1 はじめに 34
1.1 研究目的 34
1.2 市場定義 34
1.2.1 対象範囲と除外範囲 35
1.3 市場範囲 36
1.3.1 市場セグメンテーション 36
1.3.2 対象地域 37
1.3.3 対象期間 37
1.4 対象通貨 38
表1 米国ドル為替レート（2019年～2022年） 38
1.5 ステークホルダー 38
2 調査方法論 39
2.1 調査データ 39
図1 生成AI市場：研究設計 39
2.1.1 二次データ 40
2.1.2 一次データ 40
表2 主要インタビュー 40
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 41
2.1.2.2 主要な業界インサイト 41
2.2 データトライアングレーション 42
図2 データ三角測量 42
2.3 市場規模推定 43
図3 生成AI市場：トップダウンとボトムアップアプローチ 43
2.3.1 トップダウンアプローチ 43
2.3.2 ボトムアップアプローチ 44
図4 市場規模推定方法論 – アプローチ1（供給側）：生成AI市場のソリューション／サービスからの収益 44
図5 市場規模推定方法論- アプローチ2、ボトムアップ（供給側）：生成AI市場の全ソリューション/サービスからの総収益 45
図6 市場規模推定方法論 – アプローチ3、ボトムアップ（供給側）：生成AI市場の全ソリューション/サービスからの総収益 46
図7 市場規模推定方法論 – アプローチ4、ボトムアップ（需要側）：生成AI全体の支出に占める生成AIのシェア 46
2.4 市場予測 47
表3 要因分析 47

2.5 研究前提 48
2.6 研究の限界 50
2.7 景気後退が生成AI市場に与える影響 50
3 エグゼクティブサマリー 52
表4 世界の生成AI市場規模と成長率、2019年～2022年（百万米ドル、前年比％） 54
表5 世界の生成AI市場規模と成長率、2023年～2028年（百万米ドル、 前年比（%） 54
図8 2023年にソフトウェアセグメントが最大の市場規模を占める見込み 54
図9 2023年にプロフェッショナルサービスが主要な市場シェアを占める見込み 55
図10 トレーニングおよびコンサルティングサービスが2023年に市場を支配 55
図11 自然言語生成セグメントが2023年に最大の市場規模を占める 56
図12 メディア・エンターテインメント分野が2023年に最大の市場シェアを占める見込み 56
図13 北米が2023年に最大の市場シェアを占める見込み 57
4 プレミアムインサイト 58
4.1 生成AI市場におけるプレイヤーにとっての魅力的な機会 58
図14 大規模言語モデルの人気上昇と深層学習モデルの性能向上が市場を牽引 58
4.2 生成AI市場：主要3つの応用分野 58
図15 予測期間中に最も高い成長率を示す合成データ生成セグメント 58
4.3 北米：提供形態および業種別生成AI市場 59
図16 ソフトウェアおよびメディア・エンターテインメント分野が最大のシェアを占めるメントが2023年に北米市場で最大のシェアを占める見込み 59
4.4 生成AI市場、地域別 59
図17 北米が2023年に最大の市場シェアを占める見込み 59
5 市場概要と業界動向 60
5.1 はじめに 60
5.2 市場動向 60
図18 生成AI市場： 推進要因、抑制要因、機会、課題 61
5.2.1 推進要因 61
5.2.1.1 データへの容易なアクセスを可能にするクラウドストレージの革新 61
5.2.1.2 AIと深層学習の進化 62
5.2.1.3 コンテンツ制作と創造的アプリケーションの増加 62
図19 2030年までにデータ量の大半を占める合成データ 63
5.2.2 抑制要因 63
5.2.2.1 トレーニングデータ準備に伴う高コスト 63
5.2.2.2 バイアスおよび不正確な出力生成に関連する問題 64
図20 CHATGPTの応答で指摘されたトレーニングデータ関連の問題 64
5.2.2.3 データ侵害と機密情報漏洩に関連するリスク 65
5.2.3 機会 65
5.2.3.1 大規模言語モデルの展開拡大 65
5.2.3.2 合成画像の商用化に対する企業の関心の高まり 66
5.2.3.3 生成型機械学習の著しい進歩による人間のベースライン性能への到達 67
5.2.4 課題 67
5.2.4.1 生成AIの違法活動への悪用に関する懸念 67
5.2.4.2 生成AIモデルが生成する出力の品質 68
5.2.4.3 生成AIの計算複雑性と技術的課題 68
5.3 生成AIの倫理と影響 68
5.3.1 バイアスと公平性 68
5.3.2 プライバシーとセキュリティ 68
5.3.3 知的財産 69
5.3.4 説明責任と責任 69
5.3.5 社会・経済的影響 69
5.4 生成技術の到来 69
5.5 生成AIの簡略な歴史 70
図21 生成AIの簡略な歴史 70
5.5.1 2030年までの生成AIロードマップ 72
図22 2030年までの生成AIロードマップ 72
5.6 エコシステム分析 74
図23 生成AI市場：エコシステム分析 74
5.6.1 生成AI技術プロバイダー 75
図24 生成AI市場： カテゴリー別マッピング 75
5.6.2 生成AIクラウドプラットフォームプロバイダー 76
5.6.3 生成AI APIおよびサービスとしての生成AIプロバイダー 77
5.6.4 生成AIハードウェアプロバイダー 77
5.6.5 生成AIエンドユーザー 78
5.6.6 生成AI規制機関 78
5.7 生成AIツールとフレームワーク 79
5.7.1 TensorFlow 79
5.7.2 PyTorch 79
5.7.3 KERAS 80
5.7.4 CAFFE 80
5.7.5 THEANO 80
5.7.6 MXNET 80
5.7.7 TORCH 80
5.7.8 HUGGING FACE 80

5.8 生成AI技術と手法 81
5.8.1 テキスト生成と言語モデリング 81
5.8.1.1 テキスト生成のためのリカレントニューラルネットワーク 81
5.8.1.2 トランスフォーマーを用いた言語モデリング 81
5.8.1.3 翻訳のためのSeq2Seqモデル 82
5.8.2 画像と動画の生成 82
5.8.2.1 画像生成のための生成的敵対ネットワーク 82
5.8.2.2 スタイル転送と画像間変換 82
5.8.2.3 GANを用いた動画生成 83
5.8.3 音楽と音声生成 83
5.8.3.1 音声生成のためのWaveNetとSampleRNN 83
5.8.3.2 LSTMネットワークによる音楽生成 84
5.8.4 強化学習 84
5.8.4.1 ポリシー勾配法 84
5.8.4.2 アクター・クリティック法 84
5.9 生成AI投資の動向 85
図25 生成AI分野における投資案件と資金調達額は2022年に急増 85
図26 2022年最も評価額の高い生成AI企業（10億米ドル） 86
図27 生成AI資金調達の分布、2021–2022年 86
5.10 事例研究分析 87
5.10.1 事例研究1：SpectrumLabs、新言語モデル開発の高速化にGalileoを導入 87
5.10.2 事例研究2：ベストセラー、AI動画で授業時間を50％削減 87
5.10.3 事例研究3：ガリレオがInvolve.AIの顧客インテリジェンスMLモデルの精度を10%向上させる支援 88
5.10.4 事例研究4：ボーダフォン・イタリア、生成AIによるクリエイティブキャンペーン開発でリード転換率を42%向上 88
5.10.5 事例研究5：WPP、AI動画で5万人の従業員をトレーニング 89
5.10.6 事例研究6：スイス・リー、ソーシャルエンゲージメントにLUMEN5を活用 89
5.10.7 事例研究7：テレパフォーマンスがグローバル従業員をトレーニング 90
5.10.8 事例研究8：YABBLE、GPT-3を活用し顧客フィードバックから迅速かつ微妙な洞察を提供 90
5.10.9 事例研究9： シスコ、Lumen5を活用し動画コンテンツのローカライゼーションを拡大 91
5.10.10 事例研究10：GPT-3がWaymarkを支援し、人間が作成したコンテンツと比較して一貫して強力で関連性の高いスクリプトを生成 91
5.10.11 事例研究11：シーメンスがLUMEN5でコミュニケーションをデジタル化 92
5.11 サプライチェーン分析 93
図28 生成AI市場： サプライチェーン分析 93
表6 生成AI市場：サプライチェーン分析 94
5.11.1 用途別ユースケース 95

5.12 規制環境 98
5.12.1 規制機関、政府機関、その他の組織 98
表7 北米： 規制機関、政府機関、その他の組織 98
表8 ヨーロッパ：規制機関、政府機関、その他の組織 99
表9 アジア太平洋：規制機関、政府機関、その他の組織 99
表10 中東・アフリカ：規制機関、政府機関、その他の組織 100
表11 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の組織 100
5.12.2 ペイメントカード業界データセキュリティ基準（PCI DSS） 101
5.12.3 グラム・リーチ・ブライリー法（GLBA） 101
5.12.4 健康保険の携行性と責任に関する法律（HIPAA） 101
5.12.5 一般データ保護規則 102
5.12.6 個人情報保護及び電子文書法 102
5.12.7 情報セキュリティ技術－個人情報セキュリティ仕様 GB/T 35273-2017 103
5.12.8 セキュア・インディア国家デジタル通信政策、2018年 103
5.12.9 一般データ保護法 103
5.12.10 個人データ保護に関する2016年法律第13号 104
5.12.11 NIST特別刊行物800-144 – パブリッククラウドコンピューティングにおけるセキュリティとプライバシーに関するガイドライン 104
5.13 特許分析 105
5.13.1 方法論 105
5.13.2 2019–2022年 出願書類種別別特許出願件数 105
表12 出願特許件数（2019–2022年） 105
5.13.3 イノベーションと特許出願 105
図29 2019–2022年 特許権付与件数（年間） 105
5.13.4 主要出願者 106
図30 2019–2022年 特許出願上位10社 106
5.14 主要カンファレンス・イベント 2023–2024年 106
表13 生成AI市場：会議・イベント詳細リスト 106
5.15 価格分析 108
表14 提供内容別平均販売価格分析 109
5.16 ポーターの5つの力分析 110
表15 生成AI市場への各要因の影響 110
図31 生成AI市場：ポーターの5つの力分析 111
5.16.1 新規参入の脅威 111
5.16.2 代替品の脅威 112
5.16.3 供給者の交渉力 112
5.16.4 購買者の交渉力 112
5.16.5 競争の激しさ 112
5.17 主要な利害関係者および購買基準 113
5.17.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 113
図32 主要3アプリケーションにおける購買プロセスへのステークホルダーの影響 113
表16 主要3アプリケーションにおける購買プロセスへのステークホルダーの影響アプリケーションにおける主要ステークホルダー 113
5.17.2 購買基準 114
図33 トップ3アプリケーションにおける主要購買基準 114
表17 トップ3アプリケーションの主要購買基準 114
5.18 生成AI市場の購買者/顧客に影響を与えるトレンド/ディスラプション 115
図34 生成AI市場：購買者/顧客に影響を与えるトレンド/ディスラプション 115
5.19 生成AIの未来 115
5.19.1 技術と手法の進歩 115
5.19.2 新興アプリケーションと産業 116
5.19.2.1 ユースケース横断的なビジネスモデル 116
5.19.2.1.1 生成AIのModel-as-a-Service 116
5.19.2.1.2 組み込みアプリ型ビジネスモデル 117
5.19.2.1.3 垂直統合型ビジネスモデル 117
5.19.2.2 生成技術がWeb 3.0と暗号資産に与える影響 117
図35 生成技術がWeb 3.0に与える影響 117
6 生成AI市場：提供内容別 119
6.1 はじめに 120
6.1.1 提供内容：生成AI市場の推進要因 120
図36 予測期間中にサービスセグメントがより高いCAGRを記録 121
表18 生成AI市場、提供形態別、2019–2022年 (百万米ドル) 121
表19 生成AI市場：提供形態別、2023–2028年 (百万米ドル) 121
6.2 ソフトウェア 122
表20 ソフトウェア：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 122
表21 ソフトウェア：生成AI市場、地域別、2023–2028年 (百万米ドル) 122
6.2.1 生成AIソフトウェア、生成モデル別 123
図37 2023年、ソフトウェアにおける生成AI市場で最大のシェアを占めるディープラーニングサブセグメント 123
表22 ソフトウェア：生成AI市場、生成モデル別、2019年～2022年（百万米ドル） 124
表23 ソフトウェア：生成AI市場、生成モデル別、2023–2028年（百万米ドル） 124
6.2.1.1 ルールベースモデル 124
6.2.1.1.1 ルールベースモデルは、データ生成のための明示的なルールにより、生成AIに対して明確で解釈可能なアプローチを提供する 124
表24 ルールベースモデル：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 125
表25 ルールベースモデル：生成AI市場、地域別、2023–2028年 （百万米ドル） 125
6.2.1.1.1.1 知識ベースモデル 125
6.2.1.1.1.2 スクリプトベースモデル 126
6.2.1.1.1.3 エキスパートシステム 126
6.2.1.2 統計モデル 126
6.2.1.2.1 統計モデルは、データ内の複雑なパターンを捉え、正確な出力を生成する強力な手段を提供する 126
表26 統計モデル：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 127
表27 統計モデル：生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 127
6.2.1.2.1.1 マルコフモデル 127
6.2.1.2.1.2 隠れマルコフモデル 127
6.2.1.2.1.3 ガウス混合モデル 128
6.2.1.2.1.4 条件付きランダムフィールド 128
6.2.1.3 ディープラーニングモデル 128
6.2.1.3.1 ディープラーニングモデルは、細部まで精緻な生成タスクに優れる 128
表28 ディープラーニングモデル：生成AI市場、 地域別、2019–2022年（百万米ドル） 129
表29 ディープラーニングモデル：生成AI市場、地域別、2023–2028年 (百万米ドル) 129
6.2.1.3.1.1 フィードフォワードニューラルネットワーク 129
6.2.1.3.1.2 リカレントニューラルネットワーク 129
6.2.1.3.1.3 ロングショートタームメモリ (LSTM) ネットワーク 130
6.2.1.3.1.4 ゲート付き再帰ユニット (GRU) 130
6.2.1.4 生成敵対ネットワーク (GAN) 130
6.2.1.4.1 生成敵対ネットワーク（GAN）は、多様なデータを生成するために競合する2つのニューラルネットワークを訓練することで、生成AIに対する独自のアプローチを提供する 130
表30 生成敵対ネットワーク：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 131
表31 生成敵対ネットワーク： 生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 131
6.2.1.4.1.1 条件付き敵対的生成ネットワーク（CGAN） 131
6.2.1.4.1.2 スタイルGAN 131
6.2.1.4.1.3 サイクルGAN 132
6.2.1.5 オートエンコーダー 132
6.2.1.5.1 入力データに類似した新規データポイントを生成するタスク向けオートエンコーダー 132
表32 オートエンコーダー: 生成AI市場：地域別、2019–2022年（百万米ドル） 132
表33 オートエンコーダー：生成AI市場：地域別、2023–2028年（百万米ドル） 133
6.2.1.5.1.1 ノイズ除去オートエンコーダー 133
6.2.1.5.1.2 変分オートエンコーダー 133
6.2.1.6 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 133
6.2.1.6.1 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は画像データの階層的特徴を学習し、現実的な画像を生成する 133
表34 畳み込みニューラルネットワーク：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 134
表35 畳み込みニューラルネットワーク：生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 134
6.2.1.6.1.1 画像生成用CNN 134
6.2.1.6.1.2 動画生成CNN 135
6.2.1.7 トランスフォーマーモデル 135
6.2.1.7.1 トランスフォーマーモデルは最先端の性能を提供し、一貫性と文脈的に関連性のあるテキストを生成可能 135
表36 トランスフォーマーモデル：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 135
表37 トランスフォーマーモデル：生成AI市場、地域別、2023–2028年 (百万米ドル) 136
6.2.1.7.1.1 トランスフォーマーからの双方向エンコーダ表現 (BERT) 136
6.2.1.7.1.2 生成型事前学習トランスフォーマー-1 (GPT-1) 136
6.2.1.7.1.3 生成型事前学習トランスフォーマー-2 (GPT-2) 136
6.2.1.7.1.4 生成型事前学習トランスフォーマー-3 (GPT-3) 137
6.2.1.7.1.5 生成型事前学習トランスフォーマー-4 (GPT-4) 137
6.2.1.7.1.6 対話アプリケーション向け言語モデル（LAMBDAs） 138
6.2.1.7.1.7 その他のトランスフォーマーモデル 138
6.3 サービス 138
図38 予測期間中、サービス向け生成AI市場においてマネージドサービスセグメントがより高いCAGRを記録 139
表38 サービス別生成AI市場、2019–2022年（百万米ドル） 139
表39 サービス別生成AI市場、2023–2028年（百万米ドル） 139
表40 サービス：地域別生成AI市場、2019–2022年（百万米ドル） 140
表41 サービス： 生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 140
6.3.1 プロフェッショナルサービス 140
6.3.1.1 プロフェッショナルサービスは、特定のニーズを満たすために生成AIに関する専門的な知見を提供する 140
図39 トレーニングおよびコンサルティングサブセグメントは予測期間中に最高CAGRを記録する見込み 141
表42 サービス：生成AI市場、専門サービス別、2019–2022年（百万米ドル） 141
表43 サービス：生成AI市場、専門サービス別、2023–2028年 （百万米ドル） 141
表44 専門サービス：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 142
表45 専門サービス：生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 142
6.3.1.1.1 トレーニングおよびコンサルティングサービス 142
表46 トレーニングおよびコンサルティングサービス：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 143
表47 トレーニングおよびコンサルティングサービス： 生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 143
6.3.1.1.2 システム統合および導入サービス 143
表48 システム統合・導入サービス：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 144
表49 システム統合・導入サービス：生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 144
6.3.1.1.3 サポート・保守サービス 144
表50 サポートおよび保守サービス：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 145
表51 サポートおよび保守サービス： 生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 145
6.3.2 マネージドサービス 145
6.3.2.1 マネージドサービスは生成AIのエンドツーエンド管理を提供し、企業が中核業務に集中することを支援する 145
表52 マネージドサービス：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 146
表53 マネージドサービス：生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 146
7 生成AI市場、アプリケーション別 147
7.1 はじめに 148
7.1.1 アプリケーション：生成AI市場の推進要因 148
図40 2023年に最大の市場シェアを占める自然言語生成セグメント 149
表表54 生成AI市場：用途別、2019年～2022年（百万米ドル） 150
表55 生成AI市場：用途別、2023年～2028年（百万米ドル） 151
7.2 自然言語処理（NLP） 152
7.2.1 言語翻訳、コンテンツ生成、 およびテキスト要約に最適 152
表56 自然言語処理：生成AI市場、地域別、2019–2022年 (百万米ドル) 152
表57 自然言語処理：生成AI市場、地域別、2023–2028年(百万米ドル) 152
7.2.1.1 自動コンテンツ生成 153
7.2.1.2 製品説明 153
7.2.1.3 マーケティングコピー 153
7.2.1.4 感情分析 153
7.2.1.5 言語翻訳 153
7.3 機械学習ベースの予測モデリング 154
7.3.1 生成AIは合成データポイントを生成して既存データセットを拡張することで予測モデリングを改善する 154
表58 MLベース予測モデリング：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 154
表59 MLベース予測モデリング： 生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 154
7.3.1.1 予測分析 154
7.3.1.2 パーソナライズド・レコメンデーション 155
7.3.1.3 その他 155
7.4 コンピュータビジョン 155
7.4.1 高品質でリアルな画像・動画生成、バーチャル試着、動画制作への展開 155
表60 コンピュータビジョン：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 156
表61 コンピュータビジョン：生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 156
7.4.1.1 物体認識 156
7.4.1.2 画像・動画分析 157
7.4.1.3 監視 157
7.5 ロボティクスと自動化 158
7.5.1 生成AIは、文脈に即した新たな応答を生成することで、ロボットが複雑な環境下でタスクを実行することを可能にする 158
表62 ロボティクスと自動化：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 158
表63 ロボティクスと自動化：生成AI市場、地域別、2023–2028年 （百万米ドル） 159
7.5.1.1 組立ライン生産 159
7.5.1.2 資材運搬 159
7.5.1.3 その他 160
7.6 音声認識 161
7.6.1 生成AIは高品質で現実的な音声を生成でき、音声認識システムの信頼性向上に寄与する 161
表64 音声認識：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 161
表65 音声認識：生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 161
7.6.1.1 音声テキスト変換 162
7.6.1.2 コールセンター自動化 162
7.6.1.3 その他 162
7.7 音楽・芸術生成 163
7.7.1 新たな創造性と表現の融合によるオリジナル音楽・芸術作品の生成 163
表66 音楽・芸術生成： 生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 163
表67 音楽・芸術生成： 生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 164
7.7.1.1 自動音楽制作 164
7.7.1.2 ビジュアルアート 164
7.7.1.3 グラフィックデザイン 165
7.8 教育・訓練 165
7.8.1 訓練・教育向けリアルシミュレーション：学習者が安全で制御された環境で実践可能 165
表68 教育・訓練：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 166
表69 教育・訓練：生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 166
7.9 財務・会計 166
7.9.1 財務モデルとシミュレーションにより、企業は様々なシナリオを検討し、情報に基づいた意思決定が可能となる 166
表70 財務・会計：生成AI市場、地域別、2019–2022年 (百万米ドル) 167
表71 財務・会計：生成AI市場、地域別、2023–2028年 (百万米ドル) 167
7.9.1.1 不正検知とリスク評価 167
7.9.1.2 投資分析と財務予測 167
7.9.1.3 コンプライアンス監視 167
7.10 法務 168
7.10.1 生成AIは文書作成とレビューを自動化し、法務プロセスにおける時間短縮と精度向上を実現 168
表72 法務分野：生成AI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 168
表73 法務分野：生成AI市場、地域別、2023年～2028年 （百万米ドル） 168
7.10.1.1 契約書分析・レビュー 168
7.10.1.2 法的調査・分析 169
7.10.1.3 自動文書要約 169
7.10.1.4 その他 169
7.11 カスタマーサービスとサポート 170
7.11.1 コンテキストに応じたパーソナライズされた顧客問い合わせ対応によるサポートチームの作業負荷軽減 170
表74 カスタマーサービスとサポート： 生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 170
表75 カスタマーサービスとサポート：生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 170
7.11.1.1 チャットボット 170
7.11.1.2 音声アシスタント 171
7.11.1.3 自動チケット解決 171
7.12 拡張現実（AR）および仮想現実（VR） 171
7.12.1 生成AIを活用したAR/VRがもたらす新たなエンターテインメント、トレーニング、 コミュニケーションの新たな形態を実現 171
表76 拡張現実と仮想現実：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 172
表77 拡張現実と仮想現実：生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 173ケット、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 172
7.12.1.1 仮想オブジェクト作成 172
7.12.1.2 仮想環境作成 173
7.12.1.3 パーソナライズドアバター作成 173
7.12.1.4 訓練とシミュレーション 173
7.13 合成データ生成 174
7.13.1 機械学習モデルのトレーニングやアルゴリズムのテストなど、様々なタスクで多用される合成データ 174
表78 地域別合成データ生成：生成AI市場、2019-2022年（百万米ドル） 174
表79 地域別合成データ生成： 生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 174
7.13.1.1 自動システムトレーニング 175
7.13.1.2 医療画像 175
7.13.1.3 サイバーセキュリティ 175
7.13.1.4 製品設計 175
7.13.1.5 精密農業 175
7.13.1.6 環境持続可能性 176
7.14 動画編集／生成 176
7.14.1 高品質でリアルな動画・アニメーションが新たなストーリーテリングとコミュニケーションを可能に 176
表80 動画編集／生成：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 176
表81 動画編集／生成： 生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 177
7.14.1.1 自動動画編集 177
7.14.1.2 バーチャルセットデザイン 177
7.14.1.3 特殊効果とアニメーション 177
7.15 3Dモデリングと再構築 178
7.15.1 バーチャル試着や製品設計などのアプリケーションを可能にする、リアルな3Dモデルと欠落データの再構築 178
表82 3Dモデリングと再構築：生成AI市場、 地域別、2019–2022年（百万米ドル） 178
表83 3Dモデリングと再構築：生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 178
7.15.1.1 画像およびテクスチャ合成 178
7.15.1.2 2Dから3Dモデル生成 179
7.15.1.3 3Dモデルシミュレーション 179
7.16 ゲームデザインとキャラクター制作 180
7.16.1 生成AIは新規かつ独創的なキャラクターやゲーム要素を創出でき、ゲームデザインの創造性と多様性を高める 180
表84 ゲームデザインとキャラクター制作：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 180
表85 ゲームデザインとキャラクター制作：生成AI市場、地域別、2023–2028年 (百万米ドル) 180
7.16.1.1 手続き型コンテンツ生成 181
7.16.1.2 非プレイヤーキャラクター生成 181

8 垂直市場別生成AI市場 182
8.1 はじめに 183
8.1.1 垂直市場：生成AI市場の推進要因 183
図41 メディア＆エンターテインメント分野が予測期間中に最も高いCAGRで成長 184
表86 垂直市場別生成AI市場、2019–2022年 (百万米ドル) 185
表87 生成AI市場：業種別、2023–2028年 (百万米ドル) 185
8.2 メディア＆エンターテインメント 186
8.2.1 生成AIによる破壊的変化の波の早期採用者 186
8.2.2 メディア＆エンターテインメント：生成AIのユースケース 187
図42 メディア＆エンターテインメント：生成AIのユースケース 187
表88 メディア＆エンターテインメント：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 188
表89 メディア＆エンターテインメント：生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 188
8.2.2.1 ゲーム 188
8.2.2.2 出版代理店 189
8.2.2.3 印刷・電子メディア 189
8.2.2.4 その他のメディア・エンターテインメント用途 190
8.3 運輸・物流 190
8.3.1 効率化達成のための生成技術によるルート最適化と交通計画 190
8.3.2 運輸・物流：生成AIのユースケース 191
図43 運輸・物流：生成AIのユースケース 191
表90 運輸・物流：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 192
表91 運輸・物流：生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 192
8.3.2.1 航空 192
8.3.2.2 道路 193
8.3.2.3 鉄道 193
8.3.2.4 海運 193
8.3.2.5 サードパーティ・ロジスティクス（3PL） 194
8.4 製造業 194
8.4.1 スマート工場における試作設計と生産能力計画の改善に向けた生成AI 194
8.4.2 製造：生成AIのユースケース 195
図44 製造：生成AIのユースケース 195
表92 製造：生成AI市場、地域別、2019–2022年 (百万米ドル) 196
表93 製造業：生成AI市場、地域別、2023–2028年 (百万米ドル) 196
8.4.2.1 個別生産 196
8.4.2.2 連続生産 197
8.5 ヘルスケア＆ライフサイエンス 197
8.5.1 データプライバシーに関連するリスクを軽減するため、合成データへの移行を加速する企業 197
8.5.2 ヘルスケア＆ライフサイエンス：生成AIのユースケース 198
図45 ヘルスケア＆ライフサイエンス：生成AIのユースケース 198
表94 ヘルスケア＆ライフサイエンス：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 199
表95 ヘルスケア＆ライフサイエンス：生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 199
8.5.2.1 医療機関 199
8.5.2.2 医療機器製造 200
8.5.2.3 製薬・ライフサイエンス 200
8.5.2.4 医学研究 201
8.6 IT・ ITサービス 201
8.6.1 生成AIソリューション導入によるサイバーセキュリティ強化と業務コスト最小化 201
8.6.2 IT・ITサービス：生成AI活用事例 202
図46 IT・ITES：生成AIのユースケース 202
表96 IT・ITES：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 202
表97 IT・ITES： 生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 203
8.7 建設・不動産 203
8.7.1 不動産企業がテナントの獲得・維持を支援するための生成AIツールの統合 203
8.7.2 建設・不動産：生成AIのユースケース 204
図47 建設・不動産：生成AIのユースケース 204
表98 建設・不動産：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 205
表99 建設・不動産： 生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 205
8.8 BFSI 205
8.8.1 生成AIソリューションがBFSIセクターの不正削減、インテリジェントで顧客-フォーカスマーケティングを支援 205
8.8.2 BFSI：生成AIのユースケース 206
図48 BFSI：生成AIのユースケース 206
表100 BFSI：生成AI市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 207
表101 BFSI： 生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 207
8.8.2.1 銀行業 207
8.8.2.2 金融サービス・フィンテック 207
8.8.2.3 保険 208
8.9 エネルギー・公益事業 208
8.9.1 生成AIツールによる停電発生確率の特定と既存顧客維持のための高品質サービス提供 208
8.9.2 エネルギー・公益事業：生成AI活用事例 209
図49 エネルギー・公益事業：生成AIのユースケース 209
表102 エネルギー・公益事業：生成AI市場、 地域別、2019–2022年（百万米ドル） 209
表103 エネルギー・公益事業：生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 210
8.9.2.1 石油・ガス 210
8.9.2.2 公益事業 210
8.9.2.3 鉱業 211
8.10 小売・電子商取引 211
8.10.1 生成AIツールが小売業界の在庫計画最適化と棚卸損失削減を支援 211
8.10.2 小売・ 電子商取引：生成AIのユースケース 212
図50 小売・電子商取引： 生成AIのユースケース 212
表104 小売・Eコマース：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 212
表105 小売・Eコマース： 生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 213
8.11 政府・防衛 213
8.11.1 脅威検知と監視強化のための生成AIツールの活用 213
8.11.2 政府・防衛分野: 生成AIのユースケース 214
図51 政府・防衛分野：生成AIのユースケース 214
表106 政府・防衛分野：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 215
表107 政府・防衛分野：生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 215
8.11.2.1 公共部門 215
8.11.2.2 軍事・防衛 216
8.12 その他の業種 216
8.12.1 ネットワーク運用と顧客サービスの最適化に向けた生成AIツールの活用：通信セクター 216
表108 その他の業種： 生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 217
表109 その他の業種：生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 217
9 生成AI市場、地域別 218
9.1 はじめに 219
図52 アジア太平洋地域の生成AI市場は予測期間中に最高CAGRを記録 219
図53 インドは予測期間中に生成AI市場で最高CAGRを記録 220
表110 生成AI市場：地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 220
表111 生成AI市場：地域別、2023年～2028年（百万米ドル） 220
9.2 北米 221
9.2.1 北米：生成AI市場の推進要因 221
9.2.2 北米：景気後退の影響 221
図54 北米：生成AI市場概況 222
表112 北米：生成AI市場、提供形態別、2019–2022年（百万米ドル） 222
表113 北米：生成AI市場、提供形態別、2023–2028年（百万米ドル） 223
表114 北米：生成AI市場、ソフトウェア別、2019–2022年 （百万米ドル） 223
表115 北米：生成AI市場、ソフトウェア別、2023–2028年（百万米ドル） 223
表116 北米：生成AI市場、サービス別、2019年～2022年（百万米ドル） 224
表117 北米： 生成AI市場、サービス別、2023–2028年（百万米ドル） 224
表118 北米：生成AI市場、プロフェッショナルサービス別、2019–2022年（百万米ドル） 224
表119 北米：生成AI市場、専門サービス別、2023年～2028年（百万米ドル） 224
表120 北米：生成AI市場、用途別、2019年～2022年（百万米ドル） 225
表121 北米：生成AI市場、用途別、2023年～2028年（百万米ドル） 226
表122 北米：生成AI市場、業種別、2019–2022年（百万米ドル） 226
表123 北米：生成AI市場、業種別、2023–2028年 （百万米ドル） 227
表124 北米：生成AI市場、国別、2019–2022年 (百万米ドル) 227
表125 北米：生成AI市場、国別、2023–2028年(百万米ドル) 227
9.2.3 米国 228
9.2.3.1 生成AIへの需要増加が米国収益に大きく寄与 228
表126 米国：生成AI市場、提供形態別、2019–2022年（百万米ドル） 228
表127 米国：生成AI市場、提供形態別、2023–2028年（百万米ドル） 228
9.2.4 カナダ 229
9.2.4.1 企業による生成AIソリューションの導入拡大 229
表128 カナダ：生成AI市場、提供形態別、2019–2022年（百万米ドル） 229
表129 カナダ：生成AI市場、提供形態別、2023–2028年（百万米ドル） 229

1 INTRODUCTION 34
1.1 STUDY OBJECTIVES 34
1.2 MARKET DEFINITION 34
1.2.1 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 35
1.3 MARKET SCOPE 36
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 36
1.3.2 REGIONS COVERED 37
1.3.3 YEARS CONSIDERED 37
1.4 CURRENCY CONSIDERED 38
TABLE 1 UNITED STATES DOLLAR EXCHANGE RATE, 2019–2022 38
1.5 STAKEHOLDERS 38
2 RESEARCH METHODOLOGY 39
2.1 RESEARCH DATA 39
FIGURE 1 GENERATIVE AI MARKET: RESEARCH DESIGN 39
2.1.1 SECONDARY DATA 40
2.1.2 PRIMARY DATA 40
TABLE 2 PRIMARY INTERVIEWS 40
2.1.2.1 Breakup of primary profiles 41
2.1.2.2 Key industry insights 41
2.2 DATA TRIANGULATION 42
FIGURE 2 DATA TRIANGULATION 42
2.3 MARKET SIZE ESTIMATION 43
FIGURE 3 GENERATIVE AI MARKET: TOP-DOWN AND BOTTOM-UP APPROACHES 43
2.3.1 TOP-DOWN APPROACH 43
2.3.2 BOTTOM-UP APPROACH 44
FIGURE 4 MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY - APPROACH 1 (SUPPLY-SIDE): REVENUE FROM SOLUTIONS/SERVICES OF GENERATIVE AI MARKET 44
FIGURE 5 MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY - APPROACH 2, BOTTOM-UP (SUPPLY-SIDE): COLLECTIVE REVENUE FROM ALL SOLUTIONS/SERVICES OF GENERATIVE AI MARKET 45
FIGURE 6 MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY - APPROACH 3, BOTTOM-UP (SUPPLY-SIDE): COLLECTIVE REVENUE FROM ALL SOLUTIONS/SERVICES OF GENERATIVE AI MARKET 46
FIGURE 7 MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY - APPROACH 4, BOTTOM-UP (DEMAND-SIDE): SHARE OF GENERATIVE AI THROUGH OVERALL GENERATIVE AI SPENDING 46
2.4 MARKET FORECAST 47
TABLE 3 FACTOR ANALYSIS 47

2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS 48
2.6 STUDY LIMITATIONS 50
2.7 IMPLICATIONS OF RECESSION IMPACT ON GENERATIVE AI MARKET 50
3 EXECUTIVE SUMMARY 52
TABLE 4 GLOBAL GENERATIVE AI MARKET SIZE AND GROWTH RATE, 2019–2022 (USD MILLION, Y-O-Y %) 54
TABLE 5 GLOBAL GENERATIVE AI MARKET SIZE AND GROWTH RATE, 2023–2028 (USD MILLION, Y-O-Y %) 54
FIGURE 8 SOFTWARE SEGMENT TO HOLD LARGER MARKET SIZE IN 2023 54
FIGURE 9 PROFESSIONAL SERVICES TO ACCOUNT FOR MAJOR MARKET SHARE IN 2023 55
FIGURE 10 TRAINING AND CONSULTING SERVICES TO DOMINATE MARKET IN 2023 55
FIGURE 11 NATURAL LANGUAGE GENERATION SEGMENT TO HOLD LARGEST MARKET SIZE IN 2023 56
FIGURE 12 MEDIA AND ENTERTAINMENT VERTICAL TO HOLD LARGEST MARKET SHARE IN 2023 56
FIGURE 13 NORTH AMERICA TO HOLD LARGEST MARKET SHARE IN 2023 57
4 PREMIUM INSIGHTS 58
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN GENERATIVE AI MARKET 58
FIGURE 14 INCREASING POPULARITY OF LARGE-LANGUAGE MODELS AND IMPROVING PERFORMANCE OF DEEP LEARNING MODELS TO DRIVE MARKET 58
4.2 GENERATIVE AI MARKET: TOP THREE APPLICATIONS 58
FIGURE 15 SYNTHETIC DATA GENERATION SEGMENT TO WITNESS HIGHEST GROWTH RATE DURING FORECAST PERIOD 58
4.3 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING AND VERTICAL 59
FIGURE 16 SOFTWARE AND MEDIA AND ENTERTAINMENT TO BE LARGEST SHAREHOLDERS IN NORTH AMERICAN MARKET IN 2023 59
4.4 GENERATIVE AI MARKET, BY REGION 59
FIGURE 17 NORTH AMERICA TO HOLD LARGEST MARKET SHARE IN 2023 59
5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS 60
5.1 INTRODUCTION 60
5.2 MARKET DYNAMICS 60
FIGURE 18 GENERATIVE AI MARKET: DRIVERS, RESTRAINTS, OPPORTUNITIES, AND CHALLENGES 61
5.2.1 DRIVERS 61
5.2.1.1 Innovation of cloud storage enabling easy access to data 61
5.2.1.2 Evolution of AI and deep learning 62
5.2.1.3 Rise in content creation and creative applications 62
FIGURE 19 SYNTHETIC DATA TO ACCOUNT FOR MAJORITY OF DATA VOLUME BY 2030 63
5.2.2 RESTRAINTS 63
5.2.2.1 High costs associated with training data preparation 63
5.2.2.2 Issues related to bias and inaccurately generated output 64
FIGURE 20 ISSUES RELATED TO TRAINING DATA HIGHLIGHTED IN CHATGPT’S RESPONSES 64
5.2.2.3 Risks associated with data breaches and sensitive information leakage 65
5.2.3 OPPORTUNITIES 65
5.2.3.1 Increasing deployment of large language models 65
5.2.3.2 Growing interest of enterprises in commercializing synthetic images 66
5.2.3.3 Robust improvement in generative ML leading to human baseline performance 67
5.2.4 CHALLENGES 67
5.2.4.1 Concerns regarding misuse of generative AI for illegal activities 67
5.2.4.2 Quality of output generated by generative AI models 68
5.2.4.3 Computational complexity and technical challenges of generative AI 68
5.3 ETHICS AND IMPLICATIONS OF GENERATIVE AI 68
5.3.1 BIAS AND FAIRNESS 68
5.3.2 PRIVACY AND SECURITY 68
5.3.3 INTELLECTUAL PROPERTY 69
5.3.4 ACCOUNTABILITY AND RESPONSIBILITY 69
5.3.5 SOCIETAL AND ECONOMIC IMPACT 69
5.4 ADVENT OF GENERATIVE TECHNOLOGY 69
5.5 BRIEF HISTORY OF GENERATIVE AI 70
FIGURE 21 BRIEF HISTORY OF GENERATIVE AI 70
5.5.1 GENERATIVE AI ROADMAP UNTIL 2030 72
FIGURE 22 GENERATIVE AI ROADMAP UNTIL 2030 72
5.6 ECOSYSTEM ANALYSIS 74
FIGURE 23 GENERATIVE AI MARKET: ECOSYSTEM ANALYSIS 74
5.6.1 GENERATIVE AI TECHNOLOGY PROVIDERS 75
FIGURE 24 GENERATIVE AI MARKET: MAPPING, BY CATEGORY 75
5.6.2 GENERATIVE AI CLOUD PLATFORM PROVIDERS 76
5.6.3 GENERATIVE AI API AND AS-A-SERVICE PROVIDERS 77
5.6.4 GENERATIVE AI HARDWARE PROVIDERS 77
5.6.5 GENERATIVE AI END USERS 78
5.6.6 GENERATIVE AI REGULATORS 78
5.7 GENERATIVE AI TOOLS AND FRAMEWORK 79
5.7.1 TENSORFLOW 79
5.7.2 PYTORCH 79
5.7.3 KERAS 80
5.7.4 CAFFE 80
5.7.5 THEANO 80
5.7.6 MXNET 80
5.7.7 TORCH 80
5.7.8 HUGGING FACE 80

5.8 GENERATIVE AI TECHNIQUES AND METHODS 81
5.8.1 TEXT GENERATION AND LANGUAGE MODELING 81
5.8.1.1 Recurrent neural networks for text generation 81
5.8.1.2 Language modeling with transformers 81
5.8.1.3 Seq2Seq models for translation 82
5.8.2 IMAGE AND VIDEO GENERATION 82
5.8.2.1 Generative adversarial networks for image generation 82
5.8.2.2 Style transfer and image-to-image translation 82
5.8.2.3 Video generation with GANs 83
5.8.3 MUSIC AND AUDIO GENERATION 83
5.8.3.1 WaveNet and SampleRNN for audio generation 83
5.8.3.2 Music generation with LSTM networks 84
5.8.4 REINFORCEMENT LEARNING 84
5.8.4.1 Policy gradient methods 84
5.8.4.2 Actor-critic methods 84
5.9 GENERATIVE AI INVESTMENT LANDSCAPE 85
FIGURE 25 INVESTOR DEALS AND FUNDING IN GENERATIVE AI SOARED IN 2022 85
FIGURE 26 MOST VALUED GENERATIVE AI FIRMS IN 2022 (USD BILLION) 86
FIGURE 27 DISTRIBUTION OF GENERATIVE AI FUNDING, 2021–2022 86
5.10 CASE STUDY ANALYSIS 87
5.10.1 CASE STUDY 1: SPECTRUMLABS DEPLOYED GALILEO FOR FASTER DEVELOPMENT OF NEWER LANGUAGE MODELS 87
5.10.2 CASE STUDY 2: BESTSELLER REDUCED 50% CLASSROOM TIME WITH AI VIDEOS 87
5.10.3 CASE STUDY 3: GALILEO HELPED INVOLVE.AI IMPROVE CUSTOMER INTELLIGENCE ML MODEL ACCURACY BY 10% 88
5.10.4 CASE STUDY 4: VODAFONE ITALY RAISED LEAD CONVERSIONS BY 42% BY DEVELOPING CREATIVE CAMPAIGNS THROUGH GENERATIVE AI 88
5.10.5 CASE STUDY 5: WPP TRAINED 50,000 EMPLOYEES WITH AI VIDEOS 89
5.10.6 CASE STUDY 6: SWISS RE BANKED ON LUMEN5 FOR SOCIAL ENGAGEMENT 89
5.10.7 CASE STUDY 7: TELEPERFORMANCE TRAINS GLOBAL WORKFORCE 90
5.10.8 CASE STUDY 8: YABBLE USED GPT-3 TO DELIVER FAST, NUANCED INSIGHTS FROM CUSTOMER FEEDBACK 90
5.10.9 CASE STUDY 9: CISCO SCALED VIDEO CONTENT LOCALIZATION USING LUMEN5 91
5.10.10 CASE STUDY 10: GPT-3 HELPED WAYMARK CONSISTENTLY PRODUCE STRONGER AND MORE RELEVANT SCRIPTS COMPARED TO HUMAN-GENERATED CONTENT 91
5.10.11 CASE STUDY 11: SIEMENS DIGITALIZED ITS COMMUNICATIONS WITH LUMEN5 92
5.11 SUPPLY CHAIN ANALYSIS 93
FIGURE 28 GENERATIVE AI MARKET: SUPPLY CHAIN ANALYSIS 93
TABLE 6 GENERATIVE AI MARKET: SUPPLY CHAIN ANALYSIS 94
5.11.1 USE CASES, BY APPLICATION 95

5.12 REGULATORY LANDSCAPE 98
5.12.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 98
TABLE 7 NORTH AMERICA: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 98
TABLE 8 EUROPE: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 99
TABLE 9 ASIA PACIFIC: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 99
TABLE 10 MIDDLE EAST & AFRICA: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 100
TABLE 11 LATIN AMERICA: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 100
5.12.2 PAYMENT CARD INDUSTRY DATA SECURITY STANDARD 101
5.12.3 GRAMM-LEACH-BLILEY ACT 101
5.12.4 HEALTH INSURANCE PORTABILITY AND ACCOUNTABILITY ACT 101
5.12.5 GENERAL DATA PROTECTION REGULATION 102
5.12.6 PERSONAL INFORMATION PROTECTION AND ELECTRONIC DOCUMENTS ACT 102
5.12.7 INFORMATION SECURITY TECHNOLOGY - PERSONAL INFORMATION SECURITY SPECIFICATION GB/T 35273-2017 103
5.12.8 SECURE INDIA NATIONAL DIGITAL COMMUNICATIONS POLICY, 2018 103
5.12.9 GENERAL DATA PROTECTION LAW 103
5.12.10 LAW NO 13 OF 2016 ON PROTECTING PERSONAL DATA 104
5.12.11 NIST SPECIAL PUBLICATION 800-144 - GUIDELINES ON SECURITY AND PRIVACY IN PUBLIC CLOUD COMPUTING 104
5.13 PATENT ANALYSIS 105
5.13.1 METHODOLOGY 105
5.13.2 PATENTS FILED, BY DOCUMENT TYPE, 2019–2022 105
TABLE 12 PATENTS FILED, 2019–2022 105
5.13.3 INNOVATION AND PATENT APPLICATIONS 105
FIGURE 29 ANNUAL NUMBER OF PATENTS GRANTED, 2019–2022 105
5.13.4 TOP APPLICANTS 106
FIGURE 30 TOP 10 PATENT APPLICANTS, 2019–2022 106
5.14 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2023–2024 106
TABLE 13 GENERATIVE AI MARKET: DETAILED LIST OF CONFERENCES AND EVENTS 106
5.15 PRICING ANALYSIS 108
TABLE 14 AVERAGE SELLING PRICE ANALYSIS, BY OFFERING 109
5.16 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 110
TABLE 15 IMPACT OF EACH FORCE ON GENERATIVE AI MARKET 110
FIGURE 31 GENERATIVE AI MARKET: PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 111
5.16.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 111
5.16.2 THREAT OF SUBSTITUTES 112
5.16.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 112
5.16.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 112
5.16.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 112
5.17 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 113
5.17.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 113
FIGURE 32 INFLUENCE OF STAKEHOLDERS ON BUYING PROCESS FOR TOP THREE APPLICATIONS 113
TABLE 16 INFLUENCE OF STAKEHOLDERS ON BUYING PROCESS FOR TOP THREE APPLICATIONS 113
5.17.2 BUYING CRITERIA 114
FIGURE 33 KEY BUYING CRITERIA FOR TOP THREE APPLICATIONS 114
TABLE 17 KEY BUYING CRITERIA FOR TOP THREE APPLICATIONS 114
5.18 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING BUYERS/CLIENTS OF GENERATIVE AI MARKET 115
FIGURE 34 GENERATIVE AI MARKET: TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING BUYERS/CLIENTS 115
5.19 FUTURE OF GENERATIVE AI 115
5.19.1 ADVANCEMENTS IN TECHNIQUES AND METHODS 115
5.19.2 EMERGING APPLICATIONS AND INDUSTRIES 116
5.19.2.1 Business models across use cases 116
5.19.2.1.1 Generative AI Model-as-a-Service 116
5.19.2.1.2 Built-in-apps business model 117
5.19.2.1.3 Vertical integration business model 117
5.19.2.2 Generative tech's impact on web 3.0 and crypto 117
FIGURE 35 IMPACT OF GENERATIVE TECH ON WEB 3.0 117
6 GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING 119
6.1 INTRODUCTION 120
6.1.1 OFFERING: GENERATIVE AI MARKET DRIVERS 120
FIGURE 36 SERVICES SEGMENT TO REGISTER HIGHER CAGR DURING FORECAST PERIOD 121
TABLE 18 GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING, 2019–2022 (USD MILLION) 121
TABLE 19 GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING, 2023–2028 (USD MILLION) 121
6.2 SOFTWARE 122
TABLE 20 SOFTWARE: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 122
TABLE 21 SOFTWARE: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 122
6.2.1 GENERATIVE AI SOFTWARE, BY GENERATIVE MODEL 123
FIGURE 37 DEEP LEARNING SUB-SEGMENT TO HOLD LARGEST SHARE OF GENERATIVE AI MARKET FOR SOFTWARE IN 2023 123
TABLE 22 SOFTWARE: GENERATIVE AI MARKET, BY GENERATIVE MODEL, 2019–2022 (USD MILLION) 124
TABLE 23 SOFTWARE: GENERATIVE AI MARKET, BY GENERATIVE MODEL, 2023–2028 (USD MILLION) 124
6.2.1.1 Rule-based models 124
6.2.1.1.1 Rule-based models offer clear and interpretable approach to generative AI with explicit rules for data generation 124
TABLE 24 RULE-BASED MODELS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 125
TABLE 25 RULE-BASED MODELS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 125
6.2.1.1.1.1 Knowledge-based models 125
6.2.1.1.1.2 Script-based models 126
6.2.1.1.1.3 Expert systems 126
6.2.1.2 Statistical models 126
6.2.1.2.1 Statistical models provide powerful way to capture complex patterns in data and generate precise outputs 126
TABLE 26 STATISTICAL MODELS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 127
TABLE 27 STATISTICAL MODELS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 127
6.2.1.2.1.1 Markov models 127
6.2.1.2.1.2 Hidden Markov models 127
6.2.1.2.1.3 Gaussian mixture models 128
6.2.1.2.1.4 Conditional random fields 128
6.2.1.3 Deep learning models 128
6.2.1.3.1 Deep learning models excel at generative tasks requiring fine-grained details 128
TABLE 28 DEEP LEARNING MODELS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 129
TABLE 29 DEEP LEARNING MODELS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 129
6.2.1.3.1.1 Feedforward neural networks 129
6.2.1.3.1.2 Recurrent neural networks 129
6.2.1.3.1.3 Long short-term memory (LSTM) networks 130
6.2.1.3.1.4 Gated recurrent units (GRUs) 130
6.2.1.4 Generative adversarial networks (GANs) 130
6.2.1.4.1 Generative adversarial networks (GANs) provide unique approach to generative AI by training two competing neural networks to generate diverse data 130
TABLE 30 GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 131
TABLE 31 GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 131
6.2.1.4.1.1 Conditional generative adversarial networks (CGANs) 131
6.2.1.4.1.2 Style GANs 131
6.2.1.4.1.3 Cycle GANs 132
6.2.1.5 Autoencoders 132
6.2.1.5.1 Autoencoders used for generative tasks requiring new data points similar to original input 132
TABLE 32 AUTOENCODERS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 132
TABLE 33 AUTOENCODERS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 133
6.2.1.5.1.1 Denoising autoencoders 133
6.2.1.5.1.2 Variational autoencoders 133
6.2.1.6 Convolutional neural networks (CNNs) 133
6.2.1.6.1 Convolutional neural networks (CNNs) learn hierarchical features of image data to generate realistic images 133
TABLE 34 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 134
TABLE 35 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 134
6.2.1.6.1.1 Image-generating CNNs 134
6.2.1.6.1.2 Video-generating CNNs 135
6.2.1.7 Transformer models 135
6.2.1.7.1 Transformer models offer state-of-the-art performance and can generate coherent and contextually relevant text 135
TABLE 36 TRANSFORMER MODELS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 135
TABLE 37 TRANSFORMER MODELS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 136
6.2.1.7.1.1 Bidirectional encoder representations from transformers (BERTs) 136
6.2.1.7.1.2 Generative pre-trained transformer-1 (GPT-1) 136
6.2.1.7.1.3 Generative pre-trained transformer-2 (GPT-2) 136
6.2.1.7.1.4 Generative pre-trained transformer-3 (GPT-3) 137
6.2.1.7.1.5 Generative pre-trained transformer-4 (GPT-4) 137
6.2.1.7.1.6 Language model for dialogue applications (LAMBDAs) 138
6.2.1.7.1.7 Other transformer models 138
6.3 SERVICES 138
FIGURE 38 MANAGED SERVICES SEGMENT TO REGISTER HIGHER CAGR IN GENERATIVE AI MARKET FOR SERVICES DURING FORECAST PERIOD 139
TABLE 38 GENERATIVE AI MARKET, BY SERVICES, 2019–2022 (USD MILLION) 139
TABLE 39 GENERATIVE AI MARKET, BY SERVICES, 2023–2028 (USD MILLION) 139
TABLE 40 SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 140
TABLE 41 SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 140
6.3.1 PROFESSIONAL SERVICES 140
6.3.1.1 Professional services offer specialized expertise in generative AI to meet specific needs 140
FIGURE 39 TRAINING AND CONSULTING SUB-SEGMENT TO REGISTER HIGHEST CAGR DURING FORECAST PERIOD 141
TABLE 42 SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY PROFESSIONAL SERVICE, 2019–2022 (USD MILLION) 141
TABLE 43 SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY PROFESSIONAL SERVICE, 2023–2028 (USD MILLION) 141
TABLE 44 PROFESSIONAL SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 142
TABLE 45 PROFESSIONAL SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 142
6.3.1.1.1 Training and consulting services 142
TABLE 46 TRAINING AND CONSULTING SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 143
TABLE 47 TRAINING AND CONSULTING SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 143
6.3.1.1.2 System integration and implementation services 143
TABLE 48 SYSTEM INTEGRATION AND IMPLEMENTATION SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 144
TABLE 49 SYSTEM INTEGRATION AND IMPLEMENTATION SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 144
6.3.1.1.3 Support and maintenance services 144
TABLE 50 SUPPORT AND MAINTENANCE SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 145
TABLE 51 SUPPORT AND MAINTENANCE SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 145
6.3.2 MANAGED SERVICES 145
6.3.2.1 Managed services provide end-to-end management for generative AI helping businesses to focus on core competencies 145
TABLE 52 MANAGED SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 146
TABLE 53 MANAGED SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 146
7 GENERATIVE AI MARKET, BY APPLICATION 147
7.1 INTRODUCTION 148
7.1.1 APPLICATION: GENERATIVE AI MARKET DRIVERS 148
FIGURE 40 NATURAL LANGUAGE GENERATION SEGMENT TO ACCOUNT FOR LARGEST MARKET SHARE IN 2023 149
TABLE 54 GENERATIVE AI MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION) 150
TABLE 55 GENERATIVE AI MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION) 151
7.2 NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) 152
7.2.1 NLP-BASED APPLICATIONS IDEAL FOR LANGUAGE TRANSLATION, CONTENT GENERATION, AND TEXT SUMMARIZATION 152
TABLE 56 NATURAL LANGUAGE PROCESSING: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 152
TABLE 57 NATURAL LANGUAGE PROCESSING: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 152
7.2.1.1 Automated Content Creation 153
7.2.1.2 Product Description 153
7.2.1.3 Marketing Copy 153
7.2.1.4 Sentiment Analysis 153
7.2.1.5 Language Translation 153
7.3 ML-BASED PREDICTIVE MODELING 154
7.3.1 GENERATIVE AI IMPROVES PREDICTIVE MODELING BY GENERATING SYNTHETIC DATA POINTS TO AUGMENT EXISTING DATASETS 154
TABLE 58 ML-BASED PREDICTIVE MODELING: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 154
TABLE 59 ML-BASED PREDICTIVE MODELING: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 154
7.3.1.1 Predictive Analytics 154
7.3.1.2 Personalized Recommendations 155
7.3.1.3 Others 155
7.4 COMPUTER VISION 155
7.4.1 DEPLOYED TO GENERATE HIGH-QUALITY, REALISTIC IMAGES AND VIDEOS, VIRTUAL TRY-ONS, AND VIDEO PRODUCTION 155
TABLE 60 COMPUTER VISION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 156
TABLE 61 COMPUTER VISION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 156
7.4.1.1 Object Recognition 156
7.4.1.2 Image and Video Analysis 157
7.4.1.3 Surveillance 157
7.5 ROBOTICS AND AUTOMATION 158
7.5.1 GENERATIVE AI CAN ENABLE ROBOTS TO PERFORM TASKS IN COMPLEX ENVIRONMENTS BY GENERATING NEW, CONTEXTUALLY RELEVANT RESPONSES 158
TABLE 62 ROBOTICS AND AUTOMATION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 158
TABLE 63 ROBOTICS AND AUTOMATION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 159
7.5.1.1 Assembly Line Production 159
7.5.1.2 Material Handling 159
7.5.1.3 Others 160
7.6 SPEECH RECOGNITION 161
7.6.1 GENERATIVE AI CAN GENERATE HIGH-QUALITY, REALISTIC SPEECH THAT CAN IMPROVE RELIABILITY OF SPEECH RECOGNITION SYSTEMS 161
TABLE 64 SPEECH RECOGNITION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 161
TABLE 65 SPEECH RECOGNITION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 161
7.6.1.1 Speech-to-Text Conversion 162
7.6.1.2 Call Center Automation 162
7.6.1.3 Others 162
7.7 MUSIC AND ART GENERATION 163
7.7.1 CREATION OF ORIGINAL PIECES OF MUSIC AND ART BY BLENDING NEW FORMS OF CREATIVITY AND EXPRESSION 163
TABLE 66 MUSIC AND ART GENERATION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 163
TABLE 67 MUSIC AND ART GENERATION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 164
7.7.1.1 Automated Music Composition 164
7.7.1.2 Visual Art 164
7.7.1.3 Graphics Design 165
7.8 EDUCATION AND TRAINING 165
7.8.1 REALISTIC SIMULATIONS FOR TRAINING AND EDUCATION ENABLE LEARNERS TO PRACTICE IN SAFE AND CONTROLLED SETTINGS 165
TABLE 68 EDUCATION AND TRAINING: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 166
TABLE 69 EDUCATION AND TRAINING: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 166
7.9 FINANCE AND ACCOUNTING 166
7.9.1 FINANCIAL MODELS AND SIMULATIONS ALLOW BUSINESSES TO EXPLORE VARIOUS SCENARIOS AND MAKE INFORMED DECISIONS 166
TABLE 70 FINANCE AND ACCOUNTING: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 167
TABLE 71 FINANCE AND ACCOUNTING: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 167
7.9.1.1 Fraud detection and risk assessment 167
7.9.1.2 Investment analysis and financial forecasting 167
7.9.1.3 Compliance monitoring 167
7.10 LEGAL 168
7.10.1 GENERATIVE AI CAN AUTOMATE DOCUMENT GENERATION AND REVIEW, SAVING TIME AND INCREASING ACCURACY IN LEGAL PROCESSES 168
TABLE 72 LEGAL: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 168
TABLE 73 LEGAL: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 168
7.10.1.1 Contact analysis and review 168
7.10.1.2 Legal research and analysis 169
7.10.1.3 Automated document summarization 169
7.10.1.4 Others 169
7.11 CUSTOMER SERVICE AND SUPPORT 170
7.11.1 CONTEXTUALLY RELEVANT AND PERSONALIZED RESPONSES TO CUSTOMER INQUIRIES REDUCE WORKLOAD FOR SUPPORT TEAMS 170
TABLE 74 CUSTOMER SERVICE AND SUPPORT: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 170
TABLE 75 CUSTOMER SERVICE AND SUPPORT: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 170
7.11.1.1 Chatbots 170
7.11.1.2 Voice assistants 171
7.11.1.3 Automated ticket resolution 171
7.12 AUGMENTED REALITY (AR) AND VIRTUAL REALITY (VR) 171
7.12.1 GENERATIVE AI-POWERED AR/VR ENABLING NEW FORMS OF ENTERTAINMENT, TRAINING, AND COMMUNICATION 171
TABLE 76 AUGMENTED REALITY AND VIRTUAL REALITY: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 172
TABLE 77 AUGMENTED REALITY AND VIRTUAL REALITY: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 172
7.12.1.1 Virtual object creation 172
7.12.1.2 Virtual environment creation 173
7.12.1.3 Personalized avatar creation 173
7.12.1.4 Training and simulation 173
7.13 SYNTHETIC DATA GENERATION 174
7.13.1 SYNTHETIC DATA USED HEAVILY FOR VARIOUS TASKS LIKE TRAINING MACHINE LEARNING MODELS AND TESTING ALGORITHMS 174
TABLE 78 SYNTHETIC DATA GENERATION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 174
TABLE 79 SYNTHETIC DATA GENERATION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 174
7.13.1.1 Autonomous system training 175
7.13.1.2 Medical imaging 175
7.13.1.3 Cybersecurity 175
7.13.1.4 Product design 175
7.13.1.5 Precision agriculture 175
7.13.1.6 Environmental sustainability 176
7.14 VIDEO EDITING/GENERATION 176
7.14.1 HIGH-QUALITY, REALISTIC VIDEOS AND ANIMATIONS ALLOW FOR NEW FORMS OF STORYTELLING AND COMMUNICATION 176
TABLE 80 VIDEO EDITING/GENERATION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 176
TABLE 81 VIDEO EDITING/GENERATION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 177
7.14.1.1 Automated video editing 177
7.14.1.2 Virtual set design 177
7.14.1.3 Special effects and animation 177
7.15 3D MODELING AND RECONSTRUCTION 178
7.15.1 REALISTIC 3D MODELS AND RECONSTRUCTION OF MISSING DATA ENABLING APPLICATIONS LIKE VIRTUAL TRY-ONS AND PRODUCT DESIGN 178
TABLE 82 3D MODELING AND RECONSTRUCTION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 178
TABLE 83 3D MODELING AND RECONSTRUCTION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 178
7.15.1.1 Image and texture synthesis 178
7.15.1.2 2D to 3D model generation 179
7.15.1.3 3D model simulations 179
7.16 GAME DESIGN AND CHARACTER PRODUCTION 180
7.16.1 GENERATIVE AI CAN CREATE NOVEL AND ORIGINAL CHARACTERS AND GAME ELEMENTS, ENHANCING CREATIVITY AND DIVERSITY OF GAME DESIGN 180
TABLE 84 GAME DESIGN AND CHARACTER PRODUCTION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 180
TABLE 85 GAME DESIGN AND CHARACTER PRODUCTION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 180
7.16.1.1 Procedural content generation 181
7.16.1.2 Non-player character generation 181

8 GENERATIVE AI MARKET, BY VERTICAL 182
8.1 INTRODUCTION 183
8.1.1 VERTICAL: GENERATIVE AI MARKET DRIVERS 183
FIGURE 41 MEDIA & ENTERTAINMENT SEGMENT TO GROW AT HIGHEST CAGR DURING FORECAST PERIOD 184
TABLE 86 GENERATIVE AI MARKET, BY VERTICAL, 2019–2022 (USD MILLION) 185
TABLE 87 GENERATIVE AI MARKET, BY VERTICAL, 2023–2028 (USD MILLION) 185
8.2 MEDIA & ENTERTAINMENT 186
8.2.1 EARLY ADOPTER OF GENERATIVE AI DISRUPTION WAVE 186
8.2.2 MEDIA & ENTERTAINMENT: GENERATIVE AI USE CASES 187
FIGURE 42 MEDIA & ENTERTAINMENT: GENERATIVE AI USE CASES 187
TABLE 88 MEDIA & ENTERTAINMENT: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 188
TABLE 89 MEDIA & ENTERTAINMENT: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 188
8.2.2.1 Gaming 188
8.2.2.2 Publishing agencies 189
8.2.2.3 Print & electronic media 189
8.2.2.4 Other media & entertainment applications 190
8.3 TRANSPORTATION & LOGISTICS 190
8.3.1 ROUTE OPTIMIZATION AND TRAFFIC PLANNING THROUGH GENERATIVE TECH TO ATTAIN EFFICIENCY 190
8.3.2 TRANSPORTATION & LOGISTICS: GENERATIVE AI USE CASES 191
FIGURE 43 TRANSPORTATION & LOGISTICS: GENERATIVE AI USE CASES 191
TABLE 90 TRANSPORTATION & LOGISTICS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 192
TABLE 91 TRANSPORTATION & LOGISTICS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 192
8.3.2.1 Air 192
8.3.2.2 Road 193
8.3.2.3 Rail 193
8.3.2.4 Maritime 193
8.3.2.5 Third-party logistics (3PL) 194
8.4 MANUFACTURING 194
8.4.1 GENERATIVE AI TO IMPROVE PROTOTYPE DESIGN AND CAPACITY PLANNING IN SMART FACTORIES 194
8.4.2 MANUFACTURING: GENERATIVE AI USE CASES 195
FIGURE 44 MANUFACTURING: GENERATIVE AI USE CASES 195
TABLE 92 MANUFACTURING: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 196
TABLE 93 MANUFACTURING: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 196
8.4.2.1 Discrete manufacturing 196
8.4.2.2 Process manufacturing 197
8.5 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES 197
8.5.1 ENTERPRISES RAPIDLY SHIFTING TO SYNTHETICALLY CREATED DATA TO MITIGATE RISKS ASSOCIATED WITH DATA PRIVACY 197
8.5.2 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES: GENERATIVE AI USE CASES 198
FIGURE 45 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES: GENERATIVE AI USE CASES 198
TABLE 94 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 199
TABLE 95 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 199
8.5.2.1 Healthcare institutes 199
8.5.2.2 Healthcare device manufacturing 200
8.5.2.3 Pharmaceuticals & life sciences 200
8.5.2.4 Medical research 201
8.6 IT & ITES 201
8.6.1 INCREASE IN CYBERSECURITY AND MINIMIZED COSTS IN BUSINESS FUNCTIONS BY IMPLEMENTING GENERATIVE AI SOLUTIONS 201
8.6.2 IT & ITES: GENERATIVE AI USE CASES 202
FIGURE 46 IT & ITES: GENERATIVE AI USE CASES 202
TABLE 96 IT & ITES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 202
TABLE 97 IT & ITES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 203
8.7 CONSTRUCTION & REAL ESTATE 203
8.7.1 INTEGRATION OF GENERATIVE AI TOOLS TO HELP REAL ESTATE FIRMS ATTRACT AND RETAIN TENANTS 203
8.7.2 CONSTRUCTION & REAL ESTATE: GENERATIVE AI USE CASES 204
FIGURE 47 CONSTRUCTION & REAL ESTATE: GENERATIVE AI USE CASES 204
TABLE 98 CONSTRUCTION & REAL ESTATE: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 205
TABLE 99 CONSTRUCTION & REAL ESTATE: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 205
8.8 BFSI 205
8.8.1 GENERATIVE AI SOLUTIONS HELP BFSI SECTOR REDUCE FRAUD, LEVERAGE INTELLIGENT, CUSTOMER-FOCUSED MARKETING 205
8.8.2 BFSI: GENERATIVE AI USE CASES 206
FIGURE 48 BFSI: GENERATIVE AI USE CASES 206
TABLE 100 BFSI: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 207
TABLE 101 BFSI: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 207
8.8.2.1 Banking 207
8.8.2.2 Financial services & fintech 207
8.8.2.3 Insurance 208
8.9 ENERGY & UTILITIES 208
8.9.1 GENERATIVE AI TOOLS IDENTIFY LIKELIHOOD OF OUTAGES AND OFFER QUALITY SERVICES TO RETAIN EXISTING CUSTOMERS 208
8.9.2 ENERGY & UTILITIES: GENERATIVE AI USE CASES 209
FIGURE 49 ENERGY & UTILITIES: GENERATIVE AI USE CASES 209
TABLE 102 ENERGY & UTILITIES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 209
TABLE 103 ENERGY & UTILITIES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 210
8.9.2.1 Oil & gas 210
8.9.2.2 Utilities 210
8.9.2.3 Mining 211
8.10 RETAIL & E-COMMERCE 211
8.10.1 GENERATIVE AI TOOLS HELP RETAIL SECTOR OPTIMIZE INVENTORY PLANNING WHILE REDUCING SHELF SHRINKAGE 211
8.10.2 RETAIL & E-COMMERCE: GENERATIVE AI USE CASES 212
FIGURE 50 RETAIL & E-COMMERCE: GENERATIVE AI USE CASES 212
TABLE 104 RETAIL & E-COMMERCE: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 212
TABLE 105 RETAIL & E-COMMERCE: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 213
8.11 GOVERNMENT & DEFENSE 213
8.11.1 LEVERAGING GENERATIVE AI TOOLS FOR THREAT DETECTION AND ENHANCING SURVEILLANCE 213
8.11.2 GOVERNMENT & DEFENSE: GENERATIVE AI USE CASES 214
FIGURE 51 GOVERNMENT & DEFENSE: GENERATIVE AI USE CASES 214
TABLE 106 GOVERNMENT & DEFENSE: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 215
TABLE 107 GOVERNMENT & DEFENSE: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 215
8.11.2.1 Public sector 215
8.11.2.2 Military & defense 216
8.12 OTHER VERTICALS 216
8.12.1 TELECOM SECTOR LEVERAGING GENERATIVE AI TOOLS TO OPTIMIZE NETWORK OPERATIONS AND CUSTOMER SERVICES 216
TABLE 108 OTHER VERTICALS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 217
TABLE 109 OTHER VERTICALS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 217
9 GENERATIVE AI MARKET, BY REGION 218
9.1 INTRODUCTION 219
FIGURE 52 ASIA PACIFIC GENERATIVE AI MARKET TO REGISTER HIGHEST CAGR DURING FORECAST PERIOD 219
FIGURE 53 INDIA TO REGISTER HIGHEST CAGR IN GENERATIVE AI MARKET DURING FORECAST PERIOD 220
TABLE 110 GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 220
TABLE 111 GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 220
9.2 NORTH AMERICA 221
9.2.1 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET DRIVERS 221
9.2.2 NORTH AMERICA: RECESSION IMPACT 221
FIGURE 54 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET SNAPSHOT 222
TABLE 112 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING, 2019–2022 (USD MILLION) 222
TABLE 113 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING, 2023–2028 (USD MILLION) 223
TABLE 114 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY SOFTWARE, 2019–2022 (USD MILLION) 223
TABLE 115 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY SOFTWARE, 2023–2028 (USD MILLION) 223
TABLE 116 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY SERVICE, 2019–2022 (USD MILLION) 224
TABLE 117 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY SERVICE, 2023–2028 (USD MILLION) 224
TABLE 118 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY PROFESSIONAL SERVICE, 2019–2022 (USD MILLION) 224
TABLE 119 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY PROFESSIONAL SERVICE, 2023–2028 (USD MILLION) 224
TABLE 120 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION) 225
TABLE 121 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION) 226
TABLE 122 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY VERTICAL, 2019–2022 (USD MILLION) 226
TABLE 123 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY VERTICAL, 2023–2028 (USD MILLION) 227
TABLE 124 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 227
TABLE 125 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 227
9.2.3 US 228
9.2.3.1 Rising demand for generative AI majorly contributing to US revenue 228
TABLE 126 US: GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING, 2019–2022 (USD MILLION) 228
TABLE 127 US: GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING, 2023–2028 (USD MILLION) 228
9.2.4 CANADA 229
9.2.4.1 Growing adoption of generative AI solutions by enterprises 229
TABLE 128 CANADA: GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING, 2019–2022 (USD MILLION) 229
TABLE 129 CANADA: GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING, 2023–2028 (USD MILLION) 229