データ収集とラベリングは、人工知能（AI）や機械学習（ML）モデルで使用するための関連データを収集し、整理するプロセスである。データ収集では、カメラ、ボイスレコーダー、アンケート、ウェブスクレイピングなど、さまざまなソースから関連データを収集し、包括的なデータセットを作成する。データのラベリングは、収集したデータに関連情報やラベルを付けてまとめ、データセットにコンテキストを与えるプロセスである。 データ収集とラベリングの主なデータタイプは、テキスト、画像またはビデオ、音声である。機械学習モデルがラベル付けされたデータから学習し、新しいテキストデータに対して正確な予測を行うことを可能にするため、ラベル付けとデータ収集はテキスト関連のアプリケーションにおいて非常に重要である。これらは、データセット管理、セキュリティとコンプライアンス、データ品質管理、ワークフォース管理、コンテンツ管理、カタログ管理、センチメント分析など様々なアプリケーションで使用され、情報技術（IT）、自動車、政府、ヘルスケア、銀行、金融サービス、保険（BFSI）、小売、電子商取引など様々な業種で使用されている。 なお、この市場の見通しは、世界的な貿易関係や関税の急激な変化によって影響を受けている。本レポートは、改訂された予測や定量化された影響分析を含む最新の状況を反映するため、納品前に更新される予定です。報告書の「提言」と「結論」のセクションは、目まぐるしく変化する国際環境に対応する事業体の戦略を示すために更新される予定である。 2025年春、米国の関税の急速な引き上げとそれに伴う貿易摩擦は、情報技術分野、特にハードウェア製造、データインフラ、ソフトウェア展開に大きな影響を及ぼしている。輸入半導体、回路基板、ネットワーク機器に対する関税の引き上げは、ハイテク企業、クラウド・サービス・プロバイダー、データセンターの生産・運用コストを引き上げている。ノートパソコン、サーバー、家電製品の部品をグローバルに調達している企業は、リードタイムの長期化と価格上昇圧力に直面している。これと並行して、特殊なソフトウェア・ツールに対する関税と主要国際市場からの報復措置により、グローバルなITサプライチェーンが混乱し、米国で開発された技術に対する海外需要が減少している。こうした課題を乗り切るため、同部門は国内チップ製造への投資を加速させ、サプライヤー基盤を多様化し、AI主導の自動化を導入してオペレーションの回復力とコスト効率を高めている。 データ収集とラベリングの市場規模は、近年急激に拡大している。2024年の35億ドルから、2025年には年平均成長率（CAGR）24％で44億ドルに成長する。歴史的な期間の成長は、規制遵守、品質保証、業界特有のニーズ、AIモデル用のトレーニングデータ、アウトソーシングの動向に起因している。 データ収集とラベリング市場規模は、今後数年で飛躍的な成長が見込まれる。2029年には年平均成長率（CAGR）28％で119億ドルに成長する。予測期間の成長は、規制の進化、AI導入の増加、特殊なラベリング需要、データの複雑化、データラベリングサービスのグローバル化などに起因している。予測期間の主なトレンドは、AIモデル用トレーニングデータの拡大、画像・動画ラベリングの重要性の高まり、リアルタイムデータラベリングの需要、セキュリティとプライバシーへの配慮、アノテーションツールの進化など。 今後5年間の成長率28.1%という予測は、この市場の前回予測から0.3%という小幅な減少を反映している。この減少は主に米国と他国との間の関税の影響によるものである。クラウドストレージやオフショア注釈ツールに対する関税の賦課は、米国における大規模なデータ収集とラベリング構想、特にAIモデルトレーニングのコストを押し上げる可能性がある。また、相互関税や、貿易の緊張と制限の高まりによる世界経済と貿易への悪影響により、その影響はより広範囲に及ぶだろう。 市場は以下のように区分できる： データ・タイプ別：テキスト; 画像またはビデオ; 音声 アプリケーション別データセット管理; セキュリティ・コンプライアンス; データ品質管理; ワークフォース管理; コンテンツ管理; カタログ管理; センチメント分析; その他のアプリケーション 分野別: 情報技術（IT）; 自動車; 政府; 医療; 銀行・金融サービス・保険（BFSI）; 小売・Eコマース; その他分野 自律走行車の採用が増加していることから、データ収集・ラベリング市場の今後の成長が見込まれる。自律走行車とは、周囲の環境を感知し、人間の介入や洞察なしに航行できる乗り物のことである。データ収集とラベリングは、自動運転車にとって重要な技術である。データ収集とラベリングによって、自動運転車はデータのパターンを認識し、道路上で正しく安全な判断を下し、歩行者、他の車両、交通標識など、道路上のさまざまな対象物やシナリオに対応するために、それらを適切に分類することができるからである。例えば、2022年8月、米国の業界団体であるInsurance Information Institute, Inc.によると、2025年までに350万台の自動運転車が米国の道路を走り、2030年までに450万台まで増加すると予想されている。そのため、自律走行車の導入が進んでいることが、データ収集・ラベリング市場の成長を促進している。 機械学習と人工知能の台頭は、データ収集とラベリング市場の今後の成長を促進すると予想される。機械学習（ML）とは、アルゴリズムと統計モデルによって、コンピュータが明示的にプログラムされることなく、より多くのデータに触れるにつれて特定のタスクのパフォーマンスを向上させることを可能にするコンピュータサイエンスの分野を指す。人工知能（AI）は、人間の知能をシミュレートできる機械やシステムを包含する、より広い概念である。AIとMLのアルゴリズムは、センサー、ウェブサイト、IoTデバイスなど、多様なソースからのデータ収集を自動化することができる。データの収集、集約、前処理を行い、手作業を減らし、効率を高めることができる。例えば、米国の政府機関である労働統計局によると、2023年、機械学習エンジニアの雇用は2020年から2030年の間に22％増加すると予測されている。したがって、機械学習と人工知能の台頭がデータ収集とラベリング市場を牽引している。 技術の進歩は、データ収集とラベリング市場で人気を博している主要な傾向である。データ収集とラベリング市場で事業を展開する企業は、市場での地位を維持するために、リアルタイムデータ監視などの新技術を採用している。例えば、2022年5月、プロ仕様の高品質産業用工具を製造する米国のSumake North America社は、データ収集と工具セットアップのための工具管理システムEA-SC100を発売した。このシステムには、リアルタイムで結果を確認できるタッチスクリーンや、工具のセットアップとデータ収集のための遠隔管理システムが含まれている。EA-SC100はコストを下げ、利益を高め、組立工程を合理化し、企業の品質維持を支援する。 データ収集とラベリング市場で事業を展開する主要企業は、データ注釈プロセスの効率性、拡張性、アクセシビリティを向上させるため、ウェブベースのデータラベリングツールなどのソフトウェア技術を革新している。ウェブベースのデータラベリングツールは、ユーザーがインターネットベースのインターフェースを通じてデータにラベル付け、分類、注釈を付けられるように設計されたソフトウェアプラットフォームである。例えば、2024年4月、米国のソフトウェア会社であるStradVision社は、高度な認識技術、特に運転や駐車のアプリケーションに必要な注釈プロセスを合理化することを目的とした、洗練されたウェブベースのデータラベリングツールであるLabelitを発表した。Labelitは、これまで手作業で管理されていた複雑なデータ・ラベリング作業を自動化し、クラウドベースの処理によって効率を大幅に改善する。その際立った特徴のひとつは、ユーザーの作業記録を追跡・分析する機能で、タスク完了時間の正確な計測を可能にしている。 2022年7月、日本を拠点とする先端半導体ソリューションのプロバイダーであるルネサス エレクトロニクス株式会社は、リアリティAIを非公開の金額で買収した。この買収により、ルネサはソフトウェアとAIツールの提供範囲を拡大し、ハードウェアとソフトウェアを統合した高度に最適化されたエンドポイント・ソリューションを提供する社内能力を高めることができ、ポートフォリオを拡大、多様化、充実させることができた。リアリティAI社は、米国を拠点とするソフトウェア開発会社で、データ収集とラベリングを事業としている。 データ収集とラベリング市場で事業を展開する主要企業には、Reality Analytics Inc.、Globalme Localization Inc.、Global Technology Solutions Inc.、Alegion Inc.、Labelbox Inc.、Dobility Inc.、Scale AI Inc.、Trilldata Technologies Pvt. Ltd.、Appen Limited、Summa Linguae Technologies SA、SuperAnnotate AI Inc、Keylabs.ai Ltd.、V7Labs Ltd.、Datasaur Inc.、Dataloop Ltd.、CloudFactory Limited、Clarifai Inc.、International Business Machines Corp.、Oracle Corp.、TELUS International、Amazon Mechanical Turk、Cogito Corp.、iMerit Technology Services Pvt Ltd.、Snorkel AI Inc.、Hive Digital Technologies Ltd.、Samasource Group 2024年のデータ収集・ラベリング市場で最大の地域は北米であった。アジア太平洋地域は、予測期間中、データ収集とラベリング市場レポートにおいて最も急成長している地域になると予想されている。データ収集とラベリング市場レポートの対象地域は、アジア太平洋, 西ヨーロッパ, 東ヨーロッパ, 北米, 南米, 中東, アフリカです。 データ収集とラベリング市場レポートの対象国は、オーストラリア、ブラジル、中国、フランス、ドイツ、インド、インドネシア、日本、ロシア、韓国、英国、米国、カナダ、イタリア、スペインです。

1.概要と重要な洞察 2.目次 3.表一覧 4.図表一覧 5.市場の定義と主要セグメント 6.世界市場の動向と戦略的アプローチ 7.世界の過去の市場規模および成長率（2019年～2024年）、金額（億ドル） 8.世界の予測市場規模・成長率（2024〜2034F）、金額（億ドル） 9.世界市場のセグメンテーション 9.1.世界市場のセグメンテーション（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 10.地域・国別市場分析 10.1.地域別の世界市場（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 10.2.国別の世界市場（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 11.アジア太平洋市場 11.1.アジア太平洋市場の分析 11.2.アジア太平洋地域の市場区分（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 12.中国市場 12.1.中国市場の分析 12.2.中国市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 13.インド市場 13.3.インド市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 14.日本市場 14.1.日本市場の分析 14.2.日本市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 15.オーストラリア市場 15.1.オーストラリア市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 16.インドネシア市場 16.1.インドネシア市場のセグメント（過去と予測）、2019年～2024年、2024年～2029年、2034年、金額（億ドル） 17.韓国市場 17.1.韓国市場の分析 17.2.韓国市場のセグメント化（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 18.西欧市場 18.1.西欧市場の分析 18.2.西欧市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 19.イギリス市場 19.1.イギリス市場のセグメント（過去と予測）、2019年～2034F、金額（億ドル） 20.ドイツ市場 20.1.ドイツ市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 21.フランス市場 21.1.フランス市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 22.イタリア市場 22.1.イタリア市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 23.スペイン市場 23.1.スペイン市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 24.東欧市場 24.1.東欧市場の分析 24.2.東欧市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 25.ロシア市場 25.1.ロシア市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 26.北米市場 26.1.北米市場の分析 26.2.北米市場のセグメント（過去と予測）、2019〜2034F、金額（億ドル） 27.アメリカ市場 27.1.米国市場の分析 27.2.米国市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 28.カナダ市場 28.1.カナダ市場の分析 28.2.カナダ市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 29.南米市場 29.1.南米市場の分析 29.2.南米市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 30.ブラジル市場 30.1.ブラジル市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 31.中東市場 31.1.中東市場の分析 31.2.中東市場のセグメント化（過去と予測）, 2019～2034F, 金額（億ドル） 32.アフリカ市場 32.1.アフリカ市場の分析 32.2.アフリカ市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 33.市場の競争状況 33.上位企業のプロファイル 34.付録