ディープラーニングの市場規模は、2022 年に 458 億 2,000 万米ドルと評価されています。 2031 年までに 6,383 億 7,000 万米ドルに達すると予測されており、予測期間 (2023 ～ 2031 年) 中に34% の CAGRで成長します。
機械学習の下位分野と考えられている深層学習はアルゴリズムに関係しており、主に脳の構造と人工ニューラル ネットワークと呼ばれる機能に影響を受けています。テクノロジーは驚くべきペースで進歩しており、人工知能 (AI) の最新の進歩は驚くべきものです。ディープラーニングは、大量のデータで学習した場合の精度の点で優れているため、AI で勢いを増しています。現在の時代はビッグデータを扱っており、ディープラーニングにおける新たなイノベーションに大きな機会をもたらすと推定されています。従来の機械学習アルゴリズムとは異なり、ディープラーニングにはハイエンドのマシンが必要です。さらに、従来の機械学習手法では、データの複雑さを軽減し、学習アルゴリズムが機能するパターンをより可視化するために、適用される機能の大部分をドメインの専門家が特定する必要がありました。ただし、ディープ ラーニングは、データから高レベルの特徴を段階的に学習するため、専門分野の専門知識や本格的な特徴抽出は不要になります。ディープ ラーニングは、ディープ ニューラル ラーニングまたはディープ ニューラル ネットワークとも呼ばれます。
| レポート指標 | 詳細 |
|---|---|
| 基準年 | 2022 |
| 研究期間 | 2021-2031 |
| 予想期間 | 2024-2032 |
| 年平均成長率 | 34% |
| 市場規模 | 2022 |
| 急成長市場 | ヨーロッパ |
| 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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現在、ビッグデータはさまざまな企業組織で広く採用されており、組織の要件に応じて大量のデータを収集しています。このデータ生成は、5G などの今後のテクノロジーによりさらに増加すると推定されています。したがって、深層学習は、大量のデータから高度なパターンを抽出するために、ビッグデータ分析に応用されると推定されています。ディープラーニングは、大量の教師なしデータを学習して評価できます。したがって、ビッグデータ分析に適したツールであると考えられています。ビッグデータ分析に対する需要の高まりにより、ディープラーニング市場の成長がさらに促進されると推定されています。
ディープ ラーニングは、チャットボット、機械翻訳、サービス ボットに応用されています。トレーニングされたディープ ニューラル ネットワーク (DNN) は、大規模なデータベースを使用せずに文や単語を翻訳します。 DNN は、従来の機械翻訳技術よりも正確で優れた結果を生成し、システムのパフォーマンスを向上させます。ディープラーニング アルゴリズムをチャットボットやサービス ボットで利用することで、顧客サービスを強化し、コールセンターの作業負荷を軽減できます。チャットボットの深層学習プラットフォーム アプリケーションには、音声をテキストに変換する自動音声認識 (ASR) と、自動通話転送のための自然言語処理 (NLP) が含まれています。
ディープラーニングが他の手法を上回るパフォーマンスを発揮するには、大量のデータと多額の初期投資が必要です。データ モデルは複雑であるため、トレーニングには非常に費用がかかります。さらに、ディープラーニングには高価な GPU と数百台のマシンの使用が必要です。その結果、最大の精度でより正確な結果を得るために初期コストが増加します。
現在、各分野の競争は激化しており、プレーヤーは顧客の行動を理解するためにさまざまな戦略を実行しています。今日、カスタマイズされた製品やサービスが注目を集めています。そのため、企業は顧客の要件や好みに関するデータを収集して処理するために人工知能を導入しています。そうすることで、カスタマイズされた商品を適用し、パーソナライズされたショッピング体験を提供できるようになります。オンライン ショッピング サイトやソーシャル メディア プラットフォームも、ユーザーごとにカスタマイズされた通知を提供します。ディープラーニングを備えた AI により、大量の顧客データを数秒以内に分析できます。また、以前のショッピング履歴に関する洞察も提供し、顧客の選択を分析します。これらのテクニックを通じて、プレーヤーは顧客の価格の好みを理解することもできます。顧客データ分析における人工知能の使用の拡大により、世界のディープラーニング市場に十分な機会が生まれると予想されます。
世界の深層学習市場は、ソリューション、ハードウェア、アプリケーション、エンドユーザーごとに分割されています。
世界市場はハードウェア、ソフトウェア、サービスに分かれています。
ソフトウェアセグメントは市場に最も貢献しており、費用対効果と使いやすさによるサービスとしてのソフトウェアモデルの採用の増加により、予測期間中にxx%のCAGRで成長すると予想されています。その結果、企業は、より高水準のプログラミング、高度なツール、ライブラリを使用して、ディープ ニューラル ネットワークの設計、トレーニング、検証を支援するディープ ラーニング フレームワークの開発に取り組んでいます。さらに、機械理解、ONNX アーキテクチャ、エッジ インテリジェンスにより、組織全体の深層学習能力が向上します。
ハードウェア分野では、より高い CAGR が見込まれます。いくつかの新興企業や既存企業は、スムーズなディープラーニング処理を促進するための新しいハードウェアの開発に注力しています。いくつかの組織が、ディープ ラーニング テクノロジーの成長を加速するために、ディープ ラーニング チップセットとハードウェアの開発に取り組んでいます。
世界市場は CPU、GPU、FPGA、ASIC に分かれています。
GPU セグメントは市場に最も貢献しており、予測期間中に xx% の CAGR で成長すると予想されます。 GPU はメモリ帯域幅とスループットが高いため、コンピュータ ニューラル ネットワーク (CNN) の学習および分類手順を強化するためのハードウェアとして広く使用されています。 GPU により計算能力が向上し、システムが複数の並列プロセスを実行できるようになります。マルチ GPU は、1 台のコンピューター内の複数の GPU のディープ ラーニングのパフォーマンスと精度を向上させます。さらに、幅広いタスクをリアルタイムで同時に正確に実行する機能もあります。
フィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA) セグメントは、大幅な成長が見込まれています。 FPGA セットアップはかつてはトレーニングのみに使用されていましたが、現在ではさまざまなアプリケーションに広く使用されています。 FPGA は適応性、高速性、電力効率に優れているため、データセンターでのデータ処理に最適です。さらに、FPGA は、従来の IC よりも大幅に短い時間で複数の設計のラピッド プロトタイピングを可能にするため、研究者やエンジニアの間で人気が高まっています。
世界市場は、画像認識、音声認識、ビデオ監視と診断、データマイニングに分かれています。
画像認識セグメントは市場に最も貢献しており、予測期間中にxx%のCAGRで成長すると予想されています。ディープ ラーニングは、ストック ビデオや写真の Web サイトで利用して、ユーザーがビジュアル コンテンツを発見できるようにすることができます。この技術は画像検索にも利用でき、画像を参照して類似した画像や商品を探すことができます。ソーシャルメディア上のビジュアルコンテンツの増加とコンテンツの最新化の必要性により、画像認識の使用が促進されるでしょう。
データ マイニング セグメントは、大幅な成長が見込まれています。ディープ ラーニングは、データの急速なストリーミング、データ分析の信頼性、不均衡な入力データ、広範囲に分散した入力ソースなど、データ マイニングと抽出の手順を通じて発生する問題に対処できます。ディープラーニング アルゴリズムは、ビデオのタグ付け、セマンティック インデックス付け、テキスト、画像などのいくつかのタスクを実行します。
世界市場は、自動車、航空宇宙および防衛、ヘルスケア、製造、マーケティングに分かれています。
自動車セグメントは市場に最も貢献しており、予測期間中にxx%のCAGRで成長すると予想されています。自動運転車は、大規模なコンピューティング能力を必要とする新しいイノベーションです。ディープ ニューラル ネットワークは、自動運転車が人間の介入なしにさまざまなタスクを実行できるように迅速に支援します。自動運転車は今後数年間で注目を集めると予想されており、その結果、多くの新興企業や大企業が開発に取り組み続けています。
ヘルスケア部門は大幅な成長が見込まれています。ヘルスケア業界のデジタル変革は今後数年間続くと予想されており、ディープラーニングなどの革新的なテクノロジーが介入する機会が生まれています。ディープラーニングを予測分析に使用すると、病気を早期に検出し、医療リスクとその要因を特定し、入院を正確に予測できます。世界中のいくつかの政府がAIとディープラーニングをヘルスケアに統合するための措置を講じており、予測期間中に市場を牽引すると予想されます。
世界のディープラーニング市場は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、LAMEA の 4 つの地域に分かれています。
北米地域は市場に最も貢献しており、画像認識、データマイニング、信号認識などのディープラーニングアプリケーションの需要の増加により、予測期間中にxx%のCAGRで成長すると予想されています。ディープラーニングは、精度の点で画像認識の大幅な向上への道を開きました。この地域の主要企業はディープラーニング技術への投資を増やしています。確立されたIT環境の利用可能性と多額の投資が、北米の市場成長を促進すると予想されます。たとえば、米国国防高等研究計画局 (DARPA) は AI 技術開発に 20 億米ドルを投資しました。さらに、この地域は先進技術をいち早く導入しており、ディープラーニングの導入がより速いペースで拡大しています。
ヨーロッパでは、この地域の人工知能セクターの成長を刺激し、デジタル経済を実現するためにいくつかの新しい措置が導入されているため、予測期間中にディープラーニング市場がダイナミックに成長すると予想されています。その結果、ディープラーニング技術には数多くの成長の機会が生まれました。英国は、自動運転車、サイバーセキュリティ、スマートデバイスの分野でテクノロジーがさらに進歩するための基礎を築いています。 「デジタルヨーロッパ」と呼ばれる104億ドルのプログラムが欧州連合によって2021年から2027年まで提案された。このプログラムはAI技術を開発し、その用途を社会と経済全体に広めることを目的としている。このような積極的な行動は、おそらく新たな市場機会を開拓し、欧州市場の成長を促進するでしょう。
アジア太平洋地域では、予測期間中にディープラーニング市場が大幅に成長すると予想されています。この地域の発展途上国である中国、インド、フィリピンの 3 か国は、地域市場の拡大を促進する、ますます熟練した労働力に支えられたダイナミックで強力なスタートアップ エコシステムを提供しています。日本市場を牽引する重要な要素である機械学習サービスの急速な普及に加え、日本政府も国全体で人工知能を推進するための数多くの取り組みを行っています。これらは、アジア太平洋地域での市場拡大を刺激する要素の一部です。
LAMEA 地域は、予測期間中に世界のディープラーニング市場で緩やかな成長を遂げると予想されます。石油が豊富な湾岸諸国では、経済を多角化するために人工知能が積極的に活用されている。湾岸諸国の大多数は、先端技術の重要性を認識しているため、常に新しい技術の創造に注力しています。 UAEはアラブ世界における技術革新と導入の最前線にいます。この地域における AI テクノロジーの需要は、スマートシティへの取り組みや自動交通機関によっても促進されています。先進テクノロジーの地域的な導入を促進するために、ブラジル、メキシコ、ウルグアイなどの南米諸国は、新しい AI 政策と説得力のある戦略を策定しています。将来的には、この地域は新鮮で収益性の高い市場機会を提供すると予想されます。
