2016年「人工知能・AI」ビジネス実態総調査

【調査対象】

・Web上にて「人工知能・AI」と言及している事業者（プレイヤー）＜50社・団体＞すべてにアプローチを行った。そのうち「人工知能・AI」ビジネスのシーズを持っているプレイヤーに対して、徹底的に深堀インタビュー・分析を行った。但し、売上を伴わない「シーズ」は調査対象外とした。その結果、合計15社・団体（取材アプローチ企業全体の30.0％）に対して深堀ヒアリングを実施できた。

【調査方法】

・弊社専門調査員による電話による取材、並びにメールによる追加的な情報収集、弊社内データベースの活用により調査・分析を行った（主は電話取材であった）。

【調査＆レポート期間】

・ 2016年10月19日(電話ヒアリング開始)～2016年10月21日（電話ヒアリング、電話によるフォローヒアリング）まで深堀調査を実施した。その後レポーティング（集計＆分析）を実施し、2016年10月26日に集計＆分析ならびにコメント化が終了した。

【はじめに】

　2000年代から現在に至るまで、第三次AI（人工知能）ブームがまさに進行中である。人工知能・AIを活用したサービスはあらゆる業種・分野に普及しつつあり、セミナーでの集客数もここ数年で急激に増加している。その背景には、膨大なデータ（ビッグデータ）の収集が可能になったこと、センサーや通信モジュールの小型化・低コスト化に伴うIoTの進展があり、これらの拡大によるさらなるデータの蓄積に対して、機械学習や自然言語処理の技術が急速に発展していることに伴い、人工知能・AIのサービスの活用が進むだろうと期待されていることなどがある。さらに、政府もまた、多額の予算を投じ、その成長を後押ししようとしているのが現状である。

　近年、BtoB領域を中心に人工知能・AIを活用したサービスが続々と登場し、数多くのサービスが一定の技能レベルに達しつつあると共に、人工知能・AIに取り組むベンチャーも急増している。つまり、計算機速度の飛躍的向上と相まって、インターネットの技術革新によるビッグデータの利用環境が格段に改善され、学習機能として、生物の学習機能を模擬した、「ディープラーニング（深層学習）」といった非常に強力な機械学習アルゴリズムが開発された結果、官公庁や金融から囲碁・将棋の世界に至るまで、広範な範囲に人工知能・AIのサービスが普及していると言える。ここ最近では、銀行などの店頭で対話型ロボットを目にすることも多くなった。

　このような理由・背景から、今回、 “2016年「人工知能・AI」ビジネス実態総調査（日本国内）”を発刊するに至った。ESP総研では、「人工知能・AI」ビジネスを展開しているプレイヤー50社・団体をリストアップし、当該参入プレイヤー50社・団体全て（100％）に対して専門調査員による電話による（ヒアリング）アプローチを行った。その結果、合計15社・団体（30.0%）から「人工知能・AI」ビジネスに対する取り組みを取材することができた。

　具体的には、当該主要各社に対して「人工知能・AIビジネス」概要（具体的なメニュー内容、サービスの種類、ビジネスモデル）や料金体系：平均導入実績価格＜実績ベースを中心に＞など、適用分野・対象用途エリア（エリア・分野、業種・業務）、販売ターゲット、「人工知能・AI」ビジネスを取り巻く環境（SWOTの中のOTなど）、開始時期・導入実績・前年比伸長率（％）などを中心に多面的且つ多層的に調査を行った。

　今回、ESP総研では総力を結集して“2016年「人工知能・AI」ビジネス実態総調査（日本国内）”を刊行するに至ったが、主要プレイヤーへのヒアリングを通して、人工知能・AI（ビジネス）の今後への手応えを感じることができた。これから非常に期待できる市場であるが、今後、どのような変遷を経て成長していくのか、この過程を見守り続けたいと思っている。そして、当レポートが「人工知能・AI（ビジネス）」市場の成長の一役になれば幸いである。

　この調査報告書が「人工知能・AI」関連ビジネスに着眼する全ての皆様のマーケティング活動に貢献できることを心から切に望むものである。

【目次】

2016年「人工知能・AI」ビジネス実態総調査（T字型調査の実施：垂直深堀調査重視）P1

?.調査対象リスト一覧　編 P2

1）調査対象プレイヤーの抽出方法：「人工知能・AI（ビジネス）」プレイヤーは？ P3
2）「人工知能・AI」ポテンシャル･プレイヤー×マーケティング・マトリックス（50社／部門）P4

?.総括　編 P19

・総括（結論）（各社における「人工知能・AI」ビジネスの現状分析とコンサルティング） P20

1）「人工知能・AI」ビジネスの定義範囲について P21
2）市場概況（結論）×ライフサイクル・フェーズにおける現状のポジション＆今後のシナリオ予測 P22
3）当該13社・団体（個票要約分析）　ビジネスモデル×売上実績・予測から換算できる当該ビジネスモデル別　当該売上の変化・シナリオ：当該ビジネスモデル別　売上推移＜2015年度～2020年度＞ P23
4）当該13社・団体（個票要約分析）　ビジネスモデル×売上実績・予測から換算できる当該ビジネスモデル別　売上構成比率（％）の推移：当該ビジネスモデル別　売上構成比率（％）　推移＜2015年度～2020年度＞　表・グラフ P24
5）当該50社・団体（推計換算値）　ビジネスモデル×売上実績・予測から換算できる当該ビジネスモデル別　当該売上の変化・シナリオ：当該ビジネスモデル別　売上推移＜2015年度～2020年度＞ P25
6）当該売上予測＜2015年度（実績）～2020年度（予測）＞裏付資料（1）表　＊色字に着目 P26
6）当該売上予測＜2015年度（実績）～2020年度（予測）＞裏付資料（2）表　＊色字に着目 P27
7） 「人工知能・AI」ビジネスの市場占有率＜シェア＞（2016年度：見込）ならびに当該売上ランキング（2016年度：見込み）について（1）表 P28
7） 「人工知能・AI」ビジネスの市場占有率＜シェア＞（2016年度：見込）ならびに当該売上ランキング（2016年度：見込み）について（2）グラフ P29
8）当該15社・団体における「人工知能・AIビジネス」シーズ別『（1）開発・SI、（2）ソフトウェア、（3）分析コンサルティング、（4）コンシューマー向け』（平均販売実績）価格帯×当該売上（2016年度　見込）　相関クロスP30
9）販売ターゲット　＊重点：3点、志向：1点とした＜Ｎ＝15（MA）＞（1）グラフ P31
9）販売ターゲット　＊重点：3点、志向：1点とした＜Ｎ＝15（MA）＞（2）グラフ P32
9）販売ターゲット　＊重点：3点、志向：1点とした＜Ｎ＝15（MA）＞（3）表 P33
10）「人工知能・AI」ビジネスを取り巻く環境（SWOTのO（機会））＜Ｎ＝15（MA）＞（1）グラフ P34
10）「人工知能・AI」ビジネスを取り巻く環境（SWOTのO（機会））＜Ｎ＝15（MA）＞（2）グラフ P35
10）「人工知能・AI」ビジネスを取り巻く環境（SWOTのO（機会））＜Ｎ＝15（MA）＞（3）表 P36
11）「人工知能・AI」ビジネスを取り巻く環境（SWOTのT（脅威））＜Ｎ＝15（MA）＞（1）グラフ P37
11）「人工知能・AI」ビジネスを取り巻く環境（SWOTのT（脅威））＜Ｎ＝15（MA）＞（2）グラフ P38
11）「人工知能・AI」ビジネスを取り巻く環境（SWOTのT（脅威））＜Ｎ＝15（MA）＞（3）表 P39
12）開始時期×当該単年売上規模（2016年度　見込）の相関（XY軸）マッピング＜Ｎ＝15（MA）＞（1）グラフ P40
12）開始時期×当該単年売上規模（2016年度　見込）の相関（XY軸）マッピング＜Ｎ＝15（MA）＞（2）表 P41
13)「人工知能・AI」ビジネス　当該ベンダ（今回、深堀調査実施：15社）当該売上予測（2015年度～2020年度：6カ年）推移×ビジネスモデルMAP　一覧 P42
14）「人工知能・AI」ベンダ×価格定義＆具体的な価格指標一覧(15社） P44
15）2016年「人工知能・AI」ビジネス実態総調査結果・マトリックス＜企業・団体別×調査項目別＞（15社・団体分） P45

?.個票　編 P47

1. ? NTTデータ P48
2.オムロン? P51
3. SAS Institute Japan ? P54
4.日本アイ・ビー・エム? P58
5.日本電信電話?（NTTグループ） P63
6.日本ビジネスシステムズ? P67
7.日本ラッド? P71
8. ?パンダネットP74
9. ?日立製作所 P77
10.ファミリーイナダ? P80
11.富士ソフト? P83
12. ?ブレインパッド P87
13. ? FRONTEO（UBIC） P92
14. ?ワークスアプリケーションズ P95
15. ? WACUL P98

【当該プレイヤー×共通ヒアリング項目】

1.「人工知能・AI」概要（具体的なメニュー内容、サービスの種類、ビジネスモデル）や料金体系：平均導入実績価格＜実績ベースを中心に＞など

2．適用分野・対象用途エリア（エリア・分野、業種・業務）、販売ターゲット

3．「人工知能・AI」ビジネスを取り巻く環境（SWOTの中のOTなど）

4．開始時期・導入実績・前年比伸長率（％）
1）開始時期（　　年　月）
2）導入実績（累計数量、「人工知能・AI」ビジネス関連　単年売上）
3）前年比伸長率（人工知能・AIビジネス関連売上で、前年と比べた直近伸長率％）

5．参考情報
＜1＞URL
＜2＞電話番号
＜3＞売上高（全社）
＜4＞従業員数
＜5＞設立年月

6．当該ビジネス×売上推移（予測）
2015年度（実績）
2016年度（見込）

奥付け

【ISBNコード】

ISBN978-4-86567-117-9　C2034

【企画・調査・分析・レポーティング・監修・編集】

1）企画・監修・編集：ESP総研　村岡 正悦
2）調査・分析・レポーティング：ESP総研　小林　貴幸

【トータル・ページ数（報告書）】

・100ページ
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