AIの導入：世界的展望

本レポートは、さまざまな産業におけるAIの導入状況について、包括的かつ詳細な分析を提供するものであり、AIの現状、関連する規制および標準、AI導入を阻む主要な障壁を取り上げています。

また、ハードウェア、ソフトウェア、サービスソリューションにおけるAI導入に焦点を当て、それぞれの分野について企業評価を含めて分析しています。さらに、主要産業分野におけるAIの成功事例を用途別のケーススタディとして紹介し、今後数年間における主要分野でのAI導入の将来の展望について論じています。

調査範囲

本レポートは、AIの用途の現状および将来の姿を網羅的かつ詳細に分析することを目的としており、調査範囲は、AIを推進する技術的進展と、それらの技術がさまざまな産業や新興企業においてどのように活用されているかを多角的に検証する内容となっています。

レポートの内容：

• 主要産業および地域におけるAI導入動向のリアルタイム分析
• 導入概要、歴史的マイルストーン、規制・基準、米国関税法がAI導入に与える影響に関する事実と数値
• 産業別・新興企業によるAI導入を示す用途レベルのケーススタディ
• AIハードウェア、ソフトウェア、サービスソリューションの詳細な分析 (各ソリューションに対する企業評価を含む)
• 地域レベル (北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、南米) におけるAI導入状況と、導入に影響を与える要因の分析
• 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導入に影響を与える主要課題の特定
• 技術の進歩と産業ニーズの変化を考慮した、今後数年間の主要産業におけるAI導入の可能性
• 各社の主要戦略的取り組み、AI分野への市場支出、投資見通しに関する分析

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

• 調査の目標と目的
• 調査範囲
• 市場サマリー
• 採用の観点
• 投資シナリオ
• 将来の動向と発展
• 産業分析
• 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
• 英国
• 米国
• カナダ
• 中国
• 日本
• 韓国
• インド
• ブラジル
• AI導入における主な障壁
• データプライバシー
• 統合の課題
• AI導入のための潜在的な戦略の欠如
• データの可用性と品質
• 進化する規制状況
• 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の採用

• 重要ポイント
• ハードウェアタイプ別の採用分析
• AIプロセッサとアクセラレータ
• メモリ
• AIデータセンターインフラストラクチャ
• 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サーバー技術の採用に関する分析

• 重要ポイント
• 概要
• MCPサーバーアーキテクチャ
• 導入と採用の動向 (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
• 用途
• 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
• 採用分析
• 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採用分析
• 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 産業別のAI導入

• 重要ポイント
• 産業別の採用分析
• 健康管理
• 銀行、金融サービス、保険 (BFSI)
• 物流・サプライチェーン
• 小売・Eコマース
• 教育・EdTech
• メディア・エンターテイメント
• 通信
• 自動車
• 製造
• その他 (農業、航空宇宙・防衛、建設、エネルギー&ユーティリティ)

第8章 地域別のAI導入動向

• 重要ポイント
• 地域別の採用分析
• 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

• 業務プロセス改善のためのAI導入
• ケーススタディ1：General Electric による Predix プラットフォームの導入
• ケーススタディ2：General Motors における車両検査プロセスの効率化
• ケーススタディ3：British Columbia Investment Management Corp. による業務プロセス最適化のためのAI導入
• ケーススタディ4：BP における石油・ガス事業のオペレーション効率化に向けたAI活用
• ケーススタディ5：Delta Airlines によるAIを活用した業務効率の向上
• ケーススタディ6：Bank of America によるAIツール「Erica」の導入
• ケーススタディ7：Zodiac Maritime のAI強化型衝突予測システム
• ケーススタディ8：Deutsche Telekom によるAIを活用した業務効率の改善
• ケーススタディ9：Port of Rotterdam のスマートコンテナ管理
• ケーススタディ10：Fox Corp. による Amazon のAI駆動型ツールの導入
• ケーススタディ11：Kroger のインテリジェントシェルフおよび価格最適化
• 製品/サービスイノベーションのためのAI実装
• ケーススタディ1：AIを活用した電子カルテ (EHR) の最適化
• ケーススタディ2：Vodafone のAI駆動型カスタマーサービス
• ケーススタディ3：小売業における予測分析 (Predictive Analytics)
• ケーススタディ4：Mastercard によるAIを活用した決済処理の最適化
• ケーススタディ5：Siemens Digital Industries Software によるAIソリューションの開発
• ケーススタディ6：University of Rochester Medical Center と Butterfly Network の連携事例
• ケーススタディ7：OSF HealthCare のAI搭載バーチャルアシスタント
• ケーススタディ8：Valley Bank におけるアンチマネーロンダリング (AML) 対策
• ケーススタディ9：European School of Management and Business 向けAIツール
• ケーススタディ10：AT&T によるAIを活用したカスタマーサービス変革
• ケーススタディ11：Bolton College のAI搭載動画制作プラットフォーム
• ケーススタディ12：Sephora によるビューティー小売分野でのイノベーション
• 顧客体験向上のためのAI実装
• ケーススタディ1：Motel Rocks のカスタマーサービス自動化
• ケーススタディ2：Best Buy のAIショッピングアシスタント
• ケーススタディ3：OPPO のAI搭載カスタマーサポート
• ケーススタディ4：DevRev による Turing AI サポートチケット自動化
• ケーススタディ5：Unity のAIによるカスタマーサポート自動化
• ケーススタディ6：Esusu によるフィンテック向けAIサポート
• ケーススタディ7：Compass のAIによる問い合わせルーティング
• ケーススタディ8：Intel のAI技術サポート用チャットボット
• ケーススタディ9：Shopify の予測型パーソナライゼーション
• ケーススタディ10：Starbucks のAI駆動型ロイヤルティパーソナライゼーション
• ケーススタディ11：BloomsyBox による生成AIを活用した顧客エンゲージメント
• リスクと不正管理のためのAI導入
• ケーススタディ1：Global Bank における小切手不正防止
• ケーススタディ2：RAZE Banking の予測型不正防止
• ケーススタディ3：Network International のリアルタイム決済不正対策
• ケーススタディ4：TowneBank の CECL 対応
• ケーススタディ5：Mastercard のサードパーティリスク管理
• ケーススタディ6：Grupo Bimbo のグローバルデータ保護
• ケーススタディ7：Santander のローン延滞防止に向けた予測分析
• ケーススタディ8：Credit Suisse によるAIを活用した住宅ローン審査の高度化
• ケーススタディ9：BNP Paribas のAIによるリスク評価革新
• ケーススタディ10：BBVA のローンリスク管理におけるAI活用
• 販売最適化のためのAI導入
• ケーススタディ1：AIによる予測型リードスコアリング
• ケーススタディ2：大規模なハイパーパーソナライズドアウトリーチ
• ケーススタディ3：リアルタイムシグナルベース分析
• ケーススタディ4：AI搭載の会話インテリジェンス
• ケーススタディ5：AIを活用したジャーニーオーケストレーション
• ケーススタディ6：オムニチャネルパーソナライゼーション
• ケーススタディ7：AI駆動型セールスコーチング
• ケーススタディ8：エンドツーエンドのレベニューインテリジェンス
• 品質管理とコンプライアンスのためのAI実装
• ケーススタディ1：BMW の自動車製造におけるAI画像検査
• ケーススタディ2：Samsung Electronics のAI半導体品質管理
• ケーススタディ3：Merck の医薬品品質管理におけるAI活用
• ケーススタディ4：Amazon のGDPRコンプライアンス自動化
• ケーススタディ5：Mount Sinai Health System のHIPAA患者データ保護
• ケーススタディ6：Airbnb のグローバルGDPRデータ管理
• ケーススタディ7：Siemens のISO 9001品質コンプライアンス
• ケーススタディ8：Fortune Company の文書セキュリティコンプライアンス
• 人事・タレントマネジメントにおけるAI導入
• ケーススタディ1：RingCentral のAI搭載タレント獲得およびDEI戦略
• ケーススタディ2：Mastercard のグローバルタレントエクスペリエンスプラットフォーム
• ケーススタディ3：Straits Interactive のAIデータ保護責任者 (DPO)
• ケーススタディ4：Manipal Health Enterprises の MiPAL バーチャルアシスタント
• ケーススタディ5：T-Mobile のインクルーシブな採用言語
• ケーススタディ6：Unilever のAI駆動型採用プラットフォーム
• ケーススタディ7：IBM のAI搭載オンボーディングチャットボット
• ケーススタディ8：General Electric のAIによるパフォーマンス管理

第10章 AI導入の将来

• 予測と予想
• 組織への影響：採用、認識、投資シグナル
• 主要産業におけるAI導入の将来
• 健康管理
• 銀行・金融サービス・保険
• 物流・サプライチェーン
• メディア・エンターテイメント
• 教育・EdTech
• 小売・Eコマース
• 製造
• 自動車
• 通信

第11章 付録