世界各国のリアルタイムなデータ・インテリジェンスで皆様をお手伝い

データ注釈ツールの世界市場規模、シェア、動向、機会、予測、2018-2028F.タイプ別(テキスト、画像/ビデオ、音声)、注釈タイプ別(手動、半監視、自動)、業種別(IT、自動車、政府、ヘルスケア、金融サービス、小売、その他)、地域別、競争


Data Annotation Tools Market Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, 2018-2028F.Segmented By Type (Text, Image/Video, and Audio), By Annotation Type (Manual, Semi-supervised, and Automatic), By Vertical (IT, Automotive, Government, Healthcare, Financial Services, Retail, and Others), By Region, Competition

データ注釈ツールの世界市場は予測期間2024-2028年に繁栄すると予測される。データアノテーションツール市場は、様々なデータ駆動型アプリケーションにおける自動データアノテーションツールのニーズによって牽引... 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10月3日 US$4,900
シングルユーザライセンス
ライセンス・価格情報・注文方法はこちら
185 英語

 

サマリー

データ注釈ツールの世界市場は予測期間2024-2028年に繁栄すると予測される。データアノテーションツール市場は、様々なデータ駆動型アプリケーションにおける自動データアノテーションツールのニーズによって牽引されており、これは自動データ分析における機械学習の需要の高まりとともに増加すると予測されている。画像アノテーションへの注目が高まることで、自動車、小売、ヘルスケア分野の業務が改善され、データアノテーションツールの需要が高まると予測されている。さらに、データにラベルを付けたり属性タグを追加したりすることで、ユーザーは情報の価値を高めることができる。アノテーション・ツールを採用する主な利点は、データ属性の組み合わせにより、ユーザーがデータ定義を1つのサイトで管理でき、異なる場所で同様のルールを複製する必要がなくなることです。ビッグデータの増大と膨大なデータセットの量により、データアノテーションの分野での人工知能技術の採用が必要になると予測される。
定義
データアノテーションとは、学習データ(テキスト、写真、音声、動画など)の特定の部分にラベルを付け、そこに何が含まれ、何が重要であるかを機械が理解できるようにすることである。その後、アノテーションされたデータを使ってモデルのトレーニングが行われる。データアノテーションはまた、データ収集の全体的な品質管理にも貢献する。アノテーションされたデータセットは、他のデータセットの精度やモデルの性能を判断する際の基準となるからだ。データアノテーションは、テキスト、写真、ビデオ、オーディオを含む膨大な量の非構造化データにとって非常に重要である。多くの推定では、非構造化データは作成された全データの80%に相当する。例えば、コンピュータ・ビジョン、NLP(自然言語処理)、センサーなど、様々な技術コンポーネントから生成されるデータに完全に依存している自動運転車について説明すると、データ・アノテーションは、アルゴリズムが毎回正確な運転判断を下すための原動力となる。この技術がなければ、モデルは進入してくる障害物と他の車両、人間、動物、バリケードを区別することができない。その結果、AIモデルは失敗し、それが唯一の不利な結果となる。
自動車分野における技術開発の高まりが市場成長を後押し
モノのインターネット(IoT)、機械学習(ML)、ロボット、高度な予測分析、人工知能(AI)などの技術は、膨大な量のデータを生成する。データ効率」という用語は、ストレージ、アクセス、フィルタリング、共有など、データを扱うために使用される可能性のある多くのプロセスの有効性と、利用可能なリソースを使用しながら、その手順が意図した結果を提供するかどうかを指します。データの効率性は、テクノロジーの進化に伴い、新しいビジネスアイデアやインフラ、経済性を開発する上でますます重要になっている。このような要素が、データ注釈の需要にかなり拍車をかけている。さらに、複雑な写真に手作業で注釈を付けると費用がかさむため、市場の拡大がやや妨げられる可能性もある。特にこのような自動データ注釈ツールの精度は、高度なアルゴリズムの導入により向上すると予想される。したがって、近い将来、手動注釈の必要性は減少し、機器の価格も低下するだろう。自動車業界は、特に自動運転車のためのデータ注釈ツールをより支持している。自律走行車は、コンピューターが車を運転するのを助ける様々なネットワーク機器やセンサー機器で構成されている。自律走行車用のコンピュータモデルは、アノテーションされたデータを認識し、そこから学習することができる。
テキストや画像よりも魅力的な機能に対する需要の高まりが市場成長を促進
ユーザーはデータ注釈ツールを使ってデータに属性タグを追加し、データの価値を高めることができる。データ注釈機能を利用する主な利点は、データ属性の組み合わせにより、ユーザーが1つのサイトでデータ定義を管理でき、複数の場所で同様のルールを複製する必要がなくなることです。モデリング属性、表示属性、検証属性は、データ注釈属性が一般的に分けられる3つのカテゴリーである。クラス間の関係およびメンバ/クラスの目的は、モデリング属性を使用して指定します。UI におけるメンバまたはクラスからのデータの表示は、表示属性によって部分的に定義されます。バリデーション属性は、バリデーション規定の遵守を支援します。
AIと機械学習の急速な普及
ビッグデータには、膨大な量のデータの記録、保存、分析が含まれ、その増加は人工知能産業の拡大に拍車をかけると予想される。エンドユーザーは、ビッグデータに関連する計算モデルの監視と強化の必要性をより重視しており、この重視が人工知能ソリューションの採用を加速させている。人工知能の採用により、データ注釈ツールに対する需要が大幅に増加すると予想される。注釈付きデータは、音声認識や画像認識のような重要な領域で、AIモデルや機械学習システムの開発の触媒として使用されるからである。データ注釈は、将来の発生を予測するのに直接関連する情報を提供することで、AIに強みを与える。さらに、国家情報、詐欺検出、マーケティング、医療情報学、サイバーセキュリティなど様々な用途のデータを含むドメイン固有のデータは、多くの公的機関や民間組織によって収集されている。各データセットの精度を継続的に向上させることで、データアノテーションはこのような非構造化・教師なしデータのラベリングを可能にします。
この技術は、階層的な学習プロセスを通じて高度で洗練された抽象化を抽出できるため、大規模データに対する人工知能(AI)の重要性はますます高まっている。AIの拡大は、大量のデータから意味のあるパターンを採掘・抽出する必要性によって推進されており、データ注釈ツールの需要がさらに高まると予想される。AI技術はまた、データ分析の信頼性、異なる生データ形式、多数の入力ソース、不均衡な入力データなど、ビッグデータ分析に関連する困難を克服するのに役立つ。データが膨大な数で収集され、多くの分野でアクセスできるようになるにつれ、非効率的なデータの保存と検索がさらなる困難の一つとなっている。これらの問題は、理解と知識発見を容易にするセマンティック・インデックスによって解決される。
自動運転車製造への研究開発投資の増加
現代の自動車産業は、絶えず技術的進歩を遂げている。ゼネラル・モーターズ、フォルクスワーゲン、メルセデス、BMWといった大手市場参加企業は、収益のかなりの部分を新技術の開発に充てている。自動車業界では現在、自律走行車の生産が増加傾向にあり、こうした車両の開発により多くの支出が集まっている。自律走行車は、コンピューターが車を運転するのを助けるさまざまなネットワーク機器やセンサー機器で構成されている。自律走行車のコンピューターモデルは、注釈付きデータから認識・学習することができる。グーグル社、テスラモーターズ社、アップル社、ファーウェイ・テクノロジーズ社など、多くの技術企業も自律走行車市場に参入し、その研究開発に貢献している。
データ注釈ツールの精度の低さが市場成長を妨げる
データ注釈ツールの精度の低さが市場の拡大を制限している。例えば、ある写真の画質が低く、複数のアイテムが写っていることがあり、これがラベリングを困難にしている。市場の最大の問題は、不正確にラベリングされたデータの品質に関する問題である。手作業でラベリングされたデータには不正確なラベルが含まれている可能性があり、それを見つけるのに時間がかかることもあるため、状況によってはアノテーション・プロセス全体のコストが増大する。しかし、自動データアノテーションツールの精度は、複雑なアルゴリズムの開発により向上しており、近い将来、手作業によるアノテーションの必要性とツールのコストは削減されるだろう。
市場区分
タイプ別に、市場はタイプ、アノテーションタイプ、バーティカルに区分される。タイプ別では、市場はテキスト、画像/動画、音声に区分される。アノテーションタイプに基づけば、市場はさらに手動、半監視、自動に区分される。業種別では、IT、自動車、政府、ヘルスケア、金融サービス、小売、その他。市場分析ではまた、地域的な市場セグメンテーションを考案するために、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、南米、中東&アフリカに分けて調査しています。
企業プロフィール
Annotate Software Limited、Appen Limited、CloudApp、Cogito Tech LLC、Deep Systems, LLC、Labelbox, Inc、LightTag、Lotus Quality Assurance、Playment Inc、Tagtog Sp. z o.o.などが世界のデータアノテーションツール市場の成長を牽引する主要企業です。
レポートの範囲
本レポートでは、データアノテーションツールの世界市場を以下のカテゴリーに分類し、さらに業界動向についても詳述しています:
- データ注釈ツール市場、タイプ別
o テキスト
o 画像/ビデオ
o 音声ソフトウェア
- データ注釈ツール市場:注釈タイプ別
o 手動
o 半教師付き
o 自動
- データ注釈ツール市場:業種別
o IT
o 自動車
o 政府
o ヘルスケア
o 金融サービス
o 小売
o その他
- データ注釈ツール市場、地域別
北米
 米国
 カナダ
 メキシコ
o アジア太平洋
 中国
 日本
 インド
 オーストラリア
 韓国
ヨーロッパ
 イギリス
 ドイツ
 フランス
 スペイン
 イタリア
中東およびアフリカ
 イスラエル
 トルコ
 サウジアラビア
 アラブ首長国連邦
 南アフリカ
o 南米
 ブラジル
 アルゼンチン
 コロンビア
競争状況
企業プロフィール:世界のデータアノテーションツール市場における主要企業の詳細分析。
利用可能なカスタマイズ:
TechSci Research社は、与えられた市場データをもとに、企業固有のニーズに応じたカスタマイズを提供しています。本レポートでは以下のカスタマイズが可能です:
企業情報
- 追加市場参入企業(最大5社)の詳細分析とプロファイリング

ページTOPに戻る


目次

1. Product Overview
1.1. Market Definition
1.2. Scope of the Market
1.2.1. Markets Covered
1.2.2. Years Considered for Study
1.2.3. Key Market Segmentations
2. Research Methodology
2.1. Objective of the Study
2.2. Baseline Methodology
2.3. Key Industry Partners
2.4. Major Association and Secondary Sources
2.5. Forecasting Methodology
2.6. Data Triangulation & Validation
2.7. Assumptions and Limitations
3. Executive Summary
4. Voice of Customer
5. Global Data Annotation Tools Market Outlook
5.1. Market Size & Forecast
5.1.1. By Value
5.2. Market Share & Forecast
5.2.1. By Type (Text, Image/Video, and Audio)
5.2.2. By Annotation Type (Manual, Semi-supervised, and Automatic)
5.2.3. By Vertical (IT, Automotive, Government, Healthcare, Financial Services, Retail, and Others)
5.2.4. By Region
5.3. By Company (2022)
5.4. Market Map
6. North America Data Annotation Tools Market Outlook
6.1. Market Size & Forecast
6.1.1. By Value
6.2. Market Share & Forecast
6.2.1. By Type
6.2.2. By Annotation Type
6.2.3. By Vertical
6.2.4. By Country
6.3. North America: Country Analysis
6.3.1. United States Data Annotation Tools Market Outlook
6.3.1.1. Market Size & Forecast
6.3.1.1.1. By Value
6.3.1.2. Market Share & Forecast
6.3.1.2.1. By Type
6.3.1.2.2. By Annotation Type
6.3.1.2.3. By Vertical
6.3.2. Canada Data Annotation Tools Market Outlook
6.3.2.1. Market Size & Forecast
6.3.2.1.1. By Value
6.3.2.2. Market Share & Forecast
6.3.2.2.1. By Type
6.3.2.2.2. By Annotation Type
6.3.2.2.3. By Vertical
6.3.3. Mexico Data Annotation Tools Market Outlook
6.3.3.1. Market Size & Forecast
6.3.3.1.1. By Value
6.3.3.2. Market Share & Forecast
6.3.3.2.1. By Type
6.3.3.2.2. By Annotation Type
6.3.3.2.3. By Vertical
7. Asia-Pacific Data Annotation Tools Market Outlook
7.1. Market Size & Forecast
7.1.1. By Value
7.2. Market Share & Forecast
7.2.1. By Type
7.2.2. By Annotation Type
7.2.3. By Vertical
7.2.4. By Country
7.3. Asia-Pacific: Country Analysis
7.3.1. China Data Annotation Tools Market Outlook
7.3.1.1. Market Size & Forecast
7.3.1.1.1. By Value
7.3.1.2. Market Share & Forecast
7.3.1.2.1. By Type
7.3.1.2.2. By Annotation Type
7.3.1.2.3. By Vertical
7.3.2. Japan Data Annotation Tools Market Outlook
7.3.2.1. Market Size & Forecast
7.3.2.1.1. By Value
7.3.2.2. Market Share & Forecast
7.3.2.2.1. By Type
7.3.2.2.2. By Annotation Type
7.3.2.2.3. By Vertical
7.3.3. South Korea Data Annotation Tools Market Outlook
7.3.3.1. Market Size & Forecast
7.3.3.1.1. By Value
7.3.3.2. Market Share & Forecast
7.3.3.2.1. By Type
7.3.3.2.2. By Annotation Type
7.3.3.2.3. By Vertical
7.3.4. India Data Annotation Tools Market Outlook
7.3.4.1. Market Size & Forecast
7.3.4.1.1. By Value
7.3.4.2. Market Share & Forecast
7.3.4.2.1. By Type
7.3.4.2.2. By Annotation Type
7.3.4.2.3. By Vertical
7.3.5. Australia Data Annotation Tools Market Outlook
7.3.5.1. Market Size & Forecast
7.3.5.1.1. By Value
7.3.5.2. Market Share & Forecast
7.3.5.2.1. By Type
7.3.5.2.2. By Annotation Type
7.3.5.2.3. By Vertical
8. Europe Data Annotation Tools Market Outlook
8.1. Market Size & Forecast
8.1.1. By Value
8.2. Market Share & Forecast
8.2.1. By Type
8.2.2. By Annotation Type
8.2.3. By Vertical
8.2.4. By Country
8.3. Europe: Country Analysis
8.3.1. Germany Data Annotation Tools Market Outlook
8.3.1.1. Market Size & Forecast
8.3.1.1.1. By Value
8.3.1.2. Market Share & Forecast
8.3.1.2.1. By Type
8.3.1.2.2. By Annotation Type
8.3.1.2.3. By Vertical
8.3.2. United Kingdom Data Annotation Tools Market Outlook
8.3.2.1. Market Size & Forecast
8.3.2.1.1. By Value
8.3.2.2. Market Share & Forecast
8.3.2.2.1. By Type
8.3.2.2.2. By Annotation Type
8.3.2.2.3. By Vertical
8.3.3. France Data Annotation Tools Market Outlook
8.3.3.1. Market Size & Forecast
8.3.3.1.1. By Value
8.3.3.2. Market Share & Forecast
8.3.3.2.1. By Type
8.3.3.2.2. By Annotation Type
8.3.3.2.3. By Vertical
8.3.4. Italy Data Annotation Tools Market Outlook
8.3.4.1. Market Size & Forecast
8.3.4.1.1. By Value
8.3.4.2. Market Share & Forecast
8.3.4.2.1. By Type
8.3.4.2.2. By Annotation Type
8.3.4.2.3. By Vertical
8.3.5. Spain Data Annotation Tools Market Outlook
8.3.5.1. Market Size & Forecast
8.3.5.1.1. By Value
8.3.5.2. Market Share & Forecast
8.3.5.2.1. By Type
8.3.5.2.2. By Annotation Type
8.3.5.2.3. By Vertical
9. South America Data Annotation Tools Market Outlook
9.1. Market Size & Forecast
9.1.1. By Value
9.2. Market Share & Forecast
9.2.1. By Type
9.2.2. By Annotation Type
9.2.3. By Vertical
9.2.4. By Country
9.3. South America: Country Analysis
9.3.1. Brazil Data Annotation Tools Market Outlook
9.3.1.1. Market Size & Forecast
9.3.1.1.1. By Value
9.3.1.2. Market Share & Forecast
9.3.1.2.1. By Type
9.3.1.2.2. By Annotation Type
9.3.1.2.3. By Vertical
9.3.2. Argentina Data Annotation Tools Market Outlook
9.3.2.1. Market Size & Forecast
9.3.2.1.1. By Value
9.3.2.2. Market Share & Forecast
9.3.2.2.1. By Type
9.3.2.2.2. By Annotation Type
9.3.2.2.3. By Vertical
9.3.3. Colombia Data Annotation Tools Market Outlook
9.3.3.1. Market Size & Forecast
9.3.3.1.1. By Value
9.3.3.2. Market Share & Forecast
9.3.3.2.1. By Type
9.3.3.2.2. By Annotation Type
9.3.3.2.3. By Vertical
10. Middle East & Africa Data Annotation Tools Market Outlook
10.1. Market Size & Forecast
10.1.1. By Value
10.2. Market Share & Forecast
10.2.1. By Type
10.2.2. By Annotation Type
10.2.3. By Vertical
10.2.4. By Country
10.3. Middle East & Africa: Country Analysis
10.3.1. Israel Data Annotation Tools Market Outlook
10.3.1.1. Market Size & Forecast
10.3.1.1.1. By Value
10.3.1.2. Market Share & Forecast
10.3.1.2.1. By Type
10.3.1.2.2. By Annotation Type
10.3.1.2.3. By Vertical
10.3.2. Turkey Data Annotation Tools Market Outlook
10.3.2.1. Market Size & Forecast
10.3.2.1.1. By Value
10.3.2.2. Market Share & Forecast
10.3.2.2.1. By Type
10.3.2.2.2. By Annotation Type
10.3.2.2.3. By Vertical
10.3.3. UAE Data Annotation Tools Market Outlook
10.3.3.1. Market Size & Forecast
10.3.3.1.1. By Value
10.3.3.2. Market Share & Forecast
10.3.3.2.1. By Type
10.3.3.2.2. By Annotation Type
10.3.3.2.3. By Vertical
10.3.4. Saudi Arabia Data Annotation Tools Market Outlook
10.3.4.1. Market Size & Forecast
10.3.4.1.1. By Value
10.3.4.2. Market Share & Forecast
10.3.4.2.1. By Type
10.3.4.2.2. By Annotation Type
10.3.4.2.3. By Vertical
10.3.5. South Africa Data Annotation Tools Market Outlook
10.3.5.1. Market Size & Forecast
10.3.5.1.1. By Value
10.3.5.2. Market Share & Forecast
10.3.5.2.1. By Type
10.3.5.2.2. By Annotation Type
10.3.5.2.3. By Vertical
11. Market Dynamics
11.1. Drivers
11.1.1. Increasing R&D investments in the manufacture of self-driving vehicles
11.1.2. The rise in the technological developments in automotive sector Is Fueling the Market Growth
11.2. Challenges
11.2.1. Network Connectivity And Technical Difficulties Involved In Data Annotation Tools
11.2.2. Concerns regarding security and privacy
12. Market Trends & Developments
12.1. Rising demand in Automotive
12.2. Rising Technological Advancement
12.3. Rising Merger and Acquisition
13. Company Profiles
13.1. Annotate Software Limited
13.1.1. Business Overview
13.1.2. Key Revenue (If Available)
13.1.3. Recent Developments
13.1.4. Key Personnel
13.1.5. Key Product/Service Offered
13.2. Appen Limited
13.2.1. Business Overview
13.2.2. Key Revenue (If Available)
13.2.3. Recent Developments
13.2.4. Key Personnel
13.2.5. Key Product/Service Offered
13.3. CloudApp
13.3.1. Business Overview
13.3.2. Key Revenue (If Available)
13.3.3. Recent Developments
13.3.4. Key Personnel
13.3.5. Key Product/Service Offered
13.4. Cogito Tech LLC
13.4.1. Business Overview
13.4.2. Key Revenue (If Available)
13.4.3. Recent Developments
13.4.4. Key Personnel
13.4.5. Key Product/Service Offered
13.5. Deep Systems, LLC
13.5.1. Business Overview
13.5.2. Key Revenue (If Available)
13.5.3. Recent Developments
13.5.4. Key Personnel
13.5.5. Key Product/Service Offered
13.6. Labelbox, Inc
13.6.1. Business Overview
13.6.2. Key Revenue (If Available)
13.6.3. Recent Developments
13.6.4. Key Personnel
13.6.5. Key Product/Service Offered
13.7. LightTag
13.7.1. Business Overview
13.7.2. Key Revenue (If Available)
13.7.3. Recent Developments
13.7.4. Key Personnel
13.7.5. Key Product/Service Offered
13.8. Lotus Quality Assurance
13.8.1. Business Overview
13.8.2. Key Revenue (If Available)
13.8.3. Recent Developments
13.8.4. Key Personnel
13.8.5. Key Product/Service Offered
13.9. Playment Inc
13.9.1. Business Overview
13.9.2. Key Revenue (If Available)
13.9.3. Recent Developments
13.9.4. Key Personnel
13.9.5. Key Product/Service Offered
13.10. Tagtog Sp. z o.o.
13.10.1. Business Overview
13.10.2. Key Revenue (If Available)
13.10.3. Recent Developments
13.10.4. Key Personnel
13.10.5. Key Product/Service Offered
14. Strategic Recommendations
15. About Us & Disclaimer
(Note: The companies list can be customized based on the client requirements.)

 

ページTOPに戻る


 

Summary

Global Data Annotation Tools market is predicted to thrive during the forecast period 2024- 2028. The Data Annotation Tools market is being driven by the need for automatic data annotation tools in various data-driven applications, which is anticipated to increase with the rising demand for machine learning in automated data analytics. Increasing attention being paid to image annotation is predicted to improve operations in the automotive, retail, and healthcare sectors, which is projected to increase the demand for data annotation tools. Moreover, by labelling or adding attribute tags to data, users can increase the value of the information. The main advantage of employing annotation tools is that the combination of data attributes allows users to manage the data definition at a single site and removes the need to duplicate similar rules in different places. The employment of artificial intelligence technologies in the field of data annotations is projected to become necessary due to the growth of big data and the quantity of enormous datasets.
Definition
Data annotation is the practise of giving labels to specific pieces of training data (whether it be text, photos, audio, or video) to aid machines in understanding what is contained therein and what is significant. The training of the model is then done using the annotated data. Data annotation also contributes to the overall quality control of data collection, as annotated datasets serve as the gold standard against which other datasets are judged for their accuracy and model performance. Data annotation is highly critical with such vast amounts of unstructured data, which includes text, photos, videos, and audios out there. Most estimates place unstructured data at 80% of all created data. For instance, if we were to discuss self-driving cars, which entirely depend on the data produced by its various technological components, such as computer vision, NLP (Natural Language Processing), sensors, and more, data annotation is what drives the algorithms to make exact driving judgements each time. Without the technique, a model would not be able to distinguish between an incoming obstacle and another vehicle, a human, an animal, or a barricade. The AI model fails as a result, which is the only unfavourable outcome.
The Rise in the Technological Developments in Automotive Sector Is Fueling the Market Growth
Technologies like the Internet of Things (IoT), Machine Learning (ML), robots, sophisticated predictive analytics, and Artificial Intelligence (AI) generate enormous volumes of data. The term "data efficiency" refers to the effectiveness of the many processes that may be used to handle data, including storage, access, filtering, sharing, etc., as well as, whether or not the procedures provide the intended results while using the available resources. Data efficiency is increasingly crucial for developing new business ideas, infrastructure, and economics, as a result of evolving technology. These elements have considerably fueled the demand for data annotation. Furthermore, the market's expansion may be slightly hampered by the high expenses involved with manual annotation of complicated photographs. The accuracy of automated data annotation tools, particularly with these automated data annotation tools, is anticipated to increase with the introduction of advanced algorithms. Hence, in the near future, the need for manual annotation will decline, as will the price of the instruments. The auto industry is more supportive of data annotation tools, particularly for self-driving cars. An autonomous vehicle consists of a variety of networking and sensor devices that help the computer drive the car. Computer models for autonomous vehicles can recognise and learn from the annotated data.
Growing Demand for Engaging Features over Text and Images is Driving the Market Growth
Users can add attribute tags to data using data annotation tools to increase the value of the data. The primary advantage of utilizing the data annotation feature is that the combination of data attributes allows a user to manage the data definition at a single site and removes the need to duplicate similar rules in several locations. Modeling attributes, display attributes, and validation attributes are the three categories into which the data annotation attributes are generally divided. The relationship between classes and the intended purpose of a member/class are specified using modelling attributes. The display of data from a member or class in the UI is defined in part by display attributes. Validation attributes aid in upholding validation regulations.
Rapid Penetration of AI And Machine Learning
Big data involves the recording, storage, and analysis of a sizable quantity of data and its rise is expected to fuel the expansion of the artificial intelligence industry. End users are more focused on the need for monitoring and enhancing the computational models associated to big data, and this focus is causing them to adopt artificial intelligence solutions more quickly. Artificial intelligence adoption is anticipated to considerably increase the demand for data annotation tools because annotated data is used to catalyze the development of AI models and machine learning systems in crucial domains like speech and picture recognition. Data annotation gives AI its strength by supplying information that is directly pertinent to predicting future occurrences. Moreover, domain-specific data, including data from various applications like national intelligence, fraud detection, marketing, medical informatics, and cybersecurity, is collected by numerous public and private organizations. By continuously enhancing the accuracy of each set of data, data annotation enables labelling of such unstructured and unsupervised data.
Since the technology enables the extraction of high-level and sophisticated abstractions through a hierarchical learning process, artificial intelligence (AI) is increasingly important for large data. The expansion of AI is being driven by the need to mine and extract meaningful patterns from large amounts of data, which is anticipated to further enable an increase in the demand for data annotation tools. AI technology also aids in overcoming difficulties related to big data analytics, such as the reliability of the data analysis, different raw data formats, numerous input sources, and imbalanced input data. As data is gathered in enormous numbers and made accessible across many sectors, inefficient data storage and retrieval are among the additional difficulties. These issues are resolved by semantic indexing, which facilitates understanding and knowledge discovery.
Increasing R&D Investments in the Manufacture of Self-Driving Vehicles
The modern automotive sector has continuously experienced technological improvements. Big market participants, like General Motors, Volkswagen, Mercedes, and BMW, devote a sizeable portion of their earnings to the development of new technology. The production of autonomous vehicles is currently on the rise in the automotive sector, which is attracting greater expenditures for the development of these vehicles. An autonomous vehicle consists of a variety of networking and sensor devices that help the computer drive the car. Computer models in autonomous vehicles may recognize and learn from the annotated data. A number of technological companies, including Google Inc., Tesla Motors, Apple Inc., and Huawei Technologies Co., Ltd., have also entered the market for autonomous vehicles and made contributions to its research and development.
Inaccuracy Of Data Annotation Tools Hindering the Market Growth
The inaccuracy of data annotation tools limits the market's expansion. For instance, a certain photograph can be of low quality and feature several items, which makes labelling it challenging. The market's biggest problem is problems connected to inaccurately labelled data quality concerns. The cost of the entire annotation process is increased in some circumstances since the data that was manually labelled may contain incorrect labels and it may take some time to find them. However, the accuracy of automated data annotation tools is increasing with the development of complex algorithms, which will soon reduce the need for manual annotation and the cost of the tools.
Market Segmentation
On the basis of type, the market is segmented into Type, Annotation Type, and Vertical. On the basis of type, the market is segmented into Text, Image/Video, and Audio. Based on annotation type, the market is further segmented into Manual, Semi-Supervised, and Automatic. Based on Vertical, the market is IT, Automotive, Government, Healthcare, Financial Services, Retail, and Others. The market analysis also studies the regional segmentation to devise regional market segmentation, divided among North America, Europe, Asia-Pacific, South America, and Middle East & Africa.
Company Profiles
Annotate Software Limited, Appen Limited, CloudApp, Cogito Tech LLC, Deep Systems, LLC, Labelbox, Inc, LightTag, Lotus Quality Assurance, Playment Inc, Tagtog Sp. z o.o. are among the major players that are driving the growth of the global Data Annotation Tools market.
Report Scope:
In this report, the Global Data Annotation Tools Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
• Data Annotation Tools Market, By Type:
o Text
o Image/Video
o Audio Software
• Data Annotation Tools Market, By Annotation Type:
o Manual
o Semi-supervised
o Automatic
• Data Annotation Tools Market, By Vertical:
o IT
o Automotive
o Government
o Healthcare
o Financial Services
o Retail
o Others
• Data Annotation Tools Market, By Region:
o North America
 United States
 Canada
 Mexico
o Asia-Pacific
 China
 Japan
 India
 Australia
 South Korea
o Europe
 United Kingdom
 Germany
 France
 Spain
 Italy
o Middle East & Africa
 Israel
 Turkey
 Saudi Arabia
 UAE
 South Africa
o South America
 Brazil
 Argentina
 Colombia
Competitive Landscape
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the global Data Annotation Tools 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).



ページTOPに戻る


Table of Contents

1. Product Overview
1.1. Market Definition
1.2. Scope of the Market
1.2.1. Markets Covered
1.2.2. Years Considered for Study
1.2.3. Key Market Segmentations
2. Research Methodology
2.1. Objective of the Study
2.2. Baseline Methodology
2.3. Key Industry Partners
2.4. Major Association and Secondary Sources
2.5. Forecasting Methodology
2.6. Data Triangulation & Validation
2.7. Assumptions and Limitations
3. Executive Summary
4. Voice of Customer
5. Global Data Annotation Tools Market Outlook
5.1. Market Size & Forecast
5.1.1. By Value
5.2. Market Share & Forecast
5.2.1. By Type (Text, Image/Video, and Audio)
5.2.2. By Annotation Type (Manual, Semi-supervised, and Automatic)
5.2.3. By Vertical (IT, Automotive, Government, Healthcare, Financial Services, Retail, and Others)
5.2.4. By Region
5.3. By Company (2022)
5.4. Market Map
6. North America Data Annotation Tools Market Outlook
6.1. Market Size & Forecast
6.1.1. By Value
6.2. Market Share & Forecast
6.2.1. By Type
6.2.2. By Annotation Type
6.2.3. By Vertical
6.2.4. By Country
6.3. North America: Country Analysis
6.3.1. United States Data Annotation Tools Market Outlook
6.3.1.1. Market Size & Forecast
6.3.1.1.1. By Value
6.3.1.2. Market Share & Forecast
6.3.1.2.1. By Type
6.3.1.2.2. By Annotation Type
6.3.1.2.3. By Vertical
6.3.2. Canada Data Annotation Tools Market Outlook
6.3.2.1. Market Size & Forecast
6.3.2.1.1. By Value
6.3.2.2. Market Share & Forecast
6.3.2.2.1. By Type
6.3.2.2.2. By Annotation Type
6.3.2.2.3. By Vertical
6.3.3. Mexico Data Annotation Tools Market Outlook
6.3.3.1. Market Size & Forecast
6.3.3.1.1. By Value
6.3.3.2. Market Share & Forecast
6.3.3.2.1. By Type
6.3.3.2.2. By Annotation Type
6.3.3.2.3. By Vertical
7. Asia-Pacific Data Annotation Tools Market Outlook
7.1. Market Size & Forecast
7.1.1. By Value
7.2. Market Share & Forecast
7.2.1. By Type
7.2.2. By Annotation Type
7.2.3. By Vertical
7.2.4. By Country
7.3. Asia-Pacific: Country Analysis
7.3.1. China Data Annotation Tools Market Outlook
7.3.1.1. Market Size & Forecast
7.3.1.1.1. By Value
7.3.1.2. Market Share & Forecast
7.3.1.2.1. By Type
7.3.1.2.2. By Annotation Type
7.3.1.2.3. By Vertical
7.3.2. Japan Data Annotation Tools Market Outlook
7.3.2.1. Market Size & Forecast
7.3.2.1.1. By Value
7.3.2.2. Market Share & Forecast
7.3.2.2.1. By Type
7.3.2.2.2. By Annotation Type
7.3.2.2.3. By Vertical
7.3.3. South Korea Data Annotation Tools Market Outlook
7.3.3.1. Market Size & Forecast
7.3.3.1.1. By Value
7.3.3.2. Market Share & Forecast
7.3.3.2.1. By Type
7.3.3.2.2. By Annotation Type
7.3.3.2.3. By Vertical
7.3.4. India Data Annotation Tools Market Outlook
7.3.4.1. Market Size & Forecast
7.3.4.1.1. By Value
7.3.4.2. Market Share & Forecast
7.3.4.2.1. By Type
7.3.4.2.2. By Annotation Type
7.3.4.2.3. By Vertical
7.3.5. Australia Data Annotation Tools Market Outlook
7.3.5.1. Market Size & Forecast
7.3.5.1.1. By Value
7.3.5.2. Market Share & Forecast
7.3.5.2.1. By Type
7.3.5.2.2. By Annotation Type
7.3.5.2.3. By Vertical
8. Europe Data Annotation Tools Market Outlook
8.1. Market Size & Forecast
8.1.1. By Value
8.2. Market Share & Forecast
8.2.1. By Type
8.2.2. By Annotation Type
8.2.3. By Vertical
8.2.4. By Country
8.3. Europe: Country Analysis
8.3.1. Germany Data Annotation Tools Market Outlook
8.3.1.1. Market Size & Forecast
8.3.1.1.1. By Value
8.3.1.2. Market Share & Forecast
8.3.1.2.1. By Type
8.3.1.2.2. By Annotation Type
8.3.1.2.3. By Vertical
8.3.2. United Kingdom Data Annotation Tools Market Outlook
8.3.2.1. Market Size & Forecast
8.3.2.1.1. By Value
8.3.2.2. Market Share & Forecast
8.3.2.2.1. By Type
8.3.2.2.2. By Annotation Type
8.3.2.2.3. By Vertical
8.3.3. France Data Annotation Tools Market Outlook
8.3.3.1. Market Size & Forecast
8.3.3.1.1. By Value
8.3.3.2. Market Share & Forecast
8.3.3.2.1. By Type
8.3.3.2.2. By Annotation Type
8.3.3.2.3. By Vertical
8.3.4. Italy Data Annotation Tools Market Outlook
8.3.4.1. Market Size & Forecast
8.3.4.1.1. By Value
8.3.4.2. Market Share & Forecast
8.3.4.2.1. By Type
8.3.4.2.2. By Annotation Type
8.3.4.2.3. By Vertical
8.3.5. Spain Data Annotation Tools Market Outlook
8.3.5.1. Market Size & Forecast
8.3.5.1.1. By Value
8.3.5.2. Market Share & Forecast
8.3.5.2.1. By Type
8.3.5.2.2. By Annotation Type
8.3.5.2.3. By Vertical
9. South America Data Annotation Tools Market Outlook
9.1. Market Size & Forecast
9.1.1. By Value
9.2. Market Share & Forecast
9.2.1. By Type
9.2.2. By Annotation Type
9.2.3. By Vertical
9.2.4. By Country
9.3. South America: Country Analysis
9.3.1. Brazil Data Annotation Tools Market Outlook
9.3.1.1. Market Size & Forecast
9.3.1.1.1. By Value
9.3.1.2. Market Share & Forecast
9.3.1.2.1. By Type
9.3.1.2.2. By Annotation Type
9.3.1.2.3. By Vertical
9.3.2. Argentina Data Annotation Tools Market Outlook
9.3.2.1. Market Size & Forecast
9.3.2.1.1. By Value
9.3.2.2. Market Share & Forecast
9.3.2.2.1. By Type
9.3.2.2.2. By Annotation Type
9.3.2.2.3. By Vertical
9.3.3. Colombia Data Annotation Tools Market Outlook
9.3.3.1. Market Size & Forecast
9.3.3.1.1. By Value
9.3.3.2. Market Share & Forecast
9.3.3.2.1. By Type
9.3.3.2.2. By Annotation Type
9.3.3.2.3. By Vertical
10. Middle East & Africa Data Annotation Tools Market Outlook
10.1. Market Size & Forecast
10.1.1. By Value
10.2. Market Share & Forecast
10.2.1. By Type
10.2.2. By Annotation Type
10.2.3. By Vertical
10.2.4. By Country
10.3. Middle East & Africa: Country Analysis
10.3.1. Israel Data Annotation Tools Market Outlook
10.3.1.1. Market Size & Forecast
10.3.1.1.1. By Value
10.3.1.2. Market Share & Forecast
10.3.1.2.1. By Type
10.3.1.2.2. By Annotation Type
10.3.1.2.3. By Vertical
10.3.2. Turkey Data Annotation Tools Market Outlook
10.3.2.1. Market Size & Forecast
10.3.2.1.1. By Value
10.3.2.2. Market Share & Forecast
10.3.2.2.1. By Type
10.3.2.2.2. By Annotation Type
10.3.2.2.3. By Vertical
10.3.3. UAE Data Annotation Tools Market Outlook
10.3.3.1. Market Size & Forecast
10.3.3.1.1. By Value
10.3.3.2. Market Share & Forecast
10.3.3.2.1. By Type
10.3.3.2.2. By Annotation Type
10.3.3.2.3. By Vertical
10.3.4. Saudi Arabia Data Annotation Tools Market Outlook
10.3.4.1. Market Size & Forecast
10.3.4.1.1. By Value
10.3.4.2. Market Share & Forecast
10.3.4.2.1. By Type
10.3.4.2.2. By Annotation Type
10.3.4.2.3. By Vertical
10.3.5. South Africa Data Annotation Tools Market Outlook
10.3.5.1. Market Size & Forecast
10.3.5.1.1. By Value
10.3.5.2. Market Share & Forecast
10.3.5.2.1. By Type
10.3.5.2.2. By Annotation Type
10.3.5.2.3. By Vertical
11. Market Dynamics
11.1. Drivers
11.1.1. Increasing R&D investments in the manufacture of self-driving vehicles
11.1.2. The rise in the technological developments in automotive sector Is Fueling the Market Growth
11.2. Challenges
11.2.1. Network Connectivity And Technical Difficulties Involved In Data Annotation Tools
11.2.2. Concerns regarding security and privacy
12. Market Trends & Developments
12.1. Rising demand in Automotive
12.2. Rising Technological Advancement
12.3. Rising Merger and Acquisition
13. Company Profiles
13.1. Annotate Software Limited
13.1.1. Business Overview
13.1.2. Key Revenue (If Available)
13.1.3. Recent Developments
13.1.4. Key Personnel
13.1.5. Key Product/Service Offered
13.2. Appen Limited
13.2.1. Business Overview
13.2.2. Key Revenue (If Available)
13.2.3. Recent Developments
13.2.4. Key Personnel
13.2.5. Key Product/Service Offered
13.3. CloudApp
13.3.1. Business Overview
13.3.2. Key Revenue (If Available)
13.3.3. Recent Developments
13.3.4. Key Personnel
13.3.5. Key Product/Service Offered
13.4. Cogito Tech LLC
13.4.1. Business Overview
13.4.2. Key Revenue (If Available)
13.4.3. Recent Developments
13.4.4. Key Personnel
13.4.5. Key Product/Service Offered
13.5. Deep Systems, LLC
13.5.1. Business Overview
13.5.2. Key Revenue (If Available)
13.5.3. Recent Developments
13.5.4. Key Personnel
13.5.5. Key Product/Service Offered
13.6. Labelbox, Inc
13.6.1. Business Overview
13.6.2. Key Revenue (If Available)
13.6.3. Recent Developments
13.6.4. Key Personnel
13.6.5. Key Product/Service Offered
13.7. LightTag
13.7.1. Business Overview
13.7.2. Key Revenue (If Available)
13.7.3. Recent Developments
13.7.4. Key Personnel
13.7.5. Key Product/Service Offered
13.8. Lotus Quality Assurance
13.8.1. Business Overview
13.8.2. Key Revenue (If Available)
13.8.3. Recent Developments
13.8.4. Key Personnel
13.8.5. Key Product/Service Offered
13.9. Playment Inc
13.9.1. Business Overview
13.9.2. Key Revenue (If Available)
13.9.3. Recent Developments
13.9.4. Key Personnel
13.9.5. Key Product/Service Offered
13.10. Tagtog Sp. z o.o.
13.10.1. Business Overview
13.10.2. Key Revenue (If Available)
13.10.3. Recent Developments
13.10.4. Key Personnel
13.10.5. Key Product/Service Offered
14. Strategic Recommendations
15. About Us & Disclaimer
(Note: The companies list can be customized based on the client requirements.)

 

ページTOPに戻る

ご注文は、お電話またはWEBから承ります。お見積もりの作成もお気軽にご相談ください。

webからのご注文・お問合せはこちらのフォームから承ります

TechSci Research 社の最新刊レポート

本レポートと同じKEY WORD(automatic)の最新刊レポート


よくあるご質問


TechSci Research社はどのような調査会社ですか?


テックサイリサーチ(TechSci Research)は、カナダ、英国、インドに拠点を持ち、化学、IT、環境、消費財と小売、自動車、エネルギーと発電の市場など、多様な産業や地域を対象とした調査・出版活... もっと見る


調査レポートの納品までの日数はどの程度ですか?


在庫のあるものは速納となりますが、平均的には 3-4日と見て下さい。
但し、一部の調査レポートでは、発注を受けた段階で内容更新をして納品をする場合もあります。
発注をする前のお問合せをお願いします。


注文の手続きはどのようになっていますか?


1)お客様からの御問い合わせをいただきます。
2)見積書やサンプルの提示をいたします。
3)お客様指定、もしくは弊社の発注書をメール添付にて発送してください。
4)データリソース社からレポート発行元の調査会社へ納品手配します。
5) 調査会社からお客様へ納品されます。最近は、pdfにてのメール納品が大半です。


お支払方法の方法はどのようになっていますか?


納品と同時にデータリソース社よりお客様へ請求書(必要に応じて納品書も)を発送いたします。
お客様よりデータリソース社へ(通常は円払い)の御振り込みをお願いします。
請求書は、納品日の日付で発行しますので、翌月最終営業日までの当社指定口座への振込みをお願いします。振込み手数料は御社負担にてお願いします。
お客様の御支払い条件が60日以上の場合は御相談ください。
尚、初めてのお取引先や個人の場合、前払いをお願いすることもあります。ご了承のほど、お願いします。


データリソース社はどのような会社ですか?


当社は、世界各国の主要調査会社・レポート出版社と提携し、世界各国の市場調査レポートや技術動向レポートなどを日本国内の企業・公官庁及び教育研究機関に提供しております。
世界各国の「市場・技術・法規制などの」実情を調査・収集される時には、データリソース社にご相談ください。
お客様の御要望にあったデータや情報を抽出する為のレポート紹介や調査のアドバイスも致します。



詳細検索

このレポートへのお問合せ

03-3582-2531

電話お問合せもお気軽に

 

2024/10/11 10:26

149.62 円

164.03 円

198.16 円

ページTOPに戻る