世界のフェデレーテッドラーニング市場規模は2033年までに3億7,860万米ドルを超えると予測    

Spherical Insights & Consultingが発行した調査レポートによると、世界のフェデレーテッドラーニング市場は 、2023年の1億2,820万米ドルから2033年には3億7,860万米ドルに成長し、2023年から2033年の予測期間中に11.44%のCAGRで成長すると予想されています。

 「グローバルフェデレーテッドラーニング市場の規模、シェア、COVID-19の影響分析、アプリケーション別（産業用IoT、創薬、リスク管理、拡張現実と仮想現実、データプライバシー管理など）、組織規模別（大企業と中小企業）、業種別（IT・通信、ヘルスケア・ライフサイエンス、BFSI、小売・Eコマース、自動車など）、地域別（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東、アフリカ）、分析と予測2023～2033」に関するレポートから、150の市場データ表、図表を含む210ページにわたる主要な業界の洞察を参照してください。

フェデレーテッドラーニング市場とは、多数のサーバーやデバイスが連携して、生データを開示することなく共有モデルを作成する機械学習手法を指します。データを中央サーバーに転送するのではなく、各デバイスはローカルで処理します。中央のアグリゲータがモデルの調整値（重みや勾配など）を受け取り、それらを組み合わせてグローバルモデルを改善します。市場の成長は、企業がデータ連携するためのスケーラブルで安全な方法としての人気の高まりによって牽引されています。プライバシーを保護しながら、散在するデータから洞察を引き出す能力は、今日の規制とデータ中心の環境において非常に重要です。ハイブリッドクラウドの相互運用性と柔軟性に対するニーズの高まりも、需要をさらに押し上げています。RhinoやFlower Labsなどのコラボレーションは、本番環境対応プラットフォームへの移行を示しています。金融、ヘルスケア、製造業におけるパフォーマンスニーズとデータ機密性によって、フェデレーテッドラーニングの導入が促進されています。しかしながら、特に中小企業においては、高いコンピューティング需要とインフラストラクチャの課題がフェデレーテッドラーニングの導入を阻み、市場の成長を阻害しています。

産業用IoTセグメントは2023年に最大のシェアを占め、推定期間中に驚異的なCAGRで成長すると予測されています。

アプリケーションに基づいて、フェデレーテッドラーニング市場は、産業用IoT、創薬、リスク管理、拡張現実（AR）、仮想現実（VR）、データプライバシー管理などに分類されます。これらのうち、産業用IoTセグメントは2023年に最大のシェアを占め、推定期間中に驚異的なCAGRで成長すると予測されています。このセグメントの成長は、安全なオンデバイスフェデレーテッドラーニングによってAIトレーニングが可能になり、IIoTの分散型の性質にうまく適合していることに起因しています。フェデレーテッドラーニングは、製造業や運輸業などの業界にとって非常に重要な2つの側面である遅延を削減し、プライバシーを強化します。これにより、リアルタイム分析を活用して運用効率が向上します。その結果、フェデレーテッドラーニングはIIoTのイノベーションと産業拡大を急速に加速させています。

大企業セグメントは2023年に最大のシェアを占め、予測期間中に驚異的なCAGRで成長すると予測されています。

組織規模に基づいて、フェデレーテッド・ラーニング市場は大企業と中小企業に分類されます。このうち、大企業セグメントは2023年に最大のシェアを占め、予測期間中に驚異的なCAGRで成長すると予測されています。このセグメントの成長は、分散したコンポーネント間で安全かつ分散化されたAIトレーニングを可能にするフェデレーテッド・ラーニングが大企業にもたらすメリットに起因しています。フェデレーテッド・ラーニングは、モデル開発とデータ効率を向上させながら、プライバシー規則への準拠を確保します。侵害リスクを軽減することで、企業のリスク戦略を強化します。これは、重要な業界におけるフェデレーテッド・ラーニングの適用拡大を支えています。

ITおよび通信セグメントは2023年にシェアの大部分を占め、予測期間中に驚異的なCAGRで成長すると予測されています。

フェデレーテッドラーニング市場は、業界別に見ると、IT・通信、ヘルスケア・ライフサイエンス、BFSI、小売・eコマース、自動車、その他に分類されます。これらのうち、IT・通信分野は2023年に市場シェアの大部分を占め、予測期間中に驚異的なCAGRで成長すると予測されています。この分野における成長は、この分野の分散型アプローチがプライバシーとセキュリティへの懸念と合致していることに起因しています。デバイス上での処理を可能にすることで、レイテンシが低減し、ネットワーク速度が向上します。したがって、フェデレーテッドラーニングは、リアルタイムイノベーションとデータドリブンな効率化にとって不可欠な手段となります。

予測期間中、北米は世界の連合学習市場で最大のシェアを占めると予想されます。

北米は、予測期間中に世界のフェデレーテッドラーニング市場で最大のシェアを占めると予想されています。この地域の成長は、銀行、ヘルスケア、テクノロジー分野の大手北米企業を含む、先進AI技術をいち早く導入した企業によるものです。フェデレーテッドラーニングは、データプライバシーの懸念に対処しながら協調的なモデルトレーニングを可能にするため、これらの分野で高く評価されており、広範な導入と地域市場におけるリーダーシップの確立を促進しています。この地域は、企業、研究機関、学術機関間の強力な連携ネットワークを育んでいます。この連携により、情報、リソース、データの共有が促進され、データプライバシーを損なうことなくフェデレーテッドラーニングにおける協調的なモデルトレーニングに最適な環境が整います。

ヨーロッパは、推定期間中に世界のフェデレーテッドラーニング市場の中で最も高いCAGRで成長すると予測されています。これらの地域では、GDPRなどの厳格なデータ保護規制により、フェデレーテッドラーニングのプライバシー機能が強化されています。ヘルスケア、製造業、金融などの業界では、個人情報を一元管理することなく安全なデータ分析を実現するために、フェデレーテッドラーニングが活用されています。欧州市場では、倫理的なAIとデータ主権への注目が高まっており、プライバシー保護ソリューションの需要が高まっています。企業が業務効率とコンプライアンスを追求する中で、フェデレーテッドラーニングはAIイニシアチブにますます統合されつつあります。

世界のフェデレーテッドラーニング市場の主要ベンダーとしては、Acuratio, Inc.、Owkin, Inc.、Cloudera, Inc.、NVIDIA Corporation、Edge Delta、Lifebit、Enveil、Intel Corporation、FedML、IBM Corporation、Google LLC、Intellegens、Sherpa.AI、Secure AI Labs などがあります。

主なターゲットオーディエンス

• 市場参加者
• 投資家
• エンドユーザー
• 政府当局 
• コンサルティング・リサーチ会社
• ベンチャーキャピタリスト
• 付加価値再販業者（VAR）

主要市場の発展 

• 2024年12月、 Google Cloudとベルギーに拠点を置く銀行協同組合Swiftは、金融機関向けに、フェデレーテッドラーニングを採用した安全でプライバシー保護されたAIモデルトレーニングソリューションの開発に向けて協業します。世界12の機関が参加するこの取り組みは、不正ラベルを共有することで不正検出能力を向上させながら、プロセス全体を通して機密データを保護することを目指しています。

市場セグメント

この調査では、2023年から2033年までの世界、地域、国レベルでの収益を予測しています。Spherical Insightsは、以下のセグメントに基づいて世界の連合学習市場を分類しています。 

グローバル連合学習市場（アプリケーション別）

• 産業用IoT
• 創薬
• リスク管理
• 拡張現実と仮想現実
• データプライバシー管理
• その他

組織規模別グローバルフェデレーテッドラーニング市場

• 大企業
• 中小企業

世界のフェデレーテッドラーニング市場（業界別）

• IT・通信
• ヘルスケアとライフサイエンス
• BFSI
• 小売・Eコマース
• 自動車
• その他

地域別グローバル連合学習市場

• 北米 
  • 私たち
  • カナダ
  • メキシコ
• ヨーロッパ 
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • その他のヨーロッパ
• アジア太平洋 
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • オーストラリア
  • その他のアジア太平洋地域
• 南アメリカ 
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • 南アメリカのその他の地域
• 中東・アフリカ 
  • アラブ首長国連邦
  • サウジアラビア
  • カタール
  • 南アフリカ
  • その他の中東およびアフリカ