グローバルジェネレーションAI市場が評価される 米ドル 68.34 ベン に 2024 そして到達する予定 米ドル 496.82 によって 2031, 化合物年間成長率の展示 2024年~2031年(CAGR)32.8%
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先進技術の採用拡大 人工知能 そして、 機械学習 業界横断のアルゴリズムは、ジェネレーションAI市場成長を促すことができます。 これらの助けがコストを削減し、反復的な手動タスクを自動化することによって生産性を高めるため、モデルを生成することは人気を博しています。 大規模なデータセットから学習し、最小限の人間介入で新しい有意義な情報を生成するAI技術がジェネレーションAIソリューションの需要を高めることができます。 大規模で複雑なデータセットを処理するための遺伝子モデルの深い学習と能力の高度化は、プレーヤーの新しい成長アベニューを開くことができます。
ディープラーニングとニューラルネットワークで、より洗練されたジェネレーションモデルを実現
ジェネレーション・アドバーサリカル・ネットワーク(GAN)、強化学習、自己監修学習などのディープ・ラーニング・テクニックの進歩により、研究者は、より一層の画像、ビデオ、音声、テキストなどのデータを生成することができるようになります。 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増加し、より多くのトレーニングデータが利用可能になるにつれて、より強力になります。 GANやオートレグレッシブモデルなどの未踏な学習技術により、AIシステムでは、人間のアノテーションやラベリングを必要としずに、データセットの根本的な分布やパターンを学習できるようになりました。 この自己監修学習により、遺伝子型モデルは、高忠実度で実際のデータを模倣する合成データを生成することができます。
ディープニューラルネットワークは、画像、音声、テキストなどの自然データドメイン上の豊かで高次元の分布を学ぶことができる何十億ものパラメータを持っています。 ラベルのない訓練例の膨大な量から学習することで、遺伝子型モデルは、オブジェクト形状、テクスチャや文構造などの微妙な統計特性を模倣することができます。 神経アーキテクチャ検索における高度化により、研究者は複雑で現実的な分布を捉え、より優れたネットワークデザインを開発することができます。 クラウドの巨大な計算リソースの可用性は、これらのモデルを長期にわたって大規模に訓練することができます。 生成モデルは、人間の目にさえも非常に現実的に見える写真、ビデオやその他のコンテンツを生成することができます。
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
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アセンチュア、アドビ、アデプト、AI21 Labs、Amazon Web Services(AWS)などの大手テクノロジー企業や、有利なAIスタートアップが、新たなアプリケーションやビジネス機会を発展させるという目標で、AIのジェネレーションに大きく投資しています。 企業は、パーソナライズされた経験、創造的作品、合成訓練データなどのための遺伝子モデルの巨大な商業的可能性を見ます。 ベンチャーキャピタルは、毎年AIのスタートアップに投資する可能性を認識しました。 この増加した投資は、遺伝子モデリング技術の進歩を後押しします。
OpenAI、Google、AWS、Microsoftなどの大企業は、ジェネレーションモデリング、計算的創造性、関連分野における最新アートの推進に専念するイニシアチブと研究ラボを立ち上げました。 これらは、新しいモデルアーキテクチャ、自己監視学習方法、大規模な計算リソース、才能のある研究者に投資しています。 スタートアップは、アート、科学、製造、ソーシャルメディアなどの領域におけるジェネレーションAIの新しいアプリケーションと革新しています。 多くの技術企業がAIを使用して、定期的な設計/エンジニアリングプロセスを自動化し、コストを削減し、生産性を向上させるために、合成テスト/トレーニングデータを生成します。
近年、AIスタートアップのベンチャー投資が急増しています。 Anthropic、Stability AI、DeepMindなどのユニコーンは、トップVCから資金調達を受けました。 資本のこの大きなインフルエンザは、ジェネレーションモデリングの境界をプッシュするより多くの革新を後押しします。
アナリストからの主なテイクアウト:
グローバルジェネレーションAI市場成長は、複数の業界におけるAI生成コンテンツの需要が高まっています。 組織は、より活発な創造的タスクを自動化するために、遺伝子のAI技術の潜在性を増大させる可能性があるため、これらのシステムには大きな採用があります。 しかしながら、大規模な言語モデルの使用に関するデータプライバシーとセキュリティ上の懸念は、市場の成長を妨げることができます。
北米は、現在、地域における技術の巨人やスタートアップによる大幅な投資により、ジェネレーションAI市場を占めています。 一方、アジアパシフィックは中国、インド、その他の新興国が主導する最速成長を目撃する見込みです。 両社とも、教育、ヘルスケア、電子商取引、メディア・エンターテイメントなどの業界向けAIツールの開発に取り組んでいます。
AI 開発者、コンテンツ作成者、ドメイン エキスパートとのコラボレーションにより、AI システムのジェネレーション機能を拡大し、バイアス、精度、透明性に関する懸念に対応できます。 人間と責任を持って設計し、適用した場合、ジェネレーションAIは、コンテンツ作成、学習、およびビジネスと人類の利益のために他のいくつかの領域を革命化する大きな可能性を持っています。
市場課題 - 特にアートやジャーナリズムのような領域で、遺伝子AIの使用に関する倫理的な懸念
世界のジェネレーションAI市場成長は、特にアートやジャーナリズムのような領域で、この技術の使用に関する倫理的な懸念を高めるために妨げられることができます。 遺伝子型AIモデルが、人間の入力なしで自動的に視覚的なアートワーク、ニュース記事、またはフィクションを生成することにより、創造的分野を損なう可能性があるかについての議論があります。 しかしながら、AIが生み出すコンテンツは、モデルを開発し、人間と機械のコラボレーションのための新しい機会を提供するため、依然として重要な人間労働を必要としていると他の人々は反対しています。 人工知能が生み出すコンテンツの作者と創造的作品の保護に関する問題は、引き続き議論を続けていきます。 開示およびコンテンツフィルタリングの適切な使用を評価することは、これらの倫理的考慮事項に対処し、ジェネレーションAIが開発され、適用された責任を確実にすることが重要です。
Market Opportunity- 技術的でないユーザーのためのよりユーザーフレンドリーでアクセス可能なジェネレーションAIツールの開発
非技術的なユーザーのためのよりユーザーフレンドリーでアクセス可能なジェネレーションAIツールの開発は、市場成長のための主要な機会を提示します。 ほとんどのジェネレーションAIシステムは、高度なコーディングと機械学習スキルを必要とし、その採用を制限します。 しかしながら、人気の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で、新しいジェネレーションAI製品やサービスをデザインする可能性もあります。 これは、日常的な消費者やビジネスのために、よりシームレスで、よりシームレスに、より有益なテキスト、画像、ビデオ、オーディオの作成を行うことができます。 ジェネレーション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で、マーケティング、デザイン、教育などの業界向けのテクノロジーの新しいアプリケーションをロック解除できます。 また、より多様な参加を促し、非専門家による管理されていない、または誤用されている遺伝子コンテンツに関する懸念を軽減することもできます。
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テクノロジーによる洞察 - ディープラーニングの急速な導入により、高度なデータモデリングが可能
技術の面では、深層学習セグメントは、2024年に46.3%の最高市場シェアに貢献し、大規模で非構造化されたデータセットを効率的に処理する能力を期待しています。 複雑なニューラルネットワーク、再発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が採用され、データから自律的に学習できる総合AIアプリケーションを構築しています。 他の伝統的な機械学習モデルと比較して、深い学習は脳の神経構造を模倣するので、より人間的な学習を可能にします。 ディープラーニングのこの機能は、ジェネレーションAI向けの高度なデータモデリング機能を有効にしました。 大量のラベルのないデータの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、コンテンツ作成、仮想アシスタント、その他の一般的なユースケースでその需要を高めました。 計算力の向上とビッグデータの可用性の向上により、ディープラーニング技術の採用がさらに向上しました。 ディープラーニングは、高度に正確な結果をもたらすため、その使用量は、集中することを期待して、ディープラーニングセグメントの成長を促進します。
導入モードによるインサイト - クラウドベースのプラットフォームへの迅速な移行がセグメントの成長を促進
デプロイメントモードの面では、クラウドベースのセグメントは、2024年に75.4%の最高の市場シェアに貢献し、オンデマンド機能とクラウドベースのジェネレーションAIソリューションに関連する低コストのコストを削減することが期待されています。 クラウドへのワークロードの移動は、組織がインフラに大きく投資するのではなく、イノベーションに焦点を当てることを可能にします。 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、任意の場所から遺伝子モデルへの即時アクセスを提供します。 これは、クラウドベースのジェネレーションAIサービスを採用するために、企業、特に中小企業を奨励しています。 さらに、クラウドの有料化モデルでは、予測不可能なハードウェア費用を削減します。 生成モデルのメンテナンスと定期的な更新は、クラウド内で効率的に管理できます。 これらの利点は、一般およびプライベートクラウドにジェネレーションAIのワークロードの移行を加速しました。 オート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における高度なクラウド機能として、クラウドベースのセグメントは予測期間にわたって成長を目撃できます。
たとえば、2023年6月、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なサービス会社Accentureは、クラウドが加速するジェネレーションAIの力を活用することで、企業変革を支援するMicrosoftとのコラボレーションを発表しました。 このコラボレーションは、顧客が組織内の技術を再責任をもって構築し、拡張するのを助けることを目指しています。これにより、AIイノベーションの進化した風景を効果的に進めることができます。
アプリケーションによる洞察 - コンテンツ制作業界をブーム
用途面では、2024年に最大34.2%の市場シェアを獲得したコンテンツ作成セグメントは、毎日大量に生成されるコンテンツの量が多いためです。 過去にソーシャルメディアのエンゲージメントとコンテンツ共有が大幅に拡大しました。 これにより、自動化されたコンテンツと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ます。 ジェネレーションAIモデルは、企業によってますますます展開され、パーソナライズされた、高関連性の高いコンテンツをスケールで生成します。 これらは、ニュース記事、製品説明、ソーシャルメディア投稿などを人間レベルの言語品質で焼くことができます。 そのような機能は、コンテンツライターやマーケティングチームのワークロードを大幅に緩和しています。 さらに、エンターテインメント業界は、ビデオ/画像編集、字幕作成、ローカリゼーション、デジタルアセット作成などのタスクのためのジェネレーションAIも組み込まれています。 ユーザが生成したコンテンツとAIを想定したコンテンツが主流となるため、コンテンツ作成セグメントは成長を目撃します。
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北米は、2024年に44.6%の推定市場シェアで、世界的なジェネレーションAI市場での優位な地域として設立しました。 地域は、OpenAI、Anthropic、Uber、DeepMindなどのテクノロジーの巨人や業界リーダーが、テキスト生成、画像生成、自律的なコンテンツ作成などのAI機能に大規模な投資をしました。 GANS、拡散モデル、その他のジェネレーション技術を使用していくつかの最先端のプロジェクトは、米国とカナダの大学や全国の研究室で進行中です。
公的機関と民間機関からAIイノベーションに重点を置いた才能と強い焦点が高機能な存在感が、北米で繁栄するAIエコシステムを創り出しました。 大規模な企業は、生産性を高め、新たな収益源を創出するために、さまざまな部門にわたってジェネレーションソリューションを展開しています。 さらに、ジェネレーションAIのスタートアップに10億を注いでいる投資家の利益を目撃しました。
アジアパシフィック地域、特に中国、日本、韓国などの国は、ジェネレーションAIの最速成長市場として誕生しています。 大規模な人口とデジタルインフラにより、ジェネレーション技術をスケールで活用するための巨大なスコープが誕生しました。 アジアにおける政府は、国内のAI開発を促すための政策を積極的に策定し、事業のインセンティブを提供し、ジェネレーションソリューションを統合しています。 アジアに拠点を置く複数の大企業は、製造業、ヘルスケア、教育、金融などの業界を横断する新しいアプリケーションのためのジェネレーションAIを適用する最前線にあります。
中国のような国々は、学術プログラムや研究のコラボレーションを通じて、ローカルのジェネレーションAI人材を育成するためにさらに一歩を踏み出しました。 地域内の内部能力の構築に注力することで、アジア太平洋がより自給自足となり、この戦略的市場への影響を拡大することができます。 アジアパシフィックのジェネレーションAIと支援条件の需要が高まっています。アジアパシフィックのジェネレーションAI市場は、この成長エンジンをグローバル業界向けに提供し、繁栄しています。
IBMのグローバルAI導入指数2022報告書によると、IT専門家の約53%は、パンデミックに対する人工知能(AI)の採用を加速しました。 IBMは、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であり、これらは新しい課題に適応するように組織におけるAI技術の成長の統合を評価するためにこの調査を実施しました。
ジェネレーションAIマーケットレポートカバレッジ
レポートカバレッジ | ニュース | ||
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基礎年: | 2023年 | 2024年の市場規模: | US$ 68.34 ベン |
履歴データ: | 2019年10月20日 | 予測期間: | 2024年~2031年 |
予測期間 2024~2031 CAGR: | 32.8% | 2031年 価値の投射: | US$ 496.82 含税 |
覆われる幾何学: |
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カバーされる区分: |
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対象会社: | Abacus.AI、Accenture、Adobe、Adept、AI21 Labs、Amazon Web Services(AWS)、Anthropic、 Character.ai、Cohere、Google、Hanging Face、IBM、Insilico Medicine、Microsoft、NVIDIA | ||
成長の運転者: |
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拘束と挑戦: |
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Uncover Macros and Micros Vetted on 75+ Parameters: Get Instant Access to Report
*定義: グローバル・ジェネレーション・AI市場は、映像、映像、テキスト、音声などのさまざまなデジタルコンテンツの創造と生成を自動化するAI技術を開発・応用する企業で構成されています。 これらのジェネレーションAIシステムは、大規模な言語モデル、ジェネレーション・アドバーサリカル・ネットワーク、およびその他の高度な機械学習技術を活用して、遺伝子処理における人的関与なしに、完全に新しく現実的なデジタル出力を生成します。 この新しい市場は、人工知能を用いた自律的な世代の力を通じて、業界の既存のコンテンツ作成ワークフローを破壊し、変革することです。
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Suraj Bhanudas Jagtap
Suraj Bhanudas Jagtap is a seasoned Senior Management Consultant with over 7 years of experience. He has served Fortune 500 companies and startups, helping clients with cross broader expansion and market entry access strategies. He has played significant role in offering strategic viewpoints and actionable insights for various client’s projects including demand analysis, and competitive analysis, identifying right channel partner among others.
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