人工ニューラルネットワーク市場:コンポーネント別(ソリューション、サービス)、展開形態別(オンプレミス、クラウド)、企業規模別(大企業、中小企業)、産業別(ヘルスケア、BFSI、小売・Eコマース、製造、自動車、その他):2023年~2032年の世界の機会分析と産業予測Artificial Neural Network Market By Component (Solution, Services), By Deployment Mode (On-premise, Cloud), By Enterprise Size (Large Enterprises, SMEs), By Industry (Healthcare, BFSI, Retail and E-Commerce, Manufacturing, Automotive, Others): Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2023-2032 人工ニューラルネットワークには、ユニットと呼ばれる人工ニューロンが含まれている。これらのユニットは、一連のレイヤーに配置され、それらが組み合わさってシステムの人工神経回路網全体を構成する。複雑なニ... もっと見る
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サマリー人工ニューラルネットワークには、ユニットと呼ばれる人工ニューロンが含まれている。これらのユニットは、一連のレイヤーに配置され、それらが組み合わさってシステムの人工神経回路網全体を構成する。複雑なニューラル・ネットワークがデータセットの隠れたパターンをどのように学習する必要があるかによって異なるため、1つのレイヤーには数十個のユニットしかない場合もあれば、数百万個のユニットがある場合もある。この調査レポートは、人工ニューラルネットワーク市場を、その構成要素、展開モード、企業規模、産業とともに調査している。この調査には、商用ライセンスの販売による収益と、オープンソースの人工ニューラルネットワークソリューションのアップグレード料金による収益が含まれます。本レポートで検討している人工ニューラルネットワークソリューションの用途は、画像認識、不正検出、データマイニングプロセスである。 さらに、この市場は、人工ニューラルネットワークソリューションとサービスに関連するかなりの費用によって大きな影響を受けます。主に、予算に制約のある中小企業にとって、こうした費用は抑止力となり得る。中小企業は、人工ニューラルネットワークを経済的負担と認識し、これらのソリューションへの投資が不十分になる可能性があります。さらに、大規模な組織であっても、特に競合する予算要求に直面した場合、 人工ニューラルネットワークソリューションに多大なリソースを割り当てることにためらいを示すことがあります。さらに、人工ニューラルネットワークソリューションに関連する過剰なコストは、その利点に対する認識が限定的な業界や地域では、グローバル市場の採用を妨げる可能性がある。 さらに、人工ニューラルネットワーク市場にプラスの影響を与える注目すべき要因としては、AIベースのソリューションに対する需要の高まりと、インテリジェントなビジネスプロセスに対するニーズの高まりが挙げられる。しかし、計算リソースや人工ニューラルネットワーク(ANN)の専門知識を持つ熟練労働力の不足は、市場の成長を妨げる可能性がある。さらに、ビッグデータ分析の進歩と高性能コンピューティングシステムの利用可能性は、市場プレーヤーに有利な市場機会を提供する。 世界の人工ニューラルネットワーク市場は、コンポーネント、展開モード、企業規模、産業、地域によって区分される。コンポーネント別では、ソリューションとサービスに分類される。展開形態では、オンプレミスとクラウドに分けられる。企業規模別では、大企業と中小企業に区分される。業種別では、ヘルスケア、BFSI、小売・Eコマース、製造、自動車、その他に分類される。地域別では、北米、欧州、アジア太平洋、LAMEAで分析される。 世界の人工ニューラルネットワーク市場で事業を展開する市場プレイヤー本レポートではさらに、現在の動向と主要投資分野について概説しています。さらに、業界の競争シナリオと各ステークホルダーの役割を理解するためのポーターのファイブフォース分析も掲載しています。本レポートでは、主要市場プレーヤーが市場での足場を維持するために採用した戦略を特集しています。さらに、市場シェアを拡大し、業界内の激しい競争を維持するために、主要な市場プレイヤーの競争状況を明らかにしています。市場で事業を展開する主要企業には、Amazon Web Services Inc.、Google Inc.、Hewlett Packard Enterprise Development LP、IBM Corporation、Intel Corporation、Microsoft Corporation、NVIDIA Corporation、Oracle Corporation、Qualcomm Technologies Inc.、Salesforce Inc.などが含まれる。 ステークホルダーにとっての主なメリット この調査レポートは、2022年から2032年までの人工ニューラルネットワーク市場分析の市場セグメント、現在の動向、予測、ダイナミクスを定量的に分析し、人工ニューラルネットワーク市場の有力な機会を特定します。 主要な促進要因、阻害要因、機会に関する情報とともに市場調査を提供します。 ポーターのファイブフォース分析により、バイヤーとサプライヤーの潜在力を明らかにし、ステークホルダーが利益重視のビジネス決定を下し、サプライヤーとバイヤーのネットワークを強化できるようにします。 人工ニューラルネットワーク市場のセグメンテーションを詳細に分析することで、市場機会を見極めることができます。 各地域の主要国を世界市場への収益貢献度に応じてマッピングしています。 市場プレイヤーのポジショニングはベンチマーキングを容易にし、市場プレイヤーの現在のポジションを明確に理解することができます。 地域別および世界別の人工ニューラルネットワーク市場動向、主要企業、市場セグメント、応用分野、市場成長戦略の分析を含みます。 本レポートをご購入いただくと、以下の特典があります: 四半期ごとの最新情報および*(法人向けライセンスでのみご利用いただけます。) ご購入前またはご購入後に、ご希望の企業プロフィールを5社追加で無料アップデート 5ユーザー・ライセンスおよびエンタープライズ・ユーザー・ライセンスのご購入の場合、次期バージョンを無料でご提供します。 アナリストによる16時間のサポート* (購入後、レポートのレビューで追加のデータ要件が見つかった場合、質問や販売後の問い合わせを解決するためにアナリストによる16時間のサポートを受けることができます) 15% の無料カスタマイズ* (レポートの範囲またはセグメントがお客様の要件と一致しない場合、15% は 3 営業日の無料作業に相当します。) ファイブおよびエンタープライズ・ユーザー・ライセンスの無料データ・パック。(エクセル版レポート) レポートが6~12ヶ月以上前の場合、無料で更新。 24時間優先対応 業界の最新情報とホワイトペーパーを無料で提供 本レポートのカスタマイズの可能性(別途費用とスケジュールが必要です。) 投資機会 製品ベンチマーク/製品仕様と用途 製品/セグメント別プレーヤーの市場シェア分析 新製品開発/主要プレイヤーの製品マトリックス 規制ガイドライン 顧客の関心に応じた追加的な企業プロファイル 国または地域の追加分析-市場規模と予測 過去の市場データ 主要プレーヤーの詳細(所在地、連絡先、サプライヤー/ベンダーネットワークなどを含む、エクセル形式) 世界/地域/国レベルでのプレーヤーの市場シェア分析 主要市場セグメント コンポーネント別 ソリューション サービス別 導入形態別 オンプレミス クラウド 企業規模別 大企業 中小企業 業種別 ヘルスケア BFSI 小売・Eコマース 製造業 自動車 その他 地域別 北米 米国 カナダ ヨーロッパ イギリス ドイツ フランス イタリア スペイン その他のヨーロッパ アジア太平洋 中国 インド 日本 オーストラリア 韓国 その他のアジア太平洋地域 ラテンアメリカ ラテンアメリカ 中東 アフリカ 主な市場プレイヤー グーグル IBMコーポレーション インテル株式会社 マイクロソフト株式会社 オラクル・コーポレーション クアルコム・テクノロジーズ アマゾン ウェブ サービス ヒューレット・パッカード・エンタープライズ・ディベロップメントLP エヌビディア・コーポレーション セールスフォース 目次第1章:はじめに1.1.報告書の記述 1.2.主要市場セグメント 1.3.ステークホルダーにとっての主なメリット 1.4.調査方法 1.4.1.一次調査 1.4.2.二次調査 1.4.3.アナリストのツールとモデル 第2章:エグゼクティブサマリー 2.1.CXOの視点 第3章 市場概要 3.1.市場の定義と範囲 3.2.主な調査結果 3.2.1.主な影響要因 3.2.2.投資ポケットの上位 3.3.ポーターの5つの力分析 3.3.1.サプライヤーの交渉力の低さ 3.3.2.新規参入の脅威が低い 3.3.3.代替品の脅威が低い 3.3.4.ライバルの激しさが低い 3.3.5.買い手の交渉力が低い 3.4.市場ダイナミクス 3.4.1.原動力 3.4.1.1.AIベースのソリューションに対する需要の高まり 3.4.1.2.インテリジェントなビジネスプロセスへのニーズの高まり 3.4.2.阻害要因 3.4.2.1.計算リソースとANNの専門知識を持つ熟練労働者の不足 3.4.3.機会 3.4.3.1.ビッグデータ分析の進歩 3.4.3.2.高性能コンピューティングシステムの利用可能性 第4章 人工ニューラルネットワーク市場、コンポーネント別 4.1.概要 4.1.1.市場規模と予測 4.2.ソリューション 4.2.1.主な市場動向、成長要因、機会 4.2.2.地域別の市場規模と予測 4.2.3.国別市場シェア分析 4.3.サービス 4.3.1.主な市場動向、成長要因、機会 4.3.2.地域別の市場規模と予測 4.3.3.国別の市場シェア分析 第5章 人工ニューラルネットワーク市場:展開モード別 5.1.概要 5.1.1.市場規模と予測 5.2.オンプレミス 5.2.1.主な市場動向、成長要因、機会 5.2.2.地域別の市場規模と予測 5.2.3.国別市場シェア分析 5.3.クラウド 5.3.1.主な市場動向、成長要因、機会 5.3.2.地域別の市場規模と予測 5.3.3.国別の市場シェア分析 第6章 人工ニューラルネットワーク市場:企業規模別 6.1.概要 6.1.1.市場規模と予測 6.2.大企業 6.2.1.主な市場動向、成長要因、機会 6.2.2.地域別の市場規模と予測 6.2.3.国別市場シェア分析 6.3.中小企業 6.3.1.主な市場動向、成長要因、機会 6.3.2.地域別の市場規模と予測 6.3.3.国別の市場シェア分析 第7章 人工ニューラルネットワーク市場:産業別 7.1.概要 7.1.1.市場規模と予測 7.2.ヘルスケア 7.2.1.主な市場動向、成長要因、機会 7.2.2.地域別の市場規模と予測 7.2.3.国別市場シェア分析 7.3.BFSI 7.3.1.主な市場動向、成長要因、機会 7.3.2.地域別の市場規模と予測 7.3.3.国別市場シェア分析 7.4.小売とEコマース 7.4.1.主な市場動向、成長要因、機会 7.4.2.市場規模および予測、地域別 7.4.3.国別市場シェア分析 7.5.製造業 7.5.1.主な市場動向、成長要因、機会 7.5.2.地域別の市場規模と予測 7.5.3.国別市場シェア分析 7.6.自動車 7.6.1.主な市場動向、成長要因、機会 7.6.2.地域別の市場規模と予測 7.6.3.国別市場シェア分析 7.7.その他 7.7.1.主な市場動向、成長要因、機会 7.7.2.地域別の市場規模と予測 7.7.3.国別市場シェア分析 第8章 人工ニューラルネットワーク市場:地域別 8.1.概要 8.1.1.市場規模・予測 地域別 8.2.北米 8.2.1.主な市場動向、成長要因、機会 8.2.2.市場規模および予測(コンポーネント別 8.2.3.市場規模・予測:展開モード別 8.2.4.市場規模・予測:企業規模別 8.2.5.市場規模・予測:産業別 8.2.6.市場規模・予測:国別 8.2.6.1.米国 8.2.6.1.1.市場規模および予測:コンポーネント別 8.2.6.1.2.市場規模・予測:展開モード別 8.2.6.1.3.市場規模・予測:企業規模別 8.2.6.1.4.市場規模・予測:産業別 8.2.6.2.カナダ 8.2.6.2.1.市場規模・予測:コンポーネント別 8.2.6.2.2.市場規模・予測:展開モード別 8.2.6.2.3.市場規模・予測:企業規模別 8.2.6.2.4.市場規模・予測:産業別 8.3.欧州 8.3.1.主な市場動向、成長要因、機会 8.3.2.市場規模および予測(コンポーネント別 8.3.3.市場規模・予測:展開モード別 8.3.4.市場規模・予測:企業規模別 8.3.5.市場規模・予測:産業別 8.3.6.市場規模・予測:国別 8.3.6.1.英国 8.3.6.1.1.市場規模・予測:コンポーネント別 8.3.6.1.2.市場規模・予測:展開モード別 8.3.6.1.3.市場規模・予測:企業規模別 8.3.6.1.4.市場規模・予測:産業別 8.3.6.2.ドイツ 8.3.6.2.1.市場規模・予測:コンポーネント別 8.3.6.2.2.市場規模・予測:展開モード別 8.3.6.2.3.市場規模・予測:企業規模別 8.3.6.2.4.市場規模・予測:産業別 8.3.6.3.フランス 8.3.6.3.1.市場規模・予測:コンポーネント別 8.3.6.3.2.市場規模・予測:展開モード別 8.3.6.3.3.市場規模・予測:企業規模別 8.3.6.3.4.市場規模・予測:産業別 8.3.6.4.イタリア 8.3.6.4.1.市場規模・予測:コンポーネント別 8.3.6.4.2.市場規模・予測:展開モード別 8.3.6.4.3.市場規模・予測:企業規模別 8.3.6.4.4.市場規模・予測:産業別 8.3.6.5.スペイン 8.3.6.5.1.市場規模・予測:コンポーネント別 8.3.6.5.2.市場規模および予測:展開モード別 8.3.6.5.3.市場規模・予測:企業規模別 8.3.6.5.4.市場規模・予測:産業別 8.3.6.6.その他のヨーロッパ 8.3.6.6.1.市場規模・予測:コンポーネント別 8.3.6.6.2.市場規模および予測:展開モード別 8.3.6.6.3.市場規模・予測:企業規模別 8.3.6.6.4.市場規模・予測:産業別 8.4.アジア太平洋地域 8.4.1.主な市場動向、成長要因、機会 8.4.2.市場規模および予測、コンポーネント別 8.4.3.市場規模・予測:展開モード別 8.4.4.市場規模・予測:企業規模別 8.4.5.市場規模・予測:産業別 8.4.6.市場規模・予測:国別 8.4.6.1.中国 8.4.6.1.1.市場規模・予測:コンポーネント別 8.4.6.1.2.市場規模・予測:展開モード別 8.4.6.1.3.市場規模・予測:企業規模別 8.4.6.1.4.市場規模・予測:産業別 8.4.6.2.インド 8.4.6.2.1.市場規模・予測:コンポーネント別 8.4.6.2.2.市場規模・予測:展開モード別 8.4.6.2.3.市場規模・予測:企業規模別 8.4.6.2.4.市場規模・予測:産業別 8.4.6.3.日本 8.4.6.3.1.市場規模・予測:コンポーネント別 8.4.6.3.2.市場規模・予測:展開モード別 8.4.6.3.3.市場規模・予測:企業規模別 8.4.6.3.4.市場規模・予測:産業別 8.4.6.4.オーストラリア 8.4.6.4.1.市場規模・予測:コンポーネント別 8.4.6.4.2.市場規模・予測:展開モード別 8.4.6.4.3.市場規模・予測:企業規模別 8.4.6.4.4.市場規模・予測:産業別 8.4.6.5.韓国 8.4.6.5.1.市場規模および予測:コンポーネント別 8.4.6.5.2.市場規模および予測:展開モード別 8.4.6.5.3.市場規模・予測:企業規模別 8.4.6.5.4.市場規模・予測:産業別 8.4.6.6.その他のアジア太平洋地域 8.4.6.6.1.市場規模および予測、コンポーネント別 8.4.6.6.2.市場規模および予測:展開モード別 8.4.6.6.3.市場規模・予測:企業規模別 8.4.6.6.4.市場規模・予測:産業別 8.5.ラメア 8.5.1.主要市場動向、成長要因、機会 8.5.2.市場規模および予測(コンポーネント別 8.5.3.市場規模・予測:展開モード別 8.5.4.市場規模・予測:企業規模別 8.5.5.市場規模・予測:産業別 8.5.6.市場規模・予測:国別 8.5.6.1.ラテンアメリカ 8.5.6.1.1.市場規模および予測、コンポーネント別 8.5.6.1.2.市場規模・予測:展開モード別 8.5.6.1.3.市場規模・予測:企業規模別 8.5.6.1.4.市場規模・予測:産業別 8.5.6.2.中東 8.5.6.2.1.市場規模・予測:コンポーネント別 8.5.6.2.2.市場規模・予測:展開モード別 8.5.6.2.3.市場規模・予測:企業規模別 8.5.6.2.4.市場規模・予測:産業別 8.5.6.3.アフリカ 8.5.6.3.1.市場規模・予測:コンポーネント別 8.5.6.3.2.市場規模・予測:展開モード別 8.5.6.3.3.市場規模・予測:企業規模別 8.5.6.3.4.市場規模・予測:産業別 第9章 競争環境 9.1.はじめに 9.2.上位の勝利戦略 9.3.トップ10選手の製品マッピング 9.4.競合ダッシュボード 9.5.競合ヒートマップ 9.6.トッププレーヤーのポジショニング、2022年 第10章 企業プロフィール 10.1.アマゾン・ウェブ・サービス 10.1.1.会社概要 10.1.2.主要役員 10.1.3.スナップショット 10.1.4.事業セグメント 10.1.5.製品ポートフォリオ 10.1.6.業績 10.1.7.主な戦略的動きと展開 10.2.グーグル社 10.2.1.会社概要 10.2.2.主要役員 10.2.3.スナップショット 10.2.4.事業セグメント 10.2.5.製品ポートフォリオ 10.2.6.業績 10.2.7.主な戦略的動きと展開 10.3.ヒューレット・パッカード・エンタープライズの開発LP 10.3.1.会社概要 10.3.2.主要役員 10.3.3.スナップショット 10.3.4.事業セグメント 10.3.5.製品ポートフォリオ 10.3.6.業績 10.3.7.主な戦略的動きと展開 10.4.IBMコーポレーション 10.4.1.会社概要 10.4.2.主要役員 10.4.3.スナップショット 10.4.4.事業セグメント 10.4.5.製品ポートフォリオ 10.4.6.業績 10.4.7.主な戦略的動きと展開 10.5.インテル コーポレーション 10.5.1.会社概要 10.5.2.主要役員 10.5.3.スナップショット 10.5.4.事業セグメント 10.5.5.製品ポートフォリオ 10.5.6.業績 10.5.7.主な戦略的動きと展開 10.6.マイクロソフト株式会社 10.6.1.会社概要 10.6.2.主要役員 10.6.3.スナップショット 10.6.4.事業セグメント 10.6.5.製品ポートフォリオ 10.6.6.業績 10.6.7.主な戦略的動きと展開 10.7.エヌビディア・コーポレーション 10.7.1.会社概要 10.7.2.主要役員 10.7.3.スナップショット 10.7.4.事業セグメント 10.7.5.製品ポートフォリオ 10.7.6.業績 10.7.7.主な戦略的動きと展開 10.8.オラクル 10.8.1.会社概要 10.8.2.主要役員 10.8.3.スナップショット 10.8.4.事業セグメント 10.8.5.製品ポートフォリオ 10.8.6.業績 10.8.7.主な戦略的動きと展開 10.9.クアルコム・テクノロジーズ 10.9.1.会社概要 10.9.2.主要役員 10.9.3.スナップショット 10.9.4.事業セグメント 10.9.5.製品ポートフォリオ 10.9.6.業績 10.9.7.主な戦略的動きと展開 10.10.セールスフォース 10.10.1.会社概要 10.10.2.主要役員 10.10.3.スナップショット 10.10.4.事業セグメント 10.10.5.製品ポートフォリオ 10.10.6.業績
SummaryArtificial neural networks contain artificial neurons which are called units. These units are arranged in a series of layers that together constitute the whole artificial neural network in a system. A layer can have only a dozen units or millions of units as this depends on how the complex neural networks will be required to learn the hidden patterns in the dataset. Table of ContentsCHAPTER 1: INTRODUCTION
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2024/12/18 10:27 154.74 円 162.88 円 199.42 円 |