マーケティングにおける人工知能市場：技術、用途、展開、組織規模、産業分野別-2025年～2032年の世界予測

マーケティングにおける人工知能市場は、2032年までにCAGR 19.42%で572億9,000万米ドルの成長が予測されています。

人工知能をマーケティングパフォーマンスの戦略的アクセラレーターとして位置づけ、ガバナンスとエコシステムに関する考察を強調した権威あるイントロダクション

マーケティング機能全体にわたって加速する人工知能の統合は、組織が顧客を惹きつけ、関与させ、維持する方法を再構築しています。このイントロダクションでは、マーケティングにおけるAIをポイントソリューションではなく戦略的イネーブラーとして位置づけ、パーソナライゼーションの向上、メディア投資の最適化、クリエイティブおよび運用ワークフローの自動化においてAIが果たす役割を強調します。AIを能力と実践のセットとして位置づけることで、リーダーは、効率性と顧客関連性の測定可能な改善を実現するスケーラブルなプログラムに向けて、試験的な疲労から前進することができます。

機械知覚、自然言語理解、予測分析における最近の進歩は、AIが対処できるマーケティング問題の範囲を広げています。これらの機能は現在、プログラマティック広告、コンテンツ制作、会話体験、測定フレームワーク全体に組み込まれており、マーケターはルールベースのタスクから成果駆動型のオーケストレーションに移行することができます。その結果、厳格なガバナンスと機能横断的なオペレーティングモデルを採用する組織は、実験的な成功を一貫した商業的リターンにつなげるためのより良い体制を整えることができます。

イントロダクションはまた、エコシステム思考の重要性を強調しています。ベンダー、クリエイティブ・パートナー、データ・プロバイダー、クラウドやハードウェアのサプライヤーはそれぞれ、AI導入の速度と持続性に影響を与えます。その結果、経営幹部は独自の能力への投資と戦略的パートナーシップのバランスを取り、ガバナンス、人材育成、技術ロードマップが進化する消費者の期待や規制環境と整合性を保つようにしなければならないです。

AIを活用したパーソナライゼーション、統合測定、ジェネレーティブ・クリエイティブが、マーケティング業務とガバナンスの要件をどのように再定義しつつあるのか、将来を見据えて分析します

AIがニッチな実験から顧客ライフサイクル全体で運用可能な能力へと移行するにつれ、マーケティングは変革の波にさらされています。最も目に見えるシフトのひとつは、静的なセグメンテーションから、消費者からのシグナルや文脈データに基づいてメッセージングやクリエイティブをほぼリアルタイムで調整する、AI主導の継続的なパーソナライゼーションへの移行です。これにより、より適切なインタラクションが大規模に可能になり、ブランドがカスタマージャーニーと生涯価値について考える方法が再定義されます。

もうひとつの大きな変化は、統合されたデータファブリックとイベントドリブンアーキテクチャを中心とした測定と最適化の統合です。AIを活用したアトリビューションとインクリメンタリティ・モデリングは、レガシーなヒューリスティックに取って代わり、マーケターがより正確に費用を配分し、測定可能なROIを重視してクリエイティブを反復する力を与えています。さらに、組み込み済みのAPIやローコードプラットフォームを通じたAIの民主化により、アクセス曲線が平坦化し、小規模なチームでも高度な機能を導入できるようになる一方で、ベンダー選定と統合規律の重要性が高まっています。

同時に、ジェネレーティブな手法によってコピー、画像、動画の迅速なプロトタイピングが可能になり、クリエイティブ制作も進化しています。これにより、キャンペーンの市場投入までの時間が短縮される一方で、ブランドの一貫性、知財管理、倫理的ガードレールに関する疑問も生じています。最後に、プライバシーと規制の開発はAI能力の成熟と交差しており、データ戦略、同意管理、クロスボーダー業務の再評価を余儀なくされています。このようなシフトに伴い、マーケティング・リーダーはAIを効果的かつ責任を持って活用するために、人材、ガバナンス、インフラに投資することが求められています。

最近の米国の関税措置が、マーケティング・エコシステム全体でAIインフラ調達、ベンダー・ソーシング、データレジデンシーの意思決定をどのように再構築しているかを戦略的に分析します

2025年の米国の貿易政策に端を発した最近の関税動向の累積的影響は、マーケティング・テクノロジーおよびインフラ・プロバイダーのコスト構造と運用計画に新たな変数を導入しました。関税関連の摩擦は、データセンターとエッジコンピューティングを支えるハードウェアサプライチェーンに影響を与え、大規模なAIワークロードを強化するGPU、専用アクセラレータ、ネットワーク機器の可用性とコストに影響を与えます。こうした圧力は、クラウドサービスプロバイダー、システムインテグレーター、ハードウェアに依存するベンダーに連鎖し、調達戦略の再交渉や重要なコンポーネントのリードタイム延長を促します。

ハードウェアだけでなく、関税は国境を越えたソフトウェアライセンシング、ベンダーとのパートナーシップ、クリエイティブ制作のアウトソーシングの経済性にも影響を与えます。グローバルなクリエイティブ工場や、多国籍サプライチェーンによる広告技術スタックに依存しているマーケティング組織は、関税へのエクスポージャーと遅延リスクを軽減するために、調達モデルを再評価しています。この再評価は、関税の複雑さを内部化し、関税変動へのエクスポージャーを軽減する地域のサプライヤーやバンドルサービス契約を好むことにつながることが多いです。

関税の変動は、データガバナンスやコンプライアンスにも影響し、企業はオンショアでの展開と、異なる法域でホスティングされるクラウドベースのサービスとのトレードオフを検討することになります。一部の企業はワークロードのセグメンテーションを加速し、センシティブなデータとコアな推論システムを望ましい地域内に維持する一方、センシティブでないワークフローを低コストの地域にオフロードしています。全体として、このような適応は、弾力性のあるアーキテクチャ、サプライヤーの多様化、シナリオプランニングの重要性を高めています。従って、マーケティングリーダーは、キャンペーン計画や技術ロードマップの俊敏性を維持するために、貿易政策への配慮を調達、ベンダーのリスク評価、総所有コスト（TCO）の議論に組み込むべきです。

テクノロジー、アプリケーション、展開の選択肢、組織プロファイル、および業種を、戦略的AIマーケティングの優先順位にマッピングする包括的なセグメンテーション分析

セグメンテーションに基づく洞察により、AIへの投資が集中している場所と、能力の選択がマーケティング目標にどのようにマッピングされるかが明らかになります。テクノロジー別に見ると、コンピュータビジョン、データアナリティクス、ディープラーニング、機械学習、自然言語処理に広がっています。コンピュータビジョンの中では、画像認識とビデオアナリティクスが自動資産分類とシーン理解を可能にし、広告ターゲティングとコンテンツモデレーションを改善します。データアナリティクスは、記述的アナリティクス、予測アナリティクス、処方的アナリティクスに分かれ、それぞれが段階的に処方的なキャンペーンアクションをサポートする；ディープラーニングは、画像生成、シーケンスモデリング、クリエイティブ合成を支える畳み込みニューラルネットワーク、生成逆説的ニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワークを含み、機械学習は、入札戦略、レスポンス予測、創発的オーディエンス発見を最適化する強化学習、教師あり学習、教師なし学習を含み、自然言語処理は、多言語コンテンツ、ブランド健全性モニタリング、自動コピー作成を強化する言語翻訳、センチメント分析、テキスト生成をカバーします。

目次

第1章 序文

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場の概要

第5章 市場洞察

• エンゲージメントを高めるために、動的でパーソナライズされた広告クリエイティブを大規模に生成するAIモデル
• リアルタイムのAIによる感情分析をソーシャルリスニングに統合し、積極的なエンゲージメントを実現します。
• 強化学習を活用したAIベースの自動キャンペーン予算配分と最適化
• AI駆動型の予測分析とトリガーを使用した、パーソナライズされたオムニチャネルカスタマージャーニーオーケストレーション
• 透明性のあるマーケティング意思決定と新たな規制へのコンプライアンスを実現する説明可能なAIツール
• AIを活用した仮想ブランドアンバサダーがメタバースとARチャネルを通じて没入型体験を提供します
• 動的なアカウントベースのマーケティングワークフローと洞察を統合したAI駆動型予測リードスコアリング
• 会話型AIプラットフォームによる音声検索の最適化と会話型コマース戦略
• テキスト、画像、動画のパーソナライゼーションを組み合わせたマルチモーダルAIコンテンツ生成により、顧客エンゲージメントを強化
• 顧客データセキュリティのための連合学習や差分プライバシーなどのプライバシー保護AI技術

第6章 米国の関税の累積的な影響, 2025

第7章 AIの累積的影響, 2025

第8章 マーケティングにおける人工知能市場：技術別

• コンピュータービジョン
  • 画像認識
  • ビデオ分析
• データ分析
  • 記述的分析
  • 予測分析
  • 処方的分析
• ディープラーニング
  • 畳み込みニューラルネットワーク
  • 生成的敵対ネットワーク
  • リカレントニューラルネットワーク
• 機械学習
  • 強化学習
  • 教師あり学習
  • 教師なし学習
• 自然言語処理
  • 言語翻訳
  • 感情分析
  • テキスト生成

第9章 マーケティングにおける人工知能市場：用途別

• 広告のパーソナライゼーション
  • ダイナミッククリエイティブ最適化
  • リアルタイム入札
• キャンペーン管理
  • メールキャンペーン管理
  • ソーシャルメディアキャンペーン管理
• チャットボット
  • AIチャットボット
  • ルールベースのチャットボット
• コンテンツ生成
  • 自動コピーライティング
  • 画像生成
  • ビデオ生成
• 顧客セグメンテーション
  • 行動セグメンテーション
  • 人口統計学的セグメンテーション
  • 心理的セグメンテーション
• リードジェネレーション
  • 自動アウトリーチ
  • 予測リードスコアリング

第10章 マーケティングにおける人工知能市場：展開別

• クラウド
• オンプレミス

第11章 マーケティングにおける人工知能市場：組織規模別

• 大企業
• 中小企業

第12章 マーケティングにおける人工知能市場：業界別

• BFSI
• ヘルスケア
• ITと通信
• 製造業
  • 自動車
  • 家電
  • 工業製造業
• メディアとエンターテイメント
  • ゲーム
  • 出版
  • ストリーミングサービス
• 小売り

第13章 マーケティングにおける人工知能市場：地域別

• 南北アメリカ
  • 北米
  • ラテンアメリカ
• 欧州・中東・アフリカ
  • 欧州
  • 中東
  • アフリカ
• アジア太平洋地域

第14章 マーケティングにおける人工知能市場：グループ別

• ASEAN
• GCC
• EU
• BRICS
• G7
• NATO

第15章 マーケティングにおける人工知能市場：国別

• 米国
• カナダ
• メキシコ
• ブラジル
• 英国
• ドイツ
• フランス
• ロシア
• イタリア
• スペイン
• 中国
• インド
• 日本
• オーストラリア
• 韓国

第16章 競合情勢

• 市場シェア分析, 2024
• FPNVポジショニングマトリックス, 2024
• 競合分析
  • salesforce.com, inc.
  • Adobe Inc.
  • Oracle Corporation
  • International Business Machines Corporation
  • Microsoft Corporation
  • SAP SE
  • Amazon.com, Inc.
  • Alphabet Inc.
  • SAS Institute Inc.
  • HubSpot, Inc.