2035年までのAIエージェント市場：産業動向と世界予測

AI Agents Market Till 2035: Industry Trends and Global Forecasts

Roots Analysisによると、AIエージェントの世界市場規模は、2035年までの予測期間中に40.15％のCAGRで、現在の52.9億米ドルから2035年までに2168億米ドルに成長すると推定されている。 AIエージェント市場の機... もっと見る

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Roots Analysis ルーツアナリシス	2025年3月12日	US$3,499 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	3-4営業日程度	168	英語

サマリー

Roots Analysisによると、AIエージェントの世界市場規模は、2035年までの予測期間中に40.15％のCAGRで、現在の52.9億米ドルから2035年までに2168億米ドルに成長すると推定されている。

AIエージェント市場の機会は、以下のセグメントに分布している：
エージェントシステムのタイプ
 マルチエージェント
 シングルエージェント

応用分野
 カスタマーサービスおよびバーチャルアシスタント
 ヘルスケア

エージェントの役割
 コード生成
 カスタマーサービス
 マーケティング
 生産性向上およびパーソナルアシスタント
 営業

テクノロジーの種類
 ディープラーニング
 機械学習

製品の種類
 エージェントの構築
 エージェントのデプロイ準備

会社規模
 自社エージェント構築
 エージェントの導入準備

地域
 北米
 米国
 カナダ
 メキシコ
 その他の北米諸国
 ヨーロッパ
 オーストリア
 ベルギー
 デンマーク
 フランス
 ドイツ
 アイルランド
 イタリア
 オランダ
 ノルウェー
 ロシア
 スペイン
 スウェーデン
 スイス
 英国
 その他のヨーロッパ諸国
 アジア
 中国
 インド
 日本
 シンガポール
 韓国
 その他のアジア諸国
 ラテンアメリカ
 ブラジル
 チリ
 コロンビア
 ベネズエラ
 その他のラテンアメリカ諸国
 中東・北アフリカ
 エジプト
 イラン
 イラク
 イスラエル
 クウェート
 サウジアラビア
 UAE
 その他のMENA諸国
 その他の国
 オーストラリア
 ニュージーランド
 その他の国

AIエージェント市場：成長とトレンド
人工知能（AI）エージェントは、デジタル環境で特定のタスクや役割を遂行するために自律的または半自律的に動作するソフトウェアエンティティである。機械学習、自然言語処理、意思決定アルゴリズムなどのAI技術を活用し、他のエージェントやシステムから独立して、あるいは他のエージェントやシステムとともに機能する。特に、AIエージェント市場は、自然言語処理（NLP）アプリケーションの大幅な改善により、AIエージェントが人間の言葉を理解し、生成する能力を強化し、ユーザーとのより高度なインタラクションを促進することで成長を目の当たりにしている。組織が業務効率を高めるためにAI主導の自動化を採用する傾向が強まる中、AIエージェントは顧客サービス、医療、金融などさまざまな分野で不可欠なツールになりつつある。

さらに、高度にパーソナライズされたエクスペリエンスに対するニーズの高まりや、ビジネスプロセスへのAIエージェントの統合も、市場の成長を後押ししていることに留意する必要がある。企業は、業務を最適化し、コストを削減し、カスタマイズされたインタラクションを通じて顧客エンゲージメントを向上させるために、AIエージェントの導入を選択している。
さらに、特定の業界向けに設計された特化型バーチャルアシスタントの台頭は、これらのエージェントが法律や医療などの分野でニーズに合わせて対応できることから、成長の機会を提供している。
https://www.rootsanalysis.com/img006/ai-agents-market-by-type-of-agent-system.png

パーソナライズされた顧客体験に対する需要の高まりとともに、企業の業務効率を向上させるための自動化の採用が増加していることを背景に、世界のAIエージェント市場は予測期間中に健全なペースで成長すると予想される。

AIエージェント市場：主要セグメント

エージェントシステムのタイプ別市場シェア
エージェントシステムのタイプに基づき、世界のAIエージェント市場はマルチエージェントとシングルエージェントに区分される。当社の推計によると、現在、シングルエージェントセグメントが市場の大半のシェアを占めている。これは、マルチエージェントと比較してシングルエージェントシステムの実装が容易で迅速であることに起因している。組織は、大規模なカスタマイズを必要とせず、これらのシステムを容易に導入できるため、迅速な効率向上を目指す企業にとって理想的な選択肢となる。さらに、シングル・エージェント・システムの開発と展開に関連するコストは、マルチ・エージェント・システムと比較して一般的に低い。しかし、マルチエージェント・セグメントは予測期間中により高いCAGRで成長すると予測されている。

応用分野別市場シェア
AIエージェント市場は、応用分野に基づき、カスタマーサービス＆バーチャルアシスタント、ヘルスケアに区分される。当社の推計によると、現在、カスタマーサービスおよびバーチャルアシスタント分野が市場の大半のシェアを占めている。これは、顧客サービスにおけるタスクを自動化するために企業によるAIエージェントの利用が増加しており、効率性の向上と運用コストの低減につながっているためと考えられる。さらに、AIエージェントは多数の顧客とのやり取りを同時に管理できるため、企業はスタッフを増員することなく顧客サービス能力を拡大することができる。しかし、ヘルスケア分野は予測期間中により高いCAGRで成長すると予測されている。

農業環境タイプ別市場シェア
農業環境のタイプに基づき、AIエージェント市場は屋内と屋外に区分される。当社の推計によると、現在、屋外セグメントが市場の大半のシェアを占めている。これは、労働集約的な農業作業における自動化の需要に起因している。技術と経済効率の成長は、農業用ドローンや自律走行トラクターなどのロボットの使用を促進している。しかし、屋内セグメントは予測期間中により高いCAGRで成長すると予測されている。

エージェントの役割タイプ別市場シェア
エージェントの役割のタイプに基づき、AIエージェント市場はコード生成、顧客サービス、マーケティング、生産性＆パーソナルアシスタント、販売に区分される。当社の推定によると、現在、コード生成セグメントが市場の大半のシェアを占めている。これは、コーディングプロセスを簡素化し、生産性を高め、市場投入までの時間を短縮するため、コーディングエージェントの利用が増加していることに起因している。これらのAIを搭載したエージェントは、自動的にコードを生成し、問題をトラブルシューティングし、機能強化を提案することができるため、開発者はより複雑で創造的な作業に集中することができる。

技術タイプ別市場シェア
テクノロジーの種類によって、AIエージェント市場はディープラーニングと機械学習に区分される。当社の推計によると、現在、機械学習分野が市場の大半のシェアを占めている。これは、機械学習アルゴリズムが大量のデータを処理し、迅速に情報に基づいた意思決定を行う能力に起因している。これは、自動化を促進するだけでなく、複数の部門にわたる全体的な業務効率を高める。しかし、ディープラーニング分野は予測期間中により高いCAGRで成長すると予測されている。

製品タイプ別市場シェア
AIエージェント市場は、製品の種類によって、自社でエージェントを構築するタイプと、すぐに導入できるタイプに分類される。当社の推計によると、現在、Ready to Deploy Agentセグメントが市場の大半のシェアを占めている。これは、構築済みエージェントの迅速なセットアップが可能なため、企業がAI技術のメリットをすぐに享受し始めることができるためである。しかし、独自エージェント構築セグメントは、予測期間中により高いCAGRで成長すると予測されている。

企業規模別市場シェア
企業規模に基づき、AIエージェント市場は大企業と中小企業に区分される。当社の推計によると、現在、大企業セグメントが市場の大半のシェアを占めている。しかし、中小企業セグメントは予測期間中により高いCAGRで成長すると予測されている。この成長は、柔軟性、革新性、専門市場への注力、進化する顧客嗜好と市場力学への適応能力によるものである。

地域別市場シェア
AIエージェント市場は、地域別に北米、欧州、アジア、中南米、中東・北アフリカ、その他の地域に区分される。当社の推計によると、現在、北米が市場の大半のシェアを占めているが、これは、同地域が日常的な質問の管理、問題への対処、ニーズに合わせたサポートの提供のためにAIエージェントを広範に使用しているためである。

AIエージェント市場のプレーヤー例
 アリババ・グループ
 アマゾンウェブサービス
 アップル
 アバモ
 百度
 グーグル
 ヒューレット・パッカード
 IBM
 IPsoft
 メタ
 マイクロソフト
 エヌビディア
 ニュアンス・コミュニケーションズ
 オラクル
 セールスフォース
 SAP SE
 サウンドハウンド

AIエージェント市場：調査範囲
この調査レポートは、AIエージェント市場を分析・予測した市場調査報告書です：
 市場サイジングと機会分析：A]エージェントシステムの種類、[B]アプリケーションの分野、[C]エージェントの役割の種類、[D]技術の種類、[E]製品の種類、[F]企業規模、[G]地理的地域など、主要市場セグメントに焦点を当てたAIエージェント市場の詳細分析。
 競争環境：A]設立年、[B]企業規模、[C]本社所在地、[D]所有構造など、いくつかの関連パラメータに基づいて、AIエージェント市場に従事する企業を包括的に分析。
 企業プロフィール：A]本社所在地、[B]企業規模、[C]企業使命、[D]企業フットプリント、[E]経営陣、[F]連絡先詳細、[G]財務情報、[H]事業セグメント、[I]AIエージェントポートフォリオ、[J]堀分析、[K]最近の動向、および情報に基づいた将来の見通しに関する詳細を提供します。
 メガトレンド：AIエージェント業界で進行中のメガトレンドの評価。
 特許分析：A]特許の種類、[B]特許公開年、[C]特許取得年、[D]主要プレーヤーを含む関連パラメータに基づく、AIエージェント領域で出願/付与された特許の洞察に満ちた分析。
 最近の動向：A]イニシアチブの年、[B]イニシアチブのタイプ、[C]地理的分布、[D]最も活発なプレーヤーなど、関連するパラメーターに基づく分析とともに、AIエージェント市場で行われた最近の開発の概要。
 ポーターの5つの力分析：新規参入の脅威、バイヤーの交渉力、サプライヤーの交渉力、代替製品の脅威、既存競合企業間の競争など、AIエージェント市場に存在する5つの競争力の分析。
 SWOT分析：洞察に満ちたSWOTフレームワークにより、当該領域における強み、弱み、機会、脅威を浮き彫りにします。さらに、各SWOTパラメータの相対的な影響を強調したハーベイボール分析を提供します。

本レポートでお答えする主な質問
 現在、この市場に従事している企業は何社あるか？
 AIエージェントは顧客サービスでどのように利用されているか？
 AIエージェントにおけるプライバシーの懸念はどのように扱われているか？
 この市場の進化に影響を与えそうな要因は何か？
 現在と将来の市場規模は？
 この市場のCAGRは？
 どのエージェントの役割が最も成長しているか？
 現在および将来の市場機会は主要市場セグメントにどのように分配されそうか？

本レポートを購入する理由
 本レポートは包括的な市場分析を提供し、市場全体と特定のサブセグメントに関する詳細な収益予測を提供します。この情報は、既に市場をリードしている企業にとっても、新規参入企業にとっても貴重なものです。
 利害関係者は本レポートを活用することで、市場内の競争力学をより深く理解することができます。競合状況を分析することで、企業は市場でのポジショニングを最適化し、効果的な市場参入戦略を策定するための情報に基づいた意思決定を行うことができます。
 当レポートは、主要な促進要因、障壁、機会、課題など、市場の包括的な概要を関係者に提供します。この情報により、関係者は市場動向を把握し、成長見込みを活用するためのデータ主導の意思決定を行うことができます。

その他の特典
 本レポートの全分析モジュール用無料エクセルデータパック
 10％の無料コンテンツカスタマイズ
 リサーチチームによる詳細レポートのウォークスルーセッション
 レポートが 6～12 ヶ月以上前の場合、無料でレポートを更新

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セクション I：報告書の概要

1.はじめに
1.1.はじめに
1.2.市場シェア
1.3.主要市場インサイト
1.4.レポート範囲
1.5.主な質問に対する回答
1.6.各章の概要

2.研究方法論
2.1.章の概要
2.2.調査の前提
2.3.データベースの構築
2.3.1.データ収集
2.3.2.データの検証
2.3.3.データ分析

2.4.プロジェクトの方法論
2.4.1.二次調査
2.4.1.1.年次報告書
2.4.1.2.学術研究論文
2.4.1.3.企業ウェブサイト
2.4.1.4.投資家向けプレゼンテーション
2.4.1.5.規制当局への届出
2.4.1.6.ホワイトペーパー
2.4.1.7.業界出版物
2.4.1.8.会議およびセミナー
2.4.1.9.政府ポータル
2.4.1.10.メディアおよびプレスリリース
2.4.1.11.ニュースレター
2.4.1.12.業界データベース
2.4.1.13.ルーツ独自のデータベース
2.4.1.14.有料データベースと情報源
2.4.1.15.ソーシャルメディア・ポータル
2.4.1.16.その他の二次情報源
2.4.2.一次調査
2.4.2.1.はじめに
2.4.2.2.種類
2.4.2.2.1.質的
2.4.2.2.2.量的
2.4.2.3.利点
2.4.2.4.テクニック
2.4.2.4.1.インタビュー
2.4.2.4.2.アンケート調査
2.4.2.4.3.フォーカス・グループ
2.4.2.4.4.観察調査
2.4.2.4.5.ソーシャルメディア交流
2.4.2.5.ステークホルダー
2.4.2.5.1.企業幹部（CXO）
2.4.2.5.2.取締役会
2.4.2.5.3.社長および副社長
2.4.2.5.4.主要オピニオンリーダー
2.4.2.5.5.研究開発責任者
2.4.2.5.6.技術専門家
2.4.2.5.7.サブジェクト・マター・エキスパート
2.4.2.5.8.科学者
2.4.2.5.9.医師およびその他の医療提供者
2.4.2.6.倫理と誠実さ
2.4.2.6.1.研究倫理
2.4.2.6.2.データの完全性

2.4.3.分析ツールとデータベース

3.市場ダイナミクス
3.1.予測手法
3.1.1.トップダウンアプローチ
3.1.2.ボトムアップアプローチ
3.1.3.ハイブリッド・アプローチ
3.2.市場評価の枠組み
3.2.1.総アドレス可能市場（TAM）
3.2.2.サービス可能市場（SAM）
3.2.3.サービス可能市場（SOM）
3.2.4.現在獲得可能な市場（CAM）
3.3.予測ツールと技法
3.3.1.定性的予測
3.3.2.相関
3.3.3.回帰
3.3.4.時系列分析
3.3.5.外挿
3.3.6.収束
3.3.7.予測誤差分析
3.3.8.データの可視化
3.3.9.シナリオプランニング
3.3.10.感度分析
3.4.主な検討事項
3.4.1.人口統計
3.4.2.市場アクセス
3.4.3.償還シナリオ
3.4.4.業界再編
3.5.強固な品質管理
3.6.主要市場セグメント
3.7.制限事項

4.マクロ経済指標
4.1.章の概要
4.2.市場ダイナミクス
4.2.1.期間
4.2.1.1.過去のトレンド
4.2.1.2.現状と予測
4.2.2.通貨カバレッジ
4.2.2.1.市場に影響を与える主要通貨の概要
4.2.2.2.通貨変動の業界への影響
4.2.3.為替の影響
4.2.3.1.為替レートの評価と市場への影響
4.2.3.2.為替リスク軽減のための戦略
4.2.4.景気後退
4.2.4.1.過去の不況の歴史的分析と教訓
4.2.4.2.現在の経済状況の評価と市場への潜在的影響
4.2.5.インフレ
4.2.5.1.経済におけるインフレ圧力の測定と分析
4.2.5.2.インフレが市場に与える潜在的影響
4.2.6.金利
4.2.6.1.金利の概要と市場への影響
4.2.6.2.金利リスク管理戦略
4.2.7.商品フロー分析
4.2.7.1.商品の種類
4.2.7.2.原産地と仕向地
4.2.7.3.価値と重量
4.2.7.4.輸送手段
4.2.8.世界貿易のダイナミクス
4.2.8.1.輸入シナリオ
4.2.8.2.輸出シナリオ
4.2.9.戦争影響分析
4.2.9.1.ロシア・ウクライナ戦争
4.2.9.2.イスラエル・ハマス戦争
4.2.10.COVIDの影響／関連要因
4.2.10.1.世界経済への影響
4.2.10.2.産業別インパクト
4.2.10.3.政府の対応と景気刺激策
4.2.10.4.今後の見通しと適応戦略
4.2.11.その他の指標
4.2.11.1.財政政策
4.2.11.2.個人消費
4.2.11.3.国内総生産（GDP）
4.2.11.4.雇用
4.2.11.5.税金
4.2.11.6.研究開発イノベーション
4.2.11.7.株式市場のパフォーマンス
4.2.11.8.サプライチェーン
4.2.11.9.クロスボーダー・ダイナミクス

セクション II：定性的洞察

5.エグゼクティブサマリー

6.はじめに
6.1.章の概要
6.2.AIエージェント市場の概要
6.2.1.エージェントシステムの種類
6.2.2.応用分野
6.2.3.エージェントの役割
6.2.4.製品の種類
6.3.将来の展望

7.規制シナリオ

セクション III: 市場概要

8.主要プレイヤーの総合データベース

9.競争環境
9.1.各章の概要
9.2.AIエージェント市場全体の展望
9.2.1.設立年別分析
9.2.2.企業規模別分析
9.2.3.本社所在地別分析
9.2.4.所有形態別分析

10.ホワイトスペース分析

11.競争力分析

12.AIエージェント市場における新興企業エコシステム
12.1.AIエージェント市場新興企業の市場ランドスケープ
12.1.1.設立年別分析
12.1.2.企業規模別分析
12.1.3.企業規模別・設立年別分析
12.1.4.本社所在地別分析
12.1.5.企業規模別・本社所在地別分析
12.1.6.オーナーシップ構造による分析
12.2.主な調査結果

セクションIV：企業プロフィール

13.企業プロフィール
13.1.各章の概要
13.2.アリババグループ
13.2.1.会社概要
13.2.2.企業使命
13.2.3.フットプリント
13.2.4.経営陣
13.2.5.連絡先
13.2.6.財務実績
13.2.7.事業セグメント
13.2.8.サービス／製品ポートフォリオ（プロジェクト別）
13.2.9.MOAT分析
13.2.10.最近の動向と将来展望

* その他の下記企業についても、公開情報に基づき同様の詳細を記載している。

13.3.アマゾン・ウェブ・サービス
13.4.アップル
13.5.アバモ
13.6.バイドゥ
13.7.グーグル
13.8.ヒューレット・パッカード
13.9.IBM
13.10.IPsoft
13.11.メタ
13.12.マイクロソフト
13.13.エヌビディア
13.14.ニュアンス・コミュニケーションズ
13.15.オラクル
13.16.セールスフォース
13.17.SAP SE
13.18.サウンドハウンド

セクションV：市場動向

14.メガトレンド分析
15.アンメット・ニーズ分析
16.特許分析
17.最近の動向
17.1.章の概要
17.2.最近の資金調達
17.3.最近のパートナーシップ
17.4.その他の最近の取り組み

第6節市場機会分析

18.AIエージェントの世界市場
18.1.各章の概要
18.2.主な前提条件と方法論
18.3.市場に影響を与えるトレンドの混乱
18.4.需要サイドの動向
18.5.供給サイドの動向
18.6.AIエージェントの世界市場、過去推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.7.多変量シナリオ分析
18.7.1.保守的シナリオ
18.7.2.楽観的シナリオ
18.8.投資可能性指数
18.9.主要市場セグメント

19.エージェントシステムのタイプに基づく市場機会
19.1.各章の概要
19.2.主な仮定と方法論
19.3.収益シフト分析
19.4.市場の動き分析
19.5.普及-成長（P-G）マトリックス
19.6.マルチエージェント向けAIエージェント市場：過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.7.シングルエージェント向けAIエージェント市場：歴史推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.8.データの三角測量と検証
19.8.1.二次情報源
19.8.2.一次情報源
19.8.3.統計モデリング

20.応用分野に基づく市場機会
20.1.章の概要
20.2.主要前提条件と方法論
20.3.収益シフト分析
20.4.市場の動き分析
20.5.普及-成長（P-G）マトリックス
20.6.カスタマーサービス・バーチャルアシスタント向けAIエージェント市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
20.7.ヘルスケア向けAIエージェント市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
20.8.データの三角測量と検証
20.8.1.二次情報源
20.8.2.一次情報源
20.8.3.統計モデリング

21.エージェントの役割に基づく市場機会
21.1.章の概要
21.2.主な前提条件と方法論
21.3.収益シフト分析
21.4.市場の動き分析
21.5.普及-成長（P-G）マトリックス
21.6.コード生成用AIエージェント市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.7.カスタマーサービス向けAIエージェント市場歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.8.マーケティング向けAIエージェント市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.9.生産性向上・パーソナルアシスタント向けAIエージェント市場歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.10.販売向けAIエージェント市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.11.データの三角測量と検証
21.11.1.二次情報源
21.11.2.一次情報源
21.11.3.統計モデリング

22.技術の種類に基づく市場機会
22.1.各章の概要
22.2.主要前提条件と方法論
22.3.収益シフト分析
22.4.市場の動き分析
22.5.普及-成長（P-G）マトリックス
22.6.ディープラーニング向けAIエージェント市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
22.7.機械学習向けAIエージェント市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
22.8.データの三角測量と検証
22.8.1.二次情報源
22.8.2.一次情報源
22.8.3.統計モデリング

23.製品の種類に基づく市場機会
23.1.各章の概要
23.2.主要前提条件と方法論
23.3.収益シフト分析
23.4.市場の動き分析
23.5.普及-成長（P-G）マトリックス
23.6.ビルドユアオウンエージェント向けAIエージェント市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
23.7.Ready-to-Deployエージェント向けAIエージェント市場：過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
23.8.データの三角測量と検証
23.8.1.二次情報源
23.8.2.一次情報源
23.8.3.統計モデリング

24.北米におけるAIエージェントの市場機会
24.1.各章の概要
24.2.主要前提条件と方法論
24.3.収益シフト分析
24.4.市場の動き分析
24.5.普及-成長（P-G）マトリックス
24.6.北米のAIエージェント市場：過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
24.6.1.米国のAIエージェント市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
24.6.2.カナダのAIエージェント市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
24.6.3.メキシコのAIエージェント市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
24.6.4.その他の北米諸国のAIエージェント市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
24.7.データの三角測量と検証
25.欧州におけるAIエージェントの市場機会
25.1.各章の概要
25.2.主要前提条件と方法論
25.3.収益シフト分析
25.4.市場の動き分析
25.5.普及-成長（P-G）マトリックス
25.6.欧州のAIエージェント市場：過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
25.6.1.オーストリアのAIエージェント市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
25.6.2.ベルギーのAIエージェント市場ベルギーのAIエージェント市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
25.6.3.デンマークのAIエージェント市場デンマークのAIエージェント市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
25.6.4.フランスのAIエージェント市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
25.6.5.ドイツのAIエージェント市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
25.6.6.アイルランドのAIエージェント市場アイルランドのAIエージェント市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
25.6.7.イタリアのAIエージェント市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
25.6.8.オランダのAIエージェント市場オランダのAIエージェント市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
25.6.9.ノルウェーのAIエージェント市場ノルウェーのAIエージェント市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
25.6.10.ロシアのAIエージェント市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
25.6.11.スペインのAIエージェント市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
25.6.12.スウェーデンのAIエージェント市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
25.6.13.スウェーデンのAIエージェント市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
25.6.14.スイスのAIエージェント市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
25.6.15.イギリスのAIエージェント市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
25.6.16.その他のヨーロッパ諸国のAIエージェント市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
25.7.データの三角測量と検証

26.アジアにおけるAiエージェントの市場機会
26.1.各章の概要
26.2.主要前提条件と方法論
26.3.収益シフト分析
26.4.市場の動き分析
26.5.普及-成長（P-G）マトリックス
26.6.アジアのAIエージェント市場：過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
26.6.1.中国のAIエージェント市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
26.6.2.インドのAIエージェント市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
26.6.3.日本のAIエージェント市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
26.6.4.シンガポールのAIエージェント市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
26.6.5.韓国のAIエージェント市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
26.6.6.その他のアジア諸国のAIエージェント市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
26.7.データの三角測量と検証
27.中東・北アフリカ（メナ）におけるAIエージェントの市場機会
27.1.各章の概要
27.2.主要前提条件と方法論
27.3.収益シフト分析
27.4.市場の動き分析
27.5.普及-成長（P-G）マトリックス
27.6.中東・北アフリカ（MENA）のAIエージェント市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
27.6.1.エジプトのAIエージェント市場歴史的動向（2019年以降）と予測（205年まで）
27.6.2.イランのAIエージェント市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
27.6.3.イラクのAIエージェント市場イラクのAIエージェント市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
27.6.4.イスラエルのAIエージェント市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
27.6.5.クウェートのAIエージェント市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
27.6.6.サウジアラビアのAIエージェント市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
27.6.7.アラブ首長国連邦（UAE)のAIエージェント市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
27.6.8.その他のMENA諸国のAIエージェント市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
27.7.データの三角測量と検証
28.ラテンアメリカにおけるAIエージェントの市場機会
28.1.各章の概要
28.2.主要前提条件と方法論
28.3.収益シフト分析
28.4.市場の動き分析
28.5.普及-成長（P-G）マトリックス
28.6.ラテンアメリカのAIエージェント市場：過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
28.6.1.アルゼンチンのAIエージェント市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
28.6.2.ブラジルのAIエージェント市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
28.6.3.チリのAIエージェント市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
28.6.4.コロンビアのAIエージェント市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
28.6.5.ベネズエラのAIエージェント市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
28.6.6.その他の中南米諸国のAIエージェント市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
28.7.データの三角測量と検証
29.その他の地域におけるAIエージェントの市場機会
29.1.各章の概要
29.2.主要前提条件と方法論
29.3.収益シフト分析
29.4.市場の動き分析
29.5.普及-成長（P-G）マトリックス
29.6.その他の地域のAIエージェント市場：過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
29.6.1.オーストラリアのAIエージェント市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
29.6.2.ニュージーランドのAIエージェント市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
29.6.3.その他の国のAIエージェント市場
29.7.データの三角測量と検証

30.市場集中度分析：主要プレーヤー別分布
30.1.主要プレーヤー1
30.2.主要プレーヤー2
30.3.リーディングプレーヤー3
30.4.リーディングプレーヤー4
30.5.リーディングプレーヤー5
30.6.リーディングプレーヤー6
30.7.リーディングプレーヤー7
30.8.有力選手8

31.隣接市場分析

セクションVII：戦略ツール

32.主な勝利戦略
33.ポーターファイブフォース分析
34.SWOT分析
35.バリューチェーン分析

36.ルーツ戦略的提言
36.1.章の概要
36.2.主要事業関連戦略
36.2.1.研究開発
36.2.2.製品製造
36.2.3.商品化／市場投入
36.2.4.販売とマーケティング
36.3.主要事業関連戦略
36.3.1.リスク管理
36.3.2.労働力
36.3.3.財務
36.3.4.その他

セクションVIII：その他の独占的洞察

37.一次調査からの洞察
38. 報告書の結論

セクションIX付録
39. 表データ
40.企業・団体リスト
41.カスタマイズの機会
42.ルーツサブスクリプションサービス
43.著者詳細

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Table of Contents

Summary

As per Roots Analysis, the global AI agents market size is estimated to grow from USD 5.29 billion in the current year to USD 216.8 billion by 2035, at a CAGR of 40.15% during the forecast period, till 2035.

The opportunity for AI agents market has been distributed across the following segments:
Type of Agent System
 Multi Agent
 Single Agent

Areas of Application
 Customer Service & Virtual Assistants
 Healthcare

Type of Agent Role
 Code Generation
 Customer Service
 Marketing
 Productivity & Personal Assistants
 Sales

Type of Technology
 Deep Learning
 Machine Learning

Type of Product
 Build Your Own Agents
 Ready to Deploy Agents

Company Size
 Build Your Own Agents
 Ready to Deploy Agents

Geographical Regions
 North America
 US
 Canada
 Mexico
 Other North American countries
 Europe
 Austria
 Belgium
 Denmark
 France
 Germany
 Ireland
 Italy
 Netherlands
 Norway
 Russia
 Spain
 Sweden
 Switzerland
 UK
 Other European countries
 Asia
 China
 India
 Japan
 Singapore
 South Korea
 Other Asian countries
 Latin America
 Brazil
 Chile
 Colombia
 Venezuela
 Other Latin American countries
 Middle East and North Africa
 Egypt
 Iran
 Iraq
 Israel
 Kuwait
 Saudi Arabia
 UAE
 Other MENA countries
 Rest of the World
 Australia
 New Zealand
 Other countries

AI AGENTS MARKET: GROWTH AND TRENDS
Artificial intelligence (AI) agents are software entities that operate autonomously or semi-autonomously to carry out certain tasks or roles in a digital setting. They utilize AI techniques like machine learning, natural language processing, and decision-making algorithms to function independently or alongside other agents and systems. Notably, the AI agents market is witnessing growth, owing to the significant improvements in natural language processing (NLP) applications, which enhance the capability of AI agents to comprehend and generate human language, facilitating more advanced interactions with users. As organizations increasingly adopt AI-driven automation to boost their operational efficiency, AI agents are becoming vital tools across multiple sectors, including customer service, healthcare, and finance.

Futhermore, it is important to note that the growth of the market is also driven by the increasing need for highly personalized experience and the integration of AI agents into business processes. Companies are choosing to implement AI agents to optimize operations, lower costs, and improve customer engagement through tailored interactions.
Moreover, the rise of specialized virtual assistants designed for specific industries offers opportunities for growth, as these agents can meet tailored needs within sectors such as legal and healthcare.
https://www.rootsanalysis.com/img006/ai-agents-market-by-type-of-agent-system.png

Driven by the growing adoption of automation to increase the operational efficiency of the companies, along with rising demand for personalized customer experiences, the global AI agents market is expected to grow at a healthy pace during the forecast period.

AI AGENTS MARKET: KEY SEGMENTS

Market Share by Type of Agent System
Based on the type of agent system, the global AI agents market is segmented into multi-agents and single agents. According to our estimates, currently, single agents segment captures the majority share of the market. This can be attributed to the easier and quicker implementation of single-agent systems compared to their multi-agent counterparts. Organizations can readily deploy these systems without requiring extensive customization, making them an ideal choice for companies aiming to enhance their efficiency quickly. Additionally, the costs related to the development and deployment of single-agent systems are generally lower when compared to multi-agent systems. However, multi-agents segment is anticipated to grow at a higher CAGR during the forecast period.

Market Share by Areas of Application
Based on the areas of application, the AI agents market is segmented into customer service & virtual assistants, and healthcare. According to our estimates, currently, customer service and virtual assistants segment captures the majority share of the market. This can be attributed to the rising use of AI agents by companies to automate tasks in customer service, which leads to enhanced efficiency and lower operational costs. Moreover, AI agents can manage a large number of customer interactions at the same time, allowing companies to scale their customer service capabilities without the requirement of hiring additional staff. However, healthcare segment is anticipated to grow at a higher CAGR during the forecast period.

Market Share by Type of Farming Environment
Based on the type of farming environment, the AI agents market is segmented into indoor and outdoor. According to our estimates, currently, outdoor segment captures the majority share of the market. This can be attributed to the demand for automation in labor-intensive agricultural tasks. The growth in technology and economic efficiency is promoting the use of robots, such as agricultural drones and autonomous tractors. However, indoor segment is anticipated to grow at a higher CAGR during the forecast period.

Market Share by Type of Agent Role
Based on the type of agent role, the AI agents market is segmented into code generation, customer service, marketing, productivity & personal assistants, and sales. According to our estimates, currently, code generation segment captures the majority share of the market. This can be attributed to the rising use of coding agents, as they simplify the coding process, enhance productivity, and shorten time to market. These AI-powered agents can automatically generate code, troubleshoot issues, and propose enhancements, allowing developers to focus on more complex and creative tasks.

Market Share by Type of Technology
Based on the type of technology, the AI agents market is segmented into deep learning and machine learning. According to our estimates, currently, machine learning segment captures the majority share of the market. This can be attributed to the ability of machine learning algorithms to process large volumes of data and rapidly make informed decisions. This not only boosts automation but also enhances overall operational efficiency across multiple sectors. However, deep learning segment is anticipated to grow at a higher CAGR during the forecast period.

Market Share by Type of Product
Based on the type of product, the AI agents market is segmented into build your own agents, ready to deploy agents. According to our estimates, currently, ready to deploy agents segment captures the majority share of the market. This can be attributed to the pre-built agents' capability to be set up swiftly, enabling businesses to start reaping the benefits of AI technologies right away. However, build your own agents segment is anticipated to grow at a higher CAGR during the forecast period.

Market Share by Company Size
Based on the company size, the AI agents market is segmented into large, and small and medium enterprises. According to our estimates, currently, large enterprise segment captures the majority share of the market. However, small and medium enterprise segments are anticipated to grow at a higher CAGR during the forecast period. This growth is attributed to their flexibility, innovation, focus on specialized markets, and their capacity to adjust to evolving customer preferences and market dynamics.

Market Share by Geographical Regions
Based on the geographical regions, the AI agents market is segmented into North America, Europe, Asia, Latin America, Middle East and North Africa, and Rest of the World. According to our estimates, currently, North America captures the majority share of the market, owing to the region's extensive use of AI agents for managing routine questions, addressing problems, and providing tailored support.

Example Players in AI Agents Market
 Alibaba Group
 Amazon Web Services
 Apple
 Avaamo
 Baidu
 Google
 Hewlett Packard
 IBM
 IPsoft
 Meta
 Microsoft
 NVIDIA
 Nuance Communications
 Oracle
 Salesforce
 SAP SE
 SoundHound

AI AGENTS MARKET: RESEARCH COVERAGE
The report on the AI agents market features insights on various sections, including:
 Market Sizing and Opportunity Analysis: An in-depth analysis of the AI agents market, focusing on key market segments, including [A] type of agent system, [B] areas of application, [C] type of agent role, [D] type of technology, [E] type of product, [F] company size, [G] geographical regions.
 Competitive Landscape: A comprehensive analysis of the companies engaged in the AI agents market, based on several relevant parameters, such as [A] year of establishment, [B] company size, [C] location of headquarters, [D] ownership structure.
 Company Profiles: Elaborate profiles of prominent players engaged in the AI agents market, providing details on [A] location of headquarters, [B]company size, [C] company mission, [D] company footprint, [E] management team, [F] contact details, [G] financial information, [H] operating business segments, [I] AI agents portfolio, [J] moat analysis, [K] recent developments, and an informed future outlook.
 Megatrends: An evaluation of ongoing megatrends in AI agents industry.
 Patent Analysis: An insightful analysis of patents filed / granted in the AI agents domain, based on relevant parameters, including [A] type of patent, [B] patent publication year, [C] patent age and [D] leading players.
 Recent Developments: An overview of the recent developments made in the AI agents market, along with analysis based on relevant parameters, including [A] year of initiative, [B] type of initiative, [C] geographical distribution and [D] most active players.
 Porter’s Five Forces Analysis: An analysis of five competitive forces prevailing in the AI agents market, including threats of new entrants, bargaining power of buyers, bargaining power of suppliers, threats of substitute products and rivalry among existing competitors.
 SWOT Analysis: An insightful SWOT framework, highlighting the strengths, weaknesses, opportunities and threats in the domain. Additionally, it provides Harvey ball analysis, highlighting the relative impact of each SWOT parameter.

KEY QUESTIONS ANSWERED IN THIS REPORT
 How many companies are currently engaged in this market?
 How are AI agents used in customer service?
 How are privacy concerns handled in AI agents?
 What factors are likely to influence the evolution of this market?
 What is the current and future market size?
 What is the CAGR of this market?
 Which agent role is growing the most?
 How is the current and future market opportunity likely to be distributed across key market segments?

REASONS TO BUY THIS REPORT
 The report provides a comprehensive market analysis, offering detailed revenue projections of the overall market and its specific sub-segments. This information is valuable to both established market leaders and emerging entrants.
 Stakeholders can leverage the report to gain a deeper understanding of the competitive dynamics within the market. By analyzing the competitive landscape, businesses can make informed decisions to optimize their market positioning and develop effective go-to-market strategies.
 The report offers stakeholders a comprehensive overview of the market, including key drivers, barriers, opportunities, and challenges. This information empowers stakeholders to stay abreast of market trends and make data-driven decisions to capitalize on growth prospects.

ADDITIONAL BENEFITS
 Complimentary Excel Data Packs for all Analytical Modules in the Report
 10% Free Content Customization
 Detailed Report Walkthrough Session with Research Team
 Free Updated report if the report is 6-12 months old or older

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SECTION I: REPORT OVERVIEW

1. PREFACE
1.1. Introduction
1.2. Market Share Insights
1.3. Key Market Insights
1.4. Report Coverage
1.5. Key Questions Answered
1.6. Chapter Outlines

2. RESEARCH METHODOLOGY
2.1. Chapter Overview
2.2. Research Assumptions
2.3. Database Building
2.3.1. Data Collection
2.3.2. Data Validation
2.3.3. Data Analysis

2.4. Project Methodology
2.4.1. Secondary Research
2.4.1.1. Annual Reports
2.4.1.2. Academic Research Papers
2.4.1.3. Company Websites
2.4.1.4. Investor Presentations
2.4.1.5. Regulatory Filings
2.4.1.6. White Papers
2.4.1.7. Industry Publications
2.4.1.8. Conferences and Seminars
2.4.1.9. Government Portals
2.4.1.10. Media and Press Releases
2.4.1.11. Newsletters
2.4.1.12. Industry Databases
2.4.1.13. Roots Proprietary Databases
2.4.1.14. Paid Databases and Sources
2.4.1.15. Social Media Portals
2.4.1.16. Other Secondary Sources
2.4.2. Primary Research
2.4.2.1. Introduction
2.4.2.2. Types
2.4.2.2.1. Qualitative
2.4.2.2.2. Quantitative
2.4.2.3. Advantages
2.4.2.4. Techniques
2.4.2.4.1. Interviews
2.4.2.4.2. Surveys
2.4.2.4.3. Focus Groups
2.4.2.4.4. Observational Research
2.4.2.4.5. Social Media Interactions
2.4.2.5. Stakeholders
2.4.2.5.1. Company Executives (CXOs)
2.4.2.5.2. Board of Directors
2.4.2.5.3. Company Presidents and Vice Presidents
2.4.2.5.4. Key Opinion Leaders
2.4.2.5.5. Research and Development Heads
2.4.2.5.6. Technical Experts
2.4.2.5.7. Subject Matter Experts
2.4.2.5.8. Scientists
2.4.2.5.9. Doctors and Other Healthcare Providers
2.4.2.6. Ethics and Integrity
2.4.2.6.1. Research Ethics
2.4.2.6.2. Data Integrity

2.4.3. Analytical Tools and Databases

3. MARKET DYNAMICS
3.1. Forecast Methodology
3.1.1. Top-Down Approach
3.1.2. Bottom-Up Approach
3.1.3. Hybrid Approach
3.2. Market Assessment Framework
3.2.1. Total Addressable Market (TAM)
3.2.2. Serviceable Addressable Market (SAM)
3.2.3. Serviceable Obtainable Market (SOM)
3.2.4. Currently Acquired Market (CAM)
3.3. Forecasting Tools and Techniques
3.3.1. Qualitative Forecasting
3.3.2. Correlation
3.3.3. Regression
3.3.4. Time Series Analysis
3.3.5. Extrapolation
3.3.6. Convergence
3.3.7. Forecast Error Analysis
3.3.8. Data Visualization
3.3.9. Scenario Planning
3.3.10. Sensitivity Analysis
3.4. Key Considerations
3.4.1. Demographics
3.4.2. Market Access
3.4.3. Reimbursement Scenarios
3.4.4. Industry Consolidation
3.5. Robust Quality Control
3.6. Key Market Segmentations
3.7. Limitations

4. MACRO-ECONOMIC INDICATORS
4.1. Chapter Overview
4.2. Market Dynamics
4.2.1. Time Period
4.2.1.1. Historical Trends
4.2.1.2. Current and Forecasted Estimates
4.2.2. Currency Coverage
4.2.2.1. Overview of Major Currencies Affecting the Market
4.2.2.2. Impact of Currency Fluctuations on the Industry
4.2.3. Foreign Exchange Impact
4.2.3.1. Evaluation of Foreign Exchange Rates and Their Impact on Market
4.2.3.2. Strategies for Mitigating Foreign Exchange Risk
4.2.4. Recession
4.2.4.1. Historical Analysis of Past Recessions and Lessons Learnt
4.2.4.2. Assessment of Current Economic Conditions and Potential Impact on the Market
4.2.5. Inflation
4.2.5.1. Measurement and Analysis of Inflationary Pressures in the Economy
4.2.5.2. Potential Impact of Inflation on the Market Evolution
4.2.6. Interest Rates
4.2.6.1. Overview of Interest Rates and Their Impact on the Market
4.2.6.2. Strategies for Managing Interest Rate Risk
4.2.7. Commodity Flow Analysis
4.2.7.1. Type of Commodity
4.2.7.2. Origins and Destinations
4.2.7.3. Values and Weights
4.2.7.4. Modes of Transportation
4.2.8. Global Trade Dynamics
4.2.8.1. Import Scenario
4.2.8.2. Export Scenario
4.2.9. War Impact Analysis
4.2.9.1. Russian-Ukraine War
4.2.9.2. Israel-Hamas War
4.2.10. COVID Impact / Related Factors
4.2.10.1. Global Economic Impact
4.2.10.2. Industry-specific Impact
4.2.10.3. Government Response and Stimulus Measures
4.2.10.4. Future Outlook and Adaptation Strategies
4.2.11. Other Indicators
4.2.11.1. Fiscal Policy
4.2.11.2. Consumer Spending
4.2.11.3. Gross Domestic Product (GDP)
4.2.11.4. Employment
4.2.11.5. Taxes
4.2.11.6. R&D Innovation
4.2.11.7. Stock Market Performance
4.2.11.8. Supply Chain
4.2.11.9. Cross-Border Dynamics

SECTION II: QUALITATIVE INSIGHTS

5. EXECUTIVE SUMMARY

6. INTRODUCTION
6.1. Chapter Overview
6.2. Overview of AI Agents Market
6.2.1. Type of Agent System
6.2.2. Areas of Application
6.2.3. Type of Agent Role
6.2.4. Type of Product
6.3. Future Perspective

7. REGULATORY SCENARIO

SECTION III: MARKET OVERVIEW

8. COMPREHENSIVE DATABASE OF LEADING PLAYERS

9. COMPETITIVE LANDSCAPE
9.1. Chapter Overview
9.2. AI Agents: Overall Market Landscape
9.2.1. Analysis by Year of Establishment
9.2.2. Analysis by Company Size
9.2.3. Analysis by Location of Headquarters
9.2.4. Analysis by Ownership Structure

10. WHITE SPACE ANALYSIS

11. COMPETITIVE COMPETITIVENESS ANALYSIS

12. STARTUP ECOSYSTEM IN THE AI AGENTS MARKET
12.1. AI Agents Market: Market Landscape of Startups
12.1.1. Analysis by Year of Establishment
12.1.2. Analysis by Company Size
12.1.3. Analysis by Company Size and Year of Establishment
12.1.4. Analysis by Location of Headquarters
12.1.5. Analysis by Company Size and Location of Headquarters
12.1.6. Analysis by Ownership Structure
12.2. Key Findings

SECTION IV: COMPANY PROFILES

13. COMPANY PROFILES
13.1. Chapter Overview
13.2. Alibaba Group*
13.2.1. Company Overview
13.2.2. Company Mission
13.2.3. Company Footprint
13.2.4. Management Team
13.2.5. Contact Details
13.2.6. Financial Performance
13.2.7. Operating Business Segments
13.2.8. Service / Product Portfolio (project specific)
13.2.9. MOAT Analysis
13.2.10. Recent Developments and Future Outlook

* similar detail is presented for other below mentioned companies based on information in the public domain

13.3. Amazon Web Services
13.4. Apple
13.5. Avaamo
13.6. Baidu
13.7. Google
13.8. Hewlett Packard
13.9. IBM
13.10. IPsoft
13.11. Meta
13.12. Microsoft
13.13. NVIDIA
13.14. Nuance Communications
13.15. Oracle
13.16. Salesforce
13.17. SAP SE
13.18. SoundHound

SECTION V: MARKET TRENDS

14. MEGA TRENDS ANALYSIS
15. UNMEET NEED ANALYSIS
16. PATENT ANALYSIS
17. RECENT DEVELOPMENTS
17.1. Chapter Overview
17.2. Recent Funding
17.3. Recent Partnerships
17.4. Other Recent Initiatives

SECTION VI: MARKET OPPORTUNITY ANALYSIS

18. GLOBAL AI AGENTS MARKET
18.1. Chapter Overview
18.2. Key Assumptions and Methodology
18.3. Trends Disruption Impacting Market
18.4. Demand Side Trends
18.5. Supply Side Trends
18.6. Global AI Agents Market, Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.7. Multivariate Scenario Analysis
18.7.1. Conservative Scenario
18.7.2. Optimistic Scenario
18.8. Investment Feasibility Index
18.9. Key Market Segmentations

19. MARKET OPPORTUNITIES BASED ON TYPE OF AGENT SYSTEM
19.1. Chapter Overview
19.2. Key Assumptions and Methodology
19.3. Revenue Shift Analysis
19.4. Market Movement Analysis
19.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
19.6. AI Agents Market for Multi-agent: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.7. AI Agents Market for Single agent: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.8. Data Triangulation and Validation
19.8.1. Secondary Sources
19.8.2. Primary Sources
19.8.3. Statistical Modeling

20. MARKET OPPORTUNITIES BASED ON AREAS OF APPLICATION
20.1. Chapter Overview
20.2. Key Assumptions and Methodology
20.3. Revenue Shift Analysis
20.4. Market Movement Analysis
20.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
20.6. AI Agents Market for Customer Service & Virtual Assistants: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
20.7. AI Agents Market for Healthcare: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
20.8. Data Triangulation and Validation
20.8.1. Secondary Sources
20.8.2. Primary Sources
20.8.3. Statistical Modeling

21. MARKET OPPORTUNITIES BASED ON TYPES OF AGENT ROLE
21.1. Chapter Overview
21.2. Key Assumptions and Methodology
21.3. Revenue Shift Analysis
21.4. Market Movement Analysis
21.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
21.6. AI Agents Market for Code Generation: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.7. AI Agents Market for Customer Service: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.8. AI Agents Market for Marketing: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.9. AI Agents Market for Productivity & Personal Assistants: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.10. AI Agents Market for Sales: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.11. Data Triangulation and Validation
21.11.1. Secondary Sources
21.11.2. Primary Sources
21.11.3. Statistical Modeling

22. MARKET OPPORTUNITIES BASED ON TYPE OF TECHNOLOGY
22.1. Chapter Overview
22.2. Key Assumptions and Methodology
22.3. Revenue Shift Analysis
22.4. Market Movement Analysis
22.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
22.6. AI Agents Market for Deep Learning: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
22.7. AI Agents Market for Machine Learning: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
22.8. Data Triangulation and Validation
22.8.1. Secondary Sources
22.8.2. Primary Sources
22.8.3. Statistical Modeling

23. MARKET OPPORTUNITIES BASED ON TYPE OF PRODUCT
23.1. Chapter Overview
23.2. Key Assumptions and Methodology
23.3. Revenue Shift Analysis
23.4. Market Movement Analysis
23.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
23.6. AI Agents Market for Build Your Own Agents: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
23.7. AI Agents Market for Ready to Deploy Agents: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
23.8. Data Triangulation and Validation
23.8.1. Secondary Sources
23.8.2. Primary Sources
23.8.3. Statistical Modeling

24. MARKET OPPORTUNITIES FOR AI AGENTS IN NORTH AMERICA
24.1. Chapter Overview
24.2. Key Assumptions and Methodology
24.3. Revenue Shift Analysis
24.4. Market Movement Analysis
24.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
24.6. AI Agents Market in North America: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
24.6.1. AI Agents Market in the US: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
24.6.2. AI Agents Market in Canada: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
24.6.3. AI Agents Market in Mexico: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
24.6.4. AI Agents Market in Other North American Countries: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
24.7. Data Triangulation and Validation
25. MARKET OPPORTUNITIES FOR AI AGENTS IN EUROPE
25.1. Chapter Overview
25.2. Key Assumptions and Methodology
25.3. Revenue Shift Analysis
25.4. Market Movement Analysis
25.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
25.6. AI Agents Market in Europe: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
25.6.1. AI Agents Market in Austria: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
25.6.2. AI Agents Market in Belgium: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
25.6.3. AI Agents Market in Denmark: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
25.6.4. AI Agents Market in France: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
25.6.5. AI Agents Market in Germany: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
25.6.6. AI Agents Market in Ireland: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
25.6.7. AI Agents Market in Italy: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
25.6.8. AI Agents Market in Netherlands: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
25.6.9. AI Agents Market in Norway: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
25.6.10. AI Agents Market in Russia: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
25.6.11. AI Agents Market in Spain: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
25.6.12. AI Agents Market in Sweden: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
25.6.13. AI Agents Market in Sweden: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
25.6.14. AI Agents Market in Switzerland: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
25.6.15. AI Agents Market in the UK: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
25.6.16. AI Agents Market in Other European Countries: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
25.7. Data Triangulation and Validation

26. MARKET OPPORTUNITIES FOR AI AGENTS IN ASIA
26.1. Chapter Overview
26.2. Key Assumptions and Methodology
26.3. Revenue Shift Analysis
26.4. Market Movement Analysis
26.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
26.6. AI Agents Market in Asia: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
26.6.1. AI Agents Market in China: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
26.6.2. AI Agents Market in India: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
26.6.3. AI Agents Market in Japan: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
26.6.4. AI Agents Market in Singapore: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
26.6.5. AI Agents Market in South Korea: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
26.6.6. AI Agents Market in Other Asian Countries: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
26.7. Data Triangulation and Validation
27. MARKET OPPORTUNITIES FOR AI AGENTS IN MIDDLE EAST AND NORTH AFRICA (MENA)
27.1. Chapter Overview
27.2. Key Assumptions and Methodology
27.3. Revenue Shift Analysis
27.4. Market Movement Analysis
27.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
27.6. AI Agents Market in Middle East and North Africa (MENA): Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
27.6.1. AI Agents Market in Egypt: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 205)
27.6.2. AI Agents Market in Iran: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
27.6.3. AI Agents Market in Iraq: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
27.6.4. AI Agents Market in Israel: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
27.6.5. AI Agents Market in Kuwait: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
27.6.6. AI Agents Market in Saudi Arabia: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
27.6.7. AI Agents Market in United Arab Emirates (UAE): Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
27.6.8. AI Agents Market in Other MENA Countries: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
27.7. Data Triangulation and Validation
28. MARKET OPPORTUNITIES FOR AI AGENTS IN LATIN AMERICA
28.1. Chapter Overview
28.2. Key Assumptions and Methodology
28.3. Revenue Shift Analysis
28.4. Market Movement Analysis
28.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
28.6. AI Agents Market in Latin America: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
28.6.1. AI Agents Market in Argentina: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
28.6.2. AI Agents Market in Brazil: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
28.6.3. AI Agents Market in Chile: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
28.6.4. AI Agents Market in Colombia Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
28.6.5. AI Agents Market in Venezuela: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
28.6.6. AI Agents Market in Other Latin American Countries: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
28.7. Data Triangulation and Validation
29. MARKET OPPORTUNITIES FOR AI AGENTS IN REST OF THE WORLD
29.1. Chapter Overview
29.2. Key Assumptions and Methodology
29.3. Revenue Shift Analysis
29.4. Market Movement Analysis
29.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
29.6. AI Agents Market in Rest of the World: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
29.6.1. AI Agents Market in Australia: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
29.6.2. AI Agents Market in New Zealand: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
29.6.3. AI Agents Market in Other Countries
29.7. Data Triangulation and Validation

30. MARKET CONCENTRATION ANALYSIS: DISTRIBUTION BY LEADING PLAYERS
30.1. Leading Player 1
30.2. Leading Player 2
30.3. Leading Player 3
30.4. Leading Player 4
30.5. Leading Player 5
30.6. Leading Player 6
30.7. Leading Player 7
30.8. Leading Player 8

31. ADJACENT MARKET ANALYSIS

SECTION VII: STRATEGIC TOOLS

32. KEY WINNING STRATEGIES
33. PORTER FIVE FORCES ANALYSIS
34. SWOT ANALYSIS
35. VALUE CHAIN ANALYSIS

36. ROOTS STRATEGIC RECOMMENDATIONS
36.1. Chapter Overview
36.2. Key Business-related Strategies
36.2.1. Research & Development
36.2.2. Product Manufacturing
36.2.3. Commercialization / Go-to-Market
36.2.4. Sales and Marketing
36.3. Key Operations-related Strategies
36.3.1. Risk Management
36.3.2. Workforce
36.3.3. Finance
36.3.4. Others

SECTION VIII: OTHER EXCLUSIVE INSIGHTS

37. INSIGHTS FROM PRIMARY RESEARCH
38. REPORT CONCLUSION

SECTION IX: APPENDIX
39. TABULATED DATA
40. LIST OF COMPANIES AND ORGANIZATIONS
41. CUSTOMIZATION OPPORTUNITIES
42. ROOTS SUBSCRIPTION SERVICES
43. AUTHOR DETAILS

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