つは、プライバシー、悪用、偏見に関する消費者の懸念の高まりです。AIガバナンスの主な目標の一つは、説明責任、監督、責任を確立するために、倫理的で透明性の高いAIを提供することです。さらに、AIの応用が拡大するにつれて、自動意思決定アルゴリズムによる偏見などの問題がますます緊急性を帯びてきています。人工知能（AI）多くの業界において、透明性の向上を求めることは、不透明性によって引き起こされる問題を軽減するために理にかなっている。

市場抑制

不十分なAI専門知識と能力

ほとんどの企業がAIに多額の投資を行っているものの、半数以上が戦略を実行するための社内スキルの強化を必要としている。AIスキルギャップに関する調査によると、米国と英国企業の93%がAIをビジネス上の優先事項と考えており、プロジェクトを計画中または既に実施中である。しかし、その半数以上（51%）が、戦略を実行するためにはより経験豊富なAI人材が必要であると認めている。AIプログラムの推進における最大の障害として挙げられたのは、資格のある人材の不足であり、次いで資金不足、適切なテクノロジーへのアクセス不足、有意義なデータの不足が挙げられた。

民間企業は、米国におけるAI人材不足を嘆くことに慣れてしまっている。テンセントによると、世界中で約30万人のAI専門家が働いているが、求人数は「数百万」に上るという。2018年のElement AIの推計によると、世界中でAI開発と研究に従事する博士号取得者2万2000人のうち、「研究から応用へとチームを組んで進めるのに十分な技術力」を持つのはわずか25%に過ぎない。

市場機会

政府による実施の拡大

世界は、人工知能（AI）と機械学習という2つの最も革新的なコンピューティング技術によって変革されつつあります。AIは、限られたリソースを効率的に活用し、複雑な問題に取り組むことで、今日可能なことの定義を塗り替えています。これは、世界各国の政府が景気低迷の中で、逼迫した予算を管理し、公共財政のニーズを満たすのに苦慮している状況下で特に重要です。オックスフォード・インサイトと国際開発研究センターが実施した、各国政府のAI導入準備状況に関する調査によると、AI分野は、堅調な経済、健全な政府政策、そして創造的なビジネスセクターを持つ国々によって支配されています。

シンガポール政府は、70の公共機関から公開されているデータセットをワンストップで提供する「data.gov.sg」を作成しました。これは、さまざまなアプリケーションプログラミングインターフェース（API）オプションからアクセスできます。さらに、このポータルでは、データがどのように使用できるかを示す情報や簡単な視覚化も提供しています。シンガポールのモデルAIガバナンスフレームワークの第2版では、倫理的なAI利用のためのアプリケーションを評価する際に、ガバナンスに加えて、利害関係者管理、運用管理、および人間の参加レベルを重視しています。

コンポーネントに関する洞察

世界のAIガバナンス市場は、ソリューションとサービスに二分される。

ソリューション分野は市場の主要な貢献者であり、予測期間中に年平均成長率（CAGR）31.90%を示すと推定されています。AIガバナンスソリューションの大部分はソフトウェアツールとプラットフォームで構成されています。AIガバナンス分野のベンダーは、あらゆる状況で生成されるすべてのAIモデルの展開、監視、ガバナンス、検証を自動化および標準化することで、顧客がAIと機械学習の力を活用できるソリューションとプラットフォームを提供しています。これらのテクノロジーは、金融サービス、保険、製薬、食品・飲料業界の多くの市場リーダーによって、AIソリューションを大規模に運用・規制し、予測可能で信頼性の高いビジネス成果を生み出すために使用されています。

AIガバナンス分野のベンダーは、マネージドサービスやプロフェッショナルサービスに加え、コンサルティング、インテグレーション、サポート、メンテナンスサービスを提供しています。これらのサービスは、企業プロセスの有効性を維持し、システムの信頼性を向上させ、インフラストラクチャを維持し、望ましくない予期せぬ運用コストを削減しながら事業拡大を促進するために必要な支援を提供します。AIガバナンスプラットフォームやソフトウェアの構築の難しさ、そしてそれらを顧客のITインフラストラクチャに統合する必要性から、インテグレーションサービスは急速に発展するでしょう。企業が選択するソリューションに関して、AIガバナンス分野のベンダーは特定の顧客サービスを提供しています。AIガバナンスソリューションの導入が進むにつれ、企業はソフトウェアのインテグレーション、インストール、展開、メンテナンス、アップグレードサービスを必要としています。

デプロイメントに関する洞察

世界のAIガバナンス市場は、クラウド型とオンプレミス型の2つに分けられる。

クラウド分野は市場への主要な貢献者であり、予測期間中に年平均成長率（CAGR）32.30%を示すと推定されている。 クラウドコンピューティングは、データ流入のための新たな媒体を提供することで、企業がデータ、アプリケーション、ワークロードを利用、共有、保存する方法を変革しました。企業は、クラウドおよびパブリッククラウドサービスに保存される膨大な量のデータを踏まえ、AIガバナンス戦略を見直す必要があります。AIや機械学習といった最先端技術のみが、クラウド規模での効果的なガバナンスを実現できます。クラウドベースのAI技術がもたらす機能の向上と拡張性により、クラウドに取り込まれるデータの自動的なクレンジング、分類、セキュリティが実現し、高品質、完全性、倫理的なデータ処理が保証されます。

従来のオンプレミスアーキテクチャでは、トラフィック管理とセキュリティは、物理的な場所やIPアドレスがほぼ固定されている単一のモノリシックネットワーク上のボトルネックに配置された複雑な物理機器によって処理されます。AIガバナンスにクラウドプロバイダーの利用を検討する際に企業が頻繁に指摘する主な問題の一つは、プログラムを制御できないことです。その代わりに、顧客は通常、レンタカーを借りるのと同じようにリース契約を結びます。このような完全な所有権の見込みに対する最良の代替手段は、オンプレミスソリューションです。オンプレミスAIガバナンスは所有権という利点を提供します。しかし、組織は、強化されたデータ保護の維持やソフトウェアの最新状態の維持など、それに伴うすべての義務を引き受ける準備をする必要があります。

エンドユーザーのインサイト

世界のAIガバナンス市場は、ヘルスケア、政府・防衛、自動車、小売、金融サービス、その他のエンドユーザー分野に二分される。

BFSIセグメントは市場への主要な貢献者であり、予測期間中に31.80%のCAGRを示すと推定されています。急速なデジタル化のおかげで、データは銀行、金融、保険業界で重要な役割を果たしています。2020年から2021年3月のLighticoの調査によると、回答者の63%がデジタルアプリケーションの使用に以前より積極的になった一方、消費者の82%は支店に直接行くことに不安を感じていました。これらの行動の変化は、銀行、金融、保険業界のデジタル化を加速させています。BFSI業界調査対象となったビジネスにおけるデジタル化に伴うデータ使用量の増加により、データガバナンスソリューションが現在必要とされている。例えば、ミシガン州に拠点を置くフラッグスター銀行は、2021年1月に、Accellionのファイル共有プログラムの欠陥が原因で発生したデータ漏洩を公表した。

AIは、医療従事者がより良い患者ケア、正確な診断、最適な治療計画を提供し、パンデミックへの備えを支援し、医療政策立案者への意思決定に関する情報提供や医療システム内での資源配分を支援するのに役立ちます。医療従事者と医療システムは、こうした技術がその可能性を最大限に発揮するためには、安全かつ効果的に運用できる環境について十分な知識を持つ必要があります。多くの政府もこれらの技術を開発・導入していますが、医療分野で使用される他の多くの情報技術と同様に、AI技術も主に企業や官民連携（PPP）によって設計されています。

政府における人工知能（AI）の活用事例は数多く存在する。AIは、国民と政府とのコミュニケーションを円滑にし、（仮想アシスタントを通じて）緊急サービス、医療、福祉などの分野における公共政策目標の達成を支援する。AIのロードマップを作成した人々は、具体的な目標よりも、むしろ指針となる概念に重点を置いていることが多い。G20諸国はそれぞれデジタル技術に関するガバナンス計画を策定しており、こうした違いは既に顕著になりつつある。

世界で最も技術的に発展した産業の一つが自動車産業です。自動車市場は、自動運転電気自動車の開発から生産現場への自律型ロボットの導入まで、収益拡大に向けて大きく進歩してきました。自動車技術にAIを大規模に導入することで、企業は量産車市場でのシェア拡大が可能になります。Capgeminiは、自動車メーカーが企業レベルでAIを大規模に導入する際に用いる要素を理解するために調査を実施しました。

小売業界は世界規模で大きな変革期を迎えています。顧客のデジタルリテラシーの向上に伴い、チャネル選択や購買行動も変化しています。データに関する懸念は、デジタル変革を推進する課題や不安を生み出しています。IBMは、小売業および消費財業界において、AIを活用したインテリジェントオートメーションの導入率が現在の40%から3年後には80%以上に上昇すると予測しています。小売業界ではサプライチェーン計画が最も急速な成長を遂げると予測される一方、消費財企業では製造業が最も大きな普及率を示すと見込まれています。

地域別分析

北米は主要な収益貢献地域であり、予測期間中に年平均成長率（CAGR）31.40%を示すと予想されています。過去数年間、人工知能および自動化システム（AI）戦略と政策を策定する目的は、AI技術の潜在的な負の影響から国民を保護することと、前向きなイノベーションと競争力を促進することのバランスを取ることでした。北米の企業、特に米国の企業は、競争優位性を維持するために、AI、機械学習、および深層学習技術を活用してきました。米国の確立された経済は、AIおよびガバナンスのベンダーが最先端技術に投資することを可能にしています。

アジア太平洋地域の市場動向

アジア太平洋地域は、予測期間中に年平均成長率（CAGR）31.85%を示すと予想されています。中国のAI研究は、より多くの中国の大手AI企業がオープンソースを採用し、イノベーションへの道が開かれるにつれて増加すると予測されています。既製の最適化されたフレームワークの助けを借りて、エンジニアは、基盤となる方法の詳細に囚われることなく、モデルの高レベル構造に集中することができます。成長市場向けの情報サービスをサポートするために、政府は5Gネットワ​​ークやデータセンターなどの「新しいインフラ」プロジェクトの建設を加速しています。政府は、中国のインターネット大手による人工知能の開発を促進してきました。

英国市場の動向

英国は大きな市場シェアを占めています。ビジネス、公共、社会の各分野において、英国における人工知能（AI）技術の発展は、機械が達成できることの限界を広げています。これらの技術はすでに幅広い産業や企業に浸透しており、プロセスやビジネスモデルに革命を起こし、最終的には経済発展と生産性の向上を促進する可能性を秘めています。政府は、より良い医療研究と疾病の発見、予防、治療の改善を目指す「大きな挑戦」を開始することで、機会を拡大することを目指しています。また、英国は、医療技術分野で設立されたAI企業の密度においてもヨーロッパでトップです。

ラテンアメリカの市場動向

本調査では、中東とアフリカも対象地域として取り上げています。ラテンアメリカのエネルギー、ヘルスケア、自動車産業では、人工知能技術の活用が予測されています。国際経済市場での競争力を維持するため、ラテンアメリカは公共部門と民間部門の両方でデジタル変革を進めています。ラテンアメリカ諸国が協力してAIの導入と応用を改善し、その潜在能力を最大限に引き出すことで、市場は活性化すると見込まれています。ラテンアメリカ諸国は、公共部門におけるAIを重点的に対象とした国家AI戦略、あるいは全体的な戦略に焦点を当てたAI戦略を策定しています。