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市場調査レポート
商品コード
1596040
データ収集およびラベリングの世界市場:データタイプ・産業・地域別の予測 (~2032年)Global Data Collection and Labelling Market Research Report By Data Type, by Vertical, and By Region Forecast Till 2032 |
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データ収集およびラベリングの世界市場:データタイプ・産業・地域別の予測 (~2032年) |
出版日: 2024年11月08日
発行: Market Research Future
ページ情報: 英文 132 Pages
納期: 即納可能
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データ収集およびラベリングの市場規模は市場規模は、2023年の27億180万米ドル、2024年の29億8,410万米ドルから、予測期間中は29.4%のCAGRで推移し、2032年には234億7,680万米ドル米ドルの規模に成長すると予測されています。
自動運転車のトレーニングでは、データアノテーションの品質が重要な要素となります。自動運転車の信頼性と安全性を確保するためには、最高品質のアノテーションが必要です。正確なデータアノテーションは、道路上のアイテムや特徴を正しく識別することで、自動車を安全にナビゲートできることから、自動運転の成功に不可欠です。不適切なデータラベリングは、研究や製造段階に深刻な影響を及ぼし、ボトルネックを引き起こし、自動運転車の機能と安全性を危険にさらす可能性があります。データバリデーションは、自動運転車のデータアノテーションプロセスにおける重要なステップです。これは、アノテーションされたデータが正確で完全であり、トレーニングされるアルゴリズムに関連していることを保証します。自動運転車におけるデータアノテーション品質の展望は、高度なアノテーション技術と自動化されたプロセスを使用して、安全性と精度を向上させることです。市場セグメントに対する新鮮な洞察を深めることで、自動運転システムの安全性と信頼性を向上させることができます。
地域別インサイト
北米には米国、カナダ、メキシコが含まれます。北米ではデータ収集およびタグ付けが急増しています。大企業の数が多く、斬新な技術を急速に導入しているこの業界では、データアノテーションとタグ付けが急速に普及しています。構築されるAIや機械学習モデルの複雑さが増しているため、企業はデータ処理の要件を満たすためにこれらのサービスをアウトソーシングする必要があります。
アジア太平洋地域、特に中国、日本、インドなどの国々では、近年、AIと機械学習 (ML) の利用が業界を問わず劇的に増加しています。これらの技術が実装される中で、データキャプチャとアノテーションの需要は指数関数的な速度で増加しています。
当レポートでは、世界のデータ収集およびラベリングの市場を調査し、市場の定義と概要、市場成長への各種影響因子の分析、市場規模の推移・予測、各種区分・地域/主要国別の内訳、競合環境、主要企業のプロファイルなどをまとめています。
Global Data Collection and Labelling Market Research Report By Data Type (Text, Image/ Video and Audio), by Vertical (IT, Automotive, Government, Healthcare, BFSI, Retail & E-commerce, and Others), and By Region (North America, Europe, Asia-Pacific, Middle East and Africa, South America) Forecast Till 2032
In 2023, the data collection and labelling market was estimated at USD 2,701.8 million. The Data Collection and Labelling Market is expected to expand from USD 2,984.1 million in 2024 to USD 23,476.8 million by 2032, with a compound yearly growth rate (CAGR) of 29.4% over the forecast period (2024-2032). The Data Collection and Labeling market has numerous potentials for both established players and growing entrepreneurs.
The quality of data annotations is an important aspect of self-driving car training. Annotations of the highest quality are required to ensure the dependability and safety of autonomous vehicles. Accurate data annotation is critical to the success of autonomous driving because it allows automobiles to navigate safely by correctly identifying roadside items and features. Inadequate data labeling methods can have a severe impact on the research and manufacturing stages, causing bottlenecks and jeopardizing the functioning and security of self-driving automobiles. Data validation is an important step in the data annotation process for self-driving cars since it ensures accurate and reliable algorithm training. It ensures that the annotated data is accurate, complete, and relevant to the algorithms being trained. The future of data annotation quality in self-driving cars is to improve safety and accuracy using sophisticated annotation techniques and automated processes. Developing fresh insights into market segments can improve the safety and reliability of autonomous driving systems.
The Data Collection and Labelling Market is divided into three segments based on data type: text, image/video, and audio.
The Data Collection and Labelling Market is divided into the following verticals: IT, Automotive, Government, Healthcare, BFSI, Retail & E-commerce, and Others.
Regional insights
North America includes the United States, Canada, and Mexico. North America has seen an upsurge in data collection and tagging. This industry, which has a significant number of large firms and a rapid adoption of novel technology, is where data annotation and tagging have quickly gained traction. The rising complexity of AI and machine learning models being built necessitates organizations outsourcing these services to meet their data processing requirements.
In the Asia-Pacific area, particularly in China, Japan, India, and other nations, the usage of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) has grown dramatically in recent years across industries. As these technologies are implemented in the real world, the demand for data capture and annotation is increasing at an exponential rate.
For this study, the Europe region includes the United Kingdom, Germany, France, and the rest of Europe. The key drive is projected to be the growing use of AI and ML technologies in Europe, as well as the strong demand for data collecting and labelling services. The region's sectors are gradually adopting AI and ML solutions as advancements in generative AI make the technology more deployable.
The market's leading vendors include Appen Limited, Telcus International, Global Technology Solutions, Alegion, Labelbox, Inc, Reality AI, Globalme Localization Inc, Dobility Inc, Scale AI, and Trilldata Technologies PVT LTD.
GLOBAL DATA COLLECTION AND LABELLING MARKET, BY REGION, 2023 VS 2032 (USD MILLION) 59
SUMMA LINGUAE TECHNOLOGIES 92
APPEN 92
IBM 92
LABELBOX 92
TELUS INTERNATIONAL 92