AIツールキット市場は、2023年に195億米ドル、2028年には916億米ドルに達すると推定され、年間平均成長率（CAGR）は36.2%です。GPUやTPUのような高性能ハードウェア・コンポーネントへのアクセスが容易になったことで、高度なAIモデルのトレーニングや展開の効率が大幅に向上しました。AIツールキットは、この計算能力を最大限に活用するよう意図的に設計されており、より迅速なモデル開発とパフォーマンスの向上を促進します。このようにAIツールキットと強力なハードウェア・リソースを連携させることは、開発者や組織が幅広い用途で最先端のAI機能を活用できるようにするため、AIツールキット市場の拡大を促進する極めて重要な要因となっています。
市場動向
促進要因 高品質モデルの学習にAutoMLの採用が増加
AI技術はここ数年で飛躍的な成長を遂げています。そのため、AIモデルとアプリケーションの需要も高まっています。正確なAIツールを開発するためには、正しいモデル・アーキテクチャを使用し、適切なデータを収集し、望ましい主要業績評価指標（KPI）を満たすようにモデルを調整することが重要です。自動機械学習（AutoML）は、目的のKPIに最適なモデルとハイパーパラメータを見つける手作業を自動化するのに役立ちます。特定の目標に最適なAIモデルを自動的に見つけ、AIモデルの作成と最適化に関わる複雑なステップの多くを隠すことができます。NVIDIA TAOのような様々なAIツールキットは、モデルのハイパーパラメータを自動的に最適化するAutoML機能を提供し、手動チューニングの必要性を低減します。このため、高品質なモデルのトレーニングやデプロイメントにAutoMLの採用が増加しています。
制約： AIツールキット市場における標準化の欠如 AIツールキット市場における標準化の必要性は、企業や開発者にとって大きな課題となっています。市場で入手可能なAIツールキットにはそれぞれ長所と短所があります。そのため、企業はニーズに合ったツールキットを選択することが難しく、開発者はさまざまなツールキットを学習して使用する必要があります。AIツールキットの標準化が必要とされる背景には、AIにおける技術革新の急速なペース、AIアプリケーションの多様性、多くのAIツールキットのオープンソース化など、さまざまな要因があります。AIは常に進化しており、常に新しいツールキットが登場しています。そのため、標準の策定や採用が困難になっています。AIは様々な産業やアプリケーションで利用されており、そのため様々な特化したAIツールキットが開発されています。多くのAIツールキットはオープンソースであり、ボランティアのコミュニティによって開発・保守されています。このため、開発を調整し、異なるツールキット間の互換性を確保することは困難です。AIツールキット市場における標準化の欠如は、コストの増加、生産性の低下、エラーのリスクの増加など、企業や開発者にとっていくつかの否定的な結果をもたらす可能性があります。
機会： IoTデバイスから生成されるデータの増加が新たな機会を創出 AI の自動化されたパワーは、インテリジェントな IoT テクノロジーの採用に貢献しています。このような洞察により、企業は業務と業績の全体像を把握し、そのデータを新製品や新サービスの市場投入に活用することができます。IoTは大量のデータを生成し、このデータは組織のパフォーマンスと健全性に関する新たな洞察を提供します。AIは、センサー、トラッカー、その他の入力デバイスによって収集されたデータを解釈するための処方的・予測的分析を可能にすることで、企業がIoTの力を活用するのを支援します。これらのインテリジェントな洞察は、予防保守、意思決定の改善、顧客サービスの向上につながる予測をサポートします。例えば、遠隔地の製造業では、センサーがさまざまな場所で生産プロセスを追跡し、機械の健全性を監視し、故障予測を通じて発生するダウンタイムを削減するためにMLを使用する集中型施設にステータスの最新情報を送信します。AIは、IoT実装時に直面するセキュリティ問題に対処する上で重要な役割を果たします。
課題 AIの透明性、説明可能性、バイアスに関する懸念 AIシステムを採用する組織は増加しています。しかし、AIシステムはブラックボックスであるため、倫理的な問題があります。IEEEやACMをはじめとする世界中のさまざまな利益団体が、責任あるAIの利用を保証するための包括的な倫理ガイドラインと原則を定義しています。さまざまな団体が、AIシステム開発の透明性と説明可能性を強調するAI倫理ガイドラインを策定しています。組織は意思決定プロセスにおいて、さまざまなMLモデルやアルゴリズムを活用しています。さらに、AIシステムの出力や決定は通常、理解しにくく、透明性に欠けています。たとえAIシステムが透明であったとしても、特定の決定に至った経緯を説明するのは容易ではないかもしれません。そのため、システムの決定を信頼したり、潜在的なバイアスを特定して対処したりすることが難しくなります。AIシステムは、学習させたデータや設計した人のバイアスを反映して偏ることがあります。これは不公平で差別的な結果につながる可能性があります。例えば、特定の人種に偏った顔認識システムは、誤認逮捕やその他の否定的な結果につながる可能性があります。特定の病気や集団に偏った医療診断システムは、誤診や治療の遅れにつながる可能性があります。AIシステムが責任を持って倫理的に使用されるよう、こうした懸念に対処することが重要です。
この市場における有力なプレーヤーには、老舗で財務的に安定したAIツールキット・ソリューション、サービス・プロバイダー、規制機関などがあります。これらの企業は数年前からこの市場で事業を展開しており、多様な製品ポートフォリオと最先端の技術を有しています。この市場で著名な企業には、マイクロソフト（米国）、グーグル（米国）、メタ（米国）などがあります。
「技術別では、自然言語処理（NLP）分野が予測期間中最大の市場規模を維持。 NLPは、GoogleアシスタントやAmazon Alexaのような人気のある音声アシスタントの原動力として機能し、AIツールキット市場の採用に貢献しています。これらの音声起動サービスは、家庭やビジネスに不可欠なものとなり、人間とコンピュータの相互作用を強化し、さまざまなタスクに音声起動ソリューションを提供しています。このような音声アシスタントが広く普及するにつれて、堅牢なNLP機能を備えたAIツールキットへの需要が急増し続けています。この傾向は、AIツールキット市場を拡大するだけでなく、NLP技術の革新を促進し、スマートホームからヘルスケア、カスタマーサービスに至るまで、さまざまな分野でより汎用的で洗練された音声起動アプリケーションを可能にします。
"業種別では、ヘルスケア＆ライフサイエンス分野が予測期間中に最も速い成長率を記録する見込みです。" AIツールキットは、大規模なヘルスケアデータセットの分析を可能にすることで、ヘルスケアAI研究を推進する上で極めて重要な役割を果たしており、この機能はAIツールキット市場の重要な促進要因となっています。最近の医療機関や研究者は、ビッグデータの取り込みにより、これまでにない量の患者記録、医療画像、ゲノムデータ、臨床ノートに圧倒されています。AIツールキットは、この膨大な情報を効率的に処理・解読することで、ヘルスケアAI研究に力を与えます。機械学習アルゴリズムと自然言語処理を活用することで、AIツールキットは、人間の分析者が発見できないような隠れたパターン、相関関係、洞察を明らかにします。これにより、医学的発見のペースが早まるだけでなく、より正確な診断、治療の推奨、予測医療モデルの開発もサポートされます。その結果、ヘルスケアAI研究におけるAIツールキットの需要は拡大し続け、イノベーションを促進し、AIツールキット市場の拡大を牽引しています。
予測期間中、北米が最大の市場規模を維持する見込み 北米のAIツールキット市場を牽引する上で、政府の支援と資金提供は極めて重要な役割を果たします。この地域の政府によるAI研究開発イニシアティブへのコミットメントは、イノベーションを促進するだけでなく、競争力を強化します。AIプロジェクト、研究センター、インフラへの公共投資は、学界、産業界、新興企業間の協力を促すエコシステムを構築します。AIツールキットはAIイノベーションのための基本的な構成要素であるため、これがAIツールキットの開発と採用を促進します。リソースと資金が利用可能なため、新しいAIアプリケーションの探求とAI機能の拡張が促進され、北米はAI技術のグローバルリーダーとなり、同地域のAIツールキット市場の成長を牽引しています。
主要企業
AIツールキット市場の主要プレーヤーは、マイクロソフト（米国）、グーグル（米国）、IBM（米国）、オラクル（米国）、タレス・グループ（フランス）、セールスフォース（米国）、インテル（米国）、アドビ（米国）、メタ・プラットフォームズ（米国）、AWS（米国）、エヌビディア・コーポレーション（米国）、H2O. ai（米）、Alteryx（米）、Altair（米）、KNIME（スイス）、DataRobot（米）、Jasper（米）、Rasa（米）、SuperAnnotate（米）、OpenAI（米）、Obviously AI（米）、Fiddler AI（米）、Determined AI（米）、Snorkel AI（米）、Levity AI（独）、Union AI（米）、Attri AI（米）、Regie.ai（米）。これらの企業は、AIツールキット市場の足跡を拡大するために、提携、契約、協力、新製品の発表と強化、買収など、さまざまな成長戦略を採用しています。
この調査レポートは、AIツールキット市場を以下のサブマーケットごとに分類し、収益予測や動向分析を行っています：
オファリングに基づく ソフトウェア ハードウェア プロセッサ アクセラレータ その他（メモリ、ネットワーク機器） サービス プロフェッショナル・サービス マネージド・サービス テクノロジー別 自然言語処理 機械学習 コンピュータビジョン ロボティック・プロセス・オートメーション 業種別 銀行、金融サービス、保険 (BFSI) 小売＆eコマース ヘルスケア＆ライフサイエンス 製造業 テレコム IT & ITeS メディア & エンターテインメント エネルギー・公益事業 政府・防衛 自動車、運輸、物流 その他の業種（教育、旅行＆ホスピタリティ、建設＆不動産、農業） 地域別 北米 米国 カナダ 欧州 英国 ドイツ フランス イタリア スペイン 北欧 その他のヨーロッパ アジア太平洋 中国 日本 インド 韓国 オーストラリア・ニュージーランド 東南アジア その他のアジア太平洋地域 中東・アフリカ GCC諸国 南アフリカ その他の中東・アフリカ ラテンアメリカ ブラジル メキシコ その他のラテンアメリカ
2023年9月、インフォシスとエヌビディアは、企業の生産性向上を支援するジェネレーティブAIプラットフォームを開発するため、既存の協業を拡大しました。この提携により、エヌビディアの技術を使用したスケーラブルなプラットフォームが提供され、インフォシスのResponsible AI Toolkitが強化されます。 2023年8月、IBMとセールスフォースは、顧客関係管理へのAIの統合を促進するため、さまざまな分野の企業を支援するために協業しました。この協業により、企業はデータのセキュリティを確保しながら、顧客、パートナー、従業員とのやり取りを変革できるようになります。 2023年7月、MicrosoftとMetaは、AzureとWindowsでLarge Language Modelsをサポートするために提携しました。
【目次】
1 はじめに （ページ - 29） 1.1 調査目的 1.2 市場の定義 1.3 調査範囲 1.3.1 市場セグメンテーション 1.3.2 対象地域 1.3.3 含むものと含まないもの 1.4 考慮した年 1.5 考慮した通貨 表1 米ドル為替レート、2020-2022年 1.6 利害関係者 1.7 景気後退の影響
2 調査方法 (ページ - 34) 2.1 調査データ 図 1 調査デザイン 2.1.1 二次データ 2.1.1.1 二次資料からの主要データ 2.1.2 一次データ 2.1.2.1 専門家への一次インタビュー 2.1.2.2 一次プロフィールの内訳 図2 一次インタビューの内訳 企業タイプ別、呼称別、地域別 2.1.2.3 一次ソースからの主要データ 2.1.2.4 業界専門家による主な洞察 2.2 市場規模の推定 図3 市場規模推計手法 - アプローチ1（供給側）： AIツールキット市場におけるオファリングの収益 図4 市場規模推計手法：アプローチ2（需要サイド） 図5 市場：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ 2.2.1 トップダウンアプローチ 2.2.2 ボトムアップアプローチ 図6 市場規模の推定方法：ボトムアップアプローチ 2.3 データ三角測量 図7 データ三角測量 2.4 リスク評価 表2 リスク評価 2.5 リサーチの前提 表3 研究の前提 2.6 調査の限界 2.7 AIツールキット市場における景気後退の影響
3 EXECUTIVE SUMMARY（ページ - 44） 図 8 予測期間中に著しい成長を遂げる市場 図 9 市場：地域別スナップショット
4 PREMIUM INSIGHTS （ページ番号 - 47） 4.1 AIツールキット市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会 図10 技術進歩の高まりと政府支援の増加が市場を牽引 4.2 市場：主要セグメント 図11 市場の主要セグメント 4.3 市場：サービス別 図12 2023年に市場をリードするのはソフトウェア分野 4.4 市場：サービス別 図13 マネージドサービス分野が予測期間中に高成長を達成 4.5 業種別市場 図14 予測期間中に市場をリードするのはBfsiセグメント 4.6 北米：市場：国別、主要業種別 図15 2023年に大きなシェアを占めるのは米国とBfsiセグメント
5 市場概要と業界動向（ページ - 50） 5.1 はじめに 5.2 市場ダイナミクス 図16 AIツールキット市場：促進要因、阻害要因、機会、課題 5.2.1 推進要因 5.2.1.1 AIにおける言語モデル概念の進化 5.2.1.2 高品質モデルを学習するためのAutoMLの採用拡大 5.2.1.3 最適化されたディープラーニングフレームワークを使用したエンドツーエンドのMLおよびデータサイエンスパイプラインの高速化の必要性 5.2.2 阻害要因 5.2.2.1 熟練したAI専門家の不足 5.2.2.2 市場における標準化の欠如 5.2.3 機会 5.2.3.1 IoT機器から生成されるデータの増加 5.2.3.2 AIツールキットベンダーの医療・金融サービス分野への市場浸透 5.2.4 課題 5.2.4.1 AIの透明性と説明可能性に関する懸念 5.2.4.2 セキュリティとプライバシーに関する懸念 5.3 業界動向 5.3.1 人工知能技術の進化 5.3.1.1 人工知能のマイルストーン 図17 人工知能のマイルストーン 5.3.2 エコシステム分析 図18 エコシステムマップ 表4 市場エコシステムにおけるプレイヤーの役割 5.3.3 ケーススタディ分析 5.3.3.1 CarMaxはMicrosoftのAzure OpenAI Serviceを導入し、データセキュリティとコンプライアンスを確保 5.3.3.2 Triforkは空港での手荷物処理を最適化するためにNVIDIAのDeepStreamとJetson Xavier AGXを採用 5.3.3.3 Obviously AI が正確な収益予測を提供し、より良い意思決定のための貴重な洞察を組織に提供 5.3.3.4 2XはJasperの多面的な機能を実装し、コンテンツチームにパーソナライズされた体験を提供 5.3.3.5 Obviously AIの正確な売上予測により、組織はリソースを割り当て、データに基づいた選択を行うことが可能に 5.3.4 バリューチェーン分析 図 19 バリューチェーン分析 5.3.5 関税と規制の状況 5.3.5.1 電子集積回路とマイクロアセンブリに関連する関税 表5 プロセッサおよびコントローラとしての電子集積回路に関連する関税 5.3.5.2 規制機関、政府機関、その他の団体 表6 北米：規制機関、政府機関、その他の団体 表7 欧州： 規制機関、政府機関、その他の団体 表8 アジア太平洋： 規制機関、政府機関、その他の団体 表9 ロウ： 規制機関、政府機関、その他の組織 5.3.5.2.1 北米 5.3.5.2.1.1 米国 5.3.5.2.1.2 カナダ 5.3.5.2.2 欧州 5.3.5.2.3 アジア太平洋地域 5.3.5.2.3.1 韓国 5.3.5.2.3.2 中国 5.3.5.2.3.3 インド 5.3.5.2.4 中東・アフリカ 5.3.5.2.4.1 ウェア 5.3.5.2.4.2 アフリカ 5.3.5.2.4.3 バーレーン 5.3.5.2.5 ラテンアメリカ 5.3.5.2.5.1 ブラジル 5.3.5.2.5.2 メキシコ 5.3.6 価格分析 5.3.6.1 主要プレイヤーの課金サイクル別平均販売価格動向 表10 主要プレイヤーの課金サイクル別平均販売価格動向（米ドル） 5.3.6.2 主要プレーヤーの指標価格分析 表11 主要プレイヤーの指標価格分析（AIツールキット・ソフトウェア別）（米ドル 5.3.7 特許分析 5.3.7.1 方法論 表12 出願特許（2021～2023年 5.3.7.2 イノベーションと特許出願 図20 年間特許取得件数、2021-2023年 5.3.7.2.1 上位出願者 図21 出願件数の多い特許出願者トップ10（2021～2023年 表13 AIツールキット市場で付与された特許（2021～2023年 5.3.8 ポーターの5つの力分析 表14 ポーターの5つの力が市場に与える影響 5.3.8.1 新規参入の脅威 5.3.8.2 代替品の脅威 5.3.8.3 買い手の交渉力 5.3.8.4 供給者の交渉力 5.3.8.5 競争相手の強さ 5.3.9 主要ステークホルダーと購買基準 5.3.9.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 図22 上位3業種の購買プロセスにおける利害関係者の影響力 表15 上位3業種の購買プロセスにおける関係者の影響力 5.3.9.2 購入基準 図23 上位3業種における主な購買基準 表16 上位3業種における主な購買基準 5.3.10 主要なカンファレンス＆イベント 表17 2023～2024年のコンファレンス＆イベント一覧 5.3.11 顧客のビジネスに影響を与えるトレンドと混乱 図24 顧客のビジネスに影響を与えるトレンドと混乱 5.3.12 HSコード：電子集積回路およびマイクロアセンブリ（8542） 5.3.12.1 HSコードの輸出シナリオ 8542 図25 電子集積回路およびマイクロアセンブリの主要国別輸出額（2015～2022年）（億米ドル 5.3.12.2 HSコード：8542の輸入シナリオ 8542 図26 電子集積回路とマイクロアセンブリの輸入額（主要国別）、2015～2022年（10億米ドル 5.3.13 AIツールキット市場におけるベストプラクティス 5.3.13.1 ユーザーフレンドリーなインターフェース 5.3.13.2 包括的なドキュメント 5.3.13.3 トレーニングとサポート 5.3.13.4 サンプルコードとユースケース 5.3.13.5 データプライバシーとセキュリティ 5.3.14 AIツールキット市場：現在のビジネスモデルと新たなビジネスモデル 5.3.14.1 オープンソースソフトウェア 5.3.14.2 サブスクリプション型サービス 5.3.14.3 有料または消費ベースの価格設定 5.3.14.4 エンタープライズライセンス 5.3.14.5 プラットフォーム・アズ・ア・サービス 5.3.14.6 AIアズ・ア・サービス 5.3.15 AIツールキットのツール、フレームワーク、テクニック 5.3.15.1 AIツールキットツール 5.3.15.1.1 データラベリングツール 5.3.15.1.2 データ準備ツール 5.3.15.1.3 自動機械学習ツール 5.3.15.2 AIツールキットフレームワーク 5.3.15.2.1 TensorFlow 5.3.15.2.2 PyTorch 5.3.15.2.3 Keras 5.3.15.2.4 Scikit-learn 5.3.15.3 AIツールキットのテクニック 5.3.15.3.1 教師あり学習 5.3.15.3.2 教師なし学習 5.3.15.3.3 強化学習 5.3.16 技術分析 5.3.16.1 主要技術 5.3.16.1.1 機械学習 5.3.16.1.2 ディープラーニング 5.3.16.1.3 自然言語処理（NLP） 5.3.16.1.4 生成モデル 5.3.16.2 補完技術 5.3.16.2.1 ビッグデータ技術 5.3.16.2.2 クラウドコンピューティング 5.3.16.3 隣接技術 5.3.16.3.1 エッジコンピューティング 5.3.16.3.2 ブロックチェーン 5.3.17 AIツールキット市場の将来展望 5.3.17.1 2030年までのAIツールキット技術ロードマップ 5.3.17.1.1 短期ロードマップ（2023～2025年） 5.3.17.1.2 中期ロードマップ（2026～2028年） 5.3.17.1.3 長期ロードマップ（2029～2030年） 5.3.18 AIツールキット開発の倫理 5.3.18.1 公平性とバイアス 5.3.18.2 プライバシーとセキュリティ 5.3.18.3 説明責任と透明性
6 AIツールキット市場, オファリング別 (ページ - 87) 6.1 はじめに 図 27：予測期間中に最も高い成長率を示すサービス分野 6.1.1 オファリング 市場ドライバ 表18 オファリング別市場、2017年～2022年（百万米ドル） 表19 オファリング別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.2 ソフトウェア 6.2.1 カスタマイズ可能でユーザーフレンドリーなソフトウェアベースのソリューションに対するニーズが市場を牽引 表20 ソフトウェア：地域別市場、2017年～2022年（百万米ドル） 表21 ソフトウェア：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.3 ハードウェア 表22 ハードウェア：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル） 表23 ハードウェア：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 表24 ハードウェアタイプ別市場、2017-2022年（百万米ドル） 表25 ハードウェアタイプ別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.3.1 プロセッサ 6.3.1.1 市場の成長を支えるハイエンドプロセッサ需要 表26 プロセッサ： 市場：地域別、2017～2022年（百万米ドル） 表27 プロセッサ： プロセッサ：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.3.2 アクセラレータ 6.3.2.1 AIアプリケーションの性能と効率の強化がアクセラレータのニーズを促進 表 28 アクセラレータ AIツールキット市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル） 表29 アクセラレータ： 市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル） 6.3.2.2 グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU） 6.3.2.3 テンソル処理ユニット 6.3.2.4 フィールドプログラマブルプロセッシングユニット 6.3.2.5 ニューロモーフィック・チップ 6.3.3 その他のハードウェアタイプ 表30 その他のハードウェアタイプ 市場、地域別、2017～2022年（百万米ドル） 表31 その他のハードウェアタイプ： 地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.4 サービス 表32 サービス： 市場：地域別、2017-2022年（百万米ドル） 表33 サービス： 市場：地域別、2023-2028年（百万米ドル） 表34 サービス別市場、2017-2022年（百万米ドル） 表35 サービス別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.4.1 プロフェッショナルサービス 表36 プロフェッショナルサービス 地域別市場、2017-2022年（百万米ドル） 表37 プロフェッショナルサービス 市場：地域別、2023-2028年（百万米ドル） 表38 プロフェッショナルサービス別市場、2017-2022年（百万米ドル） 表39 専門サービス別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.4.1.1 コンサルティング 6.4.1.1.1 専門家による指導と戦略的方向性への需要がコンサルティングサービスのニーズを促進 表 40 コンサルティング AIツールキット市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル） 表 41 コンサルティング 市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル） 6.4.1.2 導入と統合 6.4.1.2.1 AIソリューションの効果的な導入と活用が重視され、導入・統合サービスの成長に拍車 表42 展開と統合：市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル） 表43 デプロイメント＆インテグレーション：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 6.4.1.3 サポート＆メンテナンス 6.4.1.3.1 AIシステムとソリューションの継続的な機能性、信頼性、有効性を確保するサポート＆保守サービス 表44 サポート＆保守：市場、地域別、2017～2022年（百万米ドル） 表45 サポート＆保守：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 6.4.2 マネージドサービス 6.4.2.1 AI導入への軽快かつ俊敏なアプローチの確立に注力し、マネージドサービスの成長を促進 表 46 マネージドサービス： 市場, 地域別, 2017-2022 (百万米ドル) 表47 マネージドサービス： 地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
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【本レポートのお問い合わせ先】 https://www.marketreport.jp/contact レポートコード： TC 8830
