自動機械学習 市場規模

自動機械学習市場の分析

自動機械学習市場規模は、2024年に18億米ドルと推定され、予測期間（2024-2029年）のCAGRは43.90%で成長し、2029年には111.2億米ドルに達すると予測されている。

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。AsimoはFacebookのAutoML開発者であり、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。そのため、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。