データ収集とラベリングの世界市場規模：タイプ別、用途別、地域範囲別、予測

データ収集とラベリングの市場規模と予測

データ収集とラベリング市場規模は、2024年に181億8,000万米ドルと評価され、2026～2032年にかけて25.03%のCAGRで成長し、2032年には933億7,000万米ドルに達すると予測されています。

データの収集とラベリングは、生データを取得し、機械学習とAIアプリケーションのために注釈を付けることを含みます。この技術により、データセットの構造化と正確性が保証され、コンピューターが効率的に学習できるようになります。画像、テキスト、音声は、さまざまな産業のインテリジェントシステムの開発で使用される一般的なデータタイプです。

実際には、データの収集とラベリングは、ヘルスケア、銀行、自律走行車などの産業におけるモデルのトレーニングに不可欠です。高品質な学習インプットを提供することで、AIアプリケーションのパフォーマンスを向上させています。ツールやシステムはこのプロセスを徐々に自動化し、データの質を高めながら時間と労力を節約しています。

AIと機械学習アプリケーションが普及するにつれ、データ収集とラベリングの要件は増加します。自動アノテーションと合成データ合成は、このプロセスを合理化する2つのイノベーションです。この進化により、企業はデータをより効率的に活用できるようになり、意思決定が強化され、さまざまなセグメントでイノベーションが促進されます。

データ収集とラベリングの世界市場力学

世界のデータ収集とラベリング市場を形成している主要市場力学は以下の通りです。

主要市場促進要因

人工知能と機械学習への依存の高まり：AIと機械学習が多くの産業で普及するにつれ、信頼性の高いデータ収集と分類の必要性が高まっています。2025年までに、AIビジネスは1,260億米ドル規模になると推定されており、効果的なモデリングのための高品質データセットの重要性が強調されています。

データプライバシーとコンプライアンスの重視の高まり：GDPRやCCPAなどの要件強化により、企業はプライバシーとコンプライアンスを保証するデータ収集方法を優先する必要があります。世界のデータプライバシー産業は2023年までに67億米ドルに成長すると予想されており、ラベリングプロセスにおける責任あるデータ取り扱い方法の必要性が強調されています。

先進的データ注釈ツールの出現：先進的データアノテーションツールの出現は、効率性の向上とコスト削減を実現する技術的改善によってもたらされています。世界のデータアノテーションツール市場は、AIアプリケーションの需要増加に対応するために不可欠な、より迅速で正確なデータのラベリングを促進し、大幅な成長が見込まれています。

主要課題

データの品質と精度の確保：高い精度を維持することは、データ収集とラベリングにおける最も困難な課題の1つです。ラベル付けが不十分なデータは、AIモデルのパフォーマンスを損なう可能性があります。膨大なデータセット、特に写真や音声のような複雑なデータタイプの品質を確保するには、人による広範なモニタリングと厳格なプロトコルが必要です。

データラベリングの拡大性：AIモデルは大量のラベル付きデータを必要とするため、ラベリングプロセスのスケーリングは困難になります。手作業によるラベリングには時間とリソースがかかるため、特にドメイン固有の知識を必要とする複雑なデータセットでは、効率性を維持しながら増大するデータニーズを満たすことが課題となります。

データプライバシーの懸念：GDPRやCCPAなど、データプライバシーに関する規則が増える中、機密情報を保護しながらデータを収集・分類することは大きな困難となっています。企業は、法的な要件を調整し、匿名化、同意、コンプライアンスを確保する必要があり、データ収集とラベリングのプロセスに複雑さとコストがかかります。

主要動向

データラベリングにおける自動化の採用の増加：データラベリングの自動化が普及し、時間と人件費の節約につながっています。AIを搭載したシステムは現在、大規模なアノテーション作業をより高い精度で処理しています。世界のデータアノテーションツール市場は、2020～2027年にかけてCAGR 27.1%で発展し、現在の動向を加速すると予測されます。

高品質のトレーニングデータに対する需要の高まり：AIシステムが複雑化するにつれ、ラベル付けされたデータへの要求が高まっています。正確なデータ収集とラベリングは、信頼性の高い機械学習モデルの開発に不可欠です。世界のデータ収集とラベリング市場は、この需要の結果、2030年までに大きく発展すると予測されています。

ラベリングのための合成データ利用の増加：データ不足やプライバシー問題に対処するため、合成データの利用が増加しています。これにより、企業は実世界のデータがなくてもラベル付けされたデータセットを生成することができます。2027年までに、合成データの利用は自律走行車やヘルスケアなどのセグメントに大きな影響を与え、モデルトレーニングを強化すると予想されます。

目次

第1章 世界のデータ収集とラベリング市場の導入

• 市場概要
• 調査範囲
• 前提条件

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 VERIFIED MARKET RESEARCHの調査手法

• データマイニング
• バリデーション
• 一次資料
• データソース一覧

第4章 データ収集とラベリングの世界市場展望

• 概要
• 市場力学
  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会

第5章 データ収集とラベリングの世界市場：タイプ別

• 概要
• テキスト
• 画像/ビデオ
• 音声

第6章 データ収集とラベリングの世界市場：用途別

• 概要
• 自動車
• ヘルスケア
• BFSI
• 小売・eコマース
• IT・通信
• 政府機関

第7章 データ収集とラベリングの世界市場、地域別

• 概要
• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • その他の欧州
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • その他のアジア太平洋
• その他
  • 中東・アフリカ
  • ラテンアメリカ

第8章 世界のデータ収集とラベリング市場の競合情勢

• 概要
• 各社の市場ランキング
• 主要開発戦略

第9章 企業プロファイル

• Reality AI
• Globalme Localization
• Global Technology Solutions
• Alegion
• Labelbox
• Dobility
• Scale AI
• Trilldata Technologies Pvt Ltd
• Appen Limited
• Playment

第10章 付録

• 関連調査

Data Collection And Labeling Market Size And Forecast

Data Collection And Labeling Market size was valued at USD 18.18 Billion in 2024 and is projected to reach USD 93.37 Billion by 2032 growing at a CAGR of 25.03% from 2026 to 2032.

Data collecting and labeling entails acquiring raw data and annotating it for machine learning and AI applications. This technique guarantees that datasets are structured and accurate, allowing computers to learn efficiently. Images, text, and audio are common data types used in the development of intelligent systems in a variety of industries.

In practice, data collection and labeling are critical for training models in industries like as healthcare, banking, and autonomous cars. They help AI applications perform better by supplying high-quality learning inputs. Tools and systems are progressively automating this process, saving time and effort while enhancing data quality.

As AI and machine learning applications become more prevalent, the requirement for data collecting and labeling will increase. Automated annotation and synthetic data synthesis are two innovations that will streamline the process. This evolution will empower businesses to leverage data more efficiently, enhancing decision-making and driving innovation in various fields.

Global Data Collection And Labeling Market Dynamics

The key market dynamics that are shaping the global Data Collection And Labeling Market include:

Key Market Drivers:

Increasing Reliance on Artificial Intelligence and Machine Learning: As AI and machine learning become more prevalent in numerous industries, the necessity for reliable data gathering and categorization grows. By 2025, the AI business is estimated to be worth $126 billion, emphasizing the significance of high-quality datasets for effective modeling.

Increasing Emphasis on Data Privacy and Compliance: With stronger requirements such as GDPR and CCPA, enterprises must prioritize data collection methods that assure privacy and compliance. The global data privacy industry is expected to grow to USD 6.7 Billion by 2023, highlighting the need for responsible data handling methods in labeling processes.

Emergence Of Advanced Data Annotation Tools: The emergence of enhanced data annotation tools is being driven by technological improvements, which are improving efficiency and lowering costs. Global Data Annotation tools market is expected to grow significantly, facilitating faster and more accurate labeling of data, essential for meeting the increasing demands of AI applications.

Key Challenges:

Ensuring Data Quality and Accuracy: Maintaining high accuracy is one of the most difficult challenges in data gathering and labeling. Poorly labeled data can impair AI model performance. Ensuring quality across huge datasets, particularly for complex data types such as photos and audio, necessitates extensive human monitoring and rigorous protocols.

Scalability Of Data Labeling: As AI models require massive amounts of labeled data, scaling the labeling process becomes difficult. Manual labeling is time-consuming and resource-intensive, making it challenging for businesses to fulfil increasing data needs while remaining efficient, particularly for complex datasets requiring domain-specific knowledge.

Data Privacy Concerns: With more data privacy rules, such as GDPR and CCPA, collecting and categorizing data while protecting sensitive information is a significant difficulty. Organizations must navigate legal requirements and ensure anonymization, consent, and compliance, adding complexity and cost to the data collection and labeling processes.

Key Trends:

Rising Adoption of Automation in Data Labeling: Automation in data labeling is becoming more popular, saving time and personnel expenses. AI-powered systems now handle large-scale annotating tasks with greater accuracy. The global data annotation tools market is expected to develop at a CAGR of 27.1% between 2020 and 2027, accelerating the current trend.

Growing Demand for High-Quality Training Data: As AI systems get more complicated, there is a greater requirement for labeled data. Accurate data collection and labeling are critical for developing dependable machine learning models. The global Data Collection And Labeling Market is predicted to develop significantly by 2030 as a result of this demand.

Increasing the Use of Synthetic Data for Labeling: To address data shortages and privacy problems, the usage of synthetic data is increasing. It allows companies to generate labeled datasets without real-world data. By 2027, synthetic data usage is expected to significantly impact sectors like autonomous vehicles and healthcare, enhancing model training.

Global Data Collection And Labeling Market Regional Analysis

Here is a more detailed regional analysis of the global Data Collection And Labeling Market:

North America:

According to Verified Market Research, North America is expected to dominate the global Data Collection And Labeling Market.

The increasing growth of the AI and machine learning businesses in North America, particularly in the United States, is driving high demand for labeled data. The National Science Foundation reports that between 2011 and 2020, AI-related papers in North America increased by 198%.

The US Bureau of Labor Statistics predicts a 21% increase in AI-related employment by 2032. North American businesses are also aggressively investing in big data and analytics, which drives up demand for data collecting and labeling. The US big data market is projected at USD 200.5 Billion in 2020 and is anticipated to reach USD 292.1 Billion by 2025.

Asia Pacific:

According to Verified Market Research, Asia Pacific is fastest growing region in global Data Collection And Labeling Market.

Rapid digital transformation in Asia Pacific is driving up demand for data collecting and labeling services. Digital transformation spending in the region (excluding Japan) is expected to reach USD 1.2 Trillion by 2024, with a CAGR of 17.4%. This spike reflects the growing demand for labeled data to assist AI and machine learning.

The growing e-commerce sector and mobile internet usage are also driving data labeling need. Southeast Asia, for example, added 40 million internet users in 2020, bringing the total to 400 million. By 2025, the region's digital economy is estimated to be worth USD 360 Billion, necessitating considerable data labeling for improved user experience and customization.

Global Data Collection And Labeling Market: Segmentation Analysis

The Global Data Collection And Labeling Market is segmented based on Type, Application, and Geography.

Data Collection And Labeling Market, By Type

• Text
• Image/Video
• Audio

Based on Type, the Global Data Collection And Labeling Market is separated into Text, Image/Video, and Audio. Image/Video leads the global Data Collection And Labeling Market due to its broad use in industries such as autonomous driving, healthcare diagnostics and facial recognition. The requirement for labeled visual data is critical for training AI and machine learning models, which is increasing its market share.

Data Collection And Labeling Market, By Application

• Automotive
• Healthcare
• Banking, Financial Services and Insurance (BFSI)
• Retail and E-commerce
• IT and Telecom
• Government

Based on Application, the Global Data Collection And Labeling Market is divided into Automotive, Healthcare, BFSI, Retail and E-commerce, IT and Telecom, Government. The automotive industry currently dominates the global Data Collection And Labeling Market, owing to the increasing demand for labeled data for autonomous driving systems, improved driver support systems and vehicle recognition technologies. The demand for accurate and comprehensive data in these applications necessitates major investment in data labeling systems.

Data Collection And Labeling Market, By Geography

• North America
• Europe
• Asia Pacific
• Rest of the World

Based on Geography, the Global Data Collection And Labeling Market divided into North America, Europe, Asia Pacific and Rest of the World. North America dominates the Data Collection And Labeling Market due to the high concentration of AI and IT businesses, which drives demand for labeled data. The Asia-Pacific area is the fastest growing, driven by rapid digital transformation, rising AI usage and emerging industries including as manufacturing and e-commerce that require tagged data.

Key Players

• The Global Data Collection And Labeling Market study report will provide valuable insight with an emphasis on the global market. The major players in the market are Reality AI, Globalme Localization, Inc., Global Technology Solutions, Alegion, Labelbox, Inc., Dobility, Inc., Scale AI, Inc., Trilldata Technologies Pvt Ltd, Appen Limited, Playment, Inc.

Our market analysis also entails a section solely dedicated to such major players wherein our analysts provide an insight into the financial statements of all the major players, along with product benchmarking and SWOT analysis. The competitive landscape section also includes key development strategies, market share and market ranking analysis of the above-mentioned players globally.

• Global Data Collection And Labeling Market Recent Developments
• In November 2022, Scale AI bought Labelbox, a data labeling tool provider to enhance its data annotation capabilities and speed the development of its artificial intelligence platform.
• In November 2022, Google introduced Cloud Annotations, a new data tagging platform. The platform employs machine learning to detect and classify things in photos and videos, saving time and effort over manual labeling. The software also allows users to collaborate on labeling activities, which makes large-scale labeling projects more manageable.

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION OF GLOBAL DATA COLLECTION AND LABELING MARKET

• 1.1 Overview of the Market
• 1.2 Scope of Report
• 1.3 Assumptions

2 EXECUTIVE SUMMARY

3 RESEARCH METHODOLOGY OF VERIFIED MARKET RESEARCH

• 3.1 Data Mining
• 3.2 Validation
• 3.3 Primary Interviews
• 3.4 List of Data Sources

4 GLOBAL DATA COLLECTION AND LABELING MARKET OUTLOOK

• 4.1 Overview
• 4.2 Market Dynamics
  • 4.2.1 Drivers
  • 4.2.2 Restraints
  • 4.2.3 Opportunities

5 GLOBAL DATA COLLECTION AND LABELING MARKET, BY TYPE

• 5.1 Overview
• 5.2 Text
• 5.3 Image/Video
• 5.4 Audio

6 GLOBAL DATA COLLECTION AND LABELING MARKET, BY APPLICATION

• 6.1 Overview
• 6.2 Automotive
• 6.3 Healthcare
• 6.4 BFSI
• 6.5 Retail and E-commerce
• 6.6 IT and Telecom
• 6.7 Government

7 GLOBAL DATA COLLECTION AND LABELING MARKET, BY GEOGRAPHY

• 7.1 Overview
• 7.2 North America
  • 7.2.1 U.S.
  • 7.2.2 Canada
  • 7.2.3 Mexico
• 7.3 Europe
  • 7.3.1 Germany
  • 7.3.2 U.K.
  • 7.3.3 France
  • 7.3.4 Rest of Europe
• 7.4 Asia Pacific
  • 7.4.1 China
  • 7.4.2 Japan
  • 7.4.3 India
  • 7.4.4 Rest of Asia Pacific
• 7.5 Rest of the World
  • 7.5.1 Middle East & Africa
  • 7.5.2 Latin America

8 GLOBAL DATA COLLECTION AND LABELING MARKET COMPETITIVE LANDSCAPE

• 8.1 Overview
• 8.2 Company Market ranking
• 8.3 Key Development Strategies

9 COMPANY PROFILES

Reality AI

Globalme Localization

Global Technology Solutions

Alegion

Labelbox

Dobility

Scale AI

Trilldata Technologies Pvt Ltd

Appen Limited

Playment

10 APPENDIX

• 10.1 Related Research