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[250ページレポート】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%である。GPUやTPUなどの高性能ハードウェア・コンポーネントへのアクセスが向上したことで、洗練されたAIモデルのトレーニングや展開の効率が大幅に向上した。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ています。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る。
AIツールキット市場のダイナミクス
ドライバー: 高品質モデルの学習にAutoMLの採用が拡大
AI技術はここ数年、飛躍的な成長を遂げている。それゆえ、AIモデルとアプリケーションの需要も高まっている。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る。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、手作業によるチューニングの必要性を減らしている。このため、高品質なモデルのトレーニングや展開に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る。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る。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、開発者は異なるツールキットを学習して使いこなすことが難しい。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る。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る。そのため、標準の開発や採用が難しくなっている。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る。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・保守されている。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ある。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悪影響をもたらす可能性がある。
チャンスIoT機器から生成されるデータの増加が新たな機会を生み出す
AIの自動化されたパワーは、インテリジェントなIoTテクノロジーの導入に貢献しており、組織はこれらのデバイスによって収集された膨大なデータセットから洞察を引き出すことができる。このような洞察により、組織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る。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する。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する。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する。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更新を送信します。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が増加している。しかし、AIシステムはブラックボックスであるため、倫理的な問題が生じている。IEEEやACMを含む世界中の様々な利益団体が、責任あるAI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る。確立された様々なグループが、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る。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る。さらに、AIシステムの出力や決定は通常、理解しにくく、透明性に欠ける。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ない。そのため、システムの決定を信頼し、潜在的なバイアスを特定して対処することが難しくなる。AIシステムは、学習させたデータや設計者の偏見を反映して、偏った判断を下すことがある。これは不公平で差別的な結果につながる可能性がある。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る。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る。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ある。
この市場の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、規制機関などが含まれる。これらの企業は数年にわたり同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技術を有している。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）などがある。
「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占める。
NLPは、グーグル・アシスタントやアマゾン・アレクサといった人気の音声アシスタントの原動力として、AIツールキット市場の普及に貢献している。これらの音声作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作動ソリューションを提供している。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る。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多用途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と予想されている。 ”
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推進力となっている。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る。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研究に力を与える。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では発見できないような隠れたパターン、相関関係、洞察を発見する。これは医学的発見のペースを速めるだけでなく、より正確な診断、治療の推奨、予測医療モデルの開発をサポートする。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伸び続け、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る。
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、政府の支援と資金は極めて重要な役割を果たしている。この地域の政府がAIの研究開発イニシアチブにコミットすることは、イノベーションを促進するだけでなく、競争力を高める。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する。AIツールキットはAIイノベーション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する。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能力の拡大が促進され、北米はAI技術の世界的リーダーとなり、同地域のAIツールキット市場の成長を牽引している。
市場のプレーヤー
AIツールキット市場の主要プレーヤーは、Microsoft（米国）、Google（米国）、IBM（米国）、Oracle（米国）、Thales Group（フランス）、Salesforce（米国）、Intel（米国）、Adobe（米国）、Meta Platforms（米国）、AWS（米国）、NVIDIA Corporation（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）。これらのプレーヤーは、AIツールキット市場の足跡を拡大するために、パートナーシップ、契約、提携、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る。
この調査レポートは、AIツールキット市場を分類し、以下の各サブマーケットの収益予測と動向分析を掲載しています：
オファリングに基づく：
ソフトウェア
ハードウェア
プロセッサー
アクセラレーター
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
技術に基づく：
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
バーティカルに基づく：
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
アメリカ
カナダ
ヨーロッパ
イギリス
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
最近の動向
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プラットフォームの開発に向けて、既存の協業を拡大した。このパートナーシップは、インフォシスのResponsible AI Toolkitを強化するため、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を提供する。
2023年8月、IBMとセールスフォースは協業し、さまざまな分野の企業がカスタマー・リレーションシップ・マネジメントにAIを迅速に統合できるよう支援する。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る。
2023年7月、マイクロソフトとMetaは、AzureとWindows上でLarge Language Modelsをサポートするために提携した。
目次
1 はじめに
1.1 研究の目的
1.2 市場の定義
1.3 市場範囲
1.3.1 市場の細分化
1.3.2 対象地域
1.3.3 含まれるものと除外されるもの
1.3.4年を考慮
1.4 通貨
1.5 利害関係者
1.6 景気後退の影響
2 研究方法
2.1 調査データ
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 二次情報源
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 主要な一次インタビュー参加者のリスト
2.1.2.3 プライマリーの内訳
2.1.2.4 一次情報源
2.1.2.5 主要業界インサイト
2.2 市場規模の推定
2.2.1 ボトムアップ・アプローチ
2.2.2 トップダウン・アプローチ
2.3 データの三角測量
2.4 リサーチの前提
2.5 リスク評価
2.6 限界
2.7 AIツールキット市場への不況の影響
3 エグゼクティブ・サマリー
4つのプレミアム・インサイト
4.1 AIツールキット市場における魅力的な市場機会
4.2 AIツールキット市場、コンポーネント別
4.3 AIツールキット市場、用途別
4.4 AIツールキット市場、業種別、地域別
5 市場概要と業界動向
5.1 導入
5.2 市場ダイナミクス
5.2.1 ドライバー
5.2.2 拘束
5.2.3 機会
5.2.4 課題
5.3 業界動向
5.3.1 AIの歴史
5.3.2 エコシステム／マーケット・マップ
5.3.3 ケーススタディ分析
5.3.4 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 AIプロセッサー関連関税
5.3.5.2 規制機関、政府機関、その他の組織
5.3.6 価格分析
5.3.6.1 主要プレイヤーの平均販売価格動向（ソフトウェア別
5.3.6.2 指標的価格分析（ハードウェア別
5.3.7 技術分析
5.3.7.1 主要技術
5.3.7.2 隣接技術
5.3.8 特許分析
5.3.8.1 方法論
5.3.8.2 特許の種類
5.3.8.3 イノベーションと特許出願
5.3.8.3.1 上位志願者
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
5.3.9.2 購入基準
5.3.10 主要会議・イベント（2023～2024年
5.3.11 ポーターの5つの力分析
5.3.11.1 新規参入の脅威
5.3.11.2 代替品の脅威
5.3.11.3 サプライヤーの交渉力
5.3.11.4 買い手の交渉力
5.3.11.5 競争相手の激しさ
5.3.12 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
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
5.3.14 現在のビジネスモデルと新たなビジネスモデル
5.3.15 AIツールキット、フレームワーク、テクニック
5.3.16 AIツールキット市場の将来展望
5.3.16.1 2030年までのAIツールキットロードマップ
5.3.16.1.1 短期ロードマップ（2023～2025年）
5.3.16.1.2 中期ロードマップ（2026～2028年）
5.3.16.1.3 長期ロードマップ（2028～2030年）
5.3.17 HSコード：電子集積回路およびマイクロアセンブリ（8542）
5.3.17.1 HSコード：8542の輸出シナリオ
5.3.17.2 HSコード：8542の輸入シナリオ
5.3.18 AIツールキット開発の倫理
5.3.18.1 解釈可能性と説明可能性
5.3.18.2 堅牢性
5.3.18.3 データのプライバシー
5.3.18.4 バイアス
5.3.18.5 安全性
6 AIツールキット市場：提供製品別
6.1 はじめに
6.1.1 提供：AIツールキット市場の促進要因
6.2 ソフトウェア
6.3 ハードウェア
6.3.1 プロセッサー
6.3.2 アクセラレーター
6.3.2.1 グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）
6.3.2.2 テンソル処理ユニット（TPU）
6.3.2.3 フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)
6.3.2.4 ニューロモルフィック・チップ
6.3.3 その他（ストレージシステム、ネットワーク機器）
6.4 サービス
6.4.1 プロフェッショナル・サービス
6.4.1.1 コンサルティング
6.4.1.2 展開と統合
6.4.1.3 トレーニング、サポート、メンテナンス
6.4.2 マネージド・サービス
7 AIツールキット市場、用途別
7.1 はじめに
7.1.1 アプリケーション：AIツールキット市場の促進要因
7.2 自然言語処理（NLP）
7.3 機械学習（ml）
7.4 コンピュータビジョン
7.5 ディープラーニング
7.6 ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）
7.7 その他のアプリケーション（音声認識、異常検知、予知保全）
8 AIツールキット市場、業種別
8.1 導入
8.1.1 垂直市場：AIツールキット市場の促進要因
8.2 銀行、金融サービス、保険
8.2.1 銀行、金融サービス、保険：AIツールキットの使用例
8.3 リテール
8.3.1 小売：AIツールキットの使用例
8.4 ヘルスケア＆ライフサイエンス
8.4.1 ヘルスケア＆ライフサイエンス：AIツールキットの使用例
8.5 製造業
8.5.1 製造業：AIツールキットの使用例
8.6 テレコム
8.6.1 通信：AIツールキットの使用例
8.7 IT & ITES
8.7.1 IT & ITES: AIツールキットの使用例
8.8 メディア＆エンタテインメント
8.8.1 メディア＆エンターテイメント：AIツールキットの使用例
8.9 不動産
8.9.1 不動産：AIツールキットの使用例
8.10 航空宇宙・防衛
8.10.1 航空宇宙・防衛：AIツールキットの使用例
8.11自動車
8.11.1 自動車：AIツールキットの使用例
8.12 その他の業種（教育、運輸・物流、エネルギー・公益事業）
8.12.1 その他の業種：AIツールキットの使用例
9 AIツールキット市場、地域別
9.1 はじめに
9.2 北米
9.2.1 北米：AIツールキット市場の促進要因
9.2.2 北米：景気後退の影響
9.2.3 米国
9.2.4 カナダ
9.3 ヨーロッパ
9.3.1 欧州：AIツールキット市場の促進要因
9.3.2 欧州：景気後退の影響
9.3.3 英国
9.3.4 ドイツ
9.3.5 フランス
9.3.6 イタリア
9.3.7 スペイン
9.3.8 ノルディックス
9.3.9 その他のヨーロッパ
9.4 アジア太平洋
9.4.1 アジア太平洋地域：Aiツールキット市場の促進要因
9.4.2 アジア太平洋地域：景気後退の影響
9.4.3 中国
9.4.4 日本
9.4.5 インド
9.4.6 韓国
9.4.7 オーストラリア＆ニュージーランド
9.4.8 東南アジア
9.4.9 その他のアジア太平洋地域
9.5 中東・アフリカ
9.5.1 中東・アフリカ：Aiツールキット市場の促進要因
9.5.2 中東・アフリカ：景気後退の影響
9.5.3 中東
9.5.3.1 CSR
9.5.3.2 UAE
9.5.3.3 その他の中東地域
9.5.4 アフリカ
9.6 ラテンアメリカ
9.6.1 ラテンアメリカ：Aiツールキット市場の促進要因
9.6.2 ラテンアメリカ：景気後退の影響
9.6.3 ブラジル
9.6.4 メキシコ
9.6.5 その他のラテンアメリカ地域
10 競争環境
10.1 キープレーヤーの戦略／勝利への権利
10.2 収益分析
10.3 市場シェア分析
10.4 2022年企業評価マトリックス
10.4.1 スターズ
10.4.2 新進リーダー
10.4.3 浸透型プレーヤー
10.4.4 参加者
10.4.5 会社のフットプリント
10.5 2022年 新興／中堅企業評価マトリクス
10.5.1 進歩的企業
10.5.2 対応する企業
10.5.3 ダイナミック・カンパニー
10.5.4 スターティングブロック
10.5.5 競合ベンチマーキング
10.6 競争シナリオとトレンド
10.6.1 製品発売
10.6.2 ディールス
10.6.3 その他
10.7 AIツールキット製品のベンチマーキング
10.8 主要AIツールキットベンダーの評価と財務指標
11社のプロファイル
11.1 イントロダクション
11.2 主要プレーヤー
11.2.1 マイクロソフト
11.2.1.1 事業と財務の概要
11.2.1.2 最近の動向
11.2.1.3 MNMビュー
11.2.1.3.1 強み／勝利への権利
11.2.1.3.2 戦略的な選択
11.2.1.3.3 弱点と競争上の脅威
11.2.2 IBM
11.2.2.1 事業と財務の概要
11.2.2.2 最近の動向
11.2.2.3 MNMビュー
11.2.2.3.1 強み／勝利への権利
11.2.2.3.2 戦略的な選択
11.2.2.3.3 弱点と競争上の脅威
11.2.3 グーグル
11.2.3.1 事業と財務の概要
11.2.3.2 最近の動向
11.2.3.3 MNMビュー
11.2.3.3.1 強み／勝利への権利
11.2.3.3.2 戦略的な選択
11.2.3.3 弱点と競争上の脅威
11.2.4 オラクル
11.2.4.1 事業と財務の概要
11.2.4.2 最近の動向
11.2.4.3 MNMビュー
11.2.4.3.1 強み／勝利への権利
11.2.4.3.2 戦略的な選択
11.2.4.3.3 弱点と競争上の脅威
11.2.5 META
11.2.5.1 事業と財務の概要
11.2.5.2 最近の動向
11.2.5.3 MNMビュー
11.2.5.3.1 強み／勝利への権利
11.2.5.3.2 戦略的な選択
11.2.5.3.3 弱点と競争上の脅威
11.2.6 エヌビディア
11.2.7 タレス・グループ
11.2.8 インテル
11.2.9 ADOBE
11.2.10 セールスフォース
11.2.11 H2O.AI
11.2.12 alteryx
11.2.13 アルテア
11.2.14 KNIME
11.2.15 データロボ
11.3 スタートアップ／企業
11.3.1 ジャスパー藍
11.3.2 RASA
11.3.3 スーパー注釈
11.3.4 OPEN
11.3.5 明らかにアイ
11.3.6 フィドラー・アイ
11.3.7 決定
11.3.8 ユニオン・アイ
11.3.9 アトリ・アイ
11.3.10 regie.ai
12 隣接・関連市場
12.1 隣接市場および関連市場
12.2 人工知能（AI）市場
12.2.1 市場の定義
12.2.2 市場概要
12.3 サービスとしてのAI市場
12.3.1 市場の定義
12.3.2 市場概要
13 APPENDIX
13.1 隣接レポート
13.2 ディスカッション・ガイド
13.3 ナレッジストアMarketsandmarketsの購読ポータル
13.4 利用可能なカスタマイズ
13.5 関連レポート
13.6 著者詳細
