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<div role="tabpanel" class="tab-pane fade-in active" id="overview"> <div> <h4>マルチモーダル AI 市場規模 - コンポーネント別 (ソリューション、サービス)、テクノロジー別 (機械学習、自然言語処理、コンピューター ビジョン、コンテキスト認識、モノのインターネット)、データ モダリティ別、タイプ別、業種別および予測、2024 - 2032 年</h4> </div> <div><h2>マルチモーダル AI 市場規模</h2> <blockquote> マルチモーダル AI 市場規模は 2023 年に 12 億米ドルと評価され、2024 年から 2032 年の間に 30% を超える CAGR で成長すると予想されています。 </blockquote> 人間と機械の相互作用の発展は、マルチモーダル AI の出現の主な要因となっています。これらのシステムは、ユーザーにテクノロジーと対話するためのより自然で直感的な方法を提供するためです。マルチモーダル AI は、音声、テキスト、ジェスチャー、視覚信号など、複数のモダリティからの入力を統合して、人間の指示に対する理解と応答性を高めます。この改善により、さまざまなアプリケーションでより没入感のあるシームレスなエクスペリエンスが実現しました。 主要な市場動向を取得するには   無料サンプルをダウンロード たとえば、顧客サービスで顔の表情や話し言葉を読み取ることができる仮想アシスタントは、より正確でカスタマイズされたソリューションを提供できる可能性があります。スマートフォンやスマートホーム システムなどの日常的な消費者向けガジェットがさまざまな種類の入力を理解して統合できるようになると、よりアクセスしやすく使いやすくなります。これらのアップグレードにより、適用範囲が拡大するとともに、ユーザー エクスペリエンスも向上します。 さまざまな業界にわたるカスタマイズされたアプリケーションを通じてマルチモーダル AI が大きなメリットをもたらす可能性は、マルチモーダル AI 市場の成長を促進するもう 1 つの要因です。たとえば、マルチモーダル AI システムは、画像、リアルタイム モニタリング デバイス、医療記録からの患者データを組み合わせて、ヘルスケア業界で徹底した診断の洞察と個別の治療計画を提供します。   <table> <caption>マルチモーダル AI 市場レポートの属性</caption> <tbody> <tr> </tr> </tbody> <thead> </thead> <tbody> <tr> <th scope="">レポートの属性</th> <th scope="">詳細</th> </tr> </tbody> <tbody> <tr> <th scope="">基準年</th> <td>2023</td> </tr> <tr> <th scope="">2023 年のマルチモーダル AI 市場規模</th> <td>USD 1.20億</td> </tr> <tr> <th scope="">予測期間</th> <td>2024年 - 2032年</td> </tr> <tr> <th scope="">予測期間 2024年 - 2032年 CAGR</th> <td>30%</td> </tr> <tr> <th scope="">2032年の価値予測</th> <td>130億米ドル</td> </tr> <tr> <th scope="">履歴データ</th> <td>2021年 - 2023年</td> </tr> <tr> <th scope="">ページ数</th> <td>410</td> </tr> <tr> <th scope="">表、グラフ、図</th> <td>320</td> </tr> <tr> <th scope="">対象セグメント</th> <td>コンポーネント別、データ モダリティ別、テクノロジー別、タイプ別、業種別</td> </tr> <tr> <th scope="">成長ドライバー</th> <td> <ul> <li>強化されたヒューマン マシン インタラクション</li> <li>業界固有のアプリケーション</li> <li>5G とエッジ コンピューティング</li> <li>企業投資とパートナーシップ</li> <li>自然言語処理 (NLP) の進歩</li> </ul> </td> </tr> <tr> <th scope="">落とし穴と課題</th> <td> <ul> <li>データのプライバシーとセキュリティに関する懸念</li> <li>偏見と公平性の問題</li> </ul> </td> </tr> </tbody> <tbody> </tbody> </table> この市場における成長の機会は何ですか?  無料サンプルをダウンロード 自動車分野のマルチモーダル人工知能 (AI) は、カメラ、センサー、ナビゲーション システムからの情報を融合して高度な運転支援と自動運転を可能にし、利便性と安全性を向上させます。音声コマンド、ビジュアル検索、パーソナライズされた提案を組み合わせて、小売組織はマルチモーダル AI を使用して、よりパーソナライズされた魅力的なショッピング体験を提供します。ドローン、地上センサー、衛星画像からのデータの分析を通じて、農業におけるマルチモーダル AI は生産予測とリソースの効率的な使用を改善します。 たとえば、2023 年 5 月、Google LLC はさまざまな用途向けの洗練された言語モデル PaLM2 を発表しました。 PaLM2 は、ChatGPT のようなチャットボット、多言語コーディング、言語翻訳、反応ベースの写真分析の作成に使用できる柔軟な AI モデルです。PaLM2 を使用すると、ユーザーはブルガリアのレストランを検索できます。システムは、Web でブルガリア語の情報を検索し、応答を英語に翻訳し、対応する写真を追加して、ユーザーに結果を提示します。 テキスト入力、音声録音、画像データなど、大量のプライベートで機密性の高いデータが、マルチモーダル AI システムが機能するには、テキスト入力、音声録音、画像データなど、大量のプライベート データと機密データが頻繁に必要になります。このデータの収集、処理、保存には、深刻なプライバシーの危険が伴います。個人と企業の両方にとって、不正アクセス、データ侵害、個人データの悪用は、信頼の喪失や法的義務などの悲惨な影響を及ぼす可能性があります。 マルチモーダル AI システムが機能するには、テキスト入力、音声録音、画像データなど、大量のプライベート データと機密データが頻繁に必要になります。このデータの収集、処理、保存には、深刻なプライバシーの危険が伴います。個人と企業の両方にとって、不正アクセス、データ侵害、個人データの悪用は、信頼の喪失や法的義務などの悲惨な影響を及ぼす可能性があります。 <h2>マルチモーダル AI 市場の動向</h2> マルチモーダル AI セクターでは、拡張現実 (AR) と仮想現実 (VR) のテクノロジを統合することが最も重要なトレンドの 1 つです。ゲーム、教育、トレーニング、リモートコラボレーションなど、さまざまな状況で、この組み合わせにより、ユーザーの関与を向上させる没入型エクスペリエンスが生まれます。ゲームにおけるマルチモーダル AI は、音声コマンド、顔の感情、ユーザーの動きを解読して、より応答性が高く魅力的なゲーム環境を作り出すことができます。 視覚、聴覚、運動感覚の学習モードを融合することにより、教育におけるマルチモーダル AI 搭載 AR と VR は、魅力的でカスタマイズされた学習エクスペリエンスを提供します。これらのテクノロジーは、特に緊急対応、航空、ヘルスケアの分野で、専門的なトレーニングにおけるスキル向上のためのリアルなシミュレーションを提供します。AR、VR、マルチモーダル AI を組み合わせることで、ユーザーの関与が高まり、高度な没入感とインタラクティブ性を必要とするアプリケーションに新たな可能性が生まれます。 エッジコンピューティングの採用と 5G ネットワークの展開は、マルチモーダル AI 市場を推進するもう 1 つの重要なトレンドです。リアルタイムのマルチモーダル AI アプリケーションの場合、エッジコンピューティングはソースに近い場所でデータを処理することで、レイテンシと帯域幅の消費を最小限に抑えます。これは、適切に動作するために高速データ処理を必要とするスマート システムや IoT デバイスにとって特に役立ちます。5G の導入により、大量のマルチモーダル データを処理するために必要な速度と信頼性を提供するネットワーク機能が向上しました。 複数のセンサーからの高速データ処理がパフォーマンスと安全性に不可欠な自動運転車などの分野では、この組み合わせは革命的です。同様に、エッジ コンピューティングと 5G は、複数のソースからのデータをリアルタイムで統合することにより、効果的なエネルギー配分、交通管制、公共安全サービスを提供します。エッジ コンピューティング、5G、マルチモーダル AI の相乗効果により、さまざまな分野で応答性の高いインテリジェント システムの開発が加速します。 <h2>マルチモーダル AI 市場分析</h2> この市場を形成する主要なセグメントの詳細をご覧ください  無料サンプルをダウンロード データ モダリティに基づいて、市場は画像データ、テキスト データ、音声および音声データ、ビデオ データ、オーディオ データに分かれています。音声および音声データ セグメントは、予測期間中に 30% を超える CAGR を記録すると予想されています。   <ul> <li>マルチモーダル AI 業界では、音声データ セグメントは、話し言葉を超えた重要な情報を導き出すために、音声特性の検査と適用に重点を置いています。これには、話者認識、感情検出、および認証のための音声バイオメトリクスが含まれます。音声バイオメトリクスは、銀行、セキュリティ、および顧客サービス アプリケーションで、音声の特徴を使用して人を認証する簡単で安全な方法です。話者の感情状態を確認するために、感情検出では、トーン、ピッチ、および発話パターンを調べます。この情報は、メンタルヘルス評価、消費者感情分析、カスタマイズされたユーザーエクスペリエンスに活用されます。  </li> <li>マルチモーダル AI 市場は、音声言語の処理、認識、解釈を促進するテクノロジーに重点を置く音声データ セグメントの影響を大きく受けています。音声認識、音声テキスト変換、自然言語理解 (NLU) などのアプリケーションは、より魅力的でアクセスしやすいユーザー インターフェイスの開発に不可欠であるため、このセクションで取り上げます。たとえば、AI を活用したコール センターでは、音声データを使用してカスタマー サービスにおける消費者の問い合わせを理解し、即座に返信することで、生産性と満足度を高めています。音声認識ソフトウェアは、医療専門家が患者のメモを書き起こしたり、臨床文書を効率的に作成したりするのに役立ちます。ディープラーニングと音響モデリングの開発により、音声認識システムの精度と信頼性が大幅に向上し、さまざまな業界での使用が増えています。</li> </ul> この市場を形成する主要なセグメントの詳細をご覧ください 無料サンプルをダウンロード コンポーネントに基づいて、マルチモーダル AI 市場はソリューションとサービスに分かれています。ソリューション セグメントは、2032 年に 80 億米ドルを超える収益を上げ、世界市場を支配しました。 <ul> <li>徹底した洞察と改善された機能を提供するために、マルチモーダル AI ソリューションには、テキスト、写真、ビデオ、感覚入力など、さまざまなデータ ソースを統合して処理するために作成された幅広いアプリケーションが含まれています。ソリューションには、多くのソースからのデータを統合して、ヘルスケア、金融、マーケティングなどの業界で実用的な洞察を提供する高度な分析プラットフォームが含まれています。また、さまざまな入力形式を理解して対応できる高度な機能を備えたチャットボットや仮想アシスタントも含まれます。  </li> <li>リアルタイムのデータ処理、自動意思決定、予測分析などの機能を含むこれらのソリューションは、さまざまな業界の要件に特に対応するように設計されています。マルチモーダル AI を最大限に活用するために、企業は、より応答性の高いインテリジェントなシステムに対する需要の高まりに対応して、常に新しいツールとプラットフォームを作成しています。</li> <li>データ環境の複雑さが増し、さまざまなデータ ストリームをシームレスに統合して理解できるソリューションに対する需要が、市場の拡大を促進しています。</li> </ul> 地域固有のデータをお探しですか?  無料サンプルをダウンロード 2023 年、北米は世界のマルチモーダル AI 市場を支配し、35% を超えるシェアを占めました。北米には、複雑な AI システムの使用を容易にする高度な技術インフラストラクチャがあります。マルチモーダル AI システムの導入と拡張に必要なインフラストラクチャは、広範な 5G ネットワーク、高速インターネット、豊富なクラウド コンピューティング リソースによって可能になります。マルチモーダル AI アプリケーションでは、複数のソースからのリアルタイムのデータ処理と統合が必要であり、これはこのインフラストラクチャによって可能になります。 北米地域は、AI の研究開発に対する政府とビジネス セクターの多額の投資によって特徴付けられます。地域本部を持つ著名な IT 大手には、Google、Microsoft、Amazon、IBM などがあります。これらの企業は、マルチモーダル AI を含む最先端の AI テクノロジの開発にも多額の投資を行っています。市場には新しいビジネスが流入しており、競争が激しくダイナミックな環境がさらに強化されています。AI のイノベーションは、学術研究と商業研究のコラボレーションを促進する政府の資金とプログラムによってもサポートされています。 強力なテクノロジ エコシステム、大規模な投資、活気のあるイノベーション文化により、米国はマルチモーダル AI 市場をリードしています。最先端の AI テクノロジ、特にマルチモーダル AI の研究開発は、Google、Microsoft、Amazon、IBM などの大手テクノロジー企業にとって重要な投資です。この地域の優位性は、AI開発の重要な拠点であるスタンフォード大学やMITなどの名門大学の存在にも起因しています。ウェアラブル技術、医療画像、電子健康記録からのデータを統合することで、マルチモーダルAIは完全な診断および治療ソリューションを提供し、医療業界の患者ケアに革命をもたらしています。 日本は技術とイノベーションに重点を置いており、マルチモーダルAI市場の主要な参加者として浮上しています。この国はロボット工学の進歩で有名です。これらはマルチモーダルAIと組み合わせて、複雑な人間の入力を理解して反応できる複雑なシステムを構築しています。音声、ジェスチャー、顔認識技術を使用して、ソニーやパナソニックなどの日本企業は、ユーザーインタラクションを改善するために、家電製品でのマルチモーダルAIアプリケーションを調査しています。日本は、ヘルスケア分野の高齢者ケアにマルチモーダルAIを使用しており、カメラ、センサー、健康モニタリング機器からのデータを統合して、高齢化社会の生活の質を向上させています。日本政府も同様にAI開発を支持しており、創造性を促進し、テクノロジーを通じて社会問題に対処するように設計されたプログラムがその証拠です。 たとえば、日本の日本電信電話株式会社が最近リリースした生成人工知能プラットフォームであるApril 2024は、チャートや図を含むドキュメントを解釈することもできます。日本の伝統的なハンドドラムにちなんで名付けられた鼓は、急速に進化するセクターで外部の競合他社を凌駕することを目指している通信事業者として、5月にビジネスに導入されました。 NTTによると、TsuzumiはマルチモーダルAIモデルであるだけでなく、米国のOpenAIが作成した人気のAIチャットボットChatGPTよりも日本語の理解力に優れているとのこと。 韓国は、デジタルインフラストラクチャと強力なイノベーション重視により、マルチモーダルAI市場の活気あるハブとなっています。特に、家電製品やスマートホームシステムでは、サムスンやLGなどの最先端のテクノロジー大手がマルチモーダルAIソリューションの開発の最前線に立っています。より論理的でユーザーフレンドリーな技術を開発するために、これらの企業は音声、視覚、ジェスチャー認識を組み合わせています。 韓国を世界のAI技術のリーダーにすることを目標に、政府はいくつかの資金提供とプログラムイニシアチブを通じてAI研究開発を積極的に支援しています。韓国では、ウェアラブル、画像、医療記録からのデータを統合して完全な患者ケアを提供するマルチモーダル AI を実装することで、パーソナライズされたヘルスケアと遠隔医療サービスが改善されています。 中国のマルチモーダル AI 市場は、多額の投資、豊富なデータ、AI リーダーシップを推進する政府の強い意志により、急速に拡大しています。自動運転からスマート シティ ソリューションまで、マルチモーダル AI の研究とアプリケーションへの大規模な投資は、Baidu、Alibaba、Tencent などの中国のテクノロジー大手によって行われています。患者の転帰と診断精度を向上させるために、医療機関もマルチモーダル AI を活用しています。 AI は、画像データ、医療記録、患者モニタリング デバイスの検査に使用されています。中国政府は、インフラ、研究、人材育成への大規模な投資を通じて、2030 年までに AI の世界的リーダーとしての地位を確立したいと考えています。中国は、豊富なデータリソースのおかげで、複雑なAIモデルのトレーニングでも競争上の優位性を持っています。 <h2>マルチモーダルAI市場シェア</h2> Google Inc.とMicrosoft Corporationは、マルチモーダルAI業界で10％以上のシェアを占めています。マルチモーダルAI業界の大部分は、AI研究開発、幅広いデータエコシステム、最先端の製品ラインへの多額の投資により、Google Inc.によって占められています。コンピュータービジョン、自然言語処理、機械学習で大きな進歩を遂げたDeepMind部門とGoogle AIは、GoogleのAI機能の最前線に立っています。 同社は、検索エンジン、YouTube、その他のサービスからの膨大な量のユーザーデータを含む堅牢なデータインフラストラクチャを持っています。 Google の代表的な製品である Assistant や Lens は、テキスト、音声、視覚データをシームレスに組み合わせてユーザー エクスペリエンスを生み出す同社の能力を示す好例です。Microsoft Corporation は、幅広い AI 製品、クラウド サービス、研究への重点的な取り組みにより、マルチモーダル AI 市場を支配しています。Microsoft の Azure AI プラットフォームが提供する多くの AI ツールとサービスの 1 つである Azure Cognitive Services を使用すると、開発者はテキスト、音声、画像処理機能を備えたアプリを作成できます。 Microsoft は、Microsoft Research を通じた AI 研究への取り組みと、名門学術機関とのコラボレーションにより、自然言語処理、コンピューター ビジョン、機械学習などの分野で大きな進歩を遂げてきました。マルチモーダル AI は、Cortana、Microsoft Translator、Office 365 の AI 機能などの製品で使用され、ユーザー エンゲージメントと生産性を向上させます。 <h2>マルチモーダル AI 市場の企業</h2> マルチモーダル AI 業界の主要プレーヤーは次のとおりです。 <ul> <li>Google Inc.                </li> <li>Microsoftコーポレーション                    </li> <li>IBM (International Business Machines Corporation)             </li> <li>Amazon Web Services、株式会社              </li> <li>Modality.AI 株式会社                   </li> <li>Jina AI GmbH              </li> <li>OpenAI Inc.                                 </li> </ul> <h2>マルチモーダル AI 業界ニュース</h2> <ul> <li>2023 年 4 月、Microsoft Corporation によってマルチモーダル AI 搭載プラットフォームである JARVIS が導入されました。JARVIS は、ChatGPT や t5-base を含む複数の AI モデルと連携して接続を確立するように設計されています。AI プラットフォームである Huggingface では、ユーザーが JARVIS のデモを受けることができます。 JARVIS は、画像、ビデオ、オーディオなどのためのオープンソース LLM をいくつか追加することで、テキストおよび画像処理で実証されている OpenAI の GPT-4 マルチモーダル機能を拡張します。  </li> <li>2023 年 8 月、Meta Platform Inc. の最新の AI 翻訳モデル SeamlessM4T は、複数の言語とモード間の翻訳に優れています。研究ライセンスを通じて、同社はこのソリューションを研究者や開発者に提供し、プラットフォームを活用してスムーズな言語間テキストおよび音声コミュニケーションを実現できるようにしました。SeamlessM4T は、100 の入力言語と 30 の出力言語の音声間翻訳サポートに加えて、100 を超える入力言語と出力言語の音声からテキストへの翻訳機能を提供します。</li> </ul> <h3>マルチモーダル AI 市場調査レポートには、業界の詳細な調査と推定が含まれています。 2021年から2032年までの収益（百万米ドル）による予測を以下のセグメントについて提供します</h3> ここをクリックしてこのレポートのセクションを購入 市場、コンポーネント別 <ul> <li>ソリューション</li> <li>サービス</li> </ul> 市場、データ モダリティ別 <ul> <li>画像データ</li> <li>テキスト データ</li> <li>音声データ</li> <li>ビデオ データ</li> <li>オーディオ データ</li> </ul> 市場、テクノロジー別 <ul> <li>機械学習</li> <li>自然言語処理</li> <li>コンピューター ビジョン</li> <li>コンテキスト認識</li> <li>モノのインターネット</li> </ul> 市場、タイプ別 <ul> <li>生成型マルチモーダル AI</li> <li>翻訳型マルチモーダル AI</li> <li>説明型マルチモーダル AI</li> <li>インタラクティブ型マルチモーダル AI</li> </ul> 市場、業種別 <ul> <li>BFSI</li> <li>小売および電子商取引</li> <li>IT および通信</li> <li>政府および公共部門</li> <li>ヘルスケア</li> <li>製造</li> <li>メディアおよびエンターテイメント</li> <li>その他</li> </ul> 上記の情報は、以下の地域と国について提供されています <ul> <li>北米 <ul> <li>米国</li> <li>カナダ</li> </ul> </li> <li>ヨーロッパ <ul> <li>ドイツ</li> <li>英国</li> <li>フランス</li> <li>イタリア</li> <li>スペイン</li> <li>その他のヨーロッパ</li> </ul> </li> <li>アジア太平洋 <ul> <li>中国</li> <li>インド</li> <li>日本</li> <li>韓国</li> <li>ANZ</li> <li>その他のアジア太平洋</li> </ul> </li> <li>ラテンアメリカ <ul> <li>ブラジル</li> <li>メキシコ</li> <li>その他のラテンアメリカ</li> </ul> </li> <li>MEA <ul> <li>UAE</li> <li>サウジアラビア</li> <li>南アフリカ</li> <li>MEA の残り</li> </ul> </li> </ul>   </div> </div> <div role="tabpanel" class="tab-pane fade" id="tableofcontents"> <div> <h4>目次</h4> </div> <div> <h5 class="p">レポートの内容 第 1 章   方法論と範囲 1.1    市場の範囲と定義 1.2    基本推定値と計算 1.3    予測計算 1.4    データ ソース 1.4.1    プライマリ 1.4.2    セカンダリ 1.4.2.1    有料ソース 1.4.2.2    公開ソース 第 2 章   エグゼクティブ サマリー 2.1    インダストリー 3600 の概要、2021 - 2032 年 第 3 章    業界の洞察 3.1    業界エコシステム分析 3.2    ベンダー マトリックス 3.3   利益率分析 3.4    テクノロジーとイノベーションの状況 3.5    特許分析 3.6    主要なニュースと取り組み 3.7    規制の状況 3.8    影響力 3.8.1    成長の原動力 3.8.1.1    強化されたヒューマンマシンインタラクション 3.8.1.2   業界固有のアプリケーション 3.8.1.3    5G とエッジ コンピューティング 3.8.1.4    企業投資とパートナーシップ 3.8.1.5    自然言語処理 (NLP) の進歩 3.8.2    業界の落とし穴と課題 3.8.2.1    データのプライバシーとセキュリティに関する懸念 3.8.2.2    偏見と公平性の問題 3.9   成長可能性分析 3.10    ポーター分析 3.10.1    サプライヤーの力 3.10.2    バイヤーの力 3.10.3    新規参入の脅威 3.10.4    代替品の脅威 3.10.5    業界の競争 3.11    PESTEL 分析 第 4 章 2023 年の競争環境 4.1    はじめに 4.2    企業の市場シェア分析 4.3    競争ポジショニング マトリックス 4.4    戦略的展望マトリックス 第 5 章 2021 年 - 2032 年のコンポーネント別市場推定と予測 (百万米ドル) 5.1    ソリューション 5.2    サービス 第 6 章   市場推定と予測、データ モダリティ別、2021 - 2032 年 (百万米ドル) 6.1    画像データ 6.2    テキスト データ 6.3    音声データ 6.4    ビデオ データ 6.5   オーディオデータ 第 7 章   市場推定と予測、テクノロジー別、2021 年 - 2032 年 (百万米ドル) 7.1    機械学習 7.2    自然言語処理 7.3    コンピューター ビジョン 7.4    コンテキスト認識 7.5    モノのインターネット 第 8 章   市場推定と予測、テクノロジー別、2021 年 - 2032 年 (百万米ドル)予測、タイプ別、2021年 - 2032年（百万米ドル） 8.1    生成的マルチモーダル AI 8.2    翻訳的マルチモーダル AI 8.3    説明的マルチモーダル AI 8.4    インタラクティブ マルチモーダル AI 第 9 章    市場推定と予測、業種別、2021年 - 2032年（百万米ドル） 9.1    BFSI 9.2    小売および電子商取引 9.3    IT および通信 9.4    政府および公共部門 9.5    ヘルスケア 9.6    製造 9.7    メディアおよびエンターテイメント 9.8    その他 第 10 章   市場予測と予測、地域別、2021年～2032年（百万米ドル） 10.1    主な傾向 10.2    北米 10.2.1    米国 10.2.2    カナダ 10.3    ヨーロッパ 10.3.1    英国 10.3.2    ドイツ 10.3.3    フランス 10.3.4    イタリア 10.3.5    スペイン 10.3.6    その他のヨーロッパ 10.4    アジア太平洋 10.4.1    中国 10.4.2    インド 10.4.3    日本 10.4.4   韓国 10.4.5    ANZ 10.4.6    その他のアジア太平洋地域 10.5    ラテンアメリカ 10.5.1    ブラジル 10.5.2    メキシコ 10.5.3    その他のラテンアメリカ 10.6    MEA 10.6.1    UAE 10.6.2    南アフリカ 10.6.3    サウジアラビア 10.6.4    MEA のその他の地域 第 11 章   企業プロファイル 11.1    Aiberry Inc. 11.2    Aimesoft Inc. 11.3    Amazon Web Services, Inc. 11.4    Archetype AI Inc. 11.5    Beewant SAS 11.6    Google Inc. 11.7    Habana Labs Inc. 11.8    Hoppr Inc. 11.9    Inworld AI Inc. 11.10    International Business Machines Corporation (IBM) 11.11    Jina AI GmbH 11.12    Jiva.ai Ltd. 11.13    Microsoft Corporation 11.14    Mobius Labs Inc. 11.15    Modality.AI Inc. 11.16    Multimodal Inc. 11.17    Neuraptic AI SL 11.18    Newsbridge SAS 11.19    OpenAI Inc. 11.20    OpenStream AI Inc. 11.21    Owlbot.AI Inc. 11.22    Perceiv AI Inc. 11.23    Reka AI Inc. 11.24    Runway AI Inc. 11.25    Stability AI Ltd. </h5> </div> </div> <div role="tabpanel" class="tab-pane fade" id="tableoffigure"> <div></div> <div> <h5 class="p"><ul> <li>Google Inc.                </li> <li>Microsoftコーポレーション                    </li> <li>IBM (International Business Machines Corporation)             </li> <li>Amazon Web Services、株式会社                </li> <li>Modality.AI株式会社                  </li> <li>Jina AI GmbH              </li> <li>OpenAI Inc.                                   </li> </ul> </h5> </div> </div>                </li> <li>Microsoft Corporation                   </li> <li>IBM (International Business Machines株式会社)            </li> <li>Amazon Web Services, Inc.              </li> <li>Modality.AI Inc.                    </li> <li>Jina AI GmbH              </li> <li>OpenAI Inc.                                   </li> </ul> </h5> </div> </div>                </li> <li>Microsoft Corporation                   </li> <li>IBM (International Business Machines株式会社)            </li> <li>Amazon Web Services, Inc.              </li> <li>Modality.AI Inc.                    </li> <li>Jina AI GmbH              </li> <li>OpenAI Inc.                                   </li> </ul> </h5> </div> </div>

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