ディープラーニング 市場規模

ディープラーニング市場分析

ディープラーニング市場の市場規模は、2024ではUSD 24.73 billionと推定され、2029までにはUSD 138.36 billionに達すると予測され、予測期間中（2024～2029）に41.10%の年平均成長率で成長すると予測される

機械学習（ML）の一分野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ブレークスルーをもたらした。さらに、予測分析を自動化する能力が、MLへの熱狂につながっている。製品開発と改善、プロセス最適化と機能的ワークフロー、販売最適化などにおけるサポート強化などの要因が、業界を問わず企業をディープラーニング・アプリケーションへの投資に駆り立てている。さらに、最新の機械学習アプローチによって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用途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ている

• データセンターの容量の増加、高い計算能力、人間の入力なしでタスクを実行する能力などの技術の進歩は、大きな注目を集めている。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技術が急速に採用されていることが後押ししている。
• 現在、いくつかの開発がディープラーニングを進展させている。SASによると、アルゴリズムの改良がディープラーニング手法の性能を押し上げている。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のメモからのテキストデータなど、複数のディープレイヤーを持つニューラルネットワークの構築を支えている。深層学習アルゴリズムの反復的な性質（層の数が増えるほど複雑さが増す）を考慮すると、深層学習の問題を解くにはかなりの計算能力が不可欠である。ディープラーニング・アルゴリズムを実行するハードウェアも、ネットワークの学習に必要な大量のデータをサポートする必要がある。
• グラフィック・プロセッシング・ユニット（GPU）と分散型クラウド・コンピューティングにおける計算の進歩は、ユーザーが自由に使える驚異的な計算能力をもたらした。この開発は、NVIDIA、Intel、AMDなどのハードウェアプロバイダーが主導しており、他の機能の中でも特に計算速度を向上させ、Tensorflow、Cognitive Toolkit（Microsoft）、Chainer、Caffe、PyTorchなど、最も使用されているオープンソースプラットフォームと互換性を持たせている。そのため、「ディープラーニング機能のオープンソース化は、企業全体でますます普及している。これらのオープンソースのフレームワークにより、ユーザーは機械学習モデルを効率的かつ迅速に構築することができる。
• ディープラーニングには、ブラックボックス問題、過疎化、文脈理解の欠如、データ要件、計算強度など、その潜在能力をフルに発揮する前に克服すべき重大な限界が数多くあり、市場に影響を及ぼす可能性がある。
• その結果、COVID-19はテクノロジー分野に素晴らしい影響を与えた。ディープラーニング・アルゴリズムは、胸部X線やCTスキャンなどの臨床画像に基づくCOVIDE-19症例の診断と検出を支援するために採用されている。医療分野におけるMRI解析ツールに対する需要の高まりが、深層学習市場の上昇につながっている。