市場概要
AI画像ジェネレータの世界市場規模は2022年に3億170万米ドルと推定され、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）17.5％で成長すると予測されています。ディープラーニングとAIアルゴリズムの急速な進歩により、人工知能（AI）画像ジェネレータの能力が大幅に向上しました。生成的敵対ネットワーク（GAN）などのニューラルネットワークアーキテクチャの革新により、高品質でリアルな画像の生成が可能になりました。このようなアルゴリズムの進歩に伴い、AI画像生成アプリケーションの可能性が拡大し、市場成長の原動力となっています。デジタル時代の到来により、広告、マーケティング、メディア、エンターテインメントなど、さまざまな業界でビジュアルコンテンツに対する需要が高まっています。
人工知能画像ジェネレータは、増大する需要に対応するため、画像、グラフィック、イラストなどの高品質なビジュアルコンテンツを生成するための効率的でコスト効率の高いソリューションを提供します。例えば、AI画像ジェネレータは、映画、テレビ番組、コマーシャルの視覚効果の作成に採用されています。仮想環境、クリーチャー、シミュレーションなど、リアルで視覚に訴えるCGI（コンピュータ・ジェネレーテッド・イメージ）を生成することができます。AIイメージジェネレータは、CGIと実写映像のシームレスな統合を支援し、コンテンツ全体の視覚的インパクトを高めます。
Eコマースやオンラインショッピングの台頭により、バーチャル試着体験やパーソナライズされたビジュアルコンテンツのニーズが高まっています。AIイメージジェネレーターは、ファッション、アクセサリー、化粧品などのバーチャル試着を可能にする重要な役割を担っています。パーソナライズされたインタラクティブな体験を提供することで、AIイメージジェネレーターは顧客エンゲージメントを高め、コンバージョン率を向上させます。例えば、SephoraやL’Oréalのような美容ブランドは、モバイルアプリでバーチャル試着機能を提供しており、ユーザーは自分の顔にさまざまな色合いのメイクアップ製品を試すことができます。同様に、ASOSやZARAのようなファッション小売企業は、AI画像ジェネレーターを活用してバーチャル試着室を実現し、顧客が自分の体型やサイズに服がどのように似合うかを確認できるようにしています。
2022年の売上シェアは79.5%で、ソフトウェア分野が市場を独占。AI画像生成ソフトウェアには、生成された画像のカスタマイズやパーソナライズを可能にする機能が組み込まれています。ユーザーは、さまざまなパラメータ、スタイル、属性を調整して、要件や好みに沿った画像を作成することができます。このカスタマイズ機能により、ユーザーエンゲージメントが向上し、よりカスタマイズされたユニークなビジュアルアウトプットが提供されます。
クラウドコンピューティングは、AI画像ジェネレーター業界で重要な役割を果たしています。さらに、TensorFlow、PyTorch、Kerasなどのディープラーニングプラットフォームは進化と改善を続けており、AI画像ジェネレータモデルを開発するための強化された機能を提供しています。これらのフレームワークは、AIモデルの構築、トレーニング、デプロイのための強力なツールとライブラリを開発者に提供し、高度なAI画像ジェネレータ・ソフトウェア・ソリューションの作成を容易にします。
AI画像生成サービスは、テキスト説明、セマンティックタグ、または特定のスタイルの好みなどの入力に基づいて、新しい画像を生成することができます。これらのサービスは、生成的敵対ネットワーク（GAN）などの深層学習モデルを使用して、特定のスタイル、オブジェクト、または概念を模倣した画像を生成します。さらに、AI画像生成サービスにはスタイル転送機能があり、ユーザーはある画像の視覚的スタイルを別の画像に適用することができます。ユーザーは、絵画や視覚効果のような芸術的なスタイルを画像に適用し、ユニークで視覚的に魅力的な構図を作成することができます。
メディア・エンターテインメント分野が市場を支配し、2022年の収益シェアは25.2％。AI画像ジェネレータは、コンテンツ作成、制作、配信のさまざまな側面を強化するために、メディアおよびエンターテインメント業界でますます活用されています。例えば、AI画像ジェネレーターは、映画、テレビ番組、コマーシャルの視覚効果の作成に採用されています。AIイメージジェネレータは、仮想環境、クリーチャー、シミュレーションなど、リアルで視覚的に魅力的なCGI（コンピュータ・ジェネレーテッド・イメージ）要素を生成することができます。
AIイメージジェネレータは、CGIと実写映像のシームレスな統合を支援し、コンテンツ全体の視覚的インパクトを向上させます。さらに、AIイメージジェネレータは、古い、または破損したメディアコンテンツを復元し、リマスタリングします。画質の向上、ノイズの低減、色の復元、アーチファクトの修復が可能で、古典的な映画、ドキュメンタリー、アーカイブ映像に新たな命を吹き込みます。
AI画像ジェネレーターは、視覚体験を強化し、商品の視覚化を向上させ、顧客エンゲージメントを高めることで、eコマース業界に革命をもたらしています。AIイメージジェネレーターは、ファッションやアクセサリーのバーチャル試着体験を可能にします。顧客は写真をアップロードしたり、デバイスのカメラを使って、洋服やメガネ、アクセサリーがどのように見えるかを確認することができます。AIアルゴリズムがユーザーの体に商品をリアルに再現し、フィット感、スタイル、全体的な外観を視覚化します。これにより、顧客は十分な情報を得た上で購入の意思決定を行うことができ、返品の可能性も低くなります。バーチャル試着を活用したEコマース・プラットフォームの例としては、アイウェアでは米国のWarby Parker（ワービー・パーカー）、衣料品ではロンドンのASOS（エイソス）などがあります。
2022年の売上シェアは36.0%で、北米が市場を独占。AI開発に注力する大手テクノロジー企業、研究機関、新興企業の存在が、AI画像生成技術の革新と採用を促進。この地域には成熟した電子商取引産業があり、高度な視覚体験やパーソナライズされた製品推奨の需要を促進しています。さらに、北米ではメディアやエンターテインメント、ゲーム、広告などの業界がAI画像生成技術を幅広く活用しています。
アジア太平洋地域のAI画像ジェネレーター産業は、予測期間中に大きく成長すると予測されています。中国、日本、韓国、インドなどの国々がAI技術の採用をリードしています。同地域のEコマース大手は、ビジュアル体験を強化し、製品発見を改善し、顧客エンゲージメントを高めるためにAI画像ジェネレータを統合しています。アジア太平洋地域のゲーム業界も、キャラクターや世界のデザインにAI画像ジェネレーターを活用しています。
主要企業・市場シェア
同市場は強い競争が特徴。同市場のベンダーは、業界における競争優位性を獲得するため、顧客基盤の拡大に注力しています。そのため、主要企業はM&Aや提携など、いくつかの戦略的イニシアチブを取っています。主な焦点は、新製品の開発と主要プレイヤー間のコラボレーションです。世界のAI画像生成器市場における著名なプレーヤーは以下の通り：
AISEO
ボックス20LLC
クレイヨン合同会社
CodeSandbox B.V.
DeepAI
Jasper.ai
ナイトカフェスタジオ
パナビー合同会社
ランウェイAI
スターリャイ
本レポートでは、2017年から2030年までの収益成長を予測し、各サブセグメントにおける業界動向の分析を提供しています。この調査に関して、Grand View Research社は世界のAI画像生成器市場レポートをコンポーネント、エンドユーザー、地域に基づいてセグメント化しています：
コンポーネントの展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
ソフトウェア
サービス
エンドユーザーの展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
メディア＆エンターテインメント
ヘルスケア
ファッション
ソーシャルメディア
電子商取引
その他
地域別展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
中東・アフリカ
サウジアラビア王国（KSA）
アラブ首長国連邦
南アフリカ
【目次】
第1章 調査方法と調査範囲
1.1 情報調達と調査範囲
1.2 情報分析
1.3 市場形成とデータの可視化
1.4 市場スコープと前提条件
1.4.1 セカンダリーソース
1.4.2 一次情報源
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1 市場展望
2.2 世界
2.2.1 AI画像生成器の世界市場、2017年～2030年
2.2.2 AI画像生成器の世界市場：地域別、2017年～2030年
2.2.3 AI画像生成器の世界市場：2017年～2030年：コンポーネント別
2.2.4 AI画像生成装置の世界市場：エンドユーザー別、2017年～2030年
2.3 セグメント別動向
第3章 AI画像生成装置の市場変数・動向・スコープ
3.1 市場の系譜
3.2 産業バリューチェーン分析
3.3 規制の枠組み
3.4 技術フレームワーク
3.5 市場ダイナミクス
3.5.1 市場促進要因分析
3.5.2 市場の抑制要因分析
3.5.3 業界の課題
3.6 ビジネス環境ツール分析 AI画像ジェネレータ市場
3.6.1 ポーターのファイブフォース分析
3.6.1.1 サプライヤーの交渉力
3.6.1.2 買い手の交渉力
3.6.1.3 代替の脅威
3.6.1.4 新規参入の脅威
3.6.1.5 競争上のライバル関係
3.6.2 PESTLE分析
3.6.2.1 政治情勢
3.6.2.2 経済情勢
3.6.2.3 社会的ランドスケープ
3.6.2.4 技術的ランドスケープ
3.6.2.5 環境的ランドスケープ
3.6.2.6 法的ランドスケープ
3.7 経済メガトレンド分析
第4章 AI画像ジェネレーター市場 コンポーネントの展望
4.1 AI画像生成装置市場：コンポーネント別シェア（2022年・2030年
4.2 ソフトウェア
4.2.1 ソフトウェアAI画像生成装置市場、地域別、2017年～2030年
4.3 サービス
4.3.1 サービス型AI画像生成装置市場：地域別、2017年～2030年
第5章 AI画像ジェネレーター市場 エンドユーザーの展望
5.1 AI画像生成装置市場：エンドユーザー別シェア（2022年〜2030年
5.2 メディア＆エンターテイメント
5.2.1 メディア＆エンターテイメント向けAI画像生成装置市場：地域別、2017年～2030年
5.3 ヘルスケア
5.3.1 ヘルスケアAI画像生成市場：地域別、2017年〜2030年
5.4 ファッション
5.4.1 ファッションAI画像生成市場：地域別、2017年～2030年
5.5 ソーシャルメディア
5.5.1 ソーシャルメディアAI画像生成市場：地域別、2017年～2030年
5.6 Eコマース
5.6.1 EコマースAI画像生成市場：地域別、2017年〜2030年
5.7 その他
5.7.1 その他AI画像ジェネレーター市場：地域別、2017年～2030年
第6章 AI画像ジェネレーター市場 地域別展望
6.1 北米
6.1.1 北米のAI画像生成装置市場：コンポーネント別、2017年〜2030年
6.1.2 北米のAI画像生成装置市場：エンドユーザー別、2017年〜2030年
6.1.3 米国
6.1.3.1 米国AI画像生成器市場：コンポーネント別、2017年〜2030年
6.1.3.2 米国のAI画像生成機市場：エンドユーザー別、2017年〜2030年
6.1.4 カナダ
6.1.4.1 カナダのAI画像生成機市場：コンポーネント別、2017年〜2030年
6.1.4.2 カナダのAI画像生成装置市場：エンドユーザー別、2017年〜2030年
6.2 欧州
6.2.1 欧州のAI画像生成装置市場：コンポーネント別、2017年〜2030年
6.2.2 欧州のAI画像生成装置市場：エンドユーザー別、2017年〜2030年
6.2.3 英国
6.2.3.1 イギリスのAI画像生成装置市場：コンポーネント別、2017年〜2030年
6.2.3.2 イギリスのAI画像生成機市場：エンドユーザー別、2017年〜2030年
6.2.4 ドイツ
6.2.4.1 ドイツのAI画像生成装置市場：コンポーネント別、2017年〜2030年
6.2.4.2 ドイツのAI画像生成装置市場：エンドユーザー別、2017年〜2030年
6.2.5 フランス
6.2.5.1 フランスのAI画像生成装置市場：コンポーネント別、2017年〜2030年
6.2.5.2 フランスのAI画像生成装置市場：エンドユーザー別、2017年〜2030年
6.3 アジア太平洋地域
6.3.1 アジア太平洋地域のAI画像生成装置市場：コンポーネント別、2017年〜2030年
6.3.2 アジア太平洋地域のAI画像生成装置市場：エンドユーザー別、2017年〜2030年
6.3.3 中国
6.3.3.1 中国AI画像生成装置市場：コンポーネント別、2017年〜2030年
6.3.3.2 中国AI画像生成器市場：エンドユーザー別、2017年〜2030年
6.3.4 日本
6.3.4.1 日本のAI画像生成装置市場：コンポーネント別、2017年〜2030年
6.3.4.2 日本AI画像生成装置市場：エンドユーザー別、2017年〜2030年
6.3.5 インド
6.3.5.1 インドAI画像生成機市場：コンポーネント別、2017年〜2030年
6.3.5.2 インドAI画像生成機市場：エンドユーザー別、2017年〜2030年
6.3.6 韓国
6.3.6.1 韓国AI画像生成装置市場：コンポーネント別、2017年〜2030年
6.3.6.2 韓国のAI画像生成装置市場：エンドユーザー別、2017年〜2030年
6.3.7 オーストラリア
6.3.7.1 オーストラリアのAI画像生成装置市場：コンポーネント別、2017年〜2030年
6.3.7.2 オーストラリアのAI画像生成装置市場：エンドユーザー別、2017年〜2030年
6.4 中南米
6.4.1 中南米のAI画像生成装置市場：コンポーネント別、2017年〜2030年
6.4.2 中南米のAI画像生成装置市場：エンドユーザー別、2017年〜2030年
6.4.3 ブラジル
6.4.3.1 ブラジルのAI画像生成器市場：コンポーネント別、2017年〜2030年
6.4.3.2 ブラジルのAI画像生成機市場：エンドユーザー別、2017年〜2030年
6.4.4 メキシコ
6.4.4.1 メキシコのAI画像生成器市場：コンポーネント別、2017年〜2030年
6.4.4.2 メキシコのAI画像生成機市場：エンドユーザー別、2017年〜2030年
6.5 MEA
6.5.1 MEAのAI画像生成装置市場：コンポーネント別、2017年〜2030年
6.5.2 MEAのAI画像生成装置市場：エンドユーザー別、2017年〜2030年
6.5.3 サウジアラビア王国（KSA）
6.5.3.1 サウジアラビア王国（KSA)のAI画像生成機市場：コンポーネント別、2017年〜2030年
6.5.3.2 サウジアラビア王国（KSA)のAI画像生成機市場：エンドユーザー別、2017年～2030年
6.5.4 UAE
6.5.4.1 UAE AI画像生成装置市場：コンポーネント別、2017年〜2030年
6.5.4.2 UAE AI画像生成機市場：エンドユーザー別、2017年〜2030年
6.5.5 南アフリカ
6.5.5.1 南アフリカのAI画像生成装置市場：コンポーネント別、2017年〜2030年
6.5.5.2 南アフリカのAI画像生成装置市場：エンドユーザー別、2017年〜2030年
第7章 競争環境
7.1 企業の分類
7.2 各社の市場ポジショニング
7.3 各社の市場シェア分析（2022年
7.4 企業ヒートマップ分析
7.5 戦略マッピング
7.6 企業プロファイル/リスト
7.6.1 AISEO
7.6.2 ボックス20LLC
7.6.3 クレイヨン合同会社
7.6.4 CodeSandbox B.V.
7.6.5 DeepAI
7.6.6 Jasper.ai
7.6.7 ナイトカフェスタジオ
7.6.8 Panabee, LLC.
7.6.9 Runway AI, Inc.
9.6.10 Starryai
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レポートコード： GVR-4-68040-100-5