1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査の目的
2.2 関係者
2.3 データソース
2.3.1 一次資料
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要な業界動向
5 グローバル企業向け人工知能市場
5.1 市場概要
5.2 市場動向
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 コンポーネント別市場分析
6.1 ソリューション
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 サービス
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
7 導入モード別市場分析
7.1 クラウド
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 オンプレミス
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
8 技術別市場分析
8.1 自然言語処理（NLP）
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 機械学習
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 コンピュータビジョン
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
8.4 音声認識
8.4.1 市場動向
8.4.2 市場予測
8.5 その他
8.5.1 市場動向
8.5.2 市場予測
9 組織規模別の市場区分
9.1 大企業
9.1.1 市場動向
9.1.2 市場予測
9.2 中小企業
9.2.1 市場動向
9.2.2 市場予測
10 業界別市場分析
10.1 BFSI
10.1.1 市場動向
10.1.2 市場予測
10.2 メディア・広告
10.2.1 市場動向
10.2.2 市場予測
10.3 ITおよび通信
10.3.1 市場動向
10.3.2 市場予測
10.4 小売
10.4.1 市場動向
10.4.2 市場予測
10.5 ヘルスケア
10.5.1 市場動向
10.5.2 市場予測
10.6 自動車・輸送
10.6.1 市場動向
10.6.2 市場予測
10.7 その他
10.7.1 市場動向
10.7.2 市場予測
11 地域別市場分析
11.1 北米
11.1.1 アメリカ合衆国
11.1.1.1 市場動向
11.1.1.2 市場予測
11.1.2 カナダ
11.1.2.1 市場動向
11.1.2.2 市場予測
11.2 アジア太平洋地域
11.2.1 中国
11.2.1.1 市場動向
11.2.1.2 市場予測
11.2.2 日本
11.2.2.1 市場動向
11.2.2.2 市場予測
11.2.3 インド
11.2.3.1 市場動向
11.2.3.2 市場予測
11.2.4 韓国
11.2.4.1 市場動向
11.2.4.2 市場予測
11.2.5 オーストラリア
11.2.5.1 市場動向
11.2.5.2 市場予測
11.2.6 インドネシア
11.2.6.1 市場動向
11.2.6.2 市場予測
11.2.7 その他
11.2.7.1 市場動向
11.2.7.2 市場予測
11.3 ヨーロッパ
11.3.1 ドイツ
11.3.1.1 市場動向
11.3.1.2 市場予測
11.3.2 フランス
11.3.2.1 市場動向
11.3.2.2 市場予測
11.3.3 イギリス
11.3.3.1 市場動向
11.3.3.2 市場予測
11.3.4 イタリア
11.3.4.1 市場動向
11.3.4.2 市場予測
11.3.5 スペイン
11.3.5.1 市場動向
11.3.5.2 市場予測
11.3.6 ロシア
11.3.6.1 市場動向
11.3.6.2 市場予測
11.3.7 その他
11.3.7.1 市場動向
11.3.7.2 市場予測
11.4 ラテンアメリカ
11.4.1 ブラジル
11.4.1.1 市場動向
11.4.1.2 市場予測
11.4.2 メキシコ
11.4.2.1 市場動向
11.4.2.2 市場予測
11.4.3 その他
11.4.3.1 市場動向
11.4.3.2 市場予測
11.5 中東およびアフリカ
11.5.1 市場動向
11.5.2 国別市場分析
11.5.3 市場予測
12 SWOT分析
12.1 概要
12.2 強み
12.3 弱み
12.4 機会
12.5 脅威
13 バリューチェーン分析
14 ポーターの5つの力分析
14.1 概要
14.2 バイヤーの交渉力
14.3 供給者の交渉力
14.4 競争の激しさ
14.5 新規参入の脅威
14.6 代替品の脅威
15 価格分析
16 競争環境
16.1 市場構造
16.2 主要プレイヤー
16.3 主要プレイヤーのプロファイル
16.3.1 Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc.)
16.3.1.1 会社概要
16.3.1.2 製品ポートフォリオ
16.3.1.3 財務状況
16.3.1.4 SWOT分析
16.3.2 C3.ai Inc.
16.3.2.1 会社概要
16.3.2.2 製品ポートフォリオ
16.3.2.3 財務
16.3.3 DataRobot Inc.
16.3.3.1 会社概要
16.3.3.2 製品ポートフォリオ
16.3.4 Google LLC
16.3.4.1 会社概要
16.3.4.2 製品ポートフォリオ
16.3.4.3 SWOT分析
16.3.5 ヒューレット・パッカード・エンタープライズ社
16.3.5.1 会社概要
16.3.5.2 製品ポートフォリオ
16.3.5.3 財務状況
16.3.5.4 SWOT分析
16.3.6 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
16.3.6.1 会社概要
16.3.6.2 製品ポートフォリオ
16.3.6.3 財務
16.3.6.4 SWOT分析
16.3.7 マイクロソフト社
16.3.7.1 会社概要
16.3.7.2 製品ポートフォリオ
16.3.7.3 財務
16.3.7.4 SWOT 分析
16.3.8 NVIDIA Corporation
16.3.8.1 会社概要
16.3.8.2 製品ポートフォリオ
16.3.8.3 財務状況
16.3.8.4 SWOT 分析
16.3.9 オラクル・コーポレーション
16.3.9.1 会社概要
16.3.9.2 製品ポートフォリオ
16.3.9.3 財務
16.3.9.4 SWOT分析
16.3.10 SAP SE
16.3.10.1 会社概要
16.3.10.2 製品ポートフォリオ
16.3.10.3 財務
16.3.10.4 SWOT分析
16.3.11 センティエント・アイオー・ピーティーイー・リミテッド
16.3.11.1 会社概要
16.3.11.2 製品ポートフォリオ
16.3.12 Verint Systems Inc.
16.3.12.1 会社概要
16.3.12.2 製品ポートフォリオ
16.3.12.3 財務
16.3.12.4 SWOT 分析
16.3.13 Wipro Limited
16.3.13.1 会社概要
16.3.13.2 製品ポートフォリオ
16.3.13.3 財務
16.3.13.4 SWOT分析

表1：グローバル：企業向け人工知能市場：主要産業ハイライト、2024年および2033年
表2：グローバル：エンタープライズ人工知能市場予測：コンポーネント別内訳（百万米ドル）、2025-2033年
表3：グローバル：エンタープライズ人工知能市場予測：導入モード別内訳（百万米ドル）、2025-2033年
表4：グローバル：企業向け人工知能市場予測：技術別内訳（百万米ドル）、2025-2033年
表5：グローバル：企業向け人工知能市場予測：組織規模別内訳（百万米ドル）、2025-2033年
表6：グローバル：企業向け人工知能市場予測：産業分野別内訳（百万米ドル）、2025-2033年
表7：グローバル：企業向け人工知能市場予測：地域別内訳（百万米ドル）、2025-2033年
表8：グローバル：企業向け人工知能市場：競争構造
表9：グローバル：エンタープライズ人工知能市場：主要プレイヤー

1 Preface
2 Scope and Methodology
2.1 Objectives of the Study
2.2 Stakeholders
2.3 Data Sources
2.3.1 Primary Sources
2.3.2 Secondary Sources
2.4 Market Estimation
2.4.1 Bottom-Up Approach
2.4.2 Top-Down Approach
2.5 Forecasting Methodology
3 Executive Summary
4 Introduction
4.1 Overview
4.2 Key Industry Trends
5 Global Enterprise Artificial Intelligence Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Forecast
6 Market Breakup by Component
6.1 Solution
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 Services
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
7 Market Breakup by Deployment Mode
7.1 Cloud
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 On-premises
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
8 Market Breakup by Technology
8.1 Natural Language Processing (NLP)
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 Machine Learning
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
8.3 Computer Vision
8.3.1 Market Trends
8.3.2 Market Forecast
8.4 Speech Recognition
8.4.1 Market Trends
8.4.2 Market Forecast
8.5 Others
8.5.1 Market Trends
8.5.2 Market Forecast
9 Market Breakup by Organization Size
9.1 Large Enterprises
9.1.1 Market Trends
9.1.2 Market Forecast
9.2 Small and Medium-sized Enterprises
9.2.1 Market Trends
9.2.2 Market Forecast
10 Market Breakup by Industry Vertical
10.1 BFSI
10.1.1 Market Trends
10.1.2 Market Forecast
10.2 Media and Advertising
10.2.1 Market Trends
10.2.2 Market Forecast
10.3 IT and Telecom
10.3.1 Market Trends
10.3.2 Market Forecast
10.4 Retail
10.4.1 Market Trends
10.4.2 Market Forecast
10.5 Healthcare
10.5.1 Market Trends
10.5.2 Market Forecast
10.6 Automotive and Transportation
10.6.1 Market Trends
10.6.2 Market Forecast
10.7 Others
10.7.1 Market Trends
10.7.2 Market Forecast
11 Market Breakup by Region
11.1 North America
11.1.1 United States
11.1.1.1 Market Trends
11.1.1.2 Market Forecast
11.1.2 Canada
11.1.2.1 Market Trends
11.1.2.2 Market Forecast
11.2 Asia-Pacific
11.2.1 China
11.2.1.1 Market Trends
11.2.1.2 Market Forecast
11.2.2 Japan
11.2.2.1 Market Trends
11.2.2.2 Market Forecast
11.2.3 India
11.2.3.1 Market Trends
11.2.3.2 Market Forecast
11.2.4 South Korea
11.2.4.1 Market Trends
11.2.4.2 Market Forecast
11.2.5 Australia
11.2.5.1 Market Trends
11.2.5.2 Market Forecast
11.2.6 Indonesia
11.2.6.1 Market Trends
11.2.6.2 Market Forecast
11.2.7 Others
11.2.7.1 Market Trends
11.2.7.2 Market Forecast
11.3 Europe
11.3.1 Germany
11.3.1.1 Market Trends
11.3.1.2 Market Forecast
11.3.2 France
11.3.2.1 Market Trends
11.3.2.2 Market Forecast
11.3.3 United Kingdom
11.3.3.1 Market Trends
11.3.3.2 Market Forecast
11.3.4 Italy
11.3.4.1 Market Trends
11.3.4.2 Market Forecast
11.3.5 Spain
11.3.5.1 Market Trends
11.3.5.2 Market Forecast
11.3.6 Russia
11.3.6.1 Market Trends
11.3.6.2 Market Forecast
11.3.7 Others
11.3.7.1 Market Trends
11.3.7.2 Market Forecast
11.4 Latin America
11.4.1 Brazil
11.4.1.1 Market Trends
11.4.1.2 Market Forecast
11.4.2 Mexico
11.4.2.1 Market Trends
11.4.2.2 Market Forecast
11.4.3 Others
11.4.3.1 Market Trends
11.4.3.2 Market Forecast
11.5 Middle East and Africa
11.5.1 Market Trends
11.5.2 Market Breakup by Country
11.5.3 Market Forecast
12 SWOT Analysis
12.1 Overview
12.2 Strengths
12.3 Weaknesses
12.4 Opportunities
12.5 Threats
13 Value Chain Analysis
14 Porters Five Forces Analysis
14.1 Overview
14.2 Bargaining Power of Buyers
14.3 Bargaining Power of Suppliers
14.4 Degree of Competition
14.5 Threat of New Entrants
14.6 Threat of Substitutes
15 Price Analysis
16 Competitive Landscape
16.1 Market Structure
16.2 Key Players
16.3 Profiles of Key Players
16.3.1 Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc.)
16.3.1.1 Company Overview
16.3.1.2 Product Portfolio
16.3.1.3 Financials
16.3.1.4 SWOT Analysis
16.3.2 C3.ai Inc.
16.3.2.1 Company Overview
16.3.2.2 Product Portfolio
16.3.2.3 Financials
16.3.3 DataRobot Inc.
16.3.3.1 Company Overview
16.3.3.2 Product Portfolio
16.3.4 Google LLC
16.3.4.1 Company Overview
16.3.4.2 Product Portfolio
16.3.4.3 SWOT Analysis
16.3.5 Hewlett Packard Enterprise Company
16.3.5.1 Company Overview
16.3.5.2 Product Portfolio
16.3.5.3 Financials
16.3.5.4 SWOT Analysis
16.3.6 International Business Machines Corporation
16.3.6.1 Company Overview
16.3.6.2 Product Portfolio
16.3.6.3 Financials
16.3.6.4 SWOT Analysis
16.3.7 Microsoft Corporation
16.3.7.1 Company Overview
16.3.7.2 Product Portfolio
16.3.7.3 Financials
16.3.7.4 SWOT Analysis
16.3.8 NVIDIA Corporation
16.3.8.1 Company Overview
16.3.8.2 Product Portfolio
16.3.8.3 Financials
16.3.8.4 SWOT Analysis
16.3.9 Oracle Corporation
16.3.9.1 Company Overview
16.3.9.2 Product Portfolio
16.3.9.3 Financials
16.3.9.4 SWOT Analysis
16.3.10 SAP SE
16.3.10.1 Company Overview
16.3.10.2 Product Portfolio
16.3.10.3 Financials
16.3.10.4 SWOT Analysis
16.3.11 Sentient.io Pte Ltd
16.3.11.1 Company Overview
16.3.11.2 Product Portfolio
16.3.12 Verint Systems Inc.
16.3.12.1 Company Overview
16.3.12.2 Product Portfolio
16.3.12.3 Financials
16.3.12.4 SWOT Analysis
16.3.13 Wipro Limited
16.3.13.1 Company Overview
16.3.13.2 Product Portfolio
16.3.13.3 Financials
16.3.13.4 SWOT Analysis

※参考情報 企業向け人工知能（Enterprise Artificial Intelligence）は、企業の業務プロセスを効率化し、価値を最大化するために設計された高度なAI技術です。この技術は、データ分析、自動化、意思決定支援、顧客サービスなど、さまざまなビジネスシーンで活用されています。企業は、大量のデータを取り扱い、それを迅速に分析する能力を求められており、AIはそのニーズに応える重要なツールとなっています。 まず、企業向け人工知能の主な目的は、業務プロセスの効率向上です。具体的には、ルーチン業務の自動化、データの迅速な分析、顧客の行動の予測などが含まれます。例えば、製造業では、生産ラインの監視や故障予測をAIが実施することにより、ダウンタイムを減少させることができます。また、AIを活用した在庫管理システムにより、需要予測を行い、過剰在庫や欠品を防ぐことも可能です。 次に、顧客サービスの分野でもAIの活用が進んでいます。チャットボットやバーチャルアシスタントは、顧客の問い合わせに迅速に対応し、24時間体制でサービスを提供することができます。これにより、顧客満足度の向上はもちろん、人的コストの削減も実現できます。顧客のフィードバックや行動データを分析することで、企業はよりパーソナライズされたサービスを提供し、顧客のニーズに応じたマーケティング戦略を立てることができるようになります。 また、AIはデータ分析においても重要な役割を果たしています。ビッグデータの時代において、膨大な情報を手作業で処理することは現実的ではありません。AIを利用することで、複雑なデータセットから有用なインサイトを抽出し、経営判断に活かすことが可能になります。機械学習アルゴリズムを用いた分析は、トレンドやパターンを見つけるのに優れており、企業はそれを基に戦略的な決定を下すことができます。 さらに、企業向け人工知能は、リスク管理やセキュリティの分野でも応用されています。AIは、サイバー攻撃を予測し、異常な活動をリアルタイムで検知する能力があります。これにより、企業はセキュリティインシデントに迅速に対処することができ、データの保護やコンプライアンスの遵守を強化できます。また、リスク評価モデルやシミュレーションを用いることで、企業はリスクをより正確に把握し、適切な対策を講じることができるようになります。 これらの活用事例からもわかるように、企業向け人工知能は、競争力を高めるための重要な要素です。しかし、AI導入にあたってはいくつかの課題も存在します。一つは、データの質と量です。AIシステムは大量のデータを必要とし、そのデータが正確である必要があります。データが不正確であったり、不完全であったりすると、AIの出力も信用できないものになってしまいます。したがって、企業はデータ管理の強化に取り組む必要があります。 また、AIの導入や運用には専門的な知識が必要です。技術者やデータサイエンティスト、人材の確保が課題となることも多いです。そのため、企業は教育やトレーニングプログラムを通じて、社内のスキルを向上させることが求められます。また、AI技術が進化する速度が速いため、不断の学習と適応も必要です。 倫理的な問題も無視できません。AIの導入に際しては、プライバシーの保護や偏見の排除など、倫理的観点からの配慮も欠かせません。例えば、AIが不正確なデータを学習すると、特定の属性に対する偏見を助長する危険性があります。このため、企業はAIを導入する際に倫理基準を設け、その基準を遵守する必要があります。 企業向け人工知能の活用は、デジタルトランスフォーメーションの一環として、多くの企業にとって避けては通れない道です。適切に導入し、運用することで、企業の効率性、競争力、顧客満足度を向上させることができるでしょう。今後もAI技術の進化は続くと予想され、企業はその波に乗り遅れないように、戦略的にAIを取り入れていくことが求められます。