1 はじめに 22

1.1 調査目的 22

1.2 市場定義 22

1.3 調査対象と除外 23

1.4 市場範囲 23

1.4.1 市場セグメンテーション 23

1.4.2 調査対象地域 24

1.4.3 調査対象年 24

1.5 調査対象通貨 25

表1 米ドル為替レート（2020～2022年） 25

1.6 ステークホルダー 25

2 調査方法 26

2.1 調査データ 26

図1 因果関係AI市場：調査設計 26

2.1.1 二次データ 27

2.1.2 一次データ 27

2.1.2.1 一次インタビュー 28

2.1.2.2 一次プロファイルの内訳 28

2.1.2.3 主要な業界インサイト 29

2.2 データ三角測量 29

2.3 市場規模の推定 30

図2 因果AI市場：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ 30

2.3.1 トップダウンアプローチ 30

2.3.2 ボトムアップアプローチ 31

図3 アプローチ1（供給側）：因果AI市場の提供による収益 31

図4 アプローチ2—ボトムアップ（供給側）：コーザルAIプレイヤーによるサービス提供からの収益総額 32

図5 アプローチ3—ボトムアップ（供給側）：コーザルAIサービス提供による収益と市場規模推計 32

図6 アプローチ4—ボトムアップ（需要側）：コーザルAIサービス提供シェアとコーザルAI支出総額 33

2.4 市場予測 34

表2 要因分析 34

2.5 前提条件 35

表3 調査の前提条件 35

2.6 制約 36

2.7 景気後退が世界のコーザルAI市場に与える影響37

表4 世界のCausal AI市場への景気後退の影響 37

3 エグゼクティブサマリー 39

表5 Causal AI市場規模と成長率、2020～2022年（千米ドル、前年比） 40

表6 Causal AI市場規模と成長率、2023～2030年（千米ドル、前年比） 40

図7 2023年にはCausal AIプラットフォームがサービスよりも大きな市場シェアを占める 40

図8 2023年にはクラウド導入が大きな市場シェアを占める 41

図9 2023年にはコンサルティングサービスが最大の市場シェアを占める41

図10 ヘルスケア・ライフサイエンス業界が2023年に最大市場規模を占める 41

図11 北米が2023年に最大シェアを占めると予測 42

4 プレミアムインサイト 43

4.1 コーザルAI市場における魅力的なビジネスチャンス 43

図12 物理施設からクラウドへのデータ転送プラットフォームへの高い需要 43

4.2 コーザルAI市場（業界別） 43

図13 ヘルスケア・ライフサイエンス業界予測期間中、ライフサイエンスが最大規模を占める 43

4.3 コーザルAI市場（地域別） 44

図14 北米が2028年までに最大シェアを占める 44

4.4 コーザルAI市場（サービス別・主要業種別） 44

図15 プラットフォームとヘルスケア・2030年までにそれぞれ大きなシェアを占めるライフサイエンス分野 44

5 市場概要と業界動向 45

5.1 はじめに 45

5.2 市場のダイナミクス 45

図16 因果AI市場：推進要因、制約要因、機会、課題 45

5.2.1 推進要因 46

5.2.1.1 様々な分野における因果推論モデルの重要性 46

5.2.1.2 現行AIの限界を克服する因果AIの出現 46

5.2.1.3 AIイニシアチブの運用化 46

5.2.2 制約要因 47

5.2.2.1 解釈可能性と説明可能性の欠如 47

5.2.2.2 高品質データの取得と準備 47

5.2.3 機会 47

5.2.3.1 ヘルスケア分野に革命をもたらす可能性 47

5.2.3.2 技術の進歩 48

5.2.4 課題 48

5.2.4.1 複雑なデータセットからの因果推論 48

5.2.4.2 標準化の欠如 48

5.3 ケーススタディ分析 49

5.3.1 因果AIによるモデル検証の加速 49

5.3.2 因果AIを活用した価格設定とプロモーションの最適化による収益成長の実現 49

5.3.3顧客維持戦略の強化における因果AIの活用 50

5.3.4 因果AIによるデータプロバイダー業界の変革 51

5.3.5 顧客セグメンテーションにおける因果AIの活用 51

5.4 エコシステム分析 52

図17 エコシステム分析 52

表7 プラットフォームプロバイダー 52

表8 ライブラリプロバイダー 53

表9 AIフレームワークプロバイダー 53

表10 規制当局 53

5.5 因果AI活用における主要ステップ 54

5.5.1 データ収集と準備 54

5.5.2 因果推論 54

5.5.3 機械学習モデル 54

5.5.4 解釈可能性と説明可能性 55

5.5.5 検証とテスト 55

5.6 相関ベースAIと因果推論AI 55

表11 相関ベースAIと因果推論AI因果AI 56

5.7 テクノロジー分析 56

5.7.1 関連テクノロジー 56

5.7.1.1 教師あり学習 56

5.7.1.2 教師なし学習 57

5.7.1.3 自然言語処理 57

5.7.1.4 予測分析 57

5.7.1.5 ディープラーニング 57

5.7.1.6 AIガバナンス（倫理的、説明可能、責任あるAI） 58

5.7.1.7 ベイジアンネットワーク 58

5.7.2 関連テクノロジー 58

5.7.2.1 クラウドコンピューティング 58

5.7.2.2 ロボティクス 59

5.7.2.3 フェデレーテッドラーニング 59

5.7.2.4 デジタルツイン 59

5.8 コーザルAI市場におけるベストプラクティス 60

5.9 コーザルAIランドスケープの将来的方向性 60

表12 短期ロードマップ（2023～2025年） 60

表13 中期ロードマップ（2026～2028年） 61

表14 長期ロードマップ（2029～2030年） 61

5.10 コーザルAIの進化の概略 62

5.11 バリューチェーン分析 63

図18 コーザルAI市場：バリューチェーン分析 63

5.11.1 データ収集と準備 63

5.11.2 アルゴリズム開発 63

5.11.3 モデルのトレーニング 64

5.11.4 モデルのテストと検証 64

5.11.5 デプロイメントと統合 64

5.11.6 保守とサポート 64

5.12 価格設定モデル分析 65

表15 価格設定モデル 65

5.13 特許分析 67

5.13.1 方法論 67

5.13.2 文書の種類 67

表16 2013～2023年の特許出願件数 67

5.13.3 イノベーションと特許出願 67

図19 特許取得総数（2013～2023年） 67

5.13.3.1 上位出願人 68

図20 特許出願件数上位10社（2013～2022年） 68

表17 米国：特許保有者上位20社（2013～2022年） 68

表18 因果関係AI市場における特許一覧（2021～2023年） 69

5.14 ポーターのファイブフォース分析 70

図21 ポーターのファイブフォース分析 70

表19 ポーターのファイブフォース分析分析 70

5.14.1 新規参入からの脅威 71

5.14.2 代替品からの脅威 71

5.14.3 供給者の交渉力 71

5.14.4 買い手の交渉力 71

5.14.5 競争の激しさ 71

5.15 規制環境 72

5.15.1 規制機関、政府機関、その他の組織 72

表20 北米：規制機関、政府機関、その他の組織 72

表21 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織 73

表22 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織一覧 75

表23 行：規制機関、政府機関、その他の組織 75

5.15.1.1 北米 76

5.15.1.1.1 米国 76

5.15.1.1.2 カナダ 76

5.15.1.2 欧州 76

5.15.1.3 アジア太平洋地域 76

5.15.1.3.1 韓国 76

5.15.1.3.2 中国 76

5.15.1.3.3 インド77

5.15.1.4 中東およびアフリカ 77

5.15.1.4.1 UAE 77

5.15.1.4.2 KSA 77

5.15.1.4.3 バーレーン 77

5.15.1.5 ラテンアメリカ 77

5.15.1.5.1 ブラジル 77

5.15.1.5.2 メキシコ 77

5.16 主要ステークホルダーと購買基準 78

5.16.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 78

図22 上位3業種におけるステークホルダーの購買プロセスへの影響 78

表24 上位3業種におけるステークホルダーの購買プロセスへの影響 78

5.16.2 購入基準 79

図23 上位3業種における主要な購入基準 79

表25 上位3業種における主要な購入基準 79

5.17 コーザルAI市場における購入者/顧客に影響を与えるディスラプション 80

図24 購入者/顧客に影響を与えるディスラプション 80

5.18 主要なカンファレンスとイベント 80

表26 カンファレンスとイベントの詳細リスト2023～2024年のイベント 80

5.19 因果AIのビジネスモデル 81

5.19.1 潜在的アウトカムフレームワーク 81

5.19.2 因果グラフモデル 81

5.20 因果推論へのアプローチ 81

5.20.1 相関関係 81

5.20.2 因果関係 82

5.20.3 介入 82

5.20.4 反事実 82

5.20.5 システムモデリング 82

5.21 因果AIの技術と手法 82

5.21.1 機械学習アルゴリズム 82

5.21.1.1 回帰分析に基づく手法 83

5.21.1.2 決定木とランダムフォレスト 83

5.21.1.3 k近傍法アルゴリズム 83

5.21.1.4 その他の機械学習アルゴリズム 83

5.21.2 ベイジアンネットワーク 83

5.21.2.1 有向非巡回グラフ (DAG) 84

5.21.2.2 構造因果モデル (SCM) 84

5.21.2.3 反事実的DAG 84

5.21.2.4 その他のベイジアンネットワーク 84

5.21.3 構造方程式モデル 84

5.21.3.1 パス分析（DAG） 85

5.21.3.2 確認的因子分析（CFA） 85

5.21.3.3 偏最小二乗法（PLS） 85

5.21.3.4 その他の構造方程式モデル 85

5.21.4 反事実分析 85

5.21.4.1 傾向スコアマッチング（PSM） 86

5.21.4.2 差の差（DiD） 86

5.21.4.3 操作変数（IV） 86

5.21.4.4 回帰不連続設計（RDD） 86

6 因果AI市場（提供内容別） 87

6.1 はじめに 88

6.1.1 オファリング：コーザルAI市場の牽引要因 88

図25 コーザルAIサービス市場は予測期間中に最も高いCAGRで成長する 88

表27 コーザルAI市場（オファリング別）、2020～2022年（千米ドル） 89

表28 コーザルAI市場（オファリング別、2023～2030年）（千米ドル） 89

6.2 プラットフォーム 89

6.2.1 データドリブンな意思決定とより正確な予測・洞察への需要 89

表29 プラットフォーム：コーザルAI市場（地域別）、2020～2022年（千米ドル） （千米ドル） 89

表30 プラットフォーム：コーザルAI市場（地域別）、2023～2030年（千米ドル） 90

6.2.2 コーザルAIプラットフォーム市場（導入規模別） 90

図26 オンプレミスプラットフォームの導入規模は予測期間中に高いCAGRを示す 90

表31 コーザルAIプラットフォーム市場（導入規模別）、2020～2022年（千米ドル） 91

表32 コーザルAIプラットフォーム市場（導入規模別）、2023～2030年（千米ドル） 91

6.2.2.1 オンプレミス 91

6.2.2.1.1 カスタマイズと統合の拡大の可能性 91

表33 オンプレミス：コーザルAIプラットフォーム市場（地域別）、2020～2022年（千米ドル） 91

表34 オンプレミス：コーザルAIプラットフォーム市場（地域別）、2023～2030年（千米ドル） 92

6.2.2.2 クラウド 92

6.2.2.2.1 アクセス性の向上の可能性 92

表35 クラウド：コーザルAIプラットフォーム市場（地域別）、2020～2022年（千米ドル） 92

表36 クラウド：コーザルAIプラットフォーム市場（地域別）、2023～2030年(千米ドル) 93

6.3 サービス 93

6.3.1 社内に能力が不足している人向けの有用なリソース 93

図27 予測期間中に最大の市場を占めるトレーニング、サポート、保守サービス 93

表37 コーザルAI市場（サービス別）、2020～2022年 (千米ドル) 94

表38 コーザルAI市場（サービス別）、2023～2030年 (千米ドル) 94

6.3.2 コンサルティングサービス 94

6.3.2.1 情報に基づいた意思決定を行い、より良い結果を達成するための専門家のガイダンス 94

表39 コンサルティングサービス：因果推論AI市場、地域別、2020～2022年（千米ドル） 94

表40 コンサルティングサービス：因果推論AI市場、地域別、2023～2030年（千米ドル） 95

6.3.3 導入と統合 95

6.3.3.1 因果推論の実装における実践的な側面に焦点を当てる 95

表41 導入と統合：因果推論AI市場、地域別、2020～2022年（千米ドル） 95

表42 導入と統合統合：因果AI市場（地域別、2023～2030年）（千米ドル） 95

6.3.4 トレーニング、サポート、保守 96

6.3.4.1 最適なモデル性能と精度を確保するための継続的なトレーニングとサポートの必要性 96

表43 トレーニング、サポート、保守：因果AI市場（地域別、2020～2022年）（千米ドル） 96

表44 トレーニング、サポート、保守：因果AI市場（地域別、2023～2030年）（千米ドル） 96

7 因果AI市場（業種別） 97

7.1 はじめに 98

7.1.1 業種別：因果関係AI市場の推進要因 98

図28 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野は予測期間中に最も高いCAGRで成長する見込み 98

表45 コーザルAI市場（業界別）、2020～2022年（千米ドル） 99

表46 コーザルAI市場（業界別）、2023～2030年（千米ドル） 99

7.2 BFSI 100

7.2.1 複数の実在企業による激しい競争 100

表47 BFSI：コーザルAI市場（地域別）、2020～2022年（千米ドル） 100

表48 BFSI：コーザルAI市場（地域別）、2023～2030年(千米ドル) 100

7.2.2 ユースケース：BFSI 101

7.3 ヘルスケア＆ライフサイエンス 102

7.3.1 早期がん検出のための血液検査開発へのスタートアップ企業による投資 102

表49 ヘルスケア＆ライフサイエンス：コーザルAI市場、地域別、2020～2022年 (千米ドル) 102

表50 ヘルスケア＆ライフサイエンス：コーザルAI市場、地域別、2023～2030年 (千米ドル) 102

7.3.2 ユースケース：ヘルスケア＆ライフサイエンス 103

7.4 小売・eコマース 104

7.4.1 小売業者の製品在庫最適化と顧客の商品発見 104

表51 小売・eコマース：コーザルAI市場（地域別）、2020～2022年（千米ドル） 104

表52 小売・eコマース：コーザルAI市場（地域別）、2023～2030年（千米ドル） 104

7.4.2 ユースケース：小売・eコマース電子商取引 105

7.5 製造業 106

7.5.1 生産プロセスからのデータ分析による欠陥や品質問題のリアルタイム特定 106

表53 製造業：コーザルAI市場（地域別、2020～2022年）（単位：千米ドル） 106

表54 製造業：コーザルAI市場（地域別、2023～2030年）（単位：千米ドル） 106

7.5.2 ユースケース：製造業 107

7.6 運輸・輸送業物流 108

7.6.1 車両ルートの最適化、貨物のリアルタイム追跡、配送時間の短縮 108

表55 運輸・物流：コーザルAI市場（地域別）、2020～2022年（千米ドル） 108

表56 運輸・物流：コーザルAI市場（地域別）、2023～2030年（千米ドル） 108

7.6.2 ユースケース：運輸・物流物流 109

7.7 その他の業種 110

表57 その他の業種：コーザルAI市場（地域別、2020～2022年）（単位：千米ドル） 110

表58 その他の業種：コーザルAI市場（地域別、2023～2030年）（単位：千米ドル） 111

8 コーザルAI市場（地域別） 112

8.1 はじめに 113

図29 予測期間中、北米が最大市場となる見込み 113

図30 予測期間中、日本が最高CAGRで成長する見込み 113

表59 コーザルAI市場、地域別、2020～2022年（千米ドル） 114

表60 コーザルAI市場、地域別、2023～2030年（千米ドル） 114

8.2 北米 114

8.2.1 北米：コーザルAI市場の牽引要因 114

8.2.2 北米：景気後退の影響 115

図31 北米：市場スナップショット 115

表61 北米：コーザルAI市場、サービス別、2020～2022年（千米ドル） 116

表62 北米：コーザルAI市場、提供分野別、2023～2030年（千米ドル） 116

表63 北米：コーザルAIプラットフォーム市場、導入規模別、2020～2022年（千米ドル） 116

表64 北米：コーザルAIプラットフォーム市場、導入規模別、2023～2030年（千米ドル） 116

表65 北米：コーザルAI市場、サービス別、2020～2022年（千米ドル） 116

表66 北米：コーザルAI市場、サービス別、2023～2030年（千米ドル） 117

表67 北米：コーザルAI市場（業種別）、2020～2022年（千米ドル） 117

表68 北米：コーザルAI市場（業種別）、2023～2030年（千米ドル） 117

表69 北米：コーザルAI市場（国別）、2020～2022年（千米ドル） 117

表70 北米：コーザルAI市場（国別）、2023～2030年（千米ドル） 118

8.2.3 米国 118

8.2.3.1 主要大学および組織による研究と投資 118

8.2.4 カナダ118

8.2.4.1 様々な業界における機械学習アプリケーションの採用増加 118

8.3 ヨーロッパ 119

8.3.1 ヨーロッパ：コーザルAI市場の牽引要因 119

8.3.2 ヨーロッパ：景気後退の影響 119

表71 ヨーロッパ：コーザルAI市場（サービス別）、2020～2022年（千米ドル） 120

表72 ヨーロッパ：コーザルAI市場（サービス別）、2023～2030年（千米ドル） 120

表73 ヨーロッパ：コーザルAIプラットフォーム市場（導入別）、2020～2022年（千米ドル） 120

表74欧州：コーザルAIプラットフォーム市場（導入別）、2023～2030年（千米ドル） 120

表75 欧州：コーザルAI市場（サービス別）、2020～2022年（千米ドル） 120

表76 欧州：コーザルAI市場（サービス別）、2023～2030年（千米ドル） 121

表77 欧州：コーザルAI市場（業種別）、2020～2022年（千米ドル） 121

表78 欧州：コーザルAI市場（業種別）、2023～2030年（千米ドル） 121

表79 欧州：コーザルAI市場規模（国別）、2020～2022年（千米ドル） 122

表80 欧州：コーザルAI市場（国別）、2023～2030年（千米ドル） 122

8.3.3 英国 122

8.3.3.1 AIとMLのメリット活用を求める企業の増加 122

8.3.4 ドイツ 123

8.3.4.1 強固なITインフラと堅牢な規制枠組み 123

8.3.5 フランス 123

8.3.5.1 活気あるスタートアップ・エコシステム 123

8.3.6 その他欧州 123

8.4 その他世界（行） 123

8.4.1 その他世界：コーザルAI市場牽引要因 124

8.4.2 行: 景気後退の影響 124

表81 行: コーザルAI市場（サービス別）、2020～2022年（千米ドル） 125

表82 行: コーザルAI市場（サービス別、2023～2030年）（千米ドル） 125

表83 行: コーザルAIプラットフォーム市場（導入数別）、2020～2022年（千米ドル） 125

表84 行: コーザルAIプラットフォーム市場（導入数別、2023～2030年）（千米ドル） 125

表85 行: コーザルAI市場（導入数別）サービス別、2020～2022年（千米ドル） 125

表86 行：コーザルAI市場、サービス別、2023～2030年（千米ドル） 126

表87 行：コーザルAI市場、業種別、2020～2022年（千米ドル） 126

表88 行：コーザルAI市場、業種別、2023～2030年（千米ドル） 126

表89 行：コーザルAI市場、国別、2020～2022年（千米ドル） 127

表90 行：コーザルAI市場、国別、2023～2030年（千米ドル） 127

8.4.3 イスラエル 127

8.4.3.1 医療におけるAIベースソリューションの導入 127

8.4.4 中国 128

8.4.4.1 次世代人工知能開発計画などの取り組み 128

8.4.5 日本 128

8.4.5.1 人工知能技術戦略などの専用研究イニシアチブ 128

8.4.6 その他 128

9 競争環境 130

9.1 概要 130

9.2 主要プレーヤーの戦略 130

表91 コーザルAI市場における主要プレーヤーによる主要製品の概要 130

9.3 売上高分析 131

図32 主要上場企業の収益分析（2020～2022年、百万米ドル） 131

9.4 市場シェア分析 132

図33 主要プレーヤーのCausal AI市場シェア分析（2022年） 132

表92 主要プレーヤーがCausal AI市場で展開する戦略の概要 132

9.5 企業評価象限 133

9.5.1 スター 133

9.5.2 新興リーダー 133

9.5.3 普及型プレーヤー 133

9.5.4 参加者 133

図34主要な因果AI市場プレーヤー、企業評価マトリックス、2023年 134

9.6 競合ベンチマーク 135

表93 主要プレーヤーの競合ベンチマーク、2022年 135

表94 主要スタートアップ企業／中小企業の詳細リスト 135

表95 スタートアップ企業／中小企業の競合ベンチマーク 136

9.7 因果AI製品の状況 137

9.7.1 因果AI製品の比較分析 137

表96 因果AI製品の比較分析 137

図35 因果AI製品の比較分析 137

9.7.2 評価と主要因果AIベンダーの財務指標 138

図36 主要因果AIベンダーの財務指標 138

図37 主要因果AIベンダーの年初来株価トータルリターンと株価ベータ 138

9.8 競争シナリオ 139

9.8.1 製品リリース 139

表97 製品リリース（2021年5月～2023年2月） 139

9.8.2 取引 140

表98 取引（2020年10月～2023年2月） 140

10 企業概要 141

10.1 はじめに141

（事業概要、提供製品／ソリューション／サービス、最近の動向、MnMビュー）*

10.2 主要プレーヤー 141

10.2.1 IBM 141

表99 IBM：事業概要 141

図38 IBM：会社概要 142

表100 IBM：提供製品／ソリューション／サービス 142

表101 IBM：製品発売 143

表102 IBM：取引 144

10.2.2 Microsoft 146

表103 Microsoft：事業概要 146

図39 Microsoft：会社概要 147

表104マイクロソフト：提供製品／ソリューション／サービス 147

表 105 マイクロソフト：製品リリース 148

表 106 マイクロソフト：取引 149

10.2.3 Google 150

表 107 Google：事業概要 150

図 40 Google：財務概要 151

表 108 Google：提供製品／ソリューション／サービス 151

表 109 Google：製品リリース 152

表 110 Google：取引 153

10.2.4 AWS 155

表 111 AWS：事業概要155

図41 AWS: 財務概要 155

表112 AWS: 提供製品/ソリューション/サービス 156

表113 AWS: 製品リリース 156

表114 AWS: 取引 157

10.2.5 DYNATRACE 160

表115 DYNATRACE: 事業概要 160

図42 DYNATRACE: 財務概要 161

表116 DYNATRACE: 提供製品/ソリューション/サービス 161

表117 DYNATRACE: 製品リリース 162

表118 DYNATRACE: 取引 163

10.2.6 H2O.AI 164

表 119 H2O.AI: 事業概要 164

表 120 H2O.AI: 提供製品／ソリューション／サービス 164

表 121 H2O.AI: 製品リリース 165

表 122 H2O.AI: 取引 166

10.2.7 DATAROBOT 167

表 123 DATAROBOT: 事業概要 167

表 124 DATAROBOT: 提供製品／ソリューション／サービス 167

表 125 DATAROBOT: 取引 168

10.2.8 CAUSALENS 169

表 126 CAUSALENS: 事業概要169

表 127 因果関係：提供製品／ソリューション／サービス 169

表 128 因果関係：製品の発売 170

表 129 因果関係：取引 170

10.2.9 因果関係リンク 171

表 130 因果関係リンク：事業概要 171

表 131 因果関係リンク：提供製品／ソリューション／サービス 171

表 132 因果関係リンク：製品の発売 172

表 133 因果関係リンク：取引 172

10.2.10 AITIA 173

表 134 AITIA：事業概要173

表 135 AITIA: 提供製品／ソリューション／サービス 173

表 136 AITIA: 製品発売 174

表 137 AITIA: 取引 174

*非上場企業の場合、事業概要、提供製品／ソリューション／サービス、最近の動向、MnMビューに関する詳細は記載されていない可能性があります。

10.3 その他の主要プレーヤー 176

10.3.1 PARABOLE.AI 176

10.3.2 CAUSALIS 176

10.3.3 OMICSデータオートメーション 177

10.3.4 INCRMNTAL 177

10.3.5 CAUSALY 178

10.3.6 LOGILITY 178

10.3.7 COGNINO.AI 179

10.3.8 COGNIZANT 180

10.3.9 SCALNYX 181

10.3.10 GEMINOS 181

11 関連市場 182

11.1 AIガバナンス市場 182

11.1.1 市場定義 182

11.1.2 市場概要 182

表 138 AIガバナンス市場規模と成長率、2020～2026年（百万米ドル、前年比%） 182

11.1.3 AIガバナンス（コンポーネント別） 183

表 139 AIガバナンス市場（コンポーネント別）、2020～2026年（百万米ドル） 183

11.1.4 AIガバナンス市場（ソリューション別） 183

表 140 AIガバナンス市場（ソリューション別）、2020～2026年（百万米ドル） 183

11.1.5 AIガバナンス市場（ソリューション別）導入形態 183

表 141 AIガバナンス市場（導入形態別）、2020～2026年（百万米ドル） 184

11.1.6 AIガバナンス市場（組織規模別） 184

表 142 AIガバナンス市場（組織規模別）、2020～2026年（百万米ドル） 184

11.1.7 AIガバナンス市場（業種別） 184

表 143 AIガバナンス市場（業種別）、2020～2026年（百万米ドル） 185

11.1.8 AIガバナンス市場（地域別） 185

表 144 AIガバナンス市場（地域別）、2020～2026年（百万米ドル） 185

11.2 人工知能市場 186

11.2.1 市場定義 186

11.2.2 市場概要 186

11.2.3 人工知能市場（サービス別） 186

表145 人工知能市場（サービス別）、2016～2021年（十億米ドル） 187

表146 人工知能市場（サービス別）、2022～2027年（十億米ドル） 187

11.2.4 人工知能市場（技術別） 187

表147 人工知能市場（技術別）、2016～2021年（10億米ドル） 187

表148 人工知能市場（技術別）、2022～2027年（10億米ドル） 188

11.2.5 人工知能市場（導入形態別） 188

表149 人工知能市場（導入形態別）、2016～2021年（10億米ドル） 188

表150 人工知能市場（導入形態別）、2022～2027年(10億米ドル) 188

11.2.6 人工知能市場（組織規模別） 189

表151 人工知能市場（組織別）、2016～2021年 (10億米ドル) 189

表152 人工知能市場（組織別）、2022～2027年 (10億米ドル) 189

11.2.7 人工知能市場（事業機能別） 190

表153 人工知能市場（事業機能別）、2016～2021年 (10億米ドル) 190

表154人工知能市場（事業機能別）、2022～2027年（10億米ドル） 190

11.2.8 人工知能市場（業種別） 191

表155 人工知能市場（業種別）、2016～2021年（10億米ドル） 191

表156 人工知能市場（業種別）、2022～2027年（10億米ドル） 191

11.2.9 人工知能市場（地域別） 192

表157 人工知能市場（地域別）、2016～2021年(10億米ドル) 192

表158 人工知能市場（地域別）、2022～2027年 (10億米ドル) 192

12 付録 193

12.1 ディスカッションガイド 193

12.2 ナレッジストア：MARKETSANDMARKETS サブスクリプションポータル 197

12.3 カスタマイズオプション 199

12.4 関連レポート 199

12.5 著者情報 200

1 INTRODUCTION 22
1.1 STUDY OBJECTIVES 22
1.2 MARKET DEFINITION 22
1.3 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 23
1.4 MARKET SCOPE 23
1.4.1 MARKET SEGMENTATION 23
1.4.2 REGIONS COVERED 24
1.4.3 YEARS CONSIDERED 24
1.5 CURRENCY CONSIDERED 25
TABLE 1 USD EXCHANGE RATES, 2020–2022 25
1.6 STAKEHOLDERS 25
2 RESEARCH METHODOLOGY 26
2.1 RESEARCH DATA 26
FIGURE 1 CAUSAL AI MARKET: RESEARCH DESIGN 26
2.1.1 SECONDARY DATA 27
2.1.2 PRIMARY DATA 27
2.1.2.1 Primary interviews 28
2.1.2.2 Breakup of primary profiles 28
2.1.2.3 Key industry insights 29
2.2 DATA TRIANGULATION 29
2.3 MARKET SIZE ESTIMATION 30
FIGURE 2 CAUSAL AI MARKET: TOP-DOWN AND BOTTOM-UP APPROACHES 30
2.3.1 TOP-DOWN APPROACH 30
2.3.2 BOTTOM-UP APPROACH 31
FIGURE 3 APPROACH 1 (SUPPLY SIDE): REVENUE FROM OFFERING OF CAUSAL AI MARKET 31
FIGURE 4 APPROACH 2—BOTTOM-UP (SUPPLY SIDE): COLLECTIVE REVENUE FROM OFFERING OF CAUSAL AI PLAYERS 32
FIGURE 5 APPROACH 3—BOTTOM-UP (SUPPLY SIDE): REVENUE AND SUBSEQUENT MARKET ESTIMATION FROM OFFERING OF CAUSAL AI 32
FIGURE 6 APPROACH 4—BOTTOM-UP (DEMAND SIDE): SHARE OF CAUSAL AI OFFERING THROUGH OVERALL CAUSAL AI SPENDING 33
2.4 MARKET FORECAST 34
TABLE 2 FACTOR ANALYSIS 34
2.5 ASSUMPTIONS 35
TABLE 3 RESEARCH ASSUMPTIONS 35
2.6 LIMITATIONS 36
2.7 IMPLICATION OF RECESSION ON GLOBAL CAUSAL AI MARKET 37
TABLE 4 IMPACT OF RECESSION ON GLOBAL CAUSAL AI MARKET 37
3 EXECUTIVE SUMMARY 39
TABLE 5 CAUSAL AI MARKET SIZE AND GROWTH RATE, 2020–2022 (USD THOUSAND, Y-O-Y) 40
TABLE 6 CAUSAL AI MARKET SIZE AND GROWTH RATE, 2023–2030 (USD THOUSAND, Y-O-Y) 40
FIGURE 7 CAUSAL AI PLATFORMS TO ACCOUNT FOR LARGER MARKET THAN SERVICES IN 2023 40
FIGURE 8 CLOUD DEPLOYMENT TO ACCOUNT FOR LARGER MARKET SHARE IN 2023 41
FIGURE 9 CONSULTING SERVICES TO ACCOUNT FOR LARGEST MARKET IN 2023 41
FIGURE 10 HEALTHCARE & LIFESCIENCES VERTICAL TO ACCOUNT FOR LARGEST MARKET IN 2023 41
FIGURE 11 NORTH AMERICA ESTIMATED TO ACCOUNT FOR LARGEST SHARE IN 2023 42
4 PREMIUM INSIGHTS 43
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN CAUSAL AI MARKET 43
FIGURE 12 HIGH DEMAND FOR PLATFORMS TO TRANSFER DATA FROM PHYSICAL PREMISES TO CLOUD 43
4.2 CAUSAL AI MARKET, BY VERTICAL 43
FIGURE 13 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES TO ACCOUNT FOR LARGEST SIZE DURING FORECAST PERIOD 43
4.3 CAUSAL AI MARKET, BY REGION 44
FIGURE 14 NORTH AMERICA TO ACCOUNT FOR LARGEST SHARE BY 2028 44
4.4 CAUSAL AI MARKET, BY OFFERING AND KEY VERTICAL 44
FIGURE 15 PLATFORMS AND HEALTHCARE & LIFE SCIENCES SEGMENTS TO ACCOUNT FOR SIGNIFICANT RESPECTIVE SHARES BY 2030 44
5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS 45
5.1 INTRODUCTION 45
5.2 MARKET DYNAMICS 45
FIGURE 16 CAUSAL AI MARKET: DRIVERS, RESTRAINTS, OPPORTUNITIES, AND CHALLENGES 45
5.2.1 DRIVERS 46
5.2.1.1 Importance of causal inference models in various fields 46
5.2.1.2 Emergence of causal AI to overcome limitations of current AI 46
5.2.1.3 Operationalizing AI initiatives 46
5.2.2 RESTRAINTS 47
5.2.2.1 Lack of interpretability and explainability 47
5.2.2.2 Acquiring and preparing high-quality data 47
5.2.3 OPPORTUNITIES 47
5.2.3.1 Potential to revolutionize healthcare field 47
5.2.3.2 Technological advancements 48
5.2.4 CHALLENGES 48
5.2.4.1 Causal inference from complex data sets 48
5.2.4.2 Lack of standardization 48
5.3 CASE STUDY ANALYSIS 49
5.3.1 ACCELERATING MODEL VALIDATION WITH CAUSAL AI 49
5.3.2 UNLOCKING REVENUE GROWTH WITH CAUSAL AI-POWERED PRICING AND PROMOTION OPTIMIZATION 49
5.3.3 USING CAUSAL AI TO ENHANCE CUSTOMER RETENTION STRATEGIES 50
5.3.4 REVOLUTIONIZING DATA PROVIDER INDUSTRY WITH CAUSAL AI 51
5.3.5 USE OF CAUSAL AI FOR CUSTOMER SEGMENTATION 51
5.4 ECOSYSTEM ANALYSIS 52
FIGURE 17 ECOSYSTEM ANALYSIS 52
TABLE 7 PLATFORM PROVIDERS 52
TABLE 8 LIBRARY PROVIDERS 53
TABLE 9 AI FRAMEWORK PROVIDERS 53
TABLE 10 REGULATORY BODIES 53
5.5 KEY STEPS IN USING CAUSAL AI 54
5.5.1 DATA COLLECTION & PREPARATION 54
5.5.2 CAUSAL INFERENCE 54
5.5.3 ML MODELS 54
5.5.4 INTERPRETABILITY & EXPLAINABILITY 55
5.5.5 VALIDATION & TESTING 55
5.6 CORRELATION-BASED AI VS. CAUSAL AI 55
TABLE 11 CORRELATION-BASED AI VS. CAUSAL AI 56
5.7 TECHNOLOGY ANALYSIS 56
5.7.1 RELATED TECHNOLOGIES 56
5.7.1.1 Supervised learning 56
5.7.1.2 Unsupervised learning 57
5.7.1.3 Natural language processing 57
5.7.1.4 Predictive analytics 57
5.7.1.5 Deep learning 57
5.7.1.6 AI governance (ethical, explainable, and responsible AI) 58
5.7.1.7 Bayesian networks 58
5.7.2 ALLIED TECHNOLOGIES 58
5.7.2.1 Cloud computing 58
5.7.2.2 Robotics 59
5.7.2.3 Federated learning 59
5.7.2.4 Digital twin 59
5.8 BEST PRACTICES IN CAUSAL AI MARKET 60
5.9 FUTURE DIRECTIONS OF CAUSAL AI LANDSCAPE 60
TABLE 12 SHORT-TERM ROADMAP, 2023–2025 60
TABLE 13 MID-TERM ROADMAP, 2026–2028 61
TABLE 14 LONG-TERM ROADMAP, 2029–2030 61
5.10 BRIEF HISTORY OF EVOLUTION OF CAUSAL AI 62
5.11 VALUE CHAIN ANALYSIS 63
FIGURE 18 CAUSAL AI MARKET: VALUE CHAIN ANALYSIS 63
5.11.1 DATA COLLECTION & PREPARATION 63
5.11.2 ALGORITHM DEVELOPMENT 63
5.11.3 MODEL TRAINING 64
5.11.4 MODEL TESTING & VALIDATION 64
5.11.5 DEPLOYMENT & INTEGRATION 64
5.11.6 MAINTENANCE & SUPPORT 64
5.12 PRICING MODEL ANALYSIS 65
TABLE 15 PRICING MODELS 65
5.13 PATENT ANALYSIS 67
5.13.1 METHODOLOGY 67
5.13.2 DOCUMENT TYPE 67
TABLE 16 PATENTS FILED, 2013–2023 67
5.13.3 INNOVATION & PATENT APPLICATIONS 67
FIGURE 19 TOTAL NUMBER OF PATENTS GRANTED, 2013–2023 67
5.13.3.1 Top Applicants 68
FIGURE 20 TOP TEN COMPANIES WITH HIGHEST NUMBER OF PATENT APPLICATIONS, 2013–2022 68
TABLE 17 US: TOP 20 PATENT OWNERS, 2013–2022 68
TABLE 18 LIST OF PATENTS IN CAUSAL AI MARKET, 2021–2023 69
5.14 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 70
FIGURE 21 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 70
TABLE 19 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 70
5.14.1 THREAT FROM NEW ENTRANTS 71
5.14.2 THREAT FROM SUBSTITUTES 71
5.14.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 71
5.14.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 71
5.14.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 71
5.15 REGULATORY LANDSCAPE 72
5.15.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 72
TABLE 20 NORTH AMERICA: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 72
TABLE 21 EUROPE: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 73
TABLE 22 ASIA PACIFIC: LIST OF REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 75
TABLE 23 ROW: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 75
5.15.1.1 North America 76
5.15.1.1.1 US 76
5.15.1.1.2 Canada 76
5.15.1.2 Europe 76
5.15.1.3 Asia Pacific 76
5.15.1.3.1 South Korea 76
5.15.1.3.2 China 76
5.15.1.3.3 India 77
5.15.1.4 Middle East & Africa 77
5.15.1.4.1 UAE 77
5.15.1.4.2 KSA 77
5.15.1.4.3 Bahrain 77
5.15.1.5 Latin America 77
5.15.1.5.1 Brazil 77
5.15.1.5.2 Mexico 77
5.16 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 78
5.16.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 78
FIGURE 22 INFLUENCE OF STAKEHOLDERS ON BUYING PROCESS IN TOP THREE VERTICALS 78
TABLE 24 INFLUENCE OF STAKEHOLDERS ON BUYING PROCESS IN TOP THREE VERTICALS 78
5.16.2 BUYING CRITERIA 79
FIGURE 23 KEY BUYING CRITERIA IN TOP THREE VERTICALS 79
TABLE 25 KEY BUYING CRITERIA IN TOP THREE VERTICALS 79
5.17 DISRUPTIONS IMPACTING BUYERS/CLIENTS IN CAUSAL AI MARKET 80
FIGURE 24 DISRUPTIONS IMPACTING BUYERS/CLIENTS 80
5.18 KEY CONFERENCES & EVENTS 80
TABLE 26 DETAILED LIST OF CONFERENCES & EVENTS, 2023–2024 80
5.19 BUSINESS MODELS OF CAUSAL AI 81
5.19.1 POTENTIAL OUTCOME FRAMEWORK 81
5.19.2 CAUSAL GRAPH MODEL 81
5.20 APPROACHES TO CAUSAL INFERENCES 81
5.20.1 CORRELATIONS 81
5.20.2 CAUSATION 82
5.20.3 INTERVENTIONS 82
5.20.4 COUNTERFACTUALS 82
5.20.5 SYSTEM MODELING 82
5.21 CAUSAL AI TECHNIQUES & METHODS 82
5.21.1 MACHINE LEARNING ALGORITHMS 82
5.21.1.1 Regression-based methods 83
5.21.1.2 Decision trees and random forests 83
5.21.1.3 K-nearest neighbor algorithms 83
5.21.1.4 Other ML algorithms 83
5.21.2 BAYESIAN NETWORKS 83
5.21.2.1 Directed acyclic graphs (DAGs) 84
5.21.2.2 Structural causal models (SCMs) 84
5.21.2.3 Counterfactual DAGs 84
5.21.2.4 Other Bayesian networks 84
5.21.3 STRUCTURAL EQUATION MODELS 84
5.21.3.1 Path analysis (DAGs) 85
5.21.3.2 Confirmatory factor analysis (CFA) 85
5.21.3.3 Partial least squares (PLS) 85
5.21.3.4 Other structural equation models 85
5.21.4 COUNTERFACTUAL ANALYSIS 85
5.21.4.1 Propensity score matching (PSM) 86
5.21.4.2 Difference-in-Differences (DiD) 86
5.21.4.3 Instrumental variables (IV) 86
5.21.4.4 Regression discontinuity design (RDD) 86
6 CAUSAL AI MARKET, BY OFFERING 87
6.1 INTRODUCTION 88
6.1.1 OFFERING: CAUSAL AI MARKET DRIVERS 88
FIGURE 25 CAUSAL AI SERVICES MARKET TO GROW AT HIGHEST CAGR DURING FORECAST PERIOD 88
TABLE 27 CAUSAL AI MARKET, BY OFFERING, 2020–2022 (USD THOUSAND) 89
TABLE 28 CAUSAL AI MARKET, BY OFFERING, 2023–2030 (USD THOUSAND) 89
6.2 PLATFORMS 89
6.2.1 DEMAND FOR DATA-DRIVEN DECISION-MAKING AND MORE ACCURATE PREDICTIONS AND INSIGHTS 89
TABLE 29 PLATFORMS: CAUSAL AI MARKET, BY REGION, 2020–2022 (USD THOUSAND) 89
TABLE 30 PLATFORMS: CAUSAL AI MARKET, BY REGION, 2023–2030 (USD THOUSAND) 90
6.2.2 CAUSAL AI PLATFORMS MARKET, BY DEPLOYMENT 90
FIGURE 26 ON-PREMISE PLATFORM DEPLOYMENT TO WITNESS HIGHER CAGR DURING FORECAST PERIOD 90
TABLE 31 CAUSAL AI PLATFORMS MARKET, BY DEPLOYMENT, 2020–2022 (USD THOUSAND) 91
TABLE 32 CAUSAL AI PLATFORMS MARKET, BY DEPLOYMENT, 2023–2030 (USD THOUSAND) 91
6.2.2.1 On-premises 91
6.2.2.1.1 Potential for greater customization and integration 91
TABLE 33 ON-PREMISES: CAUSAL AI PLATFORMS MARKET, BY REGION, 2020–2022 (USD THOUSAND) 91
TABLE 34 ON-PREMISES: CAUSAL AI PLATFORMS MARKET, BY REGION, 2023–2030 (USD THOUSAND) 92
6.2.2.2 Cloud 92
6.2.2.2.1 Potential for greater accessibility 92
TABLE 35 CLOUD: CAUSAL AI PLATFORMS MARKET, BY REGION, 2020–2022 (USD THOUSAND) 92
TABLE 36 CLOUD: CAUSAL AI PLATFORMS MARKET, BY REGION, 2023–2030 (USD THOUSAND) 93
6.3 SERVICES 93
6.3.1 VALUABLE RESOURCES AVAILABLE FOR THOSE LACKING INTERNAL PROFICIENCY 93
FIGURE 27 TRAINING, SUPPORT, AND MAINTENANCE SERVICES TO ACCOUNT FOR LARGEST MARKET DURING FORECAST PERIOD 93
TABLE 37 CAUSAL AI MARKET, BY SERVICE, 2020–2022 (USD THOUSAND) 94
TABLE 38 CAUSAL AI MARKET, BY SERVICE, 2023–2030 (USD THOUSAND) 94
6.3.2 CONSULTING SERVICES 94
6.3.2.1 Expert guidance to make informed decisions and achieve better results 94
TABLE 39 CONSULTING SERVICES: CAUSAL AI MARKET, BY REGION, 2020–2022 (USD THOUSAND) 94
TABLE 40 CONSULTING SERVICES: CAUSAL AI MARKET, BY REGION, 2023–2030 (USD THOUSAND) 95
6.3.3 DEPLOYMENT & INTEGRATION 95
6.3.3.1 Focus on practical aspects of implementing causal inference 95
TABLE 41 DEPLOYMENT & INTEGRATION: CAUSAL AI MARKET, BY REGION, 2020–2022 (USD THOUSAND) 95
TABLE 42 DEPLOYMENT & INTEGRATION: CAUSAL AI MARKET, BY REGION, 2023–2030 (USD THOUSAND) 95
6.3.4 TRAINING, SUPPORT, AND MAINTENANCE 96
6.3.4.1 Need for ongoing training and support to ensure optimal model performance and accuracy 96
TABLE 43 TRAINING, SUPPORT, AND MAINTENANCE: CAUSAL AI MARKET, BY REGION, 2020–2022 (USD THOUSAND) 96
TABLE 44 TRAINING, SUPPORT, AND MAINTENANCE: CAUSAL AI MARKET, BY REGION, 2023–2030 (USD THOUSAND) 96
7 CAUSAL AI MARKET, BY VERTICAL 97
7.1 INTRODUCTION 98
7.1.1 VERTICAL: CAUSAL AI MARKET DRIVERS 98
FIGURE 28 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES VERTICAL TO GROW AT HIGHEST CAGR DURING FORECAST PERIOD 98
TABLE 45 CAUSAL AI MARKET, BY VERTICAL, 2020–2022 (USD THOUSAND) 99
TABLE 46 CAUSAL AI MARKET, BY VERTICAL, 2023–2030 (USD THOUSAND) 99
7.2 BFSI 100
7.2.1 HIGHLY COMPETITIVE WITH SEVERAL OPERATIONAL PLAYERS 100
TABLE 47 BFSI: CAUSAL AI MARKET, BY REGION, 2020–2022 (USD THOUSAND) 100
TABLE 48 BFSI: CAUSAL AI MARKET, BY REGION, 2023–2030 (USD THOUSAND) 100
7.2.2 USE CASES: BFSI 101
7.3 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES 102
7.3.1 INVESTMENT BY STARTUPS IN DEVELOPING BLOOD TESTS FOR EARLY CANCER DETECTION 102
TABLE 49 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES: CAUSAL AI MARKET, BY REGION, 2020–2022 (USD THOUSAND) 102
TABLE 50 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES: CAUSAL AI MARKET, BY REGION, 2023–2030 (USD THOUSAND) 102
7.3.2 USE CASES: HEALTHCARE & LIFE SCIENCES 103
7.4 RETAIL & ECOMMERCE 104
7.4.1 OPTIMIZING PRODUCT INVENTORY FOR RETAILERS AND DISCOVERY FOR CUSTOMERS 104
TABLE 51 RETAIL & ECOMMERCE: CAUSAL AI MARKET, BY REGION, 2020–2022 (USD THOUSAND) 104
TABLE 52 RETAIL & ECOMMERCE: CAUSAL AI MARKET, BY REGION, 2023–2030 (USD THOUSAND) 104
7.4.2 USE CASES: RETAIL & ECOMMERCE 105
7.5 MANUFACTURING 106
7.5.1 ANALYZING DATA FROM PRODUCTION PROCESSES TO IDENTIFY DEFECTS AND QUALITY ISSUES IN REAL TIME 106
TABLE 53 MANUFACTURING: CAUSAL AI MARKET, BY REGION, 2020–2022 (USD THOUSAND) 106
TABLE 54 MANUFACTURING: CAUSAL AI MARKET, BY REGION, 2023–2030 (USD THOUSAND) 106
7.5.2 USE CASES: MANUFACTURING 107
7.6 TRANSPORTATION & LOGISTICS 108
7.6.1 OPTIMIZING VEHICLE ROUTES, TRACKING SHIPMENTS IN REAL TIME, AND IMPROVING DELIVERY TIMES 108
TABLE 55 TRANSPORTATION & LOGISTICS: CAUSAL AI MARKET, BY REGION, 2020–2022 (USD THOUSAND) 108
TABLE 56 TRANSPORTATION & LOGISTICS: CAUSAL AI MARKET, BY REGION, 2023–2030 (USD THOUSAND) 108
7.6.2 USE CASES: TRANSPORTATION & LOGISTICS 109
7.7 OTHER VERTICALS 110
TABLE 57 OTHER VERTICALS: CAUSAL AI MARKET, BY REGION, 2020–2022 (USD THOUSAND) 110
TABLE 58 OTHER VERTICALS: CAUSAL AI MARKET, BY REGION, 2023–2030 (USD THOUSAND) 111
8 CAUSAL AI MARKET, BY REGION 112
8.1 INTRODUCTION 113
FIGURE 29 NORTH AMERICA TO BE LARGEST MARKET DURING FORECAST PERIOD 113
FIGURE 30 JAPAN TO GROW AT HIGHEST CAGR DURING FORECAST PERIOD 113
TABLE 59 CAUSAL AI MARKET, BY REGION, 2020–2022 (USD THOUSAND) 114
TABLE 60 CAUSAL AI MARKET, BY REGION, 2023–2030 (USD THOUSAND) 114
8.2 NORTH AMERICA 114
8.2.1 NORTH AMERICA: CAUSAL AI MARKET DRIVERS 114
8.2.2 NORTH AMERICA: IMPACT OF RECESSION 115
FIGURE 31 NORTH AMERICA: MARKET SNAPSHOT 115
TABLE 61 NORTH AMERICA: CAUSAL AI MARKET, BY OFFERING, 2020–2022 (USD THOUSAND) 116
TABLE 62 NORTH AMERICA: CAUSAL AI MARKET, BY OFFERING, 2023–2030 (USD THOUSAND) 116
TABLE 63 NORTH AMERICA: CAUSAL AI PLATFORMS MARKET, BY DEPLOYMENT, 2020–2022 (USD THOUSAND) 116
TABLE 64 NORTH AMERICA: CAUSAL AI PLATFORMS MARKET, BY DEPLOYMENT, 2023–2030 (USD THOUSAND) 116
TABLE 65 NORTH AMERICA: CAUSAL AI MARKET, BY SERVICE, 2020–2022 (USD THOUSAND) 116
TABLE 66 NORTH AMERICA: CAUSAL AI MARKET, BY SERVICE, 2023–2030 (USD THOUSAND) 117
TABLE 67 NORTH AMERICA: CAUSAL AI MARKET, BY VERTICAL, 2020–2022 (USD THOUSAND) 117
TABLE 68 NORTH AMERICA: CAUSAL AI MARKET, BY VERTICAL, 2023–2030 (USD THOUSAND) 117
TABLE 69 NORTH AMERICA: CAUSAL AI MARKET, BY COUNTRY, 2020–2022 (USD THOUSAND) 117
TABLE 70 NORTH AMERICA: CAUSAL AI MARKET, BY COUNTRY, 2023–2030 (USD THOUSAND) 118
8.2.3 US 118
8.2.3.1 Research and investment by leading universities and organizations 118
8.2.4 CANADA 118
8.2.4.1 Rise in adoption of machine learning applications in various industries 118
8.3 EUROPE 119
8.3.1 EUROPE: CAUSAL AI MARKET DRIVERS 119
8.3.2 EUROPE: IMPACT OF RECESSION 119
TABLE 71 EUROPE: CAUSAL AI MARKET, BY OFFERING, 2020–2022 (USD THOUSAND) 120
TABLE 72 EUROPE: CAUSAL AI MARKET, BY OFFERING, 2023–2030 (USD THOUSAND) 120
TABLE 73 EUROPE: CAUSAL AI PLATFORMS MARKET, BY DEPLOYMENT, 2020–2022 (USD THOUSAND) 120
TABLE 74 EUROPE: CAUSAL AI PLATFORMS MARKET, BY DEPLOYMENT, 2023–2030 (USD THOUSAND) 120
TABLE 75 EUROPE: CAUSAL AI MARKET, BY SERVICE, 2020–2022 (USD THOUSAND) 120
TABLE 76 EUROPE: CAUSAL AI MARKET, BY SERVICE, 2023–2030 (USD THOUSAND) 121
TABLE 77 EUROPE: CAUSAL AI MARKET, BY VERTICAL, 2020–2022 (USD THOUSAND) 121
TABLE 78 EUROPE: CAUSAL AI MARKET, BY VERTICAL, 2023–2030 (USD THOUSAND) 121
TABLE 79 EUROPE: CAUSAL AI MARKET, BY COUNTRY, 2020–2022 (USD THOUSAND) 122
TABLE 80 EUROPE: CAUSAL AI MARKET, BY COUNTRY, 2023–2030 (USD THOUSAND) 122
8.3.3 UK 122
8.3.3.1 Businesses increasingly seeking to leverage benefits of AI and ML 122
8.3.4 GERMANY 123
8.3.4.1 Strong IT infrastructure and robust regulatory framework 123
8.3.5 FRANCE 123
8.3.5.1 Thriving startup ecosystem 123
8.3.6 REST OF EUROPE 123
8.4 REST OF THE WORLD (ROW) 123
8.4.1 REST OF THE WORLD: CAUSAL AI MARKET DRIVERS 124
8.4.2 ROW: IMPACT OF RECESSION 124
TABLE 81 ROW: CAUSAL AI MARKET, BY OFFERING, 2020–2022 (USD THOUSAND) 125
TABLE 82 ROW: CAUSAL AI MARKET, BY OFFERING, 2023–2030 (USD THOUSAND) 125
TABLE 83 ROW: CAUSAL AI PLATFORMS MARKET, BY DEPLOYMENT, 2020–2022 (USD THOUSAND) 125
TABLE 84 ROW: CAUSAL AI PLATFORMS MARKET, BY DEPLOYMENT, 2023–2030 (USD THOUSAND) 125
TABLE 85 ROW: CAUSAL AI MARKET, BY SERVICE, 2020–2022 (USD THOUSAND) 125
TABLE 86 ROW: CAUSAL AI MARKET, BY SERVICE, 2023–2030 (USD THOUSAND) 126
TABLE 87 ROW: CAUSAL AI MARKET, BY VERTICAL, 2020–2022 (USD THOUSAND) 126
TABLE 88 ROW: CAUSAL AI MARKET, BY VERTICAL, 2023–2030 (USD THOUSAND) 126
TABLE 89 ROW: CAUSAL AI MARKET, BY COUNTRY, 2020–2022 (USD THOUSAND) 127
TABLE 90 ROW: CAUSAL AI MARKET, BY COUNTRY, 2023–2030 (USD THOUSAND) 127
8.4.3 ISRAEL 127
8.4.3.1 Adoption of AI-based solutions in healthcare 127
8.4.4 CHINA 128
8.4.4.1 Initiatives such as Next Generation Artificial Intelligence Development Plan 128
8.4.5 JAPAN 128
8.4.5.1 Dedicated research initiatives such as Artificial Intelligence Technology Strategy 128
8.4.6 OTHERS IN ROW 128
9 COMPETITIVE LANDSCAPE 130
9.1 OVERVIEW 130
9.2 KEY PLAYER STRATEGIES 130
TABLE 91 OVERVIEW OF KEY PRODUCTS LAUNCHED BY PROMINENT PLAYERS IN CAUSAL AI MARKET 130
9.3 REVENUE ANALYSIS 131
FIGURE 32 REVENUE ANALYSIS FOR KEY PUBLIC COMPANIES, 2020–2022 (USD MILLION) 131
9.4 MARKET SHARE ANALYSIS 132
FIGURE 33 CAUSAL AI MARKET SHARE ANALYSIS FOR KEY PLAYERS, 2022 132
TABLE 92 OVERVIEW OF STRATEGIES DEPLOYED BY KEY PLAYERS IN CAUSAL AI MARKET 132
9.5 COMPANY EVALUATION QUADRANT 133
9.5.1 STARS 133
9.5.2 EMERGING LEADERS 133
9.5.3 PERVASIVE PLAYERS 133
9.5.4 PARTICIPANTS 133
FIGURE 34 KEY CAUSAL AI MARKET PLAYERS, COMPANY EVALUATION MATRIX, 2023 134
9.6 COMPETITIVE BENCHMARKING 135
TABLE 93 COMPETITIVE BENCHMARKING OF KEY PLAYERS, 2022 135
TABLE 94 DETAILED LIST OF KEY STARTUPS/SMES 135
TABLE 95 COMPETITIVE BENCHMARKING OF STARTUPS/SMES 136
9.7 CAUSAL AI PRODUCT LANDSCAPE 137
9.7.1 COMPARATIVE ANALYSIS OF CAUSAL AI PRODUCTS 137
TABLE 96 COMPARATIVE ANALYSIS OF CAUSAL AI PRODUCTS 137
FIGURE 35 COMPARATIVE ANALYSIS OF CAUSAL AI PRODUCTS 137
9.7.2 VALUATION AND FINANCIAL METRICS OF KEY CAUSAL AI VENDORS 138
FIGURE 36 FINANCIAL METRICS OF KEY CAUSAL AI VENDORS 138
FIGURE 37 YTD PRICE TOTAL RETURN AND STOCK BETA OF KEY CAUSAL AI VENDORS 138
9.8 COMPETITIVE SCENARIO 139
9.8.1 PRODUCT LAUNCHES 139
TABLE 97 PRODUCT LAUNCHES, MAY 2021–FEBRUARY 2023 139
9.8.2 DEALS 140
TABLE 98 DEALS, OCTOBER 2020–FEBRUARY 2023 140
10 COMPANY PROFILES 141
10.1 INTRODUCTION 141
(Business overview, Products/Solutions/Services offered, Recent developments & MnM View)*
10.2 KEY PLAYERS 141
10.2.1 IBM 141
TABLE 99 IBM: BUSINESS OVERVIEW 141
FIGURE 38 IBM: COMPANY SNAPSHOT 142
TABLE 100 IBM: PRODUCTS/SOLUTIONS/SERVICES OFFERED 142
TABLE 101 IBM: PRODUCT LAUNCHES 143
TABLE 102 IBM: DEALS 144
10.2.2 MICROSOFT 146
TABLE 103 MICROSOFT: BUSINESS OVERVIEW 146
FIGURE 39 MICROSOFT: COMPANY SNAPSHOT 147
TABLE 104 MICROSOFT: PRODUCTS/SOLUTIONS/SERVICES OFFERED 147
TABLE 105 MICROSOFT: PRODUCT LAUNCHES 148
TABLE 106 MICROSOFT: DEALS 149
10.2.3 GOOGLE 150
TABLE 107 GOOGLE: BUSINESS OVERVIEW 150
FIGURE 40 GOOGLE: FINANCIAL OVERVIEW 151
TABLE 108 GOOGLE: PRODUCTS/SOLUTIONS/SERVICES OFFERED 151
TABLE 109 GOOGLE: PRODUCT LAUNCHES 152
TABLE 110 GOOGLE: DEALS 153
10.2.4 AWS 155
TABLE 111 AWS: BUSINESS OVERVIEW 155
FIGURE 41 AWS: FINANCIAL OVERVIEW 155
TABLE 112 AWS: PRODUCTS/SOLUTIONS/SERVICES OFFERED 156
TABLE 113 AWS: PRODUCT LAUNCHES 156
TABLE 114 AWS: DEALS 157
10.2.5 DYNATRACE 160
TABLE 115 DYNATRACE: BUSINESS OVERVIEW 160
FIGURE 42 DYNATRACE: FINANCIAL OVERVIEW 161
TABLE 116 DYNATRACE: PRODUCTS/SOLUTIONS/SERVICES OFFERED 161
TABLE 117 DYNATRACE: PRODUCT LAUNCHES 162
TABLE 118 DYNATRACE: DEALS 163
10.2.6 H2O.AI 164
TABLE 119 H2O.AI: BUSINESS OVERVIEW 164
TABLE 120 H2O.AI: PRODUCTS/SOLUTIONS/SERVICES OFFERED 164
TABLE 121 H2O.AI: PRODUCT LAUNCHES 165
TABLE 122 H2O.AI: DEALS 166
10.2.7 DATAROBOT 167
TABLE 123 DATAROBOT: BUSINESS OVERVIEW 167
TABLE 124 DATAROBOT: PRODUCTS/SOLUTIONS/SERVICES OFFERED 167
TABLE 125 DATAROBOT: DEALS 168
10.2.8 CAUSALENS 169
TABLE 126 CAUSALENS: BUSINESS OVERVIEW 169
TABLE 127 CAUSALENS: PRODUCTS/SOLUTIONS/SERVICES OFFERED 169
TABLE 128 CAUSALENS: PRODUCT LAUNCHES 170
TABLE 129 CAUSALENS: DEALS 170
10.2.9 CAUSALITY LINK 171
TABLE 130 CAUSALITY LINK: BUSINESS OVERVIEW 171
TABLE 131 CAUSALITY LINK: PRODUCTS/SOLUTIONS/SERVICES OFFERED 171
TABLE 132 CAUSALITY LINK: PRODUCT LAUNCHES 172
TABLE 133 CAUSALITY LINK: DEALS 172
10.2.10 AITIA 173
TABLE 134 AITIA: BUSINESS OVERVIEW 173
TABLE 135 AITIA: PRODUCTS/SOLUTIONS/SERVICES OFFERED 173
TABLE 136 AITIA: PRODUCT LAUNCHES 174
TABLE 137 AITIA: DEALS 174
*Details on Business overview, Products/Solutions/Services offered, Recent developments & MnM View might not be captured in case of unlisted companies.
10.3 OTHER KEY PLAYERS 176
10.3.1 PARABOLE.AI 176
10.3.2 CAUSALIS 176
10.3.3 OMICS DATA AUTOMATION 177
10.3.4 INCRMNTAL 177
10.3.5 CAUSALY 178
10.3.6 LOGILITY 178
10.3.7 COGNINO.AI 179
10.3.8 COGNIZANT 180
10.3.9 SCALNYX 181
10.3.10 GEMINOS 181
11 ADJACENT AND RELATED MARKETS 182
11.1 AI GOVERNANCE MARKET 182
11.1.1 MARKET DEFINITION 182
11.1.2 MARKET OVERVIEW 182
TABLE 138 AI GOVERNANCE MARKET SIZE AND GROWTH RATE, 2020–2026 (USD MILLION, Y-O-Y%) 182
11.1.3 AI GOVERNANCE, BY COMPONENT 183
TABLE 139 AI GOVERNANCE MARKET, BY COMPONENT, 2020–2026 (USD MILLION) 183
11.1.4 AI GOVERNANCE MARKET, BY SOLUTION 183
TABLE 140 AI GOVERNANCE MARKET, BY SOLUTION, 2020–2026 (USD MILLION) 183
11.1.5 AI GOVERNANCE MARKET, BY DEPLOYMENT MODE 183
TABLE 141 AI GOVERNANCE MARKET, BY DEPLOYMENT MODE, 2020–2026 (USD MILLION) 184
11.1.6 AI GOVERNANCE MARKET, BY ORGANIZATION SIZE 184
TABLE 142 AI GOVERNANCE MARKET, BY ORGANIZATION SIZE, 2020–2026 (USD MILLION) 184
11.1.7 AI GOVERNANCE MARKET, BY VERTICAL 184
TABLE 143 AI GOVERNANCE MARKET, BY VERTICAL, 2020–2026 (USD MILLION) 185
11.1.8 AI GOVERNANCE MARKET, BY REGION 185
TABLE 144 AI GOVERNANCE MARKET, BY REGION, 2020–2026 (USD MILLION) 185
11.2 ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET 186
11.2.1 MARKET DEFINITION 186
11.2.2 MARKET OVERVIEW 186
11.2.3 ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY OFFERING 186
TABLE 145 ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY OFFERING, 2016–2021 (USD BILLION) 187
TABLE 146 ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY OFFERING, 2022–2027 (USD BILLION) 187
11.2.4 ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TECHNOLOGY 187
TABLE 147 ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TECHNOLOGY, 2016–2021 (USD BILLION) 187
TABLE 148 ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY TECHNOLOGY, 2022–2027 (USD BILLION) 188
11.2.5 ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY DEPLOYMENT MODE 188
TABLE 149 ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY DEPLOYMENT MODE, 2016–2021 (USD BILLION) 188
TABLE 150 ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY DEPLOYMENT MODE, 2022–2027 (USD BILLION) 188
11.2.6 ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY ORGANIZATION SIZE 189
TABLE 151 ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY ORGANIZATION, 2016–2021 (USD BILLION) 189
TABLE 152 ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY ORGANIZATION, 2022–2027 (USD BILLION) 189
11.2.7 ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY BUSINESS FUNCTION 190
TABLE 153 ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY BUSINESS FUNCTION, 2016–2021 (USD BILLION) 190
TABLE 154 ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY BUSINESS FUNCTION, 2022–2027 (USD BILLION) 190
11.2.8 ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY VERTICAL 191
TABLE 155 ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY VERTICAL, 2016–2021 (USD BILLION) 191
TABLE 156 ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY VERTICAL, 2022–2027 (USD BILLION) 191
11.2.9 ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY REGION 192
TABLE 157 ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY REGION, 2016–2021 (USD BILLION) 192
TABLE 158 ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET, BY REGION, 2022–2027 (USD BILLION) 192
12 APPENDIX 193
12.1 DISCUSSION GUIDE 193
12.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 197
12.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 199
12.4 RELATED REPORTS 199
12.5 AUTHOR DETAILS 200

※参考情報 コーザルAI（Causal AI）は、因果関係を理解し、その知識をもとに意思決定を行うための人工知能技術の一分野です。従来のAIは主に相関関係を基にした予測モデルを構築することが多いですが、コーザルAIは因果推論に重きを置いています。これにより、単なるデータからの予測だけでなく、介入や施策が結果にどのような影響を与えるかを明らかにすることが可能になります。 コーザルAIの基本的な概念は、因果モデルと呼ばれる構造化されたルールの下で、要因と結果の関係を定義することです。これにより、「もしAを行った場合、Bはどうなるか」という問いに対して、単なるデータ分析だけでは得られない明確な回答が得られます。コーザルAIの研究は、経済学、医学、社会科学などさまざまな分野で有効に利用されています。 コーザルAIの主な種類には、因果ダイアグラム、潜在変数モデル、条件付き独立性などがあります。因果ダイアグラムは、要因と結果を視覚的に表現したもので、複雑な因果関係をわかりやすく示します。潜在変数モデルは、観測できない変数（潜在変数）が因果関係に影響を与えることを考慮して分析を行う手法です。条件付き独立性は、特定の条件が満たされる場合における変数間の独立性についての仮定を用いた方法です。 コーザルAIは実際のビジネスや政策決定において幅広く利用されています。例えば、マーケティング分野では、特定の広告キャンペーンが売上に与える影響を評価するためにコーザルAIを用いることができます。顧客行動の変化を理解し、効果的な施策を実施するための根拠を提供します。また、医療分野においては、治療法の効果や副作用を評価するために、因果関係の分析が活用されています。特に、疫学研究においては、因果推論の手法が病気の原因を特定するのに役立つことがあります。 さらに、コーザルAIは、因果推論の手法を基にした自動化ツールやシステムの開発にも寄与しています。これにより、データ分析が効率化され、迅速に意思決定を行うことができるようになります。シミュレーションやシナリオ分析を通じて、さまざまな選択肢の結果を予測し、最適な戦略を見つけることが可能です。 コーザルAIには、さまざまな関連技術があります。一つはベイズ推論で、これは不確実性を考慮した因果推論の分析に適しています。もう一つは機械学習で、データからパターンを学び、因果関係を理解するための補完的な技術として利用されます。さらに、グラフ理論や統計的手法もコーザルAIの基盤技術として重要です。 総じて、コーザルAIは因果関係を明確に理解し、実際の問題解決に寄与するための強力なツールです。これからのAI技術の発展において、因果推論の重要性はますます増していくと考えられています。コーザルAIを通じて、私たちはより深い洞察を得ることができ、複雑な現象を解明し、より効果的な意思決定を行うことが可能になります。結果として、多くの分野での革新が期待され、社会全体における問題解決に寄与するでしょう。

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