エグゼクティブサマリー：世界のエージェント型AI開発プラットフォーム市場

2.1. 研究目的

2.2. 製品概要

2.3. 市場セグメンテーション

2.4. 質的研究
2.4.1. 一次資料と二次資料

2.5. 定量調査
2.5.1. 一次資料と二次資料

2.6. 一次調査回答者の地域別内訳

2.7. 研究の前提

2.8. 市場規模の推定

2.9. データの三角測量

3.1. 業界バリューチェーン分析
3.1.1. AIインフラストラクチャおよびコンピューティングプロバイダー（GPU、クラウド）
3.1.2. 基盤モデルおよびLLM開発者
3.1.3. エージェントAI開発プラットフォームおよびフレームワークベンダー
3.1.4. システムインテグレーターおよびソリューション開発者
3.1.5. エンタープライズエンドユーザー（BFSI、ITおよび通信、ヘルスケア、小売、製造、公共部門）

3.2. 業界展望
3.2.1. グローバルなエージェント型AI開発プラットフォームと自律型エージェント業界の概要
3.2.2. IT、財務、顧客サービスにおけるエンドツーエンドのワークフロー自動化に対する企業の需要
3.2.3. 大規模に運用されるエージェントのためのガバナンス、評価、セキュリティツール

3.3. PESTLE分析

3.4. ポーターの5つの競争要因分析
3.4.1. 供給者の交渉力
3.4.2. 買い手の交渉力
3.4.3. 代替品の脅威
3.4.4. 新規参入の脅威
3.4.5. 競争の度合い

3.5. 市場の成長と展望
3.5.1. 市場収益の推定と予測（百万米ドル）、2020～2035年
3.5.2. 提供製品別の価格動向分析

4.1. 競合ダッシュボード
4.1.1. 市場集中度
4.1.2. 企業別市場シェア分析（金額％）、2025年
4.1.3. 競合他社マッピングとベンチマーキング

5.1. 市場の動向とトレンド
5.1.1. 成長促進要因
5.1.2. 阻害要因
5.1.3. 機会
5.1.4. 主要トレンド

5.2. 市場規模と予測、2020～2035年（百万米ドル）
5.2.1. 提供内容別
5.2.1.1. 主な洞察
5.2.1.1.1. プラットフォーム/ソフトウェア
5.2.1.1.2. ローコード/ノーコードビルダー
5.2.1.1.3. プロコードフレームワーク
オーケストレーションおよびガバナンスツール
5.2.1.1.5. サービス
5.2.2. エージェントアーキテクチャ別
5.2.2.1. 主な洞察
5.2.2.1.1. シングルエージェント
5.2.2.1.2. マルチエージェントオーケストレーション
5.2.3. 機能別
5.2.3.1. 主な洞察
5.2.3.1.1. エージェント構築
5.2.3.1.2. オーケストレーション
5.2.3.1.3.メモリ/コンテキスト管理
5.2.3.1.4. ツールと API の統合
5.2.3.1.5. 評価と可観測性
5.2.3.1.6. ガバナンスとセキュリティ
5.2.4. デプロイメント別
5.2.4.1. 主な洞察
5.2.4.1.1. クラウド
5.2.4.1.2. オンプレミス
5.2.4.1.3. ハイブリッド
5.2.5. 組織規模別
5.2.5.1. 主な洞察
5.2.5.1.1. 大企業
5.2.5.1.2. 中小企業
5.2.6. エンドユーザー業界別
5.2.6.1. 主な洞察
5.2.6.1.1. BFSI
5.2.6.1.2. IT と通信
5.2.6.1.3. ヘルスケア
5.2.6.1.4.小売
5.2.6.1.5. 製造業
5.2.6.1.6. 公共部門
5.2.6.1.7. その他
5.2.7. 地域別
5.2.7.1. 主要な洞察
5.2.7.1.1. 北米
5.2.7.1.1.1. 米国
5.2.7.1.1.2. カナダ
5.2.7.1.1.3.
メキシコ 5.2.7.1.2. ヨーロッパ
5.2.7.1.2.1. 西ヨーロッパ
5.2.7.1.2.1.1. 英国
5.2.7.1.2.1.2. ドイツ
5.2.7.1.2.1.3. フランス
5.2.7.1.2.1.4. イタリア
5.2.7.1.2.1.5. スペイン
5.2.7.1.2.1.6.西ヨーロッパのその他
5.2.7.1.2.2. 東ヨーロッパ
5.2.7.1.2.2.1. ポーランド
5.2.7.1.2.2.2. ロシア
5.2.7.1.2.2.3. 東ヨーロッパのその他
5.2.7.1.3. アジア太平洋
5.2.7.1.3.1. 中国
5.2.7.1.3.2. インド
5.2.7.1.3.3. 日本
5.2.7.1.3.4. オーストラリアとニュージーランド
5.2.7.1.3.5. 韓国
5.2.7.1.3.6. ASEAN
5.2.7.1.3.7. アジア太平洋のその他
5.2.7.1.4. 中東とアフリカ (MEA)
5.2.7.1.4.1. サウジアラビア
5.2.7.1.4.2.南アフリカ
5.2.7.1.4.3. アラブ
首長国連邦 5.2.7.1.4.4. 中東・アフリカのその他
5.2.7.1.5. 南米
5.2.7.1.5.1. アルゼンチン
5.2.7.1.5.2. ブラジル
5.2.7.1.5.3. 南米のその他

6.1. 市場の動向とトレンド
6.1.1. 成長促進要因
6.1.2. 阻害要因
6.1.3. 機会
6.1.4. 主要トレンド

6.2. 市場規模と予測、2020～2035年（百万米ドル）
6.2.1. 主要な洞察
6.2.1.1. 提供
別 6.2.1.2. エージェントアーキテクチャ別
6.2.1.3. 機能別
6.2.1.4. 導入形態別
6.2.1.5. 組織規模別
6.2.1.6. エンドユーザー産業別
6.2.1.7. 国別

7.1. 市場の動向とトレンド
7.1.1. 成長促進要因
7.1.2. 阻害要因
7.1.3. 機会
7.1.4. 主要トレンド

7.2. 市場規模と予測、2020～2035年（百万米ドル）
7.2.1. 主要な洞察
7.2.1.1. 提供
別 7.2.1.2. エージェントアーキテクチャ別
7.2.1.3. 機能別
7.2.1.4. 導入形態別
7.2.1.5. 組織規模別
7.2.1.6. エンドユーザー産業別
7.2.1.7. 国別

8.1. 市場の動向とトレンド
8.1.1. 成長促進要因
8.1.2. 阻害要因
8.1.3. 機会
8.1.4. 主要トレンド

8.2. 市場規模と予測、2020～2035年（百万米ドル）
8.2.1. 主要な洞察
8.2.1.1. 提供
別 8.2.1.2. エージェントアーキテクチャ別
8.2.1.3. 機能別
8.2.1.4. 導入形態別
8.2.1.5. 組織規模別
8.2.1.6. エンドユーザー産業別
8.2.1.7. 国別

9.1. 市場の動向とトレンド
9.1.1. 成長促進要因
9.1.2. 阻害要因
9.1.3. 機会
9.1.4. 主要トレンド

9.2. 市場規模と予測、2020～2035年（百万米ドル）
9.2.1. 主要な洞察
9.2.1.1. 提供
別 9.2.1.2. エージェントアーキテクチャ別
9.2.1.3. 機能別
9.2.1.4. 導入形態別
9.2.1.5. 組織規模別
9.2.1.6. エンドユーザー産業別
9.2.1.7. 国別

10.1. 市場の動向とトレンド
10.1.1. 成長促進要因
10.1.2. 阻害要因
10.1.3. 機会
10.1.4. 主要トレンド

10.2. 市場規模と予測、2020～2035年（百万米ドル）
10.2.1. 主要な洞察
10.2.1.1. 提供
別 10.2.1.2. エージェントアーキテクチャ別
10.2.1.3. 機能別
10.2.1.4. 導入形態別
10.2.1.5. 組織規模別
10.2.1.6. エンドユーザー産業別
10.2.1.7. 国別

11.1. Aisera, Inc.
11.2. Anthropic PBC
11.3. AWS
11.4. C3.ai, Inc.
11.5. Databricks, Inc.
. Dataiku, Inc.
11.7. Google
11.8. IBM
11.9. Kore.ai, Inc.
11.10. LangChain, Inc.
11.11. LlamaIndex, Inc.
11.12. Microsoft Corporation
11.13. OpenAI
11.14. Oracle Corporation
11.15. Salesforce, Inc.
11.16. SAP SE
11.17. ServiceNow, Inc.
11.18. Snowflake Inc. 11.19
. Stack AI, Inc.
11.20. UiPath, Inc.
11.21. その他の主要企業

12.1. 二次資料一覧
12.2. 主要国市場 - マクロ経済見通し/指標