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BFSIにおけるジェネレーティブAI市場の世界産業規模、シェア、動向、機会、予測、展開別（クラウドベース、オンプレミス）、技術別（自然言語処理、機械学習、ディープラーニング、ロボティック・プロセス・オートメーション）、用途別（不正検知・防止、顧客サービス・サポート、パーソナライズド・フィナンシャル・アドバイザリー、リスク管理・コンプライアンス、その他）、エンドユーザー別（銀行、金融サービス、保険、その他）、地域別、競合別セグメント、2019-2029FGenerative AI in BFSI Market Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Deployment (Cloud-based, On-premises), By Technology (Natural Language Processing, Machine Learning, Deep Learning, Robotic Process Automation), By Application (Fraud Detection & Prevention, Customer Service & Support, Personalized Financial Advisory, Risk Management & Compliance, Others), By End-Use (Banking, Financial Services, Insurance, Others), By Region and Competition, 2019-2029F BFSIにおけるジェネレーティブAIの世界市場は、2023年に1億2,050万米ドルと評価され、2029年までの年平均成長率は27.09%で、2029年には5億1,065万米ドルに達すると予測されている。 BFSI分野とは、膨大なデータ... もっと見る
サマリーBFSIにおけるジェネレーティブAIの世界市場は、2023年に1億2,050万米ドルと評価され、2029年までの年平均成長率は27.09%で、2029年には5億1,065万米ドルに達すると予測されている。BFSI分野とは、膨大なデータから学習して新しいコンテンツ、洞察、ソリューションを創造・生成する高度なAI技術を指す。これには、機械学習アルゴリズムを活用して斬新な金融モデルを生成したり、複雑なプロセスを自動化したり、パーソナライズされた顧客対応を提供したりすることが含まれる。ジェネレーティブAIは、現実的な財務シナリオを生成し、自動化されたレポートを作成し、予測分析を通じて意思決定を強化することで、業務効率を大幅に改善することができる。BFSI分野では、このテクノロジーは、より深い洞察とより正確な予測を提供することで、不正検知やリスク管理から顧客サービスや規制遵守に至るまで、さまざまな機能を変革する。BFSIにおけるジェネレーティブAIの市場は、いくつかの推進要因によって大幅な上昇が見込まれている。金融業務における自動化と効率化の要求の高まりが、手作業を減らしプロセスを合理化するAI技術の採用を後押ししている。金融機関や保険会社は膨大な量のデータに取り組んでおり、ジェネレーティブAIは実用的な洞察を導き出し、データ主導の意思決定をより効率的に行うのに役立つ高度な分析機能を提供する。顧客体験の向上に対するニーズの高まりは、チャットボットやバーチャルアシスタントなど、AI主導のパーソナライズされたサービスやサポートシステムの開発を後押しし、顧客エンゲージメントと満足度を向上させる。より良いコンプライアンスとリスク管理に対する規制上の圧力は、潜在的なリスクを軽減しながら基準の遵守を保証するAIソリューションの採用を金融機関に促している。サイバー脅威や不正行為の増加も、より高い精度で不正行為を検知・防止するよう設計されたAIツールの採用を加速させている。自然言語処理やディープラーニングを含むAI技術の継続的な進歩は、ジェネレーティブAIの能力と応用を継続的に強化し、競争上の優位性を求めるBFSI組織にとってますます魅力的な投資となっている。金融機関や保険会社がイノベーション、効率性、顧客中心主義の推進におけるジェネレーティブAIの戦略的価値をますます認識するにつれ、BFSI業界の将来に対するAIの変革的影響を反映して、これらのソリューションの市場は大きく成長する態勢を整えている。 主な市場促進要因 業務効率化の需要の高まり 業務効率化の推進は、BFSIセクターにおけるジェネレーティブ人工知能の採用を後押しする重要な要因である。金融機関は、高いサービス水準を維持しながら業務を最適化し、コストを削減する方法を絶えず模索している。生成型人工知能は、反復的で複雑なタスクを自動化することでプロセスを合理化し、手作業による介入の必要性を減らすことでソリューションを提供します。例えば、AIを活用した自動化により、定型的なデータ入力やクレーム処理、トランザクションの管理などを人間よりも迅速に行うことができる。これはワークフローを加速させるだけでなく、手作業に伴うエラーを最小限に抑える。生成的な人工知能を業務に組み込むことで、組織は大幅なコスト削減を達成し、精度を高め、全体的な効率を向上させることができる。膨大な量のデータを分析し、実用的な洞察を生み出すAIの能力は、意思決定をさらに助け、金融機関が市場の変化や業務上の課題により効果的に対応できるようにする。オペレーショナル・エクセレンスへの要求が高まり続ける中、金融機関が効率性の目標を達成し、競争力を維持する上で、ジェネレーティブAIの役割はますます重要になっています。 高度な不正検知とリスク管理 ジェネレーティブAIは、BFSIセクターにおける不正検知とリスク管理の高度化において極めて重要な役割を果たします。金融機関が巧妙な詐欺スキームや規制の圧力による脅威の増大に直面する中、堅牢でプロアクティブなリスク管理ソリューションの必要性が最も重要になっています。ジェネレーティブ・アーティフィシャル・インテリジェンスは、大規模なデータセットを分析し、不正行為を示す異常なパターンやアノマリーを特定することで、不正検知を強化します。AIシステムは、潜在的な脅威を予測する予測モデルを生成し、リアルタイムで異常を検出することができるため、不正検知の精度とスピードが大幅に向上します。同様に、AIを活用したリスク管理ツールは、様々な金融シナリオをシミュレートし、潜在的なリスクを評価することができるため、金融機関はこれらのリスクを軽減・管理するための、より効果的な戦略を策定することができます。不正検知とリスク管理プロセスにジェネレーティブ人工知能を組み込むことで、金融機関は資産を保護し、規制を遵守し、評判を守る能力を高めることができる。AI技術の絶え間ない進化は、新たな脅威に対処し、安全で強靭な金融環境を維持する能力をさらに強化します。 規制遵守と報告 規制遵守と正確な報告の必要性は、銀行、金融サービス、保険セクターにおけるジェネレーティブ人工知能の採用の重要な推進力となっている。規制要件がより厳しく複雑になるにつれ、金融機関はコンプライアンス基準を確実に満たし、正確でタイムリーなレポートを提供する必要があります。生成型人工知能は、コンプライアンス・プロセスを自動化し、包括的なレポートを生成することでソリューションを提供します。AI技術は、規制の変更を分析し、コンプライアンス基準の遵守を確認し、最小限の手作業で詳細な文書を作成することができます。例えば、AIは自動的にコンプライアンス・レポートを作成し、規制の変更を追跡し、必要な文書がすべて整っていることを確認することができる。これにより、コンプライアンス違反やそれに伴う罰則のリスクが低減されるだけでなく、報告プロセスの効率も向上する。さらに、膨大な量のデータを分析するAIの能力は、金融機関が潜在的なコンプライアンス上の問題を特定し、プロアクティブに対処するのに役立ちます。コンプライアンスとレポーティングにジェネレーティブ人工知能を活用することで、金融機関はプロセスを合理化し、リスクを軽減し、より正確かつ効率的に規制基準を維持することができます。 イノベーションと競争優位性 イノベーションの推進と競争力の維持は、銀行、金融サービス、保険セクターにおけるジェネレーティブ人工知能の採用に影響を与える重要な要因です。急速に進化する金融情勢において、企業は競合他社に先んじ、変化する顧客のニーズに対応するために、継続的にイノベーションを起こさなければなりません。ジェネレーティブAIは、金融機関が市場で差別化できる新しい商品、サービス、ビジネスモデルを開発することを可能にします。例えば、AIは新たな市場トレンドに合わせた革新的な金融商品を生み出したり、独自の洞察や能力を提供する高度な分析ツールを作成したりすることができる。AIを業務に組み込むことで、金融機関は市場のダイナミクスに対応する能力を高め、商品開発を推進し、最先端のソリューションを提供することができる。AI主導のイノベーションによって得られる競争優位性は、組織が顧客を引き付け、維持し、市場でのポジショニングを強化し、持続可能な成長を達成するのに役立ちます。金融セクターが技術の進歩を取り入れ続ける中、ジェネレーティブ人工知能はイノベーションを促進し、市場での競争力を確保する上で重要な役割を果たすだろう。 主な市場課題 データプライバシーとセキュリティへの懸念 BFSI分野でジェネレーティブAIが直面する主な課題の1つは、データのプライバシーとセキュリティをめぐる懸念である。ジェネレーティブな人工知能システムが効果的に機能するためには、膨大な量の機密データへのアクセスが必要となる。これには、個人の財務情報、取引履歴、その他の専有データが含まれ、漏洩した場合、重大なセキュリティ侵害やプライバシー侵害につながる可能性がある。生成型人工知能の導入には、不正アクセスや悪用の可能性を防ぐための厳格なデータ保護対策が必要です。金融機関は、自社のAIシステムが、欧州の一般データ保護規則や米国のカリフォルニア州消費者プライバシー法などの厳しいデータ保護規制に準拠していることを保証しなければならない。さらに、ジェネレーティブAIの使用は、悪意のある行為者に悪用される可能性のあるAIアルゴリズムの潜在的脆弱性など、サイバー脅威の新たなベクトルを導入する。AIシステムがハッキング、データ漏洩、その他のサイバーセキュリティの脅威に対して安全であることを保証することは、信頼を維持し、機密情報を保護するために不可欠である。AIアルゴリズムは複雑であるため、データ処理メカニズムが不明瞭になることがあり、データ利用の完全な透明性と制御を確保することが難しくなります。金融機関は、データプライバシーを保護し、これらの課題に効果的に対処するために、強固なセキュリティフレームワーク、定期的な監査、継続的なモニタリングに投資する必要がある。これには、高度な暗号化技術の採用、データ伝送経路の保護、潜在的な脅威からの保護とプライバシー規制の遵守を確保するための包括的なデータガバナンスポリシーの導入などが含まれる。 レガシーシステムとの統合 BFSI分野におけるジェネレーティブAIのもう一つの重要な課題は、レガシーシステムとの統合である。多くの金融機関は、最新のAI技術に対応するように設計されていない、さまざまな時代遅れのシステムや独自のシステムで業務を行っている。このようなレガシーシステムにジェネレーティブ人工知能を統合することは、複雑でコストと時間がかかる可能性がある。レガシーシステムには、高度なAI機能をサポートするために必要なインフラがないことが多く、シームレスな統合を可能にするためには、大幅なアップグレードや完全なオーバーホールが必要となる。新しいAIソリューションを既存のシステムに統合するプロセスでは、互換性の問題、データ移行の課題、進行中の業務への潜在的な混乱に対処する必要がある。さらに、レガシーシステムには、データアクセシビリティと相互運用性の点で制限がある場合があり、正確で実用的な洞察を生み出す生成型人工知能の有効性を妨げる可能性がある。AIソリューションの統合の複雑さは、システムの安定性と業務の継続性にも懸念をもたらす。金融機関は、混乱を最小限に抑えるために、厳格なテストと段階的な導入アプローチを含む統合戦略を慎重に計画し、実行しなければならない。この課題では、レガシーシステムのアップグレードに伴う技術的・組織的なハードルを乗り越え、生成型人工知能アプリケーションを効果的にサポートできるようにするために、テクノロジーパートナーやコンサルタントとの協力が必要となることが多い。 倫理とバイアスの問題 倫理とバイアスの問題は、BFSIセクターにおけるジェネレーティブAIにとって大きな課題となっている。生成的人工知能システムは過去のデータに基づいて訓練されるため、データに存在する既存の偏見や不公平を不注意に永続化させてしまうリスクがある。例えば、信用スコアリングやローン承認に使用されるAIモデルは、特定の人口統計グループに対する過去のバイアスを反映・強化し、不当な扱いや差別につながる可能性がある。このような倫理的懸念に対処するには、AIシステムの設計とトレーニングに細心の注意を払い、偏りのない公平なシステムとなるようにする必要がある。金融機関は、AIアルゴリズムの偏りを検知し、緩和するために、厳格な監督・監査プロセスを導入しなければならない。これには、AIの意思決定プロセスを定期的に見直し、公平性評価を実施し、偏りを防ぐために訓練データのバランスを取り、調整する技術を採用することが含まれる。さらに、AIシステムがどのように意思決定を行うかについて透明性を確保し、影響を受ける個人に対する救済措置と説明責任のメカニズムを提供する倫理的責任がある。この課題は、生成型人工知能が責任を持って使用され、倫理基準や規制要件に合致していることを保証することにも及ぶ。金融機関は、倫理的懸念に対処し、責任あるAIの実践を促進するために、顧客、規制当局、擁護団体を含む利害関係者との継続的な対話に取り組まなければならない。イノベーションと倫理的配慮のバランスを取ることは、社会からの信頼を維持し、生成型人工知能がBFSIセクターに積極的に貢献することを保証する上で極めて重要である。 主な市場動向 AI主導の洞察によるパーソナライゼーションの強化 BFSI分野におけるジェネレーティブAIの顕著なトレンドは、パーソナライゼーションの強化への注目の高まりである。ジェネレーティブAIは、金融機関が膨大な量の顧客データを分析し、高度にパーソナライズされた金融商品やサービスを生成することを可能にする。これには、個々の顧客のプロファイルや嗜好に基づき、オーダーメイドの投資ポートフォリオ、パーソナライズされたローンの提案、カスタマイズされた保険プランの作成などが含まれる。高度な機械学習アルゴリズムとデータ分析を活用することで、金融機関は顧客の特定のニーズや目標に的確に沿った提案やソリューションを提供することができる。このトレンドは、より適切で個別化された体験に対する顧客の期待の高まりに後押しされている。金融機関は、顧客満足度を向上させるだけでなく、顧客との関係を深め、ロイヤルティを高めるためにジェネレーティブAIを活用している。パーソナライズされたレコメンデーションやソリューションを提供する能力は、より効果的なクロスセルやアップセルの機会をもたらし、最終的には収益の成長を促進する。顧客の期待が進化し続ける中、パーソナライゼーションを重視することは、競争の激しい市場で差別化を図りたい金融機関にとって、中心的な戦略となる可能性が高い。 AIを活用したリスク管理と不正検知 もう一つの重要なトレンドは、高度なリスク管理と不正検知のためのジェネレーティブAIの採用である。BFSI部門は、金融犯罪やリスク管理に関する課題の増大に直面しており、これらの分野における組織の能力強化が急務となっている。膨大な量の取引データを分析し、異常なパターンや不正の可能性をリアルタイムで特定できる高度なモデルを開発するために、ジェネレーティブAI技術が使用されています。これらのAI駆動型システムは、予測的洞察を生成し、さまざまなリスクシナリオをシミュレートすることができるため、金融機関は潜在的な脅威に積極的に対処し、リスクを軽減することができます。ジェネレーティブAIを活用することで、金融機関は不正行為の検知能力を強化し、誤検知を減らし、全体的なセキュリティを向上させることができます。この傾向は、金融犯罪の複雑化と、より効果的かつ効率的なリスク管理ソリューションの必要性が背景にある。不正検知システムへのジェネレーティブAIの統合は、金融資産の保護と規制遵守の確保において大きな進歩を意味する。 日常業務と顧客対応の自動化 日常業務や顧客との対話の自動化は、BFSI分野におけるジェネレーティブAIの利用から生まれる重要な傾向である。データ入力、文書処理、顧客サービスの問い合わせなど、さまざまな定型業務を自動化するために、ジェネレーティブAI技術の採用が進んでいる。この自動化は、金融機関の業務の合理化、運用コストの削減、全体的な効率性の向上に役立っている。例えば、AIを活用したチャットボットやバーチャルアシスタントは、人手を介さずに顧客からの問い合わせに対応し、取引を処理し、サポートを提供することができるため、スタッフはより複雑な業務に集中することができる。さらに、生成型の人工知能は、文書分析やコンプライアンスチェックを自動化し、これらの作業に必要な時間と労力を削減することができる。この傾向は、BFSI部門におけるデジタルトランスフォーメーションと業務効率化に向けた幅広い動きを反映している。生成型人工知能による自動化を取り入れることで、金融機関は業務能力を強化し、サービス提供を改善し、競争上の優位性を維持することができます。 セグメント別の洞察 展開に関する洞察 クラウドベースの導入セグメントは、2023年のBFSIにおけるジェネレーティブAI市場で圧倒的な強さを見せ、予測期間を通じてその主導権を維持すると予測されている。この優位性は、拡張性、柔軟性、費用対効果など、クラウドベースのソリューションに固有のいくつかの主要な利点によってもたらされる。クラウドベースの導入により、金融機関は物理インフラへの多額の先行投資を行うことなく、高度なジェネレーティブAI技術にアクセスすることができる。その代わりに、クラウドのリソースを従量制で活用できるため、資本支出を大幅に削減し、コストと利用状況を一致させることができる。クラウドベースのソリューションは卓越した拡張性を備えているため、金融機関は需要の変動やビジネスの成長に応じて、計算リソースやストレージ容量を容易に調整することができる。この拡張性は、データ量や処理要件が大きく変動するBFSI分野で特に有益です。クラウドはまた、ジェネレーティブAIツールの迅速な導入と統合を促進し、企業は大幅な遅延なしに新しいAIモデルやアップデートを迅速に実装できる。クラウドベースのプラットフォームは、リアルタイムのデータアクセスとコラボレーションをサポートし、実用的な洞察を生み出し、分散したチーム全体の意思決定を改善する能力を強化する。強化されたセキュリティ機能や強固なコンプライアンス管理など、クラウド技術の継続的な進歩は、データ保護や規制の遵守を懸念する金融機関にとって、その魅力をさらに高めている。このような利点が、生成的なAI能力の最適化を求める組織と共鳴し続ける中、クラウドベースの導入セグメントはその優位性を維持し、BFSIセクターにおける継続的な成長とイノベーションを促進すると予想される。 地域別の洞察 北米は、2023年にBFSIにおけるジェネレーティブAI市場を支配し、予測期間を通じてその主導的地位を維持すると予測されている。この優位性は、同地域の高度な技術インフラ、金融機関の高集積、強力なイノベーションエコシステムによるところが大きい。北米、特に米国は、業務効率と顧客エクスペリエンスを向上させるために最先端技術の導入に重点を置く、確立された金融セクターを誇っている。大手テクノロジー企業の存在は、強固な投資環境と相まって、BFSIセクターにおけるジェネレーティブAIとそのアプリケーションの継続的な進歩を促進している。北米の金融機関は、不正検知、パーソナライズされた顧客サービス、リスク管理などの用途にジェネレーティブAIの活用を進めており、普及と統合を推進している。この地域は、規制環境が整備され、デジタルトランスフォーメーションが重視されていることも、企業が最新のAI技術を導入することで競争力を維持しようとしているため、この地域の優位性に寄与している。技術革新と技術進歩が加速し続ける中、北米はその豊富なリソース、業界の専門知識、金融サービス強化のためのAI活用へのコミットメントにより、ジェネレーティブAI市場におけるリーダーシップを維持すると予想される。 主要市場プレイヤー - IBMコーポレーション - マイクロソフト - グーグル - アマゾン ウェブ サービス - セールスフォース - SAP SE - オラクル・コーポレーション - エヌビディア・コーポレーション - パランティア・テクノロジーズ - C3.ai, Inc. - データロボット株式会社 - H2O.ai, Inc. レポートの範囲 本レポートでは、BFSIにおけるジェネレーティブAIの世界市場を、以下に詳述する業界動向に加えて、以下のカテゴリーに分類しています： - BFSIにおけるジェネレーティブAI市場：デプロイメント別 o クラウドベース o オンプレミス - BFSIにおけるジェネレーティブAI市場：技術別 o 自然言語処理 o 機械学習 o ディープラーニング o ロボットプロセス自動化 - BFSIにおけるジェネレーティブAI市場：用途別 o 不正検知と防止 o カスタマーサービス＆サポート o 個別金融アドバイス o リスク管理とコンプライアンス o その他 - BFSIにおけるジェネレーティブAI市場：エンドユーザー別 o 銀行 o 金融サービス o 保険 o その他 - BFSIにおけるジェネレーティブAI市場：地域別 o 北米 § 北米 § カナダ § メキシコ o 欧州 § ドイツ § フランス § イギリス § イタリア § スペイン § ベルギー o アジア太平洋 § 中国 § インド § 日本 § 韓国 § オーストラリア § インドネシア § ベトナム o 南米 § ブラジル § コロンビア § アルゼンチン § チリ 中東・アフリカ § サウジアラビア § アラブ首長国連邦 § 南アフリカ § トルコ § イスラエル 競合他社の状況 企業プロフィール：世界のBFSIにおけるジェネレーティブAI市場に存在する主要企業の詳細分析。 利用可能なカスタマイズ TechSciリサーチは、与えられた市場データを用いて、BFSIにおけるジェネレーティブAIの世界市場レポートにおいて、企業固有のニーズに応じたカスタマイズを提供しています。レポートでは以下のカスタマイズオプションをご利用いただけます： 企業情報 - 追加市場企業（最大5社）の詳細分析とプロファイリング 目次1.サービス概要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 1.2.3.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.BFSIにおけるジェネレーティブAIの世界市場概要 6.BFSIにおけるジェネレーティブAIの世界市場展望 6.1.市場規模と予測 6.1.1.金額ベース 6.2.市場シェアと予測 6.2.1.デプロイメント別（クラウドベース、オンプレミス） 6.2.2.テクノロジー別（自然言語処理、機械学習、ディープラーニング、ロボティック・プロセス・オートメーション） 6.2.3.アプリケーション別（不正検知・防止、顧客サービス・サポート、パーソナライズド・フィナンシャル・アドバイザリー、リスク管理・コンプライアンス、その他） 6.2.4.エンドユーザー別（銀行、金融サービス、保険、その他） 6.2.5.地域別（北米、欧州、南米、中東・アフリカ、アジア太平洋地域） 6.3.企業別（2023年） 6.4.市場マップ 7.北米のBFSIにおけるジェネレーティブAI市場展望 7.1.市場規模と予測 7.1.1.金額ベース 7.2.市場シェアと予測 7.2.1.展開別 7.2.2.技術別 7.2.3.アプリケーション別 7.2.4.用途別 7.2.5.国別 7.3.北米国別分析 7.3.1.米国のBFSIにおけるジェネレーティブAI市場の展望 7.3.1.1.市場規模・予測 7.3.1.1.1.金額ベース 7.3.1.2.市場シェアと予測 7.3.1.2.1.展開別 7.3.1.2.2.技術別 7.3.1.2.3.アプリケーション別 7.3.1.2.4.用途別 7.3.2.カナダのBFSIにおけるジェネレーティブAIの市場展望 7.3.2.1.市場規模・予測 7.3.2.1.1.金額ベース 7.3.2.2.市場シェアと予測 7.3.2.2.1.展開別 7.3.2.2.2.技術別 7.3.2.2.3.アプリケーション別 7.3.2.2.4.用途別 7.3.3.メキシコのBFSIにおけるジェネレーティブAI市場の展望 7.3.3.1.市場規模・予測 7.3.3.1.1.金額ベース 7.3.3.2.市場シェアと予測 7.3.3.2.1.展開別 7.3.3.2.2.技術別 7.3.3.2.3.アプリケーション別 7.3.3.2.4.用途別 8.欧州BFSIにおけるジェネレーティブAIの市場展望 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.展開別 8.2.2.技術別 8.2.3.アプリケーション別 8.2.4.用途別 8.2.5.国別 8.3.ヨーロッパ国別分析 8.3.1.ドイツのBFSIにおけるジェネレーティブAI市場の展望 8.3.1.1.市場規模と予測 8.3.1.1.1.金額ベース 8.3.1.2.市場シェアと予測 8.3.1.2.1.展開別 8.3.1.2.2.技術別 8.3.1.2.3.アプリケーション別 8.3.1.2.4.用途別 8.3.2.フランスBFSIにおけるジェネレーティブAIの市場展望 8.3.2.1.市場規模・予測 8.3.2.1.1.金額ベース 8.3.2.2.市場シェアと予測 8.3.2.2.1.展開別 8.3.2.2.2.技術別 8.3.2.2.3.アプリケーション別 8.3.2.2.4.用途別 8.3.3.イギリスのBFSIにおけるジェネレーティブAIの市場展望 8.3.3.1.市場規模・予測 8.3.3.1.1.金額ベース 8.3.3.2.市場シェアと予測 8.3.3.2.1.展開別 8.3.3.2.2.技術別 8.3.3.2.3.アプリケーション別 8.3.3.2.4.用途別 8.3.4.イタリアのBFSIにおけるジェネレーティブAI市場の展望 8.3.4.1.市場規模・予測 8.3.4.1.1.金額ベース 8.3.4.2.市場シェアと予測 8.3.4.2.1.展開別 8.3.4.2.2.技術別 8.3.4.2.3.アプリケーション別 8.3.4.2.4.用途別 8.3.5.スペインのBFSIにおけるジェネレーティブAIの市場展望 8.3.5.1.市場規模・予測 8.3.5.1.1.金額ベース 8.3.5.2.市場シェアと予測 8.3.5.2.1.展開別 8.3.5.2.2.技術別 8.3.5.2.3.アプリケーション別 8.3.5.2.4.用途別 8.3.6.ベルギーBFSIにおけるジェネレーティブAIの市場展望 8.3.6.1.市場規模・予測 8.3.6.1.1.金額ベース 8.3.6.2.市場シェアと予測 8.3.6.2.1.展開別 8.3.6.2.2.技術別 8.3.6.2.3.アプリケーション別 8.3.6.2.4.用途別 9.アジア太平洋地域のBFSIにおけるジェネレーティブAIの市場展望 9.1.市場規模と予測 9.1.1.金額ベース 9.2.市場シェアと予測 9.2.1.展開別 9.2.2.技術別 9.2.3.アプリケーション別 9.2.4.用途別 9.2.5.国別 9.3.アジア太平洋地域国別分析 9.3.1.中国のBFSIにおけるジェネレーティブAI市場の展望 9.3.1.1.市場規模と予測 9.3.1.1.1.金額ベース 9.3.1.2.市場シェアと予測 9.3.1.2.1.展開別 9.3.1.2.2.技術別 9.3.1.2.3.アプリケーション別 9.3.1.2.4.用途別 9.3.2.インドのBFSIにおけるジェネレーティブAI市場の展望 9.3.2.1.市場規模・予測 9.3.2.1.1.金額ベース 9.3.2.2.市場シェアと予測 9.3.2.2.1.展開別 9.3.2.2.2.技術別 9.3.2.2.3.アプリケーション別 9.3.2.2.4.用途別 9.3.3.日本のBFSIにおけるジェネレーティブAI市場の展望 9.3.3.1.市場規模・予測 9.3.3.1.1.金額ベース 9.3.3.2.市場シェアと予測 9.3.3.2.1.展開別 9.3.3.2.2.技術別 9.3.3.2.3.アプリケーション別 9.3.3.2.4.用途別 9.3.4.韓国BFSIにおけるジェネレーティブAIの市場展望 9.3.4.1.市場規模と予測 9.3.4.1.1.金額ベース 9.3.4.2.市場シェアと予測 9.3.4.2.1.展開別 9.3.4.2.2.技術別 9.3.4.2.3.アプリケーション別 9.3.4.2.4.用途別 9.3.5.オーストラリアのBFSIにおけるジェネレーティブAI市場の展望 9.3.5.1.市場規模・予測 9.3.5.1.1.金額ベース 9.3.5.2.市場シェアと予測 9.3.5.2.1.展開別 9.3.5.2.2.技術別 9.3.5.2.3.アプリケーション別 9.3.5.2.4.用途別 9.3.6.インドネシアのBFSIにおけるジェネレーティブAI市場の展望 9.3.6.1.市場規模・予測 9.3.6.1.1.金額ベース 9.3.6.2.市場シェアと予測 9.3.6.2.1.展開別 9.3.6.2.2.技術別 9.3.6.2.3.アプリケーション別 9.3.6.2.4.用途別 9.3.7.ベトナムのBFSIにおけるジェネレーティブAI市場の展望 9.3.7.1.市場規模・予測 9.3.7.1.1.金額ベース 9.3.7.2.市場シェアと予測 9.3.7.2.1.展開別 9.3.7.2.2.技術別 9.3.7.2.3.アプリケーション別 9.3.7.2.4.用途別 10.南米のBFSIにおけるジェネレーティブAIの市場展望 10.1.市場規模と予測 10.1.1.金額ベース 10.2.市場シェアと予測 10.2.1.展開別 10.2.2.技術別 10.2.3.アプリケーション別 10.2.4.用途別 10.2.5.国別 10.3.南アメリカ国別分析 10.3.1.ブラジルのBFSIにおけるジェネレーティブAI市場の展望 10.3.1.1.市場規模と予測 10.3.1.1.1.金額ベース 10.3.1.2.市場シェアと予測 10.3.1.2.1.展開別 10.3.1.2.2.技術別 10.3.1.2.3.アプリケーション別 10.3.1.2.4.用途別 10.3.2.コロンビアのBFSIにおけるジェネレーティブAI市場の展望 10.3.2.1.市場規模・予測 10.3.2.1.1.金額ベース 10.3.2.2.市場シェアと予測 10.3.2.2.1.展開別 10.3.2.2.2.技術別 10.3.2.2.3.アプリケーション別 10.3.2.2.4.用途別 10.3.3.アルゼンチンのBFSIにおけるジェネレーティブAI市場展望 10.3.3.1.市場規模・予測 10.3.3.1.1.金額ベース 10.3.3.2.市場シェアと予測 10.3.3.2.1.展開別 10.3.3.2.2.技術別 10.3.3.2.3.アプリケーション別 10.3.3.2.4.用途別 10.3.4.チリのBFSIにおけるジェネレーティブAIの市場展望 10.3.4.1.市場規模・予測 10.3.4.1.1.金額ベース 10.3.4.2.市場シェアと予測 10.3.4.2.1.展開別 10.3.4.2.2.技術別 10.3.4.2.3.アプリケーション別 10.3.4.2.4.用途別 11.中東・アフリカのBFSIにおけるジェネレーティブAIの市場展望 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.展開別 11.2.2.技術別 11.2.3.アプリケーション別 11.2.4.用途別 11.2.5.国別 11.3.中東・アフリカ国別分析 11.3.1.サウジアラビアのBFSIにおけるジェネレーティブAI市場の展望 11.3.1.1.市場規模と予測 11.3.1.1.1.価値別 11.3.1.2.市場シェアと予測 11.3.1.2.1.展開別 11.3.1.2.2.技術別 11.3.1.2.3.アプリケーション別 11.3.1.2.4.用途別 11.3.2.アラブ首長国連邦（UAE）のBFSI向けジェネレーティブAI市場の展望 11.3.2.1.市場規模・予測 11.3.2.1.1.金額ベース 11.3.2.2.市場シェアと予測 11.3.2.2.1.展開別 11.3.2.2.2.技術別 11.3.2.2.3.アプリケーション別 11.3.2.2.4.用途別 11.3.3.南アフリカのBFSIにおけるジェネレーティブAI市場の展望 11.3.3.1.市場規模・予測 11.3.3.1.1.金額ベース 11.3.3.2.市場シェアと予測 11.3.3.2.1.展開別 11.3.3.2.2.技術別 11.3.3.2.3.アプリケーション別 11.3.3.2.4.用途別 11.3.4.トルコのBFSIにおけるジェネレーティブAIの市場展望 11.3.4.1.市場規模・予測 11.3.4.1.1.金額ベース 11.3.4.2.市場シェアと予測 11.3.4.2.1.展開別 11.3.4.2.2.技術別 11.3.4.2.3.アプリケーション別 11.3.4.2.4.用途別 11.3.5.イスラエルのBFSIにおけるジェネレーティブAI市場の展望 11.3.5.1.市場規模・予測 11.3.5.1.1.金額ベース 11.3.5.2.市場シェアと予測 11.3.5.2.1.展開別 11.3.5.2.2.技術別 11.3.5.2.3.アプリケーション別 11.3.5.2.4.用途別 12.市場ダイナミクス 12.1.促進要因 12.2.課題 13.市場動向 14.企業プロフィール 14.1.IBMコーポレーション 14.1.1.事業概要 14.1.2.主な収益と財務 14.1.3.最近の動向 14.1.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.1.5.主要製品/サービス 14.2.マイクロソフト株式会社 14.2.1.事業概要 14.2.2.主な収益と財務 14.2.3.最近の動向 14.2.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.2.5.主要製品/サービス 14.3.グーグル合同会社 14.3.1.事業概要 14.3.2.主な収益と財務 14.3.3.最近の動向 14.3.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.3.5.主要製品/サービス 14.4.アマゾン・ウェブ・サービス 14.4.1.事業概要 14.4.2.主な収益と財務 14.4.3.最近の動向 14.4.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.4.5.主要製品/サービス 14.5.セールスフォース 14.5.1.事業概要 14.5.2.主な売上と財務 14.5.3.最近の動向 14.5.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.5.5.主要製品/サービス 14.6.SAP SE 14.6.1.事業概要 14.6.2.主な収益と財務 14.6.3.最近の動向 14.6.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.6.5.主要製品/サービス 14.7.オラクル株式会社 14.7.1.事業概要 14.7.2.主な収益と財務 14.7.3.最近の動向 14.7.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.7.5.主要製品/サービス 14.8.エヌビディアコーポレーション 14.8.1.事業概要 14.8.2.主な収益と財務 14.8.3.最近の動向 14.8.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.8.5.主要製品/サービス 14.9.パランティア・テクノロジーズ 14.9.1.事業概要 14.9.2.主な収益と財務 14.9.3.最近の動向 14.9.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.9.5.主要製品/サービス 14.10.C3.ai社 14.10.1.事業概要 14.10.2.主な収益と財務 14.10.3.最近の動向 14.10.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.10.5.主要製品／サービス 14.11.データロボット社 14.11.1.事業概要 14.11.2.主な収益と財務 14.11.3.最近の動向 14.11.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.11.5.主要製品/サービス 14.12.H2O.ai, Inc. 14.12.1.事業概要 14.12.2.主な収益と財務 14.12.3.最近の動向 14.12.4.キーパーソン／主要コンタクトパーソン 14.12.5.主要製品/サービス 15.戦略的提言 16.会社概要と免責事項
SummaryThe Global Generative AI in BFSI Market was valued at USD 1210.50 million in 2023 and is expected to reach USD 5100.65 million by 2029 with a CAGR of 27.09% through 2029. Table of Contents1. Service Overview
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