米国のAIベースのパーソナライゼーションエンジン市場規模、シェア、動向分析レポート：コンポーネント別、技術別、用途別、展開別、最終用途別、セグメント予測、2025～2033年

米国のAIベースのパーソナライゼーションエンジン市場概要

米国のAIベースパーソナライゼーションエンジン市場規模は、2024年に1,054億米ドルとなり、2033年には1,683億4,000万米ドルに達すると予測され、2025～2033年のCAGRは5.5%で成長すると予測されます。米国のAIベースパーソナライゼーションエンジン市場が成長しています。企業は顧客エンゲージメントの向上に注力しています。パーソナライズされた体験を提供するために、データ主導の戦略を用いています。この動向は、AIとリアルタイム分析の進歩によって加速すると予想されます。

リアルタイムパーソナライゼーションは、企業がダイナミックでコンテキストを意識した体験を提供しようとする中で、重要な動向となりつつあります。ライブ・スポーツ、ストリーミング、eコマースイベントなどの使用事例は、ライブデータを即座に処理して対応できるエンジンの必要性を浮き彫りにしています。AIシステムは、行動データ、取引データ、環境データをリアルタイムで取り込むために開発されています。これにより、ユーザーとのインタラクションの正確な瞬間に、より適切なコンテンツ、オファー、レコメンデーションが可能になります。即時性への要求は、データパイプライン、エッジコンピューティング、低遅延AIモデルにおけるイノベーションを促進しています。その結果、リアルタイムパーソナライゼーションは、エンゲージメントとコンバージョンの向上を目指す米国企業にとって、重要な差別化要因として浮上しています。例えば、IBMコーポレーションは2025年5月、フェラーリのレース部門であるスクーデリア・フェラーリと提携し、Watsonxを使用したAI搭載アプリを発表しました。このパートナーシップは、複雑なレースデータをリアルタイムでスケーラブルかつ没入感のあるデジタル体験に変換するエンタープライズAIを使用することで、ファンとのエンゲージメントを強化することを目的としています。

米国のAIベースのパーソナライゼーションエンジン市場では、パーソナライゼーション・ワークフローの自動化が大きな動向になりつつあります。この動向は、複雑なプロセスにおける手作業の必要性を減らすことに焦点を当てています。これらのワークフローを自動化することで、企業はより効率的にタスクを処理することができます。コンテンツ管理とオーディエンス・ターゲティングは、この自動化の恩恵を受ける主要セグメントです。これらの作業を合理化することで、企業は複数のプラットフォームでパーソナライゼーションの取り組みを拡大することができます。スケーラビリティの向上は、テーラーメイドのユーザー体験に対する需要の高まりに対応するのに役立ちます。その結果、企業はより一貫性のあるタイムリーなパーソナライゼーションを提供できるようになります。これにより、顧客エンゲージメントが強化され、より良い成果がもたらされます。例えば、アドビは2025年3月、Agent OrchestratorやBrand ConciergeといったAIエージェントを発表しました。これらのツールは、ウェブサイトの最適化、コンテンツの管理、対象オーディエンスの絞り込み、パーソナライズされた顧客体験の提供を目的としています。

米国のAIベースのパーソナライゼーションエンジン市場では、生成AIの統合が大きな動向になりつつあります。生成AIモデルには、個々のユーザーの好みに合わせてカスタマイズ型コンテンツを生成する能力があります。これらのモデルは、パーソナライズされたオファー、メッセージ、レコメンデーションを自動的に生成することができます。これにより、企業は手作業によるコンテンツ作成に大きく依存することなく、パーソナライゼーションの取り組みを拡大することができます。生成AIを使用することで、企業は顧客により深く響くユニークな体験を提供できます。この技術は、テキスト、画像、動画など、さまざまなタイプのコンテンツをサポートします。この多様性により、ブランドは複数のチャネルで効果的にユーザーを惹きつけることができます。さらに、生成AIは、ユーザーのインタラクションやフィードバックに基づいてコンテンツをリアルタイムに適応させています。このダイナミックアプローチは、関連性とユーザー満足度を向上させています。その結果、生成AIを採用する企業は、規模に応じたパーソナライゼーションの強化を通じて競争優位性を獲得します。

目次

第1章 調査手法と範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 米国のAIベースのパーソナライゼーションエンジン市場の変数、動向、範囲

• 米国のAIベースのパーソナライゼーションエンジン市場展望
• 産業バリューチェーン分析
• 市場力学
  • 市場促進要因分析
  • 市場抑制要因分析
  • 産業の課題
• ポーターのファイブフォース分析
  • サプライヤーの力
  • 買い手の力
  • 代替の脅威
  • 新規参入からの脅威
  • 競争企業間の敵対関係
• PESTEL分析
  • 政治
  • 経済
  • 社会
  • 技術
  • 環境
  • 法的

第4章 米国のAIベースパーソナライゼーションエンジン市場：コンポーネントの展望と予測

• 米国のAIベースパーソナライゼーションエンジン市場：コンポーネント変動分析、2024年と2033年

第5章 米国のAIベースのパーソナライゼーションエンジン市場：技術の展望の展望と予測

• 米国のAIベースパーソナライゼーションエンジン市場：技術変動分析、2024年と2033年
  • 機械学習とディープラーニング
  • コンテンツベースのフィルタリング
  • ハイブリッド推奨システム
  • 協調フィルタリング
  • 自然言語処理（NLP）
  • その他

第6章 米国のAIベースのパーソナライゼーションエンジン市場：用途の展望と予測

• 米国のAIベースパーソナライゼーションエンジン市場：用途変動分析、2024年と2033年

第7章 米国のAIベースのパーソナライゼーションエンジン市場：展開の展望の展望と予測

• 米国のAIベースパーソナライゼーションエンジン市場：展開変動分析、2024年と2033年
  • オンプレミス
  • クラウド

第8章 米国のAIベースのパーソナライゼーションエンジン市場：最終用途の展望の展望と予測

• 米国のAIベースパーソナライゼーションエンジン市場：最終用途変動分析、2024年と2033年
  • BFSI
  • メディア＆エンターテインメント
  • ヘルスケア
  • IT・通信
  • 小売・eコマース
  • 自動車
  • 旅行とホスピタリティ
  • 教育
  • その他

第9章 競合情勢

• 主要市場参入企業による最近の動向と影響分析
• ベンダー情勢
  • 企業分類
  • 主要販売代理店とチャネルパートナー一覧
  • 潜在顧客一覧
• 競合力学
  • 競合ベンチマーキング
  • 戦略マッピング
  • ヒートマップ分析
• 企業プロファイル/上場企業
  • Adobe
  • Amazon Web Services, Inc.
  • Google LLC
  • IBM Corporation
  • Microsoft
  • NVIDIA Corporation
  • Oracle
  • SAP SE
  • Salesforce, Inc.
  • Zeta Global Corp.

List of Tables

• Table 1. U.S. AI-Based Personalization Engines market estimates and forecasts, by Component, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Table 2. U.S. AI-Based Personalization Engines market estimates and forecasts, by Technology, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Table 3. U.S. AI-Based Personalization Engines market estimates and forecasts, by Application, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Table 4. U.S. AI-Based Personalization Engines market estimates and forecasts, by Deployment, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Table 5. U.S. AI-Based Personalization Engines market estimates and forecasts, by End Use, 2021 - 2033 (USD Billion)

List of Figures

• Fig. 1 U.S. AI-Based Personalization Engines market segmentation
• Fig. 2 Market research process
• Fig. 3 Information procurement
• Fig. 4 Primary research pattern
• Fig. 5 Market research approaches
• Fig. 6 Parent market analysis
• Fig. 7 Market formulation & validation
• Fig. 8 U.S. AI-Based Personalization Engines market snapshot
• Fig. 9 U.S. AI-Based Personalization Engines market segment snapshot
• Fig. 10 U.S. AI-Based Personalization Engines market competitive landscape snapshot
• Fig. 11 Market driver relevance analysis (Current & future impact)
• Fig. 12 Market restraint relevance analysis (Current & future impact)
• Fig. 13 Value Chain Analysis
• Fig. 14 U.S. AI-Based Personalization Engines market: Component outlook key takeaways (USD Billion)
• Fig. 15 U.S. AI-Based Personalization Engines market: Component movement analysis 2024 & 2033 (USD Billion)
• Fig. 16 Software market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 17 Services market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 18 U.S. AI-Based Personalization Engines market: Technology outlook key takeaways (USD Billion)
• Fig. 19 U.S. AI-Based Personalization Engines market: Technology movement analysis 2024 & 2033 (USD Billion)
• Fig. 20 Machine Learning and Deep Learning market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 21 Content-Based Filtering market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 22 Hybrid Recommendation Systems market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 23 Collaborative Filtering market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 24 Natural Language Processing (NLP) market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 25 Others market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 26 U.S. AI-Based Personalization Engines market: Application outlook key takeaways (USD Billion)
• Fig. 27 U.S. AI-Based Personalization Engines market: Application movement analysis 2024 & 2033 (USD Billion)
• Fig. 28 Website Personalization market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 29 Email Personalization market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 30 Display Ads Personalization market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 31 Social Media Personalization market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 32 Others market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 33 U.S. AI-Based Personalization Engines market: Application outlook key takeaways (USD Billion)
• Fig. 34 U.S. AI-Based Personalization Engines market: Application movement analysis 2024 & 2033 (USD Billion)
• Fig. 35 On-premises market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 36 Cloud market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 37 Healthcare market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 38 U.S. AI-Based Personalization Engines market: End Use outlook key takeaways (USD Billion)
• Fig. 39 U.S. AI-Based Personalization Engines market: End Use movement analysis 2024 & 2033 (USD Billion)
• Fig. 40 Media & Entertainment market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 41 BFSI market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 42 Media & Entertainment market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 43 Healthcare market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 44 IT & Telecom market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 45 Retail & E-commerce market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 46 Travel & Hospitality market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 47 Automotive market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 48 Education market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 49 Others market revenue estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Billion)
• Fig. 50 Strategy framework
• Fig. 51 Company Categorization

U.S. AI-based Personalization Engines Market Summary

The U.S. AI-based personalization engines market size was valued at USD 105.40 billion in 2024 and is projected to reach USD 168.34 billion by 2033, growing at a CAGR of 5.5% from 2025 to 2033. The U.S. AI-Based Personalization Engines market is growing. Companies are focusing on improving customer engagement. They are using data-driven strategies to deliver personalized experiences. This trend is expected to accelerate with advancements in AI and real-time analytics.

Real-time personalization is becoming a key trend as businesses seek to deliver dynamic, context-aware experiences. Use cases such as live sports, streaming, and e-commerce events highlight the need for engines that can process and respond to live data instantly. AI systems are being developed to ingest behavioral, transactional, and environmental data in real-time. This enables more relevant content, offers, or recommendations at the exact moment of user interaction. The demand for immediacy is driving innovation in data pipelines, edge computing, and low-latency AI models. As a result, real-time personalization is emerging as a critical differentiator for U.S. enterprises aiming to boost engagement and conversion. For instance, in May 2025, IBM Corporation partnered with Scuderia Ferrari, the racing division of Ferrari, to launch an AI-powered app using Watsonx, transforming live race data into personalized content and interactive experiences for fans. This partnership aims to enhance fan engagement by using enterprise AI to transform complex race data into real-time, scalable, and immersive digital experiences.

Automation of personalization workflows is becoming a major trend in the U.S. AI-Based Personalization Engines market. This trend focuses on reducing the need for manual intervention in complex processes. By automating these workflows, businesses can handle tasks more efficiently. Content management and audience targeting are key areas benefiting from this automation. Streamlining these tasks allows companies to scale their personalization efforts across multiple platforms. Increased scalability helps meet the growing demand for tailored user experiences. As a result, businesses can provide more consistent and timely personalization. This enhances customer engagement and drives better outcomes. For instance, in March 2025, Adobe introduced AI agents such as Agent Orchestrator and Brand Concierge. These tools aim to optimize websites, manage content, refine target audiences, and deliver personalized customer experiences.

Integration of generative AI is becoming a significant trend in the U.S. AI-Based Personalization Engines market. Generative AI models have the ability to produce customized content tailored to individual user preferences. These models can generate personalized offers, messages, and recommendations automatically. This enables businesses to scale their personalization efforts without relying heavily on manual content creation. Using generative AI, companies deliver unique experiences that resonate more deeply with customers. The technology supports a variety of content types, including text, images, and even video. This versatility allows brands to engage users across multiple channels effectively. Moreover, generative AI adapts content in real time based on user interactions and feedback. This dynamic approach improves relevance and user satisfaction. As a result, companies adopting generative AI gain a competitive edge through enhanced personalization at scale.

U.S. AI-based Personalization Engines Market Report Segmentation

This report offers revenue growth forecasts at the country level and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented the U.S. AI-based personalization engines market report based on component, technology, application, deployment and end use:

• Component (Revenue, USD Billion, 2021 - 2033)
• Software
• Services
• Technology Outlook (Revenue, USD Billion, 2021 - 2033)
• Machine Learning and Deep Learning
• Content-Based Filtering
• Hybrid Recommendation Systems
• Collaborative Filtering
• Natural Language Processing (NLP)
• Others
• Application (Revenue, USD Billion, 2021 - 2033)
• Website Personalization
• Email Personalization
• Display Ads Personalization
• Social Media Personalization
• Others
• Deployment Outlook (Revenue, USD Billion, 2021 - 2033)
• On-premises
• Cloud
• End Use (Revenue, USD Billion, 2021 - 2033)
• BFSI
• Media & Entertainment
• Healthcare
• IT & Telecom
• Retail & E-commerce
• Automotive
• Travel & Hospitality
• Education
• Others

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

• 1.1. Market Segmentation & Scope
• 1.2. Market Definition
• 1.3. Information Procurement
  • 1.3.1. Purchased Database
  • 1.3.2. GVR's Internal Database
  • 1.3.3. Secondary Sources & Third-Party Perspectives
  • 1.3.4. Primary Research
• 1.4. Information Analysis
  • 1.4.1. Data Analysis Models
• 1.5. Market Formulation & Data Visualization
• 1.6. Data Validation & Publishing

Chapter 2. Executive Summary

• 2.1. Market Insights
• 2.2. Segmental Outlook
• 2.3. Competitive Outlook

Chapter 3. U.S. AI-Based Personalization Engines Market Variables, Trends & Scope

• 3.1. U.S. AI-Based Personalization Engines Market Outlook
• 3.2. Industry Value Chain Analysis
• 3.3. Market Dynamics
  • 3.3.1. Market Driver Analysis
  • 3.3.2. Market Restraint Analysis
  • 3.3.3. Industry Challenges
• 3.4. Porter's Five Forces Analysis
  • 3.4.1. Supplier Power
  • 3.4.2. Buyer Power
  • 3.4.3. Substitution Threat
  • 3.4.4. Threat from New Entrant
  • 3.4.5. Competitive Rivalry
• 3.5. PESTEL Analysis
  • 3.5.1. Political Landscape
  • 3.5.2. Economic Landscape
  • 3.5.3. Social Landscape
  • 3.5.4. Technological Landscape
  • 3.5.5. Environmental Landscape
  • 3.5.6. Legal Landscape

Chapter 4. U.S. AI-Based Personalization Engines Market: Component Estimates & Forecasts

• 4.1. U.S. AI-Based Personalization Engines Market: Component Movement Analysis, 2024 & 2033
  • 4.1.1. Software
    • 4.1.1.1. Software Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
  • 4.1.2. Services
    • 4.1.2.1. Services Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)

Chapter 5. U.S. AI-Based Personalization Engines Market: Technology Outlook Estimates & Forecasts

• 5.1. U.S. AI-Based Personalization Engines Market: Technology Movement Analysis, 2024 & 2033
  • 5.1.1. Machine Learning and Deep Learning
    • 5.1.1.1. Machine Learning and Deep Learning Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
  • 5.1.2. Content-Based Filtering
    • 5.1.2.1. Content-Based Filtering Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
  • 5.1.3. Hybrid Recommendation Systems
    • 5.1.3.1. Hybrid Recommendation Systems Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
  • 5.1.4. Collaborative Filtering
    • 5.1.4.1. Collaborative Filtering Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
  • 5.1.5. Natural Language Processing (NLP)
    • 5.1.5.1. Natural Language Processing (NLP) Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
  • 5.1.6. Others
    • 5.1.6.1. Others Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)

Chapter 6. U.S. AI-Based Personalization Engines Market: Application Estimates & Forecasts

• 6.1. U.S. AI-Based Personalization Engines Market: Application Movement Analysis, 2024 & 2033
  • 6.1.1. Website Personalization
    • 6.1.1.1. Website Personalization Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
  • 6.1.2. Email Personalization
    • 6.1.2.1. Email Personalization Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
  • 6.1.3. Display Ads Personalization
    • 6.1.3.1. Display Ads Personalization Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
  • 6.1.4. Social Media Personalization
    • 6.1.4.1. Social Media Personalization Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
  • 6.1.5. Others
    • 6.1.5.1. Others Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)

Chapter 7. U.S. AI-Based Personalization Engines Market: Deployment Outlook Estimates & Forecasts

• 7.1. U.S. AI-Based Personalization Engines Market: Deployment Movement Analysis, 2024 & 2033
  • 7.1.1. On-premises
    • 7.1.1.1. On-premises Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
  • 7.1.2. Cloud
    • 7.1.2.1. Cloud Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)

Chapter 8. U.S. AI-Based Personalization Engines Market: End Use Outlook Estimates & Forecasts

• 8.1. U.S. AI-Based Personalization Engines Market: End Use Movement Analysis, 2024 & 2033
  • 8.1.1. BFSI
    • 8.1.1.1. BFSI Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
  • 8.1.2. Media & Entertainment
    • 8.1.2.1. Media & Entertainment Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
  • 8.1.3. Healthcare
    • 8.1.3.1. Healthcare Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
  • 8.1.4. IT & Telecom
    • 8.1.4.1. IT & Telecom Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
  • 8.1.5. Retail & E-commerce
    • 8.1.5.1. Retail & E-commerce Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
  • 8.1.6. Automotive
    • 8.1.6.1. Automotive Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
  • 8.1.7. Travel & Hospitality
    • 8.1.7.1. Travel & Hospitality Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
  • 8.1.8. Education
    • 8.1.8.1. Education Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
  • 8.1.9. Others
    • 8.1.9.1. Others Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)

Chapter 9. Competitive Landscape

• 9.1. Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants
• 9.2. Vendor Landscape
  • 9.2.1. Company categorization
  • 9.2.2. List of Key Distributors and channel Partners
  • 9.2.3. List of Potential Customers/Listing
• 9.3. Competitive Dynamics
  • 9.3.1. Competitive Benchmarking
  • 9.3.2. Strategy Mapping
  • 9.3.3. Heat Map Analysis
• 9.4. Company Profiles/Listing
  • 9.4.1. Adobe
    • 9.4.1.1. Participant's overview
    • 9.4.1.2. Financial performance
    • 9.4.1.3. Component benchmarking
    • 9.4.1.4. Strategic initiatives
  • 9.4.2. Amazon Web Services, Inc.
    • 9.4.2.1. Participant's overview
    • 9.4.2.2. Financial performance
    • 9.4.2.3. Component benchmarking
    • 9.4.2.4. Strategic initiatives
  • 9.4.3. Google LLC
    • 9.4.3.1. Participant's overview
    • 9.4.3.2. Financial performance
    • 9.4.3.3. Component benchmarking
    • 9.4.3.4. Strategic initiatives
  • 9.4.4. IBM Corporation
    • 9.4.4.1. Participant's overview
    • 9.4.4.2. Financial performance
    • 9.4.4.3. Component benchmarking
    • 9.4.4.4. Strategic initiatives
  • 9.4.5. Microsoft
    • 9.4.5.1. Participant's overview
    • 9.4.5.2. Financial performance
    • 9.4.5.3. Component benchmarking
    • 9.4.5.4. Strategic initiatives
  • 9.4.6. NVIDIA Corporation
    • 9.4.6.1. Participant's overview
    • 9.4.6.2. Financial performance
    • 9.4.6.3. Component benchmarking
    • 9.4.6.4. Strategic initiatives
  • 9.4.7. Oracle
    • 9.4.7.1. Participant's overview
    • 9.4.7.2. Financial performance
    • 9.4.7.3. Component benchmarking
    • 9.4.7.4. Strategic initiatives
  • 9.4.8. SAP SE
    • 9.4.8.1. Participant's overview
    • 9.4.8.2. Financial performance
    • 9.4.8.3. Component benchmarking
    • 9.4.8.4. Strategic initiatives
  • 9.4.9. Salesforce, Inc.
    • 9.4.9.1. Participant's overview
    • 9.4.9.2. Financial performance
    • 9.4.9.3. Component benchmarking
    • 9.4.9.4. Strategic initiatives
  • 9.4.10. Zeta Global Corp.
    • 9.4.10.1. Participant's overview
    • 9.4.10.2. Financial performance
    • 9.4.10.3. Component benchmarking
    • 9.4.10.4. Strategic initiatives