目次
第1章 エグゼクティブサマリー
市場範囲
市場概要
AI企業投資動向
テーマと重点領域
公的資金とイニシアチブ
結論
第2章 AI企業投資動向
概要
AI投資の主要推進要因
AIインフラ
人材とエコシステム開発
政策・規制・政府支援
企業投資動向
民間AI投資
合併・買収（M&A）
第3章 AIベンチャーキャピタルとスタートアップ
世界のAIベンチャーキャピタル（VC）
スタートアップ活動
米国
中国
欧州
主なポイント
第4章 投資テーマと重点分野
概要
生成AI
AIインフラ
エネルギーインフラ
データ管理・処理
垂直型AIアプリケーション
医療・ヘルスケア
自動運転車
防衛
大型案件分析
将来の投資見通し
第5章 公的資金とイニシアチブ
地域・国別AI公的投資戦略と動向
北米
欧州
アジア太平洋
中東
官民連携モデル
ソブリンAI
第6章 産業別AI投資パターン
概要
医療
銀行・金融サービス
物流・サプライチェーン
自動車
通信
小売
その他
第7章 投資家の洞察と戦略的提言
主なポイント
投資家向け戦略的提言
第8章 付録
情報源
略語一覧
表1：ChatGPTの評価額の推移（2019-2025年）
表2：世界の企業によるAI投資活動の年間動向
表3：国・地域別AI民間投資の年間シェア（2020-2024年）
表4：AI業界における最近のM&A活動（2024年および2025年）
表5：AI業界におけるリバース・アクワイアの現実事例（2024年および2025年）
表6：主要高評価純粋AIスタートアップ企業（2025年6月時点）
表7：2024年AIスタートアップ上位10都市
表8：中国における選定高評価AIスタートアップ
表9：欧州における選定高評価AIスタートアップ
表10：AIインフラ支援のための主要エネルギーインフラプロジェクトと提携
表11：2025年医療AI企業への主要投資
表12：自動運転車企業への主要投資、2024年および2025年
表13：選定された高評価防衛AIスタートアップ
表14：主要AIスタートアップ資金調達案件/ラウンド、2025年
表15：2024年の注目AIスタートアップ資金調達案件/ラウンド
表16：米国連邦予算における機能別（PCA）カテゴリー別研究開発費およびAI資金総額（2023年度～2025年度）
表17：本報告書の情報源
表18：略語一覧
図一覧
図1：投資活動別グローバル企業AI投資額（年次）、2018-2024年
図2：投資活動別グローバル企業AI投資シェア（年次）、2020-2024年
図3：グローバル民間AI投資額、2015-2024年
図4：国・地域別AI民間投資額（2015-2024年）
図5：国・地域別AI年間民間投資額シェア（2020-2024年）
図6：国別AI民間投資累計額（2013-2024年）
図7：国別AI民間投資額（2024年）
図8：AI産業におけるM&A戦略目標
図9：世界のAIベンチャーキャピタル投資動向（2017～2024年）
図10：国別AIベンチャーキャピタル投資シェア（2024年）
図11：欧州トップ10国（AIベンチャーキャピタル資金調達額、2024年）
図12：AI分野で最も活発なグローバル投資家（2024年）
図13：主要国・地域別新規資金調達AI企業数（2019-2024年）
図14：新規資金調達AI企業、国別、2013–2024年
図15：AI分野別グローバル年間民間投資額、2023年および2024年
図16：生成AI分野におけるグローバル民間投資額、2019–2024年
図17：生成AIベンチャーキャピタル資金調達額上位10カ国（2019年以降）
図18：主要国におけるAI関連契約の公的支出（2013年～2023年）
図19：米国連邦政府IT研究開発費およびAI資金総額（非機密扱い）、2021会計年度～2025会計年度
図20：AI関連契約への公的支出における米国市場シェア（資金提供機関別、2013年～2023年）
図21：AI関連契約への公的支出における欧州シェア（資金提供機関別、2013年～2023年）
Table of Contents
Chapter 1 Executive Summary
Market Scope
Market Summary
AI Corporate Investment Trends
Themes and Focus Areas
Public Funding and Initiatives
Conclusion
Chapter 2 AI Corporate Investment Trends
Overview
Key Enablers of AI Investment
AI Infrastructure
Talent and Ecosystem Development
Policy, Regulation and Government Support
Corporate Investment Trends
Private AI Investments
Mergers and Acquisitions (M&A)
Chapter 3 AI Venture Capital and Startups
Global AI Venture Capital (VC)
Startup Activity
The U.S.
China
Europe
Key Takeaways
Chapter 4 Investment Themes and Focus Areas
Overview
Generative AI
AI Infrastructure
Energy Infrastructure
Data Management and Processing
Vertical AI Applications
Medical and Healthcare
Autonomous Vehicles
Defense
Mega-Deal Analysis
Future Investment Outlook
Chapter 5 Public Funding and Initiatives
Public Investment Strategies and Trends in AI by Region/Country
North America
Europe
Asia-Pacific
The Middle East
Public-Private Partnership Model
Sovereign AI
Chapter 6 AI Investment Patterns Across Industries
Overview
Healthcare
Banking and Financial Services
Logistics and Supply Chain
Automotive
Telecom
Retail
Others
Chapter 7 Investors' Insights and Strategic Recommendations
Key Takeaways
Strategic Recommendations for Investors
Chapter 8 Appendix
Information Sources
Abbreviations
| ※参考情報 「AI Investment Trends & Spending Outlook」は、人工知能（AI）分野における投資の動向と支出の将来的な見通しを指す産業用語です。これは、企業や政府、ベンチャーキャピタルなどが、AI技術の研究開発、導入、および関連インフラストラクチャに対して、どのようなペースで、どのような領域に資金を投入しているか、そして今後投入していくかを分析・予測するものです。この outlook は、技術の成熟度、市場の需要、マクロ経済の状況、規制環境など、複数の要因に基づいて策定されます。 定義としては、AI関連の資本支出（CapEx）および運営支出（OpEx）の現状と予測値を示す包括的な分析報告書またはデータセットと捉えられます。CapExには、データセンター、高性能コンピューティングハードウェア、専用AIチップ（NPU/GPUなど）への投資が含まれ、OpExには、AIソフトウェアライセンス、クラウドベースのAIサービス利用料、AI人材の採用・育成コストなどが含まれます。このトレンドと見通しを把握することは、AI関連企業の経営戦略、投資家の意思決定、政策立案者による技術振興策の策定において極めて重要となります。 種類としては、分析の切り口によって多様に分類されます。地理的分類では、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋地域などの地域ごとの投資規模や成長率が分析されます。産業分類では、金融サービス、ヘルスケア、製造業、小売業、IT・通信業など、各産業がAIにどれだけ支出しているか、またどのようなAI技術（例：自然言語処理、コンピュータービジョン、機械学習プラットフォーム）に焦点を当てているかが示されます。また、技術スタック分類として、ハードウェア、ソフトウェア、サービス（コンサルティングやシステムインテグレーション）の各レイヤーにおける支出の内訳と成長予測も重要な要素です。短期的なトレンド（例：今後12ヶ月）と長期的な見通し（例：今後5年間）という時間軸での分類も一般的です。 用途としては、このトレンドと見通し情報は、多岐にわたります。AI技術プロバイダーは、市場の成長分野を特定し、製品開発の優先順位を決定するためにこれを利用します。例えば、ヘルスケア分野でのコンピュータービジョンへの支出が急増しているという見通しがあれば、その分野に特化したソリューション開発を強化します。投資家は、成長が期待されるセクターや企業を選定するための基礎データとして活用し、投資リスクの評価にも役立てます。AI技術を採用しようとしている一般企業にとっては、自社の競合他社がどの程度AIに投資しているかをベンチマークし、自社のデジタルトランスフォーメーション（DX）戦略を立案する上での参考資料となります。政府や規制当局は、国家の技術競争力を維持・向上させるための研究開発予算の配分や、技術標準化の推進、倫理的なガイドライン策定の根拠として利用します。 関連技術としては、AIそのものを取り巻くエコシステム全体が挙げられます。特に、投資トレンドに大きな影響を与える技術には、生成AI（Generative AI）があり、これに関連する大規模言語モデル（LLM）や大規模マルチモーダルモデルの開発と運用への支出が現在、顕著に増加しています。また、AI処理を効率化するための先端半導体技術（GPU、ASIC、FPGAなど）、クラウドコンピューティングインフラストラクチャ（特にハイパースケーラーのAI特化型クラウドサービス）、そしてAIモデルの継続的な開発・運用を可能にするMLOps（Machine Learning Operations）ツールやプラットフォームも、投資の重要な焦点です。さらに、プライバシー保護とセキュリティを確保するためのフェデレーテッドラーニングや差分プライバシーなどの技術も、規制の厳格化に伴い、投資の対象となっています。これらの関連技術への支出が、全体のAI投資トレンドを形成し、Spending Outlookを左右する主要因となっているのです。市場は、AIのコモディティ化が進む一方で、特定の産業課題を解決するための垂直統合型ソリューションへの投資が増加する傾向にあり、今後もこの分野の投資動向は、グローバル経済におけるイノベーションの方向性を決定づける重要な指標であり続けるでしょう。 |
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