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AIによる変革:世界的な概観

AIによる変革:世界的な概観


AI Disruption: A Global Overview

報告範囲 本報告書は、AIが技術的、業務的、顧客対応、競争力の各次元において産業と社会にどのような変革をもたらすかを分析する。AI導入動向の追跡を超え、変革を体系的な力として理解することに焦点を当... もっと見る

 

 

出版社
BCC Research
BCCリサーチ
出版年月
2026年1月30日
電子版価格
US$4,650
シングルユーザライセンス(印刷不可)
ライセンス・価格情報/注文方法はこちら
納期
2-3営業日以内
ページ数
121
言語
英語

英語原文をAI翻訳して掲載しています。


 

サマリー

報告範囲
本報告書は、AIが技術的、業務的、顧客対応、競争力の各次元において産業と社会にどのような変革をもたらすかを分析する。AI導入動向の追跡を超え、変革を体系的な力として理解することに焦点を当て、価値創造と社会経済への世界的な影響をマッピングする。学術機関、企業、政策機関によるグローバルベンチマーク、リアルタイム応用事例、深い研究を基に、進化するAIの展望を定義する。 本報告書は、AIネイティブアーキテクチャを伴うプラットフォーム移行、生成AI、自動化システム、ロボティクス、データインフラストラクチャなど複数のベクトルを検証する。インテリジェントオートメーションと機械学習ベースの最適化を通じた内部ワークフロー、サプライチェーン、物流、意思決定の再構築を分析する。さらにユーザー体験、パーソナライゼーションエンジン、予測サービス、音声インターフェース、AIエージェントにおけるAIの活用も検証する。 本レポートは、医療、金融・銀行、製造・サプライチェーン、小売・eコマース、教育・エドテック、運輸・物流、メディア・エンターテインメント、その他新興分野など、世界で最もAIの影響を受けるセクターに焦点を当て、トレンド分析を実施しています。 さらに地域別動向を提示し、AI先進地域と遅れた地域を特定。北米、アジア太平洋、欧州、その他地域(RoW)における地域別成熟度、人材エコシステム、政策環境をマッピング。本レポートは相互に関連する複数の次元からAIによる変革を評価:- AI統合に伴う時価総額の変動、および認知業務・手作業分野における雇用創出と代替
- 業界変革を牽引する基盤モデルのブレイクスルー。- データ豊富な企業を中心としたM&A活動の変化とエコシステム統合。報告書には以下が含まれます
- グローバル産業と地域におけるAI駆動型ディスラプションの概観- 技術的・業務的ディスラプションに関する情報(中核業務、ワークフロー、プラットフォームの変化に焦点を当てた)- AIが産業横断的に職務機能とスキル需要をどう変革しているかの考察
- プラットフォーム移行や市場参入障壁の低下を含む競争環境の変革分析- カスタマーエクスペリエンス、パーソナライゼーション、カスタマーサポートにおける変革の動向- AI導入による変革を経験した企業の事例研究とリアルタイム活用事例- 業界専門家、思想的リーダー、主要回答者からの洞察と展望



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目次

目次
第1章 エグゼクティブサマリー調査の目的と目標本調査実施の理由報告書の範囲市場概要ディスラプションの視点将来の動向と発展業界分析地域別インサイト結論第2章 市場概要AIディスラプション概要四半期レビュー(2025年第4四半期):主要AIディスラプションハイライトAI市場動向ダッシュボードサプライチェーンリスクコンピューティングリソースとGPU不足
半導体地政学と輸出規制 部品不足と価格高騰 エネルギーとデータセンター容量制約 クラウド・プラットフォーム障害 データ完全性と越境データリスク 物流・輸送・港湾の変動性 人材・サービス供給 主要AI破壊的スタートアップ 規制執行 米国 欧州 中国 インド クラウド・データセンター制約 2025年以降のAI
2030年シナリオ計画マトリックス第3章 AIは脅威ではなく機会概要創出される新たな職種/置き換えられる従来職種医療置き換えられる従来職種創出される新たな職種金融・銀行置き換えられる従来職種創出される新たな職種製造・サプライチェーン置き換えられる従来職種創出される新たな職種小売・eコマース
置き換えられる従来職種 新たに創出される職種 教育・EdTech 置き換えられる従来職種 新たに創出される職種 運輸・物流 置き換えられる従来職種 新たに創出される職種 メディア・エンターテインメント 置き換えられる従来職種 新たに創出される職種 ヒューマン・イン・ザ・ループの持続性 AI生産性配当 vs 人員削減 労働組合化と法的リスク
法的リスク 2025年 第4章 AIが影響する破壊の種類 概要 技術的破壊 業務的破壊 顧客対応破壊 競争環境の変化 深刻度マッピング(漸進的破壊 vs 存亡的破壊) 技術的破壊 業務的破壊 顧客対応破壊 競争環境の変化 第5章 技術的破壊 概要
技術的混乱の主要トレンド AI駆動型技術的混乱の構成要素 先進的機械学習と深層学習 生成AI 自動化とロボティクス 予測分析 自然言語処理 エッジ&クラウドAI AIが製品開発とR&Dに与える変革的影響 エージェンティックAI:機能する領域と限界 エージェンティックAIが機能する領域 エージェンティックAIが限界に達する領域 第6章 業務的混乱 概要
AI駆動型業務変革の主要トレンド AI駆動型業務変革の構成要素 ハイパーオートメーションとインテリジェントワークフローオーケストレーション 予測・処方的分析 AI強化型人的労働力 デジタルツインとリアルタイム監視 ダイナミックなリソース配分と最適化 プロセス自動化 サプライチェーン・物流におけるAI サプライチェーン管理におけるAIの課題 インテリジェンスのコスト:モデルトレーニングとスケーリング 持続可能なオペレーションにおけるAI
第7章 顧客向け破壊の概要 AI駆動型顧客向け破壊の主要トレンド AIの規模効果による業界集中度の変化 AI駆動型顧客向け破壊の構成要素 対話型AIとバーチャルアシスタント ビジュアル検索とレコメンデーションシステム 予測顧客インテリジェンス 感情・センチメント認識 AI駆動型パーソナライゼーション
行動AIによる体験設計 AR/VRコマースにおける没入型AI 消費者向けAIに対する規制監視 欧州 米国 アジア太平洋 第8章 競争的破壊 概要 AI駆動型競争的破壊の主要トレンド AI駆動型競争的破壊の構成要素 AIネイティブビジネスモデル 独自データとネットワーク効果 自動化によるコストリーダーシップ
プラットフォーム戦略とエコシステム収益化参入障壁を低下させるAIツール新興企業対既存企業M&A・評価における戦略的資産としてのAI市場変化と既存企業の課題オープンソースとAIプラットフォームの役割第9章 主要産業へのAI影響概要化学・素材医療・ライフサイエンス技術・ソフトウェア製造・産業エネルギー・公益事業・気候テック
教育・教育技術 運輸・物流 第10章 主要地域におけるAIの破壊的影響 概要 北米 欧州 アジア太平洋 その他の地域 第11章 AI破壊事例のケーススタディ 事例概要 ? AI導入事例 破壊事例のケーススタディ 医療 製造・サプライチェーン 運輸・物流 小売・eコマース メディア・エンターテインメント 第12章 専門家見解
主要回答者および分野専門家からの引用AIが化学産業に与える破壊的影響AIがテクノロジー産業に与える破壊的影響AIが医療産業に与える破壊的影響AIが製造業に与える破壊的影響規制当局および監査機関の見解第13章 AI破壊の未来AI破壊の未来予測と展望(2025~2030年)
2026年に予想される業界変革の焦点領域 2026年のAI変革焦点領域 AI誘発型市場暴落 イノベーション 検索拡張生成(RAG)と知識基盤化 パラメータ効率型微調整 カスタムAIアクセラレータとラックスケールハードウェア エッジおよびオンデバイスAI 汎用人工知能(AGI) 神経形態AI
気候インテリジェンスとグリーン移行におけるAIバイオAIと神経記号システムマクロ経済感応シナリオシナリオ1:生産性急増とディスインフレショックシナリオ2:労働力置換と需要減速シナリオ3:資本集中とAI主導の不平等シナリオ4:金融変動性と政策遅れ第14章 付録 方法論 参考文献 略語一覧

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図表リスト

表の目次
表1:2025年第4四半期KPI表2:2030年シナリオ計画マトリクス表3:2025年職種グループ別AI自動化への曝露度表4:AI破壊 vs. AI変革 vs. AI最適化表5:2025年リアルタイム技術ユースケース
表6:リアルタイム運用ユースケース(2025年)表7:リアルタイム顧客対応ユースケース(2025年)表8:リアルタイム競争環境変化ユースケース(2025年)表9:政策関連深刻度マトリックス(2025年第4四半期)
表10:SWOT分析:新興企業対既存企業表11:既存企業が直面すべき課題表12:AI導入状況、2025年第4四半期表13:用途産業別AIコンポーネントインフラ世界市場、2030年まで表14:本報告書で使用される略語

 

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Summary

Report Scope
This report analyzes how AI disrupts industries and societies across technological, operational, customer-facing and competitive dimensions. It extends beyond tracking AI adoption trends and focuses on understanding disruption as a systemic force, mapping its worldwide impact on value creation and socio-economy. The study draws on global benchmarks, real-time applications and deep research from academic, corporate and policy institutions to define the evolving AI landscape. The report examines several vectors, including platform shifts involving AI-native architectures, generative AI, automation systems, robotics and data infrastructure. It examines the reengineering of internal workflows, supply chains, logistics and decision-making through intelligent automation and ML-based optimization. It also examines AI in user experience, personalization engines, predictive services, voice interfaces and AI agents. The report focuses on the most AI-affected sectors globally, with trend analysis in domains such as healthcare, finance and banking, manufacturing and supply chain, retail and e-commerce, education and edtech, transportation and logistics, media and entertainment, and other emerging sectors. The study also presents a regional landscape to identify AI leaders and late adopters. It maps the regional maturity, talent ecosystems and policy environment in North America, Asia-Pacific, Europe and the Rest of the World (RoW). The report evaluates AI disruption through multiple interconnected dimensions that include: - Shifts in market capitalization linked to AI integration along with Job creation and displacement across cognitive and manual sectors.
- Breakthroughs in foundational models driving sectoral disruption.
- Changes in M&A activity and ecosystem consolidation around data-rich companies.

Report Includes
- An overview of AI-driven disruptions across global industries and regions
- Information on technological and operational disruption, focusing on changes in core operations, workflows, and platforms
- Discussion of how AI is transforming job functions and skill demand across industries
- Analysis of competitive disruption, including platform shifts and lowering of market entry barriers
- Coverage of disruption in customer experience, personalization, and customer support
- Case studies and real-time use cases of companies that have undergone disruption due to AI adoption
- Insights and perspectives from industry experts, thought leaders, and primary respondents



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Table of Contents

Table of Contents

Chapter 1 Executive Summary
Study Goals and Objectives
Reasons for Doing This Study
Scope of Report
Market Summary
Disruption Viewpoint
Future Trends and Development
Industry Analysis
Regional Insights
Conclusion
Chapter 2 Market Overview
AI Disruption Overview
Quarter-in-Review (Q4 2025): Key AI Disruption Highlights
AI Market Pulse Dashboard
Supply Chain Risks
Compute and GPU scarcity
Semiconductor Geopolitics and Export Controls
Component Shortages and Price Inflation
Energy and Data Center Capacity Constraints
Cloud and Platform Outages
Data Integrity and Cross-Border Data Risk
Logistics, Shipping and Port Volatility
Talent and Services Supply
Key AI Disruptive Startups
Regulatory Enforcement
U.S.
Europe
China
India
Cloud and Data Center Constraints
AI Beyond 2025
2030 Scenario Planning Matrix
Chapter 3 AI as an Opportunity, not a Threat
Overview
New Job Roles Created/Traditional Jobs Being Displaced
Healthcare
Traditional Jobs Being Displaced
New Job Roles Created
Finance and Banking
Traditional Jobs Being Displaced
New Job Roles Created
Manufacturing and Supply Chain
Traditional Jobs Being Displaced
New Job Roles Created
Retail and e-Commerce
Traditional Jobs Being Displaced
New Job Roles Created
Education and EdTech
Traditional Jobs Being Displaced
New Job Roles Created
Transportation and Logistics
Traditional Jobs Being Displaced
New Job Roles Created
Media and Entertainment
Traditional Jobs Being Displaced
New Job Roles Created
Human-in-the-Loop Persistence
AI Productivity Dividend versus Headcount Reduction
Unionization and Legal Risk
Legal risk 2025
Chapter 4 Types of Disruptions Influenced by AI
Overview
Technological Disruption
Operational Disruption
Customer-Facing Disruption
Competitive Landscape Shift
Severity Mapping (Incremental versus existential disruption)
Technological Disruption
Operational Disruption
Customer-Facing Disruption
Competitive Landscape Shifts
Chapter 5 Technological Disruptions
Overview
Key Trends in Technological Disruption
Components of AI-Driven Technological Disruption
Advanced ML and Deep Learning
Generative AI
Automation and Robotics
Predictive Analytics
Natural Language Processing
Edge and Cloud AI
AI’s Transformative Impact on Product Development and R&D
Agentic AI: Where It Works versus Breaks
Where Agentic AI Works
Where Agentic AI Breaks
Chapter 6 Operational Disruptions
Overview
Key Trends in AI-Driven Operational Disruption
Components of AI-Driven Operational Disruption
Hyperautomation and Intelligent Workflow Orchestration
Predictive and Prescriptive Analytics
AI-Augmented Human Workforce
Digital Twins and Real-Time Monitoring
Dynamic Resource Allocation and Optimization
Process Automation
AI in Supply Chain and Logistics
Challenges of AI in Supply Chain Management
Cost of Intelligence: Model Training and Scaling
AI in Sustainable Operations
Chapter 7 Customer-Facing Disruptions
Overview
Key Trends in AI-Driven Customer-Facing Disruptions
Shifts in Industry Concentration Due to AI Scale Effects
Components of AI-Driven Customer-Facing Disruption
Conversational AI and Virtual Assistants
Visual Search and Recommendation Systems
Predictive Customer Intelligence
Emotion and Sentiment Recognition
AI-Driven Personalization
Experience Design Powered by Behavioral AI
Immersive AI in AR/VR Commerce
Regulatory Scrutiny on Consumer AI
Europe
The U.S.
Asia-Pacific
Chapter 8 Competitive Disruptions
Overview
Key Trends in AI-Driven Competitive Disruptions
Components of AI-Driven Competitive Disruption
AI-Native Business Models
Proprietary Data and Network Effects
Automation-Enabled Cost Leadership
Platform Play and Ecosystem Monetization
AI Tools Lowering Barriers to Entry
Startups vs. Incumbents
AI as a Strategic Asset in M&A and Valuation
Market Shifts and Incumbent Challenges
Role of Open-Source and AI Platforms
Chapter 9 AI Impact on Major Industries
Overview
Chemicals and Materials
Healthcare and Life Sciences
Technology and Software
Manufacturing and Industrial
Energy, Utilities and Climate Tech
Education and Edtech
Transportation and Logistics
Chapter 10 AI Disruption in Major Regions
Overview
North America
Europe
Asia-Pacific
Rest of the World
Chapter 11 Case Studies of AI Disruptions
Case Snapshots – AI Deployments
Case Studies of Disruptions
Healthcare
Manufacturing and Supply Chain
Transportation and Logistics
Retail and e-Commerce
Media and Entertainment
Chapter 12 Expert Opinions
Quotes from Primary Respondents and Domain Experts
How AI is Disrupting the Chemicals Industry
How AI is Disrupting the Technology Industry
How AI is Disrupting the Healthcare Industry
How AI is Disrupting the Manufacturing Industry
Regulator and Auditor Views
Chapter 13 Future of AI Disruption
Future of AI Disruption
Forecasts and Predictions (2025–2030)
Expected Industry Disruption Hotspots 2026
AI Disruption Hotspots in 2026
AI-Induced Market Crashes
Innovations
Retrieval-Augmented Generation (RAG) and Knowledge-Grounding
Parameter-Efficient Fine-Tuning
Custom AI Accelerators and Rack-Scale Hardware
Edge and On-device AI
Artificial General Intelligence (AGI)
Neuromorphic AI
AI in Climate Intelligence and Green Transition
Bio-AI and Neuro-Symbolic Systems
Macroeconomic Sensitivity Scenarios
Scenario 1: Productivity Surge and Disinflationary Shock
Scenario 2: Labor Displacement and Demand Drag
Scenario 3: Capital Concentration and AI-Led Inequality
Scenario 4: Financial Volatility and Policy Lag
Chapter 14 Appendix
Methodology
References
Abbreviations

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List of Tables/Graphs

List of Tables

Table 1 : KPIs Quarter 4, 2025
Table 2 : Scenario Planning Matrix, 2030
Table 3 : Exposure to AI Automation, by Aggregated Occupation Group, 2025
Table 4 : AI Disruption vs. AI Transformation vs. AI Optimization
Table 5 : Real-Time Technological Use Cases, 2025
Table 6 : Real-Time Operational Use Cases, 2025
Table 7 : Real-Time Customer Facing Use Cases, 2025
Table 8 : Real-Time Competitive Landscape Shift Use Cases, 2025
Table 9 : Policy-Relevant Severity Matrix, Q4 2025
Table 10 : SWOT Analysis: Startups vs. Incumbents
Table 11 : Challenges that Incumbents Must Confront
Table 12 : AI Deployments, Q4 2025
Table 13 : Global Market for AI Component Infrastructure, by End Use Industry, Through 2030
Table 14 : Abbreviations Used in This Report

 

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BCCリサーチ(BCC Research)は1971年に設立され、様々な業界経験を持つアナリストと編集者によりトップクラスの市場情報源を長年提供している調査会社です。   設立初期は先端材料とプラ... もっと見る


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2026/02/03 10:26

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