ブロックチェーンAI市場：コンポーネント、エンドユーザー、展開モード、用途別-2025～2032年の世界予測

ブロックチェーンAI市場は、2032年までにCAGR 38.12%で107億703万米ドルの成長が予測されています。

ブロックチェーンと人工知能の統合が、企業全体に新たな業務モデル、ガバナンス、戦略的整合性を要求することを説明する鋭い概要

分散型台帳技術と高度人工知能の融合は、企業アーキテクチャ、データガバナンス、産業全体の競合力学を急速に変化させています。組織は今、レガシープロセスを再評価し、信頼を自動化し、検証を合理化し、新しい形の分散型コラボレーションを可能にする、コンポーザブルでインテリジェントシステムを統合する必要性に直面しています。この採用では、導入を促進する構造的な力を明らかにし、出現しつつあるソリューションから価値を獲得するためにリーダーが取り組むべき業務上の優先事項を整理することで、現在の状況を整理します。

実際、企業は概念実証の導入にとどまらず、不変の記録管理とAI主導の分析や自動化を組み合わせた実運用事例へと移行しつつあります。このシフトは、調達サイクル、ベンダーとの関係、社内のセンターオブエクセレンスモデルに影響を与えます。その結果、戦略的な会話は、純粋な技術的実現可能性から、規制への対応、倫理的なAIガバナンス、弾力性のあるインフラ設計にまで広がっています。その結果、イノベーションの速度とリスク管理のバランスを取らなければならないCIO、最高デジタル責任者、事業部門のリーダーにとって、より複雑な意思決定マトリックスが必要となります。

さらにこのセクションでは、利害関係者の期待がいかに進化したかを強調しています。投資家や取締役会のメンバーは現在、業務効率化、セキュリティ体制の強化、顧客体験の測定可能な改善への実証可能な道筋を期待しています。したがって、このテーマの採用では、技術的能力だけでなく、それを運用するために必要な組織的能力も強調しなければなりません。このような枠組みを持つことで、読者は、市場シフト、関税の影響、セグメンテーション、地域的なニュアンス、競合情勢、リーダーシップ用推奨行動などを解き明かす後続のセクションを評価しやすくなります。

ブロックチェーンとAIが融合し、産業全体の信頼、自動化、ガバナンスを再定義する中で起きている、構造的な大変革の詳細な分析

分散型台帳のフレームワークが機械学習と交差し、データの完全性、自動化、分散型信頼の新たなパラダイムを推進する中で、状況は一変しつつあります。この移行は単に技術的なものではなく、組織的なものであり、企業はワークフロー、サプライヤーとの関係、リスクフレームワークを再考し、元帳の不変性と予測インテリジェンスの複合力を活用する必要があります。その結果、アーキテクトは、意思決定用リアルタイム洞察を提供しながら、実証性を維持するハイブリッドスタックを設計しています。

現実的なレベルでは、こうしたシフトはいくつかの収束しつつある動向に現れています。第一に、スマートコントラクト機能の成熟により、以前は手動プロセスや中央集権的な仲介者を介していたビジネスロジックの条件付き自動化が可能になりつつあります。第二に、AIモデルは、モデルのドリフトを減らし、説明可能性を向上させるために、検証可能なデータアンカーで学習されるようになってきています。第三に、相互運用可能な標準の普及は、サイロ化されたシステム間の統合摩擦を減らし、特にサプライチェーン、ID確認、金融サービスの領域で、組織横断的なワークフローを加速させています。

さらに、ガバナンスのパラダイムも連動して進化しています。組織は、法律、セキュリティ、データサイエンス、コンプライアンスの専門知識を融合させた多セグメントのガバナンス機関を設立し、モデルリスク、プライバシーに関する懸念、コードに埋め込まれた契約上の義務を管理しています。このような全体的なモニタリングは、運用上の不測の事態を防ぎ、責任ある採用を支援するのに役立ちます。最後に、エコシステムの力学は、既存ベンダーが台帳ネイティブな機能をサポートするために自社製品を適応させ、また専門的なソリューションを提供するプロバイダが出現し、ベンダー情勢がより多様化するにつれて変化しています。こうした開発は、戦略的な連携と統制の取れた実行が持続的な優位性の獲得を左右する、過渡期にある市場を浮き彫りにしています。

越境ブロックチェーンとAIの導入において、進化する関税施策が調達、展開戦略、ベンダー選定をどのように変化させているかを探る

最近の関税動向は、国際的なサプライチェーンや越境サービスモデルで事業を展開する企業の戦略計算をさらに複雑にしています。関税は調達の決定、ベンダーの選択、インフラの配置に影響を及ぼし、多くの組織にクラウドの居住、エッジの展開戦略、地域パートナーシップの見直しを促しています。特に、データのローカライゼーションや輸入関税がハードウェア、ソフトウェアライセンス、マネージドサービス契約に影響を与える場合、こうしたシフトはブロックチェーンやAIソリューションの構築方法にも影響します。

その結果、企業はデータの主権と運用の継続性を維持しながら、関税に左右される制約を回避できるモジュール型の展開モデルを優先するようになっています。つまり、遅延の影響を受けやすいワークロードや規制の厳しいワークロードにはハイブリッドやオンプレミスの導入を、スケーラブルな分析や開発環境にはパブリッククラウドを選択的に利用することに注目が集まっています。さらに、関税は、先行コストだけに注目するのではなく、関税、ロジスティクス、長期的なサポート体制を組み込んだ透明性の高い総所有コスト評価の必要性を浮き彫りにしています。

ベンダーの視点に立つと、関税動向は、越境取引を最小化するローカルデリバリーやバンドルサービスの傾向を加速させています。柔軟なデリバリーモデル、現地でのコンプライアンスに関する専門知識、突然の施策転換に対する明確な契約上の保護を示すベンダーが選好されるようになっています。バイヤーにとっては、関税の変動を考慮した契約条項の交渉や、プロバイダが物理的な事業展開のフットプリントを調整する必要が生じた場合に相互運用性を維持する統合戦略の設計が急務となっています。全体として、これらの開発は、貿易施策が越境ブロックチェーンとAI機能の運用方法を形成する生きた要因であることを示唆しています。

包括的なセグメンテーション主導の視点により、コンポーネント、エンドユーザーの業種、展開モード、用途が、どのように導入チャネルと統合の優先順位を決定するかを明らかにします

セグメンテーション分析は、採用の勢いと技術的な複雑さが交差する箇所を明らかにし、コンポーネント、エンドユーザー、展開モード、用途を横断して機会とリスクを評価する構造的な方法を記載しています。コンポーネント軸では、ソリューションはサービスとソフトウェアに分かれます。サービスには、戦略的ロードマップを定義するコンサルティング契約、台帳とAIの要素を既存のエコシステムに組み込むインテグレーションと実装の取り組み、本番環境を維持するサポートとメンテナンスの取り決めなどが含まれます。ソフトウェアには、検証可能なデータから実用的な洞察を引き出す分析ツール、スマートコントラクトとモデルの展開を加速する開発プラットフォーム、暗号保証とアクセス制御を実施するセキュリティソリューションが含まれます。

エンドユーザーに関しては、さまざまな産業がそれぞれ異なる需要促進要因と統合の課題を提示しています。金融サービスと保険事業者は、取引の完全性、不正防止分析、決済の効率化を優先しています。防衛、行政、スマートシティプログラムにまたがる政府機関は、実証性、ID確認保証、相互運用可能な公共サービスに重点を置いており、多くの場合、特注のコンプライアンス態勢を必要とします。プロバイダ、支払者、製薬会社を含むヘルスケア利害関係者は、セキュアなデータ共有、臨床検査用実証、プライバシー保護分析に注力しています。ハードウェアベンダー、サービスプロバイダ、通信事業者で構成されるIT・通信セクタは、スケーラブルなインフラ、相互運用性、遅延に敏感なサービスを優先します。一方、小売・eコマースの参入企業は、オンライン小売、専門小売、スーパーマーケットの業態を問わず、摩擦の少ない決済、サプライチェーンの可視性、パーソナライズされたロイヤルティ・メカニズムを重視しています。

展開モードは、さらに状況を洗練させています。クラウドネイティブの実装は、パブリッククラウドとプライベートクラウドの区別により、データレジデンシーとアクセス制御を形成しながら、迅速なスケーラビリティと共同開発をサポートします。ハイブリッドアプローチは、集中型サービスとローカライズされた処理を組み合わせることで、柔軟性とガバナンスのバランスをとる。オンプレミスの導入は、絶対的なデータ管理と規制上の隔離を必要とするシナリオに引き続き対応します。用途レベルのセグメンテーションによって、技術的な能力がビジネス価値につながる場所が明らかになります。不正検知や予測分析などのデータ分析ユースケースでは、元帳の不変性とAI推論を組み合わせて活用することで、検知精度を向上させ、誤検知を減らすことができます。ID確認管理は、分散型識別子とAI主導の検証から恩恵を受け、ユーザーのプライバシーを守りながらセキュリティを強化します。クロスボーダー決済やリアルタイム決済メカニズムを含む決済処理用途は、トランザクションのファイナリティを加速し、照合のオーバーヘッドを削減します。スマートコントラクト用途は、契約ライフサイクル管理と自己実行型契約ロジックにまたがり、パフォーマンストリガーを自動化し、管理上の摩擦を軽減します。サプライチェーンマネジメントは、偽造品の検出とトレーサビリティに対応し、不変の証明とパターン認識により、分散したネットワークにおける真正性と可視性を強化します。

このセグメンテーションの枠組みを総合すると、戦略的な参入ポイントと統合リスクが浮き彫りになります。ベンダーにとっては、ハイブリッド展開のニーズや産業によるコンプライアンス要求に合わせて製品をカスタマイズすることで、採用の可能性が高まります。バイヤーにとっては、使用事例を展開モードやコンポーネントミックスにマッピングすることで、より明確な調達決定と価値実現までの時間の短縮が可能になります。最終的に、セグメンテーションは、組織が投資に優先順位をつけ、スケーラブルな導入ロードマップを設計するためのレンズを記載しています。

規制体制、インフラの成熟度、エコシステムの力学が、グローバル市場でどのように異なる採用パターンを形成しているかを示す詳細な地域分析

地域による力学は、企業が分散型台帳やAI技術をどのように採用するかに大きく影響し、規制体制、人材の確保、インフラの成熟度、商業エコシステムがその原動力となっています。南北アメリカでは、活気あるイノベーションエコシステムと、特定の産業における厳格な規制のモニタリングが共存しており、フィンテック、ヘルスケアイノベーション、サプライチェーン・パイロットの採用が加速する一方で、強固なコンプライアンス戦略が必要とされています。北米のハブは引き続き専門ベンダーや研究人材を惹きつけており、市場投入スピードを重視する業種における高速プロトタイピングやエンタープライズグレードの展開をサポートしています。

欧州、中東・アフリカのに目を移すと、この地域は、規制状況の調和、データ保護規範、公共部門主導の近代化プログラムが調達を形成する異質な状況を示しています。中東では、野心的なスマートシティパイロットや、大規模で協調的な展開を支持するソブリンイニシアチブが注目されます。アフリカの一部では、リープフロッギングダイナミクスとモバイルファーストのアーキテクチャが、特定のガバナンスとインクルージョンの課題に対処する地域化されたソリューションとともに、分散型ID確認と決済のイノベーションを後押ししています。

アジア太平洋では、急速なデジタルトランスフォーメーション、大規模な政府プログラム、デジタルインフラへの大規模な投資が、幅広い使用事例における需要を牽引しています。地域によるばらつきは依然として大きく、国家が支援するプラットフォームと国家インフラを重視する市場もあれば、民間の実験を加速させるオープンなエコシステムを育成する市場もあります。また、アジア太平洋では製造業とロジスティクスが重視され、証明とトレーサビリティソリューション用肥沃な土壌が形成される一方、電子商取引の活発化が決済イノベーションを刺激しています。

どの地域でも、規制の明確さ、エコシステムの成熟度、人材の有無の相互作用が牽引力を左右します。そのため多国籍企業は、多様なコンプライアンス体制、現地のパートナーシップ、展開モードに対応できるよう、地域別に微妙な戦略を立てる必要があります。現実的な地域別アプローチは、中央集権的ガバナンスと地域別実行を組み合わせ、グローバルスタンダードと地域要件のバランスをとるものです。

ベンダーの力学を戦略的に評価することで、プラットフォームの既存ベンダー、専門プロバイダ、インテグレーターが、パートナーシップやイノベーションを通じてどのように連携し、企業のニーズに応えているかを示します

競合情勢には、台帳対応サービスに進出する既存技術プロバイダ、垂直統合ソリューションを提供する専門ベンダー、企業の要件とクラウドとオンプレミスインフラの橋渡しをするシステムインテグレーターが混在しています。インフラやプラットフォームサービスのリーダー企業は、暗号モジュール、トークン化機能、モデル・ガバナンス機能でポートフォリオを増強し、セキュリティや監査可能性に対する企業の要求に対応しています。専門企業は、貿易金融、ヘルスケアデータ交換、サプライチェーン実証などの使用事例向けに、事前に設定された垂直アクセラレータを開発することで差別化を図っています。

ベンダーがコンサルティング、実装、長期サポートを含むエンドツーエンドのバリューチェーンを提供しようとする中で、戦略的パートナーシップやアライアンス戦略がますます目立ってきています。このようなパートナーシップは、統合の摩擦を減らし、バイヤーがベンダーの多様性を管理するのに役立ちます。さらに、新興参入企業は、ベンダーの囲い込みを回避し、エコシステムの成長を促進するために、オープンスタンダードと相互運用性を重視しています。オープン性を重視することで、サードパーティの開発が加速し、コンポーゼントされたソリューションの対応可能市場が拡大します。

合併、買収、人材統合により、ベンダーの情勢は引き続き変化しています。大手プロバイダは、ニッチな機能を獲得することで、特化した製品の市場投入までの時間を短縮し、一方、中小企業はシステムインテグレーターと提携することで、地域横断的な展開の規模を拡大することが多いです。企業のバイヤーにとって、調達戦略は、技術的なロードマップ、サポート保証、領域固有の規制へのコンプライアンスの証拠などを含む、ベンダーのリスク評価へとシフトしています。まとめると、市場の特徴は、現実的な協力体制、競合の専門化、ベンダーの美辞麗句よりも企業の即応性を実証することの重視です。

ブロックチェーンとAIを安全に拡大するためのガバナンス、モジュール型パイロット、能力構築、リスクを考慮した調達を実施するための経営幹部向けの実用的な戦略ガイダンス

産業のリーダーは、分散型台帳とAIの複合的な可能性を引き出しながら、運用リスクを最小限に抑えるために、現実的かつ段階的なアプローチを採用しなければなりません。まず、経営幹部は、コードに埋め込まれたモデルリスクと契約上の義務を管理するために、法務、コンプライアンス、セキュリティ、データサイエンス、ビジネスの利害関係者を含む部門横断的なガバナンス構造を確立すべきです。このガバナンス層は、モデルのライフサイクル管理、データの実証性、インシデント対応に関する明確な説明責任を定義し、導入が弾力的で監査可能な状態を維持できるようにする必要があります。

第二に、リーダーは、モジュール性と相互運用性を重視した、パイロットから本番へのチャネルを優先すべきです。使用事例を絞った価値の高いものから始めることで、チームは社内の能力を構築し、技術的な前提条件を検証し、規模を拡大する前に運用への影響を測定することができます。ハイブリッド展開モデルをサポートするプラットフォームやベンダーを選択することで、規制や関税の環境が変化した際に、コストのかかる手戻りが発生するリスクを低減することができます。技術的なパイロットと並行して、組織は能力ギャップを埋めるために、AI倫理と元帳エンジニアリングの両方のセグメントでエンジニアや専門家のスキルアップを図る人材開発プログラムに投資すべきです。

第三に、調達・契約戦略には、関税の変動、データの残留性、長期的なサポートコミットメントに対処する条項を組み込むべきです。越境複雑性を考慮した柔軟なデリバリーモデルとSLAを交渉することで、業務の継続性を守ることができます。最後に、リーダーは信頼できるインテグレーターや標準化団体との外部パートナーシップを構築し、相互運用性を加速させ、進化するコンプライアンスへの期待に遅れないようにする必要があります。ガバナンス、モジュール型パイロット、能力構築、リスクを考慮した調達といったこれらの対策を順番に採用することで、組織は導入の摩擦を減らし、ブロックチェーンとAIを組み合わせた取り組みから持続的な価値を実現することができます。

一次実務者インタビュー、二次文脈分析、調査結果を検証するための厳密なセグメンテーションを組み合わせた重層的調査アプローチの透明性のある概要

この調査は、分散型台帳とAI技術がどのように商業化され、運用されているかについて全体的な見解を構築するために、一次調査と二次調査、構造化分析を統合したものです。主要な要素としては、技術ベンダー、システムインテグレーター、企業採用担当者、規制アドバイザーの各セグメントの上級実務者との対話を行い、現実の導入課題、ガバナンスアプローチ、調達力学を把握しました。これら洞察は、テーマ別に得られた知見を検証し、実際の導入から得られた実践的な教訓を浮き彫りにするために用いられました。

二次調査は、公的な報告書、規制ガイダンス、標準化への取り組み、専門家のコメントなどを調査することで、インタビューを補完し、動向を明らかにするとともに、繰り返される採用パターンを特定しました。調査手法では、テーマによる結論の確実性を確保し、単一ソースのバイアスを軽減するために、必要に応じて複数のソースを三角比較しました。分析フレームワークを適用して、コンポーネント、最終ユーザー、展開モード、用途で市場をセグメント化し、構造化された比較と使用事例と導入要件の明確なマッピングを可能にしました。

調査プロセスを通じて、前提条件の透明性、質的インプットのトレーサビリティ、推奨事項の実際的な適用可能性が重視されました。規制の進展や技術の進歩が決定的な結論に制約を与える場合には、その限界を認識し、適切な場合には、分析によって継続的なモニタリングが必要なセグメントを強調しました。プライマリーインタビュー、セカンダリーコンテキスト化、分析的セグメンテーションという重層的なアプローチにより、調査結果は実務家の経験に裏打ちされたものであると同時に、戦略的な意思決定に利用しやすいものとなっています。

実践的なガバナンス、相互運用可能なアーキテクチャ、ブロックチェーンとAIの融合をサステイナブル企業の優位性に転換するための戦略的実行を強調する結論的な総括

最後に、不変の台帳とインテリジェント分析の融合は、組織がどのように信頼を構想し、契約を自動化し、実績豊富なデータから洞察を導き出すかを再構築しています。実証性、取引の完全性、プライバシーが最重要視されるセグメントでの導入は加速しており、最も成功しているイニシアチブは、技術的な厳密さと規律あるガバナンスや変更管理を兼ね備えています。進化する規制環境と貿易関連の考慮事項が複雑さを増す一方で、アーキテクトにとっては、コンプライアンスとレジリエンスを優先し、モジュール型で地域別に適応可能なソリューションを設計するインセンティブが生まれます。

これらの能力を活用しようとする経営幹部は、セグメント横断的なチームの構築、相互運用可能なアーキテクチャの支持、信頼できるパートナーとの連携に重点を置いて、能力のギャップを埋めるべきです。パイロットを測定可能なビジネス成果と整合させ、地域の施策のばらつきを考慮した調達条件を交渉することで、組織は実験からサステイナブル運用上のインパクトへと移行することができます。最終的に、主導権を握るのは、台帳技術とAIの融合をポイントソリューションとしてではなく、信頼、自動化、意思決定を大規模に見直すためのプラットフォームとして扱う組織です。

よくあるご質問

• ブロックチェーンAI市場の市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2024年に8億813万米ドル、2025年には11億2,291万米ドル、2032年までには107億703万米ドルに達すると予測されています。CAGRは38.12%です。
• ブロックチェーンとAIの統合が企業に与える影響は何ですか？
  • 企業はレガシープロセスを再評価し、信頼を自動化し、検証を合理化し、新しい形の分散型コラボレーションを可能にする必要性に直面しています。
• 企業がブロックチェーンとAIを導入する際の優先事項は何ですか？
  • 導入を促進する構造的な力を明らかにし、出現しつつあるソリューションから価値を獲得するために取り組むべき業務上の優先事項を整理することです。
• ブロックチェーンとAIの融合による業務モデルの変化はどのようなものですか？
  • 分散型台帳技術と高度人工知能の融合は、企業アーキテクチャ、データガバナンス、産業全体の競合力学を急速に変化させています。
• 関税が越境ブロックチェーンとAIの導入に与える影響は何ですか？
  • 関税は調達の決定、ベンダーの選択、インフラの配置に影響を及ぼし、企業はデータの主権と運用の継続性を維持しながら、関税に左右される制約を回避できるモジュール型の展開モデルを優先するようになっています。
• ブロックチェーンAI市場のセグメンテーションはどのように行われていますか？
  • セグメンテーション分析は、コンポーネント、エンドユーザー、展開モード、用途を横断して機会とリスクを評価する構造的な方法を記載しています。
• ブロックチェーンとAIの導入における地域別の違いは何ですか？
  • 地域による力学は、規制体制、人材の確保、インフラの成熟度、商業エコシステムが企業の採用に大きく影響します。
• ブロックチェーンとAIを安全に拡大するための戦略は何ですか？
  • 経営幹部は、部門横断的なガバナンス構造を確立し、モジュール性と相互運用性を重視したパイロットから本番へのチャネルを優先し、調達・契約戦略に関税の変動に対処する条項を組み込むべきです。
• ブロックチェーンAI市場に参入している主要企業はどこですか？
  • Amazon Web Services, Inc.、Microsoft Corporation、Google LLC、International Business Machines Corporation、Alibaba Group Holding Limitedなどです。

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 市場概要

第5章 市場洞察

• ブロックチェーンベースサプライチェーン管理にAI主導の予測分析を統合し、物流を最適化し、不正行為を削減
• ガバナンスと運用におけるリアルタイムの意思決定にAIを活用する分散型自律組織の出現
• ブロックチェーンネットワークのセキュリティとコンプライアンスを強化するためのAI対応スマートコントラクト監査ツールの開発
• パーソナライズされたDeFi融資プロトコルとリスク評価用オンチェーン機械学習モデルの採用
• 機密データを公開せずにクロスチェーンAIモデルをトレーニングするための連合学習フレームワークの進歩
• AI搭載Oracleを導入し、現実世界のデータの精度を向上させ、ブロックチェーンエコシステムにおける操作リスクを軽減します。
• ゼロ知識証明技術の革新とAIを組み合わせることで、プライバシーを保護しながらデータの検証が可能になります。
• グラフニューラルネットワークを使用して、パブリックブロックチェーン上の不正な取引やマネーロンダリングのパターンを検出
• AI主導のトークノミクス設計を統合し、分散型プラットフォームにおける動的な料金体系とインセンティブメカニズムを自動化
• ブロックチェーンネットワークにおける動的シャーディングとリソース割り当て用AI最適化アルゴリズムを採用したスケーラビリティソリューション

第6章 米国の関税の累積的な影響、2025年

第7章 AIの累積的影響、2025年

第8章 ブロックチェーンAI市場：コンポーネント別

• サービス
  • コンサルティング
  • インテグレーションと実装
  • サポートとメンテナンス
• ソフトウェア
  • 分析ツール
  • 開発プラットフォーム
  • セキュリティソリューション

第9章 ブロックチェーンAI市場：エンドユーザー別

• BFSI
  • 銀行業務
  • 資本市場
  • 保険
• 政府
  • 防衛
  • 行政
  • スマートシティ
• ヘルスケア
  • ヘルスケア提供者
  • 支払者
  • 製薬
• IT・通信
  • ハードウェアベンダー
  • ITサービスプロバイダ
  • 通信事業者
• 小売・eコマース
  • オンライン小売
  • 専門小売
  • スーパーマーケット

第10章 ブロックチェーンAI市場：展開モード別

• クラウド
  • プライベートクラウド
  • パブリッククラウド
• ハイブリッド
• オンプレミス

第11章 ブロックチェーンAI市場：用途別

• データ分析
  • 不正行為検出
  • 予測分析
• ID確認管理
• 決済処理
  • クロスボーダー決済
  • リアルタイム決済
• スマートコントラクト
  • 契約ライフサイクル管理
  • 自動実行契約
• サプライチェーンマネジメント
  • 偽造品検出
  • トレーサビリティ

第12章 ブロックチェーンAI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

第13章 ブロックチェーンAI市場：グループ別

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

第14章 ブロックチェーンAI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15章 競合情勢

• 市場シェア分析、2024年
• FPNVポジショニングマトリックス、2024年
• 競合分析
  • Amazon Web Services, Inc.
  • Microsoft Corporation
  • Google LLC
  • International Business Machines Corporation
  • Alibaba Group Holding Limited
  • SingularityNET Foundation
  • Fetch AI Limited
  • Ocean Protocol Foundation AG
  • Numerai PBC
  • DeepBrain Chain Co., Ltd