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市場調査レポート
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ディープラーニング：市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測（2025年～2030年）

Deep Learning - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2025 - 2030)

出版日
ページ情報
英文 120 Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
適宜更新あり
価格
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ディープラーニング：市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測（2025年～2030年）
出版日: 2025年01月05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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概要

ディープラーニングの市場規模は2025年に348億9,000万米ドルと推計され、予測期間中（2025～2030年）のCAGRは41.1%で、2030年には1,951億6,000万米ドルに達すると予測されます。

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機械学習（ML）の一分野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ブレークスルーをもたらしました。さらに、予測分析を自動化する能力が、MLへの熱狂につながっています。製品開発と改善、プロセス最適化と機能的ワークフロー、販売最適化などにおけるサポート強化などの要因が、業界を問わず企業をディープラーニング・アプリケーションへの投資に駆り立てています。さらに、最新の機械学習アプローチによって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ています。

主なハイライト

  • データセンターの大容量化、高い計算能力、人間の入力なしにタスクを実行する能力など、技術の進歩が大きな注目を集めています。また、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技術が急速に採用されていることが後押ししています。
  • 現在、いくつかの開発がディープラーニングを進展させています。SASによると、アルゴリズムの改良がディープラーニング手法の性能を押し上げています。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、複数のディープレイヤーを持つニューラルネットワークの構築を支えています。ディープラーニングアルゴリズムの反復的な性質（層の数が増えるほど複雑さが増す）を考慮すると、ディープラーニングの問題を解くにはかなりの計算能力が不可欠です。ディープラーニング・アルゴリズムを実行するハードウェアも、ネットワークの学習に必要な大量のデータを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）と分散型クラウド・コンピューティングにおける計算の進歩は、ユーザーが自由に使える驚異的な計算能力をもたらしました。この開発は、NVIDIA、Intel、AMDなどのハードウェアプロバイダーが主導しており、他の機能の中でも特に計算速度を向上させ、Tensorflow、Cognitive Toolkit（Microsoft）、Chainer、Caffe、PyTorchなど、最も使用されているオープンソースプラットフォームと互換性を持たせています。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います。これらのオープンソースのフレームワークにより、ユーザーは機械学習モデルを効率的かつ迅速に構築することができます。
  • ディープラーニングには、ブラックボックス問題、過疎化、文脈理解の欠如、データ要件、計算強度など、その潜在能力をフルに発揮する前に克服すべき重大な限界が数多くあり、市場に影響を及ぼす可能性があります。
  • その結果、COVID-19はテクノロジー分野に素晴らしい影響を与えました。ディープラーニング・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くCOVID-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解析ツールに対する需要の高まりが、ディープラーニング市場の上昇につながっています。

ディープラーニング市場の動向

小売分野でのディープラーニング利用の拡大が市場を牽引

  • 小売業界では近年、事業基盤の大幅なシフトが見られ、多くの有名ブランドがオンラインサービスを優先して現場での提供数を減らすことを選択しています。小売企業が存続し続けるためには、顧客の期待に応え、それに応じて行動しなければ、ロイヤルティを失うリスクがあります。また、これを実現するために、小売業者は急成長するテクノロジーを導入することが不可欠になっています。ディープラーニングにより、小売企業はこれまで知られていなかった方法で顧客体験を自動化し、プロセスを合理化することができます。例えば、オンライン・シナリオにおける棚分析では、有用な商品の推奨や迅速な分類が可能になり、顧客はより多くのサポートを受けながら、より迅速に正しい選択ができるようになります。
  • ウォルマートのようなオンライン小売業者は、AIを使用して顧客から商品の推薦を受け始めているが、テクノロジーが提供できる可能性をフルに活用しているに過ぎないです。ディープラーニングを利用することで、小売業者はAIの力を真に活用し、ユーザー体験を最適化し、時間のかかる作業を自動化することができます。例えば、オンライン小売業者はディープラーニングを利用して、視覚データに自動的にタグ付けし、ユーザー体験の様々な側面を改善することができます。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、商品画像の品質を向上させたりすることができます。今後、小売業者はディープラーニング（ディープラーニング）技術を使って、データを素早く収集し、情報を自動的に分析できるようになります。
  • Snowflake Computing Harvard Business Reviewの調査によると、データ駆動型の意思決定を選択した小売業者はより長く生き残っていると指摘しています。間違いなく、小売業は急速にデータ志向を強めています。同調査によると、小売業者の89％が、顧客の期待に対する洞察力の向上を重要な目標としています。小売業における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を処理するのに十分洗練された高度なものです。例えば、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、より大きなスクリーン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潰す可能性があることを理解するのに十分なインテリジェンスを備えています。データが欠落している場合、小売業における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することができます。
  • 最近では、需要予測とカスタマー・インテリジェンスは、小売企業や消費財企業がインテリジェント・オートメーションを活用して行う、明確な内部活動の2つの例に過ぎないです。しかし、経営陣は今後3年間で、インテリジェント・オートメーションとディープラーニングをより複雑な業務に統合するつもりです。これらの手順では、より大規模なデータセット、外部との協力、余分なシステム接続が必要となります。この期間中に、バリューチェーンにまたがる組織ドメイン全体で、推定普及率は70％以上に増加すると予測されています。
  • 例えば、スポーツシューズ、アパレル、用具メーカーのナイキは、消費者が自分でシューズをデザインし、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。ナイキ・メーカー・エクスペリエンスに参加する顧客は、何も飾られていないナイキ・プレストXのスニーカーを履き、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、AR（拡張現実）、オブジェクト・トラッキング、プロジェクション・システムを使って、購入者に出来上がったシューズを見せる。

北米が大きなシェアを占める見込み

  • 北米は世界のディープラーニング市場において大きなシェアを占めると予想されます。これは、データ量の持続的な増加に加え、企業の消費者中心のソリューションにDLを統合する需要の増加が予想されるためです。顧客の行動や業務に関連する重要な動向や洞察の予測に重点が置かれるようになったことが、価値を高め、パーソナライズされた体験を提供するためにAIやビッグデータの活用に舵を切る重要な原動力となっています。例えば、ネットフリックスはScalaのようなJVM言語をベースとし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、視聴者の先入観を壊し、当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。
  • ミッションの有効性を高め、労働力のキャパシティを拡大し、無駄、不正、乱用を防止し、業務効率を高めるために、米国の機関は現在、人工知能と機械学習技術に大きく依存しています。AI技術の進歩、AIの使用事例や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やエネルギー省のような専門組織における研究開発活動以外でのAIの利用拡大を後押ししています。
  • 米国運輸省は、車両後方の死角をなくし、車両後方に存在する人を確認するための新しい安全規制を策定しました。米国運輸省道路交通安全局の統計によると、全車両が関係する後方からの衝突事故により、およそ292人の死亡者と18,000人の負傷者が出ています。このような規制はADASの採用を促進し、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を提供すると予想されます。さらに、同地域では、先進的ソリューション開発のための自動車メーカーからの投資も増加しており、市場の成長を促進しています。
  • 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。例えば、Google LLCは2022年12月、ユーザーがGoogle Sheetsで人工知能モデルを開発できるようにするため、新しいツールを発表しました。Simple MLと名付けられたこのツールはベータ版として提供されています。Google Sheetsのアドオンとして提供され、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、IBM、グーグル、マイクロソフトなど、ビッグデータ／分析プラットフォームで豊富な産業経験を持つ大手企業数社で構成されているため、断片化されています。その他の新規参入企業も市場に進出しており、業界全体でディープラーニングの使用事例を増やすことに成功しています。市場に大きなインパクト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- 通信業界における機械学習（ML）技術と人工知能（AI）の領域の発展に向けた一歩として、テレノールとエリクソンは、モバイルネットワークにおける接続品質を損なうことなくエネルギー効率を高めるための先進的なAI/MLソリューションの探求、開発、テストを目的とした3年間の協業に関する（MoU）に調印しました。

2022年10月、Zendesk Inc.は、新しいAIソリューション、Intelligent Triage and Smart Assistを発表。

2022年9月、計算科学と人工知能を提供するAltairは、高度なデータ解析と機械学習（ML）ソフトウェアのリーダーであるrapid miner社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解析（DA）ポートフォリオを強化していきます。

その他の特典

  • エクセル形式の市場予測（ME）シート
  • 3カ月間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
  • 業界の魅力度-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
    • 代替品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係
  • 業界の利害関係者分析
  • COVID-19のディープラーニング市場への影響評価

第5章 市場力学

  • 市場促進要因
    • 膨大な非構造化データの存在と相まって増加するコンピューティング能力
    • 消費者ベースのソリューションにおけるDLの統合に向けた継続的な取り組み
    • 小売業界における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労働者の必要性など、運用とインフラに関する懸念
  • 市場機会
  • ディープラーニングの技術進化
  • 主要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

  • 提供別
    • 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別
    • BFSI
    • 小売業
    • 製造業
    • ヘルスケア
    • 自動車
    • 通信・メディア
    • その他エンドユーザー産業
  • アプリケーション別
    • 画像認識
    • 信号認識
    • データ処理
    • その他のアプリケーション
  • 地域別
    • 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 34.89 billion in 2025, and is expected to reach USD 195.16 billion by 2030, at a CAGR of 41.1% during the forecast period (2025-2030).

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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