연합 학습 시장 규모, 점유율, 동향 분석 리포트 : 조직 규모별, 용도별, 업계별, 지역별, 부문별 예측(2023-2030년)

Federated Learning Market Size, Share & Trends Analysis Report By Organization Size (SME, Large), By Application (Drug Discovery, Risk Management), By Industry Vertical (Automotive, BFSI), By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030

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한글목차

연합 학습 시장의 성장과 동향 :

Grand View Research, Inc의 최신 리포트에 따르면 세계의 연합 학습 시장 규모는 2030년까지 2억 9,750만 달러에 달하며, 2023-2030년의 CAGR은 12.7%로 성장할 것으로 예측되고 있습니다.

이러한 성장의 주요 요인은 데이터 프라이버시를 유지하면서 분산된 기기에서 머신러닝(ML) 모델을 훈련할 수 있는 고유한 기능입니다. 이 접근 방식을 통해 여러 기관이 원시 데이터를 공유하지 않고도 모델 학습을 위해 협력할 수 있으며, 기밀 정보가 로컬 기기에 남아있을 수 있도록 보장합니다. 이러한 프라이버시 중심의 패러다임은 엄격한 데이터 보호 규정과 잘 부합하며, 데이터 보안에 대한 우려 증가에 대응할 수 있습니다. 데이터 프라이버시 및 규제 준수에 대한 우려는 원시 데이터를 공유하지 않고도 협업 모델 학습을 가능하게 하고 사용자의 프라이버시를 보장하는 페더레이티드 러닝의 채택을 촉진하고 있습니다.

이러한 독특한 접근 방식은 경쟁 우위를 추구하는 산업을 끌어들이고 있습니다. 예를 들어 Google LLC는 연합 학습의 유명한 옹호자이자 실천가입니다. 그 애플리케이션 중 하나인 가상 키보드 앱 Gboard는 연합 학습을 사용하여 사용자 데이터를 손상시키지 않고 텍스트 예측 후보를 개선합니다. 시장은 빠르게 발전하는 ML 기법과 광범위한 데이터 가용성으로 인해 번창하고 있으며, IoT 기기의 보급과 에지 컴퓨팅의 부상으로 인해 의료, 금융 및 IoT 분야에서 연합 학습의 채택이 증가하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 분산된 기기들 간의 협력적 모델 학습을 가능하게 하여 데이터 프라이버시를 보장하면서 AI 능력을 향상시킬 수 있습니다. 헬스케어 분야에서는 연합 학습을 통해 공동 모델 개발이 가능해져 환자 데이터의 프라이버시를 침해하지 않으면서도 진단과 치료를 개선할 수 있습니다.

금융 분야에서는 금융기관 전체의 거래 데이터에 대한 안전한 분석이 용이해져 부정행위 탐지가 강화되고, IoT에 적용하면 분산된 디바이스 데이터를 활용하여 디바이스 기능을 향상시키는 엣지 기반 ML을 강화할 수 있습니다. 북미, 특히 미국은 기술 혁신의 중심지이며, 실리콘밸리와 다양한 영향력 있는 첨단 기술 대기업이 발전을 주도하고 있습니다. 이 지역은 AI와 ML의 발전을 개척하고 연합 학습과 같은 첨단 기술의 통합을 촉진하는 분위기를 조성하고 있습니다. 북미 소비자들 사이에서 데이터 프라이버시와 보안에 대한 인식이 높아지고 있습니다. 프라이버시 보호 기술인 연합 학습은 소비자의 우려에 공감하며 다양한 용도의 프라이버시 중심 솔루션에 대한 수요를 창출하고 있습니다. 이러한 요인들이 복합적으로 작용해 북미에서 연합 학습의 채택과 주목도가 높아지고 있으며, 각 산업 분야에서 연합 학습이 지속적으로 확대될 수 있는 환경을 조성하고 있습니다.

연합 학습 시장 보고서 하이라이트

• 산업용 사물인터넷(IIoT) 부문이 2022년 가장 큰 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 시장내 IIoT 부문의 장점은 분산형 데이터 소스를 사용한다는 점이며, 이는 연합 학습의 프라이버시 중심 접근 방식과 잘 어울립니다.
• IT 및 통신은 2022년 27.3% 시장 점유율로 업계를 지배할 것으로 예상됩니다. 그 이유는 다양한 데이터 소스를 광범위하게 저장하고 분산형 네트워크에서 기밀 정보를 보호하면서 AI 모델을 정교화하는 데 필수적이기 때문입니다.
• 세계 시장의 성장은 데이터 프라이버시를 보호하면서 효율적인 엣지 컴퓨팅을 가능하게 하고, 안전하고 분산된 AI 모델 훈련에 대한 수요 증가에 대응할 수 있는 연합 학습의 고유한 능력에 의해 크게 촉진되고 있습니다.
• 중앙 집중식 데이터 저장소에 의존하지 않고 여러 기기에서 AI 모델의 지속적인 발전을 촉진할 수 있는 능력은 연합 학습 방법론의 지속적인 발전의 원동력이 되고 있습니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 연합 학습 시장 변수, 동향 및 범위

• 시장 계통 전망
• 시장 역학
  • 시장 촉진요인 분석
  • 시장 억제요인 분석
  • 업계의 과제
• 연합 학습 시장 분석 툴
  • 업계 분석 - Porter의 산업 분석
  • PESTEL 분석
• 문제점의 분석

제4장 연합 학습 시장 : 용도 추정·동향 분석

• 부문 대시보드
• 연합 학습 시장 : 용도 변동 분석, 2022년 및 2030년
• 산업용 사물인터넷
• Drug Discovery
• 위기 관리
• 증강현실과 가상현실
• 데이터 프라이버시 관리
• 기타

제5장 연합 학습 시장 : 조직 규모 추정·동향 분석

• 부문 대시보드
• 연합 학습 시장 : 조직 규모의 변동 분석, 2022년 및 2030년
• 대기업
• 중소기업

제6장 연합 학습 시장 : 업계의 추정·동향 분석

• 부문 대시보드
• 연합 학습 시장 : 업계의 변동 분석, 2022년 및 2030년
• IT와 통신
• 헬스케어와 생명과학
• BFSI
• 소매와 E-Commerce
• 자동차
• 기타

제7장 연합 학습 시장 : 지역의 추정·동향 분석

• 연합 학습의 시장 점유율, 지역별, 2022년 및 2030년
• 북미
  • 북미의 연합 학습 시장 추산·예측, 2017-2030년
  • 미국
  • 캐나다
• 유럽
  • 유럽연합 학습 시장 추산·예측, 2017-2030년
  • 영국
  • 독일
  • 프랑스
• 아시아태평양
  • 아시아태평양지역연합 학습 시장 추산·예측, 2017-2030년
  • 중국
  • 일본
  • 인도
  • 한국
  • 호주
• 라틴아메리카
  • 라텐아메리카연합 학습 시장 추산·예측, 2017-2030년
  • 브라질
  • 멕시코
• 중동 및 아프리카
  • 중동 및 아프리카연합 학습 시장 추산·예측, 2017-2030년
  • 사우디아라비아
  • 아랍에미리트
  • 남아프리카공화국

제8장 경쟁 구도

• 기업 분류
• 기업의 시장 포지셔닝
• 참여 기업의 개요
• 재무 실적
• 제품 벤치마킹
• 기업 히트맵 분석
• 전략 매핑
• 기업 개요·리스팅
  • Acuratio Inc.
  • Cloudera Inc.
  • Edge Delta
  • Enveil
  • FedML
  • Google LLC
  • IBM Corporation
  • Intel Corporation
  • Lifebit
  • NVIDIA Corporation

KSA

영문 목차

영문목차

Federated Learning Market Growth & Trends:

The global federated learning market size is expected to reach USD 297.5 million by 2030, growing at a CAGR of 12.7% from 2023 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. The growth is primarily fueled by its unique capability to train machine learning (ML) models across decentralized devices while preserving data privacy. This approach allows multiple entities to collaborate on model training without sharing raw data, ensuring sensitive information remains on local devices. This privacy-centric paradigm aligns well with stringent data protection regulations and addresses growing concerns about data security. Concerns over data privacy and compliance with regulations drive the adoption of federated learning, as it allows for collaborative model training without sharing raw data, ensuring user privacy.

This unique approach attracts industries seeking a competitive edge. For instance, Google LLC has been a prominent advocate and practitioner of federated learning. One of its applications, Gboard, the virtual keyboard app, uses federated learning to improve predictive text suggestions without compromising user data. The market thrives due to fast-progressing ML methods and wider data availability. The proliferation of IoT devices and the rise of edge computing have propelled federated learning's adoption in the healthcare, finance, and IoT sectors. This approach allows collaborative model training across decentralized devices, ensuring data privacy while advancing AI capabilities. In healthcare, federated learning enables joint model development, improving diagnostics & treatments without compromising patient data privacy.

In finance, it facilitates secure analysis of transactional data across institutions, enhancing fraud detection. Its application in IoT utilizes distributed device data, empowering edge-based ML for improved device functionalities. North America, especially the U.S., is a center for technological innovation, led by Silicon Valley and various influential tech giants that propel progress. The region pioneers AI & ML advancements, cultivating an atmosphere that encourages the integration of advanced technologies, such as federated learning. There is a rising awareness among consumers in North America about data privacy & security. Federated learning, being a privacy-preserving technology, resonates with consumers' concerns, creating a demand for such privacy-centric solutions in various applications. These factors collectively contribute to the growing adoption & prominence of federated learning in North America, fostering an environment conducive to its continued expansion across industries.

Federated Learning Market Report Highlights:

• The Industrial Internet of Things (IIoT) segment held a significant revenue share in 2022. The dominance of IIoT segment within the market uses decentralized data sources, which match well with the privacy-focused approach of federated learning
• The IT & telecommunications dominated the industry and held a market share of 27.3% in 2022 due to their extensive reservoirs of diverse data sources, essential for refining AI models while safeguarding sensitive information across distributed networks
• The global market growth is largely fueled by the unique capacity of federated learning to preserve data privacy while also enabling efficient edge computing, meeting the rising demand for secure & decentralized AI model training
• The ability to foster ongoing advancements in AI models across devices, without relying on centralized data repositories, serves as a driving force for continual progress in federated learning methodologies

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

• 1.1. Market Segmentation and Scope
• 1.2. Research Methodology
  • 1.2.1. Information Procurement
• 1.3. Information or Data Analysis
• 1.4. Methodology
• 1.5. Research Scope and Assumptions
• 1.6. Market Formulation & Validation
• 1.7. Country Based Segment Share Calculation
• 1.8. List of Data Sources

Chapter 2. Executive Summary

• 2.1. Market Outlook
• 2.2. Segment Outlook
• 2.3. Competitive Insights

Chapter 3. Federated Learning Market Variables, Trends, & Scope

• 3.1. Market Lineage Outlook
• 3.2. Market Dynamics
  • 3.2.1. Market Driver Analysis
  • 3.2.2. Market Restraint Analysis
  • 3.2.3. Industry Challenge
• 3.3. Federated Learning Market Analysis Tools
  • 3.3.1. Industry Analysis - Porter's
    • 3.3.1.1. Bargaining power of the suppliers
    • 3.3.1.2. Bargaining power of the buyers
    • 3.3.1.3. Threats of substitution
    • 3.3.1.4. Threats from new entrants
    • 3.3.1.5. Competitive rivalry
  • 3.3.2. PESTEL Analysis
    • 3.3.2.1. Political landscape
    • 3.3.2.2. Economic and Social landscape
    • 3.3.2.3. Technological landscape
• 3.4. Pain Point Analysis

Chapter 4. Federated Learning Market: Application Estimates & Trend Analysis

• 4.1. Segment Dashboard
• 4.2. Federated Learning Market: Application Movement Analysis, 2022 & 2030 (USD Million)
• 4.3. Industrial Internet of Things
  • 4.3.1. Industrial Internet of Things Federated Learning Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
• 4.4. Drug Discovery
  • 4.4.1. Drug Discovery Federated Learning Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
• 4.5. Risk Management
  • 4.5.1. Risk Management Federated Learning Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
• 4.6. Augmented and Virtual Reality
  • 4.6.1. Augmented and Virtual Reality Federated Learning Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
• 4.7. Data Privacy Management
  • 4.7.1. Data Privacy Management Federated Learning Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
• 4.8. Others
  • 4.8.1. Others Federated Learning Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)

Chapter 5. Federated Learning Market: Organization Size Estimates & Trend Analysis

• 5.1. Segment Dashboard
• 5.2. Federated Learning Market: Organization Size Movement Analysis, 2022 & 2030 (USD Million)
• 5.3. Large Enterprises
  • 5.3.1. Large Enterprises Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
• 5.4. SMEs
  • 5.4.1. SMEs Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)

Chapter 6. Federated Learning Market: Industry Vertical Estimates & Trend Analysis

• 6.1. Segment Dashboard
• 6.2. Federated Learning Market: Industry Vertical Movement Analysis, 2022 & 2030 (USD Million)
• 6.3. IT & Telecommunications
  • 6.3.1. IT & Telecommunications Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
• 6.4. Healthcare & Life Sciences
  • 6.4.1. Healthcare & Life Sciences Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
• 6.5. BFSI
  • 6.5.1. BFSI Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
• 6.6. Retail & E-commerce
  • 6.6.1. Retail & E-commerce Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
• 6.7. Automotive
  • 6.7.1. Automotive Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
• 6.8. Others
  • 6.8.1. Others Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)

Chapter 7. Federated Learning Market: Regional Estimates & Trend Analysis

• 7.1. Federated Learning Market Share, By Region, 2022 & 2030 (USD Million)
• 7.2. North America
  • 7.2.1. North America Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 7.2.2. U.S.
    • 7.2.2.1. U.S. Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 7.2.3. Canada
    • 7.2.3.1. Canada Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
• 7.3. Europe
  • 7.3.1. Europe Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 7.3.2. UK
    • 7.3.2.1. UK Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 7.3.3. Germany
    • 7.3.3.1. Germany Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 7.3.4. France
    • 7.3.4.1. France Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
• 7.4. Asia Pacific
  • 7.4.1. Asia Pacific Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 7.4.2. China
    • 7.4.2.1. China Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 7.4.3. Japan
    • 7.4.3.1. Japan Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 7.4.4. India
    • 7.4.4.1. India Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 7.4.5. South Korea
    • 7.4.5.1. South Korea Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 7.4.6. Australia
    • 7.4.6.1. Australia Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
• 7.5. Latin America
  • 7.5.1. Latin America Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 7.5.2. Brazil
    • 7.5.2.1. Brazil Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 7.5.3. Mexico
    • 7.5.3.1. Mexico Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
• 7.6. Middle East and Africa
  • 7.6.1. Middle East and Africa Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 7.6.2. KSA
    • 7.6.2.1. KSA Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 7.6.3. UAE
    • 7.6.3.1. UAE Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
  • 7.6.4. South Africa
    • 7.6.4.1. South Africa Federated Learning Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)

Chapter 8. Competitive Landscape

• 8.1. Company Categorization
• 8.2. Company Market Positioning
• 8.3. Participant's Overview
• 8.4. Financial Performance
• 8.5. Product Benchmarking
• 8.6. Company Heat Map Analysis
• 8.7. Strategy Mapping
• 8.8. Company Profiles/Listing
  • 8.8.1. Acuratio Inc.
  • 8.8.2. Cloudera Inc.
  • 8.8.3. Edge Delta
  • 8.8.4. Enveil
  • 8.8.5. FedML
  • 8.8.6. Google LLC
  • 8.8.7. IBM Corporation
  • 8.8.8. Intel Corporation
  • 8.8.9. Lifebit
  • 8.8.10. NVIDIA Corporation

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