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 AIエージェント市場：エージェントの役割別（生産性向上・パーソナルアシスタント、営業、マーケティング、カスタマーサービス、コード生成）、エージェントシステム別（シングルエージェント、マルチエージェント）、製品タイプ別（Ready to Deploy Agent、Build Your Own Agent）-2030年までの世界予測AI Agents Market by Agent Role (Productivity & Personal Assistants, Sales, Marketing, Customer Service, Code Generation), Agent Systems (Single Agent, Multi Agent), Product Type (Ready to Deploy Agents, Build Your Own Agents) - Global Forecast to 2030 AIエージェント市場は、2024年の51億米ドルから2030年には471億米ドルに成長し、2024～2030年の年平均成長率は44.8％と予測されている。AIエージェント市場は急速に成長している。さまざまな分野や事業運営に影響... もっと見る
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サマリーAIエージェント市場は、2024年の51億米ドルから2030年には471億米ドルに成長し、2024～2030年の年平均成長率は44.8％と予測されている。AIエージェント市場は急速に成長している。さまざまな分野や事業運営に影響を与えるこの変化は、いくつかの重要な要因によって促されている。企業は、顧客とのやり取りが複雑化し、カスタマイズされた体験の必要性が高まっているため、パーソナライズされた対応を拡大できるAIエージェントを求めている。例えば、オムニチャネル・コミュニケーション戦略では、AIエージェントは複数のプラットフォームで顧客からの問い合わせに対応できるため、顧客満足度とロイヤルティを高めることができる。さらに、NLP（自然言語処理）と機械学習の進歩により、AIエージェントは飛躍的に向上した。その結果、これらのツールはコンテキストの意図や感情を理解する能力に優れ、より効率的な自動化プロセスを実現できるようになった。デジタルトランスフォーメーションが各業界で人気を集める中、多くの組織が、全体的な効率改善につながるコストを削減しながら活動を合理化する目的で、AIエージェントの使用に目を向けている。"エージェントシステム別では、マルチエージェントシステムセグメントが予測期間中に最も速い市場成長率を記録する見込みである。" AIエージェント市場では、マルチエージェントシステム（MAS）がシングルエージェントシステムよりも複雑な分散型タスクをうまく処理できることから、マルチエージェントシステム（MAS）の成長が急速に高まっている。このようなAIエージェントは、複数の関係者間で交渉や共同作業、競争が必要とされる環境で有効に機能するため、輸送、金融サービス、ヘルスケア、自律システムなどで広く利用されている。自動化とスマート・テクノロジーに重点を置くインダストリー4.0の出現も、最適化プロセスを可能にし、分散データ管理を可能にし、リアルタイムの意思決定プロセスを向上させるMASの需要増加につながっている。さらにMASは、エージェント間の異なる機能をソフトウェア・プラットフォームに融合させることが容易であるため、オペレーションのスケーリングに非常に適している。これにより、マルチエージェントシステムは、ダイナミックで大規模な環境に適応することが可能になります。 "エージェントの役割別では、カスタマーサービス＆サポートが予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されている。" カスタマーサービス＆サポートは、最も広く受け入れられているAIエージェントの役割として浮上している。これは、顧客からの苦情コールが急速に増加しているためであり、この膨大な量のやり取りを管理し対処するために特別なAIエージェントが必要とされている。デジタル・プラットフォームの出現により、AIエージェントが終日提供できる迅速かつ的確でカスタマイズされた対応へのニーズが高まっており、その結果、消費者の満足度とブランドへの貢献度が大幅に向上している。さらに、リソースの最適化とOPEXの最小化を通じてコストの合理化に努める企業は、より複雑な問い合わせのために同僚を解放する一方で、ルーチン業務を処理するAIエージェントの手頃な価格を高く評価している。さらに、CRMシステムとAIエージェントの統合が容易なため、企業は支障なくAIエージェントを導入することができる。 "地域別では、北米が2024年に最大の市場シェアを持ち、アジア太平洋地域は予測期間中に最も速い速度で成長する予定である。" 北米は、最先端技術の早期導入と強力なデジタルインフラに基づき、AIエージェント市場で最大の地域シェアを占めている。この地域は、AIエージェントの開発に多額の投資を行っているグーグル、マイクロソフト、IBMなどの主要プレーヤーによって大きなアドバンテージを得ている。例えばIBMは、大手銀行やヘルスケア・プロバイダーが採用するAIを活用したカスタマー・サポート・ツールを開発し、業務の最小化と顧客体験の向上を図っている。さらに、ウォルマートは米国でサプライチェーンの効率化と顧客サービスの向上のためにAIエージェントを活用し、この地域がオペレーショナル・エクセレンスのためにAIシステムをどのように活用しているかを実証している。加えて、業界全体のデジタル変革に向けた強力な推進力と、それを可能にする法規制が、AIエージェント市場における北米の優位性をさらに強固なものにしている。 AIエージェントの市場は、AIの急速な発展、デジタル化の加速、テクノロジーに精通した膨大な人口のおかげで、アジア太平洋地域で最も急速に成長している。中国と日本は、AI技術に対する国家の実質的な支援と資金提供により、この動きを先導している。例えば、アリババやJD.comといった中国の電子商取引の巨頭は、顧客サービスのレベルを向上させ、物流コストを最小限に抑えるために、AIエージェントを大規模に活用している。さらに、ソフトバンクのような人工知能エージェントを顧客サポートシステムやロボット工学に統合している企業は、この分野におけるAIへの強い傾倒を示している。 プライマリーの内訳 AIエージェント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した。 企業別：ティアI：38％、ティアII：42％、ティアIII：20 役職別Cレベル幹部 - 31%、Dレベル幹部 - 40%、その他 - 29 地域別北米：44％、欧州：25％、アジア太平洋：20％、中東・アフリカ：6％、中南米：5 本レポートには、AIエージェントのソリューションを提供する主要企業の調査も含まれています。AIエージェント市場の主要ベンダーのプロフィールを掲載しています。AIエージェント市場の主要企業には、Microsoft（米国）、IBM（米国）、Google（米国）、Oracle（米国）、AWS（米国）、NVIDIA（米国）、Meta（米国）、Salesforce（米国）、OpenAI（米国）、LivePerson（米国）、Tempus AI（米国）、Kore.ai（米）、LeewayHertz（米）、CS DISCO（米）、Aerogility（英）、GupShup（米）、HireVue（米）、Helpshift（米）、Fluid AI（インド）、Amelia（米）、Irisity（スウェーデン）、Cogito（米）、SmartAction（米）、Cognosys（カナダ）、Aisera（米国）、Markovate（米国）、Rasa（米国）、Stability AI（英国）、Infinitus Systems（米国）、Sierra（米国）、Level AI（米国）、Sybill（米国）、Truva（米国）、Leena AI（米国）、Tars（米国）、Talkie.ai（米）、HeyMilo AI（米）、CUJO AI（米）、K Health（米）、Locale.ai（米）、Newo.ai（米）、Beam AI（米）、Cognigy（独）。 調査範囲 この調査レポートは、AIエージェント市場を、エージェントシステム別（シングルエージェントシステム、マルチエージェントシステム）、製品タイプ別（すぐに導入できるAIエージェント、自社開発AIエージェント）、エージェントの役割別（生産性向上＆パーソナルアシスタント、営業、マーケティング、法務、カスタマーサービス＆サポート、コーディング＆ソフトウェア開発、製品管理、経理、人事、ビジネスインテリジェンス、その他）、エンドユーザー別（企業エンドユーザー［BFSI、通信、政府・公共機関、ヘルスケア・ライフサイエンス、製造、メディア・エンターテイメント、小売・eコマース、テクノロジープロバイダー、専門サービスプロバイダー、法律事務所、その他企業］、消費者）、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、AIエージェント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、事業概要、ソリューション、サービス、主要戦略、契約、パートナーシップ、協定、新製品・サービスの発表、M&A、AIエージェント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。AIエージェント市場のエコシステムにおける今後の新興企業の競争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、AIエージェント市場全体とそのサブセグメントにおける収益数の最も近い近似値に関する情報を、本市場の市場リーダー/新規参入者に提供する。本レポートは、利害関係者が競争状況を理解し、自社のビジネスを位置付け、適切な市場参入戦略を計画するためのより良い洞察を得るのに役立つだろう。また、利害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、機会に関する情報を提供します。 本レポートは、以下のポイントに関する洞察を提供します： - 主な促進要因の分析（自然言語処理（NLP）技術の開発が加速し、AIエージェントの理解力と対話能力が強化されつつあること、超個別化されたデジタル体験の需要が、顧客と接する役割におけるAIエージェントの採用を促進していること、企業のビジネスプロセス自動化へのAIエージェントの統合が業務効率を改善し、コストを削減していること）、阻害要因（データプライバシーとセキュリティの懸念が市場採用を制限していること、高い導入コストが高度なAIエージェントソリューションへのアクセスを制限していること）、AIエージェントの多言語対応により、グローバル市場への浸透と導入が進む）、課題（AIエージェントの倫理や偏見に関する懸念により、機密性の高いアプリケーションの信頼性とコンプライアンスが脅かされている。 - 製品開発／イノベーション：AIエージェント市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・サービス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 - 本レポートでは、さまざまな地域のAIエージェント市場を分析しています。 - 市場の多様化：AIエージェント市場における新製品＆サービス、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。 - 競合評価：Microsoft（米国）、IBM（米国）、Google（米国）、Oracle（米国）、AWS（米国）、NVIDIA（米国）、Meta（米国）、Salesforce（米国）、OpenAI（米国）、LivePerson（米国）、Tempus AI（米国）、Kore.ai（米国）、LeewayHertz（米国）、CS DISCO（米国）、Aerogility（英国）、GupShup（米国）、HireVue（米国）、Helpshift（米国）、Fluid AI（インド）、Amelia（米国）、Irisity（スウェーデン）、Cogito（米国）、SmartAction（米国）、Cognosys（カナダ）などがAIエージェント市場に参入している。また、本レポートは、関係者がAIエージェント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、機会に関する情報を提供します。 目次1 導入 401.1 調査目的 40 1.2 市場の定義 40 1.2.1 包含と除外 41 1.3 市場範囲 42 1.3.1 市場セグメンテーション 42 1.3.2 考慮した年数 44 1.4 考慮した通貨 45 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 主要産業インサイト 48 2.2 市場の分類とデータの三角測量 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 2.5 調査の前提 56 2.6 調査の限界 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 64 4.1 AI エージェント市場における魅力的な機会 64 4.2 AIエージェント市場：エージェントの上位3つの役割 65 4.3 北米：AIエージェント市場：エージェントシステム・製品タイプ別 65 4.4 AIエージェント市場：地域別 66 5 市場概要と業界動向 67 5.1 はじめに 67 5.2 市場ダイナミクス 68 5.2.1 ドライバ 5.2.1.1 AI エージェントの理解力と対話能力を高める自然言語処理（NLP）技術の開発が加速 69 5.2.1.2 超パーソナライズされたデジタル体験の需要により、顧客対応業務におけるAIエージェントの採用が進む 69 5.2.1.3 業務効率の向上とコスト削減を目的とした、企業のビジネスプロセス自動化へのAIエージェントの統合 70 5.2.2 阻害要因 70 5.2.2.1 データプライバシーとセキュリティへの懸念が市場導入を制限する 70 5.2.2.2 高度なAIエージェント・ソリューションへのアクセスを制限する高い導入コスト 71 5.2.3 機会 71 5.2.3.1 特殊な産業用途に合わせたAIソリューションがニッチ市場のニーズに対応し、新たな収益源を創出する 71 5.2.3.2 AIを活用したSaaSプラットフォームの拡大により、中小企業へのアクセシビリティが拡大し、導入が促進される 72 5.2.3.3 AIエージェントの多言語対応により、世界市場への浸透と普及が進む 72 5.2.4 課題 73 5.2.4.1 AIエージェントの文脈理解強化における課題 73 5.2.4.2 AIエージェントの倫理的・偏見的懸念が、機密性の高いアプリケーションにおける信頼とコンプライアンスを脅かす 73 5.2.4.3 AIエージェントの性能と信頼性を脅かす、高需要環境におけるスケーラビリティの問題 73 5.3 AIエージェントの進化 75 5.4 サプライチェーン分析 78 5.5 エコシステム分析 80 5.5.1 生産性とパーソナルアシスタント 82 5.5.2 セールス 82 5.5.3 マーケティング 82 5.5.4 顧客サービス＆サポート 82 5.5.5 法律 83 5.5.6 製品管理 83 5.5.7 コーディング／ソフトウェア開発 83 5.5.8 人的資源 5.5.9 ビジネスインテリジェンス 84 5.5.10 財務・会計 84 5.6 投資環境と資金調達シナリオ 84 5.7 AIエージェント市場におけるジェネレーティブAIのインパクト 89 5.7.1 主要ユースケースと市場の可能性 89 5.7.1.1 コミュニケーションとインタラクションの強化 90 5.7.1.2 自動コンテンツ生成 90 5.7.1.3 パーソナライズされた体験 90 5.7.1.4 リアルタイムの意思決定支援 90 5.7.1.5 製品開発とデザイン 90 5.7.1.6 コンテンツ作成の自動化 90 5.8 ケーススタディ分析 91 5.8.1 BFSI 91 5.8.1.1 Bajaj Finance は 2000 以上のチャットボットを使用して、さまざまな業種の販売を促進した 91 5.8.1.2 MRHFL：リーナAIプラットフォームを使って現場従業員の経験格差を解消 92 5.8.1.3 カルディ：BNPパリバ・カルディフにおける顧客体験の強化 92 5.8.2 ヘルスケア＆ライフサイエンス 92 5.8.2.1 Cencora Infinitusによる患者アクセスの加速 92 5.8.2.2 アヴェナナ・ヘルスケア：アメリアによる従業員体験の向上 93 5.8.3 IT/ITES 93 5.8.3.1 アメリアはCGIの顧客停止を30％削減した 93 5.8.4 テレコミュニケーション 94 5.8.4.1 テレフォニカはアメリアのAIエージェントを活用して携帯電話のトラフィックを100％処理 94 5.8.5 法律 5.8.5.1 ビーム：AIによる自動化で患者サポートを強化 94 5.9 テクノロジー分析 95 5.9.1 主要技術 95 5.9.1.1 最適化アルゴリズム 95 5.9.1.2 確率的アルゴリズム 95 5.9.1.3 計画・探索アルゴリズム 96 5.9.1.4 TensorFlow 96 5.9.1.5 PyTorch 96 5.9.1.6 Apache Kafka 97 5.9.1.7 センサー／パーセプター 97 5.9.1.8 LLMルーティング 97 5.9.1.9 AIエージェントのメモリ 98 5.9.1.9.1 短期記憶（STM） 98 5.9.1.9.2 長期記憶（LTM）タイプ1 98 5.9.1.9.3 長期記憶（LTM）タイプ2 98 5.9.1.9.4 長期記憶（LTM）タイプ3 99 5.9.2 補完技術 99 5.9.2.1 API とマイクロサービス 99 5.9.2.2 エッジコンピューティング 100 5.9.2.3 地理空間分析 100 5.9.2.4 量子化とモデル最適化 100 5.9.3 隣接技術 101 5.9.3.1 マルチモーダルAI 101 5.9.3.2 責任あるAI 101 5.9.3.3 ブロックチェーン 101 5.9.3.4 5Gと高度なコネクティビティ 102 5.10 規制の状況 102 5.10.1 規制機関、政府機関、その他の組織 102 5.10.2 規制AIエージェント 106 5.10.2.1 北米 106 5.10.2.1.1 AI権利章典の青写真（米国） 106 5.10.2.1.2 自動意思決定に関する指令（カナダ） 107 5.10.2.2 欧州 107 5.10.2.2.1 英国のAI規制白書 107 5.10.2.2.2 AI規制法（Gesetz zur Regulierung Künstlicher Intelligenz） 107 5.10.2.2.3 デジタル共和国法（Loi pour une République numérique） 107 5.10.2.2.4 イタリア個人情報保護法（Codice in materia di protezione dei personali） 108 5.10.2.2.5 デジタルサービス法（Ley de Servicios Digitales） 108 5.10.2.2.6 オランダデータ保護局（Autoriteit Persoonsgegevens）ガイドライン 108 5.10.2.2.7 スウェーデン国家貿易委員会 AI ガイドライン 108 5.10.2.2.8 デンマークデータ保護庁（Datatilsynet）のAI勧告 109 5.10.2.2.9 人工知能4.0（AI 4.0）プログラム 109 5.10.2.3 アジア太平洋地域 109 5.10.2.3.1 個人データ保護法案（PDPB）とAI国家戦略（NSAI） 109 5.10.2.3.2 官民データ活用推進基本法とAIガイドライン 110 5.10.2.3.3 新世代人工知能開発計画とAI倫理指針 110 5.10.2.3.4 知的情報化基本法 110 5.10.2.3.5 AI倫理フレームワーク（オーストラリア）＆AI戦略（ニュージーランド） 110 5.10.2.3.6 モデル AI ガバナンス枠組み 111 5.10.2.3.7 国家AIフレームワーク 111 5.10.2.3.8 台湾のAI行動計画 111 5.10.2.3.9 国家AIロードマップ 111 5.10.2.4 中東・アフリカ 112 5.10.2.4.1 サウジアラビアデータ・人工知能庁（SDAIA）規制 112 5.10.2.4.2 UAE 国家 AI 戦略 2031 112 5.10.2.4.3 カタール国家AI戦略 112 5.10.2.4.4 国家人工知能戦略（2021-2025） 113 5.10.2.4.5 アフリカ連合（AU）のAIフレームワーク 113 5.10.2.4.6 エジプトの人工知能戦略 113 5.10.2.4.7 クウェート国家開発計画（新クウェートビジョン2035） 113 5.10.2.5 中南米 114 5.10.2.5.1 ブラジル一般データ保護法（LGPD） 114 5.10.2.5.2 民間団体が保有する個人データの保護に関する連邦法 114 5.10.2.5.3 アルゼンチン 個人データ保護法（PDPL）及び AI 倫理フレームワーク 114 5.10.2.5.4 チリ データ保護法＆AI国家政策 115 5.10.2.5.5 コロンビア データ保護法（Law 1581）及び AI 倫理ガイドライン 115 5.10.2.5.6 ペルーの個人データ保護法と国家AI戦略 115 5.11 特許分析 116 5.11.1 方法論 116 5.11.2 出願特許（文書タイプ別） 116 5.11.3 イノベーションと特許出願 117 5.12 価格分析 121 5.12.1 主要企業の平均販売価格動向（代理店タイプ別） 122 5.12.2 インディケイト価格分析（サービス別） 123 5.13 主要な会議とイベント（2025-2026年） 124 5.14 ポーターの5つの力分析 125 5.14.1 新規参入の脅威 126 5.14.2 代替品の脅威 127 5.14.3 供給者の交渉力 127 5.14.4 買い手の交渉力 127 5.14.5 競合の激しさ 127 5.15 AIエージェントの技術ロードマップ 128 5.16 AIエージェントのビジネスモデル 130 5.16.1 サービスとしてのAIエージェントモデル 130 5.16.2 AIエージェントのソフトウェアソリューションへの組み込みモデル 130 5.16.3 AIエージェントのカスタムインテグレーション＆コンサルティングモデル 131 5.16.4 AIエージェントのプラットフォームエコシステムモデル 131 5.16.5 AIエージェントのライセンスとIPモデル 131 5.16.6 AIエージェントのハードウェア統合モデル 132 5.16.7 AIエージェントのホワイトレーベル型モデル 132 5.17 主要ステークホルダーと購買基準 133 5.17.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 133 5.17.2 購入基準 134 5.18 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／破壊 135 5.18.1 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 135 6 AI エージェント市場（エージェントシステム別） 136 6.1 はじめに 137 6.1.1 エージェントシステム：AIエージェント市場の促進要因 137 6.2 シングルエージェントシステム 139 6.2.1 シングルエージェントシステムは、Aiソリューションの導入を検討する企業にとってコスト効率の高いエントリーポイントを提供する 139 6.3 マルチエージェントシステム 140 6.3.1 政府や防衛機関は、監視、偵察、軍事シミュレーションへの応用のためにmasに多額の投資を行っている 140 7 AI エージェント市場（製品タイプ別） 142 7.1 はじめに 143 7.1.1 製品タイプAIエージェント市場の促進要因 7.2 即戦力エージェント 145 7.2.1 洗練されたNLPとMLモデルを活用した、すぐに導入可能な会話型エージェントは、より充実した顧客体験を提供する 145 7.3 自社開発エージェント 146 7.3.1 特定のニーズに対応するカスタマイズされたAIソリューションを求める企業が増えているため、ビルド・ユア・オウン・エージェント分野は大きく成長する見込みである 146 8 AI エージェント市場、エージェントの役割別 148 8.1 はじめに 149 8.1.1 エージェントの役割AIエージェント市場の促進要因 149 8.2 生産性向上とパーソナルアシスタント 151 8.2.1 AIを活用した生産性向上・個人アシスタントは、個人の効率を高め、個人的・仕事上のタスクを効率化するツールへのニーズの高まりを反映している 151 8.2.2 創造性アシスタント 152 8.2.3 ワークフローの自動化 153 8.2.4 ミーティング・アシスタント 154 8.3 セールス 155 8.3.1 ジェネレーティブAIの台頭により、より高度な脅威検知が可能になり、ネットワーク・セキュリティ対策が大幅に強化された 155 8.3.2 プロスペクティング 156 8.3.3 リードジェネレーション 157 8.3.4 セールスの自動化 158 8.3.5 顧客関係管理 159 8.4 マーケティング 160 8.4.1 AIエージェントの継続的発展と絡み合うマーケティングの未来、企業が顧客と関わり成長を促進する方法を形成する 160 8.4.2 コンテンツ作成とSEO 161 8.4.3 キャンペーン管理 162 8.4.4 マーケティング・パーソナライゼーション 163 8.5 リーガル 164 8.5.1 AIエージェントは、日常業務の自動化、意思決定の強化、データ主導の洞察の提供により、法律業界を変革する 164 8.5.2 リーガル・リサーチ 165 8.5.3 文書レビューと管理 166 8.5.4 法律コンプライアンス 167 8.6 顧客サービスとサポート 168 8.6.1 NLPと機械学習の進歩に牽引され、顧客サービスにおけるAIエージェント市場は大幅な成長を遂げる 168 8.6.2 セルフサービスのチャットボット 169 8.6.3 センチメント分析 170 8.7 コーディングとソフトウェア開発 171 8.7.1 継続的な技術進歩が更なるイノベーションを促進し、AI エージェントが将来のソフトウェア開発に不可欠に 171 8.7.2 コード生成 172 8.7.3 コードデバッグ 173 8.7.4 継続的インテグレーション／継続的デリバリー（CI/CD） 174 8.8 製品管理 175 8.175 8.1 製品管理におけるAI エージェントの利用は標準的な手法になる見込み 175 8.8.2 市場調査 176 8.8.3 製品開発 177 8.8.4 プロジェクトタスクの自動化 178 8.8.5 リソース割り当て 179 8.9 会計 180 8.9.1 反復的で時間のかかる会計業務の自動化需要が市場成長を促進する 180 8.9.2 取引障害管理 181 8.9.3 不正管理 182 8.10 人事 183 8.10.1 人事機能を強化するために人事エージェントを導入する企業が増加し、市場は大幅 に拡大する 183 8.10.2 採用とリクルート 184 8.10.3 従業員エンゲージメント 185 8.11 ビジネスインテリジェンス 186 8.11.1 ビジネス・エンゲージメントにおけるエージェントの役割は、顧客体験の向上と業務の効率化を目指す企業にとって不可欠になる 186 8.11.2 データ分析と洞察の創出 187 8.11.3 予測分析と予測 189 8.11.4 自動レポーティングとダッシュボード 190 8.11.5 データのクリーニングと準備 191 8.12 その他のエージェントの役割 192 9 AI エージェント市場、エンドユーザー別 193 9.1 はじめに 194 9.1.1 エンドユーザー：AI エージェント市場の促進要因 194 9.2 企業 196 9.2.1 BFSI 198 9.2.1.1 自動化ニーズの高まりと24時間365日のサービス提供能力が、BFSI分野におけるAIエージェントの統合を促進 198 9.2.1.2 銀行業務 199 9.2.1.3 金融サービス 200 9.2.1.4 保険 201 9.2.2 通信 202 9.2.2.1 シームレスで常時接続の通信サービスに対する需要の高まりにより、通信分野におけるAIエージェントの導入がさらに加速 202 9.2.3 政府・公共部門 203 9.2.3.1 政府はAI研究に投資し、学術機関や民間企業との連携を促進するイノベーション・ハブを設立 203 9.2.4 ヘルスケア＆ライフサイエンス 205 9.2.4.1 医療機関がAIエージェントを活用して管理業務を効率化し、医療従事者が患者のケアに専念できるようにする 205 9.2.5 製造業 206 9.2.5.1 AIが製造プロセスを変革し、進化する市場環境における競争力を強化 206 9.2.6 メディア・娯楽 207 9.2.6.1 競争力を維持し、消費者の進化する需要に応えるためにAIエージェントの活用が進むメディア・エンターテインメント企業 207 9.2.6.2 広告 208 9.2.6.3 音楽 209 9.2.6.4 映画 210 9.2.6.5 ゲーム 211 9.2.6.6 ジャーナリズム 212 9.2.7 小売・電子商取引 213 9.2.7.1 小売・Eコマース分野におけるAIエージェントの統合は、パーソナライゼーションの推進と業務効率の向上により業界を変革する 213 9.2.8 テクノロジープロバイダー 214 9.2.8.1 技術プロバイダーは、ダイナミックな環境に適応し、データ駆動型の意思決定を行えるAIエージェントを創出するため、研究開発に多額の投資を行っている 214 9.2.9 専門サービス・プロバイダー 215 9.2.9.1 プロフェッショナルサービスにおけるAIエージェントの統合により、業務の効率化が促進され、業界が再構築される 215 9.2.9.2 コンサルティング・サービス・プロバイダー 216 9.2.9.3 ナレッジ・プロセス・アウトソーシング（KPO） 217 9.2.9.4 ビジネス・プロセス・アウトソーシング（BPO） 218 9.2.9.5 人材紹介 219 9.2.10 法律事務所 220 9.2.10.1 AIエージェントはデータ収集と分析を自動化し、法律事務所が業務から価値ある洞察を得ることを可能にする 220 9.2.11 その他の企業 221 9.3 消費者 223 10 AIエージェント市場、地域別 225 10.1 はじめに 226 10.2 北米 228 10.2.1 北米：AIエージェントの市場促進要因 228 10.2.2 北米：マクロ経済展望 229 10.2.3 米国 242 10.2.3.1 米国のAIエージェント市場は、企業のAI能力強化に向けたM&Aが活発 242 10.2.4 カナダ 244 10.2.4.1 カナダ政府は公共サービス向上のためにAIエージェントの活用を模索 244 10.3 欧州 245 10.3.1 欧州：AIエージェントの市場促進要因 245 10.3.2 欧州：マクロ経済見通し 245 10.3.3 英国 258 10.3.3.1 AIインフラへの投資とイノベーションの促進を続ける英国、AIエージェント市場は持続的成長へ 258 10.3.4 ドイツ 259 10.3.4.1 ドイツはAIエージェント市場をリードし続け、より広範なAI展望に貢献する好位置にある 259 10.3.5 フランス 260 10.3.5.1 フランスのAIエージェント市場は政府の積極的なアプローチに支えられ、継続的な成長が見込まれる 260 10.3.6 イタリア 261 10.3.6.1 イタリアのAIエージェント市場は大幅成長の見込み、官民によるAI投資の増加が予測 261 10.3.7 スペイン 262 10.3.7.1 様々な産業でAIの変革の可能性を活用するスペイン 262 10.3.8 オランダ 263 10.3.8.1 オランダは戦略的投資、倫理指針、共同イニシアティブの組み合わせによりAIエージェント市場のリーダーとしての地位を確立 263 10.3.9 その他の欧州 264 10.4 アジア太平洋地域 265 10.4.1 アジア太平洋地域：AIエージェント市場の促進要因 265 10.4.2 アジア太平洋地域：マクロ経済見通し 266 10.4.3 中国 280 10.4.3.1 AIで世界のリーダーになるという政府の強いコミットメントが中国のAIエージェント市場を牽引 280 10.4.4 インド 281 10.4.4.1 政府のデジタル化推進とAI導入がインドのAIエージェントの成長を牽引 281 10.4.5 日本 282 10.281 4.5 日本 282 4.5.1 AI能力を強化するため、世界のハイテク大手との協業が増加 282 10.4.6 韓国 283 10.4.6.1 韓国政府は2030年までに韓国をAI大国の上位に位置づける 283 10.4.7 オーストラリア・ニュージーランド 284 10.284 4.7.1 倫理的なAIとデータプライバシーへの関心が、ニュージーランドにおけるAIエージェントの開発と展開を形成 284 10.4.8 シンガポール 285 10.4.8.1 業務強化のためにAIエージェントの導入が進むシンガポールの大企業 285 10.4.9 その他のアジア太平洋地域 286 10.5 中東・アフリカ 287 10.5.1 中東・アフリカ：AIエージェント市場の促進要因 287 10.5.2 中東・アフリカ：マクロ経済見通し 287 10.5.3 サウジアラビア 301 10.5.3.1 サウジの銀行とフィンテック企業は顧客体験の向上と業務効率の改善を目的にAIエージェントを導入している 301 10.5.4 UAE 302 10.5.4.1 UAEは引き続き開発戦略全体でAIを優先 302 10.5.5 カタール 303 10.5.5.1 カタールは経済の近代化のためにAI技術に多額の投資を行っており、医療、教育、金融などの分野に注力している 303 10.5.6 トルコ 304 10.5.6.1 急成長するトルコのテクノロジー部門がAIエージェント導入の重要な原動力に 304 10.5.7 その他の中東地域 305 10.5.8 アフリカ 306 10.5.8.1 アフリカ諸国が直面する独自のサイバーセキュリティ課題に合わせた新しいAIモデルと技術の開発 306 10.6 ラテンアメリカ 307 10.6.1 ラテンアメリカ：AIエージェントの市場促進要因 307 10.6.2 ラテンアメリカ：マクロ経済見通し 307 10.6.3 ブラジル 320 10.6.3.1 ブラジルの銀行はAIエージェントを導入して顧客からの問い合わせ対応、金融アドバイス、業務の合理化を図る 320 10.6.4 メキシコ 321 10.6.4.1 メキシコ政府は様々な政策やイニシアティブを通じてAIとデジタルトランスフォーメーションを積極的に推進 321 10.6.5 アルゼンチン 322 10.6.5.1 AIを活用したチャットボットに特化し、国内外市場に対応するAIエージェントを開発するアルゼンチンの新興企業 322 10.6.6 その他のラテンアメリカ 323 11 競争環境 325 11.1 概要 325 11.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利 325 11.3 収益分析 327 11.4 市場シェア分析 328 11.4.1 AIエージェントを提供する主要プレーヤーの市場シェア 328 11.4.1.1 市場ランキング分析 329 11.5 製品比較分析 331 11.5.1 製品比較分析（オープンソースAIエージェント別） 331 11.5.1.1 Sweep AI（Sweep.dev） 331 11.5.1.2 スーパーエージェント（Superagent AI） 331 11.5.1.3 MetaGPT（Geekan） 332 11.5.1.4 AutoGen (Microsoft) 332 11.5.1.5 ChatDev（OpenBMB） 332 11.5.2 クローズドソースAIエージェント別製品比較分析 333 11.5.2.1 Blackbox AI（Blackbox） 333 11.5.2.2 Copilot X（GitHub） 333 11.5.2.3 Deepnote AI（Deepnote） 333 11.5.2.4 Phind Ask (Phind) 333 11.5.2.5 ガムループフロー（Gumloop） 334 11.6 企業の評価と財務指標 334 11.7 企業評価マトリックス：主要プレーヤー、2023年 335 11.7.1 スター企業 335 11.7.2 新興リーダー 335 11.7.3 浸透型プレーヤー 336 11.7.4 参加企業 336 11.7.5 企業フットプリント：主要プレーヤー、2023年 337 11.7.5.1 企業フットプリント 337 11.7.5.2 地域別フットプリント 338 11.7.5.3 製品タイプのフットプリント 339 11.7.5.4 エージェントの役割フットプリント 340 11.7.5.5 代理店システムのフットプリント 341 11.7.5.6 エンドユーザーのフットプリント 342 11.8 企業評価マトリクス：新興企業／SM（2023年） 343 11.8.1 進歩的企業 343 11.8.2 対応力のある企業 343 11.8.3 ダイナミックな企業 343 11.8.4 スタートアップ・ブロック 343 11.8.5 競争ベンチマーキング：新興企業／SM、2023年 345 11.8.5.1 主要新興企業／中小企業の詳細リスト 345 11.8.5.2 主要新興企業／中小企業の競争ベンチマーク 347 11.9 競争シナリオと動向 348 11.9.1 製品発表と機能強化 348 11.9.2 取引 351 12 会社プロファイル 353 12.1 紹介 353 12.2 主要プレーヤー 353 12.2.1 IBM 353 12.2.1.1 事業概要 353 12.2.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 355 12.2.1.3 最近の動向 355 12.2.1.3.1 取引 355 12.2.1.4 MnMの見解 356 12.2.1.4.1 主要な強み 356 12.2.1.4.2 戦略的選択 356 12.2.1.4.3 弱点と競争上の脅威 356 12.2.2 マイクロソフト 357 12.2.2.1 事業概要 357 12.2.2.2 提供する製品／ソリューション／サービス 358 12.2.2.3 最近の動向 359 12.2.2.3.1 製品の発売 359 12.2.2.3.2 取引 359 12.2.2.4 MnMビュー 360 12.2.2.4.1 主要な強み 360 12.2.2.4.2 戦略的選択 360 12.2.2.4.3 弱点と競争上の脅威 360 12.2.3 グーグル 361 12.2.3.1 事業概要 361 12.2.3.2 提供する製品／ソリューション／サービス 362 12.2.3.3 最近の動向 363 12.2.3.3.1 製品の発売 363 12.2.3.4 MnMの見解 363 12.2.3.4.1 主要な強み 363 12.2.3.4.2 戦略的選択 363 12.2.3.4.3 弱点と競争上の脅威 364 12.2.4 AWS 365 12.2.4.1 事業概要 365 12.2.4.2 提供する製品／ソリューション／サービス 366 12.2.4.3 最近の動向 367 12.2.4.3.1 製品発表 367 12.2.4.3.2 取引 367 12.2.4.4 MnMの見解 367 12.2.4.4.1 主要な強み 367 12.2.4.4.2 戦略的選択 368 12.2.4.4.3 弱点と競争上の脅威 368 12.2.5 エヌビディア 369 12.2.5.1 事業概要 369 12.2.5.2 提供する製品／ソリューション／サービス 370 12.2.5.3 最近の動向 371 12.2.5.3.1 取引 371 12.2.5.4 MnMの見解 371 12.2.5.4.1 主要な強み 371 12.2.5.4.2 戦略的選択 371 12.2.5.4.3 弱点と競争上の脅威 372 12.2.6 オラクル 373 12.2.6.1 事業概要 373 12.2.6.2 提供する製品／ソリューション／サービス 374 12.2.6.3 最近の動向 375 12.2.6.3.1 製品の発売 375 12.2.6.3.2 取引 375 12.2.7 セールスフォース 376 12.2.7.1 事業概要 376 12.2.7.2 提供する製品/ソリューション/サービス 377 12.2.7.3 最近の動向 378 12.2.7.3.1 製品の発売 378 12.2.8 OPENAI 379 12.2.8.1 事業概要 379 12.2.8.2 提供する製品／ソリューション／サービス 379 12.2.8.3 最近の動向 380 12.2.8.3.1 製品の発売 380 12.2.9 ライブパーソン 381 12.2.9.1 事業概要 381 12.2.9.2 提供する製品／ソリューション／サービス 382 12.2.9.3 最近の動向 383 12.2.9.3.1 製品発表 383 12.2.10 テンポスアイ 384 12.2.11 コレドットアイ 385 12.2.12 リーウェイヘルツ 386 12.2.13 シーエス・ディスコ 386 12.2.14 エアロジリティ 387 12.2.15 グプシャップ 387 12.2.16 ハイヤーヴュー 388 12.2.17 ヘルプシフト 388 12.2.18 フルードAI 389 12.2.19 アメリア 389 12.2.20 アイリシティ 390 12.2.21 コギト 391 12.2.22 スマートアクション 391 12.3 スタートアップ／SMプロファイル 392 12.3.1 トビーアイ 392 12.3.1.1 事業概要 12.3.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 393 12.3.1.3 最近の動向 394 12.3.1.3.1 製品の発売 394 12.3.1.3.2 取引 395 12.3.2 コグノシス 396 12.3.3 アイセラ 397 12.3.4 マルコベイト 398 12.3.5 RASA 399 12.3.6 スタビリティAI 400 12.3.7 インフィニタス・システムズ 401 12.3.8 SIERRA 402 12.3.9 レベルAI 403 12.3.10 シビルAI 404 12.3.11 TRUVA 405 12.3.12 リーナ・アイ 406 12.3.13 TARS 407 12.3.14 talkie.ai 408 12.3.15 heymilo ai 409 12.3.16 cujo ai 410 12.3.17 ONEAI 411 12.3.18 locale.ai 412 12.3.19 コグニジー 413 12.3.20 newo.ai 413 12.3.21 ビームai 414 12.3.22 causalens 414 12.3.23 KRISP 415 12.3.24 関連性ai 415 12.3.25 スペル 416 12.3.26 BLUEJ 416 12.3.27 輝度 417 12.3.28 Lawgeex 418 13 隣接市場および関連市場 419 13.1 はじめに 419 13.2 人工知能（AI）市場-2030年までの世界予測 419 13.2.1 市場の定義 419 13.2.2 市場の概要 420 13.2.2.1 人工知能市場（オファリング別） 421 13.2.2.2 人工知能市場：ビジネス機能別 422 13.2.2.3 人工知能市場：技術別 423 13.2.2.4 人工知能市場：業種別 424 13.2.2.5 人工知能市場：地域別 426 13.3 ジェネレーティブAI市場：2030年までの世界予測 427 13.3.1 市場の定義 427 13.3.2 市場の概要 427 13.3.2.1 ジェネレーティブAI市場：オファリング別 428 13.3.2.2 ジェネレーティブAI市場：データモダリティ別 428 13.3.2.3 ジェネレーティブAI市場：用途別 429 13.3.2.4 ジェネレーティブAI市場：業種別 428 13.3.2.5 ジェネレーティブAI市場：地域別 432 14 付録 434 14.1 ディスカッションガイド 434 14.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsのサブスクリプションポータル 440 14.3 カスタマイズオプション 442 14.4 関連レポート 442 14.5 著者の詳細 443
SummaryThe AI agents market is projected to grow from USD 5.1 billion in 2024 to USD 47.1 billion in 2030, with a CAGR of 44.8% during 2024–2030. The AI agent market has been growing rapidly. Impacting various sectors and business operations, the changes are prompted by several key factors. Companies are going for AI agents that can scale up personalized responses due to increasing complexities of customer interactions as well as need for customized experiences. For instance, in omni-channel communication strategies, AI agents can handle client queries across multiple platforms thereby boosting customer satisfaction and loyalty. Furthermore, AI agents have improved dramatically due to progress in NLP (natural language processing) and machine learning. As a result these tools are now better at comprehending context intention or sentiment resulting in more efficient automation processes. With digital transformation gaining popularity across industries, many organizations have turned towards the use of AI agents with an aim of streamlining their activities while cutting on costs leading to overall efficiency improvement. Table of Contents1 INTRODUCTION 40
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