データ収集とラベリングの世界市場

データ収集とラベリングの世界市場は2030年までに142億米ドルに達する見込み

2023年に38億米ドルと推定されるデータ収集とラベリングの世界市場は、分析期間2023-2030年にCAGR 20.6%で成長し、2030年には142億米ドルに達すると予測されます。本レポートで分析しているセグメントの1つである画像/動画データ収集とラベリングは、CAGR 23.6%を記録し、分析期間終了時には69億米ドルに達すると予測されます。テキストデータ収集とラベリング分野の成長率は、分析期間のCAGRで17.3％と推定されます。

米国市場は9億8,590万米ドルと推定・中国はCAGR26.6%で成長予測

米国のデータ収集・ラベリング市場は、2023年に9億8,590万米ドルと推定されます。世界第2位の経済大国である中国は、2030年までに39億米ドルの市場規模に達すると予測され、分析期間2023-2030年のCAGRは26.6%です。その他の注目すべき地域別市場としては、日本とカナダがあり、分析期間中のCAGRはそれぞれ14.9%と18.2%と予測されています。欧州では、ドイツがCAGR約16.8%で成長すると予測されています。

データ収集とラベリングの世界市場- 主要動向と促進要因のまとめ

データ収集とラベリングとは何か、なぜAIと機械学習に不可欠なのか？

データ収集とラベリングは、人工知能（AI）や機械学習（ML）モデルをトレーニングするための高品質なデータセットを構築するための基礎的なプロセスです。データ収集では、画像、テキスト、音声、動画など様々なソースから生データを収集し、MLアルゴリズムの入力とします。一方、ラベリングは、アルゴリズムがパターンを認識し、オブジェクトを分類し、学習した情報に基づいて予測を行うのに役立つタグ、ラベル、またはメタデータを割り当てることによって、データに注釈を付けるプロセスです。ラベル付けされたデータは、モデルが正確な結果を開発するために事前に特定されたデータポイントに依存する教師あり学習にとって重要です。

自律走行、ヘルスケア、自然言語処理、画像認識などの分野では、ラベル付きデータはモデルの信頼性と精度を保証するために不可欠です。例えば、ヘルスケアでは、注釈付きの医療画像がAIシステムの病気検出の訓練に役立ち、自律走行では、ラベル付きの道路標識、車両、歩行者により、車両が実世界のシナリオを認識し対応できるようになります。高品質のラベル付きデータは、AIモデルの性能と精度に直接影響するため、データ収集とラベル付けは、堅牢で信頼性が高く、コンテキストを認識したAIシステムを構築するために不可欠です。

技術の進歩はデータ収集とラベリングをどのように変革しているか？

自動化、人工知能、クラウドコンピューティングを含む技術の進歩は、データ収集とラベリングのプロセスを大幅に改善し、より効率的でスケーラブルかつ正確なものにしています。自動化ツールは現在、機械学習やディープラーニングアルゴリズムを使用して大規模なデータセットの初期ラベリングを実行し、大規模な手作業によるラベリングの必要性を減らしています。AIアシスト・ラベリング、または「能動学習」は、システムがより小さなラベル付きデータセットから学習することを可能にし、その後、モデルは最小限の人間の介入で追加のデータにラベルを付けるために使用します。この半自動化アプローチは、ラベリング・プロセスを加速し、コストを削減することで、企業が大規模にラベリングされたデータセットを生成することを可能にします。

自然言語処理（NLP）とコンピュータ・ビジョン技術の統合も、テキストデータと画像データそれぞれのデータアノテーションを強化しています。NLP技術は、感情分析、言語翻訳、コンテンツモデレーションのためにテキストの正確なラベリングを可能にし、コンピュータビジョンツールは画像認識、タグ付け、バウンディングボックスのアノテーションを支援します。さらに、クラウドベースのプラットフォームにより、データ収集とラベリングを共同作業で安全に実行できるようになり、遠隔地のアノテーションチームをサポートし、企業が大規模なデータセットをシームレスに管理できるようになりました。このような技術的進歩により、データ収集とラベリングはより柔軟でスケーラブル、かつアクセスしやすくなり、データ集約型のAIアプリケーションの需要に応えることができます。

さまざまな業界でデータ収集とラベリングの需要が高まっているのはなぜか？

業務効率、顧客体験、意思決定を改善するためにAIや機械学習を採用する企業が増えているため、データ収集とラベリングに対する需要は各業界で高まっています。自動車業界では、自律走行車が車線、交通標識、歩行者などの道路要素を検出して対応することを学習するために、データのラベリングが不可欠です。ヘルスケア業界では、医療画像分析、診断、創薬など、患者の安全性と治療効果にとって精度と正確性が不可欠なアプリケーションにおいて、ラベル付けされたデータに依存しています。同様に、小売業やeコマースでは、ラベル付けされたデータは、レコメンデーションのパーソナライズ、在庫管理、顧客フィードバックに対する感情分析の実行に使用されています。

金融、通信、農業などの業界も、ラベル付きデータに依存するAIアプリケーションを採用しています。金融業界では、ラベル付けされた取引データが不正検知やリスク評価に役立ち、通信業界では、顧客の感情やフィードバック分析がサービス品質や顧客満足度を向上させる。農業では、ラベル付けされた衛星画像データが作物の健康状態の監視や資源管理に役立っています。各業界におけるAI主導型ソリューションの拡大は、正確で効果的な成果をもたらす上でラベル付けされたデータの重要な役割を浮き彫りにし、高品質なデータ収集とラベル付けサービスの需要を促進しています。

データ収集とラベリング市場の成長を促進する要因とは？

データ収集とラベリング市場の成長は、AIと機械学習の採用拡大、ラベリング自動化技術の進歩、非構造化データの利用可能性の増加、規制遵守要件の高まりによってもたらされます。組織がAI主導のソリューションを採用するにつれて、大量のラベル付けデータに対する需要は増加し続けています。自動化およびAI支援ラベリングツールの技術的進歩により、組織はより迅速、安価、かつ正確にデータをラベリングできるようになり、迅速なモデル開拓を支援し、AIソリューションの市場投入までの時間を短縮することができます。自動化および半自動化されたラベリング技術は、組織がますます大規模なデータセットを扱う際に特に有益であり、市場の成長をさらに加速させる。

デジタルトランスフォーメーション・イニシアチブの台頭により、企業が収集するソーシャルメディア・コンテンツ、画像、音声ファイルなどの非構造化データの量が増加しています。このようなデータをAIやアナリティクスに利用できるようにするには分類とラベリングが必要であり、包括的なデータラベリングソリューションの需要を支えています。さらに、GDPRやCCPAなどのデータプライバシーと保護に関する規制要件は、機密情報の慎重な取り扱いとラベリングを義務付けており、企業は正確なデータラベリングソリューションへの投資を促しています。これらの要因が相まって、企業は構造化された高品質なデータを優先し、さまざまなアプリケーションでAIや機械学習モデルを強化するため、データ収集とラベリング市場の成長を促進しています。

調査対象企業の例（注目の33社）

• Alegion
• Appen Limited
• Ava Labs
• Dobility, Inc.
• Global Technology Solutions
• Globalme Localization Inc.
• Labelbox, Inc
• Playment Inc.
• Reality AI
• Scale AI, Inc.
• Trilldata Technologies Pvt Ltd.

目次

第1章 調査手法

第2章 エグゼクティブサマリー

• 市場概要
• 主要企業
• 市場動向と促進要因
• 世界市場の見通し

第3章 市場分析

• 米国
• カナダ
• 日本
• 中国
• 欧州
• フランス
• ドイツ
• イタリア
• 英国
• スペイン
• ロシア
• その他欧州
• アジア太平洋
• オーストラリア
• インド
• 韓国
• その他アジア太平洋地域
• ラテンアメリカ
• アルゼンチン
• ブラジル
• メキシコ
• その他ラテンアメリカ
• 中東
• イラン
• イスラエル
• サウジアラビア
• アラブ首長国連邦
• その他中東
• アフリカ

第4章 競合