企業における生成AI市場の2034年までの予測―展開モード別、企業規模別、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、世界の企業における生成AI市場は2026年に76億米ドル規模となり、予測期間中にCAGR33.4％で成長し、2034年までに763億米ドルに達すると見込まれています。

生成AIは、コンテンツ制作の効率化、意思決定プロセスの強化、および全体的な生産性の向上を通じて、ビジネスのあり方をますます変革しています。企業は、生成AIを活用して文書、ビジュアル、ソフトウェアコード、予測モデルを作成し、イノベーションサイクルを加速させ、製品発売までの期間を短縮しています。また、高度なバーチャルアシスタントやレコメンデーションエンジンを通じて、顧客に合わせたインタラクションを実現すると同時に、従業員が情報にアクセスし、日常業務を自動化するのを支援しています。企業は、競争力を維持するために、マーケティング、デザイン、サポートなどの部門全体に生成AIを導入しています。

インド産業連盟（CII）とEYによると、インド企業のほぼ半数（47％）がすでに複数の生成AI使用事例を実運用しており、パイロット段階から企業規模での導入へと大きな転換を遂げています。

自動化と効率化への需要の高まり

自動化と効率化へのニーズの高まりが、企業の生成AI導入を後押ししています。文書作成、コーディング、デザインなどの反復的なタスクを処理することで、手作業への依存度を低減し、ミスを減らすことができます。この変化により、従業員はより戦略的な業務に集中できるようになり、生産性が向上します。また、自動化は人件費を大幅に増加させることなく、ビジネスの拡張性を支えます。業界情勢が激化する中、組織はワークフローとリソースの活用を最適化するソリューションに投資しています。生成AIは、企業が業務を合理化し、急速に変化するビジネス環境において強力な競争力を維持するための重要な推進力として際立っています。

データのプライバシーとセキュリティに関する懸念

データ保護とセキュリティに関する懸念は、企業における生成AIの導入における大きな障壁となっています。これらの技術は膨大な量の機密データに依存しているため、情報漏洩、不正使用、および機密情報の暴露リスクを高めます。規制遵守の要件は、導入をさらに複雑にし、コストを増大させます。外部のAIプラットフォームを利用することも、さらなるセキュリティ上の脆弱性を生み出す可能性があります。自社データや知的財産に対する管理権を失うことへの懸念から、多くの組織が生成AIを全面的に導入することを躊躇しており、その結果、運用面やイノベーション面で大きなメリットがあるにもかかわらず、その普及が制限されています。

カスタマーサポートの自動化における進展

自動化によるカスタマーサービスの向上は、生成AIによって可能となる重要な機会です。企業は、正確かつ文脈に応じた応答を即座に提供する高度なバーチャルアシスタントを導入できます。これにより、サービスの迅速化、コスト削減、顧客体験の向上が実現します。自動化システムが日常的な問い合わせを処理することで、人間の担当者はより複雑な問題への対応に集中できるようになります。時間の経過とともに、これらのAIツールは学習し、パフォーマンスを向上させます。組織が高品質な顧客体験の提供に注力する中、生成AIは、様々なコミュニケーションプラットフォームを通じて、パーソナライズされた、継続的かつ拡張性のあるサポートを提供する効果的な手段となります。

データ漏洩やサイバー攻撃のリスク

サイバー攻撃やデータ漏洩のリスクの高まりは、企業における生成AIの導入にとって深刻な脅威となっています。これらのシステムは膨大な機密データに依存しているため、不正アクセスを狙うハッカーにとって魅力的な標的となります。プロンプト操作などの手法も、システムの動作や出力を混乱させる可能性があります。組織は強固なセキュリティフレームワークを導入する必要があり、それにより複雑さとコストが増大します。サイバー脅威がますます高度化していく中、AIシステムの安全性を維持することはより困難になっています。この継続的なリスクは、信頼を損ない、企業業務全体での生成AIの広範な導入を妨げる可能性があります。

COVID-19の影響：

企業がデジタル化やリモートワークモデルへと移行する中、COVID-19の流行は、企業全体での生成AIの導入を促進する上で重要な役割を果たしました。組織は、プロセスの効率化、オンラインでの顧客エンゲージメントの向上、そして不確実な状況下での情報に基づいた意思決定を行うために、これらの技術を活用しました。デジタルプラットフォームへの依存度が高まるにつれ、AI生成コンテンツ、バーチャルアシスタント、および分析的知見へのニーズが増大しました。一部の業界では資金面の制約により投資が遅れた一方で、多くの企業が先進技術の価値を認識しました。概して、パンデミックはデジタルトランスフォーメーションを加速させ、生成AIがいかに柔軟性、効率性、および事業継続性を支えることができるかを実証しました。

予測期間中、クラウドベースのセグメントが最大の規模になると予想されます

クラウドベースのセグメントは、その柔軟性、拡張性、および初期コストの低さから、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。企業は、高価なハードウェアの必要性を減らし、強力なAIツールや処理能力へのアクセスを提供するクラウドプラットフォームを好んでいます。これらのソリューションにより、迅速な導入、定期的な更新、および現行システムとのスムーズな統合が可能になります。また、リモート業務をサポートし、今日の分散型ワークフォースモデルにも適しています。さらに、クラウドサービスには強力なセキュリティ対策とデータ管理機能が含まれており、信頼性と確実性を高めています。

予測期間中、医療・ライフサイエンス分野が最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間中、医療・ライフサイエンス分野は、医学研究や患者ケアにおける革新的なソリューション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ています。生成AIは、複雑なデータセットの分析、診断の精度向上、および創薬プロセスの加速を支援します。また、合成データの生成を可能にし、AIシステムのトレーニング中にプライバシーを確保します。デジタルヘルスケアへの投資の増加と、より効率的なサービスの推進が、導入をさらに後押ししています。その結果、このセグメントは、企業の生成AI分野において最も成長著しい領域として台頭しています。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、北米地域は、先進的な技術インフラと高いデジタル導入率に支えられ、最大の市場シェアを維持すると予想されます。同地域の企業は、競合を避けるために研究開発に積極的に注力しています。クラウドプラットフォーム、データ分析、自動化の広範な活用により、様々なセクターにおける生成AIのシームレスな統合が可能となっています。政府の支援や資金提供イニシアチブが、開発と導入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、アジア太平洋地域は、急速な技術進歩とデジタル化の進展に牽引され、最も高いCAGRを示すと予想されます。多くの国が、効率性の向上とイノベーションの促進を目的として、AIに多額の投資を行っています。クラウドコンピューティングの成長、スタートアップエコシステムの拡大、および各セクターにおける自動化への需要の高まりが、この動向に寄与しています。支援的な政府政策やデジタルトランスフォーメーションの取り組みが、導入をさらに後押ししています。

無料カスタマイズサービス：

本レポートをご購入いただいたすべてのお客様は、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
  • 追加の市場プレイヤー（最大3社）に関する包括的なプロファイリング
  • 主要企業（最大3社）のSWOT分析
• 地域別セグメンテーション
  • お客様のご要望に応じて、主要な国・地域の市場推計・予測、およびCAGR（注：実現可能性の確認によります）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的展開、および戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーク

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

• 市場概況と主なハイライト
• 成長促進要因、課題、機会
• 競合情勢の概要
• 戦略的洞察と提言

第2章 調査フレームワーク

• 調査目的と範囲
• 利害関係者分析
• 調査前提条件と制約
• 調査手法

第3章 市場力学と動向分析

• 市場定義と構造
• 主要な市場促進要因
• 市場抑制要因と課題
• 成長機会と投資の注目分野
• 業界の脅威とリスク評価
• 技術とイノベーションの見通し
• 新興市場・高成長市場
• 規制および政策環境
• COVID-19の影響と回復展望

第4章 競合環境と戦略的評価

• 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
• 主要企業の市場シェア分析
• 製品のベンチマークと性能比較

第5章 世界の企業における生成AI市場：展開モード別

• オンプレミス
• クラウドベース
• ハイブリッド

第6章 世界の企業における生成AI市場：企業規模別

• 大企業
• 中小企業

第7章 世界の企業における生成AI市場：用途別

• カスタマーエクスペリエンス・サポート
• コンテンツ制作・マーケティング
• ソフトウェア開発・IT運用
• ナレッジマネジメント
• リスク・コンプライアンス
• 人事・労働力支援

第8章 世界の企業における生成AI市場：エンドユーザー別

• BFSI（銀行、金融サービス、保険）
• ヘルスケア・ライフサイエンス
• 小売・Eコマース
• 製造・サプライチェーン
• IT・通信
• 政府・公共部門
• 教育

第9章 世界の企業における生成AI市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • オランダ
  • ベルギー
  • スウェーデン
  • スイス
  • ポーランド
  • その他の欧州諸国
• アジア太平洋地域
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • タイ
  • マレーシア
  • シンガポール
  • ベトナム
  • その他のアジア太平洋諸国
• 南アメリカ
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • コロンビア
  • チリ
  • ペルー
  • その他の南米諸国
• 世界のその他の地域（RoW）
  • 中東
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • イスラエル
    • その他の中東諸国
  • アフリカ
    • 南アフリカ
    • エジプト
    • モロッコ
    • その他のアフリカ諸国

第10章 戦略的市場情報

• 産業価値ネットワークとサプライチェーン評価
• 空白領域と機会マッピング
• 製品進化と市場ライフサイクル分析
• チャネル、流通業者、市場参入戦略の評価

第11章 業界動向と戦略的取り組み

• 合併・買収
• パートナーシップ、提携、合弁事業
• 新製品発売と認証
• 生産能力の拡大と投資
• その他の戦略的取り組み

第12章 企業プロファイル

• OpenAI
• Microsoft
• Google
• NVIDIA
• IBM
• Amazon Web Services（AWS）
• Anthropic
• Adobe
• Salesforce
• Oracle
• Jasper.ai
• H2O.ai
• Intel
• Meta
• Accenture
• Cohere
• Hugging Face
• Perplexity AI