OTT向けAI：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、OTT向けAIの市場規模は、2025年の70億4,000万米ドル、2026年の85億5,000万米ドルから、2031年までに206億9,000万米ドルへと拡大すると予測されており、2026年から2031年までの年間平均成長率（CAGR）は19.33％となる見込みです。

本レポートは、技術別（機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョン、生成AI）、用途別（AIコンテンツパーソナライゼーション市場、AIレコメンデーションエンジン市場、広告ターゲティングおよび収益化の最適化、コンテンツモデレーションなど）、エンドユーザー別（スタジオおよび制作会社、放送局およびテレビネットワークなど）、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OTT向けAIの動向と洞察

ハイパーパーソナライズされた視聴体験への需要の高まり

2026年、継続的な視聴時間をめぐって競争を繰り広げるOTTサービスにおいて、ハイパーパーソナライゼーションは基本的な期待事項となっています。Netflixは、GenPageを個々のレコメンデーション行を最適化するツールではなく、ホームページを構築するためのエンドツーエンドのシステムとして位置づけています。同社は、成熟した多段階システムとの実運用テストにおいて、統計的に有意なエンゲージメントの向上と、エンドツーエンドの配信遅延を20％削減したことを報告しています。このアプローチにより、サービスは視聴者にホームページを表示する際、コンテンツの種類、行の位置、アートワークの選択を総合的に考慮できるようになります。視聴行動は、特定の視聴者層におけるタイトルのパフォーマンスをより即座に把握できるため、その結果得られる視聴者シグナルは、コンテンツの調達や制作決定の判断材料にもなります。独立したレコメンデーションモジュールのみを使用しているサービスでは、こうしたシグナルを番組編成や収益化の決定に結びつけることが難しくなる可能性があります。

コンテンツレコメンデーションと顧客維持におけるAIの活用拡大

レコメンデーションおよび顧客維持ツールは、過去の行動を報告することから、加入者の解約を防ぐ可能性のある行動を特定することへと移行しつつあります。Netflixは2026年の決算説明において、レコメンデーションをコンテンツ投資の「力倍増要因」と位置づけ、主要プラットフォームが効果的なコンテンツ発見をいかに重要視しているかを示しました。解約予測モデルでは、視聴完了率の変化、支払い上の問題、世帯の活動状況などを組み合わせて分析することで、解約が確定する前にリスクを特定することが可能です。これにより、カスタマーチームは、関連性の高いコンテンツの提案、プラン変更、あるいはその他の個別に合わせた対応策を講じるための時間を確保できます。OTT向けAIの価値は、解約防止にとどまりません。なぜなら、同じデータを活用して、マーチャンダイジングや視聴者層の計画立案にも役立てることができるからです。ただし、こうした施策の質は、依然として信頼性の高い加入者記録と、個人データの取り扱いに関する明確なルールに依存しています。

統合されたAIネイティブOTTスタックの構築にかかる高コスト

統合されたAIネイティブアーキテクチャの構築には、多くの中堅・地域サービス事業者が迅速に実施できないほどの投資が必要となります。こうした事業者は、多くの場合、メディア資産管理、トランスコーディング、デジタル著作権管理、配信システムを個別に運用しており、ファイル転送やカスタムインターフェースを通じて情報を交換しています。これらのシステムが連携していない状態では、レコメンデーションエンジンは、視聴行動と契約状況や広告成果を確実に結びつけることが困難になる可能性があります。この制約により、たとえ優れた設計のモデルであっても、OTT向けAI全般に提供できる価値が制限されてしまいます。Amagi社は、こうした運用上の負担の一部を軽減できるマネージドクラウドサービスを提供した結果、堅調な収益成長と調整後EBITDAの黒字化を達成しました。マネージドサービスは役立つもの、移行には依然として時間、データ準備、組織全体にわたる変更が必要であり、小規模な事業者にとっては依然として課題となっています。

セグメント分析

2025年、機械学習はOTT向けAIシェアの33.46％を占め、確立されたストリーミングワークフロー全体において主導的な技術セグメントとなりました。機械学習は、パーソナライゼーション、解約リスクスコアリング、リアルタイムの広告決定、コンテンツ品質のモニタリングを、プラットフォームがすでに理解している規模でサポートしています。これは、これらの用途が、自由形式のメディア生成ではなく、定義されたシグナルの反復的な分析に依存しているためです。この地位は、大規模な加入者基盤における予測可能な運用コストと成熟した導入パターンを反映しており、これにより事業者は、コンテンツ発見、マーケティング、広告、顧客サービスといった各プロセスにおいて、同じ中核的な手法を活用することが可能となります。これらのシステムは通常、複数のモデルを組み合わせて視聴行動、タイトル特性、セッションのコンテキストを評価し、視聴者がデバイスや視聴時間、選択したコンテンツの種類を変更した際にも、レコメンデーションを更新することができます。この技術が依然として有用である理由は、プラットフォームが膨大なコンテンツカタログやトラフィック量を管理する中で、迅速かつ繰り返し意思決定を行えることに加え、運用チームにパフォーマンスをテストし、不十分な結果を是正するための確立された指標を提供できる点にあります。

生成AIは、2026年から2031年にかけてCAGR19.52％で成長すると予測されており、これは技術セグメントの中で最も高い成長率です。生成AIは、コンテンツ制作、ポストプロダクションによる品質向上、合成音声による吹き替え、会話型検索、そしてより豊かなホームページの演出などに活用されており、自動化を単一の制作段階に限定することなく、クリエイティブな作業とコンテンツ発見、顧客体験を結びつけています。Netflixは、2026年に300本のタイトルで生成AIが主にポストプロダクションに活用されたと述べ、あるドキュメンタリー作品の制作が従来のプロセスに比べて2倍の速さで、半分のコストで完了したと説明しました。また、自然言語処理は意味検索や音声主導型の発見機能を支援し、コンピュータビジョンはコンテンツのモデレーション、サムネイル生成、動画理解を支援することで、プラットフォームはテキスト、音声、視覚、行動のシグナルを通じて、同一のカタログを多角的に解釈できるようになっています。Netflixの「MediaFM」は、動画、音声、テキストを活用してショット単位のメディア表現を生成し、新作コンテンツの理解を支援します。強化学習やプライバシー保護アプローチを含むその他のツールは、まだ規模は小さいもの、サービスが効率的かつ適切に管理されたパーソナライゼーションを追求する上で重要な役割を果たしています。特に、個々のモデルが利用可能な個人情報の量を拡大することなく、関連性を向上させなければならない場面において、その重要性は高まっています。

地域別分析

2025年、北米はOTT向けAIシェアの40.76％を占めました。これは、大規模なストリーミングプラットフォーム、確立されたプログラマティック広告システム、そしてメディア技術能力の著しい集中に支えられたものです。同地域のプラットフォームは、制作、配信、コンテンツ発見、視聴者維持、広告の各分野でAIを活用しており、これによりパフォーマンスを評価するための複数のデータポイントと、コスト削減やサービス改善が期待できる複数の運用領域を確保しています。Netflixは、2026年に300タイトルで生成AIが使用され、その大半がポストプロダクションで活用されたと発表しました。同地域の規模の大きさにより、主要サービスはファーストパーティの視聴データや独自モデル開発のためのリソースにアクセスできますが、このデータの有用性は依然として、プライバシー対策、明確な所有権、および正確なタイトル情報との紐付け能力に依存しています。また、プラットフォームが広告商品や地域に合わせた体験を拡大するにつれ、カナダやメキシコにも機会が生まれています。

アジア太平洋地域は、2026年から2031年にかけてCAGR20.18％で成長すると予測されており、これは各地域の中で最も速いペースです。モバイルファーストの視聴者層、多様な現地言語、そして活発な現地プラットフォームの存在により、字幕生成、セマンティック検索、視聴者セグメンテーション、柔軟な広告フォーマットへの需要が高まっています。これは、単一のカタログとインターフェースで、異なる言語の好み、視聴習慣、デバイスの制約を持つ視聴者に対応しなければならないためです。リライアンス・インダストリーズ社の報告によると、JioStarは2026会計年度に月間アクティブユーザー数が平均4億5,100万人に達しました。同社の「JioStar GenAI Media Studio」は、コンテンツのアイデア創出、音声・動画制作、および最終的な制作ワークフローをサポートしています。アジア・ビデオ産業協会（AVIA）の報告によると、アジア太平洋地域全体のサブスクリプション型ビデオ・オン・デマンド（SVOD）契約のうち、84％を現地プラットフォームが占めており、この地域において現地に即したAIの導入が重要となっています。

欧州、南米、中東・アフリカでは、OTT向けAIの成長経路がそれぞれ異なっています。欧州では、自動化された意思決定が視聴者やクリエイターに影響を与える場合、透明性、文書化、および人的監督に対する要件が厳しく、これにより導入作業が増加する可能性がありますが、一方でプロバイダーがより明確な管理体制や説明責任のある運用慣行を確立するきっかけにもなり得ます。南米のプラットフォーム各社は、スペイン語圏の視聴者やその他の地域コミュニティにサービスを提供するため、ローカライズや広告ツールを活用しています。また、Prime Videoは、特定のタイトルの利用しやすさを向上させるため、既存のローカライズ版がないコンテンツを対象に、AIによる吹き替えのパイロットプログラムを導入しました。中東ではブロードバンドやスマートテレビの普及が進んでいますが、アフリカは依然として発展の初期段階にあり、南アフリカやナイジェリアなどの市場が中心となっています。これらの地域では、検索、レコメンデーション、吹き替えの価値は、ユーザーがサービス内で自身の視聴状況を認識できるかどうかに依存するため、北米の視聴者モデルがそのまま適用できると仮定することなく、現地語、多様なネットワーク環境、地域のコンテンツ嗜好に対応できるシステムが必要です。

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

• OTT向けAIの市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年の70億4,000万米ドル、2026年の85億5,000万米ドルから、2031年までに206億9,000万米ドルへと拡大すると予測されています。2026年から2031年までのCAGRは19.33％です。
• OTT向けAI市場における主要な技術セグメントは何ですか？
  • 機械学習がOTT向けAIシェアの33.46％を占め、主導的な技術セグメントとなっています。
• 生成AIの成長予測はどのようになっていますか？
  • 生成AIは、2026年から2031年にかけてCAGR19.52％で成長すると予測されています。
• OTT向けAI市場における主要企業はどこですか？
  • Amazon Web Services, Inc.、Google LLC、Microsoft Corporation、IBM Corporation、Netflix, Inc.、The Walt Disney Company、Warner Bros. Discovery, Inc.、Hulu, LLC、Roku, Inc.、Apple Inc.、Adobe Inc.、Brightcove Inc.、Conviva, Inc.、Kaltura Inc.、Amagi Media Labs Pvt. Ltd.、Gracenote, Inc.、Veritone, Inc.、Accedo Group AB、Synamedia Ltd.などです。
• 北米のOTT向けAIシェアはどのくらいですか？
  • 北米はOTT向けAIシェアの40.76％を占めています。
• アジア太平洋地域のOTT向けAI市場の成長率はどのくらいですか？
  • アジア太平洋地域は、2026年から2031年にかけてCAGR20.18％で成長すると予測されています。

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体験への需要の高まり
  • コンテンツのレコメンデーションや顧客維持におけるAIの活用拡大
  • 広告ターゲティングおよび収益化の最適化に向けたAIの導入拡大
  • AIを活用したメタデータ、検索、およびディスカバリー・ワークフローの拡大
  • AIを活用したローカライズ、吹き替え、字幕のスケールアップ
  • 地域への定着度を高める、文化的背景を考慮したレコメンデーションモデル
• 市場抑制要因
  • 統一されたAIネイティブOTTスタックの構築にかかる高コスト
  • 断片化されたメタデータがモデルの精度と検索の関連性を制限している
  • 著作権、ディープフェイク、およびタレント・労働に関する懸念が普及を鈍化させている
  • 言語、方言、および地域別コンテンツライブラリ間におけるモデルのドリフト
• マクロ経済要因が市場に与える影響
• 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

• 技術別
  • 機械学習（ML）
  • 自然言語処理（NLP）
  • コンピュータビジョン
  • 生成AI
  • その他の技術
• 用途別
  • AIコンテンツパーソナライゼーション市場
  • AIレコメンデーションエンジン市場
  • 広告ターゲティングと収益化の最適化
  • コンテンツモデレーション
  • メタデータ、検索およびディスカバリー
  • 解約予測とオーディエンス分析
  • 不正検知およびアカウントセキュリティ
  • 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
  • スタジオおよび制作会社
  • 放送局およびテレビネットワーク
  • デジタルメディアおよびコンテンツ代理店
  • 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
  • Amazon Web Services, Inc.
  • Google LLC
  • Microsoft Corporation
  • IBM Corporation
  • Netflix, Inc.
  • The Walt Disney Company
  • Warner Bros. Discovery, Inc.
  • Hulu, LLC
  • Roku, Inc.
  • Apple Inc.
  • Adobe Inc.
  • Brightcove Inc.
  • Conviva, Inc.
  • Kaltura Inc.
  • Amagi Media Labs Pvt. Ltd.
  • Gracenote, Inc.
  • Veritone, Inc.
  • Accedo Group AB
  • Synamedia Ltd.

第7章 市場機会と将来の展望