AI音声ジェネレータ市場:技術別(ディープラーニング、トランスフォーマーモデル、生成的逆数ネットワーク(GANs)、オートエンコーダ、音声翻訳、音声クローン、テキスト音声、バーチャルアシスタント、AI音楽ジェネレータ) - 2030年までの世界予測AI Voice Generator Market by Technology (Deep Learning, Transformer Models, Generative Adversarial Networks (GANs), Autoencoder; Voice Translation, Voice Cloning, Text to Speech, Virtual Assistants, AI Music Generator) - Global Forecast to 2030 AI音声ジェネレーター市場は、2024年の30億米ドルから2030年には204億米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率(CAGR)は37.1%になると予測されている。アクセシビリティ技術に対する意識の高まり、顧客サービ... もっと見る
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サマリーAI音声ジェネレーター市場は、2024年の30億米ドルから2030年には204億米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率(CAGR)は37.1%になると予測されている。アクセシビリティ技術に対する意識の高まり、顧客サービス業務におけるAIの採用拡大、自然言語処理技術や機械学習技術の発展により、市場の成長が見込まれる。"音声・音声合成アプリケーション別では、バーチャルアシスタント分野が予測期間中に最速の市場成長率を記録する見込み" バーチャルアシスタントのアプリケーションは、日常的な製品やサービスにおいてユビキタス性を獲得しているため、予測期間中にAI音声ジェネレーター市場で最も速い成長率を記録すると予想される。これは、スマートホームデバイス、より良い顧客サービス、魅力的なユーザーエクスペリエンスに対する需要の高まりによるものである。自然言語処理と音声技術の新たな発展により、バーチャルアシスタントはユーザーの要求を解釈し、より正確で人間のような方法で応答できるようになった。さらに、ヘルスケア、銀行、小売などの分野でバーチャル・アシスタントの応用が増加していることも、その消費と市場成長を後押ししている。 "垂直分野別では、メディア&エンターテインメントが予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想される。" ユニークで魅力的な音声出力に対する業界のニーズが高まっていることから、メディア&エンターテインメントの垂直市場が最大の市場シェアを占めると予想される。デジタルコンテンツ、ストリーミングプラットフォーム、マルチメディア体験のリリース以来、複雑な音声生成、カスタマイズされたオーディオ、改良されたサウンドの開発には大きな可能性がある。AIボイスジェネレーターソリューションは、コンテンツ制作を容易にし、プロフェッショナルなサウンドを生成し、大きな市場成長につながる可変音楽サウンドを作成するのに役立ちます。この産業の成長が続く中、洗練された音声技術への需要は、現在の強力な市場地位をさらに高めるだろう。 "地域別では、アジア太平洋地域が最も速い速度で成長し、北米が予測期間中に最大の市場シェアを持つ予定である。" アジア太平洋地域は、デジタル経済の成長、新世代技術の受け入れ拡大、都市化により、AI音声ジェネレーター市場で最も速い成長率が見込まれている。同地域では、メディアとエンターテインメントの垂直分野が成長しており、可処分所得が増加した中間層によるハイエンドのAI音声ジェネレーターとAI音声ジェネレーター・ソリューションの消費が増加している。さらに、政治的支援とインフラ整備が、中国やインドなどの新興リーダー国の技術革新と市場の急成長を促進している。一方、北米は、技術インフラ、AI研究開発への資金提供の増加、同地域の大手市場プレーヤーの存在により、最大の市場シェアを占めると思われる。また、優れた技術提供、メディア、エンターテインメント、ヘルスケア、BFSIを含むストリーム全体にわたる人工知能の包括的な使用も、この地域の優位性を確立するのに役立っている。この点で、北米は先進技術とイノベーションの導入に注力しているため、AI音声ジェネレーター市場のリーダー的存在といえる。 プライマリーの内訳 最高経営責任者(CEO)、イノベーション・技術責任者、システム・インテグレーター、AI音声ジェネレーター市場で事業を展開する様々な主要組織の幹部に対して詳細なインタビューを実施した。 企業別:ティアI:35%、ティアII:45%、ティアIII:20 役職別Cレベル幹部 - 35%、Dレベル幹部 - 25%、その他 - 40 地域別北米:40%、欧州:30%、アジア太平洋地域:20%、中東・アフリカ:5%、中南米:5 本レポートには、AI音声ジェネレーターのソリューションとサービスを提供する主要企業の調査が含まれています。AI音声ジェネレータ市場の主要ベンダーのプロファイルを掲載しています。AI音声ジェネレーター市場の主要プレーヤーには、IBM(米国)、NVIDIA(米国)、OpenAI(米国)、Meta(米国)、Microsoft(米国)、Google(米国)、AWS(米国)、Cisco(米国)、SoundHound(米国)、Speechify(米国)、ElevanLabs(米国)、Synthesia(英国)、PlayHT(米国)、Resemble AI(米国)、Stability AI(英国)、Runway(米国)が含まれる。 調査範囲 この調査レポートは、AI音声ジェネレータ市場を提供別(ソフトウェアとサービス)、ソフトウェアタイプ別(ディープラーニングモデル、生成アドバーサリアルネットワーク、オートエンコーダ、トランスフォーマモデル)、ソフトウェア導入形態別(クラウドとオンプレミス)、サービス別(プロフェッショナルサービス[トレーニングとコンサルティング、システムインテグレーションと実装、サポートとメンテナンス]とマネージドサービス)、用途別(音声と音声合成、音声変換とクローン、音楽生成と作曲、音声吹き替えと翻訳、音声拡張と復元、その他のアプリケーション(ポッドキャストとストーリーテリングナレーション、音声と音声感情認識)) 業種別(メディア&エンターテインメント、BFSI、ヘルスケア&ライフサイエンス、製造、小売&Eコマース、運輸&物流、建設&不動産、エネルギー&公益事業、政府&防衛、IT&ITeS、通信、その他の業種(旅行&ホスピタリティ、教育))、地域別(北米、欧州、アジア太平洋、中東&アフリカ、中南米)。本レポートでは、AI音声ジェネレータ市場の成長に影響を与える促進要因、阻害要因、課題、機会などの主要要因に関する詳細情報を網羅しています。主要な業界プレイヤーを詳細に分析し、事業概要、ソリューション、サービス、主要戦略、契約、パートナーシップ、合意、新製品・サービスの発表、M&A、AI音声ジェネレータ市場に関連する最近の動向などに関する洞察を提供しています。AI音声ジェネレータ市場のエコシステムにおける今後の新興企業の競合分析も本レポートでカバーしています。 レポート購入の主な利点 本レポートは、AI音声ジェネレーター市場全体とそのサブセグメントの収益数の最も近い近似値に関する情報を、この市場の市場リーダー/新規参入者に提供するでしょう。本レポートは、利害関係者が競争状況を理解し、自社のビジネスを位置付け、適切な市場参入戦略を計画するためのより良い洞察を得るのに役立つだろう。また、利害関係者が市場の鼓動を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。 本レポートでは、以下のポイントに関する洞察を提供しています: - 主な促進要因(音声制御デバイスとインテリジェントなバーチャルアシスタントの採用拡大、NLPと機械学習技術の急速な進化、デジタルコンテンツにおけるアクセシビリティ機能の必要性の増加)、阻害要因(音声生成のためのAI主導の意思決定プロセスの明確性の欠如、高度なジェネレーティブAIソリューションの開発と実装の高コスト、AI生成音声の使用を取り巻く倫理的懸念)、機会(5Gやエッジコンピューティングなどの新技術とジェネレーティブAIの統合、グローバル市場におけるローカライズされたコンテンツと多言語サポートの需要の増加、パーソナライズされた感情的インテリジェントAIアシスタント市場の成長)、および課題(音声・スピーチ用の大規模なジェネレーティブAIモデルの計算要件とエネルギー消費の管理、詐欺、誤報、その他の有害な活動のためのジェネレーティブAI音声技術の悪用、AI生成音声における人間のような自然さと感情的表現力の達成)。 - 製品開発/イノベーション:AI音声ジェネレーター市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・新サービスの発表に関する詳細な洞察。 - 市場開発:有利な市場に関する包括的な情報 - 当レポートでは、さまざまな地域のAI音声ジェネレータ市場を分析しています。 - 市場の多様化:AI音声ジェネレータ市場における新製品&サービス、未開拓地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。 - 競合評価:AI音声ジェネレーター市場におけるIBM(米国)、NVIDIA(米国)、OpenAI(米国)、Meta(米国)、Microsoft(米国)、Google(米国)、AWS(米国)、Cisco(米国)、SoundHound(米国)、Speechify(米国)、ElevanLabs(米国)、Synthesia(英国)、PlayHT(米国)、Resemble AI(米国)、Stability AI(英国)、Runway(米国)などの主要企業の市場シェア、成長戦略、サービス内容を詳細に評価。また、本レポートは、関係者がAI音声ジェネレーター市場の脈拍を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。 目次1 はじめに1.1 調査目的 1.2 市場の定義 1.2.1 包含と除外 42 1.3 市場範囲 44 1.3.1 市場セグメンテーション 44 1.3.2 考慮した年数 48 1.4 考慮した通貨 49 1.5 利害関係者 2 調査方法 50 2.1 調査データ 50 2.1.1 二次データ 51 2.1.2 一次データ 2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 52 2.1.2.2 主要業界インサイト 52 2.2 市場の分類とデータの三角測量 53 2.3 市場規模の推定 54 2.3.1 トップダウンアプローチ 54 2.3.2 ボトムアップアプローチ 2.4 市場予測 59 2.5 調査の前提 60 2.6 調査の限界 3 エグゼクティブ・サマリー 62 4 プレミアムインサイト 4.1 AI 音声ジェネレーター市場における魅力的な機会 69 4.2 AI 音声ジェネレーター市場:上位 3 つの用途 70 4.3 北米:AI音声ジェネレーター市場:サービス別、業種別 70 4.4 AI音声ジェネレーター市場:地域別 71 5 市場概要と業界動向 72 5.1 はじめに 72 5.2 市場ダイナミクス 5.2.1 ドライバ 5.2.1.1 音声対応デバイスとバーチャルアシスタントに対する需要の増加 73 5.2.1.2 音声と音声における gen AI の能力を強化する NLP と機械学習技術の進歩 74 5.2.1.3 デジタルコンテンツにおけるアクセシビリティ・ソリューションのニーズの高まり 74 5.2.2 阻害要因 75 5.2.2.1 音声生成におけるAIの意思決定プロセスにおける説明可能性の欠如 75 5.2.2.2 高度なジェネレーティブAIソリューションの開発・実装コストが高く、市場成長の妨げになる 75 5.2.2.3 AIが生成した音声の利用をめぐる倫理的懸念が監視の強化につながる 76 5.2.3 機会 77 5.2.3.1 5Gやエッジコンピューティングなどの新技術とジェネレーティブAIの統合により、リアルタイムの音声・音声生成が可能に 77 5.2.3.2 グローバル市場におけるローカライズされたコンテンツと多言語サポートの需要増が、AIを活用した翻訳・ダビングサービスの成長ポテンシャルをもたらす 77 5.2.3.3 パーソナライズされた感情的インテリジェントAIアシスタント市場の拡大が、高度なAI音声生成技術の機会をもたらす 78 5.2.4 課題 78 5.2.4.1 音声・音声の大規模生成AIモデルの計算要件とエネルギー消費の管理はますます困難に 78 5.2.4.2 詐欺、誤報、その他の悪意ある行為への生成AI音声技術の悪用 79 5.2.4.3 AIが生成する音声で人間のような自然さと感情表現を実現することは、技術的に重要な課題として残る 79 5.3 AI音声ジェネレーター市場の進化 5.4 AI音声生成技術 5.4.1 トークン化 81 5.4.2 量子化 82 5.4.3 ベクトル化 82 5.5 サプライチェーン分析 83 5.6 エコシステム分析 86 5.6.1 AI音声ジェネレーター・ソフトウェア・プロバイダー 88 5.6.2 AI 音声ジェネレーター・サービス・プロバイダー 88 5.6.3 AI 音声ジェネレーター・クラウド・サービス・プロバイダー 88 5.6.4 AIボイスジェネレータAPIプロバイダー 89 5.6.5 エンドユーザー 5.6.6 政府・規制機関 5.7 投資環境と資金調達シナリオ 89 5.8 ケーススタディ分析 93 5.8.1 メディアとエンターテイメント 93 5.8.1.1 Deepdub は eTTS 技術を利用して FilmRise が効率的に「法医学ファイル」をイタリア語に吹 き換えるのを支援した 93 5.8.2 BFSI 94 5.8.2.1 Synthesiaによるグローバル福利厚生コンサルティングの合理化 94 5.8.3 ヘルスケア&ライフサイエンス 95 5.8.3.1 シンテシアのAIビデオプラットフォームによるインサイトグローバルの旅の変革 95 5.8.4 IT & ITES 96 5.8.4.1 吹き替え制作の変革:スノーフレークはAIを活用してマーケティング効率を向上させた 96 5.8.5 小売・Eコマース 97 5.8.5.1 顧客エンゲージメントを変革する:ビヨンドがAI動画合成を活用してパーソナライズド・コミュニケーションを実現 97 5.9 テクノロジー分析 98 5.9.1 主要テクノロジー 98 5.9.1.1 注意メカニズム 98 5.9.1.2 音声認識 98 5.9.1.3 ニューラルボコーダ 98 5.9.1.4 自然言語処理(NLP) 99 5.9.1.5 音声合成(TTS) 99 5.9.2 補完技術 5.9.2.1 クラウドコンピューティング 99 5.9.2.2 エモーションAI 100 5.9.2.3 ビッグデータ分析 100 5.9.2.4 音声活動検出(VAD) 100 5.9.3 隣接技術 101 5.9.3.1 コンピュータビジョン 101 5.9.3.2 スピーカーのダイアライゼーション 101 5.9.3.3 バイオメトリクス音声認証 101 5.9.3.4 拡張現実と仮想現実音声 102 5.10 規制の状況 102 5.10.1 規制機関、政府機関、その他の組織 103 5.10.2 規制AI音声ジェネレーター市場 106 5.10.2.1 北米 106 5.10.2.1.1 SCR 17:人工知能法案(カリフォルニア州) 106 5.10.2.1.2 S1103:人工知能自動決定法案(コネチカット州) 107 5.10.2.1.3 国家人工知能イニシアチブ法(NAIIA) 107 5.10.2.1.4 人工知能およびデータ法(AIDA)(カナダ) 107 5.10.2.2 欧州 108 5.10.2.2.1 欧州連合(EU) - 人工知能法(AIA) 108 5.10.2.2.2 一般データ保護規則(欧州) 108 5.10.2.3 アジア太平洋地域 109 5.10.2.3.1 生成型人工知能サービスの暫定行政措置(中国) 109 5.10.2.3.2 国家AI戦略(シンガポール) 109 5.10.2.3.3 広島AIプロセス総合政策フレームワーク(日本) 110 5.10.2.4 中東・アフリカ 110 5.10.2.4.1 人工知能国家戦略(アラブ首長国連邦) 110 5.10.2.4.2 国家人工知能戦略(カタール) 111 5.10.2.4.3 AI倫理原則とガイドライン(ドバイ) 111 5.10.2.5 ラテンアメリカ 111 5.10.2.5.1 サンティアゴ宣言(チリ) 111 5.10.2.5.2 ブラジル人工知能戦略(EBIA) 112 5.11 特許分析 113 5.11.1 方法論 113 5.11.2 出願特許(文書タイプ別) 113 5.11.3 イノベーションと特許出願 113 5.11.3.1 AI音声発生器市場における上位10件の出願人 114 5.12 価格分析 118 5.12.1 主要企業の平均販売価格動向(用途別) 119 5.12.2 指標価格分析(オファリング別) 120 5.13 主要会議・イベント(2024~2025年) 121 5.14 ポーターの5つの力分析 122 5.14.1 新規参入企業の脅威 123 5.14.2 代替品の脅威 123 5.14.3 供給者の交渉力 124 5.14.4 買い手の交渉力 124 5.14.5 競争相手の強さ 124 5.15 AI音声ジェネレーター市場:技術ロードマップ 124 5.16 主要ステークホルダーと購買基準 126 5.16.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 126 5.16.2 購入基準 127 5.17 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/破壊 128 5.17.1 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/混乱 128 6 AI 音声ジェネレーター市場:提供製品別 129 6.1 はじめに 130 6.1.1 オファリングAI音声ジェネレーター市場の促進要因 130 6.2 ソフトウェア 132 6.2.1 ソフトウェア、技術別 133 6.2.1.1 AI音声生成ソフトウェア、技術別 133 6.2.1.2 ディープラーニングモデル 134 6.2.1.2.1 ディープラーニングモデルは、高品質な音声を処理・生成するための強力な機能を提供する 134 6.2.1.2.2 畳み込みニューラルネットワーク 135 6.2.1.2.3 リカレントニューラルネットワーク 136 6.2.1.2.4 長短期記憶(LSTM)ネットワーク 136 6.2.1.2.5 ゲート型リカレントユニット(GRU) 136 6.2.1.3 生成的敵対ネットワーク(GAN) 137 6.2.1.3.1 GAN は、2 つの競合するニューラルネットワークを訓練して多様な音声・音声データを 生成することで、AI 音声ジェネレータへのユニークなアプローチを提供する 137 6.2.1.3.2 WaveGAN 138 6.2.1.3.3 SpeechGANs 138 6.2.1.4 オートエンコーダ 138 6.2.1.4.1 元の入力に類似した新しいデータ点を必要とする生成タスクに使用されるオートエンコーダ 138 6.2.1.4.2 ノイズ除去オートエンコーダ 140 6.2.1.4.3 変分オートエンコーダ(VAE) 140 6.2.1.5 トランスフォーマモデル 140 6.2.1.5.1 トランスフォーマ・モデルは最先端の性能を提供し、コヒーレントで文脈に関連した音声を 生成することができる 140 6.2.1.5.2 トランスフォーマからの音声双方向エンコーダ表現(BERT) 141 6.2.1.5.3 隠れユニット BERT(HuBERT) 142 6.2.1.5.4 音声変換器 142 6.2.1.5.5 Wav2Vec 142 6.2.1.5.6 WaveNet 142 6.2.1.5.7 Tacotron 143 6.2.1.5.8 その他のトランスフォーマーモデル 143 6.2.2 ソフトウェア(導入形態別) 143 6.2.2.1 オンプレミス 144 6.2.2.1.1 オンプレミスの展開モードでは、組織は AI 音声ジェネレーター・ソリューションをカスタマイズし、既存システムとシームレスに統合できる 144 6.2.2.2 クラウド 145 6.2.2.2.1 クラウド展開により、AIソリューションの迅速な展開と最先端のAI技術へのアクセスが可能に 145 6.3 サービス 147 6.3.1 プロフェッショナル・サービス 148 6.3.1.1 プロフェッショナル・サービスは、要件評価、カスタマイズされた実装、AI音声ジェネレーター・ソリューションの展開を支援する 148 6.3.1.2 トレーニングとコンサルティングサービス 150 6.3.1.3 システムインテグレーションと実装サービス 150 6.3.1.4 サポート・保守サービス 151 6.3.2 マネージド・サービス 152 6.3.2.1 マネージド・サービスはAI音声発生器のエンド・ツー・エンド管理を提供し、企業がコアコンピタンスに集中できるよう支援する 152 7 AI 音声発生器市場、用途別 154 7.1 はじめに 155 7.1.1 アプリケーション:AI音声ジェネレーター市場の促進要因 155 7.2 音声・音声合成 157 7.2.1 音声・音声合成でテキストや他の音声入力から人間のような音声や音を作成する 157 7.2.2 音声合成(TTS) 159 7.2.3 音声合成翻訳 160 7.2.4 カスタム音声合成 161 7.2.5 バーチャルアシスタント 162 7.2.6 音声合成におけるその他 163 7.3 音声変換とクローン作成 164 7.3.1 自動化されたインタラクションにおいて一貫性のある親しみのあるブランド音声を確立するために、 企業はパーソナライズされた音声を使用する 164 7.3.2 音声模倣 165 7.3.3 言語ローカリゼーション 166 7.3.4 感情の変換 167 7.3.5 パーソナライズされたデジタル音声 168 7.3.6 音声変換とクローニングにおけるその他 169 7.4 音楽生成と作曲 170 7.4.1 ジェネレーティブAIの統合により新しい音楽体験の創造を可能にする 170 7.4.2 自動音楽作成 171 7.4.3 音楽スタイルの転送 172 7.4.4 サウンドトラックの生成 173 7.4.5 音楽のリミックスとマッシュアップ 174 7.4.6 音楽生成と作曲におけるその他 175 7.5 音声吹き替えと翻訳 176 7.5.1 オリジナルの声の感情的ニュアンスを失うことなく、様々な言語の声を作る 176 7.5.2 多言語音声ダビング 177 7.5.3 リアルタイム翻訳 178 7.5.4 音声一致ダビング 179 7.5.5 ナレーションダビング 180 7.5.6 音声吹替と翻訳におけるその他 181 7.6 音声強調と復元 182 7.6.1 音声強調・復元アプリケーションは、音声信号を詳細に分析し、パターンを学習することで、 欠陥を効果的に除去することができる 182 7.6.2 音声ノイズ除去 183 7.6.3 オーディオアップスケーリング 184 7.185 6.4 音声強調 7.6.5 古いレコードの復元 186 7.6.6 音声強調と復元におけるその他 187 7.7 その他のアプリケーション 188 8 AI 音声ジェネレーター市場(垂直方向別) 190 8.1 はじめに 191 8.1.1 垂直方向:AI音声ジェネレーター市場の促進要因 191 8.2 メディアとエンターテインメント 194 8.2.1 リアルタイムの言語翻訳と字幕の革新によるグローバルなコンテンツアクセシビリティの向上 194 8.2.1.1 音声ベースのコンテンツモデレーション 195 8.2.1.2 ニュースの自動読み上げ 195 8.2.1.3 パーソナライズされた音声広告 196 8.2.1.4 AIが生成するラジオ番組 196 8.2.1.5 オーディオブックの音声合成 196 8.2.1.6 その他 197 8.3 BFSI 197 8.3.1 AI音声生成技術によるパーソナライズされた顧客体験の提供 197 8.3.1.1 金融データの音声転写 198 8.3.1.2 金融顧客サポート&サービス 198 8.3.1.3 音声による不正検知 198 8.3.1.4 音声による金融取引 199 8.3.1.5 音声による請求処理 199 8.3.1.6 その他 8.4 ヘルスケア&ライフサイエンス 200 8.4.1 ヘルスケア&ライフサイエンス分野でのAI音声ジェネレータの統合により、創薬、医療画像分析、個別化治療計画に革命を起こす 200 8.4.1.1 患者のための音声アシスタント 201 8.4.1.2 音声で作動する医療機器 201 8.4.1.3 医療用ディクテーションとテープ起こし 201 8.4.1.4 AIを活用した遠隔医療相談 202 8.4.1.5 音声ベースのトリアージシステム 202 8.4.1.6 その他 202 8.5 製造業 203 8.5.1 AI音声ジェネレータによる音声検査と欠陥検出の実現による製造業の品質管理の変革 203 8.5.1.1 音響品質管理 204 8.5.1.2 音声による工程最適化 204 8.5.1.3 AIモニタリングと音声アラート 204 8.5.1.4 音声による安全教育 205 8.5.1.5 音声による在庫管理 205 8.5.1.6 その他 205 8.6 小売・電子商取引 206 8.6.1 ジェネレーティブAI による音声ベースの商品説明と音声商取引の実現 206 8.6.1.1 音声ベースのショッピングアシスタント 207 8.6.1.2 パーソナライズされた音声広告 207 8.6.1.3 音声による商品説明 207 8.6.1.4 音声検索の最適化 208 8.6.1.5 音声による在庫管理 208 8.6.1.6 その他 208 8.7 運輸・物流 209 8.7.1 効率化、最適化、持続可能性へのニーズの高まりが輸送・物流分野におけるAI 音声発生装置の成長を促進する 209 8.7.1.1 緊急時の音声応答と支援 210 8.7.1.2 音声対応ナビゲーション 210 8.7.1.3 音声ベースの車両管理 210 8.7.1.4 運転手コマンドの音声認識 211 8.7.1.5 音声制御による倉庫作業 211 8.7.1.6 その他 211 8.8 建設・不動産 212 8.8.1 リアルタイム翻訳機能は多国間プロジェクトにおける言語の壁を埋める 212 8.8.1.1 音声による現場モニタリング 213 8.213 8.1.2 音声による物件案内 213 8.8.1.3 音声制御のビルオートメーションシステム 214 8.8.1.4 音声による設計コンサルティング 214 8.8.1.5 設備保守の音声警報 214 8.8.1.6 その他 215 8.9 エネルギー・公益事業 215 8.9.1 ジェネレーティブAI は機械やインフラを監視し、性能上の問題についてリアルタイムのアラートを提供できる 215 8.9.1.1 音響異常検知 216 8.9.1.2 緊急対応の調整 216 8.9.1.3 音声作動制御システム 217 8.9.1.4 音声制御スマートグリッドシステム 217 8.9.1.5 予知保全音声アラート 217 8.9.1.6 その他 218 8.10 政府・防衛 218 8.10.1 AI音声発生装置は脅威を検知し監視を強化する 218 8.10.1.1 音声によるディープフェイク検知 219 8.10.1.2 監視のための音声認識 219 8.10.1.3 公安アナウンス 220 8.10.1.4 音声鑑識 220 8.10.1.5 音声バイオメトリクスと認証 220 8.10.1.6 その他 221 8.11 ITとITES 221 8.11.1 サイバーセキュリティの向上、コストの最小化、ユーザー体験の向上を支援するジェネレーティブAI 221 8.11.1.1 自動音声応答システム 222 8.11.1.2 AIを活用したトレーニング・プログラム 222 8.11.1.3 ITシステムの音声認証 223 8.11.1.4 音声制御IDE 223 8.11.1.5 会議記録の自動化 223 8.11.1.6 その他 224 8.12 テレコミュニケーション 224 8.12.1 高度な自然言語処理(NLP)を活用して顧客からの問い合わせを理解し対応する 224 8.12.1.1 リアルタイム言語翻訳 225 8.12.1.2 IVRシステムのための言語生成 226 8.12.1.3 音声感情認識 226 8.12.1.4 音声品質の向上 226 8.12.1.5 自動通話要約 226 8.12.1.6 その他 227 8.13 その他の垂直分野 227 9 AI 音声ジェネレーター市場:地域別 229 9.1 はじめに 230 9.2 北米 232 9.2.1 北米:AI音声ジェネレーター市場の促進要因 232 9.2.2 北米:マクロ経済見通し 233 9.2.3 米国 243 9.2.3.1 米国における支持的な規制環境と強固な技術インフラが市場成長を牽引 243 9.2.4 カナダ 244 9.2.4.1 AIボイスジェネレーターの急速な導入によるビジネスプロセスの改善と顧客獲得 244 9.3 欧州 245 9.3.1 欧州:AI音声ジェネレーター市場の促進要因 245 9.3.2 欧州:マクロ経済見通し 245 9.3.3 英国 254 9.3.3.1 世界トップクラスの大学や研究機関が存在し、活気あるスタートアップエコシステムと相まって、コラボレーションを促進し、ジェネレーティブAIの進歩を加速する 254 9.3.4 ドイツ 255 9.3.4.1 AIソリューション開発への投資の増加とAI音声ジェネレーターの可能性への関心の高まりが市場成長を後押し 255 9.3.5 フランス 256 9.3.5.1 技術革新、政府の取り組み、盛んなAIエコシステムの組み合わせがフランスのAI開発を促進 256 9.3.6 イタリア 257 9.3.6.1 政府の取り組みとコスト効率への配慮がイタリア市場成長の引き金に 257 9.3.7 スペイン 258 9.3.7.1 スペインにおけるAI技術の発展を支える学術機関、研究センター、業界プレイヤーの連携 258 9.3.8 フィンランド 259 9.3.8.1 AI音声生成アプリケーションの教育分野への統合により、近い将来需要が拡大 259 9.3.9 その他の欧州 260 9.4 アジア太平洋地域 261 9.4.1 アジア太平洋地域:AI音声ジェネレーター市場の牽引役 262 9.4.2 アジア太平洋地域:マクロ経済見通し 262 9.4.3 中国 272 9.4.3.1 中国の様々な産業へのLLMの統合が市場成長を促進 272 9.4.4 インド 273 9.4.4.1 ハイテク産業の勃興と膨大なデジタル人口を背景に、インド企業はAIアプリケーショ ンの開発にLLMを活用 273 9.4.5 日本 274 9.4.5.1 日本におけるAI音声ジェネレーター市場の成長は、豊かな文化遺産と技術先進社会に起因 274 9.4.6 韓国 275 9.4.6.1 革新とデジタルトランスフォーメーションに注力する韓国がAI技術の採用を促進 275 9.4.7 シンガポール 276 9.4.7.1 AI音声ジェネレーターの進歩が進むシンガポール 276 9.4.8 オーストラリア・ニュージーランド 277 9.4.8.1 オーストラリアとニュージーランドはAIの可能性をより広範に探る 277 9.4.9 その他のアジア太平洋地域 278 9.5 中東・アフリカ 279 9.5.1 中東・アフリカ:AI音声ジェネレーター市場の牽引役 280 9.5.2 中東・アフリカ:マクロ経済見通し 280 9.5.3 中東 289 9.5.3.1 サウジアラビア 290 9.5.3.1.1 サウジアラビアにAI革命をもたらすハイテク大手による大規模投資 290 9.5.3.2 UAE 298 9.5.3.2.1 UAEにおけるAI音声ジェネレーター市場の進展に欠かせない企業提携と戦略的パートナーシップ 298 9.5.3.3 トルコ 299 9.5.3.3.1 堅牢な通信インフラと成長するデジタル経済がAI導入に資する環境を提供 299 9.5.3.4 カタール 300 9.5.3.4.1 AI研究開発への戦略的投資により、カタールではイノベーションのための活気あるエコシステムが醸成される 300 9.5.3.5 その他の中東地域 301 9.5.4 アフリカ 302 9.6 ラテンアメリカ 303 9.6.1 ラテンアメリカ:AI音声ジェネレーター市場の促進要因 303 9.6.2 ラテンアメリカ:マクロ経済見通し 304 9.6.3 ブラジル 313 9.6.3.1 技術進歩とデジタルトランスフォーメーションの急増がブラジルの市場成長を牽引 313 9.6.4 メキシコ 314 9.314 6.4.1 政府とデジタルトランスフォーメーションの取り組みがメキシコの先進AI技術採用を促進 314 9.6.5 アルゼンチン 315 9.6.5.1 スタートアップ文化の高まりと政府支援がアルゼンチンのAI市場成長を後押し 315 9.6.6 その他のラテンアメリカ 316 10 競争環境 318 10.1 概要 318 10.2 主要プレーヤーの戦略/勝利への権利 318 10.3 収益分析 320 10.4 市場シェア分析 321 10.4.1 市場ランキング分析 322 10.5 製品比較分析 325 10.5.1 製品比較分析(音声・音声合成別) 325 10.5.1.1 Amazon Polly(AWS) 325 10.5.1.2 Azure Speech AI(マイクロソフト) 325 10.5.1.3 Riva(エヌビディア) 325 10.5.1.4 音声合成AI(グーグル) 326 10.5.1.5 TTS(OpenAI) 326 10.5.2 製品比較分析(音声変換・クローニング別) 326 10.5.2.1 音声クローニング(Respeecher) 326 10.5.2.2 AIボイスクローニング(Speechify) 327 10.5.2.3 AIボイスクローニング(PlayHT) 327 10.5.2.4 AIボイスクローン(Voice.ai) 327 10.5.2.5 AIボイスクローニング(ElevenLabs) 327 10.5.3 製品比較分析(音楽生成・作曲別) 328 10.5.3.1 AIミュージックジェネレーター(Soundful) 328 10.5.3.2 音楽作成(Soundraw) 328 10.5.3.3 AI音楽生成(Loudly) 328 10.5.3.4 AI音楽生成アシスタント(AIVA Technologies) 328 10.5.3.5 レンダー(Mubert) 329 10.6 企業評価と財務指標 329 10.7 企業評価マトリックス:主要プレーヤー、2023年 330 10.7.1 スター企業 330 10.7.2 新興リーダー 330 10.7.3 浸透型プレーヤー 331 10.7.4 参加企業 331 10.7.5 企業フットプリント:主要プレーヤー、2023年 332 10.7.5.1 企業フットプリント 332 10.7.5.2 地域別フットプリント 333 10.7.5.3 オファリングのフットプリント 334 10.7.5.4 アプリケーション・フットプリント 335 10.7.5.5 バーティカル・フットプリント 336 10.8 企業評価マトリクス:新興企業/SM(2023年) 336 10.8.1 進歩的企業 337 10.8.2 対応力のある企業 337 10.8.3 ダイナミックな企業 337 10.8.4 スターティング・ブロック 337 10.8.5 競争ベンチマーキング:新興企業/SM、2023年 339 10.8.5.1 主要新興企業/中小企業の詳細リスト 339 10.8.5.2 主要新興企業/中小企業の競合ベンチマーキング 341 10.9 競争シナリオと動向 342 10.9.1 製品の発売と強化 342 10.9.2 取引 349 11 会社プロファイル 355 11.1 紹介 355 11.2 主要プレーヤー 355 11.2.1 IBM 355 11.2.1.1 事業概要 355 11.2.1.2 提供するソリューション/サービス 357 11.2.1.3 最近の動向 357 11.2.1.4 MnMの見解 359 11.2.1.4.1 主要な強み 359 11.2.1.4.2 戦略的選択 360 11.2.1.4.3 弱点と競争上の脅威 360 11.2.2 エヌビディア 361 11.2.2.1 事業概要 361 11.2.2.2 提供する製品/ソリューション/サービス 362 11.2.2.3 最近の動向 363 11.2.2.4 MnMの見解 364 11.2.2.4.1 主要な強み 364 11.2.2.4.2 戦略的選択 365 11.2.2.4.3 弱点と競争上の脅威 365 11.2.3 メタ 366 11.2.3.1 事業概要 366 11.2.3.2 提供するソリューション/サービス 367 11.2.3.3 最近の動向 368 11.2.3.4 MnMビュー 370 11.2.3.4.1 主要な強み 370 11.2.3.4.2 戦略的選択 370 11.2.3.4.3 弱点と競争上の脅威 370 11.2.4 マイクロソフト 371 11.2.4.1 事業概要 371 11.2.4.2 提供するソリューション/サービス 372 11.2.4.3 最近の動向 373 11.2.4.4 MnMの見解 374 11.2.4.4.1 主要な強み 374 11.2.4.4.2 戦略的選択 375 11.2.4.4.3 弱点と競争上の脅威 375 11.2.5 グーグル 376 11.2.5.1 事業概要 376 11.2.5.2 提供するソリューション/サービス 377 11.2.5.3 最近の動向 378 11.2.5.4 MnMの見解 380 11.2.5.4.1 主要な強み 380 11.2.5.4.2 戦略的選択 380 11.2.5.4.3 弱点と競争上の脅威 380 11.2.6 OPENAI 381 11.2.6.1 事業概要 381 11.2.6.2 提供するソリューション/サービス 382 11.2.6.3 最近の動向 382 11.2.7 AWS 384 11.2.7.1 事業概要 384 11.2.7.2 提供するソリューション/サービス 385 11.2.7.3 最近の動向 386 11.2.8 CISCO 388 11.2.8.1 事業概要 388 11.2.8.2 提供するソリューション/サービス 389 11.2.8.3 最近の動向 390 11.2.9 サウンドハウンド AI 391 11.2.9.1 事業概要 391 11.2.9.2 提供する製品/ソリューション/サービス 392 11.2.9.3 最近の動向 393 11.2.10 イレブンラボ 395 11.2.10.1 事業概要 395 11.2.10.2 提供する製品/ソリューション/サービス 396 11.2.10.3 最近の動向 397 11.2.11 スピーチファイ 399 11.2.12 シンセシア 400 11.2.13 playht 401 11.2.14 リセンブルAI 402 11.2.15 安定性 AI 403 11.2.16 滑走路 403 11.3 スタートアップ/SMプロファイル 404 11.3.1 AMAI 404 11.3.2 ムジコ 405 11.3.3 Wellsaid labs 405 11.3.4 ディスクリプション 406 11.3.5 アイバ・テクノロジーズ 406 11.3.6 ダブダブ・ドット・アイ 407 11.3.7 ディープダブ 407 11.3.8 ダブバース 408 11.3.9 レスピーカー 408 11.3.10 beyondwords 409 11.3.11 voicemod 410 11.3.12 レプリカ・スタジオ 411 11.3.13 simplified 412 11.3.14 murf ai 413 11.3.15 listnr ai 414 11.3.16 ディープブレイン・AI 415 11.3.17 camb.ai 415 11.3.18 ポッドキャッスル 416 11.3.19 lovo ai 417 11.3.20 サウンドフル 417 11.4 その他のベンダー 418 11.4.1 soundraw 418 11.4.2 beatoven.ai 418 11.4.3 assemblyai 419 11.4.4 アワーワン 419 11.4.5 ピコボイス 420 12 隣接市場と関連市場 421 12.1 はじめに 421 12.2 会話AI市場-2030年までの世界予測 421 12.2.1 市場の定義 421 12.2.2 市場概要 421 12.2.2.1 会話型AI市場:オファリング別 422 12.2.2.2 会話型AI市場:ビジネス機能別 422 12.2.2.3 会話型AI市場:会話エージェントタイプ別 423 12.2.2.4 会話型AI市場:業種別 424 12.2.2.5 会話型AI市場:地域別 425 12.3 ジェネレーティブAI市場:2030年までの世界予測 426 12.3.1 市場の定義 426 12.3.2 市場の概要 426 12.3.2.1 ジェネレーティブAI市場、オファリング別 427 12.3.2.2 ジェネレーティブAI市場:用途別 427 12.3.2.3 ジェネレーティブAI市場:業種別 428 12.3.2.4 ジェネレーティブAI市場:地域別 428 13 付録 431 13.1 ディスカッションガイド 431 13.2 Knowledgestore:Marketsandmarketsのサブスクリプションポータル 437 13.3 カスタマイズオプション 439 13.4 関連レポート 439 13.5 著者の詳細 440
SummaryThe AI voice generator market is projected to grow from USD 3.0 billion in 2024 to USD 20.4 billion by 2030, at a compound annual growth rate (CAGR) of 37.1% during the forecast period. Market is anticipated to grow due to the rising awareness of accessibility technologies, growing adoption of AI in customer service operations and development in natural language processing and machine learning technologies. Table of Contents1 INTRODUCTION 41
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よくあるご質問MarketsandMarkets社はどのような調査会社ですか?マーケッツアンドマーケッツ(MarketsandMarkets)は通信、半導体、医療機器、エネルギーなど、幅広い市場に関する調査レポートを出版しています。また広範な市場を対象としたカスタム調査も行って... 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。
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