北米の人工知能市場:コンポーネント別(ソフトウェア、ハードウェア、サービス)、アプリケーション別(機械学習、画像認識、自然言語処理、音声認識、その他)、業務機能別(財務、マーケティング・販売、サプライチェーン管理、オペレーション、人事、セキュリティ、その他)、エンドユーザー別(製造、BFSI、自動車、ファッション・小売、ヘルスケア・ライフサイエンス、航空宇宙・防衛、建設、その他)、国別、競争、予測、機会:2019-2029F
North America Artificial Intelligence Market By Component (Software, Hardware, Services) By Application (Machine Learning, Image Recognition, Natural Language Processing, Speech Recognition, Others), By Business Function (Finance, Marketing & Sales, Supply Chain Management, Operations, Human Resource, Security, Others), By End User (Manufacturing, BFSI, Automotive, Fashion & Retail, Healthcare & Life Sciences, Aerospace & Defense, Construction, Others), By Country, Competition, Forecast and Opportunities, 2019-2029F
北米の人工知能市場は2023年に393億6,000万米ドルと評価され、予測期間中のCAGRは34.81%で2029年には2,383億8,000万米ドルに達すると予測されている。
北米の人工知能(AI)市場は力強い成長と変革を遂げ、AIの... もっと見る
サマリー 北米の人工知能市場は2023年に393億6,000万米ドルと評価され、予測期間中のCAGRは34.81%で2029年には2,383億8,000万米ドルに達すると予測されている。
北米の人工知能(AI)市場は力強い成長と変革を遂げ、AIの革新と導入における世界的リーダーとしての地位を確立している。この市場の拡大は、技術の急速な進歩、研究開発への投資の増加、さまざまな産業にわたるAIの広範な統合など、いくつかの重要な要因によって推進されている。北米、特に米国とカナダは、活気ある技術エコシステム、豊富な資金力、一流技術企業や研究機関の集中により、AI技術の著名なハブとして台頭してきた。
特に米国は、官民双方からAIの研究開発に多額の投資を行っており、AI市場に大きく貢献している。グーグル、マイクロソフト、IBMといった大手テクノロジー企業は、AIイノベーションの最前線に立ち、機械学習、自然言語処理、コンピューター・ビジョンにおける最先端のソリューションを開発している。ベンチャーキャピタルからの資金提供や技術インキュベーターに支えられた強力な新興企業エコシステムの存在は、AI技術とアプリケーションの成長をさらに加速させている。さらに、AI研究の推進と倫理的配慮への対処を目的とした米国政府のイニシアチブと資金提供プログラムは、市場の発展に寄与している。
カナダもまた、AI研究に力を入れており、規制環境も整備されていることから、北米のAI市場において重要な役割を果たしている。トロント、モントリオール、バンクーバーといったカナダの都市は著名なAIのハブとなっており、人材と投資を集めている。カナダ政府によるAI研究への戦略的投資と、AIに特化した研究機関やイノベーション・センターの設立は、市場成長の重要な原動力となっている。倫理的なAIと責任あるイノベーションを重視するカナダは、世界的なトレンドに合致しており、国際的なAI展望における地位を高めている。
北米のAI市場は、ヘルスケア、金融、小売、製造など、多様な応用分野を特徴としている。AI技術は、高度なデータ分析を可能にし、プロセスを自動化し、顧客体験を強化することで、これらの産業を変革している。予測分析、自律システム、パーソナライズされたサービスにおけるAI主導型ソリューションへの需要の高まりが、市場拡大の原動力となっている。
主な市場促進要因
急速な技術進歩
北米の人工知能(AI)市場は、急速な技術進歩によって大きく牽引されている。機械学習アルゴリズム、自然言語処理(NLP)、コンピュータビジョンにおける革新が、AI能力を前進させている。より洗練されたニューラルネットワークの開発や量子コンピューティングの登場などの技術的ブレークスルーは、AIシステムの性能と応用範囲を向上させている。GPUやAI専用チップを含むハードウェアの絶え間ない進化は、複雑なAIタスクに必要な計算能力を提供することで、こうした進歩をさらに後押ししている。新しい技術が登場すれば、より高度で効率的なAIソリューションの構築が可能になり、市場の成長を後押しする。テクノロジー大手、新興企業、学術機関が積極的に行う研究開発活動は、このダイナミックな環境に貢献し、さまざまな産業での採用と応用を促進している。この絶え間ないイノベーション・サイクルにより、北米はAI技術の最前線であり続け、AIソリューションへの投資と関心の高まりにつながっている。
AI研究開発への投資拡大
AIの研究開発(R&D)への投資は、北米AI市場の主要な促進要因である。官民ともに、AI技術が経済成長と競争優位を促進する可能性を認識し、多額の投資を行っている。グーグル、マイクロソフト、IBMなどの大手テクノロジー企業は、AIの研究開発に多額のリソースを割いており、高度なアルゴリズムの開発、AIインフラの改善、革新的なアプリケーションの創出に注力している。さらに、助成金や戦略的パートナーシップを含む政府の資金援助やイニシアチブもAI研究を支援し、新技術の開発を奨励している。AI新興企業へのベンチャーキャピタル投資も、革新的なプロジェクトに必要な資金を提供し、活気ある起業エコシステムを育成することで重要な役割を果たしている。このようなAI研究開発への多額の投資は、技術的進歩を加速させるだけでなく、AIソリューションの商業化を促進し、さまざまな分野での採用を拡大している。
業種を超えた採用の拡大
様々な産業でAI技術の採用が増加していることは、北米AI市場の主要な促進要因である。ヘルスケア、金融、小売、製造などの分野では、業務効率の向上、顧客体験の改善、競争優位性の獲得にAIを活用している。ヘルスケアでは、AIは予測分析、個別化医療、診断ツールに利用され、患者のケアと治療結果に革命をもたらしている。金融業界では、不正検知、アルゴリズム取引、リスク管理にAIが採用され、意思決定と業務効率の向上が図られている。小売業では、パーソナライズされたレコメンデーション、在庫管理、顧客サービスにAIが活用され、売上を促進し、顧客満足度を向上させている。製造業では、AIを活用した自動化と予知保全が生産プロセスを最適化し、ダウンタイムを削減する。企業がAIの能力を活用して業界固有の課題に対処し、新たな機会を活用しようとしているため、多様な分野でAI技術が幅広く適用できることが市場の成長を後押ししている。
クラウドコンピューティングにおけるAIの拡大
クラウドコンピューティングにおけるAIの拡大は、北米AI市場の重要な促進要因である。クラウドプラットフォームは、AIアプリケーションの展開と管理に必要なスケーラブルなインフラと計算能力を提供する。アマゾン・ウェブ・サービス(AWS)、マイクロソフト・アジュール、グーグル・クラウドなどの大手クラウド・サービス・プロバイダーは、クラウド・ポートフォリオの一部としてAIと機械学習サービスを提供しており、高度なAI技術をあらゆる規模の企業が利用できるようにしている。AIとクラウド・コンピューティングの統合により、企業は大規模なオンプレミス・インフラストラクチャを必要とすることなく、クラウドベースのAIツールやフレームワークをデータ分析、モデル学習、アプリケーション展開に活用することができる。このアクセシビリティは、AI導入への参入障壁を低減し、AI導入に関連するコストを削減することで、AIソリューションの採用を加速する。より多くの企業がクラウドに移行し、AIを業務に統合しようとする中、AIとクラウド・コンピューティングの相乗効果が市場の成長とイノベーションを促進する。
主な市場課題
データ・プライバシーとセキュリティの懸念
データのプライバシーとセキュリティへの懸念は、北米の人工知能(AI)市場における重要な課題である。AIシステムは、アルゴリズムを訓練して正確な結果を出すために、膨大なデータに大きく依存している。しかし、このデータを管理・保護することは大きなリスクを伴う。一般データ保護規則(GDPR)やカリフォルニア州消費者プライバシー法(CCPA)などのプライバシー規制は、データの収集、保存、使用方法に厳しい要件を課している。これらの規制を遵守しない場合、厳しい金銭的罰則や組織の評判に傷がつく可能性がある。さらに、データ漏洩やサイバー攻撃のリスクは、漏洩したデータが機密情報への不正アクセスや悪用につながる可能性があるため、こうした懸念を悪化させる。このような課題に対処するには、強固なデータ保護対策を実施し、高度なセキュリティ技術に投資し、規制要件を遵守する必要があり、組織にとって複雑でコストがかかる可能性がある。
倫理と偏見の問題
倫理とバイアスの問題は、北米のAI市場が直面する顕著な課題である。AIシステムは、学習データに存在する既存のバイアスを不用意に永続させたり増幅させたりする可能性があり、不公平で差別的な結果につながる。こうしたバイアスは、雇用慣行、ローン承認、法執行などの重要な分野に影響を及ぼす可能性がある。倫理的な懸念に対処するには、AIの意思決定プロセスの透明性を確保し、バイアスを検出して緩和する対策を実施する必要がある。さらに、監視、プライバシー侵害、自律システムにおけるAIの使用に関する倫理的考察は、責任あるAIの開発と展開に関する重要な問題を提起している。これらの問題に対処するためには、倫理的なAIの実践、責任あるAI利用のためのガイドラインの策定、AI開発チームにおける多様性と包括性の育成に取り組む必要がある。
人材不足とスキルギャップ
熟練した人材の不足とスキルギャップは、北米のAI市場における重要な課題である。AI技術の急速な成長により、機械学習、データサイエンス、AI開発の専門知識を持つプロフェッショナルに対する需要が高まっている。しかし、有能な人材の供給が需要の増加に追いついていないため、人材獲得競争が激化し、採用コストが上昇している。さらに、AI技術の進化のペースが速いため、継続的な学習とスキルアップが必要であり、これは専門家と組織の双方にとって困難なことである。この課題に対処するため、企業はトレーニングや能力開発プログラムへの投資、教育機関との連携、パートナーシップの促進を行い、進化するAI環境の需要に対応できる熟練した人材を育成する必要がある。
レガシーシステムとの統合
AI技術を既存のレガシーシステムと統合することは、北米の多くの組織にとって複雑な課題である。レガシーシステムは多くの場合、時代遅れのインフラやソフトウェアで運用されているため、高度なAIソリューションをシームレスに組み込むことが難しい。統合プロセスでは、既存システムの大幅な修正が必要になることもあり、時間とコストがかかる。さらに、新しいAI技術とレガシーシステムとの互換性の問題は、業務の中断や非効率を招く可能性がある。この課題を克服するには、綿密な計画を立て、インフラを近代化するための投資を行い、柔軟な統合戦略を採用して、AIソリューションを既存システムと並行して効果的に導入できるようにする必要がある。
規制とコンプライアンスの問題
規制とコンプライアンスの問題は、北米のAI市場に大きな課題をもたらしている。AI技術の進歩に伴い、政府や規制機関はデータ保護、倫理的利用、説明責任に関する懸念に対処するための枠組みの確立に取り組んでいる。このような進化する規制をナビゲートすることは、組織、特に複数の管轄区域にまたがって事業を展開する組織にとって複雑で負担の大きいものとなり得る。多様でしばしば厳格な規制を遵守するためには、相当なリソースと法的専門知識が必要となる。さらに、異なる地域間で標準化された規制がないため、不確実性が生じ、AIソリューションの開発と展開の妨げになる可能性がある。こうした課題を軽減するために、企業は規制の変更に関する情報を常に入手し、政策立案者と連携し、適用される法律や規制を確実に遵守するために強固なコンプライアンス慣行を導入する必要があります。
主な市場動向
ヘルスケアにおけるAIの拡大
北米の人工知能市場は、診断の改善、個別化された治療、業務の効率化といったニーズを背景に、ヘルスケア分野で大きな成長を遂げている。機械学習や自然言語処理などのAI技術は、医療データの分析、患者の転帰予測、病気の早期発見の支援にますます利用されるようになっている。高度なアルゴリズムは画像診断を強化し、より正確で迅速な医療画像の解釈を可能にし、患者モニタリングのための予測分析をサポートしている。さらに、AI主導のツールは管理業務を合理化し、病院管理を最適化し、個別化医療を通じて患者ケアを向上させている。COVID-19の流行は、効率的でスケーラブルなソリューションの必要性を浮き彫りにすることで、医療におけるAIの採用をさらに加速させている。医療システムがデジタルトランスフォーメーションを受け入れ続ける中、イノベーションの推進と患者転帰の改善におけるAIの役割は拡大すると予想され、北米市場の重要なトレンドとなっている。
AIを活用したカスタマー・エクスペリエンス・ソリューションの成長
北米では、さまざまな業界でAIがカスタマー・エクスペリエンス(CX)戦略に組み込まれるケースが増えている。企業は、チャットボット、バーチャルアシスタント、センチメント分析などのAI技術を活用して、顧客との対話を強化し、パーソナライズされたサービスを提供している。AIを活用したチャットボットやバーチャルアシスタントは、24時間365日のサポート、定型的な問い合わせへの対応、応答時間の短縮など、顧客サービスに革命をもたらしている。センチメント分析ツールは、企業が顧客のフィードバックを理解し、進化する嗜好に合わせて戦略を調整するのに役立つ。AIがさまざまなプラットフォームで一貫したパーソナライズされた顧客体験を保証するオムニチャネル戦略の台頭も、この傾向を後押ししている。競争の激しい市場で差別化を図る企業にとって、顧客エンゲージメントと満足度を高めるAIを活用したソリューションはますます不可欠になっている。
金融サービスにおけるAIの採用拡大
北米の金融サービス分野では、意思決定の強化、業務の合理化、リスクの軽減のためにAI技術の導入が急速に進んでいる。金融におけるAIの応用には、不正検知、アルゴリズム取引、顧客サービスの自動化などがある。機械学習アルゴリズムは、膨大な量の取引データを分析して不正行為を特定し、セキュリティ対策を強化する。AIを活用した取引システムは投資戦略を最適化し、高速で取引を実行する。さらに、金融機関はAIを活用してパーソナライズされた金融アドバイスを提供し、自動化されたサポートシステムを通じて顧客サービスを向上させている。デジタルトランスフォーメーションへの推進力と金融サービスにおける高度な分析の必要性がAI技術の採用を後押ししており、北米市場における重要なトレンドとなっている。
セグメント別インサイト
アプリケーションインサイト
2023年の北米人工知能市場では、機械学習セグメントが優位を占めている。機械学習(ML)は幅広いアプリケーションを提供するため、さまざまな分野で汎用性が高い。ヘルスケア、金融、小売、製造などの業界では、膨大な量のデータを分析し、パターンを特定し、データ主導の意思決定を行うためにMLアルゴリズムが使用されている。この汎用性により、企業はMLを予測分析、自然言語処理、推薦システムなど、幅広いユースケースに適用することができる。業界を超えた多様なニーズに対応できることが、MLの優位性に大きく貢献している。
MLテクノロジーとツールの絶え間ない進歩が、MLの普及を後押ししている。ディープラーニングや強化学習などのアルゴリズムの革新は、MLシステムの能力を高め、より正確で効率的なデータ処理を可能にしている。さらに、TensorFlow、PyTorch、Scikit-learnなどのユーザーフレンドリーなMLフレームワークとプラットフォームの開発により、MLソリューションの実装と活用が容易になった。これらの進歩は、MLの魅力と適用可能性を拡大し、市場での主導的地位を強化している。膨大な量のデータの利用可能性とコンピューティングパワーの進歩が、機械学習の成長に拍車をかけている。IoTデバイス、ソーシャルメディア、取引記録など、さまざまなソースからのビッグデータの急増は、MLモデルの学習に必要な原材料を提供する。データ処理とモデル学習を加速させるGPUやTPUなどの強力なハードウェアと相まって、MLは価値ある洞察を引き出し、イノベーションを推進するための重要なツールとなっている。
北米ではパーソナライゼーションと自動化の需要が高まっており、MLはこれに効果的に対応している。eコマースやデジタルマーケティングなどの分野では、MLアルゴリズムはユーザーの行動や嗜好を分析することで、パーソナライズされた顧客体験を可能にする。オペレーションや製造では、MLによる自動化がプロセスを最適化し、手作業を減らすことで効率を高める。このように市場のニーズと合致していることが、AI業界におけるMLの優位性を高めている。機械学習は、官民両セクターから多額の投資と研究の焦点を集めている。大手ハイテク企業や新興企業は、新しいアルゴリズム、アプリケーション、ソリューションを開発するために、ML研究に多額の投資を行っている。この投資はイノベーションを加速させ、AI市場におけるMLの隆盛に貢献している。研究機関や学術プログラムもML技術の進歩に重要な役割を果たしており、MLの優位性をさらに支えている。
各国の洞察
米国は、グーグル、マイクロソフト、アマゾン、IBMなど、AI開発の最前線に立つ世界有数のテクノロジー企業の本拠地である。これらの企業は、研究開発への多額の投資、機械学習、自然言語処理、コンピューター・ビジョンにおける革新の開拓を通じて、AIの進歩を推進している。最先端のAI技術やアプリケーションの開発におけるこれらの企業のリーダーシップは、市場における米国の優位性を確固たるものにしている。
米国は、AIの新興企業やスケールアップ企業を大幅に支援する、確立されたベンチャー・キャピタルのエコシステムを誇っている。ベンチャーキャピタルや企業投資家からの高水準の投資は、AI技術の成長を促し、イノベーションを促進する。この強固な財政支援により、企業は新たなAIソリューションを開発・拡大することができ、米国の市場優位性に貢献している。米国はAI研究の世界的リーダーであり、MIT、スタンフォード大学、カーネギーメロン大学など数多くの一流研究機関や大学がAIのブレークスルーに貢献している。学界、産業界、政府の研究イニシアティブの連携により、新しいAI技術とアプリケーションの開発が加速している。この強力な研究開発インフラは、AI市場における米国の競争力を支えている。
米国の広大な消費者・企業市場は、医療、金融、小売、製造などさまざまな分野でAIソリューションに対する大きな需要をもたらしている。米国市場の規模と多様性は、AIアプリケーションの数多くの機会を生み出し、AI技術の広範な採用と統合を促進している。米国政府は、倫理やプライバシーに関する懸念に対処しながらイノベーションを促進する資金提供イニシアティブ、戦略的政策、規制の枠組みを通じて、AIの開発を積極的に支援している。国家AIイニシアチブ法やAI研究に対する連邦政府の投資などのイニシアチブは、AIの成長と展開に有利な環境に貢献している。
主要市場プレイヤー
- マイクロソフト
- アマゾン ウェブ サービス
- IBMコーポレーション
- アルファベット
- オラクル株式会社
- インテル株式会社
- シスコシステムズ
- セールスフォース・ドットコム
- SAS Institute Inc.
- アドビ株式会社
- SAP SE
- アリババ・グループ・ホールディング・リミテッド
レポートの範囲
本レポートでは、北米の人工知能市場を以下のカテゴリに分類し、さらに業界動向についても詳述しています:
- 北米の人工知能市場、コンポーネント別
o ソフトウェア
o ハードウェア
o サービス
- 北米の人工知能市場:用途別
o 機械学習
o 画像認識
o 自然言語処理
o 音声認識
o その他
- 北米の人工知能市場、ビジネス機能別
o 財務
o マーケティング&セールス
o サプライチェーン管理
o オペレーション
o 人事
o セキュリティ
o その他
- 北米の人工知能市場、エンドユーザー別
o 製造業
o BFSI
o 自動車
o ファッション・小売
o ヘルスケア・ライフサイエンス
o 航空宇宙・防衛
o 建設
o その他
- 北米の人工知能市場、国別
o 米国
o カナダ
o メキシコ
競合状況
企業プロフィール:北米人工知能市場に参入している主要企業の詳細分析
利用可能なカスタマイズ
TechSci Research社の北米人工知能市場レポートは、所定の市場データを使用して、企業の特定のニーズに応じてカスタマイズを提供します。このレポートでは以下のカスタマイズが可能です:
企業情報
- 追加市場参入企業(最大5社)の詳細分析とプロファイリング
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目次 1.製品概要
1.1.市場の定義
1.2.市場の範囲
1.2.1.対象市場
1.2.2.調査対象年
1.2.3.主な市場セグメント
2.調査方法
2.1.ベースライン調査
2.2.主要業界パートナー
2.3.主な協会と二次情報源
2.4.予測方法
2.5.データの三角測量と検証
2.6.仮定と限界
3.エグゼクティブサマリー
4.お客様の声
5.北米人工知能市場の展望
5.1.市場規模と予測
5.1.1.金額ベース
5.2.市場シェアと予測
5.2.1.コンポーネント別(ソフトウェア、ハードウェア、サービス)
5.2.2.アプリケーション別(機械学習、画像認識、自然言語処理、音声認識、その他)
5.2.3.ビジネス機能別(財務、マーケティング&セールス、サプライチェーン管理、オペレーション、人事、セキュリティ、その他)
5.2.4.エンドユーザー別(製造、BFSI、自動車、ファッション&リテール、ヘルスケア&ライフサイエンス、航空宇宙&防衛、建設、その他)
5.2.5.国別(米国、カナダ、メキシコ)
5.3.企業別(2023年)
5.4.市場マップ
6.米国の人工知能市場の展望
6.1.市場規模と予測
6.1.1.金額ベース
6.2.市場シェアと予測
6.2.1.成分別
6.2.2.用途別
6.2.3.ビジネス機能別
6.2.4.エンドユーザー別
7.カナダの人工知能市場の展望
7.1.市場規模と予測
7.1.1.金額ベース
7.2.市場シェアと予測
7.2.1.成分別
7.2.2.用途別
7.2.3.ビジネス機能別
7.2.4.エンドユーザー別
8.メキシコ人工知能市場の展望
8.1.市場規模と予測
8.1.1.金額ベース
8.2.市場シェアと予測
8.2.1.成分別
8.2.2.用途別
8.2.3.ビジネス機能別
8.2.4.エンドユーザー別
9.市場ダイナミクス
9.1.促進要因
9.2.課題
10.市場動向
11.企業プロフィール
11.1.マイクロソフト株式会社
11.1.1.事業概要
11.1.2.主な収益と財務
11.1.3.最近の動向
11.1.4.キーパーソン
11.1.5.主要製品/サービス
11.2.アマゾン・ウェブ・サービス
11.2.1.事業概要
11.2.2.主な収益と財務
11.2.3.最近の動向
11.2.4.キーパーソン
11.2.5.主要製品/サービス
11.3.IBMコーポレーション
11.3.1.事業概要
11.3.2.主な収益と財務
11.3.3.最近の動向
11.3.4.キーパーソン
11.3.5.主要製品/サービス
11.4.アルファベット
11.4.1.事業概要
11.4.2.主な収益と財務
11.4.3.最近の動向
11.4.4.キーパーソン
11.4.5.主要製品/サービス
11.5.オラクル株式会社
11.5.1.事業概要
11.5.2.主な収益と財務
11.5.3.最近の動向
11.5.4.キーパーソン
11.5.5.主要製品/サービス
11.6.インテル株式会社
11.6.1.事業概要
11.6.2.主な収益と財務
11.6.3.最近の動向
11.6.4.キーパーソン
11.6.5.主要製品/サービス
11.7.シスコシステムズ
11.7.1.事業概要
11.7.2.主な収益と財務
11.7.3.最近の動向
11.7.4.キーパーソン
11.7.5.主要製品/サービス
11.8.セールスフォース・ドットコム
11.8.1.事業概要
11.8.2.主な売上と財務
11.8.3.最近の動向
11.8.4.キーパーソン
11.8.5.主要製品/サービス
11.9.SAS Institute Inc.
11.9.1.事業概要
11.9.2.主な収益と財務
11.9.3.最近の動向
11.9.4.キーパーソン
11.9.5.主要製品/サービス
11.10.アドビ
11.10.1.事業概要
11.10.2.主な収益と財務
11.10.3.最近の動向
11.10.4.キーパーソン
11.10.5.主要製品/サービス
11.11.SAP SE
11.11.1.事業概要
11.11.2.主な売上高と財務
11.11.3.最近の動向
11.11.4.キーパーソン
11.11.5.主要製品/サービス
11.12.アリババ・グループ・ホールディング・リミテッド
11.12.1.事業概要
11.12.2.主な収益と財務
11.12.3.最近の動向
11.12.4.キーパーソン
11.12.5.主要製品/サービス
12.戦略的提言
13.会社概要と免責事項
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Summary The North America Artificial Intelligence Market was valued at USD 39.36 Billion in 2023 and is expected to reach USD 238.38 Billion by 2029 with a CAGR of 34.81% during the forecast period. The North American artificial intelligence (AI) market has experienced robust growth and transformation, establishing itself as a global leader in AI innovation and adoption. This market's expansion is driven by several critical factors, including rapid advancements in technology, increased investment in research and development, and the widespread integration of AI across various industries. North America, particularly the United States and Canada, has emerged as a prominent hub for AI technology due to its vibrant tech ecosystem, substantial financial resources, and a high concentration of leading technology companies and research institutions. The United States, in particular, is a major contributor to the AI market, with significant investments in AI research and development from both public and private sectors. Major technology companies, such as Google, Microsoft, and IBM, are at the forefront of AI innovation, developing cutting-edge solutions in machine learning, natural language processing, and computer vision. The presence of a strong start-up ecosystem, supported by venture capital funding and tech incubators, further accelerates the growth of AI technologies and applications. Additionally, the U.S. government's initiatives and funding programs aimed at advancing AI research and addressing ethical considerations contribute to the market's development. Canada is also playing a crucial role in the North American AI market, with its strong focus on AI research and its supportive regulatory environment. Canadian cities like Toronto, Montreal, and Vancouver have become prominent AI hubs, attracting talent and investment. The Canadian government’s strategic investments in AI research and the establishment of AI-focused research institutes and innovation centers are key drivers of the market’s growth. Canada’s emphasis on ethical AI and responsible innovation aligns with global trends and enhances its position in the international AI landscape. The North American AI market is characterized by its diverse application areas, including healthcare, finance, retail, and manufacturing. AI technologies are transforming these industries by enabling advanced data analytics, automating processes, and enhancing customer experiences. The growing demand for AI-driven solutions in predictive analytics, autonomous systems, and personalized services fuels market expansion. Key Market Drivers Rapid Technological Advancements The North American artificial intelligence (AI) market is significantly driven by rapid technological advancements. Innovations in machine learning algorithms, natural language processing (NLP), and computer vision have propelled AI capabilities forward. Technological breakthroughs, such as the development of more sophisticated neural networks and the advent of quantum computing, enhance the performance and application scope of AI systems. The continual evolution of hardware, including GPUs and specialized AI chips, further supports these advancements by providing the computational power required for complex AI tasks. As new technologies emerge, they enable the creation of more advanced and efficient AI solutions, fueling market growth. The proactive research and development activities undertaken by technology giants, start-ups, and academic institutions contribute to this dynamic environment, driving adoption and application across various industries. This constant innovation cycle ensures that North America remains at the forefront of AI technology, leading to increased investment and interest in AI solutions. Growing Investment in AI Research and Development Investment in AI research and development (R&D) is a key driver of the North American AI market. Both public and private sectors are heavily investing in AI technologies, recognizing their potential to drive economic growth and competitive advantage. Major technology companies, such as Google, Microsoft, and IBM, allocate substantial resources to AI R&D, focusing on developing advanced algorithms, improving AI infrastructure, and creating innovative applications. Additionally, government funding and initiatives, including grants and strategic partnerships, support AI research and encourage the development of new technologies. Venture capital investments in AI start-ups also play a crucial role by providing the necessary funding for innovative projects and fostering a vibrant entrepreneurial ecosystem. This significant investment in AI R&D not only accelerates technological advancements but also drives the commercialization of AI solutions, expanding their adoption across various sectors. Increasing Adoption Across Industries The increasing adoption of AI technologies across various industries is a major driver of the North American AI market. Sectors such as healthcare, finance, retail, and manufacturing are leveraging AI to enhance operational efficiency, improve customer experiences, and gain competitive advantages. In healthcare, AI is used for predictive analytics, personalized medicine, and diagnostic tools, revolutionizing patient care and treatment outcomes. The finance industry employs AI for fraud detection, algorithmic trading, and risk management, enhancing decision-making and operational efficiency. Retailers use AI for personalized recommendations, inventory management, and customer service, driving sales and improving customer satisfaction. In manufacturing, AI-powered automation and predictive maintenance optimize production processes and reduce downtime. The broad applicability of AI technologies across diverse sectors fuels market growth, as organizations seek to harness AI's capabilities to address industry-specific challenges and capitalize on new opportunities. Expansion of AI in Cloud Computing The expansion of AI in cloud computing is a significant driver of the North American AI market. Cloud platforms provide the scalable infrastructure and computational power necessary for deploying and managing AI applications. Major cloud service providers, such as Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, and Google Cloud, offer AI and machine learning services as part of their cloud portfolios, making advanced AI technologies accessible to businesses of all sizes. The integration of AI with cloud computing enables organizations to leverage cloud-based AI tools and frameworks for data analysis, model training, and application deployment without the need for extensive on-premises infrastructure. This accessibility accelerates the adoption of AI solutions by reducing the barriers to entry and lowering the costs associated with AI implementation. As more businesses migrate to the cloud and seek to integrate AI into their operations, the synergy between AI and cloud computing drives market growth and innovation. Key Market Challenges Data Privacy and Security Concerns Data privacy and security concerns are significant challenges in the North American artificial intelligence (AI) market. AI systems rely heavily on vast amounts of data to train algorithms and deliver accurate results. However, managing and protecting this data poses substantial risks. Privacy regulations, such as the General Data Protection Regulation (GDPR) and California Consumer Privacy Act (CCPA), impose stringent requirements on how data is collected, stored, and used. Non-compliance with these regulations can result in severe financial penalties and damage to an organization’s reputation. Additionally, the risk of data breaches and cyberattacks exacerbates these concerns, as compromised data can lead to unauthorized access and misuse of sensitive information. Addressing these challenges requires implementing robust data protection measures, investing in advanced security technologies, and adhering to regulatory requirements, which can be both complex and costly for organizations. Ethical and Bias Issues Ethical and bias issues are prominent challenges facing the North American AI market. AI systems can inadvertently perpetuate or amplify existing biases present in the training data, leading to unfair and discriminatory outcomes. These biases can impact critical areas such as hiring practices, loan approvals, and law enforcement. Addressing ethical concerns involves ensuring transparency in AI decision-making processes and implementing measures to detect and mitigate bias. Additionally, ethical considerations regarding the use of AI in surveillance, privacy invasion, and autonomous systems raise important questions about responsible AI development and deployment. Navigating these issues requires a commitment to ethical AI practices, developing guidelines for responsible AI use, and fostering diversity and inclusivity in AI development teams. Talent Shortage and Skill Gaps The shortage of skilled talent and skill gaps represent a significant challenge in the North American AI market. The rapid growth of AI technologies has led to a high demand for professionals with expertise in machine learning, data science, and AI development. However, the supply of qualified individuals does not meet the increasing demand, leading to intense competition for talent and elevated recruitment costs. Additionally, the fast-paced evolution of AI technology requires continuous learning and upskilling, which can be challenging for both professionals and organizations. To address this challenge, companies must invest in training and development programs, collaborate with educational institutions, and foster partnerships to build a skilled workforce capable of meeting the demands of the evolving AI landscape. Integration with Legacy Systems Integrating AI technologies with existing legacy systems is a complex challenge for many organizations in North America. Legacy systems often operate on outdated infrastructure and software, making it difficult to incorporate advanced AI solutions seamlessly. The integration process may involve significant modifications to existing systems, which can be time-consuming and costly. Additionally, compatibility issues between new AI technologies and legacy systems can result in operational disruptions and inefficiencies. Overcoming this challenge requires careful planning, investment in modernizing infrastructure, and adopting flexible integration strategies to ensure that AI solutions can be effectively implemented alongside existing systems. Regulatory and Compliance Issues Regulatory and compliance issues pose considerable challenges for the North American AI market. As AI technologies advance, governments and regulatory bodies are working to establish frameworks to address concerns related to data protection, ethical use, and accountability. Navigating these evolving regulations can be complex and burdensome for organizations, especially those operating across multiple jurisdictions. Compliance with diverse and often stringent regulations requires substantial resources and legal expertise. Additionally, the lack of standardized regulations across different regions can create uncertainty and hinder the development and deployment of AI solutions. To mitigate these challenges, organizations must stay informed about regulatory changes, engage with policymakers, and implement robust compliance practices to ensure adherence to applicable laws and regulations. Key Market Trends Expansion of AI in Healthcare The North American artificial intelligence market is witnessing significant growth in the healthcare sector, driven by the need for improved diagnostics, personalized treatment, and operational efficiencies. AI technologies, such as machine learning and natural language processing, are increasingly used to analyze medical data, predict patient outcomes, and assist in early disease detection. Advanced algorithms are enhancing imaging diagnostics, enabling more accurate and faster interpretations of medical images, and supporting predictive analytics for patient monitoring. Additionally, AI-driven tools are streamlining administrative tasks, optimizing hospital management, and improving patient care through personalized medicine. The COVID-19 pandemic has further accelerated the adoption of AI in healthcare by highlighting the need for efficient and scalable solutions. As healthcare systems continue to embrace digital transformation, AI's role in driving innovation and improving patient outcomes is expected to grow, making it a key trend in the North American market. Growth of AI-Powered Customer Experience Solutions AI is increasingly being integrated into customer experience (CX) strategies across various industries in North America. Companies are leveraging AI technologies, such as chatbots, virtual assistants, and sentiment analysis, to enhance customer interactions and provide personalized services. AI-driven chatbots and virtual assistants are revolutionizing customer service by offering 24/7 support, handling routine inquiries, and improving response times. Sentiment analysis tools help businesses understand customer feedback and tailor their strategies to meet evolving preferences. The rise of omnichannel strategies, where AI ensures consistent and personalized customer experiences across various platforms, is also driving this trend. As businesses seek to differentiate themselves in a competitive market, AI-powered solutions that enhance customer engagement and satisfaction are becoming increasingly vital. Increasing Adoption of AI in Financial Services The North American financial services sector is rapidly adopting AI technologies to enhance decision-making, streamline operations, and mitigate risks. AI applications in finance include fraud detection, algorithmic trading, and customer service automation. Machine learning algorithms analyze vast amounts of transaction data to identify fraudulent activities and enhance security measures. AI-powered trading systems optimize investment strategies and execute trades at high speeds. Additionally, financial institutions are using AI to provide personalized financial advice and improve customer service through automated support systems. The drive towards digital transformation and the need for advanced analytics in financial services are propelling the adoption of AI technologies, making this a significant trend in the North American market. Segmental Insights Application Insights Machine Learning segment dominated in the North America Artificial Intelligence market in 2023. Machine learning (ML) offers a broad range of applications, making it highly versatile across different sectors. In industries such as healthcare, finance, retail, and manufacturing, ML algorithms are used to analyze vast amounts of data, identify patterns, and make data-driven decisions. This versatility allows businesses to apply ML to a wide array of use cases, including predictive analytics, natural language processing, and recommendation systems. The ability to address diverse needs across industries contributes significantly to its dominance. The continuous advancement of ML technologies and tools has driven its widespread adoption. Innovations in algorithms, such as deep learning and reinforcement learning, have enhanced the capabilities of ML systems, enabling more accurate and efficient data processing. Additionally, the development of user-friendly ML frameworks and platforms, such as TensorFlow, PyTorch, and Scikit-learn, has made it easier for organizations to implement and leverage ML solutions. These advancements have expanded ML's appeal and applicability, reinforcing its leading position in the market. The availability of vast amounts of data and advancements in computing power have fueled the growth of machine learning. The proliferation of big data from various sources, such as IoT devices, social media, and transaction records, provides the raw material needed for training ML models. Coupled with powerful hardware, such as GPUs and TPUs, which accelerate data processing and model training, ML has become a critical tool for extracting valuable insights and driving innovation. There is a growing demand for personalization and automation in North America, which ML effectively addresses. In sectors like e-commerce and digital marketing, ML algorithms enable personalized customer experiences by analyzing user behavior and preferences. In operations and manufacturing, ML-driven automation enhances efficiency by optimizing processes and reducing manual intervention. This alignment with market needs drives the dominance of ML in the AI landscape. Machine learning attracts significant investment and research focus from both public and private sectors. Major tech companies and startups are heavily investing in ML research to develop new algorithms, applications, and solutions. This investment accelerates innovation and contributes to ML’s prominence in the AI market. Research institutions and academic programs also play a crucial role in advancing ML technologies, further supporting its dominance. Country Insights United States dominated the North America Artificial Intelligence market in 2023, the U.S. is home to some of the world’s leading technology companies, including Google, Microsoft, Amazon, and IBM, which are at the forefront of AI development. These companies drive advancements in AI through substantial investments in research and development, pioneering innovations in machine learning, natural language processing, and computer vision. Their leadership in creating cutting-edge AI technologies and applications solidifies the U.S.'s dominant position in the market. The U.S. boasts a well-established venture capital ecosystem that significantly supports AI startups and scale-ups. High levels of investment from venture capitalists and corporate investors fuel the growth of AI technologies and foster innovation. This robust financial backing enables companies to develop and scale new AI solutions, contributing to the U.S.'s market dominance. The United States is a global leader in AI research, with numerous prestigious research institutions and universities, such as MIT, Stanford, and Carnegie Mellon University, contributing to breakthroughs in AI. The collaboration between academia, industry, and government research initiatives accelerates the development of new AI technologies and applications. This strong R&D infrastructure supports the U.S.'s competitive edge in the AI market. The vast consumer and enterprise market in the U.S. provides a significant demand for AI solutions across various sectors, including healthcare, finance, retail, and manufacturing. The scale and diversity of the U.S. market create numerous opportunities for AI applications, driving widespread adoption and integration of AI technologies. The U.S. government actively supports AI development through funding initiatives, strategic policies, and regulatory frameworks that promote innovation while addressing ethical and privacy concerns. Initiatives such as the National AI Initiative Act and federal investments in AI research contribute to a favorable environment for AI growth and deployment. Key Market Players • Microsoft Corporation • Amazon Web Services Inc. • IBM Corporation • Alphabet Inc. • Oracle Corporation • Intel Corporation • Cisco Systems Inc. • Salesforce.com, Inc. • SAS Institute Inc • Adobe Inc. • SAP SE • Alibaba Group Holding Limited Report Scope: In this report, the North America Artificial Intelligence Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below: • North America Artificial Intelligence Market, By Component: o Software o Hardware o Services • North America Artificial Intelligence Market, By Application: o Machine Learning o Image Recognition o Natural Language Processing o Speech Recognition o Others • North America Artificial Intelligence Market, By Business Function: o Finance o Marketing & Sales o Supply Chain Management o Operations o Human Resource o Security o Others • North America Artificial Intelligence Market, By End User: o Manufacturing o BFSI o Automotive o Fashion & Retail o Healthcare & Life Sciences o Aerospace & Defense o Construction o Others • North America Artificial Intelligence Market, By Country: o United States o Canada o Mexico Competitive Landscape Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the North America Artificial Intelligence Market. Available Customizations: North America Artificial Intelligence Market report with the given market data, TechSci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report: Company Information • Detailed analysis and profiling of additional market players (up to five).
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Table of Contents 1. Product Overview 1.1. Market Definition 1.2. Scope of the Market 1.2.1. Markets Covered 1.2.2. Years Considered for Study 1.2.3. Key Market Segmentations 2. Research Methodology 2.1. Baseline Methodology 2.2. Key Industry Partners 2.3. Major Association and Secondary Sources 2.4. Forecasting Methodology 2.5. Data Triangulation & Validation 2.6. Assumptions and Limitations 3. Executive Summary 4. Voice of Customer 5. North America Artificial Intelligence Market Outlook 5.1. Market Size & Forecast 5.1.1. By Value 5.2. Market Share & Forecast 5.2.1. By Component (Software, Hardware, Services) 5.2.2. By Application (Machine Learning, Image Recognition, Natural Language Processing, Speech Recognition, Others) 5.2.3. By Business Function (Finance, Marketing & Sales, Supply Chain Management, Operations, Human Resource, Security, Others) 5.2.4. By End User (Manufacturing, BFSI, Automotive, Fashion & Retail, Healthcare & Life Sciences, Aerospace & Defense, Construction, Others) 5.2.5. By Country (United States, Canada, Mexico) 5.3. By Company (2023) 5.4. Market Map 6. United States Artificial Intelligence Market Outlook 6.1. Market Size & Forecast 6.1.1. By Value 6.2. Market Share & Forecast 6.2.1. By Component 6.2.2. By Application 6.2.3. By Business Function 6.2.4. By End User 7. Canada Artificial Intelligence Market Outlook 7.1. Market Size & Forecast 7.1.1. By Value 7.2. Market Share & Forecast 7.2.1. By Component 7.2.2. By Application 7.2.3. By Business Function 7.2.4. By End User 8. Mexico Artificial Intelligence Market Outlook 8.1. Market Size & Forecast 8.1.1. By Value 8.2. Market Share & Forecast 8.2.1. By Component 8.2.2. By Application 8.2.3. By Business Function 8.2.4. By End User 9. Market Dynamics 9.1. Drivers 9.2. Challenges 10. Market Trends and Developments 11. Company Profiles 11.1. Microsoft Corporation 11.1.1. Business Overview 11.1.2. Key Revenue and Financials 11.1.3. Recent Developments 11.1.4. Key Personnel 11.1.5. Key Product/Services Offered 11.2. Amazon Web Services Inc. 11.2.1. Business Overview 11.2.2. Key Revenue and Financials 11.2.3. Recent Developments 11.2.4. Key Personnel 11.2.5. Key Product/Services Offered 11.3. IBM Corporation 11.3.1. Business Overview 11.3.2. Key Revenue and Financials 11.3.3. Recent Developments 11.3.4. Key Personnel 11.3.5. Key Product/Services Offered 11.4. Alphabet Inc. 11.4.1. Business Overview 11.4.2. Key Revenue and Financials 11.4.3. Recent Developments 11.4.4. Key Personnel 11.4.5. Key Product/Services Offered 11.5. Oracle Corporation 11.5.1. Business Overview 11.5.2. Key Revenue and Financials 11.5.3. Recent Developments 11.5.4. Key Personnel 11.5.5. Key Product/Services Offered 11.6. Intel Corporation 11.6.1. Business Overview 11.6.2. Key Revenue and Financials 11.6.3. Recent Developments 11.6.4. Key Personnel 11.6.5. Key Product/Services Offered 11.7. Cisco Systems Inc. 11.7.1. Business Overview 11.7.2. Key Revenue and Financials 11.7.3. Recent Developments 11.7.4. Key Personnel 11.7.5. Key Product/Services Offered 11.8. Salesforce.com, Inc. 11.8.1. Business Overview 11.8.2. Key Revenue and Financials 11.8.3. Recent Developments 11.8.4. Key Personnel 11.8.5. Key Product/Services Offered 11.9. SAS Institute Inc 11.9.1. Business Overview 11.9.2. Key Revenue and Financials 11.9.3. Recent Developments 11.9.4. Key Personnel 11.9.5. Key Product/Services Offered 11.10.Adobe Inc. 11.10.1. Business Overview 11.10.2. Key Revenue and Financials 11.10.3. Recent Developments 11.10.4. Key Personnel 11.10.5. Key Product/Services Offered 11.11.SAP SE 11.11.1. Business Overview 11.11.2. Key Revenue and Financials 11.11.3. Recent Developments 11.11.4. Key Personnel 11.11.5. Key Product/Services Offered 11.12. Alibaba Group Holding Limited 11.12.1. Business Overview 11.12.2. Key Revenue and Financials 11.12.3. Recent Developments 11.12.4. Key Personnel 11.12.5. Key Product/Services Offered 12. Strategic Recommendations 13. About Us & Disclaimer
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