AIテキストジェネレータの世界市場：コンポーネント別（ソリューション、サービス）（2023年～2030年）

市場概要

AIテキストジェネレータの世界市場規模は、2022年に3億9,200万米ドルと推定され、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）17.3％で成長すると予測されている。AIテキストジェネレータは、アルゴリズムを使用してインターネット上の何十億もの単語を計算し、いくつかの単語、フレーズ、段落から完全な記事を作成します。技術的進歩の高まりは、下流のアプリケーションでの使用を増加させることで、AIテキストジェネレーター産業の成長を増強している。このソフトウェアは現在、メディア＆エンターテインメント、ヘルスケア、教育、製造、eコマース、自動車などの業界で使用されている。

AIテキストジェネレータは、非常に魅力的なコンテンツ作成のための素晴らしい方法を提供するため、大きな注目を集めています。これらのソフトウェア・ツールの需要の増加に伴い、開発者はまた、コンテンツ生成のためのほぼすべてのトピックでソフトウェアを利用できるようにするユーザーのための様々なオプションを発明した。自然言語生成(NLG)と機械学習(ML)は、コンピュータが過去のデータを学習し改善することを可能にし、コンピュータと人間の言語との相互作用を助けるため、AIテキスト生成ツールの重要な部分です。ML技術は、意思決定、パフォーマンス向上、結果予測を可能にする。コンピュータシステムは、機械学習によって学習するために、データとそのデータを評価する能力を必要とする。コンピュータシステムは、十分なデータにさらされた後、それ自身でタスクを実行する方法を徐々に学習する。

NLGは、コンテンツをゼロから作成するプロセスである。これはコンピュータ・プログラムやアルゴリズムによって行われ、テキスト認識、チャットボット、AIライティング、機械翻訳など、さまざまなアプリケーションで使用されている。音声対応アプリケーションへの移行が増加しており、機械学習、拡張現実、自然言語生成を活用して会話を自動化している。例えば、Jasper AIはAIを搭載したテキストジェネレーターツールで、必要なコンテンツについていくつかのキーワードを与えるだけで、ウェブコピーやその他の資料を数分で書くことができ、Jasper AIは60秒以内に完全なコンテンツを生成する。その他、Anyword、RytrGrowthBar、Writecreamなども同様の作業を行うためのソフトウェアである。こうしたツールの台頭が、市場の成長を後押ししている。

AIテキストジェネレーターは、多言語をサポートし、多様なグローバルオーディエンスに対応することで、より汎用的になってきている。このような拡大は、より幅広いリーチを求めるビジネスが原動力となっている。先進的なモデルでは、さまざまな言語で高品質のコンテンツを作成できるようになり、AIテキストジェネレータのアクセシビリティが向上している。さらに、AIテキストジェネレーターは、ユーザーデータや嗜好を分析することで、パーソナライズされたコンテンツを提供できるように進化している。このパーソナライゼーションは、ユーザーエンゲージメント、顧客満足度、マーケティング活動の効果を向上させる。また、偏ったコンテンツ、誤った情報、誤用に対する懸念に対処するため、責任あるAIの実践も重視されるようになっている。企業は、倫理的で責任あるAIテキスト生成を保証するため、より透明性が高く、説明可能で、制御可能なAIモデルを開発している。

用途別では、テキストtoテキスト分野が2022年に43.0%と最大の収益シェアを占めた。AIテキストジェネレーターの台頭は、コピーライター、SEOエージェンシー、ブランドにとって便利なツールであることを証明している。AIテキストジェネレーターは、コンテンツの一貫性の向上、よりマクロレベルの詳細への集中、コンテンツの最適化などの利点をユーザーに提供する。テキスト・トゥ・テキスト・モデルは、例えばある言語から別の言語への翻訳など、2つのテキストが互いにどのように対応するかを理解するように訓練されている。Text to Textモデルは、マルチタスクマシンとして訓練されているため、テキストの要約、翻訳、分類など、さまざまなタスクを行うことができる。例えば、QuillBot (Course Hero), LLCは、QuillBotというソフトウェアを持っており、数秒以内にテキストからテキストへのコンテンツ生成に使用される。

スピーチ／音声テキスト化分野は、テクノロジー大手による会議やイベントのキャンセルが増加し、その結果デジタル会議が開催されるようになったため、大きな成長率で拡大すると予想される。音声/音声テキスト化ソリューションは、高精度、低コスト、迅速なテープ起こしを実現する。複数の企業がこれらのソリューションを採用し、プロセスのスピードアップを図っている。音声/音声テキスト化技術は、スマートフォン、タブレット、ノートパソコンなど、さまざまなデバイスで使用されており、政府はこれらの技術を教育現場で推進している。例えば、2022年5月、北イリノイ大学の教授が、音声テキストAPI技術を利用してネメスコード（数学の点字コード）の学習を支援するソフトウェアを発表した。

コンポーネント別では、サービス・セグメントが2022年の売上シェア82.5％で市場を支配した。これには、AIテキスト生成ツールを採用する企業に提供されるさまざまなサービスが含まれる。これらのサービスは、機械学習や自然言語生成ベースのツールを効率的に展開・活用し、テキスト生成の可能性を余すところなく活用できるよう企業を支援する。さまざまな産業でAIテスト生成ツールの導入が大幅に増加していることから、今後数年間の需要拡大が見込まれる。

主要プレーヤーは、サービスベースのAIテキスト生成ツールを提供している。例えば、Open AIのAPIは、困難な分類問題への対処からユーザーの新しい言語学習の支援まで、あらゆることを達成するために何万ものアプリケーションで使用されている。APIによって、開発者はアプリを公開する前に評価し、安全ツールを継続的に改善し、時間をかけて拡張し、技術の効果をよりよく理解することができる。

最終用途に基づくと、eコマース産業セグメントは2022年に24.6％の最大の収益シェアを占めた。eコマース業界セグメントの上昇は、スピードと品質、質の高いコンテンツとキャッチーなコンテンツを作成するための低コスト、エンゲージメントキャンペーンなど、さまざまな主要要因に起因すると考えられる。Rytr、Jasper、Copysmith、Word AIなど、様々な企業がAIによってテキストを生成するツールやソフトウェアを持っている。例えば、電子商取引の商品説明文を生成するソフトウェアAX Semanticsを使えば、電子商取引事業者は、さまざまなチャネルにわたる何千もの商品について、検索エンジンに最適化された商品説明文の作成を自動化できる。

メディア・エンターテインメント分野は、予測期間中に大きな成長が見込まれている。データ・ジャーナリズムは、コンテンツ制作者が利用可能なデータから洞察を出版可能な構造化コンテンツに変えることを可能にする。出版社は自然言語生成（NLG）ソフトウェアを選挙報道やデータ主導型ジャーナリズム、公害モニタリング、株価収益、スポーツスコア、犯罪速報などに使用することで、ジャーナリストはより創造的で魅力的なジャーナリズム資料に取り組むことができる。スポーツ報道の自動化により、出版物はアマチュアリーグを含む、より幅広いスポーツと視聴者をカバーできるようになります。超ローカライズされた情報を発行することで、競合他社よりも関連性と最新性を保つことができ、メディア組織は優位に立つことができる。

2022年の収益シェアは、北米地域が37.0%と最も大きい。ユーザーエクスペリエンスの向上、コンテンツ出力の増加、ランク付けされたキーワードの増加、コンテンツ制作時間の節約、米国やカナダなどの先進国におけるAIテキストジェネレーター技術の導入に向けた投資の増加といった主な利点が、市場の拡大を後押ししている。さらに、これらの国々におけるコンテンツ産業の成長が、この地域におけるAIテキストジェネレーターの成長を後押ししている。また、この地域における人工知能（AI）、コンピュータビジョン、機械学習、ディープラーニングなどの技術の利用が増加していることも、市場の成長を後押ししている。

アジア太平洋地域は、2023年から2030年にかけて最も速いCAGR 19.2％を記録すると予測されている。この成長は、同地域の人工知能（AI）の急速な導入とデジタルコンテンツサービスの普及拡大によるものである。Pepper Content Pvt. Ltdのような国内企業の急拡大は、物流、自動車、ITおよびソフトウェア、旅行、法律などの業界にコンテンツライティングと言語翻訳サービスを提供している。

主要企業・市場シェア

ジェネレーション業界におけるライバルの増加、時間短縮の要求、コンテンツのアウトプットの増加、より多くのトラフィックの受信が、テキストジェネレーション事業におけるAIの拡大を妨げている。これらの特徴は、競争の激しいビジネス環境におけるパフォーマンスリスクと、AIテキストジェネレーターソリューションの需要を説明している。市場参加者は最近、傑出した地位を獲得するために買収や提携を行っている。

例えば、2023年3月、オープンソースのジェネレーティブAI企業であるStability AIは、画像ツールClipdropを開発したInit MLの買収を発表した。この買収は、オープンソースの強固な生成AIモデルを通じてアプリケーションを開発するというStability AIのコミットメントを強化するものである。さらに、Clipdropの開発チームに最先端のAI技術と実質的なコンピューティング能力を提供し、次世代画像ツールの進化を推進する。

2023年2月、Wix.com, Inc.は、Wix Editorプラットフォーム内にAIを活用した斬新なテキスト生成機能を導入した。この機能は、パーソナライズされたキャッチフレーズ、タイトル、段落コンテンツを生成する機能を持ち、OpenAIのGPT-3技術をシームレスに組み込むことで、ユーザーのコンテンツ作成プロセスを向上させる。

主なAIテキストジェネレーター企業
AIライター
コピーエーアイ株式会社
株式会社フレイズ
ハイパーライト
インク
ジャスパー
OpenAI
ペッパーコンテンツ
Rytr
Writesonic, Inc.

本レポートでは、世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、2017年から2030年までの各サブセグメントにおける最新の業界動向の分析を提供しています。この調査レポートは、世界のAIテキストジェネレータ市場をコンポーネント、用途、最終用途、地域別に分類しています：

コンポーネントの展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）

ソリューション

サービス

アプリケーションの展望（売上高、百万米ドル、2017年 – 2030年）

テキストからテキストへ

音声テキスト化

画像/動画からテキストへ

最終用途の展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）

メディア＆エンターテインメント

ヘルスケア

教育

IT・通信

ソーシャルメディア＆ネットワーキング

電子商取引

その他

地域別展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）

北米

米国

カナダ

メキシコ

欧州

英国

ドイツ

フランス

アジア太平洋

中国

日本

インド

南米

ブラジル

中東・アフリカ（MEA）

【目次】

第1章. 方法論とスコープ
1.1. 市場セグメンテーションとスコープ
1.2. 調査方法
1.2.1. 情報収集
1.3. 情報またはデータ分析
1.4. 方法論
1.5. 調査範囲と前提条件
1.6. 市場形成と検証
1.7. 国別セグメントシェア算出
1.8. データソース一覧
第2章. エグゼクティブ・サマリー
2.1. 市場の展望
2.2. セグメントの展望
2.3. 競合他社の洞察
第3章. AIテキストジェネレーター市場の変数、動向、スコープ
3.1. 市場の系譜の展望
3.2. 市場ダイナミクス
3.2.1. 市場ドライバー分析
3.2.2. 市場阻害要因分析
3.3. AIテキストジェネレーター市場分析ツール
3.3.1. 産業分析 – ポーターの分析
3.3.1.1. サプライヤーの交渉力
3.3.1.2. 買い手の交渉力
3.3.1.3. 代替の脅威
3.3.1.4. 新規参入による脅威
3.3.1.5. 競争上のライバル
3.3.2. PESTEL分析
3.3.2.1. 政治情勢
3.3.2.2. 経済情勢
3.3.2.3. 社会情勢
3.3.2.4. テクノロジー
3.3.2.5. 環境的ランドスケープ
3.3.2.6. 法的環境
第4章. AIテキストジェネレーター市場コンポーネントの推定とトレンド分析
4.1. セグメントダッシュボード
4.2. AIテキストジェネレータ市場コンポーネントの動向分析、USD Million、2022年および2030年
4.3. ソリューション
4.3.1. ソリューション市場の収益推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
4.4. サービス
4.4.1. サービス市場の収益予測および予測、2017～2030年（USD Million）
第5章. AIテキストジェネレーター市場アプリケーションの推定と動向分析
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. AIテキストジェネレータ市場アプリケーション動向分析、百万米ドル、2022年および2030年
5.3. テキストからテキストへ
5.3.1. テキスト送信市場の収益予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
5.4. 音声/音声からテキストへ
5.4.1. 音声/音声からテキストへの変換市場の売上予測と予測、2017～2030年（百万米ドル）
5.5. 画像/動画からテキストへ
5.5.1. 画像/動画からテキストへの変換市場の収益予測および予測、2017～2030年（USD Million）
第6章. AIテキストジェネレーター市場エンドユースの推定と動向分析
6.1. セグメントダッシュボード
6.2. AIテキストジェネレータ市場最終用途の動向分析、百万米ドル、2022年および2030年
6.3. メディア＆エンターテインメント
6.3.1. メディア＆エンターテインメント市場の収益予測および予測、2017年～2030年（百万米ドル）
6.4. ヘルスケア
6.4.1. ヘルスケア市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
6.5. 教育
6.5.1. 教育市場の収益予測と予測、2017年～2030年（USD Million）
6.6. IT・通信
6.6.1. IT・通信市場の収益予測および予測、2017年～2030年（百万米ドル）
6.7. ソーシャルメディア・ネットワーキング
6.7.1. ソーシャルメディア・ネットワーキング市場の売上高推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
6.8. 電子商取引
6.8.1. 電子商取引市場の収益予測および予測、2017年～2030年（百万米ドル）
第7章. AIテキストジェネレーター市場地域別推計と動向分析
7.1. AIテキストジェネレータ市場シェア（地域別）：2022年・2030年（百万米ドル
7.2. 北米
7.2.1. 北米のAIテキストジェネレータ市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
7.2.2. 米国
7.2.2.1. 米国のAIテキストジェネレータ市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
7.2.3. カナダ
7.2.3.1. カナダのAIテキストジェネレーター市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
7.2.4. メキシコ
7.2.4.1. メキシコのAIテキストジェネレーター市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
7.3. ヨーロッパ
7.3.1. 欧州のAIテキストジェネレータ市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
7.3.2. 英国
7.3.2.1. イギリスのAIテキストジェネレーター市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
7.3.3. ドイツ
7.3.3.1. ドイツのAIテキストジェネレーター市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
7.3.4. フランス
7.3.4.1. フランスのAIテキストジェネレーター市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
7.4. アジア太平洋地域
7.4.1. アジア太平洋地域のAIテキストジェネレータ市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
7.4.2. 中国
7.4.2.1. 中国AIテキストジェネレータ市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
7.4.3. 日本
7.4.3.1. 日本のAIテキストジェネレータ市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
7.4.4. インド
7.4.4.1. インドのAIテキストジェネレーター市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
7.5. 南米
7.5.1. 南米のAIテキストジェネレーター市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
7.5.2. ブラジル
7.5.2.1. ブラジルのAIテキストジェネレータ市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
7.6. 中東・アフリカ
7.6.1. 中東・アフリカのAIテキストジェネレーター市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）

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