世界の人工知能市場：2020年から2028年にかけて、年平均成長率27.4%で成長すると予測

2023年3月14日 team 人工知能

Stratistics MRCによると、世界の人工知能市場は、2022年に1182億2000万ドルを占め、予測期間中に27.4%のCAGRで成長し、2028年には5055億1000万ドルに達すると予想されています。人工知能（AI）とは、通常人間が行う作業をアルゴリズムを用いて自動化し、実行する装置による人間の知能のシミュレーションのことです。AIは多くの異なる技術を持つ学際的な分野ですが、機械学習と深層学習の発展により、ほぼすべての技術分野でパラダイムチェンジが起きています。

Cisco Internet Reportによると、インターネットに接続されているデバイスの総数は2018年に184億台で、2023年には293億台に達すると予測されており、それによって効果的な情報/データ収集が可能になります。欧州議会による2021年3月の報告書によると、世界中で生み出されるデータ量は、2018年の33ゼタバイトから2025年には175ゼタバイトに達すると予測されています。

銀行によるAIの用途別用途の高まりは、人工知能市場の拡大をサポートすると予想されます。人工知能が銀行のコスト削減に大いに役立つ可能性があるのは、フロントオフィス、ミドルオフィス、バックオフィスの3つの主要な分野である。フロントオフィスでは、銀行はAIを使用して、顧客の識別と確認を簡素化し、人間の人員を増強し、チャットボットではなく音声アシスタントを介して、顧客関係を強化し、パーソナライズされた洞察と推奨を提供しています。また、銀行は、一般的なプロロンダリング（AML）と理解（KYC）の規制チェックの強化に加えて、出金詐欺を特定して回避するために、ミドルオフィスのタスクに人工知能（AI）を導入しています。

AIを活用したシステム開発には、長い時間と多くのリソース、熟練した労働力、そして多くの資金が必要です。AIベースのシステム開発には、最新のアップデートハードウェアとソフトウェアの使用が必要です。また、AIやMLを駆使したシステム開発には、高い技術を持ったエンジニアが必要であり、そのエンジニアは高額の報酬を得ています。また、AIやMLを活用したシステム開発には、最新のハードウェアやソフトウェアを使用する必要があり、高度な技術を持ったAIやMLのエンジニアが必要で、高額の報酬が必要となります。

世界の人工知能産業の近年の拡大は、デジタル技術とインターネットの急速な普及にかなり助けられています。IT企業による巨額の研究開発費は、さまざまなビジネスにおける技術開発を絶えず加速させています。製造業、銀行・金融、医療、車載、食品・飲料、小売、物流など、さまざまな最終用途産業における人工技術への需要の高まりは、今後数年間、世界の人工知能市場の上昇を大きく後押しすると予想されています。大半のセクターでは、従来から技術的な進歩に高い優先順位が置かれてきました。
異なるアルゴリズムとデータプライバシーに対する懸念があるため、おそらく市場は苦戦を強いられるでしょう。ユーザーに適切な結果を与えるために、システムは深層学習と機械学習の能力を活用する。アルゴリズム、推薦システム、アドテクネットワークを含むこれらの技術は、ユーザーの個人情報を自らの目的のために使用する可能性があります。さらに、ユーザーの許可なく、人工知能のアルゴリズムが過去のデータをもとに新しい情報を生成することもあります。これはおそらく、消費者の需要を低下させるでしょう。

新種のウイルスであるCOVID-19は、その出現以来、驚くべきスピードで拡散している。ヒト型COVIDのワクチンや治療薬がないため、患者は症状に応じてさまざまな治療を受け、最終的に同じような症状の多数の人をストレートに治療できるようになりました。政府と協力して、病院は人工知能を使用してデータを分離し、患者と患者が受ける薬や治療法、さらに患者に影響を与える可能性のあるその他の要因や地理的条件を記録し、一般人口とCOVID患者の在庫を維持する。

ソフトウェア分野は、高い計算能力、等距離処理の可能性、情報記憶容量の感覚的な進歩などが高い割合を占めているため、有利な成長を遂げると推定されます。さらに、この分野は、データを排除し、リアルタイムの洞察を提供し、意思決定を支援する能力があるため、最大の市場シェアを獲得すると位置づけられた。予測期間中、人工知能ソフトウェアは、洞察に満ちた結論を導き出すために、視覚的な入力を知覚し分析する能力への依存度が高まるにつれて、より普及すると予想されます。

医療分野では、患者のデジタル健康情報のデータベースの拡大、オーダーメイド治療の需要の高まり、医療費削減への関心の高まりにより、予測期間中に最も速いCAGR成長が見込まれています。計算用途のためのハードウェアと技術力の向上により、AIは商業的に利用できるようになりました。さらに、医療業界の急速な拡大や作成されたデータの利用可能性により、分析目的の改善にAIを適用することが可能になりました。

アジア太平洋地域は、AIへの投資が増加していることから、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予測されます。このような技術への嗜好の変化が、同地域の市場成長の余地を広げています。さらに、AIの導入により繁栄している新興企業では、業務の有効性が高まり、プロセスが自動化されています。テクノロジーの発展は、この地域の発展途上国の経済にも恩恵をもたらしています。その結果、この地域には、予測期間中にAI市場が繁栄する余地が十分に残されています。

北米は、最先端技術への連邦政府の戦略的投資によって支えられている強固なイノベーション・エコシステムにより、予測期間中のCAGRが最も高くなると予測されます。また、世界中から先見の明のある科学者や起業家が、有名な研究機関とともにこの地に集まってきています。この地域の市場が活況を呈するには、政府の取り組みや開発された資源へのアクセスなど、有利な環境が整っている。イニシアチブの増加の結果、政府機関は、様々な分野でのAIの進歩や実用化のために、特定の指定されたルールに従うことを認めることで、AIベースのシステムに対する国民の信頼を高めた。

主要プレイヤー

人工知能市場で紹介されている主要なプレーヤーには、Oracle Corporation、Amazon Web Services, Inc.、Intel Corporation、SAP SE、Apple Inc、Microsoft Corporation、Baidu, Inc、Clarifai, Inc、Fair Isaac Corporation（FICO）、IBM Corporation、Nvidia、Google LLC, HyperVerge, Inc, BigMLなどがいます。

主な展開

2022年7月、インテルは、オンプレミス、クラウド、エッジ環境において、AIをより身近なものにするために特別に開発されたオープンソースのAIリファレンスキットの最初のセットを発表しました。これらのキットにより、データサイエンティストや開発者は、製造、医療、小売、その他の業界において、より高い精度、より優れたパフォーマンス、より低い総導入コストで、より迅速かつ容易にAIを導入する方法を学ぶことができる可能性があります。

2019年12月、インテル株式会社は、Habana Labs Ltd.の買収を完了しました。この買収により、Intel CorporationのAIポートフォリオが強化され、AIシリコン市場での取り組みが後押しされると予想されます。

対象となるソリューション
– ソフトウェア
– ハードウェア
– サービス内容
– その他のソリューション

対象となるシステム
– 意思決定支援処理
– ファジィシステム
– インテリジェンスシステム
– ハイブリッドシステム
– その他のシステム

対象となる技術
– マシンビジョン
– ディープラーニング
– 自然言語処理（NLP）
– 機械学習
– その他の技術別

対象となるエンドユーザー
– 銀行、金融サービス、保険（BFSI)
– 小売
– アグリカルチャー
– 法学
– 医療
– 自動車・輸送機器
– 製造業
– その他のエンドユーザー

対象となる地域
– 北アメリカ
オーユー
オー・カナダ
O メキシコ
– ヨーロッパ
o ドイツ
オー・ユーケー
o イタリア
オ・フランス
o スペイン
o その他の欧州
– アジア太平洋
オージャパン
o 中国
オ・インディア
o オーストラリア
o ニュージーランド
o 南朝鮮
o その他のアジア太平洋地域
– 南米
o アルゼンチン
オブラート
オ・チリ
o その他の南米地域
– 中近東・アフリカ
o サウジアラビア
O UAE
オ・カタール
o 南アフリカ
o 中東・アフリカのその他の地域

【目次】

1 エグゼクティブサマリー

2 序文
2.1 抽象度
2.2 ステークホルダー
2.3 研究範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データバリデーション
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査ソース
2.5.2 二次研究ソース
2.5.3 前提条件

3 市場動向の分析
3.1 はじめに
3.2 ドライバ
3.3 阻害要因
3.4 オポチュニティ
3.5 脅威
3.6 技術別分析
3.7 エンドユーザー分析
3.8 エマージングマーケット
3.9 Covid-19の影響

4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 サプライヤーのバーゲニングパワー
4.2 バイヤーのバーゲニングパワー
4.3 代替品への脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競合他社への対抗意識

5 人工知能の世界市場、ソリューション別
5.1 はじめに
5.2 ソフトウェア
5.3 ハードウエア
5.4 サービス
5.5 その他のソリューション

6 人工知能の世界市場、システム別
6.1 はじめに
6.2 意思決定支援処理
6.3 ファジィシステム
6.4 インテリジェンスシステム
6.5 ハイブリッドシステム
6.6 その他のシステム

7 人工知能の世界市場、技術別
7.1 はじめに
7.2 マシンビジョン
7.3 ディープラーニング
7.4 自然言語処理(NLP)
7.5 機械学習
7.6 その他の技術

8 人工知能の世界市場：エンドユーザー別
8.1 はじめに
8.2 銀行・金融サービス・保険(BFSI)
8.2.1 投資/ポートフォリオ管理
8.2.2 リスクアセスメント
8.2.3 財務分析・研究
8.3 リテール
8.4 アグリ
8.5法
8.6 医療について
8.6.1 予備診断
8.6.2 ロボットアシストサージェリー
8.6.3 病院ワークフロー管理
8.6.4 投与量誤差の低減
8.6.5 バーチャル看護助手
8.6.6 画像診断の自動化
8.6.7 治験参加者識別子
8.7 自動車・輸送機器
8.8 製造
8.9 その他のエンドユーザー

9 人工知能の世界市場：地域別
9.1 はじめに
9.2 北米
9.2.1 米国
9.2.2 カナダ
9.2.3 メキシコ
9.3 ヨーロッパ
9.3.1 ドイツ
9.3.2 イギリス
9.3.3 イタリア
9.3.4 フランス
9.3.5 スペイン
9.3.6 その他のヨーロッパ
9.4 アジア太平洋地域
9.4.1 日本
9.4.2 中国
9.4.3 インド
9.4.4 オーストラリア
9.4.5 ニュージーランド
9.4.6 韓国
9.4.7 その他のアジア太平洋地域
9.5 南米
9.5.1 アルゼンチン
9.5.2 ブラジル
9.5.3 チリ
9.5.4 その他の南米地域
9.6 中東・アフリカ
9.6.1 サウジアラビア
9.6.2 UAE
9.6.3 カタール
9.6.4 南アフリカ
9.6.5 その他の中東・アフリカ地域

10 主な展開
10.1 契約、パートナーシップ、コラボレーションおよびジョイントベンチャー
10.2 買収・合併
10.3 新製品発表会
10.4 エキスパンション
10.5 その他の主要戦略

11 会社概要
11.1 日本オラクル株式会社
11.2 Amazon Web Services, Inc.
11.3 インテル株式会社
11.4 SAP SE
11.5 Apple Inc.
11.6 マイクロソフト株式会社
11.7 百度(バイドゥ)
11.8 クラリファイ社（Clarifai, Inc.
11.9 フェアアイザック・コーポレーション（FICO）
11.10 IBMコーポレーション
11.11 Nvidia
11.12 グーグル合同会社
11.13 HyperVerge, Inc.
11.14 BigML

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