合成データ生成の世界市場は2032年までに76.7億米ドルを獲得、2023年から2032年までのCAGRは46.30％増

市場の概要

合成データ生成市場は大幅な収益成長が見込まれる。データプライバシーへの懸念の高まりと、堅牢なAIおよび機械学習モデルへのニーズの高まりが市場成長を促進する。Market Research Future（MRFR）は、世界の合成データ生成市場が2022年の0.25 BN米ドルから2032年には76.7 BN米ドルに拡大し、予測期間（2023-2032年）を通して46.30％のCAGRを記録することを確認している。

また、インターネットやスマート&接続デバイスの使用の増加に伴い、データ管理のニーズが非常に高まっていることも、合成データ生成市場を牽引している。また、生成される膨大な量のデータ、IoT対応のplatform-as-a-serviceモデルへのシフト、クラウドベースのソリューションが、大きな市場需要を生み出している。

企業数の増加と、サービスの仮想化&コンテナ化のためのクラウドベースのソリューションの採用により、市場は今後数年間で大幅な上昇を目撃すると推定される。さらに、データ管理とセキュリティに対応できるソリューションの開発に注目が集まっていることも、市場の収益に影響を与えている。逆に、プロジェクトごとにカスタムソフトウェアアプリケーションを開発する高いコストと複雑さは、市場成長を阻害する大きな要因となっている。

主要プレイヤー

アクティブ合成データ生成市場のプレーヤーは以下の通り：

• 合成AI
• メタ
• CVEDIA社
• モーストリーAI
• グレーテル研究所
• エヌビディア株式会社
• データジェン
• マイクロソフト株式会社
• 株式会社コム
• IBM株式会社

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レポートの範囲 - 合成データ生成市場：

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市場細分化：

本レポートは、コンポーネント、展開モード、データタイプ、アプリケーション、産業分野、地域に区分されています。

このうち、コンポーネントセグメントはソリューションとサービスにサブセグメント化されている。

展開モードセグメントは、オンプレミスとクラウドに細分化される。

データタイプは、表データ、テキストデータ、画像データ、その他に細分化される。

アプリケーションセグメントは、AIトレーニング&開発、テストデータ管理、データ共有&保持、データ分析、その他に細分化される。

産業別セグメントは、BFSI、ヘルスケア、ライフサイエンス、輸送、物流、政府、防衛、IT、通信、製造、メディア、エンターテインメント、その他に細分化される。

地域別では、合成データ生成市場はアジア太平洋、アメリカ、ヨーロッパ、その他の地域に区分される。

地域別分析：

北米が世界の合成データ生成市場を支配している。AIやMLモデルを作成・テストするための多様で高品質な学習データへのニーズが高まっていることが、市場成長の原動力となっている。また、特に法規制の観点からデータのセキュリティとプライバシーを重視する傾向が強まっており、合成データ生成市場の収益を実質化している。

同地域におけるIoTとAIの早期導入は、合成データ生成市場規模を押し上げる。米国、カナダ、メキシコは北米の主要な合成データ生成市場である。さらに、継続的に上昇しているヘルスケア&製造業とスマートデバイスの急速な採用が、この地域の市場成長に影響を与えている。

詳細市場調査レポート（128ページ、図表）を閲覧 合成データ生成市場- https://www.marketresearchfuture.com/reports/synthetic-data-generation-market-12216

競合分析：

競争が激しく、合成データ生成市場は断片化されているように見え、多数の老舗企業が競争環境を形成している。革新、合併、買収、拡大は、より大きな競争シェアを獲得するための主要なトレンドであり続けている。

業界分析：

2023/10/16 - アイスランドのサウンドシミュレーション新興企業Treble Technologiesは、合成データ生成、サウンドシミュレーション、空間オーディオ機能を提供するクラウドSDKを発表した。トレブル・テクノロジーズは、音響エンジニア、デザイナー、開発者が仮想環境内でかつてない精度と効率でサウンドをモデル化できるようにする。

新しいソフトウェア開発キットは、AIベースのオーディオソフトウェア向けに合成オーディオデータを生成し、オーディオハードウェアにおける音響の仮想プロトタイピングを可能にするよう設計されている。このSDKにより、ユーザーはTreble独自の波動ベースの音響シミュレーション技術をソリューションに活用することができ、あらゆる規模の既存のワークフローにシームレスに統合することができる。

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