バーチャルヒューマン市場調査、2031年
世界のバーチャルヒューマン市場は、2021年に113億ドルと評価され、2022年から2031年にかけて44.7%のCAGRで成長し、2031年には4403億ドルに達すると予測されます。
パンデミックが始まって以来、人工知能は人間の知識の制約を助けるために懸命に働いています。現実の世界も仮想の世界も、仮想の人間によって占拠されつつある。企業はパンデミック時に、病院やオフィス、ゲームやエンターテインメントに至るまで、バーチャルな存在を最大限に活用するようになりました。仮想現実やメタバースの頻度とともに、仮想人間の利用は拡大している。数多くの重要なプレーヤーが、仮想人間における属性を向上させるために戦術を変更した。例えば、2022年3月、Datagenは、プラットフォームを強化し、より広範なAI空間における合成データへの需要の高まりに応えるために、シリーズBの資金調達で5000万ドルを調達しました。この資金調達は、企業が手作業によるソーシングやアノテーションを避け、必要な2D、3Dのビジュアルデータを大規模かつ容易に提供する方法に切り替えることを可能にするソリューションの提供のためです。このような要因が、COVID-19期間中のバーチャルヒューマン市場の成長を促しました。
実際の人間をコンピュータで表現したものは、バーチャルヒューマンまたはデジタルヒューマンと呼ばれています。その描写、可動性、挙動は研究領域の焦点となっている。これらの人工知能（AI）人物は、関連するテーマについて議論するように教育されています。インタラクティブなシミュレーションの中で、これらの人物は注意を払い、言葉を返し、インタラクティブなSで学習者と対話します。仮想人間は、特定のコンテンツ領域でトレーニングを受けた後、そのテーマについて個人とオープンな会話をすることができます。
仮想人間は、人間の動作や表情を再現し、テキストやオーディオクリップでコミュニケーションをとることができる。リアルに見える人物で、様々な活動をする。人工知能により、外見、声、服装などをカスタマイズしたバーチャル・ヒューマンを作成することができる。仮想人間は、教育だけでなく、芸術的な用途にも使われることがあります。例えば、ニュース、映画、オーディオブック、ゲーム、アバターなど、さまざまな分野でバーチャル・ヒューマンを活用することができます。
現実の世界も、仮想の世界も、バーチャル・ヒューマンに占拠されつつあるのです。医療、オフィス、ゲーム、エンターテインメントなど、さまざまな場面でバーチャル・ヒューマンの可能性を最大限に生かす企業が登場しています。エンドユーザーは現在、ますます普及するバーチャルリアリティやメタバースでバーチャルヒューマンが使用されているのを目の当たりにしています。アバターはリアルな外観で、明るい照明に反応して目を細めるなど、人間の反応をコピーすることができます。また、職場でも、リーダーシップの訓練や育成のために、バーチャル・ヒューマンが採用されることが多くなっています。
バーチャルヒューマンの市場調査は、タイプ、産業分野、地域に区分されます。タイプ別では、市場はアバターと自律型バーチャル・ヒューマンに二分されます。産業別では、BFSI、教育、小売、ヘルスケア、自動車、IT・通信、ゲーム・エンターテインメント、その他に分類されます。地域別では、北米（米国、カナダ）、欧州（ドイツ、イタリア、フランス、スペイン、英国、その他欧州）、アジア太平洋（中国、日本、インド、オーストラリア、韓国、その他アジア太平洋）、LAMEA（中南米、中東、アフリカ）で仮想人間の市場動向が調査されています。北米、特に米国とカナダは、バーチャルヒューマン産業において重要な参加国である。
インタラクティブな仮想人間のアバターは、仮想エージェントであり、ライブの人間のエージェントは、パーソナライズされたアプローチを取るインタラクティブな環境を作成することが困難であることがより期待されています。ライブの人間エージェントは、標準的な質問セットに答えるように教えられています。これは、仮想エージェントが瞬時にクライアントの各ニーズに適応し、彼らのために完全にユニークな経験を提供することができるように方法で作成されています。バーチャルエージェントは、消費者の行動をリアルタイムで理解し、学習することができます。さらに、バーチャル・ヒューマン・アバターは、カスタマイズされた問い合わせや回答を通じて顧客とコミュニケーションすることに加え、消費者の選択や選択のパターンを理解するために、消費者固有のアルゴリズムを開発することができます。さらに、企業はこれらのアバターを使用して、オンライン上でスタッフのトレーニングや教育を行うことができ、バーチャル・ヒューマン市場の成長に有利な機会を提供します。
小売業は、インターネット関連産業への移行に伴い、ビッグデータ解析、クラウドコンピューティング、デジタルストアなどの革新的な技術を迅速に取り入れるようになりました。小売業界は、デジタルメディアの普及により、消費者が企業からの情報をいつ、どのように受け取るかをより選択するようになり、変化を遂げました。消費者の嗜好が急速に変化し、マルチチャネル商取引の大量注文を効果的に処理するために、いくつかの重要な企業が自律型バーチャルヒューマンの改善や共同作業を含む技術を導入しました。
非対話型仮想人間アバターの理想的な用途としては、プロモーションや広告キャンペーン、仮想人間モデルの展示、観客やサイト訪問者を同席させない仮想歌やダンスのパフォーマンスの設定などがあります。例えば、多くの企業が3D仮想イベントを立ち上げ、実際のイベント参加者の体験を仮想環境で再現しています。これは、Virtway Eventsのような仮想イベントプラットフォームによって実現されるもので、仮想世界にアクセスするための最も革新的な3D技術を企業に提供します。バーチャルイベントは、現実の人間を見守りながら行うイベントなので、機械と人間（バーチャル人間と現実の人間）の交流は一切必要ないのです。このようなイベント展開の可能性から、様々な業種でバーチャルヒューマン市場の需要が高まっています。
アジア太平洋地域では、ショッピングモール、食料品店、スーパーマーケット、コンビニエンスストア、ハイパーマーケットなどが、次世代ショッピング体験の競争力を維持するために、デジタル技術を駆使したアップグレードを実施しています。中国、インド、日本、韓国などでは、技術革新が進み、アジア太平洋地域のバーチャルヒューマン産業は、放送、エンターテインメント、小売、金融、教育などの分野で急速に成長しようとしています。また、いずれは各企業が独自のアバターを持つようになる可能性もあります。
中国、インド、韓国などでは、自然言語理解、音声対話、インテリジェント・レコメンデーションなどの人工知能を搭載したテクノロジーが、デジタルアバターの作成に活用されています。デジタルアバターは、人間とコンピュータのインターフェースとして機能し、この地域のメタバースにおいて最も急速に成長する産業であり、収益源になると予想されます。times of Indiaが2022年5月に発表した記事によると、韓国のゲーム会社は、音楽やマーケティングのスポンサーシップといった非ゲーム分野で新しい試みを切り開くことを目指し、仮想人間のキャラクター開発を中心としたプロジェクトにますます目を向けている。
主要影響要因
仮想人間市場は、拡張現実（AR）、仮想現実（VR）、機械学習によるメタバースにおける仮想空間へのニーズの高まりにより、予測期間（ML）中に大きく拡大すると予測される。また、Eコマースやデジタル小売のブームもあり、市場は成長しています。しかし、市場成長を制限する主な問題は、インテリジェントなアプリケーションの高価な開発と労働需要の減少によってもたらされる技術的制約がないことである。反対に、さまざまな最終用途産業における機械と人間の消費者接続の増加や、インテリジェントでインタラクティブな教育ソリューションの採用が、予測期間中の仮想人物市場の成長を促進すると予想されます。
パンデミックの間、世界はあらゆる産業でより大きなデジタル化に向かいました。メタバースなどの技術は、物理的な距離をなくし、仮想空間を利用して他者と出会うことを可能にし、オンライン世界を完全に変化させました。バーチャルリアリティ技術は、ユーザーにとって没入感のあるプラットフォームを提供することに成功し、オンライン上のソーシャルインタラクションを向上させ、ソーシャルメディアを超える多くのことを可能にしました。メタバースは、オンライン学習、教育、ゲーム、暗号通貨、NFT（Non-Fungible Token）の使用、労働環境などを改善するため、より新しい商業・金融の成長機会があり、それがバーチャルヒューマン産業の成長を後押ししています。
Alibaba Group Holding Limited、Datagen、Epic Games, Inc、iFLYTEK Corporation、Inworld AI、Meta Platforms, Inc、Microsoft Corporation、Offbeat Media Group、Soul Machines、Ziva Dynamics（Unity）などの主要バーチャルヒューマンの市場プレイヤーの競合分析とプロファイルがこのレポートに記載されています。
この研究は、仮想人間の市場規模の分析的描写と、差し迫った投資ポケットを描写するための現在の動向と将来の推定値で構成されています。
仮想人間市場全体の分析は、より強力な足場を得るために有益な傾向を理解するために決定されます。
仮想人間の市場シェアを含む詳細な影響分析とともに、主要な推進要因、阻害要因、機会に関する情報を提示します。
現在のバーチャルヒューマン市場予測を2021年から2031年まで定量的に分析し、財務的な実力をベンチマークしています。
ポーターのファイブフォース分析により、バーチャルヒューマンにおける買い手と供給者の力量を示しています。
主要ベンダーの市場シェアやバーチャルヒューマンの市場動向も掲載しています。
【目次】
第 1 章: イントロダクション
1.1. レポートの説明
1.2. 主な市場セグメント
1.3. ステークホルダーの主なメリット
1.4. 研究方法
1.4.1. 一次調査
1.4.2. 二次調査
1.4.3. アナリストのツールやモデル
第 2 章: エグゼクティブサマリー
2.1. CXOの視点
第3章：市場の概要
3.1. 市場の定義と範囲
3.2. 主な調査結果
3.2.1. インパクトのある上位要因
3.2.2. トップインベストメントポケット
3.3. ポーターの5つの力分析
3.3.1. サプライヤーの交渉力が中程度である
3.3.2. バイヤーの適度なバーゲニングパワー
3.3.3. 代替品の脅威が中程度である
3.3.4. 新規参入の脅威が高い
3.3.5. ライバルの強さが中程度であること
3.4. 市場のダイナミクス
3.4.1. ドライバ
3.4.1.1. AR、VR、MLによるメタバースでの仮想空間への需要の高まり
3.4.1.2. ヘルスケア分野におけるAIベースのバーチャルヒューマンの需要拡大
3.4.1.3. 仮想的な社会的情緒的支援の創出に対する意識の高まり
3.4.2. 制約事項
3.4.2.1. インテリジェントアプリケーションの高価な開発による技術的な限界
3.4.2.2. 労働需要の低減
3.4.3. 機会（チャンス
3.4.3.1. 様々な最終用途の垂直方向における機械から人間への顧客対話の急増
3.4.3.2. スマートでインタラクティブな教育ソリューションの採用
3.5. COVID-19 市場への影響度分析
第4章：バーチャルヒューマン市場（タイプ別
4.1. 概要
4.1.1. 市場規模・予測
4.2. アバター
4.2.1. 主な市場動向、成長要因、機会
4.2.2. 市場規模・予測、地域別
4.2.3. 国別市場シェア分析
4.2.4. アバター別バーチャルヒューマン市場
4.2.4.1. インタラクティブなデジタル人型アバターの地域別市場規模・予測
4.2.4.2. 非対話型デジタルヒューマンアバター市場規模・地域別予測
4.3. 自律型バーチャルヒューマン
4.3.1. 主な市場動向、成長要因、機会
4.3.2. 市場規模・予測、地域別
4.3.3. 国別市場シェア分析
第5章：バーチャルヒューマン市場（産業分野別
5.1. 概要
5.1.1. 市場規模・予測
5.2. BFSI
5.2.1. 主な市場動向、成長要因、機会
5.2.2. 市場規模・予測、地域別
5.2.3. 国別市場シェア分析
5.3. 教育関係
5.3.1. 主な市場動向、成長要因、機会
5.3.2. 市場規模・予測、地域別
5.3.3. 国別市場シェア分析
5.4. 小売
5.4.1. 主な市場動向、成長要因、機会
5.4.2. 市場規模・予測、地域別
5.4.3. 国別市場シェア分析
5.5. ヘルスケア
5.5.1. 主な市場動向、成長要因、機会
5.5.2. 市場規模・予測、地域別
5.5.3. 国別市場シェア分析
5.6. 車載用
5.6.1. 主な市場動向、成長要因、機会
5.6.2. 市場規模・予測、地域別
5.6.3. 国別市場シェア分析
5.7. IT・テレコミュニケーション
5.7.1. 主な市場動向、成長要因、機会
5.7.2. 市場規模・予測、地域別
5.7.3. 国別市場シェア分析
5.8. ゲーミング＆エンタテインメント
5.8.1. 主な市場動向、成長要因、機会
5.8.2. 市場規模・予測、地域別
5.8.3. 国別市場シェア分析
5.9. その他
5.9.1. 主な市場動向、成長要因、機会
5.9.2. 市場規模・予測、地域別
5.9.3. 国別市場シェア分析
第6章：バーチャルヒューマン市場（地域別
6.1. 概要
6.1.1. 市場規模・予測 地域別
6.2. 北アメリカ
6.2.1. 主なトレンドと機会
6.2.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.2.2.1. 北米アバター別バーチャルヒューマン市場
6.2.3. 産業分野別市場規模・予測
6.2.4. 国別市場規模・予測
6.2.4.1. 米国（U.S.
6.2.4.1.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.2.4.1.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.2.4.1.3. 産業バーティカル別市場規模・予測
6.2.4.2. カナダ
6.2.4.2.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.2.4.2.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.2.4.2.3. 市場規模・予測、産業バーティカル別
6.3. ヨーロッパ
6.3.1. 主なトレンドと機会
6.3.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.3.2.1. 欧州アバター別バーチャルヒューマン市場
6.3.3. 産業分野別市場規模・予測
6.3.4. 国別市場規模・予測
6.3.4.1. ドイツ
6.3.4.1.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.3.4.1.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.3.4.1.3. 市場規模・予測、産業バーティカル別
6.3.4.2. イタリア
6.3.4.2.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.3.4.2.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.3.4.2.3. 市場規模・予測、産業バーティカル別
6.3.4.3. フランス
6.3.4.3.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.3.4.3.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.3.4.3.3. 市場規模・予測、産業バーティカル別
6.3.4.4. スペイン
6.3.4.4.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.3.4.4.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.3.4.4.3. 市場規模・予測、産業バーティカル別
6.3.4.5. 英国
6.3.4.5.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.3.4.5.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.3.4.5.3. 産業バーティカル別市場規模・予測
6.3.4.6. その他のヨーロッパ
6.3.4.6.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.3.4.6.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.3.4.6.3. 市場規模・予測、産業バーティカル別
6.4. アジア太平洋
6.4.1. 主なトレンドと機会
6.4.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.4.2.1. アジア太平洋地域のアバター別バーチャルヒューマン市場
6.4.3. 市場規模・予測、産業バーティカル別
6.4.4. 国別市場規模・予測
6.4.4.1. 中国
6.4.4.1.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.4.4.1.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.4.4.1.3. 市場規模・予測、産業バーティカル別
6.4.4.2. インド
6.4.4.2.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.4.4.2.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.4.4.2.3. 市場規模・予測、産業バーティカル別
6.4.4.3. 日本
6.4.4.3.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.4.4.3.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.4.4.3.3. 市場規模・予測、産業バーティカル別
6.4.4.4. 南
6.4.4.4.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.4.4.4.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.4.4.4.3. 産業バーティカル別市場規模・予測
6.4.4.5. オーストラリア
6.4.4.5.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.4.4.5.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.4.4.5.3. 産業バーティカル別市場規模・予測
6.4.4.6. その他のアジア太平洋地域
6.4.4.6.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.4.4.6.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.4.4.6.3. 産業バーティカル別市場規模・予測
6.5. ラメア
6.5.1. 主なトレンドと機会
6.5.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.5.2.1. LAMEAアバター別バーチャルヒューマン市場
6.5.3. 産業分野別市場規模・予測
6.5.4. 国別市場規模・予測
6.5.4.1. ラテンアメリカ
6.5.4.1.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.5.4.1.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.5.4.1.3. 市場規模・予測、産業バーティカル別
6.5.4.2. 中近東
6.5.4.2.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.5.4.2.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.5.4.2.3. 市場規模・予測、産業バーティカル別
6.5.4.3. アフリカ
6.5.4.3.1. 主な市場動向、成長要因、機会
6.5.4.3.2. 市場規模・予測、タイプ別
6.5.4.3.3. 産業バーティカル別市場規模・予測
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レポートコード：A31847