データラベリングソリューションおよびサービス市場 – 世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、ソーシングタイプ別（社内、アウトソーシング）、タイプ別（テキスト、画像/ビデオ、オーディオ）、ラベリングタイプ別（手動、半監視、自動）、業種別（IT、自動車、政府、ヘルスケア、金融サービス、小売、その他）、地域別、競合別、2018～2028年

市場概要

世界のデータラベリングソリューションおよびサービス市場は、2022年に113億米ドルと評価され、2028年までの予測期間中に19.4％のCAGRで堅調な成長が見込まれています。世界のデータラベリングソリューションおよびサービス市場は、業界全体で高品質のラベル付きデータに対する需要の高まりに牽引され、大幅な成長を遂げています。データラベリングは、アルゴリズムを効果的にトレーニングするためのデータの注釈付けと分類を伴うため、機械学習と人工知能の重要なステップです。この市場の拡大は、ヘルスケア、自律走行車、eコマースなどの分野でのAI駆動型アプリケーションと自動化の採用の増加によって促進されています。データラベリングサービスは、画像、ビデオ、テキスト、およびその他のデータタイプに正確に注釈を付けるために必要な専門知識を提供し、AIモデルが情報に基づいた決定を下せるようにします。さらに、自然言語処理やコンピューター ビジョンなどの複雑な AI アプリケーションの出現により、多様で正確にラベル付けされたデータセットが必要になります。組織が AI を活用してより優れた洞察、効率、競争力を実現しようとしているため、データ ラベリング ソリューションとサービスの需要はさらに高まると見込まれています。この市場の将来性は、アクティブ ラーニングや半教師あり学習などのラベリング テクノロジのイノベーションにも左右されます。これらのテクノロジは、ラベリング プロセスを最適化し、コストを削減して AI モデル開発の効率を高めます。

主要な市場推進要因

データ ラベリング サービスの需要増加

データ ラベリング ソリューションとサービスのグローバル市場は、データ ラベリング サービスの需要増加により、大幅な成長を遂げています。データ ラベリングは、AI および機械学習モデルの開発において重要なステップであり、これらのモデルをトレーニングするためのデータの注釈付けとタグ付けが含まれます。さまざまな業界で AI および機械学習テクノロジの採用が進むにつれて、高品質のラベル付きデータの必要性が極めて重要になっています。データ ラベリング サービスは、大量のデータに正確かつ効率的に注釈を付けてラベルを付けるために必要な専門知識とリソースを組織に提供します。これにより、組織は AI モデルを効果的にトレーニングしてパフォーマンスを向上させることができ、意思決定の改善とビジネス成果の向上につながります。

品質保証と精度

データ ラベリング ソリューションとサービスは、AI および機械学習モデルの品質と精度を確保する上で重要な役割を果たします。これらのモデルを正確にトレーニングして信頼性の高い予測を行うには、高品質のラベル付きデータが不可欠です。データ ラベリング サービスでは、さまざまな AI モデルの特定の要件を理解する専門知識を持ち、それに応じてデータを正確にラベル付けできる訓練を受けた専門家を採用しています。データ ラベリングにおける細部へのこだわりと精度は、組織が堅牢で正確な AI モデルを構築し、エラーのリスクを軽減して、これらのモデルの全体的なパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。

スケーラビリティと柔軟性

データ ラベリング ソリューションとサービスが提供するスケーラビリティと柔軟性は、重要な市場推進力です。組織が扱うデータの量は増え続けるため、スケーラブルなデータ ラベリング ソリューションの必要性が極めて重要になります。データ ラベリング サービスは、大規模なデータ ラベリング プロジェクトを効率的に処理するために必要なインフラストラクチャとリソースを提供します。これらのサービスは、プロジェクト要件に基づいて迅速にスケールアップまたはスケールダウンできるため、組織はデータ ラベリングのニーズを効果的に満たすことができます。さらに、データ ラベリング サービスは、ラベル付けできるデータのタイプに関して柔軟性を提供します。データ ラベリング サービスは、テキスト、画像、音声、動画のいずれのデータであっても、多様なデータ タイプを処理し、正確な注釈とラベルを提供して、さまざまな AI モデルの特定の要件に対応できます。

ドメインの専門知識と専門サービス

データ ラベリング ソリューションおよびサービス プロバイダーは、多くの場合、特定の業界またはアプリケーションにおけるドメインの専門知識を持っています。この専門知識により、それらのドメインのデータのニュアンスと複雑さを理解し、専門的なラベリング サービスを提供することができます。たとえば、ヘルスケア業界では、データ ラベリング サービスによって医療画像や臨床データに正確に注釈を付けることができるため、このラベル付けされたデータでトレーニングされた AI モデルは正確な診断や予測を行うことができます。同様に、自動運転業界では、データ ラベリング サービスによって道路のシーンやオブジェクトに正確な注釈を付けることができ、AI モデルが安全にナビゲートできるようになります。データ ラベリング ソリューションおよびサービス プロバイダーのドメイン専門知識と専門サービスが利用可能であることは、ラベル付けされたデータの正確性と関連性を保証することで組織に付加価値をもたらします。

データ セキュリティと機密性

データ セキュリティと機密性は、データ ラベリング プロセスにおける重要な考慮事項です。組織は、データが安全に取り扱われ、機密情報が保護されていることを確認する必要があります。データ ラベリング ソリューションおよびサービス プロバイダーは、データ セキュリティの重要性を理解しており、取り扱うデータを保護するための堅牢な対策を講じています。これらの対策には、安全なデータ転送プロトコル、暗号化技術、アクセス制御、機密保持契約が含まれます。信頼できるサービス プロバイダーにデータ ラベリングをアウトソーシングすることで、組織はデータのセキュリティと機密性に関連するリスクを軽減し、コア ビジネス活動に集中することができます。

主要な市場の課題

標準化と品質管理の欠如

世界のデータ ラベリング ソリューションおよびサービス市場が直面している主な課題の 1 つは、標準化と品質管理対策の欠如です。データ ラベリングは機械学習モデルのトレーニングで重要な役割を果たすため、ラベリング プロセスの不一致や不正確さは、これらのモデルのパフォーマンスと信頼性に大きな影響を与える可能性があります。標準化されたガイドラインと品質管理メカニズムがなければ、異なるデータセットやラベリング サービス プロバイダー間でラベリング プラクティスに一貫性がないリスクがあります。これにより、信頼性の低い結果がもたらされ、機械学習ソリューションの採用が妨げられる可能性があります。この課題に対処するには、標準化されたラベル付け方法を確立し、品質指標を定義し、厳格な品質管理プロセスを実装するための業界全体の取り組みが必要です。データラベル付けサービスプロバイダー、業界の専門家、規制機関間のコラボレーションにより、一貫性のある高品質のラベル付きデータセットを確保し、機械学習アプリケーションに対する信頼と自信を高めることができます。

スケーラビリティと効率性

データラベル付けソリューションとサービスのスケーラビリティと効率性は、組織にとって大きな課題となります。データ量が飛躍的に増加するにつれて、厳しいタイムライン内で大規模なデータセットにラベル付けすることは困難な作業になります。手動のラベル付けプロセスは、特に大量のデータを扱う場合には、時間がかかり、エラーが発生しやすく、コストもかかります。この課題を克服するには、自動および半自動のデータラベル付け手法を開発して実装する必要があります。コンピュータービジョンや自然言語処理などの AI テクノロジを活用すると、ラベル付けプロセスを自動化し、必要な時間と労力を削減できます。さらに、ラベル付けプロセスを合理化し、リソースを効果的に割り当て、ラベル付けされたデータセットをタイムリーに配信するために、効率的なプロジェクト管理ツールとワークフローを導入する必要があります。

データプライバシーとセキュリティ

データプライバシーとセキュリティの懸念は、データラベリングソリューションおよびサービス市場における重要な課題です。ラベル付けされたデータセットには機密情報や個人情報が含まれることが多く、悪意のある行為者にとって魅力的なターゲットとなります。組織は、安全なデータストレージ、アクセス制御、匿名化技術など、ラベル付けプロセス全体を通じて適切なデータ保護対策が実施されていることを確認する必要があります。一般データ保護規則 (GDPR) などのデータ保護規制への準拠は、顧客の信頼を維持し、法的影響を回避するために不可欠です。堅牢なデータプライバシーとセキュリティプロトコルを実装し、定期的な監査を実施し、データ処理慣行に関して顧客に透明性を提供することで、これらの課題に対処し、潜在的なリスクを軽減することができます。

ドメインの専門知識と主観性

データラベリングでは、データに正確に注釈を付けて分類するために、ドメイン固有の知識と専門知識が必要になることがよくあります。さまざまなラベル付けタスクには主観的な解釈が伴う場合があり、特定のドメインの専門知識を持つ人間のアノテーターが必要になります。特にニッチな業界や新興テクノロジーの場合、熟練したアノテーターの多様なプールを獲得して維持することは困難です。この課題を克服するために、データ ラベリング サービス プロバイダーは、トレーニング プログラムと知識共有プラットフォームに投資して、アノテーターの専門知識を強化する必要があります。業界の専門家やドメインの専門家と協力することで、正確でコンテキストに適したラベリングを確保することもできます。さらに、クラウドベースのラベリング プラットフォームを活用し、品質管理メカニズムを実装することで、主観的なラベリング タスクの一貫性と信頼性を維持できます。

主要な市場動向

データ ラベリングの複雑さの増大

データ ラベリング ソリューションとサービスのグローバル市場では、データ ラベリングの複雑さが大幅に増大しています。組織が多様で非構造化データを生成および収集するにつれて、正確でコンテキストを意識したデータ ラベリングの必要性が高まっています。この複雑さは、マルチモーダル データ (テキスト、画像、音声、動画など)、ドメイン固有の要件 (医療、自動運転車、金融など)、微妙なデータ セマンティクス (感情分析、オブジェクト検出など) など、さまざまなソースから生じます。これらの課題に対処するために、データ ラベリング サービス プロバイダーは、複雑なラベリング タスクを処理できる専門知識とツールの開発に注力しています。アクティブ ラーニングや半教師あり学習などの高度な注釈付け手法は、手作業の労力を削減しながら、ラベリングの効率と精度を向上させるために採用されています。

AI 強化データ ラベリング

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) テクノロジをデータ ラベリング プロセスに統合することは、市場の顕著なトレンドです。AI アルゴリズムは、反復タスクの自動化、注釈の提案、ラベルの品質の検証によって、人間の注釈者を支援できます。機械学習モデルは、人間の注釈から学習し、時間の経過とともにラベリングの精度を向上させることができます。この AI 強化データ ラベリング アプローチは、ラベリング プロセスを加速するだけでなく、一貫性を高め、コストを削減します。データ ラベリング サービス プロバイダーは、AI を活用したツールやプラットフォームを活用して、幅広い業界やデータ タイプにわたってより効率的で正確なラベリング サービスを提供するケースが増えています。

データ プライバシーとコンプライアンス

データ プライバシーとコンプライアンスは、データ ラベリング業界における最重要課題となっています。GDPR や CCPA などの厳格なデータ保護規制の施行に伴い、組織はラベリング プロセス中に個人情報や機密データが責任を持って取り扱われるようにする必要があります。データ ラベリング サービス プロバイダーは、機密情報を保護するために、匿名化や暗号化などの堅牢なデータ プライバシー対策を実装しています。さらに、ヘルスケアの HIPAA や金融セクターの金融規制など、業界固有の規制への準拠も重要です。サービス プロバイダーは、これらの規制要件に準拠し、信頼性が高く準拠したデータ ラベリング ソリューションをクライアントに提供するために、安全なインフラストラクチャ、トレーニング、監査プロセスに投資しています。

クラウドソーシングとリモート ラベリング

クラウドソーシングとリモート ラベリングは、データ ラベリング市場で勢いを増しています。組織は、リモートでデータをラベル付けできる多様なアノテーターの労働力にアクセスするために、世界中の人材プールを活用しています。このアプローチは、スケーラビリティ、コスト効率、および大量のデータを迅速に処理する機能を提供します。データラベリングプラットフォームとマーケットプレイスは、組織と世界中の熟練したアノテーターを結び付け、ラベリングタスクを効率的にクラウドソーシングできるようにしています。ただし、品質管理の管理とアノテーターの専門知識の確保は、クラウドソーシングデータラベリングモデルでの課題のままであり、サービスプロバイダーはこれらの懸念に対処するための革新的なソリューションの開発を促しています。

セグメントの洞察

ソーシングタイプの洞察

アウトソーシングセグメントは市場を支配し、2022年の収益の84.1％を占めました。アウトソーシングセグメントは、予測期間中に最高の成長率で拡大し、有望な成長の見通しも提供すると予想されています。アウトソーシング企業にとって、費用対効果と短期的なコミットメントは最優先事項です。アウトソーシング企業は、組織が注釈機能、堅牢なセキュリティプロトコル、およびラベル付けのニーズに合わせたコンサルティングプラクティスを開発するための柔軟な方法を実現することをサポートします。

社内セグメントは、予測期間中に緩やかな成長が見込まれます。社内データラベリングソリューションを実行することで、企業は信頼性の高いラベリングプロセスと、データを管理するための複製可能なシステムを推進できます。ベンダーは、顧客のアプリケーションと要件に合わせたカスタムソリューションも提供しています。さらに、社内データラベリングチームを配置することで、運用手順をより深く理解し、制御を改善できるため、組織の観点からメリットが得られます。

タイプ

画像セグメントが市場をリードし、2022年には36.6％を超える最大の収益シェアを占めました。この高いシェアは、自動車、ヘルスケア、メディア、エンターテインメントなど、さまざまな業界でコンピュータービジョンの使用が増えていることに起因しています。たとえば、医療用画像処理は重要な画像ラベリング アプリケーションの 1 つです。

さらに、画像/ビデオ セグメントの成長の要因として、このセグメントで使用される高度なテクノロジーが挙げられます。さらに、医療業界での X 線、コンピューター断層撮影 (CT) スキャン、磁気共鳴画像 (MRI)、および患者の治療のためのコンピューター アプリケーションの使用が増えていることも、セグメントの成長を後押しするでしょう。また、臨床研究や電子商取引でのアプリケーションの増加により、テキスト セグメントは 2022 年に大きなシェアを占めました。予測期間中、オーディオ セグメントは最も高い割合で成長すると予想されます。

ラベリング タイプに関する洞察

2022 年には、手動セグメントが市場を支配し、収益シェアの 76.9% 以上を占めました。データラベリングソリューションとサービスは、手動、半教師あり、自動のラベリングタイプに分類されます。手動データラベリングは、人間がデータを分類またはラベル付けするプロセスです。自動ラベリングとは対照的に、この方法は、高い整合性、一貫性、データ注釈の労力が少ないなどの利点があるため魅力的です。ただし、手動注釈はコストがかかり、時間がかかるため、クラウドソーシング活動を通じて収集されたラベル付きデータは、さまざまな目的で使用されます。

自動ラベリングセグメントは、予測期間中に好調に増加すると予想されます。階層学習プロセスを通じてデータセットから洗練された高レベルの認識を抽象化するのに役立つため、データラベリングセクターで AI が著しく増加しており、市場の成長を後押ししています。大量のデータから意味のあるパターンをマイニングして抽出するニーズが高まるにつれて、自動データ注釈ツールの需要が高まる可能性があります。半教師ありシステムは、ラベルのないデータを分類したり、特定のラベル付きデータを識別したりできます。この注釈タイプの使用は制限されているため、市場シェアは中程度となるでしょう。

地域別インサイト

北米が市場をリードし、総収益の31.0%以上を占めています。この地域でのデータラベリングソリューションへの新たな投資が市場の成長を牽引しています。カナダや米国など、北米市場でAIを早期に導入した企業は、データラベリングソリューションとサービスの先端にいます。予測期間中、欧州市場は着実に増加すると予想されます。さらに、自動車障害物検出技術の新たな成長は、予測期間中に欧州地域の自動車部門の市場成長を促進すると予想されます。

アジア太平洋地域市場は、世界市場で大きな牽引力を獲得し、予測期間中に22.8%のCAGRで拡大すると予想されます。この成長は、わずかな技術進歩、モバイルとタブレットの急速な採用の増加、インドや中国などの発展途上国におけるソーシャルネットワーキングの台頭に起因しています。たとえば、中国政府が厳格に施行している実名登録法では、すべての国民が公式の政府IDをインターネットアカウントに接続することを義務付けています。このようなポリシーにより、全国でデータラベリングソリューションの使用が拡大しています。

最近の開発状況

• 2023年2月、Appenは、生成AI機能と少数ショット学習技術を活用してデータアノテーションを高速化し、生成AIアプリケーションを構築する自動NLPラベリングを開始しました。これにより、ユーザーは優れた消費者体験を実現できます。
• 2022年9月、CloudFactory Limitedは、モデル中心のAIからデータ中心のAIへの移行を加速し、企業がデータ中心のアプローチを使用してビジョンAIソリューションをより迅速に開発および展開できるようにするデータ中心の機械学習プラットフォームであるHasty GmbHの買収を発表しました。この買収により、Hasty GmbHのAI支援自動ラベリングとCloudFactory LimitedのヒューマンインザループAIテクノロジーが統合され、AIモデルのより迅速な実現が保証されます。

主要市場プレイヤー

• アレジオン
• AmazonMechanical Turk、 Inc.
• AppenLimited
• ClickworkerGmbH
• CloudApp
• CloudFactoryLimited
• CogitoTech LLC
• DeepSystems, LLC
• edgecase.ai
• ExplosionAI GmbH
• HeexTechnologies
• Labelbox,Inc
• LotusQuality Assurance
• MightyAI, Inc.
• PlaymentInc