カテゴリ： Bizwit Research & Consulting, IT/電子, 世界

AIトレーニングデータセットの世界市場（2023年～2030年）：テキスト、画像/ビデオ、音声

■ 英語タイトル：Global AI Training Dataset Market Size Study & Forecast, By Type (Text, Image/Video, Audio), By Vertical (IT, Automotive, Government, Healthcare, BFSI, Retail & E-commerce, Others), and Regional Analysis, 2023-2030

調査会社Bizwit Research & Consulting社が発行したリサーチレポート（データ管理コード：BZW24JUN227）

■ 発行会社/調査会社：Bizwit Research & Consulting
■ 商品コード：BZW24JUN227
■ 発行日：2024年5月
最新版(2025年又は2026年)はお問い合わせください。
■ 調査対象地域：アメリカ、カナダ、イギリス、ドイツ、フランス、スペイン、イタリア、中国、インド、日本、オーストラリア、韓国、ブラジル、メキシコ、中東
■ 産業分野：IT＆通信
■ ページ数：約200
■ レポート言語：英語
■ レポート形式：PDF
■ 納品方式：Eメール（受注後3営業日）

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*** レポート概要（サマリー）***

世界のAIトレーニングデータセット市場は、2022年に約XX億米ドルと評価され、予測期間2023年から2030年にかけてXX％以上の健全な成長率で成長すると予測されています。AI学習データは、機械学習モデルの学習に使用されるラベル付きインスタンスで構成され、画像、音声、テキスト、構造化データなどさまざまな形式が含まれます。各インスタンスは、そのカテゴリや特性を定義する出力ラベルに関連付けられています。このデータは、MLアルゴリズムにパターンを認識させ、予測を行うよう教育し、ラベル付けされたデータセットから学習し、この知識を新しい未見のデータに適用することを可能にします。市場成長の原動力は、AIと機械学習の急速な成長、多様な産業分野にわたる学習データセットの用途の拡大などの主な要因です。人工知能（AI）は、階層的な学習を通じて高度な抽象化を抽出できるようにすることで、ビッグデータにおいて重要な役割を果たしています。このため、膨大なデータセットから重要なパターンを採掘・抽出する必要があり、複雑なデータ分析タスクの処理におけるAIの重要性が浮き彫りになっています。Statistaによると、現在1,000億ドル近くと推定されているAIの価値は、2030年までに20倍に急増し、2兆ドル近くに達すると予測されています。この広大な市場は、サプライ・チェーン、マーケティング、製品開発、研究、分析など、数多くの業界にまたがっています。AIの進歩を促進する主なトレンドには、チャットボット、画像生成AI、モバイルアプリケーションなどがあります。また、機械学習は、AIソフトウェアとイニシアチブの大部分を構成し、AIドメイン内の重要なセグメントを表しています。機械学習は、AI市場において最大のセグメントであり、2030年までに約1400億米ドルから約2兆米ドルに急増すると予測されています。しかし、2023年から2030年の予測期間を通じて、高い導入コストとインフラの制約が市場の成長を阻害しています。

AIトレーニングデータセットの世界市場調査で考慮した主要地域は、アジア太平洋、北米、ヨーロッパ、中南米、中東＆アフリカなどです。北米は、人工知能の採用を強化するための新しいデータセットのリリースによって、AIトレーニングデータセットの市場シェアをリードしています。一方、アジア太平洋地域は、新興技術の採用と多数の市場プレイヤーの存在に後押しされ、最も急成長する地域となる見込みです。インドのような発展途上国では技術導入率が高く、この地域での事業拡大に注力する複数の企業が参入しています。例えば、マイクロソフトは、地磁気や屋内Wi-Fiシグネチャを含む中国の都市の建物からのデータを収集し、屋内位置データセットを開始しました。

本レポートに含まれる主な市場プレイヤー：
Microsoft Corporation
Google, LLC (Kaggle)
Deep Vision Data
Appen Limited
Cogito Tech LLC
Lionbridge Technologies, Inc.
Amazon Web Services, Inc.
Scale AI Inc.
Samasource Inc.
Alegion

市場の最近の動向
 2021年6月、Amazonは、画像ベースのショッピング体験に合わせた、より効率的なAIモデルの開発を促進することを目的とした、Amazon Berkeley Objectsと名付けられた膨大なデータセットを発表。
 2021年3月、著名なAI研究機関であるOpenAIは、GPT-2およびGPT-3を含む複数の大規模な事前学習済みモデルを作成しました。さらに、さまざまな自然言語処理（NLP）モデルの開発を促進する複数のオープンソースデータセットを公開。
 2021年1月、データセットを提供するVector Space AIは、検索技術を専門とするElasticsearch B.V.とパートナーシップを開始。この提携は、共同作業によって開発されたAIデータセットをユーザーに提供することを目的としています。Vectorspace AIは、AI、ML、データエンジニアリング能力を強化するために設計されたデータセットを発表しました。

世界のAIトレーニングデータセット市場レポートスコープ：
 過去データ – 2020 – 2021
 推計基準年 – 2022年
 予測期間 – 2023年〜2030年
 レポート対象 – 売上予測、企業ランキング、競合環境、成長要因、動向
 対象セグメント – タイプ、エンドユーザー、地域
 地域範囲 – 北米; 欧州; アジア太平洋; 中南米; 中東 & アフリカ
 カスタマイズ範囲 – レポート購入時に無料カスタマイズ（アナリストの作業時間8時間相当まで）。国、地域、セグメントスコープの追加または変更*。

本調査の目的は、近年における様々なセグメントおよび国の市場規模を定義し、今後数年間の値を予測することです。本レポートは、調査対象国における産業の質的・量的側面を盛り込むよう設計されています。

また、市場の将来的な成長を規定する推進要因や課題などの重要な側面に関する詳細情報も提供しています。さらに、主要企業の競争環境と製品提供の詳細な分析とともに、利害関係者が投資するためのミクロ市場における潜在的な機会も組み込んでいます。市場の詳細なセグメントとサブセグメントを以下に説明します：

タイプ別
テキスト
画像/ビデオ
音声
エンドユーザー別
IT
自動車
政府機関
ヘルスケア
BFSI
小売・Eコマース
その他

地域別

北米
米国
カナダ

欧州
英国
ドイツ
フランス
スペイン
イタリア
ROE

アジア太平洋
中国
インド
日本
オーストラリア
韓国
ロサンゼルス

ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ

中東・アフリカ
サウジアラビア
南アフリカ
その他の中東・アフリカ

*** レポート目次（コンテンツ）***

第1章. 要旨
1.1. 市場概要
1.2. 世界市場およびセグメント別市場予測、2020～2030年（億米ドル）
1.2.1. AIトレーニングデータセット市場、地域別、2020年〜2030年（億米ドル）
1.2.2. AIトレーニングデータセット市場：タイプ別、2020〜2030年（億米ドル）
1.2.3. AIトレーニングデータセット市場：業種別、2020年～2030年（億米ドル）
1.3. 主要動向
1.4. 推計方法
1.5. 調査の前提
第2章. 世界のAIトレーニングデータセット市場の定義と範囲
2.1. 調査目的
2.2. 市場の定義と範囲
2.2.1. 業界の進化
2.2.2. 調査範囲
2.3. 調査対象年
2.4. 通貨換算レート
第3章. AIトレーニングデータセットの世界市場ダイナミクス
3.1. AIトレーニングデータセット市場のインパクト分析（2020年～2030年）
3.1.1. 市場促進要因
3.1.1.1. AIと機械学習の急成長
3.1.1.2. 多様な業界におけるトレーニングデータセットの用途の拡大
3.1.2. 市場の課題
3.1.2.1. 高い導入コスト
3.1.2.2. インフラの制約
3.1.3. 市場機会
3.1.3.1. データ収集技術の進歩
3.1.3.2. クラウドコンピューティングの発展とビッグデータの出現
第4章. 世界のAIトレーニングデータセット市場産業分析
4.1. ポーターの5フォースモデル
4.1.1. サプライヤーの交渉力
4.1.2. バイヤーの交渉力
4.1.3. 新規参入者の脅威
4.1.4. 代替品の脅威
4.1.5. 競合他社との競争
4.2. ポーターの5フォース影響分析
4.3. PEST分析
4.3.1. 政治的要因
4.3.2. 経済的
4.3.3. 社会
4.3.4. 技術的
4.3.5. 環境
4.3.6. 法律
4.4. 最高の投資機会
4.5. トップ勝ち組戦略
4.6. COVID-19インパクト分析
4.7. 破壊的トレンド
4.8. 業界専門家の視点
4.9. アナリストの推奨と結論
第5章. AIトレーニングデータセットの世界市場：タイプ別
5.1. 市場スナップショット
5.2. AIトレーニング用データセットの世界市場：タイプ別、性能-潜在能力分析
5.3. AIトレーニングデータセットの世界市場タイプ別推計・予測 2020〜2030年（億米ドル）
5.4. AIトレーニングデータセット市場、サブセグメント別分析
5.4.1. テキスト
5.4.2. 画像/動画
5.4.3. 音声
第6章. AIトレーニングデータセットの世界市場（分野別
6.1. 市場スナップショット
6.2. AIトレーニングデータセットの世界市場（分野別）、業績-潜在能力分析
6.3. AIトレーニングデータセットの世界市場 2020年～2030年バーティカル別推計・予測（億米ドル）
6.4. AIトレーニングデータセット市場、サブセグメント別分析
6.4.1. IT分野
6.4.2. 自動車
6.4.3. 官公庁
6.4.4. ヘルスケア
6.4.5. BFSI
6.4.6. 小売・Eコマース
6.4.7. その他
第7章. AIトレーニングデータセットの世界市場、地域分析
7.1. 上位主要国
7.2. 新興国上位
7.3. AIトレーニングデータセット市場、地域別市場スナップショット
7.4. 北米のAIトレーニングデータセット市場
7.4.1. 米国のAIトレーニングデータセット市場
7.4.1.1. タイプ別内訳推計・予測、2020〜2030年
7.4.1.2. 業種別内訳推計・予測、2020年～2030年
7.4.2. カナダのAIトレーニングデータセット市場
7.5. 欧州のAIトレーニングデータセット市場スナップショット
7.5.1. イギリスのAIトレーニングデータセット市場
7.5.2. ドイツのAIトレーニングデータセット市場
7.5.3. フランスのAIトレーニングデータセット市場
7.5.4. スペインのAIトレーニングデータセット市場
7.5.5. イタリアのAIトレーニングデータセット市場
7.5.6. その他のヨーロッパのAIトレーニングデータセット市場
7.6. アジア太平洋地域のAIトレーニングデータセット市場スナップショット
7.6.1. 中国のAIトレーニングデータセット市場
7.6.2. インドのAIトレーニングデータセット市場
7.6.3. 日本のAIトレーニングデータセット市場
7.6.4. オーストラリアのAIトレーニングデータセット市場
7.6.5. 韓国のAIトレーニングデータセット市場
7.6.6. その他のアジア太平洋地域のAIトレーニングデータセット市場
7.7. 中南米のAIトレーニングデータセット市場スナップショット
7.7.1. ブラジルのAIトレーニングデータセット市場
7.7.2. メキシコのAIトレーニングデータセット市場
7.8. 中東・アフリカのAIトレーニングデータセット市場
7.8.1. サウジアラビアのAIトレーニングデータセット市場
7.8.2. 南アフリカのAIトレーニングデータセット市場
7.8.3. その他の中東・アフリカAIトレーニングデータセット市場

第8章. 競合他社のインテリジェンス
8.1. 主要企業のSWOT分析
8.1.1. 企業1
8.1.2. 企業2
8.1.3. 会社3
8.2. トップ市場戦略
8.3. 企業プロフィール
Microsoft Corporation
Google, LLC (Kaggle)
Deep Vision Data
Appen Limited
Cogito Tech LLC
Lionbridge Technologies, Inc.
Amazon Web Services, Inc.
Scale AI Inc.
Samasource Inc.
Alegion
第9章. 研究プロセス
9.1. 研究プロセス
9.1.1. データマイニング
9.1.2. 分析
9.1.3. 市場推定
9.1.4. バリデーション
9.1.5. 出版
9.2. 研究属性
9.3. 研究の前提

※参考情報

AIトレーニングデータセットは、人工知能モデルを学習させるために使用されるデータの集まりです。これらのデータセットは、AIがパターンを認識し、予測や分類を行う能力を向上させるために不可欠な要素となっています。データセットの質と量は、AIモデルの性能に直接影響を与えるため、適切なデータセットの選定が重要です。
トレーニングデータは大きく分けて、構造化データと非構造化データの二つの種類に分類されます。構造化データは、表形式でデータが整理されているもので、数値やカテゴリ情報、日時データなどが含まれます。このようなデータは、特に機械学習アルゴリズムが得意とする領域です。一方、非構造化データは、テキスト、画像、音声などが含まれ、より柔軟なデータ形式を持ちます。最近の深層学習技術の発展により、これらの非構造化データも効果的に活用されるようになっています。

AIトレーニングデータセットの用途はさまざまです。たとえば、自然言語処理(NLP)の分野では、文章の理解や生成、翻訳サービスに使用されます。また、画像認識や物体検出のアルゴリズムにおいては、ラベル付きの画像データが用いられます。音声認識のシステムでは、人の声をテキストに変換するための音声データが必要です。データセットが充実しているほど、AIの知識と能力は向上し、多様な応用が実現されることが期待されます。

トレーニングデータは収集方法によっても分類されます。オープンデータセットは、研究や開発を促進するために一般に公開されているデータです。これらは特定の目的で簡単に利用でき、様々なプロジェクトに活用されています。有名なものには、MNISTやCIFAR-10といった画像データセットが挙げられます。これらのデータセットは、特別なライセンスがなくても自由に使用できるため、学術研究や商業プロジェクトにおいて広く利用されています。

一方で、専門的なデータセットは特定の業界や用途に特化していることが多く、商業機密やプライバシーを理由に非公開であることが一般的です。医療、金融、自動運転車などの領域では、独自のデータを持つ企業や研究機関がデータを収集し、使用するか、あるいはデータを匿名化するなどして利用します。この場合、データの収集や利用に関する倫理的な考慮が非常に重要となります。

トレーニングデータセットの品質も大切なポイントです。データのクリーンさ、ラベルの正確性、そして多様性が、モデルの性能に大きく関係します。データの偏りや不完全なラベルは、AIモデルの学習結果に悪影響を及ぼす可能性があります。したがって、データセットの検証と前処理は欠かせないステップです。特に、バイアスの少ないデータを選定し、多様なケースを網羅することが求められます。

さらに、AIトレーニングデータセットの管理には関連技術も重要な役割を果たします。データの保存、構造化、管理を行うためのツールやプラットフォームが開発されており、クラウドストレージやデータベースの利用が一般的です。また、データサイエンスや機械学習ライブラリは、データセットの準備や前処理、モデルのトレーニングを効率化するために広く使用されています。特に、TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークは、AI研究者や開発者にとって欠かせないものとなっています。

要するに、AIトレーニングデータセットは、人工知能の進化において中心的な役割を果たしており、その種類、用途、管理方法についての理解は、今後のAI技術の進展にとって非常に重要です。データの質を保ちながら、多様かつ豊かなデータセットを構築することが、より効果的なAIの開発につながるといえるでしょう。

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H&I Global Research

AIトレーニングデータセットの世界市場（2023年～2030年）：テキスト、画像/ビデオ、音声

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