 | • レポートコード：SRTE3287DR • 出版社/出版日：Straits Research / 2025年1月 • レポート形態：英文、PDF、約120ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3日） • 産業分類：IT |
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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規模は、2024年に23億3000万米ドルと評価され、2025年に28億1000万米ドルから2033年に127億5000万米ドルに達し、予測期間（2025年~2033年）において20.8%のCAGRで成長すると予測されています。
人工知能は、機械に誤りから学習し、人間の行動を模倣し、環境に適応する能力を与えます。これらの機械は、膨大な量のデータを分析し、特定の活動を実行するためのパターンを見つけるように訓練されます。特定のタスクを実行するためにこれらのロボットを導入するには、専門的なデータセットが必要です。人工知能トレーニングデータセットの需要は、この増加する需要に対応するために高まっています。提供されるデータセットは、機械の動作の全体的な性能を決定し、AIの有効性を向上させます。その結果、高品質なトレーニングデータセットの提供が不可欠となっています。さらに、データ準備の高速化と予測精度向上にも寄与します。市場プレイヤーは、データ品質向上を支援できる企業の買収に注力しています。
AIトレーニングデータセット市場成長要因
AIと機械学習の急速な成長
ビッグデータの台頭は、大量のデータの記録、保存、分析を必要とするため、人工知能市場の拡大を後押しすると予想されています。エンドユーザーは、ビッグデータに関連する計算モデルの監視と改善の必要性にますます注目しています。この注目は、彼らがAIソリューションの採用を加速させる要因となっています。注釈付きデータは、音声認識や画像認識などの重要な分野でAIモデルや機械学習システムのトレーニングを促進するため、AIの採用はAIトレーニングデータセットの需要を大幅に増加させる見込みです。
データアノテーションは、将来の結果を予測し、意思決定を行うために不可欠なデータを明示的に提供することで、AI を強化します。国家情報、不正検出、マーケティング、医療情報学、サイバーセキュリティなど、多様なアプリケーションから収集されたドメイン固有のデータは、多くの公共機関と民間企業によって収集されています。各データの精度を継続的に向上させることで、データアノテーションは構造化されていない非監督データへのラベル付けを可能にします。
制約要因
開発途上地域における技術採用の遅れ
アジア太平洋地域では、個人情報の保護に関する厳格な規制がデータ収集の制約要因となることが予想されます。
- 例えば日本では、個人情報の保護に関する法律が施行され、承認されていない団体や場所に機密性の高い個人データを送信することが禁止されています。
データの分類の誤りは、市場の拡大を妨げる要因となります。
データアノテーションツールの主な課題は出力精度です。データの不正確さなど、出力の品質に関する懸念は最小限に抑える必要があります。一部のケースでは手動ラベル付けが適切に行われず、これらのラベルを見つけるのに時間がかかり、事業コストが増加する可能性があります。しかし、高度なアルゴリズムの開発により、自動化されたAIデータトレーニングデータセットツールの精度が向上し、手動アノテーションの必要性とツールコストが低下すると予想されます。
市場機会
多様な業界分野におけるトレーニングデータセットの応用拡大
デジタル撮影デバイス、特にスマートフォンに組み込まれたカメラの普及により、写真や動画形式のデジタルコンテンツの量は指数関数的に増加しています。数多くのアプリケーション、ウェブサイト、ソーシャルネットワーク、その他のデジタルチャネルを通じて、大量の視覚的・デジタル情報が収集され共有されています。データアノテーションを活用し、多くの企業がこの自由にアクセス可能なウェブコンテンツを基に、顧客に革新的で高品質なサービスを提供しています。電子健康記録（EHR）システムの普及に伴い収集される構造化されていないテキスト記録は、現在、臨床研究における最も重要なリソースの一つとなっています。これらの要因は、予測期間中に市場成長の巨大な機会を生み出すと予想されています。
地域別動向
アジア太平洋地域：CAGR 21.5%で dominante 地域
アジア太平洋地域は、グローバルなAIトレーニングデータセット市場で最大のシェアを占めており、予測期間中に年平均成長率（CAGR）21.5%で成長すると予想されています。インドなどの開発途上国では、企業を現代化するために革新的な技術の採用率が大幅に増加しています。さらに、複数の主要企業がアジア太平洋地域での影響力拡大に注力しています。
- 例えば、マイクロソフトは、中国の都市の建物から地磁気場や室内Wi-Fiシグネチャなどのデータを収集するための「Indoor Location Dataset」というデータセットを作成しました。
これらのデータセットは、位置特定、室内環境、ナビゲーションの研究と発展に役立ちます。さらに、マイクロソフトを含む主要なプレーヤーは、この地域での存在感を強化しています。これらの要因は、予測期間中にデータセットの利用を増加させ、市場を大幅に拡大すると予測されています。
ヨーロッパ：最も急速に成長する地域で、最高CAGR
ヨーロッパは、予測期間中に年平均成長率（CAGR）20.6%で成長し、USD 1,990.20百万ドルの市場規模に達すると予測されています。ワークフロー管理、ブランド購買広告、トレンド予測などの技術統合により、AIはヨーロッパの企業管理実践を高度化させています。これらの要因により、企業は機械学習と人工知能技術への投資を大幅に拡大しており、AIトレーニングデータセット市場の拡大を後押ししています。企業の生産性向上を目的として、多くのテクノロジー企業や小規模スタートアップも人工知能の導入に投資しています。AIトレーニングデータセット市場の成長は、トレーニングデータセットの需要増加と人工知能の必要性との直接的な関係により加速されています。
北米は予測期間中に著しい成長が見込まれています。ベンダーは、新興の北米産業における人工知能技術の導入を加速するため、新たなデータセットの供給に注力しています。
- 例えば、Google LLCの子会社であるWaymo LLCは、自動運転車両向けの新たなデータセットをリリースしました。このデータセットには、歩行者、自転車、その他の物体の存在を含む多様な運転状況下で、ビデオセンサーとLiDARを通じて収集されたセンサーデータが含まれています。
このような技術革新は、トレーニングデータセットの市場受け入れに影響を与え、トレーニングデータセット市場の大きな部分を占めています。
ラテンアメリカの金融機関は、国際的な同業他社と同様にAIなどの新技術を導入する傾向がありますが、特有の課題にも直面しています。幸いなことに、これらの障害を克服する方法は徐々に簡素化されています。北米の同業他社に比べて技術レベルや投資が低いものの、ラテンアメリカ諸国は優れたリソースを活用して機会を捉え、課題に取り組む可能性もあります。同地域の各国は、急速な技術発展に留意し、機会を活かすための国家戦略を策定すべきです。
AIトレーニングデータセット市場セグメンテーション分析
タイプ別
画像/動画セグメントは市場最大の貢献セグメントであり、予測期間中に年平均成長率（CAGR）22.2%で成長すると予想されています。これは、画像/動画に手動でキャプションやキーワードなどのメタデータを付与するプロセスです。この大幅な拡大は、主要な関係者が多様なコンテキストで活用可能な新たなデータセットの提供に注力しているためです。
- 例えば、グローバルなテクノロジー企業であるGoogle LLCは、数百万枚の写真と数千のランドマークを含む新しいAIトレーニングデータセット「Google-Locations-v2」を最近発表しました。
テキストセグメントは、臨床研究やEC（電子商取引）における応用拡大により、大きなシェアを占めています。電子健康記録（EHR）システムの導入が進む中、構造化されていないテキスト文書を含む臨床データの蓄積は、臨床研究における貴重なリソースの一つとなっています。統計的自然言語処理（NLP）モデルは、臨床テキストに埋め込まれた情報を抽出するために開発されました。多様なソースからテキストデータセットまたはテキストに類似したデータを収集することは、人間の言語のテキスト表現を理解する技術の開発に役立ちます。機械やアプリケーションは、この段階に達するために膨大な量のテキストデータを処理する必要があります。テキストラベル付けは、ソーシャルメディア監視で推薦システムを構築するために広く活用されています。
- 例えば、EC企業はソーシャルメディアデータを活用して顧客の購入を促進しています。
業界別
自動車セグメントが最大の市場シェアを占めており、予測期間中に年平均成長率（CAGR）21.1%で成長すると予想されています。自動車セグメントには、自動車製造、サプライチェーン事業、自動運転車の開発が含まれます。自動車業界におけるデータ収集とラベリングの主な用途は、車内エンターテインメントのための音声認識、ユーザー行動の理解と予測、および自動運転車です。AIは、自動運転車から製造現場の最先端ロボット工学まで、自動車業界の従来の運営方法を急速に変革しています。機械学習の画期的な可能性により、人工知能は自動車業界に新たな価値の未来を創造する先導役となっています。自動運転車におけるAIの活用は広く認識され称賛されていますが、その他の業界の優先分野には、製造、エンジニアリング、サプライチェーン、顧客体験、モビリティサービスなどが含まれます。
ITセグメントは、予測期間中に大幅な成長が見込まれています。この分野には、テクノロジー、ソフトウェア、および関連サービス事業が含まれます。IT業界におけるデータ収集とラベリングの主な活用事例には、人間の言語をより正確に理解するための自動音声認識、顧客関係管理（CRM）/顧客体験管理（CEM）、コンサルティングサービス、機械翻訳、ソーシャルメディア分析、バーチャルアシスタント、チャットボットなどが挙げられます。市場におけるさまざまなテクノロジー企業は、機械学習技術を活用してユーザー体験の向上と革新的な製品の開発を進めています。機械学習技術の効果を最大限に引き出すためには、MLアルゴリズムを継続的に最適化するための高品質なトレーニングデータが不可欠です。さらに、高品質なデータセットは、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、IT企業の多様なソリューションの向上にも寄与します。これらの要因が、セクターにおけるトレーニングデータセットの活用拡大を後押ししています。
ガートナーによると、政府はデジタルイニシアチブの拡大に注力すべきです。なぜなら、2023年までに、包括的な体験戦略を持たない政府の85%以上がサービス変革に失敗するからです。その結果、政府は企業に続き、AIへの投資を拡大する準備を進めています。
- 例えば、中国のインターネット企業Terminusとデンマークのデザイン会社BIGは最近、中国西南部の重慶市に「AIシティ」であるCloud Valleyを開発する計画を発表しました。
小売セグメントも、予測期間中にデータ収集とラベル付け市場で大幅に成長すると予想されています。小売とEC分野では、スーパーマーケット、ECプラットフォーム、小売チェーン/配送店舗におけるデータ収集とラベリングプロセスが重要な役割を果たしています。画像ラベリングを活用することで、オンラインショッピング利用者は、好みの商品の質感、プリント、色を撮影し、その写真をAI技術で類似商品を検索するアプリにアップロードすることで、商品を探すことが可能です。
AIトレーニングデータセット市場における主要プレイヤー一覧
- Alegion
- Amazon Web Services
- Appen Limited
- Clickworker Gmbh
- Cogito Tech LLC
- Deep Vision Data
- Google LLC （Kaggle）
- Lionbridge Technologies Inc.
- Microsoft Corporation
- Sama Inc.
- Scale Ai Inc.
- Deeply Inc.
AIトレーニングデータセット市場セグメンテーション
タイプ別（2021-2033）
- テキスト
- 画像/動画
- 音声
業界別（2021-2033）
- IT
- 自動車
- 政府
- 医療
- BFSI
- 小売およびEC
- その他
目次
- ESG の動向
- 免責
概要
調査範囲とセグメンテーション
市場機会の評価
市場動向
市場評価
規制の枠組み
グローバル AI トレーニングデータセット市場規模分析
- グローバル AI トレーニングデータセット市場の概要
- タイプ別
- 概要
- タイプ別（価値）
- テキスト
- 価値
- 画像/動画
- 価値
- 音声
- 価値
- 概要
- 業界別
- 概要
- 業界別（価値）
- IT
- 価値
- 自動車
- 価値
- 政府
- 価値別
- 医療
- 価値別
- BFSI
- 価値別
- 小売とEC
- 価値別
- その他
- 価値別
- 概要
北米市場分析
欧州市場分析
APAC市場分析
中東・アフリカ市場分析
LATAM市場分析
競争環境
市場プレイヤー評価
研究方法論
付録
• 日本語訳：世界のAIトレーニングデータセット市場規模・シェア・動向分析レポート（2025-2033）：テキスト、画像/動画、音声
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