Fortune Business Insightsによると、世界のAIトレーニングデータセット市場規模は2024年に29億2,000万米ドルと評価され、2025年の35億9,000万米ドルから2032年には170億4,000万米ドルに成長し、予測期間中に24.9%の年平均成長率（CAGR）を示すと予測されています。AIトレーニングデータセットは、機械学習やAIモデルのトレーニングに使用される構造化・注釈付きデータであり、テキスト、音声、画像、動画、その他のモダリティが含まれます。
AIトレーニングデータセットとは、機械学習モデルのトレーニングに使用されるラベル付きサンプルの集合です。テキスト、画像、音声、動画などを含むことができ、各項目にはモデルがパターンを認識し予測を行うためのアノテーションが付与されます。
AI と ML の採用拡大: 小売、ヘルスケア、自動車などの分野で AI の統合が進むにつれて、トレーニング データの需要が高まります。
高品質のラベル付きデータの必要性: 正確な ML/AI モデルのパフォーマンスには、多様なデータ タイプをカバーする注釈付きデータセットが必要です。
クラウド、ビッグデータ、AI インフラストラクチャの成長: クラウド サービスとデータ センターの拡張により、スケーラブルなデータセットの使用が可能になります。
新しいユースケースの出現: 自律走行車、ヘルスケア診断、NLP、画像/ビデオ分析のアプリケーションにより、垂直方向のデータセットの需要が促進されます。
データモダリティ別:
文章
オーディオ
画像/動画
展開モード別:
オンプレミス
クラウドベース
エンドユーザー/業界別:
IT・通信（最大シェア）
小売・消費財
健康管理
自動車
BFSI
Amazon Web Services, Inc.（米国）
Appen Limited（オーストラリア）
コギトテック（インド）
ディープビジョンデータ（米国）
サマソース・インパクト・ソーシング社（米国）
Google LLC（米国）
Alegion AI, Inc.（米国）
Clickworker GmbH（米国）
市場は急速に成長し、2032年までに170億4000万米ドルに達すると予想されています。
特にコンピューター ビジョン、ロボット工学、生成 AI などの AI アプリケーションでは、画像/ビデオおよびマルチモーダル データセットに対する高い需要が継続します。
クラウドベースの合成データ ソリューションは、インフラストラクチャが不足している組織やプライバシーの制約に直面している組織をサポートします。
新興市場、特にアジア太平洋地域には、大きな成長の機会があります。
成功は、データの品質、プライバシーのコンプライアンス、業界固有の要件を満たす能力によって決まります。
2023 年 9 月: Cogito Tech は、「栄養成分表示」スタイルの AI トレーニング データセットである DataSum を導入し、倫理的な AI、ML、雇用慣行を世界中で推進しました。
2023 年 6 月: Sama は、AI トレーニング モデルにおける ML アルゴリズムの障害を削減することを目的としたコンピューター ビジョン プラットフォームである Platform 2.0 をリリースしました。
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