1. 方法論と範囲
1.1. 調査方法
1.2. 調査目的と調査範囲
2. 定義と概要
3. エグゼクティブ・サマリー
3.1. コンポーネント別スニペット
3.2. 技術別スニペット
3.3. モデル別スニペット
3.4. アプリケーション別スニペット
3.5. エンドユーザー別スニペット
3.6. 地域別スニペット
4. ダイナミクス
4.1. 影響要因
4.1.1. 推進要因
4.1.1.1. 医療におけるジェネレーティブAIの人気の高まり
4.1.1.2. 政府のイニシアチブの高まり
4.1.1.3. AI導入の高まり
4.1.1.4. 仮想世界の需要の高まり
4.1.2. 阻害要因
4.1.2.1. データの制限と法的懸念
4.1.2.2. 熟練したリソースと規制の要件
4.1.3. 機会
4.1.4. 影響分析
5. 産業分析
5.1. ポーターのファイブフォース分析
5.2. サプライチェーン分析
5.3. 価格分析
5.4. 規制分析
6. COVID-19の分析
6.1. COVID-19の分析
6.1.1. COVID以前のシナリオ
6.1.2. COVID中のシナリオ
6.1.3. COVID後のシナリオ
6.2. COVID中の価格ダイナミクス-19
6.3. 需給スペクトラム
6.4. パンデミック時の市場に関連する政府の取り組み
6.5. メーカーの戦略的取り組み
6.6. 結論
7. コンポーネント別
7.1. はじめに
7.1.1. 市場規模分析と前年比成長率分析(%), コンポーネント別
7.1.2. 市場魅力度指数(コンポーネント別
7.2. ソフトウェア*市場
7.2.1. はじめに
7.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
7.3. サービス
8. 技術別
8.1. 導入
8.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), 技術別
8.1.2. 市場魅力度指数、技術別
8.2. 生成的逆数ネットワーク(GAN)*。
8.2.1. はじめに
8.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
8.3. 変圧器
8.4. 変分オートエンコーダ
8.5. 拡散ネットワーク
9. モデル別
9.1. はじめに
9.1.1. モデル別市場規模分析および前年比成長率分析(%)
9.1.2. 市場魅力度指数(モデル別
9.2. 大規模言語モデル
9.2.1. はじめに
9.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
9.3. 画像・映像生成モデル
9.4. マルチモーダル生成モデル
9.5. その他
10. アプリケーション別
10.1. 導入
10.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), アプリケーション別
10.1.2. 市場魅力度指数、用途別
10.2. コンピュータビジョン
10.2.1. はじめに
10.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
10.3. 自然言語処理(NLP)
10.4. ロボティクスと自動化
10.5. コンテンツ生成
10.6. チャットボットとインテリジェント・バーチャル・アシスタント
10.7. 予測分析
10.8. その他
11. エンドユーザー別
11.1. はじめに
11.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), エンドユーザー別
11.1.2. 市場魅力度指数、エンドユーザー別
11.2. メディア&エンターテインメント*市場
11.2.1. 序論
11.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
11.3. BFSI
11.4. IT・通信
11.5. 自動車・運輸
11.6. ヘルスケア
11.7. ゲーム
11.8. その他
12. 地域別
12.1. はじめに
12.1.1. 地域別市場規模分析および前年比成長率分析(%)
12.1.2. 市場魅力度指数、地域別
12.2. 北米
12.2.1. 序論
12.2.2. 主な地域別ダイナミクス
12.2.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), コンポーネント別
12.2.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、技術別
12.2.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、モデル別
12.2.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
12.2.7. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、エンドユーザー別
12.2.8. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
12.2.8.1. 米国
12.2.8.2. カナダ
12.2.8.3. メキシコ
12.3. ヨーロッパ
12.3.1. はじめに
12.3.2. 主な地域別ダイナミクス
12.3.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), コンポーネント別
12.3.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、技術別
12.3.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、モデル別
12.3.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
12.3.7. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、エンドユーザー別
12.3.8. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
12.3.8.1. ドイツ
12.3.8.2. イギリス
12.3.8.3. フランス
12.3.8.4. イタリア
12.3.8.5. ロシア
12.3.8.6. その他のヨーロッパ
12.4. 南米
12.4.1. はじめに
12.4.2. 主な地域別ダイナミクス
12.4.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), コンポーネント別
12.4.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、技術別
12.4.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、モデル別
12.4.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
12.4.7. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、エンドユーザー別
12.4.8. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
12.4.8.1. ブラジル
12.4.8.2. アルゼンチン
12.4.8.3. その他の南米諸国
12.5. アジア太平洋
12.5.1. はじめに
12.5.2. 主な地域別ダイナミクス
12.5.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), コンポーネント別
12.5.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%), 技術別
12.5.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、モデル別
12.5.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
12.5.7. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、エンドユーザー別
12.5.8. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
12.5.8.1. 中国
12.5.8.2. インド
12.5.8.3. 日本
12.5.8.4. オーストラリア
12.5.8.5. その他のアジア太平洋地域
12.6. 中東・アフリカ
12.6.1. 序論
12.6.2. 主な地域別ダイナミクス
12.6.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), コンポーネント別
12.6.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、技術別
12.6.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、モデル別
12.6.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
12.6.7. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、エンドユーザー別
13. 競合情勢
13.1. 競争シナリオ
13.2. 市場ポジショニング/シェア分析
13.3. M&A分析
14. 企業プロフィール
14.1. アドビ
14.1.1. 会社概要
14.1.2. 製品ポートフォリオと説明
14.1.3. 財務概要
14.1.4. 最近の動向
14.2. アマゾン・ウェブ・サービス
14.3. Genie AI Ltd.
14.4. グーグル合同会社
14.5. IBMコーポレーション
14.6. マイクロソフト
14.7. 株式会社MOSTLY AI
14.8. Rephrase.ai
14.9. シンセシア
14.10. Speechify
15. 付録
15.1. 会社概要とサービス
15.2. お問い合わせ
| ※参考情報 ジェネレーティブAIは、与えられた情報やデータを基に新しいコンテンツやデータを生成する人工知能の一分野です。これには、テキスト、画像、音楽、動画など、多岐にわたる形式が含まれます。従来のAIがデータを分類したり、予測したりするのに対し、ジェネレーティブAIは創造的なプロセスに重きを置いています。この技術により、人間の手を借りずに新しいアイデアやコンセプトが生まれる可能性があります。 ジェネレーティブAIの種類はさまざまです。まず、テキスト生成に特化したモデルがあります。自然言語処理において広く用いられる「GPT(Generative Pre-trained Transformer)」シリーズはその代表例です。これらのモデルは、大量の文章データを学習することで、人間のような自然な文章を生成する能力を持っています。 次に、画像生成に関する技術も重要です。生成敵対ネットワーク(GAN: Generative Adversarial Network)は、その典型です。GANは、二つのニューラルネットワークが対抗し合うことで、リアルな画像を生成します。一方のネットワークが画像を生成し、もう一方がその画像が本物か偽物かを判定します。このプロセスを繰り返すことで、徐々に精度の高い画像が作り出されます。 さらに、音楽生成も注目されています。AIによる音楽生成は、既存の楽曲やジャンルに基づいて新しいメロディや和音進行を創出することができます。これにより、映画やゲームのサウンドトラックを自動で生成する技術などが進化しています。 ジェネレーティブAIの用途は非常に多岐にわたります。クリエイティブな分野では、アートやデザイン、広告などで効果を発揮します。例えば、プロのアーティストがジェネレーティブAIを使って新しい作品を生み出す試みや、広告業界でターゲットに応じたコピーを自動生成することが進んでいます。また、教育の分野でも、学生がさまざまなテーマについての作文を生成したり、資料を作成したりする際に活用されています。 ビジネスや医療の分野でも、ジェネレーティブAIの利用が進んでいます。カスタマーサポートにおいては、AIが顧客の問い合わせに対して自動的に応答を生成し、効率的な対応を可能にします。また、医療分野では、患者のデータを解析し、新しい治療法や薬の提案を行うことが期待されています。これにより、研究や治療の進展が促進される可能性があります。 ジェネレーティブAIを支える関連技術には、機械学習、深層学習、自然言語処理(NLP)、画像処理技術などがあります。これらの技術は、AIが人間と同等の創造性を持つために不可欠です。特に深層学習は、大量のデータを扱う能力と、複雑なパターンを学習する力を持っているため、ジェネレーティブAIの中心的な役割を果たしています。 今後、ジェネレーティブAIは、さらなる進化を遂げることが期待されており、よりリアルで創造的なコンテンツの生成が可能になるでしょう。しかし、同時に倫理的な課題や著作権の問題にも直面しています。AIが生成するコンテンツの所有権や、誤情報の生成に関する懸念も含まれます。これらの問題を解決するための研究や議論が進められることが重要です。 ジェネレーティブAIは、今後ますます私たちの生活やビジネスの中で重要な役割を果たしていくと考えられます。理解と活用の進展が求められる中で、この技術がどのように私たちの未来を形作っていくのか、大いに期待が寄せられています。 |
❖ 世界のジェネレーティブAI市場に関するよくある質問(FAQ) ❖
・ジェネレーティブAIの世界市場規模は?
→DataM Intelligence社は2022年のジェネレーティブAIの世界市場規模を111億米ドルと推定しています。
・ジェネレーティブAIの世界市場予測は?
→DataM Intelligence社は2030年のジェネレーティブAIの世界市場規模を526億米ドルと予測しています。
・ジェネレーティブAI市場の成長率は?
→DataM Intelligence社はジェネレーティブAIの世界市場が2023年~2030年に年平均0.357成長すると予測しています。
・世界のジェネレーティブAI市場における主要企業は?
→DataM Intelligence社は「Adobe Inc., Amazon Web Services, Inc., Genie AI Ltd., Google LLC, IBM Corporation, Microsoft Corporation, MOSTLY AI Inc., Rephrase.ai, Synthesia and Speechify. ...」をグローバルジェネレーティブAI市場の主要企業として認識しています。
※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、納品レポートの情報と少し異なる場合があります。

