目次
1 はじめに （ページ - 22） 1.1 研究目的 1.2 市場の定義 1.3 含まれるものと除外されるもの 1.4 市場範囲 1.4.1 市場の細分化 1.4.2 対象地域 1.4.3年 1.5通貨を考慮 表1 米ドル為替レート、2020-2022年 1.6 利害関係者
2 研究方法 (ページ - 26) 2.1 調査データ 図1 因果的AI市場：調査デザイン 2.1.1 二次データ 2.1.2 一次データ 2.1.2.1 一次面接 2.1.2.2 主要プロファイルの内訳 2.1.2.3 主要業界インサイト 2.2 データの三角測量 2.3 市場規模の推定 図2 市場：トップダウン・アプローチとボトムアップ・アプローチ 2.3.1 トップダウン・アプローチ 2.3.2 ボトムアップ・アプローチ 図3 アプローチ1（供給側）：因果関係AI市場の提供による収益 図4 アプローチ2-ボトムアップ（供給側）：原因aiプレーヤーの提供による集団的収益 図5 アプローチ3-ボトムアップ（供給側）：原因aiの提供による収益とその後の市場推定 図6 アプローチ4-ボトムアップ（需要側）：因果関係のあるAIの支出全体に占める割合 2.4 市場予測 表2 因子分析 2.5 前提条件 表3 調査の前提 2.6 限界 2.7 世界的な景気後退が原因藍市場に与える影響 表4 景気後退が世界市場に与えた影響
3 事業概要 （ページ - 39） 表5 因果的AIの市場規模と成長率、2020～2022年（千米ドル、前年比） 表6 2023-2030年の市場規模と成長率（千米ドル、前年比） 図7 因果的AIプラットフォームは2023年にサービスよりも大きな市場を占める 図8 クラウド展開が2023年に大きなシェアを占める 図9 2023年に最大の市場を占めるコンサルティング・サービス 図10 2023年に最大の市場を占めるヘルスケア＆ライフサイエンス分野 図11 北米が2023年に最大のシェアを占めると推定される
4 プレミアム・インサイト (ページ - 43) 4.1 因果的AI市場における魅力的な機会 図12 データ主導の意思決定に対する需要の高まりが原因AIプラットフォーム市場を拡大させる 4.2 業種別市場 図 13 ヘルスケア＆ライフサイエンスが予測期間中最大規模を占める 4.3 地域別市場 図14 北米が2023年までに最大のシェアを占める 4.4 市場、製品別、主要業種別 図15 2030年までにプラットフォームとヘルスケア＆ライフサイエンス分野が大きなシェアを占める
5 市場概要と業界動向（ページ - 45） 5.1 導入 5.2 市場ダイナミクス 図16 因果的AI市場：促進要因、阻害要因、機会、課題 5.2.1 ドライバー 5.2.1.1 様々な分野における因果推論モデルの重要性 5.2.1.2 現行のAIの限界を克服する因果関係AIの出現 5.2.1.3 AIイニシアチブの運用化 5.2.2 拘束 5.2.2.1 解釈可能性と説明可能性の欠如 5.2.2.2 高品質なデータの取得と準備 5.2.3 機会 5.2.3.1 ヘルスケア分野を変革する可能性 5.2.3.2 技術の進歩 5.2.4 課題 5.2.4.1 複雑なデータセットからの因果推論 5.2.4.2 標準化の欠如 5.3 ケーススタディ分析 5.3.1 因果aiによるモデル検証の加速化 5.3.2 因果関係を利用した価格設定とプロモーションの最適化で収益成長を実現 5.3.3 因果関係を利用した顧客維持戦略の強化 5.3.4 因果aiでデータプロバイダー業界に革命を起こす 5.3.5 顧客セグメンテーションのための因果aiの使用 5.3.6 ケーススタディ6：製造プロセスを改善するための因果関係 5.4 因果aiの進化の歴史 5.5 エコシステム分析 図17 エコシステム分析 表7 プラットフォーム・プロバイダー 表8 図書館プロバイダー 表9 AIフレームワーク・プロバイダー 表10 規制機関 5.6 因果aiを使用する際の重要なステップ 5.6.1 データ収集と準備 5.6.2 因果推論 5.6.3 mlモデル 5.6.4 解釈可能性と説明可能性 5.6.5 バリデーションとテスト 5.7 相関ベースのAI vs. CAUSAL AIコーサルAI 表11 相関ベースのAIと因果関係のあるAI 5.8 技術分析 5.8.1 関連技術 5.8.1.1 教師付き学習 5.8.1.2 教師なし学習 5.8.1.3 自然言語処理 5.8.1.4 予測分析 5.8.1.5 ディープ・ラーニング 5.8.1.6 AIガバナンス（倫理的、説明可能、責任あるAI） 5.8.1.7 ベイジアンネットワーク 5.8.2 アライド・テクノロジー 5.8.2.1 クラウド・コンピューティング 5.8.2.2 ロボット工学 5.8.2.3 連動学習 5.8.2.4 デジタル・ツイン 5.9 因果応報市場のベストプラクティス 5.10 原因究明の今後の方向性 表12 短期ロードマップ、2023-2025年 表13 中期ロードマップ、2026-2028年 表14 長期ロードマップ、2029-2030年 5.11 バリューチェーン分析 図18 市場：バリューチェーン分析 5.11.1 データ収集と準備 5.11.2 アルゴリズム開発 5.11.3 モデルのトレーニング 5.11.4 モデルのテストと検証 5.11.5 展開と統合 5.11.6 メンテナンス＆サポート 5.12 価格モデル分析 表15 価格設定モデル 5.13 特許分析 5.13.1 方法論 5.13.2 文書タイプ 表16 出願された特許（2013-2023年 5.13.3 技術革新と特許申請 図 19 特許取得総数（2013-2023年 5.13.3.1 上位応募者 図20 特許出願件数の多い上位10社（2013-2022年 表17 米国：特許所有者トップ20、2013-2022年 表18 因果的AIの特許一覧（2021-2023年 5.14 ポーターの5つの力分析 図21 ポーターの5つの力分析 表19 ポーターの5つの力分析 5.14.1 新規参入の脅威 5.14.2 代替品による脅威 5.14.3 サプライヤーの交渉力 5.14.4 買い手の交渉力 5.14.5 競争相手の激しさ 5.15 規制の状況 5.15.1 規制機関、政府機関、その他の組織 表 20 北米：規制機関、政府機関、その他の組織 表21 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織 表22 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 表23行：規制機関、政府機関、その他の組織 5.15.1.1 北米 5.15.1.1.1 米国 5.15.1.1.2 カナダ 5.15.1.2 欧州 5.15.1.3 アジア太平洋地域 5.15.1.3.1 韓国 5.15.1.3.2 中国 5.15.1.3.3 インド 5.15.1.4 中東・アフリカ 5.15.1.4.1 UAE 5.15.1.4.2 KSA 5.15.1.4.3 バーレーン 5.15.1.5 ラテンアメリカ 5.15.1.5.1 ブラジル 5.15.1.5.2 メキシコ 5.16 主要ステークホルダーと購買基準 5.16.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 図22 上位3業種における購買プロセスへの関係者の影響力 表24 上位3業種における購買プロセスへのステークホルダーの影響力 5.16.2 買い付け基準 図23 上位3業種における主な購買基準 表25 上位3業種における主な購買基準 5.17 因果ai市場のバイヤー／顧客に影響を与えるディスラプション 図24 バイヤー／顧客に影響を与える混乱 5.18 主要会議＆イベント 表26 カンファレンス＆イベントの詳細リスト（2023-2024年 5.19 因果aiのビジネスモデル 5.19.1 潜在的な結果の枠組み 5.19.2 因果グラフモデル 5.20 因果推論へのアプローチ 5.20.1 相関関係 5.20.2 因果関係 5.20.3 介入 5.20.4 カウンターファクト 5.20.5 システム・モデリング 5.21 因果析出のテクニックと方法 5.21.1 機械学習アルゴリズム 5.21.1.1 回帰ベースの手法 5.21.1.2 決定木とランダムフォレスト 5.21.1.3 K-最近傍アルゴリズム 5.21.1.4 その他のMLアルゴリズム 5.21.2 ベイジアンネットワーク 5.21.2.1 有向無巡回グラフ（DAG） 5.21.2.2 構造的因果モデル（SCM） 5.21.2.3 カウンターファクトDAG 5.21.2.4 その他のベイジアンネットワーク 5.21.3 構造方程式モデル 5.21.3.1 パス分析(DAG) 5.21.3.2 確認的因子分析（CFA） 5.21.3.3 部分最小二乗法（PLS） 5.21.3.4 その他の構造方程式モデル 5.21.4 反実仮想分析 5.21.4.1 傾向スコアマッチング（PSM） 5.21.4.2 差分法（DiD） 5.21.4.3 操作変数（IV） 5.21.4.4 回帰不連続計画（RDD）
6 CAUSAL AI市場：提供製品別（ページ番号 - 87） 6.1 はじめに 6.1.1 オファリング：市場促進要因 図25 因果的Aiサービス市場は予測期間中に最も高いCAGRで成長する 表 27：市場（提供製品別）、2020-2022 年（千米ドル 表28：市場（オファリング別）、2023-2030年（千米ドル 6.2 プラットフォーム 6.2.1 データ主導の意思決定と、より正確な予測と洞察に対する需要 表 29 プラットフォーム：市場、地域別、2020 年～2022 年（千米ドル） 表30 プラットフォーム：地域別市場、2023年～2030年（千米ドル） 6.2.2 因果的AIプラットフォーム市場（展開別 図 26：予測期間中、オンプレミス・プラットフォームの展開が高い成長率を示す 表 31 因果的 AI プラットフォーム市場、展開別、2020-2022 年（千米ドル） 表 32 因果的 AI プラットフォーム市場、展開別、2023 年～2030 年（千米ドル） 6.2.2.1 オンプレミス 6.2.2.1.1 より大きなカスタマイズと統合の可能性 表 33：オンプレミス：因果関係 AI プラットフォーム市場、地域別、2020-2022 年（千米ドル） 表 34：オンプレミス：因果関係 AI プラットフォーム市場、地域別、2023 年～2030 年（千米ドル） 6.2.2.2 クラウド 6.2.2.2.1 アクセシビリティ向上の可能性 表 35 クラウド：因果 AI プラットフォーム市場、地域別、2020～2022 年（千米ドル） 表 36 クラウド：因果 AI プラットフォーム市場、地域別、2023 年～2030 年（千米ドル） 6.3 サービス 6.3.1 社内の熟練度が不足している場合に利用できる貴重なリソース 図 27 トレーニング、サポート、保守サービスが予測期間中最大の市場を占める 表37 因果的AI市場、サービス別、2020-2022年（千米ドル） 表 38 サービス別市場、2023-2030 年（千米ドル） 表 39 サービス：市場、地域別、2020-2022 年（千米ドル） 表 40 サービス：市場、地域別、2023-2030 年（千米ドル） 6.3.2 コンサルティング・サービス 6.3.2.1 十分な情報に基づいた意思決定とより良い結果を得るための専門家の指導 表 41 コンサルティングサービス：市場、地域別、2020-2022 年（千米ドル） 表42 コンサルティングサービス：地域別市場、2023年～2030年（千米ドル） 6.3.3 展開と統合 6.3.3.1 因果推論を実施するための実践的側面に焦点を当てる 表 43 展開と統合：地域別市場、2020 年～2022 年（千米ドル） 表 44 展開と統合：地域別市場、2023 年～2030 年（千米ドル） 6.3.4 トレーニング、サポート、メンテナンス 6.3.4.1 最適なモデル性能と精度を確保するための継続的なトレーニングとサポートの必要性 表45 トレーニング、サポート、メンテナンス：地域別市場、2020-2022年（千米ドル） 表 46 トレーニング、サポート、メンテナンス：地域別市場 2023-2030 (千米ドル)
7 CAUSAL AI市場：垂直方向別（ページNo.） 7.1 はじめに 7.1.1 垂直市場：市場促進要因 図 28 ヘルスケア＆ライフサイエンス分野は予測期間中に最も高い成長率を示す 表 47 垂直市場別、2020-2022 年（千米ドル） 表 48 垂直市場別、2023-2030 年（千米ドル） 7.2 BFSI 7.2.1 複数の事業プレーヤーによる激しい競争 表49 BFSI：地域別市場、2020年～2022年（千米ドル） 表50 BFSI：地域別市場、2023年～2030年（千米ドル） 7.2.2 ユースケース：BFSI 7.3 ヘルスケア＆ライフサイエンス 7.3.1 早期がん発見のための血液検査開発への新興企業による投資 表51 ヘルスケア＆ライフサイエンス：地域別市場、2020年～2022年（千米ドル） 表 52 ヘルスケア＆ライフサイエンス：地域別市場、2023-2030 年（千米ドル） 7.3.2 ユースケース：ヘルスケア＆ライフサイエンス 7.4 小売＆eコマース 7.4.1 小売業者にとっての商品在庫の最適化と顧客にとっての商品発掘 表 53 小売・eコマース：因果関係AI市場、地域別、2020年～2022年（千米ドル） 表 54 小売・eコマース：地域別市場 2023-2030 (千米ドル) 7.4.2 ユースケース：小売とeコマース 7.5 製造業 7.5.1 不具合や品質問題をリアルタイムで特定するために、製造工程からのデータを分析する。 表55 製造業：市場、地域別、2020年～2022年（千米ドル） 表56 製造業：地域別市場、2023年～2030年（千米ドル） 7.5.2 使用例：製造業 7.6 輸送・物流 7.6.1 車両ルートの最適化、貨物のリアルタイム追跡、配送時間の改善 表 57 輸送・物流：地域別市場、2020-2022 年（千米ドル） 表58 輸送・物流：地域別市場、2023年～2030年（千米ドル） 7.6.2 ユースケース：輸送と物流 7.7 その他の業種 表 59 その他の垂直市場：地域別市場、2020-2022 年（千米ドル） 表60 その他の垂直市場：地域別市場、2023年～2030年（千米ドル）
8 CAUSAL AI 市場、地域別（ページ番号 - 111） 8.1 導入 図 29 北米が予測期間中最大の市場になる 図 30 日本は予測期間中に最も高い成長率を示す 表 61 2020-2022 年地域別市場（千米ドル） 表62 地域別市場、2023-2030年（千米ドル） 8.2 北米 8.2.1 北米：市場促進要因 8.2.2 北米：景気後退の影響 図 31 北米：因果 AI 市場のスナップショット 表 63 北米：市場：提供製品別、2020～2022 年（千米ドル） 表64 北米：市場：提供製品別、2023年～2030年（千米ドル） 表 65 北米：因果 AI プラットフォーム市場、展開別、2020～2022 年（千米ドル） 表 66 北米：因果Aiプラットフォーム市場、展開別、2023年～2030年（千米ドル） 表 67 北米：サービス別市場、2020-2022 年（千米ドル） 表 68 北米：サービス別市場 2023-2030 （千米ドル） 表 69 北米：垂直市場別 2020-2022 年（千米ドル） 表 70 北米：垂直市場別 2023-2030 (千米ドル) 表 71 北米：国別市場、2020-2022 年（千米ドル） 表 72 北米：国別市場 2023-2030 (千米ドル) 8.2.3 米国 8.2.3.1 主要な大学や組織による研究と投資 8.2.4 カナダ 8.2.4.1 様々な業界における機械学習アプリケーションの採用の増加 8.3 ヨーロッパ 8.3.1 欧州：市場促進要因 8.3.2 欧州：景気後退の影響 表 73 欧州：因果関係AI市場、提供サービス別、2020～2022年（千米ドル） 表 74 欧州：製品別市場、2023-2030 年（千米ドル） 表 75 欧州：因果 AI プラットフォーム市場、展開別、2020～2022 年（千米ドル） 表 76 欧州：因果 AI プラットフォーム市場、展開別、2023 年～2030 年（千米ドル） 表 77 欧州：サービス別市場、2020-2022 年（千米ドル） 表 78 欧州：サービス別市場、2023-2030 年（千米ドル） 表 79 欧州：垂直市場別 2020-2022 年（千米ドル） 表 80 欧州：垂直市場別 2023-2030 (千米ドル) 表 81 欧州：市場、国別、2020-2022 年（千米ドル） 表 82 欧州：国別市場、2023-2030 年（千米ドル） 8.3.3 英国 8.3.3.1 AIとMLの利点を活用しようとする企業が増えている 8.3.4 ドイツ 8.3.4.1 強固なITインフラと強固な規制枠組み 8.3.5 フランス 8.3.5.1 活発な新興企業エコシステム 8.3.6 その他のヨーロッパ 8.4 その他の地域（行） 8.4.1 その他の地域：市場促進要因 8.4.2 行：景気後退の影響 表 83 行：因果関係 AI 市場、提供サービス別、2020～2022 年（千米ドル） 表 84: 行: オファリング別市場、2023-2030 年 (千米ドル) 表 85：行：因果 AI プラットフォーム市場、展開別、2020～2022 年（千米ドル） 表 86 行：因果 AI プラットフォーム市場、展開別、2023-2030 年（千米ドル） 表 87：行：サービス別市場、2020-2022 年（千米ドル） 表 88: 行: サービス別市場 2023-2030 (千米ドル) 表 89: 行: 2020-2022 年垂直市場別 (千米ドル) 表 90: 行: 業種別市場 2023-2030 (千米ドル) 表 91：行：市場、国別、2020-2022年（千米ドル） 表92 行：市場、国別、2023-2030年（千米ドル） 8.4.3 イスラエル 8.4.3.1 ヘルスケアにおけるAIベースのソリューションの採用 8.4.4 中国 8.4.4.1 次世代人工知能開発計画などの取り組み 8.4.5 日本 8.4.5.1 人工知能技術戦略などの専用研究イニシアティブ 8.4.6 その他
9 競争力のある景観 (ページ - 129) 9.1 概要 9.2 主要プレーヤーの戦略 表93 主要メーカーが発売した主要製品の概要 9.3 市場シェア分析 図32 主要プレーヤーの市場シェア分析（2022年 表94 市場：競合の激しさ 9.4 企業評価象限 9.4.1 スターズ 9.4.2 新進リーダー 9.4.3 浸透型プレーヤー 9.4.4 参加者 図33 因果的AI市場の主要プレイヤー、企業評価マトリックス、2023年 9.5 競合ベンチマーキング 表 95 主要企業の競争ベンチマーク（2022 年 表96 主要新興企業/SMの詳細リスト 表 97 新興企業／中小企業の競合ベンチマーキング 9.6 因果的AIの製品状況 9.6.1 原因ai製品の比較分析 表98 因果的AI製品の比較分析 図34 因果的AI製品の比較分析 9.6.2 主要因果関係AIベンダーの評価と財務指標 図35 主要因果関係AIベンダーの財務指標 図36 主要原因AIベンダーのYTD価格トータルリターンと株式ベータ 9.7 競争シナリオ 9.7.1 製品発売 表99 2021年5月～2023年2月の製品発表数 9.7.2 ディールス 表100：2020年10月～2023年2月の契約件数
10 企業プロフィール (ページ - 139) 10.1 導入 (事業概要、提供する製品/ソリューション/サービス、最近の動向とMnM View）。 10.2 主要プレーヤー 10.2.1 IBM 表 101 IBM：事業概要 図37 IBM：企業スナップショット 表 102: IBM: 提供する製品/ソリューション/サービス 表 103: 製品発表 表 104 IBM: 取引 10.2.2 マイクロソフト 表 105 マイクロソフト：事業概要 図38 マイクロソフト：企業スナップショット 表 106 マイクロソフト：提供する製品／ソリューション／サービス 表 107 マイクロソフト：製品発表 表 108 マイクロソフト: 取引 10.2.3 グーグル 表 109 グーグル：事業概要 図39 グーグル：財務概要 表 110 グーグル：提供する製品／ソリューション／サービス 111 表 グーグル：製品発表 表 112: グーグル: 取引 10.2.4 AWS 表 113 AWS：事業概要 図40 AWS：財務概要 表114 AWS：提供する製品／ソリューション／サービス 表 115 AWS：製品発表 表 116 AWS: 取引 10.2.5 dynatrace 表 117 ダイナトレイス：事業概要 図 41 ダイナトレイス：財務概要 表 118 ダイナトレイス：提供する製品／ソリューション／サービス 表 119 ダイナトレイス：製品の発売 表120 ダイナトレイス：取引 10.2.6 H2O.AI 表 121 h2o.ai: 事業概要 表122 h2o.ai：提供する製品／ソリューション／サービス 表 123 h2o.ai: 製品発表 表124 h2o.ai：取引実績 10.2.7 データロボ 表 125 データロボ：事業概要 表 126 データロボット：提供する製品／ソリューション／サービス 表 127 データロボット：取引 10.2.8 因果関係 表128 causalens：事業概要 表129 causalens: 提供する製品／ソリューション／サービス 表130 causalens: 製品発表 表131 因果関係：取引 10.2.9 因果関係 表 132 因果関係リンク：事業概要 表 133 因果リンク：提供する製品／ソリューション／サービス 表134 因果関係：製品の発売 表135 因果関係：取引 10.2.10 アイティア 表 136 アイティア：事業概要 表 137 アイティア：提供する製品／ソリューション／サービス 表 138 アイティア：製品発表 表 139 アイティア：取引 10.2.11 xplain データ 表 140 エクスプレイン・データ：事業概要 表 141 エクスプレイン・データ：提供する製品／ソリューション／サービス 表 142 エクスプレイン・データ：取引 未上場企業の場合、事業概要、提供する製品/ソリューション/サービス、最近の動向、MnM Viewの詳細が把握できない可能性があります。 10.3 その他の主要プレーヤー 10.3.1 parabole.ai 10.3.2 日付 10.3.3 インカム 10.3.4 CAUSALY 10.3.5 ロジリティ 10.3.6 cognino.ai 10.3.7 コグニザント 10.3.8 スカルニックス 10.3.9 ジェミノス
11 隣接・関連市場 (ページ - 182) 11.1 AIガバナンス市場 11.1.1 市場の定義 11.1.2 市場概要 表143 AIガバナンスの市場規模と成長率、2020～2026年（百万米ドル、前年比） 11.1.3 AIガバナンス（コンポーネント別 表 144 AIガバナンス市場、コンポーネント別、2020-2026年（百万米ドル） 11.1.4 AIガバナンス市場、ソリューション別 表 145 AIガバナンス市場、ソリューション別、2020-2026年（百万米ドル） 11.1.5 AIガバナンス市場、展開モード別 表 146 AIガバナンス市場、展開モード別、2020年～2026年（百万米ドル） 11.1.6 AIガバナンス市場（組織規模別 表147 AIガバナンス市場、組織規模別、2020年～2026年（百万米ドル） 11.1.7 AIガバナンス市場（業種別 表148 Aiガバナンス市場、業種別、2020年～2026年（百万米ドル） 11.1.8 AIガバナンス市場（地域別 表 149 AIガバナンス市場、地域別、2020-2026年（百万米ドル） 11.2 人工知能市場 11.2.1 市場の定義 11.2.2 市場概要 11.2.3 人工知能市場、製品別 表150 人工知能市場、オファリング別、2016-2021年（10億米ドル） 表151 人工知能市場、オファリング別、2022-2027年（10億米ドル） 11.2.4 人工知能市場、技術別 表152 人工知能市場、技術別、2016-2021年（10億米ドル） 表153 人工知能市場、技術別、2022-2027年（10億米ドル） 11.2.5 人工知能市場、展開モード別 表 154 人工知能市場、展開モード別、2016-2021 年（10 億米ドル） 表155 人工知能市場、展開モード別、2022-2027年（10億米ドル） 11.2.6 人工知能市場（組織規模別 表156 人工知能市場、組織別、2016-2021年（10億米ドル） 表157 人工知能市場、組織別、2022-2027年（10億米ドル） 11.2.7 人工知能市場、ビジネス機能別 表158 人工知能市場、ビジネス機能別、2016-2021年（10億米ドル） 表159 人工知能市場、ビジネス機能別、2022-2027年（10億米ドル） 11.2.8 人工知能市場（業種別 表160 人工知能市場、業種別、2016-2021年（10億米ドル） 表161 人工知能市場、垂直市場別、2022-2027年（10億米ドル） 11.2.9 人工知能市場、地域別 表162 人工知能市場、地域別、2016-2021年（10億米ドル） 表163 人工知能市場、地域別、2022-2027年（10億米ドル）
12 APPENDIX （ページ - 193） 12.1 ディスカッション・ガイド 12.2 Knowledgestore: マーケッツの購読ポータル 12.3 カスタマイズ・オプション 12.4 関連レポート 12.5 著者詳細
