生成 AI の産業規模は、2022 年の 106 億米ドルから 2032 年までに 1,519 億米ドルに達すると推定されており、2023 年から 2032 年にかけて 31.4% の CAGR で成長します。
生成AI 業界とは、生成人工知能アルゴリズムを使用して、画像、音楽、テキスト、または仮想環境全体などのコンテンツを作成または生成するテクノロジーとソリューションを指します。新しいマテリアルの作成に特化した人工知能システムは、生成 AI システムとして知られています。これらのシステムは、以前と同様のマテリアルを作成するために、既存のデータからパターンを学習します。クリエイティブ アート、ゲーム、デザインなど、他の業界でも生成 AI が使用できる可能性 ヘルスケア産業は多くの関心を集め、その急速な普及につながりました。
推進要因
Generative AI を使用してパーソナライズされたコンテンツを作成することで、顧客エンゲージメントの向上を実現できます。ジェネレーティブ AI は、各人の好みに合わせて特別に設計されたオーダーメイドの作品を作成することでこれを可能にします。
ディープ ラーニング アルゴリズムの開発 強力なディープ ラーニング アルゴリズムの開発により、生成 AI システムの機能が大幅に拡張され、これらのシステムが以前よりもリアリズムと品質の高いコンテンツを生成できるようになりました。
クリエイティブ産業における生成型人工知能の採用の増加 ゲーム、広告、エンターテイメントなどの業界では、視聴者に没入型で記憶に残る体験を生み出すために、生成型 AI への注目が高まっています。この傾向により、この形式の人工知能を採用したソリューションの需要が高まっています。
生成型人工知能 (AI) は、インテリジェントな仮想アシスタントやチャットボットの作成に重要な役割を果たし、ユーザーとより効率的にコミュニケーションしながら自然言語でより効率的に応答できるようにし、その結果、その増加につながりました。
E コマースと小売の拡大 Generative AI は、E コマースと小売の両方の環境で貴重な資産となり、リアルな製品写真と仮想試着体験を作成し、製品の視覚化と顧客の意思決定プロセスを改善し、それぞれの業界の発展を推進しています。拡張。
抑制要因
倫理的考慮事項とバイアス 生成 AI アルゴリズムは、トレーニング データに存在するバイアスの影響を受けやすい可能性があり、差別的な内容が生成されたり、既存のバイアスが永続したりするなど、潜在的な倫理的ジレンマにつながります。
AI に関連するプライバシーとセキュリティの問題は、AI が大量のデータにアクセスできるため、不適切に管理された場合、プライバシーとセキュリティの侵害にさらされる可能性があるために発生します。
生成 AI システムの開発は複雑でリソースを大量に消費する可能性があるため、機械学習の知識と大幅な処理能力が必要になります。それらの複雑さは、ゼロから構築されることから生じます。
生成 AI モデルは不透明に見える場合があり、人間がどのようにマテリアルを生成するかを理解したり解釈したりすることが困難になります。解釈可能性の欠如により、透明性と責任を必要とする特定のビジネスでの採用が妨げられる可能性があります。生成 AI モデルはブラック ボックスのように見えるかもしれません。
AI システムによって生成された素材は、生成されるとその所有権と帰属が不明のままであるため、法的および著作権の問題が生じる可能性があります。
成長の機会
ヘルスケアおよび医療画像生成 AI は、深層学習モデルのトレーニングに使用する合成医療画像の生成から、診断と治療計画を改善するための画像解像度の強化に至るまで、医療画像分析において非常に貴重な役割を果たすことができます。
生成 AI アルゴリズムを自動運転車やロボットに適用して、トレーニング、モデリング、テストを目的とした現実的な仮想環境を作成し、これらのテクノロジーのさらなる進歩を促進できます。
コンテンツの制作とデザイン Generative AI は、コンテンツの制作とデザインにおいて多くの機会を提供します。生成 AI を利用すると、画像、音楽、芸術的な側面の作成を自動化でき、時間を節約し、これまで以上に創造的な機会を生み出すことができます。
最新のトレンド
クロスドメイン生成 AI: 生成 AI の最新イノベーションの 1 つは、テキストから画像への合成、画像から音楽への変換、またはスタイルの転送など、さまざまなドメインにわたってコンテンツを生成する機能です。これにより、AI はオリジナルでありながら多様な素材を作成できるようになります。
敵対的生成ネットワーク (GAN) は、後で実際のサンプルと組み合わせて機械学習モデルの全体的なパフォーマンスを向上させることができる合成サンプルでデータセットを強化する方法としてますます人気が高まっています。
業界セグメント
ソリューション: このセグメントには、医療、銀行、製造、ゲーム、産業などの分野の問題を解決するために生成 AI を採用するソフトウェアとプラットフォームが含まれます。
サービス: このセグメントには、生成 AI の実装と使用に関連するコンサルティング、トレーニング、サポート サービスが含まれます。
アプリケーション: このセグメントでは、コンテンツ生成、画像とビデオの合成、自然言語処理、設計の最適化など、特定の生成 AI のユースケースを紹介します。
生成 AI 業界の主要プレーヤー:
アイ・ビー・エム株式会社
Google LLC
マイクロソフト
インテル コーポレーション
アマゾン ウェブ サービス, Inc.
エヌビディア株式会社
OpenAI
株式会社アルファベット
セールスフォース・ドットコム株式会社
アドビ株式会社
その他のキープレーヤー
地域分析
生成 AI は、さまざまな地域で大きな成長の可能性がある国際産業です。このレポートは、次のようないくつかの主要な地域を分析します。
米国とカナダは、技術開発、強力な研究開発活動、AI ソリューションの普及により、北米の生成型 AI 産業に大きく貢献している国です。
ヨーロッパ: イギリス、ドイツ、フランス、オランダなどの国々では、大手テクノロジー企業の集中、政府の取り組み、AI 研究への投資の増加により、生成 AI 産業が急速に拡大しています。
アジア太平洋: 中国、日本、インド、韓国などの新興国では、デジタル化の進展、ITインフラの拡大、AIベースのソリューションの重視の結果、生成AI産業が急速に拡大しています。
ラテンアメリカ: ブラジルやメキシコなどの国々は、IT 分野のテクノロジーの進歩、さまざまな業界での AI の利用の増加、デジタル変革の促進を目的とした政府の取り組みにより、生成 AI テクノロジーへの関心が高まっています。
この地域では生成 AI 産業が着実に拡大しており、アラブ首長国連邦、サウジアラビア、南アフリカなどの国がヘルスケア、金融、製造などの業界でこのテクノロジーの導入をリードしています。
最近の開発
OpenAI (2023): OpenAI は革新的な生成 AI プラットフォームであり、最先端の機械学習技術とユーザーフレンドリーなインターフェイスを組み合わせて、ユーザーが非常に現実的でカスタマイズ可能なコンテンツを作成できるようにします。
NVIDIA Corporation (2022): NVIDIA は、リアルタイムのビデオ合成と操作を可能にし、映画およびエンターテインメント業界の可能性を拡大する革新的な生成 AI モデルを発表しました。
Google LLC (2021): Google は、より自然で直感的な会話を可能にする言語生成を劇的に強化する画期的な生成 AI アルゴリズムを発表しました。
IBM Corporation (2021): IBM は、クラウドベースの分析プラットフォームに新しい AI 機能を発表し、組織が AI によって生成された洞察を活用して意思決定と最適化を改善できるようにします。
Microsoft Corporation (2022): Microsoft は、デザイナーが高品質のビジュアルとデザインを迅速かつ楽に作成できるように設計された画期的な生成 AI ツールを発表し、クリエイティブ プロセス中の時間と労力の両方を節約します。
生成 AI 業界に関するよくある質問:
「生成AI」とは何ですか？
生成 AI は、画像、テキスト、音楽、さらには仮想環境などの新しくユニークなコンテンツを生成できるアルゴリズムとモデルの作成に焦点を当てた人工知能の分野を指します。
生成 AI の応用例にはどのようなものがありますか?
ジェネレーティブ AI の主なアプリケーションは、コンテンツ生成、画像とビデオの合成、自然言語処理、デザインの最適化、仮想現実エクスペリエンス、データ強化です。
生成 AI はどのように実装されますか?
生成 AI モデルは通常、ニューラル ネットワーク、深層学習、確率的モデリングなどの手法を使用して、大規模なデータセット内のパターンと相関関係を識別することによって、新しいコンテンツを生成するようにトレーニングされます。
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