 | • レポートコード：MRC-PMR-RTC0033 • 出版社/出版日：Persistence Market Research / 2026年3月 • レポート形態：英文、PDF、188ページ • 納品方法：Eメール • 産業分類：IT・通信 |
| Single User | ▷ お問い合わせ |
| Multi User | ▷ お問い合わせ |
| Corporate User | ▷ お問い合わせ |
• お支払方法：銀行振込（納品後、ご請求書送付）
レポート概要
Persistence Market Researchは先ごろ、世界のAIエージェント市場に関する包括的なレポートを発表しました。本レポートでは、市場の推進要因、新たなトレンド、機会、課題など、主要な市場動向について詳細な分析を行っています。本レポートは、変化し続ける市場動向を詳細に把握する手助けとなり、ステークホルダーが投資、イノベーション、競争上のポジショニングに関して、情報に基づいた戦略的決定を下すのに役立ちます。
主な洞察：AIエージェント市場
• AIエージェント市場規模（2025年予測）：79億米ドル
• 市場規模予測（2032年）：982億米ドル
• 世界市場成長率（2025年から2032年までのCAGR）：43.7%
AIエージェント市場 – レポートの範囲：
AIエージェント市場は、高度な人工知能技術を用いてタスクを実行し、意思決定を行い、ユーザーやデジタル環境と対話できる自律型または半自律型のソフトウェアシステムで構成されています。これらのシステムは、機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョン、その他のAI技術を活用して、複雑なワークフローを自動化し、業務効率を向上させます。AIエージェントは、顧客とのやり取りを効率化し、意思決定プロセスを強化し、運用コストを削減するために、企業や消費者向けプラットフォームでますます導入が進んでいます。ビジネスの急速なデジタル化とインテリジェントオートメーションへの依存度の高まりにより、銀行、医療、製造、小売、通信などの業界全体でAIエージェントの導入が加速しています。
市場の成長要因：
世界のAIエージェント市場の成長は、主に企業全体におけるインテリジェントオートメーションへの需要の高まりによって牽引されています。各組織は、反復的なタスクの自動化、ワークフローの効率化、生産性の向上を図りつつ、運用コストを削減するためにAIエージェントを導入しています。また、業界を問わずデジタルトランスフォーメーション戦略の導入が進んでいることも、データの分析、インサイトの生成、意思決定の支援が可能なAI搭載システムへの需要を後押ししています。さらに、バーチャルアシスタントやチャットボットといった高度なカスタマーサービスソリューションへの需要の高まりが、カスタマーサポートや営業業務におけるAIエージェントの導入を促進しています。機械学習、自然言語処理、クラウドコンピューティング技術の急速な進歩により、より高度なAIエージェントシステムの開発と導入がさらに加速しています。
市場の制約要因：
堅調な成長が見込まれる一方で、AIエージェント市場は、その拡大を阻害する可能性のあるいくつかの課題に直面しています。データプライバシー、セキュリティ、および人工知能の倫理的な利用に関する懸念は、AIエージェントの大規模な導入を検討している組織にとって、依然として大きな障壁となっています。導入コストの高さや、AIシステムを既存の企業インフラに統合する際の複雑さも、特に中小企業において導入を妨げる要因となり得ます。さらに、AIエージェントの設計、トレーニング、管理が可能な熟練したAI専門家の不足は、高度なAI駆動型ソリューションの導入を目指す組織にとって、もう一つの課題となっています。AIガバナンスやコンプライアンス要件に関する規制上の不確実性も、特定の地域における市場の成長に影響を与える可能性があります。
市場の機会：
企業が自動化やインテリジェントなデジタルソリューションの導入を続ける中、AIエージェント市場には大きな成長の機会があります。AIの研究開発への投資拡大により、複雑なタスクや意思決定プロセスを処理できる、より高度で適応性の高いAIエージェントの開発が可能になっています。医療診断、金融リスク分析、サプライチェーンの最適化、パーソナライズドマーケティングなどの分野におけるユースケースの拡大は、市場拡大に向けた新たな道筋を築くと期待されています。AIエージェントと、モノのインターネット（IoT）、エッジコンピューティング、クラウドプラットフォームといった新興技術との統合により、その機能と拡張性はさらに向上しています。さらに、企業向けおよび消費者向けアプリケーションの両方において、AI駆動型デジタルアシスタントの採用が拡大していることから、テクノロジープロバイダーにとって大きな成長機会が生まれると予想されます。
本レポートで回答する主な質問：
• 世界のAIエージェント市場の成長を牽引している主な要因は何ですか？
• どの地域および市場セグメントで、AIエージェントの導入が最も急速に進んでいるのでしょうか？
• 機械学習や自然言語処理といった技術の進歩は、市場の発展にどのような影響を与えているのでしょうか？
• AIエージェント市場の主要企業はどの企業であり、市場での存在感を強化するためにどのような戦略を採用しているのでしょうか？
• 世界のAIエージェント市場における新たなトレンドと将来の成長見通しはどのようなものでしょうか？
競合分析と事業戦略：
AIエージェント市場をリードするテクノロジー企業は、イノベーション、戦略的提携、および研究開発への大規模な投資を通じて、AI機能の拡充に注力しています。各組織は、よりインテリジェントで応答性の高いAIエージェントを提供するために、高度なAIモデルの開発、自然言語理解の向上、自動化機能の強化を継続的に進めています。クラウドベースのAIプラットフォームの強化、AIエージェントのエンタープライズソフトウェアソリューションへの統合、デジタルアシスタントのエコシステムの拡大は、主要な市場プレイヤーが採用している主要な戦略の一部です。これらの取り組みにより、企業は競争優位性を高めつつ、業界を問わず高まるインテリジェントな自動化ソリューションへの需要に対応することが可能となります。
本レポートで取り上げている企業：
•Google
•Microsoft
•IBM
•AWS
•OpenAI
•Amelia
•NVIDIA
•Leena AI
•Salesforce, Inc.
•Adept AI
•Oracle
•Kinaxis
市場のセグメンテーション
エージェントシステム別
• シングルエージェントシステム
• マルチエージェントシステム
技術別
• 機械学習
• コンピュータビジョン
• 自然言語処理（NLP）
• その他
用途別
• カスタマーサポートおよびバーチャルアシスタント
• 営業およびマーケティング
• ビジネスインテリジェンスおよび意思決定支援
• 人事および人材管理
• 会計
• 法務およびコンプライアンス
• 運用およびサプライチェーン
• セキュリティおよびリスク管理
• その他
エンドユーザー業界別
• BFSI
• ヘルスケア・ライフサイエンス
• 製造
• IT・通信
• メディア・エンターテインメント
• 小売・Eコマース
• 運輸・物流
• 政府・公共部門
• その他
地域別
• 北米
• 欧州
• 東アジア
• 南アジア・オセアニア
• ラテンアメリカ
• 中東・アフリカ
1. 概要
1.1. 2025年および2032年の世界のAIエージェント市場の概要
1.2. 2025年～2032年の市場機会評価（単位：ドル）
1.3. 主要な市場動向
1.4. 産業の動向および主要な市場イベント
1.5. 需要側および供給側の分析
1.6. PMRによる分析と提言
2. 市場概要
2.1. 市場の範囲と定義
2.2. バリューチェーン分析
2.3. マクロ経済的要因
2.3.1. 世界のGDP見通し
2.3.2. デジタルトランスフォーメーションとICT普及率
2.3.3. インフラ開発の見通し
2.3.4. 都市化とスマートシティ開発
2.3.5. クラウドおよびデータストレージコストの見通し
2.4. 予測要因 ― 関連性と影響
2.5. COVID-19の影響評価
2.6. PESTLE分析
2.7. ポーターの5つの力分析
2.8. 地政学的緊張：市場への影響
2.9. 規制および技術動向
3. 市場のダイナミクス
3.1. 推進要因
3.2. 抑制要因
3.3. 機会
3.4. トレンド
4. 価格動向分析
4.1. サブスクリプション型価格設定の分析
4.2. 従量課金型または利用ベースの価格設定
4.3. 価格に影響を与える要因
5. 世界のAIエージェント市場の見通し：過去実績（2019年～2024年）および予測（2025年～2032年）
5.1. 主なハイライト
5.2. 世界のAIエージェント市場の見通し：エージェントシステム別
5.2.1. はじめに／主な調査結果
5.2.2. エージェントシステム別過去市場規模（ドル）の分析、2019年～2024年
5.2.3. エージェントシステム別、現在の市場規模（10億ドル）の予測（2025年～2032年）
5.2.3.1. シングルエージェントシステム
5.2.3.2. マルチエージェントシステム
5.2.4. 市場魅力度分析：エージェントシステム
5.3. 世界のAIエージェント市場の見通し：技術
5.3.1. 概要／主な調査結果
5.3.2. 技術別過去市場規模（10億ドル）分析、2019年～2024年
5.3.3. 技術別現在の市場規模（10億ドル）予測、2025年～2032年
5.3.3.1. 機械学習
5.3.3.2. コンピュータビジョン
5.3.3.3. 自然言語処理 （NLP）
5.3.3.4. その他
5.3.4. 市場魅力度分析：技術別
5.4. 世界のAIエージェント市場の見通し：用途別
5.4.1. はじめに／主な調査結果
5.4.2. 用途別過去市場規模（ドル10億）の分析、2019年～2024年
5.4.3. 用途別現在の市場規模（10億ドル）予測、2025年～2032年
5.4.3.1. カスタマーサポートおよびバーチャルアシスタント
5.4.3.2. 営業およびマーケティング
5.4.3.3. ビジネスインテリジェンスおよび意思決定支援
5.4.3.4. 人事・人材管理
5.4.3.5. 会計
5.4.3.6. 法務・コンプライアンス
5.4.3.7. 運用・サプライチェーン
5.4.3.8. セキュリティ・リスク管理
5.4.3.9. その他
5.4.4. 市場魅力度分析：用途別
5.5. 世界のAIエージェント市場の見通し：最終用途産業
5.5.1. はじめに／主な調査結果
5.5.2. 最終用途産業別過去市場規模（ドル）の分析、2019年～2024年
5.5.3. 最終用途産業別現在の市場規模（ドル）の予測、2025年～2032年
5.5.3.1. 金融
5.5.3.2. 医療・ライフサイエンス
5.5.3.3. 製造
5.5.3.4. IT・通信
5.5.3.5. メディア・エンターテインメント
5.5.3.6. 小売・Eコマース
5.5.3.7. 運輸・物流
5.5.3.8. 政府・公共部門
5.5.3.9. その他
5.5.4. 市場魅力度分析：最終用途産業別
6. 世界のAIエージェント市場の見通し：地域別
6.1. 主なハイライト
6.2. 地域別過去市場規模（ドル）の分析、2019年～2024年
6.3. 地域別 現在の市場規模（ドルで10億）および予測（2025年～2032年）
6.3.1. 北米
6.3.2. ヨーロッパ
6.3.3. 東アジア
6.3.4. 南アジアおよびオセアニア
6.3.5. ラテンアメリカ
6.3.6. 中東およびアフリカ
6.4. 市場魅力度分析：地域別
7. 北米AIエージェント市場の展望：過去実績（2019年～2024年）および予測（2025年～2032年）
7.1. 主なハイライト
7.2. 価格分析
7.3. 北米市場規模（ドル）の予測（国別、2025年～2032年）
7.3.1. アメリカ
7.3.2. カナダ
7.4. 北米市場規模（ドルで10億）の予測（エージェントシステム別、2025年～2032年）
7.4.1. シングルエージェントシステム
7.4.2. マルチエージェントシステム
7.5. 北米市場規模（10億ドル）予測：技術別、2025年～2032年
7.5.1. 機械学習
7.5.2. コンピュータビジョン
7.5.3. 自然言語処理（NLP）
7.5.4. その他
7.6. 2025年～2032年の北米市場規模（ドルで10億）予測：用途別
7.6.1. カスタマーサポートおよびバーチャルアシスタント
7.6.2. 営業およびマーケティング
7.6.3. ビジネスインテリジェンスおよび意思決定支援
7.6.4. 人事および人材管理
7.6.5. 会計
7.6.6. 法務およびコンプライアンス
7.6.7. オペレーションおよびサプライチェーン
7.6.8. セキュリティおよびリスク管理
7.6.9. その他
7.7. 北米市場規模（ドル）予測、最終用途産業別、2025年～2032年
7.7.1. 金融
7.7.2. 医療およびライフサイエンス
7.7.3. 製造
7.7.4. ITおよび通信
7.7.5. メディア・エンターテインメント
7.7.6. 小売・Eコマース
7.7.7. 運輸・物流
7.7.8. 政府・公共部門
7.7.9. その他
8. ヨーロッパAIエージェント市場の展望：過去実績（2019年～2024年）および予測（2025年～2032年）
8.1. 主なハイライト
8.2. 価格分析
8.3. ヨーロッパ市場規模（10億ドル）の予測（国別、2025年～2032年）
8.3.1. ドイツ
8.3.2. イタリア
8.3.3. フランス
8.3.4. 英国
8.3.5. スペイン
8.3.6. ロシア
8.3.7. ベネルクス
8.3.8. 北欧諸国
8.3.9. その他のヨーロッパ諸国
8.4. エージェントシステム別、ヨーロッパ市場規模（ドルで10億）予測、2025年～2032年
8.4.1. シングルエージェントシステム
8.4.2. マルチエージェントシステム
8.5. 技術別 ヨーロッパ市場規模（ドル）予測、2025年～2032年
8.5.1. 機械学習
8.5.2. コンピュータビジョン
8.5.3. 自然言語処理（NLP）
8.5.4. その他
8.6. 用途別 ヨーロッパ市場規模（ドル）予測、2025年～2032年
8.6.1. カスタマーサポートおよびバーチャルアシスタント
8.6.2. 営業およびマーケティング
8.6.3. ビジネスインテリジェンスおよび意思決定支援
8.6.4. 人事および人材管理
8.6.5. 会計
8.6.6. 法務およびコンプライアンス
8.6.7. 運用およびサプライチェーン
8.6.8. セキュリティおよびリスク管理
8.6.9. その他
8.7. ヨーロッパ市場規模（10億ドル）の予測（最終用途産業別、2025年～2032年）
8.7.1. 金融
8.7.2. 医療・ライフサイエンス
8.7.3. 製造業
8.7.4. IT・通信
8.7.5. メディア・エンターテインメント
8.7.6. 小売・Eコマース
8.7.7. 運輸・物流
8.7.8. 政府・公共部門
8.7.9. その他
9. 東アジアのAIエージェント市場の見通し：過去実績（2019年～2024年）および予測（2025年～2032年）
9.1. 主なハイライト
9.2. 価格分析
9.3. 東アジアの市場規模（10億ドル）予測：国別、2025年～2032年
9.3.1. 中国
9.3.2. 日本
9.3.3. 韓国
9.4. 東アジアの市場規模（10億ドル）予測：エージェントシステム別、2025年～2032年
9.4.1. シングルエージェントシステム
9.4.2. マルチエージェントシステム
9.5. 東アジア市場規模（10億ドル）予測：技術別、2025年～2032年
9.5.1. 機械学習
9.5.2. コンピュータビジョン
9.5.3. 自然言語処理（NLP）
9.5.4. その他
9.6. 東アジア市場規模（ドルで10億）予測：アプリケーション別、2025年～2032年
9.6.1. カスタマーサポートおよびバーチャルアシスタント
9.6.2. 営業およびマーケティング
9.6.3. ビジネスインテリジェンスおよび意思決定支援
9.6.4. 人事および人材管理
9.6.5. 会計
9.6.6. 法務・コンプライアンス
9.6.7. 運用・サプライチェーン
9.6.8. セキュリティ・リスク管理
9.6.9. その他
9.7. 東アジア市場規模（10億ドル）予測（最終用途産業別、2025年～2032年）
9.7.1. 金融
9.7.2. 医療・ライフサイエンス
9.7.3. 製造業
9.7.4. IT・通信
9.7.5. メディア・エンターテインメント
9.7.6. 小売・Eコマース
9.7.7. 運輸・物流
9.7.8. 政府・公共部門
9.7.9. その他
10. 南アジア・オセアニアのAIエージェント市場見通し：過去実績（2019年～2024年）および予測（2025年～2032年）
10.1. 主なハイライト
10.2. 価格分析
10.3. 南アジア・オセアニアの市場規模（ドル10億）予測（国別、2025年～2032年）
10.3.1. インド
10.3.2. 東南アジア
10.3.3. オーストラリア・ニュージーランド
10.3.4. 南アジア・オセアニアのその他地域
10.4. 南アジア・オセアニアの市場規模（ドルで10億）予測（エージェントシステム別、2025年～2032年）
10.4.1. シングルエージェントシステム
10.4.2. マルチエージェントシステム
10.5. 南アジア・オセアニアの市場規模（ドルで10億）予測：技術別、2025年～2032年
10.5.1. 機械学習
10.5.2. コンピュータビジョン
10.5.3. 自然言語処理（NLP）
10.5.4. その他
10.6. 南アジアおよびオセアニアの市場規模（ドル10億）予測、用途別、2025年～2032年
10.6.1. カスタマーサポートおよびバーチャルアシスタント
10.6.2. 営業およびマーケティング
10.6.3. ビジネスインテリジェンスおよび意思決定支援
10.6.4. 人事および人材管理
10.6.5. 会計
10.6.6. 法務およびコンプライアンス
10.6.7. 運用およびサプライチェーン
10.6.8. セキュリティおよびリスク管理
10.6.9. その他
10.7. 南アジア・オセアニアの市場規模（10億ドル）予測、最終用途産業別、2025年～2032年
10.7.1. 金融
10.7.2. 医療・ライフサイエンス
10.7.3. 製造業
10.7.4. IT・通信
10.7.5. メディア・エンターテインメント
10.7.6. 小売・Eコマース
10.7.7. 運輸・物流
10.7.8. 政府・公共部門
10.7.9. その他
11. 南米アメリカにおけるAIエージェント市場の展望：過去実績（2019年～2024年）および予測（2025年～2032年）
11.1. 主なハイライト
11.2. 価格分析
11.3. ラテンアメリカ市場規模（ドル）の予測（国別、2025年～2032年）
11.3.1. ブラジル
11.3.2. メキシコ
11.3.3. その他のラテンアメリカ諸国
11.4. ラテンアメリカ市場規模（ドル）の予測（エージェントシステム別、2025年～2032年）
11.4.1. シングルエージェントシステム
11.4.2. マルチエージェントシステム
11.5. 南米アメリカ市場規模（ドル）予測：技術別、2025年～2032年
11.5.1. 機械学習
11.5.2. コンピュータビジョン
11.5.3. 自然言語処理（NLP）
11.5.4. その他
11.6. ラテンアメリカ市場規模（ドルで10億）予測：用途別、2025年～2032年
11.6.1. カスタマーサポートおよびバーチャルアシスタント
11.6.2. 営業およびマーケティング
11.6.3. ビジネスインテリジェンスおよび意思決定支援
11.6.4. 人事および人材管理
11.6.5. 会計
11.6.6. 法務・コンプライアンス
11.6.7. 運用・サプライチェーン
11.6.8. セキュリティ・リスク管理
11.6.9. その他
11.7. ラテンアメリカ市場規模（ドル）予測（最終用途産業別、2025年～2032年）
11.7.1. 金融
11.7.2. 医療・ライフサイエンス
11.7.3. 製造
11.7.4. IT・通信
11.7.5. メディア・エンターテインメント
11.7.6. 小売・Eコマース
11.7.7. 運輸・物流
11.7.8. 政府・公共部門
11.7.9. その他
12. 中東・アフリカのAIエージェント市場見通し：過去実績（2019年～2024年）および予測（2025年～2032年）
12.1. 主なハイライト
12.2. 価格分析
12.3. 国別中東・アフリカ市場規模（ドル10億）予測、2025年～2032年
12.3.1. GCC諸国
12.3.2. 南アフリカ
12.3.3. 北アフリカ
12.3.4. 中東アフリカのその他の地域
12.4. 中東アフリカ市場規模（ドルで10億）の予測（エージェントシステム別、2025年～2032年）
12.4.1. シングルエージェントシステム
12.4.2. マルチエージェントシステム
12.5. 中東・アフリカ市場規模（10億ドル）予測：技術別、2025年～2032年
12.5.1. 機械学習
12.5.2. コンピュータビジョン
12.5.3. 自然言語処理（NLP）
12.5.4. その他
12.6. 中東・アフリカ市場規模（10億ドル）予測：用途別、2025年～2032年
12.6.1. カスタマーサポートおよびバーチャルアシスタント
12.6.2. 営業およびマーケティング
12.6.3. ビジネスインテリジェンスおよび意思決定支援
12.6.4. 人事および人材管理
12.6.5. 会計
12.6.6. 法務・コンプライアンス
12.6.7. 運用・サプライチェーン
12.6.8. セキュリティ・リスク管理
12.6.9. その他
12.7. 中東・アフリカ市場規模（ドルで10億）予測（最終用途産業別、2025年～2032年）
12.7.1. 銀行・金融・保険（BFSI）
12.7.2. 医療・ライフサイエンス
12.7.3. 製造業
12.7.4. IT・通信
12.7.5. メディア・エンターテインメント
12.7.6. 小売・Eコマース
12.7.7. 運輸・物流
12.7.8. 政府・公共部門
12.7.9. その他
13. 競争環境
13.1. 市場シェア分析（2024年）
13.2. 市場構造
13.2.1. 競争激化度のマッピング
13.2.2. 競争ダッシュボード
13.3. 企業概要
13.3.1. Google
13.3.1.1. 会社概要
13.3.1.2. 製品ポートフォリオ／提供サービス
13.3.1.3. 主要財務指標
13.3.1.4. SWOT分析
13.3.1.5. 企業戦略および主な動向
13.3.2. マイクロソフト
13.3.3. IBM
13.3.4. AWS
13.3.5. OpenAI
13.3.6. アメリア
13.3.7. NVIDIA
13.3.8. Leena AI
13.3.9. Salesforce, Inc.
13.3.10. Adept AI
13.3.11. Oracle
13.3.12. Kinaxis
14. 付録
14.1. 調査方法
14.2. 調査の前提条件
14.3. 略語および頭字語
| ※AIエージェントとは、人工知能（AI）を用いて自動的にタスクを遂行するプログラムやシステムのことを指します。これらのエージェントは、特定の環境内で状況を認識し、それに応じた行動を選択する能力を持っています。AIエージェントは、特にデータ処理やユーザーインタラクションにおいて様々な用途で活用されています。 AIエージェントには、主に「反応型エージェント」、「計画エージェント」、「学習エージェント」の3つの種類があります。反応型エージェントは、環境からの入力に基づいて即座に反応するシステムで、単純なルールに従って動作します。例えば、チャットボットなどの簡単な対話システムがこのカテゴリーに入ります。計画エージェントは、長期的な目標を設定し、それに向けて行動計画を立てます。これにより、複雑なタスクを遂行する能力が高まります。学習エージェントは、機械学習を用いて経験から学び、時間とともにパフォーマンスを向上させることができます。これにより、より効果的な意思決定が可能となります。 AIエージェントの用途は多岐にわたります。ビジネスの分野では、顧客サポートやデータ分析に利用されています。例えば、AIチャットボットは、顧客からの問い合わせに自動応答することで、企業の効率を向上させる役割を果たしています。また、AIエージェントは、マーケティング分析においても顧客の行動を予測し、戦略を立てるのに役立ちます。 医療の分野でもAIエージェントの利用が広がっています。診断支援システムや個別化医療のアプローチにおいて、医師の意思決定を補助するためのデータ分析を行います。さらに、ヘルスケアロボットは、高齢者や障害者の生活支援に用いられています。 教育分野では、AIエージェントは個別学習の支援やテストの自動採点に利用されています。学習者の理解度に合わせたカスタマイズされた内容を提供することで、学習効果が向上します。また、AIを使った学習アプリは、学生の学習進捗を分析し、必要なサポートを適切に提供することが可能です。 関連技術としては、自然言語処理（NLP）、機械学習、強化学習、コンピュータビジョンなどがあります。自然言語処理は、テキストや音声の理解と生成を行い、ユーザーとのインタラクションを円滑にするために重要な技術です。機械学習は、データを使用してモデルを構築し、予測や意思決定を行う基盤となります。強化学習は、試行錯誤を通じてエージェントが最適な行動を学ぶ手法で、特にゲームやロボティクスの分野で活用されています。コンピュータビジョンは、画像や映像から情報を抽出し、認識や分類を行う技術で、例えば自動運転車やセキュリティシステムなどに欠かせない要素です。 AIエージェントは将来的に、ますます多様な分野で活用されることが期待されています。倫理的な問題やプライバシーの懸念も無視できませんが、これらの技術が人々の生活をより便利にし、効率的にすることは間違いありません。今後の技術の進展や新たな利用方法の発展が楽しみです。AIエージェントは、私たちの日常生活やビジネスの現場で不可欠な存在となるでしょう。どのように私たちの社会に寄与していくのか、その動向を注意深く見守る必要があります。 |
• 日本語訳：AIエージェントの世界市場2025年-2032年：シングル式エージェントシステム、マルチ式エージェントシステム
• レポートコード：MRC-PMR-RTC0033 ▷ お問い合わせ（見積依頼・ご注文・質問）