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Stratistics MRCによると、世界の統合学習ソリューション市場は2024年に1億3,749万ドルを占め、2030年には2億9,237万ドルに達すると予測され、予測期間中の年平均成長率は13.4%です。 データのプライバシーとセキュリティを保証しながら、分散化されたデバイスやサーバー間で協調的にモデルをトレーニングする手段を提供するFederated Learningソリューションは、機械学習分野のパラダイムシフトを象徴している。 フェデレーテッド・ラーニングは、様々なソースからの生データを単一のサーバーに統合する代わりに、ローカル・トレーニングが行われるデータ・ロケーションにモデルを送信する。 基礎となるデータは決して共有されない。その代わりに、ローカルで学習されたモデルが組み合わされてグローバル・モデルが生成される。 さらに、この戦略は、セキュリティ上の懸念やプライバシー法により機密データの共有が困難な、医療、金融、通信などの業界で特に役立つ。
世界保健機関（WHO）によれば、健康の社会的決定要因に取り組むことは、集団全体の健康の公平性とアウトカムを改善するために極めて重要である。
マーケット・ダイナミクス:
Driver:
増加するIoTデバイスの使用。
モノのインターネット（IoT）の結果、接続されたデバイスの数は指数関数的に増加し、ネットワークのエッジで大量のデータを生成している。 産業用センサーからスマート家電まで、これらのガジェットは、新たな視点を得て生産性を高めるために活用できる有用なデータを生成する。 ネットワーク容量に負担をかけることなく、連携学習はこのデータを機械学習に利用するスケーラブルな方法を提供する。 さらに、連合学習は、IoT デバイス上でローカルにデータを処理することにより、中央のストレージや大規模なデータ伝送の必要性を減らすことで、エッジでのリアルタイムの分析と意思決定を可能にします。
制約：。
計算と通信の法外なコスト。
統合学習は通信コストが高く、多くの処理能力を必要とします。 ローカル学習は参加するすべてのデバイスに必要で、特に複雑なモデルの場合、リソースを大量に消費する可能性がある。 これらの仕様は、時代遅れのスマートフォンやIoTセンサーのような処理能力の低いデバイスでは難しく、パフォーマンスが安定せず、遅延が発生する可能性があります。 さらに、数千台または数百万台のデバイスを使用する大規模な展開では、モデルの更新を集約するためにデバイスと中央サーバー間で頻繁に通信を行うと、大量の帯域幅を消費する可能性があります。
機会：。
プライバシーを重視するセクターにおける成長。
統合学習は、データのセキュリティとプライバシーが重要な関心事であるヘルスケア、金融、法律のようなセクターに大きな可能性を提示します。 患者のプライバシーを保護しながら複数の診療所や病院のデータを活用することで、ヘルスケアにおける連合学習は、病気の発見や患者のケアのための予測モデルの作成を促進することができる。 また、金融分野では、複数の金融機関のプライベートな金融データを活用することで、クレジットスコアリングや不正検知を改善することができる。 法律事務所では、クライアントの機密を守りながら、連合学習を使用して、デリケートな法的文書や訴訟履歴を調べることができます。
脅威：。
プライバシーとセキュリティに対するリスク。
統合学習はデータ・プライバシーを改善することを意図しているが、セキュリティ・リスクはまだ存在する。 メンバシップ推論やモデルの逆変換を含む様々な攻撃が、共有されたモデル更新からプライベートデータを取得するために敵によって仕掛けられる可能性がある。 また、悪意のある参加者は、汚染されたデータや欠陥のあるモデル更新をトレーニングプロセスに持ち込む可能性があり、その結果、結果が危険にさらされたり、モデル性能が悪化したりする可能性があります。 さらに、安全な集計、異常検知、差分プライバシーのような強力な防御を作成し、展開することは重要だが難しい。
COVID-19の影響:
COVID-19の流行は、データのプライバシーとセキュリティに関する厳格な基準を守りつつ、重要な洞察のためにデータを活用することを様々な分野の教育機関が目指しているため、連携学習ソリューションの実装を加速させている。 分散型データ処理技術の必要性は、リモートワークの傾向やデジタルインフラへの依存の高まりによって浮き彫りになった。 さらに、個人情報保護法に抵触することなく、患者の転帰やウイルス蔓延の予測モデルを作成することが急務となっているため、連携学習は医療業界で大きな関心を集めている。
クラウドベースのセグメントが予測期間中最大になる見込み。
連携学習ソリューション市場では、クラウドベースのセグメントが最大のシェアを占めている。 クラウドベースの連携学習ソリューションには、費用対効果、拡張性、柔軟性の面でいくつかの利点がある。 クラウドインフラストラクチャの広範な処理能力とストレージ容量を利用することで、これらのソリューションは、企業が大規模な連携学習課題を効果的に処理・処理するのに役立つ。 さらに、クラウドは、特に複数の拠点を持つ企業にとって、分散したネットワーク間でのスムーズなコラボレーションとデータ共有を可能にする能力を備えているため、連合学習に最適な環境である。
予測期間中、中小企業（SMEs）セグメントが最も高いCAGRが予測される。
Federatedラーニングソリューション市場の中小企業（SMEs）セグメントは、最も高いCAGRで成長すると予測されています。 セキュリティとプライバシーを犠牲にすることなく、データ主導の洞察を求める需要が高まっているため、中小企業は連携学習ソリューションを採用する割合が増加している。 中小企業は、大企業とは対照的に、従来の集中型データ処理に必要な大規模なインフラやリソースを持たないことが多い。 Federated Learningは、中小企業に、分散化されたデータで機械学習の可能性を活用できる、手頃な価格で拡張可能な代替手段を提供します。
最大のシェアを持つ地域：。
北米がFederated Learning Solutions市場で最大のシェアを占めている。 重要な市場プレイヤーの強い存在感、技術開発、幅広い産業における最先端技術の急速な採用が、この優位性の理由である。 統合学習ソリューションは、北米の強固なITインフラ、良好な規制環境、研究開発への大規模投資によって成長している。 さらに、医療、金融、小売、通信などの業界における統合学習の採用は、この地域がデータのプライバシーとセキュリティを重視していることに加え、パーソナライズされたサービスと予測分析に対する需要の高まりによって後押しされている。
CAGRが最も高い地域：。
Federatedラーニングソリューションの市場は、アジア太平洋地域で最も高いCAGRで成長すると予測される。 急速なデジタルトランスフォーメーション、クラウドベースの技術採用の拡大、さまざまな業種におけるAIと機械学習への投資の増加が、この成長を促進する要因の一部となっている。 中国、インド、日本、韓国などの国々では、データ分析、IoT、エッジコンピューティングが大きく進歩しており、連携学習のようなプライバシーを保護する機械学習ソリューションの需要が高まっている。 さらに、データのプライバシーとセキュリティに関する意識の高まり、イノベーションとデジタル化を奨励する政府の取り組みが、アジア太平洋地域における市場機会の拡大に貢献しています。
市場の主なプレーヤー
Federated Learning Solutions市場の主要プレイヤーには、Microsoft Corporation、DataFleets Ltd、IBM Corporation、Alphabet Inc、Nvidia Corporation、Enveil Inc、Owkin Inc、Edge Delta Inc、Intellegens Ltd、Secure AI Labs、Cloudera Inc、Sherpa.aiなどがいる。
主な展開：。
2024年6月、多国籍テクノロジー企業のIBMと先端ロジック半導体メーカーのRapidus Corporationは、チップレットパッケージの量産技術の確立を目的とした共同開発パートナーシップを発表した。 この合意により、ラピダス社はIBMから高性能半導体のパッケージング技術の提供を受け、両社はこの分野でのさらなる技術革新を目指して協力する。
水曜日に発表された声明によると、2024年5月、マイクロソフト社とブルックフィールド・アセット・マネジメント社の再生可能エネルギー部門は、記録的なクリーンエネルギー契約を締結した。 この提携は、マイクロソフトが人工知能への投資を強化する中で実現したものだとブルームバーグは報じている。 テック企業は、全体的なエネルギー需要の増加に対処しながら、自社の持続可能性の目標を達成するために、クリーンエネルギー・ソリューションを求めるようになってきている；
2024年2月、グーグルはヨーロッパ全域で700メガワット以上のクリーンエネルギーのための一連の電力購入契約（PPA）を発表し、同社は今後2年間でオランダ、イタリア、ポーランドを含む地域で90％以上、ベルギーでは85％近いカーボンフリーエネルギーを達成することを可能にした。
対象となる展開モデル：
– クラウドベース
– オンプレミス
– ハイブリッド
– その他の展開モデル
対象となる組織規模：
– 中小企業（SMEs）
– 大企業（Large Enterprises ；
Applications Covered:
• Drug Discovery
• Data Privacy & Security Management
• Risk Management
• Shopping Experience Personalization
• Industrial Internet of Things
• Online Visual Object Detection
• Other Applications
End Users Covered:
• BFSI
• Healthcare and Life Sciences
• Retail and E-commerce
• Manufacturing
• Energy and Utilities
• Government
• Media and Entertainment
• Telecommunications and Information Technology (IT)
• Other End Users
Regions Covered:
• North America
o US
o Canada
o Mexico
• Europe
o Germany
o UK
o Italy
o France
o Spain
o Rest of Europe
• Asia Pacific
o Japan
o China
o India
o Australia
o New Zealand
o South Korea
o Rest of Asia Pacific
• South America
o Argentina
o Brazil
o Chile
o Rest of South America
• Middle East & Africa
o Saudi Arabia
o UAE
o Qatar
o South Africa
o Rest of Middle East & Africa
当レポートが提供するもの：
– 地域別および国別セグメントの市場シェア評価
– 新規参入企業への戦略的提言
– 2022年、2023年、2024年、2026年、2030年の市場データを網羅
– 市場動向（促進要因、制約要因、機会、脅威、課題、投資機会、
– 市場予測に基づく主要ビジネスセグメントにおける戦略的提言
– 主要な共通トレンドをマッピングした競合のランドスケープ
– 詳細な戦略、財務、最近の動向を含む企業のプロファイリング
– 最新技術の進歩をマッピングしたサプライチェーンの動向
無料カスタマイズサービス：
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– 企業プロファイリング
o 追加市場プレイヤーの包括的なプロファイリング（最大3社）
o 主要プレイヤーのSWOT分析（最大3社）
– 地域セグメンテーション
o クライアントの関心に応じた著名な国の市場推定、予測、CAGR（注：
-競合ベンチマーキング
製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング
1 エグゼクティブ・サマリー
2 序文
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データの検証
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査ソース
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件
3 市場動向分析
3.1 はじめに
3.2 推進要因
3.3 抑制要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 アプリケーション分析
3.7 エンドユーザー分析
3.8 新興市場
3.9 コビッド19の影響
4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 買い手の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争上のライバル関係
5 統合学習ソリューションの世界市場、展開モデル別
5.1 導入
5.2 クラウドベース
5.3 オンプレミス型
5.4 ハイブリッド
5.5 その他の展開モデル
6 世界の統合学習ソリューション市場：組織規模別
6.1 はじめに
6.2 中小企業（SMEs）
6.3 大企業
7 統合学習ソリューションの世界市場：用途別
7.1 はじめに
7.2 創薬
7.3 データプライバシーとセキュリティ管理
7.4 リスク管理
7.5 ショッピング体験のパーソナライゼーション
7.6 モノの産業インターネット
7.7 オンライン視覚物体検出
7.8 その他のアプリケーション
8 世界の統合学習ソリューション市場、エンドユーザー別
8.1 はじめに
8.2 BFSI
8.3 ヘルスケアとライフサイエンス
8.4 小売・Eコマース
8.5 製造業
8.6 エネルギーと公益事業
8.7 政府機関
8.8 メディアとエンターテインメント
8.9 通信と情報技術（IT）
8.10 その他のエンドユーザー
9 統合学習ソリューションの世界市場：地域別
9.1 はじめに
9.2 北米
9.2.1 米国
9.2.2 カナダ
9.2.3 メキシコ
9.3 ヨーロッパ
9.3.1 ドイツ
9.3.2 イギリス
9.3.3 イタリア
9.3.4 フランス
9.3.5 スペイン
9.3.6 その他のヨーロッパ
9.4 アジア太平洋
9.4.1 日本
9.4.2 中国
9.4.3 インド
9.4.4 オーストラリア
9.4.5 ニュージーランド
9.4.6 韓国
9.4.7 その他のアジア太平洋地域
9.5 南米
9.5.1 アルゼンチン
9.5.2 ブラジル
9.5.3 チリ
9.5.4 その他の南米地域
9.6 中東・アフリカ
9.6.1 サウジアラビア
9.6.2 アラブ首長国連邦
9.6.3 カタール
9.6.4 南アフリカ
9.6.5 その他の中東・アフリカ地域
10 主要開発
10.1 契約、パートナーシップ、提携、合弁事業
10.2 買収と合併
10.3 新製品上市
10.4 事業拡大
10.5 その他の主要戦略
11 企業プロフィール
11.1 マイクロソフト・コーポレーション
11.2 データフリート・リミテッド
11.3 IBMコーポレーション
11.4 アルファベット
11.5 エヌビディア・コーポレーション
11.6 エンベイル
11.7 株式会社オウキン
11.8 エッジデルタ
11.9 Intellegens Ltd.
11.10 セキュアAIラボ
11.11 Cloudera Inc.
11.12 Sherpa.ai
表一覧
1 統合学習ソリューションの世界市場展望、地域別（2022-2030年） ($MN)
2 統合学習ソリューションの世界市場展望：展開モデル別（2022-2030年） ($MN)
3 統合学習ソリューションの世界市場展望：クラウドベース別（2022-2030年） ($MN)
4 統合学習ソリューションの世界市場展望：オンプレミス型別（2022-2030年） ($MN)
5 統合学習ソリューションの世界市場展望：ハイブリッド別（2022-2030年） ($MN)
6 統合学習ソリューションの世界市場展望：その他の展開モデル別（2022-2030年） ($MN)
7 統合学習ソリューションの世界市場展望：組織規模別（2022-2030年） ($MN)
8 統合学習ソリューションの世界市場展望：中小企業（SMEs）別（2022-2030年） ($MN)
9 統合学習ソリューションの世界市場展望：大企業別 (2022-2030) ($MN)
10 統合学習ソリューションの世界市場展望：用途別 (2022-2030) ($MN)
11 統合学習ソリューションの世界市場展望：創薬別 (2022-2030) ($MN)
12 統合学習ソリューションの世界市場展望：データプライバシーとセキュリティ管理別 (2022-2030) ($MN)
13 統合学習ソリューションの世界市場展望：リスク管理別（2022-2030年） ($MN)
14 統合学習ソリューションの世界市場展望：ショッピング体験パーソナライゼーション別 (2022-2030) ($MN)
15 統合学習ソリューションの世界市場展望：Industrial Internet of Things別（2022-2030年） ($MN)
16 統合学習ソリューションの世界市場展望：オンライン視覚物体検出別（2022-2030年） ($MN)
17 統合学習ソリューションの世界市場展望：その他の用途別 (2022-2030) ($MN)
18 統合学習ソリューションの世界市場展望：エンドユーザー別 (2022-2030) ($MN)
19 統合学習ソリューションの世界市場展望：BFSI別（2022-2030年） ($MN)
20 統合学習ソリューションの世界市場展望：ヘルスケア・ライフサイエンス別 (2022-2030) ($MN)
21 統合学習ソリューションの世界市場展望：小売・Eコマース別 (2022-2030) ($MN)
22 統合学習ソリューションの世界市場展望：製造業別（2022-2030年） ($MN)
23 統合学習ソリューションの世界市場展望：エネルギー・公益事業別（2022-2030年） ($MN)
24 統合学習ソリューションの世界市場展望：政府機関別（2022-2030年） ($MN)
25 統合学習ソリューションの世界市場展望：メディアとエンターテインメント別（2022-2030年） ($MN)
26 統合学習ソリューションの世界市場展望：通信・情報技術（IT）別（2022-2030年） ($MN)
27 統合学習ソリューションの世界市場展望：その他のエンドユーザー別（2022-2030年） ($MN)
注）北米、欧州、APAC、南米、中東・アフリカ地域の表も上記と同様に表記しています。
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