AIと機械学習の市場：技術、コンポーネント、展開タイプ、用途、エンドユーザー別-2025～2030年の世界予測
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「AIと機械学習の市場：技術、コンポーネント、展開タイプ、用途、エンドユーザー別-2025～2030年の世界予測」（360iResearch LLP）の販売を7月18日より開始しました。
AIと機械学習市場は、2024年には2,982億8,000万米ドルとなり、2025年にはCAGR 17.80%で3,497億米ドルに成長し、2030年には7,972億5,000万米ドルに達すると予測されています。
主要市場の統計
基準年 2024年 2,982億8,000万米ドル
推定年 2025年 3,497億米ドル
予測年 2030年 7,972億5,000万米ドル
CAGR（%） 17.80%
進化を続ける人工知能と機械学習の領域では、世界中の産業が加速度的な変革を目の当たりにしています。今日の環境は、急速なイノベーション、指数関数的なデータ成長、前例のない機会を育む技術的ブレークスルーによって定義されています。この入門的な分析では、市場の勢いを促進する要因と、先進的アルゴリズム、堅牢なコンピューティングシステム、革新的な用途の複雑な相互作用を検証することで、舞台を整えます。
人工知能は、よりスマートな意思決定を可能にし、業務ワークフローを最適化し、新たな価値の流れを生み出すことで、戦略的なビジネスフレームワークに深く組み込まれています。組織が最先端技術への投資を進めるにつれ、技術的に可能なことの境界が再定義され、従来のモデルからより俊敏なデータ駆動型戦略へのシフトが促されています。本書では、ビッグデータ分析、コンピュータビジョン、ロボット工学など、多様なセグメントの融合について解説し、可能性と課題の両方を示す本質的な動向を浮き彫りにします。
AIと機械学習をめぐる議論は、特に企業が混戦のマーケットで競合を磨く上で、かつてないほど重要になっています。確かな市場調査と厳密な分析から導き出された洞察により、読者は、革新的なソリューションがいかにプロセスに革命をもたらすだけでなく、セグメント全体を再形成しつつあるかについて包括的な視点を得ることができます。本書は、技術的な洞察と戦略的な先見性を融合させ、新規参入者向けの入門書としても、熟練した専門家向けの詳細なレビューとしても役立ちます。
情勢の転換：市場の境界を再定義する
デジタル革命は、人工知能と機械学習が業務と戦略的情勢を変革する極めて重要な起爆剤となり、さまざまなセクタで戦略の抜本的な見直しを迫りました。この変化の中心にあるのは、自動化、効率性の向上、意思決定支援の強化の推進であり、これは現代ビジネスのあらゆる層に浸透しています。
過去数年の間に、粒度の細かいデータ処理から包括的なエンタープライズソリューションに至るまで、あらゆるものに影響を与える重要なブレークスルーとパラダイムシフトが起こりました。組織は現在、サイロ化されたアプローチやレガシーシステムから、リアルタイムの分析とパフォーマンス洞察を提供する統合されたクラウド対応のフレームワークへと移行しつつあります。この進化は単なる技術的なアップグレードではなく、価値の創造と維持の方法における根本的な変化を意味し、市場の変動に機敏に対応する道を開くものです。
最新の戦略は、拡大性、柔軟性、革新性の原則に基づいて構築されています。利害関係者は、従来のITエコシステムと次世代の人工知能機能を融合させたプラットフォームへの投資を増やしており、組織はデジタルディスラプションに伴うリスクを軽減しながら、新たな収益源を獲得できるようになっています。このような環境では、競合情報の差別化が、複雑なデータを活用し、アルゴリズムによるインテリジェンスを活用する能力と密接に絡み合っており、企業は破壊的な市場勢力や消費者の期待の変化を先取りすることができます。
主要セグメンテーション洞察：詳細分析
市場セグメンテーションを注意深く検討すると、技術革新、コンポーネントの多様性、展開モデル、用途、エンドユーザープロファイルが総合的な状況を形成する多面的な構造が明らかになります。技術に基づいて市場を調査すると、ビッグデータ分析、コンピュータービジョン、機械学習、自然言語処理、ロボット工学など、幅広いセグメントが含まれます。これらの技術領域は孤立しているのではなく、相互の結びつきが強まっており、効率性、革新性、競合優位性を促進する相乗環境を生み出しています。
コンポーネントのレンズを通して見ると、市場全体はハードウェア、サービス、ソフトウェアに広がっています。さらに掘り下げると、ハードウェアはASIC、CPU、GPUなどのサブセグメントを採用し、プロセス量の多いタスクのバックボーンとして機能します。サービスコンポーネントは、シームレスな導入とパフォーマンスの持続を保証するコンサルティングサービス、インテグレーションサービス、メンテナンスサービスを含む専門家によるソリューションで繁栄し、ソフトウェアソリューションは、多様な技術を統合するために必要不可欠な知的財産とプラットフォームを記載しています。
配備タイプを検討すると、クラウドベースのソリューションとオンプレミスのソリューションの間に明確な二分化があることがわかる。同様に、用途ベースのセグメンテーションでは、顧客サービスや不正検知から画像認識、予知保全、センチメント分析に至るまで、多様な用途に関する洞察が得られます。さらに、エンドユーザーセグメンテーションは、自動車、銀行、金融サービス、保険、エネルギー公益事業、政府、医療、製造、小売・eコマース、通信など、幅広いセグメントを網羅しており、人工知能と機械学習ソリューションの包括的かつ産業横断的な適用可能性を強調しています。この階層的なセグメンテーションは、市場勢力の複雑さとダイナミックな相互作用を強調し、イノベーションと競合の差別化を促進する新たな動向を浮き彫りにしています。
目次
第1章 序文
第2章 調査手法
第3章 エグゼクティブサマリー
第4章 市場概要
第5章 市場洞察
第6章 AIと機械学習市場：技術別
第7章 AIと機械学習市場：コンポーネント別
第8章 AIと機械学習市場：展開タイプ別
第9章 AIと機械学習市場：用途別
第10章 AIと機械学習市場：エンドユーザー別
第11章 南北アメリカのAIと機械学習の市場
第12章 アジア太平洋のAIと機械学習の市場
第13章 欧州・中東・アフリカのAIと機械学習の市場
第14章 競合情勢
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