自律型AIと自律型エージェントの世界市場規模は、収益ベースで2023年に48億ドルを超え、2028年には約285億ドルに達する見通しで、予測期間2023-2028年のCAGRは43.0%を記録します。自律型AIとエージェントの拡大は、AIアプリケーションの採用の増加、並列計算リソースへのアクセスの改善、自律走行とヘルスケアの進歩など、さまざまな要因によって推進されています。
市場動向
促進要因 自律型AIとエージェントの触媒としてのAIアプリケーションの増加
自律型AIとエージェントの台頭の重要な推進要因の1つは、多様な領域にわたるAIアプリケーションの増加です。ヘルスケア、金融から輸送、製造に至るまで、AIは複雑な問題を解決し、プロセスを最適化するために採用されています。これらのアプリケーションは、高度なアルゴリズム、機械学習、データ分析技術を活用して貴重な洞察を引き出し、意思決定を自動化します。効率的でインテリジェントなソリューションへの需要が高まるにつれ、人間が常に介入することなく適応し、独立して動作する自律型AIシステムやエージェントの必要性も高まっています。
制約： 自律型AIとエージェントにおける限られた適応性と文脈理解
限られた適応性と文脈理解は、さまざまなドメインにおける自律型AIとエージェントの有効性を妨げる重大な制約です。これらの制約は、人間同士の相互作用の複雑さや、実世界のシナリオの動的な性質から生じます。AIシステムは、あらかじめ定義されたパラメータの範囲内では特定のタスクに優れていても、不慣れな状況に適応したり、予測不可能な環境を処理したりするのに苦労することがよくあります。多様な手がかりや環境要因の解釈と適切な対応を伴う文脈理解は、AIアルゴリズムにとって困難な課題です。
チャンス 自律型AIとエージェントによるヘルスケアの進歩
ヘルスケアの進歩は、自律型AIとエージェントを応用し、医療を提供する方法に革命をもたらす顕著な機会を提供します。これらのテクノロジーは、診断、治療計画、創薬を強化し、患者の予後改善と医療提供の最適化につながる可能性を秘めています。自律型AIは、患者記録、検査結果、医療画像などの膨大な医療データを分析し、医療従事者の正確な診断を支援します。
課題：倫理的・法的懸念が市場に大きな課題をもたらす
自律型AIシステムやエージェントがより高度になり普及するにつれて、いくつかの倫理的な考慮事項が生じます。主な懸念事項の1つは、自律走行車やロボットによる事故や危害の可能性です。自律システムが関与する事故が発生した場合の責任の判断は、複雑な法的問題を引き起こします。法的枠組みや規制は、急速に進化する自律型AI技術に追いつくのにしばしば苦労します。責任、プライバシー、安全基準、データ保護に対処する包括的な法的枠組みの確立が極めて重要になります。
垂直分野別では、BFSI分野が予測期間中に最大の市場規模を占め
BFSI（銀行、金融サービス、保険）部門は、自律型AIと自律型エージェントによる変革的な影響を経験しており、金融機関の運営方法やサービスの提供方法に革命をもたらしています。これらの先進テクノロジーは、自動化、意思決定の強化、顧客体験の向上など、他に類を見ない機会を提供します。BFSI分野の自律型AIシステムは、機械学習アルゴリズムを活用して膨大な金融データを分析し、パターンを検出して、不正検知、リスク管理、投資戦略などの分野で自律的な意思決定を行います。
サービス別では、トレーニング、サポート、メンテナンス分野が予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予測されています。
自律型AIとエージェントの分野におけるトレーニング、サポート、メンテナンスサービスは、AIシステムを効果的に活用し、維持しようとする組織にとって極めて重要です。トレーニング・サービスは、AI技術やエージェント・システムの能力を活用するために必要なスキルや知識をユーザーに習得させることに重点を置いています。サポート・サービスは、AIシステムの運用中に発生する可能性のある問題や課題に対処するための技術支援やトラブルシューティングを含みます。メンテナンス・サービスは、AIシステムの信頼性と長寿命を確保するための事前モニタリング、パフォーマンスの最適化、定期的なアップデートに重点を置いています。
予測期間中、北米が最大の市場規模を占める見込み
北米、特に米国とカナダは、自律型AIと自律型エージェントの開発と導入における主要地域です。この地域は、人工知能の進歩の最前線にある大手テクノロジー企業、研究機関、新興企業の本拠地です。自律型AIとは、AIシステムが人間の介入なしに動作し、意思決定を行う能力を指します。北米では、自律型AIは輸送、ヘルスケア、金融、製造、エンターテインメントなどさまざまな分野で応用されています。
主要企業
自律型AIおよび自律型エージェントのベンダー各社は、新製品投入、製品アップグレード、提携・契約、事業拡大、M&Aなど、さまざまな種類の有機的・無機的成長戦略を実施し、市場での提供を強化しています。自律型AIと自律型エージェントの世界市場における主要ベンダーは、IBM（米国）、AWS（米国）、Microsoft（米国）、Oracle（米国）、Google（米国）、Waymo LLC（米国）、DeepMind（英国）、OpenAI（米国）、Salesforce（米国）、SAP SE（ドイツ）、NVIDIA Corporation（米国）、Baidu（中国）、ServiceNow（米国）、H2O. ai（米国）、Genesys（米国）、Aerogility（英国）、Kore.ai（米国）、Fetch.ai（英国）、Automation Anywhere（米国）、Tecnotree（フィンランド）、C3.ai（米国）、Helpshift（米国）、Algotive（米国）、CognosysAI（米国）、Level AI（米国）、Mobileye（イスラエル）、Deeproute.ai（中国）、Cogito（米国）、Uber Technologies（米国）、Attri（米国）。
この調査レポートは、自律型AIと自律型エージェント市場をオファリング、技術、業種、地域に基づいて分類しています。
オファリング別
ハードウェア
ソフトウェア
タイプ別
計算エージェント
ロボットエージェント
デプロイメント別
クラウド
オンプレミス
サービス別
テクノロジー別
機械学習
ディープラーニング
教師あり学習
教師なし学習
強化学習
大規模言語モデル
自然言語処理
文脈認識
コンピュータビジョン
業種別
BFSI
小売・Eコマース
電気通信
製造業
ヘルスケア・ライフサイエンス
エネルギー・公益事業
自動車・運輸・物流
政府・防衛
メディア・エンターテインメント
その他
地域別
北米
欧州
アジア太平洋
中東・アフリカ
中南米
2023年5月、IBMは新しいAIおよびデータ・プラットフォームであるWatsonXを発表しました。WatsonXは、企業が信頼できるデータを用いて最先端のAIの効果を拡大・加速できるようにするものです。WatsonXは、AI開発スタジオ、データストア、AIガバナンスツールキットを含む包括的なプラットフォームです。
アマゾンは2023年3月、Amazon Chime SDKとAmazon Lex for chatbotsの統合を発表しました。この新しい統合により、構築者は自然言語を理解するAIを搭載したチャットツールを作成できるようになります。
2022年6月、ウェイモはウーバーとの提携を発表。この提携により、ウェイモ・ヴィアの自動運転トラックは、ウーバー・フレイトの荷主や運送業者のネットワークを利用して、荷物の検索や輸送の予約ができるようになります。これにより、Waymoは事業範囲を拡大し、顧客により多くの輸送オプションを提供できるようになります。
2021年9月、Google Cloudは、PyTorchとTensorFlowのサポート拡大、新しいAutoML機能、データ準備と管理ツールの改善を含む、Vertex AIプラットフォームのメジャーアップグレードを発表しました。
2020年9月、IBMとProMare社は、IBMのAI、自動化、クラウド、エッジ技術を搭載した完全自律型の研究船であるメイフラワー自律船（MAS）の完成と進水を発表しました。IBMとProMareのパートナーシップは、自律型船舶の分野における重要な進展です。
【目次】
1 はじめに （ページ – 34）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.3 対象と除外
1.4 市場範囲
1.4.1 市場セグメンテーション
1.4.2 対象地域
1.4.3 考慮年数
1.5 考慮通貨
表1 米ドル為替レート、2020-2022年
1.6 利害関係者
2 調査方法 (ページ – 39)
2.1 調査データ
図1 自律型AI・自律型エージェント市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 一次インタビュー
2.1.2.2 一次プロファイルの内訳
2.1.2.3 主要業界インサイト
2.2 データの三角測量
2.3 市場規模の推定
図2 自律型AI・自律型エージェント市場：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ
2.3.1 トップダウンアプローチ
2.3.2 ボトムアップアプローチ
図3 アプローチ1（供給側）： 自律型AI・自律型エージェント市場の提供による収益
図4 アプローチ2-ボトムアップ（供給側）： 自律型AI・自律型エージェントプレーヤーの提供による集団収益
図5 アプローチ3-ボトムアップ（供給側）： 自律型AI・自律型エージェントの提供による収益とその後の市場推定
図6 アプローチ4-ボトムアップ（需要側）： 自律型AI・自律型エージェントの支出全体に占める自律型AI・自律型エージェントの提供シェア
2.4 市場予測
表2 要因分析
2.5 前提条件
表3 調査の前提
2.6 限界
2.7 世界の自律型AI・自律型エージェント市場への景気後退の影響
表4 世界の自律型AI・自律型エージェント市場に対する景気後退の影響
3 エグゼクティブサマリー（ページ数 – 54）
表5 世界の自律型AI・自律型エージェント市場規模と成長率、2018～2022年（百万米ドル、前年比）
表6 世界の市場規模と成長率、2023年～2028年（百万米ドル、前年比）
図7 2023年に最大の市場規模を握るソフトウェア分野
図8 2023年に最大の市場規模を握るプロセッサー分野
図9 2023年に大きな市場規模を握るのは計算機セグメント
図10 2023年にクラウドがより大きな市場シェアを占める
図11 2023年に最大の市場規模を握るのはコンサルティング分野
図12 2023年に最大の市場規模を握るのは機械学習分野
図13 教師付き学習分野が2023年に最大の市場規模を占める
図14 2023年に最大の市場規模を握るのはBfsi垂直市場
図15 2023年に最大の市場シェアを握るのは北米
4 プレミアムインサイト (ページ – 59)
4.1 自律型AIと自律型エージェント市場における魅力的な市場機会
図16 予測期間中、自律型ソフトウェアへの高い需要が市場を牽引
4.2 垂直市場別
図17 予測期間中に最大の市場規模を握るのはBfsiの垂直市場
4.3 地域別市場
図18 2023年までに北米が最大の市場シェアを占める見込み
4.4 市場：トップオファリングと垂直市場
図 19 2028 年までにソフトウェア分野と Bfsi 分野が最大の市場シェアを占める見込み
5 市場概要と業界動向（ページ – 61）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 20 自律型AIと自律型エージェント市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 自律型AIと自律型エージェントの触媒となるAIアプリケーションの増加
5.2.1.2 並列計算リソースの利用可能性の増加
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 自律型AIおよび自律型エージェントの限られた適応性と文脈理解
5.2.2.2 人間とAIの相互作用と信頼の欠如
5.2.3 機会
5.2.3.1 交通システムに革命をもたらす自律型AI運転技術の進歩
5.2.3.2 自律型AIと自律型エージェントによる顧客サービスとパーソナライゼーションの高度化
5.2.3.3 自律型AIと自律型エージェントによるヘルスケアの進歩
5.2.4 課題
5.2.4.1 市場に大きな課題をもたらす倫理的・法的懸念
5.2.4.2 データプライバシーとセキュリティの課題
5.3 ケーススタディ分析
5.3.1 自動車、輸送、物流
5.3.1.1 ケーススタディ1：IBMのクラウドオートメーションによるメイフラワー号の自律航行
5.3.1.2 ケーススタディ2：ZooxがAWSを活用して自動運転車の開発を加速
5.3.2 BFSI
5.3.2.1 ケーススタディ1：Arabesque AIがGoogleのクラウドプラットフォームで財務パフォーマンス分析を高度化
5.3.2.2 ケーススタディ2：ビジョンバンコ、H2OドライバーレスAIで顧客体験を向上
5.3.3 ヘルスケア・ライフサイエンス
5.3.3.1 ケーススタディ1：NHSがDeepMindと協業してデジタルヘルスのイノベーションを推進
5.3.4 製造業
5.3.4.1 ケーススタディ1：Stanley Black & Decker、自動化で業務を効率化
5.3.5 小売・Eコマース
5.3.5.1 ケーススタディ1：コンセンサスによる機械学習のためのデータ管理の簡素化
5.3.6 メディア＆エンターテイメント
5.3.6.1 ケーススタディ1：Google CloudがMeredith Corporationのスケーラブルなデータプラットフォーム構築を支援
5.3.7 エネルギー＆ユーティリティ
5.3.7.1 ケーススタディ1：Kore.aiが会話型AIでエネルギー会社の顧客サービス向上を支援
5.3.7.2 ケーススタディ2：ENGIEがC3.aiでエネルギー管理を変革
5.3.8 教育
5.3.8.1 ケーススタディ1：Automation AnywhereのRPAソリューションがメルボルン大学の事務業務を変革
5.4 自律型AIと自律型エージェント市場：エコシステム分析
図 21 市場：エコシステム分析
表7 市場：プラットフォームプロバイダー
表8 市場：サービスプロバイダー
表9 市場：エンドユーザー
表10 市場：フレームワーク提供者
表11 市場：マルチエージェントAIフレームワーク
表12 市場：規制当局
5.5 価格分析
表13 自律型AIと自律型エージェント市場：価格水準
5.6 特許分析
5.6.1 方法論
5.6.2 文書タイプ
表14 出願された特許、2013年～2023年
5.6.3 技術革新と特許出願
図22 特許付与総数、2013-2023年
5.6.3.1 上位出願者
図23 特許出願件数上位10社（2013-2023年
表15 特許所有者上位20社（2013～2023年
表16 自律型AIと自律型エージェント市場の特許リスト（2021～2023年
5.7 市場の簡単な進化の歴史
5.8 AI技術の種類（機能別
図24 人工知能、機能別
表17 人工知能、機能別
5.9 バリューチェーン分析
図25 自律型AIと自律型エージェント市場：バリューチェーン分析
5.9.1 研究開発（R&D）
5.9.2 データ収集と前処理
5.9.3 アルゴリズム開発とトレーニング
5.9.4 システムの統合と展開
5.9.5 モニタリングと最適化
5.9.6 メンテナンスとサポート
5.10 自動AIと自動機械学習の比較
表18 自動AIと自動機械学習の比較
5.11 技術分析
5.11.1 関連技術
5.11.1.1 AIとML
5.11.1.2 知覚とセンシング
5.11.1.3 ロボティクスとオートメーション
5.11.1.4 ヒューマン・マシン・インタラクション
5.11.1.5 コネクティビティとネットワーキング
5.11.2 関連技術
5.11.2.1 クラウドコンピューティング
5.11.2.2 セキュリティとプライバシー
5.11.2.3 データ管理と分析
5.12 ポーターの5つの力分析
図 26 ポーターのファイブフォース分析
表19 ポーターの5つの力分析
5.12.1 新規参入の脅威
5.12.2 代替品の脅威
5.12.3 供給者の交渉力
5.12.4 買い手の交渉力
5.12.5 競合の激しさ
5.13 主要会議・イベント（2023～2024年
表20 コンファレンス＆イベントの詳細リスト（2023～2024年
5.14 関税と規制の状況
5.14.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表21 北米：規制機関、政府機関、その他の組織
表22 欧州： 規制機関、政府機関、その他の団体
表23 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表24 ROW： 規制機関、政府機関、その他の団体
5.14.1.1 北米
5.14.1.1.1 米国
5.14.1.1.2 カナダ
5.14.1.2 欧州
5.14.1.3 アジア太平洋
5.14.1.3.1 韓国
5.14.1.3.2 中国
5.14.1.3.3 インド
5.14.1.4 中東・アフリカ
5.14.1.4.1 アラブ首長国連邦
5.14.1.4.2 KSA
5.14.1.4.3 バーレーン
5.14.1.5 中南米
5.14.1.5.1 ブラジル
5.14.1.5.2 メキシコ
5.15 主要ステークホルダーと購買基準
5.15.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図27 上位3業種の購買プロセスにおける関係者の影響力
表25 上位3バーティカルズの購買プロセスにおけるステークホルダーの影響度(%)
5.15.2 購入基準
図28 上位3業種における主な購買基準
表26 上位3業種における主な購買基準
5.16 自律型AIと自律型エージェント市場のバイヤー/顧客に影響を与えるトレンド/破壊的要因
図29 市場：バイヤー／顧客に影響を与えるトレンド／ディスラプション
5.17 市場におけるベストプラクティス
5.18 市場展望の技術ロードマップ
表27 短期ロードマップ（2023～2025年
表28 中期ロードマップ、2026～2028年
表29 長期ロードマップ、2029～2030年
5.19 市場のビジネスモデル
5.19.1 Paas（プラットフォーム・アズ・ア・サービス）
5.19.2 サービスベース・モデル
5.19.3 ハイブリッドモデル
5.20 自律AIと自律エージェント開発の主要段階
5.20.1 データの取得と準備
5.20.2 モデルの開発とトレーニング
5.20.3 テストと評価
5.20.4 統合と展開
5.20.5 継続的なモニタリングと改善
5.20.6 倫理的および法的考察
…
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レポートコード：TC 8694