2034年までのAIを活用したスポーツ放送市場の予測―構成要素、AI機能、導入形態、スポーツ種目、配信チャネル、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AIを活用したスポーツ放送市場は2026年に28億米ドル規模となり、予測期間中にCAGR20.0％で成長し、2034年には120億米ドルに達すると見込まれています。

AIを活用したスポーツ放送とは、ライブおよび録画されたスポーツコンテンツの制作に機械学習を応用するソフトウェアプラットフォーム、ハードウェアシステム、および専門サービスを指します。システムは、映像やセンサーからのフィードから試合の出来事を検知し、ハイライト映像、リアルタイムグラフィック、自動解説、パーソナライズされたフィード、視聴者分析を生成します。ソフトウェアプラットフォームはメタデータと配信を統括し、ハードウェアシステムは会場レベルでフィードをキャプチャ・処理し、サービスは統合、キャリブレーション、ワークフロー設計をカバーします。生成されたコンテンツは、地上波テレビ、OTTストリーミング、ソーシャルメディア、会場内のスクリーンに配信されます。

ショートフォームコンテンツの需要拡大

ソーシャルメディアやストリーミングプラットフォームにおけるショートフォームのスポーツクリップの消費が増加していることから、イベント発生から数秒以内にハイライトを生成するAIシステムの導入が進んでいます。複数の試合が同時に進行する状況において、手作業によるクリッピングでは、求められる量とスピードに対応できません。自動検出により、制作要員を削減しつつ、出力を増やすことが可能になります。アーカイブの収益化やエンゲージメントの向上を目指す権利保有者は、それに応じて投資を行っており、その結果、確立されたスポーツ市場におけるリーグ、放送局、制作会社全体で需要が拡大しています。

権利とメタデータの複雑さ

AI放送システムの導入には、正確な権利メタデータ、一貫性のある会場インフラ、そして権利主張が重複しがちなリーグ、クラブ、配信事業者間の調整が必要です。クリップの所有権に関する曖昧さは、自動配信や収益化を複雑にします。既存の制作システムとの統合には、カスタムエンジニアリングが求められます。こうした権利や統合に関する複雑さは、導入期間を長期化させ、プロフェッショナルサービスのコストを増大させ、技術リソースが限られている小規模なリーグや地域放送局における導入を遅らせています。

下位リーグの放送

自動化された制作により、従来は採算が取れず中継されなかった試合を放送する機会が生まれ、セカンドリーグ、女子大会、ユース大会などへの放送範囲が拡大します。固定カメラアレイと自動解説により、1試合あたりの制作コストは従来の屋外中継のわずか数分の1にまで削減されます。リーグは、ストリーミング配信権を通じて拡大したコンテンツを収益化できます。1試合あたりのコストが低下するにつれ、自動化システムは、これまで中継対象外だった膨大な数の試合を新たな対象として開拓します。

手動制作との代替

従来の屋外中継や手動によるハイライト制作チームは、主要な試合において高品質な中継を制作する能力を依然として有しており、制作品質がブランド価値を左右する場合には、権利保有者がこれらのワークフローを維持することも考えられます。多くの放送局は、自動化された出力を下位リーグのコンテンツにのみ適したものと捉えています。リモートワークフローによって手動制作のコストが低下すれば、AIシステムによる差別化の幅は狭まる可能性があります。その結果、プロバイダーは注目度の高いイベントにおいて、品質の同等性を実証しなければなりません。

新型コロナウイルス（COVID-19）の影響：

パンデミックにより、ライブ試合が中断され、制作スケジュールが乱れたことで、ライブ放送システムへの需要は一時的に減少しました。危機の間、権利保有者は、新たな映像がない中でも視聴者の関心を維持するために、アーカイブコンテンツや自動化されたハイライト生成に依存していました。パンデミック後、試合日程が回復したことに加え、コスト効率の高い制作への注目が再び高まったことで、導入が促進されました。一方、プロバイダー各社は、リモート制作能力と自動化されたワークフローを拡充しました。

予測期間中、ソフトウェアプラットフォームセグメントが最大の市場規模を占めると予想されます

ソフトウェア・プラットフォーム部門は、イベントの検知、メタデータの生成、配信の調整において中心的な役割を果たしているため、予測期間中は最大の市場シェアを占めると予想されます。ソフトウェアは出力品質を決定し、既存の制作システムや権利管理システムと統合されます。定期的なライセンス料やサブスクリプション方式により、予測可能な収益が確保されます。放送局がクラウドワークフローへと移行する中、ソフトウェア・プラットフォームは依然として主要な購入対象であり、それによってこのカテゴリー全体でトップの収益シェアを維持しています。

予測期間中、自動ハイライト生成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、「自動ハイライト生成」セグメントは、ソーシャルプラットフォーム全体でのほぼ瞬時のクリップ配信への需要、およびオペレーターの介入なしに得点、ファウル、観客の盛り上がりといった瞬間を識別できる検出モデルの能力に牽引され、最も高い成長率を示すと予測されています。権利保有者は、イベント終了後数分以内にクリップを収益化しています。モデルの精度が向上し、複数の試合を同時に処理する能力が拡大するにつれ、ハイライト生成は他のAI機能セグメントよりも急速に加速しています。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、北米地域は、高額なメディア権利、成熟したストリーミングインフラ、そして主要なリーグや放送局が集中していることから、最大の市場シェアを占めると予想されます。米国は、全国規模および大学スポーツを扱う主要なプラットフォームプロバイダーや制作会社の支援を受け、地域収益を牽引しています。クラウド制作および権利収益化インフラへの積極的な投資が、同地域の主導的地位をさらに強固なものにしています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は、クリケットやサッカーの視聴者数の急増、OTT普及率の拡大、およびインド、中国、日本、東南アジア全域における放映権価値の上昇により、最も高いCAGRを示すと予想されます。現地のプロバイダーは、地域リーグやトーナメント向けに自動化された制作を導入しています。通信環境の改善やスマートフォンによる視聴の増加が導入をさらに後押ししており、アジア太平洋地域は最も急成長している地域市場となっています。

対象地域：

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

その他欧州

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

その他アジア太平洋地域

南米

ブラジル

アルゼンチン

コロンビア

チリ

ペルー

その他南米

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

無料の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中から1つをお選びいただけます：

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、事業展開地域、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AIを活用したスポーツ放送市場：コンポーネント別

• ソフトウェアプラットフォーム
• ハードウェアシステム
• プロフェッショナルサービス

第6章 世界のAIを活用したスポーツ放送市場：AI機能別

• ハイライトの自動生成
• リアルタイム・グラフィックス
• 音声および実況の自動化
• コンテンツのパーソナライゼーション
• 視聴者分析

第7章 世界のAIを活用したスポーツ放送市場：展開別

• クラウドベース
• オンプレミス
• ハイブリッド

第8章 世界のAIを活用したスポーツ放送市場：スポーツ別

• フットボール
• バスケットボール
• クリケット
• テニス
• 野球
• モータースポーツ

第9章 世界のAIを活用したスポーツ放送市場：流通チャネル別

• リニアテレビ
• OTTストリーミング
• ソーシャルメディア
• 会場内スクリーン

第10章 世界のAIを活用したスポーツ放送市場：エンドユーザー別

• ブロードキャスター
• スポーツリーグ
• スポーツクラブ
• ストリーミングプラットフォーム
• 制作会社

第11章 世界のAIを活用したスポーツ放送市場：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

• WSC Sports
• Pixellot
• Genius Sports
• Sportradar
• IBM
• AWS
• Google Cloud
• Microsoft
• Vizrt
• Ross Video
• EVS
• Hawk-Eye Innovations
• Grabyo
• Magnifi
• Veritone
• Stats Perform