รายงานตลาดแพลตฟอร์มการระบุข้อมูลแบบ Human-in-the-Loop ปี 2025: ปัจจัยขับเคลื่อนการเติบโต นวัตกรรมเทคโนโลยี และข้อมูลเชิงกลยุทธ์สำหรับ 5 ปีข้างหน้า

• บทสรุปผู้บริหารและภาพรวมตลาด
• แนวโน้มเทคโนโลยีที่สำคัญในแพลตฟอร์มการระบุข้อมูลแบบ Human-in-the-Loop
• ภาพรวมการแข่งขันและผู้ขายชั้นนำ
• การคาดการณ์การเติบโตของตลาด (2025–2030): CAGR, รายได้ และการวิเคราะห์ปริมาณ
• การวิเคราะห์ตลาดระดับภูมิภาค: อเมริกาเหนือ, ยุโรป, APAC, และส่วนที่เหลือของโลก
• แนวโน้มในอนาคต: แอพพลิเคชั่นใหม่และโอกาสการลงทุน
• ความท้าทาย ความเสี่ยง และโอกาสทางกลยุทธ์
• แหล่งที่มา & อ้างอิง

บทสรุปผู้บริหารและภาพรวมตลาด

แพลตฟอร์มการระบุข้อมูลแบบ Human-in-the-loop (HITL) เป็นโซลูชันเฉพาะที่รวมความเชี่ยวชาญของมนุษย์เข้ากับกระบวนการการติดฉลากข้อมูล เพื่อให้แน่ใจว่ามีชุดข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและถูกต้องสำหรับการฝึกอบรมโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) แพลตฟอร์มเหล่านี้รวมเครื่องมืออัตโนมัติกับการตรวจสอบโดยมนุษย์ ทำให้องค์กรสามารถจัดการกับงานการระบุที่ซับซ้อนได้ ซึ่งต้องใช้การตัดสินใจที่ละเอียดอ่อน เช่น การแบ่งส่วนภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการถอดเสียงจากเสียง

ตลาดแพลตฟอร์มการระบุข้อมูลแบบ HITL ทั่วโลกกำลังมีการเติบโตที่แข็งแกร่ง ขับเคลื่อนโดยการนำ AI มาใช้ที่มีการเร่งรีบในอุตสาหกรรมต่าง ๆ เช่น การดูแลสุขภาพ ยานยนต์ การเงิน และการขายปลีก จนถึงปี 2025 ตลาดมีลักษณะเป็นที่ต้องการข้อมูลที่มีฉลากคุณภาพสูงอย่างต่อเนื่อง การเพิ่มขึ้นของแอพพลิเคชั่นที่ใช้ AI และความต้องการโซลูชันการระบุที่สามารถขยายได้และคุ้มค่า ตามรายงานของ Gartner ตลาดเครื่องมือการระบุข้อมูล ซึ่งรวมถึงแพลตฟอร์ม HITL คาดว่าจะมีมูลค่า 3.5 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2025 โดยสะท้อนอัตราการเติบโตเฉลี่ย (CAGR) ที่มากกว่า 25% ตั้งแต่ปี 2021

• ปัจจัยขับเคลื่อนหลัก: การเพิ่มขึ้นของการนำ AI และ ML ไปใช้ โดยเฉพาะในด้านการมองเห็นของเครื่องและการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ เป็นการสนับสนุนความต้องการสำหรับการระบุแบบ HITL บริษัทต่าง ๆ เริ่มตระหนักถึงขีดจำกัดของการติดฉลากอัตโนมัติอย่างเต็มที่ โดยเฉพาะในกรณีที่ซับซ้อนและข้อมูลที่ไม่ชัดเจน จึงหันไปหาสิ่งเหล่านั้นที่ผสมผสานระหว่างการทำงานอัตโนมัติและการดูแลโดยมนุษย์
• การนำไปใช้ในอุตสาหกรรม: ภาคส่วนต่าง ๆ เช่น ยานยนต์อิสระ การถ่ายภาพทางการแพทย์ และอีคอมเมิร์ซเป็นผู้รับที่สำคัญ ตัวอย่างเช่น Tesla และ Waymo ใช้การระบุแบบ HITL เพื่อปรับปรุงระบบการรับรู้ ขณะที่ผู้ให้บริการในการดูแลสุขภาพใช้แพลตฟอร์มเหล่านี้ในการติดฉลากภาพการวินิจฉัย
• ภาพรวมการแข่งขัน: ตลาดมีทั้งผู้เล่นที่มีชื่อเสียงและสตาร์ทอัพที่มีนวัตกรรม ผู้ขายที่โดดเด่น ได้แก่ Labelbox, Scale AI, และ Appen ซึ่งแต่ละบริษัทนำเสนอแพลตฟอร์มที่รองรับประเภทข้อมูลและกระบวนการติดฉลากที่หลากหลาย
• ความท้าทาย: การรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การจัดการคุณภาพของแรงงาน และการรวมกระบวนการติดฉลากเข้ากับท่อ AI ขององค์กรยังคงเป็นความท้าทายที่สำคัญ นอกจากนี้ ความต้องการความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านในงานการระบุข้อมูลทำให้ผู้ขายต้องเสนอวิธีการที่ปรับแต่งได้และเฉพาะด้าน

สรุปแล้ว แพลตฟอร์มการระบุแบบ HITL กำลังเป็นสิ่งจำเป็นในวงจรการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ โดยให้ความถูกต้องและความปรับตัวที่จำเป็นสำหรับระบบอัจฉริยะในอนาคต เส้นทางของตลาดในปี 2025 ชี้ให้เห็นถึงนวัตกรรมที่ต่อเนื่อง การเพิ่มขึ้นของการทำงานอัตโนมัติ และการรวมเข้ากับกลยุทธ์ AI ขององค์กรอย่างลึกซึ้ง

แนวโน้มเทคโนโลยีที่สำคัญในแพลตฟอร์มการระบุข้อมูลแบบ Human-in-the-Loop

แพลตฟอร์มการระบุข้อมูลแบบ Human-in-the-loop (HITL) กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว ขับเคลื่อนโดยความต้องการข้อมูลที่มีฉลากคุณภาพสูงในแอพพลิเคชั่นปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ในปี 2025 แนวโน้มเทคโนโลยีหลายประการกำลังมีบทบาทสำคัญในภูมิทัศน์ของแพลตฟอร์ม HITL ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและคุณภาพข้อมูล

• การระบุข้อมูลที่เสริมด้วย AI: แพลตฟอร์ม HITL สมัยใหม่ใช้เครื่องมือที่ช่วยด้วย AI เพื่อทำการติดฉลากข้อมูลเบื้องต้น ซึ่งผู้ระบุข้อมูลมนุษย์จะทำการตรวจสอบและแก้ไข วิธีการแบบไฮบริดนี้ช่วยเร่งกระบวนการติดฉลากได้อย่างมีนัยสำคัญในขณะที่ยังคงความแม่นยำสูง บริษัทต่าง ๆ เช่น Labelbox และ Scale AI ได้รวมโมเดล AI ที่พัฒนาขึ้นเพื่อเสนอการติดฉลาก ลดความพยายามทางกายภาพและเวลาในการทำงาน
• การรวมการเรียนรู้เชิงกิจกรรม: อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงกิจกรรมมีการฝังไว้ในกระบวนการติดฉลากอย่างต่อเนื่อง ซึ่งอัลกอริธึมเหล่านี้จะให้ความสำคัญกับตัวอย่างข้อมูลที่ไม่แน่นอนหรือมีประโยชน์มากที่สุดสำหรับการตรวจสอบโดยมนุษย์ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรมนุษย์และปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล Snorkel AI และ SuperAnnotate โดดเด่นในการให้แพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วยการเรียนรู้เชิงกิจกรรม ซึ่งช่วยให้ลูกค้าสามารถมุ่งความพยายามในการระบุข้อมูลไปในที่ที่มีความสำคัญ
• การทำงานอัตโนมัติในการประกันคุณภาพ: ระบบควบคุมคุณภาพอัตโนมัติ เช่น การให้คะแนนตามความยินยอม การตรวจจับความผิดปกติ และการแจ้งข้อเสนอแนะแบบเรียลไทม์ กำลังกลายเป็นมาตรฐาน คุณลักษณะเหล่านี้ช่วยให้แน่ใจได้ว่าคุณภาพการระบุนั้นเหมาะสมและตั้งค่าสัญญาณความผิดพลาดที่มีศักยภาพเพื่อให้เกิดการตรวจสอบโดยมนุษย์ Appen และ CloudFactory ได้ใช้ระบบ QA ที่แข็งแกร่งซึ่งรวมการทำงานอัตโนมัติกับการดูแลโดยมนุษย์
• ความสามารถในการขยายและการทำงานร่วมกัน: สถาปัตยกรรมที่อยู่ในระบบคลาวด์และเครื่องมือการระบุร่วมกันทำให้แพลตฟอร์มสามารถขยายได้อย่างรวดเร็วและรองรับทีมที่กระจายอยู่ การทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ การควบคุมเวอร์ชัน และการเข้าถึงตามบทบาทกลายเป็นเรื่องธรรมดา เช่นเดียวกับที่เห็นในแพลตฟอร์มอย่าง Dataloop และ Prodigy
• การปรับแต่งเฉพาะด้าน: แพลตฟอร์ม HITL กำลังนำเสนอการทำงานที่ปรับแต่งได้มากขึ้นซึ่งปรับให้เข้ากับอุตสาหกรรมเฉพาะ เช่น การดูแลสุขภาพ ยานยนต์อิสระ และการเงิน แนวโน้มนี้เกิดจากความต้องการความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านในงานการระบุข้อมูล โดยแพลตฟอร์มอย่าง Defined.ai มีเครื่องมือและตัวเลือกแรงงานเฉพาะทาง

แนวโน้มเทคโนโลยีเหล่านี้กำลังช่วยเพิ่มความเร็ว ความถูกต้อง และความสามารถในการขยายของแพลตฟอร์มการระบุข้อมูลแบบ Human-in-the-loop ถือเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญสำหรับ AI และโซลูชัน ML รุ่นถัดไปในปี 2025

ภาพรวมการแข่งขันและผู้ขายชั้นนำ

ภูมิทัศน์การแข่งขันสำหรับแพลตฟอร์มการระบุข้อมูลแบบ Human-in-the-Loop (HITL) ในปี 2025 ถูกขับเคลื่อนด้วยนวัตกรรมที่รวดเร็ว ความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ และการให้ความสำคัญกับคุณภาพ ความสามารถในการขยาย และการปฏิบัติตามมาตรฐาน ขณะที่การนำ AI ไปใช้มีการเร่งรีบในธุรกิจต่าง ๆ ความต้องการการระบุข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและได้รับการตรวจสอบจากมนุษย์ได้เพิ่มขึ้นอย่างมาก ซึ่งผลักดันให้ผู้เล่นที่มีชื่อเสียงและสตาร์ทอัพที่เกิดใหม่ต้องสร้างความแตกต่างผ่านเทคโนโลยี ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน และรูปแบบการให้บริการ

ผู้ขายที่เป็นผู้นำในพื้นที่นี้ ได้แก่ Scale AI, Labelbox, Appen, และ CloudFactory บริษัทเหล่านี้ได้สร้างแพลตฟอร์มที่แข็งแกร่งซึ่งรวมการทำงานอัตโนมัตขั้นสูงเข้ากับการควบคุมโดยมนุษย์ เพื่อให้มั่นใจว่ามีความแม่นยำของข้อมูลสำหรับแอพพลิเคชั่น AI ที่ซับซ้อนในภาคส่วนต่าง ๆ เช่น ยานยนต์อิสระ การดูแลสุขภาพ และการเงิน

• Scale AI รักษาตำแหน่งผู้นำโดยเสนอวิธีการติดฉลากข้อมูลแบบเอนด์ทูเอนด์ โดยให้ความสำคัญกับการทำงานอัตโนมัติ การประกันคุณภาพ และกระบวนการที่เฉพาะด้าน แพลตฟอร์มของบริษัทได้รับการนำไปใช้อย่างกว้างขวางโดยองค์กรที่ต้องการขยายความคิดริเริ่ม AI ในขณะที่รักษามาตรฐานคุณภาพข้อมูลที่เข้มงวด (Scale AI)
• Labelbox แตกต่างออกไปด้วยแพลตฟอร์มที่ยืดหยุ่นและขับเคลื่อนด้วย API ที่รองรับกระบวนการที่กำหนดเองและรวมเข้ากับท่อข้อมูลขององค์กรได้อย่างไร้รอยต่อ โมเดลตลาดของบริษัทช่วยให้ลูกค้าสามารถเข้าถึงกลุ่มผู้ระบุข้อมูลทั่วโลก ทำให้สามารถขยายได้และมีขอบเขตเฉพาะด้านมากขึ้น (Labelbox)
• Appen ใช้ประโยชน์จากกำลังคนทั่วโลกที่กว้างขวางและเครื่องมือการระบุเฉพาะของบริษัทเพื่อส่งมอบโครงการการระบุข้อมูลระดับใหญ่หลายภาษา ความมุ่งมั่นของบริษัทในด้าน AI ที่มีจริยธรรมและการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลทำให้ตำแหน่งของบริษัทแข็งแกร่งในหมู่ภาคที่มีการควบคุม (Appen)
• CloudFactory เน้นการเสนอทางเลือกของแรงงานที่จัดการ ร่วมกันระหว่างความเชี่ยวชาญของมนุษย์และการทำงานอัตโนมัติ กระบวนการไฮบริดนี้ดึงดูดองค์กรที่ต้องการทั้งความสามารถในการขยายและการควบคุมคุณภาพที่ละเอียดอ่อน โดยเฉพาะในภาคที่ต้องการความละเอียด เช่น การถ่ายภาพทางการแพทย์ (CloudFactory)

ตลาดยังมีผู้เล่นเฉพาะกลุ่มเช่น Snorkel AI และ SuperAnnotate ซึ่งมุ่งเน้นการติดฉลากแบบโปรแกรมมิ่งและเครื่องมือการระบุเฉพาะด้านตามลำดับ การลงทุนและการเข้าซื้อกิจการเชิงกลยุทธ์เป็นเรื่องปกติ ขณะที่ผู้ขายพยายามขยายความสามารถในด้านการทำงานอัตโนมัติ ความปลอดภัย และความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน (Grand View Research)

โดยรวมแล้ว ภาพรวมการแข่งขันในปี 2025 จะถูกกำหนดด้วยการผสมผสานระหว่างนวัตกรรมทางเทคโนโลยี ความเชี่ยวชาญของมนุษย์ และการมุ่งเน้นอย่างไม่ลดละต่คุณภาพข้อมูล โดยผู้ขายชั้นนำจะมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อตอบสนองความต้องการที่ซับซ้อนของการพัฒนา AI ในองค์กร

การคาดการณ์การเติบโตของตลาด (2025–2030): CAGR, รายได้ และการวิเคราะห์ปริมาณ

ตลาดแพลตฟอร์มการระบุข้อมูลแบบ Human-in-the-Loop (HITL) มีแนวโน้มที่จะมีการขยายตัวอย่างแข็งแกร่งระหว่างปี 2025 ถึง 2030 โดยขับเคลื่อนโดยการนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) มาใช้ที่มีการเร่งรีบในอุตสาหกรรม ตามการคาดการณ์จาก MarketsandMarkets</a ตลาดเครื่องมือการระบุข้อมูลทั่วโลก ซึ่งรวมถึงแพลตฟอร์ม HITL คาดว่าจะเติบโตในอัตราการเติบโตเฉลี่ย (CAGR) ที่ประมาณ 26% ในช่วงเวลานี้ การเติบโตนี้ได้รับการสนับสนุนจากความต้องการข้อมูลที่มีฉลากคุณภาพสูงเพื่อฝึกฝนโมเดล AI ที่ซับซ้อน โดยเฉพาะในภาคต่าง ๆ เช่น ยานยนต์อิสระ การดูแลสุขภาพ การขายปลีก และการเงิน

การคาดการณ์รายได้ระบุว่า ส่วนของแพลตฟอร์มการระบุข้อมูลแบบ HITL จะมีส่วนสำคัญต่อการเติบโตของตลาดการระบุข้อมูลโดยรวม โดยคาดว่ารายได้จะสูงถึง 5.5 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 เพิ่มขึ้นจากประมาณ 1.7 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 การเพิ่มขึ้นนี้มีสาเหตุมาจากความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นของแอพพลิเคชั่น AI ซึ่งต้องการการตัดสินใจที่ละเอียดอ่อนสำหรับงานต่าง ๆ เช่น การแบ่งส่วนภาพ การวิเคราะห์อารมณ์ และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การรวมกระบวนการ HITL จะช่วยให้มีความแม่นยำของข้อมูลที่สูงขึ้น ทำให้แพลตฟอร์มนี้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการใช้งาน AI ที่มีความสำคัญต่อภารกิจ

ในด้านปริมาณ จำนวนหน่วยข้อมูลที่ระบุ เช่น รูปภาพ ข้อความ และไฟล์เสียง ที่ถูกประมวลผลผ่านแพลตฟอร์ม HITL คาดว่าจะเพิ่มขึ้นอย่างก้าวกระโดด Grand View Research ประมาณการว่าปริมาณข้อมูลที่ได้รับการระบุนั้นจะเติบโตในอัตราการเติบโตเฉลี่ย (CAGR) ที่สูงกว่า 30% จนถึงปี 2030 โดยสะท้อนถึงการเพิ่มขึ้นของแหล่งข้อมูลและการขยายตัวของโครงการ AI ทั่วโลก องค์กรต่าง ๆ กำลังใช้แพลตฟอร์ม HITL เพื่อจัดการโครงการการระบุข้อมูลขนาดใหญ่ โดยปกติจะมีข้อมูลหลายล้านจุด เพื่อรักษาขอบในด้านการนวัตกรรมขับเคลื่อนโดย AI

• คาดว่าอเมริกาเหนือจะรักษาแชร์ตลาดที่ใหญ่ที่สุด โดยมีการนำไปใช้ตั้งแต่ต้นและการลงทุนที่สำคัญในงานวิจัยและพัฒนา AI
• เอเชีย-แปซิฟิกคาดว่าจะมีการเติบโตที่เร็วที่สุด โดยเฉพาะประเทศจีนและอินเดียที่เร่งสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI และการเปลี่ยนแปลงดิจิทัล
• ภาคอุตสาหกรรมสำคัญที่ขับเคลื่อนความต้องการรวมถึง ยานยนต์ (การขับขี่อิสระ) การดูแลสุขภาพ (การถ่ายภาพทางการแพทย์) และอีคอมเมิร์ซ (ระบบการจัดประเภทผลิตภัณฑ์และการแนะนำ)

โดยรวมแล้ว ในช่วงปี 2025–2030 แพลตฟอร์มการระบุข้อมูลแบบ HITL จะมีความสำคัญมากขึ้นในห่วงโซ่คุณค่าของ AI โดยมีการเติบโตอย่างต่อเนื่องในยอดขายและปริมาณการระบุข้อมูล โดยองค์กรจะให้ความสำคัญกับคุณภาพข้อมูลและประสิทธิภาพของโมเดล

การวิเคราะห์ตลาดระดับภูมิภาค: อเมริกาเหนือ, ยุโรป, APAC, และส่วนที่เหลือของโลก

ตลาดโลกสำหรับแพลตฟอร์มการระบุข้อมูลแบบ Human-in-the-Loop (HITL) กำลังอยู่ในช่วงการเติบโตที่แข็งแกร่ง โดยมีพลศาสตร์ระดับภูมิภาคที่ถูกกำหนดโดยการนำเทคโนโลยีมาใช้ สภาพแวดล้อมทางกฎระเบียบ และความก้าวหน้าของระบบนิเวศปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในปี 2025 ประเทศอเมริกาเหนือ ยุโรป เอเชีย-แปซิฟิก (APAC) และส่วนที่เหลือของโลก (RoW) ต่างนำเสนอข้อเสนอและความท้าทายที่ชัดเจนสำหรับผู้ให้บริการแพลตฟอร์มการระบุข้อมูล HITL

• อเมริกาเหนือ: อเมริกายังคงเป็นตลาดที่ใหญ่ที่สุดและมีความก้าวหน้ามากที่สุดสำหรับแพลตฟอร์มการระบุข้อมูล HITL โดยมีบริษัท AI ชั้นนำ การลงทุนในการวิจัยและพัฒนาอย่างมีนัยสำคัญ และความใส่ใจในคุณภาพข้อมูลที่สูง สหรัฐอเมริกา โดยเฉพาะ มีอยู่ในกลุ่มผู้ให้บริการแพลตฟอร์มใหญ่และผู้ใช้งานในกันให้สินค้าต่าง ๆ เช่น ยานยนต์อิสระ การดูแลสุขภาพ และการเงิน สภาพแวดล้อมทางกฎระเบียบในภูมิภาค รวมถึงกฎหมายความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่กำลังพัฒนา ทำให้เกิดความต้องการโซลูชันการระบุข้อมูลที่ปลอดภัยและเป็นไปตามข้อกำหนด ตามรายงานของ Grand View Research อเมริกาเหนือมีส่วนแบ่งการตลาดการระบุข้อมูลทั่วโลกมากกว่า 35% ในปี 2024 ซึ่งคาดว่าจะดำเนินต่อไปในปี 2025
• ยุโรป: ตลาดการระบุข้อมูล HITL ในยุโรปมีลักษณะตามกฎระเบียบการปกป้องข้อมูลที่เข้มงวด โดยเฉพาะ GDPR ซึ่งส่งผลต่อการออกแบบแพลตฟอร์มและรูปแบบการดำเนินงาน ภูมิภาคนี้มีการใช้งานเพิ่มขึ้นในอุตสาหกรรมยานยนต์ (โดยเฉพาะสำหรับ ADAS และการขับขี่อิสระ) การดูแลสุขภาพ และโครงการ AI ภาครัฐ บริษัทในยุโรปกำลังมองหาพันธมิตรในการระบุข้อมูลที่มีกรอบการปฏิบัติตามที่แข็งแกร่ง MarketsandMarkets คาดการณ์ว่า การเติบโตจะมีเสถียรภาพในภูมิภาคนี้ โดยเยอรมนี สหราชอาณาจักร และฝรั่งเศสนำความต้องการ
• APAC: ภูมิภาคเอเชีย-แปซิฟิกเป็นตลาดที่เติบโตเร็วที่สุดสำหรับแพลตฟอร์มการระบุข้อมูล HITL โดยได้รับแรงผลักดันจากการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลที่รวดเร็ว การวิจัย AI ที่ขยายตัว และแรงงานที่มีต้นทุนต่ำและมีคุณภาพสูง ประเทศต่าง ๆ เช่น จีน อินเดีย และญี่ปุ่นกำลังลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI อย่างหนัก โดยมีการสร้างศูนย์การระบุข้อมูลในท้องถิ่นจากผู้เริ่มต้นและผู้เล่นระดับโลก การเติบโตของภูมิภาคยังได้รับการสนับสนุนโดยโครงการของรัฐบาลที่ส่งเสริมฟอรบติปัญญา