 | • レポートコード：MRC26JU-MM07120 • 出版社/出版日：Market Monitor Global / 2026年6月 • レポート形態：英語、PDF、122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
本レポートには、ジェネレーティブAI検索の世界市場規模および予測が記載されており、以下の市場情報が含まれています。
世界のジェネレーティブAI検索市場規模（2026年～2031年、単位：百万米ドル）
世界のジェネレーティブAI検索市場は、2031年までに24,226百万米ドルに達すると予測されています。
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、単なるリンクのリストではなく、直接的で統合された回答を生成する、新しい種類の情報検索システムを指します。 これらのシステムは、単にキーワードとインデックス化された文書を照合するのではなく、ユーザーの意図を解釈し、関連する情報源を検索した上で、生成モデルを用いて要約、推論を行い、自然言語で首尾一貫した回答を構成します。このアプローチにより、多段階の推論、文脈の理解、会話形式での精緻化が可能となり、ユーザーは複雑で自由形式の質問を投げかけ、複数の情報源からの事実を統合し、さらに追問にも対応できる、構造化された人間のような回答を得ることができます。
MARKET MONITOR GLOBAL, INC（MMG）は、生成AI検索企業およびこの業界の専門家を対象に、収益、需要、製品タイプ、最近の動向と計画、業界トレンド、推進要因、課題、障害、および潜在的なリスクについて調査を行いました。
セグメント別市場規模：
世界の生成AI検索市場（タイプ別、2026年～2031年）（単位：百万ドル）
タイプ別 世界の生成AI検索市場シェア
純粋な生成型検索
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 世界の生成AI検索市場シェア
クエリ・トゥ・アンサー型システム
対話型検索エージェント
タスク指向型検索エージェント
用途別 世界の生成AI検索市場、2026-2031年（百万ドル）
用途別 世界の生成AI検索市場セグメント構成比
個人ユーザー
企業ユーザー
地域・国別 世界の生成AI検索市場、2026年～2031年（百万ドル）
地域・国別 世界の生成AI検索市場セグメント構成比
米国
欧州
アジア
中国
その他の地域
[競合分析]
本レポートでは、以下の主要市場参加者に関する分析も提供しています：
さらに、本レポートでは市場における競合他社のプロファイルを紹介しており、主要プレイヤーには以下が含まれます：
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
1 調査・分析レポートの概要
1.1 生成AI検索市場の定義
1.2 市場セグメント
1.2.1 タイプ別セグメント
1.2.2 インタラクションモード別セグメント
1.2.3 用途別セグメント
1.3 世界の生成AI検索市場の概要
1.4 本レポートの特徴と利点
1.5 調査方法および情報源
1.5.1 調査方法
1.5.2 調査プロセス
1.5.3 基準年
1.5.4 レポートの前提条件および注意事項
2 世界の生成AI検索市場の総規模
2.1 世界の生成AI検索市場規模：2025年対2032年
2.2 世界の生成AI検索市場の規模、見通しおよび予測：2026年～2032年
2.3 主要な市場動向、機会、推進要因および制約要因
2.3.1 市場の機会と動向
2.3.2 市場の推進要因
2.3.3 市場の制約要因
3 企業動向
3.1 世界市場における主要な生成AI検索企業
3.2 世界の企業の生成AI検索製品および技術
4 生成AI検索企業のプロフィール
4.1 Google
4.1.1 Googleの企業概要
4.1.2 Googleの事業概要
4.1.3 Googleの生成AI検索製品ラインナップおよび技術
4.1.4 Googleの生成AI検索に関する研究開発および計画
4.2 マイクロソフト
4.2.1 マイクロソフトの企業概要
4.2.2 マイクロソフトの事業概要
4.2.3 マイクロソフトの生成AI検索製品の提供内容と技術
4.2.4 マイクロソフトの生成AI検索の研究開発および計画
4.3 Perplexity.ai
4.3.1 Perplexity.aiの企業概要
4.3.2 Perplexity.aiの事業概要
4.3.3 Perplexity.aiの生成AI検索製品ラインナップと技術
4.3.4 Perplexity.aiの生成AI検索に関する研究開発および計画
4.4 Andi Search
4.4.1 Andi Searchの企業概要
4.4.2 Andi Searchの事業概要
4.4.3 Andi Searchの生成AI検索製品ラインナップと技術
4.4.4 Andi Searchの生成AI検索に関する研究開発および計画
4.5 Komo Search
4.5.1 Komo Searchの企業概要
4.5.2 Komo Searchの事業概要
4.5.3 Komo Searchの生成AI検索製品ラインナップおよび技術
4.5.4 Komo Searchの生成AI検索に関する研究開発および計画
4.6 ウォルド・サーチ
4.6.1 ウォルド・サーチの企業概要
4.6.2 ウォルド・サーチの事業概要
4.6.3 ウォルド・サーチの生成AI検索製品ラインナップと技術
4.6.4 ウォルド・サーチの生成AI検索の研究開発および計画
4.7 ブレイブ
4.7.1 ブレイブの企業概要
4.7.2 ブレイブの事業概要
4.7.3 ブレイブ（Brave）の生成AI検索製品の提供内容と技術
4.7.4 ブレイブ（Brave）の生成AI検索の研究開発および計画
4.8 タブーラ（Taboola）
4.8.1 タブーラ（Taboola）の企業概要
4.8.2 タブーラ（Taboola）の事業概要
4.8.3 タブーラ（Taboola）の生成AI検索製品の提供内容と技術
4.8.4 Taboolaの生成AI検索に関する研究開発および計画
4.9 OpenAI
4.9.1 OpenAIの企業概要
4.9.2 OpenAIの事業概要
4.9.3 OpenAIの生成AI検索に関する製品ラインナップと技術
4.9.4 OpenAIの生成AI検索に関する研究開発および計画
4.10 Anthropic
4.10.1 Anthropicの企業概要
4.10.2 Anthropicの事業概要
4.10.3 Anthropicの生成AI検索製品ラインナップと技術
4.10.4 Anthropicの生成AI検索に関する研究開発および計画
4.11 Coveo
4.11.1 Coveoの企業概要
4.11.2 Coveoの事業概要
4.11.3 Coveoの生成AI検索製品の提供内容と技術
4.11.4 Coveoの生成AI検索の研究開発および計画
4.12 Glean
4.12.1 Gleanの企業概要
4.12.2 Gleanの事業概要
4.12.3 Gleanの生成AI検索製品の提供内容と技術
4.12.4 Gleanの生成AI検索に関する研究開発および計画
4.13 Algolia
4.13.1 Algoliaの企業概要
4.13.2 Algoliaの事業概要
4.13.3 Algoliaの生成AI検索製品ラインナップおよび技術
4.13.4 Algoliaの生成AI検索に関する研究開発および計画
4.14 Guru
4.14.1 Guruの企業概要
4.14.2 Guruの事業概要
4.14.3 Guruの生成AI検索製品の提供内容と技術
4.14.4 Guruの生成AI検索の研究開発および計画
4.15 GoSearch.ai
4.15.1 GoSearch.aiの企業概要
4.15.2 GoSearch.aiの事業概要
4.15.3 GoSearch.aiの生成AI検索製品の提供内容と技術
4.15.4 GoSearch.aiの生成AI検索の研究開発および計画
4.16 Dashworks
4.16.1 Dashworksの企業概要
4.16.2 Dashworksの事業概要
4.16.3 Dashworksの生成AI検索製品の提供内容と技術
4.16.4 Dashworksの生成AI検索に関する研究開発および計画
4.17 Qatalog
4.17.1 Qatalogの企業概要
4.17.2 Qatalogの事業概要
4.17.3 Qatalogの生成AI検索製品ラインナップおよび技術
4.17.4 Qatalogの生成AI検索に関する研究開発および計画
4.18 BA Insight
4.18.1 BA Insight 企業概要
4.18.2 BA Insight 事業概要
4.18.3 BA Insight 生成AI検索の製品ラインナップと技術
4.18.4 BA Insight 生成AI検索の研究開発および計画
4.19 Vectara
4.19.1 Vectara 企業概要
4.19.2 Vectaraの事業概要
4.19.3 Vectaraの生成AI検索製品ラインナップと技術
4.19.4 Vectaraの生成AI検索の研究開発および計画
4.20 Cohere
4.20.1 Cohereの企業概要
4.20.2 Cohereの事業概要
4.20.3 コヒアの生成AI検索製品ラインナップと技術
4.20.4 コヒアの生成AI検索の研究開発および計画
5 地域別動向
5.1 地域別 – 世界の生成AI検索市場規模（2027年および2032年）
5.2 地域別 – 世界の生成AI検索収益（2027年～2032年）
5.3 米国
5.3.1 米国における生成AI検索の主要企業
5.3.2 米国における生成AI検索の開発状況と予測
5.4 欧州
5.4.1 欧州における生成AI検索の主要企業
5.4.2 欧州における生成AI検索の開発状況と予測
5.5 中国
5.5.1 中国における生成AI検索の主要企業
5.5.2 中国における生成AI検索の開発状況と予測
5.6 その他の地域
6 タイプ別動向
6.1 タイプ別 – 2027年および2032年の世界の生成AI検索市場規模
6.2 純粋な生成型検索
6.3 RAGベースの検索
6.4 ハイブリッド検索エンジン
7 インタラクションモード別分析
7.1 インタラクションモード別 – 世界の生成AI検索市場規模（2027年および2032年）
7.2 クエリ・トゥ・アンサー（Query-to-Answer）システム
7.3 会話型検索エージェント
7.4 タスク指向型検索エージェント
8 用途別分析
8.1 用途別 – 世界の生成AI検索市場規模（2027年および2032年）
8.2 個人ユーザー
8.3 企業ユーザー
9 結論
10 付録
10.1 注記
10.2 クライアント事例
10.3 免責事項
表1. 世界の生成AI検索市場の機会と動向
表2. 世界の生成AI検索市場の推進要因
表3. 世界の生成AI検索市場の制約要因
表4. 世界の生成AI検索市場の主要企業
表5. 世界の企業の生成AI検索製品および技術
表6. Googleの企業概要
表7. Googleの生成AI検索製品ラインナップ
表8. Microsoftの企業概要
表9. Microsoftの生成AI検索製品ラインナップ
表10. Perplexity.aiの企業概要
表11. Perplexity.aiの生成AI検索製品ラインナップ
表12. Andi Searchの企業概要
表13. Andi Searchの生成AI検索製品の提供内容
表14. Komo Searchの企業概要
表15. Komo Searchの生成AI検索製品の提供内容
表16. Waldo Searchの企業概要
表17. Waldo Searchの生成AI検索製品の提供内容
表18. Braveの企業概要
表19. Braveの生成AI検索製品の提供内容
表20. Taboolaの企業概要
表21. Taboolaの生成AI検索製品ラインナップ
表22. OpenAIの企業概要
表23. OpenAIの生成AI検索製品ラインナップ
表24. Anthropicの企業概要
表25. Anthropicの生成AI検索製品ラインナップ
表26. Coveoの企業概要
表27. Coveoの生成AI検索製品ラインナップ
表28. Gleanの企業概要
表29. Gleanの生成AI検索製品ラインナップ
表30. Algoliaの企業概要
表31. Algoliaの生成AI検索製品ラインナップ
表32. Guruの企業概要
表33. Guruの生成AI検索製品ラインナップ
表34. GoSearch.aiの企業概要
表35. GoSearch.aiの生成AI検索製品ラインナップ
表36. Dashworksの企業概要
表37. Dashworksの生成AI検索製品ラインナップ
表38. Qatalogの企業概要
表39. Qatalogの生成AI検索製品ラインナップ
表40. BA Insightの企業概要
表41. BA Insightの生成AI検索製品ラインナップ
表42. Vectaraの企業概要
表43. Vectaraの生成AI検索製品ラインナップ
表44. Cohereの企業概要
表45. Cohereの生成AI検索製品ラインナップ
表46. 地域別 – 世界の生成AI検索市場規模（米ドル、百万）、2027年および2032年
表47. 地域別 – 世界の生成AI検索市場規模（百万米ドル）、2027年～2032年
表48. タイプ別 – 世界の生成AI検索市場規模（百万米ドル）、2027年および2032年
表49. 対話モード別 – 世界の生成AI検索市場規模（百万米ドル）、2027年および2032年
表50. 用途別 – 世界の生成AI検索市場規模（百万米ドル）、2027年および2032年
| ※生成AI検索とは、生成的人工知能技術を用いて情報を探索し、生成する過程を指します。従来の検索エンジンがキーワードに基づいて情報を探し出すのに対し、生成AI検索はユーザーの要求に応じて新しい情報やアイデアを創出することが可能です。この技術は、大量のデータを分析し、理解する能力を持つAIアルゴリズムを活用しています。この技術の進化に伴い、従来の情報検索を超えた新しい体験を提供することが期待されています。 生成AI検索にはいくつかの種類があります。まず、テキスト生成型の検索があります。これは、ユーザーが入力した質問やキーワードに関連する情報を生成し、具現化した内容を提供するものです。さらに、画像や音声といった非テキスト形式の情報を生成するAIも登場しており、これにより、視覚や聴覚に対応した検索体験を提供することができます。 次に、対話型生成AI検索も挙げられます。これは、ユーザーとのインタラクションを重視し、自然な言語で対話しながら情報を引き出す形式です。このアプローチは、より柔軟で直感的な情報獲得を可能にし、特にカスタマーサポートや教育などの分野で有用です。 生成AI検索の用途は多岐にわたります。特に企業やマーケティング分野では、顧客のニーズを理解し、パーソナライズされた提案を行うために利用されています。また、研究や学術分野においても、膨大な文献から必要な情報を素早く抽出し、関連性の高いデータを生成することで、研究者の作業効率を大きく向上させることが可能です。 教育においても生成AI検索は活用されています。生徒が質問を投げかけると、それに基づいた解説や参考資料を生成することができ、個別指導のような効果をもたらします。また、プログラミングやデザインといった分野でも、生成AIが提案するアイデアやソリューションは、クリエイティブなプロセスを支援する力を持っています。 生成AI検索を支える関連技術には、自然言語処理（NLP）、機械学習、深層学習などがあります。自然言語処理は、テキストデータの解析や理解に重要な技術であり、これにより生成される情報がより文脈に沿ったものになります。機械学習や深層学習は、大量のデータからパターンを学び取るための手法であり、これにより生成AIは精度を向上させることができます。 さらに、生成AI検索は、トランスフォーマーやGPT（Generative Pre-trained Transformer）などのモデルを基に進化してきました。これらのモデルは、大量のテキストデータを事前に学習することによって、自然な言語生成を実現しています。そのため、生成AI検索は、従来の検索方式と比較しても、より複雑で多様な情報を扱えるようになっています。 もちろん、生成AI検索には課題も存在します。例えば、生成された情報が正確性や信頼性に欠ける場合があるため、情報の妥当性を確認する必要があります。また、プライバシーや倫理の問題も考慮すべき重要なポイントです。そのため、技術の普及と共に、これらの問題に対する意識と対策も必要です。 総じて、生成AI検索は情報検索の新しい形として注目されています。テキスト、画像、音声といった多様なメディアに対応し、ユーザーのニーズに応じた情報生成を行うことで、より豊かな検索体験を提供することが期待されます。今後の技術進展によって、生成AI検索がどのように進化し、様々な分野で活用されていくのか、非常に興味深いところです。 |
• 日本語訳：世界の生成AI検索市場2026年-2032年：純粋な生成型検索、RAGベースの検索、ハイブリッド検索エンジン
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