ディープラーニング（DL）市場規模、シェアおよび業界分析、コンポーネント（ハードウェア（中央処理ユニット（CPU）、グラフィックプロセシングユニット（GPU）、フィールドプログラム可能なゲートアレイ（FPGA）、アプリケーション固有の統合回路（ASIC）およびソフトウェア）、アプリケーション（画像認識、信号認識、データマイニング、ビデオ採掘、ビデオサービル）など）航空宇宙と防衛、小売＆eコマース、メディアとエンターテイメントなど）、および地域予測、2025-2032

世界のディープラーニング（DL）の市場規模は、2024年に245億3,000万米ドルと評価され、2025年の3428億米ドルから2032年までに2,79.600億米ドルに成長すると予測されており、予測期間中は35.0％のCAGRを示しています。北米は2024年に38.24％のシェアでグローバルディープラーニング（DL）市場を支配しました。ニューラルネットワークは、Deep Learning（DL）で使用されています。自然言語処理、音声認識、およびマシンビジョン。 DLは、人間の脳機能と機械機能の模倣に重点を置く人工知能のサブフィールドです。 DLは、研究と研究の最新および新興の分野の1つです。 DLの最近の改善は、自動運転車、仮想支援、ニュース蓄積、デジタルマーケティング、自然言語処理、画像と視覚認識などです。

AIレポート2022によると、AIの新興企業とスケールアップへの世界的な投資は、2023年だけで5,000億米ドルを超えると推定されています。これにより、世界中のDLスタートアップとユニコーンに大きな成長機会が生まれます。

Covid-19パンデミック中にDLの需要が大幅に増加しました。これは、若い世代間のデジタル音声支援への関心が高まり、地域全体のさまざまな主要ベンダーによる仮想現実と拡張現実技術に焦点を合わせているためです。例えば、

• 2020年7月、深刻な病気のCovid-19患者の可能性を予測できるDLベースのモデルは、Tencent AI Labと中国の公衆衛生科学者グループによって提示されました。中国の575の医療センターから1,590人の患者のコホートを使用してチームがモデルを開発し、1,393人の患者からの追加検証が自然通信で詳細に説明されていました。同様のイニシアチブが、致命的なウイルスを封じ込めるために中国の他のハイテク大手によって行われました。たとえば、Alibabaは、ML/DLを使用してCovid-19の拡散を予測するための、90％の精度率を伴うツールを開発しました。 Baiduによると、ウイルス構造解析のためのオープンソースアルゴリズムは、従来の方法よりも120倍高速であると言われています。

日本のディープラーニング市場インサイト

日本では、産業のデジタル化と自動化の加速を背景に、ディープラーニング技術の導入が多様な分野で広がっています。製造、金融、医療、物流、小売などにおいて、高精度な予測、画像認識、自動化プロセス、リアルタイム分析を実現するための高度なアルゴリズム活用が進んでいます。また、エッジAIや省電力化技術の進展により、現場レベルでのAI活用も加速しています。グローバル市場が急成長する中、日本にとっては、最先端のディープラーニング基盤を採用し、産業競争力と生産性向上を実現する重要な機会となっています。

ディープラーニング（DL）市場動向

AIベースの画像生成とテキストベースのシミュレーションにおける急増して、市場の成長への道を開く

AIベースの画像生成とテキストベースのシミュレーションの急速な進歩は、DL市場の大幅な成長を促進しています。 AIアルゴリズム、特にGANS（Generative Anversarial Networks）などの生成モデルに基づくアルゴリズムは、現実的な画像、ビデオ、さらにはオーディオを作成することで顕著な進歩を遂げ、デザイン、エンターテイメント、マーケティング業界の高い基準を恒久的に設定しています。これらの進歩により、生成されたコンテンツの品質が向上し、生成できる速度が加速され、創造的なタスクに必要なリソースと時間が短縮されました。

• Adobeによると、2023年8月の時点で、Dall-E 2は9億1600万のAI画像を作成し、Adobe Fireflyは10億を生成し、Midjourneyは9億6400万を生産しましたが、安定した拡散ベースのモデルは1250億画像を作成しました。彼らは、インターネット上の154億7000万のAI生成された画像にまとめていました。

さらに、自然言語処理モデルによって駆動されるテキストベースのシミュレーションにより、仮想環境でのより微妙なコンテキスト対応の相互作用が可能になりました。このテクノロジーは、ゲーム、教育、仮想アシスタントのアプリケーションを発見し、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、より現実的なシミュレーションを可能にしています。例えば、

• 2024年2月、Openaiは、AIベースのビデオ生成とビデオシミュレーションに大きな注意を払った深い学習モデルであるSoraを立ち上げました。この開発により、AIベースのシミュレーションモデルへの深い学習統合が増えました。

このような進歩と幅広い産業にわたる採用の増加により、DL統合されたAIベースのソリューションの傾向は、大きな革新をもたらしました。

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ディープラーニング（DL）市場成長要因

自動車セクターでのアプリケーションの増加が市場の成長を促進する可能性が高い

Tesla、Journey、Autoxなどの自動車生産者は、機械学習を含む技術を利用しています。ビッグデータ分析、人工知能、その他は、クライアントの要求に合わせて車両をより沿って作るために。さらに、エキスパートシステム、データベース管理システム、AI、およびモノのインターネット（IoT）には、産業用タスクが大幅に簡素化されています。

DLテクノロジーには多くの自動車ユースケースがあります。たとえば、DLシステムは最近、コンピュータービジョンに大きな進歩を遂げました。カメラからの入力、レーザーレンジファインダー、および実際のドライバーであるカナダの会社であるポメルローは、ニューラルネットワークを使用して車両を自動的に訓練するために使用しました。

これらの要因は、深い学習市場の成長に貢献する可能性があります。

抑制要因

市場の進歩を妨げる技術的な制限と正確性の欠如

DLプラットフォームには、市場の成長に役立つ多くの利点があります。ただし、このテクノロジーの特定のパラメーターは、市場の拡大を妨げる可能性があります。 DLプラットフォームの主要な制限要素の1つは、未開発で不正確なアルゴリズムです。ビッグデータと機械学習では、精度が重要であり、欠陥のあるアルゴリズムは欠陥のある製品につながる可能性があります。システムのパラメーターが正しく設定され、エラーマージンがゼロに近いか等しいことを確認するには、人間の相互作用が必要です。市場の見通しは、この要因によって害を受ける可能性があります。

さらに、熟練したDLの専門家の世界的な不足は、信頼性の高い安全なサービスを組織に提供するのが困難を生み出し、市場の成長に悪影響を及ぼします。さらに、業界内の基準とプロトコルの欠如は、ML/DLプラットフォームを展開する際の不一致と困難につながることが多く、それによりシームレスなビジネスオペレーションを妨げます。これらの要因は、市場の発展を妨げることが期待されています。

ディープラーニング（DL）市場セグメンテーション分析

コンポーネント分析による

コンピューティングのパワーと精度を改善するために広く使用されるDLソフトウェア

コンポーネントに基づいて、市場はハードウェアとソフトウェアに分かれています。ハードウェアセグメントは、さらに中央処理ユニット（CPU）、グラフィックスプロセシングユニット（GPU）に分割されます。フィールドプログラム可能なゲートアレイ（FPGA）、およびアプリケーション固有の統合回路（ASIC）。

ソフトウェアセグメントは、予測期間中に市場を支配することが期待されています。 Neural Networkソフトウェアの一種であるDLソフトウェアは、アルゴリズムを使用してデータを処理して意思決定を行います。この種のソフトウェアが予測または決定を下すために、大量のデータが取得され、分析され、使用されます。 Neural Designer、H2O.AI、DeeplearningKit、Microsoft Cognitive Toolkit、Kerasなどは、最も広く使用されているDLソフトウェアの1つです。

さらに、BoxxとNvidiaは、DLモデルの構築に必要な処理能力を処理できるワークステーションを開発しました。ユーザーは、NVIDIAのDGXステーションでモデルをテストおよび改善できます。これは、数百の従来のサーバーに匹敵すると主張しています。 DLフレームワークの助けを借りて、BoxxのAPEXX Wクラス製品は、より強力な処理と信頼できるコンピューターパフォーマンスを提供すると主張しています。

アプリケーション分析による

有用なオンラインコンテンツを作成するための画像認識アプリケーションで幅広い使用法を見つけるためのDL

アプリケーションに基づいて、市場は画像認識、信号認識、データマイニング、ビデオ監視＆診断、その他（機械翻訳、創薬）。

画像認識セグメントは、最大の深い学習市場シェアを説明するように設定されています。ストックフォトとビデオのWebサイトは、DLを使用して、ユーザーが視覚コンテンツをより発見しやすくすることができます。このテクノロジーは、視覚的な認識と検索でも使用できるため、ユーザーは参照画像を使用して同様の製品や画像を検索できます。さらに、DLは主に、ソーシャルメディア分析における監視とセキュリティ、医療画像分析、画像検出のために顔認識で利用されています。

• 2021年3月、FacebookはSEERとして知られる自己監視DLソリューションを立ち上げました。このソリューションは、インターネット上のランダムな画像のランダムなグループから学習し、データセットを介して独立して機能します。

業界分析による

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自動車でのDLアプリケーションの増加により、最高のシェアをリードする自動車

業界では、市場はBFSI、自動車、ヘルスケア、航空宇宙と防衛、小売＆eコマース、メディアとエンターテイメントなどに分かれています（製造）。

現在、自動車は市場シェアの観点から主要なセグメントです。 Advanced Driver Assistance Systems（ADAS）や自律運転から製造、販売、アフターセールスプロセスまで、DLは自動車業界で重要な可能性を実証しています。自律車両機能へのDLの適用を強化するために、多様な投資が行われています。たとえば、ロンドンを拠点とするスタートアップであるWayveは、2022年1月に2億米ドルを調達しました。その結果、組織は、困難な運転状況を簡単に処理できるAIをトレーニングおよび開発するためのDL方法を開発できるようになります。

予測期間中、小売＆eコマースセグメントは大幅に成長します。パーソナライズ、データ分析、動的価格設定、および推奨エンジンはすべての使用です小売業の人工知能（AI）。たとえば、ZalandoやASOSなどの大手ブランドは、Webサイトにアクセスするとすぐに顧客の詳細を学ぶためにDLの部門全体を設定しています。さらに、Adobe CommerceやSalesforce Commerce Cloudなどの多くの主要なeコマースプラットフォームは、機械学習アルゴリズムを利用して、優れたカスタマーエクスペリエンス（CX）とより深い分析の洞察を提供します。

Amazonの推奨エンジンは、同社の年間販売の35％を占めており、AlibabaのSmart Logisticsプログラムにより、配送エラーが40％減少しました。

地域の洞察

グローバル市場の範囲は、北米、南アメリカ、ヨーロッパ、中東とアフリカ、アジア太平洋地域に分類されています。

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北米の市場は、予測期間中に最大の市場シェアを占めます。確立されたITインフラストラクチャの可用性と、DLやNLPなどの新興技術への多額の投資は、北米の市場成長を促進すると予想されています。

• 2023年4月、機械学習に触発されたエンドツーエンドの電子およびスキャンプローブ顕微鏡画像分析ソフトウェアパッケージが、米国エネルギー省のオークリッジ国立研究所の研究者によって開発されました。

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アジア太平洋地域は、2025年から2032年にかけて最高のCAGRを記録すると推定されています。 DLによって提示されたアイデンティティの検証と正確さと信頼性への関心の高まりマシンビジョンフレームワークは、地域市場の発展に貢献する主な要因として機能することができます。中国、インド、フィリピンを含むこの地域の新興経済は、熟練した労働力によってサポートされているスタートアップエコシステムを盛んにしており、地域の市場シェアの拡大に貢献しています。

予測期間にわたって、ヨーロッパの市場は大幅な拡大を経験します。 AIテクノロジーは、さまざまなEUビジネスで利用されています。さまざまなワークフローを自動化したり、意思決定（AIベースのソフトウェアロボットプロセス自動化など）、データ分析用の機械学習（DLなど）、および書かれた言語（テキストマイニングなど）を分析するテクノロジーがわずかに頻繁に使用されるテクノロジーがより頻繁に使用されています。 EuroStatのデータによると、2021年には、これら3つのAIテクノロジーのそれぞれがヨーロッパの3％の企業で利用されました。

中東とアフリカのこの市場は、政府プロジェクト、クラウドコンピューティング、データの広範な採用、技術の進歩の結果として成長しました。中東の経済、特にサウジアラビアとアラブ首長国連邦の経済は急速に拡大しており、市民はテクノロジーを大切にしており、地元のアラビア語の方言でそれを使用したいと考えています。

ブラジルのデジタル新興企業の数が増え、主要なプレーヤーによる投資の増加により、南アメリカ市場は予測期間にわたって着実に拡大すると予想されています。ブラジル、アルゼンチン、コロンビアを含む南アメリカの国々によって、最先端の技術の採用を奨励するために、南アメリカの国々によって新しいAIのポリシーと一貫した戦略が開発されました。将来の市場機会は、この地域で出現すると予想されています。

ディープラーニング（DL）市場の主要企業のリスト

Google Inc.を含む一流のプレーヤーは、製品の成長を促進するために製品の強化を求めています

自動化されたマシンインテリジェンスソリューションは、学習モデルの開発をスピードアップし、市場への時間を短縮するために、市場の企業によって提供されます。 H2O.AI、Knime、およびDataikuなども、市場に参入しており、業界全体でDLユースケースの数を正常に拡大しています。

• 2022年11月、Hackensack Meridian Healthおよびその他の重要なプロバイダーと協力することにより、H2O.AIはヘルスケアAI市場での存在を拡大しました。 Hackensack Meridian Healthの使用機械学習（ML）患者ケアとネットワークの操作のための人工知能（AI）は、H2O.AIの広範なドメインの専門知識によって支援されました。

プロファイルされた主要企業のリスト：

• Advanced Micro Devices、Inc。（私たち。）
• Clarifai、Inc。（米国）
• Nvidia Corporation（私たち。）
• Google Inc.（米国）
• IBM Corporation（私たち。）
• Intel Corporation（私たち。）
• Microsoft Corporation（私たち。）
• Amazon Web Services（米国）
• SAS Institute Inc。 （私たち。）
• Meta Platforms、Inc。（Facebook）（米国）

主要な業界の開発

• 2024年2月 - Cognitivは、最初のディープラーニング広告プラットフォームを立ち上げ、高度なAIでCookieless Futureのためにメディア購入を再定義しました。同社は、2023年にクライアントベースが7.5倍増加し、DL ADソリューションの有効性を紹介しました。
• 2024年2月 - VantaiはBristol Myers Squibbと提携して分子接着剤の発見を加速し、Myser Squibbのターゲットタンパク質分解と同社の幾何学的な深い学習能力を組み合わせました。このコラボレーションは、関心のある治療標的のための新しい小分子治療薬を開発および発見することを目的としています。
• 2024年1月 - FairPlay Sports Mediaは、スポーツの結果データと予測に焦点を当てた深い学習ニューラルネットワーク企業であるQuater4を買収しました。この買収は、プレーヤー、出版社、オペレーター向けの新しいテクノロジーとデータを統合することにより、SupersCommesse、Oddscheckerなどの会社のブランドを強化することを目的としています。
• 2023年11月 - Sony Interactive Entertainmentは、AIを専門とするハイテク企業、特に深い学習を獲得しました。 Isizeは、メディアおよびエンターテイメント業界のビットレートリザーブと品質改善を配布するためのAI駆動のソリューションに焦点を当てており、その提供とテクノロジーを強化するための同社の取り組みと一致しています。
• 2023年10月 - Huaweiは、OceanStor A310 AIストレージモデルを立ち上げ、大規模な深い学習の要求に応えました。このソリューションは、セグメント化されたシナリオモデルにおける産業および基本モデルトレーニングと推論のための最適化されたストレージを提供しました。
• 2023年6月 - Sonic DLは、磁気共鳴イメージング（MRI）で画像の獲得を劇的に加速するために開発されたDLベースのテクノロジーであり、FDAの承認に続いてGE Healthcareによって開始されました。単一のハートビートの高品質の心臓MRIなどの新しいイメージングパラダイムは、Sonic DLによって可能になります。
• 2023年5月 - マシンビジョンのグローバルプログラミングプロデューサーであるMVTECソフトウェアGMBHは、標準のマシンビジョンプログラミングHalconのバリアント23.05を送信しました。新しいリリースは、DLテクニックに焦点を当てています。このバリアントの主な機能は、多数のオブジェクトを堅牢にカウントできる深い学習ベースの方法です。
• 2023年5月 - Googleは、機械学習の開発を高速化するために、オープンソースのTensorflowツールを改善しました。この組織は、進化するTensorflow環境の一連のオープンソースAI（ML）イノベーションの更新と改善を実施しています。 PythonベースのDL機能のセットをコアTensorflowテクノロジーに追加するKeras APIスイートは、Tensorflowエコシステムの重要なコンポーネントです。さらに、Googleは2つの真新しいKerasツール、自然言語処理用のKerasnlpとコンピュータービジョン（CV）アプリケーション用のKerascvを発表しました。
• 2023年3月 - Nvidia and Amazon Web Services、Inc。（AWS）は、生成的AIアプリケーションの構築と、ますます複雑な大手言語モデル（LLMS）をトレーニングするためのAIインフラストラクチャの改善を目的としたマルチパートコラボレーションを形成しました。

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