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) ソリューションの世界市場 (～2028年)：用途 (創薬・IIoT)・産業 (ヘルスケア&ライフサイエンス・BFSI・製造・小売&Eコマース・エネルギー&ユーティリティ)・地域別」 (MarketsandMarkets) の販売を5月7日より開始いたしました。

連合学習の市場規模は、2023年の1億1700万米ドルからCAGR11.4%で成長し、2028年には2億100万米ドルに達すると予測されています。データをデバイスに保持することで、共有のMLモデルの活用機会を増やし、ユーザーエクスペリエンスに影響を与え、個人情報を漏らすことなくスマートデバイス上の予測機能を実現させるなど、連合学習ソリューションの成長機会を提供していると考えられます。

牽引要因：デバイスと組織間の学習を促進する需要の高まり

連合学習は、MLモデルの学習方法に革命をもたらします。企業は、連合学習に関する深い研究に時間を費やすことに注力しています。例えば、Google社は、初の量産レベルの連合学習プラットフォームを導入しました。このプラットフォームでは、デバイス上のアイテムランキング、次の単語の予測、コンテンツの提案など、複数の連合学習ベースのアプリケーションを作成します。連合学習を通じて、企業は自社のモデルを改善し、AIアプリケーションを強化する可能性があります。ヘルスケア分野では、連合学習により、医療従事者が治療に専念し、より迅速な創薬が可能になるかもしれません。連合学習ソリューションは、病院でのネットワークの負担を軽減し、様々なデバイスや組織間ではプライベートな学習を可能にします。

抑制要因：熟練した技術者の不足

ビジネスプロセスにMLを導入する際に、多くの企業が直面する大きな問題は、IT専門家を含む熟練した技術者の不足です。連合学習は新しい概念であるため、従業員が学習データに対する連合学習モデルを理解し、実装することは困難です。これは、連合学習モデルを実装するためのトレーニングが従業員に提供されていないことが原因です。企業では、MLのような複雑な技術を伴う連合学習プロジェクトを開発・実行する人材が不足しているため、技術リソースの採用と保持が重要な課題となっています。業界は、より専門的なスキルセットを開発できるエンジニアを必要としています。


【 当レポートの詳細目次 】
https://www.gii.co.jp/report/mama999532-federated-learning-solutions-market-by-application.html

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