ディープラーニング市場：コンポーネント別、用途別、エンドユーザー別、地域別

ディープラーニング市場は、2025年に210億3,240万米ドルと推定され、2032年までには1,524億90万米ドルに達すると予測され、2025年～2032年までの年間平均成長率（CAGR）は32.70%で成長すると予測されています。

ディープラーニングは、大量の非構造化データから生成される教師なしパターンを容易にするためにニューラルネットワークを使用する機械学習のアプローチです。ディープラーニングまたはディープ構造化学習は、大量の非構造化データの分析と解釈に統計と予測モデリングを使用します。データから意味のある洞察を生み出すために、多くの複雑な構造化・非構造化アルゴリズムを使用します。ディープラーニングはまた、人間の脳の働きを模倣する人工的な技術を使用して、データやパターンを処理し、意思決定に役立てます。ディープラーニングは主に、自動運転車、音声認識ソフトウェア、言語翻訳サービス、音声認識ツールで使用されています。この技術は、ヘルスケア、自動車、小売、航空宇宙・防衛など、多くのアプリケーションで採用されています。

市場力学

世界のディープラーニング市場は、人工知能、ディープラーニング、IoT技術のハードウェア、ソフトウェア、サービスコンポーネントへの採用が増加していることから、予測期間中に大きく成長すると予想されます。人工知能とモノのインターネット（IoT）の需要の増加は、高いコンピューティング技術に対するディープラーニング技術の需要を生み出しました。多くの企業が、人工知能に最適化されたプロセッサー、メモリー、ネットワークハードウェアなどのハードウェアコンポーネントを製造しています。例えば2016年4月、米国のテクノロジー企業であるNVIDIAは、人工知能の無限のコンピューティング需要に対応するため、初のディープラーニング用スーパーコンピューター「DGX-1」を発表しました。ディープラーニングソフトウェアソリューションは、スパコンのようなハイコンピューティング用途の様々なアプリケーションや対応プラットフォームで使用されています。ソフトウェアはライブラリとソフトウェア開発キットで構成され、再プログラミングに使用できます。マネージドやプロフェッショナルなどのサービスにおける機械学習は、多くの組織が生産性と効率を高めるために深層学習アルゴリズムを理解するのに役立っています。例えば、世界中でサイバー脅威が増加する中、マネージドサービスは組織内のサイバー脅威を減少させるために企業によって利用されています。例えば、バミューダを拠点とする国際的な保険グループであるHiscox Inc.が発表したレポートによると、サイバー脅威に対処するために必要なインフラを新たに整備している組織は全体の74%、必要なインフラを整備している組織は全体の10%です。脅威を克服するために、マネージドサービスは市場成長を促進する主要なソリューションの一つです。

エンドユーザーの中では、銀行・金融サービス・保険（BFSI）分野が予測期間中に最も高い成長を示すと予想されています。ディープラーニングソリューションは、金融サービスプロバイダーのデータや顧客を保護し、業界・政府のコンプライアンス基準を満たし、データ漏洩による被害を回避するためのサポートを提供します。例えば、2019年8月、米国を拠点とする多国籍金融サービスプロバイダー企業であるVisa Inc.は、決済詐欺を防止するセキュリティスイートを発表しました。BFSIセグメントは、処理およびトランザクション技術のアップグレードに継続的に注力しており、不正を最小限に抑えるためにトランザクションのエンドツーエンドのセキュリティの提供にも注力しています。例えば2016年9月、ヘルスケアと銀行・金融サービス・保険（BFSI）はMicrosoftのクラウドプラットフォームを使用して従業員データを保護し、ビジネスプロセスとモデルを最適化しました。この業界は、アプリケーション、ネットワーク、データのセキュリティを維持する上で課題に直面しています。攻撃者は、ウイルス、マルウェア、その他のサイバー攻撃でこれらのセクターを標的にしています。これらすべての要因が、予測期間中のディープラーニング市場の成長を促進すると予想されます。

さらに、さまざまな地域にまたがる世界の主要企業は、市場競争力を維持するために、新しい機能や技術を備えた新製品の開発に注力しています。産業界は、エンドユーザーからの需要に応えるため、新しい機能を備えた新製品の開発に注力しています。例えば、2017年11月、Amazon.com Inc.の子会社であるAmazon Web Services Inc.（AWS）は、米国を拠点とする多国籍テクノロジー企業であるIntel Corporationとの協業を発表し、両社は深層学習ワイヤレスビデオカメラDeepLensを発売しました。この協業により、DeepLensカメラはクリエイターに人工知能（AI）や機械学習製品を設計・構築するための優れたツールを提供します。

本調査の主な特徴

• 本レポートでは、2019年を基準年とした予測期間（2020年～2027年）における世界のディープラーニング市場規模（100万米ドル）と複合年間成長率（CAGR）を詳細に分析しています。
• 異なるセグメントにわたる潜在的な収益機会を解明し、この市場の魅力的な投資提案マトリクスを解説しています。
• また、市場促進要因、抑制要因、機会、新製品の上市や承認、地域別の展望、主要市場企業が採用する競合戦略などに関する重要な考察も提供しています。
• 企業概要、財務実績、製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、市場資本、主な発展、戦略、将来計画などのパラメータに基づいて、世界のディープラーニング市場の主要企業をプロファイルしています。
• このレポートからの洞察により、企業のマーケティング担当者や経営陣は、将来の製品発売、製品アップグレード、市場拡大、マーケティング戦術に関する情報に基づいた意思決定を行うことができます。
• 世界のディープラーニング市場レポートは、投資家、サプライヤー、マネージドサービスプロバイダー、サードパーティサービスプロバイダー、流通業者、新規参入者、付加価値再販業者など、この業界の様々な利害関係者に対応しています。
• 利害関係者は、世界のディープラーニング市場の分析に使用される様々な戦略マトリックスを通じて、意思決定が容易になります。

目次

第1章 調査目的と前提条件

• 調査目的
• 前提条件
• 略語

第2章 市場の展望

• レポートの説明
  • 市場の定義と範囲
• エグゼクティブサマリー
• Coherent Opportunity Map（COM）

第3章 市場力学、規制、動向分析

• 市場力学
  • 促進要因
  • 抑制要因
• 市場機会
• 規制シナリオ
• 業界動向
• 合併と買収
• 新システムの立ち上げ/承認
• バリューチェーン分析
• ポーター分析
• PEST分析

第4章 世界のディープラーニング市場、コンポーネント別、2020年～2032年

• ハードウェア
• ソフトウェア
• サービス
• 設置サービス
• 統合サービス
• メンテナンス・サポートサービス

第5章 世界のディープラーニング市場、用途別、2020年～2032年

• 画像認識
• 音声認識
• ビデオ監視と診断
• データマイニング

第6章 世界のディープラーニング市場、エンドユーザー別、2020年～2032年

• 自動車
• 航空宇宙・防衛
• BFSI
• ヘルスケア
• 製造業
• 小売り
• その他

第7章 世界のディープラーニング市場、地域別、2020年～2032年

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • スペイン
  • イタリア
  • フランス
  • ロシア
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • ASEAN
  • オーストラリア
  • 韓国
  • その他アジア太平洋
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • メキシコ
  • その他ラテンアメリカ
• 中東・アフリカ
  • 南アフリカ
  • GCC諸国
  • その他の中東・アフリカ

第8章 競合情勢

• 企業プロファイル
  • Advanced Micro Devices, Inc.
  • Intel Corporation
  • ARM Ltd.
  • Clarifai, Inc.
  • Entilic, Inc.
  • IBM
  • Microsoft
  • NVIDIA Corporation

第9章 セクション

• 参考文献
• 調査手法