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エンタープライズ人工知能市場の世界産業規模、シェア、動向、機会、予測、展開タイプ別（クラウド、オンプレミス）、技術別（機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョン、音声認識、その他）、産業分野別（IT・通信、BFSI、自動車、ヘルスケア、政府・防衛、小売、その他）、地域別・競合別、2019-2029FEnterprise Artificial Intelligence Market Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Deployment Type (Cloud, On-premises), By Technology (Machine learning, Natural language processing, Computer vision, Speech recognition, Others) By Industry Vertical (IT and telecom, BFSI, Automotive, Healthcare, Government and Dfense, Retail, Others) By Region & Competition, 2019-2029F 世界のエンタープライズ人工知能市場は、2023年に114億9000万米ドルと評価され、2029年までの予測期間中に34.59％の複合年間成長率を記録すると予測されている。 世界のエンタープライズ人工知能市場は、様々な... もっと見る
サマリー世界のエンタープライズ人工知能市場は、2023年に114億9000万米ドルと評価され、2029年までの予測期間中に34.59％の複合年間成長率を記録すると予測されている。世界のエンタープライズ人工知能市場は、様々な産業で広く採用されていることが原動力となり、近年著しい拡大を遂げている。自律走行車、ヘルスケア、小売業、製造業などの主要セクターは、正確な人工知能と機械学習モデルの開発におけるデータラベリングソリューションの重要性を認識するようになり、最終的にビジネス成果を強化している。 規制の枠組みが厳しくなり、生産性と効率性が重視されるようになったことで、企業は高度なデータラベリング技術に多額の投資を行うようになった。データアノテーションプラットフォームの主要プロバイダーは、複数のソースからのデータ処理、共同ワークフロー管理、インテリジェントなプロジェクト監視などの機能を備えた革新的な製品を発表している。これらの機能強化により、データアノテーションの品質と拡張性が著しく向上している。 コンピュータビジョン、自然言語処理、モバイルデータ収集などの技術の統合は、データラベリングソリューションの機能に革命をもたらしている。先進的なソリューションは現在、自動化されたアノテーション支援、リアルタイムの分析、プロジェクトの進行に関する洞察を提供しています。これにより、企業はデータ品質をよりよく監督し、データ資産からより大きな価値を引き出し、人工知能の開発サイクルを促進することができる。 企業はデータ注釈の専門家と積極的にパートナーシップを結び、特定のデータやユースケースの要件に対応するオーダーメードのソリューションを考案している。さらに、データ主導の意思決定が重視されるようになったことで、さまざまな業種で新たな展望が生まれている。 企業向け人工知能市場は、自律走行車、ヘルスケア、小売などの分野でデジタルトランスフォーメーションへの取り組みが勢いを増し続けていることから、持続的な成長が見込める位置にある。新機能への世界的な持続的な投資は、大規模で高品質な注釈付き学習データの提供を通じて、人工知能と機械学習をサポートする市場の能力を強化し、最終的に長期的な展望を形成すると予想される。 主な市場促進要因 データの拡散とアクセシビリティ デジタルトランスフォーメーションの時代において、データは企業の生命線となっている。センサー、ソーシャルメディア、コネクテッドデバイスなど、無数のソースから生成されるデータの急激な増加は、活用されるのを待っている情報の宝庫を作り出した。この膨大かつ多様なデータセットの利用可能性が、エンタープライズAI市場を推進する最初の原動力となっている。 ビッグデータの出現は、チャンスとチャレンジの新時代を到来させた。企業は、これまで想像もできなかった量のデータを活用することで、洞察を深め、プロセスを最適化し、イノベーションを推進できるようになった。洗練されたアルゴリズムを持つAIは、これらの膨大なデータセットから実用的な洞察を引き出す手段を提供し、企業に競争力をもたらします。 クラウド・コンピューティングやデータ共有プラットフォームを通じてデータ・アクセスが民主化されたことで、あらゆる規模の企業がAIを活用できるようになった。中小企業（SME）は、かつてはハイテク大企業だけが利用できたAI機能を利用できるようになり、市場における公平な競争環境が促進されている。 AIを活用した分析によって、企業は顧客の嗜好や行動をより深く理解することができる。これにより、高度にパーソナライズされた体験を提供することが可能になり、これはeコマース、マーケティング、小売などの業界で特に重要である。消費者がオーダーメイドのサービスをますます期待するようになる中、AI主導の洞察は顧客維持と収益拡大のための強力なツールとなる。 AI技術の進歩 エンタープライズAI市場に拍車をかけている2つ目の要因は、AI技術自体の絶え間ない進歩である。AIはもはや基本的な自動化にとどまらず、ビジネスの運営方法に革命をもたらす可能性を秘めた洗練されたツールキットへと進化している。 機械学習（ML）とディープラーニング（DL）は、AIイノベーションの最前線にある。これらのテクノロジーは、明示的なプログラミングなしにコンピューターが学習し、意思決定を行うことを可能にする。企業はMLとDLのアルゴリズムを、製造業における予知保全から金融業における不正検知まで、さまざまなタスクに導入している。 人間の言語理解に焦点を当てたAIの一分野であるNLPは、チャットボット、バーチャルアシスタント、感情分析の可能性を広げている。これらのアプリケーションは、顧客サービスを強化し、コミュニケーションを合理化し、非構造化テキストデータから貴重な洞察を提供する。 コンピューター・ビジョンは、機械が世界の視覚情報を解釈・理解することを可能にし、医療画像解析のヘルスケア、レジ不要の小売業、物体認識とナビゲーションの自律走行車などの分野で貴重な存在となっている。 データが生成される場所（IoTデバイスなど）に近いエッジでのAIの統合は、待ち時間を短縮し、リアルタイムの意思決定を強化する。これは、自律走行車、スマートシティ、産業オートメーションなどのアプリケーションにおいて特に重要である。 競争優位性と市場ダイナミクス エンタープライズAI市場の第3の原動力は、急速に変化するビジネス環境における競争優位性のあくなき追求である。組織がAIの変革の可能性を認識するにつれて、いくつかのダイナミクスによってAIソリューションの導入と投資が推進されている。 多くの業界で、AIは破壊的な力になりつつある。競合他社がAIを活用して業務効率を改善し、顧客体験を向上させ、革新的な製品やサービスを導入する中、AIを導入できない企業は時代遅れになるリスクがある。 AIによる自動化は、ワークフローを合理化し、運用コストを削減する。企業は反復作業を自動化し、サプライチェーンを最適化し、データ主導の意思決定を行うことで、生産性と収益性を向上させることができる。AIは、組織がより正確かつ迅速にデータ主導の意思決定を行うことを可能にする。これは、金融、ヘルスケア、サイバーセキュリティなど、タイムリーな意思決定が重要な分野で特に価値が高い。企業はますます顧客中心のアプローチを採用するようになっており、AIはパーソナライズされた体験を提供する上で極めて重要な役割を果たしている。これは顧客満足度を向上させるだけでなく、ロイヤルティと収益成長を促進する。 エンタープライズAI市場は、データの急増、AI技術の進歩、ダイナミックなビジネス環境における競争優位性の追求を原動力として、著しい成長を遂げている。AIのパワーを戦略的に活用する組織は、それぞれの市場で実質的な優位性を獲得する立場にある。こうした原動力が進化し続ける中、企業はAI主導の変革の時代に勝ち残るために適応し、イノベーションを起こさなければならない。 主な市場課題 データの品質と可用性 エンタープライズ人工知能市場が直面する重大な課題の1つは、データの品質と可用性である。AIアルゴリズムは、学習して正確な予測を行うために、大量の高品質データに大きく依存している。しかし、多くの組織は、不完全なデータ、一貫性のないデータ、偏ったデータなど、データ品質の問題に苦慮している。データ品質が悪いと、不正確なAIモデルや信頼できない洞察につながり、AI導入の効果が損なわれる可能性がある。 さらに、特に一元化されたデータインフラを持たない組織や、データソースが断片化されている組織では、データの可用性が課題となる可能性がある。データのサイロ化やシステム間の統合の欠如は、AIイニシアチブのためのデータへのアクセス性と利用可能性を妨げる可能性がある。これは、企業内でのAIアプリケーションの範囲と影響を制限する可能性がある。 このような課題に対処するためには、企業はデータクレンジング、正規化、エンリッチメントプロセスを含む強固なデータ管理戦略に投資する必要がある。データのライフサイクル全体を通じてデータの品質と完全性を確保するデータガバナンスのフレームワークを確立することが極めて重要である。さらに組織は、様々なソースからのデータを統合し、AIアプリケーションですぐに利用できるようにするために、データ統合の取り組みを優先する必要がある。 倫理的および規制上の考慮事項 エンタープライズ人工知能市場におけるもう一つの重要な課題は、AIの導入に関連する倫理的・規制的な考慮事項を乗り越えることである。AI技術がより洗練され普及するにつれて、プライバシー、偏見、透明性、説明責任に関する懸念が生じる。 倫理的な検討事項は、AIの責任ある使用と、AIシステムが偏見を永続させたり特定のグループを差別したりしないようにすることを中心に展開される。組織は、AIアルゴリズムの潜在的な倫理的影響に留意し、それらが社会的価値観や規範に合致していることを確認する必要がある。 政府や規制機関がAI技術を管理するために新たな法律や規制を導入すると、規制上の課題が浮上する。一般データ保護規則（GDPR）などのデータ保護規制の遵守は、機密性の高い顧客データを扱う場合に極めて重要になる。組織は、こうした規制の状況を乗り切り、AIの実装が必要な法的要件を遵守していることを確認する必要がある。 このような課題に対処するため、組織は公正性、透明性、説明責任を促進する倫理的なAIのフレームワークとガイドラインを採用すべきである。また、機密情報を保護するための強固なデータプライバシーとセキュリティ対策に投資すべきである。規制機関や業界団体と協力することで、組織は進化する規制に関する最新情報を入手し、倫理的・法的基準へのコンプライアンスを確保することができる。 主な市場動向 説明可能なAIの採用 エンタープライズ人工知能市場の顕著なトレンドの1つは、説明可能なAI（XAI）の採用である。AIシステムが複雑化し、企業や個人に影響を与える重要な意思決定を行うようになるにつれ、透明性と解釈可能性へのニーズが高まっている。説明可能なAI技術は、AIモデルがどのようにして意思決定に至るのかについての洞察を提供し、利害関係者が根本的な要因や推論を理解できるようにすることを目的としている。このトレンドは、特に金融、ヘルスケア、法務などの規制の厳しい業界において、AIシステムに対する信頼を構築したいという願望によってもたらされている。説明可能なAIを採用することで、組織はコンプライアンスを確保し、バイアスを緩和し、説明責任を強化することができ、最終的にはAI技術の受け入れと採用が促進される。 AIとエッジコンピューティングの統合 エンタープライズ人工知能市場におけるもう一つの重要なトレンドは、AIとエッジコンピューティングの統合である。エッジコンピューティングとは、集中型のクラウドインフラに依存するのではなく、ソースまたはソースの近くでデータを処理・分析することを指す。このトレンドは、リアルタイムの意思決定、待ち時間の短縮、データ・プライバシーの強化に対するニーズが原動力となっている。IoTデバイス、エッジ・サーバー、ゲートウェイなどのエッジ・デバイスにAIモデルを直接導入することで、企業はAIのパワーを活用してローカルでデータを処理・分析できる。これにより、応答時間の短縮、業務効率の向上、クラウドへのデータ送信の必要性を減らすことによるコスト削減が可能になる。AIとエッジコンピューティングの統合は、機密データを外部サーバーに送信することなくローカルで処理・分析できるため、データのプライバシーやセキュリティに関する懸念にも対処できる。この傾向は、リアルタイムの洞察と即時の対応が重要な製造業、運輸業、医療などの業界で特に関連性が高い。 責任あるAIと倫理的配慮の重視 エンタープライズ人工知能市場を形成する重要なトレンドは、責任あるAIと倫理的配慮への注目の高まりである。AI技術が普及するにつれ、その導入に伴う潜在的なリスクや課題に対する認識が高まっている。組織は、AIシステムが責任ある倫理的な方法で開発・導入されることをより重視している。これには、偏見、公平性、透明性、説明責任などの問題への対処が含まれる。責任あるAIの実践には、AIアプリケーションの社会的影響を考慮すること、公平性と包括性を確保すること、意図しない結果から保護することが含まれる。組織は、AI倫理原則などのフレームワークやガイドラインを採用し、AIシステムの開発と配備の指針としている。さらに、責任あるAIのための基準やベストプラクティスを確立するために、産業界、学界、規制機関の間で協力体制が構築されつつある。この傾向は、利害関係者間の信頼を構築し、規制を遵守し、非倫理的なAIの実践に関連する潜在的な評判や法的リスクを軽減する必要性に後押しされている。 セグメント別の洞察 展開タイプ別インサイト 2023年には、クラウド展開セグメントがエンタープライズ人工知能（AI）市場を支配し、予測期間中もその優位性を維持すると予想される。クラウド展開モデルでは、サードパーティのサービスプロバイダーが提供するクラウドプラットフォーム上でAIアプリケーションとインフラストラクチャをホスティングする。この優位性は、エンタープライズAIにおけるクラウド展開の利点を際立たせるいくつかの要因に起因している。 クラウド導入モデルは拡張性と柔軟性を提供するため、企業はニーズに応じてAIインフラとリソースを容易に拡張できる。これは、大量のデータと計算能力が学習と推論タスクに必要とされるAIの文脈では特に有益である。クラウドプラットフォームは、コンピューティングリソースへのオンデマンドアクセスを提供し、AIワークロードのリソース集約的な性質を効率的に処理することを可能にする。 クラウドの導入モデルは、費用対効果と先行投資の削減を実現します。クラウド・サービスを活用することで、企業はハードウェア、ソフトウェア、インフラストラクチャへの多額の先行投資の必要性を回避できる。その代わり、消費したリソースの料金を従量制で支払うことができるため、コスト削減と財務の柔軟性が向上する。これにより、オンプレミスのインフラに投資するリソースを持たない中小企業など、より幅広い組織がAIにアクセスしやすくなる。 さらに、クラウド導入モデルは導入と管理を容易にする。クラウド・サービス・プロバイダーは、AIアプリケーションの導入と管理を簡素化する設定済みのAIサービスとツールを提供している。これにより、AIインフラストラクチャのセットアップと維持に必要な複雑さと技術的専門知識が軽減され、企業は基盤となるインフラストラクチャの管理よりも、AIモデルの開発と展開に集中することができる。 今後を展望すると、クラウド導入セグメントは予測期間中、エンタープライズAI市場における優位性を維持すると予想される。業界全体でクラウドコンピューティングの採用が進み、クラウド技術が進歩し、クラウドプラットフォーム上でAIに特化したサービスやツールが利用可能になりつつあることが、クラウド展開の選好を引き続き後押しする。また、デジタル変革への取り組みが進み、AIの実装に俊敏性と拡張性が求められていることから、クラウドベースのAIソリューションの需要がさらに高まるだろう。 地域別インサイト 2023年には、北米がエンタープライズ人工知能（AI）市場を支配し、予測期間中もその優位性を維持すると予想される。北米の優位性は、AI産業における同地域の確固たる地位を浮き彫りにするいくつかの要因に起因している。 北米はAIの研究開発の最前線にあり、大手テクノロジー企業、研究機関、新興企業がこの分野のイノベーションを推進している。この地域にはシリコンバレーのようなAIの主要拠点があり、技術進歩と起業家精神の文化を育んできた。このエコシステムが最先端のAIソリューションの提供を促進し、さまざまな業界の企業から投資を集めている。 北米には、AI技術の導入と採用を支える強固なインフラと技術力がある。この地域には、高度なクラウド・コンピューティング・インフラ、高速インターネット接続、AIサービス・プロバイダーの成熟したエコシステムがある。このため、北米の組織はAI技術を効果的に活用し、ビジネスプロセスに統合することができる。 北米には、ヘルスケア、金融、小売、製造など、AI技術に大きく依存する多様な産業がある。これらの業界は、業務効率の改善、顧客体験の向上、競争力の獲得においてAIの可能性を認識している。北米におけるAIソリューションの需要は、データ主導の洞察力を活用し、プロセスを自動化し、イノベーションを推進する必要性に後押しされている。 今後、北米は予測期間中、エンタープライズAI市場における優位性を維持すると予想される。同地域の強力なAIエコシステム、技術力、AIソリューションに対する業界の需要は、今後も市場を牽引していくだろう。さらに、AIの研究開発への継続的な投資、学界と産業界の連携、有利な政府政策が、エンタープライズAI市場における北米の主導的地位にさらに貢献している。各業界の企業がAI技術を採用し続ける中、北米の高度なAIソリューションに対する需要は引き続き堅調であり、同市場における優位性は確固たるものとなるだろう。 主要市場プレイヤー - インテル コーポレーション - IBMコーポレーション - アマゾン ウェブ サービス - グーグル - マイクロソフト株式会社 - SAP SE - セールスフォース - フェア・アイザック・コーポレーション - SAS Institute Inc. - オラクル・コーポレーション レポートの範囲 本レポートでは、企業向け人工知能の世界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： - エンタープライズ人工知能市場：展開タイプ別 o クラウド o オンプレミス - エンタープライズ人工知能市場：技術別 o 機械学習 o 自然言語処理 o コンピュータビジョン o 音声認識 o その他 - 企業向け人工知能市場：産業分野別 o ITおよび電気通信 o BFSI o 自動車 o ヘルスケア o 政府・防衛 o 小売 o その他 - 企業向け人工知能市場、地域別 o 北米 米国 カナダ メキシコ o ヨーロッパ フランス イギリス イタリア ドイツ スペイン o アジア太平洋 中国 インド 日本 オーストラリア 韓国 南米 ブラジル アルゼンチン コロンビア o 中東・アフリカ 南アフリカ サウジアラビア UAE クウェート トルコ エジプト 競合状況 企業プロフィール：世界の企業向け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 TechSci Research社は、所定の市場データを使用した世界の企業向け人工知能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。この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.調査の種類 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.世界の企業向け人工知能市場の概要 6.世界の企業向け人工知能市場の展望 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.展開タイプ別（クラウド、オンプレミス） 6.2.2.テクノロジー別（機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョン、音声認識、その他） 6.2.3.業種別（IT・通信、BFSI、自動車、ヘルスケア、政府・防衛、小売、その他） 6.2.4.地域別 6.3.企業別（2023年） 6.4.市場マップ 7.北米の企業向け人工知能市場の展望 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.展開タイプ別 7.2.2.技術別 7.2.3.業種別 7.2.4.国別 7.3.北米国別分析 7.3.1.米国の企業向け人工知能市場の展望 7.3.1.1.市場規模と予測 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.展開タイプ別 7.3.1.2.2.技術別 7.3.1.2.3.業種別 7.3.2.カナダの企業向け人工知能市場の展望 7.3.2.1.市場規模と予測 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.展開タイプ別 7.3.2.2.2.技術別 7.3.2.2.3.業種別 7.3.3.メキシコの企業向け人工知能市場の展望 7.3.3.1.市場規模と予測 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.展開タイプ別 7.3.3.2.2.技術別 7.3.3.2.3.業種別 8.欧州企業向け人工知能市場の展望 8.1.市場規模と予測 8.1.1.金額ベース 8.2.市場シェアと予測 8.2.1.展開タイプ別 8.2.2.技術別 8.2.3.業種別 8.2.4.国別 8.3.ヨーロッパ国別分析 8.3.1.ドイツの企業向け人工知能市場の展望 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.展開タイプ別 8.3.1.2.2.技術別 8.3.1.2.3.業種別 8.3.2.イギリスの企業向け人工知能市場の展望 8.3.2.1.市場規模と予測 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.展開タイプ別 8.3.2.2.2.技術別 8.3.2.2.3.業種別 8.3.3.イタリアの企業向け人工知能市場の展望 8.3.3.1.市場規模と予測 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.展開タイプ別 8.3.3.2.2.技術別 8.3.3.2.3.業種別 8.3.4.フランスの企業向け人工知能市場の展望 8.3.4.1.市場規模と予測 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.展開タイプ別 8.3.4.2.2.技術別 8.3.4.2.3.業種別 8.3.5.スペインの企業向け人工知能市場の展望 8.3.5.1.市場規模と予測 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.展開タイプ別 8.3.5.2.2.技術別 8.3.5.2.3.業種別 9.アジア太平洋地域の企業向け人工知能市場の展望 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.展開タイプ別 9.2.2.技術別 9.2.3.業種別 9.2.4.国別 9.3.アジア太平洋地域国別分析 9.3.1.中国の企業向け人工知能市場の展望 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.展開タイプ別 9.3.1.2.2.技術別 9.3.1.2.3.業種別 9.3.2.インドの企業向け人工知能市場の展望 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.展開タイプ別 9.3.2.2.2.技術別 9.3.2.2.3.業種別 9.3.3.日本の企業向け人工知能市場の展望 9.3.3.1.市場規模と予測 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.展開タイプ別 9.3.3.2.2.技術別 9.3.3.2.3.業種別 9.3.4.韓国の企業向け人工知能市場の展望 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.展開タイプ別 9.3.4.2.2.技術別 9.3.4.2.3.業種別 9.3.5.オーストラリアの企業向け人工知能市場の展望 9.3.5.1.市場規模と予測 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.展開タイプ別 9.3.5.2.2.技術別 9.3.5.2.3.業種別 10.南米の企業向け人工知能市場の展望 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.展開タイプ別 10.2.2.技術別 10.2.3.業種別 10.2.4.国別 10.3.南アメリカ国別分析 10.3.1.ブラジルの企業向け人工知能市場の展望 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.展開タイプ別 10.3.1.2.2.技術別 10.3.1.2.3.業種別 10.3.2.アルゼンチンの企業向け人工知能市場の展望 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.展開タイプ別 10.3.2.2.2.技術別 10.3.2.2.3.業種別 10.3.3.コロンビアの企業向け人工知能市場の展望 10.3.3.1.市場規模と予測 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.展開タイプ別 10.3.3.2.2.技術別 10.3.3.2.3.業種別 11.中東・アフリカの企業向け人工知能市場の展望 11.1.市場規模と予測 11.1.1.金額ベース 11.2.市場シェアと予測 11.2.1.展開タイプ別 11.2.2.技術別 11.2.3.業種別 11.2.4.国別 11.3.MEA：国別分析 11.3.1.南アフリカの企業向け人工知能市場の展望 11.3.1.1.市場規模と予測 11.3.1.1.1.金額ベース 11.3.1.2.市場シェアと予測 11.3.1.2.1.展開タイプ別 11.3.1.2.2.技術別 11.3.1.2.3.業種別 11.3.2.サウジアラビアの企業向け人工知能市場の展望 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.展開タイプ別 11.3.2.2.2.技術別 11.3.2.2.3.業種別 11.3.3.UAEの企業向け人工知能市場の展望 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.展開タイプ別 11.3.3.2.2.技術別 11.3.3.2.3.業種別 11.3.4.クウェートの企業向け人工知能市場の展望 11.3.4.1.市場規模及び予測 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.展開タイプ別 11.3.4.2.2.技術別 11.3.4.2.3.業種別 11.3.5.トルコの企業向け人工知能市場の展望 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.展開タイプ別 11.3.5.2.2.技術別 11.3.5.2.3.業種別 11.3.6.エジプトの企業向け人工知能市場の展望 11.3.6.1.市場規模と予測 11.3.6.1.1.金額ベース 11.3.6.2.市場シェアと予測 11.3.6.2.1.展開タイプ別 11.3.6.2.2.技術別 11.3.6.2.3.業種別 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.インテル株式会社 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.IBMコーポレーション 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.アマゾン・ウェブ・サービス 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.グーグル合同会社 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.マイクロソフト株式会社 14.5.1.事業概要 14.5.2.主な収益と財務 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.SAS Institute Inc. 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.SAP SE 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.セールスフォース 14.8.1.事業概要 14.8.2.主な売上と財務 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.フェア・アイザック・コーポレーション 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.オラクル株式会社 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 15.戦略的提言 16.会社概要と免責事項
SummaryGlobal Enterprise Artificial Intelligence market was valued at USD 11.49 billion in 2023 and is projected to register a compound annual growth rate of 34.59% during the forecast period through 2029. Table of Contents1. Service Overview
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