クラウドAI市場：クラウドAIインフラ（コンピュート、ストレージ、ネットワーク）、AI&MLプラットフォーム（自動ML）、MLOpsおよびライフサイクル管理（AIワークフローオーケストレーション）、AIaaS、テクノロジー（ジェネレーティブAI、その他AI）別 - 2029年までの世界予測

Cloud AI Market by Cloud AI Infrastructure (Compute, Storage, Network), AI & ML Platforms (Auto ML), MLOps and Lifecycle Management (AI Workflow Orchestration), AIaaS, Technology (Generative AI and Other AI) - Global Forecast to 2029

クラウドAI市場は、2024年の803億米ドルから2029年には3,271億5,000万米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は32.4%となる。クラウドAIは、製造、医療、金融、小売を含む業界全体の技術利用を変革す... もっと見る

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MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2024年12月4日	US$4,950 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	387	462	英語

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サマリー

クラウドAI市場は、2024年の803億米ドルから2029年には3,271億5,000万米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は32.4%となる。クラウドAIは、製造、医療、金融、小売を含む業界全体の技術利用を変革する。例えば、病院ではクラウドAIを利用して健康動向を予測し、医療データを迅速に評価することで、医師が患者に対してより適切な判断を下せるよう支援している。
クラウドAIはハードウェアへの投資を必要とせず、強力なコンピューティングとデータ分析を提供するため、クラウドAIを利用する企業が増えている。これにより、企業はリアルタイムの洞察、予測、自動化のためにAIを利用することができ、より効率的な作業、コスト削減、中核業務への集中を支援することができる。

オファリング別では、サービスとしてのAI分野が予測期間中のCAGRが最も高い。
AI-as-a-Service（AIaaS）は、クラウドAI市場で最も高い成長が見込まれている。AIaaSは、高価なインフラや専門知識に投資することなく、高度なAIツールへのアクセスを企業に提供する。AIaaSの主な利点は、拡張性と柔軟性である。企業は必要に応じてAI機能を迅速に変更できるため、あらゆる規模の企業にとって有効だ。また、システムを構築・管理するリソースを持たない中小企業にとっても、AIを利用しやすくなる。AIaaSプロバイダーは多くの場合、既存システムとの接続を容易にするシンプルなインターフェースとツールを備えているため、企業は豊富な技術スキルを必要としない。
AIaaSは、企業が顧客体験を向上させ、業務をより効率的に運営しようとするにつれて、人気が高まっている。AIaaSにおけるAutoML（自動機械学習）と事前学習済みモデルの成長は、AIアプリケーションの開発と利用を容易にすることで、この傾向を後押ししている。企業がデータ主導の意思決定を取り入れる中、AIaaSはデータの複雑性を克服し、イノベーションを推進する上で極めて重要になるだろう。
業種別では、BFSIセグメントが予測期間中最大の市場シェアを占めている。
銀行や金融サービスは、セキュリティ、顧客サービス、効率を改善するためにクラウドAIを使用している。クラウドAIはデータを即座に分析するのに役立ち、これは不正行為の検出、リスク管理、顧客ごとにパーソナライズされたサービスの提供に不可欠である。AIモデルは大量のデータをリアルタイムで処理し、異常なパターンを見つけて金融犯罪のリスクを低減する。クラウドAIは、パーソナライズされたアドバイスやチャットボットを提供することで顧客サービスを向上させ、デジタルサービスに対する需要の高まりに応えるため、銀行業務をより迅速かつ効果的にする。
保険業界では、クラウドAIが保険金請求処理を迅速化し、リスクを予測し、データを調査することで、業務を迅速化し、意思決定をより正確なものにする。また、企業はITシステムに多額の先行投資をすることなく、リソースを調整することができる。この柔軟性により、企業は市場の需要の変化に対応し、新たな規制に従うことができる。全体として、クラウドAIはセキュリティを向上させ、企業がパーソナライズされたサービスを提供できるようにし、顧客のニーズを満たし、急速に変化するデジタル世界に対応するために、より効率的な運用を支援する。
ビジネス機能に基づくと、オペレーション＆サプライ・セグメントが予測期間中最も高いCAGRを維持している。
クラウドAIは、企業がロジスティクス、在庫、オペレーションとサプライチェーンの効率性を管理する方法を変革する。企業はAIシステムを利用することで、サプライチェーンに関するリアルタイムのデータを取得し、在庫管理を改善し、需要予測を改善することができる。これにより、経費が削減され、柔軟性が増し、顧客のニーズをよりよく満たすことができる。また、AIは企業が潜在的な問題を発見し、配送ルートを改善するのに役立ち、サプライチェーンをより迅速で迅速なものにする。
オペレーションとサプライチェーンチェーン向けのクラウドAI市場の最近の動向としては、モノのインターネット（IoT）デバイスを統合してリアルタイムのデータ収集を行い、サプライチェーン全体の可視性を高めることが挙げられる。従業員が重要な意思決定に集中できるよう、受注処理や在庫管理などの作業を自動化するためにAIを活用する企業が増えている。また、AIは予知保全にも役立ち、機器のスムーズな稼働を維持し、高価なダウンタイムを削減する。企業がより環境に優しくなるよう取り組む中、AIは無駄を省き、資源をより効率的に使用するのに役立っている。
プライマリーの内訳
クラウドAI市場の主要企業数社の最高経営責任者（CEO）、イノベーション・技術担当取締役、システム・インテグレーター、経営幹部にインタビューした。
 企業別：ティアI：40％、ティアII：25％、ティアIII：35
 役職別C-Level Executives: 25%、Director Level: 37%、その他：38%
 地域別北米：42％、欧州：24％、アジア太平洋地域：18％、その他の地域：16
クラウドAI市場の主要ベンダーとしては、グーグル（米国）、IBM（米国）、AWS（米国）、マイクロソフト（米国）、オラクル（米国）、エヌビディア（米国）、セールスフォース（米国）、SAP（ドイツ）、アリババクラウド（中国）、HPE（米国）、インテル（米国）などが挙げられる。
調査対象範囲
本市場レポートでは、クラウドAI市場をセグメント横断的にカバーした。オファリング、技術タイプ、ホスティングタイプ、組織規模、ビジネス機能、業種、地域に基づいて、多くのセグメントの市場規模と成長可能性を推定した。主要市場参加者の徹底的な競合分析、事業に関する情報、製品やサービスの提供に関する本質的な考察、現在の動向、重要な市場戦略などを掲載しています。
このレポートを購入する理由

クラウドAI業界全体とそのサブセグメントに関する最も正確な収益予測に関する情報を掲載した本調査は、市場リーダーや最近の新規参入者にとって有益です。利害関係者は、本レポートによる競争環境の理解を深めることで、自社の位置づけを高め、市場参入戦略を策定するのに役立ちます。この調査レポートは、主な市場促進要因、制約、機会、および課題に関する情報を提供し、業界の鼓動を理解する上でプレイヤーを支援します。

本レポートは、以下のポイントに関する洞察を提供しています：

主な推進要因の分析（AIアプリケーションに必要なインフラとスケーラビリティを提供し、企業が膨大なデータセットと計算能力を活用できるようにする）、阻害要因（データの所有権、暗号化、AIを活用した洞察力の悪用の可能性に対する懸念から、多くの企業がクラウドベースのAIソリューションの採用に慎重になっている）、機会（IoTのような技術革新によって生成される膨大なデータを管理、分析、最適化できるAI主導型ソリューションのニーズが高まっている）、課題（AI統合の複雑さは、クラウドAI市場、特に技術的専門知識の乏しい企業にとって大きな課題である）。

- 製品開発／イノベーション：クラウドAI業界における新たな技術、研究開発の取り組み、新サービスや新製品の紹介を包括的に分析。

- 市場開発：収益性の高い市場に関する詳細：本稿では、世界のクラウドAI産業を調査している。

- 市場の多様化：最近の進歩、投資、未開拓地域、新商品・サービス、クラウドAI産業に関する包括的な詳細。

- 競合評価：Google（米国）、IBM（米国）、AWS（米国）、マイクロソフト（米国）、オラクル（米国）など、クラウドAI業界の上位競合企業の市場シェア、拡張計画、サービスポートフォリオを徹底分析。

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1 はじめに
1.1 調査目的 34
1.2 市場の定義 34
1.2.1 包含と除外 35
1.3 市場範囲 36
1.3.1 市場セグメンテーション 36
1.3.2 考慮した年数 37
1.4 考慮した通貨 37
1.5 利害関係者 38
2 調査方法 39
2.1 リサーチアプローチ 39
2.1.1 二次データ 40
2.1.2 一次データ 40
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 41
2.1.2.2 主要産業の洞察 41
2.2 市場の分類とデータの三角測量 42
2.3 市場規模の推定 43
2.3.1 トップダウンアプローチ 44
2.3.2 ボトムアップアプローチ 44
2.3.3 市場規模推定アプローチ 46
2.4 市場予測 47
2.5 リサーチの前提 48
2.6 リサーチの限界 50
3 エグゼクティブサマリー 51
4 プレミアムインサイト
4.1 クラウドAI市場におけるプレーヤーの成長機会 55
4.2 クラウドAI市場、サービス別
4.3 クラウドAI市場：ホスティングタイプ別 56
4.4 クラウドAI市場：テクノロジータイプ別 56
4.5 クラウドAI市場：ビジネス機能別 57
4.6 クラウドAI市場：組織規模別 57
4.7 クラウドAI市場：業種別 58
4.8 クラウドAI市場：地域シナリオ 58

5 市場の概要と業界動向 59
5.1 はじめに 59
5.2 市場のダイナミクス 59
5.2.1 ドライバ 59
5.2.1.1 ジェネレーティブAIとインテリジェントオートメーションの進歩の増加 59
5.2.1.2 クラウドベースのサービスとアプリケーションの採用の増加 60
5.2.1.3 データ主導の意思決定の重要性の高まり 60
5.2.2 阻害要因 60
5.2.2.1 データのプライバシーとセキュリティへの懸念 60
5.2.2.2 インターネット接続の制限 61
5.2.3 機会 61
5.2.3.1 中小企業への進出 61
5.2.3.2 新興テクノロジーとの統合 61
5.2.4 課題 61
5.2.4.1 AI統合の複雑さ 61
5.2.4.2 AI導入の高コスト 62
5.3 事例分析 62
5.3.1 ケーススタディ 1：シーメンス、Azure AI を使って現場の従業員とエンジニアをリアルタイムで問題解決につなげた 62
5.3.2 ケーススタディ 2：ibmの支援によるエドガー・ファイナンスの投資情報の収集と分析の加速 63
5.3.3 ケーススタディ3：セールスフォースAIによるサポート依頼のトリアージの自動化 63
5.4 エコシステム分析 64
5.5 サプライチェーン分析 67
5.6 価格分析 68
5.6.1 指標価格分析：クラウドAI市場、オファリング別、2024年 69
5.6.2 平均販売価格の動向 69
5.6.3 主要プレイヤーの平均販売価格動向（テクノロジー別、2024年） 70
5.7 特許分析 70
5.8 技術分析 73
5.8.1 主要技術 73
5.8.1.1 自動機械学習 73
5.8.1.2 クラウド・コンピューティング
5.8.2 補完技術 74
5.8.2.1 エッジコンピューティング 74
5.8.2.2 データレイク 74
5.8.2.3 AI開発フレームワーク 74
5.8.3 隣接技術 74
5.8.3.1 ブロックチェーン 74
5.8.3.2 モノのインターネット 75

5.9 規制の状況 75
5.9.1 規制機関、政府機関、その他の組織 75
5.9.2 規制（地域別） 77
5.9.2.1 北米 77
5.9.2.2 欧州 77
5.9.2.3 アジア太平洋地域 78
5.9.2.4 中東・南アフリカ 78
5.9.2.5 ラテンアメリカ 78
5.9.3 規制の影響と業界標準 78
5.9.3.1 一般データ保護規則（GDPR） 79
5.9.3.2 SEC規則17a-4 79
5.9.3.3 ISO/IE 27001 79
5.9.3.4 システム及び組織統制 2 タイプ II コンプライアンス 79
5.9.3.5 金融業界規制当局（FINRA） 79
5.9.3.6 情報公開法（FOIA） 79
5.9.3.7 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA） 80
5.10 ポーターの5つの力分析 80
5.10.1 新規参入企業の脅威 81
5.10.2 代替品の脅威 81
5.10.3 買い手の交渉力 82
5.10.4 供給者の交渉力 82
5.10.5 競合の激しさ 82
5.11 主要ステークホルダーと購買基準 82
5.11.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 82
5.11.2 購入基準 83
5.12 主要会議とイベント（2024～2025年） 84
5.13 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／破壊 85
5.14 ビジネスモデル分析 86
5.14.1 サブスクリプション型モデル 86
5.14.2 ペイ・パー・ユース・モデル 87
5.14.3 フリーミアムモデル 87
5.14.4 エンタープライズ・ライセンス・モデル 88
5.14.5 新たなビジネスモデル 89
5.14.5.1 マーケットプレイスモデル
5.14.5.2 データ収益化モデル 89
5.14.5.3 共同開発モデル
5.14.5.4 成果ベースの価格設定モデル 89
5.14.5.5 業種別ソリューションモデル 89
5.15 投資と資金調達のシナリオ 90

5.16 クラウドAI市場へのAI／Gen AIの影響 90
5.16.1 ケーススタディ：ジョンソン・エンド・ジョンソンはマイクロソフトのAzureと提携し、医療における自動化と意思決定向上のためのジェネレーティブAIを導入した。
5.16.2 ジェネレーティブAIに対応するトップベンダー 93
5.16.2.1 マイクロソフト 93
5.16.2.2 グーグル・クラウド 93
5.16.2.3 IBM Watson 93
5.16.2.4 アマゾン・ウェブ・サービス（AWS） 93
5.16.2.5 アンソロピック 93
5.17 クラウドにおけるAIの未来 94
5.18 AIクラウドのユースケース 95
5.18.1 インテリジェントなチャットボットとバーチャルエージェント 95
5.18.2 AI主導のレコメンデーション・エンジン 95
5.18.3 金融リスクモデリングのためのAI 96
5.96 18.4 コンピュータ・ビジョン・アプリケーション
6 クラウドAI市場、サービス別 97
6.1 はじめに
6.1.1 オファリングクラウドAI市場の促進要因
6.2 インフラストラクチャー
6.2.1 AIワークロードにおける高性能コンピューティングとスケーラブルなリソースへのニーズの高まりが市場を促進する 99
6.2.2 クラウドAIインフラ 100
6.2.2.1 コンピュート 102
6.2.2.2 ストレージ 102
6.2.2.3 ネットワーキング 103
6.2.3 AIとMLプラットフォーム 104
6.2.3.1 MLプラットフォーム 106
6.2.3.2 自動機械学習（AutoML） 106
6.2.3.3 データの準備と管理 107
6.2.4 MLOPとライフサイクル管理 108
6.2.4.1 モデルのモニタリングとバージョン管理 110
6.2.4.2 AI ワークフローのオーケストレーション 110
6.3 AIアズ・ア・サービス（AIAAS） 111
6.3.1 拡張性、柔軟性、コスト効率に優れたAIソリューションへの需要の高まりが市場成長を促進 111

7 クラウドAI市場、テクノロジータイプ別 113
7.1 はじめに 114
7.1.1 テクノロジータイプ別クラウドAI市場の促進要因 114
7.2 ジェネレーティブAI 115
7.2.1 リソースを動的に拡張し、コスト効率を向上させるジェネレーティブAIモデルの需要 115
7.3 他のAI 116
7.3.1 高い処理能力とスケーラブルなリソースへのニーズ 116
8 クラウドAI市場（ホスティングタイプ別） 118
8.1 はじめに 119
8.1.1 ホスティングタイプクラウドAI市場の促進要因 119
8.2 マネージド・ホスティング 120
8.2.1 耐障害性の高いデータセンターがマネージドホスティングの需要を押し上げる 120
8.3 セルフホスティング 121
8.3.1 AIインフラに対する管理強化の需要 121
9 クラウドAI市場：組織規模別 123
9.1 はじめに
9.1.1 組織規模：クラウドAI市場の促進要因 124
9.2 大企業 126
9.2.1 複雑な企業環境における拡張性と安全性の高いクラウドAIソリューションへの需要 126
9.3 中小企業 127
9.3.1 中小企業におけるコスト効率と拡張性に優れたクラウドAIソリューションの需要 127
10 クラウドAI市場：ビジネス機能別 128
10.1 はじめに 129
10.1.1 ビジネス機能：クラウドAI市場の促進要因 129
10.2 マーケティング 130
10.2.1 データ主導の洞察とパーソナライゼーションに対する需要の高まりが市場を牽引 130
10.2.2 マーケティングユースケース
10.2.2.1 カスタマージャーニーの最適化 131
10.2.2.2 リードスコアリングの予測 132
10.2.2.3 市場動向と競合分析 132
10.2.2.4 メールマーケティングの最適化 132

10.3 セールス 133
10.3.1 クラウドAIプラットフォームはカスタマージャーニーと購買意欲を洞察する 133
10.3.2 セールス：ユースケース 134
10.3.2.1 売上予測 134
10.3.2.2 パーソナライズされた顧客エンゲージメント 134
10.3.2.3 顧客のセンチメント分析 134
10.3.2.4 ダイナミックな価格設定と値引き 135
10.4 人的資源 135
10.4.1 人事部門におけるデータ主導の人材獲得に向けたクラウドAIソリューションの必要性 135
10.4.2 人事：使用例 136
10.4.2.1 候補者のスクリーニング 136
10.4.2.2 従業員の定着率分析 136
10.4.2.3 パフォーマンス管理 136
10.4.2.4 人員計画と予測 137
10.5 財務・会計 137
10.5.1 AI はプロセスの合理化、正確性の向上、意思決定のための貴重な洞察を提供する 137
10.5.2 財務・会計使用例 138
10.5.2.1 不正検知 138
10.5.2.2 財務予測 138
10.5.2.3 経費管理 138
10.5.2.4 請求書処理 139
10.6 オペレーション＆サプライチェーン 139
10.6.1 リアルタイムデータ分析と在庫最適化のためのクラウドAI のニーズ 139
10.6.2 オペレーション＆サプライチェーン：ユースケース 140
10.6.2.1 予知保全 140
10.140 6.2.2 サプライチェーンの最適化
10.6.2.3 AIOps 141
10.6.2.4 ITサービス管理 141
11 クラウドAI市場（業種別） 142
11.1 はじめに
11.1.1 垂直方向：クラウドAI市場の促進要因
11.2 BFSI 145
11.2.1 セキュリティ強化と不正検知の需要が市場を牽引 145
11.2.2 BFSI：ユースケース 146
11.2.2.1 不正検知と防止 146
11.2.2.2 リスク評価と管理 146
11.146 2.2.3 信用スコアリングとアンダーライティング 146
11.2.2.4 顧客サービスの自動化 147
11.3 小売・電子商取引 147
11.3.1 パーソナライズされたマーケティングへの注目の高まりが市場を牽引 147
11.3.2 小売業と電子商取引使用例 148
11.3.2.1 パーソナライズされた商品推薦 148
11.3.2.2 顧客関係管理 148
11.3.2.3 ビジュアル検索 149
11.3.2.4 バーチャル顧客アシスタント 149
11.4 製造業 149
11.4.1 ダウンタイムと無駄を最小化して市場を牽引する、品質管理と予知保全の必要性 149
11.4.2 製造業使用例 150
11.4.2.1 予知保全と機械検査 150
11.4.2.2 材料移動管理 151
11.4.2.3 生産計画 151
11.4.2.4 品質管理 151
11.5 政府・防衛 152
11.5.1 精密な政策決定のためのAI主導の洞察に対する需要が市場を牽引する 152
11.5.2 政府・防衛：ユースケース 153
11.5.2.1 監視と状況認識 153
11.5.2.2 法執行 153
11.5.2.3 インテリジェンス分析とデータ処理 153
11.5.2.4 シミュレーションと訓練 153
11.6 ヘルスケア＆ライフサイエンス 154
11.6.1 疾患の早期発見と個別化治療の重視が市場を牽引する 154
11.6.2 ヘルスケア＆ライフサイエンス：使用例 155
11.6.2.1 患者データとリスク分析 155
11.6.2.2 ライフスタイル管理とモニタリング、ウェアラブル 155
11.6.2.3 入院患者ケアと病院管理 155
11.6.2.4 医療画像と診断 156
11.7 テクノロジー＆ソフトウェアプロバイダー 156
11.7.1 各業界でカスタマイズされたクラウドAIプラットフォームへの需要が市場を牽引 156
11.7.2 テクノロジー＆ソフトウェアプロバイダー：ユースケース 157
11.7.2.1 ビッグデータ分析 157
11.7.2.2 AI主導のソフトウェア開発 158
11.7.2.3 サイバーセキュリティと不正検知 158
11.7.2.4 ロボット工学と自動化 158

11.8 ITと通信 158
11.8.1 最適化されたネットワーク管理と顧客との対話強化のニーズが市場を牽引する 158
11.8.2 IT・通信：ユースケース 159
11.8.2.1 AI主導のネットワーク分析 159
11.8.2.2 チャットボットによる顧客サポート強化 160
11.8.2.3 クラウドベースのユニファイド・コミュニケーション 160
11.8.2.4 モバイルサービスにおける不正検知 160
11.9 エネルギー＆公益事業 160
11.9.1 エネルギー配分と資源管理の改善が市場を牽引 160
11.9.2 エネルギーと公益事業：使用事例 161
11.9.2.1 エネルギー需要予測 161
11.9.2.2 グリッドの最適化と管理 162
11.9.2.3 スマートメーターとエネルギーデータ管理 162
11.9.2.4 エネルギー貯蔵の最適化 162
11.10 メディア・娯楽 162
11.10.1 コンテンツ制作、配信、視聴者エンゲージメント強化への需要が市場を牽引 162
11.10.2 メディアとエンターテインメント使用例 163
11.10.2.1 コンテンツ推薦エンジン 163
11.10.2.2 自動ビデオ編集 164
11.10.2.3 視聴者フィードバックのためのセンチメント分析 164
11.164 10.2.4 バーチャル・拡張現実体験 164
11.11 自動車、輸送、物流 165
11.11.1 効率的なルーティングとスケジューリングへの需要が市場を牽引 165
11.11.2 自動車、輸送、物流：使用例 166
11.11.2.1 サプライチェーンの可視化と追跡 166
11.166 11.2.2 ルート最適化 166
11.166 11.2.3 運転支援システム 166
11.166 11.2.4 スマート・ロジスティクスと倉庫管理 166
11.12 その他の業種 167
12 クラウドAI市場、地域別 168
12.1 はじめに 169
12.2 北米 170
12.2.1 北米：市場促進要因 170
12.2.2 北米：マクロ経済見通し 170
12.2.3 米国 177
12.2.3.1 AI技術の進歩、エコシステムの支援、政府の取り組みが市場を牽引 177
12.2.4 カナダ 179
12.2.4.1 ハイテク企業の投資がクラウド環境を後押し 179
12.3 欧州 180
12.3.1 欧州：市場牽引要因 181
12.3.2 欧州：マクロ経済の見通し 181
12.3.3 英国 187
12.3.3.1 AIを活用したクラウド・ソリューションがビジネス環境に変革をもたらす 187
12.3.4 ドイツ 188
12.3.4.1 ハイテク大手からの投資がクラウドAI需要を後押し 188
12.3.5 フランス 190
12.3.5.1 AIへの取り組みと研究開発投資が市場を牽引 190
12.3.6 イタリア 191
12.3.6.1 デジタル成長を支えるAIへの政府投資が市場を牽引 191
12.3.7 ノルディック 192
12.3.7.1 様々な分野でクラウドAIソリューションの採用が増加し市場を牽引 192
12.3.8 スペイン 194
12.3.8.1 高度な分析と自動化を求める業界全体でAI導入が増加し、市場を牽引 194
12.3.9 その他の欧州地域 195
12.4 アジア太平洋地域 196
12.4.1 アジア太平洋地域：市場促進要因 197
12.4.2 アジア太平洋地域：マクロ経済見通し 197
12.4.3 中国 204
12.4.3.1 地元有力企業の存在が市場を牽引 204
12.4.4 日本 206
12.4.4.1 生産性を向上させ、各分野のデジタルトランスフォーメーションを支援するAI対応ソリューションへの需要の高まりが市場を牽引 206
12.4.5 韓国 207
12.4.5.1 政府出資のAIプロジェクトが現地クラウドベンダーのグローバル市場進出を後押し 207
12.4.6 オーストラリア・ニュージーランド 208
12.4.6.1 医療、金融、小売業でのアプリケーション増加がクラウドAIの需要を促進 208
12.4.7 インド 210
12.4.7.1 デジタル変革を後押しする政府の取り組みがAIの導入を促進 210
12.4.8 その他のアジア太平洋地域 211

12.5 中東・アフリカ 213
12.5.1 中東・アフリカ：市場牽引要因 213
12.5.2 中東・アフリカ：マクロ経済見通し 214
12.5.3 湾岸協力会議（GCC） 220
12.5.3.1 アラブ首長国連邦 222
12.5.3.1.1 政府のイニシアティブとデジタル変革への取り組みが市場を牽引 222
12.5.3.2 サウジアラビア 223
12.5.3.2.1 様々な産業分野でAI開発が重視され、市場を押し上げる 223
12.5.3.3 カタール 225
12.5.3.3.1 AI導入のための規制枠組みの導入が市場を牽引 225
12.5.3.4 その他のGCC諸国 226
12.5.4 南アフリカ 227
12.5.4.1 デジタルトランスフォーメーションへの投資が増加し、様々な分野でAI主導ソリューションへの需要が高まる 227
12.5.5 トルコ 229
12.5.5.1 国家AI戦略と大手ハイテク企業との提携が市場を牽引 229
12.5.6 その他の中東・アフリカ地域 230
12.6 ラテンアメリカ 232
12.6.1 ラテンアメリカ：市場牽引要因 232
12.6.2 ラテンアメリカ：マクロ経済見通し 232
12.6.3 ブラジル 239
12.6.3.1 政府と地元ベンダーによる新たなAI構想が市場を後押し 239
12.6.4 メキシコ 240
12.6.4.1 政府主導のデジタルトランスフォーメーションが市場を牽引 240
12.6.5 アルゼンチン 241
12.6.5.1 グローバルハイテク企業によるAIパートナーシップとインフラへの投資が増加し、市場を活性化 241
12.6.6 その他のラテンアメリカ地域 243
13 競争環境 245
13.1 はじめに 245
13.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利（2021～2024年） 245
13.3 市場シェア分析、2023年 247
13.4 ブランド／製品の比較 248
13.4.1 ibm - イビム・ワトソン・スタジオ 249
13.4.2 グーグル - バーテックスAI 249
13.4.3 マイクロソフト - Azure AI 249
13.4.4 aws - aws sagemaker 249
13.4.5 オラクル - ジェネレーティブAIサービス 249
13.5 収益分析、2019年～2023年 249
13.6 企業評価マトリックス：主要プレイヤー、2023年 251
13.6.1 スター企業 252
13.6.2 新興リーダー 252
13.6.3 浸透型プレーヤー 252
13.6.4 参加企業 252
13.6.5 企業フットプリント：主要プレーヤー、2023年 254
13.6.5.1 企業フットプリント 254
13.6.5.2 地域別フットプリント 254
13.6.5.3 オファリングのフットプリント 255
13.6.5.4 技術タイプのフットプリント 255
13.6.5.5 バーティカル・フットプリント 256
13.7 企業評価マトリックス：新興企業／SM（2023年） 256
13.7.1 進歩的企業 257
13.7.2 反応企業 257
13.7.3 ダイナミック企業 257
13.7.4 スタートアップ・ブロック 257
13.7.5 競争ベンチマーキング：新興企業／SM、2023年 258
13.7.5.1 主要新興企業／中小企業の詳細リスト 258
13.7.5.2 新興企業／SMEの競合ベンチマーキング 259
13.8 企業の評価と財務指標 260
13.9 競争シナリオ 261
13.9.1 製品の発売と強化 261
13.9.2 取引 265
14 会社プロファイル 268
14.1 紹介 268
14.2 主要プレーヤー 268
14.2.1 グーグル 268
14.2.1.1 事業概要 268
14.2.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 270
14.2.1.3 最近の動向 274
14.2.1.3.1 製品の発売と機能強化 274
14.2.1.3.2 取引 275
14.2.1.3.3 事業拡大 280
14.2.1.4 MnMの見解 281
14.2.1.4.1 勝利への権利 281
14.2.1.4.2 戦略的選択 281
14.2.1.4.3 弱点と競争上の脅威 281

14.2.2 IBM 282
14.2.2.1 事業概要 282
14.2.2.2 提供する製品／ソリューション／サービス 283
14.2.2.3 最近の動向 286
14.2.2.3.1 製品の発売と機能強化 286
14.2.2.3.2 取引 288
14.2.2.4 MnMビュー 290
14.2.2.4.1 勝利への権利 290
14.2.2.4.2 戦略的選択 290
14.2.2.4.3 弱点と競争上の脅威 290
14.2.3 AWS 291
14.2.3.1 事業概要 291
14.2.3.2 提供する製品／ソリューション／サービス 292
14.2.3.3 最近の動向 294
14.2.3.3.1 製品の発売と機能強化 294
14.2.3.3.2 取引 296
14.2.3.3.3 その他 299
14.2.3.4 MnMビュー 299
14.2.3.4.1 勝利への権利 299
14.2.3.4.2 戦略的選択 299
14.2.3.4.3 弱点と競争上の脅威 299
14.2.4 マイクロソフト 300
14.2.4.1 事業概要 300
14.2.4.2 提供する製品／ソリューション／サービス 301
14.2.4.3 最近の動向 303
14.2.4.3.1 製品の発売と機能強化 303
14.2.4.3.2 取引 304
14.2.4.4 MnMビュー 306
14.2.4.4.1 勝利への権利 306
14.2.4.4.2 戦略的選択 306
14.2.4.4.3 弱点と競争上の脅威 306
14.2.5 オラクル 307
14.2.5.1 事業概要 307
14.2.5.2 提供する製品／ソリューション／サービス 308
14.2.5.3 最近の動向 310
14.2.5.3.1 製品の発売と機能強化 310
14.2.5.3.2 取引 314
14.2.5.4 MnMの見解 316
14.2.5.4.1 勝利への権利 316
14.2.5.4.2 戦略的選択 316
14.2.5.4.3 弱点と競争上の脅威 316

14.2.6 エヌビディア 317
14.2.6.1 事業概要 317
14.2.6.2 提供する製品／ソリューション／サービス 318
14.2.6.3 最近の動向 319
14.2.6.3.1 製品の発売と機能強化 319
14.2.6.3.2 取引 321
14.2.7 セールスフォース 324
14.2.7.1 事業概要 324
14.2.7.2 提供する製品/ソリューション/サービス 325
14.2.7.3 最近の動向 327
14.2.7.3.1 製品の発売と機能強化 327
14.2.7.3.2 取引 331
14.2.8 SAP 333
14.2.8.1 事業概要 333
14.2.8.2 提供する製品／ソリューション／サービス 334
14.2.8.3 最近の動向 337
14.2.8.3.1 製品の発売と機能強化 337
14.2.8.3.2 取引 338
14.2.9 アリババクラウド 341
14.2.9.1 事業概要 341
14.2.9.2 提供する製品／ソリューション／サービス 342
14.2.9.3 最近の動向 344
14.2.9.3.1 製品の発売と機能強化 344
14.2.9.3.2 取引 345
14.2.10 HPE 347
14.2.10.1 事業概要 347
14.2.10.2 提供する製品／ソリューション／サービス 348
14.2.10.3 最近の動向 350
14.2.10.3.1 製品の発売と機能強化 350
14.2.10.3.2 取引 351
14.2.11 インテル 353
14.2.11.1 事業概要 353
14.2.11.2 提供する製品／ソリューション／サービス 354
14.2.11.3 最近の動向 355
14.2.11.3.1 製品の発売と機能強化 355
14.2.11.3.2 取引 357
14.3 その他のプレーヤー 358
14.3.1 テンセントクラウド 358
14.3.2 OPENAI 359
14.3.3 BAIDU 360
14.3.4 HUAWEI 361
14.3.5 C3 AI 362
14.3.6 クラウデラ 363
14.3.7 ALTAIR（アルテア） 364
14.3.8 インフラクラウド・テクノロジーズ 365
14.3.9 クラウドマインズ 366
14.4 スタートアップ／SM 367
14.4.1 データロボ 367
14.4.2 COHERE 368
14.4.3 GLEAN 369
14.4.4 H2O.AI 370
14.4.5 スケールAI 371
14.4.6 インフレクションAI 371
14.4.7 anyscale 372
14.4.8 frame.AI 373
14.4.9 データイク 374
14.4.10 yellow.ai 374
14.4.11 viso.ai 375
15 隣接／関連市場 376
15.1 はじめに 376
15.2 関連市場 376
15.3 制限事項 376
15.4 人工知能（AI）市場 376
15.5 AIインフラ市場 378
16 付録 379
16.1 ディスカッションガイド 379
16.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsのサブスクリプション・ポータル
16.3 カスタマイズオプション 385
16.4 関連レポート 385
16.5 著者の詳細 386

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Table of Contents

Summary

The cloud AI market will grow from USD 80.30 billion in 2024 to USD 327.15 billion by 2029 at a compounded annual growth rate (CAGR) of 32.4% during the forecast period. Cloud AI transforms technology use across industries, including manufacturing, healthcare, finance, and retail. For instance, hospitals employ cloud AI to forecast health trends and quickly evaluate medical data, assisting physicians in making better decisions for their patients.
More businesses are using cloud AI since it offers powerful computing and data analysis without needing hardware investments. This allows companies to use AI for real-time insights, predictions, and automation, helping them work more efficiently, save money, and focus on core operations.

By offering, the AI as a service segment holds the highest CAGR during the forecast period.
AI-as-a-Service (AIaaS) is expected to grow the highest in the cloud AI market. It gives businesses access to advanced AI tools without investing in expensive infrastructure or specialized knowledge. A key advantage of AIaaS is its scalability and flexibility. Businesses can quickly change their AI capabilities as required, which works well for companies of all sizes. It also makes AI accessible to smaller businesses that don't have the resources to create and manage their systems. AIaaS providers often have simple interfaces and tools that make it easier to connect with existing systems, so businesses don't need extensive technical skills.
AIaaS is becoming more popular as businesses try to improve customer experiences and run their operations more efficiently. The growth of AutoML (automated machine learning) and pre-trained models in AIaaS is helping this trend by making it easier to develop and use AI applications. As businesses embrace data-driven decision-making, AIaaS will be crucial in navigating data complexities and driving innovation.
Based on vertical, the BFSI segment holds the largest market share during the forecast period.
Banks and financial services use cloud AI to improve security, customer service, and efficiency. Cloud AI helps them analyze data instantly, which is essential for detecting fraud, managing risks, and providing personalized services for each customer. AI models process large amounts of data in real-time to find unusual patterns and reduce the risks of financial crimes. Cloud AI improves customer service by offering personalized advice and chatbots, making banking faster and more effective in meeting the growing demand for digital services.
In insurance, cloud AI speeds up claims processing, predicts risks, and examines data, making work quicker and decisions more accurate. It also allows businesses to adjust resources without significant upfront investments in IT systems. This flexibility helps companies to adapt to changing market demands and follow new regulations. Overall, cloud AI improves security, lets companies offer personalized services, and helps them operate more efficiently to meet customer needs and keep up with a fast-changing digital world.
Based on the business function, the operations & supply segment holds the highest CAGR during the forecast period.
Cloud AI transforms how companies manage logistics, inventories, and efficiency in operations and supply chains. Companies could use AI systems to obtain real-time data about their supply chain, improve inventory management, and better predict demand. This reduces expenses, increases flexibility, and helps to satisfy customers' needs better. AI also helps businesses find potential problems and improve delivery routes, making the supply chain faster and more responsive.
Recent trends in the cloud AI market for operations and supply chain chains include the integration of Internet of Things (IoT) devices for real-time data collection, which enhances visibility across the supply chain. More businesses are using AI to automate tasks such as order processing and inventory management so their employees can focus on making key decisions. AI also helps with predictive maintenance, keeping equipment running smoothly and reducing expensive downtime. As companies work to be more eco-friendly, AI helps them cut waste and use resources more efficiently.
Breakdown of primaries
We interviewed Chief Executive Officers (CEOs), directors of innovation and technology, system integrators, and executives from several significant cloud AI market companies.
 By Company: Tier I: 40%, Tier II: 25%, and Tier III: 35%
 By Designation: C-Level Executives: 25%, Director Level: 37%, and Others: 38%
 By Region: North America: 42%, Europe: 24%, Asia Pacific: 18%, Rest of World: 16%
Some of the significant cloud AI market vendors are Google (US), IBM (US), AWS (US), Microsoft (US), Oracle (US), Nvidia (US), Salesforce (US), SAP (Germany), Alibaba Cloud (China), HPE (US), and Intel (US).
Research coverage:
In the market report, we covered the cloud AI market across segments. We estimated the market size and growth potential for many segments based on offering, technology type, hosting type, organization size, business function, verticals, and region. It contains a thorough competition analysis of the major market participants, information about their businesses, essential observations about their product and service offerings, current trends, and critical market strategies.
Reasons to buy this report:

With information on the most accurate revenue estimates for the whole cloud AI industry and its subsegments, the research will benefit market leaders and recent newcomers. Stakeholders will benefit from this report's increased understanding of the competitive environment, which will help them better position their companies and develop go-to-market strategies. The research offers information on the main market drivers, constraints, opportunities, and challenges, as well as aids players in understanding the pulse of the industry.

The report provides insights on the following pointers:

Analysis of key drivers (provide the necessary infrastructure and scalability for gen AI applications, allowing organizations to harness massive datasets and computational power), restraints (many businesses are cautious about adopting cloud-based AI solutions due to concerns over data ownership, encryption, and the potential misuse of AI-powered insights), opportunities (as technologies like the IoT the need for AI-driven solutions that can manage, analyze, and optimize the vast amounts of data generated by these innovations is increasing), and challenges (complexity of AI integration is a significant challenge for the cloud AI market, particularly for businesses with limited technical expertise).

• Product Development/Innovation: Comprehensive analysis of emerging technologies, R&D initiatives, and new service and product introductions in the cloud AI industry.

• Market Development: In-depth details regarding profitable markets: the paper examines the global cloud AI industry.

• Market Diversification: Comprehensive details regarding recent advancements, investments, unexplored regions, new goods and services, and the cloud AI industry.

• Competitive Assessment: Thorough analysis of the market shares, expansion plans, and service portfolios of the top competitors in the cloud AI industry, such as Google (US), IBM (US), AWS (US), Microsoft (US), and Oracle (US).

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1 INTRODUCTION 34
1.1 STUDY OBJECTIVES 34
1.2 MARKET DEFINITION 34
1.2.1 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 35
1.3 MARKET SCOPE 36
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 36
1.3.2 YEARS CONSIDERED 37
1.4 CURRENCY CONSIDERED 37
1.5 STAKEHOLDERS 38
2 RESEARCH METHODOLOGY 39
2.1 RESEARCH APPROACH 39
2.1.1 SECONDARY DATA 40
2.1.2 PRIMARY DATA 40
2.1.2.1 Breakup of primary profiles 41
2.1.2.2 Key industry insights 41
2.2 MARKET BREAKUP AND DATA TRIANGULATION 42
2.3 MARKET SIZE ESTIMATION 43
2.3.1 TOP-DOWN APPROACH 44
2.3.2 BOTTOM-UP APPROACH 44
2.3.3 MARKET SIZE ESTIMATION APPROACHES 46
2.4 MARKET FORECAST 47
2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS 48
2.6 RESEARCH LIMITATIONS 50
3 EXECUTIVE SUMMARY 51
4 PREMIUM INSIGHTS 55
4.1 GROWTH OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN CLOUD AI MARKET 55
4.2 CLOUD AI MARKET, BY OFFERING 55
4.3 CLOUD AI MARKET, BY HOSTING TYPE 56
4.4 CLOUD AI MARKET, BY TECHNOLOGY TYPE 56
4.5 CLOUD AI MARKET, BY BUSINESS FUNCTION 57
4.6 CLOUD AI MARKET, BY ORGANIZATION SIZE 57
4.7 CLOUD AI MARKET, BY VERTICAL 58
4.8 CLOUD AI MARKET: REGIONAL SCENARIO 58

5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS 59
5.1 INTRODUCTION 59
5.2 MARKET DYNAMICS 59
5.2.1 DRIVERS 59
5.2.1.1 Increasing advancements in generative AI and intelligent automation 59
5.2.1.2 Rising adoption of cloud-based services and applications 60
5.2.1.3 Growing importance of data-driven decision-making 60
5.2.2 RESTRAINTS 60
5.2.2.1 Data privacy and security concerns 60
5.2.2.2 Limited internet connectivity 61
5.2.3 OPPORTUNITIES 61
5.2.3.1 Expansion into SMEs 61
5.2.3.2 Integration with emerging technologies 61
5.2.4 CHALLENGES 61
5.2.4.1 Complexity of AI integration 61
5.2.4.2 High costs of AI implementation 62
5.3 CASE STUDY ANALYSIS 62
5.3.1 CASE STUDY 1: SIEMENS CONNECTED FRONTLINE WORKERS AND ENGINEERS FOR REAL-TIME PROBLEM-SOLVING USING AZURE AI 62
5.3.2 CASE STUDY 2: ACCELERATED COLLECTION AND ANALYSIS OF INVESTMENT INFORMATION FOR EDGAR FINANCE WITH HELP OF IBM 63
5.3.3 CASE STUDY 3: AUTOMATING SUPPORT REQUEST TRIAGE WITH SALESFORCE AI 63
5.4 ECOSYSTEM ANALYSIS 64
5.5 SUPPLY CHAIN ANALYSIS 67
5.6 PRICING ANALYSIS 68
5.6.1 INDICATIVE PRICING ANALYSIS: CLOUD AI MARKET, BY OFFERING, 2024 69
5.6.2 AVERAGE SELLING PRICE TRENDS 69
5.6.3 AVERAGE SELLING PRICE TREND OF KEY PLAYERS, BY TECHNOLOGY, 2024 70
5.7 PATENT ANALYSIS 70
5.8 TECHNOLOGY ANALYSIS 73
5.8.1 KEY TECHNOLOGIES 73
5.8.1.1 Automated machine learning 73
5.8.1.2 Cloud computing 73
5.8.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 74
5.8.2.1 Edge computing 74
5.8.2.2 Data lakes 74
5.8.2.3 AI development frameworks 74
5.8.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 74
5.8.3.1 Blockchain 74
5.8.3.2 Internet of Things 75

5.9 REGULATORY LANDSCAPE 75
5.9.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 75
5.9.2 REGULATIONS, BY REGION 77
5.9.2.1 North America 77
5.9.2.2 Europe 77
5.9.2.3 Asia Pacific 78
5.9.2.4 Middle East & South Africa 78
5.9.2.5 Latin America 78
5.9.3 REGULATORY IMPLICATIONS AND INDUSTRY STANDARDS 78
5.9.3.1 General Data Protection Regulation (GDPR) 79
5.9.3.2 SEC Rule 17a-4 79
5.9.3.3 ISO/IEC 27001 79
5.9.3.4 System and Organization Controls 2 Type II Compliance 79
5.9.3.5 Financial Industry Regulatory Authority (FINRA) 79
5.9.3.6 Freedom of Information Act (FOIA) 79
5.9.3.7 Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) 80
5.10 PORTER'S FIVE FORCES ANALYSIS 80
5.10.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 81
5.10.2 THREAT OF SUBSTITUTES 81
5.10.3 BARGAINING POWER OF BUYERS 82
5.10.4 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 82
5.10.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 82
5.11 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 82
5.11.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 82
5.11.2 BUYING CRITERIA 83
5.12 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2024–2025 84
5.13 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 85
5.14 BUSINESS MODEL ANALYSIS 86
5.14.1 SUBSCRIPTION-BASED MODEL 86
5.14.2 PAY-PER-USE MODEL 87
5.14.3 FREEMIUM MODEL 87
5.14.4 ENTERPRISE LICENSING MODEL 88
5.14.5 EMERGING BUSINESS MODELS 89
5.14.5.1 Marketplace model 89
5.14.5.2 Data monetization model 89
5.14.5.3 Collaborative development model 89
5.14.5.4 Outcome-based pricing model 89
5.14.5.5 Vertical-specific solutions model 89
5.15 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 90

5.16 IMPACT OF AI/GEN AI ON CLOUD AI MARKET 90
5.16.1 CASE STUDY: JOHNSON & JOHNSON PARTNERED WITH MICROSOFT AZURE TO DEPLOY GENERATIVE AI FOR AUTOMATION AND IMPROVING DECISION-MAKING IN HEALTHCARE 91
5.16.2 TOP VENDORS ADAPTING TO GEN AI 93
5.16.2.1 Microsoft 93
5.16.2.2 Google Cloud 93
5.16.2.3 IBM Watson 93
5.16.2.4 Amazon Web Services (AWS) 93
5.16.2.5 Anthropic 93
5.17 FUTURE OF AI IN CLOUD 94
5.18 USE CASES OF AI CLOUD 95
5.18.1 INTELLIGENT CHATBOTS AND VIRTUAL AGENTS 95
5.18.2 AI-DRIVEN RECOMMENDATION ENGINES 95
5.18.3 AI FOR FINANCIAL RISK MODELLING 96
5.18.4 COMPUTER VISION APPLICATIONS 96
6 CLOUD AI MARKET, BY OFFERING 97
6.1 INTRODUCTION 98
6.1.1 OFFERING: CLOUD AI MARKET DRIVERS 98
6.2 INFRASTRUCTURE 99
6.2.1 GROWING NEED FOR HIGH-PERFORMANCE COMPUTING AND SCALABLE RESOURCES IN AI WORKLOADS TO PROPEL MARKET 99
6.2.2 CLOUD AI INFRASTRUCTURE 100
6.2.2.1 Compute 102
6.2.2.2 Storage 102
6.2.2.3 Networking 103
6.2.3 AI AND ML PLATFORMS 104
6.2.3.1 ML platforms 106
6.2.3.2 Automated machine learning (AutoML) 106
6.2.3.3 Data preparation and management 107
6.2.4 MLOPS AND LIFECYCLE MANAGEMENT 108
6.2.4.1 Model monitoring and version control 110
6.2.4.2 AI workflow orchestration 110
6.3 AI-AS-A-SERVICE (AIAAS) 111
6.3.1 INCREASING DEMAND FOR SCALABLE, FLEXIBLE, AND COST-EFFECTIVE AI SOLUTIONS TO FUEL MARKET GROWTH 111

7 CLOUD AI MARKET, BY TECHNOLOGY TYPE 113
7.1 INTRODUCTION 114
7.1.1 TECHNOLOGY TYPE: CLOUD AI MARKET DRIVERS 114
7.2 GENERATIVE AI 115
7.2.1 DEMAND FOR GENERATIVE AI MODELS TO DYNAMICALLY SCALE RESOURCES AND ENHANCE COST EFFICIENCY 115
7.3 OTHER AI 116
7.3.1 NEED FOR HIGH PROCESSING POWER AND SCALABLE RESOURCES 116
8 CLOUD AI MARKET, BY HOSTING TYPE 118
8.1 INTRODUCTION 119
8.1.1 HOSTING TYPE: CLOUD AI MARKET DRIVERS 119
8.2 MANAGED HOSTING 120
8.2.1 FAULT-TOLERANT DATA CENTERS TO BOOST DEMAND FOR MANAGED HOSTING 120
8.3 SELF-HOSTING 121
8.3.1 DEMAND FOR INCREASED CONTROL OVER AI INFRASTRUCTURE 121
9 CLOUD AI MARKET, BY ORGANIZATION SIZE 123
9.1 INTRODUCTION 124
9.1.1 ORGANIZATION SIZE: CLOUD AI MARKET DRIVERS 124
9.2 LARGE ENTERPRISES 126
9.2.1 DEMAND FOR SCALABLE AND SECURE CLOUD AI SOLUTIONS IN COMPLEX ENTERPRISE ENVIRONMENTS 126
9.3 SMES 127
9.3.1 DEMAND FOR COST-EFFECTIVE AND SCALABLE CLOUD AI SOLUTIONS IN SMALL-SIZED ENTERPRISES 127
10 CLOUD AI MARKET, BY BUSINESS FUNCTION 128
10.1 INTRODUCTION 129
10.1.1 BUSINESS FUNCTION: CLOUD AI MARKET DRIVERS 129
10.2 MARKETING 130
10.2.1 GROWING DEMAND FOR DATA-DRIVEN INSIGHTS AND PERSONALIZATION TO DRIVE MARKET 130
10.2.2 MARKETING: USE CASES 131
10.2.2.1 Customer journey optimization 131
10.2.2.2 Predictive lead scoring 132
10.2.2.3 Market trends and competitive analysis 132
10.2.2.4 Email marketing optimization 132

10.3 SALES 133
10.3.1 CLOUD AI PLATFORMS PROVIDE INSIGHTS INTO CUSTOMER JOURNEY AND BUYING INTENT 133
10.3.2 SALES: USE CASES 134
10.3.2.1 Sales forecasting 134
10.3.2.2 Personalized customer engagement 134
10.3.2.3 Customer sentiment analysis 134
10.3.2.4 Dynamic pricing and discounting 135
10.4 HUMAN RESOURCES 135
10.4.1 NEED FOR CLOUD AI SOLUTIONS FOR DATA-DRIVEN TALENT ACQUISITION IN HR 135
10.4.2 HUMAN RESOURCES: USE CASES 136
10.4.2.1 Candidate screening 136
10.4.2.2 Employee retention analysis 136
10.4.2.3 Performance management 136
10.4.2.4 Workforce planning and forecasting 137
10.5 FINANCE & ACCOUNTING 137
10.5.1 AI HELPS STREAMLINE PROCESSES, ENHANCES ACCURACY, AND PROVIDES VALUABLE INSIGHTS FOR DECISION-MAKING 137
10.5.2 FINANCE & ACCOUNTING: USE CASES 138
10.5.2.1 Fraud detection 138
10.5.2.2 Financial forecasting 138
10.5.2.3 Expense management 138
10.5.2.4 Invoice processing 139
10.6 OPERATIONS & SUPPLY CHAIN 139
10.6.1 NEED FOR CLOUD AI FOR REAL-TIME DATA ANALYSIS AND INVENTORY OPTIMIZATION 139
10.6.2 OPERATIONS & SUPPLY CHAINS: USE CASES 140
10.6.2.1 Predictive maintenance 140
10.6.2.2 Supply chain optimization 140
10.6.2.3 AIOps 141
10.6.2.4 IT service management 141
11 CLOUD AI MARKET, BY VERTICAL 142
11.1 INTRODUCTION 143
11.1.1 VERTICAL: CLOUD AI MARKET DRIVERS 143
11.2 BFSI 145
11.2.1 DEMAND FOR ENHANCED SECURITY AND FRAUD DETECTION TO DRIVE MARKET 145
11.2.2 BFSI: USE CASES 146
11.2.2.1 Fraud detection & prevention 146
11.2.2.2 Risk assessment & management 146
11.2.2.3 Credit scoring & underwriting 146
11.2.2.4 Customer service automation 147
11.3 RETAIL & E-COMMERCE 147
11.3.1 GROWING FOCUS ON PERSONALIZED MARKETING TO DRIVE MARKET 147
11.3.2 RETAIL & E-COMMERCE: USE CASES 148
11.3.2.1 Personalized product recommendation 148
11.3.2.2 Customer relationship management 148
11.3.2.3 Visual search 149
11.3.2.4 Virtual customer assistant 149
11.4 MANUFACTURING 149
11.4.1 NEED FOR QUALITY CONTROL AND PREDICTIVE MAINTENANCE TO MINIMIZE DOWNTIME AND WASTE TO DRIVE MARKET 149
11.4.2 MANUFACTURING: USE CASES 150
11.4.2.1 Predictive maintenance & machinery inspection 150
11.4.2.2 Material movement management 151
11.4.2.3 Production planning 151
11.4.2.4 Quality control 151
11.5 GOVERNMENT & DEFENSE 152
11.5.1 DEMAND FOR AI-DRIVEN INSIGHTS FOR PRECISION POLICY DECISIONS TO DRIVE MARKET 152
11.5.2 GOVERNMENT & DEFENSE: USE CASES 153
11.5.2.1 Surveillance & situational awareness 153
11.5.2.2 Law enforcement 153
11.5.2.3 Intelligence analysis and data processing 153
11.5.2.4 Simulation & training 153
11.6 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES 154
11.6.1 GROWING EMPHASIS ON EARLY DISEASE DETECTION AND PERSONALIZED TREATMENT TO DRIVE MARKET 154
11.6.2 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES: USE CASES 155
11.6.2.1 Patient data and risk analysis 155
11.6.2.2 Lifestyle management & monitoring and wearables 155
11.6.2.3 In-patient care & hospital management 155
11.6.2.4 Medical imaging and diagnostics 156
11.7 TECHNOLOGY & SOFTWARE PROVIDERS 156
11.7.1 DEMAND FOR CUSTOMIZED CLOUD AI PLATFORMS ACROSS VERTICALS TO DRIVE MARKET 156
11.7.2 TECHNOLOGY & SOFTWARE PROVIDER: USE CASES 157
11.7.2.1 Big data analytics 157
11.7.2.2 AI-driven software development 158
11.7.2.3 Cybersecurity and fraud detection 158
11.7.2.4 Robotics and automation 158

11.8 IT & TELECOM 158
11.8.1 NEED FOR OPTIMIZED NETWORK MANAGEMENT AND ENHANCED CUSTOMER INTERACTION TO DRIVE MARKET 158
11.8.2 IT & TELECOM: USE CASES 159
11.8.2.1 AI-driven network analytics 159
11.8.2.2 Chatbot-enhanced customer support 160
11.8.2.3 Cloud-based unified communications 160
11.8.2.4 Fraud detection in mobile services 160
11.9 ENERGY & UTILITIES 160
11.9.1 INCREASED EMPHASIS ON IMPROVED ENERGY DISTRIBUTION AND RESOURCE MANAGEMENT TO DRIVE MARKET 160
11.9.2 ENERGY & UTILITIES: USE CASES 161
11.9.2.1 Energy demand forecasting 161
11.9.2.2 Grid optimization & management 162
11.9.2.3 Smart metering & energy data management 162
11.9.2.4 Energy storage optimization 162
11.10 MEDIA & ENTERTAINMENT 162
11.10.1 DEMAND FOR ENHANCED CONTENT CREATION, DISTRIBUTION, AND AUDIENCE ENGAGEMENT TO DRIVE MARKET 162
11.10.2 MEDIA & ENTERTAINMENT: USE CASES 163
11.10.2.1 Content recommendation engines 163
11.10.2.2 Automated video editing 164
11.10.2.3 Sentiment analysis for audience feedback 164
11.10.2.4 Virtual and augmented reality experiences 164
11.11 AUTOMOTIVE, TRANSPORTATION, & LOGISTICS 165
11.11.1 DEMAND FOR EFFICIENT ROUTING AND SCHEDULING TO DRIVE MARKET 165
11.11.2 AUTOMOTIVE, TRANSPORTATION, & LOGISTICS: USE CASES 166
11.11.2.1 Supply chain visibility and tracking 166
11.11.2.2 Route optimization 166
11.11.2.3 Driver assistance systems 166
11.11.2.4 Smart logistics & warehousing 166
11.12 OTHER VERTICALS 167
12 CLOUD AI MARKET, BY REGION 168
12.1 INTRODUCTION 169
12.2 NORTH AMERICA 170
12.2.1 NORTH AMERICA: MARKET DRIVERS 170
12.2.2 NORTH AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 170
12.2.3 US 177
12.2.3.1 Advancements in AI technologies, supportive ecosystem, and government initiatives to drive market 177
12.2.4 CANADA 179
12.2.4.1 Investments from tech companies to boost cloud environment 179
12.3 EUROPE 180
12.3.1 EUROPE: MARKET DRIVERS 181
12.3.2 EUROPE: MACROECONOMIC OUTLOOK 181
12.3.3 UK 187
12.3.3.1 AI-powered cloud solutions revolutionizing business landscape 187
12.3.4 GERMANY 188
12.3.4.1 Investments from tech giants to boost cloud AI demand 188
12.3.5 FRANCE 190
12.3.5.1 AI initiatives and investments in research and development to drive market 190
12.3.6 ITALY 191
12.3.6.1 Government investments in AI to support digital growth to drive market 191
12.3.7 NORDIC 192
12.3.7.1 Increasing adoption of cloud AI solutions in various sectors to drive market 192
12.3.8 SPAIN 194
12.3.8.1 Increasing AI adoption across industries seeking advanced analytics and automation to drive market 194
12.3.9 REST OF EUROPE 195
12.4 ASIA PACIFIC 196
12.4.1 ASIA PACIFIC: MARKET DRIVERS 197
12.4.2 ASIA PACIFIC: MACROECONOMIC OUTLOOK 197
12.4.3 CHINA 204
12.4.3.1 Presence of strong local players to drive market 204
12.4.4 JAPAN 206
12.4.4.1 Increasing demand for AI-enabled solutions that enhance productivity and support digital transformation across sectors to drive market 206
12.4.5 SOUTH KOREA 207
12.4.5.1 Government-funded AI projects help local cloud vendors expand into global market 207
12.4.6 AUSTRALIA & NEW ZEALAND 208
12.4.6.1 Increasing application in healthcare, finance, and retail to drive demand for cloud AI 208
12.4.7 INDIA 210
12.4.7.1 Government initiatives to boost digital transformation to drive AI adoption 210
12.4.8 REST OF ASIA PACIFIC 211

12.5 MIDDLE EAST & AFRICA 213
12.5.1 MIDDLE EAST & AFRICA: MARKET DRIVERS 213
12.5.2 MIDDLE EAST & AFRICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 214
12.5.3 GULF COOPERATION COUNCIL (GCC) 220
12.5.3.1 UAE 222
12.5.3.1.1 Government initiatives and commitment to digital transformation to drive market 222
12.5.3.2 Saudi Arabia 223
12.5.3.2.1 Emphasis on AI development across various industry verticals to boost market 223
12.5.3.3 Qatar 225
12.5.3.3.1 Implementation of regulatory frameworks for AI adoption to drive market 225
12.5.3.4 Rest of GCC countries 226
12.5.4 SOUTH AFRICA 227
12.5.4.1 Increasing investments in digital transformation and rising demand for AI-driven solutions across various sectors to drive market 227
12.5.5 TURKEY 229
12.5.5.1 National AI strategy and partnerships with major tech firms to drive market 229
12.5.6 REST OF MIDDLE EAST & AFRICA 230
12.6 LATIN AMERICA 232
12.6.1 LATIN AMERICA: MARKET DRIVERS 232
12.6.2 LATIN AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 232
12.6.3 BRAZIL 239
12.6.3.1 New AI initiatives by government and local vendors to boost market 239
12.6.4 MEXICO 240
12.6.4.1 Government-driven digital transformation to drive market 240
12.6.5 ARGENTINA 241
12.6.5.1 Increasing investments from global tech companies in AI partnerships and infrastructure to fuel market 241
12.6.6 REST OF LATIN AMERICA 243
13 COMPETITIVE LANDSCAPE 245
13.1 INTRODUCTION 245
13.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN, 2021–2024 245
13.3 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 247
13.4 BRAND/PRODUCT COMPARISON 248
13.4.1 IBM – IBM WATSON STUDIO 249
13.4.2 GOOGLE – VERTEX AI 249
13.4.3 MICROSOFT – AZURE AI 249
13.4.4 AWS – AWS SAGEMAKER 249
13.4.5 ORACLE – GENERATIVE AI SERVICES 249
13.5 REVENUE ANALYSIS, 2019–2023 249
13.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 251
13.6.1 STARS 252
13.6.2 EMERGING LEADERS 252
13.6.3 PERVASIVE PLAYERS 252
13.6.4 PARTICIPANTS 252
13.6.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 254
13.6.5.1 Company footprint 254
13.6.5.2 Region footprint 254
13.6.5.3 Offering footprint 255
13.6.5.4 Technology type footprint 255
13.6.5.5 Vertical footprint 256
13.7 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 256
13.7.1 PROGRESSIVE COMPANIES 257
13.7.2 RESPONSIVE COMPANIES 257
13.7.3 DYNAMIC COMPANIES 257
13.7.4 STARTING BLOCKS 257
13.7.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUP/SMES, 2023 258
13.7.5.1 Detailed list of key startups/SMEs 258
13.7.5.2 Competitive benchmarking of startups/SMEs 259
13.8 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS 260
13.9 COMPETITIVE SCENARIO 261
13.9.1 PRODUCT LAUNCHES AND ENHANCEMENTS 261
13.9.2 DEALS 265
14 COMPANY PROFILES 268
14.1 INTRODUCTION 268
14.2 MAJOR PLAYERS 268
14.2.1 GOOGLE 268
14.2.1.1 Business overview 268
14.2.1.2 Products/Solutions/Services offered 270
14.2.1.3 Recent developments 274
14.2.1.3.1 Product launches and enhancements 274
14.2.1.3.2 Deals 275
14.2.1.3.3 Expansions 280
14.2.1.4 MnM view 281
14.2.1.4.1 Right to win 281
14.2.1.4.2 Strategic choices 281
14.2.1.4.3 Weaknesses and competitive threats 281

14.2.2 IBM 282
14.2.2.1 Business overview 282
14.2.2.2 Products/Solutions/Services offered 283
14.2.2.3 Recent developments 286
14.2.2.3.1 Product launches and enhancements 286
14.2.2.3.2 Deals 288
14.2.2.4 MnM view 290
14.2.2.4.1 Right to win 290
14.2.2.4.2 Strategic choices 290
14.2.2.4.3 Weaknesses and competitive threats 290
14.2.3 AWS 291
14.2.3.1 Business overview 291
14.2.3.2 Products/Solutions/Services offered 292
14.2.3.3 Recent developments 294
14.2.3.3.1 Product launches and enhancements 294
14.2.3.3.2 Deals 296
14.2.3.3.3 Others 299
14.2.3.4 MnM view 299
14.2.3.4.1 Right to win 299
14.2.3.4.2 Strategic choices 299
14.2.3.4.3 Weaknesses and competitive threats 299
14.2.4 MICROSOFT 300
14.2.4.1 Business overview 300
14.2.4.2 Products/Solutions/Services offered 301
14.2.4.3 Recent developments 303
14.2.4.3.1 Product launches and enhancements 303
14.2.4.3.2 Deals 304
14.2.4.4 MnM view 306
14.2.4.4.1 Right to win 306
14.2.4.4.2 Strategic choices 306
14.2.4.4.3 Weaknesses and competitive threats 306
14.2.5 ORACLE 307
14.2.5.1 Business overview 307
14.2.5.2 Products/Solutions/Services offered 308
14.2.5.3 Recent developments 310
14.2.5.3.1 Product launches and enhancements 310
14.2.5.3.2 Deals 314
14.2.5.4 MnM view 316
14.2.5.4.1 Right to win 316
14.2.5.4.2 Strategic choices 316
14.2.5.4.3 Weaknesses and competitive threats 316

14.2.6 NVIDIA 317
14.2.6.1 Business overview 317
14.2.6.2 Products/Solutions/Services offered 318
14.2.6.3 Recent developments 319
14.2.6.3.1 Product launches and enhancements 319
14.2.6.3.2 Deals 321
14.2.7 SALESFORCE 324
14.2.7.1 Business overview 324
14.2.7.2 Products/Solutions/Services offered 325
14.2.7.3 Recent developments 327
14.2.7.3.1 Product launches and enhancements 327
14.2.7.3.2 Deals 331
14.2.8 SAP 333
14.2.8.1 Business overview 333
14.2.8.2 Products/Solutions/Services offered 334
14.2.8.3 Recent developments 337
14.2.8.3.1 Product launches and enhancements 337
14.2.8.3.2 Deals 338
14.2.9 ALIBABA CLOUD 341
14.2.9.1 Business overview 341
14.2.9.2 Products/Solutions/Services offered 342
14.2.9.3 Recent developments 344
14.2.9.3.1 Product launches and enhancements 344
14.2.9.3.2 Deals 345
14.2.10 HPE 347
14.2.10.1 Business overview 347
14.2.10.2 Products/Solutions/Services offered 348
14.2.10.3 Recent developments 350
14.2.10.3.1 Product launches and enhancements 350
14.2.10.3.2 Deals 351
14.2.11 INTEL 353
14.2.11.1 Business overview 353
14.2.11.2 Products/Solutions/Services offered 354
14.2.11.3 Recent developments 355
14.2.11.3.1 Product launches and enhancements 355
14.2.11.3.2 Deals 357
14.3 OTHER PLAYERS 358
14.3.1 TENCENT CLOUD 358
14.3.2 OPENAI 359
14.3.3 BAIDU 360
14.3.4 HUAWEI 361
14.3.5 C3 AI 362
14.3.6 CLOUDERA 363
14.3.7 ALTAIR 364
14.3.8 INFRACLOUD TECHNOLOGIES 365
14.3.9 CLOUDMINDS 366
14.4 STARTUPS/SMES 367
14.4.1 DATAROBOT 367
14.4.2 COHERE 368
14.4.3 GLEAN 369
14.4.4 H2O.AI 370
14.4.5 SCALE AI 371
14.4.6 INFLECTION AI 371
14.4.7 ANYSCALE 372
14.4.8 FRAME.AI 373
14.4.9 DATAIKU 374
14.4.10 YELLOW.AI 374
14.4.11 VISO.AI 375
15 ADJACENT/RELATED MARKETS 376
15.1 INTRODUCTION 376
15.2 RELATED MARKETS 376
15.3 LIMITATIONS 376
15.4 ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) MARKET 376
15.5 AI INFRASTRUCTURE MARKET 378
16 APPENDIX 379
16.1 DISCUSSION GUIDE 379
16.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 383
16.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 385
16.4 RELATED REPORTS 385
16.5 AUTHOR DETAILS 386

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