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国内人工知能市場:技術別(機械学習、自然言語処理(NLP)、コンピュータビジョン、ロボティクス、その他)、コンポーネント別(ソフトウェア、ハードウェア、サービス)、エンドユーザー産業別(ヘルスケア、金融、小売、製造、自動車、農業、その他)、展開モデル別(オンプレミス、クラウド、ハイブリッド)、地域別、市場競争、予測、機会、2020-2030F


Japan Artificial Intelligence Market, By Technology (Machine Learning, Natural Language Processing (NLP), Computer Vision, Robotics, Others), By Component (Software, Hardware, Services), By End-User Industry (Healthcare, Finance, Retail, Manufacturing, Automotive, Agriculture, Others), By Deployment Model (On-premises, Cloud, Hybrid) By Region, Competition, Forecast & Opportunities, 2020-2030F

日本の人工知能市場は2024年に75.6億米ドルと評価され、予測期間中の年平均成長率は23.30%で、2030年には268.0億米ドルに達すると予測される。 人工知能(AI)市場には、さまざまな産業におけるAI技術とソリュー... もっと見る

 

 

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TechSci Research
テックサイリサーチ
2024年8月12日 US$3,500
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88 英語

 

サマリー

日本の人工知能市場は2024年に75.6億米ドルと評価され、予測期間中の年平均成長率は23.30%で、2030年には268.0億米ドルに達すると予測される。
人工知能(AI)市場には、さまざまな産業におけるAI技術とソリューションの開発、展開、活用が含まれる。AIには、データからの学習、パターンの認識、意思決定、問題解決など、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行できるシステムの構築が含まれる。この市場には、機械学習、自然言語処理、ロボット工学、コンピューター・ビジョンなど、幅広いアプリケーションが含まれる。
AI市場の成長は、データ分析における人工知能の優位性、医療、金融、自動車、小売などの分野でのAIソリューション採用の増加、ビッグデータと強力なコンピューティング・リソースの利用可能性の拡大が牽引している。企業は、業務効率の向上、製品やサービスの革新、競争力の獲得のためにAIに投資している。主な市場セグメントには、AIソフトウェア、ハードウェア、サービスが含まれ、大手ハイテク企業から専門性の高い新興企業まで幅広いプレーヤーが参入している。AI技術が進化を続ける中、市場は急速に拡大し、産業を変革し、イノベーションと経済成長の新たな機会を生み出すと予想される。
主な市場牽引要因
政府の取り組みと支援
日本政府は、一連の戦略的イニシアティブと支援策を通じて、人工知能(AI)市場の成長を後押ししてきた。AIが経済成長を後押しし、国際競争力を強化する可能性を認識する日本は、この分野のイノベーションと研究を促進するために多額の資源を投入してきた。政府のAI戦略は、「AI戦略2019」やその後の更新版など様々な政策文書で概説されており、日本のデジタルトランスフォーメーション目標達成におけるAIの重要性を強調している。
重要な推進力のひとつは、AI研究開発(R&D)に対する政府の資金援助と投資である。公的資金は、基礎研究と応用AIプロジェクトの両方に向けられ、学界、産業界、政府機関の協力を奨励している。例えば、科学技術振興機構(JST)や新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)は、AIの研究開発イニシアチブを支援する上で極めて重要な役割を果たしている。こうした財政的支援は、AI技術の進歩、イノベーションの促進、AIにおける日本のリーダーとしての地位の維持に役立っている。さらに政府は、製造業、医療、運輸など様々な産業にわたるAIの統合を目指し、いくつかの戦略的枠組みやパートナーシップを確立している。AIの採用を促進し、イノベーションを助長する環境を整えることで、こうした取り組みはAI技術の開発と商業化を加速させる一助となっている。
日本政府はまた、教育プログラムや研修イニシアティブを通じて、強力なAI人材パイプラインを構築することにも注力している。AI教育と技能開発に投資することで、日本は業界を前進させる熟練した専門家の安定供給を確保している。全体として、AIエコシステムの支援と育成における政府の積極的な役割は、市場の成長と進化に大きく寄与している。
技術の進歩とイノベーション
技術の進歩とイノベーションは、日本の人工知能(AI)市場を形成する上で極めて重要な役割を果たす。日本はその技術力の高さで有名であり、常に最先端のAI技術開発の最前線に立ってきた。こうした進歩は、新たなアプリケーションを可能にし、効率を向上させ、新たなビジネスチャンスを生み出すことで、AI市場の成長を牽引している。
主要な技術進歩のひとつは、高度なAIアルゴリズムとモデルの開発である。日本の研究機関やハイテク企業は、機械学習、深層学習、自然言語処理において大きな進歩を遂げている。高度なニューラル・ネットワークや強化学習などのイノベーションは、AIの能力を高め、さまざまな分野への応用を拡大している。例えば、コンピュータビジョンや画像認識における画期的な進歩は、AIを搭載したシステムが先進運転支援システム(ADAS)に組み込まれている自動車などの業界に革命をもたらしている。さらに、ロボット工学とオートメーションにおける日本のリーダーシップは、AI市場成長の重要な原動力となっている。日本は高度なロボット技術で知られており、AIとロボット工学の融合は、複雑な作業を実行できるインテリジェント・ロボットの誕生につながっている。こうしたAIを搭載したロボットは、製造業、医療、サービス業に応用され、効率性と生産性の向上に貢献している。
もうひとつの重要な技術トレンドは、エッジコンピューティングとモノのインターネット(IoT)の台頭である。日本のエッジAIとIoT技術の進歩は、ネットワークのエッジでリアルタイムのデータ処理とインテリジェントな意思決定を可能にしている。この能力は、スマートシティ、産業オートメーション、自律走行車など、タイムリーで正確なデータ処理が不可欠なアプリケーションにとって極めて重要である。
日本の継続的な技術進歩とイノベーションは、その能力を拡大し、新たなアプリケーションを創出し、様々な産業にわたる成長を促進することで、AI市場を牽引している。
企業投資とコラボレーション
企業投資とコラボレーションは、日本の人工知能(AI)市場を牽引する重要な要素である。大手企業やテクノロジー企業は、AIの研究、開発、応用への投資を増やしており、この分野の成長と進化に貢献している。この投資はイノベーションを促進するだけでなく、AIの導入と実装を加速させる協力的なエコシステムを育成している。
ソニー、パナソニック、富士通といった日本の大手テクノロジー企業は、AI投資を主導している。これらの企業は、高度なAI技術を開発し、自社の製品やサービスに統合するために多額のリソースを割いている。例えば、ソニーはエンターテインメント、ロボット工学、ヘルスケア分野のアプリケーションのためにAIに投資しており、富士通はエンタープライズ・アプリケーションとクラウド・コンピューティングのためのAIソリューションに注力している。このような企業の投資は技術的進歩を促進し、AIソリューションの市場を拡大する。直接的な投資に加え、企業間の協力関係もAIエコシステムにおいて重要な役割を果たしている。日本企業は新興企業、研究機関、国際企業と戦略的パートナーシップを結び、それぞれの専門知識を活用してAI開発を加速させている。こうした協力関係は、しばしば共同研究プロジェクト、共同開発技術、知識の共有につながり、全体的なイノベーションの状況を向上させている。例えば、日本企業と世界的なハイテク大手との提携は、最先端のAIソリューションやアプリケーションの創出につながった。さらに、コーポレート・ベンチャー・キャピタル(CVC)投資の拡大傾向もAI市場のもう一つの牽引役となっている。日本企業は、有望なAI新興企業や新興技術に投資するため、CVC活動にますます取り組んでいる。この投資アプローチにより、企業はAIイノベーションの最前線に立ち続け、新しい技術やビジネスモデルへのアクセスを得ることができる。新興企業を支援し、活気ある起業家エコシステムを育成することで、企業投資はAI市場全体の成長に貢献している。
企業の投資と協力は、イノベーションを促進し、アプリケーションを拡大し、ダイナミックで協力的なエコシステムを構築することで、日本のAI市場を牽引している。
主な市場課題
人材不足とスキルギャップ
日本の人工知能(AI)市場が直面している重大な課題の1つは、熟練した人材の不足と労働力内のスキルギャップの存在である。日本の先進的な技術環境と政府の積極的な取り組みにもかかわらず、AIの専門知識に対する需要は、有能な専門家の供給量をはるかに上回っている。この人材格差は、AI分野の成長と発展にとって大きな障壁となっている。
AI技術とその応用の急速な進化には、機械学習、深層学習、データ分析、AI倫理などの専門知識を含む高度に専門化されたスキルセットが必要である。しかし、日本の教育・訓練制度はこうした需要に追いつくのに苦労している。大学や研究機関はAIに特化したプログラムを提供しようと努力しているが、技術進歩のペースが速すぎるため、カリキュラムやトレーニングが産業界のニーズに遅れをとることが多い。このような教育成果と産業界の要求との間の断絶は、熟練した専門家の不足を助長している。さらに、グローバルな競争環境が人材不足の問題を悪化させている。日本は他国、特に米国や中国などAI分野が急成長している国々との厳しい競争に直面している。これらの国々はAIのエコシステムを確立しているだけでなく、AIの人材にとって魅力的な機会とインセンティブを提供している。その結果、優秀なAIの専門家を惹きつけ、確保することができない日本は、イノベーションを起こし、グローバルな舞台で競争する能力を妨げている。
AI人材の不足は、日本企業がAI技術を十分に活用する能力にも影響する。組織はしばしば、熟練した人材の不足のためにAIプロジェクトの遅延や縮小を余儀なくされ、競争力や成長見通しに影響を与えかねない。さらに、AIの専門家が限られていることが人件費を押し上げ、新興企業や中小企業が必要な人材を確保することを困難にしている。
この課題に対処するには、AI教育・訓練プログラムの強化、産学連携の推進、国際的人材にとって魅力的な環境の整備など、多面的なアプローチが必要である。こうした分野に投資することで、日本はAI分野の需要に対応できる労働力を備え、継続的な成長とイノベーションを推進することができる。
倫理・規制面の懸念
倫理・規制面の懸念は、日本の人工知能(AI)市場にとって重大な課題である。AI技術が社会の様々な側面にますます統合されるにつれて、倫理的問題に対処し、包括的な規制の枠組みを確立する必要性がより差し迫ってきている。こうした懸念は、AI技術の開発、展開、受容に影響を及ぼし、市場成長のハードルとなっている。
主な倫理的懸念のひとつに、プライバシーとデータ保護がある。AIシステムはしばしば、効果的に機能するために膨大な個人データへのアクセスを必要とする。プライバシーが非常に重視される日本では、AIシステムがどのように個人情報を収集、使用、保護するかについて不安が高まっている。AIアプリケーションが厳格なデータ保護規制を遵守し、個人のプライバシーを尊重することを保証することは重要な課題である。個人データが悪用される可能性や侵害のリスクは、AI技術に対する社会的信頼を損ないかねない。さらに、AIアルゴリズムにおける偏りや公平性に関する問題も重大な懸念事項である。AIシステムは、学習させたデータに存在する既存のバイアスを不注意に永続させたり、増幅させたりする可能性がある。これは、雇用、融資、法執行などの分野で差別的な結果をもたらす可能性がある。こうしたバイアスに対処し、AIシステムが公正かつ公平に動作するようにすることは、倫理基準を維持し、社会への悪影響を回避するために不可欠である。
規制の不確実性もまた、AI市場に課題を投げかけている。AI開発の急速なペースは、関連政策を策定し施行する規制機関の能力を上回ることが多い。日本では、AIに関する明確かつ包括的な規制の枠組みがないため、企業や開発者に不確実性が生じる可能性がある。企業は、進化する規制情勢を乗りこなすのに苦労し、潜在的な法的リスクやコンプライアンス上の課題につながる可能性がある。
こうした課題に対処するため、日本は、イノベーションと個人の権利保護のバランスをとる強固な倫理ガイドラインと規制の枠組みを開発する必要がある。政府、産業界、学術界、市民社会など様々な分野の利害関係者を巻き込むことは、効果的な政策を策定する上で極めて重要である。倫理的懸念に対処し、明確な規制を確立することで、日本はAI技術に対する国民の信頼と信用を確保しつつ、より責任ある持続可能なAIエコシステムを育成することができる。
主要市場動向
ヘルスケアにおけるAI導入の増加
日本の人工知能(AI)市場における顕著なトレンドの1つは、ヘルスケアにおけるAI技術の採用拡大である。日本では高齢化が進み、効率的で質の高い医療サービスが求められていることから、患者ケアの向上、業務の効率化、医療研究の支援につながるAIソリューションへの関心と投資が高まっている。
AI技術は、診断、治療計画、患者モニタリングなど、さまざまなヘルスケア・アプリケーションへの活用が進んでいる。高度なAIアルゴリズムは、MRIやCTスキャンなどの医療用画像診断に応用され、画像解析を強化し、がんや神経疾患などの疾患の早期診断をサポートしている。例えば、AIシステムは放射線科医が高い精度で異常を特定するのを支援し、より迅速で正確な診断につなげることができる。
診断に加えて、AIは個別化医療においても重要な役割を果たしている。遺伝子情報を含む膨大な患者データを分析することで、AIシステムは、より効果的で副作用の少ない、オーダーメイドの治療計画の立案に役立つ。この傾向は、個別化医療を推進し、患者の転帰を改善することを重視する日本の姿勢と一致している。
AIを搭載したソリューションは、電子カルテ(EHR)の管理と分析にも利用されており、医療施設におけるより良い意思決定と業務効率を可能にしている。予測分析は、患者のニーズを予測し、資源配分を最適化し、病院の再入院を防ぐのに役立つ。
日本政府は、様々な取り組みや資金提供プログラムを通じて、医療におけるAIの統合を支援している。例えば、厚生労働省は高齢化や医療システムの効率化に関する課題に対処するため、AIの活用を推進している。
日本における医療分野でのAIの採用拡大は、医療提供や医療成果を向上させるためにテクノロジーを活用しようという、より広範な傾向を反映している。AI技術が進化し、その応用がヘルスケア分野全体に拡大するにつれて、この傾向は続くと思われる。
製造業とインダストリー4.0におけるAIの拡大
日本の人工知能(AI)市場におけるもう一つの重要なトレンドは、製造業とインダストリー4.0におけるAIアプリケーションの拡大である。高度な製造能力で知られる日本では、生産プロセスの強化、効率性の向上、イノベーションの推進を目的としたAI技術の統合が進んでいる。
AIは、自動化、予知保全、品質管理など、製造業のさまざまな側面で変革的な役割を果たしている。反復的で複雑な作業を高い精度と効率で処理するために、インテリジェントなロボット工学と自動化システムが導入されている。これらのAIを搭載したロボットは、人間のオペレーターと一緒に働くことができ、製造環境における生産性と安全性を向上させる。
予知保全もまた、AIが大きな影響を及ぼしている分野である。機械や設備からのデータを分析することで、AIシステムは潜在的な故障を事前に予測し、タイムリーなメンテナンスとダウンタイムの削減を可能にする。このアプローチは、メーカーがオペレーションを最適化し、機器の寿命を延ばし、生産の中断を最小限に抑えるのに役立つ。
AIは製造業における品質管理の改善にも活用されている。AIアルゴリズムを搭載したコンピューター・ビジョン・システムは、製品に欠陥がないか検査し、品質基準を満たしていることを確認することができる。この機能は、無駄を省き、製品の信頼性を高め、高水準の品質を維持するのに役立つ。
製造プロセスへのデジタル技術の統合を意味するインダストリー4.0の概念は、日本で勢いを増している。AIはインダストリー4.0の重要なイネーブラーであり、機械、センサー、システムが相互接続され、リアルタイムでインテリジェントな意思決定ができるスマート工場の創造を促進する。
日本政府と産業界のリーダーたちは、様々な取り組みやプログラムを通じて、AIとインダストリー4.0技術の採用を積極的に推進している。こうした取り組みは、先進製造業のグローバル・リーダーとしての日本の地位を強化し、業界の変革を推進することを目的としている。
製造業とインダストリー4.0におけるAIの拡大は、日本のAI市場における重要なトレンドであり、製造業における生産性、イノベーション、競争力に広範な影響を及ぼす。
金融サービスにおけるAIの成長
日本の金融サービス分野では、人工知能(AI)技術の採用が大きく伸びている。この傾向は、リスク管理から顧客サービスに至るまで、金融業務の様々な側面を強化するためにAIを活用しようという世界的な動きを反映している。
金融サービスにおけるAIアプリケーションは、金融機関のデータ処理、意思決定、顧客との対話方法を変革しつつある。中でも注目されているのが、不正行為の検知と防止だ。AIアルゴリズムは膨大な量の取引データをリアルタイムで分析し、異常なパターンや潜在的な不正行為を特定することができる。この機能によってセキュリティが強化され、金融犯罪のリスクが軽減されるため、金融機関と顧客の双方に安全な環境が提供される。
リスク管理もまた、金融分野におけるAIの重要な応用である。AIを活用したアナリティクスは、過去のデータ、市場動向、経済指標を分析することで、リスクを評価・予測することができる。これは、金融機関が投資、融資、ポートフォリオ管理に関して十分な情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。予測分析と機械学習モデルは、より正確なリスク評価とより良い財務計画を可能にする。
顧客サービスもまた、チャットボットやバーチャル・アシスタントの活用を通じて、AIによって変革されつつある。こうしたAI主導のツールは、顧客に即座にサポートや支援を提供し、問い合わせや取引、口座管理業務を処理する。これにより、顧客体験が向上し、運用コストが削減され、サービス提供の効率が向上する。
AIはアルゴリズム取引や投資戦略の一翼を担っている。高度なAIモデルは、市場データを分析し、高速かつ高精度で取引を実行することができ、金融市場における競争力を提供する。これらのモデルは、変化する市場環境に適応し、それに応じて取引戦略を最適化することもできる。
日本の金融セクターは、国内およびグローバルな競争に後押しされ、AI技術とイノベーションに積極的に投資している。金融機関はテクノロジー企業や新興企業と協力し、最先端のAIソリューションを開発・導入している。
日本の金融サービスにおけるAIの成長は、セキュリティ、効率性、顧客体験を強化するためにテクノロジーを活用するという金融セクターのコミットメントを反映している。AI技術が進化を続ける中、金融サービス業界への影響はさらに拡大すると予想される。
セグメント別の洞察
導入モデルの洞察
2024年の市場シェアはクラウドが最大。クラウドプラットフォームは、需要に応じてAIリソースを増減する機能を提供するため、企業は大規模なオンプレミスインフラを必要とせずにAIワークロードを効率的に管理・展開できる。
クラウドの導入により、ハードウェアやインフラへの多額の先行投資の必要性が軽減される。その代わりに、企業は従量課金モデルを活用することができ、費用対効果が高く、日本の多くの企業の財務戦略に合致している。
アマゾン・ウェブ・サービス(AWS)、マイクロソフト・アジュール、グーグル・クラウドなどの大手クラウド・プロバイダーは、AIツール、サービス、フレームワークの包括的なスイートを提供している。これらのプラットフォームは、最先端の技術や事前に構築されたAIモデルへのアクセスを提供し、AIソリューションの迅速な開発と展開を促進する。
クラウド環境は、他のクラウドベースのサービスやデータソースとのシームレスな統合をサポートする。この統合は、大規模なデータセットとリアルタイムの分析を必要とするAIアプリケーションにとって極めて重要であり、コラボレーションとイノベーションを強化する。
クラウドプロバイダーは、機密データを保護し、AIサービスの継続性を確保するために不可欠な、堅牢なセキュリティ対策と災害復旧ソリューションを提供している。
地域別インサイト
2024年の市場シェアは関東が最大。関東には日本の首都であり最大の都市である東京があり、テクノロジーとイノベーションの主要拠点として機能している。東京の広範なインフラ、高度に発達した金融システム、強固なビジネス・エコシステムは、AI開発のための肥沃な環境を生み出している。技術系企業、研究機関、新興企業が集中する東京は、ダイナミックなAI環境を育み、国内外の投資を引き寄せている。
関東地方は、AIイニシアティブに対する政府の多大な支援と投資の恩恵を受けている。日本政府はAIを経済成長のための戦略的分野として優先しており、こうした政策や資金提供プログラムの多くは東京に集中している。政府が支援する研究センター、イノベーション・ハブ、大学や民間企業との共同プロジェクトが、AI技術やアプリケーションの進歩を後押ししている。
東京大学や東北大学といった関東の教育・研究機関は、AI研究や人材育成の主導的役割を担っている。これらの機関は産業界と緊密に連携し、知識の移転を促進し、最先端のAIソリューションの開発を加速させている。
この地域のテクノロジー企業や多国籍企業の強力なネットワークは、AIイノベーションを促進する環境を提供している。関東の大手ハイテク企業や新興企業は、AIの研究開発に積極的に投資し、自社の製品やサービスにAIを組み込み、市場の成長を促進している。
主要市場プレイヤー
- アルファベット
- アマゾン ウェブ サービス
- マイクロソフト株式会社
- IBMコーポレーション
- エヌビディア株式会社
- セールスフォース
- オラクル株式会社
- SAP SE
- テスラ
- シーメンスAG
レポートの範囲
本レポートでは、日本の人工知能市場を以下のカテゴリーに分類し、さらに業界動向についても詳述しています:
- 日本の人工知能市場:技術別
o 機械学習
o 自然言語処理(NLP)
o コンピュータビジョン
o ロボット工学
o その他
- 日本の人工知能市場、コンポーネント別
o ソフトウェア
o ハードウェア
サービス
- 日本の人工知能市場:エンドユーザー産業別
o ヘルスケア
o 金融
o 小売
o 製造業
o 自動車
o 農業
o その他
- 日本の人工知能市場:導入モデル別
o オンプレミス
o クラウド
ハイブリッド
- 日本の人工知能市場:地域別
o 北海道・東北
o 関東
o 中部
関西
中国
o 四国
九州
競合状況
企業プロフィール:日本の人工知能市場に参入している主要企業の詳細分析。
利用可能なカスタマイズ
Tech Sci Research社の日本人工知能市場レポートは、与えられた市場データをもとに、企業の特定のニーズに応じてカスタマイズを提供します。本レポートでは以下のカスタマイズが可能です:
企業情報
- 追加市場参入企業(最大5社)の詳細分析とプロファイリング

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目次

1.製品概要
1.1.市場の定義
1.2.市場の範囲
1.2.1.対象市場
1.2.2.調査対象年
1.3.主な市場セグメント
2.調査方法
2.1.調査の目的
2.2.ベースラインの方法
2.3.調査範囲の設定
2.4.仮定と限界
2.5.調査の情報源
2.5.1.二次調査
2.5.2.一次調査
2.6.市場調査のアプローチ
2.6.1.ボトムアップ・アプローチ
2.6.2.トップダウン・アプローチ
2.7.市場規模と市場シェアの算出方法
2.8.予測手法
2.8.1.データの三角測量と検証
3.エグゼクティブサマリー
4.お客様の声
5.日本の人工知能市場の展望
5.1.市場規模と予測
5.1.1.金額ベース
5.2.市場シェアと予測
5.2.1.技術別(機械学習、自然言語処理(NLP)、コンピュータビジョン、ロボティクス、その他)
5.2.2.コンポーネント別(ソフトウェア、ハードウェア、サービス)
5.2.3.エンドユーザー産業別(ヘルスケア、金融、小売、製造、自動車、農業、その他)
5.2.4.展開モデル別(オンプレミス、クラウド、ハイブリッド)
5.2.5.地域別(北海道・東北、関東、中部、関西、中国、四国、九州)
5.2.6.企業別(2024年)
5.3.市場マップ
6.北海道・東北人工知能市場展望
6.1.市場規模・予測
6.1.1.金額ベース
6.2.市場シェアと予測
6.2.1.技術別
6.2.2.コンポーネント別
6.2.3.エンドユーザー産業別
6.2.4.展開モデル別
7.関東の人工知能市場の展望
7.1.市場規模・予測
7.1.1.金額ベース
7.2.市場シェアと予測
7.2.1.技術別
7.2.2.コンポーネント別
7.2.3.エンドユーザー産業別
7.2.4.展開モデル別
8.中部人工知能市場の展望
8.1.市場規模・予測
8.1.1.金額ベース
8.2.市場シェアと予測
8.2.1.技術別
8.2.2.コンポーネント別
8.2.3.エンドユーザー産業別
8.2.4.展開モデル別
9.関西人工知能市場の展望
9.1.市場規模・予測
9.1.1.金額ベース
9.2.市場シェアと予測
9.2.1.技術別
9.2.2.コンポーネント別
9.2.3.エンドユーザー産業別
9.2.4.展開モデル別
10.中国人工知能市場の展望
10.1.市場規模・予測
10.1.1.金額ベース
10.2.市場シェアと予測
10.2.1.技術別
10.2.2.コンポーネント別
10.2.3.エンドユーザー産業別
10.2.4.展開モデル別
11.四国人工知能市場の展望
11.1.市場規模・予測
11.1.1.金額ベース
11.2.市場シェアと予測
11.2.1.技術別
11.2.2.コンポーネント別
11.2.3.エンドユーザー産業別
11.2.4.展開モデル別
12.九州人工知能市場の展望
12.1.市場規模・予測
12.1.1.金額ベース
12.2.市場シェアと予測
12.2.1.技術別
12.2.2.コンポーネント別
12.2.3.エンドユーザー産業別
12.2.4.展開モデル別
13.市場ダイナミクス
13.1.推進要因
13.2.課題
14.市場動向
15.日本経済プロフィール
16.企業プロフィール
16.1.アルファベット
16.1.1.事業概要
16.1.2.主な収益と財務
16.1.3.最近の動向
16.1.4.キーパーソン/主要コンタクトパーソン
16.1.5.主要製品/サービス
16.2.アマゾン・ウェブ・サービス
16.2.1.事業概要
16.2.2.主な収益と財務
16.2.3.最近の動向
16.2.4.キーパーソン/主要コンタクトパーソン
16.2.5.主要製品/サービス
16.3.マイクロソフト株式会社
16.3.1.事業概要
16.3.2.主な収益と財務
16.3.3.最近の動向
16.3.4.キーパーソン/主要コンタクトパーソン
16.3.5.主要製品/サービス
16.4.IBMコーポレーション
16.4.1.事業概要
16.4.2.主な収益と財務
16.4.3.最近の動向
16.4.4.キーパーソン/主要コンタクトパーソン
16.4.5.主要製品/サービス
16.5.エヌビディアコーポレーション
16.5.1.事業概要
16.5.2.主な収益と財務
16.5.3.最近の動向
16.5.4.キーパーソン/主要コンタクトパーソン
16.5.5.主要製品/サービス
16.6.セールスフォース
16.6.1.事業概要
16.6.2.主な売上と財務
16.6.3.最近の動向
16.6.4.キーパーソン/主要コンタクトパーソン
16.6.5.主要製品/サービス
16.7.オラクル株式会社
16.7.1.事業概要
16.7.2.主な収益と財務
16.7.3.最近の動向
16.7.4.キーパーソン/主要コンタクトパーソン
16.7.5.主要製品/サービス
16.8.SAP SE
16.8.1.事業概要
16.8.2.主な収益と財務
16.8.3.最近の動向
16.8.4.キーパーソン/主要コンタクトパーソン
16.8.5.主要製品/サービス
16.9.テスラ社
16.9.1.事業概要
16.9.2.主な収益と財務
16.9.3.最近の動向
16.9.4.キーパーソン/主要コンタクトパーソン
16.9.5.主要製品/サービス
16.10.シーメンスAG
16.10.1.事業概要
16.10.2.主な収益と財務
16.10.3.最近の動向
16.10.4.キーパーソン/主要コンタクトパーソン
16.10.5.主要製品/サービス
17.戦略的提言
18.会社概要と免責事項

 

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Summary

Japan Artificial Intelligence Market was valued at USD 7.56 Billion in 2024 and is expected to reach USD 26.80 Billion by 2030 with a CAGR of 23.30% during the forecast period.
The Artificial Intelligence (AI) market encompasses the development, deployment, and utilization of AI technologies and solutions across various industries. AI involves creating systems capable of performing tasks that typically require human intelligence, such as learning from data, recognizing patterns, making decisions, and problem-solving. The market includes a wide range of applications, including machine learning, natural language processing, robotics, and computer vision.
Growth in the AI market is driven by advanArtificial Intelligences in data analytics, increasing adoption of AI solutions in sectors like healthcare, finance, automotive, and retail, and the expanding availability of big data and powerful computing resources. Companies invest in AI to enhance operational efficiency, innovate products and services, and gain a competitive edge. Key market segments include AI software, hardware, and services, with significant players ranging from tech giants to specialized startups. As AI technology continues to evolve, the market is expected to expand rapidly, transforming industries and creating new opportunities for innovation and economic growth.
Key Market Drivers
Government Initiatives and Support
The Japanese government has been instrumental in driving the growth of the Artificial Intelligence (AI) market through a series of strategic initiatives and support measures. Recognizing AI's potential to boost economic growth and enhance global competitiveness, Japan has committed substantial resources to foster innovation and research in this sector. The government’s AI strategy, outlined in various policy documents such as the "AI Strategy 2019" and subsequent updates, emphasizes the importance of AI in achieving Japan's digital transformation goals.
One of the key drivers is the government's funding and investment in AI research and development (R&D). Public funding is directed towards both foundational research and applied AI projects, encouraging collaboration between academia, industry, and government institutions. For instance, the Japan Science and Technology Agency (JST) and the New Energy and Industrial Technology Development Organization (NEDO) play pivotal roles in supporting AI R&D initiatives. This financial backing helps in advancing AI technologies, fostering innovation, and maintaining Japan’s position as a leader in AI. Furthermore, the government has established several strategic frameworks and partnerships aimed at integrating AI across various industries, such as manufacturing, healthcare, and transportation. By promoting AI adoption and creating a conducive environment for innovation, these initiatives help accelerate the development and commercialization of AI technologies.
The Japanese government is also focusing on creating a robust AI talent pipeline through educational programs and training initiatives. By investing in AI education and skills development, Japan ensures a steady supply of skilled professionals who can drive the industry forward. Overall, the government's proactive role in supporting and nurturing the AI ecosystem significantly contributes to the market's growth and evolution.
Technological Advancements and Innovations
Technological advancements and innovations play a crucial role in shaping the Japanese Artificial Intelligence (AI) market. Japan is renowned for its technological prowess and has consistently been at the forefront of developing cutting-edge AI technologies. These advancements are driving the growth of the AI market by enabling new applications, improving efficiency, and creating new business opportunities.
One major technological advancement is the development of sophisticated AI algorithms and models. Japan’s research institutions and tech companies are making significant strides in machine learning, deep learning, and natural language processing. Innovations such as advanced neural networks and reinforcement learning are enhancing AI's capabilities and expanding its applications across various sectors. For example, breakthroughs in computer vision and image recognition are revolutionizing industries like automotive, where AI-powered systems are being integrated into advanced driver assistance systems (ADAS). Additionally, Japan's leadership in robotics and automation is a key driver of AI market growth. The country is known for its advanced robotics technologies, and the integration of AI with robotics is leading to the creation of intelligent robots capable of performing complex tasks. These AI-powered robots are finding applications in manufacturing, healthcare, and service industries, contributing to increased efficiency and productivity.
Another significant technological trend is the rise of edge computing and the Internet of Things (IoT). Japan’s advancements in edge AI and IoT technologies are enabling real-time data processing and intelligent decision-making at the edge of the network. This capability is crucial for applications such as smart cities, industrial automation, and autonomous vehicles, where timely and accurate data processing is essential.
Japan’s continuous technological advancements and innovations are driving the AI market by expanding its capabilities, creating new applications, and fostering growth across various industries.
Corporate Investment and Collaboration
Corporate investment and collaboration are significant drivers of the Artificial Intelligence (AI) market in Japan. Major corporations and technology companies are increasingly investing in AI research, development, and application, contributing to the sector’s growth and evolution. This investment is not only fueling innovation but also fostering a collaborative ecosystem that accelerates AI adoption and implementation.
Japanese technology giants, such as Sony, Panasonic, and Fujitsu, are leading the charge in AI investment. These companies are allocating substantial resources to develop advanced AI technologies and integrate them into their products and services. For instance, Sony has been investing in AI for applications in entertainment, robotics, and healthcare, while Fujitsu focuses on AI solutions for enterprise applications and cloud computing. Such corporate investments drive technological advancements and expand the market for AI solutions. In addition to direct investment, corporate collaboration plays a vital role in the AI ecosystem. Japanese companies are forming strategic partnerships with startups, research institutions, and international firms to leverage their expertise and accelerate AI development. These collaborations often result in joint research projects, co-developed technologies, and shared knowledge, enhancing the overall innovation landscape. For example, partnerships between Japanese firms and global tech giants have led to the creation of cutting-edge AI solutions and applications. Moreover, the growing trend of corporate venture capital (CVC) investments is another driver of the AI market. Japanese corporations are increasingly engaging in CVC activities to invest in promising AI startups and emerging technologies. This investment approach allows companies to stay at the forefront of AI innovation and gain access to new technologies and business models. By supporting startups and fostering a vibrant entrepreneurial ecosystem, corporate investments contribute to the overall growth of the AI market.
Corporate investment and collaboration are driving the AI market in Japan by fueling innovation, expanding applications, and creating a dynamic and collaborative ecosystem.
Key Market Challenges
Talent Shortage and Skill Gaps
One of the significant challenges confronting the Artificial Intelligence (AI) market in Japan is the shortage of skilled talent and the presence of skill gaps within the workforce. Despite Japan's advanced technological landscape and proactive government initiatives, the demand for AI expertise far exceeds the available supply of qualified professionals. This talent gap poses a substantial barrier to the growth and development of the AI sector.
The rapid evolution of AI technologies and their applications requires a highly specialized skill set, including expertise in machine learning, deep learning, data analytics, and AI ethics. However, the education and training systems in Japan are struggling to keep pace with these demands. While universities and research institutions are making efforts to offer specialized AI programs, the sheer pace of technological advancement means that curricula and training often lag behind industry needs. This disconnect between educational output and industry requirements contributes to a shortage of skilled professionals. Moreover, the competitive global landscape exacerbates the talent shortage issue. Japan faces stiff competition from other countries, particularly those with burgeoning AI sectors such as the United States and China. These nations not only have well-established AI ecosystems but also offer attractive opportunities and incentives for AI talent. Consequently, Japan's inability to attract and retain top AI professionals hampers its ability to innovate and compete on the global stage.
The shortage of AI talent also affects the ability of Japanese companies to fully leverage AI technologies. Organizations are often forced to delay or scale down their AI projects due to a lack of skilled personnel, which can impact their competitiveness and growth prospects. Additionally, the limited availability of AI experts can drive up labor costs, making it challenging for startups and smaller companies to afford the talent they need.
Addressing this challenge requires a multi-faceted approach, including enhancing AI education and training programs, promoting collaboration between academia and industry, and creating an attractive environment for international talent. By investing in these areas, Japan can better equip its workforce to meet the demands of the AI sector and drive continued growth and innovation.
Ethical and Regulatory Concerns
Ethical and regulatory concerns are significant challenges for the Artificial Intelligence (AI) market in Japan. As AI technologies become increasingly integrated into various aspects of society, the need to address ethical issues and establish comprehensive regulatory frameworks has become more pressing. These concerns impact the development, deployment, and acceptance of AI technologies, posing hurdles for the market’s growth.
One of the primary ethical concerns involves privacy and data protection. AI systems often require access to vast amounts of personal data to function effectively. In Japan, where privacy is highly valued, there is growing apprehension about how AI systems collect, use, and secure personal information. Ensuring that AI applications comply with stringent data protection regulations and respect individual privacy is a significant challenge. The potential for misuse of personal data and the risk of breaches can erode public trust in AI technologies. Additionally, issues related to bias and fairness in AI algorithms are a critical concern. AI systems can inadvertently perpetuate or amplify existing biases present in the data they are trained on. This can lead to discriminatory outcomes in areas such as hiring, lending, and law enforcement. Addressing these biases and ensuring that AI systems operate fairly and impartially is essential to maintaining ethical standards and avoiding negative societal impacts.
Regulatory uncertainty also poses a challenge for the AI market. The rapid pace of AI development often outstrips the ability of regulatory bodies to create and enforce relevant policies. In Japan, the lack of a clear and comprehensive regulatory framework for AI can create uncertainty for businesses and developers. Companies may struggle to navigate the evolving regulatory landscape, leading to potential legal risks and compliance challenges.
To address these challenges, Japan needs to develop robust ethical guidelines and regulatory frameworks that balance innovation with protection of individual rights. Engaging stakeholders from various sectors, including government, industry, academia, and civil society, is crucial for creating effective policies. By addressing ethical concerns and establishing clear regulations, Japan can foster a more responsible and sustainable AI ecosystem while ensuring public trust and confidence in AI technologies.
Key Market Trends
Increased Adoption of AI in Healthcare
One of the prominent trends in the Japanese Artificial Intelligence (AI) market is the increased adoption of AI technologies in healthcare. Japan's aging population and the need for efficient, high-quality healthcare services are driving significant interest and investment in AI solutions that can improve patient care, streamline operations, and support medical research.
AI technologies are being increasingly utilized for a range of healthcare applications, including diagnostics, treatment planning, and patient monitoring. Advanced AI algorithms are being applied to medical imaging, such as MRI and CT scans, to enhance image analysis and support early diagnosis of diseases like cancer and neurological disorders. For instance, AI systems can assist radiologists in identifying abnormalities with high precision, leading to faster and more accurate diagnoses.
In addition to diagnostics, AI is playing a crucial role in personalized medicine. By analyzing vast amounts of patient data, including genetic information, AI systems can help develop tailored treatment plans that are more effective and have fewer side effects. This trend aligns with Japan's emphasis on advancing personalized healthcare and improving patient outcomes.
AI-powered solutions are also being used to manage and analyze electronic health records (EHRs), enabling better decision-making and operational efficiency in healthcare facilities. Predictive analytics can help in anticipating patient needs, optimizing resource allocation, and preventing hospital readmissions.
The Japanese government is supporting the integration of AI in healthcare through various initiatives and funding programs. For example, the Ministry of Health, Labour and Welfare has been promoting the use of AI to address challenges related to the aging population and healthcare system efficiency.
The growing adoption of AI in healthcare in Japan reflects a broader trend towards leveraging technology to enhance healthcare delivery and outcomes. This trend is likely to continue as AI technologies evolve and their applications expand across the healthcare sector.
Expansion of AI in Manufacturing and Industry 4.0
Another significant trend in the Japanese Artificial Intelligence (AI) market is the expansion of AI applications in manufacturing and Industry 4.0. Japan, known for its advanced manufacturing capabilities, is increasingly integrating AI technologies to enhance production processes, improve efficiency, and drive innovation.
AI is playing a transformative role in various aspects of manufacturing, including automation, predictive maintenance, and quality control. Intelligent robotics and automation systems are being deployed to handle repetitive and complex tasks with high precision and efficiency. These AI-powered robots can work alongside human operators, enhancing productivity and safety in manufacturing environments.
Predictive maintenance is another area where AI is making a substantial impact. By analyzing data from machinery and equipment, AI systems can predict potential failures before they occur, allowing for timely maintenance and reducing downtime. This approach helps manufacturers optimize operations, extend the lifespan of equipment, and minimize production disruptions.
AI is also being used to improve quality control in manufacturing. Computer vision systems equipped with AI algorithms can inspect products for defects and ensure that they meet quality standards. This capability helps in reducing waste, enhancing product reliability, and maintaining high standards of quality.
The concept of Industry 4.0, which refers to the integration of digital technologies into manufacturing processes, is gaining momentum in Japan. AI is a key enabler of Industry 4.0, facilitating the creation of smart factories where machines, sensors, and systems are interconnected and capable of making intelligent decisions in real-time.
The Japanese government and industry leaders are actively promoting the adoption of AI and Industry 4.0 technologies through various initiatives and programs. These efforts aim to strengthen Japan’s position as a global leader in advanced manufacturing and drive the transformation of the industry.
The expansion of AI in manufacturing and Industry 4.0 represents a significant trend in the Japanese AI market, with far-reaching implications for productivity, innovation, and competitiveness in the manufacturing sector.
Growth of AI in Financial Services
The financial services sector in Japan is experiencing significant growth in the adoption of Artificial Intelligence (AI) technologies. This trend reflects a broader global movement towards leveraging AI to enhance various aspects of financial operations, from risk management to customer service.
AI applications in financial services are transforming how institutions handle data, make decisions, and interact with customers. One of the key areas of focus is fraud detection and prevention. AI algorithms can analyze vast amounts of transaction data in real-time to identify unusual patterns and potential fraudulent activities. This capability enhances security and reduces the risk of financial crimes, providing a safer environment for both institutions and customers.
Risk management is another critical application of AI in the financial sector. AI-powered analytics can assess and predict risks by analyzing historical data, market trends, and economic indicators. This helps financial institutions make informed decisions regarding investments, lending, and portfolio management. Predictive analytics and machine learning models enable more accurate risk assessments and better financial planning.
Customer service is also being transformed by AI through the use of chatbots and virtual assistants. These AI-driven tools provide customers with instant support and assistance, handling inquiries, transactions, and account management tasks. This enhances customer experience, reduces operational costs, and improves efficiency in service delivery.
AI is playing a role in algorithmic trading and investment strategies. Advanced AI models can analyze market data and execute trades with high speed and precision, providing a competitive edge in the financial markets. These models can also adapt to changing market conditions and optimize trading strategies accordingly.
The Japanese financial sector is actively investing in AI technologies and innovation, driven by both domestic and global competition. Financial institutions are collaborating with technology firms and startups to develop and implement cutting-edge AI solutions.
The growth of AI in financial services in Japan reflects the sector’s commitment to leveraging technology to enhance security, efficiency, and customer experience. As AI technologies continue to evolve, their impact on the financial services industry is expected to expand further.
Segmental Insights
Deployment Model Insights
The Cloud held the largest market share in 2024. Cloud platforms provide the ability to scale AI resources up or down based on demand, allowing organizations to efficiently manage and deploy AI workloads without the need for extensive on-premises infrastructure.
Cloud deployment reduces the need for substantial upfront investments in hardware and infrastructure. Instead, companies can leverage a pay-as-you-go model, which is more cost-effective and aligns with the financial strategies of many businesses in Japan.
Major cloud providers like Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, and Google Cloud offer a comprehensive suite of AI tools, services, and frameworks. These platforms provide access to state-of-the-art technologies and pre-built AI models, facilitating faster development and deployment of AI solutions.
Cloud environments support seamless integration with other cloud-based services and data sources. This integration is crucial for AI applications that require large datasets and real-time analytics, enhancing collaboration and innovation.
Cloud providers offer robust security measures and disaster recovery solutions, which are essential for protecting sensitive data and ensuring continuity of AI services.
Regional Insights
Kanto held the largest market share in 2024. Kanto is home to Tokyo, Japan’s capital and largest city, which serves as a major hub for technology and innovation. Tokyo's extensive infrastructure, highly developed financial systems, and robust business ecosystem create a fertile environment for AI development. The city's concentration of tech companies, research institutions, and startups fosters a dynamic AI landscape, attracting both domestic and international investments.
The Kanto region benefits from significant government support and investment in AI initiatives. The Japanese government has prioritized AI as a strategic area for economic growth, and many of these policies and funding programs are centered in Tokyo. Government-backed research centers, innovation hubs, and collaborative projects with universities and private enterprises drive advancements in AI technology and applications.
Kanto's educational and research institutions, such as the University of Tokyo and Tohoku University, are leading contributors to AI research and talent development. These institutions collaborate closely with industry players, facilitating knowledge transfer and accelerating the development of cutting-edge AI solutions.
The region's strong network of technology companies and multinational corporations provides a conducive environment for AI innovation. Major tech giants and startups in Kanto are actively investing in AI research and development, integrating AI into their products and services, and driving market growth.
Key Market Players
• Alphabet Inc.
• Amazon Web Services, Inc.
• Microsoft Corporation
• IBM Corporation
• NVIDIA Corporation
• Salesforce Inc.
• Oracle Corporation
• SAP SE
• Tesla, Inc.
• Siemens AG
Report Scope:
In this report, the Japan Artificial Intelligence Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
• Japan Artificial Intelligence Market, By Technology:
o Machine Learning
o Natural Language Processing (NLP)
o Computer Vision
o Robotics
o Others
• Japan Artificial Intelligence Market, By Component:
o Software
o Hardware
o Services
• Japan Artificial Intelligence Market, By End-User Industry:
o Healthcare
o Finance
o Retail
o Manufacturing
o Automotive
o Agriculture
o Others
• Japan Artificial Intelligence Market, By Deployment Model:
o On-premises
o Cloud
o Hybrid
• Japan Artificial Intelligence Market, By Region:
o Hokkaido & Tohoku
o Kanto
o Chubu
o Kansai
o Chugoku
o Shikoku
o Kyushu
Competitive Landscape
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Japan Artificial Intelligence Market.
Available Customizations:
Japan Artificial Intelligence Market report with the given market data, Tech Sci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report:
Company Information
• Detailed analysis and profiling of additional market players (up to five).



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Table of Contents

1. Product Overview
1.1. Market Definition
1.2. Scope of the Market
1.2.1. Markets Covered
1.2.2. Years Considered for Study
1.3. Key Market Segmentations
2. Research Methodology
2.1. Objective of the Study
2.2. Baseline Methodology
2.3. Formulation of the Scope
2.4. Assumptions and Limitations
2.5. Sources of Research
2.5.1. Secondary Research
2.5.2. Primary Research
2.6. Approach for the Market Study
2.6.1. The Bottom-Up Approach
2.6.2. The Top-Down Approach
2.7. Methodology Followed for Calculation of Market Size & Market Shares
2.8. Forecasting Methodology
2.8.1. Data Triangulation & Validation
3. Executive Summary
4. Voice of Customer
5. Japan Artificial Intelligence Market Outlook
5.1. Market Size & Forecast
5.1.1. By Value
5.2. Market Share & Forecast
5.2.1. By Technology (Machine Learning, Natural Language Processing (NLP), Computer Vision, Robotics, Others)
5.2.2. By Component (Software, Hardware, Services)
5.2.3. By End-User Industry (Healthcare, Finance, Retail, Manufacturing, Automotive, Agriculture, Others)
5.2.4. By Deployment Model (On-premises, Cloud, Hybrid)
5.2.5. By Region (Hokkaido & Tohoku, Kanto, Chubu, Kansai, Chugoku, Shikoku, Kyushu)
5.2.6. By Company (2024)
5.3. Market Map
6. Hokkaido & Tohoku Artificial Intelligence Market Outlook
6.1. Market Size & Forecast
6.1.1. By Value
6.2. Market Share & Forecast
6.2.1. By Technology
6.2.2. By Component
6.2.3. By End-User Industry
6.2.4. By Deployment Model
7. Kanto Artificial Intelligence Market Outlook
7.1. Market Size & Forecast
7.1.1. By Value
7.2. Market Share & Forecast
7.2.1. By Technology
7.2.2. By Component
7.2.3. By End-User Industry
7.2.4. By Deployment Model
8. Chubu Artificial Intelligence Market Outlook
8.1. Market Size & Forecast
8.1.1. By Value
8.2. Market Share & Forecast
8.2.1. By Technology
8.2.2. By Component
8.2.3. By End-User Industry
8.2.4. By Deployment Model
9. Kansai Artificial Intelligence Market Outlook
9.1. Market Size & Forecast
9.1.1. By Value
9.2. Market Share & Forecast
9.2.1. By Technology
9.2.2. By Component
9.2.3. By End-User Industry
9.2.4. By Deployment Model
10. Chugoku Artificial Intelligence Market Outlook
10.1. Market Size & Forecast
10.1.1. By Value
10.2. Market Share & Forecast
10.2.1. By Technology
10.2.2. By Component
10.2.3. By End-User Industry
10.2.4. By Deployment Model
11. Shikoku Artificial Intelligence Market Outlook
11.1. Market Size & Forecast
11.1.1. By Value
11.2. Market Share & Forecast
11.2.1. By Technology
11.2.2. By Component
11.2.3. By End-User Industry
11.2.4. By Deployment Model
12. Kyushu Artificial Intelligence Market Outlook
12.1. Market Size & Forecast
12.1.1. By Value
12.2. Market Share & Forecast
12.2.1. By Technology
12.2.2. By Component
12.2.3. By End-User Industry
12.2.4. By Deployment Model
13. Market Dynamics
13.1. Drivers
13.2. Challenges
14. Market Trends & Developments
15. Japan Economic Profile
16. Company Profiles
16.1. Alphabet Inc.
16.1.1. Business Overview
16.1.2. Key Revenue and Financials
16.1.3. Recent Developments
16.1.4. Key Personnel/Key Contact Person
16.1.5. Key Product/Services Offered
16.2. Amazon Web Services, Inc.
16.2.1. Business Overview
16.2.2. Key Revenue and Financials
16.2.3. Recent Developments
16.2.4. Key Personnel/Key Contact Person
16.2.5. Key Product/Services Offered
16.3. Microsoft Corporation
16.3.1. Business Overview
16.3.2. Key Revenue and Financials
16.3.3. Recent Developments
16.3.4. Key Personnel/Key Contact Person
16.3.5. Key Product/Services Offered
16.4. IBM Corporation
16.4.1. Business Overview
16.4.2. Key Revenue and Financials
16.4.3. Recent Developments
16.4.4. Key Personnel/Key Contact Person
16.4.5. Key Product/Services Offered
16.5. NVIDIA Corporation
16.5.1. Business Overview
16.5.2. Key Revenue and Financials
16.5.3. Recent Developments
16.5.4. Key Personnel/Key Contact Person
16.5.5. Key Product/Services Offered
16.6. Salesforce Inc.
16.6.1. Business Overview
16.6.2. Key Revenue and Financials
16.6.3. Recent Developments
16.6.4. Key Personnel/Key Contact Person
16.6.5. Key Product/Services Offered
16.7. Oracle Corporation
16.7.1. Business Overview
16.7.2. Key Revenue and Financials
16.7.3. Recent Developments
16.7.4. Key Personnel/Key Contact Person
16.7.5. Key Product/Services Offered
16.8. SAP SE
16.8.1. Business Overview
16.8.2. Key Revenue and Financials
16.8.3. Recent Developments
16.8.4. Key Personnel/Key Contact Person
16.8.5. Key Product/Services Offered
16.9. Tesla, Inc.
16.9.1. Business Overview
16.9.2. Key Revenue and Financials
16.9.3. Recent Developments
16.9.4. Key Personnel/Key Contact Person
16.9.5. Key Product/Services Offered
16.10. Siemens AG
16.10.1. Business Overview
16.10.2. Key Revenue and Financials
16.10.3. Recent Developments
16.10.4. Key Personnel/Key Contact Person
16.10.5. Key Product/Services Offered
17. Strategic Recommendations
18. About Us & Disclaimer

 

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