メディアにおけるAI市場：ソフトウェアタイプ別（コンテンツ配信、ワークフロー自動化（文字起こし、メタデータタグ付け、インデックス作成）、視聴者分析）、テクノロジー別、用途別（ビデオ制作、フェイクニュース検出、コンテンツモデレーション） - 2030年までの世界予測

AI In Media Market by Software Type (Content Distribution, Workflow Automation (Transcription, Metadata Tagging, Indexing), Audience Analysis), Technology, Application (Video Production, Fake News Detection, Content Moderation) - Global Forecast to 2030

メディアにおけるAI市場は、2024年の82億1,000万米ドルから2030年には510億8,000万米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は35.6％と予測されている。コンテンツ生成は、創造性と効率性を高める能力に... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	納期	ページ数	図表数	言語
MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2025年1月8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	通常2営業日以内	413	465	英語

日本語のページは自動翻訳を利用し作成しています。

サマリー

メディアにおけるAI市場は、2024年の82億1,000万米ドルから2030年には510億8,000万米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は35.6％と予測されている。コンテンツ生成は、創造性と効率性を高める能力により、メディアにおけるAI市場をリードする態勢を整えている。ジェネレーティブAIは、高品質なコンテンツの迅速な作成を可能にし、制作時間とコストを大幅に削減する。この技術により、映画制作者やコンテンツ制作者は、ありふれた作業を自動化し、創造的な側面に集中できるようになる。さらに、個々の視聴者の嗜好に合わせた超パーソナライズド・コンテンツが容易になり、視聴者のエンゲージメントとリテンションが向上する。
「エンターテインメント用途別では、視聴者の嗜好予測分野が予測期間中に市場をリードする。
視聴者の嗜好を予測することは、コンテンツのパーソナライゼーションとユーザーエンゲージメントに変革的な影響を与えるため、メディアにおけるAI市場をリードすることになる。高度なアルゴリズムを活用することで、企業は視聴履歴や人口統計情報を含む膨大なデータセットを分析し、オーダーメイドのレコメンデーションを提供することができる。このようなパーソナライゼーションのレベルは、ユーザーの満足度を高めるだけでなく、視聴者が自分の興味に共鳴するコンテンツに関与する可能性が高くなるため、リテンション率も向上する。
"地域別では、アジア太平洋地域が予測期間中に最も高いCAGR市場を記録する"アジア太平洋地域は、いくつかの重要な要因によって、メディアにおけるAI市場で最も高いCAGRを目撃している。インドやベトナムなどの新興国におけるインターネットの急速な普及は、オンラインメディアの消費を大幅に拡大し、AI主導型ソリューションの需要を煽っている。オーバー・ザ・トップ（OTT）ストリーミング・プラットフォームの人気の高まりは、AI技術を活用したパーソナライズされたコンテンツの配信にますます重点を置くようになり、視聴習慣を再構築している。アリババやネットフリックスなどの大手企業は、コンテンツの作成、管理、配信を強化するためにAIに多額の投資を行っており、継続的なイノベーションを促進している。

プライマリーの内訳
メディアにおけるAI市場で事業を展開する様々な主要組織の最高経営責任者（CEO）、イノベーション・技術責任者、システムインテグレーター、経営幹部に対して詳細なインタビューを実施。
 企業別：ティアI：45％、ティアII：35％、ティアIII：20
 役職別Cレベル：35%、ディレクターレベル：25%、その他：40%
 地域別：北米：40%、欧州：25%、アジア太平洋地域：20%、中東・アフリカ：10%、中南米：5%。
Google（米国）、Microsoft（米国）、IBM（米国）、Meta（米国）、OpenAI（米国）、Baidu（中国）、AWS（米国）、Adobe（米国）、Sprinklr（米国）、C3 AI（米国）、Hootsuite（米国） ;は、メディアにおけるAI市場における主要企業の一部である。
この調査には、メディアにおけるAI市場におけるこれらの主要企業の会社概要、最近の動向、主要市場戦略などの詳細な競合分析が含まれている。
調査範囲
この調査レポートは、メディアにおけるAI市場を、提供形態別（ソフトウェアタイプとサービス）、ソフトウェアタイプ別（コンテンツ生成、コンテンツ配信、視聴者分析、ワークフロー自動化、その他）、展開形態別（クラウドとオンプレミス）、サービス別（プロフェッショナルサービスとマネージドサービス）、技術別（ジェネレーティブAIとその他のAI）、用途別（メディア（記事作成、ビデオ制作、フェイクニュース検出、言語モデレーション、広告の安全性最適化、ニュースルーム分析）、エンターテインメント（映画脚本作成、VFXと脚本作成、リアルタイムOTTコンテンツモデレーション、視聴者の嗜好予測、ポストプロダクションワークフロー編集、NPC行動モデリング、ゲームコンテンツ最適化、没入型エンターテインメント）、エンドユーザー別（メディア（ニュース＆出版、ソーシャルメディアプラットフォーム、広告＆マーケティングエージェンシー、放送＆ジャーナリズム、個人ユーザー、その他）、エンターテインメント（映画スタジオ、ゲーム会社／ゲーム開発会社、テレビ＆OTTプラットフォーム、ライブイベント＆スポーツ放送、テーマパーク／アミューズメントパーク、音楽制作、個人ユーザー、その他）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、中東＆アフリカ、中南米）。本レポートでは、メディアにおけるAI市場の成長に影響を与える促進要因、阻害要因、課題、機会などの主要要因に関する詳細情報を網羅しています。主要な業界プレイヤーを詳細に分析し、その事業概要、ソリューションとサービス、主要戦略、契約、パートナーシップ、契約、新製品とサービスの発表、M&A、メディアにおけるAI市場に関連する最近の動向に関する洞察を提供しています。メディアにおけるAI市場のエコシステムにおける今後の新興企業の競合分析も本レポートでカバーしています。

レポート購入の主な利点
本レポートは、メディアにおけるAI市場全体とサブセグメントの収益数の最も近い近似値に関する情報を提供し、この市場における市場リーダー/新規参入者を支援します。本レポートは、利害関係者が競争状況を理解し、より多くの洞察を得ることで、自社のビジネスをより良く位置づけ、適切な市場参入戦略を計画するのに役立ちます。また、本レポートは、関係者が市場の鼓動を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、および機会に関する情報を提供します。
本レポートでは、以下のポイントに関する洞察を提供している：
- 主要推進要因（ジェネレーティブAIによる新たな創造的機会の探求、AIによるハイパーパーソナライズされたメディア体験、エンターテインメントにおけるアニメーションと視覚効果に革命をもたらすAI）、阻害要因（AIが生成するコンテンツにおける倫理的・著作権的問題、ディープフェイク問題に対する不十分な法的保護）、機会（AI主導のフェイクニュース検出による信頼性の向上、AIによるフェイクニュース検出による信頼性の向上、AIによるユーザー洞察によるパーソナライズされた広告、メディア体験におけるテーラーメイドのナラティブによるダイナミックなストーリーテリング）、課題（AIツールはエンターテインメント業界の雇用を脅かす、透明性の欠如はAIの意思決定に対する信頼を妨げる、AIが創造性と独創性に与える影響はメディアにおけるAI市場の成長に影響を与える。
- 製品開発／イノベーション：メディアにおけるAI市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・新サービスの発表に関する詳細な洞察
- 市場開発：有利な市場に関する包括的な情報 - 当レポートでは、さまざまな地域のメディアにおけるAI市場を分析しています。
- 市場の多様化：AIメディア市場における新製品＆サービス、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する網羅的な情報
- 競合評価：Google（米国）、Microsoft（米国）、IBM（米国）、Meta（米国）、OpenAI（米国）、Baidu（中国）、AWS（米国）、Adobe（米国）、Sprinklr（米国）、C3 AI（米国）、Hootsuite（米国）、Veritone（米国）、Taboola（米国）、Sprout Social（米国）、SymphonyAI（米国）、Brightcove（米国）、Unity（米国）、Yellow.ai（米）、Appier（米）、Snowflake（米）、Autodesk（米）、Verbit（米）、Ubisoft（仏）、Vimeo（米）などがメディア向けAI市場に参入している。

ページTOPに戻る

1 はじめに
1.1 調査目的 39
1.2 市場の定義 39
1.2.1 包含と除外 40
1.3 市場範囲 41
1.3.1 市場セグメンテーション 41
1.3.2 考慮した年 44
1.4 考慮した通貨 44
1.5 利害関係者
2 調査方法 46
2.1 調査データ 46
2.1.1 二次データ 47
2.1.2 一次データ 47
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 48
2.1.2.2 主要業界インサイト 48
2.2 データの三角測量 49
2.3 市場規模の推定 50
2.3.1 トップダウンアプローチ 50
2.3.2 ボトムアップアプローチ 51
2.4 市場予測 54
2.5 リサーチの前提 55
2.6 リスク評価 57
2.7 リサーチの限界 57
3 エグゼクティブサマリー 58
4 プレミアムインサイト 65
4.1 メディア・エンタテイメント市場のプレーヤーにとっての魅力的な機会
市場におけるプレーヤーの魅力的な機会
4.2 メディアとエンターテインメントにおけるAI市場：上位3つのメディア用途別 66
4.3 メディア・エンターテインメントにおけるAI市場：エンターテインメント・アプリケーション上位3分野別 66
4.4 北米：メディア・エンターテインメントにおけるAI市場：展開形態・エンドユーザー別 67
4.5 メディア・エンターテインメントにおけるAI市場：地域別 67

5 市場の概要 68
5.1 はじめに 68
5.2 市場のダイナミクス
5.2.1 ドライバ
5.2.1.1 ジェネレーティブAIが解き放つ新たな創造の可能性 69
5.2.1.2 AIによる超パーソナライズされたメディア体験 70
5.2.1.3 アニメーションや視覚効果分野へのAIの統合の増加 70
5.2.2 制約 70
5.2.2.1 AIが生成するコンテンツにおける倫理と著作権の問題 70
5.2.2.2 ディープフェイクの悪用に対する不十分な法的保護 71
5.2.3 チャンス
5.2.3.1 AIによるフェイクニュース検知による信頼性の向上 71
5.2.3.2 AI主導のユーザーインサイトによるパーソナライズ広告 71
5.2.3.3 テーラード・ナラティブによるダイナミックなストーリーテリング 72
5.2.4 課題 72
5.2.4.1 エンターテインメント業界の雇用を脅かすAI 72
5.2.4.2 AIの意思決定に対する信頼を妨げる透明性の欠如 73
5.2.4.3 AIが創造性と独創性に与える影響 73
6 業界動向 74
6.1 メディア・エンタテイメント市場におけるAIの進化 74
6.2 ケーススタディ分析 76
6.2.1 スプリンクラーがハイパースペースに権限を与え、視聴者エンゲージメントの強化とオペレーションの合理化を実現 76
6.2.2 ドラフトキングスがベリトーンとのマルチチャネル広告戦略で成功 77
6.2.3 レヴェディア・プラットフォームは、手作業によるワークフローを統一されたシステムに合理化し、業務効率を改善した 78
6.2.4 ワーナー・ミュージック・グループがスノーフレイクとハイタッチを活用し、ファン、アーティスト、レーベルに「スーパーサービス」を提供 79
6.2.5 ソーシャルメディア・エンゲージメントの向上：ルーメン5によるDNVの変革 80
6.3 エコシステム分析 81
6.3.1 コンテンツ生成プロバイダー 83
6.3.2 コンテンツ配信プロバイダー 83
6.3.3 視聴者分析プロバイダー 83
6.3.4 ワークフロー自動化プロバイダー 83
6.3.5 その他のAIツール・プロバイダー 84
6.3.6 エンドユーザー 84
6.4 テクノロジー分析 84
6.4.1 主要テクノロジー 84
6.4.1.1 NLPとディープラーニング 84
6.4.1.2 コンピュータ・ビジョン 84
6.4.1.3 予測分析 85
6.4.1.4 ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA） 85
6.4.2 補足技術 85
6.4.2.1 クラウドコンピューティング 85
6.4.2.2 エッジコンピューティング 85
6.4.2.3 IoT 86
6.4.2.4 ビッグデータ分析 86
6.4.2.5 ブロックチェーン 86
6.4.3 隣接技術 86
6.4.3.1 5G 86
6.4.3.2 デジタル・ツイン 86
6.4.3.3 AR/VR 87
6.4.3.4 量子コンピューティング 87
6.5 規制の状況 87
6.5.1 規制機関、政府機関、その他の組織
その他の組織 87
6.5.2 規制の枠組み 91
6.5.2.1 北米 91
6.5.2.1.1 米国 91
6.5.2.1.2 カナダ 91
6.5.2.2 欧州 91
6.5.2.2.1 ドイツ 91
6.5.2.2.2 イギリス 91
6.5.2.2.3 フランス 92
6.5.2.3 アジア太平洋地域 92
6.5.2.3.1 中国 92
6.5.2.3.2 韓国 92
6.5.2.3.3 シンガポール 92
6.5.2.4 中東・アフリカ 92
6.5.2.4.1 アラブ首長国連邦 92
6.5.2.4.2 サウジアラビア 92
6.5.2.4.3 ケニア 93
6.5.2.5 中南米 93
6.5.2.5.1 ブラジル 93
6.5.2.5.2 メキシコ 93
6.5.2.5.3 アルゼンチン 93
6.6 サプライチェーン分析 94
6.7 ポーターの5つの力分析 95
6.7.1 新規参入の脅威 96
6.7.2 代替品の脅威 96
6.7.3 供給者の交渉力 97

6.7.4 買い手の交渉力 97
6.7.5 競争相手の強さ 97
6.8 主要会議とイベント（2024～2025年） 98
6.9 主要ステークホルダーと購買基準 99
6.9.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 99
6.9.2 購入基準 100
6.10 価格分析 101
6.10.1 指標価格分析（ソフトウェアタイプ別） 101
6.10.2 指標価格分析（アプリケーション別） 102
6.11 特許分析 102
6.11.1 方法論 102
6.11.2 出願特許：文書タイプ別 102
6.11.3 イノベーションと特許出願 103
6.12 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 107
6.13 投資と資金調達のシナリオ 108
6.14 メディア・エンタテイメント市場におけるジェネレーティブAIの影響 109
6.14.1 ユースケースと市場の可能性 109
6.14.2 主要なユースケース 110
6.14.2.1 コンテンツ制作の強化 111
6.14.2.2 ユーザー体験のパーソナライゼーション 111
6.14.2.3 制作コストの削減 111
6.14.2.4 視聴者エンゲージメントの向上 111
6.14.2.5 コンテンツ配信の合理化 111
6.14.2.6 新たな収益化の機会 111
7 メディア・エンタテイメント市場のAI（オファリング別） 112
7.1 はじめに 113
7.1.1 オファリングメディアとエンターテインメントにおけるAI市場の促進要因 113
7.2 ソフトウェア 115
7.2.1 ソフトウェアの種類 117
7.2.1.1 コンテンツ生成 117
7.2.1.1.1 テキスト 119
7.2.1.1.1.1 AI主導のテキストコンテンツ生成でメディアに革命を起こす 119
7.2.1.1.2 イメージ 120
7.2.1.1.2.1 ジェネレーティブAIによる視覚的創造性の自動化 120
7.2.1.1.3 音声 121
7.2.1.1.3.1 テキストトゥオーディオツールによる音楽創作の強化 121
7.2.1.1.4 ビデオ 122
7.2.1.1.4.1 AIによる自動化で映像制作に革命を起こす 122
7.2.1.1.5 マルチモーダル 123
7.2.1.1.5.1 ユーザーインタラクションインサイトによるメディア体験のパーソナライズ 123
7.2.1.2 コンテンツ配信 124
7.2.1.2.1 広告ターゲティング 125
7.2.1.2.1.1 インテリジェントなAIを活用した広告ターゲティングソリューションによるインパクトの最大化 125
7.2.1.2.2 パーソナライズされたレコメンデーション 125
7.2.1.2.2.1 パーソナライズされたコンテンツ推薦によるユーザーエンゲージメントの強化 125
7.2.1.3 オーディエンス分析 125
7.2.1.3.1 センチメント分析 126
7.2.1.3.1.1 センチメント分析を活用してメディアやエンターテイメントにおける視聴者の反応を理解する 126
7.2.1.3.2 行動モデリング 127
7.2.1.3.2.1 AIを活用した行動モデリングによるコンテンツ配信とマーケティング戦略の強化 127
7.2.1.3.3 顧客セグメンテーション 127
7.2.1.3.3.1 AIを活用した顧客セグメンテーションによるリソースの最適化 127
7.2.1.3.4 音楽の推薦と発見 127
7.2.1.3.4.1 適応型音楽レコメンデーションによるエンゲージメントと満足度の向上 127
7.2.1.4 ワークフローの自動化 128
7.2.1.4.1 テープ起こし 129
7.2.1.4.1.1 AIを活用した文字起こしサービスで生放送に革命を起こす 129
7.2.1.4.2 メタデータのタグ付け 129
7.2.1.4.2.1 AIによる自動メタデータタギングでコンテンツ管理を強化 129
7.2.1.4.3 インデックスの作成 130
7.2.1.4.3.1 効率的なデジタル資産の索引付けのためのAIソリューションによる発見性の向上 130
7.2.1.4.4 翻訳とローカライゼーション 130
7.2.1.4.4.1 AIを活用したメディアにおける効果的なローカライゼーション 130
7.2.1.5 その他のソフトウェア・タイプ 130
7.2.2 展開モード 132
7.2.2.1 クラウド 133
7.2.2.1.1 クラウドインフラストラクチャによるメディアのスケーラビリティとコスト効率の向上 133
7.2.2.2 オンプレミス 134
7.2.2.2.1 オンプレミス型AIソリューションによるセキュリティとコスト効率の最大化 134
7.3 サービス 135
7.3.1 プロフェッショナル・サービス 136
7.3.1.1 AIを活用してメディアとエンターテインメントのビジネスモデルを変革する 136
7.3.1.2 コンサルティング＆アドバイザリー 139
7.3.1.3 インプリメンテーション＆デプロイメント 140
7.3.1.4 サポート＆メンテナンス 141
7.3.1.5 トレーニング＆イネーブルメント 142
7.3.2 マネージド・サービス 143
7.3.2.1 AIを活用したマネージドサービスによる広告戦略の最適化 143
8 メディアとエンターテインメントにおけるAI（テクノロジー別） 144
8.1 はじめに 145
8.2 ジェネレーティブAI 146
8.2.1 ジェネレーティブAIでコンテンツ制作とパーソナライゼーションに革命を起こす 146
8.3 その他のAI 147
8.3.1 創造性を解き放つ：AIがコンテンツ制作とユーザーエンゲージメントを変革する 147
9 メディアとエンターテインメントにおけるAI市場（用途別） 148
9.1 はじめに 149
9.1.1 アプリケーション：メディア・娯楽分野におけるAI市場の促進要因 149
9.2 メディア 149
9.2.1 記事作成と要約 151
9.2.1.1 コンテンツのパーソナライゼーション 152
9.2.1.1.1 コンテンツ・パーソナライゼーションによるユーザー体験の向上 152
9.2.1.2 多言語翻訳 152
9.2.1.2.1 多言語翻訳で言語の壁を破る 152
9.2.1.3 トピックのクラスタリングと分類 152
9.2.1.3.1 トピックのクラスタリングと分類による洞察の効率化 152
9.2.1.4 その他 153
9.2.2 映像制作 153
9.2.2.1 AIによるシーン検出とシークエンス 154
9.2.2.1.1 精度を高める：AIによるシーン検出とシークエンシング 154
9.2.2.2 バーチャルプロダクション 154
9.2.2.2.1 映像制作に革命を起こす：バーチャルプロダクション技術 154
9.2.2.3 モーショントラッキングとエンハンスメント 155
9.2.2.3.1 パフォーマンスの向上：高度なモーショントラッキングとエンハンスメント 155
9.2.2.4 その他
9.2.3 フェイクニュース検出 155
9.2.3.1 コンテキストベースの信頼性スコアリング 156
9.2.3.1.1 コンテキストを考慮したスコアリングシステムによる信頼性の向上 156
9.2.3.2 ディープフェイクの識別 157
9.2.3.2.1 安全なインタラクションのためのディープフェイクコンテンツの検出と緩和 157
9.2.3.3 自動データ相互参照 157
9.2.3.3.1 自動化によるデータ検証の合理化 157
9.2.3.4 その他
9.2.4 言語モデレーション 158
9.2.4.1 文化的感受性の特定 159
9.2.4.1.1 文化的感受性検知による尊重の醸成 159
9.2.4.2 適応フィルタリング 159
9.2.4.2.1 適応フィルタリングによる動的なコンテンツモデレーション 159
9.2.4.3 冒涜の検出 159
9.2.4.3.1 冒涜語検出による敬意あるコミュニケーションの確保 159
9.2.4.4 その他 160
9.2.5 広告の安全性の最適化 160
9.2.5.1 行動パターン分析 161
9.2.5.1.1 ユーザー行動インサイトによるセキュリティ強化 161
9.2.5.2 AIを活用した広告出稿 161
9.2.5.2.1 インテリジェントな広告ターゲティングによるエンゲージメントの最大化 161
9.2.5.3 自動フラグ立て 162
9.2.5.3.1 有害コンテンツの迅速な特定と緩和 162
9.2.5.4 その他 162
9.2.6 ニュースルーム分析 162
9.2.6.1 ニューストレンドの予測分析 163
9.2.6.1.1 ニュース速報のトレンドを予測するための予測分析の活用 163
9.2.6.2 編集計画とコンテンツスケジューリング 164
9.2.6.2.1 インパクトを最大化するための編集プランニングとコンテンツスケジューリングの最適化 164
9.2.6.3 競合メディアのベンチマーキング 164
9.2.6.3.1 競合メディアのベンチマークを活用してパフォーマンスを強化する 164
9.2.6.4 その他 164
9.3 エンターテインメント 165
9.3.1 映画の脚本、VFX、絵コンテ 166
9.3.1.1 台詞とキャラクター開発 167
9.3.1.1.1 葛藤の声：キャラクターを明らかにするための台詞作り 167
9.3.1.2 シーンのプリビジュアライゼーション 168
9.3.1.2.1 シーンを視覚化することは、ストーリーテリングを強化し、効果的なプロダクション・デザインの指針となる 168
9.3.1.3 台本の知的翻案 168
9.3.1.3.1 脚本をインテリジェントに翻案することで、オリジナルの物語的エッセンスを保ちつつ、関連性を確保する 168
9.3.1.4 その他 168
9.3.2 リアルタイムOTTコンテンツモデレーション 169
9.3.2.1 コンテキストベースの地域コンテンツフィルタリング 170
9.3.2.1.1 地理的位置に基づくコンテンツ配信の調整 170
9.3.2.2 禁止または不適切なライブ・コンテンツの検出 170
9.3.2.2.1 ライブストリーム中の不適切コンテンツのリアルタイム監視 170
9.3.2.3 視聴者のコメント分析 170
9.3.2.3.1 視聴者からのフィードバックを分析し、コンテンツのエンゲージメント戦略を強化する 170
9.3.2.4 その他 170
9.3.3 視聴者の嗜好の予測 171
9.3.3.1 コンテキスト分析 172
9.3.3.1.1 文脈的洞察による視聴者の嗜好の理解 172
9.3.3.2 視聴者の行動予測 172
9.3.3.2.1 視聴者のエンゲージメントとコンテンツ選択の予測 172
9.3.3.3 視聴者のクラスタリング 172
9.3.3.3.1 オーダーメイドのレコメンデーションのための視聴者のセグメンテーション 172
9.3.3.4 その他 172
9.3.4 ポストプロダクションワークフロー編集 173
9.3.4.1 リップシンクおよびダビングの自動化 174
9.3.4.1.1 グローバル視聴者向けのシームレスな音声同期 174
9.3.4.2 ノイズ除去と明瞭度向上 174
9.3.4.2.1 クリアな音声：音質の向上 174
9.3.4.3 フレームの復元 174
9.3.4.3.1 映像の復活：フレームを完璧に復元する 174
9.3.4.4 その他 174
9.3.5 NPCの行動モデリング 175
9.3.5.1 感情刺激 176
9.3.5.1.1 NPCとのダイナミックなインタラクションによるプレイヤーの感情の喚起 176
9.3.5.2 適応的なストーリーテリング 176
9.3.5.2.1 インテリジェントなNPCによるパーソナライズされた物語の作成 176
9.3.5.3 プレイヤーのパターンから学習するNPC 176
9.3.5.3.1 プレイヤーの行動を分析することによるNPCの知性の向上 176
9.3.5.4 その他 176
9.3.6 ゲームコンテンツの最適化 177
9.3.6.1 プレイヤーフィードバックの統合 178
9.3.6.1.1 プレイヤーインサイトによるエンゲージメントの強化 178
9.3.6.2 ゲームロジックのテストとデバッグ 178
9.3.6.2.1 厳密なテストによる完璧なゲームプレイの確保 178
9.3.6.3 プロシージャルコンテンツの生成 178
9.3.6.3.1 インテリジェントなアルゴリズムによって作られるダイナミックな世界 178
9.3.6.4 その他 179
9.3.7 没入型エンターテインメント 179
9.3.7.1 多感覚インタラクション 180
9.3.7.1.1 忘れられない体験のための五感への働きかけ 180
9.3.7.2 アバターのカスタマイズ 181
9.3.7.2.1 アイデンティティを作る：アバターの冒険をパーソナライズする 181
9.3.7.3 ダイナミックなストーリーテリング 181
9.3.7.3.1 物語を形作る：物語の主人公になる 181
9.3.7.4 その他 181
10 メディアとエンターテインメントにおけるAI市場（エンドユーザー別） 182
10.1 はじめに 183
10.1.1 エンドユーザー：メディアとエンターテインメントにおけるAI市場の促進要因 184
10.2 メディア 184
10.2.1 ニュースと出版 186
10.2.1.1 読者のエンゲージメント向上のためにニュースフィードをパーソナライズするAI主導のコンテンツ推薦 186
10.2.2 ソーシャルメディア 187
10.2.2.1 ターゲティング広告にAIを採用し、ユーザーデータを分析してエンゲージメントを向上させる 187
10.2.3 広告・マーケティング会社 188
10.2.3.1 予測分析でトレンドを予測し、キャンペーン効果を高めるAIツールが広告代理店を強化する 188
10.2.4 放送・ジャーナリズム 189
10.2.4.1 動画制作を効率化し、より迅速で高品質なコンテンツを提供するAI 189
10.2.5 個人ユーザー 190
10.2.5.1 AIを個人のメディア消費に組み込むことで、個人の体験を豊かにし、オーダーメイドのインタラクションを提供する 190
10.3 エンターテインメント 191
10.3.1 映画スタジオ 193
10.3.1.1 AIを活用して業務効率を改善し、パーソナライズされた視聴体験を創出する 193
10.3.2 ゲーム開発会社 194
10.3.2.1 AIを活用した没入体験の創出とゲームプレイの強化 194
10.3.3 テレビ＆OTTプラットフォーム 195
10.3.3.1 AIを活用してコンテンツ配信と視聴者エンゲージメントを変革する 195
10.3.4 ライブイベントとスポーツ放送 196
10.3.4.1 没入感と魅力的な体験のためのAI技術の統合 196
10.3.5 テーマパーク・アミューズメントパーク 197
10.3.5.1 AIを活用したゲスト体験の向上とオペレーションの効率化 197
10.3.6 音楽制作 198
10.3.6.1 AIアルゴリズムを活用して新たな創造の道を探る 198
10.3.7 個人ユーザー 199
10.3.7.1 リアルタイムでより幅広い視聴者のエンゲージメントを得るためのビデオ、キャプション、スクリプトを作成するAIツールの導入 199

11 メディア・エンターテインメント分野におけるAIの地域別市場 200
11.1 はじめに 201
11.2 北米 202
11.2.1 北米：メディア・娯楽分野におけるAI市場の促進要因 203
11.2.2 北米：マクロ経済見通し 203
11.2.3 米国 212
11.2.3.1 生産効率向上でメディア・エンターテイメントを変革するAI 212
11.2.4 カナダ 213
11.2.4.1 AI規制への注目の高まりとメディア・エンタテイメントへの投資 213
11.3 欧州 214
11.3.1 欧州：メディア・エンタテイメント分野におけるAI市場の促進要因 214
11.3.2 欧州：マクロ経済の見通し 215
11.3.3 英国 223
11.3.3.1 新興のジェネレーティブAI企業がメディアとエンターテインメントの展望を変える 223
11.3.4 ドイツ 224
11.3.4.1 メディア分野における戦略的提携を通じてAIイノベーションを促進 224
11.3.5 フランス 225
11.3.5.1 透明性と消費者保護を強化するため、インフルエンサーに対する規制を強化 225
11.3.6 イタリア 226
11.226 3.6.1 AIがメディアのコンテンツ・パーソナライゼーションに変革をもたらす 226
11.3.7 スペイン 227
11.3.7.1 AIを活用してストーリーテリングとコンテンツ制作に革命を起こす 227
11.3.8 その他の欧州 228
11.4 アジア太平洋 229
11.4.1 アジア太平洋地域：メディア・エンタテイメント分野におけるAI市場の促進要因 229
11.4.2 アジア太平洋地域：マクロ経済見通し 230
11.4.3 中国 239
11.4.3.1 メディアとエンタテインメントに革命をもたらすAI 239
11.4.4 日本 240
11.4.4.1 メディアとエンターテインメントにおける戦略的AI連携と規制の枠組み 240
11.4.5 インド 241
11.4.5.1 没入型メディア体験のためのAIの活用 241
11.4.6 韓国 242
11.4.6.1 エンターテインメント産業におけるファン参加と制作を強化するAIイノベーション 242
11.4.7 オーストラリア・ニュージーランド 243
11.4.7.1 没入型体験を生み出す革新的なアプリケーションにつながるAI技術の台頭 243
11.4.8 ASEAN 244
11.4.8.1 パートナーシップとAIイノベーションによるメディアとエンターテインメントの変革 244
11.4.9 その他のアジア太平洋地域 245
11.5 中東・アフリカ 246
11.5.1 中東・アフリカ：メディア・エンターテインメント分野におけるAI市場の促進要因 247
11.5.2 中東・アフリカ：マクロ経済見通し 247
11.5.3 中東 256
11.5.3.1 KSA 257
11.5.3.1.1 AI革命がメディアとエンターテインメントの展望を変える 257
11.5.3.2 UAE 258
11.5.3.2.1 グローバルな技術提携とAIによるメディア体験の強化 258
11.5.3.3 バーレーン 259
11.5.3.3.1 地元メディア企業とテック大手との提携によるイノベーションの育成 259
11.5.3.4 クウェート 260
11.5.3.4.1 変革的なメディア体験のためのAIと新技術の活用 260
11.5.3.5 その他の中東地域 261
11.5.4 アフリカ 262
11.5.4.1 動画編集、脚本作成、視聴者セグメンテーションのAIソリューションに注力する新興企業が急増 262
11.6 ラテンアメリカ 263
11.6.1 ラテンアメリカ：メディア・娯楽分野におけるAI市場の牽引役 263
11.6.2 ラテンアメリカ：マクロ経済見通し 264
11.6.3 ブラジル 272
11.6.3.1 研究センター間の戦略的連携によるAIイノベーションの育成 272
11.6.4 メキシコ 273
11.6.4.1 AIパートナーシップとクラウドソリューションでメディアを強化 273
11.6.5 アルゼンチン 274
11.6.5.1 エンターテインメント分野を変革するAIパートナーシップ 274
11.6.6 その他のラテンアメリカ 275
12 競争環境 276
12.1 概要 276
12.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利（2020～2024年） 276
12.3 収益分析、2019年～2023年 278
12.4 市場シェア分析、2023年 280
12.4.1 主要プレーヤーの市場シェア分析（メディア） 280
12.4.2 市場ランキング分析（メディア）、2023年 281
12.4.3 主要プレイヤーの市場シェア分析（エンターテインメント） 282
12.4.4 市場ランキング分析（エンターテインメント） 283
12.5 製品比較分析（ソフトウェアタイプ別） 284
12.5.1 製品比較分析（コンテンツ生成別） 285
12.5.1.1 ジャスパーAI 285
12.5.1.2 DeepBrain AI 285
12.5.1.3 Vimeo 285
12.5.2 製品比較分析（オーディエンス分析別） 285
12.5.2.1 Tableau with Einstein Analytics（セールスフォース） 285
12.5.2.2 Canvs AI 286
12.5.2.3 IBM Watsonx 286
12.5.3 製品比較分析（ワークフロー自動化別） 286
12.5.3.1 映画分析ツール（Cinelytic） 286
12.5.3.2 Frame.io（アドビ） 286
12.5.3.3 Otter.ai 287
12.6 主要ベンダーの企業評価と財務指標 287
12.7 企業評価マトリックス：主要企業、2023年 288
12.7.1 企業評価マトリクス：主要プレイヤー（メディア） 288
12.7.1.1 スター企業 288
12.7.1.2 新興リーダー 288
12.7.1.3 浸透型プレーヤー 289
12.7.1.4 参加企業 289
12.7.2 企業評価マトリクス：主要プレーヤー（エンタテインメント） 290
12.7.2.1 スター企業 290
12.7.2.2 新興リーダー 290
12.7.2.3 浸透型プレーヤー 290
12.7.2.4 参加企業 290
12.7.3 企業フットプリント：主要プレーヤー 292
12.7.3.1 企業フットプリント 292
12.7.3.2 地域別フットプリント 294
12.7.3.3 ソフトウェアタイプのフットプリント 295
12.7.3.4 アプリケーションフットプリント（メディア） 296
12.7.3.5 アプリケーションフットプリント（エンターテインメント） 297
12.7.3.6 エンドユーザーフットプリント（メディア） 298
12.8 企業評価マトリクス：新興企業／SM（2023年） 299
12.8.1 企業評価マトリックス：新興企業／SM（メディア） 299
12.8.1.1 進歩的企業 299
12.8.1.2 レスポンシブ企業 299
12.8.1.3 ダイナミックな企業 299
12.8.1.4 スターティングブロック 299

12.8.2 企業評価マトリックス：新興企業／SM（エンターテインメント） 300
12.8.2.1 進歩的企業 300
12.8.2.2 レスポンシブ企業 301
12.8.2.3 ダイナミック企業 301
12.8.2.4 スターティングブロック 301
12.8.3 競争ベンチマーキング：新興企業／娯楽産業（2023年） 302
12.8.3.1 主要新興企業／中小企業の詳細リスト 302
12.8.3.2 主要新興企業／中小企業の競合ベンチマーキング（メディア） 304
12.8.3.3 主要新興企業の競合ベンチマーキング（エンターテインメント） 305
12.9 競争シナリオ 306
12.9.1 製品の発売と強化 306
12.9.2 取引 308
13 会社プロファイル 310
13.1 紹介 310
13.2 主要プレーヤー
13.2.1 グーグル 310
13.2.1.1 事業概要 310
13.2.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 312
13.2.1.3 最近の動向 313
13.2.1.3.1 製品の発売と機能強化 313
13.2.1.3.2 取引 314
13.2.1.4 MnMビュー 314
13.2.1.4.1 主要な強み 314
13.2.1.4.2 戦略的選択 315
13.2.1.4.3 弱点と競争上の脅威 315
13.2.2 マイクロソフト 316
13.2.2.1 事業概要 316
13.2.2.2 提供する製品／ソリューション／サービス 317
13.2.2.3 最近の動向 319
13.2.2.3.1 製品の発売と機能強化 319
13.2.2.3.2 取引 320
13.2.2.4 MnMの見解 321
13.2.2.4.1 主要な強み 321
13.2.2.4.2 戦略的選択 321
13.2.2.4.3 弱点と競争上の脅威 321
13.2.3 IBM 322
13.2.3.1 事業概要 322
13.2.3.2 提供する製品／ソリューション／サービス 323
13.2.3.3 最近の動向 324
13.2.3.3.1 製品の発売と機能強化 324

13.2.3.4 MnMの見解 325
13.2.3.4.1 主要な強み 325
13.2.3.4.2 戦略的選択 325
13.2.3.4.3 弱点と競争上の脅威 325
13.2.4 メタ 326
13.2.4.1 事業概要 326
13.2.4.2 提供する製品／ソリューション／サービス 327
13.2.4.3 最近の動向 329
13.2.4.3.1 製品の発売と機能強化 329
13.2.4.3.2 取引 330
13.2.4.4 MnMビュー 331
13.2.4.4.1 主要な強み 331
13.2.4.4.2 戦略的選択 331
13.2.4.4.3 弱点と競争上の脅威 331
13.2.5 OPENAI 332
13.2.5.1 事業概要 332
13.2.5.2 提供する製品／ソリューション／サービス 333
13.2.5.3 最近の動向 334
13.2.5.3.1 製品の発売と機能強化 334
13.2.5.3.2 取引 335
13.2.5.4 MnMの見解 335
13.2.5.4.1 主要な強み 335
13.2.5.4.2 戦略的選択 335
13.2.5.4.3 弱点と競争上の脅威 335
13.2.6 バイドゥ 336
13.2.6.1 事業概要 336
13.2.6.2 提供する製品／ソリューション／サービス 337
13.2.6.3 最近の動向 338
13.2.6.3.1 製品の発売と機能強化 338
13.2.7 AWS 339
13.2.7.1 事業概要 339
13.2.7.2 提供する製品/ソリューション/サービス 340
13.2.7.3 最近の動向 341
13.2.7.3.1 製品の発売と機能強化 341
13.2.8 ADOBE 343
13.2.8.1 事業概要 343
13.2.8.2 提供する製品／ソリューション／サービス 344
13.2.8.3 最近の動向 346
13.2.8.3.1 製品の発売と機能強化 346
13.2.8.3.2 取引 347

13.2.9 スプリンクラー 348
13.2.9.1 事業概要 348
13.2.9.2 提供する製品／ソリューション／サービス 350
13.2.10 C3 AI 352
13.2.10.1 事業概要 352
13.2.10.2 提供する製品／ソリューション／サービス 354
13.2.10.3 近年の動き 355
13.2.10.3.1 取引 355
13.2.11 フートスイート 356
13.2.12 ベリトーン 357
13.2.13 タブーラ 358
13.2.14 スプラウト・ソーシャル 359
13.2.15 シンフォニーアイ 360
13.2.16 ブライトコーブ 361
13.2.17 ユニティ 362
13.2.18 yellow.ai 363
13.2.19 アピア 364
13.2.20 snowflake 365
13.2.21 オートデスク 366
13.2.22 バービット 367
13.2.23 ubisoft 368
13.2.24 VIMEO 369
13.2.25 エヌビディア 370
13.2.26 セールスフォース 371
13.2.27 アイメディア 372
13.2.28 キャンバ（CANVA） 373
13.3 スタートアップ／SM 374
13.3.1 シネリック 374
13.3.2 vault ai 375
13.3.3 storyfit 376
13.3.4 スクリプトブック 376
13.3.5 シンセシア 377
13.3.6 Murf ai 378
13.3.7 LUMEN5 379
13.3.8 ジャスパー 380
13.3.9 アイバ・テクノロジーズ 381
13.3.10 ディープモーション 381
13.3.11 ハイパーライト 382
13.3.12 CANVS AI 383
13.3.13 キャプション 384

13.3.14 veed.io 385
13.3.15 krikey 386
13.3.16 vista social 387
13.3.17 beatoven.ai 388
13.3.18 contai.io 388
13.3.19 LOOKA 389
14 隣接市場と関連市場 390
14.1 はじめに 390
14.2 人工知能（AI）市場 - 2030年までの世界予測 390
14.2.1 市場の定義 390
14.2.2 市場の概要
14.2.2.1 人工知能市場：提供製品別 391
14.2.2.2 人工知能市場：ビジネス機能別 392
14.2.2.3 人工知能市場：技術別 393
14.2.2.4 人工知能市場：業種別 394
14.2.2.5 人工知能市場：地域別 396
14.3 ソーシャルメディアにおけるAI市場 397
14.3.1 市場の定義 397
14.3.2 市場の概要 397
14.3.2.1 ソーシャルメディアにおけるAI市場：製品タイプ別 397
14.3.2.2 ソーシャルメディアにおけるAI市場：展開形態別 398
14.3.2.3 ソーシャルメディアにおけるAI市場：ユースケース別 399
14.3.2.4 ソーシャルメディアにおけるAI市場：エンドユーザー別 400
14.3.2.5 ソーシャルメディアにおけるAI市場：地域別 401
15 付録 402
15.1 ディスカッションガイド 402
15.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル 409
15.3 カスタマイズオプション 411
15.4 関連レポート 411
15.5 著者の詳細 412

ページTOPに戻る

Table of Contents

Summary

The AI in media market is projected to grow from USD 8.21 billion in 2024 to USD 51.08 billion by 2030, at a compound annual growth rate (CAGR) of 35.6% during the forecast period. Content generation is poised to lead the AI market in media due to its ability to enhance creativity and efficiency. Generative AI allows for the rapid creation of high-quality content, significantly reducing production time and costs. This technology enables filmmakers and content creators to automate mundane tasks, freeing them to focus on creative aspects. Additionally, it facilitates hyper-personalized content tailored to individual viewer preferences, improving audience engagement and retention.
“By entertainment application, predicting viewer preferences segment will lead the market during the forecast period.”
Predicting viewer preferences is set to lead the AI market in media due to its transformative impact on content personalization and user engagement. By leveraging advanced algorithms, companies can analyze vast datasets, including viewing history and demographic information, to deliver tailored recommendations. This level of personalization not only enhances user satisfaction but also increases retention rates, as audiences are more likely to engage with content that resonates with their interests.
“By region, Asia Pacific to register the highest CAGR market during the forecast period.” The Asia-Pacific region is witnessing the highest CAGR in the AI in media market, driven by several key factors. Rapid internet penetration across emerging economies such as India and Vietnam are significantly expanding online media consumption, fueling the demand for AI-driven solutions. The rising popularity of over-the-top (OTT) streaming platforms is reshaping viewing habits, with an increasing emphasis on delivering personalized content powered by AI technologies. Leading players, including Alibaba and Netflix, are making substantial investments in AI to enhance content creation, management, and distribution, fostering continuous innovation.

Breakdown of primaries
In-depth interviews were conducted with Chief Executive Officers (CEOs), innovation and technology directors, system integrators, and executives from various key organizations operating in the AI in media market.
 By Company: Tier I: 45%, Tier II: 35%, and Tier III: 20%
 By Designation: C-Level: 35%, Director Level: 25%, and Others: 40%
 By Region: North America: 40%, Europe: 25%, Asia Pacific: 20%, Middle East & Africa: 10%, and Latin America: 5%.
Google (US), Microsoft (US), IBM (US), Meta (US), OpenAI (US), Baidu (China), AWS (US), Adobe (US), Sprinklr (US), C3 AI (US), Hootsuite (US) ; are some of the key players in the AI in media market.
The study includes an in-depth competitive analysis of these key players in the AI in media market, including their company profiles, recent developments, and key market strategies.
Research Coverage
This research report categorizes the AI in media market by offering (software type and services), software type (content generation, content distribution, audience analytics, workflow automation and others), by deployment mode (cloud and on-premises), services (professional services and managed services), by technology (generative AI and other AI), by application (media (article writing, video production, fake news detection, language moderation, ad safety optimization and newsroom analytics), entertainment (film scriptwriting, VFX and scriptwriting, real-time OTT content moderation, predicting viewer preferences, post-production workflow editing, NPC behavior modelling, gaming content optimization, immersive entertainment), by End user (media (news & publishing, social media platforms, advertising & marketing agencies, broadcasting & journalism, individual users and others), entertainment (film studios, gaming companies/ game development companies, television & OTT platform, live events & sports broadcasting, theme parks/ amusement parks, music production, individual users, and others) and by region (North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, and Latin America). The scope of the report covers detailed information regarding the major factors, such as drivers, restraints, challenges, and opportunities, influencing the growth of the AI in media market. A detailed analysis of the key industry players has been done to provide insights into their business overview, solutions and services, key strategies, Contracts, partnerships, and agreements. new product & service launches, mergers and acquisitions, and recent developments associated with the AI in media market. Competitive analysis of upcoming startups in the AI in media market ecosystem is covered in this report.

Key Benefits of Buying the Report
The report will help the market leaders/new entrants in this market with information on the closest approximations of the revenue numbers for the overall AI in media market and the subsegments. This report will help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to position their businesses better and to plan suitable go-to-market strategies. The report also helps stakeholders understand the pulse of the market and provides them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:
• Analysis of key drivers (exploring new creative opportunities with generative AI, Hyper-personalized media experiences with AI, and AI revolutionizing animation and visual effects in entertainment), restraints (ethical and copyright issues in AI-generated content and Inadequate legal protection against deepfake issues), opportunities (enhancing credibility through AI-driven fake news detection, personalized advertising through AI-driven user insights, and dynamic storytelling through tailored narratives in media experiences), and challenges (AI tools threaten jobs in entertainment industry, lack of transparency hinders trust in AI decisions, and AI’s impact on creativity and originality influencing the growth of the AI in media market.
• Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the AI in media market
• Market Development: Comprehensive information about lucrative markets – the report analyses the AI in media market across varied regions.
• Market Diversification: Exhaustive information about new products & services, untapped geographies, recent developments, and investments in the AI in media market
• Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies and service offerings of leading players Google (US), Microsoft (US), IBM (US), Meta (US), OpenAI (US), Baidu (China), AWS (US), Adobe (US), Sprinklr (US), C3 AI (US), Hootsuite (US), Veritone (US), Taboola (US), Sprout Social (US), SymphonyAI (US), Brightcove (US), Unity (US), Yellow.ai (US), Appier (US), Snowflake (US), Autodesk (US), Verbit (US), Ubisoft (France), Vimeo (US) among others in AI in media market.

ページTOPに戻る

1 INTRODUCTION 39
1.1 STUDY OBJECTIVES 39
1.2 MARKET DEFINITION 39
1.2.1 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 40
1.3 MARKET SCOPE 41
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 41
1.3.2 YEARS CONSIDERED 44
1.4 CURRENCY CONSIDERED 44
1.5 STAKEHOLDERS 45
2 RESEARCH METHODOLOGY 46
2.1 RESEARCH DATA 46
2.1.1 SECONDARY DATA 47
2.1.2 PRIMARY DATA 47
2.1.2.1 Breakup of primary profiles 48
2.1.2.2 Key industry insights 48
2.2 DATA TRIANGULATION 49
2.3 MARKET SIZE ESTIMATION 50
2.3.1 TOP-DOWN APPROACH 50
2.3.2 BOTTOM-UP APPROACH 51
2.4 MARKET FORECAST 54
2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS 55
2.6 RISK ASSESSMENT 57
2.7 RESEARCH LIMITATIONS 57
3 EXECUTIVE SUMMARY 58
4 PREMIUM INSIGHTS 65
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN AI IN MEDIA AND
ENTERTAINMENT MARKET 65
4.2 AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET, BY TOP 3 MEDIA APPLICATIONS 66
4.3 AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET, BY TOP 3 ENTERTAINMENT APPLICATIONS 66
4.4 NORTH AMERICA: AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET, BY DEPLOYMENT MODE AND END USER 67
4.5 AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET, BY REGION 67

5 MARKET OVERVIEW 68
5.1 INTRODUCTION 68
5.2 MARKET DYNAMICS 68
5.2.1 DRIVERS 69
5.2.1.1 New creative possibilities unlocked by generative AI 69
5.2.1.2 Hyper-personalized media experiences with AI 70
5.2.1.3 Increasing integration of AI into animation and visual effects sectors 70
5.2.2 RESTRAINTS 70
5.2.2.1 Ethical and copyright issues in AI-generated content 70
5.2.2.2 Inadequate legal protection against deepfake misuse 71
5.2.3 OPPORTUNITIES 71
5.2.3.1 Enhancing credibility through AI-driven fake news detection 71
5.2.3.2 Personalized advertising through AI-driven user insights 71
5.2.3.3 Dynamic storytelling through tailored narratives 72
5.2.4 CHALLENGES 72
5.2.4.1 AI threat to jobs in entertainment industry 72
5.2.4.2 Lack of transparency hindering trust in AI decisions 73
5.2.4.3 Impact of AI on creativity and originality 73
6 INDUSTRY TRENDS 74
6.1 EVOLUTION OF AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET 74
6.2 CASE STUDY ANALYSIS 76
6.2.1 SPRINKLR EMPOWERS HYPERSPACE TO ENHANCE AUDIENCE ENGAGEMENT AND STREAMLINE OPERATIONS 76
6.2.2 SUCCESS OF DRAFTKINGS THROUGH MULTICHANNEL ADVERTISING STRATEGY WITH VERITONE 77
6.2.3 REVEDIA PLATFORM STREAMLINED MANUAL WORKFLOWS INTO UNIFIED SYSTEM AND IMPROVED OPERATIONAL EFFICIENCY 78
6.2.4 WARNER MUSIC GROUP LEVERAGES SNOWFLAKE AND HIGHTOUCH TO 'SUPER-SERVE' FANS, ARTISTS, AND LABELS 79
6.2.5 ELEVATING SOCIAL MEDIA ENGAGEMENT: DNV'S TRANSFORMATION WITH LUMEN5 80
6.3 ECOSYSTEM ANALYSIS 81
6.3.1 CONTENT GENERATION PROVIDERS 83
6.3.2 CONTENT DISTRIBUTION PROVIDERS 83
6.3.3 AUDIENCE ANALYTICS PROVIDERS 83
6.3.4 WORKFLOW AUTOMATION PROVIDERS 83
6.3.5 OTHER AI TOOL PROVIDERS 84
6.3.6 END USERS 84
6.4 TECHNOLOGY ANALYSIS 84
6.4.1 KEY TECHNOLOGIES 84
6.4.1.1 NLP and deep learning 84
6.4.1.2 Computer vision 84
6.4.1.3 Predictive analytics 85
6.4.1.4 Robotic process automation (RPA) 85
6.4.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 85
6.4.2.1 Cloud computing 85
6.4.2.2 Edge computing 85
6.4.2.3 IoT 86
6.4.2.4 Big data analytics 86
6.4.2.5 Blockchain 86
6.4.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 86
6.4.3.1 5G 86
6.4.3.2 Digital twin 86
6.4.3.3 AR/VR 87
6.4.3.4 Quantum computing 87
6.5 REGULATORY LANDSCAPE 87
6.5.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES,
AND OTHER ORGANIZATIONS 87
6.5.2 REGULATORY FRAMEWORK 91
6.5.2.1 North America 91
6.5.2.1.1 US 91
6.5.2.1.2 Canada 91
6.5.2.2 Europe 91
6.5.2.2.1 Germany 91
6.5.2.2.2 UK 91
6.5.2.2.3 France 92
6.5.2.3 Asia Pacific 92
6.5.2.3.1 China 92
6.5.2.3.2 South Korea 92
6.5.2.3.3 Singapore 92
6.5.2.4 Middle East & Africa 92
6.5.2.4.1 UAE 92
6.5.2.4.2 Saudi Arabia 92
6.5.2.4.3 Kenya 93
6.5.2.5 Latin America 93
6.5.2.5.1 Brazil 93
6.5.2.5.2 Mexico 93
6.5.2.5.3 Argentina 93
6.6 SUPPLY CHAIN ANALYSIS 94
6.7 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 95
6.7.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 96
6.7.2 THREAT OF SUBSTITUTES 96
6.7.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 97

6.7.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 97
6.7.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 97
6.8 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2024–2025 98
6.9 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 99
6.9.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 99
6.9.2 BUYING CRITERIA 100
6.10 PRICING ANALYSIS 101
6.10.1 INDICATIVE PRICING ANALYSIS, BY SOFTWARE TYPE 101
6.10.2 INDICATIVE PRICING ANALYSIS, BY APPLICATION 102
6.11 PATENT ANALYSIS 102
6.11.1 METHODOLOGY 102
6.11.2 PATENTS FILED, BY DOCUMENT TYPE 102
6.11.3 INNOVATIONS AND PATENT APPLICATIONS 103
6.12 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 107
6.13 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 108
6.14 IMPACT OF GENERATIVE AI ON AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET 109
6.14.1 USE CASES AND MARKET POTENTIAL 109
6.14.2 KEY USE CASES 110
6.14.2.1 Enhanced content creation 111
6.14.2.2 Personalization of user experience 111
6.14.2.3 Cost reduction in production 111
6.14.2.4 Improved audience engagement 111
6.14.2.5 Streamlined content distribution 111
6.14.2.6 New monetization opportunities 111
7 AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET, BY OFFERING 112
7.1 INTRODUCTION 113
7.1.1 OFFERING: AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET DRIVERS 113
7.2 SOFTWARE 115
7.2.1 SOFTWARE TYPE 117
7.2.1.1 Content generation 117
7.2.1.1.1 Text 119
7.2.1.1.1.1 Revolutionizing media with AI-driven text content generation 119
7.2.1.1.2 Image 120
7.2.1.1.2.1 Automating visual creativity with generative AI 120
7.2.1.1.3 Audio 121
7.2.1.1.3.1 Empowering music creation with text-to-audio tools 121
7.2.1.1.4 Video 122
7.2.1.1.4.1 Revolutionizing video production through AI automation 122
7.2.1.1.5 Multimodal 123
7.2.1.1.5.1 Personalizing media experiences with user interaction insights 123
7.2.1.2 Content distribution 124
7.2.1.2.1 Ad targeting 125
7.2.1.2.1.1 Maximizing impact with intelligent AI-powered ad-targeting solutions 125
7.2.1.2.2 Personalized recommendations 125
7.2.1.2.2.1 Enhancing user engagement through personalized content recommendations 125
7.2.1.3 Audience analytics 125
7.2.1.3.1 Sentiment analysis 126
7.2.1.3.1.1 Leveraging sentiment analysis to understand audience reactions in media and entertainment 126
7.2.1.3.2 Behavior modeling 127
7.2.1.3.2.1 Enhancing content delivery and marketing strategies through AI-driven behavior modeling 127
7.2.1.3.3 Customer segmentation 127
7.2.1.3.3.1 Optimizing resources with AI-driven customer segmentation 127
7.2.1.3.4 Music recommendation and discovery 127
7.2.1.3.4.1 Elevating engagement and satisfaction with adaptive music recommendations 127
7.2.1.4 Workflow automation 128
7.2.1.4.1 Transcription 129
7.2.1.4.1.1 Revolutionizing live broadcasts with AI-driven transcription services 129
7.2.1.4.2 Metadata tagging 129
7.2.1.4.2.1 Enhancing content management through automated metadata tagging with AI 129
7.2.1.4.3 Indexing 130
7.2.1.4.3.1 Enhancing discoverability with AI solutions for efficient digital asset indexing 130
7.2.1.4.4 Translation and localization 130
7.2.1.4.4.1 Leveraging AI for effective localization in media 130
7.2.1.5 Other software types 130
7.2.2 DEPLOYMENT MODE 132
7.2.2.1 Cloud 133
7.2.2.1.1 Unlocking scalability and cost efficiency in media with cloud infrastructure 133
7.2.2.2 On-premises 134
7.2.2.2.1 Maximizing security and cost efficiency with on-premises AI solutions in media 134
7.3 SERVICES 135
7.3.1 PROFESSIONAL SERVICES 136
7.3.1.1 Harnessing AI to transform media and entertainment business models 136
7.3.1.2 Consulting & Advisory 139
7.3.1.3 Implementation & deployment 140
7.3.1.4 Support & maintenance 141
7.3.1.5 Training & enablement 142
7.3.2 MANAGED SERVICES 143
7.3.2.1 Optimizing advertising strategies with AI-driven managed services 143
8 AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT, BY TECHNOLOGY 144
8.1 INTRODUCTION 145
8.2 GENERATIVE AI 146
8.2.1 REVOLUTIONIZING CONTENT CREATION AND PERSONALIZATION WITH GENERATIVE AI 146
8.3 OTHER AI 147
8.3.1 UNLOCKING CREATIVITY: AI TRANSFORMS CONTENT CREATION AND USER ENGAGEMENT 147
9 AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET, BY APPLICATION 148
9.1 INTRODUCTION 149
9.1.1 APPLICATION: AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET DRIVERS 149
9.2 MEDIA 149
9.2.1 ARTICLE WRITING & SUMMARIZING 151
9.2.1.1 Content personalization 152
9.2.1.1.1 Enhancing user experience with content personalization 152
9.2.1.2 Multilingual translation 152
9.2.1.2.1 Breaking language barriers through multilingual translation 152
9.2.1.3 Topic clustering and categorization 152
9.2.1.3.1 Streamlining insights with topic clustering and categorization 152
9.2.1.4 Others 153
9.2.2 VIDEO PRODUCTION 153
9.2.2.1 AI-based scene detection and sequencing 154
9.2.2.1.1 Unlocking precision: AI-powered scene detection and sequencing 154
9.2.2.2 Virtual production 154
9.2.2.2.1 Revolutionizing filmmaking: Virtual production technologies 154
9.2.2.3 Motion tracking and enhancement 155
9.2.2.3.1 Elevating performance: Advanced motion tracking and enhancement 155
9.2.2.4 Others 155
9.2.3 FAKE NEWS DETECTION 155
9.2.3.1 Context-based credibility scoring 156
9.2.3.1.1 Enhancing trustworthiness with context-aware scoring systems 156
9.2.3.2 Deepfake identification 157
9.2.3.2.1 Detecting and mitigating deepfake content for secure interactions 157
9.2.3.3 Automated data cross-referencing 157
9.2.3.3.1 Streamlining data validation through automation 157
9.2.3.4 Others 157
9.2.4 LANGUAGE MODERATION 158
9.2.4.1 Cultural sensitivity identification 159
9.2.4.1.1 Fostering respect through cultural sensitivity detection 159
9.2.4.2 Adaptive filtering 159
9.2.4.2.1 Dynamic content moderation with adaptive filtering 159
9.2.4.3 Profanity detection 159
9.2.4.3.1 Ensuring respectful communication with profanity detection 159
9.2.4.4 Others 160
9.2.5 AD SAFETY OPTIMIZATION 160
9.2.5.1 Behavioral pattern analysis 161
9.2.5.1.1 Enhancing security through user behavior insights 161
9.2.5.2 AI-driven ad placement 161
9.2.5.2.1 Maximizing engagement with intelligent ad targeting 161
9.2.5.3 Automated flagging 162
9.2.5.3.1 Swift identification and mitigation of harmful content 162
9.2.5.4 Others 162
9.2.6 NEWSROOM ANALYTICS 162
9.2.6.1 Predictive analytics for breaking news trends 163
9.2.6.1.1 Harnessing predictive analytics to anticipate breaking news trends 163
9.2.6.2 Editorial planning and content scheduling 164
9.2.6.2.1 Optimizing editorial planning and content scheduling for maximum impact 164
9.2.6.3 Competitive media benchmarking 164
9.2.6.3.1 Leveraging competitive media benchmarking to enhance performance 164
9.2.6.4 Others 164
9.3 ENTERTAINMENT 165
9.3.1 FILM SCRIPTWRITING, VFX, & STORYBOARDING 166
9.3.1.1 Dialogue and character development 167
9.3.1.1.1 Voices of conflict: Crafting dialogue to reveal character 167
9.3.1.2 Pre-visualization of scenes 168
9.3.1.2.1 Visualizing scenes enhances storytelling and guides in effective production design 168
9.3.1.3 Intelligent adaption of scripts 168
9.3.1.3.1 Adapting scripts intelligently ensures relevance while preserving original narrative essence 168
9.3.1.4 Others 168
9.3.2 REAL-TIME OTT CONTENT MODERATION 169
9.3.2.1 Context-based regional content filtering 170
9.3.2.1.1 Tailoring content delivery based on geographic location 170
9.3.2.2 Prohibited or inappropriate live content detection 170
9.3.2.2.1 Real-time monitoring for inappropriate content during live streams 170
9.3.2.3 Viewer comments analysis 170
9.3.2.3.1 Analyzing viewer feedback to enhance content engagement strategies 170
9.3.2.4 Others 170
9.3.3 PREDICTING VIEWER PREFERENCES 171
9.3.3.1 Contextual analysis 172
9.3.3.1.1 Understanding viewer preferences through contextual insights 172
9.3.3.2 Viewer behavior prediction 172
9.3.3.2.1 Forecasting audience engagement and content choices 172
9.3.3.3 Clustering viewers 172
9.3.3.3.1 Segmenting audiences for tailored recommendations 172
9.3.3.4 Others 172
9.3.4 POST-PRODUCTION WORKFLOW EDITING 173
9.3.4.1 Automated lip-syncing and dubbing 174
9.3.4.1.1 Seamless voice synchronization for global audiences 174
9.3.4.2 Noise reduction and clarity enhancement 174
9.3.4.2.1 Crystal-clear audio: Elevating sound quality 174
9.3.4.3 Frame restoration 174
9.3.4.3.1 Reviving visuals: Restoring frames to perfection 174
9.3.4.4 Others 174
9.3.5 NPC BEHAVIOR MODELING 175
9.3.5.1 Emotion stimulation 176
9.3.5.1.1 Eliciting player emotions through dynamic NPC interactions 176
9.3.5.2 Adaptive storytelling 176
9.3.5.2.1 Crafting personalized narratives with intelligent NPCs 176
9.3.5.3 NPC learning from player patterns 176
9.3.5.3.1 Enhancing NPC intelligence by analyzing player behavior 176
9.3.5.4 Others 176
9.3.6 GAMING CONTENT OPTIMIZATION 177
9.3.6.1 Player feedback integration 178
9.3.6.1.1 Enhancing engagement through player insights 178
9.3.6.2 Game logic testing and debugging 178
9.3.6.2.1 Ensuring flawless gameplay with rigorous testing 178
9.3.6.3 Procedural content generation 178
9.3.6.3.1 Dynamic worlds crafted by intelligent algorithms 178
9.3.6.4 Others 179
9.3.7 IMMERSIVE ENTERTAINMENT 179
9.3.7.1 Multi-sensory interaction 180
9.3.7.1.1 Engaging all senses for unforgettable experiences 180
9.3.7.2 Avatar customization 181
9.3.7.2.1 Crafting identity: Personalizing avatar adventure 181
9.3.7.3 Dynamic storytelling 181
9.3.7.3.1 Shaping narrative: Become the hero of the story 181
9.3.7.4 Others 181
10 AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET, BY END USER 182
10.1 INTRODUCTION 183
10.1.1 END USER: AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET DRIVERS 184
10.2 MEDIA 184
10.2.1 NEWS & PUBLISHING 186
10.2.1.1 AI-driven content recommendation personalizing news feeds for better reader engagement 186
10.2.2 SOCIAL MEDIA 187
10.2.2.1 Employing AI for targeted advertising to analyze user data for better engagement 187
10.2.3 ADVERTISING & MARKETING AGENCIES 188
10.2.3.1 AI tools empowering ad agencies with predictive analytics to forecast trends and enhance campaign effectiveness 188
10.2.4 BROADCASTING & JOURNALISM 189
10.2.4.1 AI streamlining video production for faster, high-quality content 189
10.2.5 INDIVIDUAL USERS 190
10.2.5.1 Integrating AI into personal media consumption to enrich individual experiences and provide tailored interactions 190
10.3 ENTERTAINMENT 191
10.3.1 FILM STUDIOS 193
10.3.1.1 Leveraging AI to improve operational efficiency and create personalized viewing experiences 193
10.3.2 GAME DEVELOPMENT COMPANIES 194
10.3.2.1 Employing AI to create immersive experiences and enhance gameplay 194
10.3.3 TELEVISION & OTT PLATFORMS 195
10.3.3.1 Leveraging AI to transform content delivery and viewer engagement 195
10.3.4 LIVE EVENTS & SPORTS BROADCASTING 196
10.3.4.1 Integrating AI technologies for immersive and engaging experiences 196
10.3.5 THEME & AMUSEMENT PARKS 197
10.3.5.1 Leveraging AI to enhance guest experiences and streamline operations 197
10.3.6 MUSIC PRODUCTION 198
10.3.6.1 Utilizing AI algorithms to explore new creative avenues 198
10.3.7 INDIVIDUAL USERS 199
10.3.7.1 Implementing AI tools to create videos, captions, and scripts for broader audience engagement in real-time 199

11 AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET, BY REGION 200
11.1 INTRODUCTION 201
11.2 NORTH AMERICA 202
11.2.1 NORTH AMERICA: AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET DRIVERS 203
11.2.2 NORTH AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 203
11.2.3 US 212
11.2.3.1 AI transforming media and entertainment with enhanced production efficiency 212
11.2.4 CANADA 213
11.2.4.1 Increasing focus on AI regulations and investments in media and entertainment 213
11.3 EUROPE 214
11.3.1 EUROPE: AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET DRIVERS 214
11.3.2 EUROPE: MACROECONOMIC OUTLOOK 215
11.3.3 UK 223
11.3.3.1 Emerging generative AI firms transforming media and entertainment landscape 223
11.3.4 GERMANY 224
11.3.4.1 Fostering AI innovation through strategic collaborations in media sector 224
11.3.5 FRANCE 225
11.3.5.1 Enforcing stricter regulations on influencers to enhance transparency and consumer protection 225
11.3.6 ITALY 226
11.3.6.1 AI revolutionizing content personalization in media landscape 226
11.3.7 SPAIN 227
11.3.7.1 Harnessing AI to revolutionize storytelling and content creation 227
11.3.8 REST OF EUROPE 228
11.4 ASIA PACIFIC 229
11.4.1 ASIA PACIFIC: AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET DRIVERS 229
11.4.2 ASIA PACIFIC: MACROECONOMIC OUTLOOK 230
11.4.3 CHINA 239
11.4.3.1 AI revolutionizing media and entertainment 239
11.4.4 JAPAN 240
11.4.4.1 Strategic AI collaborations and regulatory frameworks in media and entertainment 240
11.4.5 INDIA 241
11.4.5.1 Harnessing AI for immersive media experiences 241
11.4.6 SOUTH KOREA 242
11.4.6.1 AI innovations enhancing fan engagement and production in entertainment industry 242
11.4.7 AUSTRALIA & NEW ZEALAND 243
11.4.7.1 Rise of AI technologies leading to innovative applications to create immersive experiences 243
11.4.8 ASEAN 244
11.4.8.1 Transforming media and entertainment through partnerships and AI innovations 244
11.4.9 REST OF ASIA PACIFIC 245
11.5 MIDDLE EAST & AFRICA 246
11.5.1 MIDDLE EAST & AFRICA: AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET DRIVERS 247
11.5.2 MIDDLE EAST & AFRICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 247
11.5.3 MIDDLE EAST 256
11.5.3.1 KSA 257
11.5.3.1.1 AI revolution transforming media and entertainment landscape 257
11.5.3.2 UAE 258
11.5.3.2.1 Enhancing media experiences through global tech partnerships and AI 258
11.5.3.3 Bahrain 259
11.5.3.3.1 Fostering innovation through partnerships between local media firms and tech giants 259
11.5.3.4 Kuwait 260
11.5.3.4.1 Harnessing AI and emerging technologies for transformative media experiences 260
11.5.3.5 Rest of Middle East 261
11.5.4 AFRICA 262
11.5.4.1 Surge in startups focusing on AI solutions for video editing, scriptwriting, and audience segmentation 262
11.6 LATIN AMERICA 263
11.6.1 LATIN AMERICA: AI IN MEDIA AND ENTERTAINMENT MARKET DRIVERS 263
11.6.2 LATIN AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 264
11.6.3 BRAZIL 272
11.6.3.1 Fostering AI innovation through strategic collaborations among research centers 272
11.6.4 MEXICO 273
11.6.4.1 Enhancing media with AI partnerships and cloud solutions 273
11.6.5 ARGENTINA 274
11.6.5.1 AI partnerships transforming entertainment sector 274
11.6.6 REST OF LATIN AMERICA 275
12 COMPETITIVE LANDSCAPE 276
12.1 OVERVIEW 276
12.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN, 2020–2024 276
12.3 REVENUE ANALYSIS, 2019–2023 278
12.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 280
12.4.1 MARKET SHARE ANALYSIS OF KEY PLAYERS (MEDIA) 280
12.4.2 MARKET RANKING ANALYSIS (MEDIA), 2023 281
12.4.3 MARKET SHARE ANALYSIS OF KEY PLAYERS (ENTERTAINMENT) 282
12.4.4 MARKET RANKING ANALYSIS (ENTERTAINMENT) 283
12.5 PRODUCT COMPARISON, BY SOFTWARE TYPE 284
12.5.1 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS, BY CONTENT GENERATION 285
12.5.1.1 Jasper AI 285
12.5.1.2 DeepBrain AI 285
12.5.1.3 Vimeo 285
12.5.2 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS, BY AUDIENCE ANALYTICS 285
12.5.2.1 Tableau with Einstein Analytics (Salesforce) 285
12.5.2.2 Canvs AI 286
12.5.2.3 IBM Watsonx 286
12.5.3 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS, BY WORKFLOW AUTOMATION 286
12.5.3.1 Film analytics tools (Cinelytic) 286
12.5.3.2 Frame.io (Adobe) 286
12.5.3.3 Otter.ai 287
12.6 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS OF KEY VENDORS 287
12.7 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 288
12.7.1 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS (MEDIA) 288
12.7.1.1 Stars 288
12.7.1.2 Emerging leaders 288
12.7.1.3 Pervasive players 289
12.7.1.4 Participants 289
12.7.2 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS (ENTERTAINMENT) 290
12.7.2.1 Stars 290
12.7.2.2 Emerging leaders 290
12.7.2.3 Pervasive players 290
12.7.2.4 Participants 290
12.7.3 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS 292
12.7.3.1 Company footprint 292
12.7.3.2 Region footprint 294
12.7.3.3 Software type footprint 295
12.7.3.4 Application footprint (Media) 296
12.7.3.5 Application footprint (Entertainment) 297
12.7.3.6 End user footprint (Media) 298
12.8 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 299
12.8.1 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES (MEDIA) 299
12.8.1.1 Progressive companies 299
12.8.1.2 Responsive companies 299
12.8.1.3 Dynamic companies 299
12.8.1.4 Starting blocks 299

12.8.2 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES (ENTERTAINMENT) 300
12.8.2.1 Progressive companies 300
12.8.2.2 Responsive companies 301
12.8.2.3 Dynamic companies 301
12.8.2.4 Starting blocks 301
12.8.3 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 302
12.8.3.1 Detailed list of key startups/SMEs 302
12.8.3.2 Competitive benchmarking of key startups/SMEs (Media) 304
12.8.3.3 Competitive benchmarking of key startups/SMEs (Entertainment) 305
12.9 COMPETITIVE SCENARIO 306
12.9.1 PRODUCT LAUNCHES AND ENHANCEMENTS 306
12.9.2 DEALS 308
13 COMPANY PROFILES 310
13.1 INTRODUCTION 310
13.2 KEY PLAYERS 310
13.2.1 GOOGLE 310
13.2.1.1 Business overview 310
13.2.1.2 Products/Solutions/Services offered 312
13.2.1.3 Recent developments 313
13.2.1.3.1 Product launches and enhancements 313
13.2.1.3.2 Deals 314
13.2.1.4 MnM view 314
13.2.1.4.1 Key strengths 314
13.2.1.4.2 Strategic choices 315
13.2.1.4.3 Weaknesses and competitive threats 315
13.2.2 MICROSOFT 316
13.2.2.1 Business overview 316
13.2.2.2 Products/Solutions/Services offered 317
13.2.2.3 Recent developments 319
13.2.2.3.1 Product launches and enhancements 319
13.2.2.3.2 Deals 320
13.2.2.4 MnM view 321
13.2.2.4.1 Key strengths 321
13.2.2.4.2 Strategic choices 321
13.2.2.4.3 Weaknesses and competitive threats 321
13.2.3 IBM 322
13.2.3.1 Business overview 322
13.2.3.2 Products/Solutions/Services offered 323
13.2.3.3 Recent developments 324
13.2.3.3.1 Product launches and enhancements 324

13.2.3.4 MnM view 325
13.2.3.4.1 Key strengths 325
13.2.3.4.2 Strategic choices 325
13.2.3.4.3 Weaknesses and competitive threats 325
13.2.4 META 326
13.2.4.1 Business overview 326
13.2.4.2 Products/Solutions/Services offered 327
13.2.4.3 Recent developments 329
13.2.4.3.1 Product launches and enhancements 329
13.2.4.3.2 Deals 330
13.2.4.4 MnM view 331
13.2.4.4.1 Key strengths 331
13.2.4.4.2 Strategic choices 331
13.2.4.4.3 Weaknesses and competitive threats 331
13.2.5 OPENAI 332
13.2.5.1 Business overview 332
13.2.5.2 Products/Solutions/Services offered 333
13.2.5.3 Recent developments 334
13.2.5.3.1 Product launches and enhancements 334
13.2.5.3.2 Deals 335
13.2.5.4 MnM view 335
13.2.5.4.1 Key strengths 335
13.2.5.4.2 Strategic choices 335
13.2.5.4.3 Weaknesses and competitive threats 335
13.2.6 BAIDU 336
13.2.6.1 Business overview 336
13.2.6.2 Products/Solutions/Services offered 337
13.2.6.3 Recent developments 338
13.2.6.3.1 Product launches and enhancements 338
13.2.7 AWS 339
13.2.7.1 Business overview 339
13.2.7.2 Products/Solutions/Services offered 340
13.2.7.3 Recent developments 341
13.2.7.3.1 Product launches and enhancements 341
13.2.8 ADOBE 343
13.2.8.1 Business overview 343
13.2.8.2 Products/Solutions/Services offered 344
13.2.8.3 Recent developments 346
13.2.8.3.1 Product launches and enhancements 346
13.2.8.3.2 Deals 347

13.2.9 SPRINKLR 348
13.2.9.1 Business overview 348
13.2.9.2 Products/Solutions/Services offered 350
13.2.10 C3 AI 352
13.2.10.1 Business overview 352
13.2.10.2 Products/Solutions/Services offered 354
13.2.10.3 Recent developments 355
13.2.10.3.1 Deals 355
13.2.11 HOOTSUITE 356
13.2.12 VERITONE 357
13.2.13 TABOOLA 358
13.2.14 SPROUT SOCIAL 359
13.2.15 SYMPHONYAI 360
13.2.16 BRIGHTCOVE 361
13.2.17 UNITY 362
13.2.18 YELLOW.AI 363
13.2.19 APPIER 364
13.2.20 SNOWFLAKE 365
13.2.21 AUTODESK 366
13.2.22 VERBIT 367
13.2.23 UBISOFT 368
13.2.24 VIMEO 369
13.2.25 NVIDIA 370
13.2.26 SALESFORCE 371
13.2.27 AI-MEDIA 372
13.2.28 CANVA 373
13.3 STARTUPS/SMES 374
13.3.1 CINELYTIC 374
13.3.2 VAULT AI 375
13.3.3 STORYFIT 376
13.3.4 SCRIPTBOOK 376
13.3.5 SYNTHESIA 377
13.3.6 MURF AI 378
13.3.7 LUMEN5 379
13.3.8 JASPER 380
13.3.9 AIVA TECHNOLOGIES 381
13.3.10 DEEPMOTION 381
13.3.11 HYPERWRITE 382
13.3.12 CANVS AI 383
13.3.13 CAPTIONS 384

13.3.14 VEED.IO 385
13.3.15 KRIKEY 386
13.3.16 VISTA SOCIAL 387
13.3.17 BEATOVEN.AI 388
13.3.18 CONTAI.IO 388
13.3.19 LOOKA 389
14 ADJACENT AND RELATED MARKETS 390
14.1 INTRODUCTION 390
14.2 ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) MARKET – GLOBAL FORECAST TO 2030 390
14.2.1 MARKET DEFINITION 390
14.2.2 MARKET OVERVIEW 390
14.2.2.1 Artificial intelligence market, by offering 391
14.2.2.2 Artificial intelligence market, by business function 392
14.2.2.3 Artificial intelligence market, by technology 393
14.2.2.4 Artificial intelligence market, by vertical 394
14.2.2.5 Artificial intelligence market, by region 396
14.3 AI IN SOCIAL MEDIA MARKET 397
14.3.1 MARKET DEFINITION 397
14.3.2 MARKET OVERVIEW 397
14.3.2.1 AI in social media market, by product type 397
14.3.2.2 AI in social media market, by deployment mode 398
14.3.2.3 AI in social media market, by use case 399
14.3.2.4 AI in social media market, by end user 400
14.3.2.5 AI in social media market, by region 401
15 APPENDIX 402
15.1 DISCUSSION GUIDE 402
15.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 409
15.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 411
15.4 RELATED REPORTS 411
15.5 AUTHOR DETAILS 412

ページTOPに戻る

ご注文は、お電話またはWEBから承ります。お見積もりの作成もお気軽にご相談ください。

webからのご注文・お問合せはこちらのフォームから承ります

本レポートと同分野（通信・IT）の最新刊レポート

MarketsandMarkets社のTelecom & IT分野での最新刊レポート

本レポートと同じKEY WORD（ai）の最新刊レポート

よくあるご質問

MarketsandMarkets社はどのような調査会社ですか?

マーケッツアンドマーケッツ（MarketsandMarkets）は通信、半導体、医療機器、エネルギーなど、幅広い市場に関する調査レポートを出版しています。また広範な市場を対象としたカスタム調査も行って... もっと見る

調査レポートの納品までの日数はどの程度ですか?

在庫のあるものは速納となりますが、平均的には 3-４日と見て下さい。
但し、一部の調査レポートでは、発注を受けた段階で内容更新をして納品をする場合もあります。
発注をする前のお問合せをお願いします。

注文の手続きはどのようになっていますか?

1)お客様からの御問い合わせをいただきます。
2)見積書やサンプルの提示をいたします。
3)お客様指定、もしくは弊社の発注書をメール添付にて発送してください。
4)データリソース社からレポート発行元の調査会社へ納品手配します。
5) 調査会社からお客様へ納品されます。最近は、pdfにてのメール納品が大半です。

お支払方法の方法はどのようになっていますか?

納品と同時にデータリソース社よりお客様へ請求書（必要に応じて納品書も）を発送いたします。
お客様よりデータリソース社へ（通常は円払い）の御振り込みをお願いします。
請求書は、納品日の日付で発行しますので、翌月最終営業日までの当社指定口座への振込みをお願いします。振込み手数料は御社負担にてお願いします。
お客様の御支払い条件が60日以上の場合は御相談ください。
尚、初めてのお取引先や個人の場合、前払いをお願いすることもあります。ご了承のほど、お願いします。

データリソース社はどのような会社ですか?

当社は、世界各国の主要調査会社・レポート出版社と提携し、世界各国の市場調査レポートや技術動向レポートなどを日本国内の企業・公官庁及び教育研究機関に提供しております。
世界各国の「市場・技術・法規制などの」実情を調査・収集される時には、データリソース社にご相談ください。
お客様の御要望にあったデータや情報を抽出する為のレポート紹介や調査のアドバイスも致します。

サマリー

目次

Summary

Table of Contents

ご注文は、お電話またはWEBから承ります。お見積もりの作成もお気軽にご相談ください。

本レポートと同分野（通信・IT）の最新刊レポート

MarketsandMarkets社のTelecom & IT分野での最新刊レポート

本レポートと同じKEY WORD（ai）の最新刊レポート

よくあるご質問

MarketsandMarkets社はどのような調査会社ですか?

調査レポートの納品までの日数はどの程度ですか?

注文の手続きはどのようになっていますか?

お支払方法の方法はどのようになっていますか?

データリソース社はどのような会社ですか?