生成AI市場 サイズと展望 2025-2033

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生成AI市場の成長要因

クラウドストレージのイノベーション

クラウドストレージのイノベーションは、高度なAIモデルの開発、学習、展開に必要なインフラストラクチャと計算能力を提供することで、生成AI市場を大きく牽引しています。生成AIモデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、膨大なデータセットと計算リソースを必要とします。例えば、GPT-3の学習には約3.14 * 10^23 FLOPSの演算量と1.6ペタバイトのデータが必要でした。Amazon S3などのクラウドストレージソリューションは、これらの膨大なデータセットを処理するためのスケーラブルで費用対効果の高いストレージを提供し、高い耐久性と可用性を確保します。

さらに、クラウドプロバイダーは、生成AIモデルの効率的な学習と展開に不可欠な、高性能GPUやAIアクセラレータなどの強力なコンピューティングリソースを提供しています。AI技術の普及に伴い、AIに特化したコンピューティングリソースの需要は大幅に増加すると予想されています。クラウドストレージとコンピューティングにおけるこのイノベーションはAIを民主化し、高価なハードウェアやインフラを持たない企業や個人でもAIを利用できるようにしました。その結果、様々な業界で生成AIの急速な開発と導入が促進され、市場の成長がさらに加速しています。

政府の取り組み

政府の取り組みは、技術開発と導入を促進することで、世界の生成AI市場を大きく牽引しています。多くの政府が、様々な業界におけるエンドユーザーによる生成AI技術の開発を支援しています。例えば、2022年8月、米国一般調達局（GSA）は、生成AIと機械学習を活用して調達プロセスを強化し、調達動向に関する明確な洞察と予測を提供しました。

同様に、中国政府も生成AIに強い関心を示しており、特にCOVID-19後のイノベーションに向けた新たな資金提供イニシアチブを通じて、その関心は高まっています。2023年1月、中国のテクノロジー企業は政府の支援を受け、地域の嗜好や政治的背景に合わせたAI技術の開発を開始しました。地方自治体は、中国共産党が支援する研究機関であるIDEAを通じて、数多くのプロジェクトに投資しています。

これらの取り組みは、生成AI技術の発展に政府の支援が不可欠であり、ひいては市場の成長と世界的な普及を促進することを示しています。

市場の制約

データ侵害

データ侵害は、学習と運用に膨大な量のデータを必要とするため、生成AI市場を大きく制約し、データのプライバシーとセキュリティに関する懸念を引き起こしています。IBMによると、2022年のデータ侵害の平均コストは435万ドルに達し、米国企業の平均コストは944万ドルと最も高くなっています。生成AIモデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、個人データ、著作権で保護された資料、機密のビジネス情報などの機密情報を含むことが多い大規模なデータセットで学習されます。これらのデータセットへの不正アクセスは、深刻なプライバシー侵害や法的措置につながる可能性があります。

ガートナーの調査によると、2025年までにAIに対するサイバー攻撃の30%がトレーニングデータまたはモデルを標的とすると予測されており、セキュリティリスクの増大が浮き彫りになっています。さらに、生成AIがディープフェイクの生成、誤情報の拡散、有害コンテンツの作成に悪用される可能性は、政策立案者や一般市民の間で懸念を引き起こしています。これらのリスクは、監視や規制の強化につながり、生成AI技術の開発と導入を阻害する可能性があります。

これらのリスクを軽減するため、企業はデータの匿名化、暗号化、安全なストレージソリューションといった堅牢なデータガバナンスとセキュリティ対策に投資しています。しかし、関連するデータの複雑さと規模の大きさから、完全な保護は困難です。データ侵害に対処し、生成AIの責任ある利用を確保することは、社会の信頼を獲得し、この技術の潜在能力を最大限に引き出すために不可欠です。

市場機会

大規模言語モデル（LLM）の高速化

大規模言語モデル（LLM）の高速化は、世界の生成AI市場にとって大きな機会となります。OpenAIのGPT-3やAnthropicのConstitutional AIなどのLLMは、膨大なデータセットで学習し、人間のようなテキスト、コード、画像、その他のコンテンツを生成するAIシステムです。LLMの近年の進歩は、高品質で一貫性があり、文脈に関連性のあるコンテンツを生成する能力を実証しています。例えば、1,750億を超えるパラメータを持つGPT-3は、様々な自然言語処理タスクにおいて、顕著な精度で優れた性能を発揮します。

LLMの急速な発展は、GPUやクラウドコンピューティングプラットフォームなどの強力な計算リソースの利用可能性の向上によって推進されています。Nvidiaによると、AI専用の計算リソースの需要は2020年から2024年にかけて25倍に増加すると予測されています。この成長はLLMのトレーニングと導入を促進し、コンテンツ生成、クリエイティブライティング、コード開発、パーソナライズされたコミュニケーションといった新たなビジネスチャンスを生み出します。

例えば、コンテンツ作成にLLMを活用する企業であるJasper.aiは、2022年に1億2,500万ドルの資金調達を達成し、この技術への投資の増加を浮き彫りにしています。さらに、LLMをコンピュータービジョンや音声認識などの他のAI技術と統合することで、より高度な生成アプリケーションが実現可能となります。 LLM が進化し、よりアクセスしやすくなるにつれて、さまざまな分野の企業がこれらのモデルを活用して自社の製品、サービス、業務を強化し、生成 AI 市場の大幅な成長を促進することが期待されます。

セグメント分析

コンポーネント別

市場はソフトウェアとサービスに分類されます。ソフトウェアカテゴリーは、予測期間中に最も高い収益を生み出すと予想されています。この成長は、不正防止、正確な見積もり、予期せぬ結果の軽減、データプライバシーの強化といった要因によって推進されています。堅牢な機械学習（ML）モデルが生成AIソフトウェアを強化することで、ファッション、エンターテインメント、輸送などの業界は大きなメリットを享受できるでしょう。

例えば、H&MやAdidasといったファッション業界の大手企業は、生成AIを活用して衣料品や靴をデザインし、独自の生地やプリントパターンを効率的に作成しています。このアプローチは、デザインプロセスを加速させるだけでなく、より革新的でカスタマイズされた製品の提供を可能にします。生成AIソフトウェアは進化を続けており、様々な分野での応用が拡大し、ソフトウェアセグメントの収益の大幅な成長を促進すると予想されています。

エンドユーザー別

市場は、メディア・エンターテインメント、BFSI、IT・通信、ヘルスケア、自動車、ゲーム、その他に分類されています。メディア・エンターテインメント分野は大幅な成長が見込まれています。この分野における生成AIの導入拡大は、よりインパクトのあるパーソナライズされた広告キャンペーンを作成できるという点が原動力となっています。例えば、2023年1月、アメリカの大手インターネットメディア、ニュース、エンターテインメント企業であるBuzzFeed, Inc.は、OpenAIのAIツールを活用してコンテンツ提供を強化・カスタマイズする計画を発表しました。この動きは、カスタマイズされた魅力的な体験を提供するための生成AI技術に対する需要の高まりを浮き彫りにしています。生成AIの進化に伴い、メディアとエンターテインメントの未来を形作る上での役割は拡大し、このセグメントの市場成長を促進すると見込まれています。

テクノロジー別

市場は、生成敵対ネットワーク、トランスフォーマー、変分オートエンコーダ、拡散ネットワークに分類されます。トランスフォーマーセグメントは、生成AI市場を牽引する存在です。もともと自然言語処理タスク向けに設計されたトランスフォーマーは、長距離の依存関係を捉え、一貫性のある出力を生成する能力で注目を集めています。その成功は、主に自己注意メカニズムによるもので、これにより生成時に入力シーケンスのさまざまな部分に焦点を当てることができます。この機能は、高品質で文脈に関連性のあるコンテンツを生成するパフォーマンスを向上させ、トランスフォーマーは生成AI技術の発展において不可欠な要素となります。

アプリケーション別

市場は、コンピュータービジョン、NLP、ロボティクスオートメーション、コンテンツ生成、チャットボット、インテリジェント仮想アシスタント、予測分析、その他に分類されています。自然言語処理（NLP）セグメントが最大の市場シェアを占めています。NLPは、翻訳、テキスト生成、要約、対話システム、感情分析など、さまざまなタスクを網羅しています。NLPの生成モデルは、一貫性があり文脈に関連性のあるテキストを生成する能力が特に高く評価されており、これらのアプリケーションの品質と有効性を高めています。生成AIの進歩に伴い、NLPの機能と用途は拡大し、このセグメントのさらなる成長を促進すると予想されています。

モデル別

市場は、大規模言語モデル、画像・動画生成モデル、マルチモデル生成モデル、その他に分類されます。大規模言語モデル（LLM）は市場の最前線にあります。LLMの開発は、有意義な会話を行うチャットボットや、製品の説明や記事を作成するコンテンツ生成ツールなど、幅広いアプリケーションによって推進されています。ChatGPTなどのLLMは、NLPアプリケーションの開発にかかる時間とコストの削減に特に効果的です。人間のような言語を理解し、生成する能力は、様々なユースケースで価値を発揮します。LLMの人気の高まりは、自然言語処理タスクを強化および効率化する可能性を浮き彫りにし、市場拡大をさらに促進しています。

地域概要

北米：主要地域

北米は、高度な技術開発や医療・銀行詐欺への懸念の高まりといった要因により、生成AI市場をリードし、最大のシェアを占めています。この地域の優位性は、市場プレーヤーの活発な存在と政府の強力な支援に起因しています。特に、カリフォルニア州シリコンバレー地域は研究開発において極めて重要な役割を果たしてきました。OpenAI、Google、Facebook、NVIDIA、IBMといった米国の著名なテクノロジー企業や研究機関は、生成AI技術の発展に大きく貢献してきました。

国立科学財団（NSF）は、1億4,000万ドルの追加投資により11の新しい国立人工知能研究所を設立し、40州とコロンビア特別区への影響力を拡大することで、この勢いをさらに強化しました。さらに、ゴールドマン・サックス・リサーチは、生成AIの潜在的な経済的影響を強調し、自然言語処理の進歩により、今後10年間で世界のGDPが7%（約7兆ドル）増加し、経済成長が1.5%促進される可能性があると予測しています。これは、生成AIの未来を形作る上で北米が主導的な役割を果たし、世界経済に大きな影響を与えていることを浮き彫りにしています。

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生成AI市場のトップ競合他社

1. OpenAI
2. DeepMind
3. Google
4. Microsoft
5. Meta(Facebook)
6. IBM
7. Amazon Web Service (AWS)
8. Anthropic
9. Hugging Face
10. Stability AI
11. Midjourney
12. Jasper
13. Cohere

最近の開発状況

• 2024年6月 -Oppoは、2024年末までに100以上の生成AI機能をスマートフォンに搭載する計画を発表しました。この動きは、家電製品におけるAI搭載機能の需要の高まりを背景に、生成AIの採用が拡大していることを示唆しています。
• 2024年6月 - True Fitは、Fit Hubプラットフォームに生成AI機能を導入し、パーソナライズされたファッションレコメンデーションを提供することでオンラインショッピング体験を向上させました。この動きは、AI主導のソリューションが顧客とのインタラクションに革命をもたらしているeコマース分野を中心に、特に生成AIの採用が拡大していることを示唆しています。