AIディスラプション：世界市場の概要

当レポートは、AIが産業・組織・社会に与える影響を技術、オペレーション、顧客対応面、競合環境といった多角的な観点から包括的に分析しています。

当レポートでは、AIネイティブアーキテクチャに関わるプラットフォームのシフト、生成AI、自動化システム、ロボティクス、データインフラなど複数の側面を検討し、また、インテリジェントオートメーションや機械学習 (ML) による最適化を通じて、内部ワークフロー、サプライチェーン、物流、意思決定がどのように再構築されているかを分析しています。さらに、ユーザー体験、パーソナライゼーションエンジン、予測サービス、音声インターフェース、AIエージェントにおけるAIの活用についても考察しています。

本レポートでは、世界でAIの影響を最も受けている産業分野に焦点を当て、医療、金融・銀行、製造・サプライチェーン、小売・Eコマース、教育・教育技術、輸送・物流、メディア&エンターテインメント、その他の新興分野における実際のユースケースと動向分析を提示しています。また、地域ごとの状況も取り上げ、AIのリーダーと後発組を特定しています。北米、アジア太平洋、欧州、その他の地域における成熟度、投資動向、人材エコシステム、政策環境をマッピングしています。

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 市場概要

• AIによるディスラプティブなイノベーションの概要
• AIによるディスラプティブな変化の特徴
• AIの進化
• 歴史的マイルストーン
• AIの現状 (2025年)
• AIプラットフォームの移行
• ファンデーションモデル
• 生成AI革命
• 2025年以降のAI

第3章 AIがもたらすディスラプションの種類

• 概要
• 技術革新
• リアルタイムのユースケース
• 運用上のディスラプション
• リアルタイムのユースケース
• 顧客対応のディスラプティブな変化
• リアルタイムのユースケース
• 競合情勢の変化
• リアルタイムのユースケース

第4章 技術的ディスラプション

• 概要
• 技術革新の主な動向
• AI主導の技術的ディスラプションの構成要素
• 高度な機械学習とディープラーニング
• 生成AI
• 自動化とロボット工学
• 予測分析
• 自然言語処理 (NLP)
• エッジAIとクラウドAI
• AIマーケットプレイスの台頭
• 汎用技術としてのAI
• ML、NLP、コンピュータービジョンにおけるイノベーション
• AIが製品開発と研究開発にもたらす変革的影響

第5章 オペレーション上のディスラプション

• 概要
• AIによるオペレーションのディスラプティブな変化における主要動向
• AIによるオペレーション上のディスラプションの構成要素
• ハイパーオートメーションとインテリジェントワークフローオーケストレーション
• 予測分析と処方分析
• AIを活用した人間の労働力
• デジタルツインとリアルタイム監視
• 動的なリソース割り当てと最適化
• インテリジェントな意思決定支援システム
• プロセス自動化
• 予知保全
• サプライチェーンと物流におけるAI
• サプライチェーン管理におけるデータの種類
• サプライチェーン管理におけるAIの課題
• ESGと持続可能な事業報告におけるAI

第6章 顧客対応のディスラプション

• 概要
• AI主導の顧客対応におけるディスラプティブなイノベーションの主要動向
• AI主導の顧客対応におけるディスラプティブなイノベーションの構成要素
• 会話型AIと仮想アシスタント
• ビジュアル検索および推奨システム
• 予測顧客インテリジェンス
• 感情と感情の認識
• AI駆動型パーソナライゼーション
• 行動AIを活用したエクスペリエンスデザイン
• AR/VRコマースにおける没入型AI
• AIがデジタルアクセシビリティに与える影響

第7章 競合上のディスラプション

• 概要
• AIによる競合上のディスラプションの主な課題
• AI主導の競合上のディスラプションにおける主要動向
• AI主導の競合上のディスラプションの構成要素
• AIネイティブビジネスモデル
• 独自のデータとネットワーク効果
• 自動化によるコストリーダーシップ
• プラットフォームプレイとエコシステムの収益化
• オープンソースとAIプラットフォームの役割
• 参入障壁を下げるAIツール
• スタートアップ vs 既存企業
• M&Aと評価における戦略的資産としてのAI
• イノベーションの民主化
• 市場の変化と既存企業の課題

第8章 主要産業へのAIの影響

• 概要
• 主要産業へのAIの影響
• ヘルスケア
• ファイナンス
• 製造およびサプライチェーン
• 小売とEコマース
• 教育と教育技術
• 運輸・物流
• メディアとエンターテイメント
• その他 (政府部門、インフラ、法務・コンプライアンス)

第9章 主要地域におけるAIによるディスラプティブな変化

• 概要
• 北米
• 欧州
• アジア太平洋
• 世界のその他の地域

第10章 ディスラプションのケーススタディ

• ディスラプションのケーススタディ
• ヘルスケア
• Google DeepMind の AlphaFold
• Deep 6 AI による臨床試験の加速化
• AstraZeneca によるAI活用のがん治療革新
• Roche によるAIを用いた創薬の革新
• Novartis によるAIを活用した製剤開発
• 製造・サプライチェーン
• Amazon のサプライチェーンにおけるAI変革
• Unilever によるサプライチェーン最適化
• Siemens による産業オートメーションの進展
• General Electric によるエネルギー生産最適化
• 輸送・物流
• Tesla の自動運転車
• Airbus による航空機整備へのAI活用
• Ford による運転安全性の向上
• 小売・Eコマース
• Zara によるAI活用型小売推進
• Stitch Fix によるファッション小売の未来変革
• Salesforce による顧客関係管理 (CRM) の強化
• Procter & Gamble による消費財生産へのAI導入
• メディア・エンターテインメント
• Netflix によるパーソナライズされたエンターテインメント
• Baidu による音声認識の促進
• NVIDIA によるAI活用のゲームグラフィックス向上
• 金融・銀行
• American Express によるAIを用いた取引セキュリティ強化
• その他の分野
• Blue River Technology による農業でのAI活用
• The Weather Company による気象パターン予測
• Cisco によるネットワークセキュリティのAI活用
• Shell によるエネルギー資源最適化
• Ukraine によるAI駆動型ドローン攻撃キャンペーン

第11章 専門家の意見

• 主な回答者と分野の専門家からの引用
• AIが製造業と物流業界にもたらすディスラプティブな変化
• AIが教育業界にもたらすディスラプティブな変化
• AIが生産性ソフトウェア業界にもたらすディスラプティブな変化
• AIが出版業界にもたらすディスラプティブな変化
• インタビューハイライト
• 製造および物流
• 教育と教育技術
• 生産性
• 出版
• AIによるディスラプティブな変化をめぐる議論における新たな物語
• 置き換えから増強へ
• 汎用技術としてのAI
• 倫理的なAI
• 世界のAIの競合
• 民主化 vs 中央集権化

第12章 AIによるディスラプションの未来

• AIによるディスラプションの未来
• 予測
• イノベーション
• エージェントAI
• 汎用AI (AGI)
• ニューロモルフィックAI

第13章 付録

List of Tables

• Table 1 : Comparison of AI Disruption with Non-AI Technology Disruption
• Table 2 : Snapshot of AI Use and their Company/Agency Name, 2025
• Table 3 : Scenario Planning Matrix, 2030
• Table 4 : AI Disruption vs. AI Transformation vs. AI Optimization
• Table 5 : Industry Impact
• Table 6 : SWOT Analysis: Startups vs. Incumbents
• Table 7 : Newly Funded AI Companies, by Country/Region, 2023
• Table 8 : Global Market for AI, by Region, Through 2030
• Table 9 : Abbreviations Used in This Report

List of Figures

• Figure 1 : AI Use Cases in Operations Management
• Figure 2 : Notable ML Models, by Country/Region, 2023
• Figure 3 : Relevance of Selected Responsible AI Risks for Organizations, by Region, 2025
• Figure 4 : Global Market Shares of AI, by Region, 2024

This report provides an up-to-date analysis of current and future AI disruptions across key sectors and global regions. The report highlights AI disruptions in multiple industries; explains the innovations behind development; and integrates case studies, governmental data and platform-specific AI developments to deliver a holistic and strategic perspective on global AI disruption.

Report Scope

This report comprehensively analyzes how AI disrupts industries, organizations and societies across technological, operational, customer-facing and competitive dimensions. The study draws on global benchmarks, real-time applications and deep research from academic, corporate and policy institutions to define the evolving AI landscape. The report examines several vectors, including platform shifts involving AI-native architectures, generative AI, automation systems, robotics and data infrastructure. It examines the reengineering of internal workflows, supply chains, logistics and decision-making through intelligent automation and ML-based optimization. It also examines AI in user experience, personalization engines, predictive services, voice interfaces and AI agents.

The report focuses on the most AI-affected sectors globally, with real-world use cases and trend analysis in domains such as healthcare, finance and banking, manufacturing and supply chain, retail and e-commerce, education and edtech, transportation and logistics, media and entertainment, and other emerging sectors. The study also presents a regional landscape to identify AI leaders and late adopters. It maps the regional maturity, investment flows, talent ecosystems and policy environments in North America, Asia-Pacific, Europe and the Rest of the World (RoW).

The base year for the market study is 2024, with estimates and forecasts for 2025 through 2030. Market estimates are valued in U.S. dollars (millions). The study covers current market and technological conditions involving real-time case studies, implementation data and short-term trends. This is followed by forecast (2025 through 2030), including AI maturity roadmaps, workforce evolution, disruption inflection points, feedback from key industry players, investment trends and regulatory timelines.

Report Includes

• An overview of the types of disruptions influenced by AI, e.g., technological, operational, customer-facing, or shifts in the competitive landscape
• Information on operational disruptions, which focuses on how AI is changing core operations, workflows and supply chains
• Discussion of the transformation or replacement of job functions, as well as shifts in the skill demand across various industries
• Competitive disruption and market entry, i.e., lowering of market entry barriers due to AI
• Analysis of disruption in customer experience and discussion of how AI is transforming user experience, personalization and customer support
• Coverage of case studies of companies that have undergone major disruption due to AI adoption
• Expert quotes on AI disruption from primary respondents

Table of Contents

Chapter 1 Executive Summary

• Study Goals and Objectives
• Reasons for Doing This Study
• Scope of Report

Chapter 2 Market Overview

• AI Disruption Overview
• Characteristics of AI Disruption
• Evolution of AI
• Historical Milestones
• Current State of AI (2025)
• AI Platform Shift
• Foundation Models
• Generative AI Revolution
• AI Beyond 2025

Chapter 3 Type of Disruptions Influenced by AI

• Overview
• Technological Disruption
• Real-time Use Cases
• Operational Disruption
• Real-time Use Cases
• Customer-Facing Disruption
• Real-time Use Cases
• Competitive Landscape Shift
• Real-time Use Cases

Chapter 4 Technological Disruptions

• Overview
• Key Trends in Technological Disruption
• Components of AI-Driven Technological Disruption
• Advanced ML and Deep Learning
• Generative AI
• Automation and Robotics
• Predictive Analytics
• Natural Language Processing (NLP)
• Edge and Cloud AI
• Rise of AI Marketplaces
• AI as a General-Purpose Technology
• Innovations in ML, NLP and Computer Vision
• AI's Transformative Impact on Product Development and R&D

Chapter 5 Operational Disruptions

• Overview
• Key Trends in AI-Driven Operational Disruption
• Components of AI-Driven Operational Disruption
• Hyperautomation and Intelligent Workflow Orchestration
• Predictive and Prescriptive Analytics
• AI-Augmented Human Workforce
• Digital Twins and Real-Time Monitoring
• Dynamic Resource Allocation and Optimization
• Intelligent Decision Support System
• Process Automation
• Predictive Maintenance
• AI in Supply Chain and Logistics
• Types of Data in Supply Chain Management
• Challenges of AI in Supply Chain Management
• AI in ESG and Sustainable Operations Reporting

Chapter 6 Customer-Facing Disruptions

• Overview
• Key Trends in AI-Driven Customer-Facing Disruptions
• Components of AI-Driven Customer-Facing Disruption
• Conversational AI and Virtual Assistants
• Visual Search and Recommendation Systems
• Predictive Customer Intelligence
• Emotion and Sentiment Recognition
• AI-Driven Personalization
• Experience Design Powered by Behavioral AI
• Immersive AI in AR/VR Commerce
• AI Impact on Digital Accessibility

Chapter 7 Competitive Disruptions

• Overview
• Major Challenges with AI-driven Competitive Disruption
• Key Trends in AI-Driven Competitive Disruptions
• Components of AI-Driven Competitive Disruption
• AI-Native Business Models
• Proprietary Data and Network Effects
• Automation-Enabled Cost Leadership
• Platform Play and Ecosystem Monetization
• Role of Open-Source and AI Platforms
• AI Tools Lowering Barriers to Entry
• Startups vs. Incumbents
• AI as a Strategic Asset in M&A and Valuation
• Democratization of Innovation
• Market Shifts and Incumbent Challenges

Chapter 8 AI Impact on Major Industries

• Overview
• AI Impact on Major Industries
• Healthcare
• Finance
• Manufacturing and Supply Chain
• Retail and E-commerce
• Education and Edtech
• Transportation and Logistics
• Media and Entertainment
• Others (Government Sectors, Infrastructure, Legal and Compliance)

Chapter 9 AI Disruption in Major Regions

• Overview
• North America
• Europe
• Asia-Pacific
• Rest of the World

Chapter 10 Case Studies of Disruptions

• Case Studies of Disruptions
• Healthcare
• Google DeepMind's AlphaFold
• Deep 6 AI Accelerating Clinical Trials
• AstraZeneca Revolutionizing Oncology with AI
• Roche Innovating Drug Discovery with AI
• Novartis Using AI in Drug Formulation
• Manufacturing and Supply Chain
• AI Transforms Amazon's Supply Chain
• Unilever Optimizing Supply Chain with AI
• Siemens Advancing Industrial Automation with AI
• General Electric Using AI to Optimize Energy Production
• Transportation and Logistics
• Tesla's Autonomous Vehicles
• Airbus Using AI for Aircraft Maintenance
• Ford Enhancing Driving Safety with AI
• Retail and E-commerce
• Zara Driving Retail with AI
• Stitch Fix Transforming the Future of Fashion Retail
• Salesforce Utilizing AI to Enhance Customer Relationship Management
• Procter & Gamble Incorporating AI in Consumer Goods Production
• Media and Entertainment
• Netflix Personalizing Entertainment with AI
• Baidu Facilitating Voice Recognition
• NVIDIA Utilizing AI to Enhance Gaming Graphics
• Finance and Banking
• American Express Using AI to Secure Transactions
• Other Sectors
• Blue River Technology Utilizing AI in Agriculture
• The Weather Company Utilizing AI to Predict Weather Patterns
• Cisco Using AI to Secure Networks
• Shell Using AI to Optimize Energy Resources
• Ukraine's AI-Powered Drone Strike Campaign

Chapter 11 Expert Opinions

• Quotes from Primary Respondents and Domain Experts
• How AI is Disrupting the Manufacturing and Logistics Industry
• How AI is Disrupting the Education Industry
• How AI is Disrupting the Productivity Software Industry
• How AI is Disrupting the Publishing Industry
• Interview Highlights
• Manufacturing and logistics
• Education and Edtech
• Productivity
• Publishing
• Emerging Narratives in the AI Disruption Debate
• From Displacement to Augmentation
• AI as a General-Purpose Technology
• Ethical AI
• Global AI Race
• Democratization vs. Centralization

Chapter 12 Future of AI Disruption

• Future of AI Disruption
• Forecasts and Predictions (2025-2030)
• Innovations
• Agentic AI
• Artificial General Intelligence (AGI)
• Neuromorphic AI

Chapter 13 Appendix

• Methodology
• References
• Abbreviations