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1797991

説明可能なAI市場の2032年までの予測： コンポーネント別、展開別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Explainable AI Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Component (Solution and Services), Deployment, Application, End User and By Geography

出版日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
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本日の銀行送金レート: 1USD=149.02円
説明可能なAI市場の2032年までの予測： コンポーネント別、展開別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析
出版日: 2025年08月07日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
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  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、世界の説明可能なAI市場は2025年に85億米ドルを占め、予測期間中にCAGR 15％で成長し、2032年には228億米ドルに達すると予測されています。

説明可能なAI（XAI）とは、人間のユーザーに対して透明性が高く、理解しやすく、解釈可能な結果を提供する人工知能システムを指します。ブラックボックス化された」モデルとは異なり、XAIではAIの意思決定がどのように行われたかをユーザーが理解できるため、信頼が築かれ、説明責任を果たすことが可能になります。これは、ヘルスケア、金融、法律など、解釈可能であることが不可欠な分野では特に重要です。アルゴリズムをより利用しやすくし、洞察をより実用的にすることで、XAIは複雑な機械学習の出力と現実の人間の意思決定のギャップを埋める。

AIの透明性と説明責任に対する需要の高まり

AIシステムの透明性と説明責任に対する需要の高まりは、Explainable AI市場を煽る重要な促進要因です。金融、ヘルスケア、法務などの規制業界でAIの導入が進むにつれ、利害関係者はアルゴリズムによる意思決定の明確化を求めています。倫理的な懸念、ガバナンスの圧力、EU AI Actのような規制の枠組みが、企業に説明可能なモデルの採用を促しています。ユーザーの信頼を築き、コンプライアンスを確保するこのニーズの高まりは、世界市場全体で説明可能なツールやフレームワークへの投資を加速させています。

モデルの解釈可能性における技術的複雑性

説明可能なAI市場を阻害する主な要因は、複雑な機械学習モデルの解釈に伴う技術的な複雑さです。ディープラーニング・アルゴリズムは、精度が高い一方で、人間が読み取れる洞察が限られた「ブラックボックス」として機能することが多いです。理解しやすい説明を提供しながらモデルの性能を維持する手法の開発は、依然として困難です。この複雑さは、実装時間やコストを増加させ、専門的な専門知識を必要とするため、既存のAIワークフローや意思決定支援システムにXAIを統合しようとする中小企業にとって障壁となります。

XAI-as-a-Serviceプラットフォームの成長

Explainable AI-as-a-Service（XAIaaS）プラットフォームの台頭は、モデルの解釈可能性のためのプラグアンドプレイツールを提供し、大きな市場機会をもたらします。AIプロバイダーが提供するクラウドベースのソリューションは、統合を簡素化し、企業が社内の広範な専門知識なしに説明可能性を実装することを可能にします。これらのプラットフォームは、リアルタイムのモニタリング、コンプライアンス報告、モデル監査を可能にします。倫理的なAIに対する需要が業界全体で高まる中、こうしたスケーラブルでコスト効率の高いサービスは、自動化システムの透明性と説明責任を高めることを目指す企業、新興企業、政府機関の間で支持を集めています。

透明化によって独自のアルゴリズムが露呈するリスク

Explainable AI市場にとって最も重大な脅威の1つは、独自のアルゴリズムや知的財産が露呈する可能性です。競合優位性や機密性の高いビジネスロジックが明らかになることを恐れ、企業は完全な透明性モデルの採用をためらうかもしれないです。説明可能性と機密性の間のこのトレードオフは、ユニークな独自のAIアルゴリズムに依存する産業での採用を制限する可能性があります。さらに、敵対者が明らかになったモデル・ロジックを悪用して出力を操作する可能性もあり、システムの脆弱性と悪用リスクに対する懸念が生じる。

COVID-19の影響：

COVID-19の流行は、ヘルスケア、金融、ロジスティクスをはじめとする複数のセクターで、AIの採用を含むデジタルトランスフォーメーションを加速させました。公衆衛生、資源配分、財務結果に影響を与える自動化された意思決定において、利害関係者が透明性を求めたためです。XAIは、病気の診断からサプライチェーンの管理まで、AI主導の推奨に対する信頼を高める上で重要な役割を果たしました。パンデミックは、利害関係の大きいシナリオにおける解釈可能なAIの重要性を浮き彫りにし、説明可能なAIランドスケープへの長期的な関心と投資を強化しました。

予測期間中、ソリューションセグメントが最大となる見込み

モデルの洞察と解釈可能性を提供する高度なソフトウェアツールに対する企業需要の高まりにより、予測期間中、ソリューション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。これには、モデルにとらわれないツール、可視化ダッシュボード、既存のAIワークフローとシームレスに統合するAPIなどが含まれます。企業は、規制コンプライアンスを確保し、顧客の信頼を高め、意思決定の質を向上させるために、説明可能性ソリューションに投資しています。倫理的なAIとガバナンスの重視が高まるにつれ、堅牢なソリューションの提供が企業のAI戦略に不可欠な要素となっています。

予測期間中、オンプレミスセグメントが最も高いCAGRが見込まれる

予測期間中、オンプレミス分野は、セキュアな社内AI解釈可能ソリューションに対する需要の高まりから、最も高い成長率を記録すると予測されます。防衛、銀行、ヘルスケアなどの業界は、データ主権を維持し、レイテンシーを削減し、知的財産を保護するために、オンプレミスの展開を好みます。オンプレミス・モデルでは、アルゴリズムや内部インフラをより厳密に管理できるため、コンプライアンス上の義務付けにも対応できます。サイバーセキュリティへの懸念が高まり、高度なカスタマイズが好まれる中、この分野は特に大企業を中心に関心が高まっています。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は、急速なデジタル化、政府のAIイニシアティブ、金融サービスやヘルスケアにおけるAIの普及に牽引され、最大の市場シェアを占めると予想されます。中国、インド、日本などの国々は、責任ある展開を確保するため、透明性の高いAIエコシステムに積極的に投資しています。多数のAI新興企業、研究開発費の増加、規制監督の拡大により、この地域はXAI採用とイノベーションのリーダーであり続けています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、北米地域は最も高いCAGRを示すと予測されます。これは、強固な技術インフラ、高いAI導入率、AIガバナンスに対する厳しい規制要求が理由です。ヘルスケア、BFSI、政府部門の企業は、AIシステムの透明性、解釈可能性、倫理的意思決定を優先しています。大手ハイテク企業の存在と、責任あるAI研究と標準設定への投資の増加は、北米をXAI市場の急速かつ持続的な成長のハブとして位置づけています。

無料のカスタマイズサービス

本レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます：

  • 企業プロファイル
    • 追加市場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
  • 調査資料
    • 1次調査資料
    • 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
  • 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 世界の説明可能なAI市場：コンポーネント別

  • ソリューション
  • サービス

第6章 世界の説明可能なAI市場：展開別

  • クラウド
  • オンプレミス

第7章 世界の説明可能なAI市場：用途別

  • 不正行為と異常検出
  • 創薬と診断
  • 予知保全
  • サプライチェーンマネジメント
  • アイデンティティとアクセス管理
  • その他の用途

第8章 世界の説明可能なAI市場：エンドユーザー別

  • ヘルスケア
  • BFSI
  • 航空宇宙および防衛
  • 小売業と電子商取引
  • 公共部門および公益事業
  • IT・通信
  • 自動車

第9章 世界の説明可能なAI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
  • 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10章 主な発展

  • 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11章 企業プロファイリング

  • Microsoft Corporation
  • Alphabet Inc.（Google LLC）
  • Amazon Web Services Inc.（Amazon.com Inc.）
  • NVIDIA Corporation
  • IBM Corporation
  • Intel Corporation
  • Mphasis Limited
  • Alteryx, Inc.
  • Palantir Technologies Inc.
  • Salesforce, Inc.
  • Oracle Corporation
  • Cisco Systems, Inc.
  • Meta Platforms, Inc.（Facebook）
  • Broadcom Inc.
  • Advanced Micro Devices（AMD）
  • SAP SE
  • Twilio Inc.
  • ServiceNow, Inc.
図表

List of Tables

  • Table 1 Global Explainable AI Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
  • Table 2 Global Explainable AI Market Outlook, By Component (2024-2032) ($MN)
  • Table 3 Global Explainable AI Market Outlook, By Solution (2024-2032) ($MN)
  • Table 4 Global Explainable AI Market Outlook, By Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 5 Global Explainable AI Market Outlook, By Deployment (2024-2032) ($MN)
  • Table 6 Global Explainable AI Market Outlook, By Cloud (2024-2032) ($MN)
  • Table 7 Global Explainable AI Market Outlook, By On-Premise (2024-2032) ($MN)
  • Table 8 Global Explainable AI Market Outlook, By Application (2024-2032) ($MN)
  • Table 9 Global Explainable AI Market Outlook, By Fraud & Anomaly Detection (2024-2032) ($MN)
  • Table 10 Global Explainable AI Market Outlook, By Drug Discovery & Diagnostics (2024-2032) ($MN)
  • Table 11 Global Explainable AI Market Outlook, By Predictive Maintenance (2024-2032) ($MN)
  • Table 12 Global Explainable AI Market Outlook, By Supply Chain Management (2024-2032) ($MN)
  • Table 13 Global Explainable AI Market Outlook, By Identity & Access Management (2024-2032) ($MN)
  • Table 14 Global Explainable AI Market Outlook, By Other Applications (2024-2032) ($MN)
  • Table 15 Global Explainable AI Market Outlook, By End User (2024-2032) ($MN)
  • Table 16 Global Explainable AI Market Outlook, By Healthcare (2024-2032) ($MN)
  • Table 17 Global Explainable AI Market Outlook, By BFSI (2024-2032) ($MN)
  • Table 18 Global Explainable AI Market Outlook, By Aerospace & Defense (2024-2032) ($MN)
  • Table 19 Global Explainable AI Market Outlook, By Retail and Ecommerce (2024-2032) ($MN)
  • Table 20 Global Explainable AI Market Outlook, By Public Sector & Utilities (2024-2032) ($MN)
  • Table 21 Global Explainable AI Market Outlook, By IT & Telecommunication (2024-2032) ($MN)
  • Table 22 Global Explainable AI Market Outlook, By Automotive (2024-2032) ($MN)

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

目次
Product Code: SMRC30361

According to Stratistics MRC, the Global Explainable AI Market is accounted for $8.5 billion in 2025 and is expected to reach $22.8 billion by 2032 growing at a CAGR of 15% during the forecast period. Explainable AI (XAI) refers to artificial intelligence systems that provide transparent, understandable, and interpretable results to human users. Unlike "black-box" models, XAI allows users to understand how AI decisions are made, which builds trust and enables accountability. It is especially critical in high-stakes sectors like healthcare, finance, and law where interpretability is essential. By making algorithms more accessible and insights more actionable, XAI bridges the gap between complex machine learning outputs and real-world human decision-making.

Market Dynamics:

Driver:

Rising demand for AI transparency and accountability

The rising demand for transparency and accountability in AI systems is a key driver fueling the Explainable AI market. As AI adoption grows in regulated industries like finance, healthcare, and legal, stakeholders require clarity on algorithmic decision-making. Ethical concerns, governance pressures, and regulatory frameworks such as the EU AI Act are pushing enterprises to adopt interpretable models. This growing need to build user trust and ensure compliance is accelerating investments in explainability tools and frameworks across global markets.

Restraint:

Technical complexity in model interpretability

A major restraint hampering the Explainable AI market is the technical complexity involved in interpreting complex machine learning models. Deep learning algorithms, while highly accurate, often function as "black boxes" with limited human-readable insight. Developing methods that maintain model performance while offering understandable explanations remains challenging. This complexity increases implementation time, costs, and requires specialized expertise, creating barriers for small and medium-sized enterprises attempting to integrate XAI into existing AI workflows and decision support systems.

Opportunity:

Growth of XAI-as-a-Service platforms

The rise of Explainable AI-as-a-Service (XAIaaS) platforms presents a significant market opportunity, offering plug-and-play tools for model interpretability. Cloud-based solutions from AI providers simplify integration and allow businesses to implement explainability without extensive in-house expertise. These platforms enable real-time monitoring, compliance reporting, and model auditing. With increasing demand across industries for ethical AI, these scalable and cost-efficient services are gaining traction among enterprises, startups, and government institutions aiming to boost transparency and accountability in automated systems.

Threat:

Risk of exposing proprietary algorithms through transparency

One of the most critical threats to the Explainable AI market is the potential exposure of proprietary algorithms and intellectual property. Companies may hesitate to adopt full transparency models for fear of revealing competitive advantages or sensitive business logic. This trade-off between explainability and confidentiality can limit adoption in industries that rely on unique, proprietary AI algorithms. Additionally, adversaries could exploit revealed model logic to manipulate outputs, creating concerns over system vulnerability and exploitation risks.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 pandemic accelerated digital transformation, including AI adoption, across multiple sectors-especially healthcare, finance, and logistics. In this surge, explainable AI gained traction as stakeholders demanded transparency in automated decisions affecting public health, resource allocation, and financial outcomes. XAI played a crucial role in enhancing trust in AI-driven recommendations, from diagnosing diseases to managing supply chains. The pandemic highlighted the importance of interpretable AI in high-stakes scenarios, reinforcing long-term interest and investment in the Explainable AI landscape.

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

The solution segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, owing to rising enterprise demand for advanced software tools that provide model insights and interpretability. These include model-agnostic tools, visualization dashboards, and APIs that integrate seamlessly with existing AI workflows. Businesses are investing in explainability solutions to ensure regulatory compliance, enhance customer trust, and improve decision-making quality. As the emphasis on ethical AI and governance grows, robust solution offerings are becoming essential components of enterprise AI strategies.

The on-premise segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the on-premise segment is predicted to witness the highest growth rate, due to growing demand for secure, in-house AI interpretability solutions. Industries such as defense, banking, and healthcare prefer on-premise deployment to maintain data sovereignty, reduce latency, and protect intellectual property. On-premise models allow tighter control over algorithms and internal infrastructure, aligning with compliance mandates. With rising cybersecurity concerns and a preference for high customization, this segment is witnessing growing interest, especially among large-scale enterprises.

Region with largest share:

During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share, driven by rapid digitalization, government AI initiatives, and the proliferation of AI in financial services and healthcare. Countries like China, India, and Japan are actively investing in transparent AI ecosystems to ensure responsible deployment. With a large number of AI startups, increasing R&D spending, and expanding regulatory oversight, the region continues to be a leader in XAI adoption and innovation.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR attributed to robust technological infrastructure, high AI adoption rates, and stringent regulatory demands for AI governance. Enterprises across healthcare, BFSI, and government sectors are prioritizing transparency, interpretability, and ethical decision-making in their AI systems. The presence of leading tech firms, coupled with growing investment in responsible AI research and standard-setting, positions North America as a hub for rapid and sustained XAI market growth.

Key players in the market

Some of the key players in Explainable AI Market include Microsoft Corporation, Alphabet Inc. (Google LLC), Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc.), NVIDIA Corporation, IBM Corporation, Intel Corporation, Mphasis Limited, Alteryx, Inc., Palantir Technologies Inc., Salesforce, Inc., Oracle Corporation, Cisco Systems, Inc., Meta Platforms, Inc. (Facebook), Broadcom Inc., Advanced Micro Devices (AMD), SAP SE, Twilio Inc. and ServiceNow, Inc.

Key Developments:

In June 2025, Microsoft enhanced its open-source InterpretML toolkit, adding advanced features for model interpretability and bias detection across AI workflows. This update helps enterprises comply with emerging AI regulations and build user trust by providing transparent AI decision explanations in sectors like healthcare, finance, and government.

In May 2025, Google launched a comprehensive Explainable AI Hub in Google Cloud, offering integrated tools for model transparency, fairness assessment, and causal analysis. The platform supports regulated industries requiring explainability, such as insurance and healthcare, enhancing AI adoption with compliance assistance and improved risk management.

In April 2025, AWS updated its SageMaker Clarify service expanded its capabilities for detecting bias and providing global and local explanations for AI models. These features help developers examine model fairness and interpret complex predictions, strengthening AI governance across retail, finance, and logistics applications.

Components Covered:

  • Solution
  • Services

Deployments Covered:

  • Cloud
  • On-Premise

Applications Covered:

  • Fraud & Anomaly Detection
  • Drug Discovery & Diagnostics
  • Predictive Maintenance
  • Supply Chain Management
  • Identity & Access Management
  • Other Applications

End Users Covered:

  • Healthcare
  • BFSI
  • Aerospace & Defense
  • Retail and Ecommerce
  • Public Sector & Utilities
  • IT & Telecommunication
  • Automotive

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 Application Analysis
  • 3.7 End User Analysis
  • 3.8 Emerging Markets
  • 3.9 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 Explainable AI Market, By Component

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Solution
  • 5.3 Services

6 Global Explainable AI Market, By Deployment

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Cloud
  • 6.3 On-Premise

7 Global Explainable AI Market, By Application

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Fraud & Anomaly Detection
  • 7.3 Drug Discovery & Diagnostics
  • 7.4 Predictive Maintenance
  • 7.5 Supply Chain Management
  • 7.6 Identity & Access Management
  • 7.7 Other Applications

8 Global Explainable AI Market, By End User

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Healthcare
  • 8.3 BFSI
  • 8.4 Aerospace & Defense
  • 8.5 Retail and Ecommerce
  • 8.6 Public Sector & Utilities
  • 8.7 IT & Telecommunication
  • 8.8 Automotive

9 Global Explainable AI Market, By Geography

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 North America
    • 9.2.1 US
    • 9.2.2 Canada
    • 9.2.3 Mexico
  • 9.3 Europe
    • 9.3.1 Germany
    • 9.3.2 UK
    • 9.3.3 Italy
    • 9.3.4 France
    • 9.3.5 Spain
    • 9.3.6 Rest of Europe
  • 9.4 Asia Pacific
    • 9.4.1 Japan
    • 9.4.2 China
    • 9.4.3 India
    • 9.4.4 Australia
    • 9.4.5 New Zealand
    • 9.4.6 South Korea
    • 9.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 9.5 South America
    • 9.5.1 Argentina
    • 9.5.2 Brazil
    • 9.5.3 Chile
    • 9.5.4 Rest of South America
  • 9.6 Middle East & Africa
    • 9.6.1 Saudi Arabia
    • 9.6.2 UAE
    • 9.6.3 Qatar
    • 9.6.4 South Africa
    • 9.6.5 Rest of Middle East & Africa

10 Key Developments

  • 10.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 10.2 Acquisitions & Mergers
  • 10.3 New Product Launch
  • 10.4 Expansions
  • 10.5 Other Key Strategies

11 Company Profiling

  • 11.1 Microsoft Corporation
  • 11.2 Alphabet Inc. (Google LLC)
  • 11.3 Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc.)
  • 11.4 NVIDIA Corporation
  • 11.5 IBM Corporation
  • 11.6 Intel Corporation
  • 11.7 Mphasis Limited
  • 11.8 Alteryx, Inc.
  • 11.9 Palantir Technologies Inc.
  • 11.10 Salesforce, Inc.
  • 11.11 Oracle Corporation
  • 11.12 Cisco Systems, Inc.
  • 11.13 Meta Platforms, Inc. (Facebook)
  • 11.14 Broadcom Inc.
  • 11.15 Advanced Micro Devices (AMD)
  • 11.16 SAP SE
  • 11.17 Twilio Inc.
  • 11.18 ServiceNow, Inc.