| 調査期間 | 2019 - 2029 |
| 市場規模 (2024) | USD 2.59 Billion |
| 市場規模 (2029) | USD 15.98 Billion |
| CAGR (2024 - 2029) | 43.90 % |
| 最も急速に成長している市場 | アジア太平洋 |
| 最大市場 | 北米 |
| 市場集中度 | 低い |
主要プレーヤー
*免責事項:主要選手の並び順不同 |
自動機械学習 (AutoML) 市場分析
自動機械学習市場の市場規模は2024年にUSD 1.8 billionと推定され、2029年にはUSD 11.12 billionに達すると予測され、予測期間中（2024～2029）に43.90%のCAGRで成長すると予測される。
機械学習（ML）は人工知能（AI）の一分野であり、学習アルゴリズムが統計的手法によって分類や予測を行い、データマイニングプロジェクトにおける重要な洞察を明らかにする。これらの洞察は、アプリケーションやビジネスにおける意思決定を促進し、理想的には主要な成長指標に影響を与える。これらのソリューションは、アルゴリズム、モデル、計算の複雑さを中心に展開されるため、熟練した専門家が開発する必要があります。
- 機械学習（ML）は不可欠な要素となっている。一方で、高性能な機械学習アプリケーションを構築するには、高度に専門化されたデータサイエンティストやドメインエキスパートが必要となる。自動機械学習（AutoML）は、かなりの統計や機械学習の知識がなくても、ドメインエキスパートが機械学習アプリケーションを自動的に構築できるようにすることで、データサイエンティストのニーズを減らすことを目的としている。
- IoT、自動化、クラウドベースのサービスの採用が増加しているため、市場への投資が増加している。このソリューションにより、中小企業や企業は、データの品質、セキュリティ、安全性、機械学習への対応力を向上させるために必要なすべてをアウトソーシングすることができ、データサイエンスのリソースを雇用するコストや課題を回避することができます。このサービスは、機械学習ワークロード向けに構築されたCalligoのData Insights Platformでもサポートされています。例えば、2024年1月、グーグル・クラウドとハギング・フェイスは、ジェネレーティブAIとML開発を加速する戦略的パートナーシップを発表した。この提携により、開発者はGoogle CloudのインフラをHugging Faceの全サービスに利用できるようになり、Google Cloud上でのHugging Faceモデルのトレーニングと提供が可能になる。
- フェイスブックやグーグルのように、社内手続き、特にMLモデルの作成を自動化するためにAutoMLにシフトしている企業もある。アシモはフェイスブックのAutoML開発者で、現在のモデルの改良版を自動的に生成する。グーグルも、最適化モデルの発見や機械学習アルゴリズムの設計プロセスを自動化するAutoMLツールをリリースした。グーグルは Cloud AutoML を発表した。Cloud AutoML は、機械学習（ML）の専門知識に乏しい企業が、グーグルの製品やサービスを強化するための高品質なカスタム人工知能（AI）モデルを構築できるようにする製品である。「Cloud AutoMLは、企業や開発者がそれぞれのユースケースに合わせてカスタム・ビジョン・モデルをトレーニングできるようにする。各社のこうしたイノベーションが市場を牽引する。
- AutoML市場は、医療分野での応用と研究の高まりによって、大きな成長が見込まれている。AutoMLが患者の治療や医療研究に革命をもたらすにつれ、医療課題に合わせたAI主導型ソリューションに対する需要が急増している。AutoMLは、モデル選択やフィーチャーエンジニアリングなどの複雑な機械学習タスクを自動化し、病気の診断、治療の最適化、創薬のための予測モデルの開発を効率化することができます。
- 機械学習（ML）は多くのアプリケーションでますます利用されるようになっていますが、この成長を適切にサポートするためには、機械学習の専門家を増やす必要があります。自動機械学習（AutoML）の目的は、機械学習をより身近なものにすることである。したがって、専門家はより多くの機械学習システムを導入することができるはずであり、AutoMLを使用する際には、MLを直接使用する場合よりも少ない専門知識しか必要とされないだろう。しかし、技術の採用はまだ深化する必要があり、市場の成長を抑制している。
- COVID-19以降、企業がビジネス・プロセスの自動化にインテリジェント・ソリューションを活用するようになり、AIの採用が増加した。この傾向は今後数年間も続くと予想され、組織のプロセスにおけるAIの採用がさらに促進される。
自動機械学習市場の動向
BFSIセグメントが市場成長を牽引
- 銀行・金融サービス・保険（BFSI）業界では、業務効率の向上や消費者体験の改善を目的に、AIやML技術の採用が進んでいる。データの注目度が高まるにつれ、機械学習によるBFSIアプリケーションの需要が高まっている。自動化された機械学習は、膨大なデータ、手頃な処理能力、経済的なストレージによって、正確かつ迅速な結果を生み出すことができる。
- また、機械学習（ML）を活用したソリューションは、インテリジェント・プロセス・オートメーションによる反復業務の自動化、チャットボットによる企業の生産性向上、事務処理の自動化、従業員研修のゲーミフィケーションなどにより、金融会社が手作業を置き換えることを可能にする。機械学習は、金融プロセスの自動化に活用されると予想される。
- パンデミック後、金融機関はデジタル・チャネルを通じて顧客に接触し、支援することへの関心が高まった。チャットボット、口座開設・管理サポート、技術支援など様々なデジタル・ソリューションが、金融セクター、特にPosh.Tech、Spixii、その他多数の企業は現在、銀行にとって不可欠な顧客対応機能を促進するよう設計されたインテリジェントなチャットボットを提供している。
- HDFC銀行は、ベンガルールを拠点とするSenseforth AI Researchが構築したAIベースのチャットボット「Evaを使用している。今年3月の発売以来、Eva（Electronic Virtual Assistantの略）は270万件以上の顧客からの問い合わせに対応し、53万人以上のユニーク・ユーザーと対話し、120万件の会話を交わした。ドイツ銀行は、金融分野における人工知能（AI）と機械学習（ML）の活用を加速させるため、エヌビディアと複数年にわたるイノベーション・パートナーシップを結んだと発表した。
- 銀行は、リスク管理への圧力が高まり、ガバナンスや規制要件が強化される中、より良い顧客サービスを提供するためにサービスを改善しなければならない。銀行詐欺事件の増加により、AIとMLの導入が進むと予想される。一部のフィンテック・ブランドは、利用可能な顧客データを活用し、顧客のニーズがどのように進化しているか、どの詐欺行為がシステムを攻撃する可能性が最も高いか、どのようなサービスが有益であるかなどを予測するために、複数のチャネルにわたるさまざまなアプリケーションでAIやMLを利用するようになってきている。
- 2023年度、インド準備銀行（RBI）はインド全土で1万3,000件以上の銀行詐欺事件を報告したが、これは前年度に比べて増加した。過去10年間の傾向を一転させた。このような銀行詐欺の増加は、市場の需要をさらに生み出す可能性がある。
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北米が大きな市場シェアを占める
- 北米は、先進技術への連邦政府の戦略的投資に後押しされた強固なイノベーション・エコシステムに加え、世界中から集まる先見性のある科学者や起業家の存在、そして認知度の高い研究機関が自動機械学習（AutoML）の開発を推進しているため、同市場で大きなシェアを占めると予想される。
- 州政府や地方自治体を含む様々な政府は、膨大な量の市民データを扱っており、それらは以前は紙に保存され、手作業で処理されていた。しかし、人工知能（AI）や機械学習技術がより迅速で正確なデータ収集・処理方法を提供するようになると、政府はより複雑で長期的な社会的・文化的問題に注力できるようになる。さらに、連合型MLの商用アプリケーションの増加が、AutoMLの需要を促進すると予想される。
- カナダ政府によると、人工知能（AI）技術はカナダ政府が国民にサービスを提供する方法を強化することが期待されている。政府は政府のプログラムやサービスにおける人工知能の利用を調査する際、明確な価値観、倫理観、規則が指針となることを保証している。
- 米国がAutoMLの覇権を確立しようとしている一方で、カナダもそのような動きに備えている。例えば、ePayPolicyは2023年4月、保険支払・照合製品群に新たに加わったPayables Connectを発表した。これはePayの既存の統合技術と機械学習技術を活用し、支払債務の照合、設計、支払いを完全に自動化するものである。
- カナダはまだ、自動機械学習を様々な業界に導入する初期段階にあるが、金融分野の自動化ニーズの高まりや、学生の教育への関心の高まりなど、いくつかの要因が市場の成長を促進すると予想される。
- この地域のAutoML市場はクラウドによって変化している。サーバーレス・コンピューティングによって、クリエイターはMLアプリケーションを素早く立ち上げて実行できるようになる。例えば、AWSによると、2023年10月、米国のクラウドコンピューティング・インフラ投資は1080億米ドルを超えた。
- さらに、さまざまな規模の多くの組織が、従来のビジネス形態からデジタルなビジネス形態へと変革しつつある。この変革は、総所有コスト（TCO）の削減、高いセキュリティ、柔軟性、俊敏性といったメリットをもたらすため、ハイブリッド・クラウド市場を生み出している。IBMは、ITリーダーの89%がビジネスクリティカルなワークロードをクラウドに移行する見込みであり、デジタル化の進展がすべてを牽引していると述べている。このようなクラウド・ソリューションの拡大は、この地域における市場の成長をさらに促進する可能性がある。
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自動機械学習産業の概要
世界の自動機械学習市場は適度な断片化を示しており、多数のプレーヤーが市場の需要に応えている。競争の原動力は新規参入企業の流入であり、既存参入企業は顧客基盤拡大のための戦略を練る必要に迫られている。このダイナミックな状況は、既存の市場参加者が最先端の製品を開発しようと努力するため、技術革新にも拍車をかけている。注目すべき市場リーダーとしては、Datarobot Inc.、Amazon Web Services Inc.、dotData Inc.、IBM Corporation、Dataikuなどが挙げられる。
- 2024年2月テクノロジー・サービスおよびコンサルティングの大手企業であるウィプロ・リミテッドは、ウィプロ・エンタープライズ人工知能（AI）レディ・プラットフォームの立ち上げを発表した。Wipro Enterprise AI-Ready Platformは、watsonx.data、watsonx.ai、watsonx.aiを含むIBM Watsonx AIおよびデータ・プラットフォームを活用します。ガバナンスとAIアシスタントは、AI導入を加速する相互運用可能なサービスを顧客に提供します。このユニークなサービスは、ツール、大規模言語モデル（LLM）、合理化されたプロセス、強力なガバナンスにまたがる機能により、業務を強化します。また、watsonx.data と AI 上に構築される将来のエンタープライズ分析ソリューションの基盤も構築します。
- 2024年5月Snapchatは、ブランドや広告主がユーザーにインタラクティブな体験を提供するために開発された最新の拡張現実（AR）と機械学習（ML）ツールのシリーズを発表した。同社は、ブランドがAR試着アセットをより迅速かつ容易に作成できるよう、自動化とMLに投資していた。
- 2023年9月富士通株式会社とLinux Foundationは、2023年9月からスペインのビルバオで開催される「オープンソースサミット・ヨーロッパ2023に先立ち、富士通の自動機械学習とAI公正技術をオープンソースソフトウェア（OSS）として発表した。この2つのプロジェクトは、独自の機械学習モデルのコードを自動生成するソフトウェアと、学習データの潜在的な偏りに対処する技術へのアクセスをユーザーに提供することが期待されていた。
自動機械学習市場のリーダー
-
Datarobot Inc.
-
Amazon web services Inc.
-
dotData Inc.
-
IBM Corporation
-
Dataiku
- *免責事項:主要選手の並び順不同
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自動機械学習市場ニュース
- 2024年3月：Google CloudとNVIDIAは、機械学習（ML）コミュニティに、生成AIアプリケーションの迅速な構築、拡張、管理の取り組みを加速させる技術を提供するためのパートナーシップの延長を発表した。Googleは、最新のNVIDIA Grace Blackwell AIコンピューティングプラットフォームとGoogle Cloud上のNVIDIA DGX Cloudサービスを採用し、同社の製品と開発者にAIのブレークスルーを提供し続けることを発表した。NVIDIA H100を搭載したDGX CloudプラットフォームもGoogle Cloudで利用可能になった。
- 2024年2月テクノロジー・サービスおよびコンサルティングの大手企業であるウィプロ株式会社は、クライアントが企業レベルの完全に統合され、カスタマイズされたAI環境を構築できる新サービス、ウィプロ・エンタープライズ人工知能（AI）-Ready Platformの開始を発表した。Wipro Enterprise AI-Ready Platformは、watsonx.data、watsonx.ai、watsonx.aiを含むIBM Watsonx AIおよびデータ・プラットフォームを活用します。ガバナンスとAIアシスタントは、AI導入を加速する相互運用可能なサービスを顧客に提供します。このユニークなサービスは、ツール、大規模言語モデル（LLM）、合理化されたプロセス、強力なガバナンスにまたがる機能により、業務を強化します。また、watsonx.data と AI 上に構築される将来のエンタープライズ分析ソリューションの基盤も構築します。
自動機械学習業界のセグメンテーション
自動機械学習（AutoML）とは、時間のかかる機械学習モデル開発の反復作業を自動化することである。これにより、データサイエンティスト、開発者、アナリストは、モデルの品質を維持しながら、大規模で生産性の高い効率的なMLモデルを構築することができる。
自動機械学習市場は、ソリューション別（スタンドアロン、オンプレミス、クラウド）、自動化タイプ別（データ処理、フィーチャーエンジニアリング、モデリング、可視化）、エンドユーザー別（BFSI、小売・Eコマース、ヘルスケア、製造、その他エンドユーザー）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他地域）に区分される。市場規模および予測は、上記のすべてのセグメントについて金額（米ドル）で提供されています。
| ソリューション別 | スタンドアロンまたはオンプレミス | ||
| 雲 | |||
| 自動化タイプ別 | データ処理 | ||
| 機能エンジニアリング | |||
| モデリング | |||
| 視覚化 | |||
| エンドユーザー別 | BFSI | ||
| 小売業と電子商取引 | |||
| 健康管理 | |||
| 製造業 | |||
| その他のエンドユーザー | |||
| 地理別 | 北米 | アメリカ合衆国 | |
| カナダ | |||
| ヨーロッパ | イギリス | ||
| ドイツ | |||
| フランス | |||
| その他のヨーロッパ | |||
| アジア太平洋 | 中国 | ||
| 日本 | |||
| 韓国 | |||
| その他のアジア太平洋地域 | |||
| その他の国 | |||
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自動機械学習（AutoML）市場調査FAQ
自動機械学習市場の規模は？
自動機械学習市場規模は、2024年には18億米ドルに達し、2029年には年平均成長率43.90%で111.2億米ドルに達すると予測される。
現在の自動機械学習市場規模は？
2024年には、自動機械学習市場規模は18億米ドルに達すると予想されている。
自動機械学習市場の主要プレーヤーは？
Datarobot Inc.、Amazon web services Inc.、dotData Inc.、IBM Corporation、Dataikuが、自動機械学習市場に参入している主要企業である。
自動機械学習市場で最も成長している地域はどこか？
アジア太平洋地域は、予測期間（2024-2029年）に最も高いCAGRで成長すると推定される。
自動機械学習市場で最大のシェアを占める地域は？
2024年、自動機械学習市場で最大の市場シェアを占めるのは北米である。
この自動機械学習市場は何年を対象とし、2023年の市場規模は？
2023年の自動機械学習市場規模は10.1億米ドルと推定される。レポートでは、2019年、2020年、2021年、2022年、2023年の自動機械学習市場の過去の市場規模をカバーしています。また、2024年、2025年、2026年、2027年、2028年、2029年の自動機械学習市場規模を予測しています。
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自動機械学習産業レポート
自動機械学習(AutoML)市場は、様々な業界動向と市場ダイナミクスに牽引され、業界の著しい成長を目の当たりにしている。市場分析によると、AutoMLソリューションは、スタンドアロン、オンプレミス、クラウドなどのソリューションタイプ別、データ処理、フィーチャーエンジニアリング、モデリング、視覚化などの自動化タイプ別にセグメント化されている。AutoMLのエンドユーザーは、北米、欧州、アジア太平洋地域、中南米、中東・アフリカなどのさまざまな地域にまたがり、BFSI、小売・eコマース、ヘルスケア、製造業など、複数のセクターにまたがっています。
当業界レポートでは、AutoMLの市場規模や市場シェアを取り上げ、貴重な市場データや産業統計を提供しています。2029年までの市場予測展望は、過去の産業情報とともに、包括的な市場レビューを提供します。業界調査によると、市場リーダーはより大きな市場価値を獲得するため、市場セグメンテーション戦略の強化に注力しています。
市場動向は、詳細な市場調査と市場予測に裏打ちされた堅調な市場成長軌道を示唆しています。業界概要と市場展望は、AutoMLの進化する状況を理解する上での市場分析の重要性を強調しています。業界の売上高と業界規模の拡大が見込まれる中、当市場レポートは関係者にとって重要な資料となります。
詳細な理解のために、業界分析のサンプルを無料レポートのPDFダウンロードとして提供しています。このレポート例では、市場成長率や業界の見通しに関する洞察を提供しており、調査会社やその他の関係者にとって不可欠なツールとなっています。
