2034年までの説明可能なAI市場予測―提供形態、説明可能性手法、導入形態、組織規模、用途、エンドユーザー、および地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、世界の説明可能なAI（XAI）市場は2026年に18億米ドル規模となり、予測期間中にCAGR19.9％で成長し、2034年には79億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、人工知能モデルの意思決定を、人間のユーザーにとって解釈可能かつ透明性が高く、理解しやすいものにする技術やツールの総称です。医療、金融、自動運転車、刑事司法の分野において、AIシステムが重要な意思決定にますます影響を与える中、モデルの透明性の欠如は信頼の欠如や規制順守上の課題を引き起こしています。XAIは、予測に対する説明の提供、特徴量の重要度の特定、意思決定の境界の明らかにすることで、この課題に対処します。この市場は、規制上の圧力、リスクの高い用途におけるAI導入の拡大、そして世界中のあらゆる業界における倫理的で説明責任があり、監査可能なAIシステムへの需要の高まりによって牽引されています。

AIの透明性と説明責任に関する規制要件の強化

政府や業界団体がアルゴリズムの説明可能性を義務付ける中、この要因が説明可能なAIソリューションの導入を大幅に後押ししています。欧州連合（EU）の「AI法」では、詳細な文書化と透明性が求められる高リスクAIシステムが分類されており、金融規制当局は説明可能な与信スコアリングモデルを求めています。医療当局は、診断用AIに対し、治療推奨の根拠を示すことを求めています。XAI機能を備えていない組織は、法的責任、罰金、市場アクセス制限に直面する可能性があります。世界的に規制状況が拡大する中、企業はコンプライアンスを確保し、評判リスクを軽減し、自動化された意思決定システムに対する利害関係者の信頼を築くために、XAIフレームワークを積極的に導入しています。

モデルの精度と説明可能性のトレードオフ

この要因は、組織が予測性能と解釈可能性のバランスを取ることに苦慮しているため、市場の成長を著しく抑制しています。深層ニューラルネットワークのような最も精度の高いAIモデルは、数百万ものパラメータを持つブラックボックスとして動作するため、意味のある説明を生成することが困難です。解釈可能性を向上させるためにモデルを簡略化すると、多くの場合、精度が低下し、ビジネス目標が損なわれてしまいます。SHAPやLIMEといった高度なXAI技術は、正確な説明ではなく近似的な説明を提供するため、誤解を招く可能性があります。不正検知や医療診断などの重要な用途においては、説明可能性のために精度を犠牲にすることは許容されません。一方で、ブラックボックス型のモデルはコンプライアンス要件に適合しないため、導入における難しいジレンマが生じています。

XAIとエッジコンピューティングおよびリアルタイムシステムの統合

エッジAIの導入では、レイテンシに敏感でプライバシーが極めて重要なアプリケーションにおいて、デバイス上での説明可能性が求められるため、この要因は市場拡大に向けた大きな機会をもたらします。自動運転車では、安全規制当局の要件を満たすために、ナビゲーションの決定に対する即時的かつ理解しやすい根拠が必要です。AIを活用した予知保全を行う産業用IoTシステムは、ネットワーク接続が制限されている状況において、ローカルでの説明機能の恩恵を受けます。患者をモニタリングする医療用エッジデバイスは、アラート発生の背景にある推論を臨床医に即座に提供できます。エッジAIチップの性能向上とエネルギー効率の改善に伴い、XAI機能を推論ハードウェアに直接組み込むことで、クラウドベースの説明生成が現実的でないロボット工学、製造、医療機器の分野において、新たな市場が開かれます。

説明システムに対する敵対的攻撃の台頭

悪意のある攻撃者が、AIモデルの出力とその付随する説明の両方を操作する手法を開発しているため、この要因はXAIの信頼性にとって重大な脅威となっています。敵対的入力により、モデルは誤った予測を生成しつつ、一見妥当に見える説明を生成し、人間のレビュー担当者を欺く可能性があります。説明の改ざん攻撃は、XAIの出力を悪用して独自モデルのリバースエンジニアリングを行ったり、機密性の高い学習データを抽出したりすることで、知的財産権やプライバシーの侵害を引き起こします。規制対象のアプリケーションにおいてXAIが必須となるにつれ、攻撃対象範囲は説明メカニズムそのものにも拡大しています。説明に特化した敵対的手法に対する堅牢な対策が講じられなければ、XAIシステムへの信頼が損なわれ、市場での普及が遅れる恐れがあります。

新型コロナウイルス（COVID-19）の影響：

COVID-19のパンデミックは、医療およびサプライチェーン分野における説明可能なAIへの需要を加速させると同時に、既存のAIモデルにおける信頼性の欠如を露呈させました。COVID-19の診断、患者のトリアージ、ワクチン配布に向けたAIの迅速な導入には、臨床医や一般市民の信頼を得るために、透明性のある意思決定が求められました。医療機関は、臨床使用前にモデルの推奨事項を検証するため、XAIツールを緊急に導入しました。サプライチェーンの混乱により、物流企業は経路変更の決定にAIを採用せざるを得なくなり、利害関係者とのコミュニケーションにおいて説明可能性が不可欠となりました。リモートワーク環境の普及により、自動監視システムへの依存度が高まり、従業員の業績評価に対する説明が必要となりました。パンデミック後も、組織が透明性の要件を制度化しているため、XAIの導入率は高い水準を維持しています。

予測期間中、SHAPセグメントが最大の市場規模を占めると予想されます

SHAPセグメントは、その強固な理論的基盤と業界での広範な受容に支えられ、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。SHAP（SHapley Additive exPlanations）は、協力ゲーム理論に基づいて数学的に一貫性のある特徴量の重要度値を提供し、説明が局所的に正確であり、モデル間で全体として一貫していることを保証します。そのモデル非依存性により、単純な線形回帰から複雑な深層ニューラルネットワークに至るまで、あらゆる機械学習アルゴリズムへの適用が可能です。主要なプログラミング言語での最適化された実装の提供、一般的なMLフレームワークとの統合、そして充実したコミュニティによるドキュメントにより、実装の障壁が低減されています。企業は、堅牢で監査可能かつ再現性のある説明を必要とする規制当局への提出においてSHAPを好んで採用しており、これがSHAPの市場におけるリーダーシップを確固たるものにしています。

予測期間中、クラウドセグメントが最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間中、クラウドセグメントは、スケーラブルなインフラストラクチャ、初期コストの削減、および既存のAI開発プラットフォームとのシームレスな統合に牽引され、最も高い成長率を示すと予測されています。クラウドベースのXAIソリューションは、専用のオンプレミス型ハードウェアを不要にし、あらゆる規模の組織が大きな設備投資を行うことなく説明を生成できるようにします。主要なクラウドプロバイダーは、MLプラットフォーム内にXAIを統合サービスとして提供しており、モデルのトレーニングや推論中に自動的に説明を生成することが可能になっています。クラウドは、分散したチーム間での規制監査に不可欠な、説明アーティファクトの一元的なガバナンスを容易にします。組織がMLOpsやクラウドネイティブなAI開発をますます採用するにつれ、クラウド展開は最も急速に成長しているセグメントとして浮上しています。

シェアが最も大きい地域：

予測期間中、北米地域は、AIの早期導入、厳格な規制環境、そして集中した技術革新に支えられ、最大の市場シェアを占めると予想されます。米国は、AI研究と商用XAI導入の両面で主導的な立場にあり、防衛機関、金融機関、医療提供者からの多額の投資を受けています。SEC、FDA、FTCによる規制措置により、アルゴリズムの透明性がますます義務付けられ、企業の需要を牽引しています。主要なXAIソフトウェアベンダー、クラウドプロバイダー、AIコンサルティング企業の存在が、ソリューション導入のための成熟したエコシステムを形成しています。さらに、XAIの基礎となる技術を開発する学術研究機関の多くが北米に集中しており、同地域の市場支配力を支えています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は、製造業、金融、政府部門におけるAIの急速な導入と、新たな規制枠組みの整備に後押しされ、最も高いCAGRを示すと予想されます。中国、日本、韓国、インドなどの国々では、公共部門や高リスクのアプリケーションに対して説明可能性を義務付けるAIガバナンスガイドラインが導入されています。同地域における銀行、医療、電子商取引分野での大規模なデジタルトランスフォーメーションの取り組みは、透明性のあるAIの説明を必要とする膨大なデータセットを生み出しています。消費者や規制当局の間で倫理的なAIに対する意識が高まっていることに加え、AIコンプライアンスソリューションへの海外投資が増加していることが、XAIの導入を加速させています。国内のAIリーディングカンパニーがサービス規模を拡大するにつれ、アジア太平洋地域は説明可能なAI技術において最も急成長している市場として台頭しています。

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、主要な国における市場推計・予測、およびCAGR（注：実現可能性の確認次第となります）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的展開、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

• 市場概況と主なハイライト
• 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 世界の説明可能なAI市場：提供別

• ソフトウェア
• サービス

第6章 世界の説明可能なAI市場：説明可能性の手法別

• SHAP
• LIME
• 反事実的説明
• 代理モデル
• サリエンシーマップ
• ルールベースの手法
• 解釈可能なネイティブモデル
• その他手法

第7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
• ハイブリッド

第8章 世界の説明可能なAI市場：組織規模別

• 大企業
• 中小企業

第9章 世界の説明可能なAI市場：用途別

• 不正検知
• リスクマネジメント
• コンプライアンスと監査
• 医療意思決定支援
• 自律システム
• クレジットスコアリング
• カスタマー・アナリティクス
• モデルモニタリング
• その他の用途

第10章 世界の説明可能なAI市場：エンドユーザー別

• BFSI
• ヘルスケア
• 政府・防衛
• 小売・Eコマース
• 製造業
• IT・通信
• 自動車
• その他のエンドユーザー

第11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
  • 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
  • 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
• 南米
  • 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12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、および市場参入戦略の評価

第13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、および合弁事業
• 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14章 企業プロファイル

• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Google LLC
• Amazon Web Services, Inc.
• SAS Institute Inc.
• FICO
• DataRobot, Inc.
• H2O.ai, Inc.
• Oracle Corporation
• SAP SE
• Salesforce, Inc.
• Accenture plc
• NVIDIA Corporation
• OpenAI
• Dataiku Inc.
• C3.ai, Inc.
• Intel Corporation
• Deloitte Touche Tohmatsu Limited
• Cognizant Technology Solutions Corporation
• Capgemini SE