ディープラーニング市場規模とシェア

ディープラーニング市場（2025年〜2030年）

Mordor Intelligenceによるディープラーニング市場分析

ディープラーニング市場規模は2025年に479億9千万米ドルと推定され、2030年には2,327億5千万米ドルに達すると予測されており、年平均成長率37.19%で推移しています。ハードウェアアクセラレータは現在、より低いレイテンシでより大規模なモデルを提供し、トランスフォーマーの技術革新があらゆる業界での採用を加速させています。金融機関、病院、製造業者、小売業者は、ニューラルネットワークを研究室に限定するのではなく、ワークフローに直接組み込んでいます。ハードウェアベンダー、クラウドプラットフォーム、ソフトウェア専門企業が新たな提携を形成し、企業購買者の導入時間を短縮しています。同時に、エネルギー使用、規制監視、スキル不足がスケールアウトのペースに課題をもたらしています。

主要なレポートの要点

  • 提供形態別では、ソフトウェア・サービスが2024年にディープラーニング市場シェアの67.9%を占め、一方ハードウェアは2030年まで年平均成長率37.5%での拡大が予測されています。
  • エンドユーザー産業別では、BFSI部門が2024年に24.5%の収益シェアで首位に立ち、ヘルスケア・ライフサイエンスは2030年まで年平均成長率38.3%で成長すると予測されています。
  • アプリケーション別では、画像・動画認識が2024年にディープラーニング市場規模の35.7%を占め、一方で自律システム・ロボティクスは2030年まで年平均成長率38.7%で進歩します。
  • 導入形態別では、クラウドソリューションが2024年にディープラーニング市場規模の62.1%のシェアを獲得し、2030年まで年平均成長率39.5%で成長する予定です。
  • 地域別では、北米が2024年にディープラーニング市場の32.5%を占め、一方でアジア太平洋地域は2025年から2030年にかけて最も速い37.2%の年平均成長率を記録すると予測されています。

セグメント分析

提供形態別：ハードウェア加速がインフラ変革を牽引

ハードウェアは2030年まで年平均成長率37.5%を記録し、GPU、カスタムASIC、ウエハースケールエンジンへの需要によって推進されています。NVIDIAのGB10 Grace Blackwellスーパーチップは、2,000億パラメータモデルを処理できる3,000米ドル価格のパーソナルAIステーションを強化しています。Cerebras Systemsは、ウエハースケールプラットフォームで毎秒1,500トークンの推論を実証し、従来のGPUクラスターと比較して57倍の速度向上を表しています。[3]Cerebras Systems, "Wafer-Scale Engine Delivers 1,500 TPS Inference," cerebras.net 通信事業者、自動車OEM、クラウドプロバイダーはこれらのアクセラレータを採用してフロアスペースとエネルギー消費を縮小しています。スタートアップは低い設備投資を活用して垂直ソリューションをプロトタイプ化し、業界固有のアプリケーションの市場投入時間を短縮しています。

ソフトウェア・サービスは、継続的な購読、管理プラットフォーム、統合プロジェクトが予測可能なキャッシュフローを生成するため、依然として収益の大部分を占めています。ヘルスケア、金融、製造業向けの垂直統合ファウンデーションモデルは、クライアントがドメイン専門知識を求めるためサービス需要を促進しています。クラウドベンダーはmodel-as-a-serviceオファリングをオーケストレーションツールとバンドルし、企業がインフラ管理を回避できるようにしています。カスタマイゼーションはコンサルティング支援を必要とし、ハードウェアが割合面で上回る場合でも二桁成長を維持しています。ハードウェア革新とソフトウェア収益化の共生関係により、ディープラーニング市場全体でバランスの取れた拡大が保証されています。

ディープラーニング市場
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エンドユーザー産業別：ヘルスケア変革が企業採用を加速

BFSIは2024年にディープラーニング市場シェアの24.5%を占め、詐欺検出、リスクモデリング、アルゴリズム取引を活用しています。大手銀行は、初回コンタクトで70%のクエリを解決するトランスフォーマーベースの顧客サービスエージェントを統合し、満足度スコアを上げコストを削減しています。決済ネットワークは、ストリーミングデータに異常検出を組み込み、詐欺取引をミリ秒単位でブロックしています。

ヘルスケア・ライフサイエンスは診断承認の急増により最も速い38.3%の年平均成長率を示しています。かつて手動レビューが必要だった放射線科ワークフローは現在、即座のトリアージを達成し、ゲノム解析者は数ヶ月ではなく数週間で有望な薬物標的を特定するためにファウンデーションモデルを展開しています。病院は患者記録を保護するためプライバシー保護連合学習を採用し、規制当局と保険会社を満足させています。製薬企業はAI駆動のタンパク質フォールディングとシミュレーションツールに投資し、臨床試験のタイムラインを加速しています。この勢いにより、ヘルスケアはディープラーニング市場の重要な収益エンジンとして位置づけられています。

アプリケーション別：自律システムが知覚を超えた市場進化を示す

画像・動画認識は、監視、品質管理、拡張現実のユースケースにより、2024年にディープラーニング市場規模の35.7%を占めました。エッジデバイスは現在、視覚ワークロードをオンサイトで処理し、レイテンシと帯域幅を削減しています。小売業者は在庫を最適化するため棚スキャンカメラを導入し、都市は交通渋滞を減らすため交通分析を統合しています。

自律システム・ロボティクスは2030年まで年平均成長率38.7%で拡大します。NVIDIAのIsaac GR00Tファウンデーションモデルは、倉庫と高齢者ケア施設でコンテキスト認識操作を実行するヒューマノイドロボットを可能にします。物流プロバイダーは複雑な都市環境をナビゲートする最終マイル配送ボットをパイロットしています。製造業者は、労働力不足の中で柔軟性を改善し、少数のデモンストレーションから新しいタスクを学習するAIガイドコボットを展開しています。受動的な感知から意思決定への移行により、自律性はディープラーニング市場の次のフロンティアとして確立されています。

ディープラーニング市場

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導入形態別：クラウド優位性が集中型AIアーキテクチャを強化

クラウドサービスは2024年にディープラーニング市場規模の62.1%を占め、年平均成長率39.5%の軌道に乗っており、スケーラブルなコンピュートと統合ツールに対する企業の選好を反映しています。OpenAIは現在、Google Cloudのインフラストラクチャでモデルを訓練・提供しており、ハイパースケール容量への依存を強調しています。プロバイダーは、アクセラレータインスタンス、管理ノートブック、ベクターデータベースをターンキースタックにパッケージ化し、導入サイクルを数ヶ月から数週間に短縮しています。

オンプレミスソリューションは、データ主権ワークロードにとって重要なままです。QualcommのAI Applianceは、保険会社と小売業者がプライバシーを保護しながらエグレス料金を下げ、モデルをローカルで実行するのを支援しています。訓練はクラウドで行われるが、レイテンシに敏感な推論はエッジまたはデータセンターで実行されるハイブリッドパターンが現れています。組織がワークロード配置を改良するにつれ、ディープラーニング市場は集中型スケールと分散型アジリティのバランスを取っています。

地域分析

北米は2024年にディープラーニング市場の32.5%を占め、TSMCがアリゾナ工場に1,650億米ドルを投資するため半導体製造が国内で拡大し、サプライチェーンリスクを削減しています。カナダは研究の優秀性を活かしてNLPスタートアップを生み出し、メキシコはAIハードウェアのニアショア組立拠点となっています。特にバージニア州とテキサス州の地域エネルギーグリッドは、最大140kWを消費するラックに対応するのに苦戦しており、公益事業者は再生可能容量を加速することを余儀なくされています。

アジア太平洋地域は年平均成長率37.2%の予測で最も急速な上昇を示しています。インドは、フィンテックとアグリテックソリューションの波を生み出すスタートアップに補助付きコンピュートクレジットを提供する国立AIセンターを実装しています。日本は、高齢化社会向けのサービスロボットを商品化するためロボティクスの遺産を活用し、韓国は5Gリーダーシップをスマートファクトリーでのエッジ AI導入と組み合わせています。オーストラリアは自律採掘トラックを実験し、東南アジアのeコマース企業は広大なモバイル消費者基盤にレコメンデーションエンジンを適用しています。ユースケースの多様性により、地域のディープラーニングソリューションに対する持続的需要が支えられています。

欧州は、グローバル売上高の最大3%の罰金を違反に課すことができるEU AI法からのコンプライアンス オーバーヘッドにもかかわらず、着実なペースで前進しています。ドイツの自動車メーカーは電気自動車の安全重要な知覚のための説明可能なAIを統合し、イタリアの機械メーカーは予測保守分析を組み込んでいます。北欧諸国は水力と風力資源でデータセンターに電力を供給し、持続可能性を重視するクライアントにアピールするカーボンニュートラルAIサービスを市場展開しています。英国は、欧州と英連邦市場の両方へのアクセスを求める米国とアジア企業を引き付ける柔軟なブレグジット後フレームワークを運営しています。これらのダイナミクスが総合的に、欧州を責任ある省エネルギーディープラーニング市場成長のハブとして位置づけています。

ディープラーニング市場

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競争環境

Cerebras、Groq、SambaNovaなどのスタートアップは、より低い電力エンベロープで推論ワークロードを最適化することでニッチを切り開いています。AMDのMI350ファミリーは世代間で35倍の向上で既存企業に挑戦し、購買者に利益をもたらす価格競争を促しています。

ソフトウェア・サービスでは、断片化が優勢です。垂直統合専門企業は、ヘルスケア、金融、産業プロセスに調整された独自モデルを構築しています。システムインテグレータは、これらのモデルをワークフロー自動化とコンプライアンス監視とパッケージ化しています。生成AIの特許出願は2023年までに14,000ファミリーを超え、その半分がディープラーニングに関連しており、激しい知財競争を物語っています。ベンダーが人材を奪い合う中、実証された導入経験を持つチームの買収プレミアムが上昇しています。

戦略的提携により、従来のセクター境界が曖昧になっています。クラウドプロバイダーはカスタムシリコン、データプラットフォーム、管理推論エンドポイントをバンドルしています。チップメーカーは開発者マインドシェアをロックインするためソフトウェアフレームワークを共同設計しています。通信事業者は5G資産を活用してエッジAIサービスに参入し、統合基地局アクセラレータのためハードウェア企業と提携しています。フルスタックソリューションを提供するこの競争により、切り替えコストが上昇し、ディープラーニング市場全体で長期的な顧客関係が確固たるものになっています。

ディープラーニング業界リーダー

  1. NVIDIA Corporation

  2. Google LLC (Alphabet)

  3. Amazon Web Services, Inc.

  4. Microsoft Corporation

  5. IBM Corporation

  6. *免責事項:主要選手の並び順不同
ディープラーニング市場集中度
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最近の業界動向

  • 2025年6月：OpenAIがGoogle Cloudと複数年のコンピュート容量確保のためのパートナーシップを最終決定し、モデル訓練のハイパースケール依存を示している。
  • 2025年5月：AMDが35倍の性能向上を実現するMI350プロセッサーを発表し、2028年までに5,000億米ドルのAIシリコン市場を予測。
  • 2025年4月：NVIDIAがサプライチェーンリスクを軽減するためアメリカ製AIスーパーコンピューターの製造をコミット。
  • 2025年3月：NVIDIAとAlphabetがOmniverseとCosmosプラットフォームを通じてロボティクス、創薬、グリッド管理での協力を拡大。
  • 2025年4月：NVIDIAがサプライチェーンセキュリティの懸念に対処し、国内AI インフラ開発を支援するため、初めて米国でアメリカ製AIスーパーコンピューターを製造する計画を発表。

ディープラーニング業界レポートの目次

1. はじめに

  • 1.1 調査前提と市場定義
  • 1.2 調査範囲

2. 調査方法

3. エグゼクティブサマリー

4. 市場環境

  • 4.1 市場概要
  • 4.2 市場ドライバー
    • 4.2.1 非構造化データボリュームの爆発的成長
    • 4.2.2 AIアクセラレータのコスト削減と性能向上
    • 4.2.3 消費者向けディープラーニング統合（音声、視覚、IoT）
    • 4.2.4 医療画像・診断の採用急増
    • 4.2.5 ニッチ市場を開拓する垂直統合ファウンデーションモデル
    • 4.2.6 プライバシーと超低レイテンシのためのエッジ/オンデバイスディープラーニング
  • 4.3 市場制約
    • 4.3.1 高エネルギー消費と冷却コスト
    • 4.3.2 専門ディープラーニング人材の不足
    • 4.3.3 グローバルAI規制の強化（例：EU AI法）
    • 4.3.4 訓練データの知的財産・著作権責任
  • 4.4 サプライチェーン分析
  • 4.5 規制環境
  • 4.6 技術展望
  • 4.7 ポーターの5つの力分析
    • 4.7.1 サプライヤーの交渉力
    • 4.7.2 購買者の交渉力
    • 4.7.3 新規参入の脅威
    • 4.7.4 代替品の脅威
    • 4.7.5 競争の激しさ
  • 4.8 市場に対するマクロ経済要因の評価

5. 市場規模と成長予測（価値）

  • 5.1 提供形態別セグメンテーション
    • 5.1.1 ハードウェア
    • 5.1.2 ソフトウェア・サービス
  • 5.2 エンドユーザー産業別セグメンテーション
    • 5.2.1 BFSI
    • 5.2.2 小売・eコマース
    • 5.2.3 製造業
    • 5.2.4 ヘルスケア・ライフサイエンス
    • 5.2.5 自動車・輸送
    • 5.2.6 通信・メディア
    • 5.2.7 セキュリティ・監視
    • 5.2.8 その他のアプリケーション
  • 5.3 アプリケーション別セグメンテーション
    • 5.3.1 画像・動画認識
    • 5.3.2 音声認識
    • 5.3.3 自然言語処理・テキスト分析
    • 5.3.4 自律システム・ロボティクス
    • 5.3.5 予測分析・予測
    • 5.3.6 その他のアプリケーション
  • 5.4 導入形態別セグメンテーション
    • 5.4.1 クラウド
    • 5.4.2 オンプレミス
  • 5.5 地域別セグメンテーション
    • 5.5.1 北米
    • 5.5.1.1 米国
    • 5.5.1.2 カナダ
    • 5.5.1.3 メキシコ
    • 5.5.2 南米
    • 5.5.2.1 ブラジル
    • 5.5.2.2 アルゼンチン
    • 5.5.2.3 その他の南米
    • 5.5.3 欧州
    • 5.5.3.1 ドイツ
    • 5.5.3.2 英国
    • 5.5.3.3 フランス
    • 5.5.3.4 イタリア
    • 5.5.3.5 スペイン
    • 5.5.3.6 ロシア
    • 5.5.3.7 その他の欧州
    • 5.5.4 アジア太平洋
    • 5.5.4.1 中国
    • 5.5.4.2 日本
    • 5.5.4.3 インド
    • 5.5.4.4 韓国
    • 5.5.4.5 オーストラリア
    • 5.5.4.6 その他のアジア太平洋
    • 5.5.5 中東・アフリカ
    • 5.5.5.1 中東
    • 5.5.5.1.1 サウジアラビア
    • 5.5.5.1.2 アラブ首長国連邦
    • 5.5.5.1.3 トルコ
    • 5.5.5.1.4 その他の中東
    • 5.5.5.2 アフリカ
    • 5.5.5.2.1 南アフリカ
    • 5.5.5.2.2 ナイジェリア
    • 5.5.5.2.3 エジプト
    • 5.5.5.2.4 その他のアフリカ

6. 競争環境

  • 6.1 市場集中度
  • 6.2 戦略的動き
  • 6.3 市場シェア分析
  • 6.4 企業プロファイル（グローバルレベル概要、市場レベル概要、コアセグメント、利用可能な財務情報、戦略情報、主要企業の市場ランク・シェア、製品・サービス、最近の動向を含む）
    • 6.4.1 NVIDIA Corporation
    • 6.4.2 Google LLC (Alphabet)
    • 6.4.3 Amazon Web Services, Inc.
    • 6.4.4 Microsoft Corporation
    • 6.4.5 IBM Corporation
    • 6.4.6 Meta Platforms, Inc.
    • 6.4.7 Intel Corporation
    • 6.4.8 Advanced Micro Devices, Inc.
    • 6.4.9 SAS Institute Inc.
    • 6.4.10 RapidMiner, Inc.
    • 6.4.11 Baidu, Inc.
    • 6.4.12 Qualcomm Technologies, Inc.
    • 6.4.13 Huawei Technologies Co., Ltd.
    • 6.4.14 Graphcore Ltd.
    • 6.4.15 Cerebras Systems, Inc.
    • 6.4.16 Xilinx (part of AMD)
    • 6.4.17 Samsung Electronics Co., Ltd.
    • 6.4.18 Oracle Corporation
    • 6.4.19 H2O.ai
    • 6.4.20 Databricks, Inc.
    • 6.4.21 SenseTime Group
    • 6.4.22 OpenAI LP
    • 6.4.23 Tesla, Inc.
    • 6.4.24 NEC Corporation
    • 6.4.25 Darktrace plc

7. 市場機会と将来展望

  • 7.1 ホワイトスペースと未充足ニーズ評価
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グローバルディープラーニング市場レポート範囲

 人間の脳にインスパイアされたかのようにデータを処理するようにコンピュータに教える AI の手法は「ディープラーニング」と呼ばれます。この調査では、ディープラーニングによって促進されるハードウェア、ソフトウェア、サービスからの収益を対象としています。ハードウェアセグメントには、中央処理装置（CPU）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）、特定用途向け集積回路（ASIC）、グラフィックス処理装置（GPU）、ネットワーキング製品、データストレージデバイスの需要調査が含まれます。画像認識、信号認識、データ処理などのディープラーニングアプリケーション用のクラウドベースプラットフォームも調査に含まれています。その他のアプリケーションには、自然言語処理、音声認識、製品推奨、予測保守が含まれます。

ディープラーニング市場は、提供タイプ別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、エンドユーザー産業別（BFSI、小売、製造業、ヘルスケア、自動車、通信、メディア）、アプリケーション別（画像認識、信号認識、データ処理）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東・アフリカ）にセグメント化されています。市場規模と予測は、上記すべてのセグメントについて価値（米ドル）ベースで提供されています。

提供形態別セグメンテーション
ハードウェア
ソフトウェア・サービス
エンドユーザー産業別セグメンテーション
BFSI
小売・eコマース
製造業
ヘルスケア・ライフサイエンス
自動車・輸送
通信・メディア
セキュリティ・監視
その他のアプリケーション
アプリケーション別セグメンテーション
画像・動画認識
音声認識
自然言語処理・テキスト分析
自律システム・ロボティクス
予測分析・予測
その他のアプリケーション
導入形態別セグメンテーション
クラウド
オンプレミス
地域別セグメンテーション
北米 米国
カナダ
メキシコ
南米 ブラジル
アルゼンチン
その他の南米
欧州 ドイツ
英国
フランス
イタリア
スペイン
ロシア
その他の欧州
アジア太平洋 中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
その他のアジア太平洋
中東・アフリカ 中東 サウジアラビア
アラブ首長国連邦
トルコ
その他の中東
アフリカ 南アフリカ
ナイジェリア
エジプト
その他のアフリカ
提供形態別セグメンテーション ハードウェア
ソフトウェア・サービス
エンドユーザー産業別セグメンテーション BFSI
小売・eコマース
製造業
ヘルスケア・ライフサイエンス
自動車・輸送
通信・メディア
セキュリティ・監視
その他のアプリケーション
アプリケーション別セグメンテーション 画像・動画認識
音声認識
自然言語処理・テキスト分析
自律システム・ロボティクス
予測分析・予測
その他のアプリケーション
導入形態別セグメンテーション クラウド
オンプレミス
地域別セグメンテーション 北米 米国
カナダ
メキシコ
南米 ブラジル
アルゼンチン
その他の南米
欧州 ドイツ
英国
フランス
イタリア
スペイン
ロシア
その他の欧州
アジア太平洋 中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
その他のアジア太平洋
中東・アフリカ 中東 サウジアラビア
アラブ首長国連邦
トルコ
その他の中東
アフリカ 南アフリカ
ナイジェリア
エジプト
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レポートで回答される主要な質問

ディープラーニング市場の現在の規模は？

ディープラーニング市場は2025年に479億9千万米ドルに位置し、2030年には2,327億5千万米ドルに達すると予測されています。

ディープラーニング市場で最も速く成長しているセグメントは？

ハードウェアアクセラレータが最も高い成長を示し、企業がより大規模なモデル向けにインフラをアップグレードするため年平均成長率37.5%で拡大しています。

ヘルスケアが最もダイナミックなエンドユーザー産業である理由は？

規制の明確化とFDA承認がAI対応診断を加速し、ヘルスケアを2030年まで年平均成長率38.3%に押し上げています。

ディープラーニング採用が直面する主な課題は？

高エネルギー消費、冷却コスト、専門人材の不足が市場成長の主要な制約要因です。

最終更新日:

ネットワーク分析産業に関するレポート
ネットワーク・アズ・ア・サービス産業レポート
ニューラルネットワークソフトウェア産業
スマートラーニングシステム産業概要
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