 | • レポートコード：MRC2606C10137 • 出版社/出版日：GlobalInfoResearch / 2026年4月 • レポート形態：英文、PDF、137ページ • 納品方法：Eメール • 産業分類：New Technology |
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レポート概要
世界の生成AI検索市場の規模は2025年に63億2300万米ドルと評価され、2032年には24億3780万米ドルに再調整されると予測されており、2026年から2032年の期間中に年平均成長率（CAGR）は21.2%となる見込みです。
生成AI検索とは、従来の検索と大規模な生成モデルを組み合わせて、リンクのリストだけでなく、直接的で合成された回答を生成する新しい情報検索システムのクラスを指します。これらのシステムは、単にキーワードをインデックス化された文書に一致させるのではなく、ユーザーの意図を解釈し、関連する情報源を取得し、生成モデルを使用して自然言語で一貫した応答を要約、推論、構成します。このアプローチにより、複数のステップにわたる推論、文脈の理解、会話の洗練が可能になり、ユーザーは複雑でオープンエンドな質問を行い、複数の情報源からの事実を統合し、フォローアップの質問に適応した構造化された人間のような回答を受け取ることができます。
生成AI検索市場レポートは、世界の市場規模、地域および国レベルの市場規模、セグメンテーション市場の成長、市場シェア、競争環境、販売分析、国内およびグローバル市場プレーヤーの影響、バリューチェーンの最適化、貿易規制、最近の動向、機会分析、戦略的市場成長分析、製品の発売、地域市場の拡大、技術革新に関する詳細な分析を提供します。
【市場セグメンテーション】
生成AI検索市場は、タイプ別およびアプリケーション別に分かれています。2026年から2032年の期間において、セグメント間の成長は、タイプ別およびアプリケーション別の収益に関する正確な計算と予測を提供します。この分析は、特定のニッチ市場をターゲットにすることでビジネスを拡大するのに役立ちます。
タイプ別の市場セグメント、
ピュア生成検索
RAGベースの検索
ハイブリッド検索エンジン
インタラクションモード別の市場セグメント
クエリから回答システム
会話型検索エージェント
タスク指向検索エージェント
アプリケーション別の市場セグメント
個人ユーザー
企業ユーザー
市場セグメントのプレイヤー別に、このレポートでは以下をカバーしています。
Google
Microsoft
Perplexity.ai
Andi Search
Komo Search
Waldo Search
Brave
Taboola
OpenAI
Anthropic
Coveo
Glean
Algolia
Guru
GoSearch.ai
Dashworks
Qatalog
BA Insight
Vectara
Cohere
地域別の市場セグメントでは、地域分析が以下をカバーしています。
北アメリカ
ヨーロッパ
アジア太平洋（中国、日本、韓国、その他のアジア）
南アメリカ
中東およびアフリカ
1 市場概要
1.1 製品概要と生成AI検索の範囲
1.2 生成AI検索のタイプ別分類
1.2.1 概要：タイプ別の世界の生成AI検索市場規模：2026年対2032年
1.2.2 2032年におけるタイプ別の世界の生成AI検索収益市場シェア
1.2.3 ピュア生成検索
1.2.4 RAGベースの検索
1.2.5 ハイブリッド検索エンジン
1.3 インタラクションモード別の生成AI検索の分類
1.3.1 概要：インタラクションモード別の世界の生成AI検索市場規模：2026年対2032年
1.3.2 2032年におけるインタラクションモード別の世界の生成AI検索収益市場シェア
1.3.3 クエリから回答へのシステム
1.3.4 会話型検索エージェント
1.3.5 タスク指向の検索エージェント
1.4 アプリケーション別の世界の生成AI検索市場
1.4.1 概要：アプリケーション別の世界の生成AI検索市場規模：2026年対2032年
1.4.2 個人ユーザー
1.4.3 企業ユーザー
1.5 世界の生成AI検索市場規模と予測
1.6 市場の推進要因、制約、およびトレンド
1.6.1 生成AI検索市場の推進要因
1.6.2 生成AI検索市場の制約
1.6.3 生成AI検索トレンド分析
2 企業プロフィール
2.1 Google
2.1.1 Googleの詳細
2.1.2 Googleの主要事業
2.1.3 Googleの生成AI検索製品とソリューション
2.1.4 Googleの最近の開発と今後の計画
2.2 Microsoft
2.2.1 Microsoftの詳細
2.2.2 Microsoftの主要事業
2.2.3 Microsoftの生成AI検索製品とソリューション
2.2.4 Microsoftの最近の開発と今後の計画
2.3 Perplexity.ai
2.3.1 Perplexity.aiの詳細
2.3.2 Perplexity.aiの主要事業
2.3.3 Perplexity.aiの生成AI検索製品とソリューション
2.3.4 Perplexity.aiの最近の開発と今後の計画
2.4 Andi Search
2.4.1 Andi Searchの詳細
2.4.2 Andi Searchの主要事業
2.4.3 Andi Searchの生成AI検索製品とソリューション
2.4.4 Andi Searchの最近の開発と今後の計画
2.5 Komo Search
2.5.1 Komo Searchの詳細
2.5.2 Komo Searchの主要事業
2.5.3 Komo Search ジェネレーティブAI検索製品とソリューション
2.5.4 Komo Search 最近の開発と今後の計画
2.6 Waldo Search
2.6.1 Waldo Search の詳細
2.6.2 Waldo Search の主要なビジネス
2.6.3 Waldo Search ジェネレーティブAI検索製品とソリューション
2.6.4 Waldo Search 最近の開発と今後の計画
2.7 Brave
2.7.1 Brave の詳細
2.7.2 Brave の主要なビジネス
2.7.3 Brave ジェネレーティブAI検索製品とソリューション
2.7.4 Brave 最近の開発と今後の計画
2.8 Taboola
2.8.1 Taboola の詳細
2.8.2 Taboola の主要なビジネス
2.8.3 Taboola ジェネレーティブAI検索製品とソリューション
2.8.4 Taboola 最近の開発と今後の計画
2.9 OpenAI
2.9.1 OpenAI の詳細
2.9.2 OpenAI の主要なビジネス
2.9.3 OpenAI ジェネレーティブAI検索製品とソリューション
2.9.4 OpenAI 最近の開発と今後の計画
2.10 Anthropic
2.10.1 Anthropic の詳細
2.10.2 Anthropic の主要なビジネス
2.10.3 Anthropic ジェネレーティブAI検索製品とソリューション
2.10.4 Anthropic 最近の開発と今後の計画
2.11 Coveo
2.11.1 Coveo の詳細
2.11.2 Coveo の主要なビジネス
2.11.3 Coveo ジェネレーティブAI検索製品とソリューション
2.11.4 Coveo 最近の開発と今後の計画
2.12 Glean
2.12.1 Glean の詳細
2.12.2 Glean の主要なビジネス
2.12.3 Glean ジェネレーティブAI検索製品とソリューション
2.12.4 Glean 最近の開発と今後の計画
2.13 Algolia
2.13.1 Algolia の詳細
2.13.2 Algolia の主要なビジネス
2.13.3 Algolia ジェネレーティブAI検索製品とソリューション
2.13.4 Algolia 最近の開発と今後の計画
2.14 Guru
2.14.1 Guru の詳細
2.14.2 Guru の主要なビジネス
2.14.3 Guru ジェネレーティブAI検索製品とソリューション
2.14.4 Guru 最近の開発と今後の計画
2.15 GoSearch.ai
2.15.1 GoSearch.ai の詳細
2.15.2 GoSearch.ai の主要なビジネス
2.15.3 GoSearch.ai ジェネレーティブAI検索製品とソリューション
2.15.4 GoSearch.ai 最近の開発と今後の計画
2.16 Dashworks
2.16.1 Dashworks の詳細
2.16.2 Dashworks の主要なビジネス
2.16.3 Dashworksの生成AI検索製品とソリューション
2.16.4 Dashworksの最近の開発と今後の計画
2.17 Qatalog
2.17.1 Qatalogの詳細
2.17.2 Qatalogの主要ビジネス
2.17.3 Qatalogの生成AI検索製品とソリューション
2.17.4 Qatalogの最近の開発と今後の計画
2.18 BA Insight
2.18.1 BA Insightの詳細
2.18.2 BA Insightの主要ビジネス
2.18.3 BA Insightの生成AI検索製品とソリューション
2.18.4 BA Insightの最近の開発と今後の計画
2.19 Vectara
2.19.1 Vectaraの詳細
2.19.2 Vectaraの主要ビジネス
2.19.3 Vectaraの生成AI検索製品とソリューション
2.19.4 Vectaraの最近の開発と今後の計画
2.20 Cohere
2.20.1 Cohereの詳細
2.20.2 Cohereの主要ビジネス
2.20.3 Cohereの生成AI検索製品とソリューション
2.20.4 Cohereの最近の開発と今後の計画
3 市場競争、プレイヤー別
3.1 グローバル生成AI検索の収益とシェア（2026年と2032年）
3.2 生成AI検索プレイヤーの本社、提供される製品とサービス
3.3 生成AI検索の合併と買収
3.4 生成AI検索の新規参入者と拡張計画
4 地域別グローバル生成AI検索予測
4.1 地域別グローバル生成AI検索市場規模：2026年対2032年
4.2 地域別グローバル生成AI検索市場規模（2026-2032年）
4.3 北米
4.3.1 北米における生成AI検索の主要企業
4.3.2 北米における生成AI検索の現状と予測
4.3.3 北米生成AI検索市場規模と展望（2026-2032年）
4.4 ヨーロッパ
4.4.1 ヨーロッパにおける生成AI検索の主要企業
4.4.2 ヨーロッパにおける生成AI検索の現状と予測
4.4.3 ヨーロッパ生成AI検索市場規模と展望（2026-2032年）
4.5 アジア太平洋
4.5.1 アジア太平洋における生成AI検索の主要企業
4.5.2 アジア太平洋における生成AI検索の現状と予測
4.5.3 アジア太平洋地域の生成AI検索市場の規模と展望（2026-2032年）
4.5.4 中国
4.5.5 日本
4.5.6 韓国
4.6 南アメリカ
4.6.1 南アメリカにおける生成AI検索の主要企業
4.6.2 南アメリカにおける生成AI検索の現状と予測
4.6.3 南アメリカの生成AI検索市場の規模と展望（2026-2032年）
4.7 中東およびアフリカ
4.7.1 中東およびアフリカにおける生成AI検索の主要企業
4.7.2 中東およびアフリカにおける生成AI検索の現状と予測
4.7.3 中東およびアフリカの生成AI検索市場の規模と展望（2026-2032年）
5 タイプ別の市場規模セグメント
5.1 タイプ別のグローバル生成AI検索市場予測（2026-2032年）
5.2 タイプ別のグローバル生成AI検索市場シェア予測（2026-2032年）
6 アプリケーション別の市場規模セグメント
6.1 アプリケーション別のグローバル生成AI検索市場予測（2026-2032年）
6.2 アプリケーション別のグローバル生成AI検索市場シェア予測（2026-2032年）
7 研究結果と結論
8 付録
8.1 方法論
8.2 研究プロセスとデータソース
8.3 免責事項
表1. グローバル生成AI検索収益の種類別（百万米ドル）2026年対2032年
表2. グローバル生成AI検索収益のインタラクションモード別（百万米ドル）2026年対2032年
表3. グローバル生成AI検索収益のアプリケーション別（百万米ドル）2026年対2032年
表4. Google企業情報、本社、主要競合他社
表5. Googleの主要事業
表6. Googleの生成AI検索製品とソリューション
表7. Microsoft企業情報、本社、主要競合他社
表8. Microsoftの主要事業
表9. Microsoftの生成AI検索製品とソリューション
表10. Perplexity.ai企業情報、本社、主要競合他社
表11. Perplexity.aiの主要事業
表12. Perplexity.aiの生成AI検索製品とソリューション
表13. Andi Search企業情報、本社、主要競合他社
表14. Andi Searchの主要事業
表15. Andi Searchの生成AI検索製品とソリューション
表16. Komo Search企業情報、本社、主要競合他社
表17. Komo Searchの主要事業
表18. Komo Searchの生成AI検索製品とソリューション
表19. Waldo Search企業情報、本社、主要競合他社
表20. Waldo Searchの主要事業
表21. Waldo Searchの生成AI検索製品とソリューション
表22. Brave企業情報、本社、主要競合他社
表23. Braveの主要事業
表24. Braveの生成AI検索製品とソリューション
表25. Taboola企業情報、本社、主要競合他社
表26. Taboolaの主要事業
表27. Taboolaの生成AI検索製品とソリューション
表28. OpenAI企業情報、本社、主要競合他社
表29. OpenAIの主要事業
表30. OpenAIの生成AI検索製品とソリューション
表31. Anthropic企業情報、本社、主要競合他社
表32. Anthropicの主要事業
テーブル33. Anthropicの生成AI検索製品とソリューション
テーブル34. Coveoの企業情報、本社、主要競合他社
テーブル35. Coveoの主要事業
テーブル36. Coveoの生成AI検索製品とソリューション
テーブル37. Gleanの企業情報、本社、主要競合他社
テーブル38. Gleanの主要事業
テーブル39. Gleanの生成AI検索製品とソリューション
テーブル40. Algoliaの企業情報、本社、主要競合他社
テーブル41. Algoliaの主要事業
テーブル42. Algoliaの生成AI検索製品とソリューション
テーブル43. Guruの企業情報、本社、主要競合他社
テーブル44. Guruの主要事業
テーブル45. Guruの生成AI検索製品とソリューション
テーブル46. GoSearch.aiの企業情報、本社、主要競合他社
テーブル47. GoSearch.aiの主要事業
テーブル48. GoSearch.aiの生成AI検索製品とソリューション
テーブル49. Dashworksの企業情報、本社、主要競合他社
テーブル50. Dashworksの主要事業
テーブル51. Dashworksの生成AI検索製品とソリューション
テーブル52. Qatalogの企業情報、本社、主要競合他社
テーブル53. Qatalogの主要事業
テーブル54. Qatalogの生成AI検索製品とソリューション
テーブル55. BA Insightの企業情報、本社、主要競合他社
テーブル56. BA Insightの主要事業
テーブル57. BA Insightの生成AI検索製品とソリューション
テーブル58. Vectaraの企業情報、本社、主要競合他社
テーブル59. Vectaraの主要事業
テーブル60. Vectaraの生成AI検索製品とソリューション
テーブル61. Cohereの企業情報、本社、主要競合他社
テーブル62. Cohereの主要事業
テーブル63. Cohereの生成AI検索製品とソリューション
テーブル64. プレイヤー別の世界の生成AI検索収益（百万米ドル）（2026年および2032年）
テーブル65. プレイヤー別の世界の生成AI検索収益シェア（2026年および2032年）
テーブル66. ジェネレーティブAI検索プレイヤー 本社、提供される製品およびサービス
テーブル67. 過去5年間のジェネレーティブAI検索における合併と買収
テーブル68. ジェネレーティブAI検索の新規参入者と拡張計画
テーブル69. 地域別のグローバル市場におけるジェネレーティブAI検索収益（百万米ドル）比較（2026年 vs 2032年）
テーブル70. 地域別のグローバルジェネレーティブAI検索収益市場シェア（2026-2032年）
テーブル71. 北米におけるジェネレーティブAI検索の主要企業
テーブル72. 北米におけるジェネレーティブAI検索の現状と予測
テーブル73. ヨーロッパにおけるジェネレーティブAI検索の主要企業
テーブル74. ヨーロッパにおけるジェネレーティブAI検索の現状と予測
テーブル75. アジア太平洋地域におけるジェネレーティブAI検索の主要企業
テーブル76. アジア太平洋地域におけるジェネレーティブAI検索の現状と予測
テーブル77. 中国におけるジェネレーティブAI検索の主要企業
テーブル78. 日本におけるジェネレーティブAI検索の主要企業
テーブル79. 韓国におけるジェネレーティブAI検索の主要企業
テーブル80. 南米におけるジェネレーティブAI検索の主要企業
テーブル81. 南米におけるジェネレーティブAI検索の現状と予測
テーブル82. 中東およびアフリカにおけるジェネレーティブAI検索の主要企業
テーブル83. 中東およびアフリカにおけるジェネレーティブAI検索の現状と予測
テーブル84. タイプ別のグローバルジェネレーティブAI検索収益予測（2026-2032年）
テーブル85. アプリケーション別のグローバルジェネレーティブAI検索収益予測（2026-2032年）
図のリスト
図1. ジェネレーティブAI検索の画像
図2. 2032年におけるタイプ別のグローバルジェネレーティブAI検索収益市場シェア
図3. ピュアジェネレーティブ検索
図4. RAGベースの検索
図5. ハイブリッド検索エンジン
図6. 2032年におけるインタラクションモード別のグローバルジェネレーティブAI検索収益市場シェア
図7. クエリから回答へのシステム
図8. 会話型検索エージェント
図9. タスク指向の検索エージェント
図10. 2032年のアプリケーション別生成AI検索収益市場シェア
図11. 個人ユーザーのイメージ
図12. 企業ユーザーのイメージ
図13. 世界の生成AI検索市場規模（百万米ドル）：2026年対2032年
図14. 世界の生成AI検索収益と予測（2026-2032年）および（百万米ドル）
図15. 生成AI検索市場の推進要因
図16. 生成AI検索市場の制約要因
図17. 生成AI検索市場のトレンド
図18. Googleの最近の開発と今後の計画
図19. Microsoftの最近の開発と今後の計画
図20. Perplexity.aiの最近の開発と今後の計画
図21. Andi Searchの最近の開発と今後の計画
図22. Komo Searchの最近の開発と今後の計画
図23. Waldo Searchの最近の開発と今後の計画
図24. Braveの最近の開発と今後の計画
図25. Taboolaの最近の開発と今後の計画
図26. OpenAIの最近の開発と今後の計画
図27. Anthropicの最近の開発と今後の計画
図28. Coveoの最近の開発と今後の計画
図29. Gleanの最近の開発と今後の計画
図30. Algoliaの最近の開発と今後の計画
図31. Guruの最近の開発と今後の計画
図32. GoSearch.aiの最近の開発と今後の計画
図33. Dashworksの最近の開発と今後の計画
図34. Qatalogの最近の開発と今後の計画
図35. BA Insightの最近の開発と今後の計画
図36. Vectaraの最近の開発と今後の計画
図37. Cohereの最近の開発と今後の計画
図38. 2026年から2032年の地域別世界生成AI検索収益市場シェア
図39. 2032年の地域別世界生成AI検索収益市場シェア
図40. 北米の生成AI検索収益（百万米ドル）と成長率（2026-2032年）
図41. ヨーロッパの生成AI検索収益（百万米ドル）と成長率（2026-2032年）
図42. アジア太平洋地域の生成AI検索収益（百万米ドル）と成長率（2026-2032年）
図43. 南アメリカの生成AI検索収益（百万米ドル）と成長率（2026-2032年）
図44. 中東およびアフリカの生成AI検索収益（百万米ドル）と成長率（2026-2032年）
図45. 世界の生成AI検索市場シェア予測（タイプ別）（2026-2032年）
図46. 世界の生成AI検索市場シェア予測（アプリケーション別）（2026-2032年）
図47. 方法論
図48. 研究プロセスとデータソース
| ※生成的AI検索（Generative AI Search）は、人工知能を活用して情報を生成し、検索結果を提供する新しいタイプの検索方式です。従来の検索エンジンがキーワードに基づいて情報を抽出するのに対し、生成的AI検索は、膨大なデータベースから学んだ知識を元に、ユーザーの質問に対する回答を生成することが特徴です。このアプローチは、検索結果を単なるリストとして提示するのではなく、直接的で具体的な答えを返すことができます。 生成的AI検索の種類には、主に大きく分けて二つのアプローチがあります。一つ目は、言語モデルを基にした検索です。これは、自然言語処理技術を用い、質問に対して関連するテキストを生成するタイプです。例えば、OpenAIのGPTやGoogleのBERTなどのモデルがこれに該当します。これらのモデルは、文脈を理解し、過去の情報をもとに新しい文章を生成することができます。 二つ目は、対話型検索エンジンのアプローチです。これは、ユーザーとの対話を通じて情報を収集し、その結果に基づいて生成された回答を提供します。例えば、チャットボットやバーチャルアシスタントなどがこのモデルを採用しており、ユーザーの質問に対してリアルタイムで応答することができます。 生成的AI検索の用途は多岐にわたります。まず、教育分野においては、学習者が質問した際に即座に解答を提供することで、理解を助けます。また、ビジネスの場では、商品やサービスに関する情報の提供や顧客サポートを効率化するために活用されることが増えています。さらに、コンテンツ制作においては、記事の要約や新たなアイデアの生成など、クリエイティブなタスクにも利用されています。 関連技術としては、機械学習、自然言語処理（NLP）、情報検索技術などが挙げられます。機械学習は、生成的AI検索の基盤となるアルゴリズムを支えており、大量のデータからパターンを学習することが可能です。自然言語処理は、テキストデータの理解と生成を担当し、ユーザーからの問いに対して適切な文脈で応じるための技術です。また、情報検索技術も重要な要素であり、膨大な情報の中から必要なデータを迅速に抽出する能力を向上させるために不可欠です。 生成的AI検索の利点は、ユーザーエクスペリエンスの向上にあります。従来の検索エンジンでは、複数のリンク先を巡回しなければならないことが多かったですが、生成的AI検索では、直接的な回答が得られるため時間の節約になります。また、よりパーソナライズされた情報提供が可能になる点も挙げられます。これにより、ユーザーのニーズにより合致した情報を提供することができ、満足度の向上につながります。 一方で、生成的AI検索には課題もあります。一つは、生成された情報の正確性や信頼性の確保です。AIが生成する情報は必ずしも正確ではなく、誤った情報を基にするリスクがあります。このため、生成されたコンテンツの精度を保証する仕組みやフィルタリング技術が必要です。また、個人情報の取り扱いやプライバシーに関する懸念も存在し、ユーザーに安心して利用してもらうための対策が求められています。 総じて、生成的AI検索は、従来の検索方式に比べて新しい情報を生成する能力を持ちながら、ユーザーに対してより便利で迅速なサービスを提供する可能性を持っています。今後、この技術がどのように発展し、日常生活やビジネスにどのような影響を与えるのかは多くの関心を集めています。特に、信頼性や倫理的側面の解決が進むことで、より一層活用が広まっていくことが期待されます。 |
• 日本語訳：世界の生成的AI検索市場2026年～2032年予測：タイプ別：（純粋生成検索、RAGベース検索、ハイブリッド検索エンジン）
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