ディープラーニング市場の成長機会、成長促進要因、産業動向分析、2024～2032年予測

世界のディープラーニング市場の2023年の市場規模は198億米ドルで、2024～2032年のCAGRは30.4%で成長すると予測されています。

産業全体で自動化に対する需要が高まっていることが、この成長を促す大きな要因となっています。企業は効率の改善、コストの削減、人的ミスの最小化を求めており、ディープラーニング技術は複雑な作業を自動化するための効果的なソリューションを提供しています。クラウドコンピューティングの台頭は、ディープラーニング市場をさらに活性化させています。クラウドプラットフォームはスケーラブルで柔軟なリソースを提供するため、企業は多額のハードウェア初期投資をすることなく高性能コンピューティングを利用できます。

これにより、企業はディープラーニングソリューションの実装、大規模データセットの管理、先進的モデルの学習、アプリケーションの迅速な展開が容易になります。AWS、Google Cloud、Microsoft Azureなどの主要なクラウドプロバイダーは、ディープラーニングに特化したサービスを提供しています。これらのプラットフォームは、開発プロセスを簡素化する構築済みのフレームワークやツールを提供し、イノベーションを促進し、ディープラーニング技術の採用を増やしています。データ処理にクラウドコンピューティングを採用する企業が増えるにつれ、ディープラーニングソリューションの需要は拡大し続けると考えられます。

市場はコンポーネントに基づいてハードウェア、ソフトウェア、サービスに区分されます。2023年にはソフトウェアセグメントが市場の30％以上を占め、2032年には800億米ドルを超えると予想されています。ソフトウェアセグメントの成長は、TensorFlow、PyTorch、Kerasなど、ディープラーニング専用に設計されたフレームワークの進歩が牽引しています。これらのツールにより、開発者はニューラルネットワークの構築、訓練、配備が容易になります。アプリケーションの観点から、ディープラーニング市場は画像認識、音声認識、信号認識、データ処理、その他に分類されます。

画像認識セグメントは2023年に市場の約31%を占める。医療、自動車、小売、セキュリティなどのセグメントでは、業務の強化や意思決定プロセスの改善に画像認識技術を活用するケースが増えています。例えば医療では、医療画像の分析に使用され、病気の早期発見とより良い患者ケアを可能にしています。米国のディープラーニング市場は、AI研究開発への旺盛な投資が牽引し、75％のシェアを占めています。

政府と民間の資金提供により、ディープラーニングのイノベーションを助長する環境が醸成されています。さらに、欧州では政府のイニシアチブと有利な規制枠組みがAI開発を促進し、同地域のディープラーニング市場をさらに押し上げています。多くの欧州諸国は、倫理基準の維持を確保しつつ、AI技術の発展に注力しています。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 産業洞察

• エコシステム分析
  • ハードウェアプロバイダー
  • ソフトウェアプロバイダー
  • サービスプロバイダー
  • 技術プロバイダー
  • エンドユーザー
• サプライヤーの状況
• 利益率分析
• ディープラーニングのアーキテクチャ
• ケーススタディ
• 技術とイノベーションの展望
• 主要ニュースと取り組み
• 規制状況
• 影響要因
  • 促進要因
    • ディープラーニング技術の急速な進歩
    • AIを活用したソリューションに対する需要の高まり
    • 政府の支援とイニシアチブの増加
    • ディープラーニングへの投資の増加
  • 産業の潜在的リスク・課題
    • データプライバシーに関する懸念
    • 高い計算コスト
• 成長可能性分析
• ポーター分析
• PESTEL分析

第4章 競合情勢

• イントロダクション
• 企業シェア分析
• 競合のポジショニングマトリックス
• 戦略展望マトリックス

第5章 市場推定・予測：コンポーネント別、2021～2032年

• 主要動向
• ハードウェア
  • GPU
  • FPGA
  • ASIC
  • TPU
  • 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

第6章 市場推定・予測：組織規模別、2021～2032年

• 主要動向
• 中小企業
• 大規模組織

第7章 市場推定・予測：用途別、2021～2032年

• 主要動向
• 音声認識
• 画像認識
• 信号認識
• データ処理
• その他

第8章 市場推定・予測：最終用途別、2021～2032年

• 主要動向
• BFSI
• IT・通信
• 自動車
• 医療
• 小売＆eコマース
• 製造業
• メディア・娯楽
• その他

第9章 市場推定・予測：地域別、2021～2032年

• 主要動向
• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • スペイン
  • イタリア
  • ロシア
  • 北欧
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • ニュージーランド
  • 東南アジア
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
• 中東・アフリカ
  • アラブ首長国連邦
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア

第10章 企業プロファイル

• Adobe Inc.
• Advanced Micro Devices, Inc.
• Alibaba
• Amazon Web Services（AWS）
• Baidu, Inc.
• Google LLC
• Hewlett Packard Enterprise（HPE）
• IBM Corporation
• Intel Corporation
• Meta Platforms, Inc.
• Microsoft Corporation
• NVIDIA Corporation
• Oracle Corporation
• Qualcomm
• Salesforce
• SAP SE
• SenseTime
• Tencent Holdings Ltd.
• UiPath Inc.

The Global Deep Learning Market was valued at USD 19.8 billion in 2023 and is expected to grow at CAGR of 30.4% from 2024 to 2032. The increasing demand for automation across industries is a major factor driving this growth. Companies are looking to improve efficiency, reduce costs, and minimize human errors, and deep learning technologies provide effective solutions for automating complex tasks. The rise of cloud computing is further fueling the deep learning market. Cloud platforms offer scalable and flexible resources, allowing businesses to access high-performance computing without large initial hardware investments.

This makes it easier for companies to implement deep learning solutions, manage large datasets, train sophisticated models, and deploy applications quickly. Leading cloud providers, including AWS, Google Cloud, and Microsoft Azure, offer specialized deep learning services. These platforms provide pre-built frameworks and tools that simplify the development process, driving innovation and increasing adoption of deep learning technologies. As more companies embrace cloud computing for data processing, the demand for deep learning solutions will continue to grow.

The market is segmented into hardware, software, and services based on components. In 2023, the software segment captured over 30% of the market and is expected to surpass USD 80 billion by 2032. The growth in the software segment is driven by advancements in frameworks specifically designed for deep learning, such as TensorFlow, PyTorch, and Keras. These tools make it easier for developers to build, train, and deploy neural networks. In terms of applications, the deep learning market is categorized into image recognition, speech recognition, signal recognition, data processing, and others.

The image recognition segment accounted for around 31% of the market in 2023. Sectors like healthcare, automotive, retail, and security increasingly utilize image recognition technology to enhance operations and improve decision-making processes. In healthcare, for example, it is used to analyze medical images, enabling earlier disease detection and better patient care. U. S deep learning market held 75% share, driven by strong investments in AI research & development.

Both government and private sector funding have fostered an environment conducive to deep learning innovation. Additionally, government initiatives and favorable regulatory frameworks in Europe promote AI development, further boosting the deep learning market in that region. Many European countries are focusing on advancing AI technologies while ensuring ethical standards are maintained.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

• 1.1 Research design
  • 1.1.1 Research approach
  • 1.1.2 Data collection methods
• 1.2 Base estimates and calculations
  • 1.2.1 Base year calculation
  • 1.2.2 Key trends for market estimates
• 1.3 Forecast model
• 1.4 Primary research & validation
  • 1.4.1 Primary sources
  • 1.4.2 Data mining sources
• 1.5 Market definitions

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry 360° synopsis, 2021 - 2032

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
  • 3.1.1 Hardware providers
  • 3.1.2 Software providers
  • 3.1.3 Service providers
  • 3.1.4 Technology providers
  • 3.1.5 End-user
• 3.2 Supplier landscape
• 3.3 Profit margin analysis
• 3.4 Deep learning architecture
• 3.5 Case studies
• 3.6 Technology & innovation landscape
• 3.7 Key news & initiatives
• 3.8 Regulatory landscape
• 3.9 Impact forces
  • 3.9.1 Growth drivers
    • 3.9.1.1 Rapid advancements in deep learning technology
    • 3.9.1.2 Rising demand for AI-powered solutions
    • 3.9.1.3 Increasing government support and initiatives
    • 3.9.1.4 Growing investment in deep learning
  • 3.9.2 Industry pitfalls & challenges
    • 3.9.2.1 Data privacy concerns
    • 3.9.2.2 High computational costs
• 3.10 Growth potential analysis
• 3.11 Porter's analysis
• 3.12 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company market share analysis
• 4.3 Competitive positioning matrix
• 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Component, 2021 - 2032 ($Bn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Hardware
  • 5.2.1 GPUs
  • 5.2.2 FPGAs
  • 5.2.3 ASICs
  • 5.2.4 TPUs
  • 5.2.5 Others
• 5.3 Software
• 5.4 Services
  • 5.4.1 Professional
  • 5.4.2 Managed

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Organization Size, 2021 - 2032 ($Bn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 SME
• 6.3 Large organization

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2032 ($Bn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Speech recognition
• 7.3 Image recognition
• 7.4 Signal recognition
• 7.5 Data processing
• 7.6 Others

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By End Use, 2021 - 2032 ($Bn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 BFSI
• 8.3 IT & telecom
• 8.4 Automotive
• 8.5 Healthcare
• 8.6 Retail & e-commerce
• 8.7 Manufacturing
• 8.8 Media and entertainment
• 8.9 Others

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2032 ($Bn)

• 9.1 Key trends
• 9.2 North America
  • 9.2.1 U.S.
  • 9.2.2 Canada
• 9.3 Europe
  • 9.3.1 UK
  • 9.3.2 Germany
  • 9.3.3 France
  • 9.3.4 Spain
  • 9.3.5 Italy
  • 9.3.6 Russia
  • 9.3.7 Nordics
• 9.4 Asia Pacific
  • 9.4.1 China
  • 9.4.2 India
  • 9.4.3 Japan
  • 9.4.4 South Korea
  • 9.4.5 ANZ
  • 9.4.6 Southeast Asia
• 9.5 Latin America
  • 9.5.1 Brazil
  • 9.5.2 Mexico
  • 9.5.3 Argentina
• 9.6 MEA
  • 9.6.1 UAE
  • 9.6.2 South Africa
  • 9.6.3 Saudi Arabia

Chapter 10 Company Profiles

• 10.1 Adobe Inc.
• 10.2 Advanced Micro Devices, Inc.
• 10.3 Alibaba
• 10.4 Amazon Web Services (AWS)
• 10.5 Baidu, Inc.
• 10.6 Google LLC
• 10.7 Hewlett Packard Enterprise (HPE)
• 10.8 IBM Corporation
• 10.9 Intel Corporation
• 10.10 Meta Platforms, Inc.
• 10.11 Microsoft Corporation
• 10.12 NVIDIA Corporation
• 10.13 Oracle Corporation
• 10.14 Qualcomm
• 10.15 Salesforce
• 10.16 SAP SE
• 10.17 SenseTime
• 10.18 Tencent Holdings Ltd.
• 10.19 UiPath Inc.