アプリケーション(BFSI、ヘルスケアおよびライフサイエンス、小売、電気通信、政府と防衛、製造、エネルギー、その他)、2024年から2032年までのタイプ(機械学習(ML)およびディープラーニング、自然言語加工(NLP))別の分析(機械学習(ML)およびディープラーニング、自然言語加工(NLP))別の人工知能(機械学習(ML)およびディープラーニング、自然言語加工(NLP))ごとの分析

最終更新日:14 July 2025
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サービス市場の概要としての人工知能

サービス市場規模としてのグローバルな人工知能は、2023年の191億米ドルであり、2024年の228億米ドルから2032年までに951億米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に19.5%のCAGRを示しています。アジア太平洋地域は、2023年にサービス市場シェアとして人工知能の主要な地位を保持しています。

サービスとしての人工知能(AIAAS)とは、クラウドコンピューティングプラットフォームを介した人工知能機能と技術の提供を指します。これにより、組織は、ハードウェアや専門知識への大幅な先行投資を必要とせずに、高度なAIツールとアルゴリズムにアクセスして利用できるようになります。 AIAASプロバイダーは、自然言語処理、コンピュータービジョン、機械学習、予測分析など、さまざまなサービスを提供しています。 AIAASを活用することにより、企業はAIを運用に統合し、プロセスを自動化し、データから貴重な洞察を得て、意思決定を強化できます。 AIAASはAIへのアクセスを民主化し、あらゆる規模の組織に力を与え、人工知能の力を活用して革新を促進し、目標を達成します。

サービス市場規模としての人工知能は、このサービスの需要の増加を促進するいくつかの要因により、著しい成長を目撃しています。第一に、さまざまな業界の企業は、効率の向上、顧客体験の向上、競争力の獲得におけるAIの計り知れない可能性を認識しています。組織がAI機能を活用しようと努力するにつれて、AIAASは費用対効果の高いスケーラブルなソリューションを提供し、広範なインフラストラクチャと専門のAI専門知識の必要性を排除します。第二に、データの指数関数的な成長と、それから実用的な洞察を抽出する必要性により、AI技術の需要が推進されています。 AIAASにより、企業は機械学習の力とデータ分析の力を活用して、貴重なパターンのロックを解除し、データ駆動型の決定を下すことができます。クラウドコンピューティングの進歩とAIAASプロバイダーの可用性の向上と相まって、これらの要因は、AIAAS市場の成長を促進しています。

Covid-19の衝撃

パンデミックは当初、サプライチェーンの混乱を引き起こしました。また、組織は封鎖中に前例のない課題に直面しました

Covid-19のパンデミックは、前例のない驚異的であり、人工知能は、パンデミック以前のレベルと比較して、すべての地域で予想外の需要を経験しているサービス市場としての人工知能を経験しています。 CAGRの突然の増加は、パンデミックが終わったら、市場の成長と需要がパンデミック以前のレベルに戻ることに起因しています。

サービスとしての人工知能(AIAAS)セクターは、Covid-19の発生によって大きな影響を受けています。もともと多くの異なるビジネスを動揺させていましたが、AIとAIAASテクノロジーの採用も増えました。パンデミックの間、企業は、遠隔労働、サプライチェーンの中断、顧客行動の変化など、これまでのことのない困難に遭遇しました。多くの人々は、AIAASを使用して、これらの問題を解決し、会社の継続性を保証するために、手順を自動化し、リソースを最適化し、操作を簡素化しました。需要予測、異常検出、およびリモートコラボレーションはすべて、機械学習や予測分析などのAIテクノロジーによってすべて可能になりました。危機管理と回復力におけるAIの有用性にパンデミックが重点を置いているため、AIAASソリューションの開発と使用が成長しています。その結果、Covid-19の流行中に、Aiaas産業は需要と成長に急増しました。 

最新のトレンド

特定のセクターまたはユースケースに対応する専門のAIAASソリューションの台頭は、市場で顕著な傾向の1つです

サービスとしての人工知能(AIAAS)市場での顕著な傾向の1つは、特定の産業またはユースケースに対応する専門のAIAASソリューションの出現です。組織が独自の要件に合わせたカスタマイズされたAIソリューションを求めているため、プロバイダーは業界固有のAIAAS製品を立ち上げています。たとえば、ヘルスケア、金融、eコマース、製造部門向けに特別に設計されたAIAASソリューションがあり、特定の課題と機会に対処します。新製品とテクノロジーの観点から、説明可能なAI、フェデレートラーニング、エッジコンピューティングなどの高度な機能を備えたAIAASプラットフォームの強化に焦点が当てられています。

説明可能なAIは、AIモデルの透明性と解釈可能性を可能にし、規制のコンプライアンスと信頼を確保します。 Federated Learningを使用すると、データプライバシーを維持しながら、分散データソースでAIモデルをトレーニングできます。エッジコンピューティングは、AI機能をデータソースに近づけ、遅延を削減し、リアルタイム処理を可能にします。 Amazon Web Services(AWS)、Microsoft Azure、Google Cloudなど、市場の主要なプレーヤーは、AIAASの提供を革新し、拡大し続けています。彼らは、研究開発に投資し、AIのスタートアップを買収し、業界のリーダーと提携してAI機能を強化しています。さらに、彼らは包括的なAIAASエコシステムの提供、事前に構築されたモデル、開発者ツール、および他のクラウドサービスとの統合を網羅し、ビジネスの進化するニーズに応えることに焦点を当てています。 

 

Global-Artificial-Intelligence-as-a-Service-Market-Share,-By-Application,-2032

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サービス市場セグメンテーションとしての人工知能

  • タイプごとに

指定されたサービス市場としての人工知能に依存しているのは、機械学習(ML)とディープラーニング、自然言語処理(NLP)の種類です。機械学習(ML)とディープラーニングタイプは、2028年までの最大市場シェアを獲得します

  • アプリケーションによって

市場は、BFSI、ヘルスケアとライフサイエンス、小売、通信、政府と防衛、製造、エネルギー、その他に適用に基づいて分割されています。 BFSIのようなカバーセグメントのサービスマーケットプレーヤーとしてのグローバルな人工知能は、2022年から2028年にかけて市場シェアを支配します。

運転要因

ビッグデータのアクセシビリティの高まりは、市場の成長を高める重要な理由の1つです

サービス市場の成長として人工知能の背後にある重要な駆動要因の1つは、ビッグデータの可用性の向上です。データ駆動型の意思決定の重要性の高まりと相まって、組織によって生成されたデータの指数関数的な成長は、AIAASの需要を促進しました。膨大な量のデータは、企業が貴重な洞察を抽出し、AIテクノロジーを通じて革新を促進する機会を提供します。 AIAASにより、組織は機械学習アルゴリズム、自然言語処理、予測分析を活用して、大規模なデータセットを効率的に処理および分析することができます。これにより、企業は、運用効率の向上、パーソナライズされた顧客体験、意思決定機能の強化につながる可能性のあるパターン、傾向、および相関を明らかにすることができます。ビッグデータの可用性は触媒として機能し、AIAASの採用を推進し、市場の成長を推進します。

スケーラブルで手頃な価格のAIソリューションの必要性が高まっています人工知能の市場拡大をサービスとして促進する重要なドライバー(AIAAS)

サービスとしての人工知能の市場成長の背後にあるもう1つの重要な推進要因は、費用対効果の高いスケーラブルなAIソリューションに対する需要の増加です。従来のAIの実装には、多くの場合、ハードウェア、インフラストラクチャ、および専門的な専門知識にかなりの前払い投資が必要であり、多くの企業、特に中小企業(中小企業)にとって障壁となる可能性があります。 AIAASは、クラウドベースのプラットフォームを通じてアクセス可能で手頃な価格のAI機能を提供することにより、これらの障壁を排除します。組織は、AIAASを活用して、重要な前払い投資を必要とせずに、高度なアルゴリズム、機械学習モデル、データ分析ツールにアクセスできます。これにより、あらゆる規模の企業がAIの力を活用し、プロセスを自動化し、データから洞察を得、イノベーションを推進し、AIAASの需要の増加につながり、市場の成長に貢献できます。

抑制要因

データセキュリティとプライバシーの問題は、サービスビジネスとしての人工知能の成長を制限する1つの理由です

サービス市場の成長として人工知能に影響を与える抑制要因の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。 AIAASは大量のデータへのアクセスと分析に依存しているため、組織と個人は、データ侵害、不正アクセス、および個人情報の誤用に関連する潜在的なリスクについてますます慎重になっています。規制要件の強化とデータのプライバシーに関する一般の意識の高まりにより、より厳しいデータ保護対策が行われ、AIAASプロバイダーがコンプライアンスを確保し、顧客との信頼を築くことがより困難になりました。堅牢な暗号化、匿名化手法、透明なデータ処理慣行を介したデータプライバシーとセキュリティの懸念に対処することは、この抑制要因を軽減し、AIAASの広範な採用を促進するために重要です。

サービス市場地域の洞察としての人工知能

市場は、R&Dと、この地域のAIのブレークスルーを奨励する政府プログラムにより、北米が支配すると予想されています

北米は、サービスとしての人工知能(AIAAS)市場の主要な地域として登場します。この地域の優位性は、いくつかの要因に起因する可能性があります。第一に、北米はAIおよびクラウドコンピューティング業界の主要なプレーヤーの本拠地であり、AIAASソリューションの開発と採用を促進しています。第二に、この地域には、高度なデータセンターや高速インターネット接続を含む堅牢な技術インフラストラクチャがあり、AIAASプラットフォームのシームレスな展開を可能にします。さらに、さまざまなセクターの北米企業がAIテクノロジーを早期に採用しており、AIAASの需要を促進しています。この地域は、AIの進歩を支援するイノベーション、研究開発、および政府のイニシアチブに焦点を当てており、AIAAS市場での指導的地位に貢献しています。

アジア太平洋地域は、サービスとしての人工知能(AIAAS)市場で2番目にリードする地域として登場します。この地域の急速な経済成長、技術の進歩、およびAI技術の採用の増加は、サービス市場シェアとしての重要な人工知能に貢献しています。中国、日本、インド、韓国などの国々は、ヘルスケア、製造、金融など、さまざまな業界でAIAASの実施が急増しています。この地域の大規模な人口と広範なデジタル変革イニシアチブは、AIAASソリューションの需要をさらに促進します。さらに、主要なテクノロジー企業の存在、AI開発に対する政府の強力な支援、および研究開発への投資の増加は、アジア太平洋地域のAIAAS市場の成長に貢献しています。

主要業界のプレーヤー

キープレーヤーは競争上の優位性を獲得するためにパートナーシップに焦点を当てています

著名なマーケットプレーヤーは、競争に先んじて他の企業と提携することにより、共同の努力をしています。多くの企業は、製品ポートフォリオを拡大するために新製品の発売に投資しています。合併と買収は、プレーヤーが製品ポートフォリオを拡大するために使用する重要な戦略の1つです。

サービス会社としてのトップの人工知能のリスト

  • IBM (U.S.)
  • Google (U.S.)
  • Amazon Web Services (U.S.)
  • Microsoft (U.S.)
  • Salesforce (U.S.)
  • FICO (U.S.)
  • SAS Institute (U.S.)
  • Intel (U.S.) 
  • SAP (Germany)
  • IRIS AI (Norway)
  • Bigml (U.S.)
  • H2o.AI (U.S.)
  • Absolutdata (U.S.)
  • Fuzzy.AI (Canada)
  • Vital AI (U.S.)
  • Rainbird Technologies (U.K.)
  • Craft.AI (U.S.)
  • Sift Science (U.S.)
  • Mighty.AI (U.S.)
  • Cognitive Scale (U.S.)
  • Centurysoft (India)
  • Yottamine Analytics (U.S.)
  • Datarobot (U.S.)
  • Meya.AI (Canada)

報告報告

この研究では、予測期間に影響を与える市場に存在する企業を説明に取り入れる広範な研究を含むレポートを提供しています。詳細な研究が行われたことで、セグメンテーション、機会、産業開発、傾向、成長、サイズ、シェア、抑制などの要因を検査することにより、包括的な分析も提供します。この分析は、主要なプレーヤーと市場のダイナミクスの可能性のある分析が変化する場合、変更の影響を受けます。

サービス市場としての人工知能 レポートの範囲とセグメンテーション

属性 詳細

市場規模の価値(年)

US$ 1.91 Billion 年 2023

市場規模の価値(年まで)

US$ 9.51 Billion 年まで 2032

成長率

CAGR の 19.5%から 2024 to 2032

予測期間

2024-2032

基準年

2024

過去のデータ利用可能

はい

地域範囲

グローバル

カバーされたセグメント

による 種類

  • 機械学習(ML)とディープラーニング
  • 自然言語処理(NLP)

アプリケーションによって

  • bfsi
  • ヘルスケアとライフサイエンス
  • 小売り
  • 通信
  • 政府と防衛
  • 製造
  • エネルギー
  • その他

よくある質問