データ収集およびラベリング市場 サイズと展望 2025-2033

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データ収集およびラベリング市場の成長要因

ヘルスケアAIアプリケーション

AIアプリケーションは、診断、治療計画、患者ケアの改善のために医療分野でますます活用されています。重要な要素の一つは医療画像の分析であり、人工知能アルゴリズムがX線、MRI、CTスキャンなどの複雑な医療画像を解読します。モルガン・スタンレーの最近のレポートによると、ヘルスケア企業の予算における人工知能（AI）と機械学習（ML）への割り当ては、2022年の5.5%から、来年には10.5%に増加すると予想されています。この投資銀行によると、ヘルスケア企業のほとんど、正確には94%が、様々な業務で人工知能（AI）と機械学習（ML）を活用しています。

さらに、ヘルスケア業界では、特定の症例に関する整理されたデータセットを作成するために、機械学習技術の活用がますます増えています。これは、組織が保管するデータの開発と保護に役立ちます。また、医療従事者は堅牢な機械学習データを効果的に管理することも可能になり、業務負荷の増加、人員不足、患者の流入といった状況においてワークフローを効率化するために活用できます。これは、医療施設における広範な自動化導入の必要性が高まっていることを浮き彫りにしています。

そのため、医療、特に医用画像の解析における人工知能（AI）の活用は、正確にアノテーションされたデータセットの重要性を浮き彫りにしています。市場動向はデータセットを大幅に発展させ、人工知能（AI）アプリケーションを通じた医療診断および治療計画の進歩を促進しています。医療AI市場の拡大は、データ収集およびラベリング分野におけるラベル付き医療データの継続的な需要を浮き彫りにしています。

市場の制約

データプライバシーとセキュリティに関する懸念

データ収集とラベリングは、特にプライバシーが最優先される業界において、機密データを扱う際に課題をもたらします。欧州の一般データ保護規則（GDPR）や世界中の同様のプライバシー法などの規制を遵守するためには、個人の個人情報を保護するための厳格な対策が必要です。インドの最新のデータ保護法である2023年デジタル個人データ保護法（DPDP法）は、個人データは当該個人の明示的な同意がある場合にのみ処理できると規定しています。また、この法律では、個人データは許可なく「合法的な目的」で処理できることも規定されています。

さらに、国際プライバシー専門家協会（IAPP）が2023年に実施した調査では、欧州組織のプライバシー予算の平均は110万ユーロであることが明らかになりました。この調査ではさらに、EUのプライバシー専門家の年間基本給は98,893ユーロであり、プライバシー技術ベンダーの数は2017年以降ほぼ8倍に増加していることも明らかになりました。さらに、GDPRコンプライアンスに関連する費用は、組織の規模と複雑さに応じて、20,500米ドルから102,500米ドルの範囲で変動する可能性があります。

データプライバシー規制を遵守しないと、重大な法的影響が生じる可能性があります。 Facebookの所有者であるMetaは、2023年5月にアイルランドのデータ保護委員会から記録的な12億ドルの罰金を科されました。この巨額の罰金は、米国の諜報機関に対する適切な保護措置を講じずに、欧州のFacebookユーザーデータを米国に転送したことに関連しています。

市場機会

自律技術の台頭

ラベル付きデータセットは、ナビゲーション、物体認識、意思決定に必要な情報を提供するため、自律走行車、ドローン、その他のロボットシステムの進歩に不可欠です。データ収集およびラベル付けサービスは、物体認識、ナビゲーション、意思決定能力を向上させるデータセットを提供することで、自律技術の進歩に大きく貢献できます。Waymo、Tesla、Cruiseは、正確にラベル付けされたデータセットに大きく依存する自律走行車技術の開発を積極的に進めています。これらのデータセットは、AIシステムが道路を効果的にナビゲートし、交通標識を解釈し、障害物を識別できるようにトレーニングする上で不可欠です。ガートナーは、世界市場で自動運転ハードウェアを搭載した車両が増加し、2023年までに745,705台が追加されると予測しています。これは、2018年の137,129台から大幅に増加したことになります。スタティスタは、自動運転車の販売台数が2019年の140万台から2030年には5,800万台に増加すると予測しています。

さらに、航空測量、農業、インフラ点検、配送サービスに携わる企業は、自律飛行とデータ収集を可能にするために、人工知能（AI）アルゴリズムを搭載したドローンや無人航空機（UAV）を使用しています。ドローンAIシステムがさまざまな地形を識別・ナビゲートし、特定の物体を検出できるようにトレーニングするには、航空画像、地形図、物体検出用の注釈を含むデータセットが不可欠です。マッキンゼー・アンド・カンパニー同社の報告によると、2023年上半期の世界全体のドローン配送の43%はアジア太平洋地域が占めています。北米のシェアはわずか15%ですが、これは2022年と比較して50%の増加を示しています。アフリカは大きな進歩を見せ、世界のドローン配送に占める割合は2022年の13%から2023年の最初の6か月間で32%に増加しました。

したがって、自律技術の特定のニーズに合わせてカスタマイズされた優れたラベル付きデータセットの提供に注力する企業は、この拡大する市場セグメントから利益を得るのに有利な立場にあります。

データタイプに関する洞察

画像および動画データは、カメラやその他の画像機器を通して取得された世界の視覚的描写です。このセグメントはデータ収集とラベリングに不可欠であり、コンピュータービジョンモデルのトレーニングの基盤となります。アノテーション付きの画像および動画データセットは、物体検出、画像認識、顔認識、動画分析アプリケーションの開発を促進します。正確なアノテーションには、画像または動画フレーム内の物体、人物、活動、その他の視覚的要素を識別し、ラベル付けすることが含まれます。アノテーション付きの画像および動画データセットの質と多様性は、自動運転やコンテンツ推奨など、幅広いタスクにおけるAIモデルの有効性に直接影響します。視覚AIアプリケーションの普及に伴い、正確にラベル付けされた画像および動画データセットの需要が高まっています。

音声データには、話し言葉、音楽、周囲の騒音など、多様な音関連情報が含まれます。音声データは、音声認識、音声分類、自然言語処理（NLP）といったタスクにおける機械学習モデルのトレーニングにおいて、データ収集とラベリングの文脈で重要な役割を果たします。アノテーション付き音声データセットは、バーチャルアシスタント、音声起動デバイス、自動文字起こしサービスなどのアプリケーションの開発に不可欠です。音声データを正確に分類するには、音声、音楽ジャンル、背景ノイズ、その他の関連要素を識別し、アノテーションを付与する必要があります。音声対応技術の需要が高まるにつれ、多様で高品質な音声データセットの収集とラベリングが必要となり、これは音声関連のAIアプリケーションの進化に不可欠です。

アプリケーションインサイト

医療アプリケーションは、医用画像解析、疾患診断、患者ケアにおいて、アノテーション付きデータに大きく依存しています。ラベル付けされた医療画像、患者記録、臨床データなどを含むアノテーション付き医療データセットは、放射線画像における腫瘍の特定、疾患の予後予測、治療計画のカスタマイズなど、様々なタスクを遂行する人工知能モデルのトレーニングにおいて重要な役割を果たします。医療データを正確に分類することで、診断精度と治療効果の向上が促進されます。

ラベル付けされたデータは、サイバーセキュリティ、ネットワーク最適化、ソフトウェア開発など、IT業界では様々な目的で活用されています。サイバーセキュリティにおけるラベル付けされたデータセットは、異常や潜在的なセキュリティリスクの検出を容易にし、システム全体のセキュリティを向上させます。さらに、ソフトウェア開発においては、ラベル付けされたデータは、コード分析、バグ検出、自動テストに関連するモデルのトレーニングにおいて大きな価値を持ちます。これは、ソフトウェア品質の向上に貢献します。

地域別インサイト

北米は、世界のデータ収集およびラベリング市場において最も重要なシェアを占めており、予測期間中に年平均成長率（CAGR）23.8%で成長すると予測されています。様々な分野におけるAIサービスの導入と、この地域の消費者によるスマートデバイスおよびサービスの利用拡大により、市場は大きな機会に恵まれています。さらに、この地域における製造業の大幅な増加により、手頃な価格で提供される幅広い技術と製品へのアクセスが向上しています。2022年5月には、自動車、電気、産業用ソリューションの信頼性の高い総合プロバイダーであるSumake North Americaが、最新製品であるEA-SC100ツール管理システムを発売します。このシステムは、結果を即座に視覚化するためのタッチスクリーンインターフェースと、データ収集およびツール設定のためのリモート管理システムで構成されています。

アジア太平洋地域のデータ収集およびラベリング市場動向

アジア太平洋地域は、予測期間中に24.1%のCAGR（年平均成長率）を示すことが予測されています。この成長は、携帯電話やタブレットの普及、データ処理技術の進歩、そして中国やインドなどの新興市場におけるソーシャルネットワーキングプラットフォームの普及に起因しています。インテリジェントデバイスの普及は、データ収集とアノテーションの必要性を増大させています。中国のセキュリティおよび監視システムにおける顔認識技術は、アジア太平洋地域の市場成長を牽引すると予測されています。例えば、中国政府は国内での実名登録に関する法律を施行し、国民にオンラインアカウントを公式の政府発行の身分証明書に接続することを義務付けています。2022年4月、ロイター通信が政府記録を調査した結果、多くの中国企業が「一人一ファイル」と呼ばれるソフトウェアを開発していたことが明らかになりました。このソフトウェアは、監視能力の強化を目指す当局からの高い需要に応え、人工知能を用いて個人から収集されたデータセットを分類します。このシステムはデータ管理を自動化することで既存のソフトウェアを強化し、人的介入の必要性を排除します。

さらに、2022年1月には、韓国のスタートアップ企業であるAIMMOが、企業が画像、動画、音声、テキスト、センサーフュージョンデータを驚異的な速度と精度で読み取り、分類できるAIデータアノテーションプラットフォームを開発しました。同社は、データラベリング技術の強化とグローバル展開を促進するため、シリーズAラウンドで1,200万米ドルの資金調達を実施しました。このソフトウェアは、アノテーションに伴う非効率性を排除し、顧客がAIモデルに集中できるようにします。

ヨーロッパのデータ収集およびラベリング市場動向

ヨーロッパ地域市場は、予測期間中に大幅な成長が見込まれています。車両障害物検知技術の継続的な向上により、ヨーロッパの自動車産業は市場の成長を経験すると予想されています。欧州連合（EU）は、2022年7月に自動運転機能を搭載した完全自動運転車に関する包括的な法的枠組みの策定を完了しました。2019年に採択された改訂版の一般安全規則は2022年7月に発効し、EUにおける自動運転車および自動化車両の認可に関する法的枠組みを定めます。

さらに、フランスとドイツは2021年に、日常的な交通サービスへの自動運転車の導入に関する包括的な法的枠組みを確立しました。フランスは2018年以来、道路に自動化されたコネクテッド交通システムを導入するための国家計画を積極的に実施しています。ハンブルクでは、2030年までに約1万台の自動運転シャトルが導入されると予測されています。これらの要因は、予測期間全体を通じて市場に影響を与えると予想されます。

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データ収集およびラベリング市場のトップ競合他社

1. Globalme Localization Inc.
2. Trilldata Technologies Pvt Ltd
3. Alegion
4. Reality AI
5. Dobility Inc.
6. Global Technology Solutions
7. Playment Inc.
8. Appen Limited
9. Labelbox Inc.
10. Scale AI
11. Avery Dennison Corporation
12. Summa Linguae Technologies S.A.

最近の開発状況

• 2023年9月 - Labelboxは、企業の生成AIによるイノベーション推進を支援する大規模言語モデル（LLM）ソリューションを発表しました。さらに、同社はGoogle Cloudとのパートナーシップを拡大しました。
• 2023年9月 - SCALE AIは、カナダで開催されたALL INイベントに登壇し、AIソリューション導入の先駆的な病院プロジェクトを支援するAI for Healthcare Initiativeの一環として、SCALE AIが選定した9つの人工知能（AI）プロジェクトに2,100万米ドルの投資を行うことを発表しました。この最新のSCALE AIイニシアチブは、カナダ全土の病院とAI製品・ソリューションプロバイダーとの連携を促進し、さらなるイノベーションを推進し、カナダの医療ネットワークにおけるAI導入を加速させることで、業務、物流、リソース配分の改善を目指します。
• 2023年10月 - Avery Dennisonは、Silver Crystal Groupの買収に関する正式契約を締結しました。