世界の生成AI市場規模/シェア/動向分析レポート：提供形態別、データモダリティ別、用途別（～2031年）

市場概要

世界の生成AI市場は、2026年に1,854億5,000万米ドルと推計されており、2033年までに1兆6,589億7,000万米ドルに達すると予測されています。2026年から2033年にかけては、年平均成長率（CAGR）36.8％で拡大すると見込まれています。次の成長段階は、実験的な取り組みというよりは、企業が生成AIを中核となるワークフロー、製品、意思決定プロセスにいかに効果的に組み込めるかによって形作られていくでしょう。投資は、インフラ、基盤モデル、開発プラットフォーム、エージェント型システム、ガバナンスツール、エンタープライズアプリケーション、導入サービスなど、幅広い分野に拡大しています。同時に、競争の基盤も変化しつつあります。モデルの品質は依然として重要ですが、購入者は信頼性、コスト効率、データセキュリティ、既存システムとの統合、そして測定可能なビジネス成果をより重視するようになっています。これにより、ベンダーは単体のツールを超え、導入、監視、カスタマイズ、制御のためのより包括的な環境を提供するよう迫られています。また、ユースケースごとに導入状況に差が出始めています。ソフトウェア開発、顧客対応、研究、分析、ナレッジマネジメントといった機能は急速に進展している一方で、規制が厳しい環境やプロセス重視の環境では、その進展は慎重なペースにとどまっています。したがって、市場の長期的な成長は、より優れたモデルの存在だけでなく、企業が技術的能力を、再現性があり、ガバナンスが確保され、経済的にも実現可能な大規模な導入へと転換できるかどうかにかかっています。

市場規模と予測：
2025年の市場規模：1,195.1億米ドル
2026年の市場規模：1,854.5億米ドル
2033年の売上高予測：1兆6,589.7億米ドル
成長率：2026年から2033年までのCAGR（年平均成長率）36.8％
2021年から2033年までのデータが利用可能です
米国の生成AI市場
2025年の市場規模：257.8億米ドル
2032年の市場予測：2,794.4億米ドル
市場は年平均成長率（CAGR）40.6％で成長しています
欧州の生成AI市場
2025年の市場規模：165.6億米ドル
2032年の市場予測：2,027億7,000万米ドル
市場は年平均成長率（CAGR）43.0％で拡大しています
主要な市場動向と洞察
今後の見通し：生成AI市場の成長は、企業におけるAIの導入、基盤モデル、およびAIインフラへの投資によって牽引されています。
アプリケーションの種類：主な用途には、コンテンツ管理、ビジネスインテリジェンス、検索、合成データ、生成設計などが挙げられます。
主なトレンド：マルチモーダルモデル、生成型SaaSプラットフォーム、AIコパイロット、および業界固有のソリューションが、企業での導入を牽引しています。
主要技術：基盤モデル、LLM、マルチモーダルAI、モデルオーケストレーションプラットフォーム、およびクラウドGPUインフラストラクチャが、導入を推進しています。
主なポイント
アジア太平洋地域は、予測期間中に40.3％という最も高い成長率を記録する見込みです。
提供形態別では、2026年にインフラストラクチャ・セグメントが46.1％という最大のシェアを占めると推定されています。
データモダリティ別では、2026年にテキストデータモダリティ・セグメントが39.1％という最大のシェアを占めると推定されています。
用途別では、2026年にコンテンツ生成・管理セグメントが市場を支配する見込みです。
業種別では、予測期間中にエンタープライズ向け生成AIエンドユーザーセグメントが最も急速な成長を遂げると見込まれています。
NVIDIA、AMD、Broadcom、SK hynixは、アクセラレータ、カスタムシリコン、ネットワーク、および高帯域幅メモリにおけるリーダーシップを通じて、生成AIインフラストラクチャ分野で主導的な地位を占めています。
OpenAI、Google、Anthropic、Metaは、高度なモデルポートフォリオ、開発者による高い採用率、マルチモーダル機能、および広範なクラウドやプラットフォームでの展開を通じて、基盤モデルの市場を形成しています。
いくつかの技術的変革が、生成AI市場の行方を決定づけ始めています。マルチモーダルモデルは、これらのシステムが扱える対象を拡大し、テキスト、画像、音声、動画、コード、構造化情報を同一の動作環境に取り込んでいます。エージェント型AIもまた重要な推進力となっています。これは、生成AIを単なる回答の生成から、ビジネスシステム全体にわたるタスクの遂行へと進化させるからです。また、企業は特定の業界や機能向けに構築された小規模なモデルにも、より注目するようになっています。特に、モデルの規模そのものよりも、コスト、プライバシー、速度が重視される分野においてです。検索およびオーケストレーションツールは、モデルと企業データやアプリケーションとの連携方法を改善しており、一方、実世界のデータが限られている分野では、合成データがテスト、シミュレーション、トレーニングにおいてますます有用になりつつあります。同時に、デプロイメントは独自の専門分野として確立されつつあります。モデルの評価、監視、アクセス制御、セキュリティは、日常業務においてシステムが信頼できるかどうかを判断する上で、今や中心的な要素となっています。

顧客の顧客に影響を与えるトレンドと変革
生成AIは、クライアントがテクノロジーパートナーや自社の業務に求めるものを変えつつあります。その変化は、孤立した支援から、業務の進め方そのものにおけるより大きな変革へと向かっています。初期の導入では、テキストの生成、質問への回答、あるいは単一のタスクの迅速化に焦点が当てられていました。現在、クライアントはワークフロー全体を見渡し、生成AIによってどの段階で手作業の引き継ぎを排除し、手動によるレビューを削減し、専門知識へのアクセスを容易にできるかを検討しています。これにより、購入に関する話し合いの内容も変化しています。モデルの品質は依然として重要ですが、この技術が稼働中のシステム、機密データ、顧客対応プロセスに接続されるようになったため、統合、制御、信頼性がより重視されるようになっています。したがって、ビジネスチャンスはモデルの利用にとどまらず、オーケストレーション、ガバナンス、セキュリティ、カスタマイズ、およびマネージド運用へと広がっています。同時に、クライアントの選定基準もより厳格になってきています。広範なパイロット導入から、経済性が明確で、責任の所在が明確であり、運用上の影響が測定可能な、より限定的なユースケースへと移行しつつあります。市場は、「生成AIが何を生み出せるか」ではなく、「実際のビジネス上の制約の中で、生成AIが何を一貫して成し遂げられるか」という実用的な問いを中心に成熟しつつあります。

主要企業・市場シェア

市場エコシステム
生成AIのエコシステムは、もはやモデルプロバイダーのみを中心に構成されているわけではありません。現在では、ハードウェア、基盤モデル、開発プラットフォーム、ガバナンスとセキュリティ、エージェント型ランタイム、アプリケーション、サービスといった、相互に連携する各層にまたがっています。NVIDIA、AMD、Intel、Broadcom、Micronなどのハードウェアベンダーは、モデルを大規模にトレーニングおよび実行するために必要な演算能力、メモリ、ネットワークを提供しています。OpenAI、Google、Anthropic、Meta、Mistral AI、Cohere、DeepSeekなどのモデル開発企業は、インテリジェンス層を提供しています。その周囲では、クラウドおよび開発プラットフォームが、企業がソリューションを構築、微調整、テスト、展開するのを支援し、ガバナンスベンダーはリスク、セキュリティ、ポリシー管理に注力しています。エージェント型AIプラットフォームは、モデルとツール、データ、ワークフローを結びつける調整層として台頭しています。さらに、アプリケーションベンダーはこれらの機能を特定のビジネスニーズに合わせてパッケージ化し、サービスプロバイダーは戦略、統合、カスタマイズ、およびマネージドオペレーションを支援します。その結果、単独の製品と同様に、パートナーシップや相互運用性によっても形作られる市場が形成されています。

地域
2026年には北米が生成AI市場を主導
2026年、北米は生成AIの最大規模の地域市場となります。これは、インフラプロバイダー、最先端モデル開発者、エンタープライズソフトウェア企業、クラウドプラットフォーム、そして大規模なテクノロジー購入者が他に類を見ないほど集中していることが背景にあります。この地域は、多くのコア技術を開発しているだけでなく、それらをいち早く実運用に移している地域の一つでもあります。金融サービス、医療、専門サービス、メディア、防衛、ITなどの各業界の企業は、孤立したパイロット段階を超え、生成AIを社内データ、ソフトウェアプラットフォーム、顧客対応のワークフローと連携させつつあります。データセンター、アクセラレータ、ネットワーク、エネルギー容量への多額の投資は、特に、より多くの演算能力を必要とするマルチモーダルシステムやエージェント型システムへの需要がシフトする中で、同地域にさらなる優位性をもたらしています。また、北米は、豊富なベンチャー資金、強力な研究機関、活発なスタートアップ基盤の恩恵も受けています。したがって、その優位性は供給と需要の両方に支えられており、技術の創出、企業による導入、そして商用化が互いに補強し合っています。

生成AI市場：企業評価マトリックス
OpenAIは、「スター」（基盤モデルプロバイダー部門）に位置づけられています。これは、強力な商業的牽引力と、テキスト、推論、コーディング、画像、音声、動画、エージェント型ユースケースに及ぶ幅広いモデルポートフォリオを兼ね備えているためです。ChatGPT、企業向け導入、API、開発者向けツール、パートナーエコシステムにまたがるその展開範囲は、認知度と規模の両方をもたらしています。xAIは「新興リーダー」カテゴリーに分類されています。現在の製品展開規模は小さいものの、急速なモデル開発、Xプラットフォームとの統合、インフラ容量の拡大、リアルタイム情報へのアクセス、および企業や開発者向けの提供範囲の拡大を通じて、その地位を強化しています。

主要市場プレイヤー
NVIDIA（米国）
OpenAI （米国）
Microsoft（米国）
AWS（米国）
SK Hynix（韓国）
Google（米国）
Anthropic（米国）
Micron（米国）
Broadcom（米国）
Dell Technologies（米国）
AMD（米国）
Cisco（米国）
Salesforce（米国）
IBM（米国）
Adobe（米国）

【目次】

はじめに

エグゼクティブ・サマリー

プレミアム・インサイト

市場の概要

AIの進化する状況を探ります：効率性の向上、主権的なソリューションへの需要、そして戦略的な市場の動きについて。

4.1

はじめに

4.2

市場の動向

4.2.1

推進要因

生成AIコパイロットの企業における急速な導入と

4.2.1.2

マルチモーダル、推論、および文脈認識機能を備えた基盤モデルの進歩

4.2.1.3

モデル推論コストの低下と演算効率の向上

コンテンツ制作全般における自動化への需要の高まり、

4.2.2

制約

4.2.2.1

コンピューティングインフラ、モデル開発、およびエンタープライズ規模の展開にかかる総コストの高さ

データのプライバシー、知的財産、および規制上の課題

4.2.3

機会

エージェント型AIおよび自律的な多段階処理の拡大

ドメイン特化型、小型、およびカスタマイズされたAIソリューションの開発

4.2.3.3

主権性、ローカライズ、および業界準拠の生成AIソリューションに対する需要の高まり

4.2.4

課題

4.2.4.1

モデル出力の正確性、信頼性、説明可能性、および一貫性の確保

プロンプトインジェクション、データポイズニング、モデルの悪用、および…の軽減

4.3

未充足のニーズと未開拓領域

4.3.1

生成AI市場における未充足ニーズ

4.3.2

未開拓領域における機会

4.4

相互に関連する市場とセクター横断的な機会

4.4.1

相互に関連する市場

4.4.2

セクター横断的な機会

4.5

ティア1/2/3のプレーヤーによる戦略的動き

業界の動向

生成AIの市場動向は、新規参入、競争圧力、そして進化するインフラのトレンドに伴い変化しています。

5.1

生成AIの進化

5.2

ポーターの5つの力分析

5.2.1

新規参入の脅威

5.2.2

代替品の脅威

5.2.3

供給者の交渉力

5.2.4

購入者の交渉力

5.2.5

競合の激しさ

5.3

マクロ経済の見通し

5.3.1

はじめに

5.3.2

GDPの動向と予測

5.3.3

AIインフラおよび半導体産業の動向

5.3.4

エージェント型AI業界の動向

5.4

サプライチェーン分析

5.5

エコシステム分析

5.5.1

生成AIガバナンス・セキュリティプラットフォームベンダー

5.5.2

エージェント型AIプラットフォームおよびランタイムシステムベンダー

5.5.3

生成AIサービスプロバイダー

5.5.4

基盤モデルベンダー

5.5.5

エージェント型AIプラットフォームおよびランタイムシステムベンダー

5.5.6

生成AIハードウェアベンダー

5.5.7

生成AIアプリケーションおよびコパイロットベンダー

5.6

価格分析

5.6.1

生成AIアクセラレータの平均販売価格の推移

5.6.2

生成AIソフトウェア別の参考価格分析

5.7

貿易分析

5.7.1

コンピュータ処理ユニット（HSN：847150）の輸出シナリオ

5.7.2

コンピュータ処理ユニット（HSN：847150）の輸入シナリオ

5.8

2026年～2027年の主要な会議およびイベント

5.9

顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／ディスラプション

5.10

投資および資金調達のシナリオ

5.11

ケーススタディ分析

5.11.1

ディスカバリー銀行は、パーソナライズされたマルチモーダルな銀行支援を通じて顧客エンゲージメントを倍増させました

5.11.2

ウェイフェアは、250万件の商品タグを修正し、大量のサプライヤーサポートを自動化しました

5.11.3

スーパーティーチャーは、コンテンツおよび製品開発全体に「クロード」を組み込むことで、チームの生産性を2倍に高めました

ウィンブルドンは、デジタルプラットフォームを刷新し、事業を拡大しました。

5.11.5

ヒースロー空港は、AgentForceを搭載した旅行アシスタントを通じて、乗客からのチャットの90％を解決しました。

5.11.6

スペース・ラマは、国際宇宙ステーションに低遅延のオフライン生成AI処理を導入しました

5.12

2025年の米国関税がもたらす影響 – 生成AI市場

5.12.1

はじめに

5.12.1.1

関税・通商政策の最新動向（2026年6月～7月）

5.12.2

主要な関税率

5.12.3

価格への影響分析

5.12.3.1

戦略的転換と新たなトレンド

5.12.4

国・地域への影響

5.12.4.1

米国

5.12.4.2

中国

5.12.4.3

欧州

5.12.4.4

アジア太平洋地域（中国を除く）

5.12.5

最終用途産業への影響

技術の進歩、特許、イノベーション、

6.1

主要な新興技術

6.1.1

ファウンデーションモデルおよび大規模言語モデル（LLM）

6.1.2

機械学習およびディープラーニング

6.1.3

自然言語処理（NLP）

6.1.4

コンピュータビジョン

6.1.5

AIアクセラレータおよびハイパフォーマンスコンピューティング

6.2

補完技術

6.2.1

クラウドコンピューティングとAIインフラストラクチャ

6.2.2

ベクトルデータベースと検索強化型生成（RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION）

6.2.3

ナレッジグラフとエンタープライズ検索

6.2.4

データエンジニアリングとMLOPS

6.2.5

AIガバナンス、セキュリティ、およびモデルの可観測性

6.3

関連技術

6.3.1

対話型AI

6.3.2

エージェント型AIおよびAIエージェント

6.3.3

ドキュメントAIおよびインテリジェント・ドキュメント処理

6.3.4

予測AIおよび高度な分析

6.3.5

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）

6.4

技術ロードマップ

6.5

特許分析

6.5.1

方法論

6.5.2

2016年～2026年の文書タイプ別特許出願件数

6.5.3

イノベーションと特許出願

6.6

将来の応用分野

6.6.1

自律型エンタープライズAIエージェント

6.6.2

生成型製品およびエンジニアリング設計

6.6.3

精密医療と創薬

6.6.4

リアルタイムのマルチモーダル意思決定支援

6.6.5

ハイパーパーソナライズされたデジタル体験

関税分析と規制環境

主要地域におけるコンピュータ処理ユニットに影響を与える、複雑なグローバルな AI 規制や関税について解説します。

138

7.1

コンピュータ処理ユニットに関連する関税

7.1.1

コンピュータ処理ユニットに関連する関税（HSN：847150）

7.2

地域ごとの規制とコンプライアンス

7.2.1

規制機関、政府機関、およびその他の組織

7.2.2

主要な規制

7.2.2.1

北米

7.2.2.1.1

AIリスク管理フレームワーク：生成AIプロファイル（米国）

7.2.2.1.2

高度な生成型AIシステムに関する自主行動規範（カナダ）

7.2.2.2

ヨーロッパ

7.2.2.2.1

AI規制に対するイノベーション重視のアプローチ（英国）

7.2.2.2.2

ドイツAI市場監視・実施法（ドイツ）

7.2.2.2.3

GDPRに基づくAIシステムに関するCNILの勧告（フランス）

7.2.2.2.4

生成AIに関するイタリアのデータ保護法およびガランテの措置（イタリア）

AI法の遵守と各国の監督体制

7.2.2.2.6

欧州連合人工知能法（EU）

7.2.2.3

アジア太平洋地域

7.2.2.3.1

生成型人工知能サービスの管理に関する暫定措置（中国）

情報技術仲介業者規則およびMEITY

7.2.2.3.3

企業向けAIガイドライン（日本）

7.2.2.3.4

生成AIの開発および利用に関する個人情報処理ガイドライン（韓国）

AIガバナンスおよび…に関する拡大版ASEANガイド

7.2.2.4

中東およびアフリカ

7.2.2.4.1

生成AIガイドライン（サウジアラビア）

7.2.2.4.2

連邦個人データ保護法（UAE）

7.2.2.4.3

個人情報保護法（南アフリカ）

個人データ保護法第6698号および

7.2.2.4.5

大陸人工知能戦略（アフリカ連合）

7.2.2.5

ラテンアメリカ

一般データ保護法および ANPD GENAI

連邦個人データ保護法および新興

7.2.2.5.3

ラテンアメリカおよびカリブ海地域のためのデジタルアジェンダ、ELAC2026（ラテンアメリカ）

7.2.3

業界標準

顧客環境と購入者の行動

購入者の動機、ステークホルダーの影響、および業界特有の未充足ニーズに関する戦略的洞察を明らかにします。

152

8.1

意思決定プロセス

8.2

購入者のステークホルダーと購入評価基準

8.2.1

購入基準

8.3

導入障壁および社内の課題

8.4

さまざまな業界分野における未充足ニーズ

生成AI市場（提供形態別）

2033年までの市場規模および成長率予測分析（単位：百万米ドル） | データ表8件

158

9.1

はじめに

9.1.1

推進要因：生成AI市場（提供形態別）

9.2

インフラ

9.2.1

ますます高負荷化する推論ワークロードに対応した統合スタックへの進化

9.3

ソフトウェア

9.3.1

組み込みアプリケーション、ガバナンス付きプラットフォーム、およびエージェント型エンタープライズシステムへの移行

9.4

サービス

9.4.1

カスタマイズ、統合、導入、および継続的な最適化に不可欠なもの

インフラストラクチャ別生成AI市場

2033年までの市場規模および成長率予測分析（単位：百万米ドルおよび台数） | データ表48件

166

10.1

はじめに

10.1.1

推進要因：インフラストラクチャ別生成AI市場

10.2

生成AIアクセラレータ

ワークロードに特化したコンピューティングアーキテクチャへの進化

10.2.2

グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）

10.2.3

AI ASICおよびTPU

10.2.4

フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（FPGA）

10.2.5

中央処理装置（CPU）

10.2.6

エッジAIプロセッサ

10.2.6.1

ニューラル処理ユニット（NPU）

10.2.6.2

システム・オン・チップ（SoC）

10.3

汎用AIメモリ

大規模モデルに伴い、重要なパフォーマンス層へと進化しています。

10.3.2

高帯域幅メモリ（HBM）

10.3.3

グラフィックス・ダブル・データ・レート（GDDR）メモリ

10.3.4

低消費電力ダブルデータレート（LPDDR）メモリ

10.3.5

メモリ内処理（PIM）

10.4

次世代AIストレージ

より高速でスケーラブルなアーキテクチャへの移行

10.4.2

エンタープライズSSD

10.4.3

オールフラッシュアレイ

10.4.4

大容量HDDシステム

10.4.5

ストレージコントローラおよび拡張システム

10.5

生成AI向けネットワークハードウェア

10.5.1

アクセラレータ・クラスタの利用率向上に向けた進化

10.5.2

インフィニバンド HCAS およびスイッチ

10.5.3

高速イーサネット NIC

生成AI市場（ソフトウェア別）

2033年までの市場規模および成長率予測分析（単位：百万米ドル） | データ表 16 件

194

11.1

はじめに

11.1.1

推進要因：生成AI市場（ソフトウェア別）

11.2

基盤モデル（ファウンデーションモデル）

11.2.1

プロバイダーが機能と効率性で競争する中、共有インテリジェンス層へと進化しています。

11.3

生成AI開発プラットフォーム

11.3.1

モデルオーケストレーションとライフサイクル管理の統合

11.4

ジェネレーティブAIガバナンス・セキュリティプラットフォーム

11.4.1

信頼性の高いAI運用を維持するために、ますます不可欠なものとなっています

11.5

エージェント型AIプラットフォームおよびランタイムシステム

11.5.1

実験段階から、企業全体のワークフローにわたるガバナンスの効いた実行へと進化する 11.6

ジェネレーティブAIアプリケーションおよびコパイロット 11.6.1

ユーザーのタスクやビジネスプロセスに知能を直接組み込む 11.7

その他のジェネレーティブAIソフトウェア 12

ジェネレーティブAI市場（サービス別） 2033年までの市場規模および成長率予測分析（単位：百万米ドル） | データ表14 207 12.1

その他のジェネレーティブAIソフトウェア 12.2

その他の生成AIソフトウェア

サービス別生成AI市場

2033年までの市場規模および成長率予測分析（単位：百万米ドル） | データ表14件

207

12.1

はじめに

12.1.1

推進要因：サービス別ジェネレーティブAI市場

12.2

戦略およびコンサルティング

12.2.1

ジェネレーティブAIコンサルティングは、ユースケースの発見からエンタープライズ規模の変革計画へと移行しています。

12.3

モデル開発およびカスタマイズ

12.3.1

モデル開発・カスタマイズサービスは、生成AIを測定可能なビジネス成果に結びつけています

12.4

統合・導入

12.4.1

統合・導入サービスは、生成AIを企業のデータや本番環境のワークフローと連携させています

12.5

マネージド・ジェネレーティブAI

12.5.1

企業が継続的な最適化と運用サポートを求める中、マネージド・ジェネレーティブAIサービスは拡大しています。

12.6

AIトレーニングデータ

12.6.1

AIトレーニングデータサービスは、ドメイン固有データの準備、検証、および充実化において依然として極めて重要です

データモダリティ別ジェネレーティブAI市場

2033年までの市場規模および成長率予測分析（単位：百万米ドル） | データ表16件

218

13.1

はじめに

13.1.1

推進要因：データモダリティ別生成AI市場動向

13.2

テキスト

あらゆる分野で最も広く商用化されているモダリティです。

13.3

画像

デザイン、マーケティング、シミュレーションなど幅広い分野でスケーラブルな生成能力を発揮します。

13.4

動画

13.4.1

マーケティング、メディア、トレーニング、シミュレーション向けに、制御可能で実用段階のコンテンツ生成へと進化しています。

13.5

音声・スピーチ

13.5.1

多言語音声インターフェースや会話型アプリケーションを通じて拡大しています。

13.6

コード

13.6.1

作成、変換、および保守タスクにまたがる、中核となる開発者生産性レイヤー 13.7

3Dおよびシミュレーションコンテンツ 13.7.1

設計の高速化、デジタルツイン、およびエンジニアリング実験の実現 13.8

マルチモーダル 13.8.1

複数のデータ型にわたって生成を行うシステムのためのデフォルトアーキテクチャ 14

ジェネレーティブAI市場（用途別）市場規模および成長率の予測分析 15.1

15.2

15.3

15.4

複数のデータ型にわたって生成を行うシステムのためのデフォルトアーキテクチャ

ジェネレーティブAI市場（用途別）

2033年までの市場規模および成長率予測分析（単位：百万米ドル） | データ表18件

231

14.1

はじめに

14.1.1

推進要因：ジェネレーティブAI市場（用途別）

14.2

コンテンツ生成・管理

14.2.1

孤立した作成ツールから統合されたエンタープライズ・コンテンツ運用への進化

14.3

ナレッジマネジメント・ディスカバリー

14.3.1

生成型インターフェースを通じて、企業情報をより実用的なものにする

14.4

コード生成とソフトウェアエンジニアリング

14.4.1

開発およびテスト全体にわたる自動化の拡大

14.5

生成型アナリティクスとインサイトの生成

14.5.1

自然言語による探索を通じて、ビジネスインテリジェンスへのアクセスを簡素化する

14.6

合成データの生成

14.6.1

モデル開発およびテストにおけるプライバシー、データの希少性、および稀な事象に関する課題への対処

14.7

自律的なタスク実行とワークフローの自動化

14.7.1

生成AIをユーザー支援から、多段階のビジネスプロセスの完了へと進化させる

14.8

生成設計とシミュレーション

14.8.1

製品探索とデジタル実験の加速化

14.9

その他の用途

エンドユーザー別生成AI市場

2033年までの市場規模および成長率予測分析（単位：百万米ドル） | データ表36件

245

15.1

はじめに

15.1.1

推進要因：ジェネレーティブAI市場（エンドユーザー別）

15.2

一般消費者

15.2.1

手頃な価格のアシスタント、クリエイター向けツール、および組み込みAI体験を通じたジェネレーティブAIの普及拡大

15.3

企業

15.3.1

ITおよびITES

15.3.1.1

ジェネレーティブAIがソフトウェア開発やデジタル運用に組み込まれるにつれ、ITおよびITESは主導的な地位を維持する見込みです。

15.3.2

BFSI

15.3.2.1

汎用AIの導入は、従業員支援から、管理された意思決定支援および大量処理の自動化へと移行しています

15.3.3

小売・消費財業界

15.3.3.1

マーチャンダイジング、マーケティング、サービス、製品コンテンツにおけるジェネレーティブAIの大規模な活用

15.3.4

政府

15.3.4.1

安全な知識へのアクセス、市民サービス、および行政の生産性を中心とした汎用AIの導入

15.3.5

防衛・国家安全保障

15.3.5.1

安全な情報収集、任務計画、シミュレーション、およびオペレーター支援をめぐる汎用AIの需要拡大

15.3.6

医療、製薬、およびライフサイエンス分野

15.3.6.1

臨床研究や規制関連のワークフローにおける汎用AIの導入拡大に伴い、支出の増加が見込まれます。

15.3.7

製造・産業分野

15.3.7.1

エンジニアリング支援、保守知識、およびシミュレーションを通じた汎用AIの導入推進

15.3.8

電気通信

15.3.8.1

サービス運用、ネットワーク知識、およびデジタル顧客エンゲージメントの向上に向けた汎用AIの活用

15.3.9

エネルギー・公益事業

15.3.9.1

エンジニアリング支援、資産知識、および規制対象の運用ワークフローを通じた汎用AIの導入拡大

15.3.10

運輸・物流

15.3.10.1

サービス調整および現場の意思決定支援における汎用AIの導入

15.3.11

メディア・エンターテインメント

15.3.11.1

実験的なコンテンツ生成から収益化ワークフローへの移行に伴うジェネレーティブAIの導入

15.3.12

プロフェッショナルサービス

15.3.12.1

研究、クライアントへの成果提供、および知識集約型ワークフローにおけるジェネレーティブAIの拡大

15.3.13

教育

15.3.13.1

パーソナライズされたコンテンツの作成、管理、および教育機関向けナレッジサービスを通じた、ジェネレーティブAIの段階的な導入

15.3.14

その他の企業

…

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レポートコード：TC 8610

世界の生成AI市場規模/シェア/動向分析レポート：提供形態別、データモダリティ別、用途別（～2031年）