世界のニューラル ネットワーク ソフトウェア市場規模 (タイプ別 (分析ソフトウェア、視覚化ソフトウェア)、コンポーネント別 (サービス、プラットフォーム)、エンド ユーザー別 (BFSI、ヘルスケア)、地理的範囲と予測)

ニューラル ネットワーク ソフトウェア市場の規模と予測

ニューラル ネットワーク ソフトウェア市場の規模は、2023 年に 272 億 4,000 万米ドルと評価され、2031 年までに 2,336 億 6,000 万米ドル に達すると予測されており、2024 年から 2031 年にかけて 34% の CAGR で成長します。

• ニューラル ネットワーク ソフトウェアは、人工ニューラル ネットワーク (ANN) の機能を模倣するコンピューター プログラムの一種です。 ANN は、人間の脳内の生物学的ニューラル ネットワークの構造と動作に基づく計算モデルです。
• このソフトウェアは、パターン認識、データ分類、自然言語処理、予測分析など、幅広いアプリケーション向けの仮想ニューラル ネットワークの設計、トレーニング、展開を容易にします。
• ニューラル ネットワーク ソフトウェアは、基本的に、生物学的脳内の相互接続されたニューロンの活動をシミュレートするアルゴリズムとフレームワークで構成されています。これらのアルゴリズムは、相互接続されたノード、つまり人工ニューロンの層を使用して受信データを解釈し、パターンを抽出して学習し、予測や判断を行います。ニューラル ネットワーク ソフトウェアの強みは、例に適応して学習する能力であり、明示的なプログラミングなしで複雑なタスクを実行できます。
• ニューラル ネットワーク ソフトウェアは、銀行、医療、自動車、製造など、多くのビジネスや分野で使用されています。金融では、ニューラル ネットワーク ソフトウェアを使用して、不正行為を検出し、株式市場を分析し、リスクを評価することができます。ヘルスケアでは、病気の検出、医療画像の分析、創薬に役立ちます。
• ニューラル ネットワーク ソフトウェアは汎用性が高いため、複雑な問題に対処し、膨大なデータセットから重要な洞察を引き出すための効果的なツールとなり、人工知能や機械学習技術の進歩に貢献します。

世界のニューラル ネットワーク ソフトウェア市場のダイナミクス

主要な市場推進要因

• AI ソリューションの需要の高まりニューラル ネットワーク ソフトウェア市場は、基本的にさまざまな業界で人工知能 (AI) が受け入れられつつあることによって推進されています。企業が予測分析、自然言語処理、コンピューター ビジョンなどの活動に AI テクノロジを使用しようとしているため、多くの AI アプリケーションの基盤となるニューラル ネットワーク ソフトウェアの需要は増加し続けています。
• AI 研究開発への投資の増加 政府、学術機関、民間企業は AI 研究開発への投資を増やしており、これがニューラル ネットワーク ソフトウェアの革新を推進しています。資金提供イニシアチブ、研究助成金、コラボレーションにより、ニューラル ネットワーク アルゴリズムとテクノロジの進歩が促進され、市場の成長が加速し、業界全体でニューラル ネットワーク ソフトウェアの可能な用途が広がっています。
• ハードウェアと処理能力の進歩 ニューラル ネットワークの機能は、利用可能な処理能力に正比例します。最近のハードウェア開発、特に強力な GPU (グラフィックス プロセッシング ユニット) と専用の AI チップの作成により、ニューラル ネットワークのトレーニングと実装の効率が大幅に向上しました。この処理能力の向上により、より複雑で正確なニューラル ネットワーク モデルの開発が可能になり、市場の成長が加速します。
• ユーザー フレンドリ性の向上と AI の民主化 ニューラル ネットワークの開発は、専門的なスキルを必要とする困難で時間のかかるプロセスでした。しかし、市場は、さまざまなスキル レベルの開発者がニューラル ネットワーク モデルを作成して展開できる、ユーザー フレンドリなソフトウェアへと移行しています。この AI の民主化により、あらゆる規模の企業に新たな機会が生まれ、業界の成長が促進されます。

主な課題

• データの品質と量 ニューラル ネットワーク ソフトウェアでは、正確なモデルをトレーニングするために大量の高品質データが必要です。ただし、実際の状況を正確に表すラベル付きデータセットを取得するのは困難でコストがかかります。さらに、トレーニング データに偏りがあると、偏ったモデルになり、差異やエラーが増加する可能性があります。データの品質と多様性を確保することは、ニューラル ネットワーク ソフトウェア ソリューションを使用する企業にとって依然として大きな懸念事項です。
• 計算リソースと効率 ディープ ニューラル ネットワークでは、高性能 GPU や特殊なハードウェア アクセラレータなどの大量の計算リソースが必要になることがよくあります。これは、小規模な企業やリソースが限られた環境で業務を行っている企業にとっては問題となります。さらに、ニューラル ネットワーク設計を最適化して効率性を維持しながらパフォーマンスを維持することは、モデル構築とアルゴリズムの最適化に関する知識を必要とする困難な作業です。
• 過剰適合と一般化ニューラル ネットワークは過剰適合になりがちです。過剰適合は、基礎となる関係を理解するのではなくトレーニング データ パターンを記憶するときに発生し、新しいデータに対する一般化が不十分になります。過剰適合は、正則化、ドロップアウト、クロス検証などの手法で対処できますが、モデルの複雑さと一般化の適切なバランスを見つけることは、ニューラル ネットワーク ソフトウェア市場における永遠の難題です。
• 倫理的および法的懸念 ニューラル ネットワーク ソフトウェアの使用が増えると、プライバシー、公平性、説明責任などの倫理的および法的問題が発生します。ニューラル ネットワーク モデルによって生成される偏ったまたは差別的な出力は、深刻な社会的結果をもたらし、規制当局の監視や国民の不信を招く可能性があります。ニューラル ネットワーク ソフトウェアが倫理的理想と法的ガイドラインに準拠しながら、革新的で競争力があることを保証することは、市場ビジネスにとって難しいバランスを取る行為です。

主要なトレンド

• クラウドベースの展開とエッジ コンピューティング リソースを大量に消費するニューラル ネットワークをトレーニングするための低コストでスケーラブルな方法を提供します。この傾向により、顧客は多額の初期費用をかけずに高度なコンピューティング機能にアクセスできるようになります。さらに、エッジ コンピューティングの成長により、インテリジェンスがデータ ソースに近づきます。エッジ デバイス向けにカスタマイズされたニューラル ネットワーク ソフトウェアにより、自動運転車や産業オートメーションなどのアプリケーションでリアルタイムの意思決定が可能になります。
• セキュリティとプライバシーの懸念 ニューラル ネットワークがより機密性の高いデータを処理するようになると、セキュリティとプライバシーが重要になります。これらの懸念に対処するために、ニューラル ネットワーク ソフトウェア プロバイダーは、データ暗号化やアクセス制御などの機能を追加しています。さらに、GDPR や CCPA などのデータ プライバシー要件への準拠も優先事項となっています。
• 民主化と説明可能性に重点を置く 従来、ニューラル ネットワークの形成は複雑で不透明なプロセスと見なされていました。ただし、市場はよりユーザー フレンドリーで解釈可能なソリューションへと移行しています。この「民主化」により、より幅広い開発者が AI の経験がなくてもニューラル ネットワークを作成して使用できるようになります。さらに、ソフトウェアの説明可能な AI 機能が人気を集めています。これらの説明可能性ツールは、ユーザーがニューラル ネットワーク内の意思決定プロセスを理解し、信頼を構築し、モデル開発を促進するのに役立ちます。
• ディープラーニングの進歩 ニューラル ネットワーク ソフトウェア市場では、特に畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)、再帰型ニューラル ネットワーク (RNN)、およびトランスフォーマー設計において、ディープラーニング アプローチが急速に進歩しています。これらの開発により、より複雑で効率的なニューラル ネットワーク モデルが可能になり、さまざまな入力タイプを処理して、画像認識や自然言語処理などの幅広いタスクを解決できるようになります。

世界のニューラル ネットワーク ソフトウェア市場の地域分析

世界のニューラル ネットワーク ソフトウェア市場のより詳細な地域分析は次のとおりです。

北米

• 北米は、2016 年に世界のニューラル ネットワーク ソフトウェア業界への主要な収益貢献者として浮上しており、米国が収益の大部分を占めています。この優位性は今後も続くと予想され、この地域は予測期間を通じて大幅な成長が見込まれます。
• 北米の優位性は、その強力な技術インフラストラクチャ、かなりの研究開発イニシアチブ、および多数の確立された市場企業の存在によるものです。
• さらに、この地域のニューラル ネットワーク ソフトウェア市場は、特に米国の自動車産業から大きな恩恵を受ける可能性があります。自動運転、予知保全、車両分析などの分野での高度なソリューションへの要望により、自動車部門でのニューラル ネットワーク ソフトウェアの採用が促進され、地域市場の拡大がさらに促進されています。
• 重要な市場競合企業の普及と、特に米国における自動車業界におけるニューラル ネットワーク ソリューションの需要の高まりが、北米市場の成長の主な原動力になると予想されています。業界を問わず企業がイノベーションの推進と競争上の優位性の獲得におけるニューラル ネットワーク ソフトウェアの重要性を理解するにつれて、高度な AI 主導のソリューションに対する需要が高まると予想されます。
• 北米は、最先端技術を積極的に取り入れており、テクノロジー企業と研究機関の強力なエコシステムと相まって、世界のニューラル ネットワーク ソフトウェア市場で優位性を維持しています。

アジア太平洋

• 中国、日本、インドを含むアジア太平洋地域は、ニューラル ネットワーク ソフトウェア市場の成長市場として広く認識されています。現在の状況にかかわらず、この地域は大幅な拡大に向けて準備が整っており、予測期間中に最大の複合年間成長率 (CAGR) が予測されています。この成長軌道は、急速な技術進歩、人工知能 (AI) 技術の受け入れの増加、複数の業界にわたる革新的なソリューションに対する需要の高まりなど、いくつかの原因によって推進されています。
• アジア太平洋地域の国々がデジタル変革プロジェクトを優先し、AI の研究開発に多額の費用を費やしているため、ニューラル ネットワーク ソフトウェア市場は大幅に成長し、業界関係者にとって有利な見通しが生まれます。
• 特に中国、日本、インドは、アジア太平洋地域のニューラル ネットワーク ソフトウェア市場の成長を促進する上で重要な役割を果たすと予測されています。これらの国々は、政府の強力な取り組みと AI インフラストラクチャへの投資により、活気のあるテクノロジー エコシステムを持っています。
• さらに、ヘルスケア、銀行、製造、小売などの業界で AI を活用したアプリケーションの使用が増えているため、ニューラル ネットワーク ソフトウェア ソリューションの実装に理想的な環境が整っています。アジア太平洋地域は、訓練を受けた人材の膨大なプール、活気のあるスタートアップ文化、急速に変化するデジタル環境を備え、世界のニューラルネットワークソフトウェア市場における革新と成長の重要な拠点となる立場にあります。

世界のニューラルネットワークソフトウェア市場のセグメンテーション分析

世界のニューラルネットワークソフトウェア市場は、タイプ、コンポーネント、エンドユーザー、および地域に基づいてセグメント化されています。

ニューラルネットワークソフトウェア市場、タイプ別

• データマイニングとアーカイブ
• 分析ソフトウェア
• 最適化ソフトウェア
• 視覚化ソフトウェア

タイプに基づいて、市場はは、データマイニングとアーカイブ、分析ソフトウェア、最適化ソフトウェア、および視覚化ソフトウェアに分かれています。分析ソフトウェアは、ニューラルネットワークソフトウェアの現在の市場リーダーである可能性が高いです。このセクションでは、画像認識、自然言語処理、異常検出などのアクティビティに対するソリューションを提供します。これらは、複数の業界で AI の採用を推進する重要な機能です。データマイニングとアーカイブツールは、最大の増加が見込まれています。増加するデータ量には、データの収集、保存、および取得のための効果的なシステムが必要です。ニューラルネットワークが複雑なデータセットを処理する能力を向上させるにつれて、このソフトウェアセグメントは、これらのインテリジェントシステムを動かすデータの準備と維持にとってますます重要になります。

ニューラルネットワークソフトウェア市場、コンポーネント別

• 人工ニューラルネットワーク
• ディープニューラルネットワーク
• サービス
• プラットフォーム

コンポーネントに基づいて、市場は人工ニューラルネットワーク、ディープニューラルネットワーク、サービス、およびプラットフォームに分かれています。プラットフォームは、ニューラル ネットワーク ソフトウェア市場の主要なカテゴリになると予測されています。この優位性は、その包括性から生まれます。プラットフォームは、ニューラル ネットワークの開発、トレーニング、展開のための包括的な環境を提供します。開発ツール、ライブラリ、クラウド コンピューティング アクセスなどのさまざまな機能を統合して、幅広いユーザー要件を満たすことがよくあります。サービスは、最も急速に成長するセグメントになると予測されています。この急速な成長は、AI の専門知識に対する需要の高まりによって推進されています。サービス プロバイダーは、モデルの構築、トレーニング、統合などの重要な支援を提供し、企業が大きな社内リソースを費やすことなく AI を活用できるようにします。

エンド ユーザー別ニューラル ネットワーク ソフトウェア市場

• 銀行、金融サービス、保険 (BFSI)
• ヘルスケア
• 通信および IT
• 輸送

エンド ユーザーに基づいて、市場は BFSI、ヘルスケア、通信および IT、輸送に細分化されています。分析に利用できる医療データが大量にあるため、ヘルスケアはニューラル ネットワーク ソフトウェアの現在の市場リーダーである可能性が最も高いです。このデータは、病気の検出、薬物研究、および個別化治療などのアプリケーションを強化します。輸送は、ニューラル ネットワーク ソフトウェアの急速な成長が見込まれています。これは、物体検出や意思決定などのタスクでニューラル ネットワークに大きく依存する、自動運転車と改良された運転支援システムの急速な発展によって推進されています。

ニューラル ネットワーク ソフトウェア市場、地域別

• 北米
• ヨーロッパ
• アジア太平洋
• その他の地域

地域に基づいて、世界のニューラル ネットワーク ソフトウェア市場は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、その他の地域に分類されます。現在、北米がニューラル ネットワーク ソフトウェア市場をリードしています。この優位性は、AI の研究開発に多額の投資をしている Google、Microsoft、IBM などの大手テクノロジー企業の存在感など、いくつかの要因に起因している可能性が高いです。アジア太平洋地域は、ニューラル ネットワーク ソフトウェア業界が最も急速に拡大すると予想されています。この急成長は、力強い経済成長、中国やインドなどの国による AI 開発への多額の投資、この地域の AI スタートアップ企業の増加などの要因によって推進されています。

主要プレーヤー

「世界のニューラル ネットワーク ソフトウェア市場」調査レポートは、世界市場に重点を置いた貴重な洞察を提供します。市場の主要プレーヤーは、Oracle Corporation、Qualcomm Technologies, Inc.、SAP SE、IBM Corporation、Microsoft Corporation、Intel Corporation、Google, Inc.、Alyuda Research LLC、Neural Technologies Ltd.、NVIDIA Corporation、Starmind International AG、Neuralware、および Ward Systems Group, Inc.です。競争環境セクションには、上記のプレーヤーの主要な開発戦略、市場シェア、および市場ランキング分析も含まれています。

当社の市場分析には、このような主要プレーヤー専用のセクションも含まれており、アナリストは、製品のベンチマークと SWOT 分析とともに、すべての主要プレーヤーの財務諸表に関する洞察を提供します。競争環境セクションには、上記の世界中のプレーヤーの主要な開発戦略、市場シェア、市場ランキング分析も含まれています。

ニューラルネットワークソフトウェア市場の最近の動向

• 2024年1月、テスラはFSDベータv12アップグレードの顧客への配布を開始し、自律運転へのコミットメントを満たすための重要な機会を企業に提供しました。FSDベータv12は、大規模なビデオクリップデータセットでトレーニングされた統合ニューラルネットワークを使用して、都市部の運転スキルを向上させます。このニューラル ネットワークは、明示的な C++ コードの大部分、合計 30 万行以上を置き換えます。
• 2023 年 11 月、Broadcom Inc. は、ソフトウェアを使用してカスタマイズできる最新の Trident 5-X12 プロセッサに、NetGNT (Networking General-purpose Neural-network Traffic-analyzer) と呼ばれる新しいオンチップ ニューラル ネットワーク推論エンジンを発表しました。
• 2022 年 8 月、有名な OpenVDB は、人工知能 (AI) と汎用処理装置 (GPU) の最適化を組み合わせて、科学計算、視覚化、その他の分野の専門家が大量で複雑なボリューム データをリアルタイムで処理できるように支援しました。これは、NVIDIA の NeuralVDB のリリースによって実現されました。煙や雲などのまばらなボリューム データの場合、NeuralVDB はメモリ フットプリントを 100 分の 1 に削減します。
• 2022 年 10 月、IBM は組み込み AI ソフトウェア ポートフォリオに 3 つの新しいライブラリを追加することを発表しました。これらのライブラリーにより、IBM エコシステムのパートナー、顧客、開発者は、AI を活用した製品の構築と販売をより簡単に、より迅速に、よりコスト効率よく行うことができるようになります。

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