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市場調査レポート
商品コード
1517488

強化学習の世界市場規模調査、展開モード別、企業規模別、エンドユーザー別、地域別予測、2022年～2032年

Global Reinforcement Learning Market Size study, by Deployment Mode, by Enterprise Size, by End User and Regional Forecasts 2022-2032

出版日
ページ情報
英文 200 Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
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本日の銀行送金レート: 1USD=146.96円
強化学習の世界市場規模調査、展開モード別、企業規模別、エンドユーザー別、地域別予測、2022年～2032年
出版日: 2024年07月17日
発行: Bizwit Research & Consulting LLP
ページ情報: 英文 200 Pages
納期: 2～3営業日
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概要

世界の強化学習市場は、2023年に約39億7,000万米ドルと評価され、予測期間2024～2032年には41.66％以上の健全な成長率で成長すると予測されています。

機械学習の一分野である強化学習には、強化学習モデルの開発とトレーニングを可能にするソフトウェアツール、プラットフォーム、フレームワークの作成が含まれます。これらのツールは、アルゴリズムの設計、データの準備、環境のシミュレーション、モデルの評価などの機能を備えています。同市場はまた、強化学習システムの性能と効率を高めるGPUや専用アクセラレータなどのハードウェア・コンポーネントも提供しています。

世界の強化学習市場は、技術の進歩とAI主導のソリューションに対する需要の高まりによって牽引されています。強化学習は、機械が試行錯誤を通じて学習と意思決定を行い、報酬と罰則に基づいて行動を最適化することを可能にします。この能力は、金融、ヘルスケア、ロボット工学、自律システムなど、適応的でインテリジェントな意思決定プロセスが重要な分野で不可欠となっています。より強力なコンピューティング資源、高度なアルゴリズム、強化学習と他のAI技術との統合などの技術革新は、これらのソリューションの効率性と適用性を高めています。さらに、さまざまな分野での自動化と最適化の急増は、市場拡大の有利な機会をもたらしています。しかし、環境間の相関関係は、予測期間2024-2032の間に市場の全体的な需要を阻害しようとしています。

世界の強化学習市場の調査で考慮された主要地域には、アジア太平洋地域、北米、欧州、中南米、その他ラテンアメリカが含まれます。2023年には、北米が最大の市場シェアを占めたが、これは政府の強力な支援、業界全体へのAI技術の広範な採用、強固な学術エコシステム、高度に熟練した労働力に起因します。さらに、アジア太平洋地域は、様々な分野でAI技術の導入が増加していることから、予測期間中に最も高い成長率を示すと予想されています。強化学習は、金融、ヘルスケア、製造、運輸などの業界において、プロセスの最適化と生産性の向上においてビジネスを支援する態勢を整えています。

目次

第1章 世界の強化学習市場エグゼクティブサマリー

  • 強化学習の世界市場規模・予測（2022年～2032年）
  • 地域別概要
  • セグメント別概要
    • 導入形態別
    • 企業規模別
    • エンドユーザー別
  • 主要動向
  • 景気後退の影響
  • アナリストの結論・提言

第2章 世界の強化学習市場の定義と調査前提条件

  • 調査目的
  • 市場の定義
  • 調査前提条件
    • 包含と除外
    • 制限事項
    • 供給サイドの分析
      • 入手可能性
      • インフラ
      • 規制環境
      • 市場競争
      • 経済性（消費者の視点）
    • 需要サイド分析
      • 規制の枠組み
      • 技術の進歩
      • 環境への配慮
      • 消費者の意識と受容
  • 調査手法
  • 調査対象年
  • 通貨換算レート

第3章 世界の強化学習市場力学

  • 市場促進要因
    • 技術の進歩
    • AIを活用したソリューションに対する需要の高まり
    • 自動化と最適化の増加
  • 市場の課題
    • 環境間の相関関係
  • 市場機会
    • アジア太平洋地域におけるAI技術の展開
    • 様々な産業における最適化

第4章 世界の強化学習市場産業分析

  • ポーターのファイブフォースモデル
    • 供給企業の交渉力
    • 買い手の交渉力
    • 新規参入業者の脅威
    • 代替品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係
    • ポーターのファイブフォースモデルへの未来的アプローチ
    • ポーターのファイブフォースの影響分析
  • PESTEL分析
    • 政治
    • 経済
    • 社会
    • 技術
    • 環境
    • 法律
  • 主な投資機会
  • 主要成功戦略
  • 破壊的動向
  • 業界専門家の視点
  • アナリストの結論・提言

第5章 強化学習の世界市場規模・予測：2022年～2032年、展開モード別

  • セグメントダッシュボード
  • 世界の強化学習市場2022年と2032年の展開モード収益動向分析
    • オンプレミス
    • クラウド

第6章 強化学習の世界市場規模・予測：企業規模別、2022年～2032年

  • セグメントダッシュボード
  • 強化学習の世界市場企業規模別収益動向分析、2022年・2032年
    • 大企業
    • 中小企業

第7章 強化学習の世界市場：エンドユーザー別市場規模・予測、2022年～2032年

  • セグメントダッシュボード
  • 強化学習の世界市場エンドユーザー収益動向分析、2022年・2032年
    • BFSI
    • IT・通信
    • 小売・eコマース
    • ヘルスケア
    • 政府機関
    • 自動車
    • その他

第8章 強化学習の世界市場規模・地域別予測、2022年～2032年

  • 北米の強化学習市場
    • 米国
      • 展開モードの内訳規模と予測、2022年～2032年
      • 企業規模の内訳サイズ＆予測、2022年～2032年
      • エンドユーザーの内訳サイズと予測、2022年～2032年
    • カナダの強化学習市場
  • 欧州の強化学習市場
    • 英国の強化学習市場
    • ドイツの強化学習市場
    • フランスの強化学習市場
    • スペイン強化学習市場
    • イタリアの強化学習市場
    • その他欧州の強化学習市場
  • アジア太平洋強化学習市場
    • 中国の強化学習市場
    • インドの強化学習市場
    • 日本の強化学習市場
    • オーストラリア強化学習市場
    • 韓国の強化学習市場
    • その他アジア太平洋強化学習市場
  • ラテンアメリカの強化学習市場
    • ブラジルの強化学習市場
    • メキシコ強化学習市場
    • その他ラテンアメリカ強化学習市場
  • 中東・アフリカの強化学習市場
    • サウジアラビアの強化学習市場
    • 南アフリカの強化学習市場
    • その他中東とアフリカの強化学習市場

第9章 競合情報

  • 主要企業のSWOT分析
  • 主要市場戦略
  • 企業プロファイル
    • Amazon Web Services, Inc.
      • 主要情報
      • 概要
      • 財務（データの入手可能性によります）
      • 製品概要
      • 市場戦略
    • Cloud Software Group, Inc.
    • Google LLC
    • International Business Machines Corporation
    • SAP SE
    • Hewlett Packard Enterprise Development LP
    • Intel Corporation
    • Microsoft Corporation
    • RapidMiner
    • SAS Institute Inc.

第10章 調査プロセス

  • 調査プロセス
    • データマイニング
    • 分析
    • 市場推定
    • 検証
    • 出版
  • 調査属性
目次

Global Reinforcement Learning Market is valued at approximately USD 3.97 billion in 2023 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 41.66% over the forecast period 2024-2032. Reinforcement learning, a branch of machine learning, involves creating software tools, platforms, and frameworks that enable the development and training of reinforcement learning models. These tools are equipped with capabilities for designing algorithms, preparing data, simulating environments, and evaluating models. The market also offers hardware components such as GPUs and specialized accelerators that enhance the performance and efficiency of reinforcement learning systems.

The Global Reinforcement Learning Market is driven by technological advancements and the rising demand for AI-driven solutions. Reinforcement learning enables machines to learn and make decisions through trial and error, optimizing actions based on rewards and penalties. This capability is becoming essential in sectors such as finance, healthcare, robotics, and autonomous systems, where adaptive and intelligent decision-making processes are crucial. Technological innovations, including more powerful computing resources, advanced algorithms, and the integration of reinforcement learning with other AI technologies, are enhancing the efficiency and applicability of these solutions. Moreover, surge in automation and optimization across various sectors presents lucrative opportunities for market expansion. However, the correlations between environments are going to impede the overall demand for the market during the forecast period 2024-2032.

The key regions considered for the Global Reinforcement Learning Market study includes Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and Rest of the World. In 2023, North America held the largest market share attributed to strong government support, widespread adoption of AI technologies across industries, a robust academic ecosystem, and a highly skilled workforce. Furthermore, the Asia-Pacific region is expected to exhibit the highest growth rate during the forecast period, driven by the increasing deployment of AI technology across various sectors. Reinforcement learning is poised to aid businesses in optimizing processes and enhancing productivity in industries such as finance, healthcare, manufacturing, and transportation.

Major market player included in this report are:

  • Amazon Web Services, Inc.
  • Cloud Software Group, Inc.
  • Google LLC
  • International Business Machines Corporation
  • SAP SE
  • Hewlett Packard Enterprise Development LP
  • Intel Corporation
  • Microsoft Corporation
  • RapidMiner
  • SAS Institute Inc.

The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:

By Deployment Mode:

  • On-premise
  • Cloud

By Enterprise Size:

  • Large Enterprise
  • Small and Medium-sized Enterprise

By End User:

  • BFSI
  • IT and Telecom
  • Retail and E-commerce
  • Healthcare
  • Government
  • Automotive
  • Others

By Region:

  • North America
  • U.S.
  • Canada
  • Europe
  • UK
  • Germany
  • France
  • Spain
  • Italy
  • ROE
  • Asia Pacific
  • China
  • India
  • Japan
  • Australia
  • South Korea
  • RoAPAC
  • Latin America
  • Brazil
  • Mexico
  • Rest of Latin America
  • Middle East & Africa
  • Saudi Arabia
  • South Africa
  • RoMEA

Years considered for the study are as follows:

  • Historical year - 2022
  • Base year - 2023
  • Forecast period - 2024 to 2032

Key Takeaways:

  • Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
  • Annualized revenues and regional level analysis for each market segment.
  • Detailed analysis of geographical landscape with Country level analysis of major regions.
  • Competitive landscape with information on major players in the market.
  • Analysis of key business strategies and recommendations on future market approach.
  • Analysis of competitive structure of the market.
  • Demand side and supply side analysis of the market

Table of Contents

Chapter 1. Global Reinforcement Learning Market Executive Summary

  • 1.1. Global Reinforcement Learning Market Size & Forecast (2022-2032)
  • 1.2. Regional Summary
  • 1.3. Segmental Summary
    • 1.3.1. By Deployment Mode
    • 1.3.2. By Enterprise Size
    • 1.3.3. By End User
  • 1.4. Key Trends
  • 1.5. Recession Impact
  • 1.6. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 2. Global Reinforcement Learning Market Definition and Research Assumptions

  • 2.1. Research Objective
  • 2.2. Market Definition
  • 2.3. Research Assumptions
    • 2.3.1. Inclusion & Exclusion
    • 2.3.2. Limitations
    • 2.3.3. Supply Side Analysis
      • 2.3.3.1. Availability
      • 2.3.3.2. Infrastructure
      • 2.3.3.3. Regulatory Environment
      • 2.3.3.4. Market Competition
      • 2.3.3.5. Economic Viability (Consumer's Perspective)
    • 2.3.4. Demand Side Analysis
      • 2.3.4.1. Regulatory frameworks
      • 2.3.4.2. Technological Advancements
      • 2.3.4.3. Environmental Considerations
      • 2.3.4.4. Consumer Awareness & Acceptance
  • 2.4. Estimation Methodology
  • 2.5. Years Considered for the Study
  • 2.6. Currency Conversion Rates

Chapter 3. Global Reinforcement Learning Market Dynamics

  • 3.1. Market Drivers
    • 3.1.1. Technological Advancements
    • 3.1.2. Rising Demand for AI-driven Solutions
    • 3.1.3. Increase in Automation and Optimization
  • 3.2. Market Challenges
    • 3.2.1. Correlations between Environments
  • 3.3. Market Opportunities
    • 3.3.1. Deployment of AI Technology in Asia-Pacific
    • 3.3.2. Optimization in Various Industries

Chapter 4. Global Reinforcement Learning Market Industry Analysis

  • 4.1. Porter's 5 Force Model
    • 4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
    • 4.1.2. Bargaining Power of Buyers
    • 4.1.3. Threat of New Entrants
    • 4.1.4. Threat of Substitutes
    • 4.1.5. Competitive Rivalry
    • 4.1.6. Futuristic Approach to Porter's 5 Force Model
    • 4.1.7. Porter's 5 Force Impact Analysis
  • 4.2. PESTEL Analysis
    • 4.2.1. Political
    • 4.2.2. Economical
    • 4.2.3. Social
    • 4.2.4. Technological
    • 4.2.5. Environmental
    • 4.2.6. Legal
  • 4.3. Top investment opportunity
  • 4.4. Top winning strategies
  • 4.5. Disruptive Trends
  • 4.6. Industry Expert Perspective
  • 4.7. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 5. Global Reinforcement Learning Market Size & Forecasts by Deployment Mode 2022-2032

  • 5.1. Segment Dashboard
  • 5.2. Global Reinforcement Learning Market: Deployment Mode Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 5.2.1. On-premise
    • 5.2.2. Cloud

Chapter 6. Global Reinforcement Learning Market Size & Forecasts by Enterprise Size 2022-2032

  • 6.1. Segment Dashboard
  • 6.2. Global Reinforcement Learning Market: Enterprise Size Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 6.2.1. Large Enterprise
    • 6.2.2. Small and Medium-sized Enterprise

Chapter 7. Global Reinforcement Learning Market Size & Forecasts by End User 2022-2032

  • 7.1. Segment Dashboard
  • 7.2. Global Reinforcement Learning Market: End User Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 7.2.1. BFSI
    • 7.2.2. IT and Telecom
    • 7.2.3. Retail and E-commerce
    • 7.2.4. Healthcare
    • 7.2.5. Government
    • 7.2.6. Automotive
    • 7.2.7. Others

Chapter 8. Global Reinforcement Learning Market Size & Forecasts by Region 2022-2032

  • 8.1. North America Reinforcement Learning Market
    • 8.1.1. U.S. Reinforcement Learning Market
      • 8.1.1.1. Deployment Mode breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 8.1.1.2. Enterprise Size breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 8.1.1.3. End User breakdown size & forecasts, 2022-2032
    • 8.1.2. Canada Reinforcement Learning Market
  • 8.2. Europe Reinforcement Learning Market
    • 8.2.1. U.K. Reinforcement Learning Market
    • 8.2.2. Germany Reinforcement Learning Market
    • 8.2.3. France Reinforcement Learning Market
    • 8.2.4. Spain Reinforcement Learning Market
    • 8.2.5. Italy Reinforcement Learning Market
    • 8.2.6. Rest of Europe Reinforcement Learning Market
  • 8.3. Asia-Pacific Reinforcement Learning Market
    • 8.3.1. China Reinforcement Learning Market
    • 8.3.2. India Reinforcement Learning Market
    • 8.3.3. Japan Reinforcement Learning Market
    • 8.3.4. Australia Reinforcement Learning Market
    • 8.3.5. South Korea Reinforcement Learning Market
    • 8.3.6. Rest of Asia Pacific Reinforcement Learning Market
  • 8.4. Latin America Reinforcement Learning Market
    • 8.4.1. Brazil Reinforcement Learning Market
    • 8.4.2. Mexico Reinforcement Learning Market
    • 8.4.3. Rest of Latin America Reinforcement Learning Market
  • 8.5. Middle East & Africa Reinforcement Learning Market
    • 8.5.1. Saudi Arabia Reinforcement Learning Market
    • 8.5.2. South Africa Reinforcement Learning Market
    • 8.5.3. Rest of Middle East & Africa Reinforcement Learning Market

Chapter 9. Competitive Intelligence

  • 9.1. Key Company SWOT Analysis
  • 9.2. Top Market Strategies
  • 9.3. Company Profiles
    • 9.3.1. Amazon Web Services, Inc.
      • 9.3.1.1. Key Information
      • 9.3.1.2. Overview
      • 9.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
      • 9.3.1.4. Product Summary
      • 9.3.1.5. Market Strategies
    • 9.3.2. Cloud Software Group, Inc.
    • 9.3.3. Google LLC
    • 9.3.4. International Business Machines Corporation
    • 9.3.5. SAP SE
    • 9.3.6. Hewlett Packard Enterprise Development LP
    • 9.3.7. Intel Corporation
    • 9.3.8. Microsoft Corporation
    • 9.3.9. RapidMiner
    • 9.3.10. SAS Institute Inc.

Chapter 10. Research Process

  • 10.1. Research Process
    • 10.1.1. Data Mining
    • 10.1.2. Analysis
    • 10.1.3. Market Estimation
    • 10.1.4. Validation
    • 10.1.5. Publishing
  • 10.2. Research Attributes