AI画像ジェネレータの市場規模、シェア、動向分析レポート：コンポーネント別（ソフトウェア、サービス）、エンドユーザー別（メディア＆エンターテイメント、ヘルスケア）、地域別、セグメント別予測、2023年～2030年

AI Image Generator Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Software, Services), By End-user (Media & Entertainment, Healthcare), By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030

AI画像ジェネレーター市場の成長と動向 Grand View Research, Inc.の最新レポートによると、世界のAI画像ジェネレータ市場規模は2030年までに10億8120万米ドルに達し、2023年から2030年までのCAGRは17.5％で成... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	言語
Grand View Research グランドビューリサーチ	2023年7月25日	US$4,950 シングルユーザライセンス（印刷不可）ライセンス・価格情報注文方法はこちら	100	英語

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サマリー

AI画像ジェネレーター市場の成長と動向

Grand View Research, Inc.の最新レポートによると、世界のAI画像ジェネレータ市場規模は2030年までに10億8120万米ドルに達し、2023年から2030年までのCAGRは17.5％で成長すると予測されている。ビジュアルコンテンツに対する需要の増加、AI技術の進歩、ユースケースの拡大、ARやVRとの統合、より高品質でリアルな画像を生成するためのプログレッシブ成長GANやスタイルベースGANなどの継続的な研究開発の取り組みにより、人工知能（AI）画像ジェネレータ産業は将来的に有望な成長を遂げると位置づけられている。

深層学習アルゴリズム、特に生成的敵対ネットワーク（GAN）は、AI画像生成の分野に革命をもたらした。GANは、2つのニューラルネットワークを互いに対戦させることで、非常にリアルで高品質な画像の作成を可能にする。ディープラーニング技術の進歩に伴い、AIが生成する画像の品質とリアリズムが向上し、市場の成長を牽引している。

例えば、2019年8月、NVIDIA Corporationは、GANベースの画像生成の大幅な進歩としてStyleGANを発表した。StyleGANは、画像のスタイルとコンテンツのさまざまな側面を制御することで、非常にリアルで多様な画像を生成できる。StyleGANは、アート、ファッション、エンターテインメントなど、さまざまなアプリケーションで広く使用されています。顔の特徴、服のスタイル、芸術的なスタイルなどの属性を操作することで、ユニークで視覚的に魅力的な画像を作成することができます。

AI画像ジェネレーターはARやVR技術と統合され、没入感のあるリアルな体験を生み出す。この統合により、仮想環境における高品質なビジュアルのリアルタイム生成が可能になり、AIイメージジェネレーター産業の成長に貢献している。例えば、AIイメージジェネレータは、リアルなバーチャルアバターを生成したり、詳細なテクスチャや外観を持つバーチャルオブジェクトを作成したりすることができる。

ゲーム、トレーニングシミュレーション、バーチャルツアーなど、業界を横断するARおよびVRアプリケーションの需要は、人工知能画像ジェネレータの採用をさらに促進するだろう。例えば、VRベースのフライトシミュレーターはパイロット訓練に広く採用されている。これらのシミュレーションは現実的なコックピット環境を提供し、訓練パイロットが安全かつ制御された仮想環境で飛行操縦、緊急手順、計器操作を練習できるようにする。

AIイメージジェネレーターの用途は、エンターテインメントやゲームといった伝統的な分野にとどまらない広がりを見せている。ファッション、インテリアデザイン、ヘルスケア、自動車などの業界では、リアルな製品ビジュアルの生成、デザインコンセプトのシミュレーション、医療用画像の補助、バーチャル体験の強化などにAI画像ジェネレーターの活用が進んでいる。多様化するユースケースは、AI画像ジェネレーターの需要を促進し、市場の成長を後押しする。

例えば、ヘルスケアにおけるAI画像ジェネレータは、トレーニング目的や医療シナリオのシミュレーションのためにリアルな医療画像を生成するために開発することができる。同様に、建築とインテリアデザインでは、AI画像ジェネレータは、建物や内部空間の写実的なレンダリングを生成することができます。今後、より特定分野に特化したAI画像生成技術が開発されることが予想される。

AI画像ジェネレータ市場レポートハイライト

- ディープラーニング技術、特にGenerative Adversarial Networks（GAN）は、AI画像生成技術の開発において重要な役割を果たしている。研究者はネットワークアーキテクチャ、学習方法論、損失関数において顕著な進歩を遂げ、画質、リアリズム、多様性を向上させてきた。ディープラーニングが進化を続ける中、AI画像生成技術はさらなる進歩の恩恵を受け、その成長を促進すると期待されている。

- 2022年にはソフトウェアがコンポーネントセグメントを支配。生成的敵対ネットワーク（GAN）や変分オートエンコーダ（VAE）のような生成モデルを含むAIアルゴリズムの進歩は、ソフトウェア実装に大きく依存している。ソフトウェア分野は、基礎となるアルゴリズムを改良し、実装を最適化することで、AIが生成する画像の品質と多様性を向上させる上で重要な役割を果たしている。

- Eコマース分野は、2023年から2030年にかけてCAGR 19.2%と最も高い成長が見込まれている。Eコマース・プラットフォームは、顧客を惹きつけ販売を促進するために、高品質の製品画像に大きく依存している。AI画像ジェネレータは、リアルな製品画像を生成する上で重要な役割を果たし、企業が視覚的に魅力的な方法で製品を紹介できるようにする。

- 中国、インド、日本を含むアジア太平洋地域の主要国には、高速インターネット接続や高度なデータセンターなど、堅牢な技術インフラが整備されている。このインフラは、AI画像生成アプリケーションに必要な大量のデータの処理と保存を可能にする。

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Table of Contents

Chapter 1 Methodology and Scope
1.1 Information Procurement and Research Scope
1.2 Information Analysis
1.3 Market Formulation & Data Visualization
1.4 Market Scope and Assumptions
1.4.1 Secondary Sources
1.4.2 Primary Sources
Chapter 2 Executive Summary
2.1 Market Outlook
2.2 Global
2.2.1 Global AI Image Generator Market, 2017 - 2030
2.2.2 Global AI Image Generator Market, by Region, 2017 - 2030
2.2.3 Global AI Image Generator Market, by Component, 2017 - 2030
2.2.4 Global AI Image Generator Market, by End-user, 2017 - 2030
2.3 Segmental Trends
Chapter 3 AI Image Generator Market Variables, Trends & Scope
3.1 Market Lineage
3.2 Industry Value Chain Analysis
3.3 Regulatory Framework
3.4 Technology Framework
3.5 Market Dynamics
3.5.1 MarketT Driver Analysis
3.5.2 Market Restraints Analysis
3.5.3 Industry Challenges
3.6 Business Environmental Tools Analysis: AI Image Generator Market
3.6.1 PORTER’S Five Forces Analysis
3.6.1.1 Bargaining Power of Suppliers
3.6.1.2 Bargaining Power of Buyers
3.6.1.3 Threat of Substitution
3.6.1.4 Threat of New Entrants
3.6.1.5 Competitive Rivalry
3.6.2 PESTLE Analysis
3.6.2.1 Political Landscape
3.6.2.2 Economic Landscape
3.6.2.3 Social Landscape
3.6.2.4 Technology Landscape
3.6.2.5 Environmental Landscape
3.6.2.6 Legal Landscape
3.7 Economic Mega Trend Analysis
Chapter 4 AI Image Generator Market: Component Outlook
4.1 AI Image Generator Market Share by Component, 2022 & 2030
4.2 Software
4.2.1 Software AI Image Generator Market, by Region, 2017 - 2030
4.3 Services
4.3.1 Services AI Image Generator Market, by Region, 2017 - 2030
Chapter 5 AI Image Generator Market: End-User Outlook
5.1 AI Image Generator Market Share by End-User, 2022 & 2030
5.2 Media & Entertaiment
5.2.1 Media & Entertainment AI Image Generator Market, by Region, 2017 - 2030
5.3 Healthcare
5.3.1 Healthcare AI Image Generator Market, by Region, 2017 - 2030
5.4 Fashion
5.4.1 Fashion AI Image Generator Market, by Region, 2017 - 2030
5.5 Social Media
5.5.1 Social Media AI Image Generator Market, by Region, 2017 - 2030
5.6 E-commerce
5.6.1 E-commerce AI Image Generator Market, by Region, 2017 - 2030
5.7 Others
5.7.1 Others AI Image Generator Market, by Region, 2017 - 2030
Chapter 6 AI Image Generator Market: Regional Outlook
6.1 North America
6.1.1 North America AI Image Generator Market, by Component, 2017 - 2030
6.1.2 North America AI Image Generator Market, by End-user, 2017 - 2030
6.1.3 U.S.
6.1.3.1 U.S. AI Image Generator Market, by Component, 2017 - 2030
6.1.3.2 U.S. AI Image Generator Market, by End-user, 2017 - 2030
6.1.4 Canada
6.1.4.1 Canada AI Image Generator Market, by Component, 2017 - 2030
6.1.4.2 Canada AI Image Generator Market, by End-user, 2017 - 2030
6.2 Europe
6.2.1 Europe AI Image Generator Market, by Component, 2017 - 2030
6.2.2 Europe AI Image Generator Market, by End-user, 2017 - 2030
6.2.3 UK
6.2.3.1 UK AI Image Generator Market, by Component, 2017 - 2030
6.2.3.2 UK AI Image Generator Market, by End-user, 2017 - 2030
6.2.4 Germany
6.2.4.1 Germany AI Image Generator Market, by Component, 2017 - 2030
6.2.4.2 Germany AI Image Generator Market, by End-user, 2017 - 2030
6.2.5 France
6.2.5.1 France AI Image Generator Market, by Component, 2017 - 2030
6.2.5.2 France AI Image Generator Market, by End-user, 2017 - 2030
6.3 Asia Pacific
6.3.1 Asia Pacific AI Image Generator Market, by Component, 2017 - 2030
6.3.2 Asia Pacific AI Image Generator Market, by End-user, 2017 - 2030
6.3.3 China
6.3.3.1 China AI Image Generator Market, by Component, 2017 - 2030
6.3.3.2 China AI Image Generator Market, by End-user, 2017 - 2030
6.3.4 Japan
6.3.4.1 Japan AI Image Generator Market, by Component, 2017 - 2030
6.3.4.2 Japan AI Image Generator Market, by End-user, 2017 - 2030
6.3.5 India
6.3.5.1 India AI Image Generator Market, by Component, 2017 - 2030
6.3.5.2 India AI Image Generator Market, by End-user, 2017 - 2030
6.3.6 South Korea
6.3.6.1 South Korea AI Image Generator Market, by Component, 2017 - 2030
6.3.6.2 South Korea AI Image Generator Market, by End-user, 2017 - 2030
6.3.7 Australia
6.3.7.1 Australia AI Image Generator Market, by Component, 2017 - 2030
6.3.7.2 Australia AI Image Generator Market, by End-user, 2017 - 2030
6.4 Latin America
6.4.1 Latin America AI Image Generator Market, by Component, 2017 - 2030
6.4.2 Latin America AI Image Generator Market, by End-user, 2017 - 2030
6.4.3 Brazil
6.4.3.1 Brazil AI Image Generator Market, by Component, 2017 - 2030
6.4.3.2 Brazil AI Image Generator Market, by End-user, 2017 - 2030
6.4.4 Mexico
6.4.4.1 Mexico AI Image Generator Market, by Component, 2017 - 2030
6.4.4.2 Mexico AI Image Generator Market, by End-user, 2017 - 2030
6.5 MEA
6.5.1 MEA AI Image Generator Market, by Component, 2017 - 2030
6.5.2 MEA AI Image Generator Market, by End-user, 2017 - 2030
6.5.3 Kingdom of Saudi Arabia (KSA)
6.5.3.1 Kingdom of Saudi Arabia (KSA) AI Image Generator Market, by Component, 2017 - 2030
6.5.3.2 Kingdom of Saudi Arabia (KSA) AI Image Generator Market, by End-user, 2017 - 2030
6.5.4 UAE
6.5.4.1 UAE AI Image Generator Market, by Component, 2017 - 2030
6.5.4.2 UAE AI Image Generator Market, by End-user, 2017 - 2030
6.5.5 South Africa
6.5.5.1 South Africa AI Image Generator Market, by Component, 2017 - 2030
6.5.5.2 South Africa AI Image Generator Market, by End-user, 2017 - 2030
Chapter 7 Competitive Landscape
7.1 Company Categorization
7.2 Company Market Positioning
7.3 Company Market Share Analysis, 2022
7.4 Company Heat Map Analysis
7.5 Strategy Mapping
7.6 Company Profiles/Listing
7.6.1 AISEO
7.6.2 Box 20 LLC
7.6.3 Craiyon LLC.
7.6.4 CodeSandbox B.V.
7.6.5 DeepAI
7.6.6 Jasper.ai
7.6.7 NightCafe Studio
7.6.8 Panabee, LLC.
7.6.9 Runway AI, Inc.
9.6.10 Starryai

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Table of Contents

Summary

AI Image Generator Market Growth & Trends

The global AI image generator market size is expected to reach USD 1,081.2 million by 2030, growing at a CAGR of 17.5% from 2023 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. The increasing demand for visual content, advancements in AI technology, expanding use cases, integration with AR and VR, and ongoing research and development efforts, such as progressive growing GANs or style-based GANs, to generate higher-quality and more realistic images, position the artificial intelligence (AI) image generator industry for promising growth in the future.

Deep learning algorithms, particularly generative adversarial networks (GANs), have revolutionized the field of AI image generation. GANs enable the creation of highly realistic and high-quality images by pitting two neural networks against each other. As deep learning techniques continue to advance, the quality and realism of AI-generated images are improving, driving the market's growth.

For instance, in August 2019, NVIDIA Corporation introduced StyleGAN as a significant advancement in GAN-based image generation. StyleGAN allows for generating highly realistic and diverse images by controlling different aspects of the image's style and content. It is widely used in various applications, including art, fashion, and entertainment. It enables users to create unique and visually appealing images by manipulating attributes such as facial features, clothing styles, and artistic styles.

AI image generators are integrated with AR and VR technologies to create immersive and realistic experiences. This integration allows for the real-time generation of high-quality visuals in virtual environments, contributing to the growth of the AI image generator industry. For example, AI image generators can generate realistic virtual avatars or create virtual objects with detailed textures and appearances.

The demand for AR and VR applications across industries, including gaming, training simulations, and virtual tours, will further drive the adoption of artificial intelligence image generators. For instance, VR-based flight simulators have been widely adopted for pilot training. These simulations provide a realistic cockpit environment, allowing trainee pilots to practice flight maneuvers, emergency procedures, and instrument operations in a safe and controlled virtual environment.

The applications of AI image generators are expanding beyond traditional fields like entertainment and gaming. Industries such as fashion, interior design, healthcare, and automotive are increasingly utilizing AI image generators to generate realistic product visuals, simulate design concepts, aid medical imaging, and enhance virtual experiences. Diversifying use cases will drive the demand for AI image generators and fuel market growth.

For instance, AI image generators in healthcare can be developed to generate realistic medical images for training purposes or to simulate medical scenarios. Similarly, in architecture and interior design, AI image generators can generate photorealistic renderings of buildings and interior spaces. It is projected to witness the development of more domain-specific AI image generator technologies.

AI Image Generator Market Report Highlights

• Deep learning techniques, particularly Generative Adversarial Networks (GANs), have played a crucial role in developing AI image generator technology. Researchers have made notable advancements in network architectures, training methodologies, and loss functions, improving image quality, realism, and diversity. As deep learning continues to evolve, AI image-generator technology is expected to benefit from further advancements, driving its growth

• Software dominated the component segment in 2022. The advancements in AI algorithms, including generative models like generative adversarial networks (GANs) and variational autoencoders (VAEs), heavily rely on software implementation. The software segment plays a vital role in improving the quality and diversity of AI-generated images by refining the underlying algorithms and optimizing their implementation

• The e-commerce segment is expected to grow at the highest CAGR of 19.2% from 2023 to 2030. E-commerce platforms heavily rely on high-quality product images to attract customers and drive sales. AI image generators can play a significant role in generating realistic product images, enabling businesses to showcase their products in a visually appealingly manner

• Prominent countries in the Asia Pacific region, including China, India, and Japan, have robust technology infrastructures, including high-speed internet connectivity and advanced data centers. This infrastructure enables the processing and storing of large amounts of data required for AI image generation applications

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