市場概要

世界のAIガバナンス市場規模は、2024年の8億9,060万米ドルから2029年には57億7,600万米ドルに成長すると予測され、予測期間の年平均成長率は45.3%です。規制圧力と責任あるAI利用の融合が、AIガバナンス市場の成長を促進しています。医療、保険、防衛分野など、規制の厳しい業界全体でAIが使用されるようになり、強固なAIガバナンスの需要が高まっています。AIシステムが重要な意思決定を行うようになり、アルゴリズムによる偏見、データ侵害、倫理違反など、意図しない結果を招く可能性が規制当局や利害関係者の注目を集めています。各国政府は、AIの透明性、説明責任、倫理性を確保するため、EUのAI法などの厳しい規制を導入しています。そのため、企業はリスク管理、モデルモニタリング、コンプライアンスを含む完全なガバナンスフレームワークを導入しなければならないという大きなプレッシャーにさらされています。顔認識の失敗や偏った融資アルゴリズムなど、注目を集めるAIインシデントが頻発していることから、こうしたリスクを軽減し、コンプライアンスを遵守するための強固なガバナンス・ソリューションの必要性が高まっています。

AIガバナンス市場は、企業がAI導入のリスク（倫理的問題、データ侵害、規制の不遵守）を軽減するために奔走する中で活況を呈しています。AIシステムがより多くの意思決定を行うようになるにつれ、アルゴリズムによるバイアスからデータの誤用まで、制御されていないAIモデルがもたらす結果は、企業の評判や新たな規制へのコンプライアンスを脅かすものとなっています。こうしたリスクを軽減するため、企業はAIの観測可能性、モデルの説明可能性、データガバナンスを含むリスク管理フレームワークを構築しています。このトレンドを支えるために、ガバナンス分野には多くの資金が投入されています。例えば、2019年から2023年の間に、さまざまなAIガバナンス分野に130億米ドルが投資され、MLOpsが69億米ドルで最大のシェアを獲得し、データプライバシーソリューションが16億米ドルでそれに続きました。企業がこれらのリスクを認識し、管理・軽減するためのソリューションに投資していることを考えると、AIガバナンスは将来のAI成功のための最優先事項となっています。

AIガバナンスのための単一の統一された世界標準は存在せず、これは、さまざまな地域にわたって複雑化する規制の状況を乗り切ろうとする企業にとって大きな障害となっています。米国、EU、中国、インドはすべてAI規制を策定しており、企業は幅広い法律を満たすガバナンスの枠組みを導入しなければなりません。EUのAI法から米国のよりイノベーション主導型のアプローチまで、さまざまなレベルの監視が運用の複雑さを生み出しています。このような細分化は、企業が地域ごとに異なるコンプライアンス戦略を持たなければならないことを意味し、コストと複雑さを増大させます。単一の基準がなければ、AIガバナンス・ソリューションはグローバルなニーズに対応できません。その結果、組織が複数の、時には相反する規制に業務を合わせるのに苦労するため、AIガバナンス・フレームワークの広範な採用が遅れています。

AIガバナンス・ツールとMLOpsの組み合わせは、AIガバナンス市場にとって大きな成長機会です。組織がMLモデルの開発から展開までのライフサイクルを管理するためにMLOpsを採用するにつれて、これらのモデルが規制、倫理、およびセキュリティ基準に準拠していることを確認する必要性が高まっています。モデルのモニタリング、バイアスの検出、コンプライアンスの追跡などのガバナンス機能をMLOpsのワークフローに組み込むことで、企業は運用効率とガバナンスのコンプライアンスを一括管理できます。これにより、運用上の摩擦が軽減され、AIリスクを管理するためのプロアクティブなアプローチが提供されるため、企業はガバナンスを自動化し、継続的な監視を行うことができます。MLOpsにはすでに69億米ドルが投資されており、この領域へのガバナンスの拡大は、規制コンプライアンスとAIモデル管理を組み合わせたエンドツーエンドのAIガバナンスフレームワークを提供するベンダーにとって大きなチャンスです。

AIガバナンスの成長に対する最大のハードルの1つは、AI倫理と責任あるAI実践に関する企業内の理解不足です。多くの企業は、倫理的なAIの重要性を認識する初期段階にあります。AIシステムにおいて公平性、透明性、説明責任を確保するフレームワークをどのように導入すればよいのか、戸惑っているのです。このような知識不足は、アルゴリズムによる偏見、データの誤用、コンプライアンス違反など、ガバナンスされていないAIの意味を企業が十分に理解していないため、ガバナンス・ツール導入の障壁となっています。企業は、長期的な倫理的配慮よりもAIによる短期的な利益を優先し、ガバナンスをセーフガードではなくオーバーヘッドとみなしています。責任あるAIの原則に関する教育と認識を高めなければ、AIガバナンス・フレームワークの広範な導入は引き続き抑制されるでしょう。

AIガバナンス市場は多様なエコシステムであり、BreezeMLやTrustibleなどの専門ベンダーがバイアスやコンプライアンスに対応しています。同時に、グーグルやAWSなどのクラウド・ハイパースケーラは、自社のプラットフォームにガバナンスを統合しています。causaLensのような透明性を重視する企業はモデルの説明可能性を重視し、ArizeのようなMLOpsベンダーはAIのライフサイクルにおけるガバナンスを自動化します。Collibraのようなデータガバナンス企業は、OneTrustのようなプライバシーベンダーとともに、データ規制へのコンプライアンスを確保し、包括的なガバナンスフレームワークを構築します。

MLOpsは、モデルの開発・展開からモニタリングまで、MLモデルのエンドツーエンドのライフサイクルを担当するため、AIガバナンス市場で最も成長しているセグメントです。企業が意思決定をAIに依存する傾向が強まる中、AIモデルの信頼性と規制遵守が重要な鍵を握っています。ArizeやFiddlerのようなMLOpsプラットフォームは、自動モニタリング、バイアス検出、説明可能性などのガバナンス機能を備えており、AIモデルが長期にわたって倫理的かつ一貫した動作をすることを保証します。例えば、WhyLabsのようなツールはAIモデルをリアルタイムで可視化するため、ユーザーはドリフトやコンプライアンスの問題を問題になる前にキャッチすることができます。規制の圧力が高まる中、MLOpsは開発パイプラインに監視を組み込むことでAIガバナンスの合理化を支援し、責任を持ってAIを拡張するために不可欠なものとなっています。

モニタリングと監査は、AIシステムのライフサイクル全体を通じて整合性、コンプライアンス、倫理的な使用を維持するための基本であるため、AIガバナンス市場において機能別に見ると最大のセグメントです。AIモデルは動的であり、常に新しいデータと相互作用しているため、ドリフトしてパフォーマンスが低下したり、バイアスが発生したりする可能性があります。このような変化を早期に検知し、モデルが意図したとおりに動作し、規制の枠組みに準拠するためには、継続的なモニタリングが鍵となります。一方、監査は、AIモデルの意思決定プロセスを追跡し、規制の精査、内部レビュー、説明責任の目的に不可欠な詳細な記録を提供するための鍵です。金融、医療、保険など、AIの意思決定が人々の生活に影響を与える業界では、完全な監視・監査システムを導入することで、モデルが倫理基準、法的規制、ビジネスポリシーを遵守することが保証されます。AIの導入が進むにつれ、モニタリングと監査はAIガバナンスの基盤になる可能性が高いです。

 

主要企業・市場シェア

アジア太平洋地域は、AIが主要産業で急速に導入され、規制遵守がより重視されるようになっているため、AIガバナンス市場の成長が最も高い地域です。中国、日本、インド、韓国は、特に医療、金融、製造分野でAIの導入が進んでおり、偏見、プライバシー侵害、規制の不遵守などのリスクを管理するための強固なガバナンスの枠組みが必要とされています。日本では、NECが、透明性と公平性に関する新たな規制へのコンプライアンスを確保するため、AI製品にガバナンスを組み込むことに注力しています。一方、成長するインドのAI市場では、フラクタル・アナリティクスなどの企業が、新たなデータ保護法によって設定された基準を満たすために、堅牢なAIガバナンス・ソリューションを推進しています。4Paradigmのような企業は、中国政府のAIアカウンタビリティ・ガイドラインに合わせて、透明性と倫理的な利用を確保するためのAIガバナンス・フレームワークを開発しています。これらのベンダーは、グローバルなガバナンスの課題に対応しながら、それぞれの地域市場独自のニーズに対応しています。スマートシティやeコマースなどのデジタルトランスフォーメーションプロジェクトは、AIの監視・監査ツールの必要性をさらに加速させています。この地域でAIを大規模に導入する企業が増えるにつれ、現地の規制、データプライバシー、倫理的問題に対処する市場固有のガバナンスツールが必要となり、アジア太平洋地域はAIガバナンスの最も成長率の高い市場となっています。

2024年6月、IBMとAWSは、効果的なAIガバナンス・ソリューションを求める顧客からの需要の高まりに対応するため、戦略的に提携しました。IBM watsonx.governanceとAmazon SageMakerの組み合わせは、AIモデルのライフサイクルを合理化するガバナンス、リスク管理、コンプライアンス機能の強力なスイートを提供します。
2024年5月、AWSはシンガポールでResponsible Generative AI Communityを立ち上げ、特に中小企業が責任を持ってAIを導入できるよう支援します。このイニシアチブでは、実践的なガイダンスを提供し、AWSのAIの専門知識を活用することで、イノベーションと倫理的配慮のバランスを取っています。AWSは、Infocomm Media Development Authority（IMDA）およびAI Verifyと緊密に協力し、安全でコンプライアンスに準拠したジェネレーティブAIソリューションの開発を確実なものにしています。

2024年4月、マイクロソフトはMicrosoft Purviewの中でデータガバナンス体験を再構築することを発表しました。この新しいSaaS（Software-as-a-Service）エクスペリエンスは、洗練されていながらシンプルでビジネスフレンドリーなインタラクション、データソース間の統合、AIを活用したビジネスの効率化、ユーザーがデータガバナンスを効率的に実施するためのアクションとインサイトを提供します。

2024年4月、セールスフォースは、ITチームが信頼できるAI機能を安全かつ信頼できる方法で開発・導入することを容易にする2つのバンドルソリューション、Einstein Copilot、Einstein 1 Studio、プラットフォームライセンス、サンドボックス、データマスクを含むAI実装バンドルと、シールド、セキュリティセンター、プライバシーセンターを含むデータガバナンスバンドルを発表しました。

2024年3月、コリブラとSAPは、ビジネスデータファブリック全体でエンドツーエンドのAIとデータガバナンスを提供するためのパートナーシップの拡大を発表しました。SAP Datasphereとコリブラは、SAPおよびSAP以外のデータをガバナンスできるビジネス・データ・ファブリック・アーキテクチャを企業に提供し、データがどこに存在するかにかかわらず、すべてのユーザーに信頼できるデータを提供します。

2023年10月、IBMは、watsonx.ai、watsonx.data、watsonx.governance内の機能を補完し、企業が信頼と透明性の原則に基づいて構築された製品を提供できるよう、世界クラスのデータリネージプラットフォームであるManta Software Inc.を買収しました。

AIガバナンス市場トップ企業一覧

IBM (US)
Microsoft (US)
Google (US)
Salesforce (US)
SAP (Germany)
AWS (US)
SAS Institute (US)
FICO (US)
Accenture (Ireland)
Qlik (US)
H2O.AI (US)
Alteryx (US)
DataRobot (UK)
Dataiku (US)
Domino Data Lab (US)
SparkCognition (US)
Collibra (US)
OneTrust (US)
Quest Software (US)
Fiddler AI (US)

 

 

【目次】

5.1 はじめに
5. 2 市場ダイナミックス DRIVERS- ガバナンス・フレームワークの導入を組織に促す規制遵守圧力の高まり- AIガバナンス・ツールへの投資を促すリスク軽減努力の意識- コンプライアンス、信頼性、安全性へのニーズ、 コンプライアンス、信頼性、安全性、意思決定へのニーズがガバナンス・ソリューションの採用を促進 – 信頼性と透明性への要求 – 制限事項 – AIガバナンスのための調和されたグローバル基準の欠如 – AIガバナンス・フレームワークの導入にかかるコストの高さ – 導入後のAIモデルのモニタリングと管理の複雑さ – ビジネスチャンス 倫理的なAIに対する需要の高まりによる偏見緩和ソリューションの機会創出 – MLOpsプラットフォームとの統合 – 中小企業によるAI導入の増加によるスケーラブルなガバナンス・ソリューションの需要喚起 – 新たな規制フレームワークによる新たな市場セグメントの開拓 課題 – 既存のワークフローにおける変化への抵抗 – AIリスクとガバナンス・ニーズに対する理解の不足
5.3 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.4 価格分析 価格データ（製品タイプ別） 価格データ（機能別
5.5 サプライチェーン分析
5.6 エコシステム エンド・ツー・エンドAIガバナンス・プラットフォーム・ベンダー AIガバナンス・ツール・プロバイダー 透明性と説明可能性ベンダー クラウド・ハイパースケーラー mlopsおよびllmopsベンダー エンドユーザー データ・プライバシー・ベンダー データ・ガバナンスおよびカタログ・ベンダー
5.7 技術分析 主要技術 – 機械学習（ML） – 説明可能なAI（XAI） – 統合学習（FL） – 差分プライバシー – 自動モデル監視 補助技術 – サイバーセキュリティ – データ暗号化 – ID＆アクセス管理（IAM） – データ品質管理（DQM） – リスク管理システム 補助技術 – クラウドコンピューティング – ブロックチェーン – 自然言語処理（NLP） – エッジコンピューティング – 高性能コンピューティング（HPC）
5.8 特許分析方法 出願された特許（文書タイプ別） イノベーションと特許出願- AIガバナンス市場における出願件数上位10件
5.9 主要な会議とイベント（2024～2025年）
5.10 規制情勢 規制機関、政府機関、その他の組織の規制 AIガバナンス- 北米- 欧州- アジア太平洋- 中東・アフリカ ラテンアメリカ
5.11 ポーターの5つの力分析 新規参入の脅威 代替品の脅威 供給者の交渉力 買い手の交渉力 競争相手の強さ
5.12 主要ステークホルダーと購買基準 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 購買基準
5.13 投資環境と資金調達シナリオ
5.14 AIガバナンス市場におけるジェネレーティブAIの影響 主要な使用事例と市場ポテンシャル – バイアスの検出と軽減 – コンプライアンス報告の自動化 – ポリシーの生成と文書化 – 動的リスク評価 – 監査モデルの透明性
5.15 AIガバナンスのライフサイクルフレームワーク 環境層 組織層 AIシステム層
5.16 AIガバナンスの進化
5.17 CASE STUDY ANALYSIS BFSI- Fiddler AI Observability が Tide 社の ML ソリューションを拡張し、同社の成長を支援。 AI’s AI-based solutions- Prometric社は、長期的なパートナーである2021社と共同で、評価におけるResponsible AIを提唱。AI RETAIL & CONSUMER GOODS- Conjura社は、Fiddlerを利用して、モデル・ドリフトの検出と解決にかかる時間を数日から数時間に短縮。

AIガバナンス市場、製品タイプ別
118
6.1 導入製品タイプ： AIガバナンス市場の促進要因
6.2 規制当局の監視強化とデータ漏洩の脅威の高まりによるデータプライバシーツールのニーズの拡大
6.3 エンドツーエンドのAIガバナンスプラットフォーム AIを規制基準や倫理基準に適合させるためにエンドツーエンドのAIガバナンスプラットフォームの需要が拡大へ
6.4 データガバナンス・プラットフォーム データガバナンス・プラットフォームはデータ品質を追跡し、AIのバイアスに関連するリスクを軽減
6.5 MLOPS ツール AI ガバナンスに関する規制遵守と倫理的な懸念が MLOPS ツールの成長に重要な役割を果たす – モデルの開発 – モデルの展開 – モデルの監視
6.6 LLOPS ツール AI ガバナンスと LLOPS の融合により、より優れたモデル・パフォーマンスの追跡が可能になり、市場成長が加速
6.7 責任あるAIツールキットの成長を促進するガバナンスとイノベーションのバランスを取る組織の必要性
6.8 AI ガバナンス・コンサルティング・サービス AI ガバナンス・コンサルティング・サービスは、倫理的な AI 導入の複雑性をナビゲートする重要な専門知識を提供
6.9 サービスとしてのAIガバナンス リスクの検出と軽減、AIシステムのアカウンタビリティを強化するサービスプラットフォームとしてのAIガバナンス

Aiガバナンス市場、機能別
134
7.1 導入機能： AIガバナンス市場の促進要因
7.2 モデルライフサイクル管理 業務効率を維持し、コンプライアンスを確保し、ai利用をめぐる倫理的懸念に対処するためのモデルライフサイクル管理 自動バージョニング モデルインプロダクション管理 ai在庫管理 モデル発散検出
7.3 リスク管理とコンプライアンス 定期的な監査と倫理的なaiトレーニングと組み合わせた効果的なコンプライアンスフレームワークにより、ai導入におけるリスクを最小化 モデルリスク管理 規制遵守リスクの特定と軽減 第三者によるリスク評価
7.4 モニタリングと監査 ai システムの展開と運用における透明性、説明責任、コンプライアンスを確保するためのモニタリングと監査 ai モデルのモニタリング ドリフトとバイアスの緩和 異常検知 パフォーマンス低下の警告
7.5 透明性と説明可能性 透明性と説明可能性 透明性と説明可能性 透明性と説明可能性 説明責任、倫理的整合性、ユーザーの信頼を確保するための透明性と説明可能性 モデル予測 説明可能性 モデルの透明性 モデルの透明性 モデルの文書化と報告
7.6 データガバナンス データガバナンス データガバナンス データガバナンス データガバナンス データガバナンス：：：： AIのトレーニングデータと運用データの正確性、完全性、一貫性、偏りや誤用からの保護 データリネージ データディスカバリと分類 データの出所
7.7 倫理と責任ある AI 公平性、透明性、説明責任を重視し、バイアスを最小化する倫理的な AI ポリシーの作成 ポリシー違反の警告 AI 倫理管理の順守の検証 AI レジストリ
7.8 その他の機能タイプ

AIガバナンス市場、エンドユーザー別
168
8.1 導入エンドユーザー AIガバナンス市場の促進要因
8.2 新たな規制に対応し、リスクを軽減し、透明性を高めるためにAIガバナンスツールを活用するBFSI金融機関 銀行金融サービス保険
8.3 通信事業者：ネットワーク、顧客データ、サービスの管理におけるAI利用の拡大に対応する必要性が市場成長を促進
8.4 AI主導のサイバーセキュリティシステムにおける政府・防衛の進歩により、国家安全保障、倫理、コンプライアンスを守るガバナンスの重要性が浮き彫りに
8.5 ヘルスケア＆ライフサイエンス：AIを活用した臨床意思決定支援システムの台頭と膨大なデータセットに基づく診断・治療の推奨が市場を牽引
8.6 製造業におけるインダストリー4.0の台頭と、aiを活用した生産性の向上、オペレーションの合理化、コスト削減の必要性が市場成長を促進
8.7 小売・消費財：業務の最適化、顧客体験の向上、サプライチェーンの合理化が市場成長を加速
8.8 ソフトウェア＆テクノロジー・プロバイダ モデルとAIシステムのコンプライアンス、倫理、透明性を確保するためにAIガバナン スに依存するソフトウェア＆テクノロジー・プロバイダ クラウド・ハイパースケーラ ファンデーション・モデル／LLMプロバイダ データ・アノテータ AIトレーニング・データセット・プロバイダ IT＆IT対応サービス・プロバイダ
8.9 環境規制を遵守しながら電子車両の性能を向上させる自動車AIアルゴリズム
8.10 透明性、知的財産保護、プライバシーを重視するメディア＆エンターテインメントが市場成長を促進
8.11 その他のエンドユーザー

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