日本データアノテーションツール市場は、2024年から2033年までに1億9,730万米ドルから36億5,200万米ドルに達すると予測されており、2025年から2033年の予測期間にかけて年平均成長率（CAGR）が 38.3％で成長すると見込まれています。

データアノテーションツールとは、機械学習向けの本番レベルのトレーニングツールを解釈・活用するために設計された、オンプレミス型、クラウドベース型、またはコンテナ型のソフトウェアソリューションです。さらに、これらのアノテーションツールは、画像、動画、テキスト、スプレッドシート、センサーデータなどの特定のデータセットと共に使用することを想定して開発されており、SaaS（クラウド）、オンプレミス、コンテナ、Kubernetes（クーベルネス）などさまざまな導入モデルで利用されています。

市場ダイナミクス

市場を牽引する要因

日本産業におけるAIの急速な統合がツール需要を後押し

日本では、さまざまな産業分野において人工知能（AI）の統合が急速に進んでおり、それに伴いデータアノテーションツールの需要が大幅に拡大しています。たとえば、同国の製造業では、65,000以上の工場でAI技術が導入され、生産プロセスの最適化や品質管理の向上が図られています。また、日本経済の中核を成す自動車産業においては、自動運転車の開発にAIが活用されており、今年だけで15,000台以上のAI搭載車両が公道で試験走行されています。こうしたAIの広範な導入は、正確にアノテーションされた大量のデータを必要とするため、市場の成長を強く後押ししています。

さらに、ヘルスケア業界でもAIソリューションの導入が進んでおり、2023年には500を超える病院が診断用画像処理や患者データの分析にAIを活用しています。これらの応用には、機械学習モデルを効果的にトレーニングするための精密にアノテーションされた医療データが必要です。加えて、小売業界では、全国2,000店舗以上でAIによるカスタマーサービスボットが導入され、パーソナライズされた対応を通じて顧客体験の向上が図られています。金融業界もこの流れに追随しており、100以上の銀行が不正検出やリスク評価にAIを導入しており、いずれも高品質なアノテーション済みデータセットへの依存度が非常に高くなっています。さらに、政府によるAI関連の取り組みもこの傾向を加速させています。これらすべての要因が、予測期間中における日本市場の成長を後押ししています。

市場の制約

データの共有および使用に影響を与えるデータプライバシーの懸念

日本におけるデータアノテーションツール市場では、データプライバシーの懸念が大きな課題として浮上しています。改正個人情報保護法（APPI）のもとで規制が強化される中、企業はデータの取り扱いに関してこれまで以上に厳しい監視を受けています。今年だけでも100件を超えるデータ漏えいが報告されており、AIアプリケーションにおける個人データの利用に対する一般の関心と懸念が一層高まっています。こうしたプライバシーへの懸念を受けて、企業はより安全なデータアノテーションの手法を採用するようになってきています。

また、500社を超える企業が、アノテーション作業中に機微な情報を保護するため、フェデレーテッドラーニングや差分プライバシーといったプライバシー保護技術への投資を行っています。特に高度な機密データを取り扱う金融業界では、2023年に安全なアノテーションツールへの支出が40%増加しました。ヘルスケア機関も同様の影響を受けており、200以上の病院がデータアノテーションの実施前に厳格な匿名化プロトコルを導入しています。こうした要因が複合的に影響し、予測期間中の日本市場における成長の抑制要因となっています。

市場機会

AI機能を備えた自動アノテーションツールの採用拡大

日本のデータアノテーションツール市場では、AI機能を強化した自動アノテーションツールへの大きなシフトが進んでいます。これらのツールは、日本国内のAIに注力する企業の70%以上に導入されており、大規模なデータセットを高効率で処理できる点が高く評価されています。たとえば、ある大手テック企業は、自動アノテーションの導入によりデータ処理時間を60%削減し、わずか3か月で100万件以上の画像にアノテーションを施すことに成功したと報告しています。

AIアルゴリズムの進歩により、これらのツールは手動アノテーションに匹敵する精度を達成できるようになっています。自然言語処理の分野では、自動アノテーションツールが複雑な日本語テキストに対しても正確にアノテーションを行うことが可能となり、2023年にはエラー率が2%未満にまで低下しました。自動車業界では、自動運転システムの精度向上を目的として、自動化された動画アノテーションが活用されており、50万時間を超える運転映像が処理されています。これらの要因が相まって、予測期間中の日本市場の成長を後押ししています。

市場セグメンテーションの洞察

技術別

2024年において、日本データアノテーションツール市場では、教師ありセグメントが収益面で最大のシェアを占めました。このセグメントの成長は、AIモデルの学習において高い信頼性と精度を提供する点に起因しています。自動車産業やロボティクス産業などでは、AIシステムの安全性および機能性を確保するために、精密なアノテーションが不可欠です。たとえば、今年50万台以上のロボットを生産した日本のロボット産業では、組立ラインの自動化から高齢者介護ロボットまで、さまざまな用途で教師あり学習が活用されています。こうした応用には、現実世界で複雑な機能を実行するために、正確にラベリングされたデータセットが必要不可欠です。

また、半教師ありや自動化手法よりも教師あり技術への需要が高いのは、ヘルスケアのように診断精度が患者の転帰に直結する分野など、クリティカルな用途が多いことに起因しています。日本で承認された600件以上の医療用AI機器は、精密にアノテーションされたデータで学習した教師ありモデルを活用しています。さらに、400以上の主要金融機関では、不正検出やリスク管理に教師ありモデルを導入しており、これらの分野ではわずかな誤りでも重大な財務リスクにつながる可能性があります。教師あり技術の主な利用者には、大企業や研究機関など、コストや時間よりも精度を重視する組織が多く含まれています。こうした要因が相まって、日本市場における本セグメントの成長を後押ししています。

主要企業のリスト：

• Annotate.com
• Appen Limited
• Cloud Factory Limited
• CloudApp
• Cogito Tech LLC
• Deep Systems
• Google Inc.
• Labelbox, Inc
• LightTag
• Lionbridge Technologies, Inc.
• Lotus Quality Assurance
• Playment Inc.
• Tagtog Sp.zo.

セグメンテーションの概要

日本データアノテーションツール市場は、データタイプ、技術、デバイスタイプ、エンドユーザーに焦点を当てて分類されています。

データタイプ別

• テキスト
  • センチメント
  • テキスト分類
  • エンティティ
• 画像
  • 境界ボックス
  • ラインアノテーション
  • 画像転写
• 動画
  • セマンティック
  • ポリゴン
  • キーポイント
• 音声
  • 音声活動検出 (VAD)
  • 話者識別
  • 自動音声認識（ASR）

技術別

• 教師あり
• 半教師あり
• 自動

デバイスタイプ別

• Mac OS
• Windows
• Linux
• その他

エンドユーザー別

• 自動車
• ヘルスケア
• 小売
• 運輸・物流
• 金融サービス (BFSI)
• 通信・IT
• その他