 | • レポートコード：MRC360i24AP8400 • 出版社/出版日：360iResearch / 2024年1月 • レポート形態：英文、PDF、188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。
[188ページレポート] マルチモーダルAl市場規模は2023年に16.3億米ドルと推定され、2024年には18.8億米ドルに達し、CAGR16.10％で2030年には46.4億米ドルに達すると予測される。
マルチモーダル人工知能（AI）は技術革新の最前線であり、テキスト、画像、音声、動画など多様な入力を活用して機械の理解力と意思決定能力を高める。様々なデータ形態が交差することで、自律走行、ヘルスケア、セキュリティなど様々な分野でユーザーとのインタラクションを効率化しようとしている。ディープラーニングの進歩と計算能力の向上が、この業界の急速な進歩の舞台を整え、企業は顧客エンゲージメントと業務効率を高めるためにこうしたAIシステムを採用している。市場での存在感にもかかわらず、マルチモーダルAIはデータ統合の複雑さやプライバシーの懸念といった課題に直面している。しかし、これらの障害は成長と改良の機会も提供している。高度で文脈を認識したAIシステムに対する需要は増加し、この分野の経済拡大に拍車をかけると予測されている。市場には、多国籍大企業から軽快な新興企業まで、さまざまな主要プレーヤーが点在しており、競争が激しい環境に貢献している。これらのプレーヤーは、その地位を維持するため、あるいは市場力学を破壊するために、絶えず革新的な技術の特許取得を目指している。学術機関、研究所、業界プレイヤーのコラボレーションは、最先端のマルチモーダルAIアプリケーションを商業化するための技術革新のペースを促進するのに役立っている。
提供データ主導の意思決定に使用される包括的なマルチモーダルAIソリューション
革新的なサービスは、テキスト、画像、動画、音声など様々なデータ形式の統合を活用し、戦略的意思決定を促進する比類のない洞察を提供します。ペースの速い複雑なビジネス環境では、マルチモーダルAIと統合するために、消費者行動と市場動向の微妙な理解を持つ。データモダリティを巧みに組み合わせたカスタムAIモデルを構築し、お客様独自の業界要件に合わせたリッチでコンテキストに富んだ分析を実現します。自然言語処理を活用したセンチメント分析から、高度なコンピュータ・ビジョンを活用した画像認識まで、当社のマルチモーダル・アプローチは、貴社の市場ポジションに影響を与える明示的および暗黙的な要因の両方を包括的に理解することを保証します。データ分析のニーズを当社にお任せいただくことで、お客様は最先端のAI技術を活用し、成長、革新、そして実質的な競争力の育成に尽力するパートナーを得ることができます。
データモダリティ：マルチモーダルAIシステム内でデータモダリティを統合することで、より正確で高度な処理能力を実現します。
マルチモーダルAIは、様々な種類のデータを統合・処理することで、人間の認知に近い形でタスクを理解・実行できるシステムを構築することを包含している。その中でも音声モダリティは、音声にとどまらず、環境音や音楽、その他の音響信号の領域にまで踏み込んだ音パターンの分析を取り入れている。このモジュラリティは、他のデータタイプでは明らかにならないような重要な文脈や感情的な手がかりを提供する。数値データのモダリティとは、定量化可能で構造化されたデータのことで、効果的に活用されれば、予測分析や意思決定プロセスに役立つ傾向やパターンを明らかにすることができます。音声モダリティは、トーン、イントネーション、方言を含む話し言葉のニュアンスを包含し、音声アシスタント、テープ起こしサービス、カスタマーサポートなどのアプリケーションで重要な役割を果たします。さらに、テキスト・モダリティは、書き言葉を理解することに特化したアルゴリズムを含み、意味論、センチメント、さらには電子メール、レポート、ソーシャルメディアなど様々な形態で遭遇するコミュニケーションの語用論までをも捉えます。
テクノロジー：先進技術の相乗効果により、人間の知覚をエミュレートするAIの能力が高まるだけでなく、多様な分野への応用が可能になる。
人工知能の領域において、マルチモーダルAIの統合は、コンピュータビジョン（CV）の精度、機械学習（ML）の適応性、自然言語処理（NLP）の解釈力を組み合わせた、大きな飛躍を意味する。CVシステムは、機械が驚くべき精度で視覚データを解析・解釈することを可能にし、顔認識から自律的なナビゲーションに至るタスクに不可欠な能力である。機械学習は、明示的にプログラムされることなく、経験から学習し改善する能力をAIに吹き込み、アルゴリズムに大規模なデータセット全体のパターンと洞察を発見する力を与える。一方、NLPは機械に人間の言語を理解し操作する能力を与え、ユーザーとのインタラクションの強化や非構造化テキストデータの処理を可能にする。これらの技術がマルチモーダルAIのフレームワークの中で融合すると、複数の感覚領域を通じた入力を理解できるシステムが構築され、よりニュアンスのある洗練された応答が可能になる。このような統合は、人間の知覚をエミュレートするAIの能力を高めるだけでなく、ヘルスケア、サイバーセキュリティ、自動化された顧客サービスなど、多様な分野への適用を拡大する。
バーティカル：高度に個別化された体験のための多様なバーティカルにわたるマルチモーダルAIの探求
自動車産業の領域では、マルチモーダル人工知能が、ドライバーと自動車との関わり方や、自動車の安全性への取り組み方における変革の先陣を切っている。これらのAIシステムは、視覚、聴覚、感覚データの融合を通じて、車載バーチャル・アシスタント・サービスとともに、最先端のドライバー支援と予測維持機能を提供する。このような技術の相乗効果により、ドライバーと自動車間の相互作用が大幅に強化され、環境やユーザーの好みに合わせて高度に適応し、より安全な自律走行車への道が開かれる。家電製品に関して言えば、マルチモーダルAIは高度に個別化された体験の触媒として機能する。かつてないほどインテリジェントになったデバイスは、声による合図から身振り手振りに至るまで、さまざまなコマンドを解釈して反応し、ユーザーの気分を判別することさえできる。このような高度化が、スマートホームシステムやウェアラブルテクノロジーの急増を支えており、従来の触覚的な関わりを超越したインタラクションモードを提供している。ヘルスケア分野では、マルチモーダルAIが患者管理の飛躍的進歩を意味する。医療画像、健康記録、遺伝子情報など、さまざまなデータセットを統合することで、診断がピンポイントで正確に行われ、治療が個々のニーズに合わせてカスタマイズされ、患者のモニタリングが遠くからでも確実に行われるようになる。小売業やeコマースの分野も、マルチモーダルAI革命と無縁ではない。視覚的な発見と高度な言語理解を組み合わせることで、これらのプラットフォームは、直感的な性質と効率性の両方によって定義されるショッピング体験へと利用者を導く。同時に、洗練されたAIアルゴリズムが複数の情報チャネルを解析し、在庫管理を最適化し、顧客エンゲージメントを高めるパーソナライズされたレコメンデーションをキュレーションする。最後に、セキュリティと監視では、マルチモーダルAIが脅威検知の範囲を再定義している。映像、音声、多様なセンサー・データ・ストリームを統合することで、セキュリティ脅威をより重層的に理解し、より迅速な反応時間と洗練された状況認識を実現する。
地域別の洞察
アメリカ大陸、特に米国では、高度な技術インフラとAI新興企業への強力な投資が、マルチモーダルAIイノベーションにおけるリーダーシップを促進している。この地域は、ヘルスケア、自動車、小売、顧客サービス部門において、プロセスとユーザー・エンゲージメントを改善するために積極的に採用されている。欧州は、AIの倫理とGDPRに基づく厳格なデータ保護に重点を置いていることが特徴である。それにもかかわらず、金融やヘルスケアなどの業界では、マルチモーダル技術の導入が進んでいる。EUは、AIの信頼性と透明性の確保に重点を置き、AIの進歩を奨励している。最も急速な成長を遂げているアジア太平洋地域は、急速なデジタル化とテクノロジーに精通した人口の増加によって推進されている。中国、日本、韓国、インドが牽引役となっており、中国は2030年までにAIで世界の覇権を握ることを目指している。この地域の投資は家電製品にとどまらず、都市開発や製造業にも及んでいる。初期段階ではあるが、ラテンアメリカと中東・アフリカは、インターネットへのアクセスの向上とビジネスのデジタル変革に牽引され、大きな成長の可能性を示している。スマートシティプロジェクトと電子行政は、マルチモーダルAIの応用分野として特に注目されており、地域の課題に対処し、公共サービスを強化するのに適していることを示している。
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、マルチモーダルAI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、ユーザーは各自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、マルチモーダルアル市場におけるベンダーの現状を洞察的かつ詳細に調査する包括的なツールです。収益全体、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、マルチモーダルAl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、Aimesoft、Amazon Web Services, Inc.、Broadcom Inc.、C3.ai, Inc.、Cisco Systems, Inc.、Emotech AI、Google LLC by Alphabet Inc.、Habana Labs Ltd.、Headroom, Inc.、Intel Corporation、International Business Machines Corporation、Jina AI GmbH、Meta Platforms, Inc、マイクロソフト株式会社、Mobius Labs GmbH、日本電気株式会社、Newsbridge SAS、株式会社NTTデータ、エヌビディア株式会社、OpenAI OpCo, LLC、Openstream Inc.、オラクル株式会社、株式会社オウキン、Reka AI, Inc.、Runway AI, Inc.、株式会社セールスフォース、SAP SE、SAS Institute Inc.、Twelve Labs Inc.、Uniphore Technologies Inc.
市場区分と対象範囲
この調査レポートは、マルチモーダルAl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：
サービス
ソリューション
データモダリティ
数値データ
音声
テキスト
テクノロジー ● コンピュータビジョン
機械学習
自然言語処理
タイプ ● 説明的
生成的
対話型
翻訳的
組織規模 ● 大企業
中小企業
業種 ● 自動車
家電
ヘルスケア
小売・eコマース
セキュリティ・監視
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.マルチモーダルAl市場の市場規模および予測は？
2.マルチモーダルAl市場の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.マルチモーダルAl市場の技術動向と規制枠組みは？
4.マルチモーダルAl市場における主要ベンダーの市場シェアは？
5.マルチモーダルAl市場への参入に適したモードと戦略的動きは？
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.生成されるデータの複雑化と様々な業界におけるセキュリティの必要性
5.1.1.2.業務最適化のための顧客・販売データ把握に対する需要の高まり
5.1.2.阻害要因
5.1.2.1.マルチモーダルAIモデルの開発に伴う技術的困難
5.1.3.機会
5.1.3.1.マルチモーダルAIの性能を向上させる技術的進歩
5.1.3.2.患者データと臨床ノートを分析するための医療アプリケーションにおけるマルチモーダルAIの採用
5.1.4.課題
5.1.4.1.データプライバシーやデータセキュリティ侵害に関する懸念
5.2.市場セグメンテーション分析
5.2.1.提供：データ主導の意思決定に使用される包括的なマルチモーダルAIソリューション
5.2.2.データモダリティ：マルチモーダルAIシステム内でデータモダリティを統合することで、より正確で高度な処理能力を実現する。
5.2.3.テクノロジー：先進技術の相乗効果により、人間の知覚をエミュレートするAIの能力が高まるだけでなく、多様な分野への応用が拡大する。
5.2.4.バーティカル：多様なバーティカルでマルチモーダルAIを探求し、高度に個別化された体験を実現する
5.3.市場破壊分析
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.マルチモーダルアル市場、オファリング別
6.1.はじめに
6.2.サービス
6.3.ソリューション
7.マルチモーダルAl市場、データモダリティ別
7.1.はじめに
7.2.音声
7.3.数値データ
7.4.音声
7.5.テキスト
8.マルチモーダルAl市場、技術別
8.1.はじめに
8.2.コンピュータビジョン
8.3.機械学習
8.4.自然言語処理
9.マルチモーダルAl市場、タイプ別
9.1.はじめに
9.2.解説
9.3.生成
9.4.対話的
9.5.翻訳的
10.マルチモーダルAl市場、組織規模別
10.1.はじめに
10.2.大企業
10.3.中小企業
11.マルチモーダルアル市場、業種別
11.1.はじめに
11.2.自動車
11.3.コンシューマー・エレクトロニクス
11.4.ヘルスケア
11.5.小売・eコマース
11.6.セキュリティ・監視
12.南北アメリカのマルチモーダルアル市場
12.1.はじめに
12.2.アルゼンチン
12.3.ブラジル
12.4.カナダ
12.5.メキシコ
12.6.アメリカ
13.アジア太平洋マルチモーダルアル市場
13.1.はじめに
13.2.オーストラリア
13.3.中国
13.4.インド
13.5.インドネシア
13.6.日本
13.7.マレーシア
13.8.フィリピン
13.9.シンガポール
13.10.韓国
13.11.台湾
13.12.タイ
13.13.ベトナム
14.ヨーロッパ、中東、アフリカのマルチモーダルアル市場
14.1.はじめに
14.2.デンマーク
14.3.エジプト
14.4.フィンランド
14.5.フランス
14.6.ドイツ
14.7.イスラエル
14.8.イタリア
14.9.オランダ
14.10.ナイジェリア
14.11.ノルウェー
14.12.ポーランド
14.13.カタール
14.14.ロシア
14.15.サウジアラビア
14.16.南アフリカ
14.17.スペイン
14.18.スウェーデン
14.19.スイス
14.20.トルコ
14.21.アラブ首長国連邦
14.22.イギリス
15.競争環境
15.1.市場シェア分析（2023年
15.2.FPNVポジショニングマトリックス（2023年
15.3.競合シナリオ分析
15.3.1.テンパス社とブリストル・マイヤーズ・スクイブ社の革新的パートナーシップによるマルチモーダルAIアプローチによるがん研究の加速
15.3.2.画期的な多言語・マルチモーダルAI翻訳技術「SeamlessM4T」の紹介
15.3.3.ランウェイ、マルチモーダルAIの拡張と革新のために1億4100万米ドルを確保
15.4.戦略分析と提言
16.競合ポートフォリオ
16.1.主要企業のプロフィール
16.2.主要製品ポートフォリオ
図2.マルチモーダルAL市場規模、2023年対2030年
図3.マルチモーダルALの世界市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.マルチモーダルAlの世界市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. マルチモーダルAL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. マルチモーダルAL市場のダイナミクス
図7.マルチモーダルAlの世界市場規模、提供製品別、2023年対2030年(%)
図8.マルチモーダルAlの世界市場規模、オファリング別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図9.マルチモーダルALの世界市場規模、データモダリティ別、2023年対2030年(%)
図10.マルチモーダルALの世界市場規模、データモダリティ別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図11.マルチモーダルALの世界市場規模、技術別、2023年対2030年(%)
図12.マルチモーダルAlの世界市場規模、技術別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図13.マルチモーダルAlの世界市場規模、タイプ別、2023年対2030年(%)
図14.マルチモーダルAlの世界市場規模、タイプ別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図15.マルチモーダルALの世界市場規模、組織規模別、2023年対2030年(%)
図16.マルチモーダルAlの世界市場規模、組織規模別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図17.マルチモーダルAlの世界市場規模、垂直市場別、2023年対2030年(%)
図18.マルチモーダルAlの世界市場規模、垂直市場別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図19.アメリカのマルチモーダルAL市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図20.アメリカのマルチモーダルAL市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図21.米国のマルチモーダルAL市場規模、州別、2023年対2030年(%)
図22. 米国のマルチモーダルAL市場規模、州別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図23.アジア太平洋地域のマルチモーダルAL市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図24.アジア太平洋地域のマルチモーダルAL市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図25.欧州、中東、アフリカのマルチモーダルAL市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図26.欧州、中東、アフリカのマルチモーダルAL市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図27.マルチモーダルAL市場シェア、主要プレーヤー別、2023年
図28.マルチモーダルAL市場、FPNVポジショニングマトリックス、2023年
• 日本語訳：マルチモーダルAl市場：サービス、ソリューション、データモダリティ（音声、数値データ、音声）、技術、タイプ、組織規模、業種別 – 2024-2030年世界予測
• レポートコード：MRC360i24AP8400 ▷ お問い合わせ（見積依頼・ご注文・質問）