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世界の統合学習ソリューション市場は、2022年に約1億1,480万米ドルと評価され、予測期間2023年から2030年にかけて10.6%以上の健全な成長率で成長すると予測されている。Federated Learningは、信頼性が低く低速なネットワーク接続を持つ多数のクライアントに分散されたデータを使用して集中型モデルを学習する機械学習アプローチである。基礎となるデータを共有することなく、分散化されたエッジデバイスやサーバーでアルゴリズムを学習することができる。Federated Learning Solutions市場は、モノのインターネットの採用増加やエッジコンピューティングの需要増加などの要因により拡大している。さらに、エッジコンピューティングの採用増加は、リアルタイムの意思決定を可能にし、データ転送の必要性を減らし、プライバシーとセキュリティを強化することで、Federated Learning Solutions市場にプラスの影響を与える。
2022年のStatistaによると、世界のエッジコンピューティングは2025年までに約2,740億ドルに達すると予想されている。IoTデバイスの普及が進むにつれ、膨大な量の分散データが生成されるようになり、これらのデバイス間で安全かつ効率的なモデル学習を可能にする連携学習ソリューションの必要性が高まっている。この傾向は、統合学習ソリューション市場の成長と拡大に寄与している。2022年のStatistaによると、世界のモノのインターネット（IoT）デバイスの数は、2020年の97億米ドルから、2030年には3倍近い290億米ドル以上になると予想されている。2030年までにIoTデバイス数が最も多くなるのは中国で、消費者が使用するデバイス数は約50億個になると予測されている。さらに、安全で効率的なデータ分析に対する需要の高まりと、連携学習ソリューションの技術的進歩は、有利な成長機会を生み出すだろう。しかし、熟練した技術専門家の不足とデータのプライバシーとセキュリティへの懸念が、2023～2030年の予測期間を通じて市場の成長を阻害している。
Federated Learning Solutionsの世界市場調査において考慮された主要地域は、アジア太平洋、北米、欧州、中南米、中東・アフリカである。北米は、厳しいデータ規制、プライバシーの懸念、技術の進歩、人工知能やビッグデータ分析などの革新的な技術の使用の増加に牽引され、連携学習ソリューションの採用が増加しているため、予測期間中に市場を支配しました。アジア太平洋地域は、モバイルデバイスやIoTの利用が増加しており、先進技術の採用が増加しているなどの要因により、予測期間中に最も急速に成長している地域です。
本レポートに含まれる主な市場プレイヤーは以下の通りです：
Intellegens Ltd.
マイクロソフト株式会社
インテル株式会社
クラウデラ社
エッジデルタ社
インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
エンベイル・インク
データフリート
アルファベット
エヌビディア・コーポレーション
市場における最近の動き
2022年3月、エヌビディアが開発したクララ・ホロスキャン・ソリューションのThe Communications Intelligence PlatformがMGXにアップグレードされた。この唯一無二のシステムは、AI技術、インテリジェントなヘルスケア製造、移植可能な補強展開のためのエンドツーエンドの機能を提供する。
2022年6月、インテル コーポレーションはAster Innovation and Research CentreおよびCARPLと提携し、安全な連携教育プラットフォームを構築した。この提携は、診断、ゲノミクス、創薬、予測医療など、さまざまな分野におけるイノベーションの促進を目指している。
世界の連携学習ソリューション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 – 用途、業種、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 – レポートのカスタマイズは無料（アナリストの作業時間8時間分まで）。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、今後数年間の市場価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・量的側面の両方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する：
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とセキュリティ管理
リスク管理
産業用モノのインターネット
オンライン視覚物体検出
拡張現実/仮想現実
その他
分野別
銀行、金融サービス、保険
ヘルスケア・ライフサイエンス
小売・Eコマース
製造業
エネルギー・公益事業
自動車・運輸
IT・通信
その他
地域別
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
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
RoAPAC
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
第1章 エグゼクティブサマリー
1.1. 市場スナップショット
1.2. 世界・セグメント別市場予測、2020-2030年（百万米ドル）
1.2.1. 統合学習ソリューション市場、地域別、2020-2030年（USD Million）
1.2.2. 統合学習ソリューション市場：用途別、2020-2030年（百万米ドル）
1.2.3. 統合学習ソリューション市場：業種別、2020-2030年（百万米ドル）
1.3. 主要動向
1.4. 推計方法
1.5. 調査前提
第2章 世界の統合学習ソリューション市場の定義と範囲
2.1.調査の目的
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 Federated Learning Solutionsの世界市場ダイナミクス
3.1.統合学習ソリューション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. モノのインターネット（IoT）の採用増加
3.1.1.2. エッジコンピューティングの需要増加
3.1.2. 市場の課題
3.1.2.1. 熟練技術者の不足
3.1.2.2. データプライバシーとセキュリティへの懸念
3.1.3. 市場機会
3.1.3.1. 安全で効率的なデータ分析への需要の高まり
3.1.3.2. 連携学習ソリューションの技術的進歩
第4章 世界の統合学習ソリューション市場産業分析
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.買い手の交渉力
4.1.3. 新規参入者の脅威
4.1.4. 代替品の脅威
4.1.5.競争上のライバル関係
4.2.ポーターの5フォースインパクト分析
4.3.PEST分析
4.3.1. 政治的
4.3.2.経済
4.3.3.
4.3.4.技術的
4.3.5.環境
4.3.6.法律
4.4.トップ投資機会
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 統合学習ソリューションの世界市場（用途別
5.1. 市場スナップショット
5.2. Federated Learning Solutionsの世界市場：アプリケーション別、業績-潜在能力分析
5.3. Federated Learning Solutionsの世界市場：アプリケーション別推計・予測2020-2030 (USD Million)
5.4. 統合学習ソリューション市場、サブセグメント分析
5.5. 創薬
5.6. ショッピング体験のパーソナライゼーション
5.7. データプライバシーとセキュリティ管理
5.8. リスク管理
5.9. 産業モノのインターネット
5.10. オンライン視覚物体検出
5.11. 拡張現実/バーチャルリアリティ
5.12.
第6章 統合学習ソリューションの世界市場（分野別
6.1. 市場スナップショット
6.2.統合学習ソリューションの世界市場：分野別、業績-潜在能力分析
6.3. 統合ラーニングソリューションの世界市場：分野別推計・予測2020-2030 (百万米ドル)
6.4. 統合学習ソリューション市場、サブセグメント分析
6.5. 銀行、金融サービス、保険
6.6. ヘルスケア、ライフサイエンス
6.7. 小売、Eコマース
6.8. 製造業
6.9. エネルギー・公益事業
6.10. 自動車・運輸
6.11. IT・通信
6.12.
第7章 Federated Learning Solutionsの世界市場、地域分析
7.1. 主要国
7.2. 新興国
7.3. Federated Learning Solutions市場、地域別市場スナップショット
7.4. 北米の統合学習ソリューション市場
7.4.1. 米国連邦学習ソリューション市場
7.4.1.1.アプリケーション内訳の推定と予測、2020～2030年
7.4.1.2.業種別内訳の推定と予測、2020～2030年
7.4.2. カナダの統合学習ソリューション市場
7.5. 欧州の統合学習ソリューション市場スナップショット
7.5.1. イギリス Federated Learning Solutions市場
7.5.2. ドイツ Federated Learning Solutions 市場
7.5.3. フランス Federated Learning Solutions 市場
7.5.4. スペイン Federated Learning Solutions 市場
7.5.5. イタリア Federated Learning Solutions 市場
7.5.6. その他のヨーロッパ市場
7.6. アジア太平洋 Federated Learning Solutions 市場スナップショット
7.6.1. 中国 Federated Learning Solutions 市場
7.6.2. インド Federated Learning Solutions 市場
7.6.3. 日本 Federated Learning Solutions 市場
7.6.4. オーストラリア Federated Learning Solutions 市場
7.6.5. 韓国 Federated Learning Solutions 市場
7.6.6. その他のアジア太平洋地域 Federated Learning Solutions 市場
7.7. 中南米 Federated Learning Solutions 市場スナップショット
7.7.1. ブラジル Federated Learning Solutions 市場
7.7.2. メキシコ連邦学習ソリューション市場
7.8. 中東・アフリカ Federated Learning Solutions 市場
7.8.1. サウジアラビア連邦学習ソリューション市場
7.8.2. 南アフリカ Federated Learning Solutions 市場
7.8.3. 中東・アフリカのその他の地域市場
第8章 競争情報
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. 企業3
8.2. トップ市場戦略
8.3. 企業プロフィール
8.3.1. インテリジェンス社
8.3.1.1. 主要情報
8.3.1.2. 概要
8.3.1.3.財務（データの入手可能性による）
8.3.1.4. 製品概要
8.3.1.5. 最近の動向
8.3.2. マイクロソフト・コーポレーション
8.3.3. インテル株式会社
8.3.4. クラウデラ社
8.3.5. エッジデルタ社
8.3.6. インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
8.3.7. エンベイル社
8.3.8. DataFleets Ltd.
8.3.9. アルファベット・インク
8.3.10. エヌビディア・コーポレーション
第9章 調査プロセス
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. 検証
9.1.5. 出版
9.2.リサーチ属性
9.3.調査の前提
