オーストラリアのジェネレーティブAI市場 2025 | 規模、成長、機会分析（2033年まで）

市場概要

そのオーストラリアのジェネレーティブAI市場サイズは2024年には2億9,200万米ドルそして、2033年までに12億4,760万米ドル市場の成長は、企業による人工知能（AI）技術の導入増加、国内外のテクノロジー企業による投資の増加、オーストラリア全土におけるクラウドコンピューティングインフラの急速な拡大といった要因に支えられています。さらに、デジタルトランスフォーメーションと責任あるAI導入に対する政府の強力な支援も、市場拡大をさらに加速させています。予測期間は2020年から2025年です。2025年から2033年、年平均成長率（CAGR）17.5%。

AIがオーストラリアのジェネレーティブAI市場の未来をどう変えるのか

• AI 駆動型生成モデルにより、組織はコンテンツ作成、ソフトウェア コード生成、データ分析、顧客とのやり取りを自動化できるようになり、運用効率と生産性が大幅に向上します。
• さまざまな業界の企業が、マーケティング、顧客サービス、医療文書、財務分析などのコアビジネスプロセスに生成 AI を統合し、意思決定を強化して手作業の作業負荷を軽減しています。
• 政府が支援するデジタルイニシアチブと高性能コンピューティング インフラストラクチャへの投資により、公共部門と民間部門全体にわたる生成 AI ソリューションの大規模な導入がサポートされています。
• クラウド サービス プロバイダーはオーストラリアでデータ センターの容量を拡大しており、高度な生成 AI モデルのトレーニングと展開に必要なスケーラブルなコンピューティング リソースに企業がアクセスできるようにしています。
• AI を活用したツールは、カスタマイズされた推奨事項、インタラクティブなエクスペリエンス、適応型ユーザー インターフェイスを生成することで、デジタル プラットフォームのパーソナライゼーションを改善しています。
• 大学、研究機関、スタートアップ企業、テクノロジー企業間の連携により、オーストラリアの生成 AI エコシステムが強化され、イノベーションが促進されています。

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市場成長要因

オーストラリアのジェネレーティブAI市場は、測定可能なビジネス価値をもたらす高度なAIソリューションを求める組織が増えていることから、急速な成長を遂げています。企業は、顧客エンゲージメントの強化、社内業務の効率化、データドリブンな意思決定の支援を目的として、ジェネレーティブAIを導入しています。クラウドベースのAIプラットフォームの普及により参入障壁が低下し、中小企業は多額の先行投資をすることなく、高度なジェネレーティブモデルを導入できるようになりました。

倫理的かつ責任あるAI導入を促進するための政府の取り組みは、市場発展を形作る上で重要な役割を果たしています。政策枠組み、資金提供プログラム、そして国家AI戦略は、生成型AI技術の研究、イノベーション、そして商業化を促進しています。同時に、データセキュリティ、プライバシー、そして規制遵守に対する意識の高まりは、安全で透明性の高いAIソリューションへの需要を促進しています。

自然言語処理、コンピュータービジョン、ディープラーニングアーキテクチャの継続的な進歩により、生成AIの応用範囲が拡大しています。これらの技術革新と、産学連携の強化が相まって、予測期間全体を通じて市場の力強い成長が持続すると予想されます。

市場セグメンテーション

オファリングタイプの洞察:

• 画像
• ビデオ
• スピーチ
• その他

テクノロジータイプの洞察:

• オートエンコーダ
• 生成的敵対ネットワーク（GAN）
• その他

アプリケーションインサイト:

• 健康管理
• 生成的知能
• メディアとエンターテイメント
• その他

地域別洞察:

• オーストラリア首都特別地域およびニューサウスウェールズ州
• ビクトリア州とタスマニア州
• クイーンズランド州
• ノーザンテリトリーと南オーストラリア
• 西オーストラリア州

主要プレーヤー

• オープンAI
• グーグル
• アドビ
• レオナルド・アイ
• オートジェネAI
• ユニス

最近の動向とニュース

2025年1月:インフォシスとテニス・オーストラリアは、全豪オープンで、AI 駆動のファンエンゲージメントプラットフォームや自動化されたコンテンツエクスペリエンスなど、生成 AI を活用したイノベーションを発表し、スポーツとエンターテインメントにおける生成 AI の利用が拡大していることを示しました。

2024年6月:Deloitte はオーストラリアの従業員向けに生成 AI アシスタントを導入し、従業員がコンテンツ作成、データ分析、日常的なビジネス タスクを自動化できるようにして、複数のサービス ラインにわたって生産性を向上しました。

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