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日本ディープラーニング市場 オファリング別(ハードウェア、ソフトウェア、サービス)、アプリケーション別(画像認識、信号認識、データマイニング)、エンドユーザー産業別(ヘルスケア、小売、自動車、セキュリティ、製造、その他)、アーキテクチャ別(RNN、CNN、DBN、DSN、GRU)、地域別、競争予測と機会、2027年


Japan Deep Learning Market By Offering (Hardware, Software, and Services), By Application (Image Recognition, Signal Recognition, and Data Mining), By End-User Industry (Healthcare, Retail, Automotive, Security, Manufacturing, and Others), By Architecture (RNN, CNN, DBN, DSN, and GRU), and By Region, Competition Forecast and Opportunities, 2027

日本の深層学習市場は、予測期間であるFY2023-FY2027において目覚ましいCAGRで成長すると予想されます。製造業からの高い需要、政府の支援政策、ハードウェアコストの低下が、予測期間を通じて日本のディープラー... もっと見る

 

 

出版社 出版年月 電子版価格 ページ数 言語
TechSci Research
テックサイリサーチ
2023年2月1日 US$3,500
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75 英語

 

サマリー

日本の深層学習市場は、予測期間であるFY2023-FY2027において目覚ましいCAGRで成長すると予想されます。製造業からの高い需要、政府の支援政策、ハードウェアコストの低下が、予測期間を通じて日本のディープラーニング市場の成長を促進する主な要因となっています。
製造業によるディープラーニング技術の採用が市場成長を促進する
日本政府は、生産性と利益を高め、組織で発生する損失を最小限に抑えるために、先進的な技術を推進しています。整備された技術インフラの存在と、政府による研究開発活動への巨額の資金配分が、既存インフラへの先端技術の容易な導入を支えています。日本は産業用ロボット技術で世界をリードしており、ロボット技術をオープンソースのディープラーニングフレームワークと統合して、より良い結果を出すことを計画しています。製造業は産業用ロボットを使って、業務の合理化と最適化を図っています。ディープラーニング技術を加えることで、産業用ロボットは過去の事例から学習することで、複雑なプロセス中に正確な判断を下すことができ、その知識を現在いる他の産業用ロボットと瞬時に共有することができます。産業用ロボットは、3次元画像とディープラーニングによる画像認識を使って、乱雑に積まれたブロックの中から最適な位置を選択するために、情報に基づいた判断を下すことができます。ディープラーニング技術を活用することで、産業用ロボットは故障を事前に察知して予防することができ、製造業の生産性向上を確実にします。
自動運転車の需要の高さが市場の成長を後押しする
政府が発表した、レベル4の自律走行を含む高度なモビリティサービスの国内普及を目指すプロジェクト「Road to the L4」は、日本のディープラーニング市場に有利な機会を生み出すと期待されています。地方では、高齢者が車両を正確に運転できないため、交通事故件数が増加しています。また、経済産業省は、2025年までに全国に40カ所の自律走行タクシー試験場を整備することを計画しています。自律走行車や自動運転車は、ディープラーニング技術により、交通事故の発生を防ぎ、消費者の生活の質を向上させる。増加する老人人口をサポートするための自律走行車の導入と、それを支える道路インフラの整備は、今後5年間、日本の深層学習市場の成長を加速させると予想されます。
ヘルスケア業界によるディープラーニング技術の採用が増加し、市場の需要を支える
顧客体験を向上させ、患者の記録を効率的に維持するために、ヘルスケア業界による先進技術の採用が増加していることは、市場の需要にプラスの影響を与えています。老人人口の増加や、高齢者ケアサービスを改善するための主要政府による取り組みや投資の急増は、ヘルスケア分野でのディープラーニング技術の採用を加速しています。ディープラーニング技術は、患者の持ち物の認識と分類にかかる無駄な時間を削減し、部屋割りのプロセスを最適化するためにも利用できます。テレヘルスや患者監視デバイスの普及が進むことで、今後5年間、日本のディープラーニング市場の成長がさらに加速すると予想されます。
市場のセグメント分け
日本のディープラーニング市場は、提供、アプリケーション、エンドユーザー産業、アーキテクチャ、企業、地域分布に分類されます。オファリングに基づき、市場はハードウェア、ソフトウェア、サービスに分けられる。アプリケーションに基づくと、市場は画像認識、信号認識、データマイニングに分けられる。エンドユーザー産業に基づいて、市場はヘルスケア、小売、自動車、セキュリティ、製造、その他に分けられます。アーキテクチャに基づき、市場はRNN、CNN、DBN、DSN、GRUに分けられる。また、地域分布に基づいて市場を調査し、地域は北海道・東北、関東、中部、関西、中国、四国、九州に大別されます。
市場関係者
Amazon Web Services(AWS)、Google Inc.、IBM Corporation、Intel Corporation、Microsoft Corporation、Preferred Networks、株式会社アベヤ、株式会社シナモン、Ubie、Ascent Roboticsが、日本の深層学習市場で活動する主要市場プレイヤーです。
レポートのスコープです:
本レポートでは、日本のディープラーニング市場を以下のカテゴリーに分類し、さらに以下に詳述した業界動向も合わせて紹介しています:
- 日本のディープラーニング市場、オファリング別
o ハードウェア
o ソフトウェア
oサービス
- 日本ディープラーニング市場、アプリケーション別
o 画像認識
o 信号の認識
o データマイニング
- 日本ディープラーニング市場、エンドユーザー産業別:
o ヘルスケア
O リテール
o オートモーティブ
o セキュリティ
o 製造業
o その他
- 日本ディープラーニング市場、アーキテクチャ別:
o RNN
O CNN
オーディーブイエヌ
オーディーエスエヌ
O GRU
- 日本のディープラーニング市場、地域別:
o 北海道・東北
おかん
o 中部
おかん
お中元
o 四国
O 九州
競合の状況
企業プロファイルを掲載:日本のディープラーニング市場に存在する主要企業の詳細な分析。
利用可能なカスタマイズ
与えられた市場データをもとに、TechSci Researchは企業の特定のニーズに応じてカスタマイズを提供します。このレポートでは、以下のカスタマイズオプションが利用可能です:
会社情報
- 追加市場プレイヤー(最大5名)の詳細分析およびプロファイリング。

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目次

1. Product Overview
2. Research Methodology
3. Impact of COVID-19 on Japan Deep Learning Market
4. Executive Summary
5. Voice of Customers
5.1. Brand Awareness
5.2. Factors Considered while Selecting Vendor
5.3. Customer Satisfaction Level
5.4. Major Challenges Faced
6. Japan Deep Learning Market Outlook
6.1. Market Size & Forecast
6.1.1. By Value
6.2. Market Share & Forecast
6.2.1. By Offering (Hardware, Software, and Services)
6.2.2. By Application (Image Recognition, Signal Recognition, and Data Mining)
6.2.3. By End-User Industry (Healthcare, Retail, Automotive, Security, Manufacturing, and Others)
6.2.4. By Architecture (RNN, CNN, DBN, DSN, and GRU)
6.2.5. By Region
6.2.6. By Company (2021)
6.3. Product Market Map
7. Japan Deep Learning Hardware Market Outlook
7.1. Market Size & Forecast
7.1.1. By Value
7.2. Market Share & Forecast
7.2.1. By Application
7.2.2. By End-User Industry
7.2.3. By Architecture
7.2.4. By Region
8. Japan Deep Learning Software Market Outlook
8.1. Market Size & Forecast
8.1.1. By Value
8.2. Market Share & Forecast
8.2.1. By Application
8.2.2. By End-User Industry
8.2.3. By Architecture
8.2.4. By Region
9. Japan Deep Learning Services Market Outlook
9.1. Market Size & Forecast
9.1.1. By Value
9.2. Market Share & Forecast
9.2.1. By Application
9.2.2. By End-User Industry
9.2.3. By Architecture
9.2.4. By Region
10. Market Dynamics
10.1. Drivers
10.2. Challenges
11. Market Trends & Developments
12. Policy & Regulator Landscape
13. Japan Economic Profile
14. Company Profiles
14.1. Amazon Web Services (AWS)
14.2. Google Inc.
14.3. IBM Corporation
14.4. Intel Corporation
14.5. Microsoft Corporation
14.6. Preferred Networks
14.7. Abeja Inc.
14.8. Cinnamon Inc.
14.9. Ubie
14.10. Ascent Robotics
15. Strategic Recommendations

 

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Summary

The Japan deep learning market is expected to grow at an impressive CAGR in the forecast period, FY2023-FY2027. High demand from the manufacturing industry, supportive government policies, and declining hardware costs are the primary factors driving the growth of the Japan deep learning market throughout the forecast period.
The adoption of Deep Learning Technology by the Manufacturing Industry Drives the Market Growth
The Japanese government is promoting advanced technologies to increase productivity and profit and minimize the loss incurred in organizations. The presence of well-developed technological infrastructure and the allocation of huge funds by the government for research & development activities support the easy implementation of advanced technology in existing infrastructure. Japan is leading the world in industrial robot technology and plans to integrate robotic technology with an open-source deep-learning framework for better results. Manufacturing industries are using industrial robots to streamline and optimize their operations. The addition of deep learning technology enables the industrial robot to make accurate judgments during complex processes by learning from past examples and can share the knowledge instantaneously with other present industrial robots. Industrial robots can make informed decisions to select the best position to pick up the block from a disorganized pile Using image recognition with three-dimensional images and deep learning. By using deep learning technology, industrial robots can detect and prevent malfunctions beforehand, which ensures increased productivity in the manufacturing industries.
High Demand for Self-Driving Cars Boosts the Market growth
The project announced by the government, “Road to the L4,” aiming to boost the proliferation of advanced mobility services in the country, including level 4 autonomous driving, is expected to create lucrative opportunities for the Japanese deep learning market. In rural areas, older people cannot drive vehicles with great accuracy, which results in a rise in the number of road accidents. Also, the ministry of economy, trade, and industry (METI) has planned to develop 40 autonomous taxi test sites nationwide by 2025. Autonomous vehicles or self-driving cars use deep learning technology to prevent the occurrence of road casualties and enhance the quality of life of consumers. The introduction of autonomous vehicles to support the growing geriatric population and the development of supportive road infrastructure are expected to accelerate the Japan deep learning market growth over the next five years.
Increased Adoption of Deep Learning Technology by the Healthcare Industry Supports the Market Demand
The rise in the adoption of advanced technologies by the healthcare industry to improve customer experience and maintain the patient's record efficiently is positively impacting the market demand. The growing geriatric population and the surge in efforts and investments by the leading government to improve elderly care services are accelerating the adoption of deep learning technology across the healthcare vertical. Deep learning technology can also be used to reduce the time wasted in recognizing and categorizing patient belongings and optimize the process of room allocation. Increased penetration of telehealth and patient monitoring devices is further expected to fuel the Japan deep learning market growth for the next five years.
Market Segmentation
The Japan deep learning market is segmented into an offering, application, end-user industry, architecture, company, and regional distribution. Based on the offering, the market is divided into hardware, software, and services. Based on application, the market is divided into image recognition, signal recognition, and data mining. Based on the end-user industry, the market is divided into healthcare, retail, automotive, security, manufacturing, and others. Based on architecture, the market is divided into RNN, CNN, DBN, DSN, and GRU. The market is also studied based on regional distribution and the regions are majorly divided into Hokkaido & Tohoku, Kanto, Chubu, Kansai, Chugoku, Shikoku, and Kyushu.
Market Players
Amazon Web Services (AWS), Google Inc., IBM Corporation, Intel Corporation, Microsoft Corporation, Preferred Networks, Abeja Inc., Cinnamon Inc., Ubie, and Ascent Robotics, is the major market players operating in the Japan deep learning market.
Report Scope:
In this report, Japan's deep learning market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
• Japan Deep Learning Market, By Offering:
o Hardware
o Software
o Services
• Japan Deep Learning Market, By Application:
o Image Recognition
o Signal Recognition
o Data Mining
• Japan Deep Learning Market, By End-User Industry:
o Healthcare
o Retail
o Automotive
o Security
o Manufacturing
o Others
• Japan Deep Learning Market, By Architecture:
o RNN
o CNN
o DBN
o DSN
o GRU
• Japan Deep Learning Market, By Region:
o Hokkaido & Tohoku
o Kanto
o Chubu
o Kansai
o Chugoku
o Shikoku
o Kyushu
Competitive Landscape
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in Japan's deep learning market.
Available Customizations:
With the given market data, TechSci Research offers customizations according to a company’s specific needs. The following customization options are available for the report:
Company Information
• Detailed analysis and profiling of additional market players (up to five).



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Table of Contents

1. Product Overview
2. Research Methodology
3. Impact of COVID-19 on Japan Deep Learning Market
4. Executive Summary
5. Voice of Customers
5.1. Brand Awareness
5.2. Factors Considered while Selecting Vendor
5.3. Customer Satisfaction Level
5.4. Major Challenges Faced
6. Japan Deep Learning Market Outlook
6.1. Market Size & Forecast
6.1.1. By Value
6.2. Market Share & Forecast
6.2.1. By Offering (Hardware, Software, and Services)
6.2.2. By Application (Image Recognition, Signal Recognition, and Data Mining)
6.2.3. By End-User Industry (Healthcare, Retail, Automotive, Security, Manufacturing, and Others)
6.2.4. By Architecture (RNN, CNN, DBN, DSN, and GRU)
6.2.5. By Region
6.2.6. By Company (2021)
6.3. Product Market Map
7. Japan Deep Learning Hardware Market Outlook
7.1. Market Size & Forecast
7.1.1. By Value
7.2. Market Share & Forecast
7.2.1. By Application
7.2.2. By End-User Industry
7.2.3. By Architecture
7.2.4. By Region
8. Japan Deep Learning Software Market Outlook
8.1. Market Size & Forecast
8.1.1. By Value
8.2. Market Share & Forecast
8.2.1. By Application
8.2.2. By End-User Industry
8.2.3. By Architecture
8.2.4. By Region
9. Japan Deep Learning Services Market Outlook
9.1. Market Size & Forecast
9.1.1. By Value
9.2. Market Share & Forecast
9.2.1. By Application
9.2.2. By End-User Industry
9.2.3. By Architecture
9.2.4. By Region
10. Market Dynamics
10.1. Drivers
10.2. Challenges
11. Market Trends & Developments
12. Policy & Regulator Landscape
13. Japan Economic Profile
14. Company Profiles
14.1. Amazon Web Services (AWS)
14.2. Google Inc.
14.3. IBM Corporation
14.4. Intel Corporation
14.5. Microsoft Corporation
14.6. Preferred Networks
14.7. Abeja Inc.
14.8. Cinnamon Inc.
14.9. Ubie
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