Stratistics MRCによると、世界のディープラーニング市場は2021年に94億5000万ドルを占め、予測期間中にCAGR43.7％で成長し、2028年には1196億1000万ドルに達すると予想されています。ディープラーニングは、機械学習や人工知能（AI）の一種で、人間がある種の知識を得る方法を模倣したものです。ディープラーニングは、統計や予測モデリングを含むデータサイエンスの重要な要素です。
世界的な情報技術（IT）産業の発展とともにデジタル化が進んでいることが、市場の成長を促す主要な要因の一つとなっています。ディープラーニングアルゴリズムは、意思決定プロセスの精度と効率を向上させる利用可能なデータポイントを必然的に傍受することに長けています。データベース管理、不正検出システム、サイバーセキュリティを採用するよう業界に促すサイバー攻撃の増加は、市場を加速させます。この技術は、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ための疾病診断に使用されています。
従来のデータ分析とは対照的に、ディープラーニングは全く多様な技術スキルや専門知識を必要とします。ビジネス上の問題に必要な専門知識を提供する専門家の数は十分ではなく、予算に制約のある組織では、ニーズを満たすために適切な人材を採用することをためらわざるを得ません。さらに、適切なスキルを持つ訓練された専門家を探すのは、企業にとって時間のかかる作業です。このように、専門家の不足が深層学習モデルの実装を制限しており、市場の成長を抑制しています。
多数のグローバル投資家を通じた資金調達の急増に伴い、世界市場は近年、新興企業の侵入を目撃しています。グローバルなディープラーニングを提供する主なスタートアップ部門は、医薬品の研究開発に重点を置くヘルスケアです。ディープラーニングの他の応用分野は、視覚認識、詐欺検出、保険、農業です。このため、ベンダーは市場シェアを拡大し、幅広い業種の顧客を獲得する機会を得ることができます。このように、いくつかの産業におけるスタートアップ企業やディープラーニングのアプリケーションの増加は、十分な機会を生み出しています。
ディープラーニングのようなモデルは、多くの質の高いデータを必要とするため、データの質は依然として最大の要因の1つである。十分に小さいデータセットでは、アルゴリズムは包括的でなくても学習されるかもしれない。これは、画像認識のような処理に非常に必要です。正確で適切なデータがなければ、深層学習モデルが次の段階に到達し、市場でより大きな把握を確実にすることは、かなり困難な作業になります。このようなエラーは長い間発見されないまま放置され、その修正にはさらに長い時間がかかる可能性があります。また、硬直的なビジネスモデルは、市場の収益成長を制限します。しかし、すべての企業がビジネスプロセスに柔軟性を持っているわけではなく、実験的な試みを許さないことが、市場の収益成長を制限しています。
ディープラーニングアルゴリズムを実装するための高い計算能力を持つハードウェアプラットフォームへの要求が高まっていることから、ハードウェアセグメントが市場を支配しています。ハードウェアセグメントは、GPU、FPGA、CPUなどのプロセッサ、メモリ、ネットワークで構成されています。ディープラーニングのためのより良い処理ハードウェアの拡大のために急速に進化している研究開発活動も、市場価値を加速させています。
リカレントニューラルネットワーク（RNN）セグメントは、最も高い市場シェアを占めている。RNN（Recurrent Neural Networks）は、強力で勢いのあるタイプのニューラルネットワークであり、内部メモリを持つ唯一のものであるため、現時点では最も能力の高いアルゴリズムに属する。その内部メモリにより、RNNは受け取った入力について重要なことを記憶することができ、その結果、次に何が起こるかを非常に正確に予測することができるのです。
北米は、人工知能やニューラルネットワークへの投資が拡大していることから、最も高い市場シェアを占めると予測され、画像やモニタリングの目的で広く使用されていることから、予測期間中に新たな成長の見通しを生み出すと推測されます。さらに、深層学習スタートアップ企業への投資が急増し、エンドユーザーの間で深層学習技術の人気が急上昇しています。さらに、同州は現代技術のパイオニアの1つであり、企業がディープラーニング能力の採用を加速させることを可能にしています。
アジア太平洋地域は、中国やインドなどの主要国の急速な経済発展がアジア太平洋地域の深層学習市場の成長を促進するために重要であるため、最も高いCAGRを有すると予測される。ディープラーニング技術の浸透と発展の高まりが、市場成長の原動力となっています。さらに、デジタル化、画像・音声認識プラットフォームの立ち上がりに拍車がかかっていることも、市場の成長に弾みをつけています。さらに、ディープラーニングのモデルアプリケーションに対する海外からの投資は、地域市場の成長に有利に働きます。
市場の主要なプレーヤー
ディープラーニング市場でプロファイルされている主要なプレーヤーのいくつかは、アドバンストマイクロデバイス、インク、アマゾンウェブサービス（AWS）、ARM株式会社、クラリファイ、インク、Entilic、Google、IBM、Hewlett Packard Enterprise、ハイパーバージ、IBM社、インテル社、マイクロンテクノロジー、Microsoft社、NVIDIA社、Qualcomm Technologies、インク 、サムソン電子、ジョンソンコントロールズ、Larsen＆Toubro Infotechが含まれています。
主な展開
2020年1月に ジョンソンコントロールズは、同社の小売ソリューションポートフォリオであるSensormatic Solutionsとインテルコーポレーションが協業し、小売業者向けに拡張性のあるAI搭載のソリューションを提供すると発表しました。今後、エッジにおけるSensormatic SolutionsのAIポートフォリオは、インテルのプラットフォームをベースとする予定です。また、Sensormatic Solutionsは、ソリューションの提供にあたり、Intel Distribution of OpenVINO toolkitとIntelモデルを活用する予定です。
2019年12月：インテル株式会社は、データセンター・アプリケーション向けの深層学習アルゴリズムに取り組むイスラエル拠点のスタートアップ、Habana Labs Ltd.を買収し、インテル株式会社のAI能力を強化しました。
2018年11月に Amazon Web Servicesは、ユーザーが弾性GPUサポートを追加し、ディープラーニングのコストを最大75％削減することを可能にするAmazon Elastic Inferenceを発表しました。
2021年6月に Larsen & Toubro Infotechは、Amazon Web Servicesと戦略的提携契約を締結した。同社は最近、AWS向けのクラウド専門部隊を立ち上げ、移行と近代化、SAPアプリケーションのワークロード、データ分析、モノのインターネットに注力する予定だ。また、アドバイザリー、プロフェッショナルサービス、デリバリー機能を提供する予定です。
対象となるソリューション
– ハードウェア
– ソフトウェア
– サービス
対象となるアーキテクチャーの業界
– リカレントニューラルネットワーク(RNN)
– 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
– ディープビリーフネットワーク(DBN)
– ディープスタッキングネットワーク(DSN)
– ゲーテッドリカレントユニット（GRU）。
対象となるハードウェア・コンポーネント
– 特定用途向け集積回路(ASIC)
– 中央演算処理装置(CPU)
– フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)
– グラフィック・プロセッシング・ユニット(GPU)
対象アプリケーション
– データマイニング
– 画像認識
– 信号認識
– ビデオ監視・診断
対象となるエンドユーザー
– 航空宇宙・防衛
– 農業
– 自動車
– 教育
– 金融
– 産業
– IT・通信
– メディア・広告
– 医療
– 石油・ガス・エネルギー
– 小売
対象地域
– 北米
o 米国
o カナダ
o メキシコ
– ヨーロッパ
o ドイツ
o 英国
o イタリア
o フランス
o スペイン
o その他のヨーロッパ
– アジア太平洋地域
o 日本
o 中国
o インド
o オーストラリア
o ニュージーランド
o 韓国
o その他のアジア太平洋地域
– 南米
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o 南米のその他
– 中東・アフリカ
o サウジアラビア
o UAE
o カタール
o 南アフリカ
o その他の中東・アフリカ地域
【目次】
1 エグゼクティブサマリー
2 前書き
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データバリデーション
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査資料
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件
3 市場トレンドの分析
3.1 はじめに
3.2 ドライバ
3.3 制約
3.4 オポチュニティ
3.5 脅威
3.6 アプリケーション分析
3.7 エンドユーザー分析
3.8 新興国市場
3.9 Covid-19の影響
4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者のバーゲニングパワー
4.2 バイヤーの交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入者の脅威
4.5 競争上のライバル
5 ディープラーニングの世界市場、ソリューション別
5.1 イントロダクション
5.2 ハードウェア
5.2.1 フォンノイマンアーキテクチャベースチップ
5.2.2 ニューロモーフィック・アーキテクチャベース・チップ
5.3 ソフトウェア
5.4 サービス
5.4.1 インストレーションサービス
5.4.2 インテグレーションサービス
5.4.3 保守・サポートサービス
6 ディープラーニングの世界市場（建築業界別
6.1 イントロダクション
6.2 リカレントニューラルネットワーク(RNN)
6.3 コンボリューショナル・ニューラル・ネットワーク（CNN）
6.4 ディープビリーフネットワーク(DBN)
6.5 ディープスタッキングネットワーク(DSN)
6.6 ゲーテッド・リカレント・ユニット（GRU）
7 ディープラーニングの世界市場、ハードウェアコンポーネント別
7.1 イントロダクション
7.2 特定用途向け集積回路(ASIC)
7.3 中央処理装置(CPU)
7.4 FPGA（Field Programmable Gate Array：フィールドプログラマブルゲートアレイ）
7.5 GPU（Graphics Processing Unit：グラフィックス・プロセッシング・ユニット）
8 ディープラーニングの世界市場、アプリケーション別
8.1 イントロダクション
8.2 データマイニング
8.2.1 バイオインフォマティクス
8.2.2 指紋同定
8.2.3 センチメント分析
8.2.4 サイバーセキュリティ
8.2.5 機械翻訳
8.3 画像認識
8.3.1 ロボティクス
8.3.2 セキュリティ/ビデオ監視
8.3.3 マシンビジョン
8.3.4 スマートモーション
8.3.5 医療・衛星画像処理
8.4 信号認識
8.4.1 音声認識
8.4.2 音声認識
8.4.3 振動モニタリング
8.4.4 心電図(ECGまたはEKG)、脳波(EEG)
8.4.5 レーダー／ソナー
8.5 ビデオ監視・診断
9 ディープラーニングの世界市場、エンドユーザー別
9.1 はじめに
9.2 航空宇宙・防衛
9.3 農業分野
9.4 自動車
9.5 教育
9.6 金融
9.7 産業
9.8 IT・通信
9.9 メディア・広告
9.10 医療
9.11 石油・ガス・エネルギー
9.12 小売
10 ディープラーニングの世界市場、地域別
10.1 はじめに
10.2 北米
10.2.1 米国
10.2.2 カナダ
10.2.3 メキシコ
10.3 欧州
10.3.1 ドイツ
10.3.2 英国
10.3.3 イタリア
10.3.4 フランス
10.3.5 スペイン
10.3.6 その他ヨーロッパ
10.4 アジア太平洋地域
10.4.1 日本
10.4.2 中国
10.4.3 インド
10.4.4 オーストラリア
10.4.5 ニュージーランド
10.4.6 韓国
10.4.7 その他のアジア太平洋地域
10.5 南米
10.5.1 アルゼンチン
10.5.2 ブラジル
10.5.3 チリ
10.5.4 南米その他
10.6 中東・アフリカ
10.6.1 サウジアラビア
10.6.2 UAE
10.6.3 カタール
10.6.4 南アフリカ
10.6.5 その他の中東・アフリカ地域
11 主要開発品目
11.1 合意、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
11.2 買収と合併
11.3 新製品上市
11.4 拡張
11.5 その他の主要戦略
12 企業プロファイリング
12.1 アドバンストマイクロデバイセス株式会社
12.2 アマゾン ウェブ サービス(AWS)
12.3 ARM Ltd.
12.4 クラリファイ（株
12.5 エンティリック
12.6 グーグル、IBM
12.7 ヒューレット・パッカード・エンタープライズ
12.8 ハイパーバージ
12.9 IBMコーポレーション
12.10 インテル コーポレーション
12.11 マイクロンテクノロジー
12.12 マイクロソフト株式会社
12.13 NVIDIAコーポレーション
12.14 Qualcomm Technologies, Inc.
12.15 サムスン電子
12.16 ジョンソンコントロールズ
12.17 ラーセン・アンド・トゥブロ・インフォテック（Larsen & Toubro Infotech
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資料コード： SMRC21557
