自律型AI＆自律型エージェントの世界市場規模は2030年までにCAGR 42.8％で拡大する見通し
市場概要
自律型AIと自律型エージェントの世界市場規模は2022年に39億3000万米ドルと評価され、2023年から2030年まで年平均成長率（CAGR）42.8％で拡大すると予想されている。「自律型」または「自動運転」という用語は、人間の介入を必要とせず、独立して動作し、意思決定を行うことができる人工知能システムを表すために使用される。これは特に、ウェイモ、テスラ、従来の自動車メーカーなどの企業が自律走行車を製造していた、自動運転車の黎明期の開発段階で顕著だった。自律型エージェントは、アマゾンのアレクサ、アップルのシリ、グーグルのアシスタントなどのバーチャル・アシスタントの開発に熱心だった。機械学習（ML）と自然言語処理（NLP）を使ってユーザーのクエリを理解し、それに答えることで、これらのバーチャルアシスタントはより高度になり、自律的になった。
自律型エージェントはロボット工学の分野でも利用され、ヘルスケア、倉庫の自動化、農業など、数多くの用途に向けたロボットが開発された。企業は研究開発（R&D）活動への投資に注力し、さまざまな環境で独立して動作するロボットを開発した。ヘルスケア産業は自律型AIを採用し、創薬や医療診断、さらにはロボット手術など、さまざまな作業で医療従事者を支援するシステムを展開した。これらのシステムの目的は、患者のケアの質を向上させることである。
金融分野では、自律型エージェントがアルゴリズム取引、不正検知、顧客サービスに使われてきた。大量の金融情報を処理し、リアルタイムで意思決定を行うことができるのだ。機械学習やディープラーニング技術の急速な発展や、様々な産業における人工知能の採用増加により、自律型AIと自律型エージェントの産業市場は成長すると予想される。金融分野における自律型エージェントの活用は、効率性を高め、意思決定の精度向上に寄与し、金融機関が今日のダイナミックな市場の複雑な状況を乗り切るのに役立つ。
自律型AIのアルゴリズムは、これらの情報を利用して、ステアリング、ブレーキ、アクセルの操作方法をリアルタイムで判断し、人間のコントロールに依存しない安全な走行を可能にする。機械学習とディープラーニングは、自動車産業における重要な技術である。MLとディープラーニングは、自動車がデータから学習し、時間とともに走行性能を向上させることを可能にする。例えば、ニューラルネットワークは、物体を識別し、交通信号や標識を認識するように訓練されている。機械学習とディープラーニング技術によって強化された自律型AIのこうした進歩は、自動車の安全性に革命をもたらすだけでなく、複雑な環境を正確かつ確実にナビゲートできる自動運転車の開発にも道を開いている。
自律型AIは多くの場合、複数のセンサーの融合に依存している。アルゴリズムは、自律型エージェントが複数の情報源からの情報を統合し、より正確で信頼性の高い世界観を提供するのを助ける。センサーフュージョンは、安全運転の判断において重要な役割を果たす。車両の経路計画と意思決定 車両の自律走行エージェントは、高度なアルゴリズムを使用して車両の経路を計画し、リアルタイムで意思決定を行う。これには、車線変更、遅い車両の追い越し、信号での停止、歩行者や道路の危険などの予期せぬ出来事への対応などが含まれる。しかし、高い可能性があるにもかかわらず、自律型AIシステムの開発と導入には、安全性への懸念、規制上の障壁、信頼性の高いテストと検証の必要性など、大きな障害があった。
2022年の収益シェアは42.0%を超え、ソフトウェア分野が市場を牽引した。システムは時間とともに進化し、環境に適応し、環境から学習するため、ソフトウェア市場は急成長している。自律エージェントとは、人間の介入を必要とせずに、ユーザーやシステムのために何かを行ったり、意思決定を行ったりすることができるソフトウェアやプログラムの一部である。自律エージェントは、環境や他の自律エージェントと相互作用しながら、特定のタスクや目標を達成するように設計されている。例えば、チャットボットは、テキストや音声を介してユーザーとコミュニケーションし、問い合わせに応答し、データを提供し、さらには予約や商品の注文などのタスクを完了することができるセルフサービス・エージェントである。別の例では、2023年3月、米国のソフトウェア会社アデプト（Adept）が、テキストコマンドを一連のアクションに変換できるAIモデルであるデジタルアシスタントを構築するために3億5,000万米ドルを調達した。
サービス分野は、今後数年間で大きな成長を遂げると予測されている。コンサルティング・サービスは、専門家による指導と戦略的アドバイスに対する要求の増加により需要が高まっている。コンサルタントは、自律型AIやエージェントの導入に向けたロードマップの策定、ユースケースの特定、プロジェクト目標の定義、自律型AIの統合に向けた既存技術やプラットフォームの適合性の評価、自律型エージェントの訓練や運用に必要なデータの収集・保管・管理に向けたデータ戦略の策定、自律型システムの導入に向けたワークフローや従業員の役割の変更、自律型エージェントやAIシステムのパフォーマンスの改善と最適化、特にガイドラインが厳しい分野での倫理的配慮や規制の遵守に関するアドバイスなどを企業と協力して行う。
機械学習分野は、2022年の収益シェアが35.0%を超えて市場を牽引した。自律型エージェントは、環境を認識し、その認識に基づいて意思決定を行い、それに従って行動するソフトウェア・プログラムであるため、いくつかの要因が機械学習技術のこの成長の原動力となっている。自律型エージェントは通常、強化学習などの機械学習技術を用いて実装される。エージェントは、センサーデータ、カメラ画像、センサーの読み取り値など、環境から情報を受け取り、機械学習アルゴリズムを使って入力データを処理し、現在の状態と目標に基づいて意思決定を行う。例えば、強化学習を使用すると、自律型エージェントは累積報酬を最大化する行動を取る方法を学習する。
コンピュータ・ビジョン分野は、今後数年間で大きな成長が見込まれる。この技術市場の成長を後押しする要因には、自律型エージェントのコンピュータ・ビジョン技術があり、環境と相互作用し、視覚データに基づいて意思決定を行うことができる。自律エージェントは、ロボット工学、無人航空機、その他の自律システムで使用できる。自律型エージェントのコンセプトは知覚に基づくもので、エージェントはコンピューター・ビジョンを使って環境を認識する。これには、物体の追跡、障害物の回避、ランドマークの認識などのタスクが含まれる。エージェントは、視覚データに基づいて推論し、行動を決定することができる。例えば、コンピュータ・ビジョンを備えたロボットは、視野内の物体を検知し、それを拾うことを決定できるかもしれない。機械学習は、自律型エージェントが新しい物体を学習し、異なる照明に適応し、意思決定プロセスを微調整できるようにすることで、自律型エージェントのパフォーマンス向上にも役立つ。
自律型AIと自律型エージェントという用語は、銀行、金融サービス、保険（BFSI）業界における最先端の人工知能（AI）と自動化（オートメーション）技術の使用を説明するために使用される。これらの技術により、インテリジェント・システムや自律型エージェントは、人間から独立して様々な活動を行い、意思決定を行うことができる。アプリケーションには、高頻度市場での自動取引、迅速な取引判断、大規模なデータセットや市場動向の分析によるリスク管理などが含まれる。顧客サポートや質問への回答、不正行為の検出、市場の状況や好みに合わせた投資ポートフォリオの調整、取引の実行、ポートフォリオの管理などを自動的に行う。
政府とガバナンスに対する自律型AIと自律型エージェントの意味合いは、倫理、法律、政策の問題を提起する。自律型AIと自律型エージェントが政府とガバナンスに与える影響は以下の通りである： 政府は、自律型AIやエージェントの使用を管理するための新しいルールや規制を作る必要がある。これらのルールは自律性の限界を定義し、安全性、道徳性、責任の基準を確立する必要がある。自律システムは、何か問題が発生したときの責任や説明責任など、倫理的な問題を引き起こす可能性があるため、倫理的な検討にも取り組む必要がある。
2022年の売上シェアは52.0%超で、クラウド分野が市場を牽引。自律型AIと自律型エージェントをクラウド展開と組み合わせて使用することで、ユーザーはクラウド・コンピューティングの拡張性と柔軟性を活用したさまざまなAI搭載アプリケーションやサービスを作成できる。AIや自律型エージェントと連携するクラウド・コンピューティングでは、クラウド・サービス・プロバイダーが管理するリモート・サーバー上に、ソフトウェア・アプリケーションやデータ、サービスを展開する。クラウド・コンピューティングは、インターネットにアクセスできる場所であれば、世界中どこからでもスケーラビリティと可用性を提供する。最も人気のあるクラウド・プロバイダーには、AWS（Amazon Web Services）、Microsoft Azure（マイクロソフト・アジュール）、GCP（グーグル・クラウド・プラットフォーム）などがある。
オンプレミス分野は予測期間中、緩やかな成長が見込まれる。オンプレミス・コンピューティングにおける自律型AIおよび自律型エージェントとは、それ自体で動作し、人間の制御とは無関係に意思決定を行うことができるソフトウェア・システムやアプリケーションを指す。オンプレミス・コンピューティング環境では、組織は、組織独自のインフラストラクチャ内で機密データや必要不可欠な業務のセキュリティを維持しながら、自動化と自律性の利点を活用することができる。これは、データプライバシーとセキュリティの規制がある業界では特に重要である。全体として、自律型AIと自律型エージェントをオンプレミス・コンピューティングと組み合わせることで、高度な自動化とインテリジェント技術の活用による効率の向上、運用コストの削減、意思決定の強化が可能になる。
北米は、2022年の収益シェアが40.0%を超え、市場を支配した。米国とカナダは、この地域の有望な成長拠点として浮上した。同地域の優位性は、クラウドコンピューティングの高い普及率、オムニチャネルの採用の高まり、複数の部門における分析と洞察に対する需要の高まりに起因している。加えて、多数の大手企業が北米市場の地位をさらに高めている。米国とカナダは、堅調で成熟した産業と技術革新とテクノロジーを重視する姿勢により、この成長への主要な貢献国として際立っており、これが自律型AIと自律型エージェント・コンピューティング・ソリューションの採用を促進している。
アジア太平洋地域は、予測期間中に最も速いCAGRを記録すると予測されている。この成長は、アジア太平洋地域の中小企業（SME）によるクラウドベースのサービスに対する需要の高まりが原動力となっている。クラウド・ソリューションの利点を認識する中小企業は、業務と競争力を強化するためにこれらの技術を採用し、市場の拡大に拍車をかけている。中国、インド、日本などの国々では堅調な経済成長が続いており、インターネットの普及とスマートフォンの普及が急速に進んでいる。そのため、電子商取引業界の繁栄を支える効率的な自律型AIソリューションの需要が高まっている。さらに、政府や企業がクラウドベースのセキュリティ・サービスに多額の投資を行っていることも、セキュリティ・クラウド・ソリューションの需要をさらに高めている。
主要企業・市場シェア
同市場は、AIベースの自律型ソリューションを提供する産業として急速に発展している。自律型AIの分野では、Google（Alphabet Inc.）が、特に自律走行車を専門とする子会社Waymoを通じて、この分野の最前線に立っている。グーグルはまた、さまざまな分野における人工知能の研究開発（R&D）に多額の投資を行っており、この分野の主要プレーヤーとなっている。テスラは自律走行技術における著名なプレーヤーだ。同社のオートパイロットとFSDシステムは、電気自動車の完全自律走行を可能にするために設計されている。
アマゾンは物流・フルフィルメント業界の大手企業である。アマゾン・ロボティクスはアマゾンの子会社で、倉庫で注文の受け取りや荷物の運搬などの作業を行うロボットを設計・製造している。UberとLyftはライドシェア業界の大手企業である。両社は人間の運転手への依存度を下げるために自律走行車技術に投資しており、自動運転車の開発や他の自律走行車企業との提携に取り組んでいる。
例えば、2023年9月、GPTConsoleはインテリジェントコマンドラインインターフェイス（CLI）と自律型AIエージェントPixieとBirdを発表した。この開発はAIの著しい成長を意味し、開発者に大規模言語モデル（LLM）と対話する、よりユーザーフレンドリーな方法を提供する。自律型AIウェブ開発者であるPixieは、プロンプトに基づいてReactJSベースのランディングページを生成することができる。対照的に、Birdはパーソナル・ブランド・マネージャーであり、Twitterアカウントの活動を強化し、オンラインでの存在感を高める。これらの機能は、開発者のAI主導の仕事を変革し、LLMによる革新的な製品やサービスの創造を効率化する可能性がある。世界の自律型AIおよび自律型エージェント市場における著名なプレーヤーには、以下のようなものがある：
グーグル
IBM
マイクロソフト
オラクル
ウェイモLLC
ディープマインド
オープンAI
セールスフォース
SAP SE
エヌビディア・コーポレーション
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。この調査に関してGrand View Research社は、世界の自律型AIと自律型エージェント市場レポートをコンポーネント、技術、展開、最終用途産業と地域に基づいて区分しています：
コンポーネントの展望（売上高、10億米ドル、2017年～2030年）
ハードウェア
ソフトウェア
サービス
テクノロジーの展望（売上高、10億米ドル、2017年～2030年）
機械学習
自然言語処理
コンテキスト認識
コンピュータビジョン
展開の見通し（売上高、10億米ドル、2017年～2030年）
オンプレミス
クラウド
最終用途産業の展望（売上高、10億米ドル、2017年～2030年）
小売・Eコマース
BFSI
IT・通信
製造業
ヘルスケア＆ライフサイエンス
政府・防衛
その他
地域別展望（売上高, USD Billion, 2017 – 2030）
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
中東・アフリカ
サウジアラビア
UAE
南アフリカ
【目次】
第1章. 方法論とスコープ
1.1. 調査方法
1.2. 調査範囲と前提条件
1.3. 情報収集
1.3.1. 購入データベース
1.3.2. Gvr内部データベース
1.3.3. 二次情報源と第三者の視点
1.3.4. 一次調査
1.4. 情報分析
1.4.1. データ分析モデル
1.5. 市場形成とデータの可視化
1.6. データの検証と公表
第2章. エグゼクティブ・サマリー
2.1. 市場展望
2.2. セグメント別の展望
2.3. 競合他社の洞察
第3章. 市場の変数、トレンド、スコープ
3.1. 市場の系譜
3.2. 業界価値分析
3.3. 自律型AIと自律型エージェント市場 – 市場ダイナミクス
3.3.1. 市場促進要因分析
3.3.1.1. AI対応アプリケーションの需要拡大が自律型AI・自律型エージェント市場の起爆剤に
3.3.1.2. 同様の計算リソースに対する需要の増加
3.3.2. 市場阻害要因分析
3.3.2.1. 限られた文脈理解と適応性
3.3.3. 業界の課題
3.4. ビジネス環境ツールの分析 自律型AIと自律型エージェント市場
3.4.1. ポーターのファイブフォース分析
3.4.1.1. サプライヤーの競争力
3.4.1.2. バイヤーの競争力
3.4.1.3. 代替品の脅威
3.4.1.4. 新規参入の脅威
3.4.1.5. 競合他社との競争
3.4.2. 杵柄分析
3.4.2.1. 政治情勢
3.4.2.2. 経済情勢
3.4.2.3. 社会情勢
3.4.2.4. テクノロジー
3.4.2.5. 環境的ランドスケープ
3.4.2.6. 法的環境
3.5. 経済メガトレンド分析
第4章. 自律型AIと自律型エージェント市場 コンポーネント推定とトレンド分析
4.1. 自律型AIと自律型エージェント市場：コンポーネント別 主要項目
4.2. 自律型AIと自律型エージェント市場： コンポーネントの動向分析、2022年・2030年
4.3. ハードウェア
4.3.1. 市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
4.4. ソフトウェア
4.4.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（USD Million）
4.5. サービス
4.5.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（百万米ドル）
第5章. 自律型AIと自律型エージェント市場： 技術推計と動向分析
5.1. 自律型AIと自律型エージェント市場：技術別 主要項目
5.2. 自律型AIと自律型エージェント市場： 技術動向分析、2022年・2030年
5.3. 機械学習
5.3.1. 市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
5.4. 自然言語処理
5.4.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（USD Million）
5.5. コンテキスト認識
5.5.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（百万米ドル）
5.6. コンピュータビジョン
5.6.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（百万米ドル）
第6章. 自律型AIと自律型エージェント市場： 展開の推定と動向分析
6.1. 自律型AI・自律型エージェント市場：デプロイメント別 主要なポイント
6.2. 自律型AIと自律型エージェント市場： 2022年と2030年の展開動向分析
6.3. オンプレミス
6.3.1. 市場推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
6.4. クラウド
6.4.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（百万米ドル）
第7章. 自律型AIと自律型エージェント市場 エンドユーザー産業の推定と動向分析
7.1. 自律型AI・自律型エージェント市場：エンドユーザー産業別 主要項目
7.2. 自律型AIと自律型エージェント市場： エンドユーザー産業の動向分析、2022年・2030年
7.3. 小売・Eコマース
7.3.1. 市場推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
7.4. BFSI
7.4.1. 市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
7.5. IT・通信
7.5.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（百万米ドル）
7.6. 製造業
7.6.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（百万米ドル）
7.7. ヘルスケア
7.7.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（百万米ドル）
7.8. 政府機関
7.8.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（百万米ドル）
7.9. その他
7.9.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（百万米ドル）
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