7つのダイナミックなトレンドが将来のAIサービス市場を形作る

[Lieyun.com (WeChat ID: )] 9月14日レポート（小白訳）

ソフトウェアは世界を席巻しているかもしれませんが、エンタープライズ ソフトウェアに費やされる 1 ポンドごとに、IT サービス プロバイダー (コンサルティング、システム統合、アウトソーシング) に 3 ポンドが費やされています。現在最も重要な技術である人工知能を理解するには、AI関連のITサービス市場で起こっている構造的な変化を理解する必要があります。 IT サービスのバイヤーおよびサプライヤーと 52 回の電話会議を実施し、市場データを調査しました。以下では、ソフトウェアとITサービス企業の「融合」から専門分業の時代まで、AIサービス市場における7つの主要なトレンドをまとめます。

AI サービス プロバイダーは、チャットボット アプリケーションから AI テクノロジーのコア ユース ケースである AI ベースの分析ツール (「AI 分析」) の提供まで、中規模のバイヤーや企業向けにさまざまな取り組みを提供しています。私たちの分析は、この AI 分析を実装できる IT サービス企業に焦点を当てています。

AI 分析とは、企業データに機械学習技術を適用して洞察を得ることを指します。 AI 分析は次のような場合に適用されます。

- ビジネスインテリジェンスを得るための在庫や注文管理情報などの企業リソースデータ。

- マーケティング情報を分析して顧客のセグメンテーションや解約予測を改善するなど、パフォーマンスを向上させるためのビジネス機能からのデータ。

新興市場

AI サービス市場はまだ比較的新しい市場です。これは、企業内での AI の導入自体がまだ初期段階にあるためです。

購入者の AI に対する認識とテクノロジーに対する理解の間にはギャップがあります。 AI に対するメディアの注目度とベンダーによるこの技術のマーケティングを考えると、企業の幹部は AI 技術を非常によく認識しています。中規模企業 (収益 2 億ドルから 10 億ドル) と大規模企業 (収益 10 億ドル以上) では、80% を超えるマネージャーが AI 技術の重要性を非常によく認識していますが、購入者の AI に対する理解は非常に限られており、わずか 30% です。 AI テクノロジーの原理、ユースケース、展開方法に関する知識が限られています。

AI に関する理解は限られているものの、購入者はデータから価値を引き出し、競合他社に負けないようにするために熱心にこの技術に投資しています。

AI の可能性に熱心であるにもかかわらず、多くの経営幹部は、ベンダーが特定のビジネス問題に対処していないこと、ROI の証明が難しいこと、ベンダーが過剰な約束をすること、主要プロジェクトが失敗していることなどを理由に、AI イニシアチブの導入に不安を抱いています。さらに、多くの購入者は、データ レイクやレポート ツールなどのコア データ管理への過去の投資をまだ実装または統合しています。多くの購入者は、高度な AI ベースの分析ツールに投資する前に、まだ大量のデータ収集、統合、統一作業を行う必要があります。その結果、AI サービス市場はまだ定着の初期段階にあり、ほとんどの購入者は依然として「テストと学習」の状態にあります。ほぼすべての取り組みは概念実証プロジェクトから始まります。企業の幹部との会話から、私たちは変化の初期段階にあり、今後 10 年間で企業は徐々にパラダイムシフトに乗り出すだろうということがわかります。

市場で価値を引き出すには、ベンダーは具体的な投資収益率 (ROI) を実現する必要があります。収益の直接的な推進要因に影響を与えるか、会社の過剰な支出やリソース要件を削減するかにかかわらず、サプライヤーの有効性は、バイヤーの既存のプロセスと主要業績評価指標に照らして評価されます。 AI サービスプロバイダーは、コストを節約するために、ターゲットとなるビジネス価値のない「AI」を提供することがよくあります。認識される利益ではなく測定可能な結果によって推進される市場では、具体的な利益を提供できる企業がより大きな競争上の優位性を獲得します。

アウトソーシングのトレンド

中規模企業や大企業が AI の実験を開始し続ける中、ほとんどの取り組みでは、全体的な目標を達成するために少なくとも 1 つの要素を AI サービス プロバイダーにアウトソーシングすることが含まれており、この傾向が AI サービス市場の成長をもたらしています。 AIに特化したスキルを欠いている企業は、実験とテストのサイクルで早期に優位に立つために専門家を探し、既存の従業員を再配置しながら他の取り組みを遅らせる必要があるでしょう。

今後 3 年間で、ほとんどの企業がデータ サイエンス分野のサードパーティ企業と連携すると予想されます。リソースの制約と社内にデータサイエンティストのチームを雇用するリスクを考慮すると、中小企業は AI プロジェクト全体をアウトソーシングすることを好みます。一方、大企業は、アウトソーシングベンダーと連携しながら独自のデータサイエンス機能を開発するという「ハイブリッド」アプローチを採用しています。

長期的には、中規模企業が引き続きサードパーティの AI 機能の主なユーザーとなるでしょう。 AIチームの採用と強化の難しさやコスト、そしてアウトソーサーが特定の領域で包括的なソリューションを提供できる能力を考えると、AIサービス企業は重要なパートナーとなるでしょう。

急速な市場発展

AI サービスの現在の市場はまだ非常に新しいものですが、購入者の信頼が高まり、概念実証がより広範な展開で受け入れられるようになるにつれて、急速に成長すると予想されます。一般的な分析サービスへの支出は年間約 600 億ドルと莫大なものとなり、年間 20% の割合で急速に増加し、2020 年までに 1,000 億ドルに達するでしょう。しかし、現在、一般的な分析サービス支出のうち AI 分析サービスに費やされているのは 5% 未満です。しかし、2020 年までにこの割合は 3 倍以上になり、数十億ドル規模の大きな市場が生まれると予想されます。

• コアの導入が成熟し、顧客が高度な競争優位性を求めるようになると、高度な分析への投資が一般的な分析予算の 40% 以上に増加します。

• AI が基盤技術となるにつれ、高度な階層化における AI の使用は、無視できるほど小さな技術から、高度な分析の導入の大部分 (約 40%) を網羅する技術へと拡大します。

融合と統合

「コンバージェンス」の強力なトレンドが AI サービス市場を再形成しています。効果的なソフトウェア企業は、より広範でより成功する展開を実現するために、サービス機能を強化しています。同時に、サービス企業は、顧客の機会を獲得し、サービスコストを削減するために、ツールから本格的なアプリケーションに至るまでの技術資産を開発および取得しています。

同社は技術資産の開発に加え、これらの資産の取得も継続的に行っています。 2015 年だけでも、コンサルティング大手のマッキンゼーは、高度な分析企業である 4Tree (消費者向け製品の価格とプロモーションの最適化に重点を置く企業)、VisualDOD (防衛産業の分析企業)、QuantumBlack (エンタープライズ パフォーマンス分析企業) を買収しました。

この細分化された市場では、世界的なコンサルティング会社やシステム インテグレーターが、専門的かつ中規模の AI サービス プロバイダーによって補完されています。今後数年間、買収価格は引き続き上昇すると予想されます。特定の業務機能や分野において優れた能力と AI 専門家を備えた専門的または中規模の AI サービス プロバイダーは、より強力な能力と AI 技術者を求める世界中のサプライヤーから人気を集めるようになります。しかし同時に、これは専門および中規模の AI サービス プロバイダーにとっては諸刃の剣でもあります。うまく撤退した企業もあれば、統合が進む市場の中で徐々に取り残されていった企業もある。

マネージドサービスの台頭

AIサービスの提供モデルも変化しています。大手 AI サービス企業のほとんどは、顧客に次のオプションを提供しています。

• ホスト型サービスの展開（リモートでホストされている機能への継続的なアクセスに対して月額料金が支払われるクラウドサービス）

• 時間と材料のモデル（仕様、コスト、期限が定義されたプロジェクト）。

これまでのところ、マネージド サービスの導入に対する市場の需要は限られています。 AI サービス企業の総収益のうち、マネージド サービスの導入による収益は 25% 未満になると予測しており、これはエンタープライズ顧客が依然として時間と材料のモデルを好むことを意味します。

しかし、マネージド サービスの導入に対する需要は中期的には倍増し、全ビジネスの 50% を占めると予想されており、中規模企業がその傾向を牽引することになります。初期費用の削減、柔軟性の向上、継続的なサポート、マネージド サービス プロバイダーからの最新テクノロジ アップデートへのアクセスなどにより、小規模な購入者は AI テクノロジへの第一歩を踏み出す際に独自の優位性を得ることができます。

中期市場での熾烈な競争

AI サービス市場はまだ定着の初期段階にありますが、世界最大手のサプライヤーが中規模​​契約に注力し、中規模の AI サービス プロバイダーが魅力的な価値と専門性を提供できるため、年間 15 万ポンド以上の契約をめぐる競争は熾烈になるでしょう。

年間1,000万～1億ポンド相当の大規模な一般分析契約をめぐって熾烈な競争を繰り広げている世界的なシステムインテグレーター、コンサルタント会社、専門サービス会社は現在、AI機能をターゲットにしている。これらの企業には、Accenture、Atos、CapGemini、Cognizant、Deloitte、EY、IBM、Infosys、KPMG、McKinsey、Palantir、PwC、TCS、Wipro などがあり、数十億ドル相当の従来の分析手法を開発しており、通常 5,000 ～ 15,000 人の社内分析専門家を擁しています。しかし、平均すると、これらの分析専門家のうちデータ サイエンティストは 8% 未満です。企業はデータサイエンスチームの拡大に多額の投資を行っていますが、進捗状況はさまざまです。平均的な企業には約 1,200 人のデータ サイエンティストがいると推定されますが、100 人未満の企業も少数あります。スピードは非常に重要です。グローバルプロバイダーは、小規模な競合他社よりもはるかに優れた顧客データセットを収集する可能性があり、その結果、データネットワーク効果をもたらします。つまり、データが増えるとアルゴリズムが向上し、その結果、より多くの顧客とデータを引き付けることができます。

注目すべきは、大手ベンダーの中には、取締役会レベルの取引や数億ポンド規模の複数年にわたるグローバル変革プロジェクトに重点を置いているベンダーがある一方で、企業の IT チームとの連携に重点を置き、年間契約が約 30 万ポンドから始まる小規模なプロジェクトベースの分析業務をターゲットにしているベンダーが増えていることです。その結果、一部のグローバルサプライヤーが中規模​​サプライヤーに対する競争上の脅威を増大させることになるでしょう。

Mu Sigma、Fractal Analytics、Cartesian、Opera Solutions などの中規模ベンダーは、それぞれ大きな収益 (通常 2,000 万～ 2 億ポンド) と多数の従業員を擁し、複数の分野やセクターで活動しています。これらの中規模サプライヤーは、市場に早く参入し、強力な機械学習の専門知識を持ち、特定の業界やビジネス機能に関する強力な専門能力を開発しているため、年間契約額が15万ポンドから100万ポンドに及ぶAIサービス取引において非常に競争力があります。 AI サービスの導入率の上昇により多くのメリットがもたらされる一方で、市場に参入する大手グローバルベンダーや専門ベンダーからのプレッシャーも高まっています。

購入者による AI の導入はまだ初期段階にあるため、専門ベンダーは中規模クライアント (年間 15 万ポンド未満) との小規模な初期契約を確保したり、大企業が初めて AI サービスを試すのを支援したりする上で有利な立場にあります。世界には数多くの専門サプライヤーが存在し、その中には規模が小さいものもありますが、その多くは大きな野心と中堅の勝者になる能力を持っています。英国の市場で私たちが見つけた急成長企業の一つが Peak です。 Peak は、上記のニーズに対応するために、トップクラスのデータ サイエンティストと組み合わせた機械学習テクノロジー プラットフォームを使用しています。中規模の AI サービス購入者との話し合いから、これらの購入者は一般的に小規模の AI ベンダーとの連携を好むことがわかりました。最も優れた専門ベンダーは、より応答性の高い関係、専門的なビジネス機能、強力な機械学習の専門知識、そして多くの場合、大手ベンダーよりも低いコストを通じて、購入者に AI へのスムーズな道を提供します。

年間総額が 15 万ポンド未満の市場は競争が激しくありませんが、専門サプライヤーは、細分化された市場に飲み込まれたり、競合他社の合併や買収によって取り残されたりしないように、限定的なマーケティング活動を行う必要があります。そして、高級市場への進出を続ければ、より厳しい競争環境に直面することになるだろう。最終的には、Google や Salesforce などのソフトウェア企業が自社のソフトウェア プラットフォームやアプリケーションに AI 技術を組み込み続けるにつれて、大企業による AI の追求はより緩やかになり、中小企業が AI の実装にサードパーティ企業に依存する必要性が減る可能性があります。

専門分野

AI サービス プロバイダーは、特定の業種 (小売業など)、ビジネス機能 (マーケティングなど)、またはビジネス サブ機能 (顧客セグメンテーションなど) に重点を置き、ますます専門化しています。

特に大規模なバイヤーは、顧客の業種やビジネス上の課題に関する専門知識、大規模な顧客間データセットに基づく機械学習アルゴリズムの最適化、顧客の業種における同業者の参照能力に基づいて、サプライヤーの専門能力を判断することが多いです。短期的には、専門的な能力が大企業顧客からの市場シェアを獲得する決定的な要因となっています。長期的には、購入者自身の内部データサイエンス能力が成熟するにつれて、ベンダーの専門性に対する需要はさらに高まります。

AI を試用し、テクノロジーへの「入り口」を探しているものの、予算の制約がある中小企業および中規模市場の顧客。これらの企業や顧客には、他の選択基準がある場合がよくあります。小規模なバイヤーは、実際のビジネス上の問題を迅速に解決して初期 ROI を生成でき、バイヤーが「テストと学習」の段階を通過できるように高度にパーソナライズされたサービスを提供し、地域と初期展開に基づいて柔軟な価格設定を提供し、データの抽出と処理のために既存の IT システムと簡単かつ便利に統合できるベンダーを重視します。

初期段階のエンドポイント

AIサービス市場はまだ発展の初期段階にあり、規模も小さいですが、急速な成長が目前に迫っています。購入者がデータ収集への過去の投資から高い価値を引き出すために AI にますます注目するようになるにつれ、AI サービスは 2020 年までに数十億ドル規模のビジネスチャンスを生み出すでしょう。もちろん、競争はますます激しくなるでしょう。大規模な取引の場合、グローバル サービス企業は自社のデータとデータ サイエンティストを活用して競争力を高めます。中規模取引は第2の戦場となり、中堅サプライヤーが上下からの圧力に直面しながら互いに戦うことになる。専門分業は強力な武器の一つとなるでしょう。小規模な取引の場合、高品質の専門サプライヤーが拡大して成熟し、最終的には、バイヤーにとって最も重要な成功要因であるアクセスしやすさ、柔軟性、低コストを提供することで、中規模のサプライヤーになります。

レベルに関係なく、サービスプロバイダーとソフトウェア企業間のインターフェースはますます曖昧になり、データ時代では、すべての企業がテクノロジー資産とデータ管理の専門家と切り離せなくなります。

2020 年までに、AI は分析のあらゆる側面に浸透し、サービス プロバイダーが AI 導入の道を切り開きます。現在、ビジネス全体に AI が普及しつつあります。この変化の節目に生きる私たちは、古い時代の終わりと新しい時代の始まりを目撃しています。