이 보고서는 다양한 산업에서 AI 도입의 상세한 분석을 제공합니다. 하드웨어, 소프트웨어, 서비스에 있어서의 AI의 이용 상황, 주요한 제품 혁신과 투자를 검토해, 지역마다의 AI 도입 동향도 밝힙니다.
목차
제1장 주요 요약
조사의 목표와 목적
조사 범위
시장 요약
채용의 관점
미래 동향과 발전
업계 분석
지역별 인사이트
총론
제2장 시장 개요
AI 도입 개요
AI 도입 진화
중요한 역사적 이정표
AI 현상
주요 기술 모델
AI 도입에 관한 규제와 기준
EU
미국
중국
일본
한국
인도
AI 도입에서의 주요 장벽
지식 부족
데이터 프라이버시
통합의 과제
미국의 관세법이 AI 도입에 미치는 영향
제3장 하드웨어 솔루션에서의 AI 도입 동향
중요 포인트
채용 분석
AI 프로세서 및 가속기
메모리
주요 AI 하드웨어 제공업체의 현재 혁신과 미래의 혁신
제4장 소프트웨어 솔루션에서의 AI 도입 동향
중요 포인트
채용 분석
AI 플랫폼
주요 AI 소프트웨어 공급자의 현재 계획 및 미래 계획
제5장 서비스 솔루션의 AI 도입 동향
중요 포인트
서비스 유형별 채용 분석
전문 서비스
매니지드 서비스
주요 서비스 제공업체의 현재 계획 및 미래 계획
제6장 AI 도입 동향 : 산업별
중요 포인트
채용 분석
헬스케어
은행, 금융 서비스 및 보험
물류 및 공급망
소매 및 E커머스
교육 및 교육 기술
미디어 및 엔터테인먼트
통신
기타(농업, 자동차, 제조, 에너지, 유틸리티 등)
제7장 AI 도입 동향 : 지역별
중요 포인트
채용 분석
북미
유럽
아시아태평양
라틴아메리카
중동 및 아프리카
제8장 AI 도입에 관한 사례 연구
비즈니스 프로세스 개선을 위한 AI 도입
사례 연구 1: General Electric의 Predix Platform 도입
사례 연구 2: General Motors의 차량 검사 프로세스 효율화
사례 연구 3: British Columbia Investment Management Corp.의 AI를 활용한 업무 절차 최적화
사례 연구 4 : BP가 석유 및 가스 분야에서 업무 효율화를 위한 AI 활용
사례 연구 5: Delta Airlines의 AI를 이용한 업무 효율 향상
사례 연구 6: Bank of America의 AI 툴 Erica 도입
사례 연구 7: Zodiac Maritime의 AI 강화형 충돌 예측 시스템
사례 연구 8: Deutsche Telekom의 AI를 활용한 업무 효율화
사례 연구 9: Port of Rotterdam의 스마트 컨테이너 관리
사례 연구 10: Fox Corp.의 Amazon AI 구동형 툴 도입
사례 연구 11 : Kroger의 지능형 진열 선반과 가격 최적화
제품 및 서비스 혁신을 위한 AI 도입
사례 연구 1: AI를 활용한 전자 건강 기록(EHR) 최적화
사례 연구 2: Vodafone의 AI 구동형 고객 서비스
사례 연구 3: 소매 분야의 예측 분석(Predictive Analytics)
사례 연구 4: Mastercard의 AI를 활용한 결제 처리 최적화
사례 연구 5: Siemens Digital Industries Software의 AI 솔루션 개발
사례 연구 6: University of Rochester Medical Center와 Butterfly Network의 협동
사례 연구 7: OSF HealthCare의 AI 구동형 가상 어시스턴트
케이스 스터디 8 : Valley Bank의 머니 론더링 대책
사례 연구 9: European School of Management and Business의 AI 활용 도구
사례 연구 10: AT&T의 AI를 활용한 고객 서비스 개혁
사례 연구 11: Bolton College의 AI 구동형 동영상 제작 플랫폼
사례 연구 12 : Sephora의 뷰티 소매 분야에서의 혁신
제9장 AI 도입의 장래
예측
주요 산업에서 AI 도입의 장래
헬스케어
은행 및 금융 서비스 및 보험
물류 및 공급망
미디어 및 엔터테인먼트
소매 및 E커머스
제10장 부록
JHS
영문 목차
영문목차
This report provides a detailed analysis of AI adoption across various industries. It will examine the use of AI in hardware, software and services, along with key product innovations and investments. The study will also highlight AI adoption trends in different regions.
Report Scope
This report aims to provide a thorough and detailed analysis of the current and future state of AI applications. Its scope includes a multifaceted review, covering both the technological progress driving AI and the various ways these developments are being used across different industries and by emerging businesses.
The following parameters define the scope of the report:
The report will explore AI hardware, software and service solutions and provide a detailed overview of key developments and innovations. It will define each solution and highlight its significance in the evolving AI ecosystem.
The report covers a descriptive analysis of AI adoption across various end-use industries. To provide deeper insight, it will include case studies at the application level within these sectors.
The study highlights AI adoption trends across North America, Europe, Asia-Pacific, South America and the Middle East and Africa.
The report identifies major challenges affecting AI implementation based on case study analyses for business process improvement and product development.
It will also outline key government guidelines, regulations and standards such as the EU AI Act, which are driving the rapid global AI adoption.
Report Includes
A general outlook of the artificial intelligence (AI) adoption scenarios across industries by applications, with key companies' developments
Trends in the AI adoption in hardware, software and services solutions, along with major technological innovations, current state of AI and historical milestones
A look at the regulatory landscape featuring key international and regional regulations and standards for AI adoption
Review of the impact of ongoing U.S. tariffs on global trade and investment, and challenges associated with AI infrastructure development and global supply chains
Case studies on AI implementation to improve business processes and for product or service innovation
Insights into future AI adoption plans of key companies across different sectors, and projections and growth forecasts through 2030
Role of AI adoption in the global cybersecurity market landscape
Expert quotes on AI adoption from primary respondents
Table of Contents
Chapter 1 Executive Summary
Study Goals and Objectives
Scope of Report
Market Summary
Adoption Viewpoint
Future Trends and Developments
Industry Analysis
Regional Insights
Conclusion
Chapter 2 Market Overview
AI Adoption Overview
Evolution of AI Adoption
Key Historical Milestones
Current State of AI
Key Technology Models
Regulations and Standards for AI Adoption
European Union
U.S.
China
Japan
South Korea
India
Key Barriers for AI Adoption
Lack of Knowledge
Data Privacy
Integration Challenges
Impact of U.S. Tariff Laws on AI Adoption
Chapter 3 AI Adoption in Hardware Solutions
Key Takeaways
Adoption Analysis
AI Processors and Accelerators
Memory
Current and Future Innovations of Key AI Hardware Providers
Chapter 4 AI Adoption in Software Solutions
Key Takeaways
Adoption Analysis
AI Platforms
Current and Future Plans of Key AI Software Providers
Chapter 5 AI Adoption in Service Solutions
Key Takeaways
Adoption Analysis by Service Type
Professional Services
Managed Services
Current and Future Plans for Key Service Providers
Chapter 6 AI Adoption by Industries
Key Takeaways
Adoption Analysis
Healthcare
Banking, Financial Services and Insurance
Logistics and Supply Chain
Retail and eCommerce
Education and EdTech
Media and Entertainment
Telecommunication
Others (Agriculture, Automotive, Manufacturing, Energy and Utilities and More)
Chapter 7 AI Adoption Trends by Regions
Key Takeaways
Adoption Analysis
North America
Europe
Asia-Pacific
Latin America
Middle East and Africa
Chapter 8 Case Studies on AI Adoption
AI Implementation to Improve Business Processes
Case Study 1: General Electric's Deployment of Predix Platform
Case Study 2: General Motors' Vehicle Inspection Process Efficiency
Case Study 3: British Columbia Investment Management Corp. Implemented AI to Optimize Business Procedures
Case Study 4: AI for Operational Efficiency in Oil and Gas at BP
Case Study 5: Delta Airlines Improved Operational Efficiency Using AI
Case Study 6: Bank of America's Adoption of AI Tool Erica
Case Study 7: Zodiac Maritime's AI-Enhanced Collision Prediction System
Case Study 8: Deutsche Telekom Improving Operational Efficacy with AI
Case Study 9: Port of Rotterdam's Smart Container Management
Case Study 10: Fox Corp. Implemented Amazon's AI-Driven Tools
Case Study 11: Kroger's Intelligent Shelving and Pricing Optimization
AI Implementation for Product/Service Innovation
Case Study 1: AI-Powered Electronic Health Records Optimization
Case Study 2: Vodafone's AI-Driven Customer Service
Case Study 3: Predictive Analytics in Retail
Case Study 4: Mastercard Optimized Payment Processing with AI
Case Study 5: Siemens Digital Industries Software Developed an AI Solution
Case Study 6: Collaboration Between the University of Rochester Medical Center and Butterfly Network
Case Study 7: OSF HealthCare's AI-Powered Virtual Assistant
Case Study 8: Valley Bank's Anti-Money Laundering
Case Study 9: AI-Powered Tool for European School of Management and Business
Case Study 10: AT&T Transformed Customer Service with AI
Case Study 11: Bolton College's AI-Powered Video Creation Platform
Case Study 12: Sephora's Innovation in Beauty Retail
