スポーツにおけるAIの世界市場規模、シェア、動向分析レポート:コンポーネント別(ソフトウェア、サービス)、展開モデル別(クラウド、オンプレミス)、技術別(機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョン、データ分析、その他)、用途別(ゲームプランニング、パフォーマンス向上、怪我予防、その他)、競技タイプ別(サッカー、クリケット、テニス、バスケットボール、その他)、地域別予測:2022年~2032年

【英語タイトル】Global AI in Sports Market Size, Share & Trends Analysis Report, by Component (Software, Services), by Deployment Model (Cloud, On-Premises), by Technology (Machine Learning, Natural Language Processing, Computer Vision, Data Analytics, Others), by Application (Game Planning, Performance Improvement, Injury Prevention, Others), by Game Type (Football, Cricket, Tennis, Basketball, Others), and Regional Forecasts 2022-2032

Bizwit Research & Consultingが出版した調査資料(BZW25JA0092)・商品コード:BZW25JA0092
・発行会社(調査会社):Bizwit Research & Consulting
・発行日:2025年1月
・ページ数:約200
・レポート言語:英語
・レポート形式:PDF
・納品方法:Eメール(受注後3営業日)
・調査対象地域:グローバル
・産業分野:通信&IT
◆販売価格オプション(消費税別)
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※本調査資料は英文PDF形式であり、当サイトに記載されている概要および目次は英語を日本語に自動翻訳されたものです。調査資料の詳細については、サンプルでご確認いただけますようお願い致します。

❖ レポートの概要 ❖

2023年に約11億1,000万米ドルと評価された世界のスポーツAI市場は、2024年から2032年までの予測期間中に年平均成長率(CAGR)16.7%で飛躍的な成長を遂げようとしている。この成長の主な原動力は、選手追跡、パフォーマンスモニタリング、リアルタイムデータ分析に対する需要の増加と、ファンエンゲージメントを強化するためのAIを搭載したチャットボットやバーチャルアシスタントの採用急増である。
市場の主な決定要因には、予測分析におけるAIの普及が含まれ、強化されたゲーム戦略とプランニングを可能にする。さらに、機械学習、自然言語処理(NLP)、コンピュータビジョンなどのAI技術の進歩は、怪我の予防から採用分析に至るまで、スポーツの様々な側面に革命をもたらしている。
スポーツにおけるAIの統合は、パーソナライズされたコーチング、ゲームパフォーマンスの最適化、データ駆動型の意思決定を促進し、さまざまなスポーツ分野にわたって変革の可能性を提供する。しかし、導入やメンテナンスのコストが高いことや、熟練したAI専門家の不足といった課題が障害として残っている。
北米は、強固な技術インフラとAIベースのソリューションの早期導入に支えられ、現在スポーツAI市場を支配している。一方、アジア太平洋地域は、スポーツの生産性とファン体験を向上させるための自動化とAIへの重点的な投資により、急成長が見込まれている。
Catapult Group International Ltd.、IBM Corporation、Microsoft Corporation、Sportradar AGなどの主要市場プレーヤーは、戦略的パートナーシップ、製品イノベーション、買収を通じてAIポートフォリオを積極的に拡大している。これらの企業は、リアルタイムのデータ分析、怪我のシミュレーション、ファン参加型ツールにAIを活用することに注力しており、業界の競争力を高めている。
市場細分化により、コンポーネント別ではソフトウェアが優位を占めており、拡張性と費用対効果からクラウド展開が人気を集めていることが明らかになった。パフォーマンス向上や傷害予防などのアプリケーションは、プロスポーツにおいて急速に重要性を増しており、AIソリューションの採用をさらに促進している。
レポート中の主な市場プレイヤー
– カタパルト・グループ・インターナショナル
– IBM株式会社
– マイクロソフト株式会社
– SAP SE
– Sportradar AG
– スタッツ・パフォーム
– トゥルーメディア・ネットワークス
– フェイスブック
– セールスフォース・ドットコム
– SAS Institute Inc.
市場の詳細なセグメントとサブセグメントを以下に説明する:
コンポーネント別
– ソフトウェア
– サービス
展開モデル別
– クラウド
– オンプレミス
テクノロジー別
– 機械学習
– 自然言語処理(NLP)
– コンピュータ・ビジョン
– データ分析
– その他
アプリケーション別
– ゲームプランニング
– パフォーマンス向上
– 怪我予防
– スポーツ採用
– その他
ゲームタイプ別
– サッカー
– クリケット
– テニス
– バスケットボール
– 野球
– その他
地域別
– 北米
o 米国
o カナダ
– ヨーロッパ
イギリス
o ドイツ
o フランス
o イタリア
– アジア太平洋
o 中国
o インド
o 日本
o オーストラリア
o 韓国
– ラテンアメリカ
o ブラジル
– 中東・アフリカ
o アラブ首長国連邦
o 南アフリカ
調査対象年
– 過去の年2022
– 基準年2023
– 予測期間: 2024年から2032年
キーポイント
– 10年間の予測期間における各市場セグメントの詳細な収益分析。
– 市場ダイナミクスと競争環境に関する地域レベルの洞察。
– 新たなビジネスチャンスを活かすための戦略的提言。

❖ レポートの目次 ❖

目次
第1章 世界のスポーツAI市場 エグゼクティブサマリー
1.1.スポーツにおけるAIの世界市場規模・予測(2022年~2032年)
1.2.地域別概要
1.3.セグメント別概要
1.3.1.コンポーネント別
1.3.2.展開モデル別
1.3.3.テクノロジー別
1.3.4.アプリケーション別
1.3.5.ゲームタイプ別
1.4.主要トレンド
1.5.不況の影響
1.6.アナリストの推奨と結論
第2章 世界のスポーツAI市場の定義と調査前提
2.1.調査目的
2.2.市場の定義
2.3.調査の前提
2.3.1.包含と除外
2.3.2.限界
2.3.3.供給サイドの分析
2.3.3.1.入手可能性
2.3.3.2.インフラ
2.3.3.3.規制環境
2.3.3.4.市場競争
2.3.3.5.経済性(消費者の視点)
2.3.4.需要サイド分析
2.3.4.1.規制の枠組み
2.3.4.2.技術の進歩
2.3.4.3.環境への配慮
2.3.4.4.消費者の意識と受容
2.4.推定方法
2.5.調査対象年
2.6.通貨換算レート
第3章 世界のスポーツAI市場ダイナミクス
3.1.市場促進要因
3.1.1.リアルタイムでの選手モニタリングとトラッキングの需要
3.1.2.チャットボットやバーチャルアシスタントを利用したファンエンゲージメントツールの成長
3.1.3.スポーツにおける予測分析の適用の増加
3.2.市場の課題
3.2.1.導入とメンテナンスのコストが高い
3.2.2.訓練を受けたAI専門家の不足
3.3.市場機会
3.3.1.将来の試合予測へのAIの採用
3.3.2.自動スポーツ分析ソリューションへの投資
第4章 世界のスポーツAI市場産業分析
4.1.ポーターの5フォースモデル
4.1.1.サプライヤーの交渉力
4.1.2.バイヤーの交渉力
4.1.3.新規参入者の脅威
4.1.4.代替品の脅威
4.1.5.競合他社との競争
4.1.6.ポーターの5フォースモデルへの未来的アプローチ
4.1.7.ポーター5フォースのインパクト分析
4.2.PESTEL分析
4.2.1.政治的
4.2.2.経済
4.2.3.社会
4.2.4.技術
4.2.5.環境
4.2.6.法律
4.3.主な投資機会
4.4.トップ勝ち組戦略
4.5.破壊的トレンド
4.6.業界専門家の視点
4.7.アナリストの推奨と結論
第5章 世界のスポーツAI市場 コンポーネント別市場規模・予測(2022年~2032年)
5.1.セグメントダッシュボード
5.2.スポーツにおけるAIの世界市場コンポーネント別収益動向分析、2022年・2032年(億米ドル)
5.2.1.ソフトウェア
5.2.2.サービス
第6章:スポーツにおけるAIの世界市場規模・展開モデル別予測(2022年〜2032年)
6.1.セグメントダッシュボード
6.2.スポーツにおけるAIの世界市場展開モデル別収益動向分析、2022年・2032年(億米ドル)
6.2.1.クラウド
6.2.2.オンプレミス
第7章:スポーツにおけるAIの世界市場規模・技術別予測(2022年〜2032年)
7.1.セグメントダッシュボード
7.2.スポーツにおけるAIの世界市場テクノロジー別収益動向分析、2022年・2032年(億米ドル)
7.2.1.機械学習
7.2.2.自然言語処理
7.2.3.コンピュータビジョン
7.2.4.データ分析
7.2.5.その他
第8章:スポーツにおけるAIの世界市場規模・用途別予測(2022年〜2032年)
8.1.セグメントダッシュボード
8.2.スポーツにおけるAIの世界市場アプリケーション収益動向分析、2022年・2032年(億米ドル)
8.2.1.ゲームプランニング
8.2.2.パフォーマンス向上
8.2.3.ケガの予防
8.2.4.スポーツ・リクルートメント
8.2.5.その他
第9章:スポーツにおけるAIの世界市場規模・予測(ゲームタイプ別)(2022年〜2032年
9.1.セグメントダッシュボード
9.2.スポーツにおけるAIの世界市場ゲームタイプ別収益動向分析、2022年・2032年(億米ドル)
9.2.1.サッカー
9.2.2.クリケット
9.2.3.バスケットボール
9.2.4.テニス
9.2.5.野球
9.2.6.その他
第10章:スポーツにおけるAIの世界市場規模・地域別予測(2022年〜2032年)
10.1.北米のスポーツAI市場
10.1.1.米国のスポーツAI市場
10.1.2.カナダのスポーツAI市場
10.2.欧州のスポーツAI市場
10.2.1.イギリスのスポーツAI市場
10.2.2.ドイツのスポーツAI市場
10.3.アジア太平洋地域のスポーツAI市場
10.3.1.中国のスポーツAI市場
10.3.2.インドのスポーツAI市場
10.3.3.日本のスポーツAI市場
10.4.ラテンアメリカのスポーツAI市場
10.4.1.ブラジルのスポーツAI市場
10.5.中東・アフリカのスポーツAI市場
10.5.1.UAEのスポーツAI市場
10.5.2.南アフリカのスポーツAI市場
第11章 競合インテリジェンス
11.1.主要企業のSWOT分析
11.1.1.IBMコーポレーション
11.1.2.Sportradar AG
11.1.3.マイクロソフト株式会社
11.2.トップ市場戦略
11.3.企業プロフィール
11.3.1.カタパルト・グループ・インターナショナル
11.3.2.フェイスブック
11.3.3.SAS Institute Inc.
11.3.4.スタッツ・パフォーム
第12章 調査プロセス
12.1.研究プロセス
12.1.1.データマイニング
12.1.2.分析
12.1.3.市場推定
12.1.4.バリデーション
12.1.5.出版
12.2.研究属性

表一覧
表1.世界のスポーツAI市場、レポートスコープ
表2.スポーツにおけるAIの世界市場 コンポーネント別推計・予測(2022年~2032年) (億米ドル)
表3.スポーツにおけるAIの世界市場展開モデル別推計・予測(2022年~2032年) (億米ドル)
表4.スポーツにおけるAIの世界市場 技術別推計・予測(2022年~2032年) (億米ドル)
表5.スポーツにおけるAIの世界市場:用途別推計・予測(2022年~2032年) (億米ドル)
表6.スポーツにおけるAIの世界市場:ゲームタイプ別推計・予測(2022年~2032年) (億米ドル)
表7.スポーツにおけるAIの世界市場 地域別推計・予測(2022年~2032年) (億米ドル)
表8.北米のスポーツAI市場予測・予測(2022年〜2032年) (億米ドル)
このリストは完全ではありません。最終報告書には100以上の表が含まれます。リストは最終成果物で更新される可能性があります。

図表一覧
図1.世界のスポーツAI市場調査手法
図2.スポーツにおけるAIの世界市場規模・地域別予測(2022年~2032年)
図3.スポーツにおけるAIの世界市場:コンポーネント別シェア(%)(2022年・2032年)
図4.スポーツにおけるAIの世界市場:展開モデル別シェア(%)(2022年・2032年)
図5.スポーツにおけるAIの世界市場:技術別シェア(%)(2022年・2032年)
図6.スポーツにおけるAIの世界市場:用途別シェア(%)(2022年・2032年)
図7.スポーツにおけるAIの世界市場:ゲームタイプ別シェア(%)(2022年・2032年)
このリストは完全ではありません。最終報告書には50以上の図表が含まれます。リストは最終成果物で更新される可能性があります。

Table of Content
Chapter 1: Global AI in Sports Market Executive Summary
1.1. Global AI in Sports Market Size & Forecast (2022-2032)
1.2. Regional Summary
1.3. Segmental Summary
1.3.1. By Component
1.3.2. By Deployment Model
1.3.3. By Technology
1.3.4. By Application
1.3.5. By Game Type
1.4. Key Trends
1.5. Recession Impact
1.6. Analyst Recommendation & Conclusion
Chapter 2: Global AI in Sports Market Definition and Research Assumptions
2.1. Research Objective
2.2. Market Definition
2.3. Research Assumptions
2.3.1. Inclusion & Exclusion
2.3.2. Limitations
2.3.3. Supply Side Analysis
2.3.3.1. Availability
2.3.3.2. Infrastructure
2.3.3.3. Regulatory Environment
2.3.3.4. Market Competition
2.3.3.5. Economic Viability (Consumer’s Perspective)
2.3.4. Demand Side Analysis
2.3.4.1. Regulatory Frameworks
2.3.4.2. Technological Advancements
2.3.4.3. Environmental Considerations
2.3.4.4. Consumer Awareness & Acceptance
2.4. Estimation Methodology
2.5. Years Considered for the Study
2.6. Currency Conversion Rates
Chapter 3: Global AI in Sports Market Dynamics
3.1. Market Drivers
3.1.1. Demand for real-time player monitoring and tracking
3.1.2. Growth in fan engagement tools using chatbots and virtual assistants
3.1.3. Increasing application of predictive analytics in sports
3.2. Market Challenges
3.2.1. High costs of implementation and maintenance
3.2.2. Lack of trained AI professionals
3.3. Market Opportunities
3.3.1. Adoption of AI for future game predictions
3.3.2. Investment in automated sports analytics solutions
Chapter 4: Global AI in Sports Market Industry Analysis
4.1. Porter’s 5 Force Model
4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
4.1.2. Bargaining Power of Buyers
4.1.3. Threat of New Entrants
4.1.4. Threat of Substitutes
4.1.5. Competitive Rivalry
4.1.6. Futuristic Approach to Porter’s 5 Force Model
4.1.7. Porter’s 5 Force Impact Analysis
4.2. PESTEL Analysis
4.2.1. Political
4.2.2. Economic
4.2.3. Social
4.2.4. Technological
4.2.5. Environmental
4.2.6. Legal
4.3. Top Investment Opportunities
4.4. Top Winning Strategies
4.5. Disruptive Trends
4.6. Industry Expert Perspective
4.7. Analyst Recommendation & Conclusion
Chapter 5: Global AI in Sports Market Size & Forecast by Component (2022-2032)
5.1. Segment Dashboard
5.2. Global AI in Sports Market: Component Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
5.2.1. Software
5.2.2. Services
Chapter 6: Global AI in Sports Market Size & Forecast by Deployment Model (2022-2032)
6.1. Segment Dashboard
6.2. Global AI in Sports Market: Deployment Model Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
6.2.1. Cloud
6.2.2. On-Premises
Chapter 7: Global AI in Sports Market Size & Forecast by Technology (2022-2032)
7.1. Segment Dashboard
7.2. Global AI in Sports Market: Technology Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
7.2.1. Machine Learning
7.2.2. Natural Language Processing
7.2.3. Computer Vision
7.2.4. Data Analytics
7.2.5. Others
Chapter 8: Global AI in Sports Market Size & Forecast by Application (2022-2032)
8.1. Segment Dashboard
8.2. Global AI in Sports Market: Application Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
8.2.1. Game Planning
8.2.2. Performance Improvement
8.2.3. Injury Prevention
8.2.4. Sports Recruitment
8.2.5. Others
Chapter 9: Global AI in Sports Market Size & Forecast by Game Type (2022-2032)
9.1. Segment Dashboard
9.2. Global AI in Sports Market: Game Type Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
9.2.1. Football
9.2.2. Cricket
9.2.3. Basketball
9.2.4. Tennis
9.2.5. Baseball
9.2.6. Others
Chapter 10: Global AI in Sports Market Size & Forecast by Region (2022-2032)
10.1. North America AI in Sports Market
10.1.1. U.S. AI in Sports Market
10.1.2. Canada AI in Sports Market
10.2. Europe AI in Sports Market
10.2.1. UK AI in Sports Market
10.2.2. Germany AI in Sports Market
10.3. Asia Pacific AI in Sports Market
10.3.1. China AI in Sports Market
10.3.2. India AI in Sports Market
10.3.3. Japan AI in Sports Market
10.4. Latin America AI in Sports Market
10.4.1. Brazil AI in Sports Market
10.5. Middle East & Africa AI in Sports Market
10.5.1. UAE AI in Sports Market
10.5.2. South Africa AI in Sports Market
Chapter 11: Competitive Intelligence
11.1. Key Company SWOT Analysis
11.1.1. IBM Corporation
11.1.2. Sportradar AG
11.1.3. Microsoft Corporation
11.2. Top Market Strategies
11.3. Company Profiles
11.3.1. Catapult Group International Ltd.
11.3.2. Facebook Inc.
11.3.3. SAS Institute Inc.
11.3.4. Stats Perform
Chapter 12: Research Process
12.1. Research Process
12.1.1. Data Mining
12.1.2. Analysis
12.1.3. Market Estimation
12.1.4. Validation
12.1.5. Publishing
12.2. Research Attributes


List of Tables
TABLE 1. Global AI in Sports Market, Report Scope
TABLE 2. Global AI in Sports Market Estimates & Forecast by Component (2022-2032) (USD Billion)
TABLE 3. Global AI in Sports Market Estimates & Forecast by Deployment Model (2022-2032) (USD Billion)
TABLE 4. Global AI in Sports Market Estimates & Forecast by Technology (2022-2032) (USD Billion)
TABLE 5. Global AI in Sports Market Estimates & Forecast by Application (2022-2032) (USD Billion)
TABLE 6. Global AI in Sports Market Estimates & Forecast by Game Type (2022-2032) (USD Billion)
TABLE 7. Global AI in Sports Market Estimates & Forecast by Region (2022-2032) (USD Billion)
TABLE 8. North America AI in Sports Market Estimates & Forecast (2022-2032) (USD Billion)
This list is not complete. The final report includes more than 100 tables. The list may be updated in the final deliverable.

List of Figures
FIG 1. Global AI in Sports Market Research Methodology
FIG 2. Global AI in Sports Market Size & Forecast by Region (2022-2032)
FIG 3. Global AI in Sports Market by Component, Share (%) (2022 & 2032)
FIG 4. Global AI in Sports Market by Deployment Model, Share (%) (2022 & 2032)
FIG 5. Global AI in Sports Market by Technology, Share (%) (2022 & 2032)
FIG 6. Global AI in Sports Market by Application, Share (%) (2022 & 2032)
FIG 7. Global AI in Sports Market by Game Type, Share (%) (2022 & 2032)
This list is not complete. The final report includes more than 50 figures. The list may be updated in the final deliverable.

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