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クラウドAIの世界市場レポート 2024Cloud AI Global Market Report 2024 クラウドAIは、クラウド・コンピューティング・プラットフォームを通じて提供される人工知能（AI）の能力や技術を活用することを意味する。これは、AIタスクを実行するためにクラウドインフラストラクチャが提供... もっと見る
サマリークラウドAIは、クラウド・コンピューティング・プラットフォームを通じて提供される人工知能（AI）の能力や技術を活用することを意味する。これは、AIタスクを実行するためにクラウドインフラストラクチャが提供する計算能力とリソースを利用することを意味し、企業は独自のインフラストラクチャを構築または維持することなく、AI（人工知能）やML（機械学習）にアクセスすることができます。クラウドAIの主な種類には、ソリューションとサービスがある。クラウドAIソリューションには、クラウド・コンピューティング・インフラストラクチャとAIテクノロジーを使用して、特定のビジネス課題に対処したり、特定のニーズを満たすことが含まれる。これには、ディープラーニング、機械学習、自然言語処理など、さまざまな技術が含まれる。クラウドAIの主なエンドユーザーには、銀行、金融サービス、保険（BFSI）、ヘルスケア、自動車、小売、政府、教育などの業界が含まれる。 このクラウドAI市場調査レポートは、クラウドAI産業の世界市場規模、地域シェア、クラウドAI市場シェアを持つ競合企業、詳細なクラウドAI市場セグメント、市場動向とビジネスチャンス、クラウドAI産業で成功するために必要なその他のデータなど、クラウドAI市場統計を提供するThe Business Research Companyの最新レポートシリーズの1つです。このクラウドAI市場調査レポートは、業界の現在と将来のシナリオの詳細な分析により、必要なすべてのものの完全な視点を提供します。 クラウドAIの市場規模は近年飛躍的に成長しています。2023年の594.9億ドルから2024年には820.2億ドルへと、年平均成長率（CAGR）37.9％で拡大する。過去の期間に見られた拡大は、計算能力の成長とその手頃な価格の増加、容易に利用可能なAIモデルの開発、ビッグデータとデータ分析の出現、自動化と最適化の需要の高まりに起因している。 クラウドAI市場規模は、今後数年間で飛躍的な成長が見込まれる。2028年には年平均成長率（CAGR）38.4％で3,012億ドルに成長する。予測期間中に予想される成長は、ハイブリッドおよびマルチクラウド戦略の採用の拡大、エッジコンピューティングの重視の高まり、透明性への注目の高まり、多様な業界にわたるAIを活用したアプリケーションの台頭によるものと考えられる。予測期間の主な動向には、IoTとの統合、戦略的提携、主要企業による投資、技術の進歩などが含まれる。 バーチャルアシスタントに対する需要の急増が予想されることから、今後のクラウドAI市場の成長が見込まれる。音声アシスタントやデジタルアシスタントとしても知られるバーチャルアシスタントは、人工知能（AI）技術を活用し、ユーザーにインタラクティブでパーソナライズされた支援を提供する。バーチャル・アシスタントは、ユーザーからの問い合わせを理解して応答し、タスクを実行し、関連する情報やサービスを提供するように設計されている。クラウドAIは一般的に、バーチャル・アシスタントの機能を強化し、企業がAIモデルを大規模に構築、訓練、展開、管理できるようにするために利用されている。このアプローチは、スケーラビリティ、信頼性、セキュリティ、費用対効果などのメリットをもたらす。例えば、2023年4月現在、米国を拠点とするAIを活用した需要計画プラットフォームであるDemand Sageが共有したレポートによると、2023年までに音声アシスタントは42億人になり、この数は2024年には84億人に増加すると予測されており、2023年の直前6カ月間に音声アシスタントを利用した個人の72%を網羅している。したがって、仮想アシスタントへの需要の高まりが、クラウドAI市場の成長を後押ししている。 自動車産業における需要の高まりは、今後数年間のクラウドAI市場の成長を促進すると予想される。自動車産業には、自動車の設計、開発、製造、マーケティング、販売に携わる企業、組織、活動が含まれる。自動車分野におけるクラウドベースのAIの採用は、よりインテリジェントで効率的なコネクテッドカーの実現に貢献し、機能性、メンテナンス性、全体的なユーザーエクスペリエンスの面で、メーカーとユーザーにさまざまなメリットを提供する。2023年5月現在、欧州自動車工業会の報告によると、2022年の世界自動車生産台数は8,540万台に達し、前年比5.7%増と顕著な伸びを示した。さらに、2022年2月、英国のブランド評価会社であるBrand Finance plcは、2022年の自動車セクターの販売台数は約7,800万台に達し、大幅に10%増加したと指摘している。したがって、自動車業界における需要の増加は、クラウドAI市場の成長を促進する態勢を整えている。 革新的なAIクラウドサービスは、クラウドAI市場で牽引役となっている顕著なトレンドとして浮上しており、大手企業は市場での地位を維持するために、独創的なAIクラウドサービスの開発に注力している。例えば、2023年3月現在、米国のソフトウェア企業であるエヌビディア・コーポレーションは、斬新なAIスーパーコンピューティング・クラウド・サービスであるDGXクラウドを立ち上げている。この技術ソリューションは、企業が最新のAI技術にアクセスしながら、AIワークロードをスケールとスピードで実行できるようにする。強力なGPUを搭載したDGX Cloudにより、企業はシンプルなオンラインブラウザからAIスーパーコンピュータにアクセスできるようになり、オンプレミスのハードウェアの購入、導入、運用が不要になります。さらに、このクラウド・サービスは、スケーラビリティ、信頼性、セキュリティ、費用対効果を提供する。全体として、DGX Cloudは多用途で強力なクラウドAIスーパーコンピューター・サービスとして、あらゆる規模の企業にとって魅力的な選択肢となっている。 クラウドAI市場の主要企業は、革新的なソリューションの開発に専念し、競争力を得るためにAIスーパーコンピューティング・アズ・ア・サービスを提供している。AI SaaS（AI supercomputing-as-a-service）とは、人工知能（AI）ワークロードに特化した高性能コンピューティングリソースへのアクセスを提供するクラウドベースのサービスモデルを指す。2023年11月現在、インドを拠点とするクラウドインフラストラクチャ企業であるNeevCloudは、インドの新興企業や企業がスーパーコンピューティングとAIをより利用しやすくすることを目的として、AIスーパークラウドを導入している。このAIスーパーコンピューティング・アズ・ア・サービス・モデルは、AIとスーパーコンピューティングへのアクセスを民主化し、最終的にインドのグローバルITの地位を高めることを目指している。クラウドGPUの価格は世界最安値の1時間1.69ドルで、50％のコスト削減に相当し、AIスーパークラウドは手頃なソリューションを提供します。 2023年7月、米国のソフトウェア会社であるDigitalOcean Holdings Inc.は、Paperspace社を1億1100万ドルで買収した。この戦略的買収により、デジタルオーシャン・ホールディングスはクラウド・コンピューティングとAIサービスを拡大し、ペーパースペースの顧客基盤を獲得し、クラウド・コンピューティング市場における競争力を強化することができる。ペーパースペース社は、米国を拠点とするクラウドAIサービスのプロバイダーで、クラウドコンピューティングをより身近なものにすることを目指している。 クラウドAI市場レポートで事業を展開している主な企業は、Amazon Web Services Inc.、MicroStrategy Incorporated、Apple Inc.、Microsoft Corporation、Google LLC、Huawei Cloud、Intel Corporation、Accenture PLC、International Business Machines Corporation (IBM)、Cisco Systems Inc.、Oracle Corporation、Salesforce Inc、SoundHound Inc.、Tata Consultancy Services、Nvidia Corporation、Capgemini SE、Baidu Inc.、Cognizant Technology Solutions Corporation、Infosys Limited、ZTE Corp.、DXC Technology、Atos SE、HCL Technologies、Wipro Ltd.、Twilio Inc.、Nuance Communications Inc.、Verint Systems Inc.、DataRobot Inc.、H2O.ai. 2023年のクラウドAI市場で最大の地域は北米であった。アジア太平洋地域は、予測期間中に最も急成長する地域となる見込みである。クラウドAI市場レポートの対象地域は、アジア太平洋、西ヨーロッパ、東ヨーロッパ、北米、南米、中東、アフリカです。 クラウドAI市場レポートの対象国は、オーストラリア、ブラジル、中国、フランス、ドイツ、インド、インドネシア、日本、ロシア、韓国、英国、米国、イタリア、スペイン、カナダである。 クラウドAI市場は、AIモデルのトレーニングやデプロイメント、事前構築されたAIモデル、コンピュータビジョンサービス、データストレージと管理、AI対応APIとサービス、自動機械学習サービスなどのクラウドAIサービスを提供する事業体が得る収益で構成される。市場価値には、サービス・プロバイダーが販売する、またはサービス・オファリングに含まれる関連商品の価値が含まれる。企業間で取引される、または最終消費者に販売される商品とサービスのみが含まれる。 市場価値とは、指定された市場および地域内において、企業が商品および／またはサービスを販売、助成金、または寄付を通じて得る収益を通貨換算したものである（特に指定がない限り、単位は米ドル）。 特定地域の収益は、生産地に関係なく、市場内の特定地域の組織が生み出す収益である消費額である。これには、サプライチェーンに沿った再販（サプライチェーンのさらに途中、または他の製品の一部としての再販）による収入は含まれない。 目次1.エグゼクティブ・サマリー2.クラウドAI市場の特徴 3.クラウドAI市場の動向と戦略 4.クラウドAI市場 - マクロ経済シナリオ 4.1.高インフレが市場に与える影響 4.2.ウクライナ・ロシア戦争の市場への影響 4.3.COVID-19の市場への影響 5.クラウドAIの世界市場規模と成長 5.1.世界のクラウドAI市場の促進要因と抑制要因 5.1.1.市場の促進要因 5.1.2.市場の阻害要因 5.2.世界のクラウドAI歴史的市場規模および成長、2018年～2023年、金額（億ドル） 5.3.クラウドAIの世界予測市場規模・成長率、2023年～2028年、2033年、金額（億ドル） 6.クラウドAI市場のセグメンテーション 6.1.クラウドAIの世界市場、タイプ別セグメント、過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、金額（億ドル ソリューション サービス 6.2.クラウドAIの世界市場、技術別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル ディープラーニング 機械学習 自然言語処理 その他のテクノロジー 6.3.クラウドAIの世界市場、エンドユーザー分野別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 銀行・金融サービス・保険（BFSI） ヘルスケア 自動車 小売 政府機関 教育 その他のエンドユーザー 7.クラウドAI市場の地域・国別分析 7.1.クラウドAIの世界市場、地域別、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 7.2.クラウドAIの世界市場：国別：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 8.アジア太平洋地域のクラウドAI市場 8.1.アジア太平洋地域のクラウドAI市場概要 地域情報, COVID-19の影響, 市場情報, 背景情報, 政府の取り組み, 規制, 規制機関, 主要団体, 課税額, 法人税構造, 投資額, 主要企業 8.2.アジア太平洋地域のクラウドAI市場、タイプ別セグメント、過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 8.3.アジア太平洋地域のクラウドAI市場、技術別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 8.4.アジア太平洋地域のクラウドAI市場、エンドユーザー業種別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 9.中国のクラウドAI市場 9.1.中国クラウドAI市場概要 9.2.中国クラウドAI市場、タイプ別セグメント、歴史的および予測、2018-2023年、2023-2028F、2033F、10億ドル 9.3.中国クラウドAI市場、技術別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 9.4.中国クラウドAI市場：エンドユーザー業種別セグメント化、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 10.インドのクラウドAI市場 10.1.インドのクラウドAI市場：タイプ別セグメント化、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 10.2.インドのクラウドAI市場：技術別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 10.3.インドのクラウドAI市場：エンドユーザー業種別セグメント化、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 11.日本のクラウドAI市場 11.1.日本のクラウドAI市場概要 11.2.日本のクラウドAI市場、タイプ別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 11.3.日本クラウドAI市場、技術別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 11.4.日本クラウドAI市場、エンドユーザー分野別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 12.オーストラリアのクラウドAI市場 12.1.オーストラリアクラウドAI市場：タイプ別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 12.2.オーストラリアクラウドAI市場：技術別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 12.3.オーストラリアクラウドAI市場：エンドユーザー業種別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 13.インドネシアのクラウドAI市場 13.1.インドネシアのクラウドAI市場：種類別セグメント：歴史的及び予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 13.2.インドネシアのクラウドAI市場：技術別セグメント：過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 13.3.インドネシアのクラウドAI市場：エンドユーザー業種別セグメント推移、歴史的および予測、2018～2023年、2023～2028年、2033年、10億ドル 14.韓国のクラウドAI市場 14.1.韓国のクラウドAI市場概要 14.2.韓国クラウドAI市場、タイプ別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 14.3.韓国クラウドAI市場：技術別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 14.4.韓国クラウドAI市場：エンドユーザーバーティカル別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 15.西ヨーロッパのクラウドAI市場 15.1.西欧のクラウドAI市場概要 15.2.西欧のクラウドAI市場、タイプ別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 15.3.西欧クラウドAI市場：技術別セグメント：歴史的および予測：2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 15.4.西欧のクラウドAI市場、エンドユーザー業種別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 16.イギリスのクラウドAI市場 16.1.イギリスのクラウドAI市場：種類別セグメント：歴史的および予測：2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 16.2.イギリスのクラウドAI市場：技術別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 16.3.イギリスのクラウドAI市場：エンドユーザー業種別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 17.ドイツのクラウドAI市場 17.1.ドイツのクラウドAI市場：種類別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 17.2.ドイツのクラウドAI市場：技術別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 17.3.ドイツのクラウドAI市場：エンドユーザー分野別セグメント化：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 18.フランスのクラウドAI市場 18.1.フランスクラウドAI市場：種類別セグメント：歴史的及び予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 18.2.フランスクラウドAI市場：技術別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 18.3.フランスクラウドAI市場：エンドユーザー分野別セグメント：歴史的及び予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 19.イタリアのクラウドAI市場 19.1.イタリアのクラウドAI市場：種類別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 19.2.イタリアのクラウドAI市場：技術別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 19.3.イタリアのクラウドAI市場：歴史的産業別セグメント：2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 20.スペインのクラウドAI市場 20.1.スペインのクラウドAI市場：種類別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 20.2.スペインのクラウドAI市場：技術別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 20.3.スペインのクラウドAI市場：エンドユーザー業種別セグメント：過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 21.東欧のクラウドAI市場 21.1.東欧クラウドAI市場概要 21.2.東欧クラウドAI市場、タイプ別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 21.3.東欧クラウドAI市場：技術別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 21.4.東欧クラウドAI市場：エンドユーザー業種別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 22.ロシアのクラウドAI市場 22.1.ロシアのクラウドAI市場：種類別セグメント：歴史的及び予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 22.2.ロシアのクラウドAI市場：技術別セグメント：過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 22.3.ロシアのクラウドAI市場：エンドユーザー業種別セグメント推移、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 23.北米のクラウドAI市場 23.1.北米クラウドAI市場概要 23.2.北米クラウドAI市場、タイプ別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 23.3.北米クラウドAI市場：技術別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 23.4.北米クラウドAI市場：エンドユーザー分野別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 24.米国のクラウドAI市場 24.1.米国のクラウドAI市場概要 24.2.米国のクラウドAI市場、タイプ別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 24.3.米国のクラウドAI市場：技術別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 24.4.米国クラウドAI市場：エンドユーザー分野別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 25.カナダのクラウドAI市場 25.1.カナダのクラウドAI市場概要 25.2.カナダのクラウドAI市場、タイプ別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 25.3.カナダのクラウドAI市場：技術別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 25.4.カナダのクラウドAI市場：エンドユーザー業種別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 26.南米のクラウドAI市場 26.1.南米のクラウドAI市場概要 26.2.南米のクラウドAI市場、タイプ別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 26.3.南米のクラウドAI市場：技術別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 26.4.南米のクラウドAI市場：エンドユーザー業種別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 27.ブラジルのクラウドAI市場 27.1.ブラジルクラウドAI市場：タイプ別セグメント：歴史的及び予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 27.2.ブラジルクラウドAI市場：技術別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 27.3.ブラジルクラウドAI市場：エンドユーザー別セグメント：歴史的及び予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 28.中東のクラウドAI市場 28.1.中東のクラウドAI市場概要 28.2.中東のクラウドAI市場、タイプ別セグメント、過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 28.3.中東のクラウドAI市場：技術別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 28.4.中東のクラウドAI市場：エンドユーザー業種別セグメント：過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 29.アフリカのクラウドAI市場 29.1.アフリカのクラウドAI市場概要 29.2.アフリカのクラウドAI市場、タイプ別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 29.3.アフリカのクラウドAI市場：技術別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 29.4.アフリカのクラウドAI市場：エンドユーザー別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル 30.クラウドAI市場の競争環境と企業プロファイル 30.1.クラウドAI市場の競争環境 30.2.クラウドAI市場の企業プロファイル 30.2.1.アマゾン・ウェブ・サービス 30.2.1.1.概要 30.2.1.2.製品とサービス 30.2.1.3.戦略 30.2.1.4.財務パフォーマンス 30.2.2.マイクロストラテジー社 30.2.2.1.概要 30.2.2.2.製品とサービス 30.2.2.3.戦略 30.2.2.4.財務パフォーマンス 30.2.3.アップル 30.2.3.1.概要 30.2.3.2.製品とサービス 30.2.3.3.戦略 30.2.3.4.財務パフォーマンス 30.2.4.マイクロソフト株式会社 30.2.4.1.概要 30.2.4.2.製品とサービス 30.2.4.3.戦略 30.2.4.4.財務パフォーマンス 30.2.5.グーグル合同会社 30.2.5.1.概要 30.2.5.2.製品とサービス 30.2.5.3.戦略 30.2.5.4.財務パフォーマンス 31.クラウドAI市場 その他の主要・革新企業 31.1.ファーウェイ・クラウド 31.2.インテル株式会社 31.3.アクセンチュア 31.4.インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション（IBM） 31.5.シスコシステムズ 31.6.オラクル・コーポレーション 31.7.セールスフォース 31.8.サウンドハウンド 31.9.タタ・コンサルタンシー・サービス 31.10.エヌビディア・コーポレーション 31.11.キャップジェミニ SE 31.12.バイドゥ 31.13.コグニザント・テクノロジー・ソリューションズ株式会社 31.14.インフォシス 31.15.ZTE Corp. 32.世界のクラウドAI市場の競合ベンチマーキング 33.クラウドAI世界市場の競合ダッシュボード 34.クラウドAI市場における主なM&A 35.クラウドAI市場の将来展望と可能性分析 35.1 2028年のクラウドAI市場-最も新たな機会を提供する国 35.2 2028年のクラウドAI市場-最も新たな機会を提供するセグメント 35.3 2028年のクラウドAI市場-成長戦略 35.3.1 市場動向に基づく戦略 35.3.2 競合他社の戦略 36.付録 36.1.略語 36.2.通貨 36.3.過去のインフレ率と予想インフレ率 36.4.調査に関するお問い合わせ 36.5.ビジネスリサーチ会社 36.6.著作権と免責事項
SummaryCloud AI involves harnessing artificial intelligence (AI) capabilities and technologies delivered through cloud computing platforms. This entails utilizing the computational power and resources provided by cloud infrastructure to execute AI tasks, enabling businesses to access AI (artificial intelligence) and ML (machine learning) without the need to construct or maintain their own infrastructure. Table of Contents1. Executive Summary
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