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市場調査レポート
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1432970

ディープラーニング：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2024～2029年）

Deep Learning - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2024 - 2029)
出版日: | 発行: Mordor Intelligence | ページ情報: 英文 120 Pages | 納期: 2～3営業日

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ディープラーニング：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2024～2029年）
出版日: 2024年02月15日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 120 Pages
納期: 2～3営業日
ご注意事項 :
本レポートは最新情報反映のため適宜更新し、内容構成変更を行う場合があります。ご検討の際はお問い合わせください。
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概要

ディープラーニング市場規模は2024年に247億3,000万米ドルと推定され、2029年までに1,383億6,000万米ドルに達すると予測されており、予測期間（2024年から2029年）中に41.10％のCAGRで成長します。

ディープラーニング-市場

機械学習（ML）のサブフィールドであるディープラーニングは、音声認識や画像認識など、いくつかの人工知能タスクにおいて画期的な進歩をもたらしました。さらに、予測分析を自動化できる機能がMLの誇大宣伝につながっています。とりわけ、製品開発と改善、プロセスの最適化と機能ワークフロー、販売の最適化におけるサポートの強化などの要因により、さまざまな業界の企業がディープラーニングアプリケーションに投資するようになっています。さらに、最新の機械学習アプローチによりモデルの精度が大幅に向上し、画像分類やテキスト翻訳などのアプリケーション向けに新しいクラスのニューラルネットワークが開発されました。

主なハイライト

  • データセンターの容量の増加、高いコンピューティング能力、人間の入力なしでタスクを実行できる機能などの技術の進歩が大きな注目を集めています。さらに、ディープラーニング業界の成長は、多くの分野でクラウドコンピューティングテクノロジーを急速に導入することによって促進されています。
  • 現在、いくつかの開発により深層学習が進歩しています。 SASによると、アルゴリズムの改善により、深層学習手法のパフォーマンスが向上しました。データ量の増加は、モノのインターネット（IoT）からのストリーミングデータや、ソーシャルメディアや医師のメモからのテキストデータなど、いくつかの深い層を備えたニューラルネットワークの構築を支援してきました。ディープラーニングアルゴリズムの反復的な性質（層の数が増加するにつれて複雑さは増す）を考慮すると、ディープラーニングの問題を解決するには大量の計算能力が不可欠です。深層学習アルゴリズムを実行するハードウェアは、ネットワークのトレーニングに必要な大量のデータもサポートする必要があります。
  • グラフィックプロセッシングユニット（GPU）と分散クラウドコンピューティングにおける計算の進歩により、ユーザーは驚異的なコンピューティングパワーを自由に使えるようになりました。この開発は、特にNVIDIA、Intel、AMDなどのハードウェアプロバイダーによって主導されており、他の機能の中でも特に計算速度が向上し、Tensorflow、Cognitive Toolkitなどの最もよく使用されているオープンソースプラットフォームとの互換性を実現しています。 Microsoft、Chainer、Caffe、PyTorchなど。そのため、「ディープラーニング機能のオープンソース化」は企業全体でますます普及してきています。これらのオープンソースフレームワークを使用すると、ユーザーは機械学習モデルを効率的かつ迅速に構築できます。
  • ディープラーニングには、市場に影響を与える可能性があるブラックボックス問題、人口過剰、文脈理解の欠如、データ要件、計算強度など、その可能性を最大限に発揮する前に克服する必要がある深刻な制限が多数あります。
  • 結果として、COVID-19はテクノロジー分野に大きな影響を与えました。深層学習アルゴリズムは、胸部X線やCTスキャンなどの臨床画像に基づいたCOVIDE-19症例の診断と検出を支援するために採用されています。ヘルスケア分野におけるMRI解析ツールの需要の高まりにより、深層学習市場が拡大しています。

ディープラーニング市場動向

小売部門でのディープラーニングの利用拡大が市場を牽引

  • 小売業界では最近、事業基盤の劇的な変化が見られ、多くの著名なブランドがオンラインサービスを優先してオンサイトでの商品提供の数を減らすことを選択しています。小売業者が存続し続けるためには、顧客の期待に応え、それに応じて行動する必要があり、そうしないとロイヤルティを失う危険があります。小売業者にとって、これを実現するために急成長するテクノロジーを導入することも重要になってきます。ディープラーニングにより、小売業者は顧客エクスペリエンスを自動化し、これまで知られていなかった方法でプロセスを合理化することができます。たとえば、オンラインシナリオでの棚分析は、商品の有用な推奨事項や迅速な分類に役立ち、顧客はより多くのサポートをより迅速に正しい選択を行うことができます。
  • ウォルマートなどのオンライン小売業者は、AIを使用して顧客から製品の推奨事項を取得し始めていますが、テクノロジーが提供できる可能性を最大限に活用するのがやっとです。ディープラーニングを使用することで、小売業者はAIの力を真に活用して、ユーザーエクスペリエンスを最適化し、時間のかかるタスクを自動化できます。たとえば、オンライン小売業者はディープラーニングを使用してビジュアルデータに自動的にタグを付け、ユーザーエクスペリエンスのさまざまな側面を向上させることができます。 AIを使用して検索を絞り込み、検索クエリに対してより良い結果を返したり、色補正を使用して製品画像、特に低品質の製品写真の品質を向上したりできます。今後、小売業者はディープラーニングテクノロジーを使用してデータを迅速に収集し、自動的に情報を分析できるようになります。
  • Snowflake Computing Harvard Business Reviewの調査では、データに基づいて意思決定を行うことを選択した小売業者がより長く生き残っていることが指摘されています。間違いなく、小売業は急速に極めてデータ指向になりつつあります。同じ調査によると、小売業者の89%は、顧客の期待に対する洞察を改善することが重要な目標であると考えています。小売業でディープラーニングが利用するモデルは、機械学習モデルが失敗する課題に対処できるほど洗練され、高度です。たとえば、小売アプリケーションモデルにおけるディープラーニングは、より大きな画面を備えたスマートフォンのリリースがタブレットの売上を食いつぶす可能性があることを理解できるほどインテリジェントです。データが欠損している場合、小売業のディープラーニングは、商品が売れていないのか在庫切れなのかをパターンから学習できる可能性があります。
  • 最近では、需要予測と顧客インテリジェンスは、小売企業や消費者製品企業がインテリジェントオートメーションを利用して実行する明確な内部活動の2つの例にすぎません。しかし経営陣は、今後3年間にわたって、インテリジェントな自動化とディープラーニングをより複雑な業務に統合する予定です。これらの手順では、より大きなデータセット、外部の協力、追加のシステム接続が必要になります。推定普及率は、その期間中にバリューチェーンにわたる組織ドメイン全体で70%以上に増加すると予想されます。
  • たとえば、スポーツシューズ、アパレル、用具のメーカーであるNike Inc.は、最新の自動化システムを利用して、消費者が自分で靴をデザインし、店を出た後にそれを履くことができるシステムを構築しました。 Nike Maker Experienceに参加する顧客は、装飾のないNike Presto Xスニーカーを履き、音声コマンドでカスタマイズします。このテクノロジーは、拡張現実、オブジェクト追跡、投影システムを使用して、作成された靴を購入者に表示します。

北米が主要なシェアを握ると予想される

  • 北米は、かなりのデータ量の継続的な増加に加え、企業の消費者中心のソリューションにおけるDLの統合に対する需要の増加が予想されるため、世界のディープラーニング市場で大きなシェアを占めると予想されています。顧客の行動と業務に関連する主要な動向と洞察を予測することの重要性が高まっていることは、価値を高め、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供するために、大手企業がAIとビッグデータの使用に方向転換する重要な推進力となっています。たとえば、NetflixはScalaなどのJVM言語に基づいた機械学習プラットフォームを構築しました。このプラットフォームは、視聴者の先入観を打ち破り、最初は選ばなかったかもしれない番組を見つけるのに役立ちます。
  • ミッションの効率性を高め、人員の能力を拡張し、無駄、詐欺、悪用を防止し、業務効率を高めるために、米国の政府機関は現在、人工知能と機械学習テクノロジーに大きく依存しています。 AIテクノロジーの進歩、AIのユースケースとアプリケーションの増加、商用ソリューションの拡大はすべて、NASAやエネルギー省などの専門機関の研究開発活動以外でのAIの利用拡大に役立っています。
  • 米国運輸省は、車両後方の死角をなくし、車両後方にいる人を視認できるようにするための新しい安全規制を制定しました。米国道路交通安全局の統計によると、すべての車両が巻き込まれるバック事故により、約292人が死亡、18,000人が負傷しています。このような規制はADASの導入を促進すると予想されており、それによってこの地域のディープラーニング市場に機会が提供されます。さらに、この地域では先進的なソリューションを開発するための自動車メーカーからの投資も増加しており、市場の成長を推進しています。
  • さらに、米国の企業は新製品を開発するために研究開発を継続的に拡大しています。たとえば、2022年 12月にGoogle LLCは、ユーザーがGoogleスプレッドシートで人工知能モデルを開発できるようにする新しいツールのリリースを発表しました。 Simple MLと呼ばれるこのツールはベータ版で利用できます。これはGoogleスプレッドシートのアドオンとして提供されており、ユーザーは無料でダウンロードできます。

ディープラーニング業界の概要

ディープラーニング市場は、特にビッグデータ/分析プラットフォームで豊富な業界経験を持つIBM、Google、Microsoftなどの複数の大手企業で構成されているため、細分化されています。他の新規参入企業も市場に参入しており、業界全体でディープラーニングのユースケースの数を増やすことに成功しています。市場に大きな影響を与えた著名な新規参入企業には、H2O.ai、KNIME、Dataikuなどがあります。

2023年 11月- 電気通信業界における機械学習（ML）テクノロジーと人工知能（AI）の領域を前進させるための一歩として、テレナーとエリクソンは、探求、開発を目的とした3年間の提携に関する（覚書）に署名しました。、モバイルネットワークの接続品質を損なうことなくエネルギー効率を向上させるための高度なAI/MLソリューションをテストします。

2022年 10月、Zendesk Inc.は、企業が顧客サポートリクエストを自動的にトリアージし、貴重なデータに大規模にアクセスできるようにする、新しいAIソリューションであるIntelligent TriageとSmart Assistのリリースを発表しました。

2022年 9月、計算科学と人工知能を提供する企業Altairは、高度なデータ分析と機械学習（ML）ソフトウェアのリーダーであるRapid Minerの買収を発表しました。この買収により、Altairはエンドツーエンドのデータ分析（DA）ポートフォリオを強化することを楽しみにしています。

その他の特典

  • エクセル形式の市場予測（ME）シート
  • 3か月のアナリストサポート

目次

第1章 イントロダクション

  • 調査の前提条件と市場の定義
  • 調査範囲

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場洞察

  • 市場概要
  • 業界の魅力- ポーターのファイブフォース分析
    • 供給企業の交渉力
    • 消費者の交渉力
    • 新規参入業者の脅威
    • 代替製品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係の激しさ
  • 業界関係者の分析
  • COVID-19感染症がディープラーニング市場に与える影響の評価

第5章 市場力学

  • 市場促進要因
    • 大規模な非構造化データの存在と相まって、コンピューティング能力の向上
    • 消費者ベースのソリューションへのDLの統合に向けた継続的な取り組み
    • 小売部門でのディープラーニングの利用拡大が市場を牽引
  • 市場の課題
    • ハードウェアの複雑さや熟練した労働力の必要性など、運用上およびインフラストラクチャ上の懸念
  • 市場機会
  • ディープラーニングの技術進化
  • 主要な機械学習ライブラリの分析

第6章 市場セグメンテーション

  • 提供
    • ハードウェア
    • ソフトウェアとサービス
  • エンドユーザー産業
    • BFSI
    • 小売り
    • 製造業
    • ヘルスケア
    • 自動車
    • 通信とメディア
    • その他のエンドユーザー産業
  • 用途
    • 画像認識
    • 信号認識
    • 情報処理
    • その他の用途
  • 地域
    • 北米
    • 欧州
    • アジア太平洋
    • 世界のその他の地域

第7章 競合情勢

  • 企業プロファイル
    • Facebook Inc.
    • Google
    • Amazon Web Services Inc
    • SAS Institute Inc
    • Microsoft Corporation
    • IBM Corp
    • Advanced Micro Devices Inc
    • Intel Corp
    • NVIDIA Corp
    • Rapidminer Inc

第8章 投資分析

第9章 市場の将来

目次
Product Code: 57207

The Deep Learning Market size is estimated at USD 24.73 billion in 2024, and is expected to reach USD 138.36 billion by 2029, growing at a CAGR of 41.10% during the forecast period (2024-2029).

Deep Learning - Market

Deep learning, a subfield of machine learning (ML), led to breakthroughs in several artificial intelligence tasks, including speech recognition and image recognition. Furthermore, the ability to automate predictive analytics is leading to the hype for ML. Factors such as enhanced support in product development and improvement, process optimization and functional workflows, and sales optimization, among others, have been driving enterprises across industries to invest in deep learning applications. Furthermore, the latest machine-learning approaches have significantly improved the accuracy of models, and new classes of neural networks have been developed for applications like image classification and text translation.

Key Highlights

  • Technological advances, such as increasing data center capacity, high computing power and the ability to carry out tasks without human input, have attracted significant attention. In addition, the growth of the deep learning industry is fueled by rapidly adopting cloud computing technology across a number of sectors.
  • Several developments are now advancing deep learning. According to SAS, improvements in algorithms have boosted the performance of deep learning methods. The increasing amount of data volumes has been supportive of the building of neural networks with several deep layers, including streaming data from the Internet of Things (IoT) and textual data from social media and physicians' notes. A significant amount of computational power is essential to solve deep learning problems, considering the iterative nature of deep learning algorithms-their complexity increases as the number of layers increases. The hardware running deep learning algorithms also needs to support the large volumes of data required to train the networks.
  • Computational advances in graphic processing units (GPUs) and distributed cloud computing have put incredible computing power at the users' disposal. This development is led by hardware providers, such as NVIDIA, Intel, and AMD, among others, which have been improving the computational speeds among other features and making them compatible with most-used open-source platforms, such as Tensorflow, Cognitive Toolkit (Microsoft), Chainer, Caffe, and PyTorch, among others. Therefore, 'open-sourcing deep learning capabilities' have become increasingly popular across enterprises. These open-source frameworks enable users to build machine-learning models efficiently and quickly.
  • Deep learning has a number of serious limitations that need to be overcome before it can achieve its full potential, such as the black box problem, overpopulation, lack of contextual understanding, data requirements and computational intensity, which might effect market
  • As a result, COVID-19 has had an excellent impact for the technology sector. Deep learning algorithms have been employed for assisting diagnosis and detection of COVIDE-19 cases based on clinical images, e.g. chest Xray or CT scans. The growing demand for MRI analysis tools within the healthcare sector which has led to a rise in the depth learning market.

Deep Learning Market Trends

Growing Use of Deep Learning in Retail Sector is Driving the Market

  • The retail industry has seen a drastic shift in its base of operations in recent times, with many notable brands choosing to reduce the number of onsite offerings in favor of online service. For retailers to remain viable, they need to meet customer expectations, act accordingly, or risk losing loyalty. It is also becoming vital for retailers to adopt burgeoning technologies to make this a reality. Deep learning allows retailers to automate customer experience and streamline processes in a way hitherto unknown. For example, shelf analytics in online scenarios can help with useful recommendations of merchandise and quick classification, which allows customers to make correct choices with more support more quickly.
  • Online retailers such as Walmart are starting to use AI to get product recommendations from customers but are just barely utilizing the full potential the technology can offer. By using deep learning, retailers can truly harness the power of AI to optimize user experiences and automate time-consuming tasks. For instance, online retailers can use Deep Learning to automatically tag visual data to improve many facets of the user experience. They can use AI to refine the search and return better results to search queries or enhance product images' quality, especially low-quality product photos using color enhancement. Moving forward, retailers can quickly gather data and analyze information automatically using Deep Learning technology.
  • A study by Snowflake Computing Harvard Business Review points out that retailers who choose to make data-driven decisions have survived longer. Undoubtedly, retail is rapidly becoming extremely data-oriented. As per the same study, 89% of retailers consider gaining improved insights into customer expectations a significant goal. The models that Deep learning in retail utilizes are sophisticated and advanced enough to handle the challenges that machine learning models fail at. For example, deep learning in retail application models is intelligent enough to understand that the release of smartphones with larger screens can eat up tablets' sales. In the case of missing data, deep learning in retail could learn from patterns whether an item isn't selling or is out of stock.
  • These days, demand forecasting and customer intelligence are only two examples of distinct internal activities that retail and consumer products companies utilize intelligent automation to carry out. Executives, however, intend to integrate intelligent automation and deep learning into more intricate operations over the course of the following three years. These procedures call for larger data sets, external cooperation, and extra system connections. The estimated penetration is anticipated to increase to above 70% across organizational domains that span the value chain over that period.
  • For instance, sports footwear, apparel, and equipment manufacturer Nike Inc. has created a system that allows consumers to design their own shoes and wear them after they leave the store-utilizing the fresh automated system. Customers who participate in The Nike Maker Experience put on a pair of unadorned Nike Presto X sneakers and customize them via voice commands. The technology shows the buyer the created shoes using augmented reality, object tracking, and projection systems.

North America is Expected to Hold Major Share

  • North America is expected to have a significant share in the global deep learning market, owing to the sustained rise in considerable data volume, coupled with the anticipated increase in the demand for the integration of DL in consumer-centric solutions of enterprises. The growing emphasis on predicting the key trends and insights related to customer behavior and operations has been a critical driver for significant enterprises to veer toward the use of AI and big data for driving value and offering a personalized experience. For instance, Netflix built a machine learning platform based on JVM languages, like Scala. The platform helps break viewers' preconceived notions and find shows that they might not have initially chosen.
  • In order to increase mission effectiveness, stretch workforce capacity, prevent waste, fraud, and abuse, and increase operational efficiency, agencies in the US now rely heavily on artificial intelligence and machine learning technology. The advancement of AI technology, a rising number of AI use cases and applications, and the expansion of commercial solutions have all helped to expand the usage of AI outside the R&D activities at specialized organizations like NASA and the Department of Energy.
  • The United States Department of Transportation formed a new safety regulation to help eliminate blind zones behind vehicles and view people present behind vehicles. According to National Highway Traffic Safety Administration stats, around 292 fatalities and 18,000 injuries occur due to back-over crashes involving all vehicles. Such regulations are anticipated to encourage the adoption of ADAS, thereby offering opportunities for the region's deep learning market. Furthermore, the region is also seeing an increase in investments from automakers to develop advanced solutions, driving the growth of the market.
  • Moreover, companies in the US are continuously expanding on their R&D to develop new products. For instance, in December 2022, Google LLC announced the launch of a new tool in order to enable users to develop artificial intelligence models in Google Sheets. The tool, dubbed Simple ML, is available in beta. It's provided as an add-on to Google Sheets that users can download at no charge.

Deep Learning Industry Overview

The deep learning market is fragmented as it consists of several large players, such as IBM, Google, and Microsoft, among others, with substantial industrial experience in big data/analytical platforms. Other new entrants also have been making their way into the market and have been successfully increasing the number of use cases of deep learning across industries. Prominent new entrants that have made a significant impact on the market include H2O.ai, KNIME, and Dataiku.

In November 2023 - In a step towards advancing the realm of machine learning (ML) technologies and artificial intelligence (AI) within the telecommunications industry, Telenor and Ericsson have signed an (MoU) for a three-year collaboration that aims to explore, develop, and test advanced AI/ML solutions towards enhancing energy efficiency without compromising on the quality of connectivity in mobile networks.

In October 2022, Zendesk Inc. announced the launch of a new AI solution, Intelligent Triage and Smart Assist, empowering businesses to triage customer support requests automatically and access valuable data at scale.

In September 2022, Altair, a company providing computational science and artificial intelligence, announced the acquisition of rapid miner, a leader in advanced data analytics and machine learning (ML) software. With this acquisition, Altair's looking forward to strengthening its end-to-end data analytics (DA) portfolio.

Additional Benefits:

  • The market estimate (ME) sheet in Excel format
  • 3 months of analyst support

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

  • 1.1 Study Assumptions and Market Definition
  • 1.2 Scope of the Study

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 MARKET INSIGHTS

  • 4.1 Market Overview
  • 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
    • 4.2.1 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.2.2 Bargaining Power of Consumers
    • 4.2.3 Threat of New Entrants
    • 4.2.4 Threat of Substitute Products
    • 4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry
  • 4.3 Industry Stakeholder Analysis
  • 4.4 Assessment of Impact of COVID-19 on Deep Learning Market

5 MARKET DYNAMICS

  • 5.1 Market Drivers
    • 5.1.1 Increasing Computing Power, coupled with the Presence of Large Unstructured Data
    • 5.1.2 Ongoing Efforts toward the Integration of DL in Consumer-based Solutions
    • 5.1.3 Growing Use of Deep Learning in Retail Sector is Driving the Market
  • 5.2 Market Challenges
    • 5.2.1 Operational and Infrastructural Concerns, such as Hardware Complexity and Need for Skilled Workforce
  • 5.3 Market Opportunities
  • 5.4 Technology Evolution of Deep Learning
  • 5.5 Analysis of Key Machine Learning Libraries

6 MARKET SEGMENTATION

  • 6.1 Offering
    • 6.1.1 Hardware
    • 6.1.2 Software and Services
  • 6.2 End-User Industry
    • 6.2.1 BFSI
    • 6.2.2 Retail
    • 6.2.3 Manufacturing
    • 6.2.4 Healthcare
    • 6.2.5 Automotive
    • 6.2.6 Telecom and Media
    • 6.2.7 Other End-user Industries
  • 6.3 Application
    • 6.3.1 Image Recognition
    • 6.3.2 Signal Recognition
    • 6.3.3 Data Processing
    • 6.3.4 Other Applications
  • 6.4 Geography
    • 6.4.1 North America
    • 6.4.2 Europe
    • 6.4.3 Asia-Pacific
    • 6.4.4 Rest of the World

7 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 7.1 Company Profiles
    • 7.1.1 Facebook Inc.
    • 7.1.2 Google
    • 7.1.3 Amazon Web Services Inc
    • 7.1.4 SAS Institute Inc
    • 7.1.5 Microsoft Corporation
    • 7.1.6 IBM Corp
    • 7.1.7 Advanced Micro Devices Inc
    • 7.1.8 Intel Corp
    • 7.1.9 NVIDIA Corp
    • 7.1.10 Rapidminer Inc

8 INVESTMENT ANALYSIS

9 FUTURE OF THE MARKET