AI学習用データセット市場 サイズとシェア 2025 – 2034

AIトレーニングデータセット市場規模

世界のAIトレーニングデータセット市場規模は、2024年に32億米ドルに達し、2025年から2034年にかけて年平均成長率（CAGR）20.5%で拡大すると予測されています。自動運転、医療診断、自然言語処理、金融モデリングなどの分野で人工知能の導入が急速に進んでいることが、高品質でラベル付けされたデータセットの需要を大きく押し上げています。
 

例えば、2022年9月、米国国立衛生研究所（NIH）は Bridge2AIプログラムを開始し、生物医学および行動研究における人工知能の導入拡大に向けて1億3,000万米ドルを割り当てました。この取り組みでは、AIモデルのトレーニングに使用する高品質なデータを倫理的に収集したデータセットの作成が計画されており、音声バイオマーカー、手術、健康アウトカムなどの分野に重点が置かれています。Bridge2AIは、AIツールの信頼性、公平性を確保し、幅広い集団に適用できるようにするための学際的な連携を促進しています。
 

ロボティクスおよび産業オートメーションにおけるAIの急速な進歩により、専門性の高い実環境データの需要が急増しています。こうしたデータセットは、物体検出、仕分け、動的な空間でのナビゲーションなど、複雑な作業をロボットシステムに学習させるうえで不可欠です。各業界が効率向上と人手の介入最小化に取り組むなか、AIモデルが現実世界で安定して機能できるようにするため、高品質でラベル付けされたデータの整備が重要になっています。この傾向は、製造、物流、倉庫オートメーションなどの業界で特に顕著です。
 

例えば、2023年4月、Amazon Web Services（AWS）は、ロボットシステムの「ピックアンドプレース」作業のトレーニング向けとしては最大規模となるオープンソースデータセット、ARMBenchを公開しました。このデータセットには、実際の環境で産業製品を仕分けする際に取得された19万点を超える画像が含まれています。データセットは、インテリジェントな物流・フルフィルメントシステムの中核要素の1つである倉庫オートメーション向けロボットアームの精度と適応性の向上に活用されます。
 

AIトレーニングデータセット市場の動向

• 生物医学研究におけるAIと量子コンピューティングの融合により、専門分野に特化した高度なトレーニングデータセットの需要が高まっています。こうしたデータセットは、ゲノム解析、疾患予測、創薬などの分野でモデルをトレーニングするうえで重要です。研究のデータ集約度が高まるなか、高品質で構造化された医療データは、AIを活用した医療イノベーションの正確性、効率性、拡張性を確保する鍵となっています。
   
• 例えば、2024年6月、Cleveland Clinicは英国のIBMおよびHartree Centreと提携し、人工知能と量子コンピューティングを活用して、医療およびライフサイエンス分野のイノベーションを加速させました。この連携では、複雑な生物医学データを高度なコンピューティングによってより迅速に処理し、疾患モデリング、創薬、個別化医療の向上を目指しています。
   
• 世界各国の政府がAIトレーニングインフラへの投資を積極的に進めており、AIトレーニングデータセット市場を押し上げています。これらのプロジェクトは、医療、モビリティ、公共サービスなどの分野における変革を推進するため、集中管理型で安全性が高く、多様性を備えたデータセットの構築を目的としています。
   
• 2025年2月、EUは人工知能への 2,000億ユーロの投資を促進する「InvestAI」イニシアチブを開始した。これらのインフラは、大規模かつ高品質なデータセットとコンピューティング能力への安全なアクセスを提供し、信頼性の高いAIの設計・開発を促進するよう整備されている。この戦略的な取り組みにより、医療、製造、公共サービスなどの業界でデータの利用可能性が高まり、AIトレーニングデータセット市場が直接的に拡大すると見込まれる。
   
• データアノテーション向け自動化ツールの利用拡大は、AIトレーニングデータセット市場における主要な動向となっている。自動ラベリングやアクティブラーニングなどの技術を基盤とするこれらのツールは、大規模なデータセットのラベリングに必要な労力とコストを大幅に削減する。高い精度を維持しながらアノテーションのプロセスを簡素化することで、より迅速かつ拡張性の高いデータセットの作成が可能になる。これは、画像・動画処理など、膨大な量の非構造化データを扱う業界で特に有用である。こうした業界では、AIモデルのトレーニングにおいてデータラベリングが重要な役割を果たすためである。
   
• 2024年1月、ホワイトハウスと全米科学財団が開始したNational AI Research Resource（NAIRR）パイロットプログラムは、学術分野におけるAI開発を促進するため、研究者にAIツールやアノテーション済みデータセット、自動データラベリングのリソースなどへのアクセスを提供している。
   

トランプ政権の関税

• トランプ政権が導入した関税、特に中国製のテクノロジー関連商品・サービスを対象とする関税は、AIトレーニングデータセット市場に大きな影響を及ぼした。手作業によるデータラベリングやアノテーション作業の相当部分は、労働コストが低い中国などの国に外部委託されていた。しかし、関税の上昇と中国のテクノロジー企業に対する監視の強化により、多くの米国企業はアノテーション済みデータの調達において運用コストの上昇に直面し、AIトレーニングの取り組みの費用対効果と規模に直接的な影響が生じた。
   
• さらに、貿易摩擦により、自然言語処理、顔認識、電子商取引における行動分析などの分野でAIモデルのトレーニングに不可欠な中国のデータセットへのアクセスが制限された。その結果、利用可能なトレーニングデータの多様性と規模が低下し、特にグローバル利用を想定して設計されたAIモデルの性能と適応性に悪影響が及んだ。また、米国企業と中国企業の間でのデータ共有に関する協力も妨げられた。
   
• これを受け、米国企業は国内のデータラベリングインフラと自動化ツールへの投資を拡大し始めた。この転換は、合成データ生成やAI支援型アノテーションプラットフォームにおけるイノベーションを促した一方、リソースのボトルネックや開発期間の長期化といった短期的な課題をもたらした。最終的に、関税は自立化を促したものの、アノテーション済みデータのグローバルサプライチェーンを混乱させ、AIトレーニングデータセットを開発する方法と場所における戦略的転換を促した。
   

AIトレーニングデータセット市場分析

主要な市場動向を把握するには

無料のPDFをダウンロード

データモダリティ別に見ると、AIトレーニングデータセット市場は、テキスト、画像、音声・スピーチ、動画、マルチモーダルに分類される。2024年はテキストセグメントが市場をリードし、シェアは約31%に達した。予測期間中は 21%を超える年平均成長率（CAGR）で成長すると見込まれる。
 

• テキストセグメントがAIトレーニングデータセット市場を主に牽引している理由は、自然言語処理（NLP）の広範な利用にある。業界全体に広がっています。チャットボット、感情分析エンジン、言語翻訳ツール、バーチャルアシスタントなどの AI を活用したソリューションは、正確に機能するために、大量のラベル付きテキストに大きく依存しています。ソーシャルメディアへの投稿、製品レビュー、電子メール、カスタマーサポートの記録など、デジタルコンテンツが急増するなか、企業はモデルのトレーニング用に構造化できる豊富な未加工テキストデータを利用できるようになっています。
   
• さらに、GPT や BERT などの大規模言語モデル（LLM）の登場により、高品質で多様なテキストデータセットの需要が大幅に高まっています。これらのモデルは、文脈、構文、トーン、意味を理解するために、膨大な量のアノテーション付きテキストを必要とします。画像や動画のデータと比較すると、テキストデータセットは収集、保存、処理が容易でコスト効率も高いため、AI トレーニングデータセット市場におけるテキストデータの優位性がさらに強まっています。
   
• 例えば、2023年6月、トロントを拠点とする AI スタートアップ企業の Cohere は、Inovia Capital が主導し、NVIDIA、Oracle、Salesforce Ventures などが参加した資金調達ラウンドで 2億7,000万米ドルを調達しました。この資金は、OpenAI の GPT に類似するテキストベースの大規模言語モデルの拡張に充てられました。これらのモデルは、高品質かつ大規模なテキストデータセットを活用し、企業向けの自然言語処理（NLP）アプリケーションを支えています。この投資は、主要企業が高性能な生成 AIツールのトレーニングと拡張に向け、アノテーション付きテキストデータセットを重視していることを示しており、テキストセグメンテーションの需要と市場シェアを押し上げています。
   

導入形態別に見ると、AI トレーニングデータセット市場はオンプレミス型とクラウド型に分類されます。2024年には、クラウドセグメントが 73% の市場シェアを占めて市場をリードしており、2025年から2034年にかけて年平均成長率（CAGR） 20.5% 超で成長すると予測されています。
 

• クラウド導入形態は、拡張性、費用効率、アクセシビリティにより、AI トレーニングデータセット市場をリードしています。AWS、Google Cloud、Microsoft Azure などのクラウドプラットフォームは、AI トレーニング用の大規模なデータセットを管理、ラベル付け、処理するために必要な大容量ストレージと高性能なコンピューティングリソースを提供しています。これらのプラットフォームにより、企業はワークロードに応じて規模を拡大または縮小できます。これは、LLM やコンピュータービジョンタスクなど、複雑なトレーニングモデルを扱う際に重要です。
   
• さらに、クラウドベースの導入は地域をまたぐコラボレーションを支援し、分散したチームがリアルタイムでデータにアクセスしてアノテーションを付与できるようにします。また、自動データラベリング、合成データ生成、分析などの統合ツールも提供し、データセットのパイプライン全体を効率化します。モデルの迅速な導入とデータの安全な管理が可能であることも、AI トレーニングのワークフローにおけるクラウドプラットフォームの魅力を一段と高め、同分野での市場シェアを押し上げています。
   
• 例えば、2023年9月、AWS は Amazon Bedrock を開始しました。これは、AI21 Labs、Anthropic、Stability AI の基盤モデルを使用して、生成 AI アプリケーションを構築・拡張できるクラウドベースのプラットフォームです。同プラットフォームは、AWS のクラウドエコシステム内にある独自データセットを使用したモデルのトレーニングに対応しており、クラウドプラットフォームが大規模なトレーニングデータの管理に不可欠であることを示しています。
   

データタイプ別に見ると、AI トレーニングデータセット市場は構造化データ、非構造化データ、半構造化データに分類されます。2024年には、ソーシャルメディア、音声・動画コンテンツ、電子メール、顧客レビュー、センサーデータなどから生成されるデータが急増しているため、非構造化データカテゴリーが市場をリードすると予測されています。
 

• 非構造化データセグメントは、動画、画像、音声記録、電子メール、ソーシャルメディア、ウェブコンテンツなどから生成される膨大なデータ量を背景に、AI学習データセット市場を支配している。定義された形式に従う構造化データセットとは異なり、非構造化データには特定のスキーマがないため、複雑なパターンや文脈情報に依存する深層学習モデルの学習に適している。この形式のデータは、特に自然言語処理（NLP）、コンピュータービジョン、音声認識などの高度なAI用途に不可欠である。
   
• AIチャットボット、仮想アシスタント、テキスト・画像生成プラットフォームなどの生成AI技術の利用拡大により、大量の非構造化データセットおよびアノテーション済みデータセットに対する需要が一段と高まっている。これらの用途を正確に機能させるには、言語、声のトーン、顔の表情、画像の特徴など、多様な入力が必要となる。その結果、企業は非構造化データを学習用に効率的に準備するため、データラベリングプラットフォームやAIベースのアノテーションツールに多額の投資を行っている。
   
• 世界のデータの大半は非構造化データであり、その量は業界全体で急速に増加し続けている。企業や政府は現在、このデータを活用して洞察を引き出し、パーソナライゼーションを向上させ、より応答性の高いAIモデルを開発することに注力している。マルチメディアコンテンツやリアルタイムデータストリームの普及に伴い、非構造化データセグメントは2024年以降も市場で首位を維持すると予測される。
   

この市場を形成する主要なセグメントについて詳しく知る

無料のPDFをダウンロード

2024年、北米地域の米国はAI学習データセット市場をリードし、北米市場で約88%のシェアを占め、約12.3億米ドルの収益を生み出した。
 

• 米国は、強固なAIエコシステムと先進技術の早期導入を背景に、収益シェアで市場をリードしている。Google、Microsoft、Meta、Amazonなどの大手テクノロジー企業が米国に本社を置き、自然言語処理（NLP）、コンピュータービジョン、自律システムにわたるAIモデル開発を支える大規模な学習データセットの取得・開発に積極的に投資している。
   
• 政府の支援も、この地域の優位性において重要な役割を果たしている。米国国家人工知能イニシアチブ局（NAIIO）を含む米国の連邦機関は、多様で高品質なデータセットへのアクセス改善を目指す取り組みなど、AI学習インフラに関する研究開発に資金を提供している。官民パートナーシップも、この分野のイノベーションをさらに後押ししている。
   
• さらに、高度なクラウドインフラと、AIスタートアップ企業および学術機関の強固な基盤が整っていることも、市場の成長を加速させている。これらの要因により、米国はAI学習データセットのイノベーションと商用化における世界的な拠点となっている。
   
• 例えば、2025年5月には、Jeff Bezos氏が投資会社Bezos Expeditionsを通じて、AIデータソリューションを専門とするTolokaの7,200万米ドルの資金調達ラウンドを主導した。この投資は、特に米国市場におけるTolokaの成長を加速させるとともに、機械学習モデルの学習および検証に不可欠なヒューマン・イン・ザ・ループ型データサービスを強化することを目的としている。
   

ドイツのAI学習データセット市場は、2025年から2034年にかけて大幅かつ有望な成長を遂げると予測される。

• ドイツでは、強固な産業基盤、政府が支援する AI 戦略、自動車、製造、エンジニアリングなどの主要分野における AI の導入拡大を背景に、AI学習用データセット市場が着実に成長すると見込まれます。自動車、製造、ヘルスケアの各分野で主導的な地位を有するドイツでは、自動化、自動運転、予知保全、医療診断向けの AI モデルを訓練するため、高品質なアノテーション付きデータセットの需要が拡大しています。こうした需要は、技術主権と安全なデータ共有の枠組みを重視するドイツの姿勢によって、さらに強まっています。
   
• さらに、ドイツでは大企業と中小企業の双方で AI が広く導入されており、AI学習用データセット市場が拡大しています。デジタルトランスフォーメーションに対する政府の強力な支援を受け、金融、ヘルスケア、小売などの各分野の企業が、効率性向上を目的に AI を導入しています。
   
• 例えば、2024年11月、Microsoft は、ドイツの産業力と AI の連携により、自動車、エネルギー、製造などの分野に変革をもたらす取り組みを強調しました。この連携は、高度な AI 技術を活用して生産性とイノベーションを高めることを目指しています。AI とドイツのエンジニアリングを融合することで、この取り組みは AI学習用データセットの需要を押し上げ、ドイツを AI を活用した産業ソリューションにおける主要国として位置付けると見込まれます。
   

中国の AI学習用データセット市場は、2025年から2034年にかけて大幅かつ有望な成長を遂げると予測されています。
 

• 中国では、AI 開発に対する政府の積極的な投資、各産業における AI 技術の急速な導入、大規模なデジタル経済から生み出される膨大なデータを背景に、AI学習用データセット市場が大きく成長すると見込まれます。
   
• さらに、中国政府は AI 開発における主要な役割を担っており、次世代 AI 発展計画では、2030年までに中国を世界的な AI 先進国とすることを目指しています。この計画には、AI インフラとデータ収集への大規模な投資が含まれており、包括的で高品質な AI学習用データセットの需要を高めています。これらの取り組みは、ヘルスケア、金融、輸送などの分野で AI を活用したイノベーションを促進する基盤となっています。
   
• また、中国では自動運転車、顔認識、スマート製造、電子商取引など、さまざまな産業で AI の導入が急速に進んでいます。これらの産業では、AI モデルの精度を高めるため、構造化データセットと非構造化データセットの双方を含む膨大な量の学習データが必要です。高品質な学習用データセットの必要性が高まるなか、こうした産業が市場の成長を後押しし、特定の AI アプリケーションに適した、カスタマイズされた正確なデータの需要を生み出しています。
   
• 例えば、2023年、中国国家発展改革委員会（NDRC）は、デジタルトランスフォーメーションと経済成長の促進に向けた取り組みの一環として、データセンターと AI インフラの開発に資金を配分しました。これにより AI 学習用データの生成が支援され、市場の成長に寄与すると見込まれます。
   

アラブ首長国連邦（UAE）の AI学習用データセット市場は、2025年から2034年にかけて大幅かつ有望な成長を遂げると予測されています。
 

• UAE では、AI とデジタルトランスフォーメーションにおける世界的なリーダーとなることを目指す同国の強力な取り組みを背景に、AI学習用データセット市場の成長が見込まれます。UAE AI 戦略 2031 などの政府 initiatives により、AI 技術への投資が拡大し、高品質な学習用データセットの需要が高まっています。
   
• 加えて、UAE ではヘルスケア、小売、政府サービスなどの主要産業で AI の導入が広がっています。これらの分野で AI ソリューションの導入が進むにつれ、モデルの訓練に必要な大規模で多様かつ高品質なデータセットの需要が増加し、市場の成長をさらに後押ししています。
   
• UAEにおけるクラウドインフラの成長と、世界のクラウドプロバイダーによる投資拡大が相まって、企業は拡張性と費用対効果に優れたAI学習用データセットを利用できるようになっている。クラウドサービスの普及により、大規模なデータセットの保存、管理、処理が容易になり、AIの開発および学習の効率が高まっている。
   
• 例えば、2025年4月には、ドバイの通信会社が Microsoft と協力し、5億4,450万米ドルを投じてハイパースケールデータセンターを建設する予定である。この施設は、同地域におけるクラウドおよびAIサービスへの需要拡大に対応する。今回のプロジェクトは、データ管理、AIなどの技術に関して企業の能力を高め、デジタルトランスフォーメーションの拠点としてのドバイの地位強化を目指すものである。この取り組みは、デジタル経済のリーダーとなるというUAEのより広範なビジョンに沿ったものである。
   

AI学習用データセット市場のシェア

• AI学習用データセット業界の上位7社である Google、NVIDIA、Microsoft、IBM、Amazon Web Services、CloudFactory、Lionbridge AI は、2024年に市場の約31%を占めた。
   
• Google は、検索、YouTube、Google Maps などのサービスから得られる広範なデータエコシステムを活用し、大規模AIモデルの学習を行っている。Google DeepMind と Google Cloud を通じて、独自のデータセットおよび倫理的に収集されたデータセットを開発している。また Google は、多様で高品質なデータセットへの投資や、Open Images などのベンチマークデータセットの公開を通じて、責任あるAIを重視し、AI開発および研究のさらなる普及を促している。
   
• NVIDIA は、GPUベースの高速処理に向けたAI学習用データセットの最適化に注力し、NVIDIA DGXシステムや NVIDIA AI Enterprise プラットフォームなどの統合ソリューションを提供している。データラベリング企業との提携や買収などを通じて、データセットの品質とアノテーションを向上させている。また NVIDIA は、Omniverse などのツールを活用した合成データの生成も支援しており、特に自律システムやロボティクスなど、複雑なAIモデルの開発に向けて学習用データセットを改善している。
   
• Microsoft は、クラウドプラットフォームである Azure AI を活用し、企業および研究用途向けに、キュレーション済みの学習用データセットへの拡張性に優れたアクセスを提供している。LinkedIn、GitHub、Bing のデータセットを統合する一方、データプライバシーと倫理的なAIを重視している。Microsoft は OpenAI や学術機関と協力し、データセットの透明性とガバナンスを向上させるとともに、データラベリング、データ拡張、合成データ生成のためのツールにも投資し、モデル学習の高度化を図っている。
   

AI学習用データセット市場の主要企業

AI学習用データセット業界で事業を展開する主要企業は、以下のとおりである。

• Amazon Web Services
• Appen
• CloudFactory
• Google
• IBM
• iMerit
• Lionbridge AI
• Microsoft
• NVIDIA
• TELUS International

AI学習用データセット市場における市場戦略は、データの品質と量の向上に重点を置いている。企業は、AIモデルの学習に適した多様で高品質なデータセットを確保するため、データアノテーション、キュレーション、データ拡張の手法に多額の投資を行っている。また、AI開発企業、クラウドサービスプロバイダー、研究機関との連携も一般的な戦略となっており、データセットの提供範囲を拡大するとともに、最先端技術を統合してデータ処理の効率化を図っている。
 

さらに、拡張性と柔軟性に優れたソリューションを提供するため、クラウドプラットフォームを活用する動きも拡大している。このアプローチにより、企業はオンデマンドでデータセットへのアクセスを提供でき、利用可能性を高めるとともに、データ取得コストを削減できる。こうした戦略を採用することで、企業はさまざまな業界で高まるAIソリューションへの需要に対応し、市場における継続的なイノベーションを確保できる。
 

AI学習用データセット業界のニュース

• 2024年9月、SCALE AIは、カナダの医療の高度化を目的とする9件のAIプロジェクトに対し、2,100万米ドルの投資を発表した。資源管理の最適化、患者ケアの向上、待ち時間の短縮に重点を置くこの取り組みは、全カナダ人工知能戦略の一環である。カナダの医療システムにおけるイノベーションを促進し、倫理的なデータ取り扱いを確保するとともに、病院とAIプロバイダー間の協業を推進する。
   
• 2024年8月、Lionbridge Technologies, Inc.は、企業による高度なAIアプリケーション向けデータセットの作成・学習を支援するプラットフォーム、Aurora AI Studioを立ち上げた。同プラットフォームは、高品質な学習データに対する高まる需要に対応するものであり、データキュレーションとアノテーションに関する Lionbridge の専門知識を活用して、AI開発者を支援し、商業面での成果を向上させることを目指している。
   
• 2024年8月、AccentureとGoogle Cloudは、企業顧客のサイバーセキュリティを強化しながら、生成AIの導入を加速させた。プロジェクトの45%がすでに本番環境へ移行しているなか、両社の生成AIセンター・オブ・エクセレンスは、業界横断でAIソリューションを安全に拡大するためのトレーニング、専門知識、ツールを提供している。
   
• 2024年7月、Microsoft Researchは、AI学習向けの高品質な合成データの生成を自動化するマルチエージェント・ワークフレームワーク、AgentInstructを発表した。これにより、人手によるキュレーションへの依存が大幅に軽減される。同フレームワークの有効性はOrca-3モデルによって実証され、さまざまなベンチマークで顕著な改善が確認された。
   
• 2023年4月、Googleは、自動字幕付きのYouTube動画を大量に収録したデータセット、Google AI Video Captions（GVI-Captions）を公開した。このデータセットは、動画字幕を生成するAIモデルの性能向上を目的とし、アクセシビリティと全体的なユーザー体験の双方を高めるものである。自然言語処理の進展を支援するとともに、動画の正確な字幕を解釈・生成するAIの能力向上にも寄与する。
   

AI学習用データセット市場調査レポートは、2021年から2034年までの収益（百万／十億米ドル）ベースの推計・予測を含む、以下のセグメントについて業界を詳細に分析している。

データモダリティ別市場

• テキスト
• 画像
• 音声・スピーチ
• 動画
• マルチモーダル

導入形態別市場

• オンプレミス
• クラウド

データタイプ別市場

• 構造化データ
• 非構造化データ
• 半構造化データ

データ収集方法別市場

• 公開データセット
• 非公開データセット
• 合成データ

最終用途別市場

• 医療
• 自動車
• BFSI
• 小売・電子商取引
• IT・通信
• 政府・防衛
• 製造
• その他

上記の情報は、以下の地域および国を対象としている。

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • 北欧
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • オーストラリア・ニュージーランド（ANZ）
  • 東南アジア
• 中南米
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
• 中東・アフリカ（MEA）
  • アラブ首長国連邦（UAE）
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ