◆マルチクライアント調査レポート：2023年08月10日発刊
Generative AIによるITビジネスへの影響分析および将来展望
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生成AIを活用した新たなITソリューションの実態／有望性を徹底調査 |
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| −はじめに− |
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- 第三次AI（人工知能）ブーム以降、さまざまな業界や業務においてAIの実装／運用による業務効率化を中心に導入が進展しており、徐々にではあるものの「AIの民主化」が近づくことで、AI活用による恩恵を幅広い領域で享受可能となっていた。
- 2022年度には、OpenAI社が開発／提供を開始した対話型AI「ChatGPT」をはじめとして、テキストをインプットとした画像生成サービスなど生成AI（生成系AI、Generative AI）を基盤に開発されたアプリケーション／サービスの登場により、生成AIの認知度は著しく高まると同時に、AI技術の革新性や活用可能な業務範囲の広さから、2023年度以降法人における業務効率化やビジネスにおける付加価値向上を実現するソリューションの開発が国内外問わず進められている。
- 一方、生成AIの業務利用においては、法規制への対応やハルシネーション、ディープフェイク、データプライバシーといったリスクが発生することから、技術的な革新性や適用可能な業務範囲が広範囲など有望性の高さとは反対に法人での利用においては慎重な対応が求められている。
- 2023年7月時点では、国内においてもOpenAIが開発した大規模言語モデル「GPTシリーズ」など、従来AI技術の研究開発を行っていた企業のほか、ハイパースケーラーが提供する基盤モデルを活用したアプリケーション開発や個別システム開発が進展している。
- 国内ベンダーにおいては、生成AI活用において発生する各種リスクへの対応のほか日本語に特化した処理能力を有する基盤モデル開発に取り組む企業も増加しており、海外中心の技術発展およびベース技術の利用が集約する中で日本独自の技術として国内における優位性を確保する動きも強まっている。
- 以上を踏まえ、本マルチクライアント特別調査企画「Generative AIによるITビジネスへの影響分析および将来展望」では、「ChatGPT」の登場を皮切りに、注目が集まる生成AIを活用したビジネス市場動向および生成AIを活用したビジネスを展開するベンダーの戦略や市場に対する見解などを調査／分析した。本マルチクライアント特別調査企画が当該ビジネスに関わる事業者において、広く活用されることを切に望むものであり、当該ビジネス市場に参入する事業者における競争優位を確立するマーケティングデータとして活用いただければ幸甚である。
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| −調査目的− |
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- 生成AIビジネス市場動向を分析し、市場トレンドの方向性やITビジネスへの影響度合いなどを明確化すとともに、生成AIビジネス市場に参入するベンダーの戦略や実績などを分析することで、生成AIビジネス市場全体の将来展望を把握し、生成AIビジネス市場で優位性を確保するためのマーケティング戦略立案の基礎データを提供することを目的とした。
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| −調査対象− |
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- ■生成AI市場編
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- ■ベンダー戦略編
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- 生成AIビジネス市場に参入するモデル開発ベンダー、ITベンダー、クラウドベンダー：25社
- ■ユーザーアンケート編
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- 日本国内における年商10億円以上で生成AIを検討／導入している企業：513社
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| −調査項目− |
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- ■生成AI市場編
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1. 調査対象範囲および市場定義
2. 主要ユースケース概要
3. 市場規模推移（2022年度実績〜2027年度予測）
4. 主要参入ベンダー動向
5. 主要参入ベンダー一覧
6. 業界構造／ベンダーマッピング
- ■ベンダー戦略編
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1. 企業プロフィール
2. 主要プロダクト／サービス概要
3. 組織体制
4. Generative AI売上（2022年度実績〜2024年度予測）
5. Generative AIビジネスにおけるターゲット状況
6. Generative AIビジネスにおける事業ロードマップ
7. Generative AI活用におけるユーザー状況（2023年7月時点）
8. Generative AIビジネスにおける課題／影響／有望性に関する見解
- ■ユーザーアンケート編
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1. Generative AIの活用を想定している業務領域
2. 最も優先度が高いGenerative AIの活用を想定している業務領域
3. Generative AIの検討／導入目的
4. 具体的に検討／導入しているGenerative AIの活用に向けた取り組み
5. 検討／導入しているGenerative AIカテゴリー
6. 直近1年間におけるGenerative AIの活用検討／導入範囲
7. Generative AIの検討／導入に伴い想定／直面している課題
8. 特に不安視しているGenerative AIの検討／導入に伴い想定／直面している課題
9. Generative AIの活用に向けたフェーズ状況
10. Generative AIの活用に際するガバナンス／リスクへの対応に対する考え
11. Generative AIの活用に際するガバナンス／リスクへの対応状況
12. Generative AIの活用に際するガバナンス／リスクへの対応方法
13. Generative AIの検討／導入（ガバナンス／リスクへの対応以外）に際する対応方法
14. Generative AIの検討／導入に伴い想定／投資している金額感
15. Generative AIの検討／導入を主導する部門／人員
16. テキスト領域のGenerative AIが与える自業界への影響度に対する考え
17. 画像領域のGenerative AIが与える自業界への影響度に対する考え
18. 音声領域のGenerative AIが与える自業界への影響度に対する考え
19. テキスト領域のGenerative AIが与える自業界への影響度の理由
20. 画像領域のGenerative AIが与える自業界への影響度の理由
21. 音声領域のGenerative AIが与える自業界への影響度の理由
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| −目次− |
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- A. 総括編（1）
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1. Generative AI市場規模推移（2022年度実績〜2027年度予測）（2）
2. AIビジネスに与えるGenerative AIの影響（7）
3. 業種別／職種別ビジネス変革シナリオ予測（10）
4. 業界構造と調査対象企業のビジネス傾向マッピング（15）
5. Generative AIビジネスを取り巻く課題／法規制における影響（18）
6. 国内における基盤モデルビジネスの現状（24）
7. Generative AIビジネスにおける事例（25）
8. 国内企業におけるGenerative AI導入・活用フロー／プロセス（28）
- B. 市場編（29）
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B-1. テキスト生成（30）
B-2. 画像生成（42）
B-3. 音声生成（54）
- C. ベンダー戦略編（67）
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C-1. AI inside（68）
C-2. AI Picasso（72）
C-3. HEROZ（76）
C-4. NTTデータ（80）
C-5. Preferred Networks（84）
C-6. PwCコンサルティング（88）
C-7. Ridge-I（92）
C-8. rinna（96）
C-9. Spiral.AI（100）
C-10. アドビ（104）
C-11. アマゾン ウェブ サービス ジャパン（108）
C-12. エーアイ（112）
C-13. エヌ・ティ・ティ・アドバンステクノロジ（116）
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C-14. エヌビディア（120）
C-15. オルツ（124）
C-16. グーグル・クラウド・ジャパン（128）
C-17. セールスフォース・ジャパン（132）
C-18. データグリッド（136）
C-19. 電通国際情報サービス（140）
C-20. 日本アイ・ビー・エム（144）
C-21. 日本電気（148）
C-22. 日本マイクロソフト（152）
C-23. 日立製作所（156）
C-24. 富士通（160）
C-25. メタリアル（164）
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- D. ユーザーアンケート編（168）
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D-1. 調査設計（169）
D-2. 調査結果（176）
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