 | • レポートコード：MRC360i24AR0016 • 出版社/出版日：360iResearch / 2024年4月 • レポート形態：英文、PDF、198ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3日） • 産業分類：産業未分類 |
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レポート概要
※当レポートは英文です。下記の日本語概要・目次はAI自動翻訳を利用し作成されました。正確な概要・目次はお問い合わせフォームからサンプルを請求してご確認ください。
[198ページレポート】 AIトレーニングデータセット市場規模は2023年に17.1億米ドルと推定され、2024年には21.2億米ドルに達し、CAGR 26.41%で2030年には88.3億米ドルに達すると予測される。
人工知能（AI）訓練データセットとは、情報を処理し、予測を行い、明示的なプログラミングなしに特定のタスクを実行するように学習するAIモデルを訓練するために使用されるデータの包括的なセットである。AIトレーニングデータセットは、予測分析、医療画像認識、音声認識システム、機械学習（ML）および人工知能（AI）対応ソリューションで利用されるAIモデルの開発に使用される。その結果、これらのデータセットのエンドユーザーは、AIアルゴリズムを開発するテクノロジー企業、スマートデバイスやソリューションに取り組む新興企業、最先端のAI技術に携わる研究機関など多岐にわたる。製造業やヘルスケアなど、さまざまな業界でAI技術が普及し、AI技術に多額の投資が行われるようになったことで、AIトレーニング用データセットのニーズが高まっている。さらに、インダストリー4.0、スマート工場、スマートビルディングに向けた政府の取り組みは、AIトレーニングデータセットの成長に新たな道を提供している。しかし、学習データの質と多様性が欠けていると、非効率なAIや偏ったモデルにつながる可能性がある。さらに、AIのトレーニングデータセットの作成、管理、更新に伴うプライバシーの問題や技術的な複雑さは、大きな制約となる。しかし、主要なプレーヤーは、バイアスを排除するのに役立つ、異なる人口統計を表現するための多様なソースからのデータセットの集約の改善に焦点を当てており、効率的なデータのラベリングと匿名化のための技術の開発に努力を投資することができる。AIトレーニングデータセットの革新と研究は、データの質、表現、使いやすさの改善に向けることができる。
タイプ様々な産業におけるテキスト分類と感情分析のためのテキストベースのAIトレーニングデータセットの採用
テキストセグメントは、音声認識、テキスト分類、キャプション生成などの多様な自動化プロセスにおいて、IT業界でテキストデータセットの利用が増加しているため、近年も重要な位置を占めている。AIのトレーニングデータセットのためのテキスト分類は、テキストをカテゴリにスマートに分類することと考えられており、これらのタスクを自動化するために機械学習（ML）を使用することで、プロセス全体が非常に高速かつ効率的になります。さらに、音楽、スピーチ、音声コマンド、マルチモーダル感情線（MELD）、環境音声データセットなどの音声データセットが広く利用可能である。音声ベースのAI学習データセットは生産性の向上を可能にし、ユーザーは機械に情報を手入力することなく、文書や電子メールの返信、その他のテキストを口述することができる。しかし、音声ベースのAIトレーニングデータセットの取得コストは、データセットのサイズにもよるが、比較的高い。
コンピュータ・ビジョン・システム用の画像や動画データ収集には、画像固有のリポジトリ、要件に応じて画像にラベルを付ける機能、過去のデータへのアクセスなど、いくつかの利点がある。行動認識は、ビデオ検索、ビデオキャプション、ビデオ質問応答など、多くのアプリケーションでモデル化の改善から恩恵を受けることができるため、研究コミュニティにとって主要な注目分野となっている。ビデオデータセットは、密な対応関係、奥行き、動き、体の断面、オクルージョン情報など、人間の位置決めを防ぐための様々な困難に対処する上で重要な役割を果たす。
エンドユーザー：高度なAIトレーニングデータセットの導入を必要とする、世界各地への情報技術拠点の拡大
情報技術は、クラウドソーシング、データ分析、バーチャルアシスタントなど様々なソリューションを強化することで、企業に大きな利益をもたらす。ヘルスケアにおけるAIは、ライフスタイルやウェルネス管理、診断、バーチャルアシスタント、ウェアラブルなどの分野で複数の機会を提供している。さらに、AIは音声対応の症状チェッカーに応用され、組織のワークフローを改善する。これらのAIアプリケーションは、正確な結果を提供するために広範なデータセットを必要とする。さらに、車載アプリケーションに基づくAIとディープラーニング・モデルは、ドライバーの行動を正確に検知するための多くの貴重な洞察と分析を提供する。AIセンサーとシステムの採用は、ドライバーの行動を検出し、事故を回避するための警告信号を提供するのに役立つ。
BFSIでは、AIのトレーニングデータセットに対応したNLPベースのチャットボットやスピーチボットが、月々の費用やローンの適格性、安価な保険プランに関する顧客の質問に答え、消費者に24時間途切れることのないサービスを提供することができる。さらに、AIベースのトレーニングデータセットは、製品カタログのデータを分析し、製品の将来の需要を予測することができるため、小売業者や電子小売業者は、在庫レベルについて情報に基づいた意思決定を行い、製品の過剰在庫や過小在庫を回避することができる。政府部門では、AIのトレーニング・データセットが、脱税パターンの特定、橋梁点検のターゲットを絞るためのインフラ・データの選別、児童福祉や支援の優先順位を決めるための医療・社会サービス・データの選別、感染症の蔓延予測などに役立っている。これにより、世界中の政府がより効率的に業務を遂行し、データの成果を向上させ、政府のさまざまな業務や手続きにおけるコストを削減することが可能になる。
地域別インサイト
米州地域、特に米国とカナダは、高度なAIトレーニングデータセットを展開する確立された技術企業の存在が特徴である。ヘルスケア、金融、サイバーセキュリティ、電子商取引を含むいくつかのセクターでは、AIトレーニングデータセットが高度なアルゴリズムトレーニングを促進し、予測分析、顧客行動分析、詐欺検出などのタスクを推進している。EU諸国では、ユーザーのオンライン・プライバシーとデータ保護への関心が高まっており、消費者データの権利を中心とした革新的なソリューションとAIトレーニング・データセットが生み出されている。さらに、AIの研究開発イニシアチブには、政府および民間セクターから多額の投資が行われている。AIベースのデジタル・サービスの提供に注力するテクノロジー新興企業やビジネスの数が増加しているため、AIトレーニング・データセットの需要が生じている。中国やインドなど多くの国では、インターネットの普及が進み、膨大な消費者基盤を提供しているため、デジタルサービスへの需要が急増している。インダストリー4.0構想や自動化の推進を目指す政府の取り組みが、AIトレーニングデータセットの展開をさらに加速させている。
FPNVポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニングマトリックスは、AIトレーニングデータセット市場を評価する上で極めて重要である。事業戦略と製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーの包括的な評価を提供する。この詳細な分析により、ユーザーは要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。評価に基づき、ベンダーは成功のレベルを表す4つの象限に分類されます：フォアフロント（F）、パスファインダー（P）、ニッチ（N）、バイタル（V）である。
市場シェア分析
市場シェア分析は、AIトレーニングデータセット市場におけるベンダーの現状を洞察的かつ詳細に調査する包括的なツールです。全体的な収益、顧客ベース、その他の主要指標についてベンダーの貢献度を綿密に比較・分析することで、各社の業績と市場シェア争いの際に直面する課題について、より深い理解を提供することができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された蓄積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競争特性に関する貴重な洞察が得られます。このように詳細な情報を得ることで、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場での競争力を得るための効果的な戦略を考案することができます。
主要企業のプロファイル
本レポートでは、AIトレーニングデータセット市場における最近の重要な動向を掘り下げ、主要ベンダーとその革新的なプロフィールを紹介しています。これらには、ADLINK Technology Inc.、Alegion Inc.、Amazon Web Services, Inc.、Anolytics、Appen Limited、Atos SE、Automaton AI Infosystem Pvt. Ltd.、Clarifai, Inc.、Clickworker GmbH、Cogito Tech LLC、DataClap、DataRobot, Inc.、Deep Vision Data by Kinetic Vision、Deeply, Inc.、Google LLC by Alphabet, Inc.、Gretel Labs, Inc.、Huawei Technologies Co、International Business Machines Corporation、Lionbridge Technologies, LLC、Meta Platforms, Inc.、Microsoft Corporation、Mindtech Global Limited、Mostly AI Solutions MP GmbH、NVIDIA Corporation、Oracle Corporation、PIXTA Inc.、Samasource Impact Sourcing, Inc.、SAP SE、Scale AI, Inc.、Siemens AG、Snorkel AI, Inc.、ソニーグループ株式会社、SuperAnnotate AI, Inc.、TagX、UniCourt Inc.、Wisepl Private Limited。
市場区分と調査範囲
この調査レポートは、AIトレーニングデータセット市場を分類し、以下の各サブ市場における収益予測と動向分析を掲載しています：
タイプ ● 音声
画像/ビデオ
テキスト
エンドユーザー ● 自動車
銀行・金融サービス・保険（BFSI）
政府機関
ヘルスケア
情報技術
小売・eコマース
地域 ● 南北アメリカ ● アルゼンチン
ブラジル
カナダ
メキシコ
アメリカ ● アリゾナ州
カリフォルニア州
フロリダ州
イリノイ州
インディアナ
マサチューセッツ
ネバダ州
ニュージャージー州
ニューヨーク
オハイオ州
ペンシルバニア
テキサス州
アジア太平洋 ● オーストラリア
中国
インド
インドネシア
日本
マレーシア
フィリピン
シンガポール
韓国
台湾
タイ
ベトナム
ヨーロッパ・中東・アフリカ ● デンマーク
エジプト
フィンランド
フランス
ドイツ
イスラエル
イタリア
オランダ
ナイジェリア
ノルウェー
ポーランド
カタール
ロシア
サウジアラビア
南アフリカ
スペイン
スウェーデン
スイス
トルコ
アラブ首長国連邦
イギリス
本レポートは、以下の点について貴重な洞察を提供している：
1.市場浸透度：主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を掲載しています。
2.市場の発展：有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟した市場セグメントにおける浸透度を分析します。
3.市場の多様化：新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合評価とインテリジェンス：主要企業の市場シェア、戦略、製品、認証、規制当局の承認、特許状況、製造能力などを網羅的に評価します。
5.製品開発とイノベーション：将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供しています。
本レポートは、以下のような主要な質問に対応しています：
1.AIトレーニングデータセット市場の市場規模および予測は？
2.AIトレーニングデータセット市場の予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、アプリケーション、分野はどれか？
3.AIトレーニングデータセット市場の技術動向と規制枠組みは？
4.AIトレーニングデータセット市場における主要ベンダーの市場シェアは？
5.AIトレーニングデータセット市場への参入には、どのような形態や戦略的な動きが適しているか？
1.序文
1.1.研究の目的
1.2.市場細分化とカバー範囲
1.3.調査対象年
1.4.通貨と価格
1.5.言語
1.6.ステークホルダー
2.調査方法
2.1.定義調査目的
2.2.決定する研究デザイン
2.3.準備調査手段
2.4.収集するデータソース
2.5.分析する：データの解釈
2.6.定式化するデータの検証
2.7.発表研究報告書
2.8.リピート：レポート更新
3.エグゼクティブ・サマリー
4.市場概要
5.市場インサイト
5.1.市場ダイナミクス
5.1.1.促進要因
5.1.1.1.産業分野でのAI統合による産業オペレーションの自動化
5.1.1.2.様々なエンドユーザー産業におけるAI統合に向けた政府の支援イニシアティブ
5.1.2.阻害要因
5.1.2.1.AIトレーニングデータセットの限界
5.1.3.機会
5.1.3.1.AI学習データモデルの技術的進歩
5.1.3.2.AIトレーニングデータプラットフォームを強化するための有利な投資環境
5.1.4.課題
5.1.4.1.データのラベリングとベンチマークの問題
5.2.市場セグメンテーション分析
5.2.1.タイプ様々な業界におけるテキスト分類と感情分析のためのテキストベースのAIトレーニングデータセットの採用
5.2.2.エンドユーザー：高度なAIトレーニングデータセットの導入を必要とする、世界各地の情報技術ハブの拡大
5.3.市場動向分析
5.3.1.米州におけるAIソリューションの絶え間ない革新とアップグレード。
5.3.2.言語的、文化的、市場固有のニーズに対応する地域固有性に注力する市場プレイヤーを擁する、APACにおけるAIトレーニングデータセット開発のための共同環境
5.3.3.明確な訓練用データセットを提供する既存企業に支えられた、AI導入のための地域政府の支援的イニシアティブと国境を越えた官民パートナーシップ
5.4.ロシア・ウクライナ紛争の累積的影響
5.5.高インフレの累積的影響
5.6.ポーターのファイブフォース分析
5.6.1.新規参入の脅威
5.6.2.代替品の脅威
5.6.3.顧客の交渉力
5.6.4.サプライヤーの交渉力
5.6.5.業界のライバル関係
5.7.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.8.規制枠組み分析
6.AIトレーニングデータセット市場、タイプ別
6.1.はじめに
6.2.音声
6.3.映像
6.4.テキスト
7.AIトレーニングデータセット市場、エンドユーザー別
7.1.はじめに
7.2.自動車
7.3.銀行・金融サービス・保険 (BFSI)
7.4.政府機関
7.5.ヘルスケア
7.6.情報技術
7.7.小売・eコマース
8.米州のAIトレーニングデータセット市場
8.1.はじめに
8.2.アルゼンチン
8.3.ブラジル
8.4.カナダ
8.5.メキシコ
8.6.アメリカ
9.アジア太平洋地域のAIトレーニングデータセット市場
9.1.はじめに
9.2.オーストラリア
9.3.中国
9.4.インド
9.5.インドネシア
9.6.日本
9.7.マレーシア
9.8.フィリピン
9.9.シンガポール
9.10.韓国
9.11.台湾
9.12.タイ
9.13.ベトナム
10.ヨーロッパ、中東、アフリカのAIトレーニングデータセット市場
10.1.はじめに
10.2.デンマーク
10.3.エジプト
10.4.フィンランド
10.5.フランス
10.6.ドイツ
10.7.イスラエル
10.8.イタリア
10.9.オランダ
10.10.ナイジェリア
10.11.ノルウェー
10.12.ポーランド
10.13.カタール
10.14.ロシア
10.15.サウジアラビア
10.16.南アフリカ
10.17.スペイン
10.18.スウェーデン
10.19.スイス
10.20.トルコ
10.21.アラブ首長国連邦
10.22.イギリス
11.競争環境
11.1.市場シェア分析（2023年
11.2.FPNVポジショニングマトリックス（2023年
11.3.競合シナリオ分析
11.3.1.ファーウェイ、GITEX GLOBAL 2023で大型モデル時代のAIストレージ新製品を発表
11.3.2.Metaの新しいAIチャットボット、FacebookとInstagramの公開投稿で学習
11.3.3.Railtown AIが知識ベースのAIアシスタントを発表、AI関連の仮特許を出願 11.3.4.
11.3.4.IBM、3年間で200万人を人工知能で訓練することを約束、不特定多数のコミュニティに焦点を当てる
11.3.5.ノキア、AI/ML開発を促進するためにグーグル・クラウド上で動作するAVA Data Suiteを発表
11.3.6.CGI、Ai能力の拡張に10億ドルを投資し、クライアントが責任あるロイ主導の戦略を設計・提供できるよう支援へ
11.3.7.Databricks が MosaicML の買収を完了
11.3.8.RWS、自然言語処理用AIトレーニングデータセットを発表
11.3.9.Appen社、信頼できる生成AIアプリケーションを構築するための3つの新製品を発表
11.3.10.BioNTech社、InstaDeep社を買収し、AIを活用した創薬・設計・開発分野での地位を強化へ
11.3.11.アクセンチュアとグーグル・クラウドがパートナーシップを拡大、テクノロジー、データ、AIによる価値を加速
12.競合ポートフォリオ
12.1.主要企業のプロフィール
12.2.主要製品ポートフォリオ
図2.AIトレーニングデータセット市場規模、2023年対2030年
図3.世界のAIトレーニングデータセット市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.AIトレーニングデータセットの世界市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. AIトレーニングデータセットの世界市場規模、地域別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図6.AIトレーニングデータセット市場のダイナミクス
図7.AIトレーニングデータセットの世界市場規模、タイプ別、2023年対2030年(%)
図8.AIトレーニングデータセットの世界市場規模、タイプ別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図9.AIトレーニングデータセットの世界市場規模、エンドユーザー別、2023年対2030年 (%)
図10.AIトレーニングデータセットの世界市場規模、エンドユーザー別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図11.アメリカAIトレーニングデータセット市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図12.アメリカのAIトレーニングデータセット市場規模、国別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図13.米国のAIトレーニングデータセット市場規模、州別、2023年対2030年(%)
図14.米国のAIトレーニングデータセット市場規模、州別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図15.アジア太平洋地域のAIトレーニングデータセット市場規模、国別、2023年対2030年 (%)
図16.アジア太平洋地域のAIトレーニングデータセット市場規模、国別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図17.欧州、中東、アフリカのAIトレーニングデータセット市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図 18.欧州、中東、アフリカのAIトレーニングデータセット市場規模、国別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図19.AIトレーニングデータセット市場シェア、主要プレイヤー別、2023年
図20.AIトレーニングデータセット市場、FPNVポジショニングマトリックス、2023年
• 日本語訳：AIトレーニングデータセット市場：タイプ別（オーディオ、画像/ビデオ、テキスト）、エンドユーザー別（自動車、銀行、金融サービス&保険（BFSI）、政府） – 2024年～2030年の世界予測
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