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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17億3000万米ドルと評価され、2023年から2030年にかけて年平均成長率22.1％で拡大すると予測されている。AIは、製造、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、新規参入企業にもチャンスをもたらしている。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・抽出する必要性につながる階層的な学習プロセスを使用して、高レベルで複雑な抽象化を抽出することができる技術であるため、ビッグデータにとって不可欠になっている。
AIは、機械が経験から学び、人間のようなタスクをこなし、新しい入力に適応することを可能にする。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る。これらの機械を訓練するためには、特定のデータセットが必要である。そのため、AIのトレーニング用データセットの需要は、この要件に対応するために増加している。
機械の動作は、提供されるデータセットに完全に依存する。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る。この高品質なデータセットがAIの性能を高める。また、データを準備するのに必要な時間を短縮し、予測の精度を高めるのにも役立つ。そのため、同市場のベンダーは、データの品質向上に役立つ企業の買収にも注力している。例えば、2020年3月、データセット専門のプロバイダーであるAppen Limitedは、機械学習プラットフォームのプロバイダーであるFigure Eight Inc.の買収を発表した。後者は、自動化ツールの助けを借りてラベル付けされていないデータを変換することにより、高品質のデータを作成する。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。また、データの質の向上にも役立つだろう。
AIの技術的進歩と革新は、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、これは膨大なデータセットを手作業で構築するのに必要な時間とリソースを削減する能力を持っている。ChatGPTは、NLPモデルを学習す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技術を用いて学習された教師なし言語モデルであるため、自然言語処理アプリケーションの学習データとして利用できる人間のような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に必要な知識を必要とせず、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できます。
タイプ・インサイト
テキスト分野は2022年に31.2％の市場シェアを占める。これは、音声認識、テキスト分類、キャプション生成など様々な自動化プロセスにおいて、IT分野でテキストデータセットの利用が多いためである。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る。これには、音楽データセット、音声データセット、音声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が含まれる。
予測期間において最もCAGRが高いのは画像/ビデオタイプである。これは、主要プレーヤーがアプリケーション数の増加とともに新しいデータセットを立ち上げることに注力しているためである。例えば、2020年5月、多国籍テクノロジー企業であるGoogle LLCは、数百万の画像と数千のランドマークを含むGoogle-Landmarks-v2と名付けられた新しいAIトレーニングデータセットの立ち上げを発表した。同社はまた、Kaggleでランドマーク検索2020とランドマーク認識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、画像検索やインスタンス認識、より優れた堅牢なシステムのトレーニングのために発表された。
バーティカル・インサイト
IT分野は2022年に32.8%の市場シェアを占める。業種別では、IT、自動車、政府、ヘルスケア、BFSI、小売＆Eコマース、その他に区分される。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様々な機会を提供している。これとは別に、AIは音声対応の症状チェッカーに応用され、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する。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。
市場では様々なテクノロジー企業が、ユーザー体験の向上や革新的な製品開発のために機械学習技術を利用している。機械学習技術を効率化するには、MLアルゴリズムを継続的に最適化するための高品質な学習データが必要である。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・アシスタントなどの様々なソリューションを強化するのに役立つ。こうした要因が、この分野でのトレーニング・データセットの利用率を高めている。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のに役立つAmazon Berkeley Objectsと呼ばれる大規模なスケールのデータセットをリリースした。
地域インサイト
北米は2022年に37.2%の市場シェアを占める。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る。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た。このデータセットは、自転車や歩行者、標識などさまざま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で構成されている。このような開発は、市場におけるデータセットの採用を促進し、それによって市場の高いシェアに貢献している。
インドの企業組織がビジネスの変革を戦略的に進めているため、新興テクノロジーの採用率は継続的に伸びている。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拡大に注力している。例えば、マイクロソフトは2020年7月、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様々な情報を収集するため、インドア・ロケーション・データセットと呼ばれるデータセットを発表した。これらのデータセットは、ナビゲーション、屋内空間、ローカリゼーションの研究開発に役立つとされている。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る。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見込まれる。欧州市場は、高いシェアで緩やかに成長すると予測される。
主要企業と市場シェア
業界では、合併、提携、買収などの戦略的イニシアティブを通じて、市場の統合が進んでいる。主要な市場参加者は、新しいデータセットの立ち上げにも注力している。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.と協業を開始した。前者は後者と共同で構築したAIデータセットをユーザーに提供する。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立ち上げた。
同様に、Comet ML Inc.は、データサイエンティストが、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、実験とモデルを追跡し、対比し、そこから意味を導き出し、最適化するのを支援する機械学習のためのプラットフォームを開発した。データサイエンティストは、コード変更、データセット、実験モデル、実験追跡のための履歴を登録することができる。世界のAIトレーニングデータセット市場における著名なプレーヤーには、以下のようなものがある：
グーグル合同会社（カグル）
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
アマゾン・ウェブ・サービス
マイクロソフト株式会社
株式会社スケールAI
株式会社サマソース
アレギオン
ディープビジョンデータ
AIトレーニングデータセットの 世界 市場 細分化
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業界動向の分析を提供している。この調査に関して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、業種、地域に基づいて区分している。
タイプ別展望（売上高、百万米ドル、2017～2030年）
テキスト
画像/ビデオ
オーディオ
業種別展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
IT
自動車
政府
ヘルスケア
BFSI
小売＆Eコマース
その他
地域別展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
北米
米国
カナダ
メキシコ
ヨーロッパ
ドイツ
英国
フランス
アジア太平洋
中国
日本
インド
南米
ブラジル
中東・アフリカ
第1章 AIトレーニングデータセット市場：方法論とスコープ
1.1 市場の区分と範囲
1.2 市場の定義
1.3 情報調達
1.4 情報分析
1.5 市場形成とデータ可視化
1.5.1 セカンダリーソースと第三者の視点
1.5.2 一次調査
1.6 調査範囲と前提条件
第2章 AIトレーニングデータセット市場：エグゼクティブサマリー
2.1 市場展望
2.2 セグメント別の展望
2.2.1 タイプ
2.2.2 業種別
第3章 AIトレーニングデータセット市場：変数・動向・スコープ
3.1 市場セグメンテーションとスコープ
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 市場ダイナミクス
3.4.1 市場促進要因
3.4.1.1 AIと機械学習の急成長
3.4.1.2 多業種にわたるトレーニングデータセットの用途拡大
3.4.2 市場の阻害要因
3.4.2.1 発展途上地域における技術導入の欠如
3.5 産業分析 – 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 新規参入による脅威
3.5.5 競争上のライバル関係
3.6 AIトレーニングデータセット – PEST分析
3.6.1 政治
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：タイプ別推定と動向分析
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（百万米ドル）
4.1.2 画像／動画
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 音声
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：分野別推定と動向分析
5.1 AIトレーニングデータセット市場：分野別動向分析（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 自動車
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
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：地域別推定と動向分析
6.1 AIトレーニングデータセットの地域別市場シェア（2022年～2030年
6.2 北米
6.2.1 北米のAIトレーニングデータセット市場（2017年～2030年
6.2.1.1 2017年～2030年のタイプ別市場推定・予測（USD Million）
6.2.1.2 2017年～2030年の垂直分野別市場推定・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と予測（USD Million）
6.2.2.2 2017年から2030年までの垂直市場別市場推定と予測（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と予測（USD Million）
6.2.3.2 2017年から2030年までの垂直市場別市場推定と予測（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と予測（USD Million）
6.2.4.2 2017年から2030年までの垂直市場別市場推定と予測（USD Million）
6.3 欧州
6.3.1 欧州のAIトレーニングデータセット市場（2017年～2030年
6.3.2 ドイツ
6.3.2.1 2017～2030年のタイプ別市場推定・予測（USD Million）
6.3.2.2 2017年～2030年の垂直分野別市場推定・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と予測（USD Million）
6.3.3.2 2017年から2030年までの垂直市場別市場推定と予測（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と予測（USD Million）
6.3.4.2 2017年から2030年までの垂直市場別市場推定と予測（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トレーニングデータセット市場（2017年～2030年
6.5.1.1 2017～2030年のタイプ別市場推定・予測（USD Million）
6.5.1.2 2017年～2030年の垂直分野別市場推定・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と予測（USD Million）
6.4.2.2 2017年から2030年までの業種別市場推定と予測（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と予測（USD Million）
6.4.4.2 2017年から2030年までの垂直市場別市場推定と予測（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と予測（USD Million）
6.4.5.2 2017年から2030年までの垂直市場別市場推定と予測（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：要点
6.5.2 南米のAIトレーニングデータセット市場（2017年～2030年
6.5.3 ブラジル
6.5.3.1 2017年～2030年のタイプ別市場推定・予測（USD Million）
6.5.3.2 2017～2030年の市場推定と予測：垂直方向別（USD Million）
6.6 MEA
6.6.1 MEAのAI訓練データセット市場：主要な要点
6.6.2 MEAのAIトレーニングデータセット市場（2017年～2030年
6.6.2.1 2017年～2030年のタイプ別市場推定・予測（USD Million）
6.6.2.2 2017年から2030年にかけての業種別市場推定と予測（USD Million）
第7章 競争環境
7.1 グーグル合同会社（Kaggle）
7.1.1 会社概要
7.2.2 財務パフォーマンス
7.2.3 製品ベンチマーク
7.2.4 最近の動向
7.2 アペン・リミテッド
7.2.1 会社概要
7.2.2 業績
7.2.3 製品ベンチマーク
7.2.4 最近の動向
7.3 コギトテック・エルエルシー
7.3.1 会社概要
7.3.2 業績
7.3.3 製品ベンチマーク
7.3.4 最近の動向
7.4 ライオンブリッジテクノロジーズ
7.4.1 会社概要
7.4.2 業績
7.4.3 製品ベンチマーク
7.4.4 最近の動向
7.5 アマゾン・ウェブ・サービス
7.5.1 会社概要
7.5.2 製品ベンチマーク
7.5.3 最近の動向
7.6 マイクロソフト
7.6.1 会社概要
7.6.2 業績
7.6.3 製品ベンチマーク
7.6.4 最近の動向
7.7 スケールAI社
7.7.1 会社概要
7.7.2 業績
7.7.3 製品ベンチマーク
7.7.4 最近の動向
7.8 サマソース
7.8.1 会社概要
7.8.2 業績
7.8.3 製品ベンチマーク
7.8.4 最近の動向
7.9 アレジオン
7.9.1 会社概要
7.9.2 業績
7.9.3 製品ベンチマーク
7.9.4 最近の動向
7.10 ディープビジョンデータ
7.10.1 会社概要
7.10.2 製品ベンチマーク
テーブル一覧
表1 AIトレーニングデータセット市場の展望
表2 AIトレーニングデータセットの世界市場、2017年～2030年（百万米ドル）
表3 AIトレーニングデータセットの世界市場：地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表4 AIトレーニングデータセットの世界市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表5 AIトレーニングデータセットの世界市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表6 AIトレーニングデータセット – 主な市場ドライバーインパクト
表7 AIトレーニングデータセット – 主な市場抑制インパクト
表8 主要市場プレイヤーのリスト
表9 世界のテキストAIトレーニングデータセット市場（地域別）：2017年～2030年（百万米ドル
表10 画像/動画AIトレーニングデータセットの世界市場：地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表11 音声AIトレーニングデータセットの世界市場：地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表12 ヘルスケアAIトレーニングデータセットの世界市場：地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表13 BFSI AIトレーニングデータセットの世界市場：地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表14 IT AIトレーニングデータセットの世界市場：地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
TABLE 15 小売・eコマースAIトレーニングデータセットの世界市場：地域別、2017年～2030年（USD Million）
表16 自動車・運輸AIトレーニングデータセットの世界市場：地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表17 その他のAIトレーニングデータセットの世界市場：地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表18 北米のAIトレーニングデータセット市場、2017年～2030年（百万米ドル）
表19 北米のAIトレーニングデータセット市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表20 北米のAIトレーニングデータセット市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表21 米国のAIトレーニングデータセット市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表22 米国のAIトレーニングデータセット市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表23 カナダのAIトレーニングデータセット市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表24 カナダのAIトレーニングデータセット市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表25 メキシコのAIトレーニングデータセット市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表26 メキシコのAIトレーニングデータセット市場：2017年～2030年（百万米ドル）
表27 欧州のAIトレーニングデータセット市場、2017年～2030年（百万米ドル）
表28 欧州AIトレーニングデータセット市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表29 欧州AIトレーニングデータセット市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表30 ドイツAIトレーニングデータセット市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表31 ドイツAIトレーニングデータセット市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表32 イギリスのAIトレーニングデータセット市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表33 英国AIトレーニングデータセット市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表34 フランスのAIトレーニングデータセット市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表35 フランスのAIトレーニングデータセット市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表36 アジア太平洋地域のAIトレーニングデータセット市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表37 アジア太平洋地域のAIトレーニングデータセット市場：2017年～2030年（百万米ドル）
表38 中国AIトレーニングデータセット市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表39 中国AIトレーニングデータセット市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表40 日本のAIトレーニングデータセット市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
TABLE 41 日本のAIトレーニングデータセット市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表42 インドのAIトレーニングデータセット市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表43 インドAIトレーニングデータセット市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表44 南米のAIトレーニングデータセット市場、2017年～2030年（百万米ドル）
表45 南米のAIトレーニングデータセット市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
TABLE 46 南米のAIトレーニングデータセット市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表47 ブラジルのAIトレーニングデータセット市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表48 ブラジルのAIトレーニングデータセット市場：2017年～2030年（百万米ドル）
表49 MEAのAIトレーニングデータセット市場：2017年～2030年（百万米ドル）
表50 MEAのAIトレーニングデータセット市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表51 MEAのAIトレーニングデータセット市場：2017年～2030年（百万米ドル）
図表一覧
図1 市場区分と範囲
図2 調査プロセス
図3 市場策定
図4 AIトレーニングデータセット市場規模と成長見通し（百万米ドル）
図5 AIトレーニングデータセット市場浸透マッピング、2030年
図6 AIトレーニングデータセット – バリューチェーン分析
図7 市場ダイナミクス
図8 AIトレーニングデータセット – 主要企業分析、2022年
図9 AIトレーニングデータセット市場タイプ別動向分析
図10 AIトレーニングデータセット市場業種別動向分析
図11 地域別展望、2022年・2030年
図12 北米市場：主な要点
図13 欧州AIトレーニングデータセット市場：主なポイント
図14 アジア太平洋地域のAIトレーニングデータセット市場：主要課題主なポイント
図15 南米のAIトレーニングデータセット市場：主要課題主なポイント
図16 MEA AIトレーニングデータセット市場：主要課題主なポイント
