コーザルAI市場の2032年までの予測： コンポーネント別、展開モード別、技術別、組織規模別、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、コーザルAIの世界市場は2025年に8,081万米ドルを占め、2032年にはCAGR 43.8%で10億2,756万米ドルに達すると予測されています。コーザルAIは、相関関係を特定するだけでなく、コーザルを理解することに焦点を当てた人工知能の先進的形態です。変数が互いにどのように影響し合うかをモデル化することで、システムが結果をシミュレートし、より良い意思決定を行い、より深い洞察を提供することを可能にします。ブラックボックスとして機能することが多い従来型AIとは異なり、コーザルAIはより高い透明性を提供し、反事実推論をサポートし、ヘルスケア、金融、施策決定のような利害関係の大きい領域で特に価値があります。

McKinsey Global Instituteによると、AIアプローチ、特に因果推論手法は、19産業の9つの事業活動において、年間3兆5,000億米ドルから5兆8,000億米ドルの価値を生み出す可能性があるといいます。

反事実推論ニーズの高まり

説明可能なAIに対する需要の高まりが、産業全体で因果推論AIの採用を促進しています。組織は従来型ブラックボックスモデルから、「what-if」シナリオをシミュレーションできるシステムへとシフトしています。このシフトは、単なる相関関係ではなく、原因と結果の関係を特定することで、より良い意思決定を可能にします。ヘルスケアや金融などのセグメントでは、反実仮想推論がリスク評価や治療の最適化をサポートしています。規制機関も透明性を重視しており、因果推論への関心をさらに高めています。その結果、因果推論AIは次世代分析の基盤となるツールになりつつあります。

高い技術的複雑性

正確な因果モデルの構築には、深い専門知識と先進的統計的専門知識が必要です。多くの組織では、そのようなシステムを実装し維持するための人材が社内にいないです。さらに、因果フレームワークを既存のAIパイプラインと統合することは困難です。標準化された手法の不在は、採用をさらに複雑にしています。これらの要因が、コーザルAIソリューションの普及を遅らせています。

ヘルスケアと創薬におけるAI用途の成長

コーザルAIは、ヘルスケアと製薬研究における変革の機会をもたらします。研究者が治療と患者の転帰のコーザルを特定し、臨床上の意思決定を改善することを可能にします。創薬では、コーザルモデルは有効性や副作用に影響する変数の切り分けに役立ちます。これにより、標的療法や個別化医療の開発が加速されます。健康データと計算能力の利用可能性が高まっていることも、この動向を後押ししています。その結果、ヘルスケアはコーザルAIイノベーションの重要なセグメントとして浮上しています。

限られた認識と理解

従来型予測AIに慣れ親しんだ多くの組織は、相関関係とコーザルの基本的な区別を把握するのに苦労しています。そのため、何が起こるかだけでなく、なぜ起こるかを説明する能力という、コーザルAI独自の価値提案に対する誤解を招きがちです。その結果、複雑なコーザルモデルへの投資に消極的になり、コーザルAIが提供する意思決定の強化、説明可能性、バイアスの低減を企業が十分に理解していない可能性があります。この知識のギャップは、専門的な専門知識の必要性と相まって、この技術が計り知れない可能性を秘めているにもかかわらず、普及を妨げ、市場の成長を遅らせています。

COVID-19の影響

COVID-19の大流行は、コーザルAI市場の成長を著しく加速させました。組織が前例のない混乱に直面する中、強固で説明可能な意思決定ツールの必要性が極めて重要になりました。コーザルを特定する能力を持つコーザルAIは、従来型AIよりも深い洞察を提供し、危機管理、サプライチェーンの調整、ヘルスケアへの対応を支援しました。より強靭でデータ主導の戦略を求める産業全体で需要が急増しました。その結果、コーザルAI技術への投資と研究が拡大し、ポストパンデミック・デジタルトランスフォーメーションの重要な参入企業として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

説明可能で透明性の高いAIソリューションに対する需要の高まり、複雑な意思決定へのAI採用の増加、産業全体における正確な予測分析の必要性から、予測期間中はソフトウェアセグメントが最大の市場シェアを占めると予想されます。企業は、結果を予測するだけでなく、根本的な原因も理解できるソフトウェアを求めています。機械学習の開発、データの利用可能性、責任あるAIに対する規制の重視は、コーザルAIソフトウェアの開発と採用をさらに後押しします。

予測期間中、教育セグメントのCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、説明可能なAIモデルを開発・実装できる熟練した専門家のニーズが高まっていることから、教育セグメントが最も高い成長率を示すと予測されています。産業がコーザルAIを採用するにつれ、需要を満たすために教育機関やトレーニングプログラムが拡大しています。AIの倫理、規制遵守、従来型機械学習の限界に対する意識の高まりも因果推論への関心を煽り、教育機関がデータサイエンスやAIのカリキュラムに因果AIを組み込むよう促しています。

最大のシェアを占める地域

予測期間中、アジア太平洋のは、急速なデジタル変革、AI研究に対する投資の増加、説明可能で信頼できるAIソリューションに対する需要の増加により、最大の市場シェアを占めると予想されます。政府や企業は経済成長や施策立案のためにAIを優先し、因果推論への関心を高めています。中国、インド、日本などの国々では、データの利用可能性の拡大、強力な技術インフラ、政府の支援イニシアティブが、因果推論AI技術の採用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、北米の地域は、強力な技術革新、先進的分析の高い採用、ヘルスケアや金融などの規制産業における説明可能なAIのニーズの高まりにより、最も高いCAGRを示すと予測されます。主要ハイテク企業や学術機関は、コーザル調査に多額の投資を行っています。さらに、データ主導の意思決定と倫理的なAI基準への準拠に対する需要の高まりが、この地域におけるさまざまなセグメントでのコーザルAIソリューションの急速な採用と開発を後押ししています。

無料のカスタマイズ提供

本レポートをご購読の顧客には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご提供いたします。

• 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、戦略的提携による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
• 調査資料
  • 一次調査資料
  • 二次調査資料
  • 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 世界のコーザルAI市場：コンポーネント別

• イントロダクション
• ソフトウェア
  • 反事実的シミュレーションツール
  • コーザル推論エンジン
  • 構造因果モデル（SCM）
  • グラフベースの因果モデリングプラットフォーム
  • コーザルAI APIとSDK
• サービス
  • 導入とインテグレーションサービス
  • コンサルティング＆アドバイザリー
  • トレーニングとサポート
  • サポートとメンテナンスサービス

第6章 世界のコーザルAI市場：展開モード別

• 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

第7章 世界のコーザルAI市場：技術別

• イントロダクション
• アルゴリズム
• フレームワークとライブラリ
• プラットフォーム
• アナリティクスタイプ

第8章 世界のコーザルAI市場：組織規模別

• イントロダクション
• 大企業
• 中小企業

第9章 世界のコーザルAI市場：用途別

• イントロダクション
• 財務管理
• 営業と顧客管理
• マーケティングと価格管理
• オペレーション＆サプライチェーンマネジメント
• ヘルスケアとライフサイエンス
• その他

第10章 世界のコーザルAI市場：エンドユーザー別

• イントロダクション
• 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
• 小売・eコマース
• 製造業
• 自動車
• 教育
• メディア＆エンターテインメント
• 通信
• 政府と公共部門
• 運輸・物流
• その他

第11章 世界の因果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、ジョイントベンチャー
• 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

• Google LLC
• Microsoft Corporation
• IBM Corporation
• causaLens
• DataRobot, Inc.
• Causality Link LLC
• Aitia
• Causaly
• Dynatrace Inc.
• Cognizant
• Logility Inc.
• Parabole.ai
• Geminos Software
• Scalnyx
• Data Poem
• Lifesight
• Incrmntal
• Senser

List of Tables

• Table 1 Global Causal AI Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
• Table 2 Global Causal AI Market Outlook, By Component (2024-2032) ($MN)
• Table 3 Global Causal AI Market Outlook, By Software (2024-2032) ($MN)
• Table 4 Global Causal AI Market Outlook, By Counterfactual Simulation Tools (2024-2032) ($MN)
• Table 5 Global Causal AI Market Outlook, By Causal Inference Engines (2024-2032) ($MN)
• Table 6 Global Causal AI Market Outlook, By Structural Causal Models (SCM) (2024-2032) ($MN)
• Table 7 Global Causal AI Market Outlook, By Graph-Based Causal Modeling Platforms (2024-2032) ($MN)
• Table 8 Global Causal AI Market Outlook, By Causal AI APIs and SDKs (2024-2032) ($MN)
• Table 9 Global Causal AI Market Outlook, By Services (2024-2032) ($MN)
• Table 10 Global Causal AI Market Outlook, By Deployment & Integration Services (2024-2032) ($MN)
• Table 11 Global Causal AI Market Outlook, By Consulting & Advisory (2024-2032) ($MN)
• Table 12 Global Causal AI Market Outlook, By Training & Support (2024-2032) ($MN)
• Table 13 Global Causal AI Market Outlook, By Support & Maintenance Services (2024-2032) ($MN)
• Table 14 Global Causal AI Market Outlook, By Deployment Mode (2024-2032) ($MN)
• Table 15 Global Causal AI Market Outlook, By Cloud-based (2024-2032) ($MN)
• Table 16 Global Causal AI Market Outlook, By On-premises (2024-2032) ($MN)
• Table 17 Global Causal AI Market Outlook, By Hybrid (2024-2032) ($MN)
• Table 18 Global Causal AI Market Outlook, By Technology (2024-2032) ($MN)
• Table 19 Global Causal AI Market Outlook, By Algorithms (2024-2032) ($MN)
• Table 20 Global Causal AI Market Outlook, By Frameworks & Libraries (2024-2032) ($MN)
• Table 21 Global Causal AI Market Outlook, By Platforms (2024-2032) ($MN)
• Table 22 Global Causal AI Market Outlook, By Analytics Type (2024-2032) ($MN)
• Table 23 Global Causal AI Market Outlook, By Organization Size (2024-2032) ($MN)
• Table 24 Global Causal AI Market Outlook, By Large Enterprises (2024-2032) ($MN)
• Table 25 Global Causal AI Market Outlook, By Small & Medium Enterprises (SMEs) (2024-2032) ($MN)
• Table 26 Global Causal AI Market Outlook, By Application (2024-2032) ($MN)
• Table 27 Global Causal AI Market Outlook, By Financial Management (2024-2032) ($MN)
• Table 28 Global Causal AI Market Outlook, By Sales & Customer Management (2024-2032) ($MN)
• Table 29 Global Causal AI Market Outlook, By Marketing & Pricing Management (2024-2032) ($MN)
• Table 30 Global Causal AI Market Outlook, By Operations & Supply Chain Management (2024-2032) ($MN)
• Table 31 Global Causal AI Market Outlook, By Healthcare & Life Sciences (2024-2032) ($MN)
• Table 32 Global Causal AI Market Outlook, By Other Applications (2024-2032) ($MN)
• Table 33 Global Causal AI Market Outlook, By End User (2024-2032) ($MN)
• Table 34 Global Causal AI Market Outlook, By Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI) (2024-2032) ($MN)
• Table 35 Global Causal AI Market Outlook, By Retail & E-commerce (2024-2032) ($MN)
• Table 36 Global Causal AI Market Outlook, By Manufacturing (2024-2032) ($MN)
• Table 37 Global Causal AI Market Outlook, By Automotive (2024-2032) ($MN)
• Table 38 Global Causal AI Market Outlook, By Education (2024-2032) ($MN)
• Table 39 Global Causal AI Market Outlook, By Media & Entertainment (2024-2032) ($MN)
• Table 40 Global Causal AI Market Outlook, By Telecommunications (2024-2032) ($MN)
• Table 41 Global Causal AI Market Outlook, By Government & Public Sector (2024-2032) ($MN)
• Table 42 Global Causal AI Market Outlook, By Transportation & Logistics (2024-2032) ($MN)
• Table 43 Global Causal AI Market Outlook, By Other End Users (2024-2032) ($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 Causal AI Market is accounted for $80.81 million in 2025 and is expected to reach $1027.56 million by 2032 growing at a CAGR of 43.8% during the forecast period. Causal AI is an advanced form of artificial intelligence that focuses on understanding cause-and-effect relationships rather than just identifying correlations. By modeling how variables influence one another, it enables systems to simulate outcomes, make better decisions, and provide deeper insights. Unlike traditional AI, which often functions as a black box, causal AI offers greater transparency, supports counterfactual reasoning, and is especially valuable in high-stakes domains like healthcare, finance, and policy-making.

According to McKinsey Global Institute, AI approaches, particularly causal inference methods, have the potential to generate between USD 3.5 Trillion and USD 5.8 Trillion in value yearly across nine business activities in 19 industries.

Market Dynamics:

Driver:

Rise in counterfactual reasoning needs

The increasing demand for explainable AI is driving the adoption of causal AI across industries. Organizations are shifting from traditional black-box models to systems that can simulate "what-if" scenarios. This shift enables better decision-making by identifying cause-and-effect relationships rather than mere correlations. In sectors like healthcare and finance, counterfactual reasoning supports risk assessment and treatment optimization. Regulatory bodies are also emphasizing transparency, further boosting interest in causal inference. As a result, causal AI is becoming a foundational tool for next-generation analytics.

Restraint:

High technical complexity

Building accurate causal models requires deep domain knowledge and advanced statistical expertise. Many organizations lack the in-house talent to implement and maintain such systems. Additionally, integrating causal frameworks with existing AI pipelines can be challenging. The absence of standardized methodologies further complicates adoption. These factors collectively slow down the widespread deployment of causal AI solutions.

Opportunity:

Growth of AI applications in healthcare and drug discovery

Causal AI presents transformative opportunities in healthcare and pharmaceutical research. It enables researchers to identify causal links between treatments and patient outcomes, improving clinical decision-making. In drug discovery, causal models help isolate variables that influence efficacy and side effects. This accelerates the development of targeted therapies and personalized medicine. The growing availability of health data and computational power supports this trend. As a result, healthcare is emerging as a key vertical for causal AI innovation.

Threat:

Limited awareness and understanding

Many organizations, accustomed to traditional predictive AI, struggle to grasp the fundamental distinction between correlation and causation. This often leads to a misperception of Causal AI's unique value proposition - its ability to explain why things happen, rather than just what will happen. Consequently, there's a reluctance to invest in complex causal models, as businesses may not fully appreciate the enhanced decision-making, explainability, and bias reduction that Causal AI offers. This knowledge gap, coupled with the need for specialized expertise, hinders widespread adoption and slows market growth, despite the technology's immense potential.

Covid-19 Impact

The COVID-19 pandemic significantly accelerated the growth of the Causal AI market. As organizations faced unprecedented disruptions, the need for robust, explainable decision-making tools became critical. Causal AI, with its ability to identify cause-and-effect relationships, offered deeper insights than traditional AI, aiding in crisis management, supply chain adjustments, and healthcare responses. The demand surged across industries seeking more resilient, data-driven strategies. Consequently, investment and research in Causal AI technologies expanded, positioning it as a key player in post-pandemic digital transformation.

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

The software segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to the rising demand for explainable and transparent AI solutions, increasing adoption of AI for complex decision-making, and the need for accurate predictive analytics across industries. Businesses seek software that not only forecasts outcomes but also understands the underlying causes. Advancements in machine learning, data availability, and regulatory emphasis on responsible AI further boost the development and adoption of Causal AI software.

The education segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the education segment is predicted to witness the highest growth rate, due to the growing need for skilled professionals who can develop and implement explainable AI models. As industries adopt Causal AI, academic institutions and training programs are expanding to meet demand. Increased awareness of AI ethics, regulatory compliance, and the limitations of traditional machine learning also fuel interest in causal reasoning, prompting educational institutions to integrate Causal AI into data science and AI curricula.

Region with largest share:

During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share driven by rapid digital transformation, growing investments in AI research, and increasing demand for explainable and trustworthy AI solutions. Governments and enterprises are prioritizing AI for economic growth and policy planning, boosting interest in causal inference. Expanding data availability, strong tech infrastructure, and supportive government initiatives in countries like China, India, and Japan further accelerate the adoption of Causal AI technologies.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR, owing to strong technological innovation, high adoption of advanced analytics, and a growing need for explainable AI in regulated industries like healthcare and finance. Leading tech companies and academic institutions are investing heavily in causal research. Additionally, increasing demand for data-driven decision-making and compliance with ethical AI standards fuels the region's rapid adoption and development of Causal AI solutions across various sectors.

Key players in the market

Some of the key players profiled in the Causal AI Market include Google LLC, Microsoft Corporation, IBM Corporation, causaLens, DataRobot, Inc., Causality Link LLC, Aitia, Causaly, Dynatrace Inc., Cognizant, Logility Inc., Parabole.ai, Geminos Software, Scalnyx, Data Poem, Lifesight, Incrmntal, and Senser.

Key Developments:

In January 2025, IBM and The All England Lawn Tennis Club announced new and enhanced AI-powered digital experiences coming to The Championships, Wimbledon 2025. Making its debut is 'Match Chat', an interactive AI assistant that can answer fans' questions during live singles matches. The 'Likelihood to Win' tool is also being enhanced, offering fans a projected win percentage that can change throughout each game.

In September 2024, causaLens launched its groundbreaking AI agent platform for decision-making at the Causal AI Conference. causaLens Launches Revolutionary AI Agents Platform for Decision-making at the Causal AI Conference in London.

Components Covered:

• Software
• Services

Deployment Modes Covered:

• Cloud-based
• On-premises
• Hybrid

Technologies Covered:

• Algorithms
• Frameworks & Libraries
• Platforms
• Analytics Type

Organization Sizes Covered:

• Large Enterprises
• Small & Medium Enterprises (SMEs)

Applications Covered:

• Financial Management
• Sales & Customer Management
• Marketing & Pricing Management
• Operations & Supply Chain Management
• Healthcare & Life Sciences
• Other Applications

End Users Covered:

• Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI)
• Retail & E-commerce
• Manufacturing
• Automotive
• Education
• Media & Entertainment
• Telecommunications
• Government & Public Sector
• Transportation & Logistics
• 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 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
• 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 Causal AI Market, By Component

• 5.1 Introduction
• 5.2 Software
  • 5.2.1 Counterfactual Simulation Tools
  • 5.2.2 Causal Inference Engines
  • 5.2.3 Structural Causal Models (SCM)
  • 5.2.4 Graph-Based Causal Modeling Platforms
  • 5.2.5 Causal AI APIs and SDKs
• 5.3 Services
  • 5.3.1 Deployment & Integration Services
  • 5.3.2 Consulting & Advisory
  • 5.3.3 Training & Support
  • 5.3.4 Support & Maintenance Services

6 Global Causal AI Market, By Deployment Mode

• 6.1 Introduction
• 6.2 Cloud-based
• 6.3 On-premises
• 6.4 Hybrid

7 Global Causal AI Market, By Technology

• 7.1 Introduction
• 7.2 Algorithms
• 7.3 Frameworks & Libraries
• 7.4 Platforms
• 7.5 Analytics Type

8 Global Causal AI Market, By Organization Size

• 8.1 Introduction
• 8.2 Large Enterprises
• 8.3 Small & Medium Enterprises (SMEs)

9 Global Causal AI Market, By Application

• 9.1 Introduction
• 9.2 Financial Management
• 9.3 Sales & Customer Management
• 9.4 Marketing & Pricing Management
• 9.5 Operations & Supply Chain Management
• 9.6 Healthcare & Life Sciences
• 9.7 Other Applications

10 Global Causal AI Market, By End User

• 10.1 Introduction
• 10.2 Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI)
• 10.3 Retail & E-commerce
• 10.4 Manufacturing
• 10.5 Automotive
• 10.6 Education
• 10.7 Media & Entertainment
• 10.8 Telecommunications
• 10.9 Government & Public Sector
• 10.10 Transportation & Logistics
• 10.11 Other End Users

11 Global Causal AI 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 Google LLC
• 13.2 Microsoft Corporation
• 13.3 IBM Corporation
• 13.4 causaLens
• 13.5 DataRobot, Inc.
• 13.6 Causality Link LLC
• 13.7 Aitia
• 13.8 Causaly
• 13.9 Dynatrace Inc.
• 13.10 Cognizant
• 13.11 Logility Inc.
• 13.12 Parabole.ai
• 13.13 Geminos Software
• 13.14 Scalnyx
• 13.15 Data Poem
• 13.16 Lifesight
• 13.17 Incrmntal
• 13.18 Senser