RAGモデルは、検索ベースのアプローチと生成能力を組み合わせたモデルで、カスタマーサービス、コンテンツ生成、研究など多様な分野で注目を集めています。これらのモデルは外部データソースにアクセスすることで精度を向上させ、AIがより関連性が高く文脈に応じた応答を生成可能にします。企業は複雑なワークフローの自動化を実現しつつ、コンテンツの品質を維持するため、RAGを採用する動きが加速しています。ChatGPTのような生成AIツールの台頭は、これらに検索メカニズムを組み込むことで機能強化を図る動きを促進しています。RAGは精度が求められるアプリケーションに特に適しており、企業にとって魅力的な選択肢となっています。この需要は、多様なユースケースに対応するためのRAGフレームワークの改善に向けた研究開発を後押ししています。
検索拡張生成（RAG）市場は、生成能力と正確なリアルタイムデータ検索を組み合わせた高度なAIソリューションの需要増加を背景に、著しい成長を遂げています。主要な要因の一つは、医療、金融、カスタマーサービスなど、正確性と文脈に応じた応答が重要な業界での大規模言語モデル（LLM）の採用拡大です。さらに、生成AIの出力を改善するため、外部知識ソースを活用するRAGシステムを統合する動きが加速しています。構造化されていないデータの急増（企業データの80%以上を占めると推定される）は、関連情報を効率的に抽出・統合するRAGソリューションの需要をさらに後押ししています。
その潜在的な可能性にもかかわらず、RAG市場は複数の課題に直面しています。RAGモデルのトレーニングと展開に伴う高い計算コストは、中小企業（SME）にとって障壁となっています。既存のITインフラとの統合の複雑さも採用を制限しており、特にレガシーシステムを抱える組織では課題が顕著です。データプライバシーとセキュリティの懸念、特に医療や金融のような規制産業では、RAGモデルが大量のデータを必要とするため、コンプライアンスリスクが高まります。さらに、RAGの性能評価のための標準化されたフレームワークの欠如は、企業がROIを定量化できないため、広範な導入を遅らせています。
RAG市場には大きな機会が存在し、特に高精度なAIソリューションを必要とする業界で注目されています。例えば医療業界では、医療文献をリアルタイムで取得・統合することで診断精度を向上させることができます。EC業界では、製品データベースに動的にアクセスすることで顧客体験をパーソナライズ可能です。エッジAIやフェデレーテッドラーニングへの注目が高まる中、低遅延とデータプライバシーを両立したRAGモデルの展開が新たな可能性を開いています。アナリストによると、AIを活用した知識管理システムへの投資は増加が見込まれ、RAGが中心的な役割を果たすでしょう。AIベンダーと業界特化型企業との協業は、ニッチ市場向けの専用ソリューション開発をさらに促進するでしょう。
機能インサイト
文書検索セグメントが市場をリードし、2024年のグローバル売上高の32.4%を占めました。文書検索セグメントは、広範なデータリポジトリから正確で文脈に適した情報を提供するという本質的な機能から、RAG市場を支配しています。特に法律、医療、金融などの業界では、企業はこれらのシステムに依存して、伝統的なAIモデルが効果的に処理できない特定の文書や知識に迅速にアクセスしています。検索機能の統合は、RAGモデルの出力精度を向上させ、高リスクなアプリケーションにおける信頼性を高めます。proprietary（自社所有）と外部データベースからリアルタイムで最新の情報を取得する能力は、企業がデータ駆動型の意思決定を行うことを可能にします。これにより、文書検索は、正確で信頼性の高い情報をオンデマンドで必要とする企業にとって不可欠なコンポーネントとなっています。
レコメンドエンジンセグメントは、予測期間中に大幅に成長すると予測されています。レコメンドエンジンは、EC、エンターテインメント、オンラインサービスなど、業界横断的にパーソナライズされたユーザー体験の需要が増加していることから、市場で成長しています。RAGは、過去のユーザーデータと外部情報源を組み合わせることで、文脈に即した推奨事項を生成し、推奨の精度を向上させます。これにより、企業は高度にパーソナライズされたコンテンツ、製品、またはサービスを提供でき、顧客エンゲージメントと満足度を向上させます。パーソナライゼーションが重要な差別化要因となる中、企業は競争力を維持するためにRAGベースの推奨システムを採用しています。生成AIと検索システムの融合は、リアルタイムのユーザーインタラクションに適応可能な動的な推奨を実現しています。
アプリケーションインサイト
2024年に最も大きな売上シェアを占めたのはコンテンツ生成セグメントです。コンテンツ生成セグメントは、検索機能を活用して高品質で文脈に適切なコンテンツを生成できるため、検索強化型生成市場をリードしています。これは、マーケティング、メディア、教育など、関連性が高くタイムリーなコンテンツが不可欠な業界において重要です。RAGモデルは、広範なデータソースから情報を抽出することで、生成されるコンテンツの品質を向上させ、事実に基づいた信頼性の高い出力を保証します。企業がブログ、記事、レポート、クリエイティブライティングなどに自動コンテンツ生成をますます依存する中、よりスマートで効率的なソリューションの需要が高まっています。検索メカニズムの統合により、リアルタイムの情報ニーズに対応できる動的なコンテンツ生成が可能になります。
カスタマーサポート＆チャットボットセグメントは、予測期間中に大幅な成長が見込まれています。カスタマーサポート＆チャットボットは、よりスマートでリアルタイムな顧客インタラクションの必要性から、RAG市場で成長しています。RAG強化型チャットボットは、データベースから特定の関連情報を取得し、従来のAIよりも正確な回答を提供できます。これにより、適切なタイミングでパーソナライズされた支援を提供し、サポートシステムの効率化を実現します。企業は、高品質なサービスを維持しつつ人的労力を削減するため、これらのチャットボットを採用しています。複雑なクエリの処理や外部データに基づく応答の適応能力が、RAGの顧客サポートアプリケーションにおける拡大を後押ししています。
展開動向
2024年に最も大きな収益シェアを占めたのはクラウドセグメントです。このセグメントは、スケーラビリティ、柔軟性、コスト効率の良さにより、RAG市場をリードしています。クラウドベースのRAGモデルは、大規模なデータ処理に対応し、インフラの拡張やメンテナンスの必要なく、リアルタイムの検索と生成機能を提供できます。これにより、ハードウェアやメンテナンスに多額の投資を避けつつRAG技術を導入したい企業にとって、クラウド展開が魅力的です。RAGモデルをデータストレージやアナリティクスプラットフォームなどの他のクラウドベースツールとの統合の容易さは、その魅力をさらに高めています。さらに、クラウドサービスのアクセスしやすさは、中小企業がRAG技術を採用するのを促進し、このセグメントの成長を後押ししています。
オンプレミスセグメントは、予測期間中に大幅な成長が見込まれています。オンプレミスRAG展開は、データセキュリティ、プライバシー、機密情報への制御に対する需要の増加により拡大しています。医療、金融、政府など、規制遵守が厳格な業界では、オンプレミスソリューションがより魅力的です。これらの環境では、企業はRAGモデルをカスタマイズし管理しつつ、重要なデータを社内に保持できるため、外部からの情報漏洩リスクを低減できます。機密データを保有する企業がAI機能を拡大するにつれ、安全なオンプレミスRAGソリューションの需要が高まっています。このセグメントの成長は、組織がクラウドの柔軟性よりもデータ制御とシステムのカスタマイズを優先しているためです。
エンドユーザーインサイト
小売・ECセグメントは2024年に最大の市場売上高シェアを占めました。小売・ECは、パーソナライズされたショッピング体験と動的なコンテンツ推薦の需要増加により成長しています。RAGモデルは、顧客データと外部情報を組み合わせることで、小売業者が関連性の高い製品提案を提供可能にし、オファーの関連性を高めます。リアルタイムでパーソナライズされたマーケティングコンテンツや製品説明を生成する能力は、企業が顧客を引き付け、維持するのに役立ちます。オンラインショッピングの競争が激化する中、企業はRAGを活用して、より良い顧客体験とキュレーションされたサービスを提供することで差別化を図っています。RAGシステムの拡張性により、小売業者は大規模な顧客データを処理でき、エンゲージメントを向上させ、売上成長を促進できます。
医療分野は、予測期間中に著しい年平均成長率（CAGR）で成長すると予想されています。医療分野の成長は、医療業界が大量の医療データ、研究論文、患者記録、臨床ガイドラインに正確かつリアルタイムでアクセスする必要性からきています。RAGモデルは、関連する情報を迅速に取得し、診断、治療計画、研究要約などの正確で文脈に応じた出力を生成することで、医療分野の意思決定を大幅に改善します。医療従事者は、RAGシステムによりプロセスを効率化し、手作業を削減し、規制が厳格でデータ集約的な環境において最新の知識を提供できる点で恩恵を受けています。さらに、医療分野における正確性と信頼性の重要性から、RAGは特に価値があり、重要な情報が正しく取得され生成されることを保証します。
地域別動向
北米のRAG市場はグローバル市場を支配し、2024年に36.4％のシェアを占めました。北米のRAG市場（米国、カナダ、メキシコを含む）は、地域内の企業がAI駆動型技術を採用する動きが加速する中で、堅調な成長を遂げています。カナダはAI倫理と研究の分野でリーダーとして台頭しており、倫理的で透明性の高いAI利用に焦点を当てたRAGモデルの開発に貢献しています。カナダの医療、法律、教育分野では、データ取得の効率化とコンテンツ生成の改善を目的としてRAGが採用されています。一方、メキシコでは、ECや金融分野におけるデジタル変革がRAGソリューションの需要を後押ししています。北米市場全体は、強力なクラウドインフラストラクチャを背景に、企業が大規模なRAGシステムを容易に導入できる点が強みとなっています。
米国リトリバル強化生成市場動向
米国のリトリバル・オーグメンテッド・ジェネレーション市場は、同国の先進的なAI研究エコシステムと企業による技術投資の拡大を背景に、著しい成長を遂げています。医療、金融、法務などの業界がRAGの採用をリードし、コンテンツ生成、文書検索、意思決定プロセスの向上に活用しています。クラウドインフラへの依存度の高まりは、大規模なデータセットや外部情報源に効率的にアクセス可能なスケーラブルなRAGソリューションの需要を後押ししています。シリコンバレーを拠点とする主要なテクノロジー企業は、AI生成出力の品質向上とリアルタイムのデータ駆動型インサイトの提供を目的として、高度なRAGモデルの開発に多額の投資を行っています。
欧州リトリバル拡張生成市場動向
欧州のリトリバル拡張生成市場は、データプライバシーへの重視、GDPRなどの規制遵守、倫理的なAI利用を背景に、着実に成長しています。欧州の医療、政府、教育などの業界は、意思決定の向上、コンテンツ生成の改善、情報検索の効率化を目的としてRAG技術を採用しています。特にデータ管理とセキュリティが厳格な業界では、オンプレミス型RAGソリューションの需要が増加しています。ドイツ、イギリス、フランスなどのイノベーションハブは、倫理的なAI研究に重点を置いた高度なRAGシステムの開発に貢献しています。
アジア太平洋地域の検索強化生成市場動向
アジア太平洋地域の検索強化生成市場は、予測期間中に最も高い年平均成長率（CAGR）を記録すると予測されています。アジア太平洋地域のRAG市場は、特に中国、インド、日本などの国々におけるデジタル経済の拡大を背景に急速に成長しています。EC、金融サービス、通信業界は、顧客サービス、レコメンドエンジン、コンテンツ生成の改善を目的としてRAG技術を採用する主要な分野です。地域内のクラウドインフラの普及が進むことで、RAGソリューションはあらゆる規模の企業にとってよりアクセスしやすくなっています。さらに、地域内の政府はAIイニシアチブとデジタル変革に多額の投資を行っており、イノベーションとRAG市場の拡大を促進しています。AIの採用が産業全体で加速する中、アジア太平洋地域はクラウドベースとオンプレミスソリューションの両方に焦点を当て、グローバルなRAG市場における主要なプレイヤーとなる見込みです。
主要なRAG企業動向
主要な企業は、製品リリースと開発を皮切りに、拡大、合併・買収、契約、合意、パートナーシップ、協業を主要なビジネス戦略として採用し、市場シェアの拡大を図っています。企業は市場浸透を強化し、競争の激しい業界での地位を向上させるため、多様な手法を採用しています。例えば、2024年5月、ソフトウェア企業のレッドハット・インクとエルアスティック・エヌブイは、エルアスティックサーチをレッドハット・オープンシフトAI上の推奨ベクターデータベースとして統合し、強化されたRAG市場ソリューションの提供を目的とした協業を拡大しました。このパートナーシップは、企業に対し、RAGソリューションの展開、管理、最適化を可能にする包括的なプラットフォームを提供することを目指しています。
主要なRetrieval Augmented Generation企業:
以下の企業は、Retrieval Augmented Generation市場における主要企業です。これらの企業は、市場シェアの大部分を占め、業界の動向をリードしています。
- Anthropic
- Amazon Web Services Inc.
- Clarifai
- Cohere
- Google DeepMind
- Hugging Face
- IBM Watson
- Informatica
- Meta AI (Facebook AI)
- Microsoft
- Neeva
- OpenAI
- Semantic Scholar (AI2)
最近の動向
- 2024年7月、フルスペクトラムAIエンablementソリューションプロバイダーのCore42とAIREVは、マルチステップ検索強化生成市場に対応し、オープンソースとカスタムモデルの両方をサポートする分散型プラットフォーム「OnDemand AI Operating System」を発表しました。Core42の先進的なインフラストラクチャを基盤に構築されたOnDemandは、開発者や企業に柔軟性、スケーラビリティ、多様なAIモデル（JAISやAzure OpenAI GPT-4を含む）へのアクセスを提供します。
- 2024年6月、OpenAIはリアルタイム分析プラットフォームを提供するデータベース企業Rocksetの買収を発表しました。この買収により、OpenAIはRocksetのリアルタイム情報検索とベクトル検索機能を製品に統合し、Retrieval Augmented Generation（RAG）機能を強化します。この買収は、Rocksetのインフラを活用してデータを実行可能なインテリジェンスに変換することで、OpenAIのエンタープライズ向けサービスを強化することを目的としています。
- 2024年4月、米国を拠点とするソフトウェア企業DataStax, Inc.は、Google CloudのVertex AI（Vertex AI ExtensionsとVertex AI Searchを含む）との統合を発表し、生成AIとRAGの市場アプリケーションの開発を効率化しました。これらの統合により、既存のデータとAPIの接続が容易になります。
- 2024年3月、米国を拠点とするグラフデータベース企業Neo4j Inc.は、Microsoftと提携し、同社のグラフデータベース機能をMicrosoft FabricとAzure OpenAI Serviceに統合しました。これにより、高度なグラフ分析を通じてデータ管理とAIアプリケーションの精度が向上します。この提携は、構造化されていないデータを知識グラフに変換するシームレスなプロセスを実現し、GraphRAGによる文脈理解の向上、ベクトル埋め込みによるLLMの長期記憶サポートを提供します。
グローバル・リトリバル・オーグメンテッド・ジェネレーション市場レポートのセグメンテーション
このレポートは、2020年から2030年までの各サブセグメントにおける最新の業界動向を分析し、グローバル、地域、国別の売上高成長を予測しています。この調査では、Grand View Researchはグローバル・リトリバル・オーグメンテッド・ジェネレーション市場レポートを機能、アプリケーション、展開方法、エンドユーザー、地域に基づいてセグメント化しています。
- 機能別見通し（売上高、米ドル百万、2020年～2030年）
- ドキュメント検索
- 応答生成
- 要約とレポート
- レコメンドエンジン
- アプリケーション別見通し（売上高、米ドル百万、2020年～2030年）
- 知識管理
- カスタマーサポート＆チャットボット
- 法務・コンプライアンス
- マーケティング＆セールス
- 研究開発
- コンテンツ生成
- 展開展望（売上高、百万米ドル、2020年～2030年）
- クラウド
- オンプレミス
- 最終用途展望（売上高、百万米ドル、2020年～2030年）
- 医療
- 金融サービス
- 小売・EC
- IT・通信
- 教育
- メディア・エンターテインメント
- その他
- 地域別展望（売上高、百万米ドル、2020年～2030年）
- 北米
- 米国
- カナダ
- メキシコ
- ヨーロッパ
- イギリス
- ドイツ
- フランス
- アジア太平洋
- 中国
- 日本
- インド
- 韓国
- オーストラリア
- ラテンアメリカ
- ブラジル
- 中東・アフリカ（MEA）
- サウジアラビア
- アラブ首長国連邦
- 南アフリカ
- 北米
第1章 方法論と範囲
1.1. 市場セグメンテーションと範囲
1.2. 市場定義
1.3. 研究方法論
1.3.1. 情報収集
1.3.2. 情報またはデータ分析
1.3.3. 市場形成とデータ可視化
1.3.4. データ検証と公開
1.4. 研究範囲と仮定
1.4.1. データソース一覧
第2章 執行要約
2.1. 市場見通し
2.2. セグメント見通し
2.3. 競合分析
第3章. 取得強化生成（RAG）市場変数、動向、および範囲
3.1. 市場導入/系譜見通し
3.2. 市場動向
3.2.1. 市場ドライバー分析
3.2.2. 市場制約分析
3.2.3. 業界の課題
3.3. 取得強化生成（RAG）市場分析ツール
3.3.1. ポーターの分析
3.3.2. PESTEL分析
第4章 取得強化生成（RAG）市場：機能推定とトレンド分析
4.1. セグメントダッシュボード
4.2. 取得強化生成（RAG）市場：機能動向分析、2023年と2030年（百万ドル）
4.3. 文書取得
4.3.1. 文書取得市場収益推定値と予測、2020年～2030年 (USD百万)
4.4. 応答生成
4.4.1. 応答生成市場収益推定値と予測、2020年～2030年（USD百万）
4.5. 要約と報告
4.5.1. 要約と報告市場収益推定値と予測、2020年～2030年（USD百万）
4.6. レコメンデーションエンジン
4.6.1. レコメンデーションエンジン市場収益推計と予測（2020年～2030年）（百万米ドル）
第5章. 取得強化生成（RAG）市場：アプリケーション推計とトレンド分析
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. リトリバル強化生成（RAG）市場：アプリケーション動向分析、2023年と2030年（USD百万）
5.3. 知識管理
5.3.1. 知識管理リトリバル強化生成（RAG）市場収益推定値と予測、2020年～2030年（USD百万）
5.4. カスタマーサポート & チャットボット
5.4.1.カスタマーサポート & チャットボット 知識検索強化生成（RAG）市場 売上高推計と予測、2020年～2030年（百万ドル）
5.5. 法務 & コンプライアンス
5.5.1. 法務・コンプライアンス 情報検索強化生成（RAG）市場収益予測と見通し、2020年～2030年（百万ドル）
5.6. カスタマーサポートとチャットボット
5.6.1. カスタマーサポートとチャットボット 情報検索強化生成（RAG）市場収益予測と見通し、2020年～2030年 (USD百万)
5.7. マーケティングと販売
5.7.1. マーケティングと販売 情報検索強化生成（RAG）市場収益推計と予測、2020年～2030年（USD百万）
5.8. 研究開発
5.8.1. 研究開発 取得強化生成（RAG）市場収益推計と予測、2020年～2030年（百万米ドル）
5.9. コンテンツ生成
5.9.1. コンテンツ生成 取得強化生成（RAG）市場収益推計と予測、2020年～2030年（百万米ドル）
第6章. 取得強化生成（RAG）市場：展開推定値とトレンド分析
6.1. セグメントダッシュボード
6.2. 取得強化生成（RAG）市場：展開動向分析、2023年と2030年（百万ドル）
6.3. クラウド
6.3.1. クラウド型検索強化生成（RAG）市場収益推計と予測（2020年～2030年）（百万ドル）
6.4. オンプレミス
6.4.1. オンプレミス型検索強化生成（RAG）市場収益推計と予測（2020年～2030年） (USD百万)
第7章. 取得強化生成（RAG）市場：最終用途別推定値とトレンド分析
7.1. セグメントダッシュボード
7.2. 取得強化生成 (RAG)市場：最終用途動向分析、2023年と2030年（百万ドル）
7.3. 医療
7.3.1. 医療用リトリバル強化生成（RAG）市場収益推計と予測、2020年～2030年（百万ドル）
7.4. 金融サービス
7.4.1. 金融サービス 情報検索強化生成（RAG）市場 売上高推計と予測、2020年～2030年（百万ドル）
7.5. 小売・EC
7.5.1. 小売・EC 情報検索強化生成（RAG）市場 売上高推計と予測、2020年～2030年（百万ドル）
7.6. ITおよび通信
7.6.1. ITおよび通信分野における検索強化生成（RAG）市場規模推計と予測（2020年～2030年、百万ドル）
7.7. 教育
7.7.1. 教育分野における検索強化生成（RAG）市場規模予測（2020年～2030年）（百万ドル）
7.8. メディア・エンターテインメント
7.8.1. メディア・エンターテインメント分野における検索強化生成（RAG）市場規模予測（2020年～2030年）（百万ドル）
7.9. その他
7.9.1. その他 情報検索強化生成（RAG）市場売上高推計と予測（2020年～2030年）（百万米ドル）
第8章 情報検索強化生成（RAG）市場：地域別推計とトレンド分析
8.1. 取得強化生成（RAG）市場シェア、地域別、2023年と2030年（百万ドル）
8.2. 北米
8.2.1. 北米 取得強化生成（RAG）市場推定値と予測、2020年～2030年 （百万ドル）
8.2.2. アメリカ合衆国
8.2.2.1. アメリカ合衆国 情報検索強化生成（RAG）市場推定値と予測、2020年～2030年（百万ドル）
8.2.3. カナダ
8.2.3.1. カナダ 情報検索強化生成（RAG）市場規模予測（2020年～2030年）（百万米ドル）
8.2.4. メキシコ
8.2.4.1. メキシコ 情報検索強化生成（RAG）市場規模予測（2020年～2030年）（百万米ドル）
8.3. ヨーロッパ
8.3.1. ヨーロッパ 情報検索強化生成（RAG）市場規模と予測（2020年～2030年）（百万米ドル）
8.3.2. イギリス
8.3.2.1. イギリス 情報検索強化生成（RAG）市場規模と予測（2020年～2030年）（百万米ドル）
8.3.3. ドイツ
8.3.3.1. ドイツの検索強化生成（RAG）市場規模と予測（2020年～2030年）（百万米ドル）
8.3.4. フランス
8.3.4.1. フランス 情報検索強化生成（RAG）市場規模予測（2020年～2030年）（百万米ドル）
8.4. アジア太平洋
8.4.1. アジア太平洋 情報検索強化生成（RAG）市場規模予測（2020年～2030年）（百万米ドル）
8.4.2. 中国
8.4.2.1. 中国の検索強化生成（RAG）市場規模と予測（2020年～2030年）（百万米ドル）
8.4.3. 日本
8.4.3.1. 日本の検索強化生成（RAG）市場規模と予測（2020年～2030年） (USD百万)
8.4.4. インド
8.4.4.1. インドの検索強化生成（RAG）市場規模と予測（2020年～2030年）（USD百万）
8.4.5. 韓国
8.4.5.1. 韓国 情報検索強化生成（RAG）市場規模と予測、2020年～2030年（百万米ドル）
8.4.6. オーストラリア
8.4.6.1. オーストラリア 情報検索強化生成（RAG）市場規模と予測、2020年～2030年（百万米ドル）
8.5. ラテンアメリカ
8.5.1. ラテンアメリカ 情報検索強化生成（RAG）市場規模と予測（2020年～2030年）（百万ドル）
8.5.2. ブラジル
8.5.2.1. ブラジル 情報検索強化生成（RAG）市場規模と予測（2020年～2030年） （百万米ドル）
8.6. 中東・アフリカ
8.6.1. 中東・アフリカ 情報検索強化生成（RAG）市場規模推計と予測、2020年～2030年（百万米ドル）
8.6.2. サウジアラビア
8.6.2.1. サウジアラビア（KSA）の検索強化生成（RAG）市場規模と予測（2020年～2030年）（百万米ドル）
8.6.3. アラブ首長国連邦（UAE）
8.6.3.1. アラブ首長国連邦（UAE）の検索強化生成（RAG）市場規模と予測（2020年～2030年）（百万米ドル）
8.6.4. 南アフリカ
8.6.4.1. 南アフリカ 情報検索強化生成（RAG）市場規模推計と予測（2020年～2030年）（百万米ドル）
第9章 競争環境
9.1. 企業分類
9.2. 企業の市場ポジション
9.3. 参加企業の概要
9.4. 財務実績
9.5. 機能ベンチマーク
9.6. 企業ヒートマップ分析
9.7. 戦略マッピング
9.8. 企業プロファイル/一覧
9.8.1. Anthropic
9.8.1.1. 参加企業の概要
9.8.1.2. 財務実績
9.8.1.3. 製品ベンチマーク
9.8.1.4. 最近の動向
9.8.2. Amazon Web Services Inc.
9.8.2.1. 参加企業の概要
9.8.2.2. 財務実績
9.8.2.3. 製品ベンチマーク
9.8.2.4. 最近の動向
9.8.3. Clarifai
9.8.3.1. 参加企業の概要
9.8.3.2. 財務実績
9.8.3.3. 製品ベンチマーク
9.8.3.4. 最近の動向
9.8.4. Cohere
9.8.4.1. 参加者の概要
9.8.4.2. 財務実績
9.8.4.3. 製品ベンチマーク
9.8.4.4. 最近の動向
9.8.5. Google DeepMind
9.8.5.1. 参加者の概要
9.8.5.2. 財務実績
9.8.5.3. 製品ベンチマーク
9.8.5.4. 最近の動向
9.8.6. Hugging Face
9.8.6.1. 参加者の概要
9.8.6.2. 財務実績
9.8.6.3. 製品ベンチマーク
9.8.6.4. 最近の動向
9.8.7. IBM Watson
9.8.7.1. 参加者の概要
9.8.7.2. 財務実績
9.8.7.3. 製品ベンチマーク
9.8.7.4. 最近の動向
9.8.8. インフォマティカ
9.8.8.1. 参加者の概要
9.8.8.2. 財務実績
9.8.8.3. 製品ベンチマーク
9.8.8.4. 最近の動向
9.8.9. メタAI（フェイスブックAI）
9.8.9.1. 参加者の概要
9.8.9.2. 財務実績
9.8.9.3. 製品ベンチマーク
9.8.9.4. 最近の動向
9.8.10. Microsoft
9.8.10.1. 参加企業の概要
9.8.10.2. 財務実績
9.8.10.3. 製品ベンチマーク
9.8.10.4. 最近の動向
9.8.11. Neeva
9.8.11.1. 参加者の概要
9.8.11.2. 財務実績
9.8.11.3. 製品ベンチマーク
9.8.11.4. 最近の動向
9.8.12. OpenAI
9.8.12.1. 参加者の概要
9.8.12.2. 財務実績
9.8.12.3. 製品ベンチマーク
9.8.12.4. 最近の動向
9.8.13. Semantic Scholar (AI2)
9.8.13.1. 参加者の概要
9.8.13.2. 財務実績
9.8.13.3. 製品ベンチマーク
9.8.13.4. 最近の動向
表一覧
表1 グローバル・リトリバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）市場（機能別）、2020年～2030年（百万ドル）
表2 グローバル・リトリバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）市場（用途別）、2020年～2030年（百万ドル）
表3 グローバル・リトリバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）市場（展開別）、2020年～2030年（百万ドル）
表4 グローバル・リトリバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）市場（最終用途別）、2020年～2030年（百万ドル）
表5 グローバル・リトリバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）市場：地域別、2020年～2030年（百万ドル）
表6 北米リトリバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）市場：国別、2020年～2030年（百万ドル）
表7 欧州 情報検索強化生成（RAG）市場（国別）、2020年～2030年（百万米ドル）
表8 アジア太平洋 情報検索強化生成（RAG）市場（国別）、2020年～2030年（百万米ドル）
表9 ラテンアメリカ 情報検索強化生成 (RAG) 市場（国別）、2020年～2030年（百万ドル）
表10 中東・アフリカ（MEA） 取得強化生成（RAG）市場（国別）、2020年～2030年（百万ドル）
表11 新製品発売/対応生成に参入する主要企業
表12 合併・買収に参画する主要企業
表13 研究開発に参画する主要企業
表14 拡大に参画する主要企業
図表一覧
図1 取得強化生成（RAG）市場セグメンテーション
図2 市場調査プロセス
図3 情報収集
図4 主要な調査パターン
図5 市場調査アプローチ
図6 市場形成と検証
図7 取得強化生成（RAG）市場のスナップショット
図8 取得強化生成（RAG）市場セグメントのスナップショット
図9 取得強化生成（RAG）市場競争環境のスナップショット
図10 市場ドライバーの影響分析
図11 市場制約要因の影響分析
図12 取得強化生成（RAG）市場、機能別見通し（USD百万ドル）
図13 取得強化生成（RAG）市場：機能動向分析 2024年と2030年（百万ドル）
図14 ドキュメント検索市場売上高推計と予測、2020年～2030年（百万ドル）
図15 応答生成市場売上高推計と予測、2020年～2030年（百万ドル）
図16 要約・報告市場売上高推計と予測、2020年～2030年 (USD百万)
図17 推奨エンジン市場売上高の推計と予測、2020年～2030年（USD百万）
図18 取得強化生成（RAG）市場：アプリケーション動向の主要ポイント（USD百万）
図19 取得強化生成（RAG）市場：アプリケーション動向分析 2024年と2030年（USD百万）
図20 知識管理市場の販売額推計と予測（2020年～2030年）（百万ドル）
図21 カスタマーサポート＆チャットボット市場の販売額推計と予測（2020年～2030年）（百万ドル）
図22 法務・コンプライアンス市場の販売額推計と予測（2020年～2030年）（百万ドル）
図23 マーケティング・セールス市場の販売額推計と予測（2020年～2030年、米ドル百万）
図24 研究開発市場の販売額推計と予測（2020年～2030年、米ドル百万）
図25 コンテンツ生成市場の販売額推計と予測（2020年～2030年） (USD百万)
図26 取得強化生成（RAG）市場：展開見通しにおける主要なポイント（USD百万）
図27 取得強化生成（RAG）市場：展開動向分析 2024年と2030年（USD百万）
図28 クラウド市場売上高の見積もりおよび予測、2020年～2030年（USD百万）
図29 オンプレミス市場売上高推計と予測、2020～2030年（百万ドル）
図30 取得強化生成（RAG）市場：最終用途別見通し主要ポイント（百万ドル）
図31 取得強化生成（RAG）市場：最終用途別動向分析 2024年と2030年（百万ドル）
図32 医療市場売上高の推計と予測（2020年～2030年）（百万ドル）
図33 金融サービス市場売上高の推計と予測（2020年～2030年）（百万ドル）
図34 小売・EC市場売上高の推計と予測（2020年～2030年） (USD百万)
図35 IT・通信市場売上高推計と予測、2020年～2030年（USD百万）
図36 教育市場売上高推計と予測、2020年～2030年（USD百万）
図37 メディア・エンターテインメント市場売上高推計と予測、2020年～2030年（USD百万）
図38 その他の市場売上高の推計と予測、2020年～2030年（百万ドル）地域別市場：主要なポイント
図39 取得強化生成（RAG）市場：地域別見通し、2024年と2030年（百万ドル）
図40 北米リトリバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）市場推定値と予測、2020年～2030年（米ドル百万）
図41 米国リトリバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）市場推定値と予測、2020～2030年（百万ドル）
図42 カナダ リトリバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）市場推定値と予測、2020～2030年 （百万米ドル）
図43 メキシコ 情報検索強化生成（RAG）市場規模予測（2020年～2030年）（百万米ドル）
図44 欧州 情報検索強化生成（RAG）市場規模予測（2020年～2030年）（百万米ドル）
図45 イギリス 情報検索強化生成（RAG）市場規模予測（2020年～2030年）（百万米ドル）
図46 ドイツ 取得強化生成（RAG）市場規模予測（2020年～2030年）（百万ドル）
図47 フランス 取得強化生成（RAG）市場規模予測（2020年～2030年）（百万ドル）
図48 アジア太平洋地域 情報検索強化生成（RAG）市場規模予測（2020年～2030年）（百万米ドル）
図49 中国 情報検索強化生成（RAG）市場規模予測（2020年～2030年）（百万米ドル）
図50 日本の検索拡張生成（RAG）市場規模予測（2020年～2030年、百万ドル）
図51 インドの検索拡張生成（RAG）市場規模予測（2020年 – 2030年（百万ドル）
図52 韓国の検索強化生成（RAG）市場規模推計と予測、2020年～2030年（百万ドル）
図53 オーストラリアの検索強化生成（RAG）市場規模推計と予測、2020年～2030年（百万ドル）
図54 ラテンアメリカ 情報検索拡張生成（RAG）市場規模予測（2020年～2030年）（百万ドル）
図55 ブラジル 情報検索拡張生成（RAG）市場規模予測（2020年～2030年） （百万米ドル）
図56 MEA 情報検索強化生成（RAG）市場規模推計と予測、2020年～2030年（百万米ドル）
図57 サウジアラビア（KSA）の検索拡張生成（RAG）市場規模予測（2020年～2030年）（百万ドル）
図58 アラブ首長国連邦（UAE）の検索拡張生成（RAG）市場規模予測（2020年～2030年）（百万ドル）
図59 南アフリカ 情報検索拡張生成（RAG）市場規模予測（2020年～2030年、百万ドル）
図60 企業分類
図61 企業市場ポジション
図62 戦略フレームワーク
