人工知能市場規模、シェアおよび動向分析レポート 製品別 (ハードウェア、ソフトウェアおよびサービス)、アプリケーション別 (ヘルスケア、BFSI、法律、小売、広告およびメディア、その他)、エンドユース別、地域別、およびセグメント予測 - 2035

人工知能市場の概要

世界の人工知能市場規模は、2025年に10億4,946.37万米ドルと評価され、2026年から2035年までCAGR 32.55%で、2026年の1,391億642万米ドルから2035年までに32億3,956.23万米ドルに成長すると予測されています。

2026 年の人工知能市場は、生成 AI、マルチモーダル システム、エージェント AI、オンデバイス インテリジェンス、エンタープライズ検索拡張生成、AI ガバナンス、推論の最適化、およびますます専門化するコンピューティング インフラストラクチャを特徴とする新たな段階に入ります。製品タイプの需要の約 52% をソフトウェアが占めると推定され、続いてハードウェアが約 28%、サービスが約 20% です。供給されるアプリケーションのうち、BFSI は市場需要の約 24% を占め、ヘルスケアが約 19%、小売が 16%、広告とメディアが 15%、法律が 8%、その他が約 18% を占めると推定されています。エンタープライズ展開は、分離されたチャット インターフェイスを超えて、複数ステップのビジネス プロセスの実行、組織のプライベート情報の取得、エンタープライズ アプリケーションとの対話、およびポリシー制御の適用が可能な AI エージェントへと移行しています。オンデバイス AI は同時に強力になってきており、現在の消費者基盤モデルはスマートフォンやその他のエッジ デバイス向けに最適化されたままでありながら、約 30 億のパラメーターで動作しています。マルチモーダル システムでは、テキスト、画像、音声、ビデオ、構造化情報、およびツールの使用を 1 つのモデル アーキテクチャ内で組み合わせることが増えています。その結果、競争上の優位性はモデル サイズのみから、推論コスト、レイテンシ、ガバナンス、データ統合、信頼性、セキュリティ、実際のビジネス生産性へと移行しています。

米国は、半導体開発、クラウド コンピューティング、エンタープライズ ソフトウェア、消費者向けデバイス、金融機関、ヘルスケア テクノロジー、研究機関、AI スタートアップ企業が集中しているため、依然として人工知能市場の最大の国家センターであり続けています。北米は、2026 年の世界需要の約 40% を占めると推定されています。ソフトウェアは地域の製品タイプ需要の約 54% を占め、ハードウェアは約 27%、サービスは約 19% を占めます。地域のアプリケーション需要の約 25% を BFSI が占め、ヘルスケアが約 20%、広告とメディアが 16%、小売が 15%、法律が 9%、その他が約 15% を占めています。 Intel Corporation、International Business Machines Corporation、および Apple Inc. は、米国からの主要な供給会社の代理を提供しています。現在の市場開発は、クラウドスケールの AI インフラストラクチャとプライバシー指向のエッジ コンピューティングに及びます。 Apple は 2026 年に、約 30 億パラメータのオンデバイス コア モデルと、より高性能なマルチモーダル オンデバイス アーキテクチャを含む第 3 世代の基盤モデルを導入しました。 IBM は watsonx を通じてガバナンスされたエンタープライズ AI を拡張し続け、一方、Intel は大規模な言語モデル、マルチモーダル システム、エンタープライズ検索ワークロード向けに設計された PCIe Gen5 構成の Gaudi 3 AI アクセラレーターを進化させました。

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主な調査結果

• 主要な製品タイプ:企業は基盤モデル、AI エージェント、分析プラットフォーム、オーケストレーション、ガバナンス、自動化、業界固有のアプリケーションを優先するため、ソフトウェアは約 52% の市場シェアを保持すると推定されています。
• 主要なアプリケーション:銀行、保険会社、金融機関が不正検出、リスクモデリング、自動化、顧客サービス、コンプライアンスアプリケーションを拡大する中で、BFSI は市場需要の約 24% を占めると推定されています。
• 主要地域:北米は、ハイパースケール インフラストラクチャ、半導体イノベーション、エンタープライズ ソフトウェアの導入、研究能力、高度な AI 展開によって支えられ、約 40% の市場シェアを占めると推定されています。
• 最も急速に成長している地域:中国、インド、日本、韓国、東南アジアが AI インフラストラクチャとアプリケーションの導入を加速する中、アジア太平洋地域は年間約 36.8% で拡大すると予測されています。
• テクノロジートレンド:新しい軽量エージェント モデルにより、テキスト、画像、ワークフロー タスク全体の機能を維持しながら、トークンの消費量が約 60% 削減され、マルチモーダルの効率が急速に向上しています。
• 市場の推進力:選択されたビジネス ワークフローでは、AI が効果的に統合された場合に約 20 ～ 30% の効率向上の可能性が報告されているため、生成 AI の生産性は企業の導入を強化しています。
• 競争環境:新しいエンタープライズ クラスターでは、大規模な言語モデル、マルチモーダル AI、検索ワークロード向けに設計された PCIe Gen5 アクセラレータ アーキテクチャの使用が増えており、AI インフラストラクチャの競争は激化し続けています。
• 今後の展望:第 3 世代の消費者基盤モデルが約 30 億のパラメーターで動作すると同時に、プライバシー指向のローカル推論とマルチモーダル アプリケーションをサポートするため、オンデバイス人工知能は拡大します。

最新のトレンド

人工知能市場における最も重要なトレンドは、生成型 AI アシスタントから、複数ステップのビジネス プロセスを完了できるエージェント型 AI システムへの移行です。製品タイプの需要の約 52% を占めるソフトウェアには、モデル ゲートウェイ、エージェント フレームワーク、ワークフロー オーケストレーション、ベクトル検索、ガバナンス ツール、監視システム、プロンプト管理、およびアプリケーション プログラミング インターフェイスがますます含まれています。企業はもはや、テキストを生成する能力だけで AI を評価していません。システムが信頼できる情報を取得できるか、エンタープライズツールを呼び出すことができるか、構造化されたアクションを実行できるか、コンテキストを維持できるか、運用ルールを尊重できるかどうかをますます測定しています。 2026 年 6 月に導入された IBM の watsonx.ai v2.4 は、拡張された管理モデルへのアクセスと、新たなエンタープライズ AI ワークロードのサポートを通じて、この方向性を反映しています。また、月間 100 万件のリクエストを処理するアプリケーションでは、トークンの使用状況、推論レイテンシー、モデルのサイズに応じて大幅に異なる経済性を達成できる可能性があるため、組織はモデルの選択についてもより厳選するようになっています。したがって、軽量モデルには戦略的価値が高まっています。 SenseTime の SenseNova 6.7 Flash-Lite は、トークン消費量を約 60% 削減することでこの傾向を示し、マルチモーダル エージェント機能を維持しながら、効率の向上によって推論要件がどのように低下​​するかを示しています。

2 番目の大きなトレンドは、集中型クラウド環境からハイブリッドおよびオンデバイス アーキテクチャへの人工知能の拡大です。ハードウェアは、プロセッサ、アクセラレータ、メモリ、ネットワーキング、データセンター インフラストラクチャが引き続きトレーニングと推論の両方の基礎となるため、製品タイプの需要の約 28% を占めます。同時に、消費者向けデバイスのメーカーは、遅延を削減しプライバシーを向上させるために、より小規模な基盤モデルをローカルで実行することが増えています。 Apple の第 3 世代基盤モデル ファミリには、オンデバイス実行とサーバーベースのプライベート クラウド コンピューティングにわたる 5 つの主要なモデルが含まれています。約 30 億のパラメータを持つ AFM 3 コア モデルはローカル処理用に最適化されており、より高度なマルチモーダル モデルはより豊富なインタラクションをサポートしています。開発者は、統一されたソフトウェア フレームワークを通じて、ローカル モデルとクラウドベースの代替モデルを組み合わせることがますます増えています。これにより、単純なタスクがデバイス上に残り、より要求の厳しいリクエストがより高容量のシステムにルーティングされるハイブリッド AI アーキテクチャが作成されます。ハードウェア サプライヤーは同時にアクセラレータの選択肢を拡大しています。 Intel の Gaudi 3 PCIe 製品は、PCIe Gen5 とイーサネットベースのスケーリングを使用して、従来のサーバー環境内で大規模な言語モデル、マルチモーダル モデル、エンタープライズ RAG ワークロードをサポートします。

市場動向

ドライバ

"「エンタープライズオートメーションと生成的 AI の生産性は、ビジネス機能全体での導入を加速しています。」"

人工知能市場の最大の推進力は、知識集約的な作業を自動化する AI の能力の拡大です。金融機関は非常に大量の文書、取引、顧客要求、コンプライアンスチェック、リスク計算を処理するため、BFSI はアプリケーション需要の約 24% を占めています。生成的およびエージェント的な AI システムは、文書の要約、トランザクションの分類、アナリストの支援、異常の検出、レポートの生成、顧客サービスのワークフローの自動化を行うことができます。選択された職場導入では、適切な生成 AI タスクで約 20 ～ 30% の生産性向上が示されていますが、実現される利益はプロセス設計と人間の監視によって大幅に異なります。

ヘルスケアは、約 19% の市場シェアを獲得するもう 1 つの重要な推進力となっています。 AI は、医療画像、文書化、臨床ワークフロー サポート、創薬、管理自動化、患者コミュニケーション、データ分析にますます使用されています。毎日何千人もの患者とのやり取りを処理する病院は、AI を使用して、反復的な文書作成やスケジュール設定の作業負荷を軽減できます。小売業、広告とメディア、法律、その他の業界も同様のパターンに従っています。この業界横断的な適用性により、人工知能は 1 つの垂直市場に限定された技術よりも大幅に幅広い需要基盤を得ることができます。

拘束

"「ガバナンス、データ品質、実装の複雑さにより、実稼働規模の導入は引き続き制限されています。」"

主な制約は、AI の実験と信頼できる企業の生産との間にあるギャップです。組織は数十のプロトタイプを開発するかもしれませんが、モデルはプライベート データ、セキュリティ制御、アプリケーション、権限、監視、規制要件と統合する必要があるため、大規模に展開できるのはほんの一部だけです。 20 の AI ユースケースをテストしている企業は、最終的には十分に測定可能な運用価値を提供する 5 つまたは 6 つだけを優先する可能性があります。これにより、サービスプロバイダーには、技術的な新規性ではなく実用的な利益を示すようプレッシャーがかかります。

モデルの信頼性には別の制約があります。生成システムは、不正確な情報やサポートされていない情報を生成する可能性があり、これは一か八かのリスクを意味します。ヘルスケア、BFSI、法律などのアプリケーションでは、広範な根拠と人間によるレビューが必要です。企業は、リスクを軽減するために、検索拡張生成、モデル ゲートウェイ、監査ログ、ロールベースのアクセス、評価パイプラインをますます使用しています。これらのコントロールにより、実装がさらに複雑になります。したがって、実稼働 AI アプリケーションには、モデル、取得、セキュリティ、API、可観測性、ガバナンス、ユーザー インターフェイス、データ システム、インフラストラクチャ、ビジネス アプリケーションにわたる 10 以上の技術レイヤーが必要になる場合があります。

機会

"「エージェント ワークフローと小規模な専用モデルにより、経済的に実行可能な AI ユースケースが拡大しています。」"

最も強力な機会は、単に応答を生成するのではなく、構造化された作業を実行する AI エージェントの開発です。エージェントは、言語推論をツール、データベース、API、エンタープライズ アプリケーション、検索機能、人間の承認と組み合わせることができます。顧客サービス エージェントは、本人確認、情報取得、アカウント分析、ポリシーの確認、アクションの推奨など、5 つ以上のリンクされたステップを実行する場合があります。この機能により、BFSI、小売、ヘルスケア、法律、広告とメディア、その他のアプリケーション全体で AI の導入が拡大します。

小規模なモデルはインフラストラクチャ要件を軽減するため、別の重要な機会を提供します。 30 億のパラメータを含むオンデバイス モデルは、数千億のパラメータを含むクラウドスケールのモデルを実行できないコンシューマ ハードウェア内で動作できます。軽量のマルチモーダル システムも改善されており、一部の新しいモデルではトークンの消費量が約 60% 削減されています。効率が向上するにつれて、AI は毎日何百万ものやり取りを伴うアプリケーションにとって経済的に実用的になります。エッジ展開では、ネットワーク依存性がさらに軽減され、選択したユーザー情報をローカル デバイスに保持できます。

チャレンジ

"「コンピューティング需要とモデル アーキテクチャの急速な変化により、インフラストラクチャとスキルに永続的な課題が生じます。」"

主な課題は、許容可能なコストと遅延を維持しながら、急速に拡大する計算要件をサポートすることです。 AI トレーニングには数千のアクセラレータが必要となる場合がありますが、大規模な推論には 1 日に数百万件のリクエストが必要となる場合があります。したがって、ソフトウェアが最大のシェアを保持しているにもかかわらず、ハードウェアは市場需要の約 28% を占めています。組織は、各ワークロードの特性に応じて、CPU、GPU、専用アクセラレータ、メモリ、ストレージ、ネットワーキング、クラウド容量、エッジ処理のバランスを取る必要があります。

導入を成功させるには、機械学習、データ エンジニアリング、アプリケーション開発、サイバーセキュリティ、インフラストラクチャ、ガバナンス、業界運営にわたる専門知識が必要であるため、技術的なスキルも課題となります。新しいモデル、API、ハードウェア、エージェント フレームワークが出現すると、テクノロジー スタックは 12 か月以内に大幅に変化する可能性があります。したがって、企業は 1 回限りの AI 導入プログラムではなく、継続的な再トレーニングを必要としています。この急速な変化により、テクノロジーの陳腐化が進み、長期的な調達の決定が複雑になる可能性があります。

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セグメンテーション分析

種類別

ハードウェア:ハードウェアは約 28% の市場シェアを占め、プロセッサ、アクセラレータ、メモリ、ストレージ、ネットワーキング、エッジ デバイス、サーバー、および AI ワークロードに必要な関連コンピューティング インフラストラクチャが含まれます。基礎モデルのトレーニングと推論は高い並列処理能力に依存しているため、生成 AI ではアクセラレーション コンピューティングの需要が大幅に増加しています。 Intel の Gaudi 3 PCIe アクセラレータは、大規模な言語モデル、マルチモーダル モデル、エンタープライズ検索ワークロード向けに設計された PCIe Gen5 フォーム ファクタを通じて、変化するハードウェア環境を示しています。約 30 億のパラメータ モデルが互換性のあるコンシューマ デバイス上で直接実行できるようになったため、エッジ AI も拡大しています。

ソフトウェア:企業価値のほとんどはアプリケーション、モデル、オーケストレーション、ガバナンス、分析、検索、エージェント、および自動化レイヤーを通じて生み出されるため、ソフトウェアが約 52% の市場シェアでリードしています。ソフトウェア プラットフォームでは、組織を 1 つの AI プロバイダーに固定するのではなく、複数のモデルをサポートすることが増えています。現在のシステムには、モデル ゲートウェイ、RAG パイプライン、プロンプト管理フレームワーク、評価ツール、アクセス制御、エージェント オーケストレーションが含まれています。また、ソフトウェアは、物理インフラストラクチャを交換せずにアップデートを通じて新しい機能を展開できるため、迅速なイノベーション サイクルの恩恵を受けます。マルチモーダル モデルは、テキスト、画像、オーディオ、ビデオを含む少なくとも 4 つの主要なデータ カテゴリを処理することが増えています。

サービス:サービスは市場シェアの約 20% を占め、コンサルティング、システム統合、実装、カスタマイズ、データ準備、トレーニング、ガバナンス、サポート、マネージド AI 運用が含まれます。多くの企業が概念実証プロジェクトから安全な本番環境への移行に苦労しているため、サービスの需要が拡大しています。複雑な展開では、ID 制御、データ パイプライン、監視、人間による承認ワークフローとともに 5 つ以上の内部システムとの統合が必要になる場合があります。サービスプロバイダーは、スタンドアロンモデルの実験よりも、測定可能な生産性、リスク軽減、自動化にますます重点を置いています。

アプリケーション別

健康管理:ヘルスケアは約 19% の市場シェアを占めており、イメージング、診断サポート、臨床文書化、創薬、患者エンゲージメント、ワークフローの自動化、医学研究、および事務処理に AI を使用しています。 AI モデルは、手動レビューよりも大幅に短い処理期間内で何千もの画像や記録を分析できます。それにもかかわらず、誤った推奨が重大な結果をもたらす可能性があるため、医療の導入には強力なガバナンスが必要です。したがって、ヒューマン・イン・ザ・ループのシステムは、特に診断や治療に影響を与える決定において引き続き重要です。

BFSI:BFSI は約 24% の市場シェアでリードしており、不正検出、信用分析、リスク モデリング、顧客サービス、文書処理、コンプライアンス、取引サポート、保険金請求、パーソナライゼーションに AI を適用しています。銀行は毎日数百万件の取引を処理し、機械学習に適した大規模なデータセットを作成します。従業員がデータを解釈し、ワークフローを自動化できるように、生成 AI がこれらのシステムにますます重ねられています。金融機関は AI 支援による何千もの意思決定にわたって監査可能性を維持する必要があるため、ガバナンスは依然として重要です。

法:法律分野は約 8% の市場シェアを占めており、文書レビュー、契約分析、法的調査、証拠開示、起草支援、要約、コンプライアンス、知識管理に AI を使用しています。大規模な訴訟または取引プロジェクトには何万もの文書が含まれる可能性があるため、セマンティック検索と自動分類は特に価値があります。生成 AI は初回審査時間を短縮できますが、法的な正確さの要件は依然として高いため、弁護士は重要な出力を検証し続けます。

小売り:小売業は約 16% の市場シェアを占めており、推奨、在庫予測、価格設定、マーチャンダイジング、サプライチェーンの最適化、顧客サービス、ビジュアル検索、マーケティングのパーソナライゼーションに AI を使用しています。大規模な小売業者は、毎日何百万もの製品と顧客のやり取りを管理している場合があります。 AI エージェントは、在庫システム、顧客履歴、製品カタログ、サービス ポリシーを組み合わせて、より状況に応じた顧客サポートを提供することが増えています。 AI が標準のコマース プラットフォームに統合されるにつれて、オンライン小売業者と実店舗の小売業者は両方とも採用を増やしています。

広告とメディア:広告とメディアは約 15% の市場シェアを占めており、コンテンツ生成、キャンペーンの最適化、視聴者のセグメンテーション、ビデオ制作、推奨、編集、ローカリゼーション、分析に人工知能を使用しています。マルチモーダル AI は、1 つの制作ワークフロー内でテキスト、画像、オーディオ、ビデオを生成することが増えています。新しい世界モデルとビデオ システムは、数分間にわたる連続シーケンスを生成できる一方、推論の改善により、以前の実装と比較して、選択された処理速度が 70 倍以上向上しました。

その他:その他には、約 18% の市場シェアを占め、製造、輸送、教育、電気通信、公共サービス、エネルギー、サイバーセキュリティ、その他のアプリケーションが含まれます。製造業では予知保全と品質検査に AI が使用され、通信業ではネットワーク運用と顧客サポートに AI が適用されます。教育現場では、パーソナライズされた学習と管理の自動化がますます使用されています。幅広い「その他」カテゴリは、ほぼすべての情報集約型セクターに影響を与える可能性がある AI の水平的な性質を示しています。

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地域別の見通し

北米

北米は、2026 年に約 40% の世界シェアを獲得して人工知能市場をリードすると推定されています。Intel Corporation、International Business Machines Corporation、および Apple Inc. が、米国からの主要な供給企業の代表を務めています。ソフトウェアは地域の製品タイプの需要の約 54% を占め、ハードウェアは約 27%、サービスは 19% を占めます。 BFSI はアプリケーション需要の約 25%、ヘルスケアが 20%、広告とメディアが 16%、小売が 15%、法律が 9%、その他が約 15% を占めています。

この地域は、2035 年まで毎年約 30 ～ 33% 拡大すると予測されています。AI インフラストラクチャへの投資、ハイパースケール クラウド コンピューティング、エンタープライズ ソフトウェア、先進的な半導体開発、研究、消費者向けデバイス インテリジェンスの導入がサポートされています。 IBMは2026年6月にwatsonx.aiをバージョン2.4に拡張し、Appleは同月に第3世代の基盤モデルを発表した。インテルは、エンタープライズ AI ワークロード向けに PCIe Gen5 構成で提供される Gaudi 3 を通じてアクセラレータの代替品をサポートし続けます。

ヨーロッパ

ヨーロッパは世界の人工知能市場の需要の約 20% を占めています。ソフトウェアは製品タイプの消費量の約 55% を占め、サービスは約 25%、ハードウェアは約 20% を占めます。 BFSI はアプリケーション需要の約 25%、ヘルスケアは 21%、小売業は 15%、広告とメディアは 13%、法律は 10%、その他は約 16% を占めています。ドイツ、フランス、英国、オランダ、イタリア、スペイン、北欧市場は依然として主要な導入センターです。

この地域は、2035 年まで毎年約 28 ～ 31% 拡大すると予測されています。欧州の組織は、ガバナンス、データ保護、透明性、セキュリティ、責任ある AI を比較的重視しています。これは、企業が AI 導入にコンプライアンス制御を組み込む際に、サービスと管理されたソフトウェア プラットフォームに利益をもたらします。企業プロジェクトでは、技術モデルの評価、組織ガバナンス、規制順守という 3 つの層の監視を組み合わせることが増えています。製造、銀行、医療、法律サービス、公共部門のアプリケーションは、地域に大きな機会をもたらします。

アジア太平洋地域

アジア太平洋地域は、世界の人工知能市場の需要の約32%を占めると推定されています。 CloudMinds Technology と SenseTime は、中国からの主要な供給企業の代理を提供します。ソフトウェアは地域の製品タイプの需要の約 49% を占め、ハードウェアは約 32%、サービスは 19% を占めます。アプリケーション需要の約 18% を小売業が占め、BFSI が 22%、ヘルスケアが 17%、広告とメディアが 16%、法律が 6%、その他が約 21% を占めています。

この地域は 2035 年まで毎年約 36.8% 拡大すると予測されており、主要地域の中で最も急速に成長している地域となっています。中国、インド、日本、韓国、シンガポール、東南アジア諸国では、AI コンピューティング、ロボティクス、消費者向けアプリケーション、エンタープライズ ソフトウェア、公共インフラへの投資が増加しています。 SenseTime は、トークン消費量が約 60% 削減された SenseNova 6.7 Flash-Lite と、別途オープンソース化された SenseNova U1 を 2026 年にリリースし、効率的でマルチモーダルな AI システムの継続的な地域開発を実証しました。

中東とアフリカ

中東とアフリカは、世界の人工知能市場の需要の約 3% を占めています。製品タイプの需要の約 48% をソフトウェアが占め、サービスが約 30%、ハードウェアが 22% を占めます。政府、エネルギー、電気通信、教育、交通機関が地域で強い役割を果たしているため、その他の分野がアプリケーション需要の約 25% に貢献しています。 BFSI は約 22%、小売業は 16%、ヘルスケアは 16%、広告とメディアは 15%、法律は約 6% を占めています。

この地域は、2035 年まで毎年約 31 ～ 35% 拡大すると予測されています。サウジアラビア、アラブ首長国連邦、南アフリカ、その他の主要市場は、データセンター、公共部門のデジタル化、AI 研究、言語モデル、スマートシティ インフラストラクチャに投資しています。大規模な国家プログラムでは、AI を単一のソフトウェア カテゴリとして扱うのではなく、インフラストラクチャ、教育、アプリケーション開発を組み合わせることが増えています。専門スキルへのアクセスには依然として制約があり、いくつかの地域の企業展開ではサービス需要が 25% を超えて増加しています。

人工知能のトップ企業のリスト

• Intel Corporation [U.S.]
• International Business Machines Corporation (IBM) [U.S.]
• Apple Inc. [U.S.]
• CloudMinds Technology Inc. [China]
• SenseTime [China]

市場シェア上位2社

インターナショナル ビジネス マシーンズ コーポレーション (IBM):International Business Machines Corporation は、エンタープライズ AI ソフトウェア、ガバナンス、ハイブリッド インフラストラクチャ、自動化、コンサルティング、および Watsonx によってサポートされており、供給企業グループ内で約 26 ～ 30% の競争力を有すると推定されています。 2026 年 6 月の watsonx.ai v2.4 リリースでは、管理されたモデルへのアクセスとエンタープライズ ワークロードのサポートが拡張されました。 IBMは、モデル開発だけでなく実稼働規模のAIを中心とした位置付けを強めており、人工知能市場全体のソフトウェアのシェア約52％、サービスのシェア約20％と一致している。

インテル株式会社:Intel Corporation は、CPU、AI アクセラレータ、エッジ ハードウェア、エンタープライズ サーバー、ネットワーキング、およびソフトウェアの最適化によってサポートされており、供給企業グループ内で約 22 ～ 26% の競争力を有すると推定されています。ハードウェアは市場需要の約 28% を占めており、Intel の Gaudi 3 PCIe アクセラレータは、PCIe Gen5 アーキテクチャとイーサネットベースのスケーリングを通じて、大規模な言語モデル、マルチモーダル AI、エンタープライズ RAG ワークロードに対応します。これにより、インテルはクラウド規模とエンタープライズ AI インフラストラクチャの両方に位置付けられます。

投資分析

人工知能市場への投資は、広範な実験から、持続的な実稼働ワークロードをサポートできるインフラストラクチャとアプリケーションへと移行しています。ハードウェアは需要の約 28% を占めており、資本投資は依然としてアクセラレータ、高帯域幅メモリ、サーバー、ネットワーキング、ストレージ、データセンター、エネルギー インフラストラクチャに集中しています。約 52% の市場シェアにはモデル、エージェント、ガバナンス、取得、オーケストレーション、セキュリティ、アプリケーション開発、分析が含まれるため、ソフトウェアへの投資はさらに広範囲に及びます。企業は、生産性向上、実装コスト、推論コスト、信頼性、セキュリティという少なくとも 5 つの測定可能な基準に基づいて AI プロジェクトを評価することが増えています。

投資もより小型で効率的なモデルとハイブリッド展開に移行しています。トークンの使用量を約 60% 削減できるシステムは、数百万のインタラクションを処理する際のコンピューティング要件を大幅に削減できます。約 30 億のパラメータを持つオンデバイス モデルは、選択された消費者および企業のタスクに対するクラウド推論の依存性を軽減する別のルートを提供します。 2035 年までの投資は、アクセラレータ、推論最適化、エージェント、マルチモーダル AI、RAG、ガバナンス、エッジ インテリジェンス、サイバーセキュリティ、特殊な業界モデル、従業員トレーニングの少なくとも 10 分野に集中すると予想されます。テクノロジーのロックインを軽減するために、組織は複数のモデルプロバイダーをサポートするプラットフォームをますます求めています。

新製品開発

人工知能市場における新製品開発では、エージェント、マルチモーダル推論、プライバシー、推論効率、柔軟な展開がますます重視されています。 2026年6月に導入されたAppleの第3世代ファウンデーションモデルは、約30億パラメータの高密度コアモデルを含む、オンデバイスシステムからクラウドベースのアーキテクチャまでの5つのモデルで構成されています。より高度なオンデバイス モデルは、ネイティブ マルチモーダル機能をサポートしており、アプリケーションは選択された処理をローカルに保ちながら、テキストと視覚情報を組み合わせることができます。開発者フレームワークでは、タスクの複雑さ、遅延、プライバシー、コンピューティング要件に応じて、同じアプリケーションでオンデバイス モデルとクラウド モデルを切り替えることがますます可能になっています。

エンタープライズ製品開発も同様に、管理されたマルチモデル環境に移行しています。 IBM watsonx.ai v2.4 は、2026 年 6 月にモデル ゲートウェイの機能を拡張しましたが、SenseTime は、統合された理解と生成モデルとして SenseNova U1 と、トークン消費量が約 60% 削減された SenseNova 6.7 Flash-Lite を導入しました。 Intel の Gaudi 3 PCIe ハードウェアは、既存のエンタープライズ サーバー内で大規模な言語およびマルチモーダル モデルの展開の柔軟性を拡張します。新しい製品は、推論機能、マルチモダリティ、推論コスト、レイテンシ、コンテキストの長さ、エージェント サポート、プライバシー、ガバナンス、取得統合、ハードウェア効率、相互運用性、導入の柔軟性といった少なくとも 12 の特性においてますます競合しています。

最近の 5 つの展開

• 2026 年 6 月:Apple は、約 30 億パラメータのオンデバイス コア システムとより高度なマルチモーダル アーキテクチャを含む 5 つのモデルで構成される第 3 世代のファウンデーション モデルを発表しました。
• 2026 年 6 月:IBM は、管理されたモデルへのアクセスを拡張し、プラットフォーム操作を強化し、新たなエンタープライズ人工知能ワークロードの追加サポートを備えた watsonx.ai バージョン 2.4 をリリースしました。
• 2026 年 6 月:SenseTime は、選択された AI ワークフロー全体でトークン消費量を約 60% 削減するように設計された軽量のマルチモーダル エージェント モデルである SenseNova 6.7 Flash-Lite をリリースしました。
• 2026 年 5 月:SenseTime は完全にオープンソース化された SenseNova U1 で、マルチモーダルな理解、推論、画像生成、および継続的なテキストと画像の作成を組み合わせるように設計された統合モデル アーキテクチャを進化させています。
• 2025 年 9 月:Apple は、デバイス エコシステム全体で Apple Intelligence の可用性を拡張し、インテリジェントなショートカット、ビジュアル インテリジェンス、ライブ翻訳、および 8 つの追加言語でのサポートを追加しました。

レポートの対象範囲

人工知能市場レポートは、記載されている2025年のベースラインを使用して2026年から2035年の予測期間をカバーし、提供されたハードウェア、ソフトウェア、およびサービスの製品タイプを評価します。製品タイプの推定シェアはそれぞれ約 28%、52%、20% です。アプリケーションのカバレッジには、ヘルスケアが約 19%、BFSI が 24%、法律が 8%、小売が 16%、広告とメディアが 15%、その他が約 18% 含まれます。この分析では、生成 AI、エージェント AI、マルチモーダル モデル、AI アクセラレータ、エッジ インテリジェンス、検索拡張生成、モデル ゲートウェイ、エンタープライズ ガバナンス、推論の最適化、プライバシー指向の展開、ワークフローの自動化、基盤モデルの開発を調査します。現在のオンデバイス アーキテクチャは約 30 億のパラメータを操作しますが、新しい軽量マルチモーダル システムではトークンの消費量を約 60% 削減できます。

地域範囲には北米、アジア太平洋、ヨーロッパ、ラテンアメリカ、中東とアフリカが含まれており、推定市場シェアはそれぞれ約 40%、32%、20%、5%、3% です。競合他社の対象範囲には、提供されている 5 社すべてが含まれます: Intel Corporation、International Business Machines Corporation (IBM)、Apple Inc.、CloudMinds Technology Inc.、および SenseTime。このレポートでは、AI エージェント、アクセラレーテッド コンピューティング、ハイブリッド デプロイメント、オンデバイス モデル、マルチモーダル システム、エンタープライズ ガバナンス、推論経済学、労働力の生産性、サイバーセキュリティ、および特殊な業界アプリケーションが 2035 年まで人工知能市場にどのような影響を与えるかを評価しています。ソフトウェアは依然として約 52% のシェアで主要な製品タイプであり、BFSI は約 24% でアプリケーションを支配しています。エージェントティック AI、30 億パラメータのオンデバイス モデル、10 層以上のエンタープライズ ソフトウェア スタック、マルチモーダル推論、効率的な推論、ガバナンス モデル ゲートウェイ、エンタープライズ RAG、および専用アクセラレータが、予測期間を通じて引き続き主要な業界開発優先事項となることが予想されます。