 | • レポートコード：PMRREP33689 • 出版社/出版日：Persistence Market Research / 2025年1月 • レポート形態：英文、PDF、178ページ • 納品方法：Eメール • 産業分類：IT＆通信 |
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レポート概要
グローバル市民サービスAI市場は、年平均成長率（CAGR）36.7%で拡大し、2023年の91億ドルから、2030年末までに813億ドルに増加すると予測されています。
市民サービスAI市場は、一般市民に提供されるサービスを改善し最適化するために、政府や組織が人工知能（AI）技術を導入することを指します。これには、市民の情報検索、問題解決、効率的なコミュニケーションを支援する自動化システム、チャットボット、バーチャルアシスタントなどが含まれます。政府は、AIを活用してサービス提供を最適化し、行政プロセス全体を強化し、市民の関与を高めることで、より迅速で市民中心のガバナンスモデルを実現することができます。
合理化された経済的な行政運営に対するニーズの高まり、個別化された便利な市民サービスに対する需要の増加、AI技術の発展は、すべて世界的な市民サービスAI市場の拡大に貢献する要素です。官僚主義を減らし、業務を合理化し、市民の満足度を高めるために、世界中の政府がAIを採用しています。さらに、公共部門におけるデジタルプラットフォーム、データ分析、モノのインターネット（IoT）の統合が進むことで、市民サービスAI産業の成長が促進され、革新的で対応力のある市民中心のサービスの提供が促進されます。
レポート目次
市場成長の推進要因
合理化された個別サービスによる市民の関与と満足度の向上を政府に促す必要性が高まる
市民サービスAIのグローバル市場を推進する重要な要因は、合理化された個別サービスによる市民の関与と満足度の向上を政府に促す必要性です。政府は、公共機関とのシームレスで迅速なやり取りに対する市民のニーズの高まりや、社会のデジタル化の進展に対応するため、AIソリューションの採用を拡大しています。 市民サービスAIは、自動化、機械学習、自然言語処理の進歩を活用し、ユーザーにカスタマイズされたサービスを簡単に提供できる画期的なツールです。 こうした技術開発により、行政は従来の官僚的な枠組みを超え、市民により責任あるガバナンスアプローチを推進することが可能になります。
世界中の政府は、市民の多様なニーズや好みに応えることの重要性をますます認識するようになっています。同時に、リソースの効率的な利用も最大限に高める必要があります。市民サービスAIは、状況に応じたカスタマイズされたサービスの提供を通じて、この均衡の達成を促進します。例えば、AIを搭載したバーチャルアシスタントやチャットボットは、市民とリアルタイムでやりとりし、必要な支援を提供したり、問い合わせに応えたり、スムーズな金融取引を可能にしたりすることができます。
予測分析の導入により、政府機関は市民の需要を予測し、問題が深刻化する前に解決するための積極的な対策を講じることができます。これにより、市民の総合的な体験が改善されるだけでなく、信頼感と満足感も育まれます。さらに、行政業務にAIを活用した自動化を導入することで、対応にかかる時間を短縮し、不正確さを軽減し、公務員がより複雑な問題に集中できるようになります。これにより、公共サービスの提供効率の全体的な向上に貢献します。
市場の抑制要因
データの機密性と完全性の保証が困難
世界的な市民サービスAI市場に影響を及ぼす主な阻害要因は、データの機密性と完全性の保証が困難であることです。合理化されたカスタマイズされたサービスを提供するために政府がAIへの依存度を高めるにつれ、膨大な量の市民データの蓄積と調査が必要になります。
しかし、この機密データの倫理的な管理は複雑な難題を提起します。データのプライバシー、不正アクセス、個人情報の悪用に関する問題は、市民サービスAIの大規模な導入を妨げています。政府や組織が市民データのライフサイクル全体を通じて、そのデータを保護するための強固な枠組みやメカニズムを構築することが極めて重要です。
国民間のデジタル格差と不平等を拡大する可能性
世界的な市民サービスAI市場に影響を与える恐ろしい要因のひとつは、デジタルデバイドや国民間の格差を拡大する可能性です。AIを活用したサービスは効率性と包括性の向上を目指していますが、デジタル技術へのアクセスが制限されていたり、デジタルリテラシーが不十分であったりするために、特定の人口統計グループが不利になる可能性があるという欠点があります。
公共サービスに高度なAIソリューションを導入した結果、デジタルインターフェースに精通している人と、そうしようとしても障害に直面する人との間に、思わぬ格差が生じる可能性があります。AIを活用した市民サービスを利用する際に困難に直面する人口集団には、テクノロジーへの不平等なアクセスやデジタルリテラシーの格差により、高齢者や低所得者層が含まれる可能性があります。
機会
公共サービス提供の効率性と費用対効果の改善
市民サービスAIのグローバル市場は、好機に後押しされています。それは、公共サービスの提供における効率性と費用対効果を改善できる可能性です。政府や組織の間では、AIテクノロジーがリソースの最適化、行政プロセスの合理化、運用費の削減に多大な影響をもたらす可能性があるという認識が高まっています。
市民サービスAIの導入により、政府機関は自動化によって煩雑で時間のかかる業務を合理化し、より複雑で付加価値の高い業務に人員を効率的に配置することが可能になります。 効率性の向上は、公共サービスの提供全体の有効性を高めるだけでなく、財政の節約にもつながります。これは、限られた予算と賢明な資源配分の必要に迫られている政府にとって重要な要素です。
さらに、市民サービスAIの導入は、行政分野における意思決定の処置を大幅に改善する可能性を秘めています。機械学習アルゴリズムとデータ分析の用途を通じて、政府機関は市民の行動、傾向、および新たなパターンに関する重要な知識を得ることができます。データ主導のアプローチを活用することで、問題の事前解決、的を絞ったリソースの割り当て、および政策立案の改善が可能になります。
予測分析は、サービス需要の急増を予測し、政府機関が効果的にリソースを割り当て、潜在的な課題が深刻化する前に先手を打って解決することを可能にします。さらに、AIが生成した洞察を活用することで、実証に基づく政策の策定が容易になり、ガバナンスのアプローチの有効性を強化し、より適応性と応答性に優れた公共部門を育成することができます。
アナリストの視点
市場は、成長に寄与する要因が重なり合うことで、大幅な拡大が見込まれています。 公共サービスを再構築するAIの革新的な能力に対する政府や組織の認識が高まっていることが、主な推進要因の1つです。 さまざまな分野におけるAI技術の採用は、効率性の向上、市民一人ひとりに合わせた体験、行政処置の合理化の必要性によって推進されています。 世界中の政府がデジタル変革を重視する傾向が強まるにつれ、市民サービスAIの市場は大幅に拡大する見通しです。
AIが公共ユーティリティ、医療、交通管理、その他の分野に導入されることで、リソースの配分が改善され、意思決定が改善され、全体的な費用対効果が向上することが期待されています。現在、AIソリューションのプロバイダーが政府機関と緊密に協力し、その独自の要件を理解し、それに応じてソリューションをカスタマイズすることで、市場ではメーカーと消費者間の相互利益的な関係が生まれています。この協調戦略の実施により、AI用途の適切性と有効性が拡大し、市場内に共生環境が育まれます。
しかし、倫理的配慮、データプライバシー、包括性に関する綿密な審議が必要であるという障害は依然として残っています。AIを市民サービスに責任を持って展開するためには、潜在的な悪用を防止し、公平な取り扱いを保証するための強固な規制枠組みが必要です。さらに、デジタルデバイドに立ち向かい、すべての市民がAIを活用したサービスにアクセスできることを保証することで、市場開発を優先させることが引き続き不可欠です。
AIの用途が公共サービスにますます統合されるにつれ、市場力学の観点からメーカーと消費者との関係は絶えず変化していくでしょう。市場は、イノベーションを促進し、人工知能の採用に有利な環境を構築する政府の政策枠組みに大きく影響されるでしょう。製品メーカーが新興の技術トレンドや実用的なフィードバックを自社製品の展開に取り入れるにつれ、市場は継続的にイノベーションと強化のサイクルを経験していくでしょう。
供給側の力学
Amazon Web Services、IBM Corporation、Microsoft Corporation、Google LLC などの大手企業数社が、グローバルな市民サービスAI市場の競争状況に引き続き影響を与えています。 著名なテクノロジー企業は、人工知能の開発と実装において高度な専門性を発揮しており、幅広い市民サービス用途に包括的なソリューションを提供しています。
市場浸透率で上位に位置する国には、アメリカが含まれます。アメリカでは、US Digital Serviceなどのイニシアティブを通じて、合理化された公共サービスに人工知能を活用しています。中国政府によるスマートシティの推進への取り組みは、深セン市などの都市に見られるように、治安や交通管理にAIを幅広く取り入れていることからも明らかです。シンガポールもまた、医療や行政サービスにおける市民の体験を向上させるためにAIを導入している注目すべき事例です。
市民サービスAIの市場リーダーは、継続的な技術革新と戦略的提携を活用して、その環境に大きな影響を与えています。IBMが開発したWatson AIは、市民との個別対応や予測分析のためのソリューション開発の最前線に位置しています。Microsoft AzureのAI機能は、データ分析とサービス向上のための包括的なツールを提供することで、スマートシティ構想に世界的な影響を与えています。市民の関与を高めるGoogleの自然言語処理能力は、会話型AIソリューションの開発に貢献しています。AWSは、そのクラウドインフラを活用し、さまざまな公共サービス分野にわたって拡張可能な人工知能（AI）用途の運用を促進しています。
このような有力企業は、業界のベンチマークを確立し、技術進歩を促進し、政府機関と協力して、個々の市民サービス要件に対応するカスタマイズされたAIソリューションを開発することで、市場の拡大を推進しています。 技術革新に影響を与えるだけでなく、ベストプラクティスを確立し、規制環境を形作ることで、ダイナミックな市民サービスAI市場における主導的地位を固めています。
市場の区分
支配的なテクノロジー分野とは？
MLベースのテクノロジーが最前線に
市民サービスAI業界では、機械学習（ML）分野が最大の市場シェアを占めることが予想されます。MLの用途は、市民中心のAIソリューションの領域において、プロセスの最適化、意思決定の改善、パーソナライズされたサービスの提供に役立つため、最も重要です。そのため、このより広範な領域における基本的な要素となっています。 機械学習アルゴリズムは、その汎用性と適応性により、数多くの政府主導のイニシアティブに広く採用されていることから、市場を牽引する存在となっています。
一方、顔認証の分野は最も急速な拡大が見込まれています。特に公共部門では、合理化された安全な身元確認処置のニーズが高まっており、顔認証技術の導入が急速に拡大しています。顔認証アルゴリズムの開発、ハードウェア機能の向上、アクセス管理、国境管理、公共安全などの分野での応用が、市民サービスAI市場における高成長分野としての顔認証の台頭に貢献し、この分野の拡大を推進しています。
今後、最も成長が期待される用途分野は？
交通・運輸管理分野がリードする
市民サービスAI業界において、交通・運輸管理分野は最も高い市場シェアを占めると予想されています。交通の流れを最適化し、公共交通システムを強化し、都市のモビリティ全体を改善することで、この分野におけるAIの活用は、都市化の課題に対処し、市民の体験を向上させようとする政府にとって最優先事項となります。市民サービスAI市場のセグメントのなかでも、医療分野が最も急速な成長を遂げると予測されています。医療サービスへの人工知能（AI）の導入により、診断能力の向上、個別化治療戦略、および管理処置の合理化が可能になります。医療分野では、患者の治療結果と業務効率の向上を目的にAIの統合が進んでいるため、この分野は大幅な拡大が見込まれています。これは主に、医療提供におけるAI技術の継続的な進歩と導入によるものです。
主要地域市場
北米は首位の座を維持
北米は、世界的な市民サービス向けAI市場で最大のシェアを維持する見通しです。この優位性は、多数の重要な要素に起因しています。まず、技術革新は北米、特にアメリカとカナダで急速に進歩しており、この地域はAIの開発と展開のための強力なインフラを誇っています。この地域にはAIの進歩を牽引する有力なテクノロジー企業が拠点を構え、政府は公共サービスを向上させるAIを活用したソリューションにリソースを徐々に割り当てています。
さらに、広範な技術進歩と高度にデジタル化された人口の組み合わせが、市民サービスAIの幅広い導入に適した環境を促進しています。北米では比較的確立された規制枠組みが、公共サービスへのAI技術の統合を促進しています。これらの要素により、北米は市民サービスAI市場におけるグローバルリーダーとして位置づけられ、市場の大部分を占めています。
東アジアは長期的な成功に向けて準備中
東アジア地域は、世界的な市民サービスAI市場で最も急速な拡大が見込まれています。中国、日本、韓国は、社会的な課題の解決や公共サービスの近代化に向けてAI技術を積極的に採用している国のひとつです。東アジアは、AIの研究開発に多額の投資を行い、経済発展を加速させているため、大幅な成長が見込まれています。特に中国は、行政を含む多くの分野でAIの採用を大幅に進めています。デジタルガバナンス、スマートシティ、技術的進歩を重視するこの地域では、市民サービスAIの採用が加速しています。
さらに、相互接続性が高まり、デジタルサービスへの依存度が高まっている東アジアの人口増加は、人工知能を搭載した市民サービス開発に適した環境を提供しています。東アジアの政府による技術進歩への重点的な取り組みが継続していることから、同地域の市民サービスAI市場は著しい拡大率を記録すると予想されています。これにより、この市場は、AI主導の公共サービスに関する世界的な議論に大きく貢献するものとなるでしょう。
競争力のある情報とビジネス戦略
世界的な市民サービスAI業界の有力な競合企業であるAmazon Web Services（AWS）、IBM Corporation、Microsoft Corporation、Google LLCなどは、市場シェアを維持・拡大するために緻密な戦略を活用しています。各業界のリーダー企業は、技術力、豊富なリソース、政府との確立された関係を活用することで、市場を最大限に支配しています。
IBM Corporationが開発したWatson AIプラットフォームは、機械学習、自然言語処理、予測分析を統合した包括的なソリューションを提供するように設計されています。IBMは、AIサービスの総合的なプロバイダーとしての地位を確立しようと努めており、市民サービス向上を目指す政府にとってのワンストップショップとなることを目指しています。同社は、提供するサービスが常に最先端であり、変化する市場の需要に適応し、AIイノベーションの最前線であり続けるために、研究開発に多額の投資を行っています。
Microsoft Corporationは、Azureクラウドプラットフォームを通じて市民サービスAI市場での優位性を確立するための包括的な戦略を採用しています。Microsoft Azureが提供する包括的なインフラストラクチャを活用することで、政府はAIの開発と展開のための拡張性と効率性に優れたソリューションを構築できるようになります。 政府機関との協力的なパートナーシップに重点的に取り組むことで、同社は公共サービスの独自のニーズを満たす人工知能用途をカスタマイズしています。 データ分析、機械学習、認知サービスのための幅広いツールの提供を通じて、マイクロソフトは行政の進行中のデジタル革命における信頼のおける協力者としての地位を確立しようとしています。
最近の主な動向
新たなパートナーシップ
Amazon Web Service、およびカナダ政府は、モジュール設計とインテリジェントテクノロジーを特徴とするインテリジェントなスクリーニングおよび検査ポッドである「Citizen Care Pod」の開発に向けた提携関係を結びました。このポッドは、政府、企業、コミュニティが責任を持って安全な復旧を行うことを支援することを目的としています。
市場への影響：Amazon Web Servicesとカナダ政府の提携によるCitizen Care Podの開発は、世界的な市民サービスAI業界における大きな進歩です。インテリジェントなスクリーニングおよびテストモジュールは、モジュール構造と最先端技術の活用により、パンデミック後の安全で責任ある回復に向けた積極的な姿勢を示しています。この進歩は、公衆衛生の取り組みを支援するAI搭載ソリューションの能力を示すだけでなく、緊急の世界的問題に対処するための戦略的提携を確立する主要な業界参加者の重要性の高まりを強調し、市民サービスAI市場の動向にさらなる影響を及ぼすことになります。
市民サービスAI市場の調査区分
テクノロジー別：
- 機械学習（ML
- 自然言語処理（NLP
- 画像処理
- 顔認証
用途別：
- 交通・運輸管理
- 医療
- 公共安全
- ユーティリティ
- 一般サービス
地域別：
- 北米
- ヨーロッパ
- 東アジア
- 南アジア・オセアニア
- 中南米
- 中東・アフリカ
目次
1. エグゼクティブサマリー
1.1. グローバル市民サービスAI市場の概観、2023年と2030年
1.2. 市場機会評価、2023年～2030年、アメリカドル百万
1.3. 主要な市場動向
1.4. 将来の市場予測
1.5. プレミアム市場の洞察
1.6. 業界の発展と主要な市場イベント
1.7. PMRの分析と推奨事項
2. 市場概要
2.1. 市場の範囲と定義
2.2. 市場力学
2.2.1. 推進要因
2.2.2. 抑制要因
2.2.3. 機会
2.2.4. 課題
2.2.5. 主要なトレンド
2.3. 技術ライフサイクル分析
2.4. 市民サービスAI市場：バリューチェーン
2.4.1. 原材料サプライヤーの一覧
2.4.2. メーカーの一覧
2.4.3. 流通業者の一覧
2.4.4. 用途の一覧
2.4.5. 収益性分析
2.5. ポーターのファイブフォース分析
2.6. 地政学的な緊張：市場への影響
2.7. マクロ経済要因
2.7.1. 世界の部門別見通し
2.7.2. 世界GDP成長の見通し
2.7.3. 世界親市場の概要
2.8. 予測要因 – 関連性と影響
2.9. 規制と技術の概観
3. グローバル市民サービスAI市場の見通し：歴史（2018～2022年）および予測（2023～2030年
3.1. 主なハイライト
3.1.1. 市場規模（台数）予測
3.1.2. 市場規模と前年比成長率
3.1.3. 絶対$機会
3.2. 市場規模（百万米ドル）分析と予測
3.2.1. 市場規模の分析（2013年～2016年）
3.2.2. 現在の市場規模予測（2018年～2026年）
3.3. グローバル市民サービスAI市場の見通し：テクノロジー
3.3.1. はじめに／主な調査結果
3.3.2. テクノロジー別：2018年～2022年の市場規模（百万米ドル）および数量（単位）の分析
3.3.3. テクノロジー別：2023年～2030年の市場規模（百万米ドル）および数量（単位）の予測
3.3.3.1. 機械学習（ML）
3.3.3.2. 自然言語処理（NLP）
3.3.3.3. 画像処理
3.3.3.4. 顔認証
3.4. 市場の魅力分析：技術
3.5. グローバル市民サービスAI市場の見通し：用途
3.5.1. はじめに / 主な調査結果
3.5.2. 用途別：2018年～2022年の市場規模（百万米ドル）および数量（単位）の推移分析
3.5.3. 用途別：2023年～2030年の市場規模（百万米ドル）および数量（単位）の予測
3.5.3.1. 交通および輸送管理
3.5.3.2. 医療
3.5.3.3. 公共安全
3.5.3.4. ユーティリティ
3.5.3.5. 一般サービス
3.6. 市場の魅力分析：用途
4. グローバル市民サービスAI市場の見通し：地域
4.1. 主なハイライト
4.2. 地域別市場規模（US$ Mn）および数量（単位）の推移分析、2018年～2022年
4.3. 地域別、現在の市場規模（アメリカドル百万）および数量（単位）予測、2023年～2030年
4.3.1. 北米
4.3.2. ヨーロッパ
4.3.3. 東アジア
4.3.4. 南アジアおよびオセアニア
4.3.5. 中南米
4.3.6. 中東・アフリカ（MEA）
4.4. 市場の魅力分析：地域
5. 北米市民サービスAI市場の見通し：歴史（2018～2022年）および予測（2023～2030年）
5.1. 主なハイライト
5.2. 価格分析
5.3. 市場別、2018～2022年の歴史的市場規模（US$ Mn）および数量（単位）分析
5.3.1. 国別
5.3.2. 技術別
5.3.3. 用途別
5.4. 国別 2023年～2030年の市場規模（US$ Mn）＆数量（単位）予測
5.4.1. アメリカ
5.4.2. カナダ
5.5. テクノロジー別、2023年～2030年の市場規模（US$ Mn）および数量（単位）予測
5.5.1. 機械学習（ML
5.5.2. 自然言語処理（NLP
5.5.3. 画像処理
5.5.4. 顔認証
5.6. 用途別：現在の市場規模（アメリカドル百万）および数量（単位）予測、2023年～2030年
5.6.1. 交通および輸送管理
5.6.2. 医療
5.6.3. 公共安全
5.6.4. ユーティリティ
5.6.5. 一般サービス
5.7. 市場魅力度分析
6. ヨーロッパ市民サービスAI市場の見通し：歴史（2018～2022年）＆予測（2023～2030年）
6.1. 主なハイライト
6.2. 価格分析
6.3. 市場別、2018～2022年の歴史的市場規模（US$ Mn）＆数量（単位）分析
6.3.1. 国別
6.3.2. 技術別
6.3.3. 用途別
6.4. 国別現在の市場規模（US$ Mn）および数量（単位）予測、2023年～2030年
6.4.1. ドイツ
6.4.2. フランス
6.4.3. 英国
6.4.4. イタリア
6.4.5. スペイン
6.4.6. ロシア
6.4.7. トルコ
6.4.8. ヨーロッパのその他
6.5. テクノロジー別、2023年～2030年の市場規模（百万米ドル）および数量（単位）予測
6.5.1. 機械学習（ML
6.5.2. 自然言語処理（NLP
6.5.3. 画像処理
6.5.4. 顔認証
6.6. 用途別市場規模（アメリカドル百万）および数量（単位）予測、2023年～2030年
6.6.1. 交通および輸送管理
6.6.2. 医療
6.6.3. 公共安全
6.6.4. ユーティリティ
6.6.5. 一般サービス
6.7. 市場魅力度分析
7. 東アジア市民サービスAI市場の見通し：歴史（2018～2022年）＆予測（2023～2030年）
7.1. 主なハイライト
7.2. 価格分析
7.3. 市場別、2018～2022年の歴史的市場規模（US$ Mn）＆数量（単位）分析
7.3.1. 国別
7.3.2. 技術別
7.3.3. 用途別
7.4. 国別 2023年～2030年の市場規模（US$ Mn）と数量（単位）の予測
7.4.1. 中国
7.4.2. 日本
7.4.3. 韓国
7.5. テクノロジー別 現在の市場規模（US$ Mn）および数量（単位）予測、2023年～2030年
7.5.1. 機械学習（ML）
7.5.2. 自然言語処理（NLP）
7.5.3. 画像処理
7.5.4. 顔認証
7.6. 用途別：現在の市場規模（百万米ドル）および数量（単位）予測、2023年～2030年
7.6.1. 交通および輸送管理
7.6.2. 医療
7.6.3. 公共安全
7.6.4. ユーティリティ
7.6.5. 一般サービス
7.7. 市場魅力度分析
8. 南アジア＆オセアニア市民サービスAI市場の見通し：歴史（2018～2022年）および予測（2023～2030年）
8.1. 主なハイライト
8.2. 価格分析
8.3. 市場別、2018～2022年の歴史的市場規模（US$ Mn）および数量（単位）分析
8.3.1. 国別
8.3.2. 技術別
8.3.3. 用途別
8.4. 国別：2023年～2030年の市場規模（US$ Mn）および数量（単位）予測
8.4.1. インド
8.4.2. 東南アジア
8.4.3. ANZ
8.4.4. 南アジアおよびオセアニアのその他地域
8.5. テクノロジー別、2023年～2030年の市場規模（US$ Mn）および数量（単位）予測
8.5.1. 機械学習（ML）
8.5.2. 自然言語処理（NLP）
8.5.3. 画像処理
8.5.4. 顔認証
8.6. 現在の市場規模（アメリカドル百万）および数量（単位）予測 用途別、2023年～2030年
8.6.1. 交通および輸送管理
8.6.2. 医療
8.6.3. 公共安全
8.6.4. ユーティリティ
8.6.5. 一般サービス
8.7. 市場魅力度分析
9. 中南米市民サービスAI市場の見通し：歴史（2018～2022年）および予測（2023～2030年）
9.1. 主なハイライト
9.2. 価格分析
9.3. 市場別、2018～2022年の歴史的市場規模（US$ Mn）および数量（単位）分析
9.3.1. 国別
9.3.2. 技術別
9.3.3. 用途別
9.4. 国別：2023年～2030年の市場規模（百万米ドル）＆数量（単位）予測
9.4.1. ブラジル
9.4.2. メキシコ
9.4.3. 中南米その他
9.5. テクノロジー別 2023年～2030年の市場規模（US$ Mn）および数量（単位）予測
9.5.1. 機械学習（ML）
9.5.2. 自然言語処理（NLP）
9.5.3. 画像処理
9.5.4. 顔認証
9.6. 用途別：現在の市場規模（アメリカドル百万）および数量（単位）予測、2023年～2030年
9.6.1. 交通および輸送管理
9.6.2. 医療
9.6.3. 公共安全
9.6.4. ユーティリティ
9.6.5. 一般サービス
9.7. 市場魅力度分析
10. 中東・アフリカ市民サービスAI市場の見通し：歴史（2018～2022年）および予測（2023～2030年）
10.1. 主なハイライト
10.2. 価格分析
10.3. 市場別、2018～2022年の歴史的市場規模（US$ Mn）および数量（単位）分析
10.3.1. 国別
10.3.2. 技術別
10.3.3. 用途別
10.4. 国別 2023年～2030年の市場規模（US$ Mn）および数量（単位）予測
10.4.1. GCC
10.4.2. エジプト
10.4.3. 南アフリカ
10.4.4. 北アフリカ
10.4.5. 中東・アフリカのその他
10.5. テクノロジー別 現在の市場規模（単位：百万米ドル）および数量（単位：台）予測、2023年～2030年
10.5.1. 機械学習（ML
10.5.2. 自然言語処理（NLP
10.5.3. 画像処理
10.5.4. 顔認証
10.6. 用途別 2023年～2030年の市場規模（百万アメリカドル）＆数量（単位）予測
10.6.1. 交通・輸送管理
10.6.2. 医療
10.6.3. 公共安全
10.6.4. ユーティリティ
10.6.5. 一般サービス
10.7. 市場の魅力分析
11. 競合状況
11.1. 市場シェア分析、2022年
11.2. 市場構造
11.2.1. 市場ごとの競争の激しさのマッピング
11.2.2. 競争のアナログIC
11.2.3. 見かけ上の技術能力
11.3. 企業プロフィール（詳細情報 – 概要、財務状況、戦略、最近の動向）
11.3.1. Addo AI
11.3.1.1. 概要
11.3.1.2. セグメント＆テクノロジー
11.3.1.3. 主要財務情報
11.3.1.4. 市場動向
11.3.1.5. 市場戦略
11.3.2. サービスナウ
11.3.2.1. 概要
11.3.2.2. セグメントとテクノロジー
11.3.2.3. 主な財務情報
11.3.2.4. 市場動向
11.3.2.5. 市場戦略
11.3.3. アマゾンウェブサービス
11.3.3.1. 概要
11.3.3.2. セグメントとテクノロジー
11.3.3.3. 主要財務情報
11.3.3.4. 市場動向
11.3.3.5. 市場戦略
11.3.4. Pegasystems Inc.
11.3.4.1. 概要
11.3.4.2. セグメントとテクノロジー
11.3.4.3. 主要財務情報
11.3.4.4. 市場動向
11.3.4.5. 市場戦略
11.3.5. IBM
11.3.5.1. 概要
11.3.5.2. セグメント＆テクノロジー
11.3.5.3. 主要財務情報
11.3.5.4. 市場動向
11.3.5.5. 市場戦略
11.3.6. Microsoft
11.3.6.1. 概要
11.3.6.2. セグメントとテクノロジー
11.3.6.3. 主要財務情報
11.3.6.4. 市場動向
11.3.6.5. 市場戦略
11.3.7. NVIDIA Corporation
11.3.7.1. 概要
11.3.7.2. セグメント＆テクノロジー
11.3.7.3. 主な財務情報
11.3.7.4. 市場動向
11.3.7.5. 市場戦略
11.3.8. アクセンチュア
11.3.8.1. 概要
11.3.8.2. セグメント＆テクノロジー
11.3.8.3. 主要財務データ
11.3.8.4. 市場動向
11.3.8.5. 市場戦略
11.3.9. Tencent Holdings Ltd.
11.3.9.1. 概要
11.3.9.2. セグメントとテクノロジー
11.3.9.3. 主要財務情報
11.3.9.4. 市場動向
11.3.9.5. 市場戦略
11.3.10. Pegasystems Inc.
11.3.10.1. 概要
11.3.10.2. セグメントとテクノロジー
11.3.10.3. 主要財務情報
11.3.10.4. 市場動向
11.3.10.5. 市場戦略
11.3.11. Intel Corporation
11.3.11.1. 概要
11.3.11.2. セグメント＆テクノロジー
11.3.11.3. 主要財務情報
11.3.11.4. 市場動向
11.3.11.5. 市場戦略
11.3.12. アリスト製薬株式会社
11.3.12.1. 概要
11.3.12.2. セグメントと技術
11.3.12.3. 主要財務データ
11.3.12.4. 市場動向
11.3.12.5. 市場戦略
12. 付録
12.1. 調査方法
12.2. 調査の前提
12.3. 略語と略称
