 | • レポートコード：MRC360i24AR1624 • 出版社/出版日：360iResearch / 2024年4月 • レポート形態：英文、PDF、193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。
[193ページレポート】 コーザルAI市場規模は2023年に5億153万米ドルと推定され、2024年には6億5,038万米ドルに達すると予測され、CAGR 31.92%で2030年には34億8,866万米ドルに達すると予測される。
Causal AIには、複雑なシステム内の因果関係を機械が理解できるようにする高度な人工知能技術が含まれる。この最先端技術は、因果推論に基づいてより正確な予測と洞察を提供することで、意思決定プロセスを改善することを目的としている。競争の激しい状況下でデータ主導の意思決定を行うために、業界全体でより優れた予測分析に対する需要が高まっており、より多くの情報に基づいた意思決定を行うために因果関係AIモデルの利用が拡大している。大規模なデータセットを利用できるようになり、計算能力が向上したことで、研究者や開発者は複雑な因果関係を扱う、より洗練された機械学習アルゴリズムを作成できるようになった。技術が向上し続け、より利用しやすくなるにつれて、因果関係AIソリューションの採用率は急速に高まっている。膨大なデータ内の単なる相関関係から真の因果関係を特定できる正確なモデルの開発には複雑さが伴うため、市場成長の妨げとなっている。大量のデータの中から因果関係を特定するのに役立つ因果関係AIモデルの開発における技術的進歩の高まりは、市場成長の機会を生み出すと期待されている。
提供：モデル開発をより高度に制御できるプラットフォームの利用拡大
プラットフォームは、ユーザーが複雑な因果関係AIモデルを開発、展開、管理できるようにするツールや機能の包括的なセットを提供する。これらのプラットフォームは、データ前処理、モデル開発、可視化ツール、既存システムとの統合など、さまざまな機能を提供する。サービスは、因果AI専門のコンサルティング会社やベンダーによって提供され、顧客の特定のニーズに合わせたカスタマイズされたソリューションを提供している。これらのサービスは、因果関係モデリング戦略に関する助言から、エンド・ツー・エンドの因果関係AIソリューションの本格的な実装まで多岐にわたる。
垂直方向：医療・ライフサイエンス業界における診断・医薬品開発への因果関係AIの活用拡大
銀行・金融サービス・保険業界では、不正検知、リスク管理、顧客サービス向上のために因果関係AIの導入が進んでいる。コーザルAIは、個別化された治療計画、創薬、早期疾病診断を通じて、ヘルスケアおよびライフサイエンス分野に革命をもたらしている。製造分野では、Causal AIはサプライチェーンプロセスの最適化、予知保全による生産効率の向上、スマートファクトリー化の実現に役立っている。小売業やeコマース・プラットフォームは、Causal AIを活用し、パーソナライズされたレコメンデーションの提供、価格戦略の最適化、在庫管理によって顧客体験を向上させている。運輸・物流業界は、ルートプランニングの最適化、車両メンテナンス要件の予測、倉庫業務の改善において、Causal AIの恩恵を受けている。様々な業種におけるCausal AIの採用は、効率性の向上、コスト削減、意思決定能力の強化を通じてビジネスを変革している。
展開：費用対効果の高さと迅速な導入により、クラウドベースの因果関係AIの採用が増加
クラウドベースの因果関係AIソリューションは、その拡張性、アクセスの容易さ、初期コストの削減により、支持を集めている。これらのソリューションは、リソースの柔軟な管理と迅速な導入を求める企業に最適です。オンプレミスの因果関係AIソリューションは、データのセキュリティ、制御、カスタマイズを優先する組織に対応している。このようなソリューションは、厳しいデータプライバシー規制により、機密情報を自社内で保管・処理することが求められる金融や医療などの規制業種の企業に好まれることが多い。クラウド導入は、オンプレミスのオプションと比較して、拡張性、アクセス性、費用対効果、迅速な実装を提供します。しかし、データ・プライバシーに関する要件が厳しい企業や、AIインフラストラクチャの大規模なカスタマイズを求める企業には適さない可能性がある。一方、オンプレミスの導入では、コンプライアンス規制を遵守しながら、データセキュリティやシステムのカスタマイズをより詳細に制御できるが、先行投資がかさみ、導入に時間がかかる。
地域別インサイト
米州では、シリコンバレーを中核とするAIイノベーションとして、因果関係AIソリューションに対する旺盛な需要が続いている。この地域は、企業や研究機関の間で技術導入に対する強い意欲が特徴である。さらに、北米の政府は、因果関係AI技術に対する需要をさらに強化するために、多額の資金とインセンティブでAI研究プログラムを積極的に支援している。欧州は、その高度なデジタル・インフラストラクチャーと研究開発イニシアチブへの継続的な投資により、世界の因果関係AIの状況においてもう1つの重要な地域となりつつある。欧州委員会による人工知能プロジェクトへの多額の投資は、欧州をAI大国にするための政府の支援を示している。
アフリカと中東地域では、ビッグデータ解析と機械学習機能を経済に活用することへの関心が急増しているが、限られたスキルセットや不十分なリソースの課題を克服する必要がある。APAC地域の因果AI市場は、飛躍的な成長の可能性を秘めている。中国は、AI大国になるという中国政府の野心的な計画に後押しされ、この地域がAI研究の世界的なフロントランナーの1つであることを示している。日本やシンガポールを含む先進工業国も、ロボット工学、自律走行車、ヘルスケアなどの分野に重点を置き、AI導入に多額の投資を行っている。一方、インドや東南アジアのような新興市場は、人口規模が大きく、急速に進化している技術環境のため、因果関係のあるAI導入のユニークな機会を提供している。
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、コーザル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る。評価に基づき、ベンダーは成功のレベルを表す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、Causal AI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。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、Causal AI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、Accenture PLC、Amazon Web Services, Inc.、BigML, Inc.、BMC Software, Inc.、Causality Link LLC、cognino.ai、Cognizant Technology Solutions Corporation、Databricks, Inc.、Dynatrace LLC、EXPERT.AI、Fair Isaac Corporation、Geminos Software、Google LLC by Alphabet Inc、Hewlett Packard Enterprise Development LP、Impulse Innovations Limited (causaLens)、INCRMNTAL Ltd.、Infosys Limited、Intel Corporation、International Business Machines Corporation、Kyndryl Inc.、Logility、Microsoft Corporation、Oracle Corporation、Parabole.ai、Salesforce, Inc.、SAP SE、SCALNYX、Xplain Data GmbH。
市場区分と調査範囲
この調査レポートは、コーザルAI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：
オファリング ●プラットフォーム
サービス ●コンサルティングサービス
展開と統合
トレーニング、サポート、メンテナンス
導入 ● クラウド
オンプレミス
業種 ● 銀行、金融サービス、保険
ヘルスケア＆ライフサイエンス
製造業
小売・eコマース
運輸・物流
地域 ● 米州 ● 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.因果AI市場の市場規模と予測は？
2.Causal AI市場の予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、アプリケーション、分野はどれか？
3.Causal AI市場の技術動向と規制枠組みは？
4.Causal AI市場における主要ベンダーの市場シェアは？
5.Causal AI市場への参入にはどのような形態や戦略的な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.プロセスの最適化を目的とした、ビジネス分野全体での自動化の増加
5.1.1.2.BFSIセクター全体における大規模データセットの利用可能性の増加
5.1.1.3.輸送・ロジスティクスのデジタル変革に向けた政府投資
5.1.2.阻害要因
5.1.2.1.原因AI技術の実装に関わる高コスト
5.1.3.機会
5.1.3.1.新しい因果AIモデルを開発するための技術の進歩
5.1.3.2.ヘルスケア分野におけるカジュアルAIモデルの新たな利用
5.1.4.課題
5.1.4.1.因果関係AIに関連するデータプライバシーとセキュリティの懸念
5.2.市場セグメンテーション分析
5.2.1.提供：モデル開発をより高度にコントロールできるため、プラットフォームの利用が拡大
5.2.2.分野別：医療・ライフサイエンス業界における診断や医薬品開発における因果関係AIの利用拡大
5.2.3.展開：費用対効果、迅速な導入によりクラウドベースの因果関係AIの採用が増加
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.コーザルAI市場、オファリング別
6.1.はじめに
6.2.プラットフォーム
6.3.サービス
7.コーザルAI市場、デプロイメント別
7.1.導入
7.2.クラウド
7.3.オンプレミス
8.コーザルAI市場、分野別
8.1.はじめに
8.2.銀行、金融サービス、保険
8.3.ヘルスケア・ライフサイエンス
8.4.製造業
8.5.小売・eコマース
8.6.運輸・物流
9.南北アメリカの原因AI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原因AI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、アフリカの原因AI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.Causely Causal AIプラットフォーム向けにシード資金を調達
12.3.2.アイティアのデジタルツインズと因果AIのin silico実験で発見されたアルツハイマー病のメカニズム経路がAAIC2023で発表される予定
12.3.3. causaLensが初の意思決定用オペレーティングシステムを発表 – 因果的AIを搭載
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.因果関係AI市場規模、2023年対2030年
図3.世界の因果関係AI市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.因果関係AIの世界市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. 因果的AI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.因果AI市場のダイナミクス
図7.因果関係AIの世界市場規模、提供製品別、2023年対2030年(%)
図8.因果関係AIの世界市場規模、提供製品別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図9.因果関係AIの世界市場規模、展開別、2023年対2030年(%)
図10.因果関係AIの世界市場規模、展開別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図11.因果関係AIの世界市場規模、垂直市場別、2023年対2030年(%)
図12.因果関係AI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13.アメリカの因果AI市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図14.アメリカの因果AI市場規模、国別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図15.米国の因果AI市場規模、州別、2023年対2030年 (%)
図16.米国の因果AI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因果AI市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図18.アジア太平洋地域の因果AI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、アフリカの因果AI市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図20.欧州、中東、アフリカの因果AI市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図21.因果関係AI市場シェア、主要プレーヤー別、2023年
図22. 因果的AI市場、FPNVポジショニングマトリックス、2023年
• 日本語訳：コーザルAI市場：オファリング別（プラットフォーム、サービス）、デプロイメント別（クラウド、オンプレミス）、業種別 – 世界予測2024年～2030年
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