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世界のAIトレーニングデータセット市場規模は、2022年に20.9億米ドルに達し、2023年から2032年までの年平均成長率は16.82%で、2032年には約98.9億米ドルに達すると予測されている。
重要なポイント
北米は2022年の売上シェアの40％以上を占めた。
タイプ別では、テキスト・セグメントが2022年に約30.80％の最大売上シェアを獲得した。
業種別では、IT分野が市場をリードし、2022年の売上シェアは34％を超えた。
市場の概要
人工知能技術の利用が拡大している。組織が自動化に向かうにつれ、テクノロジーへのニーズは高まっている。テクノロジーの進歩により、マーケティング、ロジスティクス、輸送、ヘルスケア、その他多くの業界において、これまでにない進歩が見られるようになった。テクノロジーを様々な組織運営に統合することで、コストを上回る利点が得られることが、テクノロジーの受容に拍車をかけている。
人工知能技術の急速な普及により、学習用データセットの需要は指数関数的に増加している。数多くの企業が、機械学習アルゴリズムを訓練するために様々なシナリオで動作する複数のデータセットを作成することで、市場シェアを拡大し、技術の適応性と予測精度を高めている。
これらの要素は市場拡大に大きな影響を与える。グーグル、アップル社、マイクロソフト、アマゾンなどの業界大手は、さまざまな人工知能訓練データセットの作成に注力している。例えば、アマゾンは2021年9月、オープンドメインの会話研究をサポートするために、合理的な会話の新しいデータセットを導入した。
人工ベースラインとも呼ばれる学習データセットは、人工知能プログラムがモデルや機械学習アルゴリズムに情報に基づいた判断を指示するために必要なものである。ビッグデータがAIにますます依存するようになっているのは、データの分析と抽出を求める階層的な学習プロセスを通じて、複雑で高度な抽象概念を抽出することが可能になるからだ。機械の手法は、提供されるデータセットに完全に依存する。その結果、トレーニング用に一流のデータセットを提供することが重要になる。
この優れたデータセットはAIのパフォーマンスを向上させる。さらに、データ収集に費やす時間を短縮し、予測精度を高めるのにも役立つ。その結果、市場ベンダーはデータの品質向上に役立つ企業の買収に注力している。
市場の拡大を後押ししているのは、AI技術の進歩を早め、正確な結果を生み出す新しい高品質データセットの作成といった要素だ。例えば、テクノロジー企業のIBM Corporationは、2019年1月に100万枚の顔画像を含む新しいデータセットのリリースを確認した。
このデータセットは開発者に公開され、人工知能を搭載したさまざまな顔認識システムの訓練に利用できるようになった。このデータセットの助けを借りて、顔の識別精度を向上させることができるだろう。例えば、IBMは2021年5月に「CodeNet」と呼ばれる新しいデータセットを発表した。このデータセットには1400万件のサンプルセットが含まれており、プログラマーを支援する機械学習モデルの作成に使用することを目的としている。
市場のダイナミクス：
AIアプリケーションの需要の高まり – AIアプリケーションが普及するにつれ、高品質のトレーニングデータセットの必要性が高まっている。
新たなAIアプリケーションの出現 – AI技術の発展とともに新たなアプリケーションが生み出され、これらのアプリケーションは新たなクラスのトレーニングデータセットを必要とする。
データ品質の重要性はますます高まっている – 正確で信頼できるAIモデルを作成するためには、トレーニングデータセットの品質を確保することが不可欠である。一流のトレーニングデータを提供できる企業は、競争上優位に立つことができる。
競争の激化 – 新たなプレーヤーがAIトレーニングデータセット市場に参入し、既存のプレーヤーが製品ラインを広げるにつれ、競争が激化している。
機械学習の利用拡大 – 機械学習アルゴリズムのおかげで、トレーニングデータセットの作成とキュレーションの自動化が進んでいる。
多様なデータセットへの需要の高まり – 現実世界の複雑さを正確に表現するために、AIモデルには多様なデータセットが必要です。多様なトレーニング・データセットを提供できる企業は、競争上優位に立てるだろう。
データ・プライバシーとセキュリティの問題 – AIアプリケーションの個人情報への依存度が高まるにつれ、データ・プライバシーとセキュリティは極めて重要な要素になってきている。これらの問題に対処できる企業は競争上優位に立てるだろう。
AIトレーニング用データセット市場は、AIアプリケーションの需要増加に伴い、全体的に拡大が見込まれている。この競争環境で成功するためには、この市場で事業を展開する企業は、変化する市場力学を理解し、他社との差別化を図る方法を見つけなければならない。
拘束：
データ・セキュリティとプライバシー – AIアプリケーションはますます広範な個人データに依存するようになっているため、これらの問題はトレーニング・データセット用のデータの入手可能性に影響を与える可能性がある。
多様なデータセットの不足 – AIモデルの作成に使用されるトレーニングデータの精度は、そのパフォーマンスに大きな影響を与える。学習データセットが十分に多様でない場合、人工知能モデルは現実を正確に表現するのに苦労し、偏りが生じる可能性さえある。
トレーニング用データセットの作成コスト – 高水準のトレーニング用データセットを作成するには、コストと時間がかかる。特に必要な専門知識がない場合、企業は独自のデータセット構築にお金をかけることをためらうかもしれません。
有能な人材の確保は難しい – AIトレーニングデータセットの作成、維持、注釈付け、キュレーションには熟練した人材が必要である。この分野の有資格者の不足により、トレーニングデータの可用性と質が影響を受ける可能性がある。
法的・倫理的問題 – AIのトレーニング用データセットは、特に機密情報や個人情報が含まれる場合、法的・倫理的問題を引き起こす可能性がある。学習データを収集し利用する場合、企業は規則や道徳基準を遵守しなければならず、利用可能なデータセットの量が制限される可能性がある。
全体として、これらの限界はAIトレーニングデータセットの開発と利用の妨げになる可能性があるため、この市場に関わる企業はこれらの問題を認識し、克服するための解決策を考案する必要がある。
チャンスだ：
AIアプリケーションの需要増加 – AIの導入に伴い、高品質なトレーニングデータの必要性が高まっている。トレーニングデータのサービスを提供する企業にチャンスがある。
多様なデータ要件 – 人工知能（AI）アプリケーションは、音声データや画像データなど、さまざまな種類のデータを必要とする場合がある。特定の種類のデータ提供に特化した企業は、今、チャンスに恵まれている。
注釈付きデータへの需要の高まり – 多くのAIアプリケーションは、ラベル付き画像や音声トランスクリプトなどの注釈付きデータを必要とする。これは、AIモデルの学習を支援するアノテーション・サービスを提供できる企業にとってチャンスとなる。
データ品質保証： AIモデルの精度と信頼性を確保するには、高品質のトレーニングデータが必要である。これは、品質保証サービスを通じてデータの正確性と客観性を保証できる企業にとってチャンスとなる。
業種に特化したデータセット – 業種によって、AIアプリケーションに必要なデータの種類は異なる。業界固有のデータセットにアクセスできる企業は、特定の業種に特化したデータ・サービスを提供することで、このチャンスをつかむことができる。
AIトレーニング用データセットの市場は、AIアプリケーションの需要が高まるにつれて、今後数年間で全体的に拡大すると予想されている。これにより、一流のトレーニングデータサービスを提供できる企業には多くのビジネスチャンスがもたらされる。
COVID-19 インパクト
COVID-19のパンデミックの出現は、多くの産業におけるアプリケーションやテクノロジーの利用に進歩をもたらした。さらに、パンデミックは医療などの分野でAIの利用率を押し上げた。あらゆる産業が今、危機のために事業運営の困難に直面している。
このような状況に対応するため、AIベースのツールやソリューションがあらゆる業界で広く採用されている。市場の主要プレーヤーは業務のデジタル化に注力しており、AIソリューションに対する大規模な需要につながっている。
したがって、COVID-19のパンデミックがAIトレーニング用データセットの市場に好影響を与えたのは、これらの要因によるものである。さらに、産業界はパンデミック中に業務を円滑に進めるために、高度なアナリティクスやその他のAIベースの技術進歩を利用しなければならなかった。
さらに、企業は最先端技術への依存度を高めており、今後の市場拡大が加速すると予測されている。さらに、IT＆自動車、eコマース、ヘルスケアなど多くの分野で、AIトレーニングデータセットの導入が加速すると予測されている。その結果、AIトレーニングデータセット市場は予測期間中により急速に拡大すると予測できる。
セグメント・インサイト
タイプ・インサイト
テキスト、オーディオ、画像/ビデオタイプが世界のAIトレーニングデータセット市場部門である。2022年の市場シェアは30.80％で、テキスト部門はAIトレーニングデータセットに対する市場の期待を上回る。テキストデータセットはIT業界で音声認識、キャプション生成、テキスト分類など様々な自動化プロセスに広く利用されている。
音声データセットの種類は豊富であるため、音声分野は高い市場シェアが期待できる。例えば、Multimodal Emotion Lines Datasets、Speech and Music datasets、Speech Commands、Environmental Audio datasetsなどがある。
バーティカル・インサイト
世界のAIトレーニングデータセット市場は、分野別に自動車、ヘルスケア、IT、政府、その他のセグメントに分類される。ITセグメントは2022年の市場シェア約34％で業界を支配している。 さらに、ヘルスケアにおけるAIは、バーチャルアシスタント、ウェルネスとライフスタイル管理、ウェアラブル技術、診断のような治療のためのいくつかの機会を開く。
さらに、音声で作動する症状チェッカーや組織のワークフロー改善は、AIが使用される2つの分野である。これらのアプリケーションで正確な結果を出すには、かなりのトレーニングデータセットが必要である。その結果、予測期間中の年平均成長率は高くなる。
地域の洞察
地域別では、世界のAIトレーニングデータセット市場は、北米、アジア太平洋、中東、欧州、中南米、アフリカに分けられる。2022年には、AIトレーニングデータセットの世界市場の約40%を北米が占めると推定されている。北米の新興地域における人工知能技術の受容を加速するため、市場ベンダーは新しいデータセットの投入に注力している。
例えば、グーグルLLCの子会社であるウェイモLLCは、2020年9月に自動運転車のための特別なデータセットを発表した。このデータセットやデータは、自転車、標識、歩行者、その他の道路利用者を含む様々な走行シナリオにおいて、カメラセンサーやLiDARを用いて収集されたものである。
最近の動向
2022年6月-プログラマーがコードを書いたり、aiベースのプロジェクト用のトレーニングデータセットを作成したりするのを容易にするために、Amazon Web Services Inc.は同社のクラウドプラットフォームに新機能を追加した。
2021年7月-オープンソースの自然言語処理（NLP）技術を提供するHugging Face社とアマゾンが提携した。この提携の目的は、企業が最先端の機械学習モデルをより簡単に利用できるようにし、高度なNLP機能をより迅速にリリースすることである。この提携後、アマゾン・ウェブ・サービスはハギング・フェイスが顧客にサービスを提供する際に推奨するクラウド・プロバイダーとなる。
2021年6月-マサチューセッツ工科大学の研究施設であるMITメディアラボとScale AIとのコラボレーションが成立。この共同研究は、MLを医療に応用し、医師が患者により良い医療を提供できるよう支援することを目的としている。
2021年5月-マイクロソフトは、サイバーセキュリティ向け自律型AIのトッププロバイダーであるDarktrace社と提携した。企業がクラウドに移行する中、この提携は高度な攻撃に対する比類のない防御を提供することを目的としている。
主な市場プレイヤー
グーグル合同会社（カグル）
ディープビジョンデータ
コギト・テック合同会社
アペン・リミテッド
株式会社サマソース
ライオンブリッジ・テクノロジーズ
マイクロソフト株式会社
アレギオン
アマゾン・ウェブ・サービス
株式会社スケールAI
レポートの対象セグメント
(注*：サブセグメントに基づくレポートも提供しています。ご興味のある方はお知らせください。）
タイプ別
テキスト
オーディオ
画像/ビデオ
バーティカル
IT
政府
自動車
ヘルスケア
小売＆Eコマース
BFSI
その他
地域別
北米
ヨーロッパ
アジア太平洋
ラテンアメリカ
中東・アフリカ
第1章.はじめに
1.1.研究目的
1.2.調査の範囲
1.3.定義
第2章.調査方法 （プレミアムインサイト）
2.1.研究アプローチ
2.2.データソース
2.3.仮定と限界
第3章.エグゼクティブ・サマリー
3.1.市場スナップショット
第4章.市場の変数と範囲
4.1.はじめに
4.2.市場の分類と範囲
4.3.産業バリューチェーン分析
4.3.1.原材料調達分析
4.3.2.販売・流通チャネル分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 AIトレーニングデータセット市場への影響
5.1.COVID-19 ランドスケープAIトレーニングデータセット産業への影響
5.2.COVID 19 – 業界への影響評価
5.3.COVID 19の影響世界の主要な政府政策
5.4.COVID-19を取り巻く市場動向と機会
第6章.市場ダイナミクスの分析と動向
6.1.市場ダイナミクス
6.1.1.市場ドライバー
6.1.2.市場の阻害要因
6.1.3.市場機会
6.2.ポーターのファイブフォース分析
6.2.1.サプライヤーの交渉力
6.2.2.買い手の交渉力
6.2.3.代替品の脅威
6.2.4.新規参入の脅威
6.2.5.競争の度合い
第7章 競争環境競争環境
7.1.1.各社の市場シェア／ポジショニング分析
7.1.2.プレーヤーが採用した主要戦略
7.1.3.ベンダーランドスケープ
7.1.3.1.サプライヤーリスト
7.1.3.2.バイヤーリスト
第8章.AIトレーニングデータセットの世界市場、タイプ別
8.1.AIトレーニングデータセット市場、タイプ別、2023-2032年
8.1.1.テキスト
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.オーディオ
8.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.3.画像/ビデオ
8.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
第9章.AIトレーニングデータセットの世界市場、分野別
9.1.AIトレーニングデータセット市場、分野別、2023-2032年
9.1.1.IT
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.政府
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.3.自動車
9.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.4.ヘルスケア
9.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.5.小売・Eコマース
9.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.6.BFSI
9.1.6.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.7.その他
9.1.7.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章.AIトレーニングデータセットの世界市場、地域別推定と動向予測
10.1.北米
10.1.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.1.2.業種別市場収益と予測（2020-2032年）
10.1.3.米国
10.1.3.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.1.3.2.市場収益と予測、業種別（2020-2032年）
10.1.4.北米以外の地域
10.1.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.1.4.2.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
10.2.ヨーロッパ
10.2.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.2.2.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
10.2.3.英国
10.2.3.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.2.3.2.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
10.2.4.ドイツ
10.2.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.2.4.2.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
10.2.5.フランス
10.2.5.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.2.5.2.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
10.2.6.その他のヨーロッパ
10.2.6.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.2.6.2.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
10.3.APAC
10.3.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.3.2.業種別市場収益と予測（2020-2032年）
10.3.3.インド
10.3.3.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.3.3.2.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
10.3.4.中国
10.3.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.3.4.2.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
10.3.5.日本
10.3.5.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.3.5.2.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
10.3.6.その他のAPAC地域
10.3.6.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.3.6.2.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
10.4.MEA
10.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.4.2.業種別市場収益と予測（2020-2032年）
10.4.3.GCC
10.4.3.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.4.3.2.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
10.4.4.北アフリカ
10.4.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.4.4.2.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
10.4.5.南アフリカ
10.4.5.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.4.5.2.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
10.4.6.その他のMEA諸国
10.4.6.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.4.6.2.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
10.5.ラテンアメリカ
10.5.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.5.2.業種別市場収益と予測（2020-2032年）
10.5.3.ブラジル
10.5.3.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.5.3.2.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
10.5.4.その他のラタム諸国
10.5.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.5.4.2.市場収益と予測、業種別（2020～2032年）
第11章.企業プロフィール
11.1.グーグル合同会社（Kaggle）
11.1.1.会社概要
11.1.2.提供商品
11.1.3.財務パフォーマンス
11.1.4.最近の取り組み
11.2.ディープビジョンデータ
11.2.1.会社概要
11.2.2.提供商品
11.2.3.財務パフォーマンス
11.2.4.最近の取り組み
11.3.コギトテック合同会社
11.3.1.会社概要
11.3.2.提供商品
11.3.3.財務パフォーマンス
11.3.4.最近の取り組み
11.4.アッペンリミテッド
11.4.1.会社概要
11.4.2.提供商品
11.4.3.財務パフォーマンス
11.4.4.最近の取り組み
11.5.サマソース社
11.5.1.会社概要
11.5.2.提供商品
11.5.3.財務パフォーマンス
11.5.4.最近の取り組み
11.6.ライオンブリッジテクノロジーズ
11.6.1.会社概要
11.6.2.提供商品
11.6.3.財務パフォーマンス
11.6.4.最近の取り組み
11.7.マイクロソフト株式会社
11.7.1.会社概要
11.7.2.提供商品
11.7.3.財務パフォーマンス
11.7.4.最近の取り組み
11.8.アレジオン
11.8.1.会社概要
11.8.2.提供商品
11.8.3.財務パフォーマンス
11.8.4.最近の取り組み
11.9.アマゾン・ウェブ・サービス
11.9.1.会社概要
11.9.2.提供商品
11.9.3.財務パフォーマンス
11.9.4.最近の取り組み
11.10.株式会社スケールAI
11.10.1.会社概要
11.10.2.提供商品
11.10.3.財務パフォーマンス
11.10.4.最近の取り組み
第12章 調査方法研究方法
12.1.一次調査
12.2.二次調査
12.3.前提条件
第13章付録
13.1.私たちについて
13.2.用語集
❖本調査レポートの見積依頼/サンプル/購入/質問フォーム❖