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市場調査レポート
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1750418

AIトレーニングデータセットの市場機会、成長促進要因、産業動向分析、2025年～2034年予測

AI Training Dataset Market Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis, and Forecast 2025 - 2034

出版日
ページ情報
英文 170 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=146.35円
AIトレーニングデータセットの市場機会、成長促進要因、産業動向分析、2025年～2034年予測
出版日: 2025年05月15日
発行: Global Market Insights Inc.
ページ情報: 英文 170 Pages
納期: 2～3営業日
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概要

AIトレーニングデータセットの世界市場は、2024年には32億米ドルと評価され、CAGR20.5%で成長し、2034年までには163億米ドルに達すると推定されています。

AIアプリケーションの高度化に伴い、正確で高品質なラベル付きデータセットの必要性がますます高まっています。ロボット工学、ヘルスケアから金融、オートメーションに至るまで、企業はAIを統合して業務を合理化し、人的依存を減らしています。このシフトは、特に生物医学研究や産業オートメーションのような重要なアプリケーションにおいて、実世界の環境をナビゲートできるモデルを構築するための正確なトレーニングデータの必要性を高めています。

AIトレーニングデータセット Market-IMG1

産業界が業務効率と予測能力の強化に努める中、カスタマイズされたデータセットへの需要は高まり続けています。高度に専門化された環境で正確に動作しなければならないAIシステムのトレーニングには、カスタマイズされたドメイン固有のデータが不可欠になっています。サプライチェーンロジスティクスの最適化であれ、よりスマートなヘルスケア診断の実現であれ、自律型ナビゲーションの改善であれ、企業は大規模であるだけでなく、正確にラベル付けされ、コンテキストに関連したデータセットを必要としています。AIモデルがより複雑になるにつれ、高品質で構造化され、偏りのないデータの必要性はさらに高まっています。カスタマイズされたデータセットは、モデルのトレーニング時間を短縮し、精度を高め、AIソリューションが実世界の状況に適応できるようにします。

市場範囲
開始年 2024年
予測年 2025年～2034年
開始金額 32億米ドル
予測金額 163億米ドル
CAGR 20.5%

2024年には、テキストコンテンツに基づくデータセットが31%のシェアで市場をリードし、2034年までのCAGRは21%で成長すると予測されます。このセグメントの優位性は、ビジネスインテリジェンス、コミュニケーションツール、顧客対話プラットフォームで自然言語処理が広く採用されていることに起因しています。デジタルコミュニケーションのブームにより、未加工のテキストコンテンツが大量に生み出され、組織は現在、それらを言語ベースのAIモデルの学習に適した構造化フォーマットに変換しています。高度な言語モデルの成長は、高品質で多言語のテキストデータセットへの要求を増幅させています。

クラウドベースの展開セグメントは2024年に73％のシェアを占め、その理由は柔軟性、拡張性、コスト効率にあります。クラウドソリューションは、膨大なデータ量の保存、管理、ラベリングのための広範なリソースを提供すると同時に、リモートコラボレーションやデータ処理用の高度なツールとのシームレスな統合を可能にします。これらの機能は、組織が俊敏な運用を維持しながら高度なAIシステムを構築するために不可欠です。さらに、クラウドサービスが提供するセキュリティ、アクセシビリティ、適応性により、学習用データセットの処理にはクラウドサービスが選ばれ続けています。

米国のAIトレーニングデータセット市場は2024年に88％のシェアを占め、12億3,000万米ドルを生み出しました。同国の強力な技術インフラ、早期のAI導入、民間および公的セクターの多額の投資により、データトレーニングにおけるイノベーションを助長する環境が整いました。連邦政府からの資金援助や、学術界と産業界の協力体制が市場成長を後押ししています。

同市場の主要企業には、TELUS International、IBM、Amazon Web Services、Lionbridge AI、CloudFactory、Google、Microsoft、NVIDIA、Appen、iMeritなどがあります。競争力を強化するため、AIトレーニングデータセット市場の企業はいくつかのコア戦略に注力しています。多くの企業は、コスト削減と効率向上のため、データラベリングと合成データ生成の自動化ツールに多額の投資を行っています。学術機関や研究所との戦略的コラボレーションにより、多様で専門的なデータセットへのアクセスを拡大しています。企業はまた、ヘルスケア、自動車、小売などの分野における需要の高まりに対応するため、業種に特化したデータソリューションを採用しています。

目次

第1章 調査手法と範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界考察

  • 業界エコシステム分析
  • サプライヤーの情勢
    • データ発信者/収集者
    • データアグリゲーター・マーケットプレイス
    • データ注釈・ラベル付けサービスプロバイダー
    • テクノロジー・インフラプロバイダー
    • エンドユーザー
  • 利益率分析
  • トランプ政権による関税への影響
    • 貿易への影響
      • 貿易量の混乱
      • 他国による報復措置
    • 業界への影響
      • 主要原材料の価格変動
      • サプライチェーンの再構築
      • データモダリティのコストへの影響
    • 影響を受ける主要企業
    • 戦略的な業界対応
      • サプライチェーンの再構成
      • 価格設定とデータモダリティ戦略
    • 展望と今後の検討事項
  • テクノロジーとイノベーションの情勢
  • 特許分析
  • 主なニュースと取り組み
  • 規制情勢
  • 影響要因
    • 成長促進要因
      • 業界全体でAIと機械学習の導入が増加
      • コンピュータビジョンと自然言語処理（NLP）アプリケーションの成長
      • データアノテーションのアウトソーシングの急増
      • 自律走行車とロボット工学の進歩
      • AIスタートアップとインフラへの投資増加
    • 業界の潜在的リスク・課題
      • データラベル付けの高コストと時間がかかる性質
      • データのプライバシーとセキュリティに関する懸念
  • 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
  • 企業の市場シェア分析
  • 競合ポジショニングマトリックス
  • 戦略的展望マトリックス

第5章 市場推計・予測：データモダリティ別、2021年～2034年

  • 主要動向
  • 文章
  • 画像
  • オーディオ・スピーチ
  • ビデオ
  • マルチモーダル

第6章 市場推計・予測：展開モード別、2021年～2034年

  • 主要動向
  • オンプレミス
  • クラウド

第7章 市場推計・予測：データタイプ別、2021年～2034年

  • 主要動向
  • 構造化データ
  • 非構造化データ
  • 半構造化データ

第8章 市場推計・予測：データ収集方法別、2021年～2034年

  • 主要動向
  • 公開データセット
  • プライベートデータセット
  • 合成データ

第9章 市場推計・予測：最終用途別、2021年～2034年

  • 主要動向
  • ヘルスケア
  • 自動車
  • BFSI
  • 小売・eコマース
  • IT・通信
  • 政府・防衛
  • 製造業
  • その他

第10章 市場推計・予測：地域別、2021年～2034年

  • 主要動向
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • 欧州
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • イタリア
    • スペイン
    • ロシア
    • 北欧諸国
  • アジア太平洋
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • 韓国
    • オーストラリア・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
    • サウジアラビア
    • 南アフリカ

第11章 企業プロファイル

  • Amazon Web Services
  • Appen
  • Clickworker
  • CloudFactory
  • Cogito Tech
  • DataLoop
  • Dataturks
  • Google
  • IBM
  • iMerit
  • Innodata
  • Lionbridge AI
  • LXT
  • Microsoft
  • NVIDIA
  • Sama
  • Scale AI
  • TELUS International
  • TransPerfect
  • Trillium Data
目次
Product Code: 13896

The Global AI Training Dataset Market was valued at USD 3.2 billion in 2024 and is estimated to grow at a CAGR of 20.5% to reach USD 16.3 billion by 2034, fueled by the increasing reliance on artificial intelligence across multiple sectors. As AI applications become more advanced, the need for precise and high-quality labeled datasets becomes increasingly critical. From robotics and healthcare to finance and automation, businesses are integrating AI to streamline operations and reduce human dependency. This shift intensifies the need for accurate training data to build models capable of navigating real-world environments, especially in high-stakes applications like biomedical research and industrial automation.

AI Training Dataset Market - IMG1

The demand for tailored datasets continues to rise, as industries strive to enhance operational efficiency and predictive capabilities. Customized, domain-specific data is becoming essential for training AI systems that must operate with precision in highly specialized environments. Whether it's optimizing supply chain logistics, enabling smarter healthcare diagnostics, or improving autonomous navigation, organizations require datasets that are not only large but also accurately labeled and contextually relevant. As AI models become more complex, the need for high-quality, structured, and unbiased data grows even more critical. Tailored datasets help reduce model training time, increase accuracy, and ensure AI solutions are adaptable to real-world conditions.

Market Scope
Start Year2024
Forecast Year2025-2034
Start Value$3.2 Billion
Forecast Value$16.3 Billion
CAGR20.5%

In 2024, datasets based on textual content led the market with a 31% share and are expected to grow at a CAGR of 21% through 2034. The dominance of this segment stems from the wide adoption of natural language processing in business intelligence, communication tools, and customer interaction platforms. The boom in digital communications has created an abundance of raw textual content, which organizations are now converting into structured formats suitable for training language-based AI models. The growth of advanced language models has only amplified the requirement for high-quality, multilingual text datasets.

The cloud-based deployment segment held a 73% share in 2024, attributed to its flexibility, scalability, and cost-efficiency. Cloud solutions offer extensive resources for storing, managing, and labeling enormous data volumes while enabling remote collaboration and seamless integration with advanced tools for data processing. These features are essential for organizations to build sophisticated AI systems while maintaining agile operations. Moreover, the security, accessibility, and adaptability provided by cloud services continue to make them the preferred choice for handling training datasets.

United States AI Training Dataset Market held 88% share in 2024, generating USD 1.23 billion. The country's strong technological infrastructure, early AI adoption, and substantial private and public sector investment have created an environment conducive to innovation in data training. Federal funding and collaborative efforts between academia and industry help foster market growth.

Key players in the market include TELUS International, IBM, Amazon Web Services, Lionbridge AI, CloudFactory, Google, Microsoft, NVIDIA, Appen, and iMerit. To enhance their competitive edge, companies in the AI training dataset market focus on several core strategies. Many are investing heavily in automation tools for data labeling and synthetic data generation to cut costs and improve efficiency. Strategic collaborations with academic institutions and research labs are helping expand access to diverse and specialized datasets. Firms are also adopting vertical-specific data solutions to meet the rising demand in sectors such as healthcare, automotive, and retail.

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 3600 synopsis, 2021 - 2034

Chapter 3 Industry Insights

  • 3.1 Industry ecosystem analysis
  • 3.2 Supplier landscape
    • 3.2.1 Data originators/collectors
    • 3.2.2 Data aggregators & marketplaces
    • 3.2.3 Data annotation & labeling service providers
    • 3.2.4 Technology & infrastructure providers
    • 3.2.5 End-users
  • 3.3 Profit margin analysis
  • 3.4 Trump administration tariffs
    • 3.4.1 Impact on trade
      • 3.4.1.1 Trade volume disruptions
      • 3.4.1.2 Retaliatory measures by other countries
    • 3.4.2 Impact on the industry
      • 3.4.2.1 Price Volatility in key materials
      • 3.4.2.2 Supply chain restructuring
      • 3.4.2.3 Data Modality cost implications
    • 3.4.3 Key companies impacted
    • 3.4.4 Strategic industry responses
      • 3.4.4.1 Supply chain reconfiguration
      • 3.4.4.2 Pricing and Data Modality strategies
    • 3.4.5 Outlook and future considerations
  • 3.5 Technology & innovation landscape
  • 3.6 Patent analysis
  • 3.7 Key news & initiatives
  • 3.8 Regulatory landscape
  • 3.9 Impact forces
    • 3.9.1 Growth drivers
      • 3.9.1.1 Rising adoption of AI and machine learning across industries
      • 3.9.1.2 Growth of computer vision and natural language processing (NLP) applications
      • 3.9.1.3 Surge in data annotation outsourcing
      • 3.9.1.4 Advancements in autonomous vehicles and robotics
      • 3.9.1.5 Increasing investment in AI startups and infrastructure
    • 3.9.2 Industry pitfalls & challenges
      • 3.9.2.1 High cost and time-intensive nature of data labeling
      • 3.9.2.2 Data privacy and security concerns
  • 3.10 Growth potential analysis
  • 3.11 Porter's analysis
  • 3.12 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2024

  • 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 Data Modality, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 5.1 Key trends
  • 5.2 Text
  • 5.3 Image
  • 5.4 Audio & speech
  • 5.5 Video
  • 5.6 Multimodal

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Deployment Mode, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 On-premises
  • 6.3 Cloud

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Data Type, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 Structured data
  • 7.3 Unstructured data
  • 7.4 Semi-structured data

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Data Collection Method, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 Public datasets
  • 8.3 Private datasets
  • 8.4 Synthetic data

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By End Use, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 9.1 Key trends
  • 9.2 Healthcare
  • 9.3 Automotive
  • 9.4 BFSI
  • 9.5 Retail & e-commerce
  • 9.6 IT and telecom
  • 9.7 Government and defense
  • 9.8 Manufacturing
  • 9.9 Others

Chapter 10 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2034 ($Bn)

  • 10.1 Key trends
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 U.S.
    • 10.2.2 Canada
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 UK
    • 10.3.2 Germany
    • 10.3.3 France
    • 10.3.4 Italy
    • 10.3.5 Spain
    • 10.3.6 Russia
    • 10.3.7 Nordics
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 China
    • 10.4.2 India
    • 10.4.3 Japan
    • 10.4.4 South Korea
    • 10.4.5 ANZ
    • 10.4.6 Southeast Asia
  • 10.5 Latin America
    • 10.5.1 Brazil
    • 10.5.2 Mexico
    • 10.5.3 Argentina
  • 10.6 MEA
    • 10.6.1 UAE
    • 10.6.2 Saudi Arabia
    • 10.6.3 South Africa

Chapter 11 Company Profiles

  • 11.1 Amazon Web Services
  • 11.2 Appen
  • 11.3 Clickworker
  • 11.4 CloudFactory
  • 11.5 Cogito Tech
  • 11.6 DataLoop
  • 11.7 Dataturks
  • 11.8 Google
  • 11.9 IBM
  • 11.10 iMerit
  • 11.11 Innodata
  • 11.12 Lionbridge AI
  • 11.13 LXT
  • 11.14 Microsoft
  • 11.15 NVIDIA
  • 11.16 Sama
  • 11.17 Scale AI
  • 11.18 TELUS International
  • 11.19 TransPerfect
  • 11.20 Trillium Data