日本のディープラーニング市場の規模、シェア、COVID-19の影響分析、ソリューション別(ハードウェア、ソフトウェア、サービス)、ハードウェア別(CPU、GPU、FPGA、ASIC)、アプリケーション別(画像認識、音声認識、ビデオ監視と診断、データマイニング)、エンドユーザー別(自動車産業、航空宇宙と防衛、ヘルスケア産業、製造業、マーケティング)、および日本のディープラーニング市場の洞察予測2023年～2033年

日本のディープラーニング市場規模予測 2033年まで

• 市場規模は2023年から2033年にかけて34.88%のCAGRで成長します。
• 日本のディープラーニング市場規模は、2033年までに大きなシェアを占めると予想されています。

日本のディープラーニング市場規模は、2023年から2033年の予測期間中に34.88%のCAGRで成長し、2033年までに大きなシェアを占めると予想されています。 

市場概況

ディープラーニングは、脳の機能と構造にヒントを得た一連のコンピュータ命令またはアルゴリズムで構成される機械学習のサブフィールドです。ディープラーニングは、コンピュータに例によって学習するようにトレーニングする機械学習手法です。ディープラーニングは、一般的にディープラーニング人工ニューラルネットワークまたはディープラーニングニューラルネットワークと呼ばれます。ディープラーニングは、統計や予測モデリングと並んで、データサイエンスの重要な構成要素です。ディープラーニングは、大量のデータの収集、分析、解釈を担当するデータサイエンティストにとって非常に有用で、このプロセスを高速化し、簡素化します。ディープラーニングは、幼児が犬の識別を学習する方法に似ています。階層内の各アルゴリズムは、入力に対して非線形変換を実行し、学習した内容を使用して統計モデルを出力として生成します。出力が望ましいレベルの精度を達成するまで、反復が続けられます。日本は産業用ロボット技術で世界をリードしており、オープンソースのディープラーニングフレームワークと組み合わせて結果を向上させる予定です。製造業では、産業用ロボットを使用して業務の効率化と最適化を図っており、ディープラーニング技術により、産業用ロボットは故障を事前に検出して防止できるため、生産性が向上します。

レポート対象範囲

この調査レポートでは、日本のディープラーニング市場をさまざまなセグメントと地域に基づいて分類し、収益成長を予測し、各サブマーケットの傾向を分析しています。レポートでは、日本のディープラーニング市場に影響を与える主要な成長要因、機会、課題を分析しています。市場の競争環境を描くために、拡張、製品の発売、開発、パートナーシップ、合併、買収などの最近の市場動向と競争戦略が含まれています。レポートでは、主要な市場プレーヤーを戦略的に特定してプロファイルし、日本のディープラーニング市場の各サブセグメントにおけるコアコンピテンシーを分析しています。                 

推進要因

日本政府は、生産性と利益を高め、組織の損失を最小限に抑えるために、先進技術を推進しています。政府が発表した「レベル4への道」プロジェクトは、レベル4の自動運転を含む国内の先進モビリティサービスの普及を促進することを目指しており、日本のディープラーニング市場に有利な機会を生み出すことが期待されています。増加する高齢者人口を支えるための自動運転車の導入と、それを支える道路インフラの開発は、今後5年間で日本のディープラーニング市場の成長を加速させると予想されており、ヘルスケア業界では、顧客体験を向上させ、患者記録を効率的に維持するために先進技術の採用が増えており、市場の需要にプラスの影響を与えています。さらに、ディープラーニング技術は、患者の所持品の認識と分類に費やす時間を短縮し、部屋の割り当てプロセスを最適化するために使用できます。遠隔医療と患者モニタリングデバイスの普及の増加は、今後5年間で日本のディープラーニング市場の成長を促進すると予想されます。

抑制要因

この技術に関連する特定の機能は、市場の成長を妨げる可能性があります。DL プラットフォームの最も重大な制限の 1 つは、開発された正確なアルゴリズムが不足していることです。システムのパラメータが正しく設定され、エラー マージン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。この要因は、市場の見通しにマイナスの影響を与える可能性があります。

市場セグメント

• 2023年には、ソフトウェアセグメントが予測期間全体で最大の収益シェアを占めました。

ソリューションに基づいて、日本のディープラーニング市場は、ハードウェア、ソフトウェア、およびサービスに分類されます。これらのうち、ソフトウェアセグメントは、予測期間中に最大の収益シェアを占めます。これは、コスト効率と使いやすさにより、サービスモデルとしてのソフトウェアの採用が増加しているためです。その結果、企業はディープラーニングフレームワークを開発し、ディープニューラルネットワークの設計、トレーニング、検証を支援しています。これらのフレームワークは、より高度なプログラミングと高度なライブラリを使用します。さらに、機械理解、ONNXアーキテクチャ、エッジインテリジェンスにより、組織全体のディープラーニング能力が向上します。

• 2023年には、CPUセグメントは予測期間にわたって大幅な成長を遂げるでしょう。

ハードウェアに基づいて、日本のディープラーニング市場はCPU、GPU、FPGA、ASICに分類されます。これらのうち、CPUセグメントは予測期間中に大幅な成長を遂げています。GPUは、高いメモリ帯域幅とスループットに加えて、コンピューターニューラルネットワーク(CNN)の学習および分類手順を改善するために広く使用されているハードウェアです。GPUは計算能力を高め、システムが複数の並列プロセスを実行できるようにします。マルチGPUは、1台のコンピューターで複数のGPUを組み合わせることで、ディープラーニングのパフォーマンスと精度を向上させます。さらに、さまざまなタスクを同時に、正確にリアルタイムで実行できます。

• 2023年には、画像認識セグメントが予測期間全体で最大の収益シェアを占めました。

アプリケーションに基づいて、日本のディープラーニング市場は、画像認識、音声認識、ビデオ監視と診断、データマイニングに分類されます。これらのうち、画像認識セグメントは、予測期間中に最大の収益シェアを占めます。ディープラーニングは、ストックビデオや写真のWebサイトで使用して、ユーザーがビジュアルコンテンツを見つけるのに役立ちます。このテクノロジーは画像検索に適用でき、ユーザーは画像を参照して類似の画像や製品を見つけることができます。ソーシャルメディア上のビジュアルコンテンツの増加とコンテンツの近代化の必要性が相まって、画像認識の使用が促進されます。

• 2023年には、ヘルスケア業界セグメントは予測期間にわたって大幅な成長を遂げるでしょう。

エンドユーザーに基づいて、日本のディープラーニング市場は、自動車産業、航空宇宙および防衛、ヘルスケア産業、製造業、マーケティングに分類されます。これらのうち、ヘルスケア産業セグメントは、予測期間中に大幅な成長を遂げています。ヘルスケアは大幅に成長すると見込まれています。ヘルスケア業界のデジタル変革は今後数年間継続すると予想されており、ディープラーニングなどの革新的なテクノロジーが介入する機会が生まれます。ディープラーニングは、病気を早期に検出し、医療リスクとその原因を特定し、入院を正確に予測するための予測分析に使用できます。日本政府は、AIとディープラーニングをヘルスケアに統合するための措置を講じており、これが予測期間中に市場を牽引するでしょう。

競合分析:

このレポートでは、日本のディープラーニング市場に関与する主要な組織/企業の適切な分析と、主に製品の提供、事業概要、地理的プレゼンス、企業戦略、セグメント市場シェア、および SWOT 分析に基づく比較評価を提供しています。また、製品開発、イノベーション、合弁事業、パートナーシップ、合併と買収、戦略的提携など、企業の現在のニュースと開発に焦点を当てた詳細な分析も提供しています。これにより、市場内の全体的な競争を評価することができます。

主要企業一覧

• アマゾン ウェブ サービス (AWS)
• Google 社
• IBMコーポレーション
• インテルコーポレーション
• マイクロソフト
• 優先ネットワーク
• 株式会社ビー
• シナモン株式会社
• ユビー
• アセントロボティクス
• その他

主なターゲット層

• 市場参加者
• 投資家
• 利用者
• 政府当局 
• コンサルティングおよびリサーチ会社
• ベンチャーキャピタリスト
• 付加価値再販業者 (VAR)

この調査では、2022年から2033年までの地域および国レベルでの収益を予測しています。Spherical Insightsは、日本のディープラーニング市場を以下のセグメントに基づいて分類しています。

日本のディープラーニング市場、ソリューション別

• ハードウェア
• ソフトウェア
• サービス

日本のディープラーニング市場、ハードウェア別

• CPU
• グラフィックプロセッサ
• プログラマブルロジック
• エイシック

日本のディープラーニング市場、アプリケーション  別

• 画像認識
• 音声認識
• ビデオ監視と診断
• データマイニング

日本のディープラーニング市場(エンドユーザー別)

• 自動車産業
• 航空宇宙および防衛
• ヘルスケア業界
• 製造業
• マーケティング