ディープラーニング市場

市場の概要:

2024年における世界のディープラーニング市場規模は309億米ドルに達しました。今後、IMARCグループは、市場が2033年までに4,234億米ドルに達し、2025年から2033年の間に年平均成長率（CAGR）29.92%を示すと予測しています。人工知能（AI）の普及、データ処理の進展、画像や音声認識の需要の増加、研究開発（R&D）への投資、ビッグデータやクラウドコンピューティング技術の導入が、市場を牽引する主要な要因の一部となっています。

ディープラーニングは、人工知能（AI）の一分野であり、膨大なデータから学習し、意思決定を行うために人工ニューラルネットワークを訓練することを伴います。これらのニューラルネットワークは、相互に接続された層状のノードで構成されており、人間の脳の構造を模倣しています。ネットワークはデータ内のパターンや特徴、表現を特定できるように、内部パラメーターを反復的に調整し、物体の認識、音声の理解、言語の翻訳、さらには戦略的なゲームのプレイまで可能にします。また、コンピュータビジョン、自然言語処理（NLP）、ロボティクスなどのさまざまな分野を変革し、従来の機械学習アプローチでは困難とされていたタスクで驚異的な成果を上げています。

市場は主に情報技術（IT）産業の大幅な拡大によって推進されています。さらに、デジタル化の進展や、未処理データを自動的に抽出するためにディープラーニングが広く採用されており、高い精度と効率で複雑な現実世界の問題を解決する強力なツールとなっていることも市場の成長に影響を与えています。また、ディープラーニングは利用可能なデータを自動的に分析することで、より効率的で正確な意思決定を実現しています。さらに、サイバーセキュリティ、不正検出、医療画像分析、医療分野でのバーチャル患者支援における広範なサービス利用も、主要な成長要因の一つです。これに加え、ビッグデータ分析やクラウドコンピューティングの統合、ハードウェアおよびソフトウェア処理を改善するための継続的な研究開発（R&D）の取り組みも、市場の成長を加速させています。さらに、これらの技術が提供するスケーラビリティと計算能力により、組織は膨大なデータセットを効率的に処理・分析できるため、市場において良好な見通しが形成されています。

ディープラーニング市場の動向／推進要因：

画像認識と音声認識におけるディープラーニングの需要の高まり

画像内のパターン、物体、特徴を分析・識別する需要の高まりが、市場の成長を加速させています。さらに、ディープラーニングを活用した医療画像診断システムは、疾患の診断、異常の検出、手術計画の支援において医療分野で役立ち、市場の成長に影響を与えています。また、自動運転車においては、画像認識が交通標識、歩行者、障害物をリアルタイムで識別することを可能にし、自動運転車の安全性と効率性を高めるという、もう一つの主要な成長要因を示しています。これに加えて、音声認識は自然言語処理（NLP）アプリケーションや音声アシスタントの開発において不可欠です。ディープラーニングモデルは音声をテキストに変換し、Siri、Alexa、Googleアシスタントなどの音声制御型バーチャルアシスタントがユーザーの指示を正確に理解し、応答できるようにしています。これにより、人々のテクノロジーとのインタラクションの方法が変わり、ハンズフリーで直感的なユーザー体験が可能になりました。さらに、顧客サービスセンター、コールセンター、言語翻訳サービスにおける音声認識の導入が、コミュニケーションを効率化し、応答時間を改善しており、市場の成長を推進しています。

研究開発（R&D)への投資の増加

ディープラーニングは急速に進化し続けており、各業界の組織はこの最先端技術の能力と応用を強化するために多大なリソースを割いている。さらに、研究開発への投資は、学習の様々な側面と、性能、精度、効率を向上させる新しいアルゴリズムとアーキテクチャの開発に焦点を当てており、市場の成長に影響を与えている。また、研究者は、自然言語処理、コンピューター・ビジョン、その他のAI主導タスクにおけるブレークスルーを達成するため、注意メカニズム、トランスフォーマー、生成的敵対ネットワーク（GAN）などの革新的技術を継続的に探求している。さらに、ハードウェアの最適化も研究開発投資の焦点となっている。各組織は、ディープラーニングの計算を高速化するために設計されたグラフィカル・プロセッシング・ユニット（GPU）やテンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）などの専用プロセッサーを開発している。このようなハードウェアの進歩により、学習時間や推論の高速化が可能になり、企業にとってより利用しやすくスケーラブルなモデルとなる。

政府の有利なイニシアチブの実施

政府の支援とイニシアチブは、市場の成長を促進する上で不可欠です。さらに、各国政府は人工知能（AI）の変革的な可能性を認識し、AIの研究開発プロジェクトに積極的に投資し、研究や開発を推進することで市場の成長に影響を与えています。また、政府機関からの財政的投資により、大学や研究機関、民間企業が野心的なディープラーニングプロジェクトに取り組むことができ、革新の限界を押し広げ、技術の進歩を促進する、もう一つの主要な成長要因となっています。加えて、政府はAIに特化したセンターやイノベーションハブを設立することが多く、これらは研究者や学者、業界の専門家が協力し、知識共有、ネットワーキング、学際的な研究を促進する場として機能し、ディープラーニングにおける画期的な発見を促す環境を育んでいます。さらに、政府は製品の導入を加速するために、産業間でのパブリック・プライベート・パートナーシップに積極的に関与し、責任あるAIの開発と展開を促進する政策や規制を作成しており、これも市場の成長を推進しています。

ディープラーニング業界のセグメンテーション：

IMARC Groupは、2025年から2033年までの世界、地域、国レベルでの予測とともに、世界のディープラーニング市場レポートの各セグメントにおける主要動向の分析を提供している。当レポートでは、市場を製品タイプ、用途、最終用途産業、アーキテクチャに基づいて分類している。

製品タイプ別内訳:

• ソフトウェア
• サービス
• ハードウェア
   

ソフトウェアは最も人気のある製品タイプである

本レポートでは、製品タイプ別に市場を詳細に分類・分析している。これには、ソフトウェア、サービス、ハードウェアが含まれる。同レポートによると、ソフトウェアが最大の市場シェアを占めている。

ディープラーニングのアルゴリズムやモデルの開発と実装には、ソフトウェアが欠かせない。研究者、データサイエンティスト、開発者が複雑なニューラルネットワークを効率的に作成・訓練するために必要なツールやフレームワークを提供する。その結果、ソフトウェア・ソリューションはテクノロジーの可能性を最大限に引き出すために不可欠なものとなった。さらに、ソフトウェアが提供する柔軟性と拡張性は、様々な業界の企業にとって非常に魅力的なものとなっている。ソフトウェアベースのソリューションにより、企業はディープラーニング機能を既存のシステムやアプリケーションにシームレスに統合することができ、AI主導の洞察力と自動化の力を使ってプロセスを最適化し、意思決定を改善し、顧客体験を向上させることができる。

これに加えて、多くのソフトウェアプラットフォームがオープンソースであることは、AIコミュニティ内でのコラボレーションと知識の共有を促進する。TensorFlowやPyTorchのような人気のあるオープンソースライブラリは、技術へのアクセスを民主化し、広範な採用とイノベーションを可能にする上で不可欠である。さらに、継続的な研究開発によるソフトウェアの継続的な進歩は、性能と効率の向上をもたらしている。

用途別内訳:

• 画像認識
• シグナル認識
• データマイニング
• その他
   

画像認識は最も人気のあるアプリケーション分野である

同レポートでは、アプリケーション別に市場を詳細に分類・分析している。これには、画像認識、信号認識、データマイニング、その他が含まれる。同レポートによると、画像認識が最大の市場シェアを占めている。

画像認識は現在、その幅広い用途と様々な産業への変革的な影響により、市場の成長を支配している。ディープラーニングは、画像内の物体、パターン、特徴を正確に識別・分析する上で卓越した能力を発揮しており、多様なユースケースで高い人気を誇っている。さらに、ディープラーニングを搭載した医療用画像処理システムは、病気の早期発見を助け、正確な診断を支援し、医療業界における治療計画をサポートする。

このほか、自動車分野では、画像認識は先進運転支援システム（ADAS）や自律走行車の実現に不可欠であり、道路上の安全性と効率性を高めるため、市場の成長を加速させている。さらに、小売業や電子商取引分野では、画像認識を視覚的検索、製品推奨、在庫管理に利用することで、顧客体験を向上させ、業務を合理化し、売上を促進している。

最終用途産業別内訳:

• セキュリティ
• 製造業
• 小売
• 自動車
• ヘルスケア
• 農業
• その他
   

セキュリティー市場が最大のシェアを占める

また、本レポートでは、最終用途産業に基づく市場の詳細な分類と分析も行っている。これには、セキュリティ、製造、小売、自動車、ヘルスケア、農業、その他が含まれる。同レポートによると、セキュリティが最大の市場シェアを占めている。

ディープラーニング技術は、複雑なセキュリティ侵害や攻撃の検出、分析、対応において、これまでにない能力を提供する。さらに、進化し続けるサイバー脅威の状況に対抗するための堅牢で高度なソリューションに対する需要の高まりが、市場の成長に影響を与えている。サイバーセキュリティの領域では、ディープラーニング・アルゴリズムは異常検知に優れており、従来のセキュリティ・システムでは見逃してしまうような疑わしいパターンや活動を特定する。

さらに、ディープラーニングを活用した侵入検知システム、マルウェア検知、行動分析など、新たな脅威に対する強化された防御メカニズムを組織に提供する最先端のセキュリティ対策に対する需要の高まりも、成長を促す大きな要因となっている。さらに、サイバーセキュリティの現場では膨大な量のデータが生成されるため、高度なデータ処理・分析能力が求められる。ビッグデータの処理に優れ、意味のある洞察を効率的に抽出することで、セキュリティ・チームは十分な情報に基づいた意思決定を行い、潜在的な脅威にプロアクティブに対応できるようになる。

アーキテクチャ別の内訳:

• RNN
• CNN
• DBN
• DSN
• GRU

本レポートでは、アーキテクチャに基づく市場の詳細な分類と分析も行っている。これには、RNN、CNN、DBN、DSN、GRUが含まれる。

リカレントニューラルネットワーク（RNN）は、時系列や自然言語などのシーケンシャルなデータを扱うために設計されている。そのリカレントな性質により、データ内の時間的依存関係を捉えることができる。RNNは、可変長のシーケンスを処理できる内部メモリを持っており、言語モデリング、機械翻訳、感情分析などのタスクに最適である。

さらに、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、パターンや空間的関係を識別するために、小さなフィルターで入力データをスキャンする畳み込み層を通して、特徴抽出に優れているため、画像やビデオ処理タスクに採用されている。CNNは、関連する視覚的特徴を自動的に学習する能力があるため、画像認識、物体検出、画像分類タスクに広く採用されている。これに加えて、ディープ・ビリーフ・ネットワーク（DBN）は、確率的な潜在変数の多層からなる生成モデルであり、特徴学習や次元削減などの教師なし学習タスクで使用され、音声認識や推薦システムなどのアプリケーションに有用である。

これに加えて、ディープスタッキングネットワーク（DSN）は、自己符号化器ベースのアーキテクチャの一種であり、複数のスタックされた層を通じてデータ表現を徐々にエンコードおよびデコードすることで、異常検知、データ圧縮、ノイズ除去のタスクに応用されています。さらに、ゲート付きリカレントユニット（GRU）は、RNNの派生型であり、消失勾配問題を解決し、トレーニング効率を向上させることを目的としています。GRUはゲーティングメカニズムを使用してネットワーク内の情報の流れを制御し、長いシーケンスにおいて重要な情報を保持し、長期依存性の問題を回避することが可能です。

地域別内訳:

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • その他
• ヨーロッパ
  • ドイツ
  • フランス
  • イギリス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • その他
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • その他
• 中東・アフリカ

北米が市場で明確な優位性を示す

また、北米（米国、カナダ）、欧州（ドイツ、フランス、英国、イタリア、スペイン、ロシア、その他）、アジア太平洋（中国、日本、インド、韓国、オーストラリア、インドネシア、その他）、中南米（ブラジル、メキシコ、その他）、中東・アフリカを含む主要地域市場の包括的な分析も行っている。報告書によると、北米が最大の市場シェアを占めている。

北米には世界有数のハイテク大手、研究機関、AI新興企業があり、先端技術の研究開発（R&D）に多額の投資を行っている。こうした業界リーダーの存在が競争力のあるエコシステムを育み、アルゴリズム、ハードウェア、ソフトウェアの進歩を促進している。さらに、AIの専門家、データサイエンティスト、エンジニアからなる高度に熟練した労働力は、洗練されたモデルやアプリケーションの開発に貢献しており、これも成長を促す大きな要因となっている。

これに加えて、北米では起業家精神とベンチャーキャピタルからの資金調達が重視されているため、画期的なアプリケーションを開拓するAI主導の新興企業が成長し、市場拡大をさらに後押ししている。さらに、税制優遇措置やAI研究への資金援助など、政府の支援政策がイノベーションを後押しし、同地域に企業や投資を誘致している。さらに、堅牢なクラウド・コンピューティング・サービスや高性能コンピューティング・リソースを含む確立されたインフラが、地域全体における複雑なディープラーニング・モデルのスケーラビリティと展開を促進している。

競争環境:

現在、市場の主要プレーヤーは、自社の地位を強化し、競争力を獲得するために様々な戦略を採用している。各社は研究開発（R&D）に多額の投資を行い、アルゴリズムの改善、新規アーキテクチャの開発、新しいアプリケーションの開拓に注力し、ディープラーニング技術の最前線に立ち続け、顧客に最先端のソリューションを提供している。さらに、複数の企業が戦略的買収やパートナーシップを結んで、提供製品や能力を拡大している。主要企業は、新興市場を開拓し、より広範な顧客層を獲得するために、地域拠点の設立、現地企業との提携、地域のニーズに合わせたサービスの提供など、新たな地域への事業拡大を進めている。また、顧客満足度とロイヤルティ向上のため、優れたカスタマー・サポートとトレーニング・サービスを提供し、カスタマー・サポート・チームと教育リソースに投資することで、顧客がソリューションの価値を最大化できるようにしている。

本レポートでは、市場の競争環境について包括的な分析を行っている。主要企業の詳細なプロフィールも掲載している。市場の主要企業には以下のようなものがある：

• Amazon Web Services (AWS)
• Google Inc.
• IBM
• Intel
• Micron Technology
• Microsoft Corporation
• Nvidia
• Qualcomm
• Samsung Electronics
• Sensory Inc.,
• Pathmind, Inc.
• Xilinx

最近の動向:

• 2020年10月、NVIDIA AIとMicrosoft Azureチームは、Microsoft wordのAI搭載文法チェッカーを改良するために協力し、NVIDIA triton推論サーバー、ONNX Runtime、Microsoft Azure機械学習（ML）を利用して、このスマートな体験を提供できるようになった。
• 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。インテルはAI戦略を実行し、クラウドからエッジまで数多くのソリューションの選択肢を顧客に提供し、増加するAIワークロードの数と複雑な性質に対応している。
• 2022年8月、アマゾン・ウェブ・サービスは新しい機械学習（ML）ソフトウェアを導入し、患者の医療記録を分析することで、より良い治療と経費削減を可能にした。

ステークホルダーにとっての主なメリット:

• IMARCの調査レポートは、2019年から2033年にかけてのディープラーニング市場の様々な市場セグメント、過去と現在の市場動向、市場予測、ダイナミクスを包括的に定量分析している。
• この調査レポートは、世界のディープラーニング市場における市場促進要因、課題、機会に関する最新情報を提供している。
• 本調査では、主要な地域市場と急成長している地域市場をマッピングしている。さらに、各地域内の主要な国レベルの市場を関係者が特定できるようになっている。
• ポーターの5つの力分析は、利害関係者が新規参入の影響、競争上のライバル関係、供給者の力、買い手の力、代替の脅威を評価するのに役立つ。関係者がディープラーニング業界内の競争レベルとその魅力を分析するのに役立つ。
• 競争環境は、ステークホルダーが競争環境を理解することを可能にし、市場における主要企業の現在のポジションについての洞察を提供する。