説明可能AIの世界市場：産業規模、シェア、動向、機会、予測、コンポーネント別、展開別、用途別、最終用途別、地域別、競合別、2018～2028年

世界の説明可能AIの市場規模は、2022年に54億米ドルとなり、2028年までの予測期間中にCAGR 22.4%の堅調な成長が予測されています。

世界の説明可能AI（XAI）市場は、組織が様々な業界で人工知能ソリューションの採用を増やしていることから、大きな成長を遂げています。XAIとは、AIシステムが意思決定や行動に対して理解しやすく解釈可能な説明を提供する機能を指し、従来のAIが抱える「ブラックボックス」の課題に対処します。透明性、説明責任、倫理的なAI導入に対するニーズの高まりにより、市場は拡大する態勢にあります。XAIは、金融、医療、自律走行車などの分野で不可欠であり、AIが生成した意思決定を理解する能力は、規制遵守とユーザーの信頼にとって極めて重要です。さらに、AI関連の規制やガイドラインの増加は、XAIソリューションの需要をさらに促進します。この市場の特徴は、AIシステムの解釈可能性を高める機械学習技術、アルゴリズム、モデル・アーキテクチャの革新です。企業が責任あるAIの実践を優先する中、説明可能AI市場は、AI主導の洞察を提供するだけでなく、透明性と人間中心のAI意思決定プロセスも確保するソリューションを提供し、成長軌道を継続するとみられます。

市場促進要因

意思決定における透明性

世界の説明可能AI（XAI）市場は、人工知能（AI）システムの透明性と解釈可能性に対する需要の高まりにより、大きな成長を遂げています。XAIは医療、金融、自律走行車など様々な分野で重要な役割を担っており、AIシステムによる意思決定を理解することは規制遵守やユーザーの信頼に不可欠です。AIの導入が進むにつれ、AIモデルやアルゴリズムの複雑性を解明する必要性が高まり、XAIソリューションがますます不可欠になっています。この市場は、AIシステムの解釈可能性を高める機械学習技術とアルゴリズムの絶え間ない革新によって繁栄しており、組織が説明責任と倫理的なAI慣行を守りながらAIの力を活用できるようにしています。

規制コンプライアンス

説明可能AI（XAI）の世界市場は、AIに関連する規制やガイドラインの増加により大きな成長を遂げています。政府や業界の監視機関は、倫理的なAIの実践を重視しており、コンプライアンス要件を満たすためにXAIソリューションの導入を組織に促しています。規制の枠組みが進化し続ける中、XAIは、組織が自社のAIシステムを法的・倫理的基準に確実に準拠させる上で、極めて重要な役割を担っています。規制要件に後押しされたXAIへの需要の高まりは、データプライバシー、公平性、説明責任が最も重要視される業界で特に顕著です。世界のAI関連の規制やガイドラインの急増は、XAI市場の繁栄に有利な環境を作り出しています。政府や規制機関は、透明性と解釈可能性に欠けるAIシステムに関連する潜在的なリスクを認識しています。その結果、AI技術が責任を持って開発・導入されることを保証するための対策を実施しています。このような規制は、特に医療、金融、刑事司法などの重要な領域において、AIシステムによる意思決定に対する説明を提供するよう組織に求めることが多いです。XAIソリューションを採用することで、企業はこれらの規制要件に対応し、倫理的なAI実践へのコミットメントを示すことができます。XAIは、AIが生成した意思決定の背後にある理由を理解し説明することを可能にし、意思決定プロセスの透明性と説明責任を高めます。これは組織が規制を遵守するのに役立つだけでなく、顧客、従業員、一般市民を含む利害関係者間の信頼も醸成します。

医療や金融などの機密データを扱う業界は、データのプライバシーと公平性を確保するためにXAIに特に依存しています。XAI技術により、組織はAIモデルのバイアスを特定し緩和することができ、人種、性別、社会経済的地位などの要因によって意思決定が左右されないようにすることができます。さらに、XAIは、組織がAIシステムにおける意図しない結果やエラーを検出し、修正することを可能にし、それによって個人または社会に対する潜在的な危害を最小限に抑えることができます。規制状況が進化し続ける中、XAIに対する需要はさらに高まると予想されます。さまざまな分野の組織が、自社のAIシステムを法的・倫理的基準に合わせることの重要性を認識しています。XAIを採用することで、これらの組織はコンプライアンス要件を満たすだけでなく、責任あるAI実践へのコミットメントを示すことで競争力を得ることができます。より多くの業界がAIの導入において透明性、公平性、説明責任を優先する中、XAI市場は大きく拡大する準備が整っています。

意思決定サポートの向上

XAI（説明可能AI）は、AIシステムによって生成された洞察に対して明確で理解しやすい説明を提供することで、企業や専門家が意思決定プロセスを強化することを可能にする強力なツールです。このテクノロジーは、医療や金融などの分野で特に有用であることが証明されており、臨床医、アナリスト、意思決定者がAI主導の情報を理解し、効果的に活用できるよう支援します。医療業界では、XAIは臨床医がAIが生成した診断や治療法の推奨を理解するのをサポートする上で重要な役割を果たしています。XAIは、AIモデルが生成した洞察に対して理解しやすい説明を提供することで、医療専門家がこれらの推奨の背後にある理由をより深く理解できるように支援します。その結果、臨床医がAI主導の洞察に基づいて、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができるようになり、患者ケアの向上につながります。XAIは、AIシステムで使用される複雑なアルゴリズムと人間の意思決定者との橋渡し役として機能し、医療専門家がAI技術を信頼し、その可能性を最大限に活用できるようにします。同様に、金融セクターにおいても、XAIはアナリストや意思決定者にとって価値あるツールとして機能します。AI主導の投資戦略の採用が増える中、XAIはこれらの戦略の背後にある理由を理解するのに役立ちます。透明で解釈しやすい説明を提供することで、XAIは金融の専門家がAIモデルによって生成された洞察を明確に理解することを可能にします。これにより、投資、リスク管理、ポートフォリオ管理全体に関して、より良い情報に基づいた意思決定ができるようになります。金融機関におけるXAIの利用は、AIモデルの複雑さと、人間の意思決定者が根本的な根拠を明確に理解する必要性とのギャップを埋めるのに役立ちます。

XAIの市場は、意思決定支援ツールとしての価値が認識され、大きな成長を遂げています。企業や専門家がAIが生成した洞察に対して理解しやすい説明をすることの重要性をますます理解するにつれ、XAIに対する需要は高まり続けています。複雑なAIモデルと人間の意思決定者との間のギャップを埋めるXAIの能力は、様々な業界においてAI技術の可能性を最大限に引き出す上で極めて重要な要素であると考えられています。企業や専門家がより良い情報に基づいた意思決定を行えるようにすることで、XAIは医療や金融などの分野で前向きな変化を促し、成果を向上させています。

ユーザーの信頼の向上

日常生活へのAIの統合が進むにつれ、AIシステムに対するユーザーの信頼を確立することの重要性が浮き彫りになっています。この信頼を醸成するアプローチの1つが、説明可能AI（XAI）の採用であり、これはAIシステムを透明化し説明可能にすることで、AIの「ブラックボックス」的性質に関連する懸念を払拭することを目的としています。XAIのこの側面は、自律走行車や重要インフラなど、安全性と信頼性が最も重要な分野で特に重要です。その結果、AI技術に対するユーザーの信頼を高める上でXAIの重要性が認識され、市場の大幅な拡大に繋がっています。

AIがますます普及する時代において、ユーザーがAIシステムの内部構造に懸念を抱くのは当然です。明確な説明なしに意思決定が行われるAIの伝統的な「ブラックボックス」的性質は、これらのシステムの信頼性、公平性、説明責任に疑問を投げかけています。XAIは、AIシステムがどのようにして意思決定に至るのかについての洞察を提供することで、こうした懸念に対処し、意思決定プロセスをより透明化し、ユーザーに理解しやすくします。AIが安全で効率的な輸送を確保する上で重要な役割を果たす自律走行車のような分野では、ユーザーの信頼が最も重要です。AI主導の意思決定の背後にある理由を説明する能力は、事故や誤作動に関する懸念を軽減するのに役立ちます。明確な説明を提供することで、XAIはユーザーが特定の決定がなされた理由を理解することを可能にし、テクノロジーに対する信頼性を高め、信頼を醸成します。

同様に、エネルギー、医療、金融などの重要なインフラ分野で、AIシステムが重要な意思決定を行う際に信頼されている場合、XAIはこれらのシステムの安全性と信頼性を確保する上で重要な役割を果たすことができます。AIシステムを説明可能なものにすることで、組織はバイアスやエラー、悪意ある攻撃に関する懸念に対処することができ、それによってテクノロジーに対するユーザーの信頼と信用を高めることができます。AIシステムに対するユーザーの信頼の重要性を認識している企業は、AI技術に対する信頼を強化するためにXAIに投資しています。この投資の背景には、ユーザーの信頼が市場拡大の重要な原動力であるという理解があります。XAIを採用することで、企業は透明性が高く説明しやすいAIシステムを提供することで差別化を図ることができ、ひいてはより多くのユーザーや顧客を惹きつけることができます。

主な市場課題

説明可能AIに対する限られた理解

世界の説明可能AI市場が直面する主な課題の1つは、説明可能AIソリューションを採用することの重要性とメリットに関する組織の理解と認識が限定的であることです。多くの企業は、AIモデルにおける説明能力の重要性や、ブラックボックス・アルゴリズムに関連する潜在的なリスクを十分に把握していない可能性があります。この認識不足は、説明可能AIへの投資をためらわせることにつながり、偏った意思決定、透明性の欠如、規制遵守の懸念といった問題に対して組織を脆弱にする可能性があります。この課題に対処するには、説明可能AIが信頼の構築、公平性の確保、AIシステムの解釈可能性の実現に果たす重要な役割を強調する包括的な教育イニシアチブが必要です。組織は、説明可能AIが、AIモデルがどのように意思決定を行うかについての洞察を提供し、説明責任を強化し、より良い意思決定プロセスを促進できることを認識する必要があります。説明可能AIの具体的なメリットを紹介する実例やケーススタディは、その重要性に対する理解を深めるのに役立ちます。

実装と統合の複雑さ

説明可能AIソリューションの実装と統合は、特に技術的な専門知識やリソースが限られている組織にとって、複雑な課題をもたらす可能性があります。説明可能AIモデルを効果的に設定・展開し、既存のAIシステムやワークフローと統合することは、技術的に困難な場合があります。統合中に互換性の問題が発生し、遅延や最適でないパフォーマンスにつながることもあります。これらの課題に対処するためには、説明可能AIソリューションの展開と管理を簡素化することが極めて重要です。セットアップとカスタマイズを合理化するために、ユーザーフレンドリーなインターフェースと直感的な設定オプションを提供する必要があります。さらに、組織は、ドキュメント、チュートリアル、統合を支援し、あらゆる問題をトラブルシューティングできる技術専門家など、包括的なサポートとガイダンスにアクセスできなければならないです。説明可能AI実装のこれらの側面を簡素化することは、より効率的なプロセスとモデルの解釈可能性の向上につながります。

説明能力とパフォーマンスのバランス

説明可能AIモデルは、透明性と解釈可能性を提供することを目指していますが、説明能力とパフォーマンスの適切なバランスを取るという課題に直面しています。高度に解釈可能なモデルは予測精度を犠牲にする可能性があり、複雑なモデルは解釈可能性に欠ける可能性があります。組織は、AIシステムの信頼性と有効性を確保するために、モデルの説明能力とパフォーマンスの最適なトレードオフを見つける必要があります。この課題には、AIモデルの性能を損なうことなく、その解釈可能性を向上させるための継続的な研究開発が必要です。モデル不可知論的アプローチやポストホック解釈可能性手法などの高度な技術は、モデルの動作や意思決定プロセスに関する洞察を提供することで、この課題に対処するのに役立ちます。これらの分野で継続的な改善に努めることで、組織は高いパフォーマンス基準を維持しながら、説明可能AIを効果的に活用できるようになります。

規制と倫理的考察

世界の説明可能AI市場は、規制遵守と倫理的配慮に関する課題にも直面しています。医療、金融、自律走行車などの重要な領域でAIシステムが普及するにつれ、透明性と説明責任の必要性が高まっています。AIシステムが公正で偏りがなく、説明可能であることを保証するために、規制の枠組みが開発されています。組織は、こうした進化する規制をナビゲートし、説明可能AIソリューションが法的・倫理的基準に準拠していることを保証しなければならないです。この課題に対して、組織は最新の規制動向を常に把握し、潜在的な偏見、差別、プライバシーに関する懸念に対処するための強固なガバナンスフレームワークに投資する必要があります。説明可能AIの責任ある倫理的な利用を促進するガイドラインと基準を確立するには、業界の利害関係者、政策立案者、研究者の協力が不可欠です。

主な市場動向

説明可能AIソリューションに対する需要の高まり

説明可能AI（XAI）の世界市場は、組織がAIシステムにおける透明性と解釈可能性の重要性を認識するにつれて、需要の急増を目の当たりにしています。さまざまな業界でAIの導入が進む中、AIアルゴリズムがどのように意思決定を行い、その出力に説明を与えるかを理解する必要性が高まっています。このニーズは、規制要件、倫理的配慮、エンドユーザーとの信頼構築の必要性によってもたらされています。

説明可能AIソリューションは、AIモデルの意思決定プロセスに関する洞察を提供することで、「ブラックボックス」問題に対処することを目的としています。これらのソリューションは、ルールベース・システム、モデルにとらわれないアプローチ、解釈可能な機械学習アルゴリズムなどの技術を活用し、人間が容易に理解できる説明を生成します。明確な説明を提供することで、組織はAIの意思決定に影響を与える要因に関する貴重な洞察を得て、潜在的なバイアスを特定し、AIシステムの公平性と説明責任を確保することができます。

業界に特化した説明可能AIソリューションへのシフト

世界市場では、業界固有の説明可能AIソリューションへのシフトが進んでいます。異なる業界には固有の要件や課題があるため、特定のユースケースに効果的に対処できるテーラーメイドのXAIソリューションが必要とされています。組織は、医療、金融、製造などの業界ドメインに関連した説明を提供できるXAIソリューションを求めています。

業界固有のXAIソリューションは、エンドユーザーにとって有意義で実用的な説明を生成するために、業界の知識とコンテキスト情報を活用します。これらのソリューションにより、組織は特定の業界コンテキストにおけるAIの意思決定プロセスについてより深い洞察を得ることができ、信頼性の向上、より良い意思決定、規制コンプライアンスの強化につながります。

人間とAIのコラボレーションの統合

人間とAIのコラボレーションの統合は、世界の説明可能AI市場における重要な動向です。XAIソリューションは人間に取って代わるのではなく、解釈可能な洞察や説明を提供することで人間の意思決定を拡張することを目指しています。人間とAIシステム間のこのコラボレーションにより、ユーザーはAI出力の背後にある理由を理解し、それらの説明に基づいて情報に基づいた意思決定を行うことができます。

説明可能AIソリューションは、視覚化、自然言語による説明、または対話型インターフェースを使用して、ユーザーフレンドリーな方法で説明を提示することで、人間とAIのコラボレーションを促進します。これにより、ユーザーはAIシステムと対話し、質問し、さまざまなシナリオを探求して、AIが生成した出力についてより深く理解することができます。コラボレーションを促進することで、組織は人間とAIシステム双方の強みを活用することができ、より信頼性の高い、信頼できる意思決定プロセスにつながります。

セグメント別洞察

最終用途洞察

最終用途に基づき、市場は医療、BFSI、航空宇宙・防衛、小売・eコマース、公共部門・公益事業、IT・通信、自動車、その他に区分されます。IT・通信分野は、2022年に17.99%と最も高い収益シェアを占めました。5Gとモノのインターネット（IoT）の展開は、組織や個人がより多くの実世界データをリアルタイムで収集することを可能にしています。人工知能（AI）システムは、このデータを利用してますます高度化し、能力を高めることができます。

携帯通信事業者は、通信分野におけるAIのおかげで、接続性と顧客の体験を向上させることができます。モバイル通信事業者は、AIを活用してネットワークを最適化・自動化することで、より良いサービスを提供し、より多くの人々が接続できるようになります。例えば、AT&TはAIと統計アルゴリズムを使用した予測モデルを活用することで、ネットワーク・サービスの中断を予測・防止している一方、テレノアは高度なデータ分析を使用して、無線ネットワークのエネルギー使用量とCO2排出量を削減しています。AIシステムはまた、顧客とのよりパーソナライズされた有意義なやり取りをサポートすることもできます。

BFSIにおける説明可能AIは、顧客に提供するサービスや商品の質を高めつつ、生産性を向上させコストを削減することで、金融機関に競争力をもたらすと予想されます。これらの競合優位性は、より高品質で個別化された商品を提供し、投資戦略を導くデータ考察を公開し、信用履歴の少ない顧客の信用度分析を可能にすることで金融包摂を強化することで、金融消費者に利益をもたらします。このような要因により、市場の成長が拡大すると予想されます。

展開洞察

市場セグメンテーションに基づき、市場はクラウドとオンプレミスに区分されます。オンプレミスセグメントは、2022年に55.73％の最大の収益シェアを占めました。オンプレミスの説明可能AIを使用することで、データセキュリティの向上、待ち時間の短縮、AIシステムの制御性の向上など、いくつかの利点が得られます。さらに、クラウドベースのサービスの利用を制限する規制要件を受ける組織にとっては好ましいかもしれないです。企業は、オンプレミスで説明可能AIを実装するために、ルールベース・システム、意思決定ツリー、モデルベースの説明など、さまざまなテクニックを使用しています。これらの技術は、AIシステムが特定の決定や予測に至った経緯に関する洞察を提供し、ユーザーがシステムの推論を検証して潜在的なバイアスやエラーを特定できるようにします。

様々な業界別、特にBFSI、小売、政府機関の大手企業は、そのセキュリティ上の利点から、オンプレミスで展開されるXAIを好んでいます。例えば、金融サービス会社のJPモルガンは、詐欺の検出を改善し、マネーロンダリングを防止するために、オンプレミスで説明可能AIを使用しています。このシステムは機械学習を利用して大量のデータを分析し、不正の可能性がある行為を特定し、その判断に対して明確で透明性のある説明を提供します。同様に、テクノロジー企業であるIBMは、Watson OpenScaleと呼ばれるオンプレミス型の説明可能AIプラットフォームを提供しており、組織がAIシステムのパフォーマンスと透明性を管理・監視するのに役立っています。このプラットフォームは、AIの決定と予測に対して明確な説明を提供し、組織はAIモデルの訓練に使用されたデータを追跡・分析することができます。

用途洞察

市場は用途別に、不正・異常検知、創薬・診断、予知保全、サプライチェーン管理、ID・アクセス管理、その他に区分されます。不正管理では人工知能（AI）が重要な役割を果たします。不正・異常検知分野は、2022年に23.86％の最大の収益シェアを占めました。

AIの一要素である機械学習（ML）アルゴリズムは、膨大な量のデータを調査し、不正行為を示す可能性のある動向や異常を特定することができます。AIを活用した不正管理システムは、金融詐欺、なりすまし、フィッシング詐欺など、さまざまな不正行為を検知し、阻止することができます。また、新たな詐欺のパターンや動向を変化させ、検知することもできます。

製造業におけるXAIの顕著な利用は、予知保全とともに市場の成長を促進しています。製造業におけるXAI予測分析では、解釈可能なAIモデルを使用して予測を行い、製造業における洞察を生成します。説明可能AI技術は、製造工場における機器の故障やメンテナンスの必要性を予測するモデルを開発するために使用されます。過去のセンサーデータ、メンテナンスログ、その他の関連情報を分析することで、XAIモデルは機器の故障に寄与する主要因を特定し、予測されるメンテナンス要件について解釈可能な説明を提供します。

さらに、説明可能AIモデルは、品質管理プロセスにおける予測分析を活用します。生産データ、センサーの読み取り値、その他の関連パラメータを分析することで、XAIモデルは製造工程における欠陥や逸脱の可能性を予測することができます。モデルはまた、品質問題の要因の説明を提供し、メーカーが根本的な原因を理解し、是正措置を講じるのを助けます。

地域別洞察

北米は2022年に40.52%のシェアを獲得して市場を席巻し、予測期間中のCAGRは13.4%と予測されています。ドイツ、フランス、米国、英国、日本、カナダなどの新興諸国における強力なITインフラが、これらの国々における説明可能AI市場の成長を支える主要因となっています。

これらの国々における説明可能AIの市場拡大を促進するもう1つの要因は、ITインフラを更新するためのこれらの国々の政府からの実質的な援助です。しかし、インドや中国のような発展途上国は、予測期間中に高い成長を示すと予想されています。説明可能AIビジネスの拡大に適した数多くの投資が、良好な経済成長によってこれらの国に引き寄せられています。

アジア太平洋地域は、予測期間中に24.8%という最速のCAGRで成長すると予測されています。アジア太平洋諸国における技術の著しい進歩が市場成長を促進しています。例えば、2021年2月、日本の富士通研究所と北海道大学によって、「説明可能AI」の原理に基づいて構築された新しいシステムが開発されました。これは、健康診断などのデータに関するAIの結果に基づいて、ユーザーが望む結果を得るために必要な手順を自動的に示すものです。

目次

第1章 概要

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 世界の説明可能AI市場におけるCOVID-19の影響

第5章 顧客の声

第6章 世界の説明可能AIの市場概要

第7章 世界の説明可能AI市場の展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェア・予測
  • コンポーネント別
  • 展開別
  • 用途別
  • 最終用途別
  • 地域別
• 企業別（2022年）
• 市場マップ

第8章 北米の説明可能AI市場の展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェア・予測
  • コンポーネント別
  • 展開別
  • 用途別
  • 最終用途別
  • 国別
• 北米：国別分析
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ

第9章 欧州の説明可能AI市場の展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェア・予測
  • コンポーネント別
  • 展開別
  • 用途別
  • 最終用途別
  • 国別
• 欧州：国別分析
  • ドイツ
  • フランス
  • 英国
  • イタリア
  • スペイン
  • ベルギー

第10章 南米の説明可能AI市場の展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェア・予測
  • コンポーネント別
  • 展開別
  • 用途別
  • 最終用途別
  • 国別
• 南米：国別分析
  • ブラジル
  • コロンビア
  • アルゼンチン
  • チリ
  • ペルー

第11章 中東・アフリカの説明可能AI市場の展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェア・予測
  • コンポーネント別
  • 展開別
  • 用途別
  • 最終用途別
  • 国別
• 中東・アフリカ：国別分析
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • 南アフリカ
  • トルコ
  • イスラエル

第12章 アジア太平洋の説明可能AI市場の展望

• 市場規模・予測
  • コンポーネント別
  • 展開別
  • 用途別
  • 最終用途別
  • 国別
• アジア太平洋：国別分析
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • ベトナム

第13章 市場力学

• 促進要因
• 課題

第14章 市場の動向と開拓

第15章 企業プロファイル

• Amelia US LLC
• BuildGroup
• DataRobot, Inc.
• Ditto.ai
• DarwinAI
• Factmata
• Google LLC
• IBM Corporation
• Kyndi
• Microsoft Corporation

第16章 戦略的提言

第17章 調査会社について・免責事項

Global Explainable AI Market has valued at USD 5.4 Billion in 2022 and is anticipated to project robust growth in the forecast period with a CAGR of 22.4% through 2028. The Global Explainable AI (XAI) Market is experiencing significant growth as organizations increasingly adopt artificial intelligence solutions across various industries. XAI refers to the capability of AI systems to provide understandable and interpretable explanations for their decisions and actions, addressing the "black box" challenge of traditional AI. The market is poised for expansion, driven by the growing need for transparency, accountability, and ethical AI deployment. XAI is vital in sectors such as finance, healthcare, and autonomous vehicles, where the ability to understand AI-generated decisions is crucial for regulatory compliance and user trust. Additionally, the rise of AI-related regulations and guidelines further propels the demand for XAI solutions. The market is characterized by innovations in machine learning techniques, algorithms, and model architectures that enhance the interpretability of AI systems. As businesses prioritize responsible AI practices, the Explainable AI Market is set to continue its growth trajectory, offering solutions that not only deliver AI-driven insights but also ensure transparency and human-centric AI decision-making processes.

Key Market Drivers

Transparency in Decision-Making

The Global Explainable AI (XAI) Market is witnessing significant growth as a result of the growing demand for transparency and interpretability in artificial intelligence (AI) systems. XAI plays a crucial role in various sectors, including healthcare, finance, and autonomous vehicles, where comprehending the decisions made by AI systems is vital for regulatory compliance and user trust. With the increasing adoption of AI, there is a corresponding need to unravel the complexities of AI models and algorithms, making XAI solutions increasingly indispensable. The market thrives on continuous innovations in machine learning techniques and algorithms that enhance the interpretability of AI systems, ensuring that organizations can leverage the power of AI while upholding accountability and ethical AI practices.

The rising demand for transparency and interpretability in AI systems is a key driver behind the robust growth of the Global XAI Market. As AI becomes more prevalent in various industries, there is a growing need to understand the decision-making processes of AI systems. This is particularly crucial in sectors such as healthcare, where AI is used to make critical diagnoses and treatment recommendations. By providing explanations for AI-driven decisions, XAI enables healthcare professionals to trust and validate the outcomes, ensuring regulatory compliance and patient safety. Similarly, in the finance sector, where AI is employed for tasks like fraud detection and risk assessment, XAI plays a pivotal role in ensuring transparency and accountability. Financial institutions need to understand the reasoning behind AI-driven decisions to comply with regulations and maintain customer trust. XAI solutions provide insights into the inner workings of AI models, enabling organizations to explain and justify their decisions to regulators, auditors, and customers.

Autonomous vehicles are another area where XAI is of utmost importance. As self-driving cars become more prevalent, it is crucial to understand the decision-making processes of AI algorithms that control these vehicles. XAI allows manufacturers and regulators to comprehend the reasoning behind AI-driven actions, ensuring safety, reliability, and compliance with regulations. The continuous advancements in machine learning techniques and algorithms are driving the growth of the XAI market. Researchers and developers are constantly working on innovative approaches to enhance the interpretability of AI systems. These advancements include techniques such as rule extraction, feature importance analysis, and model-agnostic explanations. By making AI models more transparent and understandable, organizations can address concerns related to bias, fairness, and accountability, fostering trust and ethical AI practices.

Regulatory Compliance

The global market for Explainable Artificial Intelligence (XAI) is experiencing significant growth due to the increasing number of regulations and guidelines related to AI. Governments and industry watchdogs are placing a strong emphasis on ethical AI practices, which is compelling organizations to adopt XAI solutions to meet compliance requirements. As regulatory frameworks continue to evolve, XAI plays a crucial role in helping organizations ensure that their AI systems adhere to legal and ethical standards. This growing demand for XAI, driven by regulatory requirements, is particularly prominent in industries where data privacy, fairness, and accountability are of utmost importance. The surge in AI-related regulations and guidelines worldwide has created a favorable environment for the XAI market to thrive. Governments and regulatory bodies are recognizing the potential risks associated with AI systems that lack transparency and interpretability. As a result, they are implementing measures to ensure that AI technologies are developed and deployed responsibly. These regulations often require organizations to provide explanations for the decisions made by their AI systems, especially in critical domains such as healthcare, finance, and criminal justice. By adopting XAI solutions, organizations can address these regulatory requirements and demonstrate their commitment to ethical AI practices. XAI enables organizations to understand and explain the reasoning behind AI-generated decisions, making the decision-making process more transparent and accountable. This not only helps organizations comply with regulations but also fosters trust among stakeholders, including customers, employees, and the public.

Industries that handle sensitive data, such as healthcare and finance, are particularly reliant on XAI to ensure data privacy and fairness. XAI techniques allow organizations to identify and mitigate biases in AI models, ensuring that decisions are not influenced by factors such as race, gender, or socioeconomic status. Moreover, XAI enables organizations to detect and rectify any unintended consequences or errors in AI systems, thereby minimizing potential harm to individuals or society. As the regulatory landscape continues to evolve, the demand for XAI is expected to grow further. Organizations across various sectors are recognizing the importance of aligning their AI systems with legal and ethical standards. By embracing XAI, these organizations can not only meet compliance requirements but also gain a competitive edge by demonstrating their commitment to responsible AI practices. The XAI market is poised for significant expansion as more industries prioritize transparency, fairness, and accountability in their AI deployments.

Improved Decision Support

XAI, or Explainable Artificial Intelligence, is a powerful tool that enables businesses and professionals to enhance their decision-making processes by offering clear and understandable explanations for insights generated by AI systems. This technology has proven particularly valuable in sectors such as healthcare and finance, where it assists clinicians, analysts, and decision-makers in comprehending and utilizing AI-driven information effectively. In the healthcare industry, XAI plays a crucial role in supporting clinicians in understanding AI-generated diagnoses and treatment recommendations. By providing comprehensible explanations for the insights produced by AI models, XAI helps healthcare professionals gain a deeper understanding of the reasoning behind these recommendations. This, in turn, leads to improved patient care as clinicians can make more informed decisions based on the AI-driven insights. XAI acts as a bridge between the complex algorithms used in AI systems and the human decision-makers, empowering healthcare professionals to trust and utilize AI technology to its fullest potential. Similarly, in the financial sector, XAI serves as a valuable tool for analysts and decision-makers. With the increasing adoption of AI-driven investment strategies, XAI aids in comprehending the reasoning behind these strategies. By providing transparent and interpretable explanations, XAI enables financial professionals to have a clear understanding of the insights generated by AI models. This empowers them to make better-informed decisions regarding investments, risk management, and overall portfolio management. The use of XAI in financial institutions helps bridge the gap between the complexity of AI models and the need for human decision-makers to have a clear understanding of the underlying rationale.

The market for XAI is experiencing significant growth due to the recognition of its value as a decision-support tool. As businesses and professionals increasingly understand the importance of comprehensible explanations for AI-generated insights, the demand for XAI continues to rise. XAI's ability to bridge the gap between complex AI models and human decision-makers is seen as a crucial factor in unlocking the full potential of AI technology across various industries. By empowering businesses and professionals to make better-informed decisions, XAI is driving positive change and improving outcomes in sectors such as healthcare and finance.

Enhanced User Trust

The increasing integration of AI into our everyday lives highlights the crucial importance of establishing user trust in AI systems. One approach to fostering this trust is through the adoption of Explainable AI (XAI), which aims to make AI systems transparent and explainable, thereby dispelling concerns associated with the "black box" nature of AI. This aspect of XAI is particularly vital in sectors such as autonomous vehicles and critical infrastructure, where safety and reliability are of utmost importance. As a result, organizations are recognizing the significance of XAI in bolstering user confidence in AI technologies, leading to a significant expansion of the market.

In an era where AI is becoming increasingly pervasive, users are understandably concerned about the inner workings of AI systems. The traditional "black box" nature of AI, where decisions are made without clear explanations, has raised questions about the reliability, fairness, and accountability of these systems. XAI addresses these concerns by providing insights into how AI systems arrive at their decisions, making the decision-making process more transparent and understandable to users. In sectors like autonomous vehicles, where AI plays a crucial role in ensuring safe and efficient transportation, user trust is paramount. The ability to explain the reasoning behind AI-driven decisions can help alleviate concerns related to accidents or malfunctions. By providing clear explanations, XAI enables users to understand why a particular decision was made, increasing their confidence in the technology, and fostering trust.

Similarly, in critical infrastructure sectors such as energy, healthcare, and finance, where AI systems are relied upon for making important decisions, XAI can play a vital role in ensuring the safety and reliability of these systems. By making AI systems explainable, organizations can address concerns related to biases, errors, or malicious attacks, thereby enhancing user trust and confidence in the technology. Recognizing the significance of user trust in AI systems, organizations are investing in XAI to bolster confidence in AI technologies. This investment is driven by the understanding that user trust is a key driver for market expansion. By adopting XAI, organizations can differentiate themselves by offering transparent and explainable AI systems, which in turn can attract more users and customers.

Key Market Challenges

Limited Understanding of Explainable AI

One of the primary challenges facing the global explainable AI market is the limited understanding and awareness among organizations regarding the importance and benefits of adopting explainable AI solutions. Many businesses may not fully grasp the significance of explaining ability in AI models and the potential risks associated with black-box algorithms. This lack of awareness can lead to hesitation in investing in explainable AI, leaving organizations vulnerable to issues such as biased decision-making, lack of transparency, and regulatory compliance concerns. Addressing this challenge requires comprehensive educational initiatives to highlight the critical role that explainable AI plays in building trust, ensuring fairness, and enabling interpretability in AI systems. Organizations need to recognize that explainable AI can provide insights into how AI models make decisions, enhance accountability, and facilitate better decision-making processes. Real-world examples and case studies showcasing the tangible benefits of explainable AI can help foster a deeper understanding of its significance.

Complexity of Implementation and Integration

The implementation and integration of explainable AI solutions can pose complex challenges for organizations, particularly those with limited technical expertise or resources. Configuring and deploying explainable AI models effectively, and integrating them with existing AI systems and workflows, can be technically demanding. Compatibility issues may arise during integration, leading to delays and suboptimal performance. To address these challenges, it is crucial to simplify the deployment and management of explainable AI solutions. User-friendly interfaces and intuitive configuration options should be provided to streamline setup and customization. Additionally, organizations should have access to comprehensive support and guidance, including documentation, tutorials, and technical experts who can assist with integration and troubleshoot any issues. Simplifying these aspects of explainable AI implementation can lead to more efficient processes and improved model interpretability.

Balancing Explain ability and Performance.

Explainable AI models aim to provide transparency and interpretability, but they face the challenge of striking the right balance between explain ability and performance. Highly interpretable models may sacrifice predictive accuracy, while complex models may lack interpretability. Organizations need to find the optimal trade-off between model explain ability and performance to ensure that AI systems are both trustworthy and effective. This challenge requires ongoing research and development efforts to improve the interpretability of AI models without compromising their performance. Advanced techniques, such as model-agnostic approaches and post-hoc interpretability methods, can help address this challenge by providing insights into model behavior and decision-making processes. Striving for continuous improvement in these areas will enable organizations to leverage explainable AI effectively while maintaining high-performance standards.

Regulatory and Ethical Considerations

The global explainable AI market also faces challenges related to regulatory compliance and ethical considerations. As AI systems become more prevalent in critical domains such as healthcare, finance, and autonomous vehicles, there is a growing need for transparency and accountability. Regulatory frameworks are being developed to ensure that AI systems are fair, unbiased, and explainable. Organizations must navigate these evolving regulations and ensure that their explainable AI solutions comply with legal and ethical standards. This challenge requires organizations to stay updated with the latest regulatory developments and invest in robust governance frameworks to address potential biases, discrimination, and privacy concerns. Collaboration between industry stakeholders, policymakers, and researchers is essential to establish guidelines and standards that promote responsible and ethical use of explainable AI.

Key Market Trends

Rise in Demand for Explainable AI Solutions

The global market for Explainable AI (XAI) is witnessing a surge in demand as organizations recognize the importance of transparency and interpretability in AI systems. With the increasing adoption of AI across various industries, there is a growing need to understand how AI algorithms make decisions and provide explanations for their outputs. This demand is driven by regulatory requirements, ethical considerations, and the need to build trust with end-users.

Explainable AI solutions aim to address the "black box" problem by providing insights into the decision-making process of AI models. These solutions utilize techniques such as rule-based systems, model-agnostic approaches, and interpretable machine learning algorithms to generate explanations that can be easily understood by humans. By providing clear explanations, organizations can gain valuable insights into the factors influencing AI decisions, identify potential biases, and ensure fairness and accountability in AI systems.

Shift towards Industry-Specific Explainable AI Solutions

The global market is experiencing a shift towards industry-specific Explainable AI solutions. As different industries have unique requirements and challenges, there is a need for tailored XAI solutions that can address specific use cases effectively. Organizations are seeking XAI solutions that can provide explanations relevant to their industry domain, such as healthcare, finance, or manufacturing.

Industry-specific XAI solutions leverage domain knowledge and contextual information to generate explanations that are meaningful and actionable for end-users. These solutions enable organizations to gain deeper insights into AI decision-making processes within their specific industry context, leading to improved trust, better decision-making, and enhanced regulatory compliance.

Integration of Human-AI Collaboration

The integration of human-AI collaboration is a significant trend in the global Explainable AI market. Rather than replacing humans, XAI solutions aim to augment human decision-making by providing interpretable insights and explanations. This collaboration between humans and AI systems enables users to understand the reasoning behind AI outputs and make informed decisions based on those explanations.

Explainable AI solutions facilitate human-AI collaboration by presenting explanations in a user-friendly manner, using visualizations, natural language explanations, or interactive interfaces. This allows users to interact with AI systems, ask questions, and explore different scenarios to gain a deeper understanding of AI-generated outputs. By fostering collaboration, organizations can leverage the strengths of both humans and AI systems, leading to more reliable and trustworthy decision-making processes.

Segmental Insights

End-use Insights

Based on end-use, the market is segmented into healthcare, BFSI, aerospace & defense, retail and e-commerce, public sector & utilities, it & telecommunication, automotive, and others. IT & telecommunication sector accounted for the highest revenue share of 17.99% in 2022. The rollout of 5G and the Internet of Things (IoT) is enabling organizations and individuals to collect more real-world data in real time. Artificial intelligence (AI) systems can use this data to become increasingly sophisticated and capable.

Mobile carriers can enhance connectivity and their customers' experiences thanks to AI in the telecom sector. Mobile operators can offer better services and enable more people to connect by utilizing AI to optimize and automate networks. For instance, While AT&T anticipates and prevents network service interruptions by utilizing predictive models that use AI and statistical algorithms, Telenor uses advanced data analytics to lower energy usage and CO2 emissions in its radio networks. AI systems can also support more personalized and meaningful interactions with customers.

Explainable AI in BFSI is anticipated to give financial organizations a competitive edge by increasing their productivity and lowering costs while raising the quality of the services and goods they provide to customers. These competitive advantages can subsequently benefit financial consumers by delivering higher-quality and more individualized products, releasing data insights to guide investment strategies, and enhancing financial inclusion by enabling the creditworthiness analysis of customers with little credit history. These factors are anticipated to augment the market growth.

Deployment Insights

Based on deployment, the market is segmented into cloud and on-premises. The on-premises segment held the largest revenue share of 55.73% in 2022. Using on-premises explainable AI can provide several benefits, such as improved data security, reduced latency, and increased control over the AI system. Additionally, it may be preferable for organizations subject to regulatory requirements limiting the use of cloud-based services. Organizations use various techniques such as rule-based systems, decision trees, and model-based explanations to implement on-premises explainable AI. These techniques provide insights into how the AI system arrived at a particular decision or prediction, allowing users to verify the system's reasoning and identify potential biases or errors.

Major players across various industry verticals, especially in the BFSI, retail, and government, prefer XAI deployed on-premises, owing to its security benefits. For instance, the financial services company JP Morgan uses explainable AI on-premises to improve fraud detection and prevent money laundering. The system uses machine learning to analyze large volumes of data, identify potentially fraudulent activities, and provide clear and transparent explanations for its decisions. Similarly, IBM, the technology company, provides an on-premises explainable AI platform termed Watson OpenScale, which helps organizations manage and monitor the performance and transparency of their AI systems. The platform provides clear explanations for AI decisions and predictions and allows organizations to track and analyze the data used to train their AI models.

Application Insights

Based on application, the market is segmented into fraud and anomaly detection, drug discovery & diagnostics, predictive maintenance, supply chain management, identity and access management, and others. Artificial intelligence (AI) plays a crucial role in fraud management. The fraud and anomaly detection segment accounted for the largest revenue share of 23.86% in 2022.

Machine Learning (ML) algorithms, a component of AI, can examine enormous amounts of data to identify trends and anomalies that could indicate fraudulent activity. Systems for managing fraud powered by AI can detect and stop various frauds, including financial fraud, identity theft, and phishing attempts. They can also change and pick up on new fraud patterns and trends, thereby increasing their detection.

The prominent use of XAI in manufacturing with predictive maintenance is propelling the market growth. XAI predictive analysis in manufacturing involves using interpretable AI models to make predictions and generate insights in the manufacturing industry. Explainable AI techniques are used to develop models that predict equipment failures or maintenance needs in manufacturing plants. By analyzing historical sensor data, maintenance logs, and other relevant information, XAI models identify the key factors contributing to equipment failures and provide interpretable explanations for the predicted maintenance requirements.

Moreover, explainable AI models leverage predictive analysis in quality control processes. By analyzing production data, sensor readings, and other relevant parameters, XAI models can predict the likelihood of defects or deviations in manufacturing processes. The models can also provide explanations for the factors contributing to quality issues, helping manufacturers understand the root causes and take corrective actions.

Regional Insights

North America dominated the market with a share of 40.52% in 2022 and is projected to grow at a CAGR of 13.4% over the forecast period. Strong IT infrastructure in developed nations such as Germany, France, the U.S., the UK, Japan, and Canada is a major factor supporting the growth of the explainable AI market in these countries.

Another factor driving the market expansion of explainable AI in these countries is the substantial assistance from the governments of these nations to update the IT infrastructure. However, developing nations like India and China are expected to display higher growth during the forecast period. Numerous investments that are appropriate for the expansion of the explainable AI business are drawn to these nations by their favorable economic growth.

Asia Pacific is anticipated to grow at the fastest CAGR of 24.8% during the forecast period. Significant advancements in technology in Asia Pacific countries are driving market growth. For instance, in February 2021, a new system built on the 'explainable AI' principle was developed by Fujitsu Laboratories and Hokkaido University in Japan. It automatically shows users the steps they need to do to obtain a desired result based on AI results about data, such as those from medical exams.

Key Market Players

• Amelia US LLC

• BuildGroup

• DataRobot, Inc.

• Ditto.ai

• DarwinAI

• Factmata

• Google LLC

• IBM Corporation

• Kyndi

• Microsoft Corporation

Report Scope:

In this report, the Global Explainable AI Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:

Explainable AI Market, By Component:

• Solution
• Services

Explainable AI Market, By Deployment:

• Cloud
• On-premise

Explainable AI Market, By End- use:

• Healthcare
• BFSI
• Aerospace & defense
• Retail and e-commerce
• Public sector & utilities
• IT & telecommunication
• Automotive
• Others

Explainable AI Market, By Application:

• Fraud & Anomaly Detection
• Drug Discovery & Diagnostics
• Predictive Maintenance
• Supply chain management
• Identity and access management
• Others

Explainable AI Market, By Region:

• North America
• United States
• Canada
• Mexico
• Europe
• France
• United Kingdom
• Italy
• Germany
• Spain
• Belgium
• Asia-Pacific
• China
• India
• Japan
• Australia
• South Korea
• Indonesia
• Vietnam
• South America
• Brazil
• Argentina
• Colombia
• Chile
• Peru
• Middle East & Africa
• South Africa
• Saudi Arabia
• UAE
• Turkey
• Israel

Competitive Landscape

• Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global Explainable AI Market.

Available Customizations:

• Global Explainable AI market report with the given market data, Tech Sci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report:

Company Information

• Detailed analysis and profiling of additional market players (up to five).

Table of Contents

1. Product Overview

• 1.1. Market Definition
• 1.2. Scope of the Market
  • 1.2.1. Markets Covered
  • 1.2.2. Years Considered for Study
  • 1.2.3. Key Market Segmentations

2. Research Methodology

• 2.1. Objective of the Study
• 2.2. Baseline Methodology
• 2.3. Formulation of the Scope
• 2.4. Assumptions and Limitations
• 2.5. Sources of Research
  • 2.5.1. Secondary Research
  • 2.5.2. Primary Research
• 2.6. Approach for the Market Study
  • 2.6.1. The Bottom-Up Approach
  • 2.6.2. The Top-Down Approach
• 2.7. Methodology Followed for Calculation of Market Size & Market Shares
• 2.8. Forecasting Methodology
  • 2.8.1. Data Triangulation & Validation

3. Executive Summary

4. Impact of COVID-19 on Global Explainable AI Market

5. Voice of Customer

6. Global Explainable AI Market Overview

7. Global Explainable AI Market Outlook

• 7.1. Market Size & Forecast
  • 7.1.1. By Value
• 7.2. Market Share & Forecast
  • 7.2.1. By Component (Solution, Services)
  • 7.2.2. By Deployment (Cloud, On-Premises)
  • 7.2.3. By Application (Fraud & Anomaly Detection, Drug Discovery & Diagnostics, Predictive Maintenance, Supply chain management, Identity and access management, Others)
  • 7.2.4. By End-use (Healthcare, BFSI, Aerospace & defense, Retail and e-commerce, Public sector & utilities, IT & telecommunication, Automotive, Others)
  • 7.2.5. By Region (North America, Europe, South America, Middle East & Africa, Asia Pacific)
• 7.3. By Company (2022)
• 7.4. Market Map

8. North America Explainable AI Market Outlook

• 8.1. Market Size & Forecast
  • 8.1.1. By Value
• 8.2. Market Share & Forecast
  • 8.2.1. By Component
  • 8.2.2. By Deployment
  • 8.2.3. By Application
  • 8.2.4. By End-use
  • 8.2.5. By Country
• 8.3. North America: Country Analysis
  • 8.3.1. United States Explainable AI Market Outlook
    • 8.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.1.1.1. By Value
    • 8.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.1.2.1. By Component
      • 8.3.1.2.2. By Deployment
      • 8.3.1.2.3. By Application
      • 8.3.1.2.4. By End-use
  • 8.3.2. Canada Explainable AI Market Outlook
    • 8.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.2.1.1. By Value
    • 8.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.2.2.1. By Component
      • 8.3.2.2.2. By Deployment
      • 8.3.2.2.3. By Application
      • 8.3.2.2.4. By End-use
  • 8.3.3. Mexico Explainable AI Market Outlook
    • 8.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.3.1.1. By Value
    • 8.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.3.2.1. By Component
      • 8.3.3.2.2. By Deployment
      • 8.3.3.2.3. By Application
      • 8.3.3.2.4. By End-use

9. Europe Explainable AI Market Outlook

• 9.1. Market Size & Forecast
  • 9.1.1. By Value
• 9.2. Market Share & Forecast
  • 9.2.1. By Component
  • 9.2.2. By Deployment
  • 9.2.3. By Application
  • 9.2.4. By End-use
  • 9.2.5. By Country
• 9.3. Europe: Country Analysis
  • 9.3.1. Germany Explainable AI Market Outlook
    • 9.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.1.1.1. By Value
    • 9.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.1.2.1. By Component
      • 9.3.1.2.2. By Deployment
      • 9.3.1.2.3. By Application
      • 9.3.1.2.4. By End-use
  • 9.3.2. France Explainable AI Market Outlook
    • 9.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.2.1.1. By Value
    • 9.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.2.2.1. By Component
      • 9.3.2.2.2. By Deployment
      • 9.3.2.2.3. By Application
      • 9.3.2.2.4. By End-use
  • 9.3.3. United Kingdom Explainable AI Market Outlook
    • 9.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.3.1.1. By Value
    • 9.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.3.2.1. By Component
      • 9.3.3.2.2. By Deployment
      • 9.3.3.2.3. By Application
      • 9.3.3.2.4. By End-use
  • 9.3.4. Italy Explainable AI Market Outlook
    • 9.3.4.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.4.1.1. By Value
    • 9.3.4.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.4.2.1. By Component
      • 9.3.4.2.2. By Deployment
      • 9.3.4.2.3. By Application
      • 9.3.4.2.4. By End-use
  • 9.3.5. Spain Explainable AI Market Outlook
    • 9.3.5.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.5.1.1. By Value
    • 9.3.5.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.5.2.1. By Component
      • 9.3.5.2.2. By Deployment
      • 9.3.5.2.3. By Application
      • 9.3.5.2.4. By End-use
  • 9.3.6. Belgium Explainable AI Market Outlook
    • 9.3.6.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.6.1.1. By Value
    • 9.3.6.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.6.2.1. By Component
      • 9.3.6.2.2. By Deployment
      • 9.3.6.2.3. By Application
      • 9.3.6.2.4. By End-use

10. South America Explainable AI Market Outlook

• 10.1. Market Size & Forecast
  • 10.1.1. By Value
• 10.2. Market Share & Forecast
  • 10.2.1. By Component
  • 10.2.2. By Deployment
  • 10.2.3. By Application
  • 10.2.4. By End-use
  • 10.2.5. By Country
• 10.3. South America: Country Analysis
  • 10.3.1. Brazil Explainable AI Market Outlook
    • 10.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.1.1.1. By Value
    • 10.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.1.2.1. By Component
      • 10.3.1.2.2. By Deployment
      • 10.3.1.2.3. By Application
      • 10.3.1.2.4. By End-use
  • 10.3.2. Colombia Explainable AI Market Outlook
    • 10.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.2.1.1. By Value
    • 10.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.2.2.1. By Component
      • 10.3.2.2.2. By Deployment
      • 10.3.2.2.3. By Application
      • 10.3.2.2.4. By End-use
  • 10.3.3. Argentina Explainable AI Market Outlook
    • 10.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.3.1.1. By Value
    • 10.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.3.2.1. By Component
      • 10.3.3.2.2. By Deployment
      • 10.3.3.2.3. By Application
      • 10.3.3.2.4. By End-use
  • 10.3.4. Chile Explainable AI Market Outlook
    • 10.3.4.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.4.1.1. By Value
    • 10.3.4.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.4.2.1. By Component
      • 10.3.4.2.2. By Deployment
      • 10.3.4.2.3. By Application
      • 10.3.4.2.4. By End-use
  • 10.3.5. Peru Explainable AI Market Outlook
    • 10.3.5.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.5.1.1. By Value
    • 10.3.5.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.5.2.1. By Component
      • 10.3.5.2.2. By Deployment
      • 10.3.5.2.3. By Application
      • 10.3.5.2.4. By End-use

11. Middle East & Africa Explainable AI Market Outlook

• 11.1. Market Size & Forecast
  • 11.1.1. By Value
• 11.2. Market Share & Forecast
  • 11.2.1. By Component
  • 11.2.2. By Deployment
  • 11.2.3. By Application
  • 11.2.4. By End-use
  • 11.2.5. By Country
• 11.3. Middle East & Africa: Country Analysis
  • 11.3.1. Saudi Arabia Explainable AI Market Outlook
    • 11.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 11.3.1.1.1. By Value
    • 11.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 11.3.1.2.1. By Component
      • 11.3.1.2.2. By Deployment
      • 11.3.1.2.3. By Application
      • 11.3.1.2.4. By End-use
  • 11.3.2. UAE Explainable AI Market Outlook
    • 11.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 11.3.2.1.1. By Value
    • 11.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 11.3.2.2.1. By Component
      • 11.3.2.2.2. By Deployment
      • 11.3.2.2.3. By Application
      • 11.3.2.2.4. By End-use
  • 11.3.3. South Africa Explainable AI Market Outlook
    • 11.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 11.3.3.1.1. By Value
    • 11.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 11.3.3.2.1. By Component
      • 11.3.3.2.2. By Deployment
      • 11.3.3.2.3. By Application
      • 11.3.3.2.4. By End-use
  • 11.3.4. Turkey Explainable AI Market Outlook
    • 11.3.4.1. Market Size & Forecast
      • 11.3.4.1.1. By Value
    • 11.3.4.2. Market Share & Forecast
      • 11.3.4.2.1. By Component
      • 11.3.4.2.2. By Deployment
      • 11.3.4.2.3. By Application
      • 11.3.4.2.4. By End-use
  • 11.3.5. Israel Explainable AI Market Outlook
    • 11.3.5.1. Market Size & Forecast
      • 11.3.5.1.1. By Value
    • 11.3.5.2. Market Share & Forecast
      • 11.3.5.2.1. By Component
      • 11.3.5.2.2. By Deployment
      • 11.3.5.2.3. By Application
      • 11.3.5.2.4. By End-use

12. Asia Pacific Explainable AI Market Outlook

• 12.1. Market Size & Forecast
  • 12.1.1. By Component
  • 12.1.2. By Deployment
  • 12.1.3. By Application
  • 12.1.4. By End-use
  • 12.1.5. By Country
• 12.2. Asia-Pacific: Country Analysis
  • 12.2.1. China Explainable AI Market Outlook
    • 12.2.1.1. Market Size & Forecast
      • 12.2.1.1.1. By Value
    • 12.2.1.2. Market Share & Forecast
      • 12.2.1.2.1. By Component
      • 12.2.1.2.2. By Deployment
      • 12.2.1.2.3. By Application
      • 12.2.1.2.4. By End-use
  • 12.2.2. India Explainable AI Market Outlook
    • 12.2.2.1. Market Size & Forecast
      • 12.2.2.1.1. By Value
    • 12.2.2.2. Market Share & Forecast
      • 12.2.2.2.1. By Component
      • 12.2.2.2.2. By Deployment
      • 12.2.2.2.3. By Application
      • 12.2.2.2.4. By End-use
  • 12.2.3. Japan Explainable AI Market Outlook
    • 12.2.3.1. Market Size & Forecast
      • 12.2.3.1.1. By Value
    • 12.2.3.2. Market Share & Forecast
      • 12.2.3.2.1. By Component
      • 12.2.3.2.2. By Deployment
      • 12.2.3.2.3. By Application
      • 12.2.3.2.4. By End-use
  • 12.2.4. South Korea Explainable AI Market Outlook
    • 12.2.4.1. Market Size & Forecast
      • 12.2.4.1.1. By Value
    • 12.2.4.2. Market Share & Forecast
      • 12.2.4.2.1. By Component
      • 12.2.4.2.2. By Deployment
      • 12.2.4.2.3. By Application
      • 12.2.4.2.4. By End-use
  • 12.2.5. Australia Explainable AI Market Outlook
    • 12.2.5.1. Market Size & Forecast
      • 12.2.5.1.1. By Value
    • 12.2.5.2. Market Share & Forecast
      • 12.2.5.2.1. By Component
      • 12.2.5.2.2. By Deployment
      • 12.2.5.2.3. By Application
      • 12.2.5.2.4. By End-use
  • 12.2.6. Indonesia Explainable AI Market Outlook
    • 12.2.6.1. Market Size & Forecast
      • 12.2.6.1.1. By Value
    • 12.2.6.2. Market Share & Forecast
      • 12.2.6.2.1. By Component
      • 12.2.6.2.2. By Deployment
      • 12.2.6.2.3. By Application
      • 12.2.6.2.4. By End-use
  • 12.2.7. Vietnam Explainable AI Market Outlook
    • 12.2.7.1. Market Size & Forecast
      • 12.2.7.1.1. By Value
    • 12.2.7.2. Market Share & Forecast
      • 12.2.7.2.1. By Component
      • 12.2.7.2.2. By Deployment
      • 12.2.7.2.3. By Application
      • 12.2.7.2.4. By End-use

13. Market Dynamics

• 13.1. Drivers
• 13.2. Challenges

14. Market Trends and Developments

15. Company Profiles

• 15.1. Amelia US LLC
  • 15.1.1. Business Overview
  • 15.1.2. Key Revenue and Financials
  • 15.1.3. Recent Developments
  • 15.1.4. Key Personnel/Key Contact Person
  • 15.1.5. Key Product/Services Offered
• 15.2. BuildGroup
  • 15.2.1. Business Overview
  • 15.2.2. Key Revenue and Financials
  • 15.2.3. Recent Developments
  • 15.2.4. Key Personnel/Key Contact Person
  • 15.2.5. Key Product/Services Offered
• 15.3. DataRobot, Inc.
  • 15.3.1. Business Overview
  • 15.3.2. Key Revenue and Financials
  • 15.3.3. Recent Developments
  • 15.3.4. Key Personnel/Key Contact Person
  • 15.3.5. Key Product/Services Offered
• 15.4. Ditto.ai
  • 15.4.1. Business Overview
  • 15.4.2. Key Revenue and Financials
  • 15.4.3. Recent Developments
  • 15.4.4. Key Personnel/Key Contact Person
  • 15.4.5. Key Product/Services Offered
• 15.5. DarwinAI
  • 15.5.1. Business Overview
  • 15.5.2. Key Revenue and Financials
  • 15.5.3. Recent Developments
  • 15.5.4. Key Personnel/Key Contact Person
  • 15.5.5. Key Product/Services Offered
• 15.6. Factmata
  • 15.6.1. Business Overview
  • 15.6.2. Key Revenue and Financials
  • 15.6.3. Recent Developments
  • 15.6.4. Key Personnel/Key Contact Person
  • 15.6.5. Key Product/Services Offered
• 15.7. Google LLC
  • 15.7.1. Business Overview
  • 15.7.2. Key Revenue and Financials
  • 15.7.3. Recent Developments
  • 15.7.4. Key Personnel/Key Contact Person
  • 15.7.5. Key Product/Services Offered
• 15.8. IBM Corporation
  • 15.8.1. Business Overview
  • 15.8.2. Key Revenue and Financials
  • 15.8.3. Recent Developments
  • 15.8.4. Key Personnel/Key Contact Person
  • 15.8.5. Key Product/Services Offered
• 15.9. Kyndi
  • 15.9.1. Business Overview
  • 15.9.2. Key Revenue and Financials
  • 15.9.3. Recent Developments
  • 15.9.4. Key Personnel/Key Contact Person
  • 15.9.5. Key Product/Services Offered
• 15.10. Microsoft Corporation
  • 15.10.1. Business Overview
  • 15.10.2. Key Revenue and Financials
  • 15.10.3. Recent Developments
  • 15.10.4. Key Personnel/Key Contact Person
  • 15.10.5. Key Product/Services Offered

16. Strategic Recommendations

17. About Us & Disclaimer