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市場調査レポート
商品コード
1725020
世界のAI ITサービスの成長機会Global Artificial Intelligence Information Technology Services Growth Opportunities |
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| 世界のAI ITサービスの成長機会 |
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出版日: 2025年03月31日
発行: Frost & Sullivan
ページ情報: 英文 27 Pages
納期: 即日から翌営業日
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- 概要
- 目次
ITサービスプロバイダーはAI導入の加速に重要な役割を果たす
世界のAI ITサービスの成長機会調査は、世界のAI ITサービスの現状と将来展望を包括的に分析しています。本調査では、最近の企業意思決定者調査から得られた知見をもとに、この業界を世界的に形成している主な促進要因と抑制要因を特定しています。
戦略面では、アドバイザリーおよびコンサルティングサービスの強化、AIに特化したサービスを提供するための基盤モデルの活用、エンドツーエンドのAI機能の開発により、サービスプロバイダーがどのように差別化できるかを探っています。本調査では、業界固有のソリューションを開発し、倫理的、環境的、社会的配慮に対応する責任あるAI慣行を採用することで、持続可能な成長を確保することの重要性を強調しています。
分析では、AI ITサービス市場を形成する主な参入企業と、顧客価値を提供するための戦略をハイライトしています。最後に、業界特化型AIソリューション、統合サービス、コンサルティングおよび戦略的アドバイザリーサービスなど、実用的な成長機会を特定し、サービスプロバイダーが進化する市場の需要の一部を活用するためのロードマップを提供します。
AI ITサービス業界における上位3つの戦略的課題の影響
社内の課題
なぜ？
- 企業へのAIの統合は、複雑で多面的なプロセスであり、データの品質や可用性、コスト、スキルギャップ、レガシーシステムの統合、倫理的な懸念など、いくつかの社内課題を伴います。
- 企業は、AIの導入と拡張における技術的・組織的課題の両方に対応できるAIベンダーやサービスプロバイダーを常に探しています。
Frostの見解
- AIサービスプロバイダーは、エンドツーエンドのAI能力の開発に注力し、企業のAI化において実装パートナーから戦略的アドバイザーへと進化する役割を示すと思われます。
- 彼らは、AI能力を強化するために、新興企業やテクノロジー大手との戦略的パートナーシップの確立を継続すると思われます。
- さらに、新技術を探求し、革新的なツール、プラットフォーム、サービスを開発するための研究開発への継続的な投資は、AI統合の採用を簡素化すると思われます。
破壊的テクノロジー
なぜ？：
- 特定のタスクに特化したモデルを構築する代わりに、基礎的なモデルを使用することで、企業は事前に訓練されたモデルから始めて、さまざまな用途に適応させることができ、AI開発を民主化することができます。
- 企業は大規模な言語モデル（LLM）を活用する一方で、あらゆる規模の企業に費用対効果に優れ、適応可能なAIソリューションを提供する小規模なカスタム・トレーニング・モデルも模索しています。
Frostの見解
- サービスプロバイダーは、主要な基盤モデルベンダーとの戦略的パートナーシップを確立し続けると思われます。
- サービスプロバイダーは、業界固有のデータと専門知識を備えた小規模言語モデル（SLM）の利用を促進し、独自の価値の高いソリューションを創出すると思われます。
- サービスプロバイダーはまた、イノベーションラボ/Aラボを設立し、顧客がLLMや独自モデルを実験的に使用できるようにして、より深い研究を促進すると思われます。
競合の激化
なぜ？：
- サービス・プロバイダーは、ハイパースケーラー、グローバル・システム・インテグレーター（GSI）、AIに特化した新興企業、コンサルティング会社、さらにはハードウェア販売による収益の減少を相殺しようとする従来のOEMなど、複数のAIエコシステム参加企業と競合します。
Frostの見解
- サービスプロバイダーがAI開発の最前線に立ち続けるためには、高度なAIソリューションを提供できる熟練労働力を確保するための人材開発への投資が不可欠となります。
- プライバシー、セキュリティ、信頼、安全性など、倫理的なAIの実践に重点を置くことは今後も重要です。倫理的な配慮を優先するプロバイダーは、顧客からの信頼を築き、導入の障壁を克服する上で有利な立場になると思われます。
成長促進要因
世界的に増大する企業・顧客データから価値を引き出すAIの能力が普及を促進
データの急増は、AIサービス採用の重要なきっかけとなっています。IoTデバイスの普及とデジタルフットプリントの拡大により、データは指数関数的に増加しており、世界中の企業でAIツールの緊急ニーズが発生しています。これらのツールは、データを処理、分析、パターンや相関関係を発見し、有意義な考察を導き出すことで、限られた時間の中で新たな競合優位性を発見します。
コスト削減と効率改善は、AI導入の強力な経済的原動力となる
予測や意思決定の精度を高めながら、運用コストを大幅に削減できるAIの自動化の可能性を認識する企業が増えています。AIシステムの一貫した運用能力は、運用とリソース配分の最適化を目指す企業にとって魅力的な投資となっています。
成熟したテクノロジーが市場成長を牽引
コンピューティング・パワーとGPU機能の継続的な向上により、AIシステムはより強力で効率的になっています。AI/MLアルゴリズムとLLMの進歩により、AIソリューションは現在、より予測可能な結果を提供し、自動化と高効率化を可能にしています。さらに、事前に訓練されたモデルやツールが利用可能になったことで、技術的な障壁が最小限に抑えられ、AIソリューションの迅速な導入が可能になりました。クラウド・コンピューティング・インフラストラクチャの強化により、これらの機能はあらゆる規模の組織にとってより利用しやすく、拡張可能になっています。
成長抑制要因
AIおよびMLアルゴリズムを実装するためのクリーンデータの入手可能性の制限
AIとMLアルゴリズムの成功は、利用可能な企業データの質にかかっています。クリーンで標準化されたデータは、世界のAI ITサービスの成長機会において、テクノロジーが価値とビジネス成果を提供する上で極めて重要です。 クリーンで使用可能なデータセットへのアクセスは、AIを採用するほとんどの企業にとって困難です。
明確な投資収益率（ROI）
企業はROIを見積もることができないため、AIソリューションの導入に消極的です。そのためベンダーは、企業がAIソリューションを導入する際のROIを予測できるよう支援する必要があります。
リーダーシップのコミットメントの欠如
AIサービスには、人材、テクノロジー、インフラへの多大な投資が必要です。強力なリーダーシップのコミットメントがなければ、AIイニシアチブの予算配分は限られたままとなり、統一された戦略なしにAIに投資することは、非効率と断片的なAI導入につながります。
規制の枠組みや倫理的慣行に関する明確性の欠如
匿名化前のデータへのアクセスを制限するプライバシーへの配慮、知的財産の問題、アルゴリズムの透明性の欠如、アルゴリズムの偏り、雇用の安全への懸念など、規制や倫理の問題はAI市場の成長を妨げます。
目次
世界のAI ITサービスの成長機会
- 戦略的課題
- なぜ成長が難しくなっているのか？
- The Strategic Imperative 8（TM）
- AI ITサービス業界における上位3つの戦略的課題の影響
- 成長要因
- 企業のAI導入は実装フェーズへ
- AIバリューチェーンで重要な役割を果たすITサービスプロバイダー
成長機会分析
- 成長促進要因
- 成長抑制要因
- AI ITサービスの動向
- アドバイザリーとコンサルティングサービスの強化：世界のサービスプロバイダーにとって重要な成長機会
- AI ITサービスの動向
- ファンデーションモデルの上に特化したAIサービスを構築
- AI ITサービスの動向
- エンド・ツー・エンドのAI能力開発：グローバルサービスプロバイダーの戦略的急務
- AI ITサービスの動向
- AI導入加速に向けた業界特化型ソリューションの開発
- AI ITサービスの動向
- 倫理的AIによるバリュー・プロポジションの強化
行動する企業
- 行動する企業：Lenovo
- 行動する企業：Hitachi
- 行動する企業：Infosys
- 行動する企業：NTT Data
成長機会領域
- 成長機会1：コンサルティングとアドバイザリーサービス
- 成長機会2：業界別/機能別の用途
- 成長機会3：インテグレーションサービス
次のステップ
- 成長機会のメリットとインパクト
- 次のステップ
- 図表一覧
- 免責事項
IT Service Providers are Playing an Important Role in Accelerating AI Deployments
The Global Artificial Intelligence Information Technology Services Growth Opportunities study provides a comprehensive analysis of the current landscape and the future prospects of AI IT services worldwide. It draws on insights from a recent enterprise decision-maker survey and identifies key drivers and restraints shaping the industry globally.
Strategically, the study explores how service providers can differentiate themselves by strengthening advisory and consulting services, leveraging foundational models to create specialized AI offerings, and developing end-to-end AI capabilities. The study underscores the importance of developing industry-specific solutions and adopting responsible AI practices to address ethical, environmental, and social considerations, ensuring sustainable growth.
The analysis highlights key participants shaping the AI IT services market and their strategies to deliver client value. Finally, the study identifies actionable growth opportunities, such as industry-specific AI solutions, integration services, and consulting and strategic advisory services, providing a roadmap for service providers to capitalize on some of the evolving market demands.
The Impact of the Top 3 Strategic Imperatives on the AI Information Technology Services Industry
Internal Challenges
Why:
- Integrating AI into an enterprise is a complex and multifaceted process that involves several internal challenges, such as data quality and availability, cost, skills gap, legacy system integration, and ethical concerns.
- Enterprises are constantly looking for AI vendors and service providers that can address both technical and organizational challenges in AI adoption and scaling.
Frost Perspective:
- AI service providers will focus on developing end-to-end AI capabilities to demonstrate their evolving role from implementation partners to strategic advisors in the enterprise AI journey.
- They will continue to establish strategic partnerships with start-ups and technology giants to enhance their AI capabilities.
- Furthermore, continuous investment in R&D to explore new technologies and develop innovative tools, platforms, and services will simplify the adoption of integrating AI.
Disruptive Technologies
Why:
- Instead of building specialized models for specific tasks, foundational models allow organizations to start with a pre-trained model and adapt it to various applications, democratizing AI development.
- While companies are leveraging large language models (LLMs), they are also exploring smaller, custom-trained models that offer cost-effective, adaptable AI solutions for businesses of all sizes.
Frost Perspective:
- Service providers will continue to establish strategic partnerships with leading foundational model vendors.
- They will promote the use of small language models (SLMs) with industry-specific data and expertise to create unique, high-value solutions.
- Service providers will also establish innovation labs/A labs to allow clients to experiment with LLMs and proprietary models to foster deeper research.
Competitive Intensity
Why:
- Service providers compete with several AI ecosystem participants, including hyperscalers, global system integrators (GSIs), specialized AI start-ups, consulting firms, and even traditional OEMs, which look to offset declining revenues from hardware sales.
Frost Perspective:
- Investing in talent development to ensure a skilled workforce capable of delivering advanced AI solutions will be crucial for service providers to stay at the forefront of AI developments.
- Focusing on ethical AI practices, including privacy, security, trust, and safety, will remain important. Providers that prioritize ethical considerations will be better positioned to build trust among clients and overcome adoption barriers.
Growth Drivers
AI's Ability to Unlock Value from the Growing Global Volumes of Enterprise and Customer Data Drives its Uptake
Data proliferation has become a significant catalyst for AI service adoption. Data's exponential growth, driven by increased IoT device adoption and expanding digital footprints, has generated an urgent need for AI tools in enterprises globally. These tools process, analyze, find patterns and correlations, and derive meaningful insights, uncovering new competitive advantages in a limited time.
Cost Reduction and Efficiency Improvements Represent Compelling Economic Drivers for AI Adoption
A growing number of enterprises recognize AI automation's potential to significantly reduce operational costs while improving accuracy in predictions and decision-making. AI systems' ability to operate consistently has made them attractive investments for businesses seeking to optimize their operations and resource allocation.
Maturing Technologies Drive Market Growth
Continuous improvements in computing power and GPU capabilities have made AI systems more powerful and efficient. Owing to advancements in AI/ML algorithms and LLMs, AI solutions now offer more predictable outcomes, enabling automation and higher efficiencies. In addition, the availability of pre-trained models and tools minimizes technological barriers and supports faster AI solution adoption. Enhanced cloud computing infrastructure has made these capabilities more accessible and scalable for organizations of all sizes.
Growth Restraints
Limited Availability of Clean Data to Implement AI and ML Algorithms
AI and ML algorithms' success depends on the quality of available enterprise data. Clean and standardized data is pivotal to **Title:** Global Artificial Intelligence Information Technology Services Growth Opportunities technologies' ability to deliver value and business outcomes. Accessing clean and usable datasets is challenging for most enterprises adopting AI.
Clear Return on Investment (ROI)
Enterprises are reluctant to adopt AI solutions as they cannot estimate the ROI, mainly because the high initial investment increases costs before the expected return date. Thus, vendors must help enterprises foresee the ROI in implementing AI solutions.
Lack of Leadership Commitment
AI services require significant investments in talent, technology, and infrastructure. Without strong leadership commitment, budget allocation for AI initiatives will remain limited, and investing in AI without a unified strategy will lead to inefficiencies and fragmented AI adoption.
Lack of Clarity Concerning Regulatory Frameworks and Ethical Practices
Regulatory and ethical issues, such as privacy considerations that restrict access to data before anonymization, intellectual property issues, a lack of algorithm transparency, algorithm biases, and job security concerns, will hinder the AI market's growth.
Table of Contents
Global Artificial Intelligence Information Technology Services Growth Opportunities PFR1-
- Strategic Imperatives
- Why is it Increasingly Difficult to Grow?
- The Strategic Imperative 8™
- The Impact of the Top 3 Strategic Imperatives on the AI Information Technology Services Industry
- Growth Generator
- Enterprise AI Deployments are Moving to the Implementation Phase
- IT Service Providers Play a Pivotal Role in the AI Value Chain
Growth Opportunity Analysis
- Growth Drivers
- Growth Restraints
- AI IT Service Trends
- Strengthening Advisory and Consulting Services: A Key Growth Opportunity for Service Providers Globally
- AI IT Service Trends
- Building Specialized AI Services on Foundational Models
- AI IT Service Trends
- Developing End-to-End AI Capabilities: A Strategic Imperative for Global Service Providers
- AI IT Service Trends
- Developing Industry-specific Solutions for Accelerated AI Adoption
- AI IT Service Trends
- Strengthening Value Propositions with Ethical AI
Companies to Action
- Company to Action: Lenovo
- Company to Action: Hitachi
- Company to Action: Infosys
- Company to Action: NTT Data
Growth Opportunity Universe
- Growth Opportunity 1: Consulting and Advisory Services
- Growth Opportunity 2: Industry Vertical/Function-specific Applications
- Growth Opportunity 3: Integration Services
Next Steps
- Benefits and Impacts of Growth Opportunities
- Next Steps
- List of Exhibits
- Legal Disclaimer
