人工知能（AI）インフラ市場の2030年までの予測： コンポーネント別、展開モード別、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、世界の人工知能（AI）インフラ市場は2024年に479億6,000万米ドルを占め、予測期間中のCAGRは31.1％で成長し、2030年には2,435億4,000万米ドルに達すると予測されています。

人工知能（AI）インフラは、AIアプリケーションの開発、展開、実行をサポートするために必要な基盤技術とシステムを指します。GPU、CPU、FPGA、ASICなどのハードウェア・コンポーネントや、AIワークロードに最適化されたソフトウェア・フレームワーク、クラウド・プラットフォーム、データ・ストレージ・ソリューションなどが含まれます。AIインフラストラクチャは、効率的なデータ処理、モデル学習、推論を可能にし、機械学習、深層学習、自然言語処理などのアプリケーションをサポートします。

業界を超えたAIの採用拡大

ヘルスケア、自動車、金融、小売、製造など、さまざまな業界の企業が人工知能（AI）を活用し、業務効率の向上、手順の自動化、カスタマイズされた体験の提供を実現しています。要求の厳しいワークロードを管理するには、ロボットによるプロセス自動化、画像認識、自然言語処理、予測分析などのアプリケーションに強力なAIインフラが必要です。例えば、自動車業界ではAIを自律走行技術に組み込み、ヘルスケア分野ではAIを薬剤研究や診断に活用しています。このような幅広い用途により、クラウドベースのソリューション、高度なハードウェア、スケーラブルで高性能なコンピューティング・システムに対する需要が高まっており、AIインフラ開発への継続的な投資が促進されています。

データのプライバシーとセキュリティへの懸念

AIシステムの学習や意思決定には、金融、医療、個人情報など大量の個人情報が必要です。CCPA、GDPR、HIPAAのような厳格な法律があるため、不適切なデータの取り扱いは違反、不正アクセス、コンプライアンス違反につながる可能性があります。データ漏えいやサイバー攻撃の可能性があるため、クラウドベースのAIインフラはさらなる脆弱性をもたらします。こうした危険を減らすには、強力な暗号化、安全なデータ保管、アクセス制御システムを導入することが極めて重要です。こうした懸念は、AIインフラの導入を難しくするだけでなく、特に規制の厳しい分野では、AIを利用する企業の準備態勢にも影響します。

ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）への需要の高まり

AIアプリケーションは、特に機械学習やディープラーニングを使用するものなど、大規模なデータセットを処理・分析するために多くの処理能力を必要とします。HPCシステムは必要な処理能力を提供し、GPU、並列コンピューティング、TPU（Tensor Processing Unit）などの特殊なハードウェアを活用して、AIモデルの推論とトレーニングを高速化します。特にコンピュータ・ビジョン、自然言語処理、自律システムなどの分野でAI技術が発展するにつれて、より高速で強力なコンピューティング・インフラがますます必要になってきています。最先端のインフラ・ソリューションへの投資は、現代のAIワークロードの効率性、スケーラビリティ、性能の要求を満たすために、HPCの必要性が高まっていることに後押しされています。

高い導入コスト

GPUやTPUのような強力な処理リソースや専用機器は、手が出ないかもしれません。また、複雑なAIモデルの開発とトレーニング、高品質なデータセットの取得と維持、有能なAIスペシャリストの雇用のためには、多額の財政投資が必要となります。AIシステムを現在のITインフラと統合するのは難しく、費用も時間もかかります。これらの要素を総合すると、AIの導入はあらゆる規模の企業にとって大きなコスト負担となります。

COVID-19の影響

COVID-19の流行は、人工知能（AI）インフラ市場にさまざまな影響を与えました。一方では、リモートワーク、ヘルスケア、eコマース、サプライチェーン管理におけるデジタル技術とAI駆動型ソリューションへの依存の高まりが、AIインフラへの需要を加速させました。その一方で、世界のサプライチェーンの混乱と経済の不確実性が、新たなAIプロジェクトの展開を遅らせた。にもかかわらず、パンデミックは事業継続におけるAIの重要性を浮き彫りにし、さまざまな分野でAIインフラへの長期投資を促進しました。

予測期間中、ハードウェア・セグメントが最大となる見込み

機械学習、ディープラーニング、データ分析などのAIアプリケーションをサポートする高性能コンピューティングの需要が高まっていることから、ハードウェア分野が最大になると推定されます。AIモデルが複雑化するにつれて、GPU、TPU、FPGAなどの専用ハードウェアは、処理速度と効率を加速するために不可欠です。さらに、ヘルスケア、自動車、金融などの業界でAIの導入が進んでいるため、大規模なデータ処理やリアルタイムの推論を処理するための、強力でスケーラブル、かつエネルギー効率の高いハードウェアソリューションが必要とされています。

不正検知分野は予測期間中に最も高いCAGRが見込まれる

不正検知分野は、サイバー脅威の高度化、リアルタイム意思決定の必要性、金融取引量の増加により、予測期間中のCAGRが最も高くなると予測されます。高性能インフラを搭載したAI駆動型システムは、膨大な量のデータを分析して、パターン、異常、潜在的な不正行為を従来の方法よりも迅速かつ正確に検出することができます。不正検知におけるAIの応用は、銀行、eコマース、保険、金融サービスなど多岐にわたり、疑わしい行動をリアルタイムで特定することで、組織が不正を防止し、金銭的損失を削減し、セキュリティを強化するのに役立っています。

最大のシェアを占める地域

アジア太平洋地域は、さまざまな分野で急速なデジタル変革が進んでいること、AIイニシアティブに対する政府の支援が増加していること、新興企業のエコシステムが急成長していることから、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。この地域は人口が多く、可処分所得の増加と相まって、eコマース、フィンテック、ヘルスケア、スマートシティなどの分野でAIを活用したソリューションの需要を促進しています。さらに、5G技術とクラウドコンピューティングの進歩は、AIアプリケーションの普及に必要なインフラを提供し、市場の成長をさらに加速させています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、北米地域が最も高いCAGRを記録すると予測されるが、これはイノベーションを促進する強固なベンチャーキャピタルエコシステムによるものです。民間および公的部門によるAI研究開発への多額の投資は、市場成長をさらに促進します。同地域は高度に熟練した労働力を誇り、新興技術を早期に採用する文化があるため、AIインフラストラクチャー・ソリューションにとって理想的な市場となっています。さらに、ヘルスケア、金融、自律走行車など、さまざまな業界でAIアプリケーションの需要が高まっていることが、高度なコンピューティング能力と特殊なハードウェアの必要性を後押しし、市場を前進させています。

無料のカスタマイズ提供：

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• 企業プロファイル
  • 追加市場プレイヤー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計・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、戦略的提携に基づく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

• 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 世界の人工知能（AI）インフラ市場：コンポーネント別

• ハードウェア
  • グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）
  • 中央処理装置（CPU）
  • 特定用途向け集積回路（ASIC）
  • フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）
  • メモリとストレージ
  • ネットワークコンポーネント
• ソフトウェア
  • AIプラットフォーム
  • オペレーティングシステム
  • AIミドルウェア
  • データ管理および分析ツール
• サービス
  • 統合と展開
  • サポートとメンテナンス
  • コンサルティング
• その他のコンポーネント

第6章 世界の人工知能（AI）インフラ市場：展開モード別

• クラウドベース
  • パブリッククラウド
  • プライベートクラウド
  • ハイブリッドクラウド
• オンプレミス

第7章 世界の人工知能（AI）インフラ市場：技術別

• 機械学習（ML）
  • 教師あり学習
  • 教師なし学習
  • 強化学習
• 自然言語処理（NLP）
• コンピュータビジョン
• 音声認識
• ディープラーニング（DL）

第8章 世界の人工知能（AI）インフラ市場：用途別

• データ管理と処理
• モデルのトレーニングと開発
• 推論と展開
• 予測分析
• 不正行為検出
• 音声と画像の認識
• 顧客体験管理
• 推奨システム
• その他の用途

第9章 世界の人工知能（AI）インフラ市場：エンドユーザー別

• 自動車・輸送
• 教育
• 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
• 小売業とeコマース
• 政府と防衛
• メディアとエンターテイメント
• ITおよび通信
• ヘルスケアとライフサイエンス
• その他のエンドユーザー

第10章 世界の人工知能（AI）インフラ市場：地域別

• 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
  • その他アジア太平洋地域
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他南米
• 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
  • その他中東とアフリカ

第11章 主な発展

• 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12章 企業プロファイリング

• NVIDIA Corporation
• Intel Corporation
• Google LLC（Alphabet Inc.）
• Microsoft Corporation
• Amazon Web Services（AWS）
• IBM Corporation
• Oracle Corporation
• Advanced Micro Devices, Inc.（AMD）
• Huawei Technologies Co., Ltd.
• Hewlett Packard Enterprise（HPE）
• Dell Technologies
• Samsung Electronics Co., Ltd.
• Cerebras Systems
• Graphcore
• Qualcomm Technologies, Inc.
• Xilinx, Inc.（AMD）
• Fujitsu Limited
• Cisco Systems, Inc.
• Micron Technology, Inc.
• Tencent Holdings Limited