https://www.marketreport.jp/tc7866-federated-learning-solutions-market-application
“AS-ISシナリオでは、世界の連携学習ソリューション市場規模は、2023年の1億1700万米ドルから2028年には2億100万米ドルに成長し、予測期間中の年間平均成長率（CAGR）は11.4%になると予測されています。”
デバイスにデータを保持することで、企業が共有のMLモデルを共同で活用できるようになる可能性や、ユーザーエクスペリエンスに影響を与えたり、個人情報を漏らしたりすることなく、スマートデバイス上で予測機能を実現できることなど、さまざまな要因が、予測期間中に連携学習ソリューションの成長機会を提供すると予想されます。
“AS-ISシナリオでは、予測期間中、垂直方向の中では、製造業セグメントが最も高いCAGRで成長する”
連携学習ソリューション市場は、垂直方向では、BFSI、ヘルスケア・ライフサイエンス、小売・eコマース、エネルギー・ユーティリティ、製造業、その他の垂直方向（通信・IT、メディア・エンターテインメント、政府）に分けられます。AS-ISシナリオでは、予測期間中、ヘルスケア・ライフサイエンス分野が最大の市場規模を占めると予想されています。さらに、予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予想されているのは、製造業の垂直市場です。IIoT（Industrial Internet of Things）への注目が高まり、競争が激化する中、製造業の企業は、ウェブ、モバイル、店舗、ソーシャルメディアなど、数多くのソースから収集したデータの分析を優先しています。
“AS-ISのシナリオによると、地域の中では、アジア太平洋（APAC）が予測期間中に最も高いCAGRで成長する”
AS-ISシナリオによると、APACのフェデレーション・ラーニング・ソリューション市場は、2023年から2028年にかけて最も高いCAGRで成長すると予測されています。ビッグデータ分析、AI、IoTなどの新興技術の導入の増加、データ規制を導入するための継続的な開発、中国、インド、日本などの主要国でのEコマース市場の萌芽を支援するためのハイパーパーソナライゼーションとコンテクスト・レコメンデーションへの注力などが、同地域における連携学習ソリューションの成長を促進すると予想されます。
プライマリーの内訳
連携学習ソリューション市場で活動する様々な主要組織のCEO（最高経営責任者）、イノベーション＆テクノロジー・ディレクター、システム・インテグレーター、およびエグゼクティブへの詳細なインタビューを実施しました。
企業別に見ると ティアI：34％、ティアII：43％、ティアIII：23％。
呼称別 Cレベルエグゼクティブ 50％、ディレクター 30％、その他：20
地域別 北米：25％、APAC: 30％、欧州：30％、MEA：10％、ラテンアメリカ：5
本レポートでは、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主要企業の調査や研究プロジェクトを紹介しています。世界のフェデレーテッド・ラーニング・ソリューション市場における主要ベンダーを紹介しています。世界の連携学習ソリューション市場の主要ベンダーは、NVIDIA（米国）、Cloudera（米国）、IBM（米国）、Microsoft（米国）、Google（米国）、Owkin（米国）、Intellegens（英国）、DataFleets（米国）、Edge Delta（米国）、Enveil（米国）、Lifebit（英国）、Secure AI Labs（米国）、Sherpa.ai（スペイン）、Decentralized Machine Learning（シンガポール）、Consilient（米国）です。
調査対象範囲
この市場調査では、連携学習ソリューション市場をセグメント別に取り上げています。垂直方向や地域などの異なるセグメントにおけるこの市場の規模と成長の可能性を推定することを目的としています。また、市場における主要企業の詳細な競合分析を行い、企業プロフィール、製品や事業内容に関する主な見解、主要な取り組み、最近の開発状況、主要な市場戦略などを掲載しています。
このレポートを購入する主な利点
本レポートは、この市場のリーダー/新規参入者に、フェデレーテッド・ラーニング・ソリューション市場全体とそのサブセグメントの収益数値の最も近い近似値に関する情報を提供するでしょう。このレポートは、ステークホルダーが競合状況を理解し、ビジネスの位置づけや適切な市場参入戦略を計画するためのより良い洞察を得るのに役立ちます。また、ステークホルダーが市場のパルスを理解するのに役立ち、主要な市場のドライバー、阻害要因、課題、および機会に関する情報を提供します。
【レポートの目次
1 はじめに 19
1.1 調査の目的 19
1.2 市場の定義 19
1.2.1 市場に含まれるものと含まれないもの 20
1.3 市場の範囲 20
1.3.1 市場のセグメンテーション 21
1.3.2 調査対象年 21
1.4 考慮した通貨 21
表1 米ドルの為替レート、2018年～2020年 21
1.5 ステークホルダー 22
2 調査方法 23
2.1 調査データ 23
図1 連携型学習ソリューション市場：研究デザイン 23
2.1.1 二次データ 23
2.1.2 プライマリーデータ 24
2.1.2.1 プライマリープロファイルの内訳 24
2.1.2.2 主な業界インサイト 25
2.2 市場の内訳とデータの三角測量 26
図2：データの三角測量 26
2.3 市場規模の推定 26
図3 連携型学習ソリューション市場：市場推定アプローチ 27
2.4 市場予測 28
表2 市場の成長に影響を与える重要な要因 28
2.5 調査の前提条件 29
2.6 調査の限界 30
3.エグゼクティブ・サマリー 31
3.1 2023-2028年の予測（楽観的／現状維持／悲観的） 33
図4 連携学習ソリューションの世界市場、2023-2028年
(単位：千米ドル) 33
図5 予測期間中、ヘルスケア・ライフサイエンス分野が最大の市場シェアを占める 33
図6 2023年には欧州が最大の市場シェアを占める 34
3.2 主な調査結果の概要 34
4 市場の概要と業界動向 36
4.1 導入 36
36 4.2 連携学習：タイプ 36
図7 連携学習の種類 36
4.3 融合型学習：進化 37
図8 連携学習ソリューション市場の進化 37
4.4 連携学習：アーキテクチャ 38
図9 連携学習のアーキテクチャ 38
4.5 人工知能。ECOSYSTEM 39
図10 人工知能のエコシステム 39
4.6 研究プロジェクト 連合型学習 40
4.6.1 創薬のための機械学習台帳オーケストレーション
創薬のための機械学習台帳オーケストレーション（Melloddy） 40
4.6.1.1 参加企業 40
4.6.2 FEDAI 41
4.6.3 パドルパドル 42
4.6.4 フィーチャークラウド 42
42 4.6.5 マスケット・プロジェクト 42
4.7 市場力学 43
図11 推進要因、抑制要因、機会、および課題。
連携型学習ソリューション市場 43
4.7.1 ドライバー 43
4.7.1.1 デバイスと組織間の学習を促進するニーズの高まり 43
4.7.1.2 アルゴリズムを分散型デバイスで学習させることで、データのプライバシーとセキュリティを確保できる 44
4.7.2 制約事項 45
4.7.2.1 熟練した技術者の不足 45
4.7.3 機会 45
4.7.3.1 デバイスにデータを残すことで、企業が共同で共有MLモデルを活用できる可能性 45
4.7.3.2 ユーザーエクスペリエンスに影響を与えず、個人情報を漏らすことなく、スマートデバイス上で予測機能を実現できる可能性があること 46
4.7.4 課題 47
4.7.4.1 高レイテンシーと通信効率の悪さの問題 47
4.7.4.2 システムの異質性と相互運用性の問題 47
4.7.4.3 間接的な情報漏洩 48
4.8 推進要因、抑制要因、機会、および課題が連携学習ソリューション市場に与える影響 48
4.9 ユースケース分析 49
4.9.1 webankとレンタカー会社が連携学習により保険業界のデータ交通違反の削減を実現 49
4.9.2 連携学習によりヘルスケア企業が患者データを暗号化して
患者データの保護 49
4.9.3 ウェブンクとエクストリーム・ビジョンは、データをクラウドに保存するための連携学習を活用したオンライン視覚的物体検出プラットフォームを発表 50
4.9.4 ウェブンクはマネーロンダリング防止のための連携学習モデルを発表 50
4.9.5 インテリジェンス社のソリューションの採用により、臨床現場での心拍数データの分析が可能になる 51
4.10 特許分析 51
4.10.1 方法論 51
4.10.2 文書タイプ 51
表3：出願された特許 51
4.10.3 イノベーションと特許出願 51
図12 1年間に取得された特許の総数、2015年～2021年 52
4.10.3.1 トップの出願者 52
図13 特許出願件数の多い上位10社、2015年～2021年 52
表4 フェデレーテッド・ラーニング・ソリューション市場における上位8社の特許所有者（米国）、2015-2021年 53
4.11 サプライチェーン分析 53
図 14 サプライチェーン分析 53
4.12 技術分析 54
4.12.1 連携学習と分散型機械学習の比較 54
4.12.2 連携学習とエッジコンピューティングの比較 54
4.12.3 連携学習と連携データベースシステムの比較 55
4.12.4 連携学習と群学習の比較 54
5 連携学習ソリューション市場、アプリケーション別 56
5.1 導入 57
5.2 創薬 57
5.2.1 迅速な治療のための協力関係の強化による創薬の加速化が、連携学習ソリューションの採用を促進する 57
5.3 ショッピング体験のパーソナライゼーション 58
5.3.1 顧客データのプライバシーを確保しつつ、ショッピング体験をパーソナライズすることへの関心の高まりと、ネットワークトラフィックの削減が、連携学習ソリューションの採用を促進する 58
5.4 データのプライバシーとセキュリティの管理 58
5.4.1 連携学習ソリューションは、学習アルゴリズムによってネットワーク上でデータを移動させる必要性を制限することで、データのプライバシーとセキュリティの管理を向上させる 58
5.5 リスク管理 59
5.5.1 データを共有することなく、Bfsiの組織が協力して共有の予測モデルを学習し、効率的な信用リスク評価を行うことができるため、連携学習ソリューションの採用が促進される 59
5.6 産業用モノのインターネット 60
5.6.1 連携学習ソリューションは、データを集中管理することなくエッジデバイスの予知保全を可能にし、業務効率を向上させる 60
5.7 オンライン視覚的物体検出 60
5.7.1 連携学習ソリューションの採用により、スマートシティアプリケーションでのオンライン視覚的物体検出の強化による安全監視が可能に 60
5.8 その他のアプリケーション 61
6 連携型学習ソリューション市場：業種別 62
6.1 導入 63
表5 悲観的シナリオ：垂直統合型学習ソリューション市場規模、2023-2028年（単位：千米ドル） 63
63 表 6 as-is シナリオ：フェデレーテッド・ラーニング・ソリューション市場規模。
2023-2028年、業種別（単位：千米ドル） 63
表 7 楽観シナリオ：フェデレーテッド・ラーニング・ソリューションの市場規模。
2023-2028年、業種別(千米ドル)64
6.2 銀行、金融サービス、保険 64
6.2.1 銀行・金融サービス・保険業界では、悪意のある活動を減らし、顧客データを保護することで、連携学習ソリューションの採用が進む 64
64 6.2.2 銀行、金融サービス、保険業：2023年～2028年の予測（楽観的／現状維持／悲観的） 65
図15 銀行・金融サービス・保険：連携学習ソリューション市場、2023年～2028年（単位：千米ドル） 65
6.3 ヘルスケアとライフサイエンス 65
6.3.1 市場成長の原動力となるのは、大量のアプリケーション、複数の研究イニシアティブ、テクノロジーベンダーとヘルスケア・ライフサイエンス機関との協力関係 65
6.3.2 ヘルスケアおよびライフサイエンス分野の 予測 2023-2028
(楽観的/現状維持/悲観的) 67
図16 ヘルスケア・ライフサイエンス分野の 連携型学習ソリューション市場、2023-2028年（単位：千米ドル） 67
6.4 小売・電子商取引 67
6.4.1 顧客データのプライバシーを確保しつつ、パーソナライズされた顧客体験を可能にする能力が、小売・電子商取引分野での連携学習の採用を促進 67
67 6.4.2 小売・電子商取引の分野 予測 2023-2028
(楽観的/現状維持/悲観的) 68
図17 小売業と電子商取引。連携型学習ソリューション市場、2023-2028年（単位：千米ドル） 68
6.5 製造業 69
6.5.1 スマートマニュファクチャリングへの注力とオペレーショナルインテリジェンスの強化が製造業における連携学習の採用を促進 69
6.5.2 製造業 予測 2023-2028
楽観的／現状維持／悲観的） 70
図 18 製造業 連合型学習ソリューション市場。
2023-2028年（単位：千米ドル） 70
6.6 エネルギー・公益事業 70
6.6.1 エネルギー・公益事業分野では、サイバー攻撃を抑制し、電力網の回復力を向上させる必要があり、これが連携学習の採用を促進する 70
6.6.2 エネルギー・ユーティリティー分野 予測 2023-2028
(楽観的/現状維持/悲観的) 71
図 19 エネルギー・公益事業分野における 連合学習ソリューション市場、2023-2028年（単位：千米ドル） 71
6.7 その他の垂直市場 71
7 地域別フェデレーテッド・ラーニング・ソリューション市場 73
7.1 はじめに 74
表8 悲観シナリオ：フェデレーテッド・ラーニング・ソリューション市場規模、地域別、2023年～2028年（単位：千米ドル） 74
74 表9 As-isシナリオ：フェデレーテッド・ラーニング・ソリューション市場規模。
地域別、2023-2028年（単位：千米ドル） 74
表10 楽観シナリオ：フェデレーテッド・ラーニング・ソリューションの市場規模。
地域別、2023-2028年（単位：千米ドル） 75
7.2 北アメリカ 75
7.2.1 未来のデータ学習モデルを実現するため、北米企業は連携学習の研究に力を入れている 75
75 7.2.2 北米：2023-2028年の予測（楽観的／現状維持／悲観的） 76
図20：北米：連携学習ソリューション市場、2023-2028年（単位：千米ドル） 76
7.2.3 北アメリカ：規制 76
7.2.3.1 1996年医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律 76
7.2.3.2 カリフォルニア州消費者プライバシー法 77
7.2.3.3 Gramm-Leach-Bliley法 77
7.2.3.4 経済的および臨床的健康のための医療情報技術に関する法律 77
7.2.3.5 連邦情報セキュリティ管理法（Federal Information Security Management Act） 77
7.2.3.6 Payment Card Industry Data Security Standard（ペイメントカード業界データセキュリティ基準） 7.2.3.7.
7.2.3.7 連邦情報処理基準 78
7.3 ヨーロッパ 79
7.3.1 欧州におけるデータプライバシーとコンプライアンスの重視、および研究協力の拡大が連携学習の導入を促進 79
7.3.2 ヨーロッパ 2023年～2028年の予測（楽観的／現状維持／悲観的） 80
図21 ヨーロッパ：連携学習ソリューション市場。
2023-2028年（単位：千米ドル） 80
7.3.3 ヨーロッパ 法規制 80
7.3.3.1 一般データ保護規則 80
7.3.3.2 欧州標準化委員会（European Committee for Standardization） 80
7.3.3.3 欧州技術標準化機構 81
7.4 アジア太平洋地域 81
7.4.1 アジア太平洋地域では、国ごとにデータプライバシー規制が重視されていることに加え、エッジAIの導入が進み、パーソナライズされたサービスが求められていることから、連携学習ソリューションの導入が加速している 81
7.4.2 アジア太平洋地域：予測2023-2028（楽観的／現状維持／悲観的） 82
図22 アジア太平洋地域：連携型学習ソリューション市場。
2023-2028年（単位：千米ドル） 82
7.4.3 アジア太平洋地域の 法規制 82
7.4.3.1 個人情報保護委員会（Privacy Commissioner for Personal Data） 82
7.4.3.2 個人情報の保護に関する法律 83
7.4.3.3 重要な情報インフラ 83
7.4.3.4 国際標準化機構（International Organization for Standardization）27001 83
7.4.3.5 個人データ保護法 83
7.5 世界のその他の国々 84
7.5.1 ネットワークインフラの強化、グローバル企業の拠点化、技術導入の増加が連携学習の導入を促進 84
7.5.2 その他の国の状況 2023年～2028年の予測（楽観的／現状維持／悲観的） 85
図23 その他の国： 連携学習ソリューション市場、2023-2028年（単位：千米ドル） 85
7.5.3 中近東・アフリカ：規制 85
7.5.3.1 イスラエルのプライバシー保護規制（データセキュリティ）、5777-2017年 85
7.5.3.2 クラウドコンピューティングフレームワーク 86
7.5.3.3 サウジアラビア王国（KSA）におけるGDPRの適用 86
7.5.3.4 個人情報の保護に関する法律 86
7.5.4 ラテンアメリカ：規制 86
7.5.4.1 ブラジル データ保護法 86
7.5.4.2 アルゼンチン個人データ保護法 No.25.326 87
8 会社概要 88
8.1 紹介 88
(事業概要、ソリューション、キーインサイト、最近の開発状況、MnM View)*。
8.2 エヌビディア 88
表11 エヌビディア 事業概要 89
図24 エヌビディア 会社のスナップショット 89
表12 エヌビディア 連携型学習ソリューション市場：ソリューションの発表と強化 90
表13 Nvidia: フェデレーテッド・ラーニング・ソリューション市場：取引 91
図25 ビジネスモデル・キャンバス：nvidia 91
8.3 Cloudera（クラウドデラ） 93
表14 Cloudera：事業概要 93
図26 Cloudera: 企業スナップショット 94
表 15 クラウデラ: フェデレーテッド・ラーニング・ソリューション市場：ソリューションの発表と強化 94
表16 クラウデラ。フェデレーテッド・ラーニング・ソリューション市場：取引 95
図27 ビジネスモデル・キャンバス：クラウデラ 95
8.4 IBM 97
表17 IBM: 事業概要 97
図28 IBM: 企業スナップショット 98
表18 IBM: 連携型学習ソリューション市場: 研究プロジェクト 99
表 19 IBM: フェデレーテッド・ラーニング・ソリューション市場: 取引 99
図29 ビジネスモデル・キャンバス：IBM 100
8.5 マイクロソフト 101
表20 マイクロソフト：事業概要 101
図30 マイクロソフト：企業スナップショット 102
表21 マイクロソフト：フェデレーテッド・ラーニング・ソリューション市場：研究プロジェクト 103
研究プロジェクト 103
表22 マイクロソフト：フェデレーテッド・ラーニング・ソリューション市場：研究プロジェクト 103
ソリューションの発表と強化 103
表23 マイクロソフト: フェデレーテッド・ラーニング・ソリューション市場: 取引 103
図31 ビジネスモデル・キャンバス：マイクロソフト 104
8.6 グーグル 105
表24 グーグル：事業概要 105
図32 グーグル：企業スナップショット 106
表25 グーグル： 連携学習ソリューション市場：研究プロジェクト 107
表26 グーグル：統合型学習ソリューション市場：ソリューションの発表と強化 107
図33 ビジネスモデル・キャンバス：グーグル 108
8.7 オウキン（OWKIN） 109
表 27 オウキン：フェデレーテッド・ラーニング・ソリューション市場：研究プロジェクト 107
研究プロジェクトと資金調達 110
表 28 オウキン：フェデレーテッド・ラーニング・ソリューション市場：取引 111
8.8 インテレジェンズ 112
表29 intellegens: フェデレーテッド・ラーニング・ソリューション市場: 研究プロジェクトと資金調達 112
研究プロジェクトと資金提供 112
8.9 データフリート 114
表30 データフリート（Datafleets）社 表30 データフリート：フェデレーテッド・ラーニング・ソリューション市場：研究プロジェクトと資金調達 115
表31 データフリート 連携型学習ソリューション市場：取引 115
8.10 エッジデルタ 116
表32 エッジデルタ：フェデレーテッド・ラーニング・ソリューション市場：研究プロジェクトと資金調達 116
表33 エッジ・デルタ：フェデレーテッド・ラーニング・ソリューション市場：取引 117
8.11 エンヴェイル 118
表34 エンヴェイル： 連携学習ソリューション市場：研究プロジェクトと資金提供 118
表35 エンヴェイル：フェデレーテッド・ラーニング・ソリューション市場：ソリューションの発表と強化 119
8.12 ライフビット 120
表36 ライフビット：フェデレーテッド・ラーニング・ソリューション市場：研究プロジェクトと資金提供 120
表37 ライフビット：フェデレーテッド・ラーニング・ソリューション市場：ソリューションの発表と強化 121
8.13 セキュアAIラボス 122
8.14 シェルパ.アイ 123
8.15 分散型機械学習 123
8.16 コンシリエント 124
*事業概要、ソリューション、キーインサイト、最近の開発状況、MnMビューなどの詳細は、非上場企業の場合は把握できない場合があります。
8.17 競合ベンチマーキング 125
表38 競合他社のベンチマーキング：製品と地域的プレゼンス 125
表39 競合他社のベンチマーキング：ターゲットとする垂直市場 125
9 隣接・関連市場 127
9.1 はじめに 127
9.2 機械学習市場 – 2022年までの世界予測 127
9.2.1 市場の定義 127
9.2.2 市場の概要 127
表40 世界の機械学習市場規模と成長率。
2015-2022年（米ドル、前年比％） 127
9.2.2.1 機械学習市場、垂直方向別 128
表41 機械学習の市場規模、垂直方向別。
2015-2022年（米ドル） 128
9.2.2.2 機械学習市場、展開モード別 128
表42 機械学習市場規模、展開モード別
2015-2022年（米ドル） 128
9.2.2.3 機械学習市場規模、組織規模別 129
表43 機械学習市場規模、組織規模別。
2015年～2022年(米ドル) 129
9.2.2.4 機械学習市場、サービス別 129
表44 機械学習市場規模、サービス別、2015年～2022年（百万米ドル） 129
9.2.2.5 機械学習市場、地域別 130
表45 機械学習市場規模、地域別、2015年～2022年（百万米ドル） 130
9.3 エッジAIソフトウェア市場 – 2026年までの世界予測 130
9.3.1 市場の定義 130
9.3.2 市場の概要 131
表46 世界のエッジAIソフトウェア市場規模と成長率。
2014～2019年（米ドル、前年比） 131
表47 世界のエッジAIソフトウェア市場規模と成長率。
2019-2026年（米ドル、前年比） 131
9.3.2.1 エッジAIソフトウェア市場、コンポーネント別 132
表48 エッジAIソフトウェア市場規模、コンポーネント別。
2014年～2019年（米ドル） 132
表49 エッジAIソフトウェア市場規模、コンポーネント別。
2019-2026年（米ドル） 132
9.3.2.2 エッジAIソフトウェア市場、データソース別 132
表50 エッジAIソフトウェア市場規模、データソース別。
2014年～2019年（米ドル） 133
表51 エッジAIソフトウェア市場規模、データソース別。
2019-2026年（米ドル） 133
9.3.2.3 エッジAIソフトウェア市場、アプリケーション別 133
表52 エッジAIソフトウェア市場規模、アプリケーション別。
2014年～2019年（米ドル） 134
表53 エッジAIソフトウェア市場規模、アプリケーション別。
2019-2026年（米ドル） 134
9.3.2.4 エッジAIソフトウェア市場、バーティカル別 135
表54 エッジAIソフトウェア市場規模、バーティカル別、2014年～2019年（USD 100万） 135
表55 エッジAIソフトウェア市場規模、垂直方向別、2019-2026年（米ドル） 135
9.3.2.5 エッジAIソフトウェア市場、地域別 136
表56 エッジAIソフトウェア市場規模、地域別、2014-2019年（米ドル） 136
表57 エッジAIソフトウェア市場規模、地域別、2019-2026年（米ドル） 136
10 付録 137
10.1 業界エキスパート 137
10.2 ディスカッションガイド 138
10.3 ナレッジストア：マーケッツアンドカンパニーのサブスクリプションポータル 142
10.4 利用可能なカスタマイズ 144
10.5 関連レポート 144
10.6 著者の詳細 145
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