AIトレーニングデータリネージソフトウェア：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2026年～2031年）
AI Training Data Lineage Software - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2026 - 2031)
- 発行日
- ページ情報
- 英文 181 Pages
- 納期
- 2～3営業日
- 商品コード
- 2118142
- 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。
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概要
Mordor Intelligenceによると、AIトレーニングデータリネージソフトウェアの市場規模は、2025年の28億6,000万米ドル、2026年の34億8,000万米ドルから、2031年までに108億4,000万米ドルへと拡大すると予測されており、2026～2031年にかけてCAGR25.51％を記録する見込みです。
本レポートは、コンポーネント（ソフトウェアとサービス）、展開モデル（クラウド、ハイブリッド、オンプレミス）、企業規模（大企業、その他）、用途（モデル開発と実験の再現性、その他）、データモダリティ（テキストとコード、その他）、エンドユーザー（エネルギー・公益事業、その他）、地域別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AIトレーニングデータリネージソフトウェア市場の動向と洞察
追跡可能なAIトレーニングデータに対する規制上の要求の高まり
EU AI法により、トレーニングデータの出所に関する要件は、推奨されるプラクティスから、高リスクシステムに対するコンプライアンス上の義務へと移行しました。第10条では、トレーニング、検証、テスト用データセットについて、データの出所、収集方法、処理、ラベリング、バイアスの検証を網羅するガバナンス措置が求められています。また、EUR-LEX第53条では、汎用AIプロバイダに対し、EU AIオフィスのテンプレートに基づいたトレーニングコンテンツの文書化を義務付けています。これらの要件により、購入者は監査の際に記録を急いでまとめるのではなく、開発段階でデータの出所情報を確実に記録するよう促されています。同様のニーズは欧州以外にも広がっており、米国の州法や産業固有の義務により、トレーニングデータの透明性に対する注目が高まっています。したがって、コンプライアンスチームや技術チームが、データ処理に関する単一で実用的な記録を必要とする場合、AIトレーニングデータリネージソフトウェア市場は恩恵を受けることになります。
マルチモーダルとエージェント型AIパイプラインの成長
ロボット、自動運転車、産業オートメーションでは、従来型の表形式データよりも複雑なセンサデータが生成されます。これらのワークフローでは、動画、LiDAR、テレメトリ、その他の入力が組み合わされますが、これらはそれぞれの変換処理やラベルと常に紐付けられた状態で維持されなければなりません。Encordの報告によると、同社のマルチモーダルプラットフォーム上のデータ量は1年間で1ペタバイトから5ペタバイトに増加し、AI関連の顧客からの売上高は10倍に増加しました。エージェント型システムも同様の課題をもたらします。自律エージェントは、各ステップで人間の介入なしにデータを読み取り、書き込み、変更することができるためです。LakeFSは2026年6月、隔離されたデータブランチ、制御されたマージ、エージェントのIDと実行詳細をデータ操作に紐付けるレコードを備えた「Agentic AI」ソリューションを発表しました。これにより、データセットレベルだけでなく、各エージェントの実行レベルでも作業を記録するツールへの需要が高まっています。
断片化したツールチェーン全体にわたる高い統合の複雑さ
AIトレーニング環境には、データレイク、オーケストレーションツール、フィーチャーストア、実験追跡ソフトウェア、モデルレジストリなどが含まれることがよくあります。これらのシステムを単一の追跡可能な記録に統合するには、特に企業が旧式または特殊なアプリケーションを使用している場合、カスタマイズ作業が必要になることがあります。2025年のISG調査によると、企業の38％が、データ管理の統合にかかるコストが、得られるであろうメリットを上回ると考えていました。また、同調査では、43％の企業が組織全体で一貫したデータ構造を構築していることが判明しました。ベンダーが旧式のコレクションの提供を終了したり、プラットフォームと顧客システムとの接続方法を変更したりした場合、既存の導入環境では追加の作業が必要になる可能性があります。Collibraは、同社のレガシーCLIリネージハーベスターが2026年7月31日にサポート終了を迎えることを発表しており、自社ホスト型の顧客はEdgeベースアーキテクチャへの移行が必要となります。
セグメント分析
2025年時点で、AIトレーニングデータリネージソフトウェア市場におけるソフトウェアのシェアは74.18％を占めており、現段階ではAIトレーニングデータリネージソフトウェア市場は主にプラットフォーム主導型となっています。購入者は、リネージ、メタデータ管理、監査記録、コンプライアンス機能を既存のAI開発環境に統合できるプラットフォームを好んでいます。このカテゴリーには、プロヴェナンスツール、カタログ製品、パイプラインモニタリングシステム、ガバナンスアプリケーションが含まれます。組織は、ライフサイクル全体にわたるトレーサビリティを必要とする場合、別々のシステム間の接続数を最小限に抑えることをますます好むようになっています。この傾向は、技術的なメタデータと施策情報を結びつけることができるプラットフォームを後押ししています。また、別々のアプリケーション間で記録を移動させることなく、生データから前処理、ラベリング、テスト、承認、その後のレビューに至るまでのチャネルを保持する必要性も反映しています。
サービス市場は、2026～2031年にかけてCAGR28.41％で成長すると予測されています。企業環境にはカスタムSQL、独自のデータ処理プロセス、多様なアクセスルールが存在するため、導入作業は依然として必要となります。サービスプロバイダは、接続の設定、既存レコードのマッピング、ビジネスチームと技術チームを横断した運用導入の支援を行います。CollibraのOpenLineageによるAWS GlueとApache Airflowへの対応は、オープンな統合を可能にすることで、コネクタ関連の作業を軽減しました。購入者が複数のクラウドやレガシーシステムを網羅する必要がある場合、カスタマイズ型導入作業は引き続き重要となると考えられます。
2025年のAIトレーニングデータリネージソフトウェア市場シェアのうち、クラウド展開が71.24％を占めており、AIトレーニングデータリネージソフトウェア市場とホスト型トレーニング環境との強い関連性が浮き彫りになっています。クラウドベーストレーニングパイプラインはメタデータイベントを生成し、ホスト型プラットフォームはこれを遅延を最小限に抑えて取得できます。このモデルは、更新作業を簡素化し、分散したチームを持つ組織における一元管理を支援します。CollibraとAtlanは、企業での利用が拡大するにつれ、リネージ収集をクラウド接続型のエッジアーキテクチャへと移行させています。クラウド展開は、トレーニングやデータストレージにすでにハイパースケーラーのサービスを利用しているAIチームに特に適しています。これにより、分散したチームがパイプラインの活動状況を共有して把握できるほか、各顧客が個別のローカルインストールを維持する必要なく、プラットフォームの更新を適用することが可能になります。
ハイブリッド展開は、2026～2031年にかけてCAGR27.69％で拡大すると予測されています。銀行、防衛、医療の組織では、クラウドシステムとエアギャップ環境やローカル環境をまたぐ記録が必要となる場合が多くあります。Collibraは、こうした環境でエンドツーエンドの可視性を必要とする顧客用に、2026年にセルフホスト型展開用の「Data Lineage」をリリースしました。また、トレーニングデータのクラウド処理が国内規制によって制限されている場合、オンプレミス展開の重要性は依然として高いままです。これらの環境全体で一貫性のある記録を維持できるベンダーであれば、ガバナンス業務の重複を削減することができます。
地域別分析
2025年、北米はAIトレーニングデータリネージソフトウェア市場の34.62％のシェアを占めました。この地域には、AIに特化した企業、クラウドプロバイダ、確立されたガバナンスプログラムを持つ企業顧客が集中しています。米国は、医療、金融サービス、公共セクタのプログラム、大手技術企業を通じて、需要の大部分を牽引しています。2025年のガイダンス草案により、AI搭載医療機器のライフサイクルに関する文書化の必要性が高まったほか、州レベルの要件においても、責任ある利用と文書化が重視されています。カナダとメキシコは、より小規模な基盤から発展しており、金融サービスや公共セクタでの利用が需要に寄与しています。
アジア太平洋は、2026～2031年にかけてCAGR29.74％で拡大すると予測されています。中国、インド、日本、韓国、東南アジア諸国では、データ保護規制と並行してAIトレーニング活動が拡大しています。日本の自動車とロボット産業では、センサフュージョンデータを記録し、ラベリング作業を実行できるツールへの需要が生まれています。また、Encordは、データキュレーション機能を備えた物理AIのユーザーとして、トヨタが開発した「Woven」を挙げています。中国と韓国も大規模な国内AI開発プログラムを有しており、同地域における法規制の相違により、同意、位置情報、安全性、説明責任に関する柔軟な管理体制の価値が高まっています。
欧州は、EU AI法が高リスクAIシステムに対して詳細なデータガバナンスを義務付けているため、重要な位置を占めています。フランス、ドイツ、英国は重要な国内市場であり、ドイツの産業部門は自動化に関連する需要を支えています。南米は売上高の面では依然として小規模ですが、ブラジルのLGPD（個人データ保護法）がデータ処理に関する文書化の法的根拠を提供しています。一方、中東・アフリカは新興市場であり、サウジアラビアやアラブ首長国連邦がAIとデータインフラへの投資を進めています。南アフリカとナイジェリアでは、金融サービス用アプリケーションに対する初期の需要が見られます。AIトレーニングデータリネージソフトウェア市場は、現地のデータ規制とAI投資が共に成熟する地域において、より広範なビジネス機会を提供しています。
その他の特典
- エクセル形式の市場予測（ME）シート
- 3ヶ月間のアナリストによるサポート
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
- 追跡可能なAIトレーニングデータに対する規制上の要求の高まり
- マルチモーダルとエージェント型AIパイプラインの成長
- クラウドとハイブリッドAIインフラの拡大
- モデル性能の差別化要因としてのデータ品質
- 合成データとシミュレーションデータの出所
- エージェント型AI用のリネージを考慮したデータ契約
- 市場抑制要因
- 断片化したツールチェーン全体にわたる高い統合の複雑さ
- プライバシー、主権、同意に関する制約
- データガバナンスとMLOpsスキルの不足
- 合成データとウェブ由来データにおける出所の不明確さ
- マクロ経済要因が市場に与える影響
- 産業バリューチェーン分析
- 技術動向
- 規制情勢
- ポーターのファイブフォース分析
第5章 市場規模と成長予測
- コンポーネント別
- ソフトウェア
- データリネージとプロヴェナンスソフトウェア
- メタデータとカタログ管理ソフトウェア
- データ変換とパイプライン可観測性ソフトウェア
- ガバナンス、監査とコンプライアンスソフトウェア
- サービス
- ソフトウェア
- 展開モデル別
- クラウド
- ハイブリッド
- オンプレミス
- 企業規模別
- 大企業
- 中小企業
- 用途別
- モデル開発と実験の再現性
- データセットのバージョン管理とリリース管理
- データガバナンスとメタデータ管理
- 規制遵守とAI監査
- データ品質とデータドリフトの分析
- データモダリティ別
- テキストとコード
- 画像と動画
- 音声とスピーチ
- マルチモーダルデータとセンサ豊富データ
- 構造化データと表形式データ
- エンドユーザー別
- IT・通信
- BFSI
- 自動車・輸送産業
- ヘルスケア・ライフサイエンス
- 小売・eコマース
- 工業製造
- 教育・研究機関
- 政府・行政
- エネルギー・公益事業
- その他
- 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
- ロシア
- スペイン
- その他の欧州諸国
- アジア太平洋
- 中国
- 日本
- インド
- 韓国
- 東南アジア
- 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
- その他の中東諸国
- アフリカ
- 南アフリカ
- ナイジェリア
- その他のアフリカ
- 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
- Acryl Data, Inc.
- Alation, Inc.
- Ataccama Corporation
- Atlan Pte. Ltd.
- Bigeye, Inc.
- Collibra NV
- Data.World, Inc.
- Dataloop Ltd.
- Encord, Inc.
- Informatica Inc.
- lakeFS Ltd.
- Monte Carlo Data, Inc.
- Octopai Ltd.
- Pachyderm, Inc.
- Relyance AI, Inc.
- Secoda, Inc.
- Sifflet, Inc.
- Snorkel AI, Inc.
- Solidatus Limited
- SuperAnnotate AI, Inc.
- V7 Labs Limited
- WhyLabs, Inc.
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 181 Pages
- 納期
- 2～3営業日
