世界のテキストtoビデオAI市場規模は、2022年の1億米ドルから2027年には9億米ドルまで、予測期間中に37.1%の年間平均成長率（CAGR）で成長すると予測されます。AIやディープラーニング、NLPなどの技術開発の活発化が、市場の成長を促進しています。

 

市場動向

 

ドライバー リアルなAIアバターが動画にソーシャルな要素を加え、ダイナミックな動画にする
動画は、顧客エンゲージメントとリテンションを高めるための重要なツールとなっています。SynthesiaやMovioなどのText-to-video AIソリューションプロバイダーは、複数のAIアバターから選択するオプションを提供しています。これらのアバターは、提供されたテキストを120以上の言語やアクセントで話すことができます。これらのアバターは幅広く多様で、さまざまな年齢、民族、人種、スタイルに対応しています。最新の機能であるマイクロジェスチャーは、ユーザーがアバターに様々なジェスチャーを加え、ウィンク、うなずき、しかめっ面、眉をひそめるなどの動作をさせることができます。これらの動画は、学習・トレーニング動画、製品のウォークスルー動画、企業コミュニケーション、マーケティングなど、さまざまな用途で利用されています。AIを搭載したしゃべるアバターは、お客様の注意を引き、お客様を惹きつけます。

抑制する： 倫理的な意味合い
ディープフェイクなどのMLアプローチは、画像、動画、音声などの合成メディアを生成するために使用されます。このようなAIが生成したコンテンツを本物のメディアと区別することは困難であり、ほとんど不可能です。したがって、深刻な倫理的意味を持つことになります。このようなメディアは、誤った情報の拡散や世論操作、あるいは個人への嫌がらせや中傷に利用される可能性があります。政治家候補がありもしないことを言ったりやったりしているように見せかけたディープフェイクビデオは、世論を操作し、民主主義のプロセスを妨害する可能性があります。

好機です： 多言語のアプリケーションを利用できるため、ナレーション予算の節約につながる
AIビデオジェネレーターは、ユーザーが最小限の労力とコストを適用してビデオを作成することを支援するため、予算が限られている企業にとって最適な選択肢となります。Text-to-videoの生成は、NLPを利用して文字入力をデジタルアニメーションに変換する合成ビデオ生成形式です。テキスト・トゥ・ビデオAIソフトウェアは、プレーンなテキストを瞬時にビデオに変換するのに役立ちます。このソフトウェアは、多言語で高品質なコンテンツを持つビデオの作成を支援し、品質に妥協することなく、時間と予算を最大80％削減します。このソフトウェアは、実在の人物の声のデジタルクローンであるAIボイスを提供します。そのため、ユーザーはテキストを一貫した音質と言語でプロフェッショナルなナレーションに変換することができるのです。

課題：高い計算コストと優れたデータセットの不足
テキストから動画への変換を行うAIソフトウェアは、膨大な計算能力を必要とし、計算コストが高いため、ゼロからのトレーニングはほとんど手が出ません。大規模なAIモデルと比較すると、さらに大きな計算能力を必要とします。これらのモデルは、たった1本の短い動画のためにデータをまとめる必要があるため、トレーニングに大量のデータを使用します。予測可能な将来のために、この種のシステムを構築する余裕があるのは大企業だけです。高品質な動画とテキストを組み合わせた大規模なデータセットがないため、これらのモデルを学習させるのが難しくなっています。

食品・飲料分野は、予測期間中に最も速い速度で成長すると予測されています。
食品＆飲料は、動画コンテンツにおいて最も急速に成長している業界の1つを形成しているため、この業界はtext-to-video AIから恩恵を受けることができます。テキストから動画への変換AIを使用すると、動画が魅力的であるため、多くの企業が自社製品の広告を行うことができます。動画は、料理や食器の実際の色、一貫性、ビジュアルを引き出してくれます。テキストから動画へのAIは、メニューにある商品一覧を紹介することで、お客様が注文を決めるのに役立ち、お客様一人当たりの注文時間を短縮することができます。動画は、飲食ブランドが顧客と直接つながることで、市場でポジティブなイメージを与え、売上の増加や競争力の向上に貢献します。

予測期間中、ソフトウェア分野が最大の市場シェアを占めると予想される
テキストからビデオへのAIソフトウェアツールは、生の入力テキスト、あるいは音声をアニメーション化されたキャラクター中心のビデオコンテンツに変換するように設計されたAI搭載のソリューションです。これらのソリューションは、様々なAIアバター、多言語、異なる声、意図した音楽、内蔵ビデオテンプレート、トランジションエフェクト、最新の編集オプションから選択するオプションで多くの機能を提供し、高品質のビデオを生成します。

予測期間中、北米が最大の市場シェアを占める
北米には、インフラが確立された米国やカナダなどの先進国が含まれます。世界のtext-to-video AI市場において最大のシェアを占めると予想されます。米国とカナダには、クリエイターの原作を保護するための著作権法がある。これから始まる生成AI、ML、ビッグデータなどの技術を使った創作物については、改正は提案されていない。これらの技術ツールにはリスクがあり、これらの技術で生成されたコンテンツの保護のために、規制という形で政府からのアクションがあり得る。北米は、MetaやGoogleなどの主要プレーヤーで構成されており、AI動画生成に関連する製品をリリースしています。

 

主な市場参入企業

 

テキストから動画へのAI市場のベンダーは、市場での提供力を強化するために、新製品の発売、製品のアップグレード、パートナーシップと契約、事業拡大、M&Aなど、さまざまな有機および無機的成長戦略を実施しています。世界のテキストtoビデオAI市場の主要ベンダーは、GliaCloud（台湾）、Designs.ai（シンガポール）、Pictory（米国）、Raw Shorts（米国）、Wochit（米国）、Vimeo（米国）、Vedia（米国）、Lumen5（カナダ）、Syntheia（英国）、Steve AI（米国）、InVideo（米国）、Meta（米国）、Hour One（イスラエル）、Google（米国）、Eli． io（米国）、Peech（イスラエル）、Wave.video（米国）、DeepBrain AI（韓国）、D-ID（イスラエル）、Yepic AI（英国）、Movio（米国）、KLleon（韓国）、Syntsys（英国）、VEED（英国）、Ezoic（米国）です。この調査には、テキストからビデオへのAI市場におけるこれらの主要プレイヤーの会社概要、最近の開発、主要な市場戦略など、詳細な競合分析が含まれています。

この調査レポートは、テキストからビデオへのAI市場を分類し、以下のサブセグメントごとに収益予測や動向分析を行っています：

コンポーネント別
ソフトウェア
サービス
コンサルティングサービス
インテグレーション・サービス
サポート・保守サービス
導入形態別
オンプレミス
クラウド
組織規模別
大企業
中堅・中小企業
エンドユーザー別
マーケター
ソーシャルメディア担当者
教育者・コース作成者
コンテンツクリエーター
企業担当者
その他エンドユーザー
分野別
教育分野
フード＆ビバレッジ
メディア・エンターテインメント
ファッション＆ビューティー
小売＆Eコマース
ヘルス＆ウェルネス
トラベル＆ホスピタリティ
不動産
その他の業種
地域別
北アメリカ
米国
カナダ
欧州
イギリス
ドイツ
フランス
イタリア
スペイン
北欧地域
その他のヨーロッパ地域

アジア太平洋地域
中国
インド
日本
オーストラリア・ニュージーランド
東南アジア
その他のアジア太平洋地域
中近東・アフリカ
中近東
UAE
KSA
その他の中東地域
アフリカ
南アフリカ
エジプト
ナイジェリア
アフリカのその他
中南米
ブラジル
メキシコ
ラテンアメリカの残りの地域

2022年3月、Vimeoはインタラクティブ動画プラットフォームWirewaxを買収した。この買収により、WirewaxはVimeoに対してよりインタラクティブな動画機能を提供することになり、特にドラッグ＆ドロップのインターフェースや、Wirewaxが頻繁に宣伝していた「ショッパブル」動画の追加を実現する。
2022年3月、InVideoはウェブサイト「KIZOA」を買収した。InVideoは、13年の歴史を持つ動画編集ソフトウェアプラットフォームであり、世界中でウェブサービスへの登録アカウントが1800万件あるウェブサイトKIZOAを買収しました。InVideoはKizoaの買収により、オンラインビデオエディタ分野でのシェアを拡大しました。
2020年1月、WochitはKalturaと提携し、Kalturaの顧客にWochitのビデオ作成機能を提供した。

 

【目次】

 

1 はじめに（ページ番号 – 39）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.3 調査範囲
1.3.1 対象となる市場
図1 テキストから動画へのAI市場セグメンテーション
1.3.2 地理的範囲
図2 テキストから動画へのAi市場：地理的スコープ
1.3.3 含有物・除外物
1.3.4 考慮される年数
1.4 通貨の検討
1.5 利害関係者

2 調査方法（ページ番号 – 43）
2.1 調査データ
図3 テキストから動画へのAI市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 セカンダリーソース
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 専門家への一次インタビュー
2.1.2.2 主要なプライマリーインタビュー参加者のリスト
2.1.2.3 一次プロフィールの内訳
2.1.2.4 プライマリーソース
2.1.2.5 主要な業界インサイト
2.2 市場規模の推定
図4 アプローチ1（サプライサイド）を用いた市場規模推計方法 ソフトウェア/サービスの収益
2.2.1 ボトムアップアプローチ
2.2.1.1 ボトムアップ分析による市場シェア獲得のためのアプローチ（需要サイド）
figure 5 ボトムアップアプローチ
図6 ボトムアップアプローチによる市場規模推計（供給側）： ソフトウェア/サービスからの集団収益
2.2.2 トップダウンアプローチ
2.2.2.1 トップダウン分析による市場シェア獲得のためのアプローチ（サプライサイド編）
図7 トップダウンアプローチ
2.2.3 市場推定：デマンドサイド分析
図8 デマンドサイド分析による市場規模推定方法
2.3 データトライアングレーション
図9 データトライアングレーション
2.4 因子分析
表1 因子分析
2.5 前提条件
2.6 制限
2.7 不況の影響
図10 2022年、テキストからビデオへのAI市場は前年比成長率でわずかな落ち込みを見せた

3 EXECUTIVE SUMMARY（ページ番号 – 54)
表2 テキストからビデオへのAI市場と成長率、2018～2021年（百万米ドル、前年同期比成長率）
表3 テキストからビデオへのAi市場と成長率、2022-2027年（百万米ドル、前年同期比成長率）
図11 2022年から2027年にかけて、世界のテキストtoビデオAI市場で最も市場規模が大きいサブセグメント
図12 テキストから動画へのAI市場シェア、地域別、2022年

4 PREMIUM INSIGHTS（ページ番号 – 57）
4.1 テキストから動画へのAI市場の概要
図13 生成型AI技術の進歩が予測期間中のテキストtoビデオAI市場を牽引する
4.2 テキストから動画へのAi市場、コンポーネント別
図14 2027年までソフトウェア部門が市場を支配する
4.3 テキストからビデオへのAI市場：展開モード別
図15 2027年までクラウドセグメントが市場をリードする
4.4 テキストからビデオへのAI市場：組織規模別
図16 大企業が予測期間中に高い成長率を記録する
4.5 テキストからビデオへのAi市場：垂直方向別
図17 2027年まで教育産業が市場をリードする
4.6 テキストから動画へのAi市場：エンドユーザー別
図18 コンテンツクリエイターのエンドユーザーは、予測期間中に高い成長率を記録する
4.7 北米：テキストから動画へのAI市場：上位3つの垂直分野およびエンドユーザー別
図19 教育・教育者・コース作成者分野が2022年に大きな市場シェアを占める

5 市場の概観（ページ番号 – 61）
5.1 導入
5.2 市場ダイナミクス
図20 推進要因、抑制要因、機会、および課題： テキストから動画へのAi市場
5.2.1 ドライバ
5.2.1.1 ウェブサイトにデータ駆動型動画を組み込むことでコンバージョン率を高める
5.2.1.2 リアルなAIアバターが動画にソーシャルな要素を加え、ダイナミックな動画にする
図21 動画の利用状況（2016年～2022年
5.2.1.3 企業における魅力的な動画への需要の高まり
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 倫理的な意味合い
5.2.2.2 真実味と正確性
5.2.3 機会
5.2.3.1 多言語対応のアプリケーションを利用することで、ボイスオーバーの予算を節約することができる。
5.2.3.2 OTT、DOOH、CTVプラットフォームでの収益を増加させるためのAIビデオ生成の採用率の向上
5.2.4 課題
5.2.4.1 高い計算コストと優れたデータセットの不足
5.3 業界動向
5.3.1 バリューチェーン分析
図22 テキストから動画へのAI市場：バリューチェーン分析
5.3.2 エコシステム
表4 テキストから動画へのAi市場：エコシステム
5.3.3 テキストトゥビデオAI市場のバイヤー／クライアントに影響を与えるディスラプション
図23 テキストから動画へのAi市場：バイヤー／クライアントに影響を与えるディスラプション
5.3.4 ケーススタディ分析
5.3.4.1 Synthesiaは、国際的なコンサルタント会社が多言語で金融教育用ウェビナーを作成するのを支援した。
5.3.4.2 シスコはLumen5を使ってデジタルチャネルでのエンゲージメントを高めた
5.3.4.3 ALICE Receptionist、Hour Oneとの関係拡大によりAI主導の顧客体験を提供
5.3.4.4 PetroShoreがElaiを利用してコンテンツをより多くの人に届けられるようにした
5.3.4.5 Youtuberが短時間で安定した動画を作成するためにPictoryを採用
5.3.5 価格分析
5.3.5.1 主要プレイヤーの平均販売価格
表5 主要プレイヤーの平均販売価格
5.3.5.2 平均販売価格の推移
5.3.6 ポーターの5つの力分析
表6 テキスト・トゥ・ビデオAI市場：ポーターの5フォースモデル分析
5.3.6.1 新規参入の脅威
5.3.6.2 代替品の脅威
5.3.6.3 買い手のバーゲニングパワー
5.3.6.4 サプライヤーのバーゲニングパワー
5.3.6.5 競争相手の強さ
5.3.7 技術分析
5.3.7.1 自然言語処理
5.3.7.2 人工知能
5.3.7.3 ビッグデータ
5.3.8 特許分析
5.3.8.1 方法論
5.3.8.2 文書タイプ
表7 出願された特許、2020-2023年
5.3.8.3 イノベーションと特許出願
図24 年間特許付与数（2020-2023年
5.3.8.3.1 上位出願者
図25 特許出願人トップ10（2020-2023年
表8 テキストから動画へのAI市場における特許の一覧、2020-2023年
5.3.9 主要ステークホルダーと購買基準
5.3.9.1 購入プロセスにおける主要なステークホルダー
図26 上位3バーティカルの購買プロセスにおけるステークホルダーの影響力
表9 上位3バーティカルの購買プロセスにおけるステークホルダーの影響力
5.3.9.2 購入基準
図27 上位3社における主要な購買基準
表 10 上位 3 社の主要な購買基準
5.3.10 主要な会議とイベント
表11 テキストから動画へのAI市場：会議とイベント（2022-2023年
5.4 規制の状況
5.4.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表12 北米：規制機関、政府機関、その他の組織
表13 欧州： 規制当局、政府機関、その他の組織
表14 アジア太平洋地域： 規制機関、政府機関、その他の組織
表15 ROW： 規制機関、政府機関、その他の組織
5.4.1.1 北米
5.4.1.1.1 米国
5.4.1.1.2カナダ
5.4.1.2 ヨーロッパ
5.4.1.3 アジア太平洋地域
5.4.1.3.1 韓国
5.4.1.3.2 中国
5.4.1.3.3 インド
5.4.1.4 中東・アフリカ地域
5.4.1.4.1 UAE（アラブ首長国連邦
5.4.1.4.2 KSA
5.4.1.5 ラテンアメリカ
5.4.1.5.1 ブラジル
5.4.1.5.2 メキシコ

 

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