サウジアラビアの人工知能（AI）市場（2025 – 2032）：インフラストラクチャ別、ソフトウェア別、技術別分析レポート

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市場概要

サウジアラビアの人工知能（AI）市場規模は、2025年に21億4,000万米ドルと推定され、2032年までに169億米ドルに達すると予測されています。これは年平均成長率（CAGR）34.3％で成長する見込みです。サウジにおけるAI産業の成長は、政府の「ビジョン2030」計画に起因しており、同計画ではAIが経済多角化の主要分野の一つに位置付けられています。AIへの公的支出、規制緩和、政府主導のデジタル部門における施策が、サウジアラビアの省庁や政府系企業におけるAI導入の基盤を整えている。

主なポイント
提供形態別では、インフラストラクチャ分野が2025年に市場を牽引すると予測される。
技術別では、生成AI分野が47.5%という最高CAGRを記録すると見込まれる。
業務機能別では、販売・マーケティングセグメントが2025年に0.58億米ドルで市場を支配すると推定される。
技術・ソフトウェアプロバイダーセグメントは、予測期間中に38.4%のCAGRで最速の成長率を示すと予測される。
Google、Microsoft、NVIDIA、Oracle、AWSは、高い市場シェアと製品展開を背景に、サウジアラビア人工知能（AI）市場における主要プレイヤーとして特定された。
Lucidya、Lisan、Intella、EyeGo.ai、Krooz.ai、Humainなどの企業は、サウジアラビア人工知能（AI）市場で確固たる地位を築き、新興市場リーダーとしての潜在力を示しながら、スタートアップや中小企業の中で存在感を高めている。
石油・ガス、製造、旅行・ホスピタリティ分野における商用AIアプリケーションが、サウジアラビアのAI需要を強化する。AIは医療診断、人口健康管理、サプライチェーン最適化、不正検知、市民サービスの自動化に活用されている。サウジデータガバナンス当局による国家データプラットフォームの構築と、企業クラウド移行・サイバーセキュリティ投資の増加が相まって、信頼性・コンプライアンス・拡張性を備えたAI商用化が全国でさらに促進されている。

顧客の顧客に影響を与えるトレンドとディスラプション
様々な分野における技術進歩により、エネルギー消費効率の向上、交通流の改善、水資源利用の最適化、建設自動化の高度化、公共安全の強化、観光体験のパーソナライゼーションなどが増進されている。その結果、インフラ、持続可能性、都市インテリジェンスといった高付加価値の多分野にわたるサプライチェーンにおけるAI導入への関心が高まっており、これらの各市場で収益機会が増大している。NEOM、レッドシープロジェクト、あるいは大規模な都市変革プロジェクトは、高度な人工知能がどのように活用できるかのモデルとなるでしょう。これらのプロジェクトは、特に人工視覚（ロボティクス）、デジタルツイン、予測行動モデル、自律走行車両などに限定されないが、これらを含む高度なAI技術に対する継続的な需要と利用を生み出し続けています。

主要企業・市場シェア

市場エコシステム
サウジアラビアのAIエコシステムには、機械学習フレームワーク、深層学習ツール、大規模言語モデル、コンピュータビジョンシステム、音声認識、対話型AI、生成AIソリューションなど、企業向けおよび消費者向けユースケースに対応する多様なAI技術・プラットフォームを提供するグローバル／地域プレイヤーが幅広く存在します。これらのプレイヤーは、スケーラブルなリアルタイムインテリジェンスを実現するために必要な、データエンジニアリング、MLOps、モデルトレーニングとデプロイメント、AI最適化クラウドインフラストラクチャ、GPUコンピューティング、エッジAIなどのエンドツーエンドのAI機能を提供している。サウジアラビアにオフィスを構えるグローバルプレイヤーには、NVIDIA、Microsoft、Google、AWS、IBM、SAP、Oracle、Meta、HPE、SAS Instituteなどが含まれる。地域プレイヤーとしては、Mozn.ai、Lucidya、Intella、Knowtified、Lisan、EyesGo.aiなどが挙げられる。

サウジアラビア人工知能市場：企業評価マトリックス
マイクロソフトは、Azure AI、Copilot、機械学習サービスなど、大規模な人工知能環境を有することから、サウジアラビア人工知能市場マトリックスにおいてリーダー（Star）に位置付けられています。これは企業が革新、自動化、拡張を可能にし、インテリジェントソリューションの進化に貢献します。オラクルは、OCI AIプラットフォームを拡大し、ここ数ヶ月で急速に成長しているため、市場リーダー（Emerging Leader）としての地位を強化しています。オラクルは、ビジネス向け高性能生成AIの開発に加え、AIを活用したクラウドアプリケーションの開発を進めている。垂直統合型AIワークフロー、自律型データベース、コスト効率の高いGPUコンピューティングの開発により、企業向けパフォーマンス、セキュリティ、スケーラビリティを実現するオラクルは、AI市場においてマイクロソフトの新たなライバルとして認知されている。

主要市場プレイヤー
NVIDIA (US)
Microsoft (US)
IBM (US)
Oracle (US)
AWS (US)
Intel (US)
Google (US)
SAS Institute (US)
Meta (US)
Lucidya (Saudi Arabia)
Miozn.ai (Saudi Arabia)
HUMAIN (Saudi Arabia)
Lisan (Saudi Arabia)
Elevatus (Saudi Arabia)
Deep.SA (Saudi Arabia)

 

【目次】

1

はじめに

15

2

エグゼクティブサマリー

3

プレミアムインサイト

4

市場概要

本セクションでは、需要見通しを形作る市場動向、主要な変化、および影響力の大きいトレンドを要約します。

4.1

はじめに

4.2

市場動向

4.2.1

推進要因

4.2.1.1

サウジアラビアのビジョン2030、主権的デジタル変革アジェンダ主導の国家AI戦略

4.2.1.2

AIによる経済多角化の推進による石油依存度の低減

4.2.2

抑制要因

4.2.2.1

コンプライアンス、セキュリティ、説明可能性を備えたAIシステムの高い資本集約性

4.2.2.2

サウジアラビアの伝統的企業および中小企業におけるAI導入準備度の不均一性

4.2.3

機会

4.2.3.1

サウジアラビアの公衆衛生優先事項に沿ったAIを活用した医療近代化

4.2.3.2

ネオム、レッドシー、都市メガプロジェクト向けスマートシティインテリジェンスプラットフォーム

4.2.4

課題

4.2.4.1

サウジアラビアのデータプライバシー、アルゴリズムの透明性、責任あるAIガバナンスの施行

4.2.4.2

アラビア語および地域固有のAIシステムにおけるバイアスの低減と公平性の確保

4.3

未充足ニーズと空白領域

4.4

相互接続された市場とセクター横断的機会

4.5

ティア1/2/3プレイヤーによる戦略的動き

5

業界動向

市場結果を牽引する競争環境、マクロシグナル、セグメントレベルの動向を要約する。

5.1

サウジアラビア人工知能（AI）の進化

5.2

ポーターの5つの力分析

5.3

サプライチェーン分析

5.4

エコシステム分析

5.5

価格分析

5.5.1

主要プレイヤー別提供製品の平均販売価格

5.5.2

技術別平均販売価格

5.6

主要カンファレンス・イベント（2025–2026年）

5.7

顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／ディスラプション

5.8

投資・資金調達シナリオ

5.9

ケーススタディ分析

5.9.1

ケーススタディ

5.9.2

ケーススタディ

5.9.3

ケーススタディ

5.10

貿易分析

5.10.1

輸入シナリオ（HSコード854231）

5.10.2

輸出シナリオ（HSコード854231）

5.11

マクロ経済見通し

5.11.1

はじめに

5.11.2

GDP動向と予測

5.11.3

サウジアラビア生成AI産業の動向

5.11.4

サウジアラビア対話型AI産業の動向

6

技術的進歩、特許、革新、および将来の応用

6.1

主要な新興技術

6.2

補完技術

6.3

隣接技術

6.4

技術／製品ロードマップ

6.5

特許分析

6.5.1

方法論

6.5.2

2015～2025年における書類タイプ別出願特許件数

6.5.3

イノベーションと特許出願件数

6.7

将来の応用分野

7

規制環境

7.1

地域規制とコンプライアンス

7.1.1

規制機関、政府機関、その他の組織

7.1.2

業界標準

8

顧客環境と購買行動

8.1

はじめに

8.2

意思決定プロセス

8.3

購買プロセスに関わる主要ステークホルダー 8.3.1

購買プロセスにおける主要ステークホルダー 8.3.2

購買基準 8.4

導入障壁と内部課題 8.5

様々なエンドユーザーの満たされていないニーズ 8.6

市場収益性 9

サウジアラビア人工知能市場、提供内容別（AIインフラストラクチャ、ソフトウェア、サービスの比較評価）

市場収益性

9

サウジアラビア人工知能市場：提供形態別（AIインフラストラクチャ、ソフトウェア・サービス、市場潜在力、各ベンダーの供給パターンの比較評価）

市場規模、数量及び予測 – 百万米ドル

9.1

はじめに

9.1.1

提供内容：サウジアラビア人工知能市場の推進要因

9.2

インフラストラクチャ、タイプ別

9.2.1

コンピューティング

9.2.1.1

グラフィックス処理ユニット（GPU）

9.2.1.2

中央処理装置（CPU）

9.2.1.3

フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）

9.2.2

メモリ

9.2.2.1

ダブルデータレート（DDR）

9.2.2.2

高帯域幅メモリ（HBM）

9.2.3

ネットワークハードウェア

9.2.3.1

NIC/ネットワークアダプター

9.2.3.1.1

イーサネット

9.2.3.1.2

インフィニバンド

9.2.3.2

相互接続

9.2.4

ストレージ

9.3

機能別インフラストラクチャ

9.3.1

トレーニング

9.3.2

推論

9.4

ソフトウェア

9.4.1

デジタルアシスタント＆ボット

9.4.2

機械学習フレームワーク

9.4.3

ノーコード／ローコードMLツール

9.4.4

コンピュータビジョンプラットフォーム

9.4.5

データ前処理ツール

9.4.6

ビジネスインテリジェンス＆アナリティクスプラットフォーム

9.4.7

開発者プラットフォーム

9.4.8

その他のAIソフトウェア

9.5

サービス

9.5.1

コアデータサービス

9.5.1.1

データ収集・取り込み

9.5.1.2

データ処理・変換

9.5.1.3

データ保存・管理

9.5.1.4

データセキュリティ・プライバシー

9.5.1.5

データガバナンス・品質管理

9.5.1.9

データ統合と相互運用性

9.5.1.7

データアノテーションとトレーニングデータサービス

9.5.1.7.1

ヒューマン・イン・ザ・ループによるアノテーション

9.5.1.7.2

自動ラベリングと拡張

9.5.2

統合サービス

9.5.2.1

AIモデル開発・導入

9.5.2.2

AIモデル最適化・微調整

9.5.2.3

AIセキュリティ・コンプライアンスサービス

9.5.2.4

AIソフトウェア開発サービス

9.5.2.5

サポート・保守サービス

10

サウジアラビア人工知能市場：技術別（多様な産業におけるAI導入を形作る技術別の需要潜在性と成長経路）

市場規模、数量及び予測 – 百万米ドル

10.1

はじめに

10.1.1

テクノロジー：サウジアラビア人工知能市場の推進要因

10.2

機械学習

10.2.1

教師あり学習

10.2.2

教師なし学習

10.2.3

強化学習

10.3

自然言語処理

10.3.1

自然言語理解

10.3.2

自然言語生成

10.4

コンピュータビジョンAI

10.4.1

物体検出

10.4.2

画像分類

10.4.3

意味的セグメンテーション

10.4.4

顔認識

10.4.5

その他のコンピュータビジョンAI

10.5

コンテキスト認識型人工知能

10.5.1

コンテキスト認識型推薦システム

10.5.2

マルチモーダルAI

10.5.3

コンテキスト認識型仮想アシスタント

10.6

生成AI

11

サウジアラビア人工知能市場：業務機能別（多様な産業におけるAI導入を形作る業務機能別の需要潜在性と成長経路）

市場規模、数量及び予測 – 百万米ドル

11.1

はじめに

11.1.1

ビジネス機能：サウジアラビア人工知能市場の推進要因

11.2

マーケティング＆セールス

11.2.1

センチメント分析

11.2.2

予測的フォーキャスティング

11.2.3

コンテンツ生成とマーケティング

11.2.4

オーディエンスセグメンテーションとパーソナライゼーション

11.2.5

顧客体験管理（CXM）

11.2.6

その他のマーケティング・販売機能

11.3

人事

11.3.1

オンボーディング自動化

11.3.2

候補者スクリーニングと採用活動

11.3.3

業績管理

11.3.4

労働力管理

11.3.5

従業員フィードバック分析

11.3.6

その他人事機能

11.4

財務・会計

11.4.1

財務計画・予測

11.4.2

自動記帳・照合

11.4.3

調達・サプライチェーンファイナンス

11.4.4

収益サイクル管理

11.4.5

財務コンプライアンス・規制報告

11.4.6

その他の財務・会計機能

11.5

オペレーション＆サプライチェーン

11.5.1

AIOPS

11.5.2

ITサービスマネジメント

11.5.3

需要計画と予測

11.5.4

調達とソーシング

11.5.5

倉庫と在庫管理

11.5.6

生産計画・スケジューリング

11.5.7

その他のオペレーション・サプライチェーン機能

11.6

その他のビジネス機能

12

サウジアラビア人工知能市場：企業アプリケーション別（多様な産業におけるAI導入を形作る企業アプリケーション別の需要ポテンシャルと成長経路）

市場規模、数量及び予測 – 百万米ドル

12.1

はじめに

12.1.1

企業アプリケーション：サウジアラビア人工知能市場の推進要因

12.2

BFSI（銀行・金融・保険）

12.2.1

不正検知・防止

12.2.2

リスク評価・管理

12.2.3

アルゴリズム取引

12.2.4

信用スコアリングと引受審査

12.2.5

カスタマーサービス自動化

12.2.6

パーソナライズド金融提案

12.2.7

投資ポートフォリオ管理

12.2.8

規制コンプライアンス監視

12.2.9

その他のBFSIアプリケーション

12.3

小売・電子商取引

12.3.1

パーソナライズド製品推薦

12.3.2

顧客関係管理

12.3.3

ビジュアル検索

12.3.4

仮想カスタマーアシスタント

12.3.5

価格最適化

12.3.6

サプライチェーン管理と需要計画

12.3.7

仮想店舗

12.3.8

その他の小売・電子商取引アプリケーション

12.4

輸送・物流

12.4.1

ルート最適化

12.4.2

運転支援システム

12.4.3

準自律走行車・自律走行車

12.4.4

インテリジェント交通管理

12.4.5

スマート物流と倉庫管理

12.4.6

サプライチェーン可視化と追跡

12.4.7

フリート管理

12.4.8

その他の輸送・物流アプリケーション

12.5

政府・防衛

12.5.1

監視と状況認識

12.5.2

法執行

12.5.3

情報分析とデータ処理

12.5.4

シミュレーションと訓練

12.5.5

指揮統制

12.5.6

災害対応と復旧支援

12.5.7

電子政府とデジタル都市サービス

12.5.8

その他の政府・防衛アプリケーション

12.6

医療・ライフサイエンス

12.6.1

患者データとリスク分析

12.6.2

ライフスタイル管理とモニタリング

12.6.3

精密医療

12.6.4

入院患者ケアと病院管理

12.6.5

医療画像と診断

12.6.6

創薬

12.6.7

AI支援医療サービス

12.6.8

医学研究

12.6.9

その他のヘルスケア・ライフサイエンスアプリケーション

12.7

電気通信

12.7.1

ネットワーク最適化

12.7.2

ネットワークセキュリティ

12.7.3

カスタマーサービスおよびサポート

12.7.4

ネットワーク分析

12.7.5

インテリジェントコールルーティング

12.7.6

ネットワーク障害予測

12.7.7

仮想ネットワークアシスタント

12.7.8

音声および音声認識

12.7.9

その他の電気通信アプリケーション

12.8

エネルギーおよび公益事業

12.8.1

エネルギー需要予測

12.8.2

グリッド最適化と管理

12.8.3

エネルギー消費分析

12.8.4

スマートメータリングとエネルギーデータ管理

12.8.5

エネルギー貯蔵の最適化

12.8.6

リアルタイムエネルギー監視および制御

12.8.7

電力品質の監視および管理

12.8.8

エネルギー取引および市場予測

12.8.9

インテリジェントエネルギー管理システム

12.8.10

その他のエネルギー・公益事業アプリケーション

12.12

製造

12.12.1

資材移動管理

12.12.2

予知保全と機械点検

12.12.3

生産計画

12.12.4

再生可能資材回収

12.12.5

生産ライン最適化

12.12.6

品質管理

12.12.8

インテリジェント在庫管理

12.12.12

その他の製造アプリケーション

12.10

農業

12.10.1

作物モニタリングと収穫量予測

12.10.2

精密農業

12.10.3

土壌分析と栄養管理

12.10.4

害虫・病害検出

12.10.5

灌漑の最適化と水管理

12.10.6

自動収穫と選別

12.10.7

雑草の検出と管理

12.10.8

気象および気候のモニタリング

12.10.9

家畜のモニタリングと健康管理

12.10.10

その他の農業アプリケーション

12.11

ソフトウェア＆テクノロジープロバイダー

12.11.1

コード生成＆自動補完

12.11.2

バグ検出＆修正

12.11.3

自動ソフトウェアテスト＆QA

12.11.4

AI によるサイバーセキュリティ＆脅威検出

12.11.5

自動化されたDevOpsとCI/CDの最適化

12.11.6

その他のソフトウェアおよびテクノロジープロバイダーアプリケーション

12.12

メディアおよびエンターテイメント

12.12.1

コンテンツ推薦システム

12.12.2

コンテンツ作成および生成

12.12.3

コンテンツ著作権保護

12.12.4

視聴者分析およびセグメンテーション

12.12.5

パーソナライズド広告

12.12.6

その他のメディアおよびエンターテイメントアプリケーション

12.13

その他の企業向けアプリケーション

13

サウジアラビア人工知能市場：エンドユーザー別（消費者と企業におけるエンドユーザー固有の導入促進要因、需要動向、市場潜在力）

市場規模、数量及び予測 – 百万米ドル

13.1

はじめに

13.1.1

エンドユーザー：サウジアラビア人工知能市場の推進要因

13.2

消費者

13.3

企業

13.3.1

BFSI

13.3.1.1

銀行

13.3.1.2

金融サービス

13.3.1.3

保険

13.3.2

小売・電子商取引

13.3.2.1

消費財小売

13.3.2.2

工業製品小売

13.3.3

運輸・物流

13.3.3.1

鉄道

13.3.3.2

道路

13.3.3.3

海運

13.3.3.4

航空

13.3.4

政府・防衛

13.3.4.1

連邦政府

13.3.4.2

州・地方政府

13.3.4.3

軍事・防衛

13.3.4.4

公共サービス機関

13.3.5

ヘルスケア・ライフサイエンス

13.3.5.1

医療提供者

13.3.5.2

製薬・バイオテクノロジー分野

13.3.5.3

医療技術（MedTech）

13.3.6

電気通信

13.3.6.1

ネットワーク事業者

13.3.6.2

通信機器プロバイダー

13.3.6.3

通信サービスプロバイダー（CSP）

13.3.6.4

データ＆クラウド接続プロバイダー

13.3.7

エネルギー・公益事業

13.3.7.1

石油・ガス

13.3.7.2

発電

13.3.7.3

公益事業

13.3.8

製造業

13.3.8.1

個別生産

13.3.8.2

プロセス製造業

13.3.9

ソフトウェア・テクノロジープロバイダー

13.3.9.1

クラウドハイパースケーラー

13.3.9.2

基盤モデル／大規模言語モデルプロバイダー

13.3.9.3

AIテクノロジープロバイダー

13.3.9.4

ITおよびIT活用サービスプロバイダー（ITES）

13.3.13

メディアおよびエンターテインメント

13.3.13.1

出版およびジャーナリズム

13.3.13.2

テレビ、映画、OTT

13.3.13.3

音楽・オーディオ

13.3.13.4

ゲーム・インタラクティブメディア

13.3.13.5

広告・マーケティング代理店

13.3.13.6

その他のメディア・エンターテインメント企業

13.3.11

その他の企業

14

競争環境（主要プレイヤーの戦略的評価、市場シェア、収益分析、企業ポジショニング、市場潜在性に影響を与える競争ベンチマーク）

14.1

概要

14.2

主要プレイヤー戦略、2020–2024年

14.3

収益分析、2020–2024年

14.4

市場シェア分析、

14.4.1

市場順位分析、

14.5

製品比較分析

14.5.1

機械学習別製品比較分析

14.5.2

自然言語処理別製品比較分析

14.5.3

コンピュータービジョンによる製品比較分析

14.6

企業評価と財務指標

14.7

企業評価マトリックス：主要プレイヤー（AIインフラストラクチャ）

 

14.7.1

スター

14.7.2

新興リーダー

14.7.3

普及型プレイヤー

14.7.4

参加者

14.7.5

企業フットプリント：主要プレイヤー（AIインフラストラクチャ）、

14.7.5.1

企業フットプリント

14.7.5.2

提供フットプリント

14.7.5.3

技術フットプリント

14.7.5.4

エンタープライズアプリケーションフットプリント

14.8

企業評価マトリックス：主要プレイヤー（AIソフトウェア）、

 

14.8.1

スター

14.8.2

新興リーダー

14.8.3

普及プレイヤー

14.8.4

参加者

14.8.5

企業フットプリント：主要プレイヤー（AIソフトウェア）、

14.8.5.1

企業フットプリント

14.8.5.2

提供フットプリント

14.8.5.3

技術フットプリント

14.8.5.4

エンタープライズアプリケーションフットプリント

14.9

企業評価マトリックス：主要プレイヤー（AIサービス）、

14.9.1

スター

14.9.2

新興リーダー

14.9.3

普及型プレイヤー

14.9.4

参加者

14.9.5

企業フットプリント：主要プレイヤー（AIサービス）、

14.9.5.1

企業フットプリント

14.9.5.2

提供フットプリント

14.9.5.3

テクノロジーフットプリント

14.9.5.4

エンタープライズアプリケーションフットプリント

14.10

企業評価マトリックス：スタートアップ／中小企業、

 

14.10.1

スタートアップ／中小企業 – AIソフトウェアプレイヤー

14.10.1.1

先進的企業

14.10.1.2

レスポンシブ企業

14.10.1.3

ダイナミック企業

14.10.1.4

スタートブロック

14.10.2

スタートアップ/中小企業 – AIサービスプロバイダー

14.10.2.1

プログレッシブ企業

14.10.2.2

レスポンシブ企業

14.10.2.3

ダイナミック企業

14.10.2.4

スタートブロック

14.10.3

競争力ベンチマーキング：スタートアップ/中小企業

14.10.3.1

主要スタートアップ/中小企業の詳細リスト

14.10.3.2

主要スタートアップ/中小企業における競争力ベンチマーキング

14.14

競争シナリオとトレンド

14.14.1

製品発売と機能強化

14.14.2

取引

 

…

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レポートコード：TC 9840

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