市場調査レポート
商品コード
1467951
AIトレーニングデータセット市場:タイプ別、エンドユーザー別-2024-2030年の世界予測AI Training Dataset Market by Type (Audio, Image/Video, Text), End-User (Automotive, Banking, Financial Services & Insurance (BFSI), Government) - Global Forecast 2024-2030 |
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AIトレーニングデータセット市場:タイプ別、エンドユーザー別-2024-2030年の世界予測 |
出版日: 2024年04月17日
発行: 360iResearch
ページ情報: 英文 198 Pages
納期: 即日から翌営業日
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AIトレーニングデータセット市場規模は、2023年に17億1,000万米ドルと推定され、2024年には21億2,000万米ドルに達し、CAGR 26.41%で2030年には88億3,000万米ドルに達すると予測されています。
人工知能(AI)トレーニングデータセットとは、明確なプログラミングなしに、AIモデルが情報を処理し、予測を行い、特定のタスクを実行することを学習するためのトレーニングに使用されるデータの包括的なセットです。AIトレーニングデータセットは、予測分析、医療画像認識、音声認識システム、機械学習(ML)および人工知能(AI)対応ソリューションで利用されるAIモデルの開発に使用されます。その結果、これらのデータセットのエンドユーザーは、AIアルゴリズムを開発するテクノロジー企業、スマートデバイスやソリューションに取り組む新興企業、最先端のAI技術に携わる研究機関など多岐にわたる。製造業やヘルスケアなどさまざまな業界でAI技術が普及し、AI技術に多額の投資が行われるようになったことで、AIトレーニングデータセットのニーズが生まれました。さらに、インダストリー4.0、スマート工場、スマートビルディングに向けた政府の取り組みは、AIトレーニングデータセットの成長に新たな道を提供しています。しかし、学習データの質と多様性が欠けていると、非効率なAIや偏ったモデルにつながる可能性があります。さらに、プライバシーの問題や、AIトレーニングデータセットの作成、管理、更新に伴う技術的な複雑さが大きな制約となっています。しかし、主要なプレイヤーは、異なる人口統計を表現するために、多様なソースからのデータセットの集計を改善することに注力しており、これは偏りを排除するのに役立ち、効率的なデータラベリングと匿名化の技術の開発に労力を投じることができます。KEYWORDの革新と調査は、データの質、表現、使いやすさの改善に向けることができます。
主な市場の統計 | |
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基準年[2023] | 17億1,000万米ドル |
予測年[2024] | 21億2,000万米ドル |
予測年 [2030] | 88億3,000万米ドル |
CAGR(%) | 26.41% |
タイプ様々な産業におけるテキスト分類とセンチメント分析のためのテキストベースAIトレーニングデータセットの採用
テキスト分野は、音声認識、テキスト分類、キャプション生成などの多様な自動化プロセスにおいて、IT業界でテキストデータセットの利用が増加しているため、近年も重要な位置を占めています。AIトレーニングデータセットのテキスト分類は、テキストをカテゴリにスマートに分類するものと考えられており、機械学習(ML)を使用してこれらのタスクを自動化することで、プロセス全体が非常に高速かつ効率的になります。さらに、音楽、スピーチ、音声コマンド、マルチモーダル感情線(MELD)、環境音声データセットなどの音声データセットが広く利用可能です。音声ベースのAIトレーニングデータセットは、生産性の向上を可能にし、ユーザーは文書、電子メールの返信、その他のテキストを、機械に情報を手入力することなく口述することができます。しかし、音声ベースのAIトレーニングデータセットを取得するコストは、データセットのサイズにもよりますが、比較的高額です。
コンピュータビジョンシステム用の画像やビデオデータ収集には、画像固有のリポジトリ、要件に応じて画像にラベルを付ける機能、履歴データへのアクセスなど、いくつかの利点があります。行動認識は、ビデオ検索、ビデオキャプション、ビデオ質問応答など、多くのアプリケーションでモデリングの改善による恩恵を受けることができるため、研究コミュニティにとって主要な注目分野となっています。ビデオデータセットは、密な対応関係、奥行き、動き、体の断面、オクルージョン情報など、人間の位置決めを防止するための様々な困難に対処する上で重要な役割を果たします。
エンドユーザー:高度なAIトレーニングデータセットの展開を必要とする、世界各地への情報技術拠点の拡大
クラウドソーシング、データ分析、バーチャルアシスタントなど、さまざまなソリューションを強化することで、情報技術は企業に大きな利益をもたらします。ヘルスケアにおけるAIは、ライフスタイルやウェルネス管理、診断、バーチャルアシスタント、ウェアラブルなどの分野で複数の機会を提供しています。さらに、AIは音声対応の症状チェッカーに応用され、組織のワークフローを改善します。これらのAIアプリケーションは、正確な結果を提供するために広範なデータセットを必要とします。さらに、車載アプリケーションに基づくAIとディープラーニング・モデルは、 促進要因の行動を正確に検知するための多くの貴重な洞察と分析を提供します。AIセンサーとシステムの採用は、 促進要因の行動を検出し、事故を回避するための警告信号を提供するのに役立ちます。
BFSIでは、AIトレーニングデータセットに対応したNLPベースのチャットボットやスピーチボットが、月々の費用、ローンの適格性、安価な保険プランに関する顧客の質問に答え、消費者に24時間途切れることのないサービスを提供することができます。さらに、AIベースのトレーニングデータセットは、製品カタログのデータを分析し、製品の将来の需要を予測することができ、小売業者や電子小売業者は、在庫レベルについて情報に基づいた意思決定を行い、製品の過剰在庫や過小在庫を回避することができます。政府分野では、AIトレーニングデータセットは脱税パターンの特定、橋梁点検のターゲットを絞るためのインフラデータの選別、児童福祉や支援の優先順位を決めるための医療・社会サービスデータの選別、感染症の蔓延予測などに役立ちます。世界中の政府がより効率的に業務を遂行し、データの成果を向上させ、政府の様々な業務や手続きにおけるコストを削減することを可能にします。
地域別インサイト
南北アメリカ地域、特に米国とカナダは、先進的なAIトレーニングデータセットを展開する確立された技術企業の存在が特徴です。ヘルスケア、金融、サイバーセキュリティ、eコマースなどの分野では、AIトレーニングデータセットが高度なアルゴリズムトレーニングを促進し、予測分析、顧客行動分析、詐欺検出などのタスクを推進しています。EU諸国では、ユーザーのオンラインプライバシーとデータ保護への関心が高まっており、消費者データの権利を中心とした革新的なソリューションやAIトレーニングデータセットが生み出されています。さらに、AIの研究開発イニシアチブには、政府および民間セクターから多額の投資が行われています。AIベースのデジタルサービスの提供に注力するテクノロジー新興企業やビジネスが増加し、AIトレーニングデータセットに対する需要が生まれています。中国やインドなどの多くの国では、インターネットの普及が進み、膨大な消費者基盤が提供されており、デジタルサービスへの需要が急増しています。インダストリー4.0への取り組みや自動化の推進に向けた政府の取り組みが、AIトレーニングデータセットの展開をさらに加速させています。
FPNVポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニングマトリックスはAIトレーニングデータセット市場の評価において極めて重要です。事業戦略や製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーの包括的な評価を提供します。この綿密な分析により、ユーザーは各自の要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。評価に基づき、ベンダーは成功の度合いが異なる4つの象限に分類されます:フォアフロント(F)、パスファインダー(P)、ニッチ(N)、バイタル(V)です。
市場シェア分析
市場シェア分析は、AIトレーニングデータセット市場におけるベンダーの現状について、洞察に満ちた詳細な調査を提供する包括的なツールです。全体的な収益、顧客基盤、その他の主要指標についてベンダーの貢献度を綿密に比較・分析することで、企業の業績や市場シェア争いの際に直面する課題について理解を深めることができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された累積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競合特性に関する貴重な考察が得られます。このような詳細レベルの拡大により、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場で競争優位に立つための効果的な戦略を考案することができます。
1.市場の浸透度:主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を提示しています。
2.市場の開拓度:有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟市場セグメントにおける浸透度を分析しています。
3.市場の多様化:新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合の評価と情報:市場シェア、戦略、製品、認証、規制状況、特許状況、主要企業の製造能力などを網羅的に評価します。
5.製品開発およびイノベーション:将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供します。
1.AIトレーニングデータセット市場の市場規模および予測は?
2.AIトレーニングデータセット市場の予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、用途、分野は何か?
3.AIトレーニングデータセット市場の技術動向と規制枠組みは?
4.AIトレーニングデータセット市場における主要ベンダーの市場シェアは?
5.AIトレーニングデータセット市場への参入に適した形態や戦略的手段は?
[198 Pages Report] The AI Training Dataset Market size was estimated at USD 1.71 billion in 2023 and expected to reach USD 2.12 billion in 2024, at a CAGR 26.41% to reach USD 8.83 billion by 2030.
An artificial intelligence (AI) training dataset is a comprehensive set of data used to train AI models to process information, make predictions, and learn to perform specific tasks without explicit programming. AI training datasets are used for the development of AI models utilized in predictive analytics, medical image recognition, voice and speech recognition systems, and machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) enabled solutions. Consequently, the end users of these datasets are diverse, consisting of technology firms developing AI algorithms, startups working on smart devices and solutions, and research institutions involved in cutting-edge AI technologies. The proliferation of AI technologies in various industries, such as manufacturing and healthcare, and significant investment in AI technology has created the need for AI training datasets. Furthermore, government initiatives for Industry 4.0, smart factories, and smart buildings provide new avenues for the growth of AI training datasets. However, lacking quality and diversity in the training data can lead to inefficient AI and biased models. Furthermore, privacy issues and technical complexities involved in creating, managing, and updating AI training datasets pose significant limitations. However, major players focus on improving the aggregation of datasets from diverse sources to represent different demographics, which can help eliminate bias, and efforts could be invested in developing techniques for efficient data labeling and anonymization. Innovation and research in AI training datasets can be redirected toward improving data quality, representation, and usability.
KEY MARKET STATISTICS | |
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Base Year [2023] | USD 1.71 billion |
Estimated Year [2024] | USD 2.12 billion |
Forecast Year [2030] | USD 8.83 billion |
CAGR (%) | 26.41% |
Type: Adoption of text-based AI training datasets for text classification and sentiment analysis in various industries
The text segment has remained significant in recent years owing to the rising use of text datasets in the IT industry for diverse automation processes such as speech recognition, text classification, and caption generation. Text classification for AI training datasets is considered a smart classification of text into categories, and using machine learning (ML) to automate these tasks makes the entire process exceptionally fast and efficient. Moreover, audio datasets such as music, speech, speech, speech commands, multimodal emotion lines (MELD), and environmental audio datasets are widely available. The audio-based AI training datasets allow improved productivity, allowing users to dictate documents, email responses, and other text without manually inputting any information into a machine. However, the cost of acquiring audio-based AI training datasets is relatively high, depending on the size of the dataset.
Image or video data collection for computer vision systems has several benefits, including a unique image-specific repository, the ability to label images as per requirements, and access to historical data. Action recognition has become a major focus area for the research community as many applications can benefit from improved modeling, such as video retrieval, video captioning, and video question-answering. Video datasets play a critical role in addressing various difficulties in preventing human positioning, including dense correspondence, profundity, motion, body sectioning, and occlusion information.
End-user: Expansion of information technology hubs across the world necessitating deployment of advanced AI training dataset
Information technology offers significant benefits to companies by enhancing various solutions such as crowdsourcing, data analytics, and virtual assistants. AI in healthcare offers multiple opportunities in areas such as lifestyle and wellness management, diagnostics, virtual assistants, and wearables. In addition, AI finds applications in a voice-enabled symptom checker and improves organizational workflow. These AI applications require an extensive dataset to provide accurate results. Moreover, AI and deep learning models based on automotive applications offer many valuable insights and analytics to detect driver behavior accurately. The adoption of AI sensors and systems aids in detecting drivers' behavior and provides warning signals to avoid accidents.
In BFSI, AI training dataset-enabled NLP-based chatbots and speech bots can answer a customer's questions regarding monthly costs, loan eligibility, and inexpensive insurance plans, providing uninterrupted service to consumers around the clock. Furthermore, AI-based training datasets can analyze data from the product catalog and predict future demand for products, allowing retailers and e-tailers to make informed decisions about inventory levels and avoid overstocking or understocking products. In the government sector, AI training datasets help identify tax-evasion patterns, sort through infrastructure data to target bridge inspections or sift through health and social-service data to prioritize cases for child welfare and support or predict the spread of infectious diseases. They enable governments worldwide to perform more efficiently, improving data outcomes and decreasing costs in various government operations and procedures.
Regional Insights
The Americas region, particularly the U.S. and Canada, is characterized by the presence of established technological firms deploying advanced AI training datasets. In several sectors, including healthcare, finance, cybersecurity, and eCommerce, AI training datasets facilitate sophisticated algorithm training, propelling tasks such as predictive analytics, customer behavior analysis, and fraud detection. In EU nations, there is a heightened focus on user's online privacy and data protection, leading to innovative solutions and AI training datasets centered on consumer data rights. Additionally, AI research and development initiatives have observed substantial governmental and private sector investment. The growing number of technology startups and businesses focussed on providing AI-based digital services has created demand for AI training datasets. Many countries, such as China and India, offer a vast consumer base with increasing internet penetration, driving a burgeoning demand for digital services. Government initiatives aimed toward advancing Industry 4.0 initiatives and automation efforts have further fuelled the deployment of AI training datasets.
FPNV Positioning Matrix
The FPNV Positioning Matrix is pivotal in evaluating the AI Training Dataset Market. It offers a comprehensive assessment of vendors, examining key metrics related to Business Strategy and Product Satisfaction. This in-depth analysis empowers users to make well-informed decisions aligned with their requirements. Based on the evaluation, the vendors are then categorized into four distinct quadrants representing varying levels of success: Forefront (F), Pathfinder (P), Niche (N), or Vital (V).
Market Share Analysis
The Market Share Analysis is a comprehensive tool that provides an insightful and in-depth examination of the current state of vendors in the AI Training Dataset Market. By meticulously comparing and analyzing vendor contributions in terms of overall revenue, customer base, and other key metrics, we can offer companies a greater understanding of their performance and the challenges they face when competing for market share. Additionally, this analysis provides valuable insights into the competitive nature of the sector, including factors such as accumulation, fragmentation dominance, and amalgamation traits observed over the base year period studied. With this expanded level of detail, vendors can make more informed decisions and devise effective strategies to gain a competitive edge in the market.
Key Company Profiles
The report delves into recent significant developments in the AI Training Dataset Market, highlighting leading vendors and their innovative profiles. These include ADLINK Technology Inc., Alegion Inc., Amazon Web Services, Inc., Anolytics, Appen Limited, Atos SE, Automaton AI Infosystem Pvt. Ltd., Clarifai, Inc., Clickworker GmbH, Cogito Tech LLC, DataClap, DataRobot, Inc., Deep Vision Data by Kinetic Vision, Deeply, Inc., Google LLC by Alphabet, Inc., Gretel Labs, Inc., Huawei Technologies Co., Ltd., International Business Machines Corporation, Lionbridge Technologies, LLC, Meta Platforms, Inc., Microsoft Corporation, Mindtech Global Limited, Mostly AI Solutions MP GmbH, NVIDIA Corporation, Oracle Corporation, PIXTA Inc., Samasource Impact Sourcing, Inc., SAP SE, Scale AI, Inc., Siemens AG, Snorkel AI, Inc., Sony Group Corporation, SuperAnnotate AI, Inc., TagX, UniCourt Inc., and Wisepl Private Limited.
Market Segmentation & Coverage
1. Market Penetration: It presents comprehensive information on the market provided by key players.
2. Market Development: It delves deep into lucrative emerging markets and analyzes the penetration across mature market segments.
3. Market Diversification: It provides detailed information on new product launches, untapped geographic regions, recent developments, and investments.
4. Competitive Assessment & Intelligence: It conducts an exhaustive assessment of market shares, strategies, products, certifications, regulatory approvals, patent landscape, and manufacturing capabilities of the leading players.
5. Product Development & Innovation: It offers intelligent insights on future technologies, R&D activities, and breakthrough product developments.
1. What is the market size and forecast of the AI Training Dataset Market?
2. Which products, segments, applications, and areas should one consider investing in over the forecast period in the AI Training Dataset Market?
3. What are the technology trends and regulatory frameworks in the AI Training Dataset Market?
4. What is the market share of the leading vendors in the AI Training Dataset Market?
5. Which modes and strategic moves are suitable for entering the AI Training Dataset Market?