AIベース予測市場：将来予測 (2024年～2029年)

AIベース予測市場は27.08%のCAGRで成長し、2024年の139億9,600万米ドルから2029年には333億8,700万米ドルの市場規模に達すると予測されます。

AIベース予測とは、AI技術ソフトウェアと機械学習アルゴリズムを採用し、過去のデータに基づいてさまざまなビジネス側面や分野の将来価値を予測することを指します。AIベース予測アプリケーションは、データ接続と準備プロセスを自動化します。予測の基礎となるさまざまなビジネス指標を特定し、さまざまな企業や部門向けにカスタマイズされたAI予測ソリューションを作成します。医療、小売業、その他さまざまな製造業でAIベース予測ソフトウェアの需要が高い主な理由は、ユーザーからの入力を最小限に抑え、数千もの要因や指標を考慮する必要があるためです。

しかし、進化的アルゴリズム、ディープラーニング、ベイジアンネットワークは、AIベース予測市場で最も広く使用されている技術の一部です。その応用は組織に優位性をもたらし、製造ミスを減らします。このことを念頭に置いて、より多くの組織がAIを活用した予測技術をビジネスプロセスに取り入れています。例えば、レイノルズ・アルミニウム社では、AIベース予測のアプローチを取り入れることで、在庫コストを100万ポンド削減し、予測ミスを約2%削減することができました。

したがって、AI技術の絶え間ない進化と、複数の業界におけるAIを活用した予測手法の採用増加により、AIベース予測市場は予測期間中に大きく成長する可能性があります。

AIベース予測市場の促進要因

• 企業が生成するデータ量の増加がAIベース予測市場の成長を促進

さまざまな分野で企業の業務がデジタル化された結果、企業やその顧客によって生成されるデータが大量に増加しています。その結果、企業ではAI技術を活用したビッグデータ分析ソリューションのニーズが高まっています。例えば、ある調査によると、企業が生成したデータのうち、有効活用されているのは約40%と中程度であることが明らかになりました。

しかし、企業が生成したデータをAIベース予測やデータ分析モデルで最適活用することで、正確な需要予測、成長予測、サプライチェーンや在庫の管理が可能になります。例えばダノングループでは、AIベース予測モデルを業務に統合することで、需要予測を強化し、収益損失を約30%削減することができました。このように、企業はAIベース予測ソフトウェアを幅広く採用し、ビジネスオペレーションを改善しています。

AIベース予測市場の地理的展望

• アジア太平洋は予測期間中に飛躍的な成長を遂げる

アジア太平洋のAIベース予測市場は、AI分野への投資の増加や、同地域の小売業や農業分野の影響により、高い成長を遂げています。この地域の経済における小売業界の成長は、eコマース活動やビジネス活動のデジタル化の増加によるものです。その結果、小売業界の企業の多くが、在庫保管や発行された発注書の適切な管理を保証するために、作業部門を一元化するためのAIベース予測ツールの使用を取り入れています。例えば、アジアのHnMファッション小売店では、AIを活用した需要予測ツールを使用して、生産やその他のビジネス上の意思決定を行っています。そのため、アジア太平洋における小売部門の市場規模の拡大は、AIベース予測市場の拡大を後押ししています。

当レポートを購入する理由

• 洞察に満ちた分析：顧客セグメント、政府政策と社会経済要因、消費者の嗜好、産業別、その他のサブセグメントに焦点を当て、主要地域だけでなく新興地域もカバーする詳細な市場考察を得ることができます。
• 競合情勢：世界の主要企業が採用している戦略的作戦を理解し、適切な戦略による市場浸透の可能性を理解することができます。
• 市場促進要因と将来動向：ダイナミックな要因と極めて重要な市場動向、そしてそれらが今後の市場展開をどのように形成していくかを探ります。
• 行動可能な提言：ダイナミックな環境の中で、新たなビジネスストリームと収益を発掘するための戦略的意思決定に洞察を活用します。
• 幅広い利用者に対応：新興企業、研究機関、コンサルタント、中小企業、大企業にとって有益で費用対効果が高いです。

どのような用途で利用されていますか？

業界・市場考察、事業機会評価、製品需要予測、市場参入戦略、地理的拡大、設備投資決定、規制の枠組みと影響、新製品開発、競合の影響

分析範囲

• 過去のデータと予測 (2022～2029年)
• 成長機会、課題、サプライチェーンの展望、規制枠組み、顧客行動、動向分析
• 競合企業のポジショニング・戦略・市場シェア分析
• 収益成長率と予測分析：セグメント別・地域別 (国別)
• 企業プロファイリング (戦略、製品、財務情報、主な動向など)

目次

第1章 イントロダクション

• 市場概要
• 市場の定義
• 分析範囲
• 市場セグメンテーション
• 通貨
• 前提条件
• 基準年と予測年のタイムライン
• ステークホルダーにとっての主なメリット

第2章 分析手法

• 分析デザイン
• 分析プロセス

第3章 エグゼクティブサマリー

• 主な調査結果
• CXOの視点

第4章 市場力学

• 市場促進要因
• 市場抑制要因
• ポーターのファイブフォース分析
• 業界のバリューチェーン分析
• アナリストの見解

第5章 AIベース予測市場：技術別

• イントロダクション
• ベイジアンネットワーク
• 進化的アルゴリズム
• 深層学習

第6章 AIベース予測市場：エンドユーザー別

• イントロダクション
• 製造業
• 医療
• 小売業
• 農業
• その他

第7章 AIベース予測市場：地域別

• イントロダクション
• 北米
  • 技術別
  • エンドユーザー別
  • 国別
• 南米
  • 技術別
  • エンドユーザー別
  • 国別
• 欧州
  • 技術別
  • エンドユーザー別
  • 国別
• 中東・アフリカ
  • 技術別
  • エンドユーザー別
  • 国別
• アジア太平洋
  • 技術別
  • エンドユーザー別
  • 国別

第8章 競合環境と分析

• 主要企業と戦略分析
• 市場シェア分析
• 企業合併・買収 (M&A)、契約、事業協力
• 競合ダッシュボード

第9章 企業プロファイル

• H2O.ai
• Neptune Labs
• DataRobot Inc
• Obviously AI Inc
• Sage Group PLC
• Pecan
• QlikTech International AB
• Dataiku
• Anodot Ltd
• Salesforce Inc

The AI-based forecasting market is expected to grow at a CAGR of 27.08%, reaching a market size of US$33.387 billion in 2029 from US$13.996 billion in 2024.

AI-based forecasting refers to the employment of AI technology software and machine learning algorithms to predict the future values of different business aspects and sectors based on past data. An AI-based forecasting application automates data connection and preparation processes. It identifies different business metrics on which to base the forecast to create a customized AI forecasting solution for different enterprises and departments. The major reasons for the high demand for AI-based forecasting software across the healthcare, retail, and various other manufacturing sectors are the demand for minimal input from the user and the consideration of several thousand factors and metrics.

However, evolutionary algorithms, deep learning, and Bayesian networks are some of the most widely used technologies in the AI-based forecasting market. Its application provides an edge to organizations and reduces manufacturing errors. With this in mind, more organizations embrace AI-powered forecasting techniques in their business processes. For instance, with the incorporation of an AI-based forecasting approach in Reynolds Aluminium, it was possible to reduce its inventory cost by 1 million pounds and reduce errors in its forecasting by about 2%.

Therefore, due to the constant evolution in AI technology and the increasing adoption of AI-powered forecasting methods across several industries, the AI-based forecasting market can grow significantly over the forecast period.

AI-based forecasting market drivers

• An increase in the amount of data generated by companies is fueling the AI-based forecasting market growth

The digitalization of companies' business operations in different fields is resulting in massive growth in the data generated by companies and their customers. This results in the need for big data analytics solutions using AI technology in enterprises. For instance, a survey revealed that a medium portion of around 40% of the data generated by an enterprise is being effectively utilized.

However, the optimum utilization of the data generated by companies by using them in AI-based forecasting and data analytics models could help them to accurately predict demand, forecast growth, and manage supply chains and inventories. For instance, the integration of an AI-based forecasting model in the business operations of Danone Group enabled the company to enhance its demand forecasting and lower revenue loss by around 30%. Hence, companies are extensively adopting AI-based forecasting software to improve their business operations.

AI-based forecasting market geographical outlook

• Asia Pacific is witnessing exponential growth during the forecast period

AI-based forecasting in the Asia Pacific region is witnessing high growth due to increasing investments in the field of AI and the influence of the retail and agricultural sectors in this region. This growth in the retail sector of the economies in this region can be because of increased e-commerce activities and business activity digitalization. Consequently, a large proportion of companies in the retailing industry are incorporating the use of AI-based forecast tools for centralizing working departments to ensure proper management of inventory storage and issued purchase orders. For instance, the Asian HnM fashion retail stores use AI-driven demand forecasting tools to make production and other business decisions. Therefore, the increasing market size of the retail sector in the Asia Pacific region encourages AI-based forecasting market expansion.

Reasons for buying this report:-

• Insightful Analysis: Gain detailed market insights covering major as well as emerging geographical regions, focusing on customer segments, government policies and socio-economic factors, consumer preferences, industry verticals, other sub- segments.
• Competitive Landscape: Understand the strategic maneuvers employed by key players globally to understand possible market penetration with the correct strategy.
• Market Drivers & Future Trends: Explore the dynamic factors and pivotal market trends and how they will shape up future market developments.
• Actionable Recommendations: Utilize the insights to exercise strategic decision to uncover new business streams and revenues in a dynamic environment.
• Caters to a Wide Audience: Beneficial and cost-effective for startups, research institutions, consultants, SMEs, and large enterprises.

What do businesses use our reports for?

Industry and Market Insights, Opportunity Assessment, Product Demand Forecasting, Market Entry Strategy, Geographical Expansion, Capital Investment Decisions, Regulatory Framework & Implications, New Product Development, Competitive Intelligence

Report Coverage:

• Historical data & forecasts from 2022 to 2029
• Growth Opportunities, Challenges, Supply Chain Outlook, Regulatory Framework, Customer Behaviour, and Trend Analysis
• Competitive Positioning, Strategies, and Market Share Analysis
• Revenue Growth and Forecast Assessment of segments and regions including countries
• Company Profiling (Strategies, Products, Financial Information, and Key Developments among others)

The AI-based forecasting market is segmented and analyzed as follows:

By Technology

• Bayesian Network
• Evolutionary Algorithms
• Deep Learning

By End-Users

• Manufacturing
• Healthcare
• Retail
• Agriculture
• Others

By Geography

• North America
• USA
• Canada
• Mexico
• South America
• Brazil
• Argentina
• Others
• Europe
• United Kingdom
• Germany
• France
• Italy
• Spain
• Others
• Middle East and Africa
• Saudi Arabia
• UAE
• Others
• Asia Pacific
• China
• Japan
• India
• South Korea
• Australia
• Singapore
• Indonesia
• Others

TABLE OF CONTENTS

1. INTRODUCTION

• 1.1. Market Overview
• 1.2. Market Definition
• 1.3. Scope of the Study
• 1.4. Market Segmentation
• 1.5. Currency
• 1.6. Assumptions
• 1.7. Base and Forecast Years Timeline
• 1.8. Key Benefits to the Stakeholder

2. RESEARCH METHODOLOGY

• 2.1. Research Design
• 2.2. Research Processes

3. EXECUTIVE SUMMARY

• 3.1. Key Findings
• 3.2. CXO Perspective

4. MARKET DYNAMICS

• 4.1. Market Drivers
• 4.2. Market Restraints
• 4.3. Porter's Five Forces Analysis
  • 4.3.1. Bargaining Power of Suppliers
  • 4.3.2. Bargaining Power of Buyers
  • 4.3.3. Threat of New Entrants
  • 4.3.4. Threat of Substitutes
  • 4.3.5. Competitive Rivalry in the Industry
• 4.4. Industry Value Chain Analysis
• 4.5. Analyst View

5. AI-BASED FORECASTING MARKET BY TECHNOLOGY

• 5.1. Introduction
• 5.2. Bayesian Network
• 5.3. Evolutionary Algorithms
• 5.4. Deep Learning

6. AI-BASED FORECASTING MARKET BY END-USER

• 6.1. Introduction
• 6.2. Manufacturing
• 6.3. Healthcare
• 6.4. Retail
• 6.5. Agriculture
• 6.6. Others

7. AI-BASED FORECASTING MARKET BY GEOGRAPHY

• 7.1. Introduction
• 7.2. North America
  • 7.2.1. By Technology
  • 7.2.2. By End-User
  • 7.2.3. By Country
    • 7.2.3.1. USA
    • 7.2.3.2. Canada
    • 7.2.3.3. Mexico
• 7.3. South America
  • 7.3.1. By Technology
  • 7.3.2. By End-User
  • 7.3.3. By Country
    • 7.3.3.1. Brazil
    • 7.3.3.2. Argentina
    • 7.3.3.3. Others
• 7.4. Europe
  • 7.4.1. By Technology
  • 7.4.2. By End-User
  • 7.4.3. By Country
    • 7.4.3.1. United Kingdom
    • 7.4.3.2. Germany
    • 7.4.3.3. France
    • 7.4.3.4. Italy
    • 7.4.3.5. Spain
    • 7.4.3.6. Others
• 7.5. Middle East and Africa
  • 7.5.1. By Technology
  • 7.5.2. By End-User
  • 7.5.3. By Country
    • 7.5.3.1. Saudi Arabia
    • 7.5.3.2. UAE
    • 7.5.3.3. Others
• 7.6. Asia Pacific
  • 7.6.1. By Technology
  • 7.6.2. By End-User
  • 7.6.3. By Country
    • 7.6.3.1. China
    • 7.6.3.2. Japan
    • 7.6.3.3. India
    • 7.6.3.4. South Korea
    • 7.6.3.5. Australia
    • 7.6.3.6. Singapore
    • 7.6.3.7. Indonesia
    • 7.6.3.8. Others

8. COMPETITIVE ENVIRONMENT AND ANALYSIS

• 8.1. Major Players and Strategy Analysis
• 8.2. Market Share Analysis
• 8.3. Mergers, Acquisitions, Agreements, and Collaborations
• 8.4. Competitive Dashboard

9. COMPANY PROFILES

• 9.1. H2O.ai
• 9.2. Neptune Labs
• 9.3. DataRobot Inc
• 9.4. Obviously AI Inc
• 9.5. Sage Group PLC
• 9.6. Pecan
• 9.7. QlikTech International AB
• 9.8. Dataiku
• 9.9. Anodot Ltd
• 9.10. Salesforce Inc