カテゴリー： 世界, IT/電子, P&S Market Research

連合学習(Federated Learning/フェデレーテッドラーニング)のグローバル市場：用途別、業種別

P&S Market Researchが出版した調査資料（PS24MAR017）・商品コード：PS24MAR017
・発行会社（調査会社）：P&S Market Research
・発行日：2023年11月
   最新版(2025年又は2026年)はお問い合わせください。
・ページ数：230
・レポート言語：英語
・レポート形式：PDF
・納品方法：Eメール（受注後3営業日）
・調査対象地域：グローバル
・産業分野：IT・通信
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❖ レポートの概要 ❖

連合学習 (Federated Learning/フェデレーテッドラーニング)市場は、2023年には128.3百万米ドルであったが、2030年には260.5百万米ドルに増加し、年平均成長率は10.7％で推移します。
この成長は、組織やデバイスの理解を深めるために様々な分野でこの学習ソリューションが受け入れられつつあることや、創薬における資金調達が拡大していることによります。

さらに、従来の学習と比較して、より優れたデータ・プライバシーなどの有益な特徴が、このソリューションの独自性を高めています。これにより多くの企業が、機器からの実データを共有することなく、強力なディープ・トレーニング・モデルを作成することができます。したがって、データの機密性、保護、作業対象のグランドデータセットへの利便性、データへの特権的なアクセスを維持することができます。

用途に基づく創薬カテゴリーは、業界に大きく貢献した。これは、人口の増加、食品の栄養価の低下、汚染レベルの増加により、世界中で病気の発生が増加しているためです。

一方、産業用IoTカテゴリーは2023年に20％のシェアを占めました。これは、IoTと一体化した連合学習によってもたらされる、生産性の向上、新しいビジネスモデルの追加の容易さ、価格の低下などの利点に起因しています。

さらに、先進国や発展途上国における技術の進歩の増加や、ビッグデータ分析の受容の高まりが、このカテゴリーの成長をさらに後押ししています。

2023年において、自動車・輸送カテゴリーは、業種別では、35％のシェアで、連合学習市場に最も貢献しています。これは、経済成長と人口の増加により、世界的に自動車の販売が増加しているためです。その結果、道路の交通量が増え、最終的には渋滞が発生し、人々は何時間も交通渋滞に直面することになります。

これは、MLとAIアルゴリズムのサポートにより、車両のルートと創造的な解決策を調整することによって交通管理を支援することができる連携学習の要件を後押ししています。

欧州は2023年に50％のシェアで業界をリードし、この10年間もリードし続けるでしょう。これは、一般データ保護規則（General Data Protection Regulation）の下で各国政府が採用する厳格なプライバシー＆保護ガイドラインのためです。

さらに、データプライバシーは、これらのガイドラインに準拠する連合学習の重要な特徴であるため、この地域の企業にとって連合学習は魅力的な手法となっています。

北米は今後数年間、かなりの速度で進歩すると思われます。これは主に、この大陸に認知された生成学習ソリューション・ベンダーが存在するためです。

さらに、特にAIとIoTの研究開発において、FLアルゴリズムと技術を開発・強化するための広範な資金が、業界の拡大をさらに後押ししています。

創薬への資金提供の増加に伴い、連合学習 (Federated Learning/フェデレーテッドラーニング)産業は今後数年間で継続的に発展していくでしょう。

連合学習 (Federated Learning/フェデレーテッドラーニング)ソリューションを提供するトップ企業は以下の通りです：
NVIDIA Corporation
Cloudera Inc.
IBM Corporation
Microsoft Corporation
Google LLC
Intel Corporation
Owkin Inc

第1章．調査範囲
第2章．調査方法
第3章．エグゼクティブサマリー
第4章．市場指標
第5章．産業動向
第6章．世界市場
第7章．北米市場
第8章．ヨーロッパ市場
第9章．アジア太平洋市場
第10章．中南米市場
第11章．中東/アフリカ市場
第12章．アメリカ市場
第13章．カナダ市場
第14章．ドイツ市場
第15章．フランス市場
第16章．イギリス市場
第17章．イタリア市場
第18章．スペイン市場
第19章．日本市場
第20章．中国市場
第21章．インド市場
第22章．オーストラリア市場
第23章．韓国市場
第24章．ブラジル市場
第25章．メキシコ市場
第26章．サウジアラビア市場
第27章．南アフリカ市場
第28章．中東市場
第29章．競争状況
第30章．企業情報
第31章．付録

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❖ レポートの目次 ❖

Chapter 1. Research Scope

1.1. Research Objectives

1.2. Market Definition

1.3. Analysis Period

1.4. Market Size Breakdown by Segments

1.4.1. Market size breakdown, by application

1.4.2. Market size breakdown, by vertical

1.4.3. Market size breakdown, by region

1.4.4. Market size breakdown, by country

1.5. Market Data Reporting Unit

1.5.1. Value

1.6. Key Stakeholders

Chapter 2. Research Methodology

2.1. Secondary Research

2.1.1. Paid

2.1.2. Unpaid

2.1.3. P&S Intelligence database

2.2. Primary Research

2.3. Market Size Estimation

2.4. Data Triangulation

2.5. Currency Conversion Rates

2.6. Assumptions for the Study

2.7. Notes and Caveats

Chapter 3. Executive Summary

Chapter 4. Market Indicators

Chapter 5. Industry Outlook

5.1. Market Dynamics

5.1.1. Trends

5.1.2. Drivers

5.1.3. Restraints/challenges

5.1.4. Impact analysis of drivers/restraints

5.2. Impact of COVID-19

5.3. Porter’s Five Forces Analysis

5.3.1. Bargaining power of buyers

5.3.2. Bargaining power of suppliers

5.3.3. Threat of new entrants

5.3.4. Intensity of rivalry

5.3.5. Threat of substitutes

Chapter 6. Global Market

6.1. Overview

6.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

6.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

6.4. Market Revenue, by Region (2017–2030)

Chapter 7. North America Market

7.1. Overview

7.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

7.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

7.4. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 8. Europe Market

8.1. Overview

8.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

8.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

8.4. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 9. APAC Market

9.1. Overview

9.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

9.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

9.4. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 10. LATAM Market

10.1. Overview

10.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

10.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

10.4. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 11. MEA Market

11.1. Overview

11.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

11.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

11.4. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 12. U.S. Market

12.1. Overview

12.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

12.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 13. Canada Market

13.1. Overview

13.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

13.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 14. Germany Market

14.1. Overview

14.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

14.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 15. France Market

15.1. Overview

15.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

15.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 16. U.K. Market

16.1. Overview

16.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

16.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 17. Italy Market

17.1. Overview

17.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

17.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 18. Spain Market

18.1. Overview

18.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

18.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 19. Japan Market

19.1. Overview

19.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

19.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 20. China Market

20.1. Overview

20.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

20.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 21. India Market

21.1. Overview

21.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

21.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 22. Australia Market

22.1. Overview

22.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

22.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 23. South Korea Market

23.1. Overview

23.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

23.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 24. Brazil Market

24.1. Overview

24.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

24.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 25. Mexico Market

25.1. Overview

25.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

25.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 26. Saudi Arabia Market

26.1. Overview

26.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

26.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 27. South Africa Market

27.1. Overview

27.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

27.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 28. U.A.E. Market

28.1. Overview

28.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

28.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 29. Competitive Landscape

29.1. List of Market Players and their Offerings

29.2. Competitive Benchmarking of Key Players

29.3. Product Benchmarking of Key Players

29.4. Recent Strategic Developments

Chapter 30. Company Profiles

30.1. NVIDIA Corporation

30.1.1. Business overview

30.1.2. Product and service offerings

30.1.3. Key financial summary

30.2. Cloudera Inc.

30.2.1. Business overview

30.2.2. Product and service offerings

30.2.3. Key financial summary

30.3. IBM Corporation

30.3.1. Business overview

30.3.2. Product and service offerings

30.3.3. Key financial summary

30.4. Microsoft Corporation

30.4.1. Business overview

30.4.2. Product and service offerings

30.4.3. Key financial summary

30.5. Google LLC

30.5.1. Business overview

30.5.2. Product and service offerings

30.5.3. Key financial summary

30.6. Intel Corporation

30.6.1. Business overview

30.6.2. Product and service offerings

30.6.3. Key financial summary

30.7. Owkin Inc.

30.7.1. Business overview

30.7.2. Product and service offerings

30.7.3. Key financial summary

Chapter 31. Appendix

31.1. Abbreviations

31.2. Sources and References

31.3. Related Reports


※参考情報

連合学習は、分散されたデータを使用し、中央のサーバーにデータを集約することなく機械学習モデルを訓練する手法です。この手法は、ユーザーのプライバシーを保護しつつ、データから価値を引き出すことができるため、近年注目を集めています。

連合学習には主に２つの種類があります。一つは、モデルが各クライアント（デバイス）でローカルに訓練され、その結果だけを中央のサーバーに送信する方式です。この方式では、モデルの重みや勾配などの情報がサーバーに送られますが、データ自体は送信されません。もう一つは、クライアント同士間での情報共有を行い、協力してモデルを訓練する方式です。この場合、各クライアントが持つデータの多様性を活かし、より精度の高いモデルを作成することができます。

連合学習の用途は多岐にわたります。例えば、スマートフォンやウェアラブルデバイスにおけるユーザーの行動分析や予測、ヘルスケア分野での患者データを用いた疾患予測、自動運転車におけるセンサーデータの解析などが挙げられます。特に個人データの保護が重要視される分野では、連合学習は非常に有効です。

連合学習の関連技術も多く存在します。その一つが、差分プライバシーです。これは、特定のデータポイントが結果にどのように影響を与えるかを隠蔽するための技術であり、連合学習と組み合わせることで、さらなるプライバシー保護が可能になります。また、同時にデータの透明性も保つために、この技術が活用されます。

他にも、セキュアマルチパーティ計算（Secure Multi-Party Computation: MPC）や、暗号化技術も連合学習の土台となる技術です。MPCは、複数の当事者が共同で計算を行う際に、個々のデータを隠すことができる手法です。これにより、当然ながらデータを暗号化した上での機械学習モデルの訓練が可能になります。これもまた、プライバシーを重視したアプローチです。

連合学習のメリットには、データプライバシーの向上、通信コストの削減、そしてデータの分散性を活かしたモデル訓練が挙げられます。特に、データが分散している場合でも、各ユーザーが持つデータを活用して統一的なモデルを作れる点は、大きな利点です。従来の中央集権型のアプローチでは実現困難だったユーザーのプライバシー保護を行いながら、モデルの精度を向上させることが実現可能なのです。

一方で、連合学習には課題も存在します。例えば、各クライアントのデータの分布が均一でない場合、モデルのバイアスが生じる恐れがあります。また、通信環境によっては、クライアントからのアップデートが遅延することがあり、それがモデル性能に影響を与えることも考えられます。さらに、悪意のあるクライアントが参加した場合、モデルに対して攻撃を行うリスクもあります。

これらの課題を克服するために、研究者たちは様々なアルゴリズムや技術の実装を進めています。例えば、クライアントのデータの品質を評価する手法や、誤った情報を提供するクライアントからの影響を最小化するアプローチなどが研究されています。

連合学習は、デジタル社会において急速に進化するデータ管理および機械学習の分野で、その重要性を増しており、特にプライバシーを重視したアプローチを求めるシーンにおいては、今後ますます広がりを見せることでしょう。これからも技術の進歩とともに、新しい応用や改善策が生まれることが期待されます。


★調査レポート[連合学習(Federated Learning/フェデレーテッドラーニング)のグローバル市場：用途別、業種別] (コード：PS24MAR017)販売に関する免責事項を必ずご確認ください。
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