フェデレーテッドラーニング市場規模、シェア、動向分析レポート：組織規模別（中小企業、大規模）、用途別（創薬、リスク管理）、産業分野別（自動車、BFSI）、地域別、セグメント別予測、2023年～2030年

Federated Learning Market Size, Share & Trends Analysis Report By Organization Size (SME, Large), By Application (Drug Discovery, Risk Management), By Industry Vertical (Automotive, BFSI), By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030

フェデレーテッド・ラーニング市場の成長と動向 Grand View Research, Inc.の最新レポートによると、世界のフェデレーテッドラーニング市場規模は、2023年から2030年にかけて12.7％のCAGRで成長し、2030年には... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	言語
Grand View Research グランドビューリサーチ	2023年12月6日	US$4,950 シングルユーザライセンス（印刷不可）ライセンス・価格情報注文方法はこちら	100	英語

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サマリー

フェデレーテッド・ラーニング市場の成長と動向

Grand View Research, Inc.の最新レポートによると、世界のフェデレーテッドラーニング市場規模は、2023年から2030年にかけて12.7％のCAGRで成長し、2030年には2億9750万米ドルに達すると予測されている。この成長の主な要因は、データのプライバシーを保持しながら、分散化されたデバイス間で機械学習（ML）モデルを訓練する独自の機能である。このアプローチにより、複数の事業体が生データを共有することなくモデルのトレーニングに協力することが可能になり、機密情報がローカル・デバイスに残ることが保証される。このプライバシー中心のパラダイムは、厳格なデータ保護規制とうまく整合し、データ・セキュリティに対する高まる懸念に対応する。生のデータを共有することなく協調的なモデル学習を可能にし、ユーザーのプライバシーを保証するため、データプライバシーと規制へのコンプライアンスに対する懸念が、連携学習の採用を後押ししている。

このユニークなアプローチは、競争力を求める業界を惹きつけている。例えば、Google LLCは、連合学習の著名な提唱者であり実践者である。そのアプリケーションの一つである仮想キーボードアプリGboardは、ユーザーデータを損なうことなくテキスト予測候補を改善するために連合学習を使用している。市場は、急速に進歩するML手法と幅広いデータの利用可能性によって繁栄している。IoTデバイスの普及とエッジコンピューティングの台頭が、ヘルスケア、金融、IoT分野での連合学習の採用を後押ししている。このアプローチにより、分散化されたデバイス間で協調的なモデル学習が可能になり、AI能力を向上させながらデータプライバシーを確保することができる。ヘルスケア分野では、連携学習によって共同モデル開発が可能になり、患者データのプライバシーを損なうことなく診断と治療を改善することができます。

金融分野では、金融機関全体の取引データの安全な分析が容易になり、不正検知が強化される。IoTへの応用では、分散されたデバイス・データを活用し、デバイスの機能性を向上させるエッジベースのMLを強化する。北米、特に米国は技術革新の中心地であり、シリコンバレーや様々な影響力のあるハイテク大手が進歩を推進している。この地域はAIとMLの進歩を開拓し、連携学習などの先進技術の統合を促す雰囲気を醸成している。北米の消費者の間では、データのプライバシーとセキュリティに対する意識が高まっている。プライバシー保護技術である統合学習は、消費者の懸念に共鳴し、さまざまな用途でプライバシー中心のソリューションに対する需要を生み出している。これらの要因が総合的に、北米における統合学習の採用と普及の拡大に寄与し、業界全体にわたる継続的な拡大を助長する環境を醸成している。

統合学習市場レポートハイライト

- 産業用モノのインターネット（IIoT）セグメントは、2022年に大きな収益シェアを占めた。市場内のIIoTセグメントの優位性は、分散型データソースを使用していることであり、フェデレイテッドラーニングのプライバシー重視のアプローチとよくマッチしている。

- IT・通信分野は、分散型ネットワーク上で機密情報を保護しながらAIモデルを精緻化するのに不可欠な、多様なデータソースの広範な貯蔵庫があるため、業界を支配し、2022年の市場シェアは27.3％だった

- 世界市場の成長は、データのプライバシーを保護しながら効率的なエッジコンピューティングを可能にし、安全で分散化されたAIモデルトレーニングの需要の高まりに対応する統合学習のユニークな能力によって大きく後押しされている。

- 一元化されたデータリポジトリに依存することなく、デバイス間でAIモデルの継続的な進歩を促進する能力は、連携学習手法の継続的な進歩の原動力となっている。

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Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation and Scope
1.2. Research Methodology
1.2.1. Information Procurement
1.3. Information or Data Analysis
1.4. Methodology
1.5. Research Scope and Assumptions
1.6. Market Formulation & Validation
1.7. Country Based Segment Share Calculation
1.8. List of Data Sources
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. Federated Learning Market Variables, Trends, & Scope
3.1. Market Lineage Outlook
3.2. Market Dynamics
3.2.1. Market Driver Analysis
3.2.2. Market Restraint Analysis
3.2.3. Industry Challenge
3.3. Federated Learning Market Analysis Tools
3.3.1. Industry Analysis - Porter’s
3.3.1.1. Bargaining power of the suppliers
3.3.1.2. Bargaining power of the buyers
3.3.1.3. Threats of substitution
3.3.1.4. Threats from new entrants
3.3.1.5. Competitive rivalry
3.3.2. PESTEL Analysis
3.3.2.1. Political landscape
3.3.2.2. Economic and Social landscape
3.3.2.3. Technological landscape
3.4. Pain Point Analysis
Chapter 4. Federated Learning Market: Application Estimates & Trend Analysis
4.1. Segment Dashboard
4.2. Federated Learning Market: Application Movement Analysis, 2022 & 2030 (USD Million)
4.3. Industrial Internet of Things
4.3.1. Industrial Internet of Things Federated Learning Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
4.4. Drug Discovery
4.4.1. Drug Discovery Federated Learning Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
4.5. Risk Management
4.5.1. Risk Management Federated Learning Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
4.6. Augmented and Virtual Reality
4.6.1. Augmented and Virtual Reality Federated Learning Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
4.7. Data Privacy Management
4.7.1. Data Privacy Management Federated Learning Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
4.8. Others
4.8.1. Others Federated Learning Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 5. Federated Learning Market: Organization Size Estimates & Trend Analysis
5.1. Segment Dashboard
5.2. Federated Learning Market: Organization Size Movement Analysis, 2022 & 2030 (USD Million)
5.3. Large Enterprises
5.3.1. Large Enterprises Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
5.4. SMEs
5.4.1. SMEs Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 6. Federated Learning Market: Industry Vertical Estimates & Trend Analysis
6.1. Segment Dashboard
6.2. Federated Learning Market: Industry Vertical Movement Analysis, 2022 & 2030 (USD Million)
6.3. IT & Telecommunications
6.3.1. IT & Telecommunications Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
6.4. Healthcare & Life Sciences
6.4.1. Healthcare & Life Sciences Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
6.5. BFSI
6.5.1. BFSI Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
6.6. Retail & E-commerce
6.6.1. Retail & E-commerce Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
6.7. Automotive
6.7.1. Automotive Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
6.8. Others
6.8.1. Others Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 7. Federated Learning Market: Regional Estimates & Trend Analysis
7.1. Federated Learning Market Share, By Region, 2022 & 2030 (USD Million)
7.2. North America
7.2.1. North America Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.2.2. U.S.
7.2.2.1. U.S. Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.2.3. Canada
7.2.3.1. Canada Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.3. Europe
7.3.1. Europe Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.3.2. UK
7.3.2.1. UK Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.3.3. Germany
7.3.3.1. Germany Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.3.4. France
7.3.4.1. France Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.4. Asia Pacific
7.4.1. Asia Pacific Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.4.2. China
7.4.2.1. China Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.4.3. Japan
7.4.3.1. Japan Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.4.4. India
7.4.4.1. India Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.4.5. South Korea
7.4.5.1. South Korea Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.4.6. Australia
7.4.6.1. Australia Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.5. Latin America
7.5.1. Latin America Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.5.2. Brazil
7.5.2.1. Brazil Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.5.3. Mexico
7.5.3.1. Mexico Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.6. Middle East and Africa
7.6.1. Middle East and Africa Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.6.2. KSA
7.6.2.1. KSA Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.6.3. UAE
7.6.3.1. UAE Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.6.4. South Africa
7.6.4.1. South Africa Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 8. Competitive Landscape
8.1. Company Categorization
8.2. Company Market Positioning
8.3. Participant’s Overview
8.4. Financial Performance
8.5. Product Benchmarking
8.6. Company Heat Map Analysis
8.7. Strategy Mapping
8.8. Company Profiles/Listing
8.8.1. Acuratio Inc.
8.8.2. Cloudera Inc.
8.8.3. Edge Delta
8.8.4. Enveil
8.8.5. FedML
8.8.6. Google LLC
8.8.7. IBM Corporation
8.8.8. Intel Corporation
8.8.9. Lifebit
8.8.10. NVIDIA Corporation

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Table of Contents

Summary

Federated Learning Market Growth & Trends

The global federated learning market size is expected to reach USD 297.5 million by 2030, growing at a CAGR of 12.7% from 2023 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. The growth is primarily fueled by its unique capability to train machine learning (ML) models across decentralized devices while preserving data privacy. This approach allows multiple entities to collaborate on model training without sharing raw data, ensuring sensitive information remains on local devices. This privacy-centric paradigm aligns well with stringent data protection regulations and addresses growing concerns about data security. Concerns over data privacy and compliance with regulations drive the adoption of federated learning, as it allows for collaborative model training without sharing raw data, ensuring user privacy.

This unique approach attracts industries seeking a competitive edge. For instance, Google LLC has been a prominent advocate and practitioner of federated learning. One of its applications, Gboard, the virtual keyboard app, uses federated learning to improve predictive text suggestions without compromising user data. The market thrives due to fast-progressing ML methods and wider data availability. The proliferation of IoT devices and the rise of edge computing have propelled federated learning's adoption in the healthcare, finance, and IoT sectors. This approach allows collaborative model training across decentralized devices, ensuring data privacy while advancing AI capabilities. In healthcare, federated learning enables joint model development, improving diagnostics & treatments without compromising patient data privacy.

In finance, it facilitates secure analysis of transactional data across institutions, enhancing fraud detection. Its application in IoT utilizes distributed device data, empowering edge-based ML for improved device functionalities. North America, especially the U.S., is a center for technological innovation, led by Silicon Valley and various influential tech giants that propel progress. The region pioneers AI & ML advancements, cultivating an atmosphere that encourages the integration of advanced technologies, such as federated learning. There is a rising awareness among consumers in North America about data privacy & security. Federated learning, being a privacy-preserving technology, resonates with consumers' concerns, creating a demand for such privacy-centric solutions in various applications. These factors collectively contribute to the growing adoption & prominence of federated learning in North America, fostering an environment conducive to its continued expansion across industries.

Federated Learning Market Report Highlights

• The Industrial Internet of Things (IIoT) segment held a significant revenue share in 2022. The dominance of IIoT segment within the market uses decentralized data sources, which match well with the privacy-focused approach of federated learning

• The IT & telecommunications dominated the industry and held a market share of 27.3% in 2022 due to their extensive reservoirs of diverse data sources, essential for refining AI models while safeguarding sensitive information across distributed networks

• The global market growth is largely fueled by the unique capacity of federated learning to preserve data privacy while also enabling efficient edge computing, meeting the rising demand for secure & decentralized AI model training

• The ability to foster ongoing advancements in AI models across devices, without relying on centralized data repositories, serves as a driving force for continual progress in federated learning methodologies

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