AIの導入：世界的展望

本レポートでは、AIのハードウェア、ソフトウェア、サービスソリューションについて、各ソリューションの企業評価を含めて詳細に分析しています。

また、さまざまなエンドユーザー産業におけるAI導入の動向を記述的に分析し、各産業別のケーススタディも収録しています。

レポートの内容

• 主要産業および世界の各地域におけるAI導入動向の包括的かつリアルタイムな分析
• 導入の概況、過去のマイルストーン、関連する規制・標準、米国関税法がAI導入に与える影響に関するデータおよび分析
• 各エンドユーザー産業におけるAIの成功事例に関するケーススタディ
• AIのハードウェア、ソフトウェア、サービスソリューションに関する詳細分析とそれぞれのソリューションにおける企業評価
• 北米、欧州、アジア太平洋、南米、中東・アフリカ地域別のAI導入動向分析と、導入を左右する要因の特定
• 業務プロセス改善および製品開発に関するケーススタディ分析に基づく、AI実装における主要課題の特定
• 技術的進歩および産業需要の変化を考慮した、今後数年間における主要産業でのAI導入可能性の分析
• 企業の主要戦略的取り組み、AI関連の市場支出、投資動向の分析

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

• 研究の目標と目的
• 調査範囲
• 市場サマリー
• 導入の観点
• 投資シナリオ
• 将来の動向と発展
• 業界分析
• 地域別洞察
• 結論

第2章 市場概要

• AI導入の概要
• AI導入の進化
• 重要な歴史的マイルストーン
• AIの急増：2020年以降
• AIの現状
• 主要技術モデル
• AI導入に関する規制と基準
• EU
• ドイツ
• 米国
• 中国
• 日本
• 韓国
• インド
• AI導入における主な障壁
• 知識不足
• データプライバシー
• 統合の課題
• 米国の関税法がAI導入に与える影響

第3章 ハードウェアソリューションにおけるAIの導入

• 重要ポイント
• ハードウェアタイプ別の導入分析
• AIプロセッサとアクセラレーター
• メモリ
• AIデータセンターインフラ
• 主要AIハードウェアプロバイダーの現在のイノベーションと将来のイノベーション

第4章 MCPサーバー技術の導入に関する分析

• 重要ポイント
• 概要
• MCPサーバーアーキテクチャ
• 導入動向 (2024年11月以降)
• MCPサーバープロバイダーの分析
• 技術革新
• 主要な戦略的展開
• 投資シナリオ
• 将来の投資動向
• アプリケーション
• 主な応用分野
• 実世界のケーススタディ
• 結論

第5章 ソフトウェアソリューションにおけるAIの導入

• 重要ポイント
• 導入分析
• ビジネス機能におけるAI ：動向と影響
• AIプラットフォーム
• 主要AIソフトウェアプロバイダーの現状と将来計画
• AIの現実世界への応用
• AI統合の主要領域

第6章 サービスソリューションにおけるAIの導入

• 重要ポイント
• サービスタイプ別の導入分析
• プロフェッショナルサービス
• マネージドサービス
• 主要サービスプロバイダーの現在の計画と将来の計画

第7章 業界別のAI導入

• 重要ポイント
• 業界別の導入分析
• ヘルスケア
• 銀行、金融サービス、保険
• 物流・サプライチェーン
• 小売と電子商取引
• 教育・EdTech
• メディア・エンターテイメント
• 通信
• その他 (農業、自動車、製造、エネルギー&公益事業)
• 将来の展望
• AI導入に向けた産業分野における主な発展

第8章 地域別のAI導入動向

• 重要ポイント
• 導入分析
• 北米
• 欧州
• アジア太平洋
• ラテンアメリカ
• 中東・アフリカ
• 責任あるAI導入における地域的な課題

第9章 AI導入に関するケーススタディ

• 業務プロセスを改善するためのAI導入
• ケース1：General ElectricによるPredixプラットフォームの導入
• ケース2：General Motorsにおける車両検査プロセスの効率化
• ケース3：British Columbia Investment Management Corp.によるAI導入での業務最適化
• ケース4：BPにおける石油・ガス部門での業務効率化
• ケース5：Delta AirlinesによるAIを用いた運航効率改善
• ケース6：Bank of AmericaによるAIツール「Erica」の導入
• ケース7：Zodiac MaritimeによるAI強化衝突予測システム
• ケース8：Deutsche TelekomによるAIを活用した業務効率改善
• ケース9：Port of Rotterdamのスマートコンテナ管理
• ケース10：Fox Corp.によるAmazonのAIツール導入
• ケース11：KrogerのAIによる棚割りおよび価格最適化
• 製品/サービスイノベーションのためのAI実装
• ケース1：AIを活用した電子カルテ (EHR) 最適化
• ケース2：VodafoneによるAI駆動のカスタマーサービス
• ケース3：小売業における予測分析
• ケース4：MastercardによるAIを用いた決済処理最適化
• ケース5：Siemens Digital Industries SoftwareによるAIソリューション開発
• ケース6：University of Rochester Medical CenterとButterfly Networkの共同AI開発
• ケース7：OSF HealthCareによるAI仮想アシスタントの活用
• ケース8：Valley Bank'sによるマネーロンダリング防止AI
• ケース9：欧州経営・ビジネススクール向けAIツール
• ケース10：AT&TによるAIを活用した顧客サービス改革
• ケース11：Bolton CollegeによるAI動画制作プラットフォーム
• ケース12：Sephoraの美容小売業におけるAIイノベーション
• 顧客体験向上のためのAI実装
• ケース1：Motel Rocksのカスタマーサービス自動化
• ケース2：Best BuyのAIショッピングアシスタント
• ケース3：OPPOのAIカスタマーサポート
• ケース4：DevRevのTuring AIによるサポートチケット自動化
• ケース5：UnityのAIカスタマーサポート自動化
• ケース6：EsusuのフィンテックAIサポート
• ケース7：CompassのAI問い合わせルーティング
• ケース8：IntelのAI技術サポートチャットボット
• ケース9：Shopifyの予測型パーソナライゼーション
• ケース10：Starbucks のAIによるロイヤルティパーソナライゼーション
• ケース11：BloomsyBoxの生成AIによる顧客エンゲージメント

第10章 AI導入の将来

• 予測と予想
• 組織への影響：導入、認識、投資シグナル
• 主要産業におけるAI導入の将来
• ヘルスケア
• 銀行、金融サービス、保険
• 物流とサプライチェーン
• メディアとエンターテイメント
• 教育機関
• 小売業とeコマース

第11章 付録