市場概要
AI画像ジェネレータ市場は、2024年の87億米ドルから2030年には608億米ドルに拡大し、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は38.2％になると予測されています。ジェネレーティブAIモデルは、事前の入力なしにリアルで一貫性のある画像を生成することができます。この技術は、さまざまなメディアプラットフォームでコンテンツを作成する方法を変革し、企業が一流の画像、動画、3Dコンテンツを効率的かつ安価に生成できるようにします。AI画像ジェネレーター市場の企業は、作業の自動化、創造性の向上、イノベーションによるパーソナライズされたコンテンツの生成により、効率を高め、顧客体験を向上させることができます。GANやVAEなどのAI画像生成モデルは、豊富なデータセットを活用することで、本物そっくりの画像、動画、アニメーションを作成することができ、企業は一流のビジュアルを提供することで時間とリソースを節約することができます。AI画像ジェネレーターを活用することで、企業は効果性と創造性を向上させ、ビジュアル制作を増やし、さまざまな層向けにコンテンツをカスタマイズし、自動コンテンツ生成によって市場の変化に迅速に対応することができます。
促進要因 映像制作におけるジェネレーティブAIの需要増加
ビジュアルアートの分野でジェネレーティブAlの使用が増加していることは、AI画像ジェネレーター市場の需要を押し上げる画像・動画生成の重要な要因です。text-to-imageのようなジェネレーティブAlツールは、生産性と創造性を高めるより良い方法を示し、アーティストが新しいアイデアをより効果的に探求できるようにします。PNAS Nexusの調査によると、これらのツールを活用することで、アーティストのパフォーマンスを25%向上させ、仲間から肯定的なフィードバックを受ける可能性を50%高めることができます。生産性と創造性の向上は、AI画像ジェネレーター市場で成功を収めるための発想力とフィルタリング能力の重要性を浮き彫りにしています。大規模なメディア制作におけるコストと時間を削減するジェネレーティブAIの能力は、AI画像ジェネレーター市場の大きな成長を促し、アクセシビリティを高め、多様でエネルギッシュなアートシーンを育成します。
抑制： コンテンツの真正性への懸念の高まり
コンテンツの真正性をめぐる複雑性は、AIイメージジェネレーター市場の成長にとって重要な市場阻害要因として機能します。ジェネレーティブ・アルが進歩するにつれて、非常にリアルなビジュアル・コンテンツを生成するその能力は、AI画像ジェネレーター市場において、そのようなメディアの真正性や出所に関する懸念を引き起こします。この問題は、信憑性と信頼性が重要視される業界では特に困難です。AIが生成したコンテンツが実際の画像を模倣する能力は、人権問題、知的財産権紛争、誤った情報の拡散につながる可能性があります。効果的なソリューションには、強力なレベルの素材管理、人権管理の実施、倫理的ガイドラインと管理の確立が必要です。これらの問題に対処することは、AI画像ジェネレーター市場のリスクを低減し、画像生成や動画生成におけるジェネレーティブAIの開発と進歩が受け入れられるようにするために極めて重要です。
機会： 高度な画像操作のためのジェネレーティブAIとコンピュータビジョンの統合の高まり
画像モダリティにおけるジェネレイティブAIの使用の増加は、コンピュータビジョンの改善と相まって、AI画像ジェネレータ市場における画像合成と画像間の変換能力を強化する大きな機会を提供します。高度なコンピュータビジョンアルゴリズムは、AI画像ジェネレータ市場におけるジェネレーティブAl技術の能力を大幅に向上させ、現実的で意味のある画像を作成します。この開発は、様々な産業において重要な役割を果たしています。さらに、ジェネレーティブAlは画像間の変換を行うことができるため、本質的な要素を保持しながら異なるレベル間で画像を変換することができます。医療画像では、AI画像ジェネレータは診断スキャンの解像度を向上させることで、精度と鮮明度を高めることができます。エンターテインメント業界では、リアルな仮想世界や複雑な視覚効果の開発が可能になります。これらのアプリケーションは、ジェネレーティブ・アルとコンピュータ・ビジョンの融合による変革の可能性を浮き彫りにし、様々な分野にわたるAI画像ジェネレーター市場の新たな機会への道を開きます。これらの技術が進歩し続けるにつれて、手順を簡素化し、技術革新を後押しし、視覚情報からより深い理解を得るユニークなチャンスがもたらされ、AI画像ジェネレーター市場にビジネスチャンスが生まれます。
課題：高次元画像に関する問題が市場成長を阻害
高次元性に関連する問題は、AI画像ジェネレーター市場の成長上昇に大きな課題をもたらします。画像の高次元性は、画像や動画モダリティの生成アルで使用される尤度ベースの生成モデルに大きな課題をもたらします。これらのモデルは、各画像に含まれる膨大なピクセル配列（通常、数千から数百万のピクセルの行列として表される）のために、アーキテクチャの複雑さとサンプリング効率の両方で苦労しています。研究によると、AI画像ジェネレータ市場で高解像度の画像でGANをトレーニングするには時間とコストがかかるため、Generative Adversarial Networks（GAN）やVariational Autoencoders（VAE）のような高度なモデルには、膨大な数とコンピューティングパワーが必要です。モデルアーキテクチャの開発、最適化技術の開発、実用的な課題の克服は、高解像度の画像や動画データを扱う際のAI生成の規模と能力を向上させる上で非常に重要です。
AI画像ジェネレーターおよびAI動画ジェネレーター市場のダイナミックで多面的なエコシステムには、画像生成および動画生成のための革新的なアルドリブン・ツールを開発するソフトウェア・プロバイダーが含まれます。AI画像ジェネレーターおよびAIビデオジェネレーター市場のサービスプロバイダーは、パーソナライズされたAIソリューションを提供し、クラウドプロバイダーは、スケーラブルでアクセス可能なAIインフラストラクチャをサポートします。AI画像ジェネレーターおよびAIビデオジェネレーター市場のさまざまな業界のエンドユーザーは、コンテンツを改善し、ビジネスプロセスを合理化するためにジェネレーティブAI技術を活用しています。AI画像ジェネレーターおよびAIビデオジェネレーター市場内の規制機関は、AIの倫理的な使用を監督し、データプライバシーを保護する上で重要な役割を担っています。これらの利害関係者は、進歩、受容、規制の遵守を促進するために協力し、大幅な拡大が見込まれる発展途上の市場に影響を与えています。
業種別では、メディア＆エンターテインメント分野が予測期間中最大の市場規模を占めています。
AI画像ジェネレーター市場は、生産性と革新性を向上させるために画像とビデオの生成を変換することによって、メディアとエンターテインメント分野に革命をもたらしています。この開発は、ライブアニメーションの制作をスピードアップし、時間とコストを削減します。これらの技術は、視聴者が選択したコンテンツと対話し、楽しむ方法を改善します。ゲームやVR/ARのユーザーエンゲージメントを高める設定を作成します。これらの技術革新は、効率的で高品質なオーダーメイドのコンテンツを提供することで需要を促進し、視聴者やクリエイターの進化する期待に応え、AI画像ジェネレーター市場の成長を後押しします。この技術はまた、古いメディアの修復や開発にも対応し、高品質を保証します。また、ユニークで強力なマーケティング広告も作成します。メディアやエンターテインメントの分野では、ますますこれらの技術を採用するようになっており、AI画像ジェネレーター市場の成長を大幅に後押ししています。
AI画像ジェネレーター別では、3D形状生成アプリケーションが予測期間中に最も高いCAGRを記録すると予測されています。
AI画像ジェネレーター市場は、特に3D形状生成において急速な進化を遂げています。生成AIモデルを使用することで、企業はテキスト記述を複雑な3D形状に変換できるようになり、さまざまな業界がこの先進技術を活用できるようになりました。テキストによるプロンプトを複雑な3Dモデルに変換する能力は、ゲーム、バーチャルリアリティ、製品デザインなどの分野における創造的なワークフローを大幅に強化し、AI画像ジェネレータ市場の成長を後押ししています。安定拡散モデルや潜在拡散モデルなどの技術は、詳細な視覚化を促進し、ユーザーが複雑なシーンやオブジェクトを作成できるようにします。この進歩は、設計プロセスを民主化するだけでなく、複数の業界にわたって生産性を大幅に向上させます。
予測期間中、最大の市場規模を占めるのは北米。
創造的な自動化に対する需要の高まりと、生成AIモデルの進歩は、北米全域でAI画像ジェネレーター市場の需要を押し上げる主な要因の一部です。企業やクリエイターは、コンテンツを作成し、マーケティング戦略を調整し、エンターテイメントやメディア業界を開拓するための効果的で手頃な方法を求めており、AI画像ジェネレーター市場の拡大に拍車をかけています。また、地域全体で画像や動画モダリティに対するジェネレーティブAIの利用が増加している背景には、コンテンツ制作の民主化、研究開発の重要性、イベントや拡張現実への魅力の高まりがあります。AI画像ジェネレーターの市場が成長し続けるにつれ、ジェネレーティブAIをクリエイティブなプロセスに使用する傾向の高まりが反映されるでしょう。
主要市場プレイヤー
AI画像ジェネレーターの主要ソフトウェアおよびサービスプロバイダーには、Google（米国）、Microsoft（米国）、AWS（米国）、Adobe（米国）、NVIDIA（米国）、OpenAI（米国）、Meta（米国）、Anthropic（米国）、Databricks（米国）、Synthesia（英国）、VEED. io（英国）、Runway（米国）、Jasper（米国）、Krea AI（米国）、Simplified（米国）、Lumen5（カナダ）、Lightricks（イスラエル）、Hypotenuse AI（米国）、Writesonic（米国）、Colossyan（英国）、D-ID（イスラエル）、 Midjourney（米国）、Descript（米国）、Animaker（米国）、DeepBrain AI（米国）、Caspa AI（英国）、Facet AI（米国）、Canva（オーストラリア）、Luma AI（米国）、Kuaishou Technology（中国）、Fliki（米国）、Elai. io（米国）、Speechify（米国）、Inworld AI（米国）、Invideo（米国）、HeyGen（米国）、Tavus（米国）、Lovo AI（米国）、Appy Pie（インド）、Designs.ai（シンガポール）、FlexClip（中国）、Wondershare（中国）。これらの企業は、製品発表、買収、提携などの有機的・無機的成長戦略を用いて市場での地位を強化しています。
Google（米国）、Microsoft（米国）、AWS（米国）、Adobe（米国）、Nvidia（米国）、OpenAI（米国）、Meta（米国）、Anthropic（米国）、Databricks（米国）、Synthesia（英国）、Runway AI（米国）、Jasper（米国）、Krea AI（米国）、Simplified（米国）、Lumen5（米国）、Lightricks（イスラエル）、Hypotenuse AI（米国）、 Writesonic (US), Colossyan (UK), D-ID (Israel), Midjourney (US), Descript (US), Animaker (US), DeepBrain (US), Caspa AI (UK), Facet AI (US), Fliki (US), Elai (US), Speechify (US), Inworld AI (US), Invideo (US), HeyGen (US), Tavus (US), Lovo AI (US).
この調査レポートは、AI画像生成器市場を提供、用途、垂直、地域に基づいて分類しています。
提供
ソフトウェア
タイプ別
生成的逆数ネットワーク
条件付きGAN
スタイルGAN
サイクルGAN
変換モデル
畳み込みニューラルネットワーク
画像生成CNN
ビデオ生成CNN
変分オートエンコーダ
その他（自己回帰モデル、拡散モデル）
導入形態別
クラウド
オンプレミス
サービス
プロフェッショナルサービス
トレーニング＆コンサルティングサービス
システムインテグレーション＆インプリメンテーションサービス
サポート＆メンテナンスサービス
マネージドサービス
画像アプリケーション別
画像生成
画像-写真翻訳
画像-画像変換
画像解像度向上
3D形状生成
その他（画像操作、画像キャプション付け）
ビデオアプリケーション別
動画生成
ビデオ予測
動画編集・エンハンス
動画圧縮・伝送
クリエイティブなストーリーテリング
動画アノテーション
ビデオ合成とコンテンツ作成
その他（ビデオダビング、ビデオスタイル転送）
分野別
メディア＆エンターテインメント
ニュースジェネレーション
クリエイティブ広告制作
顔・キャラクター生成
視覚効果エンハンスメント
ゲーム戦略ビジュアライゼーション
バーチャル・ニュース・キャスター
その他（バーチャルセットデザイン、モーションキャプチャーエンハンスメント、イメージベースドストーリーボード、その他）
BFSI
トランザクション異常検知
ビデオバイオメトリクス
自動クレーム報告
インタラクティブ・バンキング・チュートリアル
E-KYC
リアルタイム・リスク管理
その他（ローン申請処理、バーチャル支店ツアー、その他）
ヘルスケア＆ライフサイエンス
合成医療画像
疾患検出とセグメンテーション
3D臓器再構成
手術シミュレーション
疾患進行の可視化
化合物スクリーニング
その他（患者教育、バーチャル生検、その他）
製造
製品設計/3Dプロトタイピング
部品・コンポーネントカタログ
バーチャル工場見学
製造プロセスの最適化
品質管理と欠陥検出
在庫管理
その他（生産スケジューリング、工具状態監視、その他）
小売およびEコマース
バーチャル試着
パーソナライズされたカタログ作成
店舗レイアウトの可視化
バーチャル開封体験
商品紹介ビデオ
ビジュアル検索と商品ディスカバリー
その他（カスタマイズされた商品デザイン、360度ルームビュー、AIを活用した画像タグ付けとメタデータ、その他）
輸送・物流
倉庫レイアウトの可視化
ARナビゲーション
動線シミュレーション
荷役最適化
駐車場管理
ドライバー行動分析
その他（貨物セキュリティ監視、ドライバー監視システム、その他）
建設・不動産
建築デザイン生成
インテリアレイアウトの提案
バーチャルステージング
インタラクティブ物件ツアー
建設ワークフローのシミュレーション
3D物件モデリング
その他（歴史的建造物の修復、ビルディング・インフォメーション・モデリングの自動化、その他）
エネルギー＆ユーティリティ
地下イメージング
GISデータと衛星画像解析
貯留層シミュレーションとモデリング
地震画像解析
地熱エネルギー探査
パイプラインの完全性モニタリング
その他（製油所プロセス最適化、ソーラーパネル検査、その他）
政府・防衛
衛星画像解析
災害対応シミュレーション
監視・セキュリティ強化
公共安全訓練シミュレーション
緊急対応シミュレーション
訓練シミュレーションと仮想戦場
その他（テリアマッピング、国境管理と出入国監視、その他）
IT/ITES
ITプロセス・シミュレーション
仮想ITデモ
ITコンプライアンス・トレーニング
ITインフラモニタリング
その他（ウェブサイト用ダイナミック画像生成、画像ベースの自動調査など）
電気通信
ネットワークインフラの可視化
信号強度マッピング
仮想ネットワーク・スライシング・デモンストレーション
ネットワーク・セキュリティ脅威の可視化
その他（自動ネットワーク監視、ネットワーク・トポロジー・マッピング、インフラ拡張計画、その他）
その他の業種（教育、旅行＆ホスピタリティ）
地域別
北米
米国
カナダ
欧州
英国
フランス
ドイツ
イタリア
スペイン
フィンランド
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
ANZ
シンガポール
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
中東
サウジアラビア
UAE
カタール
トルコ
その他の中東
アフリカ
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
アルゼンチン
その他のラテンアメリカ
2024年4月、グーグルとWPPは、マーケティングにおけるAIを推進し、メディア効果の強化と消費者体験の向上を目指すパートナーシップを締結しました。このパートナーシップは、グーグルのAI能力とWPPのクリエイティブおよびメディアサービスにおける専門知識を融合させ、マーケティング戦略とテクノロジーの革新を目指すものです。
2024年3月、マイクロソフトとアドビは、ジェネレーティブAI機能をMicrosoft 365アプリケーションに統合することで提携しました。これにより、Microsoft 365アプリケーションにジェネレーティブAI機能を統合し、使い慣れたマイクロソフト環境内で強化されたツールをマーケティング担当者に提供します。この統合は、より効率的でクリエイティブなマーケティングワークフローを、普段使用している生産性ツール内で直接利用できるようにすることを目的としています。
2024年2月、OpenAIはワールドシミュレータとして機能するモデルによる動画生成のアプローチを導入しました。これらのモデルは、テキスト記述からリアルなシーンをシミュレートし、言語と視覚的理解のギャップを埋めます。仮想環境、AI主導のコンテンツ作成、没入型のストーリーテリング・アプリケーションにおいて、大きな進歩が期待されます。
2023年11月、AWSはAWS re:Invent 2023でTitan Image Generatorを発表しました。このソリューションは、高度な編集機能を備えたリアルな画像を作成するよう設計されており、さまざまなアプリケーションの画像生成の効率を高めます。
2023年3月、AdobeとNVIDIAは、先進的なジェネレーティブAIモデルの開発で提携し、AdobeのCreative CloudとNVIDIAのPicassoクラウドサービスに統合しました。このパートナーシップは、クリエイティブワークフローを強化し、コンテンツクレデンシャルによってコンテンツの透明性を確保し、ジェネレーティブAI技術の商業的な実現性を高めることを目的としています。
【目次】
1 はじめに （ページ – 40）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 市場範囲
1.3.1 市場セグメンテーション
1.4 考慮した年
1.5 通貨
1.6 利害関係者
2 調査方法 (ページ – 45)
2.1 調査データ
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
2.1.3 主要プロファイルの内訳
2.1.4 業界の専門家による主要な洞察
2.2 データの三角測量
2.3 市場規模の推定
2.3.1 トップダウンアプローチ
2.3.2 ボトムアップアプローチ
2.4 市場予測
2.5 リサーチの前提
2.6 調査の限界
3 エグゼクティブサマリー （ページ – 57）
4 PREMIUM INSIGHTS（ページ番号 – 64）
4.1 AI画像・ビデオジェネレーター市場における魅力的な機会
4.2 AI画像・ビデオジェネレータ市場、主要エンドユーザー別、2024年～2030年
4.3 AI画像・ビデオジェネレータ市場：提供製品別、主要エンドユーザー別、2024年
4.4 AI画像・ビデオジェネレータ市場：地域別、2024年
5 市場概観と業界動向（ページ数 – 67）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 視覚芸術および制作におけるジェネレーティブAIの需要の高まり
5.2.1.2 AIが生成するモデルの増加
5.2.1.3 リアルな仮想環境の構築による没入感の向上に対する需要の高まり
5.2.2 抑制要因
5.2.2.1 コンテンツの信頼性に対する懸念の高まり
5.2.2.2 バイアスと精度に関する課題の克服
5.2.3 機会
5.2.3.1 設計とプロトタイピングにおけるジェネレーティブAIの可能性の高まり
5.2.3.2 高度な画像操作のためのジェネレーティブAIとコンピュータビジョンの統合の高まり
5.2.4 課題
5.2.4.1 ジェネレーティブAIにおけるディープフェイクの倫理的課題の克服
5.2.4.2 画像の高次元性に関する課題
5.3 事例分析
5.3.1 d-idのクリエイティブリアリティスタジオとパワーポイントプラグインがディプロマットグループの制作時間の短縮とベンダー依存の軽減に貢献
5.3.2 シンセシアのプラットフォームは、セメックスのコマーシャ ルチームのパフォーマンスと生産性の向上に貢献
5.3.3 Lumen5のエンゲージメント戦略によるEmersonのビデオコンテンツの変革
5.3.4 d-idのテクノロジー導入により、ゲームロフトのユーザー獲得キャンペーンが大幅に強化
5.3.5 ディープブレインAIが国民銀行の顧客利便性と満足度の最適化を支援
5.4 AI画像・動画ジェネレーター市場の進化
5.5 エコシステム分析
5.6 テクノロジー分析
5.6.1 主要技術
5.6.1.1 生成的敵対ネットワーク
5.6.1.2 変分オートエンコーダ
5.6.1.3 トランスファー学習
5.6.1.4 注意メカニズム
5.6.2 補完技術
5.6.2.1 クラウドコンピューティング
5.6.2.2 ビッグデータ解析
5.6.2.3 ハイパフォーマンス・コンピューティング
5.6.2.4 説明可能なAI
5.6.3 隣接技術
5.6.3.1 コンピュータビジョン
5.6.3.2 拡張現実と仮想現実
5.6.3.3 自然言語処理
5.7 サプライチェーン分析
5.8 規制の状況
5.8.1 規制機関、政府機関、その他の組織
5.8.2 規制
5.8.2.1 北米
5.8.2.1.1 SCR 17：人工知能法案（カリフォルニア州）
5.8.2.1.2 S1103：人工知能自動決定法案（コネチカット州）
5.8.2.1.3 国家人工知能イニシアチブ法（NAIIA）（米国）
5.8.2.1.4 人工知能およびデータ法（AIDA）（カナダ）
5.8.2.2 欧州
5.8.2.2.1 欧州連合（EU） – 人工知能法（AIA）
5.8.2.2.2 一般データ保護規則（欧州）
5.8.2.3 アジア太平洋地域
5.8.2.3.1 生成型人工知能サービスの暫定行政措置（中国）
5.8.2.3.2 国家AI戦略（シンガポール）
5.8.2.3.3 広島AIプロセス総合政策フレームワーク（日本）
5.8.2.4 中東・アフリカ
5.8.2.4.1 人工知能国家戦略（アラブ首長国連邦）
5.8.2.4.2 国家人工知能戦略（カタール）
5.8.2.4.3 AI倫理原則とガイドライン（ドバイ）
5.8.2.5 ラテンアメリカ
5.8.2.5.1 サンティアゴ宣言（チリ）
5.8.2.5.2 ブラジル人工知能戦略（EBIA）
5.9 特許分析
5.9.1 方法論
5.9.2 出願特許（文書タイプ別
5.9.3 技術革新と特許出願
5.9.4 AI画像・映像ジェネレーター市場における主要出願者
5.1 主要な会議とイベント
5.11 ポーターのファイブフォース分析
5.11.1 新規参入の脅威
5.11.2 代替品の脅威
5.11.3 供給者の交渉力
5.11.4 買い手の交渉力
5.11.5 競合の激しさ
5.12 価格分析
5.12.1 主要メーカーの平均販売価格動向（上位用途別
5.12.2 指標価格分析（オファリング別
5.13 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.14 主要ステークホルダーと購買基準
5.14.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
5.14.2 購入基準
5.15 投資状況と資金調達シナリオ
5.16 AIインパクト評価指標の生成
5.17 AI画像・動画生成技術ロードマップ
6 AI画像・動画ジェネレータ市場、提供製品別（ページ数 – 108）
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング AI画像・動画ジェネレータ市場の促進要因
6.2 ソフトウェア
6.2.1 ビジュアルコンテンツ作成に革命をもたらすジェネレーティブAIソフトウェア
6.2.2 テクノロジー
6.2.2.1 生成的敵対ネットワーク
6.2.2.1.1 条件付きGAN
6.2.2.1.2 スタイルGAN
6.2.2.1.3 サイクルGAN
6.2.2.2 トランスフォーマモデル
6.2.2.3 畳み込みニューラルネットワーク
6.2.2.3.1 画像生成CNN
6.2.2.3.2 ビデオ生成CNN
6.2.2.4 変分オートエンコーダ
6.2.2.5 その他のソフトウェア技術
6.2.3 デプロイメントモード
6.2.3.1 クラウド
6.2.3.2 オンプレミス
6.3 サービス
6.3.1 高品質のアウトプットを確保するためのaiモデルの最適化に関する専門知識
6.3.2 プロフェッショナルサービス
6.3.2.1 トレーニング＆コンサルティングサービス
6.3.2.2 システムインテグレーション＆インプリメンテーションサービス
6.3.2.3 サポート＆メンテナンスサービス
6.3.3 マネージドサービス
7 AIイメージ＆ビデオジェネレーター市場：用途別 （ページ番号 – 132）
7.1 はじめに
7.1.1 アプリケーション：AI画像・映像ジェネレーター市場の促進要因
7.2 AI画像ジェネレーター
7.2.1 テキストプロンプトを非常にリアルな画像に変換するニーズの高まりが市場成長を後押し
7.3 AIビデオジェネレーター
7.3.1 没入型体験の新たな可能性を提供するビデオ合成、エンハンスメント、エクステンション
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