コグニティブ コンピューティング市場の評価 – 2024-2031

ビッグ データの急速な増加と、複雑なデータセットから意味のある洞察を生成する高度な分析ソリューションの需要の高まりは、コグニティブ コンピューティング市場を前進させる主な原動力です。Market Research のアナリストによると、コグニティブ コンピューティング市場は、2024 年には約 640 億ドルと予測され、5,125.3 億ドル の評価額に達すると推定されています。

業界全体でカスタマイズされたコンテキスト認識型サービスに対する需要の高まりと、人工知能および機械学習テクノロジーの進歩が相まって、コグニティブ コンピューティング市場を牽引しています。これにより、市場は 2024 年から 2031 年にかけて CAGR 29.7% で成長すると予想されます。

認知コンピューティング市場定義/概要

認知コンピューティングは、高度なアルゴリズムと機械学習技術を使用して人間の思考プロセスをエミュレートしようとするコンピューターサイエンスの分野です。これは、膨大な量の複雑なデータを分析、推論、学習して、情報に基づいた意思決定を行ったり、洞察を提供したりできるシステムを指します。これらのシステムでは、自然言語処理、パターン認識、データマイニングを頻繁に使用して、テキスト、写真、音声などの非構造化データを評価します。

さらに、コグニティブコンピューティングは、医療における疾病診断や個別治療計画、金融における不正検出やリスク評価、顧客サービスにおける仮想アシスタントやチャットボット、製造における予測保守や品質管理など、さまざまな分野で応用されています。複数のデータ ソースを理解して意味を引き出す能力により、さまざまな分野で意思決定と問題解決を改善するための強力なツールになります。

コグニティブ コンピューティングの需要が急増する要因は何ですか?

さまざまな業界の組織が大量のデータを生成します。この「ビッグ データ」には重要な洞察が含まれていますが、一般的なデータ分析ツールではその複雑さと量を管理するのに苦労しています。データから学習し、人間の推論をエミュレートする機能を備えたコグニティブ コンピューティングは、効果的な答えを提供します。大規模なデータセットを分析し、パターンを見つけ、従来の方法では発見が困難または不可能であった貴重な洞察を引き出すことができます。企業はデータの潜在能力を解き放つ方法を模索しており、ビッグ データ分析機能に対するこの高まるニーズがコグニティブ コンピューティングの市場を牽引しています。

モノのインターネット (IoT) は、センサーとインターネット アクセスを備えた物理的なアイテムの拡大し続けるネットワークです。これらのガジェットは膨大な量のデータを生成して送信するため、そのすべてを理解するには複雑な分析が必要です。コグニティブ コンピューティングは、IoT デバイスからのリアルタイム センサー データを解釈して分析するのに適しています。異常を検出し、機器の故障を予測し、プロセスを最適化できるため、効率が向上し、コストが節約されます。IoT デバイスの急増により、デバイスが生成するデータを管理および分析するためのコグニティブ コンピューティング ソリューションの必要性が高まっています。

さらに、コグニティブ コンピューティングは、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の進歩に基づいています。基盤となるテクノロジが進化するにつれて、コグニティブ コンピューティングの機能も進化します。AI の開発により、コグニティブ システムでより複雑なパターン検出と意思決定が可能になります。機械学習により、コグニティブ システムはデータから学習し、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させることができます。AI と機械学習のこれらの進歩は、幅広い業界にわたるアプリケーションの新しい可能性を切り開くことで、コグニティブ コンピューティング市場の成長を促進します。

コグニティブ コンピューティング市場の成長を妨げる要因は何ですか?

コグニティブ コンピューティング テクノロジの作成と実装にはコストがかかります。これらのソリューションには、テクノロジー、ソフトウェア、データサイエンスと AI のスキルを持つ専門家への多額の投資が必要です。これらのシステムの複雑さとトレーニング データの必要性が相まって、コスト障壁がさらに高まります。これは、リソースが限られている小規模企業やグループにとって障壁となり、市場での広範な採用を妨げています。

さらに、「ブラック ボックス」現象は、コグニティブ コンピューティングの課題の 1 つです。これらのシステムは複雑であるため、特定の決定や結果にどのように到達したかを把握することが困難です。この透明性の欠如は、特にヘルスケアや金融などのハイ ステークスの業界では顕著であり、市場の拡大を制限しています。

カテゴリ別の洞察力

プラットフォーム セグメントは市場の成長をどのように促進しますか?

Analysis によると、プラットフォーム セグメントは予測期間中に最大の市場シェアを占めると推定されています。プラットフォームは、コグニティブ コンピューティング アプリケーションが構築および提供される基盤です。これらのシステムは、データの取り込み、保存、処理、分析ツールなどの重要な機能を提供します。強固な基盤がなければ、認知アプリケーションの開発、トレーニング、実行は困難です。プラットフォームは、その基本的な重要性から、認知コンピューティング市場で重要な役割を果たします。

認知コンピューティング プラットフォーム環境は絶えず変化しており、さまざまな目的や予算に合わせてさまざまな選択肢があります。クラウドベースのプラットフォーム、オンプレミス ソリューション、ハイブリッド モデルは、さまざまな展開ニーズに対応します。また、医療や金融などの特定の業界向けにカスタマイズされたプラットフォームも登場し、特定のユース ケースに対応しています。この多様性により、消費者はニーズに最適なプラットフォームを選択できるため、プラットフォームの市場シェアが拡大します。

さらに、認知コンピューティングの使用が増えるにつれて、変化するニーズに合わせて拡張および調整できるプラットフォームの必要性が高まっています。組織は、増大するデータ量と変化するアプリケーション要件に対応できるプラットフォームを求めています。高度な認知コンピューティング プラットフォームは、自律的なスケーリング、コンテナ化、他のシステムとの統合などの機能を提供し、将来の拡張に備えて柔軟性とスケーラビリティを確保します。スケーラビリティと柔軟性を重視するこのプラットフォームは、コグニティブ コンピューティング分野への参入を目指す企業にとって魅力的な選択肢となり、市場での優位性を固めます。

機械学習はコグニティブ コンピューティング市場の需要をどのように推進するか?

予測期間中、機械学習 (ML) テクノロジ セグメントがコグニティブ コンピューティング市場を支配すると予測されています。機械学習アルゴリズムは、パターンを認識し、データから予測を行うのに優れています。この適応性により、金融における不正検出から製造における異常の特定まで、幅広いコグニティブ コンピューティング アプリケーションで使用できます。また、ML モデルは、新しいデータにさらされるにつれて、時間の経過とともに学習して改善することができます。この汎用性により、ML モデルは、動的で常に変化するビッグ データの世界に最適です。

データ収集の爆発的な増加とコンピューティング能力の進歩により、機械学習が繁栄するための理想的な環境が生まれました。ML アルゴリズムでは、モデルをトレーニングして改良するために膨大な量のデータが必要です。アクセス可能なデータがますます豊富になるにつれ、企業は機械学習を使用して重要な洞察を抽出し、情報に基づいた意思決定を行うことができます。また、高性能なコンピューター リソースが手頃な価格で入手しやすくなったことで、複雑な機械学習アルゴリズムの実行が容易になりました。

さらに、機械学習は数十年前から存在しており、大幅に進歩しています。オープンソース ライブラリ、事前トレーニング済みモデル、クラウドベースのプラットフォームが利用できるようになったため、企業は機械学習ソリューションをより簡単に導入できます。このユーザーフレンドリーで簡単に利用できるインフラストラクチャにより、あらゆる規模の企業の参入障壁が下がり、コグニティブ コンピューティング市場での機械学習の採用が加速しています。

コグニティブ コンピューティング市場レポートの方法論へのアクセス

国/地域別の洞察力

高度な技術インフラストラクチャは北米の市場にどのような影響を与えるか?

アナリストによると、予測期間中、北米がコグニティブ コンピューティング市場を支配すると予測されています。北米の政府と企業は、コグニティブ コンピューティング技術に多額のリソースを投入しています。これには、研究開発活動への資金、AI スタートアップへのベンチャー キャピタル投資、大企業によるコグニティブ コンピューティング機能の開発のための内部投資が含まれます。この高いレベルの投資により、新しいテクノロジーが継続的に開発され、市場競争が促進され、最終的には北米のコグニティブ コンピューティング市場の拡大が促進されます。

北米の企業は、さまざまな業界で AI とビッグ データ分析の実装の最前線に立ってきました。この早期導入により、データ主導の意思決定文化が育まれ、コグニティブ コンピューティング テクノロジーの統合のための強固なプラットフォームが築かれました。銀行、ヘルスケア、製造などの業界の企業は膨大なデータセットを扱っており、洞察を抽出しプロセスを最適化するためのコグニティブ コンピューティングの潜在的な利点を認識しています。この AI とビッグ データへの既存の焦点は、企業がすでに基礎となるテクノロジーとデータ管理手法に精通しているため、コグニティブ コンピューティング ソリューションの採用にとって肥沃な土壌を提供します。

さらに、この地域には優秀なエンジニア、データ サイエンティスト、AI 研究者のスタッフが存在するため、この革新的な環境が強化されています。この人材プールにより、企業は複雑なコグニティブ コンピューティング システムを効率的に作成および実装できます。

アジア太平洋地域の急速な成長に寄与する要因は何ですか?

アジア太平洋地域は、予測期間中にコグニティブ コンピューティング市場で最も高い成長を示すと予測されています。多くのアジア太平洋諸国の政府は、AI とビッグ データに関する取り組みを積極的に推進しています。これは、コグニティブ コンピューティング技術の進歩を促進する研究機関、開発プログラム、インフラストラクチャ イニシアチブへの多額の投資につながります。これらの政府の取り組みは、イノベーションを刺激し、AI とコグニティブ コンピューティングに関する国内の能力を構築し、自国の経済を技術革新の最前線に位置付けることを目的としています。中国の「次世代人工知能開発計画」やインドの「国家 AI 戦略」などの取り組みは、地域政府がコグニティブ コンピューティングの成長を促進することに注力していることを示しています。

アジア太平洋地域には、有能なエンジニア、データ サイエンティスト、AI 研究者のプールが急速に拡大しています。この人材プールは、コグニティブ コンピューティング技術の作成と展開に不可欠です。この地域の大学は AI とデータ サイエンスのプログラムを積極的に開発しており、この研究分野に対する需要の拡大に応えるために訓練された人材のパイプラインが構築されています。

さらに、アジア太平洋地域ではイノベーションと技術の成長に重点が置かれています。多くの政府が積極的に起業家精神を促進し、国内の AI ビジネスの成長を奨励しています。イノベーションを重視することで、コグニティブ コンピューティング市場の成長を加速させるダイナミックな雰囲気が生まれます。

競争環境

コグニティブ コンピューティング市場の競争環境は、テクノロジーのブレークスルー、規制遵守、進化するサイバーセキュリティの脅威など、多数の要素が動的に相互作用する点が特徴です。

コグニティブ コンピューティング市場で活動している主な企業には、次のものがあります。

• IBM
• Microsoft
• Google
• Amazon Web Services
• SAP
• Oracle
• Hewlett Packard Enterprise
• NVIDIA
• Cisco Systems
• SAS Institute
• Palantir Technologies
• ai
• iCognito
• Appen Limited
• Aylien
• DeepMind
• SenseTime
• Megvii

最新開発

• 2023 年 10 月、AWS は機械学習モデルを作成するためのビジュアル開発ツールである Amazon SageMaker Canvas の提供開始を発表しました。このユーザーフレンドリーなインターフェイスにより、最小限のコーディングスキルを持つビジネスユーザーでも基本的な機械学習モデルを作成して展開できるため、企業内でのコグニティブコンピューティングテクノロジへのアクセスが向上する可能性があります。
• 2023 年 9 月、Microsoft は Azure Cognitive Services for Enterprises の幅広いリリースを発表しました。この製品は、現在のワークフローとアプリケーションに簡単に組み込むことができる、事前に構築された AI およびコグニティブサービスのセットを企業に提供します。これにより、企業は社内でかなりの AI 開発経験を積むことなく、コグニティブ コンピューティング機能を活用できます。

レポートの範囲

カテゴリ別コグニティブコンピューティング市場

コンポーネント

• プラットフォーム
• サービス

導入モード

• オンプレミス
• クラウド

組織規模

• 大企業
• 中小企業(中小企業)

テクノロジー

• 機械学習 (ML)
• 自然言語処理 (NLP)
• 自動推論
• その他

エンドユーザー業界

• 銀行、金融サービス、保険 (BFSI)
• 政府および防衛
• ヘルスケア
• 小売および e コマース
• IT および通信
• その他

地域

• 北米
• ヨーロッパ
• アジア太平洋
• 南米
• 中東およびアフリカ

市場調査の研究方法

研究方法と調査研究のその他の側面について詳しくは、弊社までお問い合わせください。

このレポートを購入する理由

経済的要因と非経済的要因の両方を含むセグメンテーションに基づく市場の定性的および定量的分析 各セグメントとサブセグメントの市場価値 (10億米ドル) データの提供 最も急速な成長が見込まれ、市場を支配すると予想される地域とセグメントを示します 地域別の分析では、地域の製品/サービスの消費を強調し、各地域の市場に影響を与えている要因を示します 主要プレーヤーの市場ランキング、およびプロファイルされた企業の過去5年間の新しいサービス/製品の発売、パートナーシップ、事業拡大、買収を組み込んだ競争環境 主要な市場プレーヤーの会社概要、会社の洞察、製品のベンチマーク、SWOT分析を含む広範な会社プロファイル 現在の市場と将来の市場最近の動向に関する業界の見通し（新興地域と先進地域の両方における成長機会と推進要因、課題と制約を含む） ポーターの 5 つの力の分析によるさまざまな視点からの市場の詳細な分析が含まれています バリュー チェーン市場のダイナミクス シナリオを通じて市場への洞察を提供し、今後数年間の市場の成長機会を提供します 6 か月間の販売後アナリスト サポート

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