ジェネラティブAIインパブリックセクターマーケットバイデプロイメントモード（クラウドベース、オンプレミス、およびエッジ）、バイテクノロジー（ジェネラティブアドバーサリーネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、強化学習、バリエーショナルオートエンコーダ、およびトランスフォーマーモデル）、バイエンドユーザ、バイリージョン、および企業-業界セグメントの見通し、市場評価、競争シナリオ、トレンド、および予測2023-2032

レポートの概要

ジェネレーティブAIインパブリックセクターマーケットの市場規模は、2022年の152百万ドルから、2023年から2032年の予測期間中に42.7％のCAGRで成長し、2032年までに約4,873百万ドルになると予想されています。

グローバルな公共セクターにおけるGenerative AI市場は、Generative Artificial Intelligence（AI）を利用したソリューションのグローバルなマーケットプレイスを指します。Generative AIは、アルゴリズムやモデルを使用して、コンテンツ、アイデア、または解決策をゼロから生成するAIの分野を指します。政府サービス、政策開発、法執行、医療配信システム、交通計画、都市計画などへの応用では、タスクの自動化、洞察のための大規模データセットの分析、インテリジェントな推奨事項の提供、効率的な業務の自動化などが含まれる場合があります。

グローバルな公共セクターにおけるGenerative AI市場は、政府機関、公的組織、世界中の機関の間でGenerative AIソリューションの需要、供給、採用を包括しています。公共セクターにおけるAIの展開は、操作効率の向上、意思決定プロセスの強化、社会問題への革新的な解決策の見つけるために、Generative AI技術、プラットフォーム、サービスの設計、展開、利用を含みます。

グローバルなGenerative AI In Public Sector Marketの市場分析には、市場規模、成長の可能性、主要プレーヤー、新興トレンド、規制環境などの要素を考慮し、公共セクターの業務への影響も含まれます。この分析により、企業、政策立案者、投資家は市場のダイナミクスを理解し、機会を認識し、このセクター内でのGenerative AI技術の実装と利用に関する情報を基にした意思決定を行うことができます。

ドライビングファクター

技術の進歩とデータの利用可能性の拡大

グローバルな公共セクター市場には、いくつかの重要な要因が存在しています。まず第一に、デジタル化により、公共サービスのデータの大量が生成され、ジェネレーティブAIソリューションを使用して効果的に分析することができます。政府や公共機関は、AIによる洞察力が意思決定の改善、リソースの最適化、サービスの向上において持つ潜在能力を理解し始めています。第二に、公共セクターのプロセスにおける自動化と効率性の要求が、公共サービスにおけるAIの採用を推進しています。

AIパワーを持つシステムは、繰り返しのタスクを自動化し、行政手続きを効率化し、人為的なミスを減らすことができます。これにより、コスト削減と生産性の向上が実現し、特に文書処理、データ分析、顧客サービスなどの分野で有用です。もう一つのドライビングファクターは、積極的な意思決定と政策計画です。ジェネレーティブAIは、複雑なデータセットを分析し、パターンを特定し、予測モデルを生成することができ、政府が急速に変化する課題に対応するのを支援します。公共セクターの組織は、人工知能（AI）を利用してデータに基づく意思決定を行い、効率的なリソースの割り当てを行い、社会的なニーズに対応するための積極的な政策を開発しています。

市民の関与と個別化されたサービスは、彼らがAIをより一層活用することを推進しています。市民のデータと好みを分析することで、人工知能（AI）アルゴリズムは、個別化された推奨事項、カスタマイズされた情報、インタラクティブなインタフェースを生成し、ユーザーエクスペリエンスと市民の満足度を向上させることができます。公共と私的な組織の協力も、ジェネレーティブAIの進展と公共サービスへの展開を推進しています。AI技術プロバイダー、研究機関、スタートアップ企業のパートナーシップにより、知識の移転、イノベーション、公共セクターの特定の課題に対処するためのAIソリューションの共同創造が促進されます。

リストレイニング ファクターズ

データ プライバシーとセキュリティの懸念

公共部門における創発型AIの成長と実装には、いくつかのリストレイニング ファクターが存在し、これらに対処する必要があります。主な課題の1つは、データのプライバシーとセキュリティの懸念です。公共部門は、市民の個人情報を含む多くの機密データを取り扱っています。データの漏洩、不正アクセス、またはデータの誤用の潜在的なリスクは、創発型AIソリューションの採用に重要な障壁となります。これを克服するためには、堅牢なデータ保護対策、暗号化技術、およびプライバシー規制の厳格な遵守が必要です。

もう1つの制約要因は、熟練した労働力の不足です。創発型AIソリューションの開発と展開には、AIアルゴリズム、データ分析、およびモデルトレーニングの専門知識が必要です。しかし、公共部門には必要なスキルと知識を持つ専門家が不足しています。既存のスタッフの研修やAI人材を公共部門に引きつけることは課題となる可能性があります。この制約に対処するには、AI教育と研修プログラムへの投資、学術界や産業界とのパートナーシップ、および公共部門組織へのAI人材の誘致を促進する取り組みが必要です。

さらに、AIアルゴリズムの倫理的な考慮事項とバイアスは重要な課題となります。創発型AIモデルは、過去のデータでトレーニングされるため、内在的なバイアスを含み、意思決定プロセスで使用される際には差別を助長する可能性があります。AIシステムにおける公平さ、透明性、および責任を確保することは重要です。倫理的なガイドラインの実施、定期的な監査、および多様性と包括性のあるAI開発チームの育成は、これらの懸念に対処するのに役立ちます。

さらに、創発型AIを既存の公共部門のインフラストラクチャやワークフローに統合する複雑さもリストレイニング ファクターとなります。既存のシステム、相互運用性の問題、および変化に対する抵抗が、創発型AIソリューションのシームレスな統合を妨げる可能性があります。この課題を克服するためには、既存の技術的な状況、拡張性、および相互運用性を考慮した包括的な戦略が必要です。

バイデプロイメントモードの分析

クラウドベースのセグメントは、ジェネラティブAIの公共セクター市場においてデプロイメントモードセグメントで重要なシェアを占めています。

デプロイメントモードに基づいて、市場はクラウドベース、オンプレミス、エッジに分かれています。これらの中で、クラウドベースのセグメントがジェネラティブAIの公共セクター市場におけるデプロイメントモードセグメントで優勢であり、市場シェアは47％です。これは、拡張性、柔軟性、実装の容易さによるものです。クラウドインフラストラクチャは、大規模なデータセットの処理と複雑なAIアルゴリズムの実行に必要な計算能力とストレージ容量を提供します。

さらに、クラウドベースのソリューションは、インターネット接続がある場所からのアクセス性、既存システムとのシームレスな統合、AIモデルの簡単な更新とメンテナンスを提供します。クラウドベースのソリューションは、オンプレミスのインフラストラクチャ管理の課題にも対応し、ハードウェアと専門知識への大規模な前払い投資の必要性を軽減します。これにより、クラウドベースのジェネラティブAIは、特にITリソースが限られた公共セクター組織にとって、よりアクセス可能でコスト効果の高いものとなります。

バイ テクノロジー アナリシス

ジェネラティブ AI 公共セクター市場におけるテクノロジー セグメントでは、ジェネレーティブ対抗ネットワークが大きなシェアを持っています。

テクノロジーに基づいて、市場はジェネレーティブ対抗ネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク、強化学習、変分オートエンコーダー、トランスフォーマーモデルに分かれています。これらのテクノロジーの中で、ジェネレーティブ対抗ネットワークセグメントはジェネラティブ AI 公共セクター市場のテクノロジーセグメントで主導的な位置を占め、市場シェアは35％です。彼らの主導的な理由は、非常にリアルで多様な出力を生成する能力です。

GANは、ジェネレーターネットワークがリアルデータと区別するのが難しいデータサンプルを生成する方法を学習する競争フレームワークを通じて動作します。この対抗的なトレーニングプロセスによって、ジェネレーターは継続的に出力品質を向上させ、トレーニングデータの分布に密接に似た出力を生成します。この能力により、GANは画像合成、ビデオ生成、テキストから画像への変換などのアプリケーションで好まれる選択肢となっています。GANの主導的な理由のもう一つは、その汎用性とさまざまなドメインでの広範な適用性です。GANはコンピュータビジョン、自然言語処理など、多くの分野で成功裏に適用されています。

バイ エンドユーザー アナリシス

ドラッグディスカバリーマーケットのエンドユーザーセグメントにおいて、政府機関と部門がジェネレーティブAIの重要なシェアを持っています。

エンドユーザーに基づいて、市場は政府機関と部門、公共サービスプロバイダー、法執行・セキュリティ機関、研究・政策機関、市民参画プラットフォーム、およびその他のエンドユーザーに分かれています。これらの中で、政府機関と部門が予測期間中の市場を支配し、収益シェアの29%を占めています。

政府機関は、政策開発からサービス提供やリソース管理まで幅広い業務と責任を持っています。ジェネレーティブAIは、医療、交通、公共安全、都市計画など、政府機関内のさまざまな領域に適用することができます。ジェネレーティブAIソリューションの多様性により、政府は幅広い課題に対応し、効果的に業務を最適化することができます。

政府機関は通常、人口統計情報、行政記録、公共サービスデータなど、大量のデータを取り扱います。ジェネレーティブAIは、これらのデータセットから洞察を分析し抽出することができ、政府がデータに基づいた意思決定を行い、サービスを向上させるのに役立ちます。ジェネレーティブAIを活用することで、政府機関はプロセスを効率化し、リソースを効果的に割り当て、市民サービスの品質とアクセシビリティを向上させることができます。

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
• エッジ

技術に基づく

• 生成的対抗ネットワーク
• 再帰型ニューラルネットワーク
• 強化学習
• 変分オートエンコーダー
• トランスフォーマーモデル

エンドユーザーに基づく

• 政府機関および部門
• 公共サービスプロバイダー
• 法執行およびセキュリティ機関
• 研究および政策機関
• 市民参画プラットフォーム
• その他のエンドユーザー

グロースオポチュニティ

デジタルトランスフォーメーションの増加

公共セクターにおける生成AIの市場は、様々な要因により非常に大きな成長ポテンシャルを持っています。そのような機会の一つは、公共セクターの業務改善のためのAI技術への認識の向上にあります。政府や公共機関は、プロセスの効率化、意思決定能力の向上、サービス提供の拡大に対する生成AIの利点を迅速に認識しています。私たちの理解が深まるにつれて、公共セクター内のさまざまな領域で生成AIソリューションへの需要が増えるでしょう。さらに、指数関数的に増加しているデータの量は、この領域での成長の機会を提供しています。

行政記録から市民が生成した記録まで、政府機関や部門は膨大な量のデータを保有しており、生成AIはその価値を引き出すための貴重なツールです。インサイトの抽出、トレンドの予測、革新的なソリューションの作成など、データ駆動型の政策立案や意思決定プロセスにおいて、生成AIは公共サービス内で利用可能な膨大なデータリソースを活用するために必要なツールと能力を政府機関や部門に提供します。

市民重視のサービスと改善された市民参画は、公共セクターにおける生成AIの驚異的な成長機会を生み出します。市民は政府のサービスとの関わりの中で個別化された対応や適切なインタラクションを期待しています。生成AI技術は、市民の満足度、参画度、信頼性を高めるために個別の推奨事項、インタラクティブなインターフェース、レスポンシブなコミュニケーションサービスを提供することで、公共セクターの組織がこの目標を達成するのを支援することができます。

AI技術のイノベーションも、公共セクターの応用における生成AIの台頭に寄与しています。AIのアルゴリズムやモデルが進化し続けることで、生成AIソリューションの精度、効率、能力がますます向上し、複雑な課題への対処やインテリジェントなプロセスの自動化を行うための新たな可能性が開かれています。

レイテスト トレンズ

エシカルAI アンド レスポンシブル AI ガバナンス

パブリックセクターにおける生成AIの分野では、現在いくつかの最新のトレンドが景色を形作っています。その中でも注目されるトレンドの一つは、エシカルAIとレスポンシブルAIガバナンスへの重点の増加です。政府や公共団体は、生成AIシステムの公平性、透明性、責任を確保することの重要性を認識しています。バイアス、プライバシーの懸念、AIの潜在的な社会的影響に対処するための取り組みが行われています。エシカルなガイドライン、規制フレームワーク、AI監査プロセスが開発され、公共セクターの生成AIの責任ある信頼性の高い利用を指針としています。

エクスプレインアブルAIは、生成AIにおけるもう一つの重要なトレンドです。AIシステムがより複雑になるにつれて、透明性と解釈可能性への需要が高まっています。パブリックセクターの関係者は、AIによって生成された出力や意思決定の説明を求めています。これにより、ユーザーはモデルがどのように出力に至ったのかを理解し、意思決定プロセスについての洞察を得ることができます。研究者や開発者は、生成AIモデルをより解釈可能にする方法を探求しており、モデルが出力に至る過程を理解するための手段を提供しています。

生成AIと他の新興技術の統合も新たなトレンドです。例えば、生成AIとブロックチェーン技術の組み合わせは、パブリックセクターにおけるデータプライバシー、セキュリティ、信頼性を向上させることができます。ブロックチェーンは、AIによって生成された出力の安全かつ不変の保存を可能にし、データの完全性とトレーサビリティを確保します。この統合により、安全なデータ共有、スマートコントラクト、透明な意思決定などの応用が可能となります。

生成AIを拡張現実（AR）や仮想現実（VR）のアプリケーションに活用する動きが加速しています。生成AIのアルゴリズムは、リアルで没入感のある仮想環境、オブジェクト、キャラクターを生成することができます。このトレンドは、トレーニングシミュレーション、都市計画、建築、文化遺産の保存などに影響を与えます。生成AIとAR/VR技術の組み合わせは、パブリックセクターのエンティティがデータや仮想環境との視覚化やインタラクションを革新する可能性を秘めています。

リージョナルアナリシス

北アメリカ2022年の公共セクターにおける生成AIの収益シェアが最大でした。

北アメリカは、グローバルな公共セクター市場における生成AIの主要な地域です。この地域のAI技術企業、研究機関、イノベーションハブの強力な存在が一つの鍵となっています。特に、シリコンバレーはAIイノベーションのグローバルハブとして、AI開発の最前線にあります。この専門知識とリソースの集中により、公共セクターにおける生成AI技術の採用と発展が推進されています。

さらに、北アメリカは先進的な技術インフラと有利な投資環境を誇り、AI研究開発への重要な投資を引き寄せています。アメリカ合衆国の国家AI研究リソースタスクフォースなどの政府のイニシアチブは、学界、産業界、政府機関の協力を促進し、公共セクターにおけるAIイノベーションを推進しています。別の貢献要因は、この地域のAIの採用と発展を奨励する政策と規制フレームワークです。

アメリカ政府は、公共セクターのさまざまな領域で生成AIを含むAI技術の利用に積極的な関心を示しています。ホワイトハウスのアメリカAIイニシアチブや国立人工知能研究所プログラムなどのイニシアチブは、政府機関や省庁でのAIの統合を加速させています。

主要なリージョンと国々

北アメリカ

• 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
• 北欧
• 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

• 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＆主要プレーヤー分析

公共セクターでの生成的AI市場におけるマーケットシェアと主要プレーヤーの分析は、競争の構図と業界への主要な貢献者を強調しています。具体的なマーケットシェアの数値は最新のデータに基づいて異なる場合がありますが、いくつかの主要プレーヤーは重要な進展を遂げ、その分野でのリーダーとして確立されています。IBM Corporation、Microsoft Corporation、およびGoogle（Alphabet Inc.）などの主要なテクノロジーカンパニーは、生成的AI市場で注目されるプレーヤーです。

これらの企業はAIの研究開発に大きな投資を行い、生成的AIの機能を包括した包括的なAIプラットフォームとソリューションを提供しています。彼らの豊富なリソース、技術的な専門知識、そして強力な業界プレゼンスにより、彼らは公共セクターにおける生成的AIのイノベーションと採用の推進役として位置づけられています。

公共セクター市場における生成的AIの主要プレーヤー

• OpenAI
• IBM
• Microsoft
• Amazon Web Services (AWS)
• NVIDIA
• Intel
• Salesforce
• Oracle
• Accenture
• Deloitte
• その他の主要プレーヤー

レセント デベロプメント

• イントゥエンティトゥエントゥエンティー に 2021, オープンエーアイ イントルデュースド ダレイ, ア ジェネラティブ モデル ケイパブル オブ クリエイティン イマージズ フロム テクストゥアル デスクリプションズ. ディス モデル ジェネレイティド シグニフィカント インテレストゥ アンド ショーケイスド ザ ポテンシャル オブ ジェネレティブ エーアイ イン クリエイティブ アプリケーションズ.
• イントゥ エフエブルアリー 2021, エヌビディア リリースド エヌビディア キャンバス, アン エーアイ-パワード アプリケーション ザット エナブルズ アーティストゥ イントゥ クリエイト コンプレックス ディジタル ペインティングス ユージン ジェネレティブ エーアイ テクニーキュエス クイックリー.

レポートの範囲: