1 はじめに 34
1.1 研究目的 34
1.2 市場定義 34
1.2.1 対象範囲と除外範囲 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 対象地域 37
1. 3.3 対象期間 37
1.4 対象通貨 38
表1 米ドル為替レート（2019年～2022年） 38
1.5 ステークホルダー 38
2 研究方法論 39
2.1 研究データ 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 データトライアングレーション 42
図2 データ三角測量 42
2.3 市場規模推定 43
図3 生成AI市場：トップダウンおよび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 市場規模推定方法論 – 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 市場規模推定方法論 – アプローチ2、ボトムアップ（供給側）： 生成AI市場の全ソリューション/サービスからの総収益 45
図6 市場規模推定手法 – アプローチ3、ボトムアップ（供給側）：生成AI市場の全ソリューション/サービスからの総収益 46
図7 市場規模推定手法 – アプローチ4、ボトムアップ（需要側）：生成AI支出全体に占める生成AIの割合 46
2.4 市場予測 47
表3 要因分析 47

2.5 調査の前提条件 48
2.6 調査の限界 50
2.7 不況の影響が生成AI市場に与える示唆 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年～2022年（百万米ドル、前年比％） 54
表5 グローバル生成AI市場規模と成長率、2023–2028年（百万米ドル、前年比％） 54
図8 2023年にソフトウェアセグメントが最大の市場規模を占める見込み 54
図9 2023年にプロフェッショナルサービスが主要な市場シェアを占める見込み 55
図10 2023年にトレーニングおよびコンサルティングサービスが市場を支配する見込み 55
図11 2023年に自然言語生成セグメントが最大の市場規模を占める見込み 56
図12 メディア・エンターテインメント分野が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 生成AI市場におけるプレイヤーにとっての魅力的な機会 58
図14 大規模言語モデルの人気上昇と深層学習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 予測期間中に合成データ生成セグメントが最も高い成長率を記録 58
4.3 北米：提供形態別・業種別生成AI市場 59
図16 2023年北米市場でソフトウェアとメディア・エンターテインメントが最大シェアを占める見込み 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見込み 59
5 市場概要と業界動向 60
5.1 はじめに 60
5.2 市場動向 60
図18 生成AI市場：推進要因、抑制要因、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と深層学習の進化 62
5.2.1.3 コンテンツ制作と創造的アプリケーションの増加 62
図19 2030年までにデータ量の大半を占める合成データ 63
5.2.2 制約要因 63
5.2.2.1 トレーニングデータ準備に伴う高コスト 63
5.2. 2.2 バイアスおよび不正確な生成出力に関連する課題 64
図20 CHATGPTの応答で強調されたトレーニングデータ関連の課題 64
5.2.2.3 データ侵害および機密情報漏洩に関連するリスク 65
5.2.3 機会 65
5.2.3.1 大規模言語モデルの展開増加 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 生成型機械学習の著しい進歩による人間のベースライン性能への到達 67
5.2.4 課題 67
5.2.4.1 違法活動への生成AI悪用に関する懸念 67
5.2.4.2 生成AIモデルが生成する出力の品質 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・経済的影響 69
5.4 生成技術の登場 69
5.5 生成AIの簡単な歴史 70
図21 生成AIの簡単な歴史 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およびサービスとしての生成AI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規制機関 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 トランスフォーマー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 画像生成のための生成的敵対ネットワーク 82
5.8.2.2 スタイル転送と画像間変換 82
5.8.2.3 GANによる動画生成 83
5.8.3 音楽と音声生成 83
5.8.3.1 音声生成のためのWaveNetとSampleRNN 83
5.8.3.2 LSTMネットワークによる音楽生成 84
5.8.4 強化学習 84
5.8.4.1 ポリシー勾配法 84
5.8.4.2 アクター・クリティック法 84
5.9 生成AI投資の動向 85
図25 2022年に急増した生成AI分野の投資案件と資金調達 85
図26 2022年に最も評価された生成AI企業 (10億米ドル) 86
図27 生成AI資金調達の分布、2021–2022年 86
5.10 事例研究分析 87
5.10.1 事例研究1：SpectrumLabsがGalileoを導入し、新言語モデルの開発を加速 87
5.10.2 事例研究2：BestsellerがAI動画で授業時間を50%削減 87
5.10.3 事例研究3：ガリレオがInvolve.AIの顧客インテリジェンスMLモデル精度を10%向上させた事例 88
5.10.4 事例研究4：Vodafone Italy、生成AIによるクリエイティブキャンペーン開発でリードコンバージョン率を42%向上 88
5.10.5 事例研究5：WPPがAI動画で5万人の従業員をトレーニング 89
5.10.6 事例研究6：スイス・リーがソーシャルエンゲージメントにLumen5を活用 89
5.10.7 事例研究 7：テレパフォーマンス、グローバルな従業員をトレーニング 90
5.10.8 事例研究8：YABBLE、GPT-3を活用し顧客フィードバックから迅速かつ微妙なニュアンスを含むインサイトを提供 90
5.10.9 事例研究9：CISCO、LUMEN5を活用し動画コンテンツのローカライゼーションを拡大 91
5.10.10 事例研究10：GPT-3がWaymarkを支援し、人間生成コンテンツと比較して一貫して強力で関連性の高いスクリプトを生成 91
5.10.11 事例研究11： シーメンス、LUMEN5でコミュニケーションをデジタル化 92
5.11 サプライチェーン分析 93
図28 生成AI市場：サプライチェーン分析 93
表6 生成AI市場：サプライチェーン分析 94
5.11.1 アプリケーション別ユースケース 95

5.12 規制環境 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、およびその他の組織 99
表 10 中東およびアフリカ：規制機関、政府機関、およびその他の組織 100
表 11 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、およびその他の組織 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 健康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 個人情報保護及び電子文書に関する法律 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 セキュア・インディア国家デジタル通信政策、 2018 103
5.12.9 一般データ保護法 103
5.12.10 個人データ保護に関する2016年法律第13号 104
5.12.11 NIST特別刊行物800-144 – 公共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 出願書類別特許出願件数（2019年～2022年） 105
表12 2019～2022年出願特許件数 105
5.13.3 イノベーションと特許出願 105
図29 2019～2022年特許権付与件数（年次） 105
5.13.4 主要出願者 106
図30 2019–2022年 特許出願上位10社 106
5.14 主要カンファレンス・イベント 2023–2024年 106
表13 生成AI市場：会議・イベント詳細リスト 106
5.15 価格分析 108
表14 提供内容別平均販売価格分析 109
5. 16 ポーターの5つの力分析 110
表15 生成AI市場に対する各力の影響 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 供給者の交渉力 112
5.16.4 購入者の交渉力 112
5.16.5 競争の激しさ 112
5.17 主要な利害関係者および購買基準 113
5.17.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 113
図32 主要3アプリケーションにおける購買プロセスへのステークホルダーの影響 113
表16 トップ3アプリケーションにおける購買プロセスへのステークホルダーの影響 113
5.17.2 購買基準 114
図33 トップ3アプリケーションの主要購買基準 114
表17 トップ3アプリケーションの主要購買基準 114
5.18 生成AI市場の購買者/クライアント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：購買者/クライアントに影響を与えるトレンド/ 破壊的影響 115
5.19 生成AIの将来像 115
5.19.1 技術・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 ユースケース横断的なビジネスモデル 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 組み込みアプリ型ビジネスモデル 117
5.19.2.1.3 垂直統合型ビジネスモデル 117
5.19.2.2 生成技術がWeb 3.0と暗号資産に与える影響 117
図35 生成技術がWeb 3.0に与える影響 117
6 提供形態別生成AI市場 119
6.1 はじめに 120
6.1.1 提供形態：生成AI市場の推進要因 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 提供形態別生成AI市場規模（2019-2022年、百万米ドル） 121
表19 提供形態別生成AI市場規模（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 2023年、ソフトウェアにおける生成AI市場で最大のシェアを占めるディープラーニングサブセグメント 123
表22 ソフトウェア：生成AI市場、生成モデル別、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示的なルールにより、生成AIに対して明確で解釈可能なアプローチを提供する 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する 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 条件付きランダムフィールド 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、細部まで精緻な生成タスクに優れる 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 長期短期記憶（LSTM）ネットワーク 130
6.2.1.3.1.4 ゲート付き再帰ユニット（GRU） 130
6.2.1.4 生成敵対ネットワーク（GAN） 130
6.2.1. 4.1 生成敵対ネットワーク（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に対する独自のアプローチを提供する 130
表30 生成敵対ネットワーク：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 131
表31 生成敵対ネットワーク：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 入力データに類似した新規データポイントを生成するタスク向けオートエンコーダ 132
表32 オートエンコーダー：生成AI市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 132
表33 オートエンコーダー：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ー 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現実的な画像を生成する 133
表 34 畳み込みニューラルネットワーク：生成型 AI 市場、地域別、2019 年～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） 134
6.2.1.6.1.1 画像生成用CNN 134
6.2.1.6.1.2 動画生成用CNN 135
6.2. 1.7 トランスフォーマーモデル 135
6.2.1.7.1 トランスフォーマーモデルは最先端の性能を提供し、一貫性と文脈的に関連性のあるテキストを生成できる 135
表36 トランスフォーマーモデル：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 135
表37 トランスフォーマーモデル：生成AI市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル） 136
6.2.1.7.1.1 トランスフォーマーからの双方向エンコーダ表現（BERT） 136
6.2.1.7.1.2 生成型事前学習トランスフォーマー-1（GPT-1） 136
6.2.1.7.1.3 生成型事前学習トランスフォーマー-2（GPT-2） 136
6.2.1.7.1.4 生成型事前学習トランスフォーマー-3（GPT-3） 137
6.2.1.7.1.5 生成型事前学習トランスフォーマー-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（LAMBDAs） 138
6.2.1.7.1.7 その他のトランスフォーマーモデル 138
6.3 サービス 138
図38 予測期間中、サービス向け生成AI市場においてマネージドサービスセグメントがより高いCAGRを記録 139
表38 サービス別生成AI市場、2019–2022年（百万米ドル） 139
表39 サービス別生成AI市場、2023–2028年（百万米ドル） 139
表40 サービス：地域別生成AI市場、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ために生成AIの専門知識を提供する 140
図39 トレーニングおよびコンサルティングサブセグメントが予測期間中に最高のCAGRを記録 141
表42 サービス：生成AI市場、プロフェッショナルサービス別、2019–2022年（百万米ドル） 141
表43 サービス：生成AI市場、プロフェッショナルサービス別、2023–2028年 (百万米ドル) 141
表44 専門サービス：生成AI市場、地域別、2019–2022年 (百万米ドル) 142
表45 専門サービス： 生成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導入サービス 143
表 48 システム統合および導入サービス：生成 AI 市場、地域別、2019 年～2022 年 (百万米ドル) 144
表49 システム統合・導入サービス：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・保守サービス 144
表50 サポート・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管理を提供し、企業が中核業務に集中することを支援する 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市場の推進要因 148
図40 自然言語生成セグメントが2023年に最大の市場シェアを占める見込み 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 自動コンテンツ生成 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 機械学習ベースの予測モデリング 154
7.3.1 生成AIは合成データポイントを生成して既存データセットを拡張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 年～2022 年（百万米ドル） 154
表59 MLベース予測モデリング：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 パーソナライズド・レコメンデーション 155
7.3.1.3 その他 155
7.4 コンピュータビジョン 155
7.4.1 高品質でリアルな画像・動画の生成、バーチャル試着、動画制作への展開 155
表60 コンピュータビジョン：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 オブジェクト認識 156
7.4.1.2 画像・動画分析 157
7.4.1.3 監視 157
7.5 ロボティクスと自動化 158
7.5.1 生成AIは、文脈に即した新たな応答を生成することで、ロボットが複雑な環境下でタスクを実行することを可能にする 158
表62 ロボティクスと自動化：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 158
表63 ロボティクスと自動化：生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 159
7.5.1.1 組立ライン生産 159
7.5.1.2 資材運搬 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でき、音声認識システムの信頼性を向上させられる 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・芸術生成 163
7.7.1 新たな創造性と表現の融合によるオリジナル音楽・芸術作品の創作 163
表66 音楽・芸術生成： 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 自動音楽制作 164
7.7.1.2 ビジュアルアート 164
7.7.1.3 グラフィックデザイン 165
7.8 教育・訓練 165
7.8.1 訓練・教育向けリアルなシミュレーションは、学習者が安全で制御された環境で実践することを可能にする 165
表68 教育・訓練：生成AI市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 166
表69 教育・訓練：生成AI市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル） 166
7.9 財務および会計 166
7.9.1 財務モデルおよびシミュレーションにより、企業はさまざま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可能になる 166
表 70 財務および会計：生成型 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 不正検知とリスク評価 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は文書作成とレビューを自動化し、法務プロセスの時間短縮と精度向上を実現 168
表72 法務分野：生成AI市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 168
表 73 法務：生成型 AI 市場、地域別、2023 年～2028 年（百万米ドル） 168
7.10.1.1 契約書の分析およびレビュー 168
7.10.1.2 法務調査および分析 169
7.10.1.3 自動文書要約 169
7.10.1.4 その他 169
7.11 カスタマーサービスとサポート 170
7.11.1 文脈に沿ったパーソナライズされた顧客問い合わせ対応によるサポートチームの作業負荷軽減 170
表74 カスタマーサービスおよびサポート：生成AI市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 170
表75 カスタマーサービスおよびサポート：生成AI市場、地域別、2023年～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 自動チケット解決 171
7.12 拡張現実（AR）および仮想現実 (VR) 171
7.12.1 生成AIを活用したAR/VRがもたらす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の形 171
表76 拡張現実（AR）と仮想現実（VR）：生成AI市場、地域別、2019–2022 (百万米ドル) 172
表77 拡張現実と仮想現実：生成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 パーソナライズドアバター作成 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 機械学習モデルのトレーニング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 地域別合成データ生成：生成AI市場、2019-2022年（百万米ドル） 174
表79 地域別合成データ生成： 生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 174
7.13.1.1 自動化システム訓練 175
7.13.1.2 医療画像診断 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 動画編集／生成 176
7.14.1 高品質でリアルな動画とアニメーションが新たなストーリーテリングとコミュニケーションを可能に 176
表80 動画編集/生成：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 176
表81 動画編集/生成：生成AI市場、地域別、2023–2028年 （百万米ドル） 177
7.14.1.1 自動動画編集 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設計などのアプリケーションを可能にする、リアルな3Dモデルと欠落データの再構築 178
表82 3Dモデリングおよび再構築：生成AI市場、地域別、2019年～2022年 (百万米ドル) 178
表 83 3D モデリングおよび再構築：生成 AI 市場、地域別、2023 年～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 モデル生成 179
7.15.1.3 3Dモデルシミュレーション 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創出し、ゲームデザインの創造性と多様性を高める 180
表84 ゲームデザインおよびキャラクター制作：生成AI市場、地域別、2019年～2022年（単位：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 手続き型コンテンツ生成 181
7.16.1.2 非プレイヤーキャラクター生成 181

8 垂直市場別生成AI市場 182
8.1 はじめに 183
8.1.1 垂直市場：生成AI市場の推進要因 183
図41 メディア＆エンターテインメント分野が予測期間中に最も高いCAGRで成長 184
表86 垂直市場別生成AI市場、2019–2022年 (百万米ドル) 185
表87 垂直市場別生成AI市場、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 生成AI革新の波における早期採用者 186
8.2.2 メディア＆エンターテインメント：生成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：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 出版代理店 189
8.2.2.3 印刷・電子メディア 189
8.2.2.4 その他のメディア・エンターテインメント用途 190
8.3 運輸・物流 190
8.3.1 効率性達成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 輸送・物流：生成AIのユースケース 191
図 43 運輸・物流：生成型 AI のユースケース 191
表 90 運輸・物流：生成型 AI 市場、地域別、2019 年～2022 年（百万米ドル） 192
表91 運輸・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 海運 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 スマート工場におけるプロトタイプ設計と生産能力計画の改善に向けた生成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：生成AI市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 196
表93 製造：生成AI市場、地域別、2023-2028年 (百万米ドル) 196
8.4.2.1 個別生産 196
8.4.2.2 連続生産 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に関連するリスクを軽減するため、合成データへの急速な移行を進める企業 197
8.5.2 ヘルスケア＆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 医学研究 201
8.6 IT・ITES 201
8.6.1 生成AIソリューション導入によるサイバーセキュリティ強化と業務コスト最小化 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 および ITES：生成 AI 市場、地域別、2023～2028 年（百万米ドル） 203
8.7 建設および 不動産 203
8.7.1 不動産企業がテナントの獲得と維持を支援するための生成AIツールの統合 203
8.7.2 建設・不動産：生成AIのユースケース 204
図47 建設・ & 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: 生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 205
8.8 BFSI 205
8.8.1 生成AIソリューションがBFSIセクターの不正削減、インテリジェントで顧客中心のマーケティング活用を支援 205
8.8.2 BFSI：生成AIのユースケース 206
図48 BFSI：生成AIのユースケース 206
表100 BFSI：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 207
表101 BFSI：生成AI市場、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ツールによる停電発生確率の特定と既存顧客維持のための高品質サービス提供 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：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ツールは小売セクターの在庫計画最適化と棚卸損失削減を支援 211
8.10.2 小売・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・防衛 213
8.11.1 脅威検知と監視強化のための生成AIツールの活用 213
8.11.2 政府・防衛：生成AIのユースケース 214
図51 政府・防衛：生成AIのユースケース 214
表106 政府・防衛：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 215
表107 政府・防衛： 生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 215
8.11.2.1 公共部門 215
8.11.2.2 軍事・防衛 216
8.12 その他の業種 216
8. 12.1 ネットワーク運用と顧客サービスの最適化に向けた生成AIツールを活用する通信セクター 216
表108 その他の業種：生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 217
表109 その他の業種：生成AI市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル） 217
9 生成AI市場、地域別 218
9.1 はじめに 219
図52 アジア太平洋地域の生成AI市場は予測期間中に最高CAGRを記録 219
図53 インドは予測期間中に生成AI市場で最高CAGRを記録 220
表110 生成AI市場、地域別、2019–2022年（百万米ドル） 220
表111 生成AI市場、地域別、2023–2028年（百万米ドル） 220
9.2 北米 221
9.2.1 北米：生成AI市場の推進要因 221
9.2.2 北米：景気後退の影響 221
図54 北米：生成AI市場概況 222
表112 北米：生成AI市場、提供形態別、2019–2022年（百万米ドル） 222
表113 北米：生成AI市場、提供形態別、2023-2028年（百万米ドル） 223
表114 北米：生成AI市場、ソフトウェア別、2019-2022年（百万米ドル） 223
表115 北米：生成AI市場、ソフトウェア別、2023-2028年（百万米ドル） 223
表116 北米：生成AI市場、サービス別、2019-2022年（百万米ドル） 224
表117 北米：生成AI市場、サービス別、2023-2028年（百万米ドル） 224
表118 北米：生成AI市場、専門サービス別、2019-2022年（百万米ドル） 224
表119 北米：生成AI市場、プロフェッショナルサービス別、2023-2028年（百万米ドル） 224
表120 北米：生成AI市場、アプリケーション別、2019-2022年（百万米ドル） 225
表121 北米：生成AI市場、用途別、2023-2028年（百万米ドル） 226
表122 北米：生成AI市場、業種別、2019-2022年（百万米ドル） 226
表123 北米：生成AI市場、業種別、2023年～2028年（百万米ドル） 227
表124 北米：生成AI市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル） 227
表 125 北米：生成 AI 市場、国別、2023 年～2028 年（百万米ドル） 227
9.2.3 米国 228
9.2.3.1 生成AIへの需要増加が米国収益に大きく寄与 228
表126 米国：生成AI市場、提供形態別、2019-2022年（百万米ドル） 228
表 127 米国：提供形態別生成AI市場、2023-2028年（百万米ドル） 228
9.2.4 カナダ 229
9.2.4.1 企業による生成AIソリューションの採用拡大 229
表 128 カナダ：生成 AI 市場、提供内容別、2019 年～2022 年（単位：百万米ドル） 229
表 129 カナダ：生成 AI 市場、提供内容別、2023 年～2028 年（単位：百万米ドル） 229