請求エラー検出用人工知能（AI）の世界市場レポート 2025年

請求エラー検出用人工知能（AI）市場の規模は、近年急激に拡大しています。2024年の18億2,000万米ドルから、2025年には23億米ドルへと、CAGR26.6％で成長が見込まれています。過去数年間の成長要因としては、企業における請求不一致の発生増加、請求精度の確保に向けた規制圧力の高まり、財務上の漏れに対する企業の意識向上、業界横断的な手動請求エラーの急増、アウトソーシングされた請求・会計業務の拡大、不正確な請求書に関する顧客クレームの増加などが挙げられます。

請求エラー検出用人工知能（AI）市場の規模は、今後数年間で急成長が見込まれます。2029年には58億5,000万米ドルに達し、CAGRは26.3％となる見通しです。予測期間における成長要因としては、財務透明性と監査コンプライアンスへの重視の高まり、企業におけるデータ駆動型請求管理の導入増加、請求業務におけるコスト最適化の需要拡大、業界横断的な複雑なマルチサービス請求構造の急増、医療・公益事業分野における大規模請求データ量の拡大、リアルタイム収益保証への注目の高まりなどが挙げられます。予測期間における主な動向としては、自動異常検知アルゴリズムの技術的進歩、請求書検証のための自然言語処理の高度化、事前エラー特定のための予測分析の革新、請求透明性を実現する説明可能な人工知能（AI）の開発、機械学習とルールベースシステムを組み合わせたハイブリッドモデルの研究開発、財務チーム向け統合請求分析ダッシュボードの進化などが挙げられます。

クラウドベースプラットフォームの採用拡大は、今後、請求エラー検出用人工知能（AI）市場の成長を促進すると予想されます。クラウドベースプラットフォームとは、ローカルサーバーやデバイスではなくインターネット経由でコンピューティングリソース、ストレージ、アプリケーションを提供するオンラインインフラおよびサービスを指します。スケーラビリティ、柔軟なリソース管理、コスト効率性により、その採用は増加傾向にあります。複雑な使用量ベースの請求データには、異常や過請求を迅速に特定するインテリジェントシステムが必要であるため、クラウドベースプラットフォームの採用は請求エラー検出AIの需要を牽引します。例えば、英国ITサービス企業AAG ITによれば、2025年1月時点で、中小企業（SMB）のワークロードの約63％、データの約62％が2023年までにパブリッククラウドでホストされると予測されています。これは2022年のワークロード57％、データ56％から増加する見込みです。したがって、クラウドベースのプラットフォームの採用拡大が、請求エラー検出用人工知能（AI）市場の成長を牽引しています。

請求エラー検出用AI市場で活動する主要企業は、請求精度向上、コンプライアンス監視、収益保護を強化するため、大規模言語モデル（LLM）の開発に注力しています。大規模言語モデル（LLM）とは、膨大なテキストデータで訓練された高度なAIシステムであり、人間のような言語を理解・予測・生成することで、文脈推論、非構造化テキストからのルール抽出、異常検知などの機能を実現します。例えば、2025年2月には、法務請求およびコンプライアンス自動化を専門とする米国拠点のAI技術企業であるHerculesAIが、請求書確定前に請求エラーを検出・防止するLLM搭載の請求コンプライアンスプラットフォーム「Verify」を発表しました。本プラットフォームは、クライアントの請求ガイドラインからの自動ルール抽出機能、主要請求システムとの連携機能、コンプライアンス修正のためのインテリジェントな提案機能を備えています。Verifyは、請求サイクルの早期段階で潜在的な誤りや非準拠項目を特定することで、請求精度を向上させ、収益の漏れを削減し、意思決定の効率を高めます。

よくあるご質問

• 請求エラー検出用人工知能（AI）市場の規模はどのように予測されていますか？
  • 2024年に18億2,000万米ドル、2025年には23億米ドル、2029年には58億5,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは26.6%（2024年から2025年）、26.3%（2024年から2029年）です。
• 請求エラー検出用人工知能（AI）市場の成長要因は何ですか？
  • 企業における請求不一致の発生増加、請求精度の確保に向けた規制圧力の高まり、財務上の漏れに対する企業の意識向上、業界横断的な手動請求エラーの急増、アウトソーシングされた請求・会計業務の拡大、不正確な請求書に関する顧客クレームの増加などが挙げられます。
• 請求エラー検出用人工知能（AI）市場の主な動向は何ですか？
  • 自動異常検知アルゴリズムの技術的進歩、請求書検証のための自然言語処理の高度化、事前エラー特定のための予測分析の革新、請求透明性を実現する説明可能な人工知能（AI）の開発、機械学習とルールベースシステムを組み合わせたハイブリッドモデルの研究開発、財務チーム向け統合請求分析ダッシュボードの進化などが挙げられます。
• クラウドベースプラットフォームの採用拡大が請求エラー検出用人工知能（AI）市場に与える影響は何ですか？
  • クラウドベースプラットフォームの採用拡大は、請求エラー検出用人工知能（AI）市場の成長を促進すると予想されます。スケーラビリティ、柔軟なリソース管理、コスト効率性により、その採用は増加傾向にあります。
• 請求エラー検出用AI市場で活動する主要企業はどこですか？
  • Microsoft Corporation、Accenture Plc、International Business Machines Corporation、Oracle Corporation、Telefonaktiebolaget LM Ericssonなどです。
• 請求エラー検出用AI市場における新たな機会を提供する国はどこですか？
  • 請求エラー検出用人工知能（AI）市場2029：新たな機会を提供する国は特定されていません。
• 請求エラー検出用AI市場における新たな機会を提供するセグメントは何ですか？
  • 請求エラー検出用人工知能（AI）市場2029：新たな機会を提供するセグメントは特定されていません。

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 市場の特徴

第3章 市場動向と戦略

第4章 市場：金利、インフレ、地政学、貿易戦争と関税、そしてコロナ禍と回復が市場に与える影響を含むマクロ経済シナリオ

第5章 世界の成長分析と戦略分析フレームワーク

• 世界の請求エラー検出用人工知能（AI）：PESTEL分析（政治、社会、技術、環境、法的要因、促進要因と抑制要因）
• 最終用途産業の分析
• 世界の請求エラー検出用人工知能（AI）市場：成長率分析
• 世界の請求エラー検出用人工知能（AI）市場の実績：規模と成長、2019～2024年
• 世界の請求エラー検出用人工知能（AI）市場の予測：規模と成長、2024～2029年、2034年
• 世界の請求エラー検出用人工知能（AI）：総潜在市場規模（TAM）

第6章 市場セグメンテーション

• 世界の請求エラー検出用人工知能（AI）市場：コンポーネント別、実績と予測、2019～2024年、2024～2029年、2034年
• ソフトウェア
• サービス
• 世界の請求エラー検出用人工知能（AI）市場：展開モード別、実績と予測、2019～2024年、2024～2029年、2034年
• オンプレミス
• クラウド
• 世界の請求エラー検出用人工知能（AI）市場：企業規模別、実績と予測、2019～2024年、2024～2029年、2034年
• 中小企業
• 大企業
• 世界の請求エラー検出用人工知能（AI）市場：エンドユーザー別、実績と予測、2019～2024年、2024～2029年、2034年
• 病院
• 保険会社
• 小売業者
• 通信事業者
• 公益事業会社
• その他
• 世界の請求エラー検出用人工知能（AI）市場：ソフトウェアのサブセグメンテーション、タイプ別、実績と予測、2019～2024年、2024～2029年、2034年
• ルールベース検出システム
• 予測分析プラットフォーム
• データ照合ツール
• エラーパターン認識ソフトウェア
• 請求監査管理ソリューション
• 収益保証ソフトウェア
• 世界の請求エラー検出用人工知能（AI）市場：サービスのサブセグメンテーション、タイプ別、実績と予測、2019～2024年、2024～2029年、2034年
• 導入および統合サービス
• コンサルティングおよびアドバイザリーサービス
• トレーニングおよびサポートサービス
• 管理型検出サービス
• システム保守およびアップグレードサービス
• データ検証およびレポート作成サービス

第7章 地域別・国別分析

• 世界の請求エラー検出用人工知能（AI）市場：地域別、実績と予測、2019～2024年、2024～2029年、2034年
• 世界の請求エラー検出用人工知能（AI）市場：国別、実績と予測、2019～2024年、2024～2029年、2034年

第8章 アジア太平洋市場

第9章 中国市場

第10章 インド市場

第11章 日本市場

第12章 オーストラリア市場

第13章 インドネシア市場

第14章 韓国市場

第15章 西欧市場

第16章 英国市場

第17章 ドイツ市場

第18章 フランス市場

第19章 イタリア市場

第20章 スペイン市場

第21章 東欧市場

第22章 ロシア市場

第23章 北米市場

第24章 米国市場

第25章 カナダ市場

第26章 南米市場

第27章 ブラジル市場

第28章 中東市場

第29章 アフリカ市場

第30章 競合情勢と企業プロファイル

• 請求エラー検出用人工知能（AI）市場：競合情勢
• 請求エラー検出用人工知能（AI）市場：企業プロファイル
  • Microsoft Corporation Overview, Products and Services, Strategy and Financial Analysis
  • Accenture Plc Overview, Products and Services, Strategy and Financial Analysis
  • International Business Machines Corporation Overview, Products and Services, Strategy and Financial Analysis
  • Oracle Corporation Overview, Products and Services, Strategy and Financial Analysis
  • Telefonaktiebolaget LM Ericsson Overview, Products and Services, Strategy and Financial Analysis

第31章 その他の大手企業と革新的企業

• Cognizant Technology Solutions Corporation
• Amdocs Limited
• Genpact Limited
• Conduent Incorporated
• Fair Isaac Corporation
• Cotiviti Inc.
• Subex Limited
• Zelis Healthcare LLC
• Shift Technology SAS
• Stampli Inc.
• BillingPlatform Inc.
• Araxxe SAS
• DvSum Inc.
• Trustmi Inc.
• FlexPoint Inc.

第32章 世界の市場競合ベンチマーキングとダッシュボード

第33章 主要な合併と買収

第34章 最近の市場動向

第35章 市場の潜在力が高い国、セグメント、戦略

• 請求エラー検出用人工知能（AI）市場2029：新たな機会を提供する国
• 請求エラー検出用人工知能（AI）市場2029：新たな機会を提供するセグメント
• 請求エラー検出用人工知能（AI）市場2029：成長戦略
  • 市場動向に基づく戦略
  • 競合の戦略

第36章 付録