人工知能, 技術の種類, 展開の種類, アプリケーションの種類, 地域：産業動向と世界予測

Artificial Intelligence, Type of Technology, Type of Deployment, Type of Application, Geographical Regions: Industry Trends and Global Forecasts

人工知能市場の概要 Roots Analysisによると、世界の人工知能市場規模は、現在の2,736億米ドルから2035年までに5兆2,670億米ドルに成長し、2035年までの予測期間中に30.84%のCAGRで成長すると予測されている。 ... もっと見る

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Roots Analysis ルーツアナリシス	2025年4月25日	US$3,499 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3-4営業日。医療・医薬以外のレポートは10営業日	174	英語

サマリー

人工知能市場の概要
Roots Analysisによると、世界の人工知能市場規模は、現在の2,736億米ドルから2035年までに5兆2,670億米ドルに成長し、2035年までの予測期間中に30.84%のCAGRで成長すると予測されている。

人工知能市場の機会は、以下のセグメントに分布している：
提供タイプ
- ハードウェア
- ソフトウェア
- サービス

処理タイプ
- クラウド
- エッジ

テクノロジーの種類
- コンピュータビジョン
- コンテクストアウェアAI
- エキスパートシステム
- 機械学習
- 自然言語処理
- ロボット工学プロセス自動化

導入タイプ
- クラウドベース
- オンプレミス

アプリケーションの種類
- 自動顧客サービス
- 不正検知とリスク管理
- ヘルスケア診断
- マーケティング＆セールス
- 予測分析
- ロボティクス
- サプライチェーン最適化

エンドユーザー
- 自動車
- BFSI
- エネルギー・公益事業
- 政府機関
- ヘルスケア
- 製造業
- 小売・Eコマース
- 電気通信

地域
- 北米
- 米国
- カナダ
- メキシコ
- その他の北米諸国
- ヨーロッパ
- オーストリア
- ベルギー
- デンマーク
- フランス
- ドイツ
- アイルランド
- イタリア
- オランダ
- ノルウェー
- ロシア
- スペイン
- スウェーデン
- スイス
- 英国
- その他のヨーロッパ諸国
- アジア
- 中国
- インド
- 日本
- シンガポール
- 韓国
- その他のアジア諸国
- ラテンアメリカ
- ブラジル
- チリ
- コロンビア
- ベネズエラ
- その他のラテンアメリカ諸国
- 中東・北アフリカ
- エジプト
- イラン
- イラク
- イスラエル
- クウェート
- サウジアラビア
- アラブ首長国連邦
- その他のMENA諸国
- その他の国
- オーストラリア
- ニュージーランド
- その他の国

人工知能市場：成長とトレンド
人工知能（AI）とは、通常人間の知能を必要とするタスクを実行できる機械の開発に焦点を当てたコンピュータサイエンスの広い分野を指す。この技術は、話す、見る、言語理解・翻訳、データ分析など様々な機能を備えており、デジタル時代における画期的な発展の一つとなっている。さらに、AIは機械学習、ディープラーニング、コンピュータビジョン、自然言語処理など、さまざまな技術を含む幅広い用語であることも特筆に値する。

テクノロジーが進化を続ける中、AIは急速に進歩しており、ほぼすべてのビジネス分野で広く採用されている。医療、金融、教育、製造などの業界では、データ主導のプロセスを強化し、反復作業を管理するためにこの技術を活用しており、世界のAI市場の潜在的な拡大を後押ししている。長年にわたり、産業オートメーションの導入の増加、IoTデバイスの利用の拡大、継続的な技術進歩は、業界参加者に新たな機会を生み出してきた。その結果、関係者はさまざまな分野の進化する要件に対応するため、AIの研究開発に多額の投資を行っている。

人工知能（AGI）の台頭に後押しされ、世界の人工知能市場は予測期間中に健全なペースで成長すると予想される。

人工知能市場：主要セグメント

提供タイプ別市場シェア
提供形態に基づき、世界の人工知能市場はAIハードウェア、ソフトウェア、サービス提供に区分される。当社の推計によると、現在、ソフトウェア・セグメントが市場の大半のシェアを占めている。これは、自然言語処理、コンピュータビジョン、エッジAI、機械学習、ディープラーニング、ロボット工学など、ヘルスケア、自動車、金融などさまざまな分野で活用されている幅広いアプリケーションに起因している。しかし、クラウドベースのセグメントは予測期間中により高いCAGRで成長すると予測されている。

技術タイプ別市場シェア
人工知能市場は、技術の種類に基づき、コンピュータビジョン、コンテキスト認識AI、エキスパートシステム、機械学習、自然言語処理、ロボティクス・プロセス・オートメーションに区分される。当社の推定によると、現在、機械学習分野が市場の大半のシェアを占めている。これは、機械学習がAIソリューションの基本コンポーネントとして機能し、コンピュータがデータから学習し、パターンを識別し、意思決定を行うモデルの開発を可能にするという事実に起因している。しかし、自然言語処理分野は予測期間中により高いCAGRで成長すると予測されている。

展開タイプ別市場シェア
人工知能市場は、展開のタイプに基づき、クラウドベースとオンプレミスに区分される。当社の推定によると、現在、クラウドベースのセグメントが市場の大半のシェアを占めており、さらに、このセグメントは将来的に高いCAGRで成長すると予測されている。これは、クラウドベースのシステムが拡張性と柔軟性を備えているため、企業がニーズに応じてAIリソースを調整できることに起因している。さらに、クラウドベースのオプションは費用対効果が高いため、予算が限られている中小企業でも利用しやすく、人気が高まっている。

アプリケーションタイプ別市場シェア
人工知能市場は、アプリケーションのタイプに基づき、自動顧客サービス、詐欺検出・リスク管理、医療診断、マーケティング・販売、予測分析、ロボット工学、サプライチェーン最適化に区分される。当社の推定によると、現在、マーケティング＆セールス分野が市場の大半のシェアを占めている。これは、視聴者ターゲティングと顧客エンゲージメント向上のためにAI技術が広く使用されていることに起因している。さらに、企業はパーソナライズされたマーケティング戦略を強化し、AI主導の顧客洞察と分析を得るためにAIツールを活用している。しかし、自動顧客サービス分野は予測期間中により高いCAGRで成長すると予測されている。

エンドユーザータイプ別市場シェア
エンドユーザーのタイプに基づき、人工知能市場は自動車、BFSI、エネルギー＆公益事業、政府、ヘルスケア、製造、小売＆Eコマース、通信、その他に区分される。当社の推定によると、現在、BFSIセグメントが市場の大半のシェアを占めている。これは、業務の最適化、大量の財務データの管理、不正行為の検出、パーソナライズされた顧客体験の提供などを目的としたAI技術の利用が増加しているためと考えられる。しかし、ヘルスケア分野は予測期間中により高いCAGRで成長すると予測されている。

地域別市場シェア
人工知能市場は、地域別に北米、欧州、アジア、中南米、中東・北アフリカ、その他の地域に区分される。当社の推計によると、現在、北米が市場の大半のシェアを占めている。しかし、アジアの市場シェアは予測期間中により高いCAGRで成長すると予測されている。

人工知能市場のプレーヤー例
- アリババ・クラウド
- AMD
- アローAI
- AWS
- バイドゥ
- BMI
- シスコ
- ディープエル
- ディラパッド
- グレン
- グーグル
- HPE
- HQEシステム
- ファーウェイ
- インベンタ
- インテル
- メタ
- マイクロソフト
- ムーブワークス
- エヌビディア
- オープンAI
- オラクル
- クアルコム
- セールスフォース
- SAP
- SASインスティテュート
- シーメンス
- スポットAI

人工知能市場：調査範囲
この調査レポートは、人工知能市場を含む様々なセクションに関する考察を掲載しています：
- 市場規模と機会分析：A]提供のタイプ、[B]技術のタイプ、[C]展開のタイプ、[D]アプリケーションのタイプ、[E]エンドユーザーのタイプ、[F]地域など、主要な市場セグメントに焦点を当てた人工知能市場の詳細な分析。
- 競合情勢：A]設立年、[B]企業規模、[C]本社所在地、[D]所有構造など、いくつかの関連パラメータに基づいて、人工知能市場に従事する企業を包括的に分析します。
- 企業プロフィール：A]本社所在地、[B]企業規模、[C]企業使命、[D]企業フットプリント、[E]経営陣、[F]連絡先詳細、[G]財務情報、[H]事業セグメント、[I]人工知能ポートフォリオ、[J]堀分析、[K]最近の動向、および情報に基づいた将来の見通しに関する詳細を提供します。
- SWOT分析：洞察に満ちたSWOTフレームワークで、その領域の強み、弱み、機会、脅威を強調します。さらに、各SWOTパラメータの相対的な影響を強調するハーベイボール分析を提供します。

本レポートでお答えする主な質問
- 現在、何社がこの市場に参入しているか？
- この市場における主要企業は？
- 人工知能市場におけるエッジAIの重要性は？
- この市場の進化に影響を与えそうな要因は何か？
- 現在と将来の市場規模は？
- この市場のCAGRは？
- 現在および将来の市場機会は、主要市場セグメントにどのように分配されそうですか？
- 市場を支配すると予想される人工知能はどのタイプか？

本レポートを購入する理由
- 当レポートは包括的な市場分析を提供し、市場全体と特定のサブセグメントに関する詳細な収益予測を提供します。この情報は、すでに市場をリードしている企業にとっても、新規参入企業にとっても貴重なものです。
- 利害関係者は、市場内の競争力学をより深く理解するためにレポートを活用することができます。競争状況を分析することで、企業は市場でのポジショニングを最適化し、効果的な市場参入戦略を策定するための情報に基づいた意思決定を行うことができます。
- 当レポートは、主要な促進要因、障壁、機会、課題など、市場の包括的な概要を関係者に提供します。この情報により、関係者は市場動向を把握し、成長の見込みを活用するためのデータ主導の意思決定を行うことができます。

その他の特典
- レポート内の全分析モジュールの無料エクセルデータパック
- 10％の無料コンテンツカスタマイズ
- 調査チームによる詳細レポートのウォークスルーセッション
- レポートが6-12ヶ月以上前の場合、無料更新レポート

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1.はじめに
1.1.はじめに
1.2.市場シェア
1.3.主要市場インサイト
1.4.レポート範囲
1.5.主な質問に対する回答
1.6.各章の概要

2.研究方法論
2.1.章の概要
2.2.調査の前提
2.3.データベースの構築
2.3.1.データ収集
2.3.2.データの検証
2.3.3.データ分析

2.4.プロジェクトの方法論
2.4.1.二次調査
2.4.1.1.年次報告書
2.4.1.2.学術研究論文
2.4.1.3.企業ウェブサイト
2.4.1.4.投資家向けプレゼンテーション
2.4.1.5.規制当局への届出
2.4.1.6.ホワイトペーパー
2.4.1.7.業界出版物
2.4.1.8.会議およびセミナー
2.4.1.9.政府ポータル
2.4.1.10.メディアおよびプレスリリース
2.4.1.11.ニュースレター
2.4.1.12.業界データベース
2.4.1.13.ルーツ独自のデータベース
2.4.1.14.有料データベースと情報源
2.4.1.15.ソーシャルメディア・ポータル
2.4.1.16.その他の二次情報源
2.4.2.一次調査
2.4.2.1.はじめに
2.4.2.2.種類
2.4.2.2.1.質的
2.4.2.2.2.量的
2.4.2.3.利点
2.4.2.4.テクニック
2.4.2.4.1.インタビュー
2.4.2.4.2.アンケート調査
2.4.2.4.3.フォーカス・グループ
2.4.2.4.4.観察調査
2.4.2.4.5.ソーシャルメディア交流
2.4.2.5.ステークホルダー
2.4.2.5.1.企業幹部（CXO）
2.4.2.5.2.取締役会
2.4.2.5.3.社長および副社長
2.4.2.5.4.主要オピニオンリーダー
2.4.2.5.5.研究開発責任者
2.4.2.5.6.技術専門家
2.4.2.5.7.サブジェクト・マター・エキスパート
2.4.2.5.8.科学者
2.4.2.5.9.医師およびその他の医療提供者
2.4.2.6.倫理と誠実さ
2.4.2.6.1.研究倫理
2.4.2.6.2.データの完全性

2.4.3.分析ツールとデータベース

3.経済的およびその他のプロジェクト特有の考慮事項
3.1.予測方法
3.1.1.トップダウン・アプローチ
3.1.2.ボトムアップアプローチ
3.1.3.ハイブリッド・アプローチ
3.2.市場評価の枠組み
3.2.1.総アドレス可能市場（TAM）
3.2.2.サービス可能市場（SAM）
3.2.3.サービス可能市場（SOM）
3.2.4.現在獲得可能な市場（CAM）
3.3.予測ツールと技法
3.3.1.定性的予測
3.3.2.相関
3.3.3.回帰
3.3.4.時系列分析
3.3.5.外挿
3.3.6.収束
3.3.7.予測誤差分析
3.3.8.データの可視化
3.3.9.シナリオプランニング
3.3.10.感度分析
3.4.主な検討事項
3.4.1.人口統計
3.4.2.市場アクセス
3.4.3.償還シナリオ
3.4.4.業界再編
3.5.強固な品質管理
3.6.主要市場セグメント
3.7.制限事項

4.マクロ経済指標
4.1.章の概要
4.2.市場ダイナミクス
4.2.1.期間
4.2.1.1.過去のトレンド
4.2.1.2.現状と予測
4.2.2.通貨カバレッジ
4.2.2.1.市場に影響を与える主要通貨の概要
4.2.2.2.通貨変動の業界への影響
4.2.3.為替の影響
4.2.3.1.為替レートの評価と市場への影響
4.2.3.2.為替リスク軽減のための戦略
4.2.4.景気後退
4.2.4.1.過去の不況の歴史的分析と教訓
4.2.4.2.現在の経済状況の評価と市場への潜在的影響
4.2.5.インフレ
4.2.5.1.経済におけるインフレ圧力の測定と分析
4.2.5.2.インフレが市場に与える潜在的影響
4.2.6.金利
4.2.6.1.金利の概要と市場への影響
4.2.6.2.金利リスク管理戦略
4.2.7.商品フロー分析
4.2.7.1.商品の種類
4.2.7.2.原産地と仕向地
4.2.7.3.価値と重量
4.2.7.4.輸送手段
4.2.8.世界貿易のダイナミクス
4.2.8.1.輸入シナリオ
4.2.8.2.輸出シナリオ
4.2.9.戦争影響分析
4.2.9.1.ロシア・ウクライナ戦争
4.2.9.2.イスラエル・ハマス戦争
4.2.10.COVIDの影響／関連要因
4.2.10.1.世界経済への影響
4.2.10.2.産業別インパクト
4.2.10.3.政府の対応と景気刺激策
4.2.10.4.今後の見通しと適応戦略
4.2.11.その他の指標
4.2.11.1.財政政策
4.2.11.2.個人消費
4.2.11.3.国内総生産（GDP）
4.2.11.4.雇用
4.2.11.5.税金
4.2.11.6.研究開発イノベーション
4.2.11.7.株式市場のパフォーマンス
4.2.11.8.サプライチェーン
4.2.11.9.クロスボーダー・ダイナミクス

5.要旨

6.はじめに
6.1.章の概要
6.2.人工知能市場の概要
6.2.1.提供形態
6.2.2.技術の種類
6.2.3.展開のタイプ
6.2.4.アプリケーションの種類
6.2.5.エンドユーザーのタイプ

6.3.将来の展望

7.競争環境
7.1.各章の概要
7.2.人工知能市場全体の展望
7.2.1.設立年別分析
7.2.2.企業規模別分析
7.2.3.本社所在地別分析
7.2.4.所有形態別分析

8.会社概要
8.1.各章の概要
8.2.アリババクラウド
8.2.1.会社概要
8.2.2.企業ミッション
8.2.3.フットプリント
8.2.4.経営陣
8.2.5.連絡先
8.2.6.財務実績
8.2.7.事業セグメント
8.2.8.サービス／製品ポートフォリオ（プロジェクト別）
8.2.9.MOAT分析
8.2.10.最近の動向と将来展望

* その他の下記企業についても、公開情報に基づき同様の詳細を記載している。

8.3.AMD
8.4.AMD
8.5.アローAI
8.6.AWS
8.7.バイドゥ
8.8.BMI
8.9.シスコ
8.10.ディープエル
8.11.ダイヤルパッド
8.12.Glean
8.13.グーグル
8.14.ゴールデンオメガ
8.15.HPE
8.16.HQEシステム
8.17.Koninklijke
8.18.ファーウェイ
8.19.インベンタ
8.20.インテル
8.21.メタ
8.22.マイクロソフト
8.23.ムーブワークス
8.24.エヌビディア
8.25.オープンエーアイ
8.26.オラクル
8.27.クアルコム
8.28.セールスフォース
8.29.SAP
8.30.Seimens

9.バリューチェーン分析

10.SWOT分析

11.世界の人工知能市場
11.1.各章の概要
11.2.主な前提条件と方法論
11.3.市場に影響を与えるトレンドの混乱
11.4.世界の人工知能市場、過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
11.5.多変量シナリオ分析
11.5.1.保守的シナリオ
11.5.2.楽観的シナリオ
11.6.主要市場セグメント

12.提供タイプに基づく市場機会
12.1.概要
12.2.主要前提条件と方法論
12.3.収益シフト分析
12.4.市場の動き分析
12.5.普及-成長（P-G）マトリックス
12.6.ハードウェア向け人工知能市場：過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
12.7.ソフトウェア向け人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
12.8.サービス向け人工知能市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
12.9.データの三角測量と検証

13.技術の種類に基づく市場機会
13.1.各章の概要
13.2.主要前提条件と方法論
13.3.収益シフト分析
13.4.市場の動き分析
13.5.普及-成長（P-G）マトリックス
13.6.コンピュータビジョン向け人工知能市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
13.7.コンテキストアウェアAIの人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
13.8.エキスパートシステム向け人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
13.9.機械学習向け人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
13.10.自然言語処理向け人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
13.11.ロボティクス・プロセス・オートメーション向け人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
13.12.データの三角測量と検証

14.展開タイプに基づく市場機会
14.1 各章の概要
14.2 主要前提条件と方法論
14.3.収益シフト分析
14.4.市場の動き分析
14.5.普及-成長（P-G）マトリックス
14.6.クラウドベースの人工知能市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
14.7.オンプレミス向け人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
14.8.データの三角測量と検証

15.アプリケーションの種類に基づく市場機会
15.1 各章の概要
15.2 主要前提条件と方法論
15.3.収益シフト分析
15.4.市場の動き分析
15.5.普及-成長（P-G）マトリックス
15.6.自動顧客サービス向け人工知能市場過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
15.7.不正検知・リスク管理向け人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
15.8.医療診断向け人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
15.9.マーケティング・販売向け人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
15.10.予測分析向け人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
15.11.ロボティクス向け人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
15.12.サプライチェーン最適化向け人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
15.13.データの三角測量と検証

16.エンドユーザーのタイプに基づく市場機会
16.1.各章の概要
16.2.主要前提条件と方法論
16.3.収益シフト分析
16.4.市場の動き分析
16.5.普及-成長（P-G）マトリックス
16.6.自動車向け人工知能市場：過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
16.7.BFSI向け人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
16.8.エネルギー・公益事業向け人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
16.9.政府向け人工知能市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
16.10.ヘルスケア向け人工知能市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
16.11.製造業向け人工知能市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
16.12.小売業・電子商取引向け人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
16.13.通信向け人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
16.14.その他向け人工知能市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
16.15.データの三角測量と検証

17.北米における人工知能の市場機会
17.1.各章の概要
17.2.主要前提条件と方法論
17.3.収益シフト分析
17.4.市場の動き分析
17.5.普及-成長（P-G）マトリックス
17.6.北米の人工知能市場：過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.6.1.米国の人工知能市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.6.2.カナダの人工知能市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.6.3.メキシコの人工知能市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
17.6.4.その他の北米諸国の人工知能市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）

17.7.データの三角測量と検証

18.欧州における人工知能の市場機会
18.1.各章の概要
18.2.主要前提条件と方法論
18.3.収益シフト分析
18.4.市場の動き分析
18.5.普及-成長（P-G）マトリックス
18.6.欧州の人工知能市場：過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.6.1.オーストリアの人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.6.2.ベルギーの人工知能市場ベルギーの歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.6.3.デンマークの人工知能市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.6.4.フランスの人工知能市場過去のトレンド（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.6.5.ドイツの人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.6.6.アイルランドの人工知能市場アイルランドの歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.6.7.イタリアの人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.6.8.オランダの人工知能市場オランダの歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.6.9.ノルウェーの人工知能市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.6.10.ロシアの人工知能市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.6.11.スペインの人工知能市場過去のトレンド（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.6.12.スウェーデンの人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.6.13.スウェーデンの人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.6.14.スイスの人工知能市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.6.15.イギリスの人工知能市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
18.6.16.人工知能マーケティングその他の欧州諸国歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）

18.7.データの三角測量と検証

19.アジアにおける人工知能の市場機会
19.1.各章の概要
19.2.主要前提条件と方法論
19.3.収益シフト分析
19.4.市場の動き分析
19.5.普及-成長（P-G）マトリックス
19.6.アジアの人工知能市場：過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.6.1.中国の人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.6.2.インドの人工知能市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.6.3.日本の人工知能市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.6.4.シンガポールの人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.6.5.韓国の人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
19.6.6.その他のアジア諸国の人工知能市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）

19.7.データの三角測量と検証

20.中東・北アフリカ（MENA）における人工知能の市場機会
20.1.各章の概要
20.2.主要前提条件と方法論
20.3.収益シフト分析
20.4.市場の動き分析
20.5.普及-成長（P-G）マトリックス
20.6.中東・北アフリカ（MENA）の人工知能市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
20.6.1.エジプトの人工知能市場歴史的動向（2019年以降）と予測（205年まで）
20.6.2.イランの人工知能市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
20.6.3.イラクの人工知能市場イラクの歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
20.6.4.イスラエルの人工知能市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
20.6.5.クウェートの人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
20.6.6.サウジアラビアの人工知能市場サウジアラビアの歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
20.6.7.アラブ首長国連邦（UAE)の人工知能市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
20.6.8.その他のMENA諸国の人工知能市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）

20.7.データの三角測量と検証

21.ラテンアメリカにおける人工知能の市場機会
21.1.各章の概要
21.2.主要前提条件と方法論
21.3.収益シフト分析
21.4.市場の動き分析
21.5.普及-成長（P-G）マトリックス
21.6.ラテンアメリカの人工知能市場：過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.1.アルゼンチンの人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.2.ブラジルの人工知能市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.3.チリの人工知能市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.4.コロンビアの人工知能市場：歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.5.ベネズエラの人工知能市場：歴史的推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
21.6.6.その他の中南米諸国の人工知能市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）

21.7.データの三角測量と検証

22.その他の地域における人工知能の市場機会
22.1.各章の概要
22.2.主要前提条件と方法論
22.3.収益シフト分析
22.4.市場の動き分析
22.5.普及-成長（P-G）マトリックス
22.6.その他の地域の人工知能市場：過去の動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
22.6.1.オーストラリアの人工知能市場過去の推移（2019年以降）と予測（2035年まで）
22.6.2.ニュージーランドの人工知能市場歴史的動向（2019年以降）と予測（2035年まで）
22.6.3.その他の国の人工知能市場

22.7.データの三角測量と検証

23.表データ
24.企業・団体リスト
25.カスタマイズの機会
26.ルーツサブスクリプションサービス
27.著者詳細

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Table of Contents

Summary

Artificial Intelligence Market Overview
As per Roots Analysis, the global artificial intelligence market size is estimated to grow from USD 273.6 billion in the current year to USD 5,267 billion by 2035, at a CAGR of 30.84% during the forecast period, till 2035.

The opportunity for artificial intelligence market has been distributed across the following segments:
Type of Offering
- Hardware
- Software
- Service

Type of Processing
- Cloud
- Edge

Type of Technology
- Computer Vision
- Context-Aware AI
- Experts Systems
- Machine Learning
- Natural Language Processing
- Robotics Process Automation

Type of Deployment
- Cloud-based
- On-Premises

Type of Application
- Automated Customer Service
- Fraud Detection & Risk Management
- Healthcare Diagnostics
- Marketing & Sales
- Predictive Analytics
- Robotics
- Supply Chain Optimization

Type of End User
- Automotive
- BFSI
- Energy & Utilities
- Government
- Healthcare
- Manufacturing
- Retail & E-Commerce
- Telecommunication

Geographical Regions
- North America
- US
- Canada
- Mexico
- Other North American countries
- Europe
- Austria
- Belgium
- Denmark
- France
- Germany
- Ireland
- Italy
- Netherlands
- Norway
- Russia
- Spain
- Sweden
- Switzerland
- UK
- Other European countries
- Asia
- China
- India
- Japan
- Singapore
- South Korea
- Other Asian countries
- Latin America
- Brazil
- Chile
- Colombia
- Venezuela
- Other Latin American countries
- Middle East and North Africa
- Egypt
- Iran
- Iraq
- Israel
- Kuwait
- Saudi Arabia
- UAE
- Other MENA countries
- Rest of the World
- Australia
- New Zealand
- Other countries

ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET: GROWTH AND TRENDS
Artificial Intelligence (AI) refers to a wide area of computer science focused on developing machines that can execute tasks typically requiring human intelligence. This technology features various capabilities, including speaking, seeing, language comprehension and translation, and data analysis, marking it as one of the groundbreaking developments in the digital age. Additionally, it is worth mentioning that AI is a broad term that includes a variety of technologies, such as machine learning, deep learning, computer vision, and natural language processing.

As technology continues to evolve, AI is advancing quickly and is being widely adopted across almost all business sectors. Industries such as healthcare, finance, education, and manufacturing are utilizing this technology to enhance their data-driven processes and manage repetitive tasks, boosting the potential expansion of the global AI market. Throughout the years, the increasing implementation of industrial automation, the growing use of IoT devices, and ongoing technological progress have created new opportunities for industry participants. Consequently, stakeholders are making significant investments in AI research and development to address the evolving requirements of various sectors.

Driven by the rise of artificial general intelligence (AGI), the global artificial intelligence market is expected to grow at a healthy pace during the forecast period.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET: KEY SEGMENTS

Market Share by Type of Offering
Based on the type of offering, the global artificial intelligence market is segmented into AI hardware, software, and service offerings. According to our estimates, currently, software segment captures the majority share of the market. This can be attributed to the wide range of applications, including natural language processing, computer vision, edge AI, machine learning, deep learning, and robotics, which are utilized across various sectors such as healthcare, automotive, and finance. However, cloud-based segment is anticipated to grow at a higher CAGR during the forecast period.

Market Share by Type of Technology
Based on the type of technology, the artificial intelligence market is segmented into computer vision, context-aware AI, experts systems, machine learning, natural language processing, and robotics process automation. According to our estimates, currently, machine learning segment captures the majority share of the market. This can be attributed to the fact that machine learning serves as a fundamental component of AI solutions, enabling the development of models that allow computers to learn from data, identify patterns, and make decisions. However, natural language processing segment is anticipated to grow at a higher CAGR during the forecast period.

Market Share by Type of Deployment
Based on the type of deployment, the artificial intelligence market is segmented into cloud-based and on-premises. According to our estimates, currently, cloud-based segment captures the majority share of the market; further, this segment is anticipated to grow at a higher CAGR in the future. This can be attributed to scalability and flexibility of cloud-based systems, allowing organizations to adjust AI resources based on their needs. Additionally, the cost-effectiveness of cloud-based options makes them increasingly popular and accessible to small and medium-sized enterprises with limited budgets, enabling them to take advantage of AI-as-a-service offerings at a manageable price.

Market Share by Type of Application
Based on the type of application, the artificial intelligence market is segmented into automated customer service, fraud detection & risk management, healthcare diagnostics, marketing & sales, predictive analytics, robotics, and supply chain optimization. According to our estimates, currently, marketing & sales segment captures the majority share of the market. This can be attributed to the prevalent use of AI technology for audience targeting and improving customer engagement. Additionally, companies are utilizing AI tools to enhance personalized marketing strategies and gain AI-driven customer insights and analytics. However, automated customer service segment is anticipated to grow at a higher CAGR during the forecast period.

Market Share by Type of End User
Based on the type of end user, the artificial intelligence market is segmented into automotive, BFSI, energy & utilities, government, healthcare, manufacturing, retail & e-commerce, telecommunication, and others. According to our estimates, currently, BFSI segment captures the majority share of the market. This can be attributed to its increased use of AI technology to optimize operations, manage large volumes of financial data, detect fraud, and provide personalized customer experiences. However, healthcare segment is anticipated to grow at a higher CAGR during the forecast period.

Market Share by Geographical Regions
Based on the geographical regions, the artificial intelligence market is segmented into North America, Europe, Asia, Latin America, Middle East and North Africa, and Rest of the World. According to our estimates, currently, North America captures the majority share of the market. However, market share in Asia is anticipated to grow at a higher CAGR during the forecast period.

Example Players in Artificial Intelligence Market
- Alibaba Cloud
- AMD
- Arrow AI
- AWS
- Baidu
- BMI
- Cisco
- DeepL
- Dilapad
- Glean
- Google
- HPE
- HQE System
- Huawei
- Inbenta
- Intel
- Meta
- Microsoft
- Moveworks
- NVIDIA
- OpenAI
- Oracle
- Qualcomm
- Salesforce
- SAP
- SAS Institute
- Siemens
- Spot AI

ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET: RESEARCH COVERAGE
The report on the Artificial intelligence market features insights on various sections, including:
- Market Sizing and Opportunity Analysis: An in-depth analysis of the Artificial intelligence market, focusing on key market segments, including [A] type of offering, [B] type of technology, [C] type of deployment, [D] type of application, [E] type of end user and [F] geographical regions.
- Competitive Landscape: A comprehensive analysis of the companies engaged in the Artificial intelligence market, based on several relevant parameters, such as [A] year of establishment, [B] company size, [C] location of headquarters, [D] ownership structure.
- Company Profiles: Elaborate profiles of prominent players engaged in the Artificial intelligence market, providing details on [A] location of headquarters, [B]company size, [C] company mission, [D] company footprint, [E] management team, [F] contact details, [G] financial information, [H] operating business segments, [I] artificial intelligence portfolio, [J] moat analysis, [K] recent developments, and an informed future outlook.
- SWOT Analysis: An insightful SWOT framework, highlighting the strengths, weaknesses, opportunities and threats in the domain. Additionally, it provides Harvey ball analysis, highlighting the relative impact of each SWOT parameter.

KEY QUESTIONS ANSWERED IN THIS REPORT
- How many companies are currently engaged in this market?
- Which are the leading companies in this market?
- What is the significance of edge AI in the Artificial intelligence market?
- What factors are likely to influence the evolution of this market?
- What is the current and future market size?
- What is the CAGR of this market?
- How is the current and future market opportunity likely to be distributed across key market segments?
- Which type of Artificial intelligence is expected to dominate the market?

REASONS TO BUY THIS REPORT
- The report provides a comprehensive market analysis, offering detailed revenue projections of the overall market and its specific sub-segments. This information is valuable to both established market leaders and emerging entrants.
- Stakeholders can leverage the report to gain a deeper understanding of the competitive dynamics within the market. By analyzing the competitive landscape, businesses can make informed decisions to optimize their market positioning and develop effective go-to-market strategies.
- The report offers stakeholders a comprehensive overview of the market, including key drivers, barriers, opportunities, and challenges. This information empowers stakeholders to stay abreast of market trends and make data-driven decisions to capitalize on growth prospects.

ADDITIONAL BENEFITS
- Complimentary Excel Data Packs for all Analytical Modules in the Report
- 10% Free Content Customization
- Detailed Report Walkthrough Session with Research Team
- Free Updated report if the report is 6-12 months old or older

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1. PREFACE
1.1. Introduction
1.2. Market Share Insights
1.3. Key Market Insights
1.4. Report Coverage
1.5. Key Questions Answered
1.6. Chapter Outlines

2. RESEARCH METHODOLOGY
2.1. Chapter Overview
2.2. Research Assumptions
2.3. Database Building
2.3.1. Data Collection
2.3.2. Data Validation
2.3.3. Data Analysis

2.4. Project Methodology
2.4.1. Secondary Research
2.4.1.1. Annual Reports
2.4.1.2. Academic Research Papers
2.4.1.3. Company Websites
2.4.1.4. Investor Presentations
2.4.1.5. Regulatory Filings
2.4.1.6. White Papers
2.4.1.7. Industry Publications
2.4.1.8. Conferences and Seminars
2.4.1.9. Government Portals
2.4.1.10. Media and Press Releases
2.4.1.11. Newsletters
2.4.1.12. Industry Databases
2.4.1.13. Roots Proprietary Databases
2.4.1.14. Paid Databases and Sources
2.4.1.15. Social Media Portals
2.4.1.16. Other Secondary Sources
2.4.2. Primary Research
2.4.2.1. Introduction
2.4.2.2. Types
2.4.2.2.1. Qualitative
2.4.2.2.2. Quantitative
2.4.2.3. Advantages
2.4.2.4. Techniques
2.4.2.4.1. Interviews
2.4.2.4.2. Surveys
2.4.2.4.3. Focus Groups
2.4.2.4.4. Observational Research
2.4.2.4.5. Social Media Interactions
2.4.2.5. Stakeholders
2.4.2.5.1. Company Executives (CXOs)
2.4.2.5.2. Board of Directors
2.4.2.5.3. Company Presidents and Vice Presidents
2.4.2.5.4. Key Opinion Leaders
2.4.2.5.5. Research and Development Heads
2.4.2.5.6. Technical Experts
2.4.2.5.7. Subject Matter Experts
2.4.2.5.8. Scientists
2.4.2.5.9. Doctors and Other Healthcare Providers
2.4.2.6. Ethics and Integrity
2.4.2.6.1. Research Ethics
2.4.2.6.2. Data Integrity

2.4.3. Analytical Tools and Databases

3. ECONOMIC AND OTHER PROJECT SPECIFIC CONSIDERATIONS
3.1. Forecast Methodology
3.1.1. Top-Down Approach
3.1.2. Bottom-Up Approach
3.1.3. Hybrid Approach
3.2. Market Assessment Framework
3.2.1. Total Addressable Market (TAM)
3.2.2. Serviceable Addressable Market (SAM)
3.2.3. Serviceable Obtainable Market (SOM)
3.2.4. Currently Acquired Market (CAM)
3.3. Forecasting Tools and Techniques
3.3.1. Qualitative Forecasting
3.3.2. Correlation
3.3.3. Regression
3.3.4. Time Series Analysis
3.3.5. Extrapolation
3.3.6. Convergence
3.3.7. Forecast Error Analysis
3.3.8. Data Visualization
3.3.9. Scenario Planning
3.3.10. Sensitivity Analysis
3.4. Key Considerations
3.4.1. Demographics
3.4.2. Market Access
3.4.3. Reimbursement Scenarios
3.4.4. Industry Consolidation
3.5. Robust Quality Control
3.6. Key Market Segmentations
3.7. Limitations

4. MACRO-ECONOMIC INDICATORS
4.1. Chapter Overview
4.2. Market Dynamics
4.2.1. Time Period
4.2.1.1. Historical Trends
4.2.1.2. Current and Forecasted Estimates
4.2.2. Currency Coverage
4.2.2.1. Overview of Major Currencies Affecting the Market
4.2.2.2. Impact of Currency Fluctuations on the Industry
4.2.3. Foreign Exchange Impact
4.2.3.1. Evaluation of Foreign Exchange Rates and Their Impact on Market
4.2.3.2. Strategies for Mitigating Foreign Exchange Risk
4.2.4. Recession
4.2.4.1. Historical Analysis of Past Recessions and Lessons Learnt
4.2.4.2. Assessment of Current Economic Conditions and Potential Impact on the Market
4.2.5. Inflation
4.2.5.1. Measurement and Analysis of Inflationary Pressures in the Economy
4.2.5.2. Potential Impact of Inflation on the Market Evolution
4.2.6. Interest Rates
4.2.6.1. Overview of Interest Rates and Their Impact on the Market
4.2.6.2. Strategies for Managing Interest Rate Risk
4.2.7. Commodity Flow Analysis
4.2.7.1. Type of Commodity
4.2.7.2. Origins and Destinations
4.2.7.3. Values and Weights
4.2.7.4. Modes of Transportation
4.2.8. Global Trade Dynamics
4.2.8.1. Import Scenario
4.2.8.2. Export Scenario
4.2.9. War Impact Analysis
4.2.9.1. Russian-Ukraine War
4.2.9.2. Israel-Hamas War
4.2.10. COVID Impact / Related Factors
4.2.10.1. Global Economic Impact
4.2.10.2. Industry-specific Impact
4.2.10.3. Government Response and Stimulus Measures
4.2.10.4. Future Outlook and Adaptation Strategies
4.2.11. Other Indicators
4.2.11.1. Fiscal Policy
4.2.11.2. Consumer Spending
4.2.11.3. Gross Domestic Product (GDP)
4.2.11.4. Employment
4.2.11.5. Taxes
4.2.11.6. R&D Innovation
4.2.11.7. Stock Market Performance
4.2.11.8. Supply Chain
4.2.11.9. Cross-Border Dynamics

5. EXECUTIVE SUMMARY

6. INTRODUCTION
6.1. Chapter Overview
6.2. Overview of Artificial Intelligence Market
6.2.1. Type of Offering
6.2.2. Type of Technology
6.2.3. Type of Deployment
6.2.4. Type of Application
6.2.5. Type of End User

6.3. Future Perspective

7. COMPETITIVE LANDSCAPE
7.1. Chapter Overview
7.2. Artificial Intelligence: Overall Market Landscape
7.2.1. Analysis by Year of Establishment
7.2.2. Analysis by Company Size
7.2.3. Analysis by Location of Headquarters
7.2.4. Analysis by Ownership Structure

8. COMPANY PROFILES
8.1. Chapter Overview
8.2. Alibaba Cloud*
8.2.1. Company Overview
8.2.2. Company Mission
8.2.3. Company Footprint
8.2.4. Management Team
8.2.5. Contact Details
8.2.6. Financial Performance
8.2.7. Operating Business Segments
8.2.8. Service / Product Portfolio (project specific)
8.2.9. MOAT Analysis
8.2.10. Recent Developments and Future Outlook

* similar detail is presented for other below mentioned companies based on information in the public domain

8.3. AMD
8.4. AMD
8.5. Arrow AI
8.6. AWS
8.7. Baidu
8.8. BMI
8.9. Cisco
8.10. DeepL
8.11. Dialpad
8.12. Glean
8.13. Google
8.14. Golden Omega
8.15. HPE
8.16. HQE System
8.17. Koninklijke
8.18. Huawei
8.19. Inbenta
8.20. Intel
8.21. Meta
8.22. Microsoft
8.23. Moveworks
8.24. NVIDIA
8.25. OpenAI
8.26. Oracle
8.27. Qualcomm
8.28. Salesforce
8.29. SAP
8.30. Seimens

9. VALUE CHAIN ANALYSIS

10. SWOT ANALYSIS

11. GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE MARKET
11.1. Chapter Overview
11.2. Key Assumptions and Methodology
11.3. Trends Disruption Impacting Market
11.4. Global Artificial Intelligence Market, Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
11.5. Multivariate Scenario Analysis
11.5.1. Conservative Scenario
11.5.2. Optimistic Scenario
11.6. Key Market Segmentations

12. MARKET OPPORTUNITIES BASED ON TYPE OF OFFERING
12.1. Chapter Overview
12.2. Key Assumptions and Methodology
12.3. Revenue Shift Analysis
12.4. Market Movement Analysis
12.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
12.6. Artificial Intelligence Market for Hardware: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
12.7. Artificial Intelligence Market for Software: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
12.8. Artificial Intelligence Market for Services: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
12.9. Data Triangulation and Validation

13. MARKET OPPORTUNITIES BASED ON TYPE OF TECHNOLOGY
13.1. Chapter Overview
13.2. Key Assumptions and Methodology
13.3. Revenue Shift Analysis
13.4. Market Movement Analysis
13.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
13.6. Artificial Intelligence Market for Computer Vision: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
13.7. Artificial Intelligence Market for Context-Aware AI: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
13.8. Artificial Intelligence Market for Experts Systems: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
13.9. Artificial Intelligence Market for Machine Learning: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
13.10. Artificial Intelligence Market for Natural Language Processing: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
13.11. Artificial Intelligence Market for Robotics Process Automation: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
13.12. Data Triangulation and Validation

14. MARKET OPPORTUNITIES BASED ON TYPE OF DEPLOYMENT
14.1 Chapter Overview
14.2 Key Assumptions and Methodology
14.3. Revenue Shift Analysis
14.4. Market Movement Analysis
14.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
14.6. Artificial Intelligence Market for Cloud-Based: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
14.7. Artificial Intelligence Market for On-Premises: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
14.8. Data Triangulation and Validation

15. MARKET OPPORTUNITIES BASED ON TYPE OF APPLICATION
15.1 Chapter Overview
15.2 Key Assumptions and Methodology
15.3. Revenue Shift Analysis
15.4. Market Movement Analysis
15.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
15.6. Artificial Intelligence Market for Automated Customer Service: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
15.7. Artificial Intelligence Market for Fraud Detection & Risk Management: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
15.8. Artificial Intelligence Market for Healthcare Diagnostics: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
15.9. Artificial Intelligence Market for Marketing & Sales: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
15.10. Artificial Intelligence Market for Predictive Analytics: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
15.11. Artificial Intelligence Market for Robotics: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
15.12. Artificial Intelligence Market for Supply Chain Optimization: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
15.13. Data Triangulation and Validation

16. MARKET OPPORTUNITIES BASED ON TYPE OF END USER
16.1. Chapter Overview
16.2. Key Assumptions and Methodology
16.3. Revenue Shift Analysis
16.4. Market Movement Analysis
16.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
16.6. Artificial Intelligence Market for Automotive: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
16.7. Artificial Intelligence Market for BFSI: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
16.8. Artificial Intelligence Market for Energy & Utilities: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
16.9. Artificial Intelligence Market for Government: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
16.10. Artificial Intelligence Market for Healthcare: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
16.11. Artificial Intelligence Market for Manufacturing: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
16.12. Artificial Intelligence Market for Retail & E-Commerce: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
16.13. Artificial Intelligence Market for Telecommunication: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
16.14. Artificial Intelligence Market for Others: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
16.15. Data Triangulation and Validation

17. MARKET OPPORTUNITIES FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN NORTH AMERICA
17.1. Chapter Overview
17.2. Key Assumptions and Methodology
17.3. Revenue Shift Analysis
17.4. Market Movement Analysis
17.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
17.6. Artificial Intelligence Market in North America: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.6.1. Artificial Intelligence Market in the US: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.6.2. Artificial Intelligence Market in Canada: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.6.3. Artificial Intelligence Market in Mexico: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
17.6.4. Artificial Intelligence Market in Other North American Countries: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)

17.7. Data Triangulation and Validation

18. MARKET OPPORTUNITIES FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN EUROPE
18.1. Chapter Overview
18.2. Key Assumptions and Methodology
18.3. Revenue Shift Analysis
18.4. Market Movement Analysis
18.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
18.6. Artificial Intelligence Market in Europe: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.6.1. Artificial Intelligence Market in Austria: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.6.2. Artificial Intelligence Market in Belgium: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.6.3. Artificial Intelligence Market in Denmark: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.6.4. Artificial Intelligence Market in France: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.6.5. Artificial Intelligence Market in Germany: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.6.6. Artificial Intelligence Market in Ireland: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.6.7. Artificial Intelligence Market in Italy: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.6.8. Artificial Intelligence Market in Netherlands: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.6.9. Artificial Intelligence Market in Norway: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.6.10. Artificial Intelligence Market in Russia: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.6.11. Artificial Intelligence Market in Spain: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.6.12. Artificial Intelligence Market in Sweden: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.6.13. Artificial Intelligence Market in Sweden: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.6.14. Artificial Intelligence Market in Switzerland: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.6.15. Artificial Intelligence Market in the UK: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
18.6.16. Artificial Intelligence Marketing Other European Countries: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)

18.7. Data Triangulation and Validation

19. MARKET OPPORTUNITIES FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN ASIA
19.1. Chapter Overview
19.2. Key Assumptions and Methodology
19.3. Revenue Shift Analysis
19.4. Market Movement Analysis
19.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
19.6. Artificial Intelligence Market in Asia: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.6.1. Artificial Intelligence Market in China: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.6.2. Artificial Intelligence Market in India: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.6.3. Artificial Intelligence Market in Japan: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.6.4. Artificial Intelligence Market in Singapore: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.6.5. Artificial Intelligence Market in South Korea: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
19.6.6. Artificial Intelligence Market in Other Asian Countries: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)

19.7. Data Triangulation and Validation

20. MARKET OPPORTUNITIES FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MIDDLE EAST AND NORTH AFRICA (MENA)
20.1. Chapter Overview
20.2. Key Assumptions and Methodology
20.3. Revenue Shift Analysis
20.4. Market Movement Analysis
20.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
20.6. Artificial Intelligence Market in Middle East and North Africa (MENA): Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
20.6.1. Artificial Intelligence Market in Egypt: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 205)
20.6.2. Artificial Intelligence Market in Iran: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
20.6.3. Artificial Intelligence Market in Iraq: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
20.6.4. Artificial Intelligence Market in Israel: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
20.6.5. Artificial Intelligence Market in Kuwait: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
20.6.6. Artificial Intelligence Market in Saudi Arabia: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
20.6.7. Artificial Intelligence Market in United Arab Emirates (UAE): Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
20.6.8. Artificial Intelligence Market in Other MENA Countries: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)

20.7. Data Triangulation and Validation

21. MARKET OPPORTUNITIES FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN LATIN AMERICA
21.1. Chapter Overview
21.2. Key Assumptions and Methodology
21.3. Revenue Shift Analysis
21.4. Market Movement Analysis
21.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
21.6. Artificial Intelligence Market in Latin America: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.1. Artificial Intelligence Market in Argentina: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.2. Artificial Intelligence Market in Brazil: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.3. Artificial Intelligence Market in Chile: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.4. Artificial Intelligence Market in Colombia Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.5. Artificial Intelligence Market in Venezuela: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
21.6.6. Artificial Intelligence Market in Other Latin American Countries: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)

21.7. Data Triangulation and Validation

22. MARKET OPPORTUNITIES FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN REST OF THE WORLD
22.1. Chapter Overview
22.2. Key Assumptions and Methodology
22.3. Revenue Shift Analysis
22.4. Market Movement Analysis
22.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
22.6. Artificial Intelligence Market in Rest of the World: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
22.6.1. Artificial Intelligence Market in Australia: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
22.6.2. Artificial Intelligence Market in New Zealand: Historical Trends (Since 2019) and Forecasted Estimates (Till 2035)
22.6.3. Artificial Intelligence Market in Other Countries

22.7. Data Triangulation and Validation

23. TABULATED DATA
24. LIST OF COMPANIES AND ORGANIZATIONS
25. CUSTOMIZATION OPPORTUNITIES
26. ROOTS SUBSCRIPTION SERVICES
27. AUTHOR DETAIL

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