データ収集およびラベリングの市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ別（テキスト、画像/ビデオ、オーディオ）、アプリケーション別（IT、自動車、政府、ヘルスケア、BFSI、小売および電子商取引）、および2035年までの地域予測

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データ収集とラベル付け市場の概要

データ収集およびラベリング市場は、2026 年に 28 億 4000 万米ドルと評価され、2026 年から 2035 年まで 18.2% の安定した CAGR で最終的に 2035 年までに 127 億 6000 万米ドルに達すると見込まれています。

米国のデータ収集およびラベリング市場規模は2025年に18億2,900万ドル、欧州のデータ収集およびラベリング市場規模は2025年に12億9,300万ドル、中国のデータ収集およびラベリング市場規模は2025年に16億7,700万ドル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。この部門は、AI モデルのトレーニングの基礎となるテキスト、画像、ビデオ、音声などの大量の情報を編集、整理、注釈付けする役割を担っています。多くの業界における人工知能のパフォーマンスの向上、自動化の実現、意思決定の改善はすべて、正確で高品質なラベル付きデータセットに依存しています。  情報技術を含む産業、健康管理、自動車、小売業は、高度なアルゴリズムを作成するために人工知能の導入が進むにつれ、ラベル付きデータへの依存度が高まっています。医療における注釈付きの医療画像と患者記録は診断 AI モデルを支えます。自動車産業におけるラベル付きセンサーデータは、自動運転システムの開発に不可欠です。小売業者は、注釈付きの消費者とのやり取りに基づいて、カスタマイズされた提案を絞り込みます。情報技術企業は、ラベル付きデータセットを使用して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により、AI 支援アノテーションやクラウドソーシングによる自動化など、より洗練された柔軟なデータラベル付けシステムの需要が高まっています。

主な調査結果

新型コロナウイルス感染症の影響 

データ アノテーション サービスに対する新型コロナウイルス感染症の影響

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的なパンデミックは前例のない驚異的なものであり、市場ではパンデミック前のレベルと比較してすべての地域で需要が予想を下回っています。 CAGRの上昇を反映した市場の急激な成長は、市場の成長と需要がパンデミック前のレベルに戻ったことによるものです。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の発生によりデジタル変革が加速し、データ収集とラベル付け業界に大きな影響を与えました。企業がデジタル プラットフォームやリモート オペレーションに急速に移行したことで、多くの分野で AI 主導のテクノロジーが受け入れられるようになりました。業務の円滑な実行を維持し、ユーザー エクスペリエンスを向上させるために、企業はチャットボット、仮想アシスタント、自動カスタマー サービス、不正検出システムなどの人工知能ベースのソフトウェアにますます依存しています。人工知能テクノロジーの使用が増加したことで、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高まりました。新型コロナウイルス感染症 (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医療分野におけるパンデミック対応の取り組みに不可欠でした。病院や研究施設が高度な診断ツールとより良い患者ケアの開発に努めるにつれ、正確に注釈が付けられた医療データに対する需要が高まりました。

最新のトレンド

自動運転車により、高度なデータラベル付けの必要性が高まっています。

自動運転システムはその中核機能のために非常に正確なラベル付けされたデータに依存しているため、自動運転システムの急速な開発は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。自動運転車にとって、物体を見つけ、歩行者を検出し、車線を識別し、困難な環境を乗り越え、安全性と効率性の両方を維持するには、完璧な画像とビデオの注釈が不可欠です。カメラを含むいくつかのセンサーの使用ライダー、レーダーでは、周囲の完全な情報を生成するために、センサー フュージョンや 3D マッピングなどの高度なデータ ラベリング手法が必要です。自動車会社は、注釈技術を完成させ、それによって独立ナビゲーションに採用される機械学習モデルの精度を高めるために、人工知能企業とますます提携しています。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の能力を高めるリアルタイム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。

• 米国労働統計局によると、高品質のラベル付きデータセットに対する需要の急増を反映して、データ サイエンティストと機械学習の専門家の雇用は 2021 年から 2023 年にかけて 21% 増加しました。
• 米国立標準技術研究所 (NIST) のレポートによると、2022 年には、AI モデル トレーニング用のクラウドソーシング プラットフォームを通じて 1,500 万を超える画像とテキストの注釈が生成されました。

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データ収集とラベル付け 市場セグメンテーション

タイプ別

タイプに基づいて、世界市場はテキスト、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、テキスト データのラベル付けなどのアプリケーションを強化する自然言語処理 (NLP) で人工知能モデルをトレーニングすることは、非常に重要です。適切に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つため、応答の精度とユーザー エンゲージメントが向上します。

•  画像/ビデオ: 顔認識、自動運転車、セキュリティ監視を含め、写真とビデオを記録することが必須です。高品質のラベル付き視覚データにより、シーンの理解、動作監視、物体検出における人工知能の能力が向上し、より正確で信頼性の高い AI 主導の意思決定が保証されます。

• オーディオ: 音声認識ソフトウェア、文字起こしサービス、および音声ファイルにラベルを付ける仮想アシスタント トレーニングが重要です。注釈が適切に付加されたデータ セットにより、音声認証、感情認識、および多言語音声処理が向上し、自然な AI 主導のコミュニケーション システムがサポートされます。

用途別

アプリケーションに基づいて、世界市場は IT、自動車、政府、ヘルスケア、BFSI、小売および電子商取引に分類できます

• それ:ソフトウェアの作成、自動化、AI 主導のソリューションでは、データのラベル付けがサイバーセキュリティの脅威の検出やインテリジェントな仮想アシスタントのトレーニングなどの運用を支えるため、不可欠です。クラウド コンピューティング、データ分析、ビジネス自動化のための機械学習アルゴリズムの構築では、完全に注釈が付けられたデータセットの恩恵を受けます。

• 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、危険識別、交通信号認識の向上や自動運転車のアルゴリズムのトレーニングに不可欠です。 AI 主導の注釈手法は、完璧なセンサー フュージョンを支援するため、自動運転システムがさまざまな種類の道路状況において適切な運転判断を下せるようになります。

• 政府:顔認識、犯罪検出、人口統計上の洞察の向上、データ注釈により、公衆監視、諜報調査、AI 主導の政策立案が強化されます。さらに、国家安全保障の状況で使用されるラベル付きデータセットにより、自動脅威評価とライブ監視が可能になります。

• 健康管理:高品質のラベル付きデータは、医療画像分析、病気の予測、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。注釈付きのデータセットにより、診断 AI システム、創薬、個人の治療計画の精度が向上し、全体的な患者ケアと医療の効率が向上します。

• BFSI:AI による不正行為の検出、顧客サービスの自動化、アルゴリズム取引は、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により、組織は外れ値を特定し、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なります。したがって、データ アノテーションがこのプロセスに役立ちます。

• 小売と電子商取引:小売および電子商取引アプリケーションでは、ラベル付きデータにより顧客行動分析、在庫追跡、製品推奨が向上し、企業のマーケティング アプローチの最適化と業務の簡素化に役立ちます。消費者エクスペリエンスの向上には、自動化された顧客感情分析やビジュアル検索テクノロジーをサポートする AI 主導のラベル付けも含まれます。

市場力学

市場のダイナミクスには、市場の状況を表す推進要因と抑制要因、機会、課題が含まれます。                          

推進要因

あらゆる分野で人工知能と機械学習の使用が増加

データ収集およびラベリング市場の成長の主な推進力の 1 つは、セクター全体での人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の広範な採用です。ヘルスケア、金融、小売、IT などの業界では、予測精度、自動化、意思決定能力を強化するために、AI を活用したアプリケーションには完全にラベル付けされたデータセットが必要です。医療における人工知能を活用した診断から、銀行詐欺の検出やカスタマイズされた電子商取引の提案まで、正確なラベル付きデータのニーズが高まっています。企業による顧客エクスペリエンスと業務効率を向上させるために AI を活用したツールの使用が増加していることを考慮すると、データ収集とラベル付けの市場シェアは大幅に上昇すると予測されています。

• 米国商務省によると、医療と金融における AI を活用したアプリケーションの導入数は 2023 年までに 12,500 プロジェクトに達し、正確なデータラベル付けの必要性が高まっています。
• 国際電気通信連合 (ITU) の報告によると、世界の接続デバイスは 2022 年に 144 億台に増加し、収集とラベル付けのための生データの量が増加しています。

自動運転システムの開発は 3 つの部分に分かれています。

自動運転車技術への支出の増加により、特に画像やビデオの注釈において、正確なデータラベル付けの必要性が高まっています。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、道路標識を識別し、交通パターンを評価する人工知能モデルに依存しています。いずれも大規模な注釈付きデータセットを必要とするため、自動車メーカーと AI 企業は協力して、LiDAR 注釈、3D マッピング、センサー フュージョンのアプローチを改良しています。企業はより安全で信頼性の高い人工知能主導の交通システムを構築しようとしているため、自動運転モビリティ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に拍車がかかると予想されます。

抑制要因

データのアノテーションには多額の費用がかかります

データ注釈の費用が高額であるため、ニーズ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が困難になっています。時間とコストがかかるプロセスである手動ラベル付けは労働集約的であり、専門知識が必要です。 AI ソリューションの導入を目指す中小企業 (SME) は、予算の制限により、十分に注釈が付けられたデータへの投資が妨げられる場合があります。さらに、運用コストが増加することで、大規模なアノテーションの取り組みの精度と一貫性が保たれています。 AI の活用を目指す企業にとって、スケーラブルで低コストのデータ ラベル付けソリューションの要件は重要です。

• 米国労働統計局によると、データ アノテーターの平均年収は 2023 年に 63,000 ドルに達しており、小規模企業にとって大規模なラベル付けプロジェクトは高額になっています。
• 欧州データ保護委員会によると、2022 年には 1,200 件を超えるデータ コンプライアンス調査が実施され、AI トレーニングのためのデータ収集に課題が生じています。

データラベル付けにおけるクラウドソーシングと自動化の拡大。

機会

データ収集とラベル付けの市場を変革するこれらの新しい AI を活用したアノテーション テクノロジー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アノテーション プロセスを高速化するために、企業は半教師あり学習、アクティブ ラーニング アプローチ、AI 支援ラベリングをますます使用しています。クラウドソーシング モデルを使用すると、企業はラベル付けプロジェクトを世界中のスタッフに広めることができるため、諸経費が削減され、パフォーマンスが向上します。データ収集およびラベリング市場の成長は、自動化および機械学習技術の進歩により、人工知能の実装がより幅広い分野で利用可能になるため、拡張性の向上とワークフローの簡素化によって恩恵を受けると予測されています。

• NIST によると、2022 年に実施されたパイロット プロジェクトでは、自動データ ラベル付けツールにより手動ラベル付け時間が最大 40% 削減され、効率が向上しました。
• 世界銀行によると、発展途上国におけるインターネット普及率は 2022 年に 64% に達し、収集とラベル付けのための生データの新しいソースが提供されています。

 

データの機密性と保護の保証

チャレンジ

大量の機密情報を管理することは、データ収集とラベル付けの分野における大きな障害となっています。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。市場情報の悪用により、法的影響、イメージの低下、経済的損失が発生します。企業が AI 主導の活動を拡大するにつれて、信頼とコンプライアンスの維持は、適切なデータラベル付けポリシー、暗号化システム、アクセス制御に大きく依存します。

• 米国会計検査院の報告書によると、政府のパイロット プロジェクトにおける AI トレーニング データセットの 18% に、モデルのパフォーマンスに影響を与えるラベル付けエラーがありました。
• 米国立標準技術研究所 (NIST) によると、調査対象の組織の 22% が、新しいラベル付きデータセットを既存の IT インフラストラクチャに統合する際に互換性の問題に直面しました。

 

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データ収集とラベル付け市場の地域的洞察

• 北米

北米がこの市場をリードしています。米国のデータ収集およびラベル付け市場では、Google、Amazon、Microsoft などの主要企業が AI 主導のデータ注釈サービスに多額の投資を行っており、そのためデータ収集およびラベル付け市場の拡大をさらに推進しています。高度な人工知能研究組織とテクノロジー企業と大学間のパートナーシップは、データのラベル付け方法の革新を加速するのに役立ち、その結果、この分野は AI 開発の世界リーダーの一つに位置付けられます。

• アジア太平洋地域

データ収集とラベル付けの市場シェアは、膨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、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、日本などの国々が急速に 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、電子商取引、ヘルスケア、スマートシティの取り組みにおける 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高まっており、その結果、データ収集とラベル付けにおける APAC の市場シェアが拡大しています。

• ヨーロッパ

ヨーロッパのデータ収集およびラベリング市場の成長は、倫理的な人工知能の開発、法令順守、データプライバシーに重点を置いて徹底的に発展しています。ドイツ、フランス、英国などの国々は、GDPR 標準への準拠を保証するために、金融サービス、自動車、ヘルスケアなどの分野全体で人工知能主導のアノテーション サービスを使用しています。この分野は AI の透明性と説明可能性もサポートしているため、偏りのない正確な人工知能モデルを支援する適切にラベル付けされたデータセットのニーズが高まっています。欧州政府による責任あるAI導入は、持続的な経済拡大につながるだろう。

主要な業界関係者

イノベーションと市場拡大を通じて市場を形成する主要な業界プレーヤー

業界の多くの大手企業がさまざまな分野にわたる AI ベースのアノテーション サービスに注力しており、この分野はデータ収集とラベル付けの点で熾烈な競争が繰り広げられています。大手企業は、ヘルスケア、自動車、金融、セキュリティなどの分野に対応し、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ル付け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のソリューションに注力し、自然言語処理 (NLP) の多くの言語にわたってラベル付きデータが最高品質であることを保証しています。また、音声認識、サイバー セキュリティ、予知保全に必要な人工知能モデルを支援する音声および信号処理の注釈に焦点を当てているものもあります。企業は、高度なアノテーション ツールと拡張可能な労働オプションを備えたエンタープライズ向けのアノテーション サービスを使用して、AI トレーニング手順をスピードアップしながら、精度と効率を維持できます。これらの業界大手は、データラベル付けの速度とスケーラビリティを向上させるために、AI支援アノテーション、自動化、クラウドソーシング技術に資金を提供しており、ラベル付きデータのニーズが高まり続ける中、市場の拡大を推進しています。

• Alegion: Alegion の公式開示によると、同社は 2023 年にエンタープライズ AI プロジェクトのために 1,000 万件を超えるラベル付き画像とビデオを管理しました。
• Scale AI: Scale AI のレポートによると、同社は 2022 年に自動運転車プロジェクトの画像、ビデオ、3D センサー データを含む 2,500 万を超えるデータ ポイントを処理しました。

データ収集およびラベル付け会社のリスト

• Alegion
• Scale AI, Inc.
• Dobility, Inc.
• Globalme Localization Inc.
• Trilldata Technologies Pvt Ltd
• Appen Limited
• Labelbox, Inc
• Reality AI
• Global Technology Solutions
• Playment Inc

主要産業の発展

2023年10月: Scale AI は、ロボット工学と自動運転車のユースケース向けに特別に作成された、AI 主導のデータラベル付けツールの新しいセットを導入しました。難しいデータのラベル付け作業に関しては、3D 点群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高度な機能の導入により、必要な時間が短縮されました。大規模なラベル貼り付けイニシアティブおよび自動化された品質管理システムのための改善されたコラボレーション ツールは、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、多言語資料とさまざまな種類のデータを管理するための新しいツールが含まれており、さまざまな分野の企業消費者にとってプラットフォームがより柔軟になります。

レポートの範囲

データ収集および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、および分野ごとに調査するため、情報技術、金融、自動車、ヘルスケアなどのセクターにわたる重要な市場セグメンテーションと、主要な成長推進要因と困難を強調します。  また、倫理的懸念、立法構造、技術の進歩が人工知能の作成にどのような影響を与えるかについても調査します。 AI 開発者だけでなく、データ アノテーション サービスのサプライヤー、投資家、規制当局もサポートすることを目的としています。