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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

レポートの範囲 本レポートは、AIが技術、運用、顧客対応、そして競争のあらゆる側面において、産業と社会にどのような破壊的変化をもたらすかを分析しています。AI導入動向の追跡にとどまらず、破壊的... 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

レポートの範囲
本レポートは、AIが技術、運用、顧客対応、そして競争のあらゆる側面において、産業と社会にどのような破壊的変化をもたらすかを分析しています。AI導入動向の追跡にとどまらず、破壊的変化を体系的な力として理解し、その世界的な価値創造と社会経済への影響をマッピングすることに焦点を当てています。本調査では、グローバルベンチマーク、リアルタイムアプリケーション、そして学術機関、企業、政策機関による詳細な調査に基づき、進化するAI環境を定義しています。本レポートでは、AIネイティブアーキテクチャ、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に関わるプラットフォームシフトなど、複数のベクトルを検証しています。また、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、社内ワークフロー、サプライチェーン、物流、意思決定の再構築についても検証しています。さらに、ユーザーエクスペリエンス、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についても検証しています。本レポートは、AIの影響を最も受けている世界的セクターに焦点を当て、ヘルスケア、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、その他の新興セクターといった分野におけるトレンド分析を行っています。また、AIの先進企業と後発企業を特定するための地域別の状況も示しています。北米、アジア太平洋、欧州、そしてその他の地域(RoW)における、AIの成熟度、人材エコシステム、政策環境をマッピングしています。本レポートは、AIによるディスラプションを、以下の複数の相互に関連する側面から評価しています。- AIの統合に関連する時価総額の変化、および認知・手作業セクターにおける雇用創出と雇用喪失。
- セクターの混乱を引き起こす基礎モデルのブレークスルー。
- データが豊富な企業を取り巻くM&A活動とエコシステム統合の変化。
 
レポートに含まれるもの
- 世界の業界と地域における AI による破壊的変化の概要
- コア業務、ワークフロー、プラットフォームの変更に焦点を当てた、技術および運用上の混乱に関する情報
- AIが業界全体で職務やスキルの需要をどのように変革しているかについての議論
- プラットフォームの移行や市場参入障壁の低下を含む競争上の混乱の分析
- 顧客体験、パーソナライゼーション、顧客サポートにおける混乱の報道
- AI導入により混乱を経験した企業のケーススタディとリアルタイムのユースケース
- 業界の専門家、思想的リーダー、主要な回答者からの洞察と視点
 


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目次

目次
 
第1章 概要
研究の目標と目的
この研究を行う理由
報告書の範囲
市場概要
混乱の視点
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による破壊的イノベーションの概要
四半期レビュー(2025年第4四半期):AIによる主要な破壊的変化のハイライト
AIマーケットパルスダッシュボード
サプライチェーンリスク
コンピューティングとGPUの不足
半導体の地政学と輸出規制
部品不足と価格高騰
エネルギーとデータセンターの容量制約
クラウドとプラットフォームの停止
データの完全性と国境を越えたデータリスク
物流、海運、港湾の不安定性
人材とサービスの供給
主要なAI破壊的スタートアップ
規制執行
シラミ。
ヨーロッパ
中国
インド
クラウドとデータセンターの制約
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である
概要
新たな職務の創出/従来の職務の置き換え
健康管理
伝統的な仕事が失われつつある
新しい職務の作成
金融と銀行
伝統的な仕事が失われつつある
新しい職務の作成
製造およびサプライチェーン
伝統的な仕事が失われつつある
新しい職務の作成
小売業と電子商取引
伝統的な仕事が失われつつある
新しい職務の作成
教育とEdTech
伝統的な仕事が失われつつある
新しい職務の作成
運輸・物流
伝統的な仕事が失われつつある
新しい職務の作成
メディアとエンターテイメント
伝統的な仕事が失われつつある
新しい職務の作成
人間が関与する永続性
AIによる生産性向上と人員削減
労働組合の結成と法的リスク
法的リスク2025
第4章 AIがもたらす混乱の種類
概要
技術革新
業務の中断
顧客対応の破壊的変化
競争環境の変化
重大度マッピング(漸進的混乱と存在的混乱)
技術革新
業務の中断
顧客対応の破壊的変化
競争環境の変化
第5章 技術的破壊
概要
技術的破壊の主な傾向
AI主導の技術的破壊の構成要素
高度な機械学習とディープラーニング
生成AI
自動化とロボット工学
予測分析
自然言語処理
エッジAIとクラウドAI
AIが製品開発と研究開発にもたらす変革的影響
エージェントAI:うまくいく場所とうまくいかない場所
エージェントAIが活躍する場所
エージェントAIが破綻する場所
第6章 業務の中断
概要
AIによる業務革新の主なトレンド
AIによる業務破壊の構成要素
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
予測分析と処方分析
AIを活用した人間の労働力
デジタルツインとリアルタイムモニタリング
動的リソース割り当てと最適化
プロセス自動化
サプライチェーンと物流における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: モデルのトレーニングとスケーリング
持続可能な運用におけるAI
第7章 顧客対応の混乱
概要
AI主導の顧客対応における破壊的イノベーションの主要トレンド
AIの規模効果による産業集中の変化
AI主導の顧客対応における破壊的イノベーションの構成要素
会話型AIと仮想アシスタント
ビジュアル検索および推奨システム
予測顧客インテリジェンス
感情と感情の認識
AI駆動型パーソナライゼーション
行動AIを活用したエクスペリエンスデザイン
AR/VRコマースにおける没入型AI
消費者向けAIに対する規制の精査
ヨーロッパ
米国
アジア太平洋
第8章 競争の混乱
概要
AI主導の競争破壊における主要トレンド
AI主導の競争破壊の構成要素
AIネイティブビジネスモデル
独自の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
プラットフォームプレイとエコシステムの収益化
参入障壁を下げるAIツール
スタートアップ vs. 既存企業
M&Aと評価における戦略的資産としてのAI
市場の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の影響
概要
化学薬品および材料
ヘルスケアとライフサイエンス
テクノロジーとソフトウェア
製造業と産業
エネルギー、公益事業、気候技術
教育とエドテック
運輸・物流
第10章 主要地域におけるAIによる破壊的変化
概要
北米
ヨーロッパ
アジア太平洋
その他の地域
第11章 AIによる破壊的変化の事例研究
ケーススナップショット – AI導入
混乱のケーススタディ
健康管理
製造およびサプライチェーン
運輸・物流
小売業と電子商取引
メディアとエンターテイメント
第12章 専門家の意見
主な回答者と分野の専門家からの引用
AIが化学業界にもたらす破壊的変化
AIがテクノロジー業界にもたらす破壊的変化
AIがヘルスケア業界にもたらす破壊的変化
AIが製造業にもたらす破壊的変化
規制当局と監査人の見解
第13章 AIによる破壊の未来
AIによる破壊の未来
予測と予測(2025~2030年)
2026年に予想される業界の混乱のホットスポット
2026年のAIによる破壊的変化のホットスポット
AIによる市場暴落
イノベーション
検索拡張生成(RAG)と知識グラウンディング
パラメータ効率の高い微調整
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AIとオンデバイスAI
汎用人工知能(AGI)
ニューロモルフィックAI
気候インテリジェンスとグリーントランジションにおけるAI
バイオAIとニューロシンボリックシステム
マクロ経済感度シナリオ
シナリオ1:生産性の急上昇とデインフレショック
シナリオ2:労働力の流出と需要の抑制
シナリオ3:資本集中とAIによる不平等
シナリオ4:金融のボラティリティと政策の遅れ
第14章付録
方法論
参考文献
略語
 

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図表リスト

表のリスト
 
表1:2025年第4四半期のKPI
表2:シナリオ計画マトリックス、2030年
表3:2025年の職業グループ別AI自動化への露出
表4:AIによる破壊的変化 vs. AIによる変革 vs. AIによる最適化
表5:リアルタイム技術のユースケース(2025年)
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のユースケース(2025年)
表8:リアルタイム競争環境の変化のユースケース(2025年)
表9:政策関連の重大度マトリックス、2025年第4四半期
表10:SWOT分析:新興企業 vs. 既存企業
表11:既存企業が直面する課題
表12:AI導入、2025年第4四半期
表13:2030年までのAIコンポーネントインフラストラクチャの世界市場(最終用途産業別)
表14:本報告書で使用されている略語
 

 

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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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2026/02/06 10:26

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