世界の AI ガバナンス市場規模は、2023 年に 1 億 7,186 万米ドルと評価されました。2032 年には 21 億 543 万米ドルに達し、予測期間 (2024 ～ 2032 年) にわたって32.1% の CAGRで成長すると予想されています。倫理的配慮、バイアス緩和、責任ある AI の使用に対する意識の高まりにより、AI ガバナンス フレームワークの需要が高まっています。政府、規制機関、組織は、倫理的な AI の開発、展開、使用を確保するためのガイドラインと標準を確立しようとしています。
AI ガバナンスは、機械学習 (ML) やその他の AI ベースのテクノロジーの倫理的な導入を促進する法的枠組みの構築を奨励しています。企業は、業務に人工知能 (AI) を統合して業務効率を高め、プロセス フローを自動化することでコストを削減するメリットを認識するようになっています。その結果、企業は生産性を高め、顧客サービスを変革するために自律プロセスを活用し始めています (たとえば、AI を搭載したチャットボットを通じて)。テクノロジーの進歩により、AI システムの実装がこれまで以上に容易かつ一般的になっていますが、その使用、特にアルゴリズムの偏りなどの問題に関して懸念が高まっています。画像や映画を作成する機能など、新しい AI 機能の開発によって倫理的問題が生じています。
| レポート指標 | 詳細 |
|---|---|
| 基準年 | 2023 |
| 研究期間 | 2020-2032 |
| 予想期間 | 2024-2032 |
| 年平均成長率 | 32.1% |
| 市場規模 | |
| 急成長市場 | アジア太平洋地域 |
| 最大市場 | 北米 |
| レポート範囲 | 収益予測、競合環境、成長要因、環境＆ランプ、規制情勢と動向 |
| 対象地域 |
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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、偏見といった最近注目を集めている問題を軽減するための重要な促進要因と見なされています。AI の使用が増えるにつれて、データ管理に関連するリスクも高まっています。たとえば、IBM の調査によると、消費者の 75% が企業に個人情報を預けることをあまり信頼しておらず、消費者の 81% が過去 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懸念が高ま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原因の 1 つは、プライバシー、誤用、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 1 つは、道徳的で透明性のある AI を実現し、説明責任、監督、責任を確立することです。さらに、多くの業界で人工知能 (AI)の適用が拡大しているため、自動化された意思決定アルゴリズムによる偏見などの問題はますます緊急性を高めています。不透明性によってもたらされる問題を軽減するために、より高い透明性を要求するのは理にかなっています。
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に社内スキルをさらに強化する必要があります。AI スキル ギャップに関する調査によると、米国と英国の企業の 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しているか、すでに運用中です。ただし、半数以上 (51%) が戦略を実行するには AI の経験豊富な人材が必要であると認めています。AI プログラムの推進に対する最大の障害は、有能な人材の不足であるとされ、資金不足、適切なテクノロジーへのアクセス、有意義なデータの不足がそれに続きました。
民間企業は、米国におけるAI人材の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、空きポジションは「数百万」あるという。エレメントAIの2018年の推定によると、世界中でAI開発と研究に携わる博士号取得研究者2万2000人のうち、「研究から応用までチームで協力できるほど技術に精通している」のはわずか25％だ。
世界は、最も革新的なコンピューティング技術である人工知能と機械学習によって変化しつつあります。不況の中で、世界中の政府が厳しい予算を管理し、公共財政のニーズを満たすために奮闘する中、AI は、少ないリソースを効率的に使用し、複雑な問題に取り組むことで、今日何が可能であるかを再定義しています。オックスフォード インサイトと国際開発研究センターによる、各国政府の AI 採用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、創造的なビジネス セクターを持つ国によって支配されています。
シンガポール政府は、70 の公的機関から公開されているデータセットのワンストップ ショップとして、「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 インターフェイス (API) オプションを介してアクセスできます。さらに、このポータルでは、データの使用方法を示す情報とシンプルな視覚化が公開されています。シンガポールのモデル AI ガバナンス フレームワークの 2 番目の反復では、倫理的な AI 使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、利害関係者の管理、運用管理、および人間の参加レベルが重視されています。
世界の AI ガバナンス市場は、コンポーネント、展開、エンドユーザー別にセグメント化されています。
コンポーネントに基づいて、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分かれています。
ソリューション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31.90％のCAGRを示すと予測されています。ソフトウェアツールとプラットフォームは、AIガバナンスソリューションの大部分を占めています。AIガバナンスセクターのベンダーは、あらゆるコンテキストで生成されたすべての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により、顧客がAIとMLの力を活用できるようにするソリューションとプラットフォームを提供します。これらのテクノロジーは、金融サービス、保険、製薬、食品飲料セクターの複数の市場リーダーによって使用され、AIソリューションを大規模に運用および規制し、予測可能で信頼性の高いビジネス結果を生み出しています。
AI ガバナンス分野のベンダーは、マネージド サービスとプロフェッショナル サービスのほか、コンサルティング、統合、サポート、保守サービスも提供しています。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、望ましくない予期しない運用コストを削減しながら拡張を促進するために必要な支援を提供します。統合サービスは、AI ガバナンス プラットフォームとソフトウェアを確立することが難しく、それらをクライアントの IT インフラストラクチャに統合する必要があるため、急速に発展します。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クライアント サービスを提供します。AI ガバナンス ソリューションの採用が増えているため、企業はソフトウェアの統合、インストール、展開、保守、アップグレード サービスを必要としています。
展開に基づいて、世界の AI ガバナンス市場はクラウドとオンプレミスに分かれています。
クラウド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 32.30% の CAGR を示すことが予測されています。 クラウド コンピューティングは、大量のデータを受け入れる新しい媒体を提供することで、企業がデータ、アプリ、ワークロードを活用、共有、保存する方法を変えました。企業は、クラウドやパブリック クラウド サービスに保存されている膨大な量のデータを考慮して、AI ガバナンス戦略を再評価する必要があります。AI や機械学習などの最先端のテクノロジーだけが、クラウド規模で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 テクノロジーがもたらす機能とスケーラビリティの向上により、取り込まれたデータのクラウドでの自動クレンジング、分類、セキュリティが可能になり、高品質、整合性、倫理的な取り扱いが保証されます。
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、主に静的な (物理的な場所と IP アドレスに関して) 単一のモノリシック ネットワーク上のチョーク ポイントに配置された複雑な物理機器によって処理されます。プログラムを制御できないという事実は、企業が AI ガバナンスにクラウド プロバイダーを使用することを検討する際に頻繁に指摘される主な問題の 1 つです。代わりに、顧客は通常、レンタカーを借りるときと同じようにリース契約に署名します。このような完全な所有権の見通し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 ガバナンスには所有権の利点があります。それでも、組織は、強化されたデータ保護の維持やソフトウェアを最新の状態に保つなど、それに伴うすべての義務を引き受ける覚悟が必要です。
エンドユーザーに基づいて、世界の AI ガバナンス市場は、ヘルスケア、政府および防衛、自動車、小売、BFSI、およびその他のエンドユーザー垂直分野に分かれています。
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。急速なデジタル化により、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3月から2021年3月に行われた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を使用する傾向が強くなり、消費者の82％が支店を直接訪問することに不安を感じていました。これらの行動の変化により、 BFSI業界のデジタル化が加速しています。調査対象のビジネスにおけるデジタル化によってデータ使用量が増加したため、データガバナンスソリューションが必要になりました。たとえば、ミシガン州に本拠を置くFlagstar Bankは、2021年1月にAccellionファイル共有プログラムの欠陥によって引き起こされたデータ侵害を明らかにしました。
AI は、医療従事者が患者ケアを改善し、診断を正確に行い、治療計画を最適化すること、パンデミックへの備えを支援すること、医療政策立案者に意思決定を指導すること、医療システム内でリソースを配分することに役立ちます。医療従事者と医療システムは、AI の技術がその可能性を完全に実現するためには、安全かつ効果的に機能する環境について十分な知識を持っている必要があります。多くの政府もこれらの技術を開発し、実装していますが、医療で使用される他の多くの情報技術と同様に、AI 技術は主に企業または官民パートナーシップ (PPP) を通じて設計されています。
政府には人工知能 (AI) のさまざまな用途があります。AI は、国民が政府とコミュニケーションをとり、公共政策の目標 (緊急サービス、健康、福祉などの分野) を達成するのに役立てることができます (仮想アシスタントを通じて)。AI のロードマップを作成した人々は、特定の目標ではなく、概念を導くことに集中することがよくあります。G20 諸国はそれぞれデジタル技術に関する異なるガバナンス計画を持っており、これらの違いはすでに明らかになっています。
世界で最も技術的に発展した産業の 1 つが自動車部門です。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ロボットの統合まで、潜在的な収益を生み出すために長い道のりを歩んできました。自動車技術に AI を組み込むことで、企業は量販車業界で市場シェアを獲得できるようになります。Capgemini は、自動車メーカーが企業レベルで AI を組み込む際に使用する要素を理解するために調査を行いました。
小売業界は世界規模で大きな変化を遂げています。顧客のデジタル リテラシーが高まるにつれて、チャネルの選択や購買行動は変化します。データに関する懸念は、デジタル変革を推進する問題や懸念を生み出します。小売および消費財業界では、AI 主導のインテリジェント オートメーションを導入する企業が、現在の 40% から 3 年後には 80% 以上に増加すると IBM は予測しています。小売業界ではサプライ チェーン プランニングが最も急速に成長すると予測され、消費財企業では製造業が最も大きな浸透を示すと予想されています。
世界の AI ガバナンス市場は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、LAMEA の 4 つの地域に分かれています。
北米は収益の主要貢献国であり、予測期間中に31.40%のCAGRを示すことが予想されています。過去数年間にわたる人工知能と自動化システム（AI）の戦略とポリシーの開発の目標は、AI技術の潜在的な悪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、競争で優位に立つためにAI、ML、ディープラーニング技術を使用してきました。この国の確立された経済により、AIとガバナンスのベンダーは最先端の技術に投資することができます。
アジア太平洋地域は、予測期間中に 31.85% の CAGR を示すと予想されています。中国の AI 研究は、より多くの大手中国 AI 企業がオープンソースを採用し、さらなるイノベーションへの扉を開くにつれて増加すると予測されています。事前に作成され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、基礎となる方法の詳細にこだわることなく、モデルの高レベル構造に集中できます。政府は、成長する市場向けの情報サービスをサポートするために、5G ネットワークやデータ センターなどの「新しいインフラストラクチャ」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。
英国は大きな市場シェアを誇っています。ビジネス、公共、社会の各分野では、英国における人工知能 (AI) 技術の発展により、機械が達成できる範囲が拡大しています。これらの技術はすでに幅広い業界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につながる可能性があります。政府は、より優れた医療研究と病気の検出、予防、治療の改善に向けた「グレート チャレンジ」を立ち上げ、機会を増やすことを目指しています。英国は、健康および医療技術分野で設立された AI 企業の密度でもヨーロッパでトップです。
ラテンアメリカ、中東、アフリカは、この調査で検討されている他の世界の地域です。ラテンアメリカのエネルギー、ヘルスケア、自動車産業は、人工知能技術を使用することが予測されています。国際経済市場で競争力を維持するために、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 の展開とアプリケーションを改善し、テクノロジーの可能性を最大限に引き出すことで、市場が活性化すると予想されます。ラテンアメリカ地域の国々は、公共部門での AI を正確にターゲットにするか、全体的な戦略に焦点を当てた国家 AI 戦略を持っています。
