Japanischer Deep-Learning-Markt nach Angebot (Hardware, Software und Dienstleistungen), nach Anwendung (Bilderkennung, Signalerkennung und Data Mining), nach Endbenutzerbranche (Gesundheitswesen, Einzelhandel, Automobil, Sicherheit, Fertigung und andere), nach Architektur (RNN, CNN, DBN, DSN und GRU) und nach Region, Wettbewerbsprognose und -chancen 2027
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationJapanischer Deep-Learning-Markt nach Angebot (Hardware, Software und Dienstleistungen), nach Anwendung (Bilderkennung, Signalerkennung und Data Mining), nach Endbenutzerbranche (Gesundheitswesen, Einzelhandel, Automobil, Sicherheit, Fertigung und andere), nach Architektur (RNN, CNN, DBN, DSN und GRU) und nach Region, Wettbewerbsprognose und -chancen 2027
Der japanische Deep-Learning-Markt wird im Prognosezeitraum (GJ2023–GJ2027) voraussichtlich mit einer beeindruckenden durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate wachsen. Die hohe Nachfrage aus der Fertigungsindustrie, unterstützende Regierungspolitik und sinkende Hardwarekosten sind die Hauptfaktoren, die das Wachstum des japanischen Deep-Learning-Marktes im gesamten Prognosezeitraum vorantreiben.
Einführung der Deep-Learning-Technologie in der Fertigungsindustrie treibt das Marktwachstum an
Die japanische Regierung fördert fortschrittliche Technologien, um die Produktivität zu steigern und die Verluste in Unternehmen zu minimieren. Das Vorhandensein einer gut entwickelten technologischen Infrastruktur und die Bereitstellung enormer Mittel durch die Regierung für Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten unterstützen die einfache Implementierung fortschrittlicher Technologien in die bestehende Infrastruktur. Japan ist weltweit führend in der Industrierobotertechnologie und plant, die Robotertechnologie in ein Open-Source-Deep-Learning-Framework zu integrieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Die Fertigungsindustrie nutzt Industrieroboter, um ihre Abläufe zu rationalisieren und zu optimieren. Die Hinzufügung der Deep-Learning-Technologie ermöglicht es dem Industrieroboter, während komplexer Prozesse genaue Urteile zu fällen, indem er aus früheren Beispielen lernt, und kann das Wissen sofort mit anderen vorhandenen Industrierobotern teilen. Industrieroboter können mithilfe von Bilderkennung mit dreidimensionalen Bildern und Deep Learning fundierte Entscheidungen treffen, um die beste Position zum Aufheben des Blocks aus einem ungeordneten Stapel auszuwählen. Durch den Einsatz von Deep-Learning-Technologie können Industrieroboter Fehlfunktionen im Voraus erkennen und verhindern, was eine höhere Produktivität in der Fertigungsindustrie gewährleistet.
Hohe Nachfrage nach selbstfahrenden Autos fördert das Marktwachstum
Das von der Regierung angekündigte Projekt „Road to the L4“, das die Verbreitung fortschrittlicher Mobilitätsdienste im Land, einschließlich autonomen Fahrens der Stufe 4, fördern soll, dürfte lukrative Möglichkeiten für den japanischen Deep-Learning-Markt schaffen. In ländlichen Gebieten können ältere Menschen Fahrzeuge nicht sehr genau fahren, was zu einem Anstieg der Zahl der Verkehrsunfälle führt. Außerdem hat das Ministerium für Wirtschaft, Handel und Industrie (METI) geplant, bis 2025 landesweit 40 Testgelände für autonome Taxis zu errichten. Autonome Fahrzeuge oder selbstfahrende Autos nutzen Deep-Learning-Technologie, um Verkehrsunfälle zu verhindern und die Lebensqualität der Verbraucher zu verbessern. Die Einführung autonomer Fahrzeuge zur Unterstützung der wachsenden geriatrischen Bevölkerung und die Entwicklung einer unterstützenden Straßeninfrastruktur werden das Wachstum des japanischen Deep-Learning-Marktes in den nächsten fünf Jahren voraussichtlich beschleunigen.
Verstärkte Nutzung von Deep-Learning-Technologie im Gesundheitswesen stützt die Marktnachfrage
Die zunehmende Nutzung fortschrittlicher Technologien im Gesundheitswesen zur Verbesserung des Kundenerlebnisses und zur effizienten Führung von Patientenakten wirkt sich positiv auf die Marktnachfrage aus. Die wachsende geriatrische Bevölkerung und die verstärkten Bemühungen und Investitionen der führenden Regierung zur Verbesserung der Altenpflegedienste beschleunigen die Nutzung von Deep-Learning-Technologie im gesamten Gesundheitswesen. Deep-Learning-Technologie kann auch verwendet werden, um den Zeitverlust beim Erkennen und Kategorisieren der Patientengegenstände zu reduzieren und den Prozess der Zimmerzuweisung zu optimieren. Die zunehmende Verbreitung von Telemedizin- und Patientenüberwachungsgeräten wird das Wachstum des japanischen Deep-Learning-Marktes in den nächsten fünf Jahren voraussichtlich weiter ankurbeln.
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Marktsegmentierung
Der japanische Deep-Learning-Markt ist in Angebot, Anwendung, Endbenutzerbranche, Architektur, Unternehmen und regionale Verteilung segmentiert. Basierend auf dem Angebot ist der Markt in Hardware, Software und Dienste unterteilt. Basierend auf der Anwendung ist der Markt in Bilderkennung, Signalerkennung und Data Mining unterteilt. Basierend auf der Endbenutzerbranche ist der Markt in Gesundheitswesen, Einzelhandel, Automobil, Sicherheit, Fertigung und andere unterteilt. Basierend auf der Architektur ist der Markt in RNN, CNN, DBN, DSN und GRU unterteilt. Der Markt wird auch auf der Grundlage der regionalen Verteilung untersucht und die Regionen werden hauptsächlich in Hokkaido & Tohoku, Kanto, Chubu, Kansai, Chugoku, Shikoku und Kyushu unterteilt.
Marktteilnehmer
Amazon Web Services (AWS), Google Inc., IBM Corporation, Intel Corporation, Microsoft Corporation, Preferred Networks, Abeja Inc., Cinnamon Inc., Ubie und Ascent Robotics sind die wichtigsten Marktteilnehmer auf dem japanischen Deep-Learning-Markt.
| Attribut | Details |
| Basisjahr | GJ2021 |
| Historische Daten | GJ2017–GJ2020 |
| Geschätzt Jahr | GJ2022 |
| Prognosezeitraum | GJ2023 – GJ2027 |
| Quantitative Einheiten | Umsatz in Millionen USD und CAGR für GJ2017-GJ2021 und GJ2022-GJ2027 |
| Berichtsumfang | Umsatzprognose, Unternehmensanteil, Wettbewerbsumfeld, Wachstumsfaktoren und Trends |
| Abgedeckte Segmente | · Angebot · Anwendung · Endbenutzerbranche · Architektur |
| Regionaler Geltungsbereich | Hokkaido & Tohoku, Kanto, Chubu, Kansai, Chugoku, Shikoku und Kyushu |
| Profilierte wichtige Unternehmen | |
| Anpassungsumfang | 10 % kostenlose Berichtsanpassung beim Kauf. Ergänzung oder Änderung von Land & Segmentumfang. |
| Preise und Kaufoptionen | Nutzen Sie individuelle Kaufoptionen, um genau Ihren Forschungsanforderungen gerecht zu werden. Kaufoptionen erkunden |
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