世界の連合学習(Federated Learning/フェデレーテッドラーニング)市場（～2030年）：用途別（創薬、ショッピング体験のパーソナライゼーション、データプライバシー・セキュリティ管理、リスク管理、産業用IoT、オンライン視覚物体検出、拡張現実/仮想現実）、業種別（建築・建設、自動車・運輸、電気・電子、医療、産業用組立、木工）

調査会社P&S Market Research社が発行したリサーチレポート（データ管理コード：PS24MAR017）

■ 発行会社/調査会社：P&S Market Research
■ 商品コード：PS24MAR017
■ 発行日：2023年11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：グローバル
■ 産業分野：IT・通信
■ ページ数：230
■ 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）

■ 販売価格オプション（消費税別）

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*** レポート概要（サマリー）***

連合学習 (Federated Learning/フェデレーテッドラーニング)市場は、2023年には128.3百万米ドルであったが、2030年には260.5百万米ドルに増加し、年平均成長率は10.7％で推移します。
この成長は、組織やデバイスの理解を深めるために様々な分野でこの学習ソリューションが受け入れられつつあることや、創薬における資金調達が拡大していることによります。

さらに、従来の学習と比較して、より優れたデータ・プライバシーなどの有益な特徴が、このソリューションの独自性を高めています。これにより多くの企業が、機器からの実データを共有することなく、強力なディープ・トレーニング・モデルを作成することができます。したがって、データの機密性、保護、作業対象のグランドデータセットへの利便性、データへの特権的なアクセスを維持することができます。

用途に基づく創薬カテゴリーは、業界に大きく貢献した。これは、人口の増加、食品の栄養価の低下、汚染レベルの増加により、世界中で病気の発生が増加しているためです。

一方、産業用IoTカテゴリーは2023年に20％のシェアを占めました。これは、IoTと一体化した連合学習によってもたらされる、生産性の向上、新しいビジネスモデルの追加の容易さ、価格の低下などの利点に起因しています。

さらに、先進国や発展途上国における技術の進歩の増加や、ビッグデータ分析の受容の高まりが、このカテゴリーの成長をさらに後押ししています。

2023年において、自動車・輸送カテゴリーは、業種別では、35％のシェアで、連合学習市場に最も貢献しています。これは、経済成長と人口の増加により、世界的に自動車の販売が増加しているためです。その結果、道路の交通量が増え、最終的には渋滞が発生し、人々は何時間も交通渋滞に直面することになります。

これは、MLとAIアルゴリズムのサポートにより、車両のルートと創造的な解決策を調整することによって交通管理を支援することができる連携学習の要件を後押ししています。

欧州は2023年に50％のシェアで業界をリードし、この10年間もリードし続けるでしょう。これは、一般データ保護規則（General Data Protection Regulation）の下で各国政府が採用する厳格なプライバシー＆保護ガイドラインのためです。

さらに、データプライバシーは、これらのガイドラインに準拠する連合学習の重要な特徴であるため、この地域の企業にとって連合学習は魅力的な手法となっています。

北米は今後数年間、かなりの速度で進歩すると思われます。これは主に、この大陸に認知された生成学習ソリューション・ベンダーが存在するためです。

さらに、特にAIとIoTの研究開発において、FLアルゴリズムと技術を開発・強化するための広範な資金が、業界の拡大をさらに後押ししています。

創薬への資金提供の増加に伴い、連合学習 (Federated Learning/フェデレーテッドラーニング)産業は今後数年間で継続的に発展していくでしょう。

連合学習 (Federated Learning/フェデレーテッドラーニング)ソリューションを提供するトップ企業は以下の通りです：
NVIDIA Corporation
Cloudera Inc.
IBM Corporation
Microsoft Corporation
Google LLC
Intel Corporation
Owkin Inc

第1章．調査範囲
第2章．調査方法
第3章．エグゼクティブサマリー
第4章．市場指標
第5章．産業動向
第6章．世界市場
第7章．北米市場
第8章．ヨーロッパ市場
第9章．アジア太平洋市場
第10章．中南米市場
第11章．中東/アフリカ市場
第12章．アメリカ市場
第13章．カナダ市場
第14章．ドイツ市場
第15章．フランス市場
第16章．イギリス市場
第17章．イタリア市場
第18章．スペイン市場
第19章．日本市場
第20章．中国市場
第21章．インド市場
第22章．オーストラリア市場
第23章．韓国市場
第24章．ブラジル市場
第25章．メキシコ市場
第26章．サウジアラビア市場
第27章．南アフリカ市場
第28章．中東市場
第29章．競争状況
第30章．企業情報
第31章．付録

*** レポート目次（コンテンツ）***

Chapter 1. Research Scope

1.1. Research Objectives

1.2. Market Definition

1.3. Analysis Period

1.4. Market Size Breakdown by Segments

1.4.1. Market size breakdown, by application

1.4.2. Market size breakdown, by vertical

1.4.3. Market size breakdown, by region

1.4.4. Market size breakdown, by country

1.5. Market Data Reporting Unit

1.5.1. Value

1.6. Key Stakeholders

Chapter 2. Research Methodology

2.1. Secondary Research

2.1.1. Paid

2.1.2. Unpaid

2.1.3. P&S Intelligence database

2.2. Primary Research

2.3. Market Size Estimation

2.4. Data Triangulation

2.5. Currency Conversion Rates

2.6. Assumptions for the Study

2.7. Notes and Caveats

Chapter 3. Executive Summary

Chapter 4. Market Indicators

Chapter 5. Industry Outlook

5.1. Market Dynamics

5.1.1. Trends

5.1.2. Drivers

5.1.3. Restraints/challenges

5.1.4. Impact analysis of drivers/restraints

5.2. Impact of COVID-19

5.3. Porter’s Five Forces Analysis

5.3.1. Bargaining power of buyers

5.3.2. Bargaining power of suppliers

5.3.3. Threat of new entrants

5.3.4. Intensity of rivalry

5.3.5. Threat of substitutes

Chapter 6. Global Market

6.1. Overview

6.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

6.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

6.4. Market Revenue, by Region (2017–2030)

Chapter 7. North America Market

7.1. Overview

7.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

7.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

7.4. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 8. Europe Market

8.1. Overview

8.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

8.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

8.4. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 9. APAC Market

9.1. Overview

9.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

9.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

9.4. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 10. LATAM Market

10.1. Overview

10.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

10.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

10.4. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 11. MEA Market

11.1. Overview

11.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

11.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

11.4. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 12. U.S. Market

12.1. Overview

12.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

12.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 13. Canada Market

13.1. Overview

13.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

13.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 14. Germany Market

14.1. Overview

14.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

14.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 15. France Market

15.1. Overview

15.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

15.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 16. U.K. Market

16.1. Overview

16.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

16.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 17. Italy Market

17.1. Overview

17.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

17.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 18. Spain Market

18.1. Overview

18.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

18.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 19. Japan Market

19.1. Overview

19.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

19.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 20. China Market

20.1. Overview

20.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

20.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 21. India Market

21.1. Overview

21.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

21.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 22. Australia Market

22.1. Overview

22.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

22.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 23. South Korea Market

23.1. Overview

23.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

23.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 24. Brazil Market

24.1. Overview

24.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

24.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 25. Mexico Market

25.1. Overview

25.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

25.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 26. Saudi Arabia Market

26.1. Overview

26.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

26.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 27. South Africa Market

27.1. Overview

27.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

27.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 28. U.A.E. Market

28.1. Overview

28.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

28.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 29. Competitive Landscape

29.1. List of Market Players and their Offerings

29.2. Competitive Benchmarking of Key Players

29.3. Product Benchmarking of Key Players

29.4. Recent Strategic Developments

Chapter 30. Company Profiles

30.1. NVIDIA Corporation

30.1.1. Business overview

30.1.2. Product and service offerings

30.1.3. Key financial summary

30.2. Cloudera Inc.

30.2.1. Business overview

30.2.2. Product and service offerings

30.2.3. Key financial summary

30.3. IBM Corporation

30.3.1. Business overview

30.3.2. Product and service offerings

30.3.3. Key financial summary

30.4. Microsoft Corporation

30.4.1. Business overview

30.4.2. Product and service offerings

30.4.3. Key financial summary

30.5. Google LLC

30.5.1. Business overview

30.5.2. Product and service offerings

30.5.3. Key financial summary

30.6. Intel Corporation

30.6.1. Business overview

30.6.2. Product and service offerings

30.6.3. Key financial summary

30.7. Owkin Inc.

30.7.1. Business overview

30.7.2. Product and service offerings

30.7.3. Key financial summary

Chapter 31. Appendix

31.1. Abbreviations

31.2. Sources and References

31.3. Related Reports

※参考情報

連合学習とは、複数の端末やデバイスが分散した環境で機械学習モデルを共同でトレーニングする方法を指します。この手法では、データが各デバイスの内部に保持され、中央サーバーにデータを集約することなくモデルの更新が行われます。これにより、プライバシーの保護や通信の効率化が図られます。連合学習は、特に個人情報を扱うアプリケーションにおいて有用とされています。

連合学習は主に「水平連合学習」と「垂直連合学習」の2種類に分けられます。水平連合学習は、各参加者が同じ特徴空間を持つが、異なるサンプルを持つ場合に適用されます。例えば、複数のスマートフォンがユーザーの行動データを持っている場合、各スマートフォンが同様の特徴を持つデータをもとに協力してモデルを学習します。一方、垂直連合学習は、各参加者が異なる特徴空間を持つが、同じサンプルを共有している場合に適用されます。たとえば、異なる企業が顧客情報の一部を持っている場合、両者が連携してモデルを構築できます。

ドメイン別の用途としては、健康分野や金融分野、スマートデバイスなどさまざまな領域での活用が進んでいます。特に医療分野では、患者データのプライバシー保護が重要であり、連合学習を使うことで、病院や研究機関が共同で学習したモデルを用いながら、個々のデータを外部に晒すことなく新しい知見を得ることが可能となります。金融分野では、異なる金融機関が顧客データの関連性を利用して詐欺検出モデルをトレーニングすることにも使われています。

連合学習の関連技術としては、差分プライバシーや暗号化技術、マシンラーニングフレームワークの利用が挙げられます。差分プライバシーは、データのプライバシーを保護しつつ、学習結果を得るための手法であり、連合学習と組み合わせることで、各デバイスからのモデル更新がユーザーのプライバシーを脅かすことなく行われます。また、暗号化技術により、モデルの更新内容を安全にやり取りすることが可能となります。

さらに、連合学習はエッジコンピューティングと相性が良いです。エッジコンピューティングでは、データ処理をデバイスや近くのサーバーで行うため、データを中央サーバーに送り返さずに済み、高速かつ効率的に処理が行えるという利点があります。このため、IoTデバイスやセンサーによるデータ収集と連合学習を組み合わせることで、リアルタイムな意思決定が行えるようになります。

連合学習の課題としては、通信コストや非対称なデータ分布、参加者間の協力関係の確立などがあります。通信コストは、各デバイスがモデルの更新情報をサーバーに送るために必要なリソースを指します。特に、通信環境が制限されている場合、効率的な更新策が求められます。また、データの非対称性も問題となり、参加者によってデータの量や質が異なるため、学習結果に偏りが生じる可能性があります。これらの課題を克服するために、様々な研究が進められています。

今後、連合学習の活用が広がると予想されており、その実現はさまざまな分野においてさらなる革新をもたらすでしょう。特に、プライバシー重視の社会において、個々のデータを保護しながらも知識を共有・拡張する方法として重要な位置を占めるはずです。連合学習は、AIモデルのデモクラシー化を促進し、利便性とセキュリティを両立させる新たなアプローチとして期待されています。

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