2015 AI(人工知能)・ビッグデータによる市場変革と将来展望

昨今注目を集めるAI(人工知能)。機械学習やディープラーニングなどAI技術の進展や、ビッグデータの活用拡大などを背景に、加速度的な進化がみられる。現時点では過度な期待や漠然とした不安も含め、市場は黎明期だが徐々に実業務への適用も開始され、実用化への可能性が見えてきた。本調査レポートでは、将来的にAIがどのような業種・業務に適用され、経済的なインパクトをもたらすかを考察した。

発刊日: 2015/10/30 体裁: A4 / 242頁
資料コード: C57117700 PDFサイズ: 4.1MB
カテゴリ: 情報通信

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調査資料詳細データ

調査概要
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調査目的:人工知能(AI)が国内の産業や社会にどのような影響を与えうるのか、AIへの注目度が高まる背景や理由、プレイヤー動向、識者の見解など、総合的な市場動向から調査・分析を行った。今後、ビジネスで人工知能の活用を行うための活動に資することを目的とする。
調査対象:人工知能関連技術を開発、提供する企業/大学、研究機関等の人工知能に関連する研究者
調査方法:研究員による直接取材調査/文献調査(各種公的資料、弊社既存調査データなど)
調査期間:2015年7月~2015年10月

調査結果サマリー
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人工知能(AI)活用の中長期予測
 ~医療や金融で優先的に活用 長期的には自動運転走行、スマートファクトリーの実現に貢献~
・人工知能(AI)は、短期的に創薬、バイオ、金融などで優先的に活用される
・長期的には、自動運転走行やスマートファクトリーの実現が産業に大きなインパクトを与える

資料ポイント
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  • AI(人工知能)技術とプレイヤー動向
    第三次AI(人工知能)ブームの背景、ディープラーニングの可能性と課題、AIとロボット、シンギュラリティ問題、海外主要プレイヤー動向(Google、IBM、Facebook、Microsoft、Amazon)、国内主要プレイヤー動向(大手企業、AIベンチャー)
  • 各産業へのAI波及の可能性と影響分析
    自動車(自動運転車)、製造業(スマートファクトリー、製品検査、故障予防・予防保全)、医療、ヘルスケア、介護、機械翻訳/自動翻訳、金融、運輸、エネルギー、警備・防犯、その他(流通、農業、バイオ、製薬、教育、メディア等)
  • ユーザ企業アンケート
    企業が保有するデータ量、AIが自社のIT戦略や経営に大きな影響を与えるか

資料概要
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Ⅰ 注目が高まるAI(人工知能)技術とプレイヤー動向
Ⅱ 国内におけるAIの適用分野
Ⅲ ビッグデータに関する ユーザアンケート調査結果
Ⅳ 企業/研究機関 個票

リサーチ内容

■掲載内容

調査のポイント

図表1 AI活用のロードマップ(2015年~2030年)
図表2 主要ベンダーの特徴

Ⅰ 注目が高まるAI(人工知能)技術とプレイヤー動向

1.「第三次ブーム」を迎えたAI(人工知能)市場
  1.1.なぜ今AIが脚光を浴びているのか
    図表3 人工知能ブームの歴史
    図表4 第3次AIブームの背景
  1.2.AI(人工知能)とは何か
  1.3.AIの種類
    1.3.1.タイプ別の区分
    1.3.2.技術分野別の分類
    図表5 AIの技術分野
  1.4.ディープラーニングの可能性と課題
  1.5.AIの利用モデル クラウドの活用とエッジコンピューティング
    1.5.1.AIクラウドやOSSの拡充
    図表6 AIクラウドの事例
    1.5.2.クラウドではないアーキテクチャ「エッジコンピューティング」
    図表7 エッジコンピューティングの概念
    図表8 NTTとPreferred Networksの提携による次世代ビッグデータ技術
  1.6.日本政府の取組と予算
    図表9 2016年予算要求の概要
    図表10 産総研の人工知能研究センター概念図
  1.7.AIとロボット
    1.7.1.産業ロボット
    図表11 産業ロボットのAI適用により実現できること
    1.7.2.サービスロボット
  1.8.「シンギュラリティ」問題のゆくえ
2.AI市場のプレイヤー動向
  2.1.日本と海外のプレイヤー動向概況
    図表12 米国ITベンダーにおける企業買収例
    図表13 日本企業の課題
    図表14 AI研究・産業化の日米比較
    図表15 国内AI関連企業と事業会社の提携例
  2.2.IBM
    図表16 IBMの考えるコグニティブ・コンピューティングと人工知能の違い
    2.2.1.Watsonのアーキテクチャ
    図表17 国内金融業でのWatson活用事例
    2.2.2.Watsonのパートナーエコシステム/海外事例
    2.2.3.Watsonのパートナーエコシステム/国内事例
  2.3.Google
    図表18 Googleの買収企業例
  2.4.その他の米国主要IT企業(Facebook、Amazon、Microsoft)
    2.4.1.Facebook
    2.4.2.Microsoft
    2.4.3.Amazon
  2.5.日本企業の取組
    図表19 大手ICT企業によるAI技術の発表事例
    2.5.1.日立製作所
    図表20 日立製作所の人工知能「H」の概要
    2.5.2.NEC
    図表21  「NEC Advanced Analytics - RAPID機械学習」の概要
    2.5.3.NTTデータ
    図表22 人工知能を活用したNTTデータの取り組みのイメージ
    2.5.4.Preferred Networks
    2.5.5.その他のAIベンチャー

Ⅱ 国内におけるAIの適用分野

3.AIが適用されうる分野の予測
  3.1.AIは何を目的に利用されるか
    図表23 従来のITとAIの利用目的
  3.2.AIの適用を左右する要因とは何か
    図表24 AI適用のロードマップの考え方
    図表25 コンピュータ化の影響によってなくなる可能性が高い職業トップ20
    図表26 コンピュータ化の影響によってなくなる可能性が低い職業トップ20
  3.3.AIを適用し得る業界・業務
    図表27 国内におけるAI活用分野と評価
    図表28 AI活用のポテンシャル
  3.4.AI活用のロードマップ
    図表29 AI活用のロードマップ(2015年~2030年)
    3.4.1.2015年~2020年の影響
    3.4.2.2015年~2020年の影響
    3.4.3.2020年~2030年の影響
4.各産業へのAI波及の可能性と影響
  4.1.自動車 ~近い将来世界を変える 自動運転システムの登場~
    4.1.1.自動運転の定義
    図表30 NHTSAとSAEによる自動運転の定義
    図表31 内閣府の自動化レベル及びそれを実現する自動走行システム・運転支援システムの定義
    4.1.2.自動運転システム市場の予測
    図表32 日本における自動運転システムの市場規模予測
    図表33 自動運転の普及状況の予測
    4.1.3.自動運転システムが与える影響の評価
    図表34 自動運転システムが与える影響の評価とその理由
  4.2.製造業 ~スマートファクトリー、製品検査、予防保全の可能性~
    4.2.1.スマートファクトリー(産業ロボット)
    図表35 ロボット産業の将来市場予測
    図表36 製造業の従事者数、出荷額、付加価値額
    図表37 スマートファクトリーが与える影響の評価とその理由
    4.2.2.製品検査
    図表38 エリアマシンビジョンカメラ市場規模推移
    図表39 製品検査+AIが与える影響の評価とその理由
    4.2.3.故障予防、予防保全
    図表40 故障予防・予知保全+AIが与える影響の評価
  4.3.医療 ~社会的課題解決への貢献に期待がかかる~
    4.3.1.医療情報システム市場の現状と予測
    図表41 医療情報システムの種類
    図表42 医療情報システム 保健医療福祉情報システム工業会会員売上高の推移
    4.3.2.医療+AIが与える影響の評価とその理由
    図表43 医療+AIが与える影響の評価とその理由
  4.4.ヘルスケア ~健康寿命の伸長に向けた新市場は創出するか~
    4.4.1.ヘルスケア市場の現状と予測
    図表44 簡易PHR((Personal Health Record)利用者の推移
    図表45 2012年特定保健指導対象者数
    4.4.2.ヘルスケア+AIが与える影響の評価とその理由
    図表46 ヘルスケア+AIが与える影響の評価とその理由
  4.5.介護 ~ロボットやICTの支援は求められるが投資力が課題に~
    4.5.1.介護関連市場の動向(介護ロボット、見守りサービス)
    図表47 高齢化の推移と将来推計
    図表48 介護ロボット市場の推移
    図表49 見守りサービスの市場規模
    4.5.2.介護+AIが与える影響の評価とその理由
  4.6.機械翻訳/自動翻訳 ~夢の技術は実現するか~
    4.6.1.機械翻訳(自動翻訳)と人工知能
    4.6.2.訪日外国人向けの翻訳
    図表50 訪日外国人数の推移
    4.6.3.日本人向けの翻訳
    図表51 通訳・翻訳市場の推移
    図表52 語学ビジネス市場の推移
    4.6.4.機械翻訳が与える影響の評価とその理由
  4.7.金融 ~FinTecやWatsonの動向が注目される~
    4.7.1.金融業でのAI活用実態
    図表53 金融業でのAI活用状況
    図表54 国内金融機関でのWatsonコールセンター活用事例(再掲)
    4.7.2.コールセンター/コンタクトセンター市場の動向
    図表55 コールセンターソリューション市場の業種別推移
    4.7.3.金融業+AIが与える影響の評価とその理由
  4.8.運輸 ~物流需要拡大とドライバー不足問題の解決へ~
    4.8.1.物流市場の動向
    図表56 物流市場の推移
    図表57 物流管理システムの種類と機能
    4.8.2.物流+AIが与える影響の評価とその理由
  4.9.エネルギー ~エネルギー問題を人工知能で解決~
    図表58 スマートグリッドの概念
    4.9.1.HEMS市場の現状と予測
    図表59 HEMS・家庭用蓄電システム市場の推移
    4.9.2.エネルギー+AIが与える影響の評価とその理由
  4.10.警備、防犯 ~画像解析技術が生きる 業界構造の変化が課題に~
    4.10.1.警備業の市場規模とAIの可能性
    図表60 警備業の売上高総額の推移
    4.10.2.警備・防犯+AIが与える影響の評価とその理由
  4.11.その他

Ⅲ ビッグデータに関する ユーザアンケート調査結果

5.データ保有状況とビッグデータに関するアンケート
  5.1.アンケート実施内容
6.企業が保有するデータ量
  6.1.企業が保有するデータ量
    6.1.1.企業が保有するデータ量の推移
    図表61 企業が保有する電子データ量の推移
    図表62 保有する電子データ量
    図表63 カテゴリーと階級値
    6.1.2.保有データ量(自社内)
    図表64 自社内に保有するデータ量
    図表65 自社内に保有するデータ量(パレート図)
    図表66 自社内に保有するデータ量(従業員規模別)
    6.1.3.保有する電子データ量(社外)
    図表67 社外に保有するデータ量
    図表68 社外に保有するデータ量(従業員規模別)
    6.1.4.保有データ量(自社内+外部)
    図表69 自社内+外部に保有する電子データ量
    図表70 自社内+外部に保有する電子データ量(従業員規模別)
7.AIが自社のIT戦略や経営に与える影響
  7.1.AIが自社のIT戦略や経営に与える影響
    7.1.1.自社のIT戦略や経営に大きな影響を与えそうなテーマ
    図表71 自社のIT戦略や経営に大きな影響を与えそうなもの選択肢一覧
    図表72 IT戦略や経営に大きな影響を与えそうなテーマ
    7.1.2.「AI(人工知能)の実用化・普及」を選択した企業の特徴
    図表73 業種別 IT戦略や経営に大きな影響を与えそうなテーマ
8.データ編:プロフィール
  8.1.業種
    8.1.1.売上高規模別 業種
    8.1.2.従業員数規模別 業種
  8.2.売上高規模
    8.2.1.業種別 売上高規模
    8.2.2.従業員数規模別 売上高規模
  8.3.従業員数規模
    8.3.1.業種別 従業員数規模
    8.3.2.売上高規模別 従業員数規模
  8.4.IT関連要員数規模
    8.4.1.業種別 IT関連要員数規模
    8.4.2.売上高規模別 IT関連要員数規模
    8.4.3.従業員数規模別 IT関連要員数規模
9.データ編:保有データ量
  9.1.自社内保有データ量
    9.1.1.業種別 自社内保有データ量
    9.1.2.売上高規模別 自社内保有データ量
    9.1.3.従業員規模別 自社内保有データ量
  9.2.自社内保有データ量(わからない除外)
    9.2.1.業種別 自社内保有データ量(わからない除外)
    9.2.2.売上高規模別 自社内保有データ量(わからない除外)
    9.2.3.従業員規模別 自社内保有データ量(わからない除外)
  9.3.外部保有データ量
    9.3.1.業種別 外部保有データ量
    9.3.2.売上高規模別 外部保有データ量
    9.3.3.従業員規模別 外部保有データ量
  9.4.外部保有データ量(わからない除外)
    9.4.1.業種別 外部保有データ量(わからない除外)
    9.4.2.売上高規模別 外部保有データ量(わからない除外)
    9.4.3.従業員規模別 外部保有データ量(わからない除外)
  9.5.自社内+外部保有データ量
    9.5.1.業種別 自社内+外部保有データ量
    9.5.2.売上高規模別 自社内+外部保有データ量
    9.5.3.従業員規模別 自社内+外部保有データ量
  9.6.IT戦略や経営に大きな影響を与えそうなテーマ
    9.6.1.業種別 IT戦略や経営に大きな影響を与えそうなテーマ
    9.6.2.売上高規模別 IT戦略や経営に大きな影響を与えそうなテーマ
    9.6.3.従業員規模別 IT戦略や経営に大きな影響を与えそうなテーマ

Ⅳ 企業/研究機関 個票

株式会社コーリジャパン
Shannon Lab株式会社
SPACEBOY株式会社
株式会社東芝
日本電気株式会社
日本マイクロソフト株式会社
株式会社Nextremer
株式会社Preferred Networks
有限会社メルダス研究所
株式会社リクルートホールディングス
株式会社WACUL
電気通信大学 情報・通信工学科 伊藤毅志助教
東京工業大学 像情報工学研究所 長谷川修准教授
東京電機大学 工学部情報通信工学科人工知能研究室 月本洋教授
はこだて未来大学 システム情報科学部 複雑系知能学科 松原仁教授
システム研究機構国立情報学研究所 情報学プリンシプル研究系 市瀬龍太郎准教授

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