1 はじめに 39
1.1 調査目的 39
1.2 市場定義 39
1.2.1 対象範囲と対象外 40
1.3 市場範囲 41
1.3.1 市場細分化 41
1.3.2 対象年 44
1.4 通貨 44
1.5 関係者 45
2 調査方法 46
2.1 調査データ 46
2.1.1 二次データ 47
2.1.2 一次データ 47
2.1.2.1 一次プロファイルの内訳 48
2.1.2.2 主な業界洞察 48
2.2 データ・トライアングル 49
2.3 市場規模の推定 50
2.3.1 トップダウン・アプローチ 50
2.3.2 ボトムアップ・アプローチ 51
2.4 市場予測 54
2.5 調査の前提条件 55
2.6 リスク評価 57
2.7 調査の限界 57
3 エグゼクティブサマリー 58
4 プレミアムインサイト 65
4.1 メディア＆エンターテイメント市場におけるAIのプレイヤーにとっての魅力的な機会
65
4.2 メディア＆エンターテインメント市場におけるAI、上位3メディア用途別 66
4.3 メディア＆エンターテインメント市場におけるAI、上位3エンターテインメント用途別 66
4.4 北米：メディア＆エンターテインメント市場におけるAI、導入形態＆エンドユーザー別 67
4.5 メディア＆エンターテインメント市場におけるAI、地域別 67
5 市場概要 68
5.1 はじめに 68
5.2 市場力学 68
5.2.1 推進要因 69
5.2.1.1 ジェネレーティブAIによる新たな創造的可能性 69
5.2.1.2 AIによる超パーソナライズされたメディア体験 70
5.2.1.3 AIのアニメーションおよび視覚効果分野への統合の増加 70
5.2.2 抑制要因 70
5.2.2.1 AI生成コンテンツにおける倫理および著作権の問題 70
5.2.2.2 ディープフェイクの悪用に対する不十分な法的保護 71
5.2.3 機会 71
5.2.3.1 AI によるフェイクニュース検出による信頼性の向上 71
5.2.3.2 AI によるユーザーインサイトに基づくパーソナライズ広告 71
5.2.3.3 個別化された物語によるダイナミックなストーリーテリング 72
5.2.4 課題 72
5.2.4.1 エンターテインメント業界におけるAIによる雇用への脅威 72
5.2.4.2 AIの意思決定に対する信頼を妨げる透明性の欠如 73
5.2.4.3 AIが創造性や独創性に与える影響 73
6 業界トレンド 74
6.1 メディア＆エンターテイメント市場におけるAIの進化 74
6.2 ケーススタディ分析 76
6.2.1 SPRINKLRがHYPERSPACEを活用し、視聴者エンゲージメントの強化と業務の効率化を実現 76
6.2.2 マルチチャネル広告戦略によるドラフトキングスの成功（ベリトーンとの提携） 77
6.2.3 レベディア・プラットフォームが手動のワークフローを統合システムに合理化し、業務効率を改善 78
6.2.4 ワーナーミュージック・グループは、ファン、アーティスト、レーベルに「スーパーサービス」を提供するために、スノーフレークとハイトーチを活用しています。
6.2.5 ソーシャルメディアのエンゲージメントを高める：DNVのLUMEN5による変革
6.3 生態系分析
6.3.1 コンテンツ生成プロバイダー 83
6.3.2 コンテンツ配信プロバイダー 83
6.3.3 オーディエンス分析プロバイダー 83
6.3.4 ワークフロー自動化プロバイダー 83
6.3.5 その他のAIツールプロバイダー 84
6.3.6 エンドユーザー 84
6.4 テクノロジー分析 84
6.4.1 主要テクノロジー 84
6.4.1.1 NLP ＆ディープラーニング 84
6.4.1.2 コンピュータビジョン 84
6.4.1.3 予測分析 85
6.4.1.4 ロボットプロセスオートメーション（RPA） 85
6.4.2 補完的なテクノロジー 85
6.4.2.1 クラウドコンピューティング 85
6.4.2.2 エッジコンピューティング 85
6.4.2.3 IoT 86
6.4.2.4 ビッグデータ分析 86
6.4.2.5 ブロックチェーン 86
6.4.3 隣接技術 86
6.4.3.1 5G 86
6.4.3.2 デジタルツイン 86
6.4.3.3 AR/VR 87
6.4.3.4 量子コンピューティング 87
6.5 規制環境 87
6.5.1 規制当局、政府機関、
その他の組織 87
6.5.2 規制枠組み 91
6.5.2.1 北米 91
6.5.2.1.1 米国 91
6.5.2.1.2 カナダ 91
6.5.2.2 ヨーロッパ 91
6.5.2.2.1 ドイツ 91
6.5.2.2.2 英国 91
6.5.2.2.3 フランス 92
6.5.2.3 アジア太平洋地域 92
6.5.2.3.1 中国 92
6.5.2.3.2 韓国 92
6.5.2.3.3 シンガポール 92
6.5.2.4 中東・アフリカ 92
6.5.2.4.1 アラブ首長国連邦 92
6.5.2.4.2 サウジアラビア 92
6.5.2.4.3 ケニア 93
6.5.2.5 ラテンアメリカ 93
6.5.2.5.1 ブラジル 93
6.5.2.5.2 メキシコ 93
6.5.2.5.3 アルゼンチン 93
6.6 サプライチェーン分析 94
6.7 ポーターのファイブフォース分析 95
6.7.1 新規参入者の脅威 96
6.7.2 代替品の脅威 96
6.7.3 供給業者の交渉力 97
6.7.4 購入業者の交渉力 97
6.7.5 競争の激しさ 97
6.8 2024～2025年の主要な会議およびイベント 98
6.9 主要な利害関係者および購買基準 99
6.9.1 購買プロセスにおける主要な利害関係者 99
6.9.2 購入基準 100
6.10 価格分析 101
6.10.1 ソフトウェアの種類別価格分析 101
6.10.2 用途別価格分析 102
6.11 特許分析 102
6.11.1 方法論 102
6.11.2 書類の種類別特許出願件数 102
6.11.3 革新と特許申請 103
6.12 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/破壊 107
6.13 投資と資金調達のシナリオ 108
6.14 メディアおよびエンターテイメント市場におけるジェネレーティブAIの影響 109
6.14.1 ユースケースと市場の潜在性 109
6.14.2 主なユースケース 110
6.14.2.1 コンテンツ制作の強化 111
6.14.2.2 ユーザー体験のパーソナライゼーション 111
6.14.2.3 制作コストの削減 111
6.14.2.4 視聴者エンゲージメントの向上 111
6.14.2.5 コンテンツ配信の合理化 111
6.14.2.6 新たな収益化の機会 111
7 メディア＆エンターテインメント市場におけるAI、サービス別 112
7.1 はじめに 113
7.1.1 サービス：メディア＆エンターテインメント市場におけるAIの推進要因 113
7.2 ソフトウェア 115
7.2.1 ソフトウェアの種類 117
7.2.1.1 コンテンツ生成 117
7.2.1.1.1 テキスト 119
7.2.1.1.1.1 AI主導のテキストコンテンツ生成によるメディアの変革 119
7.2.1.1.2 画像 120
7.2.1.1.2.1 生成型AIによる視覚的創造性の自動化 120
7.2.1.1.3 音声 121
7.2.1.1.3.1 テキスト音声変換ツールによる音楽制作の強化 121
7.2.1.1.4 動画 122
7.2.1.1.4.1 AIによる自動化で動画制作に革命を 122
7.2.1.1.5 マルチモーダル 123
7.2.1.1.5.1 ユーザーとのインタラクションの洞察によるメディア体験のパーソナライズ 123
7.2.1.2 コンテンツ配信 124
7.2.1.2.1 広告ターゲティング 125
7.2.1.2.1.1 インテリジェントなAI搭載広告ターゲティングソリューションによるインパクトの最大化 125
7.2.1.2.2 パーソナライズされたレコメンデーション 125
7.2.1.2.2.1 パーソナライズされたコンテンツレコメンデーションによるユーザーエンゲージメントの強化 125
7.2.1.3 オーディエンス分析 125
7.2.1.3.1 感情分析 126
7.2.1.3.1.1 メディア＆エンターテイメントにおける視聴者の反応を理解するための感情分析の活用 126
7.2.1.3.2 行動モデリング 127
7.2.1.3.2.1 AI主導の行動モデリングによるコンテンツ配信とマーケティング戦略の強化 127
7.2.1.3.3 顧客セグメント化 127
7.2.1.3.3.1 AI主導の顧客セグメント化によるリソースの最適化 127
7.2.1.3.4 音楽のレコメンドとディスカバリー 127
7.2.1.3.4.1 適応型音楽レコメンドによるエンゲージメントと満足度の向上 127
7.2.1.4 ワークフローの自動化 128
7.2.1.4.1 書き起こし 129
7.2.1.4.1.1 AI 駆動の書き起こしサービスによるライブ放送の革命 129
7.2.1.4.2 メタデータ・タグ付け 129
7.2.1.4.2.1 AIによる自動メタデータタグ付けによるコンテンツ管理の強化 129
7.2.1.4.3 インデックス作成 130
7.2.1.4.3.1 効率的なデジタル資産のインデックス作成のためのAIソリューションによる検索性の向上 130
7.2.1.4.4 翻訳とローカライゼーション 130
7.2.1.4.4.1 メディアにおける効果的なローカライゼーションのためのAI活用 130
7.2.1.5 その他のソフトウェアの種類 130
7.2.2 導入形態 132
7.2.2.1 クラウド 133
7.2.2.1.1 クラウドインフラストラクチャによるメディアのスケーラビリティとコスト効率の向上 133
7.2.2.2 オンプレミス 134
7.2.2.2.1 メディアにおけるオンプレミスAIソリューションでセキュリティとコスト効率を最大化 134
7.3 サービス 135
7.3.1 プロフェッショナルサービス 136
7.3.1.1 AIを活用してメディア＆エンターテインメントのビジネスモデルを変革 136
7.3.1.2 コンサルティングおよびアドバイザリー 139
7.3.1.3 実装および展開 140
7.3.1.4 サポートおよびメンテナンス 141
7.3.1.5 トレーニングおよび能力開発 142
7.3.2 マネージドサービス 143
7.3.2.1 AI主導のマネージドサービスによる広告戦略の最適化 143
8 メディアおよびエンターテインメントにおけるAI、テクノロジー別 144
8.1 はじめに 145
8.2 ジェネレーティブAI 146
8.2.1 ジェネレーティブAIによるコンテンツ作成とパーソナライゼーションの変革 146
8.3 その他のAI 147
8.3.1 創造性を解き放つ：AIがコンテンツ制作とユーザーエンゲージメントを変革 147
9 メディアおよびエンターテインメント市場におけるAI、用途別 148
9.1 はじめに 149
9.1.1 用途：メディアおよびエンターテイメント市場におけるAIの推進要因 149
9.2 メディア 149
9.2.1 記事の執筆および要約 151
9.2.1.1 コンテンツのパーソナライゼーション 152
9.2.1.1.1 コンテンツのパーソナライゼーションによるユーザー体験の向上 152
9.2.1.2 多言語翻訳 152
9.2.1.2.1 多言語翻訳による言語の壁の打破 152
9.2.1.3 トピックのクラスタリングとカテゴリー化 152
9.2.1.3.1 トピックのクラスタリングとカテゴリー化による洞察の効率化 152
9.2.1.4 その他 153
9.2.2 ビデオ制作 153
9.2.2.1 AI ベースのシーン検出とシーケンス 154
9.2.2.1.1 精度の向上：AI によるシーン検出とシーケンス 154
9.2.2.2 バーチャルプロダクション 154
9.2.2.2.1 映画制作の革新：バーチャルプロダクション技術 154
9.2.2.3 モーション・トラッキングと強化 155
9.2.2.3.1 パフォーマンスの向上：高度なモーション・トラッキングと強化 155
9.2.2.4 その他 155
9.2.3 フェイクニュースの検出 155
9.2.3.1 コンテクストに基づく信頼性スコアリング 156
9.2.3.1.1 コンテクスト認識型スコアリングシステムによる信頼性の向上 156
9.2.3.2 ディープフェイクの識別 157
9.2.3.2.1 安全なやり取りのためのディープフェイクコンテンツの検出と緩和 157
9.2.3.3 自動化されたデータ相互参照 157
9.2.3.3.1 自動化によるデータ検証の合理化 157
9.2.3.4 その他 157
9.2.4 言語の監視 158
9.2.4.1 文化的感受性の特定 159
9.2.4.1.1 文化的感受性の検出による尊重の促進 159
9.2.4.2 適応型フィルタリング 159
9.2.4.2.1 適応型フィルタリングによる動的なコンテンツの管理 159
9.2.4.3 卑猥な表現の検出 159
9.2.4.3.1 卑猥な表現の検出による敬意あるコミュニケーションの確保 159
9.2.4.4 その他 160
9.2.5 ADの安全性の最適化 160
9.2.5.1 行動パターン分析 161
9.2.5.1.1 ユーザー行動の洞察によるセキュリティ強化 161
9.2.5.2 AI による広告配置 161
9.2.5.2.1 インテリジェントな広告ターゲティングによるエンゲージメントの最大化 161
9.2.5.3 自動フラグ付け 162
9.2.5.3.1 有害コンテンツの迅速な特定と緩和 162
9.2.5.4 その他 162
9.2.6 ニュースルーム分析 162
9.2.6.1 速報ニュースのトレンド予測分析 163
9.2.6.1.1 速報ニュースのトレンド予測に予測分析を活用 163
9.2.6.2 編集計画とコンテンツのスケジュール 164
9.2.6.2.1 最大限の効果を上げるための編集計画とコンテンツのスケジュール最適化 164
9.2.6.3 競合メディアのベンチマーク 164
9.2.6.3.1 パフォーマンス向上のための競合メディアのベンチマークの活用 164
9.2.6.4 その他 164
9.3 エンターテイメント 165
9.3.1 映画の脚本作成、VFX、絵コンテ作成 166
9.3.1.1 セリフとキャラクター開発 167
9.3.1.1.1 葛藤の声：キャラクターを明らかにするセリフの作成 167
9.3.1.2 シーンのプリビジュアライゼーション 168
9.3.1.2.1 シーンの視覚化はストーリーテリングを強化し、効果的なプロダクションデザインを導きます。
9.3.1.3 脚本の賢明な適応 168
9.3.1.3.1 脚本を賢明に適応させることで、オリジナルの物語の本質を維持しながら関連性を確保します。
9.3.1.4 その他 168
9.3.2 リアルタイム OTT コンテンツの監視 169
9.3.2.1 コンテクストに基づく地域別コンテンツフィルタリング 170
9.3.2.1.1 地理的位置に基づくコンテンツ配信の調整 170
9.3.2.2 禁止または不適切なライブコンテンツの検出 170
9.3.2.2.1 ライブストリーム中の不適切なコンテンツに対するリアルタイムモニタリング 170
9.3.2.3 視聴者のコメント分析 170
9.3.2.3.1 視聴者のフィードバックを分析してコンテンツエンゲージメント戦略を強化する 170
9.3.2.4 その他 170
9.3.3 視聴者の好みの予測 171
9.3.3.1 コンテクスト分析 172
9.3.3.1.1 コンテクスト分析による視聴者の好みの把握 172
9.3.3.2 視聴者の行動予測 172
9.3.3.2.1 視聴者の関与とコンテンツの選択の予測 172
9.3.3.3 視聴者のクラスタリング 172
9.3.3.3.1 カスタマイズされたレコメンデーションのための視聴者セグメント化 172
9.3.3.4 その他 172
9.3.4 ポストプロダクション・ワークフロー編集 173
9.3.4.1 リップシンクとダビングの自動化 174
9.3.4.1.1 グローバルな視聴者向けのシームレスな音声同期 174
9.3.4.2 ノイズ低減と明瞭度の向上 174
9.3.4.2.1 クリアな音声：音質向上 174
9.3.4.3 フレーム修復 174
9.3.4.3.1 視覚効果の向上： フレームを完璧に復元 174
9.3.4.4 その他 174
9.3.5 NPCの行動モデリング 175
9.3.5.1 感情の刺激 176
9.3.5.1.1 ダイナミックなNPCとのやりとりを通じてプレイヤーの感情を引き出す 176
9.3.5.2 適応型のストーリー展開 176
9.3.5.2.1 インテリジェントなNPCによるパーソナライズされた物語の作成 176
9.3.5.3 プレイヤーのパターンから学ぶNPC 176
9.3.5.3.1 プレイヤーの行動を分析してNPCの知性を向上させる 176
9.3.5.4 その他 176
9.3.6 ゲームコンテンツの最適化 177
9.3.6.1 プレーヤーからのフィードバックの統合 178
9.3.6.1.1 プレーヤーの洞察によるエンゲージメントの強化 178
9.3.6.2 ゲームロジックのテストとデバッグ 178
9.3.6.2.1 厳格なテストによるスムーズなゲームプレイの確保 178
9.3.6.3 プロシージャルなコンテンツ生成 178
9.3.6.3.1 インテリジェントなアルゴリズムで構築されたダイナミックな世界 178
9.3.6.4 その他 179
9.3.7 没入型エンターテイメント 179
9.3.7.1 マルチ感覚インタラクション 180
9.3.7.1.1 すべての感覚を刺激して忘れられない体験を 180
9.3.7.2 アバターのカスタマイズ 181
9.3.7.2.1 アイデンティティの創出：アバターの冒険をパーソナライズ 181
9.3.7.3 ダイナミックなストーリーテリング 181
9.3.7.3.1 物語の形成：物語の主人公になる 181
9.3.7.4 その他 181
10 メディアおよびエンターテインメント市場におけるエンドユーザー別AI 182
10.1 はじめに 183
10.1.1 エンドユーザー：メディアおよびエンターテインメント市場におけるAI推進要因 184
10.2 メディア 184
10.2.1 ニュース＆出版 186
10.2.1.1 AIによるコンテンツ推奨機能により、ニュースフィードをパーソナライズし、読者のエンゲージメントを向上させる 186
10.2.2 ソーシャルメディア 187
10.2.2.1 ターゲット広告にAIを活用し、ユーザーデータを分析してエンゲージメントを向上させる 187
10.2.3 広告代理店およびマーケティング代理店 188
10.2.3.1 広告代理店にトレンド予測とキャンペーン効果の向上をもたらす予測分析機能を備えたAIツール 188
10.2.4 放送＆ジャーナリズム 189
10.2.4.1 動画制作を効率化し、より高速で高品質なコンテンツを実現するAI 189
10.2.5 個人ユーザー 190
10.2.5.1 パーソナルメディア消費にAIを統合し、個々の体験を豊かにし、カスタマイズされたインタラクションを提供 190
10.3 エンターテイメント 191
10.3.1 映画スタジオ 193
10.3.1.1 業務効率の改善とパーソナライズされた視聴体験の創出にAIを活用 193
10.3.2 ゲーム開発会社 194
10.3.2.1 AIを活用して没入感のある体験とゲームプレイの向上を実現 194
10.3.3 テレビ＆OTTプラットフォーム 195
10.3.3.1 AIを活用してコンテンツ配信と視聴者エンゲージメントを変革 195
10.3.4 ライブイベント＆スポーツ中継 196
10.3.4.1 没入感と魅力あふれる体験を実現するAI技術の統合 196
10.3.5 テーマパーク＆アミューズメントパーク 197
10.3.5.1 ゲスト体験の向上と業務の合理化を実現するAIの活用 197
10.3.6 音楽制作 198
10.3.6.1 AIアルゴリズムを活用して新たな創造的な道筋を模索する 198
10.3.7 個人ユーザー 199
10.3.7.1 幅広い視聴者層をリアルタイムで惹きつける動画、キャプション、スクリプトを作成するためのAIツールの導入 199
11 メディア＆エンターテインメント市場におけるAI、地域別 200
11.1 はじめに 201
11.2 北米 202
11.2.1 北米：メディア＆エンターテインメント市場におけるAI推進要因 203
11.2.2 北米：マクロ経済の見通し 203
11.2.3 米国 212
11.2.3.1 生産効率の向上によりメディア＆エンターテインメントを変革するAI 212
11.2.4 カナダ 213
11.2.4.1 メディア＆エンターテインメントにおけるAIの規制と投資への注目が高まる 213
11.3 ヨーロッパ 214
11.3.1 ヨーロッパ：メディア＆エンターテインメント市場におけるAIの推進要因 214
11.3.2 ヨーロッパ：マクロ経済の見通し 215
11.3.3 英国 223
11.3.3.1 新興のジェネレーティブAI企業がメディア＆エンターテインメントの状況を変える 223
11.3.4 ドイツ 224
11.3.4.1 メディア分野における戦略的提携を通じてAIイノベーションを促進 224
11.3.5 フランス 225
11.3.5.1 透明性と消費者保護の強化に向けたインフルエンサーに対する規制の強化 225
11.3.6 イタリア 226
11.3.6.1 メディア業界におけるコンテンツのパーソナライゼーションを革新するAI 226
11.3.7 スペイン 227
11.3.7.1 AIを活用してストーリーテリングとコンテンツ作成に革命をもたらす 227
11.3.8 ヨーロッパのその他地域 228
11.4 アジア太平洋地域 229
11.4.1 アジア太平洋地域：メディア＆エンターテインメント市場におけるAIの推進要因 229
11.4.2 アジア太平洋地域：マクロ経済の見通し 230
11.4.3 中国 239
11.4.3.1 メディアとエンターテイメントを変革するAI 239
11.4.4 日本 240
11.4.4.1 メディアとエンターテイメントにおけるAIの戦略的コラボレーションと規制枠組み 240
11.4.5 インド 241
11.4.5.1 没入型メディア体験におけるAIの活用 241
11.4.6 韓国 242
11.4.6.1 エンターテインメント業界におけるファンエンゲージメントと制作を強化するAIイノベーション 242
11.4.7 オーストラリア＆ニュージーランド 243
11.4.7.1 没入型体験を生み出す革新的な用途につながるAI技術の台頭 243
11.4.8 ASEAN 244
11.4.8.1 パートナーシップとAIイノベーションによるメディアとエンターテインメントの変革 244
11.4.9 アジア太平洋地域その他 245
11.5 中東・アフリカ 246
11.5.1 中東・アフリカ：メディア＆エンターテイメントにおけるAIの市場推進要因 247
11.5.2 中東・アフリカ：マクロ経済の見通し 247
11.5.3 中東 256
11.5.3.1 サウジアラビア 257
11.5.3.1.1 AI革命がメディアとエンターテインメントの状況を変える 257
11.5.3.2 アラブ首長国連邦 258
11.5.3.2.1 グローバルなテクノロジーパートナーシップとAIによるメディア体験の向上 258
11.5.3.3 バーレーン 259
11.5.3.3.1 地元メディア企業とテクノロジー大手の提携によるイノベーションの促進 259
11.5.3.4 クウェート 260
11.5.3.4.1 変革的なメディア体験を実現するためのAIと新興テクノロジーの活用 260
11.5.3.5 中東その他 261
11.5.4 アフリカ 262
11.5.4.1 動画編集、脚本作成、視聴者セグメント化のためのAIソリューションに焦点を当てたスタートアップの急増 262
11.6 ラテンアメリカ 263
11.6.1 ラテンアメリカ：メディア＆エンターテインメント市場におけるAIの推進要因 263
11.6.2 ラテンアメリカ：マクロ経済の見通し 264
11.6.3 ブラジル 272
11.6.3.1 研究センター間の戦略的提携によるAIイノベーションの促進 272
11.6.4 メキシコ 273
11.6.4.1 AIパートナーシップとクラウドソリューションによるメディアの強化 273
11.6.5 アルゼンチン 274
11.6.5.1 AIパートナーシップがエンターテインメント分野を変革 274
11.6.6 その他のラテンアメリカ諸国 275
12 競争の状況 276
12.1 概要 276
12.2 主要企業の戦略/勝利への権利、2020年～2024年 276
12.3 収益分析、2019年～2023年 278
12.4 市場シェア分析、2023年 280
12.4.1 主要プレイヤー（メディア）の市場シェア分析 280
12.4.2 市場ランキング分析（メディア）、2023年 281
12.4.3 主要プレイヤー（エンターテインメント）の市場シェア分析 282
12.4.4 市場ランキング分析（エンターテインメント） 283
12.5 ソフトウェアの種類別製品比較 284
12.5.1 コンテンツ生成別製品比較分析 285
12.5.1.1 ジャスパーAI 285
12.5.1.2 ディープブレインAI 285
12.5.1.3 Vimeo 285
12.5.2 視聴者分析による製品比較分析 285
12.5.2.1 アインシュタインアナリティクス（セールスフォース）によるTableau 285
12.5.2.2 Canvs AI 286
12.5.2.3 IBM Watsonx 286
12.5.3 ワークフロー自動化による製品比較分析 286
12.5.3.1 フィルム分析ツール（Cinelytic） 286
12.5.3.2 Frame.io（Adobe） 286
12.5.3.3 Otter.ai 287
12.6 主要ベンダーの企業評価および財務指標 287
12.7 企業評価マトリックス：主要企業、2023年 288
12.7.1 企業評価マトリクス：主要企業（メディア） 288
12.7.1.1 スター企業 288
12.7.1.2 新興リーダー企業 288
12.7.1.3 普及企業 289
12.7.1.4 参入企業 289
12.7.2 企業評価マトリクス：主要企業（エンターテイメント） 290
12.7.2.1 スター企業 290
12.7.2.2 新興リーダー企業 290
12.7.2.3 普及企業 290
12.7.2.4 参加者 290
12.7.3 企業動向：主要企業 292
12.7.3.1 企業動向 292
12.7.3.2 地域別動向 294
12.7.3.3 ソフトウェアの種類別動向 295
12.7.3.4 用途別動向（メディア） 296
12.7.3.5 用途（娯楽） 297
12.7.3.6 エンドユーザー用途（メディア） 298
12.8 企業評価マトリクス：新興企業/中小企業、2023年 299
12.8.1 企業評価マトリクス：新興企業/中小企業（メディア） 299
12.8.1.1 先進的な企業 299
12.8.1.2 対応力のある企業 299
12.8.1.3 ダイナミックな企業 299
12.8.1.4 スタートライン 299
12.8.2 企業評価マトリクス：スタートアップ/中小企業（エンターテイメント） 300
12.8.2.1 先進的な企業 300
12.8.2.2 対応力のある企業 301
12.8.2.3 活力のある企業 301
12.8.2.4 スタート台 301
12.8.3 競争力のあるベンチマーキング：スタートアップ/中小企業、2023年 302
12.8.3.1 主要スタートアップ/中小企業の詳細リスト 302
12.8.3.2 主要スタートアップ/中小企業の競争力のあるベンチマーキング（メディア） 304
12.8.3.3 主要新興企業/中小企業の競合ベンチマーキング（エンターテインメント） 305
12.9 競合シナリオ 306
12.9.1 製品発売と機能強化 306
12.9.2 取引 308
13 企業プロフィール 310
Google（米国）
Microsoft（米国）
IBM（米国）
Meta（米国）
OpenAI（米国）
Baidu（中国）
AWS（米国）
Adobe（米国）
Sprinklr（米国）
C3 AI（米国）
Hootsuite（米国）
14 隣接市場＆関連市場 390
14.1 はじめに 390
14.2 人工知能（AI）市場 – 2030年までの世界予測 390
14.2.1 市場定義 390
14.2.2 市場概要 390
14.2.2.1 人工知能市場：提供別 391
14.2.2.2 人工知能市場：ビジネス機能別 392
14.2.2.3 人工知能市場：技術別 393
14.2.2.4 産業別人工知能市場 394
14.2.2.5 地域別人工知能市場 396
14.3 ソーシャルメディア市場におけるAI 397
14.3.1 市場定義 397
14.3.2 市場概要 397
14.3.2.1 ソーシャルメディア市場におけるAI、製品種類別 397
14.3.2.2 ソーシャルメディア市場におけるAI、導入形態別 398
14.3.2.3 ソーシャルメディア市場におけるAI、ユースケース別 399
14.3.2.4 ソーシャルメディア市場におけるAI、エンドユース別 400
14.3.2.5 ソーシャルメディア市場におけるAI、地域別 401
15 付録 402
15.1 ディスカッションガイド 402
15.2 Knowledgestore：MarketsandMarketsの購読ポータル 409
15.3 カスタマイズオプション 411
15.4 関連レポート 411
15.5 著者詳細 412
1.1 STUDY OBJECTIVES 39
1.2 MARKET DEFINITION 39
1.2.1 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 40
1.3 MARKET SCOPE 41
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 41
1.3.2 YEARS CONSIDERED 44
1.4 CURRENCY CONSIDERED 44
1.5 STAKEHOLDERS 45
2 RESEARCH METHODOLOGY 46
2.1 RESEARCH DATA 46
2.1.1 SECONDARY DATA 47
2.1.2 PRIMARY DATA 47
2.1.2.1 Breakup of primary profiles 48
2.1.2.2 Key industry insights 48
2.2 DATA TRIANGULATION 49
2.3 MARKET SIZE ESTIMATION 50
2.3.1 TOP-DOWN APPROACH 50
2.3.2 BOTTOM-UP APPROACH 51
2.4 MARKET FORECAST 54
2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS 55
2.6 RISK ASSESSMENT 57
2.7 RESEARCH LIMITATIONS 57
3 EXECUTIVE SUMMARY 58
4 PREMIUM INSIGHTS 65
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN AI IN MEDIA AND
ENTERTAINMENT MARKET 65
4.2 AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET, BY TOP 3 MEDIA APPLICATIONS 66
4.3 AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET, BY TOP 3 ENTERTAINMENT APPLICATIONS 66
4.4 NORTH AMERICA: AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET, BY DEPLOYMENT MODE AND END USER 67
4.5 AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET, BY REGION 67
5 MARKET OVERVIEW 68
5.1 INTRODUCTION 68
5.2 MARKET DYNAMICS 68
5.2.1 DRIVERS 69
5.2.1.1 New creative possibilities unlocked by generative AI 69
5.2.1.2 Hyper-personalized media experiences with AI 70
5.2.1.3 Increasing integration of AI into animation and visual effects sectors 70
5.2.2 RESTRAINTS 70
5.2.2.1 Ethical and copyright issues in AI-generated content 70
5.2.2.2 Inadequate legal protection against deepfake misuse 71
5.2.3 OPPORTUNITIES 71
5.2.3.1 Enhancing credibility through AI-driven fake news detection 71
5.2.3.2 Personalized advertising through AI-driven user insights 71
5.2.3.3 Dynamic storytelling through tailored narratives 72
5.2.4 CHALLENGES 72
5.2.4.1 AI threat to jobs in entertainment industry 72
5.2.4.2 Lack of transparency hindering trust in AI decisions 73
5.2.4.3 Impact of AI on creativity and originality 73
6 INDUSTRY TRENDS 74
6.1 EVOLUTION OF AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET 74
6.2 CASE STUDY ANALYSIS 76
6.2.1 SPRINKLR EMPOWERS HYPERSPACE TO ENHANCE AUDIENCE ENGAGEMENT AND STREAMLINE OPERATIONS 76
6.2.2 SUCCESS OF DRAFTKINGS THROUGH MULTICHANNEL ADVERTISING STRATEGY WITH VERITONE 77
6.2.3 REVEDIA PLATFORM STREAMLINED MANUAL WORKFLOWS INTO UNIFIED SYSTEM AND IMPROVED OPERATIONAL EFFICIENCY 78
6.2.4 WARNER MUSIC GROUP LEVERAGES SNOWFLAKE AND HIGHTOUCH TO 'SUPER-SERVE' FANS, ARTISTS, AND LABELS 79
6.2.5 ELEVATING SOCIAL MEDIA ENGAGEMENT: DNV'S TRANSFORMATION WITH LUMEN5 80
6.3 ECOSYSTEM ANALYSIS 81
6.3.1 CONTENT GENERATION PROVIDERS 83
6.3.2 CONTENT DISTRIBUTION PROVIDERS 83
6.3.3 AUDIENCE ANALYTICS PROVIDERS 83
6.3.4 WORKFLOW AUTOMATION PROVIDERS 83
6.3.5 OTHER AI TOOL PROVIDERS 84
6.3.6 END USERS 84
6.4 TECHNOLOGY ANALYSIS 84
6.4.1 KEY TECHNOLOGIES 84
6.4.1.1 NLP and deep learning 84
6.4.1.2 Computer vision 84
6.4.1.3 Predictive analytics 85
6.4.1.4 Robotic process automation (RPA) 85
6.4.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 85
6.4.2.1 Cloud computing 85
6.4.2.2 Edge computing 85
6.4.2.3 IoT 86
6.4.2.4 Big data analytics 86
6.4.2.5 Blockchain 86
6.4.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 86
6.4.3.1 5G 86
6.4.3.2 Digital twin 86
6.4.3.3 AR/VR 87
6.4.3.4 Quantum computing 87
6.5 REGULATORY LANDSCAPE 87
6.5.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES,
AND OTHER ORGANIZATIONS 87
6.5.2 REGULATORY FRAMEWORK 91
6.5.2.1 North America 91
6.5.2.1.1 US 91
6.5.2.1.2 Canada 91
6.5.2.2 Europe 91
6.5.2.2.1 Germany 91
6.5.2.2.2 UK 91
6.5.2.2.3 France 92
6.5.2.3 Asia Pacific 92
6.5.2.3.1 China 92
6.5.2.3.2 South Korea 92
6.5.2.3.3 Singapore 92
6.5.2.4 Middle East & Africa 92
6.5.2.4.1 UAE 92
6.5.2.4.2 Saudi Arabia 92
6.5.2.4.3 Kenya 93
6.5.2.5 Latin America 93
6.5.2.5.1 Brazil 93
6.5.2.5.2 Mexico 93
6.5.2.5.3 Argentina 93
6.6 SUPPLY CHAIN ANALYSIS 94
6.7 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 95
6.7.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 96
6.7.2 THREAT OF SUBSTITUTES 96
6.7.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 97
6.7.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 97
6.7.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 97
6.8 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2024–2025 98
6.9 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 99
6.9.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 99
6.9.2 BUYING CRITERIA 100
6.10 PRICING ANALYSIS 101
6.10.1 INDICATIVE PRICING ANALYSIS, BY SOFTWARE TYPE 101
6.10.2 INDICATIVE PRICING ANALYSIS, BY APPLICATION 102
6.11 PATENT ANALYSIS 102
6.11.1 METHODOLOGY 102
6.11.2 PATENTS FILED, BY DOCUMENT TYPE 102
6.11.3 INNOVATIONS AND PATENT APPLICATIONS 103
6.12 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 107
6.13 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 108
6.14 IMPACT OF GENERATIVE AI ON AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET 109
6.14.1 USE CASES AND MARKET POTENTIAL 109
6.14.2 KEY USE CASES 110
6.14.2.1 Enhanced content creation 111
6.14.2.2 Personalization of user experience 111
6.14.2.3 Cost reduction in production 111
6.14.2.4 Improved audience engagement 111
6.14.2.5 Streamlined content distribution 111
6.14.2.6 New monetization opportunities 111
7 AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET, BY OFFERING 112
7.1 INTRODUCTION 113
7.1.1 OFFERING: AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET DRIVERS 113
7.2 SOFTWARE 115
7.2.1 SOFTWARE TYPE 117
7.2.1.1 Content generation 117
7.2.1.1.1 Text 119
7.2.1.1.1.1 Revolutionizing media with AI-driven text content generation 119
7.2.1.1.2 Image 120
7.2.1.1.2.1 Automating visual creativity with generative AI 120
7.2.1.1.3 Audio 121
7.2.1.1.3.1 Empowering music creation with text-to-audio tools 121
7.2.1.1.4 Video 122
7.2.1.1.4.1 Revolutionizing video production through AI automation 122
7.2.1.1.5 Multimodal 123
7.2.1.1.5.1 Personalizing media experiences with user interaction insights 123
7.2.1.2 Content distribution 124
7.2.1.2.1 Ad targeting 125
7.2.1.2.1.1 Maximizing impact with intelligent AI-powered ad-targeting solutions 125
7.2.1.2.2 Personalized recommendations 125
7.2.1.2.2.1 Enhancing user engagement through personalized content recommendations 125
7.2.1.3 Audience analytics 125
7.2.1.3.1 Sentiment analysis 126
7.2.1.3.1.1 Leveraging sentiment analysis to understand audience reactions in media and entertainment 126
7.2.1.3.2 Behavior modeling 127
7.2.1.3.2.1 Enhancing content delivery and marketing strategies through AI-driven behavior modeling 127
7.2.1.3.3 Customer segmentation 127
7.2.1.3.3.1 Optimizing resources with AI-driven customer segmentation 127
7.2.1.3.4 Music recommendation and discovery 127
7.2.1.3.4.1 Elevating engagement and satisfaction with adaptive music recommendations 127
7.2.1.4 Workflow automation 128
7.2.1.4.1 Transcription 129
7.2.1.4.1.1 Revolutionizing live broadcasts with AI-driven transcription services 129
7.2.1.4.2 Metadata tagging 129
7.2.1.4.2.1 Enhancing content management through automated metadata tagging with AI 129
7.2.1.4.3 Indexing 130
7.2.1.4.3.1 Enhancing discoverability with AI solutions for efficient digital asset indexing 130
7.2.1.4.4 Translation and localization 130
7.2.1.4.4.1 Leveraging AI for effective localization in media 130
7.2.1.5 Other software types 130
7.2.2 DEPLOYMENT MODE 132
7.2.2.1 Cloud 133
7.2.2.1.1 Unlocking scalability and cost efficiency in media with cloud infrastructure 133
7.2.2.2 On-premises 134
7.2.2.2.1 Maximizing security and cost efficiency with on-premises AI solutions in media 134
7.3 SERVICES 135
7.3.1 PROFESSIONAL SERVICES 136
7.3.1.1 Harnessing AI to transform media and entertainment business models 136
7.3.1.2 Consulting & Advisory 139
7.3.1.3 Implementation & deployment 140
7.3.1.4 Support & maintenance 141
7.3.1.5 Training & enablement 142
7.3.2 MANAGED SERVICES 143
7.3.2.1 Optimizing advertising strategies with AI-driven managed services 143
8 AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT, BY TECHNOLOGY 144
8.1 INTRODUCTION 145
8.2 GENERATIVE AI 146
8.2.1 REVOLUTIONIZING CONTENT CREATION AND PERSONALIZATION WITH GENERATIVE AI 146
8.3 OTHER AI 147
8.3.1 UNLOCKING CREATIVITY: AI TRANSFORMS CONTENT CREATION AND USER ENGAGEMENT 147
9 AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET, BY APPLICATION 148
9.1 INTRODUCTION 149
9.1.1 APPLICATION: AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET DRIVERS 149
9.2 MEDIA 149
9.2.1 ARTICLE WRITING & SUMMARIZING 151
9.2.1.1 Content personalization 152
9.2.1.1.1 Enhancing user experience with content personalization 152
9.2.1.2 Multilingual translation 152
9.2.1.2.1 Breaking language barriers through multilingual translation 152
9.2.1.3 Topic clustering and categorization 152
9.2.1.3.1 Streamlining insights with topic clustering and categorization 152
9.2.1.4 Others 153
9.2.2 VIDEO PRODUCTION 153
9.2.2.1 AI-based scene detection and sequencing 154
9.2.2.1.1 Unlocking precision: AI-powered scene detection and sequencing 154
9.2.2.2 Virtual production 154
9.2.2.2.1 Revolutionizing filmmaking: Virtual production technologies 154
9.2.2.3 Motion tracking and enhancement 155
9.2.2.3.1 Elevating performance: Advanced motion tracking and enhancement 155
9.2.2.4 Others 155
9.2.3 FAKE NEWS DETECTION 155
9.2.3.1 Context-based credibility scoring 156
9.2.3.1.1 Enhancing trustworthiness with context-aware scoring systems 156
9.2.3.2 Deepfake identification 157
9.2.3.2.1 Detecting and mitigating deepfake content for secure interactions 157
9.2.3.3 Automated data cross-referencing 157
9.2.3.3.1 Streamlining data validation through automation 157
9.2.3.4 Others 157
9.2.4 LANGUAGE MODERATION 158
9.2.4.1 Cultural sensitivity identification 159
9.2.4.1.1 Fostering respect through cultural sensitivity detection 159
9.2.4.2 Adaptive filtering 159
9.2.4.2.1 Dynamic content moderation with adaptive filtering 159
9.2.4.3 Profanity detection 159
9.2.4.3.1 Ensuring respectful communication with profanity detection 159
9.2.4.4 Others 160
9.2.5 AD SAFETY OPTIMIZATION 160
9.2.5.1 Behavioral pattern analysis 161
9.2.5.1.1 Enhancing security through user behavior insights 161
9.2.5.2 AI-driven ad placement 161
9.2.5.2.1 Maximizing engagement with intelligent ad targeting 161
9.2.5.3 Automated flagging 162
9.2.5.3.1 Swift identification and mitigation of harmful content 162
9.2.5.4 Others 162
9.2.6 NEWSROOM ANALYTICS 162
9.2.6.1 Predictive analytics for breaking news trends 163
9.2.6.1.1 Harnessing predictive analytics to anticipate breaking news trends 163
9.2.6.2 Editorial planning and content scheduling 164
9.2.6.2.1 Optimizing editorial planning and content scheduling for maximum impact 164
9.2.6.3 Competitive media benchmarking 164
9.2.6.3.1 Leveraging competitive media benchmarking to enhance performance 164
9.2.6.4 Others 164
9.3 ENTERTAINMENT 165
9.3.1 FILM SCRIPTWRITING, VFX, & STORYBOARDING 166
9.3.1.1 Dialogue and character development 167
9.3.1.1.1 Voices of conflict: Crafting dialogue to reveal character 167
9.3.1.2 Pre-visualization of scenes 168
9.3.1.2.1 Visualizing scenes enhances storytelling and guides in effective production design 168
9.3.1.3 Intelligent adaption of scripts 168
9.3.1.3.1 Adapting scripts intelligently ensures relevance while preserving original narrative essence 168
9.3.1.4 Others 168
9.3.2 REAL-TIME OTT CONTENT MODERATION 169
9.3.2.1 Context-based regional content filtering 170
9.3.2.1.1 Tailoring content delivery based on geographic location 170
9.3.2.2 Prohibited or inappropriate live content detection 170
9.3.2.2.1 Real-time monitoring for inappropriate content during live streams 170
9.3.2.3 Viewer comments analysis 170
9.3.2.3.1 Analyzing viewer feedback to enhance content engagement strategies 170
9.3.2.4 Others 170
9.3.3 PREDICTING VIEWER PREFERENCES 171
9.3.3.1 Contextual analysis 172
9.3.3.1.1 Understanding viewer preferences through contextual insights 172
9.3.3.2 Viewer behavior prediction 172
9.3.3.2.1 Forecasting audience engagement and content choices 172
9.3.3.3 Clustering viewers 172
9.3.3.3.1 Segmenting audiences for tailored recommendations 172
9.3.3.4 Others 172
9.3.4 POST-PRODUCTION WORKFLOW EDITING 173
9.3.4.1 Automated lip-syncing and dubbing 174
9.3.4.1.1 Seamless voice synchronization for global audiences 174
9.3.4.2 Noise reduction and clarity enhancement 174
9.3.4.2.1 Crystal-clear audio: Elevating sound quality 174
9.3.4.3 Frame restoration 174
9.3.4.3.1 Reviving visuals: Restoring frames to perfection 174
9.3.4.4 Others 174
9.3.5 NPC BEHAVIOR MODELING 175
9.3.5.1 Emotion stimulation 176
9.3.5.1.1 Eliciting player emotions through dynamic NPC interactions 176
9.3.5.2 Adaptive storytelling 176
9.3.5.2.1 Crafting personalized narratives with intelligent NPCs 176
9.3.5.3 NPC learning from player patterns 176
9.3.5.3.1 Enhancing NPC intelligence by analyzing player behavior 176
9.3.5.4 Others 176
9.3.6 GAMING CONTENT OPTIMIZATION 177
9.3.6.1 Player feedback integration 178
9.3.6.1.1 Enhancing engagement through player insights 178
9.3.6.2 Game logic testing and debugging 178
9.3.6.2.1 Ensuring flawless gameplay with rigorous testing 178
9.3.6.3 Procedural content generation 178
9.3.6.3.1 Dynamic worlds crafted by intelligent algorithms 178
9.3.6.4 Others 179
9.3.7 IMMERSIVE ENTERTAINMENT 179
9.3.7.1 Multi-sensory interaction 180
9.3.7.1.1 Engaging all senses for unforgettable experiences 180
9.3.7.2 Avatar customization 181
9.3.7.2.1 Crafting identity: Personalizing avatar adventure 181
9.3.7.3 Dynamic storytelling 181
9.3.7.3.1 Shaping narrative: Become the hero of the story 181
9.3.7.4 Others 181
10 AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET, BY END USER 182
10.1 INTRODUCTION 183
10.1.1 END USER: AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET DRIVERS 184
10.2 MEDIA 184
10.2.1 NEWS & PUBLISHING 186
10.2.1.1 AI-driven content recommendation personalizing news feeds for better reader engagement 186
10.2.2 SOCIAL MEDIA 187
10.2.2.1 Employing AI for targeted advertising to analyze user data for better engagement 187
10.2.3 ADVERTISING & MARKETING AGENCIES 188
10.2.3.1 AI tools empowering ad agencies with predictive analytics to forecast trends and enhance campaign effectiveness 188
10.2.4 BROADCASTING & JOURNALISM 189
10.2.4.1 AI streamlining video production for faster, high-quality content 189
10.2.5 INDIVIDUAL USERS 190
10.2.5.1 Integrating AI into personal media consumption to enrich individual experiences and provide tailored interactions 190
10.3 ENTERTAINMENT 191
10.3.1 FILM STUDIOS 193
10.3.1.1 Leveraging AI to improve operational efficiency and create personalized viewing experiences 193
10.3.2 GAME DEVELOPMENT COMPANIES 194
10.3.2.1 Employing AI to create immersive experiences and enhance gameplay 194
10.3.3 TELEVISION & OTT PLATFORMS 195
10.3.3.1 Leveraging AI to transform content delivery and viewer engagement 195
10.3.4 LIVE EVENTS & SPORTS BROADCASTING 196
10.3.4.1 Integrating AI technologies for immersive and engaging experiences 196
10.3.5 THEME & AMUSEMENT PARKS 197
10.3.5.1 Leveraging AI to enhance guest experiences and streamline operations 197
10.3.6 MUSIC PRODUCTION 198
10.3.6.1 Utilizing AI algorithms to explore new creative avenues 198
10.3.7 INDIVIDUAL USERS 199
10.3.7.1 Implementing AI tools to create videos, captions, and scripts for broader audience engagement in real-time 199
11 AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET, BY REGION 200
11.1 INTRODUCTION 201
11.2 NORTH AMERICA 202
11.2.1 NORTH AMERICA: AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET DRIVERS 203
11.2.2 NORTH AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 203
11.2.3 US 212
11.2.3.1 AI transforming media and entertainment with enhanced production efficiency 212
11.2.4 CANADA 213
11.2.4.1 Increasing focus on AI regulations and investments in media and entertainment 213
11.3 EUROPE 214
11.3.1 EUROPE: AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET DRIVERS 214
11.3.2 EUROPE: MACROECONOMIC OUTLOOK 215
11.3.3 UK 223
11.3.3.1 Emerging generative AI firms transforming media and entertainment landscape 223
11.3.4 GERMANY 224
11.3.4.1 Fostering AI innovation through strategic collaborations in media sector 224
11.3.5 FRANCE 225
11.3.5.1 Enforcing stricter regulations on influencers to enhance transparency and consumer protection 225
11.3.6 ITALY 226
11.3.6.1 AI revolutionizing content personalization in media landscape 226
11.3.7 SPAIN 227
11.3.7.1 Harnessing AI to revolutionize storytelling and content creation 227
11.3.8 REST OF EUROPE 228
11.4 ASIA PACIFIC 229
11.4.1 ASIA PACIFIC: AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET DRIVERS 229
11.4.2 ASIA PACIFIC: MACROECONOMIC OUTLOOK 230
11.4.3 CHINA 239
11.4.3.1 AI revolutionizing media and entertainment 239
11.4.4 JAPAN 240
11.4.4.1 Strategic AI collaborations and regulatory frameworks in media and entertainment 240
11.4.5 INDIA 241
11.4.5.1 Harnessing AI for immersive media experiences 241
11.4.6 SOUTH KOREA 242
11.4.6.1 AI innovations enhancing fan engagement and production in entertainment industry 242
11.4.7 AUSTRALIA & NEW ZEALAND 243
11.4.7.1 Rise of AI technologies leading to innovative applications to create immersive experiences 243
11.4.8 ASEAN 244
11.4.8.1 Transforming media and entertainment through partnerships and AI innovations 244
11.4.9 REST OF ASIA PACIFIC 245
11.5 MIDDLE EAST & AFRICA 246
11.5.1 MIDDLE EAST & AFRICA: AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET DRIVERS 247
11.5.2 MIDDLE EAST & AFRICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 247
11.5.3 MIDDLE EAST 256
11.5.3.1 KSA 257
11.5.3.1.1 AI revolution transforming media and entertainment landscape 257
11.5.3.2 UAE 258
11.5.3.2.1 Enhancing media experiences through global tech partnerships and AI 258
11.5.3.3 Bahrain 259
11.5.3.3.1 Fostering innovation through partnerships between local media firms and tech giants 259
11.5.3.4 Kuwait 260
11.5.3.4.1 Harnessing AI and emerging technologies for transformative media experiences 260
11.5.3.5 Rest of Middle East 261
11.5.4 AFRICA 262
11.5.4.1 Surge in startups focusing on AI solutions for video editing, scriptwriting, and audience segmentation 262
11.6 LATIN AMERICA 263
11.6.1 LATIN AMERICA: AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET DRIVERS 263
11.6.2 LATIN AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 264
11.6.3 BRAZIL 272
11.6.3.1 Fostering AI innovation through strategic collaborations among research centers 272
11.6.4 MEXICO 273
11.6.4.1 Enhancing media with AI partnerships and cloud solutions 273
11.6.5 ARGENTINA 274
11.6.5.1 AI partnerships transforming entertainment sector 274
11.6.6 REST OF LATIN AMERICA 275
12 COMPETITIVE LANDSCAPE 276
12.1 OVERVIEW 276
12.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN, 2020–2024 276
12.3 REVENUE ANALYSIS, 2019–2023 278
12.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 280
12.4.1 MARKET SHARE ANALYSIS OF KEY PLAYERS (MEDIA) 280
12.4.2 MARKET RANKING ANALYSIS (MEDIA), 2023 281
12.4.3 MARKET SHARE ANALYSIS OF KEY PLAYERS (ENTERTAINMENT) 282
12.4.4 MARKET RANKING ANALYSIS (ENTERTAINMENT) 283
12.5 PRODUCT COMPARISON, BY SOFTWARE TYPE 284
12.5.1 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS, BY CONTENT GENERATION 285
12.5.1.1 Jasper AI 285
12.5.1.2 DeepBrain AI 285
12.5.1.3 Vimeo 285
12.5.2 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS, BY AUDIENCE ANALYTICS 285
12.5.2.1 Tableau with Einstein Analytics (Salesforce) 285
12.5.2.2 Canvs AI 286
12.5.2.3 IBM Watsonx 286
12.5.3 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS, BY WORKFLOW AUTOMATION 286
12.5.3.1 Film analytics tools (Cinelytic) 286
12.5.3.2 Frame.io (Adobe) 286
12.5.3.3 Otter.ai 287
12.6 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS OF KEY VENDORS 287
12.7 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 288
12.7.1 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS (MEDIA) 288
12.7.1.1 Stars 288
12.7.1.2 Emerging leaders 288
12.7.1.3 Pervasive players 289
12.7.1.4 Participants 289
12.7.2 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS (ENTERTAINMENT) 290
12.7.2.1 Stars 290
12.7.2.2 Emerging leaders 290
12.7.2.3 Pervasive players 290
12.7.2.4 Participants 290
12.7.3 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS 292
12.7.3.1 Company footprint 292
12.7.3.2 Region footprint 294
12.7.3.3 Software type footprint 295
12.7.3.4 Application footprint (Media) 296
12.7.3.5 Application footprint (Entertainment) 297
12.7.3.6 End user footprint (Media) 298
12.8 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 299
12.8.1 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES (MEDIA) 299
12.8.1.1 Progressive companies 299
12.8.1.2 Responsive companies 299
12.8.1.3 Dynamic companies 299
12.8.1.4 Starting blocks 299
12.8.2 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES (ENTERTAINMENT) 300
12.8.2.1 Progressive companies 300
12.8.2.2 Responsive companies 301
12.8.2.3 Dynamic companies 301
12.8.2.4 Starting blocks 301
12.8.3 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 302
12.8.3.1 Detailed list of key startups/SMEs 302
12.8.3.2 Competitive benchmarking of key startups/SMEs (Media) 304
12.8.3.3 Competitive benchmarking of key startups/SMEs (Entertainment) 305
12.9 COMPETITIVE SCENARIO 306
12.9.1 PRODUCT LAUNCHES AND ENHANCEMENTS 306
12.9.2 DEALS 308
13 COMPANY PROFILES 310
13.1 INTRODUCTION 310
13.2 KEY PLAYERS 310
13.2.1 GOOGLE 310
13.2.1.1 Business overview 310
13.2.1.2 Products/Solutions/Services offered 312
13.2.1.3 Recent developments 313
13.2.1.3.1 Product launches and enhancements 313
13.2.1.3.2 Deals 314
13.2.1.4 MnM view 314
13.2.1.4.1 Key strengths 314
13.2.1.4.2 Strategic choices 315
13.2.1.4.3 Weaknesses and competitive threats 315
13.2.2 MICROSOFT 316
13.2.2.1 Business overview 316
13.2.2.2 Products/Solutions/Services offered 317
13.2.2.3 Recent developments 319
13.2.2.3.1 Product launches and enhancements 319
13.2.2.3.2 Deals 320
13.2.2.4 MnM view 321
13.2.2.4.1 Key strengths 321
13.2.2.4.2 Strategic choices 321
13.2.2.4.3 Weaknesses and competitive threats 321
13.2.3 IBM 322
13.2.3.1 Business overview 322
13.2.3.2 Products/Solutions/Services offered 323
13.2.3.3 Recent developments 324
13.2.3.3.1 Product launches and enhancements 324
13.2.3.4 MnM view 325
13.2.3.4.1 Key strengths 325
13.2.3.4.2 Strategic choices 325
13.2.3.4.3 Weaknesses and competitive threats 325
13.2.4 META 326
13.2.4.1 Business overview 326
13.2.4.2 Products/Solutions/Services offered 327
13.2.4.3 Recent developments 329
13.2.4.3.1 Product launches and enhancements 329
13.2.4.3.2 Deals 330
13.2.4.4 MnM view 331
13.2.4.4.1 Key strengths 331
13.2.4.4.2 Strategic choices 331
13.2.4.4.3 Weaknesses and competitive threats 331
13.2.5 OPENAI 332
13.2.5.1 Business overview 332
13.2.5.2 Products/Solutions/Services offered 333
13.2.5.3 Recent developments 334
13.2.5.3.1 Product launches and enhancements 334
13.2.5.3.2 Deals 335
13.2.5.4 MnM view 335
13.2.5.4.1 Key strengths 335
13.2.5.4.2 Strategic choices 335
13.2.5.4.3 Weaknesses and competitive threats 335
13.2.6 BAIDU 336
13.2.6.1 Business overview 336
13.2.6.2 Products/Solutions/Services offered 337
13.2.6.3 Recent developments 338
13.2.6.3.1 Product launches and enhancements 338
13.2.7 AWS 339
13.2.7.1 Business overview 339
13.2.7.2 Products/Solutions/Services offered 340
13.2.7.3 Recent developments 341
13.2.7.3.1 Product launches and enhancements 341
13.2.8 ADOBE 343
13.2.8.1 Business overview 343
13.2.8.2 Products/Solutions/Services offered 344
13.2.8.3 Recent developments 346
13.2.8.3.1 Product launches and enhancements 346
13.2.8.3.2 Deals 347
13.2.9 SPRINKLR 348
13.2.9.1 Business overview 348
13.2.9.2 Products/Solutions/Services offered 350
13.2.10 C3 AI 352
13.2.10.1 Business overview 352
13.2.10.2 Products/Solutions/Services offered 354
13.2.10.3 Recent developments 355
13.2.10.3.1 Deals 355
13.2.11 HOOTSUITE 356
13.2.12 VERITONE 357
13.2.13 TABOOLA 358
13.2.14 SPROUT SOCIAL 359
13.2.15 SYMPHONYAI 360
13.2.16 BRIGHTCOVE 361
13.2.17 UNITY 362
13.2.18 YELLOW.AI 363
13.2.19 APPIER 364
13.2.20 SNOWFLAKE 365
13.2.21 AUTODESK 366
13.2.22 VERBIT 367
13.2.23 UBISOFT 368
13.2.24 VIMEO 369
13.2.25 NVIDIA 370
13.2.26 SALESFORCE 371
13.2.27 AI-MEDIA 372
13.2.28 CANVA 373
13.3 STARTUPS/SMES 374
13.3.1 CINELYTIC 374
13.3.2 VAULT AI 375
13.3.3 STORYFIT 376
13.3.4 SCRIPTBOOK 376
13.3.5 SYNTHESIA 377
13.3.6 MURF AI 378
13.3.7 LUMEN5 379
13.3.8 JASPER 380
13.3.9 AIVA TECHNOLOGIES 381
13.3.10 DEEPMOTION 381
13.3.11 HYPERWRITE 382
13.3.12 CANVS AI 383
13.3.13 CAPTIONS 384
13.3.14 VEED.IO 385
13.3.15 KRIKEY 386
13.3.16 VISTA SOCIAL 387
13.3.17 BEATOVEN.AI 388
13.3.18 CONTAI.IO 388
13.3.19 LOOKA 389
14 ADJACENT AND RELATED MARKETS 390
14.1 INTRODUCTION 390
14.2 ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) MARKET – GLOBAL FORECAST TO 2030 390
14.2.1 MARKET DEFINITION 390
14.2.2 MARKET OVERVIEW 390
14.2.2.1 Artificial intelligence market, by offering 391
14.2.2.2 Artificial intelligence market, by business function 392
14.2.2.3 Artificial intelligence market, by technology 393
14.2.2.4 Artificial intelligence market, by vertical 394
14.2.2.5 Artificial intelligence market, by region 396
14.3 AI IN SOCIAL MEDIA MARKET 397
14.3.1 MARKET DEFINITION 397
14.3.2 MARKET OVERVIEW 397
14.3.2.1 AI in social media market, by product type 397
14.3.2.2 AI in social media market, by deployment mode 398
14.3.2.3 AI in social media market, by use case 399
14.3.2.4 AI in social media market, by end user 400
14.3.2.5 AI in social media market, by region 401
15 APPENDIX 402
15.1 DISCUSSION GUIDE 402
15.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 409
15.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 411
15.4 RELATED REPORTS 411
15.5 AUTHOR DETAILS 412
*** メディアにおけるAIの世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***
・メディアにおけるAIの世界市場規模は？
→MarketsandMarkets社は2024年のメディアにおけるAIの世界市場規模を82億1000万米ドルと推定しています。
・メディアにおけるAIの世界市場予測は？
→MarketsandMarkets社は2030年のメディアにおけるAIの世界市場規模を510億8000万米ドルと予測しています。
・メディアにおけるAI市場の成長率は？
→MarketsandMarkets社はメディアにおけるAIの世界市場が2024年～2030年に年平均35.6%成長すると展望しています。
・世界のメディアにおけるAI市場における主要プレイヤーは？
→「Google（米国）、Microsoft（米国）、IBM（米国）、Meta（米国）、OpenAI（米国）、Baidu（中国）、AWS（米国）、Adobe（米国）、Sprinklr（米国）、C3 AI（米国）、Hootsuite（米国）など ...」をメディアにおけるAI市場のグローバル主要プレイヤーとして判断しています。
※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、最終レポートの情報と少し異なる場合があります。
*** 免責事項 ***
https://www.globalresearch.co.jp/disclaimer/
