"成長軌道を加速させる賢い戦略"
複合AIは、教育の有効性を高め、知識表現のレベルを向上させるさまざまな人工知能技術のアプリケーションまたは融合の組み合わせです。 AIの抽象化メカニズムを拡大し、より幅広いビジネス上の問題により効率的に対処するためのプラットフォームを提供します。
単一のAI技術ソリューションと比較してより強化されたAI機能を提供する複合AIソリューションの需要は、データの高い採用によって推進されています。データの量と複雑さの増加により、従来の方法で意味のある情報を抽出および分析することが困難になります。自然言語処理、機械学習、コンピュータービジョンなどのさまざまな人工知能技術を組み合わせることで、複合AIが大量のデータを効率的に扱うことができます。さらに、この市場の成長は、パフォーマンスを向上させるためのAIアプリケーションの複雑さの増加によって推進されると予想されています。市場の成長は、データのプライバシーとセキュリティに関する懸念によって妨げられる可能性があります。業界の専門家によると、2023年までにアイデンティティ、アクセス、特権の管理が不十分であることは、セキュリティ障害の75%を担当しています。
Covid-19のピーク時に、複合AIの採用は肯定的な反応を受けました。世界中のCovid-19の急速な拡散中に、さまざまなソースから生成されたデータの量が増加しました。従業員がタスクを効率的に実行できるようにするいくつかのAIアプリケーションは、在宅勤務の中心です。意思決定の能力と精度を高めるために、複合AIコンポーネントの需要が増加しています。 Covid-19のパンデミック危機では、複合環境は市場の成長を加速する上で重要な役割を果たしました。
レポートは、次の重要な洞察をカバーしています。
•マイクロマクロ経済指標
•ドライバー、抑制、傾向、および機会
•主要なプレーヤーが採用するビジネス戦略
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エンドユーザーに基づいて、市場はBFSI、ヘルスケア、小売、製造、輸送、ロジスティクスなどにセグメント化されています。 2023年、BFSIセグメントは最大の市場シェアを報告しました。 BFSIセクターにはデータがたくさんあり、データの量は継続的に増加しています。その複雑さと断片化のために、データから情報を分析および抽出することは困難です。 BFSI業界では、複合AIはこれらのデータを理解し、貴重な洞察を導き出すのに役立ちます。データ詐欺は毎年数十億ドルの企業に費用がかかり、BFSIセクターにとって大きな問題です。
データのパターンと異常を検出することにより、詐欺をより効果的に検出するために複合AIが使用されています。銀行や金融機関は、顧客にパーソナライズされた体験を提供するためにますます要求されています。顧客のニーズと好みを理解し、製品とサービスを適応させることにより、Composite Technologyには顧客体験がパーソナライズされています。
複合AI市場は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東、アフリカ、南アメリカの5つの地域に分かれています。
北米は2023年に市場を支配しました。さまざまなセクターでの人工知能の採用は、北米の政府によって積極的に促進され、その変革の可能性を認識しています。イニシアチブには、資金調達の研究開発、人工知能の採用に税制上の優遇措置を提供し、AIセンターの卓越性を確立することが含まれます。世界クラスの大学、研究機関、およびこの分野の進歩のために協力している北米は、複合AIの堅牢なR&Dエコシステムについて自慢しています。例えば、
地域ごとの複合AI市場の分布
このレポートは、Google LLC、NVIDIA Corporation、Datarobot、Inc.、SAS Institute、SAP SE、Microsoft Corporation、Amazon Web Services、Inc.、IBM Corporation、Blackswan Technologies、Oracle Corporation、Pegasystems Inc.、Salesforce、Inc.などの主要なプレーヤーのプロファイルを提供します。
2023年6月、Snowflake Summit 2023で、言語モデルとクラウドプラットフォームのAIコプロセッサであるRelationalaiは、プレビューの可用性を発表しました。リレーショナルAISリレーショナルナレッジグラフシステムにより、データクラウドは、顧客の意思決定を改善するために、グラフ分析、議論、最適化、およびその他の多元宇宙AIアプリケーションの統合サポートを提供できます。
2023年2月、Amazon Web Services(AWS)とHugging Faceが協力して、AIをより費用対効率とアクセスしやすくしました。 AWSとハグの顔が協力して、開発者がコード、コンポジットデータ、モデルを簡単に共有できるようにするツールとリソースを作成するために、開発者が生成AIプロジェクトについて簡単に協力できるようにしています。