ディープラーニング：市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測（2025年～2030年）

株式会社グローバルインフォメーション（所在地：神奈川県川崎市、代表者：小野悟、証券コード：東証スタンダード 4171）は、市場調査レポート「ディープラーニング：市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測（2025年～2030年）」（Mordor Intelligence）の販売を5月1日より開始しました。

当レポートの詳細目次
https://www.gii.co.jp/report/moi1640699-deep-learning-market-share-analysis-industry.html

ディープラーニングの市場規模は2025年に348億9,000万米ドルと推計され、予測期間中（2025～2030年）のCAGRは41.1%で、2030年には1,951億6,000万米ドルに達すると予測されます。

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ました。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ます。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ます。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ています。

データセンターの大容量化、高い計算能力、人間の入力なしにタスクを実行する能力など、技術の進歩が大きな注目を集めています。また、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ます。
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ます。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ます。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ます。ディープラーニングアルゴリズムの反復的な性質（層の数が増えるほど複雑さが増す）を考慮すると、ディープラーニングの問題を解くにはかなりの計算能力が不可欠です。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ります。
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ました。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ます。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ます。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ます。
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ります。
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ました。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COVID-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。ヘルスケア分野におけるMRI解析ツールに対する需要の高まりが、ディープラーニング市場の上昇につながっています。

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て現場での提供数を減らすことを選択しています。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ります。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ます。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ます。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ります。
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です。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ます。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ます。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ます。今後、小売業者はディープラーニング（ディープラーニング）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ります。
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ます。間違いなく、小売業は急速にデータ志向を強めています。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ます。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です。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備えた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ます。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ます。
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つの例に過ぎないです。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です。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ります。この期間中に、バリューチェーンにまたがる組織ドメイン全体で、推定普及率は70％以上に増加すると予測されています。
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ました。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します。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。

北米は世界のディープラーニング市場において大きなシェアを占めると予想されます。これは、データ量の持続的な増加に加え、企業の消費者中心のソリューションにDLを統合する需要の増加が予想されるためです。顧客の行動や業務に関連する重要な動向や洞察の予測に重点が置かれるようになったことが、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ます。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ました。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ちます。
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ます。AI技術の進歩、AIの使用事例や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組織における研究開発活動以外でのAIの利用拡大を後押ししています。
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を確認するための新しい安全規制を策定しました。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ます。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ます。さらに、同地域では、先進的ソリューション開発の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ます。
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ます。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ました。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ます。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ます。

ディープラーニング市場は、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数社で構成されているため、断片化されています。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使用事例を増やすことに成功しています。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などがあります。

2023年11月- 通信業界における機械学習（ML）技術と人工知能（AI）の領域の発展に向けた一歩として、テレノールとエリクソンは、モバイルネットワークにおける接続品質を損なうことなくエネルギー効率を高めるための先進的なAI/MLソリューションの探求、開発、テストを目的とした3年間の協業に関する（MoU）に調印しました。

2022年10月、Zendesk Inc.は、新しいAIソリューション、Intelligent Triage and Smart Assistを発表。

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。

・エクセル形式の市場予測（ME）シート
・3ヶ月間のアナリストサポート

第1章 イントロダクション
第2章 調査手法
第3章 エグゼクティブサマリー
第4章 市場洞察
第5章 市場力学
第6章 市場セグメンテーション
第7章 競合情勢
第8章 投資分析
第9章 市場の将来

当レポートの無料サンプルは、こちらからお申し込みいただけます。
https://www.gii.co.jp/form/request/1640699

＜アジア最大の市場調査レポート販売代理店＞
株式会社グローバルインフォメーション
マーケティング部
お問い合わせフォーム：https://www.gii.co.jp/contact/
TEL：044-952-0102（9:00-18:00 土日・祝日を除く）
URL：https://www.gii.co.jp/

1995年の創立以来、海外市場調査レポートの販売を通じて企業のグローバル展開を支援しています。世界5カ国に拠点を持ち、海外の提携調査会社200社以上が発行する調査資料約15万点をワンストップでご提供。市場情報販売のグローバル・リーディングカンパニーを目指し、企業ならびに社会の発展に寄与すべく、お客様にとって真に価値ある情報をお届けしています。

創立：1995年
所在地：215-0004　神奈川県川崎市麻生区万福寺1-2-3　アーシスビル7F
事業内容：市場調査レポート／年間契約型情報サービスの販売、委託調査の受託
市場調査レポート／年間契約型情報サービス：https://www.gii.co.jp/
委託調査：https://www.gii.co.jp/custom_research/
国際会議：https://www.giievent.jp/

当社は、2020年12月24日に東京証券取引所へ上場いたしました（東証スタンダード市場：4171）。