データアノテーションの世界市場予測（～2032年）： タイプ、手法、アノテーション、用途、エンドユーザー、地域別の分析

Stratistics MRCによると、世界のデータアノテーションの市場規模は2025年に27億4,000万米ドルを占め、予測期間中のCAGRは32.8％で成長し、2032年には200億2,000万米ドルに達すると予測されています。

データアノテーションとは、テキスト、画像、音声、動画などの生データにラベル付けやタグ付けを行い、機械学習モデルが理解できるようにするプロセスです。これは、物体認識、感情分析、音声処理のようなタスクのアルゴリズムを学習するために、関連する特徴を特定し、メタデータを割り当て、コンテンツを分類することを含みます。正確なアノテーションは、アプリケーション全体のモデルの信頼性とパフォーマンスを保証します。この基本的なステップは教師あり学習において非常に重要であり、システムが実世界の入力を正確に解釈し、文脈を認識して応答できるようにします。

Analyzing Dataset Annotation Quality Management in the Wildに掲載された研究によると、レビューされた論文の48%は、データアノテーションの主な形式としてラベリングを採用し、31%はテキスト作成法を利用しており、機械学習データセット準備における構造化ラベリングの優位性を強調しています。

コンピュータビジョンと自然言語処理の台頭

自律走行車から顔認識まで幅広いコンピュータビジョン用途は、正確に機能するために正確にラベル付けされた画像やビデオデータを必要とします。同様に、チャットボット、感情分析、機械翻訳で使用される自然言語処理（NLP）ツールは、文脈理解を向上させるために注釈付きテキストに依存しています。AIモデルが高度化するにつれて、多様でドメイン固有のアノテーションの必要性が高まっており、市場拡大の原動力となっています。エッジAIとリアルタイム分析の普及は、拡張可能なアノテーションソリューションの重要性をさらに高めています。

手作業によるアノテーションの高コストと時間消費

手作業によるデータラベリングは依然として労働集約的なプロセスであり、多くの場合、熟練したアノテーターが複雑なデータセットに何時間もかけてタグ付けを行う必要があります。これは運用コストを増加させるだけでなく、特に大規模なAIの展開において、プロジェクトのタイムラインを遅らせます。ヘルスケアや自律走行などの業界では高い精度が要求されるため、手作業によるアノテーションは不可欠ですが非効率的です。さらに、チームや地域間でアノテーションの一貫性を維持することが課題となり、モデルの精度に影響を与えています。

自動および半自動アノテーションツールの進歩

半自動化プラットフォームは、機械学習アルゴリズムを活用してアノテーションを提案し、それを専門家が検証または修正することで、納期を大幅に短縮します。これらのツールは、クラウドベースのワークフローと統合されつつあり、リモートコラボレーションやリアルタイムの更新を可能にしています。さらに、合成データ生成と転送学習の出現により、大規模な手作業によるラベリングの必要性が最小化されつつあります。アノテーションプラットフォームがより直感的でカスタマイズ可能になるにつれて、中小企業や学術機関に広く採用される道が開かれつつあります。

規制の不確実性とコンプライアンス基準の変化

GDPR、HIPAA、AIに特化した新たな法律などの規制枠組みは、アノテーションデータ、特に個人情報や生体情報の収集と処理方法について、より厳格なガイドラインを課しています。企業は、地域やセクターによって異なる進化するコンプライアンス・ランドスケープを乗り切る必要があり、国境を越えた業務に複雑さを加えています。これらの基準を守らなければ、法的処罰や風評被害を受ける可能性があります。さらに、偏ったアノテーションやラベル付きデータの悪用に関する倫理的な懸念から、アノテーションの実践における透明性と説明責任が求められています。

COVID-19の影響：

パンデミックは各分野でデジタルトランスフォーメーションを加速させ、AI主導のソリューション、ひいてはアノテーションされたデータセットへの需要を押し上げました。リモートワークが常態化する中、企業はデータラベリングプロジェクトの継続性を維持するため、クラウドベースのアノテーションプラットフォームに注目しました。ヘルスケアや小売業界では、画像診断から非接触ショッピングまで、新しいデータタイプの迅速なアノテーションを必要とするAIアプリケーションが急増しました。しかし、当初は労働力の確保やサプライチェーンに支障をきたし、手作業によるアノテーション作業が滞っていました。

予測期間中、画像/動画アノテーションセグメントが最大になる見込み

画像/動画アノテーションセグメントは、コンピュータビジョン用途の実現に重要な役割を果たすため、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。自律航法システムから監視分析に至るまで、これらのアノテーションは機械による解釈に不可欠な空間的・文脈的手がかりを提供します。このセグメントは、自動車、ヘルスケア、小売など、ビジュアルデータが豊富で意思決定に活用されつつある分野での需要増加から利益を得ています。

予測期間中、セマンティックアノテーションセグメントのCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、セマンティックアノテーションセグメントは、NLP機能の強化において極めて重要な役割を果たすことから、最も高い成長率を記録すると予測されます。テキスト内のエンティティ、概念、関係をタグ付けすることで、セマンティックアノテーションは機械が文脈、意図、意味をより正確に理解することを可能にします。これは、音声アシスタント、法的文書分析、自動顧客サポートなどの用途で特に価値があります。この分野は、注釈の深さと関連性を向上させるナレッジグラフとオントロジーの統合により、急成長を遂げています。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、アジア太平洋が最大の市場シェアを占めると予想されるのは、新興国でのAI導入が堅調に伸びているためです。中国、インド、韓国のような国々は、AIインフラストラクチャに多額の投資を行っており、アノテーションデータセットに対する大きな需要を生み出しています。この地域には熟練したアノテーターが多く、費用対効果の高い労働力があるため、アノテーション・サービスのアウトソーシング拠点となっています。さらに、デジタルトランスフォーメーションとスマートシティ開発を推進する政府の取り組みがAIソリューションの展開を加速しており、スケーラブルなアノテーションプラットフォームの必要性を高めています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、北米は、技術革新と企業のAI導入の力強さに後押しされ、最も高いCAGRを示すと予測されます。同地域には、アノテーション手法を継続的に進化させている主要なアノテーション・プラットフォーム・プロバイダーや研究機関があります。自律走行車、ヘルスケアAI、防衛用途への投資の増加は、高品質のラベル付きデータへの需要を生み出しています。さらに、厳格なデータプライバシー規制の存在が、安全でコンプライアンスに準拠したアノテーションワークフローの開発を後押ししています。

無料のカスタマイズ提供：

本レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかを提供いたします：

• 企業プロファイル
  • 追加市場企業の包括的プロファイリング（最大3社まで）
  • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
• 地域セグメンテーション
  • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

• 概要
• ステークホルダー
• 調査範囲
• 調査手法
  • データマイニング
  • データ分析
  • データ検証
  • 調査アプローチ
• 調査情報源
  • 1次調査情報源
  • 2次調査情報源
  • 前提条件

第3章 市場動向分析

• 促進要因
• 抑制要因
• 機会
• 脅威
• 用途分析
• エンドユーザー分析
• 新興市場
• COVID-19の影響

第4章 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
• 代替品の脅威
• 新規参入業者の脅威
• 競争企業間の敵対関係

第5章 世界のデータアノテーション市場：タイプ別

• 画像/動画アノテーション
  • 境界ボックス
  • ポリゴンとライン
  • 3Dアノテーション/LiDAR
  • セマンティックアノテーション
  • キーポイントアノテーション
• テキストアノテーション
  • 名前付きエンティティ認識（NER）
  • 感情分析
  • ドキュメントとコンテンツの分類
• 音声アノテーション
  • 音声文字起こし
  • サウンドイベント検出
  • 話者識別
• その他のタイプ

第6章 世界のデータアノテーション市場：手法別

• 手動アノテーション
• 半教師あり/ハイブリッドアノテーション
• 自動アノテーション

第7章 世界のデータアノテーション市場：アノテーション別

• セマンティックアノテーション
• インスタンスアノテーション
• ポリゴンアノテーション
• 境界ボックスアノテーション
• キーポイントアノテーション
• その他のアノテーション

第8章 世界のデータアノテーション市場：用途別

• コンピュータービジョン
• 自然言語処理（NLP）
• ヘルスケア診断
• ロボット工学
• 音声認識
• Eコマースライゼーション
• 自動運転車
• その他の用途

第9章 世界のデータアノテーション市場：エンドユーザー別

• IT・通信
• 政府と防衛
• BFSI
• 小売・Eコマース
• メディア＆エンターテインメント
• その他のエンドユーザー

第10章 世界のデータアノテーション市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • イタリア
  • フランス
  • スペイン
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 日本
  • 中国
  • インド
  • オーストラリア
  • ニュージーランド
  • 韓国
  • その他アジア太平洋
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他南米
• 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • カタール
  • 南アフリカ
  • その他中東・アフリカ

第11章 主な発展

• 契約、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
• 買収と合併
• 新製品発売
• 事業拡大
• その他の主要戦略

第12章 企業プロファイリング

• TELUS International
• SuperAnnotate
• Shaip
• Scale AI
• Playment
• LightTag
• Labelbox
• Keylabs
• iMerit
• Hive
• Defined.ai
• Deepen AI
• Cogito Tech
• CloudFactory
• Appen
• Amazon Mechanical Turk
• Alegion