目次
1 はじめに （ページ - 29） 1.1 研究目的 1.2 市場の定義 1.2.1 含まれるものと除外されるもの 1.3 市場範囲 1.3.1 市場の細分化 1.3.2 対象地域 1.3.3年 1.4 通貨 1.5 利害関係者
2 研究方法 (ページ - 33) 2.1 調査データ 図1 複合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 表1 一次インタビュー 2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 2.1.2.2 主要業界インサイト 2.2 市場の分類とデータの三角測量 図2 データの三角測量 2.3 市場規模の推定 図3 複合AI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4 市場規模の推定方法 - アプローチ1（供給側）：ソリューション／サービスからの収益 図5 市場規模の推定方法-アプローチ2、ボトムアップ（供給側）：すべてのソリューション／サービスからの総収入 図6 市場規模の推定方法 - アプローチ3、ボトムアップ（供給側）：すべてのソリューション／サービスからの総収入 図 7 市場規模の推定方法 - アプローチ 4、ボトムアップ（需要側）：複合 AI 支出全体に占める複合 AI のシェア 2.4 市場予測 表2 因子分析 2.5 研究の前提 2.6 限界 2.7 コンポジットAI市場への不況の影響 表3 景気後退が世界市場に与えた影響
3 事業概要 （ページ - 46） 表4 世界の複合AIの市場規模と成長率、2019-2022年（百万米ドル、前年比） 表5 2023-2028年の世界市場規模および成長率（百万米ドル、前年比） 図8 2023年に市場を支配するのはソフトウェア・セグメント 図9 AI開発プラットフォームとツールが2023年に最大シェアを占める 図10 2023年に市場を支配するのはプロセッサー・セグメント 図11 2023年に市場をリードするのはシステム・インテグレーションとインプリメンテーション分野 図12 2023年に最大の市場シェアを占めるデータ処理分野 図13 2023年、製品設計・開発部門が市場をリードする 図14 ヘルスケア・ライフサイエンス分野は最も高い成長率で推移する 図15 北米が最大のシェアを占める一方、アジア太平洋地域は最も高い成長率を示す
4 プレミアム・インサイト (ページ - 52) 4.1 複合AI市場における企業の魅力的な機会 図 16 より優れた性能と精度を求める AI アプリケーションの複雑化が市場成長を促進する 4.2 世界市場における景気後退の概要 図17 2023年の前年比成長率は微減にとどまる 4.3 市場：上位3つの用途 図 18 顧客サービス部門は予測期間中に最も高い成長率を示す 4.4 北米：市場：サービス別、上位3業種別 図19 2023年に北米で最大のシェアを占めるのはソフトウェアとBfsi分野 4.5 市場、地域別 図20 北米が2023年に最大シェアを占める
5 市場概要と業界動向 （ページ - 55） 5.1 導入 5.2 コンポジットAIの歴史 図21 複合AIの進化 5.3 複合AI：アーキテクチャ 図22 複合AI市場のアーキテクチャ 5.4 市場ダイナミクス 図 23 推進要因、阻害要因、機会、および課題：複合AI市場 5.4.1 ドライバー 5.4.1.1 性能と精度を向上させるためのAIアプリケーションの複雑化 5.4.1.2 効率と生産性を向上させるため、よりカスタマイズされた柔軟なソリューションへの需要の高まり 5.4.1.3 拡張性向上のためのハードウェア・コンポーネントとインフラの進歩 5.4.1.4 産業特有の用途における複合AIの利用増加 5.4.2 拘束 5.4.2.1 データのプライバシーとセキュリティに関する懸念 5.4.2.2 熟練した有能な労働力の不足 5.4.3 機会 5.4.3.1 エッジコンピューティングやIoTとの統合によるリアルタイムの意思決定 5.4.3.2 ヘルスケアおよびBFSIセクターにおける説明可能なAIと信頼性への需要の高まり 5.4.4 課題 5.4.4.1 データの入手可能性と質 5.4.4.2 高いインフラコストと低いROI 5.5 ケーススタディ分析 5.5.1 ケーススタディ1：データファブリックの概念を使用した、ティア1銀行の顧客と活動の全体的なビューの作成 5.5.2 ケーススタディ2：intuitがamazon sagemakerを使用して大規模な機械学習を管理した場合 5.5.3 ケーススタディ3：SASアナリティクス・ソリューションがUSAGコーポレーションの製造プロセス改善に貢献 5.5.4 ケーススタディ4：オーランド・マジックはモバイルアプリのデータと機械学習を使ってマーケティングキャンペーンをパーソナライズした 5.5.5 ケーススタディ5：アムステルダムUMCはアナリティクスとAIを利用して腫瘍評価のスピードと精度を高めた 5.5.6 ケーススタディ6：スペシャルオリンピックでアブダビはSASアナリティクスとAIソリューションを使用してアスリートの安全を確保した。 5.5.7 ケーススタディ7：複雑なデータプライバシー要件に対応し、業務効率を向上させるために、Hpeは新たな業務を支援した。 5.6 サプライチェーン分析 図 24 複合 AI 市場：サプライチェーン分析 5.7 特許分析 5.7.1 方法論 5.7.2 文書タイプ 表6 出願された特許（2013-2023年 5.7.3 イノベーションと特許出願 図25 特許取得件数（2013-2023年 5.7.3.1 上位志願者 図26 過去10年間に特許出願件数の多かった上位10社（2013-2023年 表7 複合AI市場における特許所有者トップ20（2013-2023年 表8 市場における特許一覧（2023年 図27 特許取得の地域別分析（2023年 5.8 価格分析 表9 市場：価格モデル分析（2023年 5.9 ポーターの5つの力分析 図28 ポーターの5つの力分析 5.9.1 新規参入の脅威 5.9.2 代替品の脅威 5.9.3 サプライヤーの交渉力 5.9.4 買い手の交渉力 5.9.5 競争相手の激しさ 5.10 主要会議・イベント（2023-2024年 表10 コンファレンス＆イベントの詳細リスト（2023-2024年 5.11 複合AI市場のバイヤー/顧客に影響を与えるトレンド/混乱 図 29 市場：バイヤー／顧客に影響を与えるトレンド／混乱 5.12 規制の状況 5.12.1 規制機関、政府機関、その他の組織 表11 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 表12 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 表13 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14 中東・アフリカ：規制機関、政府機関、その他の組織一覧 表15 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 5.13 主要ステークホルダーと購買基準 5.13.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 表16 上位3つのアプリケーションの購入プロセスにおける利害関係者の影響力(%) 5.13.2 購入基準 図30 上位3用途の主な購買基準 表17 上位3用途の主な購入基準 5.14 2030年までの複合AI市場の技術ロードマップ 図31 2030年までの複合AIロードマップ 5.15 技術分析 5.15.1 主要技術 5.15.1.1 教師付き学習 5.15.1.2 教師なし学習 5.15.1.3 自然言語処理 5.15.1.4 ディープラーニング 5.15.1.5 AIガバナンス（倫理的、説明可能、責任あるAI） 5.15.1.6 知識グラフ 5.15.2 隣接技術 5.15.2.1 クラウド・コンピューティング 5.15.2.2 コンピュータビジョン 5.15.2.3 連動学習 5.15.2.4 デジタル・ツイン 5.16 生態系分析 図 32 エコシステム分析 5.16.1 複合AIフレームワーク／ライブラリー・プロバイダ 5.16.2 複合AIプラットフォームプロバイダー 5.16.3 複合AIソフトウェア・ツール・プロバイダー 5.16.4 複合AIハードウェア・プロバイダー 5.16.5 複合AIサービスプロバイダー 5.16.6 規制機関 5.17 現在のビジネスモデルと新たなビジネスモデル 5.17.1 サブスクリプション・モデル 5.17.2 ライセンス・モデル 5.17.3 カスタム開発と統合 5.17.4 データ収益化 5.17.5 サービスモデルとしてのAPIとプラットフォーム 5.17.6 プロフェッショナル・トレーニングおよび認定 5.17.7 トランザクション・モデル 5.17.8 パートナーシップと協力
6 COMPOSITE AI 市場, 提供製品別 (ページ - 90) 6.1 はじめに 6.1.1 オファリング：市場促進要因 図 33 予測期間中、最も高い CAGR を記録するのはハードウェア・セグメント 表18 市場、提供サービス別、2019-2022年（百万米ドル） 表 19：市場（オファリング別）、2023-2028 年（百万米ドル 6.2 ハードウェア 図 34 ネットワークは予測期間中に最も高い成長率を示す 表 20 ハードウェア別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 21 2023-2028 年ハードウェア別市場（百万米ドル） 6.2.1 プロセッサー 6.2.1.1 複合AIシステムの費用対効果、柔軟性、拡張性がプロセッサの需要を促進する 表22 プロセッサ：市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表23 プロセッサ：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 6.2.2 メモリー・ユニット 6.2.2.1 クラウドベースのサービスを可能にし、大容量ストレージと迅速なデータアクセスを提供するメモリユニット 表24 メモリーユニット：地域別市場、2019-2022年（百万米ドル） 表25 メモリーユニット：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 6.2.3 ネットワーク 6.2.3.1 異なるAIコンポーネント間の効率的なコミュニケーションとコラボレーションを確保するためのネットワーク 表 26 ネットワーク：複合 AI 市場、地域別、2019～2022 年（百万米ドル） 表 27 ネットワーク：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 6.2.4 その他のハードウェア 表28 その他のハードウェア：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表 29 その他のハードウェア：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 6.3 ソフトウェア 図 35 AI ミドルウェアは予測期間中に最も高い成長率を示す 表30 ソフトウェア別市場、2019-2022年（百万米ドル） 表 31：ソフトウェア別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 6.3.1 機械学習フレームワーク 6.3.1.1 費用対効果が高く、柔軟でスケーラブルな複合AIシステムを提供する機械学習フレームワーク 表 32 機械学習フレームワーク：地域別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表33 機械学習フレームワーク：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 6.3.2 AI開発プラットフォームとツール 6.3.2.1 様々なAI技術の能力を活用するためのAI開発プラットフォームとツール 表34 AI開発プラットフォーム・ツール：市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表35 AI開発プラットフォーム・ツール：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 6.3.3 AIミドルウェア 6.3.3.1 AIコンポーネント、ツール、フレームワークの統合を促進する必要性の高まりが市場成長を促進する 表 36 AI ミドルウェア：地域別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 37 AI ミドルウェア：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 6.3.4 その他のソフトウェア 表 38 その他のソフトウェア：市場、地域別、2019-2022 年（百万米ドル） 表 39 その他のソフトウェア：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 6.4 サービス 図 36 トレーニング・コンサルティング・サービス部門は予測期間中に最も高い CAGR を記録する 表 40 サービス：複合 AI 市場、タイプ別、2019 年～2022 年（百万米ドル） 表 41 サービス：市場、タイプ別、2023-2028 年（百万米ドル） 6.4.1 トレーニングとコンサルティング 6.4.1.1 オペレーションと技術更新の管理で重要な役割を果たすトレーニングとコンサルティングサービス 表42 トレーニングとコンサルティング：地域別市場、2019-2022年（百万米ドル） 表 43 トレーニングとコンサルティング：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 6.4.2 システムの統合と実装 6.4.2.1 効果的なシステムコミュニケーションを確保するためのシステム統合と導入サービス 表 44 システムの統合と実装：地域別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 45 システムの統合と実装：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 6.4.3 サポートとメンテナンス 6.4.3.1 複合AI導入の増加に伴い、サポート・保守サービスの需要が高まる 表 46 サポートとメンテナンス：市場、地域別、2019-2022 年（百万米ドル） 表 47 サポートとメンテナンス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
7 コンポジットAI 市場, 技術別 (ページ - 109) 7.1 はじめに 7.1.1 テクニック：市場促進要因 図 37 データマイニング＆機械学習分野は予測期間中に最も高い成長率を記録する 表 48 手法別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表49 タイプ別市場、2023-2028年（百万米ドル） 7.2 条件付きモニタリング 7.2.1 コンディショニング・モニタリングによる企業のメンテナンス・コスト削減 表50 条件付きモニタリング：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表 51 条件付きモニタリング：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 7.3 パターン認識 7.3.1 大量のデータを迅速かつ正確に分析するためのパターン認識 表 52 パターン認識：複合 AI 市場、地域別、2019 年～2022 年（百万米ドル） 表53 パターン認識：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 7.4 データ処理 7.4.1 顧客データを分析し、行動および嗜好のパターンを特定するために使用されるデー タ処理 表54 データ処理：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表 55 データ処理：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 7.5 プロアクティブ・メカニズム 7.5.1 問題の予測と予防のための先進技術の採用を奨励する積極的なメカニズム 表56 プロアクティブメカニズム：地域別市場、2019-2022年（百万米ドル） 表 57：プロアクティブメカニズム：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 7.6 データマイニングと機械学習 7.6.1 機械によるデータ分析と意思決定を可能にするデータマイニングと機械学習 表58 データマイニング＆機械学習：市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表59 データマイニング＆機械学習：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 7.7 その他のテクニック 表60 その他の技術：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表 61 その他の技術：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
8 用途別コンポジットAI市場（ページ番号 - 118） 8.1 導入 8.1.1 アプリケーション：市場促進要因 図 38：予測期間中、顧客サービス部門が最も高い成長率を示す 表62：用途別市場、2019-2022年（百万米ドル） 表63：用途別市場、2023-2028年（百万米ドル） 8.2 製品設計と開発 8.2.1 設計とテストの合理化により、企業は製品をより早く発売できるようになる 表64 製品設計・開発：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表 65 製品設計・開発：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 8.3 品質管理 8.3.1 AIの使用に伴うリスクを最小化するための品質管理 表 66 品質管理：複合AI市場、地域別、2019～2022年（百万米ドル） 表 67 品質管理：地域別市場、2023～2028 年（百万米ドル） 8.4 予知保全 8.4.1 積極的なメンテナンス戦略を可能にし、業務効率を高める必要性の高まりが市場成長を促進する 表 68 予知保全：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表 69 予知保全：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 8.5 セキュリティと監視 8.5.1 セキュリティと監視を強化するための高度な複合AIソリューションに対する需要の高まりが市場の成長を後押しする 表 70 セキュリティと監視：地域別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 71 セキュリティ＆監視：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 8.6 顧客サービス 8.6.1 顧客満足を確保し、業務効率を高め、顧客体験を最適化するための顧客サービス 表 72 顧客サービス：市場、地域別、2019-2022 年（百万米ドル） 表73 顧客サービス：市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル） 8.7 その他の用途 表74 その他の用途：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表 75 その他の用途：市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
9 コンポジットAI市場：垂直方向別（ページ番号 - 127） 9.1 はじめに 9.1.1 垂直市場：市場促進要因 図 39 ヘルスケア・ライフサイエンス分野が予測期間中に最も高い成長率を示す 9.1.2 主なユースケース（業種別 表 76 垂直市場別、2019-2022 年（百万米ドル） 表 77：垂直市場別、2023-2028 年（百万米ドル） 9.2 BFSI 9.2.1 bfsi部門における複数の顧客とのやり取りを処理し、待ち時間を短縮するためのテキスト合成AI 表78 BFSI：地域別市場、2019-2022年（百万米ドル） 表79 BFSI：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 9.3 小売とeコマース 9.3.1 複合AIを使って分析できる膨大な量のデータを生み出すeコマースの成長 表80 小売業とeコマース：地域別市場、2019-2022年（百万米ドル） 表 81 小売およびeコマース：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 9.4 製造業 9.4.1 製造業におけるより高度な自動化システムを構築するために使用されるコンポジットAI 表 82 製造業：市場、地域別、2019-2022 年（百万米ドル） 表 83 製造業：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 9.5 エネルギーと公益事業 9.5.1 業務の最適化とコスト削減を支援する複合型AI 表 84 エネルギーおよび公益事業：地域別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 85 エネルギーおよび公益事業：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 9.6 輸送と物流 9.6.1 事故、盗難、その他のセキュリティ侵害を防止するための複合型AI 表 86 運輸・物流：複合 AI 市場、地域別、2019 年～2022 年（百万米ドル） 表 87 輸送・物流：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 9.7 ヘルスケア・ライフサイエンス 9.7.1 より精密で標的を絞った治療が求められる複合材料 表 88 ヘルスケアとライフサイエンス：地域別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 89 ヘルスケアとライフサイエンス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 9.8 メディア・娯楽 9.8.1 パーソナライズされたコンテンツへの需要の高まりが市場を押し上げる 表90 メディアとエンターテインメント：市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 91 メディア・娯楽：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル) 9.9 政府と防衛 9.9.1 高度な監視・情報収集能力に対する需要の高まりが複合AIの需要を押し上げる 表 92 政府・防衛：地域別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 93 政府・防衛：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 9.10 テレコム 9.10.1 通信業界におけるネットワークの最適化と効率的で信頼性の高いパフォーマンスの確保に使用される複合技術 表94 テレコム：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表 95：通信：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 9.11 その他の業種 表96 その他の垂直市場：地域別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 97 その他の垂直市場：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
10 地域別コンポジットAI市場（ページ番号 - 142） 10.1 導入 図 40 アジア太平洋地域は予測期間中に最も高い成長率を示す 図 41 インドは予測期間中最高の成長率を示す 表98 市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル） 表99：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 10.2 北米 10.2.1 北米：市場促進要因 10.2.2 北米：景気後退の影響 図 42 北米：複合 AI 市場のスナップショット 表100 北米：市場：提供製品別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 101 北米：市場：オファリング別 2023-2028 （百万米ドル） 表 102 北米：ハードウェア別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 103 北米：ハードウェア別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 104 北米：ソフトウェア別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 105 北米：ソフトウェア別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 106 北米：サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 107 北米：サービス別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 108 北米：技術別市場、2019-2022年（百万米ドル） 表 109 北米：技術別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表110 北米：用途別市場、2019-2022年（百万米ドル） 表 111 北米：用途別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表112 北米：垂直市場別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 113 北米：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル) 表114 北米：国別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表115 北米：市場：国別、2023-2028年（百万米ドル） 10.2.3 米国 10.2.3.1 膨大なデータを生成するデジタル技術の普及が複合AIの普及を促進する 10.2.4 カナダ 10.2.4.1 顧客サービス向上のための最先端技術導入の増加 10.3 ヨーロッパ 10.3.1 欧州：市場促進要因 10.3.2 欧州：景気後退の影響 表 116 欧州：複合 AI 市場、提供製品別、2019～2022 年（百万米ドル） 表 117 欧州：市場：提供製品別（2023～2028 年）（百万米ドル 表 118 欧州：ハードウェア別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 119 欧州：ハードウェア別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 120 欧州：ソフトウェア別市場、2019 年～2022 年（百万米ドル） 表 121 欧州：ソフトウェア別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 122 欧州：サービス別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 123 欧州：サービス別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 表 124 欧州：技術別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 125 欧州：技術別市場、2023-2028 年（百万米ドル） 表 126 欧州：用途別市場、2019～2022年（百万米ドル） 表 127 欧州：用途別市場 2023-2028 （百万米ドル） 表 128 欧州：垂直市場別、2019-2022 年（百万米ドル） 表 129 欧州：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル) 表130 欧州：市場、国別、2019年～2022年（百万米ドル） 表131 欧州：市場：国別、2023年～2028年（百万米ドル） 10.3.3 英国 10.3.3.1 eコマースにおける複合AIの採用拡大と新興企業の増加が市場成長を促進する 10.3.4 ドイツ 10.3.4.1 最先端のデジタル技術の採用拡大と政府の取り組みが複合AIの採用を促進する 10.3.5 フランス 10.3.5.1 新興企業の増加と政府による積極的な支援が複合AIの需要を促進する 10.3.6 イタリア 10.3.6.1 さまざまなAIコンポーネントの統合を可能にする高度なアルゴリズム、フレームワーク、ツールの利用可能性 10.3.7 スペイン 10.3.7.1 顧客体験を向上させる新技術の急速な導入が市場を牽引する 10.3.8 その他のヨーロッパ 10.3.8.1 政府のイニシアティブと複合AIの適用拡大が市場を活性化する 10.4 アジア太平洋 10.4.1 アジア太平洋地域：市場促進要因 10.4.2 アジア太平洋地域：景気後退の影響 図 43 アジア太平洋地域：市場スナップショット 表 132 アジア太平洋地域：複合AI市場、オファリング別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 133 アジア太平洋地域：市場：提供品目別（2023-2028 年）（百万米ドル 表134 アジア太平洋地域：ハードウェア別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 135 アジア太平洋地域：ハードウェア別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表136 アジア太平洋地域：ソフトウェア別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 137 アジア太平洋地域：ソフトウェア別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 138 アジア太平洋地域：サービス別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 139 アジア太平洋地域：サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表140 アジア太平洋地域：技術別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表141 アジア太平洋地域：技術別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 表142 アジア太平洋地域：用途別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表143 アジア太平洋地域：用途別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 144 アジア太平洋地域：垂直市場別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 145 アジア太平洋地域：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル) 表146 アジア太平洋地域：国別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表147 アジア太平洋地域：国別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 表148 アジア太平洋地域：アセアン諸国別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 149 アジア太平洋地域：アセアン諸国別市場 2023-2028 (百万米ドル) 10.4.3 中国 10.4.3.1 様々な業種における複合AIソリューションの拡大が市場成長を促進する 10.4.4 インド 10.4.4.1 AI技術の高い導入が市場を牽引する 10.4.5 日本 10.4.5.1 技術の進歩とデータ漏洩防止の必要性が市場を牽引する 10.4.6 ANZ 10.4.6.1 マーケットを牽引する全体的な運営コストの削減ニーズの高まり 10.4.7 韓国 10.4.7.1 AIと関連技術の採用がMARKETの成長に有利な環境作りに貢献する 10.4.8 アセアン諸国 10.4.8.1 データ生成量の増加がASEAN諸国の複合AI需要を押し上げる 10.4.9 その他のアジア太平洋地域 10.5 中東・アフリカ 10.5.1 中東・アフリカ：市場促進要因 10.5.2 中東・アフリカ：景気後退の影響 表 150 中東・アフリカ：複合 AI 市場、提供製品別、2019 年～2022 年（百万米ドル） 表 151 中東・アフリカ：市場：オファリング別、2023-2028 年（百万米ドル） 表152 中東・アフリカ：ハードウェア別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 153 中東・アフリカ：ハードウェア別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 154 中東・アフリカ：ソフトウェア別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 155 中東・アフリカ：ソフトウェア別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表156 中東・アフリカ：サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 157 中東・アフリカ：サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表158 中東・アフリカ：技術別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 159 中東・アフリカ：技術別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表160 中東・アフリカ：用途別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 161 中東・アフリカ：用途別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 162 中東・アフリカ：市場、業種別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 163 中東・アフリカ：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル) 表 164 中東・アフリカ：国別市場、2019-2022 年（百万米ドル） 表 165 中東・アフリカ：国別市場 2023-2028 (百万米ドル) 10.5.3 アラブ首長国連邦 10.5.3.1 顧客サポートサービスがUAEの複合AI市場を牽引する 10.5.4 サウジアラビア 10.5.4.1 複合AIソリューションとサービスの運用効率が市場を牽引する 10.5.5 南アフリカ 10.5.5.1 複合AIの需要を促進する顧客体験の向上の重視 10.5.6 イスラエル 10.5.6.1 技術大国としての評価が市場を牽引する 10.5.7 その他の中東・アフリカ地域 10.6 ラテンアメリカ 10.6.1 ラテンアメリカ：市場促進要因 10.6.2 ラテンアメリカ：景気後退の影響 表 166 ラテンアメリカ：複合AI市場、提供製品別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 167 ラテンアメリカ：オファリング別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表168 ラテンアメリカ：ハードウェア別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 169 ラテンアメリカ：ハードウェア別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表170 ラテンアメリカ：ソフトウェア別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 171 ラテンアメリカ：ソフトウェア別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 172 ラテンアメリカ：サービス別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 173 ラテンアメリカ：サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表174 ラテンアメリカ：技術別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表 175 ラテンアメリカ：技術別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 176 ラテンアメリカ：市場、用途別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 177 ラテンアメリカ：用途別市場 2023-2028 (百万米ドル) 表 178 ラテンアメリカ：垂直市場別、2019年～2022年（百万米ドル） 表 179 ラテンアメリカ：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル) 表180 ラテンアメリカ：国別市場、2019年～2022年（百万米ドル） 表181 ラテンアメリカ：市場：国別、2023年～2028年（百万米ドル） 10.6.3 ブラジル 10.6.3.1 複合AI市場を牽引する技術とアプリケーションへの注力 10.6.4 メキシコ 10.6.4.1 米国への近さと国内の技術的専門性が成長の原動力 10.6.5 アルゼンチン 10.6.5.1 政府と民間機関による、協力と発展のための共通基盤を提供する取り組み 10.6.6 その他のラテンアメリカ諸国
11 競争力のある景観 (ページ - 190) 11.1 概要 11.2 主要プレーヤーが採用した戦略 表 182 主要複合AIベンダーが採用した戦略の概要 11.3 収益分析 11.3.1 過去の収益分析 図44 トッププレーヤーの過去の収益分析（2020-2022年）（百万米ドル 11.4 市場シェア分析 図45 主要企業の市場シェア分析（2022年 表183 市場：競争の度合い 11.5 企業評価クワドラント 11.5.1 スターズ 11.5.2 新進リーダー 11.5.3 パーベイシブ・プレーヤー 11.5.4 参加者 図46 主要市場プレイヤーの企業評価象限（2022年 11.5.5 競争ベンチマーキング 表 184 複合AI市場：主要企業の製品フットプリント分析（2022年 表185 市場：その他の主要企業の製品フットプリント分析（2022年 11.6 スタートアップ／私の評価象限 11.6.1 進歩的企業 11.6.2 対応する企業 11.6.3 ダイナミック・カンパニー 11.6.4 スタートブロック 図 47 新興企業/SM コンポジット AI プレーヤー：企業評価象限、2022 年 11.6.5 新興企業／メッシュの競合ベンチマーキング 表186 市場：主要新興企業/SMの詳細リスト 表187 複合AI市場：新興企業/SMの製品フットプリント分析（2023年 11.7 コンポジットAIのプロダクト・ランドスケープ 11.7.1 複合AI製品の比較分析 表 188 主要企業の複合AI製品の比較分析 表189 その他の主要メーカーの複合AI製品の比較分析 11.8 主要複合材ベンダーの評価と財務指標 図 48 主要複合 AI ベンダーの財務指標 図49 主要複合AIベンダーのYTD価格トータルリターンと株式ベータ 11.9 競争シナリオとトレンド 11.9.1 製品発売 表 190 サービス／製品の発売（2020-2023年 11.9.2 ディールス 表 191 取引（2020-2023年
12 企業プロフィール（ページ番号 - 209） 12.1 イントロダクション (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）。 12.2 主要プレーヤー 12.2.1 IBM 表192 IBM：事業概要 図50 IBM：企業スナップショット 表 193 IBM: 提供製品 表 194 IBM: 製品発表 表 195 IBM: 取引 12.2.2 サス・インスティテュート 表 196 サス・インスティテュート：事業概要 表 197 サス・インスティテュート：提供製品 表 198 サス・インスティテュート：取引 12.2.3 マイクロソフト 表 199 マイクロソフト：事業概要 図51 マイクロソフト：企業スナップショット 表200 マイクロソフト：提供製品 表 201 マイクロソフト：製品発表 表 202 マイクロソフト：取引 12.2.4 グーグル 表 203 グーグル：事業概要 図 52 グーグル：企業スナップショット 表 204 グーグル：提供製品 表 205 グーグル：製品の発売と機能強化 12.2.5 AWS 表 206 AWS：事業概要 図53 AWS：企業スナップショット 表 207 AWS：提供製品 表 208 AWS：製品の発売と機能強化 表 209 AWS: 取引 12.2.6 セールスフォース 表 210 セールスフォース: 事業概要 図 54 セールスフォース: 企業スナップショット 表 211 セールスフォース: 提供製品 表 212 セールスフォース: 取引 12.2.7 ブラックスワン・テクノロジー 213 ブラックスワンの事業概要 表 214 Blackswan Technologies: 提供製品 表 215 Blackswan Technologies: 製品発表 表 216 Blackswan Technologies: 取引 12.2.8 オラクル 表 217 オラクル：事業概要 図55 オラクル：企業スナップショット 表 218 オラクル: 提供製品 表 219 オラクル：製品の発売 表 220 オラクル: 取引 12.2.9 オープンテキスト 表 221 オぺンテキスト：事業概要 図 56 オぺンテキスト：企業スナップショット 表 222: オぺンテキスト：提供製品 表 223 オぺンテキスト：製品の発売と機能強化 表 224 オープンテキスト：取引 12.2.10 SAP 表225 サップ：事業概要 図 57 サップ：企業スナップショット 表 226 サップ：提供製品 表 227 サップ：取引 12.2.11 HPE 表 228 Hpe：事業概要 図58 Hpe：企業スナップショット 表 229 Hpe: 提供製品 表230 Hpe: 取引 12.2.12 ペガ 表 231 ペガ：事業概要 図 59 ペガ：企業スナップショット 表 232 Pega: 提供製品 表 233 Pega：製品の発売と機能強化 表 234 Pega: 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。 12.3 その他の主要プレーヤー 12.3.1 エヌビディア 12.3.2 インテル 12.3.3 UIPATH 12.3.4 ZEST AI 12.3.5 ダイナミック・イールド 12.3.6 datarobot 12.3.7 H20.AI 12.3.8 スクイロ 12.3.9 認知スケール 12.3.10 sparkcognition 12.3.11 DIWO 12.4 スタートアップ／ミックス 12.4.1 アクティコ 12.4.2 KYNDI 12.4.3 NAUTO 12.4.4 ネトラ 12.4.5 指数的ai
13 隣接・関連市場 (ページ - 256) 13.1 はじめに 13.2 NLP市場 - 2027年までの世界予測 13.2.1 市場の定義 13.2.2 市場概要 13.2.2.1 NLP市場、コンポーネント別 表235 自然言語処理市場、コンポーネント別、2016-2021年（百万米ドル） 表236 自然言語処理市場、コンポーネント別、2022-2027年（百万米ドル） 13.2.2.2 NLP市場、タイプ別 表237 自然言語処理市場、タイプ別、2016-2021年（百万米ドル） 表238 自然言語処理市場、タイプ別、2022-2027年（百万米ドル） 13.2.2.3 NLP市場、展開モード別 表 239 自然言語処理市場、展開モード別、2016-2021 年（百万米ドル） 表 240 自然言語処理市場、展開モード別、2022年～2027年（百万米ドル） 13.2.2.4 NLP市場（組織規模別 表241 自然言語処理市場、組織規模別、2016-2021年（百万米ドル） 表242 自然言語処理市場、組織規模別、2022年～2027年（百万米ドル） 13.2.2.5 NLP市場、用途別 表243 自然言語処理市場、用途別、2016-2021年（百万米ドル） 表244 自然言語処理市場、用途別、2022-2027年（百万米ドル） 13.2.2.6 NLP市場、テクノロジー別 表245 自然言語処理市場、技術別、2016-2021年（百万米ドル） 表246 自然言語処理市場、技術別、2022-2027年（百万米ドル） 13.2.2.7 NLP市場（業種別 表247 自然言語処理市場、業種別、2016-2021年（百万米ドル） 表248 自然言語処理市場、業種別、2022-2027年（百万米ドル） 13.2.2.8 NLP市場、地域別 表249 自然言語処理市場、地域別、2016-2021年（百万米ドル） 表250 自然言語処理市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル） 13.3 人工知能市場 - 2027年までの世界予測 13.3.1 市場の定義 13.3.2 市場概要 13.3.2.1 人工知能市場、製品別 表251 人工知能市場、オファリング別、2016-2021年（10億米ドル） 表252 人工知能市場、オファリング別、2022-2027年（10億米ドル） 13.3.2.2 人工知能市場、技術別 表253 人工知能市場、技術別、2016-2021年（10億米ドル） 表254 人工知能市場、技術別、2022-2027年（10億米ドル） 13.3.2.3 人工知能市場、展開形態別 表255 人工知能市場、展開モード別、2016年～2021年（10億米ドル） 表256 人工知能市場、展開モード別、2022年～2027年（10億米ドル） 13.3.2.4 人工知能市場（組織規模別 表257 人工知能市場、組織規模別、2016-2021年（10億米ドル） 表258 人工知能市場、組織規模別、2022-2027年（10億米ドル） 13.3.2.5 人工知能市場、ビジネス機能別 表259 人工知能市場、ビジネス機能別、2016年～2021年（10億米ドル） 表260 人工知能市場、ビジネス機能別、2022年～2027年（10億米ドル） 13.3.2.6 人工知能市場（業種別 表261 人工知能市場、業種別、2016年～2021年（10億米ドル） 表262 人工知能市場、垂直市場別、2022-2027年（10億米ドル） 13.3.2.7 人工知能市場、地域別 表263 人工知能市場、地域別、2016-2021年（10億米ドル） 表264 人工知能市場、地域別、2022-2027年（10億米ドル）
14 付録（ページ数 - 271） 14.1 ディスカッション・ガイド 14.2 Knowledgestore: マーケッツの購読ポータル 14.3 カスタマイズ・オプション 14.4 関連レポート 14.5 著者詳細
