カテゴリー： P&S Market Research, IT/電子, 世界

連合学習 (Federated Learning/フェデレーテッドラーニング)の世界市場：産業分析・成長予測（～2030）

P&S Market Researchが発行した調査報告書（PS24MAR017）◆商品コード：PS24MAR017
◆発行会社（リサーチ会社）：P&S Market Research
◆発行日：2023年11月
   最新版(2025年又は2026年)はお問い合わせください。
◆ページ数：230
◆レポート形式：英語 / PDF
◆納品方法：Eメール（受注後3営業日）
◆調査対象地域：グローバル
◆産業分野：IT・通信
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※上記の日本語題名はH&Iグローバルリサーチが翻訳したものです。英語版原本には日本語表記はありません。
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❖ レポートの概要 ❖

連合学習 (Federated Learning/フェデレーテッドラーニング)市場は、2023年には128.3百万米ドルであったが、2030年には260.5百万米ドルに増加し、年平均成長率は10.7％で推移します。
この成長は、組織やデバイスの理解を深めるために様々な分野でこの学習ソリューションが受け入れられつつあることや、創薬における資金調達が拡大していることによります。

さらに、従来の学習と比較して、より優れたデータ・プライバシーなどの有益な特徴が、このソリューションの独自性を高めています。これにより多くの企業が、機器からの実データを共有することなく、強力なディープ・トレーニング・モデルを作成することができます。したがって、データの機密性、保護、作業対象のグランドデータセットへの利便性、データへの特権的なアクセスを維持することができます。

用途に基づく創薬カテゴリーは、業界に大きく貢献した。これは、人口の増加、食品の栄養価の低下、汚染レベルの増加により、世界中で病気の発生が増加しているためです。

一方、産業用IoTカテゴリーは2023年に20％のシェアを占めました。これは、IoTと一体化した連合学習によってもたらされる、生産性の向上、新しいビジネスモデルの追加の容易さ、価格の低下などの利点に起因しています。

さらに、先進国や発展途上国における技術の進歩の増加や、ビッグデータ分析の受容の高まりが、このカテゴリーの成長をさらに後押ししています。

2023年において、自動車・輸送カテゴリーは、業種別では、35％のシェアで、連合学習市場に最も貢献しています。これは、経済成長と人口の増加により、世界的に自動車の販売が増加しているためです。その結果、道路の交通量が増え、最終的には渋滞が発生し、人々は何時間も交通渋滞に直面することになります。

これは、MLとAIアルゴリズムのサポートにより、車両のルートと創造的な解決策を調整することによって交通管理を支援することができる連携学習の要件を後押ししています。

欧州は2023年に50％のシェアで業界をリードし、この10年間もリードし続けるでしょう。これは、一般データ保護規則（General Data Protection Regulation）の下で各国政府が採用する厳格なプライバシー＆保護ガイドラインのためです。

さらに、データプライバシーは、これらのガイドラインに準拠する連合学習の重要な特徴であるため、この地域の企業にとって連合学習は魅力的な手法となっています。

北米は今後数年間、かなりの速度で進歩すると思われます。これは主に、この大陸に認知された生成学習ソリューション・ベンダーが存在するためです。

さらに、特にAIとIoTの研究開発において、FLアルゴリズムと技術を開発・強化するための広範な資金が、業界の拡大をさらに後押ししています。

創薬への資金提供の増加に伴い、連合学習 (Federated Learning/フェデレーテッドラーニング)産業は今後数年間で継続的に発展していくでしょう。

連合学習 (Federated Learning/フェデレーテッドラーニング)ソリューションを提供するトップ企業は以下の通りです：
NVIDIA Corporation
Cloudera Inc.
IBM Corporation
Microsoft Corporation
Google LLC
Intel Corporation
Owkin Inc

第1章．調査範囲
第2章．調査方法
第3章．エグゼクティブサマリー
第4章．市場指標
第5章．産業動向
第6章．世界市場
第7章．北米市場
第8章．ヨーロッパ市場
第9章．アジア太平洋市場
第10章．中南米市場
第11章．中東/アフリカ市場
第12章．アメリカ市場
第13章．カナダ市場
第14章．ドイツ市場
第15章．フランス市場
第16章．イギリス市場
第17章．イタリア市場
第18章．スペイン市場
第19章．日本市場
第20章．中国市場
第21章．インド市場
第22章．オーストラリア市場
第23章．韓国市場
第24章．ブラジル市場
第25章．メキシコ市場
第26章．サウジアラビア市場
第27章．南アフリカ市場
第28章．中東市場
第29章．競争状況
第30章．企業情報
第31章．付録

❖ レポートの目次 ❖

Chapter 1. Research Scope

1.1. Research Objectives

1.2. Market Definition

1.3. Analysis Period

1.4. Market Size Breakdown by Segments

1.4.1. Market size breakdown, by application

1.4.2. Market size breakdown, by vertical

1.4.3. Market size breakdown, by region

1.4.4. Market size breakdown, by country

1.5. Market Data Reporting Unit

1.5.1. Value

1.6. Key Stakeholders

Chapter 2. Research Methodology

2.1. Secondary Research

2.1.1. Paid

2.1.2. Unpaid

2.1.3. P&S Intelligence database

2.2. Primary Research

2.3. Market Size Estimation

2.4. Data Triangulation

2.5. Currency Conversion Rates

2.6. Assumptions for the Study

2.7. Notes and Caveats

Chapter 3. Executive Summary

Chapter 4. Market Indicators

Chapter 5. Industry Outlook

5.1. Market Dynamics

5.1.1. Trends

5.1.2. Drivers

5.1.3. Restraints/challenges

5.1.4. Impact analysis of drivers/restraints

5.2. Impact of COVID-19

5.3. Porter’s Five Forces Analysis

5.3.1. Bargaining power of buyers

5.3.2. Bargaining power of suppliers

5.3.3. Threat of new entrants

5.3.4. Intensity of rivalry

5.3.5. Threat of substitutes

Chapter 6. Global Market

6.1. Overview

6.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

6.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

6.4. Market Revenue, by Region (2017–2030)

Chapter 7. North America Market

7.1. Overview

7.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

7.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

7.4. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 8. Europe Market

8.1. Overview

8.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

8.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

8.4. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 9. APAC Market

9.1. Overview

9.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

9.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

9.4. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 10. LATAM Market

10.1. Overview

10.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

10.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

10.4. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 11. MEA Market

11.1. Overview

11.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

11.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

11.4. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 12. U.S. Market

12.1. Overview

12.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

12.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 13. Canada Market

13.1. Overview

13.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

13.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 14. Germany Market

14.1. Overview

14.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

14.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 15. France Market

15.1. Overview

15.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

15.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 16. U.K. Market

16.1. Overview

16.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

16.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 17. Italy Market

17.1. Overview

17.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

17.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 18. Spain Market

18.1. Overview

18.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

18.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 19. Japan Market

19.1. Overview

19.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

19.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 20. China Market

20.1. Overview

20.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

20.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 21. India Market

21.1. Overview

21.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

21.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 22. Australia Market

22.1. Overview

22.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

22.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 23. South Korea Market

23.1. Overview

23.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

23.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 24. Brazil Market

24.1. Overview

24.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

24.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 25. Mexico Market

25.1. Overview

25.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

25.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 26. Saudi Arabia Market

26.1. Overview

26.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

26.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 27. South Africa Market

27.1. Overview

27.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

27.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 28. U.A.E. Market

28.1. Overview

28.2. Market Revenue, by Application (2017–2030)

28.3. Market Revenue, by Vertical (2017–2030)

Chapter 29. Competitive Landscape

29.1. List of Market Players and their Offerings

29.2. Competitive Benchmarking of Key Players

29.3. Product Benchmarking of Key Players

29.4. Recent Strategic Developments

Chapter 30. Company Profiles

30.1. NVIDIA Corporation

30.1.1. Business overview

30.1.2. Product and service offerings

30.1.3. Key financial summary

30.2. Cloudera Inc.

30.2.1. Business overview

30.2.2. Product and service offerings

30.2.3. Key financial summary

30.3. IBM Corporation

30.3.1. Business overview

30.3.2. Product and service offerings

30.3.3. Key financial summary

30.4. Microsoft Corporation

30.4.1. Business overview

30.4.2. Product and service offerings

30.4.3. Key financial summary

30.5. Google LLC

30.5.1. Business overview

30.5.2. Product and service offerings

30.5.3. Key financial summary

30.6. Intel Corporation

30.6.1. Business overview

30.6.2. Product and service offerings

30.6.3. Key financial summary

30.7. Owkin Inc.

30.7.1. Business overview

30.7.2. Product and service offerings

30.7.3. Key financial summary

Chapter 31. Appendix

31.1. Abbreviations

31.2. Sources and References

31.3. Related Reports


※参考情報

連合学習（Federated Learning）とは、複数のデバイスやサーバーが協力して機械学習モデルを訓練する手法の一つです。これは、データを中央のサーバーに収集せず、それぞれのデバイス上でローカルにデータを保持したまま学習を行うという特徴があります。この手法は、プライバシーやデータセキュリティ、通信コストという観点から重要性が増してきています。
連合学習にはいくつかの種類があります。最も一般的な形式は、ユーザーのデバイスで個々のモデルを訓練し、その更新情報を中央サーバーに送信する方式です。この中央サーバーでは各デバイスから得た更新を集約し、グローバルモデルを更新します。このプロセスは通常、サーバーとデバイス間での周期的なコミュニケーションによって行われます。もう一つの形式として、連合集約学習があり、モデルの重みや勾配を分散して計算し、各デバイスがその計算結果を中央で集約する方法です。

用途に関してはさまざまな場面で使われています。特に、スマートフォンやIoTデバイスにおける個人データの学習が重要です。例えば、スマートフォンの文字入力予測や音声認識機能の向上には、ユーザーのプライバシーを侵さずにデータを活用できる連合学習が利用されています。医療分野においても、連合学習は患者データを保持したままモデルを訓練するため、より安全で効率的なデータ活用が期待されています。

連合学習の関連技術には、差分プライバシーや暗号化技術などがあります。差分プライバシーは、個別のデータが特定できないようにするための手法であり、連合学習と組み合わせることで、プライバシーを保護しながらモデルの精度を向上させることができます。暗号化技術においては、各デバイスのデータやモデルの更新が暗号化されることによって、通信経路上での情報漏洩を防ぐことが可能です。

また、通信効率の向上も連合学習の重要な要素です。大規模なデバイス群が参加する場合、通信コストが大きな問題になるため、圧縮技術や効率的な通信プロトコルが求められます。これにより、デバイス間のやり取りを最適化し、学習プロセス全体の効率を向上させることができます。

連合学習が抱える課題としては、通信帯域の制約、デバイスの計算能力の限界、データの非独立性（データが特定のパターンに偏ること）などが挙げられます。これらの課題を克服するための研究が進められており、今後の発展が期待されています。

今後、連合学習は様々な業界での応用が進むと考えられています。特に、データプライバシーが重視される分野では、ますます重要な技術となるでしょう。例えば、金融業界では、クレジットスコアモデルを多くの金融機関が協力して開発することが可能になり、医療業界では、各病院が患者のプライバシーを保護しつつ、より多くのデータを活用した診断支援システムが実現するでしょう。

このように、連合学習は今後のデータ利用の新しいスタンダードを築く可能性を秘めた技術です。データ保護と機械学習の両立を図る手段として、ますます注目を浴びることでしょう。連合学習は、私たちの日常生活やビジネスにおいて、より安全で効率的なデータ処理の手法を提供し続けるでしょう。


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