人工知能市場レポート：タイプ、オファリング、技術、システム、エンドユーザー産業、地域別、2024年～2032年
株式会社グローバルインフォメーション（所在地：神奈川県川崎市、代表者：樋口 荘祐、証券コード：東証スタンダード 4171）は、市場調査レポート「人工知能市場レポート：タイプ、オファリング、技術、システム、エンドユーザー産業、地域別、2024年～2032年」（IMARC ）の販売を10月17日より開始しました。
世界の人工知能の市場規模は2023年に926億米ドルに達しました。今後、IMARC Groupは、2032年には7,371億米ドルに達し、2024年から2032年にかけて24.9%の成長率（CAGR）を示すと予測しています。クラウドベースのソリューション採用の増加、自律走行車（AV）の販売台数の増加、慢性疾患の有病率の増加が市場を牽引する主な要因となっています。
人工知能（AI）とは、機械、特にコンピュータ・システムによる人間の知能プロセスのシミュレーションを指します。学習、推論、問題解決、意思決定など、通常は人間の認知機能を必要とするタスクを機械が実行できるようにするアルゴリズムやシステムの構築が含まれます。AIには、機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなど、幅広い技術が含まれます。AIのサブセットである機械学習は、コンピュータが明示的なプログラミングなしにデータから学習し、予測や意思決定を行えるようにするアルゴリズムの開発を含みます。自然言語処理は、機械が人間の言葉を理解・解釈することを可能にし、人間とコンピューター間のコミュニケーションを促進します。さらに、コンピュータ・ビジョンは、人間が画像を知覚・理解する方法と同様に、機械が世界からの視覚情報を解釈・分析することを可能にします。
データ生成量の急激な増大と高性能コンピューティング・リソースの利用可能性により、AIシステムは膨大なデータセットを処理・分析できるようになり、高度なAIアルゴリズムとモデルの開発が促進されています。さらに、AIによる自動化は、製造業から物流に至るまで、さまざまな分野で業務を合理化し、効率を高める可能性を秘めています。企業はAIを活用してプロセスを最適化し、コストを削減し、全体的な生産性を向上させています。この他にも、AIを活用したアルゴリズムにより、企業は顧客にパーソナライズされた体験を提供し、エンゲージメントと満足度を高めることができます。レコメンデーションシステム、チャットボット、バーチャルアシスタントは、AIを使って顧客の好みを理解し、オーダーメイドのソリューションを提供します。このほか、AIは診断、創薬、治療開発を支援することでヘルスケアに革命をもたらしています。医療画像分析、予測分析、ゲノム研究は、AI主導の洞察から恩恵を受けています。これに伴い、スマートデバイスやモノのインターネット（IoT）は、音声認識、顔認識、予知保全のためにAIを統合しており、家電におけるAIの成長に寄与しています。さらに、AIはアルゴリズム取引、不正検知、リスク評価によって金融業界を再構築しています。機械学習アルゴリズムは市場動向を分析し、投資機会を予測します。さらに、機械学習技術、特にディープラーニングの飛躍的な進歩により、画像認識、自然言語理解、予測分析などのタスクにおけるAIシステムの能力が強化され、業界全体への幅広い応用につながっています。
人工知能市場動向／促進要因
データの拡散と処理能力
デジタル時代は、顧客の行動データからIoTデバイスのセンサーデータまで、かつてない量の情報を生み出しています。この豊富なデータは、AIのアルゴリズムやモデルを学習させるための基盤となっています。さらに、GPUや特殊なAIハードウェアを含む高性能コンピューティングリソースの利用が可能になったことで、研究者や開発者はこれらの膨大なデータセットを驚くべきスピードで処理・分析できるようになった。データの可用性と処理能力との間のこの相乗効果は、パターンを認識し、予測を行い、以前はアクセスできなかった洞察を導き出すことができる洗練されたAIシステムを開発する可能性を解き放った。
機械学習の進歩
ニューラルネットワークにヒントを得たディープラーニング・アルゴリズムは、画像認識、自然言語理解、音声合成などのタスクで卓越した性能を示しています。これらのアルゴリズムは、生データから階層的な特徴を自動的に学習することに優れており、複雑なタスクを驚くべき精度で実行することを可能にしています。ディープラーニングの一手法である転移学習は、あるタスクで事前に訓練されたモデルを別のタスク用に微調整することを可能にし、ラベル付けされた膨大なデータの必要性を減らします。このような進歩により、AI開発への参入障壁が低くなり、さまざまな領域での適用可能性が拡大し、日常的な技術やプロセスへのAIソリューションの統合が推進されています。
自動化と効率化
ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）や自律型システムなど、AI技術を活用した自動化は、これまで貴重な人的資源を消費していた反復的で平凡な作業を排除しつつあります。このシフトにより、人間の労働者は、創造性、批判的思考、問題解決を必要とする、より価値の高い作業に集中できるようになります。製造、物流、カスタマーサービスなどの業界では、在庫管理から顧客対応まで、さまざまな業務を処理するためにAIを搭載したロボットやシステムを導入しています。その結果、生産性が向上するだけでなく、正確性や一貫性も改善されています。企業は、業務を変革するAIの可能性を認識し、人間の能力を拡張し、ビジネスの成長を促進する自動化ソリューションの広範な採用につながっています。
目次
第1章 序文
第2章 調査範囲と調査手法
第3章 エグゼクティブサマリー
第4章 イントロダクション
第5章 世界の人工知能市場
第6章 市場内訳：タイプ別
第7章 市場内訳：提供別
第8章 市場内訳：技術別
第9章 市場内訳：システム別
第10章 市場内訳：最終用途産業別
第11章 市場内訳：地域別
第12章 SWOT分析
第13章 バリューチェーン分析
第14章 ポーターのファイブフォース分析
第15章 価格指標
第16章 競合情勢
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