マルチモーダルAI市場の機会、成長促進要因、産業動向分析、2025年～2034年の予測

世界のマルチモーダルAI市場は、2024年に16億米ドルと評価され、2025年から2034年にかけてCAGR 32.7％で拡大すると予測されています。

開発の主な原動力は、AI研究開発への投資増加とともに、小売、ヘルスケア、自動車などの業界全体でAIとMLの統合が進んでいることです。マルチモーダルAIは、リアルタイムの人間とAIのコラボレーションを可能にし、エッジAIアプリケーションを強化する、技術的能力の大きな転換を意味します。テキスト、画像、音声など多様なデータを機械が処理することで、より効率的な意思決定を可能にし、イノベーションを推進する急速に発展している分野です。

しかし、倫理的なAIガバナンス、計算効率、データ融合の複雑さといった課題は、企業にとって引き続き障害となっています。こうしたハードルにもかかわらず、世界中の企業がマルチモーダルAIを活用してワークフローの最適化、エラーの削減、生産性の向上を図っています。特にヘルスケア、自動車、ロジスティクスなどの業界では、業務効率を高めるために自動化を求めており、導入は加速しています。パーソナライズされたサービスや意思決定のためのAI駆動ツールへの依存の高まりが需要をさらに促進しており、企業は競争力を得るためにAIへの投資を優先しています。

マルチモーダルAIは、機械学習モデルがテキスト、画像、動画、音声を含む複数のデータタイプを分析・統合し、より正確なアウトプットを提供することを可能にします。画像データセグメントは2024年に5億6,540万米ドルを占め、画像の分類と認識能力を強化した畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などの深層学習技術の進歩が牽引しています。機械学習セグメントは、2024年に34.5％の最大市場シェアを占め、2034年まで支配的と予測されています。特にヘルスケアとバンキングにおける予測分析への需要の高まりと、クラウドベースのMLソリューションの採用増加が拡大を支えています。現在、企業の87％以上が機械学習の導入にクラウドプラットフォームを好んでおり、市場の成長を後押ししています。

マルチモーダルAI市場は、生成型AI、翻訳型AI、説明型AI、対話型AIに分類されます。生成的マルチモーダルAIセグメントは、2024年に7億4,010万米ドルと評価されたが、これは主に様々なデジタルプラットフォームにおける高品質なコンテンツ作成に対する需要の高まりによるものです。企業はマーケティング目的でAIが生成したテキスト、ビデオ、オーディオに多額の投資を行っており、このセグメントをさらに押し上げています。

産業別では、マルチモーダルAIの導入は、BFSI、小売・eコマース、IT・通信、政府、ヘルスケア、メディアなど複数の分野で拡大しています。BFSI部門は、金融サービスの強化や業務の効率化のためにAIの利用が増加していることを背景に、2024年に5億7,050万米ドルの貢献を果たしました。

地域別では北米が市場をリードすると予想され、2034年の市場規模は117億米ドルと推計されます。同地域はAI投資に力を入れており、主要技術拠点が存在することがこの成長に寄与しています。米国市場は、AI新興企業への継続的な投資と最先端のマルチモーダルAIソリューションの開発により、2034年にCAGR 33.6％で拡大すると予測されます。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界洞察

• エコシステム分析
• 業界への影響要因
  • 促進要因
    • 自動化需要の高まり
    • 顧客体験への期待の高まり
    • AI関連コンテンツ作成ツールの採用
    • 政府によるAI研究への資金提供
    • セキュリティ分野におけるAI需要の増加
  • 業界の潜在的リスク＆課題
    • データのプライバシーとセキュリティに関する懸念
    • 雇用代替のリスク
• 成長可能性分析
• 規制状況
• 技術動向
• 今後の市場動向
• ギャップ分析
• ポーター分析
• PESTEL分析

第4章 競合情勢

• イントロダクション
• 企業シェア分析
• 主要市場プレーヤーの競合分析
• 競合のポジショニングマトリックス
• 戦略ダッシュボード

第5章 市場推計・予測：データモダリティ別、2021年～2034年

• 主要動向
• 画像データ
• テキストデータ
• 音声データ
• 動画データ
• 音声データ

第6章 市場推計・予測：技術別、2021年～2034年

• 主要動向
• 機械学習
• 自然言語処理
• コンピュータビジョン
• コンテキスト認識
• モノのインターネット

第7章 市場推計・予測：タイプ別、2021年～2034年

• 主要動向
• ジェネレーティブマルチモーダルAI
• 翻訳型マルチモーダルAI
• 概要型マルチモーダルAI
• 対話型マルチモーダルAI

第8章 市場推計・予測：産業別、2021年～2034年

• 主要動向
• BFSI
• 小売・eコマース
• IT・通信
• 政府・公共部門
• ヘルスケア
• メディア＆エンターテイメント
• その他

第9章 市場推計・予測：地域別、2021年～2034年

• 主要動向
• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • スペイン
  • イタリア
  • オランダ
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • オーストラリア
  • 韓国
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
• 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ
  • アラブ首長国連邦

第10章 企業プロファイル

• AIberry Inc.
• AImesoft Inc.
• Amazon Web Services, Inc.
• Archetype AI Inc.
• Beewant SAS
• Google Inc.
• Habana Labs Inc.
• Hoppr Inc.
• Inworld AI Inc.
• International Business Machines Corporation（IBM）
• Jina AI GmbH
• Jiva.ai Ltd.
• Microsoft Corporation
• Mobius Labs Inc.
• Modality.AI Inc.
• Multimodal Inc.
• Neuraptic AI S.L.
• Newsbridge SAS
• OpenAI Inc.
• OpenStream AI Inc.
• Owlbot.AI Inc.
• Perceiv AI Inc.
• Reka AI Inc.
• Runway AI Inc.
• Stability AI Ltd.

The Global Multimodal Ai Market was valued at USD 1.6 billion in 2024 and is projected to expand at a CAGR of 32.7% from 2025 to 2034. Growth is primarily fueled by the increasing integration of AI and ML across industries, including retail, healthcare, and automotive, alongside rising investments in AI research and development. Multimodal AI represents a major shift in technological capabilities, enabling real-time human-AI collaboration and enhancing edge AI applications. It is a rapidly evolving field that drives innovation by allowing machines to process diverse data types, such as text, images, and voice, for more efficient decision-making.

However, challenges such as ethical AI governance, computational efficiency, and data fusion complexity continue to pose obstacles for companies. Despite these hurdles, businesses worldwide are leveraging multimodal AI to optimize workflows, reduce errors, and improve productivity. Adoption is accelerating as industries seek automation to enhance operational efficiency, particularly in healthcare, automotive, and logistics. The growing reliance on AI-driven tools for personalized services and decision-making further propels demand, with enterprises prioritizing AI investment to gain a competitive edge.

Multimodal AI enables machine learning models to analyze and integrate multiple data types, including text, images, video, and audio, to deliver more accurate outputs. The image data segment accounted for USD 565.4 million in 2024, driven by advancements in deep learning techniques, such as Convolutional Neural Networks (CNN), which have enhanced image classification and recognition capabilities. The machine learning segment held the largest market share of 34.5% in 2024 and is projected to dominate through 2034. Growing demand for predictive analytics, particularly in healthcare and banking, as well as the increasing adoption of cloud-based ML solutions, supports expansion. More than 87% of enterprises now prefer cloud platforms for machine learning deployment, reinforcing market growth.

The multimodal AI market is categorized into generative, translative, explanatory, and interactive AI. The generative multimodal AI segment was valued at USD 740.1 million in 2024, largely due to rising demand for high-quality content creation across various digital platforms. Companies are investing significantly in AI-generated text, video, and audio for marketing purposes, further boosting the segment.

Industry-wise, multimodal AI adoption is expanding across multiple sectors, including BFSI, retail and e-commerce, IT and telecommunications, government, healthcare, and media. The BFSI sector contributed USD 570.5 million in 2024, driven by the increasing use of AI to enhance financial services and streamline operations.

Geographically, North America is expected to lead the market, with projections estimating a market size of USD 11.7 billion by 2034. The region's strong focus on AI investment and the presence of key technology hubs contribute to this growth. The US market is anticipated to expand at a CAGR of 33.6% in 2034, driven by continuous investment in AI startups and the development of cutting-edge multimodal AI solutions.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology and Scope

• 1.1 Market scope and definitions
• 1.2 Research design
  • 1.2.1 Research approach
  • 1.2.2 Data collection methods
• 1.3 Base estimates and calculations
  • 1.3.1 Base year calculation
  • 1.3.2 Key trends for market estimation
• 1.4 Forecast model
• 1.5 Primary research and validation
  • 1.5.1 Primary sources
  • 1.5.2 Data mining sources

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry 360° synopsis

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
• 3.2 Industry impact forces
  • 3.2.1 Growth drivers
    • 3.2.1.1 Rising demand for automation
    • 3.2.1.2 Enhance customer experience expectations
    • 3.2.1.3 Adoption of AI related content creation tools
    • 3.2.1.4 Government funding in AI research
    • 3.2.1.5 Increase in demand for AI in security
  • 3.2.2 Industry pitfalls and challenges
    • 3.2.2.1 Data privacy and security concerns
    • 3.2.2.2 Risk of job replacement
• 3.3 Growth potential analysis
• 3.4 Regulatory landscape
• 3.5 Technology landscape
• 3.6 Future market trends
• 3.7 Gap analysis
• 3.8 Porter's analysis
• 3.9 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2024

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company market share analysis
• 4.3 Competitive analysis of major market players
• 4.4 Competitive positioning matrix
• 4.5 Strategy dashboard

Chapter 5 Market Estimates and Forecast, By Data Modality, 2021 – 2034 ($ Mn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Image data
• 5.3 Text data
• 5.4 Speech & voice data
• 5.5 Video data
• 5.6 Audio data

Chapter 6 Market Estimates and Forecast, By Technology, 2021 – 2034 ($ Mn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 Machine learning
• 6.3 Natural language processing
• 6.4 Computer vision
• 6.5 Context awareness
• 6.6 Internet of things

Chapter 7 Market Estimates and Forecast, By Type, 2021 – 2034 ($ Mn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Generative Multimodal AI
• 7.3 Translative Multimodal AI
• 7.4 Explanatory Multimodal AI
• 7.5 Interactive Multimodal AI

Chapter 8 Market Estimates and Forecast, By Industry Vertical, 2021 – 2034 ($ Mn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 BFSI
• 8.3 Retail & ecommerce
• 8.4 IT & Telecommunication
• 8.5 Government & public sector
• 8.6 Healthcare
• 8.7 Media & entertainment
• 8.8 Others

Chapter 9 Market Estimates and Forecast, By Region, 2021 – 2034 ($ Mn)

• 9.1 Key trends
• 9.2 North America
  • 9.2.1 U.S.
  • 9.2.2 Canada
• 9.3 Europe
  • 9.3.1 Germany
  • 9.3.2 UK
  • 9.3.3 France
  • 9.3.4 Spain
  • 9.3.5 Italy
  • 9.3.6 Netherlands
• 9.4 Asia Pacific
  • 9.4.1 China
  • 9.4.2 India
  • 9.4.3 Japan
  • 9.4.4 Australia
  • 9.4.5 South Korea
• 9.5 Latin America
  • 9.5.1 Brazil
  • 9.5.2 Mexico
  • 9.5.3 Argentina
• 9.6 Middle East and Africa
  • 9.6.1 Saudi Arabia
  • 9.6.2 South Africa
  • 9.6.3 UAE

Chapter 10 Company Profiles

• 10.1 Aiberry Inc.
• 10.2 Aimesoft Inc.
• 10.3 Amazon Web Services, Inc.
• 10.4 Archetype AI Inc.
• 10.5 Beewant SAS
• 10.6 Google Inc.
• 10.7 Habana Labs Inc.
• 10.8 Hoppr Inc.
• 10.9 Inworld AI Inc.
• 10.10 International Business Machines Corporation (IBM)
• 10.11 Jina AI GmbH
• 10.12 Jiva.ai Ltd.
• 10.13 Microsoft Corporation
• 10.14 Mobius Labs Inc.
• 10.15 Modality.AI Inc.
• 10.16 Multimodal Inc.
• 10.17 Neuraptic AI S.L.
• 10.18 Newsbridge SAS
• 10.19 OpenAI Inc.
• 10.20 OpenStream AI Inc.
• 10.21 Owlbot.AI Inc.
• 10.22 Perceiv AI Inc.
• 10.23 Reka AI Inc.
• 10.24 Runway AI Inc.
• 10.25 Stability AI Ltd.