【2025年予測】生成AI日本市場規模と成長分野｜技術・業界動向を徹底解説

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2025-06-12

「生成AIって、本当にビジネスにインパクトがあるの？」「日本の市場はこれからどうなるんだろう？」「どの技術や業界に注目すべき？」

AI技術、特に生成AIが急速に進化し、ビジネスシーンでの活用が現実のものとなる中、このような疑問をお持ちのビジネスパーソンは多いのではないでしょうか。

生成AIは、もはや単なる技術トレンドではなく、企業の競争力を左右する重要な要素となりつつあります。特に日本の生成AI市場は、驚異的なスピードで拡大しており、その動向を把握することは、今後のビジネス戦略を立てる上で不可欠です。

そこで本記事では、日本の生成AI市場規模に焦点を当て、その現状と将来予測を徹底解説します。さらに、市場成長を牽引する技術や、今後大きな成長が期待される業界についても詳しく分析します。

この記事を読めば、日本の生成AIマーケットの全体像を掴み、自社のAI戦略を具体化するためのヒントが得られるはずです。

ライター：國末拓実
編集：小澤健祐

日本の生成AI市場規模：現状と2030年への展望

日本の生成AI市場は、現在、かつてないほどの勢いで拡大しています。その現状と、今後の成長予測について詳しく見ていきましょう。

2024年の市場規模：1,000億円突破とその背景

市場調査会社IDC Japanの分析によると、国内の生成AI市場は2024年に1,016億円に達し、初めて1,000億円の大台を超えると予測されています。

これは、2022年後半からの生成AI技術、特に大規模言語モデル（LLM）の急速な進展を受け、ビジネス界における活用への期待感が一気に高まったこと、そしてソフトウェア、セキュリティ、プラットフォーム、サービスといった各分野のベンダーが自社製品・サービスへの生成AI機能の組み込みを積極的に進めた結果です。

下の図は、国内における生成AIの利用シーンについて予測した結果です。要約・検索・翻訳などの一般的なオフィス業務にとどまらず、特定目的に特化したアプリケーションでの自然言語活用や、エンターテインメント・顧客体験分野における対話型ボット、音声・画像生成といった多彩な活用方法が想定されます。

出典：IDC

この急成長の背景には、以下の要因があります。

ビジネス需要の増大：業務効率化、生産性向上、新たな価値創出を目指す企業からの強い需要。
ベンダーによる技術統合：アプリケーションソフトウェアやプラットフォームへの生成AI機能の組み込みが進展。
応用分野の拡大：データ分析、リスク管理、顧客サービス、ソフトウェア開発など、多様な分野でのAI・生成AIの実装が拡大。
投資の活発化：ベンチャーキャピタル、大手企業、そして政府による研究開発やインフラ整備への積極的な投資。

2028年～2030年の市場予測：1兆円超えも視野に

日本の生成AI市場は、今後も驚異的な成長を続けると予測されています。

IDC Japan：2023年から2028年にかけての年平均成長率（CAGR）を84.4%と予測し、2028年には市場規模が8,028億円に達するとしています。
JEITA：国内需要額が2030年には2,110億ドルに達し、2023年の約20倍になると見込んでいます。

出典：IDC、一般社団法人電子情報技術産業協会（JEITA）『注目分野に関する動向調査2023』、生成AI市場の世界需要額見通しを発表

他の調査機関からも、年平均成長率（CAGR）40% や、2029年にAI市場全体として2兆円超といった予測が出ており、日本の生成AI市場が今後10年間で飛躍的に拡大するという見方が共通認識となりつつあります。

ただし、調査機関によって予測数値にばらつきがある点には注意が必要です。これは、調査対象の範囲（ソフトウェアのみか、インフラやサービスも含むかなど）や定義、予測期間、為替レートなどが異なるためです。とはいえ、いずれの調査も、日本の生成AI市場が非常に高い成長ポテンシャルを持っていることを示唆しています。

市場成長を支える要因と潜在的な課題

日本の生成AI市場の力強い成長は、技術革新、DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進、政府による支援策などが複合的に作用した結果です。

一方で、この成長を持続させるためには、克服すべき課題も存在します。

人材不足：AI専門人材、特に生成AIをビジネスに実装できる人材の不足は深刻な課題。
コスト：導入・運用コスト、特に中小企業にとっては負担が大きい場合がある。
セキュリティ・プライバシー懸念：機密情報や個人情報の取り扱いに関する懸念が根強い。
精度・信頼性：ハルシネーション（AIが誤った情報を生成する現象）のリスクへの対応が必要。
導入格差：業界や企業規模によるAI導入率の格差が拡大する懸念。

これらの課題に適切に対処していくことが、市場の健全な成長には不可欠です。

【技術別】市場を牽引する生成AIテクノロジー

日本の生成AI市場の成長は、様々な技術の進化によって支えられています。ここでは、特に市場を牽引している主要な技術トレンドを見ていきましょう。

基盤となる大規模言語モデル（LLM）の進化

生成AIの中核をなすLLMは、日本語処理能力の向上と、用途に応じた多様化が進んでいます。

日本語特化モデル：NTTの「tsuzumi」やNECの「cotomi」、ELYZAのLlamaベースモデルなど、日本語の複雑なニュアンスや文化を理解する「国産LLM」への期待が高まっています。これらのモデルは、特定の業務や国内市場に最適化されている点が強みです。

軽量化（SLM）と高効率化：必ずしもパラメータ数が多い巨大モデルだけでなく、特定のタスクに特化し、計算コストを抑えた軽量モデル（SLM：Small Language Models）への需要も高まっています。これにより、スマートフォンなどのデバイス上でのAI実行（オンデバイスAI／エッジAI）も現実味を帯びてきました。
オープンソースモデルの活用：LlamaやMistralなどのオープンソースLLMを基盤とし、日本語データで追加学習させたり、特定の業界知識をファインチューニングしたりするアプローチも普及しています。

LLMは、後述する様々な生成AIアプリケーションの基盤技術として、市場全体の成長を支えています。

マルチモーダルAI：テキストを超える応用へ

テキストだけでなく、画像、音声、動画、図表など、複数の異なる様式（モダリティ）の情報を統合的に処理・生成するマルチモーダルAIの進化が著しいです。

応用範囲の拡大：図表を含む文書の理解、テキスト指示からの画像・動画生成、音声対話インターフェースなど、従来のテキスト中心AIでは難しかった応用が可能に。
ビジネスインパクト：例えば、製品の設計図（画像）と仕様書（テキスト）を同時に理解し、改善提案を行うAIや、顧客からの音声問い合わせに対して、関連資料（テキスト・画像）を検索し、最適な回答を生成するAIなどが考えられる。リコーと損害保険ジャパンが共同開発を進める保険業務向けAIは、その具体的な応用例。
出典：リコーと損保ジャパン、マルチモーダルLLMの共同開発を開始
市場予測：Gartnerは、2027年までに生成AIソリューションの40%がマルチモーダルになると予測しており、今後の主流技術となる可能性が高い。

RAG：企業データ活用と信頼性向上の鍵

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、LLMの回答精度を高め、ハルシネーション（もっともらしい嘘をつく現象）を抑制するために不可欠な技術となっています。

仕組み：LLMが回答を生成する際に、外部の信頼できる情報源（企業の社内データベース、製品マニュアル、最新ニュース記事など）をリアルタイムで検索し、その結果を参照します。

メリット

回答の正確性向上：最新かつ正確な情報に基づいて回答するため、信頼性が高まります。
企業独自情報への対応：社内文書などを参照させることで、企業独自の知識に基づいた回答が可能になります。
ハルシネーション抑制：事実に基づかない情報を生成するリスクを低減します。

企業が生成AIを安全かつ効果的に業務利用する上で、RAGはデファクトスタンダードとなりつつあります。社内情報検索システムや、顧客向けチャットボットなど、実用的な応用において中心的な役割を担っています。テキストと画像を組み合わせたマルチモーダルRAGも登場しており、さらなる応用が期待されます。

AIエージェント：自律化による新たな市場創出

他にも、単に生成AIが指示に応答するだけでなく、与えられた目標達成のために自律的に計画を立て、複数のステップを実行するAIエージェントへの関心が高まっています。

AIエージェントは、ウェブ検索、アプリケーション操作、他のAIや人間との連携などを自律的に行い、複雑なタスク（例：旅行の計画と予約、市場調査レポートの作成、プロジェクト管理）を遂行します。

AIエージェントは、業務プロセス自動化（RPA）をより高度なレベルに引き上げ、パーソナルアシスタントから企業の基幹業務まで、幅広い分野に革命をもたらす可能性があります。Gartnerも自律エージェントを重要なイノベーションとして位置づけています。

出典：Gartner、「生成AIのハイプ・サイクル：2024年」を発表－ 2027年までに生成AIソリューションの40%がマルチモーダルになると予測

【業界別】生成AI市場規模と成長ポテンシャル

生成AIの導入状況は、業界によって大きく異なります。ここでは、主要な業界における市場規模と成長ポテンシャルについて、表形式で分かりやすく解説します。

出典：【報道発表】企業における生成AI活用の格差浮き彫りに－規模別・業種別の利用状況・課題と今後の展望－

業界分類	導入状況・現状	主な活用例・ポテンシャル	今後の展望・課題
情報通信業	高い導入率（35.1%）デジタル親和性が高く、テキスト・構造化データ活用が進む。	ソフトウェア開発支援（コード生成、テスト自動化）、顧客サポート自動化、ネットワーク運用最適化など。	今後もAI技術の進化をリードし、新たなサービス開発が期待される。
金融・保険業	高い導入率（29.0%）データ活用、リスク管理、規制対応のニーズが高い。	リスク評価・不正検知、コンプライアンスチェック自動化、融資審査効率化、市場分析レポート作成支援、パーソナライズド金融商品提案。	セキュリティと規制遵守を維持しつつ、顧客体験向上と業務効率化を両立させる高度な活用がさらに進むと予測。
製造業	導入率は中程度（22.9%）だが、活用ポテンシャルは非常に大きい。	設計・開発プロセス革新、生産最適化、品質管理、予知保全、熟練技術者のノウハウ継承支援。	今後、急速な市場拡大が見込まれる主要セクター。スマートファクトリー化やサプライチェーン最適化など、広範な領域での導入加速が期待される。
小売・流通業	導入率は比較的低い（13.4%）ECの拡大に伴い、データ活用ニーズは高い。	需要予測に基づく在庫管理の最適化、パーソナライズドマーケティング、ECサイト最適化、顧客体験向上。	EC市場の成長と連動し、安定した市場拡大が見込まれる。顧客データ活用によるパーソナライゼーションが競争力の鍵となる。
卸売業、運輸業、建設業、医療・介護	導入率が低い傾向（15%以下）	（各業界特有の活用可能性はあるものの、導入障壁が高い）	共通の課題物理的作業との親和性の低さデータの複雑さ/リアルタイム性への対応厳格な規制/安全性要件中小企業が多く、コスト/人材/ノウハウ不足

これらの業界や中小企業における導入格差は、日本経済全体のデジタルデバイド拡大のリスクをはらんでいます。格差解消のためには、導入しやすいツールの提供、補助金などの支援策、専門家によるサポート体制の強化が急務です。

おわりに

日本の生成AI市場は、2024年に1,000億円の大台を突破し、2030年前後には1兆円を超える規模へと、まさに爆発的な成長を遂げようとしています。この力強い成長は、LLM、マルチモーダルAI、RAG、AIエージェントといった技術革新と、多様な業界におけるDX推進の波に乗って加速しています。

しかし、その輝かしい未来像の一方で、人材不足、コスト、セキュリティ、導入格差といった課題も存在します。これらの課題に真摯に向き合い、解決策を講じていくことが、持続的な成長のためには不可欠です。

企業にとっては、この大きな変化の波を捉え、自社の事業に生成AIをどのように組み込むか、戦略的に検討することが急務となっています。どの技術に注目し、どの業務から導入を進めるか。この記事で解説した市場動向や技術トレンドが、その羅針盤となれば幸いです。

AIリテラシーの向上、AIガバナンス体制の構築、そして何よりも変化を恐れず挑戦する姿勢が、これからの時代を生き抜く鍵となります。生成AIの可能性を最大限に引き出し、ビジネスの未来を、そしてより良い社会を、共に築いていきましょう。

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