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レポート概要
データ収集とラベリングの世界市場規模は2022年に22.2億米ドルと評価され、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）28.9％で拡大すると予測されている。同市場は、ソーシャルで共有された写真からビジネスインサイトを抽出したり、タグ付けされていない写真コレクションを自動整理するなどの利点があるため、技術採用の急増が見込まれている。また、状態監視、地形検知、摩耗検知、緊急車両検知など、自律走行車の安全機能強化の開発にも貢献する。
機械学習は、SNSの顔認識、ビジュアルサイトの自動画像配置、ロボット工学、ドローンなど、様々な業界に取り入れられている。ビジュアルリスニングとビジュアルアナリティクスはデジタルマーケティングの成長に不可欠であるため、ソーシャルメディアモニタリングは最も人気のあるデータ収集アプリケーションの1つである。また、この技術は、法執行機関で使用される顔認識のためのデータ収集など、安全やセキュリティに関連するアプリケーションで非常に使用されている。企業にとってデータに裏打ちされた意思決定の重要性が増すにつれ、評価するための絶え間ないデータの必要性が拡大している。アナリストは、データマイニングを通じて、ターゲット顧客に関するデータから洞察や情報を導き出す。
人工知能を活用したデータ・ラベリング・サービスは、多くの国でセキュリティ監視技術として急速に普及している。人物・物体の追跡、交通監視、駐車場の占有率検出エリアの監視、車両分析などは、監視環境における主要なAIアプリケーションの一部である。多くの企業がAIベースのデータ処理技術の開発に多くの時間を費やしており、特に世界的なコヴィッド19の流行の際には、オープンスペースでの社会的隔離を維持する。
コンピュータやその他の通信機器など、膨大な量の情報を最小限の人的作業で迅速かつ効率的に処理し、特定の利用者に広める自動データ処理技術の導入が、市場を前進させている。いくつかの企業は、データ収集とラベリング・サービスをアウトソーシングすることで、確かな機械学習モデルを構築する戦略的イニシアチブをとっている。
例えば、2022年1月、データ・ラベリング・サービス・プロバイダーであるAIMMO社は、AIデータ注釈プラットフォームを構築し、企業がデータに迅速にラベル付けできるよう支援した。同社はシリーズA資金調達ラウンドで1200万米ドルを調達し、データタギング技術を強化し、世界展開を加速させた。このプラットフォームモデルは、データ注釈プロセスの非効率性を改善し、ユーザーがAIモデルを強調できるようにする。
インタビュー、調査、実験などの一次データ収集方法が、データ収集とラベリングを推進する。データ収集とラベリングは、ヘルスケア分野で不可欠になる可能性が高い。医療用画像処理では、パターンを認識し、怪我や病気を検出するためにコンピュータ・ビジョン技術が使用されるからだ。様々なデータ収集方法や注釈ツールは、CTスキャン画像、X線画像、MRI（磁気共鳴画像）などの医療画像から情報を区別するようAIシステムに教えるのに役立つ。さらに、医療従事者が診断を受けた人のレポートを自動データ処理する際にも役立ちます。
例えば、2022年4月、新興企業のEncord社は、マシンビジョンプロジェクトにラベル付けされたデータセットを提供することを意図したAI支援ラベリングアプリケーションであるCordVisionのベータ版を発表した。この企業は、放射線科医が医療画像を送信するための標準フォーマットであるDICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）画像を拡大表示できるツール群を開発した。放射線科医が画像全体にラベルを付ける代わりに、このプログラムは画像の重要な部分だけにラベルを付けることを目的としている。
さらに、組織が大量の生データから価値あるデータを抽出し、潜在的なデータパターンを分析して、これらのパターンを利用可能な情報に整理することを可能にするデータマイニングソリューションが、市場の拡大を後押ししている。クラウド・メディア・サービスの台頭とモバイル・デバイスの普及に伴い、データ分類、多言語音声書き起こし、データ注釈などの新しいデータ処理技術が発展してきた。しかし、データ注釈の精度の低さは、業界の進歩の障害であり続けている。例えば、低解像度の写真はラベリングが難しく、ラベリングエラーはプロセスにコストと作業を追加する。その結果、手作業への依存を減らすため、自動化技術の導入が進んでいる。例えば、Tagtog Sp. z o.o.は、自動注釈付きの柔軟なテキスト注釈ツールを提供している。
データタイプ・インサイト
2022年の市場は、画像・映像分野が世界収益シェアの36％以上を占め、市場を牽引した。この大きな割合は、自動車、ヘルスケア、メディア、エンターテインメントなど様々な産業でコンピュータビジョンの利用が増加しているためと思われる。例えば、2022年5月、私立のランドグラント研究大学であるマサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者は、映像と聴覚モダリティに共通する概念を組み込んだ方法でデータを記述することを学習する機械学習モデルを作成した。このモデルは、映像の中で特定の動作が発生した場所を特定し、マークすることができる。開発者たちは、ベクトルにラベル付けする単語を1000語だけに制限し、モデルはどの概念や活動を1つのベクトルに入れるかを選択することができる。
また、テキストセグメントは、臨床研究やeコマースにおける用途の高まりにより、2022年に大きなシェアを占めた。例えば、電子商取引のデータラベリングプラットフォームであるTaskmonk Technology Pvt Ltd.は、より良く迅速なAI小売を作成するために、ラベル付きデータの集中調達を提供している。さらに、AIデータラベリングの助けを借りて、電子商取引企業が信頼できるデータを入手し、時間を節約するのに役立つだろう。
ラベリング予算の最大化、データ精度の向上、あらゆるデータタイプのラベリングプロジェクトのオーケストレーション、データラベリングのスピードアップなど、企業にとって大きなメリットとなる。EHR（電子カルテ）システムの導入が進むにつれ、非構造化テキスト文書を含む臨床データセットの蓄積は、臨床研究にとって貴重なリソースとなっている。統計的NLP（自然言語処理）モデルは、臨床テキストに埋め込まれた情報を解き明かすために開発されてきました。
例えば、2021年9月、スケーラブルで正確な医療データ・ラベリング・サービスを提供するCentaur Labs社は、シリーズA資金調達として1500万米ドルを発表した。この資金は、世界の臨床データをラベリングするという同社の目標をさらに推進するものだ。Centaur Labsの医療データ品質に対する取り組みと重点は、AIのパイオニアであるアンドリュー・ングが現在推進している、AI開発をモデル中心からデータ中心へと変革する動きと一致している。また、センチメント分析の進歩に伴い、テキストラベリングは推奨システムを構築するためのソーシャルメディアモニタリングで大いに活用されている。
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30％以上のシェアを占めた。この高いシェアは、AIアプリケーションの幅広い採用によるものと考えられる。その上、ヘルスケア産業は予測期間中に増加すると予想されている。人工知能は、診断自動化、治療予測、遺伝子配列決定、医薬品開発など、いくつかの用途にヘルスケア業界で広く使用されているため、ディープラーニングや機械学習アルゴリズムによるデータセットのトレーニングが必要となる。これは、効率的なAIベースのアプリケーションのための高精度のデータラベリングの要件により、業界の成長に直接プラスの影響を与える。
例えば、2021年5月、人力と機械学習によるデータ収集・ラベリングSAASプラットフォームであるByteBridge社は、自動データ収集・ラベリングプラットフォームのリリースで大きく前進した。医療や公衆衛生に関連する高品質のラベル付きデータセットを研究者に提供し、機械学習業界に高品質のトレーニングデータを提供する。
IT・ヘルスケア分野のほか、小売・eコマース分野が2022年に大きな市場シェアを確保した。画像ラベリングの助けを借りて、オンラインの買い物客は好みの質感、プリント、色の写真を撮ることで、衣類やアクセサリーを検索することができる。スマートフォンで撮影した写真はアプリにアップロードされ、AI技術を使って商品の在庫を検索し、類似商品を見つける。
また、データアノテーション技術は自律走行車への採用が進んでおり、自動車分野の顕著な成長に貢献すると予想されている。自動運転車は、この技術の助けを借りて障害物を検出し、歩道やガードレールへの接近をドライバーに警告することができる。この技術は、信号や道路標識を読み取ることもできる。
例えば、2022年2月、教師あり機械学習用の高品質トレーニングデータを提供するAnnotell社は、自動運転システム用のデータラベリングツールを作成するために2400万米ドルを調達した。同社は、自動運転車の生産スケジュールを短縮するために、ソフトウェアと知識を統合することで、自動運転車の安全な認識を可能にするプラットフォームという形で、表向きのソリューションを提供すると主張している。
地域インサイト
2022年の市場は北米が圧倒的で、世界売上の35％以上を占めた。これは、同地域でクラウドベースのメディアサービスが増加しているためである。同地域は、潜在的なデータ収集の主要な場のひとつである。デジタル・ショッピングやeコマースにおけるモバイル・コンピューティング・プラットフォームと人工知能の統合の拡大は、北米地域セグメントの上昇に寄与している。データ収集は、注釈のための多くのデータを生成する。
例えば、2022年5月、自動車、電気、産業用アプリケーションのための最も信頼できる完全なソースであるSumake North Americaは、最新製品であるEA-SC100ツールマネジメントシステムを発表する。このシステムには、リアルタイムで結果を可視化するタッチスクリーンインターフェースと、データ収集と工具設定のためのリモート管理システムが含まれています。
欧州地域市場は予測期間中に大幅に拡大すると予測されている。予測期間を通じて自動車の障害物検知技術が向上するため、欧州の自動車産業は市場を拡大する可能性が高い。一方、アジア太平洋地域は予測期間中に最も速いCAGRで発展すると予測される。このような拡大は、中国やインドなどの新興経済圏における携帯電話やタブレット端末の利用増加、データ処理技術、ソーシャル・ネットワーキング・サイトの人気に起因している。スマートデバイスの普及により、データ収集と注釈の需要が増加している。中国のセキュリティや監視システムにおける顔認識アプリケーションは、アジア太平洋地域での市場拡大に拍車をかけると予想される。例えば、中国政府は同国で実名登録法を施行し、居住者はインターネット・アカウントを政府の公式IDとリンクさせることを義務付けている。
例えば、2022年4月、ロイターの政府記録の調査により、数十の中国企業が “一人一ファイル “と呼ばれるソフトウェアを開発していたことが明らかになった。このソフトウエアは、監視ツールの拡充を目指す当局から大きな需要がある中、市民について収集したデータセットを分類するために人工知能を活用している。このシステムは、既存のソフトウェアを改良したもので、データを取得し、それを管理するのは人に任されている。
主要企業と市場シェア
同市場のベンダーは、業界内で競争優位に立つため、顧客基盤の拡大に注力している。そのため、ベンダーは、協業、買収・合併、市場の他の主要プレーヤーとの提携など、いくつかの戦略的イニシアチブを取っている。例えば、2021年12月、企業全体の品質と生産性における根本的な懸念に対処することを目的としたデジタル製造プラットフォームを提供するSight Machine社は、製造データのラベリングを加速するためにNVIDIA Corp.との提携を発表した。
Sight Machineは、ストリーミング・データ・パイプラインをMicrosoft Azureインフラ上で動作するNVIDIA AIプラットフォームに接続することで、世界規模で資産へのデータ位置特定を行い、データ・ラベリングの壁を乗り越えようとしている。さらに2022年10月には、人工知能研究所のMeta AIがUST（ユニバーサル・スピーチ・トランスレーター）を立ち上げた。USTは人工知能（AI）プロジェクトであり、人工知能を使って、話し言葉であっても一般的には書かれないあらゆる言語のリアルタイム音声翻訳を可能にすることを目指している。そのため、AIの知識を生み出すことに特化したアカデミックな研究室を強化している。
ベンダー各社は、画像やその他のメディアコンテンツでディープラーニング・アルゴリズムを訓練するためのデータ・ラベリング・サービスをリリースしている。例えば、Scale AIは2021年10月、データ・ラベリングとインフラを利用して1～2時間以内にデータ・サンプルをラベリングするサービス「Scale Rapid」を開始した。Scale AIを利用することで、ユーザーはデータをレビューして適切なラベリングを確認し、必要であれば指示を繰り返し、残りのデータのラベリングを行うことができる。世界のデータ収集・ラベリング市場の有力企業には、以下のような企業がある：
リアリティAI
株式会社グローバルミー・ローカライゼーション
グローバル・テクノロジー・ソリューション
アレギオン
ラベルボックス社
ドビリティー社
株式会社スケールAI
トリルデータ・テクノロジーズ
アペン・リミテッド
プレイメント社
データ収集とラベリングの世界市場レポート・セグメンテーション
このレポートは世界、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。この調査において、Grand View Research社は世界のデータ収集とラベリング市場レポートをデータタイプ、垂直、地域に基づいてセグメント化している。
データ・タイプの展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
テキスト
画像/ビデオ
オーディオ
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
BFSI
小売＆Eコマース
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 データ収集とラベリング市場：方法論と範囲
1.1 情報収集と調査範囲
1.2 情報分析
1.3 市場形成とデータの可視化
1.4 市場スコープと前提条件
1.4.1 二次情報源
1.4.2 一次情報源
第2章 データ収集とラベリング市場：エグゼクティブサマリー
2.1 データ収集とラベリング – 産業スナップショットと主な購入基準、2017年～2030年
2.2 世界
2.2.1 データ収集とラベリングの世界市場、2017年～2030年
2.2.2 データ収集とラベリングの世界市場、データタイプ別、2017年〜2030年
2.2.3 データ収集とラベリングの世界市場：業種別、2017年～2030年
2.2.4 データ収集とラベリングの世界市場：地域別、2017年～2030年
第3章 データ収集とラベリング市場：変数、動向、範囲
3.1 市場セグメンテーションとスコープ
3.2 データ収集とラベリングの市場規模と成長展望
3.3 データ収集とラベリング – バリューチェーン分析
3.4 データ収集とラベリング市場のダイナミクス
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普及
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 市場の抑制要因
3.4.2.1 熟練労働者の不足
3.4.2.2 複雑な画像の手動ラベリングに伴う高コスト
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 バイヤーパワー
3.5.3 代替の脅威
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 浸透率と主要機会のマッピング
3.7 データ収集とラベリング – PEST分析
3.7.1 政治的要因
3.7.2 経済
3.7.3 社会
3.7.4 技術的
第4章 データ収集とラベリング市場：データタイプの推定と動向分析
4.1 データ収集とラベリング市場：データタイプの動向分析
4.1.1 テキスト
テキストデータ収集とラベリング市場：地域別、2017年～2030年
市場の推定と予測、2017年〜2030年（USD Million）
4.1.2 画像／ビデオ
画像/ビデオデータ収集とラベリング市場：地域別、2017年～2030年
市場の推定と予測、2017年～2030年 (百万米ドル)
4.1.3 音声
音声データ収集とラベリング市場、地域別、2017年～2030年
市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
第5章 データ収集とラベリング市場：分野別推定と動向分析
5.1 データ収集とラベリング市場：垂直移動分析
5.1.1 IT
ITデータ収集とラベリング市場：地域別、2017年～2030年
市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
5.1.2 自動車
5.1.2.1.自動車用データ収集とラベリング市場：地域別、2017年～2030年
市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
5.1.3 政府
政府機関のデータ収集とラベリング市場、地域別、2017年～2030年
市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
5.1.4 ヘルスケア
5.1.4.1. ヘルスケアのデータ収集とラベリング市場、地域別、2017年～2030年
市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
5.1.5 BFSI
BFSIデータ収集とラベリング市場：地域別、2017年～2030年
市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
5.1.6 小売・電子商取引
小売＆Eコマースのデータ収集とラベリング市場：地域別、2017年～2030年
市場の予測：2017年～2030年（百万米ドル）
5.1.7 その他
その他のデータ収集とラベリング市場：地域別、2017年～2030年
市場予測：2017年～2030年（百万米ドル）
第6章 データ収集とラベリング市場：地域別推定と動向分析
6.1 データ収集とラベリング市場：地域別動向分析
6.2 北米
6.2.1 地域動向
6.2.2 北米のデータ収集とラベリング市場（2017年〜2030年
6.2.2.1 北米のデータ収集・ラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（USD Million）
6.2.2.2 北米のデータ収集・ラベリング市場：垂直市場別、2017年～2030年（USD百万ドル）
6.2.2.3 米国のデータ収集・ラベリング市場、2017年～2030年
6.2.2.3.1 米国のデータ収集・ラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
6.2.2.3.2 米国のデータ収集・ラベリング市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
6.2.2.4 カナダのデータ収集とラベリング市場、2017年～2030年
6.2.2.4.1 カナダのデータ収集・ラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
6.2.2.4.2 カナダのデータ収集とラベリング市場：垂直市場別、2017年～2030年（USD Million）
6.2.2.5 メキシコのデータ収集とラベリング市場、2017年～2030年
6.2.2.5.1 メキシコのデータ収集・ラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
6.2.2.5.2 メキシコのデータ収集とラベリング市場：垂直市場別、2017年～2030年（USD Million）
6.3 欧州
6.3.1 地域動向
6.3.2 欧州のデータ収集とラベリング市場、2017年〜2030年
6.3.2.1 欧州のデータ収集・ラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（USD Million）
6.3.2.2 欧州のデータ収集とラベリング市場：垂直市場別、2017年～2030年（USD Million）
6.3.2.3 イギリスのデータ収集とラベリング市場、2017年～2030年
6.3.2.3.1 イギリスのデータ収集・ラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
6.3.2.3.2 イギリスのデータ収集・ラベリング市場：垂直市場別、2017年～2030年（USD Million）
6.3.2.4 ドイツのデータ収集とラベリング市場、2017年～2030年
6.3.2.4.1 ドイツのデータ収集・ラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
6.3.2.4.2 ドイツのデータ収集とラベリング市場：垂直市場別、2017年～2030年（USD Million）
6.3.2.5 フランスのデータ収集とラベリング市場、2017年～2030年
6.3.2.5.1 フランスのデータ収集・ラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
6.3.2.5.2 フランスのデータ収集とラベリング市場：垂直市場別、2017年～2030年（USD Million）
6.4 アジア太平洋地域
6.4.1 地域動向
6.4.2 アジア太平洋地域のデータ収集とラベリング市場、2017年～2030年
6.4.2.1 アジア太平洋地域のデータ収集・ラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
6.4.2.2 アジア太平洋地域のデータ収集とラベリング市場：垂直市場別、2017年～2030年（USD Million）
6.4.2.3 中国のデータ収集・ラベリング市場、2017年～2030年
6.4.2.3.1 中国データ収集・ラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
6.4.2.3.2 中国のデータ収集・ラベリング市場：垂直市場別、2017年～2030年（USD Million）
6.4.2.4 日本データ収集・ラベリング市場、2017年～2030年
6.4.2.4.1 日本のデータ収集・ラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
6.4.2.4.2 日本のデータ収集・ラベリング市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
6.4.2.5 インドのデータ収集とラベリング市場、2017年～2030年
6.4.2.5.1 インドのデータ収集・ラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
6.4.2.5.2 インドのデータ収集とラベリング市場：垂直市場別、2017年～2030年（USD Million）
6.5 南米
6.5.1 地域動向
6.5.2 南米のデータ収集とラベリング市場、2017年～2030年
6.5.2.1 南米のデータ収集・ラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
6.5.2.2 南米のデータ収集とラベリング市場：垂直市場別、2017年～2030年（USD百万ドル）
6.5.2.3 ブラジルのデータ収集とラベリング市場、2017年～2030年
6.5.2.3.1 ブラジルのデータ収集とラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
6.5.2.3.2 ブラジルのデータ収集とラベリング市場：垂直市場別、2017年～2030年（USD Million）
6.6 中東・アフリカ（MEA）
6.6.1 地域動向
6.6.2 MEAのデータ収集とラベリング市場（2017年～2030年
6.6.2.1 MEAのデータ収集とラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（USD Million）
6.6.2.2 MEAのデータ収集とラベリング市場：垂直市場別、2017年～2030年（百万米ドル）
第7章 競争環境
7.1 企業プロファイル
7.1.1 アペンリミテッド
7.1.1.1 会社概要
7.1.1.2 業績
7.1.1.3 製品ベンチマーク
7.1.1.4 最近の開発状況
7.1.2 リアリティAI
7.1.2.1 会社概要
7.1.2.2 製品ベンチマーク
7.1.2.3 最近の動向
7.1.3 Globalme Localization Inc.
7.1.3.1 会社概要
7.1.3.2 製品ベンチマーク
7.1.3.3 最近の動向
7.1.4 グローバル・テクノロジー・ソリューションズ
7.1.4.1 会社概要
7.1.4.2 製品ベンチマーク
7.1.4.3 最近の動向
7.1.5 アレジオン
7.1.5.1 会社概要
7.1.5.2 製品ベンチマーク
7.1.5.3 最近の動向
7.1.6 ラベルボックス社
7.1.6.1 会社概要
7.1.6.2 製品ベンチマーク
7.1.6.3 最近の動向
7.1.7 Dobility, Inc.
7.1.7.1 会社概要
7.1.7.2 製品ベンチマーク
7.1.7.3 最近の動向
7.1.8 Scale AI, Inc.
7.1.8.1 会社概要
7.1.8.2 製品ベンチマーク
7.1.8.3 最近の動向
7.1.9 Trilldata Technologies Pvt Ltd
7.1.9.1 会社概要
7.1.9.2 製品ベンチマーク
7.1.9.3 最近の動向
7.1.10 プレイメント社
7.1.10.1 会社概要
7.1.10.2 製品ベンチマーク
7.1.10.3 最近の動向
テーブル一覧
表1 データ収集とラベリング – 産業スナップショット＆主要購買基準、2017年～2030年
表2 データ収集とラベリングの世界市場、2017年～2030年（百万米ドル）
表3 データ収集とラベリングの世界市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表4 データ収集とラベリングの世界市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表5 データ収集とラベリングの世界市場地域別推計・予測、2017年～2030年（百万米ドル）
表6 データ収集とラベリングのテキスト別市場、2017年～2030年（百万米ドル）
表7 データ収集とラベリング市場：画像/ビデオ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表8 音声別データ収集・ラベリング市場、2017年～2030年（USD Million）
表9 IT別のデータ収集とラベリング市場、2017年～2030年（USD Million）
表10 自動車別のデータ収集とラベリング市場、2017年～2030年（USD Million）
表11 政府別のデータ収集とラベリング市場、2017年～2030年（USD Million）
表12 データ収集とラベリング市場：ヘルスケア別、2017年～2030年（百万米ドル）
表13 データ収集とラベリング市場：BFSI別、2017年～2030年（百万米ドル）
表14 データ収集・ラベリング市場：小売・eコマース別、2017年～2030年（USD Million）
表15 データ収集とラベリング市場：その他別、2017年～2030年（USD Million）
表16 北米のデータ収集・ラベリング市場、2017年～2030年（百万米ドル）
表17 北米のデータ収集とラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表18 北米のデータ収集・ラベリング市場：垂直市場別、2017年～2030年（百万米ドル）
表19 米国のデータ収集・ラベリング市場、2017年～2030年（百万米ドル）
表20 米国のデータ収集・ラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表21 米国のデータ収集・ラベリング市場：垂直市場別、2017年～2030年（百万米ドル）
表22 カナダのデータ収集とラベリング市場、2017年～2030年（百万米ドル）
表23 カナダのデータ収集とラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表24 カナダのデータ収集とラベリング市場：垂直市場別、2017年～2030年（百万米ドル）
表25 メキシコのデータ収集とラベリング市場、2017年～2030年（百万米ドル）
表26 メキシコのデータ収集とラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表 27 メキシコのデータ収集とラベリング市場：垂直市場別、2017 – 2030 （百万米ドル）
表 28 欧州のデータ収集とラベリング市場、2017 – 2030 （百万米ドル）
表29 欧州データ収集・ラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表30 欧州データ収集・ラベリング市場：垂直市場別、2017年～2030年（百万米ドル）
表31 イギリスのデータ収集とラベリング市場、2017年～2030年 （百万米ドル）
表32 イギリスのデータ収集とラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表33 イギリスのデータ収集とラベリング市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表34 ドイツのデータ収集とラベリング市場、2017年～2030年（百万米ドル）
表35 ドイツのデータ収集とラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表 36 ドイツのデータ収集とラベリング市場：垂直市場別、2017 – 2030 （百万米ドル）
表 37 フランスのデータ収集とラベリング市場、2017 – 2030 （百万米ドル）
表 38 フランスのデータ収集とラベリング市場：データタイプ別、2017 – 2030 （百万米ドル）
表 39 フランスのデータ収集とラベリング市場：垂直市場別、2017 – 2030 （百万米ドル）
表40 アジア太平洋地域のデータ収集とラベリング市場、2017年～2030年（百万米ドル）
表41 アジア太平洋地域のデータ収集とラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表42 アジア太平洋地域のデータ収集とラベリング市場：業種別、2017年～2030年（百万米ドル）
表43 中国データ収集・ラベリング市場、2017年～2030年（百万米ドル）
表44 中国データ収集・ラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表45 中国データ収集・ラベリング市場：垂直市場別、2017年～2030年（百万米ドル）
表46 日本のデータ収集とラベリング市場、2017年～2030年（百万米ドル）
表47 日本のデータ収集・ラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表48 日本のデータ収集とラベリング市場：垂直市場別、2017年～2030年（百万米ドル）
表49 インドのデータ収集とラベリング市場、2017年～2030年 （百万米ドル）
表50 インドのデータ収集とラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表51 インドのデータ収集とラベリング市場：垂直市場別、2017年～2030年（USD Million）
表52 南米のデータ収集とラベリング市場、2017年～2030年（百万米ドル）
表53 南米のデータ収集とラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表54 南米のデータ収集とラベリング市場：垂直市場別、2017年～2030年（百万米ドル）
表 55 ブラジルのデータ収集とラベリング市場、2017年～2030年 （百万米ドル）
表 56 ブラジルのデータ収集とラベリング市場：データタイプ別、2017 – 2030 （百万米ドル）
表57 ブラジルのデータ収集とラベリング市場：垂直市場別、2017年～2030年（百万米ドル）
表 58 MEA データ収集とラベリング市場、2017 – 2030 （百万米ドル）
表59 MEAのデータ収集とラベリング市場：データタイプ別、2017年～2030年（百万米ドル）
表60 MEAのデータ収集とラベリング市場：垂直市場別、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 市場セグメンテーションとスコープ
図4 データ収集とラベリング市場、2017年～2030年
図5 データ収集とラベリング – バリューチェーン分析
図6 データ収集とラベリング市場のダイナミクス
図7 主要ビジネスチャンス分析
図8 データ収集とラベリング市場データタイプ別シェア、2022年＆2030年
図9 データ収集とラベリング市場シェア（垂直市場別）、2022年・2030年
図10 データ収集とラベリング市場：地域別シェア（2022年・2030年
図11 北米市場主要課題
図12 欧州市場：主要課題
図13 アジア太平洋市場：主要課題主なポイント
図14 南米市場主要課題
図15 MEA市場主なポイント
