1.0MarketReport.jphttps://www.marketreport.jp/insightmarketreporthttps://www.marketreport.jp/insight/author/marketreport/rich600338<blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="4LIp3Ur7Vq"><a href="https://www.marketreport.jp/insight/composite-ai-market-mam/">複合AI市場：製品別（ソフトウェア、ハードウェア、サービス）、手法別（データ処理、パターン認識）、用途別（製品設計・開発、カスタマーサービス）、業種別、地域別 – 2028年までの世界予測</a></blockquote><iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://www.marketreport.jp/insight/composite-ai-market-mam/embed/#?secret=4LIp3Ur7Vq" width="600" height="338" title="“複合AI市場：製品別（ソフトウェア、ハードウェア、サービス）、手法別（データ処理、パターン認識）、用途別（製品設計・開発、カスタマーサービス）、業種別、地域別 – 2028年までの世界予測” — MarketReport.jp" data-secret="4LIp3Ur7Vq" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" class="wp-embedded-content"></iframe><script type="text/javascript"> /* <![CDATA[ */ /*! This file is auto-generated */ !function(d,l){"use strict";l.querySelector&&d.addEventListener&&"undefined"!=typeof URL&&(d.wp=d.wp||{},d.wp.receiveEmbedMessage||(d.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if((t||t.secret||t.message||t.value)&&!/[^a-zA-Z0-9]/.test(t.secret)){for(var s,r,n,a=l.querySelectorAll('iframe[data-secret="'+t.secret+'"]'),o=l.querySelectorAll('blockquote[data-secret="'+t.secret+'"]'),c=new RegExp("^https?:$","i"),i=0;i<o.length;i++)o[i].style.display="none";for(i=0;i<a.length;i++)s=a[i],e.source===s.contentWindow&&(s.removeAttribute("style"),"height"===t.message?(1e3<(r=parseInt(t.value,10))?r=1e3:~~r<200&&(r=200),s.height=r):"link"===t.message&&(r=new URL(s.getAttribute("src")),n=new URL(t.value),c.test(n.protocol))&&n.host===r.host&&l.activeElement===s&&(d.top.location.href=t.value))}},d.addEventListener("message",d.wp.receiveEmbedMessage,!1),l.addEventListener("DOMContentLoaded",function(){for(var 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複合AI市場の長期技術ロードマップ（2029～2030年） さまざまな産業やユースケースにおいて、インテリジェントで効果的な複合AIアプリケーションを開発するための高度なニューラルネットワークとモデル 次世代複合AIプラットフォームの出現 複合AI市場の成長ダイナミクス ドライバーパフォーマンスと精度の向上を目指すAIアプリケーションの複雑化 AIアプリケーションは複雑化しており、複雑な問題を解決するために複数のAIテクノロジーとモデルの統合が必要になっている。現在、組織は、MLを使用して大規模なニューラルネットワークをトレーニングしても、複雑化した問題を解決するために必ずしもスケールしないという現実に直面している。純粋なMLアプローチは、多くの分類や認識タスクには有効だが、より深い理解の問題を解決するには必ずしも十分ではない。MLはまた、トレーニングデータと計算能力に対する終わりのないニーズを生み出す。複合AIソリューションは、さまざまなAIアルゴリズムやコンポーネントの強みを活用する方法を提供し、組織が複雑な課題に取り組み、より優れたパフォーマンスを達成することを可能にする。さらに、複合AIソリューションは、さまざまなAIモデルやアルゴリズムの強みを活用できるため、単体のAIアプローチと比較してパフォーマンスと精度が向上します。組織は、さまざまな手法を組み合わせることで、より強固で正確な結果を得ることができ、意思決定と問題解決能力の強化につながります。 抑制：データのプライバシーとセキュリティに関する懸念 組織によっては、AIテクノロジーに対する信頼が不足していたり、その能力と限界について理解が不十分であったりするために、複合AIソリューションの採用を躊躇する場合がある。データプライバシー、セキュリティ、AIモデルの潜在的なバイアスに対する懸念も、導入の障害となる可能性がある。AIにまつわるプライバシーの主な懸念は、データ漏洩と個人情報への不正アクセスである。収集されたデータは、重要な洞察を得るために収集され、処理されるため、悪用される可能性があり、データが簡単に侵害される可能性があるため、リスクが高くなる。AI技術の進歩は、データ漏洩やセキュリティ問題をさらに増加させる道を開く。例えば、ジェネレーティブAI技術は、偽のプロフィールを作成するために悪用されたり、不正な画像を生成するために悪用されたりする可能性がある。最新の統計によると、サイバー犯罪は世界中の企業の80％のセキュリティに影響を与え、個人データが悪用されると深刻な結果を招く可能性がある。 チャンスエッジコンピューティングやIoTとの統合によるリアルタイムの意思決定 モノのインターネット（IoT）デバイスの普及とリアルタイムの意思決定の必要性が、エッジコンピューティングの採用を促進している。エッジデバイスと統合された複合AIソリューションは、ローカルでデータを処理・分析できるため、待ち時間が短縮され、より迅速な洞察と対応が可能になります。この統合により、エッジコンピューティング環境に複合AIソリューションを導入する機会がもたらされる。エッジコンピューティングは、インテリジェントアプリケーションと5G/6Gモノのインターネット（IoT）ネットワークの重要なサポートです。低遅延、高速応答、コンテキスト認識サービス、モビリティ、プライバシー保護など、さまざまな利点を提供する。この技術は、ネットワークのエッジで中間サービスを提供し、遅延の影響を受けやすいアプリケーションのサービス品質を向上させることで、クラウドを拡張します。IoT、無線センサーネットワーク（WSN）、クラウド/エッジコンピューティング、5G/6G通信ネットワークなどの新しい新興技術を医療、農業、教育、交通などの様々な分野に採用することで、人々の生活の質を向上させ、消費者に高品質で革新的なサービスを提供するインテリジェントシステムを構築する多くの機会をもたらすことができます。IoT環境では、センサー、携帯電話、メモリーユニットなど、相互接続された多くのデバイスが、効率的なデータ分析と意味のある洞察の抽出のためのインテリジェントな学習を必要とする、大量の、異種、高ノイズ、時空間相関、リアルタイムのデータストリームをもたらします。 課題データの入手可能性と質 複合AIソリューションは、モデルの訓練と最適化のために、大規模で多様なデータセットに大きく依存している。しかし、組織は、特に特定のユースケースや業界向けに、高品質でラベル付けされた関連性の高いデータを取得する難しさに直面する可能性がある。データのプライバシーに関する懸念や規制上の制限が、データへのアクセスと共有をさらに複雑にしている。AIアルゴリズムの学習に使用されるため、高品質なデータの入手は非常に重要であると考えられている。価値を提供できるAIアプリケーションを開発する場合、そのようなアルゴリズムに供給されるデータの質は非常に重要である。さらに、ラベリングやトレーニングの際に偏ったデータを使用すると、偏ったAIアプリケーションになる可能性があり、データ資産をAIアプリケーションに活用する上で実務者に大きな課題を突きつけている。 製品別では、ハードウェアが予測期間中に最も高いCAGRを記録する。 複合AIハードウェアは、複合AIソリューションの実装と実行をサポートするハードウェアコンポーネントとインフラストラクチャで構成される。これには、複合 AI ワークロードの計算要件と複雑性を処理するように設計された、特殊なハードウェアデバイス、プロセッサ、アクセラレータ、およびインフラストラクチャ構成を利用することが含まれます。コンポジットAIハードウェアは、コンポジットAIソリューションに統合されるさまざまなAIモデル、アルゴリズム、テクニックの効率的な処理と実行を可能にする上で重要な役割を果たします。これらのハードウェアコンポーネントは、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、コンピュータビジョンなどのタスクの計算要求を処理するために最適化されています。 用途別では、製品設計・開発が予測期間中最大の市場規模を占める 製品設計・開発ビジネスアプリケーションは、複合AIソリューションを市場に導入する上で重要な役割を果たします。 製品設計・開発アプリケーションは、革新的なアイデアやコンセプトを生み出すためのツールや機能を提供します。これらのアプリケーションにより、企業は新製品の可能性を探り、複合AIが価値を付加できる分野を特定することができる。製品設計・開発における複合AIの活用は、製品開発能力の強化、コスト削減、革新的な製品の効率的な市場投入を目指す企業にとって大きなメリットをもたらします。 予測期間中、北米が最大の市場規模を占める 北米は、複合AIソリューションの採用と成長において主導的な地域である。先進的なAIテクノロジー企業の存在、強固な研究開発能力、成熟した市場エコシステムが、この地域における複合AIソリューションの急成長に寄与している。ヘルスケア、BFSI、小売、製造などの主要産業は、イノベーションの推進、顧客体験の向上、業務効率の改善のために複合AIを採用している。.これらの要因も、この地域全体で複合AIソリューションを採用する要因となっている。さらに、テレコム、ヘルスケア、メディア・エンターテイメント、小売・eコマース、BFSIなど、さまざまな業種が複合AIソリューションを活用し、生産性の向上とパフォーマンスの改善を図っている。 主要市場プレイヤー 複合AI市場のベンダーは、新製品投入、製品アップグレード、提携・契約、事業拡大、M&Aなど、さまざまな有機的・無機的成長戦略を実施し、市場での提供を強化している。複合AI市場で事業を展開する主要企業には、IBM（米国）、SAS Institute（米国）、Microsoft（米国）、Google（米国）、AWS（米国）、Salesforce（米国）、BlackSwan Technologies（イスラエル）、Oracle（米国）、OpenText（カナダ）、SAP（ドイツ）、HPE（米国）、Pega s（米国）、NVIDIA（米国）、Intel（米国）、UiPath（米国）、Zest AI（米国）、Dynamic Yield（米国）、DataRobot（米国）、H2O.ai（米）、Squirro（スイス）、CognitiveScale（米）、SparkCognition（米）、Diwo（米）、ACTICO（独）、Kyndi（米）、Nauto（米）、Netra（米）、Exponential AI（米）。 この調査レポートは、複合AI市場を提供、方法、用途、業種、地域に基づいて分類しています。 提供する： ハードウェア プロセッサー メモリー・ユニット ネットワーク その他のハードウェア（テンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（FPGA）、特定用途向け集積回路（ASIC）、中央演算処理装置（CPU） ソフトウェア AI開発プラットフォームとツール MLフレームワーク AIミドルウェア その他のソフトウェア（コンピュータ・ビジョン・ソフトウェア、データ管理ツール、モニタリング・ソフトウェア、セキュリティ・ガバナンス・ツール） サービス トレーニングとコンサルティング システム統合と実装 サポートとメンテナンス テクニックで 条件付きモニタリング パターン認識 データ処理 プロアクティブ・メカニズム データマイニングと機械学習 その他の手法（AutoMLとモデル構築、モデルの積み重ねとアンサンブル、転移学習） 申請により： 製品設計・開発 品質管理 予知保全 セキュリティと監視 カスタマーサービス その他のアプリケーション（不正検知・防止、サプライチェーン管理） 垂直方向で BFSI 小売とeコマース 製造業 エネルギーと公益事業 運輸・物流 ヘルスケアとライフサイエンス メディアとエンターテインメント 政府と防衛 テレコム その他の業種（建設・不動産、自動車、IT・ITeS、教育） 地域別 北米 米国 カナダ ヨーロッパ 英国 ドイツ フランス イタリア スペイン その他のヨーロッパ アジア太平洋 中国 日本 インド 韓国 ニュージーランド ASEAN諸国 その他のアジア太平洋諸国 中東・アフリカ UAE サウジアラビア イスラエル 南アフリカ その他の中東・アフリカ ラテンアメリカ ブラジル メキシコ アルゼンチン その他のラテンアメリカ 最近の動向 2023年4月、Amazon SageMakerは機械学習モデルをAmazon SageMaker Model Registryで整理する新機能、Collectionsを発表した。Collectionsは、関連する登録モデルを集めて階層的に整理し、規模に応じてモデルの発見性を向上させることができる。 2022年7月、AWSはハギング・フェイスと提携し、企業が最先端の機械学習モデルを活用し、最先端のNLP機能をより迅速に出荷することを容易にしました。この提携により、ハギング・フェイスはAmazon Web Servicesを優先クラウドプロバイダーとして活用し、顧客サービスを提供しています。 2022年5月、BlackSwan TechnologiesとRefinitivは戦略的契約を締結した。包括的な金融犯罪データとKYC、取引監視、スクリーニングのための画期的なAI技術を組み込んだ高度なコンプライアンス・ソリューションを通じて、次世代の顧客リスク評価を可能にする。 2022年3月、マイクロソフトはニュアンスの買収を発表した。この買収により、顧客は消費者、患者、臨床医、従業員の体験を改善し、生産性と財務業績の向上を実現する。 2021年9月、SASはデータを分析しAIモデルを構築するSAS Viyaプラットフォームの拡張を発表した。