グローバル ジェネラティブ AI イン CPG マーケット バイ ソリューション タイプ (ソフトウェア プラットフォーム、クラウドベースのサービス、および API 統合)、バイ CPG サブセクター (食品飲料、パーソナルケア製品、およびその他)、バイ アプリケーション エリア、バイ リージョン および 企業 - インダストリーセグメントの見通し、マーケット評価、競争状況、トレンド、および予測 2023-2032

レポートの概要

グローバルな消費財産業（CPG）市場におけるジェネレーティブAIの市場規模は、2023年から2032年の予測期間において、2022年の3900万ドルから2032年に向けて2億8350万ドルに成長する見込みです。成長率は22.5%です。

ジェネレーティブAIは、消費財産業において、企業が顧客との関わり方、マーケティング戦略、商品開発を革新するために急速に採用されています。この人工知能の領域では、高度なモデルとアルゴリズムを利用して、文章、グラフィックス、さらには製品のコンセプトまで、ユニークで創造的なコンテンツを生成します。CPG産業では、ジェネレーティブAIによって、製品開発の推進、マーケティング戦略の強化、サプライチェーンの最適化、顧客体験の向上など、膨大な可能性が提供されています。

ジェネレーティブAIを活用することで、CPG企業は製品開発プロセスを効率化し、消費者に共感する革新的なパッケージデザイン、フレーバー、製品形態を作り出すことができます。マーケティングや広告では、ジェネレーティブAIを活用することで、個別化されたコンテンツ、ターゲット広告、効果的なキャンペーンなどが作成され、消費者の関与とコンバージョンが向上します。

マーケットの範囲

ソリューションタイプの分析

業界の垂直方向に基づいて、市場はソフトウェアプラットフォーム、クラウドベースのサービス、およびAPI統合に分割されます。ソフトウェアプラットフォームセグメントが支配的であり、市場シェアは47％です。ソフトウェアプラットフォームは、CPG市場での生成型AIアプリケーションの開発、展開、管理を包括的な環境で行うためのツールとフレームワークの範囲を提供しています。

これらのプラットフォームは通常、CPG企業がカスタムの生成モデルを構築し、大規模なデータセットでトレーニングし、製品デザイン、フレーバーコンビネーション、または個別の推奨事項などの出力を生成するためのさまざまなツールとフレームワークを提供しています。クラウドベースのサービスは、CPG業界での生成型AIソリューションの展開に対してスケーラブルかつアクセス可能なインフラストラクチャを提供します。これらのサービスはオンデマンドのコンピューティングリソースとストレージ機能を提供し、CPG企業が独自のハードウェアインフラストラクチャを投資し、維持する必要性を排除します。

これらのサービスはまた、高い可用性、セキュリティ、信頼性を確保し、CPGビジネスが生成型AIモデルの開発と活用に集中できるようにします。API統合により、生成型AIソリューションとCPG業界で使用される既存のソフトウェアシステムとのシームレスな接続とデータ交換が可能になります。API（アプリケーションプログラミングインターフェース）を活用することで、CPG企業は生成型AIの機能を製品ライフサイクル管理（PLM）システム、電子商取引プラットフォーム、または顧客関係管理（CRM）システムなどの既存のプラットフォームに統合することができます。

CPGサブセクターの分析

CPGサブセクターに基づいて、市場は食品と飲料、パーソナルケア製品、家庭用品、およびその他のサブセクターに分割されます。その中で、食品と飲料のセグメントが支配的であり、市場シェアは36％です。生成型AIは、新しいレシピ、フレーバーコンビネーション、および製品の形成を可能にすることで、食品と飲料業界を革新しています。

AIモデルは、調理データ、成分特性、消費者の好みなどの膨大な量のデータを分析し、特定の食事ニーズやターゲット消費者セグメントに合わせた革新的なレシピを生成することができます。生成型AIは、パーソナルケア業界で新しい製剤、テクスチャ、化粧品デザインの開発に使用されます。AIモデルは、成分の特性、消費者の好み、市場トレンドなどのデータを分析し、個別の美容やスキンケア製品を生成することができます。

生成型AIは、家庭用品セクターでの製品デザイン、包装、さらには持続可能性の取り組みにも活用されています。AIモデルは、機能性、人間工学、材料の使用などの要素を考慮して、さまざまな製品のプロトタイプを生成し評価することができます。

アプリケーションエリアの分析

アプリケーションエリアに基づいて、市場は製品開発、マーケティングおよび広告、需要予測、サプライチェーン最適化、顧客インサイト、およびデータ分析に分割されます。生成型AIは、新しい革新的なCPG製品の作成において重要な役割を果たしています。AIモデルは、製品デザイン、フレーバー、製剤、および包装オプションの幅広い可能性を生成することができます。生成型AIは、マーケティングや広告で魅力的なコンテンツや個別のキャンペーンを作成するために使用されます。

AIモデルは、ターゲットオーディエンスに共感する画像、動画、製品の説明、ソーシャルメディアの投稿などの視覚的および文章的なコンテンツを生成することができます。生成型AIは、歴史的な販売データ、市場トレンド、外部要因を分析することで、CPG企業が需要予測の精度を向上させるのに役立ちます。AIモデルは、異なる製品カテゴリ、地域、時間枠に対して需要予測を生成し、企業が在庫管理、生産計画、リソース割り当てを最適化することができます。

生成型AIは、サプライチェーンの最適化に貢献し、オペレーションを効率化することで効果を発揮します。生成型AIは、多様なデータセットからの複雑なデータ分析タスクの自動化および洞察の生成により、CPG市場におけるデータ分析能力を向上させます。AIモデルは、売上データ、製品属性、市場レポート、顧客フィードバックなどの構造化および

キーマーケットセグメント

ソリューションタイプに基づく

• ソフトウェアプラットフォーム
• クラウドベースのサービス
• API統合

CPGサブセクターに基づく

• 食品・飲料
• パーソナルケア製品
• 家庭用品
• その他のサブセクター

アプリケーションエリアに基づく

• 製品開発
• マーケティング・広告
• 需要予測
• サプライチェーン最適化
• 顧客洞察
• データ分析

マーケットダイナミクス

ドライバー

消費財（CPG）企業において、Generative AIは革新、効率化、および顧客エンゲージメントを推進する不可欠な資産となっています。製品開発は、Generative AIの採用を促進する主要なドライバーの一つであり、消費者の変化する好みに合わせながらコスト削減と開発サイクルの短縮を図るために、CPG企業が取り組む重要な課題です。Generative AIのアルゴリズムは、市場トレンド、消費者フィードバック、原料の組み合わせなど、膨大な情報を迅速に分析し、開発時間を加速させ、コストを削減しながら製品の品質を向上させる革新的なアイデアを生み出すことができます。

個別化も重要なドライバーです。現代の消費者は、自分自身の好みとニーズに合わせた製品を求めており、Generative AIは顧客の人口統計、購買行動、フィードバックなどのデータを使用して、個別の推奨事項、カスタマイズされたパッケージデザイン、さらには個別のフレーバーや香りを開発することができます。これにより、顧客満足度とロイヤルティが向上し、最終的には顧客の満足度とロイヤルティが向上します。

Generative AIは、サプライチェーンとロジスティクスの最適化にも重要な役割を果たしています。CPG企業は複雑な流通ネットワーク、在庫管理、需要予測、需要予測戦略を必要としています。Generative AIのアルゴリズムは、過去のデータ、市場状況、外部要因を分析して正確な需要予測を行い、在庫レベルを最適化し、物流プロセスを効率化することができます。これにより、コスト削減、廃棄物の削減、および全体的な業務効率の向上が実現されます。

制約

一つの重要な制約は、高品質かつ多様なトレーニングデータの必要性です。Generative AIモデルは、学習と有意義な出力の生成に膨大なデータに依存しています。しかし、CPG業界では多様で信頼性の高いトレーニングデータを入手することは困難です。データは顧客フィードバック、市場調査、生産データなど、さまざまなソースから得られるため、統一された形式で収集および統合することは困難です。さらに、データの品質（正確性、完全性、関連性）は、Generative AIモデルのパフォーマンスと信頼性に影響を与える可能性があります。

もう一つの制約は、生成された出力における潜在的なバイアスです。Generative AIモデルは既存のデータから学習しますが、トレーニングデータに存在するバイアスが生成された出力に現れることがあります。これらのバイアスは、バイアスのある製品推奨や生成されたコンテンツにおける差別的な言語など、さまざまな形で現れることができます。包括性と多様性が重要なCPG市場では、バイアスを引き起こさないようにするために、Generative AIモデルをバイアスのない代表的なデータでトレーニングすることが重要です。

機会

主要な機会の一つは、製品の個別化にあります。Generative AIのアルゴリズムは、購買行動、好み、人口統計などの膨大な消費者データを分析して、個々の顧客に合わせた製品の推奨事項と体験を作成することができます。CPG企業は、各消費者のニーズと欲求に特化した製品提供をカスタマイズすることで、顧客満足度を向上させ、ブランドロイヤルティを強化し、収益成長を推進することができます。

もう一つの重要な機会は、製品設計と開発の領域です。Generative AIモデルは、市場トレンド、消費者フィードバック、過去のデータを分析して、革新的な製品のアイデアを生成することができます。CPG企業は、アイデアの生成プロセスの自動化を活用して製品開発サイクルを加速し、コスト削減を実現し、ユニークで魅力的な製品を市場に迅速に投入することができます。Generative AIはまた、リアルタイムの消費者フィードバックに基づいて製品を迅速に試作し、改善するための迅速なプロトタイピングとテストを可能にします。

Generative AIは、顧客エンゲージメントとインタラクティブな体験の向上の機会も提供します。CPG企業は、チャットボット、仮想アシスタント、音声対応デバイスを通じて個別化されたインタラクティブな顧客サポートを提供するために、Generative AIを活用することができます。これらのAIパワードアシスタントは、顧客の問い合わせに理解して応答し、製品の推奨事項を提供し、注文の手続きや問題の解決を支援することさえできます。このような個別化された効率的な顧客対応は、顧客満足度とロイヤルティの向上につながることがあります。

トレンド

Generative AIは、消費財（CPG）市場においていくつかのトレンドが現れ、CPG企業がイノベーション、顧客とのインタ

リージョナル・アナリシス

ノースアメリカ、アメリカ合衆国とカナダからなる地域は、CPG市場における生成的AIの採用において先駆的な存在です。ノースアメリカの生成的AIのCPG市場におけるシェアは42%です。この地域は強力な技術基盤、熟練した人材の利用可能性、そして革新の文化を享受しています。ノースアメリカの主要なCPG企業は、個別化マーケティング、製品開発、サプライチェーン最適化、顧客エンゲージメントに生成的AIを活用しています。

ヨーロッパでは、イギリス、ドイツ、フランスなどの国々を中心に、消費財市場での生成的AIの広範な利用が見られます。中国、日本、韓国、インドなどのアジア太平洋地域の国々は、増加するデジタル化、成長する電子商取引の売上高、および消費者の期待により、生成的AI技術の採用が急速に増加しています。

ラテンアメリカでは、CPG市場への生成的AI技術の徐々な実装が進行しています。ブラジル、メキシコ、アルゼンチンなどの国々では、AIソリューションを活用して業務効率の向上、マーケティング戦略の強化、およびカスタマーエクスペリエンスの提供に関心が高まっています。

中東とアフリカのCPG市場は、生成的AI技術の採用が始まったばかりですが、アラブ首長国連邦、サウジアラビア、南アフリカなどの国々の間で関心が高まっています。生成的AIは、製品革新、サプライチェーン最適化、地域のニーズに特化したマーケティングキャンペーン、サプライチェーン分析に活用されています。

キーリージョン

• 北米
  • 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
  • 北欧
  • 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＆主要プレイヤーの分析

グローバルなCPG市場において、ジェネレーティブAIの分野は競争が激しく、数多くの主要プレイヤーが市場で活動しています。これらの企業は主にCPG向けのジェネレーティブAIソリューションの開発と提供に注力しており、また、ジェネレーティブAIの精度と効果を向上させるための研究開発にも投資しています。

市場シェアに関しては、具体的な数字は情報源と使用される方法論によって異なる場合があります。ただし、市場シェアの観点からは、IBM Corporation、Google LLC、Microsoft Corporation、Adobe Inc.、NVIDIA CorporationがジェネレーティブAIのCPG市場の主要プレイヤーの中でもリーディングカンパニーとなっています。これらの企業は強力なブランド認知を確立し、CPGプロセス向けの先進的なジェネレーティブAIソリューションを開発しています。

以下に、CPG業界の中でも最も著名なジェネレーティブAIプレイヤーをいくつか紹介します。

マーケット主要プレイヤー

• IBM Corporation
• Google LLC
• Microsoft Corporation
• Adobe Inc.
• NVIDIA Corporation
• DataRobot Inc.
• OpenAI
• その他の主要プレイヤー

レーセント デベロップメンツ

• イ ン 2021: IBM アナウンスド ザ ランチ オブ IBM ワトソン オーケストレート, アン AI-パワード ツール ザット キャン アシスト CPG コンパニーズ イン オートメーティング ヴァリアス タスクス, インクルーディング コンテント クリエーション, リサーチ, アンド データ アナリシス.
• IBM ワトソン アドバタイジング, ア ディヴィジョン オブ IBM, ハス ビーン レバレージング ジェネレーティブ AI トゥ ディヴェロップ パーソナライズド アドバタイジング キャンペーンズ フォー CPG ブランズ. ゼア AI-パワード ソリューションズ キャン クリエート カスタム アッズ バイ アナライジング コンシューマー データ アンド ジェネレーティング コンテント テイラード トゥ インディヴィジュアル プリファランシーズ.
• イ ン 2021: ゴーグル ハス ビーン アクティブリー リサーチング ジェネレーティブ AI アプリケーションズ イン アリアス サッチ アズ イメージ レコグニション, ナチュラル ランゲージ プロセッシング, アンド レコメンデーション システムズ. ゼゼ アドバンスメンツ キャン ベネフィット CPG コンパニーズ イン タスクス ライク プロダクト レコグニション, コンテント ジェネレーション, アンド パーソナライズド レコメンデーションズ.

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