AI トレーニング データセットの市場規模、シェアおよび業界分析、タイプ別 (テキスト、オーディオ、画像、ビデオなど)、展開モード別 (オンプレミスおよびクラウド)、エンドユーザー別 (IT および電気通信、小売および消費財) 、ヘルスケア、自動車、BFSI、その他)、および地域予測、2024 年から 2032 年まで

世界の AI トレーニング データセット市場規模は、2023 年に 23 億 9 千万米ドルと評価され、2024 年の 29 億 2 億米ドルから 2032 年までに 170 億 4 千万米ドルに成長すると予測されており、予測期間 (2024 ～ 2032 年) 中に 24.7% の CAGR を示します。 ）。機械学習 (ML) モデルのトレーニングに使用されるラベル付きデータまたはサンプルのセットは、AI トレーニング データセットとして知られています。データは、音声、画像、ビデオ、テキストなど、さまざまな形式にすることができます。これらのタイプは、その意味を説明する出力ラベルまたは注釈付きデータに関連付けられます。トレーニング データは、パターンを認識して予測するための機械学習アルゴリズムをトレーニングするために収集されます。

AI トレーニング データセット市場の成長は、AI テクノロジーの急速な導入や高品質のデータセットの数の増加などの要因に起因すると考えられます。世界中でトレーニング データ センターの拡大傾向が高まっていることも、この成長に貢献しています。 AI データによるビジネス戦略の精度の向上による予測の向上により、AI トレーニング データセットの市場シェアが拡大する可能性が高まっています。いくつかの企業が、テクノロジーの予測をより柔軟かつ正確にするために、さまざまなユースケースで動作するさまざまなデータセットをリリースすることで ML アルゴリズムをトレーニングする市場に参入しています。

新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) のパンデミックにより、迅速な証拠に基づく意思決定と、急速に増加するデータセットによる大規模な問題解決の必要性が前例のないほど集中しました。新しいアルゴリズムがさまざまなアプリケーション向けにトレーニングされたため、パンデミックの間、市場の成長は停滞しました。

生成 AI の影響

高品質のトレーニング データを生成する AI の高度な機能が市場の成長を促進

生成 AI システムは、各組織のコンテキストでアルゴリズムを機能させるために必要なトレーニング データとコンピューティング能力の不足により、以前はアクセスできなかった AI 機能を民主化します。データセットは新しいコンテンツの学習と作成の基礎を提供するため、AI トレーニング データセットの質、量、多様性は、生成 AI モデルの開発と有効性にとって非常に重要です。

生成 AI は、高品質のデータの提供に役立つため、市場に非常にポジティブな影響を与えています。企業は戦略的に提携して、AI モデルをトレーニングするための生成 AI を実装しています。たとえば、2023 年 11 月、マルチモーダル合成データ生成プラットフォームである Gretel は、個人情報や機密情報を保護するための責任ある生成 AI の開発を加速することで AWS と合意しました。このパートナーシップにより、選ばれた企業は両社の専門家から直接サポートを受けられるほか、プライバシー ツールやグレーテルの最先端の合成データ生成モデルへのプライベート アクセスが可能になります。

AI トレーニング データセットの市場動向

市場の成長を促進する認証強化のための合成データの使用量の増加

合成データは、合成 ID を作成して画像を保護し、プライバシーを保護するのに役立ちます。 AI を使用すると、人々をリアルタイムで表現するビデオ/画像ストリームから認識可能な特徴を取り出すことができます。生成 AI は、生体認証ベースの ID などのモデルのトレーニングに使用できる合成データを作成できます。これにより、個人のプライバシーが確保され、データの品質が維持される、より堅牢なトレーニング モデルが実現します。

合成データを使用すると、専門家は、特定のニーズに重点を置いて、必要な情報を特定の量でいつでも作成できるようになります。業界の専門家によると、2024 年までに、AI の開発に使用される全データの 60% が本物ではなく合成データになるとのことです。

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AI トレーニング データセット市場の成長要因

市場の成長を支援するトレーニング データセット用の AI テクノロジーの迅速な導入

AI テクノロジーの急速な導入により、AI トレーニング データセットの必要性が急激に増加しています。一部のエンドユーザーは、リモートワークをオフィスで働くのと同じくらい前向きで効果的なものにするためのトレーニング プロセスを定義しようとしています。彼らはまた、改善された計算モデルと監視システムの必要性にも注目しています。アデコ グループが 2023 年に実施した年次世界従業員調査によると、従業員の 70% が職場に AI を導入しています。したがって、この市場は、AI および ML システムの最適化とトレーニング、デジタル トランスフォーメーションの促進を目的として急速に成長しています。

複数の企業が、ML アルゴリズムをトレーニングするためにさまざまなユースケースで動作するさまざまなデータセットをリリースすることで市場に参入しており、このテクノロジーの仮定と予測をより柔軟かつ正確なものにしています。さらに、市場リーダーは、市場シェアを獲得するだけでなく、製品の提供範囲や地理的拠点を拡大するために、さまざまな成長戦略を採用しています。たとえば、2022 年 6 月に AWS は、開発者がコードをより効率的にし、人工知能プロジェクト用の AI トレーニング データセットを作成できるように、クラウド プラットフォームに新機能を追加しました。

抑制要因

熟練した AI 専門家の不足とデータ プライバシーの懸念が市場拡大を妨げている

AI モデル トレーニングの開発、管理、更新には、さまざまな技術分野の特別なスキルを持つ人材が必要です。どの分野でも経験不足によってトレーニング プロセスが簡単に中断され、プロジェクトが完全に再起動される可能性があります。さらに、個人を特定できる情報、財務詳細、その他の機密データなどの機密データがトレーニング記録に含まれる可能性があります。プライバシーを確​​保するために、トレーニング データと出力データの両方の暗号化とクリーニングが必要になる場合があります。したがって、これらの要因が市場の成長を妨げています。

AI トレーニング データセット市場セグメンテーション分析

タイプ別分析

AI モデルの機能を強化するためのテキストベースのデータの急速な導入がセグメントの成長を促進

タイプに基づいて、市場はテキスト、音声、画像、動画などに分類されます。

市場シェアの観点から見ると、単語分類、音声認識、タイピングなどのさまざまな自動化タスクで IT におけるテキスト データ セットの使用が増加したため、2023 年にはテキスト セグメントが市場を支配しました。マシンとアプリケーションは、AI モデルの機能を向上させるために、膨大な量のテキスト データを消費します。テキスト注釈は、認識システムを開発するためにソーシャル メディアのモニタリングで頻繁に使用されます。

展開モードによる分析

オンプレミス AI トレーニング データセット ソリューションによる制御性とアクセスの容易さがセグメントの成長を促進

導入モードに基づいて、市場はオンプレミスとクラウドに分類されます。

市場シェアの観点から見ると、2023 年にはオンプレミス セグメントが市場を支配しました。ユーザーがデスクトップまたは別のシステムからサイトを表示できるようにするオンプレミス戦略により、オンプレミス展開の使用が増加しました。オンプレミス AI のトレーニングにより、ユーザーは AI インフラストラクチャを制御し、外部ユーザーから情報を分離できるようになります。

クラウド セグメントは、予測期間中に最高の CAGR を記録すると予想されます。データ主権とプライバシーに関する規制の高まりにより、組織はコンプライアンスとクラウド サービスの適応性のバランスをとった柔軟なソリューションを求めています。さらに、このセグメントの成長は、クラウド テクノロジーの成長速度と、クラウド上での ML モデルの開発とトレーニングの簡素化によるものであると考えられます。 2023 年 10 月、Lambda と Vast Data は最適なクラウドベースの AI トレーニング インフラストラクチャを提供するために提携しました。

エンドユーザー分析による

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高品質のトレーニング データのニーズの高まりにより、IT および通信部門が市場を独占

市場はエンドユーザーに基づいて、IT と通信、小売と消費財、ヘルスケア、自動車、BFSI などに分類されます。

2023 年の市場シェアに関しては、IT および通信部門が市場を支配しました。市場のいくつかのテクノロジー企業は、AI および ML テクノロジーを使用して革新的な製品を開発し、ユーザー エクスペリエンスを向上させています。これらのテクノロジーが効果的になるようにアルゴリズムが常に最適化されるようにするには、高品質のトレーニング データが必要です。さらに、IT 企業や通信企業は高品質のデータセットの恩恵を受けて、クラウドソーシング、コンピュータ ビジョン、データ分析、ビッグ データ、仮想アシスタントなどのさまざまなソリューションを強化できます。

ヘルスケア部門は、予測期間中に最高の CAGR で成長すると予想されます。ヘルスケアの分野では、AI はライフスタイルや健康管理、診断、VRA、ウェアラブルなどの治療分野にさまざまな機会を提供します。それに加えて、AI は音声対応の症状チェッカーのアプリケーションを見つけ、組織の生産性を向上させます。これらのアプリケーションはすべて、正確な結果を得るために大量のデータを必要とします。このテクノロジーが進化し続けるにつれて、ヘルスケア部門はさらに効率的で患者中心の未来を期待できるでしょう。

地域に関する情報

地理に基づいて、市場は北米、南米、ヨーロッパ、中東とアフリカ、アジア太平洋に細分化されています。

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2023 年には北米が大きな市場シェアを占めました。AI データのトレーニングにデジタル テクノロジーを初期から利用していた大手 IT 企業が、この地域の成長に大きく貢献したと考えられます。さらに、新興分野での AI テクノロジーの導入を加速するために、米国市場のベンダーは新しいデータセットの提供に注力しています。このような要因が、この地域のこの市場の成長に貢献しています。

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アジア太平洋地域は、予測期間中に最も高い速度で成長すると予想されます。データセンターの数の増加、政府支出の増加、インフラストラクチャの改善がこの地域の成長を推進しています。

中東およびアフリカは、予測期間中に市場で 2 番目に高い成長率を記録すると予想されます。エネルギー企業や素材企業数社が AI に早期に投資しており、AI トレーニング データセット ソリューションとサービスの成長を推進し、この地域の市場拡大に貢献しています。

AI トレーニング データセット市場の主要企業のリスト

市場参加者は合併・買収、パートナーシップ、製品開発戦略を利用してビジネス範囲を拡大します

市場で活動している業界の主要企業は、機械学習モデルの偏りを軽減し、AI タスクの効率を高めるために、強化された AI トレーニング データ ソリューションを提供しています。 AI トレーニング データセット企業は、事業範囲を拡大するために中小企業や地元企業の買収を優先します。さらに、合併と買収、主要な投資、戦略的パートナーシップが製品の需要の増加に貢献しています。

紹介されている主要企業のリスト:

• アマゾン ウェブ サービス, Inc. (米国)


• Appen Limited (オーストラリア)


• コギト テック (インド)


• ディープ ビジョン データ (米国)


• Samasource Impact Sourcing, Inc. (米国)


• Google LLC (米国)


• Alegion AI, Inc. (米国)


• Clickworker GmbH (米国)


• TELUS インターナショナル (カナダ)


• Scale AI, Inc.（米国）

主要な業界の発展:

• 2023 年 12 月: AI とコンテンツ モデレーションにおけるデジタル カスタマー エクスペリエンスのイノベーターである TELUS International は、生成 AI モデル向けのフルマネージドでテクノロジー主導のオンデマンド専門家獲得ソリューションである Experts Engine を立ち上げました。人間の専門知識と、データ収集、データ生成、アノテーション、検証などの Gen AI タスクをプログラムで統合し、大規模言語モデル (LLM) などの最も困難なマスター モデル用の高品質のトレーニング セットを構築します。


• 2023 年 9 月: AI 開発のためのデータ ラベリングの企業である Cogito Tech は、DataSum として知られる AI トレーニング データセットの「栄養事実」スタイル モデルを導入することで、世界中の AI ベンダーにアピールを開始しました。同社は、AI、ML、雇用慣行に対するより倫理的なアプローチを積極的に奨励してきました。


• 2023 年 6 月: AI モデルを強化するデータ アノテーション ソリューションのプロバイダーである Sama は、AI トレーニング モデルにおける ML アルゴリズムの失敗のリスクを軽減するように設計された新しいコンピューター ビジョン プラットフォームである Platform 2.0 を立ち上げました。
  
• 2023 年 5 月: AI ライフサイクル データのプレーヤーである Appen Limited は、ステルスからの道を歩む新興 AI 企業である Reka AI との提携を発表しました。このパートナーシップは、Appen のデータ サービスと Reka 独自のマルチモーダル言語モデルを組み合わせることを目的としています。


• 2022 年 3 月: Appen Limited は、AI コンピューター ビジョン モデルのトレーニング データの開発に注力する合成データ会社 Mindtech に投資しました。この投資は、AI ライフサイクルをサポートするためのトレーニング データの新たなソースを生成するプロダクト主導のビジネスに資本を投資するという Appen の戦略の一環です。

レポートの対象範囲

レポートは市場の詳細な分析を提供し、主要企業や製品の主要エンドユーザーなどの主要な側面に焦点を当てています。さらに、このレポートは市場動向に関する洞察を提供し、主要な業界の発展に焦点を当てています。上記の要因に加えて、レポートには、近年の市場の成長に貢献したいくつかの要因が含まれています。

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