世界のニューラルネットワークソフトウェア市場規模は、2024年には308.4億米ドルと推定され、2025年の411.7億米ドルから2033年には4153.6億米ドルに達すると予想されています。予測期間(2025~2033年)中は、年平均成長率(CAGR)33.5%で成長します。
近年、生成される空間データ量が増加しており、ニューラルネットワークソフトウェアによるデータの効率的な処理、分析、視覚化が求められており、市場拡大の原動力となっています。ニューラルネットワークソフトウェアは、過去の事例に基づいて将来の結果を予測する予測ソリューションにも利用されており、市場拡大を後押ししています。さらに、より優れたメリットを提供するクラウドベースのニューラルネットワークソフトウェアの採用拡大が、市場の成長機会の創出につながると期待されています。
ニューラルネットワークソフトウェアは、ディープラーニングの重要な要素であるニューラルネットワークの開発、トレーニング、展開のプロセスを効率化するために設計されたソフトウェアツールとフレームワークを網羅しています。機械学習モデルは、人間の脳に着想を得たニューラルネットワークの構成と動作を指します。ニューラルネットワークソフトウェアは、データマイニング、最適化、分析、可視化、機械学習など、多くの用途に使用されています。ニューラルネットワークソフトウェアは、機能と目的に基づいて、データマイニングとアーカイブ、最適化ソフトウェア、分析ソフトウェア、可視化ソフトウェアなど、いくつかの種類に分類できます。
| 市場指標 | 詳細とデータ (2024-2033) |
|---|---|
| 2024 市場評価 | USD 30.84 Billion |
| 推定 2025 価値 | USD 41.17 Billion |
| 予測される 2033 価値 | USD 415.36 Billion |
| CAGR (2025-2033) | 33.5% |
| 支配的な地域 | 北米 |
| 最も急速に成長している地域 | ヨーロッパ |
| 主要な市場プレーヤー | Google Inc., IBM Corporation, Microsoft Corporation, Intel Corporation, Oracle Corporation |
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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 | 2026-2034 |
| 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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空間データとは、特定の位置または地理的領域にリンクされたデータを指します。空間データは、衛星、ドローン、センサー、カメラ、モバイルデバイスなど、多様なソースから取得できます。空間データは、都市計画、環境モニタリング、災害管理、交通、農業など、複数の分野にわたって重要な洞察を提供します。しかし、空間データは複雑性、異質性、高次元性を示すため、従来のデータ分析手法では困難を伴います。
ニューラルネットワークソフトウェアは、ディープラーニングと人工知能を活用して、空間データを迅速に処理、分析、視覚化します。ニューラルネットワークソフトウェアは、空間データに基づいて特性を抽出し、パターンを認識し、予測を行うのに役立ちます。これにより、ユーザーの意思決定能力と問題解決能力が向上します。そのため、空間データの増加は市場拡大を後押ししています。
予測ソリューションとは、過去および現在のデータを分析することで、将来の結果やイベントを予測する能力です。予測ソリューションは、多くの企業や組織が将来の状況を予見し、準備するのを支援することで、パフォーマンス、生産性、収益性を向上させることができます。ニューラルネットワークソフトウェアは、回帰、分類、クラスタリング、強化学習などの高度なアルゴリズムと手法を活用することで、予測ソリューションの作成と実装を容易にします。
ニューラルネットワークソフトウェアは、広範かつ複雑なデータセットを効果的に管理し、正確で信頼性の高い予測を提供することで、予測ソリューションの品質と信頼性を高めます。さらに、研究者はこの分野のさらなる研究に継続的に取り組んでいます。例えば、2023年には、ニューヨーク大学のコンピューター科学者グループが予測を説明できるニューラルネットワークを開発しました。この研究は、人工知能と機械学習の原動力であるニューラルネットワークの有効性に寄与する要因を明らかにしました。その結果、これまで消費者からほとんど見えていなかったプロセスに光を当て、これらの要因が世界市場の拡大に貢献しています。
ニューラルネットワークソフトウェアは、まだ発展途上にある急成長中の技術であり、効果的に活用・展開するには深い理解と専門知識が必要です。しかし、特に発展途上地域および未開発地域においては、ニューラルネットワークソフトウェアの設計、開発、保守を行うことができる専門的で経験豊富な人材がさらに必要とされています。
さらに、ニューラルネットワークソフトウェアは、データセキュリティ、プライバシー、倫理、説明可能性といった運用上の課題に直面しており、エンドユーザーによる技術の導入と承認を阻害する可能性があります。したがって、世界的な熟練度の不足と運用上の課題への対応の遅れは、ニューラルネットワークソフトウェア市場の拡大を阻害する可能性があります。
クラウドベースのニューラルネットワークソフトウェアとは、個々のコンピュータにインストールして管理するのではなく、インターネットを介してアクセスして利用する特定の形式のソフトウェアを指します。クラウドベースのニューラルネットワークソフトウェアは、従来のオンプレミス型ニューラルネットワークソフトウェアと比較して、拡張性、柔軟性、アクセシビリティ、コスト効率、パフォーマンスなど、数多くの利点を提供します。
クラウドベースのニューラルネットワークソフトウェアは、エンドユーザーがいつでもどこからでもソフトウェアにアクセスして操作することを可能にし、ハードウェアとソフトウェアのセットアップやメンテナンスの手間を省きます。暗号化と認証のアプローチにより、クラウドベースのニューラルネットワークソフトウェアは、セキュリティとプライバシー機能を向上させることができます。さらに、PyTorchをはじめとする多くのニューラルネットワークソフトウェアは、AWS、GCP、Alibaba Cloud、Azureなどの主要なクラウドプラットフォームとシームレスに統合できます。したがって、クラウドベースのニューラルネットワークソフトウェアの利用拡大は、ニューラルネットワークソフトウェア市場に大きなビジネスチャンスをもたらす可能性があります。
ニューラルネットワークソフトウェアセグメントが最大の市場シェアを占めました。ニューラルネットワークソフトウェアは通常、ニューラルネットワークの構築、学習、実装のためのあらかじめ設計された関数とツールを提供するフレームワークまたはライブラリとして提供されます。これらのツールは、研究者や開発者がニューラルネットワーク構造を作成および実行するためのプラットフォームを提供します。提供されるAPIにより、ユーザーはレイヤーの定義、パラメータの指定、ニューラルネットワークのトポロジーの管理を行うことができます。さらに、ニューラルネットワークソフトウェアは、学習プロセスを容易にするアルゴリズムと関数で構成されており、学習プロセスではモデルがパラメータを微調整することで、期待値と実際の出力の差を低減します。一般的に使用されているニューラルネットワークソフトウェアフレームワークには、TensorFlow、PyTorch、Keras、MXNet、Caffeなどがあります。
分析ソフトウェアセグメントが世界市場を支配しています。分析ソフトウェアは、回帰、分類、クラスタリング、次元削減といった手法を含む統計的・数学的データ分析を行うために利用されます。取引システムにおける人工知能(AI)の普及に伴い、分析ソフトウェア市場の需要は急増すると予想されています。例えば、2019年9月、Deep Nexus Inc.は金融市場向けに特別に設計されたAI搭載の予測分析を発表しました。同社は、ディープラーニング・ニューラルネットワークと時系列データを活用し、株式、先物、コモディティ、外国為替市場における取引活動に活用しています。したがって、人工知能(AI)技術を活用した取引システムの進歩は、ニューラルネットワーク・ソフトウェア市場における分析ソフトウェアセグメントの拡大を促進すると予想されます。
BFSIセグメントは最大の市場シェアを誇っています。 これは、不正検出、信用スコアリング、顧客セグメンテーション、リスク管理など、様々なアプリケーションでニューラルネットワーク・ソフトウェアが広く使用されているためです。 BFS業界への人工知能(AI)技術の統合は、効果的な手続きシステムを提供することで金融業務を簡素化します。例えば、2019年9月、Yes BankはMicrosoftと提携し、人工知能を搭載したチャットボットの機能を強化しました。Yes Robotは、言語理解インテリジェントサービス(LUIS)などの認知サービスを活用し、人間の介入を必要とせずに、変化する消費者の銀行ニーズを理解し、対応します。したがって、銀行業界にニューラルネットワーク技術を統合することで、ニューラルネットワークソフトウェア市場におけるBFSIセグメントの業務効率が向上します。
北米は、世界のニューラルネットワークソフトウェア市場において最も重要なシェアを占めており、予測期間中に大幅な成長が見込まれています。北米は、優れた技術進歩と高度なイノベーション開発により、市場をリードし続けると予測されています。Google、IBM、Microsoft、Intelは、北米のニューラルネットワークソフトウェア市場における主要な参入企業です。さらに、大手テクノロジー企業によるニューラルネットワーク技術の広範な導入により、この地域では予測期間を通じてニューラルネットワークソフトウェア市場が大幅に拡大すると予想されています。例えば、2019年8月、Intelは大規模コンピューティングセンター向けに特別に設計された人工知能技術を活用した2つの新しいプロセッサを発表しました。 Nervanaニューラルネットワークプロセッサ(NPP)シリーズとして知られるこのチップは、人工知能システムのトレーニング用に設計されたNervana NNPT(コードネーム:Spring Crest)と、推論処理用に設計されたNervana NNP-I(コードネーム:Spring Hill)の2つのモデルで構成されています。これらの進歩は、地域市場の拡大を促進すると期待されています。
さらに、複数の地域研究所の研究者は、ニューラルネットワークを活用して効率を向上させる新技術の開発が進んでいることを確認しています。例えば、2023年4月には、MITコンピュータ科学・人工知能研究所(CSAIL)の研究者が、複雑で未知の環境における視覚ベースの飛行目標到達タスクにおいて、飛行ナビゲーションエージェントが優れた性能を発揮するための手法を開発しました。この手法は、有機脳の柔軟な能力に着想を得ています。液体ニューラルネットワークは、森林、都市景観、ノイズ、回転、遮蔽などの未知の領域において、正確な判断を下す優れた能力を示しました。これらのネットワークは、新しいデータ入力に継続的に適応できます。ナビゲーションタスクにおいて数々の最先端の同等モデルを凌駕するこれらの汎用モデルは、捜索救助、配達、野生生物監視といった実用的なドローンアプリケーションを促進する可能性を秘めています。これにより、ニューラルネットワークソフトウェア市場の成長が促進されると期待されています。
ヨーロッパは、ニューラルネットワークソフトウェアの研究開発への多額の投資により、大きな市場シェアを獲得すると予測されています。また、欧州連合のHorizon 2020プログラムやHuman Brain Projectなど、様々なプログラムやプロジェクトを積極的に支援しています。航空業界におけるイノベーション推進の一環として、自動操縦システムに新興技術が統合されることで、市場の成長が影響を受けると予想されます。例えば、2019年8月、Daedaleanは、高度な人工知能(AI)である深層畳み込みフィードフォワードニューラルネットワークを組み込んだ自動操縦システムの開発を推進するため、1,200万米ドルの投資を確保したことを発表しました。その結果、欧州地域ではニューラルネットワークソフトウェアの需要が高まり、市場拡大に貢献しています。
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