日本の人工知能市場規模、シェア、動向、予測：タイプ、提供、技術、システム、エンドユース産業、地域別、2025-2033年
Japan Artificial Intelligence Market Size, Share, Trends and Forecast by Type, Offering, Technology, System, End Use Industry, and Region, 2025-2033
日本の人工知能市場規模は2024年に66億米ドルとなった。今後、IMARC Groupは、同市場が2033年までに352億米ドルに達し、2025年から2033年にかけて20.4%のCAGRを示すと予測している。同市場は、道路上の障害物を認... もっと見る
サマリー 日本の人工知能市場規模は2024年に66億米ドルとなった。今後、IMARC Groupは、同市場が2033年までに352億米ドルに達し、2025年から2033年にかけて20.4%のCAGRを示すと予測している。同市場は、道路上の障害物を認識し、動的な変化を検出するための自動搬送車（AGV）の採用台数の増加とともに、リアルタイムで顧客からの問い合わせを登録し、解決するための人工知能（AI）を搭載したチャットボットへの依存の高まりによって牽引されている。
情報通信（ICT）システムは、人工知能（AI）アルゴリズムの原動力となる膨大な量のデータを生成する。日本には、リアルタイムのデータ処理とAIアプリケーションのシームレスな統合を促進する、高速インターネットと5Gネットワークを備えた堅牢なICTインフラがある。企業はデータを収集、処理、分析することで、金融やヘルスケア分野の精度と機能性を向上させることができる。AIは、ネットワーク・パフォーマンスの最適化、パラメーターの調整、トラフィック・パターンの予測、潜在的な問題の検出に使用される。ICTは、相互接続された機器が通信し、データを共有できるようにするモノのインターネット（IoT）をサポートする。また、AI開発のためのハードウェア、ソフトウェア、プラットフォームも提供している。AIは、ICTシステムのセキュリティ態勢を改善するために、フィッシングの試み、マルウェア、その他の脆弱性を特定するのに役立つ。IMARC Groupのレポートによると、日本の情報通信技術（ICT）市場は2033年までに5,300億米ドルに達すると予想されている。
AIのおかげで、グリーン・テクノロジーはその能力を高め、より大きな持続可能性目標を達成することができる。AIは大規模なデータセットを分析し、エネルギー、水、原材料などの資源利用をリアルタイムで監視することができる。非効率を特定し、消費を最適化することで、廃棄物を削減し、製造、農業、エネルギー生産などの業界全体でより持続可能な実践を促進する。AIは、廃棄物管理とリサイクルプロセスを改善するために、自動選別を可能にし、再利用のための材料を選ぶ。これに加えて、AI主導のモデルは環境リスク、気候変動、自然災害、汚染レベルを予測することができる。リスクを軽減し、環境保護と気候への適応を目的とした政策に役立つ貴重な洞察を提供することができる。農家は、水、肥料、農薬などの資源利用を最適化する精密農業において、AIを活用したグリーンテクノロジーを活用することができる。IMARCグループの報告書によると、日本のグリーンテクノロジーと持続可能性市場は、2032年までに434億2,000万米ドルに達する見込みである。
日本の人工知能市場の動向：
小売業と電子商取引におけるAI利用の増加
日本の小売業者とeコマース・プラットフォームは、競争力を維持し、業務を合理化するためにAI技術を採用している。実店舗では、AI対応の双方向キオスク端末やロボットが買い物客の商品検索、推奨、会計を支援する。AIを活用したビジュアル検索や画像認識ツールは、顧客が画像を使って商品を検索することを可能にする。オンラインショップでは、AIを搭載したチャットボットが顧客の質問をサポートし、リアルタイムで問題を解決する。AIは、オムニチャネル小売業者がオンライン、店舗、モバイルプラットフォームからの顧客データを統合するのに役立ちます。モバイル決済では、取引の検証、不正行為の検出、安全な購入の確保に利用されている。さらに、ミールキットの宅配やファッションボックスのような定期購入型の小売サービスでは、定期購入者向けに商品の選択をパーソナライズするために活用されている。AIを活用した自動化システムは、ピッキング、梱包、出荷のプロセスを迅速化し、あらゆる小売チャネルで迅速かつ正確なフルフィルメントを実現する。IMARC Groupのレポートによると、日本の小売市場は2024年から2032年の間に1.40%の成長率（CAGR）を示すと予測されている。
無人搬送車の拡大
無人搬送車（AGV）は、複雑な環境をナビゲートするために高度なAIアルゴリズムを必要とする。AIを使用することで、AGVは障害物を認識し、環境の動的な変化を検出し、損害を回避するためにリアルタイムの決定を下すことができる。このほか、AGVは倉庫内でのマテリアルハンドリング、製品組立、輸送の自動化に使用されている。企業はAIを統合することで、より大きな自動化を実現し、人的労働コストを削減し、生産性を向上させることができる。AI技術は、複数のAGVの調整を最適化し、スケジュールを管理し、メンテナンスの必要性を予測し、フリート全体の効率を向上させることができる。AGVがいつメンテナンスを必要とするかを予測し、ダウンタイムを回避することができる。また、AGVのバッテリー残量やモーター性能のデータを分析することもできる。IMARCグループのウェブサイトに掲載されたデータによると、日本の無人搬送車市場は2024年から2032年の間に7.79%の成長率（CAGR）を示すと予想されている。
パブリッククラウドの採用増加
AIはパブリック・クラウドにおいて、リソースのプロビジョニング、負荷分散、システムの最適化を自動化するために利用されている。これにより、ユーザーの効率的なパフォーマンス、コスト削減、最小限のダウンタイムが保証される。パブリッククラウド・プロバイダーは、企業が高度なAIツールや機械学習（ML）モデルを個別に開発することなく利用できるようにする。企業はインサイトを生成し、予測分析を実行し、カスタムMLモデルを構築することができる。AIは、このようなタスクを実行するための物理的インフラへの投資を最小限に抑える。AIを搭載したソリューションは、常に質問に答え、問題を解決し、支援を提供することができる。AIを搭載した自然言語処理（NLP）や音声認識技術は、音声起動アプリケーションやバーチャル・アシスタントを開発するために、パブリック・クラウド・プラットフォームに同化されている。このほか、パブリッククラウド・プロバイダーは、AIを活用したセキュリティ機能を利用して、脅威をリアルタイムで検知・緩和している。IMARC Groupのレポートでは、日本のパブリッククラウド市場は2024年から2032年の間に13.05%の成長率（CAGR）を示すと予測している。
日本の人工知能産業のセグメンテーション：
IMARC Groupは、日本の人工知能市場の各セグメントにおける主要動向の分析と、2025年から2033年までの国別・地域別レベルでの予測を提供しています。市場はタイプ、提供、技術、システム、最終使用産業に基づいて分類されています。
タイプ別分析
- 狭い／弱い人工知能
- 一般的／強い人工知能
日本の企業は、プロセスを自動化し、効率を向上させ、業界横断的なイノベーションを推進するために、狭い範囲のAIを採用している。狭域人工知能または弱域人工知能は、ML、画像認識、自然言語処理（NLP）に関連する特殊なタスクを実行する。これらのAIシステムは、ロボット工学、自律走行車、顧客サービスを支援するために設計されている。
一般的な、あるいは強力なAIは、人間レベルの認知能力を複製することができる。研究開発（R&D）機関やハイテク企業は、幅広い知的タスクを実行するために一般的なAIを活用している。将来的には、ロボット工学、ヘルスケア、自律的意思決定などに応用される可能性を秘めている。
製品別分析
- ハードウェア
- ソフトウェア
- サービス
ロボット工学、自律走行車、IoT機器にAIを応用するにはハードウェアが不可欠である。日本は製造業が盛んであり、チップ設計の革新が進んでいるため、AIハードウェアは業界全体へのAI技術の迅速な展開をサポートすることができる。
AIソフトウェアには、MLフレームワーク、自然言語処理（NLP）ツール、データ分析プラットフォームが含まれる。AIソフトウェアは、医療、自動車、金融業界におけるスマートな意思決定や業務効率化に利用されている。
日本企業は、ソリューションをカスタマイズし、ワークフローを最適化し、サービス分野でのシームレスな展開を確保するためにAIサービスに依存している。中小企業はAIアズ・ア・サービス（AIaaS）を採用することで、高度なAI機能を利用し、ハードウェアやソフトウェアへの先行投資の必要性を排除している。
テクノロジー別分析
- 機械学習
- 自然言語処理
- コンテキスト・アウェア・コンピューティング
- コンピュータ・ビジョン
- その他
機械学習(ML)は、予測分析、自動化、適応システムを業界全体で可能にする。日本企業はロボット工学、自律走行車、金融技術において、データ駆動型の意思決定を行うためにMLを利用している。MLは効率を高め、サプライチェーンを最適化し、顧客体験をパーソナライズする。
自然言語処理(NLP)は、音声、テキスト、感情分析を用いて人間とコンピュータの対話を合理化するために重要である。NLPは、電子商取引や観光などの分野で優れたユーザー体験を提供するために、多言語および文化的文脈に対応したAIシステムを構築する。
コンテキスト・アウェア・コンピューティングは、状況データを利用して、AI主導のオーダーメード・ソリューションを提供する。日本では、スマートホーム、自動車システム、ウェアラブルデバイスなどに応用され、パーソナライズされた適応型サービスを提供している。
コンピュータ・ビジョンは、画像認識、顔分析、自律的ナビゲーションを提供する。ロボット工学、医療診断、監視を支援するために採用されている。精密志向のプロセスを自動化するために、カメラと画像処理技術で構築されている。
システム別分析：
- インテリジェンス・システム
- 意思決定支援処理
- ハイブリッドシステム
- ファジーシステム
インテリジェンス・システムは、ロボット工学、スマート・デバイス、産業オートメーションに不可欠です。業務効率を高め、ワークフローを最適化し、顧客体験を向上させます。ヘルスケア、自動車、製造業などで応用されている。
意思決定支援処理は、データ分析と予測アルゴリズムを用いて複雑な意思決定を支援するためにAIシステムを使用する。これらのシステムは意思決定の精度とスピードを向上させ、データ駆動型経済において競争力を維持するためのビジネスをサポートする。
AI技術を組み合わせたハイブリッド・システムは、包括的なソリューションを提供することができる。日本では、これらのシステムは自律走行車、スマートシティ、ロボット工学などのアプリケーションに応用されている。ハイブリッド・システムを利用することで、日本企業は業界を超えた複雑な課題に対処し、AIイノベーションを推進することができる。
近似推論と不正確なデータを使用するファジーシステムは、実用的な洞察を提供することができる。製造、エネルギー、家電分野の家電や自動車の制御システムに応用されている。
エンドユース産業別分析：
- ヘルスケア
- 製造業
- 自動車
- 農業
- 小売
- セキュリティ
- 人事
- マーケティング
- 金融サービス
- 運輸・物流
- その他
日本では、ヘルスケア産業がAIを活用して精密診断、個別化治療、創薬を可能にしている。AIは日本の高齢化がもたらす課題に対処し、最小限の医療費で効率性と患者ケアを向上させる。
スマート製造工場では、AIを活用して生産ラインを最適化し、ダウンタイムを削減し、効率を高めている。日本は、電子機器、自動車、産業機器などの産業で、競争力を維持し、サプライチェーンを合理化し、イノベーションを起こすためにAIを活用する。
日本の自動車産業は、運転と車両安全システムの自動化にAIを活用している。各社は自動運転車やスマートモビリティ・ソリューションにおけるAIの応用を開拓している。AI主導の技術は、交通安全、燃費効率、車両性能を向上させる。
労働力不足や土地の制約といった課題がある中、AIを搭載したドローン、センサー、アナリティクスは、作物の収量と資源管理を最適化する。また、AIは持続可能な農法をサポートし、農業の効率性と回復力を高める。
小売業界はAIを活用してトレンドを予測し、サプライチェーンを最適化し、業務効率を向上させる。AIを活用したチャットボット、レコメンデーションシステム、ビジュアル検索ツールは、顧客エンゲージメントを強化する。
AIは顔認識、脅威検知、サイバーセキュリティ・ソリューションを通じて日本のセキュリティ・インフラを強化する。AIはリスクを軽減し、セキュリティ上の課題への対応を改善し、デジタル空間と物理的空間の両方でより安全な環境を構築するのに役立つ。
AIは、人事（HR）プロセスを合理化するために、採用を自動化し、業績を評価し、従業員をエンゲージすることができる。AIを搭載したツールは履歴書を分析し、職務への適合性を予測し、スキルギャップを特定することで、時間とリソースを節約する。
マーケティングでは、AIは日本企業にターゲットを絞ったキャンペーンを提供し、消費者の行動を分析することを可能にする。AIは広告費を最適化し、対話をパーソナライズすることで顧客体験を向上させる。
金融サービス分野では、AIを活用したチャットボットやロボアドバイザーが顧客サービスと投資管理を強化する。金融機関はリスクを評価し、規制遵守を可能にし、業務効率を高めるためにAIを活用している。
日本の運輸・物流業界を最適化するために、AIシステムは効率を高め、コストを削減し、環境への影響を最小限に抑える。AIは、日本の複雑な輸送ネットワークにおけるシームレスなオペレーションを可能にするリアルタイムの追跡と予知保全にとって重要である。
地域分析：
- 関東地方
- 近畿地方
- 中部地方
- 九州・沖縄地方
- 東北地方
- 中国地方
- 北海道地方
- 四国地方
関東地方はAI開発の主要拠点である。AIイノベーションを推進する数多くのハイテク大手、新興企業、研究機関を擁している。この地域は人口密度が高く、インフラが発達しており、AIへの投資額も高い。
近畿地方では、AIシステムは製造、ロボット工学、ヘルスケアなどの産業アプリケーションで広く活用されている。この地域は強力な産業基盤と技術革新で知られ、企業は自動化、プロセス最適化、デジタル変革を合理化するためにAIに投資し、さまざまな分野で活用している。
AIは、精密製造、予知保全、自律走行車を支援するため、中部／中部地域の産業に統合されつつある。企業は自動車やロボット工学におけるAIの進歩をリードし、この地域のAIの存在感を高めている。
九州は、AIを活用したスマート農業とクリーンエネルギー技術に投資している。沖縄は、持続可能な開発とスマートシティ構想におけるAIのテストベッドとなりつつあり、これらの分野にわたるイノベーションを奨励している。
東北地方では、ロボット技術や災害対応におけるエネルギー分野でAIが活用されている。ロボット技術の進歩に伴い、同地域ではAIを活用して製造業の自動化を向上させ、災害に効果的に対処している。
中国地方では、AIアプリケーションは精密農業、漁業管理、持続可能性の実践において地方を支援している。さらに、AIはパーソナライズされた体験の提供、地域観光の促進、文化遺産の管理にも利用されている。
田園風景と美しい自然が広がる北海道では、AI技術への関心が高まっている。精密農業技術を強化するため、AIを活用した最先端技術ソリューションによる農業手法、環境モニタリング、ヘルスケアサービスの進歩が進んでいる。
四国地方では、農業の労働力不足に対処し、農法の生産性を高めるためにAIが導入されている。同地域では、ヘルスケア・サービス、特に高齢者ケアと観光にAIが活用されている。
競争環境：
日本の大手企業は、ロボット工学、スマート・デバイス、ヘルスケア、クラウド・コンピューティング向けのAIソリューションに賭けている。自動車企業は自律走行車の開発、スマートモビリティ、車両安全システムでAIを活用している。新興企業は大企業や研究開発（R&D）機関と協力し、フィンテック、ヘルスケア、eコマースなど、業界を横断するAIアプリケーションを取り込んでいる。企業は、日本の高齢化や労働力不足といった社会的課題の解決を目指したイニシアチブのスポンサーとしてAIシステムを活用している。さらに、日本の行政機関は、資金提供、研究助成、AI開発を支援するための有利な政策の策定によって、重要な役割を果たしている。企業はまた、ロボット掃除機、高度なウェアラブル、スマートキッチン家電、自動洗濯機などのホームオートメーションシステムやスマートホームデバイスに投資している。例えば、2024年11月、大手素材メーカーであるサイエンス社は、AIを統合することでリラックス体験の向上を目指した人間洗濯機「みらい人間洗濯機」を開発した。ミライにはセンサーが内蔵されており、健康状態をモニターし、それに応じて水温を調整する。
本レポートでは、日本の人工知能市場における競争環境を包括的に分析し、主要企業の詳細なプロフィールを掲載している。
最新のニュースと動向
- 2024年11月日本の石破茂首相は、マイクロチップとAIへの650億ドルの投資を発表した。この資金は、人工知能や半導体を含む技術インフラの国内開発を強化することを目的としている。ハイテク産業を支援する政府のコミットメントは、民間からの追加投資を促進することができる。
本レポートで扱う主な質問
- 1.人工知能とは何か？
- 2.日本の人工知能市場の規模は？
- 3.2025年～2033年の日本の人工知能市場の予想成長率は？
- 4.日本の人工知能市場を牽引する主要因は何か？
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目次 1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査の目的
2.2 利害関係者
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法
3 エグゼクティブサマリー
4 日本の人工知能市場 - はじめに
4.1 概要
4.2 市場ダイナミクス
4.3 業界動向
4.4 競合インテリジェンス
5 日本の人工知能市場展望
5.1 過去と現在の市場動向（2019～2024年）
5.2 市場予測（2025年～2033年）
6 日本の人工知能市場 - タイプ別内訳
6.1 ナロー／ウィーク型人工知能
6.1.1 概要
6.1.2 歴史的・現在の市場動向（2019～2024年）
6.1.3 市場予測（2025年～2033年）
6.2 一般型／強人工知能
6.2.1 概要
6.2.2 歴史的・現在の市場動向（2019～2024年）
6.2.3 市場予測（2025年～2033年）
7 日本の人工知能市場 - オファリング別内訳
7.1 ハードウェア
7.1.1 概要
7.1.2 過去と現在の市場動向（2019～2024年）
7.1.3 市場予測（2025年～2033年）
7.2 ソフトウェア
7.2.1 概要
7.2.2 過去と現在の市場動向（2019-2024年）
7.2.3 市場予測（2025-2033年）
7.3 サービス
7.3.1 概要
7.3.2 過去と現在の市場動向（2019～2024年）
7.3.3 市場予測（2025年～2033年）
8 日本の人工知能市場 - 技術別内訳
8.1 機械学習
8.1.1 概要
8.1.2 歴史的・現在の市場動向（2019年～2024年）
8.1.3 市場予測（2025年～2033年）
8.2 自然言語処理
8.2.1 概要
8.2.2 歴史的・現在の市場動向（2019～2024年）
8.2.3 市場予測（2025-2033年）
8.3 コンテキスト・アウェア・コンピューティング
8.3.1 概要
8.3.2 過去と現在の市場動向（2019〜2024年）
8.3.3 市場予測（2025-2033年）
8.4 コンピュータビジョン
8.4.1 概要
8.4.2 過去と現在の市場動向（2019〜2024年）
8.4.3 市場予測（2025-2033年）
8.5 その他
8.5.1 概要
8.5.2 過去と現在の市場動向（2019年〜2024年）
8.5.3 市場予測（2025年～2033年）
9 日本の人工知能市場 - システム別内訳
9.1 人工知能システム
9.1.1 概要
9.1.2 歴史的・現在の市場動向（2019年～2024年）
9.1.3 市場予測（2025年～2033年）
9.2 意思決定支援処理
9.2.1 概要
9.2.2 過去と現在の市場動向（2019-2024年）
9.2.3 市場予測（2025年～2033年）
9.3 ハイブリッドシステム
9.3.1 概要
9.3.2 過去と現在の市場動向（2019～2024年）
9.3.3 市場予測（2025-2033年）
9.4 ファジーシステム
9.4.1 概要
9.4.2 過去と現在の市場動向（2019-2024年）
9.4.3 市場予測（2025年～2033年）
10 人工知能日本市場：エンドユース産業別構成比
10.1 ヘルスケア
10.1.1 概要
10.1.2 歴史的・現在の市場動向（2019年～2024年）
10.1.3 市場予測（2025年～2033年）
10.2 製造業
10.2.1 概要
10.2.2 過去と現在の市場動向（2019-2024年）
10.2.3 市場予測（2025-2033年）
10.3 自動車
10.3.1 概要
10.3.2 過去と現在の市場動向（2019-2024年）
10.3.3 市場予測（2025-2033年）
10.4 農業
10.4.1 概要
10.4.2 過去と現在の市場動向（2019〜2024年）
10.4.3 市場予測（2025-2033年）
10.5 小売
10.5.1 概要
10.5.2 過去と現在の市場動向（2019-2024年）
10.5.3 市場予測（2025-2033年）
10.6 セキュリティ
10.6.1 概要
10.6.2 過去と現在の市場動向（2019〜2024年）
10.6.3 市場予測（2025-2033年）
10.7 ヒューマンリソース
10.7.1 概要
10.7.2 過去と現在の市場動向（2019-2024年）
10.7.3 市場予測（2025-2033年）
10.8 マーケティング
10.8.1 概要
10.8.2 過去と現在の市場動向（2019〜2024年）
10.8.3 市場予測（2025-2033年）
10.9 金融サービス
10.9.1 概要
10.9.2 過去と現在の市場動向（2019年～2024年）
10.9.3 市場予測（2025-2033年）
10.10 運輸・物流
10.10.1 概要
10.10.2 過去と現在の市場動向（2019〜2024年）
10.10.3 市場予測（2025年〜2033年）
10.11 その他
10.11.1 概要
10.11.2 過去と現在の市場動向（2019年〜2024年）
10.11.3 市場予測（2025年～2033年）
11 人工知能日本市場：地域別内訳
11.1 関東地域
11.1.1 概要
11.1.2 過去と現在の市場動向（2019年～2024年）
11.1.3 タイプ別市場構成
11.1.4 オファリング別市場構成比
11.1.5 技術別市場構成比
11.1.6 システム別市場構成比
11.1.7 エンドユース産業別市場ブレークアップ
11.1.8 主要プレイヤー
11.1.9 市場予測（2025年～2033年）
11.2 近畿地域
11.2.1 概要
11.2.2 過去と現在の市場動向（2019年～2024年）
11.2.3 タイプ別市場構成
11.2.4 オファリング別市場構成比
11.2.5 技術別市場構成比
11.2.6 システム別市場構成比
11.2.7 エンドユース産業別市場ブレークアップ
11.2.8 主要プレイヤー
11.2.9 市場予測（2025年～2033年）
11.3 中部地域
11.3.1 概要
11.3.2 過去と現在の市場動向（2019年～2024年）
11.3.3 タイプ別市場構成
11.3.4 オファリング別市場構成比
11.3.5 技術別市場構成比
11.3.6 システム別市場ブレークアップ
11.3.7 エンドユース産業別市場ブレークアップ
11.3.8 主要プレイヤー
11.3.9 市場予測（2025年～2033年）
11.4 九州・沖縄地域
11.4.1 概要
11.4.2 過去と現在の市場動向（2019年～2024年）
11.4.3 タイプ別市場構成
11.4.4 オファリング別市場構成比
11.4.5 技術別市場構成比
11.4.6 システム別市場構成比
11.4.7 エンドユース産業別市場ブレークアップ
11.4.8 主要プレイヤー
11.4.9 市場予測（2025年～2033年）
11.5 東北地域
11.5.1 概要
11.5.2 過去と現在の市場動向（2019年～2024年）
11.5.3 タイプ別市場構成
11.5.4 オファリング別市場構成比
11.5.5 技術別市場構成比
11.5.6 システム別市場構成比
11.5.7 エンドユース産業別市場ブレークアップ
11.5.8 主要プレイヤー
11.5.9 市場予測（2025年～2033年）
11.6 中国地域
11.6.1 概要
11.6.2 過去と現在の市場動向（2019年～2024年）
11.6.3 タイプ別市場構成
11.6.4 オファリング別市場構成比
11.6.5 技術別市場構成比
11.6.6 システム別市場構成比
11.6.7 エンドユース産業別市場ブレークアップ
11.6.8 主要プレイヤー
11.6.9 市場予測（2025年～2033年）
11.7 北海道地域
11.7.1 概要
11.7.2 過去と現在の市場動向（2019年～2024年）
11.7.3 タイプ別市場構成
11.7.4 オファリング別市場構成比
11.7.5 技術別市場構成比
11.7.6 システム別市場構成比
11.7.7 エンドユース産業別市場ブレークアップ
11.7.8 主要プレイヤー
11.7.9 市場予測（2025年～2033年）
11.8 四国地域
11.8.1 概要
11.8.2 過去と現在の市場動向（2019年～2024年）
11.8.3 タイプ別市場構成
11.8.4 オファリング別市場構成比
11.8.5 技術別市場構成比
11.8.6 システム別市場構成比
11.8.7 エンドユース産業別市場ブレークアップ
11.8.8 主要プレイヤー
11.8.9 市場予測（2025年～2033年）
12 日本の人工知能市場 - 競争環境
12.1 概要
12.2 市場構造
12.3 市場プレイヤーのポジショニング
12.4 勝つための戦略
12.5 競争ダッシュボード
12.6 企業評価象限
13 主要プレーヤーのプロフィール
13.1 A社
13.1.1 事業概要
13.1.2 提供サービス
13.1.3 事業戦略
13.1.4 SWOT分析
13.1.5 主要ニュースとイベント
13.2 B社
13.2.1 事業概要
13.2.2 提供サービス
13.2.3 事業戦略
13.2.4 SWOT分析
13.2.5 主要ニュースとイベント
13.3 C社
13.3.1 事業概要
13.3.2 提供サービス
13.3.3 事業戦略
13.3.4 SWOT分析
13.3.5 主要ニュースとイベント
13.4 D社
13.4.1 事業概要
13.4.2 提供サービス
13.4.3 事業戦略
13.4.4 SWOT分析
13.4.5 主要ニュースとイベント
13.5 E社
13.5.1 事業概要
13.5.2 提供サービス
13.5.3 事業戦略
13.5.4 SWOT分析
13.5.5 主要ニュースとイベント
14 日本の人工知能市場 - 産業分析
14.1 推進要因
阻害要因
および機会
14.1.1 概要
14.1.2 推進要因
14.1.3 制止要因
14.1.4 機会
14.2 ポーターズファイブフォース分析
14.2.1 概要
14.2.2 買い手の交渉力
14.2.3 供給者の交渉力
14.2.4 競争の程度
14.2.5 新規参入の脅威
14.2.6 代替品の脅威
14.3 バリューチェーン分析
15 付録
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Summary The Japan artificial intelligence market size was valued at USD 6.6 Billion in 2024. Looking forward, IMARC Group estimates the market to reach USD 35.2 Billion by 2033, exhibiting a CAGR of 20.4% from 2025-2033. The market is driven by the growing reliance on artificial intelligence (AI)-powered chatbots to register and resolve customer queries in real-time, along with the rising adoption of automated guided vehicles (AGVs) to recognize obstacles on roads and detect dynamic changes.
Information and communication (ICT) systems generate vast amounts of data that fuels artificial intelligence (AI) algorithms. Japan has robust ICT infrastructure with high-speed internet and 5G networks that facilitate real-time data processing and the seamless integration of AI applications. Businesses can collect, process, and analyze data to improve accuracy and functionality in finance and healthcare sectors. AI is used to optimize network performance, adjust parameters, predict traffic patterns, and detect potential issues. ICT supports the Internet of Things (IoT) that enables interconnected devices to communicate and share data. It also provides the hardware, software, and platforms for AI development. AI helps in identifying phishing attempts, malware, and other vulnerabilities to improve the security posture of ICT systems. As per the IMARC Group’s report, the Japan information and communication technology (ICT) market is expected to reach USD 530 Billion by 2033.
Because of AI, green technology can enhance its capabilities and achieve greater sustainability goals. AI can analyze large datasets and monitor resource usage like energy, water, and raw materials in real time. It identifies inefficiencies and optimizes consumption to reduce waste and promote more sustainable practices across industries like manufacturing, agriculture, and energy production. AI enables automated sorting and picks materials for reuse to improve waste management and recycling processes. Besides this, AI-driven models can predict environmental risks, climate change, natural disasters, and pollution levels. It can provide valuable insights that help mitigate risks and inform policies aimed at environmental protection and climate adaptation. Farmers can utilize AI-enabled green technologies in precision farming to optimize the use of resources like water, fertilizers, and pesticides. The IMARC Group’s report shows that Japan green technology and sustainability market is expected to reach USD 43.42 Billion by 2032.
Japan Artificial Intelligence Market Trends:
Increasing use of AI in retail and e-commerce
Retailers and e-commerce platforms in Japan adopt AI technologies to stay competitive and streamline their operations. In physical stores, AI-enabled interactive kiosks and robots assist shoppers to locate products, make recommendations, and check out. AI-powered visual search and image recognition tools allow customers to search for products using images. Online stores use AI-powered chatbots to assist customers with questions and resolve issues in real-time. AI helps omnichannel retailers to integrate customer data from online, in-store, and mobile platforms. It is used in mobile payments to verify transactions, detect fraud, and ensure secure purchases. In addition, it is utilized in subscription-based retail services like meal kit deliveries and fashion boxes to personalize product selection for subscribers. AI driven automated systems speed up picking, packing, and shipping processes to ensure fast and accurate fulfillment for all retail channels. According to the IMARC Group’s report, Japan retail market is projected to exhibit a growth rate (CAGR) of 1.40% during 2024-2032.
Expansion of automated guided vehicles
Automated guided vehicles (AGVs) require advanced AI algorithms to navigate complex environments. By using AI, AGVs can recognize obstacles, detect dynamic changes in the environment, and make real-time decisions to avoid damage. Besides this, AGVs are used to automate material handling, product assembly, and transportation within warehouses. Businesses can integrate AI to achieve greater automation, reduce human labor costs, and increase productivity. AI technologies can optimize the coordination of multiple AGVs, manage schedules, predict maintenance needs, and improve overall fleet efficiency. They can predict when an AGV may require maintenance and avoid downtime. They can also analyze data from battery levels and motor performance of AGVs. The data published on the website of the IMARC Group shows that the Japan automated guided vehicles market is expected to exhibit a growth rate (CAGR) of 7.79% during 2024-2032.
Rising adoption of public cloud
AI is used in public clouds to automate resource provisioning, load balancing, and system optimization. It ensures efficient performance, cost savings, and minimal downtime for users. Public cloud providers enable businesses to access advanced AI tools and machine learning (ML) models without the need to develop them separately. Companies can generate insights, perform predictive analytics, and build custom ML models. AI minimizes the need to invest in physical infrastructure to perform such tasks. AI-powered solutions can answer questions, resolve issues, and provide assistance all the time. AI-powered natural language processing (NLP) and speech recognition technologies are assimilated into public cloud platforms to develop voice-activated applications and virtual assistants. Besides this, public cloud providers use AI-driven security features to detect and mitigate threats in real-time. IMARC Group’s report predicted that Japan public cloud market will exhibit a growth rate (CAGR) of 13.05% during 2024-2032.
Japan Artificial Intelligence Industry Segmentation:
IMARC Group provides an analysis of the key trends in each segment of the Japan artificial intelligence market, along with forecasts at the country and regional levels from 2025-2033. The market has been categorized based on type, offering, technology, system, and end use industry.
Analysis by Type:
• Narrow/Weak Artificial Intelligence
• General/Strong Artificial Intelligence
Companies in Japan employ narrow AI to automate processes, improve efficiency, and drive innovations across industries. Narrow or weak AI perform specialized tasks related to ML, image recognition, and natural language processing (NLP). These AI systems are designed to assist in robotics, autonomous vehicles, and customer services.
General or strong AI can replicate human-level cognitive abilities. Research and development (R&D) institutions and tech companies utilize general AI to perform a wide range of intellectual tasks. It holds potential for future applications in robotics, healthcare, and autonomous decision-making.
Analysis by Offering:
• Hardware
• Software
• Services
Hardware is essential to apply AI in robotics, autonomous vehicles, and IoT devices. Because of Japan’s thriving manufacturing sector and innovation in chip designs, AI hardware can support the rapid deployment of AI technologies across industries.
AI software inculcates ML frameworks, natural language processing (NLP) tools, and data analytics platforms. It is used to make smart decisions and provide operational efficiency in healthcare, automotive, and finance industries.
Japanese companies rely on AI services to customize solutions, optimize workflows, and ensure seamless deployment in services segment. Smaller firms employ AI-as-a-Service (AIaaS) to access advanced AI capabilities and remove the need to invest upfront in hardware or software.
Analysis by Technology:
• Machine Learning
• Natural Language Processing
• Context-Aware Computing
• Computer Vision
• Others
Machine learning (ML) enables predictive analytics, automation, and adaptive systems across industries. Japanese companies use ML to make data-driven decisions in robotics, autonomous vehicles, and financial technology. ML enhances efficiency, optimizes supply chains, and personalizes customer experiences.
Natural language processing (NLP) is important to streamline human-computer interaction with the use of voice, text, and sentiment analysis. NLP creates multilingual and culturally contextual AI systems to deliver superior user experiences across sectors like e-commerce and tourism.
Context-aware computing uses situational data to deliver tailored AI-driven solutions. In Japan, it finds applications in smart homes, automotive systems, and wearable devices to provide personalized and adaptive services.
Computer vision offers image recognition, facial analysis, and autonomous navigation. It is employed to assist robotics, healthcare diagnostics, and surveillance. It is built with camera and imaging technologies to automate precision-oriented processes.
Analysis by System:
• Intelligence Systems
• Decision Support Processing
• Hybrid Systems
• Fuzzy Systems
Intelligence systems are critical to robotics, smart devices, and industrial automation. They enhance operational efficiency, optimize workflows, and improve customer experiences. They find applications in healthcare, automotive, and manufacturing industries.
Decision support processing uses AI systems to aid in complex decision-making using data analysis and predictive algorithms. These systems improve the accuracy and speed of decisions and support businesses to stay competitive in a data-driven economy.
Hybrid systems that combine with AI technologies can deliver comprehensive solutions. In Japan, these systems are applied in applications like autonomous vehicles, smart cities, and robotics. By using hybrid systems, Japanese companies can address complex challenges across industries and promote AI innovations.
Fuzzy systems that use approximate reasoning and imprecise data can deliver actionable insights. They are applied to control systems in appliances and vehicles in manufacturing, energy, and consumer electronic sectors.
Analysis by End Use Industry:
• Healthcare
• Manufacturing
• Automotive
• Agriculture
• Retail
• Security
• Human Resources
• Marketing
• Financial Services
• Transportation and Logistics
• Others
In Japan, the healthcare industry uses AI to enable precise diagnostics, personalized treatments, and drug discovery. AI addresses challenges posed by Japan’s aging population to improve efficiency and patient care with minimal healthcare costs.
Smart manufacturing factories leverage AI to optimize production lines, reduce downtime, and enhance efficiency. Japan utilizes AI to remain competitive, streamline supply chains, and innovate in industries, such as electronic, automotive, and industrial equipment.
Japan’s automotive industry uses AI to automate driving and vehicle safety systems. Companies pioneer AI applications in self-driving cars and smart mobility solutions. AI-driven technologies improve road safety, fuel efficiency, and vehicle performance.
With challenges like labor shortages and land constraints, AI-powered drones, sensors, and analytics optimize crop yields and resource management. AI also supports sustainable farming practices to make the agriculture industry more efficient and resilient.
Retail industry uses AI to predict trends, optimize supply chains, and improve operational efficiency. AI-powered chatbots, recommendation systems, and visual search tools enhance customer engagement.
AI enhances Japan’s security infrastructure through facial recognition, threat detection, and cybersecurity solutions. AI helps mitigate risks and improve responses to security challenges and builds safer environments in both digital and physical spaces.
AI can automate recruitment, evaluate performance, and engage employees to streamline human resource (HR) processes. AI-powered tools analyze resumes, predict job fit, and identify skill gaps, saving time and resources.
In marketing, AI enables Japanese companies to deliver targeted campaigns and analyze consumer behavior. AI optimizes advertising spend and enhances customer experiences by personalizing interactions.
In the financial services sector, AI-powered chatbots and robo-advisors enhance customer service and investment management. Financial institutions use AI to assess risks, enable regulatory compliance, and operational efficiency.
To optimize Japan’s transportation and logistics industry, AI systems enhance efficiency, reduce costs, and minimize environmental impact. AI is important for real-time tracking and predictive maintenance to enable seamless operations in Japan’s complex transportation networks.
Regional Analysis:
• Kanto Region
• Kinki Region
• Central/ Chubu Region
• Kyushu-Okinawa Region
• Tohoku Region
• Chugoku Region
• Hokkaido Region
• Shikoku Region
The Kanto region is the primary hub for AI development. It hosts numerous tech giants, startups, and research institutions that drive AI innovations. The region has dense population, advanced infrastructure, and high investments in AI.
In the Kinki region, AI systems are widely utilized in industrial applications like manufacturing, robotics, and healthcare. The region is known for its strong industrial base and technological innovations, where companies invest in AI to streamline automation, process optimization, and digital transformation across various sectors.
AI is being integrated into the industries of the Central/Chubu region to aid in precision manufacturing, predictive maintenance, and autonomous vehicles. Companies lead AI advancements in automotive and robotics to strengthen the region's AI presence.
Kyushu is investing in AI-powered smart agriculture and clean energy technologies. Okinawa is becoming a testbed for AI in sustainable development and smart city initiatives to encourage innovations across these fields.
The Tohoku area utilizes AI in robotics technology and energy sectors in disaster response efforts. With its progress in robotics technology, the region employs AI to improve manufacturing automation and handle calamities effectively.
In the Chugoku region, AI applications assist the rural areas in precision agriculture, fishery management, and sustainability practices. Moreover, AI is used here to offer personalized experiences, promote regional tourism and manage cultural heritage sites.
In the Hokkaido area, with its countryside setting and all-around natural beauty, is seeing a rise in interest towards AI technologies. Advancements in agriculture methods, environmental monitoring, and healthcare services are increasing using cutting-edge technology solutions powered by AI to enhance precision farming techniques.
In the Shikoku region, AI is being implemented to tackle the lack of labor in farming and enhance productivity in methods. The region utilizes AI for healthcare services, especially in elderly care and tourism.
Competitive Landscape:
Leading companies in Japan are placing bets on AI solutions for robotics, smart devices, healthcare, and cloud computing. Automotive companies are leveraging AI in autonomous vehicle development, smart mobility, and vehicle safety systems. Startups are collaborating with larger enterprises and research and development (R&D) institutions to assimilate AI applications across industries, including fintech, healthcare, and e-commerce. Companies are using AI systems to sponsor initiatives aimed at solving societal challenges like Japan's aging population and labor shortages. Additionally, governing agencies in Japan are playing an essential role by providing funding, research grants, and creating favorable policies to support AI development. Companies are also investing in home automation systems and smart home devices like robot vacuums, advanced wearables, smart kitchen appliances, and automated washing machines. For instance, in November 2024, Science Co., the leading materials company developed Mirai Ningen Sentakuki, a human washing machine that aims to enhance relaxing experience by integrating AI. Mirai is equipped with built-in sensors to monitor vital health signs and adjust the water temperature accordingly.
The report provides a comprehensive analysis of the competitive landscape in the Japan artificial intelligence market with detailed profiles of all major companies.
Latest News and Developments:
• In November 2024: Prime Minister of Japan, Ishiba Shigeru announced the investment of 65 billion dollars in microchips and AI. This funding aims to enhance the domestic development of technological infrastructure, including artificial intelligence and semiconductors. The government's commitment to backing high-tech industries can drive additional investment from the private sector.
Key Questions Answered in This Report
• 1.What is artificial intelligence?
• 2.How big is the Japan artificial intelligence market?
• 3.What is the expected growth rate of the Japan artificial intelligence market during 2025-2033?
• 4.What are the key factors driving the Japan artificial intelligence market?
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Table of Contents 1 Preface
2 Scope and Methodology
2.1 Objectives of the Study
2.2 Stakeholders
2.3 Data Sources
2.3.1 Primary Sources
2.3.2 Secondary Sources
2.4 Market Estimation
2.4.1 Bottom-Up Approach
2.4.2 Top-Down Approach
2.5 Forecasting Methodology
3 Executive Summary
4 Japan Artificial Intelligence Market - Introduction
4.1 Overview
4.2 Market Dynamics
4.3 Industry Trends
4.4 Competitive Intelligence
5 Japan Artificial Intelligence Market Landscape
5.1 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
5.2 Market Forecast (2025-2033)
6 Japan Artificial Intelligence Market - Breakup by Type
6.1 Narrow/Weak Artificial Intelligence
6.1.1 Overview
6.1.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
6.1.3 Market Forecast (2025-2033)
6.2 General/Strong Artificial Intelligence
6.2.1 Overview
6.2.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
6.2.3 Market Forecast (2025-2033)
7 Japan Artificial Intelligence Market - Breakup by Offering
7.1 Hardware
7.1.1 Overview
7.1.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
7.1.3 Market Forecast (2025-2033)
7.2 Software
7.2.1 Overview
7.2.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
7.2.3 Market Forecast (2025-2033)
7.3 Services
7.3.1 Overview
7.3.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
7.3.3 Market Forecast (2025-2033)
8 Japan Artificial Intelligence Market - Breakup by Technology
8.1 Machine Learning
8.1.1 Overview
8.1.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
8.1.3 Market Forecast (2025-2033)
8.2 Natural Language Processing
8.2.1 Overview
8.2.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
8.2.3 Market Forecast (2025-2033)
8.3 Context-Aware Computing
8.3.1 Overview
8.3.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
8.3.3 Market Forecast (2025-2033)
8.4 Computer Vision
8.4.1 Overview
8.4.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
8.4.3 Market Forecast (2025-2033)
8.5 Others
8.5.1 Overview
8.5.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
8.5.3 Market Forecast (2025-2033)
9 Japan Artificial Intelligence Market - Breakup by System
9.1 Intelligence Systems
9.1.1 Overview
9.1.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
9.1.3 Market Forecast (2025-2033)
9.2 Decision Support Processing
9.2.1 Overview
9.2.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
9.2.3 Market Forecast (2025-2033)
9.3 Hybrid Systems
9.3.1 Overview
9.3.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
9.3.3 Market Forecast (2025-2033)
9.4 Fuzzy Systems
9.4.1 Overview
9.4.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
9.4.3 Market Forecast (2025-2033)
10 Japan Artificial Intelligence Market - Breakup by End Use Industry
10.1 Healthcare
10.1.1 Overview
10.1.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
10.1.3 Market Forecast (2025-2033)
10.2 Manufacturing
10.2.1 Overview
10.2.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
10.2.3 Market Forecast (2025-2033)
10.3 Automotive
10.3.1 Overview
10.3.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
10.3.3 Market Forecast (2025-2033)
10.4 Agriculture
10.4.1 Overview
10.4.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
10.4.3 Market Forecast (2025-2033)
10.5 Retail
10.5.1 Overview
10.5.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
10.5.3 Market Forecast (2025-2033)
10.6 Security
10.6.1 Overview
10.6.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
10.6.3 Market Forecast (2025-2033)
10.7 Human Resources
10.7.1 Overview
10.7.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
10.7.3 Market Forecast (2025-2033)
10.8 Marketing
10.8.1 Overview
10.8.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
10.8.3 Market Forecast (2025-2033)
10.9 Financial Services
10.9.1 Overview
10.9.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
10.9.3 Market Forecast (2025-2033)
10.10 Transportation and Logistics
10.10.1 Overview
10.10.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
10.10.3 Market Forecast (2025-2033)
10.11 Others
10.11.1 Overview
10.11.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
10.11.3 Market Forecast (2025-2033)
11 Japan Artificial Intelligence Market – Breakup by Region
11.1 Kanto Region
11.1.1 Overview
11.1.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
11.1.3 Market Breakup by Type
11.1.4 Market Breakup by Offering
11.1.5 Market Breakup by Technology
11.1.6 Market Breakup by System
11.1.7 Market Breakup by End Use Industry
11.1.8 Key Players
11.1.9 Market Forecast (2025-2033)
11.2 Kinki Region
11.2.1 Overview
11.2.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
11.2.3 Market Breakup by Type
11.2.4 Market Breakup by Offering
11.2.5 Market Breakup by Technology
11.2.6 Market Breakup by System
11.2.7 Market Breakup by End Use Industry
11.2.8 Key Players
11.2.9 Market Forecast (2025-2033)
11.3 Central/ Chubu Region
11.3.1 Overview
11.3.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
11.3.3 Market Breakup by Type
11.3.4 Market Breakup by Offering
11.3.5 Market Breakup by Technology
11.3.6 Market Breakup by System
11.3.7 Market Breakup by End Use Industry
11.3.8 Key Players
11.3.9 Market Forecast (2025-2033)
11.4 Kyushu-Okinawa Region
11.4.1 Overview
11.4.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
11.4.3 Market Breakup by Type
11.4.4 Market Breakup by Offering
11.4.5 Market Breakup by Technology
11.4.6 Market Breakup by System
11.4.7 Market Breakup by End Use Industry
11.4.8 Key Players
11.4.9 Market Forecast (2025-2033)
11.5 Tohoku Region
11.5.1 Overview
11.5.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
11.5.3 Market Breakup by Type
11.5.4 Market Breakup by Offering
11.5.5 Market Breakup by Technology
11.5.6 Market Breakup by System
11.5.7 Market Breakup by End Use Industry
11.5.8 Key Players
11.5.9 Market Forecast (2025-2033)
11.6 Chugoku Region
11.6.1 Overview
11.6.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
11.6.3 Market Breakup by Type
11.6.4 Market Breakup by Offering
11.6.5 Market Breakup by Technology
11.6.6 Market Breakup by System
11.6.7 Market Breakup by End Use Industry
11.6.8 Key Players
11.6.9 Market Forecast (2025-2033)
11.7 Hokkaido Region
11.7.1 Overview
11.7.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
11.7.3 Market Breakup by Type
11.7.4 Market Breakup by Offering
11.7.5 Market Breakup by Technology
11.7.6 Market Breakup by System
11.7.7 Market Breakup by End Use Industry
11.7.8 Key Players
11.7.9 Market Forecast (2025-2033)
11.8 Shikoku Region
11.8.1 Overview
11.8.2 Historical and Current Market Trends (2019-2024)
11.8.3 Market Breakup by Type
11.8.4 Market Breakup by Offering
11.8.5 Market Breakup by Technology
11.8.6 Market Breakup by System
11.8.7 Market Breakup by End Use Industry
11.8.8 Key Players
11.8.9 Market Forecast (2025-2033)
12 Japan Artificial Intelligence Market – Competitive Landscape
12.1 Overview
12.2 Market Structure
12.3 Market Player Positioning
12.4 Top Winning Strategies
12.5 Competitive Dashboard
12.6 Company Evaluation Quadrant
13 Profiles of Key Players
13.1 Company A
13.1.1 Business Overview
13.1.2 Services Offered
13.1.3 Business Strategies
13.1.4 SWOT Analysis
13.1.5 Major News and Events
13.2 Company B
13.2.1 Business Overview
13.2.2 Services Offered
13.2.3 Business Strategies
13.2.4 SWOT Analysis
13.2.5 Major News and Events
13.3 Company C
13.3.1 Business Overview
13.3.2 Services Offered
13.3.3 Business Strategies
13.3.4 SWOT Analysis
13.3.5 Major News and Events
13.4 Company D
13.4.1 Business Overview
13.4.2 Services Offered
13.4.3 Business Strategies
13.4.4 SWOT Analysis
13.4.5 Major News and Events
13.5 Company E
13.5.1 Business Overview
13.5.2 Services Offered
13.5.3 Business Strategies
13.5.4 SWOT Analysis
13.5.5 Major News and Events
14 Japan Artificial Intelligence Market - Industry Analysis
14.1 Drivers
Restraints
and Opportunities
14.1.1 Overview
14.1.2 Drivers
14.1.3 Restraints
14.1.4 Opportunities
14.2 Porters Five Forces Analysis
14.2.1 Overview
14.2.2 Bargaining Power of Buyers
14.2.3 Bargaining Power of Suppliers
14.2.4 Degree of Competition
14.2.5 Threat of New Entrants
14.2.6 Threat of Substitutes
14.3 Value Chain Analysis
15 Appendix
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US Healthcare Advertising Market Report by Product Type (Pharmaceuticals (Small Molecule Drugs), Biopharmaceuticals, Vaccines, Over-The-Counter (OTC) Drugs) 2025-2033
-
United Kingdom Power Tools Market Report by Product Type (Drill Bits, Circular Saw Blades, Coated Abrasives, Screwdriver Bits, Holders & Accessories, Diamond Drilling & Cutting, Reciprocating Saw Blades, Cutting & Grinding Discs, Tool Chucks, Jigsaw Blades, Points & Chisels, Wire Brushes, Multi-Tool Blades, and Others) 2025-2033
-
Indian PCB (Printed Circuit Board) Market Report by Manufacturing Type (Bare PCBs, Populated PCBs), Application (Consumer Electronics, Communication, Industrial Electronics, Computers, Military & Aerospace, Automotive, Medical Instrumentation, and Others), Product Type (Rigid 1-2 Sided, Standard Multilayer, Flexible Circuits, HDI/Microvia/Build-Up, Rigid Flex, and Others), Layer (Single-Sided, Double-Sided, Multi-Layer), Segment (Rigid PCBs, Flexible PCBs), Laminate Type (FR-4, Polyamide, CEM-1, Paper, and Others), and Region 2025-2033
-
Indian Advertising Market Report by Segment (Television Advertising, Print Advertising, Radio Advertising, Internet/Online Advertising, Mobile Advertising, Outdoor Advertising) 2025-2033
-
Wireless Sensors Market Size, Share, Trends and Forecast by Product Type, Technology, End-Use, and Region, 2025-2033
-
Water Bath Market Report by Product Type (Circulating Water Bath, Non-Circulating Water Bath, Shaking Water Bath), Distribution Channel (Offline, Online), End-User (Chemical, Microbiology, Food Processing, Protein Engineering, and Others), and Region 2025-2033
-
Voice and Speech Recognition Market Report by Technology (Voice Recognition, Speech Recognition), Deployment Mode (On Cloud, On-Premises/Embedded), Delivery Methods (Artificial Intelligence (AI) Based, Non-Artificial Intelligence Based), End-Use (Automotive, Enterprise, Consumer, Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI), Government, Retail, Healthcare, and Others), and Region 2025-2033
-
Virtualization Software Market Report by Platform (PC Terminal, Mobile Terminal), Type (Storage Virtualization, Application Virtualization, Network Virtualization, Hardware Virtualization, Server Virtualization, OS Virtualization, and Others), and Region 2025-2033
-
Virtual Reality Content Creation Market Report by Content Type (Videos, 360 Degree Photos, Games), Component (Software, Services), End User (Real Estate, Travel and Hospitality, Media and Entertainment, Healthcare, Retail, Gaming, Automotive, and Others), and Region 2025-2033
-
Unified Communications Market Report by Component (Solution, Services), Product (On-premises, Hosted), Organization Size (Small and Medium-sized Enterprises, Large Enterprises), End User (Enterprises, Education, Government, Healthcare, and Others), and Region 2025-2033
-
Voice and Speech Recognition Market Report by Technology (Voice Recognition, Speech Recognition), Deployment Mode (On Cloud, On-Premises/Embedded), Delivery Methods (Artificial Intelligence (AI) Based, Non-Artificial Intelligence Based), End-Use (Automotive, Enterprise, Consumer, Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI), Government, Retail, Healthcare, and Others), and Region 2025-2033
-
日本チャットボット市場レポート：タイプ別（スタンドアロン、ウェブベース、メッセンジャーベース/サードパーティ）、製品別（人工知能、マーケティング、ヒューマンインテリジェンス）、用途別（サービス用ボット、ソーシャルメディア用ボット、決済/注文処理用ボット、マーケティング用ボット、その他）、組織規模別（中小企業、中堅企業、大企業）、業種別（ヘルスケア、小売、銀行、金融サービス、保険、メディア・エンターテイメント、旅行・観光、Eコマース、その他）、地域別（2025年～2033年
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日本Fintech市場レポート：展開形態別（オンプレミス、クラウドベース）、技術別（アプリケーションプログラミングインターフェース、人工知能、ブロックチェーン、ロボティックプロセスオートメーション、データ分析、その他）、用途別（決済・資金移動、ローン、保険・個人金融、ウェルスマネジメント、その他）、エンドユーザー別（銀行、保険、証券、その他）、地域別（2025年～2033年
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食品・飲料における人工知能（AI）市場レポート：用途別（食品選別、品質管理・安全遵守、消費者関与、生産・包装、メンテナンス、その他）、最終用途別（食品加工産業、ホテル・レストラン、飲料産業）、地域別 2025-2033
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Artificial Intelligence (AI) in BFSI Market: Global Industry Trends, Share, Size, Growth, Opportunity and Forecast 2023-2028
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Automotive Artificial Intelligence Market: Global Industry Trends, Share, Size, Growth, Opportunity and Forecast 2023-2028
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モノのインターネットにおける人工知能（AI）の世界市場規模調査＆予測、コンポーネント別（プラットフォーム、ソフトウェア、サービス）、技術別（機械学習とディープラーニング、自然言語処理（NLP））、産業分野別（BFSI、IT・通信、小売・Eコマース、製造、ヘルスケア、エネルギー・公益事業、運輸・モビリティ、その他）、地域別分析、2023年～2030年
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サービスとしての人工知能の世界市場規模調査＆予測、技術別（ディープラーニング、機械学習、自然言語処理）、業種別（政府、BFSI、ヘルスケア、製造、小売、通信）、地域別分析、2023-2030年
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製造業におけるメタバースの世界市場規模調査＆予測：コンポーネント別（ハードウェア、ソフトウェア）、用途別（サプライチェーン管理、製品設計・開発、工場ランドスケープ、その他）、技術別（拡張現実（AR）、仮想現実（VR）、複合現実（MR）、モノのインターネット（IoT）、人工知能（AI））、最終用途産業別（自動車、エレクトロニクス、製造、デザイン企業、繊維、物流プロバイダー、その他）、地域別分析、2023年～2030年
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統合グラフィックプロセッサの世界市場規模調査＆予測、アプリケーション別（ゲーム、クラウドコンピューティング、ワークステーション、人工知能、ドライバーレス車両、その他）、産業分野別（自動車、メディア＆エンターテイメント、航空宇宙＆防衛、建設、家電）、地域分析、2022-2029年
よくあるご質問
IMARC Services Private Limited.社はどのような調査会社ですか?
インドに調査拠点を持つ調査会社。幅広い分野をカバーしていますがケミカルに特に焦点を当てています。 もっと見る
調査レポートの納品までの日数はどの程度ですか?
在庫のあるものは速納となりますが、平均的には 3-４日と見て下さい。
但し、一部の調査レポートでは、発注を受けた段階で内容更新をして納品をする場合もあります。
発注をする前のお問合せをお願いします。
注文の手続きはどのようになっていますか?
1)お客様からの御問い合わせをいただきます。
2)見積書やサンプルの提示をいたします。
3)お客様指定、もしくは弊社の発注書をメール添付にて発送してください。
4)データリソース社からレポート発行元の調査会社へ納品手配します。
5) 調査会社からお客様へ納品されます。最近は、pdfにてのメール納品が大半です。
お支払方法の方法はどのようになっていますか?
納品と同時にデータリソース社よりお客様へ請求書（必要に応じて納品書も）を発送いたします。
お客様よりデータリソース社へ（通常は円払い）の御振り込みをお願いします。
請求書は、納品日の日付で発行しますので、翌月最終営業日までの当社指定口座への振込みをお願いします。振込み手数料は御社負担にてお願いします。
お客様の御支払い条件が60日以上の場合は御相談ください。
尚、初めてのお取引先や個人の場合、前払いをお願いすることもあります。ご了承のほど、お願いします。
データリソース社はどのような会社ですか?
当社は、世界各国の主要調査会社・レポート出版社と提携し、世界各国の市場調査レポートや技術動向レポートなどを日本国内の企業・公官庁及び教育研究機関に提供しております。
世界各国の「市場・技術・法規制などの」実情を調査・収集される時には、データリソース社にご相談ください。
お客様の御要望にあったデータや情報を抽出する為のレポート紹介や調査のアドバイスも致します。
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