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市場調査レポート
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1549918

ジェネレーティブAI：市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測（2024年～2029年）

Generative AI - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2024 - 2029)

出版日
ページ情報
英文 120 Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
適宜更新あり
価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=146.99円
ジェネレーティブAI：市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測（2024年～2029年）
出版日: 2024年09月02日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 120 Pages
納期: 2～3営業日
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概要

ジェネレーティブAI市場規模は2024年に360億6,000万米ドルと推定され、2029年には2,819億米ドルに達すると予測され、予測期間中（2024-2029年）のCAGRは50.87%で成長すると予測されます。

Generative AI-Market

主なハイライト

  • 同市場は主に、拡大する情報技術（IT）分野と、生産性と俊敏性を向上させるためのAI統合システムの利用拡大によって推進されています。これに加えて、効果的な会話を行い、消費者の満足度を高めるチャットボットを支援するためのジェネレーティブAIの人気がますます高まっていることも、市場の成長を後押ししています。ジェネレーティブAIは、個人の選択や行動に基づいて、パーソナライズされた推奨、オーダーメイドの広告、カスタマイズされた製品を構築することができます。さらに、メタバースにおける仮想世界の構築、テキストベースの記述を用いたデジタルアート作品の制作、ユニークで革新的なコンテンツの生成など、ジェネレーティブAIの活用が進んでいることも、市場を押し上げています。さらに、この市場は既存企業やベンチャーキャピタルから多額の投資や資金を引き寄せています。
  • ジェネレーティブAIは、モデルのマルチモーダルな進化を可能にし、画像やテキストなど複数のモダリティを同時に処理できるため、応用分野が広がり、汎用性が向上します。ジェネレーティブAIは、プログラミング言語ではなく自然言語を活用することで、人間がコンピューターとコミュニケーションする世界とのつながりを強化します。ジェネレーティブAIは、自動化、イノベーション、パーソナライゼーションの新たな機会を開き、コストを下げ、顧客体験を向上させながら、ビジネスを変革することができます。例えば、2023年3月、AIベースの文章作成アシスタントを提供するGrammarly社は、ユーザーが文章を作成、編集、パーソナライズできる生成AIの機能であるGrammarlyGoの発売を発表しました。
  • GANは多くの分野や企業で応用されており、適応性が高いです。画像合成、スタイル転送、画像間翻訳、テキスト生成、動画生成、データ拡張などに活用されています。新しく、多様で、現実的なモデルを開発するGANの能力により、GANは様々な生成タスクに最適な選択肢となり、市場開拓の原動力となっています。さらに、オープンソースの実装や事前に訓練されたGANモデルが利用可能なため、GANの採用と利用が促進されています。PyTorchやTensorFlowのような使いやすいライブラリやフレームワークと統合されたこれらのリソースは、設計者や研究者の参入障壁を下げ、ゼロから始めることなくアプリケーションにGANを活用できるようにしています。
  • 医学研究は、さまざまな健康状態に関する膨大なデータへのアクセスに依存しています。このデータは、特に希少疾患に関して改善される必要があります。このようなデータはまた高価であり、プライバシー法によってその使用と共有が規制されています。医療におけるジェネレーティブAIは、現実の健康データセットを補強する合成データサンプルを生成することができます。ヘルスケアデータは特定の個人に属するものではないため、これらのサンプルはプライバシー規制の対象とはならないです。人工知能はEHRデータやスキャンなどを開発することができます。例えば、ドイツの研究チームは、臨床試験用の合成患者データを生成するために、AIを搭載したモデル「GANerAid」を構築しました。このモデルはGAN手順に基づいており、学習データセットが限られていても、望ましい特性を持つ医療データを作成することができます。
  • 生成的AIソリューションにより、組織はコンプライアンス関連の問題やデータ管理をよりよく理解できるようになります。ソフトウェアツールは、AI対応ソリューションが大量のデータを時間内に抽出し、正確で完全なデータを作成することを可能にします。かなりの数の企業がAIベースのソリューションを求める傾向が強まっています。さらに、複数の業界で新興企業が大幅に増加しています。こうした新規参入企業は、ビジネスを自動化し拡大するためにAIを採用することに強く惹かれています。AIベースのソリューションは主に、コストと時間の効率性、ユーザーエクスペリエンスの向上、使いやすさ、高度な技術による新機能によって導入されています。
  • それどころか、人工知能は一般的なビジネス課題を解決できる可能性があります。それでも、プライバシーに関する懸念が浮上しており、企業は消費者やベンダーのデータを高度なAIを搭載したアルゴリズムに送り込み、新たな機密情報を作り出しています。セキュリティとプライバシーに関する懸念は、デジタルトランスフォーメーション市場における重要な課題の一つです。企業がデジタル技術に依存するようになると、膨大な量の機密データを収集・保存するようになり、サイバー攻撃やデータ漏洩の影響を受けやすくなります。さらに、接続されたデバイスの数が増加するにつれて、ハッカーの攻撃対象が拡大し、これらのデバイスとそれらが収集・送信するデータの安全性を確保することがより困難になっています。

ジェネレーティブAI市場動向

BFSIが市場で大きなシェアを占める見込み

  • ジェネレーティブAIは、今後数年間で銀行のリスク管理に革命をもたらす可能性があります。それは、タスク指向の活動から、戦略的なリスク予防に関する企業ラインとの提携や、しばしば「シフト・レフト」アプローチと呼ばれる、新たな消費者ジャーニーにおける初期段階でのコントロールに向けたプロセスへの移行を可能にする可能性があります。その結果、リスクの専門家は、新製品開発や戦略的企業の意思決定について企業に助言し、新たなリスク動向やシナリオを探り、レジリエンスを強化し、リスクとコントロールのプロセスをプロアクティブに強化することができるようになります。
  • さらに、生成AIモデルは、銀行が過去のデータパターンと市場動向を分析することによって、リスク領域を特定し、収益性を維持することを可能にします。さまざまな経済シナリオをシミュレートすることで、GANは銀行が信用リスク、市場リスク、オペレーショナル・リスクなどのリスクを評価し、軽減することを可能にします。例えば、マスターカードは最近、銀行がネットワーク上の不審な取引をより的確に検知できるよう、新しい生成AIモデルを発表しました。マスターカードによると、この技術により、銀行は不正行為の検出率を20％向上させることができ、場合によっては300％にも達するといいます。
  • 顧客サービスは常に成功の礎です。しかし、消費者の多様な要求に効率的に応えることは課題です。そこで登場するのが、ジェネレーティブAIを搭載したチャットボットです。AIを活用したチャットボットは、人間のような自然な会話で消費者と関わり、24時間365日、即座に支援を提供することができます。これらのボットは単なるルールベースではなく、文脈、感情、言語のニュアンスを理解し、シームレスでパーソナライズされたやり取りを実現します。消費者が問い合わせをしたり、支援を必要としたりすると、チャットボットは生成AIを使って問い合わせ内容を調べ、適切な回答や解決策を提供します。
  • 同様に、資産管理は銀行業務において非常に重要であり、顧客は金融機関に資産の開拓と保護を任せています。ジェネレーティブAIは、資産管理とポートフォリオの最適化プロセスを改善する上で極めて重要です。ジェネレーティブAIモデルは、金融データ、経済指標、市場動向、顧客プロファイルを解釈することができます。AIはこのデータを活用して、最適な資産配分と投資戦略を提案する予測モデルを生成することができます。変化する市場環境や新たな機会に基づいて、これらのモデルはリアルタイムでポートフォリオを調整することができます。このダイナミックな資産管理方法により、銀行はリスクを効果的に管理しながらリターンを最大化することができます。
  • エヌビディアの調査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だった。この調査によると、回答者の43%が生成AIに、69%がデータ分析にAIを使用し、データ処理とデータ加工がそれに続いた。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、今後さらに拡大すると予想されています。金融分野におけるこのようなAIの大規模な採用は、調査対象市場の需要を促進すると予想されます。

北米が市場で大きなシェアを占める見込み

  • 北米には機能的なAI研究コミュニティがあり、著名な機関や研究者がジェネレーティブAIの進歩を推進しています。この地域の主要な研究センターや大学は、先進的な研究を実施し、重要な論文を発表し、ジェネレーティブAI手法の開発に貢献しています。この地域の人口の多さ、消費支出の多さ、高度な技術インフラも、ジェネレーティブAIソリューションの採用と商業化に有利な環境を作り出しています。さらに、北米はAIの研究開発でリードすることが予想され、グーグル、マイクロソフト、IBMなどの大手企業がジェネレーティブAI技術に多額の投資を行っています。さらに、同地域の高度なインフラ、有利な政府の取り組み、ヘルスケア、金融、自動車などの分野におけるAIの早期導入が、同市場の優位性に寄与しています。
  • 人工知能に関する国家安全保障委員会（National Security Commission on Artificial Intelligence）の最終報告書では、米国におけるAIのための連邦研究開発資金を毎年2倍に増額し、2026年度には320億米ドルまで増額することが提言されました。政府は2023年度予算案で、連邦研究開発予算を2021年度の認可水準から28％増の2,040億米ドル以上にすることを決定しました。国立のAI研究機関は、新設・既設を問わず、その資金の一部を獲得する態勢を整えていました。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、商業セクター、団体、学術機関、連邦、州、自治体当局を結集しています。こうした政府の取り組みは、ジェネレーティブAI市場の成長機会を生み出すと期待されています。
  • スタンフォードAIインデックス・レポートによると、2023年には61の注目すべきAIモデルが米国を拠点とする機関から生まれ、欧州連合の21、中国の15を大きく上回る。米国におけるAI関連規制の数は、2023年と過去5年間で大幅に増加しています。2023年には25のAI関連規制があり、2016年のわずか1つから増加しました。2023年、AI関連規制の数は56.3％増加しました。さらに、AI Indexの新たな調査は、信頼性の高いAI報告における標準化が大幅に欠如していることを示しています。OpenAI、Google、Anthropicを含む主要な開発者は、主に様々な責任あるAIベンチマークに対してモデルをテストしています。
  • IBMが委託した新しい市場調査によると、カナダの企業は人工知能（AI）の導入と展開が進んでおり、企業規模の組織（従業員1,000人以上）の約37％が、自社は業務の一環としてAIを使用していると回答しています。AIの導入は世界的には横ばい（2023年4月以降42％）だが、カナダではAIを導入する企業が2023年4月の34％から2023年11月には37％に増加しました。アーリーアダプターが先頭を走っており、すでにAIに取り組んでいる企業の35%は、同技術への投資を加速・拡大する意向です。同国におけるこのようなAIの大規模な導入は、同地域の市場企業に成長機会をもたらすと期待されています。
  • ジェネレーティブAI市場の企業は、カナダ企業のニーズに応えるために協力しています。例えば、IBMは2024年4月、ケベック州モントリオールにクラウド・マルチゾーン・リージョン（MZR）を新設すると発表しました。これは、顧客が進化する規制要件に対応し、安全なエンタープライズ・クラウド・プラットフォームでジェネレーティブAIなどのテクノロジーを活用できるように設計されます。2021年のIBM CloudのトロントMZRの開設とモントリオールの既存のデータセンターに基づいて、新しいモントリオールMZRは2025年前半に計画されています。カナダにおけるIBMのプレゼンス拡大は、イノベーションを推進しながら、主権に関する地理的要件など、カナダ全土のクライアントが新たに生じる規制上の要求や既存の規制を管理するのに役立つと期待されています。

ジェネレーティブAI業界の概要

世界のジェネレーティブAI市場は、Google LLC, IBM Corporation, Microsoft Corporation, Adobe Inc., Amazon Web Servicesなど、少数の著名な企業が半固定化しています。市場シェアを拡大するため、企業は戦略的提携や買収、ソリューションやサービスの開拓に継続的に投資しています。例えば

  • 2024年5月、セインズベリーズは、スーパーマーケットチェーンの業務にジェネレーティブAIを組み込むため、マイクロソフトと5年間のパートナーシップ契約に合意しました。英小売大手は、マイクロソフトのジェネレーティブAIを利用して、オンラインショッピングやAIカスタマーサポートにおける「顧客の検索体験の向上」を図る。セインズベリーはまた、マイクロソフトのAIを利用して店内スタッフの効率を向上させ、補充が必要な棚にAIが店員を誘導すると述べた。
  • 2024年5月、IBMとSAP SEは、新たなジェネレーティブAI機能と、クライアントのビジネス価値の解放を支援する業界特化型のクラウド・ソリューションを含む、両社の協業の次の時代のビジョンを発表しました。両社は、RISE with SAP向けに新たなジェネレーティブAI機能を構築し、業種別クラウド・ソリューションやビジネス・アプリケーション・ライン全体でSAPのビジネス・プロセスにAIを導入する機会を模索しています。当初、IBMは、SAP Business Technology Platform（SAP BTP）に支えられたSAPのクラウド・ソリューションとアプリケーション全体にAI機能を拡張する計画です。

その他の特典

  • エクセル形式の市場予測（ME）シート
  • 3カ月間のアナリスト・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 エグゼクティブサマリー

第4章 市場洞察

  • 市場概要
  • 市場エコシステム分析
  • 業界の魅力度-ポーターのファイブフォース分析
    • 買い手の交渉力
    • 供給企業の交渉力
    • 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
  • マクロ経済要因が市場に与える影響
  • ケーススタディ分析

第5章 市場力学

  • 市場促進要因
    • 多業種にわたるAI統合システムの利用の増加
    • カスタマイズとパーソナライゼーションニーズに対する需要の増加
  • 市場の抑制要因
    • プライバシーと倫理的懸念
  • 技術の影響
    • 生成的逆数ネットワーク（GANs）
    • トランスフォーマー
    • 変分オートエンコーダ（VAE）
    • 拡散ネットワーク

第6章 市場セグメンテーション

  • コンポーネント別
    • ソフトウェア
    • サービス
  • エンドユーザー別
    • BFSI
    • ヘルスケア
    • IT・通信
    • 政府機関
    • 小売・消費財
    • その他エンドユーザー産業
  • 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
    • Google LLC
    • IBM Corporation
    • Microsoft Corporation
    • Adobe Inc
    • Amazon Web Services
    • Cohere
    • Nvidia Corporation
    • SAP SE
    • Rephrase AI
    • Konverge AI

第8章 投資分析

第9章 市場の展望と将来性

目次
Product Code: 50002560

The Generative AI Market size is estimated at USD 36.06 billion in 2024, and is expected to reach USD 281.90 billion by 2029, growing at a CAGR of 50.87% during the forecast period (2024-2029).

Generative AI - Market

Key Highlights

  • The market is primarily propelled by the expanding information technology (IT) sector and the growing use of AI-integrated systems for improving productivity and agility. Besides this, generative AI's ever-increasing popularity for aiding chatbots in conducting effective conversations and enhancing consumer satisfaction also propels the market's growth. Generative AI can construct personalized recommendations, tailored advertisements, and customized products based on individual choices and behavior. Moreover, the increasing utilization of generative AI for making virtual worlds in the metaverse, producing digital artworks using text-based descriptions, and generating unique and innovative content is also pushing the market forward. Furthermore, the market has drawn significant investments and funding from established businesses and venture capitalists.
  • Generative AI allows models to evolve multimodal, which implies they can process multiple modalities simultaneously, such as images and text, widening their application areas and improving their versatility. Generative AI enhances the connection to the globe where humans communicate with computers, utilizing natural language rather than programming languages. Generative AI can transform businesses by opening new opportunities for automation, innovation, and personalization, all while lowering costs and improving customer experience. For instance, in March 2023, Grammarly, Inc., an AI-based writing assistant, announced the launch of GrammarlyGo, a feature of generative AI that allows users to compose writing, edit, and personalize text.
  • GANs have found applications in numerous fields and enterprises, making them highly adaptable. They are utilized in image synthesis, style transfer, image-to-image translation, text generation, video generation, data augmentation, and more. The ability of GANs to develop new, diverse, and realistic models has made them a go-to choice for various generative tasks, driving the market studied. Moreover, the availability of open-source implementations and pre-trained GAN models have facilitated the adoption and usage of GANs. These resources, integrated with easy-to-use libraries and frameworks like PyTorch and TensorFlow, have lowered the obstacle to entry for designers and researchers, letting them leverage GANs for their applications without starting from scratch.
  • Medical research depends on accessing vast amounts of data on different health conditions. This data needs to be improved, especially regarding rare diseases. Such data is also expensive, and privacy laws govern its usage and sharing. Generative AI in medicine can produce synthetic data samples that augment real-life health datasets. These samples are not subject to privacy regulations, as healthcare data does not belong to particular individuals. Artificial intelligence can develop EHR data, scans, etc. For example, a team of German researchers built an AI-powered model, GANerAid, to generate synthetic patient data for clinical trials. This model is based on the GAN procedure and can create medical data with the desired properties even if the training dataset is limited.
  • Generative AI solutions allow organizations to understand their compliance-related issues and data management better. Software tools enable AI-enabled solutions to extract a large amount of data on time and produce accurate and complete data. There is a surge in the trend where a significant number of companies are increasingly demanding AI-based solutions. Moreover, multiple industries are witnessing a considerable increase in startups. These new players are highly attracted to adopting AI to automate and expand their businesses. AI-based solutions are mainly deployed due to their cost and time efficiency, improved user experience, ease of use, and new features with advanced technology.
  • On the contrary, artificial intelligence can potentially solve common business challenges. Still, privacy concerns are popping up, and firms feed consumer and vendor data into advanced, AI-fueled algorithms to create new sensitive information. Security and privacy concerns are among the key challenges in the digital transformation market. As firms rely more on digital technology, they collect and store enormous volumes of sensitive data, making them vulnerable to cyberattacks and data breaches. Furthermore, as the number of connected devices rises, hackers' attack surface expands, making it more challenging to secure these devices and the data they collect and transmit.

Generative AI Market Trends

BFSI is Expected to Hold a Significant Share of the Market

  • Generative AI can revolutionize banks' risk management over the next few years. It could permit processes to move away from task-oriented activities toward partnering with company lines on strategic risk prevention and having controls at the outset in new consumer journeys, often referred to as a "shift left" approach. That, in turn, would free up risk professionals to advise companies on new product development and strategic corporation decisions, explore emerging risk trends and scenarios, strengthen resilience, and enhance risk and control processes proactively.
  • Furthermore, generative AI models can enable banks to identify risk areas and preserve profitability by analyzing historical data patterns and market trends. By simulating different economic scenarios, GANs can allow banks to assess and mitigate risks, such as credit, market, and operational risks. For instance, Mastercard recently launched a new generative AI model to enable banks to better detect suspicious transactions on its network. According to Mastercard, the technology is poised to allow banks to improve their fraud detection rate by 20%, with rates reaching as much as 300% in some cases.
  • Customer service has always been a cornerstone of success. However, serving consumers' diverse requirements efficiently can be challenging. This is where generative AI-powered chatbots step in. AI-driven chatbots can engage consumers in natural, human-like conversations, providing instant assistance 24/7. These bots are not just rule-based; they understand context, sentiment, and nuances in language, making exchanges seamless and personalized. When a consumer has a query or needs assistance, the chatbot uses generative AI to examine the inquiry and provide relevant responses or solutions.
  • Similarly, wealth management is critical in banking, where customers entrust financial institutions to develop and safeguard their assets. Generative AI is pivotal in improving wealth management and portfolio optimization processes. Generative AI models can interpret financial data, economic indicators, market trends, and customer profiles. AI can utilize this data to generate predictive models that suggest optimal asset allocations and investment strategies. Based on varying market conditions and emerging opportunities, these models can adjust portfolios in real time. This dynamic method of wealth management allows banks to maximize returns while managing risk effectively.
  • According to Nvidia survey 2023, Data analytics was the most used AI-enabled application in the financial services industry in 2023. Based on the study, 43% of the respondents used AI for generative AI, and 69% of the respondents used AI for data analytics, followed by data processing and 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 grow even further in the coming years. Such massive adoption of AI in the finance sector is expected to drive the demand for the market studied.

North America is Expected to Hold Significant Share of the Market

  • North America has a functional AI research community, with eminent institutions and researchers propelling advancements in generative AI. The region's foremost research centers and universities conduct advanced research, publish significant papers, and contribute to developing generative AI methods. The region's large population, high consumer spending, and advanced technology infrastructure also create a favorable environment for the adoption and commercialization of generative AI solutions. In addition, North America is expected to lead in AI research and development, with major players like Google, Microsoft, and IBM investing heavily in generative AI technologies. Moreover, the region's advanced infrastructure, favorable government initiatives, and early adoption of AI in sectors such as healthcare, finance, and automotive contribute to its market dominance.
  • The final report of the National Security Commission on Artificial Intelligence recommended increasing federal R&D funding for AI in the United States by a factor of two annually, up to USD 32 billion in fiscal 2026. The government decided to increase the federal R&D budget by 28% from FY 2021 authorized levels to more than USD 204 billion under the fiscal 2023 budget plan. The national AI research institutes, both new and established, were poised to 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 are expected to create opportunities for the generative AI market to grow.
  • According to the Stanford AI Index Report, in 2023, 61 notable AI models originated from US-based institutions, far outpacing the European Union's 21 and China's 15. The number of AI-related regulations in the United States has risen significantly in 2023 and over the last five years. In 2023, there were 25 AI-related regulations, up from just one in 2016. In 2023, the number of AI-related regulations increased by 56.3%. Moreover, new research from the AI Index indicates a substantial lack of standardization in reliable AI reporting. Leading developers, including OpenAI, Google, and Anthropic, primarily test their models against various responsible AI benchmarks.
  • New market research commissioned by IBM reports that Canadian companies are increasingly adopting and deploying artificial intelligence (AI), with about 37% of enterprise-scale organizations (over 1,000 employees) saying their company uses it as part of their business operations. While AI adoption remained steady globally (42% since April 2023), Canada saw an uptick in enterprises deploying AI from 34% in April 2023 to 37% in November 2023. Early adopters are leading the way, with 35% of the enterprises already working with AI intending to accelerate and expand investment in the technology. Such a huge adoption of AI in the country is expected to create opportunities for growth for the market players in the region.
  • The players in the generative AI market are collaborating with Canadian enterprises to cater to their needs. For instance, in April 2024, IBM announced its new Cloud Multizone Region (MZR) in Montreal, Quebec. It will be designed to help clients address their evolving regulatory requirements and leverage technology such as generative AI with a secured enterprise cloud platform. Building on the opening of IBM Cloud's Toronto MZR in 2021 and existing data centers in Montreal, the new Montreal MZR is planned for the first half of 2025. IBM's expanded presence in Canada is expected to help clients throughout the country manage their emerging and existing regulatory demands, including geographic requirements around sovereignty, while driving innovation.

Generative AI Industry Overview

The global generative AI market is semi-consolidated, with a few prominent players, such as Google LLC, IBM Corporation, Microsoft Corporation, Adobe Inc., Amazon Web Services, and others. To increase market share, corporations continually spend on strategic partnerships or acquisitions and solution and services development. For instance,

  • In May 2024, Sainsbury's agreed a five-year partnership deal with Microsoft to incorporate generative AI into the supermarket chain's operations. The British retail giant will use Microsoft generative AI to "improve customers' search experience" for online shopping and AI customer support. Sainsbury's said it will also use Microsoft AI to improve the efficiency of in-store staff, with AI guiding workers to shelves that need restocking.
  • In May 2024, IBM and SAP SE announced their vision for the next era of their collaboration, which includes new generative AI capabilities and industry-specific cloud solutions that can assist clients in unlocking business value. The companies are exploring opportunities to build new generative AI capabilities for RISE with SAP and infuse AI into SAP business processes across industry-specific cloud solutions and lines of business applications. Initially, IBM plans to extend AI capabilities across SAP's cloud solutions and applications, all underpinned by the SAP Business Technology Platform (SAP BTP).

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 Market Ecosystem Analysis
  • 4.3 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
    • 4.3.1 Bargaining Power of Buyers
    • 4.3.2 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.3.3 Threat of New Entrants
    • 4.3.4 Threat of Substitutes
    • 4.3.5 Intensity of Competitive Rivalry
  • 4.4 Impact of Macro Economic Factors on the Market
  • 4.5 Case Study Analysis

5 MARKET DYNAMICS

  • 5.1 Market Drivers
    • 5.1.1 Increasing Use of AI-Integrated System across Multiple Industries
    • 5.1.2 Increase in Demand for Customization and Personalization Needs
  • 5.2 Market Restrains
    • 5.2.1 Privacy and Ethical Concerns
  • 5.3 Impact of Technologies
    • 5.3.1 Generative Adversarial Network (GANs)
    • 5.3.2 Transformer
    • 5.3.3 Variational Autoencoder (VAE)
    • 5.3.4 Diffusion Networks

6 MARKET SEGMENTATION

  • 6.1 By Component
    • 6.1.1 Software
    • 6.1.2 Services
  • 6.2 By End User
    • 6.2.1 BFSI
    • 6.2.2 Healthcare
    • 6.2.3 IT and Telecommunication
    • 6.2.4 Government
    • 6.2.5 Retail and Consumer Goods
    • 6.2.6 Other End-user Industries
  • 6.3 By Geography
    • 6.3.1 North America
    • 6.3.2 Europe
    • 6.3.3 Asia
    • 6.3.4 Australia and New Zealand
    • 6.3.5 Latin America
    • 6.3.6 Middle East and Africa

7 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 7.1 Company Profiles
    • 7.1.1 Google LLC
    • 7.1.2 IBM Corporation
    • 7.1.3 Microsoft Corporation
    • 7.1.4 Adobe Inc
    • 7.1.5 Amazon Web Services
    • 7.1.6 Cohere
    • 7.1.7 Nvidia Corporation
    • 7.1.8 SAP SE
    • 7.1.9 Rephrase AI
    • 7.1.10 Konverge AI

8 INVESTMENT ANALYSIS

9 MARKET OUTLOOK AND FUTURE OF THE MARKET