 | • レポートコード：BNA25MC5-40 • 出版社/出版日：Bonafide Research / 2025年5月 • レポート形態：英文、PDF、96ページ • 納品方法：Eメール • 産業分類：IT、通信 |
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レポート概要
東京のハイテク回廊からベンガルールのイノベーション・ハブまで、アジア地域のデジタル・コンテンツ生成の状況は、今や機械が人間と共創する、動きの速いエコシステムに成長している。こうしたインテリジェント・ツールの最初の開発は、中国、インド、韓国などの研究者が、多言語処理やビジュアル・ストーリーテリングの複雑さに対処するために、ディープ・ニューラル・ネットワークを探求したことから始まった。初期のモデルは、変換器ベースのアプローチと事前に訓練された言語フレームワークが流暢さと一貫性を向上させるまで、多様なスクリプト間でのコンテキストの保持と正確さに苦労していた。これらのツールはすぐに、パーソナライズされた製品リスト用の電子商取引、市場サマリー用の金融、AIが生成する個別指導コンテンツ用の教育などの業界に参入した。現在では、開発者、マーケティング・チーム、教育者、コンテンツ・スタジオなど、世界中のユーザーがこれらのシステムを利用して、クリエイティブな作業を自動化し、コミュニケーションを合理化し、大規模な多言語サポートを実現している。技術的には、これらのシステムは、確率的モデリングと微調整されたトークン予測を使用して、大規模なトレーニングセットのパターンと構造に基づいて新しいデータを生成します。これにより、現地の方言による字幕の生成、インタラクティブな学習モジュールの構築、母国語での顧客対応の自動化などのアプリケーションが可能になる。その効果は、運用負荷の軽減、ローカリゼーション速度の向上、ユーザー・エクスペリエンス・デザインの拡大にある。主な貢献者には、知識強化型生成機能を備えたERNIE Botを発表したバイドゥや、プラグアンドプレイのライティングツールを提供するJasperSoftやWriteonicなどの新興企業が含まれる。テンセントと韓国の電子通信研究院からの研究投資は、低リソース言語モデル、高速トークンサンプリング方法、視覚とテキスト生成を組み合わせたハイブリッドAIシステムの技術革新を推進してきた。2024年2月、アリババクラウドは、同社のPlatform for AI-Elastic Algorithm Serviceのサーバーレス・イテレーションであるPAI-EASを発表した。 PAI-EASは、人や組織向けのモデルの展開と推論に経済的な選択肢を提供する。 ユーザーは実際のサーバーや仮想サーバーを監視することなく、必要に応じて計算資源を利用することができる。アジア地域における官民の研究開発イニシアティブは現在、メモリ最適化アーキテクチャ、リアルタイムインタラクションのためのコンテキスト認識世代、およびこれらのモデルがより広い地域アクセスのために低帯域幅デバイス上で効率的に動作することを可能にするエッジ対応推論エンジンに焦点を当てている。
米国調査会社ボナファイドリサーチ（Bonafide Research）の調査レポート「アジア地域のジェネレーティブAI市場の展望、2030年」によると、アジア地域のジェネレーティブAI市場は、2025年から2030年にかけて年平均成長率37.54％以上で成長すると予測されている。急速なデジタル化、ハイテクに精通した消費者の増加、多様なスクリプトによる拡張性のあるコンテンツ作成の推進が、中国、日本、インド、韓国などの国々でこの勢いを後押ししている。リアルタイムの音声生成、自動コーディング、ハイパーローカルテキスト合成が可能な新しいツールは現在、ゲーム、教育、メディア、eコマースなどのビジネスをサポートしている。この分野での最近のブレークスルーは、並列コーパスと教師あり翻訳レイヤーを使用して、流暢さと関連性を強化する南アジアと東南アジアの言語で訓練されたLLMのリリースです。主要な貢献企業には、知識強化型生成モデルを提供するバイドゥ、Tongyi Qianwenを通じて企業レベルのコンテンツ・ソリューションを提供するアリババ、多言語音声合成プラットフォームに注力するインドのSarvam AIなどがある。これらの企業は、多様なコンテンツ・ニーズを持つ大規模な集団にサービスを提供するため、スピード、スケール、文化的適応性を考慮して製品を設計している。2023年8月、Google Cloudは、自然言語処理とAIシステム開発を専門とするイスラエルのAI21 Labsとの協業を発表した。 AI21 LabsはGoogle CloudのAI/MLインフラを採用し、モデルのトレーニングと推論プロセスを迅速化する。 同社は、BigQueryと統合されたジェネレーティブAI機能を提供する最初のパートナーの1社である。2023年10月、バイドゥは堅牢なAI機能を含む先進モデル、ERNIE 4.0を発表した。 ERNIEボットは、複雑な要求を理解し、簡単なプロンプトと画像入力を使って数分以内にテキスト、写真、動画を作成する能力を備えている。現在、人的資本が不足し、コンテンツ需要が増加し続けているローカル・エンターテインメントの吹き替え、新興企業向けのAI支援コーディング、リアルタイムのニュース翻訳に重要な機会が開かれている。日本と韓国では、説明可能なAIの実践に関するコンプライアンス基準が策定されつつあり、インドではデジタル個人データ保護法が同意に基づくデータ利用を強制している。
市場促進要因
– 新興市場における急速な経済成長とデジタル化アジア地域では、急速な経済拡大とデジタル化が進んでおり、ジェネレーティブAI技術に対する強い需要が高まっています。この地域の多くの新興国は、デジタルインフラ、スマートシティ、電子商取引に多額の投資を行っており、AIを活用したソリューションの大きな市場を形成しています。企業は、プロセスの自動化、顧客体験の向上、消費者ニーズの高まりに対応した新製品の迅速な開発にジェネレーティブAIを活用している。生産と供給の効率を高めるこの能力は、ビジネスの迅速な拡大を支援し、雇用の創出、イノベーションの育成、グローバルな投資の誘致によって、より広範な経済を支えている。
– 多言語ニーズを持つ大規模で多様な人口アジア地域の広大で文化的に多様な人口は、複数の言語や方言に合わせた生成AIモデルの需要を促進している。消費者は、母国語でコンテンツを理解し生成できるAIシステムを好むため、ローカライズされたソリューションが不可欠です。地域言語をサポートするAIを開発する企業は、より幅広い視聴者にリーチし、ユーザーエンゲージメントを向上させることができる。この推進力は、多様な市場セグメントに対応するAI製品の供給成長を促す。経済的には、AIが幅広い人口基盤にアクセスできるようになることで、デジタル・インクルージョンが促進され、都市部と農村部の両方で成長が促進される。
市場の課題
– インフラ格差と不均等な技術開発急速な成長にもかかわらず、アジア地域の多くの地域は、限られたインターネット接続や高度なデータセンターの不足などのインフラ課題に依然として直面している。AIモデルの訓練と展開には信頼性の高い高速ネットワークとクラウドサービスが不可欠であるため、この不均等な発展はジェネレーティブAIの導入に障害をもたらす。こうした地域では、生産者は一貫した高品質のAIサービスを提供するのに苦労し、消費者はアクセスが遅かったり信頼できなかったりする可能性がある。このギャップは市場の拡大を遅らせ、後発開発地域におけるAIの全体的な経済的利益を制限する。
– 規制の不確実性とデータ・プライバシーの懸念アジア地域では、データ・プライバシーとAIの倫理に関する規制のレベルがまちまちであり、国境を越えて事業を展開する企業にとって不確実性をもたらしている。この矛盾はコンプライアンスへの取り組みを複雑にし、異なる法的環境に製品を適合させる必要のある製造業者のリスクを増大させる。この課題は製品の発売を遅らせ、サービスの利用を制限する可能性がある。消費者はプライバシーの懸念からAIアプリケーションの利用を警戒する可能性があり、信頼と採用が低下する。この規制上の課題は、市場の成長とジェネレーティブAI技術に対する消費者の信頼に影響を与える。
市場動向
– 教育およびスキル開発におけるAIの利用拡大アジア地域では、ジェネレーティブAIを利用してパーソナライズされた学習コンテンツやバーチャル家庭教師サービスを作成する傾向が高まっている。消費者は、個人の学習スタイルや言語に適応するAI搭載の教育ツールを好む。この傾向は、特に遠隔地や十分なサービスを受けていない地域において、質の高い教育へのアクセスを改善することで人々に影響を与える。生産者は、急成長するEdtech市場に進出し、スケーラブルなAIアプリケーションを開発することで利益を得る。このトレンドは、熟練した労働力を構築し人的資本を強化することで経済成長を支える。
– モバイルおよびソーシャル・メディア・プラットフォームとAIの統合モバイルアプリやソーシャル・メディア・プラットフォームにおけるAIを活用したコンテンツ生成とインタラクションは、スマートフォンの普及率とソーシャル・メディアの利用率の高さから、アジア地域で強いトレンドとなっている。消費者は、素早く、魅力的で、パーソナライズされたコンテンツ体験を好み、ジェネレーティブAIはこれを大規模に実現します。この傾向はデジタル行動に影響を与え、オンライン・プラットフォームとのエンゲージメントを高める。プロデューサーは、AIを活用してダイナミックなコンテンツやターゲットを絞った広告を作成し、収益源を拡大することで利益を得る。経済効果としては、デジタル広告、エンターテインメント、モバイルコマース分野の成長が挙げられる。
サービスがアジア地域のジェネレーティブAI市場において重要な役割を果たしているのは、多様な産業と急速なデジタル成長を伴うこの地域において、企業がAI技術を効果的に導入し、拡大するのを支援する、ニーズに合わせたサポートと導入の専門知識を提供するためである。
これらのサービスには、コンサルティング、システム統合、カスタム開発、継続的なメンテナンスが含まれ、異なる言語、文化、規制環境にまたがって複雑なAIモデルを展開する際に企業が直面する特有の課題に対処する。IBM、アクセンチュア、タタ・コンサルタンシー・サービシズなどの大手テクノロジー・プロバイダーは、この地域で包括的なAIサービス・ポートフォリオを提供し、戦略から実行まで組織を導いている。これらの企業は、AI Expo AsiaやTech in Asia Conferenceのような地域の技術カンファレンスに頻繁に参加し、ケーススタディやベストプラクティスを紹介して、自社のサービスがいかにAI投資を最適化するかを強調している。インド、中国、日本、オーストラリアなどの国々では、特定の市場ニーズに適合するデータ準備、モデルトレーニング、微調整を行う専門家サービスチームを企業が頼りにしており、ジェネレーティブAIソリューションの採用を加速させている。また、クラウドベースのプラットフォームやハイブリッドソリューションを提供することで、インフラ格差の克服を支援し、コスト管理と効率的な運用の拡大を可能にします。このサポートはコンプライアンス支援にも及び、AIの実装が中国の個人情報保護法やインドのデータ保護法案など、現地の規制やデータプライバシー法に適合していることを保証します。カスタマイズされたソリューションと専門家によるガイダンスを提供することで、サービスプロバイダーは顧客の技術的負担を軽減し、AIアプリケーションの精度、信頼性、影響力を向上させる。この実践的なアプローチは、特に医療、製造、金融など、精度と規制遵守が重要な分野での企業の信頼を高める。アジア地域におけるAIサービスの継続的な革新と戦略的パートナーシップは、このコンポーネントの重要性を強化し、ジェネレーティブAI市場における急成長を後押しする。
Transformerモデルは、大量のデータを処理する強力かつ効率的な方法を提供し、アジア地域の多様な言語や産業に適した高度な自然言語理解と生成を可能にするため、アジア地域のジェネレーティブAI市場をリードし、急成長しています。
これらのモデルは、自己注意メカニズムを使用して入力データのさまざまな部分の重要性を量り、AIシステムが以前の方法よりも文脈を理解できるようにします。この能力により、トランスフォーマーは、機械翻訳、自動コンテンツ作成、音声アシスタントなど、アジア地域の急成長するデジタル経済で需要の高いアプリケーションに理想的なものとなっている。BERTを持つグーグルやGPTを持つOpenAIのような企業がトランスフォーマーアーキテクチャを普及させた一方、バイドゥやアリババのようなローカルプレイヤーは、北京語、ヒンディー語、日本語のような言語を効果的に処理するために、地域固有のモデルを開発した。AI Summit SingaporeやChina AI Conferenceなどのイベントでは、トランスフォーマー技術を使用した画期的な技術やアプリケーションが紹介され、企業が最新のトレンドについて学び、これらのモデルを業務に統合するのに役立っている。トランスフォーマーの拡張性と適応性は、正確な言語理解がユーザー体験と意思決定を向上させる、ヘルスケア、金融、電子商取引などの業界における複雑なタスクの処理にも適しています。トランスフォーマ・モデルは、継続的なコンピューティング・パワーの向上と大規模データセットの利用可能性から恩恵を受け、その学習と性能を向上させています。これらのモデルは、1つのタスクから得た知識が他のタスクに役立ち、イノベーションを加速し、コストを削減する、転移学習を通じてマルチタスクをサポートします。アジア地域では、AWSやMicrosoft Azureのようなクラウドプラットフォームの採用が拡大しており、柔軟なインフラを提供することで、トランスフォーマーの展開をさらに支援している。アジア地域の企業がデジタルトランスフォーメーションとAIの統合に注力する中、トランスフォーマーモデルは依然として多くのジェネレーティブAIソリューションのバックボーンであり、その急速な台頭を促し、市場をリードするテクノロジーとしての地位を確固たるものにしている。
ラージ・ランゲージ・モデルがアジア地域のジェネレーティブAI市場をリードしているのは、多くの言語を理解し、人間のようなテキストを生成することに優れているためであり、この地域の膨大かつ多様なコミュニケーション・ニーズに対応している。
これらのモデルは、膨大なデータセットで訓練されたディープ・ニューラル・ネットワークを使用して構築されており、以前のテクノロジーでは不可能だった文脈、意味、ニュアンスの把握が可能になっている。この能力により、顧客サービスの自動化、コンテンツ作成、翻訳、感情分析などのアプリケーションで非常に貴重な存在となり、何百もの言語や方言が存在する地域では、これらすべてが極めて重要である。GPTシリーズのOpenAIやPaLMのGoogleのような大手企業は、これらのモデルでできることの限界を押し広げ、BaiduやNaverのような地域のプレーヤーは、地域の言語や市場にモデルを合わせている。Asia AI ExpoやTechCrunch Sessions in Asiaのようなイベントでは、大規模言語モデルの最新の進歩や展開が紹介され、企業や開発者がその可能性を理解し、これらのソリューションをより早く採用するのに役立っている。モデルの微調整や転移学習により、時間の経過とともに改善される能力により、企業は患者とのコミュニケーション用のヘルスケアや自動レポート用の金融など、特定の業界向けにアプリケーションをカスタマイズすることができる。マイクロソフトやアマゾンのようなブランドは、大規模な言語モデルをホストするクラウドベースのAIサービスも提供しており、新興企業や企業にとって、より簡単で費用対効果の高いアクセスを可能にしている。これらのモデルは、アジア地域の異質な市場で不可欠な多言語理解をサポートし、コミュニケーションギャップを埋め、パーソナライズされた体験を提供するのに役立つ。その拡張性と柔軟性により、企業は精度やスピードを犠牲にすることなく、増大するデータ量や複雑なタスクを処理することができます。大規模な言語モデルは、バイアスの低減と効率の改善に焦点を当てた研究によって進化を続けており、この地域のAIエコシステムにおける役割をさらに強化している。言語能力、適応性、そしてグローバルおよびローカルの技術リーダーによる強力なバックアップの組み合わせにより、大規模言語モデルはアジア全域のジェネレーティブAI市場を形成する支配的なモデルとなっている。
自然言語処理がアジア地域のジェネレーティブAI市場をリードしているのは、機械が人間の言語を理解し、対話できるようにするためであり、これは多様な言語と文化が混在する地域では不可欠である。
NLPは、人間の音声やテキストを分析、解釈、生成するためにアルゴリズムとディープラーニング技術を使用する。これにより、企業や消費者がより効果的にコミュニケーションを図り、言語の壁を取り払い、金融、医療、小売、教育などさまざまな分野で顧客体験を向上させることができる。グーグル、バイドゥ、アリババなどの企業は、NLPの研究と製品開発に多額の投資を行い、北京語、ヒンディー語、日本語、韓国語など多数のアジア言語をサポートする高度な言語モデルを提供しています。アジアNLPサミットのようなイベントは、最新のブレークスルーとアプリケーションにハイライトを当て、認識と採用を促進する。人気の高いNLP搭載製品には、バーチャルアシスタント、感情分析ツール、リアルタイム翻訳アプリなどがあり、毎日数百万人のユーザーにサービスを提供しています。これらのツールは、企業が大量の非構造化データから洞察を抽出することで、カスタマーサポートの自動化、コンテンツ作成の強化、意思決定プロセスの改善を支援する。Azure Cognitive Servicesを提供するマイクロソフトやAWS Comprehendを提供するアマゾンなどのブランドは、企業が多額の先行投資をすることなくNLP機能を統合できるクラウドプラットフォームを提供している。アジア地域におけるメッセージングアプリや音声制御デバイスの台頭は、ユーザーがより自然で会話に近いインターフェースを求めるようになり、NLPの成長をさらに加速させます。さらに、言語モデルの精度、文脈理解、多言語サポートの継続的な改善により、NLPソリューションはより信頼性が高く、利用しやすくなっています。このテクノロジーは、従来デジタルリソースが限られていた地域言語もサポートし、インクルージョンを拡大します。言語的に複雑な地域での円滑なコミュニケーションとパーソナライズされたユーザー体験を可能にすることで、NLPはアジア地域のジェネレーティブAIランドスケープにおいて重要かつ急速に拡大するアプリケーションであり続けています。
インドがアジア地域のジェネレーティブAI市場で最も急速に成長するのは、大規模なデジタル・ユーザー・ベース、拡大する新興企業エコシステム、増加する企業導入と費用対効果の高いエンジニアリング人材が融合しているからである。
インドのジェネレーティブAIシーンは、仕事、学習、娯楽、コミュニケーションにAI駆動ツールを採用するデジタルファーストユーザーの人口が多いため、急速に拡大する。現地のユーザーは、音声アシスタント、地域言語でAIが生成するコンテンツ、パーソナライズされた教育プラットフォーム、画像ベースのソーシャルメディア機能に対する需要を促進している。このような需要により、開発者はモデルを微調整し、言語固有のツールやコンテキストを認識したツールを構築するための実世界データを豊富に得ることができる。インドのスタートアップ・エコシステムでは、音声合成、動画自動化、コンテンツ・ローカライゼーションのソリューションを構築するSarvam AI、Gan.ai、Rephrase.aiのようなAIに特化した企業が着実に増加している。これらの新興企業は、ジェネレーティブAIが時間、労力、コストを削減するマーケティング、eコマース、メディア、カスタマーサポートのユースケースをターゲットにしていることが多い。企業レベルでは、インフォシス、TCS、ウィプロのようなITサービス大手が、銀行、ヘルスケア、保険、電気通信などの分野にわたるグローバルクライアントソリューションにジェネレーティブAIを組み込んでいる。これらの企業はAIを利用して、世界中のクライアントのためにコード生成、チャットボットとのやりとり、文書処理を自動化し、また生産性向上のためにこれらのツールを社内に導入している。インドでは、AI開発のフレームワークに素早く適応できるソフトウェア・エンジニアやデータ科学者の人材が豊富であることが利点となっている。大学や技術機関は機械学習コースを提供しており、大手オンライン・プラットフォームはTensorFlow、PyTorch、Hugging Faceライブラリなどのツールで開発者を育成している。デジタル・インディアやスキル・インディアといった政府が支援するイニシアチブも、スキルアップとデジタル・イノベーションを奨励している。一方、AWS、Google Cloud、Microsoft Azureなどの技術プラットフォームは、インドを拠点とするデータセンターやAIサービスの提供により、インフラ面をサポートしている。
本レポートの考察
– 歴史的年：2019年
– 基準年2024
– 推定年2025
– 予測年2030
本レポートの対象分野
– ジェネレーティブAI市場の価値とセグメント別予測
– 様々な促進要因と課題
– 進行中のトレンドと開発
– 注目企業
– 戦略的提言
コンポーネント別
– ソフトウェア
– サービス
テクノロジー別
– 変換モデル
– 生成的逆数ネットワーク(GAN)
– 拡散ネットワーク
– 変分オートエンコーダ
– その他(RNNs(リカレントニューラルネットワーク)、NeRFs(Neural Radiance Fields))
モデル別
– 大規模言語モデル
– 画像・動画生成モデル
– マルチモーダル生成モデル
– その他（オーディオ、コード、3Dなど）
レポートのアプローチ
本レポートは、一次調査と二次調査を組み合わせたアプローチで構成されています。まず二次調査は、市場を理解し、市場に存在する企業をリストアップするために使用した。二次調査は、プレスリリース、企業の年次報告書、政府が作成した報告書やデータベースの分析などの第三者情報源からなる。二次ソースからデータを収集した後、一次調査は、市場がどのように機能しているかについて主要なプレーヤーと電話インタビューを行い、市場のディーラーやディストリビューターと取引を行いました。その後、消費者を地域別、階層別、年齢層別、性別に均等にセグメンテーションし、一次調査を開始した。一次データを入手した後は、二次ソースから入手した詳細の検証を開始した。
対象読者
本レポートは、業界コンサルタント、メーカー、サプライヤー、この業界に関連する団体・組織、政府機関、その他のステークホルダーが、市場中心の戦略を調整するのに役立ちます。マーケティングやプレゼンテーションに加え、この業界に関する競合知識を高めることもできます。
***注：ご注文確認後、レポートのお届けまで48時間（2営業日）かかります。
レポート目次目次
1.要旨
2.市場ダイナミクス
2.1.市場促進要因と機会
2.2.市場の阻害要因と課題
2.3.市場動向
2.3.1.XXXX
2.3.2.XXXX
2.3.3.XXXX
2.3.4.XXXX
2.3.5.XXXX
2.4.サプライチェーン分析
2.5.政策と規制の枠組み
2.6.業界専門家の見解
3.調査方法
3.1.二次調査
3.2.一次データ収集
3.3.市場形成と検証
3.4.報告書作成、品質チェック、納品
4.市場構造
4.1.市場への配慮
4.2.前提条件
4.3.制限事項
4.4.略語
4.5.情報源
4.6.定義
5.経済・人口統計
6.アジア地域のジェネレーティブAI市場の展望
6.1.市場規模（金額ベース
6.2.国別市場シェア
6.3.市場規模および予測, コンポーネント別
6.4.市場規模・予測：技術別
6.5.市場規模・予測：モデル別
6.6.市場規模・予測：用途別
6.7.中国ジェネレーティブAI市場の展望
6.7.1.市場規模（金額別
6.7.2.コンポーネント別市場規模・予測
6.7.3.技術別市場規模・予測
6.7.4.モデル別市場規模・予測
6.8.日本のジェネレーティブAI市場展望
6.8.1.金額別市場規模
6.8.2.コンポーネント別市場規模・予測
6.8.3.技術別の市場規模と予測
6.8.4.モデル別市場規模・予測
6.9.インドのジェネレーティブAI市場展望
6.9.1.金額別市場規模
6.9.2.コンポーネント別市場規模・予測
6.9.3.技術別の市場規模と予測
6.9.4.モデル別市場規模・予測
6.10.オーストラリアのジェネレーティブAI市場展望
6.10.1.金額別市場規模
6.10.2.コンポーネント別市場規模・予測
6.10.3.技術別の市場規模と予測
6.10.4.モデル別市場規模・予測
6.11.韓国のジェネレーティブAI市場展望
6.11.1.金額別市場規模
6.11.2.コンポーネント別市場規模・予測
6.11.3.技術別の市場規模と予測
6.11.4.モデル別市場規模・予測
7.競争環境
7.1.競合ダッシュボード
7.2.主要企業の事業戦略
7.3.主要プレーヤーの市場ポジショニングマトリックス
7.4.ポーターの5つの力
7.5.会社概要
7.5.1.インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
7.5.1.1.会社概要
7.5.1.2.会社概要
7.5.1.3.財務ハイライト
7.5.1.4.地理的洞察
7.5.1.5.事業セグメントと業績
7.5.1.6.製品ポートフォリオ
7.5.1.7.主要役員
7.5.1.8.戦略的な動きと展開
7.5.2.マイクロソフト株式会社
7.5.3.アマゾン・ウェブ・サービス
7.5.4.エヌビディア・コーポレーション
7.5.5.アドビ社
7.5.6.キャップジェミニSE
7.5.7.オープンエーアイ
7.5.8.アルファベット
7.5.9.メタ・プラットフォームズ
7.5.10.アクセンチュア
7.5.11.パランティア・テクノロジーズ
7.5.12.シンセシア
8.戦略的提言
9.付録
9.1.よくある質問
9.2.注意事項
9.3.関連レポート
10.免責事項
図表一覧
図1：ジェネレーティブAIの世界市場規模（億ドル）、地域別、2024年・2030年
図2：市場魅力度指数（2030年地域別
図3：市場魅力度指数（2030年セグメント別
図4：アジア地域のジェネレーティブAI市場規模（金額ベース）（2019年、2024年、2030F）（単位：億米ドル
図5：アジア地域のジェネレーティブAI市場 国別シェア（2024年）
図6：中国 ジェネレーティブAI市場規模：金額ベース（2019年、2024年、2030F）（単位：億米ドル）
図7：日本のジェネレーティブAI市場規模：金額ベース（2019年、2024年、2030F）（単位：億米ドル）
図8：インドのジェネレーティブAI市場規模：金額ベース（2019年、2024年、2030F）（単位：億米ドル）
図9：オーストラリアのジェネレーティブAI市場規模：金額（2019年、2024年、2030F）（単位：億米ドル）
図10：韓国のジェネレーティブAI市場規模：金額ベース（2019年、2024年、2030F）（単位：億米ドル）
図11：世界のジェネレーティブAI市場のポーターの5つの力
図表一覧
表1：ジェネレーティブAIの世界市場スナップショット（セグメント別）（2024年・2030年）（単位：億米ドル
表2：ジェネレーティブAI市場の影響要因（2024年
表3：上位10カ国の経済スナップショット（2022年
表4：その他の主要国の経済スナップショット（2022年
表5：外国通貨から米ドルへの平均為替レート
表6：アジア地域のジェネレーティブAI市場規模および予測（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表7：アジア地域のジェネレーティブAI市場規模・予測：技術別（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表8：アジア地域のジェネレーティブAI市場規模・予測：モデル別（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表9：アジア地域のジェネレーティブAI市場規模・予測：用途別（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表10：中国 ジェネレーティブAI市場規模・予測：コンポーネント別（2019年～2030F） （単位：億米ドル）
表11：中国 ジェネレーティブAI市場規模・予測：技術別（2019年～2030F） （単位：億米ドル）
表12：中国のジェネレーティブAI市場規模・予測：モデル別（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表13：日本のジェネレーティブAI市場規模・予測：コンポーネント別（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表14：日本のジェネレーティブAI市場規模・予測：技術別（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表15：日本のジェネレーティブAI市場規模・予測：モデル別（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表16：インドのジェネレーティブAI市場規模・予測：コンポーネント別（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表17：インドのジェネレーティブAI市場規模・予測：技術別（2019年～2030F） （単位：億米ドル）
表18：インドのジェネレーティブAI市場規模・予測：モデル別（2019年～2030F） （単位：億米ドル）
表19：オーストラリア ジェネレーティブAI市場規模・予測：コンポーネント別（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表20：オーストラリアのジェネレーティブAI市場規模・予測：技術別（2019年～2030F） （単位：億米ドル）
表21：オーストラリア ジェネレーティブAI市場規模・予測：モデル別（2019年～2030F） （単位：億米ドル）
表22：韓国 ジェネレーティブAI市場規模・予測：コンポーネント別（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表23：韓国のジェネレーティブAI市場規模・予測：技術別（2019年～2030F） （単位：億米ドル）
表24：韓国のジェネレーティブAI市場規模・予測：モデル別（2019年～2030F）（単位：億米ドル）
表25：韓国ジェネレーティブAI市場上位5社の競争ダッシュボード（2024年
1. Executive Summary
2. Market Dynamics
2.1. Market Drivers & Opportunities
2.2. Market Restraints & Challenges
2.3. Market Trends
2.3.1. XXXX
2.3.2. XXXX
2.3.3. XXXX
2.3.4. XXXX
2.3.5. XXXX
2.4. Supply chain Analysis
2.5. Policy & Regulatory Framework
2.6. Industry Experts Views
3. Research Methodology
3.1. Secondary Research
3.2. Primary Data Collection
3.3. Market Formation & Validation
3.4. Report Writing, Quality Check & Delivery
4. Market Structure
4.1. Market Considerate
4.2. Assumptions
4.3. Limitations
4.4. Abbreviations
4.5. Sources
4.6. Definitions
5. Economic /Demographic Snapshot
6. Asia-Pacific Generative AI Market Outlook
6.1. Market Size By Value
6.2. Market Share By Country
6.3. Market Size and Forecast, By Component
6.4. Market Size and Forecast, By Technology
6.5. Market Size and Forecast, By Model
6.6. Market Size and Forecast, By Application
6.7. China Generative AI Market Outlook
6.7.1. Market Size by Value
6.7.2. Market Size and Forecast By Component
6.7.3. Market Size and Forecast By Technology
6.7.4. Market Size and Forecast By Model
6.8. Japan Generative AI Market Outlook
6.8.1. Market Size by Value
6.8.2. Market Size and Forecast By Component
6.8.3. Market Size and Forecast By Technology
6.8.4. Market Size and Forecast By Model
6.9. India Generative AI Market Outlook
6.9.1. Market Size by Value
6.9.2. Market Size and Forecast By Component
6.9.3. Market Size and Forecast By Technology
6.9.4. Market Size and Forecast By Model
6.10. Australia Generative AI Market Outlook
6.10.1. Market Size by Value
6.10.2. Market Size and Forecast By Component
6.10.3. Market Size and Forecast By Technology
6.10.4. Market Size and Forecast By Model
6.11. South Korea Generative AI Market Outlook
6.11.1. Market Size by Value
6.11.2. Market Size and Forecast By Component
6.11.3. Market Size and Forecast By Technology
6.11.4. Market Size and Forecast By Model
7. Competitive Landscape
7.1. Competitive Dashboard
7.2. Business Strategies Adopted by Key Players
7.3. Key Players Market Positioning Matrix
7.4. Porter's Five Forces
7.5. Company Profile
7.5.1. International Business Machines Corporation
7.5.1.1. Company Snapshot
7.5.1.2. Company Overview
7.5.1.3. Financial Highlights
7.5.1.4. Geographic Insights
7.5.1.5. Business Segment & Performance
7.5.1.6. Product Portfolio
7.5.1.7. Key Executives
7.5.1.8. Strategic Moves & Developments
7.5.2. Microsoft Corporation
7.5.3. Amazon Web Services, Inc.
7.5.4. Nvidia Corporation
7.5.5. Adobe Inc.
7.5.6. Capgemini SE
7.5.7. OpenAI
7.5.8. Alphabet Inc.
7.5.9. Meta Platforms, Inc.
7.5.10. Accenture plc
7.5.11. Palantir Technologies Inc.
7.5.12. Synthesia
8. Strategic Recommendations
9. Annexure
9.1. FAQ`s
9.2. Notes
9.3. Related Reports
10. Disclaimer
List of Figures
Figure 1: Global Generative AI Market Size (USD Billion) By Region, 2024 & 2030
Figure 2: Market attractiveness Index, By Region 2030
Figure 3: Market attractiveness Index, By Segment 2030
Figure 4: Asia-Pacific Generative AI Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 5: Asia-Pacific Generative AI Market Share By Country (2024)
Figure 6: China Generative AI Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 7: Japan Generative AI Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 8: India Generative AI Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 9: Australia Generative AI Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 10: South Korea Generative AI Market Size By Value (2019, 2024 & 2030F) (in USD Billion)
Figure 11: Porter's Five Forces of Global Generative AI Market
List of Tables
Table 1: Global Generative AI Market Snapshot, By Segmentation (2024 & 2030) (in USD Billion)
Table 2: Influencing Factors for Generative AI Market, 2024
Table 3: Top 10 Counties Economic Snapshot 2022
Table 4: Economic Snapshot of Other Prominent Countries 2022
Table 5: Average Exchange Rates for Converting Foreign Currencies into U.S. Dollars
Table 6: Asia-Pacific Generative AI Market Size and Forecast, By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 7: Asia-Pacific Generative AI Market Size and Forecast, By Technology (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 8: Asia-Pacific Generative AI Market Size and Forecast, By Model (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 9: Asia-Pacific Generative AI Market Size and Forecast, By Application (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 10: China Generative AI Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 11: China Generative AI Market Size and Forecast By Technology (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 12: China Generative AI Market Size and Forecast By Model (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 13: Japan Generative AI Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 14: Japan Generative AI Market Size and Forecast By Technology (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 15: Japan Generative AI Market Size and Forecast By Model (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 16: India Generative AI Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 17: India Generative AI Market Size and Forecast By Technology (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 18: India Generative AI Market Size and Forecast By Model (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 19: Australia Generative AI Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 20: Australia Generative AI Market Size and Forecast By Technology (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 21: Australia Generative AI Market Size and Forecast By Model (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 22: South Korea Generative AI Market Size and Forecast By Component (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 23: South Korea Generative AI Market Size and Forecast By Technology (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 24: South Korea Generative AI Market Size and Forecast By Model (2019 to 2030F) (In USD Billion)
Table 25: Competitive Dashboard of top 5 players, 2024
• 日本語訳：アジアのジェネレーティブAI市場展望（～2030年）
• レポートコード：BNA25MC5-40 ▷ お問い合わせ（見積依頼・ご注文・質問）