目次
第1章 エグゼクティブサマリー
市場見通し
レポートの範囲
市場概要
技術的進歩と応用
市場ダイナミクスと成長要因
セグメント別分析
地域別インサイト
投資動向
結論
第2章 市場概要
現在の市場見通し
将来の市場見通し
主要企業の将来計画
企業向け戦略的提言
マクロ経済要因分析
生産性および労働市場への影響
生成AIの地政学的意義
ポーターの5つの力分析
ケーススタディ分析
ケーススタディ1
ケーススタディ2
ケーススタディ3
ケーススタディ4
ケーススタディ5
ケーススタディ6
ケーススタディ7
ケーススタディ8
第3章 市場ダイナミクス
主なポイント
市場ダイナミクスの概要
市場推進要因
パーソナライズされたコンテンツと体験への需要増加
人工知能と機械学習の進歩
クラウドコンピューティングとAI-as-a-Serviceの普及
動画・音声コンテンツ制作の成長
市場抑制要因
トレーニングデータ準備に伴う高コスト
誤った生成出力の可能性
市場課題
データ品質と可用性に関する懸念
規制とコンプライアンス上の課題
市場機会
産業横断的な自動化需要の拡大
AIトレーニングにおける合成データの利用拡大
大規模言語モデルの展開急増
第4章 規制環境
主なポイント
主要規制機関、政府機関およびその他の組織
北米
欧州
アジア太平洋
その他の地域
地域別AI関連法案と規制
北米
欧州
アジア太平洋
その他の地域
第5章 新興技術と動向
主なポイント
新興技術とトレンド
エッジコンピューティング
説明可能なAI
プライバシー保護型AI
ブロックチェーン
高性能コンピューティング
デジタルツイン
メタバース
特許分析
第6章 市場セグメンテーション分析
セグメンテーション内訳
提供形態別市場内訳
主なポイント
ソフトウェア
ハードウェア
サービス
データタイプ別市場内訳
主なポイント
テキスト
コード
音声/スピーチ
画像/動画
アプリケーション別市場内訳
主なポイント
ビジネス統合と可視化
コンテンツ管理
合成データ管理
自動化と統合
ジェネレーティブデザイン
エンドユーザー産業別市場内訳
主なポイント
メディア・エンターテインメント
銀行・金融サービス・保険
情報技術（IT）およびIT関連サービス
ヘルスケア・ライフサイエンス
小売・Eコマース
製造業
その他
地域別分析
地域別市場分析
主なポイント
北米
欧州
アジア太平洋
その他地域
第7章 競合分析
主なポイント
生成AIの主要プレイヤー
主要プレイヤーの市場ランキング
生成AI企業向け最先端・開拓者・ニッチ・重要ポジションマトリクス
戦略分析
戦略的提言
生成AI市場エコシステム
中核技術プロバイダー
クラウドプラットフォームおよびインフラプロバイダー
開発・導入ツール
生成AIサービスプロバイダー
エンドユーザー産業アプリケーション
政府・規制機関
ベンチャー資金調達・投資動向
生成AI分野におけるベンチャーキャピタル投資
生成AI産業におけるスタートアップ資金調達
第8章 生成AI産業における持続可能性：ESGの視点
主なポイント
生成AI市場におけるESGの現状
生成AI市場におけるESG実践
BCCリサーチによる総括
第9章 付録
調査方法論
参考文献
略語一覧
企業プロファイル
アクセンチュア
アドビ
アリババグループホールディング株式会社
アルファベット社（グーグル）
アマゾン・ドット・コム社
アンソロピックPBC
キャピジェミニ
IBM
ルーメン5
メタ
マイクロソフト
エヌビディア社
オープンAI
ペルサド
シンプリファイド（TLDRテクノロジーズ社）
その他の主要プレイヤー
要約表：生成AIの世界市場（データタイプ別、2029年まで）
表1：従来型AIと生成AIの比較
表2：北米：規制機関、政府機関、その他の組織
表3：欧州：規制機関、政府機関、その他の組織
表4：アジア太平洋：規制機関、政府機関、その他の組織
表5：その他の地域：規制機関、政府機関、その他の組織
表6：北米：AI関連法案と規制
表7：欧州：AI関連法案と規制
表8：アジア太平洋地域：AI関連法案と規制
表9：その他の地域：AI関連法案と規制
表10：生成AIの特許審査状況（年別、2021年～2024年11月）
表11：生成AI分野における主要特許権者（年別、2014年～2023年）
表12：生成AIの世界市場（提供形態別、2029年まで）
表13：生成AIのソフトウェア提供の世界市場（基盤モデル別、2029年まで）
表14：生成AIのソフトウェア提供の世界市場（導入形態別、2029年まで）
表15：ハードウェア提供における生成AIの世界市場、タイプ別、2029年まで
表16：サービス提供における生成AIの世界市場、タイプ別、2029年まで
表17：ソフトウェア提供における生成AIの世界市場、地域別、2029年まで
表18：ソフトウェア提供における統計モデル向け生成AIの世界市場（地域別、2029年まで）
表19：ソフトウェア提供におけるルールベースモデル向け生成AIの世界市場（地域別、2029年まで）
表20：ソフトウェア提供における深層学習モデル向け生成AIの世界市場（地域別、2029年まで）
表21：ソフトウェア提供におけるオンプレミス導入モード向け生成AIの世界市場（地域別、2029年まで）
表22：ソフトウェア提供におけるクラウド導入モード向け生成AIの世界市場（地域別、2029年まで）
表23：ハードウェア提供向け生成AIの世界市場（地域別、2029年まで）
表24：サービス提供形態別生成AIの世界市場（地域別、2029年まで）
表25：データタイプ別生成AIの世界市場（2029年まで）
表26：ベンダー別生成AI世界市場で提供されるデータタイプ
表27：テキストデータタイプ向け生成AIの世界市場（地域別、2029年まで）
表28：コードデータタイプ向け生成AIの世界市場（地域別、2029年まで）
表29：音声/スピーチデータタイプ向け生成AIの世界市場（地域別、2029年まで）
表30：画像/動画データタイプ向け生成AIの世界市場（地域別、2029年まで）
表31：生成AIの世界市場（用途別、2029年まで）
表32：ビジネス統合・可視化用途向け生成AIの世界市場（地域別、2029年まで）
表33：コンテンツ管理用途向け生成AIの世界市場（地域別、2029年まで）
表34：合成データ管理アプリケーション向け生成AIの世界市場（地域別、2029年まで）
表35：自動化・統合アプリケーション向け生成AIの世界市場（地域別、2029年まで）
表36：生成設計アプリケーション向け生成AIの世界市場（地域別、2029年まで）
表37：エンドユーザー産業別生成AI世界市場（2029年まで）
表38：地域別メディア・エンターテインメント産業向け生成AI世界市場（2029年まで）
表39：地域別BFSI産業向け生成AI世界市場（2029年まで）
表40：IT・ITeS産業向け生成AIの世界市場（地域別、2029年まで）
表41：医療・ライフサイエンス産業向け生成AIの世界市場（地域別、2029年まで）
表42：小売・Eコマース産業向け生成AIの世界市場（地域別、2029年まで）
表43：製造業界向け生成AIの世界市場（地域別、2029年まで）
表44：その他エンドユーザー業界向け生成AIの世界市場（地域別、2029年まで）
表45：生成AIの世界市場（地域別、2029年まで）
表46：北米における生成AI市場（国別、2029年まで）
表47：生成AIの北米市場、提供形態別、2029年まで
表48：ソフトウェア提供向け生成AIの北米市場、基盤モデル別、2029年まで
表49：ソフトウェア提供向け生成AIの北米市場、導入形態別、2029年まで
表50：北米におけるハードウェア提供型生成AI市場（タイプ別、2029年まで）
表51：北米におけるサービス提供型生成AI市場（タイプ別、2029年まで）
表52：北米における生成AI市場（データタイプ別、2029年まで）
表53：北米における生成AI市場（アプリケーション別、2029年まで）
表54：北米における生成AI市場（エンドユーザー産業別、2029年まで）
表55：欧州における生成AI市場（国別、2029年まで）
表56：欧州における生成AI市場（提供形態別、2029年まで）
表57：欧州における生成AIソフトウェア提供市場（基盤モデル別、2029年まで）
表58：ソフトウェア提供形態別生成AI欧州市場（2029年まで）
表59：ハードウェア提供形態別生成AI欧州市場（2029年まで）
表60：サービス提供形態別生成AI欧州市場（2029年まで）
表61：欧州における生成AI市場（データタイプ別、2029年まで）
表62：欧州における生成AI市場（アプリケーション別、2029年まで）
表63：欧州における生成AI市場（エンドユーザー産業別、2029年まで）
表64：アジア太平洋地域における生成AI市場（国別、2029年まで）
表65：生成AIのアジア太平洋市場（提供形態別）、2029年まで
表66：ソフトウェア提供向け生成AIのアジア太平洋市場（基盤モデル別）、2029年まで
表67：ソフトウェア提供向け生成AIのアジア太平洋市場（導入形態別）、2029年まで
表68：ハードウェア提供形態別生成AIアジア太平洋市場（2029年まで）
表69：サービス提供形態別生成AIアジア太平洋市場（2029年まで）
表70：データタイプ別生成AIアジア太平洋市場（2029年まで）
表71：アジア太平洋地域における生成AI市場、アプリケーション別、2029年まで
表72：アジア太平洋地域における生成AI市場、エンドユーザー産業別、2029年まで
表73：その他の地域（RoW）における生成AI市場、サブ地域別、2029年まで
表74：その他の地域（RoW）における生成AI市場、提供形態別、2029年まで
表75：2029年までの基盤モデル別ソフトウェア提供向け生成AIのRoW市場
表76：2029年までの導入モード別ソフトウェア提供向け生成AIのRoW市場
表77：2029年までのタイプ別ハードウェア提供向け生成AIのRoW市場
表78：サービス提供別生成AIのRoW市場（タイプ別、2029年まで）
表79：データタイプ別生成AIのRoW市場（2029年まで）
表80：アプリケーション別生成AIのRoW市場（2029年まで）
表81：エンドユーザー産業別生成AIのRoW市場（2029年まで）
表82：生成AI製品／サービス提供における主要プレイヤー
表83：生成AI提供カテゴリー別主要プレイヤー市場ランキング（2023年）
表84：生成AI業界におけるスタートアップ資金調達（2023年1月～2024年11月）
表85：生成AIグローバル市場、ESGリスク評価指標（2023年）
表86：本レポートの情報源
表87：レポートで使用される略語
表88：アクセンチュア：企業概要
表89：アクセンチュア：財務実績、2023年度および2024年度
表90：アクセンチュア：製品ポートフォリオ
表91：アクセンチュア：ニュース／主要動向、2023年および2024年
表92：アドビ：企業概要
表93：アドビ：財務実績（2022年度および2023年度）
表94：アドビ：製品ポートフォリオ
表95：アドビ：ニュース／主要動向（2023年および2024年）
表96：アリババ・グループ・ホールディング株式会社：企業概要
表97：アリババ・グループ・ホールディング株式会社：財務実績、2022年度および2023年度
表98：アリババ・グループ・ホールディング株式会社：製品ポートフォリオ
表99：アリババ・グループ・ホールディング株式会社：ニュース／主要動向、2023年および2024年
表100：アルファベット社（グーグル）：会社概要
表101：アルファベット社（グーグル）：財務実績、2022年度および2023年度
表102：アルファベット社（グーグル）：製品ポートフォリオ
表103：アルファベット社（グーグル）：ニュース／主要動向、2023年および2024年
表104：Amazon.com Inc.：企業概要
表105：Amazon.com Inc.：財務実績、2022年度および2023年度
表106：Amazon.com Inc.：製品ポートフォリオ
表107：Amazon.com Inc.：ニュース／主要動向、2023年および2024年
表108：Anthropic PBC：企業概要
表109：Anthropic PBC：製品ポートフォリオ
表110：Anthropic PBC：ニュース／主要動向、2024年
表111：Capgemini：企業概要
表112：Capgemini：財務実績、2022年度および2023年度
表113：キャップジェミニ：製品ポートフォリオ
表114：キャップジェミニ：ニュース／主要動向、2023年および2024年
表115：IBM：企業概要
表116：IBM：財務実績、2022年度および2023年度
表117：IBM：製品ポートフォリオ
表118：IBM： ニュース／主要動向、2023年および2024年
表119：Lumen5：企業概要
表120：Lumen5：製品ポートフォリオ
表121：Meta：企業概要
表122：Meta：財務実績、2022年度および2023年度
表123：Meta：製品ポートフォリオ
表124：Meta：ニュース／主要動向、2023年および2024年
表125：Microsoft：会社概要
表126：Microsoft：財務実績、2022年度および2023年度
表127：Microsoft：製品ポートフォリオ
表128：Microsoft：ニュース／主要動向、2023年および2024年
表129：NVIDIA社：企業概要
表130：NVIDIA社：財務実績、2023年度および2024年度
表131：NVIDIA社：製品ポートフォリオ
表132：NVIDIA社：ニュース／主要動向、2023年および2024年
表133：OpenAI：企業概要
表134：OpenAI：製品ポートフォリオ
表135：OpenAI：ニュース／主要動向、2023年および2024年
表136：Persado：企業概要
表137：Persado：製品ポートフォリオ
表138：Persado：ニュース／主要動向、2023年
表139：Simplified（TLDR Technologies Inc.）：企業概要
表140：Simplified（TLDR Technologies Inc.）：製品ポートフォリオ
表141：Simplified（TLDR Technologies Inc.）：ニュース／主要動向、2023年および2024年
表142：その他中小企業／スタートアップの製品／サービスポートフォリオ
図一覧
要約図：生成AIの世界市場シェア（データタイプ別）、2023年
図1：生成AIの市場動向
図2：生成AIモード別特許ファミリーの年平均成長率、2018-2023年
図3：国別生成AI特許公開件数、2014-2023年
図4：提供形態別生成AIの世界市場シェア（2023年）
図5：データタイプ別生成AIの世界市場シェア（2023年）
図6：アプリケーション別生成AIの世界市場シェア（2023年）
図7：エンドユーザー産業別生成AIの世界市場シェア（2023年）
図8：生成AIの世界市場シェア（地域別、2023年）
図9：生成AI企業向けFPNVポジショニングマトリックス（2023年）
図10：グローバル生成AI市場における主要プレイヤーの採用戦略、2023年～2024年11月
図11：グローバル生成AI市場エコシステム
図12：生成AIスタートアップへのグローバルベンチャーキャピタル投資、2020年～2023年
図13：アクセンチュア：事業部門別収益シェア、2024年度
図14：アクセンチュア：国・地域別収益シェア、2024年度
図15：アドビ：事業部門別収益シェア、2023年度
図16：アドビ：国・地域別収益シェア、2023年度
図17：アリババグループホールディング：事業部門別収益シェア、2023年度
図18：アルファベット社（グーグル）：事業部門別収益シェア、2023年度
図19：アルファベット社（グーグル）：国・地域別収益シェア、2023年度
図20：アマゾン・ドット・コム社：事業部門別収益シェア、2023年度
図21：Amazon.com Inc.：国・地域別売上高比率、2023年度
図22：Capgemini：事業部門別売上高比率、2023年度
図23：Capgemini：国・地域別売上高比率、2023年度
図24：IBM：事業部門別売上高比率、2023年度
図25：IBM：国・地域別売上高構成比、2023年度
図26：Meta：事業部門別売上高構成比、2023年度
図27：Meta：国・地域別売上高構成比、2023年度
図28：Microsoft：事業部門別売上高構成比、2023年度
図29：マイクロソフト：国・地域別収益シェア、2023年度
図30：NVIDIA社：事業部門別収益シェア、2024年度
図31：NVIDIA社：国・地域別収益シェア、2024年度
Table of Contents
Chapter 1 Executive Summary
Market Outlook
Scope of Report
Market Summary
Technological Advances and Applications
Market Dynamics and Growth Factors
Segmental Analysis
Regional Insights
Investment Trends
Conclusion
Chapter 2 Market Overview
Current Market Outlook
Future Market Outlook
Future Plans of Key Companies
Strategic Suggestions for Companies
Macroeconomic Factors Analysis
Impact on Productivity and Labor Market
Geopolitical Significance of Generative AI
Porter's Five Forces Analysis
Case Study Analysis
Case Study 1
Case Study 2
Case Study 3
Case Study 4
Case Study 5
Case Study 6
Case Study 7
Case Study 8
Chapter 3 Market Dynamics
Key Takeaways
Market Dynamics Snapshot
Market Drivers
Rising Demand for Personalized Content and Experiences
Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning
Proliferation of Cloud Computing and AI-as-a-Service
Growth in Video and Audio Content Creation
Market Restraints
High Costs Associated with Training Data Preparation
Probability of Incorrect and Erroneously Generated Output
Market Challenges
Concerns Regarding Data Quality and Availability
Regulatory and Compliance Issues
Market Opportunities
Growing Demand for Automation Across Industries
Expanding Use of Synthetic Data for AI Training
Surge in Deployment of Large Language Models
Chapter 4 Regulatory Landscape
Key Takeaways
Key Regulatory Bodies, Government Agencies and Other Organizations
North America
Europe
Asia-Pacific
Rest of World
AI-Related Bills and Regulations, by Region
North America
Europe
Asia-Pacific
Rest of World
Chapter 5 Emerging Technologies and Developments
Key Takeaways
Emerging Technologies and Trends
Edge Computing
Explainable AI
Privacy-Preserving AI
Blockchain
High-Performance Computing
Digital Twins
Metaverse
Patent Analysis
Chapter 6 Market Segmentation Analysis
Segmentation Breakdown
Market Breakdown by Offerings
Key Takeaways
Software
Hardware
Services
Market Breakdown by Data Type
Key Takeaways
Text
Code
Audio/Speech
Image/Video
Market Breakdown by Application
Key Takeaways
Business Integration and Visualization
Content Management
Synthetic Data Management
Automation and Integration
Generative Design
Market Breakdown by End-User Industry
Key Takeaways
Media and Entertainment
Banking, Financial Services and Insurances
Information Technology and IT-Enabled Services
Healthcare and Lifesciences
Retail and E-Commerce
Manufacturing
Others
Geographic Breakdown
Market Breakdown by Region
Key Takeaways
North America
Europe
Asia-Pacific
Rest of the World
Chapter 7 Competitive Intelligence
Key Takeaways
Key Players in Generative AI
Market Rankings of Key Players
Forefront, Pathfinder, Niche and Vital Positioning Matrix for Generative AI Companies
Strategic Analysis
Strategic Recommendations
Generative AI Market Ecosystem
Core Technology Providers
Cloud Platforms and Infrastructure Providers
Development and Deployment Tools
Generative AI Service Providers
End-User Industries Applications
Government and Regulatory Bodies
Venture Fundings and Investments Landscape
Venture Capital Investments in Generative AI
Startup Fundings in the Generative AI Industry
Chapter 8 Sustainability in Generative AI Industry: An ESG Perspective
Key Takeaways
Current Status of ESG in the Generative AI Market
ESG Practices in the Generative AI Market
Concluding Remarks from BCC Research
Chapter 9 Appendix
Research Methodology
References
Abbreviations
Company Profiles
ACCENTURE
ADOBE
ALIBABA GROUP HOLDING LTD.
ALPHABET INC. (GOOGLE)
AMAZON.COM INC.
ANTHROPIC PBC
CAPGEMINI
IBM
LUMEN5
META
MICROSOFT
NVIDIA CORP.
OPENAI
PERSADO
SIMPLIFIED (TLDR TECHNOLOGIES INC.)
Other Key Players
| ※参考情報 生成AI（ジェネレーティブAI）とは、学習したデータをもとに、テキスト、画像、音声、動画、3Dモデルなどの新しいコンテンツを自律的に生成できる人工知能技術のことです。従来のAIがデータの分類や予測を主に行っていたのに対し、生成AIは「創造」を行う点に大きな特徴があります。 生成AIの種類は多岐にわたります。代表的なものとして、文章を生成する「テキスト生成AI」（例：大規模言語モデルLLM）、指示に基づいて画像を生成する「画像生成AI」（例：Stable Diffusion、Midjourney）、人間の声や音楽を合成する「音声生成AI」（例：Apple社のPersonal Voice）、そしてテキストから動画を生成する「動画生成AI」（例：Runway社のGen-2）などがあります。また、建築設計や製品開発に役立つ「3Dモデル生成AI」も開発が進んでいます。 これらの生成AIの多くは、教師なし学習や自己教師あり学習を用いて、膨大なデータセットからパターンや構造を抽出しています。特に、Transformerモデルのような深層学習のアーキテクチャが、高性能な生成能力を実現する鍵となっています。 生成AIの応用分野は急速に拡大しています。ビジネスにおいては、マーケティング業務での活用が顕著です。例えば、コカ・コーラ社のように消費者参加型広告やパッケージデザインに画像生成AIを活用し、新たなブランド体験を創出する事例があります。 制作コストや時間の削減にも貢献しています。動画生成AIは、教育用解説動画の自動生成や商品プロモーション動画の量産に利用され始めています。音声生成AIは、カスタマーサポートの自動応答システムや、難病で声を失った患者の声を保存・再現する医療分野での利用も進んでいます。 テキスト生成AIは、文書作成の効率化、要約、翻訳、アイデア出し、プログラミングコードの生成など、幅広い業務で利用されています。また、多くの生成AIサービスは自然な日本語に対応しており、AI翻訳ツールと組み合わせることで多言語対応や高精度な翻訳も可能です。 関連技術としては、生成AIの進化を支える「プロンプトエンジニアリング」が挙げられます。これは、生成AIから望む結果を引き出すために、適切な指示文（プロンプト）を作成・調整する技術です。プロンプトの追加条件を工夫することで、よりイメージ通りのコンテンツを生成できるようになります。 一方で、生成AIの利用にはいくつかの重要な注意点が存在します。一つは「著作権と学習データの問題」です。生成AIが学習に用いたデータの中に違法なものが含まれていた場合、特に商用利用においては問題が生じる可能性があります。利用者が学習データの適法性を判断することは難しいため、著作権に関する各国のガイドラインや最新の動向を注視する必要があります。 もう一つは「プライバシーや個人情報の懸念」です。生成AIはユーザーが入力した内容も学習データとして利用する可能性があるため、個人情報などを入力すると、それが他のユーザーへの回答に利用されてしまう危険性があります。また、音声合成AIは数秒のサンプルからでも声紋を複製できてしまうため、個人の同意なしに音声データを収集・利用するケースは、プライバシー侵害として問題視されています。 さらに、生成されたコンテンツの信頼性や事実確認も重要です。生成AIが作り出す情報には誤りや偏りが含まれる可能性があり、「ハルシネーション（AIが事実に基づかない情報を生成すること）」への対応も求められています。利用者は生成された情報を鵜呑みにせず、必ず内容を検証する作業が必要です。 このように、生成AIは社会の様々な領域に革新をもたらしていますが、その倫理的、法的な課題にも適切に対応しながら、技術の恩恵を最大限に活用していくことが求められています。 |
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