ディープラーニング市場規模
| 調査期間 | 2019 - 2029 |
| 市場規模 (2024) | USD 247.3億ドル |
| 市場規模 (2029) | USD 1.383億6.000万ドル |
| CAGR(2024 - 2029) | 41.10 % |
| 最も成長が速い市場 | アジア太平洋地域 |
| 最大の市場 | 北米 |
| 市場集中度 | 低い |
CAGR値
*免責事項:主要選手の並び順不同 |
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ディープラーニング市場分析
ディープラーニング市場規模は41.10%年に247億3,000万米ドルと推定され、2029年までに1,383億6,000万米ドルに達すると予測されており、予測期間（2024年から2029年）中に41.10％のCAGRで成長します。
機械学習 (ML) のサブフィールドであるディープ ラーニングは、音声認識や画像認識など、いくつかの人工知能タスクにおいて画期的な進歩をもたらしました。さらに、予測分析を自動化できる機能が ML の誇大宣伝につながっています。とりわけ、製品開発と改善、プロセスの最適化と機能ワークフロー、販売の最適化におけるサポートの強化などの要因により、さまざまな業界の企業がディープラーニング アプリケーションに投資するようになっています。さらに、最新の機械学習アプローチによりモデルの精度が大幅に向上し、画像分類やテキスト翻訳などのアプリケーション向けに新しいクラスのニューラル ネットワークが開発されました。
- データセンターの容量の増加、高いコンピューティング能力、人間の入力なしでタスクを実行できる機能などの技術の進歩が大きな注目を集めています。さらに、ディープラーニング業界の成長は、多くの分野でクラウド コンピューティング テクノロジーを急速に導入することによって促進されています。
- 現在、いくつかの開発により深層学習が進歩しています。 SAS によると、アルゴリズムの改善により、深層学習手法のパフォーマンスが向上しました。データ量の増加は、モノのインターネット (IoT) からのストリーミング データやソーシャル メディアや医師からのテキスト データなど、いくつかの深い層を備えたニューラル ネットワークの構築を支援しています。ノート。ディープ ラーニング アルゴリズムの反復的な性質 (層の数が増加するにつれて複雑さは増す) を考慮すると、ディープ ラーニングの問題を解決するには大量の計算能力が不可欠です。深層学習アルゴリズムを実行するハードウェアは、ネットワークのトレーニングに必要な大量のデータもサポートする必要があります。
- グラフィック プロセッシング ユニット (GPU) と分散クラウド コンピューティングにおける計算の進歩により、ユーザーは驚異的なコンピューティング パワーを手に入れることができました。廃棄。この開発は、特に NVIDIA、Intel、AMD などのハードウェア プロバイダーによって主導されており、他の機能の中でも特に計算速度が向上し、Tensorflow、Cognitive Toolkit などの最もよく使用されているオープンソース プラットフォームとの互換性を実現しています。 Microsoft)、Chainer、Caffe、PyTorch など。したがって、「ディープラーニング機能をオープンソース化する必要があります。企業全体でますます人気が高まっています。これらのオープンソース フレームワークを使用すると、ユーザーは機械学習モデルを効率的かつ迅速に構築できます。
- ディープラーニングには、市場に影響を与える可能性があるブラックボックス問題、人口過剰、文脈理解の欠如、データ要件、計算強度など、その可能性を最大限に発揮する前に克服する必要がある深刻な制限が多数あります。
- 結果として、新型コロナウイルス感染症はテクノロジー分野に大きな影響を与えました。深層学習アルゴリズムは、臨床画像に基づいた COVIDE-19 症例の診断と検出を支援するために採用されています。胸部X線またはCTスキャン。ヘルスケア分野における MRI 解析ツールの需要の高まりにより、深層学習市場が拡大しています。
ディープラーニング市場動向
小売業界におけるディープラーニングの利用拡大が市場を牽引
- 小売業界では近年、事業基盤の大幅なシフトが見られ、多くの有名ブランドがオンライン・サービスを優先し、現場での提供数を減らすことを選択している。小売企業が存続し続けるためには、顧客の期待に応え、それに応じて行動しなければ、ロイヤルティを失うリスクがある。また、これを実現するために、小売業者は急成長するテクノロジーを導入することが不可欠になっている。ディープラーニングにより、小売企業はこれまで知られていなかった方法で顧客体験を自動化し、プロセスを合理化することができる。例えば、オンライン・シナリオにおける棚分析では、有用な商品の推奨や迅速な分類が可能になり、顧客はより多くのサポートを受けながら、より迅速に正しい選択ができるようになる。
- ウォルマートのようなオンライン小売業者は、AIを使用して顧客から商品の推薦を受け始めているが、テクノロジーが提供できる可能性をフルに活用しているに過ぎない。ディープラーニングを利用することで、小売業者はAIの力を真に活用し、ユーザー体験を最適化し、時間のかかる作業を自動化することができる。例えば、オンライン小売業者はディープラーニングを利用して、視覚データに自動的にタグ付けし、ユーザー体験の様々な側面を改善することができる。AIを使用して検索を絞り込み、検索クエリに対してより良い結果を返したり、商品画像の品質を向上させたりすることができる。今後、小売業者はディープラーニング（深層学習）技術を使って、データを素早く収集し、情報を自動的に分析できるようになる。
- Snowflake Computing Harvard Business Reviewの調査によると、データ駆動型の意思決定を選択した小売業者はより長く生き残っていると指摘している。間違いなく、小売業は急速にデータ志向を強めている。同調査によると、小売業者の89％が、顧客の期待に対する洞察力の向上を重要な目標としている。小売業におけるディープラーニングが利用するモデルは、機械学習モデルが失敗する課題を処理するのに十分洗練された高度なものだ。例えば、小売アプリケーションモデルにおけるディープラーニングは、より大きなスクリーンを持つスマートフォンのリリースがタブレットの売上を食い潰す可能性があることを理解するのに十分なインテリジェンスを備えている。データが欠落している場合、小売業におけるディープラーニングは、商品が売れていないのか、在庫切れなのかをパターンから学習することができる。
- 最近では、需要予測とカスタマー・インテリジェンスは、小売企業や消費財企業がインテリジェント・オートメーションを活用して行う、明確な内部活動の2つの例に過ぎない。しかし、経営陣は今後3年間で、インテリジェント・オートメーションとディープラーニングをより複雑な業務に統合するつもりだ。これらの手順では、より大規模なデータセット、外部との協力、余分なシステム接続が必要となる。推定普及率は、その期間中にバリューチェーンにまたがる組織ドメイン全体で70％以上に増加すると予測されている。
- 例えば、スポーツシューズ、アパレル、用具メーカーのナイキは、消費者が自分でシューズをデザインし、店を出た後にそれを履くことができるシステムを構築した。ナイキ・メーカー・エクスペリエンスに参加する顧客は、何も飾られていないナイキ・プレストXのスニーカーを履き、音声コマンドでカスタマイズする。このテクノロジーは、AR（拡張現実）、オブジェクト・トラッキング、プロジェクション・システムを使って、購入者に出来上がったシューズを見せる。
この市場を形作る主な傾向を理解する
北米が大きなシェアを占めると予想される
- 北米は、データ量の持続的な増加と、企業の消費者中心のソリューションにおけるDLの統合に対する需要の予想される増加により、世界のディープラーニング市場で大きなシェアを占めると予想される。顧客の行動や業務に関連する重要な傾向や洞察を予測することが重視されるようになったことが、重要な企業が価値を高め、パーソナライズされた体験を提供するためにAIやビッグデータの活用に舵を切る重要な原動力となっている。例えば、ネットフリックスはScalaのようなJVM言語をベースとした機械学習プラットフォームを構築した。このプラットフォームは、視聴者の先入観を壊し、当初は選ばなかったかもしれない番組を見つけるのに役立つ。
- ミッションの有効性を高め、労働力のキャパシティを拡大し、無駄、不正、乱用を防止し、業務効率を高めるために、米国の機関は現在、人工知能と機械学習技術に大きく依存している。AI技術の進歩、AIのユースケースとアプリケーションの増加、商用ソリューションの拡大はすべて、NASAやエネルギー省のような専門機関の研究開発活動以外でのAIの利用を拡大するのに役立っている。
- 米国運輸省は、車両後方の死角をなくし、車両後方に存在する人々を確認するための新しい安全規制を策定した。米国運輸省道路交通安全局の統計によると、全車両が関係する後方からの衝突事故により、およそ292人の死亡者と18,000人の負傷者が出ている。このような規制はADASの採用を促進し、それによってこの地域のディープラーニング市場に機会を提供すると予想される。さらに、この地域では、先進的なソリューションを開発するための自動車メーカーからの投資も増加しており、市場の成長を促進している。
- さらに、米国の企業は新製品を開発するために研究開発を継続的に拡大している。例えば、Google LLCは2022年12月、ユーザーがGoogle Sheetsで人工知能モデルを開発できるようにするため、新しいツールを発表した。Simple MLと名付けられたこのツールはベータ版として提供されている。Google Sheetsのアドオンとして提供され、ユーザーは無料でダウンロードできる。
重要な地理的市場に関する分析を取得する
ディープラーニング業界の概要
ディープラーニング市場には、IBM、グーグル、マイクロソフトなど、ビッグデータ／分析プラットフォームで豊富な産業経験を持つ大手企業が複数参入している。その他の新規参入企業も市場に進出しており、業界全体でディープラーニングのユースケースを増やすことに成功している。市場に大きなインパクトを与えた著名な新規参入企業には、H2O.ai、KNIME、Dataikuなどがある。
2022年10月、Zendesk Inc.は新しいAIソリューション、Intelligent Triage and Smart Assistの発売を発表した。
2022年9月、計算科学と人工知能を提供するAltairは、高度なデータ解析と機械学習（ML）ソフトウェアのリーダーであるrapid miner社の買収を発表しました。この買収により、Altairはエンドツーエンドのデータ解析（DA）ポートフォリオを強化していきます。
ディープラーニング市場のリーダー
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Facebook Inc.
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Google LLC
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Microsoft Corporation
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IBM Corporation
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Amazon Web Services Inc.
*免責事項:主要選手の並び順不同
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ディープラーニング市場ニュース
- 2022年5月：インテルは、高効率と高性能を実現するため、第2世代のHabana AIディープラーニング・プロセッサーを発表した。Habanaの新しいディープラーニング・プロセッサーの発売は、クラウドからエッジまで幅広いソリューションの選択肢を顧客に提供し、増加し複雑化するAIワークロードの性質に対応するという、インテルがAI戦略を実行している重要な例である。
- 2022年8月：アマゾンは新しい機械学習（ML）ソフトウェアを発表し、患者の医療記録を分析することで、患者のより良い治療と全体的な経費削減を可能にした。
ディープラーニング市場レポート - 目次
1. 導入
1.1 研究の前提条件と市場定義
1.2 研究の範囲
2. 研究方法
3. エグゼクティブサマリー
4. 市場洞察
4.1 市場概況
4.2 業界の魅力 - ポーターのファイブフォース分析
4.2.1 サプライヤーの交渉力
4.2.2 消費者の交渉力
4.2.3 新規参入の脅威
4.2.4 代替品の脅威
4.2.5 競争の激しさ
4.3 業界関係者の分析
4.4 新型コロナウイルス感染症がディープラーニング市場に与える影響の評価
5. 市場ダイナミクス
5.1 市場の推進力
5.1.1 大規模な非構造化データの存在と相まって、コンピューティング能力の向上
5.1.2 消費者ベースのソリューションへの DL の統合に向けた継続的な取り組み
5.1.3 小売部門でのディープラーニングの利用拡大が市場を牽引
5.2 市場の課題
5.2.1 ハードウェアの複雑さや熟練した労働力の必要性など、運用上およびインフラストラクチャ上の懸念
5.3 市場機会
5.4 ディープラーニングの技術進化
5.5 主要な機械学習ライブラリの分析
6. 市場セグメンテーション
6.1 募集
6.1.1 ハードウェア
6.1.2 ソフトウェアとサービス
6.2 エンドユーザー産業
6.2.1 BFSI
6.2.2 小売り
6.2.3 製造業
6.2.4 健康管理
6.2.5 自動車
6.2.6 通信とメディア
6.2.7 その他のエンドユーザー産業
6.3 応用
6.3.1 画像認識
6.3.2 信号認識
6.3.3 情報処理
6.3.4 その他の用途
6.4 地理
6.4.1 北米
6.4.2 ヨーロッパ
6.4.3 アジア太平洋地域
6.4.4 世界のその他の地域
7. 競争環境
7.1 会社概要
7.1.1 Facebook Inc.
7.1.2 Google
7.1.3 アマゾン ウェブ サービス Inc
7.1.4 SAS Institute Inc
7.1.5 Microsoft Corporation
7.1.6 IBM Corp
7.1.7 Advanced Micro Devices Inc
7.1.8 Intel Corp
7.1.9 NVIDIA Corp
7.1.10 Rapidminer Inc
8. 投資分析
9. 市場の未来
ディープラーニング業界のセグメンテーション
本調査は、ディープラーニングが牽引するハードウェア、ソフトウェア、サービスの収益を対象としている。ハードウェア分野には、中央演算処理装置（CPU）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）、特定用途向け集積回路（ASIC）、グラフィックス処理装置（GPU）、ネットワーク製品、データストレージデバイスの需要調査が含まれる。画像認識、信号認識、データ処理などのディープラーニング・アプリケーションのためのクラウドベースのプラットフォームも、この研究でカバーされる。その他のアプリケーションには、自然言語処理、音声認識、製品推奨、予測保守などが含まれる。
ディープラーニング市場は、提供タイプ（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、エンドユーザー産業（BFSI、小売、製造、ヘルスケア、自動車、通信、メディア）、アプリケーション（画像認識、信号認識、データ処理）、地域（北米、欧州、アジア太平洋地域、中南米、中東・アフリカ）で区分される。
市場規模および予測は、上記のすべてのセグメントについて金額（百万米ドル）で提供されています。
| 募集 | ||
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ディープラーニング市場調査FAQ
ディープラーニング市場の規模はどれくらいですか?
ディープラーニングの市場規模は、2024年に247億3,000万米ドルに達し、41.10%のCAGRで成長し、2029年までに1,383億6,000万米ドルに達すると予想されています。
現在のディープラーニング市場規模はどれくらいですか?
2024 年のディープラーニング市場規模は 247 億 3,000 万米ドルに達すると予想されています。
ディープラーニング市場の主要プレーヤーは誰ですか?
Facebook Inc.、Google LLC、Microsoft Corporation、IBM Corporation、Amazon Web Services Inc.は、ディープラーニング市場で活動している主要企業です。
ディープラーニング市場で最も急速に成長している地域はどこですか?
アジア太平洋地域は、予測期間 (2024 ～ 2029 年) にわたって最も高い CAGR で成長すると推定されています。
ディープラーニング市場で最大のシェアを誇る地域はどこですか?
2024 年には、北米がディープラーニング市場で最大の市場シェアを占めます。
このディープラーニング市場は何年を対象にしており、2023 年の市場規模はどれくらいでしょうか?
2023 年のディープラーニング市場規模は 175 億 3,000 万米ドルと推定されています。このレポートは、2019年、2020年、2021年、2022年、2023年のディープラーニング市場の過去の市場規模をカバーしています。レポートはまた、2024年、2025年、2026年、2027年、2028年、2029年のディープラーニング市場規模も予測します。
ディープラーニング産業レポート
Mordor Intelligence™ Industry Reports によって作成された、2024 年のディープラーニング市場シェア、規模、収益成長率の統計。ディープラーニング分析には、2024 年から 2029 年までの市場予測見通しと過去の概要が含まれます。得る この業界分析のサンプルを無料のレポート PDF としてダウンロードできます。
ディープラーニング レポートスナップショット
