目次
1 はじめに （ページ - 30） 1.1 研究目的 1.2 市場の定義 1.2.1 含まれるものと除外されるもの 1.3 市場範囲 1.3.1 市場の細分化 1.3.2 対象地域 1.3.3年 1.4 通貨 1.5 利害関係者
2 研究方法 (ページ - 34) 2.1 調査データ 図1 データ注釈・ラベリング市場：調査デザイン 2.1.1 二次データ 2.1.2 一次データ 表1 一次インタビュー 2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 2.1.2.2 主要業界インサイト 2.2 市場の分類とデータの三角測量 図2 データの三角測量 2.3 市場規模の推定 図3 市場：トップダウン・アプローチとボトムアップ・アプローチ 2.3.1 トップダウン・アプローチ 2.3.2 ボトムアップ・アプローチ 図4 市場規模の推定方法 - アプローチ1（供給側）：データ注釈・ラベリング市場のソリューション/サービスからの収益 図5 市場規模の推定方法-アプローチ2、ボトムアップ（供給側）：市場のソリューション／サービスからの総収入 図6 市場規模の推定方法-アプローチ3、ボトムアップ（供給側）：市場のソリューション／サービスからの総収入 図7 市場規模の推定方法-アプローチ4、ボトムアップ（需要側）：データアノテーションおよびラベリング支出全体に占めるデータアノテーションおよびラベリングのシェア 2.4 市場予測 表2 因子分析 2.5 前提条件 2.6 限界 2.7 景気後退が市場に与える影響
3 事業概要 （ページ - 46） 表3 世界のデータ注釈・ラベリング市場規模と成長率、2019-2021年（百万米ドル、前年比） 表4 2022-2027年の世界市場規模および成長率（百万米ドル、前年比） 図 8 2022 年にはソリューション部門が優勢 図9 2022年にはプロフェッショナル・サービスの市場シェアが拡大 図10 トレーニングとコンサルティングが2022年の市場を席巻 図11 2022年に市場をリードしたテキストデータ・タイプ・セグメント 図12 データセット管理部門が2022年に最大シェアを占める 図13 手動注釈タイプが2022年に最大セグメントを占める 図 14 2022 年には大企業が市場を席巻 図15 2022年にはクラウド・セグメントがより大きな市場を占める 図16 ヘルスケア・ライフサイエンス分野は2022年に最も高い成長率を示す 図17 北米が最大の市場シェアを占め、アジア太平洋地域は2022年に最も高い成長率を示した
4 プレミアム・インサイト (ページ - 52) 4.1 データ注釈・ラベリング市場における魅力的な機会 図18 機械学習モデルの改善ニーズの高まりが市場成長を牽引 4.2 市場：上位3つの用途 図 19 カタログ管理部門は予測期間中に最も高い成長率を示す 4.3 北米：市場：コンポーネント別、上位3業種別 図 20 2022 年にはソリューション部門と Bfsi 部門が最大シェアを占める 4.4 市場：地域別 図21 北米が2022年に最大シェアを占めた
5 市場概要と業界動向 （ページ - 55） 5.1 導入 5.2 データ注釈とラベリング：アーキテクチャ 図 22 アーキテクチャ：データ注釈とラベリング市場 5.3 市場ダイナミクス 図 23 推進要因、阻害要因、機会、および課題：市場 5.3.1 ドライバー 5.3.1.1 機械学習モデルの改善とAIアルゴリズムのトレーニングの必要性の高まり 図24 機械学習プロジェクトのタスクに割り当てられた時間の割合 5.3.1.2 自律移動技術における注釈付きデータセットへの需要の高まり 図25 自律走行に関する開示済み取引とエクイティ資金調達 5.3.1.3 医療用画像処理におけるラベル付きデータの人気の高まり 図26 1年間に発表される創薬論文の数 5.3.2 拘束 5.3.2.1 手作業によるデータ注釈には高いコストがかかる 5.3.2.2 トレーニングデータの質の低さに関連する問題 5.3.2.3 データセキュリティ規制およびコンプライアンスに関する障害 5.3.3 機会 5.3.3.1 AIによる自動データアノテーションの効率化 5.3.3.2 コンピューター・ビジョン技術の新規アプリケーションへの急速な採用 5.3.3.3 RoI向上のためのクラウドソーシングによるデータアノテーションの増加 5.3.4 課題 5.3.4.1 膨大なデータセットを扱う複雑さは人間のバイアスにつながる 5.3.4.2 熟練したデータ注釈者の不足 5.4 データ注釈とラベリング：進化 図 27 進化：データ注釈とラベリング市場 5.5 市場：エコシステム 表5 市場：エコシステム 5.6 サプライチェーン分析 図28 サプライチェーン分析：市場 5.7 ケーススタディ分析 5.7.1 ヘルスケア・ライフサイエンス 5.7.1.1 アイメリット、AI主導の遠隔患者モニタリング機能をがんセンターに提供へ 5.7.1.2 Mindy Supportにより、米国の医療技術企業がすべての手術器具の在庫管理を自動化 5.7.2 小売とeコマース 5.7.2.1 CogitoTechは、eコマースストアの存在感の高まりに対抗するため、米国の実店舗を支援している。 5.7.2.2 DataLoop、Standard AIによる小売店での自律レジを実現 5.7.3 農業 5.7.3.1 Cropinは2scaleの米バリューチェーンのデジタル化とトレーサビリティの確立を支援 5.7.4 自動車 5.7.4.1 スケールAIがトヨタの自律移動のための大量の学習データ作成に貢献 5.7.5 メディアとエンターテインメント 5.7.5.1 DataLoopはLinkedInのコンテンツモデレーションを支援する 5.7.6 it と ites 5.7.6.1 AppenがAdobeの膨大なストックイメージライブラリの検索関連性の向上に貢献 5.8 技術分析 5.8.1 データ注釈と人工知能 5.8.2 データ注釈と自然言語処理 5.8.3 データ注釈とクラウド・コンピューティング 5.8.4 データ注釈とモノのインターネット（iot） 5.9 ポーターの5つの力分析 図29 データ注釈とラベリング：ポーターの5つの力分析 表6 データ注釈とラベリング市場：ポーターの5力分析 5.9.1 新規参入の脅威 5.9.2 代替品の脅威 5.9.3 サプライヤーの交渉力 5.9.4 買い手の交渉力 5.9.5 競争相手の激しさ 5.10 規制の状況 5.10.1 医療保険の携行性と説明責任に関する法律（HIPAA） 5.10.2 一般データ保護規則（GDpr） 5.10.3 個人情報保護および電子文書法 5.10.4 情報セキュリティ技術-個人情報セキュリティ仕様 gb/t 35273-2017 5.10.5 安全なインド国家デジタル通信政策2018 5.10.6 一般データ保護法（LGPD） 5.10.7 個人情報の保護に関する法律（2016年法律第13号 5.10.8 NIST 特別出版物 800-144 - パブリッククラウドコンピューティングにおけるセキュリティとプライバシーに関するガイドライン 5.11 価格モデル分析 表7 平均販売価格分析（2022年 5.12 特許分析 5.12.1 方法論 5.12.2 文書タイプ 表8 出願された特許（2013-2022年 5.12.3 イノベーションと特許出願 図30 特許取得件数の合計、2013-2022年 5.12.3.1 上位志願者 図31 過去10年間に特許出願件数の多かった上位10社（2013-2022年 表9 データアノテーション・ラベリング市場における特許所有者トップ10（米国）、2013-2022年 5.13 主要会議・イベント（2022-2023年 表10 データ注釈・ラベリング市場：会議・イベントの詳細リスト（2023年 5.14 関税と規制の状況 5.14.1 規制機関、政府機関、その他の組織 表11 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 表12 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 表13 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 表14 中東・アフリカ：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 表15 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 5.15 データ注釈・ラベリング市場のバイヤー／クライアントに影響を与えるトレンド／混乱 図 32 市場：バイヤー／顧客に影響を与えるトレンド／混乱 5.16 主要ステークホルダーと購買基準 5.16.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 図33 上位3つのアプリケーションの購入プロセスにおける利害関係者の影響力 表16 上位3つのアプリケーションの購入プロセスにおける利害関係者の影響力 5.16.2 購入基準 図34 上位3アプリケーションの主な購入基準 表17 上位3用途の主な購入基準
6 データ注釈およびラベル付け市場: コンポーネント別 (ページ - 87) 6.1 はじめに 6.1.1 コンポーネント：市場促進要因 図 35 サービス部門は予測期間中に最も高い成長率を示す 表18 コンポーネント別市場、2019-2021年（百万米ドル） 表 19：市場、コンポーネント別、2022-2027 年（百万米ドル） 6.2 ソリューション 6.2.1 生産性向上のためのデータ注釈・ラベリングソリューションの採用拡大 表 20 ソリューション：市場、地域別、2019-2021 年（百万米ドル） 表 21 ソリューション：市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル） 6.3 サービス 6.3.1 クラウドベースのソリューションに対するニーズの高まりが市場成長を促進する 図 36 マネージド・サービスは予測期間中に高い成長率を示す 表22 サービス別市場、2019-2021年（百万米ドル） 表23 サービス別市場、2022-2027年（百万米ドル） 表24 サービス：市場、地域別、2019-2021年（百万米ドル） 表25 サービス：市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル） 6.3.2 プロフェッショナル・サービス 図 37 システムの統合と導入は予測期間中に最も高い成長率を示す 表 26 データ注釈・ラベリング市場、専門サービス別、2019-2021 年（百万米ドル） 表 27：専門サービス別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 表28 プロフェッショナルサービス：市場、地域別、2019-2021年（百万米ドル） 表29 プロフェッショナルサービス：市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル） 6.3.2.1 トレーニングとコンサルティング 6.3.2.1.1 企業が特定の要件に対処できるようにするためのコンサルティングサービス 表30 トレーニングとコンサルティング：市場、地域別、2019-2021年（百万米ドル） 表 31 トレーニングとコンサルティング：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 6.3.2.2 システムの統合と実施 6.3.2.2.1 システムの統合と導入により、企業は複雑さを軽減し、RoIを高めることができる。 表 32 システムの統合と実装：地域別市場、2019 年～2021 年（百万米ドル） 表 33 システムの統合と実装：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 6.3.2.3 サポートとメンテナンス 6.3.2.3.1 24時間365日のサポートを可能にするサポートおよびメンテナンスサービス 表 34 サポートとメンテナンス：市場、地域別、2019-2021 年（百万米ドル） 表 35 サポートとメンテナンス：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 6.3.3 マネージド・サービス 6.3.3.1 マネージド・サービスの導入を促進するために顧客体験を再定義する必要性 表 36 マネージドサービス：市場、地域別、2019-2021 年（百万米ドル） 表 37 マネージドサービス：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
7 データ注釈およびラベル付け 市場: データタイプ別 (ページ - 99) 7.1 はじめに 7.1.1 データ・タイプ：市場促進要因 図 38 予測期間中に最大の市場規模を記録するのはテキスト分野 表38 データタイプ別市場、2019-2021年（百万米ドル） 表 39：データタイプ別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 7.2 テキスト 7.2.1 テキストベースのデータへの依存の高まりが、データ注釈およびラベリングソリューションの需要を促進する 表40 テキスト：データアノテーション・ラベリング市場、地域別、2019年～2021年（百万米ドル） 表 41 テキスト：市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル） 7.3 画像 7.3.1 顔認識とロボットビジョンの用途拡大が画像注釈とラベリングの需要を押し上げる 表42 画像：地域別市場、2019-2021年（百万米ドル） 表43 画像：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル） 7.4 ビデオ 7.4.1 データ注釈とラベリングの用途拡大が市場成長を促進する 表44 ビデオ：地域別市場、2019-2021年（百万米ドル） 表 45 ビデオ：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 7.5 AUDIO 7.5.1 検索性を高める音声注釈の需要の高まり 表 46 オーディオ：市場、地域別、2019-2021 年（百万米ドル） 表 47 オーディオ：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
8 データ注釈とラベル付け 市場：展開タイプ別（ページ番号 - 106） 8.1 導入 8.1.1 展開タイプ：市場促進要因 図 39 オンプレミス部門は予測期間中に最も高い成長率を示す 表 48：展開タイプ別市場、2019-2021 年（百万米ドル） 表 49：展開タイプ別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 8.2 オンプレミス 8.2.1 コントロールとセキュリティを提供する能力により、オンプレミス展開モードへの需要が高まる 表50 オンプレミス：市場、地域別、2019-2021年（百万米ドル） 表 51：オンプレミス：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 8.3 クラウド 8.3.1 クラウドベースのソリューションの採用を後押しする容易なアップグレード性とアクセシビリティ 表 52 クラウド：市場、地域別、2019-2021 年（百万米ドル） 表 53 クラウド：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
9 データ注釈とラベル付け 市場：組織規模別（ページ番号 - 111） 9.1 はじめに 9.1.1 組織規模：市場促進要因 図 40 中小企業部門は予測期間中、より高い成長率で成長する 表 54：組織規模別市場、2019-2021 年（百万米ドル） 表55：市場規模、組織規模別、2022-2027年（百万米ドル） 9.2 中小企業 9.2.1 市場競争の激化が中小企業の市場開拓戦略の導入を促す 表 56 中小企業：地域別市場、2019-2021 年（百万米ドル） 表 57 中小企業：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 9.3 大企業 9.3.1 需要を牽引する最先端技術への傾斜の高まり 表 58 大企業：市場、地域別、2019-2021 年（百万米ドル） 表 59 大企業：市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）
10 データ注釈およびラベル付け 市場：注釈タイプ別（ページ番号 - 116） 10.1 導入 10.1.1 注釈タイプ：市場促進要因 図 41 手動注釈タイプが予測期間中最大の市場規模を占める 表60：アノテーションタイプ別市場、2019-2021年（百万米ドル） 表 61：アノテーションタイプ別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 10.2 MANUAL 10.2.1 目まぐるしく変化するデジタル環境は、手動ラベリングから自動ラベリングへと需要をシフトさせる 表62 マニュアル：市場、地域別、2019-2021年（百万米ドル） 表 63 手動：市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル） 10.3 オートマチック 10.3.1 自動ラベリングの需要を認識する機械学習モデルの自己学習能力 表64 自動：市場、地域別、2019-2021年（百万米ドル） 表 65 自動：市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル） 10.4 半教師付き 10.4.1 自動と手動のデータラベリングを統合し、コスト効率よく成果を高める 表66 半教師あり：市場、地域別、2019-2021年（百万米ドル） 表 67 半教師あり：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
11 データ注釈とラベル付け 市場：用途別 (ページ - 122) 11.1 イントロダクション 11.1.1 アプリケーション：市場促進要因 図 42 カタログ管理部門は予測期間中に最も高い成長率を示す 表68 市場、用途別、2019-2021年（百万米ドル） 表69：用途別市場、2022-2027年（百万米ドル） 11.2 データセットの管理 11.2.1 大量のデータを簡単に提供するビッグデータ処理能力 表70 データセット管理：市場、地域別、2019-2021年（百万米ドル） 表 71 データセット管理：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 11.3 セキュリティとコンプライアンス 11.3.1 データ注釈ツールにおける厳格なデータプライバシー機能による規制遵守の確保 表 72 セキュリティとコンプライアンス：データ注釈とラベリング市場、地域別、2019年～2021年（百万米ドル） 表 73 セキュリティとコンプライアンス：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 11.4 データ品質管理 11.4.1 正確な機械学習モデルを提供するためにデータ注釈ツールに組み込まれたデータ品質管理 表 74 データ品質管理：市場、地域別、2019-2021 年（百万米ドル） 表 75 データ品質管理：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 11.5 労働力管理 11.5.1 完全に透明なデータ注釈ワークフローを確立し、運用するための労働力管理 表76 ワークフォース管理：市場、地域別、2019-2021年（百万米ドル） 表77 ワークフォース管理：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル） 11.6 コンテンツ管理 11.6.1 情報のサイロ化を解消し、ウェブコンテンツの共有を容易にするコンテンツ管理 表78 コンテンツ管理：市場、地域別、2019-2021年（百万米ドル） 表 79 コンテンツ管理：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 11.7 カタログ管理 11.7.1 企業の非構造化データ管理を支援するカタログ管理アプリケーション 表 80 カタログ管理：データ注釈およびラベリング市場、地域別、2019-2021 年（百万米ドル） 表 81 カタログ管理：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 11.8 センチメント分析 11.8.1 センチメント分析アプリケーションによるブランド評価の向上 表 82 センチメント分析：市場、地域別、2019-2021 年（百万米ドル） 表 83 センチメント分析：市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル） 11.9 その他のアプリケーション 表84 その他の用途：市場、地域別、2019-2021年（百万米ドル） 表 85 その他の用途：市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）
12 データ注釈およびラベル付け 市場：垂直方向別（ページ番号 - 136） 12.1 イントロダクション 12.1.1 垂直市場：市場促進要因 12.1.2 データ注釈とラベリング：企業ユースケース 図 43 ヘルスケア・ライフサイエンス分野は予測期間中に最も高い成長率を示す 表86 垂直市場別、2019-2021年（百万米ドル） 表 87：垂直市場別、2022-2027 年（百万米ドル） 12.2 BFSI 12.2.1 金融詐欺を検出し、顧客体験を改善するためのデータラベリング・ソリューション 表 88 BFSI：データアノテーション・ラベリング市場、地域別、2019-2021年（百万米ドル） 表 89 BFSI：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 12.3 ヘルスケア・ライフサイエンス 12.3.1 自動診断と臨床研究のためにデータアノテーションを導入する医療機関 表 90 ヘルスケアとライフサイエンス：地域別市場、2019-2021 年（百万米ドル） 表 91 ヘルスケア・ライフサイエンス：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 12.4 テレコム 12.4.1 貴重な通信資産を監視するためのデータ注釈ソリューション 表92 テレコム：市場、地域別、2019-2021年（百万米ドル） 表 93：通信：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 12.5 政府、防衛、公的機関 12.5.1 国家安全保障上のリスクを抑制し、精密農業を強化する必要性の高まり 表94 政府：市場、地域別、2019-2021年（百万米ドル） 表 95 政府：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 12.6 ItとItes 12.6.1 データ注釈による製品発売戦略の考案と従業員減少の抑制 表96 ITおよびITES：データ注釈およびラベリング市場、地域別、2019年～2021年（百万米ドル） 表 97：ITおよびITES：地域別市場、2022～2027年（百万米ドル） 12.7 小売・消費財 12.7.1 棚の管理を改善し、在庫のシュリンクを減らす必要性の高まりが市場成長を押し上げる 表98 小売・消費財：地域別市場、2019-2021年（百万米ドル） 表 99 小売・消費財：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 12.8 自動車 12.8.1 自動運転技術を向上させ、ドライバーの疲労を軽減するデータアノテーションとコンピュータビジョン 表100 自動車：地域別市場、2019-2021年（百万米ドル） 表101 自動車：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル） 12.9 その他の業種 表102 その他の垂直市場：地域別市場、2019年～2021年（百万米ドル） 表103 その他の垂直市場：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
13 地域別市場（ページ番号 - 151） 13.1 はじめに 図 44 アジア太平洋地域は予測期間中に最も高い成長率を示す 図 45 インドは予測期間中最も高い成長率を示す 表104 市場、地域別、2019-2021年（百万米ドル） 表105：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル） 13.2 北米 13.2.1 北米：データ注釈とラベリング市場の促進要因 13.2.2 北米：景気後退の影響 図 46 北米：市場スナップショット 表106 北米：部品別市場、2019年～2021年（百万米ドル） 表 107 北米：部品別市場、2022-2027年（百万米ドル） 表 108 北米：サービス別市場、2019-2021 年（百万米ドル） 表 109 北米：サービス別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 表 110 北米：専門サービス別市場、2019-2021 年（百万米ドル） 表111 北米：専門サービス別市場、2022-2027年（百万米ドル） 表112 北米：データタイプ別市場、2019年～2021年（百万米ドル） 表113 北米：データ注釈とラベリング市場：データタイプ別、2022-2027年（百万米ドル） 表114 北米：アノテーションタイプ別市場、2019年～2021年（百万米ドル） 表115 北米：アノテーションタイプ別市場、2022年～2027年（百万米ドル） 表 116 北米：展開モード別市場、2019-2021 年（百万米ドル） 表 117 北米：展開モード別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 表 118 北米：組織規模別市場、2019-2021 年（百万米ドル） 表 119 北米：市場：組織規模別、2022-2027 年（百万米ドル） 表120 北米：用途別市場、2019年～2021年（百万米ドル） 表121 北米：用途別市場、2022-2027年（百万米ドル） 表 122 北米：垂直市場別、2019年～2021年（百万米ドル） 表 123 北米：垂直市場別、2022-2027 年（百万米ドル） 表124 北米：市場：国別、2019年～2021年（百万米ドル） 表 125 北米：国別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 13.2.3 米国 13.2.3.1 手頃な価格のデータ注釈サービスに対する需要が高まる主要市場として米国が浮上 13.2.4 カナダ 13.2.4.1 カナダではデータアノテーションとラベリングプロジェクトに多額の投資が行われる 13.3 ヨーロッパ 13.3.1 欧州：データ注釈とラベリング市場の促進要因 13.3.2 欧州：景気後退の影響 表 126 欧州：コンポーネント別市場、2019-2021 年（百万米ドル） 表 127 欧州：コンポーネント別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 表 128 欧州：サービス別市場、2019-2021 年（百万米ドル） 表 129 欧州：サービス別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 表 130 欧州：専門サービス別市場、2019-2021 年（百万米ドル） 表131 欧州：専門サービス別市場、2022年～2027年（百万米ドル） 表 132 欧州：データタイプ別市場、2019年～2021年（百万米ドル） 表 133 欧州：データタイプ別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 表 134 欧州：データ注釈とラベリング市場、注釈タイプ別、2019-2021年（百万米ドル） 表135 欧州：アノテーションタイプ別市場、2022年～2027年（百万米ドル） 表 136 欧州：展開モード別市場、2019-2021 年（百万米ドル） 表 137 欧州：展開モード別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 表 138 欧州：組織規模別市場、2019-2021 年（百万米ドル） 表 139 欧州：組織規模別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 表 140 欧州：市場、用途別、2019年～2021年（百万米ドル） 表 141 欧州：用途別市場、2022～2027年（百万米ドル） 表142 欧州：垂直市場別、2019年～2021年（百万米ドル） 表 143 欧州：垂直市場別、2022-2027 年（百万米ドル） 表 144 欧州：市場、国別、2019年～2021年（百万米ドル） 表 145 欧州：市場：国別、2022-2027年（百万米ドル） 13.3.3 英国 13.3.3.1 欧州の政策立案者は各国政府にデータ取得の増加を奨励している 13.3.4 ドイツ 13.3.4.1 データ注釈へのアクセスを民主化することで、業績と競争力の両方を向上させるドイツ 13.3.5 フランス 13.3.5.1 AIとデータ管理の新興企業が市場成長を後押しする大きな可能性 13.3.6 その他のヨーロッパ 13.3.6.1 非構造化データから重要な情報を収集するニーズの高まりが需要を押し上げる 13.4 アジア太平洋 13.4.1 アジア太平洋地域：データ注釈・ラベリング市場の促進要因 13.4.2 アジア太平洋地域：景気後退の影響 図 47 アジア太平洋地域：市場スナップショット 表146 アジア太平洋地域：部品別市場、2019年～2021年（百万米ドル） 表 147 アジア太平洋地域：部品別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 表 148 アジア太平洋地域：サービス別市場、2019-2021 年（百万米ドル） 表 149 アジア太平洋地域：サービス別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 表150 アジア太平洋地域：専門サービス別市場、2019年～2021年（百万米ドル） 表 151 アジア太平洋地域：専門サービス別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 表152 アジア太平洋地域：データタイプ別市場、2019年～2021年（百万米ドル） 表153 アジア太平洋地域：データ注釈およびラベリング市場、データタイプ別、2022年～2027年（百万米ドル） 表154 アジア太平洋地域：アノテーションタイプ別市場、2019年～2021年（百万米ドル） 表155 アジア太平洋地域：アノテーションタイプ別市場、2022年～2027年（百万米ドル） 表156 アジア太平洋地域：展開モード別市場、2019年～2021年（百万米ドル） 表 157 アジア太平洋地域：展開モード別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 表158 アジア太平洋地域：組織規模別市場、2019年～2021年（百万米ドル） 表 159 アジア太平洋地域：市場：組織規模別、2022-2027 年（百万米ドル） 表160 アジア太平洋地域：市場、用途別、2019年～2021年（百万米ドル） 表 161 アジア太平洋地域：用途別市場、2022～2027年（百万米ドル） 表 162 アジア太平洋地域：垂直市場別、2019年～2021年（百万米ドル） 表 163 アジア太平洋地域：垂直市場別、2022-2027 年（百万米ドル） 表164 アジア太平洋地域：国別市場、2019年～2021年（百万米ドル） 表 165 アジア太平洋地域：データアノテーションとラベリング、国別、2022-2027 年（百万米ドル） 13.4.3 インド 13.4.3.1 テクノロジーの急速な導入により、インドは現在、世界有数のイノベーション大国へと変貌を遂げつつある。 13.4.4 日本 13.4.4.1 市場成長の原動力となる最先端技術の利用拡大 13.4.5 中国 13.4.5.1 革新的技術の急速な採用が市場の需要を促進する 13.4.6 その他のアジア太平洋地域 13.4.6.1 成長を牽引するインフラと技術力の開発 13.5 中東・アフリカ 13.5.1 中東・アフリカ：データ注釈と市場促進要因 13.5.2 中東・アフリカ：景気後退の影響 表 166 中東・アフリカ：コンポーネント別市場、2019-2021 年（百万米ドル） 表 167 中東・アフリカ：コンポーネント別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 表168 中東・アフリカ：サービス別市場、2019年～2021年（百万米ドル） 表 169 中東・アフリカ：サービス別市場、2022年～2027年（百万米ドル） 表170 中東・アフリカ：専門サービス別市場、2019年～2021年（百万米ドル） 表 171 中東・アフリカ：専門サービス別市場、2022～2027年（百万米ドル） 表 172 中東・アフリカ：データタイプ別市場、2019年～2021年（百万米ドル） 表 173 中東・アフリカ：データ注釈・ラベリング市場、データタイプ別、2022-2027年（百万米ドル） 表174 中東・アフリカ：アノテーションタイプ別市場、2019年～2021年（百万米ドル） 表 175 中東・アフリカ：アノテーションタイプ別市場、2022年～2027年（百万米ドル） 表 176 中東・アフリカ：市場、用途別、2019年～2021年（百万米ドル） 表 177 中東・アフリカ：用途別市場、2022～2027年（百万米ドル） 表 178 中東・アフリカ：展開モード別市場、2019-2021 年（百万米ドル） 表 179 中東・アフリカ：展開モード別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 表 180 中東・アフリカ：市場：組織別、2019 年～2021 年（百万米ドル） 表 181 中東・アフリカ：市場：組織規模別、2022年～2027年（百万米ドル） 表 182 中東・アフリカ：市場、垂直市場別、2019年～2021年（百万米ドル） 表 183 中東・アフリカ：市場：垂直市場別、2022-2027年（百万米ドル） 表184 中東・アフリカ：地域別市場、2019年～2021年（百万米ドル） 表 185 中東・アフリカ：データアノテーションとラベリング：地域別 2022-2027 （百万米ドル） 13.5.3 サウジアラビア 13.5.3.1 革新的技術への政府支出は市場の需要を促進する 13.5.4 UAE 13.5.4.1 複数の業種にまたがる新技術の採用能力の高まり 13.5.5 南アフリカ 13.5.5.1 先端技術の採用を促進する未開拓の市場機会 13.5.6 その他の中東・アフリカ地域 13.5.6.1 様々な新興企業の存在と政府による取り組みが市場の成長を後押しする 13.6 ラテンアメリカ 13.6.1 ラテンアメリカ：データ注釈とラベリング市場の促進要因 13.6.2 ラテンアメリカ：景気後退の影響 表186 ラテンアメリカ：部品別市場、2019年～2021年（百万米ドル） 表187 ラテンアメリカ：データアノテーションとラベリング、コンポーネント別、2022-2027年（百万米ドル） 表 188 ラテンアメリカ：データ注釈とラベリング、サービス別、2019-2021 年（百万米ドル） 表189 ラテンアメリカ：サービス別市場、2022-2027年（百万米ドル） 表 190 ラテンアメリカ：専門サービス別市場、2019-2021 年（百万米ドル） 表 191 ラテンアメリカ：データ注釈とラベリング、専門サービス別、2022-2027年（百万米ドル） 表192 ラテンアメリカ：データタイプ別市場、2019年～2021年（百万米ドル） 表 193 ラテンアメリカ：データタイプ別市場、2022年～2027年（百万米ドル） 表 194 ラテンアメリカ：データ注釈とラベリング市場：注釈タイプ別、2019-2021年（百万米ドル） 表195 ラテンアメリカ：アノテーションタイプ別市場、2022年～2027年（百万米ドル） 表 196 ラテンアメリカ：市場：用途別、2019年～2021年（百万米ドル） 表197 ラテンアメリカ：用途別市場、2022-2027年（百万米ドル） 表 198 ラテンアメリカ：展開モード別市場、2019-2021 年（百万米ドル） 表 199 ラテンアメリカ：展開モード別市場、2022-2027 年（百万米ドル） 表200 ラテンアメリカ：市場：組織規模別、2019年～2021年（百万米ドル） 表201 ラテンアメリカ：市場：組織規模別、2022年～2027年（百万米ドル） 表202 ラテンアメリカ：垂直市場別、2019年～2021年（百万米ドル） 表 203 ラテンアメリカ：垂直市場別、2022-2027 年（百万米ドル） 表204 ラテンアメリカ：国別市場、2019年～2021年（百万米ドル） 表 205 ラテンアメリカ：市場：国別、2022-2027 年（百万米ドル） 13.6.3 ブラジル 13.6.3.1 新興企業による投資と急速な技術導入が需要を喚起する 13.6.4 メキシコ 13.6.4.1 新興技術を導入し、普及率を高めるための支援の拡大 13.6.5 その他のラテンアメリカ地域 13.6.5.1 投資の拡大と技術の急速な導入により、起業家にとって魅力的な地域となる
14 競争の舞台（ページ数 - 200） 14.1 概要 14.2 主要プレーヤーの戦略 表 206 主要データ注釈・ラベリングベンダーが採用した戦略の概要 14.3 収益分析 14.3.1 過去の収益分析 図 48 上位 5 社の過去の収益分析（2019-2021 年）（百万米ドル 14.4 市場シェア分析 図 49 主要企業のデータ注釈・ラベリング市場シェア分析（2022 年 表207 市場：競争の度合い 14.5 企業評価象限 14.5.1 スターズ 14.5.2 新進リーダー 14.5.3 浸透型プレーヤー 14.5.4 参加者 図50 主要市場プレイヤー、企業評価象限、2022年 14.5.5 競合ベンチマーキング 表 208 市場：主要企業の製品フットプリント分析（2022年 表 209 データ注釈とラベリング市場：その他の主要企業の製品フットプリント分析（2022 年 14.6 スタートアップ／チーム評価象限 14.6.1 進歩的企業 14.6.2 対応する企業 14.6.3 ダイナミック・カンパニー 14.6.4 スタートブロック 図 51 新興企業/SM データ注釈およびラベリング・プレーヤー、企業評価象限、2022 年 14.6.5 スタートアップ／MES競合ベンチマーキング 表 210 市場：主要新興企業/SMの詳細リスト 表 211 データ注釈とラベリング市場：新興企業/中小企業の製品フットプリント分析（2022年 14.7 競争シナリオとトレンド 14.7.1 製品発売 表212 サービス／製品の発売（2019-2022年 14.7.2 ディールス 表213 取引（2019-2022年
15 企業プロフィール（ページ - 219） 15.1 イントロダクション 15.2 主要プレーヤー (事業概要、提供する製品、ソリューションとサービス、最近の動向、MnMビュー）。 15.2.1 グーグル 表 214 グーグル：事業概要 図 52 グーグル：企業スナップショット 表 215 グーグル：提供製品 表 216 グーグル：製品の発表と強化 表 217 グーグル：取引 15.2.2 APPEN 表218 アペン：事業概要 図 53 アペン：企業スナップショット 表 219 アペン：提供製品 表 220 アペン：製品の発売と強化 表 221 アペン：取引 15.2.3 IBM 表 222 IBM：事業概要 図 54 IBM：企業スナップショット 表 223 IBM: 提供製品 表 224 IBM：製品の発売と機能強化 表 225 IBM: 取引 15.2.4 オラクル 表226 オラクル：事業概要 図55 オラクル：企業スナップショット 表 227 オラクル：提供製品 表 228 オラクル：製品の発売と機能強化 表 229 オラクル: 取引 15.2.5 テルスインターナショナル 表 230 テルスインターナショナル：事業概要 図 56 テルス・インターナショナル：企業スナップショット 表 231 テルスインターナショナル：提供製品 表 232 テルスインターナショナル：製品の発売と強化 表 233 テルス・インターナショナル：取引 表 234 テルスインターナショナル：その他 15.2.6 ADOBE 表 235 アドビ：事業概要 図 57 アドビ：企業スナップショット 表236 アドビ：提供製品 表 237 アドビ：製品の発売と機能強化 表 238 アドビ：取引 15.2.7 AWS 表 239 AWS：事業概要 図 58 AWS：企業スナップショット 表240 AWS：提供製品 表241 AWS：製品の発売と機能強化 表242 AWS：取引 15.2.8 アレジオン 表243 アレジオン：事業概要 表244 アレジオン：提供製品 表 245 アレジオン：製品の発売と機能強化 表246 アレジオン：取引 表247 地域：その他 15.2.9 コギト・テック 表248 コギトテック：事業概要 表249 コギトテック：提供製品 表 250 コギトテック：製品の発売と強化 15.2.10 アノリティクス 表251 アノリティクス：事業概要 表252 アノリティクス：提供製品 非上場企業の場合、事業概要、製品、サービス、ソリューションの詳細、最近の動向、MnM Viewを把握できない場合がある。 15.3 その他の主要プレーヤー 15.3.1 AIデータの革新 15.3.2 クリックワーカー 15.3.3 クラウドファクトリー 15.3.4 キャップスタート 15.3.5 データピュア 15.3.6 LXT 15.3.7 精密なBPOソリューション 15.3.8 シグマ 15.3.9 segments.ai 15.3.10 定義 15.4 中小企業と新興企業 15.4.1 データループ 15.4.2 ラベルボックス 15.4.3 V7 15.4.4 ライトタグ 15.4.5 スーパー注釈 15.4.6 スケール・アイ 15.4.7 データザウルス 15.4.8 キリ・テクノロジー 15.4.9 理解する 15.4.10 キーラブ 15.4.11 データにラベルを付ける
16 隣接・関連市場 (ページ - 267) 16.1 はじめに 16.2 NLP市場 - 2027年までの世界予測 16.2.1 市場の定義 16.2.2 市場概要 16.2.2.1 NLP市場、コンポーネント別 表253 自然言語処理市場、コンポーネント別、2016-2021年（百万米ドル） 表254 自然言語処理市場、コンポーネント別、2022-2027年（百万米ドル） 16.2.2.2 NLP市場、タイプ別 表255 自然言語処理市場、タイプ別、2016-2021年（百万米ドル） 表256 自然言語処理市場、タイプ別、2022-2027年（百万米ドル） 16.2.2.3 NLP市場、展開モード別 表257 自然言語処理市場、展開モード別、2016-2021年（百万米ドル） 表258 自然言語処理市場（展開モード別、2022-2027年、百万米ドル) 16.2.2.4 NLP市場（組織規模別 表259 自然言語処理市場、組織規模別、2016-2021年（百万米ドル） 表260 自然言語処理市場、組織規模別、2022年～2027年（百万米ドル） 16.2.2.5 NLP市場、アプリケーション別 表261 自然言語処理市場、用途別、2016-2021年（百万米ドル） 表262 自然言語処理市場、用途別、2022-2027年（百万米ドル） 16.2.2.6 NLP市場、テクノロジー別 表263 自然言語処理市場、技術別、2016-2021年（百万米ドル） 表264 自然言語処理市場、技術別、2022-2027年（百万米ドル） 16.2.2.7 NLP市場、業種別 表265 自然言語処理市場、業種別、2016-2021年（百万米ドル） 表266 自然言語処理市場、垂直分野別、2022-2027年（百万米ドル） 16.2.2.8 NLP市場、地域別 表267 自然言語処理市場、地域別、2016-2021年（百万米ドル） 表268 自然言語処理市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル） 16.3 人工知能市場 - 2027年までの世界予測 16.3.1 市場の定義 16.3.2 市場概要 16.3.2.1 人工知能市場、製品別 表269 人工知能市場、オファリング別、2016-2021年（10億米ドル） 表270 人工知能市場、オファリング別、2022-2027年（10億米ドル） 16.3.2.2 人工知能市場、技術別 表271 人工知能市場、技術別、2016年～2021年（10億米ドル） 表272 人工知能市場、技術別、2022-2027年（10億米ドル） 16.3.2.3 人工知能市場、展開モード別 表273 人工知能市場、展開モード別、2016年～2021年（10億米ドル） 表274 人工知能市場、展開モード別、2022-2027年（10億米ドル） 16.3.2.4 人工知能市場（組織規模別 表275 人工知能市場、組織別、2016-2021年（10億米ドル） 表276 人工知能市場、組織別、2022-2027年（10億米ドル） 16.3.2.5 人工知能市場、ビジネス機能別 表277 人工知能市場、ビジネス機能別、2016年～2021年（10億米ドル） 表278 人工知能市場、ビジネス機能別、2022年～2027年（10億米ドル） 16.3.2.6 人工知能市場（業種別 表279 人工知能市場、業種別、2016-2021年（10億米ドル） 表280 人工知能市場、垂直市場別、2022-2027年（10億米ドル） 16.3.2.7 人工知能市場、地域別 表281 人工知能市場、地域別、2016-2021年（10億米ドル） 表282 人工知能市場、地域別、2022-2027年（10億米ドル）
17 付録（ページ番号 - 282） 17.1 ディスカッション・ガイド 17.2 Knowledgestore: マーケッツの購読ポータル 17.3 カスタマイズ・オプション 17.4 関連レポート 17.5 著者詳細
