目次
1 はじめに 1.1 調査の目的 1.2 市場の定義 1.2.1 包含と除外 1.3 市場範囲 1.3.1 市場区分 1.3.2 対象地域 1.3.3 調査対象年 1.4 通貨 1.5 利害関係者 1.6 変化のまとめ
2 調査方法 2.1 調査データ 2.1.1 二次データ 2.1.2 一次データ 2.1.2.1 一次プロファイルの内訳 2.1.2.2 主要業界インサイト 2.2 市場ブレークアップとデータ三角測量 2.3 市場規模の推定 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 2.4 市場予測 2.5 企業評価マトリックス手法 2.6 スタートアップ／SMEの評価マトリックス手法 2.7 本調査の前提条件 2.8 調査の限界
3 エグゼクティブ・サマリー
4 プレミアムインサイト 4.1 市民サービスAi市場におけるプレーヤーの魅力的な機会 4.2 市民サービスAI市場、業種別 4.3 市民サービスAI市場、地域別 4.4 市民サービスAI市場、コンポーネント・展開モード別
5 市場概要と業界動向 5.1 はじめに 5.2 市場ダイナミクス 5.2.1 推進要因 5.2.1.1 IT近代化のニーズ 5.2.1.2 AIとアナリティクスの市民サービスへの統合 5.2.1.3 自動化への需要の高まり 5.2.1.4 低い運用コストと初期コスト 5.2.2 制約事項 5.2.2.1 専門知識の不足 5.2.2.2 政府機関の新技術に対する認識不足 5.2.3 機会 5.2.3.1 市民サービスAIに対する需要の増加 5.2.3.2 新技術の登場 5.2.3.3 機会創出のために先進技術を利用しようとする組織の意欲 5.2.4 課題 5.2.4.1 IT近代化に関する課題 5.2.4.2 組織の内部プロセスとの統合の問題 5.2.4.3 エンドユーザーにおける専門知識とインフラの不足 5.3 市民サービスAI市場への投資 5.4 進化 5.5 市民サービスAI市場：エコシステム 5.6 ケーススタディ分析 5.6.1 交通機関 5.6.1.1 ケオリスはインテルエージェントのプラットフォームを導入し、乗客に旅程計画に関する情報をより便利な方法で提供している。 5.6.2 ヘルスケア 5.6.2.1 ユースケース1：IQVIAはAutomation Anywhereを採用し、地域横断的な業務効率を向上させた。 5.6.3 政府・公共機関 5.6.3.1 ユースケース1：カナダ政府は、OpenText MagellanのAIを活用したVoice of the Customerを利用して、透明性を高め、有益な情報を獲得している。 5.6.4 エネルギー・公益事業 5.6.4.1 活用事例1: イタリアでエネルギー顧客の長期的なロイヤリティを育成するためにEngineがOpenText Intelligence Captureを採用 5.6.5 教育・研修 5.6.5.1 活用事例1: メルボルン大学、Automation Anywhereを採用し、重複と遅延を削減しながら顧客体験を向上 5.7 テクノロジー分析 5.7.1 市民サービスAIとビッグデータ分析 5.7.2 市民サービスAIと機械学習 5.7.3 市民サービスAIとクラウドコンピューティング 5.7.4 市民サービスAIとモノのインターネット（iot） 5.8 サプライ／バリューチェーン分析 5.9 ポーターズファイブフォース分析 5.9.1 新規参入の脅威 5.9.2 代替品の脅威 5.9.3 供給者の交渉力 5.9.4 買い手の交渉力 5.9.5 競合の激しさ 5.10 価格モデル分析 5.11 特許分析 5.11.1 方法論 5.11.2 文書タイプ 5.11.3 イノベーションと特許出願 5.11.3.1 上位出願者 5.12 主要会議とイベント（2022～2023年 5.13 関税と規制の状況 5.13.1 規制機関、政府機関、その他の組織 5.13.2 北米：規制 5.13.2.1 個人情報保護および電子文書法（PIPEDA） 5.13.2.2 グラム・リーチ・ブライリー（GLB）法 5.13.2.3 1996年医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA） 5.13.2.4 連邦情報セキュリティ管理法（FISMA） 5.13.2.5 連邦情報処理標準（FIPS） 5.13.2.6 カリフォルニア州消費者プライバシー法（CSPA） 5.13.3 欧州：関税と規制 5.13.3.1 GDPR 2016/679はEUにおける規制 5.13.3.2 一般データ保護規則 5.13.3.3 欧州標準化委員会（CEN） 5.13.3.4 欧州技術標準化機構（ETSI） 5.14 主要ステークホルダーと購買基準 5.14.1 購入プロセスにおける主な利害関係者 5.14.2 購入基準
6 市民サービスAI市場、コンポーネント別 6.1 はじめに 6.1.1 コンポーネント市民サービスAI市場の促進要因 6.2 ソリューション 6.2.1 より良い市民体験を提供する必要性の高まりが、政府機関の市民サービスAIソリューションの採用を可能にする 6.3 サービス 6.3.1 専門サービス 6.3.1.1 コンサルティング 6.6.3.1.1.1 コンサルティングサービスにより、企業はリスクを低減し、複雑さを軽減し、RoIを高めることができる。 6.3.1.2 サポートとメンテナンス 6.3.1.2.1 既存プラットフォームのアップグレードや問題解決の支援ニーズによるサ ポート・保守サービス需要の伸び 6.3.1.3 展開と統合 6.3.1.3.1 顧客のニーズを分析し、業務上の機能性を理解することで、エンドユーザーにデプロイと保守が広く受け入れられる 6.3.2 マネージド・サービス 6.3.2.1 組織がコア業務手続きに集中するために直面する課題は、マネージドサービスを提供 するサードパーティへの高い依存につながる。
7 市民サービスAI市場、組織規模別 7.1 はじめに 7.1.1 組織規模：市民サービスAI市場の促進要因 7.2 大企業 7.2.1 大企業は、ビジネス機能全体で膨大な量のデータを保有しているため、先進技術の採用に傾 向を示している。 7.3 中小企業 7.3.1 中堅・中小企業は競争力向上と営業コスト削減のために先端技術の採用を開始した。
8 市民サービスAI市場、展開形態別 8.1 はじめに 8.1.1 展開モード：市民サービスAI市場の促進要因 8.2 オンプレミス 8.2.1 洞察力を抽出するためのデータのリアルタイム利用可能性などの要因が、オンプレミス展開の急速な採用につながる。 8.3 クラウド 8.3.1 費用対効果、アクセスの容易さ、拡張性がクラウドベースの市民サービスAIソリューションの採用を後押しする
9 市民サービスAI市場、技術別 9.1 はじめに 9.1.1 技術：市民サービスAI市場の促進要因 9.2 機械学習 9.2.1 より洗練された、経済的で優れた市民サービスを提供する能力が、市民サービスAIソリューションにおける機械学習の採用を可能にする。 9.3 自然言語処理 9.3.1 自然言語処理技術は、市民サービスの質を高めるためのパターンと洞察を抽出するために必要なツールを提供する。 9.4 画像処理 9.4.1 様々な垂直分野でのAI画像処理の応用拡大により、洞察が明らかになり、様々なユースケースが自動化される。 9.5 顔認識 9.5.1 犯罪検知やID検知の分野での応用により、この技術は支持を集めている。 9.6 その他の技術
10 市民サービスAI市場、業種別 10.1 はじめに 10.1.1 垂直方向：市民サービスAI市場の促進要因 10.1.2 市民サービスAI市場：企業ユースケース 10.2 交通機関 10.2.1 交通手段 10.2.1.1 航空 10.10.2.1.1.1 市民サービスを向上させるために航空会社の運航実績を向上させる可能性は、AI ベースの市民サービ ス・ソリューションの採用につながる。 10.2.1.2 道路 10.10.2.1.2.1 AIの予測能力を活用することによる交通安全の複数の強化が、道路インフラと事故後の対応の強化につながる。 10.2.1.3 鉄道 10.10.2.1.3.1 自律走行車へのシフトに対抗するため、鉄道はAIベースのソリューションを近代化に取り入れ、市民の利益につなげる。 10.2.2 アプリケーション 10.2.2.1 スマートチケッティング 10.10.2.2.1.1 スマート・チケッティングは市民にシームレスな旅行体験を提供し、着実に普及している。 10.2.2.2 都市交通計画 10.10.2.2.2.1 交通渋滞を管理するために様々な交通手段からリアルタイムでデータを得る必要性の高まりが、AIやMLベースの交通管理ソリューションの採用を可能にしている。 10.2.2.3 路線計画と地図作成 10.10.2.2.3.1 先進技術の出現は、車両がリアルタイムで最も効果的な経路を選択することを保証することで、経路最適化のプロセスに革命をもたらす。 10.2.2.4 高速道路と交通安全 10.10.2.2.4.1 AIベースのソリューションの急速な採用は、交通安全システムの有効性と効率性を高める。 10.2.2.5 料金・収入管理 10.10.2.2.5.1 AIベースのソリューションの急速な採用が交通安全システムの有効性と効率性を高める。 10.2.2.6 その他の用途 10.3 ヘルスケア 10.3.1 個別化医療 10.10.3.1.1 個別化医療はすべての市民に個別化医療の強化を提供し、大きな可能性を秘めている。 10.3.2 予測医療診断 10.10.3.2.1 先端技術の導入は、医療診断の精度向上に役立つ。 10.3.3 患者記録とデータ管理 10.10.3.3.1 膨大な患者の健康データは、患者の満足度評価においてaiの助けを借りて容易に活用される。 10.3.4 患者ケア管理 10.10.3.4.1 可能な限り最良の結果を生み出すための個別化されたケア計画への需要が、集団の健康増進の可能性を生み出 す。 10.3.5 医療緊急事態管理 10.10.3.5 医療緊急事態管理 10.3.5.1 最良の結果を生み出すための個別化されたケア計画への要求が、集団の健康増進の可能性を生み出す 10.3.6 その他のアプリケーション 10.4 政府・公共部門 10.4.1 犯罪捜査 10.4.1.1 AIやMLのような技術の急速な導入は、政府機関が犯罪者を特定し、判決を下し、保釈を許可する際にも役立つ。 10.4.2 セキュリティ・監視 10.4.2.1 国民に安全と安心を提供する必要性から、AIベースのセキュリティ＆監視システムが急速に採用されている。 10.4.3 電子統治とデジタル・シティ・サービス 10.4.3.1 最先端技術の採用は、市民に強化された統治慣行を提供し、意思決定プロセスに市民を関与させることを可能にする。 10.4.4 法執行 10.10.4.4.1 AIを法執行に活用することで、当局は犯罪をより正確に予測、予見、防止することができる。 10.4.5 防災・災害対策 10.10.4.5.1 各国政府は、自然災害から市民を効率的に救済するために先進技術を導入している。 10.4.6 インフラ計画と管理 10.10.4.6.1 現代都市に求められる生活水準の向上と業務の効率化は、政府がより良いサービスを提供するのに役立っている。 10.4.7 税務・歳入管理 10.10.4.7 税務・歳入管理 10.4.7.1 税務・歳入管理は、AI技術の採用により、政府が不正な財務行動を検出するのを支援する。 10.4.8 その他のアプリケーション 10.5 エネルギー・公益事業 10.5.1 資源モニタリングと管理 10.10.5.1.1 先端技術に対する需要の高まりは、公益事業会社の適切な資源管理と監視を可能にする。 10.5.2 顧客情報と停電管理 10.10.5.2.1 AI と機械学習技術は、適切な計画による効果的な停電管理を可能にする。 10.5.3 環境管理 10.5.3.1 環境変化への適応と緩和を支援するため、政府とハイテク企業は機械ベースの学習システムに大きな関心を示している。 10.5.4 課金・支払管理 10.5.4.1 様々な種類のゴミを識別するために、程度の差こそあれ高度なセンサーを採用することで、効率的なスマート廃棄物管理が可能になる。 10.5.5 スマート廃棄物管理 10.10.5.5.1 デジタル支払いオプションは、市民に快適さと利便性を提供し、説明責任、透明性、トレーサビリティを向上させる。 10.5.6 その他のアプリケーション 10.5.6.1 先端技術の利用拡大により、手作業では不可能な活動が可能になる。 10.6 農業 10.6.1 土壌検査 10.10.6.1.1 先進技術の採用により、農民は農地の土壌の健康状態のパラメータを得ることができる。 10.6.2 作物の病気の検出と保護 10.10.6.2.1 先端技術を用いたスマート農業システムにより、農家は病害を特定し、作物を保護することができる。 10.6.3 作物のモニタリング 10.10.6.3.1 先端技術を駆使したスマート農業システムにより、農家は病害を特定し、作物を保護することができる。 10.6.4 スマート灌漑 10.10.6.4.1 先進技術の出現により、灌漑システムが強化され、水利用の効果が最大化された。 10.6.5 生きた家畜の管理 10.10.6.5.1 家畜管理に人工知能を応用することで、高品質の飼料動物の生産率が向上する。 10.6.6 農業金融 10.10.6.6.1 農業金融農家におけるAIの導入は、金融不安を回避し、財務管理を改善する。 10.7 教育・訓練 10.7.1 カリキュラムの管理と提供 10.10.7.1.1 技術はサイロをなくすことで市民を支援し、政府システムのインテリジェンスを強化する。 10.7.2 適応学習と評価 10.10.7.2.1 アダプティブ・ラーニングは、生徒の成長を追跡することを可能にする、あらゆる出会いのリ アルタイム追跡を提供する。 10.7.3 トレーニングとコーチング 10.10.7.3.1 トレーニングとコーチングは、個人が自分のペースで知識と技能を開発し、成長させるのを助ける。 10.7.4 個別化教育 10.7.4.1 パーソナライズされた教育により、個人の都合に合わせてニーズや学習目標を満たすことができる。 10.7.5 奨学金管理 10.7.5.1 奨学金制度は経済的支援を提供し、高等教育への入学による学習とキャリアの追求を促す。
11 市民サービスAI市場、地域別 11.1 はじめに 11.2 北米 11.2.1 北米：市民サービスAI市場の促進要因 11.2.2 米国 11.2.2.1 国内に複数のグローバル企業が存在することで、政府機関へのサポートと推奨を強化するためのAI市民サービス・ソリューションの需要が高まる。 11.2.3 カナダ 11.2.3.1 公共部門に人工知能技術を導入することで、政府は効率的な行政上の意思決定を行い、国全体のサービス提供を強化することができる。 11.3 欧州 11.3.1 欧州市民サービスAI市場の促進要因 11.3.2 イギリス 11.3.2.1 先端技術の研究開発に注力し、政府組織による投資が拡大していることが、同国全体の市場成長を促進するだろう。 11.3.3 ドイツ 11.11.3.3.1 様々な業種への最新技術の急速な導入が市民サービスAI市場の拡大を促進する。 11.3.4 フランス 11.11.3.4.1 フランス全土でAI新興企業への投資が増加し、フランスにおける人工知能エコシステムの発展に拍車がかかる 11.3.5 その他の欧州 11.4 アジア太平洋地域 11.4.1 アジア太平洋地域：市民サービスAI市場の促進要因 11.4.2 中国 11.4.2.1 様々な業種でよりスマートなサービスを提供するための先進技術の急速な導入が、市民サービスAIソリューションの需要を増加させる。 11.4.3 日本 11.11.4.3.1 市民サービスAI市場の成長を牽引する革新的技術の成長と国のイニシアティブ 11.4.4 インド 11.4.4.1 より良い市民体験を提供するために政府が行った複数のイニシアティブと投資が市場の成長を促進する。 11.4.5 シンガポール 11.4.5.1 社会的・経済的進歩のために技術を活用する市民サービスに対する投資の増加は、シンガポールにおける市民サービスAIソリューションの採用を促進する。 11.4.6 その他のアジア太平洋地域 11.5 中東・アフリカ 11.5.1 中東・アフリカ：市民サービスAI市場の促進要因 11.5.2 サウジアラビア王国 11.5.2.1 経済成長と先進技術への意識の高まりが市民サービスAIソリューションとサービスの急速な導入につながった 11.5.3 アラブ首長国連邦 11.11.5.3.1 複数の既存企業や新興企業への投資が拡大し、市民体験を変革する機会が提供されている。 11.5.4 その他の中東・アフリカ地域 11.6 ラテンアメリカ 11.6.1 ラテンアメリカ：市民サービスAI市場の促進要因 11.6.2 ブラジル 11.6.2.1 政府組織における先進技術の利点に対する意識の高まりが市民サービスAI市場の需要を促進 11.6.3 メキシコ 11.11.6.3.1 最新技術の急速な採用と政府による取り組みが市場の成長を促進 11.6.4 その他のラテンアメリカ地域
12 競争環境 12.1 概要4 12.2 主要プレーヤーの戦略 12.3 収益分析 12.4 市場シェア分析 12.5 企業評価マトリックス 12.5.1 スター 12.5.2 新興リーダー 12.5.3 浸透型プレーヤー 12.5.4 参加企業 12.6 新興・中堅企業評価マトリックス 12.6.1 進歩的企業 12.6.2 対応力のある企業 12.6.3 ダイナミックな企業 12.6.4 スタートアップ・ブロック 12.7 競争ベンチマーク 12.8 競争シナリオ 12.8.1 製品発売 12.8.2 取引 12.8.3 その他
13 会社概要 13.1 紹介 13.2 主要プレーヤー 13.2.1 サービセナウ 13.2.1.1 事業概要 13.2.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 13.2.1.3 最近の動向 13.2.1.4 MNMの見解 13.2.1.4.1 主要な強み／勝利への権利 13.2.1.4.2 戦略的選択 13.2.1.4.3 弱点と競争上の脅威 13.2.2 マイクロソフト 13.2.2.1 事業概要 13.2.2.2 提供する製品/ソリューション/サービス 13.2.2.3 事業展開 13.2.2.4 MNMの見解 13.2.2.4.1 主要な強み／勝つための権利 13.2.2.4.2 戦略的選択 13.2.2.4.3 弱点と競争上の脅威 13.2.3 IBM 13.2.3.1 事業概要 13.2.3.2 提供する製品／ソリューション／サービス 13.2.3.3 最近の動向 13.2.3.4 MNMの見解 13.2.3.4.1 主要な強み／勝つための権利 13.2.3.4.2 戦略的選択 13.2.3.4.3 弱点と競争上の脅威 13.2.4 アクセンチュア 13.2.4.1 事業概要 13.2.4.2 提供する製品／ソリューション／サービス 13.2.4.3 最近の動向 13.2.4.4 MNMの見解 13.2.4.4.1 主要な強み／勝つための権利 13.2.4.4.2 戦略的選択 13.2.4.4.3 弱点と競争上の脅威 13.2.5 AWS 13.2.5.1 事業概要 13.2.5.2 提供する製品/ソリューション/サービス 13.2.5.3 最近の動向 13.2.5.4 MNMの見解 13.2.5.4.1 主要な強み／勝つための権利 13.2.5.4.2 戦略的選択 13.2.5.4.3 弱点と競争上の脅威 13.2.6 エヌビディア 13.2.6.1 事業概要 13.2.6.2 提供する製品/ソリューション/サービス 13.2.6.3 最近の動向 13.2.7 インテル 13.2.7.1 事業概要 13.2.7.2 提供する製品/ソリューション/サービス 13.2.7.3 最近の動向 13.2.8 アリババ 13.2.8.1 事業概要 13.2.8.2 提供する製品/ソリューション/サービス 13.2.8.3 最近の動向 13.2.9 テンセント 13.2.9.1 事業概要 13.2.9.2 提供する製品/ソリューション/サービス 13.2.9.3 最近の動向 13.2.10 ペガシステム 13.2.10.1 事業概要 13.2.10.2 提供する製品/ソリューション/サービス 13.2.10.3 最近の動向 13.2.11 バイドゥ 13.2.11.1 事業概要 13.2.11.2 提供する製品/ソリューション/サービス 13.2.11.3 最近の動向 13.2.12 オートメーション・エニウェア 13.2.12.1 事業概要 13.2.12.2 提供する製品/ソリューション/サービス 13.2.12.3 最新動向 13.2.13 オぺンテキスト 13.2.13.1 事業概要 13.2.13.2 提供する製品／ソリューション／サービス 13.2.13.3 最近の動向 13.2.14 H2O.AI 13.2.14.1 事業概要 13.2.14.2 提供する製品/ソリューション/サービス 13.2.14.3 最近の動向 13.2.15 ADDO 13.2.16 アルフレスコ 13.2.17 ウェイモ 13.2.18 ボイジャーラボ 13.3 スタートアップ／SMEのプロファイル 13.3.1 We Build Bots 13.3.2 cardinality.ai 13.3.3 karexpert 13.3.4 mindtitan 13.3.5 xenonstack 13.3.6 vebits ai 13.3.7 liveroad analytics 13.3.8 NAUTO
14 付録 14.1 隣接市場および関連市場 14.1.1 はじめに 14.1.2 公共安全とセキュリティ市場-2026年までの世界予測 14.1.2.1 市場の定義 14.1.2.2 市場概要 14.1.2.2.1 公共安全とセキュリティ市場：コンポーネント別 14.1.2.2.2 公共安全・セキュリティ市場：ソリューション別 14.1.2.2.3 公共安全・セキュリティ市場：産業別 14.1.2.2.4 公共安全とセキュリティ市場、地域別 14.1.3 人工知能市場 - 2027年までの世界予測 14.1.3.1 市場の定義 14.1.3.2 市場概要 14.14.1.3.2.1 人工知能市場（提供製品別 14.1.3.2.2 人工知能市場：展開形態別 14.1.3.2.3 人工知能市場：組織規模別 14.1.3.2.4 人工知能市場、技術別 14.1.3.2.5 人工知能市場：産業別 14.1.3.2.6 人工知能市場：地域別 14.2 ディスカッションガイド 14.3 ナレッジストアMarketsandmarketsの購読ポータル 14.4 利用可能なカスタマイズ 14.5 関連レポート 14.6 著者詳細
