著者:
Suraj Gujar, Kanhaiya Kathoke
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説明可能なAI市場 サイズとシェア 2024 - 2032
レポートID: GMI10075
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発行日: July 2024
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説明可能なAI市場
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説明可能なAI市場規模
説明可能なAI市場の規模は2023年に65.5億米ドルと評価され、2024年から2032年にかけて年平均成長率（CAGR）15%超で成長すると予測されています。説明可能なAI市場は、倫理面および規制面での考慮事項を背景に、大幅に拡大すると見込まれています。世界各国では、政府や規制当局が、AIシステムがもたらす可能性のあるバイアス、差別、説明責任の欠如などのリスクをより強く認識するようになっています。こうしたリスクを軽減するため、AIモデルに透明性と説明可能性を求める法律の整備が進められています。
説明可能なAI市場の主なポイント
例えば、欧州連合（EU）の一般データ保護規則（GDPR）には、説明を受ける権利に関する規定が含まれており、個人に影響を及ぼす自動化された意思決定について、企業に明確な根拠を示すことを義務付けています。同様に、提案されているEU人工知能法では、特に行政、銀行、医療などの高リスク分野において、説明可能なAIが重視されています。企業が罰金を回避し、社会からの信頼を維持するには、これらの規制枠組みを遵守する必要があるため、説明可能なAIソリューションへの需要が高まっています。
説明可能なAI市場の成長を促すもう1つの重要な要因は、モデル性能の向上とデバッグです。説明可能なAIは、AIアルゴリズムの意思決定プロセスを明らかにすることで、データサイエンティストや開発者がモデルの内部メカニズムをより深く理解できるようにします。この透明性は、モデルの性能を損なう可能性のあるバイアス、誤り、その他の問題を特定して修正するうえで重要です。開発者は意思決定プロセスを理解することで、モデルの精度、信頼性、公平性を高めることができます。
説明可能なAIの手法により、アルゴリズムやデータに潜む意図しないバイアスを特定できるため、より公平な結果を確保するための是正措置を講じることが可能になります。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している可能性のあるモデル構成要素を特定し、デバッグを容易にします。この能力により、問題解決をより迅速かつ効率的に行えるため、開発期間の短縮につながります。
例えば、2023年6月、IBMはAIソリューションを通じて組織の業務改善を図る新たなプラットフォーム「IBM Watsonx」を発表しました。このプラットフォームは、企業がAI技術を活用して業務を効率的に加速できるようにすることを目的としています。
AIモデルを解釈可能にする際の難しさとトレードオフは、説明可能なAI市場が直面する主な障壁の1つです。複雑な構造と膨大なパラメーターを持つディープラーニングモデルは、高度なAIにおいてブラックボックスとして機能することが少なくありません。こうした複雑なモデルは、高い性能と精度を実現するために通常必要とされますが、その仕組みを理解可能にすることは容易ではありません。
説明可能性を高めるためにモデルを単純化すると、性能が低下する可能性があり、精度と透明性の間にトレードオフが生じます。このトレードオフの調整には複雑な手法や手順が必要であり、多くのリソースを要するとともに、技術的な負荷も高くなる可能性があります。さらに、開発者、規制当局、エンドユーザーなど、関係者ごとに説明可能性に対する要件が異なるため、すべての関係者に適合するシステムの構築は困難です。
説明可能なAI市場の動向
市場を前進させる重要な動向の1つは、基幹業務プロセスにおける説明可能なAIの活用です。さまざまな業界の企業が、ステークホルダーや顧客から信頼を得るうえでAIの透明性が重要であると認識しています。説明可能なAIを業務に組み込むことで、企業は意思決定プロセスを理解しやすい形で示すことができます。
説明可能なAIは、例えば金融サービスにおける与信判断の支援や不正行為の特定、医療分野における推奨診断・治療の明確化に活用されています。この動向は、規制遵守を確保すると同時に、顧客満足度と信頼性の向上にも寄与します。そのため、企業運営の改善と競争優位性の維持を目的に、説明可能なAIの活用を優先する企業が増加しています。
説明可能性の手法における注目すべき進展により、説明可能なAI市場は拡大しています。研究者や開発者は、複雑なAIモデルを解読するための、より高度で実用的な手法を提供することを目指し、新たなアイデアを継続的に模索しています。SHapley Additive exPlanations（SHAP）、Local Interpretable Model-agnostic Explanations（LIME）、アテンションメカニズムなどの手法は改良が進み、利用頻度も高まっています。
これらの進展により、AIの意思決定プロセスについて、より正確で透明性の高い説明が可能となり、ユーザーはAIシステムをより容易に理解し、信頼できるようになります。さらに、モデル非依存型の解釈可能性手法の進歩も、説明可能なAIソリューションの普及を後押ししています。これらの手法は、さまざまな種類のAIモデルに幅広く適用できます。
説明可能なAIは、保険、医療、金融など、規制の厳しい分野で普及が進んでいます。これらの業界では、厳格な規制に対応するため、AIシステムの説明責任と透明性を確保する必要があります。説明可能なAIは、理解しやすい説明を伴う自動判断を可能にし、規制要件への対応を支援します。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集団に対して意図せず偏った判断を行わないようにするうえで、説明可能なAIが不可欠です。また、医療従事者がAIによる診断・治療の推奨を理解し、信頼するためにも役立ちます。規制当局による監視が強まるなか、これらの分野では説明可能なAIソリューションへの需要が増加すると予測されます。
説明可能なAI市場分析
ソフトウェアタイプ別に見ると、市場はモデル非依存型手法とモデル固有型手法に分類されます。モデル非依存型手法セグメントは、予測期間中に 19.1% の年平均成長率（CAGR）を記録すると予測されます。
コンポーネント別に見ると、説明可能AI市場はソリューションとサービスに分けられます。2023年には、ソリューションセグメントが 40 億米ドルを超える売上高で世界市場をリードしました。
2023年には、北米が 85% を超えるシェアを占め、世界の説明可能AI市場をリードしました。北米地域が説明可能AI市場で優位に立っている背景には、技術の進歩、法的枠組み、AIの研究開発への多額の投資が組み合わさっています。技術およびAI分野で主導的な地位にある米国は、重要な市場参加企業です。
Google、Microsoft、IBM、Amazonなどの主要テクノロジー企業は北米に本社を置き、説明可能AI技術の開発と導入を主導しています。これらの企業は、説明責任と透明性を重視した革新的なAIソリューションを提供するため、研究開発に多額の投資を行っています。
さらに、AIがもたらす倫理的・社会的影響を受けて、北米の規制環境は変化しています。議員や規制機関は、AIシステムの公正性、透明性、責任性の確保に一層注目しています。米国アルゴリズム説明責任法などの取り組みは、企業が自動化された意思決定について説明を提供する必要性を強調しており、説明可能AIソリューションへの需要を押し上げています。
米国は、強固な技術基盤、AIの研究開発への多額の投資、先進的な法制度を背景に、説明可能なAI市場で世界をリードしている。米国には、Google、Microsoft、IBM、Amazonなど、説明可能なAIの開発を先導する大手デジタル企業が集積している。これらの企業は、AIの透明性と解釈可能性を高めるため、専門チームを設置し、AI研究に多額の投資を行っている。
連邦取引委員会（FTC）をはじめとする米国政府および規制当局が、AIの倫理と説明責任を重視する姿勢を強めていることも、説明可能なAIソリューションの普及を後押ししている。Carnegie Mellon、Stanford、MITなどの著名な学術機関も、AIの説明可能性に関する研究分野に多大な貢献を果たし、学術的な協力とイノベーションを促進している。
技術とイノベーション、政府の支援、倫理的なAIの実践を重視する日本は、説明可能なAI事業を先導し、急速に成長している。日本政府は、財政支援プログラムや官民間の戦略的提携とともに、AIの研究開発を支援する複数の取り組みを開始した。Fujitsu、Hitachi、NECなどの日本の大手企業も、AIアプリケーションの透明性と信頼性を高めるため、説明可能なAIソリューションの開発に積極的に取り組んでいる。
AIシステムにおける責任と説明可能性の重要性を強調する、政府が策定した枠組みや規則は、日本のAI倫理およびガバナンスに対する姿勢を示している。さらに、日本では高齢化に伴う医療やロボティクス分野の課題が存在することから、説明可能なAIは意思決定プロセスを強化する大きな可能性を有している。
例えば、2024年2月、日本は高齢化に伴う労働力減少の課題に対応するため、デジタル技術分野で新たな機会を創出し、最先端のAI技術を活用している。これにより、国際企業はこの新たな産業革命において国内パートナーと協力し、日本社会の変革を支援する機会を得ている。
強固な技術基盤、積極的な政府政策、活気あるAIエコシステムを背景に、韓国は説明可能なAI市場における主要な参加企業として台頭し始めている。韓国政府は、AIの研究開発への多額の投資や官民間の協力促進を含む国家政策の一環として、AIの発展を最優先課題に位置付けている。Samsung、LG、Naverなどの韓国の著名なIT企業は、アプリケーションの透明性と信頼性を確保するため、説明可能なAIを含むAI技術の開発を先導している。
韓国の規制枠組みも、AIの透明性と説明責任に関する規則や基準の策定に向けた取り組みを進めるなど、AIに関連する倫理的な問題に対応するため変化している。同国が医療、自動運転車、スマートシティに注力していることから、説明可能なAIの導入には大きな可能性があり、意思決定プロセスの高度化とAI主導型システムに対する社会の信頼確保につながると期待される。
中国は、AIの研究開発への多額の投資、政府の支援、幅広い産業におけるAI技術の急速な導入を背景に、説明可能なAI市場で優位な地位を占めている。中国政府は現在、AIを最優先課題の一つと位置付け、中国を世界のAIイノベーションのリーダーにするため、意欲的な計画に資金を投入し、その実行を進めている。
主要な中国IT大手であるBaidu、Alibaba、Tencent、Huaweiは、変化する規則への透明性の確保とコンプライアンスの維持に向け、説明可能なAIの研究およびアプリケーションに多額の投資を行っている。
中国では、AIシステムにおける説明可能性と責任の重要性を強調する規則や政策が整備されており、AI倫理およびガバナンスに対する同国のアプローチを反映している。中国では急速なデジタル移行が進んでおり、特に金融、ヘルスケア、スマートシティなどの業界で進展していることから、需要が高まっている。説明可能なAIの市場シェア
Microsoft CorporationとInternational Business Machines Corporation（IBM）は、説明可能なAI業界で10%を超える大きなシェアを占めた。Microsoft Corporationは、AIの研究開発への多額の投資、強固なクラウドインフラ、幅広いAIプラットフォームを提供していることから、説明可能なAIで大きな市場シェアを有している。同社はクラウドコンピューティングサービスであるMicrosoft Azureを通じて提供するさまざまなAIツールやサービスに、説明可能性の要素を組み込んでいる。
Azure Machine Learningが提供する統合された解釈可能性ツールにより、開発者は機械学習モデルを理解し、トラブルシューティングを行い、その信頼性を確信できる。責任あるAI開発を重視するAI for Goodプログラムなど、MicrosoftのAIに関する方針と取り組みは、倫理的なAIと透明性に対する同社の取り組みを示している。同社の研究部門であるMicrosoft Researchは、教育機関との革新的なプロジェクトや連携を通じて、説明可能なAIの分野を継続的に発展させている。
International Business Machines Corporation（IBM）は、幅広い製品群、倫理的なAIへの注力、AIイノベーションにおける長年の実績により、説明可能なAIで大きな市場シェアを有している。同社の主要AIプラットフォームであるIBM Watsonには、AIが生成した洞察を人々が理解し解釈するのを支援する高度な説明可能性機能が搭載されている。WatsonのExplainability製品は、組織がAIモデルの意思決定プロセスを確認できるようにすることで、信頼性を高めている。
IBMは、AIモデルのバイアスを特定・低減するためのリソースを提供するAI Ethics BoardおよびAI Fairness 360ツールボックスを設立し、倫理的なAIへの取り組みを実証している。IBM Researchに代表される同社の幅広い研究能力により、説明可能なAIのアプローチと技術は継続的に進化している。
説明可能なAI市場の企業
説明可能なAI業界で事業を展開する主要企業は以下のとおりである。
説明可能なAI業界のニュース
説明可能なAI市場に関する調査レポートは、2021年から2032年までの売上高（10億米ドル）について、以下のセグメントを対象に、推計と予測を含む業界の詳細な分析を提供している。
市場、コンポーネント別
市場、ソフトウェアタイプ別
市場、手法別
市場、コンポーネント別
上記の情報は、以下の地域および国を対象として提供されています。
よくある質問(FAQ):
研究方法論、データソース、検証プロセス
本レポートは、直接的な業界との対話、独自のモデリング、厳格な相互検証に基づく体系的な研究プロセスに基づいており、単なる机上調査ではありません。
6ステップの研究プロセス
1. 研究設計とアナリストの監督
GMIでは、私たちの研究方法論は人間の専門知識、厳格な検証、そして完全な透明性の基盤の上に構築されています。私たちのレポートにおけるすべての洞察、トレンド分析、予測は、お客様の市場の微妙なニュアンスを理解する経験豊富なアナリストによって開発されています。
私たちのアプローチは、業界の参加者や専門家との直接的な関わりを通じた広範な一次調査を統合し、検証済みのグローバルソースからの包括的な二次調査で補完しています。元のデータソースから最終的な洞察までの完全なトレーサビリティを維持しながら、信頼性の高い予測を提供するために定量化された影響分析を適用しています。
2. 一次研究
一次調査は私たちの方法論の根幹を形成し、全体的な洞察の約80%を貢献しています。分析の正確さと深さを確保するために、業界参加者との直接的な関わりが含まれます。私たちの構造化されたインタビュープログラムは、経営幹部、取締役、そして専門家からのインプットを得て、地域およびグローバル市場をカバーしています。これらのやり取りは、戦略的、運用的、技術的な視点を提供し、包括的な洞察と信頼性の高い市場予測を可能にします。
3. データマイニングと市場分析
データマイニングは私たちの研究プロセスの重要な部分であり、全体的な方法論の約20%を貢献しています。主要プレーヤーの収益シェア分析を通じて、市場構造の分析、業界トレンドの特定、マクロ経済要因の評価が含まれます。関連データは有料および無料のソースから収集され、信頼性の高いデータベースを構築します。この情報は、販売代理店、メーカー、協会などの主要ステークホルダーからの検証を受け、一次調査と市場規模の算定をサポートするために統合されます。
4. 市場規模算定
私たちの市場規模算定はボトムアップアプローチに基づいており、一次インタビューを通じて直接収集された企業の収益データから始まり、製造業者の生産量データや設置・展開統計が加わります。これらのインプットを地域市場全体でまとめ、実際の業界活動に基づいたグローバルな推定値を算出します。
5. 予測モデルと主要な前提条件
すべての予測には以下の明示的な文書化が含まれます：
✓ 主要な成長ドライバーとその代演内容
✓ 抑制要因と緩和シナリオ
✓ 規制上の代演内容と政策変更リスク
✓ 技術普及曲線パラメータ
✓ マクロ経済の代演内容（GDP成長、インフレ、通貨）
✓ 競争の動態と市場参入/椭退の見通し
6. 検証と品質保証
最終段階では人による検証が行われます。ドメイン専門家がフィルタリングされたデータを手動でレビューし、自動化システムには視点や文脈上の誤りを発見します。この専門家レビューにより、品質保証の重要な層が加わり、データが研究目標および分野固有の基準に沖していることが確保されます。
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