 | • レポートコード：MRC360i24AR0402 • 出版社/出版日：360iResearch / 2024年4月 • レポート形態：英文、PDF、189ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3日） • 産業分類：産業未分類 |
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レポート概要
※当レポートは英文です。下記の日本語概要・目次はAI自動翻訳を利用し作成されました。正確な概要・目次はお問い合わせフォームからサンプルを請求してご確認ください。
[189ページレポート] 連動学習ソリューション市場規模は2023年に1億4455万米ドルと推定され、2024年には1億6634万米ドルに達し、CAGR15.22%で2030年には3億8974万米ドルに達すると予測される。
連携学習ソリューション市場は、人工知能、機械学習、データプライバシーをより広範な分野とする新興の急成長領域である。連携学習ソリューションは、複数のデータ所有組織が生データを共有または転送することなく、それぞれのデータセットで機械学習アルゴリズムを訓練できるようにする協調学習モデルを扱う。機械学習の進歩に伴うIIoTへの注目の高まりは、デバイスと組織間の学習ニーズの高まりに対応することに貢献し、市場の成長を促進している。組織の技術力が強化されたことで、分散化されたデバイスでアルゴリズムをトレーニングすることで、より優れたデータプライバシーが確保され、連携学習ソリューションのニーズが高まっている。しかし、熟練した技術的専門知識の不足が、統合学習ソリューションの市場採用を制限する可能性がある。また、高レイテンシーや通信の非効率性に関する技術的な問題も、市場に課題をもたらしている。さらに、デバイスにデータを保存することで共有されたMLモデルを活用する組織の可能性が高まることで、連携学習ソリューションの市場導入が促進される可能性がある。また、スマートデバイス上で予測機能を実現する組織の機能が高まることで、市場成長の好機が生まれると期待されている。
タイプデータのプライバシーを守りながら機械学習モデルをトレーニングする技術
集中型連携学習（CFL）は、中央サーバーが複数のクライアント間の学習プロセスを調整し、更新されたモデル・パラメータを中央サーバーと共有する。厳格な管理要件を持つ組織や、フェデレーテッド・ラーニング・プロセス全体の監視を維持しようとする組織は、その中央集権的な性質からCFLを好むかもしれない。分散型フェデレーテッド・ラーニング（DFL）は、クライアントがトレーニング中に直接通信できるようにすることで、中央サーバーの必要性を排除している。異種混合学習（HFL）は、参加クライアント間でデータ分布やデバイス能力が異なるという課題に対処する。
業種別：多様な業界における、ニーズに基づく連携学習ソリューションの選好
BFSI部門では、銀行、金融サービス、保険ソリューションにおけるリスク管理、不正検知、顧客体験のパーソナライゼーションのために、統合学習ソリューションの採用が進んでいる。連合学習ソリューションは、資産の予測保守や負荷予測を通じてグリッド管理を最適化することで、エネルギー・公益事業部門を変革している。ヘルスケアとライフサイエンス業界では、統合学習は創薬プロセスの強化、臨床試験結果の改善、患者のプライバシー・コンプライアンスの確保など、大きなメリットを提供している。統合学習ソリューションは、顧客のプライバシーを損なうことなく、パーソナライズされたレコメンデーションを可能にすることで、小売業やeコマース業界で支持を集めている。また、Federated Learningソリューションは、組織全体の専有情報を保護しながら、設備の予測保守を通じて生産プロセスを最適化することで、製造業を変革している。
アプリケーション幅広いアプリケーションにおける統合学習ソリューションの意義
統合学習ソリューションは、データ漏洩やサイバー脅威に対処する上で極めて重要になり、企業は機密情報の保護を優先する。また、創薬プロセスは、知的財産の保護を維持しながら製薬会社間のコラボレーションを強化する統合学習ソリューションによって加速される。これらのソリューションにより、企業は専有データを公開することなく、分子特性や薬物反応に関する予測モデルを改善することができる。さらに、これらのソリューションは、生データを共有することなく協調的なモデル学習を可能にすることで、重要なデータプライバシーとセキュリティ管理の懸念に対処するために広く使用されています。先進運転支援システム（ADAS）や自律走行車向けのオンライン視覚物体検出も、分散したエッジデバイス間でスケーラブルかつプライバシーを保持したモデル学習を可能にする連携学習技術の恩恵を受けている。金融機関は、信用スコアリングや不正検出モデルを通じてリスク管理プロセスを改善しながら、GDPR規制要件を遵守するためにソリューションを活用している。さらに、顧客のプライバシーを損なうことなく複数のソースからインサイトを集約することでパーソナライズされたショッピング体験を提供し、データのセキュリティを確保しながら、企業がさまざまなプラットフォームでユーザーの行動に基づいてカスタマイズされた推奨を提供できるようにすることも、統合学習の重要なアプリケーションの1つである。
地域の洞察
アメリカ大陸は、重要な市場プレーヤーの強い存在感と地域におけるデジタル化の増加により、連合学習ソリューション市場のインフラが高度に発達している。米国とカナダは、公共投資と民間投資に支えられた強力な研究開発エコシステムにより、統合学習ソリューションの技術的進歩の最前線にいる。欧州諸国は、様々なデバイス、データソース、組織にまたがる分散型機械学習モデルの開発と実装において、データ保護とユーザープライバシーに関連する厳しい政府規制を有している。中東地域では、スマートシティプロジェクトにおける機械学習ソリューションの採用が強化されているため、連携学習ソリューションの範囲が拡大している。中国、日本、インドなどのAPAC地域の経済は、連携学習ソリューションの急速な技術進歩に投資している。同地域の政府は研究イニシアチブに積極的に資金を提供し、市場のイノベーションを促進するために学界と産業界のコラボレーションを促進している。
FPNVポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニング・マトリックスは、統合学習ソリューション市場を評価する上で極めて重要です。事業戦略と製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーを包括的に評価します。この詳細な分析により、ユーザーは自らの要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。評価に基づき、ベンダーは成功の度合いが異なる4つの象限に分類されます：フォアフロント（F）、パスファインダー（P）、ニッチ（N）、バイタル（V）である。
市場シェア分析
市場シェア分析は、Federated Learning Solutions市場におけるベンダーの現状を洞察的かつ詳細に調査する包括的なツールです。全体的な収益、顧客ベース、その他の主要指標についてベンダーの貢献度を綿密に比較・分析することで、各社の業績と市場シェア争いの際に直面する課題について、より深い理解を提供することができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された蓄積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競争特性に関する貴重な洞察が得られます。このように詳細な情報を得ることで、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場での競争力を得るための効果的な戦略を考案することができます。
主要企業のプロファイル
本レポートでは、Federated Learning Solutions市場における最近の重要な動向を掘り下げ、主要ベンダーとその革新的なプロフィールを紹介しています。これらには、Acuratio Inc.、apheris AI GmbH、Aptima, Inc.、BranchKey B.V.、Cloudera, Inc.、Consilient、Duality Technologies Inc.、Edge Delta, Inc.、Ekkono Solutions AB、Enveil, Inc.、Everest Global, Inc.、Faculty Science Limited、FedML、Google LLC by Alphabet Inc.、Hewlett Packard Enterprise Development LP、Integral and Open Systems, Inc、Intel Corporation、Intellegens Limited、International Business Machines Corporation、Lifebit Biotech Ltd.、LiveRamp Holdings, Inc.、Microsoft Corporation、Nvidia Corporation、Oracle Corporation、Owkin Inc.、SAP SE、Secure AI Labs、Sherpa Europe S.L.、SoulPage IT Solutions、TripleBlind、WeBank Co.
市場区分と調査範囲
この調査レポートは、連邦型学習ソリューション市場を分類し、以下の各サブ市場における収益予測と動向分析を掲載しています：
連邦学習タイプ ● 集中型
分散型
ヘテロジニアス
業種別 ● 銀行・金融サービス・保険
エネルギー・公益事業
ヘルスケア＆ライフサイエンス
製造業
小売・eコマース
アプリケーション ● データプライバシー＆セキュリティ管理
創薬
産業用モノのインターネット
オンライン視覚物体検出
リスク管理
ショッピング体験のパーソナライゼーション
地域 ● 米州 ● アルゼンチン
ブラジル
カナダ
メキシコ
アメリカ ● カリフォルニア州
フロリダ州
イリノイ州
ニューヨーク
オハイオ州
ペンシルバニア
テキサス
アジア太平洋 ● オーストラリア
中国
インド
インドネシア
日本
マレーシア
フィリピン
シンガポール
韓国
台湾
タイ
ベトナム
ヨーロッパ・中東・アフリカ ● デンマーク
エジプト
フィンランド
フランス
ドイツ
イスラエル
イタリア
オランダ
ナイジェリア
ノルウェー
ポーランド
カタール
ロシア
サウジアラビア
南アフリカ
スペイン
スウェーデン
スイス
トルコ
アラブ首長国連邦
イギリス
本レポートは、以下の点について貴重な洞察を提供している：
1.市場浸透度：主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を掲載しています。
2.市場の発展：有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟した市場セグメントにおける浸透度を分析します。
3.市場の多様化：新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合評価とインテリジェンス：主要企業の市場シェア、戦略、製品、認証、規制当局の承認、特許状況、製造能力などを網羅的に評価します。
5.製品開発とイノベーション：将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供しています。
本レポートは、以下のような主要な質問に対応しています：
1.統合学習ソリューション市場の市場規模および予測は？
2.統合学習ソリューション市場の予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、アプリケーション、分野は何か？
3.統合学習ソリューション市場の技術動向と規制枠組みは？
4.Federatedラーニングソリューション市場における主要ベンダーの市場シェアは？
5.Federatedラーニングソリューション市場への参入にはどのような形態や戦略的動きが適しているか？
1.序文
1.1.研究の目的
1.2.市場細分化とカバー範囲
1.3.調査対象年
1.4.通貨と価格
1.5.言語
1.6.ステークホルダー
2.調査方法
2.1.定義調査目的
2.2.決定する研究デザイン
2.3.準備調査手段
2.4.収集するデータソース
2.5.分析する：データの解釈
2.6.定式化するデータの検証
2.7.発表研究報告書
2.8.リピート：レポート更新
3.エグゼクティブ・サマリー
4.市場概要
5.市場インサイト
5.1.市場ダイナミクス
5.1.1.促進要因
5.1.1.1.デバイスと組織間の学習ニーズの増加
5.1.1.2.機械学習の進歩に伴うIOFTへの注目の高まり
5.1.1.3.分散化されたデバイス上でアルゴリズムを学習させることで、より優れたデータプライバシーとセキュリティを確保する能力
5.1.2.制約
5.1.2.1.熟練した技術専門家の不足
5.1.3.機会
5.1.3.1.デバイスにデータを保存することで、共有MLモデルを活用する組織の可能性
5.1.3.2.ユーザーエクスペリエンスとプライバシーに影響を与えることなく、スマートデバイス上で予測機能を有効にする能力
5.1.4.課題
5.1.4.1.高遅延と通信非効率の問題
5.2.市場セグメンテーション分析
5.2.1.種類データのプライバシーを守りながら機械学習モデルを学習させる技術
5.2.2.業種別：多様な業界における連携学習ソリューションに対するニーズに基づく選好
5.2.3.アプリケーション：幅広いアプリケーションにおける連携学習ソリューションの意義
5.3.市場動向分析
5.4.ロシア・ウクライナ紛争の累積的影響
5.5.高インフレの累積的影響
5.6.ポーターのファイブフォース分析
5.6.1.新規参入の脅威
5.6.2.代替品の脅威
5.6.3.顧客の交渉力
5.6.4.サプライヤーの交渉力
5.6.5.業界のライバル関係
5.7.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.8.規制の枠組み分析
5.9.顧客のカスタマイズ
6.連邦学習ソリューション市場、連邦学習タイプ別
6.1.はじめに
6.2.集中型
6.3.分散型
6.4.ヘテロジニアス
7.フェデレーテッド・ラーニング・ソリューション市場、分野別
7.1.はじめに
7.2.銀行、金融サービス、保険
7.3.エネルギー・公益事業
7.4.ヘルスケア＆ライフサイエンス
7.5.製造業
7.6.小売・eコマース
8.統合学習ソリューション市場、用途別
8.1.はじめに
8.2.データプライバシーとセキュリティ管理
8.3.創薬
8.4.産業用モノのインターネット
8.5.オンライン視覚物体検出
8.6.リスク管理
8.7.ショッピング体験のパーソナライゼーション
9.南北アメリカの統合学習ソリューション市場
9.1.はじめに
9.2.アルゼンチン
9.3.ブラジル
9.4.カナダ
9.5.メキシコ
9.6.アメリカ
10.アジア太平洋地域の統合学習ソリューション市場
10.1.はじめに
10.2.オーストラリア
10.3.中国
10.4.インド
10.5.インドネシア
10.6.日本
10.7.マレーシア
10.8.フィリピン
10.9.シンガポール
10.10.韓国
10.11.台湾
10.12.タイ
10.13.ベトナム
11.ヨーロッパ、中東、アフリカの統合学習ソリューション市場
11.1.はじめに
11.2.デンマーク
11.3.エジプト
11.4.フィンランド
11.5.フランス
11.6.ドイツ
11.7.イスラエル
11.8.イタリア
11.9.オランダ
11.10.ナイジェリア
11.11.ノルウェー
11.12.ポーランド
11.13.カタール
11.14.ロシア
11.15.サウジアラビア
11.16.南アフリカ
11.17.スペイン
11.18.スウェーデン
11.19.スイス
11.20.トルコ
11.21.アラブ首長国連邦
11.22.イギリス
12.競争環境
12.1.市場シェア分析（2023年
12.2.FPNVポジショニングマトリックス（2023年
12.3.競合シナリオ分析
12.3.1.コンシリエント、金融犯罪検知のための次世代連携学習ソリューションを市場に投入
12.3.2.FedML がシータ・ネットワークとの提携を発表、生成 AI と広告推薦のための協調的機械学習を強化 12.3.3.
12.3.3.EIC、Ekkono Solutions に Federated Learning ソフトウェア開発のための 250 万ユーロの資金を提供 12.3.3.
13.競合ポートフォリオ
13.1.主要企業のプロフィール
13.2.主要製品ポートフォリオ
図2.連携学習ソリューション市場規模、2023年対2030年
図3.フェデレーテッド・ラーニング・ソリューションの世界市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.統合学習ソリューションの世界市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. 連携学習ソリューションの世界市場規模、地域別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図6.連携学習ソリューション市場のダイナミクス
図7.統合学習ソリューションの世界市場規模、連邦学習タイプ別、2023年対2030年(%)
図8.フェデレーテッド・ラーニング・ソリューションの世界市場規模、連邦政府学習タイプ別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図9.フェデレーテッド・ラーニング・ソリューションの世界市場規模、業種別、2023年対2030年 (%)
図10.フェデレーテッド・ラーニング・ソリューションの世界市場規模、垂直市場別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図11.連携学習ソリューションの世界市場規模、用途別、2023年対2030年(%)
図12.連携学習ソリューションの世界市場規模、用途別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図 13.アメリカの統合学習ソリューション市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図14.アメリカの統合学習ソリューション市場規模、国別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図15.アメリカ連合学習ソリューション市場規模、州別、2023年対2030年 (%)
図16.米国連合学習ソリューション市場規模、州別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図17.アジア太平洋地域の連合学習ソリューション市場規模、国別、2023年対2030年 (%)
図 18.アジア太平洋地域の連合学習ソリューション市場規模、国別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図19.ヨーロッパ、中東、アフリカの連合型学習ソリューション市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図 20.ヨーロッパ、中東、アフリカの連合型学習ソリューション市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図 21.連携学習ソリューション市場シェア、主要プレーヤー別、2023年
図22. 連動学習ソリューション市場、FPNVポジショニングマトリックス、2023年
• 日本語訳：連邦学習ソリューション市場：連邦学習タイプ別（集中型、分散型、異機種混在型）、業種別（銀行・金融サービス・保険、エネルギー・公益事業、ヘルスケア・ライフサイエンス）、アプリケーション別 – 2024年～2030年の世界予測
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