動画タイプAIGC市場：技術、業界別、展開モード、用途別- 世界予測、2026年～2032年

ビデオタイプAIGC市場は、2025年に11億3,000万米ドルと評価され、2026年には12億9,000万米ドルに成長し、CAGR15.96％で推移し、2032年までに31億8,000万米ドルに達すると予測されています。

主な市場の統計
基準年2025	11億3,000万米ドル
推定年2026	12億9,000万米ドル
予測年2032	31億8,000万米ドル
CAGR（%）	15.96%

創造的な可能性と運用上のガバナンス、技術的準備態勢のバランスを保つ、AI駆動型ビデオイノベーションのための戦略的基盤の確立

動画向け生成AIは、企業および消費者向けプラットフォーム全体において、組織がビジュアルメディアを構想、制作、管理する方法を再構築しています。高度なモデルアーキテクチャ、計算効率の向上、そしてアクセスしやすいツールの融合により、自動編集ワークフローから、ストーリーテリングや業務ワークフローを強化できるリアルな合成動画に至るまで、新たなコンテンツのパラダイムが可能となっています。クリエイティブ、プロダクト、リスク管理の各部門の利害関係者は、生成機能がフロントエンド体験とバックエンド自動化の両方に統合される環境へ、急速に適応しつつあります。

モデル精度、安全フレームワーク、リアルタイム制作ワークフローの融合が、産業横断的なコンテンツ制作と運用管理を再定義しています

AI生成動画の現在の状況は、競合の境界線と業務上の期待値を再構築する複数の変革的変化によって特徴づけられています。モデルアーキテクチャの改善と新たなトレーニング手法により、生成出力の忠実度と制御性が向上し、従来は非現実的だった応用が可能になりました。この能力の進化は、実行時の効率性とツールチェーンの改善にも反映されており、深層機械学習の専門知識を持たない組織の採用障壁を低減しています。

サプライチェーンの回復力と調達戦略は、関税によるコスト変動に対応しつつ、クラウドと効率性を重視した展開に向けたアーキテクチャ選択を推進する必要があります

貿易・関税政策の動向は、AI動画プロジェクトに不可欠なコンピューティングインフラ、専用ハードウェア、ライセンシングを支えるサプライチェーンに具体的な影響を及ぼします。関税の賦課は、GPU、専用サーバー、ネットワーク機器の現地到着コストを上昇させ、調達チームにオンプレミスおよびハイブリッド展開における調達戦略と総所有コストの再評価を促します。これに対応し、一部の組織はハードウェアの変動性を抽象化し、資本支出を運用支出に集中させるため、クラウドまたはハイブリッドモデルへの移行を加速しています。

使用事例全体において、技術的なトレードオフ、導入選択肢、価格モデルが価値と運用リスクを集中させる領域を可視化する包括的なセグメンテーションフレームワーク

セグメンテーションの詳細な分析により、アプリケーション、技術、業界、導入モデル、組織規模、価格設定手法ごとに、価値とリスクが集中する領域が明確になります。アプリケーション領域では、コンテンツモデレーションがルールベースのフィルタリングを超え、ヘイトスピーチ検出、ヌード検出、卑語検出、暴力検出を統合した多層的な安全対策スタックへと進化しています。これは公開前とライブ環境の両方で運用可能です。ライブストリーミング機能では、マルチカメラ同期とリアルタイムエフェクトを優先し、インタラクティブな放送やリモート制作ワークフローをサポートします。動画分析は、顔認識、物体検出、シーン認識によって強化され、インデックス作成、パーソナライゼーション、コンプライアンス対応といった使用事例を実現します。動画編集では、自動カット、カラー補正、スタイル転送により制作期間を短縮できる一方、動画生成はリアルなコンテンツから合成アニメーションまで多岐にわたり、異なる創造的・商業的ニーズに対応します。

地域ごとの導入パターンと規制上の優先事項は、世界三大地域におけるカスタマイズされた導入モデル、ローカライゼーション戦略、パートナーシップアプローチを必要とします

地域ごとの動向は、単純な需要差を超えた形で生成型動画の導入経路と戦略的優先事項を形作ります。南北アメリカでは、放送局や広告エコシステムを支援する大規模化、創造的イノベーション、クラウドファーストアーキテクチャへの投資が重視され、リアルタイムインタラクティブ形式の実験が推進されています。規制環境はコンテンツの安全性と出所に関する監視強化を促しており、これがベンダー契約やコンテンツワークフローに影響を与えています。

プラットフォーム規模、専門的イノベーション、戦略的パートナーシップによって駆動される競合力学の進化は、ベンダー選定と統合リスクに影響を与えます

AI動画分野における競合環境は、確立されたプラットフォームプロバイダー、専門ベンダー、俊敏なスタートアップが混在する様相を示しており、各々がエコシステムに独自の能力を提供しています。既存プラットフォーム企業は、統合クラウドサービス、開発者ツール、企業向け関係管理を通じて規模を拡大し、大口顧客が予測可能な統合経路でAI動画機能を導入できるようにします。専門技術ベンダーは、高精細合成、低遅延ストリーミングオーケストレーション、高度なコンテンツモデレーションなど、ニッチ分野での卓越性に焦点を当て、多くの場合、大規模プラットフォーム向けのシステムインテグレーターやホワイトラベルパートナーとして機能します。

実用性と拡張性を兼ね備えたガバナンスおよびアーキテクチャの推奨事項により、信頼性、柔軟性、運用管理を維持しつつ導入を加速します

AI動画機能の活用を目指すリーダーは、実験と厳格なガバナンスのバランスを取る現実的な段階的アプローチを採用すべきです。影響までの時間を短縮し、測定可能なビジネス目標に沿った高価値使用事例を明確に定義することから始めます。使用事例選定と並行して、コンテンツモデレーション、開示慣行、監査証跡を本番パイプラインに統合する堅牢な安全性・出所管理を確立し、視聴者の信頼と規制順守を持続させます。

運用上関連性の高い知見を確保するため、実務者インタビュー、技術的検証、政策レビューを組み合わせた透明性の高い混合手法による調査アプローチを採用しております

これらの知見を支える調査手法は、実践的な明確性を提供するために設計された定性的分析と技術的分析を組み合わせています。本アプローチでは、製品、エンジニアリング、リスク、クリエイティブ各部門の実務者に対する一次インタビューを実施するとともに、参照実装のアーキテクチャレビューと代表的なツールの実践的評価を補完的に行います。この混合手法により、知見が戦略的意図と運用上の現実の両方を反映することが保証されます。

戦略的整合性、ガバナンスの厳格さ、技術的規律が、生成型動画を責任を持って効果的に拡大するために不可欠であることを強調する統合的視点

技術的進歩、ガバナンスの進化、商業的ダイナミクスの統合は、生成型動画がコンテンツエコシステムと企業ワークフローの普遍的構成要素となる未来を示唆しています。戦略的意図を、実用的なインフラ選択、堅牢なモデレーション枠組み、反復的な導入実践と整合させる組織こそが、評判リスクや規制リスクを管理しつつ価値を最大化する最適な立場に立つでしょう。効率性革新と地域政策環境の相互作用は、導入経路を形作り続け、多様な導入テンプレートとベンダーエコシステムの形成を促進する見込みです。

よくあるご質問

• ビデオタイプAIGC市場の市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年に11億3,000万米ドル、2026年には12億9,000万米ドル、2032年までには31億8,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは15.96%です。
• AI駆動型ビデオイノベーションのための戦略的基盤は何ですか？
  • 創造的な可能性と運用上のガバナンス、技術的準備態勢のバランスを保つことです。
• AI生成動画の現在の状況はどのような特徴がありますか？
  • 競合の境界線と業務上の期待値を再構築する複数の変革的変化によって特徴づけられています。
• サプライチェーンの回復力と調達戦略は何を推進する必要がありますか？
  • 関税によるコスト変動に対応しつつ、クラウドと効率性を重視した展開に向けたアーキテクチャ選択を推進する必要があります。
• 技術的なトレードオフ、導入選択肢、価格モデルは何を可視化しますか？
  • 価値と運用リスクを集中させる領域を可視化します。
• 地域ごとの導入パターンと規制上の優先事項は何を必要としますか？
  • カスタマイズされた導入モデル、ローカライゼーション戦略、パートナーシップアプローチを必要とします。
• AI動画分野における競合環境はどのような状況ですか？
  • 確立されたプラットフォームプロバイダー、専門ベンダー、俊敏なスタートアップが混在しています。
• AI動画機能の活用を目指すリーダーはどのようなアプローチを採用すべきですか？
  • 実験と厳格なガバナンスのバランスを取る現実的な段階的アプローチを採用すべきです。
• 調査アプローチはどのように設計されていますか？
  • 実務者インタビュー、技術的検証、政策レビューを組み合わせた透明性の高い混合手法による調査アプローチを採用しています。
• 生成型動画を責任を持って効果的に拡大するために不可欠な要素は何ですか？
  • 戦略的整合性、ガバナンスの厳格さ、技術的規律です。

目次

第1章 序文

第2章 調査手法

• 調査デザイン
• 調査フレームワーク
• 市場規模予測
• データ・トライアンギュレーション
• 調査結果
• 調査の前提
• 調査の制約

第3章 エグゼクティブサマリー

• CXO視点
• 市場規模と成長動向
• 市場シェア分析, 2025
• FPNVポジショニングマトリックス, 2025
• 新たな収益機会
• 次世代ビジネスモデル
• 業界ロードマップ

第4章 市場概要

• 業界エコシステムとバリューチェーン分析
• ポーターのファイブフォース分析
• PESTEL分析
• 市場展望
• GTM戦略

第5章 市場洞察

• コンシューマー洞察とエンドユーザー視点
• 消費者体験ベンチマーク
• 機会マッピング
• 流通チャネル分析
• 価格動向分析
• 規制コンプライアンスと標準フレームワーク
• ESGとサステナビリティ分析
• ディスラプションとリスクシナリオ
• ROIとCBA

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 動画タイプAIGC市場：技術別

• 拡散モデル
  • DDPM
  • 潜在拡散モデル
• 生成的敵対ネットワーク
  • CycleGAN
  • DCGAN
  • StyleGAN
• トランスフォーマーモデル
  • GPT Video
  • ViViT
• 変分オートエンコーダー
  • ベータVAE
  • 条件付き変分オートエンコーダー

第9章 動画タイプAIGC市場：業界別

• 広告
• 自動車
• 教育
  • eラーニング
  • バーチャルクラス
• ヘルスケア
  • 医療画像診断
  • 遠隔医療
• メディア・エンターテインメント
• 小売り
  • バーチャル試着
  • ビジュアルマーチャンダイジング

第10章 動画タイプAIGC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
• オンプレミス

第11章 動画タイプAIGC市場：用途別

• コンテンツモデレーション
  • ヘイトスピーチ検出
  • ヌード検出
  • 卑語検出
  • 暴力検出
• ライブストリーミング
  • マルチカメラ同期
  • リアルタイムエフェクト
• 動画分析
  • 顔認識
  • 物体検出
  • シーン認識
• 動画編集
  • 自動カット
  • カラー補正
  • スタイル転送
• 動画生成
  • リアルなコンテンツ
  • 合成アニメーション

第12章 動画タイプAIGC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13章 動画タイプAIGC市場：グループ別

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

第14章 動画タイプAIGC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 米国動画タイプAIGC市場

第16章 中国動画タイプAIGC市場

第17章 競合情勢

• 市場集中度分析, 2025
  • 集中比率（CR）
  • ハーフィンダール・ハーシュマン指数（HHI）
• 最近の動向と影響分析, 2025
• 製品ポートフォリオ分析, 2025
• ベンチマーキング分析, 2025
• Animoto Inc.
• ByteDance Ltd.
• Colossyan Ltd.
• DeepBrain AI, Inc.
• Descript, Inc.
• GliaCloud Co., Ltd.
• HeyGen, Inc.
• Hour One AI Ltd.
• InVideo Pvt. Ltd.
• Luma AI, Inc.
• Lumen5 Technologies Ltd.
• OpenAI, Inc.
• Pika Labs, Inc.
• Runway AI, Inc.
• Stability AI Ltd.
• Synthesia Ltd.
• Tencent Holdings Limited
• Veed Ltd.
• Wibbitz, Inc.