MarketsandMarketsでは、世界の人工ニューラルネットワーク市場規模が2019年の1億1700万米ドルから2024年には2億9600万米ドルに成長し、予測期間中の年間平均成長率（CAGR）は20.5％になると予測しています。市場の主な成長要因としては、変数とパターンの間の複雑な非線形関係を検出するための新興技術の利用が増加していることが挙げられます。
アプリケーションの中では、データマイニングセグメントが予測期間中に高いCAGRで成長するだろう
ANNは、アプリケーションに基づいてセグメント化されています。垂直方向には、画像認識、信号認識、データマイニング、その他（レコメンダーシステム、創薬）などがあります。データマイニング分野は、生データを有用な情報に変えるアクティブデータマイニングの需要が高まっていることから、人工ニューラルネットワーク市場において最も急速に成長している分野です。
人工ニューラルネットワーク市場のベンダーの多くは、最大の利益を得るためにクラウドベースのメンテナンスソリューションを提供し、機器のメンテナンスプロセスを効果的に自動化しています。クラウドベースのANNソリューションの採用は、主に、生成されたデータの容易なメンテナンス、費用対効果、拡張性、効果的な管理といった利点から、拡大すると予想されます。
ANNの世界市場では、北米が最大の市場規模を占め、アジア太平洋地域（APAC）が予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予測されます。APACでは、民間および公共部門がビジネスソリューションを強化するために大規模な投資を行い、その結果、低監視度で大量のデータセットを学習するために使用されるANNソリューションの需要が高まったことが、最も高い成長率の要因であると考えられます。
北米は、人工ニューラルネットワークの世界市場において最も大きな収益貢献をしています。この地域は、ANN市場の著しい発展を目撃しています。北米の多くのANNソリューションプロバイダーは、既存のANNソリューションにAIやディープラーニングの機能を統合することで、ANN市場で実験を行っています。また、彼らは市場での地位を強化するために様々な成長戦略を採用しています。
人工ニューラルネットワーク市場の主要ベンダー
世界のANN市場の主要ベンダーには、Google（米国）、IBM（米国）、Oracle（米国）、Microsoft（米国）、Intel（米国）、Qualcomm（米国）、Alyuda（米国）、Ward Systems（米国）、GMDH, LLC（米国）、Starmind（スイス）、NeuralWare（米国）、Neurala（米国）、Clarifai（米国）などが挙げられます。これらのベンダーは、世界のANN市場におけるプレゼンスをさらに拡大するために、新製品の投入、パートナーシップやコラボレーション、M&Aなど、さまざまな有機的・無機的な成長戦略を採用しています。
グーグル（米国）は、世界的な技術リーダーの1つであり、その主な分野は、広告、検索、オペレーティングシステムおよびプラットフォーム、企業およびハードウェア製品などです。同社はコングロマリットであり、収益の最も大きな部分をグーグルから得ている。Google以外の事業はすべてOther Betsと総称される。同社のGoogleセグメントは、広告、Android、Chrome、Google Maps、Google Play、Google Cloud、検索、YouTube、ハードウェアからの収益で構成されている。同社は、DNNや機械学習の研究を行うGoogle Brain Teamと呼ばれる統合研究組織を有している。Googleは、自社の製品提供を増強し、より高い技術革新をもたらすために、ニューラルネットワークの分野で一定の発展を遂げている。2015年11月、グーグルは、計算処理にディープラーニング技術を展開するオープンソースのAIエンジン、TensorFlowを発表した。
この調査レポートは、コンポーネント、アプリケーション、展開モード、組織規模、産業垂直、地域に基づいてANN市場を分類しています。
コンポーネント別では、人工ニューラルネットワーク市場は以下のセグメントに分類されます。
ソリューション
プラットフォーム/API
サービス
マネージドサービス
プロフェッショナルサービス
コンサルティングサービス
デプロイメント＆インテグレーション
サポート・保守サービス
アプリケーション別では、ANN市場は以下のセグメントに分けられます。
画像認識
信号認識
データマイニング
その他（リコメンダーシステム、ドラッグディスカバリー）
導入形態別では、人工ニューラルネットワーク市場は、以下のセグメントに分けられます。
オンプレミス
クラウド
産業分野別では、人工知能市場は以下のセグメントに分けられます。
銀行、金融サービス、保険 (BFSI)
小売・eコマース
電気通信・情報技術（IT）
ヘルスケア・ライフサイエンス
製造業
政府・防衛
運輸・物流
その他（メディア・エンターテインメント、旅行・ホスピタリティ、教育など）
地域別では、Artificial Neural Network市場は以下のセグメントに分類されます。
北米
米国
カナダ
欧州
イギリス
フランス
ドイツ
イタリア
スペイン
その他の地域
アジア太平洋地域（APAC）
中国
インド
韓国
ANZ
日本
APACの残りの部分
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
ラテンアメリカの残りの地域
中東・アフリカ（MEA）
中東
アフリカ
最近の動向
2019年8月、IBMは、IBMのCloud Security Advisorサービスの知見Application Program Interface（API）と対話するためのPython SDKとNode.js SDKを初めてリリースし、顧客の同サービスとのプラットフォーム統合を加速させることを発表しました。
2018年5月、マイクロソフトは、テキストと音声の両方の翻訳ワークフローにカスタマイズを適用できる新しいMicrosoft Translatorカスタム機能をリリースしました。
2017年6月、Googleは、画像認識、翻訳、音声認識など、複数のドメインにまたがる多くの問題を同時に解決するために、視覚、言語、音声ネットワークの成功事例を活用したニューラルネットワークアーキテクチャ「MultiModel」を発表しました。
人工ニューラルネットワーク市場を牽引している現在のトレンドは何ですか？
産業界の多くの企業がANNソリューションを導入しているのはどの分野か？
中長期的に、これらの開発は産業をどのように発展させるのか？
ANN市場のトップベンダーはどこか、またその競合分析は？
ANN市場のドライバーと課題は何か？
【目次】
1 はじめに（ページ番号 – 18）
1.1 調査の目的
1.2 市場の定義
1.3 市場の範囲
1.4 調査対象年数
1.5 考慮した通貨
1.6 ステークホルダー
2 調査方法（ページ番号 – 22）
2.1 調査データ
2.1.1 セカンダリーデータ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 プライマリープロファイルの内訳
2.1.2.2 主要産業インサイト
2.2 市場ブレークアップとデータトライアングレーション
2.3 市場規模の推計
2.3.1 トップダウン・アプローチ
2.3.2 ボトムアップ・アプローチ
2.4 市場規模予測
2.5 競合他社のリーダーシップマッピング調査手法
2.5.1 ベンダーのインクルードクライテリア
2.6 調査の前提条件
2.7 本調査の制限事項
3 エグゼクティブサマリー (ページ – 30)
4 プレミアムインサイト (ページ – 34)
4.1 人工ニューラルネットワーク市場における魅力的な機会
4.2 地域別市場シェア
4.3 産業分野別・地域別の市場規模
4.4 投資に最適な市場、地域別、2019年
5 市場概要と業界動向（ページ番号-37）
5.1 はじめに
5.2 市場のダイナミクス
5.2.1 ドライバ
5.2.1.1 ニューラルネットワークの処理能力、学習能力、速度の向上が市場の成長を促進する
5.2.1.2 変数間の複雑な非線形関係を検出し、ビッグデータのパターンを認識するための需要の増加
5.2.1.3 少ない監視で大量のデータセットを学習させる需要が市場を牽引
5.2.2 制約事項
5.2.2.1 インプロセス段階の結果を追跡することの難しさ
5.2.3 機会
5.2.3.1 IoTとデータ分析におけるアンの使用の増加
5.2.4 Challenges
5.2.4.1 市場の欠点であるアンの外挿問題
5.3 規制上の影響
5.3.1 一般データ保護規則
5.3.2 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律
5.4 アン統合システムで期待されるアプリケーション
5.4.1 データマイニング、アーカイビング
5.4.2 分析ソフトウェア
5.4.3 最適化ソフトウェア
5.4.4 可視化ソフトウェア
5.5 人工ニューラルネットワークのエコシステム
5.6 人工ニューラルネットワークの種類
5.6.1 リカレントニューラルネットワーク
5.6.2 畳み込みニューラルネットワーク
5.6.3 フィードフォワードニューラルネットワーク
…
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レポートコード：TC 7375