説明可能なAI市場規模

2023年は、AI市場規模は2023億米ドルで評価され、2024年と2032年の間に15%を超えるCAGRで成長する見込みです。 説明可能なAIの市場は、倫理的および規制上の考慮事項により、著しく発展することが期待されます。 世界中の政府や規制当局は、AIシステムがバイアス、差別、および説明責任の欠如を含む可能性があるリスクをより認識しています。 これらのリスクを緩和するためにAIモデルを透明かつ説明しやすいように要求する法律を配置しています。

たとえば、欧州連合の一般データ保護規則(GDPR)には、企業が個人に影響を及ぼす自動化された決定のために明示的な正当性を付与する権利に関する規則が含まれています。 同様に、説明可能なAIは提案されたEUの人工知能法、特に行政、銀行、医療などの高リスク分野で強調されています。 説明可能なAIソリューションの必要性は、これらの規制枠組みによって燃料を供給され、企業が罰金を回避し、公的な信頼を維持するために行動しなければならない。

説明可能なAI市場の成長を促進するもう一つの重要な要因は、モデルのパフォーマンスとデバッグを改善しています。 説明可能なAIは、データサイエンティストや開発者がAIアルゴリズムの意思決定プロセスに光を散らすことによって、モデルの内部のメカニズムをよりよく理解するのに役立ちます。 この透明性は、モデルの性能を損なうことができるバイアス、間違い、その他の問題の配置および修正に不可欠です。 開発者は、意思決定プロセスを補完することにより、モデルの精度、信頼性、およびエクイティを向上させることができます。

説明可能なAIメソッドは、アルゴリズムやデータに不変なバイアスを識別できるため、より公平な結果を確実にするために是正措置の実装を可能にします。 さらに、説明可能なAIは、予期しない結果や不正確な結果を生み出す可能性があるモデルコンポーネントを特定することでデバッグを容易にします。 この容量は、開発期間を短縮し、より迅速で効率的な問題解決能力を実現します。

例えば, 六月 2023, IBMは、それがAIソリューションを介して組織操作を向上させるために、IBM Watsonxと呼ばれる新しいプラットフォームを発表. このプラットフォームの目的は、AI技術の活用により、企業が業務を効率的に加速できるようにすることです。

AIモデルの解釈に関与する難しさとトレードオフは、説明可能なAIビジネスの出会いの主要な障害の中にあります。 ディープラーニングモデルは、複雑な構造と大量のパラメータで、高度なAIのブラックボックスとして頻繁に機能します。 これらの複雑なモデルは、通常、高性能で精度の高いレベルに達する必要がありますが、理解しやすいようにするのは困難です。

説明性を高めるモデルを簡素化することで、性能を低下させ、精度と透明性のトレードオフを実現します。 このトレードオフは、複雑なアプローチと手順を使用してバランスを取る必要があります。これは、リソースフルで技術的に集中することができます。 また、デベロッパ、レギュレータ、エンドユーザーなど、すべての利害関係者が説明責任の異なる要件を持つシステムを作成することは困難です。

説明可能なAI市場 トレンド

市場を先取りする重要なトレンドは、基本的なビジネスプロセスにおける説明可能なAIの使用です。 さまざまな分野にわたるビジネスは、AIの透明性の重要性を認識し、ステークホルダーや顧客を勝ち抜くことです。 ビジネスは、説明可能なAIを操作に統合することで、意思決定プロセスに理解できるインサイトを提供できます。

説明可能なAIは、例えば、金融サービスにおいて、クレジットの決定をサポートし、不正な活動を特定し、推奨診断と治療を明らかにするヘルスケアにおいて活用されています。 この傾向は、規制遵守を保証します。また、クライアントの満足度と自信を改善します。 その結果、同社の業務を改善し、競争上の優位性を維持するために、企業の増加数が説明可能なAIの使用を優先しています。

説明できるAI市場は、説明責任の方法論の著しい発展のために拡大しています。 複雑なAIモデルを解読するためのより高度で実用的な技術を提供するために、研究者や開発者は、常に新しいアイデアを探求しています。 SHapley Additive explanations(SHAP)、Local Interpretable Model-agnostic Explanations(LIME)などの戦略、および注目のメカニズムが改善され、より頻繁に使用されます。

ユーザーは、意思決定プロセスのより正確で透明性のある説明を可能にする、これらの開発に従ったAIシステムを理解し、信頼しやすくなります。 説明可能なAIソリューションの受入は、さまざまなAIモデルタイプでより広い応用性を可能にするモデルアグノスティックな解釈技術の進歩によってさらに燃料を供給されます。

保険、ヘルスケア、金融などの規制の高い分野において、AIはますます普及しています。 これらの業界は、AIシステムが責任を負い、厳格な規則を遵守して透明性を確保しなければなりません。 説明可能なAIは、理解しやすい説明と自動判断を提供し、規制要件を満たすのに役立ちます。 明白なAIは、例えば、金融業界では、信用スコアリングアルゴリズムが特定の人口に対して意図的に偏りをしないことを保証するために不可欠です。 医療従事者に対し、AIが発症した診断と治療の推奨事項を理解し、信頼できるように支援します。 説明可能なAIソリューションは、規制の崩壊が増加するにつれて、これらの分野における需要の増加経験を期待しています。

説明可能なAI市場分析

ソフトウェアタイプに基づいて、市場はモデルアグノスティックメソッドとモデル固有のメソッドに分けられます。 予測期間中、モデル・アグノスティック・メソッド・セグメントは19.1%のCAGRを登録すると予想されます。

• モデルアグノスティックアプローチは、さまざまなAIモデルの出力を評価し、理解するための柔軟で適応可能な方法を提供し、説明可能なAI業界で重要なツールとなっています。 特定の種類のアルゴリズム(ニューラルネットワーク/デシジョンツリーなど)のために設計されているモデル固有のアプローチとは対照的に、モデル固有のアプローチは、そのアーキテクチャに関係なく、あらゆるAIモデルに適用できます。
• さまざまなアプリケーションコンテキストで重要な値は、その汎用性に根ざしています。 LIME と SHAP は 2 つの有名なモデルアグノスティック技術です。 ローカルにブラックボックスモデルの動作に似ている通訳モデルを作成するには、LIMは最初に入力データを強制し、出力の変化を監視します。
• 逆に、SHAPは、モデルの出力をその入力特性に割り当てるために、協力的なゲーム理論からアイデアを使用して、機能関連性の統一された測定を提供します。 これらの技術により、ユーザーは複雑なモデルの意思決定プロセスにインサイトを取得したり、バイアスを発見したり、モデルの出力を正常に評価したりすることができます。
• これらは、さまざまなAIアプリケーション間で透明性と説明責任を必要とする企業にとって特に役立ちます。 モデル・アグノスティック・アプローチは、適応性および広範囲のアプリケーションに対する説明可能なAI市場でますますます人気が高まっています。これは、さまざまなビジネスの要求を満たし、信頼できる理解可能なAIソリューションを求めています。

コンポーネントに基づいて、説明可能なAI市場はソリューションとサービスに分けられます。 ソリューションセグメントは、2023年に4億米ドル以上の収益で世界市場を支配しました。

• 説明可能なAIの市場は、AIモデルの経理性、解釈性、透明性を向上させるために、幅広い商品とサービスで構成されるソリューションセグメントを含みます。 モデルの解釈、バイアスの検出、およびコンプライアンスのレポートの機能を提供するソフトウェアツール、プラットフォーム、およびフレームワークはこのカテゴリに含まれています。
• 強力なテクノロジー企業とフリードリリングスタートアップは、AIプロセスとフレームワークを円滑に網羅する、包括的な説明可能な人工知能ソリューションを提供します。 たとえば、Google Cloud AI、IBM Watson、Microsoft Azure Machine Learningなどのシステムに説明機能が組み込まれており、開発者やデータサイエンティストがモデルの予測と解釈を支援しています。
• ソリューションのセグメントには、AIの倫理的な展開のためのベストプラクティスを作成し、規制遵守を確保し、説明可能なAI技術の採用と最適化を支援する専門およびコンサルティングサービスも含まれています。
• ソリューション市場は成長しています。, AIの透明性と説明責任の要求が上昇し続けているので、銀行&ヘルスケアから法的&小売まで、多くの業界のニーズを満たすために、より高度でユーザーフレンドリーなソリューションを提供. これらのソリューションの作成と受諾は、人工知能技術の責任ある使用を奨励し、公共の自信を醸し出すために不可欠です。

北米は2023年にグローバルで説明可能なAI市場を占め、85%を超えるシェアを占める。 説明可能なAIの市場は、AI R&Dにおける技術の進歩、法的枠組み、大きな投資のミックスによる北米地域によって支配される。 テクノロジーとAIのリーダーシップにより、米国は重要なプレーヤーです。

Google、Microsoft、IBM、Amazonなどの強力な技術企業は、北米に本社を構え、説明可能なAI技術の開発と実装の方法を主導しています。 これらの事業は、まず説明責任と透明性を置く革新的なAIソリューションを提供するために研究開発に大きな投資を行います。

さらに、AIの倫理的、社会的な影響に対応し、北米の規制環境が変化しています。 レギュレータと規制機関は、AIシステムがちょうど、オープン、および責任であることを確認するためにより多くの注意を払っています。 説明可能なAIソリューションの要求は、米国アルゴリズムの責任法のような取り組みによって駆動され、企業が自動決定のための説明を提供するために必要事項を強調しています。

米国のAI市場は、AI R&Dの大きな投資、および前方を考える立法的なフレームワークに、その強力な技術基盤を借りて説明可能なAI市場で世界をリードする。 国家は、Google、Microsoft、IBM、Amazonなどの説明可能なAIの開発の道をリードしている重要なデジタル巨人に家です。 AIの透明性と解釈性を向上させるために、これらの組織は専門チームを採用し、AIの研究に大きく投資します。

また、米国政府の規制機関が、連邦取引委員会(FTC)を含むAI倫理と説明責任に重点を置いているため、説明可能なAIソリューションも普及しています。 カルネギーメロン、スタンフォード、MITなどの有能な学術施設は、AI説明責任研究の分野に大きな貢献をし、学術的協力と革新を奨励する。

テクノロジーとイノベーション、政府の支援、倫理的なAIの実践に重点を置いた日本は、説明可能なAIビジネスのあり方をリードし、急速に成長しています。 日本政府は、公共・商業部門との間で金融プログラムと戦略的提携を結集し、AIの研究開発を支援するためにいくつかの取り組みを開始しました。 富士通、日立、NECをはじめとする日本企業は、AIアプリケーションの透明性と信頼感を高めるために、AIソリューションを積極的に活用しています。

政府の確立された枠組みとAIシステムにおける責任と説明責任の価値を強調するルールは、AI倫理とガバナンスに対する日本のアプローチを示すものです。 また、このAIは、日本の高齢化人口や、それに伴う医療・ロボティクスの問題に対する日本の意思決定プロセスを強化する可能性を秘めています。

たとえば、2024年2月では、デジタル技術の新たな機会を提供し、最先端のAI技術を活用することで、高齢化の人口がもたらす、日本が抱える労働力の課題に取り組む。 この新しい産業革命において、日本社会の変化を促すべく、国内外のパートナーと協業する機会を提供する国際企業です。

強固な技術基盤、積極的な政府政策、および活気あるAIエコシステムにより、韓国は説明可能なAI市場の主要な参加者として出現し始めています。 AIの開発は、韓国政府の国家政策の一環として、R&Dの重要な投資と公共と民間のセクター間の協力の奨励を含む。 サムスン、LG、Naverなどの著名な韓国IT企業は、説明可能なAIなどのAI技術の開発において、アプリの透明性と信頼性を保証します。

韓国の規制枠組みは、AIと透明性に関するルールや基準を設定し、AIに関する倫理的な問題に取り組む取り組みです。 ヘルスケア、ドライバーレス車、スマートシティを重視する国では、説明可能なAIの活用、意思決定プロセスの強化、AI主導のシステムにおける公共の信頼確保に大きな展望を挙げています。

AIの研究と開発、政府のバックアップ、および幅広い業界におけるAI技術の迅速なアップテークの重要な投資により、中国は説明可能なAI市場において優位なプレーヤーです。 AIは中国政府にとって最優先事項であり、世界のAIイノベーションのリーダーとして中国を調達し発展させた野心的な計画です。

変化するルールの透明性とコンプライアンスを維持するため、Baidu、Alibaba、Tencent、Huaweiなどの主要な中国IT巨人は、説明可能なAIの研究とアプリケーションに重要な投資をしています。 中国はAIシステムにおける説明責任と責任の重要性を強調し、AI倫理とガバナンスへのアプローチを反映したルールとポリシーを確立しました。 中国は、特に需要を運転している金融、ヘルスケア、スマート都市などの業界において、急速なデジタル移行を見ています。

説明可能なAIマーケットシェア

マイクロソフト株式会社とインターナショナルビジネスマシン株式会社(IBM)は、説明可能なAI業界において、10%以上の有意なシェアを保有しました。 マイクロソフト株式会社はAI R&D、強い雲のインフラおよび広範囲のAIのプラットホームの提供の相当な投資による説明可能なAIの実質的な市場占有率を持っています。 説明の要素は、クラウドコンピューティングサービス、Microsoft Azureを通じて、企業が提供するAIツールとサービスの範囲に統合されています。

開発者は、Azure Machine Learningが提供する統合された通訳ツールの助けを借りて、機械学習モデルに理解、トラブルシューティング、自信を持ってすることができます。 マイクロソフトのAIの方針と取り組み、責任あるAI開発に重点を置いたグッドプログラムのそのようなAIは、同社の倫理的なAIと開放への献身を実証します。 マイクロソフトリサーチは、同社の研究開発部門であり、教育機関との革新的なプロジェクトとパートナーシップを通じて、説明可能なAIの分野を常に進歩させます。

広範な製品範囲、エシカルAIフォーカス、AIイノベーションの長い歴史により、国際ビジネスマシン(IBM)は説明可能なAIで重要な市場シェアを持っています。 同社の第一次AIプラットフォームであるIBM Watsonは、AIによって生成された洞察と解釈の人々を支援する洗練された説明機能を備えています。 ワトソンは、AIモデルの意思決定プロセスを観察するために組織を有効にすることにより、自信を促進します.

IBMは、AI倫理委員会とAIフェアネス360ツールボックスの確立により、倫理的なAIへのコミットメントを実証しました。これにより、AIモデルにおけるバイアスの特定と削減のためのリソースを提供します。 IBMの広範な研究機能により、卓越したAIアプローチと技術は常に進化しています。, これは、IBMの研究によって実装されています.

説明可能なAI市場企業

説明可能なAI業界で動作する主要なプレーヤーは次のとおりです。

• マイクロソフト株式会社
• 国際ビジネスマシン株式会社(IBM)
• サイトマップ
• NVIDIA株式会社
• アマゾンウェブサービス株式会社(AWS)
• セールスフォース株式会社
• データロボット株式会社

AI業界ニュース

• 2023年6月、2.6万ドルの資金調達ラウンドは、機械学習モデルの実装を専門とするオランダのビジネスによって確保されました。 この投資の目的は、今後の欧州AI法に準拠しながら、説明責任と透明性のためのプラットフォームの能力を高めることです。
• 2023年3月、GyanAIは、世界初となる言語モデルと自然言語理解エンジンのリリースを発表しました。 このイノベーションは、AI技術のアクセシビリティと理解を高める上で重要なマイルストーンです。

説明可能なAI市場調査レポートには、業界の詳細なカバレッジが含まれています 2021年から2032年までの収益(USD億)の面で推定と予測 以下のセグメントの場合:

市場、部品によって

• ソリューション
• サービス

市場、ソフトウェア タイプによる

• スタンドアローンソフトウェア
• 統合ソフトウェア
• 自動レポートツール
• インタラクティブモデルの視覚化

市場、方法による

• モデルagnostic方法
• モデル固有の方法

市場、部品によって

• BFSIの特長
• 小売&電子商取引
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• 政府・公共部門
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• 製造業
• メディア&エンターテイメント
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