ジェネラティブAIインデータアナリティクスマーケットバイデータタイプ（テキスト、イメージ、オーディオ、ビデオ、その他のデータタイプ）、バイテクノロジー、バイアプリケーション、バイリージョンアンドカンパニーズ - インダストリーセグメントアウトルック、マーケットアセスメント、競争シナリオ、トレンド、および予測2023-2032

レポートの概要

データ分析におけるGenerative AI市場の規模は、2022年の75百万ドルから2032年には約1,237百万ドルに成長し、2023年から2032年の予測期間中に年平均成長率33.3%で拡大する見込みです。

データ分析は、Generative AI（生成的人工知能）技術の統合により、大きな進化を遂げています。Generative AIとは、Generative Adversarial Networks（GAN）、Variational Autoencoders（VAEs）、Deep Reinforcement Learningなどの生成モデルを使用して、実データに似た合成データを作成することを指します。Generative AIは、データ駆動型の洞察の複雑さに対処するための強力なツールとして登場しています。

データの指数関数的な成長により、組織は貴重な情報、パターン、トレンドを抽出するための高度な技術を求めています。Generative AIは、現存のデータセットを補完し、現実世界のシナリオをシミュレートし、予測モデルを改善するために使用できる、リアルな合成データを生成する新しいアプローチを提供しています。

ドライビングファクター

データの利用可能性の増加

さまざまな形式のデータ（テキスト、画像、音声、映像など）の指数関数的な成長により、生成AIモデルには豊富な情報源が提供されています。大規模かつ多様なデータセットの利用可能性により、堅牢な生成モデルのトレーニングが可能となり、組織は有益なインサイトを抽出し、データ分析市場において新たなデータサンプルを生成することができます。

深層学習の進歩

深層学習の技術には、GANやVAEなどの生成モデルを含む重要な進展が最近見られています。より洗練されたアーキテクチャの開発、改善されたトレーニングアルゴリズム、そして計算リソースへのアクセスの向上が、データ分析市場における生成AIの進歩を促進し、より効果的かつ利用しやすくしています。

高度な計算能力の向上

GPU（グラフィックス処理ユニット）やクラウドコンピューティングプラットフォームなどの高性能計算リソースの利用可能性により、生成AIモデルのトレーニングと展開が加速されています。増加した計算能力により、モデルのトレーニングが高速化され、スケーラビリティが向上し、リアルタイム推論が可能となり、データ分析アプリケーションにおける生成AIの実用性が向上しています。

リストレイニング ファクターズ

データ クオリティ アンド バイアス

ジェネラティブ AI モデルは、トレーニング データのクオリティと代表性に大きく依存しています。トレーニング データがバイアスを持っていたり、不完全であったり、エラーを含んでいる場合、生成されたサンプルにはそれらのバイアスや不正確さが引き継がれる可能性があります。高品質かつバイアスのないトレーニング データを確保することは、これらの問題を軽減し、信頼性のある結果を得るために重要です。

エバリュエーション アンド インタープリタビリティ

ジェネラティブ AI モデルのパフォーマンスと品質を評価することは複雑な課題です。教師あり学習で使用される従来のメトリックは直接適用できない場合があります。生成されたサンプルの忠実度、多様性、新規性を評価するための堅牢な評価方法とメトリックを開発することは継続的な研究課題です。ジェネラティブモデルの内部動作や意思決定プロセスを解釈することは困難であり、その説明可能性を制限することがあります。

バイデータタイプ分析

2022年、イメージセグメントがデータ分析市場の生成型AIを席巻しました。

データタイプに基づいて、データ分析市場の生成型AIはテキスト、イメージ、オーディオ、ビデオ、その他のデータタイプにセグメント化されています。これらの中で、イメージセグメントが市場を席巻しています。生成型AIモデルは、現実的なイメージを生成するために広く使用されています。例えば、GANは与えられたイメージのデータセットの分布を学習し、トレーニングセットに似た新しいイメージを生成することができます。

生成モデルは、自然言語の文章や段落などのテキストデータを生成するためにも使用することができます。言語モデルは、それらが露出されたトレーニングデータに基づいて、一貫性があり文脈に即したテキストを生成することができます。

バイアプリケーションの分析

データオーグメンテーションセグメントがデータ分析市場において生成AIを主導しています。

アプリケーションに基づいて、データ分析市場における生成AIは、合成データ生成、データオーグメンテーション、異常検知、データ変換、その他のアプリケーションにセグメント化されています。これらの中で、データオーグメンテーションセグメントが最も高い収益シェアで市場を主導しています。生成AIの技術を使用することで、訓練データセットの多様性とサイズを増やすためのデータオーグメンテーションが行われます。

生成モデルは、合成サンプルを生成することで訓練データを拡張し、モデルのパフォーマンスと汎化能力を向上させることができます。これは特に訓練データが限られているシナリオで有益です。生成モデルは、データセットの正常なパターンを学習し、それらのパターンからの逸脱を特定することで異常検知に役立つことができます。新しいサンプルを生成することで、生成AIは学習された分布に準拠しない異常なインスタンスを検出し、アウトライヤーや詐欺、異常な振る舞いの識別を支援することができます。

バイ テクノロジー アナリシス

2022年、データアナリティクス市場において、ナチュラルランゲージプロセッシングセグメントがジェネレーティブAIを支配しています。

テクノロジーに基づいて、データアナリティクス市場のジェネレーティブAIはナチュラルランゲージプロセッシング、イメージシンセシス、オーディオジェネレーション、ビデオジェネレーション、その他のテクノロジーにセグメント化されています。これらの中で、ナチュラルランゲージプロセッシングセグメントが市場を支配しています。ジェネレーティブAIにおけるナチュラルランゲージプロセッシング（NLP）技術は、テキスト生成、対話システム、テキスト要約、言語翻訳、感情分析などを可能にします。

これらの機能を活用して、組織はテキストデータを分析し、生成し、理解することができます。これにより、洞察を抽出し、コンテンツ生成を自動化し、顧客コミュニケーションを向上させることができます。特にジェネレーティブアドバーサリーネットワーク（GAN）というジェネレーティブAIモデルは、イメージシンセシスのタスクに使用されます。これらのモデルは、大規模な画像データセットをトレーニングすることで、潜在的な分布を学習し、トレーニングセットに似た新しい画像を生成します。これは、コンテンツ作成、仮想環境生成、画像の補完、スタイルの転送などのタスクに役立ちます。

バイエンドユーザー分析に基づく

医療および製薬セグメントが最も高い収益シェアを持つ

エンドユーザーに基づいて、データ分析市場の生成AIは、マーケティングと広告、電子商取引と小売業、医療および製薬、金融および投資、その他のエンドユーザーにセグメント化されています。これらの中で、医療セグメントが市場を支配しています。生成AIは、医療画像の合成、薬剤探索、疾患モデリング、個別化医療など、さまざまなアプリケーションで医療に使用されます。それは合成医療画像の生成、薬物相互作用のシミュレーション、疾患の進行の予測を支援します。

医療分析における生成AIは、診断の正確性を向上させ、治療成果を改善し、医学研究をサポートします。データ分析市場の生成AIは、個別化製品の推奨、ビジュアル検索、仮想試着、在庫管理など、小売業界で活用されています。それは顧客の好みに基づいた個別化された推奨を生成し、仮想的なショッピング体験を作り出し、在庫レベルを最適化するのに役立ちます。生成AIは、小売業と電子商取引において、顧客のエンゲージメント、コンバージョン率、サプライチェーンの効率を向上させます。

キーマーケットセグメント

データタイプに基づいて

• テキスト
• イメージ
• オーディオ
• ビデオ
• その他のデータタイプ

アプリケーションに基づいて

• 合成データ生成
• データ拡張
• 異常検知
• データ変換
• その他のテクノロジー

技術に基づいて

• 自然言語処理
• イメージ合成
• オーディオ生成
• ビデオ生成
• その他のアプリケーション

エンドユーザーに基づいて

• マーケティングと広告
• 電子商取引と小売
• 医療と製薬
• 金融と投資
• その他のエンドユーザー

グロース機会

データクリーニングと前処理

ジェネレーティブモデルは、データセット内の欠損値を補完するためにトレーニングされることで、データのクリーニングと前処理の効率化を支援することができます。これは、データセットが十分に豊富ではなく、すべての情報が重要な場合に特に役立ちます。

顧客セグメンテーションとパーソナライゼーション

ジェネレーティブAIは、顧客プロファイルの生成や顧客の行動予測により、より洗練された顧客セグメントの作成を支援することができます。これにより、高度にパーソナライズされた製品、サービス、体験を提供するために活用することができます。

ラテスト トレンド

ジェネレーティブモデルの採用増加

ジェネレーティブ AI の技術、ジェネレーティブ対抗ネットワーク（GAN）や変分オートエンコーダー（VAE）などは、データ分析市場でますます採用されています。これらのモデルにより、データの生成が可能となり、データの拡張、シミュレーション、異常検知など、さまざまな目的に使用できます。

データプライバシーの向上

ジェネレーティブモデルは、データ分析におけるプライバシーの懸念を解決するために活用されています。元のデータの統計的特性を保持した合成データの生成により、組織は直接的にアクセスせずに分析を実行することができます。これにより、データ保護規制の遵守とともに価値ある洞察を抽出することが可能となります。

リージョナル・アナリシス

北米が最高の収益シェアを持つデータ分析における生成AI市場を支配しています。

北米は、生成AIのデータ分析の採用と開発においてリーディングな地域です。主要なテクノロジー企業、研究機関、AIイノベーションのための堅牢なエコシステムの存在が市場の成長に貢献しています。特に、アメリカ合衆国は、AI研究開発への重要なドライバーとなっています。

ヨーロッパもデータ分析における生成AI市場で著しい成長を遂げています。イギリス、ドイツ、フランスなどの国々がAIの研究と応用の最前線にあります。欧州連合の一般データ保護規則（GDPR）は、プライバシーを保護する手法と合成データ生成の分析に焦点を当てた市場に影響を与えています。

主要なリージョンと国

北米

• アメリカ合衆国
• カナダ
• メキシコ

西ヨーロッパ

• ドイツ
• フランス
• イギリス
• 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
• 西ヨーロッパの他の地域

東ヨーロッパ

• ロシア
• ポーランド
• チェコ共和国
• ギリシャ
• 東ヨーロッパの他の地域

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

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・アフリカの他の地域

マーケットシェア＆主要プレイヤー分析

産業の需要、技術の進歩、そしてベンダー間の競争などの要因が、データ分析におけるジェネレーティブAIの市場シェアに影響を与えています。GoogleはAI分野での主要なプレイヤーであり、さまざまなAIパワードの分析ツールとプラットフォームを提供しています。

ジェネレーティブAIデータ分析市場の主要プレイヤー

• OpenAI
• Google Brain
• Microsoft
• IBM
• NVIDIA
• その他の市場プレイヤー

リセント デベロプメント

2021: ディープマインド イントロデュースド アルファフォールド, アン アイ システム ザット プレディクツ プロテイン ストラクチャーズ ウィズ レマークアブル アクラシー, レボリューショナイジング ザ フィールド オブ バイオインフォマティクス アンド ドラッグ ディスカバリー. ジーエーエヌズ アンド オザー ジェネラティブ モデルズ ワー インクリーシングリー ユーズド フォー データ オーギュメンテーション, ヘルピング トゥ オーバーカム データ スカーシティ チャレンジズ イン ヴァリアス インダストリーズ.

リポートの範囲：