ジェネラティブAIインメディアマーケットバイテクノロジー（ディープラーニング、ナチュラルランゲージプロセッシング、コンピュータービジョン、オーディオプロセッシング）、バイアプリケーション（コンテンツクリエーション、パーソナライズドレコメンデーション、ビジュアルエフェクト＆アニメーション、データ分析＆インサイト、その他）、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2023-2032の予測

リポートの概要

2032年までに、Generative AI in Media市場の規模は2022年の1,501 Mnドルから16,787 Mn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（CAGR）28.1%で成長する見込みです。

グローバルなGenerative AI in Mediaは、メディアセクターでGenerative Artificial Intelligence（AI）を実装し展開することを指します。Generative AIは、人間の創造性や知能を模倣する新しいコンテンツ、推奨事項、またはエクスペリエンスを生成するアルゴリズムとモデルを使用します。Generative AIは、記事、ビデオ、音楽、あらゆる種類のアートワークを生成するためにメディアアプリケーションに適用することができます。さらに、その応用には、パーソナライズされた推奨事項、仮想アシスタント、チャットボットの視覚効果、アニメーション、およびデータ分析が含まれます。

グローバルなAI技術とアプリケーションは、世界中のさまざまな国と市場に広がっています。Generative AI in Media Marketは、メディアの製作、配信、消費、エンゲージメントプロセスに人工知能アルゴリズム、ハードウェアプラットフォーム、データセット、ソフトウェアプラットフォームを適用することを指します。ディープラーニング、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン処理、音声処理強化学習、ハイブリッドアプローチなどの高度な技術を使用して、メディアコンテンツ、パーソナライズされた推奨事項、インタラクティブなユーザーエクスペリエンスを生成します。

ドライビングファクター

メディア市場におけるパーソナライゼーションとユーザーエンゲージメント

メディア業界における生成AIは、成長と採用に寄与するいくつかの要素によって推進されています。その1つの重要な要素は、コンテンツ作成と配信プロセスにもたらす自動化と効率性です。AIアルゴリズムを活用することで、メディア企業はワークフローを合理化し、手動の作業を削減し、大規模なコンテンツを生産することができます。この自動化により、製作のタイムラインが加速し、コスト削減と業務効率の向上が可能となります。

もう1つの重要なドライビングファクターは、生成AIの個別化された体験の提供とユーザーエンゲージメントの向上能力です。ユーザーデータと好みを分析することで、AIアルゴリズムはカスタマイズされたコンテンツの推奨、カスタマイズされた広告、インタラクティブなインターフェースを提供することができます。このパーソナライゼーションにより、観客とメディアプラットフォームの間により深いつながりが生まれ、ユーザーの満足度、ロイヤリティ、収益の増加が促進されます。

生成AIはコンテンツの生成とイノベーションも促進します。テキスト、画像、音楽、動画など、さまざまな形式で新しい創造的なコンテンツを生成する能力により、ストーリーテリングと芸術的表現の新たな可能性が広がります。メディアクリエイターは未開拓の領域を探索し、創造性の限界を突破することができ、魅力的で没入感のある体験を観客に提供することができます。

メディア市場における生成AIはデータ分析と洞察を促進します。メディア企業は、膨大な量のユーザーデータを分析することで、視聴者の行動、好み、トレンドに関する貴重な洞察を得ることができます。このデータに基づくアプローチにより、情報に基づいた意思決定、コンテンツの最適化、ターゲット広告、総合的なビジネス戦略の改善が可能となります。

レストレインファクターズ

ユーザーへの複雑さ

生成AIはメディア企業にとって非常に有望なものですが、広範な実装と普及を妨げるさまざまな要因があります。特に、開発と展開の複雑さとコストが挙げられます。高度なモデルを開発するには、相当な専門知識、計算リソース、時間、その他の要素が必要です。これらの要件と開発/展開コスト/技術的な障壁に関連するコストにより、リソースが少ない小規模なメディア企業や高い技術的な障壁によってアクセスが制限される可能性があります。

データプライバシーと倫理的な懸念も、生成AIの実装における重要な障壁となります。ユーザーデータをトレーニングやパーソナライゼーションの目的で大量に使用するため、その保護とセキュリティは最優先される必要があります。侵害や誤用のリスクを効果的に管理するためには、データ駆動型のパーソナライゼーションとユーザープライバシーの保護のバランスを取ることは困難です。厳格な規制と倫理的なフレームワークに準拠する必要があります。

生成AIシステムは、そのシステム内で生じる潜在的なバイアスや倫理的な懸念により、さらなる困難を引き起こす可能性があります。バイアスのかかったまたは不完全なデータセットでトレーニングされたAIモデルは、既存のバイアスを強化し複合させる可能性があり、差別的または有害な結果をもたらすことがあります。メディア企業は、そのようなバイアスに対処し、彼らの生成AIシステムが公正さ、包括性、透明性をサポートすることを確保する必要があります。コンテンツの生成と推奨プロセス中に。

コロナウイルスによるメディア市場へのジェネレーティブAIへの影響

COVID-19パンデミックは、AI技術の採用と使用に関して、メディア業界の実践とトレンドに大きな影響を与えました。その全体的な影響はまだ明らかになっていませんが、すでにいくつかのトレンドと影響が表面化しています。パンデミックはメディア業界のデジタル化を加速させました。ロックダウン、社会的距離の確保、身体活動の制限により、デジタルメディアの消費が急増しました。

メディア企業はこのデジタルコンテンツへの需要の増加に対応するために適応し、観客に魅力的な体験を提供する新しい方法を模索しなければなりませんでした。ジェネレーティブAIは、自動化されたコンテンツ作成、個別の推奨事項、および変化する好みや行動に合わせたインタラクティブなインターフェースの提供において、この変革において重要な役割を果たしています。

パンデミックは、対面の集まりや旅行制限がある中で、メディア業界におけるリモートコラボレーションとバーチャルプロダクションの必要性を浮き彫りにしました。メディア制作チームは、仮想プロダクション、自動編集、およびコンテンツ生成を容易にするジェネレーティブAIツールを通じて、コラボレーションとコンテンツ制作の代替手段を見つけなければなりませんでした。これらの進歩により、メディアのプロフェッショナルは安全対策を遵守しながら作業を続けることができます。

パンデミックは、メディア企業におけるデータに基づいた意思決定の価値を強調しました。急速に変化する観客の行動や消費パターンにより、メディア企業は戦略を適応するためにデータ分析と洞察に大いに依存しています。ジェネレーティブAIは、大量のデータセットを効率的に処理し、トレンドを特定し、コンテンツの作成、配信、および観客の関与に関する情報を提供することで、メディア企業が情報に基づいた意思決定を行うのを支援しています。

バイテクノロジー分析によると

ディープラーニングセグメントは、メディア市場におけるジェネラティブAIのテクノロジーセグメントで重要なシェアを持っています。

技術に基づいて、市場はディープラーニング、自然言語処理、コンピュータビジョン、音声処理、強化学習に分割されています。これらの中で、ディープラーニングセグメントが予測期間中の売上シェア27％で市場を支配しています。ディープラーニングモデルは、データの階層的表現を自動的に学習することができます。人工ニューラルネットワークの複数の層を持つディープラーニングアルゴリズムは、テキスト、画像、音声などの生データから複雑なパターンや特徴を抽出し、捉えることができます。

この能力により、ディープラーニングモデルは高品質でリアルなコンテンツを生成することができます。ディープラーニングモデルは大量のデータを処理するためにスケーリングすることができ、巨大なデータセットを使用するメディア関連のアプリケーションに適しています。

バイアプリケーション分析

コンテンツ作成は、メディア市場におけるジェネラティブAIのアプリケーションセグメントで重要なシェアを持っています。

アプリケーションに基づいて、市場はコンテンツ作成、パーソナライズされた推奨、ビジュアルエフェクト＆アニメーション、データ分析＆洞察、ゲーム＆インタラクティブ体験、その他のアプリケーションに分かれています。これらの中で、コンテンツ作成セグメントが予測期間中の市場を支配し、収益シェア31％を占めています。コンテンツ作成は、ジェネラティブAIによって主に駆動され、メディア業界で変革的な変化を遂げています。

ジェネラティブ対抗ネットワーク（GAN）や再帰型ニューラルネットワーク（RNN）などのディープラーニングアルゴリズムは、多様で魅力的なコンテンツの生成を革新しました。ジェネラティブAIの助けを借りて、コンテンツクリエーターはテキスト、画像、動画の作成を自動化し効率化することができます。テキスト生成アルゴリズムは、記事、脚本、ソーシャルメディア投稿、製品説明などを生成し、人間のような文章スタイルを模倣し続けます。

キーマーケットセグメント

バイテクノロジー

• ディープラーニング
• ナチュラルランゲージプロセッシング
• コンピュータビジョン
• オーディオプロセッシング
• リインフォースメントラーニング

バイアプリケーション

• コンテンツ作成
• パーソナライズドレコメンデーション
• ビジュアルエフェクト&アニメーション
• データ分析&インサイト
• ゲーミング&インタラクティブエクスペリエンス
• その他のアプリケーション

グロース機会

向上したコンテンツ作成と高度なビジュアルおよびオーディオ効果

ジェネレーティブAIは、メディア業界において将来のコンテンツ制作と視聴者の関与に大きな成長の機会を提供します。そのような機会の一つは、向上したコンテンツ制作にあります。ジェネレーティブAIの技術により、メディアプロフェッショナルはタスクを自動化し、迅速にオリジナルのコンテンツを生成し、クリエイティブなワークフローを効率化するためのツールを手に入れることができます。これにより、クリエーターは高品質な作品をより迅速に制作することができ、ストーリーテリングや芸術的表現の可能性も広がります。

パーソナライズされた体験は、メディアプラットフォームにとって別の成長の機会を提供します。ジェネレーティブAIを活用したメディア市場は、メディア企業に個別のユーザーの好みや行動に基づいたカスタマイズされたコンテンツの推奨、カスタマイズされたインターフェース、インタラクティブな体験を提供することができます。これにより、関与、満足度、ロイヤリティがさらに向上し、ユーザーの維持と収益の生成が促進されます。ジェネレーティブAIは、メディア企業に対して、魅力的な体験を提供し、観客を引き付け、維持するためのカスタマイズされた体験を提供することにより、強力な成長ドライバーとなります。

高度なビジュアルおよびオーディオ効果も成長の分野です。コンピュータビジョンやオーディオ処理などのジェネレーティブAIの技術により、視覚と音の没入型でリアルな体験が可能となります。AIを活用した向上したストーリーテリング、ゲーム、仮想現実（VR）、拡張現実（AR）アプリケーションによって、メディア企業はこの強力な技術を活用し、市場で差別化された魅力的な体験を提供することができます。データ駆動型の洞察力と分析は、メディア企業にとって別の成長の機会を提供します。

ジェネレーティブAIにより、彼らは迅速に大量のデータを分析し、ユーザーの行動、コンテンツのパフォーマンス、市場のトレンドに対する貴重な洞察を提供することができます。データ駆動型の戦略により、メディア企業は最適化されたコンテンツ戦略、ターゲット広告キャンペーンの実施、新興トレンドや好みの特定を実現することができます。これにより、情報に基づいた意思決定、より良いユーザー体験、収益成長が可能となります。

レイテスト トレンド

AIジェネレートド ミュージック & アート アンド ディープ フェイク テクノロジー

ディープ フェイク テクノロジー、ジェネレーティブ AIによって駆動され、注目を浴びています。これにより、ビデオやオーディオなど、非常にリアルで説得力のあるフェイクメディアの作成が可能になります。ディープ フェイクには倫理的な懸念がありますが、創造的なストーリーテリング、ビジュアルエフェクト、仮想パフォーマンスの可能性も開かれています。メディアプラットフォームは、インタラクティブなAI駆動の体験をさらに探求しています。これには、ジェネレーティブ AIを活用して、ユーザーがメディアコンテンツと積極的に関わることができる没入型で個人的な体験を作り出すことが含まれます。

インタラクティブストーリーテリング、選択型冒険物語、AIガイドのゲームプレイは、このトレンドの例であり、ユーザーの関与を高め、ユニークな体験を提供します。ジェネレーティブ AIは、音楽や美術作品の生成において驚異的な進歩を示しています。AIモデルはオリジナルの音楽を作曲したり、著名なアーティストのスタイルを模倣したり、見事なビジュアルアートを作成したりすることができます。このトレンドは、AIによる音楽アルバムの生成、仮想美術展、人間のアーティストとAIシステムのコラボレーションの機会を提供します。

リージョナルアナリシス

北米は、2022年のGenerative AI in Media市場における最大の収益シェアを占めています。

北米は、世界のGenerative AI in Media市場でリーディングな地域です。この地域は、繁栄するテクノロジーエコシステム、強力な研究機関、主要なメディア企業の集中が恩恵を受けています。北米のメディア企業は、コンテンツ作成、個別推薦、ユーザー参加のためにGenerative AIを活用することでトップの立場にあります。この地域は、イノベーションを推進する活気あるスタートアップエコシステム、研究機関、テックジャイアントを誇ります。

この地域の主要なメディア企業は、コンテンツ作成、個別化、推薦システムにおいてGenerative AI in Media市場を積極的に採用しています。北米はまた、NVIDIAなどの企業が重要な役割を果たしているAIハードウェアの開発でもリードしています。

北米は、2022年のジェネレイティブAIメディア市場における最大の収益シェアを占めています

主要な地域と国

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
• 東ヨーロッパのその他の地域

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
• APACのその他の地域

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
• ラテンアメリカのその他の地域

中東およびアフリカ

• 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
• MEAのその他の地域

マーケットシェア＆主要プレーヤー分析

メディア業界の生成的AIセグメントでは、各社が独自の提供と技術革新により市場に貢献しています。たとえば、GoogleはTensorFlow内の機械学習フレームワークにより、AI市場で最も強力な存在感を持っています。

メディア市場における生成的AIの主要プレーヤー

• OpenAI
• Google (Alphabet Inc.)
• NVIDIA
• アドビ
• IBM
• マイクロソフト
• Facebook
• Amazon
• Twitter
• Apple
• その他の主要プレーヤー

レーセント デベロップメント

• イン エイプリル 2021、オープンエーアイは GPT-3 モデルをリリースし、印象的な言語生成能力により注目を集めました。オープンエーアイは、AI モデル内のバイアスを検出および軽減するためのツールの開発など、倫理的な懸念に対処するための研究と開発にも積極的に取り組んでいます。
• イン フェブルアリ 2021、グーグル（アルファベット インク）は、さまざまなメディア関連アプリケーションに生成的 AI を組み込むことに重点を置いています。彼らは BERT を含む言語モデルを洗練させ続け、コンテンツ生成、パーソナライズされた推奨、自然言語理解などのアプリケーションを探求しています。グーグルはまた、Tensor Processing Units（TPUs）などのAIハードウェアへの投資を行っており、生成的AIシステムのパフォーマンスを向上させています。

レポートの範囲