市場概要
サービスとしての人工知能の世界市場規模は2022年に77.9億米ドルと推定され、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）37.4％で拡大すると予測されている。アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）やソフトウェア開発キット（SDK）の形で機械学習サービスの需要が高まっていることや、革新的な新興企業が増加していることが、市場成長を後押しする要因として期待されている。例えば、2023年4月、ブロックチェーン企業のCHATCRYPTOは、最新のイノベーションであるデフレ型人工知能トークン「ChatCryptoトークン」を発表した。このトークンは、サービスとしてのブロックチェーン（BaaS）、サービスとしての人工知能（AIaaS）、サービスとしてのインフラストラクチャー（IaaS）を通じた高性能コンピューティング（HPC）能力のレンタルにアクセスするための鍵として機能する。ChatCryptoトークンは、持続可能で弾力性のあるエコシステムを確立し、プラットフォームとユーザーの安定性を促進することを目的としている。
企業は最近、ビジネスの力を引き出すためにAIサービスに幅広く投資している。予測、計画、予測保守から顧客サービスのチャットボットやその他のアプリケーションまで、幅広い活動を実行するためにソリューションを導入している。近年のテクノロジーの進化は、新たな脅威のシナリオをもたらし、企業は高度な防御戦術の探求を余儀なくされている。AIがサイバーセキュリティに統合されれば、セキュリティ専門家は機密ネットワークを保護し、将来のデータ漏洩を回避するための膨大なリソースを手にすることができる。AIがより多くの企業活動を行うようになれば、企業は事業活動の大規模な変革を目の当たりにすることになる。こうした要因が、予測期間中の市場成長を押し上げる可能性が高い。
いくつかの政府機関、特に新興国では、AIの利点とパワーを理解しているため、AIベースのインフラ整備を重点的に推進している。例えば、2022年6月、インドのダルメンドラ・プラダーン連邦教育大臣の立ち会いの下、Data Tech Labs Inc.は「AI for India」と名付けられたキャンペーンを開始した。このキャンペーンはアマゾン・ウェブ・サービス社が支援し、全インド技術教育評議会（AICTE）と教育省（GOI）が支援するもので、インド全土で25,000人の訓練、評価、実践、プロジェクトの割り当て、認定、雇用を主な目的としている。
ワークフロー最適化のための人工知能と技術改善への支出の増加は、高度な分析システムの需要を促進すると予測される。さらに、クラウドベースのソリューションの利用が増加し、人工知能とコグニティブ・コンピューティングのニーズが高まっていることも、市場規模を拡大させる可能性が高い。例えば、2022年7月、IBM Corporationは、データ観測可能性ソフトウェアのプロバイダーであるDataband.ai, Ltd.の買収を発表した。Databand.aiの追加は、IBM Corporationの自動化と人工知能における研究開発努力と戦略的パートナーシップを拡大する。IBMは、Databand.ai, Ltd.をIBM Watson StudioおよびInstana APMによるIBM observabilityと統合することで、ITオペレーション全体にわたる観測可能性の全領域に対応できる体制を整えている。
2022年の市場は、大企業セグメントが73％以上の収益シェアを占めた。この高いシェアは、様々なエンドユーザー産業におけるAI需要の増加と、これらの大企業がワークフローにAIaaSを導入するための資金力に起因している。例えば、2022年7月、電源、自動車充電器、携帯電話充電器、デスクトップ充電器の専門企業であるShenzhen Super Eagle Technology Co., Ltd.は、AIロボットサーバーIPAW Model Lのリリースを発表したが、これはホスピタリティビジネスにとって非常にエキサイティングな展開である。IPAW Model Lは、食事の配達、音声対話、正確なナビゲーション、集客、スマートな障害物回避、マルチマシン・コラボレーションが可能である。このスタートアップは現在、ハイネケン、マクドナルド、ヒルトンと協力し、この魅力的なテクノロジーを人々に提供している。
中小企業セグメントは、予測期間中最も速い年平均成長率39.5％で拡大する見通しである。ビジネスのデジタル化が進み、中小企業は自社のプロセスと業務を最適化するためにAIソリューションを試しており、AIサービスの需要を押し上げている。中小企業は予測分析を活用することで、リスクの低減、リアルタイムデータによる事業予測の自動化、資産管理の効率化を図ることができる。また、予測能力の強化により、より広範な市場セグメンテーションが可能になり、イノベーションへの新たな道が開ける。中小企業はナレッジマーケットを通じて外部のAIソリューションや専門知識を調達することができ、多くの場合、社内の能力不足を補うことができる。
2022年には、機械学習（ML）分野が40%を超える収益シェアで市場をリードした。強化機械学習アルゴリズム、教師あり機械学習アルゴリズム、教師なし機械学習アルゴリズムなどの機械学習プラットフォームは、主にデータにアクセスし、それを自己学習に利用できるコンピューターシステムの開発に関係している。機械学習アルゴリズム、方法論、フレームワークは、企業が複雑な問題に迅速に取り組むことを可能にする。さらに、最も成功している企業や業界は、仕事量を減らすために新しいコンセプトや戦略を計画し、生み出している。例えば、2022年6月、アマゾン・ウェブ・サービス社はAmazon CodeWhispererを発表した。この新しいAIサービスは、機械学習を採用してソフトウェア・エンジニアのためのコード提案を生成し、AIを活用したプログラミングの新興分野での取り組みを強化している。Amazon CodeWhispererは、文脈情報に基づいたコード推薦を提供する。
自然言語処理セグメントは、予測期間中に38.9%という最も速いCAGRを記録すると予測されている。このセグメントの成長は、ユーザーアクションを分析する技術の機能によるもので、改善された顧客体験を提供するのに役立つ。例えば、近年大きな注目を集めているAI-as-a-serviceプラットフォームであるNLP Cloudは、2023年6月、Graphcore IPUを搭載したモデルの商用サービスへの統合を開始した。広く使用されている音声テキスト変換モデルであるWhisperを皮切りに、Graphcoreハードウェアに最適化された言語モデルを追加していく予定だ。
2022年の市場規模は、北米が世界全体の45％以上を占めている。この成長は、技術的な向上とデジタル技術の受け入れ拡大に起因している。この地域は最も重要なコグニティブ・コンピューティング市場の一つであり、多数の大規模産業とITインフラ、データ・セキュリティに関する政府規制、クラウド・アプリケーションとセキュリティ情報サービスが市場成長に寄与している。例えば、包括的なセキュリティ・ソリューションを提供するGuardforce AI Co., Limitedは2022年6月、カリフォルニア州サンフランシスコと日本の東京に新オフィスを開設し、この2地域でRobotics-as-a-Service事業ラインを展開すると発表した。同社が提供するロボティクス・ソリューションには、フードデリバリー・ロボット、受付サービス、ショッピングモール、ホテル、レストラン向け消毒ロボットなどのTシリーズがある。
アジア太平洋地域は、サービスとしてのAI産業で大きな成長が見込まれている。人工知能への世界的な投資は急速に拡大しており、アジア太平洋地域がその先頭を走っている。さらに、サービスとしてのAIの利用は、インドや中国などの国々で急速に拡大している。その結果、人工知能の産業範囲と需要が高まっている。
2022年の市場は、ソフトウェア分野が77％以上の収益シェアを占めた。ソフトウェア・ツールは、データやデータセットの隠れたパターンを明らかにすることで、膨大なデータから結果を予測する上で重要な役割を果たしている。さらに、ソフトウェア・ツールは、さまざまな企業戦略の策定やビジネス上重要な意思決定を支援する。例えば、2022年7月、企業向けの人工知能の知識ギャップを埋めることに特化したコンサルティング会社であるFutureAI.guru, Inc.は、新たに設計されたソフトウェアであり人工的な存在であるSallieを発表した。このソフトウエアは、会話、聴覚、視覚、可動性によってリアルタイムで学習し、本物の思考の重要な側面である結論に達することを可能にする。Sallieは事前情報がなくても、視覚で物体を識別し、内部モデルを構築し、質問し、指示を受けることができる。
サービス分野は、予測期間中最も速いCAGR 39.4％を記録すると予想される。スマート・ソリューションの採用が増加していることが、AIサービスの需要を促進している。これらのサービスは、企業業務をスピードアップするソリューションの機能を利用する。例えば、グーグルは2021年6月、AIモデルの展開を加速する企業を支援するために設計された新機能を備えたマネージドAIサービス「Vertex AI」を開始した。新しいVertex AIは、企業全体における機械学習モデルの展開を引き続き加速する。また、より多くのユーザーが本番環境でモデルを展開し、継続的にモニタリングし、AIを活用してビジネスインパクトを創出できるよう、AIの民主化を実現する。
2022年の市場シェアは、パブリッククラウドが55%超を占めた。パブリッククラウドのインフラは、膨大なデータストレージと、膨大なデータとAIアルゴリズムを処理するのに必要なスケーラブルな処理能力をサポートすることができる。パブリッククラウドは、データウェアハウス、サーバーレスデータベース、データレイク、NoSQLデータストアなど、さまざまなデータストレージの選択肢を提供する。特定のワークロードをパブリッククラウド上で運用する一方で、顧客のニーズや規制要件に合わせて機密性の高いデータをデータセンターに保存することで、企業はパブリッククラウドがもたらす自由とイノベーションを享受できる。
ハイブリッド・クラウド分野は、予測期間中に顕著なCAGRを記録すると予測されている。ハイブリッド・クラウド技術は、正確でコスト効率の高いコンピューティングと、大量のデータを活用するためのルートを提供する。ハイブリッド・クラウド技術によって、企業はデータをうまく管理し、戦略的な洞察や提案を提供し、データのパターンや傾向を明らかにし、顧客体験を向上させ、ワークフローを自動化することができる。例えば、マイクロソフトは2022年6月、企業がハイブリッド・クラウド環境でAIソフトウェアを運用しやすくするAzureの新機能をリリースした。マイクロソフトの新しいハイブリッドクラウド人工知能機能は、ソフトウェアコンテナのデプロイを管理するサービスであるAzure Kubernetes Serviceと、ニューラルネットワークを開発するためのツールセットであるAzure Machine Learningに基づいている。
2022年の市場は、BFSI分野が世界売上高の19%超を占める最大の売上高シェアで牽引した。BFSI部門は、サービスとしてのAIの恩恵を受け、さまざまな成長見通しを立てている。人工知能は主にBFSI分野で、不正検知、顧客提案、アルゴリズム取引、チャットボットに採用されている。銀行はチャットボットの実験を行っており、他の金融機関も同様の技術に投資するようになると予想される。金融におけるAIは、どのような環境でもリアルタイムの活動を評価する上で価値がある。様々な変数に基づいた信頼性の高い予測や予想が可能で、事業計画には欠かせない。例えば、2022年6月、世界中の金融機関や政府にサービスを提供する革新的なデジタル・ソリューション・プロバイダーであるKiya.aiは、銀行メタバースであるKiyaverseの登場を発表した。インド初のメタバースにより、顧客は遠隔地から数多くのバンキング・サービスにアクセスできるようになる。Kiya.aiは当初、銀行がパートナー、顧客、従業員向けにメタバースを立ち上げることを可能にする。
通信、小売、政府・防衛、エネルギー、製造業など、その他の業種もサービスとしてのAI市場の成長に大きく貢献すると予想される。AIは、リアルタイムデータのニーズの増加、市場投入までの時間の短縮、インフラコストの削減、ビジネスプロセス時間の改善を支援する。例えば、2022年7月、世界有数の大手通信会社であるVodafone Idea Limitedは、Google Cloudの支援を受け、組織全体でMLOpsサービスを開始した。AI Boosterプロジェクトは、通信事業者内での機械学習モデルの作成と配布の自動化と標準化を意図している。
サービスとしてのソフトウェア（SaaS）セグメントは、2022年に63％を超える最大の収益シェアで市場を支配した。SaaSソリューションは、サブスクリプションベースのモデルを提供し、ハードウェア、ソフトウェアライセンス、ITインフラストラクチャの費用を削減することで、コスト効率を提供する。SaaSのアクセシビリティは、ユーザーが世界中のどこからでもデータやアプリケーションにアクセスできることを可能にし、国際的に展開する企業にとって理想的である。さらに、SaaS はユーザーフレンドリーであるため、技術的な制約がある小売企業でも簡単に導入でき、これらのソリューションから迅速に利益を得ることができる。
インフラストラクチャー・アズ・ア・サービス（IaaS）セグメントは、予測期間中に43.4%という最速のCAGRを記録すると予測されている。ITの複雑性を軽減し、ITインフラを管理する熟練労働者を雇用し、データセンターの展開コストを削減することへの要求が高まっていることが、IaaSの採用を促進する要因となっている。さらに、IaaSは企業が新しいアプリケーションを立ち上げることを可能にし、ユーザーがストレージ容量をカスタマイズしてアクセスできるようにし、オンプレミスのハードウェアの購入を管理するのに役立つ。例えば、2023年10月、DGPT, Inc.は、AIの利点をより多くの人々に民主化するために設計された最先端のAI計算能力共有プラットフォームを発表した。現在、同プラットフォームは数百のクライアントをサポートし、数十万に及ぶノード規模を誇り、分散AIインフラストラクチャー・アズ・ア・サービス（AIaaS）のトップクラスのプロバイダーとしての地位を確立している。
主要企業・市場シェア
人工知能as-a-サービス業界は断片化されており、ほとんどの企業がサイロ化されたソリューションを構築している。AIは今後、データ管理から小売の購買に至るまで、さまざまなシステムやアプリケーションにますます組み込まれるようになるだろう。主要プレーヤーは、消費者層を広げるために複数の手法や方針を採用している。これらの政策や戦略には、提携、合併、買収、拡張、合弁事業、設立、新しい製造技術、発明、既存品目の技術拡張、パートナーシップなどが含まれる。例えば、2023年8月、Lyric.aiは革新的なAIaaS（Artificial Intelligence as a Service）ソリューションであるLyriclQを発表した。この新ソリューションは、AI、ML、予測モデリングの力を活用し、医療プラン支払者の支払い精度のプロセスを再定義し、医療分野における新世代の効率性と精度を獲得する。
サービスとしての人工知能の主要企業 アマゾン ウェブ サービス セールスフォース インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション インテル コーポレーション マイクロソフト BigML, Inc. グーグル合同会社 SAP SE シーメンス フェアアイザック株式会社
本レポートでは、世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、2017年から2030年までの各サブセグメントにおける最新の業界動向の分析を提供しています。この調査に関してGrand View Research社は、世界のサービスとしての人工知能市場レポートを技術、サービスタイプ、組織規模、展開、垂直、提供、地域に基づいて区分しています：
技術展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
機械学習（ML）
コンピュータビジョン
その他
サービスタイプの展望（収益、百万米ドル、2017年～2030年）
ソフトウェア
データストレージとアーカイブ
モデラーと処理
クラウドおよびウェブベースのアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）
その他
サービス
組織規模の展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
大企業
中小企業（SMEs）
展開の見通し（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
公共
プライベート
ハイブリッド
業種別展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
銀行、金融、保険（BFSI）
ヘルスケア・ライフサイエンス
小売
IT・通信
政府・防衛
製造業
エネルギー・公益事業
その他（自動車、教育、農業、その他）
サービス展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
PaaS
IaaS
地域別展望（収益、百万米ドル、2017年～2030年）
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
ブラジル
メキシコ
中東・アフリカ（MEA）
KSA
【目次】
第1章. 方法論とスコープ 1.1. 調査方法 1.2. 調査範囲と前提条件 1.3. 情報収集 1.3.1. 購入データベース 1.3.2. GVRの内部データベース 1.3.3. 二次情報源と第三者の視点 1.3.4. 一次調査 1.4. 情報分析 1.4.1. データ分析モデル 1.5. 市場形成とデータの可視化 1.6. データの検証と公表 第2章. エグゼクティブ・サマリー 2.1. 市場展望 2.2. セグメント別の展望 2.3. 競合他社の洞察 第3章. 市場の変数、トレンド、スコープ 3.1. 市場の系譜 3.2. 産業バリューチェーン分析 3.3. AIaaS市場 - 市場ダイナミクス 3.3.1. 市場促進要因分析 3.3.1.1. ビジネスにおけるデータ主導の意思決定の重要性の高まり 3.3.1.2. AIを活用したサービスに対する需要の高まり 3.3.2. 市場阻害要因分析 3.3.2.1. 熟練従業員の不足 3.3.3. 業界の課題 3.4. ビジネス環境ツールの分析 AIaaS市場 3.4.1. ポーターのファイブフォース分析 3.4.1.1. サプライヤーの交渉力 3.4.1.2. バイヤーの交渉力 3.4.1.3. 代替品の脅威 3.4.1.4. 新規参入の脅威 3.4.1.5. 競合ライバル 3.4.2. PESTLE分析 3.4.2.1. 政治情勢 3.4.2.2. 経済情勢 3.4.2.3. 社会情勢 3.4.2.4. テクノロジー 3.4.2.5. 環境的ランドスケープ 3.4.2.6. 法的環境 3.5. 経済メガトレンド分析 第4章. AIaaS市場 技術推計とトレンド分析 4.1. サービスとしての人工知能（AIaaS）市場、テクノロジー別 主要なポイント 4.2. AIaaS市場： 技術動向分析、2022年および2030年 4.3. 機械学習（ML） 4.3.1. 市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル） 4.4. コンピュータビジョン 4.4.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（USD Million） 4.5. 自然言語処理（NLP） 4.5.1. 市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million） 4.6. その他 4.6.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（百万米ドル） 第5章 AIaaS市場 AIaaS市場： サービスタイプの推定と動向分析 5.1. サービスとしての人工知能（AIaaS）市場：サービスタイプ別 主要なポイント 5.2. AIaaS市場： サービスタイプ別動向分析、2022年および2030年 5.3. ソフトウェア 5.3.1. 市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル） 5.3.2. データストレージとアーカイブ 5.3.3. モデラーと処理 5.3.4. クラウドとウェブベースのアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API） 5.3.5. その他 5.4. サービス 5.4.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（百万米ドル） 第6章 AIaaS市場 AIaaS市場： 展開の推定と動向分析 6.1. サービスとしての人工知能（AIaaS）市場：デプロイメント別 主要なポイント 6.2. AIaaS市場： 2022年と2030年の展開動向分析 6.3. 公共 6.3.1. 市場推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル） 6.4. 民間 6.4.1. 市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル） 6.5. ハイブリッド 6.5.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（百万米ドル） 第7章 AIaaS市場 AIaaS市場： 組織規模の推定と動向分析 7.1. サービスとしての人工知能（AIaaS）市場：組織規模別 主要なポイント 7.2. AIaaS市場： 組織規模別動向分析、2022年および2030年 7.3. 大企業 7.3.1. 市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル） 7.4. 中小企業（Smes） 7.4.1. 市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル） 第8章 AIaaS市場 AIaaS市場： 分野別推定と動向分析 8.1. サービスとしての人工知能（AIaaS）市場：分野別：主要な要点 8.2. AIaaS市場： 分野別動向分析、2022年および2030年 8.3. 銀行・金融・保険（BFSI） 8.3.1. 市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル） 8.4. ヘルスケアとライフサイエンス 8.4.1. 市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル） 8.5. 小売 8.5.1. 市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル） 8.6. 情報通信 8.6.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（百万米ドル） 8.7. 政府・防衛 8.7.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（百万米ドル） 8.8. 製造業 8.8.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（百万米ドル） 8.9. エネルギー・ユーティリティ 8.9.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（百万米ドル） 8.10. その他 8.10.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（百万米ドル）
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