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（2026年～2031年）
Deep Learning - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2026 - 2031)
- 発行日
- ページ情報
- 英文 120 Pages
- 納期
- 2～3営業日
- 商品コード
- 2113935
- カスタマイズ可能 お客様のご希望に応じて、既存データの加工や未掲載情報（例：国別セグメント）の追加などの対応が可能です。詳細はお問い合わせください。
- 適宜更新あり 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
Mordor Intelligenceによると、ディープラーニング市場の規模は2025年に478億9,000万米ドルと評価され、2026年の649億2,000万米ドルから2031年までに2,962億3,000万米ドルに達すると予測されており、予測期間（2026年～2031年）におけるCAGRは35.48％となる見込みです。
本レポートは、提供形態（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、エンドユーザー業界（BFSI、小売・eコマース、製造業など）、用途（画像・動画認識、音声認識、NLP・テキスト分析など）、導入形態（クラウド、オンプレミス）、および地域（北米、南米など）ごとに分類されています。市場予測は、金額（米ドル）ベースで提示されています。
世界のディープラーニング市場の動向と洞察
非構造化データ量の爆発的な増加
企業は毎日2.5クイントリオンバイトの情報を生成しており、そのデータの約80％は非構造化データのままです。光ニューラルプロセッサの処理能力は現在、1秒あたり1.57ペタオペレーションに達しており、自律システムや産業用モニタリングにおける動画、音声、テキストのリアルタイム分析を可能にしています。金融機関によると、衛星画像やソーシャルメディアの感情分析などの代替データフィードが300％増加しており、これには異なる情報源間の相関関係を分析できる専門的なモデルが求められています。企業がバッチ分析から低遅延推論へと移行するにつれ、エッジコンピューティングの導入は前年比34％増加しています。その結果生じるフィードバックループにより、モデルの精度が向上すると同時に、対応可能なワークロードも拡大しています。
AIアクセラレータのコスト低下と性能の飛躍
先進的な3ナノメートル設計、積層型HBMメモリ、フォトニック相互接続により、演算コストは年間40％削減されています。NVIDIAの「Blackwell Ultra」は、前世代に比べて1.5倍の性能を発揮します。AMDのMI350シリーズは、従来のチップと比較してスループットが35倍に向上しています。こうした飛躍的な進歩により、中堅企業でも、分散クラスタではなく単一ノードのシステム上で1,000億パラメータのモデルを実行できるようになりました。設備投資の削減により顧客基盤が広がり、調達サイクルが短縮されることで、ハードウェアはディープラーニング市場で最も急成長しているセグメントとなっています。
高いエネルギー消費量と冷却コスト
AIクラスターの消費電力は、2025年には46～82TWhに達すると予測されており、2030年までに1,050TWhにまで増加する可能性があります。個々のトレーニング実行には現在、メガワット時の電力が消費されており、GPUを搭載したラックには40～140kWの電力が要求されますが、一般的なサーバーの場合は10kWで済みます。直接液体冷却や液浸冷却は設備投資コストを15～20％押し上げる一方、再生可能エネルギーの供給変動は信頼性の課題をもたらしています。現在、エネルギーコストはAIの総所有コストの最大40％を占めており、購入者は規模拡大に先立ち、電気料金と炭素排出目標を慎重に検討せざるを得なくなっています。
セグメント分析
ハードウェア市場は、GPU、カスタムASIC、およびウェーハスケールエンジンへの需要に牽引され、2031年までのCAGRが36.1％に達すると予測されています。NVIDIAの「GB10 Grace Blackwell」スーパーチップは、3,000米ドルの個人用AIステーションに搭載され、2,000億パラメータのモデルを処理可能です。Cerebras Systems社は、同社のウェーハスケールプラットフォーム上で1秒あたり1,500トークンの推論処理を実証しており、これは従来のGPUクラスターに比べて57倍の速度向上に相当します。通信事業者、自動車OEM、クラウドプロバイダーは、設置面積とエネルギー消費量を削減するために、これらのアクセラレータを採用しています。スタートアップ企業は、設備投資（Capex）の削減を活用して業界特化型ソリューションのプロトタイプ開発を行い、業界固有のアプリケーションの市場投入までの時間を短縮しています。
ソフトウェアとサービスは依然として収益の大部分を占めており、これは定期的なサブスクリプション、マネージドプラットフォーム、および統合プロジェクトが予測可能なキャッシュフローを生み出すためです。医療、金融、製造業向けの垂直型基盤モデルは、顧客がドメインの専門知識を求めるにつれて、サービス需要を牽引しています。クラウドベンダーは、MaaS（Model-as-a-Service）の提供をオーケストレーションツールとバンドルすることで、企業がインフラ管理の負担を回避できるようにしています。カスタマイズにはコンサルティングの支援が不可欠であり、ハードウェアの伸び率がパーセンテージ的には上回っているにもかかわらず、コンサルティング分野は二桁の成長を維持しています。ハードウェアの革新とソフトウェアの収益化との相乗効果により、ディープラーニング市場全体でバランスの取れた拡大が保証されています。
BFSI（銀行・金融・保険）セクターは、不正検知、リスクモデリング、アルゴリズム取引を活用し、2025年にはディープラーニング市場シェアの24.12％を占めました。大手銀行は、トランスフォーマーベースの顧客サービスエージェントを導入しており、初回問い合わせで70％の問い合わせを解決することで、顧客満足度を高め、コストを削減しています。決済ネットワークは、ストリーミングデータへの異常検知機能を組み込み、ミリ秒単位で不正取引を阻止しています。
医療・ライフサイエンス分野は、診断技術の承認が急増するにつれ、36.75％という最も高いCAGRを示しています。かつては手作業による確認が必要だった放射線診断のワークフローでは、現在では瞬時のトリアージが可能となっており、ゲノム解析担当者たちはファウンデーションモデルを活用して、数ヶ月ではなく数週間で有望な創薬ターゲットを特定しています。病院では、患者記録を保護するためにプライバシーを保護するフェデレーテッドラーニングを導入し、規制当局や保険会社の要件を満たしています。製薬企業は、AIを活用したタンパク質フォールディングおよびシミュレーションツールに投資し、臨床試験のスケジュールを加速させています。こうした勢いにより、ヘルスケア分野はディープラーニング市場の重要な収益源としての地位を確立しています。
地域別分析
2025年、北米はディープラーニング市場の32.12％を占めました。TSMCがアリゾナ州の工場に1,650億米ドルを投資し、サプライチェーンのリスクを低減させる中、半導体製造が国内で拡大しています。カナダは優れた研究力を活かし、自然言語処理（NLP）スタートアップのスピンアウトを促進している一方、メキシコはAIハードウェアのニアショア組立拠点となりつつあります。特にバージニア州やテキサス州などの地域電力網は、最大140 kWを消費するラックへの対応に苦慮しており、これにより電力会社は再生可能エネルギー発電容量の拡大を加速させています。
アジア太平洋地域は、CAGR35.92％と予測され、最も急速な成長を遂げています。インドは、スタートアップ企業に補助金のついたコンピューティングクレジットを提供する国家AIセンターを設立し、フィンテックやアグリテックのソリューションの波を生み出しています。日本は、ロボット工学の伝統を活かし、高齢化社会に向けたサービスロボットの商用化を進めており、一方、韓国は5G分野でのリーダーシップと、スマート工場におけるエッジAIの導入を組み合わせています。オーストラリアでは自律走行型鉱山トラックの試験運用が進められており、東南アジアのEC企業は、膨大なモバイルユーザー基盤に対してレコメンデーションエンジンを活用しています。こうした多様な使用事例が、ディープラーニングソリューションに対する地域的な需要の持続を支えています。
欧州は、違反に対して世界売上高の最大3％の罰金が科される可能性のある「EU AI法」によるコンプライアンス上の負担があるにもかかわらず、着実なペースで進展しています。ドイツの自動車メーカーは、安全上重要な電気自動車の知覚機能に説明可能なAIを統合し、イタリアの機械メーカーは予知保全分析機能を組み込んでいます。北欧諸国は、水力や風力資源でデータセンターを稼働させ、持続可能性を重視する顧客にアピールするカーボンニュートラルなAIサービスを展開しています。英国は、ブレグジット後の柔軟な枠組みを運用しており、欧州市場と英連邦市場の両方へのアクセスを求める米国やアジアの企業を惹きつけています。こうした動向が相まって、欧州は、責任あるかつエネルギー効率に優れたディープラーニング市場の成長拠点としての地位を確立しています。
その他の特典：
- エクセル形式の市場予測（ME）シート
- 3か月間のアナリストサポート
よくあるご質問
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 市場情勢
- 市場概要
- 市場促進要因
- 非構造化データの量の爆発的な増加
- AIアクセラレータのコスト低下と性能の飛躍的向上
- 民生向けDL統合（音声、映像、IoT）
- 医療用画像診断および診断技術の導入が急増
- ニッチ市場を開拓する業界別基盤モデル
- プライバシー保護と超低遅延を実現するエッジ／オンデバイスDL
- 市場抑制要因
- 高いエネルギー消費量と冷却コスト
- 専門的なDL人材の不足
- 世界のAI規制の強化（例：EU AI法）
- トレーニングデータに関する知的財産権／著作権上の責任
- サプライチェーン分析
- 規制情勢
- 技術展望
- ポーターのファイブフォース分析
- 供給企業の交渉力
- 買い手の交渉力
- 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
- 市場に対するマクロ経済的要因の評価
第5章 市場規模と成長予測
- 提供形態別
- ハードウェア
- ソフトウェア・サービス
- エンドユーザー産業別
- BFSI
- 小売・Eコマース
- 製造業
- ヘルスケア・ライフサイエンス
- 自動車・輸送産業
- 通信・メディア
- セキュリティ・監視
- その他の用途
- 用途別
- 画像・動画認識
- 音声認識
- NLP・テキスト分析
- 自律システムおよびロボティクス
- 予測分析と予測
- その他の用途
- 導入形態別
- クラウド
- オンプレミス
- 地域別
- 北米
- 米国
- カナダ
- メキシコ
- 南米
- ブラジル
- アルゼンチン
- その他の南米諸国
- 欧州
- ドイツ
- 英国
- フランス
- イタリア
- スペイン
- ロシア
- その他の欧州諸国
- アジア太平洋
- 中国
- 日本
- インド
- 韓国
- オーストラリア
- その他のアジア太平洋諸国
- 中東・アフリカ
- 中東
- サウジアラビア
- アラブ首長国連邦
- トルコ
- その他の中東諸国
- アフリカ
- 南アフリカ
- ナイジェリア
- エジプト
- その他のアフリカ諸国
- 中東
- 北米
第6章 競合情勢
- 市場集中度
- 戦略的動向
- 市場シェア分析
- 企業プロファイル
- NVIDIA Corporation
- Google LLC（Alphabet）
- Amazon Web Services, Inc.
- Microsoft Corporation
- IBM Corporation
- Meta Platforms, Inc.
- Intel Corporation
- Advanced Micro Devices, Inc.
- SAS Institute Inc.
- RapidMiner, Inc.
- Baidu, Inc.
- Qualcomm Technologies, Inc.
- Huawei Technologies Co., Ltd.
- Graphcore Ltd.
- Cerebras Systems, Inc.
- Xilinx（part of AMD）
- Samsung Electronics Co., Ltd.
- Oracle Corporation
- H2O.ai
- Databricks, Inc.
- SenseTime Group
- OpenAI LP
- Tesla, Inc.
- NEC Corporation
- Darktrace plc
第7章 市場機会と将来の展望
- 発行日
- 発行
- Mordor Intelligence
- ページ情報
- 英文 120 Pages
- 納期
- 2～3営業日