世界のジェネレーティブAI市場規模（2025～2033年）：コンポーネント別（ソフトウェア、サービス）

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世界のジェネレーティブAI市場規模は、2024年には176億5000万米ドルと評価され、2025年には233億3000万米ドル、2033年には2176億7000万米ドルに達すると予測され、予測期間中（2025年～2033年）のCAGRは32.2%で成長する見込みです。主な推進要因の1つは、パーソナライズされた顧客体験に対するニーズの高まりです。ジェネレーティブAIにより、企業は個々の顧客の嗜好に共鳴したオーダーメイドのコンテンツやソリューションを作成できるようになり、顧客満足度とロイヤルティの向上につながります。

生成的敵対的ネットワーク（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いユニークな材料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を表しています。分類や予測タスクのためにラベル付けされた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AIは、元のトレーニングデータによく似た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。この能力は、さまざまな分野で幅広く応用されています。

アートやデザインの分野では、ジェネレーティブAIは独特で革新的なデザイン、絵画、彫刻を作成することができ、創造性の限界を押し広げ、アーティストが新しい媒体や技術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、ジェネレーティブ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CGI（コンピュータ生成画像）を生成するために使用され、視覚効果や没入体験を大幅に向上させます。

ヘルスケア業界では、ジェネレーティブAIが創薬、遺伝学研究、医療画像解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トし、合成データを生成することで、ジェネレーティブAIは研究を加速し、より正確な医療結果につながります。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精度を向上させます。

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世界のジェネレーティブAI市場規模は、2024年には176億5000万米ドルと評価され、2025年には233億3000万米ドル、2033年には2176億7000万米ドルに達すると予測され、予測期間中（2025年～2033年）のCAGRは32.2%で成長する見込みです。主な推進要因の1つは、パーソナライズされた顧客体験に対するニーズの高まりです。ジェネレーティブAIにより、企業は個々の顧客の嗜好に共鳴したオーダーメイドのコンテンツやソリューションを作成できるようになり、顧客満足度とロイヤルティの向上につながります。

生成的敵対的ネットワーク（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いユニークな材料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を表しています。分類や予測タスクのためにラベル付けされた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AIは、元のトレーニングデータによく似た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。この能力は、さまざまな分野で幅広く応用されています。

アートやデザインの分野では、ジェネレーティブAIは独特で革新的なデザイン、絵画、彫刻を作成することができ、創造性の限界を押し広げ、アーティストが新しい媒体や技術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、ジェネレーティブ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CGI（コンピュータ生成画像）を生成するために使用され、視覚効果や没入体験を大幅に向上させます。

ヘルスケア業界では、ジェネレーティブAIが創薬、遺伝学研究、医療画像解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トし、合成データを生成することで、ジェネレーティブAIは研究を加速し、より正確な医療結果につながります。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精度を向上させます。

ハイライト

• コンポーネントベースではソフトウェアが市場を席巻。
• エンドユーザー別ではメディアとエンターテインメントが最多の売上。
• 技術別ではトランスフォーマーが市場貢献トップ。
• 世界市場では北米が最高株主

ジェネレーティブ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、展開に必要なインフラと計算能力を提供することで、ジェネレーティブAI市場を大きく牽引します。ジェネレーティブAIモデル、特に大規模言語モデル（LLM）には、膨大なデータセットと計算リソースが必要です。例えば、GPT-3のトレーニングには約3.14 * 10^23 FLOPSを消費し、1.6ペタバイトのデータが必要です。Amazon S3のようなクラウド・ストレージ・ソリューションは、これらの膨大なデータセットを扱う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保証します。

さらに、クラウドプロバイダーは、高性能GPUやAIアクセラレータなど、生成AIモデルの効率的なトレーニングや展開に不可欠な強力なコンピューティングリソースを提供しています。AIに特化したコンピューティング・リソースの需要は、AI技術の採用増加により、大幅に拡大する見込みです。クラウド・ストレージとコンピューティングの革新により、AIは民主化され、高価なハードウェアやインフラを持たない企業や個人でも利用できるようになりました。その結果、業界全体でジェネレーティブAIの迅速な開発と導入が促進され、市場の成長がさらに促進されます。

政府の取り組み

政府のイニシアチブは、技術開発と採用を促進することで、世界のジェネレーティブAI市場を大きく牽引しています。多くの政府は、様々な産業にわたるジェネレーティブ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、アメリカ一般調達庁（GSA）は、調達プロセスを強化するためにジェネレーティブAIと機械学習を活用し、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、中国政府もジェネレーティブAIに強い関心を示しており、特にCOVID-19以降のイノベーションを目的とした新たな資金提供イニシアティブが注目されています。2023年1月、中国のハイテク企業は政府の支援を受け、地域の嗜好や政治的背景に合わせたAI技術の開発を開始しました。地方政府は、中国共産党が支援する研究所IDEAを通じて、数多くのプロジェクトに投資しています。

これらのイニシアチブは、政府の支援がいかにジェネレーティブAI技術の進歩に不可欠であるかを示しており、それによって市場の成長と世界的な普及を促進しています。

市場の阻害要因

データ侵害

ジェネレーティブAIは、膨大なデータに依存した学習・運用を行うため、データ漏洩が市場の大きな制約となっており、データプライバシーやセキュリティに対する懸念が高まっています。IBMによると、データ漏えいの平均コストは2022年に435万ドルに達し、アメリカ企業の平均コストは944万ドルと最も高くなっています。生成AIモデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、多くの場合、個人データ、著作権で保護された資料、ビジネス上の機密情報などの機密情報を含む膨大なデータセットでトレーニングされます。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結果を招く可能性があります。

ガートナーの調査では、2025年までにAIサイバー攻撃の30%が学習データやモデルを標的にすると予測しており、セキュリティリスクの高まりを浮き彫りにしています。さらに、ジェネレーティブAIが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に悪用される可能性は、政策立案者や一般市民の間で懸念を呼んでいます。これらのリスクは、監視や規制の強化につながり、ジェネレーティブAI技術の開発や採用を妨げる可能性があります。

こうした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・ガバナンスと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が、完全な保護を困難にしています。データ侵害に対処し、ジェネレーティブAIの責任ある利用を確保することは、社会的な信頼を獲得し、技術の可能性を最大限に実現する上で極めて重要です。

市場機会

大規模言語モデル（llms）の高速化

大規模言語モデル（LLM）の加速は、世界のジェネレーティブAI市場にとって大きなチャンスです。OpenAIのGPT-3やAnthropicのConstitutional AIなどのLLMは、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するために、膨大なデータセットで訓練されたAIシステムです。LLMの最近の進歩は、高品質で首尾一貫した、文脈に関連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を持つGPT-3は、様々な自然言語処理タスクにおいて顕著な精度で優れています。

LLMの急速な発展は、GPUやクラウド・コンピューティング・プラットフォームなど、強力な計算リソースの利用が可能になったことが背景にあります。Nvidiaによると、AIに特化したコンピューティング・リソースの需要は、2020年から2024年にかけて25倍に成長すると予測されています。この成長は、LLMの訓練と展開を容易にし、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、パーソナライズされたコミュニケーション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を活用する企業Jasper.aiは、2022年に1億2500万ドルの資金を確保し、このテクノロジーへの投資の高まりを浮き彫りにしています。さらに、LLMをコンピュータ・ビジョンや音声認識などの他のAI技術と統合することで、さらに高度なジェネレーティブ・アプリケーションが期待できます。LLMが進化し、より利用しやすくなるにつれて、さまざまな分野の企業が自社の製品、サービス、業務を強化するためにこれらのモデルを活用し、ジェネレーティブAI市場の大幅な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

北米はジェネレーティブAI市場をリードしており、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、最大のシェアを占めています。同地域の優位性は、市場プレイヤーの強固な存在感と政府の実質的な支援に起因します。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です。OpenAI、Google、Facebook、NVIDIA、IBMなど、アメリカの著名なテクノロジー企業や研究機関は、ジェネレーティブAI技術の発展に大きく貢献してきました。

全米科学財団（NSF）は、1億4,000万ドルを追加投資して11の国立人工知能研究機関を新たに設立し、40の州とコロンビア特別区に影響力を拡大することで、この勢いを強化しています。さらに、ゴールドマン・サックス・リサーチは、自然言語処理の進歩が世界のGDPを7%（約7兆ドル）押し上げ、今後10年間で経済成長を1.5%促進すると予測し、ジェネレーティブAIの潜在的な経済効果を強調しています。これは、ジェネレーティブAIの未来を形成する上で北米が主導的な役割を果たし、世界経済に大きな影響を与えることを強調しています。

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類されます。予測期間中に最も高い収益を上げると予想されるのはソフトウェアカテゴリーです。この成長は、不正防止、正確な推定、予期せぬ結果の緩和、データプライバシーの強化などの要因によってもたらされます。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、エンターテインメント、運輸などの業界は大きな利益を享受する態勢が整っています。

例えば、H&Mやアディダスのようなファッション大手は、ジェネレーティブAIを活用して衣料品や靴をデザインし、独自の生地やプリントパターンを効率的に作成する技術を活用しています。このアプローチは、デザインプロセスを加速させるだけでなく、より革新的でカスタマイズされた製品の提供を可能にします。ジェネレーティブAIソフトウェアが進化を続けるにつれ、さまざまな分野での応用が拡大し、ソフトウェア分野の大幅な収益成長が見込まれます。

エンドユーザー別

市場は、メディア・エンターテインメント、BFSI、IT・通信、ヘルスケア、自動車、ゲーム、その他に分類されます。大幅な成長が見込まれるのはメディア・エンターテインメント分野です。この分野でジェネレーティブAIの採用が増加しているのは、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が背景にあります。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、エンターテインメント企業であるBuzzFeed, Inc.は、OpenAIのAIツールを活用してコンテンツ提供を強化・調整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ジェネレーティブAI技術に対する需要の高まりを浮き彫りにしています。ジェネレーティブAIが進歩し続けるにつれて、メディアとエンターテインメントの未来を形作る上でのその役割は拡大し、この分野の大幅な市場成長を促進することになるでしょう。

技術別

市場は、生成的敵対ネットワーク、トランスフォーマー、変分オートエンコーダ、拡散ネットワークに分けられます。トランスフォーマー部門は、ジェネレーティブAI市場を牽引しています。トランスフォーマーは、もともと自然言語処理タスク用に設計されたもので、長距離の依存関係を捕捉し、首尾一貫した出力を生成する能力で脚光を浴びています。その成功の主な要因は、生成中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あります。この能力により、高品質で文脈に関連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AI技術を進歩させる上で極めて重要な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、ロボティクス、コンテンツ生成、チャットボットとインテリジェントバーチャルアシスタント、予測分析、その他に分けられます。自然言語処理（NLP）分野が最大の市場シェアを占めています。NLPには、翻訳、テキスト生成、要約、対話システム、感情分析など、さまざまなタスクが含まれます。NLPにおける生成モデルは、一貫性があり文脈に関連したテキストを生成する能力で特に評価されており、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。ジェネレーティブAIの進歩が進むにつれ、NLPの機能と用途は拡大し、この分野のさらなる成長が見込まれます。

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、その他に分けられます。大規模言語モデル（LLM）は市場の最前線にあります。有意義な会話を行うチャットボットや、商品説明や記事を作成するコンテンツ生成ツールなど、さまざまなアプリケーションによって開発が進められています。ChatGPTのようなLLMは、NLPアプリケーションの開発に関連する時間とコストを削減するのに特に効果的です。人間のような言語を理解し、生成する能力により、さまざまなユースケースで価値を発揮します。LLMの人気の高まりは、自然言語処理タスクを強化し、合理化する可能性を浮き彫りにし、市場の拡大にさらに拍車をかけています。

ジェネレーティブAI市場の主要企業一覧

1. OpenAI
2. DeepMind
3. Google
4. Microsoft
5. Meta(Facebook)
6. IBM
7. Amazon Web Service (AWS)
8. Anthropic
9. Hugging Face
10. Stability AI
11. Midjourney
12. Jasper
13. Cohere

最近の展開

• 2024年6月 –オッポは、2024年末までに100以上のジェネレーティブAI機能をスマートフォンに統合する計画を発表。この動きは、電子機器におけるAI搭載機能に対する需要の高まりに後押しされ、ジェネレーティブAIの採用が拡大していることを浮き彫りにしています。
• 2024年6月-True FitはFit HubプラットフォームにジェネレーティブAI機能を導入。この動きは、AI主導のソリューションが顧客との対話に革命をもたらしているEコマース分野を中心に、ジェネレーティブAIの採用が拡大していることを浮き彫りにしています。

ジェネレーティブAI市場のセグメンテーション

コンポーネント別（2021年～2033年）

• ソフトウェア
• サービス

テクノロジー別（2021年～2033年）

• 生成的逆数ネットワーク（GANs）
• トランスフォーマー
• 変分オートエンコーダ
• 拡散ネットワーク

エンドユーザー別（2021年～2033年）

• メディアとエンターテインメント
• BFSI
• IT・通信
• ヘルスケア
• 自動車・運輸
• ゲーム
• その他

アプリケーション別 (2021-2033)

• コンピュータビジョン
• 自然言語処理
• ロボティクス 7 自動化
• コンテンツ生成
• チャットボットとインテリジェント・バーチャル・アシスタント
• 予測分析
• その他

モデル別（2021-2033）

• 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

エグゼクティブサマリー

調査範囲とセグメンテーション

市場機会評価

市場動向

市場評価

規制の枠組み

ESG動向

ジェネレーティブAIの世界市場規模分析

1. ジェネレーティブAIの世界市場紹介
2. コンポーネント別
   1. コンポーネント別
      1. 金額別コンポーネント
   2. ソフトウェア
      1. 金額別
   3. サービス
      1. 価値別
3. 技術別
   1. 技術紹介
      1. 価値別テクノロジー
   2. 生成的逆数ネットワーク(GAN)
      1. 価値別
   3. トランスフォーマー
      1. 価値別
   4. 変分オートエンコーダ
      1. 価値別
   5. 拡散ネットワーク
      1. 価値別
4. エンドユーザー別
   1. はじめに
      1. 金額別エンドユーザー
   2. メディアとエンターテインメント
      1. 金額別
   3. BFSI
      1. 金額別
   4. IT・通信
      1. 価値別
   5. ヘルスケア
      1. 金額別
   6. 自動車・運輸
      1. 金額別
   7. ゲーム
      1. 金額別
   8. その他
      1. 金額別
5. 用途別
   1. 導入
      1. 金額別アプリケーション
   2. コンピュータビジョン
      1. 価値別
   3. 自然言語処理
      1. 価値別
   4. ロボティクス 7 自動化
      1. 価値別
   5. コンテンツ生成
      1. 価値別
   6. チャットボットとインテリジェント・バーチャル・アシスタント
      1. 価値別
   7. 予測分析
      1. 価値別
   8. その他
      1. 価値別
6. モデル別
   1. 導入
      1. 価値別モデル
   2. 大規模言語モデル
      1. 価値別
   3. 画像・動画生成モデル
      1. 価値別
   4. マルチモーダル生成モデル
      1. 価値別
   5. その他
      1. 金額別

北米市場の分析

ヨーロッパの市場分析

アジア太平洋市場の分析

中東・アフリカ市場の分析

ラタム市場の分析

競争環境

市場プレイヤーの評価

調査方法

付録

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