世界のデータアノテーションツール市場規模は、2030年までに評価額50億3,700万米ドルに達すると予想されており、予測期間（2022年から2030年）中に26％のCAGRで成長します。
データ注釈ツールは、機械学習用の実稼働グレードのトレーニング データに注釈を付けるために使用できるソフトウェア ソリューションです。クラウドベース、オンプレミス、またはコンテナ化することができます。同時に、一部の企業は、オープンソースまたはフリーミアムとしてアクセスできるツールや多数のデータ注釈ソリューションを構築することを好みます。
商業的には、リースまたは購入が可能です。画像、ビデオ、テキスト、オーディオ、スプレッドシート、センサー データの注釈ツールはすべて、特定の形式のデータを処理するように構築されています。また、オンプレミス、コンテナー、SaaS (クラウド)、Kubernetes など、多くの導入オプションも提供します。
モノのインターネット (IoT)、機械学習 (ML)、ロボット工学、高度な予測分析、人工知能などのテクノロジーは、膨大な量のデータ (AI) を生成します。データの効率化は、新しい企業コンセプト、インフラストラクチャ、経済性を生み出すために不可欠です。これらの要因は業界の成長を大きく助けてきました。 AI 対応のヘルスケア ソリューションを構築している企業は、データ アノテーション企業と協力して、機械学習や深層学習のスキルを強化するのに役立つ重要なデータ セットを提供しています。データ ラベリングにおける大きな成長の可能性が、このコラボレーションの原動力となっています。
| レポート指標 | 詳細 |
|---|---|
| 基準年 | 2021 |
| 研究期間 | 2020-2030 |
| 予想期間 | 2024-2032 |
| 年平均成長率 | 26% |
| 市場規模 | 2021 |
| 急成長市場 | 北米 |
| 最大市場 | アジア太平洋地域 |
| レポート範囲 | 収益予測、競合環境、成長要因、環境＆ランプ、規制情勢と動向 |
| 対象地域 |
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データ アノテーションは、医療における AI アプリケーションの改善において重要な役割を定義すると予測されています。医療画像データ技術では、AI を活用したシステムがコンピューター ビジョンまたはマシン ビジョンを使用して潜在的な傷害を特定し、傾向を見つけ、患者の評価後に医療専門家が自動的にレポートを作成できるようにサポートします。
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て、さまざまな傷害を検出できます。検査を受けた個人の最終報告書を作成するために、データ注釈ツールは、AI に基づくシステムが平均的な医療写真と負傷した医療写真から収集されたデータを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、医療および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定義すると予測されています。
たとえば、米国に本拠を置く新興企業イノデータ社は2021年3月、患者の医療レポートを組み込むためにAIベースのデータ注釈ツールの機能を拡張すると発表した。 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 コンピテンシーを統合して、医療記録データ アノテーション プラットフォームを生成したいと考えています。これにより、おそらく HIPAA に準拠し、すべてのセキュリティ要件に準拠した高標準の人工知能データ トレーニングが実現されます。
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ようになり、多数のサイトで同様のルールを書き直す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により、データのアノテーションにおける人工知能テクノロジーの使用がほぼ確実に必要になります。
大量のデータは、機械学習 (ML)、ロボット工学、高度な予測分析、人工知能 (AI)、モノのインターネット (IoT) などのテクノロジーによって生成されます。テクノロジーが進化し、新しい経済、インフラストラクチャ、ビジネスの革新が可能になるにつれて、データ効率が重要になってきています。これらの要素は業界の拡大に大きく貢献しました。データ ラベリングの成長範囲が拡大しているため、AI 対応のヘルスケア アプリを開発する企業は、データ アノテーションを付与する企業と協力して、企業のディープ ラーニングと機械学習のスキル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。
たとえば、デジタル IT テクノロジーとカスタマー 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、2020 年 11 月に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 ソリューションを提供します。Telus International の次世代デジタル テクノロジー ポートフォリオは、買収の結果として強化され、その世界的な展開も強化されます。
正確な結果を提供するためのデータ注釈ツールの一貫性の欠如が、市場の成長を妨げています。たとえば、与えられた画像は低ピクセルで、複数のアイテムが含まれているため、ラベル付けが困難になります。市場の主な課題は、品質とラベル付けされたデータの不正確さです。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場合があり、これらのエラーを発見するまでにかかる期間はさまざまであり、アノテーションのプロセス全体の費用が増加します。
しかし、効率的なアルゴリズムが考案されるにつれて、自律型データ注釈ツールの精度は向上しており、最終的には手動による注釈の必要性がなくなり、ツールの価格も下がります。
自動化されたデータ注釈ツールの効率性と、大規模なデータセットに注釈を付けるためのクラウドベースのコンピューティング リソースの使用の増加が、市場の成長に貢献しています。企業が精度を高めるためにデータ アノテーション ツールを使用することと、大量の AI トレーニング データにラベルを付けることは、近い将来業界を前進させる可能性があるさらに 2 つの重要な要素です。
企業にとって、従業員とデータの管理は常に課題です。データ注釈ツールの導入は、企業がこれらの問題を解決するのに役立ちます。すべてのデータ注釈ツールは、AI ベースの自動化機能を備えたものであっても、人間の従業員が使用できるように設計されています。その結果、上位システムには、各タスクまたはサブタスクに費やされた時間を追跡するタスク割り当てや生産性分析などの人員管理機能が組み込まれることになります。
データラベル付けの労働提供者は、自社のテクノロジーを導入して、質の高い作業データを検査することができます。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 データを利用して、従業員が高品質のデータ アノテーションを提供できるようにする方法を検討する場合があります。
アノテーションは、企業がアノテーションを付ける予定のデータセットを管理するための完全なアプローチから始まります。企業は、評価しているソリューションが、ワークフローの重要な要素としてラベルを付ける必要がある大量のデータとファイルの種類をインポートおよび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、クローン作成、結合が含まれます。
さらに、機械学習モデルを改善する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、市場が押し上げられると予想されます。
世界のデータ注釈ツール市場シェアは、タイプ、注釈の種類、業種、地域に基づいて分類されています。
データ注釈ツール市場は、オーディオ、画像/ビデオ、テキストに分類されています。画像/ビデオ タイプのセグメントは世界市場を支配するとみられ、2030 年までに 18 億 4,000 万米ドルに達すると予測されており、予測期間中に 26% の CAGR を記録します。医学分野、特に医療画像分野では、画像データのアノテーションが広く使用されています。
医療写真に基づいた機械学習テクノロジーの設計へのスタートアップ投資全体は 5 億 2,200 万米ドルに達しました。 Arteries、Zebra Medical Vision、Infervision は、医療およびヘルスケア分野のデータ アノテーション ビジネスで最も有名な新興企業の 1 つです。
電子商取引と臨床研究におけるアプリケーションの増加により、テキスト注釈市場は予測期間中に有望な速度で成長すると予想されます。注釈付きデータのテキスト、音声、意味的つながりのパターンを認識する AI の能力を向上させる必要があるため、テキスト注釈が世界の業界を支配することになります。
オーディオ カテゴリの市場シェアは中程度であると予想されます。たとえば、ビデオ電話プログラムである Zoom は、2021 年 4 月に多数のプラットフォーム アップデートの開始を発表しました。これらのアップデートには、画面注釈の改善、Zoom Rooms の最先端のハードウェア、Zoom Chat の管理機能の拡張、およびユーザー エクスペリエンスの向上が含まれます。お客様の声。これらの改善された機能のおかげで、ユーザーは強調表示された注釈を削除せずに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。消失ペン機能は、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利用できる新しいペン ツールです。
データ注釈ツール市場は、注釈の種類に基づいて、自動、半教師あり、手動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を支配する可能性があります。人工知能は、階層による学習プロセスを通じてデータセットから高度な抽象化を抽出できるため、データ アノテーションの分野でますます重要になっています。広範なデータからパターンを抽出およびマイニングする必要性が高まるにつれて、自動データ注釈ツールの需要が高まる可能性があります。
データに手動でマーキングまたは注釈を付ける手法は、手動データ注釈として知られています。この方法は、精度、高い整合性、最小限のデータ アノテーション作業、アルゴリズムに含まれる自動アノテーションよりも高い確率でデータ関連の魅力的な洞察を見つけるなどの利点があるため、好評です。それにもかかわらず、人によるアノテーションに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したラベル付きデータはさまざまなアプリケーションに使用されています。
データ注釈ツール市場は、垂直分野に基づいて、自動車、政府、小売、IT、ヘルスケア、金融サービスなどに分割されています。ヘルスケアの垂直セグメントは、予測期間中に世界市場を支配する可能性があります。
人工知能は、医療およびヘルスケア用途の中でも特に、診断の自動化、治療予測、遺伝子配列決定、創薬などに頻繁に使用されています。医療業界で一連の情報をトレーニングするには、機械学習技術を使用する必要があります。トレーニングの基準は、人工知能に基づいてアプリケーションを構築するために設計されたアルゴリズムの精度と効率に大きく影響します。効果的な AI 対応ヘルスケア製品を作成するには、信頼性の高い高品質のデータ セットにアクセスできることが必要です。その結果、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します。
自動運転車におけるデータ注釈ツールの普及により、自動車分野は予測期間中に最も速い速度で発展すると予測されています。自動運転車分野のブレークスルーを進めるための画像注釈の強化を目的とした研究開発支出の増加により、市場は拡大しています。たとえば、TCS は、2021 年 1 月にコネクテッドおよび自動運転車エコシステムの参加者向けの Autoscape ソリューション セットのリリースを発表しました。TCS は、自動車業界のフリート所有者、新興企業、OEM、および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の収集と分析、アルゴリズムの検証、展開などのサービスを提供し、実際の世界で自動運転車の実用的なガイダンスと制御を提供します。技術的およびビジネス上の問題にも対応します。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 スタジオも提供します。
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックにより、世界のデータ注釈ツール市場は大幅に上昇しました。新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の期間中、機械学習と人工知能テクノロジーにより、データ アノテーション ツールの需要が高まると予想されていました。文書分類のためのテキスト内アノテーションの成長も、パンデミックの発症時に市場を牽引する重要な変数でした。
人工知能と機械学習は、コロナウイルスと戦うための新しい技術を開発するために医療分野で頻繁に使用される可能性があります。さらに、肺に対する病気の影響を研究するための肺データセットの準備などの取り組みにより、新型コロナウイルス感染症時代に始まったデータアノテーションビジネスが強化されることが期待されています。それどころか、経験と有能なスタッフの不足により効率的な業務の遂行が妨げられ、それが市場に影響を与えた可能性があります。
流行が終息するにつれて、熟練した専門家や労働者の不足により世界市場の回復が遅れる可能性があります。ただし、多くの分野での人工知能の採用の増加や、技術実装の改善による大量のデータの収集などの要因が、市場をさらに推進し続けるでしょう。その結果、世界のデータアノテーションツール市場は急速に回復するでしょう。
世界のデータ注釈ツール市場シェアは、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、南米、中東、アフリカに分類されています。
アジア太平洋地域は、2030 年までに市場価値が 14 億 500 万米ドルとなり、 CAGR 29%を記録し、最も重要なデータ アノテーション ツール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では、特に金融サービスやヘルスケアにおいて、データ注釈ツールの導入の可能性が大いにあります。テクノロジーの利用と創造的な医療アクセス プログラムが、アジア太平洋地域の医療セクターの拡大を推進しています。これらの変数により、この地域では予測期間中に画像データ アノテーション テクノロジーの需要が増加する可能性があります。
たとえば、2021 年 4 月、ゲノム配列データに注釈を付けて動的に評価するデータ分析ツールの開発会社である Congenica Ltd は、英国に拠点を置くマイクロ流体に特化したソフトウェア会社である 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、シンガポールを含む国々におけるコンジェニカの地位はさらに高まると予測されています。
北米は、2030 年までに市場価値が 13 億 9,200 万米ドルとなり、25% の CAGR を記録し、2 番目に大きなデータ アノテーション ツール市場となる可能性があります。カナダと米国は現代の産業技術への投資を増やしています。技術の進歩により、データ注釈ツールの概念の導入が加速しました。
北米の医療、産業、自動車産業はすべて、大幅な成長が見込まれる大規模な投資努力を行っています。これは、競争上の優位性を達成するための市場ベンダーの積極的な製品戦略と地理的拡大戦略によるものです。
競争上の優位性を達成するための製品および地理的拡大戦略。
予測期間中、ヨーロッパは停滞した成長パターンを示すと予測されています。さらに、画像注釈の重要性が高まることで、この分野の小売および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。地域市場におけるデータ注釈ツールのニーズの高まりは、AI テクノロジーの人気の高まりとその広範な実装の影響を受けると予想されます。欧州地域には発展した AI 市場があり、その地域のデータ 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、多様な機械学習テクノロジーのニーズが高まっています。
