◆英語タイトル：Deep Learning Market Report by Product Type (Software, Services, Hardware), Application (Image Recognition, Signal Recognition, Data Mining, and Others), End-Use Industry (Security, Manufacturing, Retail, Automotive, Healthcare, Agriculture, and Others), Architecture (RNN, CNN, DBN, DSN, GRU), and Region 2024-2032
	◆商品コード：IMA05FE-Z3666 ◆発行会社（リサーチ会社）：IMARC ◆発行日：2024年4月 ◆ページ数：148 ◆レポート形式：英語 / PDF ◆納品方法：Eメール ◆調査対象地域：世界、日本 ◆産業分野：テクノロジー＆メディア

世界のディープラーニング市場規模は2023年に235億米ドルに達した。今後、IMARC Groupは、2024年から2032年の間に31.5%の成長率（CAGR）を示し、2032年までに2,951億米ドルに達すると予測している。人工知能（AI）採用の増加、データ処理の進歩、画像認識や音声認識の需要拡大、研究開発（R&D）への投資、ビッグデータやクラウドコンピューティング技術の導入などは、市場を推進する主な要因の一部である。
ディープラーニングは人工知能（AI）の一分野であり、膨大なデータから学習し意思決定を行うために人工ニューラルネットワークを学習させる。これらのニューラルネットワークは、相互に接続されたノードの層で構成され、人間の脳の構造を模倣している。ネットワークは内部パラメーターを反復的に調整し、データ内のパターン、特徴、表現を特定することで、物体の認識、音声の理解、言語の翻訳、さらには戦略的なゲームを可能にする。また、コンピュータ・ビジョン、自然言語処理（NLP）、ロボット工学など、さまざまな領域を変革し、従来の機械学習アプローチでは困難とされていたタスクで目覚ましいブレークスルーを達成している。

市場は主に、情報技術（IT）産業の大幅な拡大によって牽引されている。加えて、デジタル化の傾向の高まりや、生データを自動的に抽出するディープラーニングの普及により、複雑な現実世界の問題を高い精度と効率で解決する強力なツールとなっていることも、市場成長に影響を与えている。また、利用可能なデータを自動的に分析することでデータを処理し、より効率的で正確な意思決定をもたらす。さらに、サイバーセキュリティ、不正検知、医療画像分析、医療における仮想患者支援など、幅広いサービス利用も大きな成長促進要因となっている。このほか、ビッグデータ解析とクラウドコンピューティングの統合や、ハードウェアとソフトウェアの処理を改善するための研究開発（R&D）の継続的な取り組みが、市場の成長をさらに加速させている。さらに、これらの技術が提供するスケーラビリティと計算能力により、組織は膨大なデータセットを効率的に処理・分析できるため、市場の見通しは明るい。

ディープラーニング市場の動向/促進要因：
画像認識と音声認識に対するディープラーニングの需要の高まり

画像内のパターン、物体、特徴を分析・識別する需要の高まりが、市場の成長をエスカレートさせている。さらに、ディープラーニングを搭載した医療用画像処理システムは、病気の診断、異常の検出、医療分野での手術計画の支援に役立ち、市場成長に影響を与えている。さらに、自律走行車では、画像認識によって交通標識、歩行者、障害物をリアルタイムで識別できるため、自動運転車の安全性と効率が向上し、これも大きな成長促進要因となっている。このほか、音声認識は自然言語処理（NLP）アプリケーションや音声アシスタントの開発に不可欠である。また、音声をテキストに書き起こすためにディープラーニングモデルが採用され、Siri、Alexa、Google Assistantなどの音声制御バーチャルアシスタントがユーザーのコマンドを正確に理解して応答できるようになっている。これにより、人々のテクノロジーとの関わり方が一変し、ハンズフリーで直感的なユーザー体験が可能になった。さらに、カスタマーサービスセンター、コールセンター、言語翻訳サービスでの音声認識製品の採用は、コミュニケーションを合理化し、応答時間を改善しているため、市場の成長を促進している。

研究開発（R&D）への投資の増加

ディープラーニングは急速に進化し続けており、各業界の企業はこの最先端技術の能力と応用を強化するために多額のリソースを割いている。さらに、研究開発への投資は、学習のさまざまな側面や、性能、精度、効率を向上させる新しいアルゴリズムやアーキテクチャの開発に重点を置いており、市場成長に影響を与えている。また、研究者は、自然言語処理、コンピュータ・ビジョン、その他のAI駆動タスクにおけるブレークスルーを達成するために、注意メカニズム、トランスフォーマー、生成的敵対ネットワーク（GAN）などの革新的な技術を継続的に探求している。さらに、ハードウェアの最適化も研究開発投資の焦点のひとつである。各組織は、ディープラーニングの計算を高速化するために設計されたグラフィカル・プロセッシング・ユニット（GPU）やテンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）などの専用プロセッサを開発している。このようなハードウェアの進歩により、学習時間や推論の高速化が可能になり、企業にとってより利用しやすくスケーラブルなモデルとなる。

有利な政府イニシアチブの実施

政府の支援とイニシアチブは、市場の成長を促進する上で不可欠である。さらに、政府は人工知能（AI）の変革の可能性を認識し、AIの研究開発プロジェクトに積極的に投資し、研究開発を促進しているため、市場の成長に影響を与えている。さらに、政府機関からの財政投資により、大学、研究機関、民間企業は、技術革新の限界を押し広げ、技術進歩を促進する野心的なディープラーニング・プロジェクトを実施することができる。これに加え、政府はしばしばAIに特化したセンター・オブ・エクセレンスやイノベーション・ハブを設立し、研究者、学者、業界専門家のための共同スペースとして機能させ、知識の共有、ネットワーキング、学際的研究を促進し、深層学習における画期的な発見を助長する環境を育成している。さらに、政府は官民パートナーシップに積極的に関与し、業界全体への製品採用を加速させ、責任あるAIの開発と展開を奨励する政策と規制を策定している。

ディープラーニング業界のセグメンテーション
IMARC Groupは、2024年から2032年までの世界、地域、国レベルでの予測とともに、世界のディープラーニング市場レポートの各セグメントにおける主要動向の分析を提供しています。当レポートでは、製品タイプ、用途、最終用途産業、アーキテクチャに基づいて市場を分類しています。

製品タイプ別の内訳
ソフトウェア
サービス
ハードウェア

最も人気のある製品タイプはソフトウェア

本レポートでは、製品タイプ別に市場を詳細に分類・分析している。これには、ソフトウェア、サービス、ハードウェアが含まれる。同レポートによると、ソフトウェアが最大の市場シェアを占めている。

ソフトウェアは、深層学習アルゴリズムとモデルの開発と実装に不可欠である。研究者、データ科学者、開発者が複雑なニューラルネットワークを効率的に作成、訓練するために必要なツールやフレームワークを提供する。その結果、ソフトウェア・ソリューションはテクノロジーの可能性を最大限に引き出すために不可欠なものとなっている。さらに、ソフトウェアが提供する柔軟性と拡張性は、さまざまな業界の企業にとって非常に魅力的なものとなっている。ソフトウェアベースのソリューションにより、企業はディープラーニング機能を既存のシステムやアプリケーションにシームレスに統合できるようになり、AI主導の洞察力と自動化の力を活用して、プロセスを最適化し、意思決定を改善し、顧客体験を向上させることができる。

これに加えて、多くのソフトウェア・プラットフォームのオープンソースという性質は、AIコミュニティ内でのコラボレーションと知識の共有を促進する。TensorFlowやPyTorchのような人気のあるオープンソースライブラリは、テクノロジーへのアクセスを民主化し、広範な採用とイノベーションを可能にする上で不可欠です。さらに、継続的な研究開発によるソフトウェアの継続的な進歩は、性能と効率の向上をもたらしている。

アプリケーション別の内訳

画像認識
信号認識
データマイニング
その他

画像認識は最も人気のあるアプリケーション分野

本レポートでは、アプリケーション別に市場を詳細に分類・分析している。これには、画像認識、信号認識、データマイニング、その他が含まれる。同レポートによると、画像認識が最大の市場シェアを占めている。

画像認識は、その広範なアプリケーションと様々な産業にわたる変革的な影響により、現在市場成長を支配している。ディープラーニングは、画像内の物体、パターン、特徴を正確に識別・分析する上で卓越した能力を発揮しており、多様なユースケースで高い人気を集めている。さらに、ディープラーニングを搭載した医療用画像処理システムは、病気の早期発見を助け、正確な診断を支援し、医療業界における治療計画をサポートする。

このほか、自動車分野では、画像認識は先進運転支援システム（ADAS）や自律走行車の実現に不可欠であり、道路上の安全性と効率性を高めるため、市場の成長を加速させている。さらに、小売業や電子商取引分野では、画像認識を視覚的検索、商品推奨、在庫管理に利用することで、顧客体験を向上させ、業務を合理化し、売上を促進している。

エンドユーザー産業別内訳：

セキュリティ
製造業
小売
自動車
ヘルスケア
農業
その他

セキュリティが最大シェアを占める

本レポートでは、最終用途産業に基づく市場の詳細な分類と分析も行っている。これには、セキュリティ、製造、小売、自動車、ヘルスケア、農業、その他が含まれる。同レポートによると、セキュリティが最大の市場シェアを占めている。

ディープラーニング技術は、複雑なセキュリティ侵害や攻撃の検出、分析、対応において、これまでにない能力を提供する。また、進化し続けるサイバー脅威に対抗するための堅牢で高度なソリューションに対する需要の高まりが、市場の成長に影響を与えている。サイバーセキュリティの領域では、ディープラーニング・アルゴリズムは異常検知に優れており、従来のセキュリティ・システムでは見逃してしまうような疑わしいパターンや活動を特定する。

さらに、ディープラーニングを活用した侵入検知システム、マルウェア検知、行動分析など、新たな脅威に対する強化された防御メカニズムを組織に提供する最先端のセキュリティ対策に対する需要の高まりも、成長を促す大きな要因となっている。さらに、サイバーセキュリティの現場では膨大な量のデータが生成されるため、高度なデータ処理・分析能力が必要とされる。ビッグデータの処理に優れ、意味のある洞察を効率的に抽出することで、セキュリティ・チームは十分な情報に基づいた意思決定を行い、潜在的な脅威にプロアクティブに対応できるようになります。

アーキテクチャ別の内訳

RNN
CNN
DBN
DSN
GRU

本レポートでは、アーキテクチャに基づく市場の詳細な分類と分析も行っている。これには、RNN、CNN、DBN、DSN、GRUが含まれる。

リカレントニューラルネットワーク（RNN）は、時系列や自然言語などのシーケンシャルなデータを扱うように設計されている。そのリカレントな性質により、データ内の時間的依存関係を捉えることができる。RNNは、可変長のシーケンスを処理できる内部メモリを持っているため、言語モデリング、機械翻訳、センチメント分析などのタスクに最適である。

さらに、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、パターンや空間的関係を識別するために小さなフィルターで入力データをスキャンする畳み込み層を通じて特徴抽出に優れているため、画像やビデオ処理タスクに採用されている。CNNは、関連する視覚的特徴を自動的に学習する能力があるため、画像認識、物体検出、画像分類タスクに広く採用されている。このほか、ディープ・ビリーフ・ネットワーク（DBN）は、確率的な潜在変数の多層からなる生成モデルであり、特徴学習や次元削減などの教師なし学習タスクで使用され、音声認識や推薦システムなどのアプリケーションに有用である。

これとは別に、ディープスタッキングネットワーク（DSN）は、教師なし特徴学習に使用されるオートエンコーダーベースのアーキテクチャの一種であり、データ表現のエンコードとデコードを漸進的に学習する複数のスタック層を含み、異常検出、データ圧縮、ノイズ除去タスクに応用されている。さらに、ゲーテッドリカレントユニット（GRU）は、消失勾配問題に対処し、学習効率を向上させることを目的としたRNNの一種であり、ゲーティング機構を使用してネットワークを通る情報の流れを制御することで、より長いシーケンスに必要な情報を保持し、長期的な依存性の問題を回避することができる。

地域別の内訳

北米
アメリカ
カナダ
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
インドネシア
その他
ヨーロッパ
ドイツ
フランス
イギリス
イタリア
スペイン
ロシア
その他
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
その他
中東・アフリカ

北米が市場で明確な優位性を示す

本レポートでは、北米（米国、カナダ）、欧州（ドイツ、フランス、英国、イタリア、スペイン、ロシア、その他）、アジア太平洋（中国、日本、インド、韓国、オーストラリア、インドネシア、その他）、中南米（ブラジル、メキシコ、その他）、中東・アフリカを含む主要地域市場についても包括的に分析している。報告書によると、北米が最大の市場シェアを占めている。

北米には世界有数のハイテク大手、研究機関、AI新興企業があり、先端技術の研究開発（R&D）に多額の投資を行っている。こうした業界リーダーの存在が競争力のあるエコシステムを育み、アルゴリズム、ハードウェア、ソフトウェアの進歩を促進している。さらに、AIの専門家、データサイエンティスト、エンジニアで構成される高度に熟練した労働力は、洗練されたモデルやアプリケーションの開発に貢献しており、これも成長を促す大きな要因となっている。

これに加えて、北米では起業家精神とベンチャーキャピタルからの資金調達が重視されているため、画期的なアプリケーションを開拓するAI主導の新興企業が成長し、市場拡大をさらに後押ししている。さらに、税制優遇措置やAI研究への資金提供など、政府の支援政策がイノベーションを後押しし、同地域に企業や投資を誘致している。さらに、堅牢なクラウド・コンピューティング・サービスや高性能コンピューティング・リソースを含む確立されたインフラが、地域全体における複雑なディープラーニング・モデルのスケーラビリティと展開を促進している。

競争環境：
現在、同市場の主要プレーヤーは、自社の地位を強化し、競争力を獲得するためにさまざまな戦略を採用している。各社は研究開発（R&D）に多額の投資を行い、アルゴリズムの改善、新規アーキテクチャの開発、新しいアプリケーションの開拓に注力し、ディープラーニング技術の最前線に立ち続け、顧客に最先端のソリューションを提供している。さらに、複数の企業が戦略的買収やパートナーシップを結んで、提供製品や能力を拡大している。主要企業は、新興市場を開拓し、より広範な顧客層を獲得するため、地域拠点の設立、現地企業との提携、地域のニーズに合わせたサービスの提供など、新たな地域への事業拡大を進めている。また、顧客満足度とロイヤルティ向上のため、優れたカスタマー・サポートとトレーニング・サービスを提供し、カスタマー・サポート・チームと教育リソースに投資することで、顧客がソリューションの価値を最大化できるようにしている。

本レポートでは、市場の競争環境について包括的な分析を行っている。主要企業の詳細なプロフィールも掲載している。市場の主要企業には以下のような企業がある：

アマゾン ウェブ サービス（AWS）
グーグル
IBM
インテル
マイクロンテクノロジー
マイクロソフト
エヌビディア
クアルコム
サムスン電子
センサリー・インク
パスマインド社
ザイリンクス

最近の進展
2020年10月、NVIDIA AIとMicrosoft Azureチームは、Microsoft wordのAI搭載文法チェッカーを改良するために協力し、NVIDIA triton推論サーバー、ONNX Runtime、Microsoft Azure機械学習（ML）を利用して、このスマートな体験を提供できるようになった。
2022年5月、インテルは高効率と高性能を実現するため、第2世代のHabana AIディープラーニング・プロセッサーを発表した。インテルはAI戦略を実行し、クラウドからエッジまで多くのソリューションの選択肢を顧客に提供し、増加するAIワークロードの数と複雑な性質に対応している。
2022年8月、アマゾン・ウェブ・サービスは新しい機械学習（ML）ソフトウェアを発表した。

本レポートで扱う主な質問

1.2023年の世界のディープラーニング市場規模は？
2.2024-2032年の世界のディープラーニング市場の予想成長率は？
3.COVID-19が世界のディープラーニング市場に与えた影響は？
4.世界のディープラーニング市場を牽引する主要因は何か？
5.世界のディープラーニング市場の製品タイプ別内訳は？
6.ディープラーニングの世界市場の用途別内訳は？
7.ディープラーニングの世界市場の最終用途産業別の内訳は？
8.ディープラーニングの世界市場における主要地域は？
9.ディープラーニングの世界市場における主要プレイヤー/企業は？