グローバル・ジェネラティブAI・イン・アカウンティング・マーケット、デプロイメントモデル（オンプレミスデプロイメント、クラウドデプロイメント）、テクノロジー（マシンラーニング、ナチュラルランゲージプロセッシング、その他）、地域別および企業別-業界セグメントの見通し、市場評価、競争状況、トレンド、および2023年から2032年までの予測

リポートの概要

グローバルな会計におけるジェネラティブAI市場の規模は、2032年までに9,098百万米ドルになる見込みです（2022年の211百万米ドルから成長）。予測期間（2023年から2032年）中の47.1%のCAGRで成長する予定です。

ジェネラティブAIは、手作業のプロセスを自動化し、データ分析と意思決定を改善し、詐欺検出とリスク評価を向上させることで、会計業界を革命化する可能性を持っています。ジェネラティブAIは、機械学習や深層学習などのさまざまな技術を含み、会計データのパターンに基づいて新しいコンテンツの生成、予測、分析を可能にします。ジェネラティブAIの予測能力は、財務計画や予測に役立ちます。過去のデータや市場のトレンドを分析することで、AIモデルは正確な予測を生成し、予算編成、リソース配分、投資計画を支援することができます。

会計におけるジェネラティブAI市場は、企業が財務業務を効率化し、効率を向上させるためにAI技術の導入の利点をますます認識することにより成長すると予想されます。市場成長に寄与する主要な要因には、財務データの増加、リアルタイムの洞察と正確な予測の必要性、詐欺検出とコンプライアンスの向上の需要があります。

ドライビングファクター

オートメーションと効率化

ジェネレーティブAIは、データ入力、文書処理、レポート生成などの繰り返し作業や手作業における自動化を実現します。この自動化により効率が向上し、エラーが減少し、会計士がより戦略的かつ分析的な業務に集中するための貴重な時間が得られます。

データ分析と洞察

膨大な金融データにアクセスすることで、ジェネレーティブAIアルゴリズムはパターンを分析し、異常を検出し、財務予測、リスク評価、意思決定のための洞察を生成することができます。これらの機能により、会計士や財務専門家は正確かつタイムリーな情報を得て、ビジネス戦略を推進することができます。

改善された監査プロセス

ジェネレーティブAIは、データ抽出の自動化、財務諸表の分析、不一致や潜在的なリスクの特定によって監査プロセスを強化することができます。これにより、監査の手間が軽減され、手作業の労力が減少し、監査の正確性と徹底性が向上します。

レストレイニング・ファクター

データのプライバシーとセキュリティの懸念

ジェネレーティブAIは、機密性の高い金融データにアクセスする必要があります。このデータのプライバシーとセキュリティを確保することが重要です。組織は、データの漏洩、不正アクセス、GDPRやHIPAAなどのデータ保護規制の遵守に関連する懸念に対処する必要があります。

倫理的な考慮事項

会計分野におけるジェネレーティブAIの倫理的な影響、例えばアルゴリズムのバイアス、責任あるデータ利用、透明性などは、注意深く対処する必要があります。組織は、AIシステムにおいて公平さ、説明責任、透明性を確保し、潜在的な倫理的懸念を軽減するために努める必要があります。

品質の高いデータの限定的な提供

ジェネレーティブAIモデルは、効果的なトレーニングと正確な予測には大量の高品質なデータが必要です。しかし、会計分野においては、特に中小企業（SMEs）のようなデータリソースが限られている企業にとって、このようなデータの取得と整理は困難を伴う場合があります。

スキルのある労働力の不足

会計分野でジェネレーティブAI技術を導入するには、AIの概念、データ分析、会計原則を理解しているスキルを持つ専門家が必要です。AIと会計の両方に専門知識を持つ熟練した人材の不足は、ジェネレーティブAIの効果的な導入と活用を妨げる可能性があります。

コビッド19 インパクト アナリシス

COVID-19 パンデミックは、会計業界において世界的な生成AI市場に肯定的または否定的な影響を与えました。

パンデミックは、会計プロセスにおける自動化の必要性を加速させました。企業がリモートワークや業務の中断に直面する中、データ入力、文書処理、財務分析などのタスクの自動化に重点が置かれました。このような自動化は、生成AIによって容易に実現できます。パンデミックによって引き起こされた経済の不確実性と財務上の課題は、堅牢なリスク管理の重要性を示しました。

生成AIは、潜在的なリスクの特定、異常の検出、詐欺検出の改善に役立ち、組織が金融リスクを緩和し、コンプライアンスを確保するのに役立ちます。パンデミックによる経済の低迷は、多くの組織に予算制約をもたらしました。その結果、一部の企業は財務上の制約により、生成AIソリューションを含む新技術への投資を縮小または延期する必要がありました。

バイ デプロイメント モデル アナリシス

会計市場におけるジェネレーティブAIのクラウドベース ドミネート デプロイメント モデル セグメント。

デプロイメント モデルに基づいて、クラウドベースセグメントが現在、デプロイメント モデルによる会計市場のジェネレーティブAIを支配しています。クラウドベースのソリューションは、需要に応じてリソースをスケールアップまたはスケールダウンする能力を提供し、大規模なデータセットと複雑なモデルの効率的な処理が可能です。クラウドベースのデプロイメントでは、サードパーティのクラウドサービスプロバイダーが提供するコンピューティングリソースとストレージインフラストラクチャを利用します。

オンプレミスのデプロイメントでは、組織内のインフラストラクチャにジェネレーティブAIシステムをインストールして実行します。組織はデータを自社のインフラ内で保存および処理するため、データに完全な制御を持ちます。オンプレミスのデプロイメントでは、インターネット接続は依存せず、潜在的にレイテンシが低く処理時間が速くなります。

バイテクノロジーアナリシス

2022年の会計市場におけるジェネレーティブAIの中で、機械学習セグメントが最も大きなシェアを占めています。

テクノロジーに基づいて、機械学習は現在、会計市場におけるジェネレーティブAIのテクノロジーで主導的な役割を果たしています。機械学習技術は、さまざまな会計業務で広く採用され、成功を収めています。伝統的な手法と先進的な手法の両方を含むMLアルゴリズムは、会計のためのジェネレーティブAIで広く使用されています。MLアルゴリズムは、大量の財務データを分析し、パターンを特定し、予測を行い、さまざまな会計プロセスを自動化することができます。

NLPは、会計のためのジェネレーティブAIにおいてもう一つの重要なテクノロジーです。これにより、コンピュータは人間の言語を理解し処理することができます。これは、財務書類からの自動データ抽出、財務レポートの感情分析、財務ナレーシブの生成などのタスクにおいて重要です。

バイアプリケーション分析

Generative AIは、文書、請求書、領収書、その他のソースから情報を抽出することで、データ入力タスクを自動化するために使用することができます。これにより、マニュアルによるデータ入力のエラーを減らし、大量の財務データの取り扱いの効率を向上させることができます。金融予測と分析においては、Generative AIのアルゴリズムは、歴史的な金融データを分析して予測を生成し、パターンを特定し、財務計画を支援することができます。これらのモデルは、将来のトレンドの予測、収益と費用の見積もり、潜在的なリスクと機会の評価により、企業が情報を基にした意思決定を行うのを支援することができます。

Generative AIは、会計規則の遵守と監査プロセスの効率化を支援することができます。金融データの分析により、異常を特定し、潜在的なリスクを検出し、不正行為やエラーを監査人が検出するのを支援することができます。決定支援と最適化では、Generative AIモデルなどを用いて、さまざまな財務シナリオを分析し、最適な戦略を提案することができます。このアプリケーションは、投資ポートフォリオの最適化、コスト管理、リソースの割り当てなどの領域で役立つことがあります。

バイ エンドユーザー アナリシス

大企業が会計市場においてエンドユーザーセグメントを席巻しています。

大企業は通常、より広範な財務業務と複雑な会計プロセスを持っており、それにより彼らは生成AIソリューションの探索と採用により傾斜する可能性があります。彼らはしばしばリソースとインフラを持っており、生成AIテクノロジーを彼らの会計システムに実装し統合するための能力を持っています。中小企業（SME）も会計において生成AIを利用することで価値を見出すかもしれません。

彼らは大企業と比較してより複雑な会計プロセスを持つかもしれませんが、生成AIはデータ入力の自動化、精度の向上、財務分析と意思決定の向上などの利点を提供することができます。ビッグフォーおよび小規模な会計事務所を含む会計事務所は、生成AIを活用してサービスを向上させ効率を改善することができます。生成AIはタスクの自動化、監査プロセスの効率化、高度な財務分析機能の提供ができます。

キーセグメント

展開モデルに基づく

• クラウド展開
• オンプレミス展開

技術に基づく

• ディープラーニングテクノロジー
• 自然言語処理テクノロジー
• 機械学習テクノロジー
• その他のテクノロジー

アプリケーションに基づく

• データ入力と処理
• 詐欺検出とリスク評価
• 財務予測と分析
• コンプライアンスと監査サポート
• 意思決定支援と最適化
• その他のアプリケーション

エンドユーザーに基づく

• 大企業
• 中小企業
• 会計事務所
• その他のエンドユーザー

グロース機会

ジェネラティブAIは、会計の分野において重要な進歩と機会をもたらす潜在能力を持っています。以下は、会計におけるジェネラティブAIの成長機会です。

ルーティン業務の自動化：ジェネラティブAIは、データ入力、トランザクションのマッチング、レポートの生成など、会計の反復的で退屈な業務を自動化することができます。AIアルゴリズムを活用することで、これらの業務をより速く、より正確に、手作業の労力を減らして実行することができます。これにより、会計士はより戦略的かつ付加価値のある活動に集中することができます。

詐欺検出とリスク管理：ジェネラティブAIは、会計の詐欺検出とリスク管理を向上させることができます。AIアルゴリズムは、大量の財務データを分析し、詐欺行為や潜在的なリスクを示す異常、パターン、トレンドを特定することができます。これにより、会計士は詐欺を早期に検出し、リスクを軽減するための情報を得て、適切な意思決定を行うことができます。

レイテスト トレンズ

ナチュラルランゲージプロセッシング：NLPテクニックは、会計のための生成型AIシステムに統合されています。これにより、AIアルゴリズムは財務諸表、契約書、規制文書などの非構造化データを理解し処理することができます。NLPはデータ抽出、契約書、レポートの自動化を容易にし、会計プロセスの効率と正確性を向上させます。

統合会計システム：生成型AIは会計ソフトウェアやプラットフォームに統合され、機能を向上させます。AIアルゴリズムはデータ入力の自動化、トランザクションの分類、財務レポートの生成を行うことができ、会計プロセスを簡素化し、手動の労力を削減します。統合システムはさまざまな会計機能やアプリケーション間のシームレスなデータフローも可能にします。

連続監査とモニタリング：生成型AIにより、財務データのリアルタイムでの連続監査とモニタリングが可能になります。AIアルゴリズムは財務取引を分析し、異常を識別し、詐欺やコンプライアンスの問題に関するアラートを提供することができます。このトレンドにより、監査プロセスの効率と効果が向上し、手動のサンプリングや定期的な監査への依存が減少します。

リージョナル・アナリシス

2022年、北米が会計業界のジェネラティブAIの最大シェアを占めました。

北米、特にアメリカは、会計業界における技術革新の拠点となっています。多くの地域の会計事務所や組織は、ルーチン業務の自動化、データ分析の改善、財務報告の正確性の向上のために、ジェネラティブAIを取り入れています。主要なテクノロジー企業や研究機関の存在が、会計におけるジェネラティブAIの応用においてイノベーションと研究を推進しています。

欧州諸国も会計にAIを導入することに大きな関心を示しています。イギリス、ドイツ、フランス、オランダなどの国々は、財務管理、監査、不正検出などでAI技術の活用を積極的に探求しています。欧州連合の一般データ保護規則は、データのプライバシーとセキュリティに厳しい規制を課すことで、AIの導入に影響を与えています。

キーリージョン

• ノースアメリカ
  • ザ・US
  • カナダ
  • メキシコ
• ウェスタンヨーロッパ
  • ドイツ
  • フランス
  • ザ・UK
  • スペイン
  • イタリア
  • ポルトガル
  • アイルランド
  • オーストリア
  • スイス
  • ベネルクス
  • ノルディック
  • ウェスタンヨーロッパの他の地域
• イースタンヨーロッパ
  • ロシア
  • ポーランド
  • ザ・Czech Republic
  • ギリシャ
  • イースタンヨーロッパの他の地域
• アパック
  • 中国
  • 日本
  • 韓国
  • インド
  • オーストラリア & ニュージーランド
  • インドネシア
  • マレーシア
  • フィリピン
  • シンガポール
  • タイ
  • ベトナム
  • APACの他の地域
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • コロンビア
  • チリ
  • アルゼンチン
  • コスタリカ
  • ラテンアメリカの他の地域
• ミドルイースト & アフリカ
  • アルジェリア
  • エジプト
  • イスラエル
  • クウェート
  • ナイジェリア
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ
  • トルコ
  • アラブ首長国連邦
  • ミドルイースト & アフリカの他の地域

マーケットシェア＆主要プレーヤー分析

IBMは、生成AIを含むAI分野で主要なプレーヤーとなっています。彼らは、会計やファイナンスに対してWatsonなどのさまざまなAIパワードソリューションを開発し、財務分析、不正検出、リスク評価などのタスクに適用されています。

KPMGは、会計および財務管理のためのAIおよびデータ分析ソリューションを提供しており、組織がプロセスを自動化し、精度を向上させ、財務データから貴重な洞察を得るのに役立ちます。

マーケットの主要プレーヤー

• IBM株式会社
• KPMG
• BlackLine, Inc
• SAP SE
• Workday, Inc.
• NVIDIA Corporation
• Intuit Inc.
• UiPath Inc.
• 日立
• Microsoft
• デロイト トウシュ トーマツ リミテッド
• その他の主要プレーヤー

レセント・デベロプメント

• 2023年6月、アメリカ公認会計士協会（AICPA）のビジネス・テクノロジー子会社は、会計およびファイナンス専門家がジェネラティブAI（GenAI）の認識と理解を高め、会計業界への潜在的な影響をサポートするための一連の取り組みを発表しました。
• 2022年に、日立は生データから財務諸表を自動的に構築するジェネラティブAIシステムの開発を発表しました。このシステムは、会計士の時間を節約し、精度を向上させることを目的としています。
• 2023年に、SAPは会計およびファイナンスに特化したジェネラティブAI企業であるConvergeを買収することを発表しました。この買収により、SAPはジェネラティブAIの能力を拡張し、クライアントに新たな財務データの洞察を提供することが期待されています。
• 2023年に、MicrosoftはAI for Financeを発表しました。これは、会計士が業務を自動化し、精度を向上させ、財務データに洞察を得るためのジェネラティブAIツールのパッケージです。

アンダーライン Report Scope