レポート概要
世界のAIトレーニングデータセット市場は、2022年に17億3000万米ドルとなり、2023年から2030年にかけてCAGR 22.1％で拡大すると予測されています。AIは、製造業、IT、BFSI、小売＆Eコマース、ヘルスケアなど、さまざまな産業用途で重要性を増している。また、アプリケーションに特化したトレーニングデータに対する需要の高まりは、新規参入の機会を広げています。人工知能（AI）は、膨大なデータから意味のあるパターンを採掘・抽出する必要性から、階層的な学習プロセスを用いて高レベルで複雑な抽象度を抽出できる技術として、ビッグデータにとって不可欠になってきています。
AIは、機械が経験から学び、人間のようなタスクを実行し、新しい入力に適応することを可能にします。これらの機械は、膨大なデータを処理し、特定のタスクを達成するためのパターンを決定するために訓練されます。これらのマシンを訓練するためには、特定のデータセットが必要です。そのため、AIトレーニング用データセットの需要は、この要求に応えるために増加しています。
機械の動作は、提供されるデータセットに完全に依存します。したがって、トレーニングのために高品質のデータセットを提供することが不可欠になります。この高品質なデータセットが、AIの性能を向上させます。また、データの準備に必要な時間を短縮し、予測の精度を高めることにも役立ちます。そのため、市場のベンダーは、データの質を高めるために役立つ企業の買収にも力を入れています。例えば、2020年3月、データセット専門プロバイダーであるAppen Limitedは、機械学習プラットフォームを提供するFigure Eight Inc.の買収を発表しています。後者の会社は、ラベルのないデータを自動化されたツールの助けを借りて変換することで、高品質のデータを作成しています。今回の買収により、同社は高品質なデータセットの作成速度を向上させることができるようになります。また、データの質を高めることにもつながるでしょう。
AIの技術的進歩やイノベーションは、AIトレーニングデータセットの市場成長を増強している。例えば、著名な技術革新の1つにOpen AI社のChatGPTがあり、これは巨大なデータセットを手動で構築するのに必要な時間とリソースを削減する機能を備えています。ChatGPTは、NLPモデルを学習させるための大規模なデータセットを作成するのに必要な時間とリソースを大幅に削減することができます。ChatGPTは、GPT-3技術で学習させた教師なし言語モデルであるため、NLPアプリケーションの学習データとして活用できる人間らしい文章を作成することができます。そのため、手作業によるキュレーションや、さまざまなシナリオや状況を含むデータセットを作成するための知識を必要とせず、膨大で多様なデータセットを迅速かつシンプルに構築することが可能です。
テキストセグメントは、2022年の市場シェア31.2％に対応しています。これは、IT分野において、音声認識、テキスト分類、キャプション生成など、さまざまな自動化プロセスにテキストデータセットが多く使用されていることに起因しています。オーディオ分野は、幅広いオーディオデータセットが利用可能であるため、シェアは中程度になると予想されます。音楽データセット、スピーチデータセット、スピーチコマンドデータセット、Multimodal Emotion Lines Dataset (MELD)、環境音声データセットなど、さまざまなデータセットが含まれています。
予測期間中、画像/ビデオタイプのセグメントが最も高いCAGRをもたらすと予想されています。これは、主要プレイヤーがアプリケーションの数が増加する新しいデータセットを発表することに注力していることに起因しています。例えば、2020年5月、多国籍テクノロジー企業であるGoogle LLCは、数百万枚の画像と数千のランドマークを含む、Google-Landmarks-v2という新しいAIトレーニングデータセットの発売を発表しました。同社はまた、Kaggleでランドマーク検索2020とすなわちランドマーク認識2020という2つのチャレンジを開始した。これらのデータセットは、画像検索とインスタンス認識のために立ち上げられ、より優れた、より堅牢なシステムを訓練するためのものです。
IT分野は2022年に32.8%の市場シェアを獲得しています。垂直方向に基づいて、市場はit、自動車、政府、ヘルスケア、BFSI、小売＆Eコマース、およびその他に分割されます。ヘルスケアにおけるAIは、ライフスタイルやウェルネス管理、診断、バーチャルアシスタント、ウェアラブルなどの治療分野でさまざまな機会を提供しています。これとは別に、AIは音声対応の症状チェッカーに応用を見いだし、組織のワークフローを改善する。これらのアプリケーションはすべて、正確な結果を提供するために、広範なデータセットを必要とします。したがって、データセットの使用は増加し、それによって予測期間中の高いCAGRにつながるでしょう。
市場のさまざまなテクノロジー企業が、ユーザーエクスペリエンスの向上や革新的な製品の開発に機械学習技術を活用しています。機械学習技術を効率的に利用するためには、機械学習アルゴリズムを継続的に最適化するための高品質なトレーニングデータが必要です。これとは別に、高品質のデータセットは、IT企業がコンピュータビジョン、クラウドソーシング、データ分析、バーチャルアシスタントなど、さまざまなソリューションを強化するのに役立ちます。このような要因が、同分野におけるトレーニングデータセットの利用率の高さに寄与しています。例えば、2021年6月、アマゾンは、画像ベースのショッピングのための新しい効率的なAIモデルを可能にするために、Amazon Berkeley Objectsという大規模なスケールのデータセットをリリースしました。
北米は、2022年に37.2％の市場シェアを獲得する。北米市場のベンダーは、北米の新興分野における人工知能技術の採用を加速させるため、新しいデータセットのリリースに注力しています。例えば、Google LLC傘下のWaymo LLCは、2020年9月に自律走行車向けの新しいデータセットをリリースしました。このデータセットは、自転車や歩行者、標識など様々な走行条件下でカメラセンサーやLiDARから収集されたセンサーデータから構成されています。このような動きは、市場におけるデータセットの採用を促進し、それによって高いシェアに対応しています。
インドの企業組織は、ビジネスの変革に向けた戦略を立てているため、新興技術の採用率は継続的に高まっています。また、さまざまな主要企業が、アジア太平洋地域でのプレゼンスの拡大に注力しています。例えば、2020年7月、マイクロソフトは、中国の都市にある建物の地磁気、wi-fiの屋内シグネチャーなど、さまざまな情報を収集するためのIndoor Location Datasetというデータセットを発表しました。これらのデータセットは、ナビゲーション、屋内空間、ローカライゼーションの研究開発に役立つとされています。マイクロソフトのほかにも、さまざまな大手企業がこの地域で存在感を高めています。これらの要因により、同地域でのデータセット利用が促進され、予測期間中の高い成長率が期待されます。欧州市場は、高いシェアで緩やかに成長すると予想されています。
主要企業・市場シェアのインサイト
業界では、合併、提携、買収などの戦略的な取り組みを通じて、市場の統合が進んでいると認識しています。また、主要な市場参加者は、新しいデータセットの投入に注力しています。例えば、2021年1月、データセットプロバイダーのVector Space AIは、検索会社のElasticsearch B.V.と協業を締結した。前者は後者との協業で構築したAIデータセットをユーザーに提供することになる。Vectorspace AIは、AI、ML、データエンジニアリングを強化するデータセットを発売した。
同様に、Comet ML Inc.は、機械学習のためのプラットフォームを開発し、データ科学者がトレーニングから本番までのモデルの全ライフサイクルにわたって、実験やモデルの追跡、対比、意味の導出、最適化を支援する。データサイエンティストは、実験追跡のためにコード変更、データセット、実験モデル、履歴を登録することができます。世界のAIトレーニングデータセット市場の著名なプレーヤーには、以下のようなものがあります：
Google, LLC (Kaggle)
アペン・リミテッド
コギトテック合同会社
ライオンブリッジテクノロジーズ株式会社
アマゾン ウェブ サービス株式会社
マイクロソフト株式会社
株式会社スケール・エーアイ
株式会社サマソース（Samasource Inc.
アレジオン
ディープビジョンデータ
本レポートでは、世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、2017年から2030年までの各サブセグメントにおける最新の産業動向の分析を提供しています。この調査において、Grand View Research社は、世界のAIトレーニングデータセット市場レポートをタイプ、垂直、および地域に基づいてセグメント化しました。
タイプ別展望（売上高、百万米ドル、2017年〜2030年）
テキスト
画像/動画
オーディオ
垂直方向の展望（売上高、USD Million、2017年～2030年）
インフォメーション
オートモーティブ
政府
ヘルスケア
BFSI
リテール＆Eコマース
その他
地域別展望（売上高、USD Million、2017年～2030年）
北アメリカ
U.S.
カナダ
メキシコ
ヨーロッパ
ドイツ
U.K.
フランス
アジア太平洋
中国
日本
インド
南米
ブラジル
中近東・アフリカ
【目次】
第1章 方法と範囲
1.1 市場セグメントとスコープ
1.2 市場の定義
1.3 情報調達
1.4 情報分析
1.5 市場形成とデータの可視化
1.5.1 セカンダリーソースと第三者からの視点
1.5.2 一次調査
1.6 調査範囲と前提条件
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1 市場の展望
2.2 セグメント別の展望
2.2.1 タイプ
2.2.2 垂直方向
第3章 AIトレーニングデータセットの市場変数、動向、スコープ
3.1 市場の区分と範囲
3.2 AIトレーニングデータセット市場の普及率と成長展望
3.3 AIトレーニングデータセット – プロセスフローとバリューチェーン分析
3.4 マーケットダイナミクス
3.4.1 マーケットドライバ
3.4.1.1 AI・機械学習の急成長
3.4.1.2 トレーニングデータセットの多様な産業分野への応用の拡大
3.4.2 市場の抑制要因
3.4.2.1 発展途上地域での技術導入の欠如
3.5 業界分析 – ポーターの5つの力
3.5.1 サプライヤー・パワー 低い
3.5.2 バイヤーパワー
3.5.3 代替の脅威
3.5.4 新規参入企業による脅威
3.5.5 競合他社への対抗意識
3.6 AIトレーニングデータセット – PEST分析
3.6.1 政治的
3.6.2 経済
3.6.3 社会
3.6.4 技術的
第4章 AIトレーニングデータセット タイプ別推定とトレンド分析
4.1 AIトレーニングデータセット市場： タイプ別動向分析、2022年・2030年
4.1.1 テキスト
4.1.1.1 2017年から2030年までの世界市場の推定と予測（USD Million)
4.1.2 画像・映像
4.1.2.1 2017年から2030年までの世界市場の推定と予測（USD Million)
4.1.3 オーディオ
4.1.3.1 2017年から2030年までの世界市場の推定と予測（USD Million)
第5章 AIトレーニングデータセット 分野別推定とトレンド分析
5.1 AIトレーニングデータセット市場： 垂直方向の動き分析、2022年・2030年
5.1.1 IT
5.1.1.1 2017年から2030年までの世界市場の推定と予測（USD Million)
5.1.2 オートモーティブ
5.1.2.1 2017年から2030年までの世界市場の推定と予測（USD Million）
5.1.3 政府
5.1.3.1 2017年から2030年までの世界市場の推定と予測（USD Million)
5.1.4 ヘルスケア
5.1.4.1 2017年から2030年までの世界市場の推定と予測（USD Million)
5.1.5 BFSI
5.1.5.1 2017年から2030年までの世界市場の推定と予測（USD Million）
5.1.6 小売・Eコマース分野
5.1.6.1 2017年から2030年までの世界市場の推定と予測（USD Million)
5.1.7 その他
5.1.7.1 2017年から2030年までの世界市場の推定と予測（USD Million)
第6章 AIトレーニングデータセット 地域別見積もりとトレンド分析
6.1 AIトレーニングデータセット市場地域別シェア（2022年・2030年
6.2 北米
6.2.1 北米AI学習データセット市場、2017年～2030年
6.2.1.1 2017年から2030年までのタイプ別市場推定・予測（USD Million)
6.2.1.2 2017年から2030年までの垂直方向別市場推定・予測（USD Million)
6.2.2 米国
6.2.2.1 2017年から2030年までのタイプ別市場推定・予測（USD Million)
6.2.2.2 2017年から2030年までの垂直方向別市場推定・予測（USD Million)
6.2.3 カナダ
6.2.3.1 2017年から2030年までのタイプ別市場推定・予測（USD Million)
6.2.3.2 2017年から2030年までの垂直方向別市場推定・予測（USD Million)
6.2.4 メキシコ
6.2.4.1 2017年から2030年までのタイプ別市場推定・予測（USD Million)
6.2.4.2 2017年から2030年までの垂直方向別市場推定・予測（USD Million)
6.3 ヨーロッパ
6.3.1 欧州のAI学習用データセット市場、2017年～2030年
6.3.2 ドイツ
6.3.2.1 2017年から2030年までのタイプ別市場推定・予測（USD Million)
6.3.2.2 2017年から2030年までの垂直方向別市場推定・予測（USD Million)
6.3.3 英国
6.3.3.1 2017年から2030年までのタイプ別市場推定・予測（USD Million)
6.3.3.2 2017年から2030年までの垂直方向別市場推定と予測（USD Million)
6.3.4 フランス
6.3.4.1 2017年から2030年までのタイプ別市場推定・予測（USD Million)
6.3.4.2 2017年から2030年までの垂直方向別市場推定と予測（USD Million)
6.5 アジア太平洋地域
6.5.1 アジア太平洋地域のAI学習データセット市場、2017年～2030年
6.5.1.1 2017年から2030年までのタイプ別市場推定・予測（USD Million)
6.5.1.2 2017年から2030年までの垂直方向別市場推定と予測（USD Million)
6.5.2 中国
6.4.2.1 2017年から2030年までのタイプ別市場推定・予測（USD Million)
6.4.2.2 2017年から2030年までの垂直方向別市場推定・予測（USD Million)
6.4.4 日本
6.4.4.1 2017年から2030年までのタイプ別市場推定・予測（USD Million)
6.4.4.2 2017年から2030年までの垂直方向別市場推定・予測（USD Million)
6.4.5 インド
6.4.5.1 2017年から2030年までのタイプ別市場推定・予測（USD Million)
6.4.5.2 2017年から2030年までの垂直方向別市場推定・予測（USD Million)
6.5 南米
6.5.1 南米のAIトレーニングデータセット市場： 主要なポイント
6.5.2 南米AI学習データセット市場、2017年～2030年
6.5.3 ブラジル
6.5.3.1 2017年から2030年までのタイプ別市場推定・予測（USD Million)
6.5.3.2 2017年から2030年までの垂直方向別市場推定・予測（USD Million)
6.6 MEA
6.6.1 MEAのAIトレーニングデータセット市場： 主要なポイント
6.6.2 MEAのAI学習データセット市場、2017年～2030年
6.6.2.1 2017年から2030年までのタイプ別市場推定・予測（USD Million)
6.6.2.2 2017年から2030年までの垂直方向別市場推定・予測（USD Million)
第7章 競合他社の状況
7.1 Google, LLC (Kaggle)
7.1.1 会社概要
7.2.2 財務パフォーマンス
7.2.3 製品のベンチマーキング
7.2.4 最近の開発状況
7.2 アペン・リミテッド
7.2.1 会社概要
7.2.2 財務パフォーマンス
7.2.3 製品のベンチマーキング
7.2.4 最近の開発状況
7.3 コギトテック合同会社
7.3.1 会社概要
7.3.2 財務パフォーマンス
7.3.3 製品のベンチマーキング
7.3.4 最近の開発状況
7.4 ライオンブリッジテクノロジーズ株式会社
7.4.1 会社概要
7.4.2 財務パフォーマンス
7.4.3 製品のベンチマーキング
7.4.4 最近の開発状況
7.5 アマゾン ウェブ サービス株式会社
7.5.1 会社概要
7.5.2 製品のベンチマーキング
7.5.3 最近の開発状況
7.6 マイクロソフト株式会社
7.6.1 会社概要
7.6.2 財務パフォーマンス
7.6.3 製品のベンチマーキング
7.6.4 最近の開発状況
7.7 Scale AI, Inc.
7.7.1 会社概要
7.7.2 財務パフォーマンス
7.7.3 製品のベンチマーキング
7.7.4 最近の開発状況
7.8 Samasource Inc.
7.8.1 会社概要
7.8.2 財務パフォーマンス
7.8.3 製品のベンチマーキング
7.8.4 最近の開発状況
7.9 アレジオン
7.9.1 会社概要
7.9.2 財務パフォーマンス
7.9.3 製品のベンチマーキング
7.9.4 最近の開発状況
7.10 ディープビジョンデータ
7.10.1 会社概要
7.10.2 製品のベンチマーキング
…
【本レポートのお問い合わせ先】
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レポートコード：GVR-4-68038-517-5
