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AI画像生成市場:技術別(畳み込みニューラルネットワーク、自己回帰モデル、拡散モデル、画像生成、画像キャプション、画像操作、動画生成、動画合成、動画編集)-2030年までの世界予測


AI Image Generator Market by Technology (Convolutional Neural Networks, Autoregressive Models, Diffusion Models; Image Generation, Image Captioning, Image Manipulation, Video Generation, Video Synthesis, Video Editing) - Global Forecast to 2030

世界のAI画像ジェネレーター市場は、2024年に87億米ドルと評価され、2030年には608億米ドルに達すると予測され、予測期間中のCAGRは38.2%を記録する。ディープラーニングアルゴリズムを活用することで、AI画像生... もっと見る

 

 

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2024年8月13日 US$4,950
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サマリー

世界のAI画像ジェネレーター市場は、2024年に87億米ドルと評価され、2030年には608億米ドルに達すると予測され、予測期間中のCAGRは38.2%を記録する。ディープラーニングアルゴリズムを活用することで、AI画像生成装置は既存のデータから新しいコンテンツを作成する。拡散モデルやGAN(Generative Adversarial Networks)などの画像モデルでは、テキスト記述や他の画像から写実的な画像デザインやアートを作成することができる。画像を予測したり、本物そっくりのアニメーションを作成したりすることで、映像における生成的AIは、シーン全体を作成したり、既存の映像を修正したりすることができる。これらのモデルは、広範なデータセット分析を使用して、トレンドや微妙な差異を発見し、オリジナル・コンテンツの作成に使用する。デジタル・コンテンツの制作と消費は、バーチャル・リアリティやシミュレーションからエンターテインメントや広告に至るまで、さまざまなアプリケーションによって革命を起こしつつある。その急速な発展は、高品質のコンテンツを迅速かつ効果的に制作することを可能にするAIアルゴリズムと処理能力の重要な発展に起因している。
"オファリング別では、ソフトウェア分野が予測期間中最大の市場シェアを占めると予測されている。"
ソフトウェアセグメントは、様々な業界にわたって高品質なビジュアルコンテンツの作成を可能にする高度なAIツールにより、AI画像ジェネレーター市場をリードすると予測されている。広告、エンターテインメント、デザインなどの分野で、一流のビジュアルコンテンツの制作を可能にする高度なAIツールに対するニーズが高まっていることが上昇の原因である。このカテゴリーのソフトウェア・オプションは、画像認識、コンテンツ作成、編集ツールなどの堅牢な機能を提供し、クリエイティブなワークフローを簡素化する。さらに、機械学習やディープラーニングアルゴリズムの改善により、これらのツールのパフォーマンスやインパクトが向上し、AIを活用したビジュアルコンテンツの活用を目指す企業にとって極めて重要なものとなっている。
"動画セグメント別では、動画生成アプリケーションが予測期間中に最も高いCAGRで成長することが登録されている。"
AI画像ジェネレーター市場における動画生成アプリケーションの急成長は、様々な業界におけるダイナミックで魅力的なコンテンツへのニーズが原動力となっている。メディア、エンターテインメント、広告などの業界は、高品質の画像を作成するAIの能力を活用し、従来の処理の必要性を減らしている。さらに、ジェネレーティブAIの進歩は、動画作成の品質と効率を向上させ、広告キャンペーンからバーチャルリアリティアドベンチャーまで、さまざまな用途に適したものにすることで、市場の拡大を加速させている。
"垂直分野別では、メディア・エンターテインメント分野が予測期間中に最大の市場シェアを占めると予測されている。"
メディアおよびエンターテインメント業界は、創造的なコンテンツ作成に対する本質的な需要と、わずかな時間とコストで高品質の画像や動画を作成するジェネレーティブAIの能力により、AI画像ジェネレーター市場で最大の市場シェアを占めると予測されています。メディア企業は、視聴者をより効果的に惹きつけるパーソナライズされたダイナミックなコンテンツを制作することができる。このテクノロジーにより、メディア・エンターテインメント分野の企業は新たな創造的手段を模索し、ビジュアル・ストーリーテリングと視聴者エンゲージメントが重要な要素となる市場で競争力を維持することができる。継続的なイノベーションの必要性と、ジェネレーティブAIツールを使用してビジュアル・コンセプトを迅速にプロトタイプ化し改良する能力は、ジェネレーティブAI技術の採用と適用におけるリーダーシップをさらに強固なものにしている。
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画像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レベルエグゼクティブ35%, 取締役:25%、その他40%
 地域別北米:30%、欧州:20%、アジア太平洋地域:40%、中東・アフリカ:5%、中南米:5
世界中でAI画像生成ソリューションとサービスを提供している主なベンダーは、グーグル(米国)、マイクロソフト(米国)、AWS(米国)、アドビ(米国)、Nvidia(米国)、OpenAI(米国)、Meta(米国)、Anthropic(米国)、Databricks(米国)、Synthesia(英国)、Runway AI(米国)、Jasper(米国)、Krea AI(米国)、Simplified(米国)、Lumen5(米国)、Lightricks(イスラエル)、Hypotenuse AI(米国)、Writesonic(米国)、Colossyan(英国)、D-ID(イスラエル)、Midjourney(米国)、Descript(米国)、Animaker(米国)、DeepBrain(米国)、Caspa AI(英国)、Facet AI(米国)、Fliki(米国)、Elai(米国)、Speechify(米国)、Inworld AI(米国)、Invideo(米国)、HeyGen(米国)、Tavus(米国)、Lovo AI(米国)。
調査範囲
この調査レポートは、AI画像・ビデオジェネレータをセグメント別にカバーしている。提供、モデルタイプ、用途、垂直、地域などの異なるセグメントにわたる市場規模と成長の可能性を推定することを目的としています。市場の主要企業の詳細な競合分析、企業プロフィール、製品および事業提供、最近の動向、主要市場戦略に関連する主な見解を含みます。
レポート購入の主な利点
本レポートは、市場リーダー/新規参入者に、AI画像・動画生成装置市場全体とそのサブセグメントにおける収益数の最も近い近似値に関する情報を提供する。本レポートは、ステークホルダーが競合状況を理解し、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多くの洞察を得るのに役立つだろう。また、利害関係者が市場の脈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(ビジュアルアートと制作におけるジェネレーティブAIの需要の高まり、リアルな仮想環境を作成することで没入感を高める需要の高まり)、阻害要因(コンテンツの真正性への懸念の高まり、バイアスと精度の課題への対処)、機会(設計とプロトタイピングにおけるジェネレーティブAIの可能性の高まり、高度な画像操作のためのジェネレーティブAIとコンピュータビジョンの統合の高まり)、課題(ジェネレーティブAIにおけるディープフェイクの倫理的課題への対処、画像の高次元性に関連する問題が市場成長を阻害)の分析
- 製品開発/イノベーション:AI画像ジェネレーター市場における今後の技術、研究開発活動、新しいソリューションとサービスの開始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 - 本レポートは、様々な地域にわたるAI画像生成器市場を分析しています。

- 市場の多様化:新製品とサービス、未開拓の地域、最近の開発、AIイメージジェネレータ市場戦略への投資に関する網羅的な情報。また、ステークホルダーがAIイメージジェネレータ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。

- 競合評価:AI画像ジェネレーター市場におけるグーグル(米国)、マイクロソフト(米国)、OpenAI(米国)、AWS(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。

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目次

1 はじめに
1.1 調査目的 37
1.2 市場の定義 37
1.2.1 包含と除外 38
1.3 市場範囲 39
1.3.1 市場セグメンテーション 39
1.4 考慮した年 40
1.5 通貨の検討 40
1.6 利害関係者 41
2 調査方法
2.1 調査データ 42
2.1.1 二次データ 43
2.1.2 一次データ 43
2.1.3 主要プロファイルの内訳 44
2.1.4 業界の専門家による主要な洞察 44
2.2 データの三角測量 45
2.3 市場規模の推定 46
2.3.1 トップダウンアプローチ 46
2.3.2 ボトムアップアプローチ 47
2.4 市場予測 50
2.5 リサーチの前提 51
2.6 リサーチの限界 53
3 エグゼクティブ・サマリー 54
4 プレミアムインサイト
4.1 AI 画像・ビデオジェネレーター市場における魅力的な機会 61
4.2 AI 画像・ビデオジェネレーター世界市場における景気後退の概要 62
4.3 AI 画像・ビデオジェネレーター市場:主要産業別、2024~2030 年 62
4.4 AI画像・ビデオジェネレーター市場:オファリング別、主要垂直市場別、2024年 63
4.5 AI画像・ビデオジェネレーター市場:地域別、2024年 63
5 市場概要と業界動向
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 視覚芸術や制作におけるジェネレーティブAIの需要の高まり 65
5.2.1.2 AI生成モデルの出現の高まり 65
5.2.1.3 リアルな仮想環境の構築による没入体験の向上に対する需要の急増 65
5.2.2 阻害要因 66
5.2.2.1 コンテンツの真正性への懸念の高まり 66
5.2.2.2 バイアスと精度の課題への対応 66
5.2.3 機会 66
5.2.3.1 デザインとプロトタイピングにおけるジェネレーティブAIの可能性の高まり 66
5.2.3.2 高度な画像操作のためのジェネレーティブAIとコンピュータビジョンの統合の進展 67
5.2.4 課題 67
5.2.4.1 ジェネレーティブAIにおけるディープフェイクの倫理的課題 67
5.2.4.2 画像の高次元性に関する課題 67
5.3 事例分析 68
5.3.1 d-idのクリエイティブ・リアリティ・スタジオとパワーポイント・プラグインは、ディプロマット・グループの制作時間の短縮とベンダー依存の軽減に貢献した 68
5.3.2 シンセシアのプラットフォームは、セメックスのコマーシャルチームのパフォーマンスと生産性の向上に貢献した 68
5.3.3 Lumen5のエンゲージメント戦略によるエマーソンの動画コンテンツの変革 69
5.3.4 D-IDのテクノロジー導入により、ゲームロフトのユーザー獲得キャンペーンが大幅に強化された 70
5.3.5 ディープブレインAIが国民銀行の顧客利便性と満足度の最適化に貢献 70
5.4 AI画像・動画ジェネレーター市場の進化 71
5.5 エコシステム分析
5.5.1 ソフトウェアプロバイダー 75
5.5.2 クラウドプロバイダー 75
5.5.3 サービスプロバイダー
5.5.4 APIプロバイダー 76
5.5.5 エンドユーザー
5.5.6 規制機関 76
5.6 テクノロジー分析
5.6.1 主要技術
5.6.1.1 生成的敵対ネットワーク 77
5.6.1.2 変分オートエンコーダ 77
5.6.1.3 転送学習 77
5.6.1.4 注意メカニズム 77
5.6.2 補完技術 78
5.6.2.1 クラウドコンピューティング 78
5.6.2.2 ビッグデータ分析 78
5.6.2.3 ハイパフォーマンス・コンピューティング 78
5.6.2.4 説明可能なAI 78

5.6.3 隣接技術 79
5.6.3.1 コンピュータ・ビジョン 79
5.6.3.2 拡張現実と仮想現実 79
5.6.3.3 自然言語処理 79
5.7 サプライチェーン分析 80
5.8 規制の状況 81
5.8.1 規制機関、政府機関、その他の組織 81
5.8.2 規制 84
5.8.2.1 北米 84
5.8.2.1.1 SCR 17:人工知能法案(カリフォルニア州) 84
5.8.2.1.2 S1103:人工知能自動決定法案(コネチカット州) 84
5.8.2.1.3 国家人工知能イニシアチブ法(NAIIA)(米国) 85
5.8.2.1.4 人工知能およびデータ法(AIDA)(カナダ) 85
5.8.2.2 欧州 86
5.8.2.2.1 欧州連合(EU) - 人工知能法(AIA) 86
5.8.2.2.2 一般データ保護規則(欧州) 86
5.8.2.3 アジア太平洋地域 87
5.8.2.3.1 生成型人工知能サービスに関する暫定行政措置(中国) 87
5.8.2.3.2 国家AI戦略(シンガポール) 87
5.8.2.3.3 広島AIプロセス総合政策フレームワーク(日本) 88
5.8.2.4 中東・アフリカ 88
5.8.2.4.1 人工知能国家戦略(アラブ首長国連邦) 88
5.8.2.4.2 国家人工知能戦略(カタール) 89
5.8.2.4.3 AI 倫理原則とガイドライン(ドバイ) 89
5.8.2.5 ラテンアメリカ 89
5.8.2.5.1 サンティアゴ宣言(チリ) 89
5.8.2.5.2 ブラジルの人工知能戦略(EBIA) 90
5.9 特許分析 90
5.9.1 方法論 90
5.9.2 出願特許(文書タイプ別) 91
5.9.3 イノベーションと特許出願 91
5.9.4 AI画像・映像ジェネレーター市場における主要出願者 92
5.10 主要会議とイベント 95
5.11 ポーターの5つの力分析 97
5.11.1 新規参入の脅威 98
5.11.2 代替品の脅威 98
5.11.3 供給者の交渉力 98
5.11.4 買い手の交渉力 98
5.11.5 競争相手の強さ 99
5.12 価格分析 99
5.12.1 主要企業の平均販売価格動向(トップアプリケーション別) 100
5.12.2 指標価格分析(製品別) 100
5.13 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/混乱 102
5.14 主要ステークホルダーと購買基準 102
5.14.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 102
5.14.2 購入基準 103
5.15 投資環境と資金調達シナリオ 104
5.16 ジェネレーティブAIインパクト評価指標 105
5.17 AI 画像・動画生成技術ロードマップ 105
6 AI画像・映像ジェネレーター市場:提供製品別 107
6.1 はじめに 108
6.1.1 オファリング:AI画像/ビデオジェネレーター市場の促進要因 108
6.2 ソフトウェア
6.2.1 ビジュアルコンテンツ制作に革命をもたらすジェネレーティブAIソフトウェア 109
6.2.2 テクノロジー 111
6.2.2.1 生成的敵対ネットワーク 112
6.2.2.1.1 条件付きGAN 113
6.2.2.1.2 スタイルGAN 113
6.2.2.1.3 CycleGANs 114
6.2.2.2 トランスフォーマモデル 114
6.2.2.3 畳み込みニューラルネットワーク 115
6.2.2.3.1 画像生成CNN 116
6.2.2.3.2 動画生成CNN 117
6.2.2.4 変分オートエンコーダ 117
6.2.2.5 その他のソフトウェア技術 118
6.2.3 デプロイメント・モード 119
6.2.3.1 クラウド 121
6.2.3.2 オンプレミス 122
6.3 サービス 123
6.3.1 高品質のアウトプットを確保するためのaiモデル最適化の専門知識 123
6.3.2 プロフェッショナル・サービス 125
6.3.2.1 トレーニング&コンサルティングサービス 127
6.3.2.2 システムインテグレーション&インプリメンテーションサービス 128
6.3.2.3 サポート&メンテナンスサービス 129
6.3.3 マネージド・サービス 130
7 AI 画像・映像ジェネレーター市場(用途別) 131
7.1 はじめに 132
7.1.1 アプリケーション:AI 画像・動画生成装置市場の促進要因 132

7.2 AI画像ジェネレーター 133
7.2.1 テキストプロンプトを非常にリアルな画像に変換するニーズの高まりが市場成長を後押し 133
7.3 AIビデオジェネレーター 134
7.3.1 没入型体験の新たな可能性を提供する映像合成、エンハンスメント、拡張 134
8 AI画像ジェネレーター市場 136
8.1 はじめに 137
8.1.1 AI画像ジェネレーター市場の促進要因 137
8.2 画像生成 138
8.2.1 市場成長を加速するラピッドプロトタイピングと創造的探索 138
8.3 意味的画像から写真への変換 139
8.3.1 抽象的な表現を詳細でリアルなビジュアルに変換し、デザインワークフローを大幅にスピードアップ 139
8.4 画像から画像への変換 140
8.4.1 芸術的フィルターとスタイルによる創造的表現が市場を牽引する 140
8.5 画像解像度の向上 141
8.5.1 法医学分析と医療診断への応用が市場成長を促進する 141
8.6 3次元形状生成 142
8.6.1 視覚的に説得力のある機能的な3Dモデルの作成における技術革新の必要性の高まりが市場成長を促進する 142
8.7 その他の画像ベースのアプリケーション 143
9 AI ビデオジェネレーター市場 145
9.1 はじめに 146
9.1.1 AIビデオジェネレーター市場の促進要因 146
9.2 動画生成 148
9.2.1 洗練されたニューラルネットワークにより、AIビデオジェネレーターはリアルで、詳細で、文脈に関連したビデオを生成できる 148
9.3 動画予測 149
9.3.1 極めてリアルなシミュレーションの作成とユーザー体験の向上を可能にする動画予測 149
9.4 動画編集とエンハンスメント 150
9.4.1 映像編集とエンハンスメントにおけるジェナイの統合は、デジタルメディアにおける革新的な可能性を提供する 150
9.5 映像圧縮と伝送 151
9.5.1 リアルタイム処理と待ち時間の短縮が市場成長を促進する 151
9.6 創造的なストーリーテリング 152
9.6.1 AI の映像コンテンツ制作への統合により、ストーリーテリングの新たな可能性が育まれる 152

9.7 ビデオアノテーション 153
9.7.1 包括的で正確な動画アノテーションへのニーズの高まりが市場を押し上げる 153
9.8 映像合成とコンテンツ作成 154
9.8.1 パーソナライズされたコンテンツ生成への需要の高まりが市場を牽引 154
9.9 その他の動画ベースのアプリケーション 155
10 ジェネレーティブAI動画・画像市場(垂直分野別) 156
10.1 はじめに 157
10.1.1 垂直方向:AI画像・映像ジェネレーター市場の促進要因 157
10.2 メディアとエンターテインメント 159
10.2.1 視聴者エンゲージメントを向上させ、ビジュアルストーリーテリングの可能性を広げるジェネレーティブAI 159
10.2.2 ニュース生成 160
10.2.3 クリエイティブな広告生成 161
10.2.4 顔・キャラクター生成 161
10.2.5 ビジュアルエフェクトの強化 161
10.2.6 ゲーム戦略の視覚化 162
10.2.7 バーチャルニュースキャスター 162
10.162 2.8 その他のメディア&エンターテインメントのユースケース 163
10.3 BFSI 163
10.3.1 カスタマイズされた金融アドバイスビデオ、顧客満足度の向上、業務効率が市場を押し上げる 163
10.3.2 トランザクションの異常検知 164
10.3.3 ビデオ生体認証 165
10.3.4 自動クレーム報告 165
10.3.5 インタラクティブ・バンキング・チュートリアル 165
10.3.6 E-KYC 166
10.3.7 リアルタイムのリスク管理 166
10.3.8 その他のBFSIユースケース 166
10.4 ヘルスケア&ライフサイエンス 167
10.4.1 先進的画像処理、疾病検出、個別化された患者ケアで医療を変革するジェネレーティブAI 167
10.4.2 合成医療画像 168
10.4.3 疾患検出とセグメンテーション 168
10.4.4 3D臓器再構成 169
10.4.5 外科手術のシミュレーション 169
10.4.6 疾患進行の可視化 169
10.4.7 化合物スクリーニング 170
10.4.8 その他のヘルスケア&ライフサイエンス分野での使用例 170

10.5 製造業 170
10.5.1 意思決定の改善と生産プロセスの合理化に対する需要の高まりが市場を牽引する 170
10.5.2 製品設計/3D プロトタイピング 172
10.5.3 部品・コンポーネントのカタログ化 172
10.5.4 バーチャル工場見学 172
10.172 5.5 製造工程の最適化
10.173 5.6 品質管理と欠陥検出 173
10.173 5.7 在庫管理
10.173 5.8 その他の製造業のユースケース
10.6 小売・eコマース 173
10.6.1 合理化されたコンテンツ作成と消費者の嗜好との整合性向上へのニーズの高まりが市場を牽引 173
10.6.2 バーチャル試着 175
10.6.3 パーソナライズされたカタログ作成 175
10.175 6.4 店舗レイアウトの視覚化
10.6.5 バーチャル開封体験 176
10.6.6 製品ショーケース・ビデオ 176
10.6.7 ビジュアル検索と商品発見 176
10.176 6.8 その他の小売とeコマースのユースケース 176
10.7 輸送と物流 177
10.177 7.1 ジェネレーティブAI は高度な視覚化、ナビゲーション、最適化、セキュリティ技術によって物流と輸送を変革する 177
10.7.2 倉庫レイアウトの可視化 178
10.178 7.3 ARを活用したナビゲーション 178
10.179 7.4 交通流シミュレーション
10.179 7.5 荷役最適化 179
10.179 7.6 駐車場管理
10.179 7.7 ドライバーの行動分析
10.179 7.8 その他の輸送と物流のユースケース 180
10.8 建設・不動産 180
10.8.1 AIを活用したインタラクティブな物件見学と最適化されたプロジェクト管理が市場を牽引する 180
10.8.2 建築デザインの生成 181
10.8.3 インテリアレイアウトの提案 182
10.8.4 バーチャルステージング 182
10.8.5 インタラクティブ物件ツアー 182
10.8.6 施工ワークフローシミュレーション 182
10.8.7 3D不動産モデリング 183
10.183 8.8 その他の建設・不動産ユースケース 183

10.9 エネルギー&公益事業 183
10.9.1 作業の簡素化、予測能力の向上、安全対策の強化に対する需要の急増が市場成長を促進する 183
10.9.2 地下のイメージング 184
10.9.3 GIS データと衛星画像解析 185
10.9.4 貯留層シミュレーションとモデリング 185
10.185 9.5 地震画像解析
10.9.6 地熱エネルギー探査 186
10.9.7 パイプラインの完全性モニタリング 186
10.186 9.8 その他のエネルギー及び公益事業のユースケース 186
10.10 政府・防衛 187
10.10.1 進化する安全保障上の脅威に対処する新たな道を開く生成AI 187
10.10.2 衛星画像解析 188
10.10.3 災害対応シミュレーション 188
10.10.4 監視とセキュリティ強化 189
10.10.5 公共安全訓練シミュレーション 189
10.10.6 緊急対応シミュレーション 189
10.10.7 訓練シミュレーションと仮想戦場 190
10.10.8 その他の政府・防衛分野における使用例 190
10.11 ITとITES 190
10.11.1 革新的、効率的、コスト効率の高いソリューションへの需要の高まりが市場を牽引 190
10.11.2 IT プロセスシミュレーション 191
10.11.3 仮想ITデモ 192
10.11.4 ITコンプライアンス・トレーニング 192
10.192 11.5 ITインフラモニタリング
10.191 11.6 その他のIT&ITESユースケース 192
10.12 テレコミュニケーション 193
10.12.1 ネットワーク監視、トポロジーマッピング、拡張計画の変革を支援するジェネレーティブAI 193
10.12.2 ネットワークインフラの可視化 194
10.194 12.3 信号強度のマッピング
10.195 12.4 仮想ネットワークスライシングのデモ
10.12.5 ネットワークセキュリティ脅威の可視化 195
10.12.6 その他の電気通信の使用例 195
10.13 その他の垂直分野 196
11 AI画像・映像ジェネレーター市場:地域別 197
11.1 はじめに 198
11.2 北米 200
11.2.1 北米:AI画像/ビデオジェネレーター市場の促進要因 200
11.2.2 北米:マクロ経済見通し 200
11.2.3 米国 209
11.2.3.1 手頃な価格で高品質なコンテンツ制作へのニーズの高まりが市場を押し上げる 209
11.2.4 カナダ 210
11.2.4.1 革新的なコンテンツ制作ツールへのニーズの高まりが市場成長を促進 210
11.3 欧州 211
11.3.1 欧州:AI画像・動画生成ツール市場の牽引役 211
11.3.2 欧州:マクロ経済見通しマクロ経済見通し 211
11.3.3 イギリス 218
11.3.3.1 適応性の高い映像・画像ソリューションへのニーズの高まりが市場を牽引 218
11.3.4 ドイツ 219
11.3.4.1 AI研究開発への投資と共同研究の増加が市場成長を加速 219
11.3.5 フランス 220
11.3.5.1 ディープラーニングとコンピュータビジョン技術の進歩が市場を促進する 220
11.3.6 イタリア 221
11.3.6.1 AI技術と創造的アプリケーションの着実な発展が市場成長を促進する 221
11.3.7 スペイン 222
11.3.7.1 コンテンツ制作ツールへの需要の高まりが市場成長を加速する 222
11.3.8 フィンランド 223
11.3.8.1 新たな人材と革新的ソリューションが市場を牽引 223
11.3.9 その他のヨーロッパ 224
11.4 アジア太平洋地域 225
11.4.1 アジア太平洋地域:AI画像・動画生成装置市場の牽引役 225
11.4.2 アジア太平洋地域:マクロ経済見通し 225
11.4.3 中国 233
11.4.3.1 デジタル変革への強い傾斜が市場成長を促進 233
11.4.4 日本 234
11.4.4.1 広告、エンターテインメント、ソーシャルメディア分野における自動コンテンツ作成ツールのニーズの高まりが市場を後押し 234
11.4.5 インド 235
11.4.5.1 機械学習の進歩とデジタルコンテンツ制作の増加が市場成長を促進 235
11.4.6 韓国 236
11.4.6.1 政府の取り組みとジェネレーティブAI動画・画像産業の発展が市場を押し上げる 236
11.4.7 アンザス 237
11.4.7.1 創造的なデジタルコンテンツへの需要の高まりが市場を牽引 237

11.4.8 シンガポール 238
11.4.8.1 より効果的で魅力的な映像コンテンツへの需要の高まりが市場成長を促進 238
11.4.9 その他のアジア太平洋地域 239
11.5 中東・アフリカ 240
11.5.1 中東・アフリカ:AI画像・動画ジェネレーター市場の促進要因 240
11.5.2 中東・アフリカ:マクロ経済見通し 241
11.5.3 中東 248
11.5.3.1 UAE 249
11.5.3.1.1 技術革新とデジタルトランスフォーメーションへの取り組みが市場成長を促進 249
11.5.3.2 サウジアラビア 250
11.5.3.2.1 デジタルトランスフォーメーションとビジョン2030目標達成に注力するサウジアラビア 250
11.5.3.3 カタール 257
11.5.3.3.1 様々な分野でのジェネレーティブAI技術の活用が市場を牽引 257
11.5.3.4 トルコ 257
11.5.3.4.1 発展するテックコミュニティとAIを活用したクリエイティブな取り組みの増加が市場成長を促進 257
11.5.3.5 その他の中東地域 258
11.5.4 アフリカ 259
11.6 ラテンアメリカ 260
11.6.1 ラテンアメリカ:AI画像・動画ジェネレーター市場の牽引役 260
11.6.2 ラテンアメリカ:マクロ経済見通し 261
11.6.3 ブラジル 268
11.6.3.1 急速な技術進歩とクリエイティブ分野の成長が市場を牽引 268
11.6.4 メキシコ 269
11.6.4.1 政府による技術革新とデジタルトランスフォーメーションの奨励が市場成長を後押し 269
11.6.5 アルゼンチン 270
11.6.5.1 政府のイニシアティブと外国投資が市場を牽引 270
11.6.6 その他のラテンアメリカ地域 271
12 競争環境 272
12.1 概要 272
12.2 主要プレーヤーの戦略/勝利への権利 272
12.3 収益分析 275
12.4 市場シェア分析 276
12.4.1 AI画像ジェネレーターを提供する主要企業の市場シェア 276
12.4.1.1 市場ランキング分析 277
12.4.2 AIビデオジェネレーターを提供する主要プレーヤーの市場シェア 278
12.4.2.1 市場ランキング分析 279
12.5 製品比較分析 281
12.5.1 製品比較分析(AI画像ジェネレーター別) 281
12.5.1.1 DALL-E(OpenAI) 282
12.5.1.2 Firefly(アドビ) 282
12.5.1.3 ミッドジャーニー(Midjourney) 282
12.5.1.4 Picasso (NVIDIA) 282
12.5.1.5 Photoleap(Lightricks) 282
12.5.2 製品比較分析(AIビデオジェネレーター別) 283
12.5.2.1 Synthesiaプラットフォーム(シンセシア) 283
12.5.2.2 Lumen5プラットフォーム(Lumen5) 283
12.5.2.3 Elai.ioプラットフォーム(Elai.io) 283
12.5.2.4 Sora (OpenAI) 284
12.5.2.5 クリエイティブ・リアリティ・スタジオ(D-ID) 284
12.6 企業評価マトリックス:主要プレイヤー(2023年) 284
12.6.1 AI画像ジェネレーターを提供する主要企業 284
12.6.1.1 スター企業 284
12.6.1.2 新興リーダー 284
12.6.1.3 浸透型プレーヤー 285
12.6.1.4 参入企業 285
12.6.1.5 企業フットプリント:主要企業(2023年) 286
12.6.1.5.1 企業フットプリント 286
12.6.1.5.2 地域別フットプリント 286
12.6.1.5.3 オファリングのフットプリント 287
12.6.1.5.4 アプリケーションフットプリント 287
12.6.1.5.5 業種別フットプリント 288
12.6.2 AIビデオジェネレーターを提供する主要企業 289
12.6.2.1 スター企業 289
12.6.2.2 新興リーダー 289
12.6.2.3 浸透型プレーヤー 289
12.6.2.4 参入企業 289
12.6.2.5 企業フットプリント:主要企業(2023年) 291
12.6.2.5.1 企業フットプリント 291
12.6.2.5.2 地域別フットプリント 291
12.6.2.5.3 オファリングのフットプリント 292
12.6.2.5.4 アプリケーションフットプリント 293
12.6.2.5.5 垂直フットプリント 293
12.7 企業評価マトリックス:新興企業/SM(2023年) 294
12.7.1 進歩的企業 294
12.7.2 対応力のある企業 294
12.7.3 ダイナミックな企業 294
12.7.4 スターティング・ブロック 295

12.7.5 競争ベンチマーキング:新興企業/中小企業(2023年) 296
12.7.5.1 主要新興企業/中小企業の詳細リスト 296
12.7.6 主要新興企業/SMEの競争ベンチマーク 298
12.8 競争シナリオと動向 299
12.8.1 製品上市 299
12.8.2 取引 301
12.9 主要ベンダーの企業価値評価と財務指標 303
13 会社プロファイル 304
13.1 紹介 304
13.2 主要プレーヤー
13.2.1 グーグル 304
13.2.1.1 事業概要 304
13.2.1.2 提供する製品/ソリューション/サービス 305
13.2.1.3 最近の動向 306
13.2.1.4 MnMの見解 308
13.2.1.4.1 主要な強み 308
13.2.1.4.2 戦略的選択 308
13.2.1.4.3 弱点と競争上の脅威 308
13.2.2 マイクロソフト 309
13.2.2.1 事業概要 309
13.2.2.2 提供する製品/ソリューション/サービス 310
13.2.2.3 最近の動向 311
13.2.2.4 MnMの見解 313
13.2.2.4.1 主要な強み 313
13.2.2.4.2 戦略的選択 313
13.2.2.4.3 弱点と競争上の脅威 313
13.2.3 AWS 314
13.2.3.1 事業概要 314
13.2.3.2 提供する製品/ソリューション/サービス 315
13.2.3.3 最近の動向 315
13.2.3.4 MnMの見解 316
13.2.3.4.1 主要な強み 316
13.2.3.4.2 戦略的選択 316
13.2.3.4.3 弱点と競争上の脅威 316
13.2.4 アドビ 317
13.2.4.1 事業概要 317
13.2.4.2 提供する製品/ソリューション/サービス 318
13.2.4.3 最近の動向 319

13.2.4.4 MnMの見解 321
13.2.4.4.1 主要な強み 321
13.2.4.4.2 戦略的選択 321
13.2.4.4.3 弱点と競争上の脅威 321
13.2.5 エヌビディア 322
13.2.5.1 事業概要 322
13.2.5.2 提供する製品/ソリューション/サービス 323
13.2.5.3 最近の動向 324
13.2.5.4 MnMの見解 325
13.2.5.4.1 主要な強み 325
13.2.5.4.2 戦略的選択 325
13.2.5.4.3 弱点と競争上の脅威 325
13.2.6 OPENAI 326
13.2.6.1 事業概要 326
13.2.6.2 提供する製品/ソリューション/サービス 326
13.2.6.3 最近の動向 327
13.2.7 META 329
13.2.7.1 事業概要 329
13.2.7.2 提供する製品/ソリューション/サービス 330
13.2.7.3 最近の動向 331
13.2.8 アンソロピック 332
13.2.8.1 事業概要 332
13.2.8.2 提供する製品/ソリューション/サービス 332
13.2.8.3 最近の動向 333
13.2.9 データブリックス 335
13.2.9.1 事業概要 335
13.2.9.2 提供する製品/ソリューション/サービス 335
13.2.9.3 近年の動向 336
13.2.10 ライトリックス 337
13.2.11 ミッドジャーニー 338
13.2.12 veed.io 339
13.2.13 シンセシア 340
13.2.14 ジャスパー 341
13.2.15 アニメイカー 342
13.2.16 スピーチファイ 343
13.3 その他の主要プレーヤー 344
13.3.1 クレア・アイ 344
13.3.2 simplified 345
13.3.3 ルメン5(LUMEN5) 346
13.3.4 ランウェイ 347
13.3.5 hypotenuse ai 348
13.3.6 ライトソニック 349
13.3.7 コロシアン 350
13.3.8 D-ID 351
13.3.9 ディスクリプタ 351
13.3.10 ディープブレインAI 352
13.3.11 Caspa AI 353
13.3.12 ファセットAI 354
13.3.13 FLIKI 355
13.3.14 elai.io 356
13.3.15 シンセシスAI 357
13.3.16 インワールドAI 358
13.3.17 invideo 359
13.3.18 ヘイゲン 360
13.3.19 TAVUS 361
13.3.20 lovo ai 361
13.3.21 アッピーパイ 362
13.3.22 designs.ai 363
13.3.23 フレックスクリップ 364
13.3.24 ワンダーシェア 365
14 隣接市場と関連市場 366
14.1 はじめに 366
14.2 人工知能(AI)市場 366
14.2.1 市場の定義 366
14.2.2 市場の概要 367
14.2.3 人工知能(AI)市場:オファリング別 368
14.2.4 人工知能(AI)市場:技術別 369
14.2.5 人工知能(AI)市場:ビジネス機能別 368
14.2.6 人工知能(AI)市場:業種別 361
14.2.7 人工知能(AI)市場:地域別 373
14.3 ジェネレーティブAI市場 374
14.3.1 市場の定義 374
14.3.2 市場の概要
14.3.3 ジェネレーティブAI市場:オファリング別 375
14.3.4 ジェネレーティブAI市場:データモダリティ別 375
14.3.5 ジェネレーティブAI市場:用途別 376
14.3.6 ジェネレーティブAI市場:業種別 378
14.3.7 ジェネレーティブAI市場:地域別 379

15 付録 381
15.1 ディスカッションガイド 381
15.2 Knowledgestore:Marketsandmarketsのサブスクリプション・ポータル 389
15.3 カスタマイズオプション 391
15.4 関連レポート 391
15.5 著者の詳細 392

 

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Summary

The global AI image generator market is valued at USD 8.7 billion in 2024 and is estimated to reach USD 60.8 billion in 2030, registering a CAGR of 38.2% during the forecast period. By utilizing deep learning algorithms, AI image generators creates new content from preexisting data. In terms of image models such as diffusion models and GANs (Generative Adversarial Networks) allow the creation of photorealistic imagery design and art from textual descriptions or other images. By predicting images or producing lifelike animations generative AI in video can produce entire scenes or modify already-existing footage. These models use extensive dataset analysis to spot trends and subtleties which they then use to create original content. Digital content production and consumption are being revolutionized by applications that span from virtual reality and simulation to entertainment and advertising. Its quick development can be ascribed to important developments in AI algorithms and processing power which make it possible to produce high-quality content quickly and effectively.
“By offering, the software segment is projected to hold the largest market share during the forecast period.”
The software segment is anticipated to lead the AI image generator market due to its advanced AI tools that enable the creation of high-quality visual content across various industries. The rise is caused by the growing need for advanced AI tools that allow for the production of top-notch visual content in sectors such as advertising, entertainment, and design. Software options in this category provide robust features like image recognition, content creation, and editing tools that simplify creative workflows. Furthermore, improvements in machine learning and deep learning algorithms boost the performance and impact of these tools, making them crucial for businesses looking to utilize AI-powered visual content.
“By video segment, video generation application is registered to grow at the highest CAGR during the forecast period.”
The rapid growth of video generation applications in the AI image generator market is driven by the need for dynamic and engaging content across various industries. Industries such as media, entertainment, and advertising are taking advantage of AI’s ability to create high-quality images, reducing the need for traditional processing. Furthermore, progress in generative AI has sped up the expansion of the market by enhancing the quality and efficiency of video creation, making it suitable for various uses, ranging from advertising campaigns to virtual reality adventures.
“By vertical, the media and entertainment sector are projected to hold the largest market share during the forecast period.”
The media and entertainment industry is projected to hold largest market share in AI image generator market due to its intrinsic demand for creative content creation and the ability of generative AI to create of high-quality images and videos at a fraction of time and cost. Media companies can produce personalized and dynamic content that engages audiences more effectively. With this technology the business in media and entertainment sector can explore new creative avenues and remain competitive in a market where visual storytelling and audience engagement are critical elements. The sectors need for continuous innovation and its capacity to swiftly prototype and refine visual concepts using Generative AI tools further solidify its leadership in embracing and applying generative AI technologies.
Breakdown of primaries
In-depth interviews were conducted with Chief Executive Officers (CEOs), innovation and technology directors, system integrators, and executives from various key organizations operating in the AI image generator market.
 By Company: Tier I: 35%, Tier II: 45%, and Tier III: 20%
 By Designation: C-Level Executives: 35%, Directors: 25%, and Others: 40%
 By Region: North America – 30%, Europe – 20%, Asia Pacific – 40%, Middle East & Africa - 5%, and Latin America - 5%
Major vendors offering AI image generator solution and services across the globe are Google (US), Microsoft (US), AWS (US), Adobe (US), Nvidia (US), OpenAI (US), Meta (US), Anthropic (US), Databricks (US), Synthesia (UK), Runway AI (US), Jasper (US), Krea AI (US), Simplified (US), Lumen5 (US), Lightricks (Israel), Hypotenuse AI (US), Writesonic (US), Colossyan (UK), D-ID (Israel), Midjourney (US), Descript (US), Animaker (US), DeepBrain (US), Caspa AI (UK), Facet AI (US), Fliki (US), Elai (US), Speechify (US), Inworld AI (US), Invideo (US), HeyGen (US), Tavus (US), Lovo AI (US).
Research Coverage
The market study covers AI image and video generator across segments. It aims to estimate the market size and the growth potential across different segments, such as offering, model type, application, vertical, and region. It includes an in-depth competitive analysis of the key players in the market, their company profiles, key observations related to product and business offerings, recent developments, and key market strategies.
Key Benefits of Buying the Report
The report would provide the market leaders/new entrants with information on the closest approximations of the revenue numbers for the overall market for AI image and video generator and its subsegments. It would help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to position their business and plan suitable go-to-market strategies. It also helps stakeholders understand the market's pulse and provides information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:

• Analysis of key drivers (Rising demand for generative AI in visual arts and production, Growing demand to enhance immersive experiences by creating realistic virtual environments), restraints (Growing concern with content authenticity, Navigating bias and accuracy challenges), opportunities (Growing potential of generative AI for designing and prototyping, Rising integration of generative AI and computer vision for advanced image manipulation), and challenges (Navigating the ethical challenges of deepfake in generative AI, Issues related with high dimensionality of images impedes the market growth)
• Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new solutions & service launches in the AI image generator market.

• Market Development: Comprehensive information about lucrative markets – the report analyses the AI image generator market across varied regions.

• Market Diversification: Exhaustive information about new products & services, untapped geographies, recent developments, and investments in AI image generator market strategies; the report also helps stakeholders understand the pulse of the AI image generator market and provides them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.

• Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies, and service offerings of leading players such as Google (US), Microsoft (US), OpenAI (US), and AWS (US) among others, in the AI image generator market.



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Table of Contents

1 INTRODUCTION 37
1.1 STUDY OBJECTIVES 37
1.2 MARKET DEFINITION 37
1.2.1 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 38
1.3 MARKET SCOPE 39
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 39
1.4 YEARS CONSIDERED 40
1.5 CURRENCY CONSIDERED 40
1.6 STAKEHOLDERS 41
2 RESEARCH METHODOLOGY 42
2.1 RESEARCH DATA 42
2.1.1 SECONDARY DATA 43
2.1.2 PRIMARY DATA 43
2.1.3 BREAKUP OF PRIMARY PROFILES 44
2.1.4 KEY INSIGHTS FROM INDUSTRY EXPERTS 44
2.2 DATA TRIANGULATION 45
2.3 MARKET SIZE ESTIMATION 46
2.3.1 TOP-DOWN APPROACH 46
2.3.2 BOTTOM-UP APPROACH 47
2.4 MARKET FORECAST 50
2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS 51
2.6 RESEARCH LIMITATIONS 53
3 EXECUTIVE SUMMARY 54
4 PREMIUM INSIGHTS 61
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES IN AI IMAGE AND VIDEO GENERATOR MARKET 61
4.2 OVERVIEW OF RECESSION IN GLOBAL AI IMAGE AND VIDEO GENERATOR MARKET 62
4.3 AI IMAGE AND VIDEO GENERATOR MARKET, BY KEY VERTICAL, 2024–2030 62
4.4 AI IMAGE AND VIDEO GENERATOR MARKET, BY OFFERING AND KEY VERTICAL, 2024 63
4.5 AI IMAGE AND VIDEO GENERATOR MARKET, BY REGION, 2024 63
5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS 64
5.1 INTRODUCTION 64
5.2 MARKET DYNAMICS 64
5.2.1 DRIVERS 65
5.2.1.1 Rising demand for generative AI in visual arts and production 65
5.2.1.2 Growing advent of AI-generated models 65
5.2.1.3 Surging demand for enhanced immersive experiences by creating realistic virtual environments 65
5.2.2 RESTRAINTS 66
5.2.2.1 Growing concerns with content authenticity 66
5.2.2.2 Navigating bias and accuracy challenges 66
5.2.3 OPPORTUNITIES 66
5.2.3.1 Growing potential of generative AI for designing and prototyping 66
5.2.3.2 Rising integration of generative AI and computer vision for advanced image manipulation 67
5.2.4 CHALLENGES 67
5.2.4.1 Navigating ethical challenges of deepfakes in generative AI 67
5.2.4.2 Issues related to high dimensionality of images 67
5.3 CASE STUDY ANALYSIS 68
5.3.1 D-ID’S CREATIVE REALITY STUDIO AND POWERPOINT PLUG-IN HELPED DIPLOMAT GROUP REDUCE PRODUCTION TIME AND VENDOR DEPENDENCE 68
5.3.2 SYNTHESIA’S PLATFORM CONTRIBUTED TO IMPROVED PERFORMANCE AND PRODUCTIVITY AMONG CEMEX'S COMMERCIAL TEAMS 68
5.3.3 EMERSON'S TRANSFORMATION OF VIDEO CONTENT WITH LUMEN5 ENGAGEMENT STRATEGIES 69
5.3.4 IMPLEMENTATION OF D-ID'S TECHNOLOGY SIGNIFICANTLY ENHANCED GAMELOFT'S USER ACQUISITION CAMPAIGNS 70
5.3.5 DEEPBRAIN AI HELPED KB KOOKMIN BANK OPTIMIZE CUSTOMER CONVENIENCE AND SATISFACTION 70
5.4 EVOLUTION OF AI IMAGE AND VIDEO GENERATOR MARKET 71
5.5 ECOSYSTEM ANALYSIS 73
5.5.1 SOFTWARE PROVIDERS 75
5.5.2 CLOUD PROVIDERS 75
5.5.3 SERVICE PROVIDERS 75
5.5.4 API-AS-A-SERVICE PROVIDERS 76
5.5.5 END USERS 76
5.5.6 REGULATORY BODIES 76
5.6 TECHNOLOGY ANALYSIS 76
5.6.1 KEY TECHNOLOGIES 77
5.6.1.1 Generative adversarial networks 77
5.6.1.2 Variational autoencoders 77
5.6.1.3 Transfer learning 77
5.6.1.4 Attention mechanisms 77
5.6.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 78
5.6.2.1 Cloud computing 78
5.6.2.2 Big data analytics 78
5.6.2.3 High-performance computing 78
5.6.2.4 Explainable AI 78

5.6.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 79
5.6.3.1 Computer vision 79
5.6.3.2 Augmented reality and virtual reality 79
5.6.3.3 Natural language processing 79
5.7 SUPPLY CHAIN ANALYSIS 80
5.8 REGULATORY LANDSCAPE 81
5.8.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 81
5.8.2 REGULATIONS 84
5.8.2.1 North America 84
5.8.2.1.1 SCR 17: Artificial Intelligence Bill (California) 84
5.8.2.1.2 S1103: Artificial Intelligence Automated Decision Bill (Connecticut) 84
5.8.2.1.3 National Artificial Intelligence Initiative Act (NAIIA) (US) 85
5.8.2.1.4 Artificial Intelligence and Data Act (AIDA) (Canada) 85
5.8.2.2 Europe 86
5.8.2.2.1 The European Union (EU) - Artificial Intelligence Act (AIA) 86
5.8.2.2.2 General Data Protection Regulation (Europe) 86
5.8.2.3 Asia Pacific 87
5.8.2.3.1 Interim Administrative Measures for Generative Artificial Intelligence Services (China) 87
5.8.2.3.2 The National AI Strategy (Singapore) 87
5.8.2.3.3 Hiroshima AI Process Comprehensive Policy Framework (Japan) 88
5.8.2.4 Middle East & Africa 88
5.8.2.4.1 National Strategy for Artificial Intelligence (UAE) 88
5.8.2.4.2 The National Artificial Intelligence Strategy (Qatar) 89
5.8.2.4.3 AI Ethics Principles and Guidelines (Dubai) 89
5.8.2.5 Latin America 89
5.8.2.5.1 Santiago Declaration (Chile) 89
5.8.2.5.2 Brazilian Artificial Intelligence Strategy (EBIA) 90
5.9 PATENT ANALYSIS 90
5.9.1 METHODOLOGY 90
5.9.2 PATENTS FILED, BY DOCUMENT TYPE 91
5.9.3 INNOVATION AND PATENT APPLICATIONS 91
5.9.4 KEY APPLICANTS IN AI IMAGE AND VIDEO GENERATOR MARKET 92
5.10 KEY CONFERENCES AND EVENTS 95
5.11 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 97
5.11.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 98
5.11.2 THREAT OF SUBSTITUTES 98
5.11.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 98
5.11.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 98
5.11.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 99
5.12 PRICING ANALYSIS 99
5.12.1 AVERAGE SELLING PRICE TREND OF KEY PLAYERS, BY TOP APPLICATION 100
5.12.2 INDICATIVE PRICING ANALYSIS, BY OFFERING 100
5.13 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMERS’ BUSINESSES 102
5.14 KEY STAKEHOLDERS & BUYING CRITERIA 102
5.14.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 102
5.14.2 BUYING CRITERIA 103
5.15 INVESTMENT LANDSCAPE AND FUNDING SCENARIO 104
5.16 GENERATIVE AI IMPACT ASSESSMENT INDEX 105
5.17 AI IMAGE AND VIDEO GENERATOR TECHNOLOGY ROADMAP 105
6 AI IMAGE AND VIDEO GENERATOR MARKET, BY OFFERING 107
6.1 INTRODUCTION 108
6.1.1 OFFERING: AI IMAGE AND VIDEO GENERATOR MARKET DRIVERS 108
6.2 SOFTWARE 109
6.2.1 GENERATIVE AI SOFTWARE TO REVOLUTIONIZE VISUAL CONTENT CREATION 109
6.2.2 TECHNOLOGY 111
6.2.2.1 Generative adversarial networks 112
6.2.2.1.1 Conditional GANs 113
6.2.2.1.2 StyleGANs 113
6.2.2.1.3 CycleGANs 114
6.2.2.2 Transformer models 114
6.2.2.3 Convolutional neural networks 115
6.2.2.3.1 Image-generating CNNs 116
6.2.2.3.2 Video-generating CNNs 117
6.2.2.4 Variational autoencoders 117
6.2.2.5 Other software technologies 118
6.2.3 DEPLOYMENT MODE 119
6.2.3.1 Cloud 121
6.2.3.2 On-premises 122
6.3 SERVICES 123
6.3.1 EXPERTISE IN OPTIMIZING AI MODELS TO ENSURE HIGH-QUALITY OUTPUTS 123
6.3.2 PROFESSIONAL SERVICES 125
6.3.2.1 Training & consulting services 127
6.3.2.2 System integration & implementation services 128
6.3.2.3 Support & maintenance services 129
6.3.3 MANAGED SERVICES 130
7 AI IMAGE AND VIDEO GENERATOR MARKET, BY APPLICATION 131
7.1 INTRODUCTION 132
7.1.1 APPLICATION: AI IMAGE & VIDEO GENERATOR MARKET DRIVERS 132

7.2 AI IMAGE GENERATOR 133
7.2.1 RISING NEED TO TRANSFORM TEXT PROMPTS INTO HIGHLY REALISTIC IMAGES TO BOOST MARKET GROWTH 133
7.3 AI VIDEO GENERATOR 134
7.3.1 VIDEO SYNTHESIS, ENHANCEMENT, AND EXTENSION TO OFFER NEW POSSIBILITIES FOR IMMERSIVE EXPERIENCES 134
8 AI IMAGE GENERATOR MARKET 136
8.1 INTRODUCTION 137
8.1.1 AI IMAGE GENERATOR MARKET DRIVERS 137
8.2 IMAGE GENERATION 138
8.2.1 RAPID PROTOTYPING AND CREATIVE EXPLORATION TO ACCELERATE MARKET GROWTH 138
8.3 SEMANTIC IMAGE-TO-PHOTO TRANSLATION 139
8.3.1 TRANSLATION OF ABSTRACT REPRESENTATIONS INTO DETAILED, REALISTIC VISUALS TO SIGNIFICANTLY SPEED UP DESIGN WORKFLOWS 139
8.4 IMAGE-TO-IMAGE CONVERSION 140
8.4.1 CREATIVE EXPRESSION THROUGH ARTISTIC FILTERS AND STYLES TO DRIVE MARKET 140
8.5 IMAGE RESOLUTION INCREASE 141
8.5.1 APPLICATIONS IN FORENSIC ANALYSIS AND MEDICAL DIAGNOSES TO PROPEL MARKET GROWTH 141
8.6 3D SHAPE GENERATION 142
8.6.1 GROWING NEED FOR FOSTERING INNOVATION IN CREATING VISUALLY COMPELLING AND FUNCTIONAL 3D MODELS TO BOLSTER MARKET GROWTH 142
8.7 OTHER IMAGE-BASED APPLICATIONS 143
9 AI VIDEO GENERATOR MARKET 145
9.1 INTRODUCTION 146
9.1.1 AI VIDEO GENERATOR MARKET DRIVERS 146
9.2 VIDEO GENERATION 148
9.2.1 SOPHISTICATED NEURAL NETWORKS TO ENABLE AI VIDEO GENERATORS PRODUCE REALISTIC, DETAILED, AND CONTEXTUALLY RELEVANT VIDEOS 148
9.3 VIDEO PREDICTION 149
9.3.1 VIDEO PREDICTION TO ENABLE CREATION OF HIGHLY REALISTIC SIMULATIONS AND ENHANCE USER EXPERIENCE 149
9.4 VIDEO EDITING & ENHANCEMENT 150
9.4.1 INTEGRATION OF GENAI IN VIDEO EDITING AND ENHANCEMENT TO OFFER INNOVATIVE POSSIBILITIES IN DIGITAL MEDIA LANDSCAPE 150
9.5 VIDEO COMPRESSION & TRANSMISSION 151
9.5.1 REAL-TIME PROCESSING AND REDUCED LATENCY TO PROPEL MARKET GROWTH 151
9.6 CREATIVE STORYTELLING 152
9.6.1 INTEGRATION OF AI INTO VISUAL CONTENT CREATION TO FOSTER NEW WAVE OF STORYTELLING POSSIBILITIES 152

9.7 VIDEO ANNOTATION 153
9.7.1 GROWING NEED FOR COMPREHENSIVE AND PRECISE VIDEO ANNOTATION TO BOOST MARKET 153
9.8 VIDEO SYNTHESIS & CONTENT CREATION 154
9.8.1 RISING DEMAND FOR PERSONALIZED CONTENT GENERATION TO DRIVE MARKET 154
9.9 OTHER VIDEO-BASED APPLICATIONS 155
10 GENERATIVE AI VIDEO AND IMAGE MARKET, BY VERTICAL 156
10.1 INTRODUCTION 157
10.1.1 VERTICAL: AI IMAGE AND VIDEO GENERATOR MARKET DRIVERS 157
10.2 MEDIA & ENTERTAINMENT 159
10.2.1 GENERATIVE AI TO IMPROVE VIEWER ENGAGEMENT AND EXPAND POSSIBILITIES IN VISUAL STORYTELLING 159
10.2.2 NEWS GENERATION 160
10.2.3 CREATIVE AD GENERATION 161
10.2.4 FACE & CHARACTER GENERATION 161
10.2.5 VISUAL EFFECTS ENHANCEMENT 161
10.2.6 GAME STRATEGY VISUALIZATION 162
10.2.7 VIRTUAL NEWS ANCHORS 162
10.2.8 OTHER MEDIA & ENTERTAINMENT USE CASES 163
10.3 BFSI 163
10.3.1 CUSTOMIZED FINANCIAL ADVICE VIDEOS, ENHANCED CLIENT SATISFACTION, AND OPERATIONAL EFFICIENCY TO BOOST MARKET 163
10.3.2 TRANSACTION ANOMALY DETECTION 164
10.3.3 VIDEO BIOMETRICS 165
10.3.4 AUTOMATED CLAIMS REPORTING 165
10.3.5 INTERACTIVE BANKING TUTORIALS 165
10.3.6 E-KYC 166
10.3.7 REAL-TIME RISK MANAGEMENT 166
10.3.8 OTHER BFSI USE CASES 166
10.4 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES 167
10.4.1 GENERATIVE AI TRANSFORMS HEALTHCARE WITH ADVANCED IMAGING, DISEASE DETECTION, AND PERSONALIZED PATIENT CARE 167
10.4.2 SYNTHETIC MEDICAL IMAGING 168
10.4.3 DISEASE DETECTION & SEGMENTATION 168
10.4.4 3D ORGAN RECONSTRUCTION 169
10.4.5 SURGICAL PROCEDURE SIMULATION 169
10.4.6 DISEASE PROGRESSION VISUALIZATION 169
10.4.7 COMPOUND SCREENING 170
10.4.8 OTHER HEALTHCARE & LIFE SCIENCES USE CASES 170

10.5 MANUFACTURING 170
10.5.1 SURGING DEMAND FOR IMPROVED DECISION-MAKING AND STREAMLINED PRODUCTION PROCESSES TO DRIVE MARKET 170
10.5.2 PRODUCT DESIGN/3D PROTOTYPING 172
10.5.3 PARTS AND COMPONENT CATALOGING 172
10.5.4 VIRTUAL FACTORY TOURS 172
10.5.5 MANUFACTURING PROCESS OPTIMIZATION 172
10.5.6 QUALITY CONTROL & DEFECT DETECTION 173
10.5.7 INVENTORY MANAGEMENT 173
10.5.8 OTHER MANUFACTURING USE CASES 173
10.6 RETAIL & ECOMMERCE 173
10.6.1 INCREASING NEED FOR STREAMLINED CONTENT CREATION AND IMPROVED ALIGNMENT WITH CONSUMER PREFERENCES TO DRIVE MARKET 173
10.6.2 VIRTUAL TRY-ON 175
10.6.3 PERSONALIZED CATALOG GENERATION 175
10.6.4 STORE LAYOUT VISUALIZATION 175
10.6.5 VIRTUAL UNBOXING EXPERIENCES 176
10.6.6 PRODUCT SHOWCASE VIDEOS 176
10.6.7 VISUAL SEARCH & PRODUCT DISCOVERY 176
10.6.8 OTHER RETAIL & ECOMMERCE USE CASES 176
10.7 TRANSPORTATION & LOGISTICS 177
10.7.1 GENERATIVE AI TRANSFORMS LOGISTICS AND TRANSPORTATION THROUGH ADVANCED VISUALIZATION, NAVIGATION, OPTIMIZATION, AND SECURITY TECHNOLOGIES 177
10.7.2 WAREHOUSE LAYOUT VISUALIZATION 178
10.7.3 AR-ENHANCED NAVIGATION 178
10.7.4 TRAFFIC FLOW SIMULATION 179
10.7.5 LOADING & UNLOADING OPTIMIZATION 179
10.7.6 PARKING MANAGEMENT 179
10.7.7 DRIVER BEHAVIOR ANALYSIS 179
10.7.8 OTHER TRANSPORTATION & LOGISTICS USE CASES 180
10.8 CONSTRUCTION & REAL ESTATE 180
10.8.1 AI-POWERED INTERACTIVE PROPERTY TOURS AND OPTIMIZED PROJECT MANAGEMENT TO DRIVE MARKET 180
10.8.2 ARCHITECTURAL DESIGN GENERATION 181
10.8.3 INTERIOR LAYOUT SUGGESTIONS 182
10.8.4 VIRTUAL STAGING 182
10.8.5 INTERACTIVE PROPERTY TOURS 182
10.8.6 CONSTRUCTION WORKFLOW SIMULATION 182
10.8.7 3D PROPERTY MODELING 183
10.8.8 OTHER CONSTRUCTION & REAL ESTATE USE CASES 183

10.9 ENERGY & UTILITIES 183
10.9.1 SPIKE IN DEMAND FOR SIMPLIFIED OPERATIONS, IMPROVED PREDICTION ABILITIES, AND ENHANCED SAFETY MEASURES TO PROPEL MARKET GROWTH 183
10.9.2 SUBSURFACE IMAGING 184
10.9.3 GIS DATA & SATELLITE IMAGERY ANALYSIS 185
10.9.4 RESERVOIR SIMULATION AND MODELING 185
10.9.5 SEISMIC IMAGE ANALYSIS 185
10.9.6 GEOTHERMAL ENERGY EXPLORATION 186
10.9.7 PIPELINE INTEGRITY MONITORING 186
10.9.8 OTHER ENERGY & UTILITY USE CASES 186
10.10 GOVERNMENT & DEFENSE 187
10.10.1 GENERATIVE AI TO OPEN NEW AVENUES FOR ADDRESSING EVOLVING SECURITY THREATS 187
10.10.2 SATELLITE IMAGE ANALYSIS 188
10.10.3 DISASTER RESPONSE SIMULATION 188
10.10.4 SURVEILLANCE & SECURITY ENHANCEMENT 189
10.10.5 PUBLIC SAFETY TRAINING SIMULATIONS 189
10.10.6 EMERGENCY RESPONSE SIMULATIONS 189
10.10.7 TRAINING SIMULATIONS AND VIRTUAL BATTLEFIELDS 190
10.10.8 OTHER GOVERNMENT & DEFENSE USE CASES 190
10.11 IT & ITES 190
10.11.1 INCREASING DEMAND FOR INNOVATIVE, EFFICIENT, AND COST-EFFICIENT SOLUTIONS TO DRIVE MARKET 190
10.11.2 IT PROCESS SIMULATION 191
10.11.3 VIRTUAL IT DEMOS 192
10.11.4 IT COMPLIANCE TRAINING 192
10.11.5 IT INFRASTRUCTURE MONITORING 192
10.11.6 OTHER IT & ITES USE CASES 192
10.12 TELECOMMUNICATIONS 193
10.12.1 GENERATIVE AI TO AID IN TRANSFORMING NETWORK SURVEILLANCE, TOPOLOGY MAPPING, AND EXPANSION PLANNING 193
10.12.2 NETWORK INFRASTRUCTURE VISUALIZATION 194
10.12.3 SIGNAL STRENGTH MAPPING 194
10.12.4 VIRTUAL NETWORK SLICING DEMONSTRATIONS 195
10.12.5 NETWORK SECURITY THREAT VISUALIZATION 195
10.12.6 OTHER TELECOMMUNICATIONS USE CASES 195
10.13 OTHER VERTICALS 196
11 AI IMAGE AND VIDEO GENERATOR MARKET, BY REGION 197
11.1 INTRODUCTION 198
11.2 NORTH AMERICA 200
11.2.1 NORTH AMERICA: AI IMAGE AND VIDEO GENERATOR MARKET DRIVERS 200
11.2.2 NORTH AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 200
11.2.3 US 209
11.2.3.1 Growing need for affordable and high-quality content creation to boost market 209
11.2.4 CANADA 210
11.2.4.1 Increasing need for innovative content creation tools to fuel market growth 210
11.3 EUROPE 211
11.3.1 EUROPE: AI IMAGE AND VIDEO GENERATOR MARKET DRIVERS 211
11.3.2 EUROPE: MACROECONOMIC OUTLOOK 211
11.3.3 UK 218
11.3.3.1 Growing need for adaptable video and image solutions to drive market 218
11.3.4 GERMANY 219
11.3.4.1 Increasing investments in AI R&D and collaborations to accelerate market growth 219
11.3.5 FRANCE 220
11.3.5.1 Advancements in deep learning and computer vision technologies to propel market 220
11.3.6 ITALY 221
11.3.6.1 Steady developments in AI technology and creative applications to bolster market growth 221
11.3.7 SPAIN 222
11.3.7.1 Increasing demand for content creation tools to accelerate market growth 222
11.3.8 FINLAND 223
11.3.8.1 New talent and innovative solutions to drive market 223
11.3.9 REST OF EUROPE 224
11.4 ASIA PACIFIC 225
11.4.1 ASIA PACIFIC: AI IMAGE AND VIDEO GENERATOR MARKET DRIVERS 225
11.4.2 ASIA PACIFIC: MACROECONOMIC OUTLOOK 225
11.4.3 CHINA 233
11.4.3.1 Strong inclination toward digital transformation to foster market growth 233
11.4.4 JAPAN 234
11.4.4.1 Growing need for automated content creation tools in advertising, entertainment, and social media sectors to boost market 234
11.4.5 INDIA 235
11.4.5.1 Advancements in machine learning and increase in digital content creation to propel market growth 235
11.4.6 SOUTH KOREA 236
11.4.6.1 Government initiatives and increased development in generative AI video and image industries to boost market 236
11.4.7 ANZ 237
11.4.7.1 Rising demand for creative digital content to drive market 237

11.4.8 SINGAPORE 238
11.4.8.1 Surging demand for more effective and engaging visual content to foster market growth 238
11.4.9 REST OF ASIA PACIFIC 239
11.5 MIDDLE EAST & AFRICA 240
11.5.1 MIDDLE EAST & AFRICA: AI IMAGE AND VIDEO GENERATOR MARKET DRIVERS 240
11.5.2 MIDDLE EAST & AFRICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 241
11.5.3 MIDDLE EAST 248
11.5.3.1 UAE 249
11.5.3.1.1 Commitment to technological innovation and digital transformation to fuel market growth 249
11.5.3.2 Saudi Arabia 250
11.5.3.2.1 Country's focus on digital transformation and achieving Vision 2030 objectives to drive market 250
11.5.3.3 Qatar 257
11.5.3.3.1 Increasing utilization of generative AI technologies in various sectors to drive market 257
11.5.3.4 Turkey 257
11.5.3.4.1 Developing tech community and increase in creative initiatives using AI to propel market growth 257
11.5.3.5 Rest of Middle East 258
11.5.4 AFRICA 259
11.6 LATIN AMERICA 260
11.6.1 LATIN AMERICA: AI IMAGE AND VIDEO GENERATOR MARKET DRIVERS 260
11.6.2 LATIN AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 261
11.6.3 BRAZIL 268
11.6.3.1 Rapid technological progress and growing creative sector to drive market 268
11.6.4 MEXICO 269
11.6.4.1 Government's encouragement of tech innovation and digital transformation to boost market growth 269
11.6.5 ARGENTINA 270
11.6.5.1 Government initiatives and foreign investments to drive market 270
11.6.6 REST OF LATIN AMERICA 271
12 COMPETITIVE LANDSCAPE 272
12.1 OVERVIEW 272
12.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN 272
12.3 REVENUE ANALYSIS 275
12.4 MARKET SHARE ANALYSIS 276
12.4.1 MARKET SHARE OF KEY PLAYERS OFFERING AI IMAGE GENERATOR 276
12.4.1.1 Market ranking analysis 277
12.4.2 MARKET SHARE OF KEY PLAYERS OFFERING AI VIDEO GENERATOR 278
12.4.2.1 Market ranking analysis 279
12.5 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS 281
12.5.1 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS, BY AI IMAGE GENERATOR 281
12.5.1.1 DALL-E (OpenAI) 282
12.5.1.2 Firefly (Adobe) 282
12.5.1.3 Midjourney (Midjourney) 282
12.5.1.4 Picasso (NVIDIA) 282
12.5.1.5 Photoleap (Lightricks) 282
12.5.2 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS, BY AI VIDEO GENERATOR 283
12.5.2.1 Synthesia platform (Synthesia) 283
12.5.2.2 Lumen5 platform (Lumen5) 283
12.5.2.3 Elai.io platform (Elai.io) 283
12.5.2.4 Sora (OpenAI) 284
12.5.2.5 Creative Reality Studio (D-ID) 284
12.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 284
12.6.1 KEY PLAYERS OFFERING AI IMAGE GENERATORS 284
12.6.1.1 Stars 284
12.6.1.2 Emerging leaders 284
12.6.1.3 Pervasive players 285
12.6.1.4 Participants 285
12.6.1.5 Company footprint: key players, 2023 286
12.6.1.5.1 Company footprint 286
12.6.1.5.2 Region footprint 286
12.6.1.5.3 Offering footprint 287
12.6.1.5.4 Application footprint 287
12.6.1.5.5 Vertical footprint 288
12.6.2 KEY PLAYERS OFFERING AI VIDEO GENERATORS 289
12.6.2.1 Stars 289
12.6.2.2 Emerging leaders 289
12.6.2.3 Pervasive players 289
12.6.2.4 Participants 289
12.6.2.5 Company footprint: key players, 2023 291
12.6.2.5.1 Company footprint 291
12.6.2.5.2 Region footprint 291
12.6.2.5.3 Offering footprint 292
12.6.2.5.4 Application footprint 293
12.6.2.5.5 Vertical footprint 293
12.7 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 294
12.7.1 PROGRESSIVE COMPANIES 294
12.7.2 RESPONSIVE COMPANIES 294
12.7.3 DYNAMIC COMPANIES 294
12.7.4 STARTING BLOCKS 295

12.7.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 296
12.7.5.1 Detailed list of key startups/SMEs 296
12.7.6 COMPETITIVE BENCHMARKING OF KEY STARTUPS/SMES 298
12.8 COMPETITIVE SCENARIO AND TRENDS 299
12.8.1 PRODUCT LAUNCHES 299
12.8.2 DEALS 301
12.9 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS OF KEY VENDORS 303
13 COMPANY PROFILES 304
13.1 INTRODUCTION 304
13.2 KEY PLAYERS 304
13.2.1 GOOGLE 304
13.2.1.1 Business overview 304
13.2.1.2 Products/Solutions/Services offered 305
13.2.1.3 Recent developments 306
13.2.1.4 MnM view 308
13.2.1.4.1 Key strengths 308
13.2.1.4.2 Strategic choices made 308
13.2.1.4.3 Weaknesses and competitive threats 308
13.2.2 MICROSOFT 309
13.2.2.1 Business overview 309
13.2.2.2 Products/Solutions/Services offered 310
13.2.2.3 Recent developments 311
13.2.2.4 MnM view 313
13.2.2.4.1 Key strengths 313
13.2.2.4.2 Strategic choices made 313
13.2.2.4.3 Weaknesses and competitive threats 313
13.2.3 AWS 314
13.2.3.1 Business overview 314
13.2.3.2 Products/Solutions/Services offered 315
13.2.3.3 Recent developments 315
13.2.3.4 MnM view 316
13.2.3.4.1 Key strengths 316
13.2.3.4.2 Strategic choices made 316
13.2.3.4.3 Weaknesses and competitive threats 316
13.2.4 ADOBE 317
13.2.4.1 Business overview 317
13.2.4.2 Products/Solutions/Services offered 318
13.2.4.3 Recent developments 319

13.2.4.4 MnM view 321
13.2.4.4.1 Key strengths 321
13.2.4.4.2 Strategic choices made 321
13.2.4.4.3 Weaknesses and competitive threats 321
13.2.5 NVIDIA 322
13.2.5.1 Business overview 322
13.2.5.2 Products/Solutions/Services offered 323
13.2.5.3 Recent developments 324
13.2.5.4 MnM view 325
13.2.5.4.1 Key strengths 325
13.2.5.4.2 Strategic choices made 325
13.2.5.4.3 Weaknesses and competitive threats 325
13.2.6 OPENAI 326
13.2.6.1 Business overview 326
13.2.6.2 Products/Solutions/Services offered 326
13.2.6.3 Recent developments 327
13.2.7 META 329
13.2.7.1 Business overview 329
13.2.7.2 Products/Solutions/Services offered 330
13.2.7.3 Recent developments 331
13.2.8 ANTHROPIC 332
13.2.8.1 Business overview 332
13.2.8.2 Products/Solutions/Services offered 332
13.2.8.3 Recent developments 333
13.2.9 DATABRICKS 335
13.2.9.1 Business overview 335
13.2.9.2 Products/Solutions/Services offered 335
13.2.9.3 Recent developments 336
13.2.10 LIGHTRICKS 337
13.2.11 MIDJOURNEY 338
13.2.12 VEED.IO 339
13.2.13 SYNTHESIA 340
13.2.14 JASPER 341
13.2.15 ANIMAKER 342
13.2.16 SPEECHIFY 343
13.3 OTHER KEY PLAYERS 344
13.3.1 KREA AI 344
13.3.2 SIMPLIFIED 345
13.3.3 LUMEN5 346
13.3.4 RUNWAY 347
13.3.5 HYPOTENUSE AI 348
13.3.6 WRITESONIC 349
13.3.7 COLOSSYAN 350
13.3.8 D-ID 351
13.3.9 DESCRIPT 351
13.3.10 DEEPBRAIN AI 352
13.3.11 CASPA AI 353
13.3.12 FACET AI 354
13.3.13 FLIKI 355
13.3.14 ELAI.IO 356
13.3.15 SYNTHESIS AI 357
13.3.16 INWORLD AI 358
13.3.17 INVIDEO 359
13.3.18 HEYGEN 360
13.3.19 TAVUS 361
13.3.20 LOVO AI 361
13.3.21 APPY PIE 362
13.3.22 DESIGNS.AI 363
13.3.23 FLEXCLIP 364
13.3.24 WONDERSHARE 365
14 ADJACENT AND RELATED MARKETS 366
14.1 INTRODUCTION 366
14.2 ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) MARKET 366
14.2.1 MARKET DEFINITION 366
14.2.2 MARKET OVERVIEW 367
14.2.3 ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) MARKET, BY OFFERING 368
14.2.4 ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) MARKET, BY TECHNOLOGY 369
14.2.5 ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) MARKET, BY BUSINESS FUNCTION 370
14.2.6 ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) MARKET, BY VERTICAL 371
14.2.7 ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) MARKET, BY REGION 373
14.3 GENERATIVE AI MARKET 374
14.3.1 MARKET DEFINITION 374
14.3.2 MARKET OVERVIEW 374
14.3.3 GENERATIVE AI MARKET, BY OFFERING 375
14.3.4 GENERATIVE AI MARKET, BY DATA MODALITY 375
14.3.5 GENERATIVE AI MARKET, BY APPLICATION 376
14.3.6 GENERATIVE AI MARKET, BY VERTICAL 378
14.3.7 GENERATIVE AI MARKET, BY REGION 379

15 APPENDIX 381
15.1 DISCUSSION GUIDE 381
15.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 389
15.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 391
15.4 RELATED REPORTS 391
15.5 AUTHOR DETAILS 392

 

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