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ジェネレーティブAIの世界市場規模は、2022年に107億9000万米ドルと推定され、2023年から2032年の予測期間中に年平均成長率27.02％で成長し、2032年には約1180億6000万米ドルに達すると予測されている。米国のジェネレーティブAI市場規模は2022年に27億米ドル。
優れた解像度、テキストから画像への変換、テキストからビデオへの変換などの技術を使用することで、ジェネレーティブAIの需要が高まる。さらに、業界を横断した自動化や遠隔監視など、ワークフローを近代化するニーズの拡大が、ジェネレーティブAI市場の成長を後押しする。
重要なポイント
北米市場は2022年に41％の売上シェアを獲得した。
アジア太平洋市場は、2023年から2032年までの年平均成長率が27.6%に達する。
コンポーネント別では、ソフトウェア・セグメントが2022年に65.50％以上の売上シェアを獲得した。
技術別では、変圧器部門が2022年に42％を超える最高の収益シェアを占めた。
最終用途別では、メディア・娯楽分野が2022年の売上高の34％以上を占めている。
最終用途別では、ビジネス・金融サービス分野が2023年から2032年にかけて36.4％の最速成長が見込まれている。
市場の概要
AIと機械学習（ML）を使って、新しいデジタルビデオ、画像、テキスト、オーディオ、コードを生成するアルゴリズムを作成する技術は、ジェネレーティブAIと呼ばれる。これは、基礎となる入力パターンを認識し、同様の出力を生成するアルゴリズムを搭載している。ジェネレーティブAIの利点には、以下のようなものがある：
質の高いコンテンツを作る
アイデンティティ保護の改善。
抽象的な理論の理解力を高める
財務リスクと風評リスクの軽減
その結果、医療、情報技術、ロボット工学、銀行、金融など、さまざまな業界で幅広く利用されている。
超解像、テキストから画像への変換、テキストから動画への変換といった技術の応用拡大や、企業全体のワークフローを近代化するニーズの高まりに対応する要因により、ジェネレーティブAIアプリケーションの需要は業界全体で増加している。ヘルスケア分野における重要な成長促進要因は、有機分子や義肢を含む様々な製品をゼロから作成するための3Dプリンティング技術の製品採用が増加していることである。
例えば、2022年、ジェン・オーウェンは、しばしばEnabling the futureと呼ばれるEnableとして知られる組織を米国で設立した。このプロジェクトは、メーカーや愛好家を団結させ、素早く3Dプリントできる義肢モデルの世界的ネットワークを構築することを目的としている。これとともに、チャットボットが効果的な会話を生み出し、顧客満足度を高めるのに役立つジェネレーティブAIの人気が高まっていることも、市場を後押ししている。ジェネレーティブ・チャットボットとは、あらかじめ定義された応答から選択するのではなく、オリジナルの言語の組み合わせを生成するオープンドメインのプログラムである。
ジェネレーティブAI市場の統計
2023年6月現在、世界67カ国に約3万人の従業員を擁するグローバル・コンサルティング会社マッキンゼーは、全従業員のほぼ50％（半数）がChatGPTやその他の生成AIツールを使用していると述べている。
アルトマン・ソロンは最近の調査で、米国では4社に1社がジェネレーティブAIツールを活用していると述べている。
State of AI』レポートによると、2023年9月までに、ジェネレーティブ・オーディオ・ツールは100万人以上の開発者を魅了すると予想されている。
ガートナーはジェネレーティブAIに関する報告書の中で、2025年までに新たに発見される医薬品の約30％がAIツールの助けを借りて発見されるだろうと述べている。
中国の検索エンジン「百度（バイドゥ）」は、AI自立への関心を高めるため、約10億元（1億4000万ドル）の資金を投資すると発表した。
マイクロン・テクノロジーは、日本政府の緊密な支援とともに、日本に最大36億ドルを投資すると発表した。この巨額投資は、日本におけるジェネレーティブAIチップのイノベーションに焦点を当てる。
2023年4月、日本の首相はChatGPT技術のような産業用ジェネレーティブAIの使用を公然と支援すると述べた。
2023年4月、PwcはジェネレーティブAIの規模を拡大するために10億ドル以上を投資すると発表した。
2023年3月までに、マイクロソフトはすでに130億ドルをOpenAIに投資している。
市場のダイナミクス：
ドライバー
音声合成 -ジェネレーティブAIは、コンピュータが生成した音声を、本物の人間のように聞こえる音声に変換することができます。Synthesisは、最も有名で影響力のあるAI音声合成ジェネレーターの1つです。数回クリックするだけで、誰でも洗練されたAIナレーションやムービーを作成することができます。このプラットフォームは、テキストを音声に変換する動画や広告での使用に関するアルゴリズム開発の最前線にいる。Synthesis Text-to-Video (TTV)およびText-to-Speech (TTS)テクノロジーの助けを借りて、数分でウェブサイトの説明動画や製品のチュートリアルを改善するための自然な人間の声を持つことを想像してみてください。
ヘルスケアへの応用
3DプリンティングやCRISPRなどの技術によって作動させれば、ジェネレーティブAIは義肢や有機分子などを最初から作り出すことができる。また、潜在的ながんを早期に発見し、より効果的な治療計画を立てることにもつながる。例えば、2020年6月、IBMはこの技術を用いて、COVID-19治療薬の探索において抗菌ペプチド（AMP）を調査した。
複雑な設計による高度な製造への需要の高まりと、自動車の性能を向上させながらサイズを縮小する必要性が、世界のジェネレーティブAI市場の成長を促進すると予想されている。これは、自動車メーカーが研究開発投資を増やし、ジェネレーティブデザインを使用することを余儀なくさせ、市場成長を加速させる。
アイデンティティ保護と画像処理
2022年10月、ロシアにおけるLGBTQへの偏見に関する報道で、インタビュー対象者の身元を難読化するためにジェネレーティブAIのアバターが導入された。LGBTQコミュニティはロシアでかなり長い間脅威にさらされており、ジェネレーティブAIはコミュニティメンバーのアイデンティティを守り、安全を確保するのに役立った。
拘束
熟練した人材の不足
ジェネレーティブAIは、機械が新しいコンテンツを効率的に作成することを可能にする一方で、いくつかの限界もある。ジェネレーティブAIはまだ初期段階にあり、訓練を受けた労働力と導入への多額の投資が必要だ。IBMのグローバルAI導入指数レポート2022によると、回答者の約34％が、AIの知識、スキル、専門知識の不足が業界のAI導入を妨げていると考えている。その結果、経験豊富な労働力の必要性と高額な導入費用が市場の成長を妨げると予想される。
チャンス
研究開発と技術進歩への投資
アップルやマイクロソフトなど、米国を拠点とする大手市場プレーヤーは、研究開発への投資を増やしている。さらに、これらの企業はAIや機械学習（ML）などの技術を研究している。AIサービスのプロバイダーであるワールドワイド・テクノロジー社は、2020年5月にAIとMLに焦点を当てたイニシアチブを立ち上げ、最も先進的な実験や生成AIに関する作業を計画している。
多くの企業がサービスや製品にジェネレーティブAIを組み込むことを継続的に開発・実験しているため、市場は有望な成長機会を経験すると予測される。世界のジェネレーティブAI市場は、メタバースにおける仮想世界の構築にジェネレーティブAIが使用されるようになることが牽引する。さらに、テキストベースの説明のみを使用してデジタルアート作品を作成する傾向が高まっていることも、市場の成長を増大させるだろう。
課題だ：
コントロールの制限
ジェネレーティブAI技術は、時として、あるいは特定の状況において不安定に見えることがあり、その結果、制御不能な挙動を引き起こすことがある。例えば、Generative Adversarial Network（GAN）は、理解しやすい説明を提供することなく、期待に沿わない出力を生成することがあり、問題に対する最適な解決策を見つけることを困難にする。
擬似画像生成 -Generative AIアルゴリズムは大量のデータを使ってタスクを実行するが、生成された画像は斬新な方法で収集された情報の単なる組み合わせであるため、純粋に新しい画像を生成することはできない。
セキュリティ上の懸念 -ジェネレーティブAIは本物と同じ偽の写真や画像を生成できるため、なりすましや詐欺、偽造事件が増加する可能性がある。
データプライバシーに関する懸念 -ヘルスケアにおけるジェネレーティブAIは、個人情報の収集を伴うため、データプライバシーに関する懸念が生じる可能性がある。
コビッド19のインパクト
COVID-19では、すべてのセクターでリモートワークが義務付けられ、ジェネレーティブAI市場の成長を後押ししている。IBMの「Global AI Adoption Index 2022」レポートによると、IT専門家の53％以上が、パンデミックに対応して過去24カ月間に人工知能（AI）の導入を加速させたと回答している。また、パンデミックの際には、ウイルスを検出するためにAIに基づく革新的な診断方法が生み出された。
World Meterによると、北米でCOVID-19が大流行し、2022年時点で1億100万人以上が影響を受け、さまざまな地域で3Dプリンティング市場を大きく牽引している。ジェネレーティブAIのニーズは、特に人工呼吸器製造のためのヘルスケア分野における3Dプリンティングの需要増と相まって高まっている。
セグメント・インサイト
コンポーネント・インサイト
業界はソフトウェアとサービスに分かれる。2022年の金額シェアが65.50％と最も大きいソフトウェア部門が、予測期間中市場を支配する可能性が高い。ソフトウェア市場の拡大は、不正行為の増加、能力の過大評価、予期せぬ結果、プライバシーへの懸念の高まりなど、いくつかの変数に起因する可能性がある。生成人工知能（AI）は、音声、コード、画像、テキスト、モデリング、ビデオなどの新しい素材を生成するアルゴリズムで構成される技術です。ChatGPTはこの技術の使いやすい一例に過ぎない。ジェネレーティブAIは、既存のデータを分類・認識するだけでなく、新しい情報を生成するために、複数の複雑なタスクを同時に実行できるディープラーニングモデルである基盤モデルを使用する。強力なMLモデルのおかげでより強力になりつつあることから、ジェネレーティブAIソフトウェアは、ファッション、エンターテインメント、インフラなど、さまざまなビジネスや分野で重要な役割を果たすと予想されている。例えば、香港の人工知能デザイン研究所（AiDLab）に所属するファッションデザイナーのグループが2022年12月に、ジェネレーティブAIの助けを借りた作品を紹介するファッション展示会を開催した。
一方、サービス部門は予測期間中に最も速い年平均成長率で成長すると予想される。証券取引所の取引予測、データ・セキュリティ、不正行為の検出、リスク要因のモデル化などに関する懸念の高まりが成長を促進する。クラウドベースのジェネレーティブ人工知能サービスは、柔軟性、拡張性、手頃な価格を提供するため人気が高まると予想され、サービス市場の拡大に拍車をかける。例えば、米国を拠点とするITサービス管理事業のアマゾン・ウェブ・サービス（AWS）は、2023年4月にAmazon Bedrockと多数のジェネレーティブAIサービスを導入した。さらに、Amazon Web Services Inc.は2022年6月20日、同社のクラウドプラットフォームに新機能を搭載することを発表した。プログラマーはその機能のおかげで、コードを効率的に作成し、データセットを訓練し、アプリケーションにAIを組み込むことができる。
テクノロジー・インサイト
生成AI技術は、変分オートエンコーダ、GAN、拡散ネットワーク、トランスフォーマーに分けられる。2022年には、テキストから画像への変換などの変換アプリケーションの人気の高まりによって、変換器が42％を超える最高の収益シェアを生み出した。トランスフォーマ・モデルは、フレーズ内の単語やテキスト内の単語グループ間の文脈上のつながりを学習するために作成される。この学習は、自己アテンションとして知られる技法を採用することで達成される。この技法により、モデルは、文脈に応じてシーケンス内のさまざまな単語の相対的な重みを評価することができる。このアプローチは、従来のリカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）モデルとは異なり、入力シーケンスを逐次処理し、シーケンスのグローバルな理解を欠いている。例えば、変換器DALL-Eはテキストを理解し、画像に変換する。サンフランシスコを拠点とする人工知能研究グループ、OpenAIチームが開発した変換器のひとつにGPT-3がある。このモデルは、電子メールや詩を書いたり、人が書いたように見える資料を作成したりすることができる。
拡散ネットワークは、予測されるタイムライン中、最も速いCAGRで成長することが期待されている。画像作成は、民間部門、公共部門、政府に価値の高いサービスを提供し、画像作成の需要の高まりに対応するため、多くの産業にとって極めて重要なものとなっている。人工知能（AI）は、特に自然言語処理（NLP）と生成AIの最近の発展により、世界中の注目を集めているが、これには十分な理由がある。これらの革新的な技術は、多くの種類の仕事において日々の生産性を向上させることができる。例えば、OtterPilotはエグゼクティブのための会議メモを自動的に作成し、GitHub Copilotはコーダーが完全なアルゴリズムを素早く構築することを可能にし、Mixoはビジネスオーナーがウェブサイトを素早く立ち上げることを可能にする。
用途別インサイト
エンドユーザー・セグメントには、メディア＆エンターテインメント、ヘルスケア、ビジネス＆金融サービス、IT＆テレコム、自動車＆輸送などが含まれる。その他の小規模セグメントには、セキュリティ、航空宇宙、防衛が含まれる。メディア＆エンターテインメントは2022年に34％以上の収益を上げ、15億米ドルを超え、ジェネレーティブAIが広告キャンペーンの改善に役立っている。機械学習アルゴリズムを使って新しいデータやコンテンツを作成するジェネレーティブAIには、銀行や医療などさまざまな業界が触れている。新たな文学、音楽、芸術を生み出すテクノロジーの活用により、イノベーションのブームや新たな表現方法がもたらされている。さらに、ジェネレーティブAIは、新薬や治療法の開発、医療画像の解析や診断の補助にも使われている。さらに、新しい金融サービスや商品の開発、金融データの分析、市場予測にも採用されている。さらに、視聴者データを分析し、パーソナライズされたコンテンツを生成することもできる。
予測期間中、ビジネス・金融サービス分野は36.4％の最速成長率が見込まれている。この分野の市場拡大は、不正行為を阻止し、データを保護し、金融サービスにおける様々な利害関係者の変化する要求を満たすために、業界で人工知能（AI）と機械学習（ML）の利用が拡大していることに起因している。
地域インサイト
北米が市場をリードし、2022年には41％以上の収益シェアを獲得する。 この傾向は予測期間中も続くと予想され、その背景には擬似想像の採用増加や銀行詐欺の増加がある。さらに、Meta社、Google LLC社、Microsoft社などの企業が、ジェネレーティブAI市場の発展を牽引すると予想されている。
予測期間中、アジア太平洋地域の年平均成長率は最も速い。この地域のジェネレーティブAIの成長は、政府のイニシアチブの拡大とAIベースのアプリケーションの展開の増加によって促進される。
最近の動向
オーストラリアを拠点とし、クラウドアプリケーション、プラットフォーム、サイバーセキュリティの専門知識を持つデジタルトランスフォーメーションサービス企業であるSXiQは、2021年11月にIBMに買収された。
アルテアエンジニアリング株式会社は、Thea Render V3.0を2021年3月にリリースすると発表した。Thea Renderは、最先端の偏りのないグラフィック精製ユニットエンジンを採用した3Dレンダラーです。
Altairは2021年2月、GE AviationのFlow Simulatorを採用したことを発表した。
2020年5月、建築設計と人工知能を組み合わせて不動産の意思決定に情報を提供するオーストラリアの不動産インテリジェンス・プラットフォームであるArchistarは、国際的な成長を加速し、製品とエンジニアリングチームを拡大するために、AirTreeが主導する600万米ドルのシリーズA資金調達ラウンドを終了した。
主要市場プレイヤー
シンセシア
株式会社MOSTLY AI
ジーニーAI株式会社
アマゾン・ウェブ・サービス
IBM
グーグル合同会社
マイクロソフト
アドビ
リフレーズ.ai
D-ID
レポート対象セグメント
(注*:サブセグメントに基づくレポートも提供しています。ご興味のある方はお知らせください。）
コンポーネント別
ソフトウェア
サービス
テクノロジー別
生成的逆数ネットワーク (GANs)
トランスフォーマー
変分オートエンコーダ
拡散ネットワーク
用途別
自動車・運輸
BFSI
メディア＆エンターテイメント
IT・通信
ヘルスケア
その他
地域別
北米
ヨーロッパ
アジア太平洋
ラテンアメリカ
中東・アフリカ（MEA）
第1章.はじめに
1.1.研究目的
1.2.調査の範囲
1.3.定義
第2章 調査方法調査方法
2.1.研究アプローチ
2.2.データソース
2.3.仮定と限界
第3章.エグゼクティブ・サマリー
3.1.市場スナップショット
第4章.市場の変数と範囲
4.1.はじめに
4.2.市場の分類と範囲
4.3.産業バリューチェーン分析
4.3.1.原材料調達分析
4.3.2.販売・流通チャネル分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 ジェネレーティブAI市場への影響
5.1.COVID-19 ランドスケープ：ジェネレーティブAI産業のインパクト
5.2.COVID 19 – 業界への影響評価
5.3.COVID 19の影響世界の主要な政府政策
5.4.COVID-19を取り巻く市場動向と機会
第6章.市場ダイナミクスの分析と動向
6.1.市場ダイナミクス
6.1.1.市場ドライバー
6.1.2.市場の阻害要因
6.1.3.市場機会
6.2.ポーターのファイブフォース分析
6.2.1.サプライヤーの交渉力
6.2.2.買い手の交渉力
6.2.3.代替品の脅威
6.2.4.新規参入の脅威
6.2.5.競争の度合い
第7章 競争環境競争環境
7.1.1.各社の市場シェア／ポジショニング分析
7.1.2.プレーヤーが採用した主要戦略
7.1.3.ベンダーランドスケープ
7.1.3.1.サプライヤーリスト
7.1.3.2.バイヤーリスト
第8章 ジェネレーティブAIの世界市場ジェネレーティブAIの世界市場、コンポーネント別
8.1.ジェネレーティブAI市場、コンポーネント別、2022-2032年
8.1.1 ソフトウェア
8.1.1.1.市場収益と予測（2022～2032年）
8.1.2.サービス
8.1.2.1.市場収益と予測（2022～2032年）
第9章.ジェネレーティブAIの世界市場、テクノロジー別
9.1.ジェネレーティブAI市場、技術別、2022～2032年
9.1.1.生成逆説的ネットワーク（GANs）
9.1.1.1.市場収益と予測（2022～2032年）
9.1.2.変圧器
9.1.2.1.市場収益と予測（2022～2032年）
9.1.3.変分オートエンコーダ
9.1.3.1.市場収益と予測（2022～2032年）
9.1.4.拡散ネットワーク
9.1.4.1.市場収益と予測（2022～2032年）
第10章.ジェネレーティブAIの世界市場、用途別
10.1.ジェネレーティブAI市場、用途別、2022-2032年
10.1.1.自動車・運輸
10.1.1.1.市場収益と予測（2022～2032年）
10.1.2.BFSI
10.1.2.1.市場収益と予測（2022～2032年）
10.1.3.メディア＆エンターテイメント
10.1.3.1.市場収益と予測（2022～2032年）
10.1.4.IT・通信
10.1.4.1.市場収益と予測（2022～2032年）
10.1.5.ヘルスケア
10.1.5.1.市場収益と予測（2022～2032年）
10.1.6.その他
10.1.6.1.市場収益と予測（2022～2032年）
第11章.ジェネレーティブAIの世界市場、地域別推計と動向予測
11.1.北米
11.1.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
11.1.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
11.1.3.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
11.1.4.米国
11.1.4.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
11.1.4.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
11.1.4.3.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
11.1.5.北米以外の地域
11.1.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
11.1.5.2.市場収入と予測、技術別（2022～2032年）
11.1.5.3.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
11.2.ヨーロッパ
11.2.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
11.2.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
11.2.3.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
11.2.4.英国
11.2.4.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
11.2.4.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
11.2.4.3.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
11.2.5.ドイツ
11.2.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
11.2.5.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
11.2.5.3.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
11.2.6.フランス
11.2.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
11.2.6.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
11.2.6.3.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
11.2.7.その他のヨーロッパ
11.2.7.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
11.2.7.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
11.2.7.3.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
11.3.APAC
11.3.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
11.3.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
11.3.3.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
11.3.4.インド
11.3.4.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
11.3.4.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
11.3.4.3.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
11.3.5.中国
11.3.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
11.3.5.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
11.3.5.3.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
11.3.6.日本
11.3.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
11.3.6.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
11.3.6.3.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
11.3.7.その他のAPAC地域
11.3.7.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
11.3.7.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
11.3.7.3.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
11.4.MEA
11.4.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
11.4.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
11.4.3.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
11.4.4.GCC
11.4.4.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
11.4.4.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
11.4.4.3.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
11.4.5.北アフリカ
11.4.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
11.4.5.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
11.4.5.3.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
11.4.6.南アフリカ
11.4.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
11.4.6.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
11.4.6.3.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
11.4.7.その他のMEA諸国
11.4.7.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
11.4.7.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
11.4.7.3.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
11.5.ラテンアメリカ
11.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022-2032年）
11.5.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
11.5.3.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
11.5.4.ブラジル
11.5.4.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
11.5.4.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
11.5.4.3.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
11.5.5.その他のラタム諸国
11.5.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2022～2032年）
11.5.5.2.市場収益と予測、技術別（2022～2032年）
11.5.5.3.市場収益と予測、用途別（2022～2032年）
第12章.企業プロフィール
12.1.シンセシア
12.1.1.会社概要
12.1.2.提供商品
12.1.3.財務パフォーマンス
12.1.4.最近の取り組み
12.2.株式会社MOSTLY AI
12.2.1.会社概要
12.2.2.提供商品
12.2.3.財務パフォーマンス
12.2.4.最近の取り組み
12.3.Genie AI Ltd.
12.3.1.会社概要
12.3.2.提供商品
12.3.3.財務パフォーマンス
12.3.4.最近の取り組み
12.4.アマゾン・ウェブ・サービス
12.4.1.会社概要
12.4.2.提供商品
12.4.3.財務パフォーマンス
12.4.4.最近の取り組み
12.5.IBM
12.5.1.会社概要
12.5.2.提供商品
12.5.3.財務パフォーマンス
12.5.4.最近の取り組み
12.6.グーグル合同会社
12.6.1.会社概要
12.6.2.提供商品
12.6.3.財務パフォーマンス
12.6.4.最近の取り組み
12.7.マイクロソフト
12.7.1.会社概要
12.7.2.提供商品
12.7.3.財務パフォーマンス
12.7.4.最近の取り組み
12.8.アドビ
12.8.1.会社概要
12.8.2.提供商品
12.8.3.財務パフォーマンス
12.8.4.最近の取り組み
12.9.リフレーズ
12.9.1.会社概要
12.9.2.提供商品
12.9.3.財務パフォーマンス
12.9.4.最近の取り組み
12.10.D-ID
12.10.1.会社概要
12.10.2.提供商品
12.10.3.財務パフォーマンス
12.10.4.最近の取り組み
第13章 調査方法研究方法論
13.1.一次調査
13.2.二次調査
13.3.前提条件
第14章.付録
14.1.私たちについて
14.2.用語集
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