ディープラーニング市場規模 - コンポーネント別、組織規模別、アプリケーション別、エンドユース別、分析、シェア、成長予測、2024年から2032年

ディープラーニング市場規模

世界深層学習市場規模は、2023年に19.8億米ドルで評価され、2024年から2032年までの30.4%のCAGRで成長する予定です。 様々な業界におけるオートメーションの需要が高まっています。 組織は、効率性を高め、運用コストを削減し、ヒューマンエラーを最小限にすることで、複雑なプロセスを自動化するための効果的なソリューションを提供します。

2024年4月、Coupa Softwareは、高度なAIと機械学習アルゴリズムを統合し、需要予測ツールに統合し、予測精度を向上させ、企業がサプライチェーンを最適化できるようにしました。 自動化へのシフトは生産性を高め、組織がルーチンタスクではなく戦略的な取り組みに集中できるようにします。 今後も、経営の卓越性を実現し、深層学習の価値を認識し続けてまいりますので、これらの技術の需要は大きく成長する見込みです。

クラウドコンピューティングの拡大は、ディープラーニング市場の成長を推進しています。 クラウドプラットフォームは、組織がハードウェアへの投資を実質的に直面することなく、強力なコンピューティング機能にアクセスできるスケーラブルで柔軟なリソースを提供します。 このアクセシビリティにより、企業がディープラーニング技術を効果的に実施することができます。 クラウドベースのソリューションにより、企業が大量のデータセットを簡単に管理・分析し、複雑なモデルを訓練し、アプリケーションを迅速にデプロイすることができます。

AWS、Google Cloud、Microsoft Azureなどのプロバイダは、開発プロセスを合理化するための事前構築されたフレームワークやツールなど、ディープラーニングに適した専門サービスを提供します。 より多くの組織は、データ処理のニーズのためのクラウドサービスを採用しているため、ディープラーニングソリューションの需要は引き続き上昇し、市場のさらなる革新と成長を促進します。

ディープラーニング市場動向

アルゴリズムとコンピューティングパワーの継続的な改善は、深層学習モデルの機能に革命をもたらし、より効果的で効率的な機能を実現します。 複雑なニューラルネットワーク(CNN)やリカレントニューラルネットワーク(RNN)などのイノベーションは、そのようなイメージや音声認識のタスクで劇的にパフォーマンスが向上しました。 自然言語処理、および自動システム。 これらの技術の進歩により、広大なデータセットから学ぶことができるより深く、より複雑なモデルを可能にし、精度と信頼性を向上させます。

また、特殊なハードウェアの開発など GPUの そしてTPUは、これらのモデルをより速くそしてスケールで訓練することを容易にしました。 業界がよりスマートなソリューションを実践しようとすると、最先端AI技術を活用し、深層学習に大きな投資を促すことができます。 この成長する技術は、さまざまな分野にわたって採用を加速し、革新的なアプリケーションのための新しいアベニューを開き、市場成長を燃料化します。

データプライバシーの懸念は、ディープラーニング市場の成長を抑制します。 深い学習モデルの有効性は、機密性の高い個人情報を含む多くの場合、膨大な量のデータに依存しています。 組織が収集し、このデータを処理するにつれて、保存、使用、共有の方法についてのスカルティニーの増加に直面しています。 欧州における一般データ保護規則(GDPR)などの高プロファイルのデータ侵害と厳格な規制は、データプライバシーの問題に関する意識を高めています。

企業は、コンプライアンスを確保しながら、複雑な法的景観をナビゲートする必要があります。これにより、ディープラーニングモデルのトレーニングのためにデータを自由に活用することができます。 これは、特に消費者の信頼と倫理基準を優先する組織間で、深い学習技術の採用を遅くすることができます。

ディープラーニング市場分析

コンポーネントに基づいて、市場はハードウェア、ソフトウェア、サービスにセグメント化されます。 2023年、市場シェアの30%以上を占めるソフトウェアセグメントは、2032年までに80億米ドルを超える見込みです。 ディープラーニングのために特別に設計されたソフトウェアフレームワークの進歩は、ディープラーニング市場のソフトウェアセグメントのための主要な成長ドライバーです。 TensorFlow、PyTorch、Kerasなどのフレームワークは、開発者や研究者が複雑なニューラルネットワークを構築、訓練、およびデプロイするのが大幅に容易になりました。

これらのツールは、ユーザーフレンドリーなAPI、広範なライブラリ、コミュニティサポートを提供し、深い学習ソリューションを実装するために探している人々のための参入障壁を減らす。 事前学習モデルの可用性と学習機能を転送することで、開発時間を短縮し、導入時間を短縮できます。 より多くの企業がAI主導のインサイトの重要性を認識し、深層学習に適した堅牢なソフトウェアの需要が拡大する見込みです。

アプリケーションに基づき、ディープラーニング市場は音声認識、画像認識、信号認識、データ処理、その他に分けられます。 2023年の市場シェアの約31%の画像認識セグメント。 ヘルスケア、自動車、小売、セキュリティなどの産業は、画像認識ソリューションを採用し、業務や意思決定プロセスを強化しています。

ヘルスケアでは、画像認識は早期病気の検出のための医学のイメージを分析し、忍耐強い結果を改善するのに使用されています。 自動車分野と同様に、自動車の開発において重要な役割を果たし、障害物を特定し、安全にナビゲートすることができます。 企業がイメージ認識の可能性を認識し、プロセスを合理化し、効率性を向上させるため、ディープラーニングソリューションの需要が高まります。

米国のディープラーニング市場は、2023年の収益シェアの75%を占めており、2032年までに40億米ドルを超える見込みで、人工知能研究開発の堅牢な投資を主導しています。 政府のイニシアチブと民間部門の資金調達は、深層学習技術におけるイノベーションに適した環境を整備し、支援しています。 また、地域横断の政府は、AIや機械学習モデルの研究開発の取り組みに非常に投資しています。

たとえば、世界経済フォーラムによると、米国政府は、サプライチェーンの統合を強化し、農家のリスクレジリエンス可視性を向上させるために、農業部門のAI技術に200万ドルを投資しました。 この投資は、研究とイノベーションの資金を通じて農業の進歩を促進することを目指しています。

政府の支援と有利な規制枠組みは、欧州の深い学習市場を推進しています。 多くの欧州諸国は、AI開発におけるイノベーションの育成と倫理基準の確保を目的とした取り組みを通じて、人工知能の普及に積極的に取り組んでいます。 欧州連合(EU)は、AI研究への投資と、学術、産業、政府間の協業エコシステムの確立を強調する欧州AI戦略などの戦略計画を導入しました。

アジア太平洋地域における急速なデジタル変革は、ディープラーニング市場にとって非常に重要です。 中国、日本、韓国、インドなどの地域では、インターネット普及、モバイルデバイス利用、IoT技術の採用により燃料供給が著しい技術シフトを受けています。 このデジタル革命は、膨大な量のデータを生成し、高度な分析とAIソリューションのためのプレスの必要性を作成します。特にディープラーニング。

ディープラーニング市場シェア

NVIDIA、Microsoft、およびGoogleは、2023年に深層学習業界で15%以上の市場シェアを獲得しました。 NVIDIA は、AI のワークロード用に特別に設計された GPU などの強力なハードウェアの開発に注力し、より迅速なトレーニングと深い学習モデルの推論を可能にします。 NVIDIA は、CUDA や TensorRT などのソフトウェアライブラリを含む堅牢なエコシステムを作成することで、開発者や研究者がアプリケーションを最適化するためのサポートを行っています。

MicrosoftはAzureクラウドプラットフォームを活用し、Azure Machine LearningなどのスケーラブルなAIサービスとツールを提供しています。 ディープラーニングの機能をビジネスアプリケーションスイートに統合することにより、Microsoftは、企業がAIソリューションを採用し、生産性と意思決定を強化することを奨励します。 Googleは、TensorFlowフレームワークを通じてイノベーションを強調し、ディープラーニングモデルの開発を簡素化します。 さらに、Google Cloudは広範なAIサービスとインフラを提供し、企業が機械学習ソリューションを効率的に構築および展開できるようにします。

ディープラーニング市場企業

ディープラーニング業界における主要なプレーヤーは以下のとおりです。

• Alibabaの
• ツイート
• サイトマップ
• IBMの
• インテル
• ログイン
• マイクロソフト
• NVIDIAの
• セールスフォース
• テンセント

ディープラーニング業界ニュース

• たとえば、2024年1月、AWSは、機械学習モデルを採用し、原材料、部品、および完成品の調達を正確に予測し、計画する供給計画モジュールの可用性を発表しました。 サプライチェーンの物流におけるAmazonのノウハウを活用し、顧客サプライチェーン全体の在庫管理を強化する取り組みです。
• 2023年7月、DiamiR Biosciences(DiamiR Biosciences)は、脳の健康と様々な病気に対する非侵襲的な血液ベースの診断テストの先駆者であり、JADBioとのパートナーシップを開示しました。 JADBioのAutoMLプラットフォームとサービスを活用した予測モデルの創出に向けた協業

ディープラーニング市場調査レポートには、業界の深いカバレッジが含まれています 2021年から2032年までの収益($ Mn / Bn)の面での見積もりと予測で、 以下のセグメントの場合:

市場、部品によって

• ハードウェア
  • GPUの
  • FPGAの
  • アシックス
  • ツイート
  • その他
• ソフトウェア
• サービス
  • プロフェッショナル
  • マネージド

市場、組織別

• メニュー
• 大規模な組織

市場、適用による

• 音声認識
• 画像認識
• 信号認識
• データ処理
• その他

市場、エンド使用による

• BFSIの特長
• IT&テレコム
• 自動車産業
• ヘルスケア
• 小売&電子商取引
• 製造業
• メディア・エンターテイメント
• その他

上記情報は、以下の地域および国に提供いたします。

• 北アメリカ
  • アメリカ
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  • イギリス
  • ドイツ
  • フランス
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  • ロシア
  • ノルディック
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