説明可能なAI-市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測（2024年～2029年）

説明可能なAI市場規模は2024年に86億3,000万米ドルと推定され、2029年には211億9,000万米ドルに達すると予測され、予測期間中（2024～2029年）のCAGRは19.69%で成長する見込みです。

主要ハイライト

• 説明可能なAIとは、意思決定プロセスについて首尾一貫した透明性の高い説明を提供できる人工知能（AI）システムの成長を指します。AIモデルは様々な領域で比類ないパフォーマンスを達成しています。説明可能なAIは、AIシステムにおける信頼性、責任感、解釈可能性を高めようとしています。これは、技術のより一般的な成長や進歩と密接に結びついています。技術が進化し強化され続ける中、説明可能なAIは、より洗練された透明性の高いAIシステムの開発と実行を可能にします。
• しばしばインダストリー4.0と呼ばれるデジタルトランスフォーメーションと進歩的技術の進歩は、説明可能なAI（XAI）の需要の背景にある推進動向です。この発展により、デジタル技術を取り入れることで、多様な産業が適応に成功しています。XAI手法をインダストリー4.0技術と統合することで、正確で高品質なアプリケーションが可能になり、企業はより俊敏で顧客志向になります。インダストリー4.0は、予知保全と故障検出のためにAlを活用し、計画外のダウンタイムを減少させる。XAIにより、オペレータはAlの予測や推奨の背後にある理由を理解することができます。この透明性は保守要員にとって極めて重要であり、いつ、どのように保守活動を行うべきかについて、十分な情報に基づいた知見を得ることができます。
• 世界の説明可能なAI市場は、金融、小売、医療など様々な業界で、公平性、責任、倫理的な使用を提供するための規制やコンプライアンス要件が高まっているため、成長しています。国や規制機関は、倫理的なサービスを保証し、偏見や偏見に満ちた結果を防ぐために、AIシステムにおける透明性と説明責任の重要性を認識しています。その結果、欧州における一般データ保護規則（GDPR）の序文や、金融安定理事会（FSB）などの組織によるさまざまなガイドラインが、AIアルゴリズムにおける説明可能性の必要性を強調し、市場の有望な展望を生み出しています。さらに、透明で解釈可能なAIシステムを提供するために、これらの規制やガイドラインに準拠して説明可能なAIソリューションを採用する企業が増えており、これが市場の成長にプラスの影響を与えています。
• 不正検知は、説明可能なAIの主要な用途セグメントであり、不正攻撃を予測し、どの攻撃がより高い脅威を持つかを判断します。サイバーセキュリティは、企業や政府にとって関心が高まっています。サイバーセキュリティソリューションのベンダーはAIを活用するようになっており、AIアルゴリズムの知見を説明することは、システムに対する信頼性の向上や運用の理解向上など、いくつかのメリットをもたらします。説明可能なAIソリューションはサイバーセキュリティのいくつかのセグメントで利用され、市場の成長を高めています。XAIコンサルティングサービスは、透明性があり、解釈可能で、説明可能なAIソリューションの導入と実装を支援することを専門としています。
• クラウドベースのソリューションは、現在のデジタル環境に不可欠な要素です。クラウドベースのインテリジェンスサービスに対するニーズの高まりだけでなく、マルチクラウド運用の動向の拡大が、調査対象市場の需要を牽引しています。最新のXAI技術は、クラウドコンピューティングに独自の価値を付加し、その価値を高めています。この側面は、全体的なプロセスの実行可能性を向上させるだけでなく、新しい技術を取り入れるためにも必要です。説明可能なAIソフトウェアは、クラウドコンピューティングと最新のブレークスルーのギャップを埋めるのにも役立ちます。また、新しい企業や新興企業のニーズを満たすのにも役立ちます。
• 逆に、ビジネスコンサルティング、研究開発、コンピューティングパワー、最小実行可能製品を構築するためのコストは、実装前に発生します。自動的なデータ準備、インフラの提供、処理、システムや従業員への実用化といった要素が、パフォーマンスのための総コストを構成します。導入コストは高く、業界の規模によって異なります。市場における重要な課題は、人間の労働力をAIに置き換えることです。AI技術は生産性を最大化するための次のステップであり、個人の職人技を工場の生産ラインに置き換えるものです。

説明可能なAI市場動向

BFSIセグメントが市場で大きなシェアを占める見込み

• XAIの新興セグメントは、銀行がそのような透明性と信頼の問題をナビゲートし、AIガバナンスをより明確にすることを可能にします。不十分な顧客オンボーディングプロセスにより、金融機関は何100万米ドルもの損失を被っています。多くの銀行にとって、融資を申し込んで健康状態を評価することは難しくなります。説明可能なAIは、透明性を維持しながら適格性チェックとリスク管理のためのシステムを記載しています。XAIは銀行のパフォーマンスを追跡するための重要な洞察を予測します。例えば、Akira AIは正確でダイナミックな自動予測を提供し、サプライチェーン管理や顧客離れのためのより良い意思決定に役立っています。
• XAIはBFSI業界にかつてない変革をもたらしつつあります。これらの技術は、定型業務の自動化、エラーの削減、正確性の向上、効率の改善によって、会計に革命をもたらしつつあります。ICAEWの報告書によると、AIは財務機能の総コストの16％を削減することができ、会計専門家の88％は、AIが今後数年間で彼らの労働生活を向上させると考えています。欺瞞の検出と防止もまた、AIと技術が会計を変革するセグメントです。従来の監査手法は、手作業によるサンプリングやテストに依存しており、時間がかかり、エラーが発生しやすいです。AIを搭載した監査ツールは、大量のデータを迅速かつ正確に分析し、異常や疑わしい取引を特定することができます。これにより、監査人はリスクの高い領域や潜在的な不正に焦点を当てることができ、企業の財務的損失や風評被害のリスクを低減することができます。
• AIは、融資需要、決済速度、ATM要件を予測することで、銀行の現金管理を改善します。銀行は過去の現金データを利用して、現金の利用可能性を予測するモデルを構築しています。こうした洞察により、銀行は必要な時に必要な場所に適切な量の資金を供給できるようになります。各地域の現金自動預け払い機（ATM）の稼働状況はAIツールで監視することができ、金融機関はどのATMで現金が不足しているかを知ることができ、顧客に不便をかけることなく再充填することができます。例えば、全国銀行協会によると、2023年9月現在、地方銀行は日本全国に2万8,500台以上のATMとキャッシュディスペンサー（CD）を設置しています。Japan Post Bankは3万1,500台近いATMとCDを記録しています。
• 顧客により良いサービスを提供するためにXAIを導入している銀行や金融機関は様々あります。例えば、Temenosは2023年9月、銀行取引を自動的に分類する生成AIソリューションを発表しました。この技術により、銀行はパーソナライズされた洞察を提供し、ユニークなデジタルバンキング体験を創造し、関連商品を提供できるようになります。同社は、テメノスは銀行業務におけるAIの最前線にいると述べています。金融サービス業界に初めて真の説明可能なAIを導入したことで、金融機関はAIベースの意思決定がどのように行われるかを、顧客やその取引先にも簡単なビジネス言語で説明できるようになります。
• Nvidiaの調査2023によると、2023年に金融サービス業界で最も利用されたAI対応アプリケーションはデータ分析でした。調査によると、回答者の69％がデータ分析にAIを使用し、次いでデータ処理が続いた。その他の一般的なAIの使用事例は、自然言語処理と大規模言語モデルでした。金融ビジネスにおけるAIの採用は2022年以降大幅に増加し、今後数年でさらに増加すると予測されています。このような金融セグメントにおけるAIの膨大な採用は、市場の成長を促進すると考えられます。

北米が市場で大きなシェアを占める見込み

• 北米には、先進技術への連邦政府の戦略的投資に加え、世界中から集まる先進的な科学者や起業家、北米地域のAI開発を加速させた有名研究センターの存在に支えられた強固なイノベーション・エコシステムがあります。この業界は、AIに関連する米国政府の多くのイニシアチブから恩恵を受けると予想されます。例えば、米国国立科学財団は、米国農務省、米国国土安全保障省、科学技術総局、米国標準技術研究所、米国食品農業研究所、米国国防総省と連携して、「能力構築によるAIイノベーションの拡大・パートII」プログラムを開始しました。
• 人工知能に関する国家安全保障委員会の最終報告書は、連邦議会がAIに対する連邦研究開発予算を毎年2倍に増額し、2026会計年度までに総額320億米ドルに達する見込みであることを提案しました。バイデン政権の2023年度予算案では、連邦研究開発予算は2021年度の認可水準から28％増の2,040億米ドル以上となります。新設・既設を問わず、国立AI研究機関はこれらの資金の一部を得ることになります。AI研究と人材開発の難題に対処するため、これらの研究所は、商業部門、組織、学術機関、連邦、州、自治体当局を結集します。AI開発のためのこうした政府の取り組みは、調査された市場が成長する機会を生み出すと考えられます。
• さらに、カナダ統計局は、他の多くの国家統計機関と同様に、機械学習と人工知能を受け入れ、その多くの統計システムを強化し近代化するために、代替データソースの活用をますます進めています。機械学習技術は、その量と速度のため、これらの新しいデータソースを利用するために頻繁に必要とされます。AIはカナダの経済発展と質の高い雇用を促進するため、カナダ政府は経済・社会全体でAIの導入を加速させる取り組みへの資金提供に力を入れています。例えば、連邦政府は最近、汎カナダ人工知能戦略の第2フェーズに4億4,300万米ドルを投資すると発表しました。汎カナダ人工知能戦略の第2フェーズは、カナダ人の利益のためにAIの可能性を最大化し、信頼性の高い技術開発を加速させ、AIコミュニティ内の多様性と協力を促進することを支援します。
• 北米地域の様々な小売企業が、顧客により良いサービスを提供するためにAIを導入しています。例えば、オンライン委託販売のThredUpは、顧客一人一人のスタイルに合わせた様々な中古衣料品で構成されるGoody Boxesを導入しました。顧客は、欲しいものを預かり代金を決済、不要なものは返品します。AIアルゴリズムが各顧客の好みを記憶し、将来のボックスがより顧客の趣味に合うようになります。顧客は、個々の部品を見渡せる定期購入ではないボックスを好みます。テスラの自動運転車は、AIとIoTが連動する例のひとつです。AIを組み込むことで、自動運転車は様々な状況下での車や歩行者の行動を予測します。例えば、道路状況や天候、最適な速度などを判断し、走行するたびに賢くなっていく。
• ほとんどのメーカーは、大規模なXAIソリューションをサポートする完全なサービスを提供できる企業と提携しています。Microsoftのようなベンダーは、AIを提供して製造業を支援しています。製造機関でのAIの導入が進むことで、欠陥検出、品質保証、組立ライン統合、組立ライン最適化、生成設計の効率化が可能になります。AIとディープラーニングを活用した新しいコンピュータービジョン技術が開発されており、世界の需要の増加に合わせた外観試験の自動化が可能になっています。

説明可能なAI業界概要

XAI市場は半固定的であり、以下のような少数の著名な参入企業が存在します。 IBM Corporation, Microsoft Corporation, Amelia US LLC, Google LLC, and Arthur.ai. To increase market share, corporations continually spend on strategic partnerships or acquisitions and solution and services development. The following are some recent market developments：

• 2024年3月、Apple Inc.は、生産効率を高めながら製品品質を向上させるエンドツーエンドのソリューションを提供するAI視覚品質保証スタートアップ、DarwinAIを買収しました。ダーウィンAIの特許取得済みXAIプラットフォームは、フォーチュン500に名を連ねる数多くの企業に採用されています。AppleによるDarwinAIの買収は、革新的な技術企業を自社のエコシステムに慎重に同化させるというAppleの長年の慣行と一致しています。
• 2023年7月、Fujitsu LimitedはInforma D&Bとの戦略的合意を発表し、ビジネスと金融情報業界にXAIを導入することで新たな価値を記載しています。この協業は、説明可能なAI技術を取り入れることで、意思決定の新時代をもたらします。FujitsuとInformaは、この技術の採用を通じて、業界に変革的なイノベーションをもたらすことを約束します。これにより、スペインのInformaの450万人のユーザーは、俊敏かつ効率的な方法で高度に洗練されたデータにアクセスできるようになり、ビジネス情報ソリューションの質が大幅に向上します。

その他の特典

• エクセル形式の市場予測（ME）シート
• 3ヶ月間のアナリストサポート

目次

第1章 イントロダクション

• 調査の前提条件と市場定義
• 調査範囲

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブ概要

第4章 市場洞察

• 市場概要
• 産業バリューチェーン分析
• 業界の魅力-ポーターのファイブフォース分析
  • 供給企業の交渉力
  • 消費者の交渉力
  • 新規参入業者の脅威
  • 代替品の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 市場力学

• 市場促進要因
  • AIシステムにおける説明責任と透明性へのニーズの高まり
  • イノベーションのための最先端技術利用の増加
• 市場抑制要因
  • 説明可能なAIの高い導入コスト
  • 熟練したAI技術者の不足
• 技術への影響
  • 機械学習アルゴリズム
  • ディープラーニング
  • ニューラルネットワーク
• 使用事例の分析
  • AIモデルのパフォーマンス監視
  • 規制、コンプライアンスリスクの管理
  • ハイブリッド・クラウドにおけるAIプロジェクトの展開
• ケーススタディ分析

第6章 市場セグメンテーション

• サービス別
  • ソリューション
  • サービス別
• 展開別
  • クラウド
  • オンプレミス
• エンドユーザー業界別
  • BFSI
  • 医療
  • 製造業
  • 小売
  • IT・通信
  • その他
• 地域*別
  • 北米
  • 欧州
  • アジア
  • オーストラリア・ニュージーランド
  • ラテンアメリカ
  • 中東・アフリカ

第7章 競合情勢

• 企業プロファイル
  • IBM Corporation
  • Microsoft Corporation
  • Amelia US LLC
  • Google LLC
  • Arthur.ai
  • Ditto.ai
  • Intel
  • AWS
  • NVIDIA
  • Mphasis
  • Alteryx

第8章 投資分析

第9章 市場の将来

The Explainable AI Market size is estimated at USD 8.63 billion in 2024, and is expected to reach USD 21.19 billion by 2029, growing at a CAGR of 19.69% during the forecast period (2024-2029).

Key Highlights

• Explainable AI refers to the growth of artificial intelligence (AI) systems that can provide coherent and transparent explanations for their decision-making processes. AI models have achieved unparalleled performance in various domains. Explainable AI seeks to enhance trust, responsibility, and interpretability in AI systems. It is closely tied to more general growth and advancements in technology. As technology continues to evolve and enhance, explainable AI allows for the development and execution of more refined and transparent AI systems.
• The advancements in digital transformation and progressive technologies, often referred to as Industry 4.0, are a driving trend behind the demand for explainable AI (XAI). This development has led to the successful adaptation of diverse industries by embracing digital technologies. Integrating XAI methods with Industry 4.0 technologies allows precise and high-quality applications, making firms more agile and customer-focused. Industry 4.0 leverages Al for predictive maintenance and fault detection, lowering unplanned downtime. With XAI, operators can understand the reason behind Al's predictions and recommendations. This transparency is crucial for maintenance personnel, permitting them to make informed findings about when and how to conduct maintenance activities.
• The global explainable AI market is growing due to the rising regulatory and compliance requirements in various industries, such as finance, retail, and healthcare, to provide fairness, responsibility, and ethical use. Nations and regulatory bodies have recognized the significance of transparency and accountability in AI systems to assure ethical service and prevent biases or prejudiced outcomes. As a result, the preface of the General Data Protection Regulation (GDPR) in Europe and different guidelines from organizations, such as the Financial Stability Board (FSB), underline the need for explainability in AI algorithms, thus creating a promising outlook for the market. Moreover, a growing number of firms are adopting explainable AI solutions in adherence with these regulations and guidelines to provide transparent and interpretable AI systems, which, in turn, is positively influencing the market growth.
• Fraud detection is a primary application area of explainable AI where it predicts fraudulent attacks and determines which attack has a more elevated threat. Cybersecurity is an increasing concern for companies and governments. Vendors of cybersecurity solutions are increasingly utilizing AI and explaining an AI algorithm's findings brings several benefits, including greater confidence in the system and a better understanding of its operation. Explainable AI solutions are being used in several areas of cybersecurity, enhancing the market growth. XAI consulting services specialize in assisting institutions adopt and implement AI solutions that are transparent, interpretable, and accountable.
• Cloud-based solutions are an essential component of the present digital environment. The expanding trend of multi-cloud operation, as well as the growing need for cloud-based intelligence services, drives the demand in the market under study. The latest XAI technologies add unique and increased value to cloud computing. This aspect not only improves overall process viability but is also necessary for incorporating new technology. Explainable AI software can also help bridge the gap between cloud computing and modern breakthroughs. It also assists in satisfying the needs of new enterprises and startups.
• On the contrary, the costs of business consulting, research and development, computing power, and cost to build minimal viable products are incurred before implementation. Factors such as automatic data preparation, delivering the infrastructure, processing, and making it actionable for systems and employees constitute the total cost for performance. The implementation cost is high and depends on the size of the industry. A significant challenge in the market is replacing the human workforce with AI. AI technology is the next step in maximum productivity, replacing individual craftsmanship with the factory production line.

Explainable AI Market Trends

BFSI Segment is Expected to Hold Significant Share of the Market

• The emerging field of XAI can enable banks to navigate such transparency and trust issues and provide greater clarity on AI governance. Due to insufficient customer onboarding processes, financial institutions lose millions of dollars. It becomes difficult for many banks to evaluate their health by applying for a loan. Explainable AI provides a system for eligibility checks and risk management while maintaining transparency. XAI forecasts the key insights to track the banks' performance. For example, Akira AI provides accurate, dynamic, and automated predictions, helping it to make better decisions for supply chain management and customer churn.
• XAI is unprecedentedly transforming the BFSI industry. These technologies are revolutionizing accounting by automating routine tasks, reducing errors, improving accuracy, and improving efficiency. According to a report by ICAEW, AI can save 16% of the total cost of the finance function, and 88% of accounting experts believe AI will enhance their working lives in the next few years. Deception detection and prevention are another area where AI and technology transform accounting. Traditional auditing methods depend on manual sampling and testing, which can be time-consuming and prone to errors. AI-powered auditing tools can analyze large amounts of data quickly and accurately, identifying anomalies and questionable transactions. This enables auditors to focus on high-risk areas and potential frauds, lowering the risk of financial loss and reputational damage for businesses.
• AI improves the cash management of banks by predicting loan demand, payment speed, and ATM requirements. Banks are using historical cash data to build models that predict cash availability. These insights give banks the right amount of money where and when anyone needs it. The operations of automated teller machines (ATMs) in various regions can be monitored by AI tools and financial institutions can know which ATMs have cash shortage and can be refilled again without causing any inconvenience to the customer. For instance, according to Japanese Bankers Association, as of September 2023, regional banks had installed over 28.5 thousand ATMs and cash dispensers (CDs) across Japan. The Japan Post Bank recorded almost 31.5 thousand ATMs and CDs.
• There are various banks and financial institutions that are incorporating XAI to provide better services to their customers. For instance, in September 2023, Temenos unveiled a generative AI solution that automatically categorizes banking transactions. The technology empowers banks to offer personalized insights, create unique digital banking experiences, and provide relevant products. The company stated that Temenos is at the forefront of AI in banking. The first to bring true explainable AI to the financial services industry, which helps financial institutions explain in simple business language to customers and their clients alike how AI-based decisions are taken.
• According to Nvidia survey 2023, data analytics was the most used AI-enabled application in the financial services industry in 2023. Based on the survey, 69% of the respondents used AI for data analytics, followed by data processing. Other common AI use cases were natural language processing and large language models. The adoption of AI in financial businesses increased significantly since 2022, and it is anticipated to increase even further in the coming years. Such huge adoption of AI in finance sector would drive the growth of the market.

North America is Expected to Hold Significant Share of the Market

• North America has a robust innovation ecosystem supported by strategic federal investments in advanced technology, in addition to the presence of forward-thinking scientists and entrepreneurs who come together from around the world and renowned research centers that have accelerated the development of AI in the North American region. The industry is anticipated to benefit from many US government initiatives related to AI. For instance, the Expanding AI Innovation through Capacity Building and Part II program was launched by the US National Science Foundation in coordination with the US Department of Agriculture, the US Department of Homeland Security, the Science and Technology Directorate, the National Institute of Standards and Technology, National Institute of Food and Agriculture, and the US Department of Defense.
• The National Security Commission on Artificial Intelligence's final report proposed that Congress is expected to increase federal R&D funding for AI by a factor of two annually, up to a total of USD32 billion by fiscal year 2026. The federal R&D budget will be increased by 28% from FY 2021 authorized levels to more than USD 204 billion under the Biden administration's fiscal 2023 budget plan. The National AI Research Institutes, both new and established, would get some of those funds. To address the difficulties of AI research and workforce development, these institutes bring together the commercial sector, organizations, academics, and federal, state, and municipal authorities. Such government initiatives for the development of AI will create an opportunity for the market studied to grow.
• In addition, Statistics Canada, like many other national statistical agencies, has embraced machine learning and artificial intelligence and is increasingly utilizing alternative data sources to enhance and modernize its many statistical systems. Machine learning techniques are frequently needed to exploit these new data sources because of their volume and speed. Since AI is promoting economic development and high-quality employment in Canada, the government of Canada is dedicated to funding initiatives to accelerate the adoption of AI throughout the economy and society. For instance, the federal government announced an investment of USD 443 million recently in the Pan-Canadian Artificial Intelligence Strategy's second phase. The Pan-Canadian Artificial Intelligence Strategy's second phase will assist in maximizing AI's potential for Canadians' benefit, speed up reliable technology development, and promote diversity and collaboration within the AI community.
• Various retail firms in the North American region are adopting AI to provide better services to customers. For example, ThredUp, an online consignment business, introduced Goody Boxes, comprising different used apparel items tailored to each customer's style. Customers keep and pay for the things they want while returning the ones they do not want. An AI algorithm recalls each customer's preferences so that future boxes are more tailored to their interests. Customers prefer non-subscription boxes overlooking individual parts. Tesla's self-driving cars are one of the examples of AI and IoT working in tandem. With the incorporation of AI, self-driving cars predict the behavior of cars and pedestrians in various circumstances. For instance, they can determine road conditions, weather, optimal speed and get smarter with each trip.
• Most manufacturers partner with firms that can provide complete services to support a large-scale XAI solution. Vendors like Microsoft are helping manufacturing organizations with their AI offerings. The increasing adoption of AI within manufacturing institutions enables increased efficiencies in defect detection, quality assurance, assembly line integration, assembly line optimization, and generative design. New computer vision technologies are being developed, powered by AI and deep learning, making it possible to automate visual inspection to match the increasing global demand.

Explainable AI Industry Overview

The XAI market is semi-consolidated, with a few prominent players such as IBM Corporation, Microsoft Corporation, Amelia US LLC, Google LLC, and Arthur.ai. To increase market share, corporations continually spend on strategic partnerships or acquisitions and solution and services development. The following are some recent market developments:

• In March 2024, Apple Inc. acquired DarwinAI, an AI visual quality assurance startup that provides an end-to-end solution for improving product quality while increasing production efficiency. Darwin AI's patented XAI platform has been adopted by numerous Fortune 500 companies. Apple's acquisition of DarwinAI aligns with its longstanding practice of discreetly assimilating innovative technology firms into its ecosystem.
• In July 2023, Fujitsu Limited announced a strategic agreement with Informa D&B to deliver new value by bringing XAI to the business and financial information industry. This collaboration brings with it a new era of decision-making through the incorporation of explainable AI technology. Fujitsu and Informa are committed to bringing transformative innovation to the industry through the introduction of this technology, which will allow Informa's 4.5 million users in Spain access to highly sophisticated data in an agile and efficient manner, significantly improving the quality of business information solutions.

Additional Benefits:

• The market estimate (ME) sheet in Excel format
• 3 months of analyst support

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

• 1.1 Study Assumptions and Market Definition
• 1.2 Scope of the Study

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 MARKET INSIGHTS

• 4.1 Market Overview
• 4.2 Industry Value Chain Analysis
• 4.3 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
  • 4.3.1 Bargaining Power of Suppliers
  • 4.3.2 Bargaining Power of Consumers
  • 4.3.3 Threat of New Entrants
  • 4.3.4 Threat of Substitutes
  • 4.3.5 Intensity of Competitive Rivalry

5 MARKET DYNAMICS

• 5.1 Market Drivers
  • 5.1.1 Growing Need for Accountability and Transparency in AI Systems
  • 5.1.2 Increasing Use of Cutting-edge Technologies for Innovation
• 5.2 Market Restraints
  • 5.2.1 High Implementation Cost of Explainable AI
  • 5.2.2 Lack of Skilled and Expert AI Technicians
• 5.3 Technology Impact
  • 5.3.1 Machine Learning Algorithms
  • 5.3.2 Deep Learning
  • 5.3.3 Neural Network
• 5.4 Use Cases Analysis
  • 5.4.1 Monitoring of AI Model Performance
  • 5.4.2 Managing Regulatory, Compliance Risk
  • 5.4.3 Deployment of AI Projects across Hybrid Cloud
• 5.5 Case Study Analysis

6 MARKET SEGMENTATION

• 6.1 By Offering
  • 6.1.1 Solution
  • 6.1.2 Services
• 6.2 By Deployment
  • 6.2.1 Cloud
  • 6.2.2 On-premise
• 6.3 By End-user Industry
  • 6.3.1 BFSI
  • 6.3.2 Healthcare
  • 6.3.3 Manufacturing
  • 6.3.4 Retail
  • 6.3.5 IT and Telecommunication
  • 6.3.6 Other End-user Industries
• 6.4 By Geography***
  • 6.4.1 North America
  • 6.4.2 Europe
  • 6.4.3 Asia
  • 6.4.4 Australia and New Zealand
  • 6.4.5 Latin America
  • 6.4.6 Middle East and Africa

7 COMPETITIVE LANDSCAPE

• 7.1 Company Profiles*
  • 7.1.1 IBM Corporation
  • 7.1.2 Microsoft Corporation
  • 7.1.3 Amelia US LLC
  • 7.1.4 Google LLC
  • 7.1.5 Arthur.ai
  • 7.1.6 Ditto.ai
  • 7.1.7 Intel
  • 7.1.8 AWS
  • 7.1.9 NVIDIA
  • 7.1.10 Mphasis
  • 7.1.11 Alteryx

8 INVESTMENT ANALYSIS

9 FUTURE OF THE MARKET