連邦学習市場

市場の定義

市場は、生データを転送せずに複数のデバイスまたはサーバーでトレーニングする分散型機械学習モデルに焦点を当てています。安全なモデルの更新、エッジデバイス処理、およびクロスシロコラボレーションを可能にするツール、プラットフォーム、およびフレームワークが含まれています。主要なアプリケーションは、データプライバシーとコンプライアンスが重要なヘルスケア、ファイナンス、自動車、およびモバイルテクノロジーに及びます。

このプロセスには、ローカライズされたトレーニング、暗号化された集約、およびモデルの同期が含まれます。このレポートは、主要なドライバー、新たな傾向、および予測期間にわたって市場に影響を与えると予想される競争の環境の包括的な分析を提供します。

連邦学習市場概要

世界の連邦学習市場の規模は、2024年に1億3,750万米ドルと評価され、2025年の1億5,310万米ドルから2032年までに3億6,270万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中は13.11％のCAGRを示しています。

市場の成長は、データのプライバシーに対する懸念の高まりと、集中データストレージの制限の増加によって推進されます。組織は、規制基準に準拠するために分散型トレーニングに移行しています。組織間の共同学習の必要性と、オープンフォースのエコシステムとフレームワークからのサポートの必要性は、採用をさらに加速しています。

連邦学習業界で事業を展開している大手企業は、NVIDIA、Google LLC、Microsoft Corporation、IBM、Cloudera、Inc.、Intel Corporation、Owkin、Intd.、Enveil Inc.、Enveil Ltd.、DataFleets Ltd.、Aia Labs、Apheris gmbh、apheris gmbh、apheris gmbh、apheris gmbh、apheris gmbh、

スマートフォン、センサーの急速な拡張により、スマートホームデバイス、および産業用IoTシステム、大量のデータがエッジで生成されます。モデルトレーニングのためにこのデータをクラウドに転送することは、しばしば非効率的で不安定です。フェデレートラーニングにより、デバイス学習が可能になり、潜伏期と帯域幅のコストが削減されます。この能力は、連合システムの採用を増やし、市場の成長に貢献しています。

• 2025年1月、サンウェイ大学（マレーシア）、アルナフラン大学（イラク）、およびケバンサーン大学マレーシア大学の研究者は、遠隔地の生物圏での環境監視を強化するためにハイブリッドロラP2P/ロラワンコミュニケーションを統合する新しいUAV支援のフェデレート学習フレームワークを導入しました。このシステムにより、無人航空機（UAV）は、集中クラウドインフラストラクチャに依存することなく、分散IoTセンサーからデータを収集および処理し、それによりデータプライバシーを維持し、遅延を削減できます。

重要なハイライト

1. 連邦学習業界の規模は、2024年に1億3,750万米ドルと評価されました。
2. 市場は、2025年から2032年まで13.11％のCAGRで成長すると予測されています。
3. 北米は2024年に36.52％の市場シェアを保持し、5,020万米ドルの評価を受けました。
4. 創薬と開発セグメントは、2024年に4610万米ドルの収益を集めました。
5. 大規模な企業セグメントは、2032年までに2億510万米ドルに達すると予想されています。
6. IT＆Telecommunicationsセグメントは、2024年に35.20％の最大の収益分配を確保しました。
7. アジア太平洋地域は、予測期間中に14.53％のCAGRで成長すると予想されています。

マーケットドライバー

組織間の共同学習の必要性の高まり

安全で協力的なAI開発に対する需要の高まりは、業界全体で連邦学習の採用を促進しています。組織は、生データを共有することなく、モデルを共同で開発することの価値を認識しています。フェデレートラーニングにより、複数の利害関係者にわたって分散トレーニングが可能になり、データプライバシーを維持しながらモデルのパフォーマンスが向上します。

医薬品、保険、製造業の企業は、これらのフレームワークをますます実装しており、組織化のコラボレーションを促進し、連邦学習市場の成長をグローバルに増やしています。

• 2024年12月、Google CloudとSwiftは、Federated Learning Technologyを使用して国境を越えた支払い詐欺と戦うための共同イニシアチブを発表しました。このパートナーシップの目的は、複数の金融機関が分散型データに関するAIモデルを協力して訓練し、データプライバシーを維持しながら詐欺検出機能を強化することを目的としています。 このプロジェクトは、テクノロジーパートナーのRhino HealthとCapgeminiによってサポートされており、2025年上半期に12の世界的な金融機関と共に展開する予定です。

市場の課題

システム全体の標準化と相互運用性

連邦学習市場の成長に影響を与える重要な課題は、さまざまなデバイス、プラットフォーム、およびデータ環境にわたる標準化と相互運用性の欠如です。データ形式、ハードウェア機能、および通信プロトコルのバリエーションにより、大規模に統一されたフェデレーション学習フレームワークを実装することが困難になります。

この課題に対処するために、主要なプレーヤーはクロスプラットフォームSDKを開発し、Tensorflow FederatedやPuysyftなどのオープンソースフレームワークを採用し、業界の提携に投資して共有技術ガイドラインを作成しています。これらの手順は、パフォーマンス、効率、またはコンプライアンスを損なうことなく、分散ネットワーク全体でモデルをシームレスにトレーニングできるようにするのに役立ちます。

市場動向

オープンソースのエコシステムとフレームワークからのサポート

Tensorflow Federated、Pysyft、Nvidia Flareなどのオープンソースツールの可用性は、連邦学習システムの広範な実験と展開をサポートしています。これらのフレームワークは、開発者と研究者のエントリーバリアを減らし、エンタープライズ環境への迅速なプロトタイピングと統合を可能にします。拡大するコミュニティのサポートと継続的な技術的改善は、連邦学習市場の拡大を推進しています。

• 2025年4月、NVIDIAとMetaのPytorchチームは、Nvidia FlareをExecutorchと統合することにより、モバイルデバイスのフェデレーション学習（FL）を可能にすることを目的とした主要なコラボレーションを明らかにしました。 Nvidia Flareは、柔軟性と拡張可能になるように設計されたオープンソースのドメイン非依存のSDKであり、研究者とデータサイエンティストが既存の移行を可能にします機械学習そして、連邦学習フレームワークへの深い学習ワークフロー。

連邦学習市場レポートスナップショット

セグメンテーション	詳細
アプリケーションによって	創薬と開発、データプライバシー管理、リスク管理、増強＆仮想現実、その他
組織サイズによって	大企業
業界の垂直によって	Healthcare＆Life Sciences、IT＆Telecommunications、BFSI（銀行、金融サービス、保険）、小売＆eコマース、その他
地域別	北米：米国、カナダ、メキシコ
	ヨーロッパ：フランス、英国、スペイン、ドイツ、イタリア、ロシア、ヨーロッパのその他
	アジア太平洋：中国、日本、インド、オーストラリア、ASEAN、韓国、アジア太平洋地域の残り
	中東とアフリカ：トルコ、U.A.E。、サウジアラビア、南アフリカ、中東の残りの部分とアフリカ
	南アメリカ：ブラジル、アルゼンチン、南アメリカの残り

市場セグメンテーション

• アプリケーション（創薬と開発、データプライバシー管理、リスク管理、増強＆仮想現実、その他）：2024年には、主に研究機関全体でプライバシーを授与するコラボレーションの需要が高いため、発見と開発セグメントは2024年に4610万米ドルを獲得しました。
• 組織の規模（大企業と中小企業）：大規模な企業セグメントは、2024年に58.21％のシェアを保持し、広範なデータ資産、複数の部門にわたる安全なコラボレーションの強い必要性、および高度なAIテクノロジーに投資するための実質的なリソースを支持しました。
• 業界の垂直（Healthcare＆Life Sciences、IT＆Telecommunications、BFSI（銀行、金融サービス、保険）、小売＆eコマースなど）：IT＆Telecommunicationsセグメントは、2032年までに1億32.1百万米ドルに達すると予測されています。ネットワークの最適化とカスタマーサービス。

連邦学習市場地域分析

地域に基づいて、市場は北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東、アフリカ、南アメリカに分類されています。

北米の連邦学習市場シェアは、2024年に約36.52％でした。北米では、カリフォルニア消費者プライバシー法（CCPA）や連邦政府のプライバシー提案の進化などの厳格なデータ保護フレームワークが、プライバシーを提供するテクノロジーの必要性を強めました。企業は、AIアプリケーションのデータを引き続き活用しながら、これらの法律に準拠するために連邦学習を採用しています。

さらに、5Gネットワ​​ーク、スマートシティプロジェクト、接続された産業システムを含む北米の高度なエッジコンピューティングエコシステムは、大量の分散データを生成します。連邦学習は、このデータをローカルで処理するためにますます使用されており、より速い意思決定を可能にし、地域の市場拡大を促進しています。

• 2025年1月、米国国立標準技術研究所（NIST）と英国の責任ある技術養子縁組ユニットは、プライバシーを提供する連邦学習に関する共同シリーズを締めくくりました。このパートナーシップは、まれな小児がんに関する国境を越えた研究における連邦学習の適用を調査し、研究者が機密情報を転送せずに国家疾患レジストリ全体のデータを分析できるようにしました。

アジア太平洋地域の連合学習業界は、予測期間中に14.53％の堅牢なCAGRで成長すると予想されています。地域全体の国境を越えたデータ転送に関するデータのローカリゼーション規制と制限の増加は、多国籍企業にとって課題をもたらします。 Federated Learningは、国境を越えてデータを転送せずにAIモデルをローカルでトレーニングできるようにすることにより、効果的なソリューションを提供します。

• 2024年9月、香港Applied Science and Technology Research Institute（ASTRI）は、認可された銀行および連合学習技術を採用するためのロジスティクスプラットフォームと協力しました。このイニシアチブは、中小企業の経済的包含を強化することを目的としています資金調達と信用申請プロセスを合理化し、金融商品やサービスへのより効率的なアクセスを可能にします。

さらに、アジア太平洋のデジタルヘルススタートアップと病院ネットワークは、患者のデータを安全に保ちながら、施設全体で共同AIモデルを構築するための連合学習を活用しています。ヘルスケアセクターが民間の分散型AIソリューションに対する必要性は、地域の市場の成長を促進しています。

規制枠組み

• 米国データプライバシーに対するセクターラルアプローチに従います。主要な法律には、健康データ保護のための健康保険携帯性および説明責任法（HIPAA）、子供のデータのための子供のオンラインプライバシー保護法（COPPA）、およびカリフォルニア州の消費者データ権を付与するカリフォルニア消費者プライバシー法（CCPA）が含まれます。これらの規制は、業界全体で敏感、位置ベース、または規制されたデータを含む連合学習モデルのトレーニングに影響を与えます。
• 欧州連合一般的なデータ保護規制（GDPR）を適用します。これは、個人データ処理に透明性、目的の制限、および同意を義務付けています。提案された人工知能法は、AIモデルの分類ベースの義務を導入します。フェデレーションラーニングは、モデルをローカルでトレーニングし、データ転送を制限することにより、GDPRの原則をサポートします。ただし、開発者は、モデルの更新を通じて機密情報の漏れを防ぎ、必要に応じてデータ保護の影響評価を実施する必要があります。
• 中国で、データは、個人情報保護法（PIPL）、データセキュリティ法（DSL）、およびサイバーセキュリティ法を通じて規制されています。これらの法律では、特定のデータのローカリゼーションと、処理のための明示的なユーザーの同意が必要です。 Federated Learningは、国境を越えたデータ転送なしでAIモデルトレーニングを可能にすることにより、コンプライアンスをサポートします。それにもかかわらず、システムは、特にヘルスケア、金融、モビリティにおいて、セクター固有の基準に準拠し、アルゴリズムの出力が国家安全保障法に違反しないようにしなければなりません。

競争力のある風景

連邦学習業界の主​​要なプレーヤーは、プライバシーに焦点を当てたサービスポートフォリオの拡大、安全なAIインフラストラクチャへの投資、フェデレーション学習技術のサポートの強化などの戦略を採用しています。彼らはまた、安全なモデルトレーニングを改善するための研究開発に焦点を当てており、コンプライアンス能力を強化するための戦略的パートナーシップに参加しています。

これらの取り組みは、データ保護の優先順位の高まりと、進化する規制要件に合わせて、機密情報を損なうことなく共同AIを有効にする必要性を反映しています。

• 2025年5月、IntelはTiber Trust Servicesポートフォリオを拡大して、データのプライバシーとコンプライアンスを強化しました。拡張機能は、個人的または機密性の高いデータを交換せずにAIモデルを訓練するためのフェデレーション学習手法を適用することに焦点を当て、データのセキュリティと規制基準への順守を確保します。

連邦学習市場の主要企業のリスト：

• nvidia
• Google LLC
• Microsoft Corporation
• IBM
• Cloudera、Inc。
• Intel Corporation
• Owkin、Inc。
• Intellegens Ltd.
• Enveil Inc.
• Lifebit Biotech Ltd.
• DataFleets Ltd.
• 安全なAIラボ
• apheris gmbh
• Acuratio Inc.
• Fedml Inc.

最近の開発（製品の発売）

• 2025年5月、Enveilは、Zerorevealソリューションを通じて暗号化されたフェデレーション学習をサポートすることにより、AIセキュリティの提供を進めました。この開発により、企業は機密情報を公開せずに暗号化されたデータで機械学習を実行し、AI/MLワークフローのプライバシーを強化できます。
• 2025年3月、Nvidiaは、フラワープラットフォームと統合することにより、オープンソースフェデレートラーニングフレームワークであるNvidia Flareを強化しました。この統合の目的は、ヘルスケア、金融、製造など、さまざまな業界にわたる連合学習アプリケーションの開発と展開を合理化することです。
• 2025年1月、Googleは、プライベートAI開発のための一連の研究ツールであるParfaitを導入しました。 Federated Learningの専門知識を活用して、Parfaitは、ユーザーのプライバシーを維持しながら、分散型のデータソース全体のトレーニング機械学習モデルを促進します。