マルチモーダル AI 市場規模、シェア、および提供物別の業界分析 (ソリューションとサービス)。データ モダリティ別 (テキスト、音声と音声、画像、ビデオ、オーディオ)。テクノロジー別 (機械学習 (ML)、自然言語処理 (NLP)、コンピューター ビジョン、コンテキスト認識、IoT)。アプリケーション別 (BFSI、小売および電子商取引、IT および通信、製造、ヘルスケア、自動車、その他)。および地域予測 2026 ～ 2034 年

世界のマルチモーダル AI 市場規模は、2024 年に 17 億 6000 万米ドルと評価されています。市場は 2025 年の 21 億 6000 万米ドルから 2032 年までに 92 億 7000 万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に 37.33% の CAGR を示します。

世界のマルチモーダル AI 市場は、機械学習アルゴリズムの発展、計算能力、セクターを超えたビッグデータへのアクセス可能性により急速に拡大しています。マルチモーダル人工知能 (AI) は、テキスト、画像、音声、センサー データなどのさまざまなソースからのデータを組み合わせて、単一タイプの入力に依存するモデルよりも複雑で微妙な意思決定を可能にします。これらのさまざまなソースにわたる情報を処理および合成することで、より豊富な洞察とデータ コンテキストのより包括的な理解を提供します。

マルチモーダル AI システムは、各モダリティを個別に管理するモデルを通じて、さまざまなデータ ストリームを組み合わせて調整してから、総合的な分析を行うことで機能します。複雑なタスクを処理できるインテリジェント システムに対する需要の高まりにより、市場は引き続き成長すると予測されています。

• 2024 年 10 月、MediaTek は、次期 Dimensity 9400 チップセットが Gemini Nano をサポートし、さまざまなアプリケーション向けのマルチモーダル機能を強化すると発表しました。この統合は、画像処理や音声認識などの高度な機能を有効にすることで、デバイス全体、特に Android エコシステム内で AI エクスペリエンスを最適化することを目的としています。

マルチモーダル AI 市場に対する AI の影響

AI は効率を高め、意思決定を改善し、よりパーソナライズされたユーザー エクスペリエンスを提供することで業界を変革しています。日常的なタスクを自動化し、複雑なデータ パターンから洞察を明らかにすることで、生産性を向上させ、運用コストを削減します。マルチモーダル AI は、多様なデータ タイプを統合し、効率を高め、ユーザー エクスペリエンスをパーソナライズし、より安全で持続可能な環境を促進することにより、新しいレベルの状況理解と適応性をもたらします。 AI の影響は甚大で、社会のさまざまな領域に影響を与え、産業を変革します。

• 2024 年 9 月、Alibaba Cloud と NVIDIA は協力して、Alibaba の大規模マルチモーダル モデル (LMM) ソリューションを NVIDIA の Drive 自動車プラットフォームに統合しました。このパートナーシップは、よりスマートなモビリティ体験を促進する高度な AI 主導の機能を提供することで、中国の自動車メーカーの自動運転機能を強化することを目的としています。

マルチモーダル AI 市場の推進力

計算能力の進歩が市場の成長を促進

世界市場の主な推進力は計算能力の進歩であり、マルチモーダル AI アプリケーションに不可欠な広範でマルチフォーマットのデータセットの処理と統合が容易になります。ハードウェア、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU)、およびテンソル プロセッシング ユニット (TPU) の進歩により、深層学習モデルに必要な複雑な並列計算を管理できるように設計されています。これらのプロセッサは、ニューラル ネットワークに必要な並列計算の管理に適しています。これは、さまざまな種類のデータをリアルタイムで統合するマルチモーダル AI にとって重要です。

さらに、クラウド コンピューティングはスケーラブルなリソースを提供するため、組織は高価なオンプレミスのハードウェアに投資することなく、集中的な計算をクラウドに移行し、強力なインフラストラクチャにアクセスできます。例えば、

• Auvik がテクノロジー意思決定者を対象に 2023 年に実施した調査では、その年に 57% がクラウド移行の取り組みを加速したことがわかりました。

さらに、コンピューティング技術の継続的な進歩により、処理時間とコストがさらに削減され、さまざまな業界でのマルチモーダル AI の広範な導入が促進されると予想されます。  

マルチモーダルAI市場の抑制

高コストと技術的な複雑さが市場の成長を妨げる可能性がある

マルチモーダル AI の実装には、さまざまなソースからの多様で大量のデータセットを処理するための、かなりの計算能力、特殊なハードウェア、および大規模なストレージが必要です。このコストの高さにより、特に必要なインフラストラクチャやモデルの継続的なメンテナンスのための予算が不足している小規模企業では、導入が制限されます。さらに、マルチモーダル AI システムは、生体認証データ、行動データ、地理位置情報データなどの機密データ タイプを処理することが多く、プライバシーとセキュリティに対する懸念が高まり、より多額の投資が必要になります。

さらに、マルチモーダル AI ソリューションの開発と管理には、複雑なニューラル ネットワーク アーキテクチャの統合に関する深い理解とともに、データ エンジニアリング、機械学習、ディープ ラーニングに関する高度な専門知識が必要です。 AI 分野の熟練した専門家の不足により、これらのシステムを効果的に拡張する能力が制限されるため、マルチモーダル モデルの構築、トレーニング、最適化に必要な専門知識が多くの組織にとって障壁となっています。これらの制約により、複雑さとコストがさらに高まり、広範な導入が遅れています。

マルチモーダル AI 市場の機会

IoT およびエッジ コンピューティングとの統合の強化により、大きな市場機会がもたらされる

マルチモーダル AI と IoT およびエッジ コンピューティングの統合により、多様なデータ ソースのリアルタイム処理と分析が可能になります。この構成は、データ送信の遅延により安全性や効率性が損なわれる可能性がある、自動運転車、産業オートメーション、スマートシティインフラストラクチャなど、即時対応が必要なアプリケーションでは不可欠です。例えば、

• 業界の予測では、IoT 統合市場は 2028 年までに 121 億米ドルに達し、年間平均成長率 (CAGR) は 30.8% になると予想されています。

IoT の膨大なデータ生成機能と、オーディオ、ビデオ、センサー データをエッジ デバイス上で直接処理するマルチモーダル AI の機能を組み合わせることで、企業は遅延を短縮できます。このアプローチは、分析のために大量の生データを中央サーバーに送信する必要性を最小限に抑えるため、帯域幅の節約にも役立ちます。この統合は、医療や製造などの業界にとって重要であり、継続的な低レイテンシーのデータ分析が業務効率にとって重要です。

• 2024 年 10 月、Mistral AI は、オンデバイスおよびエッジ コンピューティング機能の強化を目的とした 2 つの新しいモデル、Ministral 3B および 8B を発売しました。これらのモデルは、知識推論と関数呼び出しをサポートし、最大 128k のコンテキスト長を実現します。これは、リソースに制約のある環境に有益です。

Ministral 3B および 8B モデルは、低遅延でローカルかつリアルタイムにデータを処理できるため、マルチモーダル AI 市場との関連性が高くなります。

セグメンテーション

重要な洞察

このレポートでは、次の重要な洞察がカバーされています。

• ミクロ・マクロ経済指標
• 推進力、制約、傾向、機会
• 主要企業が採用した事業戦略
• 世界のマルチモーダル AI 市場に対する AI の影響
• 主要企業の統合SWOT分析

オファリング別の分析

市場は、提供内容に基づいてソリューションとサービスに分けられます。

ソリューション部門は、さまざまなモダリティからのデータを処理、分析、解釈するように設計されたさまざまなアプリケーションとプラットフォームにより市場をリードしています。主要なソフトウェア ソリューションには、自然言語処理 (NLP)、コンピューター ビジョン、データ フュージョン用のツールが含まれており、組織はさまざまな種類のデータを統合して分析できる AI モデルを開発できます。企業が業務効率を向上させ、顧客との対話を洗練するマルチモーダル AI の可能性を認識するにつれて、信頼性の高いソフトウェア ソリューションに対する需要が高まっています。

サービス部門は、データ環境の複雑さの増大とカスタマイズされたソリューションの必要性により、予測期間中に最高の CAGR を経験すると予想されます。組織がマルチモーダル AI テクノロジーの導入に取り組む際には、これらのシステムを既存のインフラストラクチャに効果的に統合するための専門的なガイダンスが必要になることがよくあります。このプロセスには、現在のデータ ソースの評価、カスタマイズされたマルチモーダル AI ソリューションの開発、IoT およびエッジ コンピューティング システムとのスムーズな統合の促進が含まれます。組織がマルチモーダル AI の可能性をますます認識するにつれ、コンサルティングおよび統合サービスに対するサービスの需要が急速に増加すると予想されます。

データモダリティによる分析

データ モダリティに基づいて、市場はテキスト、音声と音声、画像、ビデオ、オーディオに細分化されます。

ビデオセグメントは、その多用途性と豊富なデータコンテンツにより市場を支配しています。ビデオ データの空間情報と時間情報の組み合わせにより、マルチモーダル AI は、特に自動運転、セキュリティ、ヘルスケアなどの分野で、複雑なシナリオをより包括的に理解できるようになります。監視システム、モバイル デバイス、IoT 接続カメラなどのソースからのビデオ データの可用性が高まっているため、ビデオはリアルタイム分析やパターン認識に不可欠なリソースとなっています。

• 2024 年 1 月、Google はテキストと画像からリアルな 5 秒ビデオを作成できる新しいマルチモーダル AI ビデオ生成ツールである Lumiere を発表しました。 Lumiere は、Space-Time U-Net (STUNet) アーキテクチャを採用して、生成されたビデオのリアリズムと一貫性を向上させます。このツールは、様式化されたビデオの作成や画像の特定のセクションをアニメーション化する機能など、さまざまな創造的な可能性を提供します。

音声および音声セグメントは、音声起動システム、仮想アシスタント、対話型 AI の導入増加により、予測期間中に最も高い CAGR を示すことが予想されます。音声データは、マルチモーダル システムに重要な聴覚層を導入します。これにより、消費者や業界がより自然で会話的なインターフェイスを求める中、AI は話し言葉を理解し、口調を認識し、感情を検出できるようになります。

テクノロジーによる分析

市場はテクノロジーに基づいて、機械学習 (ML)、自然言語処理 (NLP)、コンピューター ビジョン、コンテキスト認識、IoT に細分化されています。

機械学習 (ML) セグメントは、自然言語処理 (NLP)、コンピューター ビジョン、コンテキスト認識システムなどの他のモダリティの基礎テクノロジーであるため、市場で最高のシェアを保持しています。マルチモーダル AI では、ML アルゴリズムがテキスト、画像、音声などのさまざまなソースからのデータを処理してリンクし、結果を予測し、過去の例に基づいて意思決定を行うモデルを作成します。 ML モデルはさまざまなデータ ソースを統合して解釈できるため、マルチモーダル AI ソリューションには不可欠です。マルチモーダル アプリケーションが拡大するにつれて、さまざまなデータ モダリティを調整および統合する ML の役割は、マルチモーダル AI 市場で中心的な位置を維持すると予想されます。

自然言語処理 (NLP) セグメントは、他のデータ型と統合できるインテリジェントな言語ベースのアプリケーションに対する需要の増加により、予測期間中に最も高い CAGR を示すと予測されています。これにより、マルチモーダル AI システムが、チャットボット、仮想アシスタント、カスタマー サポート プラットフォームなど、ユーザーと対話するアプリケーションに不可欠なテキストおよび音声形式の人間の言語を理解し、処理できるようになります。また、視覚データや感覚データとともに人間の言語を分析することで、マルチモーダル AI の解釈力も強化されます。

アプリケーション別の分析

アプリケーションに基づいて、市場はBFSI、小売および電子商取引、ITおよび通信、製造、ヘルスケア、自動車などに細分されます。

BFSI セグメントは、安全かつ効率的でユーザー中心のソリューションが必要なため、市場を支配しています。金融機関は、取引履歴、リスク評価、顧客とのやり取りなど、膨大な量のデータを扱います。マルチモーダル AI は、テキストのトランザクション データと生体認証識別子を結合することで、不正行為の検出に大きなメリットをもたらし、それによってセキュリティを強化し、不正行為を削減します。 BFSI 分野におけるセキュリティと顧客の信頼の重要性、およびさまざまなデータ ソースを統合するマルチモーダル AI の機能により、BFSI は金融サービスの最新化とリスク管理を強化するための重要なツールとなっています。

• 2024 年 10 月、Gnani.ai は NVIDIA と協力して、NVIDIA の AI アクセラレーション コンピューティング プラットフォームによって駆動される高度な音声合成大規模言語モデルを導入しました。このモデルは、1,400 万時間以上の独自の多言語会話データを活用し、顧客エンゲージメントの向上と業界全体の業務の合理化に重点を置き、特に銀行および金融サービスに重点を置いています。

ヘルスケア部門は、精密医療、遠隔監視、診断機能の強化に対する需要の高まりにより、予測期間中に最高の CAGR を示すことが予想されます。医療画像、ゲノムデータ、患者履歴、ウェアラブルデバイスからのリアルタイム情報を統合するマルチモーダル AI の機能により、医療診断と治療に新たな可能性が生まれました。

地域分析

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地域に基づいて、市場は北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、南米、中東およびアフリカにわたって調査されています。

北米は、先進的な技術環境、AI 研究開発への多額の投資、大手テクノロジー企業や新興企業の集中により、市場で最も高いシェアを占めています。この地域は、医療、自動車、金融などの複数のセクターにわたるマルチモーダル AI システムの統合をサポートする強力なデジタル インフラストラクチャの恩恵を受けています。さらに、AI イニシアチブに対するベンチャー キャピタルや政府の支援が利用できるため、迅速な進歩と商用実装に有利な環境が生まれます。

アジア太平洋市場は、ビジネスのデジタル化の進展とさまざまな業界での顧客エクスペリエンスの向上に対する需要の高まりにより、予測期間中に最高のCAGRで成長すると予想されており、この地域でのマルチモーダルAIソリューションの導入が促進されています。この地域の組織は、さまざまな種類のデータを統合する利点に気づき始めており、意思決定と運用効率の向上にますます重点を置いています。これは既存企業と新規参入者にとって大きなチャンスとなります。

• 2024 年 10 月、インド政府は、公共サービスの提供と国民の関与を強化することを目的とした、マルチモーダル AI モデル開発のための初の政府資金によるイニシアチブである BharatGen を立ち上げました。 IIT ボンベイが主導するこのプロジェクトは、ローカライズされたデータセットを活用して、インドの言語的および文化的多様性に対応する AI システムの作成に焦点を当てています。

キープレーヤー

市場の主要企業は次のとおりです。

• Google LLC（米国）
• マイクロソフト社（米国）
• オープンAI合同会社（私たち。）
• メタプラットフォームズ社（米国）
• IBM コーポレーション（米国）
• Aimesoft, Inc.（米国）
• Jina AI GmbH (ドイツ)
• Jiva.ai Limited（イギリス）
• Mobius Labs, Inc.（米国）
• ニュースブリッジ S.A.S. （フランス）
• OpenStream.ai, Inc.（米国）
• Perceiv AI Inc.（カナダ）
• ニューラプティック AI S.L. （スペイン）
• スタビリティAI Ltd.（イギリス）

主要な業界の発展

• 2024 年 9 月、アレン AI 研究所は、一般的なオブジェクトから視覚データを解釈できる、Molmo という名前の一連のオープン マルチモーダル モデルを導入しました。これらのモデルは、画像を理解し、画面に表示される関連要素を強調表示することにより、ユーザー インタラクションを改善することを目的としています。
• 2024 年 6 月、Meta は、AI 分野におけるイノベーションへの取り組みを反映して、マルチモーダル機能の向上を目的とした 4 つの新しい AI モデルを導入しました。これらのモデルは、テキスト、画像、音声などのさまざまなデータ タイプの統合を改善し、より高度な対話と分析を容易にすることを目的としています。