カテゴリ： Grand View Research, IT/電子, アジア太平洋

生成AIのアジア太平洋市場2024年-2030年：市場規模、シェア、動向分析

■ 英語タイトル：Asia Pacific Generative AI Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Software, Services), By Technology, By End-use, By Application, By Model, By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030

調査会社Grand View Research社が発行したリサーチレポート（データ管理コード：GRV24APR130）■ 発行会社/調査会社：Grand View Research
■ 商品コード：GRV24APR130
■ 発行日：2024年2月
■ 調査対象地域：アジア太平洋
■ 産業分野：IT
■ ページ数：80
■ レポート言語：英語
■ レポート形式：PDF
■ 納品方式：受注後3営業日
■ 販売価格オプション（消費税別）
Single UserUSD5,950 ⇒換算￥904,400見積依頼/サンプル請求/購入/質問フォーム
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*** レポート概要（サマリー）***

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アジア太平洋地域の生成AI市場の成長と動向
アジア太平洋地域の生成AI市場は、2030年までに375億5000万米ドルに達すると予測されています。Grand View Research, Inc.の最新レポートによると、2024年から2030年までのCAGRは37.5%で拡大すると予測されています。市場成長の主な要因としては、ディープラーニングアルゴリズムの進歩の高まり、クラウドベースのソリューションの採用の増加、様々な業界におけるAI生成コンテンツの需要などが挙げられます。様々な業界におけるAI生成コンテンツへの需要の高まりが、アジア太平洋地域におけるGenAIソリューションの採用を促進しています。メディアやエンターテインメントからeコマースやヘルスケアに至るまで、企業はパーソナライズされた魅力的な顧客体験を創造するためにAIを使用しています。

GenAIテクノロジーは、企業がコンテンツ作成プロセスを自動化し、パーソナライズされたレコメンデーションを生成し、革新的な製品やサービスを開発することを可能にします。企業は戦略的資産としてのデータの価値をますます認識し、大量のデータから実用的な洞察を引き出すために、生成AIを含むAIテクノロジーに投資しています。GenAIアルゴリズムは、データパターンを分析し、予測モデルを生成し、意思決定プロセスを支援することで、企業が業界で競争優位に立てるようにします。例えば、2023年9月、マイクロソフトのソリューションプロバイダーであるAvanade Inc.は、東南アジア初のGenAIラボを立ち上げました。このラボはセンター・オブ・エクセレンスとして機能し、組織が生成AIソリューションをテストし、作成することを可能にします。

このラボは、企業がデータからビジネス価値を引き出し、AIへの対応を加速するのを支援します。東南アジア全域の政府は、イノベーション、起業家精神、AIエコシステムの開発を促進する政策を実施しています。政府は資金、インセンティブ、インフラ支援を提供することで、業界関係者、研究機関、新興企業間の協力を促し、AIソリューションの採用と展開を加速させています。こうした取り組みは、アジア太平洋地域における生成AI市場の成長に有利な環境を促進します。例えば、2023年9月、中国は、OpenAIのChatGPTのような高度なAIプログラムに電力を供給するための重要なコンポーネントである半導体の国内製造を強化するため、400億米ドルの基金を立ち上げました。

アジア太平洋地域の生成AI市場レポートハイライト

– AIへの投資の増加と新興経済指標により、2023年の収益シェアはソフトウェア分野が64.7％で最大

– 高品質でリアルなコンテンツを合成できる高度で多様なジェネレーティブモデルへの需要の高まりにより、2024年から2030年にかけて拡散ネットワーク分野が最も急成長する見込み

– 自然言語処理（NLP）分野は、Siri、Alexa、Google検索などのプラットフォームの急速な普及により、2023年に市場を席巻

– マルチモーダル生成モデルは、マルチモーダルデータのリアルタイム処理の需要が急増しているため、2024年から2030年にかけて最も速いCAGRが見込まれています。

– より良い広告やキャンペーンジャーナリズムのためのGenAIの需要により、メディア＆エンターテイメントセグメントが2023年に最大の収益シェアを占めました。

– 中国が市場をリードし、伝統的な産業での採用が加速し、AIコンピューティング能力が開発されたため、2024年から2030年にかけて大きなCAGRで成長すると予測

– 2024年2月、マイクロソフトはインドの新興企業Sarvam AIとの提携を発表し、音声技術に基づくGenAIアプリケーションの開発を支援。SarvamはIndic voice LLMをマイクロソフトのクラウドプラットフォームであるAzureで利用可能にすることを目指しています。

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*** レポート目次（コンテンツ）***

目次

第1章. 方法論と範囲
1.1. 市場セグメンテーションとスコープ
1.2. セグメントの定義
1.2.1. コンポーネント
1.2.2. テクノロジー
1.2.3. 最終用途
1.2.4. 用途
1.2.5. モデル
1.2.6. 地域範囲
1.2.7. 見積もりと予測のスケジュール
1.3. 調査方法
1.4. 情報調達
1.4.1. 購入データベース
1.4.2. GVRの内部データベース
1.4.3. 二次情報源
1.4.4. 一次調査
1.4.5. 一次調査の詳細
1.4.5.1. アジア太平洋地域における一次インタビューのデータ
1.5. 情報またはデータ分析
1.5.1. データ分析モデル
1.6. 市場形成と検証
1.7. モデルの詳細
1.7.1. 商品フロー分析（モデル1）
1.7.2. アプローチ1：商品フローアプローチ
1.7.3. 出来高価格分析（モデル2）
1.7.4. アプローチ2：出来高価格分析
1.8. 二次資料リスト
1.9. 一次資料リスト
1.10. 目的
第2章. 要旨
2.1. 市場の展望
2.2. セグメントの展望
2.2.1. コンポーネント
2.2.2. 技術展望
2.2.3. 最終用途の展望
2.2.4. 用途展望
2.2.5. モデル展望
2.3. 競合他社の洞察
第3章. アジア太平洋地域の生成AI市場の変数、動向、スコープ
3.1. 市場系統の展望
3.1.1. 親市場の展望
3.1.2. 関連・付随市場の展望
3.2. 市場ダイナミクス
3.2.1. 市場ドライバー分析
3.2.1.1. 業界全体におけるデジタル技術の採用の増加
3.2.1.2. デジタルトランスフォーメーションとインダストリー4.0への注目の高まり
3.2.2. 市場阻害要因分析
3.2.2.1. データプライバシーとセキュリティへの懸念の高まり
3.2.3. 市場機会分析
3.2.3.1. テクノロジー企業における研究開発活動の活発化
3.3. 生成AI市場分析ツール
3.3.1. 産業分析 – ポーターの分析
3.3.1.1. サプライヤーパワー
3.3.1.2. 買い手の力
3.3.1.3. 代替の脅威
3.3.1.4. 新規参入の脅威
3.3.1.5. 競争上のライバル
3.3.2. PESTEL分析
3.3.2.1. 政治情勢
3.3.2.2. 経済情勢
3.3.2.3. 社会情勢
3.3.2.4. 技術的ランドスケープ
3.3.2.5. 環境的ランドスケープ
3.3.2.6. 法的景観
第4章. アジア太平洋地域の生成AI市場 コンポーネント推定とトレンド分析
4.1. コンポーネント市場シェア、2023年・2030年
4.2. セグメントダッシュボード
4.3. アジア太平洋地域の生成AI市場のコンポーネント別展望
4.4. 以下の市場規模・予測および動向分析、2017年～2030年
4.4.1. ソフトウェア
4.4.1.1. 2017年から2030年までの市場推定・予測（USD Million）
4.4.2. サービス
4.4.2.1. 2017～2030年の市場予測（百万米ドル）
第5章 アジア太平洋地域 アジア太平洋地域の生成AI市場 技術推計と動向分析
5.1. 技術市場シェア、2023年・2030年
5.2. セグメントダッシュボード
5.3. アジア太平洋地域の生成AI市場：技術別展望
5.4. 以下の市場規模・予測および動向分析、2017年～2030年
5.4.1. 生成逆数ネットワーク（GANs）
5.4.1.1. 2017年から2030年までの市場規模予測・予測（USD Million）
5.4.2. トランスフォーマー
5.4.2.1. 2017～2030年の市場の推定と予測（百万米ドル）
5.4.3. 変分オートエンコーダ
5.4.3.1. 2017～2030年の市場予測（百万米ドル）
5.4.4. 拡散ネットワーク
5.4.4.1. 2017～2030年の市場予測（百万米ドル）
第6章. アジア太平洋地域の生成AI市場 エンドユースの推定と動向分析
6.1. エンドユース市場シェア、2023年・2030年
6.2. セグメントダッシュボード
6.3. アジア太平洋地域の生成AI市場の用途別展望
6.4. 以下の市場規模・予測および動向分析、2017年～2030年
6.4.1. メディア＆エンターテインメント
6.4.1.1. 2017年から2030年までの市場推定・予測（百万米ドル）
6.4.2. 金融業界
6.4.2.1. 2017年から2030年までの市場推定と予測（百万米ドル）
6.4.3. IT・通信
6.4.3.1. 2017～2030年の市場予測（百万米ドル）
6.4.4. ヘルスケア
6.4.4.1. 2017～2030年の市場予測（百万米ドル）
6.4.5. 自動車・運輸
6.4.5.1. 2017～2030年の市場予測（百万米ドル）
6.4.6. ゲーム
6.4.6.1. 2017～2030年の市場予測（百万米ドル）
6.4.7. その他
6.4.7.1. 2017年から2030年までの市場推定と予測（USD Million）
第7章 アジア太平洋地域 アジア太平洋地域の生成AI市場 用途別推定と動向分析
7.1. アプリケーション市場シェア、2023年・2030年
7.2. セグメントダッシュボード
7.3. アジア太平洋地域の生成AI市場：アプリケーション別展望
7.4. 以下の市場規模・予測および動向分析、2017年～2030年
7.4.1. コンピュータビジョン
7.4.1.1. 2017年から2030年までの市場予測・推計（百万米ドル）
7.4.2. 自然言語処理
7.4.2.1. 2017～2030年の市場推定と予測（百万米ドル）
7.4.3. ロボティクスと自動化
7.4.3.1. 2017年から2030年までの市場の推定と予測（百万米ドル）
7.4.4. コンテンツ生成
7.4.4.1. 2017～2030年の市場予測（百万米ドル）
7.4.5. チャットボットとインテリジェントバーチャルアシスタント
7.4.5.1. 2017～2030年の市場予測（USD Million）
7.4.6. 予測分析
7.4.6.1. 2017～2030年の市場予測（百万米ドル）
7.4.7. その他
7.4.7.1. 2017～2030年の市場予測（百万米ドル）
第8章 アジア太平洋地域 アジア太平洋地域の生成AI市場 モデル推定と動向分析
8.1. モデル市場シェア、2023年・2030年
8.2. セグメントダッシュボード
8.3. 生成AIの世界市場（モデル別
8.4. 以下の市場規模・予測およびトレンド分析、2017年～2030年
8.4.1. 大規模言語モデル
8.4.1.1. 2017年から2030年までの市場予測・推計（百万米ドル）
8.4.2. 画像・動画生成モデル
8.4.2.1. 2017～2030年の市場予測（百万米ドル）
8.4.3. マルチモーダル生成モデル
8.4.3.1. 2017～2030年の市場予測（百万米ドル）
8.4.4. その他
8.4.4.1. 2017～2030年の市場予測（百万米ドル）
第9章 アジア太平洋地域 アジア太平洋地域の生成AI市場 地域別推計と動向分析
9.1. 地域別市場シェア分析、2023年・2030年
9.2. 地域別市場ダッシュボード
9.3. 世界の地域別市場スナップショット
9.4. 市場規模、予測トレンド分析、2017〜2030年
9.5. アジア太平洋地域
9.5.1. アジア太平洋地域の生成AI市場の推計と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
9.5.2. 日本
9.5.2.1. 日本の生成AI市場の推計と予測 2017年～2030年 （億米ドル）
9.5.3. 中国
9.5.3.1. 中国の生成AI市場の2017～2030年の推定と予測（USD Million）
9.5.4. インド
9.5.4.1. インドの生成AI市場の2017～2030年の推定と予測（USD Million）
9.5.5. オーストラリア
9.5.5.1. オーストラリアの生成AI市場の2017～2030年の推定と予測（USD Million）
9.5.6. 韓国
9.5.6.1. 韓国の生成AI市場の2017～2030年の推定と予測（USD Million）
9.5.7. シンガポール
9.5.7.1. シンガポールの生成AI市場 2017～2030年予測 （百万米ドル）
第10章. 競争環境
10.1. 主要市場参入企業別の最新動向とインパクト分析
10.2. 企業／競合の分類
10.3. ベンダーランドスケープ
10.3.1. 主要代理店およびチャネルパートナーのリスト
10.3.2. 主要顧客
10.4. 企業プロフィール
10.4.1. 華為技術股份有限公司
10.4.1.1. 会社概要
10.4.1.2. 業績
10.4.1.3. 製品ベンチマーク
10.4.1.4. 戦略的イニシアティブ
10.4.2. アリババクラウド
10.4.2.1. 会社概要
10.4.2.2. 業績
10.4.2.3. 製品ベンチマーク
10.4.2.4. 戦略的イニシアティブ
10.4.3. バイドゥ
10.4.3.1. 会社概要
10.4.3.2. 業績
10.4.3.3. 製品ベンチマーク
10.4.3.4. 戦略的イニシアティブ
10.4.4. グーグル合同会社
10.4.4.1. 会社概要
10.4.4.2. 業績
10.4.4.3. 製品ベンチマーク
10.4.4.4. 戦略的イニシアティブ
10.4.5. IBM
10.4.5.1. 会社概要
10.4.5.2. 業績
10.4.5.3. 製品ベンチマーク
10.4.5.4. 戦略的イニシアティブ
10.4.6. マイクロソフト
10.4.6.1. 会社概要
10.4.6.2. 業績
10.4.6.3. 製品ベンチマーク
10.4.6.4. 戦略的イニシアティブ
10.4.7. ジーニーAIリミテッド
10.4.7.1. 会社概要
10.4.7.2. 業績
10.4.7.3. 製品ベンチマーク
10.4.7.4. 戦略的イニシアティブ
10.4.8. 株式会社MOSTLY AI
10.4.8.1. 会社概要
10.4.8.2. 業績
10.4.8.3. 製品ベンチマーク
10.4.8.4. 戦略的イニシアティブ
10.4.9. D-ID
10.4.9.1. 会社概要
10.4.9.2. 業績
10.4.9.3. 製品ベンチマーク
10.4.9.4. 戦略的イニシアティブ

表一覧

表1 略語一覧
表2 アジア太平洋地域の生成AI市場、地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表3 アジア太平洋地域の生成AI市場、コンポーネント別、2017年～2030年（USD Million）
表4 アジア太平洋地域の生成AI市場、技術別、2017年～2030年（百万米ドル）
表5 アジア太平洋地域の生成AI市場、エンドユース別、2017年～2030年 （百万米ドル）
表6 アジア太平洋地域の生成AI市場、用途別、2017年～2030年（百万米ドル）
表7 アジア太平洋地域の生成AI市場、モデル別、2017年～2030年 （百万米ドル）
表8 中国生成AI市場、コンポーネント別、2017年～2030年（USD Million）
表9 中国生成AI市場、技術別、2017年～2030年（百万米ドル）
表10 中国生成AI市場：エンドユース別、2017年～2030年（USD Million）
表11 中国生成AI市場、用途別、2017年～2030年 （百万米ドル）
表12 中国生成AI市場、モデル別、2017年～2030年（USD Million）
表13 日本生成AI市場：コンポーネント別、2017年～2030年（USD Million）
表14 日本生成AI市場、技術別、2017年～2030年（USD Million）
表15 日本生成AI市場：エンドユース別、2017年～2030年（USD Million）
表16 日本生成AI市場、用途別、2017年～2030年（USD Million）
表17 日本生成AI市場：モデル別、2017年～2030年（USD Million）
表18 インドの生成AI市場：コンポーネント別、2017年～2030年（USD Million）
表19 インドの生成AI市場：技術別、2017年～2030年（USD Million）
表20 インドの生成AI市場：エンドユース別、2017年～2030年（USD Million）
表21 インドの生成AI市場：用途別、2017年～2030年（USD Million）
表22 インドの生成AI市場：モデル別、2017年～2030年（USD Million）
表23 オーストラリアの生成AI市場：コンポーネント別、2017年～2030年（USD Million）
表24 オーストラリアの生成AI市場：技術別、2017年～2030年（百万米ドル）
表25 オーストラリアの生成AI市場：エンドユース別、2017年～2030年（USD Million）
表26 オーストラリアの生成AI市場：用途別、2017年～2030年（USD Million）
表27 オーストラリアの生成AI市場：モデル別、2017年～2030年（USD Million）
表28 韓国の生成AI市場：コンポーネント別、2017年～2030年（USD Million）
表29 韓国生成AI市場：技術別：2017年～2030年（USD Million）
表30 韓国生成AI市場：最終用途別：2017年～2030年（USD Million）
表31 韓国の生成AI市場：用途別、2017年～2030年（USD Million）
表32 韓国生成AI市場：モデル別：2017年～2030年（USD Million）
表33 シンガポール生成AI市場：コンポーネント別：2017年～2030年（USD Million）
表34 シンガポール生成AI市場：技術別：2017年～2030年（USD Million）
表35 シンガポールの生成AI市場：エンドユース別：2017年～2030年（USD Million）
表36 シンガポールの生成AI市場：用途別、2017年～2030年（USD Million）
表37 シンガポールの生成AI市場：モデル別、2017年～2030年（USD Million）

図一覧

図1 市場調査プロセス
図2 アジア太平洋地域の生成AI市場のセグメンテーション
図3 アジア太平洋地域の生成AI技術ランドスケープ
図4 情報調達
図5 データ分析モデル
図6 市場形成と検証
図7 データ検証・公開
図8 市場スナップショット
図9 セグメントスナップショット（1/2）
図10 セグメントスナップショット（2/2）
図11 競争環境スナップショット
図12 アジア太平洋地域の生成AI市場規模と成長見通し（10億ドル）
図13 アジア太平洋地域の生成AI市場 産業バリューチェーン分析
図14 アジア太平洋地域の生成AI市場 市場ダイナミクス
図15 アジア太平洋地域の生成AI市場 ポーターの分析
図16 アジア太平洋地域の生成AI市場 PESTEL分析
図17 アジア太平洋地域の生成AI市場 コンポーネント移動分析
図18 アジア太平洋地域の生成AI市場： コンポーネントの展望と要点
図19 ソフトウェア市場の推計と予測、2017年～2030年
図20 サービスの推計と予測、2017年～2030年
図21 アジア太平洋地域の生成AI市場 技術の動き分析
図22 アジア太平洋地域の生成AI市場 技術の展望と要点
図23 Generative Adversarial Networks（GAN）市場の推計と予測、2017年～2030年
図24 変圧器市場の推定と予測、2017年～2030年
図25 変分オートエンコーダ市場の推定と予測、2017年～2030年
図26 拡散ネットワーク市場の推計と予測、2017年～2030年
図27 アジア太平洋地域の生成AI市場 最終用途の動き分析
図28 アジア太平洋地域の生成AI市場： エンドユースの展望と要点
図29 メディア＆エンターテインメント市場の推計と予測、2017年～2030年
図30 BFSI市場の推計と予測、2017年～2030年
図31 IT・通信市場の推計と予測、2017年～2030年
図32 ヘルスケア市場の推計と予測、2017年～2030年
図33 自動車・運輸市場の推計と予測、2017年～2030年
図34 ゲーム市場の推定と予測、2017年～2030年
図35 その他市場の推計と予測、2017年～2030年
図36 アジア太平洋地域の生成AI市場 アプリケーション移動分析
図37 アジア太平洋地域の生成AI市場： アプリケーションの展望と要点
図38 コンピュータビジョン市場の推計と予測、2017年～2030年
図39 NLP市場の推計と予測、2017年～2030年
図40 ロボット工学と自動化市場の推計と予測、2017年～2030年
図41 コンテンツ生成市場の推定と予測、2017年～2030年
図42 チャットボットとインテリジェントバーチャルアシスタント市場の推定と予測、2017年～2030年
図43 予測分析市場の推定と予測、2017年～2030年
図44 その他市場の推定と予測、2017年～2030年
図45 アジア太平洋地域の生成AI市場 モデルムーブメント分析
図46 アジア太平洋地域の生成AI市場 モデルの展望と要点
図47 大型言語モデル市場の予測・推計、2017年～2030年
図48 画像・動画生成モデル市場の推計と予測、2017年～2030年
図49 マルチモーダル生成モデル市場の予測・推計、2017年～2030年
図50 その他市場の推定と予測、2017年～2030年
図51 アジア太平洋地域の生成AI市場 地域別動向分析
図52 アジア太平洋地域の生成AI市場 地域別の展望と要点
図53 中国生成AI市場の推計と予測、2017年～2030年
図54 日本生成AI市場の推計と予測、2017年～2030年
図55 インドの生成AI市場の推計と予測、2017年～2030年
図56 オーストラリアの生成AI市場の予測・推移、2017年～2030年
図57 韓国生成AI市場の推計と予測、2017年～2030年
図58 シンガポール生成AI市場の予測・推移、2017年～2030年
図59 主要企業の分類
図60 各社の市場ポジショニング
図61 主要企業の市場シェア分析（2023年
図62 戦略的フレームワーク

*** 生成AIの世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***

・生成AIの世界市場規模は？
→Grand View Research社は2024年の生成AIの世界市場規模を000米ドルと推定しています。

・生成AIの世界市場予測は？
→Grand View Research社は2030年の生成AIの世界市場規模を375億5000万米ドルと予測しています。

・生成AI市場の成長率は？
→Grand View Research社は生成AIの世界市場が2024年～2030年に年平均37.50%成長すると展望しています。

・世界の生成AI市場における主要プレイヤーは？
→「Huawei Technologies Co., Ltd.、Alibaba Cloud、Baidu, Inc.、Google LLC,、IBM、Microsoft、Genie AI Ltd、MOSTLY AI Inc.、D-IDなど ...」を生成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/
※関連調査資料
  • 生成AIの世界市場2024年-2030年：市場規模、シェア、動向分析
  • 前臨床CROのインド市場2024年-2030年：市場規模、シェア、動向分析
  • 皮膚科用画像装置の世界市場2024年-2030年：市場規模、シェア、動向分析
  • スキンブースターのヨーロッパ市場2024年-2030年：市場規模、シェア、動向分析
  • 在宅医療の中東＆アフリカ市場2024年-2030年：市場規模、シェア、動向分析
    • ※注目の調査資料
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