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フェデレーテッド・ラーニングの市場規模と動向
世界のフェデレーテッドラーニング市場規模は2022年に1億1940万米ドルと推定され、2023年から2030年まで年平均成長率12.7％で成長すると予測されている。機械学習（ML）技術とアルゴリズムにおける絶え間ない技術革新は、フェデレーテッドラーニングの有効性を大幅に高め、さまざまな用途でより魅力的なものにしている。AIが進化し続けるにつれて、フェデレーテッドラーニングはこれらの高度な技術を採用することで調整し、分散したデバイス間でモデルを学習する効率を向上させている。この継続的な進歩により、フェデレーテッドラーニングはより魅力的なものとなり、分散型ネットワーク全体で強力なデータプライバシーを維持しながら、ヘルスケアや金融などのさまざまな業界に対応できるようになる。
多様なデバイスを横断する統合学習のスケーラビリティは、より幅広いユーザー層を惹きつける極めて重要な原動力であり、あらゆる規模の企業が多額のインフラ投資を行うことなくその恩恵にアクセスすることを可能にする。このアクセシビリティは、革新的なAIソリューションを求める様々な業界への幅広い導入を促進する。同時に、その費用対効果は強力なインセンティブとして機能し、参入障壁を下げ、より広範な企業がこのテクノロジーを採用するよう誘引する。この拡張性とコスト効率という2つの魅力は相乗的に市場拡大を促進し、医療、金融、IoTなど、多様な分野で汎用性が高く、求められるソリューションとしてフェデレイテッド・ラーニングを確固たるものにしている。
Federatedラーニングにより、医療機関は生の患者データを共有することなくAIモデルをトレーニングすることができる。これにより、各医療機関内の機密情報を保護しながら、診断モデルや治療モデルを共同で改善することができる。様々な医療機関の知識をプールすることで、統合学習はより強固で正確な診断や予測モデルの作成を可能にする。例えば、米国のメイヨー・クリニック、クリーブランド・クリニック、ジョンズ・ホプキンス・メディスンなどの医療機関は、連合学習を導入している。これらの医療機関は、病院や研究施設のそれぞれのネットワークで患者のプライバシーと機密性を守りながら、診断モデルを強化するために連合学習技術を利用している。
業界別インサイト
2022年の市場シェアは、IT＆テレコミュニケーション分野が27.3％超と圧倒的であった。IT・通信業界は、様々なシステムやネットワークに分散した膨大かつ多様なデータセットを保有している。Federatedラーニングはその分散した性質に合致し、機密データを損なうことなく協調的なモデルトレーニングを可能にする。データ・プライバシーとセキュリティを重視するこの業界の姿勢は、フェデレイテッド・ラーニングの分散型アプローチと完全に合致している。さらに、ITと電気通信の分野では、常に革新と最適化が求められているため、データを集中化することなく効率的に活用する必要がある。ITと通信におけるリアルタイムのデータ分析と処理の必要性は、デバイス上でトレーニングを実行し、待ち時間を最小化し、ネットワーク・パフォーマンスを向上させるフェデレイテッド・ラーニングの能力によって満たされる。
ヘルスケア＆ライフサイエンス分野は、予測期間中に14.3％のCAGRを記録すると予想されている。ヘルスケアの個別化により、個々の患者データに基づいてカスタマイズされた治療が必要になることが多い。統合学習は、より正確で個別化されたAIモデルの作成を可能にし、患者の機密性を損なうことなく精密医療の進歩を可能にする。統合学習は、医療機関全体で利用可能な多様で広範なデータセットの活用を最適化する。データのプライバシーを守りつつ、これらのデータの集合的な分析を可能にし、疾患予測、治療最適化、ヘルスケア全体のイノベーションの強化につながります。
地域インサイト
2022年の市場シェアは、北米が34.0%超と最も高い。北米のヘルスケア、金融、テクノロジーなどの主要産業は、先進的なAI技術をいち早く採用している。協調的なモデル学習を可能にする一方で、データプライバシーに関する懸念に対処する統合学習の能力は、これらのセクターとよく共鳴し、この地域での広範な採用と市場支配につながっている。この地域は、学界、研究機関、産業界の間で強力な協力ネットワークを育んでいる。このコラボレーションは、専門知識、リソース、データの共有を促進し、データプライバシーを損なうことなく、フェデレイテッドラーニングの協調モデルトレーニングに理想的です。
アジア太平洋地域は、2023年から2030年までのCAGRが14.2%になると予想されている。中国、日本、韓国、シンガポールなどの国々は、AI技術の著しい進歩を目の当たりにしている。これらの国々は研究開発に多額の投資を行っており、フェデレーテッドラーニングを含むAIイノベーションのための盛んなエコシステムを育成している。アジア太平洋地域の産業界は、さまざまな用途におけるAIソリューションの可能性をますます認識しつつある。データ・プライバシーの懸念に対処すると同時にコラボレーションを可能にする統合学習の能力は、この地域の医療、金融、自動車などのセクターに共鳴している。
アプリケーション・インサイト
産業用モノのインターネット（IIoT）セグメントは、2022年の収益シェア24.3％で市場を支配した。連合学習に対する需要の伸びは、IIoT環境の分散型構造との自然な整合性によって推進されている。データを一元化することなく、分散したデバイス間でモデルを訓練する統合学習の能力は、IIoTの本質的に分散化された性質と強く共鳴している。この互換性は、IIoTに依存する業界内での採用を促進し、市場の拡大を促進する。さらに、IIoT環境内のさまざまなデバイスにわたってAIモデルを継続的に強化し、運用を最適化することは、より広範な導入と市場成長の原動力となる。
創薬セグメントは、予測期間中に大きなCAGRを記録すると予想されている。Federated Learningは、機密情報を共有することなく、さまざまなグループがモデルトレーニングに協力できることが、市場で成長している大きな理由である。さまざまな組織が個人データを共有することなく医薬品開発に協力できるようにすることで、プロセスがスピードアップする。このアプローチは、効率的に共同作業を行う安全な方法を求める製薬会社、研究所、医療グループの間で信頼を得る。フェデレーテッド・ラーニングがデータを安全に保ちながら分析をスピードアップできることが証明されるにつれ、より多くの業界がその利用に興味を持ち始め、業界の成長を牽引している。
組織規模の洞察
2022年の売上高シェアは61.9%で、大企業セグメントが市場を支配している。大企業は、その分散構造と規模への適応性から、フェデレーテッドラーニングへの傾倒を強めている。このアプローチにより、機密データを一元管理することなく、組織内の多様な部門や部署がAIモデルのトレーニングで協力できるようになり、厳格なプライバシー規制へのコンプライアンスが確保される。Federatedラーニングは、大企業特有の膨大で多様なデータセットに対応し、リソースの割り当てを最適化し、異なる部門間のモデルトレーニングを加速する。分散化されたデータの取り扱いは、データ漏洩のリスクを最小限に抑え、企業のリスク管理戦略に合致し、コンプライアンス文化を醸成します。
計算資源が限られている中小企業にとっても、フェデレーテッドラーニングによってAIモデルの共同学習が容易になることは、市場成長を促進する重要な要因である。この包括的なアプローチにより、中小企業は多額のインフラを必要とすることなく、多様なデータソースを使用してモデルを共同で改良することができます。中小企業が多額の投資をすることなく高度なAIモデルのトレーニングに参加できるようにすることで、連合学習は最先端技術へのアクセスを民主化し、中小企業での幅広い採用を促進します。この民主化とフェデレーテッドラーニングのリソース効率的な性質は、その拡大に拍車をかけ、中小企業のAIソリューション市場を促進する。
主要企業と 市場シェア
著名な企業は、市場シェアを拡大するための主要なビジネス戦略として、製品の発売や開発、それに続く事業拡大、M&A、契約、協定、パートナーシップ、コラボレーションを利用してきた。各社は、市場への浸透を強化し、競争の激しい業界での地位を高めるために様々な手法を用いている。例えば、2023年3月、米国を拠点とするソフトウェア会社Consilient社は、金融犯罪を発見するための連合学習を利用したソリューションを発表した。この特別なツールは、データが保存されているさまざまな場所で有用な情報を共有することで、銀行や金融機関がリスクの高い活動を発見するのを助ける。
フェデレーテッド・ラーニングの主要企業：
アキュラティオ社
Cloudera, Inc.
エッジ・デルタ
エンベール
フェドエムエル
グーグル合同会社
IBMコーポレーション
インテル コーポレーション
ライフビット
エヌビディア・コーポレーション
世界のFederated Learning市場レポート・セグメンテーション
本レポートでは、世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、2017年から2030年までの各サブセグメントにおける最新動向の分析を提供している。この調査に関してGrand View Research社は、フェデレーテッドラーニング市場レポートを用途、組織規模、業種、地域に基づいて区分している：
アプリケーションの展望（収益、百万米ドル、2017年～2030年）
産業用モノのインターネット
創薬
リスク管理
拡張現実と仮想現実
データ・プライバシー管理
その他
組織規模の展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
大企業
中小企業
産業別展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
情報通信
ヘルスケア＆ライフサイエンス
BFSI
小売＆Eコマース
自動車
その他
地域別展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
ドイツ
UK
France
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
ラテンアメリカ
メキシコ
ブラジル
中東・アフリカ
サウジアラビア王国（KSA）
アラブ首長国連邦
南アフリカ
第1章 方法と範囲
市場セグメンテーションと調査範囲
調査方法
情報収集
情報・データ分析
調査方法
1.5. 調査範囲と前提条件
1.6. 市場形成と検証
1.7. 国別セグメントシェア算出
データソース一覧
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1.市場展望
2.2. セグメント別展望
競合他社の洞察
第3章 フェデレーテッドラーニング市場の変数、トレンド、スコープ
市場系統の展望
市場ダイナミクス
3.2.1.市場促進要因分析
市場阻害要因分析
3.2.3. 業界の課題
統合学習市場の分析ツール
3.3.1. 業界分析 – ポーターの分析
供給者の交渉力
買い手の交渉力
3.3.1.3.代替の脅威
3.3.1.4.新規参入による脅威
競合他社との競争
PESTEL分析
3.3.2.1.政治情勢
経済・社会情勢
3.3.2.3. 技術的ランドスケープ
3.4.ペインポイント分析
第4章 フェデレーテッドラーニング市場：アプリケーション推定とトレンド分析
4.1 セグメントダッシュボード
4.2 統合学習市場：アプリケーション動向分析、2022年・2030年（百万米ドル）
4.3 産業モノのインターネット
産業用モノのインターネット連携学習市場：2017年〜2030年の収益予測と予測（USD Million）
4.4 創薬
創薬フェデレーテッドラーニング市場の収益予測と予測、2017年〜2030年（USD Million）
4.5 リスク管理
リスク管理フェデレーテッドラーニング市場の収益予測と予測、2017年〜2030年（USD Million）
4.6 拡張現実と仮想現実
拡張現実と仮想現実の統合学習市場の収益予測と予測、2017年～2030年（USD Million）
4.7 データプライバシー管理
4.7.1. データプライバシー管理フェデレーテッドラーニング市場の収益予測および予測、2017年〜2030年（USD Million）
4.8 その他
その他のフェデレーテッドラーニング市場の収益予測および予測、2017年～2030年（百万米ドル）
第5章 統合学習市場：組織規模の推定と動向分析
5.1 セグメントダッシュボード
統合学習市場：組織規模の動向分析、2022年〜2030年（百万米ドル）
5.3 大企業
大企業市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
5.4. 中小企業
中小企業市場の収益予測と予測、2017年～2030年（USD Million）
第6章 統合学習市場：産業分野別推計と動向分析
6.1 セグメントダッシュボード
統合学習市場：産業別動向分析、2022年〜2030年（百万米ドル）
6.3 IT・通信
IT＆通信市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
6.4 ヘルスケア＆ライフサイエンス
ヘルスケア＆ライフサイエンス市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
6.5 BFSI
BFSI市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
6.6 小売・Eコマース
小売＆Eコマース市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
6.7 自動車
自動車市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
6.8. その他
その他市場の収益予測および予測、2017年～2030年（百万米ドル）
第7章 統合学習市場：地域別推計と動向分析
フェデレーテッドラーニング市場シェア、地域別、2022年〜2030年（USD Million）
7.2 北米
7.2.1.北米のフェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
7.2.2. 米国
7.2.2.1.米国のフェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年 （百万米ドル）
7.2.3. カナダ
カナダの統合学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
ヨーロッパ
欧州のフェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
イギリス
7.3.2.1.イギリスのフェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
ドイツ
ドイツのフェデレーテッドラーニング市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
7.3.4. フランス
フランスのフェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
7.4 アジア太平洋地域
アジア太平洋地域のフェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年〜2030年（USD Million）
7.4.2. 中国
7.4.2.1.中国フェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
日本
日本のフェデレーテッドラーニング市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
インド
インドのフェデレーテッドラーニング市場の推計と予測、2017年～2030年 （USD百万ドル）
7.4.5. 韓国
韓国 フェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
オーストラリア
オーストラリア フェデレーテッドラーニング市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
7.5 中南米
中南米のフェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
ブラジル
7.5.2.1.ブラジル連邦型学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
7.5.3. メキシコ
メキシコの統合学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
中東・アフリカ
中東・アフリカのフェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
韓国
7.6.2.1.KSAのフェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年 （USD百万ドル）
アラブ首長国連邦
UAEのフェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
7.6.4. 南アフリカ
南アフリカのフェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
第8章 競争環境競争環境
8.1 企業の分類
8.2 各社の市場ポジショニング
8.3 参加企業の概要
8.4 財務パフォーマンス
8.5 製品ベンチマーク
8.6 企業ヒートマップ分析
8.7 戦略マッピング
8.8 企業プロフィール／リスト
8.8.1.Acuratio Inc.
8.8.2. Cloudera Inc.
8.8.3. エッジデルタ
8.8.4. Enveil
8.8.5. FedML
8.8.6.
8.8.7. IBMコーポレーション
8.8.8. インテルコーポレーション
ライフビット
8.8.10.エヌビディア・コーポレーション
テーブル一覧
表1 フェデレーテッドラーニングの世界市場：用途別、2017年～2030年（百万米ドル）
表2 フェデレーテッドラーニングの世界市場：組織規模別、2017年～2030年（百万米ドル）
表3 フェデレーテッドラーニングの世界市場：産業分野別、2017年～2030年（百万米ドル）
表4 フェデレーテッドラーニングの世界市場：地域別、2017年～2030年（USD Million）
表5 北米のフェデレーテッドラーニング市場：国別、2017年～2030年（USD Million）
表6 ヨーロッパのフェデレーテッドラーニング市場：国別、2017年～2030年（USD Million）
表7 アジア太平洋地域のフェデレーテッドラーニング国別市場、2017年～2030年（USD Million）
表8 中南米のフェデレーテッドラーニング国別市場、2017年～2030年（USD Million）
表9 MEAフェデレーテッドラーニング市場：国別、2017年～2030年（百万米ドル）
表10 新製品／サービスを発売する主要企業
表11 M&Aに取り組む主要企業
表12 研究開発に従事する主要企業
表13 事業拡大に取り組む主要企業
List of Figures
図1 情報調達
図2 一次調査のパターン
図3 市場調査アプローチ
図4 バリューチェーンに基づくサイジングと予測
図5 市場シェア評価のためのQFDモデリング
図6 親市場分析
図7 患者-人口モデル
図8 市場形成と検証
図9 フェデレーテッドラーニング市場のスナップショット
図10 フェデレーテッドラーニング市場セグメントスナップショット
図11 フェデレーテッドラーニング市場の競合環境スナップショット
図12 市場調査プロセス
図13 市場ドライバー関連性分析（現在と将来のインパクト）
図14 市場阻害要因関連性分析（現在と将来への影響）
図15 フェデレーテッドラーニング市場：アプリケーション展望の要点（百万米ドル）
図16 統合学習市場：2022年と2030年のアプリケーション動向分析（百万米ドル）
図17 産業モノのインターネット連携学習市場：2017年～2030年の収益予測（USD Million）
図18 創薬フェデレーテッドラーニング市場の収益推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図19 リスク管理フェデレーテッドラーニング市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
図20 拡張現実・仮想現実フェデレーテッドラーニング市場の収益予測・予測、2017年～2030年（USD Million）
図21 データプライバシー管理フェデレーテッドラーニング市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
図22 その他フェデレーテッドラーニング市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
図23 フェデレーテッドラーニング市場組織規模の展望の要点（USD Million）
図24 フェデレーテッドラーニング市場：2022年および2030年の組織規模の動向分析（百万米ドル）
図25 大企業のフェデレーテッドラーニング市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
図26 中小企業のフェデレーテッドラーニング市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
図27 統合学習市場：産業別展望の主な要点（百万米ドル）
図28 フェデレーテッドラーニング市場：2022年および2030年の産業別動向分析（百万米ドル）
図29 IT・通信分野のフェデレーテッドラーニング市場：2017年～2030年の収益予測（百万米ドル）
図30 ヘルスケア＆ライフサイエンス連携学習市場の収益推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図31 BFSIフェデレーテッドラーニング市場の収益推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図32 小売・Eコマース・フェデレーテッド・ラーニング市場の収益推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図33 自動車向けフェデレーテッドラーニング市場の収益推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図34 その他フェデレーテッドラーニング市場の収益推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図35 地域市場主なポイント
図36 フェデレーテッドラーニング市場：地域別展望、2022年および2030年（百万米ドル）
図37 北米のフェデレーテッドラーニング市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
図38 米国フェデレーテッドラーニング市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
図39 カナダのフェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図40 欧州のフェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図41 イギリスのフェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図42 ドイツのフェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図43 フランスのフェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図44 アジア太平洋地域のフェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図45 日本 フェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図46 中国 フェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図47 インドのフェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図48 韓国 フェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図49 オーストラリアのフェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図50 中南米のフェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図51 ブラジル フェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図52 メキシコのフェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図53 MEAのフェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
図54 KSAのフェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
図55 UAE フェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図56 南アフリカのフェデレーテッドラーニング市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
図57 戦略フレームワーク
図58 企業の分類
