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市場規模と予測レポート 

世界の説明可能AI市場規模は2028年までにCAGR 20.9%で162億ドルに達すると予測

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説明可能なAI市場は20.9%成長し、2028年の市場規模は162億ドルになると予測。2023年の市場規模は62億ドル。決定木や線形回帰など、本質的に解釈可能な機械学習モデルの開発に関心が高まっています。これらのモデルは、意思決定プロセスに対する洞察を自然に提供します。

 

市場動向

 

推進要因：説明可能なAIの需要を牽引するインダストリー4.0
インダストリー4.0と呼ばれる先進技術とデジタルトランスフォーメーションの融合は、説明可能なAIの需要の原動力です。このトレンドは、デジタル技術を取り入れることで様々な産業の変革を成功に導きました。AIとXAI手法をインダストリー4.0テクノロジーと統合することで、正確で高品質なアプリケーションを実現し、組織をより俊敏で顧客重視のものにします。インダストリー4.0は、予知保全と故障検出にAIを活用し、計画外のダウンタイムを削減します。XAIにより、オペレーターはAIの予測や推奨の背後にある理由を理解することができます。この透明性は、メンテナンス担当者にとって非常に重要であり、いつ、どのようにメンテナンス活動を実行するかについて、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。

制約： 熟練したXAI専門家の不足
説明可能なAI（XAI）の分野における熟練した専門家の不足は、AI業界で懸念が高まっています。透明で解釈可能なAIシステムに対する需要が高まり続ける中、XAIソリューションの開発、実装、保守を行う専門知識を持った人材が急務となっています。熟練したXAI専門家は、複雑なAIモデルを深く理解し、これらのモデルをより透明で解釈しやすくする技術やツールの設計に精通しています。しかし、そのような専門家の不足は、様々な産業におけるXAIの効果的な統合を妨げ、倫理的で説明可能なAIシステムの幅広い採用を制限する可能性があります。

機会 意思決定支援の強化
XAIは、様々な領域にわたる意思決定支援システムを改善する機会を提供します。AI主導の意思決定に対する透明で解釈可能な洞察を提供することで、XAIは意思決定者に、より多くの情報に基づいた選択をする力を与えることができます。これは特にヘルスケアにおいて有益であり、臨床医はXAIを使用して、AIが支援する診断や治療推奨の背後にある理由を理解することができます。同様に、金融サービスでは、XAIはリスク評価や投資決定を支援し、モデル主導の予測に対する明確な説明によって、専門家がAIのガイダンスを理解し、信頼できるようにします。XAIは、AI主導の推奨や決定に解釈可能な洞察を提供します。

課題 AIモデルの複雑さ
AIモデルは、組織のニーズを満たすために時とともに進化します。より効果的な意思決定を求めるあまり、説明の難しい複雑なAIモデルが採用される可能性があります。このような変化に対応し、AIの意思決定に意味のある説明を提供する能力を維持するためには、XAIシステムを継続的に改善する必要があります。そのためには、複雑で進化するAIモデルがもたらす課題にXAI技術が効果的に対処できるよう、継続的な研究開発が必要です。AIモデル、特にディープニューラルネットワークは、説明可能なAI（XAI）にとって手ごわい課題です。

手法別では、モデル特化型手法が予測期間中に最大の市場規模に成長します。
モデル特化型手法は、特定の機械学習モデルやアルゴリズムに合わせた手法です。企業は、モデルに関する深い知識があり、解釈可能性を高めるためにモデルを修正できる場合に、これらの手法を使用します。決定木は、一連の決定と結果を表すため、本質的に透明性があります。企業は、透明性が最も重要なシナリオにおいて、決定木またはルールベースのモデルを使用することを選択できます。

ソフトウェアタイプ別では、スタンドアロンソフトウェア分野が予測期間中に最大の市場規模で成長します。
スタンドアロン型の説明可能なAIソフトウェアは、AIモデルをより解釈しやすく、理解しやすくするための専用の独立したツールとして設計されています。このソフトウェアは通常、その場限りの解釈可能性に重点を置いており、モデルのアーキテクチャを変更することなく既存のAIモデルに適用できることを意味します。このようなツールは、特徴の重要性分析、顕著性マップ、ルールベースの説明など、さまざまな解釈可能性テクニックを提供します。これらのツールは、モデルの予測や意思決定プロセスに関する深い洞察をユーザーに提供します。

予測期間中、最大の市場規模を占めるのは北米。
地域別では、北米が説明可能なAI市場のシェアでトップクラス。北米、特に米国とカナダでは、特に金融、医療、法執行などのセンシティブな分野において、AIシステムの透明性を重視する規制の導入が進んでいます。米国で提案されているアルゴリズム説明責任法（Algorithmic Accountability Act）やアルゴリズム司法・オンラインプラットフォーム透明性法（Algorithmic Justice and Online Platform Transparency Act）などの政府規制は、これらの法律を遵守するために説明可能なAI技術に投資する組織を後押ししています。

 

主要企業

 

説明可能なAIのベンダーは、新製品発売、製品アップグレード、提携・契約、事業拡大、M&Aなど、さまざまな種類の有機的・無機的成長戦略を実施し、市場での提供を強化しています。世界の説明可能なAI市場の主要ベンダーには、Microsoft（米国）、IBM（米国）、Google（米国）、Salesforce（米国）、Intel Corporation（米国）、NVIDIA（米国）、SAS Institute（米国）、Alteryx（米国）、AWS（米国）、Equifax（米国）、FICO（米国）、Temenos（スイス）、Mphasis（インド）、C3. AI（米国）、H2O.ai（米国）、Fiddler（米国）、Zest AI（米国）、Seldon（ロンドン）、Squirro（スイス）、Kyndi（米国）、DataRobot（米国）、Databricks（米国）、Tredence（米国）、DarwinAI（カナダ）、Tensor AI solutions（ドイツ）、. EXPAI（スペイン）、Abzu（デンマーク）、Arthur（米国）、Intellico（イタリア）。

この調査レポートは、説明可能なAI市場を提供、ソフトウェアタイプ、手法、垂直、地域に基づいて分類しています。

オファリング別
ソリューション
タイプ別ソリューション
導入形態別ソリューション
サービス
コンサルティング・サービス
導入・統合サービス
トレーニングと教育サービス
導入後のサポート
データサイエンスアドバイザリーサービス
AI/MLリサーチ
AI/ML対応サービス
データエンジニアリング・サービス
ソフトウェアタイプ別
スタンドアロン・ソフトウェア
統合ソフトウェア
自動レポートツール
インタラクティブなモデルの可視化
手法別
モデル識別的手法
モデル固有の手法
業種別
BFSI
小売・eコマース
IT/ITeS
ヘルスケア＆ライフサイエンス
政府・公共機関
メディア＆エンターテイメント
製造業
エネルギー・公益事業
電気通信
その他の業種
地域別
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
スペイン
イタリア
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
インド
オーストラリア・ニュージーランド
韓国
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
アラブ首長国連邦
サウジアラビア
南アフリカ
イスラエル
その他の中東・アフリカ
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
アルゼンチン
その他のラテンアメリカ

2023年4月、Epicはマイクロソフトと戦略的提携を結び、ジェネレーティブAI技術をヘルスケア領域に統合することを目指しています。この拡大された提携は、Azure OpenAI Serviceと広く認知されているEpicの電子カルテ（EHR）ソフトウェアの能力を活用し、AIの利点を医療業界に提供することを目的としています。
2023年5月、SAPとIBMは、IBMのWatsonテクノロジーをSAPのソリューションにシームレスに統合する協業パートナーシップを締結しました。この統合の目的は、AIを活用した高度な洞察力と自動化機能をユーザーに提供することです。
2023年4月、グーグルは、医療保険の事前承認と請求処理を合理化するための新しいAI対応Claims Acceleration Suiteの発売を発表。
2023年5月、エスクァイア銀行は、Salesforce Customer 360を使用して、コアバンキングシステム、CRMシステム、マーケティングオートメーションシステムなど、さまざまなシステムの顧客データを統合します。
2023年5月、エヌビディアは、エンタープライズ対応のジェネレーティブAIを加速するためのマイクロソフトとの協業を発表しました。この協業では、NVIDIA AI EnterpriseソフトウェアをMicrosoftのAzure Machine Learningに統合し、企業のAIモデル作成を支援します。
2023年1月、SAS InstituteはErasmus MCと協力し、腫瘍手術後の患者が病院にとどまるべきか、安全に退院できるかを予測するAIアルゴリズムを開発。

 

 

【目次】

 

1 はじめに （ページ – 29）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.3 調査範囲
1.3.1 市場セグメンテーション
1.3.2 含むものと含まないもの
1.3.3 対象地域
1.4 考慮した年数
1.5 考慮した通貨
表1 米ドル為替レート、2020-2022年
1.6 利害関係者

2 調査方法（ページ数 – 34）
2.1 調査データ
図 1 調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
表2 一次インタビューリスト
2.1.2.1 一次プロフィールの内訳
2.1.2.2 主要な業界インサイト
2.2 市場予測
表3 要因分析
2.3 市場ブレークアップ＆データ三角測量
2.4 市場規模の推定
図2 トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ
2.4.1 トップダウンアプローチ
2.4.2 ボトムアップアプローチ
図3 アプローチ1（供給側）： 説明可能なAIベンダーのソリューション／サービスの売上高
図 4 アプローチ 2、ボトムアップ（供給側）： 説明可能なAIベンダーの全ソリューション／サービスの総収入
図5 アプローチ3、ボトムアップ（供給側）： 説明可能なAIベンダーの全ソリューション／サービスからの総収益
図 6 アプローチ 4、ボトムアップ（需要側）： 説明可能なAIソリューションとサービスの支出全体に占める割合
2.5 調査の前提
2.6 限界とリスク評価
2.7 不況が説明可能なAI市場に与える影響

3 エグゼクティブサマリー（ページ数 – 46）
表4 説明可能なAI市場規模および成長率、2018年～2022年（百万米ドル、前年比成長率）
表5 2023～2030年の市場規模と成長率（10億米ドル、前年比成長率）
図7 2023年にはソリューションがより大きな市場を形成
図8 2023年に説明可能なAIサービス市場をリードするのはデプロイメント＆インテグレーションサービス
図9 2023年にはスタンドアロンソフトウェアが市場を支配
図10 2023年にはオンプレミス展開がクラウド市場をリード
図11 2023年に最大の市場を占めるのはBfsiの垂直市場
図12 2023年に最大のシェアを占めるのは北米

4 プレミアムインサイト (ページ – 50)
4.1 説明可能なAI市場プレーヤーにとっての魅力的な機会
図13 説明可能なAI研究開発への投資の増加が市場成長を促進
4.2 世界市場における景気後退の概要
図14 2023年の市場は前年比成長率でわずかな減少にとどまる見込み
4.3 垂直市場別
図15 予測期間中に最大の市場を占めるのはBfsi
4.4 主要製品および業種別市場
図16 2023年にはスタンドアロンソフトウェアとBfsiが市場をリード
4.5 地域別市場
図 17 2023 年には北米が市場を支配

5 市場概要と業界動向（ページ – 53）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 18 推進要因、阻害要因、機会、課題 説明可能なAI市場
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 説明可能なAIの需要を促進するインダストリー4.0
5.2.1.2 ディープラーニングとニューラルネットワークの採用
5.2.1.3 技術の進歩とイノベーションの増加
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 熟練したXAI専門家の不足
5.2.2.2 データセキュリティの懸念
5.2.3 機会
5.2.3.1 意思決定支援の強化
5.2.3.2 倫理的なAIと公平性
5.2.3.3 ユーザー導入とコラボレーションの向上
5.2.4 課題
5.2.4.1 AIモデルの複雑性
5.2.4.2 偏りや不正確な出力に関する懸念
5.3 説明可能なAI：進化
図19 説明可能なAIの進化
5.4 説明可能なAI：エコシステム
図20 説明可能なAI市場：エコシステム
表6 市場：エコシステム
5.5 ケーススタディ分析
5.5.1 ケーススタディ1：ダーウィナイはopenvino toolkitを使って説明可能なAIを提供
5.5.2 ケーススタディ2： H20.AIとウェルズ・ファーゴが機械学習モデルの管理を支援
5.5.3 ケーススタディ3: conjura社がfiddlerを使用し、モデルドリフトの検出と解決にかかる時間を数日から数時間に短縮
5.5.4 ケーススタディ 4: Fico が北米銀行の信用リスク判断の改善を支援
5.5.5 ケーススタディ5：How.fmによりモデル問題の検出時間を数日から数分に短縮
5.6 テクノロジー分析
5.6.1 主要テクノロジー
5.6.1.1 機械学習
5.6.1.2 NLP
5.6.1.3 コンピュータビジョン
5.6.1.4 ビッグデータ分析
5.6.2 隣接技術
5.6.2.1 IoT
5.6.2.2 AutoML
5.6.2.3 ブロックチェーン
5.6.2.4 会話型AI
5.6.2.5 ナレッジグラフ
5.7 サプライ／バリューチェーン分析
図21 サプライ／バリューチェーン分析
5.8 ポーターの5つの力分析
図22 説明可能なAI市場：ポーターの5つの力分析
表7 市場：ポーターの5つの力分析
5.8.1 新規参入の脅威
5.8.2 代替品の脅威
5.8.3 供給者の交渉力
5.8.4 買い手の交渉力
5.8.5 競合の激しさ
5.9 価格モデル分析
5.9.1 主要企業の販売価格（製品別
図23 主要企業の販売価格（製品別
表8 主要企業の販売価格（製品別）
5.10 特許分析
5.10.1 方法論
5.10.2 文書タイプ
表9 出願された特許、2013-2023年
5.10.3 技術革新と特許出願
図24 年間特許取得件数（2013-2023年
5.10.3.1 上位出願者
図25 特許出願件数の多い上位10社（2013-2023年
表10 説明可能なAI市場における特許所有者上位20社（2013～2023年
表11 市場における主要特許リスト（2021～2023年
5.11 2023～2024年の主要なカンファレンス＆イベント
表12 市場：カンファレンス＆イベント一覧
5.12 関税と規制の状況
5.12.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表13 北米：規制機関、政府機関、その他の組織の一覧
表14 欧州： 規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表15 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表16 中東・アフリカ：規制機関・政府機関・その他の団体リスト
表17 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.13 説明可能なAI市場のバイヤー／顧客に影響を与えるトレンド／混乱
図 26 市場：バイヤー／顧客に影響を与えるトレンド／混乱
5.14 主要ステークホルダーと購買基準
5.14.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図 27 上位 3 業種の購買プロセスにおける利害関係者の影響力
表 18 上位 3 バーティカルズにおける購買プロセスへの関係者の影響(%)
5.14.2 購入基準
図28 上位3業種における主な購買基準
表19 上位3業種における主な購買基準
5.15 市場におけるベストプラクティス
5.15.1 説明の必要性の理解
5.15.2 解釈可能なモデル
5.15.3 倫理的配慮
5.15.4 ユーザー中心の設計
5.15.5 透明性と文書化
5.16 説明可能なAI市場の技術ロードマップ
図29 市場の技術ロードマップ（2023～2030年
表20 市場の技術ロードマップ（2023～2030年
5.17 説明可能なAIの柱／原則
5.17.1 アルゴリズムの対象への情報提供
5.17.2 AIシステムに対する社会的信頼の構築
5.17.3 コンプライアンスや規制要件を満たす
5.17.4 さらなるシステム開発の支援
5.17.5 アルゴリズムの所有者の利益

6 説明可能なAI市場, オファリング別 (ページ数 – 83)
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング 市場促進要因
図30 説明可能なAIサービスは予測期間中に高いCAGRを記録
表21 オファリング別市場、2018年～2022年（百万米ドル）
表22 オファリング別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2 ソリューション、タイプ別
図31 ソフトウェアツールキット＆フレームワークが予測期間中に高い成長率で成長
表23 説明可能なAIソリューション市場、タイプ別、2018年～2022年（百万米ドル）
表24 説明可能なAIソリューション市場、タイプ別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2.1 ソフトウェアプラットフォーム
6.2.1.1 説明可能なAIソフトウェアプラットフォームにより、ユーザーはAIモデルの挙動をリアルタイムで継続的に監視可能
表 25 ソフトウェアプラットフォーム 市場, 地域別, 2018-2022 (百万米ドル)
表26 ソフトウェアプラットフォーム 市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2.2 ソフトウェアツールキット＆フレームワーク
6.2.2.1 説明可能なAIのためのソフトウェアツールキット＆フレームワークは開発者中心へ
表27 ソフトウェアツールキット＆フレームワーク：地域別市場、2018年～2022年（百万米ドル）
表28 ソフトウェアツールキット＆フレームワーク：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
6.3 導入形態別ソリューション
図 32 クラウドが予測期間中に高い成長率で成長
表29 説明可能なAIソリューション市場、展開モード別、2018年～2022年（百万米ドル）
表30 説明可能なAIソリューション市場、展開モード別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.3.1 クラウド
6.3.1.1 大規模データセットと複雑なモデルを効率的に処理できるクラウドベースの説明可能AIソリューション
表31 クラウド：説明可能AI市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表32 クラウド：市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.3.2 オンプレミス
6.3.2.1 オンプレミス型の説明可能なAIソリューションは、組織独自のインフラやセキュリティポリシーに合わせてカスタマイズや設定が可能
表 33 オンプレミス 市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表 34 オンプレミス： 地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
6.4 サービス
図 33 データエンジニアリングは予測期間中最も高い成長率で推移
表35：サービス別市場、2018年～2022年（百万米ドル）
表36 サービス別市場、2023-2028年（百万米ドル）
6.4.1 コンサルティング
6.4.1.1 説明可能なAIの導入に関する十分な情報に基づいた意思決定を企業に指導するコンサルティング会社
表 37 コンサルティング 市場, 地域別, 2018-2022 (百万米ドル)
表 38 コンサルティング： コンサルティング：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
6.4.2 導入と統合
6.4.2.1 説明可能なAIソリューションをシームレスに導入するには、デプロイメント＆統合サービスが重要
表39 展開＆統合：市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表40 デプロイメント＆インテグレーション：市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル）
6.4.3 トレーニング＆教育
6.4.3.1 継続的な教育を提供することで、説明可能なAIベンダーは透明で責任あるAIエコシステムに貢献
表41 トレーニング＆教育：説明可能なAI市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表42 トレーニング＆教育：市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.4.4 導入後のサポート
6.4.4.1 モデルのドリフトやデータの偏りを防ぐためのモデルの監視と保守を含む導入後サポート
表 43 実装後サポート：地域別市場、2018～2022 年（百万米ドル）
表44 導入後のサポート：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
6.4.5 データサイエンスアドバイザリー
6.4.5.1 説明可能なAI領域におけるデータサイエンスアドバイザリーサービスは、AIと機械学習の様々な側面を含むものに
表45 データサイエンスアドバイザリー：市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表46 データサイエンスアドバイザリー：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
6.4.6 AI/mlリサーチ
6.4.6.1 技術進歩の最前線にとどまるためにAI・ML研究に頻繁に取り組む企業
表 47 AI/ML 研究： 市場, 地域別, 2018-2022 (百万米ドル)
表 48 AI/ml 研究： 市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.4.7 AI/ml対応サービス
6.4.7.1 透明性と解釈可能性を重視するAI/ML対応サービス
表 49 AI/ML 対応サービス： 市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表50 AI/ML対応サービス： 市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.4.8 データエンジニアリング
6.4.8.1 AIと説明可能なAIの実装を成功させる基盤を築く効果的なデータエンジニアリング
表 51 データエンジニアリング 市場, 地域別, 2018-2022 (百万米ドル)
表 52 データエンジニアリング 地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）

7 説明可能なAI市場、ソフトウェアタイプ別（ページ数 – 101）
7.1 はじめに
7.1.1 ソフトウェアタイプ 市場牽引要因
図 34 スタンドアロン型ソフトウェアが予測期間中に最も高い成長率を記録
表 53：ソフトウェアタイプ別市場、2018 年～2022 年（百万米ドル）
表54 ソフトウェアタイプ別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
7.2 スタンドアロン型ソフトウェア
7.2.1 一般的にポストホック解釈可能性に重点を置くスタンドアロンソフトウェア
表55 スタンドアロンソフトウェア：地域別市場、2018年～2022年（百万米ドル）
表56 スタンドアロンソフトウェア：地域別市場、2023～2028年（百万米ドル）
7.3 統合ソフトウェア
7.3.1 より大規模なAI・機械学習プラットフォームやワークフローの中でシームレスに動作する統合説明可能AIソフトウェア
表 57 統合ソフトウェア：市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表58 統合ソフトウェア：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
7.4 自動レポーティングツール
7.4.1 AIに関する知見を規制当局と共有する必要がある組織にとって、自動レポーティングツールは貴重な存在に
表 59 自動レポーティングツール： 市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル）
表 60 自動レポーティングツール： 市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
7.5 インタラクティブなモデルの可視化
7.5.1 モデルの入力、出力、中間層をリアルタイムで可視化できる対話型モデル可視化ソフトウェア
表 61 インタラクティブモデル可視化：地域別市場、2018～2022 年（百万米ドル）
表 62 インタラクティブモデル可視化：地域別市場、2023～2028 年（百万米ドル）

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