世界のジェネレーティブ AI 市場規模は、2023 年に 133.5 億米ドルと評価されました。2032 年までに 1,642.8 億米ドルに達すると予測されており、予測期間 (2024 ～ 2032 年) 中に32.2% の CAGRで成長します。主な推進力の 1 つは、パーソナライズされた顧客体験に対するニーズが高まっていることです。ジェネレーティブ AI により、企業は個々の顧客の好みに合うカスタマイズされたコンテンツやソリューションを作成できるようになり、顧客満足度とロイヤルティが向上します。
生成型人工知能 (AI) は、生成型敵対ネットワーク (GAN) などの技術を含み、既存のデータから新しい独自の素材を作成することに重点を置いた AI の動的なサブセットです。分類や予測タスク用にラベル付きデータでトレーニングされた従来の AI モデルとは異なり、生成型 AI は元のトレーニング データに非常によく似た新しいデータ サンプルを生成することを目指しています。この機能は、さまざまな分野で幅広く応用されています。
芸術とデザインの分野では、生成 AI によって独特で革新的なデザイン、絵画、彫刻が生み出され、創造性の限界を押し広げ、アーティストが新しい媒体や技術を探求できるようになります。エンターテインメント業界では、生成 AI を使用して映画、ビデオ ゲーム、仮想現実体験用のリアルなコンピューター生成画像 (CGI) が生成され、視覚効果と没入感が大幅に向上します。
ヘルスケアの分野では、生成 AI は新薬の発見、遺伝学研究、医療画像分析の進歩に貢献しています。複雑な生物学的プロセスをシミュレートし、合成データを生成することで、生成 AI は研究を加速し、より正確な医療成果をもたらします。たとえば、AI で生成された分子構造は新薬の発見プロセスを効率化し、AI で強化された医療画像は診断精度を向上させることができます。
ハイライト
| 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 | 32.2% |
| 市場規模 | |
| 急成長市場 | - |
| 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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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、トレーニング、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 市場を大きく推進しています。生成 AI モデル、特に大規模言語モデル (LLM) には、膨大なデータセットと計算リソースが必要です。たとえば、GPT-3 のトレーニングには約 3.14 * 10^23 FLOPS が消費され、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コスト効率の高いストレージを提供し、高い耐久性と可用性を保証します。
さらに、クラウド プロバイダーは、生成 AI モデルの効率的なトレーニングと展開に不可欠な、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 テクノロジの採用の増加により、AI 固有の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のこのイノベーションにより、AI が民主化され、高価なハードウェアやインフラストラクチャを持たない企業や個人でも AI を利用できるようになりました。その結果、さまざまな業界で生成 AI が急速に開発および採用され、市場の成長がさらに促進されます。
政府の取り組みは、技術開発と採用を促進することで、世界の生成AI市場を大きく推進しています。多くの政府は、さまざまな業界でエンドユーザーによる生成AI技術の開発をサポートしています。たとえば、2022年8月、米国一般調達局（GSA）は、生成AIと機械学習を利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が注目されている。2023年1月、中国のハイテク企業は政府の支援を受けて、地域の嗜好や政治的状況に合わせたAI技術の開発を開始した。地方自治体は、中国共産党が支援する研究機関IDEAを通じて、数多くのプロジェクトに投資している。
これらの取り組みは、生成 AI テクノロジーを発展させ、それによって市場の成長と世界的な導入を促進するには、政府の支援がいかに重要であるかを示しています。
データ侵害は、トレーニングと運用に膨大な量のデータを必要とするため、生成 AI 市場を著しく抑制し、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ます。IBM によると、データ侵害の平均コストは 2022 年に 435 万ドルに達し、米国企業の平均コストは 944 万ドルで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トレーニングされます。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結果につながる可能性があります。
ガートナーの調査では、2025 年までに AI 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に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が、政策立案者や一般市民の間で懸念されています。これらのリスクにより監視や規制が強化され、生成 AI テクノロジの開発と採用が妨げられる可能性があります。
こうしたリスクを軽減するために、企業はデータの匿名化、暗号化、安全なストレージ ソリューションなど、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、関係するデータの複雑さと規模により、完全な保護は困難です。データ侵害に対処し、生成 AI の責任ある使用を確保することは、一般の信頼を獲得し、このテクノロジーの可能性を最大限に引き出すために不可欠です。
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チャンスです。OpenAI の GPT-3 や Anthropic の Constitutional AI などの LLM は、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ために、大規模なデータセットでトレーニングされた AI システムです。LLM の最近の進歩により、高品質で一貫性があり、文脈的に関連性の高いコンテンツを生成する能力が実証されています。たとえば、1,750 億を超えるパラメーターを持つ GPT-3 は、さまざまな自然言語処理タスクで優れた精度を発揮します。
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コンピューティング リソースの利用可能性の増加によって推進されています。Nvidia によると、AI 固有のコンピューティング 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。この成長により、LLM のトレーニングと展開が促進され、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における新しいビジネス チャンスが生まれます。
たとえば、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 万ドルの資金を確保しており、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、さらに高度な生成アプリケーションが実現します。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製品、サービス、運用を強化し、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。
世界の生成 AI 市場は、コンポーネント、エンドユーザー、テクノロジー、アプリケーション、モデルに基づいてセグメント化されています。
コンポーネントに基づいて、市場はソフトウェアとサービスに分けられます。
ソフトウェア カテゴリは、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、予期しない結果の緩和、データ プライバシーの強化などの要因によって推進されています。堅牢な機械学習 (ML) モデルによって生成 AI ソフトウェアが強化されるため、ファッション、エンターテイメント、輸送などの業界は大きな利益を享受する態勢が整っています。
たとえば、H&M や Adidas などのファッション大手は、生成 AI を活用して衣類や靴をデザインし、独自の生地やプリント パターンを効率的に作成するテクノロジーを活用しています。このアプローチは、デザイン プロセスを加速するだけでなく、より革新的でカスタマイズされた製品の提供も可能にします。生成 AI ソフトウェアは進化を続けており、さまざまな分野でのそのアプリケーションが拡大し、ソフトウェア セグメントの収益が大幅に増加すると予想されています。
エンドユーザーに基づいて、市場はメディアとエンターテイメント、BFSI、ITと通信、ヘルスケア、自動車、ゲーム、その他に分類されます。
メディアとエンターテインメントの分野では、大幅な成長が見込まれています。この分野で生成 AI の採用が増えているのは、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ためです。たとえば、2023 年 1 月、米国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の提供を強化し、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エクスペリエンスを提供するための生成 AI テクノロジーの需要が高まっていることを浮き彫りにしています。生成 AI が進化し続けるにつれて、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が拡大し、この分野での市場の大幅な成長が促進されるでしょう。
技術に基づいて、市場は生成的敵対的ネットワーク、トランスフォーマー、変分オートエンコーダー、および拡散ネットワークに分類されます。
トランスフォーマー分野は、生成 AI 市場における主要な貢献者です。もともと自然言語処理タスク用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。トランスフォーマーの成功は、主に自己注意メカニズムによるもので、これにより、生成中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。この機能により、高品質で文脈的に関連性の高いコンテンツを生成するパフォーマンスが向上し、トランスフォーマーは生成 AI テクノロジーの進歩において重要なコンポーネントとなっています。
アプリケーションに基づいて、市場はコンピュータービジョン、NLP、ロボット自動化、コンテンツ生成、チャットボットとインテリジェント仮想アシスタント、予測分析、その他に分類されます。
自然言語処理 (NLP) セグメントは最大の市場シェアを占めています。NLP には、翻訳、テキスト生成、要約、対話システム、感情分析など、さまざまなタスクが含まれます。NLP の生成モデルは、一貫性があり文脈的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 の進歩が続くにつれて、NLP の機能とアプリケーションが拡大し、このセグメントのさらなる成長が促進されると予想されます。
モデルに基づいて、市場は大規模言語モデル、画像およびビデオ生成モデル、マルチモデル生成モデル、その他に分けられます。
大規模言語モデル (LLM) は市場の最前線にあります。その開発は、意味のある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、さまざまな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を削減するのに特に効果的です。人間のような言語を理解して生成する能力により、さまざまなユースケースで価値が高まります。LLM の人気の高まりは、自然言語処理タスクを強化して合理化する可能性があることを浮き彫りにし、市場の拡大をさらに促進しています。
北米が世界市場を支配
地域に基づいて、世界市場は北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東およびアフリカに分かれています。
北米は、高度な技術開発や医療および銀行詐欺に対する懸念の高まりなどの要因により、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、市場プレーヤーの強力な存在と政府の多大な支援に起因しています。特に、カリフォルニア州の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 などの著名な米国のテクノロジー企業や研究機関は、生成 AI テクノロジーの進歩に大きく貢献してきました。
国立科学財団 (NSF) は、1 億 4,000 万ドルの追加投資で 11 の新しい国立人工知能研究所を設立し、その影響力を 40 州とコロンビア特別区に拡大することで、この勢いを後押ししています。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、それが世界経済に多大な影響を与えることを強調しています。
