AIトレーニングデータセット市場：現状分析と予測（2024年～2032年）

AIトレーニングデータセット市場は、様々な業界でAI技術アプリケーションの普及が進んでいることから、CAGR約21.5%の力強い成長が見込まれています。人工知能（AI）は近年、かつてない成長と進歩を遂げており、AIを活用したアプリケーションや技術はさまざまな業界でますます普及しています。このようなAIの急速な拡大により、これらの高度なシステムを強化するための高品質で多様かつ包括的なAIトレーニングデータセットの需要が急増しています。さらに、ヘルスケア、金融、eコマース、運輸などの分野でAI搭載技術の採用が拡大していることも、AIトレーニングデータセットの需要を高める大きな要因となっています。企業や組織がAIの力を活用して業務を強化し、意思決定を改善し、パーソナライズされた体験を提供しようとする中、こうしたAIモデルをトレーニングするための堅牢で信頼性の高い多様なデータセットのニーズが急増しています。さらに、機械学習（ML）と深層学習（DL）アルゴリズムの人気の高まりと普及が、AIトレーニングデータセットの需要急増の大きな要因となっています。これらの高度な技術は、モデルをトレーニングし、パターンを学習し、正確な予測を行うために膨大な量のデータに依存しています。例えば韓国では、2022年に人工知能（AI）モデルをトレーニングするための一次情報源として顧客データが浮上しており、調査対象企業の約70％がそう述べています。さらに、回答者の約62％がAIモデルのトレーニングに社内データを活用していると回答しています。

タイプ別に見ると、市場はテキスト、音声、画像、動画、その他（センサーと地理）に区分されます。テキストデータセットは現在、様々なAIやMLモデルの学習に最も広く利用されているデータセットです。テキストデータは、インターネット、書籍、記事、ソーシャルメディア、その他様々なソースから入手可能な膨大な量の情報により、デジタル時代においてユビキタスです。テキストデータセットは、音声や動画などの他のデータタイプに比べて、一般的に収集、保存、処理が容易です。さらに、テキストデータは、センチメント分析、テキスト分類、言語生成、機械翻訳などのタスクのための自然言語処理（NLP）モデルを含む、幅広いAIおよびMLモデルの学習に使用することができます。テキストデータはまた、文書要約、情報検索、さらには画像や動画解析タスクの一種など、NLP以外のタスクのモデル学習にも使用できます。テキストデータの汎用性により、チャットボットやバーチャルアシスタントからコンテンツ推薦システムや自動ライティングツールまで、多様なAIやMLアプリケーションの開発が可能になります。さらに、高解像度の画像や動画など、より強力なハードウェアと大きな計算資源を必要とする他のデータタイプと比較して、テキストデータは一般的に処理にかかる計算量が少ないです。このため、テキストベースのAIやMLモデルは、特にリソースに制約のあるデバイスや、計算能力に制限のあるシナリオにおいて、より利用しやすく、開発・導入が現実的となります。このような要因が環境を促進し、様々なAI・MLモデルのトレーニング用テキストデータセットの需要急増を後押ししています。

展開モードに基づいて、市場はクラウド型とオンプレミス型に二分されます。クラウドベースの展開は、AIやMLモデルのトレーニングに最も広く利用されている手段として浮上しており、大半の組織がこのアプローチを選択しています。その主な理由は、クラウドベースの運用に伴う柔軟性と拡張性です。クラウドベースの展開は比類のないスケーラビリティを提供するため、企業はニーズの変化に応じてコンピューティングリソースを簡単に増減できます。これは、複雑なAIやMLモデルのトレーニングには特に重要であり、多くの場合、大きな計算能力とストレージ容量を必要とします。さらに、クラウドサービスプロバイダーは、最新のハードウェアとソフトウェア技術に多額の投資を行っていることが多く、企業は強力なGPUや機械学習に特化したハードウェアなど、最先端のコンピューティングリソースを利用できます。これにより、企業は社内に多額の投資をすることなく、最先端のテクノロジーを活用することができます。さらに、クラウドベースの展開により、遠隔地からのデータアクセスとコラボレーションが容易になり、分散したチームがAIやMLプロジェクトでシームレスに共同作業できるようになります。これは、地理的に分散したチームを抱える組織や、外部のパートナーやデータソースとのコラボレーションが必要な組織にとって特に有益です。こうした開発などが、さまざまなAIやML業務のトレーニングにクラウドベースのモデルが広く採用されることに大きく貢献しています。

エンドユーザー業界に基づき、市場はIT・通信、小売・消費財、ヘルスケア、自動車、BFSI、その他（政府・製造業）に区分されます。BFSI部門はAI導入のフロントランナーとして際立っています。例えば、Edtech企業のGreat Learningが2023年9月に発表したレポートによると、インドの銀行・金融サービス・保険（BFSI）部門は、データサイエンスとアナリティクスの雇用の3分の1以上を占めています。この著しい成長は、人工知能、機械学習、ビッグデータ分析などの新興テクノロジーの活用が進んでいることに起因しています。こうした進歩は特に、リスク管理、不正検知、顧客サービスといった分野での進歩を促しています。このセクターがAIを急速に受け入れているのは、この業界がデータ主導型であることに起因しています。BFSI業界は本質的にデータ駆動型であり、膨大な量の金融取引、顧客情報、市場データを扱っています。この豊富なデータは、AIや機械学習（ML）モデルを効果的にトレーニングし、展開するための重要な要素であることが証明されています。さらに、BFSI分野におけるAIを活用したソリューションは、不正検知やリスク管理から、パーソナライズされた顧客サービスや投資ポートフォリオの最適化まで、さまざまなプロセスを合理化する能力を実証してきました。これにより、業務効率の大幅な改善とコスト削減が実現しました。さらに、競争の激しいBFSIの情勢では、シームレスでパーソナライズされた顧客体験を提供することが戦略的な必須事項となっています。AIを活用したチャットボット、会話型インターフェース、予測分析により、銀行や金融機関は顧客のニーズを予測し、より効果的に対応できるようになりました。こうした要因が、BFSIセクターにおけるAIの世界の導入に大きく貢献しています。

TLSの市場導入に関する理解を深めるため、市場は北米（米国、カナダ、その他北米地域）、欧州（ドイツ、英国、フランス、スペイン、イタリア、その他欧州地域）、アジア太平洋（中国、日本、インド、オーストラリア、その他アジア太平洋）、世界のその他の地域における世界のプレゼンスに基づいて分析されています。北米は、AIトレーニングデータセットの最大かつ急成長市場の一つとして浮上しています。米国には、スタンフォード大学、マサチューセッツ工科大学、カーネギーメロン大学などの世界有数の研究大学があり、AIやML研究で大きな進歩を遂げています。さらに、Google、Microsoft、Amazonなどの著名なハイテク企業が北米に最先端のAI研究所を設立し、この分野の革新と進歩をさらに促進しています。さらに、米国政府はAIの戦略的重要性を認識し、国家AIイニシアチブのような取り組みを通じて研究開発の支援に多額の投資を行っています。さらに、北米の大手ハイテク企業は、AIやMLの優秀な人材の育成と確保に積極的に投資しており、イノベーションと成長の自己強化サイクルを生み出しています。最後に、北米、特に米国には、AIやMLの新興企業や企業に数十億米ドルを注ぎ込んできた活発なベンチャー・キャピタルのエコシステムがあります。シリコンバレー、ボストン、ニューヨークといった主要テック・ハブの存在が、AI・ML業界への投資資金の流入を促進しています。例えば、S&P Global Market Intelligenceのデータによると、2023年には、ジェネレーティブAI企業への投資が大幅に増加し、M&A活動全体の減少を上回りました。未公開株式投資会社は21億8,000万米ドルを生成AIに投資し、前年の総額の2倍となりました。この資本の急増は、2023年にプライベートエクイティが支援するM&A取引が業界全体で減少する中で発生しました。このような要因により、北米はAIおよびML業界において優勢な勢力となっており、その結果、AI業界のこの前例のない成長率をサポートするAIトレーニングデータセットサービスの需要が高まっています。

同市場で事業を展開する主要企業には、Google、Microsoft、 Amazon Web Services, Inc.、IBM、Oracle、Alegion AI, Inc.、TELUS International、Lionbridge Technologies、LLC、Samasource Impact Sourcing, Inc.、Appen Limitedなどがあります。

目次

第1章 市場イントロダクション

• 市場定義
• 主な目標
• ステークホルダー
• 制限事項

第2章 調査手法または前提条件

• 調査プロセス
• 調査手法
• 回答者プロファイル

第3章 エグゼクティブサマリー

• 業界要約
• セグメント別見通し
• 市場成長の強さ
• 地域展望

第4章 市場力学

• 促進要因
• 機会
• 抑制要因
• 動向
• PESTEL分析
• 需要側分析
• 供給側分析
  • 合併・買収
  • 投資シナリオ
  • 業界考察：大手スタートアップ企業とその独自の戦略

第5章 価格分析

• 地域別価格分析
• 価格に影響を与える要因

第6章 世界のAIトレーニングデータセット市場収益、2022年～2032年

第7章 市場洞察：タイプ別

• テキスト
• オーディオ
• 画像
• ビデオ
• その他（センサー・地理）

第8章 市場洞察：展開モード別

• クラウド
• オンプレミス

第9章 市場洞察：エンドユーザー別

• IT・通信
• 小売・消費財
• ヘルスケア
• 自動車
• 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
• その他（政府・製造業）

第10章 市場洞察：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • その他北米地域
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • その他欧州地域
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • オーストラリア
  • その他アジア太平洋
• 世界のその他の地域

第11章 バリューチェーン分析

• 限界分析
• 市場参入企業一覧

第12章 競合情勢

• 競合ダッシュボード
• 競合市場ポジショニング分析
• ポーターファイブフォース分析

第13章 企業プロファイル

• Google
  • Company Overview
  • Key Financials
  • SWOT Analysis
  • Product Portfolio
  • Recent Developments
• Microsoft
• Amazon Web Services, Inc.
• IBM
• Oracle
• Alegion AI, Inc
• TELUS International
• Lionbridge Technologies, LLC
• Samasource Impact Sourcing, Inc.
• Appen Limited

第14章 頭字語と前提条件

第15章 付録

AI training datasets are the foundational data used to train and develop machine learning and artificial intelligence models. These datasets consist of labeled examples that the AI models use to learn patterns and relationships and make accurate predictions. Datasets are collected from various sources such as databases, websites, articles, video transcripts, social media, and other relevant data sources. The goal is to gather a diverse and representative set of data. The raw data is carefully labeled and annotated to provide the AI model with accurate information from which to learn. This involves categorizing, tagging, and describing the data.

The AI Training Dataset Market is expected to grow at a strong CAGR of around 21.5%, owing to the growing proliferation of AI technology applications across various industries. Artificial Intelligence (AI) has witnessed unprecedented growth and advancements in recent years, with AI-powered applications and technologies becoming increasingly prevalent across various industries. This rapid expansion of AI has led to a corresponding surge in the demand for high-quality, diverse, and comprehensive AI training datasets to power these advanced systems. Furthermore, the growing adoption of AI-powered technologies across sectors such as healthcare, finance, e-commerce, and transportation has been a major driver of the demand for AI training datasets. As companies and organizations seek to leverage the power of AI to enhance their operations, improve decision-making, and deliver personalized experiences, the need for robust, reliable, and diverse datasets to train these AI models has skyrocketed. Additionally, the growing popularity and widespread adoption of machine learning (ML) and deep learning (DL) algorithms have been a significant factor in the surge of demand for AI training datasets. These advanced techniques rely on vast amounts of data to train their models, learn patterns, and make accurate predictions. For instance, in South Korea, customer data emerged as the primary information source for training artificial intelligence (AI) models in 2022, as stated by almost 70 percent of the surveyed companies. Furthermore, approximately 62 percent of the respondents indicated their utilization of internal data for training their AI models.

Based on type, the market is segmented into text, audio, image, video, and others (sensor and geo). Text datasets are the most widely used datasets for training various AI and ML models currently. Text data is ubiquitous in the digital age, with vast amounts of information available on the internet, in books, articles, social media, and various other sources. Text datasets are generally easier to collect, store, and process compared to other data types, such as audio or video. Furthermore, Text data can be used to train a wide range of AI and ML models, including natural language processing (NLP) models for tasks like sentiment analysis, text classification, language generation, and machine translation. Text data can also be used to train models for tasks beyond NLP, such as document summarization, information retrieval, and even some types of image and video analysis tasks. The versatility of text data allows for the development of a diverse range of AI and ML applications, from chatbots and virtual assistants to content recommendation systems and automated writing tools. Additionally, text data is generally less computationally intensive to process compared to other data types, such as high-resolution images or video, which require more powerful hardware and greater computational resources. This makes text-based AI and ML models more accessible and feasible to develop and deploy, especially on resource-constrained devices or in scenarios with limited computational power. Factors such as these are fostering a conducive environment, driving the surge in demand for text datasets for the training of various AI and ML models.

Based on deployment mode, the market is bifurcated into cloud and on-premise. Cloud-based deployment has emerged as the most widely used avenue for training AI and ML models, with a majority of organizations opting for this approach. Primarily driven by the flexibility and scalability that comes with cloud-based operation. Cloud-based deployment offers unparalleled scalability, allowing organizations to easily scale up or down their computing resources as per their changing needs. This is particularly crucial for training complex AI and ML models, which often require significant computational power and storage capacity. Furthermore, cloud service providers often invest heavily in the latest hardware and software technologies, ensuring that organizations have access to state-of-the-art computing resources, including powerful GPUs and specialized machine learning hardware. This allows organizations to leverage cutting-edge technologies without the need for significant in-house investments. Additionally, cloud-based deployment facilitates remote data access and collaboration, enabling distributed teams to work together on AI and ML projects seamlessly. This is particularly beneficial for organizations with geographically dispersed teams or those that need to collaborate with external partners or data sources. These developments, among others, have contributed substantially to the widespread adoption of cloud-based models for training various AI and ML operations.

Based on the end-user industry, the market is segmented into IT and telecommunication, retail and consumer goods, healthcare, automotive, BFSI, and others (government and manufacturing). The BFSI sector stands out as the frontrunner in AI adoption. For instance, according to the report released by Edtech company Great Learning in September 2023, the banking, financial services, and insurance (BFSI) sector in India accounted for more than one-third of data science and analytics jobs. This significant growth can be attributed to the increasing utilization of emerging technologies such as artificial intelligence, machine learning, and big data analytics. These advancements have particularly driven progress in areas like risk management, fraud detection, and customer service. This sector's rapid embrace of AI can be attributed to the industry's data-driven nature. The BFSI industry is inherently data-driven, dealing with vast amounts of financial transactions, customer information, and market data. This abundance of data has proven to be a crucial enabler for the effective training and deployment of AI and machine learning (ML) models. Furthermore, AI-powered solutions in the BFSI sector have demonstrated their ability to streamline various processes, from fraud detection and risk management to personalized customer service and investment portfolio optimization. This has led to significant improvements in operational efficiency and cost savings. Additionally, in the highly competitive BFSI landscape, delivering a seamless and personalized customer experience has become a strategic imperative. AI-driven chatbots, conversational interfaces, and predictive analytics have enabled banks and financial institutions to anticipate and cater to customer needs more effectively. Factors such as these have contributed significantly to the global adoption of AI within the BFSI sector.

For a better understanding of the market adoption of TLS, the market is analyzed based on its worldwide presence in countries such as North America (The U.S., Canada, and the Rest of North America), Europe (Germany, The U.K., France, Spain, Italy, Rest of Europe), Asia-Pacific (China, Japan, India, Australia, Rest of Asia-Pacific), Rest of World. North America has emerged as one of the largest and fastest-growing markets for AI training datasets. The United States is home to some of the world's leading research universities, such as Stanford, MIT, and Carnegie Mellon, which have made significant strides in AI and ML research. Furthermore, prominent tech companies, including Google, Microsoft, and Amazon, have established cutting-edge AI research labs in North America, further driving innovation and advancements in the field. Additionally, the U.S. government has recognized the strategic importance of AI and has invested heavily in supporting research and development through initiatives like the National Artificial Intelligence Initiative. Moreover, major tech companies in North America have been actively investing in training and retaining top AI and ML talent, creating a self-reinforcing cycle of innovation and growth. Lastly, North America, especially the U.S., is home to a thriving venture capital ecosystem that has been pouring billions of dollars into AI and ML startups and companies. The presence of major tech hubs, such as Silicon Valley, Boston, and New York, has facilitated the flow of investment capital into the AI and ML industry. For instance, in 2023, according to the S&P Global Market Intelligence data, investments in generative AI companies saw a significant increase, surpassing the decline in overall M&A activity. Private equity firms invested USD 2.18 billion in generative AI, doubling the previous year's total. This surge in capital occurred amidst a decrease in private equity-backed M&A transactions across industries in 2023. Factors such as these have made North America a predominant force in the AI and ML industry, consequently boosting the demand for AI training dataset services to support this unprecedented growth rate of the AI industry.

Some of the major players operating in the market include Google, Microsoft; Amazon Web Services, Inc.; IBM; Oracle; Alegion AI, Inc.; TELUS International; Lionbridge Technologies, LLC; Samasource Impact Sourcing, Inc.; and Appen Limited.

TABLE OF CONTENTS

1.MARKET INTRODUCTION

• 1.1. Market Definitions
• 1.2. Main Objective
• 1.3. Stakeholders
• 1.4. Limitation

2.RESEARCH METHODOLOGY OR ASSUMPTION

• 2.1. Research Process of the AI Training Dataset Market
• 2.2. Research Methodology of the AI Training Dataset Market
• 2.3. Respondent Profile

3.EXECUTIVE SUMMARY

• 3.1. Industry Synopsis
• 3.2. Segmental Outlook
• 3.3. Market Growth Intensity
• 3.4. Regional Outlook

4.MARKET DYNAMICS

• 4.1. Drivers
• 4.2. Opportunity
• 4.3. Restraints
• 4.4. Trends
• 4.5. PESTEL Analysis
• 4.6. Demand Side Analysis
• 4.7. Supply Side Analysis
  • 4.7.1. Merger & Acquisition
  • 4.7.2. Investment Scenario
  • 4.7.3. Industry Insights: Leading Startups and Their Unique Strategies

5.PRICING ANALYSIS

• 5.1. Regional Pricing Analysis
• 5.2. Price Influencing Factors

6.GLOBAL AI TRAINING DATASET MARKET REVENUE (USD BN), 2022-2032F

7.MARKET INSIGHTS BY TYPE

• 7.1. Text
• 7.2. Audio
• 7.3. Image
• 7.4. Video
• 7.5. Other (Sensor and Geo)

8.MARKET INSIGHTS BY DEPLOYMENT MODE

• 8.1. Cloud
• 8.2. On-Premises

9.MARKET INSIGHTS BY END-USER

• 9.1. IT and Telecommunication
• 9.2. Retail and Consumer Goods
• 9.3. Healthcare
• 9.4. Automotive
• 9.5. Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI)
• 9.6. Others (Government and Manufacturing)

10.MARKET INSIGHTS BY REGION

• 10.1. North America
  • 10.1.1. U.S.
  • 10.1.2. Canada
  • 10.1.3. Rest of North America
• 10.2. Europe
  • 10.2.1. Germany
  • 10.2.2. U.K.
  • 10.2.3. France
  • 10.2.4. Italy
  • 10.2.5. Spain
  • 10.2.6. Rest of Europe
• 10.3. Asia-Pacific
  • 10.3.1. China
  • 10.3.2. Japan
  • 10.3.3. India
  • 10.3.4. Australia
  • 10.3.5. Rest of Asia-Pacific
• 10.4. Rest of World

11.VALUE CHAIN ANALYSIS

• 11.1. Marginal Analysis
• 11.2. List of Market Participants

12.COMPETITIVE LANDSCAPE

• 12.1. Competition Dashboard
• 12.2. Competitor Market Positioning Analysis
• 12.3. Porter Five Force Analysis

13.COMPANY PROFILED

• 13.1. Google
  • 13.1.1. Company Overview
  • 13.1.2. Key Financials
  • 13.1.3. SWOT Analysis
  • 13.1.4. Product Portfolio
  • 13.1.5. Recent Developments
• 13.2. Microsoft
• 13.3. Amazon Web Services, Inc.
• 13.4. IBM
• 13.5. Oracle
• 13.6. Alegion AI, Inc
• 13.7. TELUS International
• 13.8. Lionbridge Technologies, LLC
• 13.9. Samasource Impact Sourcing, Inc.
• 13.10. Appen Limited

14.ACRONYMS & ASSUMPTION

15.ANNEXURE