1. 方法論と範囲
1.1. 調査方法
1.2. 調査目的と調査範囲
2. 定義と概要
3. エグゼクティブ・サマリー
3.1. コンポーネント別スニペット
3.2. 技術別スニペット
3.3. モデル別スニペット
3.4. アプリケーション別スニペット
3.5. エンドユーザー別スニペット
3.6. 地域別スニペット
4. ダイナミクス
4.1. 影響要因
4.1.1. 推進要因
4.1.1.1. 医療におけるジェネレーティブAIの人気の高まり
4.1.1.2. 政府のイニシアチブの高まり
4.1.1.3. AI導入の高まり
4.1.1.4. 仮想世界の需要の高まり
4.1.2. 阻害要因
4.1.2.1. データの制限と法的懸念
4.1.2.2. 熟練したリソースと規制の要件
4.1.3. 機会
4.1.4. 影響分析
5. 産業分析
5.1. ポーターのファイブフォース分析
5.2. サプライチェーン分析
5.3. 価格分析
5.4. 規制分析
6. COVID-19の分析
6.1. COVID-19の分析
6.1.1. COVID以前のシナリオ
6.1.2. COVID中のシナリオ
6.1.3. COVID後のシナリオ
6.2. COVID中の価格ダイナミクス-19
6.3. 需給スペクトラム
6.4. パンデミック時の市場に関連する政府の取り組み
6.5. メーカーの戦略的取り組み
6.6. 結論
7. コンポーネント別
7.1. はじめに
7.1.1. 市場規模分析と前年比成長率分析(%), コンポーネント別
7.1.2. 市場魅力度指数(コンポーネント別
7.2. ソフトウェア*市場
7.2.1. はじめに
7.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
7.3. サービス
8. 技術別
8.1. 導入
8.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), 技術別
8.1.2. 市場魅力度指数、技術別
8.2. 生成的逆数ネットワーク(GAN)*。
8.2.1. はじめに
8.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
8.3. 変圧器
8.4. 変分オートエンコーダ
8.5. 拡散ネットワーク
9. モデル別
9.1. はじめに
9.1.1. モデル別市場規模分析および前年比成長率分析(%)
9.1.2. 市場魅力度指数(モデル別
9.2. 大規模言語モデル
9.2.1. はじめに
9.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
9.3. 画像・映像生成モデル
9.4. マルチモーダル生成モデル
9.5. その他
10. アプリケーション別
10.1. 導入
10.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), アプリケーション別
10.1.2. 市場魅力度指数、用途別
10.2. コンピュータビジョン
10.2.1. はじめに
10.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
10.3. 自然言語処理(NLP)
10.4. ロボティクスと自動化
10.5. コンテンツ生成
10.6. チャットボットとインテリジェント・バーチャル・アシスタント
10.7. 予測分析
10.8. その他
11. エンドユーザー別
11.1. はじめに
11.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), エンドユーザー別
11.1.2. 市場魅力度指数、エンドユーザー別
11.2. メディア&エンターテインメント*市場
11.2.1. 序論
11.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
11.3. BFSI
11.4. IT・通信
11.5. 自動車・運輸
11.6. ヘルスケア
11.7. ゲーム
11.8. その他
12. 地域別
12.1. はじめに
12.1.1. 地域別市場規模分析および前年比成長率分析(%)
12.1.2. 市場魅力度指数、地域別
12.2. 北米
12.2.1. 序論
12.2.2. 主な地域別ダイナミクス
12.2.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), コンポーネント別
12.2.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、技術別
12.2.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、モデル別
12.2.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
12.2.7. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、エンドユーザー別
12.2.8. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
12.2.8.1. 米国
12.2.8.2. カナダ
12.2.8.3. メキシコ
12.3. ヨーロッパ
12.3.1. はじめに
12.3.2. 主な地域別ダイナミクス
12.3.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), コンポーネント別
12.3.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、技術別
12.3.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、モデル別
12.3.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
12.3.7. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、エンドユーザー別
12.3.8. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
12.3.8.1. ドイツ
12.3.8.2. イギリス
12.3.8.3. フランス
12.3.8.4. イタリア
12.3.8.5. ロシア
12.3.8.6. その他のヨーロッパ
12.4. 南米
12.4.1. はじめに
12.4.2. 主な地域別ダイナミクス
12.4.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), コンポーネント別
12.4.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、技術別
12.4.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、モデル別
12.4.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
12.4.7. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、エンドユーザー別
12.4.8. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
12.4.8.1. ブラジル
12.4.8.2. アルゼンチン
12.4.8.3. その他の南米諸国
12.5. アジア太平洋
12.5.1. はじめに
12.5.2. 主な地域別ダイナミクス
12.5.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), コンポーネント別
12.5.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%), 技術別
12.5.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、モデル別
12.5.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
12.5.7. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、エンドユーザー別
12.5.8. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
12.5.8.1. 中国
12.5.8.2. インド
12.5.8.3. 日本
12.5.8.4. オーストラリア
12.5.8.5. その他のアジア太平洋地域
12.6. 中東・アフリカ
12.6.1. 序論
12.6.2. 主な地域別ダイナミクス
12.6.3. 市場規模分析および前年比成長率分析(%), コンポーネント別
12.6.4. 市場規模分析とYoY成長率分析(%)、技術別
12.6.5. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、モデル別
12.6.6. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、用途別
12.6.7. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、エンドユーザー別
13. 競合情勢
13.1. 競争シナリオ
13.2. 市場ポジショニング/シェア分析
13.3. M&A分析
14. 企業プロフィール
14.1. アドビ
14.1.1. 会社概要
14.1.2. 製品ポートフォリオと説明
14.1.3. 財務概要
14.1.4. 最近の動向
14.2. アマゾン・ウェブ・サービス
14.3. Genie AI Ltd.
14.4. グーグル合同会社
14.5. IBMコーポレーション
14.6. マイクロソフト
14.7. 株式会社MOSTLY AI
14.8. Rephrase.ai
14.9. シンセシア
14.10. Speechify
15. 付録
15.1. 会社概要とサービス
15.2. お問い合わせ
| ※参考情報 ジェネレーティブAIとは、データを学習し、その学習結果を基に新たなコンテンツを生成する人工知能の一種です。これらのAIは、テキスト、画像、音楽、動画など、さまざまな形式のデジタルコンテンツを創出することができます。ジェネレーティブAIは、従来のAIとは異なり、与えられたデータセットを基に新しいアイデアや作品を生み出すことに重点を置いています。 ジェネレーティブAIの種類には、主に生成的敵対ネットワーク(GAN)、変分オートエンコーダ(VAE)、トランスフォーマー系モデル(例:GPTシリーズ)などがあります。GANは、生成モデルと判別モデルの二つのニューラルネットワークを組み合わせて、リアルなデータに似た新しいデータを生成します。VAEは、データの潜在変数を学習し、それを用いて新たなデータを生成します。トランスフォーマー系モデルは、言語や画像認識に特化したアーキテクチャであり、大規模なデータセットから学習を行うことで、文章や対話を生成する能力に優れています。 ジェネレーティブAIの用途は多岐に渡ります。テキスト生成の分野では、記事やブログ投稿、ストーリーの作成、対話システムの構築などがあり、多くの企業がカスタマーサポートやコンテンツ制作に応用しています。画像生成では、アート作品や商品のデザイン、合成画像の作成などが行われています。特に、DALL-EやMidjourneyなどのAIが注目を集めており、ユーザーが簡単なテキスト入力を行うことで、斬新な画像を自動で生成することが可能です。 音楽創作でも、AIが作曲を手助けする場面があります。AIは、特定のスタイルやジャンルに基づいて、オリジナルのメロディを生成することができ、音楽制作において新しいインスピレーション源となっています。さらに、動画生成の技術も進化しており、自動アニメーションや深層偽造(ディープフェイク)といった分野での応用が見られます。 ジェネレーティブAIに関連する技術にも触れておくべきです。デープラーニングは、ジェネレーティブAIの中核技術であり、多層ニューラルネットワークを用いた学習手法が進化し、より複雑なデータのパターンを捉えることが可能となりました。自然言語処理(NLP)技術を活用することで、テキスト生成の精度が向上し、文脈を理解したコンテンツ作成が容易になっています。 また、大規模なデータセットを効率的に処理するためのビッグデータ技術も重要です。大量のデータを活用することで、AIはより高品質な生成物を生み出すことができます。さらに、クラウドコンピューティングの発展により、AIモデルを大規模に運用するための環境が整い、多くの企業や個人が参加できるエコシステムが形成されています。 ジェネレーティブAIは、その生成能力により、創造性やイノベーションを促進する一方で、倫理的な側面にも注意が必要です。たとえば、偽情報の拡散や著作権の問題、プライバシーの侵害などが懸念されています。そのため、企業や研究者は、責任ある使用方法と適切なガイドラインの確立に向けて努力しています。 全体として、ジェネレーティブAIは今後の技術革新を牽引する重要な要素であり、さまざまな分野での活用が期待されています。新しいアイデアや製品を生み出す力を持つ一方で、倫理的かつ責任ある利用が求められる時代に突入しています。未来には、ジェネレーティブAIがどのように社会に影響を及ぼすのか、非常に興味深い展開が待たれています。 |
*** ジェネレーティブAIの世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***
・ジェネレーティブAIの世界市場規模は?
→DataM Intelligence社は2022年のジェネレーティブAIの世界市場規模を111億米ドルと推定しています。
・ジェネレーティブAIの世界市場予測は?
→DataM Intelligence社は2030年のジェネレーティブAIの世界市場規模を526億米ドルと予測しています。
・ジェネレーティブAI市場の成長率は?
→DataM Intelligence社はジェネレーティブAIの世界市場が2023年~2030年に年平均0.357成長すると展望しています。
・世界のジェネレーティブAI市場における主要プレイヤーは?
→「Adobe Inc., Amazon Web Services, Inc., Genie AI Ltd., Google LLC, IBM Corporation, Microsoft Corporation, MOSTLY AI Inc., Rephrase.ai, Synthesia and Speechify. ...」をジェネレーティブAI市場のグローバル主要プレイヤーとして判断しています。
※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、最終レポートの情報と少し異なる場合があります。
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