AI：投資から収益化へのリバランス
AI技術の軍拡競争は続きますが、投資と収益の間の緊張は高まるでしょう。
メディア企業は、コンテンツライフサイクル全体にAIを統合しようと競争しています。収益化が次のフロンティアです。スマートフォンのAI機能に対して支払う意思のある消費者はわずか7%であり、課題は明確です。AI革新を、消費者が目に見える形で価値を認め、対価を支払うものへと転換する方法です。
Maria Rua Aguete, Senior Research Director, M&E
データセンター事業者は、大規模なAIインフラ投資に対する収益を実証するという高まる圧力に直面しています。 2027年までに、データセンターの経済性は、単なるGPU容量の拡大よりも、測定可能なワットあたりのパフォーマンスとラックあたりの収益指標を証明できる事業者を優遇するようになるでしょう。
Dominika Koncewicz, Practice Leader, Data Center
AIの収益化という課題が激化する中、フロンティアモデルプロバイダーは、困難な実装に対処し、測定可能な収益を実証し、エンタープライズ導入を加速するために、戦略的パートナーシップにより依存せざるを得なくなるでしょう。
Alastair Edwards, Chief Analyst, Channel
経営層はAI実証実験と収益化の間の溝をどのように橋渡しできるか?
あらゆる規模の組織においてAIが急速に普及した今、焦点はこれらのテクノロジーが測定可能なビジネス成果を実現できるかどうかに移っています。オムディア（Omdia）の調査は、ベンダーが企業顧客のROI期待値に応えるために必要となるビジネスモデル、エコシステム戦略、技術的能力についての洞察を提供します。
テクノロジー・サービス事業者は、ROIへの厳しい評価を生き残るために戦略をどう変えるべきか?
競争が激化する市場で勝ち残るために、テクノロジーおよびサービスプロバイダーは、最新技術の機能訴求から、企業や消費者への具体的な価値実証へと転換する必要があります。オムディア（Omdia）のデータと分析は、ベンダーが顧客の抱える収益化課題と戦略的課題を理解し、実際のビジネスおよび消費者ニーズに応える的確なソリューションを開発できるよう支援します。
OPEX（運用経費）削減は、AI収益化におけるもう一つの重要な側面です。2027年、通信事業者は実質的な成果をもたらすAIユースケースに的を絞っており、AIパイロットプロジェクトや初期実験の選別・整理がすでに始まっています。
Dario Talmesio, Research Director, Telecoms
企業によるAI導入は、ライフサイクル管理フェーズに突入しました。組織は現在、ROIを実証するビジネス成果を生み出すため、AIの大規模な最適化に焦点を当てています。AIの経済合理性が不可欠です。企業は、パフォーマンスを最大化しながら、AIコストの大幅な削減を積極的に推進しています。
Mark Beccue, Chief Analyst, AI, GTM
製品開発計画において、AI技術革新と消費者ニーズ、企業予算をどのように両立させるべきか?
イノベーションの最先端を維持することは引き続き重要ですが、企業は技術的進歩を実際のビジネス価値に結び付けることで、適切なバランスを実現する必要があります。Omdiaの調査は、クライアントが最新の消費者動向や企業の意識変化を把握し、迅速に対応できるよう支援します。また、当社のベンダーベンチマーキングは、貴社のソリューションが競合他社と比較してどのような位置にあるかについて、包括的かつ客観的な洞察を提供します。
テクノロジーベンダーは、顧客がAI投資の成果を測り、その効果を最大化することをどう支援できるか?
多くの組織が、AI施策の成功を追跡するための適切な指標を持っておらず、ROIを実証できないまま投資判断に苦慮しています。オムディア（Omdia）の分析は、テクノロジープロバイダーに対して、顧客が確固たる効果測定の仕組みを構築し、AIのインパクトを定量化し、継続的な改善を推進できるよう支援するための、明確な提言と実践的な洞察を提供します。
AI収益化は、従来のライセンスモデルから従量課金型およびトークンベースのエコノミーへと移行しており、企業がAIシステムから価値を獲得する方法を根本的に変革しようとしています。
Lian-Jye Su, Chief Analyst, AI
AI主導のスーパーサイクルは2027年まで継続し、競争の構図を根本から書き換えます。かつては予測可能だった業界の好不況サイクルは、AI需要の集中、政策による生産能力の再配置、地政学的緊張により崩壊し、市場の見通しは極めて不透明で、2027年の展望は異例なほど不確実な状況にあります。
Cliff Leimbach, Practice Leader, Semiconductor
01
ビジネス価値の高いAI活用事例を特定する
市場の過剰な期待を見極め、実際にビジネス価値と顧客価値を生み出し、実証実験から本格展開へと拡大しているAIユースケースを特定する
02
競合動向と成長機会を特定する
AIバリューチェーン全体を俯瞰し、競合優位性を評価するとともに、収益化の持続可能性が高い領域を発見する
03
市場動向を予見し、的確に対応する
データ主権とコスト最適化を求めて企業がオンプレミス・プライベートクラウドAIへ移行する中で、新たなビジネスチャンスを発見する。
04
AI導入の戦略的展開を加速する
AI採用を推進し、投資収益を向上させる最良のプライシング戦略を決定する。
消費者、企業、政府の各セクターにおけるAIソフトウェアアプリケーションへの需要が急拡大しており、前年比28%の成長により、2026年には市場規模が1,680億ドルを突破する見通しです。 市場予測 ・ 分析レポートをご確認ください。
企業・組織の59%が、2027年にAI予算を10%以上増額する見込みです。 市場調査レポートでご確認いただけます。
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