1.0MarketReport.jphttps://www.marketreport.jp/insightmarketreporthttps://www.marketreport.jp/insight/author/marketreport/rich600338<blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="pT9GUPDUiE"><a href="https://www.marketreport.jp/insight/generative-ai-market-mam/">ジェネレーティブAI市場：オファリング（ソフトウェア（トランスフォーマーモデル（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-4、LaMDA））、サービス）、アプリケーション（データモダリティ（テキスト、画像、動画）、ビジネス機能（マーケティング＆セールス、ファイナンス））、業種、地域別 – 2030年までの世界予測</a></blockquote><iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://www.marketreport.jp/insight/generative-ai-market-mam/embed/#?secret=pT9GUPDUiE" width="600" height="338" title="“ジェネレーティブAI市場：オファリング（ソフトウェア（トランスフォーマーモデル（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-4、LaMDA））、サービス）、アプリケーション（データモダリティ（テキスト、画像、動画）、ビジネス機能（マーケティング＆セールス、ファイナンス））、業種、地域別 – 2030年までの世界予測” — MarketReport.jp" data-secret="pT9GUPDUiE" 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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中期（2026-2028年）： AI生成モデルは、ますますドメインに特化したものになるだろう。大規模言語モデル市場において、AIが生成するコンテンツを特定の業界やニッチに合わせることが優先されるようになるだろう。 ユーザーは、スタイル、トーン、その他の属性をきめ細かくコントロールできるようになり、AIが生成するコンテンツはより多様で、多様なLLM市場に適したものになる。 ジェネレーティブAIモデルは、業界全体で一般的に使用されている既存のソフトウェアやプラットフォームとシームレスに統合できるように設計される。 長期（2029-2030年）： 芸術、音楽、文学など幅広い領域で新しい作品を生成できる、完全に自律的な生成AIシステムの出現。 研究者たちがこれらの技術の可能性を探求し続ける中、発見と素材デザインにおけるジェネレーティブAIの利用が増加している。 ジェネレーティブAIの倫理的使用のためのガイドラインを開発し、LLM市場とジェネレーティブAIのエコシステム全体にわたる多様なアプリケーションにとって安全で有益な方法で使用されることを保証する。 市場ダイナミクス ドライバーAIとディープラーニングの進化 急速に進化する人工知能（AI）は、ビジネスの領域全体に大きな変革をもたらしつつある。マーケティング、営業、財務、人事など、企業内の重要な部門は、新たなAI主導型アプリケーションの可能性を活用するための主要な領域である。AIの台頭は他に類を見ないほどのパラダイムシフトであり、これまでのシフトとは比べものにならないペースで進んでいる。クラウド・コンピューティング、5Gコネクティビティ、モノのインターネット（IoT）などの技術的進歩が変革の先駆けとなったことは否定できないが、AIに見られるような急速な進化を示したものはない。 この軌跡の中心となっているのが、ディープラーニング（深層学習）の概念である。ディープラーニングとは、システムがデータからパターンを識別し、その習熟度を段階的に高めていくことを可能にするAIのアルゴリズムアプローチである。ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークによって補完され、急成長するAIの主軸を構成している。これらの人工ニューラルネットワークは、人間の脳をエミュレートするように巧妙に設計されており、一般化された学習モデルの構築を加速させるために、膨大なデータセットで訓練することができる。従来の機械学習モデルは、人工ニューラルネットワークに取って代わられつつある。この変革は、シングルショット・マルチボックス検出器（SSD）や生成的敵対ネットワーク（GAN）のような革新的なコンピューティング技術によって促進され、LLM市場や広範なジェネレーティブAI市場で革命を組織している。 制約：バイアスや不正確な出力に関する問題 ジェネレーティブAIソリューションの成長軌道は、高品質な入力データへのアクセスが限られているという形で大きなハードルに遭遇する。AIのパフォーマンスの有効性は、アルゴリズムに供給されるデータの質と密接に結びついている。劣悪なデータでAIモデルを訓練しようとすると、期待される結果に食い違いが生じ、最適な結果を得られないモデルさえある。欠陥のある、無関係な、あるいは操作されたデータセットの存在は、特に真実とAIの予測との間に不一致が生じた場合、財務上のリスクをもたらす。 同じような文脈で、グーグルが大いに期待しているAIチャットボットツール「Bard」は、デモ中の誤った応答により、リリース前の精査に直面している。この事件は、企業がマイクロソフトが支援するChatGPTのようなAI技術を自社製品に取り入れようと競争する中で、トップクラスの学習データを確保することの難しさを浮き彫りにしている。 バイアスの軽減は、ChatGPTや同様のツールによって生成されたいくつかの出力で明らかなように、LLM市場やジェネレーティブ市場全体にとって継続的な懸念であり続けている。偏った学習データやモデル・アーキテクチャなど、さまざまな原因から生じるバイアスを考慮し、公平性を確保するためには不断の努力が必要です。もし対処されなければ、偏ったAIモデルは不公平を永続させ、特定の人口統計学的グループに対して差別的、攻撃的、または不正確な回答をもたらす可能性がある。 チャンス大規模言語モデル（LLM）の急速な拡大 LLM市場の急拡大は、幅広いジェネレーティブAI市場において極めて重要な成長ドライバーとなっている。近年、LLMは爆発的な成長を遂げているが、これにはいくつかの要因がある。OpenAIのGPT-3 & GPT-4（テキスト）、MetaのLLaMA（チャットとコード）、GoogleのLaMDA（会話対話）などのLLMは、自然言語理解と生成において目覚ましい能力を発揮しています。LLMは年間平均10倍の規模と高度化を遂げており、大規模言語モデル市場に新たなチャンスをもたらしている。LLMは人間のようなテキストを生成し、言語を翻訳し、質問に答え、さらには芸術や音楽を生成するような創造的なタスクを実行することができる。この多様性により、LLMはコンテンツ生成やカスタマーサポートの自動化から医療や金融に至るまで、幅広い業界で高い人気を得ており、LLM市場の需要を大きく牽引している。 OpenAIのような企業がアクセス可能なAPIを開発したことで、LLMの利用が民主化され、あらゆる規模の企業がLLMモデルを自社のアプリケーションやサービスに簡単に統合できるようになった。この統合の容易さが、さまざまな分野でのLLMの採用を促進し、LLM市場の拡大にさらに拍車をかけている。LLM技術が進化を続け、より高性能になるにつれて、企業は業務の合理化、ユーザー体験の向上、競争優位性の獲得にますますLLMを利用するようになり、LLM市場の持続的成長を促している。例えば、アマゾンはLLMベースのコード生成ツールであるCodeWhispererを発表し、ジェネレーティブAI分野における大規模言語モデル市場の成長を後押ししている。 課題生成AIモデルが生成するアウトプットの品質 ジェネレーティブAIモデルによって生成されるアウトプットの品質は、LLM市場や幅広いジェネレーティブAI市場において重要な課題である。これらのモデルは、不正確さ、関連性のなさ、疑問の残る結果など、他の欠陥の中でも特に顕著な、最適とは言えない品質の出力を生成する例が多く見られます。特に、ChatGPTのようなLLMは、最近の出来事への対応に限界を示し、時には曖昧で反復的な回答を提供することで、大規模言語モデル市場の機会を妨げている。同様に、グーグルのバードは、ジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡が太陽系外の惑星を初めて撮影したと虚偽の広告を出し、批判を浴びた。 重要なことは、ある生成モデルによって生み出されるアウトプットの精度は、その基礎となるデータセットやトレーニングセットの優劣にかかっていることを認識することです。これらのセットに内在するバイアスは、特定のモデルの結果に現れる可能性があり、訓練データにバイアスが存在する場合、バイアスを永続させる可能性があります。この現象は、出力の卓越性と信頼性の両方に直接的な影響を与え、大規模言語モデル市場の拡大を抑制します。 サービス別では、プロフェッショナルサービス分野が予測期間中に大きな市場規模を占める プロフェッショナル・サービスには、ソリューションのカスタマイズ、導入支援、技術サポート、トレーニングなど、さまざまなサービスが含まれ、特定のビジネス要件に対応しながらジェネレーティブAIの可能性を活用しようとする企業にとって極めて重要です。これらのサービスは、最適な実装を保証し、混乱を最小限に抑え、企業がこのテクノロジーの変革能力を活用できるようにすることで、ジェネレーティブAIソリューションの価値提案を強化します。テーラーメイドのAIソリューションの戦略的重要性を認識する企業が増える中、プロフェッショナル・サービスの需要は引き続き堅調に推移すると予想され、ジェネレーティブAI市場におけるリーダーシップは確固たるものとなる。 アプリケーション別では、オペレーション業務部門が予測期間中に最大の市場シェアを占める。 ジェネレーティブAIを活用することで、企業はプロセスの合理化、意思決定の強化、タスクの自動化を実現し、生産性と費用対効果の向上につなげることができる。オペレーション分野には、サプライチェーン管理、ロジスティクス、資源配分、リスク評価など、ジェネレーティブAIの機能が変革をもたらす多様な分野が含まれる。企業が競争力を維持するためにオペレーショナル・エクセレンスを優先する中、特定のオペレーショナル課題に合わせたジェネレーティブAIソリューションと複雑なLLMへの需要が、LLM市場とジェネレーティブAI市場全体におけるオペレーション分野の持続的な優位性を促進すると予想される。 地域別では、北米が予測期間中最大の市場規模を維持 2023年には、北米がジェネレーティブAI市場の主導権を握ることになると予測されており、同地域では米国がこの軌道の先陣を切っている。北米のジェネレーティブAI市場の上昇を支える原動力は複数あり、メディアやエンターテインメントのようなセクターでAIが生成したコンテンツに対する需要が急増していること、ヘルスケアや多様な産業でAIの役割が拡大していること、ジェネレーティブモデルのトレーニングに必要なデータセットが豊富にあることなどが挙げられる。 さらに北米は、LLM-as-a-serviceビジネスモデルの推進に特化した新興企業やベンチャーキャピタルの強固なエコシステムを誇っており、Large Language Model市場におけるイノベーションを促進し、ジェネレーティブAI産業を後押ししている。OpenAI、Nvidia、Googleを含む注目すべき業界プレーヤーは、北米に本社を置いており、この地域がジェネレーティブAIの展望において先陣を切っていることをさらに裏付けている。 主要市場プレイヤー ジェネレーティブAIソリューションおよびサービスプロバイダーは、新製品発売、製品アップグレード、提携、契約、事業拡大、M&Aなど、さまざまな種類の有機的・無機的成長戦略を実施し、市場での提供を強化している。セキュリティ自動化市場の主要企業には、マイクロソフト（米国）、IBM（米国）、グーグル（米国）、AWS（米国）、META（米国）、アドビ（米国）、OpenAI（米国）、Insilico Medicine（香港）、Simplified（米国）、Genie AI（英国）、Lightricks（イスラエル）、Lumen5（カナダ）、Giphy（米国）、Dialpad（米国）、Persado（米国）、Codacy（ポルトガル）、Paige.AI（米）、Riffusion（米）、PlayHT（米）、Speechify（米）、Media.io（仏）、Midjourney（米）、FireFlies（米）、Brandmark.io（オランダ）、Morphis Technologies（ポルトガル）、Synthesia（英国）、Mostly AI（オーストリア）、Veesual（フランス）、Deep AI（米国）、Galileo AI（米国）、Formula Bot（米国）、JetBrains（チェコ共和国）、Charater.AI（米国）、Hypotenuse AI（米国）、Viable（米国）、Defog.ai（米国）、Zeta Alpha（オランダ）、DeepSearch Labs（英国）、Writesonic（米国）、amberSearch（ドイツ）、Floworks（インド）、Inventive AI（米国）、Sonnet（米国）、Flair Labs（米国）、Gloo（米国）、Olli.AI（米国）、Hightime AI（米国）、GFP-GAN（米国）、Fontjoy（イタリア）、Eleuther AI（米国）、starryai（米国）、Magic Studio（米国）。 この調査レポートは、ジェネレーティブAI市場を提供、用途、業種、地域に基づいて分類しています。 提供する： ソフトウェア, 生成モデル別 ルールベースモデル 知識ベースモデル スクリプトベース・モデル エキスパート・システム 統計モデル マルコフ・モデル 隠れマルコフ・モデル ガウス混合モデル 条件付き確率場 ディープラーニング・モデル フィードフォワード・ニューラル・ネットワーク リカレント・ニューラル・ネットワーク 長短期記憶（LSTM）ニューラルネットワーク ゲート型リカレント・ユニット（GRU） 生成的逆数ネットワーク（GAN） 条件付きGAN スタイルGAN サイクルGAN オートエンコーダ ノイズ除去オートエンコーダ 変分オートエンコーダ 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) 画像生成CNN ビデオ生成CNN 変換器ベースの大規模言語モデル(LLM) 変換器からの双方向エンコーダ表現 生成的事前学習済み変換器-1 (GPT-1) 生成的事前学習済み変換器-2 (GPT-2) 生成的事前学習済み変換器-3 (GPT-3) 生成的事前学習済み変換器-4 (GPT-4) 対話アプリケーションのための言語モデル (LaMDA) その他のTransformerベースのLLM サービス プロフェッショナルサービス トレーニングおよびコンサルティングサービス システムインテグレーションと実装サービス サポート＆メンテナンスサービス マネージド・サービス 申請により： アプリケーション, ビジネス機能別 マーケティング＆セールス 人的資源 オペレーション 財務 研究開発（R&D） その他 アプリケーション、データモダリティ別 テキスト コード 画像 ビデオ 音声 垂直方向で メディア＆エンターテイメント デジタルマーケティング セールスインテリジェンス データ可視化 カスタマー・エクスペリエンス アプリケーション開発とAPI統合 一般的な検索とインサイト生成 メディア編集 合成データトレーニング BFSI デジタルマーケティング セールスインテリジェンス データ可視化 カスタマー・エクスペリエンス アプリケーション開発とAPI統合 一般的な検索とインサイト生成 メディア編集 合成データトレーニング 不正検知／リスク管理 ヘルスケア＆ライフサイエンス デジタルマーケティング セールスインテリジェンス データ可視化 カスタマー・エクスペリエンス アプリケーション開発とAPI統合 一般的な検索とインサイト生成 メディア編集 合成データトレーニング 不正検知／リスク管理 製造業 デジタルマーケティング セールスインテリジェンス データ可視化 カスタマーエクスペリエンス アプリケーション開発とAPI統合 一般的な検索とインサイト生成 メディア編集 合成データ・トレーニング 3Dデザインとプロトタイピング 予測メンテナンス リテール＆eコマース デジタルマーケティング セールスインテリジェンス データ可視化 カスタマー・エクスペリエンス アプリケーション開発とAPI統合 一般的な検索とインサイト生成 メディア編集 合成データトレーニング 不正検知／リスク管理 運輸・物流 デジタルマーケティング セールス・インテリジェンス データ可視化 カスタマー・エクスペリエンス アプリケーション開発とAPI統合 一般的な検索とインサイト生成 メディア編集 合成データ・トレーニング 予測メンテナンス 不正検知／リスク管理 建設・不動産 デジタルマーケティング セールスインテリジェンス データの可視化 カスタマー・エクスペリエンス アプリケーション開発とAPI統合 一般的な検索とインサイト生成 メディア編集 合成データ・トレーニング 3Dデザインとプロトタイピング 予測メンテナンス エネルギー＆公益事業 デジタルマーケティング セールスインテリジェンス データ可視化 カスタマー・エクスペリエンス アプリケーション開発とAPI統合 一般的な検索とインサイト生成 メディア編集 合成データ・トレーニング 3Dデザインとプロトタイピング 予測メンテナンス 不正検知／リスク管理 政府・防衛 デジタルマーケティング セールス・インテリジェンス データ可視化 カスタマー・エクスペリエンス アプリケーション開発とAPI統合 一般的な検索とインサイト生成 メディア編集 合成データ・トレーニング 予測メンテナンス 不正検知／リスク管理 IT & ITeS デジタルマーケティング セールスインテリジェンス データビジュアライゼーション カスタマー・エクスペリエンス アプリケーション開発とAPI統合 一般的な検索とインサイト生成 メディア編集 合成データトレーニング テレコム デジタルマーケティング セールスインテリジェンス データ可視化 カスタマー・エクスペリエンス アプリケーション開発とAPI統合 一般的な検索とインサイト生成 メディア編集 合成データ・トレーニング 予測メンテナンス 不正検知／リスク管理 その他 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 フィンランド その他のヨーロッパ アジア太平洋 中国 インド 日本 韓国 シンガポール オーストラリアおよびニュージーランド その他のアジア太平洋地域 中東・アフリカ サウジアラビア UAE 南アフリカ イスラエル トルコ その他の中東およびアフリカ ラテンアメリカ ブラジル メキシコ アルゼンチン コロンビア その他のラテンアメリカ 最近の動向 2023年9月、テクノロジー・イノベーション・インスティテュート（TII）は、1800億のパラメータを持つファルコン180B LLMを発表した。このモデルは主にRefinedWebのウェブデータ（85%）に依存し、会話、技術論文、コード（3%）などのキュレーションされたコンテンツも含まれる。ファルコン180Bの多様なデータセットは、自然言語タスクのための広範な機能を提供し、大規模言語モデル市場における新たな基準を打ち立てます。 2023年8月、IBMはマイクロソフトとの協業を拡大し、共有顧客向けにジェネレーティブAIの導入を促進する。今回の協業拡大により、顧客のビジネス手順に革命をもたらし、ジェネレーティブAIの活用をシームレスに拡大するために必要なテクノロジーと専門知識を提供する、新たなサービスを導入する。 2023年8月、グーグルとコグニザントは、グーグルが開発したLLMをベースにコグニザントがヘルスケアソリューションを開発するという提携を発表した。この構想は、生成AIの能力を活用してヘルスケア業界のさまざまな課題に対処し、LLM市場に新たな成長の道を開くことを目的としている。 2023年8月、IBMと全米テニス協会（USTA）は、USOpen.orgとUSオープン・アプリに搭載されるデジタル・ファンの機能強化を発表した。これらの機能強化は、人工知能（AI）によって生成される音声解説を含む様々な機能を包含している。 2023年7月、ケイレントとAWSは、ジェネレーティブAIに関する顧客の目標に取り組むための協業を発表した。この協業では、ケイレントが提供する「ジェネレーティブAI戦略カタリスト」を用いて、顧客のデータ環境や組織の準備状況を評価する。 2023年7月、シャッターストックはOpenAIとのパートナーシップを拡大し、ジェネレーティブAIに基づくツールを開発する。シャッターストックは、AIモデルのトレーニングデータをOpenAIに提供することで、OpenAIとの現在の契約を延長する意向だ。