世界のデータ収集およびラベリング市場規模は、2024年には14億8,000万米ドルと推定され、2025年の18億4,000万米ドルから2033年には100億7,000万米ドルに達すると予測されています。予測期間(2025~2033年)中は年平均成長率(CAGR)23.7%で成長します。
データ収集およびラベリングとは、機械学習アプリケーションにおけるデータの重要性と有用性を向上させるために、生データを体系的に収集し、注釈を付けるプロセスを指します。このプロセスには、画像、テキスト、センサーデータなど、さまざまなデータセットをキュレーションし、コンテキストと重要性を示す注釈やラベルを追加することが含まれます。これらの注釈付きデータセットの活用は、機械学習モデルのトレーニングプロセスにおいて不可欠であり、それによってモデルの精度と効率性が向上します。データ収集とラベリングは、自動運転車、ヘルスケア、eコマースなど、様々な分野で不可欠です。最高水準のアノテーション付きデータセットを提供することで、人工知能技術の進歩と強化を可能にします。
データ収集とラベリングの市場シェアは、ソーシャルメディアで共有された画像からビジネスインサイトを抽出したり、タグなしの写真コレクションを自動的に整理したりするなどのメリットにより、拡大すると予想されています。また、状態監視、地形検知、摩耗検知、緊急車両検知など、自動運転車の高度な安全機能の開発にも役立ちます。
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| レポート指標 | 詳細 |
|---|---|
| 基準年 | 2024 |
| 研究期間 | 2021-2033 |
| 予想期間 | 2025-2033 |
| 年平均成長率 | 23.7% |
| 市場規模 | 2024 |
| 急成長市場 | アジア太平洋地域 |
| 最大市場 | 北米 |
| 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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ヘルスケア分野では、X 線、CT スキャン、血液検査、MRI スキャンを使用して収集されたデータは、特定の病気の確認の症状として分類できます。機械学習刺激装置に供給されるすべての注釈にデータラベル付けアルゴリズムが使用されているため、同じ結果が得られた患者を迅速に診断できます。ヘルスケア分野における AI データ トレーニングの拡張作業は、病理学、眼科、放射線科、皮膚科の特殊な医療画像の注釈とアプリケーションを使用して行われます。
医療業界では、機械学習技術の採用により、特定のケースの区別されたリストを含む分類され、組織化されたデータセットの開発が促進され、組織の保存データの開発と保護が促進されるため、その使用がますます顕著になっています。これにより、医療従事者は強力な機械学習医療データを維持できるようになり、その利点を活用して、作業負荷の増加、スタッフと来院患者の不均衡が生じ、医療施設での広範な自動化アプリケーションの必要性が高まったときにワークフローを調整することができます。
データ収集とラベル付けは、製造施設において製造プロセスの合理化に非常に役立ち、画像データ収集とラベル付けを使用した品質チェックの強力な見通しを備えた監視に役立つため、理想的な製品の開発が容易になります。このスマート ファクトリー アプリケーションでは、顧客はデータ ラベリングを効率的に使用して、欠陥のある製造製品の欠陥に注釈を付けることができ、欠陥のない製造製品と再加工が必要な製品を分類するのに役立ちます。
業界の専門家によると、アウトソーシング、内部ラベル付け、クラウドソーシング、専門アウトソーシング会社、データプログラミング、合成ラベル付けなどのデータ収集およびラベル付けプロセスにおけるさまざまなアプローチの進化により、さまざまなアプリケーションや組織の範囲がさらに拡大すると予想されています。セットアップ。これらの顧客は、複数のアプローチによって提供される自由を活用して、企業の要件またはデータ収集とラベル付けのエンドユーザーに応じて機械学習システムと AI 学習を選択します。
自動車分野でのデータ収集とラベル付けの使用により、メーカーの対象顧客ベースが増加し、市場開発のより広い視野を予測するのに役立ちます。データの収集とラベル付けにより、通常の車両の安全性が向上し、自動運転車の行動本能が向上し、市場の ADAS 安全基準が向上します。これらのユニークな能力は、2020 年から 2027 年の予測期間中に市場の大幅な成長に役立つと予測されています。
データ収集とラベル付けのための画像またはビデオ形式のデータの利用と使用により、画像およびビデオセグメントは市場全体の 37% 以上を占めると予想されます。製造部門の写真とビデオは、寸法パラメータに基づいて識別および分類を行うために使用され、手術手順と治療セッションに関するデータをさらに分析および収集します。
Cloud Factory Limited によると、AI 搭載テクノロジーを使用する消費者は、総割り当て時間の 80% をデータ収集とラベル付けに関連するプロセスに費やしており、これは AI テクノロジーにおけるデータのラベル付けの重要性を強調しています。強化された機械学習モジュールを開発し、より適切な操作を行うために、適切でアクセス可能なデータタイプから収集されたデータは非常に重要です。
新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の発生によりバリューチェーン全体が混乱して以来、世界中のエンドユーザー業界で減少が観察されています。市場のサプライチェーンは、パンデミック拡大後に現在の急激な回復が鈍化するまで、開発予測を抑制すると予想されている。さらに、消費者と企業は、サービスベースの業界の運営の異常やダウンタイムにより、深刻な経済的課題に直面しています。潜在的な消費者全員が組織内の技術開発に投資する可能性は低くなります。このシナリオは市場の成長を妨げると予想されます。
市場評価後も、北米は市場で高いシェアを維持すると予想されます。複数の最終用途分野での AI サービスの導入と、この地域での消費者のスマート デバイスとスマート サービスの使用の増加は、市場に大きなチャンスをもたらします。さらに、この地域へのメーカーの事業の大幅な流入により、コスト効率の高いソリューションを備えたテクノロジーと多様な製品ポートフォリオへの容易なアクセスが増加しています。
アジア太平洋地域は、さまざまな最終用途分野での高度な技術統合により、市場の急速な成長ペースを記録し、スマートフォンの需要とスマートフォンの使用の発展が市場の発展を促進すると予想されています。 IoT および人工知能技術を採用し、市場を大幅なペースで推進
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The market for data collection and labeling is categorized as a market with optimistic potential for developing the market with increasing applications in the variety of end-use sectors that leverage the advantages imparted by the AI technologies and machine learning stimulation. The development of specific data collection and labeling service providers provide the products based on the consideration of vital requirement factors before product procurement to develop the traction towards these manufacturers' products. The factors that need to be considered are the complexity of the use case, time parameter for the development of the system, size of the organization, the structure of the IT and data science team, and the available training data.
The prominent players identified across the value chain are Globalme Localization Inc., Trilldata Technologies Pvt Ltd, Alegion, and Reality AI. These players contribute to a promising share in the Global Data Collection and Labeling market. The market is classified as an emerging market due to the need to create awareness about the benefits of using technology. Additionally, the global market vendors are also trying to cement their sales foothold in different regions in the market by working on finalizing acquisitions and collaborations to attain better customer reach with the ability to serve more customers at a time quality of the company.
Some market players active in the Data Collection and Labeling market are