グローバル・ジェネレーティブAIインアナリティクス市場は、展開モード（クラウドベースおよびオンプレミス）、技術（機械学習、自然言語処理など）、アプリケーション（データ拡張、異常検出など）、地域・企業によって分割されています。業界セグメントの展望、市場評価、競争状況、トレンド、および2023年から2032年の予測について調査されています。

リポート概要

グローバルなジェネレーティブAIを用いたアナリティクス市場の規模は、2022年の624.8百万ドルから2032年には約7,095百万ドルになると予想されており、2023年から2032年の予測期間中に年平均28.3%のCAGRで成長する見込みです。

市場の人工知能ソフトウェアとハードウェアシステムは、市場ネットワークと機械学習技術を使用して既存のデータセットから新しいデータを生成するためのジェネレーティブツールを使用するため、グローバルなGenerative AI in Analytics市場と呼ばれています。

今後の数年間では、洗練された分析とデータに基づいた意思決定の需要が大幅に増加する見込みであり、医療、銀行、小売、製造業などのさまざまなセクターでジェネレーティブAIの使用が増加しています。

ジェネレーティブAIは、医療業界で医療写真を分析し、潜在的な健康問題を見つけるのに役立つ合成ビジュアルを生成するために使用されています。ジェネレーティブAIは、金融業界で金融モデルや予測を作成し、投資家がより賢明な選択をするのに役立っています。ジェネレーティブAIは、小売業で顧客データを分析し、個別のマーケティング施策を開発するために使用されています。

データの利用可能性の向上は、ジェネレーティブAI業界を推進する主要な要因の1つです。IoTデバイスの普及やデジタル技術の使用の増加により、分析可能なデータの量が増えています。組織はジェネレーティブAIアルゴリズムを使用して現在のデータセットから新しいデータを作成することができ、新たな洞察とより良い意思決定につながることができます。

ドライビングファクター

組織は、巨大なデータセットを分析し、伝統的な分析技術では見つけるのが難しいパターンやトレンドを見つけるために、AIと機械学習を活用しています。データの力を活用して洞察を得て、教養ある決定をするために、生成型AIは特に適しています。現在のデータセットを基に新しいデータを作成できるため、組織に新しい洞察と分析の機会を提供します。

高度な分析とデータに基づく意思決定の需要の増加も、重要な動機です。企業が作成するデータ量が増えるにつれて、データを理解し、選択に影響を与えるための高度な分析ソリューションの必要性が増しています。生成型AIアルゴリズムは、従来の分析技術では難しいか不可能な新しいデータと洞察の生成において、競争上の優位性を獲得するための重要なツールです。

データの利用可能性の拡大により、生成型AIの市場も拡大しています。IoTデバイスの普及やデジタル技術の利用の増加により、分析のための豊富なデータが利用可能となっています。組織は生成型AIアルゴリズムを利用して現在のデータセットから新しいデータを作成することができ、新たな洞察とより良い意思決定につながります。特に医療の分野では、生成型AIが医療画像を分析し、潜在的な健康問題を発見するための新しい合成画像を生成するのに役立つことがあります。

リストレイニング・ファクターズ

スキルのある労働者の希少性は、主要な障害の一つです。生成型AI技術は急速に進化していますが、これらのソリューションを成功裏に作成・実装するための必要な知識と経験を持つ個人がまだ十分にいません。これにより、ビジネスが生成型AIソリューションを取り入れることが困難になり、市場の拡大が制約される可能性があります。

導入コストも、分析における生成型AI市場の発展を妨げる要素です。生成型AIソリューションの価格は年々徐々に下がってきていますが、特に中小企業など一部のビジネスにとってはまだ高すぎると感じる場合があります。これにより、これらのソリューションを採用し、その恩恵を受けることがより困難になる可能性があります。

業界標準の欠如も、市場拡大を妨げる要素となるかもしれません。生成型AIは新興技術であり、現在はその作成と利用が完全に標準化されていません。これらのソリューションの商業採用は、標準化の欠如により組織がさまざまな生成型AIシステムを比較・評価することができないため、遅れる可能性があります。技術

コビッド-19 インパクト アナリシス

ザ コビッド19 パンデミック ハズ ハド ア サブスタンシャル エフェクト オン ザ ワールド エコノミー, コーズィング プロブレムス アンド インタラプションズ イン ヌメラス インダストリーズ. ザ エピデミック ハズ ハド ボス ポジティブ アンド バッド インプリケーションズ オン ザ ジェネレーティブ AI イン アナリティクス マーケット.

ポジティブリー, ザ パンデミック ハズ スピード アップ ザ デプロイメント オブ ジェネレーティブ AI ソリューションズ アクロス ア レンジ オブ セクターズ. ザ ニード フォー オートメーション アンド データ ドリブン インサイツ トゥ サポート ディシジョン メーキング プロセッセス ハズ インクリーズド アズ ア リザルト オブ ザ フォースド シフト トゥ リモート レイバー バイ マニー ファームズ. ゼーア インサイツ アンド タスク オートメーション ハヴ ビーン メイド ポッシブル バイ ジェネレーティブ AI ソリューションズ, ウィチュ ハヴ インクリーズド デマンド フォー ゼーア プロダクツ.

ザ パンデミック ハズ アルソー エンファサイズド ザ ニード フォー フォーキャスティング アンド プレディクティブ アナリティクス, パーティキュラリー イン セクターズ ライク トランスポーテーション アンド ヘルスケア. ゼーア セクターズ メイ エンブレイス ジェネレーティブ AI ソリューションズ モア フリクエントリー アズ ア リザルト オブ ゼーア アビリティ トゥ フォーキャスト デマンド, インプルーブ サプライ チェーンズ, アンド エンハンス ペイシエント アウトカムズ.

ハウエバー, ザ ジェネレーティブ AI イン アナリティクス マーケット ハズ アルソー ビーン ネガティブリー インパクテッド バイ ザ パンデミック. ゼア ハズ ビーン ア スローダウン イン インベストメント アンド イノベーション イン ゼィス セクター アズ ア リザルト オブ ザ ファイナンシャル チャレンジェズ マニー オーガナイゼーションズ アー カレントリー フェイシング. アズ ア リザルト, サム ビジネスズ アー アドプティング オールド ソリューションズ レス フリクエントリー アンド ニュー ジェネレーティブ AI ソリューションズ アー テイキング ロンガー トゥ ビルド.

バイ デプロイメント モード アナリシス

2022 年のグローバル ジェネレーティブ AI イン アナリティクス マーケットにおいて、クラウドベースのセグメントが最大の収益シェアを占めました。

デプロイメント モードに基づくと、クラウドベースのセグメントがジェネレーティブ AI イン アナリティクス マーケットを 58% で支配しています。スケーラビリティは、ジェネレーティブ AI テクノロジーにおいてクラウドベースのデプロイメントの主な利点の一つです。クラウドベースのソリューションは、組織のニーズに応じて簡単にスケールアップまたはスケールダウンすることができます。このような組織は、大規模な前払い投資を行う必要なく、リソースを容易に追加または減らすことができます。

フレキシビリティは、ジェネレーティブ AI テクノロジーにおけるクラウドベースのデプロイメントの別の利点です。どこからでも、どんなデバイスでもアクセスできるため、クラウドベースのソリューションは、リモートの従業員や多くの場所を持つビジネスに最適です。さらに、ビジネスは迅速に新しいテクノロジーを更新または展開することができます。

オンプレミス セグメントは、グローバル ジェネレーティブ AI イン アナリティクス マーケットにおける成長速度が最も速いセグメントです。

オンプレミス デプロイメントの主な利点の一つは、より大きな制御力です。オンプレミス デプロイメントにより、組織は自社のインフラストラクチャとデータを完全に制御することができ、自社の特定の要件に合わせてソリューションを適応および改善することができます。非常に特殊な要件や規制の遵守義務を持つ組織にとっては、特に魅力的な選択肢となるかもしれません。

オンプレミス デプロイメントのもう一つの利点は、ジェネレーティブ AI ソリューションにおけるより高いセキュリティです。インターネットを介してアクセスできず、ファイアウォール、暗号化、その他のセキュリティ対策によって保護されるため、オンプレミスシステムはクラウドベースのシステムよりも安全性が高い場合があります。

バイ テクノロジー アナリシス

ザ マシン ラーニング ホールズ ザ シグニフィカント シェア イン グローバル ジェネラティブ AI イン アナリティクス マーケット。

ベースオン テクノロジー, マシン ラーニング ドミネイツ ザ グローバル ジェネラティブ AI イン アナリティクス マーケット ウィズ ア 29% マーケット シェア. クリエイティング アルゴリズムズ アンド モデルズ ザット キャン リアン フロム データ アンド メイク プレディクションズ オア ジャッジメンツ イズ ザ エミファシス オブ ザ AI サブフィールド オブ マシン ラーニング.

マシン ラーニング イズ ユーズド トゥ クリエイト モデルズ ザット キャン クリエイト ニュー データ, サック アズ フォトズ, テキスト, オア コード, イン ザ コンテクスト オブ ジェネラティブ AI イン アナリティクス. マシン ラーニング イン ジェネラティブ AI イン アナリティクス トゥ リアン フロム イノーマス データセットズ イズ ワン オブ イッツ メイン ベネフィツ.

マシン ラーニング アルゴリズムズ キャン アナライズ ヒュージ ボリュームズ オフ データ トゥ スポット パターンズ アンド リレーションシップス, ウィチ エナブルズ ゼム トゥ クリエイト ニュー データ ザット イズ コンパラブル トゥ ザ トレーニング データ. マシン ラーニング イン ジェネラティブ AI イン アナリティクス トゥ ゲット ベター オーバー タイム イズ アナザー ベネフィット.

アルゴリズム キャン インプルーブ イッツ モデルズ アンド プロデュース モア プリサイス アンド コンプレックス データ アズ イット イズ イクスポーズド トゥ アディショナル データ. トレーニング データ イン ザ ポテンシャル フォー バイアス イズ アナザー ディフィカルティ. インアクキュラシーズ オア ディスクリミネーション メイ リザルト フロム マシン ラーニング アルゴリズムズ リアニング アンド リプロデューシング バイアスド トレーニング データ.

ナチュラル ランゲージ プロセッシング イズ アイデンティファイド アズ ファステスト グローバル セグメント イン プロジェクテッド ピリオド。

ザ オブジェクティブ オブ NLP, アン アリア オブ AI ザット フォーカセズ オン メイキング イット ポッシブル フォー マシーンズ トゥ コンプリヘンド アンド プロセス ヒューマン ランゲージ. NLP イズ ユーズド トゥ クリエイト モデルズ ザット キャン プロデュース テキスト ザット イズ ヒューマン-ライク イン ザ コンテクスト オブ ジェネラティブ AI イン アナリティクス, サック アズ キャットボートス, バーチュアル アシスタンツ, アンド オートメイテッド コンテント プロダクション.

ザ アビリティ オブ NLP イン ジェネラティブ AI イン アナリティクス トゥ コンプリヘンド アンド ハンドル アンストラクチャード データ イズ ワン オブ イッツ メイン ベネフィツ. ラージ アマウンツ オフ アンストラクチャード テキスト データ, サック アズ ポストス オン ソーシャル メディア, イメイルス, オア ニュース ストーリーズ, キャン ビー アナライズド バイ NLP アルゴリズムズ トゥ エクストラクト バリュアブル インサイツ オア トゥ ジェネレート ニュー テキスト ベイスド オン ザ パターンズ アンド コレレーションズ イン ザ データ.

ザ キャパシティ オブ NLP イン ジェネラティブ AI イン アナリティクス トゥ エンハンス コンシューマー エクスペリエンシーズ イズ アナザー ベネフィット. NLP アルゴリズムズ キャン ビー ユーズド トゥ クリエイト キャットボートス アンド バーチュアル アシスタンツ ザット インタラクト ウィズ ユーザーズ イン ア パーソナライズド アンド コンバーセーショナル ウェイ トゥ インクリーズ コンシューマー ハピネス アンド ロイヤルティ.

バイアプリケーション分析

データオーグメンテーションがグローバルなジェネレーティブAIアナリティクス市場で重要なシェアを占めています。

アプリケーションに基づいて、データオーグメンテーションがグローバルなジェネレーティブAIアナリティクス市場で33%のシェアを占めています。既存のデータセットから新しいデータを作成するためのアルゴリズムの使用をデータオーグメンテーションと呼びます。

データが少ない組織や機械学習アルゴリズムの効果とパフォーマンスを向上させたいと考えている組織は、特にこれが役に立つと考えるかもしれません。新鮮で多様なデータを生成する能力は、ジェネレーティブAIアナリティクス市場におけるデータオーグメンテーションの主な利点の一つです。アルゴリズムがより大規模かつ多様なデータセットで訓練されるため、これによって機械学習アルゴリズムの精度とパフォーマンスを向上させることができます。

ジェネレーティブAIアナリティクスにおけるデータオーグメンテーションのもう一つの利点は、大量のトレーニングデータの要件を減らす能力です。既存のデータセットから新しいデータを作成することで、組織はより効果的にかつ少ないデータで機械学習アルゴリズムを訓練することができます。

シミュレーションと予測が予測期間で最も成長が期待されるセグメントとして特定されています。

シミュレーションと予測にはAIアルゴリズムが使用され、過去のデータを分析し将来の結果を予測します。これは、業務の効率化、コスト削減、意思決定の向上を目指す企業に特に役立ちます。シミュレーションと予測におけるジェネレーティブAIアナリティクスの非常に正確な予測を行う能力は、その主な利点の一つです。

過去のデータを分析しパターンや関連性を見つけることで、AIシステムは非常に正確かつ信頼性の高い予測とシミュレーションを生成することができます。意思決定の向上能力も、ジェネレーティブAIアナリティクスにおけるシミュレーションと予測の利点です。AIアルゴリズムによって正確な予測とシミュレーションが提供されることで、組織はより良い意思決定を行い業務を効率化することができます。

ジェネレーティブAIインアナリティクスキーマーケットセグメント

デプロイメントモードに基づく

• クラウドベース
• オンプレミス

技術に基づく

• マシンラーニング
• 自然言語処理
• ディープラーニング
• コンピュータビジョン
• ロボティックプロセスオートメーション

アプリケーションに基づく

• データオーギュメンテーション
• 異常検出
• テキスト生成
• シミュレーションと予測
• その他のアプリケーション

グロース・オポチュニティ

クラウドベースの生成AIソリューションは、クラウドコンピューティングが普及するにつれて、ますます需要が高まっています。クラウドベースのソリューションは、コスト効率、スケーラビリティ、柔軟性など、多くの利点を備えた魅力的な代替手段です。クラウドベースの生成AIソリューションの採用に向けた傾向が高まっているため、市場拡大のための大きなチャンスが生まれています。

最近、自然言語処理とコンピュータビジョンの生成AI分野で著しい進歩がありました。これらの進展により、複雑なデータを即座に分析し解読することができる革新的で創造的なソリューションが生まれています。その結果、NLPとコンピュータビジョンに基づいた生成AIソリューションへの需要が高まっており、この市場には相当な潜在的な機会があります。

生成AI技術を進んで導入している2つのセクターは、ヘルスケアとファイナンスです。ヘルスケアでは、生成AI技術が患者の結果を向上させ、臨床プロセスを効率化し、医薬品の発見を早めるために活用されています。ファイナンスでは、生成AI技術がリスクの管理、金融データのパターンと異常の発見、顧客体験の向上に役立てられています。これらの産業が生成AI技術の活用を増やしていることは、この産業にとって相当な拡大の可能性を提供しています。

レイテスト トレンズ

エッジ コンピューティング イズ ザ プロセッシング オブ データ ニア ザ データズ オリジン, アット ザ ネットワークズ エッジ. ジス ストラテジー カン ヘルプ ジェネレイティブ エーアイ ソリューションズ オペレート モア クイックリー アンド ウィズ レス ラテンシー. イン セクターズ ライク マニュファクチャリング アンド ロジスティクス ホエア タイムリー ディシジョンメイキング イズ エッセンシャル, エッジ コンピューティング イズ エスペシャリー パーティネント.

ア タイプ オブ ジェネレイティブ エーアイ コールド ア ジェネレイティブ アドバーサリアル ネットワーク カン ジェネレイト フレッシュ データ サンプルス ザット アー シミラー トゥ ア ギヴン データセット. ジーエーエヌズ アー ビーイング ユーティライズド モア フリークエントリー トゥ ジェネレイト シンセティック データ ザット カン ビー ユーズド トゥ ギブ トゥ マシーン ラーニング モデルズ イン セクターズ ライク ヘルスケア アズ ウェル アズ ファイナンス. ジーエーエヌ ユース イズ アンティシペイテッド トゥ ライズ アズ ビジネス サーチ フォー モア イフェクティブ ウェイズ トゥ プロデュース トレーニング データ.

ザ プロセス オブ ティーチング コンピューターズ トゥ コンプリヘンド アンド プロデュース ヒューマン ランゲージ イズ ノウン アズ ナチュラル ランゲージ プロセッシング (エヌエルピー). イン フィールズ ライク カスタマー サービス, ホエア キャットボーツ アンド ヴァーチュアル アシスタンツ メイ ヘルプ オートメイト コンシューマー インタラクションズ, エヌエルピー イズ ビカミング モア アンド モア クルーシャル. アズ ビジネス エクスプロア モア イフェクティブ ウェイズ トゥ コネクト ウィズ クライアンツ アンド スタッフ, エヌエルピー ユース イズ アンティシペイテッド トゥ ライズ.

ノウレッジ トランスファー フロム ワン ドメイン トゥ アナザー イズ ア コンポーネント オブ クロスドメイン ラーニング. ジス ストラテジー カン レッセン ザ クァンティティ オブ トレーニング データ ニーデッド アンド ヘルプ ジェネレイティブ エーアイ ソリューションズ パーフォーム ベター イン ニュー フィールズ. アズ ビジネス サーチ フォー モア イフェクティブ ウェイズ トゥ デヴェロップ アンド インプリメント ジェネレイティブ エーアイ ソリューションズ, クロスドメイン ラーニング イズ アンティシペイテッド トゥ ビカム モア アンド モア シグニフィカント.

リージョナル・アナリシス

北米が2022年のグローバルなジェネラティブAIアナリティクス市場の最大の収益シェアを占めています。

北米は市場の48%のシェアを占めており、北米の多くの産業における自動化とデータ駆動型の洞察の需要の増加がジェネラティブAIアナリティクスの開発を推進しています。

ジェネラティブAI技術は、医療セクターでの薬剤探索の加速、患者の結果の向上、臨床業務の効率化に応用されています。金融業界では、ジェネラティブAIソリューションが顧客体験の向上、リスク管理、金融データのトレンドの発見能力の向上に利用されています。小売業では、ジェネラティブAIソリューションが消費者の満足度の向上、在庫管理の強化、マーケティング戦略のカスタマイズに活用されています。

ヨーロッパがグローバルなジェネラティブAIアナリティクス市場での予測期間における最も成長が速い地域として予想されています。

SAP、NVIDIA、Intelなどの多くの大手企業が活動しているヨーロッパは、もう一つの重要なジェネラティブAIアナリティクス市場です。高度な教育を受けた労働力と研究開発への強い重視から、この地域は新しい創造的なソリューションのための魅力的な市場です。特に自動車、製造、航空宇宙のセクターで、ジェネラティブAIソリューションが広範に採用されています。

主要な地域

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 西ヨーロッパ
  • ドイツ
  • フランス
  • 英国
  • 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
  • 西ヨーロッパのその他
• 東ヨーロッパ
  • ロシア
  • ポーランド
  • チェコ共和国
  • ギリシャ
  • 東ヨーロッパのその他
• アジア太平洋地域(APAC)
  • 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
  • アジア太平洋地域のその他
• 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
  • ラテンアメリカのその他
• 中東・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
  • 中東・アフリカのその他

マーケット シェア & キー プレイヤー 分析

競合環境は国内外の競合他社が存在することから、生成型AIの市場は分散しています。市場のプレイヤーは研究開発（R&D）に資金を投入し、最先端の製品を作り出し、業界で競争力を持つことに取り組んでいます。さらに、市場は革新、破壊、急速な変化が特徴となっており、彼らは提携を組み、他社との合併を行っています。

市場の主要プレイヤー

• OpenAI
• Google
• NVIDIA
• Microsoft
• Adobe
• IBM
• Oracle
• SAP SE
• Workday Inc
• ADP
• その他の主要プレイヤー

レーセント デベロプメンツ

• イン ジューン 2020, OpenAI リリースド ア ニュー バージョン オブ イツ GPT-3 (ジェネレーティヴ プリ-トレインド トランスフォーマー 3) ランゲージ モデル. GPT-3 イズ ア ステート-オブ-ジ アート ジェネレーティヴ AI モデル ザット キャン ジェネレート ヒューマン-ライク テキスト, アンド ディス ニュー バージョン ワズ ヘイルド アズ ア ブレイクスルー イン ナチュラル ランゲージ プロセッシング (NLP). ザ ニュー バージョン ハズ 175 ビリオン パラメーターズ, メーキング イット ワン オブ ザ ラージェスト AI モデルズ エヴァー ビルト.
• イン マーチ 2021, OpenAI アナウンスド ザ ラウンチ オブ イツ ニュー コマーシャル プロダクト, OpenAI コデックス. コデックス イズ ア ニュー AI モデル ザット キャン ジェネレート コード フロム ナチュラル ランゲージ, エナブリング デヴェロッパーズ トゥ ライト コード ファスター アンド モア エフィシェントリー. ザ モデル ワズ トレインド オン ア ラージ データセット オブ コード アンド ナチュラル ランゲージ アンド キャン ジェネレート コード イン マルチプル プログラミング ランゲージズ.

リポートの範囲