説明可能なAI（XAI）の世界市場、2032年までの予測：コンポーネント別、モデルタイプ別、展開モデル別、技術別、エンドユーザー別、地域別

Stratistics MRCの調査によると、世界の説明可能なAI（XAI）市場は2025年に91億9,000万米ドル規模となり、予測期間中にCAGR18％で成長し、2032年までに292億8,000万米ドルに達すると見込まれています。

説明可能なAI（XAI）とは、AIモデルの意思決定、予測、行動を人間にとって透明性が高く、解釈可能かつ理解しやすいものとするために設計された一連の手法およびシステムを指します。「ブラックボックス」型のAIシステムとは異なり、XAIは入力データが結果にどのように影響するかを明確に可視化します。これにより、ユーザーは推論プロセスを追跡し、結果を検証することが可能となります。XAIは、利害関係者がAIモデルの公平性、信頼性、バイアスを評価できるようにすることで、信頼の構築、説明責任の確保、規制順守の支援に貢献します。特に、医療、金融、防衛、自律システムなど、AIによる意思決定の理解が不可欠な影響力の大きい分野において、その重要性は極めて高いものです。

AIの透明性に対する規制要求の高まり

政策立案者は、説明責任と公平性を確保するため、AIシステムにおける説明可能性を義務付けています。企業は、金融、医療、政府アプリケーションにおける意思決定を検証するために、XAIフレームワークをますます必要としています。ベンダーは、コンプライアンスと信頼を強化するため、透明性モジュールをAIプラットフォームに組み込んでいます。解釈可能なモデルへの需要の高まりは、規制対象産業全体での採用を促進しています。透明性への推進は、説明可能性をニッチな機能から、AI導入における主流の要件へと変革しつつあります。

説明可能性の実装の高複雑度

精度を維持しつつ性能を犠牲にしない解釈可能なモデルの開発は技術的に困難です。企業はリソース制約により、既存のAIワークフローへの説明可能性の統合に苦労しています。先進的な研究開発能力を持つ大企業と比較すると、中小規模の企業はより高い障壁に直面しています。ベンダーは透明性と効率性のバランスを取るため、ハイブリッドアプローチを模索中です。この複雑さが普及を遅らせており、説明可能性はAIイノベーションにおける困難なフロンティアとなっています。

規制産業における利用拡大

金融サービス業界では、信用スコアリング、不正検知、コンプライアンス監査を支援するため、透明性の高いAIがますます求められています。医療提供者は、患者の信頼強化と規制当局の承認を得るため、診断システムに説明可能なモデルを組み込んでいます。政府は公共サービスの意思決定を改善するため、解釈可能なAIフレームワークへの投資を進めています。ベンダー各社は業界固有のコンプライアンス基準を満たすソリューションをカスタマイズしています。規制産業は導入を推進するだけでなく、XAI（説明可能なAI）を倫理的で信頼性の高いAIエコシステムを実現する重要な基盤として位置づけています。

標準化された説明可能性フレームワークの欠如

企業は、断片化したガイドラインにより適切な調査手法の選択に不確実性に直面しています。規制当局は透明性に関する統一的な基準をまだ確立しておらず、コンプライアンスを複雑化させています。ベンダーは多様な地域および業界固有の要件にソリューションを適応させる必要があります。この標準化の欠如はプロバイダーのコスト増加と拡張性の遅延を招いています。明確なフレームワークがなければ、説明可能性は一貫性を欠いたままのリスクがあり、世界市場におけるAIシステムへの信頼を損なう恐れがあります。

COVID-19の影響：

COVID-19のパンデミックにより、自動化システムへの依存度が高まった企業において、説明可能なAIへの需要が加速しました。一方で、研究開発の混乱やプロジェクトの遅延により、透明性ツールの導入は遅れました。他方で、医療や公共安全分野における信頼性の高いAIへの需要の高まりが、その採用を促進しました。組織は危機的状況下での意思決定を検証するため、解釈可能なモデルへの依存度を高めました。ベンダーはレジリエンスとコンプライアンス強化のため、説明可能性機能をAIプラットフォームに組み込みました。パンデミックは不確実な環境下におけるAI主導の意思決定を保護する手段として、透明性の重要性を浮き彫りにしました。

予測期間中、ソフトウェア分野が最大の市場規模を占める

予測期間中、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。これは、AIプラットフォームにおける統合型透明性モジュールの需要に牽引されるものです。ソフトウェアソリューションにより、企業は機械学習ワークフローに説明可能性を直接組み込むことが可能となります。ベンダー各社は、使いやすさを向上させるため、高度な可視化ツールやモデル解釈ツールへの投資を進めています。スケーラブルでモジュール式のソリューションに対する需要の高まりが、このセグメントでの採用を後押ししています。企業は、コンプライアンスと信頼構築においてソフトウェア駆動型の説明可能性が極めて重要であると考えています。ソフトウェアの優位性は、多様なAIアプリケーション全体で透明性を実現する基盤層としての役割を反映しています。

予測期間において、ディープラーニングの説明可能性セグメントは最も高いCAGRを示す

予測期間において、ディープラーニングの説明可能性セグメントは、複雑なニューラルネットワークにおける透明性への需要の高まりを背景に、最も高い成長率を示すと予測されます。ディープラーニングモデルはしばしばブラックボックスとして動作し、説明責任の面で課題を生み出しています。ベンダー各社は、SHAP、LIME、注意ベース手法などの解釈可能性技術をフレームワークに組み込んでいます。企業は自律システムや高度な分析への信頼強化のため、これらのソリューションを採用しています。ディープラーニングアプリケーションへの投資増加が本セグメントの需要を後押ししています。ディープラーニングの説明可能性の成長は、次世代AIにおいて性能と透明性を結びつける役割を浮き彫りにしています。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、北米地域は成熟したAIインフラと透明性に対する強力な規制重視により、最大の市場シェアを維持すると予想されます。米国およびカナダの企業は、コンプライアンス基準を満たすため、説明可能なフレームワークへの投資を主導しています。主要テクノロジーベンダーの存在が、地域の優位性をさらに強化しています。金融、医療、政府分野における倫理的なAIへの需要の高まりが、採用を後押ししています。ベンダーは、競争の激しい市場で製品を差別化するため、高度な説明可能性モジュールを組み込んでいます。

最も高いCAGRを示す地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は急速な都市化、AI導入の拡大、政府主導のデジタルイニシアチブに後押しされ、最も高いCAGRを示すと予想されます。中国、インド、東南アジアなどの国々は、フィンテック、医療、スマートシティエコシステムを支援するため、説明可能なAIに多額の投資を行っています。同地域の企業は、コンプライアンス強化と消費者信頼要件の達成のためにXAIフレームワークを採用しています。現地スタートアップ企業は、多様な業界向けにカスタマイズされた費用対効果の高いソリューションを展開しています。倫理的なAIと透明性を促進する政府プログラムが導入を加速させています。

無料カスタマイズ提供内容：

本レポートをご購入いただいたお客様は、以下の無料カスタマイズオプションのいずれか1つをご利用いただけます：

• 企業プロファイリング
  • 追加市場プレイヤーの包括的プロファイリング（最大3社）
  • 主要プレイヤーのSWOT分析（最大3社）
• 地域別セグメンテーション
  • お客様のご要望に応じた主要国の市場推計・予測、およびCAGR（注：実現可能性の確認が必要です）
• 競合ベンチマーキング
  • 主要プレイヤーの製品ポートフォリオ、地理的展開、戦略的提携に基づくベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

• 要約
• ステークホルダー
• 調査範囲
• 調査手法
• 調査資料

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
• エンドユーザー分析
• 新興市場
• 新型コロナウイルス感染症（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（XAI）市場：コンポーネント別

• ソフトウェア
  • XAIフレームワーク・ライブラリ
  • モデル解釈・説明ツール
  • ビジュアライゼーション・レポーティングソリューション
  • AIガバナンス・監査・コンプライアンスプラットフォーム
• サービス
  • コンサルティング・アドバイザリーサービス
  • 統合・導入サービス
  • マネージドサービス・プラットフォームサポート

第6章 世界の説明可能なAI（XAI）市場：モデルタイプ別

• 教師あり学習の説明可能性
• 教師なし学習の説明可能性
• 強化学習の説明可能性
• アンサンブルモデル・ハイブリッドモデル

第7章 世界の説明可能なAI（XAI）市場：展開モデル別

• オンプレミス
• クラウドベース

第8章 世界の説明可能なAI（XAI）市場：技術別

• 機械学習の説明可能性
• ディープラーニングの説明可能性
• 自然言語処理の説明可能性
• コンピュータービジョンの説明可能性
• その他

第9章 世界の説明可能なAI（XAI）市場：エンドユーザー別

• 医療・ライフサイエンス
• 小売・EC
• IT・通信
• 製造・産業オートメーション
• エネルギー・ユーティリティ
• 政府・公共部門
• その他

第10章 世界の説明可能なAI（XAI）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
• アジア太平洋地域
  • 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
  • その他南米諸国
• 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、提携、協力関係および合弁事業
• 買収・合併
• 新製品の発売
• 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

• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Oracle Corporation
• SAP SE
• SAS Institute Inc.
• Google LLC
• Amazon Web Services, Inc.
• Fiddler AI, Inc.
• DarwinAI Corp.
• Kyndi, Inc.
• H2O.ai, Inc.
• DataRobot, Inc.
• Seldon Technologies Ltd.
• Peltarion AB
• Zest AI