人工知能（AI）市場規模、シェア、トレンド分析レポート：データタイプ別（画像、動画、テキスト、音声、時系列、ポイントクラウド）、ソリューション別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、テクノロジー別（ディープラーニング、機械学習、NLP、マシンビジョン）、エンドユーザー別（医療、BFSI、法律、小売、広告・メディア、自動車・輸送、農業、製造）、地域別（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東・アフリカ、ラテンアメリカ）予測、2025～2033年

人工知能（AI）市場の成長要因

高性能製品への需要の高まり

CPU、ASIC、FPGA、GPUなどのハードウェア部品を製造している企業のほとんどは、現在ソフトウェア部門に参入しています。FPGAは、近年の設計ツールのトレンドにより、高度なソフトウェア技術と互換性を持ち、アルゴリズムモデルを体系化・構築する人々が利用できるようになりました。消費電力、処理速度の低下、非効率性といった問題に対処するために、人工知能ハードウェアベースのソリューションが利用可能になっています。さらに、世界的な人工知能（AI）市場が成熟するにつれ、予測的で効果的な自動化とスケーラブルな並列処理機能を備えた新しいビジネスモデルの開発が求められています。エンドユーザーアプリケーションにおける低消費電力と高性能への需要が、ハードウェアベースの人工知能製品の必要性につながりました。過去数年間、これらのコンポーネントを開発した企業はごくわずかです。しかし、IBM社やIntel社などのベンダーは、競争優位性を獲得するために、動的なプロセスの同時スケーリングにおいて高いパフォーマンスを実現する人工知能チップセットの製造を開始しています。

AIシステムの研究開発の可能性

人工知能は、データの処理、音声言語の理解、物体の視覚認識のために、多層的なアルゴリズムを使用しています。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ています。様々な最終用途アプリケーション向けに、より優れた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強化する必要性が高まっています。従来のアルゴリズムは、効率性と精度の点で欠点があります。人工知能の研究者は、様々なアプリケーション向けにアルゴリズムの改善に絶えず取り組んでいます。

メーカーや技術開発者は、標準化されたアルゴリズムの作成に注力しています。例えば、NVIDIAの従来のGPUは、音声認識と画像ラベル付けに機械学習アルゴリズムを使用していました。このアプローチでは、精度と処理時間の短縮が必要でした。同社は、ビッグデータと計算能力を融合することでアルゴリズムを改良し、これらのダイナミクスを変化させました。その結果、機械やデバイスはより正確に動作するようになり、これがAIコンピューティングと人工知能の発展を加速させています。

市場の制約

大量の実証データが必要

文字認識や画像認識のためのAIシステムの学習に大量のデータが必要であることは、業界の成長を阻害する大きな課題の一つです。さらに、大量のデータの蓄積によって、データのトレーサビリティの問題はさらに悪化します。FacebookやGoogleなどの企業は、大量の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を活用しています。さらに、医療業界では、X線画像から腫瘍を特定するために必要な情報が不足しています。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は、データの不足により、人工知能における主要な課題となっています。さらに、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段階にあり、今後10～12年以内に商用化されると予想されています。データ収集と要件に関する確立された標準の欠如も、人工知能におけるもう一つの課題です。

市場機会

AI技術活用に向けた政府の取り組みと投資の増加

政府は、AIおよび関連技術の人気の高まりと導入の容易さから、それらへの投資を強化しています。政府機関、公共部門の組織、NGOは、交通管理、道路および公共の安全、政府記録のデジタル化など、様々な用途を対象としたAIベースのパイロットプログラムに資金を割り当て始めています。例えば、ハイデラバードに拠点を置くINAI（Intel AI）は、テランガナ州政府、Intel India、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）の共同の取り組みにより、2020年10月に設立されました。このセンターは、インドのヘルスケアおよびスマートモビリティ分野における課題に重点的に取り組んでいきます。

地域別インサイト

アジア太平洋地域は、世界の人工知能（AI）市場における最大のシェアを占めており、予測期間中に49.3%の年平均成長率（CAGR）で成長すると予想されています。この地域では、金融および銀行関連データのセキュリティ確保を目的とした人工知能技術の活用が大幅に増加しています。例えば、2019年9月には、Microsoftの研究者と中国のファンド運用会社China Asset Managementが協力してAIモデルを開発しました。このAIモデルは、膨大な量のリアルタイム金融取引データを分析しています。

さらに、インドの大手ITサービスプロバイダーであるInfosys Limitedは、KRTI 4.0と呼ばれる機械学習ベースのAIプラットフォームを提供しました。このプラットフォームは、組織のあらゆるレベルで賢明な意思決定を可能にします。 KRTI 4.0は、企業全体の意思決定支援ツールとして機能することを目的としており、ある施設から組織全体への学習成果のシームレスな伝達を促進し、分析知識の蓄積を加速させます。

北米の市場動向

北米は、予測期間中に33.20%のCAGRで成長すると予想されています。人工知能（AI）応用の最前線は、北米市場で早期導入を果たした米国やカナダなどの国々です。オンラインショッピングなどの消費者動向や、顔認識・音声認識機能を備えたデジタルデバイスの普及は、この地域の成長を引き続き牽引するでしょう。市場は、AIソリューションとサービスを提供する北米企業への投資によって活性化しています。例えば、2018年8月、自動運転車メーカーが利用するAPIプロバイダーであるScale Inc.は、EmbarkやLyft, Inc.などの企業から取得したデータを学習させるために1,800万米ドルを調達したと発表しました。

この資金調達ラウンドは、Ventures、Accel、Index Y Combinatorが主導しました。この分野で最も重要なトレンドの一つは、音声認識へのAIの活用です。例えば、アメリカのAI企業Globalme Localization Inc.は、アメリカのオーディオ企業Sonos Inc.に、自社の方言とアクセントの音声コレクションへのアクセスを提供しました。Sonos Inc.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カ国からアクセントと音声データを収集しました。この統合により、Sonosは音声認識エンジンを微調整し、顧客の音声通話品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、クレームを裏付けるための対応を拡張・自動化することで、顧客満足度の向上とコスト削減を実現しています。この地域における生体認証の利用拡大は、人工知能市場を全く新しい応用分野へと拡大させる可能性を秘めています。

ヨーロッパの市場動向

ヨーロッパは予測期間中に大幅な成長が見込まれています。ビジネス向けバーチャルアシスタントは、クレーム対応の対応を自動化・拡張することで、顧客満足度の向上とコスト削減を実現しています。例えば、Vodafone Limited（英国）は、顧客からの問い合わせに対応するチャットボット「TOBi」を導入したことで、顧客体験を約68%向上させました。この地域における生体認証の導入拡大は、人工知能市場が全く新しい応用分野へと成長していく道筋を示しています。さらに、ドイツ内務大臣は2020年1月、ドイツのセキュリティ強化のため、14の空港と134の鉄道駅に生体認証アプリケーションを導入する計画を発表しました。

ブラジルの市場動向

ブラジルでは、犯罪活動の増加に伴いセキュリティシステムが強化されており、AIアプリケーションの活用が促進されています。例えば、ブラジル政府は2020年3月、バイーア州とサンパウロ州全域に106台のスマートカメラを設置し、治安の向上、監視の強化、犯罪抑止を目指しました。サンパウロ市は、ドローン、スマートカメラ、そしてリアルタイム分析のための分類アルゴリズムを戦略的に配置しています。

中東およびアフリカの市場動向

中東およびアフリカ諸国は、資産管理およびウェルスマネジメントにAIを導入しています。例えば、イスラエルのスタートアップ企業Presensoは、クラウドホスト型の産業資産予測保守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内の異常を発見することができます。通信および監視分野への投資増加に伴い、機械学習アプリケーションの必要性が高まっています。ケニアやウガンダを含むいくつかのアフリカ諸国は、監視および通信分野の発展のために、華為技術（Huawei Technologies Co., Ltd.）などの中国企業から資金とインフラの提供を受けています。トルコでは、国境警備のために、顔認識機能とAIを搭載した約30機の現地製ドローンが使用されています。

データタイプに関する洞察

世界の人工知能（AI）市場は、画像、動画、テキスト、音声、時系列、点群の4つに分類されます。画像セグメントは市場への貢献度が最も高く、予測期間中に41.4%のCAGRで成長すると予想されています。AIベースのソフトウェアは、医療分野において、画像取得支援の改善や身体部位の即興画像の提供に利用されています。AIを活用した革新的な診断製品が市場に投入されており、予測期間中にAIセグメントの市場シェアを拡大​​すると予想されています。例えば、Agfa Radiology Solutionsは2020年にSmartXRポートフォリオのリリースを発表しました。これは、ハードウェアとAI搭載ソフトウェアの独自の組み合わせを採用し、デジタルラジオグラフィー（DR）機器にインテリジェンスをもたらします。

ソリューションインサイト

世界の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最大の市場シェアを占め、予測期間中は年平均成長率（CAGR）49.2%で成長すると予想されています。導入、統合、保守、サポートプロジェクトは、人工知能サービスに含まれます。IBMは2020年5月、新たに追加されたAI搭載のサービスと機能であるIBM Watson AIOpsのリリースを発表しました。これらのサービスは、エンタープライズオートメーション向けに設計されており、ITインフラストラクチャの費用対効果と回復力を向上させます。 AIサービスの市場は、カスタマーサービスサポートにおけるAIの活用により拡大すると予想されています。

AIベースのソフトウェア市場は、データストレージ容量、強力なコンピューティング、並列処理機能の着実な進歩により拡大しており、ダイナミックなエンドユーザー市場においてハイエンドのAIソフトウェアを提供しています。米国に拠点を置き、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するLogMeIn, Inc.は、新規契約が全般的に大幅に増加しています。

テクノロジーインサイト

世界のAI市場は、ディープラーニング、機械学習、NLP、マシンビジョンの4つに分かれています。ディープラーニングセグメントは市場への最大の貢献者であり、予測期間中に36.8%のCAGRで成長すると予想されています。ディープラーニングは、大量データに伴う課題の克服に役立つため、収益性の高い投資機会を提供します。多くの大手テクノロジー企業は、ディープラーニング技術に関する知識を深めるために戦略的な動きを見せています。例えば、2019年12月、Intel Corporationはイスラエルに拠点を置くディープラーニング企業Habana Labs Ltd.を買収しました。Ward Systems Group, Inc.やNeuroDimension, Inc.といった企業は、様々なAIトピックに関するAIのトレーニングにディープラーニング（ニューラルネットワーク）ツールを提供しています。リカレントニューラルネットワークは、時系列分析や予測にもますます普及しています。ディープラーニングのアプリケーションの一つが、リカレントニューラルネットワークです。

ビジネスAIのトレンドとして最もよく知られているのは、自動機械学習です。AutoMLは、面倒なモデリングタスクを実行するために使用されます。例えば、Google LLCのAutoMLは、多くの反復処理を経て高い精度を達成しました。トレンドとなっているMLアルゴリズムは、多くの企業で意思決定プロセスを強化するために使用されています。現在、すべてのビジネスインテリジェンスプラットフォームには、統合された機械学習モデルを備えた分析機能が組み込まれています。さらに、Microsoftは2018年5月に機械学習に特化したスタートアップ企業Semantic Machinesを買収し、Cortonaスマートアシスタントに会話型AIを実装しました。

エンドユーザーインサイト

世界のAI市場は、ヘルスケア、BFSI、法律、小売、広告・メディア、自動車・運輸、農業、製造業に分かれています。ヘルスケア分野は最も高い市場シェアを誇り、予測期間中は年平均成長率（CAGR）49.9%で成長すると予想されています。会話型AIプラットフォームは、あらゆるエンドユーザー層で最も人気のあるアプリケーションの1つです。例えば、Google LLCは2020年4月にコールセンター向けのRapid Response Virtual Agentを導入しました。ヘルスケア業界では、画像認識によって診断プロセスが変革されています。さらに、英国に拠点を置くAI企業DeepMindは、眼疾患の診断において医療専門家と同等の精度を持つニューラルネットワークを開発しました。 Viz.ai, Inc.は、CTスキャンを分析し、脳卒中の疑いのある患者を医療専門家に警告するためのFDA承認を取得しました。これらの要因は、予測期間中にヘルスケア分野を牽引すると予想されています。

AIは、将来の結果を予測し、過去の傾向を分析することで、銀行や金融機関がマネーロンダリング対策のパターンを検出し、不正行為を特定するのを支援します。多くの金融機関が活用している重要なトレンドの一つは、認知プロセス自動化です。これにより、請求管理など、エラーが発生しやすい金融サービスの自動化が可能になります。