AIによるコンテンツパーソナライゼーション：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2026年～2031年）

Mordor Intelligenceによると、AIによるコンテンツパーソナライゼーション市場の規模は、2025年の14億9,000万米ドル、2026年の18億3,000万米ドルから、2031年までに47億5,000万米ドルへと拡大し、2026年から2031年にかけてCAGR20.98％を記録すると予測されています。

本レポートは、用途別（コンテンツレコメンデーション、マーケティングおよび広告のパーソナライゼーション、顧客体験のパーソナライゼーション、オーディエンス分析、その他の用途）、エンドユーザー別（ストリーミングプラットフォーム、放送局およびケーブルネットワーク、通信事業者、デジタルプラットフォーム、その他のエンドユーザー）、および地域別に分類されています。市場予測は金額（米ドル）で示されています。

世界のAIによるコンテンツパーソナライゼーション市場の動向と洞察

ハイパーパーソナライズされた視聴者体験への需要の高まり

コンテンツカタログの拡大に伴い、特に複数のサービスが視聴者の関心を奪い合っている状況では、汎用的なコンテンツカルーセルの有用性が多くの視聴者にとって低下しています。デロイトの2026年の調査によると、ファンの22％が、生成AIに基づくレコメンデーションが提供されれば、ストリーミング動画サービスの利用頻度を高めると回答しました。また、回答者の30％近くが、ストリーミング、ソーシャルメディア、知的財産に関するニュースを組み合わせたパーソナライズされたダイジェストを望んでいました。レコメンデーションが、視聴者が一度始めたコンテンツをより多く最後まで視聴できるよう支援する場合、そのビジネス上の根拠は最も強固なものとなります。さらに、言語、視聴習慣、コンテンツカタログの好みが欧米のトレーニングデータとは異なる場合、地域に特化したモデルは、地域密着型サービスが競争するためのより強固な基盤を提供します。これにより、コンテンツライブラリがより広範かつ多様化する中で、エンゲージメントを維持しようとするサービスにとって、AIによるコンテンツパーソナライゼーション市場は重要なものとなっています。

生成AIを活用したクリエイティブおよび行生成

生成AIは、実験的な機能から、ストリーミングのホームページを構築するための実用的な手法へと移行しつつあります。Netflixの「GenPage」は、視聴履歴やリクエストのコンテキストを活用して、行、エンティティ、ページレイアウトを生成し、単一の構造化された出力としてまとめます。Netflixは、オンラインでのA/Bテストにおいて、エンドツーエンドの配信遅延が20％削減され、中核となるエンゲージメント指標において統計的に有意な改善が見られたと報告しています。また、オフラインでの検証では、プロンプトの強化により、加重二値分類損失が6.9％減少したことが判明し、単にモデルの処理能力を拡張する手法を上回る成果を示しました。これらのアプローチにより、サービス事業者は、バリエーションごとに別途人間の編集プロセスに依存することなく、行名、アートワーク、ページ構造を最適化できるようになります。したがって、事業者がページの読み込み速度を低下させることなく、より詳細なパーソナライゼーションを追求するにつれ、人工知能（AI）によるコンテンツパーソナライゼーション市場は恩恵を受けています。

データの居住地要件と同意の複雑さ

データの居住地要件や同意に関する要件により、パーソナライゼーションシステムが利用可能な行動情報が制限される可能性があります。欧州データ保護委員会が2025年に発表した「デジタルサービス法」および「一般データ保護規則（GDPR）」に関するガイダンスでは、トラッキングに基づくプロファイリングには明示的な同意が必要であり、レコメンデーションシステムにはプロファイリングを行わないオプションを提供しなければならないと規定されています。同意を得たファーストパーティのシグナルのみに依存する事業者は、より広範な行動グラフに基づいて構築されたシステムに比べ、トレーニング用のデータが不足する可能性があります。GDPRに準拠したレコメンデーションシステムに関する調査によると、説得力のある予測を生成するには、平均して30回以上のユーザーインタラクションが必要であることが判明しました。AIによるコンテンツパーソナライゼーション市場では、新規ユーザーに対するコールドスタート期間が長くなる可能性があり、新たな管轄区域に進出する事業者にとってより大きな負担となる可能性があります。したがって、AIによるコンテンツパーソナライゼーション市場は、顧客が有意義なプライバシーの選択を行えるようにしつつ、有益な体験を提供しなければなりません。

セグメント分析

2025年時点で、コンテンツレコメンデーションはAIによるコンテンツパーソナライゼーション市場規模の34.04％を占めました。この位置づけは、蓄積されたインタラクションデータの価値を反映しています。なぜなら、セッションが1回増えるごとに、協調フィルタリングのシグナルが強化されるからです。このデータ上の優位性により、後発の参入企業が既存のレコメンデーション品質に追いつくことはより困難になる可能性があります。顧客体験のパーソナライゼーションは、2026年から2031年にかけてCAGR21.08％で成長すると予測されています。この変化は、単体のコンテンツ行から、ホームページ、ナビゲーション、検索にわたるセッション全体の調整へと移行していることを反映しています。Netflixの「GenPage」はページレベルの生成を実例として示しており、一方、Adobeの「CX Enterprise」は、カスタマーエクスペリエンスのオーケストレーションに対するより広範なアプローチを表しています。AIによるコンテンツパーソナライゼーション市場は、視聴者が選択したタイトルだけでなく、それを取り巻く体験も包含する、より広義のパーソナライゼーションの定義へと向かっています。

マーケティングや広告のパーソナライゼーションにおいても、サードパーティCookieの重要性が低下する中、同意に基づくファーストパーティ・シグナルの利用拡大が追い風となっています。Taboolaの「Realize+」は、キャンペーン横断的な予算決定に意思決定エンジンを、クリエイティブやターゲティングの最適化に要素生成ツールを活用しています。オーディエンス分析は、シグナルを収集し、それを最適化プロセスにフィードバックすることで、これらのアプリケーションを支援します。その結果、多くのバイヤーにとって、これは独立した体験というよりは、基盤となるレイヤーとなっています。その他の活用例としては、音声アシスタントのパーソナライゼーションやインタラクティブコンテンツの適応などが挙げられますが、これらは商業規模ではまだ発展途上です。コネクテッドテレビの設定は、従来の画面セッションを超えた豊富な行動シグナルを提供する可能性があります。AIによるコンテンツパーソナライゼーション業界は、企業の学習、ヘルスケアコンテンツポータル、金融サービスにも貢献でき、ストリーミング由来の手法がより価値の高いエンゲージメントを支える可能性があります。こうした隣接する用途は、中核となるパーソナライゼーション機能の商業的役割を拡大します。

地域別分析

2025年、北米は地域全体の42.76%のシェアを占めました。同地域は、集中した技術研究開発費と、大規模なサブスクリプション動画収益源の恩恵を受けています。デロイトの報告によると、米国の世帯の90%近くが、平均4つのサブスクリプション動画サービスに加入しています。この成熟したAIによるコンテンツパーソナライゼーション市場において、エンゲージメントの質と顧客維持率は、競争上の中心的な課題となっています。また、プログラマティック広告システムは、パーソナライズされたコンテンツ発見と広告収益とのより緊密な連携を支えています。

アジア太平洋地域は、2026年から2031年にかけてCAGR21.73％を記録し、最も急速に成長する地域になると予測されています。この成長は、インド、韓国、日本、オーストラリアにおけるOTTサービスの拡大に加え、地域全体でのAIエンジニアリング能力の強化によって支えられています。Media Partners Asiaの予測によると、インドは2030年までに3億5,800万件の個人契約数を記録し、中国を抜いて世界最大のサブスクリプション動画市場になると見込まれています。インドでは、OTT利用の大部分を地域言語による視聴が占めているため、ローカライゼーションの要件が厳しい状況にあります。インドの各言語における字幕、電子番組表（EPG）の説明文、キャプションの翻訳には、AIシステムが活用されています。また、中国の国内動画プラットフォームも、南アジアおよび東南アジア市場で競争力を持つ可能性のある、生成型レコメンデーションやライブストリーミングのパーソナライゼーションシステムを開発しています。

欧州と南米は、それぞれ第3位および第4位の地域市場でした。欧州での普及は、プライバシーや透明性に関する要件によって抑制されていますが、ドイツと英国は、プライバシーに配慮したパーソナライゼーションの重要な拠点であり続けています。2025年のBVDWの調査によると、ドイツのインターネットユーザーの41％が、コンテンツのレコメンデーションを改善するために利用データを共有する意向があることが明らかになりました。ブラジルを筆頭とする南米では、OTTの拡大や現地語による番組制作と並行して、パーソナライゼーションの基盤が整備されつつあります。中東およびアフリカは依然として初期段階の市場ですが、サウジアラビアにおけるメディアのデジタル化や、南アフリカでのOTTの広範な普及が、長期的な需要を支えています。こうした地域ごとの違いにより、人工知能（AI）を活用したコンテンツパーソナライゼーション市場では、ローカライゼーション、データガバナンス、そして運用上の簡便性を兼ね備えることが求められています。

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によるサポート

よくあるご質問

• AIによるコンテンツパーソナライゼーション市場の規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年の14億9,000万米ドル、2026年の18億3,000万米ドルから、2031年までに47億5,000万米ドルへと拡大し、2026年から2031年にかけてCAGR20.98％を記録すると予測されています。
• AIによるコンテンツパーソナライゼーション市場の用途はどのように分類されていますか？
  • 用途別にコンテンツレコメンデーション、マーケティングおよび広告のパーソナライゼーション、顧客体験のパーソナライゼーション、オーディエンス分析、その他の用途に分類されています。
• AIによるコンテンツパーソナライゼーション市場のエンドユーザーはどのように分類されていますか？
  • エンドユーザー別にストリーミングプラットフォーム、放送局およびケーブルネットワーク、通信事業者、デジタルプラットフォーム、その他のエンドユーザーに分類されています。
• ハイパーパーソナライズされた視聴者体験への需要はどのように変化していますか？
  • 汎用的なコンテンツカルーセルの有用性が低下しており、視聴者は生成AIに基づくレコメンデーションを求めています。
• 生成AIはどのように活用されていますか？
  • 生成AIは、ストリーミングのホームページを構築するための実用的な手法として活用され、Netflixの「GenPage」などが実例です。
• データの居住地要件はどのように影響しますか？
  • データの居住地要件や同意に関する要件により、パーソナライゼーションシステムが利用可能な行動情報が制限される可能性があります。
• コンテンツレコメンデーションは市場規模のどのくらいを占めていますか？
  • 2025年時点で、コンテンツレコメンデーションはAIによるコンテンツパーソナライゼーション市場規模の34.04％を占めました。
• 北米のAIによるコンテンツパーソナライゼーション市場のシェアはどのくらいですか？
  • 2025年、北米は地域全体の42.76%のシェアを占めました。
• アジア太平洋地域の成長予測はどのようになっていますか？
  • 2026年から2031年にかけてCAGR21.73％を記録し、最も急速に成長する地域になると予測されています。
• 主要企業はどこですか？
  • Netflix, Inc.、Amazon.com, Inc.、Alphabet Inc.、Adobe Inc.、International Business Machines Corporation、Salesforce, Inc.、Oracle Corporationなどです。

目次

第1章 イントロダクション

• 調査の前提条件と市場の定義
• 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 市場情勢

• 市場概要
• 市場促進要因
  • ハイパーパーソナライズされた視聴者体験への需要の高まり
  • リアルタイム行動意思決定の拡大
  • ハイブリッド型レコメンデーション・アーキテクチャの急速な普及
  • ロングテールコンテンツカタログの収益化に対するニーズの高まり
  • プライバシーを最優先とするパーソナライゼーションアーキテクチャへの需要
  • GenAIを活用したクリエイティブおよび行生成
• 市場抑制要因
  • 新規ユーザーおよび新規タイトルにおけるコールドスタートの精度のばらつき
  • データの保存場所と同意手続きの複雑さ
  • CMS、CRM、CDP、およびアドテック・スタック全体にわたる高度な統合の取り組み
  • パーソナライゼーション疲れと操作リスクの認識
• 業界バリューチェーン分析
• 規制情勢
• 技術展望
• ポーターのファイブフォース分析

第5章 市場規模と成長予測

• 用途別
  • おすすめコンテンツ
  • マーケティングおよび広告のパーソナライゼーション
  • カスタマーエクスペリエンスのパーソナライゼーション
  • オーディエンス分析
  • その他の用途
• エンドユーザー別
  • ストリーミングプラットフォーム
  • 放送局およびケーブルネットワーク
  • 通信事業者
  • デジタルプラットフォーム
  • その他のエンドユーザー
• 地域別
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 南米
    • ブラジル
    • アルゼンチン
    • チリ
    • その他の南米諸国
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • フランス
    • イタリア
    • スペイン
    • その他の欧州諸国
  • アジア太平洋
    • 中国
    • 日本
    • インド
    • 韓国
    • オーストラリア
    • その他のアジア太平洋諸国
  • 中東
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • その他の中東諸国
  • アフリカ
    • 南アフリカ
    • エジプト
    • ナイジェリア
    • その他のアフリカ諸国

第6章 競合情勢

• 市場集中度
• 戦略的動向
• Vendor Positioning Analysis
• 企業プロファイル
  • Netflix, Inc.
  • Amazon.com, Inc.
  • Alphabet Inc.
  • Adobe Inc.
  • International Business Machines Corporation
  • Salesforce, Inc.
  • Oracle Corporation
  • Sitecore A/S
  • Bloomreach, Inc.
  • Taboola.com Ltd.
  • Outbrain Inc.
  • Revcontent, Inc.
  • ThinkAnalytics Ltd.
  • Kaltura, Inc.
  • Brightcove Inc.
  • Viaccess-Orca
  • Dynamic Yield（Mastercard）
  • Wurl, LLC
  • ContentWise S.r.l.
  • Personyze Ltd.

第7章 市場機会と将来の展望