自動化における生成AI市場の2030年までの予測： ソリューションタイプ別、組織規模別、展開形態別、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、自動化における生成AIの世界市場は、2024年に14億950万米ドルを占め、予測期間中のCAGRは16.3％で成長し、2030年には34億8,780万米ドルに達すると予測されています。

自動化における生成AIとは、既存のデータから学習してコンテンツ、デザイン、ソリューションを自律的に作成できる人工知能技術の使用を指します。このアプローチは、ディープラーニングやニューラルネットワークなどの先進的アルゴリズムを活用し、学習データで認識されたパターンに基づいて、テキスト、画像、さらにはソフトウェアコードなどの新しい出力を生成します。自動化において、生成AIはワークフローを最適化し、意思決定を改善し、パーソナライズされたソリューションの作成を可能にすることでプロセスを強化し、それによって様々な産業全体の効率性と生産性を向上させる。

Gartnerの予測によると、RPA、バーチャルアシスタント、人工知能などの自動化技術は、2024年までに業務コストを30％も削減できるといいます。

高まるパーソナライゼーション需要

自動化市場におけるパーソナライゼーションの需要の高まりにより、顧客サービスや製品の推奨など、オーダーメイドの体験がますます期待されるようになっています。生成AIは、膨大なデータセットを分析してパーソナライズされたソリューションを生成し、顧客満足度とエンゲージメントを高めることに優れています。eコマース、マーケティング、エンターテイメントなどのセグメントでは、AIを活用した自動化により、リアルタイムなカスタマイズが大規模に可能になり、業務効率を向上させながら、個人の嗜好に応えることができます。パーソナライズされたインタラクションに対するこのような需要は、企業が生成AI技術を採用することを後押しし、自動化市場の成長とイノベーションを促進しています。

高い導入コスト

多くの企業では、インフラ、ソフトウェア、熟練した人材に関連するコストを考えると、生成AIを既存のワークフローに統合するために十分な予算を割り当てることは困難です。さらに、特定の組織のニーズに合わせてモデルを広範囲にカスタマイズし、微調整する必要があるため、これらの費用が増大する可能性があります。企業は、リターンが保証されないまま多額の投資を行うことをためらい、採用率の低下や市場全体の成長の抑制につながる可能性があります。

業種を超えた用途の拡大

パーソナライズされたマーケティング、コンテンツ作成、データ分析、顧客サービスの自動化など、多様な用途でさまざまな産業にわたって生成AIの用途が拡大しています。この汎用性により、企業は業務効率を高め、ユーザーエンゲージメントを向上させることができます。医療、金融、メディアなどのセグメントでは、革新的なソリューションのために生成AIを活用し、AI技術への需要と投資を促進しています。技術が進化するにつれ、新たな機会が創出され続け、市場は目覚ましいペースで前進しています。

規制上の課題

規制上の課題は、コンプライアンスとリスク管理をめぐる複雑さによってもたらされます。特にEUや米国の政府がAI法のような厳格な規制を進める中、企業は影響力の大きいAIシステムのリスク評価など、さまざまな要件に対応しなければならないです。こうした規制は製品開発を遅らせたり、容認できないと判断されたAI用途に制限を課したり、責任や説明責任に関する不確実性を生じさせたりする可能性があり、投資やイノベーションを阻害して市場の成長をさらに妨げる可能性があります。

COVID-19の影響

COVID-19の大流行は、労働力が途絶える中で企業が業務の維持を求めたため、自動化市場における生成AIの採用を加速させました。リモートワークへのシフトとデジタルトランスフォーメーションの必要性により、企業はプロセスの最適化、コスト削減、生産性向上のためにAI主導の自動化に目を向けた。しかし、当初のサプライチェーンの混乱と経済の先行き不透明感により、AI技術への投資は鈍化しました。回復が進むにつれ、自動化に対する需要が急増し、生成AIは回復力と将来の成長に不可欠なツールと位置づけられました。

予測期間中、ソフトウェアセグメントが最大となる見込み

ソフトウェアセグメントは、予測期間を通じて最大の市場シェアを確保すると予測されます。これは、生成AIの機能を既存のソフトウェアアプリケーションに統合することが増加したためで、金融、医療、製造など、さまざまな産業の自動化プロセスを強化します。この統合により、意思決定の改善、プロセスの最適化、生産性の向上が可能になります。MicrosoftやIBMなどの大手企業は、インテリジェント・チャットボットやロボティックプロセス自動化（RPA）など、自動化ワークフローをサポートできるAI対応ソフトウェアの開発に注力しており、市場の成長を促進しています。

予測期間中、CAGRが最も高くなると予測されるメディアとエンターテインメントセグメント

メディアとエンターテインメントセグメントは、コンテンツ作成とパーソナライゼーションの強化により、予測期間中に大幅な成長が見込まれます。生成AIツールは、より魅力的な広告キャンペーンを開発し、価格戦略を最適化するために活用されており、企業は個々の顧客の嗜好に合わせてオファーを調整することができます。さらに、企業はより効果的なマーケティングとコンテンツ配信のためにデータを活用しようとしているため、これらの技術の統合はこのセグメントの成長を引き続き促進すると予想されます。

最大のシェアを占める地域

予測期間中、ディープラーニング・アルゴリズムの進歩、クラウドベースソリューションの採用拡大、メディア、eコマース、医療などのセグメントにおけるAI生成コンテンツ需要の高まりにより、アジア太平洋が最大の市場シェアを占めると予想されます。中国やインドのような国々は、AIのイノベーションと投資を促進する政府のイニシアチブに支えられ、導入でリードしています。さらに、若い従業員は、さまざまな産業における生成AIの統合を加速させる上で極めて重要な役割を果たしています。

CAGRが最も高い地域

予測期間中、北米地域は、先進的技術インフラとIBM、Microsoft、Googleのような主要企業からの多額の投資により、最も高いCAGRを示すと予測されています。企業は、生産性の向上、業務の合理化、顧客体験の向上のために、自動化、コンテンツ生成、予測分析などの重要なアプリケーションを備えた生成AIの活用をますます進めています。この地域は、研究開発とハイテク企業と新興企業のコラボレーションに重点を置いており、この成長をさらに後押ししています。

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• 企業プロファイル
  • 追加市場参入企業の包括的プロファイリング（3社まで）
  • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
• 地域セグメンテーション
  • 顧客の関心に応じた主要国の市場推定・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携別の主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

• 概要
• ステークホルダー
• 調査範囲
• 調査手法
  • データマイニング
  • データ分析
  • データ検証
  • 調査アプローチ
• 調査情報源
  • 1次調査情報源
  • 2次調査情報源
  • 前提条件

第3章 市場動向分析

• イントロダクション
• 促進要因
• 抑制要因
• 機会
• 脅威
• 技術分析
• 用途分析
• エンドユーザー分析
• 新興市場
• COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

• 供給企業の交渉力
• 買い手の交渉力
• 代替品の脅威
• 新規参入業者の脅威
• 競争企業間の敵対関係

第5章 世界の自動化における生成AI市場：ソリューションタイプ別

• イントロダクション
• ソフトウェア
• サービス
• その他

第6章 自動化における世界の生成AI市場：組織規模別

• イントロダクション
• 中小企業
• 大企業
• その他

第7章 世界の自動化における生成AI市場：展開形態別

• イントロダクション
• クラウドベース
• オンプレミス
• ハイブリッド
• その他

第8章 世界の自動化における生成AI市場：技術別

• イントロダクション
• 自然言語処理（NLP）
• 機械学習（ML）
• コンピュータビジョン
• ディープラーニング
• 強化学習
• その他

第9章 世界の自動化における生成AI市場：用途別

• イントロダクション
• チャットボットとバーチャルアシスタント
• コンテンツ作成
• 画像とビデオの生成
• データの生成と拡大
• 自動レポート
• コード生成
• その他

第10章 世界の自動化における生成AI市場：エンドユーザー別

• イントロダクション
• 医療
• 小売業とeコマース
• 製造業
• 通信
• メディアとエンターテイメント
• 自動車
• その他

第11章 世界の自動化における生成AI市場：地域別

• イントロダクション
• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • イタリア
  • フランス
  • スペイン
  • その他の欧州
• アジア太平洋
  • 日本
  • 中国
  • インド
  • オーストラリア
  • ニュージーランド
  • 韓国
  • その他のアジア太平洋
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他の南米
• 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • カタール
  • 南アフリカ
  • その他の中東・アフリカ

第12章 主要開発

• 契約、パートナーシップ、コラボレーション、合弁事業
• 買収と合併
• 新製品発売
• 事業拡大
• その他の主要戦略

第13章 企業プロファイリング

• OpenAI
• Google DeepMind
• Microsoft
• International Business Machines Corporation（IBM）
• NVIDIA
• Salesforce
• Adobe
• C3.ai
• Hugging Face
• DataRobot
• UiPath
• Appen
• Twilio
• Zoho
• Botpress
• SingularityNET
• Algolia
• PaddlePaddle
• KAI Technologies

List of Tables

• Table 1 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Region (2022-2030) ($MN)
• Table 2 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Solution Type (2022-2030) ($MN)
• Table 3 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Software (2022-2030) ($MN)
• Table 4 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Services (2022-2030) ($MN)
• Table 5 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Other Solution Types (2022-2030) ($MN)
• Table 6 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Organization Size (2022-2030) ($MN)
• Table 7 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Small and Medium Enterprises (SMEs) (2022-2030) ($MN)
• Table 8 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Large Enterprises (2022-2030) ($MN)
• Table 9 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Other Organization Sizes (2022-2030) ($MN)
• Table 10 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Deployment Mode (2022-2030) ($MN)
• Table 11 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Cloud-based (2022-2030) ($MN)
• Table 12 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By On-premises (2022-2030) ($MN)
• Table 13 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Hybrid (2022-2030) ($MN)
• Table 14 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Other Deployment Modes (2022-2030) ($MN)
• Table 15 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Technology (2022-2030) ($MN)
• Table 16 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Natural Language Processing (NLP) (2022-2030) ($MN)
• Table 17 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Machine Learning (ML) (2022-2030) ($MN)
• Table 18 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Computer Vision (2022-2030) ($MN)
• Table 19 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Deep Learning (2022-2030) ($MN)
• Table 20 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Reinforcement Learning (2022-2030) ($MN)
• Table 21 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Other Technologies (2022-2030) ($MN)
• Table 22 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Application (2022-2030) ($MN)
• Table 23 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Chatbots and Virtual Assistants (2022-2030) ($MN)
• Table 24 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Content Creation (2022-2030) ($MN)
• Table 25 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Image and Video Generation (2022-2030) ($MN)
• Table 26 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Data Generation and Augmentation (2022-2030) ($MN)
• Table 27 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Automated Reporting (2022-2030) ($MN)
• Table 28 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Code Generation (2022-2030) ($MN)
• Table 29 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Other Applications (2022-2030) ($MN)
• Table 30 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By End User (2022-2030) ($MN)
• Table 31 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Healthcare (2022-2030) ($MN)
• Table 32 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Retail and E-commerce (2022-2030) ($MN)
• Table 33 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Manufacturing (2022-2030) ($MN)
• Table 34 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Telecommunications (2022-2030) ($MN)
• Table 35 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Media and Entertainment (2022-2030) ($MN)
• Table 36 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Automotive (2022-2030) ($MN)
• Table 37 Global Generative AI in Automation Market Outlook, By Other End Users (2022-2030) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

According to Stratistics MRC, the Global Generative AI in Automation Market is accounted for $1409.5 million in 2024 and is expected to reach $3487.8 million by 2030 growing at a CAGR of 16.3% during the forecast period. Generative AI in automation refers to the use of artificial intelligence technologies that can create content, designs, or solutions autonomously by learning from existing data. This approach leverages advanced algorithms, such as deep learning and neural networks, to generate new outputs, including text, images, and even software code, based on patterns recognized in the training data. In automation, generative AI enhances processes by optimizing workflows, improving decision-making, and enabling the creation of personalized solutions, thereby increasing efficiency and productivity across various industries.

According to Gartner's predictions, Automation technologies like RPA, virtual assistants and artificial intelligence can reduce operational costs as much as 30% by 2024.

Market Dynamics:

Driver:

Growing demand for personalization

The growing demand for personalization in automation market increasingly expects tailored experiences, whether in customer service, product recommendations. Generative AI excels at analyzing vast datasets to generate personalized solutions, enhancing customer satisfaction and engagement. In sectors like e-commerce, marketing, and entertainment, AI-driven automation enables real-time customization at scale, improving operational efficiency while meeting individual preferences. This demand for personalized interactions pushes businesses to adopt generative AI technologies, driving growth and innovation in the automation market.

Restraint:

High implementation costs

High implementation costs in many businesses find it challenging to allocate sufficient budgets for integrating generative AI into their existing workflows, given the costs associated with infrastructure, software, and skilled personnel. Furthermore, the need for extensive customization and fine-tuning of models to fit specific organizational needs can increase these expenses. Companies may hesitate to invest heavily without guaranteed returns, leading to slower adoption rates and limiting the overall growth of the market.

Opportunity:

Expanding applications across industries

The expanding applications of generative AI across various industries for diverse uses, including personalized marketing, content creation, data analysis, and customer service automation. This versatility allows businesses to enhance operational efficiency and improve user engagement. Sectors like healthcare, finance, and media are leveraging generative AI for innovative solutions, driving demand and investment in AI technologies. As the technology evolves, it continues to create new opportunities, pushing the market forward at an impressive pace.

Threat:

Regulatory challenges

Regulatory challenges are introduced by complexities around compliance and risk management. As governments, particularly in the EU and US, move toward stringent regulations like the AI Act, businesses must adapt to various requirements, including risk assessments for high-impact AI systems. These regulations can slow product development, impose limitations on AI applications deemed unacceptable, and create uncertainties regarding liability and accountability, potentially discouraging investment and innovation, further hampering the growth of the market.

Covid-19 Impact

The COVID-19 pandemic accelerated the adoption of generative AI in the automation market as companies sought to maintain operations amid workforce disruptions. With the shift to remote work and the need for digital transformation, businesses turned to AI-driven automation for process optimization, cost reduction, and enhanced productivity. However, initial supply chain disruptions and economic uncertainty slowed investments in AI technologies. As recovery progressed, demand for automation surged, positioning generative AI as a critical tool for resilience and future growth.

The software segment is expected to be the largest during the forecast period

The software segment is predicted to secure the largest market share throughout the forecast period, due to increase integrate generative AI capabilities into existing software applications, it enhances automation processes across various industries, including finance, healthcare, and manufacturing. This integration allows for improved decision-making, process optimization, and productivity gains. Major companies like Microsoft and IBM are focusing on developing AI-enabled software that can support automated workflows, such as intelligent chatbot and robotic process automation (RPA), fuelling the growth of the market.

The media and entertainment segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

The media and entertainment segment is projected to witness substantial growth during the projection period, due to enhanced content creation and personalization. Generative AI tools are being utilized to develop more engaging advertising campaigns and optimize pricing strategies, enabling companies to tailor offers to individual customer preferences. Additionally, the integration of these technologies is expected to continue propelling growth in this sector, as companies seek to leverage data for more effective marketing and content delivery.

Region with largest share:

During the projected timeframe, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share due to driven by advancements in deep learning algorithms, increased adoption of cloud-based solutions, and a rising demand for AI-generated content across sectors like media, e-commerce, and healthcare. Countries like China and India are leading in adoption, supported by government initiatives fostering AI innovation and investment. Additionally, young employees are playing a pivotal role in accelerating the integration of Generative AI in various industries.

Region with highest CAGR:

Over the forecasted timeframe, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR, owing to advanced technological infrastructure and significant investments from leading companies like IBM, Microsoft, and Google. Companies are increasingly leveraging generative AI to enhance productivity, streamline operations, and improve customer experiences, with significant applications in automation, content generation, and predictive analytics. The region's focus on research and development and collaborations between tech companies and start-ups further fuels this growth.

Key players in the market

Some of the key players profiled in the Generative AI in Automation Market include OpenAI, Google DeepMind, Microsoft, International Business Machines Corporation (IBM), NVIDIA, Salesforce, Adobe, C3.ai, Hugging Face, DataRobot, UiPath, Appen, Twilio, Zoho, Botpress, SingularityNET, Algolia, PaddlePaddle and KAI Technologies.

Key Developments:

In April 2024, Microsoft and The Coca-Cola Company announced a five-year strategic partnership. This collaboration, with Coca-Cola committing $1.1 billion, focuses on enhancing cloud services and generative AI capabilities. The partnership aims to leverage Microsoft's Azure OpenAI Service to improve various business functions, from marketing to supply chain operations.

In January 2024, Microsoft entered a 10-year partnership with Vodafone. This deal aims to enhance customer experiences using Microsoft's generative AI, particularly for small and medium-sized enterprises (SMEs). Vodafone plans to invest $1.5 billion in cloud and AI services, and the partnership will also expand the M-Pesa platform to improve financial inclusion in Africa.

In January 2024, IBM signed a definitive agreement to acquire application modernization capabilities from Advanced. This move aims to bolster IBM Consulting's mainframe application and data modernization services.

Solution Types Covered:

• Software
• Services
• Other Solution Types

Organization Sizes Covered:

• Small and Medium Enterprises (SMEs)
• Large Enterprises
• Other Organization Sizes

Deployment Modes Covered:

• Cloud-based
• On-premises
• Hybrid
• Other Deployment Modes

Technologies Covered:

• Natural Language Processing (NLP)
• Machine Learning (ML)
• Computer Vision
• Deep Learning
• Reinforcement Learning
• Other Technologies

Applications Covered:

• Chatbot and Virtual Assistants
• Content Creation
• Image and Video Generation
• Data Generation and Augmentation
• Automated Reporting
• Code Generation
• Other Applications

End Users Covered:

• Healthcare
• Retail and E-commerce
• Manufacturing
• Telecommunications
• Media and Entertainment
• Automotive
• Other End Users

Regions Covered:

• North America
  • US
  • Canada
  • Mexico
• Europe
  • Germany
  • UK
  • Italy
  • France
  • Spain
  • Rest of Europe
• Asia Pacific
  • Japan
  • China
  • India
  • Australia
  • New Zealand
  • South Korea
  • Rest of Asia Pacific
• South America
  • Argentina
  • Brazil
  • Chile
  • Rest of South America
• Middle East & Africa
  • Saudi Arabia
  • UAE
  • Qatar
  • South Africa
  • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

• Market share assessments for the regional and country-level segments
• Strategic recommendations for the new entrants
• Covers Market data for the years 2022, 2023, 2024, 2026, and 2030
• Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
• Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
• Competitive landscaping mapping the key common trends
• Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
• Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

• Company Profiling
  • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
  • SWOT Analysis of key players (up to 3)
• Regional Segmentation
  • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
• Competitive Benchmarking
  • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

• 2.1 Abstract
• 2.2 Stake Holders
• 2.3 Research Scope
• 2.4 Research Methodology
  • 2.4.1 Data Mining
  • 2.4.2 Data Analysis
  • 2.4.3 Data Validation
  • 2.4.4 Research Approach
• 2.5 Research Sources
  • 2.5.1 Primary Research Sources
  • 2.5.2 Secondary Research Sources
  • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

• 3.1 Introduction
• 3.2 Drivers
• 3.3 Restraints
• 3.4 Opportunities
• 3.5 Threats
• 3.6 Technology Analysis
• 3.7 Application Analysis
• 3.8 End User Analysis
• 3.9 Emerging Markets
• 3.10 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

• 4.1 Bargaining power of suppliers
• 4.2 Bargaining power of buyers
• 4.3 Threat of substitutes
• 4.4 Threat of new entrants
• 4.5 Competitive rivalry

5 Global Generative AI in Automation Market, By Solution Type

• 5.1 Introduction
• 5.2 Software
• 5.3 Services
• 5.4 Other Solution Types

6 Global Generative AI in Automation Market, By Organization Size

• 6.1 Introduction
• 6.2 Small and Medium Enterprises (SMEs)
• 6.3 Large Enterprises
• 6.4 Other Organization Sizes

7 Global Generative AI in Automation Market, By Deployment Mode

• 7.1 Introduction
• 7.2 Cloud-based
• 7.3 On-premises
• 7.4 Hybrid
• 7.5 Other Deployment Modes

8 Global Generative AI in Automation Market, By Technology

• 8.1 Introduction
• 8.2 Natural Language Processing (NLP)
• 8.3 Machine Learning (ML)
• 8.4 Computer Vision
• 8.5 Deep Learning
• 8.6 Reinforcement Learning
• 8.7 Other Technologies

9 Global Generative AI in Automation Market, By Application

• 9.1 Introduction
• 9.2 Chatbots and Virtual Assistants
• 9.3 Content Creation
• 9.4 Image and Video Generation
• 9.5 Data Generation and Augmentation
• 9.6 Automated Reporting
• 9.7 Code Generation
• 9.8 Other Applications

10 Global Generative AI in Automation Market, By End User

• 10.1 Introduction
• 10.2 Healthcare
• 10.3 Retail and E-commerce
• 10.4 Manufacturing
• 10.5 Telecommunications
• 10.6 Media and Entertainment
• 10.7 Automotive
• 10.8 Other End Users

11 Global Generative AI in Automation Market, By Geography

• 11.1 Introduction
• 11.2 North America
  • 11.2.1 US
  • 11.2.2 Canada
  • 11.2.3 Mexico
• 11.3 Europe
  • 11.3.1 Germany
  • 11.3.2 UK
  • 11.3.3 Italy
  • 11.3.4 France
  • 11.3.5 Spain
  • 11.3.6 Rest of Europe
• 11.4 Asia Pacific
  • 11.4.1 Japan
  • 11.4.2 China
  • 11.4.3 India
  • 11.4.4 Australia
  • 11.4.5 New Zealand
  • 11.4.6 South Korea
  • 11.4.7 Rest of Asia Pacific
• 11.5 South America
  • 11.5.1 Argentina
  • 11.5.2 Brazil
  • 11.5.3 Chile
  • 11.5.4 Rest of South America
• 11.6 Middle East & Africa
  • 11.6.1 Saudi Arabia
  • 11.6.2 UAE
  • 11.6.3 Qatar
  • 11.6.4 South Africa
  • 11.6.5 Rest of Middle East & Africa

12 Key Developments

• 12.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
• 12.2 Acquisitions & Mergers
• 12.3 New Product Launch
• 12.4 Expansions
• 12.5 Other Key Strategies

13 Company Profiling

• 13.1 OpenAI
• 13.2 Google DeepMind
• 13.3 Microsoft
• 13.4 International Business Machines Corporation (IBM)
• 13.5 NVIDIA
• 13.6 Salesforce
• 13.7 Adobe
• 13.8 C3.ai
• 13.9 Hugging Face
• 13.10 DataRobot
• 13.11 UiPath
• 13.12 Appen
• 13.13 Twilio
• 13.14 Zoho
• 13.15 Botpress
• 13.16 SingularityNET
• 13.17 Algolia
• 13.18 PaddlePaddle
• 13.19 KAI Technologies