【調査レポート】生成型AIの世界市場（2025年～2033年）：コンポーネント別（ソフトウェア、サービス）、技術別（生成的敵対ネットワーク（GAN）、トランスフォーマー、変分オートエンコーダー、拡散ネットワーク）、エンドユーザー別（メディア・エンターテイメント、金融、IT・通信、その他）、用途別（コンピュータビジョン、NLP、ロボット・自動化、コンテンツ生成、その他）モデル別（大規模言語モデル、画像・動画生成モデル、マルチモーダル生成モデル、その他）、地域別

• 英文タイトル：Generative AI Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Software, Service), By Technology (Generative Adversarial Networks (GANs), Transformers, Variational Auto-encoders, Diffusion Networks), By End-User (Media and Entertainment, BFSI, IT and Telecommunication, Healthcare, Automotive and Transportation, Gaming, Others), By Applications (Computer Vision, NLP, Robotics 7 Automation, Content Generation, Chatbots and Intelligent Virtual Assistants, Predictive Analytics, Others), By Model (Large Language Models, Image and Video Generative Models, Multi-modal Generative Models, Others) and By Region(North America, Europe, APAC, Middle East and Africa, LATAM) Forecasts, 2025-2033

Straits Researchが調査・発行した産業分析レポートです。生成型AIの世界市場（2025年～2033年）：コンポーネント別（ソフトウェア、サービス）、技術別（生成的敵対ネットワーク（GAN）、トランスフォーマー、変分オートエンコーダー、拡散ネットワーク）、エンドユーザー別（メディア・エンターテイメント、金融、IT・通信、その他）、用途別（コンピュータビジョン、NLP、ロボット・自動化、コンテンツ生成、その他）モデル別（大規模言語モデル、画像・動画生成モデル、マルチモーダル生成モデル、その他）、地域別 / Generative AI Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Software, Service), By Technology (Generative Adversarial Networks (GANs), Transformers, Variational Auto-encoders, Diffusion Networks), By End-User (Media and Entertainment, BFSI, IT and Telecommunication, Healthcare, Automotive and Transportation, Gaming, Others), By Applications (Computer Vision, NLP, Robotics 7 Automation, Content Generation, Chatbots and Intelligent Virtual Assistants, Predictive Analytics, Others), By Model (Large Language Models, Image and Video Generative Models, Multi-modal Generative Models, Others) and By Region(North America, Europe, APAC, Middle East and Africa, LATAM) Forecasts, 2025-2033 / SRTE54782DR資料のイメージです。

• レポートコード：SRTE54782DR
• 出版社/出版日：Straits Research / 2025年1月
• レポート形態：英文、PDF、約120ページ
• 納品方法：Eメール（受注後2-3日）
• 産業分類：IT

• 販売価格（消費税別）

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レポート概要

世界の生成型AI市場規模は 2024 年に 176.5 億米ドルと評価され、2025 年の 233.3 億米ドルから2033 年には 2,176.7 億米ドルに達し、予測期間（2025 年から 2033 年）の CAGR は 32.2% と成長すると予想されています。主要な要因の一つは、パーソナライズされた顧客体験への需要の高まりです。生成AIは、企業が個々の顧客の好みに合ったコンテンツやソリューションを創出することを可能にし、顧客満足度と忠誠度の向上につながります。

生成的敵対ネットワーク（GAN）などの技術を含む生成的人工知能（AI）は、既存のデータから新しくユニークな素材を作成することに焦点を当てた、AI のダイナミックなサブセットです。分類や予測タスクのためにラベル付きデータでトレーニングされた従来の AI モデルとは異なり、生成的 AI は、元のトレーニングデータに非常に近い新しいデータサンプルを生成することを目的としています。この機能は、さまざまな分野に幅広い用途があります。

レポート目次

芸術やデザイン分野では、生成型 AI は、独創的で革新的なデザイン、絵画、彫刻を制作し、創造性の限界を押し広げ、アーティストが新しい媒体や処置を探求することを可能にします。エンターテインメント業界では、生成型 AI は、映画、ビデオゲーム、バーチャルリアリティ体験のためのリアルなコンピュータ生成画像（CGI）の生成に使用され、視覚効果と没入感を大幅に高めています。

医療分野では、生成型 AI は、創薬、遺伝学研究、医療画像分析の進歩に貢献しています。複雑な生物学的プロセスをシミュレーションし、合成データを生成することで、生成型 AI は研究を加速し、より正確な医療成果につながります。例えば、AI によって生成された分子構造は創薬プロセスを効率化し、AI によって強化された医療画像は診断の精度を向上させます。

ハイライト

コンポーネント別では、ソフトウェアが市場を支配しています。
エンドユーザー別では、メディアおよびエンターテイメントが最大の収益源となっています。
技術別では、トランスフォーマーが市場に最も貢献しています。
北米は、世界市場で最大のシェアを占めています。

生成型 AI 市場の成長要因

クラウドストレージの革新

クラウドストレージの革新は、高度な AI モデルの開発、トレーニング、導入に必要なインフラストラクチャと計算能力を提供することで、生成型 AI 市場を大幅に推進しています。ジェネレーティブAIモデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、膨大なデータセットと計算リソースを必要とします。例えば、GPT-3のトレーニングには約3.14 × 10^23 FLOPSの計算能力と1.6ペタバイトのデータが必要でした。Amazon S3のようなクラウドストレージソリューションは、これらの大規模なデータセットを処理するためのスケーラブルでコスト効率の高いストレージを提供し、高い耐久性と可用性を確保します。

さらに、クラウドプロバイダーは、生成型 AI モデルの効率的なトレーニングと導入に欠かせない、高性能 GPU や AI アクセラレータなどの強力なコンピューティングリソースも提供しています。AI 技術の採用拡大に伴い、AI 専用のコンピューティングリソースの需要は大幅に増加すると予想されます。クラウドストレージとコンピューティングのこの革新により、AI が民主化され、高価なハードウェアやインフラストラクチャを持たない企業や個人も AI を利用できるようになりました。その結果、産業全体における生成型 AI の急速な開発と採用が促進され、市場の成長がさらに加速しています。

政府の取り組み

政府の取り組みは、技術の開発と採用を促進することにより、世界の生成型 AI 市場を大幅に牽引しています。多くの政府は、さまざまな業界における生成型 AI 技術の開発において、エンドユーザーを支援しています。例えば、2022年8月、米国連邦政府調達庁（GSA）は、生成型 AI と機械学習を活用して調達プロセスを強化し、調達動向に関する明確な洞察と予測を提供しました。

同様に、中国政府も、特に COVID-19 後のイノベーションを目的とした新たな資金援助イニシアチブを通じて、生成型 AI に強い関心を示しています。2023年1月、中国のテクノロジー企業は、政府の支援を受けて、現地の嗜好や政治状況に合わせた AI 技術の開発を開始しました。地方自治体は、中国共産党が支援する研究機関 IDEA を通じて、数多くのプロジェクトに投資しています。

これらの取り組みは、生成型 AI 技術の進歩、ひいては世界的な市場成長と普及を推進する上で、政府の支援が極めて重要であることを示しています。

市場抑制要因

データ侵害

生成型 AI は、トレーニングや運用に膨大な量のデータに依存しているため、データ侵害が大きな市場抑制要因となっています。IBMの調査によると、2022年のデータ漏洩の平均コストは$4.35百万に達し、米国企業は$9.44百万と最も高い平均コストを負担しました。生成AIモデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、個人データ、著作権保護されたコンテンツ、機密ビジネス情報を含む大規模なデータセットで訓練されます。これらのデータセットへの不正アクセスは、深刻なプライバシー侵害や法的責任を招く可能性があります。

ガートナー社の調査では、2025 年までに AI サイバー攻撃の 30% はトレーニングデータやモデルを標的とするだろうと予測しており、セキュリティリスクの高まりが浮き彫りになっています。さらに、ディープフェイクの生成、誤った情報の拡散、有害なコンテンツの作成など、生成型 AI の悪用が政策立案者や一般市民の間で懸念されています。こうしたリスクにより、監視や規制が強化され、生成型 AI 技術の開発と採用が妨げられる可能性があります。

これらのリスクを軽減するため、企業はデータの匿名化、暗号化、安全なストレージソリューションなど、堅牢なデータガバナンスおよびセキュリティ対策に投資しています。しかし、関連するデータの複雑さと規模のため、完全な保護は困難です。データ侵害に対処し、生成型 AI の責任ある使用を確保することは、国民の信頼を獲得し、この技術の潜在能力を最大限に引き出すために不可欠です。

市場機会

大規模言語モデル（LLM）の加速

大規模言語モデル（LLM）の加速は、グローバルな生成AI市場にとって重要な機会です。LLMは、OpenAIのGPT-3やAnthropicのConstitutional AIなど、大規模なデータセットで訓練されたAIシステムで、人間のようなテキスト、コード、画像、その他のコンテンツを生成します。LLMの最近の進歩は、高品質で一貫性があり、文脈に適したコンテンツを生成する能力を示しています。例えば、1750億を超えるパラメーターを有するGPT-3は、自然言語処理（NLP）タスクにおいて高い精度で優れた性能を発揮しています。

LLMsの急速な発展は、GPUやクラウドコンピューティングプラットフォームを含む強力な計算リソースの普及に後押しされています。Nvidiaの予測によると、AI専用計算リソースの需要は2020年から2024年までに25倍に増加すると見込まれています。この成長は、LLM のトレーニングと導入を促進し、コンテンツ生成、クリエイティブライティング、コード開発、およびパーソナライズされた通信における新たなビジネスチャンスを開きます。

例えば、コンテンツ作成に LLM を利用している企業 Jasper.ai は、2022 年に 1 億 2500 万ドルの資金調達を確保し、この技術への投資の高まりを強調しています。さらに、LLM をコンピュータビジョンや言語認識などの他の AI 技術と統合することで、さらに高度な生成アプリケーションが期待されます。LLMsが進化し、よりアクセスしやすくなるにつれ、多様な業界の企業がこれらのモデルを活用して製品、サービス、業務を強化し、生成AI市場の著しい成長を促進すると予想されます。

地域別概要

北米：支配的な地域

北米は、高度な技術開発や医療や銀行詐欺に対する懸念の高まりなどの要因により、生成型 AI 市場をリードし、最大のシェアを占めています。この地域の優位性は、市場プレーヤーの堅固な存在感と政府による多大な支援によるものです。特に、カリフォルニア州のシリコンバレー地域は、研究開発において極めて重要な役割を果たしています。OpenAI、Google、Facebook、NVIDIA、IBM などの米国の大手テクノロジー企業や研究機関は、生成型 AI 技術の進歩に大きく貢献しています。

米国国立科学財団（NSF）は、11 の新しい国立人工知能研究所を設立し、1 億 4,000 万ドルの追加投資を行って、40 州およびコロンビア特別区にその影響力を拡大し、この勢いを後押ししています。さらに、ゴールドマン・サックス・リサーチは、生成型 AI の潜在的な経済効果を強調し、自然言語処理の進歩により、今後 10 年間で世界の GDP が 7% （約 7 兆ドル）増加し、経済成長が 1.5% 押し上げられる可能性があると予測しています。これは、生成型 AI の未来を形作る上で北米が果たす主導的な役割と、世界経済に与える大きな影響力を強調するものです。

セグメント別分析

コンポーネント別

市場は、ソフトウェアとサービスに分けられます。ソフトウェアカテゴリーは、予測期間において最高の収益を見込むと予想されています。この成長は、不正防止、正確な予測、予期せぬ結果の軽減、データプライバシーの強化などの要因によって推進されています。堅牢な機械学習（ML）モデルがジェネレーティブ AI ソフトウェアを強化するにつれて、ファッション、エンターテイメント、輸送などの産業は大きな恩恵を受ける準備が整っています。

例えば、H&M や Adidas などの大手ファッション企業は、ジェネレーティブ AI を活用して衣類や靴をデザインし、この技術を用いて独自の生地やプリントパターンを効率的に作成しています。このアプローチは、デザインプロセスを加速するだけでなく、より革新的でカスタマイズされた製品の提供も可能にします。ジェネレーティブ AI ソフトウェアの進化に伴い、さまざまな分野でのその用途が拡大し、ソフトウェアセグメントの収益が大幅に伸びると予想されます。

エンドユーザー別

市場は、メディアおよびエンターテイメント、金融、IT および通信、医療、自動車、ゲーミング、その他に分けられます。メディアおよびエンターテイメント分野は、大幅な成長が見込まれています。この分野における生成型 AI の採用拡大は、よりインパクトのある、パーソナライズされた広告キャンペーンを作成できることに起因しています。例えば、2023年1月、米国の大手インターネットメディア、ニュース、エンターテイメント企業である BuzzFeed， Inc. は、OpenAI の AI ツールを活用して、コンテンツの提供を強化およびカスタマイズする計画を発表しました。この動きは、カスタマイズされた魅力的な体験を提供するための生成型 AI 技術の需要が高まっていることを示しています。生成型 AI が進歩し続ける中、メディアおよびエンターテイメントの未来を形作るその役割は拡大し、このセグメントの市場を大幅に成長させるでしょう。

技術別

市場は、生成対抗ネットワーク、トランスフォーマー、変分オートエンコーダー、拡散ネットワークに分類されます。トランスフォーマーセグメントは、生成AI市場における最大の貢献者です。トランスフォーマーは、当初は自然言語処理タスク向けに設計されましたが、長距離依存関係を捕捉し、一貫性のある出力を生成する能力から注目されています。その成功は、生成時に入力シーケンスの異なる部分に焦点を当てることができる自己注意メカニズムに大きく依存しています。この機能により、高品質で文脈に即したコンテンツを生成する性能が向上し、トランスフォーマーは生成型 AI 技術の進歩に欠かせない要素となっています。

アプリケーション別

市場は、コンピュータビジョン、NLP、ロボット 7 オートメーション、コンテンツ生成、チャットボットおよびインテリジェント仮想アシスタント、予測分析、その他に分けられます。自然言語処理（NLP）セグメントが最大の市場シェアを占めています。NLP は、翻訳、テキスト生成、要約、対話システム、感情分析など、さまざまなタスクを網羅しています。NLP の生成モデルは、文脈に関連した首尾一貫したテキストを生成する能力が高く評価されており、これらのアプリケーションの品質と有効性を高めています。生成型 AI の進歩に伴い、NLP の機能とアプリケーションは拡大し、このセグメントのさらなる成長が予想されます。

モデル別

市場は、大規模言語モデル、画像・動画生成モデル、マルチモデル生成モデル、その他に分類されます。大規模言語モデル（LLM）は市場をリードしています。その開発は、意味のある会話を行うチャットボットや、製品説明や記事を生成するコンテンツ生成ツールなど、多様な応用分野によって推進されています。ChatGPTのようなLLMは、NLPアプリケーションの開発にかかる時間とコストを削減する点で特に効果的です。人間のような言語を理解し生成する能力は、多様なユースケースにおいて価値を発揮します。LLMの普及拡大は、自然言語処理タスクの向上と効率化を促進するその潜在力を浮き彫りにし、市場拡大をさらに後押ししています。

生成AI市場の主要企業一覧

OpenAI
DeepMind
Google
Microsoft
Meta（Facebook）
IBM
Amazon Web Service（AWS）
Anthropic
Hugging Face
Stability AI
Midjourney
Jasper
Cohere

生成型 AI 市場のセグメント化

コンポーネント別（2021年~2033年

ソフトウェア
サービス

技術別（2021年~2033年

生成的敵対ネットワーク（GAN
トランスフォーマー
変分オートエンコーダー
拡散ネットワーク

エンドユーザー別（2021年~2033年

メディアおよびエンターテイメント
金融
ITおよび通信
医療
自動車および輸送
ゲーミング
その他

アプリケーション別（2021年~2033年

コンピュータビジョン
NLP
ロボット 7 自動化
コンテンツ生成
チャットボットおよびインテリジェント仮想アシスタント
予測分析
その他

モデル別（2021年~2033年

大規模言語モデル
画像および動画生成モデル
マルチモーダル生成モデル
その他

世界の生成型 AI 市場紹介
コンポーネント別
1. 紹介
  1. コンポーネント金額別
2. ソフトウェア
  1. 金額別
3. サービス
  1. 金額別
技術別
1. 紹介
  1. 技術金額別
2. 生成的敵対ネットワーク（GAN）
  1. 金額別
3. トランスフォーマー
  1. 金額別
4. 変分オートエンコーダ
  1. 金額別
5. 拡散ネットワーク
  1. 金額別
エンドユーザー別
1. 概要
  1. エンドユーザー金額別
2. メディアおよびエンターテイメント
  1. 金額別
3. 金融
  1. 金額別
4. IT および通信
  1. 金額別
5. 医療
  1. 金額別
6. 自動車および輸送
  1. 金額別
7. ゲーミング
  1. 金額別
8. その他
  1. 金額別
アプリケーション別
1. 概要
  1. アプリケーション金額別
2. コンピュータビジョン
  1. 金額別
3. NLP
  1. 金額別
4. ロボット 7 自動化
  1. 金額別
5. コンテンツ生成
  1. 金額別
6. チャットボットおよびインテリジェント仮想アシスタント
  1. 金額別
7. 予測分析
  1. 金額別
8. その他
  1. 金額別
モデル別
1. 概要
  1. モデル金額別
2. 大規模言語モデル
  1. 金額別
3. 画像および動画生成モデル
  1. 金額別
4. マルチモーダル生成モデル
  1. 金額別
5. その他
  1. 金額別

北米市場分析

ヨーロッパ市場分析

アジア太平洋市場分析

中東およびアフリカ市場分析

LATAM市場分析

競争環境

市場プレーヤー評価

研究方法論

付録