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ジェネレーティブAI市場

ジェネレーティブAI市場


The Generative AI Market

概要 Berg Insightの推計によると、2024年に生成AI市場は、生成AIハードウェア、基盤モデル、開発プラットフォームの3つの主要セグメントすべてで3桁の成長率を記録しました。この市場は、クラウドサ... もっと見る

 

 

出版社 出版年月 電子版価格 納期 ページ数 言語
Berg Insight
ベルグインサイト社
2025年8月13日 Eur1,800
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サマリー

概要

Berg Insightの推計によると、2024年に生成AI市場は、生成AIハードウェア、基盤モデル、開発プラットフォームの3つの主要セグメントすべてで3桁の成長率を記録しました。この市場は、クラウドサービスプロバイダーによる大規模なデータセンター投資と、2025年に予想されるAI関連支出が4,000億ドルを超えることが要因となっています。基盤モデルの市場価値は2024年に推定41億ドルに達し、ジェネレーティブAI開発プラットフォームは170億ドルに達しました。一方、ジェネレーティブAIワークロード向けに利用されるGPUベースのハードウェアシステムは、2024年に1,323億ドルの売上高を計上しました。

 


 

この調査レポートは、ジェネレーティブAI市場の最新動向とトレンドを分析したBerg Insightの戦略レポートです。Berg Insight社のこの戦略的調査レポートは、5年間の業界予測や専門家による解説など、ビジネス上の意思決定の基礎となる独自のビジネスインテリジェンスを90ページにわたって提供しています。
 
本レポートのハイライト
  • 市場をリードする企業との経営者インタビューから得られる洞察
  • GenAIエコシステムの360度視点での全体像
  • 2029年までのGenAIモデル、プラットフォーム、ハードウェアの市場価値予測
  • モデル、プラットフォーム、ハードウェア分野における55の主要GenAIプロバイダーの市場シェア
  • 42の主要GenAIモデルおよびプラットフォームプロバイダーの詳細なプロファイル
  • GenAIを導入している業界からのユースケース事例
  • 市場動向と主要な動向に関する詳細な分析
ジェネレーティブAI市場は2024年に3桁成長を示す

ジェネレーティブAI(GenAI)は、15世紀の印刷機、18世紀後半の蒸気機関、19世紀後半の電気、20世紀後半のインターネットの出現といった主要な技術的ブレークスルーと比較されることが一般的である。説得力のある人間のようなコンテンツを創造的に生成する能力を持つGenAIは、ほぼすべての産業に影響を与える可能性を秘めた破壊的な技術であるため、GenAIの誇大広告はメリットがないわけではない。従来のAIシステムは長年にわたって商業的に利用されてきたが、GenAIは、既存のデータを分析したり、予測を行うだけでなく、テキスト、画像、動画、音声、ソフトウェアコードなど、オリジナルのコンテンツをコンピューターシステムが生成することを可能にする、より斬新な手法である。

2023年以前には、GenAI技術の利用はほとんど存在しなかった。OpenAIのChatGPTは、GenAIの主流となる最初の広く採用された商用製品であった。それ以来、スタートアップから大手テクノロジー企業まで、さまざまな企業が多大な投資を行い、大きな市場の可能性を利用しようとしています。しかし、AIモデルの訓練と実行には膨大な計算リソースが必要なため、市場は主に、大規模な資金調達に成功した大手テクノロジーコングロマリットや企業によって支配されている。

Berg Insightは、LLM(大規模言語モデル)、ビジョン、オーディオ、マルチモーダルモデルを含む31の主要な基盤モデルプロバイダーを特定しました。多くのLLMは当初単一モーダルモデルとして開始されましたが、現在ではほぼすべての成功したLLMがマルチモーダル機能を備えています。マルチモーダルLLMや成功したクロスモーダル製品を提供する企業には、米国拠点のAnthropic、Google、Meta、OpenAI、Upstage、xAI;中国拠点のAI.01、Alibaba、Baichuan、Baidu、ByteDance、DeepSeek、MiniMax、Moonshot AI、Stepfun、Tencent、Z.ai;フランス拠点のMistral AI; カナダ拠点のCohereとイスラエル拠点のAI21 Labs。専門的なビジョンモデル開発企業には、米国拠点のLuma AI、Midjourney、Pika、Runway;英国拠点のRecraftとStability AI;日本拠点のBlack Forest Labs;カナダ拠点のIdeogramと中国拠点のKuaishouが含まれます。主要なオーディオ専門企業には、米国拠点のAssembly AIとElevenLabsが含まれます。

エコシステムは、GenAIアプリケーションとモデルを構築するための合理化された環境とツールを提供する開発プラットフォームプロバイダーのホストによってサポートされています。米国では、マイクロソフト、グーグル、AWSのような確立されたクラウドサービスプロバイダーや、IBM、オラクルのような多角的なテクノロジー企業が含まれる。また、NvidiaやSambaNova Systemsのようなハードウェアプロバイダー、DatabricksやSnowflakeのようなデータプラットフォームのスペシャリスト、Scale AIのようなモデルトレーニングやデータセットプラットフォーム、Hugging Faceのオープンソースモデルライブラリ、C3.ai、Dataiku、Weights & Biases、Cloudera、Together AI、Domino、H2O.aiなどの主要プレーヤーも含まれている。オランダのNebius、ドイツのAleph Alpha、中国のAlibaba、Baidu、ByteDance、Tencentなど、ヨーロッパとアジアのプロバイダーも貢献している。

GenAI市場は2024年に大きく成長し、GenAIハードウェア、基盤モデル、開発プラットフォームにまたがる3つの主要セグメントすべてで3桁台の成長率を記録した。ハードウェアは現在、Nvidiaに牽引されて最大規模となっている。クラウドサービスプロバイダーによる大規模なデータセンター投資が原動力となっており、2025年にはAI関連の支出が4000億米ドルを超えると予想されている。しかし、このインフラ投資がエンドユーザーのAIアプリケーションによる収益に結びつくまでには大きなタイムラグがある。基盤モデルの市場価値は、ChatGPTのようなエンドユーザーアプリケーションを除くと、2024年には推定41億米ドルに達する。この数字には主に、モデルが開発プラットフォームで使用されるため、APIサービスやライセンス料による収入が含まれる。一方、GenAI開発プラットフォームの市場価値は推定170億米ドルに達した。さらに、GenAIワークロードに使用されるGPUベースのハードウェアシステムは、2024年に1,323億米ドルの収益を生み出した。

本レポートは以下の質問に答えている:

  • GenAI技術はどのように機能し、ビジネスにどのような影響を与えるのか?
  • GenAIはどのように製品やビジネスプロセスに統合できるか?
  • GenAIモデル、プラットフォーム、ハードウェアの主要プロバイダーはどこか?
  • GenAI市場の関係者にとっての主な成功要因と課題は何か?
  • GenAIの状況は地域によってどう違うのか?
  • 異なるGenAIソリューションの価格と価格モデルは?
  • GenAI市場は今後5年間でどのように進化するのか?


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目次

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図表一覧
 
エグゼクティブサマリー

1 概要

1.1 AIの分類
1.1.1 人工知能
1.1.2 機械学習
1.1.3 ディープラーニング
1.1.4 生成AI
1.2 生成AIのアーキテクチャ
1.2.1 Transformerベース言語モデル
1.2.2 拡散モデル、VAE、GAN
1.3 生成AI技術スタック
1.3.1 基盤モデル
1.3.2 データベース
1.3.3 ハードウェアインフラストラクチャ
1.3.4 開発プラットフォーム

2 市場分析

2.1 生成AI業界の展望
2.1.1 基盤モデルプロバイダー
2.1.2 開発プラットフォームプロバイダー
2.1.3 GPUベースハードウェアプロバイダー
2.2 市場規模と予測
2.2.1 GenAIモデルとプラットフォームの市場価値
2.2.2 GenAIハードウェアの市場価値
2.3 ソリューションプロバイダーの市場シェア
2.3.1 基盤モデル市場
2.3.2 開発プラットフォーム市場
2.3.3 GenAIハードウェア市場
2.4 基盤モデルベンチマーク
2.5 IoTにおけるGenAI
2.5.1 生成AIoTのユースケース
2.5.2 エッジ展開とクラウド展開の比較
2.5.3 AIoTソリューションプロバイダー
2.6 通信分野におけるGenAI
2.6.1 AI-on-RAN
2.6.2 AI-for-RAN
2.6.3 AI-and-RAN
2.7 市場動向
2.7.1 中国発の低コストモデルとプラットフォームの台頭
2.7.2 LLMプロバイダーの苦境収益性の問題
2.7.3 GenAI開発における地域差の拡大
2.7.4 通信事業者によるソブリンAIソリューションへの投資
2.7.5 トークン化からの脱却
2.7.6 エージェントAIの普及
2.7.7 GenAIによる物理AIのブレイクスルーの実現
2.7.8 GenAI市場に影響を与えるAI規制

3 企業プロファイルと戦略

3.1  01.AI
3.2  AI21 Labs
3.3  Aleph Alpha
3.4  Alibaba
3.5  Anthropic
3.6  Assembly AI
3.7  AWS
3.8  Baichuan
3.9  Baidu
3.10  ByteDance
3.11  C3 AI
3.12  Cohere
3.13  Databricks
3.14  Dataiku
3.15  DeepSeek
3.16  Domino
3.17  Elevenlabs
3.18  Google
3.19  H2O AI
3.20  Hugging Face
3.21  IBM
3.22  Luma AI
3.23  Mistral AI
3.24  Meta
3.25  Microsoft
3.26  MiniMax
3.27  Moonshot AI
3.28  Nebius
3.29  Nvidia
3.30  OpenAI
3.31  Oracle
3.32  Runway
3.33  SambaNova Systems
3.34  Scale AI
3.35  Stability AI
3.36  Snowflake
3.37  StepFun
3.38  Tencent
3.39  Together AI
3.40  Weights & Biases
3.41  xAI
3.42  Z.ai

用語集

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プレスリリース

2025年8月13日 プレスリリース
世界の生成AI市場は2024年に1,300億米ドルを超えると予測

IoTアナリスト企業Berg Insightの新たな調査報告書によると、ジェネレーティブAI(GenAI)市場は2024年に大幅な成長を遂げ、GenAIハードウェア、基盤モデル、開発プラットフォームの3つの主要セグメントすべてで3桁の成長率を記録しました。基盤モデルの市場価値は、ChatGPTなどのエンドユーザー向けアプリケーションを除き、推定US$ 41億ドルに達しました。この数値は主に、モデルが開発プラットフォーム上で使用される際のAPIサービスやライセンス料による収入を含んでいます。一方、GenAI開発プラットフォームの市場価値は推定US$ 170億ドルに達しました。さらに、GenAIワークロード用にGPUベースのハードウェアシステムは、2024年にUS$ 1323億ドルの売上高を計上しました。

「ジェネレーティブAIのブームは根拠のないものではありません。その創造的に人間のようなコンテンツを生成する能力は、ほぼすべての業界に影響を与える可能性を秘めた破壊的技術だからです」と、Berg InsightのIoTアナリスト、Melvin Sörum氏は述べました。「伝統的なAIシステムは長年商業的に利用されてきましたが、GenAIはより革新的な手法であり、コンピュータシステムが既存のデータ分析や予測を行うだけでなく、テキスト、画像、動画、音声、ソフトウェアコードを含むオリジナルコンテンツを生成する能力を提供します」と、Sörum氏は続けました。

2023年以前、ジェネレーティブAI(GenAI)技術の活用はほとんど存在しませんでした。この新興市場は、OpenAIのChatGPTのリリースにより火がつきました。ChatGPTは、ジェネレーティブAIを主流の注目を集める最初の広く採用された商用製品でした。以来、スタートアップから確立されたテクノロジー大手企業まで、多様な企業から大規模な投資が観測されており、いずれも巨大な市場ポテンシャルを活かすべく動いています。しかし、AIモデルのトレーニングと実行に莫大な計算資源が必要であるため、市場は主に大規模なテクノロジー企業グループや、多額の資金調達に成功した企業によって支配されています。

Berg Insightは、LLM、ビジョン、オーディオ、マルチモーダルモデルを含む31の主要な基盤モデルプロバイダーを特定しています。多くのLLMは当初単一モードから始まりましたが、現在成功しているLLMのほとんどはマルチモーダル機能を備えています。マルチモーダルなサービスを提供する企業には、米国拠点のAnthropic、Google、Meta、OpenAI、xAI;中国拠点のAlibaba、Baidu、ByteDance、Tencent;フランス拠点のMistral AI;カナダ拠点のCohereが含まれます。ビジョンモデルの開発に特化した企業には、米国拠点のMidjourneyとRunway、英国拠点のStability AIがあります。音声分野の主要な専門企業には、米国拠点のAssembly AIとElevenLabsがあります。

このエコシステムは、GenAIアプリケーションの構築を支援するツールを提供する24社を超える主要企業によって支えられています。米国では、マイクロソフト、グーグル、AWSといったクラウド大手企業や、IBMやオラクルのような多角的なテクノロジー企業が提供しています。また、ハードウェアプロバイダーのNVIDIA、データプラットフォーム専門企業のDatabricksやSnowflake、モデルトレーニングプラットフォームのScale AI、Hugging Faceのオープンソースライブラリなども含まれています。欧州とアジアの企業も貢献しており、オランダのネビウスや中国の阿里巴巴(アリババ)、百度(バイドゥ)、字節跳動(バイトダンス)、騰訊(テンセント)などが含まれます。

 

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Summary

Description

Berg Insight estimates that the generative AI market experienced triple-digit-growth rates in all three major segments spanning GenAI hardware, foundation models and development platforms in 2024. The market is driven by significant data centre investments by cloud service providers, and over US$ 400 billion in expected AI-related spending in 2025. The market value for foundation models reached an estimated US$ 4.1 billion in 2024, while GenAI development platforms reached US$ 17.0 billion. Meanwhile, GPU-based hardware systems used for GenAI workloads generated revenues of US$ 132.3 billion in 2024.

 


 

The Generative AI Market is a strategy report from Berg Insight analysing the latest developments and trends in the generative AI market. This strategic research report from Berg Insight provides you with 90 pages of unique business intelligence including 5-year industry forecasts and expert commentary on which to base your business decisions.

Highlights from this report:

  • Insights from executive interviews with market leading companies.
  • 360-degree overview of the GenAI ecosystem.
  • Market value forecast on GenAI models, platforms and hardware until 2029.
  • Market shares for 55 key GenAI providers across models, platforms and hardware.
  • Detailed profiles of 42 key GenAI model and platform providers.
  • Use case examples from industries implementing GenAI.
  • In-depth analysis of market trends and key developments.
The Generative AI market showed triple-digit growth in 2024

Generative AI (GenAI) has popularly been compared to major technological breakthroughs such as the printing press of the 15th century, the steam engine of the late 18th, electricity in the late 19th and the emergence of the Internet in the late 20th. The GenAI hype is not without merit, since its ability to creatively generate convincingly human-like content makes it a disruptive technology with the potential to influence nearly every industry. Even though traditional AI systems have been used commercially for many years, GenAI is a more novel practice that enables computer systems to produce original content – including text, images, video, audio and software code – rather than merely analysing existing data or making predictions.

Before 2023, the use of GenAI technology was practically non-existent. The nascent market was ignited by the launch of OpenAI’s ChatGPT, which was the first widely adopted commercial product to bring GenAI to mainstream attention. Significant investments can since be observed from a diverse range of enterprises, spanning both startups and established technology giants, all trying to capitalise on the substantial market potential. However, due to the vast computational resources required to train and run AI models, the market is primarily dominated by large technology conglomerates and companies that have managed to raise significant funding.

Berg Insight has identified 31 key foundation model providers spanning LLMs, vision, audio and multimodal models. While many LLMs started as unimodal models, nearly all successful LLMs now include multimodal capabilities. Companies with multimodal LLMs or successful cross-modal offerings include US-based Anthropic, Google, Meta, OpenAI, Upstage and xAI; China-based AI.01, Alibaba, Baichuan, Baidu, ByteDance, DeepSeek, MiniMax, Moonshot AI, Stepfun, Tencent and Z.ai; France-based Mistral AI; Canada-based Cohere and Israel-based AI21 Labs. Specialised vision model developers include US-based Luma AI, Midjourney, Pika and Runway; UK-based Recraft and Stability AI; Japan-based Black Forest Labs; Canada-based Ideogram and Chinese Kuaishou. Key audio specialists include US-based Assembly AI and ElevenLabs.

The ecosystem is supported by a host of development platform providers offering streamlined environments and tools for building GenAI applications and models. In the US, these include established cloud service providers like Microsoft, Google and AWS, as well as diversified technology companies such as IBM and Oracle. The landscape also includes hardware providers like Nvidia and SambaNova Systems, data platform specialists such as Databricks and Snowflake, model training and dataset platforms like Scale AI, the open-source model library from Hugging Face and other key players including C3.ai, Dataiku, Weights & Biases, Cloudera, Together AI, Domino and H2O.ai. Several European and Asian providers also contribute to the landscape, including Netherlands-based Nebius, Germany’s Aleph Alpha, and Chinese Alibaba, Baidu, ByteDance and Tencent.

The GenAI market grew substantially in 2024, experiencing triple-digit-growth rates in all three major segments spanning GenAI hardware, foundation models and development platforms. Hardware is currently the largest, led by Nvidia. It is driven by significant data centre investments by cloud service providers, with over US$ 400 billion in expected AI-related spending in 2025. However, there is a significant time lag before this infrastructure spend translates into revenues from end-user AI applications. The market value for foundation models reached an estimated US$ 4.1 billion in 2024, excluding end-user applications such as ChatGPT. The figure primarily includes income through API services or license fees as the models are used on development platforms. Meanwhile, the market value for GenAI development platforms reached an estimated US$ 17.0 billion. Furthermore, GPU-based hardware systems used for GenAI workloads generated revenues of US$ 132.3 billion in 2024.

This report answers the following questions:

  • How does GenAI technology work and what is the impact on businesses?
  • How can GenAI be integrated into products and business processes?
  • Which are the leading providers of GenAI models, platforms and hardware?
  • What are the key success factors and challenges for stakeholders in the GenAI market?
  • How does the GenAI landscape differ by region?
  • What are the prices and pricing models for different GenAI solutions?
  • How will the GenAI market evolve over the next five years?


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Table of Contents

Table of Contents
 
Table of Contents
List of Figures
 
Executive summary

1 Introduction

1.1 The AI taxonomy
1.1.1 Artificial intelligence
1.1.2 Machine learning
1.1.3 Deep learning
1.1.4 Generative AI
1.2 Generative AI architectures
1.2.1 Transformer-based language models
1.2.2 Diffusion models, VAEs and GANs
1.3 The generative AI technology stack
1.3.1 Foundation models
1.3.2 Databases
1.3.3 Hardware infrastructure
1.3.4 Development platforms

2 Market Analysis

2.1 The generative AI industry landscape
2.1.1 Foundation model providers
2.1.2 Development platform providers
2.1.3 GPU-based hardware providers
2.2 Market sizing and forecast
2.2.1 Market value for GenAI models and platforms
2.2.2 Market value for GenAI hardware
2.3 Solution provider market shares
2.3.1 The foundation model market
2.3.2 The development platform market
2.3.3 The GenAI hardware market
2.4 Foundation model benchmarks
2.5 GenAI in IoT
2.5.1 Generative AIoT use cases
2.5.2 Edge vs cloud deployments
2.5.3 AIoT solution providers
2.6 GenAI in telecom
2.6.1 AI-on-RAN
2.6.2 AI-for-RAN
2.6.3 AI-and-RAN
2.7 Market trends
2.7.1 The emergence of low-cost models and platforms from China
2.7.2 LLM providers suffer profitability issues
2.7.3 Large regional differences in GenAI developments
2.7.4 Telecoms providers invest in sovereign AI solutions
2.7.5 Moving away from tokenisation
2.7.6 Agentic AI gains traction
2.7.7 Physical AI nears breakthrough with GenAI
2.7.8 AI regulations affecting the GenAI market

3 Company Profiles and Strategies

3.1 01.AI
3.2 AI21 Labs
3.3 Aleph Alpha
3.4 Alibaba
3.5 Anthropic
3.6 Assembly AI
3.7 AWS
3.8 Baichuan
3.9 Baidu
3.10 ByteDance
3.11 C3 AI
3.12 Cohere
3.13 Databricks
3.14 Dataiku
3.15 DeepSeek
3.16 Domino
3.17 Elevenlabs
3.18 Google
3.19 H2O AI
3.20 Hugging Face
3.21 IBM
3.22 Luma AI
3.23 Mistral AI
3.24 Meta
3.25 Microsoft
3.26 MiniMax
3.27 Moonshot AI
3.28 Nebius
3.29 Nvidia
3.30 OpenAI
3.31 Oracle
3.32 Runway
3.33 SambaNova Systems
3.34 Scale AI
3.35 Stability AI
3.36 Snowflake
3.37 StepFun
3.38 Tencent
3.39 Together AI
3.40 Weights & Biases
3.41 xAI
3.42 Z.ai

Glossary

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Press Release

2025-08-13 Press releases
The global generative AI market surpassed US$ 130 billion in 2024

According to a new research report from the IoT analyst firm Berg Insight, the Generative AI (GenAI) market grew substantially in 2024, experiencing triple-digit-growth rates in all three major segments spanning GenAI hardware, foundation models and development platforms. The market value for foundation models reached an estimated US$ 4.1 billion, excluding end-user applications such as ChatGPT. The figure primarily includes income through API services or license fees as the models are used on development platforms. Meanwhile, the market value for GenAI development platforms reached an estimated US$ 17.0 billion. Furthermore, GPU-based hardware systems used for GenAI workloads generated revenues of US$ 132.3 billion in 2024.

“The GenAI hype is not without merit, since its ability to creatively generate convincingly human-like content makes it a disruptive technology with the potential to influence nearly every industry”, said Melvin Sörum, IoT Analyst at Berg Insight. “Even though traditional AI systems have been used commercially for many years, GenAI is a more novel practice that enables computer systems to produce original content – including text, images, video, audio and software code – rather than merely analysing existing data or making predictions”, continued Mr. Sörum.

Before 2023, the use of GenAI technology was practically non-existent. The nascent market was ignited by the launch of OpenAI’s ChatGPT, which was the first widely adopted commercial product to bring GenAI to mainstream attention. Significant investments can since be observed from a diverse range of enterprises, spanning both startups and established technology giants, all trying to capitalise on the substantial market potential. However, due to the vast computational resources required to train and run AI models, the market is primarily dominated by large technology conglomerates and companies that have managed to raise significant funding.

Berg Insight has identified 31 key foundation model providers spanning LLMs, vision, audio and multimodal models. While many LLMs started as unimodal, nearly all successful LLMs now include multimodal capabilities. Companies with cross-modal offerings include US-based Anthropic, Google, Meta, OpenAI and xAI; China-based Alibaba, Baidu, ByteDance and Tencent; France-based Mistral AI and Canada-based Cohere. Specialised vision model developers include US-based Midjourney and Runway, and UK-based Stability AI. Key audio specialists include US-based Assembly AI and ElevenLabs.

The ecosystem is supported by over 24 key companies offering tools for building GenAI applications. In the US, providers include cloud giants like Microsoft, Google and AWS, and diversified tech companies such as IBM and Oracle. The landscape also features hardware providers like Nvidia, data platform specialists such as Databricks and Snowflake, model training platforms like Scale AI, and the open-source library from Hugging Face. European and Asian players also contribute, including Dutch Nebius and Chinese Alibaba, Baidu, ByteDance and Tencent.

 

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