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市場調査レポート
商品コード
1716331
AIトレーニングデータセット市場の2032年までの予測: タイプ別、データタイプ別、エンドユーザー別、地域別の世界分析AI Training Dataset Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Type (Text Data, Image Data, Video Data and Audio Data), Data Type (Labeled Data, Unlabeled Data, Synthetic Data and Crowdsourced Data), End User and By Geography |
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カスタマイズ可能
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AIトレーニングデータセット市場の2032年までの予測: タイプ別、データタイプ別、エンドユーザー別、地域別の世界分析 |
出版日: 2025年04月03日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2~3営業日
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Stratistics MRCによると、世界のAIトレーニングデータセット市場は2025年に32億米ドルを占め、予測期間中のCAGRは23.9%で成長し、2032年には144億米ドルに達すると予測されています。
AI学習データセットは、機械学習モデルの学習に使用されるデータの集まりであり、機械学習モデルがパターンを認識し、予測を行うことを可能にします。通常、ラベル付けされた例で構成され、各データ・ポイントには入力特徴(画像、テキスト、数値など)と対応する出力ラベルまたはカテゴリ(オブジェクト・クラスや予測値など)の両方が含まれます。データセットの質、量、多様性は、モデルが未知のデータに対して汎化し、良好な性能を発揮する上で極めて重要な役割を果たします。トレーニングデータセットは、慎重にキュレートされ、前処理され、トレーニング、検証、テストのためのサブセットに分割されます。
AIと機械学習の需要の高まり
AIと機械学習に対する需要の高まりは、技術革新を促進し機会を拡大することで、AIトレーニングデータセット市場に大きな影響を与えています。産業界が意思決定、自動化、洞察のためにAIにますます依存するようになるにつれ、高品質で多様なデータセットの必要性が高まっています。この需要は、データ収集、キュレーション、ラベリングの進歩を促進し、AIモデルの精度と性能の向上につながります。その結果、AIトレーニングデータセット市場は力強い成長を遂げ、投資を呼び込み、よりスマートで効率的なAIシステムの開発を強化しています。
データプライバシーとセキュリティへの懸念
コンプライアンスコストを引き上げ、データの利用可能性を制限し、データ共有慣行を減少させることで、データ・プライバシーとセキュリティの問題はAIトレーニングデータセット市場を阻害する可能性があります。GDPRのような厳格化された法律により、データ利用は制限され、様々な情報へのアクセスが制限されます。これは、AIの開発を遅らせ、法的な影響を受ける可能性を高め、企業が重要なデータを交換する意欲をなくすことで、AIトレーニングのイノベーションを妨げ、市場の拡大を制限する可能性があります。
AI技術の進歩
AI技術の進歩は、より正確で多様かつ効率的なデータセットを可能にすることで、AIトレーニングデータセット市場を大幅に強化しています。機械学習モデルは大規模で高品質なデータセットを必要とするため、十分に選択された実世界データの必要性が高まっています。学習データの拡張性と信頼性は、データ増強、合成データ合成、自動データラベリングなどのイノベーションによって向上しています。これは業界の拡大を推進し、ヘルスケア、金融、自律システムなどの分野におけるAIの開発を加速させ、データ供給者の選択肢を広げています。
データ管理の複雑さ
データ管理の複雑さは、コストと運用の非効率性を増大させることにより、AIトレーニングデータセット市場を著しく阻害しています。膨大で多様な非構造化データを扱うには、大規模な処理、保管、クリーニング作業が必要です。この複雑さは、アクセシビリティを制限し、データ準備を遅らせ、スケーラビリティを複雑にします。その結果、企業は遅延、経費の増加、リソースの制約に直面し、AIモデルの開発が遅れ、AIトレーニングデータセット市場全体の成長が制限されます。
COVID-19の影響
COVID-19の流行はAIトレーニングデータセット市場に大きな影響を与え、多様で高品質なデータの需要を加速させました。産業がデジタルプラットフォームに移行する中、ヘルスケア、eコマース、金融などの分野でAIモデルを訓練するためのデータニーズが急増しました。しかし、データの希少性、プライバシーへの懸念、偏ったデータセットといった課題が浮上し、ポストパンデミック時代における倫理的なデータソーシングとデータセット管理戦略の改善に注目が集まっています。
予測期間中、動画データ分野が最大になる見込み
動画データセグメントは、モデルの精度と性能を向上させるため、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。豊富で実世界の視覚的・時間的情報を提供することで、動画データはAIシステムが文脈、動き、動的相互作用をよりよく理解することを可能にします。これにより、コンピュータビジョン、自律走行車、監視などの分野における能力が向上します。洗練されたAIへの需要が高まる中、ビデオデータの統合はイノベーションを促進し、意思決定を改善し、業界全体のブレークスルーを促進し、AIトレーニングデータセットにおける重要な資産となっています。
ラベルなしデータセグメントは予測期間中最も高いCAGRが見込まれる
予測期間中、ラベルなしデータセグメントは、モデル開発のための膨大で費用対効果の高いリソースを提供するため、最も高い成長率を示すと予測されます。これらのデータセットは、教師なし学習や半教師あり学習を可能にし、AIシステムが、作成に時間とコストがかかるラベル付きデータを必要とせずに、パターンや洞察を検出することを可能にします。ラベルなしデータの利用可能性が高まることで、AIトレーニングのスケーラビリティと効率が向上し、イノベーションが促進され、さまざまな産業で機械学習モデルのパフォーマンスが向上します。
予測期間中、アジア太平洋地域は、AI技術の急速な進歩と、ヘルスケア、金融、製造などの業界全体でデータ駆動型ソリューションの需要が増加していることから、最大の市場シェアを占めると予想されます。この地域の多様な人口は豊富なデータ源を提供し、AIモデルの精度と有効性を高めています。このようなデータ収集と処理の急増はイノベーションを促進し、経済開発を後押しし、企業の業務効率化を支援することで、アジア太平洋地域をAI主導の世界的進歩における主要プレーヤーとして位置づけています。
予測期間中、北米地域が最も高いCAGRを示すと予測されます。企業や研究機関がAIを導入するにつれて、多様で高品質なデータセットに対する需要が急増し、より正確で効率的なAIモデルの開発が促進されています。この成長は雇用機会を創出し、データ主導の意思決定を強化し、ヘルスケア、金融、自律走行車などの分野を後押ししています。北米の強力な技術インフラとAI研究への投資は、同地域をAIイノベーションの世界的リーダーとして押し上げています。
According to Stratistics MRC, the Global AI Training Dataset Market is accounted for $3.2 billion in 2025 and is expected to reach $14.4 billion by 2032 growing at a CAGR of 23.9% during the forecast period. An AI training dataset is a collection of data used to train machine learning models, enabling them to recognize patterns and make predictions. It typically consists of labeled examples, where each data point includes both input features (e.g., images, text, or numerical values) and corresponding output labels or categories (e.g., object classes or predicted values). The quality, quantity, and diversity of the dataset play a crucial role in the model's ability to generalize and perform well on unseen data. Training datasets are carefully curated, preprocessed, and split into subsets for training, validation, and testing.
Growing Demand for AI and Machine Learning
The growing demand for AI and machine learning is significantly impacting the AI training dataset market by driving innovation and expanding opportunities. As industries increasingly rely on AI for decision-making, automation, and insights, the need for high-quality, diverse datasets intensifies. This demand fuels advancements in data collection, curation, and labeling, resulting in improved AI model accuracy and performance. Consequently, the AI training dataset market experiences robust growth, attracting investments and enhancing the development of smarter, more efficient AI systems.
Data Privacy and Security Concerns
By raising compliance costs, restricting data availability, and decreasing data-sharing practices, data privacy and security issues might impede the market for AI training datasets. Data usage is restricted by stricter laws, such as GDPR, which limits access to a variety of information. This might hinder innovation in AI training by slowing down AI development, raising the possibility of legal repercussions, and discouraging firms from exchanging important data, thus it limits the market expansion.
Advancements in AI Technologies
AI technological advancements are considerably enhancing the AI training dataset market by allowing for more accurate, diverse, and efficient datasets. The need for well selected, real-world data is increasing as machine learning models need big, high-quality datasets. The scalability and dependability of training data are being improved by innovations such as data augmentation, synthetic data synthesis, and automated data labeling. This propels the industry's expansion and speeds up the development of AI in fields like healthcare, finance, and autonomous systems, opening up a plethora of options for data suppliers.
Complexity of Data Management
The complexity of data management significantly hinders the AI training dataset market by increasing costs and operational inefficiencies. Handling vast, diverse, and unstructured data requires extensive processing, storage, and cleaning efforts. This complexity limits accessibility, slows data preparation, and complicates scalability. Consequently, businesses face delays, higher expenses, and resource constraints, slowing AI model development and limiting the overall growth of the AI training dataset market.
Covid-19 Impact
The COVID-19 pandemic significantly impacted the AI training dataset market, accelerating the demand for diverse and high-quality data. With industries shifting to digital platforms, the need for data to train AI models in sectors like healthcare, e-commerce, and finance surged. However, challenges such as data scarcity, privacy concerns, and biased datasets emerged, prompting a focus on ethical data sourcing and improved dataset management strategies in the post-pandemic era.
The video data segment is expected to be the largest during the forecast period
The video data segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, as it enhances model accuracy and performance. By providing rich, real-world visual and temporal information, video data enables AI systems to better understand context, motion, and dynamic interactions. This boosts capabilities in areas like computer vision, autonomous vehicles, and surveillance. As demand for sophisticated AI grows, the integration of video data is driving innovation, improving decision-making, and fostering breakthroughs across industries, making it a key asset in AI training datasets.
The unlabeled data segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the unlabeled data segment is predicted to witness the highest growth rate, as it offers a vast, cost-effective resource for model development. These datasets enable unsupervised and semi-supervised learning, allowing AI systems to detect patterns and insights without the need for labeled data, which can be time-consuming and expensive to create. The growing availability of unlabeled data enhances the scalability and efficiency of AI training, driving innovation and improving the performance of machine learning models across various industries.
During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share due to rapid advancements in AI technologies and an increasing demand for data-driven solutions across industries like healthcare, finance, and manufacturing. The region's diverse population provides a rich source of data, enhancing the accuracy and effectiveness of AI models. This surge in data collection and processing fosters innovation, boosts economic development, and helps companies enhance operational efficiency, positioning Asia Pacific as a key player in AI-driven global advancements.
Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR, as businesses and research institutions embrace AI, the demand for diverse, high-quality datasets has surged, fostering the development of more accurate and efficient AI models. This growth is creating job opportunities, enhancing data-driven decision-making, and boosting sectors like healthcare, finance, and autonomous vehicles. North America's strong tech infrastructure and investment in AI research are propelling the region as a global leader in AI innovation.
Key players in the market
Some of the key players profiled in the AI Training Dataset Market include Google LLC, Appen Limited, Scale AI, Inc., Amazon Web Services, Inc. (AWS), Microsoft Corporation, IBM Corporation, Lionbridge Technologies, Inc., Samasource Inc., Cogito Tech LLC, Deep Vision Data, Alegion Inc., iMerit Technology Services, Clickworker GmbH, Shaip, Defined.ai, Datagen, CVEDIA, Labelbox, Inc., SuperAnnotate AI, Inc. and CloudFactory Ltd.
In March 2025, IBM announced the availability of Intel(R) Gaudi(R) 3 AI accelerators on IBM Cloud. This offering delivers Intel Gaudi 3 in a public cloud environment for production workloads. Through this collaboration, IBM Cloud aims to help clients more cost-effectively scale and deploy enterprise AI.
In March 2025, Vodafone and IBM announced a collaboration aimed at protecting customers and their data from future risks related to quantum computers when browsing the Internet on their smartphones.
In August 2024, Intel and IBM have announced a collaboration to deploy Intel(R) Gaudi(R) 3 AI accelerators as a service on IBM Cloud, aimed at improving cost-effectiveness and performance for enterprise AI workloads.