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レポート概要
データアノテーションツールの世界市場規模は、2023年に10億2900万米ドルとなり、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）26.5％で成長すると予測されている。 この成長の主な原動力は、自動車、小売、ヘルスケア分野で画像データアノテーションツールの採用が増加していることである。データ注釈ツールは、ユーザーがデータに属性タグを追加したり、ラベルを付けたりすることで、データの価値を高めることを可能にする。アノテーションツールを使用する主な利点は、データ属性の組み合わせにより、ユーザーがデータ定義を一箇所で管理できるようになり、複数の場所で同様のルールを書き換える必要がなくなることです。ビッグデータの台頭と膨大なデータセットの急増により、データ注釈の分野でも人工知能技術の活用が必要になりそうだ。データ注釈業界はまた、機械学習の改善に対する需要の高まりや、高度な自律走行技術への投資の高まりからも恩恵を受けていると予想される。
データ注釈は、ヘルスケア分野におけるAIの応用を強化する上で大きな役割を果たすと期待されている。AIを搭載した機械は、医療画像データ技術においてマシンビジョンや コンピュータビジョンを使用してパターンを感知し、可能性のある傷害を特定する。CTスキャン、MRI、X線画像のデータベースは、AIによって簡単にスクリーニングされ、様々な傷害を判断することができる。データ注釈ツールは、AIシステムが正常な医療画像と傷害のある医療画像から得られたデータを区別し、検査された個人の最終報告書を作成するための訓練に役立つ。このように、データアノテーションは、医療分野におけるAIの応用を強化する上で大きな役割を果たすと期待されている。例えば、2021年3月、米国を拠点とするInnodata Inc.は、AIデータ注釈ツールの機能を拡張し、患者の医療報告書を含めることを発表した。Innodata社は、AIデータ注釈ツールプラットフォームとSynodex医療データ抽出プラットフォームの機能を統合し、医療記録データ注釈プラットフォームを構築する計画を立てた。これにより、HIPAAに準拠し、すべてのセキュリティプロトコルに従った高品質のAIトレーニングデータが作成される。
モノのインターネット（IoT）、機械学習（ML）、ロボット工学、高度な予測分析、人工知能（AI）などの技術は、膨大なデータを生成する。技術の変化に伴い、データの効率化は、新たなビジネス革新、インフラ、新たな経済の創造に不可欠なものとなっている。こうした要因が業界の成長に大きく寄与している。データ・ラベリングの成長範囲が拡大しているため、AI対応のヘルスケア・アプリケーションを開発する企業は、機械学習やディープラーニングの能力を強化するのに役立つ必要なデータセットを提供するため、データ注釈会社と協力している。例えば、2020年11月、デジタルカスタマーエクスペリエンス（CX）、デジタルITソリューション＆サービスを提供するTelus Internationalは、機械学習を強化するAIアルゴリズムの設計に使用されるトレーニングデータとアノテーションプラットフォームソリューションを提供するLionbridge AIを買収すると発表した。この買収により、テルス・インターナショナルの次世代デジタル・ソリューション・ポートフォリオが強化され、世界的なリーチ拡大が期待される。
しかし、データ注釈ツールの不正確さが市場成長の阻害要因となっている。例えば、ある画像は解像度が低く、複数のオブジェクトが含まれている可能性があり、ラベル付けが困難である。市場が直面する主な課題は、ラベル付けされたデータの品質の不正確さに関連する問題である。手作業でラベリングされたデータには誤ったラベリングが含まれている場合があり、そのような誤ったラベリングを検出する時間は様々であるため、アノテーションプロセス全体のコストがさらにかさむ。しかし、洗練されたアルゴリズムの開発により、自動データアノテーションツールの精度は向上しており、近い将来、手動アノテーションへの依存とツールのコストが削減される。
市場の集中度と特徴
市場の主要プレーヤーによる重要な技術革新が、データ注釈ツール市場における技術革新の度合いを高めている。さらに、斬新な製品を開発し、最も確立された分野にさえ革命を起こすために、多くの企業がAIを活用するようになっていることも、予測期間中に斬新なイノベーションの必要性を高めると予測されている。
主要プレーヤーによる戦略的な合併や買収が、市場の成長を大きく後押ししている。さらに、データアノテーションベンダーは、多様な顧客層へのソリューションやサービス提供を拡大・拡張するために、大手ハイテク企業との協業も進めている。例えば、アマゾンウェブサービス（AWS）は、AIのライフサイクルのための高品質データの供給元であるAppen Limitedに、AIのイノベーションとソリューションのための主要クラウドとして選ばれている。複数年の契約により、AppenがAIデータソース、モデル検証、アノテーションのための新たな企業向けソリューションを構築する中で、両社は協力関係を深めている。
データ注釈ツール市場は、データプライバシーとセキュリティをめぐる規制の進展に大きな影響を受けると予想される。こうした規制の遵守は極めて重要であり、業界特有のコンプライアンス対策を効果的に統合したアノテーションツールは競争優位を保つだろう。しかし、厳しい規制はコストを引き上げ、ツール開発者とユーザー双方に複雑さをもたらす可能性がある。
データアノテーションは、データを機械やAIモデルが理解できる形式に変換するという特殊な性質を持つため、この市場におけるサービス代替の脅威は現在のところ低い。AIやMLモデルの増加により、信頼性の高いデータ注釈の需要はさらに高まっている。AIを活用したデータアノテーションツールは、将来的に主要な作業を自動化し、コストを削減する可能性はあるが、複雑なデータを理解し解釈する人間の専門知識は依然として不可欠である。
同市場の特徴は、ダイナミックなエンドユーザー環境にある。様々な業界がデータ注釈ツールを積極的に採用している。例えば、データのアノテーションは、ヘルスケア分野におけるAIアプリケーションの強化に重要な役割を果たす。医療画像データに注釈を付けることで、AIを搭載したシステムが傾向を分析し、潜在的な異常を特定し、さらには医療専門家が自動レポートを作成するのを支援することが可能になる。データ注釈ツールの他の有望なエンドユーザー・セグメントとその特定の用途を探ることは、市場の将来の成長可能性を理解する上で極めて重要である。
タイプ・インサイト
2022年にはテキストデータアノテーションツールセグメントが市場をリードし、世界売上高の36％以上のシェアを占めた。タイプ別に見ると、市場はテキスト、画像／動画、音声に区分される。予測期間中は、画像／動画アノテーションセグメントが市場を支配すると見られている。画像データアノテーションの主な用途としては、医療画像分野における医療業界が挙げられる。例えば、医療画像を利用した機械学習ソリューションを開発する新興企業への投資総額は、2018年上半期までに5億2200万ドルに達した。Infervision社、Zebra Medical Vision社、Arteries社などの新興企業は、データアノテーション市場における医療分野内の著名な新興企業である。
テキストアノテーション分野は、電子商取引や臨床研究用途でのアプリケーションの増加により、予測期間中に有望なペースで拡大する見込みである。テキストアノテーションは、テキストのパターン、音声、アノテーションされたデータの意味的なつながりを認識できるようにAIの能力を微調整する必要があるため、世界市場を支配する。音声分野は、同市場で中程度のシェアを占めると予想される。例えば、2021年4月、ビデオテレフォニーソフトウェアのZoomは、画面注釈の強化、ズームルーム用の高度なハードウェアソリューション、ズームチャットの管理能力の拡張、顧客からのフィードバックに基づくユーザーエクスペリエンスの向上など、プラットフォームの多数のアップデートを発表した。これらのアップデート機能により、ユーザーはハイライトされた注釈を消去することなく、テキストやオブジェクトをハイライトすることができます。ユーザーは、テキストやオブジェクトをハイライトするために、バニシングペン機能と呼ばれる新しいペン機能を利用することができます。
注釈タイプの洞察
2022年には手動セグメントが市場をリードし、世界収益の81％以上を占めた。アノテーションタイプに基づき、市場は手動、半教師付き、自動に分類される。手動データアノテーションは、人間があらゆるデータにラベル付けや注釈を付けるプロセスである。このアプローチは、正確性、高い完全性、最小限のデータ注釈作業、自動注釈と比較してデータに関連する興味深い洞察を発見できる可能性が高いなどの利点があるため人気があり、後にアルゴリズムに統合することができる。しかし、手作業によるアノテーションには費用と時間がかかるため、クラウドソーシング活動を通じて収集されたラベル付きデータが様々な用途に利用されています。
自動アノテーション分野は、予測期間中に有望なペースで成長すると予想されている。AIは、階層的な学習プロセスを使用してデータセットから高レベルで複雑な抽象化を抽出することを可能にする技術であるため、データ注釈産業にとって不可欠となっている。膨大なデータから意味のあるパターンを採掘・抽出する必要性がAIの成長を後押ししており、自動データ注釈ツールの需要をさらに押し上げると予想される。半教師付きシステムは、特定のラベル付きデータを識別するために使用することも、ラベルなしデータを半教師付きで分類するために使用することもできる。したがって、このアノテーションタイプの使用は限定的であり、市場でのシェアは中程度にとどまるだろう。
バーティカル・インサイト
2022年にはIT分野が市場をリードし、世界売上高の32％を占めた。ヘルスケアデータアノテーションツール分野は、予測期間中に良いペースで成長すると予想される。AIは、治療予測、診断自動化、医薬品開発、遺伝子配列決定など様々な用途でヘルスケア分野で広く採用されている。ヘルスケアにおけるデータセットは、機械学習アルゴリズムでトレーニングされる必要がある。トレーニングの質は、AIベースのアプリケーション開発に使用されるアルゴリズムの有効性と精度に大きく影響する。正確で高品質なデータセットへのアクセスは、ヘルスケア分野で成功するAI対応製品の開発における重要なステップである。したがって、データ注釈ツールは、AIにトレーニングデータセットを提供することによって、この分野の開発を推進する。
自動車分野は、データアノテーションツールが自動運転車に広く受け入れられていることから、予測期間中に最も高い成長率が見込まれている。自動運転車分野の開発を推進するため、画像アノテーションの改善に向けた研究開発費の増加が市場成長を後押ししている。例えば、2021年1月、TCSは自律走行車とコネクテッドカーのエコシステム・プレーヤー向けのオートスケープ・ソリューションセットの発売を発表した。このソリューションは、自動車OEM、サプライヤー、新興企業、フリートオーナーで構成されている。このソリューションは、技術とビジネスの課題に対処し、ペタバイト規模のデータ収集・分析、検証、アルゴリズムの展開などのサービスを提供し、現実世界での自律走行車の適切な誘導と制御を実現する。また、データアノテーションスタジオと自律走行車（AV）検証サービスも提供する。データアノテーションスタジオは、費用対効果の高いデータ整理とモデル管理を提供することで、企業のワークフローを強化するデータ分類ソリューションである。
地域インサイト
2022年の市場は北米が圧倒的で、世界売上高の36％以上を占めた。これは、市場で優位に立つために市場ベンダーが行った急速な製品・地域拡大戦略によるものである。欧州市場は予測期間中、安定した成長パターンを示すと予想される。さらに、画像アノテーションへの注目が高まっていることから、欧州地域の小売業や自動車産業の業務が強化されると予測されている。
アジア太平洋市場は、予測期間中に最も高いCAGRを記録すると予測されている。アジア太平洋地域の新興国は、特にヘルスケアと金融サービス産業において、データアノテーションツールの普及に大きな可能性を秘めています。アジア太平洋地域のヘルスケア産業の成長は、テクノロジーと革新的なヘルスケアアクセスプログラムの採用の増加によって顕著である。これらの要因により、近い将来、この地域での画像データ注釈ツールの需要が高まると予想されている。例えば、2021年4月、ゲノム配列データの注釈付けと臨床的解釈のためのデータ分析ツールを提供するCongenica Ltdは、マイクロ流体工学を専門とする英国のテクノロジー企業Camtech Diagnosticsとの提携を発表した。この取り組みにより、シンガポール、マレーシア、日本、韓国などでのコンジェニカのプレゼンスが拡大することが期待される。
主要企業と市場シェア
同市場のベンダー各社は、協業、買収・合併、他の主要プレイヤーとの提携など、いくつかの戦略的イニシアチブをとっている。さらに、これらの企業は、地理的拡大や製品発売を支援するための資金調達に注力している。例えば、2023年1月、世界的なHuman-in-the-Loop AI企業であるCloudFactoryは、CloudFactoryのクラス最高のワークフォースと業界をリードするAI支援ラベリング技術を組み合わせ、手作業によるラベリングよりも5倍速く高品質のラベリングデータを作成するVision AI製品であるrapid annotationを発表した。確立されたマネージド・ワークフォース・オペレーションと適応型AIアシスト・ラベリング・モデルを組み合わせることで、Accelerated Annotationはアノテーションの品質とスピードにバランスの取れたアプローチを提供する。
データ注釈ツールの主要企業
アペン・リミテッド
クラウドアプリケーション
コギト・テック合同会社
ディープ・システムズ
ラベルボックス社
ライトタグ
ロータス品質保証
プレイメント社
タグトグ社
クラウドファクトリー
クリックワーカー社
アレギオン
図 株式会社エイト
アマゾン・メカニカル・ターク社
爆発AI GMbH
マイティエーアイ
トリルデータ・テクノロジーズ
株式会社スケールAI
グーグル合同会社
ライオンブリッジ・テクノロジーズ
スーパーアノテート合同会社
最近の動向
2023年11月、AIライフサイクルのための高品質データプロバイダーであるAppen Limitedは、AIソリューションとイノベーションのための主要クラウドとしてAmazon Web Services（AWS）を選択した。アペンはAIデータソース、アノテーション、モデル検証のために追加のエンタープライズソリューションを活用するため、両社は複数年契約により協業を拡大する。アペンは、最先端のAWSサービスを統合することで、人とAIの架け橋となるAIデータプラットフォームを強化する。
2023年9月、Labelboxは生成AIによるイノベーションを支援する大規模言語モデル（LLM）ソリューションを発表し、Google Cloudとのパートナーシップを深める。大規模言語モデル（LLM）の導入により、企業は新たな競争優位性と商業的価値を生み出す多くのチャンスを手にすることができる。LLMシステムには、幅広いインテリジェント・アプリケーションに革命をもたらす能力がありますが、多くの場合、組織は人間の嗜好に合わせるためにLLMを調整または微調整する必要があります。Labelboxは、協力関係を拡大する一環として、Google CloudのジェネレーティブAI機能を活用し、Vertex AIによるLLMソリューションの開発を支援する。LabelboxのAIプラットフォームは、Vertex AIやGoogle CloudのModel Gardenリポジトリなど、Google Cloudの主要なAIおよびData Cloudツールと統合され、MLチームが視覚や自然言語処理（NLP）の最先端の機械学習（ML）モデルにアクセスし、主要なワークフローを自動化できるようになる。
2023年3月、Enliticは放射線部門のワークフロー改善を目的としたプラットフォーム「Enlitic Curie」の最新版をリリースした。このプラットフォームには、自然言語処理とコンピュータビジョンを用いて医用画像を解析・処理する「Curie|ENDEX」と、人工知能を用いて医用画像を検出し、医療情報セキュリティで保護する「Curie|ENCOG」が含まれる。
データ注釈ツールの世界市場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の業界動向の分析を提供しています。この調査に関してGrand View Research社は、世界のデータ注釈ツール市場レポートをタイプ、注釈タイプ、垂直、地域に基づいて区分している。
タイプ別展望（売上高、百万米ドル、2017～2030年）
テキスト
画像/ビデオ
オーディオ
アノテーションタイプの展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
マニュアル
半監視下
自動
業種別展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
IT
自動車
政府
ヘルスケア
金融サービス
小売
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
メキシコ
ヨーロッパ
ドイツ
英国
フランス
アジア太平洋
中国
日本
インド
南米
ブラジル
中東・アフリカ（MEA）
第1章 データ注釈ツール市場：調査方法と調査範囲
1.1 調査方法論
1.1.1 情報分析
1.1.2 市場形成とデータ可視化
1.2 調査範囲と前提条件
1.3 データソース一覧
1.3.1 セカンダリーソース
1.3.2 一次情報源
第2章 データ注釈ツール市場：エグゼクティブサマリー
2.1 データ注釈ツール – 産業スナップショットと主な購入基準
2.2 データ注釈ツールの世界市場
2.2.1 データアノテーションツールの世界市場、2017年～2030年
2.2.2 データアノテーションツールの世界市場、地域別、2017年～2030年
2.2.3 データアノテーションツールの世界市場：タイプ別、2017年～2030年
2.2.4 アノテーションの世界市場、アノテーションタイプ別、2017年～2030年
2.2.5 データアノテーションツールの世界市場、業種別、2017年～2030年
第3章 データアノテーションツール市場：変数・動向・スコープ
3.1 市場セグメンテーションとスコープ
3.2 データアノテーションツール市場の普及率と成長展望
3.3 データ注釈ツール – プロセスフローとバリューチェーン分析
3.4 市場ダイナミクス
3.4.1 市場促進要因
3.4.1.1 テキスト／画像をよりインタラクティブで魅力的なものにしたいというニーズの高まり
3.4.1.2 AIと機械学習の急速な浸透
3.4.1.3 自動運転車の開発に向けた研究開発費の増加
3.4.2 市場の阻害要因
3.4.2.1 複雑な画像の手動アノテーションに伴う熟練労働者の不足と高コスト
3.5 産業分析 – ポーターの分析
3.5.1 サプライヤーの力
3.5.2 買い手の力
3.5.3 代替品の脅威
3.5.4 新規参入による脅威
3.5.5 競争上のライバル関係
3.6 データ注釈ツール – PEST分析
3.6.1 政治的
3.6.2 経済
3.6.3 社会
3.6.4 技術的
3.7 Covid – 19 インパクト分析
第4章 データ注釈ツール：タイプ別展望
4.1 データアノテーションツールのタイプ別市場シェア（2022年・2030年
4.2 テキスト
4.2.1 テキストデータアノテーション市場：地域別、2017年～2030年
4.3 画像
4.3.1 画像データ注釈ツール市場：地域別、2017年～2030年
4.4 その他
4.4.1 その他データアノテーションツール市場、地域別、2017年～2030年
第5章 データアノテーションツール：アノテーションタイプの展望
5.1 データ注釈ツール市場：注釈タイプ別シェア（2022年〜2030年
5.2 手動
5.2.1 手動アノテーションツール市場、地域別、2017年～2030年
5.3 半教師付き
5.3.1 半教師付きデータ注釈ツール市場、地域別、2017年～2030年
5.4 自動
5.4.1 自動データ注釈ツール市場：地域別、2017年～2030年
第6章 データ注釈ツール：垂直的展望
6.1 データ注釈ツール市場：分野別シェア（2022年～2030年
6.2 IT
6.2.1 ITデータ注釈ツール市場、地域別、2017年～2030年
6.3 自動車
6.3.1 自動車向けデータアノテーションツール市場、地域別、2017年～2030年
6.4 政府
6.4.1 政府データアノテーションツール市場：地域別、2017年～2030年
6.5 ヘルスケア
6.5.1 ヘルスケアのデータアノテーションツール市場：地域別、2017年～2030年
6.6 金融サービス
6.6.1 金融サービス向けデータアノテーションツール市場：地域別、2017年～2030年
6.7 小売
6.7.1 小売データアノテーションツール市場：地域別、2017年～2030年
6.8 その他
6.8.1 その他データアノテーションツール市場：地域別、2017年～2030年
第7章 データアノテーションツール：地域別展望
7.1 北米
7.1.1 北米データアノテーションツール市場：タイプ別、2017年～2030年
7.1.2 北米データアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年～2030年
7.1.3 北米のデータアノテーションツール市場：垂直市場別、2017年～2030年
7.1.4 米国
7.1.4.1 米国のデータアノテーションツール市場：タイプ別、2017年～2030年
7.1.4.2 米国のデータ注釈ツール市場：注釈タイプ別、2017年〜2030年
7.1.4.3 米国のデータ注釈ツール市場：分野別、2017年～2030年
7.1.5 カナダ
7.1.5.1 カナダのデータアノテーションツール市場：タイプ別、2017年〜2030年
7.1.5.2 カナダのデータアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年〜2030年
7.1.5.3 カナダのデータアノテーションツール市場：業種別、2017年〜2030年
7.1.6 メキシコ
7.1.6.1 メキシコのデータアノテーションツール市場：タイプ別、2017年〜2030年
7.1.6.2 メキシコのデータアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年〜2030年
7.1.6.3 メキシコのデータアノテーションツール市場：業種別、2017年〜2030年
7.2 欧州
7.2.1 欧州データアノテーションツール市場：タイプ別、2017年〜2030年
7.2.2 欧州データアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年〜2030年
7.2.3 欧州データアノテーションツール市場：業種別、2017年～2030年
7.2.4 英国
7.2.4.1 英国データアノテーションツール市場：タイプ別、2017年～2030年
7.2.4.2 イギリスデータアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年〜2030年
7.2.4.3 英国：データアノテーションツール市場データ注釈ツール市場、分野別、2017年～2030年
7.2.5 ドイツ
7.2.5.1 ドイツのデータアノテーションツール市場：タイプ別、2017年〜2030年
7.2.5.2 ドイツのデータアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年〜2030年
7.2.5.3 ドイツのデータアノテーションツール市場：分野別、2017年〜2030年
7.2.6 フランス
7.2.6.1 フランスのデータアノテーションツール市場：タイプ別、2017年〜2030年
7.2.6.2 フランスのデータアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年〜2030年
7.2.6.3 フランスのデータアノテーションツール市場：分野別（2017年～2030年
7.3 アジア太平洋地域
7.3.1 アジア太平洋地域のデータアノテーションツール市場：タイプ別、2017年～2030年
7.3.2 アジア太平洋地域のデータ注釈ツール市場：注釈タイプ別、2017年～2030年
7.3.3 アジア太平洋地域のデータアノテーションツール市場：業種別、2017年～2030年
7.3.4 中国
7.3.4.1 中国データアノテーションツール市場：タイプ別、2017年〜2030年
7.3.4.2 中国データアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年〜2030年
7.3.4.3 中国データアノテーションツール市場：業種別、2017年〜2030年
7.3.5 日本
7.3.5.1 日本データアノテーションツール市場：タイプ別、2017年〜2030年
7.3.5.2 日本データアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年〜2030年
7.3.5.3 日本データアノテーションツール市場：分野別、2017年〜2030年
7.3.6 インド
7.3.6.1 インドデータアノテーションツール市場：タイプ別、2017年〜2030年
7.3.6.2 インドデータアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年〜2030年
7.3.6.3 インドデータアノテーションツール市場：業種別、2017年〜2030年
7.4 南米
7.4.1 南米のデータアノテーションツール市場：タイプ別、2017年〜2030年
7.4.2 南米のデータアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年〜2030年
7.4.3 南米のデータアノテーション市場：業種別、2017年～2030年
7.4.4 ブラジル
7.4.4.1 ブラジルのデータアノテーションツール市場：タイプ別、2017年～2030年
7.4.4.2 ブラジルのデータアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年〜2030年
7.4.4.3 ブラジルのデータアノテーションツール市場：業種別、2017年〜2030年
7.5 MEA
7.5.1 MEAのデータアノテーションツール市場：タイプ別、2017年〜2030年
7.5.2 MEAデータアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年〜2030年
7.5.3 MEAデータアノテーションツール市場：業種別、2017年～2030年
第8章 競争環境
8.1 企業プロフィール
8.1.1 annotate.com
8.1.1.1 会社概要
8.1.1.2 製品ベンチマーク
8.1.2 アペン
8.1.2.1 会社概要
8.1.2.2 財務パフォーマンス
8.1.2.3 製品ベンチマーク
8.1.2.4 最近の動向
8.1.3 クラウドダップ
8.1.3.1 会社概要
8.1.3.2 製品ベンチマーク
8.1.4 コギトテックLLC
8.1.4.1 会社概要
8.1.4.2 製品ベンチマーク
8.1.5 ディープシステムズLLC
8.1.5.1 会社概要
8.1.5.2 製品ベンチマーク
8.1.6 ラベルボックス
8.1.6.1 会社概要
8.1.6.2 財務パフォーマンス
8.1.6.3 製品ベンチマーク
8.1.6.4 最近の動向
8.1.7 ライトタグ
8.1.7.1 会社概要
8.1.7.2 製品ベンチマーク
8.1.8 ロータス・クオリティ・アシュアランス
8.1.8.1 会社概要
8.1.8.2 製品ベンチマーク
8.1.9 株式会社プレイメント
8.1.9.1 会社概要
8.1.9.2 製品ベンチマーク
8.1.10 tagtog sp.Z O.O.
8.1.10.1 会社概要
8.1.10.2 製品ベンチマーク
8.1.11 クラウドファクトリー
8.1.11.1 会社概要
8.1.11.2 財務パフォーマンス
8.1.11.3 製品ベンチマーク
8.1.11.4 最近の動向
8.1.12 クリックワーカー社
8.1.12.1 会社概要
8.1.12.2 製品ベンチマーク
8.1.13 アレジオン
8.1.13.1 会社概要
8.1.13.2 製品ベンチマーク
8.1.13.3 最近の動向
8.1.14 株式会社フィギュアエイト
8.1.14.1 会社概要
8.1.14.2 製品ベンチマーク
8.1.15 amazon mechanical turk, inc.
8.1.15.1 会社概要
8.1.15.2 製品ベンチマーク
8.1.15.3 最近の動向
8.1.16 explosion ai gmbh
8.1.16.1 会社概要
8.1.16.2 製品ベンチマーク
8.1.17 MIGHTY AI, INC.
8.1.17.1 会社概要
8.1.17.2 製品ベンチマーク
8.1.18 TRILLDATA TECHNOLOGIES PVT LTD
8.1.18.1 会社概要
8.1.18.2 製品ベンチマーク
8.1.19 Scale Ai, Inc.
8.1.19.1 会社概要
8.1.19.2 製品ベンチマーク
8.1.19.3 最近の動向
8.1.20 グーグル
8.1.20.1 会社概要
8.1.20.2 業績
8.1.20.3 製品ベンチマーク
8.1.21 ライオンブリッジテクノロジーズ
8.1.21.1 会社概要
8.1.21.2 製品ベンチマーク
8.1.21.3 最近の動向
8.1.22 スーパーアノテートLLC
8.1.22.1 会社概要
8.1.22.2 製品ベンチマーク
8.1.22.3 最近の動向
テーブル一覧
表1 データアノテーションツール市場 – 産業スナップショット＆主要購買基準、2017年～2030年
表2 データアノテーションツールの世界市場、2017年～2030年（百万米ドル）
表3 データアノテーションツールの世界市場、地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表4 データアノテーションツールの世界市場、タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表5 データアノテーションツールの世界市場、アノテーションタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表6 データアノテーションツールの世界市場、業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表7 主な市場促進要因
表8 主な市場阻害要因
表9 主要市場プレイヤー一覧
表10 テキストデータアノテーションツール市場、地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表11 画像データアノテーションツール市場、地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表12 その他データ注釈ツール市場、地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表13 手動データアノテーションツール市場、地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表14 半教師付きデータアノテーションツール市場、地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表15 自動データアノテーションツール市場、地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表16 ITデータアノテーションツール市場、地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表17 自動車データアノテーションツール市場：地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表19 政府データアノテーションツール市場、地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表20 ヘルスケアデータアノテーションツール市場、地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表21 金融サービスデータアノテーションツール市場、地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表22 小売データアノテーションツール市場、地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表23 その他のデータアノテーションツール市場、地域別、2017年～2030年（百万米ドル）
表24 北米データアノテーションツール市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表25 北米データアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表26 北米データアノテーションツール市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表27 米国のデータアノテーションツール市場：タイプ別、2017年～2030年（USD Million）
表28 米国のデータアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表29 米国のデータアノテーションツール市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表30 カナダのデータアノテーションツール市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表31 カナダのデータアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表32 カナダのデータアノテーションツール市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表33 メキシコのデータアノテーションツール市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表34 メキシコのデータアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表35 メキシコのデータアノテーションツール市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表36 欧州データアノテーションツール市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表37 欧州データアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表38 欧州データアノテーションツール市場：垂直市場別、2017年～2030年（百万米ドル）
表39 英国データアノテーションツール市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表40 英国データアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表41 イギリスのデータアノテーションツール市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表42 ドイツのデータアノテーションツール市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表43 ドイツのデータアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表44 ドイツのデータアノテーションツール市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表45 フランスのデータアノテーションツール市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表46 フランスのデータアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表47 フランスのデータアノテーションツール市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表48 アジア太平洋地域のデータアノテーションツール市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表49 アジア太平洋地域のデータアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表50 アジア太平洋地域のデータアノテーションツール市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表51 中国データアノテーションツール市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表52 中国データアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表53 中国データアノテーションツール市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表54 日本データアノテーションツール市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表55 日本データアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表56 日本のデータアノテーションツール市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表57 インドのデータアノテーションツール市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表58 インドのデータアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表59 インドのデータアノテーションツール市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表60 南米のデータアノテーションツール市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表61 南米のデータアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表62 南米のデータアノテーションツール市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表63 ブラジルデータアノテーションツール市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表64 ブラジルのデータアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表65 ブラジルのデータアノテーションツール市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表66 MEAデータアノテーションツール市場：タイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表67 MEAデータアノテーションツール市場：アノテーションタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表68 MEAデータアノテーションツール市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
図表一覧
図1 調査プロセス
図2 市場形成
図3 データアノテーションツール市場のセグメンテーション
図4 データアノテーションツールの世界市場（百万米ドル）、2017年～2030年
図5 データ注釈ツール – プロセスフロー分析
図6 データアノテーションツール市場ダイナミクス
図7 データ注釈ツール市場タイプ別シェア（2022年・2030年
図8 データアノテーションツールのアノテーションタイプ別市場シェア（2022年～2030年
図9 データアノテーションツールの業種別市場シェア（2022年・2030年
図10 地域別市場主なポイント
