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市場調査レポート
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1534202

コーザルAIの世界市場規模調査：オファリング別、業界別、地域別予測、2022年～2032年

Global Causal AI Market Size Study, by Offering (Platform, Services), by Vertical (Healthcare & Lifesciences, BFSI, Retail & eCommerce, Transportation & Logistics, Manufacturing, Other Verticals), and Regional Forecasts 2022-2032

出版日
ページ情報
英文 285 Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
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コーザルAIの世界市場規模調査：オファリング別、業界別、地域別予測、2022年～2032年
出版日: 2024年08月10日
発行: Bizwit Research & Consulting LLP
ページ情報: 英文 285 Pages
納期: 2～3営業日
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概要

コーザルAIの世界市場は、2023年に約2,603万米ドルと評価され、予測期間2024年から2032年にかけて40.98%以上の健全な成長率で成長すると予測されています。

コーザルAIは、単なる相関関係ではなく、因果関係の理解とモデリングに焦点を当てた人工知能の一分野です。観測された現象を駆動する根本的なメカニズムを特定することで、コーザルAIはより正確な予測、より優れた意思決定、複雑なシステムの理解向上を可能にします。統計学、機械学習、領域固有の知識からなる手法を組み合わせて因果関係を明らかにすることで、従来のAIアプローチでは見逃されがちな洞察を提供します。このテクノロジーは、ヘルスケア、経済学、政策立案など、因果関係を理解することが効果的な介入や戦略にとって極めて重要な分野で特に価値があります。

現在のAIモデルの限界を克服するソリューションとしてのコーザルAIの登場と、AIイニシアチブの実用化は、市場成長の主な促進要因です。様々な分野において、因果推論モデルの重要性が認識されつつあります。例えばヘルスケアでは、因果関係を理解することで、患者の転帰や治療効果を大幅に向上させることができます。しかし、複雑なデータセットから因果推論を導き出すことは大きな課題であり、高度なアルゴリズムと計算能力が必要とされます。

市場調査の対象とした主な地域は、アジア太平洋地域、北米、欧州、ラテンアメリカ、その他世界のその他の地域です。2023年には、北米がコーザルAIの進歩において極めて重要な役割を果たすと考えられています。より深い洞察を提供し、意思決定能力を向上させる洗練された分析ソリューションに対する需要の高まりが、市場を前進させています。北米の政府、特に米国とカナダは、研究とイノベーションのための資金援助と資源配分を通じて、AI技術の開発と採用を積極的に推進しています。米国は、国立標準技術研究所（NIST）を通じて、ヘルスケアや金融を含むさまざまな産業でAIを応用するための基準やガイドラインの確立に取り組んでいます。さらに、アジア太平洋地域の市場は、予測期間2024年から2032年にかけて最も速い速度で発展すると予測されています。

目次

第1章 コーザルAIの世界市場エグゼクティブサマリー

  • コーザルAIの世界市場規模・予測（2022年～2032年）
  • 地域別概要
  • セグメント別サマリー
    • オファリング別
    • 業界別
  • 主要動向
  • 景気後退の影響
  • アナリストの結論・提言

第2章 コーザルAIの世界市場定義と調査前提条件

  • 調査目的
  • 市場の定義
  • 調査前提条件
    • 包含と除外
    • 制限事項
    • 供給サイドの分析
      • 入手可能性
      • インフラ
      • 規制環境
      • 市場競争
      • 経済性（消費者の視点）
    • 需要サイド分析
      • 規制の枠組み
      • 技術の進歩
      • 環境への配慮
      • 消費者の意識と受容
  • 調査手法
  • 調査対象年
  • 通貨換算レート

第3章 コーザルAIの世界市場力学

  • 市場促進要因
    • 因果推論モデルの重要性
    • 因果推論AIの出現
    • AIイニシアチブの運用化
  • 市場の課題
    • 複雑なデータセットからの因果推論
  • 市場機会
    • AI技術の進歩
    • 政府の取り組み
    • 投資の拡大

第4章 コーザルAIの世界市場産業分析

  • ポーターのファイブフォースモデル
    • 供給企業の交渉力
    • 買い手の交渉力
    • 新規参入業者の脅威
    • 代替品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係
    • ポーターのファイブフォースモデルへの未来的アプローチ
    • ポーターのファイブフォースの影響分析
  • PESTEL分析
    • 政治
    • 経済
    • 社会
    • 技術
    • 環境
    • 法律
  • 主な投資機会
  • 主要成功戦略
  • 破壊的動向
  • 業界専門家の視点
  • アナリストの結論・提言

第5章 コーザルAIの世界市場規模と予測：オファリング別、2022年～2032年

  • セグメントダッシュボード
  • コーザルAIの世界市場：収益動向分析、2022年・2032年
    • プラットフォーム
    • サービス別

第6章 コーザルAIの世界市場規模と予測：業界別、2022年～2032年

  • セグメントダッシュボード
  • コーザルAIの世界市場：収益動向分析、2022年・2032年
    • ヘルスケア＆ライフサイエンス
    • BFSI
    • 小売・eコマース
    • 運輸・物流
    • 製造業
    • その他業界別

第7章 コーザルAIの世界市場規模と予測：地域別、2022年～2032年

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • 欧州
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • スペイン
    • イタリア
    • その他欧州
  • アジア太平洋
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • オーストラリア
    • 韓国
    • その他アジア太平洋地域
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • メキシコ
    • その他ラテンアメリカ
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • 南アフリカ
    • その他中東とアフリカ

第8章 競合情報

  • 主要企業のSWOT分析
  • 主要市場戦略
  • 企業プロファイル
    • IBM
      • 主要情報
      • 概要
      • 財務（データの入手可能性によります）
      • 製品概要
      • 市場戦略
    • CausaLens
    • Microsoft
    • Causaly
    • Google
    • Geminos
    • AWS
    • Aitia
    • Xplain Data
    • INCRMNTAL
    • Logility
    • Cognino.ai

第9章 調査プロセス

  • 調査プロセス
    • データマイニング
    • 分析
    • 市場推定
    • 検証
    • 出版
  • 調査属性
目次

Global Causal AI Market is valued approximately at USD 26.03 million in 2023 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 40.98% over the forecast period 2024-2032. Causal AI is a branch of artificial intelligence focused on understanding and modeling cause-and-effect relationships rather than just correlations. By identifying the underlying mechanisms driving observed phenomena, Causal AI enables more accurate predictions, better decision-making, and enhanced understanding of complex systems. It combines methods from statistics, machine learning, and domain-specific knowledge to uncover causality, offering insights that traditional AI approaches may miss. This technology is particularly valuable in fields such as healthcare, economics, and policy-making, where understanding causation is crucial for effective interventions and strategies.

The emergence of Causal AI as a solution to overcome the limitations of current AI models and the operationalizing of AI initiatives are primary drivers for market growth. In various fields, the importance of causal inference models is becoming increasingly recognized. For example, in healthcare, understanding causal relationships can significantly enhance patient outcomes and treatment efficacy. However, deriving causal inferences from complex data sets presents a substantial challenge, necessitating advanced algorithms and computational power.

The key regions considered for the market study includes Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and Rest of the World. In 2023, North America is poised to play a pivotal role in the advancement of causal AI. The increasing demand for sophisticated analytics solutions that provide deeper insights and improve decision-making capabilities is propelling the market forward. Governments in North America, particularly in the United States and Canada, are actively promoting the development and adoption of AI technologies through funding and resource allocation for research and innovation. The United States, through the National Institute of Standards and Technology (NIST), is working on establishing standards and guidelines for the application of AI across various industries, including healthcare and finance. Furthermore, the market in Asia Pacific is anticipated to develop at the fastest rate over the forecast period 2024-2032.

Major market player included in this report are:

  • IBM
  • CausaLens
  • Microsoft
  • Causaly
  • Google
  • Geminos
  • AWS
  • Aitia
  • Xplain Data
  • INCRMNTAL
  • Logility
  • Cognino.ai

The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:

By Offering:

  • Platform
  • Services

By Vertical:

  • Healthcare & Lifesciences
  • BFSI
  • Retail & eCommerce
  • Transportation & Logistics
  • Manufacturing
  • Other Verticals

By Region:

  • North America
  • U.S.
  • Canada
  • Europe
  • UK
  • Germany
  • France
  • Spain
  • Italy
  • ROE
  • Asia Pacific
  • China
  • India
  • Japan
  • Australia
  • South Korea
  • RoAPAC
  • Latin America
  • Brazil
  • Mexico
  • RoLA
  • Middle East & Africa
  • Saudi Arabia
  • South Africa
  • RoMEA

Years considered for the study are as follows:

  • Historical year - 2022
  • Base year - 2023
  • Forecast period - 2024 to 2032

Key Takeaways:

  • Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
  • Annualized revenues and regional level analysis for each market segment.
  • Detailed analysis of geographical landscape with Country level analysis of major regions.
  • Competitive landscape with information on major players in the market.
  • Analysis of key business strategies and recommendations on future market approach.
  • Analysis of competitive structure of the market.
  • Demand side and supply side analysis of the market

Table of Contents

Chapter 1. Global Causal AI Market Executive Summary

  • 1.1. Global Causal AI Market Size & Forecast (2022-2032)
  • 1.2. Regional Summary
  • 1.3. Segmental Summary
    • 1.3.1. By Offering
    • 1.3.2. By Vertical
  • 1.4. Key Trends
  • 1.5. Recession Impact
  • 1.6. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 2. Global Causal AI Market Definition and Research Assumptions

  • 2.1. Research Objective
  • 2.2. Market Definition
  • 2.3. Research Assumptions
    • 2.3.1. Inclusion & Exclusion
    • 2.3.2. Limitations
    • 2.3.3. Supply Side Analysis
      • 2.3.3.1. Availability
      • 2.3.3.2. Infrastructure
      • 2.3.3.3. Regulatory Environment
      • 2.3.3.4. Market Competition
      • 2.3.3.5. Economic Viability (Consumer's Perspective)
    • 2.3.4. Demand Side Analysis
      • 2.3.4.1. Regulatory frameworks
      • 2.3.4.2. Technological Advancements
      • 2.3.4.3. Environmental Considerations
      • 2.3.4.4. Consumer Awareness & Acceptance
  • 2.4. Estimation Methodology
  • 2.5. Years Considered for the Study
  • 2.6. Currency Conversion Rates

Chapter 3. Global Causal AI Market Dynamics

  • 3.1. Market Drivers
    • 3.1.1. Importance of Causal Inference Models
    • 3.1.2. Emergence of Causal AI
    • 3.1.3. Operationalizing AI Initiatives
  • 3.2. Market Challenges
    • 3.2.1. Causal Inference from Complex Data Sets
  • 3.3. Market Opportunities
    • 3.3.1. Advancements in AI Technologies
    • 3.3.2. Government Initiatives
    • 3.3.3. Growing Investments

Chapter 4. Global Causal AI Market Industry Analysis

  • 4.1. Porter's 5 Force Model
    • 4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
    • 4.1.2. Bargaining Power of Buyers
    • 4.1.3. Threat of New Entrants
    • 4.1.4. Threat of Substitutes
    • 4.1.5. Competitive Rivalry
    • 4.1.6. Futuristic Approach to Porter's 5 Force Model
    • 4.1.7. Porter's 5 Force Impact Analysis
  • 4.2. PESTEL Analysis
    • 4.2.1. Political
    • 4.2.2. Economical
    • 4.2.3. Social
    • 4.2.4. Technological
    • 4.2.5. Environmental
    • 4.2.6. Legal
  • 4.3. Top investment opportunity
  • 4.4. Top winning strategies
  • 4.5. Disruptive Trends
  • 4.6. Industry Expert Perspective
  • 4.7. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 5. Global Causal AI Market Size & Forecasts by Offering 2022-2032

  • 5.1. Segment Dashboard
  • 5.2. Global Causal AI Market: Offering Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Million)
    • 5.2.1. Platform
    • 5.2.2. Services

Chapter 6. Global Causal AI Market Size & Forecasts by Vertical 2022-2032

  • 6.1. Segment Dashboard
  • 6.2. Global Causal AI Market: Vertical Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Million)
    • 6.2.1. Healthcare & Lifesciences
    • 6.2.2. BFSI
    • 6.2.3. Retail & eCommerce
    • 6.2.4. Transportation & Logistics
    • 6.2.5. Manufacturing
    • 6.2.6. Other Verticals

Chapter 7. Global Causal AI Market Size & Forecasts by Region 2022-2032

  • 7.1. North America Causal AI Market
    • 7.1.1. U.S. Causal AI Market
      • 7.1.1.1. Offering breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 7.1.1.2. Vertical breakdown size & forecasts, 2022-2032
    • 7.1.2. Canada Causal AI Market
  • 7.2. Europe Causal AI Market
    • 7.2.1. U.K. Causal AI Market
    • 7.2.2. Germany Causal AI Market
    • 7.2.3. France Causal AI Market
    • 7.2.4. Spain Causal AI Market
    • 7.2.5. Italy Causal AI Market
    • 7.2.6. Rest of Europe Causal AI Market
  • 7.3. Asia-Pacific Causal AI Market
    • 7.3.1. China Causal AI Market
    • 7.3.2. India Causal AI Market
    • 7.3.3. Japan Causal AI Market
    • 7.3.4. Australia Causal AI Market
    • 7.3.5. South Korea Causal AI Market
    • 7.3.6. Rest of Asia Pacific Causal AI Market
  • 7.4. Latin America Causal AI Market
    • 7.4.1. Brazil Causal AI Market
    • 7.4.2. Mexico Causal AI Market
    • 7.4.3. Rest of Latin America Causal AI Market
  • 7.5. Middle East & Africa Causal AI Market
    • 7.5.1. Saudi Arabia Causal AI Market
    • 7.5.2. South Africa Causal AI Market
    • 7.5.3. Rest of Middle East & Africa Causal AI Market

Chapter 8. Competitive Intelligence

  • 8.1. Key Company SWOT Analysis
  • 8.2. Top Market Strategies
  • 8.3. Company Profiles
    • 8.3.1. IBM
      • 8.3.1.1. Key Information
      • 8.3.1.2. Overview
      • 8.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
      • 8.3.1.4. Product Summary
      • 8.3.1.5. Market Strategies
    • 8.3.2. CausaLens
    • 8.3.3. Microsoft
    • 8.3.4. Causaly
    • 8.3.5. Google
    • 8.3.6. Geminos
    • 8.3.7. AWS
    • 8.3.8. Aitia
    • 8.3.9. Xplain Data
    • 8.3.10. INCRMNTAL
    • 8.3.11. Logility
    • 8.3.12. Cognino.ai

Chapter 9. Research Process

  • 9.1. Research Process
    • 9.1.1. Data Mining
    • 9.1.2. Analysis
    • 9.1.3. Market Estimation
    • 9.1.4. Validation
    • 9.1.5. Publishing
  • 9.2. Research Attributes