2022年05月20日 12:00

連合学習の市場規模、2028年に2億1,000万米ドル到達予測

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株式会社グローバルインフォメーションは、市場調査レポート「連合学習 (Federated Learning) の世界市場 - 2028年までの予測:用途別 (創薬、IIoT、リスク管理) 、業種別 (医療・ライフサイエンス、BFSI、製造、自動車・輸送、エネルギー・ユーティリティ) 、地域別」(MarketsandMarkets)の販売を5月19日より開始いたしました。

【 当レポートの詳細目次 】
https://www.gii.co.jp/report/mama1072748-federated-learning-market-by-application-drug.html

連合学習(Federated Learning)の市場規模は、2023年の1億2,700万米ドルからCAGR10.6%で成長し、2028年には2億1,000万米ドルに達すると予測されています。連合学習市場の主な成長要因は、多数のプレイヤーが情報を共有しながらディープトレーニングモデルを開発することにより、データ保護、機密性、情報特権アクセス、大規模データセットへのアクセス性などの重要な懸念に対処することが可能になることです。

牽引要因:データ保護のための連合学習採用の拡大

連合学習により、ML手法の教育方法が変化しています。企業は、連合学習に関する詳細な研究を行うことに力を注いでいます。連合学習を利用することで、現在のアルゴリズムやAIアプリケーションを強化することが可能です。組織だけでなく、ガジェット間においても学習に対する需要が高まっており、ウェルネス分野では、医療従事者が良質な結果を提供することで、薬の開発を加速させる可能性があります。例えば、FADNetと呼ばれる新しいピアツーピアのアプローチは、中央集権的な学習の欠落に対処するためのソリューションで、学習のための中央集権的なシステムを必要としません。代わりに、すべてのクライアントがその情報を学習し、またその結果は集約のサイクルを経て別のユーザーに送信されます。モデル化では確認が難しい交通量や駐車場の状況を、能動学習と連合学習により正しく把握することができ、ラベリングにかかる時間とコストを削減すると同時に、CI/CDワークフロー全体と自動運転車の機械学習アルゴリズムのインストールを改善します。

制約事項 熟練した技術者の不足

多くの企業が既存のワークフローにMLを導入する際に直面する大きな障害となっているのが、スキルフルな人材、特にITプロフェッショナルの不足です。連合学習システムは先進的なアイデアであるため、担当者が理解し、導入するのは困難です。機械学習などの複雑な手法を含む連合学習システムを構築・導入できる人材が不足しているため、採用や技術力の維持が大きな課題となっています。組織として、スキルセットや職種の構築が必要になってきており、機械学習アルゴリズムのインストールとメンテナンスに関連する最新の連合学習インフラを管理・理解できるエンジニアが必要とされています。データサイエンティストは、コンピュータサイエンス、統計学、概念的な理解など幅広い知識を持ち、最も高度な訓練を受けた科学的専門家です。一方、有資格のデータサイエンティストは、高額な報酬を要求するため、中小企業や大手企業でさえ手の届かないことが多いと言われています。能力の限られた市場で適切な存在であり続けるために、各分野で連携した学習モジュールの需要が高まっています。その結果、訓練を受けた技術者不足は、連合学習ソリューション産業の世界的な障壁となっています。

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