データ注釈ツール市場 サイズと展望 2025-2033

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データアノテーションツール市場の成長要因

ヘルスケア分野におけるAIの急速な普及

データアノテーションは、ヘルスケアにおけるAIアプリケーションの改善において重要な役割を果たすと予測されています。医療画像データ技術において、AI搭載システムはコンピュータービジョンまたはマシンビジョンを用いて潜在的な傷害を特定し、傾向を把握することで、患者の評価後に医療従事者がレポートを自動的に作成するのを支援しています。

人工知能は、X線写真、MRIスキャン、CTスキャンのデータベースを迅速にスキャンし、様々な傷害を検出できます。検査を受けた個人の最終レポートを作成するために、データアノテーションツールは、AIベースのシステムが収集したデータを通常の医療写真と傷害のある医療写真から分離するのを支援します。その結果、データアノテーションは医療・ヘルスケア業界におけるAIアプリケーションの改善において重要な役割を果たすと予測されています。

例えば、米国に拠点を置くスタートアップ企業であるInnodata Inc.は、2021年3月に、AIベースのデータアノテーションツールの機能を拡張し、患者の医療報告書を組み込むことを発表しました。Innodataは、AIデータセットアノテーションツールコンソールとSynodex医療データ抽出プラットフォームの機能を統合し、医療記録データアノテーションプラットフォームを構築したいと考えています。これにより、HIPAAに準拠し、すべてのセキュリティ要件を満たす、高水準の人工知能データトレーニングが実現します。

高度なテクノロジーによる大量データの生成

アノテーションツールを採用する主な利点は、データ属性を組み合わせることでユーザーがデータ定義を管理できるため、多数のサイトで同様のルールを書き換える必要がなくなることです。膨大なデータセットの急増とビッグデータの台頭は、データアノテーションにおける人工知能技術の活用をほぼ確実に必要とするでしょう。

膨大なデータは、機械学習（ML）、ロボティクス、高度な予測分析、人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）などの技術によって生成されます。技術の進化に伴い、データ効率はますます重要になり、新たな経済、インフラ、そしてビジネスイノベーションが生まれています。これらの要素は、業界の成長を大きく後押ししてきました。データラベリングの成長範囲が拡大していることから、AI対応ヘルスケアアプリを開発する企業は、データアノテーション企業と提携し、企業のディープラーニングおよび機械学習スキルの向上を支援するために必要なデータセットを提供しています。

例えば、デジタルIT技術とカスタマーエクスペリエンスを提供するTelus Internationalは、Lionbridge AIの買収を発表しました。この企業は、機械学習を促進するAIアルゴリズムとトレーニングデータを作成するためのアノテーションプラットフォームソリューションを2020年11月に提供しています。今回の買収とグローバル展開により、Telus Internationalの次世代デジタルテクノロジーポートフォリオは強化されるでしょう。

市場の制約

データアノテーションツールの不正確さ

正確な結果を提供するデータアノテーションツールの不統一が、市場の成長を阻害しています。例えば、ピクセル数が少なく、複数のアイテムが含まれている画像では、ラベル付けが困難になります。市場の主な課題は、ラベル付けされたデータの品質の不正確さです。状況によっては、手動でラベル付けされたデータにエラーが含まれる可能性があり、これらのエラーを発見するまでの期間はまちまちであるため、アノテーションプロセス全体のコストが増加します。

しかし、効率的なアルゴリズムが開発されるにつれて、自律型データアノテーションツールの精度は向上しており、最終的には手動によるアノテーションの必要性がなくなり、ツールの価格も低下するでしょう。

市場機会

企業によるデータアノテーションツールの導入拡大

自動データアノテーションツールの効率性と、大規模なデータセットへのアノテーションにクラウドベースのコンピューティングリソースの利用が拡大していることが、市場の成長に貢献しています。企業がデータアノテーションツールをその精度の高さと大量のAIトレーニングデータのラベリングのために利用していることは、近い将来、業界を前進させる可能性のある2つの重要な要素です。

企業にとって、人材とデータの管理は常に課題となっています。データアノテーションツールの導入は、企業がこれらの問題を解決するのに役立ちます。 AIベースの自動化機能を備えたものも含め、あらゆるデータアノテーションツールは、人間の作業員が使用するように設計されています。そのため、トップクラスのシステムには、タスク割り当てや生産性分析といったワークフォースマネジメント機能が搭載され、各タスクまたはサブタスクに費やされた時間を追跡します。

データラベリングサービスを提供する企業は、自社の技術を用いて質の高い作業データを分析することがあります。カメラ、スクリーンショット、非アクティブタイマー、クリックストリームデータなどを活用し、作業員が質の高いデータアノテーションを提供できるよう支援する方法を検討するかもしれません。

アノテーションは、企業がアノテーションを付与するデータセットを管理するための包括的なアプローチから始まります。企業は、評価対象のソリューションが、ワークフローの重要な要素としてラベル付けする必要がある大量のデータとファイルタイプをインポートし、サポートすることを保証する必要があります。これには、データセットの検索、フィルター、並べ替え、複製、マージが含まれます。

さらに、機械学習モデルの改善のための注釈付きデータに対する需要の高まりと、自動運転技術の改善への投資の増加により、市場が拡大すると予想されます。

セグメント分析

タイプ別

データアノテーションツール市場は、音声、画像/動画、テキストの3つに分類されています。画像/動画タイプのセグメントは世界市場の大部分を占めると予想されており、2030年までに18億4,000万米ドルに達し、予測期間中に26%のCAGR（年平均成長率）を記録すると予測されています。医学分野、特に医用画像処理分野では、画像データアノテーションが広く利用されています。

医用画像に基づく機械学習技術の設計へのスタートアップ企業への総投資額は5億2,200万米ドルに達しました。Arteries、Zebra Medical Vision、Infervisionは、医療・ヘルスケア分野のデータアノテーション事業で最も著名なスタートアップ企業です。

eコマースや臨床研究におけるアプリケーションの増加により、テキストアノテーション市場は予測期間中に有望な成長率で成長すると予想されています。 AIがテキスト、音声、そして注釈付きデータのセマンティックなつながりにおけるパターンを認識する能力を向上させる必要性から、テキスト注釈が世界の業界を席巻するでしょう。

音声カテゴリーの市場シェアは中程度にとどまると予想されています。例えば、ビデオ電話サービスであるZoomは、2021年4月に多数のプラットフォームアップデートを発表しました。これらのアップデートには、画面注釈の改善、Zoom Rooms向けの最先端ハードウェア、Zoom Chatの管理機能の拡張、そして顧客からのフィードバックに基づいたユーザーエクスペリエンスの向上が含まれていました。これらの機能向上により、ユーザーは強調表示された注釈を削除することなく、テキストやオブジェクトを強調表示できるようになりました。消えるペン機能は、ユーザーがテキストやオブジェクトを強調表示するために使用できる新しいペンツールです。

注釈タイプ別

データ注釈ツール市場は、注釈タイプに基づいて、自動、半教師あり、手動の3つに分類されています。自動注釈セグメントは、予測期間中に世界市場の大部分を占めると予想されます。人工知能は、階層構造の学習プロセスを通じてデータセットから高度な抽象概念を抽出できるため、データアノテーション分野においてますます重要になっています。膨大なデータからパターンを抽出・マイニングする必要性が高まるにつれ、自動データアノテーションツールの需要は高まると予想されます。

手作業でデータをマークまたはアノテーションする手法は、手動データアノテーションと呼ばれます。この手法は、正確性、高い整合性、最小限のデータアノテーション作業、そしてアルゴリズムに組み込まれる自動アノテーションよりもデータに関連する興味深い洞察を発見する可能性が高いなどの利点があるため、広く受け入れられています。しかしながら、人手によるアノテーションはコストと時間がかかるため、クラウドソーシング活動を通じて取得されたラベル付きデータは、様々な用途で利用されています。

業種別

データアノテーションツール市場は、業種別に自動車、政府機関、小売、IT、ヘルスケア、金融サービス、その他に分類されています。予測期間中、ヘルスケア業種が世界市場の大部分を占めると予想されます。人工知能は、診断の自動化、治療予測、遺伝子配列解析、創薬など、医療・ヘルスケア分野における様々な用途で広く利用されています。ヘルスケア業界では、機械学習技術を用いて一連の情報を学習させる必要があります。学習の水準は、人工知能に基づくアプリケーション構築用に設計されたアルゴリズムの精度と効率性に大きく影響します。効果的なAI対応ヘルスケア製品を開発するには、信頼性が高く高品質なデータセットへのアクセスが不可欠です。そのため、データアノテーションツールは、人工知能に大量の学習情報を提供することで、市場の発展を促進します。

自動運転車におけるデータアノテーションツールの普及により、自動車セクターは予測期間中に最も急速に発展すると予測されています。自動運転車分野における画期的な進歩を促進するために、画像アノテーションの強化を目指した研究開発費の増加により、市場は拡大しています。例えば、TCSは2021年1月、コネクテッドカーおよび自動運転車のエコシステムに参加する企業向けに、Autoscapeソリューションセットのリリースを発表しました。このエコシステムは、自動車業界のフリートオーナー、スタートアップ企業、OEM、サプライヤーで構成されています。このソリューションは、ペタバイト規模のデータ収集・分析、アルゴリズム検証・展開といったサービスを提供しており、実世界における自動運転車の実用的な誘導・制御を実現します。また、技術的およびビジネス上の課題にも対応します。さらに、自動運転車（AV）検証サービスとデータアノテーションスタジオも提供しています。

地域分析

アジア太平洋地域：主要地域

アジア太平洋地域は、2030年までに市場規模が14億500万米ドルに達し、年平均成長率（CAGR）29%を記録すると予想されており、データアノテーションツール市場において最も重要な市場になると予想されています。アジア太平洋地域の発展途上国は、特に金融サービスとヘルスケア分野において、データアノテーションツール導入の大きな可能性を秘めています。テクノロジーの活用と独創的なヘル​​スケアアクセスプログラムが、アジア太平洋地域のヘルスケアセクターの拡大を牽引しています。これらの要因により、この地域では予測期間中に画像データアノテーション技術の需要が増加すると予想されます。

例えば、2021年4月には、ゲノムシーケンシングデータにアノテーションを付け、動的に評価するためのデータ分析ツールを開発するCongenica Ltd.が、英国に拠点を置くマイクロ流体工学に特化したソフトウェア企業Camtech Diagnosticsと提携しました。この取り組みにより、日本、マレーシア、韓国、シンガポールなどの国々におけるCongenicaの地位は向上すると予測されています。

北米：成長地域

北米は、2030年までに市場規模が13億9,200万米ドルに達し、25%のCAGR（年平均成長率）を記録し、データアノテーションツール市場で2番目に大きな市場になると予想されています。カナダと米国は、最新の産業技術への投資を強化しています。技術の進歩により、データアノテーションツールの導入が加速しています。

北米のヘルスケア、工業、自動車業界では、いずれも大規模な投資が見込まれており、大幅な成長が見込まれています。これは、市場ベンダーが競争優位性を獲得するために積極的な製品展開と地域拡大戦略を展開しているためです。予測期間中、ヨーロッパは成長が停滞すると予測されています。さらに、画像アノテーションへの関心が高まることで、この地域の小売・自動車市場のパフォーマンスが向上すると予想されます。この地域におけるデータアノテーションツールの需要増加は、AI技術の普及と広範な導入の影響を受けると予想されます。ヨーロッパ地域はAI市場が発達しており、それがデータアノテーションツールの需要に直接的なプラスの影響を与えています。ドイツやオランダを含む多くの国で、多様な機械学習技術の需要が高まっています。

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データ注釈ツール市場のトップ競合他社

1. Appen Limited
2. Annotate
3. CloudApp
4. Cogito Tech LLC
5. Deep Systems
6. LightTag
7. Labelbox Inc
8. Lotus Quality Assurance
9. Playment Inc
10. Tagtog Sp.
11. CloudFactory Limited
12. ClickWorker GmbH
13. Alegion
14. Figure Eight Inc.
15. Amazon Mechanical Turk, Inc
16. Explosion AI Gmbh
17. Mighty AI, Inc
18. Trilldata Technologies Pvt Ltd
19. Scale AI, Inc.
20. Google LLC
21. Lionbridge Technologies, Inc
22. SuperAnnotate LLC.

最近の開発状況

• 2022年11月、AIライフサイクル向けデータの世界的リーダーであるAppen Limited（ASX: APX）は、ナイロビのスラング言語であるShengに対応した音声ベースのヘルスケアFAQボットを作成するため、言語に関わらず人々が重要な情報を入手し、声を届けられるよう支援する非営利団体CLEAR Globalとの提携を発表しました。
• 2022年11月、世界クラスのトレーニングデータを持つAI開発のリーダーであるAppenは、日本市場における成長を加速させるために日本に拠点を置くチームを立ち上げました。
• 2022年12月、Google CloudがファーストパーティでサポートするオープンソースのPub/SubおよびPub/Sub Lite向けKafkaコネクタの一般提供を開始しました。
• 2022年11月、プライバシー、セキュリティ、コンプライアンスを重視した次世代の消費者データプラットフォームを提供するために、Zeotap は Google Cloud と提携しました。