生成AI市場規模、2032年までに8905億9000万ドル

August, 14, 2025, Northbrook--マーケッツ&マーケッツ(MarketsandMarkets)のレポート「ソフトウェア別生成AI市場(基盤モデル、モデル有効化およびオーケストレーションツール、生成AI、SaaS)、モダリティ別(テキスト、コード、ビデオ、画像、マルチモーダル)、アプリケーション別(コンテンツ管理、BIと視覚化、検索と発見)-2032年までの世界予測」によると、生成AI市場は2025年の713億6,000万ドルから、予測期間中CAGR 43.4%という大幅な成長率で、2032年までに8,905億9,000万ドルに拡大すると予想されている。

生成 AI 市場は、多層の商用エコシステムに急速に進化しており、企業が自動化、創造性、意思決定インテリジェンスに取り組む方法を変革している。2025 年時点で、市場は、基盤モデル配信プラットフォーム、業界全体での垂直的な導入、AI ネイティブ インフラストラクチャの急速な拡張という 3 つの主要な力によって牽引されている。OpenAI、Google、Anthropic などの大手プロバイダは、GPT-4、Claude、Gemini などのモデルを Azure OpenAI、Vertex AI、Amazon Bedrock などのクラウドネイティブ サービスに組み込んでおり、企業はインフラストラクチャのオーバーヘッドを負担することなく生成 AI を微調整、調整、展開できる。これにより、BFSI、小売、ヘルスケア、製造、法律全体での採用が促進されており、生成 AI は不正要約、合成コンテンツの作成、患者文書化、契約分析などのユースケースに適用されている。
一方、高帯域幅の GPU、低遅延のメモリ システム、検索拡張生成に最適化されたベクトル データベースに対するインフラストラクチャの需要が急増している。エージェントベースのオーケストレーション、モデル圧縮技術、エッジ環境とオンプレミス環境に合わせたオープンウェイトの小規模言語モデルを通じて、新たな差別化の層が生まれている。世界的な支出がモデルトレーニングと推論としてサービスに分かれる中、生成AI市場は、レイヤー間の統合、コンプライアンス対応の展開、バリューチェーン全体での利益率の高いプラットフォーム収益化によって定義される規模主導の段階に入りつつある。

豊富なエンタプライズデータ、モデルの成熟度、低い計算オーバーヘッドにより、2025年の市場シェアで最大のデータモダリティとしてテキストが確固たるものになる
テキストは、エンタプライズワークフロー、モデルトレーニングの可用性、収益化の可能性における基本的な役割により、生成AI市場で最大のデータモダリティである。電子メール、レポート、契約書、チャットの記録、ドキュメント、コード、ナレッジベースなど、ほとんどの企業知識はテキスト形式で存在するため、生成モデルにとって最も豊富で実用的な入力となっている。GPT-4、Claude、Cohere Commandなどの言語モデルは、Webサイト、書籍、技術マニュアル、コードリポジトリからスクレイピングされた非構造化テキストの膨大なコーパスで特別にトレーニングされており、要約、分類、生成、対話タスク全体で高性能な出力を提供できる。企業は、顧客サービスの自動化、法的起草、財務報告、コンプライアンスの説明、パーソナライズされたマーケティングなど、正確性、トレーサビリティ、セマンティック理解が重要な価値の高いユースケースにわたってテキストベースのモデルを統合している。重要なのは、テキスト生成はモダリティの中でインフラストラクチャの負担が最も低く、ビデオや画像の生成と比較してコンピューティングとストレージの需要が低いことである。これにより、推論の高速化、遅延の短縮、内部および顧客向けアプリケーションへのデプロイが容易になる。強力なエコシステム サポート、成熟した API、幅広い業界ベンチマークにより、テキストは生成 AI へのデフォルトで最も収益化可能なエントリー ポイントであり続け、市場への投資と使用の大きなシェアを獲得している。

データの多様性、費用対効果の高いラベル付け、プライバシーコンプライアンスに対する需要により、合成データ生成が予測期間中に最も急成長するアプリケーションになる
合成データ生成は、業界全体で多様で高品質でプライバシーに安全なデータセットに対する緊急のニーズにより、生成 AI 市場で最速成長しているアプリケーションとして浮上すると見られている。従来のデータ収集は時間がかかり、費用がかかり、GDPR、HIPAA、セクター固有の機密保持規範などの規制上の障壁によって制約されることがよくある。生成 AI は、機密情報を公開することなく現実世界のシナリオを模倣する、ラベル付き、偏りのない匿名化されたデータセットの作成を可能にすることで、強力な代替手段を提供する。ユースケースは、合成道路環境が知覚システムをトレーニングする自動運転などの分野で爆発的に増加している。金融では、合成トランザクションが不正パターンをモデル化する。また、ヘルスケアでは、希少疾患データをシミュレートして診断モデルをトレーニングする。合成データによりモデルのトレーニング サイクルが加速され、手動注釈やサードパーティ プロバイダへの依存が大幅に軽減されるため、企業での採用が急増している。Synthesis AI、Mostly AI、Gretel.ai などの新興企業はエンタープライズ対応の合成データ プラットフォームを拡張しており、ハイパースケーラは生成機能を MLOps パイプラインに直接組み込んでいる。AI モデルのパフォーマンスとコンプライアンス要件の両方に強力に連携することで、合成データはもはやニッチなユースケースではなく、より迅速で安全かつスケーラブルな AI 開発を強化する戦略的資産になりつつある。

APAC地域は、政府の支援、ハイパースケーラの拡大、エンタープライズ生成AIの採用に後押しされ、予測期間中に最速成長する市場になる
APAC地域は、高成長経済全体にわたる国家支援の AI イニシアチブ、ハイパースケーラ インフラストラクチャの拡大、企業のデジタル変革の融合によって推進され、生成 AI 市場で最も急速に成長する地域になると予測されている。中国、インド、韓国、シンガポール、日本などの国々は、西側の LLM への依存を減らすために、生成 AI のR＆Dに積極的に資金を提供し、ソブリン AI モデルを立ち上げ、国家コンピューティング グリッドを展開している。インドのデジタル個人データ保護法と Bhashini などの取り組みにより、現地語 AI の開発が加速しており、Infosys や TCS などの企業は、BFSI、小売、物流のワークフローに生成 AI を組み込んでいる。中国では、Baidu や Alibaba などの企業が、政府の奨励金やコンピューティング補助金に支えられて、工業デザイン、e コマース、スマート シティ全体で基盤モデルを急速に拡大している。AWS や Microsoft などのハイパースケーラは、推論と微調整に対する需要急増に対応するために、ムンバイ、ジャカルタ、ソウルに GPU 密集型クラウド リージョンを追加している。一方、この地域の大規模なインターネット ユーザ ベース、多言語コンテンツの多様性、モバイル ファーストの企業導入により、マーケティング オートメーション、AI を活用した顧客サービス、デジタル ツインにおいて高い ROI のユースケースが生まれている。これらのダイナミクスにより、APAC地域は今後 10 年間で生成 AI のスケールアップの世界的な震源地として位置づけられている。