1 はじめに 34

1.1 調査目的 34

1.2 市場定義 34

1.2.1 調査対象と除外 35

1.3 市場範囲 36

1.3.1 市場セグメンテーション 36

1.3.2 調査対象地域 37

1.3.3 対象年 37

1.4 対象通貨 38

表1 米ドル為替レート（2019～2022年） 38

1.5 ステークホルダー 38

2 調査方法 39

2.1 調査データ 39

図1生成AI市場：調査設計 39

2.1.1 二次データ 40

2.1.2 一次データ 40

表2 一次インタビュー 40

2.1.2.1 一次プロファイルの内訳 41

2.1.2.2 主要な業界インサイト 41

2.2 データ三角測量 42

図2 データ三角測量 42

2.3 市場規模推計 43

図3 生成AI市場：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ 43

2.3.1 トップダウンアプローチ 43

2.3.2 ボトムアップアプローチ 44

図4 市場規模推計方法論 – アプローチ1（供給側）：生成AI市場のソリューション／サービスからの収益 44

図5 市場規模推計方法論 – アプローチ2、ボトムアップ（供給側）：生成AI市場のすべてのソリューション／サービスからの収益合計 45

図6 市場規模推計方法論 – アプローチ3、ボトムアップ（供給側）：生成AI市場のすべてのソリューション／サービスからの収益合計 46

図7 市場規模推計方法論 – アプローチ4、ボトムアップ（需要側）：シェア生成AIと全体的な生成AI支出 46

2.4 市場予測 47

表3 要因分析 47

2.5 調査の前提 48

2.6 調査の限界 50

2.7 景気後退が生成AI市場に与える影響 50

3 エグゼクティブサマリー 52

表4 世界の生成AI市場規模と成長率、2019～2022年（百万米ドル、前年比%） 54

表5 世界の生成AI市場規模と成長率、2023～2028年（百万米ドル、前年比%） 54

図8 ソフトウェア2023年には市場規模が拡大するセグメント 54

図9 プロフェッショナルサービスが2023年に大きな市場シェアを占める 55

図10 トレーニング・コンサルティングサービスが2023年に市場を独占する 55

図11 自然言語生成セグメントが2023年に最大の市場規模を占める 56

図12 メディア・エンターテイメント業界が2023年に最大の市場シェアを占める 56

図13 北米が2023年に最大の市場シェアを占める 57

4 プレミアムインサイト 58

4.1 魅力的な機会生成AI市場のプレイヤー 58

図14 大規模言語モデルの普及とディープラーニングモデルの性能向上が市場を牽引 58

4.2 生成AI市場：上位3つのアプリケーション 58

図15 予測期間中に最も高い成長率を示す合成データ生成セグメント 58

4.3 北米：生成AI市場（製品・業種別） 59

図16 2023年にはソフトウェア、メディア・エンターテインメントが北米市場における最大の株主となる 59

4.4 生成AI市場（地域別） 59

図17 北米が2023年に最大の市場シェアを占める 59

5 市場概要と業界動向 60

5.1 はじめに 60

5.2 市場のダイナミクス 60

図18 生成AI市場：推進要因、制約要因、機会、課題 61

5.2.1 推進要因 61

5.2.1.1 データへの容易なアクセスを可能にするクラウドストレージの革新 61

5.2.1.2 AIとディープラーニングの進化 62

5.2.1.3 コンテンツ作成とクリエイティブアプリケーションの台頭 62

図19 合成データ2030年までにデータ量の大部分を担う 63

5.2.2 制約 63

5.2.2.1 学習データの準備にかかる高コスト 63

5.2.2.2 バイアスと不正確な出力結果に関する問題 64

図20 CHATGPTの回答で強調された学習データに関する問題 64

5.2.2.3 データ侵害と機密情報漏洩に関するリスク 65

5.2.3 機会 65

5.2.3.1 大規模言語モデルの導入増加 65

5.2.3.2 合成画像の商用化に対する企業の関心の高まり 66

5.2.3.3 生成MLの堅調な改善により、人間のベースライン性能に匹敵するレベルに到達 67

5.2.4 課題 67

5.2.4.1 生成AIの違法行為への悪用に関する懸念 67

5.2.4.2 生成AIモデルによって生成される出力の品質 68

5.2.4.3 生成AIの計算複雑性と技術的課題 68

5.3 生成AIの倫理とその影響 68

5.3.1 バイアスと公平性 68

5.3.2 プライバシーとセキュリティ 68

5.3.3 知的財産 69

5.3.4 説明責任と責任 69

5.3.5 社会的および経済的影響 69

5.4 生成技術の出現 69

5.5 生成AIの略歴 70

図21 生成AIの略歴 70

5.5.1 2030年までの生成AIロードマップ 72

図22 2030年までの生成AIロードマップ 72

5.6 エコシステム分析 74

図23 生成AI市場：エコシステム分析 74

5.6.1 生成AI技術プロバイダー 75

図24 生成AI市場：カテゴリー別マッピング 75

5.6.2 生成AIクラウドプラットフォームプロバイダー 76

5.6.3 生成AI APIとAS-A-Serviceプロバイダー 77

5.6.4 生成AIハードウェアプロバイダー 77

5.6.5 生成AIエンドユーザー 78

5.6.6 生成AI規制当局 78

5.7 生成AIツールとフレームワーク 79

5.7.1 Tensorflow 79

5.7.2 PyTorch 79

5.7.3 KERAS 80

5.7.4 CAFFE 80

5.7.5 THEANO 80

5.7.6 MXNET 80

5.7.7 TORCH 80

5.7.8 Hugging Face 80

5.8 生成AIの技術と手法 81

5.8.1 テキスト生成と言語モデリング 81

5.8.1.1 テキスト生成のためのリカレントニューラルネットワーク 81

5.8.1.2 Transformerを用いた言語モデリング 81

5.8.1.3 翻訳のためのSeq2Seqモデル 82

5.8.2 画像と動画の生成 82

5.8.2.1 画像生成のための敵対的生成ネットワーク 82

5.8.2.2 スタイル変換と画像間翻訳 82

5.8.2.3 GANを用いた動画生成 83

5.8.3 音楽と音声の生成 83

5.8.3.1 音声生成のためのWaveNetとSampleRNN 83

5.8.3.2 LSTMネットワークを用いた音楽生成 84

5.8.4強化学習 84

5.8.4.1 方策勾配法 84

5.8.4.2 アクター・クリティック法 84

5.9 生成AI投資の現状 85

図25 2022年における生成AIへの投資家の投資案件数と資金調達額の急増 85

図26 2022年における最も評価額の高い生成AI企業（10億米ドル） 86

図27 2021～2022年における生成AIへの資金配分 86

5.10 ケーススタディ分析 87

5.10.1 ケーススタディ1：SPECTRUMLABSは、より迅速な新技術開発のためにGalileoを導入した言語モデル 87

5.10.2 ケーススタディ 2: ベストセラー、AIビデオで授業時間を50%削減 87

5.10.3 ケーススタディ 3: GALILEOの活用により、INVOLVE.AIのカスタマーインテリジェンスMLモデルの精度が10%向上 88

5.10.4 ケーススタディ 4: Vodafone Italy、生成AIを活用したクリエイティブキャンペーンの展開でリードコンバージョン率を42%向上 88

5.10.5 ケーススタディ 5: WPP、AIビデオで従業員5万人をトレーニング 89

5.10.6 ケーススタディ 6: Swiss Re社、ソーシャルエンゲージメントにLumen5を活用 89

5.10.7 ケーススタディ 7: テレパフォーマンスでグローバル人材を育成 90

5.10.8 ケーススタディ 8: Yabble社、顧客フィードバックから迅速かつきめ細やかなインサイトを得るためにGPT-3を使用 90

5.10.9 ケーススタディ 9: Cisco社、Lumen5を活用した大規模なビデオコンテンツのローカリゼーション 91

5.10.10 ケーススタディ 10: Waymark社、GPT-3の活用で、人間が作成したコンテンツと比較して、より強力で関連性の高いスクリプトを一貫して作成 91

5.10.11 ケーススタディ 11:シーメンスはLUMEN5でコミュニケーションをデジタル化しました 92

5.11 サプライチェーン分析 93

図28 ジェネレーティブAI市場：サプライチェーン分析 93

表6 ジェネレーティブAI市場：サプライチェーン分析 94

5.11.1 ユースケース（用途別） 95

5.12 規制の現状 98

5.12.1 規制機関、政府機関、その他の組織 98

表7 北米：規制機関、政府機関、その他の組織 98

表8 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織 99

表9 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織 99

表10 中東およびアフリカ：規制機関、政府機関、その他の組織 100

表11 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の組織 100

5.12.2 ペイメントカード業界データセキュリティ基準 101

5.12.3 グラム・リーチ・ブライリー法 101

5.12.4 医療保険の携行性と説明責任に関する法律 101

5.12.5 一般データ保護規則 102

5.12.6 個人情報保護および電子文書法 102

5.12.7 情報セキュリティ技術 – 個人情報セキュリティ仕様 GB/T 35273-2017 103

5.12.8 インド国家デジタル通信政策（2018年） 103

5.12.9 一般データ保護法 103

5.12.10 2016年個人データ保護法第13号 104

5.12.11 NIST特別出版物 800-144 – パブリッククラウドコンピューティングにおけるセキュリティとプライバシーに関するガイドライン 104

5.13 特許分析 105

5.13.1 方法論105

5.13.2 特許出願件数（書類種別、2019～2022年） 105

表12 特許出願件数（2019～2022年） 105

5.13.3 イノベーションと特許出願 105

図29 年間特許付与件数（2019～2022年） 105

5.13.4 上位出願人 106

図30 特許出願人上位10社（2019～2022年） 106

5.14 主要カンファレンスおよびイベント（2023～2024年） 106

表13 生成AI市場：詳細リストカンファレンスとイベント 106

5.15 価格分析 108

表14 平均販売価格分析（製品別） 109

5.16 ポーターの5つの力分析 110

表15 各要因が生成AI市場に与える影響 110

図31 生成AI市場：ポーターの5つの力分析 111

5.16.1 新規参入の脅威 111

5.16.2 代替品の脅威 112

5.16.3 サプライヤーの交渉力 112

5.16.4 購入者の交渉力 112

5.16.5 競争の激しさ 112

5.17 主要なステークホルダーと購買基準 113

5.17.1 購買プロセスにおける主要なステークホルダー 113

図32 上位3アプリケーションにおけるステークホルダーの購買プロセスへの影響 113

表16 上位3アプリケーションにおけるステークホルダーの購買プロセスへの影響 113

5.17.2 購買基準 114

図33 上位3アプリケーションにおける主要な購買基準 114

表17 上位3アプリケーションにおける主要な購買基準 114

5.18 生成AI市場の購入者/顧客に影響を与えるトレンド/ディスラプション 115

図34 生成AI市場：購入者/顧客に影響を与えるトレンド/ディスラプション 115

5.19 生成AIの将来 115

5.19.1 技術と手法の進歩 115

5.19.2 新興アプリケーションと産業 116

5.19.2.1 ユースケースごとのビジネスモデル 116

5.19.2.1.1 生成AIモデル・アズ・ア・サービス 116

5.19.2.1.2 組み込みアプリビジネスモデル 117

5.19.2.1.3 垂直統合型ビジネスモデル 117

5.19.2.2 ジェネレーティブテクノロジーによるWeb 3.0と暗号通貨への影響 117

図35 ジェネレーティブテクノロジーによるWeb 3.0への影響 117

6 ジェネレーティブAI市場（サービス別） 119

6.1 はじめに 120

6.1.1 サービス：ジェネレーティブAI市場の牽引役 120

図36 予測期間中に高いCAGRを記録するサービスセグメント 121

表18 ジェネレーティブAI市場（サービス別）、2019～2022年（百万米ドル） 121

表19 ジェネレーティブAI市場（サービス別）提供市場、2023～2028年（百万米ドル） 121

6.2 ソフトウェア 122

表20 ソフトウェア：生成AI市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル） 122

表21 ソフトウェア：生成AI市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル） 122

6.2.1 生成AIソフトウェア、生成モデル別 123

図37 ディープラーニングサブセグメントが2023年に生成AIソフトウェア市場で最大のシェアを占める 123

表22 ソフトウェア：生成AI市場、地域別生成モデル、2019～2022年（百万米ドル） 124

表23 ソフトウェア：生成AI市場、生成モデル別、2023～2028年（百万米ドル） 124

6.2.1.1 ルールベースモデル 124

6.2.1.1.1 ルールベースモデルは、データ生成のための明確なルールを用いて、生成AIに明確で解釈可能なアプローチを提供します 124

表24 ルールベースモデル：生成AI市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル） 125

表25 ルールベースモデル：生成AI市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル） 125

6.2.1.1.1.1 知識ベースモデル 125

6.2.1.1.1.2 スクリプトベースモデル 126

6.2.1.1.1.3 エキスパートシステム 126

6.2.1.2 統計モデル 126

6.2.1.2.1 統計モデルは、データ内の複雑なパターンを捉え、正確な出力を生成する強力な手段を提供します 126

表26 統計モデル：生成AI市場（地域別、2019～2022年、百万米ドル） 127

表27 統計モデル：生成AI市場（地域別、2023～2028年、百万米ドル） 127

6.2.1.2.1.1 マルコフモデル 127

6.2.1.2.1.2 隠れマルコフモデル 127

6.2.1.2.1.3 ガウス混合モデル 128

6.2.1.2.1.4 条件付き確率場 128

6.2.1.3 ディープラーニングモデル 128

6.2.1.3.1 ディープラーニングモデルは、きめ細かな詳細を必要とする生成タスクに優れている 128

表28 ディープラーニングモデル：生成AI市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル） 129

表29 ディープラーニングモデル：生成AI市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル） 129

6.2.1.3.1.1 フィードフォワードニューラルネットワーク129

6.2.1.3.1.2 リカレントニューラルネットワーク 129

6.2.1.3.1.3 長短期記憶（LSTM）ネットワーク 130

6.2.1.3.1.4 ゲート付きリカレントユニット（GRU） 130

6.2.1.4 敵対的生成ネットワーク（GAN） 130

6.2.1.4.1 敵対的生成ネットワーク（GAN）は、2つの競合するニューラルネットワークを訓練して多様なデータを生成することで、生成AIに独自のアプローチを提供します 130

表30 敵対的生成ネットワーク：生成AI市場（地域別）、2019～2022年（百万米ドル） 131

表31 敵対的生成ネットワーク：生成AI市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル） 131

6.2.1.4.1.1 条件付き生成敵対ネットワーク（CGAN） 131

6.2.1.4.1.2 スタイルGAN 131

6.2.1.4.1.3 サイクルGAN 132

6.2.1.5 オートエンコーダ 132

6.2.1.5.1 元の入力に類似した新しいデータポイントを必要とする生成タスクに使用されるオートエンコーダ 132

表32 オートエンコーダ：生成AI市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル） 132

表33 オートエンコーダ：生成AI市場、地域別2023～2028年（百万米ドル）133

6.2.1.5.1.1 ノイズ除去オートエンコーダ 133

6.2.1.5.1.2 変分オートエンコーダ 133

6.2.1.6 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 133

6.2.1.6.1 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像データの階層的特徴を学習してリアルな画像を生成します。133

表34 畳み込みニューラルネットワーク：生成AI市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル）134

表35 畳み込みニューラルネットワーク：生成AI市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル）百万米ドル）134

6.2.1.6.1.1 画像生成CNN 134

6.2.1.6.1.2 動画生成CNN 135

6.2.1.7 Transformerモデル 135

6.2.1.7.1 Transformerモデルは最先端の性能を提供し、一貫性があり文脈的に適切なテキストを生成できる 135

表36 Transformerモデル：生成AI市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル）135

表37 Transformerモデル：生成AI市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル）136

6.2.1.7.1.1 Transformerからの双方向エンコーダー表現(BERT) 136

6.2.1.7.1.2 生成的事前学習済みTransformer-1 (GPT-1) 136

6.2.1.7.1.3 生成的事前学習済みTransformer-2 (GPT-2) 136

6.2.1.7.1.4 生成的事前学習済みTransformer-3 (GPT-3) 137

6.2.1.7.1.5 生成的事前学習済みTransformer-4 (GPT-4) 137

6.2.1.7.1.6 対話アプリケーション向け言語モデル (LAMBDA) 138

6.2.1.7.1.7 その他のTransformerモデル 138

6.3 サービス 138

図38 マネージドサービスセグメントは生成AIにおいて高いCAGRを記録する見込み予測期間中のサービス市場 139

表38 生成AI市場（サービス別）、2019～2022年（百万米ドル） 139

表39 生成AI市場（サービス別、2023～2028年）（百万米ドル） 139

表40 サービス：生成AI市場（地域別）、2019～2022年（百万米ドル） 140

表41 サービス：生成AI市場（地域別、2023～2028年）（百万米ドル） 140

6.3.1 プロフェッショナルサービス 140

6.3.1.1 プロフェッショナルサービスは、特定のニーズを満たす生成AIに関する専門知識を提供します140

図39 予測期間中に最も高いCAGRを記録すると予想されるトレーニングおよびコンサルティングサブセグメント 141

表42 サービス：ジェネレーティブAI市場（専門サービス別）、2019～2022年（百万米ドル） 141

表43 サービス：ジェネレーティブAI市場（専門サービス別）、2023～2028年（百万米ドル） 141

表44 専門サービス：ジェネレーティブAI市場（地域別）、2019～2022年（百万米ドル） 142

表45 専門サービス：ジェネレーティブAI市場（地域別）、2023～2028年(百万米ドル) 142

6.3.1.1.1 トレーニングおよびコンサルティングサービス 142

表46 トレーニングおよびコンサルティングサービス：生成AI市場、地域別、2019～2022年 (百万米ドル) 143

表47 トレーニングおよびコンサルティングサービス：生成AI市場、地域別、2023～2028年 (百万米ドル) 143

6.3.1.1.2 システム統合および実装サービス 143

表48 システム統合および実装サービス：生成AI市場、地域別、2019～2022年 (百万米ドル) 144

表49 システム統合および実装サービス：生成AI市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル） 144

6.3.1.1.3 サポートおよび保守サービス 144

表50 サポートおよび保守サービス：生成AI市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル） 145

表51 サポートおよび保守サービス：生成AI市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル） 145

6.3.2 マネージドサービス 145

6.3.2.1 マネージドサービスは、生成AIのエンドツーエンドの管理を提供し、企業がコアコンピテンシーに集中できるよう支援します 145

表52 マネージドサービス：生成AI市場地域別、2019～2022年（百万米ドル） 146

表53 マネージドサービス：生成AI市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル） 146

7 生成AI市場、アプリケーション別 147

7.1 はじめに 148

7.1.1 アプリケーション：生成AI市場の牽引要因 148

図40 自然言語生成セグメント、2023年に最大の市場シェアを占める 149

表54 生成AI市場、アプリケーション別、2019～2022年（百万米ドル） 150

表55 生成AI AI市場、アプリケーション別、2023～2028年（百万米ドル） 151

7.2 自然言語処理（NLP） 152

7.2.1 言語翻訳、コンテンツ生成、テキスト要約に最適なNLPベースのアプリケーション 152

表56 自然言語処理：生成AI市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル） 152

表57 自然言語処理：生成AI市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル） 152

7.2.1.1 自動コンテンツ作成 153

7.2.1.2 製品説明 153

7.2.1.3 マーケティングコピー 153

7.2.1.4 感情分析 153

7.2.1.5 言語翻訳 153

7.3 MLベースの予測モデリング 154

7.3.1 生成AIは、既存のデータセットを補完する合成データポイントを生成することで予測モデリングを改善する 154

表58 MLベースの予測モデリング：生成AI市場（地域別）、2019～2022年（百万米ドル） 154

表59 MLベースの予測モデリング：生成AI市場（地域別） 2023～2028年（百万米ドル） 154

7.3.1.1 予測分析 154

7.3.1.2 パーソナライズされたレコメンデーション 155

7.3.1.3 その他 155

7.4 コンピュータービジョン 155

7.4.1 高品質でリアルな画像・動画、バーチャル試着、動画制作に活用 155

表60 コンピュータービジョン：生成AI市場（地域別）、2019～2022年（百万米ドル） 156

表61 コンピュータービジョン：生成AI市場（地域別）、2023～2028年（百万米ドル） 156

7.4.1.1 物体認識 156

7.4.1.2 画像・動画分析 157

7.4.1.3 監視 157

7.5 ロボティクスとオートメーション 158

7.5.1 生成AIは、状況に応じた新たな応答を生成することで、ロボットが複雑な環境でタスクを遂行することを可能にする 158

表62 ロボティクスとオートメーション：生成AI市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル） 158

表63 ロボティクスとオートメーション：生成AI市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル）百万米ドル）159

7.5.1.1 組立ライン生産 159

7.5.1.2 マテリアルハンドリング 159

7.5.1.3 その他 160

7.6 音声認識 161

7.6.1 生成AIは高品質でリアルな音声を生成し、音声認識システムの信頼性を向上させることができる 161

表64 音声認識：生成AI市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル）161

表65 音声認識：生成AI市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル）161

7.6.1.1 音声テキスト変換 162

7.6.1.2 コールセンター自動化 162

7.6.1.3 その他 162

7.7 音楽・アート生成 163

7.7.1 新しい創造性と表現形態を融合させたオリジナル音楽・アート作品の制作 163

表66 音楽・アート生成：生成AI市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル） 163

表67 音楽・アート生成：生成AI市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル） 164

7.7.1.1 自動音楽作文 164

7.7.1.2 視覚芸術 164

7.7.1.3 グラフィックデザイン 165

7.8 教育と訓練 165

7.8.1 訓練と教育のためのリアルなシミュレーションにより、学習者は安全で管理された環境で実践できるようになる 165

表68 教育と訓練：生成AI市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル） 166

表69 教育と訓練：生成AI市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル） 166

7.9 財務と会計 166

7.9.1財務モデルとシミュレーションにより、企業は様々なシナリオを検討し、情報に基づいた意思決定を行うことができます 166

表70 財務・会計：生成AI市場（地域別、2019～2022年）（百万米ドル） 167

表71 財務・会計：生成AI市場（地域別、2023～2028年）（百万米ドル） 167

7.9.1.1 不正検出とリスク評価 167

7.9.1.2 投資分析と財務予測 167

7.9.1.3 コンプライアンス監視 167

7.10 法務 168

7.10.1 生成AIによる文書作成の自動化生成とレビュー：法的手続きにおける時間節約と精度向上 168

表72 法務：生成AI市場（地域別、2019～2022年）（百万米ドル） 168

表73 法務：生成AI市場（地域別、2023～2028年）（百万米ドル） 168

7.10.1.1 コンタクト分析とレビュー 168

7.10.1.2 法的調査と分析 169

7.10.1.3 自動文書要約 169

7.10.1.4 その他 169

7.11 顧客サービスとサポート 170

7.11.1 文脈的関連性と顧客からの問い合わせへのパーソナライズされた対応により、サポートチームの作業負荷が軽減される 170

表74 カスタマーサービスとサポート：ジェネレーティブAI市場（地域別、2019～2022年、百万米ドル） 170

表75 カスタマーサービスとサポート：ジェネレーティブAI市場（地域別、2023～2028年、百万米ドル） 170

7.11.1.1 チャットボット 170

7.11.1.2 音声アシスタント 171

7.11.1.3 チケット自動解決 171

7.12 拡張現実（AR）と仮想現実（VR） 171

7.12.1ジェネレーティブAI搭載AR/VRが実現する、新たなエンターテインメント、トレーニング、コミュニケーション 171

表76 拡張現実（AR）と仮想現実（VR）：ジェネレーティブAI市場（地域別）、2019～2022年（百万米ドル） 172

表77 拡張現実（AR）と仮想現実（VR）：ジェネレーティブAI市場（地域別）、2023～2028年（百万米ドル） 172

7.12.1.1 仮想オブジェクト作成 172

7.12.1.2 仮想環境作成 173

7.12.1.3 パーソナライズされたアバター作成 173

7.12.1.4 トレーニングとシミュレーション 173

7.13合成データ生成 174

7.13.1 機械学習モデルの学習やアルゴリズムのテストなど、様々なタスクで多用される合成データ 174

表78 合成データ生成：生成AI市場（地域別、2019～2022年、百万米ドル） 174

表79 合成データ生成：生成AI市場（地域別、2023～2028年、百万米ドル） 174

7.13.1.1 自律システム学習 175

7.13.1.2 医用画像 175

7.13.1.3 サイバーセキュリティ 175

7.13.1.4 製品設計 175

7.13.1.5 精密農業 175

7.13.1.6 環境持続可能性 176

7.14 ビデオ編集／生成 176

7.14.1 高品質でリアルなビデオとアニメーションは、新たな形のストーリーテリングとコミュニケーションを可能にする 176

表80 ビデオ編集／生成：生成AI市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル） 176

表81 ビデオ編集／生成：生成AI市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル） 177

7.14.1.1自動ビデオ編集 177

7.14.1.2 バーチャルセットデザイン 177

7.14.1.3 特殊効果とアニメーション 177

7.15 3Dモデリングと再構築 178

7.15.1 バーチャル試着や製品デザインなどのアプリケーションを可能にするリアルな3Dモデルと欠損データの再構築 178

表82 3Dモデリングと再構築：生成AI市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル） 178

表83 3Dモデリングと再構築：生成AI市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル） 178

7.15.1.1 画像およびテクスチャ合成 178

7.15.1.2 2Dから3Dモデルの生成 179

7.15.1.3 3Dモデルのシミュレーション 179

7.16 ゲームデザインとキャラクター制作 180

7.16.1 生成AIは斬新で独創的なキャラクターやゲーム要素を作成し、ゲームデザインの創造性と多様性を高める 180

表84 ゲームデザインとキャラクター制作：生成AI市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル） 180

表85 ゲームデザインとキャラクター制作：生成AI市場地域別、2023～2028年（百万米ドル） 180

7.16.1.1 プロシージャルコンテンツ生成 181

7.16.1.2 ノンプレイヤーキャラクター生成 181

8 ジェネレーティブAI市場（業種別） 182

8.1 はじめに 183

8.1.1 業種別：ジェネレーティブAI市場の牽引要因 183

図41 メディア＆エンターテインメント分野は予測期間中に最も高いCAGRで成長する 184

表86 ジェネレーティブAI市場（業種別）、2019～2022年（百万米ドル） 185

表87 ジェネレーティブAI市場（業種別）、2023～2028年（百万米ドル） 185

8.2 メディア＆エンターテインメント 186

8.2.1 ジェネレーティブAIによる破壊的イノベーションの早期導入企業 186

8.2.2 メディア＆エンターテインメント：ジェネレーティブAIのユースケース 187

図42 メディア＆エンターテインメントエンターテインメント：生成AIのユースケース 187

表88 メディア＆エンターテインメント：生成AI市場（地域別）、2019～2022年（百万米ドル） 188

表89 メディア＆エンターテインメント：生成AI市場（地域別）、2023～2028年（百万米ドル） 188

8.2.2.1 ゲーム 188

8.2.2.2 出版会社 189

8.2.2.3 印刷メディアおよび電子メディア 189

8.2.2.4 その他のメディアおよびエンターテインメントアプリケーション 190

8.3 運輸・交通物流 190

8.3.1 効率性向上のための生成技術によるルート最適化と交通計画 190

8.3.2 運輸・物流：生成AIのユースケース 191

図43 運輸・物流：生成AIのユースケース 191

表90 運輸・物流：生成AI市場（地域別）、2019～2022年（百万米ドル） 192

表91 運輸・物流物流：生成AI市場（地域別）、2023～2028年（百万米ドル） 192

8.3.2.1 航空 192

8.3.2.2 道路 193

8.3.2.3 鉄道 193

8.3.2.4 海上 193

8.3.2.5 サードパーティロジスティクス（3PL） 194

8.4 製造業 194

8.4.1 スマートファクトリーにおけるプロトタイプ設計とキャパシティプランニングの改善における生成AI 194

8.4.2 製造業：生成AIのユースケース 195

図44 製造業：生成AIのユースケース195

表92 製造業：生成AI市場（地域別）、2019～2022年（百万米ドル） 196

表93 製造業：生成AI市場（地域別）、2023～2028年（百万米ドル） 196

8.4.2.1 組立製造業 196

8.4.2.2 プロセス製造業 197

8.5 ヘルスケア・ライフサイエンス 197

8.5.1 データプライバシー関連リスクの軽減のため、企業は急速に合成データへの移行を進めている 197

8.5.2 ヘルスケア・ライフサイエンスライフサイエンス：生成AIのユースケース 198

図45 ヘルスケア＆ライフサイエンス：生成AIのユースケース 198

表94 ヘルスケア＆ライフサイエンス：生成AI市場（地域別）、2019～2022年（百万米ドル） 199

表95 ヘルスケア＆ライフサイエンス：生成AI市場（地域別）、2023～2028年（百万米ドル） 199

8.5.2.1 医療機関 199

8.5.2.2 医療機器製造 200

8.5.2.3 製薬・ライフサイエンス 200

8.5.2.4 医療研究 201

8.6 IT & ITES 201

8.6.1 生成AIソリューションの導入によるサイバーセキュリティの強化とビジネス機能におけるコストの最小化 201

8.6.2 IT & ITES：生成AIのユースケース 202

図46 IT & ITES：生成AIのユースケース 202

表96 IT & ITES：生成AI市場（地域別）、2019～2022年（百万米ドル） 202

表97 IT & ITES ITES：ジェネレーティブAI市場（地域別）、2023～2028年（百万米ドル） 203

8.7 建設・不動産 203

8.7.1 不動産会社のテナント誘致・維持を支援するジェネレーティブAIツールの統合 203

8.7.2 建設・不動産：ジェネレーティブAIのユースケース 204

図47 建設・不動産：ジェネレーティブAIのユースケース 204

表98 建設・不動産不動産：生成AI市場（地域別）、2019～2022年（百万米ドル）205

表99 建設・不動産不動産：ジェネレーティブAI市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル） 205

8.8 BFSI 205

8.8.1 ジェネレーティブAIソリューションは、BFSIセクターにおける不正行為の削減とインテリジェントな顧客中心型マーケティングの活用を支援する 205

8.8.2 BFSI：ジェネレーティブAIのユースケース 206

図48 BFSI：ジェネレーティブAIのユースケース 206

表100 BFSI：ジェネレーティブAI市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル） 207

表101 BFSI：ジェネレーティブAI市場、地域別地域別、2023～2028年（百万米ドル）207

8.8.2.1 銀行 207

8.8.2.2 金融サービス・フィンテック 207

8.8.2.3 保険 208

8.9 エネルギー・公益事業 208

8.9.1 生成AIツールは停電の可能性を特定し、既存顧客を維持するための高品質なサービスを提供する 208

8.9.2 エネルギー・公益事業：生成AIのユースケース 209

図49 エネルギー・公益事業：生成AIのユースケース 209

表102 エネルギー・公益事業公益事業：生成AI市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル） 209

表103 エネルギー・公益事業：生成AI市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル） 210

8.9.2.1 石油・ガス 210

8.9.2.2 公益事業 210

8.9.2.3 鉱業 211

8.10 小売・eコマース 211

8.10.1 生成AIツールは小売業の在庫計画の最適化と棚の減少の削減を支援する 211

8.10.2 小売・eコマースEコマース：生成AIのユースケース 212

図50 小売・Eコマース：生成AIのユースケース 212

表104 小売・Eコマース：生成AI市場（地域別）、2019～2022年（百万米ドル） 212

表105 小売・Eコマース：生成AI市場（地域別）、2023～2028年（百万米ドル） 213

8.11 政府機関およびDEFENSE 213

8.11.1 LEVERAGING GENERATIVE AI TOOLS FOR THREAT DETECTION AND ENHANCING SURVEILLANCE 213

8.11.2 GOVERNMENT & DEFENSE: GENERATIVE AI USE CASES 214

FIGURE 51 GOVERNMENT & DEFENSE: GENERATIVE AI USE CASES 214

TABLE 106 GOVERNMENT & DEFENSE: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 215

TABLE 107 GOVERNMENT & DEFENSE: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 215

8.11.2.1 Public sector 215

8.11.2.2 Military & defense 216

8.12 OTHER VERTICALS 216

8.12.1 TELECOM SECTOR LEVERAGING GENERATIVE AI TOOLS TO OPTIMIZE NETWORK OPERATIONS AND CUSTOMER SERVICES 216

TABLE 108 OTHER VERTICALS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 217

TABLE 109 OTHER VERTICALS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 217

9 GENERATIVE AI MARKET, BY REGION 218

9.1 INTRODUCTION 219

FIGURE 52 ASIA PACIFIC GENERATIVE AI MARKET TO REGISTER HIGHEST CAGR DURING FORECAST PERIOD 219

FIGURE 53 INDIA TO REGISTER HIGHEST CAGR IN GENERATIVE AI MARKET DURING FORECAST PERIOD 220

TABLE 110 GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 220

TABLE 111 GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 220

9.2 NORTH AMERICA 221

9.2.1 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET DRIVERS 221

9.2.2 NORTH AMERICA: RECESSION IMPACT 221

FIGURE 54 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET SNAPSHOT 222

TABLE 112 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING, 2019–2022 (USD MILLION) 222

TABLE 113 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING, 2023–2028 (USD MILLION) 223

TABLE 114 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY SOFTWARE, 2019–2022 (USD MILLION) 223

TABLE 115 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY SOFTWARE, 2023–2028 (USD MILLION) 223

TABLE 116 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY SERVICE, 2019–2022 (USD MILLION) 224

TABLE 117 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY SERVICE, 2023–2028 (USD MILLION) 224

TABLE 118 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY PROFESSIONAL SERVICE, 2019–2022 (USD MILLION) 224

TABLE 119 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY PROFESSIONAL SERVICE, 2023–2028 (USD MILLION) 224

TABLE 120 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION) 225

TABLE 121 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION) 226

TABLE 122 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY VERTICAL, 2019–2022 (USD MILLION) 226

TABLE 123 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY VERTICAL, 2023–2028 (USD MILLION) 227

TABLE 124 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 227

TABLE 125 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 227

9.2.3 US 228

9.2.3.1 Rising demand for generative AI majorly contributing to US revenue 228

TABLE 126 US: GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING, 2019–2022 (USD MILLION) 228

TABLE 127 US: GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING, 2023–2028 (USD MILLION) 228

9.2.4 CANADA 229

9.2.4.1 Growing adoption of generative AI solutions by enterprises 229

TABLE 128 CANADA: GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING, 2019–2022 (USD MILLION) 229

TABLE 129 CANADA: GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING, 2023–2028 (USD MILLION) 229

1 INTRODUCTION 34
1.1 STUDY OBJECTIVES 34
1.2 MARKET DEFINITION 34
1.2.1 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 35
1.3 MARKET SCOPE 36
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 36
1.3.2 REGIONS COVERED 37
1.3.3 YEARS CONSIDERED 37
1.4 CURRENCY CONSIDERED 38
TABLE 1 UNITED STATES DOLLAR EXCHANGE RATE, 2019–2022 38
1.5 STAKEHOLDERS 38
2 RESEARCH METHODOLOGY 39
2.1 RESEARCH DATA 39
FIGURE 1 GENERATIVE AI MARKET: RESEARCH DESIGN 39
2.1.1 SECONDARY DATA 40
2.1.2 PRIMARY DATA 40
TABLE 2 PRIMARY INTERVIEWS 40
2.1.2.1 Breakup of primary profiles 41
2.1.2.2 Key industry insights 41
2.2 DATA TRIANGULATION 42
FIGURE 2 DATA TRIANGULATION 42
2.3 MARKET SIZE ESTIMATION 43
FIGURE 3 GENERATIVE AI MARKET: TOP-DOWN AND BOTTOM-UP APPROACHES 43
2.3.1 TOP-DOWN APPROACH 43
2.3.2 BOTTOM-UP APPROACH 44
FIGURE 4 MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY - APPROACH 1 (SUPPLY-SIDE): REVENUE FROM SOLUTIONS/SERVICES OF GENERATIVE AI MARKET 44
FIGURE 5 MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY - APPROACH 2, BOTTOM-UP (SUPPLY-SIDE): COLLECTIVE REVENUE FROM ALL SOLUTIONS/SERVICES OF GENERATIVE AI MARKET 45
FIGURE 6 MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY - APPROACH 3, BOTTOM-UP (SUPPLY-SIDE): COLLECTIVE REVENUE FROM ALL SOLUTIONS/SERVICES OF GENERATIVE AI MARKET 46
FIGURE 7 MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY - APPROACH 4, BOTTOM-UP (DEMAND-SIDE): SHARE OF GENERATIVE AI THROUGH OVERALL GENERATIVE AI SPENDING 46
2.4 MARKET FORECAST 47
TABLE 3 FACTOR ANALYSIS 47

2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS 48
2.6 STUDY LIMITATIONS 50
2.7 IMPLICATIONS OF RECESSION IMPACT ON GENERATIVE AI MARKET 50
3 EXECUTIVE SUMMARY 52
TABLE 4 GLOBAL GENERATIVE AI MARKET SIZE AND GROWTH RATE, 2019–2022 (USD MILLION, Y-O-Y %) 54
TABLE 5 GLOBAL GENERATIVE AI MARKET SIZE AND GROWTH RATE, 2023–2028 (USD MILLION, Y-O-Y %) 54
FIGURE 8 SOFTWARE SEGMENT TO HOLD LARGER MARKET SIZE IN 2023 54
FIGURE 9 PROFESSIONAL SERVICES TO ACCOUNT FOR MAJOR MARKET SHARE IN 2023 55
FIGURE 10 TRAINING AND CONSULTING SERVICES TO DOMINATE MARKET IN 2023 55
FIGURE 11 NATURAL LANGUAGE GENERATION SEGMENT TO HOLD LARGEST MARKET SIZE IN 2023 56
FIGURE 12 MEDIA AND ENTERTAINMENT VERTICAL TO HOLD LARGEST MARKET SHARE IN 2023 56
FIGURE 13 NORTH AMERICA TO HOLD LARGEST MARKET SHARE IN 2023 57
4 PREMIUM INSIGHTS 58
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN GENERATIVE AI MARKET 58
FIGURE 14 INCREASING POPULARITY OF LARGE-LANGUAGE MODELS AND IMPROVING PERFORMANCE OF DEEP LEARNING MODELS TO DRIVE MARKET 58
4.2 GENERATIVE AI MARKET: TOP THREE APPLICATIONS 58
FIGURE 15 SYNTHETIC DATA GENERATION SEGMENT TO WITNESS HIGHEST GROWTH RATE DURING FORECAST PERIOD 58
4.3 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING AND VERTICAL 59
FIGURE 16 SOFTWARE AND MEDIA AND ENTERTAINMENT TO BE LARGEST SHAREHOLDERS IN NORTH AMERICAN MARKET IN 2023 59
4.4 GENERATIVE AI MARKET, BY REGION 59
FIGURE 17 NORTH AMERICA TO HOLD LARGEST MARKET SHARE IN 2023 59
5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS 60
5.1 INTRODUCTION 60
5.2 MARKET DYNAMICS 60
FIGURE 18 GENERATIVE AI MARKET: DRIVERS, RESTRAINTS, OPPORTUNITIES, AND CHALLENGES 61
5.2.1 DRIVERS 61
5.2.1.1 Innovation of cloud storage enabling easy access to data 61
5.2.1.2 Evolution of AI and deep learning 62
5.2.1.3 Rise in content creation and creative applications 62
FIGURE 19 SYNTHETIC DATA TO ACCOUNT FOR MAJORITY OF DATA VOLUME BY 2030 63
5.2.2 RESTRAINTS 63
5.2.2.1 High costs associated with training data preparation 63
5.2.2.2 Issues related to bias and inaccurately generated output 64
FIGURE 20 ISSUES RELATED TO TRAINING DATA HIGHLIGHTED IN CHATGPT’S RESPONSES 64
5.2.2.3 Risks associated with data breaches and sensitive information leakage 65
5.2.3 OPPORTUNITIES 65
5.2.3.1 Increasing deployment of large language models 65
5.2.3.2 Growing interest of enterprises in commercializing synthetic images 66
5.2.3.3 Robust improvement in generative ML leading to human baseline performance 67
5.2.4 CHALLENGES 67
5.2.4.1 Concerns regarding misuse of generative AI for illegal activities 67
5.2.4.2 Quality of output generated by generative AI models 68
5.2.4.3 Computational complexity and technical challenges of generative AI 68
5.3 ETHICS AND IMPLICATIONS OF GENERATIVE AI 68
5.3.1 BIAS AND FAIRNESS 68
5.3.2 PRIVACY AND SECURITY 68
5.3.3 INTELLECTUAL PROPERTY 69
5.3.4 ACCOUNTABILITY AND RESPONSIBILITY 69
5.3.5 SOCIETAL AND ECONOMIC IMPACT 69
5.4 ADVENT OF GENERATIVE TECHNOLOGY 69
5.5 BRIEF HISTORY OF GENERATIVE AI 70
FIGURE 21 BRIEF HISTORY OF GENERATIVE AI 70
5.5.1 GENERATIVE AI ROADMAP UNTIL 2030 72
FIGURE 22 GENERATIVE AI ROADMAP UNTIL 2030 72
5.6 ECOSYSTEM ANALYSIS 74
FIGURE 23 GENERATIVE AI MARKET: ECOSYSTEM ANALYSIS 74
5.6.1 GENERATIVE AI TECHNOLOGY PROVIDERS 75
FIGURE 24 GENERATIVE AI MARKET: MAPPING, BY CATEGORY 75
5.6.2 GENERATIVE AI CLOUD PLATFORM PROVIDERS 76
5.6.3 GENERATIVE AI API AND AS-A-SERVICE PROVIDERS 77
5.6.4 GENERATIVE AI HARDWARE PROVIDERS 77
5.6.5 GENERATIVE AI END USERS 78
5.6.6 GENERATIVE AI REGULATORS 78
5.7 GENERATIVE AI TOOLS AND FRAMEWORK 79
5.7.1 TENSORFLOW 79
5.7.2 PYTORCH 79
5.7.3 KERAS 80
5.7.4 CAFFE 80
5.7.5 THEANO 80
5.7.6 MXNET 80
5.7.7 TORCH 80
5.7.8 HUGGING FACE 80

5.8 GENERATIVE AI TECHNIQUES AND METHODS 81
5.8.1 TEXT GENERATION AND LANGUAGE MODELING 81
5.8.1.1 Recurrent neural networks for text generation 81
5.8.1.2 Language modeling with transformers 81
5.8.1.3 Seq2Seq models for translation 82
5.8.2 IMAGE AND VIDEO GENERATION 82
5.8.2.1 Generative adversarial networks for image generation 82
5.8.2.2 Style transfer and image-to-image translation 82
5.8.2.3 Video generation with GANs 83
5.8.3 MUSIC AND AUDIO GENERATION 83
5.8.3.1 WaveNet and SampleRNN for audio generation 83
5.8.3.2 Music generation with LSTM networks 84
5.8.4 REINFORCEMENT LEARNING 84
5.8.4.1 Policy gradient methods 84
5.8.4.2 Actor-critic methods 84
5.9 GENERATIVE AI INVESTMENT LANDSCAPE 85
FIGURE 25 INVESTOR DEALS AND FUNDING IN GENERATIVE AI SOARED IN 2022 85
FIGURE 26 MOST VALUED GENERATIVE AI FIRMS IN 2022 (USD BILLION) 86
FIGURE 27 DISTRIBUTION OF GENERATIVE AI FUNDING, 2021–2022 86
5.10 CASE STUDY ANALYSIS 87
5.10.1 CASE STUDY 1: SPECTRUMLABS DEPLOYED GALILEO FOR FASTER DEVELOPMENT OF NEWER LANGUAGE MODELS 87
5.10.2 CASE STUDY 2: BESTSELLER REDUCED 50% CLASSROOM TIME WITH AI VIDEOS 87
5.10.3 CASE STUDY 3: GALILEO HELPED INVOLVE.AI IMPROVE CUSTOMER INTELLIGENCE ML MODEL ACCURACY BY 10% 88
5.10.4 CASE STUDY 4: VODAFONE ITALY RAISED LEAD CONVERSIONS BY 42% BY DEVELOPING CREATIVE CAMPAIGNS THROUGH GENERATIVE AI 88
5.10.5 CASE STUDY 5: WPP TRAINED 50,000 EMPLOYEES WITH AI VIDEOS 89
5.10.6 CASE STUDY 6: SWISS RE BANKED ON LUMEN5 FOR SOCIAL ENGAGEMENT 89
5.10.7 CASE STUDY 7: TELEPERFORMANCE TRAINS GLOBAL WORKFORCE 90
5.10.8 CASE STUDY 8: YABBLE USED GPT-3 TO DELIVER FAST, NUANCED INSIGHTS FROM CUSTOMER FEEDBACK 90
5.10.9 CASE STUDY 9: CISCO SCALED VIDEO CONTENT LOCALIZATION USING LUMEN5 91
5.10.10 CASE STUDY 10: GPT-3 HELPED WAYMARK CONSISTENTLY PRODUCE STRONGER AND MORE RELEVANT SCRIPTS COMPARED TO HUMAN-GENERATED CONTENT 91
5.10.11 CASE STUDY 11: SIEMENS DIGITALIZED ITS COMMUNICATIONS WITH LUMEN5 92
5.11 SUPPLY CHAIN ANALYSIS 93
FIGURE 28 GENERATIVE AI MARKET: SUPPLY CHAIN ANALYSIS 93
TABLE 6 GENERATIVE AI MARKET: SUPPLY CHAIN ANALYSIS 94
5.11.1 USE CASES, BY APPLICATION 95

5.12 REGULATORY LANDSCAPE 98
5.12.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 98
TABLE 7 NORTH AMERICA: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 98
TABLE 8 EUROPE: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 99
TABLE 9 ASIA PACIFIC: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 99
TABLE 10 MIDDLE EAST & AFRICA: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 100
TABLE 11 LATIN AMERICA: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 100
5.12.2 PAYMENT CARD INDUSTRY DATA SECURITY STANDARD 101
5.12.3 GRAMM-LEACH-BLILEY ACT 101
5.12.4 HEALTH INSURANCE PORTABILITY AND ACCOUNTABILITY ACT 101
5.12.5 GENERAL DATA PROTECTION REGULATION 102
5.12.6 PERSONAL INFORMATION PROTECTION AND ELECTRONIC DOCUMENTS ACT 102
5.12.7 INFORMATION SECURITY TECHNOLOGY - PERSONAL INFORMATION SECURITY SPECIFICATION GB/T 35273-2017 103
5.12.8 SECURE INDIA NATIONAL DIGITAL COMMUNICATIONS POLICY, 2018 103
5.12.9 GENERAL DATA PROTECTION LAW 103
5.12.10 LAW NO 13 OF 2016 ON PROTECTING PERSONAL DATA 104
5.12.11 NIST SPECIAL PUBLICATION 800-144 - GUIDELINES ON SECURITY AND PRIVACY IN PUBLIC CLOUD COMPUTING 104
5.13 PATENT ANALYSIS 105
5.13.1 METHODOLOGY 105
5.13.2 PATENTS FILED, BY DOCUMENT TYPE, 2019–2022 105
TABLE 12 PATENTS FILED, 2019–2022 105
5.13.3 INNOVATION AND PATENT APPLICATIONS 105
FIGURE 29 ANNUAL NUMBER OF PATENTS GRANTED, 2019–2022 105
5.13.4 TOP APPLICANTS 106
FIGURE 30 TOP 10 PATENT APPLICANTS, 2019–2022 106
5.14 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2023–2024 106
TABLE 13 GENERATIVE AI MARKET: DETAILED LIST OF CONFERENCES AND EVENTS 106
5.15 PRICING ANALYSIS 108
TABLE 14 AVERAGE SELLING PRICE ANALYSIS, BY OFFERING 109
5.16 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 110
TABLE 15 IMPACT OF EACH FORCE ON GENERATIVE AI MARKET 110
FIGURE 31 GENERATIVE AI MARKET: PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 111
5.16.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 111
5.16.2 THREAT OF SUBSTITUTES 112
5.16.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 112
5.16.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 112
5.16.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 112
5.17 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 113
5.17.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 113
FIGURE 32 INFLUENCE OF STAKEHOLDERS ON BUYING PROCESS FOR TOP THREE APPLICATIONS 113
TABLE 16 INFLUENCE OF STAKEHOLDERS ON BUYING PROCESS FOR TOP THREE APPLICATIONS 113
5.17.2 BUYING CRITERIA 114
FIGURE 33 KEY BUYING CRITERIA FOR TOP THREE APPLICATIONS 114
TABLE 17 KEY BUYING CRITERIA FOR TOP THREE APPLICATIONS 114
5.18 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING BUYERS/CLIENTS OF GENERATIVE AI MARKET 115
FIGURE 34 GENERATIVE AI MARKET: TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING BUYERS/CLIENTS 115
5.19 FUTURE OF GENERATIVE AI 115
5.19.1 ADVANCEMENTS IN TECHNIQUES AND METHODS 115
5.19.2 EMERGING APPLICATIONS AND INDUSTRIES 116
5.19.2.1 Business models across use cases 116
5.19.2.1.1 Generative AI Model-as-a-Service 116
5.19.2.1.2 Built-in-apps business model 117
5.19.2.1.3 Vertical integration business model 117
5.19.2.2 Generative tech's impact on web 3.0 and crypto 117
FIGURE 35 IMPACT OF GENERATIVE TECH ON WEB 3.0 117
6 GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING 119
6.1 INTRODUCTION 120
6.1.1 OFFERING: GENERATIVE AI MARKET DRIVERS 120
FIGURE 36 SERVICES SEGMENT TO REGISTER HIGHER CAGR DURING FORECAST PERIOD 121
TABLE 18 GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING, 2019–2022 (USD MILLION) 121
TABLE 19 GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING, 2023–2028 (USD MILLION) 121
6.2 SOFTWARE 122
TABLE 20 SOFTWARE: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 122
TABLE 21 SOFTWARE: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 122
6.2.1 GENERATIVE AI SOFTWARE, BY GENERATIVE MODEL 123
FIGURE 37 DEEP LEARNING SUB-SEGMENT TO HOLD LARGEST SHARE OF GENERATIVE AI MARKET FOR SOFTWARE IN 2023 123
TABLE 22 SOFTWARE: GENERATIVE AI MARKET, BY GENERATIVE MODEL, 2019–2022 (USD MILLION) 124
TABLE 23 SOFTWARE: GENERATIVE AI MARKET, BY GENERATIVE MODEL, 2023–2028 (USD MILLION) 124
6.2.1.1 Rule-based models 124
6.2.1.1.1 Rule-based models offer clear and interpretable approach to generative AI with explicit rules for data generation 124
TABLE 24 RULE-BASED MODELS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 125
TABLE 25 RULE-BASED MODELS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 125
6.2.1.1.1.1 Knowledge-based models 125
6.2.1.1.1.2 Script-based models 126
6.2.1.1.1.3 Expert systems 126
6.2.1.2 Statistical models 126
6.2.1.2.1 Statistical models provide powerful way to capture complex patterns in data and generate precise outputs 126
TABLE 26 STATISTICAL MODELS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 127
TABLE 27 STATISTICAL MODELS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 127
6.2.1.2.1.1 Markov models 127
6.2.1.2.1.2 Hidden Markov models 127
6.2.1.2.1.3 Gaussian mixture models 128
6.2.1.2.1.4 Conditional random fields 128
6.2.1.3 Deep learning models 128
6.2.1.3.1 Deep learning models excel at generative tasks requiring fine-grained details 128
TABLE 28 DEEP LEARNING MODELS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 129
TABLE 29 DEEP LEARNING MODELS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 129
6.2.1.3.1.1 Feedforward neural networks 129
6.2.1.3.1.2 Recurrent neural networks 129
6.2.1.3.1.3 Long short-term memory (LSTM) networks 130
6.2.1.3.1.4 Gated recurrent units (GRUs) 130
6.2.1.4 Generative adversarial networks (GANs) 130
6.2.1.4.1 Generative adversarial networks (GANs) provide unique approach to generative AI by training two competing neural networks to generate diverse data 130
TABLE 30 GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 131
TABLE 31 GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 131
6.2.1.4.1.1 Conditional generative adversarial networks (CGANs) 131
6.2.1.4.1.2 Style GANs 131
6.2.1.4.1.3 Cycle GANs 132
6.2.1.5 Autoencoders 132
6.2.1.5.1 Autoencoders used for generative tasks requiring new data points similar to original input 132
TABLE 32 AUTOENCODERS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 132
TABLE 33 AUTOENCODERS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 133
6.2.1.5.1.1 Denoising autoencoders 133
6.2.1.5.1.2 Variational autoencoders 133
6.2.1.6 Convolutional neural networks (CNNs) 133
6.2.1.6.1 Convolutional neural networks (CNNs) learn hierarchical features of image data to generate realistic images 133
TABLE 34 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 134
TABLE 35 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 134
6.2.1.6.1.1 Image-generating CNNs 134
6.2.1.6.1.2 Video-generating CNNs 135
6.2.1.7 Transformer models 135
6.2.1.7.1 Transformer models offer state-of-the-art performance and can generate coherent and contextually relevant text 135
TABLE 36 TRANSFORMER MODELS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 135
TABLE 37 TRANSFORMER MODELS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 136
6.2.1.7.1.1 Bidirectional encoder representations from transformers (BERTs) 136
6.2.1.7.1.2 Generative pre-trained transformer-1 (GPT-1) 136
6.2.1.7.1.3 Generative pre-trained transformer-2 (GPT-2) 136
6.2.1.7.1.4 Generative pre-trained transformer-3 (GPT-3) 137
6.2.1.7.1.5 Generative pre-trained transformer-4 (GPT-4) 137
6.2.1.7.1.6 Language model for dialogue applications (LAMBDAs) 138
6.2.1.7.1.7 Other transformer models 138
6.3 SERVICES 138
FIGURE 38 MANAGED SERVICES SEGMENT TO REGISTER HIGHER CAGR IN GENERATIVE AI MARKET FOR SERVICES DURING FORECAST PERIOD 139
TABLE 38 GENERATIVE AI MARKET, BY SERVICES, 2019–2022 (USD MILLION) 139
TABLE 39 GENERATIVE AI MARKET, BY SERVICES, 2023–2028 (USD MILLION) 139
TABLE 40 SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 140
TABLE 41 SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 140
6.3.1 PROFESSIONAL SERVICES 140
6.3.1.1 Professional services offer specialized expertise in generative AI to meet specific needs 140
FIGURE 39 TRAINING AND CONSULTING SUB-SEGMENT TO REGISTER HIGHEST CAGR DURING FORECAST PERIOD 141
TABLE 42 SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY PROFESSIONAL SERVICE, 2019–2022 (USD MILLION) 141
TABLE 43 SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY PROFESSIONAL SERVICE, 2023–2028 (USD MILLION) 141
TABLE 44 PROFESSIONAL SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 142
TABLE 45 PROFESSIONAL SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 142
6.3.1.1.1 Training and consulting services 142
TABLE 46 TRAINING AND CONSULTING SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 143
TABLE 47 TRAINING AND CONSULTING SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 143
6.3.1.1.2 System integration and implementation services 143
TABLE 48 SYSTEM INTEGRATION AND IMPLEMENTATION SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 144
TABLE 49 SYSTEM INTEGRATION AND IMPLEMENTATION SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 144
6.3.1.1.3 Support and maintenance services 144
TABLE 50 SUPPORT AND MAINTENANCE SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 145
TABLE 51 SUPPORT AND MAINTENANCE SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 145
6.3.2 MANAGED SERVICES 145
6.3.2.1 Managed services provide end-to-end management for generative AI helping businesses to focus on core competencies 145
TABLE 52 MANAGED SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 146
TABLE 53 MANAGED SERVICES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 146
7 GENERATIVE AI MARKET, BY APPLICATION 147
7.1 INTRODUCTION 148
7.1.1 APPLICATION: GENERATIVE AI MARKET DRIVERS 148
FIGURE 40 NATURAL LANGUAGE GENERATION SEGMENT TO ACCOUNT FOR LARGEST MARKET SHARE IN 2023 149
TABLE 54 GENERATIVE AI MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION) 150
TABLE 55 GENERATIVE AI MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION) 151
7.2 NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) 152
7.2.1 NLP-BASED APPLICATIONS IDEAL FOR LANGUAGE TRANSLATION, CONTENT GENERATION, AND TEXT SUMMARIZATION 152
TABLE 56 NATURAL LANGUAGE PROCESSING: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 152
TABLE 57 NATURAL LANGUAGE PROCESSING: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 152
7.2.1.1 Automated Content Creation 153
7.2.1.2 Product Description 153
7.2.1.3 Marketing Copy 153
7.2.1.4 Sentiment Analysis 153
7.2.1.5 Language Translation 153
7.3 ML-BASED PREDICTIVE MODELING 154
7.3.1 GENERATIVE AI IMPROVES PREDICTIVE MODELING BY GENERATING SYNTHETIC DATA POINTS TO AUGMENT EXISTING DATASETS 154
TABLE 58 ML-BASED PREDICTIVE MODELING: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 154
TABLE 59 ML-BASED PREDICTIVE MODELING: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 154
7.3.1.1 Predictive Analytics 154
7.3.1.2 Personalized Recommendations 155
7.3.1.3 Others 155
7.4 COMPUTER VISION 155
7.4.1 DEPLOYED TO GENERATE HIGH-QUALITY, REALISTIC IMAGES AND VIDEOS, VIRTUAL TRY-ONS, AND VIDEO PRODUCTION 155
TABLE 60 COMPUTER VISION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 156
TABLE 61 COMPUTER VISION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 156
7.4.1.1 Object Recognition 156
7.4.1.2 Image and Video Analysis 157
7.4.1.3 Surveillance 157
7.5 ROBOTICS AND AUTOMATION 158
7.5.1 GENERATIVE AI CAN ENABLE ROBOTS TO PERFORM TASKS IN COMPLEX ENVIRONMENTS BY GENERATING NEW, CONTEXTUALLY RELEVANT RESPONSES 158
TABLE 62 ROBOTICS AND AUTOMATION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 158
TABLE 63 ROBOTICS AND AUTOMATION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 159
7.5.1.1 Assembly Line Production 159
7.5.1.2 Material Handling 159
7.5.1.3 Others 160
7.6 SPEECH RECOGNITION 161
7.6.1 GENERATIVE AI CAN GENERATE HIGH-QUALITY, REALISTIC SPEECH THAT CAN IMPROVE RELIABILITY OF SPEECH RECOGNITION SYSTEMS 161
TABLE 64 SPEECH RECOGNITION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 161
TABLE 65 SPEECH RECOGNITION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 161
7.6.1.1 Speech-to-Text Conversion 162
7.6.1.2 Call Center Automation 162
7.6.1.3 Others 162
7.7 MUSIC AND ART GENERATION 163
7.7.1 CREATION OF ORIGINAL PIECES OF MUSIC AND ART BY BLENDING NEW FORMS OF CREATIVITY AND EXPRESSION 163
TABLE 66 MUSIC AND ART GENERATION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 163
TABLE 67 MUSIC AND ART GENERATION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 164
7.7.1.1 Automated Music Composition 164
7.7.1.2 Visual Art 164
7.7.1.3 Graphics Design 165
7.8 EDUCATION AND TRAINING 165
7.8.1 REALISTIC SIMULATIONS FOR TRAINING AND EDUCATION ENABLE LEARNERS TO PRACTICE IN SAFE AND CONTROLLED SETTINGS 165
TABLE 68 EDUCATION AND TRAINING: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 166
TABLE 69 EDUCATION AND TRAINING: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 166
7.9 FINANCE AND ACCOUNTING 166
7.9.1 FINANCIAL MODELS AND SIMULATIONS ALLOW BUSINESSES TO EXPLORE VARIOUS SCENARIOS AND MAKE INFORMED DECISIONS 166
TABLE 70 FINANCE AND ACCOUNTING: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 167
TABLE 71 FINANCE AND ACCOUNTING: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 167
7.9.1.1 Fraud detection and risk assessment 167
7.9.1.2 Investment analysis and financial forecasting 167
7.9.1.3 Compliance monitoring 167
7.10 LEGAL 168
7.10.1 GENERATIVE AI CAN AUTOMATE DOCUMENT GENERATION AND REVIEW, SAVING TIME AND INCREASING ACCURACY IN LEGAL PROCESSES 168
TABLE 72 LEGAL: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 168
TABLE 73 LEGAL: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 168
7.10.1.1 Contact analysis and review 168
7.10.1.2 Legal research and analysis 169
7.10.1.3 Automated document summarization 169
7.10.1.4 Others 169
7.11 CUSTOMER SERVICE AND SUPPORT 170
7.11.1 CONTEXTUALLY RELEVANT AND PERSONALIZED RESPONSES TO CUSTOMER INQUIRIES REDUCE WORKLOAD FOR SUPPORT TEAMS 170
TABLE 74 CUSTOMER SERVICE AND SUPPORT: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 170
TABLE 75 CUSTOMER SERVICE AND SUPPORT: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 170
7.11.1.1 Chatbots 170
7.11.1.2 Voice assistants 171
7.11.1.3 Automated ticket resolution 171
7.12 AUGMENTED REALITY (AR) AND VIRTUAL REALITY (VR) 171
7.12.1 GENERATIVE AI-POWERED AR/VR ENABLING NEW FORMS OF ENTERTAINMENT, TRAINING, AND COMMUNICATION 171
TABLE 76 AUGMENTED REALITY AND VIRTUAL REALITY: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 172
TABLE 77 AUGMENTED REALITY AND VIRTUAL REALITY: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 172
7.12.1.1 Virtual object creation 172
7.12.1.2 Virtual environment creation 173
7.12.1.3 Personalized avatar creation 173
7.12.1.4 Training and simulation 173
7.13 SYNTHETIC DATA GENERATION 174
7.13.1 SYNTHETIC DATA USED HEAVILY FOR VARIOUS TASKS LIKE TRAINING MACHINE LEARNING MODELS AND TESTING ALGORITHMS 174
TABLE 78 SYNTHETIC DATA GENERATION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 174
TABLE 79 SYNTHETIC DATA GENERATION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 174
7.13.1.1 Autonomous system training 175
7.13.1.2 Medical imaging 175
7.13.1.3 Cybersecurity 175
7.13.1.4 Product design 175
7.13.1.5 Precision agriculture 175
7.13.1.6 Environmental sustainability 176
7.14 VIDEO EDITING/GENERATION 176
7.14.1 HIGH-QUALITY, REALISTIC VIDEOS AND ANIMATIONS ALLOW FOR NEW FORMS OF STORYTELLING AND COMMUNICATION 176
TABLE 80 VIDEO EDITING/GENERATION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 176
TABLE 81 VIDEO EDITING/GENERATION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 177
7.14.1.1 Automated video editing 177
7.14.1.2 Virtual set design 177
7.14.1.3 Special effects and animation 177
7.15 3D MODELING AND RECONSTRUCTION 178
7.15.1 REALISTIC 3D MODELS AND RECONSTRUCTION OF MISSING DATA ENABLING APPLICATIONS LIKE VIRTUAL TRY-ONS AND PRODUCT DESIGN 178
TABLE 82 3D MODELING AND RECONSTRUCTION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 178
TABLE 83 3D MODELING AND RECONSTRUCTION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 178
7.15.1.1 Image and texture synthesis 178
7.15.1.2 2D to 3D model generation 179
7.15.1.3 3D model simulations 179
7.16 GAME DESIGN AND CHARACTER PRODUCTION 180
7.16.1 GENERATIVE AI CAN CREATE NOVEL AND ORIGINAL CHARACTERS AND GAME ELEMENTS, ENHANCING CREATIVITY AND DIVERSITY OF GAME DESIGN 180
TABLE 84 GAME DESIGN AND CHARACTER PRODUCTION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 180
TABLE 85 GAME DESIGN AND CHARACTER PRODUCTION: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 180
7.16.1.1 Procedural content generation 181
7.16.1.2 Non-player character generation 181

8 GENERATIVE AI MARKET, BY VERTICAL 182
8.1 INTRODUCTION 183
8.1.1 VERTICAL: GENERATIVE AI MARKET DRIVERS 183
FIGURE 41 MEDIA & ENTERTAINMENT SEGMENT TO GROW AT HIGHEST CAGR DURING FORECAST PERIOD 184
TABLE 86 GENERATIVE AI MARKET, BY VERTICAL, 2019–2022 (USD MILLION) 185
TABLE 87 GENERATIVE AI MARKET, BY VERTICAL, 2023–2028 (USD MILLION) 185
8.2 MEDIA & ENTERTAINMENT 186
8.2.1 EARLY ADOPTER OF GENERATIVE AI DISRUPTION WAVE 186
8.2.2 MEDIA & ENTERTAINMENT: GENERATIVE AI USE CASES 187
FIGURE 42 MEDIA & ENTERTAINMENT: GENERATIVE AI USE CASES 187
TABLE 88 MEDIA & ENTERTAINMENT: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 188
TABLE 89 MEDIA & ENTERTAINMENT: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 188
8.2.2.1 Gaming 188
8.2.2.2 Publishing agencies 189
8.2.2.3 Print & electronic media 189
8.2.2.4 Other media & entertainment applications 190
8.3 TRANSPORTATION & LOGISTICS 190
8.3.1 ROUTE OPTIMIZATION AND TRAFFIC PLANNING THROUGH GENERATIVE TECH TO ATTAIN EFFICIENCY 190
8.3.2 TRANSPORTATION & LOGISTICS: GENERATIVE AI USE CASES 191
FIGURE 43 TRANSPORTATION & LOGISTICS: GENERATIVE AI USE CASES 191
TABLE 90 TRANSPORTATION & LOGISTICS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 192
TABLE 91 TRANSPORTATION & LOGISTICS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 192
8.3.2.1 Air 192
8.3.2.2 Road 193
8.3.2.3 Rail 193
8.3.2.4 Maritime 193
8.3.2.5 Third-party logistics (3PL) 194
8.4 MANUFACTURING 194
8.4.1 GENERATIVE AI TO IMPROVE PROTOTYPE DESIGN AND CAPACITY PLANNING IN SMART FACTORIES 194
8.4.2 MANUFACTURING: GENERATIVE AI USE CASES 195
FIGURE 44 MANUFACTURING: GENERATIVE AI USE CASES 195
TABLE 92 MANUFACTURING: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 196
TABLE 93 MANUFACTURING: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 196
8.4.2.1 Discrete manufacturing 196
8.4.2.2 Process manufacturing 197
8.5 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES 197
8.5.1 ENTERPRISES RAPIDLY SHIFTING TO SYNTHETICALLY CREATED DATA TO MITIGATE RISKS ASSOCIATED WITH DATA PRIVACY 197
8.5.2 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES: GENERATIVE AI USE CASES 198
FIGURE 45 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES: GENERATIVE AI USE CASES 198
TABLE 94 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 199
TABLE 95 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 199
8.5.2.1 Healthcare institutes 199
8.5.2.2 Healthcare device manufacturing 200
8.5.2.3 Pharmaceuticals & life sciences 200
8.5.2.4 Medical research 201
8.6 IT & ITES 201
8.6.1 INCREASE IN CYBERSECURITY AND MINIMIZED COSTS IN BUSINESS FUNCTIONS BY IMPLEMENTING GENERATIVE AI SOLUTIONS 201
8.6.2 IT & ITES: GENERATIVE AI USE CASES 202
FIGURE 46 IT & ITES: GENERATIVE AI USE CASES 202
TABLE 96 IT & ITES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 202
TABLE 97 IT & ITES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 203
8.7 CONSTRUCTION & REAL ESTATE 203
8.7.1 INTEGRATION OF GENERATIVE AI TOOLS TO HELP REAL ESTATE FIRMS ATTRACT AND RETAIN TENANTS 203
8.7.2 CONSTRUCTION & REAL ESTATE: GENERATIVE AI USE CASES 204
FIGURE 47 CONSTRUCTION & REAL ESTATE: GENERATIVE AI USE CASES 204
TABLE 98 CONSTRUCTION & REAL ESTATE: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 205
TABLE 99 CONSTRUCTION & REAL ESTATE: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 205
8.8 BFSI 205
8.8.1 GENERATIVE AI SOLUTIONS HELP BFSI SECTOR REDUCE FRAUD, LEVERAGE INTELLIGENT, CUSTOMER-FOCUSED MARKETING 205
8.8.2 BFSI: GENERATIVE AI USE CASES 206
FIGURE 48 BFSI: GENERATIVE AI USE CASES 206
TABLE 100 BFSI: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 207
TABLE 101 BFSI: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 207
8.8.2.1 Banking 207
8.8.2.2 Financial services & fintech 207
8.8.2.3 Insurance 208
8.9 ENERGY & UTILITIES 208
8.9.1 GENERATIVE AI TOOLS IDENTIFY LIKELIHOOD OF OUTAGES AND OFFER QUALITY SERVICES TO RETAIN EXISTING CUSTOMERS 208
8.9.2 ENERGY & UTILITIES: GENERATIVE AI USE CASES 209
FIGURE 49 ENERGY & UTILITIES: GENERATIVE AI USE CASES 209
TABLE 102 ENERGY & UTILITIES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 209
TABLE 103 ENERGY & UTILITIES: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 210
8.9.2.1 Oil & gas 210
8.9.2.2 Utilities 210
8.9.2.3 Mining 211
8.10 RETAIL & E-COMMERCE 211
8.10.1 GENERATIVE AI TOOLS HELP RETAIL SECTOR OPTIMIZE INVENTORY PLANNING WHILE REDUCING SHELF SHRINKAGE 211
8.10.2 RETAIL & E-COMMERCE: GENERATIVE AI USE CASES 212
FIGURE 50 RETAIL & E-COMMERCE: GENERATIVE AI USE CASES 212
TABLE 104 RETAIL & E-COMMERCE: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 212
TABLE 105 RETAIL & E-COMMERCE: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 213
8.11 GOVERNMENT & DEFENSE 213
8.11.1 LEVERAGING GENERATIVE AI TOOLS FOR THREAT DETECTION AND ENHANCING SURVEILLANCE 213
8.11.2 GOVERNMENT & DEFENSE: GENERATIVE AI USE CASES 214
FIGURE 51 GOVERNMENT & DEFENSE: GENERATIVE AI USE CASES 214
TABLE 106 GOVERNMENT & DEFENSE: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 215
TABLE 107 GOVERNMENT & DEFENSE: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 215
8.11.2.1 Public sector 215
8.11.2.2 Military & defense 216
8.12 OTHER VERTICALS 216
8.12.1 TELECOM SECTOR LEVERAGING GENERATIVE AI TOOLS TO OPTIMIZE NETWORK OPERATIONS AND CUSTOMER SERVICES 216
TABLE 108 OTHER VERTICALS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 217
TABLE 109 OTHER VERTICALS: GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 217
9 GENERATIVE AI MARKET, BY REGION 218
9.1 INTRODUCTION 219
FIGURE 52 ASIA PACIFIC GENERATIVE AI MARKET TO REGISTER HIGHEST CAGR DURING FORECAST PERIOD 219
FIGURE 53 INDIA TO REGISTER HIGHEST CAGR IN GENERATIVE AI MARKET DURING FORECAST PERIOD 220
TABLE 110 GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 220
TABLE 111 GENERATIVE AI MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 220
9.2 NORTH AMERICA 221
9.2.1 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET DRIVERS 221
9.2.2 NORTH AMERICA: RECESSION IMPACT 221
FIGURE 54 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET SNAPSHOT 222
TABLE 112 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING, 2019–2022 (USD MILLION) 222
TABLE 113 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING, 2023–2028 (USD MILLION) 223
TABLE 114 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY SOFTWARE, 2019–2022 (USD MILLION) 223
TABLE 115 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY SOFTWARE, 2023–2028 (USD MILLION) 223
TABLE 116 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY SERVICE, 2019–2022 (USD MILLION) 224
TABLE 117 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY SERVICE, 2023–2028 (USD MILLION) 224
TABLE 118 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY PROFESSIONAL SERVICE, 2019–2022 (USD MILLION) 224
TABLE 119 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY PROFESSIONAL SERVICE, 2023–2028 (USD MILLION) 224
TABLE 120 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION) 225
TABLE 121 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION) 226
TABLE 122 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY VERTICAL, 2019–2022 (USD MILLION) 226
TABLE 123 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY VERTICAL, 2023–2028 (USD MILLION) 227
TABLE 124 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 227
TABLE 125 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI MARKET, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 227
9.2.3 US 228
9.2.3.1 Rising demand for generative AI majorly contributing to US revenue 228
TABLE 126 US: GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING, 2019–2022 (USD MILLION) 228
TABLE 127 US: GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING, 2023–2028 (USD MILLION) 228
9.2.4 CANADA 229
9.2.4.1 Growing adoption of generative AI solutions by enterprises 229
TABLE 128 CANADA: GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING, 2019–2022 (USD MILLION) 229
TABLE 129 CANADA: GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING, 2023–2028 (USD MILLION) 229

※参考情報 ジェネレーティブAIとは、データを基に新しいコンテンツを生成する人工知能の一種です。この技術は、テキスト、画像、音声、動画など多様な形式のコンテンツを創出する能力を持っています。従来のAIが特定のタスクを遂行する「判別型AI」とは異なり、ジェネレーティブAIは新しい情報を生成することに特化しています。その背景には、深層学習や自己教師あり学習の進展があります。これにより、AIは膨大なデータからパターンを学習し、創造的な成果物を生み出すことが可能になりました。 ジェネレーティブAIの主な種類には、テキスト生成モデル、画像生成モデル、音声生成モデルなどがあります。テキスト生成モデルとしては、OpenAIが開発したGPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズが有名です。これらのモデルは、大量のテキストデータを学習し、文脈に応じた自然な文章を生成することができます。また、画像生成モデルには、OpenAIのDALL-Eや、GoogleのImagenなどがあり、ユーザーが入力したテキストをもとに独自の画像を生成します。さらに、音声生成の分野では、WaveNetやTacotronなどの技術があり、リアルな音声合成を実現しています。 用途としては、コンテンツ制作、教育、エンターテインメントなど多岐に渡ります。例えば、企業がマーケティング用のキャッチコピーや記事を生成するためにテキスト生成AIを利用するケースが増えています。また、映画やゲームの制作においては、ストーリーの脚本やキャラクターのデザインにAIを組み合わせることで、クリエイティブなプロセスが加速されています。教育関連では、学習教材の自動生成や、個別にカスタマイズされた学習プランの提案などに応用されています。 ジェネレーティブAI技術は、その利便性から急速に普及していますが、一方で倫理的な課題や問題点も指摘されています。例えば、著作権侵害やフェイクニュースの生成といったリスクが存在します。不正確な情報や誤解を招く内容が生成される可能性があるため、これらの問題に対処するための取り組みが必要です。また、AIが生成したコンテンツが人間の創造性や独自性を脅かすのではないかという懸念もあります。 関連技術には、マシンラーニングや深層学習があります。特に、生成的敵対ネットワーク（GAN：Generative Adversarial Network）という技術は、生成と判別の二つのネットワークが競い合うことで高品質なデータを生成する仕組みです。このような技術の進展が、ジェネレーティブAIの進化を支えています。また、自然言語処理（NLP）やコンピュータービジョンといった分野も密接に関連しています。これらの技術を駆使することで、より精度の高い生成が可能となり、新たな応用が期待されています。 今後、ジェネレーティブAIはますます進化し、多くの分野での利用が進むと予想されます。技術の発展に伴い、教育、ヘルスケア、ビジネスなどの多様な領域で、ますます重要な役割を果たすことでしょう。しかし、それに伴う倫理的課題への対策も同時に進める必要があります。ジェネレーティブAIが社会に与える影響を正しく理解し、責任ある活用が求められているのです。

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