データ注釈ツールの世界市場（2025年～2033年）：種類別（テキスト、画像・ビデオ、音声）、注釈種類別（手動型、半自動型、自動型）、産業別（IT、自動車、政府、医療、金融サービス、小売、その他）、地域別

• 英文タイトル：Data Annotation Tools Market Size, Share & Trends Analysis Report By Type (Text, Image/Video, Audio), By Annotation Type (Manual, Semi-Supervised, Automatic), By Vertical (IT, Automotive, Government, Healthcare, Financial Services, Retail, Others) and By Region(North America, Europe, APAC, Middle East and Africa, LATAM) Forecasts, 2025-2033

• レポートコード：SRTE1611DR • 出版社/出版日：Straits Research / 2025年1月 • レポート形態：英文、PDF、約120ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3日） • 産業分類：IT

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レポート概要

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世界のデータ注釈ツール市場規模は、2024年に28億7000万米ドルと評価され、2025年に36億3000万米ドルから2033年には238億2000万米ドルに達し、予測期間（2025年~2033年）にはCAGR 26.50%で成長すると予測されています。
データ注釈ツールは、機械学習用の生産グレードのトレーニングデータをアノテーションするために使用されるソフトウェアソリューションです。クラウドベース、オンプレミス、またはコンテナ化されている場合があります。一方、一部の企業は自社でツールを構築することを好み、オープンソースやフリーミアムとして利用可能な多くのデータアノテーションソリューションが利用可能です。

これらは、商用としてリースおよび購入が可能です。画像、ビデオ、テキスト、音声、スプレッドシート、センサーデータ注釈ツールは、いずれも特定の形式のデータに対応するように構築されています。また、オンプレミス、コンテナ、SaaS（クラウド）、Kubernetes など、多くの導入オプションも提供しています。

レポート目次

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モノのインターネット（IoT）、機械学習（ML）、ロボット、高度な予測分析、人工知能（AI）などの技術は、膨大な量のデータ（AI）を生成します。データ効率は、新しい企業コンセプト、インフラ、経済を構築するために不可欠です。これらの要因は、この産業の成長に大きく貢献しています。AI 対応医療ソリューションを構築する企業は、データアノテーション企業と提携して、機械学習やディープラーニングのスキル向上に役立つ重要なデータセットを提供しています。データラベリングの成長の大きな可能性がこの連携の原動力となっています。

データアノテーションツール市場の成長要因

医療分野における AI の急速な普及

データアノテーションは、医療分野における AI アプリケーションの改善において重要な役割を果たすものと予測されています。医療用画像データ技術では、AI 搭載システムがコンピュータビジョンやマシンビジョンを用いて潜在的な損傷を特定し、傾向を見つけ、患者の診断後に医療従事者が自動的に報告書を作成するのを支援しています。

人工知能は、X線写真、MRIスキャン、CTスキャンのデータベースを迅速にスキャンして、さまざまな損傷を検出することができます。検査を受けた個人の最終報告書を作成するために、データアノテーションツールは、AI ベースのシステムを支援して、平均的な医療写真と負傷した医療写真から収集したデータを分離します。その結果、データアノテーションは、医療およびヘルスケア業界における AI アプリケーションの改善において重要な役割を果たすものと予測されています。

例えば、米国を拠点とするスタートアップ企業であるInnodata Inc.は、2021年3月に、AIベースのデータアノテーションツールの機能を拡張し、患者医療報告書を組み込むと発表しました。Innodataは、AIデータセットアノテーションツールコンソールとSynodex医療データ抽出プラットフォームの機能を統合し、医療記録データアノテーションプラットフォームを構築する予定です。これにより、HIPAA に準拠し、すべてのセキュリティ要件を満たす、高水準の人工知能データトレーニングが可能になります。

高度な技術による膨大なデータの生成

アノテーションツールを採用する主な利点は、データ属性を組み合わせることで、ユーザーがデータ定義を管理でき、多数のサイトで同様のルールを書き換える必要がなくなることです。膨大なデータセットの急増とビッグデータの台頭により、データアノテーションにおける人工知能技術の活用はほぼ確実です。

機械学習（ML）、ロボット、高度な予測分析、人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）などの技術によって、膨大なデータが生成されています。技術の進化に伴い、データの効率性が重要になり、新しい経済、インフラ、ビジネスの革新が可能になっています。これらの要素は、この産業の拡大に大きく貢献しています。データラベリングの成長範囲の拡大に伴い、AI 対応医療アプリを開発する企業は、データアノテーション企業と提携して、企業のディープラーニングおよび機械学習スキルの向上に必要なデータセットを提供しています。

例えば、デジタル IT 技術と顧客体験のサプライヤーである Telus International は、Lionbridge AI の買収を発表しました。この会社は、機械学習を推進する AI アルゴリズムとトレーニングデータを作成するためのアノテーションプラットフォームソリューションを 2020 年 11 月に提供しています。この買収により、Telus International の次世代デジタル技術ポートフォリオが強化され、グローバルな事業展開も拡大することになります。

市場抑制要因

データアノテーションツールの不正確さ

正確な結果を提供できないデータアノテーションツールの不整合は、市場の成長を妨げています。例えば、ピクセル数が少なく、複数のアイテムが含まれている画像の場合、ラベル付けが困難になります。市場の主な課題は、ラベル付けされたデータの品質の不正確さです。状況によっては、手動でラベル付けされたデータに誤りが含まれる場合があり、その誤りを発見するのにかかる時間はさまざまであり、アノテーションプロセスの全体的なコストが増加します。

しかし、効率的なアルゴリズムが考案されるにつれて、自律的なデータアノテーションツールの精度が向上し、最終的には手動によるアノテーションが不要になり、ツールの価格も低下しています。

市場機会

企業によるデータアノテーションツールの採用拡大

自動データアノテーションツールの効率性と、膨大なデータセットのアノテーションにクラウドベースのコンピューティングリソースの利用が拡大していることが、市場の成長に貢献しています。企業が、その正確さと AI トレーニングデータの大量ラベル付けのためにデータアノテーションツールを利用していることも、近い将来、この産業を前進させる 2 つの重要な要因です。

企業にとって、人材とデータの管理は常に課題でした。データアノテーションツールの導入は、企業がこれらの課題を解決するのに役立ちます。AIベースの自動化機能を前面に押し出したツールであっても、すべてのデータアノテーションツールは人間が使用するのを前提に設計されています。その結果、最先端のシステムには、タスクの割り当てや生産性分析などの「ワークフォース管理」機能が搭載され、各タスクやサブタスクに費やされた時間を追跡する機能が備わります。

データラベリングの労働力プロバイダーは、自社の技術を用いて作業データの品質を検証する場合があります。カメラ、スクリーンショット、非アクティブタイマー、クリックストリームデータなどを活用して、作業者が高品質のデータアノテーションを行うためにどのような支援ができるかを検討するでしょう。

アノテーションは、企業がアノテーションを行うデータセットを包括的に管理することから始まります。企業は、評価しているソリューションが、ワークフローの重要な要素である、ラベル付けが必要な大量のデータやファイルの種類を確実にインポートし、サポートすることを確認する必要があります。これには、データセットの検索、フィルタリング、ソート、複製、マージなどが含まれます。

さらに、機械学習モデルの改善のためのアノテーション付きデータの需要の高まり、および自動運転技術の向上に向けた投資の増加も、市場を後押しすると予想されます。

地域別分析

アジア太平洋地域：支配的な地域

2030 年までに 14 億 500 万米ドルの市場規模、29% の CAGR を記録するアジア太平洋地域は、最も重要なデータアノテーションツール市場になると予想されています。アジア太平洋地域の開発途上国は、特に金融サービスや医療分野において、データアノテーションツールの導入に大きな可能性を秘めています。技術の利用と創造的な医療アクセスプログラムが、アジア太平洋地域の医療分野の拡大を推進しています。これらの要因により、この地域では予測期間において画像データアノテーション技術の需要が増加する可能性があります。

例えば、2021年4月、ゲノムシーケンスデータを注釈付けし、動的に評価するためのデータ分析ツールを開発するCongenica Ltdは、英国を拠点とするマイクロ流体工学に特化したソフトウェア企業であるCamtech Diagnosticsと提携しました。この取り組みにより、Congenicaは、日本、マレーシア、韓国、シンガポールなどの国々での地位をさらに強化すると予想されます。

北米：成長地域

北米は、2030 年までに 13 億 9,200 万米ドルの市場規模、年平均成長率 25% を記録し、データアノテーションツール市場で 2 位の規模となる見通しです。カナダと米国は、最新の産業技術への投資を増やしています。技術の進歩により、データアノテーションツールの概念の導入が加速しています。

北米の医療、産業、自動車産業は、いずれも大幅な投資が見込まれ、大きな成長が見込まれています。これは、市場ベンダーが競争優位性を確保するために積極的な製品および地域拡大戦略を展開しているためです。予測期間中は、ヨーロッパは成長が停滞する傾向が見込まれます。さらに、画像アノテーションの重要性が増すことで、この分野の小売および自動車市場のパフォーマンスが向上すると予想されます。地域市場におけるデータアノテーションツールの需要の増加は、AI 技術の人気の高まりとその普及の影響を受けると予想されます。欧州地域は AI 市場が発達しており、データアノテーションツールの需要に直接的なプラスの影響を与えています。ドイツやオランダなど、多くの国々で多様な機械学習技術のニーズが高まっています。

セグメント分析

種類

データアノテーションツール市場は、音声、画像/動画、テキストに分類されます。画像/動画の種類は、世界市場を支配する見通しで、2030 年までに 18 億 4,000 万米ドルに達し、予測期間中の CAGR は 26% と予測されています。医学分野、特に医療用画像では、画像データアノテーションが広く使用されています。

医療画像に基づく機械学習技術の設計に対するスタートアップの投資総額は 5 億 2,200 万米ドルに達しています。Arteries、Zebra Medical Vision、Infervision は、医療およびヘルスケア分野のデータアノテーション事業で最も有名なスタートアップ企業です。

E コマースや臨床研究での用途の増加により、テキストアノテーション市場は予測期間にわたって有望な成長率を見込むことができます。アノテーションされたデータのテキスト、音声、意味的関連性におけるパターン認識能力の向上が求められていることから、テキストアノテーションは世界の業界を支配するでしょう。

音声カテゴリーの市場シェアは中程度と予測されています。例えば、ビデオ通話プログラムのZoomは、2021年4月に複数のプラットフォーム更新を発表しました。これらの更新には、画面注釈の改善、Zoom Rooms向けの最先端ハードウェア、Zoom Chatの管理機能の拡張、顧客フィードバックに基づくユーザー体験の向上が含まれます。これらの機能改善により、ユーザーはハイライトした注釈を削除せずにテキストやオブジェクトをハイライトできるようになりました。バニシングペン機能は、テキストやオブジェクトを強調表示するためにユーザーが利用できる新しいペンツールです。

注釈の種類別

データ注釈ツール市場は、注釈の種類に基づいて、自動、半自動、手動に分類されています。自動注釈セグメントは、予測期間において世界市場を支配する見通しです。人工知能は、階層化された学習プロセスを通じてデータセットから高度な抽象化を抽出することができるため、データアノテーション分野においてますます重要になってきています。膨大なデータからパターンを抽出、マイニングする必要性が高まるにつれて、自動データアノテーションツールの需要は増加する見通しです。

手作業でデータにマークや注釈を付ける処置は、手動データアノテーションと呼ばれています。この手段は、精度、高い完全性、データアノテーション作業が最小限で済む、アルゴリズムに組み込まれる自動アノテーションよりも魅力的なデータ関連の見識を発見できる可能性が高いなどの利点があるため、広く好まれています。しかし、人間によるアノテーションはコストと時間がかかるため、クラウドソーシング活動によって取得されたラベル付きデータは、さまざまな用途に採用されています。

産業

データアノテーションツール市場は、産業分野に基づいて、自動車、政府、小売、IT、医療、金融サービスなどに分類されています。医療分野は、予測期間において世界市場を支配する見通しです。人工知能は、診断の自動化、治療予測、遺伝子配列決定、医薬品開発など、医療およびヘルスケア分野での用途で頻繁に使用されています。医療業界では、一連の情報をトレーニングするために機械学習の処置を使用する必要があります。トレーニングの標準は、人工知能に基づくアプリケーションを構築するために設計されたアルゴリズムの精度と効率に大きく影響します。効果的な AI 対応医療製品を作成するには、信頼性が高く高品質のデータセットへのアクセスが必要です。その結果、データアノテーションツールは、人工知能に学習情報量を提供することで、市場を前進させています。

自動運転車におけるデータアノテーションツールの広範な採用により、自動車業界は予測期間中に最も急速な成長率を示すと予測されています。市場は、自動運転車の分野における革新を推進するための画像アノテーションの向上を目的とした研究開発費の増加により拡大しています。例えば、TCSは2021年1月、接続型・自動運転車エコシステムに参加する企業向けに「Autoscapeソリューションセット」のリリースを発表しました。このソリューションは、自動車業界向けのフリートオーナー、スタートアップ、OEM、サプライヤーで構成されています。このソリューションは、ペタバイト規模のデータ収集と分析、アルゴリズムの検証、実際の自動運転車の実用的なガイダンスと制御を行うサービスなどを提供しています。また、技術的およびビジネス上の課題にも対応しています。さらに、自動運転車（AV）の検証サービスとデータアノテーションスタジオも提供しています。

データアノテーションツール市場の主要企業一覧

1. 1. Appen Limited
   2. Annotate
   3. CloudApp
   4. Cogito Tech LLC
   5. Deep Systems
   6. LightTag
   7. Labelbox Inc
   8. Lotus Quality Assurance
   9. Playment Inc
   10. Tagtog Sp.
   11. CloudFactory Limited
   12. ClickWorker GmbH
   13. Alegion
   14. Figure Eight Inc.
   15. Amazon Mechanical Turk, Inc
   16. Explosion AI Gmbh
   17. Mighty AI, Inc
   18. Trilldata Technologies Pvt Ltd
   19. Scale AI, Inc.
   20. Google LLC
   21. Lionbridge Technologies, Inc
   22. SuperAnnotate LLC.

最近の動向

• 2022年11月、AIライフサイクル向けデータの世界的リーダーである Appen Limited （ASX： APX） は、ナイロビのスラング言語である Sheng 用の音声ベースの医療 FAQ ボットを作成するため、言語を問わず、人々が重要な情報を入手し、自分の意見を伝えることを支援する非営利団体 CLEAR Global との提携を発表しました。
• 2022年11月、世界クラスのトレーニングデータを提供するAI開発のリーダーであるAppenは、日本市場での成長を加速するため、日本拠点のチームを設立しました。
• 2022年12月、Google Cloudが公式サポートするオープンソースのKafkaコネクタ（Pub/SubおよびPub/Sub Lite対応）が一般公開されました。
• 2022年11月、プライバシー、セキュリティ、コンプライアンスを重視した次世代の消費者データプラットフォームを提供するため、Zeotap は Google Cloud と提携しました。

データアノテーションツール市場セグメント

種類別（2021年~2033年

• テキスト
• 画像/ビデオ
• 音声

アノテーションの種類別（2021年~2033年

• 手動
• 半自動
• 自動

産業別（2021年~2033年

• IT
• 自動車
• 政府
• 医療
• 金融
• 小売
• その他

地域別（2021年~2033年

• 北米
• ヨーロッパ
• アジア太平洋
• 中東およびアフリカ
• ラテンアメリカ

目次

1. ESG の動向
2. 免責

エグゼクティブサマリー

調査範囲とセグメンテーション

市場機会の評価

市場動向

市場評価

規制の枠組み

グローバルデータアノテーションツール市場規模分析

1. グローバルデータアノテーションツール市場 概要
2. 種類別
   1. 概要
      1. 種類別金額別
   2. テキスト
      1. 金額別
   3. 画像/ビデオ
      1. 金額別
   4. 音声
      1. 金額別
3. アノテーションの種類別
   1. 概要
      1. 金額別注釈の種類
   2. 手動
      1. 金額別
   3. 半自動
      1. 金額別
   4. 自動
      1. 金額別
4. 産業別
   1. 概要
      1. 産業別金額別
   2. IT
      1. 金額別
   3. 自動車
      1. 金額別
   4. 政府
      1. 金額別
   5. 医療
      1. 金額別
   6. 金融サービス
      1. 金額別
   7. 小売
      1. 金額別
   8. その他
      1. 金額別

北米市場分析

ヨーロッパ市場分析

アジア太平洋市場分析

中東およびアフリカ市場分析

ラテンアメリカ市場分析

競争環境

市場プレーヤーの評価

調査方法

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