| 世界のクラウドAI市場は、2022年に410億1000万米ドルに達し、2023年から2028年までの間に39.00%の成長率を示すと予測されています。この成長は、AI機能への需要の高まりやIoTデバイスの普及、クラウドAIにおける新たな機能の導入によって推進されています。クラウドAIとは、クラウドコンピューティングを通じてAI機能を提供するもので、機械学習や自然言語処理、画像認識などの技術が含まれます。これらの技術は、医療や製造、金融など多岐にわたる分野で利用されています。 クラウドAIの利用は費用対効果が高く、効率的であり、迅速な導入と高いセキュリティを提供します。企業はこれを通じて業務の合理化やサプライチェーンの最適化を図ることができます。また、IoTデバイスの普及がデータ分析の需要を高めており、AIの導入が加速しています。新しい機能である自動機械学習や生成AIも市場の成長に寄与しており、特にヘルスケア分野での活用が顕著です。さらに、政府の支援政策やスマートシティの構想も市場成長を後押ししています。 市場は「タイプ」「技術」「業種」によって分類されており、ソリューションが最大のセグメントを占め、ディープラーニングが最もシェアを持つ技術です。業種別では、IT・通信が最大のシェアを持っています。地域的には北米が最大の市場であり、デジタル化の進展や政策の後押しが要因とされています。 競争環境については、主要企業の市場シェアや戦略が分析されています。代表的な企業には、Amazon Web Services、Google、IBM、Microsoftなどが含まれています。本レポートは市場の詳細な分析と予測を提供しており、クラウドAI市場の成長の動向を把握する上で重要な資料となっています。 |

市場概要
世界のクラウドAI市場規模は2022年に410億1000万米ドルに達した。今後、IMARC Groupは、2023年から2028年にかけて39.00%の成長率(CAGR)を示し、2028年までに2,923億4,000万米ドルに達すると予測している。業界全体におけるAI機能に対する需要の高まり、モノのインターネット(IoT)デバイスの急速な普及、クラウドAIにおける新しく高度な機能の組み込みは、市場を牽引する重要な要因のいくつかを表している。
クラウド人工知能(AI)とは、クラウド・コンピューティング・インフラストラクチャを通じてAI機能を企業に提供することを指す。機械学習(ML)、ニューラルネットワーク、自然言語処理(NLP)、ディープラーニング(DL)、画像・音声認識、ビッグデータ分析、コンピュータービジョンなど、さまざまな技術へのアクセスを提供する。クラウドAIは、創薬、バーチャルヘルスアシスト、画像解析、不正検知、パーソナライズされたレコメンデーション、顧客サービス、リスク評価、アルゴリズム取引、予知保全、品質管理などに広く利用されている。クラウドAIは、費用対効果が高く、効率的でスケーラブルなテクノロジーであり、容易なアクセス、迅速な導入、高いセキュリティ、堅牢なインフラ、継続的なアップデート、最先端のAI機能を提供する。関係者間のコラボレーションを強化し、リソースを最適化し、運用コストを節約し、全体的な効率を高めるのに役立つ。その結果、クラウドAIは、医療、製薬、製造、通信、運輸、銀行、金融サービス、保険(BFSI)業界全体で広範な用途を見出している。
クラウドAI市場の動向:
業界全体でAI機能に対する需要が高まっていることが、市場成長を後押しする主な要因の1つである。クラウドAIは、業務の合理化、サプライチェーンの最適化、時間の節約、製品開発の迅速化、プロセスの自動化、手作業の削減、意思決定の改善、顧客体験の向上などを目的として、企業や業界で広く利用されている。これとともに、費用対効果、高い拡張性、容易なアクセス性により、クラウドベースのサービスやアプリケーションの採用が増加していることも、成長を促進する要因となっている。さらに、モノのインターネット(IoT)デバイスの急速な普及は、膨大な量のデータを分析し、貴重な洞察を引き出し、実用的な成果を促進するクラウドAIの需要を促進している。さらに、自動機械学習(AutoML)、生成AI、連合学習など、チーム間のコラボレーションを高め、データプライバシーを確保し、プロセスを簡素化する新しい高度な機能の組み込みが、市場の成長にプラスの影響を与えている。これとは別に、創薬を促進し、患者データを分析し、臨床医の意思決定を支援するヘルスケア・アプリケーションにクラウドAIが広く採用されていることが、市場の成長に好影響を与えている。さらに、交通管理、公共安全、市民サービス、資源最適化におけるAIベースのソリューションの採用を促進するための支援的な政府政策の実施が、市場成長に寄与している。その他、スマートシティ構想の増加、パーソナライズされた顧客体験の重視の高まり、広範な研究開発(R&D)活動、工場自動化需要の高まりなどが、市場成長を促進すると予測される。
主な市場セグメンテーション
IMARC Groupは、世界のクラウドAI市場の各セグメントにおける主要動向の分析と、2023年から2028年までの世界、地域、国レベルでの予測を提供しています。当レポートでは、市場をタイプ、技術、業種に基づいて分類しています。
タイプ別インサイト
ソリューション
サービス
当レポートでは、クラウドAI市場をタイプ別に詳細に分類・分析しています。これにはソリューションとサービスが含まれる。同レポートによると、ソリューションが最大のセグメントを占めている。
テクノロジーインサイト
ディープラーニング
機械学習
自然言語処理
その他
本レポートでは、技術に基づくクラウドAI市場の詳細な分類と分析も行っている。これには、ディープラーニング、機械学習、自然言語処理、その他が含まれる。同レポートによると、ディープラーニングが最大の市場シェアを占めている。
バーティカルインサイト
ヘルスケア
小売
BFSI
IT・通信
政府機関
製造業
自動車・運輸
その他
本レポートでは、クラウドAI市場を業種別に詳細に分類・分析している。これには、ヘルスケア、小売、BFSI、IT・通信、政府、製造、自動車・運輸、その他が含まれる。同レポートによると、IT・通信が最大の市場シェアを占めている。
地域別インサイト
北米
米国
カナダ
欧州
ドイツ
フランス
イギリス
イタリア
スペイン
その他
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
インドネシア
その他
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
その他
中東・アフリカ
また、北米(米国、カナダ)、欧州(ドイツ、フランス、英国、イタリア、スペイン、その他)、アジア太平洋(中国、日本、インド、韓国、オーストラリア、インドネシア、その他)、中南米(ブラジル、メキシコ、その他)、中東・アフリカを含む主要地域市場についても包括的な分析を行っている。同レポートによると、クラウドAIの最大市場は北米である。北米のクラウドAI市場を牽引する要因としては、急速なデジタル化活動、有利な政府政策の実施、大幅な技術進歩などが挙げられる。
競争環境
本レポートでは、世界のクラウドAI市場における競争環境についても包括的に分析している。市場構造、主要プレーヤーによる市場シェア、プレーヤーのポジショニング、トップ勝ち抜き戦略、競合ダッシュボード、企業評価象限などの競合分析が本レポートで取り上げられている。また、主要企業の詳細なプロフィールも掲載しています。対象企業には、Ai H2o Inc.、Amazon Web Services Inc.、Cloudminds Technology Inc.、Google LLC、International Business Machines Corporation、Microsoft Corporation、Oracle Corporation、Qlik Technologies Inc.、Salesforce Inc.、SoundHound Inc.、Verint Systems Inc.、Wipro Limitedなどが含まれます。なお、これは企業の一部のリストであり、完全なリストは報告書に記載されている。
【目次】
1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査の目的
2.2 ステークホルダー
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
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
3 エグゼクティブサマリー
4 クラウドAIの世界市場
4.1 概要
4.2 市場ダイナミクス
4.3 技術動向
4.4 競合インテリジェンス
5 クラウドAIの世界市場展望
5.1 過去と現在の市場動向(2017年~2022年)
5.2 市場予測(2023年~2028年)
6 クラウドAIの世界市場:タイプ別内訳
6.1 ソリューション
6.1.1 概要
6.1.2 過去と現在の市場動向(2017年~2022年)
6.1.3 市場セグメンテーション
6.1.4 市場予測(2023年~2028年)
6.2 サービス
6.2.1 概要
6.2.2 過去と現在の市場動向(2017年〜2022年)
6.2.3 市場セグメンテーション
6.2.4 市場予測(2023年〜2028年)
6.3 タイプ別の魅力的な投資提案
7 クラウドAIの世界市場-技術別内訳
7.1 ディープラーニング
7.1.1 概要
7.1.2 過去と現在の市場動向(2017年~2022年)
7.1.3 市場セグメンテーション
7.1.4 市場予測(2023年~2028年)
7.2 機械学習
7.2.1 概要
7.2.2 過去と現在の市場動向(2017〜2022年)
7.2.3 市場セグメンテーション
7.2.4 市場予測(2023年〜2028年)
7.3 自然言語処理
7.3.1 概要
7.3.2 過去と現在の市場動向(2017〜2022年)
7.3.3 市場セグメンテーション
7.3.4 市場予測(2023年〜2028年)
7.4 その他
7.4.2 歴史的・現在の市場動向(2017~2022年)
7.4.4 市場予測(2023年~2028年)
7.5 技術別の魅力的な投資提案
…
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資料コード: SR112023A7926

- 調査手法
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