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AIトレーニングデータセット市場：データセット作成（データ収集、データ注釈、合成データ生成）、データセット販売（既製データセット、データセットマーケットプレイス）、データモダリティ（テキスト、画像、動画、音声、マルチモーダル）別 - 2029年までの世界予測AI Training Dataset Market by Dataset Creation (Data Collection, Data Annotation, Synthetic Data Generation), Dataset Selling (Off-the-Shelf Datasets, Dataset Marketplaces), Data Modality (Text, Image, Video, Audio, Multimodal) - Global Forecast to 2029 AIトレーニングデータセット市場は、2024年の28.2億米ドルから2029年には95.8億米ドルに増加し、2024年から2029年までの年平均成長率（CAGR）は27.7％になると予測される。様々なセクターが機械学習やAIの活用を... もっと見る
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サマリーAIトレーニングデータセット市場は、2024年の28.2億米ドルから2029年には95.8億米ドルに増加し、2024年から2029年までの年平均成長率（CAGR）は27.7％になると予測される。様々なセクターが機械学習やAIの活用を模索する中、AIトレーニングデータセットの需要は急速に増加している。特に医療、金融、自律走行車などの業界では、AIモデルを適切に訓練するための一流の多様なデータ収集に対する需要が高まっていることが、市場の成長を促す主な要因となっている。しかし、データのプライバシーや規制の遵守に関する懸念は、データ収集を妨げ、個人データへのアクセスを制限しかねない大きな障壁となり続けている。企業は、イノベーションと倫理的要素を調和させつつ、パフォーマンスと規制要件に準拠したデータを取得・管理する難しさに遭遇している。"提供別では、データセット作成分野が予測期間中に最も速い市場成長率を記録する見込みである。" データセット作成セグメントは、さまざまな業界で一流のデータに対するニーズが高まっていることから、予測期間中に市場で最も急速な増加が見込まれています。企業はデータに基づいて意思決定を行うことの重要性を認識しているため、徹底的かつ正確なデータセットの開発に多額の投資を行っている。この部分は、データ収集と処理を簡素化し、企業がより迅速かつ大規模にデータセットを作成できるようにするAIとMLの進歩を活用している。さらに、この分野の急成長には、IoTデバイスの増加と、デジタル・インタラクションから生成されるデータ量の増加が拍車をかけている。企業は、予測分析を実施し、顧客の行動を理解し、成果を向上させるためにテーラーメイドのマーケティング戦術を考案するために、大規模なデータセットの作成を優先している。GDPRやCCPAのような規則は、企業が倫理的なデータ収集方法に焦点を当てるよう促し、規制を遵守するカスタマイズされたデータセットへの需要を生み出している。企業は、それぞれの業界で競争力を維持し、市場の成長を実感するために、特定のビジネス要件を満たすカスタマイズされたデータセットを必要としている。 "データセットの販売別では、Off-the-Shelf（OTS）データセット分野が予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想される。" OTSデータセットは、安価で入手が容易であり、様々な用途に即座に適合することから、データセット販売分野で市場をリードすると予想される。データ収集と準備の時間を節約し、データ主導型戦略の迅速な導入を可能にするため、企業は既成のデータセットを選ぶことが多くなっている。医療、金融、マーケティングなどさまざまな分野でデータ分析に対する需要が高まっているため、企業は既存のデータを活用して意思決定を改善し、貴重な洞察を得ようとしており、この傾向はさらに強まっている。加えて、人工知能や機械学習技術の台頭により、モデルを訓練するための一流データへの需要が高まり、既成データセットへの依存度が高まっている。企業が適応性と競争力の維持を優先するため、既成データセットの利用は今後数年間で着実に増加すると予想される。 "アノテーションタイプ別では、予測期間中、合成データセット分野が最も速い市場成長率を記録する見込みである。" 予測期間を通じて、AIトレーニングデータセット市場における合成データセットセグメントは、成長率が最も大きく上昇する見込みです。合成データセットは、実世界のシナリオをシミュレートする豊富なデータを生成し、本物のデータセットに関連するデータ不足やプライバシーの問題を解決する。合成データを特定の目的に合わせてカスタマイズすることで、さまざまな業界にわたる人工知能モデルの多様な要求を満たすことができるため、その魅力が増す。モデルやシミュレーション技術の開発の進歩は、合成データの精度と信憑性を高め、最終的に機械学習アルゴリズムのトレーニングにおける有効性を高める。企業がAI能力の向上に注力するにつれて、堅牢かつ柔軟なデータセットへの需要が高まると予測され、将来のAIプロジェクトにおける合成データセットの重要性が浮き彫りになっている。この現象は、AI利用における偏見を減らし、より公正な結果を保証するために人工データを採用することで、倫理的なAI手法を奨励している。 "地域別では、2024年に北米が最大の市場シェアを持ち、アジア太平洋地域は予測期間中に最も速い速度で成長する予定である。" 2024年、北米がAIトレーニングデータセット市場で最大の市場シェアを占めると予想される。この優位性の理由は、大手ハイテク企業の存在、AIへの多額の投資、データ中心の強力なネットワークによる先進性である。北米の企業では、業務強化のために人工知能を統合する動きが加速しており、質の高いトレーニングデータの需要につながっている。一方、アジア太平洋地域は予測期間中に最も高い成長率を示すと予想されている。急拡大の背景には、AIへの追加投資、インターネット利用の増加、AI・機械学習スタートアップの増加がある。中国とインドは、豊富なデータとテクノロジーに精通した若い人口を背景に、AI技術の導入で先頭を走っている。 プライマリーの内訳 AIトレーニングデータセット市場で事業を展開する様々な主要組織の最高経営責任者（CEO）、イノベーション・技術責任者、システムインテグレーター、経営幹部に対して詳細なインタビューを実施した。 企業別：ティアI：18％、ティアII：52％、ティアIII：30 役職別Cレベルエグゼクティブ - 42%、Dレベルエグゼクティブ - 36%、その他 - 22 地域別北米：42％、欧州：26％、アジア太平洋地域：21％、中東・アフリカ：4％、中南米：7 本レポートには、AIトレーニングデータセットソリューションを提供する主要プレイヤーの調査が含まれている。AIトレーニングデータセット市場の主要ベンダーのプロファイルを掲載しています。AIトレーニングデータセット市場の主要企業には、Google（米国）、IBM（米国）、AWS（米国）、Microsoft（米国）、NVIDIA（米国）、Snorkel（米国）、Gretel（米国）、Shaip（米国）、Clickworker（米国）、Appen（オーストラリア）、Nexdata（米国）が含まれる、Bitext（米）、Aimleap（米）、Deep Vision Data（米）、Cogito Tech（米）、Sama（米）、Scale AI（米）、Lionbridge Technologies（米）、Alegion（米）、TELUS International（カナダ）、iMerit（米）、Labelbox（米）、V7Labs（英）、Defined.ai（米国）、SuperAnnotate（米国）、LXT（カナダ）、Toloka AI（オランダ）、Innodata（米国）、Kili technology（フランス）、HumanSignal（米国）、Superb AI（米国）、Hugging Face（米国）、CloudFactory（英国）、FileMarket（香港）、TagX（アラブ首長国連邦）、Roboflow（米国）、Supervise.ly（エストニア）、Encord（英国）、TransPerfect（米国）、Keylabs（イスラエル）、Data.world（米国）。 調査範囲 この調査レポートは、AIトレーニングデータセット市場を、提供別（データセット作成、データセット販売）、データセット作成別（データセット作成ソフトウェア、データセット作成サービス）、データセット販売別（既製（OTS）データセット、データセットマーケットプレイス）、アノテーションタイプ別（ラベル付け済みデータセット、ラベル付けなしデータセット、合成データセット）、データモダリティ別（テキスト、画像、音声・スピーチ、ビデオ、マルチモーダル）、タイプ別（ジェネレーティブAI、その他AI）、エンドユーザー別（BFSI、ソフトウェア＆テクノロジープロバイダー、通信、自動車、メディア＆エンターテインメント、政府＆防衛、ヘルスケア＆ライフサイエンス、製造、小売＆消費財、その他エンドユーザー）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、中東＆アフリカ、中南米）。本レポートでは、AIトレーニングデータセット市場の成長に影響を与える促進要因、阻害要因、課題、機会などの主要要因に関する詳細情報を網羅しています。主要な業界プレイヤーを詳細に分析し、事業概要、ソリューション、サービス、主要戦略、契約、パートナーシップ、合意、新製品・サービスの発表、M&A、AIトレーニングデータセット市場に関連する最近の動向に関する洞察を提供しています。AIトレーニングデータセット市場のエコシステムにおける今後の新興企業の競合分析も本レポートでカバーしています。 レポート購入の主な利点 本レポートは、AIトレーニングデータセット市場全体とそのサブセグメントにおける収益数の最も近い近似値に関する情報を、この市場の市場リーダー/新規参入者に提供するでしょう。本レポートは、ステークホルダーが競合状況を理解し、自社のビジネスを位置付け、適切な市場参入戦略を計画するためのより良い洞察を得るのに役立つだろう。また、関係者が市場の脈動を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。 本レポートは、以下のポイントに関する洞察を提供します： - 主な促進要因（生成AIモデルのための多様で継続的に更新されるマルチモーダルデータセットに対する需要の増加、会話AI用の多言語データセットに対する需要の高まり、自律走行車用の高品質ラベル付きデータに対する需要、希少事象シミュレーション用の合成データの利用の増加）、阻害要因（著作権侵害によるウェブスクレイピングデータの法的リスク、HIPAAコンプライアンスによる高品質医療データセットへのアクセスの制限）の分析、機会（多様な分野における専門的なデータアノテーションサービスに対する需要の高まり、増強されたトレーニングデータのための合成データ生成とプライバシー保護技術、エンタープライズソリューション向けにカスタマイズされたAIデータセットと特殊なフォーマット（3D、AR/VR）の作成）、課題（不整合、偏り、データセットの最新維持、多様なデータセットフォーマットと一貫性のないアノテーション慣行などのデータ品質と関連性の問題が、統合と信頼性の妨げになる可能性がある）。 - 製品開発/イノベーション：AIトレーニングデータセット市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・新サービスの立ち上げに関する詳細な洞察。 - 市場開発：有利な市場に関する包括的な情報 - 当レポートでは、さまざまな地域のAIトレーニングデータセット市場を分析しています。 - 市場の多様化：AIトレーニングデータセット市場における新製品＆サービス、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。 - 競合評価：Google（米国）、IBM（米国）、AWS（米国）、Microsoft（米国）、NVIDIA（米国）、Snorkel（米国）、Gretel（米国）、Shaip（米国）、Clickworker（米国）、Appen（オーストラリア）などの主要企業の市場シェア、成長戦略、サービス内容を詳細に評価、Nexdata（米）、Bitext（米）、Aimleap（米）、Deep Vision Data（米）、Cogito Tech（米）、Sama（米）、Scale AI（米）、Lionbridge Technologies（米）、Alegion（米）、TELUS International（カナダ）、iMerit（米）、Labelbox（米）、V7Labs（英）、Defined.ai（米国）、SuperAnnotate（米国）、LXT（カナダ）、Toloka AI（オランダ）、Innodata（米国）、Kili technology（フランス）、HumanSignal（米国）、Superb AI（米国）、Hugging Face（米国）、CloudFactory（英国）、FileMarket（香港）、TagX（アラブ首長国連邦）、Roboflow（米国）、Supervise.ly（エストニア）、Encord（英国）、TransPerfect（米国）、Keylabs（イスラエル）、Data.world（米国）などである。また、本レポートは、関係者がAIトレーニングデータセット市場の鼓動を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。 目次1 はじめに1.1 調査目的 43 1.2 市場の定義 1.2.1 包含と除外 44 1.3 市場範囲 1.3.1 市場セグメンテーション 45 1.3.2 考慮した年数 48 1.4 考慮した通貨 49 1.5 利害関係者 2 調査方法 50 2.1 調査データ 50 2.1.1 二次データ 51 2.1.2 一次データ 2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 52 2.1.2.2 主要業界インサイト 52 2.2 市場の分類とデータの三角測量 53 2.3 市場規模の推定 54 2.3.1 トップダウンアプローチ 54 2.3.2 ボトムアップアプローチ 2.4 市場予測 59 2.5 リサーチの前提 60 2.6 リサーチの限界 62 3 エグゼクティブ・サマリー 63 4 プレミアムインサイト 4.1 AIトレーニングデータセット市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会 71 4.2 AIトレーニングデータセット市場：上位3つのデータモダリティ別 72 4.3 北米：AIトレーニングデータセット市場、 アノテーションタイプ・エンドユーザー別 72 4.4 AIトレーニングデータセット市場：地域別 73 5 市場概要と業界動向 74 5.1 はじめに 74 5.2 市場ダイナミクス 5.2.1 ドライバ 75 5.2.1.1 多様で継続的に更新されるマルチモーダルデータセットに対する生成AIモデルへのニーズの高まり 75 5.2.1.2 会話AIにおける多言語データセットの利用の増加 75 5.2.1.3 自律走行車向けの高品質ラベル付きデータへの需要の高まり 76 5.2.1.4 レアイベントシミュレーションにおける合成データの採用増加 76 5.2.2 制約事項 77 5.2.2.1 著作権侵害によるウェブスクレイピングデータの法的リスク 77 5.2.2.2 HIPAAコンプライアンスによる高品質医療データセットへのアクセス制限 77 5.2.3 機会 78 5.2.3.1 多様な分野における専門的なデータ注釈サービスへの需要の高まり 78 5.2.3.2 学習データ増強のための合成データ生成とプライバシー保護技術 78 5.2.3.3 企業向けソリューション向けにカスタマイズされたAIデータセットと専用フォーマットの作成 79 5.2.4 課題 79 5.2.4.1 データの質と関連性の問題 79 5.2.4.2 多様なデータセットフォーマットと一貫性のないアノテーション手法 79 5.3 AIトレーニングデータセットの進化 5.4 サプライチェーン分析 82 5.5 エコシステム分析 84 5.5.1 データ収集ソフトウェアプロバイダー 86 5.5.2 データラベリングとアノテーションプラットフォームプロバイダー 87 5.5.3 合成データプロバイダー 87 5.5.4 データ補強ツールプロバイダー 87 5.5.5 既製データセットプロバイダー 87 5.5.6 AIトレーニングデータセットサービスプロバイダー 88 5.6 投資と資金調達のシナリオ 5.7 AIトレーニング用データセット市場におけるジェネレーティブAIの影響 91 5.7.1 画像認識のためのデータ補強 92 5.7.2 NLPのための合成テキスト生成 92 5.7.3 音声・音声データ合成 92 5.7.4 模擬ユーザー対話データ 92 5.7.5 データセットのバイアス緩和 92 5.7.6 予測モデルのシナリオテスト 92 5.8 ケーススタディ分析 93 5.8.1 ケーススタディ1：クリックワーカー、自動車システムのAIトレーニングデータセットを強化し、音声認識精度を向上 93 5.8.2 ケーススタディ 2：appen、110言語の包括的なAIトレーニングデータセットでmicrosoft translatorを強化 93 5.8.3 ケーススタディ 3：Cogito Tech LLC、AI駆動大動脈弁データセットで心臓外科手術を強化 94 5.8.4 ケーススタディ4：ヒンジヘルスがスーパーアノテートで成功し、疼痛軽減のためのAIトレーニングデータセットを強化 94 5.8.5 ケーススタディ5：アウトリーチはラベルスタジオでAIトレーニングを強化 95 5.8.6 ケーススタディ6：エンコードが外科手術ビデオアノテーションの主要課題に対応し、データ品質と効率を向上 96 5.9 テクノロジー分析 96 5.9.1 主要技術 97 5.9.1.1 データのラベリングとアノテーション 97 5.9.1.2 合成データ生成 97 5.9.1.3 データ増強 97 5.9.1.4 ヒューマンインザループ（HITL）フィードバックシステム 98 5.9.1.5 能動学習 98 5.9.1.6 データのクレンジングと前処理 98 5.9.1.7 バイアスの検出と緩和 99 5.9.1.8 データセットのバージョン管理と管理 99 5.9.2 補足技術 5.9.2.1 クラウドストレージとデータレイク 99 5.9.2.2 MLOpsとモデル管理 100 5.9.2.3 データガバナンス 100 5.9.2.4 機械学習フレームワーク 100 5.9.3 隣接テクノロジー 101 5.9.3.1 統合学習 101 5.9.3.2 データ処理のためのエッジAI 101 5.9.3.3 差分プライバシー 101 5.9.3.4 AutoML 102 5.9.3.5 トランスファー学習 102 5.10 規制の状況 102 5.10.1 規制機関、政府機関、その他の組織 103 5.10.2 規制AIトレーニングデータセット 107 5.10.2.1 北米 107 5.10.2.1.1 AI権利章典の青写真（米国） 107 5.10.2.1.2 自動意思決定に関する指令（カナダ） 107 5.10.2.2 欧州 108 5.10.2.2.1 英国AI規制白書 108 5.10.2.2.2 AI 規制法（ドイツ） 108 5.10.2.2.3 デジタル共和国法（フランス） 108 5.10.2.2.4 個人情報保護法（イタリア） 109 5.10.2.2.5 デジタルサービス法（スペイン） 109 5.10.2.2.6 オランダデータ保護局（Autoriteit Persoonsgegevens）ガイドライン 109 5.10.2.2.7 スウェーデン国家貿易委員会 AI ガイドライン 110 5.10.2.2.8 デンマークデータ保護庁（Datatilsynet）の AI 勧告 110 5.10.2.2.9 人工知能 4.0（AI 4.0）プログラム - フィンランド 110 5.10.2.3 アジア太平洋 111 5.10.2.3.1 個人データ保護法案（PDPB）とAI国家戦略（NSAI） - インド 111 5.10.2.3.2 官民データ活用推進基本法とAIガイドライン - 日本 111 5.10.2.3.3 新世代人工知能発展計画・AI倫理指針（中国） 111 5.10.2.3.4 知能情報化枠組み法 - 韓国 112 5.10.2.3.5 AI倫理フレームワーク（オーストラリア）及びAI戦略（ニュージーランド） 112 5.10.2.3.6 モデル AI ガバナンス枠組み（シンガポール） 113 5.10.2.3.7 AI国家フレームワーク（マレーシア） 113 5.10.2.3.8 AIロードマップ（フィリピン） 113 5.10.2.4 中東・アフリカ 114 5.10.2.4.1 サウジアラビアデータ・人工知能庁（SDAIA）規制 114 5.10.2.4.2 UAE国家AI戦略2031 114 5.10.2.4.3 カタール国家AI戦略 114 5.10.2.4.4 国家人工知能戦略（2021-2025）-トルコ 115 5.10.2.4.5 アフリカ連合（AU）のAIフレームワーク 115 5.10.2.4.6 エジプトの人工知能戦略 115 5.10.2.4.7 クウェート国家開発計画（新クウェートビジョン 2035） 116 5.10.2.5 中南米 116 5.10.2.5.1 ブラジル一般データ保護法（LGPD） 116 5.10.2.5.2 私的当事者の保有する個人データの保護に関する連邦法（メキシコ） 116 5.10.2.5.3 アルゼンチン 個人データ保護法（PDPL）及びAI倫理フレームワーク 117 5.10.2.5.4 チリ データ保護法＆AI国家政策 117 5.10.2.5.5 コロンビア データ保護法（Law 1581）及びAI倫理ガイドライン 117 5.10.2.5.6 ペルーの個人データ保護法と国家AI戦略 118 5.11 特許分析 118 5.11.1 方法論 118 5.11.2 出願特許（文書タイプ別） 118 5.11.3 イノベーションと特許出願 119 5.12 価格分析 123 5.12.1 価格設定データ：オファリング別 124 5.12.2 価格設定データ：製品タイプ別 124 5.13 主要会議とイベント（2024-2025年） 125 5.14 ポーターの5つの力分析 126 5.14.1 新規参入の脅威 127 5.14.2 代替品の脅威 128 5.14.3 供給者の交渉力 128 5.14.4 買い手の交渉力 128 5.14.5 競争上のライバルの激しさ 128 5.15 主要ステークホルダーと購買基準 129 5.15.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 129 5.15.2 購買基準 130 5.16 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 131 6 AIトレーニングデータセット市場：提供製品別 132 6.1 はじめに 133 6.1.1 オファリングAIトレーニング用データセット市場の促進要因 133 6.2 データセットの作成 134 6.2.1 堅牢なAIアプリケーション開発の鍵となるデータセット作成 134 6.3 データセットの販売 135 6.135 3.1 倫理的なデータ販売によるAI開発のためのデータの収益化 135 7 AIトレーニングデータセット市場（データセット作成別） 137 7.1 はじめに 138 7.1.1 データセット作成：AIトレーニング用データセット市場の促進要因 138 7.2 データセット作成ソフトウェア 140 7.2.1 データセット作成ソフトウェアは様々な分野のイノベーションを促進する 140 7.2.2 データ収集ソフトウェア 141 7.2.2.1 ウェブスクレイピングツール 142 7.2.2.2 データソーシングAPI 143 7.2.2.3 クラウドソーシング・プラットフォーム 144 7.2.2.4 センサーデータ収集ソフトウェア 145 7.2.3 データのラベリングとアノテーション 146 7.2.3.1 画像アノテーション 147 7.2.3.2 テキストアノテーション 148 7.2.3.3 ビデオアノテーション 149 7.2.3.4 音声アノテーション 151 7.2.3.5 3Dデータアノテーション 152 7.2.4 合成データ生成ソフトウェア 153 7.2.5 データ補強ソフトウェア 154 7.3 データセット作成サービス 155 7.3.1 最適なaiモデルアライメントのためのカスタマイズされたデータ作成サービス 155 7.3.2 データ収集サービス 156 7.3.3 データ注釈・ラベリングサービス 157 7.3.4 データ検証サービス 158 8 AI 訓練用データセット市場（データセット販売別） 160 8.1 はじめに 161 8.1.1 データセット販売：AIトレーニングデータセット市場の促進要因 161 8.2 既製（OTS）データセット 162 8.162 2.1 スケーラビリティと配布の容易さがAiトレーニングにおけるOTSデータセットの魅力 163 8.3 データセット・マーケットプレイス 164 8.3.1 データセットマーケットプレイスは重要なリソースへのアクセスを民主化することでAIイノベーションを加速する 164 9 AIトレーニング用データセット市場、アノテーションタイプ別 165 9.1 はじめに 166 9.1.1 アノテーションタイプAIトレーニング用データセット市場の促進要因 166 9.2 標識済みデータセット 168 9.2.1 高品質なラベル付け済みデータセットが様々な分野のAI開発を加速 168 9.3 ラベルなしデータセット 169 9.3.1 ラベルなしデータセットがロバストなAIモデル学習を可能にする 169 9.4 合成データセット 170 9.4.1 生成モデルの進歩が合成データセットの質を高める 170 10 AIトレーニングデータセット市場（データモダリティ別） 172 10.1 はじめに 173 10.1.1 データの種類AIトレーニング用データセット市場の促進要因 173 10.2 テキスト 174 10.2.1 企業はモデルの精度を高めるために、多様なラベル付きテキストデータセットのキュレーションを優先する 174 10.2.2 テキスト分類 175 10.2.3 チャットボット 176 10.177 2.4 センチメント分析 10.2.5 文書解析 178 10.2.6 その他のテキストデータのモダリティ 179 10.3 画像 181 10.3.1 深層学習技術、特に畳み込みニューラルネットワークの進歩により、AI開発における画像データの役割が高まる 181 10.3.2 物体検出 182 10.3.3 顔認識 183 10.3.4 医療画像 184 10.3.5 衛星画像 185 10.3.6 その他の画像データモダリティ 186 10.4 音声・スピーチ 187 10.4.1 音声認識技術の普及が多様で高品質な音声データセットの需要を高める 187 10.4.2 音声認識 188 10.4.3 音声分類 189 10.4.4 音楽生成 190 10.4.5 音声合成 191 10.4.6 その他の音声・音声データモダリティ 192 10.5 ビデオ 194 10.5.1 動画コンテンツの可能性を活用しようとする企業による高品質ラベル付き動画データセットへの需要の急増 194 10.5.2 行動認識 195 10.5.3 自律走行 196 10.5.4 ビデオ監視 197 10.5.5 動画コンテンツのモデレーション 198 10.5.6 その他の動画データモダリティ 199 10.6 マルチモーダル 200 10.6.1 マルチモーダルデータセットへの需要の高まりがAIアプリケーションの革新と進歩を後押しする 200 10.6.2 音声からテキストへ 201 10.6.3 コンテンツ推薦 202 10.6.4 ビジュアル質問応答（VQA） 203 10.6.5 マルチモーダル分析 204 10.6.6 その他のマルチモーダリティ 205 11 AI 訓練データセット市場（タイプ別） 207 11.1 はじめに 208 11.1.1 タイプ別AIトレーニングデータセット市場の促進要因 11.2 ジェネレーティブAI 210 11.2.1 ジェネレーティブAIは多様なトレーニングデータセットを通じて業界全体の創造性に革命を起こす 210 11.2.2 LM評価 211 11.2.3 ラグ最適化 212 11.2.4 LGMの微調整 214 11.2.5 会話エージェント 215 11.2.6 コンテンツ作成 216 11.2.7 コード生成 217 11.2.8 その他の生成AI 218 11.3 その他のAI 219 11.3.1 エンタープライズAIアプリケーションにおける自然言語処理とコンピュータビジョンの役割の高まりがその他のAIデータセットの需要を押し上げる 219 11.3.2 自然言語処理（NLP） 220 11.3.2.1 テキスト分類 221 11.3.2.2 固有表現認識（NER） 222 11.3.2.3 センチメント分析 223 11.3.2.4 文書の構文解析と抽出 224 11.3.3 コンピュータビジョン 225 11.3.3.1 画像分類 226 11.3.3.2 物体検出 227 11.3.3.3 ビデオ解析 228 11.3.3.4 文字認識（OCR） 229 11.3.4 予測分析 230 11.3.4.1 時系列予測 232 11.3.4.2 異常検知 233 11.3.4.3 顧客行動予測 234 11.3.4.4 リスクのスコアリングと管理 235 11.3.5 推薦システム 236 11.3.5.1 商品とコンテンツの推奨 237 11.3.5.2 パーソナライズされたマーケティングと広告 238 11.3.5.3 協調フィルタリング 239 11.3.6 音声・音声処理 240 11.3.6.1 音声認識 241 11.3.6.2 音声分類 242 11.3.6.3 音声コマンド認識 243 11.3.6.4 音声からテキストへの文字起こし 244 11.3.7 その他のタイプ 245 12 AIトレーニングデータセット市場：エンドユーザー別 246 12.1 はじめに 247 12.1.1 エンドユーザー：AIトレーニングデータセット市場の促進要因 247 12.2 BFSI 249 12.2.1 金融機関はAIトレーニングデータセットを活用して不正検知とリスク管理を強化 249 12.2.2 銀行 250 12.2.3 金融サービス 251 12.2.4 保険 252 12.3 通信 253 12.3.1 AIを活用したインテリジェント・システムでパフォーマンスと顧客サービスを向上させる通信事業者 253 12.4 政府・防衛 254 12.254 4.1 AIのトレーニング・データセットが国家安全保障と防衛活動の進歩を促進 254 12.5 ヘルスケア・ライフサイエンス 256 12.5.1 AIトレーニング・データセットが精密医療と診断における画期的なブレークスルーを先導 256 12.6 製造業 257 12.6.1 AIトレーニングデータセットが自動化と予知保全で製造業の効率化を促進 257 12.7 小売・消費財 258 12.7.1 小売業はAI主導のレコメンデーションと最適化されたサプライチェーンでパーソナライズされた顧客体験を強化する 258 12.8 ソフトウェア＆テクノロジー・プロバイダー 259 12.8.1 AIトレーニングデータセットを最先端のソリューションに活用するソフトウェア＆テクノロジー・プロバイダーがイノベーションを加速 259 12.8.2 クラウド・ハイパースケーラー 260 12.8.3 基盤モデル／LLMプロバイダー 261 12.8.4 AIテクノロジープロバイダー 262 12.8.5 IT＆IT対応サービスプロバイダー 263 12.9 自動車 264 12.9.1 実世界の運転行動や状況を捉えたAIのトレーニングデータセットに後押しされる自律走行車開発の急速な進歩 264 12.10 メディアとエンターテインメント 265 12.10.1 AIトレーニングデータセットはメディア、ゲーム、エンターテインメント業界のコンテンツ制作のイノベーションを促進する 265 12.11 その他のエンドユーザー 266 13 AIトレーニングデータセット市場、地域別 268 13.1 はじめに 269 13.2 北米 270 13.2.1 北米：AIトレーニングデータセット市場の促進要因 271 13.2.2 北米：マクロ経済見通し 271 13.2.3 米国 280 13.2.3.1 AIアルゴリズムの精度と性能を向上させるための大規模かつ多様なデータセットへの様々な分野の企業の依存が市場を牽引 280 13.2.4 カナダ 281 13.2.4.1 AI投資の利益を最大化するために関係者からの知見収集に注力する政府が市場を牽引 281 13.3 欧州 282 13.3.1 欧州：AIトレーニングデータセット市場の促進要因 282 13.3.2 欧州：マクロ経済見通し 283 13.3.3 英国 291 13.3.3.1 様々な分野からの高品質データと革新的ソリューションに対する需要の高まりが市場を牽引 291 13.3.4 ドイツ 292 13.3.4.1 産業界の需要、政府の支援、データプライバシー規制が市場を牽引 292 13.3.5 フランス 293 13.3.5.1 競争力を維持するためにハイテク企業や新興企業によるAIソリューションの採用が増加 293 13.3.6 イタリア 294 13.3.6.1 データ収集・管理の進歩により、企業は様々なAIアプリケーションに合わせた多様なデータセットへのアクセスが可能に 294 13.3.7 スペイン 295 13.3.7.1 政府の戦略的イニシアティブと業界のイノベーションが市場を牽引 295 13.3.8 オランダ 296 13.3.8.1 倫理的AIへの注力とデジタルインフラの拡大により、高品質で多様な訓練用データセットの需要が加速 296 13.3.9 その他の欧州 297 13.4 アジア太平洋 298 13.4.1 アジア太平洋地域：AIトレーニング用データセット市場の促進要因 298 13.4.2 アジア太平洋地域：マクロ経済見通し 298 13.4.3 中国 308 13.4.3.1 様々な分野からの学習モデル用高品質データへの需要増加が市場を牽引 308 13.4.4 日本 309 13.4.4.1 政府の支援政策と企業の戦略的取り組みが市場を牽引 309 13.4.5 インド 310 13.4.5.1 様々な分野でのAIソリューション需要の増加が市場を牽引 310 13.4.6 韓国 311 13.4.6.1 AI導入の増加と高品質データセットの必要性が市場を牽引 311 13.4.7 オーストラリア 312 13.4.7.1 高品質データと倫理基準の需要が市場を牽引 312 13.4.8 シンガポール 313 13.4.8.1 情報通信メディア開発庁（IMDA）などのイニシアチブがデータリテラシーとAI利用を促進 313 13.4.9 その他のアジア太平洋地域 314 13.5 中東・アフリカ 315 13.5.1 中東・アフリカ：AIトレーニング用データセット市場の牽引役 315 13.5.2 中東・アフリカ：マクロ経済見通し 315 13.5.3 中東 324 13.5.3.1 UAE 325 13.5.3.1.1 予測分析と疾病検出のための膨大な医療データセットを構築する医療セクターの取り組みが市場を牽引 325 13.5.3.2 サウジアラビア 326 13.5.3.2.1 サウジ・オープンデータ・プラットフォームの立ち上げと世界的ハイテク企業との提携でAI訓練用データセット開発が加速 326 13.5.3.3 カタール 327 13.5.3.3.1 ストリーミングデータに特化した新興企業への戦略的投資が市場を牽引 327 13.5.3.4 トルコ 328 13.5.3.4.1 政府の取り組みと様々な分野からの高品質データセット需要の増加が市場を牽引 328 13.5.3.5 その他の中東地域 329 13.5.4 アフリカ 330 13.5.4.1 様々な分野でAI活用の可能性が高まり、市場を牽引する 330 13.6 ラテンアメリカ 331 13.6.1 ラテンアメリカ：AIトレーニングデータセット市場の促進要因 331 13.6.2 ラテンアメリカ：マクロ経済見通し 332 13.6.3 ブラジル 340 13.6.3.1 ITとヘルスケア分野の成長が市場を牽引 340 13.6.4 メキシコ 341 13.6.4.1 政府のイニシアティブと民間投資が市場を牽引 341 13.6.5 アルゼンチン 342 13.6.5.1 政府の透明性イニシアティブと新興企業支援が市場を牽引 342 13.6.6 その他のラテンアメリカ 343 14 競争環境 344 14.1 概要 344 14.2 主要企業の戦略／勝利への権利（2021-2024年） 344 14.3 収益分析（2019-2023年） 347 14.4 市場シェア分析、2023年 349 14.4.1 市場ランキング分析 350 14.5 製品比較分析 352 14.5.1 AWSセージメーカー（AWS） 353 14.5.2 AIデータプラットフォーム（appen） 353 14.5.3 SAMAプラットフォーム（SAMA） 353 14.5.4 データエンジン・スケールジェンAIプラットフォーム（Scale AI） 353 14.5.5 イメリット・プラットフォーム（イメリット） 353 14.6 企業の評価と財務指標（2024年） 353 14.7 企業評価マトリックス：主要プレーヤー、2023年 355 14.7.1 スター企業 355 14.7.2 新興リーダー 355 14.7.3 浸透型プレーヤー 355 14.7.4 参加企業 355 14.7.5 企業フットプリント：主要プレーヤー（2023年） 357 14.7.5.1 企業フットプリント 357 14.7.5.2 地域別フットプリント 358 14.7.5.3 オファリングのフットプリント 359 14.7.5.4 データモダリティフットプリント 360 14.7.5.5 エンドユーザーのフットプリント 361 14.8 企業評価マトリクス：新興企業／SM（2023年） 362 14.8.1 進歩的企業 362 14.8.2 対応力のある企業 362 14.8.3 ダイナミックな企業 362 14.8.4 スタートアップ・ブロック 362 14.8.5 競争ベンチマーキング：新興企業／SM、2023年 364 14.8.5.1 主要新興企業／中小企業の詳細リスト 364 14.8.5.2 主要新興企業／中小企業の競争ベンチマーク 366 14.9 競争シナリオ 367 14.9.1 製品の発売と機能強化 367 14.9.2 取引 370 15 会社プロファイル 371 15.1 紹介 371 15.2 主要プレーヤー 371 15.2.1 グーグル 371 15.2.1.1 事業概要 371 15.2.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 372 15.2.1.3 最近の動向 373 15.2.1.3.1 製品の発売と機能強化 373 15.2.1.3.2 取引 373 15.2.1.4 MnMの見解 374 15.2.1.4.1 主要な強み 374 15.2.1.4.2 戦略的選択 374 15.2.1.4.3 弱点と競争上の脅威 374 15.2.2 マイクロソフト 375 15.2.2.1 事業概要 375 15.2.2.2 提供する製品／ソリューション／サービス 376 15.2.2.3 最近の動向 377 15.2.2.3.1 製品の発売と機能強化 377 15.2.2.4 MnMの見解 377 15.2.2.4.1 主要な強み 377 15.2.2.4.2 戦略的選択 377 15.2.2.4.3 弱点と競争上の脅威 378 15.2.3 AWS 379 15.2.3.1 事業概要 379 15.2.3.2 提供する製品／ソリューション／サービス 380 15.2.3.3 最近の動向 380 15.2.3.3.1 製品の発売と機能強化 380 15.2.3.3.2 取引 381 15.2.3.4 MnMの見解 381 15.2.3.4.1 主要な強み 381 15.2.3.4.2 戦略的選択 381 15.2.3.4.3 弱点と競争上の脅威 381 15.2.4 APPEN 382 15.2.4.1 事業概要 382 15.2.4.2 提供する製品／ソリューション／サービス 383 15.2.4.3 最近の動向 384 15.2.4.3.1 製品の発売と機能強化 384 15.2.4.3.2 取引 384 15.2.4.4 MnMの見解 385 15.2.4.4.1 主要な強み 385 15.2.4.4.2 戦略的選択 385 15.2.4.4.3 弱点と競争上の脅威 385 15.2.5 エヌビディア 386 15.2.5.1 事業概要 386 15.2.5.2 提供する製品/ソリューション/サービス 387 15.2.5.3 最近の動向 388 15.2.5.3.1 製品の発売と機能強化 388 15.2.5.4 MnMの見解 388 15.2.5.4.1 主要な強み 388 15.2.5.4.2 戦略的選択 388 15.2.5.4.3 弱点と競争上の脅威 389 15.2.6 IBM 390 15.2.6.1 事業概要 390 15.2.6.2 提供する製品／ソリューション／サービス 391 15.2.7 テルスインターナショナル 392 15.2.7.1 事業概要 392 15.2.7.2 提供する製品／ソリューション／サービス 393 15.2.8 イノデータ 394 15.2.8.1 事業概要 394 15.2.8.2 提供する製品／ソリューション／サービス 395 15.2.8.3 最近の動向 396 15.2.8.3.1 製品の発売と機能強化 396 15.2.9 コギトテック 397 15.2.9.1 事業概要 397 15.2.9.2 提供する製品／ソリューション／サービス 398 15.2.10 SAMA 399 15.2.10.1 事業概要 399 15.2.10.2 提供する製品／ソリューション／サービス 399 15.2.10.3 最近の動向 400 15.2.10.3.1 製品の発売と強化 400 15.2.11 クリックワーカー 401 15.2.12 トランスパーフェクト 401 15.2.13 クラウドファクトリー 402 15.2.14 イメリット 402 15.2.15 ライオンブリッジテクノロジーズ 403 15.2.16 スケール・アイ 404 15.3 スタートアップ／中小企業 405 15.3.1 シュノーケルAI 405 15.3.2 GRETEL 406 15.3.3 SHAIP 407 15.3.4 ネックスデータ 408 15.3.5 BITEXT 409 15.3.6 aimleap 410 15.3.7 アレジオン 410 15.3.8 ディープビジョンデータ 411 15.3.9 ラベルボックス 411 15.3.10 v7labs 412 15.3.11 defined.ai 413 15.3.12 superannotate 414 15.3.13 toloka ai 414 15.3.14 Kiliテクノロジー 415 15.3.15 ヒューマンシグナル 415 15.3.16 superb ai 416 15.3.17 ハギング・フェイス 416 15.3.18 ファイルマーケット 417 15.3.19 TAGX 418 15.3.20 ロボフロー 419 15.3.21 Supervisely 419 15.3.22 エンコード 420 15.3.23 キーラブ 420 15.3.24 LXT 421 15.3.25 データ・ワールド 421 16 隣接市場と関連市場 422 16.1 はじめに 422 16.2 データ注釈・ラベリング市場 422 16.2.1 市場の定義 422 16.2.2 市場の概要 422 16.2.2.1 データ注釈・ラベリング市場：コンポーネント別 423 16.2.2.2 データ注釈・ラベリング市場：データタイプ別 424 16.2.2.3 データアノテーション・ラベリング市場：展開タイプ別 424 16.2.2.4 データアノテーション・ラベリング市場：組織規模別 425 16.2.2.5 データ注釈・ラベリング市場：注釈タイプ別 426 16.2.2.6 データアノテーション・ラベリング市場：用途別 427 16.2.2.7 データ注釈・ラベリング市場：業種別 429 16.2.2.8 データアノテーション・ラベリング市場：地域別 430 16.3 合成データ生成市場 431 16.3.1 市場の定義 431 16.3.2 市場概要 431 16.3.2.1 合成データ生成市場：提供製品別 431 16.3.2.2 合成データ生成市場：データタイプ別 432 16.3.2.3 合成データ生成市場：用途別 433 16.3.2.4 合成データ生成市場：業種別 434 16.3.2.5 合成データ生成市場：地域別 435 17 付録 437 17.1 ディスカッションガイド 437 17.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル 443 17.3 カスタマイズオプション 445 17.4 関連レポート 445 17.5 著者の詳細 446
SummaryThe market for AI training datasets is expected to increase from USD 2.82 billion in 2024 to USD 9.58 billion in 2029, experiencing a compound annual growth rate (CAGR) of 27.7% from 2024 to 2029. The demand for AI training datasets is rapidly increasing as various sectors look for more machine learning and AI uses. A key factor driving the growth of the market is the increasing demand for top-notch, varied data collections to properly train AI models, especially in industries such as healthcare, finance, and autonomous vehicles. However, concerns regarding data privacy and compliance with regulations continue to pose a major barrier that could hinder data collection and restrict access to personal data. Businesses encounter difficulties in obtaining and controlling data that comply with performance and regulation requirements, while also harmonizing innovation and ethical factors. Table of Contents1 INTRODUCTION 43
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