ジェネレーティブAI市場 規模とシェアの分析 - 成長傾向と予測 (2025-2032) 分析

ジェネレーティブAI市場 規模と傾向

世界のジェネレーティブAI市場は、2025年に909億米ドルと 推定され、2032年には6695億米ドルに達すると予測され、 2025年から2032年までの年平均成長率（CAGR）は33.0％である。

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業界全体で人工知能と 機械学習アルゴリズムを搭載した先進技術の採用が増加していることが、ジェネレーティブAI市場の成長を促進する可能性がある。生成モデルは、反復的な手作業を自動化することでコストを削減し、生産性を向上させるのに役立つため、人気を集めている。大規模なデータセットから学習し、人間の介入を最小限に抑えながら新たな意味のある情報を生成するジェネレーティブAI技術の能力は、ジェネレーティブAIソリューションの需要を押し上げる可能性がある。ディープラーニングの進歩と、大規模で複雑なデータセットを扱うジェネレーティブモデルの能力は、プレーヤーに新たな成長の道を開く可能性がある。

ディープラーニングとニューラルネットワークの進歩により、より洗練されたジェネレーティブモデルが可能になる

生成的敵対ネットワーク（GAN）、強化学習、自己教師あり学習のような深層学習技術の進歩により、研究者は現在、ますますリアルな画像、動画、音声、テキスト、その他の形式のデータを生成できるようになっている。ディープラーニング・モデルは、コンピューティング能力が向上し、より多くの学習データが利用可能になるにつれて、より強力になっている。GANや自己回帰モデルのような教師なし学習技術により、AIシステムは人間の注釈やラベリングを必要とせずに、データセットの基本的な分布やパターンを学習できるようになった。この自己教師あり学習により、生成モデルは実データを忠実に模倣した合成データを生成することができる。

ディープニューラルネットワークは何十億ものパラメーターを持ち、画像、音声、テキストなどの自然なデータ領域にわたって、豊かで高次元の分布を学習することができる。ラベル付けされていない膨大な量の学習例から学習することで、生成モデルは物体の形状、テクスチャ、文章構造などの微妙な統計的特性を模倣することができる。ニューラル・アーキテクチャの探索の進歩により、研究者は、複雑な実世界の分布をよりよく捉えることができる新しいネットワーク設計を開発することができる。クラウドの巨大な計算資源を利用できるため、研究者はこれらのモデルを大規模かつ長期間にわたって訓練することができる。生成モデルは、人間の目から見ても非常にリアルに見える写真、ビデオ、その他のコンテンツを生成することができる。

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技術別インサイト - ディープラーニングの急速な採用が高度なデータモデリングを可能にする

技術別では、大規模かつ非構造化データセットを効率的に処理できるディープラーニングの能力が高く、2025年の市場シェアは46.8%と推定される。畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、深層強化学習などのディープラーニング技術は、データから自律的に学習できる生成AIアプリケーションを構築するために採用されることが増えている。他の伝統的な機械学習モデルと比べ、ディープラーニングは脳の神経構造を模倣するため、より人間に近い学習が可能だ。ディープラーニングのこの特性により、ジェネレーティブAIのための高度なデータモデリング能力が実現されている。ラベル付けされていない大量のデータからパターンを認識するディープラーニング・モデルの能力は、コンテンツ制作、バーチャル・アシスタント、その他の生成的ユースケースにおける需要を高めている。コンピューティングパワーの継続的な向上とビッグデータの利用可能性が、ディープラーニング技術の採用をさらに後押ししている。ディープラーニングは精度の高い結果をもたらすため、その利用はさらに拡大すると予想され、ディープラーニング分野の成長を牽引している。

展開モード別洞察 - クラウドベースのプラットフォームへの急速な移行がセグメント成長を牽引

クラウドベースのジェネレーティブAIソリューションに関連するオンデマンド機能と初期コストの低さにより、導入形態別では、クラウドベースのセグメントが2025年に75.9%と最も高い市場シェアを占めると推定される。ワークロードをクラウドに移行することで、組織はインフラに多額の投資をするよりもイノベーションに集中することができる。また、クラウド・プラットフォームはリモート・コラボレーションを容易にし、どこからでもジェネレーティブ・モデルに即座にアクセスできる。このことが、企業、特に中小企業がクラウドベースのジェネレーティブAIサービスを採用する後押しとなっている。さらに、クラウドの従量課金モデルは、予測不可能なハードウェア費用を排除する。また、ジェネレーティブ・モデルのメンテナンスや定期的な更新も、クラウド上で効率的に管理できる。こうした利点により、ジェネレーティブAIのワークロードのパブリッククラウドやプライベートクラウドへの移行が加速している。自動スケーリングやサーバーレスコンピューティングなどの分野で先進的なクラウド機能が登場するにつれて、クラウドベースのセグメントは予測期間中に成長を目撃することができる。

例えば、デジタル、クラウド、セキュリティ・ソリューションに特化したグローバル・プロフェッショナル・サービス企業であるアクセンチュアは、2023年6月、クラウドによって加速されるジェネレーティブAIのパワーを活用することで、企業のビジネス変革を支援するマイクロソフトとの協業を発表した。アクセンチュアは、クラウドによって加速されるジェネレーティブAIのパワーを活用することで、企業のビジネス変革を支援するため、マイクロソフトとの協業を発表した。

用途別インサイト - 活況を呈するコンテンツ制作業界

アプリケーション別では、毎日大量のコンテンツが生成されるため、コンテンツ作成分野が2025年に34.7%と最も高い市場シェアを占めると推定される。ソーシャルメディアへの関与とコンテンツの共有は、ここ最近で大幅に拡大している。これにより、自動化されたAIベースのコンテンツ生成技術に対する需要が高まっている。パーソナライズされた関連性の高いコンテンツを大規模に生成するために、企業によるAI生成モデルの導入が進んでいる。これらのモデルは、ニュース記事、製品説明、ソーシャルメディアへの投稿などを、人間レベルの言語品質で作成することができる。このような機能は、コンテンツライターやマーケティングチームの作業負荷を大幅に軽減している。さらに、エンターテインメント業界では、ビデオや画像の編集、字幕作成、ローカライズ、デジタルアセット作成などの作業にもジェネレーティブAIが採用されている。ユーザー生成コンテンツやAI支援コンテンツが主流になるにつれ、コンテンツ作成分野は成長を遂げるだろう。

地域別の洞察

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北米は、2025年の推定市場シェアが45.1%で、世界のジェネレーティブAI市場における支配的な地域としての地位を確立している。この地域には、OpenAI、Anthropic、Uber、DeepMindのような技術大手や業界リーダーが存在し、テキスト生成、画像生成、自律的なコンテンツ作成などのジェネレーティブAI機能に大規模な投資を行っている。米国やカナダの大学や国立研究所では、GANや拡散モデルなどの生成技術を使った最先端のプロジェクトが進行中だ。

高いスキルを持つ人材が存在し、公共機関と民間機関の両方がAIイノベーションに強く注力しているため、北米ではジェネレーティブAIのエコシステムが繁栄している。大企業は、生産性の向上と新たな収益源の創出を目的に、さまざまな部門にジェネレーティブ・ソリューションを導入している。さらにこの地域は、ジェネレーティブAIの新興企業に数十億ドルを注ぎ込む投資家の関心を目の当たりにしている。

アジア太平洋地域、特に中国、日本、韓国などの国々は、ジェネレーティブAIの急成長市場として浮上している。膨大な人口とデジタル・インフラを背景に、ジェネレーティブ・テクノロジーを大規模に活用する余地は計り知れない。アジアの各国政府は、国内のAI開発を奨励する政策を積極的に立案し、企業がジェネレーティブ・ソリューションを統合するためのインセンティブを提供している。アジアを拠点とするいくつかの大手コングロマリットは、製造、ヘルスケア、教育、金融などの産業にわたる斬新なアプリケーションにジェネレーティブAIを適用する最前線にいる。

中国のような国はさらに、学術プログラムや研究協力を通じて、地元のジェネレーティブAIの才能を育成するための措置を講じている。このように地域内の能力構築に注力することで、アジア太平洋地域はより自給自足的になり、この戦略的市場での影響力を拡大することができる。ジェネレーティブAIに対する需要の高まりと支援的な条件により、アジア太平洋地域のジェネレーティブAI市場は繁栄し、ここをグローバル産業の成長エンジンにするようだ。

IBMのGlobal AI Adoption Index 2022報告書によると、IT専門家の約53.5％がパンデミックに対応して人工知能（AI）の採用を加速させている。ハイブリッド・クラウドとAIソリューションのリーディング・プロバイダーであるIBMは、この調査を実施し、組織が新たな課題に適応する中でAI技術の統合が進んでいることを評価した。

市場集中と競争環境

テクノロジー企業やベンチャーキャピタルによるAI研究開発への投資の増加

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アクセンチュア、アドビ、アデプト、AI21ラボ、アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）などの大手テクノロジー企業や、資金力のあるAIスタートアップ企業は、新たなアプリケーションやビジネスチャンスを開発する目的で、ジェネレーティブAIに多額の投資を行っている。企業は、パーソナライズされた体験、クリエイティブな作品、合成トレーニングデータなどのためのジェネレーティブモデルに大きな商業的可能性を見出している。ベンチャーキャピタルはこの可能性を認識し、毎年AIスタートアップに投資している。この投資の増加は、ジェネレーティブ・モデリング技術の進歩を後押ししている。

OpenAI、グーグル、AWS、マイクロソフトなどの大企業は、ジェネレーティブ・モデリング、計算創造性、および関連分野の最先端を前進させることに特化したイニシアチブと研究所を立ち上げている。これらは、新しいモデル・アーキテクチャ、自己教師付き学習法、大規模な計算リソース、優秀な研究者に投資している。新興企業は、芸術、科学、製造、ソーシャルメディアなどの領域で、ジェネレーティブAIの新たな応用で革新を起こしている。多くのハイテク企業がAIを利用して、定型的な設計／エンジニアリング・プロセスを自動化し、合成テスト／トレーニング・データを生成してコストを削減し、生産性を高めている。

AI新興企業へのベンチャー資金調達は、近年急激に増加している。Anthropic、Stability AI、DeepMindのようなユニコーンは、トップクラスのVCから資金提供を受けた。この大量の資本流入は、ジェネレーティブ・モデリングの限界を押し広げるイノベーションをさらに後押しする。

アナリストからの要点

世界のジェネレーティブAI市場の成長を牽引しているのは、複数の業界におけるAI生成コンテンツに対する需要の高まりである。反復的な創造的作業を自動化するジェネレーティブAI技術の可能性を認識する企業が増えているため、これらのシステムの採用が急増している。しかし、大規模な言語モデルの使用を取り巻くデータプライバシーとセキュリティの懸念は、市場の成長を妨げる可能性がある。

北米は現在、技術大手や新興企業による多額の投資により、ジェネレーティブAI市場を支配している。一方、アジア太平洋地域は、中国、インド、その他の新興国に牽引され、急成長が見込まれている。既存の企業だけでなく、多くの新興企業も、教育、ヘルスケア、電子商取引、メディア＆エンターテインメントなどの業界に対応する、より高度なジェネレーティブAIツールの開発に取り組んでいる。

AI開発者、コンテンツ制作者、領域専門家のコラボレーションは、ジェネレーティブAIシステムの能力を拡大し、バイアス、正確性、透明性に関する懸念に対処することができる。人間の監督下で責任を持って設計・適用されれば、ジェネレーティブAIは、ビジネスと人類の利益のために、コンテンツ作成、学習、その他いくつかの分野に革命を起こす大きな可能性を秘めている 。

市場の課題 - 特に芸術やジャーナリズムのような分野でのジェネレーティブAIの使用をめぐる倫理的懸念

世界のジェネレーティブAI市場の成長は、特に芸術やジャーナリズムのような分野でのこの技術の使用をめぐる倫理的懸念の高まりによって妨げられる可能性がある。ジェネレーティブAIのモデルが、人間の入力なしにビジュアルアート作品やニュース記事、フィクションを自動生成することで、クリエイティブな分野を弱体化させるのではないかという議論がある。しかし、AIが生成するコンテンツには、モデルを開発するための多大な人間の労力が依然として必要であり、人間と機械のコラボレーションに新たな機会を提供するという反論もある。AIが生成したコンテンツの著作権帰属や創作物の保護をめぐる問題は、引き続き議論されている。情報開示とコンテンツフィルタリングの適切な利用を評価することは、こうした倫理的配慮に対処し、生成AIが責任を持って開発され適用されることを保証するために重要である。

市場機会-非技術系ユーザーにとって、よりユーザーフレンドリーで利用しやすいジェネレーティブAIツールの開発

非技術系ユーザーにとって、よりユーザーフレンドリーで利用しやすいジェネレーティブAIツールの開発は、市場成長の大きなチャンスとなる。ほとんどのジェネレーティブAIシステムは、高度なコーディングスキルや機械学習スキルを必要とするため、導入が制限されている。しかし、人気のあるモバイルアプリやソーシャルメディアプラットフォームと同様の直感的なインターフェースを備えた、斬新なジェネレーティブAI製品やサービスを設計できる可能性がある。これにより、ジェネレーティブなテキスト、画像、動画、音声の作成が、日常の消費者や企業にとって、よりシームレスで魅力的なものになる可能性がある。ジェネレーティブAIツールのユーザーエクスペリエンスを簡素化することは、マーケティング、デザイン、教育などの業界における、この技術の新たな応用を解き放つのに役立つだろう。また、より多様な参加を促し、ジェネレーティブ・コンテンツが専門家以外によって制御されなかったり、悪用されたりする懸念を軽減することもできるだろう。

市場レポートの範囲

市場セグメンテーション

• 技術別インサイト（売上高、10億米ドル、2020年～2032年）
• • ディープラーニング
  • 機械学習
  • 自然言語処理（NLP）
• 展開モード別インサイト（売上高、10億米ドル、2020年～2032年）
• • クラウドベース
  • オンプレミス
• アプリケーション別インサイト（売上高、億米ドル、2020年～2032年）
• • コンテンツ作成
  • チャットボットとバーチャルアシスタント
  • 画像・動画生成
  • 音楽生成
  • その他
• 地域別インサイト（売上高、10億米ドル、2020年～2032年）
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • アルゼンチン
    • メキシコ
    • その他のラテンアメリカ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • スペイン
    • フランス
    • イタリア
    • ロシア
  • その他のヨーロッパ
    • アジア太平洋
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • オーストラリア
    • 韓国
    • ASEAN
    • その他のアジア太平洋地域
  • 中東
    • GCC諸国
    • イスラエル
    • その他の中東諸国
  • アフリカ
    • 南アフリカ
    • 北アフリカ
    • 中央アフリカ
• 主要プレーヤーの洞察
  • アバカスAI
  • アクセンチュア
  • アドビ
  • アデプト
  • AI21ラボ
  • アマゾン ウェブ サービス（AWS）
  • アントロピック
  • Character.ai
  • Cohere
  • グーグル
  • ハギング・フェイス
  • IBM
  • インシリコ・メディシン
  • マイクロソフト
  • エヌビディア