ディープラーニング市場。世界の産業動向、シェア、規模、成長、機会、2022-2027年の予測

Deep Learning Market: Global Industry Trends, Share, Size, Growth, Opportunity and Forecast 2022-2027

世界のディープラーニング市場は、2021年に120億米ドルの規模に達しました。今後、IMARCグループは、2022年から2027年の間にCAGR39.8％を示し、2027年までに848億米ドルに達すると予想しています。COVID-19の不確... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	言語
IMARC Services Private Limited. アイマークサービス	2022年6月13日	US$2,499 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	145	英語

サマリー

世界のディープラーニング市場は、2021年に120億米ドルの規模に達しました。今後、IMARCグループは、2022年から2027年の間にCAGR39.8％を示し、2027年までに848億米ドルに達すると予想しています。COVID-19の不確実性を念頭に置き、我々は様々な最終使用産業に対するパンデミックの直接的および間接的な影響を継続的に追跡・評価しています。これらの洞察は、市場の主要な貢献者として本レポートに含まれています。

ディープラーニング（深層構造学習）は、データ分析に層状のアルゴリズムモデルを使用する機械学習の一部門です。大量の情報を収集、分析、解釈するために統計学と予測モデリングを使用するデータサイエンスの重要な構成要素です。また、データを処理し、パターンを形成し、意思決定を行う際に、人間の脳の機能を模倣する人工知能（AI）の使用も含まれる。この技術は、画像認識ツール、自然言語処理（NLP）、音声認識ソフトウェア、自動運転車、言語翻訳サービスなどで一般的に使われており、小売、ヘルスケア、自動車、農業、セキュリティ、製造業など幅広い分野で応用されています。

情報技術（IT）産業の拡大やデジタル化の進展は、市場の成長を促す重要な要因の一つです。従来から使用されているコンピューティングシステムと比較して、深層学習アルゴリズムは利用可能なデータポイントを自動的に傍受できるため、意思決定プロセスの効率と精度を高めることができます。さらに、ディープラーニングソリューションは、サイバーセキュリティ、データベース管理、不正検出システムなどに広く採用されています。また、疾病診断や創薬のための医療画像の処理、ヘルスケア分野における仮想患者支援の提供などにも活用されており、普及に寄与しています。その他、ビッグデータ解析やクラウドコンピューティングとの統合、ディープラーニングのための改良型ハードウェアおよびソフトウェア処理ソリューションを開発するための広範な研究開発活動などが、今後数年間、市場を牽引すると予測されます。

主な市場セグメンテーション
IMARC Groupは、2022年から2027年までの世界、地域、国レベルでの予測とともに、世界の深層学習市場の各サブセグメントにおける主要トレンドの分析を行っています。当レポートでは、製品タイプ、アプリケーション、最終用途産業、アーキテクチャに基づき市場を分類しています。

製品タイプ別の内訳

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構成比

画像認識
信号認識
データマイニング
その他

エンドユーズインダストリー別構成比。

セキュリティ
製造業
小売
自動車
ヘルスケア
農業
その他

アーキテクチャ別構成比

RNN
CNN
DBN
DSN
GRU

地域別の内訳

北米
米国
カナダ
アジア・パシフィック
中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
インドネシア
その他
欧州
ドイツ
フランス
イギリス
イタリア
スペイン
ロシア
その他
中南米
ブラジル
メキシコ
その他
中近東・アフリカ

競合の状況
本レポートでは、Amazon Web Services (AWS), Google Inc., IBM, Intel, Micron Technology, Microsoft Corporation, Nvidia, Qualcomm, Samsung Electronics, Sensory Inc, Pathmind, Inc, Xilinx などの主要企業による市場の競争環境についても分析を行っています。

本レポートで回答した主な質問
世界のディープラーニング市場はこれまでどのように推移し、今後数年間はどのように推移するのか？
主要な地域市場は？
COVID-19は世界のディープラーニング市場にどのような影響を与えたか？
製品タイプに基づく市場のブレークアップは？
アプリケーションに基づく市場のブレークアップは？
最終用途産業別の市場ブレークアップは？
アーキテクチャ別の市場構成は？
業界のバリューチェーンにおける各ステージとは？
業界における主要な推進要因と課題は何か？
世界の深層学習市場の構造と主要プレイヤーは？
同産業における競争の度合いは？

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1 Preface
2 Scope and Methodology
2.1 Objectives of the Study
2.2 Stakeholders
2.3 Data Sources
2.3.1 Primary Sources
2.3.2 Secondary Sources
2.4 Market Estimation
2.4.1 Bottom-Up Approach
2.4.2 Top-Down Approach
2.5 Forecasting Methodology
3 Executive Summary
4 Introduction
4.1 Overview
4.2 Key Industry Trends
5 Global Deep Learning Market
5.1 Market Overview
5.2 Market Performance
5.3 Impact of COVID-19
5.4 Market Forecast
6 Market Breakup by Product Type
6.1 Software
6.1.1 Market Trends
6.1.2 Market Forecast
6.2 Services
6.2.1 Market Trends
6.2.2 Market Forecast
6.3 Hardware
6.3.1 Market Trends
6.3.2 Market Forecast
7 Market Breakup by Application
7.1 Image Recognition
7.1.1 Market Trends
7.1.2 Market Forecast
7.2 Signal Recognition
7.2.1 Market Trends
7.2.2 Market Forecast
7.3 Data Mining
7.3.1 Market Trends
7.3.2 Market Forecast
7.4 Others
7.4.1 Market Trends
7.4.2 Market Forecast
8 Market Breakup by End-Use Industry
8.1 Security
8.1.1 Market Trends
8.1.2 Market Forecast
8.2 Manufacturing
8.2.1 Market Trends
8.2.2 Market Forecast
8.3 Retail
8.3.1 Market Trends
8.3.2 Market Forecast
8.4 Automotive
8.4.1 Market Trends
8.4.2 Market Forecast
8.5 Healthcare
8.5.1 Market Trends
8.5.2 Market Forecast
8.6 Agriculture
8.6.1 Market Trends
8.6.2 Market Forecast
8.7 Others
8.7.1 Market Trends
8.7.2 Market Forecast
9 Market Breakup by Architecture
9.1 RNN
9.1.1 Market Trends
9.1.2 Market Forecast
9.2 CNN
9.2.1 Market Trends
9.2.2 Market Forecast
9.3 DBN
9.3.1 Market Trends
9.3.2 Market Forecast
9.4 DSN
9.4.1 Market Trends
9.4.2 Market Forecast
9.5 GRU
9.5.1 Market Trends
9.5.2 Market Forecast
10 Market Breakup by Region
10.1 North America
10.1.1 United States
10.1.1.1 Market Trends
10.1.1.2 Market Forecast
10.1.2 Canada
10.1.2.1 Market Trends
10.1.2.2 Market Forecast
10.2 Asia Pacific
10.2.1 China
10.2.1.1 Market Trends
10.2.1.2 Market Forecast
10.2.2 Japan
10.2.2.1 Market Trends
10.2.2.2 Market Forecast
10.2.3 India
10.2.3.1 Market Trends
10.2.3.2 Market Forecast
10.2.4 South Korea
10.2.4.1 Market Trends
10.2.4.2 Market Forecast
10.2.5 Australia
10.2.5.1 Market Trends
10.2.5.2 Market Forecast
10.2.6 Indonesia
10.2.6.1 Market Trends
10.2.6.2 Market Forecast
10.2.7 Others
10.2.7.1 Market Trends
10.2.7.2 Market Forecast
10.3 Europe
10.3.1 Germany
10.3.1.1 Market Trends
10.3.1.2 Market Forecast
10.3.2 France
10.3.2.1 Market Trends
10.3.2.2 Market Forecast
10.3.3 United Kingdom
10.3.3.1 Market Trends
10.3.3.2 Market Forecast
10.3.4 Italy
10.3.4.1 Market Trends
10.3.4.2 Market Forecast
10.3.5 Spain
10.3.5.1 Market Trends
10.3.5.2 Market Forecast
10.3.6 Russia
10.3.6.1 Market Trends
10.3.6.2 Market Forecast
10.3.7 Others
10.3.7.1 Market Trends
10.3.7.2 Market Forecast
10.4 Latin America
10.4.1 Brazil
10.4.1.1 Market Trends
10.4.1.2 Market Forecast
10.4.2 Mexico
10.4.2.1 Market Trends
10.4.2.2 Market Forecast
10.4.3 Others
10.4.3.1 Market Trends
10.4.3.2 Market Forecast
10.5 Middle East and Africa
10.5.1 Market Trends
10.5.2 Market Breakup by Country
10.5.3 Market Forecast
11 SWOT Analysis
11.1 Overview
11.2 Strengths
11.3 Weaknesses
11.4 Opportunities
11.5 Threats
12 Value Chain Analysis
13 Porters Five Forces Analysis
13.1 Overview
13.2 Bargaining Power of Buyers
13.3 Bargaining Power of Suppliers
13.4 Degree of Competition
13.5 Threat of New Entrants
13.6 Threat of Substitutes
14 Competitive Landscape
14.1 Market Structure
14.2 Key Players
14.3 Profiles of Key Players
14.3.1 Amazon Web Services (AWS)
14.3.1.1 Company Overview
14.3.1.2 Product Portfolio
14.3.2 Google Inc.
14.3.2.1 Company Overview
14.3.2.2 Product Portfolio
14.3.2.3 SWOT Analysis
14.3.3 IBM
14.3.3.1 Company Overview
14.3.3.2 Product Portfolio
14.3.4 Intel
14.3.4.1 Company Overview
14.3.4.2 Product Portfolio
14.3.4.3 Financials
14.3.4.4 SWOT Analysis
14.3.5 Micron Technology
14.3.5.1 Company Overview
14.3.5.2 Product Portfolio
14.3.5.3 Financials
14.3.5.4 SWOT Analysis
14.3.6 Microsoft Corporation
14.3.6.1 Company Overview
14.3.6.2 Product Portfolio
14.3.6.3 Financials
14.3.6.4 SWOT Analysis
14.3.7 Nvidia
14.3.7.1 Company Overview
14.3.7.2 Product Portfolio
14.3.7.3 Financials
14.3.7.4 SWOT Analysis
14.3.8 Qualcomm
14.3.8.1 Company Overview
14.3.8.2 Product Portfolio
14.3.8.3 Financials
14.3.8.4 SWOT Analysis
14.3.9 Samsung Electronics
14.3.9.1 Company Overview
14.3.9.2 Product Portfolio
14.3.10 Sensory Inc.
14.3.10.1 Company Overview
14.3.10.2 Product Portfolio
14.3.11 Pathmind Inc.
14.3.11.1 Company Overview
14.3.11.2 Product Portfolio
14.3.12 Xilinx
14.3.12.1 Company Overview
14.3.12.2 Product Portfolio
14.3.12.3 Financials
14.3.12.4 SWOT Analysis

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Table of Contents

Summary

The global deep learning market reached a value of US$ 12 Billion in 2021. Looking forward, IMARC Group expects the market to reach US$ 84.8 Billion by 2027, exhibiting a CAGR of 39.8% during 2022-2027. Keeping in mind the uncertainties of COVID-19, we are continuously tracking and evaluating the direct as well as the indirect influence of the pandemic on different end use industries. These insights are included in the report as a major market contributor.

Deep learning, or deep structured learning, is a division of machine learning that uses layered algorithmic models for analyzing data. It is a crucial component of data science, which uses statistics and predictive modeling for collecting, analyzing and interpreting large amounts of information. It also involves the use of artificial intelligence (AI) to imitate the functioning of the human brain while processing data, forming patterns and making decisions. This technology is commonly used in image recognition tools, natural language processing (NLP) and speech recognition software, self-driving vehicles and language translation services and finds extensive applications across the retail, healthcare, automotive, agriculture, security and manufacturing industries.

The expanding information technology (IT) industry, along with the rising trend of digitalization, is one of the key factors driving the growth of the market. In comparison to the traditionally used computing systems, deep learning algorithms can automatically intercept available data points, which enhances the efficiency and accuracy of the decision-making process. Furthermore, deep learning solutions are widely employed for cybersecurity, database management and fraud detection systems. They are also utilized for processing medical images for disease diagnosis and drug discovery and offering virtual patient assistance in the healthcare sector, which is contributing to the widespread adoption of the technology. Other factors, including its integration with big data analytics and cloud computing, along with extensive research and development (R&D) activities to develop improved hardware and software processing solutions for deep learning, are projected to drive the market in the coming years.

Key Market Segmentation:
IMARC Group provides an analysis of the key trends in each sub-segment of the global deep learning market, along with forecasts at the global, regional and country level from 2022-2027. Our report has categorized the market based on product type, application, end-use industry and architecture.

Breakup by Product Type:

Software
Services
Hardware

Breakup by Application:

Image Recognition
Signal Recognition
Data Mining
Others

Breakup by End-Use Industry:

Security
Manufacturing
Retail
Automotive
Healthcare
Agriculture
Others

Breakup by Architecture:

RNN
CNN
DBN
DSN
GRU

Breakup by Region:

North America
United States
Canada
Asia Pacific
China
Japan
India
South Korea
Australia
Indonesia
Others
Europe
Germany
France
United Kingdom
Italy
Spain
Russia
Others
Latin America
Brazil
Mexico
Others
Middle East and Africa

Competitive Landscape:
The report has also analysed the competitive landscape of the market with some of the key players being Amazon Web Services (AWS), Google Inc., IBM, Intel, Micron Technology, Microsoft Corporation, Nvidia, Qualcomm, Samsung Electronics, Sensory Inc., Pathmind, Inc., Xilinx, etc.

Key Questions Answered in This Report:
How has the global deep learning market performed so far and how will it perform in the coming years?
What are the key regional markets?
What has been the impact of COVID-19 on the global deep learning market?
What is the breakup of the market based on the product type?
What is the breakup of the market based on the application?
What is the breakup of the market based on the end-use industry?
What is the breakup of the market based on the architecture?
What are the various stages in the value chain of the industry?
What are the key driving factors and challenges in the industry?
What is the structure of the global deep learning market and who are the key players?
What is the degree of competition in the industry?

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