資産管理における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

資産管理におけるAIの世界市場の2024年の市場規模は34億米ドルで、2025年から2034年にかけてCAGR24.2％で拡大すると予測されています。

資産運用会社が急速に進化する金融情勢をナビゲートする中で、人工知能は投資戦略と運用効率に革命をもたらし、ゲームチェンジャーとして台頭しています。複雑な金融データ量の増加、規制上の要求の高まり、低金利の継続により、企業は競争力を高めるためにAIを活用したソリューションを模索するようになっています。AIを活用した分析により、企業はポートフォリオの最適化、リスク評価、不正行為の検出を強化し、人的ミスを最小限に抑えることができます。

世界各国の政府はAI主導の金融インフラに多額の投資を行っており、資産管理におけるAIの導入に有利な規制・運用環境が醸成されています。機械学習（ML）と自然言語処理（NLP）の統合により、リアルタイムの意思決定と予測的洞察が可能になり、企業はかつてない精度で市場機会を活用できるようになっています。AIの導入はまた、資産運用における新たな専門化への道を開き、ダイナミックな市場環境に対応する高度にカスタマイズされた投資戦略につながっています。金融機関が自動化とAIを活用した洞察力を受け入れるにつれ、業界はパラダイムシフトを目の当たりにし、従来の人間主導の資産運用から、インテリジェントでデータに裏打ちされた投資戦略へと移行しつつあります。

資産管理におけるAI市場は、主に機械学習（ML）技術と自然言語処理（NLP）技術に分類されます。ML分野は2024年に20億米ドルを生み出し、2025年から2034年にかけて23.8%のCAGRを維持すると予測されています。機械学習は、パターンを特定し、取引戦略を最適化し、アルファを生み出すモデルを改良するために、金融機関によってますます活用されるようになっています。膨大な過去のデータセットに基づいて学習されたMLアルゴリズムは、資産運用会社が平均以上のリターンに貢献する動向や指標をピンポイントで特定することを可能にします。AIを活用した投資戦略が高度化するにつれ、企業はポートフォリオの最適化、リスク・モデリング、アルゴリズム取引、不正防止にMLを活用し、財務リスクを軽減しながら運用効率を高めています。

展開モデルの観点から、資産管理におけるAI市場はオンプレミスとクラウドベースのソリューションに区分されます。2024年の市場シェアはオンプレミス型が60%を占め、2025年から2034年にかけてCAGR23%で成長すると予測されています。資産運用会社は、優れたセキュリティ、コンプライアンス機能、インフラ管理により、引き続きオンプレミスのAIソリューションを優先しています。金融データの機密性が非常に高いことから、企業は厳しい規制要件を満たし、サイバーセキュリティ・リスクを軽減するためにオンプレミス展開に依存しています。独自のAI駆動型投資モデルやデータ・プライバシーの枠組みを完全に管理できることが、金融機関のオンプレミス・ソリューション選好をさらに強めています。

資産管理におけるAI市場は北米が38％のシェアを占め、2024年には13億米ドルを創出しました。米国市場は、金融機関がAI主導の自動化を投資・取引プロセスに統合し続けていることから、大幅な拡大が見込まれています。大手銀行、ヘッジファンド、資産運用会社は、予測分析、リスク評価、ポートフォリオ管理にAIを搭載したプラットフォームを活用しています。大手AIテクノロジー・プロバイダーの存在とフィンテック新興企業の急成長が相まって、ロボアドバイザー・サービスやAIを活用したトレーディング・ソリューションの進歩が加速しています。投資判断にAIを活用する企業が増えていることから、北米は資産運用AI市場の主要な成長拠点であり続けると予想されます。

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
• サプライヤーの状況
  • クラウドプロバイダー
  • データプロバイダー
  • AIテクノロジー・ベンダー
  • コンサルティングおよびシステム・インテグレーター
  • 資産管理会社
• 利益率分析
• テクノロジーとイノベーションの展望
• 特許分析
• 主要ニュース＆イニシアチブ
• 規制状況
• 影響要因
  • 促進要因
    • 資産管理におけるクラウドベースの人工知能サービスの採用拡大
    • BFSIセクターにおける資産追跡の重要性の高まり
    • AIベースのインフラを推進する政府の強力なイニシアチブ
    • 企業によるAIサービスへの高額投資
    • 世界中で増加する革新的新興企業
  • 業界の潜在的リスク＆課題
    • データプライバシーとサイバーセキュリティに関する問題の増加
    • 実装と統合の課題
• 成長可能性分析
• 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
• 競合のポジショニング・マトリックス
• 戦略展望マトリックス

第5章 市場推計・予測：技術別、2021年～2034年

• 主要動向
• 機械学習（ML）
• 自然言語処理（NLP）

第6章 市場推計・予測：展開モデル別、2021年～2034年

• 主要動向
• オンプレミス
• クラウドベース

第7章 市場推計・予測：用途別、2021年～2034年

• 主要動向
• ポートフォリオの最適化
• 会話型プラットフォーム
• リスク・コンプライアンス
• データ分析
• プロセスの自動化
• その他

第8章 市場推計・予測：最終用途別、2021年～2034年

• 主要動向
• BFSI
• 小売・eコマース
• ヘルスケア
• エネルギー・公益事業
• 製造業
• 運輸・物流
• メディア＆エンターテインメント
• 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
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • 北欧
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • ニュージーランド
  • 東南アジア
• 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
  • UAE
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ

第10章 企業プロファイル

• Accenture
• Addepar
• Amazon web services
• Avaamo
• AXYON AI
• Betterment
• BlackRock
• Charles Schwab &Co
• FactSet
• Genpact
• IBM
• Infosys
• Intel
• Lexalytics
• Microsoft
• Next IT Corp
• S &P global
• Salesforce
• SimCorp
• Vanguard

The Global AI in Asset Management Market was valued at USD 3.4 billion in 2024 and is projected to expand at a CAGR of 24.2% between 2025 and 2034. As asset managers navigate a rapidly evolving financial landscape, artificial intelligence is emerging as a game-changer, revolutionizing investment strategies and operational efficiencies. The growing volume of complex financial data, increasing regulatory demands, and persistently low interest rates are driving firms to explore AI-driven solutions to gain a competitive edge. AI-powered analytics are enabling firms to enhance portfolio optimization, risk assessment, and fraud detection while minimizing human errors.

Governments worldwide are investing significantly in AI-driven financial infrastructure, fostering a favorable regulatory and operational environment for AI adoption in asset management. The integration of machine learning (ML) and natural language processing (NLP) is enabling real-time decision-making and predictive insights, allowing firms to capitalize on market opportunities with unprecedented accuracy. The adoption of AI is also paving the way for new specializations in asset management, leading to highly tailored investment strategies that cater to dynamic market conditions. As financial institutions embrace automation and AI-powered insights, the industry is witnessing a paradigm shift, moving away from traditional, human-driven asset management toward intelligent, data-backed investment strategies.

The AI in asset management market is primarily categorized into machine learning (ML) and natural language processing (NLP) technologies. The ML segment generated USD 2 billion in 2024 and is anticipated to sustain a CAGR of 23.8% between 2025 and 2034. Machine learning is increasingly being leveraged by financial institutions to identify patterns, optimize trading strategies, and refine models for alpha generation. ML algorithms, trained on vast historical datasets, enable asset managers to pinpoint trends and indicators that contribute to above-average returns. As AI-driven investment strategies become more sophisticated, firms are harnessing ML for portfolio optimization, risk modeling, algorithmic trading, and fraud prevention, thereby enhancing operational efficiency while mitigating financial risks.

In terms of deployment models, the AI in asset management market is segmented into on-premises and cloud-based solutions. The on-premises segment accounted for 60% of the market share in 2024 and is projected to grow at a CAGR of 23% between 2025 and 2034. Asset management firms continue to prioritize on-premises AI solutions due to their superior security, compliance capabilities, and infrastructure control. Given the highly sensitive nature of financial data, companies rely on on-premises deployment to meet stringent regulatory requirements and mitigate cybersecurity risks. The ability to maintain complete control over proprietary AI-driven investment models and data privacy frameworks further strengthens the preference for on-premises solutions among financial institutions.

North America dominated the AI in asset management market with a 38% share, generating USD 1.3 billion in 2024. The US market is expected to witness significant expansion as financial institutions continue to integrate AI-driven automation into investment and trading processes. Major banks, hedge funds, and asset management firms are utilizing AI-powered platforms for predictive analytics, risk assessment, and portfolio management. The presence of leading AI technology providers, coupled with the rapid growth of fintech startups, is accelerating advancements in robo-advisory services and AI-powered trading solutions. As firms increasingly rely on AI to drive investment decisions, North America is expected to remain a key growth hub for the AI in asset management market.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

• 1.1 Research design
  • 1.1.1 Research approach
  • 1.1.2 Data collection methods
• 1.2 Base estimates and calculations
  • 1.2.1 Base year calculation
  • 1.2.2 Key trends for market estimates
• 1.3 Forecast model
• 1.4 Primary research & validation
  • 1.4.1 Primary sources
  • 1.4.2 Data mining sources
• 1.5 Market definitions

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry 360⁰ synopsis, 2021 - 2034

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
• 3.2 Supplier landscape
  • 3.2.1 Cloud providers
  • 3.2.2 Data providers
  • 3.2.3 AI technology vendors
  • 3.2.4 Consulting and system integrators
  • 3.2.5 Asset management firms
• 3.3 Profit margin analysis
• 3.4 Technology & innovation landscape
• 3.5 Patent analysis
• 3.6 Key news & initiatives
• 3.7 Regulatory landscape
• 3.8 Impact forces
  • 3.8.1 Growth drivers
    • 3.8.1.1 Growing adoption of cloud-based artificial intelligence services in asset management
    • 3.8.1.2 The growing importance of asset tracking in BFSI sector
    • 3.8.1.3 Strong government initiatives to promote AI-based infrastructure
    • 3.8.1.4 High investments by enterprises in AI services
    • 3.8.1.5 Growing number of innovative startups across the globe
  • 3.8.2 Industry pitfalls & challenges
    • 3.8.2.1 The rising number of data privacy and cybersecurity issues
    • 3.8.2.2 Implementation and integration challenges
• 3.9 Growth potential analysis
• 3.10 Porter's analysis
• 3.11 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2024

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company market share analysis
• 4.3 Competitive positioning matrix
• 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Technology, 2021 - 2034 ($Bn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Machine Learning (ML)
• 5.3 Natural Language Processing (NLP)

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Deployment Model, 2021 - 2034 ($Bn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 On-premises
• 6.3 Cloud-based

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2034 ($Bn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Portfolio optimization
• 7.3 Conversational platform
• 7.4 Risk & compliance
• 7.5 Data analysis
• 7.6 Process automation
• 7.7 Others

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By End Use, 2021 - 2034 ($Bn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 BFSI
• 8.3 Retail and e-commerce
• 8.4 Healthcare
• 8.5 Energy and utilities
• 8.6 Manufacturing
• 8.7 Transportation & logistics
• 8.8 Media & Entertainment
• 8.9 Others

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2034 ($Bn)

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

Chapter 10 Company Profiles

• 10.1 Accenture
• 10.2 Addepar
• 10.3 Amazon web services
• 10.4 Avaamo
• 10.5 AXYON AI
• 10.6 Betterment
• 10.7 BlackRock
• 10.8 Charles Schwab & Co
• 10.9 FactSet
• 10.10 Genpact
• 10.11 IBM
• 10.12 Infosys
• 10.13 Intel
• 10.14 Lexalytics
• 10.15 Microsoft
• 10.16 Next IT Corp
• 10.17 S & P global
• 10.18 Salesforce
• 10.19 SimCorp
• 10.20 Vanguard