| Stratistics MRCの報告によりますと、2023年における世界の人工知能（AI）ガバナンス市場は1億9,600万ドルに達し、2030年には31億3,610万ドルに成長すると予測されています。この期間の平均成長率は48.6%です。AIガバナンスは、AIシステムを公平に扱うための法的枠組みを整えることを目的としており、運輸、商業、医療、教育、公共安全などの分野でのAIの急速な普及から、その重要性が高まっています。 AIによる意思決定の透明性や信頼性に対する需要が増加しており、これが市場の成長を後押ししています。また、企業はAIガバナンスを通じて機械学習やディープラーニング技術の改善に注力するようになっています。しかし、一貫したガバナンスの枠組みがないと、AI環境は断片化し、説明責任と透明性の格差が生じる恐れがあります。そのため、倫理的で公正なAIの導入を保証するために、世界的に認められた規範と枠組みの確立が求められています。 医療、銀行、製造、運輸などの業界では、偏見、データプライバシー、説明責任、透明性に関する懸念からAIガバナンスの採用が進んでいます。特に、航空宇宙・防衛、ヘルスケア、BFSI（銀行、金融サービス、保険）などのセクターではAI技術の利用が広がっており、倫理的なAIの実践を保証するためのガバナンスメカニズムの構築が重要視されています。 さらに、AIに関する倫理的、法的、社会的課題についての専門知識が不足していることが、市場成長の障害となる可能性があります。特に、AI技術の危険性や社会的影響を理解した専門家が不足している場合、リスクが軽減されず、AIの導入が進まないことが懸念されています。 パンデミックにより、遠隔医療や遠隔学習の需要が高まり、デジタル活動が増加しました。この変化は、オンラインの安全性やデジタル倫理に対する懸念を引き起こしました。企業は、倫理的な方法で技術を統合することに取り組んでおり、倫理的AIや責任ある技術開発に対するニーズが高まっています。 市場競争が多様化する中、ソリューション分野は予測期間中に最大の成長が見込まれています。サプライヤーは、顧客需要に応じて革新的なソリューションを提供することに注力しています。特に、オンプレミス環境は、データガバナンスや説明可能なAIとの統合が進むことで、成長が期待されています。 北米は、商業および政府組織によるAIの利用が増加するため、予測期間中に最大の市場シェアを持つと見込まれています。アジア太平洋地域も最も高い成長率が期待されており、政府のインフラ整備やAIに関する倫理的懸念を受けた規制の構築が進んでいます。 主要なプレーヤーとしては、Alphabet Inc.、Amazon Web Services、IBM、Microsoftなどがあります。また、市場の進展として、SASが新しい機械学習ツールを発表したことや、Meta AIが自己教師付きディープラーニングのフレームワークを公開した事例があります。 このように、AIガバナンス市場は急速に成長しており、企業は倫理的かつ効果的な技術導入を目指して取り組んでいます。 |
Stratistics MRCによると、世界の人工知能（AI）ガバナンス市場は2023年に1億9,600万ドルを占め、2030年には31億3,610万ドルに達すると予測され、予測期間中の年平均成長率は48.6%である。AIガバナンスは、人類がAIシステムを公正にナビゲートできるよう、機械学習（ML）技術の適切な研究開発を確保するための法的枠組みを整備することが前提となっている。AIガバナンスの重要性は、運輸、商業、医療、教育、公共安全など様々な産業で人工知能（AI）が広く展開されていることから急速に高まっている。AIガバナンスはこれらの分野で、リアルタイムのオファー管理、自動化されたチェックアウトプロセス、顧客分析の改善など、オンラインとオフラインの機能を構築するために使用することができる。
ウィリス・タワーズワトソンが実施した「人工知能とデジタル人材調査」によると、現在、世界には2万2,000人のAI訓練を受けた専門家がいる。
AIによる意思決定の透明性に対する需要の高まりと、AIシステムに対する信頼の確立に対する要求の高まりが、このセグメントの成長を促進している。機械学習アルゴリズムとディープラーニングフレームワークを追加することで、AIガバナンスのメーカーはAI、クラウドソリューション、サービスの改善にさらに注力している。企業の目標を達成するための最も実用的な手段を決定するためのAIガバナンス・ソリューションの継続的な研究と応用により、市場は成長している。
一貫したガバナンスの枠組みがなければ、AI環境は説明責任と透明性の格差によって断片化される。そのため、多くの企業、政府、規制機関が明確な基準を設定し、コンプライアンスを実施し、AIシステムに対する信頼を醸成することは、この齟齬の結果、困難となる。その結果、倫理的かつ公正なAIの導入を保証する一方で、リスクを低減し、AI技術に対する社会的信頼を維持するためには、世界的に認められた規範と枠組みを確立することが極めて重要となる。こうした要素が市場拡大を妨げると予想される。
偏見、データプライバシー、説明責任、透明性に関する懸念が高まった結果、医療、銀行、製造、運輸など、こうしたAIの枠組みを採用する業界が増加している。市場の拡大は、航空宇宙・防衛、ヘルスケア、BFSIなどのセクターでAI技術の利用が拡大していることなどの要因によってかなり促進されている。その結果、倫理的で責任あるAIの実践を保証するための包括的なガバナンス・メカニズムがすべての企業に存在する。
人工知能の急速な発展に伴い、優れたガバナンスと規制の要件は重要性を増している。市場の成長は、AIを取り巻く複雑な倫理的、法的、社会学的課題を理解し処理するために必要な知識の不足によって制約されると予想される。さらに、強力な法律や規制を設計する専門家は、AI技術やその可能性のある危険性、より広範な社会的影響を十分に理解していなければならない。そのため、こうしたリスクを軽減する有資格の専門家が不在であれば、さらに導入が阻害されることが予想される。
パンデミックによってもたらされた閉鎖や制限は、遠隔医療、遠隔学習、バーチャルな社会的接触を含むインターネット活動の増加に火をつけた。このようなオンライン活動の変化は、オンラインの安全性、デジタル・ウェルビーイング、責任ある市民としてのあり方についての懸念を呼び起こした。パンデミックの間、デジタルリテラシーと教育のためのAIガバナンス市場は、道徳的なオンライン行為を育成し、デジタルデバイド問題に取り組むことを軸としており、よりよく知られるようになった。企業がこれらの技術を倫理的な方法で統合することに取り組む中で、倫理的AI、責任ある技術開発、デジタル倫理のコンサルティング・サービスに対するニーズが高まっている。
ソリューション分野は、多様化した市場競争者の存在により、予測期間中最大になると予想される。サプライヤーは、エンドユーザーの業種を問わず拡大する顧客需要に対応するため、技術向上と歩調を合わせて革新的で創造的なソリューションを一貫して提供することに注力している。顧客のITインフラへの統合を望む声や、アル・ガバナンス・システムやソフトウェアの導入の複雑さが、統合サービスの成長を促進するだろう。
オンプレミス分野は、予測期間中、最も高いCAGRが見込まれている。データガバナンス、説明可能なAI、エッジコンピューティング、DevOpsワークフローとの統合、スケーラビリティ、柔軟性は、業界の成長を促進する主なトレンドの一部である。これらの動向は、AIガバナンスがいかに重要になってきているか、そして企業がAIガバナンスを監督することがいかに重要であるかを示している。適切なセキュリティ対策が施された単一のモノリシックネットワークを提供する従来のオンプレミス環境に対する需要が、このセグメントの成長を牽引している。
北米は、商業組織や政府組織による人工知能（Al）の利用の増加により、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予測されている。AIとガバナンスのベンダーは、同国の強い経済のおかげで最先端技術に投資することができる。さらに、米国やカナダのような先進国の企業による機械学習のような技術の早期採用が、この地域での市場拡大を刺激すると予測されている。
アジア太平洋地域は、予測期間中に最も高いCAGRを維持すると予測されている。この地域の政府は、5Gネットワークやデータセンターなどの最先端インフラの構築に迅速に取り組んでいる。AI技術における倫理的懸念の高まりにより、MLアルゴリズムが人類の利益のために機能することを保証するための規制枠組みの構築が進められているため、同地域におけるAI搭載サービスの採用は減少すると予測される。さらに、政府によるAIガバナンスの導入が進むにつれて、同産業は上昇すると予測されている。
市場の主要プレーヤー
人工知能（AI）ガバナンス市場の主要プレーヤーには、Alphabet Inc.、Amazon Web Services, Inc.、AnotherBrain、Ataccama Corporation、DarwinAI 、DataRobot, Inc.、Facebook、FICO、Fiddler Labs, Inc.、IBM Corporation、Informatica LLC、Microsoft Corporation、MindsDB Inc.、Pymetrics Inc.、QlikTech International AB、SAP SE、SAS Institute Inc.、SparkCognition, Inc.、TIBCO Software Inc.、Zest AIなどがある。
主な進展
2023年3月、SASは素晴らしい機械学習ツールを発表した。2023年のアナリティクスとAI製品のトップはSAS Viyaである。
2022年2月、Meta AIは、音声、画像、テキストデータの自己教師付きディープラーニングのための統一フレームワーク、sourced data2vecの公開を発表。
2022年2月、VirtanaはML、AI、データ分析を活用したハイブリッド・クラウド管理ソリューション・プラットフォームの開発を発表した。
対象コンポーネント
– ソリューション
– サービス
対象技術
– コンピューター・ビジョン
– 機械学習
– 自然言語処理
– その他のテクノロジー
展開モード
– クラウド
– オンプレミス
対象組織の規模
– 中小企業（SMEs）
– 大企業
対象エンドユーザー
– BFSI
– ヘルスケア＆ライフサイエンス
– 政府・防衛
– メディア＆エンターテイメント
– テレコム
– 小売
– 自動車
– 製造業
– その他エンドユーザー
対象地域
– 北米
米国
カナダ
メキシコ
– ヨーロッパ
o ドイツ
イギリス
o イタリア
o フランス
o スペイン
o その他のヨーロッパ
– アジア太平洋
o 日本
o 中国
o インド
o オーストラリア
o ニュージーランド
o 韓国
o その他のアジア太平洋地域
– 南アメリカ
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o その他の南米諸国
– 中東・アフリカ
o サウジアラビア
o アラブ首長国連邦
o カタール
o 南アフリカ
o その他の中東・アフリカ
【目次】
1 エグゼクティブ・サマリー
2 序文
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データの検証
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査ソース
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件
3 市場動向分析
3.1 はじめに
3.2 推進要因
3.3 抑制要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 技術分析
3.7 エンドユーザー分析
3.8 新興市場
3.9 コビッド19の影響
4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 買い手の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争上のライバル
…
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