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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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。 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
SummaryThe 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. Table of Contents1 INTRODUCTION 37
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