市場シナリオ 

データ注釈ツール市場は、2023 年の 20 億 2000 万米ドルから 2032 年までに 231 億 1000 万米ドルへと収益が大幅に増加すると推定されています。市場は、2024 年から 2032 年の予測期間にわたって 31.1% の CAGR で成長すると予測されています。 

人工知能と機械学習が進歩し続けるにつれて、データ注釈ツールの需要が増加するのは驚くべきことではありません。 Google の Gemini や Open AI の ChatGPT などの高度な AI モデルの導入により、モデルのトレーニングを改善するために、明確に定義され詳細なデータセットの需要がさらに高まっています。これらのデータセットは、自動運転車、ヘルスケア、自然言語処理、さらには顔認識などの業界にまたがっています。 2023 年に世界の AI 市場は 1,500 億米ドルを超え、アノテーション付きデータセットの需要が増加し、10 社中 8 社が AI テクノロジーに依存しています。

データ注釈ツール市場の注目すべきプレーヤーには、Labelbox、SuperAnnotate、Scale AI、Appen、Amazon SageMaker Ground Truth などがあります。これらのプラットフォームは、さまざまな業界にわたる画像、ビデオ、テキスト、オーディオの簡単なソリューションを提供します。 Appen と Scale AI は、アノテーション ツールを開発しただけでなく、さまざまなマネージド サービスと世界的なプロのアノテーション労働力も開発した主要企業です。たとえば、Appen には、約 100 万人を超えるフリーランスのアノテーターのデータベースがあります。 Labelbox は NVIDIA や Airbus などと協力し、2023 年までに世界中で 200 社以上の企業にサービスを提供してきました。数ラウンドの資金調達を経て、Scale AI の評価額は 70 億米ドルを超え、投資家が市場にどれだけ自信を持っているかがわかりました。 。スケール AI は、2023 年に米国国防総省から 9,000 万ドル相当の AI データラベル付けに関する契約を獲得しました。 SuperAnnotateのプラットフォームは、プラットフォームを成長させるために2023年にシリーズA資金で1450万ドルを調達した。

Astute Analytica の最近の調査結果によると、データ注釈ツール市場の主要な応用分野には、さまざまな自動運転アルゴリズムの開発に注釈付き画像とセンサー データの使用に大きく依存する AI 駆動の自動運転車分野が含まれます。自動運転車業界は、2023 年に AI 開発にアノテーションを必要とする 500 万マイルを超えるデータを生成しました。医療分野では、データ アノテーションの使用は AI 診断ツールの使用となり、2023 年のヘルスケア AI 市場は200億ドル。注釈付き画像は、以前の検索とタグに基づいて自動的に生成された推奨の形式で、電子商取引アプリケーションでも使用されます。これらのツールは、テクノロジー企業、研究所だけでなく、AI や ML に基づいた製品を開発する新興企業でも使用されています。 

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市場動向 

推進要因: 大量の注釈付きデータを必要とする AI と ML の導入の急増

データ注釈ツール市場への AI および ML テクノロジーの浸透が進むにつれて、そのレガシーに対する飽くなき欲求が生まれています。 AI モデルの主な形式は教師あり学習をベースとして構築されており、スマートに予測できるようにするにはラベル付きデータセットが必要です。 AI スタートアップの世界的な数は 2023 年に 10,000 社を超えましたが、そのいずれも新機能を作成するために膨大な量の注釈付きデータを必要としています。たとえば、Google と Microsoft は AI に数十億ドルを投資し、AI を堅牢にする上でデータ アノテーションが重要であることを示しています。

Annotated Data Exchange によると、Tesla と Waymo は 2,000 万マイル以上を走行しており、車両認識システムが完全に機能することを確認するには適切な注釈が必要です。ヘルスケア分野における AI 診断ツールの導入により、1 億枚を超える医療画像に注釈が付けられ、たとえばがんや糖尿病性網膜症を検出できるモデルをトレーニングできるようになりました。消費者データ注釈ツール市場における小売業界の台頭により、全体的な顧客エクスペリエンスを向上させる取り組みとして、約 5 億のユーザー データ ポイントに注釈が付けられるようになりました。教育分野でも AI テクノロジーの導入が急増しており、1,000 を超える学校や大学が注釈付きの教材に大きく依存する AI ベースのシステムを使用しています。また、2023年には政府との契約が10億ドルを超えており、政府機関も監視や防衛の目的でAIに資金を注ぎ込む用意があることを証明している。これらの発展は、AI および ML テクノロジーが進歩し進化し続けるにつれて、データ アノテーション ツールおよびサービスに対する需要の大幅な増加が予想されることを示しています。

トレンド: 自動ラベル付け支援のためのアノテーション ツールへの AI の統合

データ アノテーション ツール市場における AI の使用は、アノテーターの生産性と手作業の量を改善するために注目を集めているコンセプトの 1 つです。 AI 支援アノテーション ツールでは、アルゴリズムによって事前にラベル付けされたデータが公開され、人間のアノテーターがレビューおよび修正できるため、プロセスがシームレスになります。 Amazon などの組織は、アノテーション時間を 50% も短縮できる機能を SageMaker Ground Truth に実装しています。

画像タグ付けの領域では、これらの AI ベースのソリューションは、画像内のオブジェクトに自動的にマークを付け、毎月 100 万枚以上の画像を処理するため、まったく新しいダイナミクスを開発し、データ アノテーション ツール市場でニッチ市場を切り開きます。テキスト コーパスには、自然言語処理アノテーションを改善した特定の AI モデルを使用して事前にアノテーションが付けられており、このようなプラットフォームでは毎日 500,000 件のドキュメントが処理されます。以前のビデオ アノテーションは退屈な作業でしたが、AI モデルが三角形分割に役立ち、その後オブジェクトに自動タグ付けすることで、人間がタグ付けに 50 時間かかるのと同じ時間で 200 時間のビデオ コンテンツにタグ付けできるようになりました。 AI ベースの注釈スタートアップが 2023 年に 1 億ドルを超える資金調達に成功したため、この傾向は多くの投資家にとって興味深いものとなったようです。AI を使用したオーサリングは、注釈を行うプロセスをスピードアップするだけでなく、人的ミスが減るため精度レベルも向上します。 。モデルがトレーニングされ、代表者が犯した間違いから学習するにつれて、アノテーションを支援する AI ツールの品質はさらに向上します。

課題: 注釈プロセス中のデータのプライバシーとセキュリティの確保

データのセキュリティを確保するとともに注釈を付ける必要がある機密データの量が増大していることが、データ注釈ツール市場の課題となっています。 GDPR や CCPA などの法律には、個人データの管理方法に関する特定の要件があり、これを怠ると、2,000 万米ドル以上、または世界のビジネス収益の 4% 以上の罰金が科せられる可能性があります。データ アノテーション ツールの市場 エンド ユーザー プロファイル (たとえば、5 億のユーザー プロファイルのうち 10 億の医療ルーブリック 12,004) を扱う企業は、セキュリティを確保するために、アノテーションのプロセス中に徹底的な対策を講じる必要があります。

2023 年のデータ侵害の脅威は、1 億人を超えるユーザーが目撃しました。データ注釈に関してサードパーティのサービサーやクラウドサービスと連携する際のデータセキュリティの問題が再び懸念されています。データがプライバシー法が異なる国に移動する可能性があるため、注釈のタスクが国境を越えてオフショアセンターに割り当てられる場合、この問題はデータ注釈ツール市場全体でより顕著になります。暴露をさらに悪化させるために、暗号化、アクセス制御、プライバシーを損なうことなく国際標準への準拠を含む安全な注釈プラットフォームに 5 億ドル以上が注ぎ込まれています。さらに、データ注釈市場向けのツールで基礎となるデータを明らかにせずにデータ注釈を実行することを目的とした、差分プライバシーとフェデレーテッド ラーニングの研究も行われています。ただし、多くの場合、それはそれよりもはるかに複雑であり、リソースの割り当てが必要になるため、小規模な組織にとっては大きなハードルとなります。この環境では多くの作業が手付かずのままであり、法を遵守し、社会の信頼を維持する必要がある一方で、情報の保護とセキュリティが業界に課せられる最大の課題であるようです。

セグメント分析 

データ型別 

データ アノテーション ツール市場は、2023 年にテキスト データ アノテーションがこのセグメントの 36.5% 以上のシェアを獲得しており、大半を占めています。これは、自然言語処理 (NLP) アプリケーションの需要の増加に起因していると考えられます。テキスト データの注釈には、感情分析、機械翻訳、チャット ボットなどのタスクに役立つ機械学習アルゴリズムでの使用に適したものにするために、非構造化テキストにラベルを割り当てるプロセスが含まれます。スマートフォンのテクノロジーの利用が増加したことにより、企業が洞察や自動化のために利用したいと考えている電子メールからツイートやレビューに至るまで、非構造化テキストデータの量が大幅に増加しました。テクノロジー、医療、金融、電子商取引などの主要産業は、テキスト データの注釈の世界的な使用と必要性を推進しています。注釈付きテキストは、検索アルゴリズムや Siri や Alexa などの仮想補助ツールの検索に業界で利用されています。医療業界の場合、予測分析は注釈付きの医療記録を利用して患者を支援します。金融機関では、テキスト注釈は不正行為の検出に役立ち、市場の新しい傾向やパターンを発見します。

テキスト データ注釈ツール市場は、Appen、Lionbridge AI、Scale AI、CloudFactory、Amazon Mechanical Turk などの主要企業の影響を大きく受けています。これらの組織は、企業からの需要の増大に対応する適切なツールとリソースを提供することで、大きな市場シェアを確保しています。ビデオや画像コンテンツなどの他の形式のデータと比較して、テキスト データの需要が高まる主な要因は他にもいくつかあります。これらの要因には、テキスト データが事実上どこにでも存在すること、テキスト データに注釈を付けることが比較的簡単で安価であること、あらゆる分野の AI 対応アプリケーションにとってテキストが不可欠であるという事実が含まれます。さらに、NLP システムの進歩と言語ベースの AI モデルへの注目の高まりにより、市場におけるテキスト データの注釈の地位はさらに安全なものになっています。

テクノロジー別 

74.8% という驚異的な市場シェアを誇る教師ありテクノロジーは、主に良好なパフォーマンスが期待される機械学習モデルのトレーニングにおける重要性により、2023 年のデータ アノテーション ツール市場で再び優れたパフォーマンスを発揮します。ここ数年、さまざまな分野での AI の使用の増加により、適切なラベル付けの必要性が大幅に増加しており、教師ありアノテーション手法はそのような必要なデータセットを提供できます。たとえば、世界の AI 市場は 5,000 億ドルを超える規模に成長すると予想されており、そのかなりの割合で教師あり学習アルゴリズムが利用されています。自動車分野では、物体検出とナビゲーションを改善する自動運転車を設計する企業によって、教師付きデータの注釈付けに数十億ドル相当の投資が行われており、この技術が重要であることが証明されています。

ヘルスケア分野は、教師ありテクノロジーがデータ注釈ツール市場でどのように優位性を引き継いでいるかをさらに示しています。世界中には 5,000 を超える医療施設があり、がんや糖尿病網膜症などの病気の特定に役立てるために医療画像のラベル付けを必要とする AI を活用した診断デバイスを統合しています。さらに、自然言語処理分野では、言語翻訳および感情分析ツールの強化を目的とした教師付き手段によって 1,000 億語以上の単語がタグ付けされ、改善が見られました。ラベル ツールは、ソフトウェア開発者が教師付き学習に重点を置いたプロジェクトを強化するために 10 億ドル以上でデータ アノテーション会社を買収した際に役立ちました。

教育と人材開発は、監視付きテクノロジーのリーダーシップを育成するのに役立ちます。 2023 年には、1,000 以上の大学が教師付きアノテーション ベースの手法に関する AI および機械学習の教師付きコースを組み込み始め、これらのスキルの新世代の人材を育成しました。クラウドソーシングの利用により、200 万人を超えるフリーランスのアノテーターが監視付きラベル付けに取り組む機会が開かれ、監視付きアノテーション サービスの規模と範囲が拡大しました。 

業界別

最新のレポートによると、通信セクターは世界のデータ注釈ツール市場で 33.5% 以上の市場シェアを獲得し、支配的な地位を占めています。これは主に、これらの通信企業から出てくる膨大で増え続ける非構造化データに起因していると考えられます。通信業界には 2023 年に 53 億人のアクティブなモバイル加入者がおり、これは通信事業者が音声通話、テキスト、インターネットなどの多くの IT を自由に使えることを意味します。データにより企業はネットワークの最適化に関して迅速な行動を取れるようになるため、データ注釈用のツールはこの情報の処理にも役立ちます。これらの組織は、毎日作成されると言われている 2.5 京バイトのデータの大部分を担っています。

近年、5G と IoT テクノロジーの導入により、通信業界は大幅に強化されました。世界中で 10 億人以上の人々が 5G 接続に依存しています。その結果、データ速度が速くなり、デバイスの接続性も向上しました。 2023 年には、データ アノテーション ツール市場の約 140 億台の IoT デバイスが通信接続によってリンクされます。データ要件も急速に拡大しており、適切に構造化する必要があるため、通信業界は AI と ML に数十億ドルを注ぎ込んでいます。 2023 年の時点で、そのような投資は 150 億米ドル増加しました。人工知能と機械学習は、年間ベースで数十億件の顧客サービス クエリに貢献していると推定されており、その多くはチャットボットによって行われる会話クエリです。これらの AI および ML アプリケーションが効率的に動作するためには、高品質の構造化データにアクセスする必要があります。 

電気通信業界は常に新しいテクノロジーやツールの導入に努めており、競争が激しいです。さまざまな通信事業者が統計ツールを使用して顧客の購入パターンを特定し、一部の通信事業者は不正取引の特定やネットワーク リソースの最適化に統計ツールを利用しています。世界的なモバイル データ トラフィックも大幅に増加しており、モバイル データ トラフィックは 1 か月あたり 77 エクサバイトを超えると推定されています。

デバイスの種類別 

デバイス タイプに基づくと、Windows ベースのデバイスはデータ アノテーション ツール市場の 72.7% 以上のシェアを占めています。 Windows ベースのデバイスは世界中で広く普及しており、デスクトップとラップトップで最も人気があります。 Microsoft は、2023 年の時点で、Windows 10 および Windows 11 を使用するデバイスは世界中で約 14 億台あると述べました。この多数のユーザーにより、開発者はデータ注釈ツールの作成と配布において広範な範囲をカバーできるようになり、そのようなツールが確実に入手できるようになります。潜在的なユーザーの数が増える。

データ注釈ツールのインストールに関しては、Windows 上で動作するラップトップおよびコンピューターがランキングのトップとなっています。これは、これらのコンピューターが幅広いソフトウェアおよびハードウェアと互換性があるためです。 Windows では、LabelImg、RectLabel、CVAT などの多数のデータ注釈ソフトウェア アプリケーションを利用できます。同時に、Microsoft は Visual Studio Code のサポートにより優れた環境を構築することができ、2023 年には 1,400 万人を超えるアクティブ ユーザーがいます。これは、Windows ベースのプラットフォーム用のツールを作成する開発者がたくさんいることを示しています。データ注釈ツール市場における Windows デバイスの価格も要因です。わずか 300 ドルで、データ注釈が可能で、低予算の組織でも使用できるスターター ラップトップを購入できます。

2023 年の統計によると、高度な機械学習とデータ注釈サービスが利用できるため、マイクロソフトの Azure クラウド プラットフォームがより好まれており、フォーチュン 500 企業 500 社のうち 475 社以上を獲得することができました。一方、定期的な更新を通じてエンタープライズ グレードのセキュリティに重点を置くことで、機密データに関して Windows プラットフォームを信頼し続けることが確実に容易になります。さらに、高級 Windows ワークステーションなどの高速コンピューターは、実行コストが高い高度な機械学習モデル用に大量のデータ セットを必要とする複雑なデータ アノテーション タスクにも使用できます。

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地域分析 

2023 年の時点で、北米は高度なテクノロジーと人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の分野への多額の投資により、世界のデータ アノテーション ツール市場で 34.8% と最も高いシェアを誇っています。特に米国は AI 進歩の中心地として機能し、市場の成長を促進する多数の新規事業やテクノロジー企業を構成しています。この地域には AI を扱う企業が約 2,000 社あり、市場での強い存在感が示されており、複雑な AI モデルの開発に不可欠な高度なデータ注釈ツールの必要性が高まっています。

北米のデータ アノテーション ツール市場では、多くの分野で AI が普及しており、高品質のデータに対する需要が強調されています。たとえば、2023 年には、米国のヘルスケア業界で AI テクノロジーへの約 110 億米ドルの投資が記録され、その他のアプリケーションでは、診断や画像処理、患者情報の分析でデータ アノテーション ツールが利用されました。もう 1 つの成長分野は自動運転車市場で、テスラやウェイモなどの企業が注釈付きデータセットに依存する自動運転車の推進を強化しています。さらに、米国国家人工知能イニシアチブ法などの他のプログラムは、AI の開発におけるデータ アノテーションの役割を強調しながら、地域のインフラを強化する人工知能の研究開発プロジェクトに 40 億米ドル以上の資金を提供しました。

データ注釈ツール市場では、北米に次いでアジア太平洋地域が有力な競争相手となっています。中国、インド、日本などの国々は AI 能力の成長において急ピッチで進んでおり、中国は 2023 年に AI に 200 億米ドル以上を注ぎ込みます。AI アプリケーションは、電子商取引、自動車、自動車などの分野でも急速に増加しています。ヘルスケアさえも。中国の電子商取引額は 2023 年に 50 兆元を超えており、消費者のエクスペリエンスを向上させる効率的なカスタム作業のためにデータ アノテーションの強化が必要でした。さらに、この地域では AI インフラストラクチャの開発が行われており、これはインドの国家 AI 戦略に対する 4 億 7,700 万米ドルの予算によって促進されています。 5,000 社を超える AI スタートアップからの需要が雪崩のように押し寄せているため、アジア太平洋地域の市場規模は飛躍的に拡大し、収益の覇権を握る北米に近づくことは必至です。

プロファイルされた主要企業のリスト:

• Annotate.com
• アペンリミテッド
• クラウドファクトリー株式会社
• クラウドアプリ
• コギトテックLLC
• ディープシステム
• グーグル株式会社
• 株式会社ラベルボックス
• ライトタグ
• ライオンブリッジ テクノロジーズ株式会社
• ロータス品質保証
• 株式会社プレイメント
• タグトグ社
• その他の著名な選手

市場セグメンテーションの概要 

データ型別:

• 文章
  • 感情
  • テキストの分類
  • 実在物
• 画像
  • 境界ボックス
  • 線の注釈
  • 画像転写
• ビデオ 
  • セマンティック
  • ポリゴン
  • キーポイント
• オーディオ
  • 音声アクティビティ検出 (VAD)
  • 話者の識別
  • 自動音声認識

テクノロジー別:

• 監督あり
• 半監視付き
• 自動

デバイスの種類別:

• Mac OS
• 窓
• Linux
• その他

エンドユーザーによる:

• 自動車
• 健康管理
• 小売り
• 輸送と物流
• BFSI
• 通信とIT
• その他

地域別:

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• ヨーロッパ 
  • イギリス
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ポーランド
  • ロシア
  • ヨーロッパの残りの部分
• アジア太平洋地域 
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • オーストラリアとニュージーランド
  • アセアン
  • 残りのアジア太平洋地域
• 中東およびアフリカ (MEA)
  • アラブ首長国連邦
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ
  • MEAの残りの部分
• 南アメリカ
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • 南アメリカの残りの地域