 | • レポートコード：MRCL6JA0907 • 出版社/出版日：Lucintel / 2026年1月 • レポート形態：英文、PDF、150ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後2-3営業日） • 産業分類：半導体・電子 |
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レポート概要
フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の動向と予測
世界のフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の将来は、医療・ライフサイエンス、銀行・金融サービス・保険、情報技術・通信、製造、エネルギー・公益事業、政府・防衛市場における機会により有望である。 世界のフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場は、2025年から2031年にかけて年平均成長率（CAGR）21.3％で成長すると予測されています。この市場の主な推進要因は、業界全体でのデータプライバシーニーズの高まり、安全な共同モデリングへの需要増加、暗号化計算技術の採用拡大です。
• Lucintelの予測によると、技術カテゴリー内ではセキュアマルチパーティ計算が予測期間中に最も高い成長率を示す見込みです。
• エンドユースカテゴリー内では、ヘルスケア・ライフサイエンス分野が最も高い成長率を示すと予想されます。
• 地域別では、APAC（アジア太平洋地域）が予測期間中に最も高い成長率を示すと予測されています。
150ページ以上の包括的なレポートで、ビジネス判断に役立つ貴重な知見を得てください。一部の見解を含むサンプル図を以下に示します。
フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における新興トレンド
フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場は、データプライバシーへの懸念の高まり、規制圧力、業界横断的な安全なデータ共有の必要性により急速な成長を遂げています。組織がセキュリティを損なうことなくデータインサイトを活用しようとする中、フェデレーテッドラーニングやホモモルフィック暗号化といった革新的な技術が注目を集めています。これらの進歩により、プライバシーを維持しながら共同機械学習と安全なデータ処理が可能になります。 さらに、技術革新、医療・金融・政府分野での応用拡大、主要業界プレイヤーによる投資増加も市場に影響を与えています。これらの動向は、データの取り扱い・分析・保護方法を根本的に変革し、より安全でプライバシー中心のデジタルエコシステムを促進しています。
• プライバシー保護技術の採用拡大：GDPRやCCPAなどのデータプライバシー規制が強化される中、組織は法的要件を満たすためフェデレーテッドラーニングとホモモルフィック暗号を積極的に採用しています。 これらの技術は、機密情報を開示せずにデータを処理・分析することを可能にし、プライバシーを確保しながら知見を得ることを実現します。この傾向は、データの機密性が高い医療、金融、政府部門で特に顕著です。データの有用性とプライバシーのバランスを取る必要性、ユーザーやステークホルダー間の信頼醸成が導入を推進しています。その結果、プライバシー保護型データ分析を優先するソリューションが市場で急増しています。
• 技術的進歩とアルゴリズム開発：アルゴリズムと計算技術の継続的な改善により、フェデレーテッドラーニングと同型暗号の効率性と拡張性が向上している。研究者らはより堅牢で高速、かつリソース消費の少ない手法を開発しており、これらの技術を実世界での応用により実用的なものにしている。こうした進歩は遅延の削減、精度の向上、コスト削減をもたらし、様々な産業分野での導入範囲を拡大している。 暗号化や分散コンピューティング向けの専用チップなど、ハードウェアの進化がさらなる進展を加速させている。この傾向により、プライバシー保護型AIのアクセス性と有効性が向上し、市場成長を促進している。
• 新規産業分野への拡大：当初は医療・金融分野で顕著だったフェデレーテッドラーニングと同型暗号は、現在では製造、小売、政府などの分野へ拡大している。これらの産業では、予知保全、パーソナライズドマーケティング、安全な投票システムなどのタスクに安全なデータ連携が求められる。 生データを共有せずに組織横断的なデータ分析を可能にする点が主要な推進要因である。この多様化は新たな収益源とユースケースを開拓し、市場規模と競争力を高めている。より多くの分野がプライバシー保護型分析の利点を認識するにつれ、市場は大幅な拡大を遂げようとしている。
• 投資拡大と戦略的提携：主要テクノロジー企業、スタートアップ、ベンチャーキャピタルがフェデレーテッドラーニングと同型暗号ソリューションに多額の投資を行っている。 標準化されたフレームワークやオープンソースツールの開発に向け、テック企業・学術機関・業界プレイヤー間の戦略的連携が形成されている。こうした投資は研究・製品開発・導入を加速し、イノベーションを促進する。資金はニッチな応用分野に特化したスタートアップも支援し、市場のさらなる多様化を後押ししている。資本流入と提携の増加は市場の潜在力に対する強い信頼を示し、急速な成長と技術的ブレークスルーを牽引している。
• 規制と倫理への注目度上昇：政府や規制機関がデータプライバシーとセキュリティを重視する中、組織はコンプライアンス対応ソリューションの導入を迫られている。データ利用に関する倫理的配慮も市場動向に影響を与え、透明性と説明責任を促進している。この規制環境は、従来のデータ共有に代わるコンプライアンスと倫理を満たす選択肢として、フェデレーテッドラーニングとホモモルフィック暗号の採用を後押しする。これらの基準に積極的に適合する企業は競争優位性を獲得する。 この傾向は、プライバシー中心のAI開発の重要性を浮き彫りにし、将来の市場戦略を形作り、消費者と規制当局間の信頼を育んでいます。
要約すると、これらの新興トレンドは、プライバシー中心のデータ分析の促進、技術革新の育成、産業応用範囲の拡大、投資誘致、規制基準への適合を通じて、フェデレーテッドラーニング＆同型暗号市場を再構築しています。この進化は、より安全で効率的、かつ倫理的に責任あるデジタル環境への道を開いています。
フェデレーテッドラーニング＆同型暗号化市場の最近の動向
フェデレーテッドラーニング＆同型暗号化市場は、データプライバシーへの懸念の高まり、AIの進歩、業界横断的な安全なデータ共有の必要性により、著しい成長を遂げています。組織がプライバシーを損なうことなく分散データを活用しようとする中、これらの課題に対処する革新的なソリューションが登場しています。最近の動向は、広範な普及に不可欠なセキュリティ、スケーラビリティ、効率性の向上に焦点が当てられていることを反映しています。 これらの革新はデータ処理・分析手法を変革し、より安全で協調的なAIアプリケーションを実現している。以下の主要動向は、この進化する市場の現在の方向性と将来の可能性を浮き彫りにする。
• フェデレーテッドラーニングとホモモルフィック暗号の統合：分散型データ処理技術と安全な計算技術を組み合わせ、生データを露出せずに複数データソースを跨いだプライバシー保護型AIモデル訓練を可能とする。 これによりデータセキュリティとコンプライアンスが強化され、ステークホルダー間の信頼が醸成されるほか、医療、金融、IoT分野でのユースケース拡大が促進される。
• 同型暗号アルゴリズムの進歩：研究者らはより効率的でスケーラブルな同型暗号方式を開発し、計算オーバーヘッドとレイテンシーを低減した。これらの改善により、リアルタイムアプリケーション向けセキュアなデータ処理が実用化され、市場範囲が拡大。自動運転車や金融取引など迅速なデータ分析を必要とする産業での採用が促進される。
• プライバシー保護型AIプラットフォームの導入：複数の企業が、ホモモルフィック暗号を用いたフェデレーテッドラーニングを容易にする統合プラットフォームをリリースし、企業の導入を簡素化しています。これらのプラットフォームはユーザーフレンドリーなインターフェースと堅牢なセキュリティ機能を提供し、導入を加速させるとともに、組織が高度な技術的専門知識なしに安全なAIソリューションを実装することを可能にします。
• 規制と標準化の取り組み：政府や業界団体は、プライバシー保護型AI技術に関する基準と規制を確立している。これらの取り組みは相互運用性、セキュリティ基準、コンプライアンス枠組みを促進し、市場成長のための信頼できる環境を育み、組織がフェデレーテッドラーニングや同型暗号ソリューションを採用するよう促している。
• 新規産業分野への拡大：医療分野（機密性の高い患者データの保護）、金融分野（安全な取引分析）、スマートシティ分野（IoTデバイス間での安全なデータ共有）など、新興セクターにおける採用が増加しています。この多様化が市場拡大を推進し、各業界特有のプライバシー課題に対処するこれらの技術の汎用性を浮き彫りにしています。
要約すると、これらの進展はセキュリティ、効率性、規制順守を強化することで連合学習・同型暗号市場に大きな影響を与えている。多様な産業における普及を促進し、イノベーションを育み、より安全でプライバシーを保護するAIアプリケーションの道を開いている。これらの技術が成熟するにつれ、市場は急速な成長と、世界中の重要なデータ駆動型プロセスへの統合拡大が期待される。
フェデレーテッドラーニング＆同型暗号化市場の戦略的成長機会
フェデレーテッドラーニング＆同型暗号化市場は、データプライバシー懸念の高まり、規制要件、業界横断的な安全なデータ共有の必要性により急速な成長を遂げている。組織がセキュリティを損なうことなくデータを活用する革新的ソリューションを求める中、主要な応用分野が重要な成長ドライバーとして台頭している。これらの応用分野は医療、金融、自動車、小売、政府セクターに及び、それぞれが技術的進歩と市場拡大に向けた独自の機会を提供している。 フェデレーテッドラーニングとホモモルフィック暗号化の融合は、安全で分散型のデータ処理を実現する有望な道筋を提供し、信頼とコンプライアンスを促進しながら新たな収益源と業務効率化を解き放ちます。
• 医療：患者データのプライバシー強化と共同研究：フェデレーテッドラーニングにより、病院や研究機関は生データを共有することなく機密性の高い健康データを共同分析でき、プライバシー規制への準拠を維持しつつ診断精度と個別化医療を向上させます。
• 金融：安全な不正検知とリスク管理：金融機関はこれらの技術を活用し、取引データを安全に分析。顧客の機密情報を開示することなくリアルタイムの不正検知や信用スコアリングを実現し、セキュリティと顧客信頼を強化。
• 自動車：プライバシー保護型自動運転車両データ共有：自動車メーカーはこれらのソリューションを活用し、ユーザープライバシーを保護しながら車両データを共有。AIモデル訓練の改善により自動運転技術の開発を加速し、安全機能を強化。
• 小売：プライバシー準拠のパーソナライズド顧客インサイト：小売業者はフェデレーテッドラーニングを活用し、個人のプライバシーを損なうことなく複数店舗の消費者行動を分析。これによりターゲティングマーケティングと在庫最適化を実現し、売上と顧客満足度を向上させます。
• 政府：公共サービス向けセキュアなデータ共有：政府機関はこれらの技術を活用し、省庁間で市民データを安全に共有・分析。公共サービスの提供改善、セキュリティ強化、データ保護法への準拠を確保します。
要約すると、これらの成長機会は多様なアプリケーションにおける安全かつプライバシー保護されたデータ利用を可能にすることで、フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号市場に大きな影響を与えています。これにより採用拡大が促進され、イノベーションが推進され、新たな収益源が開拓され、市場の持続的な拡大と技術的リーダーシップの確立が図られています。
フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号市場の推進要因と課題
フェデレーテッドラーニング＆同型暗号市場は、技術的、経済的、規制上の様々な要因の影響を受けています。人工知能とデータプライバシーの急速な進歩は、プライバシーを維持しながら分散型データ処理を可能にするフェデレーテッドラーニングの導入を促進してきました。同時に、安全なデータ共有の必要性が高まる中、同型暗号はデータセキュリティソリューションの最前線に躍り出ました。データ収益化の進展やデジタルトランスフォーメーションの取り組みといった経済的要因も、市場の成長をさらに加速させています。 しかし、データプライバシーとセキュリティに関する規制枠組みは重大な課題となっている。これらの推進要因と課題の相互作用が市場の軌道を形作り、業界横断的なイノベーション、採用率、競争力学に影響を与えている。
フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場を牽引する要因には以下が含まれる：
• 技術的進歩：AI、機械学習、暗号化技術における急速な革新により、より効率的でスケーラブルなフェデレーテッドラーニングおよびホモモルフィック暗号化ソリューションが可能となった。 これらの進歩は安全な分散型データ処理を促進し、組織間の信頼を育み、医療、金融、政府などの分野での採用を後押ししている。技術の進化に伴い、これらのソリューションの機能は拡大し、より実用的でアクセスしやすくなり、市場の成長を加速させている。
• データプライバシー懸念の高まり：データプライバシー問題への意識の高まりとGDPRやCCPAのような厳格な規制により、プライバシー保護技術の需要が高まっている。 フェデレーテッドラーニングは生データを転送せずに複数デバイスやサーバー間でモデルを学習させ、同型暗号は処理中もデータを暗号化状態に保ちます。これらの特性がプライバシー懸念を解消し、組織がセキュリティを損なうことなくデータインサイトを活用することを可能にすることで、市場拡大を推進しています。
• AIとIoTの普及拡大：AIアプリケーションとモノのインターネット（IoT）デバイスの普及により、安全な処理を必要とする膨大な量の機密データが生成されています。 フェデレーテッドラーニングはデータ集中化なしにAIモデルの共同学習を可能にし、同型暗号は分析中のデータを保護します。この相乗効果により、業界は知能的でプライバシーを保護するソリューションを導入でき、これらの技術への需要を促進し市場を拡大しています。
• デジタルトランスフォーメーションの取り組み増加： 業界を問わず組織は業務効率と顧客体験の向上に向けデジタルトランスフォーメーションに投資しています。デジタル戦略にフェデレーテッドラーニングと同型暗号を組み込むことで、企業はプライバシー規制を遵守しつつデータインサイトを活用できます。 この統合はイノベーションと競争優位性を促進し、企業が安全でスケーラブルなデータソリューションを求める中で市場成長をさらに加速させる。
• 戦略的提携と投資：主要テック企業やスタートアップは戦略的パートナーシップを構築し、フェデレーテッドラーニングと同型暗号の研究に多額の投資を行っている。これらの連携は製品開発、標準化、導入を加速させ、ソリューションの成熟度と普及を促進する。資金増加と業界協力は強固なエコシステムを育み、市場拡大と技術的ブレークスルーを支える。
この市場が直面する課題には以下が含まれる：
• 高い計算コストと実装コスト：フェデレーテッドラーニングと同型暗号の実装には、膨大な計算リソースと専門知識が必要である。複雑なアルゴリズムは多大な処理能力を要求し、インフラコストの高騰を招く。さらに、これらの技術を既存システムに統合することは技術的に困難でリソース集約的であり、特に中小企業における導入を阻害する可能性がある。
• 標準化と相互運用性の不足：フェデレーテッドラーニングとホモモルフィック暗号化における普遍的な標準やプロトコルの欠如は、異なるプラットフォームやソリューション間の互換性問題を引き起こす。この断片化はシームレスな統合を妨げ、開発時間を増加させ、セキュリティやコンプライアンスに関する懸念を高める。標準化されたフレームワークがなければ、普及は遅く、相互運用性の課題は持続する。
• 性能とスケーラビリティの制約：特に同型暗号は計算オーバーヘッドの増加を招き、処理速度の低下やシステム効率の低下を招く。フェデレーテッドラーニングネットワークにおいて大規模データセットや多数の参加者を扱う場合、スケーラビリティが懸念事項となる。こうした性能制限はリアルタイムアプリケーションや大規模展開を阻害し、市場成長と技術普及を妨げる。
要約すると、フェデレーテッドラーニング＆同型暗号市場は、技術革新、プライバシー懸念、デジタルトランスフォーメーションの取り組みによって牽引され、これらが相まって成長と普及を促進している。しかし、高コスト、標準化の欠如、性能問題が大きな障壁となっている。これらの要因の相互作用が市場の進化を形作り、その潜在能力を最大限に発揮するには、継続的なイノベーション、協力、規制の明確化が必要である。 ソリューションが成熟し課題が解決されるにつれ、市場は大幅な拡大を遂げ、多様な産業にわたり安全でプライバシーを保護するデータ処理能力を提供する態勢が整っている。
フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化企業一覧
市場参入企業は提供する製品品質を競争基盤としている。主要プレイヤーは製造施設の拡張、研究開発投資、インフラ整備に注力し、バリューチェーン全体での統合機会を活用している。 これらの戦略により、フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号企業は需要増加への対応、競争力確保、革新的製品・技術の開発、生産コスト削減、顧客基盤拡大を実現している。本レポートで取り上げるフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号企業の一部は以下の通り：
• Google
• Microsoft
• IBM
• Intel
• NVIDIA
• Amazon Web Services
• Meta
• Apple
• Qualcomm
• Huawei
セグメント別フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場
本調査では、技術、導入モード、アプリケーション、エンドユース、地域別にグローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の予測を掲載しています。
技術別フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場 [2019年～2031年の価値]：
• フェデレーテッドラーニング
• ホモモルフィック暗号化
• セキュアマルチパーティ計算
• 差分プライバシー
• ブロックチェーン統合
• その他
フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場：導入形態別 [2019年～2031年の市場規模]：
• オンプレミス
• クラウドベース
• ハイブリッド導入
フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場：アプリケーション別 [2019年～2031年の市場規模]：
• 医療データ共有
• 金融詐欺検知
• IoTデバイスセキュリティ
• スマート製造
• 自動運転車
• 予知保全
• その他
フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場：最終用途別 [2019年から2031年までの価値]：
• 医療・ライフサイエンス
• 銀行・金融サービス・保険
• 情報技術・通信
• 製造
• エネルギー・公益事業
• 政府・防衛
• その他
地域別フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場 [2019年から2031年までの価値]：
• 北米
• 欧州
• アジア太平洋
• その他の地域
国別フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の見通し
フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場は、データプライバシーへの懸念の高まり、AIの進歩、および業界横断的な安全なデータ共有の必要性により、著しい成長を遂げています。 組織がプライバシーを損なうことなく分散データを活用しようとする中、技術革新と規制圧力によって市場動向が形成されています。各国はデータセキュリティの強化、データ保護法の遵守、AIモデルの性能向上を目的にこれらの技術を採用しています。進化する状況は、より安全でプライバシーを保護する機械学習ソリューションへの世界的な推進を反映しており、主要プレイヤーは競争力を維持するために研究開発に多額の投資を行っています。
• 米国：米国市場では、医療、金融、自動車分野に注力する大手テック企業やスタートアップを牽引役として、フェデレーテッドラーニングとホモモルフィック暗号の急速な普及が進んでいる。GDPRやCCPAなどの規制枠組みが、プライバシー保護型AIの革新を促進している。研究開発への投資は高く、産学連携による技術能力の強化が進んでいる。米国政府も国家安全保障や防衛用途に向けたこれらの技術の利用を模索しており、市場の成長をさらに加速させている。
• 中国：政府主導のAI・データセキュリティ推進策により、フェデレーテッドラーニングとホモモルフィック暗号技術が急速に発展。中国の主要テック企業は銀行・医療・スマートシティ分野向けセキュアAIソリューション開発に巨額投資。データ主権と国家安全保障への重点的取り組みが技術導入を促進。規制環境はデータプライバシーを重視しつつイノベーションを奨励し、中国をグローバル市場の主要プレイヤーに位置づけている。
• ドイツ：ドイツ市場はEUのGDPR規制に沿ったデータプライバシーとセキュリティへの強い重視が特徴である。主要自動車・製造業企業がフェデレーテッドラーニングとホモモルフィック暗号を統合し、安全な共同AI開発を実現している。官民連携による研究投資もこれらの技術発展を推進している。産業応用とプライバシーコンプライアンスへの注力により、ドイツは欧州の安全なAIソリューション市場で重要な役割を担っている。
• インド：インドでは、特に銀行、医療、通信分野でフェデレーテッドラーニングとホモモルフィック暗号への関心が高まっている。政府の「デジタル・インディア」構想は、安全なデータ共有とAIイノベーションを推進している。スタートアップやテック企業は、データプライバシーの懸念に対処しつつAI駆動型サービスを実現するため、これらの技術を探求している。政府や民間投資家からの資金増加が、インドの多様なデータ環境に適したスケーラブルで費用対効果の高いソリューションに焦点を当てた研究と導入を促進している。
• 日本：日本は医療、製造、金融などの分野におけるデータセキュリティ強化のため、フェデレーテッドラーニングとホモモルフィック暗号を積極的に採用している。政府のAI戦略は、厳格なデータ保護法に準拠しつつイノベーションを促進するため、プライバシー保護技術を重視している。 日本企業は国際パートナーと連携し、高度なセキュアAIソリューションの開発を進めている。政府の助成金や研究プログラムも市場を支え、これらの技術を重要インフラや産業用途に統合する取り組みにより、日本はセキュアAI開発の主要プレイヤーとしての地位を確立しつつある。
グローバル連合学習・同型暗号市場の特性
市場規模推定：連合学習・同型暗号市場の価値ベース（$B）における規模推定。
動向と予測分析：市場動向（2019～2024年）および予測（2025～2031年）をセグメント別・地域別に分析。
セグメント分析：技術、導入形態、アプリケーション、最終用途、地域別のフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号市場規模（金額ベース：$B）。
地域分析：北米、欧州、アジア太平洋、その他地域別のフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号市場の内訳。
成長機会：フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における、異なる技術、導入モード、アプリケーション、エンドユース、地域別の成長機会の分析。
戦略的分析：M&A、新製品開発、フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の競争環境を含む。
ポーターの5つの力モデルに基づく業界の競争激化度分析。
本レポートは以下の11の主要な疑問に答えます：
Q.1. フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場において、技術別（フェデレーテッドラーニング、ホモモルフィック暗号化、セキュアマルチパーティ計算、差分プライバシー、ブロックチェーン統合、その他）、導入形態別（オンプレミス、クラウドベース、ハイブリッド導入）、アプリケーション別（医療データ共有、金融詐欺検知、 IoTデバイスセキュリティ、スマート製造、自動運転車、予知保全、その他）、エンドユース（医療・ライフサイエンス、銀行、金融サービス・保険、情報技術・通信、製造、エネルギー・公益事業、政府・防衛、その他）、地域（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）ごとに、フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における最も有望な高成長機会は何か？
Q.2. どのセグメントがより速いペースで成長し、その理由は？
Q.3. どの地域がより速いペースで成長し、その理由は？
Q.4. 市場動向に影響を与える主な要因は何か？この市場における主な課題とビジネスリスクは何か？
Q.5. この市場におけるビジネスリスクと競争上の脅威は何か？
Q.6. この市場における新たなトレンドとその背景にある理由は何か？
Q.7. 市場における顧客の需要変化にはどのようなものがあるか？
Q.8. 市場における新たな動向は何か？これらの動向を主導している企業は？
Q.9. この市場の主要プレイヤーは誰か？主要プレイヤーは事業成長のためにどのような戦略的取り組みを推進しているか？
Q.10. この市場における競合製品にはどのようなものがあり、それらが材料や製品の代替による市場シェア喪失にどの程度の脅威をもたらしているか？
Q.11. 過去5年間にどのようなM&A活動が発生し、業界にどのような影響を与えたか？
目次
1. エグゼクティブサマリー
2. 市場概要
2.1 背景と分類
2.2 サプライチェーン
3. 市場動向と予測分析
3.1 マクロ経済動向と予測
3.2 業界の推進要因と課題
3.3 PESTLE分析
3.4 特許分析
3.5 規制環境
3.6 グローバル連合学習・同型暗号市場の動向と予測
4. 技術別グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場
4.1 概要
4.2 技術別魅力度分析
4.3 フェデレーテッドラーニング：動向と予測（2019-2031）
4.4 ホモモルフィック暗号化：動向と予測（2019-2031）
4.5 セキュアマルチパーティ計算： 動向と予測（2019-2031）
4.6 差分プライバシー：動向と予測（2019-2031）
4.7 ブロックチェーン統合：動向と予測（2019-2031）
4.8 その他：動向と予測（2019-2031）
5. グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場：導入モード別
5.1 概要
5.2 導入モード別魅力度分析
5.3 オンプレミス：動向と予測（2019-2031年）
5.4 クラウドベース：動向と予測（2019-2031年）
5.5 ハイブリッド導入：動向と予測（2019-2031年）
6. グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場：アプリケーション別
6.1 概要
6.2 アプリケーション別魅力度分析
6.3 医療データ共有：動向と予測（2019-2031年）
6.4 金融詐欺検知：動向と予測（2019-2031年）
6.5 IoTデバイスセキュリティ：動向と予測（2019-2031年）
6.6 スマート製造：動向と予測（2019-2031年）
6.7 自動運転車：動向と予測（2019-2031年）
6.8 予知保全：動向と予測（2019-2031年）
6.9 その他：動向と予測（2019-2031年）
7. グローバル連合学習・同型暗号市場：エンドユース別
7.1 概要
7.2 エンドユース別魅力度分析
7.3 ヘルスケア・ライフサイエンス：動向と予測（2019-2031年）
7.4 銀行・金融サービス・保険：動向と予測（2019-2031年）
7.5 情報技術・通信：動向と予測（2019-2031年）
7.6 製造業：動向と予測（2019-2031年）
7.7 エネルギー・公益事業：動向と予測（2019-2031年）
7.8 政府・防衛：動向と予測（2019-2031年）
7.9 その他：動向と予測（2019-2031年）
8. 地域別分析
8.1 概要
8.2 地域別グローバル連合学習・同型暗号市場
9. 北米連合学習・同型暗号市場
9.1 概要
9.2 北米連合学習・同型暗号市場：技術別
9.3 北米連合学習・同型暗号市場：用途別
9.4 米国連合学習・同型暗号市場
9.5 カナダ連合学習・同型暗号市場
9.6 メキシコ連合学習・同型暗号市場
10. 欧州連合学習・同型暗号市場
10.1 概要
10.2 欧州連合学習・同型暗号市場（技術別）
10.3 欧州連合学習・同型暗号市場（用途別）
10.4 ドイツ連合学習・同型暗号市場
10.5 フランス連合学習・同型暗号市場
10.6 イタリア連合学習・同型暗号市場
10.7 スペイン連合学習・同型暗号市場
10.8 イギリス連合学習・同型暗号市場
11. アジア太平洋連合学習・同型暗号市場
11.1 概要
11.2 アジア太平洋地域（APAC）のフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場：技術別
11.3 アジア太平洋地域（APAC）のフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場：最終用途別
11.4 中国のフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場
11.5 インド連合学習・同型暗号市場
11.6 日本連合学習・同型暗号市場
11.7 韓国連合学習・同型暗号市場
11.8 インドネシア連合学習・同型暗号市場
12. その他の地域連合学習・同型暗号市場
12.1 概要
12.2 その他の地域における技術別連合学習・同型暗号市場
12.3 その他の地域における用途別連合学習・同型暗号市場
12.4 中東連合学習・同型暗号市場
12.5 南米連合学習・同型暗号市場
12.6 アフリカ連合学習・同型暗号市場
13. 競合分析
13.1 製品ポートフォリオ分析
13.2 業務統合
13.3 ポーターの5つの力分析
• 競合の激しさ
• 購買者の交渉力
• 供給者の交渉力
• 代替品の脅威
• 新規参入の脅威
13.4 市場シェア分析
14. 機会と戦略分析
14.1 バリューチェーン分析
14.2 成長機会分析
14.2.1 技術別成長機会
14.2.2 導入モード別成長機会
14.2.3 アプリケーション別成長機会
14.2.4 最終用途別成長機会
14.3 グローバル連合学習・同型暗号市場における新興トレンド
14.4 戦略分析
14.4.1 新製品開発
14.4.2 認証とライセンス
14.4.3 合併、買収、契約、提携、合弁事業
15. バリューチェーン全体における主要企業の企業プロファイル
15.1 競争分析の概要
15.2 Google
• 企業概要
• フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、および提携
• 認証およびライセンス
15.3 マイクロソフト
• 会社概要
• フェデレーテッドラーニングおよびホモモルフィック暗号化市場における事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、および提携
• 認証およびライセンス
15.4 IBM
• 会社概要
• フェデレーテッドラーニングおよびホモモルフィック暗号化市場における事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、および提携
• 認証およびライセンス
15.5 インテル
• 会社概要
• フェデレーテッドラーニングおよびホモモルフィック暗号化市場事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、および提携
• 認証およびライセンス
15.6 NVIDIA
• 会社概要
• フェデレーテッドラーニングおよびホモモルフィック暗号化市場事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、および提携
• 認証およびライセンス
15.7 Amazon Web Services
• 会社概要
• フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、および提携
• 認証およびライセンス
15.8 Meta
• 会社概要
• フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、および提携
• 認証およびライセンス
15.9 Apple
• 会社概要
• フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、および提携
• 認証およびライセンス
15.10 Qualcomm
• 会社概要
• フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、および提携
• 認証およびライセンス
15.11 Huawei
• 会社概要
• フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場事業概要
• 新製品開発
• 合併、買収、および提携
• 認証およびライセンス
16. 付録
16.1 図表一覧
16.2 表一覧
16.3 調査方法論
16.4 免責事項
16.5 著作権
16.6 略語と技術単位
16.7 弊社について
16.8 お問い合わせ
図一覧
第1章
図1.1：グローバル連合学習・同型暗号市場の動向と予測
第2章
図2.1：フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の利用状況
図2.2：世界のフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の分類
図2.3：世界のフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場のサプライチェーン
第3章
図3.1：世界GDP成長率の動向
図3.2：世界人口成長率の動向
図3.3：世界インフレ率の動向
図3.4：世界失業率の動向
図3.5：地域別GDP成長率の動向
図3.6：地域別人口増加率の推移
図3.7：地域別インフレ率の推移
図3.8：地域別失業率の推移
図3.9：地域別一人当たり所得の推移
図3.10：世界のGDP成長率予測
図3.11：世界の人口増加率予測
図3.12：世界インフレ率予測
図3.13：世界失業率予測
図3.14：地域GDP成長率予測
図3.15：地域人口成長率予測
図3.16：地域インフレ率予測
図3.17：地域別失業率予測
図3.18：地域別一人当たり所得予測
図3.19：フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の推進要因と課題
第4章
図4.1：2019年、2024年、2031年の技術別グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場
図4.2：技術別グローバル連邦学習・同型暗号化市場の動向（$B）
図4.3：技術別グローバル連邦学習・同型暗号化市場の予測（$B）
図4.4：グローバル連邦学習・同型暗号化市場における連邦学習の動向と予測（2019-2031年）
図4.5：グローバル連邦学習・同型暗号市場における同型暗号の動向と予測（2019-2031年）
図4.6：グローバル連邦学習・同型暗号市場におけるセキュアマルチパーティ計算の動向と予測（2019-2031年）
図4.7： グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における差分プライバシーの動向と予測（2019-2031年）
図4.8：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場におけるブロックチェーン統合の動向と予測（2019-2031年）
図4.9：グローバル連邦学習・同型暗号市場におけるその他技術の動向と予測（2019-2031年）
第5章
図5.1：2019年、2024年、2031年の導入モード別グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場
図5.2：導入モード別グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の動向（$B）
図5.3：導入モード別グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の予測 （$B）展開モード別
図5.4：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場におけるオンプレミスの動向と予測 (2019-2031)
図5.5：グローバル連邦学習・同型暗号市場におけるクラウドベースの動向と予測 (2019-2031)
図5.6：グローバル連邦学習・同型暗号市場におけるハイブリッド導入の動向と予測 (2019-2031)
第6章
図6.1：2019年、2024年、2031年のアプリケーション別グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場
図6.2：アプリケーション別グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の動向（$B）
図6.3：アプリケーション別グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の予測（$B）
図6.4：グローバル連合学習・同型暗号市場における医療データ共有の動向と予測（2019-2031年）
図6.5：グローバル連合学習・同型暗号市場における金融詐欺検知の動向と予測（2019-2031年）
図6.6：グローバル連合学習・同型暗号市場におけるIoTデバイスセキュリティの動向と予測（2019-2031年）
図6.7：グローバル連合学習・同型暗号市場におけるスマート製造の動向と予測（2019-2031年）
図6.8：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における自動運転車の動向と予測 (2019-2031)
図6.9：グローバル連合学習・同型暗号市場における予知保全の動向と予測（2019-2031）
図6.10：グローバル連合学習・同型暗号市場におけるその他分野の動向と予測（2019-2031）
第7章
図7.1：2019年、2024年、2031年のエンドユース別グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場
図7.2：エンドユース別グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の動向（$B）
図7.3：用途別グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場予測（10億ドル）
図7.4：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における医療・ライフサイエンス分野の動向と予測（2019-2031年）
図7.5：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における銀行・金融サービス・保険分野の動向と予測 (2019-2031)
図7.6：グローバル連合学習・同型暗号市場における情報技術・通信分野の動向と予測（2019-2031）
図7.7：グローバル連合学習・同型暗号市場における製造業の動向と予測（2019-2031）
図7.8：グローバル連合学習・同型暗号市場におけるエネルギー・公益事業分野の動向と予測（2019-2031年）
図7.9：グローバル連合学習・同型暗号市場における政府・防衛分野の動向と予測（2019-2031年）
図7.10：グローバル連邦学習・同型暗号市場におけるその他分野の動向と予測（2019-2031年）
第8章
図8.1：地域別グローバル連邦学習・同型暗号市場の動向（10億ドル）（2019-2024年）
図8.2：地域別グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場予測（2025-2031年、10億ドル）
第9章
図9.1：北米連合学習・同型暗号市場の動向と予測（2019-2031年）
図9.2：北米連合学習・同型暗号市場の技術別推移（2019年、2024年、2031年）
図9.3：北米フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の動向（技術別、2019-2024年、単位：10億ドル）
図9.4：北米フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の予測（技術別、2025-2031年、単位：10億ドル） (2025-2031)
図9.5：北米フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号市場：導入モード別（2019年、2024年、2031年）
図9.6：北米フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場規模（$B）の展開モード別動向（2019-2024年）
図9.7：北米フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場規模（$B）の展開モード別予測 (2025-2031)
図9.8：北米フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号市場：用途別（2019年、2024年、2031年）
図9.9：北米フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号市場の動向（$B）：用途別（2019-2024）
図9.10：北米フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場予測（2025-2031年、用途別、$B）
図9.11：北米フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場（2019年、2024年、2031年、最終用途別）
図9.12：北米フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場（$B）のエンドユース別動向（2019-2024年）
図9.13：北米フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場（$B）のエンドユース別予測 (2025-2031)
図9.14：米国連合学習・同型暗号市場動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
図9.15：メキシコ連合学習・同型暗号市場動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
図9.16：カナダ連合学習・同型暗号市場動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
第10章
図10.1：欧州連合学習・同型暗号市場の動向と予測（2019-2031年）
図10.2：欧州連合学習・同型暗号市場の技術別推移（2019年、2024年、2031年）
図10.3：欧州フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の動向（技術別、2019-2024年、単位：10億ドル）
図10.4：欧州フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の予測（技術別、2025-2031年、単位：10億ドル）
図10.5：欧州フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場：導入モード別（2019年、2024年、2031年）
図10.6：欧州フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の動向（$B）：導入モード別 (2019-2024)
図10.7：欧州フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場規模予測（$B）－導入モード別（2025-2031）
図10.8：欧州フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場規模－用途別（2019年、2024年、2031年）
図10.9：欧州フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場（$B）のアプリケーション別動向（2019-2024年）
図10.10：欧州フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場（$B）のアプリケーション別予測（2025-2031年）
図10.11：欧州フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場：最終用途別（2019年、2024年、2031年）
図10.12：欧州フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の動向：最終用途別（2019-2024年）（$B）
図10.13：欧州フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場規模（$B）のエンドユース別予測（2025-2031年）
図10.14：ドイツフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場規模（$B）の動向と予測（2019-2031年）
図10.15：フランス連合学習・同型暗号市場動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
図10.16：スペイン連合学習・同型暗号市場動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
図10.17：イタリアのフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
図10.18：英国のフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
第11章
図11.1：APAC連合学習・同型暗号市場の動向と予測（2019-2031年）
図11.2：APAC連合学習・同型暗号市場：技術別（2019年、2024年、2031年）
図11.3：APAC連合学習・同型暗号市場動向（技術別、2019-2024年、単位：10億ドル）
図11.4：技術別APACフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場予測（2025-2031年、10億ドル）
図11.5：導入モード別APACフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場（2019年、2024年、2031年）
図11.6：APAC連合学習・同型暗号市場規模（$B）の展開モード別推移（2019-2024年）
図11.7：APAC連合学習・同型暗号市場規模（$B）の展開モード別予測（2025-2031年）
図11.8：APAC連合学習・同型暗号市場：用途別（2019年、2024年、2031年）
図11.9：APAC連合学習・同型暗号市場（$B）のアプリケーション別動向（2019-2024年）
図11.10：APAC連合学習・同型暗号市場予測 （2025-2031年）
図11.11：APAC連合学習・同型暗号市場：最終用途別（2019年、2024年、2031年）
図11.12：APAC連合学習・同型暗号市場の動向（最終用途別、2019-2024年） (2019-2024)
図11.13：APAC連合学習・同型暗号市場規模予測（$B）用途別（2025-2031）
図11.14：日本のフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号市場動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
図11.15：インドのフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号市場動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
図11.16：中国連合学習・同型暗号市場動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
図11.17：韓国連合学習・同型暗号市場動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
図11.18：インドネシア連合学習・同型暗号市場動向と予測（2019-2031年）（単位：10億ドル）
第12章
図12.1：その他の地域連合学習・同型暗号市場動向と予測（2019-2031年）
図12.2：2019年、2024年、2031年の技術別ROW連合学習・同型暗号市場
図12.3：技術別ROW連合学習・同型暗号市場動向（2019-2024年、$B）
図12.4：技術別ROW連合学習・同型暗号市場予測（2025-2031年、10億ドル）
図12.5：導入モード別ROW連合学習・同型暗号市場規模（2019年、2024年、2031年）
図12.6：ROW連合学習・同型暗号市場規模（$B）の展開モード別推移（2019-2024年）
図12.7：ROW連合学習・同型暗号市場規模（$B）の展開モード別予測（2025-2031年）
図12.8：2019年、2024年、2031年のROW連合学習・同型暗号市場（用途別）
図12.9：2019-2024年のROW連合学習・同型暗号市場（用途別）（$B）の推移
図12.10：ROW連合学習・同型暗号市場（$B）のアプリケーション別予測（2025-2031年）
図12.11：ROW連合学習・同型暗号市場のエンドユース別推移（2019年、2024年、2031年）
図12.12： ROW連合学習・同型暗号市場（$B）のエンドユース別動向（2019-2024年）
図12.13：ROW連合学習・同型暗号市場（$B）のエンドユース別予測（2025-2031年）
図12.14： 中東連合学習・同型暗号市場動向と予測（2019-2031年、10億ドル）
図12.15：南米連合学習・同型暗号市場動向と予測 （2019-2031年）
図12.16：アフリカ連合学習・同型暗号市場動向と予測（2019-2031年）（$B）
第13章
図13.1：グローバル連合学習・同型暗号市場のポーターの5つの力分析
図13.2：グローバル連合学習・同型暗号市場における主要プレイヤーの市場シェア（%）（2024年）
第14章
図14.1：技術別グローバル連合学習・同型暗号市場の成長機会
図14.2：導入モード別グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の成長機会
図14.3：用途別グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の成長機会
図14.4：エンドユース別グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の成長機会
図14.5：地域別グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の成長機会
図14.6：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における新興トレンド
表一覧
第1章
表1.1：フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の成長率（2023-2024年、%）およびCAGR（2025-2031年、%）－技術別、導入モード別、アプリケーション別、エンドユース別
表1.2：地域別フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の魅力度分析
表1.3：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場のパラメータと属性
第3章
表3.1：グローバル連合学習・同型暗号化市場の動向（2019-2024年）
表3.2：グローバル連合学習・同型暗号化市場の予測（2025-2031年）
第4章
表4.1：技術別グローバル連合学習・同型暗号化市場の魅力度分析
表4.2：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における各種技術の市場規模とCAGR（2019-2024年）
表4.3：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における各種技術の市場規模とCAGR (2025-2031)
表4.4：グローバル連合学習・同型暗号市場における連合学習の動向（2019-2024）
表4.5：グローバル連合学習・同型暗号市場における連合学習の予測（2025-2031）
表4.6：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場におけるホモモルフィック暗号化の動向（2019-2024年）
表4.7：グローバル連合学習・同型暗号市場における同型暗号の予測（2025-2031年）
表4.8：グローバル連合学習・同型暗号市場におけるセキュアマルチパーティ計算の動向（2019-2024年）
表4.9：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号市場におけるセキュアマルチパーティ計算の予測（2025-2031年）
表4.10：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号市場における差分プライバシーの動向 (2019-2024)
表4.11：グローバル連合学習・同型暗号市場における差分プライバシーの予測（2025-2031）
表4.12：グローバル連合学習・同型暗号市場におけるブロックチェーン統合の動向（2019-2024）
表4.13：グローバル連合学習・同型暗号市場におけるブロックチェーン統合の予測（2025-2031年）
表4.14：グローバル連邦学習・同型暗号市場におけるその他技術の動向（2019-2024年）
表4.15：グローバル連邦学習・同型暗号市場におけるその他技術の予測（2025-2031年）
第5章
表5.1：導入モード別グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の魅力度分析
表5.2：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における各種導入モードの市場規模とCAGR（2019-2024年）
表5.3：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における各種導入モードの市場規模とCAGR（2025-2031年）
表5.4：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場におけるオンプレミスの動向（2019-2024年）
表5.5：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場におけるオンプレミス予測（2025-2031年）
表5.6：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号市場におけるクラウドベースの動向（2019-2024年）
表5.7：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号市場におけるクラウドベースの予測（2025-2031年）
表5.8：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号市場におけるハイブリッド導入の動向 (2019-2024)
表5.9：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号市場におけるハイブリッド導入の予測（2025-2031）
第6章
表6.1：アプリケーション別グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号市場の魅力度分析
表6.2：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における各種アプリケーションの市場規模とCAGR（2019-2024年）
表6.3： グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における各種アプリケーションの市場規模とCAGR（2025-2031年）
表6.4：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における医療データ共有の動向（2019-2024年）
表6.5：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における医療データ共有の予測 (2025-2031)
表6.6：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における金融詐欺検知の動向 (2019-2024)
表6.7：グローバル連合学習・同型暗号市場における金融詐欺検知の予測 (2025-2031)
表6.8：グローバル連合学習・同型暗号市場におけるIoTデバイスセキュリティの動向 (2019-2024)
表6.9：グローバル連合学習・同型暗号市場におけるIoTデバイスセキュリティの予測（2025-2031年）
表6.10：グローバル連合学習・同型暗号市場におけるスマート製造の動向（2019-2024年）
表6.11：グローバル連合学習・同型暗号市場におけるスマート製造の予測（2025-2031年）
表6.12：グローバル連合学習・同型暗号市場における自動運転車の動向（2019-2024年）
表6.13： グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号市場における自律走行車の予測（2025-2031年）
表6.14：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号市場における予知保全の動向（2019-2024年）
表6.15：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号市場における予知保全の予測 (2025-2031)
表6.16：グローバル連合学習・同型暗号市場におけるその他分野の動向（2019-2024）
表6.17：グローバル連合学習・同型暗号化市場におけるその他分野の予測（2025-2031年）
第7章
表7.1：グローバル連合学習・同型暗号化市場の用途別魅力度分析
表7.2：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における各種エンドユースの市場規模とCAGR（2019-2024年）
表7.3：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における各種エンドユースの市場規模とCAGR（2025-2031年）
表7.4：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場におけるヘルスケア＆ライフサイエンスの動向（2019-2024年）
表7.5：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号市場におけるヘルスケア＆ライフサイエンスの予測（2025-2031年）
表7.6：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号市場における銀行・金融サービス・保険の動向（2019-2024年）
表7.7：グローバル連合学習・同型暗号市場における銀行・金融サービス・保険の予測（2025-2031年）
表7.8：グローバル連合学習・同型暗号市場における情報技術・電気通信の動向（2019-2024年）
表7.9：グローバル連合学習・同型暗号市場における情報技術・電気通信の予測（2025-2031年）
表7.10：グローバル連合学習・同型暗号市場における製造業の動向（2019-2024年）
表7.11：グローバル連合学習・同型暗号市場における製造業の予測（2025-2031年）
表7.12：グローバル連合学習・同型暗号市場におけるエネルギー・公益事業の動向（2019-2024年）
表7.13：グローバル連合学習・同型暗号市場におけるエネルギー・公益事業の予測（2025-2031年）
表7.14：グローバル連合学習・同型暗号市場における政府・防衛分野の動向（2019-2024年）
表7.15：グローバル連合学習・同型暗号市場における政府・防衛分野の予測（2025-2031年）
表7.16：グローバル連合学習・同型暗号市場におけるその他セグメントの動向（2019-2024年）
表7.17：グローバル連合学習・同型暗号市場におけるその他セグメントの予測 (2025-2031)
第8章
表8.1：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における地域別市場規模とCAGR（2019-2024）
表8.2：グローバルフェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における地域別市場規模とCAGR（2025-2031）
第9章
表9.1：北米連合学習・同型暗号市場の動向（2019-2024年）
表9.2：北米連合学習・同型暗号市場の予測（2025-2031年）
表9.3：北米フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における各種技術の市場規模とCAGR（2019-2024年）
表9.4：北米フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における各種技術の市場規模とCAGR（2025-2031年）
表9.5：北米フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における各種導入モードの市場規模とCAGR（2019-2024年）
表9.6：北米フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における各種導入モードの市場規模とCAGR（2025-2031年）
表9.7：北米フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における各種アプリケーションの市場規模とCAGR (2019-2024)
表9.8：北米フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における各種アプリケーションの市場規模とCAGR（2025-2031）
表9.9：北米フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における各種エンドユースの市場規模とCAGR（2019-2024）
表9.10：北米フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における各種エンドユースの市場規模とCAGR（2025-2031年）
表9.11：米国フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場の動向と予測（2019-2031年）
表9.12：メキシコ連合学習・同型暗号市場の動向と予測（2019-2031年）
表9.13：カナダ連合学習・同型暗号市場の動向と予測（2019-2031年）
第10章
表10.1：欧州連合学習・同型暗号化市場の動向（2019-2024年）
表10.2：欧州連合学習・同型暗号化市場の予測（2025-2031年）
表10.3：欧州連合学習・同型暗号化市場における各種技術の市場規模とCAGR (2019-2024)
表10.4：欧州フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における各種技術の市場規模とCAGR (2025-2031)
表10.5：欧州フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化市場における各種導入モードの市場規模とCAGR
Table of Contents
1. Executive Summary
2. Market Overview
2.1 Background and Classifications
2.2 Supply Chain
3. Market Trends & Forecast Analysis
3.1 Macroeconomic Trends and Forecasts
3.2 Industry Drivers and Challenges
3.3 PESTLE Analysis
3.4 Patent Analysis
3.5 Regulatory Environment
3.6 Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market Trends and Forecast
4. Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Technology
4.1 Overview
4.2 Attractiveness Analysis by Technology
4.3 Federated Learning : Trends and Forecast (2019-2031)
4.4 Homomorphic Encryption : Trends and Forecast (2019-2031)
4.5 Secure Multi-Party Computation : Trends and Forecast (2019-2031)
4.6 Differential Privacy : Trends and Forecast (2019-2031)
4.7 Blockchain Integration : Trends and Forecast (2019-2031)
4.8 Others : Trends and Forecast (2019-2031)
5. Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Deployment Mode
5.1 Overview
5.2 Attractiveness Analysis by Deployment Mode
5.3 On-Premises : Trends and Forecast (2019-2031)
5.4 Cloud-Based : Trends and Forecast (2019-2031)
5.5 Hybrid Deployment : Trends and Forecast (2019-2031)
6. Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Application
6.1 Overview
6.2 Attractiveness Analysis by Application
6.3 Healthcare Data Sharing : Trends and Forecast (2019-2031)
6.4 Financial Fraud Detection : Trends and Forecast (2019-2031)
6.5 IoT Device Security : Trends and Forecast (2019-2031)
6.6 Smart Manufacturing : Trends and Forecast (2019-2031)
6.7 Autonomous Vehicles : Trends and Forecast (2019-2031)
6.8 Predictive Maintenance : Trends and Forecast (2019-2031)
6.9 Others : Trends and Forecast (2019-2031)
7. Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by End Use
7.1 Overview
7.2 Attractiveness Analysis by End Use
7.3 Healthcare & Life Sciences : Trends and Forecast (2019-2031)
7.4 Banking, Financial Services & Insurance : Trends and Forecast (2019-2031)
7.5 Information Technology & Telecommunications : Trends and Forecast (2019-2031)
7.6 Manufacturing : Trends and Forecast (2019-2031)
7.7 Energy & Utilities : Trends and Forecast (2019-2031)
7.8 Government & Defense : Trends and Forecast (2019-2031)
7.9 Others : Trends and Forecast (2019-2031)
8. Regional Analysis
8.1 Overview
8.2 Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Region
9. North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
9.1 Overview
9.2 North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Technology
9.3 North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by End Use
9.4 The United States Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
9.5 Canadian Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
9.6 Mexican Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
10. European Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
10.1 Overview
10.2 European Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Technology
10.3 European Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by End Use
10.4 German Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
10.5 French Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
10.6 Italian Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
10.7 Spanish Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
10.8 The United Kingdom Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
11. APAC Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
11.1 Overview
11.2 APAC Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Technology
11.3 APAC Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by End Use
11.4 Chinese Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
11.5 Indian Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
11.6 Japanese Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
11.7 South Korean Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
11.8 Indonesian Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
12. ROW Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
12.1 Overview
12.2 ROW Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Technology
12.3 ROW Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by End Use
12.4 Middle Eastern Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
12.5 South American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
12.6 African Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
13. Competitor Analysis
13.1 Product Portfolio Analysis
13.2 Operational Integration
13.3 Porter’s Five Forces Analysis
• Competitive Rivalry
• Bargaining Power of Buyers
• Bargaining Power of Suppliers
• Threat of Substitutes
• Threat of New Entrants
13.4 Market Share Analysis
14. Opportunities & Strategic Analysis
14.1 Value Chain Analysis
14.2 Growth Opportunity Analysis
14.2.1 Growth Opportunity by Technology
14.2.2 Growth Opportunity by Deployment Mode
14.2.3 Growth Opportunity by Application
14.2.4 Growth Opportunity by End Use
14.3 Emerging Trends in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
14.4 Strategic Analysis
14.4.1 New Product Development
14.4.2 Certification and Licensing
14.4.3 Mergers, Acquisitions, Agreements, Collaborations, and Joint Ventures
15. Company Profiles of the Leading Players Across the Value Chain
15.1 Competitive Analysis Overview
15.2 Google
• Company Overview
• Federated Learning & Homomorphic Encryption Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
15.3 Microsoft
• Company Overview
• Federated Learning & Homomorphic Encryption Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
15.4 IBM
• Company Overview
• Federated Learning & Homomorphic Encryption Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
15.5 Intel
• Company Overview
• Federated Learning & Homomorphic Encryption Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
15.6 NVIDIA
• Company Overview
• Federated Learning & Homomorphic Encryption Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
15.7 Amazon Web Services
• Company Overview
• Federated Learning & Homomorphic Encryption Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
15.8 Meta
• Company Overview
• Federated Learning & Homomorphic Encryption Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
15.9 Apple
• Company Overview
• Federated Learning & Homomorphic Encryption Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
15.10 Qualcomm
• Company Overview
• Federated Learning & Homomorphic Encryption Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
15.11 Huawei
• Company Overview
• Federated Learning & Homomorphic Encryption Market Business Overview
• New Product Development
• Merger, Acquisition, and Collaboration
• Certification and Licensing
16. Appendix
16.1 List of Figures
16.2 List of Tables
16.3 Research Methodology
16.4 Disclaimer
16.5 Copyright
16.6 Abbreviations and Technical Units
16.7 About Us
16.8 Contact Us
List of Figures
Chapter 1
Figure 1.1: Trends and Forecast for the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
Chapter 2
Figure 2.1: Usage of Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
Figure 2.2: Classification of the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
Figure 2.3: Supply Chain of the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
Chapter 3
Figure 3.1: Trends of the Global GDP Growth Rate
Figure 3.2: Trends of the Global Population Growth Rate
Figure 3.3: Trends of the Global Inflation Rate
Figure 3.4: Trends of the Global Unemployment Rate
Figure 3.5: Trends of the Regional GDP Growth Rate
Figure 3.6: Trends of the Regional Population Growth Rate
Figure 3.7: Trends of the Regional Inflation Rate
Figure 3.8: Trends of the Regional Unemployment Rate
Figure 3.9: Trends of Regional Per Capita Income
Figure 3.10: Forecast for the Global GDP Growth Rate
Figure 3.11: Forecast for the Global Population Growth Rate
Figure 3.12: Forecast for the Global Inflation Rate
Figure 3.13: Forecast for the Global Unemployment Rate
Figure 3.14: Forecast for the Regional GDP Growth Rate
Figure 3.15: Forecast for the Regional Population Growth Rate
Figure 3.16: Forecast for the Regional Inflation Rate
Figure 3.17: Forecast for the Regional Unemployment Rate
Figure 3.18: Forecast for Regional Per Capita Income
Figure 3.19: Driver and Challenges of the Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
Chapter 4
Figure 4.1: Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Technology in 2019, 2024, and 2031
Figure 4.2: Trends of the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Technology
Figure 4.3: Forecast for the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Technology
Figure 4.4: Trends and Forecast for Federated Learning in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Figure 4.5: Trends and Forecast for Homomorphic Encryption in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Figure 4.6: Trends and Forecast for Secure Multi-Party Computation in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Figure 4.7: Trends and Forecast for Differential Privacy in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Figure 4.8: Trends and Forecast for Blockchain Integration in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Figure 4.9: Trends and Forecast for Others in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Chapter 5
Figure 5.1: Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Deployment Mode in 2019, 2024, and 2031
Figure 5.2: Trends of the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Deployment Mode
Figure 5.3: Forecast for the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Deployment Mode
Figure 5.4: Trends and Forecast for On-Premises in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Figure 5.5: Trends and Forecast for Cloud-Based in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Figure 5.6: Trends and Forecast for Hybrid Deployment in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Chapter 6
Figure 6.1: Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Application in 2019, 2024, and 2031
Figure 6.2: Trends of the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Application
Figure 6.3: Forecast for the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Application
Figure 6.4: Trends and Forecast for Healthcare Data Sharing in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Figure 6.5: Trends and Forecast for Financial Fraud Detection in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Figure 6.6: Trends and Forecast for IoT Device Security in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Figure 6.7: Trends and Forecast for Smart Manufacturing in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Figure 6.8: Trends and Forecast for Autonomous Vehicles in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Figure 6.9: Trends and Forecast for Predictive Maintenance in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Figure 6.10: Trends and Forecast for Others in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Chapter 7
Figure 7.1: Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by End Use in 2019, 2024, and 2031
Figure 7.2: Trends of the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by End Use
Figure 7.3: Forecast for the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by End Use
Figure 7.4: Trends and Forecast for Healthcare & Life Sciences in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Figure 7.5: Trends and Forecast for Banking, Financial Services & Insurance in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Figure 7.6: Trends and Forecast for Information Technology & Telecommunications in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Figure 7.7: Trends and Forecast for Manufacturing in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Figure 7.8: Trends and Forecast for Energy & Utilities in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Figure 7.9: Trends and Forecast for Government & Defense in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Figure 7.10: Trends and Forecast for Others in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Chapter 8
Figure 8.1: Trends of the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Region (2019-2024)
Figure 8.2: Forecast for the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Region (2025-2031)
Chapter 9
Figure 9.1: Trends and Forecast for the North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Figure 9.2: North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Technology in 2019, 2024, and 2031
Figure 9.3: Trends of the North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Technology (2019-2024)
Figure 9.4: Forecast for the North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Technology (2025-2031)
Figure 9.5: North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Deployment Mode in 2019, 2024, and 2031
Figure 9.6: Trends of the North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Deployment Mode (2019-2024)
Figure 9.7: Forecast for the North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Deployment Mode (2025-2031)
Figure 9.8: North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Application in 2019, 2024, and 2031
Figure 9.9: Trends of the North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Application (2019-2024)
Figure 9.10: Forecast for the North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Application (2025-2031)
Figure 9.11: North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by End Use in 2019, 2024, and 2031
Figure 9.12: Trends of the North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by End Use (2019-2024)
Figure 9.13: Forecast for the North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by End Use (2025-2031)
Figure 9.14: Trends and Forecast for the United States Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) (2019-2031)
Figure 9.15: Trends and Forecast for the Mexican Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) (2019-2031)
Figure 9.16: Trends and Forecast for the Canadian Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) (2019-2031)
Chapter 10
Figure 10.1: Trends and Forecast for the European Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Figure 10.2: European Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Technology in 2019, 2024, and 2031
Figure 10.3: Trends of the European Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Technology (2019-2024)
Figure 10.4: Forecast for the European Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Technology (2025-2031)
Figure 10.5: European Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Deployment Mode in 2019, 2024, and 2031
Figure 10.6: Trends of the European Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Deployment Mode (2019-2024)
Figure 10.7: Forecast for the European Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Deployment Mode (2025-2031)
Figure 10.8: European Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Application in 2019, 2024, and 2031
Figure 10.9: Trends of the European Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Application (2019-2024)
Figure 10.10: Forecast for the European Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Application (2025-2031)
Figure 10.11: European Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by End Use in 2019, 2024, and 2031
Figure 10.12: Trends of the European Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by End Use (2019-2024)
Figure 10.13: Forecast for the European Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by End Use (2025-2031)
Figure 10.14: Trends and Forecast for the German Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) (2019-2031)
Figure 10.15: Trends and Forecast for the French Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) (2019-2031)
Figure 10.16: Trends and Forecast for the Spanish Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) (2019-2031)
Figure 10.17: Trends and Forecast for the Italian Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) (2019-2031)
Figure 10.18: Trends and Forecast for the United Kingdom Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) (2019-2031)
Chapter 11
Figure 11.1: Trends and Forecast for the APAC Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Figure 11.2: APAC Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Technology in 2019, 2024, and 2031
Figure 11.3: Trends of the APAC Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Technology (2019-2024)
Figure 11.4: Forecast for the APAC Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Technology (2025-2031)
Figure 11.5: APAC Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Deployment Mode in 2019, 2024, and 2031
Figure 11.6: Trends of the APAC Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Deployment Mode (2019-2024)
Figure 11.7: Forecast for the APAC Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Deployment Mode (2025-2031)
Figure 11.8: APAC Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Application in 2019, 2024, and 2031
Figure 11.9: Trends of the APAC Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Application (2019-2024)
Figure 11.10: Forecast for the APAC Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Application (2025-2031)
Figure 11.11: APAC Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by End Use in 2019, 2024, and 2031
Figure 11.12: Trends of the APAC Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by End Use (2019-2024)
Figure 11.13: Forecast for the APAC Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by End Use (2025-2031)
Figure 11.14: Trends and Forecast for the Japanese Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) (2019-2031)
Figure 11.15: Trends and Forecast for the Indian Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) (2019-2031)
Figure 11.16: Trends and Forecast for the Chinese Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) (2019-2031)
Figure 11.17: Trends and Forecast for the South Korean Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) (2019-2031)
Figure 11.18: Trends and Forecast for the Indonesian Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) (2019-2031)
Chapter 12
Figure 12.1: Trends and Forecast for the ROW Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Figure 12.2: ROW Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Technology in 2019, 2024, and 2031
Figure 12.3: Trends of the ROW Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Technology (2019-2024)
Figure 12.4: Forecast for the ROW Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Technology (2025-2031)
Figure 12.5: ROW Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Deployment Mode in 2019, 2024, and 2031
Figure 12.6: Trends of the ROW Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Deployment Mode (2019-2024)
Figure 12.7: Forecast for the ROW Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Deployment Mode (2025-2031)
Figure 12.8: ROW Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Application in 2019, 2024, and 2031
Figure 12.9: Trends of the ROW Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Application (2019-2024)
Figure 12.10: Forecast for the ROW Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by Application (2025-2031)
Figure 12.11: ROW Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by End Use in 2019, 2024, and 2031
Figure 12.12: Trends of the ROW Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by End Use (2019-2024)
Figure 12.13: Forecast for the ROW Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) by End Use (2025-2031)
Figure 12.14: Trends and Forecast for the Middle Eastern Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) (2019-2031)
Figure 12.15: Trends and Forecast for the South American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) (2019-2031)
Figure 12.16: Trends and Forecast for the African Federated Learning & Homomorphic Encryption Market ($B) (2019-2031)
Chapter 13
Figure 13.1: Porter’s Five Forces Analysis of the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
Figure 13.2: Market Share (%) of Top Players in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2024)
Chapter 14
Figure 14.1: Growth Opportunities for the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Technology
Figure 14.2: Growth Opportunities for the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Deployment Mode
Figure 14.3: Growth Opportunities for the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Application
Figure 14.4: Growth Opportunities for the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by End Use
Figure 14.5: Growth Opportunities for the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Region
Figure 14.6: Emerging Trends in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market
List of Tables
Chapter 1
Table 1.1: Growth Rate (%, 2023-2024) and CAGR (%, 2025-2031) of the Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Technology, Deployment Mode, Application, and End Use
Table 1.2: Attractiveness Analysis for the Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Region
Table 1.3: Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market Parameters and Attributes
Chapter 3
Table 3.1: Trends of the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 3.2: Forecast for the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Chapter 4
Table 4.1: Attractiveness Analysis for the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Technology
Table 4.2: Market Size and CAGR of Various Technology in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 4.3: Market Size and CAGR of Various Technology in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 4.4: Trends of Federated Learning in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 4.5: Forecast for Federated Learning in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 4.6: Trends of Homomorphic Encryption in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 4.7: Forecast for Homomorphic Encryption in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 4.8: Trends of Secure Multi-Party Computation in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 4.9: Forecast for Secure Multi-Party Computation in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 4.10: Trends of Differential Privacy in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 4.11: Forecast for Differential Privacy in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 4.12: Trends of Blockchain Integration in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 4.13: Forecast for Blockchain Integration in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 4.14: Trends of Others in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 4.15: Forecast for Others in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Chapter 5
Table 5.1: Attractiveness Analysis for the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Deployment Mode
Table 5.2: Market Size and CAGR of Various Deployment Mode in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 5.3: Market Size and CAGR of Various Deployment Mode in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 5.4: Trends of On-Premises in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 5.5: Forecast for On-Premises in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 5.6: Trends of Cloud-Based in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 5.7: Forecast for Cloud-Based in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 5.8: Trends of Hybrid Deployment in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 5.9: Forecast for Hybrid Deployment in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Chapter 6
Table 6.1: Attractiveness Analysis for the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by Application
Table 6.2: Market Size and CAGR of Various Application in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 6.3: Market Size and CAGR of Various Application in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 6.4: Trends of Healthcare Data Sharing in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 6.5: Forecast for Healthcare Data Sharing in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 6.6: Trends of Financial Fraud Detection in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 6.7: Forecast for Financial Fraud Detection in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 6.8: Trends of IoT Device Security in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 6.9: Forecast for IoT Device Security in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 6.10: Trends of Smart Manufacturing in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 6.11: Forecast for Smart Manufacturing in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 6.12: Trends of Autonomous Vehicles in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 6.13: Forecast for Autonomous Vehicles in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 6.14: Trends of Predictive Maintenance in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 6.15: Forecast for Predictive Maintenance in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 6.16: Trends of Others in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 6.17: Forecast for Others in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Chapter 7
Table 7.1: Attractiveness Analysis for the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market by End Use
Table 7.2: Market Size and CAGR of Various End Use in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 7.3: Market Size and CAGR of Various End Use in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 7.4: Trends of Healthcare & Life Sciences in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 7.5: Forecast for Healthcare & Life Sciences in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 7.6: Trends of Banking, Financial Services & Insurance in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 7.7: Forecast for Banking, Financial Services & Insurance in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 7.8: Trends of Information Technology & Telecommunications in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 7.9: Forecast for Information Technology & Telecommunications in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 7.10: Trends of Manufacturing in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 7.11: Forecast for Manufacturing in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 7.12: Trends of Energy & Utilities in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 7.13: Forecast for Energy & Utilities in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 7.14: Trends of Government & Defense in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 7.15: Forecast for Government & Defense in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 7.16: Trends of Others in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 7.17: Forecast for Others in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Chapter 8
Table 8.1: Market Size and CAGR of Various Regions in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 8.2: Market Size and CAGR of Various Regions in the Global Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Chapter 9
Table 9.1: Trends of the North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 9.2: Forecast for the North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 9.3: Market Size and CAGR of Various Technology in the North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 9.4: Market Size and CAGR of Various Technology in the North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 9.5: Market Size and CAGR of Various Deployment Mode in the North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 9.6: Market Size and CAGR of Various Deployment Mode in the North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 9.7: Market Size and CAGR of Various Application in the North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 9.8: Market Size and CAGR of Various Application in the North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 9.9: Market Size and CAGR of Various End Use in the North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 9.10: Market Size and CAGR of Various End Use in the North American Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 9.11: Trends and Forecast for the United States Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Table 9.12: Trends and Forecast for the Mexican Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Table 9.13: Trends and Forecast for the Canadian Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2031)
Chapter 10
Table 10.1: Trends of the European Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 10.2: Forecast for the European Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 10.3: Market Size and CAGR of Various Technology in the European Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2019-2024)
Table 10.4: Market Size and CAGR of Various Technology in the European Federated Learning & Homomorphic Encryption Market (2025-2031)
Table 10.5: Market Size and CAGR of Various Deployment Mode in the European Federated Learning & Homomorphic Encrypti
| ※フェデレーテッドラーニングとホモモルフィック暗号化は、近年注目を集めているデータプライバシーと機械学習の分野で重要な技術です。これらの技術は、データの分散処理や暗号化に関連しており、特に個人情報の保護が求められる環境での利用が期待されます。 フェデレーテッドラーニングは、中央集権型のデータ管理モデルとは異なり、データを持つ各端末（デバイス）でモデルを学習させ、その結果を中央サーバーに集約する仕組みです。このプロセスでは、端末から中央サーバーに生のデータを送信することなく、それぞれの端末での計算結果のみが送信されます。これにより、プライバシーが保護されるだけでなく、ネットワークの負荷も軽減されます。フェデレーテッドラーニングは、スマートフォンやIoT機器など、データが分散している環境で特に効果的です。 フェデレーテッドラーニングには、いくつかのアプローチが存在します。例えば、まず「FedAvg」が挙げられます。これは、各クライアントがローカルデータでモデルをトレーニングした後、その重みを平均化して更新するというシンプルで効果的な手法です。その他にも、クライアントの選定方法や更新頻度を変えることで、モデルの精度や学習速度を最適化する技術が存在します。 ホモモルフィック暗号化は、暗号化されたデータに対して直接計算が可能になる暗号技術です。通常、データは暗号化するとその内容が見えなくなり、計算ができなくなりますが、ホモモルフィック暗号化では、暗号化された状態で演算が行え、その結果を復号化することで正しい答えが得られます。この特徴により、センシティブなデータを保護しながら計算を行うことができます。 ホモモルフィック暗号化には大きく分けて「部分ホモモルフィック暗号化」と「完全ホモモルフィック暗号化」があります。部分ホモモルフィック暗号化は、特定の演算（加算または乗算）のみが可能ですが、完全ホモモルフィック暗号化は、加算と乗算の両方の演算をサポートします。ただし、完全ホモモルフィック暗号化は計算コストが高く、実用化に向けてさらに研究が進められています。 これらの技術は、金融、医療、行政などさまざまな分野で活用されています。例えば、医療データを用いて病気の予測モデルを構築する際、フェデレーテッドラーニングを使うことで、病院間でデータを共有せずにモデルをトレーニングできます。また、ホモモルフィック暗号化は、個人情報を含むデータに対しても安全に計算を行うため、クラウドコンピューティング環境でのデータ処理に適しています。 関連技術として、差分プライバシーがあります。これは、個別のデータが特定されないように集計データにノイズを加えることでプライバシーを保護する技術です。フェデレーテッドラーニングと組み合わせることで、モデルの更新時にプライバシーを強化することが可能です。 今後の発展として、フェデレーテッドラーニングとホモモルフィック暗号化を組み合わせることで、より安全で効率的なデータ利用が期待されています。特に、プライバシーを重視するサービスやアプリケーションでは、これらの技術がますます重要な役割を果たすことでしょう。データの保護と利便性を両立させるために、さらなる技術の進化が待たれます。 |
• 日本語訳：フェデレーテッドラーニング＆ホモモルフィック暗号化のグローバル市場：2031年までの動向・予測・競争分析
• レポートコード：MRCL6JA0907 ▷ お問い合わせ（見積依頼・ご注文・質問）