敵対的生成ネットワーク（GAN）の世界市場（～2035年）：技術タイプ別、展開タイプ別、データモダリティタイプ別、用途タイプ別、エンドユーザータイプ別、地域別、業界動向、予測

敵対的生成ネットワーク（GAN）市場の概要

世界の敵対的生成ネットワーク（GAN）の市場規模は、2035年までに現在の156億米ドルから1,860億米ドルに達すると推定され、2035年までの予測期間にCAGRで28.13%の成長が見込まれます。

敵対的生成ネットワーク（GAN）市場：成長と動向

AIの採用が拡大する中、敵対的生成ネットワーク（GAN）市場は、ニューラルネットワークと深層学習モデルにおける大幅な進歩に後押しされ、急速な変革を示しています。敵対的生成ネットワーク（GAN）とは、生成器と識別器という2つの競合するニューラルネットワークで構成される深層学習フレームワークであり、現実世界の入力に酷似した合成データを生成するよう設計されています。この革新的な技術は、複数の部門にわたる多様な応用を可能にし、デジタルマーケティングがもっともダイナミックな成長分野の1つとして台頭してきました。

GAN市場の拡大は、主に広告における創造性とパーソナライゼーションを向上させる能力によって促進されています。特定のオーディエンス向けにカスタマイズされた、リアルな画像、動画、テキストベースのコンテンツを生成することで、企業はより高いエンゲージメントと効果的なキャンペーンを実現できます。マーケティングを超えて、GANは金融、eコマース、保険業界における不正検知においても重要な役割を果たしており、現実的なシナリオを生成することで、異常や不正行為の特定を支援します。GANはユーザー生成コンテンツの不整合を検出することにより、組織がデジタルコミュニケーション戦略における信頼性と真正性を維持することを助けます。

結果として、デジタル広告に対するGANの影響は、ブランドがこれらの技術を採用し、ターゲット層に深く共鳴する大規模でパーソナライズされたキャンペーンを展開する動機となっています。総合的に、上記の要因を考慮すると、敵対的生成ネットワーク（GAN）市場は予測期間に大幅の成長することが見込まれます。

当レポートでは、世界の敵対的生成ネットワーク（GAN）市場について調査し、市場規模の推計と機会の分析、競合情勢、企業プロファイルなどの情報を提供しています。

目次

セクション1 レポートの概要

第1章 序文

第2章 調査手法

第3章 市場力学

第4章 マクロ経済指標

セクション2 定性的な知見

第5章 エグゼクティブサマリー

第6章 イントロダクション

第7章 規制シナリオ

セクション3 市場の概要

第8章 主要企業の包括的なデータベース

第9章 競合情勢

第10章 ホワイトスペースの分析

第11章 企業の競争力の分析

第12章 敵対的生成ネットワーク（GAN）市場におけるスタートアップエコシステム

セクション4 企業プロファイル

第13章 企業プロファイル

• 章の概要
• Assembly AI
• AWS
• BlockTech
• Cohere
• Creole Studios
• Google
• IBM
• Markovate
• Meta
• Microsoft
• NVIDIA
• OpenAI
• Persado
• Rephrase AI
• Stability AI
• Synthesia

セクション5 市場動向

第14章 メガトレンドの分析

第15章 アンメットニーズの分析

第16章 特許の分析

第17章 近年の発展

セクション6 市場機会の分析

第18章 世界の敵対的生成ネットワーク（GAN）市場

第19章 市場機会：技術タイプ別

第20章 市場機会：展開タイプ別

第21章 市場機会：データモダリティタイプ別

第22章 市場機会：用途タイプ別

第23章 市場機会：エンドユーザータイプ別

第24章 北米の敵対的生成ネットワーク（GAN）の市場機会

第25章 欧州の敵対的生成ネットワーク（GAN）の市場機会

第26章 アジアの敵対的生成ネットワーク（GAN）の市場機会

第27章 中東・北アフリカ（MENA）の敵対的生成ネットワーク（GAN）の市場機会

第28章 ラテンアメリカの敵対的生成ネットワーク（GAN）の市場機会

第29章 隣接市場の分析

セクション7 戦略的ツール

第30章 重要な成功戦略

第31章 ポーターのファイブフォース分析

第32章 SWOTの分析

第33章 バリューチェーンの分析

第34章 Rootsの戦略的提言

セクション8 その他の独占的知見

第35章 1次調査からの知見

第36章 レポートの結論

セクション9 付録