生成AIおよびエージェント型AI市場：2026-2032年

当レポートは、2032年までの生成AIおよびエージェント型AIの市場を定量分析した283ページのレポートであり、ベンダーの市場シェア、企業での使用事例、導入状況、主要動向などが含まれています。

主要データの概要：

• 2025年の市場規模：3,080億米ドル
• 2032年の市場予測：4兆4,000億米ドル
• 主要企業：AMD、AWS、Accenture、Alibaba Cloud、Anthropic、Capgemini、Google、Intel、Microsoft、Mistral、NVIDIA、OpenAI

生成AIおよびエージェント型AI市場：市場規模、動向、主要企業 (2026～2032年)

生成AIおよびエージェント型AI市場の概要

IoT Analyticsの調査によると、世界の生成AIおよびエージェント型AIの市場規模は、2025年に3,080億米ドルに達しました。企業における導入指標や技術投資配分に基づくと、市場は2032年までに4兆4,000億米ドルに達すると予測されており、2025～2032年のCAGRは46％となる見通しです。2025年には企業での導入が本格的になり、調査対象組織の88％が生成AI技術を活用していました。市場拡大の背景には、人間の指示に基づく支援から、人間の監督下で多段階のプロセスを実行する自律的なエージェント型ワークフローへの運用上の移行があります。

本レポートでは、AI技術スタックを構成する5つの主要セグメントについて概説します。

• AIアクセラレータ：モデルの学習・推論に使用されるGPU、TPU、LPU、カスタムASIC
• AIクラウド・プラットフォーム：レンタル型コンピューティングインフラ、モデル開発環境、ランタイム運用、エージェントオーケストレーション層
• AIサービス：戦略コンサルティング、システム統合、カスタムエージェント設計、マネージドサービス
• AIアプリケーション：チャットボット、コーディングツール、ドメイン特化型のエンタープライズアプリケーションなど、エンドユーザー向けソフトウェア
• 基盤モデル：API利用、ファインチューニング、プライベートモデル導入

主な動向・市場リーダー

多段階のエージェント型ワークロードでは、モデルの繰り返し呼び出し、ツールとの連携、メモリ検索が必要となるため、AIインフラ全体において推論が最大のコスト要因となっています。データによると、多段階の推論ワークフローでは、学習用コンピューティング1単位あたり、最大20倍の推論用コンピューティングリソースを消費することが示されています。同時に、Model Context Protocol (MCP) やAgent-to-Agent (A2A) プロトコルなどのオープン標準が、AIアプリケーション、企業データソース、独立したソフトウェアエージェントを接続する共通インターフェースとして整備されつつあります。これと並行して、企業はレイテンシを低減し、トークン消費コストを抑制するために、特化型の小規模言語モデル (SLM) の導入を拡大しています。

市場シェアでは、インフラ支出は主にAIアクセラレーター分野のNVIDIAと、AIクラウド・プラットフォーム分野のMicrosoftに集中しています。ソフトウェアおよび基盤モデル分野では、2025年時点で、基盤モデルとAIアプリケーションはOpenAI、AIサービスはAccentureがそれぞれ市場をリードしました。2026年上半期のデータでは、コーディングや推論ワークロードでAPI採用が拡大したことを背景に、Anthropicが基盤モデル市場でシェアを伸ばしています。

本レポートの内容

2026年9月に発行されたこの283ページにわたる本分析レポートでは、追跡対象の5つのセグメントおよび15の業界分野にわたる詳細な市場規模の推計、1,533件の企業AIプロジェクトに関する実証分析、すべてのスタック層にわたる競合各社の市場シェア、7件の企業企業導入事例、導入の障壁、セキュリティ上の懸念、バブルリスクの評価について詳述しています。

言及された企業

• AMD
• AWS
• Accenture
• Alibaba Cloud
• Anthropic
• Broadcom
• Capgemini
• Coreweave
• Google
• Huawei
• IBM
• Intel
• Microsoft
• Mistral
• NVIDIA
• OpenAI
• Oracle

目次

生成AIおよびエージェント型AI市場：2026-2032年 (PDF)

第1章 エグゼクティブサマリー

• 生成AI・エージェント型AI市場：前回レポート以降に何が変わったか
• エグゼクティブサマリー

第2章 イントロダクション

• 本レポートから得られる主要アクション項目
• 本章の概要：イントロダクション
• 出発点：生成AIの定義と、AI・機械学習 (ML) ・ディープラーニング (DL) との関係
• 新たなパラダイム：エージェント型AI
• 現在に至るまでの経緯
• Anthropicの台頭：エージェント型AIの商用化における転換点に
• 生成AI・エージェント型AI企業への資金調達額が過去最高を記録
• その一方で、 (生成) AIは多くのタスクで人間の能力を上回る
• 企業利用は本格普及段階へ
• AI投資は大幅に増加する見通し
• エージェント型AIの利用は大幅に増加する見通し
• 生成AI・エージェント型AIは既存のソフトウェアやサービスを脅かす可能性がある一方…
• …多数の川下産業には恩恵をもたらす
• …そして、それらの企業では売上高が大きく成長

第3章 エージェント型AIの基礎

• 本章の概要：エージェント型AIの基礎
• エージェント型AIは：生成AIを「出力生成」から「目標達成」へと拡張
• AIエージェントの仕組み
• エージェント型AIの進化：ツール利用型ワークフローから自律型・マルチエージェントシステムへ
• 詳細分析：マルチエージェントシステム
• ソフトウェア開発の例：従来型開発からマルチエージェント型ソフトウェア開発へ
• 運用モデルの例：人間と専門エージェントがサプライチェーンワークフロー全体で協働
• AIハードウェア/推論への影響：エージェント型AIはタスクの実行範囲を広げる一方、完了ワークフロー当たりの推論消費量を増加させる可能性がある
• エージェント構築に必要なもの： (1) フレームワーク、 (2) ビルダー環境、 (3) オーケストレーションプラットフォーム

第4章 市場・競合情勢の概要

• 本章の概要：市場と競合情勢の概要
• 生成AI・エージェント型AIの市場環境
• 生成AI・エージェント型AI市場の範囲：対象に含まれるもの/含まれないもの
• 生成AI・エージェント型AI市場：市場概要
• 生成AI・エージェント型AI市場：セグメント構成の変化
• 生成AI・エージェント型AI市場：四半期動向
• 生成AI・エージェント型AI市場の主な促進要因・阻害要因
• 競合環境：市場シェアの概要
• 主要企業の各市場セグメントにおけるポジショニング

第5章 AIアクセラレータ

• 本章の概要：AIアクセラレーター
• AIアクセラレーターの概要
• AIアクセラレータの種類と機能
• 主要AIアクセラレーターの消費電力
• 学習用チップと推論用チップ (2部構成)
• AIアクセラレーション向けデータセンターインフラ
• AIアクセラレーター市場 (5部構成)
• 主要AIアクセラレーター企業
• AIアクセラレーター：NVIDIA
• AIアクセラレーター：AMD
• AIアクセラレーター：Broadcom
• AIアクセラレーター：Intel
• AIアクセラレーター：Cerebras

第6章 基礎モデル

• 本章の概要：基礎モデル
• 基礎モデルの基本：Transformerアーキテクチャ
• Transformerモデルにおける入力処理
• 推論による出力生成の仕組み
• モデル最適化の方法
• モデル開発の方向性：推論モデルとワールドモデル
• オープンモデル：オープンソースとオープンウェイト
• 小規模言語モデルの重要性
• モデル開発は、もはや単純な大規模化競争ではない
• 基盤モデル市場
• 主要基盤モデル企業
• 直接収益化されていないことの多い主要オープンウェイトモデル
• 基盤モデル：OpenAI
• 基盤モデル：Anthropic

第7章 AIクラウドとプラットフォーム

• 本章の概要：AIクラウドとプラットフォーム
• クラウドAIとプラットフォーム：AIプラットフォームスタック
• データベースとデータプラットフォーム
• ベクトルデータベースとグラフデータベースの比較
• IaaSとGPUクラウドプラットフォーム
• 基盤モデル開発プラットフォーム (5部構成)
• AIランタイム・運用プラットフォーム：概要
• エージェント開発・オーケストレーションプラットフォーム (4部構成)
• AIクラウド・プラットフォーム市場 (6部構成)
• AIクラウド・プラットフォームの主要企業
• 主要企業の市場シェア
• AIクラウド・プラットフォーム：Microsoft (4部構成)
• AIクラウド・プラットフォーム：AWS (4部構成)
• AIクラウド・プラットフォーム：GCP (4部構成)

第8章 AIアプリケーション

• 本章の概要：AIアプリケーション
• AIアプリケーション市場
• AIアプリケーションの競合情勢：主要アプリケーション
• AIアプリケーション：横断的なカテゴリーと業界別分類
• AIアプリケーションカテゴリー：市場規模・成長率
• AIアプリケーションの競合情勢：内訳
• 市場シェアを伸ばした主要プレーヤー
• 現在は収益化されていないものの広く利用されているAIアプリケーション

第9章 AIサービス

• 本章の概要：AIサービス
• AIサービス市場
• 企業のAIサービスへの支出
• 主要企業の市場シェア
• AIサービス：Accenture
• AIサービス：IBM
• AIサービス：Deloitte

第10章 エンドユーザーによる導入

• 生成AI・エージェント型AIプロジェクト分析の総括：過年度から何が変わったか
• 生成AI・エージェント型AIプロジェクト分析：調査手法
• 生成AI・エージェント型AIプロジェクト分析：定義
• 生成AI・エージェント型AIプロジェクト分析：分析概要
• 部門別の生成AI・エージェント型AIプロジェクト
• 活動別の生成AI・エージェント型AIプロジェクト
• データベースから抽出した生成AI・エージェント型AIプロジェクト事例
• 活動別の生成AI・エージェント型AIプロジェクト：主要業務で導入が本格化
• 産業別の生成AI・エージェント型AIプロジェクト
• 産業別・部門別の生成AI・エージェント型AIプロジェクト
• 生成AI・エージェント型AIのタイプ別プロジェクト
• 自律性別の生成AI・エージェント型AIプロジェクト
• 産業別の生成AI導入に関する見解：導入はキャズムを越えて本格普及段階へ
• 産業別のエージェント型AI導入に関する見解：テクノロジー企業が先行する一方、まだキャズムは越えていない
• 導入事例：本章の概要
• 生成AI・エージェント型AI導入事例から得られる総合的な知見
• 事例1：Thomson ReutersにおけるAI
• 事例2：Iberdrola
• 事例3：Baker Hughes
• 事例4：TotalEnergies Italia
• 事例5：CASMT (Changzhou) Automation
• 事例6：Merck
• 事例7：Autodesk

第11章 市場と技術の動向

• 生成AI・エージェント型AI分野における主要な動向
• トレンド

第12章 導入上の課題・AIバブルリスク

• 本章の概要：導入上の課題・AIバブルリスク
• 課題
• AIバブルリスクの概要
• 企業ROIバブル：企業AIにROIはあるのか
• 企業ROIバブル：企業AIの契約更新率を先行指標として分析
• AI能力期待バブル：AIの能力はどの程度の速さで向上するのか
• 設備投資回収バブル：売上高は設備投資に見合うのか
• 設備投資回収バブル：強気シナリオ
• 設備投資回収バブル：弱気シナリオ
• 設備投資回収バブル：弱気シナリオ-循環的資金調達の詳細分析
• 設備投資回収バブル：モデル分析の結果
• 設備投資回収バブル：過去の事例から分かること
• 株式評価バブル：現在どの段階にあるのか
• 総合判断：AIはバブルなのか-IoT Analyticsの見解

第13章 調査手法・市場定義

第14章 IoT Analyticsについて