コンポーネント別（ハードウェア（中央処理装置（CPU）、グラフィックス処理装置（GPU）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）、特定用途向け集積回路（ASIC）））のディープラーニング市場規模、シェア、新型コロナウイルス感染症の影響分析ソフトウェア）、アプリケーション別（画像認識、信号認識、データマイニング、ビデオ監視と診断、その他）、業界別（BFSI、自動車、ヘルスケア、航空宇宙と防衛、小売と電子商取引、メディアとエンターテイメント、その他） 、および地域予測、2023 ～ 2030 年

世界のディープラーニング市場規模は、2022 年に 126 億 7000 万米ドルと評価され、2023 年の 176 億米ドルから 2030 年までに 1,885 億 8000 万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に 40.3% の CAGR を示します。

ニューラル ネットワークは、自然言語処理、音声認識、マシン ビジョンなどのタスクのディープ ラーニング (DL) で使用されます。 DL は人工知能のサブ分野であり、人間の脳と機械の機能を模倣することに重点を置いています。 DL は、研究および研究の最も最近の新興分野の 1 つです。 DL における最近の改善点は、自動運転車、仮想支援、ニュースの蓄積、デジタル マーケティング、自然言語処理、画像と視覚認識などです。

State of AI Report 2022 によると、AI のスタートアップとスケールアップに対する世界の投資は、2023 年だけで 500 億米ドルを超えると推定されています。これは、世界中の DL スタートアップ企業やユニコーン企業に大きな成長の機会をもたらします。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響

感染患者の検出に DL を使用すると、パンデミック中に市場の成長が促進されました

新型コロナウイルス感染症のパンデミック中に、DL の需要が大幅に増加しました。これは、若い世代の間でデジタル音声アシスタントへの関心が高まっていることと、各地域のさまざまな主要ベンダーによる仮想現実および拡張現実テクノロジーへの注目が高まっているためです。たとえば、

• 2020 年 7 月、新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) 患者の重症化の可能性を予測できる DL ベースのモデルが、Tencent AI Lab と中国の公衆衛生科学者のグループによって発表されました。チームが中国の575の医療センターからの1,590人の患者のコホートと1,393人の患者からの追加検証を使用してモデルを開発した方法は、Nature Communicationsに詳細に記載されています。致死性のウイルスを封じ込めるために、中国の他のテクノロジー大手も同様の取り組みを行った。たとえば、アリババは、ML/DL を使用して新型コロナウイルス感染症の蔓延を予測するための、機関向けの 90% の精度を誇るツールを開発しました。 Baidu によると、オープンソースのウイルス構造解析アルゴリズムは従来の手法よりも 120 倍高速である
と言われています。

最新トレンド

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市場成長への道を開くためにアナログ DL の研究を強化

アナログ DL として知られる人工知能の新しいサブ分野は、より少ないエネルギーで計算を高速化することが期待されています。デジタル DL はアナログ DL よりも遅く、より多くのエネルギーを消費します。したがって、AI アプリケーションやコンピューティング プラットフォームの作成において代替テクノロジーが見落とされている可能性があります。

研究者が機械学習の限界を押し上げるにつれて、複雑なニューラル ネットワーク ベースのモデルをトレーニングするために必要な時間、労力、資金の量は増加しています。アナログ DL を研究しているエンジニアは、前例のない速度で固体中を通過する陽子を加速する方法を発見しました。アナログ DL では、最も重要な構成要素はプログラマブル抵抗です。

• 2022 年 2 月、ピッツバーグに本拠を置く Aspinity は、アナログ ML ファミリの一部として、初のアナログ機械学習チップを発表しました。 AML100 チップは、業界初のアナログ小型機械学習ソリューションです。実際には、これは、常時オンのシステムで使用される電力が 95% 少ないことを意味します。 Aspinity によると、AML100 は機械学習のワークロードを超低電力アナログに移行し、データの関連性を正確かつほぼ無力で判断できる
とのことです。

推進要因

自動車分野でのアプリケーションの増加が市場の成長を促進する可能性が高い

Tesla、Journey、AutoX などの自動車メーカーは、機械学習、ビッグデータ分析、人工知能などのテクノロジーを利用して、自社の車両を顧客の要求にさらに適合させています。さらに、エキスパート システム、データベース管理システム、AI、モノのインターネット (IoT) により、産業タスクが大幅に簡素化されました。

DL テクノロジーの自動車使用例は数多くあります。たとえば、DL システムは最近、コンピュータ ビジョンにおいて大幅な進歩を遂げています。カナダの会社 Pomerleau は、カメラ、レーザー距離計、実際のドライバーからの入力を観察し、ニューラル ネットワークを使用して車両の運転を自動的に訓練しました。

これらの要因は、ディープラーニング市場の成長に寄与すると考えられます。

抑制要因

市場の進歩を妨げる技術的限界と精度の欠如

DL プラットフォームには、市場の成長に役立つ多くの利点があります。ただし、このテクノロジーの特定のパラメーターが市場の拡大を妨げる可能性があります。 DL プラットフォームの主要な制限要素の 1 つは、未開発で不正確なアルゴリズムです。ビッグデータと機械学習では精度が非常に重要であり、アルゴリズムに欠陥があると製品の欠陥につながる可能性があります。システムのパラメータが正しく設定され、許容誤差がゼロに近いかゼロに等しいことを確認するには、人間の介入が必要です。この要因によって市場の見通しが損なわれる可能性があります。

さらに、熟練した DL 専門家が世界的に不足しているため、信頼性が高く安全なサービスを組織に提供することが困難になり、市場の成長に悪影響を及ぼしています。さらに、業界内に標準やプロトコルが存在しないため、ML/DL プラットフォームの導入時に不一致や困難が発生し、シームレスなビジネス運営が妨げられることがよくあります。これらの要因は市場の発展を妨げると予想されます。

セグメンテーション

成分分析による

計算能力と精度を向上させるために広く使用される DL ソフトウェア

コンポーネントに基づいて、市場はハードウェアとソフトウェアに二分されます。ハードウェア セグメントはさらに、中央処理装置 (CPU)、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU)、フィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA)、および特定用途向け統合回路 (ASIC) に分割されます。

ソフトウェアセグメントは、予測期間中に市場を支配すると予想されます。ニューラル ネットワーク ソフトウェアの一種である DL ソフトウェアは、アルゴリズムを利用してデータを処理し、意思決定を行います。この種のソフトウェアは、予測や意思決定を行うために大量のデータを取り込み、分析し、使用します。 Neural Designer、H2O.ai、DeepLearningKit、Microsoft Cognitive Toolkit、Keras などが、最も広く使用されている DL ソフトウェアです。

さらに、Boxx と NVIDIA は、DL モデルの構築に必要な処理能力を処理できるワークステーションを開発しました。ユーザーは、NVIDIA の DGX Station を使用してモデルをテストし、改善することができます。これは、数百の従来のサーバーに匹敵すると同社は主張しています。 DL フレームワークの助けを借りて、Boxx の APEXX W クラス製品は、より強力な処理と信頼性の高いコンピューター パフォーマンスを提供すると主張しています。

アプリケーション分析による

画像認識アプリケーションで広く使用され、有用なオンライン コンテンツを作成するために DL してください

アプリケーションに基づいて、市場は画像認識、信号認識、データマイニング、ビデオ監視と診断、その他 (機械翻訳、創薬) に分類されます。

画像認識セグメントは、ディープラーニング市場で最大のシェアを占めると見込まれています。ストック写真やビデオ Web サイトでは、DL を使用してビジュアル コンテンツをユーザーが見つけやすくすることができます。この技術は視覚認識や検索にも使用でき、ユーザーは参照画像を使用して類似の製品や画像を検索できます。さらに、DL は主に監視とセキュリティのための顔認識、医療画像分析、ソーシャル メディア分析における画像検出に利用されています。

• 2021 年 3 月、Facebook は SEER として知られる自己監視型 DL ソリューションを開始しました。このソリューションは、インターネット上のラベルのない画像のランダムなグループから学習し、データセットを通じて独立して機能します。

業界分析別

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自動車分野での DL アプリケーションの増加により、自動車が最高シェアをリードする

市場は業界別に、BFSI、自動車、ヘルスケア、航空宇宙と防衛、小売と電子商取引、メディアとエンターテイメント、その他 (製造) に分かれています。

自動車は現在、市場シェアの点でトップのセグメントです。先進運転支援システム (ADAS) や自動運転から、製造、販売、アフターセールスのプロセスに至るまで、DL は自動車業界で大きな可能性を実証してきました。自動運転車機能における DL の適用を強化するために、さまざまな投資が行われています。たとえば、ロンドンに本拠を置く新興企業 Wayve は、2022 年 1 月に 2 億米ドルを調達しました。その結果、この組織は、困難な運転状況を容易に処理できる AI をトレーニングおよび開発するための DL 手法を開発できるようになります。

予測期間中、小売および電子商取引部門は大幅な成長を遂げると予想されます。パーソナライゼーション、データ分析、動的価格設定、および推奨エンジンはすべて、小売業における人工知能 (AI) の使用法です。たとえば、Zalando や Asos などの大手ブランドは、顧客が自社の Web サイトにアクセスするとすぐに顧客について詳しく知ることができるよう、DL 部門全体を設置しています。さらに、Adobe Commerce や Salesforce Commerce Cloud などの多くの主要な e コマース プラットフォームは、機械学習アルゴリズムを利用して、優れた顧客エクスペリエンス (CX) とより深い分析洞察を提供します。

Amazon のレコメンデーション エンジンは同社の年間売上高の 35% を占めており、アリババのスマート ロジスティクス プログラムにより配送エラーが 40% 減少しました。

地域に関する洞察

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世界市場の範囲は、北米、南米、ヨーロッパ、中東とアフリカ、アジア太平洋の 5 つの地域に分類されます。

北米市場は、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。確立された IT インフラストラクチャの利用可能性と、特に DL や NLP などの新興テクノロジーへの巨額投資が、北米市場の成長を促進すると予想されます。

• 2023 年 4 月、機械学習に触発されたエンドツーエンドの電子顕微鏡および走査型プローブ顕微鏡画像解析ソフトウェア パッケージが、米国エネルギー省オークリッジ国立研究所の研究者によって開発されました。

アジア太平洋地域は、2023 年から 2030 年にかけて最高の CAGR を記録すると推定されています。マシン ビジョン フレームワークにおける DL によってもたらされる本人確認と精度と信頼性への関心の高まりは、地域市場の発展に寄与する主な要因として機能する可能性があります。中国、インド、フィリピンを含むこの地域の新興経済国には、熟練した労働力に支えられた活発なスタートアップ エコシステムがあり、地域市場シェアの拡大に貢献します。

予測期間中に、ヨーロッパの市場は大幅に拡大すると予想されます。 AI テクノロジーは EU のさまざまな企業で活用されています。さまざまなワークフローを自動化したり、意思決定を支援したりするテクノロジー (AI ベースのソフトウェア ロボット プロセス オートメーションなど)、データ分析のための機械学習 (DL など)、および書き言葉を分析するテクノロジー (テキスト マイニングなど) の頻度がわずかに高くなりました。使用済み。 Eurostat のデータによると、2021 年には、これら 3 つの AI テクノロジーはそれぞれ、ヨーロッパの企業の 3% で利用されていました。

中東とアフリカのこの市場は、政府プロジェクト、クラウド コンピューティング、データの普及、技術の進歩の結果として成長しました。中東、特にサウジアラビアとアラブ首長国連邦の経済は急速に拡大しており、国民はテクノロジーを高く評価しており、それを地元のアラビア語の方言で使用したいと考えています。

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ブラジルでのデジタル新興企業の数の増加と大手企業による投資の増加により、南米市場は予測期間中に着実に拡大すると予想されます。ブラジル、アルゼンチン、コロンビアなどの南米諸国では、最先端テクノロジーの導入を促進するために、新しい AI 政策と一貫した戦略が開発されています。この地域では将来の市場機会が生まれると予想されます。

主要な業界関係者

Google Inc. を含む大手企業は、市場の成長を促進するために製品の強化を求めています

自動化されたマシン インテリジェンス ソリューションは、学習モデルの開発を加速し、市場投入までの時間を短縮するために、市場の企業によって提供されています。 H2O.ai、KNIME、Dataiku などの新規参入企業も市場に参入し、業界全体で DL ユースケースの数を拡大することに成功しています。

• 2022 年 11 月、Hackensack Meridian Health やその他の主要プロバイダーと提携することで、H2O.ai はヘルスケア AI 市場での存在感を拡大しました。 Hackensack Meridian Health が患者ケアとネットワーク運用に機械学習（ML）と人工知能（AI）を活用したのは、H2O.ai の広範な分野の専門知識が役に立ちました。

紹介されている主要企業のリスト:

• Advanced Micro Devices, Inc.（米国）


• クラリファイ社（米国）


• NVIDIA コーポレーション (米国)


• Google Inc. (米国)


• IBM コーポレーション (米国)


• インテル コーポレーション (米国)


• マイクロソフト コーポレーション (米国)


• アマゾン ウェブ サービス (米国)


• SAS Institute Inc. (米国)


• Meta Platforms, Inc. (Facebook) (米国)

主要な業界の発展

• 2023 年 5 月 – Google は、機械学習の開発をスピードアップするためにオープンソースの TensorFlow ツールを改善しました。この組織は、進化する TensorFlow 環境に合わせて一連のオープンソース AI (ML) イノベーションの更新と改善を実行してきました。 Keras API スイートは、Python ベースの DL 機能のセットをコア TensorFlow テクノロジーに追加し、TensorFlow エコシステムの重要なコンポーネントです。さらに、Google は、自然言語処理用の KerasNLP とコンピューター ビジョン (CV) アプリケーション用の KerasCV という 2 つの新しい Keras ツールを発表しました。


• 2023 年 6 月 – 磁気共鳴画像法 (MRI) における画像取得を劇的に加速するために開発された DL ベースのテクノロジーである Sonic DL が、FDA の承認を受けて GE HealthCare によって発売されました。単一心拍での高品質心臓 MRI などの新しい画像パラダイムは、Sonic DL によって可能になります。


• 2023 年 3 月 – NVIDIA と Amazon Web Services, Inc. (AWS) は、生成 AI アプリケーションの構築と、ますます複雑化するラージ言語モデル (LLM) をトレーニングするための AI インフラストラクチャの改善を目的とした複数の部分からなるコラボレーションを締結しました。 ).


• 2023 年 5 月 – マシン ビジョンの世界的なプログラミング メーカーである MVTec Software GmbH は、標準マシン ビジョン プログラミング HALCON のバリアント 23.05 をリリースしました。新しいリリースでは、DL テクニックに焦点を当てています。ディープ カウンティングは、大量のオブジェクトを確実にカウントできる深層学習ベースの手法であり、このバリアントの主な機能です。


• 2022 年 9 月 – 高度なデータ分析と ML ソフトウェアのパイオニアである Rapid Miner が、計算科学と AI のプロバイダーである Altair に買収されました。 Altair は、この買収によりエンドツーエンドのデータ分析（DA）のポートフォリオを拡大することを目指しました。

レポートの対象範囲

のインフォグラフィック表現 ディープラーニング市場

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