グローバル・ジェネラティブAIメディア・エンターテインメント市場、タイプ（テキストから画像生成、画像から画像生成、その他）、アプリケーション（ゲーム、映画・テレビ、広告・マーケティング、その他）、展開モード（クラウドベース、オンプレミス、ハイブリッド）、地域別および企業別-業界セグメントの展望、市場評価、競争シナリオ、トレンド、および2023-2032年の予測

レポートの概要

ジェネラティブAIインメディアアンドエンターテイメントマーケットの市場規模は、2022年の1,202百万米ドルから2032年までの予測期間中に、26.7％のCAGRで成長し、2032年までに約12,077百万米ドルになると予想されています。

エンターテイメントおよびメディア業界内のGenerative AIアプリケーションは、人工知能、特に生成モデルを使用して音楽ビデオ、画像などのコンテンツを生成および強化することに焦点を当てています。Generative AIアルゴリズムは、既存のデータセットから派生したパターンを分析することによって新鮮な作品を生成することができます。

ニューラルネットワークと深層学習の最近の進歩は、この市場の指数関数的な成長を促しており、エンターテイメントおよびメディア業界のコンテンツクリエーターに対して、クリエイティブプロセスを最適化するためのツールを提供し、効率的なワークフローおよび革新的なコンテンツ制作をもたらしています。Generative AIは、エンターテイメントメディアコンテンツのクリエイターがクリエイティブプロセスを改善し、ワークフローを高速化し、コンテンツ作成プロセス内での革新を可能にするために広く利用されています。

Generative AIは、ゲーム、映画/テレビ制作、広告/マーケティング戦略、オーディオ/音楽制作など、エンターテイメントおよびメディア業界で幅広く利用されています。

ドライビングファクター

クリエイティブコンテンツの生成、パーソナライズされたユーザーエクスペリエンス、および強化されたビジュアル効果とアニメーションは、メディアおよびエンターテイメント市場における生成AIの駆動力です。

生成AIアルゴリズムは、人間の入力なしで音楽、美術作品、ビデオなどのユニークでオリジナルなコンテンツを生成することができます。スケールで新しく魅力的なコンテンツを作成することで、映画製作者、アーティスト、ミュージシャン、ゲームデザイナーなどの創造力の限界をこれまで以上に広げています。

生成AIは、データを活用してパーソナライズされたコンテンツを生成することにより、ユーザーにカスタマイズされた体験を提供します。例えば、ストリーミングプラットフォームは、Generative AIによって駆動されるアルゴリズムを使用して、個々の視聴履歴や好みに基づいて映画、テレビ番組、または曲を提案することができます。ユーザーの満足度とエンゲージメントが相応に向上する一方で、アニメーションや映画産業では、生成AIの手法がアニメーション制作とビジュアルエフェクトの制作を革新しました。

AIパワードツールは、リアルな3Dモデルを作成し、物理をシミュレートし、キャラクターのアニメーションを自動化し、ポストプロダクションプロセスを加速して時間とコストを削減することができます。生成AIは、仮想拡張現実体験の創造において重要な役割を果たしています。AIアルゴリズムは、リアルなテクスチャ、環境、キャラクターを生成することができ、仮想環境に真正性とインタラクティビティを追加します。

生成AI技術は、ゲーム、仮想ツアー、建築ビジュアライゼーション、トレーニングシミュレーションなど、さまざまな分野で応用が可能です。さらに、この生成AIソリューションは、エンターテイメントおよびメディア産業内のルーチンタスクを自動化し、生産性と効率を向上させることができます。

リストレイニングファクターズ

倫理的および法的な懸念、品質と制御、技術的複雑さ、専門知識が市場の成長を制約しています。

生成AIは、生成されたコンテンツの著作権、所有権、真正性に関する法的および倫理的な懸念を引き起こします。しかし、AIによって生成された素材の出所を特定し、著者のクレジットを割り当てることはしばしば困難です。AIによって生成されたDeepfakeに関しては、その可能な誤用や技術の創造者による誤用について懸念が存在します。品質と制御を確保することは、AIによって生成されたコンテンツにおいて最も重要です。

生成AIのアルゴリズムは驚くべき結果を生み出すことがありますが、人間のクリエイターや視聴者の基準や期待を満たすことができない場合もあります。制御を保ち、芸術的なビジョンに合致したコンテンツを作成することは困難であるかもしれません。生成AIのアルゴリズムは通常、既存のデータでトレーニングされますが、そのデータには歪みやステレオタイプの永続化が含まれている可能性があります。これにより、そのデータセット内に存在する歪みやステレオタイプが生じ、永続化する可能性があります。

これは、表現、多様性、公平性が重要な特徴であるコンテンツ制作に使用する場合に問題となる場合があります。AIアルゴリズムにバイアスを回避し、最小化することは懸念事項のままであり、生成AIをエンターテイメントやメディアに統合するためにはスキルとリソースが必要です。AIモデルのトレーニングと開発、パフォーマンスの最適化、生成AIのワークフローへの統合は、時間と複雑さを伴い、小規模なスタジオや独立したクリエイターにとって使用する障害となる可能性があります。

バイタイプ分析

テキストから画像生成セグメントは、2022年のエンターテイメントメディアの生成AI市場において最大の収益シェアを占めました。

この市場は、テキストから画像生成、画像から画像生成、音楽生成、ビデオ生成、3Dモデリングとアニメーションの5つのタイプに基づいてセグメント化されています。これらのタイプの中で、テキストから画像生成は、グローバルなエンターテイメントメディアの生成AI市場で最も収益性が高く、予測期間中の27.7％の最大収益シェアと25.4％の年間成長率（CAGR）が見込まれています。

これらの条件付き生成モデルは、プロンプトまたはテキストの説明を入力し、それに基づいて画像を生成します。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や再帰型ニューラルネットワーク（RNN）などの最新のディープラーニング技術を利用して、ビジュアルとテキストの関係を理解し、正確で文脈に即したイメージ生成を可能にします。これは、ビジュアルストーリーテリングのコンセプト、広告キャンペーン、コンセプトアートプロジェクト、または一般的な創造的なアプリケーションに理想的です。

画像から画像生成セグメントは、エンターテイメントメディアの生成AI市場における最も成長速度の速いタイプセグメントです。

画像から画像へのセグメントは、2023年から2032年の間に、25.9％のCAGRでエンターテイメントメディアの生成AI市場における最も成長速度の速いタイプセグメントとして予測されています。生成AIにおける画像から画像生成とは、入力画像を特定の基準や要件、または改善に合致する出力に変換することを指します。この形式の生成AI技術は、エンターテイメントやメディア市場で広く活用されています。

画像スタイルの転送や修復は、デザインを一つの画像から別の画像にコピーしたり、損傷した画像を元の状態に改善および修復するなど、さまざまなアプリケーションをサポートすることができます。画像から画像生成モデルは、出力画像と入力画像の関係を理解するために、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や生成的対抗ネットワーク（GAN）などのディープラーニング構造に依存しており、強力な操作や創造的な変換を提供します。

バイアプリケーション分析

ゲームがメディアとエンターテイメント市場のGenerative AIのアプリケーションセグメントで重要なシェアを保持しています。

アプリケーションに基づいて、市場はゲーム、映画とテレビ、広告とマーケティング、バーチャルリアリティ（VR）と拡張現実（AR）、音楽とサウンドプロダクション、その他のアプリケーションに分割されています。その中で、ゲームセグメントはメディアとエンターテイメント市場のGenerative AIのアプリケーションセグメントで優勢であり、市場シェアは24％、CAGRは26.1％です。

Generative AIのゲーム関連アプリケーションは、エンターテイメントとメディア業界を革新しています。Generative AIの革命的なアルゴリズムにより、クリエーターはリアルタイムでダイナミックかつ魅力的なゲーム、キャラクター、ストーリーを生成することができ、予測不可能性とユニークなゲーム体験を生み出し、プレイヤーの関与度と繰り返しプレイを増加させます。

映画とテレビセグメントは予測期間中に最も成長速度の高いアプリケーションセグメントとして特定されています。

映画とテレビもメディアとエンターテイメント市場のGenerative AIの重要なアプリケーションセグメントであり、CAGRが26.6％でメディアとエンターテイメント市場のGenerative AIのアプリケーションセグメントでより速く成長することが期待されています。

Generative AIは洗練されたアルゴリズムを使用して、映画のためのリアルなビジュアルエフェクト、見事な風景、キャラクターを生成し、全体的な制作価値を向上させます。映画製作者やコンテンツクリエーターは、Generative AIを使用して煩雑な作業を自動化し、コストを削減することで映画製作プロセスを効率化することができます。さらに、Generative AIは膨大なデータを分析し、魅力的な物語を生み出すことで創造的なストーリーテリング技法を可能にします。

バイ デプロイメント アナリシス

2022年、クラウドベースセグメントがジェネラティブAI in メディア アンド エンタテインメント マーケットにおいて最大の収益シェアを占めました。

デプロイメントに基づいて、市場はクラウドベース、オンプレミス、ハイブリッドに分割されています。これらのタイプの中で、クラウドベースがグローバルジェネラティブAI in メディア アンド エンタテインメント マーケットで最も収益性が高いと予想されており、予測期間中に43.8%の最大収益シェアと年間成長率26.4%を持つとされています。クラウドコンピューティングの力を活用することで、企業は複雑なダイナミックAIアルゴリズムに必要な広範なコンピューティングリソースにアクセスすることができ、高品質のリアルタイムコンテンツ作成のためのより迅速な処理とレンダリング時間を実現することができます。

クラウドデプロイメントは、メディア業界の要件を満たす大規模なデータセットを処理することができ、チーム間のコラボレーションを促進します。さらに、これによりチーム間でAIモデルを簡単に共有することができ、ジェネラティブモデルのシームレスな共有/編集/共有/更新が可能となります。

オンプレミスセグメントがジェネラティブAI in メディア アンド エンタテインメント マーケットにおいて最も急成長しています。

エンタテインメントとメディア市場内でのジェネラティブAIアプリケーションのオンプレミスデプロイメントは、組織がデータ、インフラストラクチャ、セキュリティを完全に制御しながらコンプライアンス対策を遵守することができるため、ますます人気が高まっています。

オンプレミスでのダイナミックAIモデルの利用により、企業は既存のハードウェア資産を活用し、特定のアプリケーションのパフォーマンスを最大化することができます。AIはデータ処理を高速化し、レンダリングとメディア制作のためのリアルタイムな相互作用を可能にします。

オンプレミスデプロイメントは、既存のワークフローやシステムにAIテクノロジーを調整および統合する際に、より大きな柔軟性を提供し、セキュリティ、パフォーマンス、柔軟性の利点を提供します。特に、オンプレミスデプロイメントはエンタテインメントとメディアビジネスがジェネラティブAIテクノロジーの力を最大限に活用するのに役立ちます。

キー市場セグメント

タイプに基づいて

• テキストから画像生成
• 画像から画像生成
• 音楽生成
• ビデオ生成
• 3Dモデリングとアニメーション

アプリケーションに基づいて

• ゲーム
• 映画とテレビ
• 広告とマーケティング
• 仮想現実（VR）と拡張現実（AR）
• 音楽と音響制作
• その他のアプリケーション

デプロイメントに基づいて

• クラウドベース
• オンプレミス
• ハイブリッド

グロース機会

コンテンツ作成、パーソナライズド体験、ビジュアルエフェクト、アニメーションが市場で機会を創出します。

ジェネレーティブAIは、メディア企業がビデオ、画像、音楽、文章を品質とオリジナルなコンテンツで自動作成し、手作業による制作コストの両方の時間とリソースを節約することを可能にします。この技術は手作業のコストをかけずに品質の高いオリジナルの作品を作成するため、手作業による制作プロセスを排除し、メディア企業のリソースと時間を節約します。

ジェネレーティブAIはユーザーの好みや習慣を分析し、ユーザーに合ったコンテンツで個別の体験を提供することができます。これには、ユーザーの満足度とエンゲージメントを高めるための音楽、映画、記事のパーソナライズドな推薦が含まれます。メディアプラットフォームはこの力を活用して、それぞれの顧客に特化したコンテンツを提供することで、顧客の維持とロイヤリティを向上させます。

エンターテイメント業界では、ジェネレーティブAIモデルを使用してアニメーションやビジュアルエフェクトの制作を自動化し、複雑なキャラクターやシーン、特殊効果の制作時間とコストを削減しながら、リアルな映像、物理シミュレーション、全体的なアニメーションの品質を向上させています。一般的なAIモデルは、人間よりも正確に制作スケジュールをシミュレートすることで、リアルな映像を作成し、アニメーションの品質を向上させます。

ジェネレーティブAIは、仮想現実の体験を拡張し、ユーザーの入力に従ってダイナミックに変化するリアルな仮想環境やリアルなキャラクターを作成するのに不可欠です。この技術は、仮想ツアー、ゲーム、没入型ストーリーテリングの体験において新しいイノベーションを可能にします。

レイテスト トレンズ

ディープフェイク・テクノロジー、インタラクティブなストーリーテリングスタイル、そしてアーティスティックなレンダリングが市場の最新トレンドです

ディープフェイクは、通常ビデオなどのメディア製品で、信憑性を持ったソースを改ざんして現実的でありながらも偽物のシーンを作り出すものです。ディープフェイクは倫理的な懸念を引き起こし、メディアの注目を集めるかもしれませんが、一部の応用例には、故人のデジタルパフォーマンスの作成や、過去の映像に出演した俳優の挿入などがあります。生成AIは、リアルタイムで個別のストーリーを作り出すために、強化学習や自然言語処理の技術を使用しています。これにより、過去の想像を拡張しながら視聴者を引き込み、忘れられない没入型体験を提供します。生成AIモデルは、あるビデオや画像の美学を別のものに移すために使用することができます。この方法により、コンテンツクリエイターは有名なアーティストや美術運動のスタイルを作品に取り入れることができ、伝統的な美術形式とデジタルアートを融合させた魅力的な体験を提供します。

AIによる生成音楽作曲と作詞も急速に成長しています。AIモデルは、さまざまなスタイルやジャンルを模倣するために、大規模な音楽データセットを使用してオリジナルの作品を作曲するためにトレーニングされます。さらに、リクエストに応じて歌詞を生成することもでき、作曲家やミュージシャン、コンテンツクリエイターに新たな機会を提供します。

リージョナル・アナリシス

北アメリカが2022年のメディア・エンターテイメント市場におけるジェネレーティブAIの最大の収益シェアを占めました。

北アメリカは、グローバルなメディア・エンターテイメント市場におけるジェネレーティブAIの最も利益が見込まれる市場であり、最大の市場シェアである49.9%を占め、予測期間中に26.7%のCAGRを記録する見込みです。特にアメリカ合衆国を含む北アメリカは、エンターテイメントおよびメディア産業でのジェネレーティブAIの早期採用者となっています。

これは、テック企業や研究機関、拡大するエンターテイメントセクターの中で、ジェネレーティブAIが普及していることに起因しています。この力を活用する企業は、VR体験の創造、パーソナライズされた推薦の提供、ストーリーテリング体験を通じて観客との対話的な関与を実現しています。

アジア太平洋地域がジェネレーティブAIのメディア・エンターテイメント市場において予測期間中の成長が最も速い地域と予想されています。

アジア太平洋地域は、ジェネレーティブAIのメディア・エンターテイメント市場において予測期間中の最も成長が速い地域と予想されており、CAGRが26.7%です。日本、韓国、中国などのアジア太平洋の国々は、特に人工知能に関して技術革新の最前線に立っています。

彼らのエンターテイメントおよびメディア産業は、仮想現実コンテンツの制作やパーソナライゼーション体験、仮想現実環境においてジェネレーティブAIを大いに活用しています。特に中国は、映画産業内でAIによるアニメーションの進展を遂げています。

キーリージョン

• ノースアメリカ
  • アメリカ
  • 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
  • ベネルックス
  • ノルディック
  • その他の西ヨーロッパ
• 東ヨーロッパ
  • ロシア
  • ポーランド
  • チェコ共和国
  • ギリシャ
  • その他の東ヨーロッパ
• 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
  • その他のAPAC
• 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
  • その他のラテンアメリカ
• 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
  • その他のMEA

マーケットシェア＆主要プレーヤー分析

NVIDIA、Google、IBM、およびAdobeなどの企業は、コンテンツの創造、仮想現実体験、カスタマイズされた体験などのための洗練されたジェネラティブAIソリューションの開発の最前線に位置しています。

NVIDIAのディープラーニングプラットフォームであるDeep Learning Super Sampling（DLSS）テクノロジーは、映像効果とゲーミング業界で人気を集めています。

GoogleのTensorFlowとMagentaプロジェクトは、音楽やビジュアルアートのジェネラティブAIにおいて大きな進歩を遂げており、さまざまなメディア関連アプリケーション、推薦システム、コンテンツ分析システムにはIBM Watson AIプラットフォームが活用されています。

マーケット主要プレーヤー

• OpenAI, Inc.
• NVIDIA Corporation
• Adobe Inc.
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Google LLC
• Autodesk, Inc.
• Unity Technologies
• Epic Games, Inc.
• Other Key Players

レセントデベロップメント

• 2021年には、 NVIDIAはNVIDIAオムニバースを発表しました。これは、生成AIを利用してリアルタイムのレンダリング、シミュレーション、コンテンツ制作を可能にするバーチャルコラボレーションプラットフォームです。
• 2021年には、 OpenAIは最近、DALL-Eを発表しました。これは、テキストからユニークな画像を生成するAIモデルであり、視覚コンテンツ制作の可能性を示しています。

レポートの範囲