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世界のディープラーニング市場規模 - コンポーネント別(ソフトウェア、サービス、ハードウェア)、アプリケーション別(画像認識、信号認識、データマイニング)、エンドユーザー別(セキュリティ、マーケティング、自動車、小売および電子商取引、ヘルスケア、製造、法律)、地理的範囲および予測


Published on: 2024-08-20 | No of Pages : 240 | Industry : latest trending Report

Publisher : MRA | Format : PDF&Excel

世界のディープラーニング市場規模 - コンポーネント別(ソフトウェア、サービス、ハードウェア)、アプリケーション別(画像認識、信号認識、データマイニング)、エンドユーザー別(セキュリティ、マーケティング、自動車、小売および電子商取引、ヘルスケア、製造、法律)、地理的範囲および予測

ディープラーニング市場の規模と予測

ディープラーニング市場の規模は、2023 年に 207.7 億米ドルと評価され、2031 年までに 3021.2 億米ドルに達すると予測されており、2024 年から 2031 年にかけて CAGR 39.75% で成長すると予想されています。

  • ディープラーニングは、多数のレイヤーを持つ人工ニューラル ネットワークが生データから高レベルの特徴を抽出するタイプの機械学習です。人間の脳が情報を処理する方法と同様に、階層的にデータ表現を学習します。
  • このアプローチにより、システムは明示的なプログラミングを必要とせずに、特徴を識別し、予測を生成することを学習できます。
  • ディープラーニングは、コンピュータービジョン、自然言語処理、音声認識、ロボット工学など、さまざまな分野で応用されています。
  • ディープラーニング手法は、画像の分類、オブジェクトの検出、顔の認識に使用されます。これらは、感情分析、言語翻訳、テキスト生成などの自然言語処理アクティビティを可能にします。
  • これらのアプリケーションは、ヘルスケア、銀行、自動車、エンターテインメントなどの分野に大きな影響を与え、テクノロジーとの関わり方や複雑なデータの分析方法を変えています。

グローバルディープラーニング市場のダイナミクス

ディープラーニング市場を形成する主要な市場ダイナミクスは次のとおりです。

主要な市場推進要因

  • データの可用性と量ソーシャルメディア、IoTデバイス、企業取引など、多くのソースからのデータ出力の驚異的な増加により、ディープラーニングアルゴリズムが複雑なパターンを学習するために必要な原材料が提供されました。
  • 計算能力の進歩 ハードウェア、特に GPU と TPU の大幅な進歩により、洗練されたディープラーニング モデルのより効率的なトレーニングが可能になりました。これらのブレークスルーにより、モデルのトレーニングと展開にかかる時間とコストが最小限に抑えられ、ディープラーニングがより身近なものになりました。
  • アルゴリズム手法の革新この分野の継続的な研究と開発により、より高度なディープラーニング アルゴリズムが生まれました。畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)、再帰型ニューラル ネットワーク (RNN)、トランスフォーマーなどの革新により、ディープラーニングの応用範囲が広がりました。
  • 企業での採用拡大さまざまな業界の企業が、ディープラーニングが洞察をもたらし、業務を自動化し、顧客体験を向上させ、イノベーションを推進する可能性を秘めていると考えています。ヘルスケア、金融、自動車、小売などの分野からの需要の増加は、ディープラーニング市場の成長の主な原動力です。

主な課題

  • データのプライバシーとセキュリティ ディープラーニングで使用されるデータのプライバシーとセキュリティを維持することは、市場にとって大きな懸念事項です。機密データや個人データの使用が増えるにつれて、データの侵害や悪用を防ぐための強力な暗号化技術とプライバシー保護戦略が緊急に必要になっています。
  • バイアスと公平性 ディープラーニングアルゴリズムは、トレーニングデータにあるバイアスを意図せずに永続化および増幅し、不当な結果や差別をもたらします。バイアスを検出、軽減、および根絶するためのアプローチを開発することは、ディープラーニング市場で AI テクノロジーを公正かつ倫理的に使用するための重要なタスクです。
  • スケーラビリティと計算リソース ディープラーニングモデル、特に最先端のモデルでは、トレーニングと推論にかなりのコンピューターリソースが必要です。この需要はスケーラビリティとアクセシビリティの問題を引き起こし、小規模な組織が高度な AI テクノロジーを使用することを困難にしています。
  • 説明可能性と透明性ディープラーニング モデルの「ブラック ボックス」特性により、意思決定手順を理解することが困難になっています。この説明可能性と透明性の欠如は、AI の判断を理解することが信頼と規制遵守にとって重要である医療や金融などの重要な業界では大きな課題となります。

主な傾向

  • ヘルスケアでの採用の増加ディープラーニング市場は、診断画像から医薬品開発まで幅広い用途で、ヘルスケアで急速に成長しています。この傾向は、より正確でタイムリーな診断、および大量の医療データを処理および分析するディープラーニングの能力を活用したパーソナライズされた治療計画の必要性によって推進されています。
  • エッジ コンピューティングへの拡張ディープラーニング テクノロジーは、エッジ コンピューティングと急速に統合されています。この動きにより、デバイス レベルでのリアルタイムのデータ処理と分析が可能になり、自動運転車やスマート ホーム デバイスなど、さまざまなアプリケーションでレイテンシが低減し、効率が向上します。
  • 自然言語処理 (NLP) の成長自然言語処理 (NLP) テクノロジーは、ディープラーニングの進歩により、ますます洗練されています。この傾向により、言語モデルが改善され、AI アシスタントとのより自然な会話が可能になり、より正確な感情分析とコンテンツ開発が提供されるため、機械と人間のインタラクションが強化されます。
  • AI の倫理と説明可能性への重点の強化ディープラーニング モデルが意思決定プロセスにさらに統合されるにつれて、それらの倫理性と説明可能性を確保することがますます重要になっています。これには、判断方法を説明するフレームワークとツールの作成、AI システムの透明性、公平性、説明責任の確保が含まれます。

業界レポートの内容は?

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グローバルディープラーニング市場の地域分析

ディープラーニング市場のより詳細な地域分析は次のとおりです。

北米

  • 市場調査によると、北米は予測期間中に優位になると予測されています。北米、特に米国には、ディープラーニングの高度な研究開発を可能にする高度に発達した技術インフラストラクチャがあります。これには、高速インターネット接続、十分な処理リソース、AIおよびディープラーニング企業やイニシアチブの成長を支援する高度なギアが含まれます。
  • この地域では、政府部門とビジネス部門の両方からAIとディープラーニングに多大な投資が行われています。ベンチャーキャピタル企業、政府資金、企業投資がイノベーションとスタートアップの成長を促し、ディープラーニング技術の開発と実装を加速させています。
  • 北米には、Google、Microsoft、IBMなどのテクノロジー大手が拠点を置いており、膨大な研究能力、膨大なデータリソース、ディープラーニングとAI技術のブレークスルーの恩恵を受けています。これらの企業は、新しいディープラーニングモデルと技術の開発と実装を主導し、それによって世界標準を設定しています。
  • さらに、北米の学術研究機関は、AIとディープラーニングの研究をリードしています。大学、テクノロジー企業、政府機関のコラボレーションにより、発明のための肥沃な環境が生まれます。このコラボレーションエコシステムは、ディープラーニング技術の進歩と商業化を促進します。

ヨーロッパ

  • GDPRなどの規則に表れているように、ヨーロッパではデータ保護とプライバシーが重視されており、倫理的なAI研究のための独特の雰囲気が生まれています。この規制の安定性により、企業は明確に定義された法的範囲内で革新を起こすことができ、責任ある安全なディープラーニング ソリューションをサポートできます。
  • 欧州政府は、さまざまなイニシアチブや資金調達プログラムを通じて AI とディープラーニングを積極的に推進しています。これらのイニシアチブは、イノベーションを促進し、起業家を奨励し、研究開発を促進して、世界の AI 環境における欧州の競争力を確保することを目的としています。
  • さらに、欧州諸国はデジタル変革の重要性を認識した結果として、デジタル インフラストラクチャに多額の投資を行っています。これには、高速インターネット、クラウド コンピューティング サービス、スマート シティ プロジェクトの開発が含まれ、ディープラーニング テクノロジーの開発と展開に好ましい環境が整えられています。

アジア太平洋

  • アジア太平洋では急速なデジタル変革が起こっており、製造業からヘルスケアに至るまでのさまざまな業界で新しいテクノロジーが採用されています。このデジタル化の波により、業務効率、消費者体験、意思決定プロセスを改善するためのディープラーニング アプリケーションの需要が高まっています。
  • この地域は、大規模で若く、技術に精通した人口がますます増えているため、ディープラーニング アプリケーションにとって理想的な市場となっています。スマートフォンとインターネットの使用が増えるにつれて、e コマースからエンターテイメントに至るまで、AI を活用したサービスの需要が高まっています。
  • さらに、この地域では、国内外の投資家の支援を受けて、AI のスタートアップ企業や IT 企業への投資が増加しています。この財政的支援により、ディープラーニング技術の発見、開発、商業化が加速し、アジア太平洋地域は AI 開発の温床となっています。

世界のディープラーニング市場:セグメンテーション分析

世界のディープラーニング市場は、コンポーネント、アプリケーション、エンドユーザー、および地域に基づいてセグメント化されています。

コンポーネント別のディープラーニング市場

  • ソフトウェア
    1. ソリューション
    2. プラットフォーム/ API
  • サービス
    1. インストール
    2. トレーニング
    3. サポートとメンテナンス
  • ハードウェア
    1. プロセッサ
    2. メモリ
    3. ネットワーク

コンポーネントに基づいて、市場はソフトウェア、サービス、およびハードウェアに分割されています。ソフトウェアセグメントは、ディープラーニングアプリケーションのバックボーンであり、複数の業界でAIモデルの開発、展開、スケーリングを可能にするため、ディープラーニング市場を支配すると推定されています。ソリューションとプラットフォーム/ APIにより、データサイエンティストと開発者は、AI機能を効率的に設計して商品やサービスに統合できるため、イノベーションが促進され、運用効率が向上します。このセグメントの拡大は、ヘルスケア、自動車、金融、小売などの業界で、自然言語処理から画像識別に至るまで、ますます高度なAIアプリケーションの需要が高まっていることによって推進されています。

ディープラーニング市場、アプリケーション別

  • 画像認識
  • 信号認識
  • データマイニング
  • その他

アプリケーションに基づいて、市場は画像認識、信号認識、データマイニング、その他に分類されます。画像認識セグメントは、自動運転用の自動車、診断用画像用のヘルスケア、顧客エンゲージメント用の小売、監視用のセキュリティなど、さまざまな業界で画像認識技術が幅広く採用されているため、予測期間中に市場を支配すると予測されています。デジタルプラットフォーム上のビジュアルコンテンツの急激な増加により、写真を大規模に分析および解釈できる自動画像認識システムの需要も高まっています。これにより、ユーザーエクスペリエンスと運用効率が向上し、画像認識がディープラーニング市場の主要アプリケーションとして確固たる地位を築きました。

ディープラーニング市場、エンドユーザー別

  • セキュリティ
  • マーケティング
  • 自動車
  • 小売および電子商取引
  • ヘルスケア
  • 製造
  • 法律
  • その他

エンドユーザーに基づいて、市場はセキュリティ、マーケティング、自動車、小売および電子商取引、ヘルスケア、製造、法律、その他に分類されます。ヘルスケアセグメントは、予測期間中に最高のCAGRで成長すると予測されています。ヘルスケア組織はディープラーニングを使用して、画像や遺伝情報などの複雑な医療データを分析し、従来のアプローチよりも迅速かつ正確な診断を行っています。さらに、医療データの量の増加とコスト効率の高い医療ソリューションの需要の増加により、この業界ではディープラーニングの採用が進んでいます。ディープラーニングモデルは、大規模なデータセット内のパターンや洞察を検出する能力を向上させ、治療技術や患者の転帰に画期的な進歩をもたらします。

主要プレーヤー

「グローバルディープラーニング市場」調査レポートは、世界市場に重点を置いた貴重な洞察を提供します。市場の主要プレーヤーは、Google AI、OpenAI、DeepMind、Meta AI、Microsoft AI、Amazon AI、IBM AI、NVIDIA、Qualcomm、Intel、Salesforce Einstein、Databricks、DataRobot、H2O.ai、BigML、RapidMiner、Skymind、ThoughtWorks、PwC

です。当社の市場分析には、このような主要プレーヤー専用のセクションも含まれており、アナリストがすべての主要プレーヤーの財務諸表に関する洞察を提供するほか、製品のベンチマークや SWOT 分析も提供しています。競争環境セクションには、上記のプレーヤーの主要開発戦略、市場シェア、および市場ランキング分析も含まれています。

ディープラーニング市場の最近の動向

  • 2024 年 2 月、NVIDIA は、ディープラーニング タスクのパフォーマンスを大幅に向上させる次世代 GPU である RTX 40 シリーズの発売を発表しました。
  • 2024 年 2 月、OpenAI は、さまざまな自然言語処理アプリケーションで最先端のパフォーマンスを実現する Q* 言語モデルの進歩を示す新しい研究論文を公開しました。
  • 2024 年 2 月、Meta AI は、より事実に基づき、人間の理想と一致することを目的とした新しい広範な言語モデルである ALIGN を発表しました。
  • 2024 年 2 月、IBM AI は、企業が業務を自動化し、より適切な意思決定を行うのに役立つ新しい AI ツール セットを発表しました。

レポートの範囲

レポートの属性詳細
調査期間

2020-2031

基準年

2023

予測期間

2024-2031

履歴期間

2020-2022

単位

価値(10億米ドル)

プロファイルされた主要企業

Google AI、OpenAI、DeepMind、Meta AI、Microsoft AI、Amazon AI、IBM AI、

対象セグメント

コンポーネント別、アプリケーション別、エンド ユーザー別、地域別。

カスタマイズ範囲

購入すると、レポートのカスタマイズが無料になります (アナリストの営業日最大 4 日分に相当)。国、地域、およびその他の国への追加または変更。

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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、地域での製品/サービスの消費を強調し、市場に影響を与えている要因を示します各地域における主要企業の市場ランキング、および過去 5 年間の企業プロファイルに含まれる新サービス/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 主要市場プレーヤーの企業概要、企業インサイト、製品ベンチマーク、および SWOT 分析を含む広範な企業プロファイル 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、課題と制約を含む最近の動向に関する業界の現在および将来の市場見通し 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 バリュー チェーン市場ダイナミクス シナリオによる市場への洞察、および今後数年間の市場の成長機会の提供 6 か月間の販売後アナリスト サポート

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