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、点群）、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、自然言語処理、マシンビジョン）、エンドユーザー別（ヘルスケア、金融サービス、法律、小売、広告・メディア、自動車・運輸、農業、製造）、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）予測、2025年～2033年

人工知能（AI）市場の成長要因

高性能製品に対する需要の高まり

CPU、ASIC、FPGA、GPUなどのハードウェア部品を製造する企業のほとんどは、現在ソフトウェア分野に進出しています。FPGAは、高度なソフトウェア開発手法と互換性があり、設計ツールの最新動向により、アルゴリズムモデルの構築や整理を行うユーザーにも利用可能になっています。人工知能ハードウェアベースのソリューションは、消費電力、処理速度の遅さ、非効率性といった問題に対処するために利用できるようになりました。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とスケーラブルな並列処理機能を通じて、新しい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少数でした。しかし、IBM CorporationやIntel Corporationなどのベンダーは、人工知能チップセット競争優位性を獲得するために、動的なプロセスを同時に拡張する際の高いパフォーマンスを実現する。

AIシステムに関する研究開発の可能性

人工知能は、データの処理、音声言語の理解、物体の視覚的認識を行うために、アルゴリズムの層を利用しています。これらのアルゴリズムは、自動計算、推論、データ処理に活用されています。様々な最終用途アプリケーションに対して、より優れた、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、効率性と精度において欠点があります。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を改善するために、絶えず研究に取り組んでいます。

メーカーや技術開発者は、標準化されたアルゴリズムの開発に注力している。例えば、NVIDIAの従来のGPUは、音声認識や画像ラベリングに機械学習アルゴリズムを使用していた。しかし、この手法は精度と処理時間の面で改善が必要だった。そこで同社は、ビッグデータと計算能力を融合させることでアルゴリズムを改良し、これらの課題を克服した。その結果、機械やデバイスはより高い精度で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促進する原動力となっている。

市場抑制

相当量の実証データが必要

文字認識や画像認識のためのAIシステムを訓練するには大量のデータが必要となることが、業界の成長を阻害する大きな問題の一つです。さらに、このような大量のデータが蓄積されることで、データのトレーサビリティの問題が悪化します。FacebookやGoogleなどの企業は、画像認識アプリケーションに人工知能を使用しており、多くのデータへのアクセスを必要としています。加えて、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、データ不足のため、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訓練する方法はまだ開発段階にあり、今後10～12年で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がないことも、人工知能におけるもう一つの問題です。

市場機会

AI技術の活用に向けた政府の取り組みと投資の拡大

政府は、AIおよび関連技術の人気が高まり、導入が容易であることから、これらの技術への投資を強化している。政府機関、公共部門組織、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、さまざまな用途向けの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る。例えば、ハイデラバードにあるINAI（Intel AI）は、テランガーナ州政府、インテル・インディア、ハイデラバード国際情報技術大学（IIIT-H）、インド公衆衛生財団（PHFI）の共同努力により、2020年10月に設立された。同センターは、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を優先的に解決していく予定である。

データタイプに関する考察

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2つに分かれています。画像セグメントは市場への貢献度が最も高く、予測期間中に年平均成長率（CAGR）41.4%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、医療分野で画像取得サポートを改善し、身体部位の改良された画像を提供するために使用されています。AIを搭載した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が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、デジタル放射線撮影（DR）装置にインテリジェンスを提供します。

ソリューションに関する洞察

世界のAI市場は、ハードウェア、ソフトウェア、サービスの3つに分かれています。サービスセグメントは最大の市場シェアを占めており、予測期間中に年平均成長率（CAGR）49.2%で成長すると予想されています。インストール、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。新たに追加されたAI搭載サービスと機能であるIBM Watson AIOpsのローンチは、2020年5月にInternational Business Machines（IBM）社によって発表されました。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コスト効率と回復力を向上させます。AIサービスの市場は、顧客サービスサポートにおけるAIの利用により成長すると予想されています。

データストレージ容量、強力なコンピューティング能力、並列処理能力の着実な進歩により、AIベースのソフトウェア市場は拡大しており、ダイナミックなエンドユーザー分野においてハイエンドなAIソフトウェアが提供されています。米国に拠点を置く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プロバイダーであるLogMeIn, Inc.は、あらゆる分野で新規登録者数の著しい増加を経験しています。

テクノロジーに関する洞察

世界のAI市場は、ディープラーニング、機械学習、自然言語処理（NLP）、マシンビジョンに二分される。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、大量のデータに関連する困難を克服するのに役立つため、収益性の高い投資機会を提供します。多くの主要な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増やすために戦略的な動きをしています。たとえば、2019 年 12 月に、インテル コーポレーションは、イスラエルを拠点とする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. などの企業が提供するディープラーニング (ニューラル ネットワーク) ツールは、さまざまな AI トピックで AI をトレーニングします。リカレント ニューラル ネットワークも、時系列分析と予測でますます人気が高まっています。ディープラーニング アプリケーションは、リカレント ニューラル ネットワークです。

ビジネスAIの最も有名なトレンドの一つは、自動機械学習です。AutoMLは、面倒なモデリング作業を実行するために使用されます。例えば、Google LLCのAutoMLは、多くの反復作業を経て高い精度を達成しました。トレンドの機械学習アルゴリズムは、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。ビジネスインテリジェンス現在、プラットフォームには機械学習モデルを統合した組み込み分析機能が搭載されています。さらに、マイクロソフトは2018年5月に機械学習に特化したスタートアップ企業であるSemantic Machinesを買収し、スマートアシスタント「Cortona」向けに会話型AIを実装しました。

エンドユーザーのインサイト

世界のAI市場は、ヘルスケア、BFSI（銀行・金融サービス・保険）、法律、小売、広告・メディア、自動車・運輸、農業、製造業の6つの分野に分かれています。ヘルスケア分野は市場シェアが最も高く、予測期間中に年平均成長率（CAGR）49.9%で成長すると予想されています。対話型AIプラットフォームは、あらゆる用途で最も人気のあるアプリケーションの一つです。例えば、Google LLCは2020年4月にコールセンター向けに迅速対応型仮想エージェントを導入しました。ヘルスケア業界では、画像認識によって診断プロセスが大きく変化しました。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、脳卒中の可能性のある患者を医療専門家に警告するFDAの承認を取得しました。これらの要因が、予測期間中のヘルスケア分野の成長を牽引すると予想されます。

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に役立ちます。多くの金融機関が活用している重要なトレンドの一つが、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を自動化することが可能になります。

地域別分析

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占めており、予測期間中に年平均成長率（CAGR）49.3%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に人工知能技術を活用する動きが著しく拡大しています。例えば、2019年9月には、マイクロソフトの研究者と中国の資産運用会社である中国資産管理が共同で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社は、機械学習ベースのAIプラットフォームであるKRTI 4.0を提供しました。これは、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、ある施設で得られた教訓を組織全体に円滑に伝達するとともに、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年平均成長率（CAGR）33.20%で成長すると予想されています。人工知能アプリケーションの最前線は、北米市場でいち早くAIを採用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や顔認識・音声認識機能を備えたデジタル機器の普及といった消費者のトレンドは、この地域の成長を今後も後押しするでしょう。この市場は、AIソリューションやサービスを提供する北米企業への投資によって活性化されています。例えば、2018年8月、自動運転車のメーカーが使用するAPIを提供するScale Inc.は、EmbarkやLyftなどの企業から取得したデータをトレーニングするために1,800万米ドルを調達したと発表しました。

ベンチャーキャピタル、アクセル、インデックス Y Combinator が資金調達ラウンドを主導しました。この分野で最も重要なトレンドの 1 つは、音声認識に AI を使用することです。たとえば、米国の AI 企業 Globalme Localization Inc. は、米国のオーディオ企業 Sonos Inc. に方言とアクセントのオーディオ 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 か国からアクセントと音声データを収集しました。この統合の結果、同社は音声認識エンジンを微調整し、顧客の音声通話の品質を向上させることができました。ビジネスにおける仮想アシスタントは、主張を裏付ける応答を拡張および自動化し、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により、人工知能市場は全く新しいアプリケーション分野に拡大することができます。

欧州の市場動向

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。ビジネス向け仮想アシスタントは、クレーム対応の応答を拡張および自動化し、顧客満足度を高め、コストを削減します。たとえば、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普及が進むことで、人工知能市場がまったく新しいアプリケーション分野へと成長する道が開かれます。さらに、ドイツ内務大臣は、ドイツのセキュリティを強化するため、2020 年 1 月に 14 の空港と 134 の鉄道駅で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

ブラジルでは犯罪の増加に伴い治安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る。例えば、ブラジル政府は2020年3月、治安改善、監視強化、犯罪抑止を目的として、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た。サンパウロ市は、リアルタイム分析のためにドローン、スマートカメラ、分類アルゴリズムを戦略的に配置している。

中東・アフリカの市場動向

中東およびアフリカ諸国は、資産管理および資産運用にAIを導入している。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用資産予測保守ソフトウェアを提供している。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検出できる。通信および監視分野への投資の増加に伴い、機械学習アプリケーションの必要性が高まっている。監視および通信の開発に関して、ケニアやウガンダを含むいくつかのアフリカ諸国は、ファーウェイ・テクノロジーズなどの中国企業から資金とインフラの提供を受けている。トルコの国境警備には、顔認識とAIを搭載した約30機の国産ドローンが使用されている。