タイトル
ページ番号
1
はじめに
66
2
調査方法論
78
3
エグゼクティブサマリー
91
4
プレミアムインサイト
98
5
市場概要と業界動向
自律型AIとエッジ機能は、法的課題や統合課題の中でも市場成長を牽引している。
101
5.1
はじめに
5.2
市場動向
5.2.1
成長要因
5.2.1.1
自律型人工知能の導入拡大
5.2.1.2
ディープラーニングおよび機械学習技術の台頭
5.2.1.3
コンピューティング能力の進歩と大規模データベースの利用可能性
5.2.2
抑制要因
5.2.2.1
生成AI生成コンテンツにおける知的財産権所有と法的リスクへの懸念の高まり
5.2.2.2
企業固有のコンプライアンスおよびガバナンスポリシーとのモデル整合のコストと複雑性
5.2.2.3
AI ツールチェーンの断片化と、エンタープライズ対応のための標準化された評価フレームワークの欠如
5.2.3
機会
5.2.3.1
スケーラビリティとパフォーマンスを強化する AI ネイティブインフラストラクチャの進歩
5.2.3.2
リアルタイムデータ処理と意思決定のためのエッジ AI 機能の拡大
5.2.3.3
AI によるコンテンツ作成の新たな道を開く生成 AI の進歩
5.2.4
課題
5.2.4.1
AI の意思決定プロセスにおける透明性と説明可能性の欠如
5.2.4.2
バイアスおよび不正確に生成された出力に関する懸念
5.2.4.3
統合の課題および最先端システムに対する理解の欠如
5.3
人工知能市場：その進化
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
人工知能ハードウェアプロバイダー
5.5.2
人工知能ソフトウェアプロバイダー
5.5.3
人工知能サービスプロバイダー
5.6
2025年米国関税の影響 – 人工知能（AI）市場
5.6.1
はじめに
5.6.2
主要関税率
5.6.3
価格影響分析
5.6.3.1
戦略的転換と新たな動向
5.6.4
国・地域への影響
5.6.4.1
米国
5.6.4.2
中国
5.6.4.3
欧州
5.6.4.4
アジア太平洋地域（中国を除く）
5.6.5
エンドユーザー産業への影響
5.6.5.1
BFSI（銀行・金融・保険）
5.6.5.2
ヘルスケア＆ライフサイエンス
5.6.5.3
製造業
5.6.5.4
小売・Eコマース
5.6.5.5
電気通信
5.6.5.6
運輸・物流業
5.6.5.7
ソフトウェア・テクノロジープロバイダー
5.6.5.8
エネルギー・公益事業
5.7
投資環境と資金調達シナリオ
5.8
ケーススタディ分析
5.8.1
IBM と VODAFONE：AI 搭載の仮想アシスタント TOBI による顧客エンゲージメントの変革
5.8.2
MICROSOFT と MARS：AZURE 機械学習によるサプライチェーンの最適化の推進
5.8.3
NVIDIA と PERPLEXITY AI：NEMO フレームワークによるモデル性能とコスト効率の向上
5.8.4
OPENAI と NOTION：組み込み AI アシスタントによるインテリジェントな生産性の実現
5.8.5
Google Cloud と GE アプライアンス：生成 AI によるパーソナライズされた調理体験の提供
5.9
技術分析
5.9.1
主要技術
5.9.1.1
生成AI
5.9.1.2
自律型AI＆自律型エージェント
5.9.1.3
Automated Machine Learning（Automated Machine Learning）
5.9.1.4
因果関係AI（Causal AI）
5.9.1.5
MLOps（Machine Learning Operations）
5.9.2
補完的技術
5.9.2.1
ブロックチェーン
5.9.2.2
エッジコンピューティング
5.9.2.3
センサーとロボティクス
5.9.2.4
サイバーセキュリティ
5.9.3
隣接技術
5.9.3.1
予測分析
5.9.3.2
IoT
5.9.3.3
ビッグデータ
5.9.3.4
拡張現実／仮想現実
5.10
関税および規制環境
5.10.1
プロセッサおよびコントローラに関連する関税（HSN: 854231）
5.10.2
規制機関、政府機関、その他の組織
5.10.3
規制：人工知能
5.10.3.1
北米
5.10.3.2
欧州
5.10.3.3
アジア太平洋
5.10.3.4
中東・アフリカ
5.10.3.5
ラテンアメリカ
5.11
特許分析
5.11.1
方法論
5.11.2
書類タイプ別出願特許
5.11.3
イノベーションと特許出願
5.12
価格分析
5.12.1
主要プレイヤー別提供品平均販売価格（2025年）
5.12.2
用途別平均販売価格（2025年）
5.13
貿易分析
5.13.1
プロセッサおよびコントローラの輸出シナリオ
5.13.2
プロセッサおよびコントローラの輸入シナリオ
5.14
主要カンファレンスおよびイベント（2025–2026年）
5.15
ポーターの5つの力分析
5.15.1
新規参入の脅威
5.15.2
代替品の脅威
5.15.3
供給者の交渉力
5.15.4
購入者の交渉力
5.15.5
競争の激しさ
5.16
主要ステークホルダーと購買基準
5.16.1
購買プロセスにおける主要ステークホルダー
5.16.2
購買基準
5.17
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
5.17.1
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
6
提供別人工知能（AI）市場
2032年までの市場規模と成長率予測分析（単位：10億米ドルおよびML）｜88のデータ表
164
6.1
はじめに
6.1.1
提供内容：人工知能市場の推進要因
6.2
インフラストラクチャ（種類別）
6.2.1
堅牢なインフラストラクチャが牽引するAI市場の成長
6.2.2
コンピューティング
6.2.2.1
グラフィックス処理装置（GPU）
6.2.2.2
中央処理装置（CPU）
6.2.2.3
フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）
6.2.3
メモリ
6.2.3.1
ダブルデータレート（DDR）
6.2.3.2
高帯域幅メモリ（HBM）
6.2.4
ネットワークハードウェア
6.2.4.1
NIC/ネットワークアダプタ
6.2.4.2
相互接続
6.2.5
ストレージ
6.3
機能別インフラストラクチャ
6.3.1
実世界での実装に向けて組織が移行する中、需要の高い推論インフラストラクチャ
6.3.2
トレーニング
6.3.3
推論
6.4
ソフトウェア
6.4.1
専用ツールによるスケーラブルなインテリジェンスの実現
6.4.2
デジタルアシスタント＆ボット
6.4.3
機械学習フレームワーク
6.4.4
ノーコード/ローコードMLツール
6.4.5
コンピュータビジョンプラットフォーム
6.4.6
データ前処理ツール
6.4.7
ビジネスインテリジェンス＆アナリティクスプラットフォーム
6.4.8
開発者プラットフォーム
6.4.9
その他の AI ソフトウェア
6.5
サービス
6.5.1
構造化およびガバナンスされたデータによる AI システムの強化
6.5.2
コアデータサービス
6.5.2.1
データ収集と取り込み
6.5.2.2
データ処理と変換
6.5.2.3
データストレージと管理
6.5.2.4
データセキュリティとプライバシー
6.5.2.5
データガバナンスと品質管理
6.5.2.6
データ統合と相互運用性
6.5.2.7
データアノテーションとトレーニングデータサービス
6.5.3
統合サービス
6.5.3.1
AIモデル開発・導入
6.5.3.2
AIモデル最適化・微調整
6.5.3.3
AIセキュリティ・コンプライアンスサービス
6.5.3.4
AIソフトウェア開発サービス
6.5.3.5
サポート・保守サービス
7
人工知能市場（技術別）
市場規模と成長率予測分析（2032年まで、10億米ドル単位） | 38のデータ表
209
7.1
はじめに
7.1.1
テクノロジー：人工知能市場の推進要因
7.2
機械学習
7.2.1
企業AIにおける機械学習の戦略的役割
7.2.2
教師あり学習
7.2.3
教師なし学習
7.2.4
強化学習
7.3
自然言語処理
7.3.1
非構造化・多言語データからのビジネス価値創出
7.3.2
自然言語理解（NLU）
7.3.3
自然言語生成（NLG）
7.4
コンピュータビジョンAI
7.4.1
コンピュータビジョンAIは視覚データをリアルタイムで実用的な知見に変換する
7.4.2
オブジェクト検出
7.4.3
画像分類
7.4.4
意味的セグメンテーション
7.4.5
顔認識
7.4.6
その他のコンピュータビジョンAI
7.5
コンテキスト認識型人工知能
7.5.1
仮想アシスタントは、対話やプラットフォームを超えて、継続性と意図を維持します。
7.5.2
コンテキスト認識型レコメンデーションシステム
7.5.3
マルチモーダル AI
7.5.4
コンテキスト認識型仮想アシスタント
7.6
生成型 AI
7.6.1
ディープラーニングモデルにより、機械は文脈的に関連性が高く現実的な出力を生成可能に
8
人工知能市場（業務機能別）
2032年までの市場規模と成長率予測分析（単位：10億米ドル） | 62のデータ表
230
8.1
はじめに
8.1.1
ビジネス機能：人工知能市場の推進要因
8.2
マーケティング＆セールス
8.2.1
コンテンツとオーディエンスのセグメンテーションによるマーケティング活動のパーソナライゼーション
8.2.2
センチメント分析
8.2.3
予測的フォーキャスティング
8.2.4
コンテンツ生成とマーケティング
8.2.5
オーディエンスセグメンテーションとパーソナライゼーション
8.2.6
顧客体験管理
8.2.7
その他のマーケティング・営業機能
8.3
人的資源
8.3.1
AIを活用した従業員パフォーマンスと組織目標の整合性確保
8.3.2
オンボーディング自動化
8.3.3
候補者スクリーニングと採用活動
8.3.4
業績管理
8.3.5
労働力管理
8.3.6
従業員フィードバック分析
8.3.7
その他人事機能
8.4
財務・会計
8.4.1
AIによる予測・財務計画の強化
8.4.2
財務計画と予測
8.4.3
自動化された簿記と照合
8.4.4
調達とサプライチェーンファイナンス
8.4.5
収益サイクル管理
8.4.6
財務コンプライアンスと規制報告
8.4.7
その他の財務・会計機能
8.5
オペレーションとサプライチェーン
8.5.1
AIによる正確な需要予測とスマートな計画立案
8.5.2
AIOPS
8.5.3
ITサービス管理
8.5.4
需要計画と予測
8.5.5
調達とソーシング
8.5.6
倉庫と在庫管理
8.5.7
生産計画とスケジューリング
8.5.8
その他のオペレーションおよびサプライチェーン機能
8.6
その他のビジネス機能
9
人工知能市場：企業アプリケーション別
市場規模および成長率予測分析（2032年まで、10億米ドル単位） | 48のデータ表
263
9.1
はじめに
9.1.1
エンタープライズアプリケーション：人工知能市場の推進要因
9.2
BFSI
9.2.1
データ量の増加、規制の複雑化、顧客期待の変化によるBFSI分野でのAI導入促進
9.2.2
不正検知および防止
9.2.3
リスク評価および管理
9.2.4
アルゴリズム取引
9.2.5
信用スコアリングおよび引受審査
9.2.6
カスタマーサービスの自動化
9.2.7
個別化された金融アドバイス
9.2.8
投資ポートフォリオ管理
9.2.9
規制コンプライアンスの監視
9.2.10
その他の BFSI アプリケーション
9.3
小売および E コマース
9.3.1
予測アルゴリズムとリアルタイム分析による価格最適化およびサプライチェーン管理機能の革新
9.3.2
パーソナライズされた製品推奨
9.3.3
顧客関係管理
9.3.4
ビジュアル検索
9.3.5
仮想カスタマーアシスタント
9.3.6
価格最適化
9.3.7
サプライチェーン管理と需要計画立案
9.3.8
仮想店舗
9.3.9
その他の小売・電子商取引アプリケーション
9.4
輸送・物流
9.4.1
AI駆動型リアルタイム監視と予測分析によるサプライチェーン可視化と追跡の強化
9.4.2
ルート最適化
9.4.3
運転支援システム
9.4.4
準自動運転車および自動運転車
9.4.5
インテリジェント交通管理
9.4.6
スマート物流および倉庫管理
9.4.7
サプライチェーンの可視化と追跡
9.4.8
フリート管理
9.4.9
その他の輸送および物流アプリケーション
9.5
政府および防衛
9.5.1
AI は、統一された運用ビューと戦略的決定のためのデータを統合することにより、指揮統制システムを強化します。
9.5.2
監視と状況認識
9.5.3
法執行
9.5.4
情報分析とデータ処理
9.5.5
シミュレーションと訓練
9.5.6
指揮統制
9.5.7
災害対応と復旧支援
9.5.8
電子ガバナンスとデジタル都市サービス
9.5.9
その他の政府・防衛アプリケーション
9.6
ヘルスケア・ライフサイエンス
9.6.1
AIが創薬、バーチャルケア、医学研究に及ぼす影響の拡大
9.6.2
患者データとリスク分析
9.6.3
ライフスタイル管理とモニタリング
9.6.4
精密医療
9.6.5
入院患者ケアと病院管理
9.6.6
医療画像と診断
9.6.7
創薬
9.6.8
AI支援医療サービス
9.6.9
医学研究
9.6.10
その他のヘルスケア・ライフサイエンス応用分野
9.7
電気通信
9.7.1
9.7.1 通信事業者は、俊敏性の強化、運用コストの削減、優れたユーザー体験の提供のために AI を活用しています。
9.7.2
ネットワークの最適化
9.7.3
ネットワークセキュリティ
9.7.4
カスタマーサービスおよびサポート
9.7.5
ネットワーク分析
9.7.6
インテリジェントコールルーティング
9.7.7
ネットワーク障害予測
9.7.8
仮想ネットワークアシスタント
9.7.9
音声および音声認識
9.7.10
その他の電気通信アプリケーション
9.8
エネルギーおよび公益事業
9.8.1
リアルタイム最適化および予知保全を可能にする高度な機械学習アルゴリズムおよびエッジ AI プラットフォーム
9.8.2
エネルギー需要予測
9.8.3
グリッド最適化と管理
9.8.4
エネルギー消費分析
9.8.5
スマートメーターとエネルギーデータ管理
9.8.6
エネルギー貯蔵の最適化
9.8.7
リアルタイムエネルギー監視と制御
9.8.8
電力品質の監視と管理
9.8.9
エネルギー取引と市場予測
9.8.10
インテリジェントエネルギー管理システム
9.8.11
その他のエネルギー・公益事業アプリケーション
9.9
製造
9.9.1
AI による再生可能材料の回収による持続可能な製造のサポート
9.9.2
資材移動管理
9.9.3
予知保全と機械検査
9.9.4
生産計画
9.9.5
リサイクル可能材料の回収
9.9.6
生産ラインの最適化
9.9.7
品質管理
9.9.8
インテリジェント在庫管理
9.9.9
その他の製造アプリケーション
9.10
農業
9.10.1
農業における AI の影響力の高まり将来を見据えた農業システムに向けた必要なステップ 9.10.2
作物のモニタリングと収穫高予測
9.10.3
精密農業
9.10.4
土壌分析と栄養管理
9.10.5
害虫・病害の検出
9.10.6
灌漑の最適化と水管理
9.10.7
自動収穫・選別
9.10.8
雑草検出・管理
9.10.9
気象・気候モニタリング
9.10.10
家畜モニタリング・健康管理
9.10.11
その他の農業アプリケーション
9.11
ソフトウェアおよびテクノロジープロバイダー
9.11.1
インテリジェントな自動化から堅牢なセキュリティまで、AI はソフトウェアの能力を再定義しています
9.11.2
コード生成と自動補完
9.11.3
バグ検出と修正
9.11.4
自動化されたソフトウェアテストとQA
9.11.5
AI を活用したサイバーセキュリティと脅威の検出
9.11.6
自動化された DevOps および CI/CD の最適化
9.11.7
その他のソフトウェアおよびテクノロジープロバイダーアプリケーション
9.12
メディアおよびエンターテイメント
9.12.1
パーソナライズドコンテンツから著作権保護まで、AIがデジタルメディア戦略を再構築する
9.12.2
コンテンツ推薦システム
9.12.3
コンテンツ作成と生成
9.12.4
コンテンツ著作権保護
9.12.5
オーディエンス分析とセグメンテーション
9.12.6
パーソナライズド広告
9.12.7
その他のメディア・エンターテインメントアプリケーション
9.13
その他の企業向けアプリケーション
10
エンドユーザー別人工知能市場
2032年までの市場規模と成長率予測分析（単位：10億米ドル） | 30のデータ表
318
10.1
はじめに
10.1.1
エンドユーザー：人工知能市場の推進要因
10.2
消費者
10.2.1
スマートアシスタントへのAI統合、およびクリエイティブコンテンツ生成ツールが消費者による急速な採用を促進
10.3
企業
10.3. 1
BFSI
10.3.1.1
BFSI分野における不正検知、パーソナライズド金融サービス、リアルタイムリスク管理のためのAI活用拡大
10.3.1.2
銀行
10.3.1.3
金融サービス
10.3.1.4
保険
10.3.2
小売・Eコマース
10.3.2.1
AI を活用したレコメンデーションエンジン、パーソナライズドマーケティング、ダイナミックプライシングが消費者体験を変革
10.3.2.2
消費財小売
10.3.2.3
工業製品小売
10.3.3
輸送・物流
10.3.3.1
AI は、ルート計画とサプライチェーンの可視性を最適化し、費用対効果が高く、対応力の高い輸送システムを実現しています。
10.3.3.2
鉄道
10.3.3.3
道路
10.3.3.4
海上
10.3.3.5
航空
10.3.4
政府・防衛
10.3.4.1
AIは公共サービスの高度化、セキュリティ強化、政府運営における意思決定の改善を実現している
10.3.4.2
連邦政府
10.3.4.3
州・地方政府
10.3.4.4
軍事・防衛
10.3.4.5
公共サービス機関
10.3.5
医療・ライフサイエンス
10.3.5.1
AIがもたらす変革：迅速な創薬と診断精度向上による医療の臨床面・運営面の革新
10.3.5.2
医療提供者
10.3.5.3
製薬・バイオテクノロジー分野
10.3.5.4
医療技術（MedTech）
10.3.6
電気通信
10.3.6.1
通信事業者は、自律ネットワーク管理を通じてインフラとサービスを最適化するために AI を活用しています。
10.3.6.2
ネットワーク事業者
10.3.6.3
通信機器プロバイダー
10.3.6.4
通信サービスプロバイダー（CSPS）
10.3.6.5
データ＆クラウド接続プロバイダー
10.3.7
エネルギー・公益事業
10.3.7.1
AI によるエネルギー最適化、予知保全、グリッド管理が再生可能エネルギーへの移行を支援
10.3.7.2
石油・ガス
10.3.7.3
発電
10.3.7.4
公益事業
10.3.8
製造
10.3.8.1
予測メンテナンス、スマートファクトリー、AIによる生産ラインの自動化が生産性を向上させ、ダウンタイムを削減している
10.3.8.2
個別生産型製造業
10.3.8.3
プロセス製造業
10.3.9
ソフトウェア＆テクノロジープロバイダー
10.3.9.1
AI駆動型インフラストラクチャと生成AIツールにより、ソフトウェア＆テック企業は製品・サービスへのAI統合を実現
10.3.9.2
クラウドハイパースケーラー
10.3.9.3
基盤モデル／大規模言語モデル（LLM）プロバイダー
10.3.9.4
AI技術プロバイダー
10.3.9.5
IT及びIT活用サービスプロバイダー（ITES）
10.3.10
メディア・エンターテインメント
10.3. 10.1
コンテンツ制作とリアルタイムパーソナライゼーションのための生成AIツールは、メディア産業におけるイノベーションとコスト削減を加速させている
10.3.10.2
出版・ジャーナリズム
10.3.10.3
テレビ・映画・OTT
10.3.10.4
音楽・オーディオ
10.3.10.5
ゲーム・インタラクティブメディア
10.3.10.6
広告・マーケティング代理店
10.3.10.7
その他のメディア・エンターテインメント企業
10.3.11
その他の企業
10.3.11.1
パーソナライズドラーニング、オーディエンスエンゲージメント、業務最適化などのAIアプリケーションが効率化を推進
11
人工知能市場、地域別
7地域を網羅し、23カ国を国レベルで詳細分析 | 388のデータ表。
346
11.1
はじめに
11.2
北米
11.2.1
北米： 人工知能市場の推進要因
11.2.2
北米：マクロ経済見通し
11.2.3
米国
11.2.3.1
市場成長を牽引する米国政府・企業による成長イニシアチブ
11.2.4
カナダ
11.2.4.1
変革的な公共コンピューティングインフラ構築のための資金増加
11.3
欧州
11.3.1
欧州：人工知能市場の推進要因
11.3.2
欧州：マクロ経済見通し
11.3.3
英国
11.3.3.1
英国政府によるAI市場成長強化のための継続的な投資と取り組み
11.3.4
ドイツ
11.3.4.1
ドイツがAIを最重要未来技術と位置付ける
11.3.5
フランス
11.3.5.1
フランス市場の推進に向けたAIイニシアチブと研究開発投資の積極的促進
11.3. 6
イタリア
11.3.6.1
活況を呈するスタートアップエコシステムを背景に高度な技術を導入し市場成長を牽引
11.3.7
スペイン
11.3.7.1
スペイン政府による人工知能の広範な普及促進に向けた取り組み
11.3.8
北欧諸国
11.3.9
ベネルクス
11.3.10
ロシア
11.3.11
その他の欧州諸国
11.4
アジア太平洋
11.4.1
アジア太平洋：人工知能市場の推進要因
11.4.2
アジア太平洋：マクロ経済見通し
11.4.3
中国
11.4.3.1
中国におけるAI開発を促進する政府の取り組みと規制が市場成長を牽引
11.4.4
インド
11.4.4.1
インドにおけるイノベーションと産業変革のための生成AIの探求が市場成長を牽引
11.4.5
日本
11.4.5.1
スタートアップと確立されたテック大手による日本の多様なエコシステムがイノベーションを推進する
11.4.6
韓国
11.4.6.1
韓国における市民サービス向上のための政府による人工知能インフラへの投資
11.4.7
オーストラリアおよびニュージーランド
11.4.7.1
膨大なデータを分析し、洞察を抽出するための GEN AI アプリケーションを用いたビジネス実験
11.4.8
ASEAN
11.4.9
アジア太平洋地域その他
11.5
中東・アフリカ
11.5.1
中東・アフリカ：人工知能市場の推進要因
11.5.2
中東・アフリカ： マクロ経済見通し
11.5.3
サウジアラビア
11.5.3.1
サウジアラビアにおける主要産業分野での人工知能開発への重点強化が市場成長を牽引
11.5.4
アラブ首長国連邦
11.5.4.1
AI導入に向けた積極的戦略の実施と規制枠組みの確立が市場成長を牽引
11.5.5
南アフリカ
11.5.5.1
スタートアップエコシステム成長を促進する連携と投資
11.5.6
トルコ
11.5.6.1
トルコ政府が経済成長を牽引するイノベーションと国際協力を促進
11.5.7
カタール
11.5.7.1
堅牢で回復力のある物理的・デジタルインフラがカタールの経済発展の鍵となる基盤として機能する見込み。
11.5.8
エジプト
11.5.8.1
政府の戦略的焦点：デジタル変革とイノベーションによるエジプト市場の牽引
11.5.9
クウェート
11.5.9.1
AI 技術への投資の増加と、クウェート市場を推進する政府の取り組み
11.5.10
その他中東・アフリカ諸国
11.6
ラテンアメリカ
11.6.1
ラテンアメリカ：人工知能市場の推進要因
11.6.2
ラテンアメリカ：マクロ経済見通し
11.6.3
ブラジル
11.6.3.1
強力な政府支援と民間企業の関心の高まりがブラジルAI市場を後押し
11.6.4
メキシコ
11.6.4.1
AI導入によりメキシコはデジタル先進国へ
11.6.5
アルゼンチン
11.6.5.1
アルゼンチンにおける人工知能の採用がプロセスの強化と企業の意思決定改善に寄与
11.6.6
チリ
11.6.6.1
人間の幸福を中心とした研究とイノベーションを促進するための人工知能導入の増加が市場成長を牽引
11.6. 7
その他のラテンアメリカ諸国
12
競争環境
戦略的イノベーションと競争的ポジショニングを通じて、AI大手企業が市場力学を再構築する方法を明らかにする。
519
12.1
概要
12.2
主要プレイヤー戦略（2020-2024年）
12.3
収益分析（2020-2024年）
12.4
市場シェア分析（2024年）
12.4.1
2024年市場ランキング分析
12.5
製品比較分析
12.5.1
機械学習別製品比較分析
12.5.1.1
VERTEX AI
12.5.1.2
AMAZON FORECAST
12.5.1.3
NVIDIA JARVIS
12.5.1.4
SAS VIYA
12.5.1.5
MICROSOFT AZURE AI PERSONALIZER
12.5.2
自然言語処理による製品比較分析
12.5.2.1
GENSIM
12.5.2.2
MINDMELD
12.5.2.3
GOOGLE CLOUD NATURAL LANGUAGE
12.5.2.4
MONKEYLEARN
12.5.2.5
AMAZON COMPREHEND
12.5.3
コンピュータビジョンによる製品比較分析
12.5.3.1
OPENCV
12.5.3.2
VISO SUITE
12.5.3.3
TENSORFLOW
12.5.3.4
MATLAB
12.5.3.5
KERAS
12.6
企業評価と財務指標
12.7
企業評価マトリックス：主要プレイヤー（AIインフラストラクチャ）、2024年
12.7.1
スター
12.7.2
新興リーダー
12.7.3
普及型プレイヤー
12.7.4
参加者
12.7.5
企業フットプリント：主要プレイヤー（AIインフラストラクチャ）、2024年
12.7.5.1
企業フットプリント
12.7.5.2
提供フットプリント
12.7.5.3
技術フットプリント
12.7.5.4
エンタープライズアプリケーションフットプリント
12.7.5.5
地域フットプリント
12.8
企業評価マトリックス：主要プレイヤー（AIソフトウェア）、2024年
12.8. 1
スター
12.8.2
新興リーダー
12.8.3
普及型プレイヤー
12.8.4
参加者
12.8.5
企業フットプリント：主要企業（AIソフトウェア）、2024年
12.8.5.1
企業フットプリント
12.8.5.2
提供フットプリント
12.8.5.3
テクノロジーフットプリント
12.8.5.4
エンタープライズアプリケーションフットプリント
12.8.5.5
地域フットプリント
12.9
企業評価マトリックス：主要プレイヤー（AIサービス）、2024年
12.9.1
スター
12.9.2
新興リーダー
12.9.3
普及型プレイヤー
12.9.4
参加者
12.9.5
企業のフットプリント：主要企業（AIサービス）、2024年
12.9.5.1
企業のフットプリント
12.9.5.2
提供フットプリント
12.9.5.3
技術フットプリント
12.9.5.4
エンタープライズアプリケーションフットプリント
12.9.5.5
地域フットプリント
12.10
企業評価マトリックス：スタートアップ/中小企業、2024年
12.10.1
スタートアップ/中小企業 – AIソフトウェア企業
12.10.1.1
先進企業
12.10.1.2
対応企業
12.10.1.3
ダイナミック企業
12.10.1.4
スタートブロック
12.10.2
スタートアップ/中小企業 – AIサービスプロバイダー
12.10.2.1
先進企業
12.10.2.2
レスポンシブ企業
12.10.2.3
ダイナミック企業
12.10.2.4
スタートブロック
12.10.3
競争力ベンチマーキング：スタートアップ／中小企業、2024年
12.10.3.1
主要スタートアップ／中小企業の詳細リスト
12.10.3.2
主要スタートアップ／中小企業の競争力ベンチマーキング
12.11
競争シナリオとトレンド
12.11.1
製品リリースと機能強化
12.11.2
取引
13
企業プロファイル
主要市場プレイヤーの詳細な企業プロファイル（事業概要、製品・サービスポートフォリオ、最近の動向、アナリスト独自の視点（MnMビュー）を含む）
628
13.1
はじめに
13.2
主要プレイヤー
13.2.1
NVIDIA
13.2.1.1
事業概要
13.2.1.2
提供製品
13.2.1.3
最近の動向
13.2.1.4
MNMの見解
13.2.2
マイクロソフト
13.2.3
AWS
13.2.4
グーグル
13.2.5
IBM
13.2.6
AMD
13.2.7
オラクル
13.2.8
インテル
13.2.9
OPENAI
13.2.10
バイドゥ
13.2.11
クアルコム
13.2.12
HPE
13.2.13
アリババクラウド
13.2.14
ファーウェイ
13.2.15
セールスフォース
13.2.16
メタ
13.2.17
SAP
13.2.18
シスコ
13.2.19
SASインスティテュート
13.2.20
シーメンス
13.2.21
データブリックス
13.2.22
イメリット
13.2.23
センティフィック
13.2.24
クアンティフィ
13.2.25
タイガーアナリティクス
13.2.26
テルスインターナショナル
13.2.27
イノデータ
13.2.28
フラクタルアナリティクス
13.2.29
サマ
13.3
スタートアップ／中小企業プロファイル
13.3.1
アントロピック
13.3.2
GLEAN
13.3.3
SCALE AI
13.3.4
C3 AI
13.3.5
DIALPAD
13.3.6
CEREBRAS
13.3.7
SHIELD AI
13.3.8
APPIER
13.3.9
ADA
13.3.10
ディープル
13.3.11
ジャスパー
13.3.12
メトロポリス・テクノロジーズ
13.3.13
アデプト
13.3.14
H2O.AI
13.3.15
AI21 ラボ
13.3.16
シンセシア
13.3.17
COHERE
13.3.18
PERSADO
13.3.19
ANYSCALE
13.3.20
APPEN
13.3.21
SNORKEL
13.3.22
COGITO TECH
13.3.23
INBENTA
13.3.24
OBSERVE AI
13.3.25
CHARACTER.AI
13.3.26
SPOT AI
13.3.27
ARTHUR AI
13.3.28
WRITESONIC
13.3.29
インフレクション AI
13.3.30
モストリー AI
13.3.31
ラベルボックス
13.3.32
ガマヤ
13.3.33
GRAPHCORE
13.3.34
HQE SYSTEMS, INC.
13.3.35
ONE AI
13.3.36
SOUNDFUL
13.3.37
ARROW AI
14
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