AIトレーニングデータセットの世界市場規模調査・予測、タイプ別(テキスト、画像/ビデオ、音声)、業種別(IT、自動車、政府、ヘルスケア、BFSI、小売・Eコマース、その他)、地域別分析、2023年~2030年Global AI Training Dataset Market Size Study & Forecast, By Type (Text, Image/Video, Audio), By Vertical (IT, Automotive, Government, Healthcare, BFSI, Retail & E-commerce, Others), and Regional Analysis, 2023-2030 世界のAIトレーニングデータセット市場は、2022年に約XX億米ドルと評価され、予測期間2023-2030年にはXX%以上の健全な成長率で成長すると予測されている。AI学習データは、機械学習モデルの学習に使用されるラベ... もっと見る
サマリー世界のAIトレーニングデータセット市場は、2022年に約XX億米ドルと評価され、予測期間2023-2030年にはXX%以上の健全な成長率で成長すると予測されている。AI学習データは、機械学習モデルの学習に使用されるラベル付けされたインスタンスで構成され、画像、音声、テキスト、構造化データなどさまざまな形式が含まれる。各インスタンスは、そのカテゴリや特性を定義する出力ラベルに関連付けられている。このデータは、MLアルゴリズムがパターンを認識し、予測を行うよう教育し、ラベル付けされたデータセットから学習し、この知識を新しい未見のデータに適用することを可能にする。市場成長の原動力は、AIと機械学習の急速な成長、多様な産業分野にわたる学習データセットの応用拡大といった主要要因である。人工知能(AI)は、階層的な学習を通じて高度な抽象度の抽出を可能にすることで、ビッグデータにおいて重要な役割を果たしている。このため、膨大なデータセットから重要なパターンを採掘・抽出する必要があり、複雑なデータ分析タスクの処理におけるAIの重要性が浮き彫りになっている。Statistaによると、現在1,000億ドル近くと推定されているAIの価値は、2030年までに20倍に急増し、2兆ドル近くに達すると予測されている。この広大な市場は、サプライ・チェーン、マーケティング、製品開発、研究、分析など、数多くの業界にまたがっている。AIの進歩を促進する主なトレンドには、チャットボット、画像生成AI、モバイル・アプリケーションなどがある。また、機械学習はAI領域の中でも重要なセグメントを占めており、AIソフトウェアやイニシアチブの大半を構成している。割合的には、AI市場において最大のセグメントであり、2030年までに約1400億米ドルから約2兆米ドルに急増すると予測されている。しかし、2023~2030年の予測期間を通じて、高い導入コストとインフラの制約が市場の成長を阻害している。 AIトレーニングデータセットの世界市場調査において考慮した主要地域は、アジア太平洋、北米、欧州、中南米、中東・アフリカである。北米は、人工知能の採用を強化するための新しいデータセットのリリースによって、AIトレーニングデータセットの市場シェアをリードしている。一方、アジア太平洋地域は、新興技術の採用と多数の市場プレイヤーの存在に後押しされ、最も急成長している地域になると予想されている。インドのような発展途上国は技術導入率が高く、この地域での事業拡大に注力する複数のプレイヤーを惹きつけている。例えば、マイクロソフトは、地磁気や屋内Wi-Fiシグネチャを含む、中国都市の建物からのデータを収集した屋内位置データセットを発表した。 本レポートに含まれる主な市場プレイヤー マイクロソフト Google, LLC (Kaggle) ディープビジョンデータ アペン・リミテッド コギトテックLLC ライオンブリッジテクノロジーズ アマゾン ウェブ サービス 株式会社スケールAI 株式会社サマソース アレジオン 市場における最近の動き 2021年6月、アマゾンは、画像ベースのショッピング体験に合わせたより効率的なAIモデルの開発を促進することを目的として、Amazon Berkeley Objectsと名付けられた膨大なデータセットを発表した。 2021年3月、著名なAI研究機関であるOpenAIは、GPT-2やGPT-3を含む複数の大規模な事前学習済みモデルを作成し、広範なデータセットで学習させた。さらに、さまざまな自然言語処理(NLP)モデルの開発を促進するオープンソースのデータセットを複数公開している。 2021年1月、データセットを提供するVector Space AIは、検索技術を専門とするElasticsearch B.V.との提携を開始した。この提携は、共同作業によって開発されたAIデータセットをユーザーに提供することを目的としている。Vectorspace AIは、AI、ML、データエンジニアリング能力を強化するために設計されたデータセットを発表した。 世界のAIトレーニングデータセット市場レポートスコープ: 過去データ - 2020 - 2021 推計基準年 - 2022年 予測期間 - 2023-2030 レポート対象 - 売上予測、企業ランキング、競合環境、成長要因、動向 対象セグメント - タイプ、エンドユーザー、地域 地域範囲 - 北米; 欧州; アジア太平洋; 中南米; 中東 & アフリカ カスタマイズ範囲 - レポートのカスタマイズは無料(アナリストの作業時間8時間分まで)。国、地域、セグメントスコープの追加または変更*。 本調査の目的は、近年における様々なセグメントおよび国の市場規模を定義し、今後数年間の市場価値を予測することです。本レポートは、調査対象国における産業の質的・量的側面の両方を盛り込むよう設計されています。 また、市場の将来的な成長を規定する推進要因や課題などの重要な側面に関する詳細情報も提供しています。さらに、主要企業の競争環境と製品提供の詳細な分析とともに、利害関係者が投資するためのミクロ市場における潜在的な機会も組み込んでいます。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: タイプ別 テキスト 画像/ビデオ オーディオ エンドユーザー別 IT 自動車 政府機関 ヘルスケア BFSI 小売・Eコマース その他 地域別 北米 米国 カナダ ヨーロッパ 英国 ドイツ フランス スペイン イタリア ROE アジア太平洋 中国 インド 日本 オーストラリア 韓国 RoAPAC ラテンアメリカ ブラジル メキシコ 中東・アフリカ サウジアラビア 南アフリカ その他の中東・アフリカ 目次第1章.要旨1.1.市場概要 1.2.世界市場およびセグメント別市場予測、2020~2030年 (億米ドル) 1.2.1.AIトレーニングデータセット市場、地域別、2020年~2030年(USD Billion) 1.2.2.AIトレーニングデータセット市場:タイプ別、2020〜2030年(10億米ドル) 1.2.3.AIトレーニングデータセット市場、分野別、2020年~2030年(10億米ドル) 1.3.主要動向 1.4.推計方法 1.5.調査の前提 第2章.世界のAIトレーニングデータセット市場の定義と範囲 2.1.調査目的 2.2.市場の定義と範囲 2.2.1.業界の進化 2.2.2.調査範囲 2.3.調査対象年 2.4.通貨換算レート 第3章.AIトレーニングデータセットの世界市場ダイナミクス 3.1.AIトレーニングデータセット市場のインパクト分析(2020年~2030年) 3.1.1.市場促進要因 3.1.1.1.AIと機械学習の急成長 3.1.1.2.多様な業界におけるトレーニングデータセットの用途拡大 3.1.2.市場の課題 3.1.2.1.高い導入コスト 3.1.2.2.インフラの制約 3.1.3.市場機会 3.1.3.1.データ収集技術の進歩 3.1.3.2.クラウドコンピューティングの発展とビッグデータの出現 第4章.世界のAIトレーニングデータセット市場産業分析 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.買い手の交渉力 4.1.3.新規参入者の脅威 4.1.4.代替品の脅威 4.1.5.競争上のライバル 4.2.ポーターの5フォース影響分析 4.3.PEST分析 4.3.1.政治的 4.3.2.経済的 4.3.3.社会 4.3.4.技術 4.3.5.環境 4.3.6.法律 4.4.最高の投資機会 4.5.トップ勝ち組戦略 4.6.COVID-19インパクト分析 4.7.破壊的トレンド 4.8.業界専門家の視点 4.9.アナリストの推奨と結論 第5章 AIトレーニングデータセットの世界市場AIトレーニングデータセットの世界市場、タイプ別 5.1.市場スナップショット 5.2.AIトレーニング用データセットの世界市場(タイプ別)、パフォーマンス - ポテンシャル分析 5.3.AIトレーニングデータセットの世界市場タイプ別推計・予測2020年~2030年(億米ドル) 5.4.AIトレーニングデータセットの世界市場、サブセグメント別分析 5.4.1.テキスト 5.4.2.画像/動画 5.4.3.音声 第6章.AIトレーニングデータセットの世界市場(分野別 6.1.市場スナップショット 6.2.AIトレーニングデータセットの世界市場(分野別)、パフォーマンス - ポテンシャル分析 6.3.AIトレーニングデータセットの世界市場 2020-2030年分野別推計・予測 (億米ドル) 6.4.AIトレーニングデータセットの世界市場、サブセグメント別分析 6.4.1.IT 6.4.2.自動車 6.4.3.官公庁 6.4.4.ヘルスケア 6.4.5.BFSI 6.4.6.小売・Eコマース 6.4.7.その他 第7章.AIトレーニングデータセットの世界市場、地域分析 7.1.上位主要国 7.2.新興国トップ 7.3.AIトレーニングデータセット市場、地域別市場スナップショット 7.4.北米のAIトレーニングデータセット市場 7.4.1.米国のAIトレーニングデータセット市場 7.4.1.1.タイプ別推計・予測、2020〜2030年 7.4.1.2.業種別内訳推計・予測、2020年~2030年 7.4.2.カナダのAIトレーニングデータセット市場 7.5.欧州のAIトレーニングデータセット市場スナップショット 7.5.1.イギリスのAIトレーニングデータセット市場 7.5.2.ドイツのAIトレーニングデータセット市場 7.5.3.フランスのAIトレーニングデータセット市場 7.5.4.スペインのAIトレーニングデータセット市場 7.5.5.イタリアのAIトレーニングデータセット市場 7.5.6.その他のヨーロッパのAIトレーニングデータセット市場 7.6.アジア太平洋地域のAIトレーニングデータセット市場スナップショット 7.6.1.中国のAIトレーニングデータセット市場 7.6.2.インドのAIトレーニングデータセット市場 7.6.3.日本のAIトレーニングデータセット市場 7.6.4.オーストラリアのAIトレーニングデータセット市場 7.6.5.韓国のAIトレーニングデータセット市場 7.6.6.その他のアジア太平洋地域のAIトレーニングデータセット市場 7.7.中南米のAIトレーニングデータセット市場スナップショット 7.7.1.ブラジルのAIトレーニングデータセット市場 7.7.2.メキシコのAIトレーニングデータセット市場 7.8.中東・アフリカのAIトレーニングデータセット市場 7.8.1.サウジアラビアのAIトレーニングデータセット市場 7.8.2.南アフリカのAIトレーニングデータセット市場 7.8.3.その他の中東・アフリカ地域のAIトレーニングデータセット市場 第8章.競合他社の動向 8.1.主要企業のSWOT分析 8.1.1.企業1 8.1.2.企業2 8.1.3.会社3 8.2.トップ市場戦略 8.3.企業プロフィール 8.3.1.マイクロソフト株式会社 8.3.1.1.主要情報 8.3.1.2.概要 8.3.1.3.財務(データの入手可能性による) 8.3.1.4.製品概要 8.3.1.5.最近の動向 8.3.2.グーグル合同会社(カグル) 8.3.3.ディープビジョンデータ 8.3.4.アペン・リミテッド 8.3.5.コギト・テック・エルエルシー 8.3.6.ライオンブリッジテクノロジーズ 8.3.7.アマゾン・ウェブ・サービス 8.3.8.スケールAI社 8.3.9.株式会社サマソース 8.3.10.アレジオン 第9章.研究プロセス 9.1.研究プロセス 9.1.1.データマイニング 9.1.2.分析 9.1.3.市場推定 9.1.4.バリデーション 9.1.5.出版 9.2.研究属性 9.3.研究の前提
SummaryGlobal AI Training Dataset Market is valued approximately USD XX billion in 2022 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than XX% over the forecast period 2023-2030. AI training data comprises labeled instances used to train machine learning models, encompassing various formats like images, audio, text, or structured data. Each instance is associated with an output label defining its category or characteristics. This data educates ML algorithms to recognize patterns and make predictions, enabling to learn from labeled datasets and apply this knowledge to new, unseen data. The market growth is driven by key factors such as rapid growth of AI and machine learning, and growing applications of training dataset across diversified industry verticals. Table of ContentsChapter 1. Executive Summary
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