1 序文
2 範囲と方法論
2.1 研究の目的
2.2 関係者
2.3 データソース
2.3.1 一次資料
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要産業動向
5 グローバル人工知能サービス(AIaaS)市場
5.1 市場概要
5.2 市場動向
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 技術別市場分析
6.1 機械学習(ML)と深層学習
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 自然言語処理(NLP)
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
7 組織規模別の市場区分
7.1 大企業
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 中小企業(SMEs)
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
8 業種別市場分析
8.1 銀行、金融、保険(BFSI)
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 医療・ライフサイエンス
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 小売
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
8.4 電気通信
8.4.1 市場動向
8.4.2 市場予測
8.5 政府・防衛
8.5.1 市場動向
8.5.2 市場予測
8.6 製造業
8.6.1 市場動向
8.6.2 市場予測
8.7 エネルギー
8.7.1 市場動向
8.7.2 市場予測
8.8 その他
8.8.1 市場動向
8.8.2 市場予測
9 地域別市場分析
9.1 北米
9.1.1 アメリカ合衆国
9.1.1.1 市場動向
9.1.1.2 市場予測
9.1.2 カナダ
9.1.2.1 市場動向
9.1.2.2 市場予測
9.2 アジア太平洋地域
9.2.1 中国
9.2.1.1 市場動向
9.2.1.2 市場予測
9.2.2 日本
9.2.2.1 市場動向
9.2.2.2 市場予測
9.2.3 インド
9.2.3.1 市場動向
9.2.3.2 市場予測
9.2.4 韓国
9.2.4.1 市場動向
9.2.4.2 市場予測
9.2.5 オーストラリア
9.2.5.1 市場動向
9.2.5.2 市場予測
9.2.6 インドネシア
9.2.6.1 市場動向
9.2.6.2 市場予測
9.2.7 その他
9.2.7.1 市場動向
9.2.7.2 市場予測
9.3 ヨーロッパ
9.3.1 ドイツ
9.3.1.1 市場動向
9.3.1.2 市場予測
9.3.2 フランス
9.3.2.1 市場動向
9.3.2.2 市場予測
9.3.3 イギリス
9.3.3.1 市場動向
9.3.3.2 市場予測
9.3.4 イタリア
9.3.4.1 市場動向
9.3.4.2 市場予測
9.3.5 スペイン
9.3.5.1 市場動向
9.3.5.2 市場予測
9.3.6 ロシア
9.3.6.1 市場動向
9.3.6.2 市場予測
9.3.7 その他
9.3.7.1 市場動向
9.3.7.2 市場予測
9.4 ラテンアメリカ
9.4.1 ブラジル
9.4.1.1 市場動向
9.4.1.2 市場予測
9.4.2 メキシコ
9.4.2.1 市場動向
9.4.2.2 市場予測
9.4.3 その他
9.4.3.1 市場動向
9.4.3.2 市場予測
9.5 中東およびアフリカ
9.5.1 市場動向
9.5.2 国別市場分析
9.5.3 市場予測
10 SWOT分析
10.1 概要
10.2 強み
10.3 弱み
10.4 機会
10.5 脅威
11 バリューチェーン分析
12 ポーターの5つの力分析
12.1 概要
12.2 購買者の交渉力
12.3 供給者の交渉力
12.4 競争の激しさ
12.5 新規参入の脅威
12.6 代替品の脅威
13 価格分析
14 競争環境
14.1 市場構造
14.2 主要プレイヤー
14.3 主要プレイヤーのプロファイル
14.3.1 Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc.)
14.3.1.1 会社概要
14.3.1.2 製品ポートフォリオ
14.3.2 アーム・リミテッド(ソフトバンクグループ株式会社)
14.3.2.1 会社概要
14.3.2.2 製品ポートフォリオ
14.3.3 DataRobot Inc.
14.3.3.1 会社概要
14.3.3.2 製品ポートフォリオ
14.3.4 FICO
14.3.4.1 会社概要
14.3.4.2 製品ポートフォリオ
14.3.5 インテル社
14.3.5.1 会社概要
14.3.5.2 製品ポートフォリオ
14.3.6 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
14.3.6.1 会社概要
14.3.6.2 製品ポートフォリオ
14.3.7 マイクロソフト社
14.3.7.1 会社概要
14.3.7.2 製品ポートフォリオ
14.3.8 Nvidia Corporation
14.3.8.1 会社概要
14.3.8.2 製品ポートフォリオ
14.3.9 オラクル・コーポレーション
14.3.9.1 会社概要
14.3.9.2 製品ポートフォリオ
14.3.10 セールスフォース・ドットコム
14.3.10.1 会社概要
14.3.10.2 製品ポートフォリオ
14.3.11 SAP SE
14.3.11.1 会社概要
14.3.11.2 製品ポートフォリオ
14.3.12 SAS Institute Inc.
14.3.12.1 会社概要
14.3.12.2 製品ポートフォリオ
14.3.11.3 その他の企業
表2:グローバル:AI-as-a-Service市場予測:技術別内訳(単位:百万米ドル)、2025-2033年
表3:グローバル:人工知能サービス(AIaaS)市場予測:組織規模別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表4:グローバル:AI-as-a-Service市場予測:業種別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表5:グローバル:人工知能サービス(AIaaS)市場予測:地域別内訳(百万米ドル)、2025-2033年
表6:グローバル:人工知能サービス(AIaaS)市場:競争構造
表7:グローバル:人工知能サービス(AIaaS)市場:主要プレイヤー
1 Preface
2 Scope and Methodology
2.1 Objectives of the Study
2.2 Stakeholders
2.3 Data Sources
2.3.1 Primary Sources
2.3.2 Secondary Sources
2.4 Market Estimation
2.4.1 Bottom-Up Approach
2.4.2 Top-Down Approach
2.5 Forecasting Methodology
3 Executive Summary
4 Introduction
4.1 Overview
4.2 Key Industry Trends
5 Global Artificial Intelligence-as-a-Service Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Forecast
6 Market Breakup by Technology
6.1 Machine Learning (ML) and Deep Learning
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 Natural Language Processing (NLP)
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
7 Market Breakup by Organizations Size
7.1 Large Enterprises
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 Small and Medium-sized Enterprises (SMEs)
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
8 Market Breakup by Vertical
8.1 Banking, Financial, and Insurance (BFSI)
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 Healthcare and Life Sciences
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
8.3 Retail
8.3.1 Market Trends
8.3.2 Market Forecast
8.4 Telecommunications
8.4.1 Market Trends
8.4.2 Market Forecast
8.5 Government and Defense
8.5.1 Market Trends
8.5.2 Market Forecast
8.6 Manufacturing
8.6.1 Market Trends
8.6.2 Market Forecast
8.7 Energy
8.7.1 Market Trends
8.7.2 Market Forecast
8.8 Others
8.8.1 Market Trends
8.8.2 Market Forecast
9 Market Breakup by Region
9.1 North America
9.1.1 United States
9.1.1.1 Market Trends
9.1.1.2 Market Forecast
9.1.2 Canada
9.1.2.1 Market Trends
9.1.2.2 Market Forecast
9.2 Asia-Pacific
9.2.1 China
9.2.1.1 Market Trends
9.2.1.2 Market Forecast
9.2.2 Japan
9.2.2.1 Market Trends
9.2.2.2 Market Forecast
9.2.3 India
9.2.3.1 Market Trends
9.2.3.2 Market Forecast
9.2.4 South Korea
9.2.4.1 Market Trends
9.2.4.2 Market Forecast
9.2.5 Australia
9.2.5.1 Market Trends
9.2.5.2 Market Forecast
9.2.6 Indonesia
9.2.6.1 Market Trends
9.2.6.2 Market Forecast
9.2.7 Others
9.2.7.1 Market Trends
9.2.7.2 Market Forecast
9.3 Europe
9.3.1 Germany
9.3.1.1 Market Trends
9.3.1.2 Market Forecast
9.3.2 France
9.3.2.1 Market Trends
9.3.2.2 Market Forecast
9.3.3 United Kingdom
9.3.3.1 Market Trends
9.3.3.2 Market Forecast
9.3.4 Italy
9.3.4.1 Market Trends
9.3.4.2 Market Forecast
9.3.5 Spain
9.3.5.1 Market Trends
9.3.5.2 Market Forecast
9.3.6 Russia
9.3.6.1 Market Trends
9.3.6.2 Market Forecast
9.3.7 Others
9.3.7.1 Market Trends
9.3.7.2 Market Forecast
9.4 Latin America
9.4.1 Brazil
9.4.1.1 Market Trends
9.4.1.2 Market Forecast
9.4.2 Mexico
9.4.2.1 Market Trends
9.4.2.2 Market Forecast
9.4.3 Others
9.4.3.1 Market Trends
9.4.3.2 Market Forecast
9.5 Middle East and Africa
9.5.1 Market Trends
9.5.2 Market Breakup by Country
9.5.3 Market Forecast
10 SWOT Analysis
10.1 Overview
10.2 Strengths
10.3 Weaknesses
10.4 Opportunities
10.5 Threats
11 Value Chain Analysis
12 Porters Five Forces Analysis
12.1 Overview
12.2 Bargaining Power of Buyers
12.3 Bargaining Power of Suppliers
12.4 Degree of Competition
12.5 Threat of New Entrants
12.6 Threat of Substitutes
13 Price Analysis
14 Competitive Landscape
14.1 Market Structure
14.2 Key Players
14.3 Profiles of Key Players
14.3.1 Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc.)
14.3.1.1 Company Overview
14.3.1.2 Product Portfolio
14.3.2 Arm Limited (SoftBank Group Corp.)
14.3.2.1 Company Overview
14.3.2.2 Product Portfolio
14.3.3 DataRobot Inc.
14.3.3.1 Company Overview
14.3.3.2 Product Portfolio
14.3.4 FICO
14.3.4.1 Company Overview
14.3.4.2 Product Portfolio
14.3.5 Intel Corporation
14.3.5.1 Company Overview
14.3.5.2 Product Portfolio
14.3.6 International Business Machines Corporation
14.3.6.1 Company Overview
14.3.6.2 Product Portfolio
14.3.7 Microsoft Corporation
14.3.7.1 Company Overview
14.3.7.2 Product Portfolio
14.3.8 Nividia Corporation
14.3.8.1 Company Overview
14.3.8.2 Product Portfolio
14.3.9 Oracle Corporation
14.3.9.1 Company Overview
14.3.9.2 Product Portfolio
14.3.10 Salesforce Inc.
14.3.10.1 Company Overview
14.3.10.2 Product Portfolio
14.3.11 SAP SE
14.3.11.1 Company Overview
14.3.11.2 Product Portfolio
14.3.12 SAS Institute Inc.
14.3.12.1 Company Overview
14.3.12.2 Product Portfolio
※参考情報 人工知能サービス(AIaaS)は、ユーザーがインターネットを通じて利用できる人工知能の機能やサービスを提供するモデルです。AIaaSは、システムインフラや複雑なアルゴリズムの開発・運用を専門的に行うことなく、ユーザーが効果的に人工知能を活用できるようにするための仕組みです。ここでは、AIaaSの定義や特徴、利点、具体的な利用例、そして今後の展望について詳しく説明します。 AIaaSは、クラウドコンピューティングの進化によって実現されました。企業は、自社で大規模なデータ処理や機械学習モデルの開発を行う必要がなくなり、必要に応じて専門的なAI機能を外部のサービスプロバイダーから借りることができるようになります。これにより、特に中小企業やスタートアップであっても、非常に高度なAI技術を手軽に導入できる環境が整ったのです。 AIaaSの機能には、自然言語処理、画像認識、音声認識、予測分析など、さまざまな領域が含まれます。これにより、企業は自社の業務プロセスを効率化したり、顧客サービスを向上させたりするためのソリューションを容易に実装できるようになります。また、AIaaSは、規模の経済を活用できるため、コストの削減にも寄与します。従来のAIプロジェクトでは、専門のチームを組織し、長期間にわたる開発とテストが必要でしたが、AIaaSを利用することで、時間とリソースを大幅に節約できるのです。 AIaaSを利用する利点の一つは、導入の柔軟性です。ユーザーは、自社のニーズに応じて、必要な機能だけを選択し、契約することができます。このため、企業は新しい技術を試行しやすく、成功した場合には規模を拡大することも可能です。また、AIの技術は急速に進化しているため、常に最新の機能や手法を利用できる点も大きな魅力です。 具体的な利用例としては、カスタマーサポートのチャットボット、販売予測モデル、画像認識を利用した品質管理システムなどがあります。これらは、企業が顧客とのインタラクションを改善したり、業務の自動化を進めたりするのに役立っています。たとえば、チャットボットは、24時間365日顧客対応を行うことができ、効率的なコミュニケーションを実現します。また、販売予測モデルを用いることで、在庫管理を最適化し、売上の向上につなげることができます。 今後の展望としては、AIaaSの普及はますます加速すると予測されています。特に、データのビッグバンが進行する現代において、AIによるデータ解析の重要性が高まっています。この背景には、データが企業の資産として認識されていることがあります。AIaaSは、このデータを効果的に活用するための強力なツールとして活躍するでしょう。 さらに、AIaaSは多様な業界において応用が期待されており、Healthcare(医療)、Finance(金融)、Retail(小売)など、さまざまな分野でのイノベーションを促進しています。特に医療分野では、診断支援や個別化医療の分野での応用が進んでおり、AIの導入によって医療の質が向上する可能性があります。金融分野においても、リスク管理や詐欺検知などにAIの力が活用され始めています。 ただし、AIaaSの導入にあたっては、セキュリティやプライバシーの問題も考慮する必要があります。データの取扱やAIの判断の透明性が重要であり、倫理的な観点からも慎重なアプローチが求められます。企業は、信頼性の高いサービスプロバイダーを選定し、適切なデータ管理や利用のポリシーを策定することが不可欠です。 以上のように、AIaaSは企業にとって非常に魅力的なソリューションであり、今後のビジネス環境において重要な役割を果たすと考えられています。企業はこの技術を活用して競争力を高め、市場での地位を確立していくでしょう。AIaaSを通じて、より多くの企業がデータドリブンな意思決定を行い、持続的な成長を遂げることが期待されます。 |
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