 | • レポートコード：MRC360i24AR1287 • 出版社/出版日：360iResearch / 2024年4月 • レポート形態：英文、PDF、196ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3日） • 産業分類：産業未分類 |
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レポート概要
※当レポートは英文です。下記の日本語概要・目次はAI自動翻訳を利用し作成されました。正確な概要・目次はお問い合わせフォームからサンプルを請求してご確認ください。
[196ページレポート】人工知能ベースのパーソナライゼーション市場規模は2023年に38.4億米ドルと推定され、2024年には年平均成長率18.62%で45.4億米ドルに達し、2030年には127.1億米ドルに達すると予測される。
人工知能（AI）ベースのパーソナライゼーションとは、AI技術を使用して、ユーザー独自の嗜好、行動、相互作用に基づいて、ユーザーのコンテンツ、推奨、体験を調整することを指す。このアプローチでは、アルゴリズムと機械学習を活用して膨大なデータセットを分析し、さまざまなチャネルやタッチポイントでパーソナライズされたエンゲージメントに役立つパターンや洞察を特定する。データ主導のマーケティング戦略へのシフトは、AIベースのパーソナライゼーションの成長を促進した。このデータ中心のアプローチにより、企業は顧客にパーソナライズされたコンテンツやレコメンデーションを提供し、エンゲージメントとコンバージョン率を高めることができる。AIベースのパーソナライゼーションに関連するデータ・プライバシーとセキュリティの問題は、プロバイダーや事業者にとって大きな課題となっている。さらに、人工知能と機械学習技術の急速な進歩により、AIベースのパーソナライゼーションはより身近で効果的なものとなっている。こうした技術的向上により、大規模なデータセットを処理してパターン、嗜好、行動を特定することが可能になり、高精度で動的なパーソナライゼーション機能が促進されている。
テクノロジー：AIを活用したパーソナライゼーションにおける先進技術の統合により、高度に個別化されたユーザー体験を強化する。
急速に進化するAIベースのパーソナライゼーション領域では、様々な先進技術が、オーダーメイドのユーザー体験を作り上げる上で極めて重要である。これらのテクノロジーは予測を提供し、個人の嗜好にシームレスに適応することで、顧客エンゲージメント・モデルに革命をもたらす。このイノベーションの中心は、ユーザーの行動パターンを分析することで推薦システムを強化する協調フィルタリング手法です。コンテクスチュアル・バンディット・アルゴリズムはリアルタイムの意思決定に優れており、新しい選択肢の探索と既知の嗜好の活用のバランスを最適化する。ディープラーニングと機械学習アルゴリズムは、複雑なタスク実行のためのパターンを検出するために膨大なデータを解析することに特化し、後者は、より高い精度でユーザーの興味を予測するために時間をかけて適応する。自然言語処理（NLP）は、自然言語で書かれたユーザーのコマンドを解釈し応答することで、人間と機械の相互作用の橋渡しをする。同時に、ニューラルネットワークは人間の脳機能を模倣してデータを処理・分析し、パーソナライズされた体験をより直感的なものにする。予測分析は、過去のデータを使って将来の行動を予測し、パーソナライゼーションの予測的側面を強化する。強化学習は試行錯誤を通じて適応し、ユーザーのエンゲージメントと満足度を継続的に向上させる。これらのテクノロジーを組み合わせることで、AI主導型パーソナライゼーションのバックボーンが形成され、高度に個別化されたユーザー体験を提供する最先端のツールが企業に提供される。
アプリケーション企業におけるパーソナライゼーションAIの急速な活用によるプロセスの最適化と顧客満足度の向上
デジタル・マーケティングでは、人工知能（AI）がパーソナライゼーションに革命をもたらし、これまでにない広告ターゲティングとリターゲティングの精度を提供している。閲覧習慣、過去の購入履歴、人口統計学的詳細などのユーザーデータを綿密に分析することで、AIは最も適切なタイミングで極めて関連性の高い広告を配信し、コンバージョンの確率を大幅に高めます。コンテンツ・パーソナライゼーションは、AIの能力のもう一つの側面であり、ユーザーの嗜好やインタラクションに応じて表示するコンテンツを動的に調整することで、エンゲージメントを高め、顧客とのつながりを強化する。Eメール・マーケティングでは、受信者ごとにメッセージを調整するAIの優れた能力が、エンゲージメントとコンバージョン率の向上を約束し、キャンペーンを著しく効率化する。さらに、AIはチャットボットやバーチャルアシスタントの機能を強化することで、顧客サービスの質を向上させ、顧客に合わせた迅速なサポートを提供し、顧客満足度を高める。検索エンジンとプラットフォームは、検索結果のパーソナライズにおいてAIの恩恵を受け、ユーザーが必要なものを迅速かつ正確に見つけられるようにする。ソーシャルメディアでは、AIによるパーソナライゼーションが、ユーザーの行動や好みに合わせてコンテンツのフィードや広告を微調整することで、ユーザー・エクスペリエンスを向上させ、エンゲージメントの長期化を促進する。さらに、AI、ウェブサイト、アプリのパーソナライゼーションは、個々のユーザー・プロフィールを反映したリアルタイムのインターフェースやレコメンデーションを適応させることで、ユーザーの満足度とコンバージョン率を大幅に向上させます。このAIベースのパーソナライゼーション技術の包括的なスイートは、複数のチャネルにわたるユーザー体験を洗練させます。広告費のROIを高め、顧客ロイヤルティを強化し、コンバージョンを促進する強力なツールを企業に提供する。
地域別インサイト
米州では、米国とカナダがAIベースのパーソナライゼーション領域を含むAIイノベーションの重要なプレーヤーである。この地域では、AI新興企業や研究イニシアティブへの投資が、民間部門と公的部門によって活発に行われている。消費者市場はパーソナライズされたエクスペリエンスに非常に敏感で、企業が自社の製品をカスタマイズするためにAIを採用するよう促している。一方、欧州連合（EU）は倫理的なAI開発に取り組んでおり、ユーザー中心でプライバシーを重視したソリューションに焦点を当て、AIベースのパーソナライゼーション市場を形成している。中東ではAIの導入が急増しており、小売、ヘルスケア、金融セクターをターゲットとした投資が行われている。デジタル化が進む中、各国はAIパーソナライゼーションを活用して顧客体験を向上させている。さらに、アジア太平洋地域では、小売、eコマース、ヘルスケア、メディアなど、さまざまな分野でAIベースのパーソナライゼーション技術の採用が顕著に急増している。デジタルトランスフォーメーションが加速する中、企業はますますAIを活用して顧客にパーソナライズされた体験を提供し、業務効率を最適化しながら顧客満足度とロイヤルティの向上を目指している。同地域の膨大かつ成長するデジタル消費者基盤と高いモバイル普及率は、AIパーソナライゼーション・ソリューションにとって肥沃な土壌となる。
FPNVポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニング・マトリックスは、人工知能ベースのパーソナライゼーション市場を評価する上で極めて重要である。事業戦略と製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーの包括的な評価を提供する。この詳細な分析により、ユーザーは自分の要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。評価に基づき、ベンダーは成功の度合いが異なる4つの象限に分類されます：フォアフロント（F）、パスファインダー（P）、ニッチ（N）、バイタル（V）である。
市場シェア分析
市場シェア分析は、人工知能ベースのパーソナライゼーション市場におけるベンダーの現状について、洞察に満ちた詳細な調査を提供する包括的なツールです。全体的な収益、顧客ベース、その他の主要指標についてベンダーの貢献度を綿密に比較・分析することで、各社の業績と市場シェア争いの際に直面する課題について、より深い理解を提供することができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された蓄積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競争特性に関する貴重な洞察が得られます。このように詳細な情報を得ることで、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場での競争力を得るための効果的な戦略を考案することができます。
主要企業のプロファイル
本レポートでは、人工知能ベースのパーソナライゼーション市場における最近の重要な動向を掘り下げ、主要ベンダーとその革新的なプロフィールを紹介しています。これらには、Abmatic AI、Accenture PLC、Adobe Inc.、AIContentfy、Amazon Web Services Inc.、Apple Inc.、Braze, Inc.、Check Point Software Technologies、Cisco Systems Inc.、Gen Digital Inc.、Google LLC by Alphabet Inc.、Hewlett Packard Enterprise Development LP、Intel Corporation、International Business Machines Corporation、Kyndryl Inc.、Microsoft Corporation、NEC Corporation、NVIDIA Corporation、Optimizely、Oracle Corporation、Salesforce, Inc.、SAP SE、Simplify360 Inc.などが含まれる。
市場区分と調査範囲
この調査レポートは、人工知能ベースのパーソナライゼーション市場を分類し、以下の各サブ市場における収益予測と動向分析を掲載しています：
技術 ● 協調フィルタリング
コンテキストバンディットアルゴリズム
ディープラーニング
機械学習アルゴリズム
自然言語処理
ニューラルネットワーク
予測分析
強化学習
アプリケーション ● 広告ターゲティングとリターゲティング
コンテンツのカスタマイズ
メールマーケティングのパーソナライズ
パーソナライズされたカスタマーサービス
検索結果のパーソナライズ
ソーシャルメディアパーソナライゼーション
ウェブサイトとアプリのパーソナライゼーション
業界別 ● 自動車
eコマース＆小売
金融サービス
ヘルスケア
メディア＆エンターテインメント
テレコミュニケーション
トラベル＆ホスピタリティ
地域 ● 南北アメリカ ● アルゼンチン
ブラジル
カナダ
メキシコ
アメリカ ● カリフォルニア州
フロリダ州
イリノイ州
ニューヨーク
オハイオ州
ペンシルバニア
テキサス
アジア太平洋 ● オーストラリア
中国
インド
インドネシア
日本
マレーシア
フィリピン
シンガポール
韓国
台湾
タイ
ベトナム
ヨーロッパ・中東・アフリカ ● デンマーク
エジプト
フィンランド
フランス
ドイツ
イスラエル
イタリア
オランダ
ナイジェリア
ノルウェー
ポーランド
カタール
ロシア
サウジアラビア
南アフリカ
スペイン
スウェーデン
スイス
トルコ
アラブ首長国連邦
イギリス
本レポートは、以下の点について貴重な洞察を提供している：
1.市場浸透度：主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を掲載しています。
2.市場の発展：有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟した市場セグメントにおける浸透度を分析します。
3.市場の多様化：新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合評価とインテリジェンス：主要企業の市場シェア、戦略、製品、認証、規制当局の承認、特許状況、製造能力などを網羅的に評価します。
5.製品開発とイノベーション：将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供しています。
本レポートは、以下のような主要な質問に対応しています：
1.人工知能ベースのパーソナライゼーション市場の市場規模および予測は？
2.人工知能ベースのパーソナライゼーション市場において、予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、用途、分野は何か？
3.人工知能ベースのパーソナライゼーション市場の技術動向と規制枠組みは？
4.人工知能ベースのパーソナライゼーション市場における主要ベンダーの市場シェアは？
5.人工知能ベースのパーソナライゼーション市場に参入するには、どのような形態と戦略的動きが適しているか？
1.序文
1.1.研究の目的
1.2.市場細分化とカバー範囲
1.3.調査対象年
1.4.通貨と価格
1.5.言語
1.6.ステークホルダー
2.調査方法
2.1.定義調査目的
2.2.決定する研究デザイン
2.3.準備調査手段
2.4.収集するデータソース
2.5.分析する：データの解釈
2.6.定式化するデータの検証
2.7.発表研究報告書
2.8.リピート：レポート更新
3.エグゼクティブ・サマリー
4.市場概要
5.市場インサイト
5.1.市場ダイナミクス
5.1.1.促進要因
5.1.1.1.業界におけるデータ主導のマーケティング戦略へのシフト
5.1.1.2.eコマースやオンラインプラットフォームにおける顧客体験の向上に対する需要の高まり
5.1.1.3.データ量の増加とデータセキュリティソリューションの強化
5.1.2.阻害要因
5.1.2.1.AIベースのパーソナライゼーションに伴うデータプライバシーとセキュリティの懸念
5.1.3.機会
5.1.3.1.機械学習アルゴリズムと自然言語処理の進歩
5.1.3.2.銀行・金融セクターからの需要の急増
5.1.4.課題
5.1.4.1.AIベースのパーソナライゼーション統合に伴う高コスト
5.2.市場セグメンテーション分析
5.2.1.技術：高度に個別化されたユーザー体験を強化するため、AIを活用したパーソナライゼーションに先進技術を統合
5.2.2.アプリケーション：企業におけるパーソナライゼーションAIの急速な普及によるプロセスの最適化と顧客満足度の向上
5.3.市場破壊の分析
5.4.ポーターのファイブフォース分析
5.4.1.新規参入の脅威
5.4.2.代替品の脅威
5.4.3.顧客の交渉力
5.4.4.サプライヤーの交渉力
5.4.5.業界のライバル関係
5.5.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.6.価格分析
5.7.技術分析
5.8.特許分析
5.9.貿易分析
5.10.規制枠組み分析
6.人工知能ベースのパーソナライゼーション市場、技術別
6.1.はじめに
6.2.協調フィルタリング
6.3.文脈バンディット・アルゴリズム
6.4.ディープラーニング
6.5.機械学習アルゴリズム
6.6.自然言語処理
6.7.ニューラルネットワーク
6.8.予測分析
6.9.強化学習
7.人工知能ベースのパーソナライゼーション市場、用途別
7.1.はじめに
7.2.広告ターゲティングとリターゲティング
7.3.コンテンツのカスタマイズ
7.4.メールマーケティングのパーソナライゼーション
7.5.パーソナライズされたカスタマーサービス
7.6.検索結果のパーソナライズ
7.7.ソーシャルメディア・パーソナライゼーション
7.8.ウェブサイトとアプリのパーソナライゼーション
8.人工知能ベースのパーソナライゼーション市場、産業分野別
8.1.はじめに
8.2.自動車
8.3. eコマースと小売
8.4.金融サービス
8.5.ヘルスケア
8.6.メディア・娯楽
8.7.電気通信
8.8.旅行・ホスピタリティ
9.米州の人工知能ベースのパーソナライゼーション市場
9.1.はじめに
9.2.アルゼンチン
9.3.ブラジル
9.4.カナダ
9.5.メキシコ
9.6.アメリカ
10.アジア太平洋地域の人工知能ベースのパーソナライゼーション市場
10.1.はじめに
10.2.オーストラリア
10.3.中国
10.4.インド
10.5.インドネシア
10.6.日本
10.7.マレーシア
10.8.フィリピン
10.9.シンガポール
10.10.韓国
10.11.台湾
10.12.タイ
10.13.ベトナム
11.ヨーロッパ、中東、アフリカ 人工知能ベースのパーソナライゼーション市場
11.1.はじめに
11.2.デンマーク
11.3.エジプト
11.4.フィンランド
11.5.フランス
11.6.ドイツ
11.7.イスラエル
11.8.イタリア
11.9.オランダ
11.10.ナイジェリア
11.11.ノルウェー
11.12.ポーランド
11.13.カタール
11.14.ロシア
11.15.サウジアラビア
11.16.南アフリカ
11.17.スペイン
11.18.スウェーデン
11.19.スイス
11.20.トルコ
11.21.アラブ首長国連邦
11.22.イギリス
12.競争環境
12.1.市場シェア分析（2023年
12.2.FPNVポジショニングマトリックス（2023年
12.3.競合シナリオ分析
12.3.1.ステランティス、クラウドメイドの人工知能技術とIPの買収でパーソナライズされたモビリティ体験を強化
12.3.2.Zoovu、パーソナライズされた購買体験を提供する生成AIソリューションを発表
12.3.3.インテントHQがアナゴグと合併し、パーソナライズされた関連性のためのジェネレーティブAIを推進 12.3.3.
12.4.戦略分析とレコメンデーション
13.競合ポートフォリオ
13.1.主要企業のプロフィール
13.2.主要製品ポートフォリオ
図2.人工知能ベースのパーソナライゼーション市場規模、2023年対2030年
図3.人工知能ベースのパーソナライゼーションの世界市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.人工知能ベースのパーソナライゼーションの世界市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. 人工知能ベースのパーソナライゼーションの世界市場規模、地域別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図6.人工知能ベースのパーソナライゼーション市場ダイナミクス
図7.人工知能ベースのパーソナライゼーションの世界市場規模、技術別、2023年対2030年(%)
図8.人工知能ベースのパーソナライゼーションの世界市場規模、技術別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図9.人工知能ベースのパーソナライゼーションの世界市場規模、用途別、2023年対2030年(%)
図10.人工知能ベースのパーソナライゼーションの世界市場規模、用途別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図11.人工知能ベースのパーソナライゼーションの世界市場規模、産業別、2023年対2030年(%)
図12.人工知能ベースのパーソナライゼーションの世界市場規模、産業別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図13.アメリカの人工知能ベースのパーソナライゼーション市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図14.アメリカの人工知能ベースのパーソナライゼーション市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図15.米国の人工知能ベースのパーソナライゼーション市場規模、州別、2023年対2030年 (%)
図16.米国の人工知能ベースのパーソナライゼーション市場規模、州別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図17.アジア太平洋地域の人工知能ベースのパーソナライゼーション市場規模、国別、2023年対2030年 (%)
図18.アジア太平洋地域の人工知能ベースのパーソナライゼーション市場規模、国別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図19.欧州、中東、アフリカの人工知能ベースのパーソナライゼーション市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図20.欧州、中東、アフリカの人工知能ベースのパーソナライゼーション市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図21.人工知能ベースのパーソナライゼーション市場シェア、主要プレーヤー別、2023年
図22. 人工知能ベースのパーソナライゼーション市場、FPNVポジショニングマトリックス、2023年
• 日本語訳：人工知能ベースのパーソナライゼーション市場：技術別（協調フィルタリング、コンテクスチュアルバンディットアルゴリズム、ディープラーニング）、用途別（広告ターゲティング＆リターゲティング、コンテンツカスタマイゼーション、メールマーケティングパーソナライゼーション）、産業分野別 – 世界予測2024年～2030年
• レポートコード：MRC360i24AR1287 ▷ お問い合わせ（見積依頼・ご注文・質問）