生成的AI市場の規模、シェア、および成長予測、2025年 – 2032年

生成的AI市場の概要は、2025年に694億ドルから2032年には6037億ドルに達することが予測されており、2025年から2032年の間に36.2%のCAGR（年平均成長率）を見込んでいます。昨今、生成的AI市場は急速に成長しており、これは特に大規模言語モデル（LLM）や拡散モデルの進展によるものです。これにより、高度にリアルなテキスト、画像、音声、動画を生成することが可能となり、コンテンツ制作の自動化、ユーザー体験のパーソナライズ、クリエイティブワークフローの向上が実現されています。

企業は独自のAIエコシステムを構築するために、買収やパートナーシップを進めており、データプライバシー、モデルの効率性、責任あるAIの使用が重要な優先事項となっています。生成的AIの台頭は、医療からエンターテインメントまでの産業を変革しており、その背景には高性能コンピューティング能力の飛躍的な向上があります。2019年以降、AIスパコンの性能はおおよそ9ヶ月ごとに倍増しており、LLMや拡散モデル、マルチモーダルシステムのブレイクスルーを可能にしています。

例えば、2025年3月時点でxAIのColossusシステムは、20万以上のAIチップと300メガワットのエネルギーを使用しており、2030年までには、トップクラスのAIシステムは運用に200万のチップを必要とする可能性があると予測されています。世界経済フォーラムは、AIコンピューティングの需要が100日ごとに倍増していると指摘しており、これにより生成的AIの能力が加速しています。

各国政府はこの計算競争の戦略的重要性を認識し、AIの成長を促進するための重要な措置を講じています。例えば、英国政府は2030年までに主権AIコンピューティング容量を少なくとも20倍に拡大することを約束しており、クインティリオンの計算を毎秒行えるエクサスケールクラスのスパコンの展開を計画しています。

生成的AIの利用においては、LLMが事実とは異なる出力を生成する「ハルシネーション」の問題も指摘されています。この問題は、正確で信頼できる出力に依存する産業にとって課題となります。2025年6月にLive Scienceによって報告されたOpenAIの内部テストによると、新しいモデルであるo3およびo4-miniは、推論能力の向上にもかかわらず、特定のタスクにおいて79%もの高いハルシネーション率を示しています。

産業特化型の生成的AIツールは、医療、法律、金融、製造、教育などの分野におけるユニークな文脈、ワークフロー、規制要件に対応することで、主要な成長要因となっています。医療分野では、臨床文書作成、患者歴の要約、診断支援に利用され、HIPAA規制にも準拠しています。2024年9月までに、AIが開発した約70の新薬が臨床試験に進んでおり、生成的AIのライフサイエンスイノベーションを加速する役割が拡大しています。

生成的AIはまた、臨床医が週のうち3分の1以上を事務作業に費やしているという行政的負担を軽減する推進力にもなっています。2024年のGoogle CloudとHarris Pollの調査によると、91%の医療提供者が生成的AIがこの作業負担を大幅に軽減できると考えています。クリーブランドクリニックやカイザー・パーマネンテは、アフターアワーズの文書作成を最大60%削減する環境AIスクリプトツールを導入しており、患者ケアの向上と医師のバーンアウトの軽減を実現しています。

情報の正確性を向上させるために、リトリーバル拡張生成（RAG）が注目されています。これは、言語モデルが応答を生成する前に外部の関連文書やデータを取得することを可能にし、リアルタイムで検証可能な情報に基づいた出力を提供します。このアプローチは、医療、法律、教育、企業の検索などの分野で特に価値があります。例えば、2024年中頃には、RAGへの依存の高まりが、Pineconeのようなベクターデータベース企業の急成長に反映されており、クライアント数が数百から5,000以上に拡大しています。これは、企業が独自のデータセットを大規模言語モデル（例：GPT-4）と統合して信頼できる知識取得システムを構築していることを示しています。

2025年には、Snowflakeのグローバル調査により、1,900のビジネスおよびITリーダーの92%が初年度に87%の正のROIを達成していることが報告され、多くがこれを生成的AIの利用事例、特にRAGに直接結びつけています。

市場のセグメンテーションにおいては、ハードウェア、ソフトウェア、サービスに分かれています。ハードウェアは、AIモデルの大規模トレーニングおよび展開における高性能コンピューティングの必要性から、約40%のシェアを占めると予測されています。GPT-4やDALL·Eのような生成的AIモデルは、膨大な計算能力を必要とし、これには高度なGPUやTPUなどのカスタムチップが求められます。2024年から2025年にかけて、NVIDIA、AMD、Intel、Googleなどの企業がAIハードウェアを拡大しています。NVIDIAのH100およびGH200チップは、AIデータセンターの中心を担うホッパーおよびグレース・ホッパーアーキテクチャに基づいており、複雑なマルチモーダルモデルのトレーニングをサポートし、エネルギー効率を向上させています。

生成的AIサービスは急速に拡大しており、各業界の組織がモデルの運用、展開のカスタマイズ、コンプライアンスの確保に外部の専門知識を求めています。この成長は、特に内部のAI人材が不足している金融、医療、公共機関などの規制された分野でのコンサルティング、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリング、展開支援、倫理的ガバナンスの需要の高まりによって促進されています。

エンドユーザーに基づくセグメンテーションは、個人と企業に分かれ、企業はBFSI、メディア・エンターテインメント、医療・ライフサイエンス、自動車、製造、IT・テレコミュニケーションなどのさまざまな業界に細分化されています。その中で、メディア・エンターテインメントが市場収益の30%以上を占めており、生成的AIはスクリプト、動画、音楽、視覚効果の迅速な制作を可能にし、従来の方法に比べて時間とコストを大幅に削減しています。また、アニメーション、吹き替え、ローカリゼーションのためのAI駆動ツールの人気も高まっています。

医療およびライフサイエンス分野では、AIの利用が急速に拡大しています。最近のServiceNowの調査によると、77%の医療およびライフサイエンス組織が次の会計年度にAI投資を増加させる計画を立てています。この勢いは、臨床画像、薬剤発見、パーソナライズドメディスンの進展によって推進されており、AI/生成的AIは大規模なマルチモーダルデータセット（EHR、画像、オミクス）を活用して、診断、治療計画、研究開発の生産性を向上させています。

データモダリティに基づく生成的AI市場のセグメンテーションは、テキスト、画像、動画、音声・スピーチ、コード、マルチモーダルに分かれています。これらの中で、テキストは2025年に35%以上のシェアを占めるとされ、テキストベースの生成的AIは、画像や動画生成に比べて実装が容易で、計算能力の要求も低く、コストも抑えられます。チャットボット、バーチャルアシスタント、パーソナライズされた推奨、文書の自動化に対する需要が、テキスト生成の優位性を支えています。また、トレーニングに使用される巨大なテキストデータセットの存在が市場リーダーシップを強化しています。

動画セグメントは、エンターテインメント、広告、ソーシャルメディアプラットフォームにおけるAI駆動の動画制作、編集、パーソナライズに対する需要の高まりにより、最も高い成長率を示すと予測されています。生成的AIモデル、特に拡散モデルやGAN（生成対抗ネットワーク）は、手動の手間を最小限に抑え、高品質でリアルな動画を生成できるため、時間とコストの大幅な削減が可能です。ゲーム、バーチャルプロダクション、eラーニングなどの産業は、没入型動画体験のために生成的AIをますます活用しています。

北米は、2025年に生成的AI市場の約38%を占めると予測されています。これは、強固な技術インフラ、重要な投資、先進的なAI研究機関や企業の集中によって支えられています。この地域の優位性は、政府の支援、学術的卓越性、民間セクターのイノベーションの組み合わせによってもたらされ、AI開発に適したエコシステムを形成しています。企業は、効率性や競争力を高めるために、AI駆動のコンテンツ制作、予測的インサイト、プロセス最適化を求めています。また、地域には強固なスタートアップエコシステムが存在し、ベンチャーキャピタルへのアクセスも良好です。2024年には、北米の生成的AIスタートアップが480億ドル以上の資金を調達しており、2020年に調達した金額の20倍にも及び、2024年のヨーロッパ全体のベンチャーキャピタル調達額にほぼ匹敵します。急速な都市化、インターネット普及の進展、大規模データセットの存在は、生成的AIを通じて運用効率、パーソナライズ、イノベーションの向上を助けています。各国は、イノベーションをスケールアップするための国家AI戦略を開始しています。インドのMeitYは2025年4月にIndiaAIミッションを承認し、スタートアップの計算アクセスを向上させました。データの可用性の急増とクラウドインフラの整備は、生成的AIアプリケーションの強固な基盤を提供しています。シンガポールは2023年12月に国家AI戦略2.0を導入し、AI人材を3倍に増やし、公共データを開放し、公共部門でのAI利用を加速させることを目指しています。マレーシアは、国家AIオフィスとクラウド政策を通じてデジタル基盤に投資し、20億ドルのGoogleデータセンターが2030年までに26,500の雇用を創出する見込みです。地域の取り組みも調和しており、ASEANは責任あるAIのための統一フレームワークを採用しています。ASEANデジタルマスタープラン2025は基盤を整え、2025年1月には生成的AIのガバナンスガイドが導入されました。これらの取り組みは、AIアジア太平洋研究所による国境を越えたワークショップを通じて強化され、地域全体での責任ある成長を促進しています。

ヨーロッパは、革新的な規制フレームワーク、協調的な投資、公共部門との統合により、戦略的に重要な地域として浮上しています。2024年には、EUが包括的なAI法であるAI法を制定し、2024年8月に施行され、一般目的のAIにおける透明性、安全性、責任のための世界的基準を設定しました。Horizon EuropeおよびDigital Europeを通じて年間10億ユーロ以上の支援を受け、地域はAIファクトリー、スパコンインフラ、GenAI4EUに投資し、イノベーションと市場展開を加速させています。ヨーロッパの企業は生産性や自動化の向上を求める圧力が高まっており、生成的AIはワークフローの合理化と市場投入までの時間を短縮することで、コスト効率の良いソリューションを提供します。ヨーロッパはまた、2025年のAIアクションサミットで開始されたInvestAIイニシアチブを通じてAIインフラを拡張しています。この2,000億ユーロの投資には、各AIギガファクトリーの建設に20億ユーロが含まれ、各ファクトリーには10万以上の高度なAIチップが収容され、米国や中国の能力に対抗し、大規模な生成モデルのトレーニングを支援します。

生成的AI市場はインフラストラクチャーおよびモデル層で中程度に統合されている一方、アプリケーション層はスタートアップや特定の業界向けプレーヤーによって高度に断片化されています。ハイパースケーラーは、企業の採用を促進するために自社のクラウドプラットフォームに生成的AIを統合しています。MicrosoftとOpenAI、AWSとAnthropicのような戦略的パートナーシップは、それぞれのエコシステム全体でファウンデーションモデルへのアクセスを拡大しています。企業はまた、優れた人材を獲得し、イノベーションを加速させるために合併や買収を積極的に進めています。生成的AI市場は2025年に694億ドルの価値を持つと予測されており、自動化、パーソナライズされたコンテンツ制作、高度な人間と機械の相互作用へのニーズが生成的AI市場を牽引しています。2025年から2032年までの期間において、生成的AI市場は36.2%のCAGRを見込んでいます。深層学習モデルの進展、計算能力の向上、クラウドベースのAIインフラの拡充が、生成的AI市場にとって大きな機会を生み出しています。主要なプレーヤーとしては、OpenAI、Anthropic、Glean Technologies、Inflection AI、Microsoft、Nvidia、Googleなどが挙げられます。

Report Coverage & Structure

エグゼクティブサマリー

この報告書のエグゼクティブサマリーでは、2025年と2032年のグローバル生成的AI市場の状況を簡潔に概観し、2024年から2032年の市場機会を評価します。このセクションでは、主要な市場動向と将来の市場予測を提供し、プレミアム市場のインサイトと業界の発展及び重要な市場イベントについても取り上げます。最後に、PMR（プロジェクトマネジメントリサーチ）分析と推奨事項が含まれています。

市場概況

このセクションでは、生成的AI市場の範囲と定義を明確にし、市場のダイナミクスについて詳しく説明します。市場のドライバー、制約、機会、課題、および主要なトレンドが分析されています。特に、マクロ経済要因として、世界のGDP成長見通しや経済の不確実性、インフレ、半導体産業の成長、研究開発（R&D）支出の見通し、クラウドインフラの拡張などが述べられています。

また、COVID-19の影響分析と予測要因の関連性と影響についても詳しく説明されています。

付加価値のあるインサイト

このセクションでは、生成的AI市場における規制の状況、バリューチェーン分析、PESTLE分析（政治、経済、社会、技術、法的、環境要因）、さらにはポーターのファイブフォース分析が行われ、業界の全体像が提供されます。

価格動向分析

ここでは、生成的AIハードウェアの価格に影響を与える主要な要因と、平均価格分析が行われます。また、価格動向の重要なハイライトも提供され、市場の価格戦略がどのように展開されているかが示されます。

グローバル生成的AI市場の見通し

このセクションでは、2019年から2023年までの歴史的な市場規模分析と、2024年から2032年までの予測が、コンポーネント（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）別に行われます。また、データモダリティ（テキスト、画像、動画、音声、コード、マルチモーダル）、デプロイメントモード（オンプレミス、クラウドベース、ハイブリッド）、企業規模（大企業、中小企業）、エンドユーザー（個人、企業）ごとの市場分析も詳細に行われます。

地域別分析

生成的AI市場は、北米、ヨーロッパ、東アジア、南アジア・オセアニア、ラテンアメリカ、中東・アフリカという地域に分けられ、それぞれの市場規模の歴史的な分析と予測が行われます。特に、各地域における主要国やそれぞれのコンポーネント、データモダリティ、デプロイメントモード、企業規模、エンドユーザーによる市場分析が行われ、地域ごとの市場の魅力が評価されます。

競争環境

このセクションでは、2024年の市場シェア分析と市場構造が詳細に示され、競争の激しさをマッピングするためのインテンスマッピングや競争ダッシュボードが提供されます。主要な企業プロフィールも含まれ、OpenAI、Anthropic、Cohere、Amazon Web Services、Microsoft、Nvidia、Google、IBMなど、業界の主要プレイヤーの概要、財務情報、戦略、最近の開発が詳述されています。

この報告書は、生成的AI市場の全体像を把握するための貴重な情報源であり、今後の市場動向やビジネス戦略を考案する上での重要な指針を提供します。