サービスとしてのAI市場：製品タイプ別（チャットボット、MLフレームワーク、API、ノーコード/ローコードMLツール）、サービスタイプ別（サービスとしての機械学習、サービスとしての自然言語処理（Text to Speech）、サービスとしての生成AI） - 2029年までの世界予測

AI as a Service Market by Product Type (Chatbots, ML Framework, API, No Code/Low Code ML Tools), Service Type (Machine Learning as a Service, Natural Language Processing as a Service (Text to Speech), Generative AI as a Service) - Global Forecast to 2029

サービスとしてのAI市場は、予測期間中に年平均成長率（CAGR）38.8%で、2024年の140億米ドルから2029年には721億3000万米ドルに成長すると予測されている。AI新興企業へのベンチャーキャピタルからの投資が増加し... もっと見る

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MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2024年10月8日	US$4,950 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	通常2営業日以内	393	342	英語

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サマリー

サービスとしてのAI市場は、予測期間中に年平均成長率（CAGR）38.8%で、2024年の140億米ドルから2029年には721億3000万米ドルに成長すると予測されている。AI新興企業へのベンチャーキャピタルからの投資が増加していること、AI主導のパーソナライゼーションによる顧客体験の向上に注力していること、ハイテク大手と新興企業間の協業エコシステムがAIの進歩を促進していることなどから、市場の成長が見込まれている。しかし、AIモデルの精度が有効性を制限するための高品質データへの依存、AIaaS展開における知的所有権の不明確さ、AIaaSの価格設定モデルの長期的な持続可能性に対する懸念などにより、成長が抑制される可能性がある。
「AIイノベーションと個別化医療が牽引するヘルスケア・ライフサイエンスの急成長
ヘルスケアおよびライフサイエンスのエンドユーザー・セグメント市場は、オーダーメイドの治療計画のために膨大なデータセットを分析するAIの能力によって、個別化医療への需要が高まっているため、急成長を遂げるとみられている。予測分析におけるイノベーションは、健康傾向を特定し、事前介入を可能にすることで患者ケアを強化する。AIによって促進される遠隔医療と遠隔モニタリング・ソリューションの台頭は、患者エンゲージメントを変革しつつある。AI主導のソリューションに対する規制上のサポートが採用を加速させ、この分野をAIaaS市場のリーダーとして位置づけている。
"AI主導の洞察と自動化による業績向上で営業を変革"
予測期間中、販売ビジネス機能は、販売戦略を強化するためのデータ駆動型インサイトへの依存が高まっていることから、AI as a Service市場で最大の市場シェアを獲得するとみられる。AI技術により、企業は顧客の行動を分析し、リードスコアリングを最適化し、チャットボットを通じてアウトリーチをパーソナライズすることが可能になり、コンバージョン率が向上する。定型業務の自動化により、営業チームは価値の高い対話に集中することができ、予測分析により企業はトレンドと顧客ニーズをより正確に予測し、全体的な収益成長を促進することができます。
"アジア太平洋地域のAIaaSの急成長はイノベーションと新技術が原動力、市場規模は北米がリード"
アジア太平洋地域は、AIの研究開発における著しい進歩に加え、製造業や農業などの分野でのAI導入の急増により、AI as a Serviceの急成長市場になると予想されています。同地域では、AIとIoTや5Gのような新興技術との融合に強く注力しているため、イノベーションが促進され、スマートエコシステムが構築されている。対照的に、北米は依然として最大の市場であり、その強固な技術インフラ、多額のベンチャーキャピタル投資、AI能力の限界を押し広げる大手AI企業の強力なプレゼンスによって支えられている。
プライマリーの内訳
サービスとしてのAI市場で事業を展開する様々な主要組織の最高経営責任者（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、経営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：25％、アジア太平洋：20％、中東・アフリカ：10％、中南米：5
本レポートには、AIaaSソリューションとサービスを提供する主要プレイヤーの調査が含まれている。サービスとしてのAI市場の主要ベンダーのプロフィールを掲載しています。サービスとしてのAI市場の主要プレーヤーには、Microsoft（米国）、IBM（米国）、SAP（ドイツ）、AWS（米国）、Google（米国）、Salesforce（米国）、Oracle（米国）、NVIDIA（米国）、FICO（米国）、Cloudera（米国）、ServiceNow（米国）、HPE（米国）、Altair（米国）、OpenAI（米国）、SAS Institute（米国）、DataRobot（米国）、Databricks（米国）、C3 AI（米国）、H2O.ai（米）、Alibaba Cloud（中国）、Rainbird Technologies（英）、BigML（米）、Cohere（カナダ）、Glean（米）、Yottamine Analytics（米）、Scale AI（米）、Landing AI（米）、Yellow.ai（米国）、Inflection AI（米国）、Anyscale（米国）、Abrid（米国）、Mistral AI（フランス）、Codeium（米国）、Arthur（米国）、Levity AI（米国）、Unstructured AI（米国）、Clarifai（米国）、Synthesia（英国）、Katonic AI（オーストラリア）、Deepsearch（オーストリア）、MindTitan（エストニア）、Viso.ai（スイス）、Softweb Solutions（米国）。
調査範囲
この調査レポートは、サービスとしてのAI市場を、製品タイプ別（チャットボットとバーチャルアシスタント、機械学習フレームワーク、アプリケーションプログラミングインターフェース（API）、ノーコードまたはローコードmlツール、データ前処理ツール）、組織規模別（中小企業、大企業）、業務機能別（財務、マーケティング、営業、人事、オペレーション＆サプライチェーン）、サービスタイプ別（サービスとしての機械学習（MLaaS）、サービスとしての自然言語処理（NLPaaS）、サービスとしてのコンピュータビジョン）に分類しています、サービスとしての予測分析およびデータサイエンス（DSaaS）、サービスとしての生成AI）、エンドユーザー別（企業および個人ユーザー）、企業別エンドユーザー（BFSI、小売＆Eコマース、テクノロジー、メディア＆エンターテインメント、製造、ヘルスケア＆ライフサイエンス、エネルギー＆公益事業、政府＆防衛、通信、運輸＆物流、その他企業レベルエンドユーザー［旅行＆ホスピタリティ、教育、建設＆不動産］）、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、サービスとしてのAI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、協定、新製品・サービスの発表、M&A、サービスとしてのAI市場に関連する最近の動向に関する洞察を提供しています。サービスとしてのAI市場のエコシステムにおける今後の新興企業の競争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、サービスとしてのAI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、同市場の市場リーダー/新規参入者に提供する。本レポートは、利害関係者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。

本レポートは、以下のポイントに関する洞察を提供します：
- 主な促進要因（AIaaSは中小企業のアクセスを民主化する、高度な脅威と戦うためにAIを強化したサイバーセキュリティソリューションへの需要の高まり、最小限のカスタマイズで済む事前訓練済みAIモデルの台頭がAIaaSの採用を加速する）、阻害要因（レガシーシステムとの統合問題が非効率を生む、エネルギー集約型のAI計算とデータセンターが環境に与える影響の管理、クラウドプロバイダーへの依存度の高さが信頼を妨げ、採用を妨げる）の分析、機会（協調的なAIモデルトレーニングのための連合学習技術の出現、信頼性と透明性を高めるための説明可能なAI（XAI）への需要の高まり、複雑な問題解決のための量子コンピューティングベースのAIサービスへの関心の高まり）、課題（イノベーションと規制遵守のバランス、AIモデルのドリフトに関連するリスクの軽減、長期的なモデル精度の維持、高性能AIインフラのコスト管理）。
- 製品開発／イノベーション：サービスとしてのAI市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・新サービスの立ち上げ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、さまざまな地域のサービスとしてのAI市場を分析しています。
- 市場の多様化：サービスとしてのAI市場における新製品＆サービス、未開拓の地域、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：Microsoft（米国）、IBM（米国）、SAP（ドイツ）、AWS（米国）、Google（米国）、Salesforce（米国）、Oracle（米国）、NVIDIA（米国）、FICO（米国）、Cloudera（米国）、ServiceNow（米国）、HPE（米国）、Altair（米国）、OpenAI（米国）、SAS Institute（米国）、DataRobot（米国）、Databricks（米国）、C3 AI（米国）、H2O.ai（米）、Alibaba Cloud（中国）、Rainbird Technologies（英）、BigML（米）、Cohere（カナダ）、Glean（米）、Yottamine Analytics（米）、Scale AI（米）、Landing AI（米）、Yellow.ai（米国）、Inflection AI（米国）、Anyscale（米国）、Abrid（米国）、Mistral AI（フランス）、Codeium（米国）、Arthur（米国）、Levity AI（米国）、Unstructured AI（米国）、Clarifai（米国）、Synthesia（英国）、Katonic AI（オーストラリア）、Deepsearch（オーストリア）、MindTitan（エストニア）、Viso.ai（スイス）、Softweb Solutions（米国）などが、サービスとしてのAI市場に参入している。また、本レポートは、関係者がサービスとしてのAI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。

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1 はじめに
1.1 調査目的 34
1.2 市場の定義 34
1.2.1 包含と除外 35
1.3 市場範囲 36
1.3.1 市場セグメンテーション 36
1.3.2 考慮した年数 37
1.4 考慮した通貨 37
1.5 利害関係者 38
1.6 変化のまとめ 38
2 調査方法 40
2.1 調査データ 40
2.1.1 二次データ 41
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 42
2.1.2.2 主要業界インサイト 42
2.2 市場の分類とデータの三角測量 43
2.3 市場規模の推定 44
2.3.1 トップダウンアプローチ 44
2.3.2 ボトムアップ・アプローチ 45
2.4 市場予測 49
2.5 調査の前提 50
2.6 調査の限界 51
3 エグゼクティブサマリー 52
4 プレミアムインサイト 58
4.1 サービスとしてのAI市場における魅力的な機会 58
4.2 サービスとしてのAI市場：上位3つのサービスタイプ 59
4.3 北米：Ai as a Service市場：製品タイプ別、企業エンドユーザー別 59
4.4 Ai as a Service市場：地域別 60
5 市場概要と業界動向 61
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
5.2.1 ドライバ 62
5.2.1.1 AIaaSは中小企業のアクセスを民主化する 62
5.2.1.2 高度な脅威に対抗するためのAIを活用したサイバーセキュリティ・ソリューションに対する需要の高まり 63
5.2.1.3 最小限のカスタマイズで済む事前学習済みAIモデルの台頭がAIaaSの採用を加速 63
5.2.2 阻害要因 63
5.2.2.1 レガシーシステムとの統合問題が非効率を生む 63
5.2.2.2 エネルギー集約型のAI計算とデータセンターが環境に与える影響の管理 64
5.2.2.3 クラウドプロバイダーへの依存度の高さが信頼を損ない、普及を妨げる 65
5.2.3 機会 65
5.2.3.1 AIモデルの協調学習のための連合学習技術の出現 65
5.2.3.2 信頼性と透明性を高める説明可能なAI（XAI）への需要の高まり 66
5.2.3.3 複雑な問題解決のための量子コンピューティングベースのAIサービスへの関心の高まり 66
5.2.4 課題 66
5.2.4.1 イノベーションと規制遵守の両立は複雑 66
5.2.4.2 AIモデルのドリフトに伴うリスクの軽減と長期的なモデル精度の維持 67
5.2.4.3 高性能AIインフラのコスト管理 67
5.3 AI as a Service市場におけるジェネレーティブAIのインパクト 68
5.3.1 主要なユースケースと市場の可能性 68
5.3.1.1 主なユースケース 68
5.3.2 顧客サービスとサポートの自動化 69
5.3.3 コンテンツ生成とパーソナライゼーション 69
5.3.4 インテリジェント文書処理
5.3.5 自動コード生成とソフトウェア開発 69
5.3.6 セキュリティと不正検知の強化 69
5.3.7 バーチャル・トレーニング＆シミュレーション
5.4 サービスとしてのAI市場：進化 70
5.5 エコシステム分析 72
5.5.1 チャットボットとAPIプロバイダー 73
5.5.2 機械学習フレームワーク・プロバイダー
5.5.3 ノーコード／ローコードツールプロバイダー 73
5.5.4 データ前処理ツールプロバイダー 74
5.5.5 パブリック＆マネージド・クラウド・プロバイダー 74
5.5.6 エンドユーザー
5.6 サプライチェーン分析 75
5.7 投資環境と資金調達シナリオ 76

5.8 ケーススタディ分析 78
5.8.1 ケーススタディ1：イオンチャネル創薬を加速する高度分析とビジュアルAI 78
5.8.2 ケーススタディ 2：エルーラのAIソリューションが銀行の顧客維持率向上に貢献 79
5.8.3 ケーススタディ3：ナマはグーグル・クラウドを活用してジェネレーティブAIを推進し、より戦略的なビジネスを展開 79
5.8.4 ケーススタディ4：イブのAiaasで顧客サービスと不正検知を改善 80
5.8.5 ケーススタディ5：セールスフォースのAiaasでサポート・リクエストのトリアージを自動化 81
5.8.6 ケーススタディ 6：マイクロソフトの Azure Aiaas がアラスカ航空にもたらした予知保全による定時性能の最適化 81
5.9 テクノロジー分析 82
5.9.1 主要テクノロジー 82
5.9.1.1 生成AI 82
5.9.1.2 機械学習 82
5.9.1.3 会話型AI 82
5.9.1.4 クラウド・コンピューティング 83
5.9.1.5 自然言語処理（NLP） 83
5.9.2 補完技術 83
5.9.2.1 コグニティブ・コンピューティング 83
5.9.2.2 ビッグデータ分析 83
5.9.2.3 ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA） 84
5.9.3 隣接技術 84
5.9.3.1 量子コンピューティング 84
5.9.3.2 モノのインターネット（IoT） 84
5.9.3.3 サイバーセキュリティ 84
5.10 規制の状況 85
5.10.1 規制機関、政府機関、その他の組織 85
5.10.2 地域別規制 88
5.10.2.1 北米 88
5.10.2.1.1 SCR 17：人工知能法案（カリフォルニア州） 88
5.10.2.1.2 SB 1103：人工知能自動決定法案（コネチカット州） 88
5.10.2.1.3 国家人工知能イニシアチブ法（NAIIA） 89
5.10.2.1.4 人工知能およびデータ法（AIDA）（カナダ） 89
5.10.2.2 欧州 90
5.10.2.2.1 欧州連合（EU） - 人工知能法（AIA） 90
5.10.2.2.2 一般データ保護規則（欧州） 90
5.10.2.3 アジア太平洋地域 91
5.10.2.3.1 生成型人工知能サービスに関する暫定行政措置（中国） 91
5.10.2.3.2 国家AI戦略（シンガポール） 92
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） 92
5.10.2.4 中東・アフリカ 93
5.10.2.4.1 人工知能国家戦略（アラブ首長国連邦） 93
5.10.2.4.2 国家人工知能戦略（カタール） 93
5.10.2.4.3 AI倫理原則とガイドライン（ドバイ） 94
5.10.2.5 ラテンアメリカ 94
5.10.2.5.1 サンティアゴ宣言（チリ） 94
5.10.2.5.2 ブラジルの人工知能戦略（EBIA） 94
5.11 アーキテクチャ：サービスとしてのAI 95
5.11.1 AIインフラストラクチャー
5.11.2 AIサービス
5.11.3 AIツール
5.12 特許分析 97
5.12.1 方法論 97
5.12.2 出願特許（文書タイプ別） 97
5.12.3 イノベーションと特許出願 97
5.13 価格分析 102
5.13.1 主要企業の平均販売価格動向（サービスタイプ別） 103
5.13.2 指標価格分析（製品タイプ別） 104
5.14 主要会議とイベント（2024-2025年） 105
5.15 ポーターの5つの力分析 108
5.15.1 新規参入の脅威 109
5.15.2 代替品の脅威 109
5.15.3 供給者の交渉力 109
5.15.4 買い手の交渉力 110
5.15.5 競争相手の強さ 110
5.16 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／破壊 110
5.16.1 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／破壊 110
5.17 主要ステークホルダーと購買基準 111
5.17.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 111
5.17.2 購入基準 112
6 サービスとしてのAI市場：製品タイプ別 113
6.1 はじめに 114
6.1.1 製品タイプサービスとしてのAI市場の促進要因 114
6.2 チャットボットとバーチャルアシスタント 116
6.2.1 物理的な構造にコストをかけずに高度なソリューションを提供するAi as a Serviceプロバイダーに注目する企業 116
6.3 機械学習フレームワーク 117
6.3.1 Aiaas市場で採用が進むtensorflow、pytorch、scikit-learnなどのオープンソースフレームワーク 117

6.4 アプリケーション・プログラミング・インターフェース（api） 119
6.4.1 apiはAIサービスとの効率的な対話方法を提供するため、企業は高度なAI技術を取り入れることができる 119
6.5 ノーコードまたはローコードのMLツール 120
6.5.1 アクセスが容易なため、開発がスピードアップし、様々な業種でのAIの普及が促進される 120
6.6 データ前処理ツール 121
6.6.1 データ前処理ツールは、データのクリーン化、変換、構造化を支援し、その品質と一貫性を確保する 121
7 サービスとしてのAI市場、サービスタイプ別 123
7.1 はじめに
7.1.1 サービスタイプ：サービスとしてのAI市場の促進要因
7.2 サービスとしての機械学習（Mlaas） 126
7.2.1 ユーザーはMlaasプラットフォームを活用し、スケーラビリティと柔軟性を活用して予測モデルを作成できる 126
7.2.2 データの準備と前処理 127
7.2.3 モデルの開発とトレーニング 128
7.2.4 モデルの展開と管理 128
7.2.5 モデルの評価とテスト 129
7.2.6 推薦サービス 129
7.2.7 サービスとしての機械学習におけるその他 129
7.3 サービスとしての自然言語処理（NLPAAS） 130
7.3.1 NLPAASプラットフォームにおける品質管理メカニズム、継続的モニタリングによって維持されるモデルの精度、有効性 130
7.3.2 音声認識 131
7.3.3 意味検索 132
7.3.4 センチメント分析 132
7.3.5 音声認識 132
7.3.6 音声合成（TTS） 133
7.3.7 サービスとしての自然言語処理 133
7.4 サービスとしてのコンピュータ・ビジョン 134
7.4.1 企業は物体検出、顔認識、画像分類などの処理で高精度を達成できる 134
7.4.2 画像認識
7.4.3 顔認識
7.4.4 ビデオ分析 136
7.4.5 物体検出 136
7.4.6 サービスとしてのコンピュータ・ビジョンにおけるその他 137
7.5 サービスとしての予測分析とデータサイエンス（DSAAS） 137
7.5.1 dsaas は、社内の専門知識を必要としない高度な分析能力を企業に提供することで、予測分析を支援する。

7.5.2 オペレーショナル・インテリジェンス 138
7.5.3 サプライチェーン分析 139
7.5.4 予知保全 139
7.5.5 リスク管理 139
7.5.6 サービスとしての予測分析とデータサイエンスのその他の分野 140
7.6 サービスとしてのジェネレーティブAI 141
7.6.1 サービスとしてのジェネレーティブAIプラットフォームはデータ増強のためのリソースとしても機能する。
7.6.2 コード生成とソフトウェア開発 142
7.6.3 コンテンツ作成 142
7.6.4 不正検知 143
7.6.5 コンテンツのモデレーション 143
7.6.6 データ抽出 144
7.6.7 ジェネレーティブAIサービスにおけるその他 144
8 AI as a Service市場（ビジネス機能別） 145
8.1 はじめに 146
8.1.1 ビジネス機能：Ai as a Service市場の促進要因 146
8.2 ファイナンス 148
8.2.1 タスクの自動化、高度なデータ分析によるコンプライアンス強化、カスタマイズされた顧客エンゲージメントの実現により、AIは金融セクターを再構築する 148
8.3 マーケティング 149
8.3.1 超パーソナライゼーション、予測分析、リアルタイムの意思決定により、AIがマーケティングのトレンドに革命をもたらす 149
8.4 販売 150
8.4.1 Aiaasプラットフォームが顧客の行動を即座に把握し、営業チームが売り込みや販促をカスタマイズできるようにする 150
8.5 オペレーション＆サプライチェーン 152
8.5.1 AIを活用した予測分析により、供給網の中断や制限の可能性を認識し、先手を打ったリスク管理アプローチを可能にする 152
8.6 人的資源 153
8.6.1 スキル不足を予測し、離職の可能性を検知し、具体的な介入策を提案するAIプログラム 153
9 サービスとしてのAI市場（組織規模別） 155
9.1 はじめに 156
9.1.1 組織規模：サービスとしてのAI市場の促進要因 156
9.2 中小企業 158
9.2.1 中小企業は、顧客サービスの自動化や膨大なデータセットの分析にジェネレーティブAIAを利用できる 158

9.3 大企業 159
9.3.1 AIAASモデルはAI機能の迅速な展開と統合を可能にし、競争力維持を目指す大企業にとって極めて重要である 159
10 サービスとしてのAI市場、エンドユーザー別 160
10.1 はじめに 161
10.1.1 エンドユーザー：サービスとしてのAI市場の促進要因 161
10.2 企業 163
10.2.1 BFSI 165
10.2.1.1 AIaaSとブロックチェーンがBFSI領域で安全で透明性の高い取引を実現 165
10.2.2 小売・Eコマース 166
10.2.2.1 機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョン技術の進歩が小売・電子商取引市場の成長を促進 166
10.2.3 テクノロジー 168
10.2.3.1 AIaaSにより、テクノロジー企業はあらかじめ構築されたアルゴリズムやモデルを提供することで、新しいコンセプトやアプリケーションを迅速にテストできるようになる 168
10.2.4 メディアとエンターテインメント 169
10.2.4.1 メディア企業はMLアルゴリズムを使って視聴者の嗜好や行動を分析し、パーソナライズされたコンテンツ提案を提供する 169
10.2.5 製造業 170
10.2.5.1 製造業では、AIaaS導入で得られる主なメリットの一つに予知保全機能が挙げられる 170
10.2.6 ヘルスケア・ライフサイエンス 171
10.2.6.1 AIaaSは患者ケア、診断、医薬品開発における重要な課題の解決に役立つ 171
10.2.7 エネルギー・公益事業 172
10.172 2.7.1 センサーやスマートメーターから得られるデータにより、エネルギー供給会社はAIを活用してシステムの非効率性を判断できるようになる 172
10.2.8 政府・防衛 173
10.173 2.8.1 AIアルゴリズムにより、さまざまなソースからの大量のデータを利用して、潜在的な脅威や早急な対応が必要な新たなパターンを検知する 173
10.2.9 通信 175
10.2.9.1 通信会社は高度なMLモデルを活用することで、顧客の嗜好や行動をよりよく理解することができる 175
10.2.10 運輸・物流 176
10.2.10.1 AIaaSは、交通パターン、天候、配送窓口を調査することでルート最適化を可能にする 176
10.2.11 その他の企業エンドユーザー 177
10.3 個人ユーザー 179

11 AIaaS市場：地域別 180
11.1 はじめに 181
11.2 北米 183
11.2.1 北米：Ai as a Service市場の促進要因 183
11.2.2 北米：マクロ経済見通し 184
11.2.3 米国 191
11.2.3.1 米国におけるAIaaS市場の急成長と責任ある発展 191
11.2.4 カナダ 192
11.2.4.1 AIaaS市場におけるカナダの戦略的成長：イノベーション、投資、倫理的リーダーシップ
11.3 欧州 193
11.3.1 欧州：サービスとしてのAI市場の促進要因 193
11.3.2 欧州：マクロ経済の見通し 193
11.3.3 英国 199
11.3.3.1 AIaaS市場における英国のリーダーシップ：イノベーション、安全性、持続可能な成長 199
11.3.4 ドイツ 200
11.3.4.1 倫理的なAIの実践に注力するドイツは、AIaaS市場の継続的成長に有利な立場にある 200
11.3.5 フランス 201
11.3.5.1 企業と消費者の信頼を醸成するために倫理的なAIの実践と規制の枠組みを重視するフランス 201
11.3.6 イタリア 202
11.3.6.1 イタリアのデジタル未来は、政府関係者とビジネスパーソンの政策立案に役立つ文書 202
11.3.7 スペイン 203
11.3.7.1 スペイン政府はAIの変革の可能性を認識し、国家戦略を策定 203
11.3.8 その他のヨーロッパ地域 204
11.4 アジア太平洋地域 205
11.4.1 アジア太平洋地域：サービスとしてのAI市場の促進要因 206
11.4.2 アジア太平洋地域：マクロ経済見通し 206
11.4.3 中国 213
11.4.3.1 AzureとGoogle Cloudsを通じたNvidiaチップの利用は、中国のグローバル・リソース活用能力を浮き彫りにしている 213
11.4.4 インド 214
11.4.4.1 政府の取り組みと技術革新の組み合わせがインドのAIaaS市場の成長を牽引 214
11.4.5 日本 215
11.4.5.1 政府は人口動態の課題を解決するAIの可能性を認識し、政策を実施 215
11.4.6 韓国 217
11.4.6.1 韓国はAI技術の安全かつ倫理的な利用のためのガイドラインを定めた「AIの開発及び流通に関する法律」を導入した 217

11.4.7 オーストラリア・ニュージーランド 218
11.4.7.1 オーストラリア政府とニュージーランド政府は、AIの持続可能な発展に資する環境の醸成を継続すると思われる 218
11.4.8 シンガポール 219
11.4.8.1 シンガポール政府の投資はAIを統合することで様々な分野を向上させるイニシアチブを支援する 219
11.4.9 その他のアジア太平洋地域 220
11.5 中東・アフリカ 221
11.5.1 中東・アフリカ：サービスとしてのAI市場の牽引役 221
11.5.2 中東・アフリカ：マクロ経済見通し 222
11.5.3 中東 228
11.5.3.1 サウジアラビア 229
11.5.3.1.1 イノベーションの育成、国際的な人材の誘致、強固な規制枠組みの構築により、サウジアラビアはAIのグローバルリーダーに 229
11.5.3.2 UAE 230
11.5.3.2.1 UAEは、革新的なAIアプリケーションを通じて社会的課題に取り組むと同時に、経済成長を促進することで、AIaaSの需要拡大に対応できる好位置にある 230
11.5.3.3 カタール 231
11.5.3.3.1 カタールは石油・ガス以外の経済の多角化に取り組んでおり、部門横断的なAI技術の統合を目指す重要なイニシアティブにつながる 231
11.5.3.4 トルコ 232
11.5.3.4.1 トルコのAIエコシステムは、トルコ人工知能イニシアチブ（TRAI）が主導する最近のグローバル・イニシアティブのような国際協力から恩恵を受ける 232
11.5.3.5 その他の中東地域 233
11.5.4 アフリカ 235
11.6 ラテンアメリカ 236
11.6.1 ラテンアメリカ：サービスとしてのAI市場の促進要因 236
11.6.2 ラテンアメリカ：マクロ経済見通し 237
11.6.3 ブラジル 242
11.6.3.1 ブラジル政府はAI開発の加速を目的とした40億米ドルのイニシアチブを発表 242
11.6.4 メキシコ 243
11.6.4.1 活発なスタートアップエコシステムと政府・民間企業間の連携拡大がメキシコのAIaaS市場成長を牽引 243
11.6.5 アルゼンチン 244
11.6.5.1 TIVITはアルゼンチンのAIと技術革新を促進するために15億ペソの投資を発表 244
11.6.6 その他のラテンアメリカ地域 245

12 競争環境 247
12.1 概要 247
12.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利 247
12.3 収益分析 249
12.4 市場シェア分析 251
12.4.1 市場ランキング分析 252
12.5 製品比較分析 254
12.5.1 製品比較分析（Ai as a Service別） 254
12.5.1.1 Amazon SageMaker（AWS） 255
12.5.1.2 Vertex AI Studio（グーグル） 255
12.5.1.3 Azure AI Studio（マイクロソフト） 255
12.5.1.4 Watson Studio（IBM） 255
12.5.1.5 Oracle Code Assist（オラクル） 255
12.6 企業の評価と財務指標 256
12.7 企業評価マトリックス：主要プレイヤー（2023年） 257
12.7.1 スター企業 257
12.7.2 新興リーダー 257
12.7.3 浸透型プレーヤー 257
12.7.4 参加企業 257
12.7.5 企業フットプリント：主要プレーヤー、2023年 259
12.7.5.1 企業フットプリント 259
12.7.5.2 地域別フットプリント 260
12.7.5.3 事業機能のフットプリント 261
12.7.5.4 製品タイプ別フットプリント 262
12.7.5.5 エンドユーザー・フットプリント 263
12.8 企業評価マトリクス：新興企業／SM（2023年） 264
12.8.1 進歩的企業 264
12.8.2 反応する企業 264
12.8.3 ダイナミックな企業 264
12.8.4 スタートアップ・ブロック 264
12.8.5 競争ベンチマーキング：新興企業／SM、2023年 266
12.8.5.1 主要新興企業／中小企業の詳細リスト 266
12.8.5.2 主要新興企業／中小企業の競合ベンチマーキング 268
12.9 競争シナリオと動向 269
12.9.1 製品発表と機能強化 269
12.9.2 取引 276

13 会社プロファイル 288
13.1 紹介 288
13.1.1 マイクロソフト 288
13.1.1.1 事業概要 288
13.1.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 290
13.1.1.3 最近の動向 291
13.1.1.3.1 製品の発売と機能強化 291
13.1.1.3.2 取引 292
13.1.1.4 MnMビュー 293
13.1.1.4.1 勝利への権利 293
13.1.1.4.2 戦略的選択 293
13.1.1.4.3 弱点と競争上の脅威 294
13.1.2 IBM 295
13.1.2.1 事業概要 295
13.1.2.2 提供する製品／ソリューション／サービス 296
13.1.2.3 最近の動向 298
13.1.2.3.1 製品強化 298
13.1.2.3.2 取引 299
13.1.2.4 MnMビュー 300
13.1.2.4.1 勝利への権利 300
13.1.2.4.2 戦略的選択 300
13.1.2.4.3 弱点と競争上の脅威 300
13.1.3 SAP 301
13.1.3.1 事業概要 301
13.1.3.2 提供する製品／ソリューション／サービス 302
13.1.3.3 最近の動向 304
13.1.3.3.1 製品の発売と機能強化 304
13.1.3.3.2 取引 304
13.1.3.4 MnMビュー 306
13.1.3.4.1 勝利への権利 306
13.1.3.4.2 戦略的選択 306
13.1.3.4.3 弱点と競争上の脅威 306
13.1.4 AWS 307
13.1.4.1 事業概要 307
13.1.4.2 提供するソリューション／サービス 308
13.1.4.3 最近の動向 310
13.1.4.3.1 製品の発売と機能強化 310
13.1.4.3.2 取引 311
13.1.4.4 MnMビュー 312
13.1.4.4.1 勝利への権利 312
13.1.4.4.2 戦略的選択 312
13.1.4.4.3 弱点と競争上の脅威 312
13.1.5 グーグル 313
13.1.5.1 事業概要 313
13.1.5.2 提供する製品／ソリューション／サービス 314
13.1.5.3 最近の動向 316
13.1.5.3.1 製品強化 316
13.1.5.3.2 取引 317
13.1.5.4 MnMビュー 319
13.1.5.4.1 勝利への権利 319
13.1.5.4.2 戦略的選択 319
13.1.5.4.3 弱点と競争上の脅威 319
13.1.6 セールスフォース 320
13.1.6.1 事業概要 320
13.1.6.2 提供する製品／ソリューション／サービス 321
13.1.6.3 最近の動向 322
13.1.6.3.1 製品強化 322
13.1.6.3.2 取引 323
13.1.7 オラクル 325
13.1.7.1 事業概要 325
13.1.7.2 提供する製品／ソリューション／サービス 326
13.1.7.3 最近の動向 328
13.1.7.3.1 製品強化 328
13.1.7.3.2 取引 328
13.1.8 エヌビディア 330
13.1.8.1 事業概要 330
13.1.8.2 提供する製品／ソリューション／サービス 331
13.1.8.3 最近の動向 332
13.1.8.3.1 製品の発売と機能強化 332
13.1.8.3.2 取引 333
13.1.9 FICO 335
13.1.9.1 事業概要 335
13.1.9.2 提供する製品／ソリューション／サービス 336
13.1.9.3 最近の動向 337
13.1.9.3.1 製品強化 337
13.1.9.3.2 取引 338
13.1.10 クラウデラ 339
13.1.10.1 事業概要 339
13.1.10.2 提供する製品／ソリューション／サービス 340
13.1.10.3 最近の動向 341
13.1.10.3.1 製品の強化 341
13.1.10.3.2 取引 342

13.1.11 サービセナウ 343
13.1.12 HPE 344
13.1.13 アルテア 345
13.1.14 オープンアイ 346
13.1.15 サス・インスティテュート 347
13.1.16 データロボ 348
13.1.17 データブリックス 349
13.1.18 C3 AI 349
13.1.19 H20.AI 350
13.1.20 アリババクラウド 351
13.2 スタートアップ／中小企業のプロファイル 352
13.2.1 レインバード・テクノロジー 352
13.2.2 BIGML 353
13.2.3 COHERE 354
13.2.4 GLEAN 354
13.2.5 Yottamine Analytics 355
13.2.6 スケールAI 355
13.2.7 ランディングAI 356
13.2.8 yellow.ai 357
13.2.9 inflection ai 358
13.2.10 anyscale 358
13.2.11 abridge 359
13.2.12 mistral ai 360
13.2.13 コーディウム 361
13.2.14 アーサー 362
13.2.15 levity AI 363
13.2.16 非構造化AI 364
13.2.17 クラリファイ 364
13.2.18 シンセシア 365
13.2.19 カトニックAI 366
13.2.20 ディープサーチ 367
13.2.21 マインドタイタン 368
13.2.22 viso.ai 369
13.2.23 ソフトウェブ・ソリューションズ 370

14 隣接市場と関連市場 371
14.1 はじめに 371
14.2 人工知能（AI）市場 - 2030年までの世界予測 371
14.2.1 市場の定義 371
14.2.2 市場の概要 371
14.2.2.1 人工知能市場：オファリング別 372
14.2.2.2 人工知能市場：技術別 373
14.2.2.3 人工知能市場：ビジネス機能別 374
14.2.2.4 人工知能市場：業種別 375
14.2.2.5 人工知能市場：地域別 376
14.3 ジェネレーティブAI市場：2030年までの世界予測 377
14.3.1 市場の定義 377
14.3.2 市場の概要 377
14.3.2.1 ジェネレーティブAI市場：オファリング別 378
14.3.2.2 ジェネレーティブAI市場：用途別 378
14.3.2.3 ジェネレーティブAI市場：業種別 380
14.3.2.4 ジェネレーティブAI市場：地域別 381
15 付録 383
15.1 ディスカッションガイド 383
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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Table of Contents

Summary

The AI as a service market is projected to grow from USD 14.00 billion in 2024 to USD 72.13 billion by 2029, at a compound annual growth rate (CAGR) of 38.8% during the forecast period. The market is anticipated to grow due to increased investment from venture capital in AI startups, focus on enhancing customer experience through AI-driven personalization, and collaborative ecosystems among tech giants and startups foster AI advancement. However, growth may be restrained by dependence on high-quality data for AI model accuracy limits effectiveness, unclear intellectual property ownership in AIaaS deployments, and concerns over the long-term sustainability of AIaaS pricing models.
“Rapid growth of healthcare and life sciences driven by AI innovations and personalized medicine”
The healthcare and life sciences end user segment market is set for rapid growth due to the increasing demand for personalized medicine, driven by AI's ability to analyze vast datasets for tailored treatment plans. Innovations in predictive analytics enhance patient care by identifying health trends and enabling proactive interventions. The rise of telehealth and remote monitoring solutions, facilitated by AI, is transforming patient engagement. Regulatory support for AI-driven solutions accelerates adoption, positioning this sector as a leader in the AIaaS market.
“Transforming sales with AI-driven insights and automation for enhanced performance”
During the forecast period, the sales business function is set to capture the largest market share in AI as a Service market due to the growing reliance on data-driven insights to enhance sales strategies. AI technologies enable organizations to analyze customer behavior, optimize lead scoring, and personalize outreach through chatbots, resulting in improved conversion rates. Automation of routine tasks allows sales teams to focus on high-value interactions, while predictive analytics empower businesses to forecast trends and customer needs more accurately, driving overall revenue growth.
“Asia Pacific's rapid AIaaS growth fueled by innovation and emerging technologies, while North America leads in market size”
The Asia Pacific region is expected to be the fastest-growing market for AI as a Service due to significant advancements in AI research and development, coupled with a surge in AI adoption across sectors such as manufacturing and agriculture. The region's strong focus on integrating AI with emerging technologies like IoT and 5G is driving innovation and creating smart ecosystems. In contrast, North America remains the largest market, bolstered by its robust technology infrastructure, substantial venture capital investments, and a strong presence of leading AI companies pushing the boundaries of AI capabilities.
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 as a service market.
 By Company: Tier I – 35%, Tier II – 45%, and Tier III – 20%
 By Designation: C-Level Executives – 35%, D-Level Executives – 25%, and others – 40%
 By Region: North America – 40%, Europe – 25%, Asia Pacific – 20%, Middle East & Africa – 10%, and Latin America – 5%
The report includes the study of key players offering AIaaS solutions and services. It profiles major vendors in the AI as a service market. The major players in the AI as a service market include Microsoft (US), IBM (US), SAP (Germany), AWS (US), Google (US), Salesforce (US), Oracle (US), NVIDIA (US), FICO (US), Cloudera (US), ServiceNow (US), HPE (US), Altair (US), OpenAI (US), SAS Institute (US), DataRobot (US), Databricks (US), C3 AI (US), H2O.ai (US), Alibaba Cloud (China), Rainbird Technologies (UK), BigML (US), Cohere (Canada), Glean (US), Yottamine Analytics (US), Scale AI (US), Landing AI (US), Yellow.ai (US), Inflection AI (US), Anyscale (US), Abridge (US), Mistral AI (France), Codeium (US), Arthur (US), Levity AI (US), Unstructured AI (US), Clarifai (US), Synthesia (UK), Katonic AI (Australia), Deepsearch (Austria), MindTitan (Estonia), Viso.ai (Switzerland) and Softweb Solutions (US).
Research coverage
This research report categorizes the AI as a service Market By product Type (Chatbots and virtual assistants, machine learning frameworks, application programming interface (API), No-code or low-code ml tools and data pre-processing Tools), By Organization Size (small & medium-sized enterprises and large enterprises), By Business Function (Finance, Marketing, sales, Human Resource and Operations & Supply Chain), By Service Type (machine learning as a service (MLaaS), Natural language processing as a service (NLPaaS), computer vision as a service, Predictive Analytics and Data Science as a service (DSaaS) and Generative AI as a service), By End user(Enterprise and Individual users), End User by Enterprise (BFSI, Retail & Ecommerce, Technology, Media & Entertainment, Manufacturing, Healthcare & Life Sciences, Energy & Utilities, Government & Defense, Telecommunications, Transportation & Logistics, and Other Enterprise level End Users [Travel & Hospitality, Education and Construction & Real-estate]), and By Region (North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, and Latin America). The scope of the report covers detailed information regarding the major factors, such as drivers, restraints, challenges, and opportunities, influencing the growth of the AI as a service market. A detailed analysis of the key industry players has been done to provide insights into their business overview, solutions, and services; key strategies; contracts, partnerships, agreements, new product & service launches, mergers and acquisitions, and recent developments associated with the AI as a service market. Competitive analysis of upcoming startups in the AI as a service market ecosystem is covered in this report.
Key Benefits of Buying the Report
The report would provide the market leaders/new entrants in this market with information on the closest approximations of the revenue numbers for the overall AI as a service market and its subsegments. It would help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights better to position their business and plan suitable go-to-market strategies. It also helps stakeholders understand the pulse of the market and provides them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.

The report provides insights on the following pointers:
• Analysis of key drivers (AIaaS democratizes access for small and medium enterprises, Growing demand for AI-enhanced cybersecurity solutions to combat sophisticated threats and The rise of pre-trained AI models that require minimal customization accelerates AIaaS adoption), restraints (Integration issues with legacy systems create inefficiencies, Managing the environmental impact of energy-intensive AI computations and data centers and High dependency on cloud providers hampers trust and hinders adoption), opportunities (Emergence of federated learning techniques for collaborative AI model training, Increasing demand for explainable AI (XAI) to enhance trust and transparency and Rising interest in quantum computing-based AI services for complex problem-solving), and challenges (Balancing innovation with regulatory compliance, mitigating the risks associated with AI model drift and maintaining model accuracy over time and managing the cost of high-performance AI infrastructure).
• Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the AI as a service market.
• Market Development: Comprehensive information about lucrative markets – the report analyses the AI as a service market across varied regions.
• Market Diversification: Exhaustive information about new products & services, untapped geographies, recent developments, and investments in the AI as a service market.
• Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies and service offerings of leading players like Microsoft (US), IBM (US), SAP (Germany), AWS (US), Google (US), Salesforce (US), Oracle (US), NVIDIA (US), FICO (US), Cloudera (US), ServiceNow (US), HPE (US), Altair (US), OpenAI (US), SAS Institute (US), DataRobot (US), Databricks (US), C3 AI (US), H2O.ai (US), Alibaba Cloud (China), Rainbird Technologies (UK), BigML (US), Cohere (Canada), Glean (US), Yottamine Analytics (US), Scale AI (US), Landing AI (US), Yellow.ai (US), Inflection AI (US), Anyscale (US), Abridge (US), Mistral AI (France), Codeium (US), Arthur (US), Levity AI (US), Unstructured AI (US), Clarifai (US), Synthesia (UK), Katonic AI (Australia), Deepsearch (Austria), MindTitan (Estonia), Viso.ai (Switzerland) and Softweb Solutions (US), among others in the AI as a service market. The report also helps stakeholders understand the pulse of the AI as a service market and provides them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.

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1 INTRODUCTION 34
1.1 STUDY OBJECTIVES 34
1.2 MARKET DEFINITION 34
1.2.1 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 35
1.3 MARKET SCOPE 36
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 36
1.3.2 YEARS CONSIDERED 37
1.4 CURRENCY CONSIDERED 37
1.5 STAKEHOLDERS 38
1.6 SUMMARY OF CHANGES 38
2 RESEARCH METHODOLOGY 40
2.1 RESEARCH DATA 40
2.1.1 SECONDARY DATA 41
2.1.2 PRIMARY DATA 41
2.1.2.1 Breakup of primary profiles 42
2.1.2.2 Key industry insights 42
2.2 MARKET BREAKUP AND DATA TRIANGULATION 43
2.3 MARKET SIZE ESTIMATION 44
2.3.1 TOP-DOWN APPROACH 44
2.3.2 BOTTOM-UP APPROACH 45
2.4 MARKET FORECAST 49
2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS 50
2.6 STUDY LIMITATIONS 51
3 EXECUTIVE SUMMARY 52
4 PREMIUM INSIGHTS 58
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES IN AI AS A SERVICE MARKET 58
4.2 AI AS A SERVICE MARKET: TOP THREE SERVICE TYPES 59
4.3 NORTH AMERICA: AI AS A SERVICE MARKET, BY PRODUCT TYPE AND ENTERPRISE END USER 59
4.4 AI AS A SERVICE MARKET, BY REGION 60
5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS 61
5.1 INTRODUCTION 61
5.2 MARKET DYNAMICS 61
5.2.1 DRIVERS 62
5.2.1.1 AIaaS democratizes access for small and medium enterprises 62
5.2.1.2 Growing demand for AI-enhanced cybersecurity solutions to combat sophisticated threats 63
5.2.1.3 Rise of pre-trained AI models that require minimal customization accelerates AIaaS adoption 63
5.2.2 RESTRAINTS 63
5.2.2.1 Integration issues with legacy systems create inefficiencies 63
5.2.2.2 Managing environmental impact of energy-intensive AI computations and data centers 64
5.2.2.3 High dependency on cloud providers hampers trust and hinders adoption 65
5.2.3 OPPORTUNITIES 65
5.2.3.1 Emergence of federated learning techniques for collaborative AI model training 65
5.2.3.2 Increasing demand for explainable AI (XAI) to enhance trust and transparency 66
5.2.3.3 Rising interest in quantum computing-based AI services for complex problem-solving 66
5.2.4 CHALLENGES 66
5.2.4.1 Balancing innovation with regulatory compliance is complex 66
5.2.4.2 Mitigating risks associated with AI model drift and maintaining model accuracy over time 67
5.2.4.3 Managing cost of high-performance AI infrastructure 67
5.3 IMPACT OF GENERATIVE AI ON AI AS A SERVICE MARKET 68
5.3.1 TOP USE CASES & MARKET POTENTIAL 68
5.3.1.1 Key use cases 68
5.3.2 CUSTOMER SERVICE & SUPPORT AUTOMATION 69
5.3.3 CONTENT GENERATION & PERSONALIZATION 69
5.3.4 INTELLIGENT DOCUMENT PROCESSING 69
5.3.5 AUTOMATED CODE GENERATION & SOFTWARE DEVELOPMENT 69
5.3.6 ENHANCED SECURITY & FRAUD DETECTION 69
5.3.7 VIRTUAL TRAINING & SIMULATION 70
5.4 AI AS A SERVICE MARKET: EVOLUTION 70
5.5 ECOSYSTEM ANALYSIS 72
5.5.1 CHATBOTS AND API PROVIDERS 73
5.5.2 MACHINE LEARNING FRAMEWORK PROVIDERS 73
5.5.3 NO-CODE/LOW-CODE TOOL PROVIDERS 73
5.5.4 DATA PRE-PROCESSING TOOL PROVIDERS 74
5.5.5 PUBLIC & MANAGED CLOUD PROVIDERS 74
5.5.6 END USERS 74
5.6 SUPPLY CHAIN ANALYSIS 75
5.7 INVESTMENT LANDSCAPE AND FUNDING SCENARIO 76

5.8 CASE STUDY ANALYSIS 78
5.8.1 CASE STUDY 1: ADVANCED ANALYTICS AND VISUAL AI FOR ACCELERATING ION CHANNEL DRUG DISCOVERY 78
5.8.2 CASE STUDY 2: ELULA’S AI SOLUTIONS HELPED BANKS IMPROVE CUSTOMER RETENTION 79
5.8.3 CASE STUDY 3: NAMA RELIES ON GOOGLE CLOUD TO FURTHER GENERATIVE AI AND BECOME MORE STRATEGIC BUSINESS 79
5.8.4 CASE STUDY 4: IMPROVING CUSTOMER SERVICE AND FRAUD DETECTION WITH IBM AIAAS 80
5.8.5 CASE STUDY 5: AUTOMATING SUPPORT REQUEST TRIAGE WITH SALESFORCE AIAAS 81
5.8.6 CASE STUDY 6: MICROSOFT AZURE AIAAS EMPOWERED ALASKA AIRLINES TO OPTIMIZE ON-TIME PERFORMANCE WITH PREDICTIVE MAINTENANCE 81
5.9 TECHNOLOGY ANALYSIS 82
5.9.1 KEY TECHNOLOGIES 82
5.9.1.1 Generative AI 82
5.9.1.2 Machine Learning 82
5.9.1.3 Conversational AI 82
5.9.1.4 Cloud Computing 83
5.9.1.5 Natural Language Processing (NLP) 83
5.9.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 83
5.9.2.1 Cognitive Computing 83
5.9.2.2 Big Data Analytics 83
5.9.2.3 Robotic Process Automation (RPA) 84
5.9.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 84
5.9.3.1 Quantum Computing 84
5.9.3.2 Internet of Things (IoT) 84
5.9.3.3 Cybersecurity 84
5.10 REGULATORY LANDSCAPE 85
5.10.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 85
5.10.2 REGULATIONS, BY REGION 88
5.10.2.1 North America 88
5.10.2.1.1 SCR 17: Artificial Intelligence Bill (California) 88
5.10.2.1.2 SB 1103: Artificial Intelligence Automated Decision Bill (Connecticut) 88
5.10.2.1.3 National Artificial Intelligence Initiative Act (NAIIA) 89
5.10.2.1.4 The Artificial Intelligence and Data Act (AIDA) - Canada 89
5.10.2.2 Europe 90
5.10.2.2.1 The European Union (EU) - Artificial Intelligence Act (AIA) 90
5.10.2.2.2 General Data Protection Regulation (Europe) 90
5.10.2.3 Asia Pacific 91
5.10.2.3.1 Interim Administrative Measures for Generative Artificial Intelligence Services (China) 91
5.10.2.3.2 The National AI Strategy (Singapore) 92
5.10.2.3.3 The Hiroshima AI Process Comprehensive Policy Framework (Japan) 92
5.10.2.4 Middle East & Africa 93
5.10.2.4.1 The National Strategy for Artificial Intelligence (UAE) 93
5.10.2.4.2 The National Artificial Intelligence Strategy (Qatar) 93
5.10.2.4.3 The AI Ethics Principles and Guidelines (Dubai) 94
5.10.2.5 Latin America 94
5.10.2.5.1 The Santiago Declaration (Chile) 94
5.10.2.5.2 The Brazilian Artificial Intelligence Strategy (EBIA) 94
5.11 ARCHITECTURE: AI AS A SERVICE 95
5.11.1 AI INFRASTRUCTURE 96
5.11.2 AI SERVICES 96
5.11.3 AI TOOLS 96
5.12 PATENT ANALYSIS 97
5.12.1 METHODOLOGY 97
5.12.2 PATENTS FILED, BY DOCUMENT TYPE 97
5.12.3 INNOVATION AND PATENT APPLICATIONS 97
5.13 PRICING ANALYSIS 102
5.13.1 AVERAGE SELLING PRICE TREND OF KEY PLAYERS, BY SERVICE TYPE 103
5.13.2 INDICATIVE PRICING ANALYSIS, BY PRODUCT TYPE 104
5.14 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2024–2025 105
5.15 PORTER’S FIVE FORCES’ ANALYSIS 108
5.15.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 109
5.15.2 THREAT OF SUBSTITUTES 109
5.15.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 109
5.15.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 110
5.15.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 110
5.16 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 110
5.16.1 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 110
5.17 KEY STAKEHOLDERS & BUYING CRITERIA 111
5.17.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 111
5.17.2 BUYING CRITERIA 112
6 AI AS A SERVICE MARKET, BY PRODUCT TYPE 113
6.1 INTRODUCTION 114
6.1.1 PRODUCT TYPE: AI AS A SERVICE MARKET DRIVERS 114
6.2 CHATBOTS & VIRTUAL ASSISTANTS 116
6.2.1 ORGANIZATIONS LOOKING AT AI AS A SERVICE PROVIDERS FOR ADVANCED SOLUTIONS WITHOUT INCURRING COSTS ON PHYSICAL STRUCTURES 116
6.3 MACHINE LEARNING FRAMEWORKS 117
6.3.1 OPEN-SOURCE FRAMEWORKS SUCH AS TENSORFLOW, PYTORCH, AND SCIKIT-LEARN INCREASINGLY BEING EMBRACED IN AIAAS MARKET 117

6.4 APPLICATION PROGRAMMING INTERFACE (API) 119
6.4.1 API PROVIDES EFFICIENT METHODS TO INTERACT WITH AI SERVICES SO BUSINESSES CAN INCORPORATE ADVANCED AI TECHNOLOGIES 119
6.5 NO-CODE OR LOW-CODE ML TOOLS 120
6.5.1 EASE OF ACCESS SPEEDS UP DEVELOPMENT AND PROMOTES WIDER ADOPTION OF AI IN DIFFERENT VERTICALS 120
6.6 DATA PRE-PROCESSING TOOLS 121
6.6.1 DATA PRE-PROCESSING TOOLS HELP TO CLEAN, TRANSFORM, AND STRUCTURE DATA, ENSURING ITS QUALITY AND CONSISTENCY 121
7 AI AS A SERVICE MARKET, BY SERVICE TYPE 123
7.1 INTRODUCTION 124
7.1.1 SERVICE TYPE: AI AS A SERVICE MARKET DRIVERS 124
7.2 MACHINE LEARNING AS A SERVICE (MLAAS) 126
7.2.1 USERS CAN LEVERAGE MLAAS PLATFORMS TO CREATE PREDICTIVE MODELS, TAKING ADVANTAGE OF SCALABILITY AND FLEXIBILITY 126
7.2.2 DATA PREPARATION AND PREPROCESSING 127
7.2.3 MODEL DEVELOPMENT AND TRAINING 128
7.2.4 MODEL DEPLOYMENT AND MANAGEMENT 128
7.2.5 MODEL EVALUATION AND TESTING 129
7.2.6 RECOMMENDATION SERVICES 129
7.2.7 OTHERS IN MACHINE LEARNING AS A SERVICE 129
7.3 NATURAL LANGUAGE PROCESSING AS A SERVICE (NLPAAS) 130
7.3.1 QUALITY CONTROL MECHANISMS IN NLPAAS PLATFORMS, ACCURACY, AND EFFECTIVENESS OF MODELS TO BE MAINTAINED THROUGH CONTINUOUS MONITORING 130
7.3.2 SPEECH RECOGNITION 131
7.3.3 SEMANTIC SEARCH 132
7.3.4 SENTIMENT ANALYSIS 132
7.3.5 VOICE RECOGNITION 132
7.3.6 TEXT-TO-SPEECH (TTS) 133
7.3.7 OTHERS IN NATURAL LANGUAGE PROCESSING AS A SERVICE 133
7.4 COMPUTER VISION AS A SERVICE 134
7.4.1 ENTERPRISES CAN ATTAIN HIGH ACCURACY IN PROCESSES LIKE OBJECT DETECTION, FACIAL RECOGNITION, AND IMAGE CLASSIFICATION 134
7.4.2 IMAGE RECOGNITION 135
7.4.3 FACE RECOGNITION 135
7.4.4 VIDEO ANALYTICS 136
7.4.5 OBJECT DETECTION 136
7.4.6 OTHERS IN COMPUTER VISION AS A SERVICE 137
7.5 PREDICTIVE ANALYTICS AND DATA SCIENCE AS A SERVICE (DSAAS) 137
7.5.1 DSAAS SUPPORTS PREDICTIVE ANALYTICS BY PROVIDING COMPANIES WITH ADVANCED ANALYTICAL CAPABILITIES THAT DO NOT REQUIRE INTERNAL EXPERTISE 137

7.5.2 OPERATIONAL INTELLIGENCE 138
7.5.3 SUPPLY CHAIN ANALYTICS 139
7.5.4 PREDICTIVE MAINTENANCE 139
7.5.5 RISK MANAGEMENT 139
7.5.6 OTHERS IN PREDICTIVE ANALYTICS AND DATA SCIENCE AS A SERVICE 140
7.6 GENERATIVE AI AS A SERVICE 141
7.6.1 GENERATIVE AI AS A SERVICE PLATFORMS CAN ALSO SERVE AS RESOURCES FOR DATA AUGMENTATION, UTILIZING AI-CREATED SAMPLES TO IMPROVE TRAINING DATASETS FOR ML MODELS 141
7.6.2 CODE GENERATION & SOFTWARE DEVELOPMENT 142
7.6.3 CONTENT CREATION 142
7.6.4 FRAUD DETECTION 143
7.6.5 CONTENT MODERATION 143
7.6.6 DATA EXTRACTION 144
7.6.7 OTHERS IN GENERATIVE AI AS A SERVICE 144
8 AI AS A SERVICE MARKET, BY BUSINESS FUNCTION 145
8.1 INTRODUCTION 146
8.1.1 BUSINESS FUNCTION: AI AS A SERVICE MARKET DRIVERS 146
8.2 FINANCE 148
8.2.1 AI TO RESHAPE FINANCIAL SECTOR BY AUTOMATING TASKS, ENHANCING COMPLIANCE WITH ADVANCED DATA ANALYSIS, AND ENABLING CUSTOMIZED CUSTOMER ENGAGEMENTS 148
8.3 MARKETING 149
8.3.1 AI TO REVOLUTIONIZE MARKETING TRENDS THROUGH HYPER-PERSONALIZATION, PREDICTIVE ANALYTICS, AND REAL-TIME DECISION-MAKING 149
8.4 SALES 150
8.4.1 AIAAS PLATFORMS TO OFFER IMMEDIATE UNDERSTANDING OF CUSTOMER ACTIONS, ALLOWING SALES TEAMS TO CUSTOMIZE THEIR SALES PITCHES AND PROMOTIONS 150
8.5 OPERATIONS & SUPPLY CHAIN 152
8.5.1 AI-DRIVEN PREDICTIVE ANALYSIS TO RECOGNIZE POSSIBLE INTERRUPTIONS AND RESTRICTIONS IN SUPPLY NETWORK, ALLOWING FOR PREEMPTIVE RISK MANAGEMENT APPROACHES 152
8.6 HUMAN RESOURCES 153
8.6.1 AI PROGRAMS TO ANTICIPATE UPCOMING SKILL DEFICIENCIES, DETECT POSSIBLE TURNOVER CONCERNS, AND SUGGEST SPECIFIC INTERVENTIONS 153
9 AI AS A SERVICE MARKET, BY ORGANIZATION SIZE 155
9.1 INTRODUCTION 156
9.1.1 ORGANIZATION SIZE: AI AS A SERVICE MARKET DRIVERS 156
9.2 SMALL & MEDIUM-SIZED ENTERPRISES 158
9.2.1 SMES CAN USE GENERATIVE AIAAS IN AUTOMATING CUSTOMER SERVICE OR IN ANALYZING HUGE DATASETS 158

9.3 LARGE ENTERPRISES 159
9.3.1 AIAAS MODEL ENABLES QUICK DEPLOYMENT AND INTEGRATION OF AI CAPABILITIES, WHICH IS CRUCIAL FOR LARGE ENTERPRISES LOOKING TO STAY COMPETITIVE 159
10 AI AS A SERVICE MARKET, BY END USER 160
10.1 INTRODUCTION 161
10.1.1 END USER: AI AS A SERVICE MARKET DRIVERS 161
10.2 ENTERPRISES 163
10.2.1 BFSI 165
10.2.1.1 AIaaS and blockchain to create secure, transparent transactions in BFSI domain 165
10.2.2 RETAIL & E-COMMERCE 166
10.2.2.1 Advancements in machine learning, natural language processing, and computer vision technologies to drive retail & e-commerce market growth 166
10.2.3 TECHNOLOGY 168
10.2.3.1 AIaaS to enable technology firms to rapidly test new concepts and applications by offering pre-built algorithms and models 168
10.2.4 MEDIA & ENTERTAINMENT 169
10.2.4.1 Media companies to use ML algorithms to analyze viewer preferences and behaviors to provide personalized content suggestions 169
10.2.5 MANUFACTURING 170
10.2.5.1 In manufacturing, predictive maintenance capability to be one of key benefits gained from AIaaS implementation 170
10.2.6 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES 171
10.2.6.1 AIaaS to help address critical challenges in patient care, diagnostics, and drug development 171
10.2.7 ENERGY & UTILITIES 172
10.2.7.1 Data obtained from sensors and smart meters to allow energy suppliers to determine system inefficiencies by using AI 172
10.2.8 GOVERNMENT & DEFENSE 173
10.2.8.1 AI algorithms to detect potential threats and emerging patterns that need immediate attention by using large amounts of data from different sources 173
10.2.9 TELECOMMUNICATIONS 175
10.2.9.1 Telecom companies can achieve better understanding of customer preferences and behaviors by utilizing advanced ML models 175
10.2.10 TRANSPORTATION & LOGISTICS 176
10.2.10.1 AIaaS allows for route optimization by examining traffic patterns, weather conditions, and delivery windows 176
10.2.11 OTHER ENTERPRISE END USERS 177
10.3 INDIVIDUAL USERS 179

11 AI AS A SERVICE MARKET, BY REGION 180
11.1 INTRODUCTION 181
11.2 NORTH AMERICA 183
11.2.1 NORTH AMERICA: AI AS A SERVICE MARKET DRIVERS 183
11.2.2 NORTH AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 184
11.2.3 US 191
11.2.3.1 Rapid growth and responsible development of AIaaS market in US 191
11.2.4 CANADA 192
11.2.4.1 Canada's strategic growth in AIaaS market: Innovation, investment, and ethical leadership 192
11.3 EUROPE 193
11.3.1 EUROPE: AI AS A SERVICE MARKET DRIVERS 193
11.3.2 EUROPE: MACROECONOMIC OUTLOOK 193
11.3.3 UK 199
11.3.3.1 UK's leadership in AIaaS Market: Innovation, safety, and sustainable growth 199
11.3.4 GERMANY 200
11.3.4.1 Germany's focus on ethical AI practices positions it well for continued growth in AIaaS market 200
11.3.5 FRANCE 201
11.3.5.1 France’s emphasis on ethical AI practices and regulatory frameworks to foster trust among businesses and consumers 201
11.3.6 ITALY 202
11.3.6.1 Digital Future for Italy is document that will help government officials and businesspersons shape their policies 202
11.3.7 SPAIN 203
11.3.7.1 Spanish government has recognized transformative potential of AI and developed national strategy 203
11.3.8 REST OF EUROPE 204
11.4 ASIA PACIFIC 205
11.4.1 ASIA PACIFIC: AI AS A SERVICE MARKET DRIVERS 206
11.4.2 ASIA PACIFIC: MACROECONOMIC OUTLOOK 206
11.4.3 CHINA 213
11.4.3.1 China's use of Nvidia chips via Azure and Google Clouds highlights its ability to leverage global resources 213
11.4.4 INDIA 214
11.4.4.1 Growth of AIaaS market in India driven by combination of government initiatives and technological innovation 214
11.4.5 JAPAN 215
11.4.5.1 Government has recognized potential of AI to address demographic challenges and has implemented policies 215
11.4.6 SOUTH KOREA 217
11.4.6.1 South Korea introduced “Act on the Development and Distribution of AI” outlining guidelines for safe and ethical use of AI technologies 217

11.4.7 AUSTRALIA & NEW ZEALAND 218
11.4.7.1 Australian and New Zealand governments likely to continue fostering environment conducive to sustainable AI development 218
11.4.8 SINGAPORE 219
11.4.8.1 Singapore government investment will support initiatives that uplift various sectors by integrating AI 219
11.4.9 REST OF ASIA PACIFIC 220
11.5 MIDDLE EAST & AFRICA 221
11.5.1 MIDDLE EAST & AFRICA: AI AS A SERVICE MARKET DRIVERS 221
11.5.2 MIDDLE EAST & AFRICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 222
11.5.3 MIDDLE EAST 228
11.5.3.1 Saudi Arabia 229
11.5.3.1.1 Saudi Arabia to be global leader in AI by fostering innovation, attracting international talent, and creating robust regulatory framework 229
11.5.3.2 UAE 230
11.5.3.2.1 UAE to be well-positioned to capitalize on growing demand for AIaaS by driving economic growth while addressing societal challenges through innovative AI applications 230
11.5.3.3 QATAR 231
11.5.3.3.1 Qatar’s commitment to diversifying its economy beyond oil and gas leading to significant initiatives aimed at integrating AI technologies across sectors 231
11.5.3.4 Turkey 232
11.5.3.4.1 Turkish AI ecosystem to benefit from international collaborations, such as the recent global initiatives led by Turkish Artificial Intelligence Initiative (TRAI) 232
11.5.3.5 Rest of Middle East 233
11.5.4 AFRICA 235
11.6 LATIN AMERICA 236
11.6.1 LATIN AMERICA: AI AS A SERVICE MARKET DRIVERS 236
11.6.2 LATIN AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 237
11.6.3 BRAZIL 242
11.6.3.1 Brazilian government has unveiled USD 4 billion initiative aimed at accelerating AI development 242
11.6.4 MEXICO 243
11.6.4.1 Vibrant startup ecosystem and increasing collaboration between government and private enterprises to drive growth of AIaaS market in Mexico 243
11.6.5 ARGENTINA 244
11.6.5.1 TIVIT announced investment of 1.5 billion pesos to promote AI and technological innovation in Argentina 244
11.6.6 REST OF LATIN AMERICA 245

12 COMPETITIVE LANDSCAPE 247
12.1 OVERVIEW 247
12.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN 247
12.3 REVENUE ANALYSIS 249
12.4 MARKET SHARE ANALYSIS 251
12.4.1 MARKET RANKING ANALYSIS 252
12.5 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS 254
12.5.1 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS, BY AI AS A SERVICE 254
12.5.1.1 Amazon SageMaker (AWS) 255
12.5.1.2 Vertex AI Studio (Google) 255
12.5.1.3 Azure AI Studio (Microsoft) 255
12.5.1.4 Watson Studio (IBM) 255
12.5.1.5 Oracle Code Assist (Oracle) 255
12.6 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS 256
12.7 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 257
12.7.1 STARS 257
12.7.2 EMERGING LEADERS 257
12.7.3 PERVASIVE PLAYERS 257
12.7.4 PARTICIPANTS 257
12.7.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 259
12.7.5.1 Company Footprint 259
12.7.5.2 Region Footprint 260
12.7.5.3 Business Function Footprint 261
12.7.5.4 Product Type Footprint 262
12.7.5.5 End User Footprint 263
12.8 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 264
12.8.1 PROGRESSIVE COMPANIES 264
12.8.2 RESPONSIVE COMPANIES 264
12.8.3 DYNAMIC COMPANIES 264
12.8.4 STARTING BLOCKS 264
12.8.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 266
12.8.5.1 Detailed List of Key Startups/SMEs 266
12.8.5.2 Competitive Benchmarking Of Key Startups/SMEs 268
12.9 COMPETITIVE SCENARIO AND TRENDS 269
12.9.1 PRODUCT LAUNCHES AND ENHANCEMENTS 269
12.9.2 DEALS 276

13 COMPANY PROFILES 288
13.1 INTRODUCTION 288
13.1.1 MICROSOFT 288
13.1.1.1 Business overview 288
13.1.1.2 Products/Solutions/Services offered 290
13.1.1.3 Recent developments 291
13.1.1.3.1 Product launches and enhancements 291
13.1.1.3.2 Deals 292
13.1.1.4 MnM view 293
13.1.1.4.1 Right to win 293
13.1.1.4.2 Strategic choices 293
13.1.1.4.3 Weaknesses and competitive threats 294
13.1.2 IBM 295
13.1.2.1 Business overview 295
13.1.2.2 Products/Solutions/Services offered 296
13.1.2.3 Recent developments 298
13.1.2.3.1 Product enhancements 298
13.1.2.3.2 Deals 299
13.1.2.4 MnM view 300
13.1.2.4.1 Right to win 300
13.1.2.4.2 Strategic choices 300
13.1.2.4.3 Weaknesses and competitive threats 300
13.1.3 SAP 301
13.1.3.1 Business overview 301
13.1.3.2 Products/Solutions/Services offered 302
13.1.3.3 Recent developments 304
13.1.3.3.1 Product launches and enhancements 304
13.1.3.3.2 Deals 304
13.1.3.4 MnM view 306
13.1.3.4.1 Right to win 306
13.1.3.4.2 Strategic choices 306
13.1.3.4.3 Weaknesses and competitive threats 306
13.1.4 AWS 307
13.1.4.1 Business overview 307
13.1.4.2 Solutions/Services offered 308
13.1.4.3 Recent developments 310
13.1.4.3.1 Product launches and enhancements 310
13.1.4.3.2 Deals 311
13.1.4.4 MnM view 312
13.1.4.4.1 Right to win 312
13.1.4.4.2 Strategic choices 312
13.1.4.4.3 Weaknesses and competitive threats 312
13.1.5 GOOGLE 313
13.1.5.1 Business overview 313
13.1.5.2 Products/Solutions/Services offered 314
13.1.5.3 Recent developments 316
13.1.5.3.1 Product enhancements 316
13.1.5.3.2 Deals 317
13.1.5.4 MnM view 319
13.1.5.4.1 Right to win 319
13.1.5.4.2 Strategic choices 319
13.1.5.4.3 Weaknesses and competitive threats 319
13.1.6 SALESFORCE 320
13.1.6.1 Business overview 320
13.1.6.2 Products/Solutions/Services offered 321
13.1.6.3 Recent developments 322
13.1.6.3.1 Product enhancements 322
13.1.6.3.2 Deals 323
13.1.7 ORACLE 325
13.1.7.1 Business overview 325
13.1.7.2 Products/Solutions/Services offered 326
13.1.7.3 Recent developments 328
13.1.7.3.1 Product enhancements 328
13.1.7.3.2 Deals 328
13.1.8 NVIDIA 330
13.1.8.1 Business overview 330
13.1.8.2 Products/Solutions/Services offered 331
13.1.8.3 Recent developments 332
13.1.8.3.1 Product launches and enhancements 332
13.1.8.3.2 Deals 333
13.1.9 FICO 335
13.1.9.1 Business overview 335
13.1.9.2 Products/Solutions/Services offered 336
13.1.9.3 Recent developments 337
13.1.9.3.1 Product enhancements 337
13.1.9.3.2 Deals 338
13.1.10 CLOUDERA 339
13.1.10.1 Business overview 339
13.1.10.2 Products/Solutions/Services offered 340
13.1.10.3 Recent developments 341
13.1.10.3.1 Product enhancements 341
13.1.10.3.2 Deals 342

13.1.11 SERVICENOW 343
13.1.12 HPE 344
13.1.13 ALTAIR 345
13.1.14 OPENAI 346
13.1.15 SAS INSTITUTE 347
13.1.16 DATAROBOT 348
13.1.17 DATABRICKS 349
13.1.18 C3 AI 349
13.1.19 H20.AI 350
13.1.20 ALIBABA CLOUD 351
13.2 STARTUP/SME PROFILES 352
13.2.1 RAINBIRD TECHNOLOGIES 352
13.2.2 BIGML 353
13.2.3 COHERE 354
13.2.4 GLEAN 354
13.2.5 YOTTAMINE ANALYTICS 355
13.2.6 SCALE AI 355
13.2.7 LANDING AI 356
13.2.8 YELLOW.AI 357
13.2.9 INFLECTION AI 358
13.2.10 ANYSCALE 358
13.2.11 ABRIDGE 359
13.2.12 MISTRAL AI 360
13.2.13 CODEIUM 361
13.2.14 ARTHUR 362
13.2.15 LEVITY AI 363
13.2.16 UNSTRUCTURED AI 364
13.2.17 CLARIFAI 364
13.2.18 SYNTHESIA 365
13.2.19 KATONIC AI 366
13.2.20 DEEPSEARCH 367
13.2.21 MINDTITAN 368
13.2.22 VISO.AI 369
13.2.23 SOFTWEB SOLUTIONS 370

14 ADJACENT AND RELATED MARKETS 371
14.1 INTRODUCTION 371
14.2 ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) MARKET - GLOBAL FORECAST TO 2030 371
14.2.1 MARKET DEFINITION 371
14.2.2 MARKET OVERVIEW 371
14.2.2.1 Artificial Intelligence Market, By Offering 372
14.2.2.2 Artificial Intelligence Market, By Technology 373
14.2.2.3 Artificial Intelligence Market, By Business Function 374
14.2.2.4 Artificial Intelligence Market, By Vertical 375
14.2.2.5 Artificial Intelligence Market, By Region 376
14.3 GENERATIVE AI MARKET - GLOBAL FORECAST TO 2030 377
14.3.1 MARKET DEFINITION 377
14.3.2 MARKET OVERVIEW 377
14.3.2.1 Generative AI Market, By Offering 378
14.3.2.2 Generative AI Market, By Application 378
14.3.2.3 Generative AI Market, By Vertical 380
14.3.2.4 Generative AI Market, By Region 381
15 APPENDIX 383
15.1 DISCUSSION GUIDE 383
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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