市場概要
世界の連携学習市場規模は2022年に1億1940万米ドルと推定され、2023年から2030年まで年平均成長率12.7％で成長すると予測されている。機械学習（ML）技術とアルゴリズムにおける絶え間ない技術革新は、連携学習の有効性を大幅に高め、さまざまな用途でより魅力的なものにしている。AIが進化し続けるにつれて、連携学習はこれらの高度な技術を採用することで調整し、分散したデバイス間でモデルを学習する効率を向上させている。この継続的な進歩により、分散型ネットワーク上で強固なデータプライバシーを維持しながら、ヘルスケアや金融などさまざまな業界に対応できるようになり、統合学習はより魅力的なものとなっている。
多様なデバイスを横断する統合学習のスケーラビリティは、より広範なユーザーベースを惹きつける極めて重要な原動力であり、あらゆる規模の企業が、多額のインフラ投資をすることなく、その恩恵にアクセスすることを可能にする。このアクセシビリティは、革新的なAIソリューションを求める様々な業界への幅広い導入を促進する。同時に、その費用対効果は強力なインセンティブとして機能し、参入障壁を下げ、より広範な企業がこのテクノロジーを採用するよう誘引する。このスケーラビリティとコスト効率という2つの魅力が相乗的に市場拡大を後押しし、統合学習はヘルスケア、金融、IoTなど、多様な分野で汎用性が高く、求められるソリューションとして確固たる地位を築いている。
連携学習により、医療機関は生の患者データを共有することなくAIモデルをトレーニングできる。これにより、各医療機関内の機密情報を守りつつ、診断モデルや治療モデルを共同で改善することができる。様々な医療機関の知識をプールすることで、統合学習はより強固で正確な診断や予測モデルの作成を可能にする。例えば、米国のメイヨー・クリニック、クリーブランド・クリニック、ジョンズ・ホプキンス・メディスンなどの医療機関は、連合学習を導入している。これらの医療機関は、病院や研究施設のそれぞれのネットワークで患者のプライバシーと機密性を守りながら、診断モデルを強化するために連合学習技術を活用している。
IT・通信分野は、2022年に27.3％以上の圧倒的な市場シェアを占めた。IT・通信業界は、様々なシステムやネットワークに分散した膨大かつ多様なデータセットを保有している。Federatedラーニングはその分散された性質に合致し、機密データを損なうことなく協調的なモデルトレーニングを可能にする。データ・プライバシーとセキュリティを重視するこの業界の姿勢は、フェデレイテッド・ラーニングの分散型アプローチと完全に合致している。さらに、ITと電気通信の分野では、常に革新と最適化が求められているため、データを一元化せずに効率的に活用する必要がある。IT・通信業界におけるリアルタイムのデータ分析・処理のニーズは、デバイス上で学習を実行し、待ち時間を最小限に抑え、ネットワーク・パフォーマンスを向上させる統合学習の能力によって満たされている。
ヘルスケア＆ライフサイエンス分野は、予測期間中にCAGR 14.3%を記録すると予想される。ヘルスケアの個別化により、個々の患者データに基づいてカスタマイズされた治療が必要になることが多い。統合学習は、より正確で個別化されたAIモデルの作成を可能にし、患者の機密性を損なうことなく精密医療の進歩を可能にする。統合学習は、医療機関全体で利用可能な多様で広範なデータセットの活用を最適化する。データのプライバシーを守りつつ、こうしたデータの集合的な分析を可能にし、疾病予測、治療の最適化、医療全体のイノベーションの強化につながる。
2022年の市場シェアは、北米が34.0%超と最も高かった。北米のヘルスケア、金融、テクノロジーなどの主要産業は、先進的なAI技術をいち早く採用している。協調的なモデル学習を可能にしながら、データプライバシーに関する懸念に対処する統合学習の能力は、これらのセクターと共鳴し、同地域での広範な採用と市場支配につながっている。この地域は、学界、研究機関、産業界の間で強力な協力ネットワークを育んでいる。このコラボレーションは、専門知識、リソース、データの共有を促進し、データのプライバシーを損なうことなく、連携学習による協調モデルトレーニングに理想的である。
アジア太平洋地域は、2023年から2030年にかけて年平均成長率14.2％を記録すると予測されている。中国、日本、韓国、シンガポールなどの国々は、AI技術の著しい進歩を目の当たりにしている。これらの国々は研究開発に多額の投資を行っており、連携学習を含むAIイノベーションのための盛んなエコシステムを育成している。アジア太平洋地域の産業界は、さまざまな用途におけるAIソリューションの可能性をますます認識しつつある。データ・プライバシーの懸念に対処すると同時にコラボレーションを可能にする統合学習の能力は、この地域の医療、金融、自動車などのセクターに共鳴している。
産業モノのインターネット（IIOT）セグメントは、2022年の収益シェア24.3％で市場を支配した。フェデレーテッド・ラーニングの需要拡大は、IIoT環境の分散型構造との自然な整合性によって推進されている。データを一元化することなく、分散したデバイス間でモデルを訓練する統合学習の能力は、IIoTの本質的に分散化された性質と強く共鳴している。この互換性は、IIoTに依存する業界内での採用を促進し、市場の拡大を促進する。さらに、IIoT環境内のさまざまなデバイスにわたってAIモデルを継続的に強化し、オペレーションを最適化することが、より広範な導入と市場成長の原動力となっている。
創薬セグメントは、予測期間中に大きなCAGRを記録すると予想されている。Federated Learningは、機密情報を共有することなく、異なるグループがモデルのトレーニングで共同作業できることが、市場で成長している大きな理由である。さまざまな組織が個人データを共有することなく医薬品開発に協力できるようにすることで、プロセスがスピードアップする。このアプローチは、効率的に共同作業を行う安全な方法を求める製薬会社、研究所、ヘルスケアグループの間で信頼を得る。データの安全性を保ちながら分析をスピードアップできることがフェデレーテッド・ラーニングによって証明されるにつれ、より多くの業界がその利用に興味を持ち始め、業界の成長を牽引している。
大企業セグメントは、2022年の収益シェア61.9％で市場を支配している。大企業は、その分散構造と規模への適応性から、連携学習への傾倒を強めている。このアプローチにより、機密データを一元管理することなく、組織内の多様な部門や部署がAIモデルのトレーニングで協力できるようになり、厳格なプライバシー規制へのコンプライアンスが確保される。Federatedラーニングは、大企業特有の膨大で多様なデータセットに対応し、リソースの割り当てを最適化し、異なる部門間のモデルトレーニングを加速する。分散化されたデータの取り扱いは、データ漏洩のリスクを最小限に抑え、企業のリスク管理戦略に合致し、コンプライアンス文化を醸成する。
計算リソースが限られている中小企業にとっても、連携学習によってAIモデルの共同トレーニングが容易になることは、市場成長を促進する重要な要因である。この包括的なアプローチにより、中小企業は多額のインフラを必要とすることなく、多様なデータソースを使用してモデルを共同で改良できるようになります。中小企業が多額の投資をすることなく高度なAIモデルのトレーニングに参加できるようにすることで、連合学習は最先端技術へのアクセスを民主化し、中小企業における幅広い採用を促進します。このような民主化と連携学習のリソース効率的な性質は、その拡大を後押しし、中小企業のAIソリューション市場を促進している。
主要企業・市場シェア
主要企業は、市場シェアを拡大するための主要なビジネス戦略として、製品の発売と開発、次いで事業拡大、M&A、契約、協定、パートナーシップ、提携を利用している。各社は、市場への浸透を強化し、競争の激しい業界での地位を高めるために様々な手法を用いている。例えば、2023年3月、米国を拠点とするソフトウェア会社Consilient社は、金融犯罪を発見するための連合学習を利用したソリューションを発表した。この特別なツールは、データが保存されているさまざまな場所で有益な情報を共有することで、銀行や金融機関がリスクの高い活動を発見するのを助ける。
フェデレーテッド・ラーニングの主要企業
Acuratio, Inc.
Cloudera, Inc.
エッジデルタ
Enveil
FedML
グーグル合同会社
IBMコーポレーション
インテル コーポレーション
ライフビット
エヌビディア株式会社
この調査レポートは、世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、2017年から2030年までの各サブセグメントにおける最新動向の分析を提供しています。この調査において、Grand View Research社は連携学習市場レポートを用途、組織規模、産業別、地域別に分類しています：
アプリケーションの展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
産業用モノのインターネット
創薬
リスク管理
拡張現実と仮想現実
データプライバシー管理
その他
組織規模の展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
大企業
中小企業
業種別展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
情報通信
ヘルスケア＆ライフサイエンス
BFSI
小売・Eコマース
自動車
その他
地域別展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
北米
米国
カナダ
欧州
ドイツ
英国
フランス
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
ラテンアメリカ
メキシコ
ブラジル
中東・アフリカ
サウジアラビア王国（KSA）
アラブ首長国連邦
南アフリカ
【目次】
第1章. 方法論とスコープ
1.1. 市場セグメンテーションとスコープ
1.2. 調査方法
1.2.1. 情報収集
1.3. 情報またはデータ分析
1.4. 方法論
1.5. 調査範囲と前提条件
1.6. 市場形成と検証
1.7. 国別セグメントシェア算出
1.8. データソース一覧
第2章. エグゼクティブ・サマリー
2.1. 市場の展望
2.2. セグメントの展望
2.3. 競合他社の洞察
第3章. 統合学習市場の変数、動向、スコープ
3.1. 市場の系譜の展望
3.2. 市場ダイナミクス
3.2.1. 市場ドライバー分析
3.2.2. 市場阻害要因分析
3.2.3. 業界の課題
3.3. 統合学習市場の分析ツール
3.3.1. 業界分析 – ポーターの分析
3.3.1.1. サプライヤーの交渉力
3.3.1.2. 買い手の交渉力
3.3.1.3. 代替の脅威
3.3.1.4. 新規参入による脅威
3.3.1.5. 競争上のライバル
3.3.2. PESTEL分析
3.3.2.1. 政治情勢
3.3.2.2. 経済・社会情勢
3.3.2.3. 技術的ランドスケープ
3.4. ペインポイント分析
第4章. フェデレーテッドラーニング市場 アプリケーションの推定と動向分析
4.1. セグメントダッシュボード
4.2. 統合学習市場： アプリケーション動向分析、2022年および2030年（百万米ドル）
4.3. 産業用モノのインターネット
4.3.1. 産業用モノのインターネット連携学習市場の収益予測と予測、2017年〜2030年（百万米ドル）
4.4. 創薬
4.4.1. 創薬フェデレーテッドラーニング市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
4.5. リスク管理
4.5.1. リスク管理フェデレーテッドラーニング市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
4.6. 拡張現実と仮想現実
4.6.1. 拡張現実と仮想現実の統合学習市場の収益予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
4.7. データプライバシー管理
4.7.1. データプライバシー管理フェデレーテッドラーニング市場の収益予測と予測、2017年～2030年（USD Million）
4.8. その他
4.8.1. その他のフェデレートラーニング市場の収益予測および予測、2017年～2030年（百万米ドル）
第5章. フェデレーテッドラーニング市場 組織規模の推定と動向分析
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. 統合学習市場： 組織規模の動向分析、2022年および2030年（百万米ドル）
5.3. 大企業
5.3.1. 大企業市場の収益予測と予測、2017年～2030年（USD Million）
5.4. 中小企業
5.4.1. 中小企業市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
第6章. フェデレーテッドラーニング市場 産業別推計と動向分析
6.1. セグメントダッシュボード
6.2. 統合学習市場： 産業別動向分析、2022年および2030年（百万米ドル）
6.3. IT・通信
6.3.1. IT＆通信市場の収益予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
6.4. ヘルスケア＆ライフサイエンス
6.4.1. ヘルスケア＆ライフサイエンス市場の売上高推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
6.5. BFSI
6.5.1. BFSI市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
6.6. 小売・Eコマース
6.6.1. 小売＆Eコマース市場の売上高推計と予測、2017年〜2030年（USD Million）
6.7. 自動車
6.7.1. 自動車市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
6.8. その他
6.8.1. その他市場の収益予測および予測、2017〜2030年（USD Million）
…
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