世界のディープラーニング市場は、2021年に約371億5000万米ドルと評価され、予測期間2022年から2029年にかけて33.5％以上の健全な成長率で成長すると予測されている。ディープラーニング」として知られる一連のコンピュータ命令またはアルゴリズムは、脳の構造と動作に基づいている。機械学習の一分野である。ディープラーニングは、コンピュータに学習させるための手法である。ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークまたはディープニューラルネットワークと呼ばれることが多い。統計学と予測モデリングもデータサイエンスの重要な要素であり、ディープラーニングもこれに含まれる。ディープラーニング市場は、ビッグデータ分析への浸透、ディープラーニングアルゴリズムの改善、AIやML開発のための投資増加などの要因により拡大している。
Statistaによると、2018年に世界で作成、取得、コピー、消費されたデータ/情報の量は33ゼタバイトで、2021年には79ゼタバイトに増加し、2025年には181ゼタバイトに達すると予測されている。このように、世界中でデータ量が増加していることが、市場の成長を促進している。このように、世界中でデータ量の生成が増加していることが、市場の成長に寄与している。これらに加え、教育機関でのコネクテッドデバイスの普及や、産業垂直デジタル化を強化する政府の施策により、市場は急成長している。例えば、オーストラリアン・カソリック大学（ACU）は2020年7月、新たに統合されたデータ環境を利用してデータレイクを構築し、学生の学習状況を一元的に把握できるようにした。さらなるサポートが必要な学生や、大学を辞めるリスクのある学生を支援するために、マイクロソフトのPower BIとAzureデータプラットフォームを活用している。その結果、これは市場拡大を促進する重要な要素になると見られている。また、複数の業界でクラウドベースのテクノロジーの採用が増加している。しかし、ディープラーニングのコストが高いことが、2022-2029年の予測期間を通じて市場の成長を阻害している。
ディープラーニングの世界市場調査において考慮した主要地域は、アジア太平洋、北米、欧州、中南米、その他の地域である。北米は、人工知能への投資の増加、画像およびパターン認識技術の採用増加により、収益面で市場を支配している。一方、欧州は、様々な最終用途産業で人工知能と機械学習を採用するための政府イニシアティブの高まりなどの要因により、予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予想されています。
本レポートに含まれる主な市場プレイヤーは以下の通りです：
アドバンスト・マイクロ・デバイセズ社
ARM Ltd.
クラリファイ社
エンティリック
グーグル社
ハイパーバージ
IBMコーポレーション
インテル株式会社
マイクロソフト株式会社
エヌビディア・コーポレーション
市場における最近の動き
Ø 2020年6月、Facebook AI ResearchはTransCoderの発売を発表した。これは、あるプログラミング言語から別のプログラミング言語へのコード変換において、教師なしディープラーニングを利用するシステムである。
Ø 2020年5月、IBMはさまざまな人工知能（AI）技術を活用してIT運用管理を自動化し、アプリケーションを近代化すると発表した。時系列データ、半構造化ログ、構造化データ、IT問題や人間の対話にまたがる非構造化データに機械学習とディープラーニングのアルゴリズムを採用し、問題の履歴を追跡する。
世界のディープラーニング市場レポートスコープ
過去データ 2019-2020-2021
予測基準年 2021年
予測期間 2022-2029
レポート対象範囲 収益予測、企業ランキング、競合環境、成長要因、動向
対象セグメント ソリューション、ハードウェア、アプリケーション、エンドユース、地域
地域範囲 北米; 欧州; アジア太平洋; 中南米; その他の地域
カスタマイズ範囲 レポート購入時に無料カスタマイズ（アナリストの作業時間8時間相当まで）。国、地域、セグメントスコープ*の追加または変更
本調査の目的は、近年における様々なセグメントおよび国の市場規模を定義し、今後数年間の市場規模を予測することです。本レポートは、調査対象国における産業の質的・量的側面を盛り込むよう設計されています。
また、市場の将来的な成長を規定する推進要因や課題などの重要な側面に関する詳細情報も提供しています。さらに、主要企業の競争環境とソリューション提供の詳細な分析とともに、利害関係者が投資するためのミクロ市場における潜在的な機会も組み込んでいます。市場の詳細なセグメントとサブセグメントを以下に説明する：
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
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）
特定用途向け集積回路（ASIC）
アプリケーション別
画像認識
音声認識
ビデオ監視・診断
データマイニング
最終用途別
自動車
航空宇宙・防衛
ヘルスケア
小売
その他
地域別
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
スペイン
イタリア
ROE
アジア太平洋
中国
インド
日本
オーストラリア
韓国
ロサンゼルス
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
RoLA
その他の地域
【目次】
第1章. 要旨
1.1. 市場概要
1.2. 世界市場およびセグメント別市場予測、2019～2029年（10億米ドル）
1.2.1. ディープラーニング市場、地域別、2019年〜2029年（USD Billion）
1.2.2. ディープラーニング市場、ソリューション別、2019年〜2029年 （億米ドル）
1.2.3. ディープラーニング市場：ハードウェア別、2019年～2029年（USD Billion）
1.2.4. ディープラーニング市場：用途別、2019〜2029年（USD Billion）
1.2.5. ディープラーニング市場：最終用途別、2019年～2029年（億米ドル）
1.3. 主要動向
1.4. 推計方法
1.5. 調査の前提
第2章. 世界のディープラーニング市場の定義と範囲
2.1. 調査の目的
2.2. 市場の定義と範囲
2.2.1. 調査範囲
2.2.2. 業界の進化
2.3. 調査対象年
2.4. 通貨換算レート
第3章. ディープラーニングの世界市場ダイナミクス
3.1. ディープラーニング市場のインパクト分析（2019年〜2029年）
3.1.1. 市場促進要因
3.1.1.1. ビッグデータ分析への浸透
3.1.1.2. 深層学習アルゴリズムの改善
3.1.1.3. AI・ML開発への投資の増加
3.1.2. 市場の課題
3.1.2.1. 認識のための大規模なトレーニングデータセットの必要性
3.1.2.2. 高額な設備投資
3.1.3. 市場機会
3.1.3.1. 様々な業界におけるクラウドベースの技術採用の増加
第4章. 世界のディープラーニング市場産業分析
4.1. ポーターの5フォースモデル
4.1.1. サプライヤーの交渉力
4.1.2. 買い手の交渉力
4.1.3. 新規参入者の脅威
4.1.4. 代替品の脅威
4.1.5. 競合他社との競争
4.2. ポーターの5フォースモデルへの未来的アプローチ（2019年～2029年）
4.3. PEST分析
4.3.1. 政治的
4.3.2. 経済的
4.3.3. 社会
4.3.4. 技術的
4.4. 最高の投資機会
4.5. 上位の勝利戦略
4.6. 業界専門家の見通し
4.7. アナリストの推奨と結論
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