データ収集とラベル付け市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ（テキスト、画像/ビデオ、オーディオ）、アプリケーション（IT、自動車、政府、ヘルスケア、BFSI、小売＆eコマース）、および2033年までの地域予測によるデータ

• 

  無料サンプルを請求する このレポートの詳細を確認するには

データ収集とラベル付け市場の概要

世界のデータ収集とラベル付けの市場規模は、2024年の20億3,000万米ドルであり、2033年までに91億3,000万米ドルに成長し、予測期間中は18.2％のCAGRで成長すると予測されています。

人工知能（AI）および機械学習（ML）環境にとって重要なのは、データ収集とラベル付けビジネスです。このセクターは、AIモデルトレーニングの基礎を形成するテキスト、画像、ビデオ、オーディオなど、大量の情報をコンパイル、アレンジ、および注釈を付けて請求されます。人工知能のパフォーマンスの向上、自動化の可能性、多くの業界での意思決定の改善はすべて、正確かつ高品質のラベル付きデータセットに依存しています。  情報技術を含む業界、健康管理、自動車、そして高度なアルゴリズムを作成するために人工知能の採用が上昇するため、小売はラベル付きデータに依存しています。ヘルスケアにおける注釈付きの医療画像と患者記録は、診断AIモデルを支えています。自動車産業のラベル付きセンサーデータは、自律駆動システムの開発に不可欠です。小売業者は、注釈付きの消費者の相互作用に基づいてカスタマイズされた提案を改良します。情報技術企業は、ラベル付きデータセットを使用した自然言語処理とセキュリティソリューションを改善します。 AIアプリケーションの高度化は、AIアシストアノテーションやクラウドソーシングを介した自動化など、より洗練された柔軟なデータラベリングシステムの需要を高めています。

Covid-19の衝撃 

データアノテーションサービスに対するCovid-19の影響

世界のCovid-19パンデミックは前例のない驚異的であり、市場はパンデミック以前のレベルと比較して、すべての地域で予想外の需要を経験しています。 CAGRの増加に反映された突然の市場の成長は、市場の成長と需要がパンデミック以前のレベルに戻ることに起因しています。

Covid-19の発生により、デジタル変換が加速し、データ収集とラベル付け業界に大きな影響を及ぼしました。企業のデジタルプラットフォームやリモートオペレーションへの迅速な変換により、多くのセクターでAI駆動型テクノロジーの受け入れが推進されました。運用をスムーズに実行し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、企業はますますチャットボット、仮想アシスタント、自動化された顧客サービス、詐欺検出システムなどの人工知能ベースのソフトウェアに依存しています。人工知能技術の使用の増加により、これらの洗練されたシステムのトレーニングに不可欠な優れたラベル付きデータセットの必要性が促進されました。 COVID-19の診断、予測分析、患者データ管理を含め、AIアプリケーションは、健康部門のパンデミック対応努力に不可欠でした。病院や研究施設が洗練された診断ツールとより良い患者ケアを作成しようとしたため、正確に注釈付きの医療データの需要は増加しました。

最新のトレンド

自動運転車は、洗練されたデータラベル付けの必要性を促進しています。

自動運転システムは、コア機能の非常に正確なラベル付きデータに依存しているため、自動運転車テクノロジーは、データ収集とラベル付けの市場に影響を与えています。完璧な画像とビデオアノテーションは、自動運転車がオブジェクトを見つけ、歩行者を検出し、車線を特定し、挑戦的な環境を交渉し、安全性と効率の両方をそのままに保つために重要です。カメラを含むいくつかのセンサーの使用、リダー、およびレーダーでは、センサー融合や3Dマッピングなどの洗練されたデータラベル付け方法が、周囲の完全な知識を生み出す必要があります。自動車会社は、人工知能会社と協力して、注釈技術を完璧にし、独立したナビゲーションで採用されている機械学習モデルの精度を高めています。さらに、LIDARデータのラベル付けは、障害物の検出と意思決定能力を高めるリアルタイムの認識システムを作成する上で重要な部分になり始めています。

無料サンプルを請求する このレポートの詳細を確認するには

データ収集とラベル付け市場のセグメンテーション

タイプごとに

タイプに基づいて、グローバル市場はテキスト、画像/ビデオ、オーディオに分類できます

• テキスト:自動翻訳、コンテンツモデレーション、センチメント分析などのアプリケーションを強化する自然言語処理（NLP）の人工知能モデルのトレーニングテキストデータのラベル付けは非常に重要です。よくラベル付けされたテキストセットは、チャットボットの開発にも役立ち、したがって、応答の精度とユーザーエンゲージメントを向上させます。

•  画像/ビデオ:顔の認識、自動運転車、セキュリティ監視など、写真やビデオに注意することが必要です。高品質のラベル付けされた視覚データは、シーンの理解、動作監視、およびオブジェクトの検出における人工知能能力を改善するため、より正確で信頼できるAI駆動型の意思決定を保証します。

• オーディオ:音声認識ソフトウェア、転写サービス、および仮想アシスタントトレーニングラベルのオーディオファイルが重要です。よく目立たないデータセットは、音声認証、感情認識、多言語の音声処理を改善するため、自然なAI駆動型通信システムをサポートします。

アプリケーションによって

アプリケーションに基づいて、グローバル市場は、自動車、政府、ヘルスケア、BFSI、小売＆eコマースに分類できます

• それ:ソフトウェアの作成、自動化、AI駆動型ソリューションであるデータラベル付けは、サイバーセキュリティの脅威検出やインテリジェントな仮想アシスタントトレーニングなどの操作を支えるため、不可欠です。クラウドコンピューティング、データ分析、およびビジネスオートメーションのための機械学習アルゴリズムの構築は、徹底的に注釈付きのデータセットから利益をもたらします。

• 自動車:自動車分野では、ラベル付きデータは、リアルタイムナビゲーション、ハザード識別、交通信号の認識、および自律的な車両アルゴリズムのトレーニングを改善するために不可欠です。 AI駆動型の注釈方法は、完全なセンサーの融合を支援するため、自動運転システムが多くの種類の道路状況で優れた運転判断を行うことができます。

• 政府:顔認識の改善、犯罪検出、人口統計学的洞察、データアノテーションは、公共監視、情報研究、およびAI主導の政策決定を後押しします。さらに、国家安全保障の状況で使用され、ラベル付きデータセットが自動脅威の評価とライブ監視をエンパワーします。

• 健康管理:高品質のラベル付きデータは、医療イメージング分析、疾患予測、電子健康記録（EHR）管理における人工知能の使用に不可欠です。注釈付きデータセットは、診断AIシステム、創薬、および個人的な治療計画の精度を高め、患者の全体的なケアと医療効率を高めます。

• BFSI:AI、カスタマーサービスの自動化、およびアルゴリズム取引によって駆動される詐欺検出は、正しくラベル付けされた財務情報に依存します。改善されたリスク評価システムは、組織が外れ値を特定し、投資ポリシーを改善し、カスタマイズされた金融サービスを提供できるようにします。したがって、データアノテーションはこのプロセスを支援しています。

• 小売＆eコマース:小売およびeコマースアプリケーションでは、ラベル付きデータは顧客の行動分析、在庫追跡、製品の推奨事項を改善するため、企業がマーケティングアプローチを最適化し、運用を簡素化するのに役立ちます。消費者エクスペリエンスの向上は、自動化された顧客センチメント分析と視覚検索技術をサポートするAI駆動型のラベル付けでもあります。

市場のダイナミクス

市場のダイナミクスには、運転と抑制要因、機会、市場の状況を示す課題が含まれます。                          

運転要因

すべての分野で人工知能と機械学習の使用の増加

データ収集とラベル付け市場の成長の主要な要因の1つは、セクター全体で人工知能（AI）と機械学習（ML）の幅広い採用です。ヘルスケア、ファイナンス、小売、ITなどの業界では、AIを搭載したアプリケーションでは、予測精度、自動化、意思決定能力を強化するために、徹底的にラベル付けされたデータセットが必要です。正確なラベル付きデータの必要性は、ヘルスケアの人工知能駆動型診断から銀行詐欺検出とカスタマイズされたeコマースの提案に成長しています。企業による顧客体験と運用上の有効性を改善するためのAI搭載ツールの使用が増えていることを考えると、データ収集とラベル付けの市場シェアは非常に急激に上昇すると予測されています。

自律駆動システムの開発は3つの部分に成長しました。

自律型自動車技術への支出の増加により、特に画像およびビデオ注釈において、正確なデータラベル付けの必要性が高まりました。安全なステアリングを保証するために、自動運転車は、現在のセンサー情報を処理し、道路標識を特定し、交通パターンを評価する人工知能モデルに依存します。これらはすべて、広範な注釈付きデータセット、自動車メーカー、AI企業が協力してLidar注釈、3Dマッピング、センサー融合アプローチを改良しています。企業はより安全で信頼できる人工知能駆動型のトランジットシステムを作成しようとしているため、自律運動の継続的な進歩により、データ収集とラベル付けの市場シェアの拡大を促進することが期待されています。

抑制要因

データアノテーションには、それに関連する高い費用があります

データの注釈の高い費用は、必要性が高まっているにもかかわらず、データ収集とラベル付けの市場シェアにとって困難をもたらします。時間がかかり、費用のかかるプロセスである手動ラベリングは労働集約的であり、専門知識を要求します。予算の制限により、AIソリューションの実装を目的としている中小企業（SME）が、よく注目されたデータへの投資を妨げている場合があります。さらに、運用費用を抑えることは、大きな注釈のイニシアチブの正確性と一貫性を維持することです。 AIを利用することを目的とした企業にとって、スケーラブルおよび低コストのデータラベル付けソリューションの要件が主要です。

機会

データラベル付けでクラウドソーシングと自動化の成長。

データの収集とラベル付けの市場を変革するこれらの新しいAIを搭載した注釈技術とクラウドソーシングプラットフォームは、安価で柔軟なオプションを提供します。高精度を維持しながら注釈プロセスをスピードアップするために、企業は半教師の学習、アクティブな学習アプローチ、およびAI支援のラベル付けを使用しています。クラウドソーシングモデルを使用すると、企業は世界中のスタッフにラベル付けプロジェクトを広めることができ、そのため、オーバーヘッドを下げてパフォーマンスを向上させることができます。データの収集とラベル付けの市場の成長は、自動化と機械学習技術の進歩を考慮して、より広範なセクターで人工知能の実装がより利用できるようになるにつれて、スケーラビリティの向上と単純化されたワークフローの恩恵を受けると予測されています。

チャレンジ

データの機密性と保護を保証します

かなりの量の機密情報と機密情報を管理することは、データ収集とラベル付けセクターの大きな障害です。倫理的なAI開発とプライバシー保護を保証するには、企業はGDPR、CCPA、HIPAAなどの厳格なデータ保護法を遵守する必要があります。法的影響、損傷したイメージ、および経済的損失は、市場情報の誤用から生じます。信頼とコンプライアンスを維持することは、企業がAI駆動型の活動を拡張するにつれて、適切なデータラベル付けポリシー、暗号化システム、およびアクセス制御に大きく依存します。

• 無料サンプルを請求する このレポートの詳細を確認するには

•  

データ収集とラベル付け市場の地域洞察

• 北米

北米がこの市場をリードしています。米国では、Google、Amazon、Microsoftなどのデータ収集およびラベル付け市場での主要な主要な主要な主要な関係者は、AI駆動型のデータアノテーションサービスに大きな支出であるため、データ収集とラベル付けの市場の拡大をさらに促進しています。高度な人工知能研究機関とテクノロジービジネスと大学の間のパートナーシップは、データラベル付け方法のイノベーションを高速化するのに役立ち、したがって、AI開発の世界リーダーの間で分野を位置づけます。

• アジア太平洋

データ収集とラベル付けの市場シェアは、広大な労働力と人工知能の使用の増加により、アジア太平洋地域で急速に成長しています。音声認識、画像ラベル付け、および自然言語処理（NLP）に多額の資金が費やされているため、中国、インド、日本などの国々は、AIアノテーションサービスのトップセンターになりつつあります。この地域の低コストの労働力と、eコマース、ヘルスケア、およびスマートシティのイニシアチブにおけるAI主導のプロジェクトの拡大により、高品質のラベル付きデータセットの需要がさらに促進され、データ収集とラベル付けにおけるAPACの市場シェアが強化されています。

• ヨーロッパ

ヨーロッパのデータ収集とラベル付け市場の成長は、倫理的な人工知能開発、法的コンプライアンス、およびデータプライバシーに大きな焦点を当てて、徹底的に発展しています。ドイツ、フランス、英国を含む国は、GDPR基準のコンプライアンスを保証するために、金融サービス、自動車、ヘルスケアなどのセクター全体で人工知能主導の注釈サービスを使用しています。この領域はまた、AIの透明性と説明可能性をサポートしているため、公平で人工知能モデルのみを支援する適切にラベル付けされたデータセットの必要性を高めています。欧州政府による責任あるAIの実施は、持続的な経済拡大につながるでしょう。

主要業界のプレーヤー

イノベーションと市場の拡大を通じて市場を形成する主要業界のプレーヤー

さまざまな分野でAIベースの注釈サービスに焦点を当てた多くの主要な業界プレーヤーは、データ収集とラベル付けの点で激しく競争力があります。ヘルスケア、自動車、金融、セキュリティなどのセクターへの対応を提供している大手企業は、ビデオ、オーディオ、画像、テキスト注釈などの徹底的なデータラベリングサービスを提供しています。一部の企業は、言語およびローカリゼーションソリューションに集中しており、ラベル付きデータが自然言語処理（NLP）の多くの言語にわたって最高品質であることを保証します。その他は、音声認識、サイバーセキュリティ、予測的メンテナンスに必要な人工知能モデルを支援するオーディオおよび信号処理注釈に焦点を当てています。企業は、AIトレーニング手順をスピードアップし、洗練された注釈ツールとスケーラブルな労働オプションを使用して、エンタープライズ指向の注釈サービスを使用して正確性と効率を維持できます。これらの業界の巨人は、データラベル付けのレートとスケーラビリティを改善するためのAIアシストアノテーション、自動化、クラウドソーシング技術に資金を提供しているため、ラベル付けされたデータの必要性が増加し続けるため、市場の拡大を推進しています。

データ収集およびラベル付け会社のリスト

• Reality AI [United States]
• Globalme Localization Inc. [Canada]
• Global Technology Solutions [United States]
• Alegion [United States]
• Labelbox, Inc [United States]
• Dobility, Inc. [United States]
• Scale AI, Inc. [United States]
• Trilldata Technologies Pvt Ltd [India]
• Appen Limited [Australia]
• Playment Inc [United States]

主要な業界開発

2023年10月:Scale AIは、特にロボット工学および自律的な車両のユースケース向けに作成されたAI駆動型データラベル付けツールの新鮮なセットを導入しました。困難なデータラベリング活動については、3Dポイントクラウドアノテーションとリアルタイムセマンティックセグメンテーションのための洗練された機能の導入が必要な時間を削減しました。大規模なラベル付けイニシアチブと自動化された品質制御システムのための改善されたコラボレーションツールがこの進化の一部でした。さらに、プラットフォームのアップグレードには、多言語の素材とさまざまなデータの種類を管理するための新しいツールが含まれていたため、さまざまなセクターの企業消費者にとってより柔軟になりました。

報告報告

データ収集とラベル付け市場レポートは、ビジネスダイナミクスの徹底的な調査を提供します。タイプ、アプリケーション、およびエリアごとに探索するため、情報技術、財務、自動車、ヘルスケアなどのセクター全体の重要な市場セグメンテーション、および主要な成長ドライバーと困難を強調しています。  また、倫理的懸念、立法構造、および技術の進歩が人工知能の創造にどのように影響するかを調査します。データアノテーションサービスサプライヤー、投資家、規制機関、およびAI開発者をサポートすることを目的としています。