世界のデータ収集＆ラベリング市場（2024年～2032年）：データタイプ別、用途別、地域別

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グローバルなデータ収集＆ラベリング市場の規模は、2023年には12億ドルと評価され、2024年には15億ドル、2032年には83億ドルに達すると予測されています。予測期間（2024年～2032年）中のCAGRは23.7%で成長すると予測されています。

データ収集＆ラベリングとは、機械学習アプリケーションの重要性と使いやすさを向上させるために、生データを体系的に収集し、注釈を付けることを指す。 このプロセスには、画像、テキスト、センサーデータなどの様々なデータセットをキュレーションし、コンテキストと重要性を提供するための注釈やラベルを追加することが含まれる。 これらの注釈付きデータセットの活用は、機械学習モデルの学習プロセスにおいて極めて重要であり、それによって精度と効率が向上する。 データの収集とラベリングは、自律走行車、ヘルスケア、電子商取引など、さまざまな分野で不可欠です。 一流の注釈付きデータセットを提供することで、人工知能技術の進歩と強化を可能にする。

データ収集＆ラベリング市場シェアは、社会的に共有された画像からビジネスインサイトを抽出したり、タグ付けされていない写真コレクションを自動的に整理するなどの利点により、成長が見込まれている。 また、状態監視、地形検知、摩耗検知、緊急車両検知など、自動運転車の高度な安全機能の開発にも役立つ。

データ収集＆ラベリング市場の成長要因

ヘルスケアAIアプリケーション

AIアプリケーションは、診断、治療計画、患者ケアを改善するために、ヘルスケアでますます使用されるようになっている。 重要な要素には医療画像の分析があり、人工知能アルゴリズムがX線、MRI、CTスキャンなどの複雑な医療画像を解読する。 モルガン・スタンレーの最新レポートによると、医療企業の予算における人工知能（AI）と機械学習（ML）の割り当て予測は、2022年の5.5％に対し、来年は10.5％に増加すると予想されている。 同投資銀行によると、ほとんどのヘルスケア企業、正確には94％が様々な業務で人工知能（AI）と機械学習（ML）を活用している。

さらに、医療業界では機械学習技術を活用し、特定の症例についてよく整理されたデータセットを作成するケースが増えている。 これは組織の保存データの開発と保護に役立つ。 また、医療オペレータが堅牢な機械学習データを効果的に管理することも可能になり、作業負荷が高い時期、スタッフ不足、患者の流入時にワークフローを合理化するために活用することができる。 このことは、医療施設における広範な自動化導入の必要性が高まっていることを浮き彫りにしている。

したがって、医療、特に医療画像の分析において人工知能（AI）を使用することは、正確に注釈付けされたデータセットの重要性を浮き彫りにしている。 この市場動向は、データセットを大幅に発展させ、人工知能（AI）アプリケーションによる医療診断と治療計画の進歩を促進する。 ヘルスケアAI市場の拡大は、データ収集＆ラベリング分野におけるラベル付きヘルスケアデータの継続的な必要性を浮き彫りにしている。

抑制要因

データのプライバシーとセキュリティへの懸念

データの収集とラベリングは、特にプライバシーが最重要視される業界では、機密データを扱う際に課題となる。 欧州の一般データ保護規則（GDPR）や世界各国の同様のプライバシー法のような規制を遵守するために、個人の個人情報を保護するための厳格な対策が必要です。 インドのデータ保護に関する最新の法律である2023年デジタル個人データ保護（DPDP）法では、個人データは当該個人の明示的な同意がある場合にのみ処理できると規定している。 同法はまた、個人データは許可なく「合法的な目的」のために処理できると規定している

さらに、国際プライバシー専門家協会（IAPP）は2023年に調査を実施し、欧州の組織の平均プライバシー予算は110万ユーロであることを明らかにした。 この調査ではさらに、EUのプライバシー専門家の年間基本給が98,893ユーロであること、プライバシー技術ベンダーの数が2017年から約8倍に増加していることも明らかになった。 さらに、GDPRコンプライアンスに関連する費用は、組織の規模や複雑さによって20,500米ドルから1,02,500米ドルの間で変動する

データ・プライバシー規制を遵守しないと、重大な法的問題に発展する可能性がある。 フェイスブックのオーナーであるメタ社は、2023年5月にアイルランドのデータ保護委員会から記録的な12億米ドルの罰金を科された。 この多額の罰金は、ワシントンの諜報機関に対する十分な保護措置なしに欧州のフェイスブックのユーザーデータを米国に移転したことに関連している。

市場機会

自律技術の出現

ラベリングされたデータセットは、ナビゲーション、物体認識、意思決定に必要な情報を提供するため、自律走行車、ドローン、その他のロボットシステムの進歩に不可欠です。 データ収集＆ラベリングサービスは、物体認識、ナビゲーション、意思決定能力を向上させるデータセットを提供することで、自律走行技術の進歩に大きく貢献することができる。 ウェイモ（Waymo）、テスラ（Tesla）、クルーズ（Cruise）は、正確にラベル付けされたデータセットに大きく依存する自律走行車技術を積極的に開発している。 これらのデータセットは、AIシステムが効果的に道路をナビゲートし、交通標識を解釈し、障害物を識別できるように訓練するために極めて重要である。 ガートナーは、世界市場では自律走行ハードウェアを搭載した車両が増加し、2023年までに745,705台が追加されると予測している。 これは2018年に記録された137,129台から大幅に増加する。 スタティスタは、自律走行車の販売台数は2019年の140万台から2030年には5,800万台に増加すると予測している。

さらに、航空測量、農業、インフラ検査、配送サービスに従事する企業は、自律飛行とデータ収集を可能にする人工知能（AI）アルゴリズムを搭載したドローンや無人航空機（UAV）を使用している。 ドローンのAIシステムがさまざまな景観を識別・ナビゲートし、特定の物体を検出できるように訓練するためには、空撮画像、地形図、物体検出のための注釈を含むデータセットを用意することが極めて重要である。 マッキンゼー・アンド・アンプ・カンパニーの報告によると、2023年上半期における世界のドローン配送の43％をアジア太平洋地域が占めている。 北米のシェアは15%に過ぎないが、これは2022年のシェアと比べて50%の成長を意味する。 アフリカは大きな進展を示しており、世界のドローン配送に占める割合は2022年の13％から2023年の最初の6カ月で32％に上昇した。

したがって、自律技術の特定のニーズにカスタマイズされた優れたラベル付きデータセットの提供に注力する企業は、この拡大する市場セグメントから利益を得るために有利な立場にある。

地域別インサイト

北米：市場シェア23.8％で圧倒的な地域

北米は、世界のデータ収集＆ラベリング市場の最も重要なシェアホルダーであり、予測期間中のCAGRは23.8%で成長すると推定されている。 同地域では、さまざまな分野でAIサービスが採用され、消費者によるスマートデバイスやサービスの利用が拡大しているため、同市場には大きな機会がもたらされている。 さらに、同地域における製造業の大幅な増加により、手頃な価格で提供される技術や幅広い製品へのアクセスが向上している。 2022年5月、自動車、電気、産業用ソリューションの信頼できる総合プロバイダーであるスマケ・ノースアメリカは、最新製品である工具管理システムEA-SC100を発売する。 このシステムは、結果を即座に視覚化できるタッチスクリーンインターフェースと、データの収集やツールの設定を行うリモート管理システムで構成されている。

アジア太平洋地域：CAGRが最も高い急成長地域

アジア太平洋地域は、予測期間中に24.1％のCAGRを示すと予測されている。 この成長の背景には、携帯電話やタブレットの普及、データ処理技術の進歩、中国やインドなどの新興市場におけるソーシャルネットワーキングプラットフォームの普及がある。 インテリジェント・デバイスの普及は、データ収集と注釈の必要性を高めている。 中国のセキュリティ・監視システムにおける顔認識技術は、アジア太平洋地域の市場成長を促進すると予測されている。 一例として、中国政府は国内で実名登録に関する法律を施行し、国民がオンライン・アカウントを政府の公式身分証明書と結びつけることを義務付けている。 2022年4月、ロイターの政府記録の調査により、多数の中国企業が “一人一ファイル “と呼ばれるソフトウェアを作成していることが判明した。 このソフトウェアは、監視能力を強化しようとする当局からの高い要求に応え、個人に関するデータセットを分類するために人工知能を採用している。 このシステムは、データ管理を自動化することで既存のソフトウェアを強化し、人間の介入を不要にする。

さらに、2022年1月、韓国の新興企業であるAIMMOは、企業が画像、動画、音声、テキスト、センサー融合データを驚異的なスピードと精度で読み取り、分類することを可能にするAIデータ注釈プラットフォームを開発した。 同社は、データ・ラベリング技術を強化し、グローバル展開を促進するため、シリーズAラウンドで1,200万米ドルの資金を確保した。 このソフトウェアは、注釈付けに関連する非効率性を根絶し、顧客がAIモデルに集中できるようにする。

欧州地域市場は予測期間中に大きく成長すると予測されている。 自動車の障害物検知技術の継続的な強化により、欧州の自動車産業は市場の成長を経験すると予想される。 欧州連合（EU）は2022年7月、自動運転機能を備えた完全自律走行車のための包括的な法体系の整備を完了した。 2019年に採択された改正一般安全規則は2022年7月に発効し、欧州連合における自律走行車および自動運転車の認可のための法的構造を定める。

さらに2021年、フランスとドイツは、日常的な交通サービスに自律走行車を導入するための包括的な法的枠組みを確立した。 2018年以降、フランスは自動運転とコネクテッド交通システムを道路に導入する国家計画を積極的に実施している。 ハンブルクは、2030年までに約10,000台の自律走行シャトルを配備すると予測されている。 これらの要因は、予測される期間を通じて市場に影響を与えると予想される。

データ収集＆ラベリング市場 セグメンテーション分析

データタイプ別

画像・映像データは、カメラやその他の画像装置を通して得られる世界の視覚的描写である。 このセグメントは、データ収集＆ラベリングに不可欠であり、コンピュータビジョンモデルをトレーニングするための基盤を形成する。 アノテーションされた画像やビデオのデータセットは、物体検出、画像認識、顔認識、およびビデオ分析アプリケーションの開発を促進します。 正確なアノテーションには、画像やビデオフレーム内のオブジェクト、個人、活動、その他の視覚的コンポーネントを識別し、ラベル付けすることが含まれます。 アノテーションされた画像や動画データセットの質と多様性は、自律走行やコンテンツ推薦を含む幅広いタスクにおけるAIモデルの有効性に直接影響します。 ビジュアルAIアプリケーションの普及に伴い、正確にラベル付けされた画像や動画のデータセットに対する需要が高まっている。

音声データには、話し言葉、音楽、周囲の雑音、その他同様の要素など、多様な音関連情報が含まれます。 音声データは、音声認識、音声分類、自然言語処理（NLP）などのタスクの機械学習モデルを、データ収集＆ラベリングのコンテキストでトレーニングする上で重要な役割を果たします。 注釈付き音声データセットは、仮想アシスタント、音声起動デバイス、自動テープ起こしサービスなどのアプリケーションを開発する上で非常に重要です。 音声データの正確な分類には、音声、音楽ジャンル、背景雑音、その他の適切なコンポーネントの識別と注釈付けが必要です。 音声対応技術の需要が高まるにつれ、多様で高品質な音声データセットの収集とラベリングが必要となります。

アプリケーション別

ヘルスケア・アプリケーションは、医療画像分析、疾病診断、患者ケアにおいて注釈付きデータに広く依存している。 ラベル付けされた医療画像、患者記録、および臨床データを含む注釈付き医療データセットは、放射線画像内の腫瘍の特定、疾病転帰の予測、治療計画のカスタマイズなど、さまざまなタスクのための人工知能モデルのトレーニングにおいて重要な役割を果たします。 医療データを正確に分類することで、診断の精度や治療の有効性が向上する。

ラベリングされたデータは、サイバーセキュリティ、ネットワーク最適化、ソフトウェア開発など、IT産業におけるさまざまな目的に利用されている。 サイバーセキュリティにおけるラベル付きデータセットは、異常や潜在的なセキュリティリスクの検出を容易にし、それによってシステム全体のセキュリティを向上させる。 さらに、ソフトウェア開発では、ラベル付けされたデータは、コード分析、バグ検出、自動テストに関連するモデルのトレーニングに大きな価値を持つ。 これは、ひいてはソフトウェア品質の向上に貢献する。

データ収集＆ラベリング市場のセグメンテーション

データタイプ別 (2020-2032)
オーディオ
画像/ビデオ
テキスト
その他

用途別（2020年～2032年）
製造業
IT
ヘルスケア
BFSI
電子商取引と小売
政府機関
その他

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目次
1. エグゼクティブサマリー
2. 調査範囲とセグメンテーション
3. 市場機会の評価
4. 市場動向
5. 市場の評価
6. 規制の枠組み
7. ESGの動向
8. 世界のデータ収集＆ラベリング市場規模分析
9. 北米のデータ収集＆ラベリング市場分析
10. ヨーロッパのデータ収集＆ラベリング市場分析
11. APACのデータ収集＆ラベリング市場分析
12. 中東・アフリカのデータ収集＆ラベリング市場分析
13. ラタムのデータ収集＆ラベリング市場分析
14. 競合情勢
15. 市場プレイヤーの評価
16. 調査方法
17. 付録
18. 免責事項

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