Machine Learning as a Services（MLAAS）市場規模
| 調査期間 | 2019 - 2029 |
| 市場規模 (2024) | USD 713.4億ドル |
| 市場規模 (2029) | USD 3.093億7.000万ドル |
| CAGR(2024 - 2029) | 34.10 % |
| 最も成長が速い市場 | アジア太平洋地域 |
| 最大の市場 | 北米 |
市場パラメーター
*免責事項:主要選手の並び順不同 |
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サービスとしての機械学習(MLAAS)市場分析
サービスとしての機械学習の市場規模は、2024年に713億4,000万米ドルと推定され、2029年までに3,093億7,000万米ドルに達すると予測されており、予測期間（2024年から2029年）中に34.10%のCAGRで成長します。
- 機械学習 (ML) は、人工知能 (AI) のサブフィールドで、トレーニング アルゴリズムが統計的手法を通じて分類や予測を行うことを可能にし、データ マイニング プロジェクト内で重要な洞察を明らかにします。これらの洞察はアプリケーションやビジネス内の意思決定を促進し、理想的には主要な成長指標に影響を与えます。これはアルゴリズム、モデルの複雑さ、計算の複雑さを中心に展開するため、これらのソリューションを開発するには熟練した専門家が必要です。
- サービスとしての機械学習 (MLaaS) 市場は、MLaaS アルゴリズムがデータ内のパターンの検出に使用され、ユーザーが実際の計算について心配する必要がないため、予測期間中に高い成長を遂げる可能性があります。 MLaaS は、モバイル アプリケーション、エンタープライズ インテリジェンス、産業オートメーション、制御システムを組み合わせた唯一のフルスタック AI プラットフォームです。
- データサイエンスと人工知能の進歩により、機械学習のパフォーマンスは急速に加速しました。企業はこのテクノロジーの可能性を認識しており、そのため、予測期間中に同テクノロジーの採用率が増加すると予想されます。企業はサブスクリプションベースのモデルで機械学習ソリューションを提供しており、消費者がこのテクノロジーを使いやすくしています。さらに、従量課金制による柔軟性も提供します。
- さらに、MLaaS は不正行為の検出、サプライ チェーンの最適化、リスク分析、製造などで広く使用されています。ユーザーは社内インフラをゼロから自由に構築できるため、データの管理と保存が容易になります。
- ML スタートアップは、ML 投資として数百万ドルの資金提供を受けています。たとえば、2022 年 6 月に、Inflection AI は人工機械学習の最大規模の資金調達ラウンドの 1 つを確保し、総額 2 億 2,500 万米ドルに達しました。機械学習・AIスタートアップと呼ばれています。ベンチャーキャピタリストから株式融資で2億2500万ドルを獲得した。この ML への投資により機械学習が改善され、近い将来、直感的なヒューマン コンピューター インターフェイスが可能になることが期待されています。
- Machine Learning-as-a-Service は、予測分析に深層学習技術を活用して意思決定を強化します。ただし、MLaaS を使用すると、ML モデル所有者にとってはセキュリティ上の課題が発生し、データ所有者にとってはデータ プライバシーの課題が発生します。データ所有者は、MLaaS プラットフォーム上のデータのプライバシーと安全性を懸念しています。対照的に、MLaaS プラットフォームの所有者は、クライアントを装った攻撃者によってモデルが盗まれるのではないかと心配しています。
- 新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより、クラウド サービスの弾力性により予期せぬサービス需要の急増に対応できるため、多くの組織がパブリック クラウド ソリューションへの移行を加速させました。クラウドへの移行は、企業が新型コロナウイルス感染症の流行下でビジネスを行う方法を再発明するのに役立ちました。 AI サービスのニーズが高まっており、多くのクラウド プロバイダーが AIaaS と MLaaS を提供しています。
サービスとしての機械学習（MLaaS）市場動向
IoTとオートメーションの導入が市場を牽引
- IoTオペレーションは、数千以上のデバイスが企業ネットワーク上で正しく安全に動作し、収集されるデータがタイムリーで正確であることを保証する。洗練されたバックエンドの分析エンジンがデータストリーム処理の主要な部分に取り組む一方で、データ品質の確保は時代遅れの方法論に任されることが多い。一部のIoTプラットフォーム・ベンダーは、機械学習技術を導入して運用管理機能を強化し、広大なIoTインフラを確実に管理できるようにしている。
- 機械学習は、洗練されたアルゴリズムを利用して大量のデータを分析することで、IoTデータの隠れたパターンを解明するかもしれない。MLの推論は、重要なプロセスにおいて統計的に導き出されたアクションを使用する自動化されたシステムで、手動プロセスを補完または置き換えることができる。MLで構築されたソリューションは、IoTデータモデリングプロセスを自動化するため、モデル選択、コーディング、検証といった迂回的で労働集約的な活動を取り除くことができる。
- IoTを採用する中小企業は、時間のかかる機械学習プロセスを大幅に節約することができる。MLaaSベンダーは、IoTネットワーク内の複数のデバイスによって生成された膨大なデータキャッシュから、より実用的な情報を得るために、より多くの種類の分析を提供し、より多くのクエリをより迅速に行うことができる。
- ZebraのManufacturing Vision Studyによると、IoTとRFIDに基づくスマート資産監視システムは、2022年までに従来のスプレッドシートベースのアプローチを凌駕すると予測されている。マイクロソフト社の調査によると、85％の企業が少なくとも1つのIIoTユースケースプロジェクトを実施している。2021年には回答者の94%がIIoTイニシアチブを追求すると答えており、この数字は上昇すると予想されている。こうした事例は、近い将来、MLaaSベンダーにチャンスをもたらすかもしれない。
- 多くの組織でクラウドベースの技術が使用されるようになり、データ転送が容易になった。これにより、組織内のすべての従業員がデータにアクセスできるようになり、企業のコスト効率が向上する。2023年4月、オラクル株式会社とGitLab Inc.は、MLとAIの機能を拡張する新しいサービスの提供を発表した。顧客は、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）上でGPU対応のGitLabランナーを使ってAIやMLのワークロードを実行し、オンプレミスやマルチクラウド環境など、必要な場所でクラウドサービスを展開できるようになる。
この市場を形作る主な傾向を理解する
北米が最大の市場シェアを占める見込み
- 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、世界的に有名な研究機関から集まった先見の明のある科学者や起業家の存在によって補完された強固なイノベーション・エコシステムにより、MLaaSの開発を推進し、市場で大きなシェアを占めると予想されている。
- 例えば、2023年5月、米国国立科学財団（NSF）は、高等教育機関、他の連邦政府機関、その他の利害関係者と共同で、7つの国立人工知能研究機関（AI）を新設するために1億4,000万米ドルを投資すると発表した。この投資を通じて、政府はAIシステムと技術を促進し、米国における多様なAI労働力を育成することで、AI関連の機会とリスクに対する結束したアプローチを推進することを目指している。地域政府によるこのような投資は、研究された市場に新たな成長機会を生み出すだろう。
- カナダや米国などの国々では目覚ましい成長を遂げているため、Mlaasのビジネスの大半は北米地域で占められています。これらの国々には、大小さまざまな新興企業が進出している。その結果、サービスとしての機械学習市場は北米で拡大している。技術的なブレークスルーと利用に関して、北米はサービスとしての機械学習市場において世界で最も急成長している地域である。同地域には、サービスとしての機械学習に投資するためのインフラと資金がある。さらに、国防支出の増加と電気通信業界の技術的改善が、予測期間を通じて市場の成長を後押しする可能性が高い。
- 同地域では、5G、IoT、コネクテッドデバイスの著しい普及も見られた。その結果、通信サービスプロバイダー（CSP）は、仮想化、ネットワークスライシング、新しいユースケース、サービス要件を通じて、増え続ける複雑性を効率的に管理する必要がある。このため、従来のネットワークやサービス管理アプローチはもはや持続不可能となり、MLaaSソリューションが推進されると予想される。
- さらに、マイクロソフト、グーグル、アマゾン、IBMといったこの地域の大手テクノロジー企業が、MLaaS競争の主要プレーヤーとして名乗りを上げている。各社とも大規模なパブリック・クラウド・インフラとMLプラットフォームを持っているため、顧客サービスからロボティック・プロセス・オートメーション、マーケティング、アナリティクス、予知保全など、あらゆる分野でAIを利用しようとする企業にとって、導入されるAIデート・モデルのトレーニングを支援する機械学習アズ・ア・サービスを実現することができる。
- この地域の主要企業は、顧客にシームレスな体験を提供するための拡大に注力しており、MlaaS市場の需要を高めている。例えば、2022年2月、AWSはAWSローカルゾーンのグローバル展開を発表した。米国で最初の16のAWSローカルゾーンの完成を伝え、世界26カ国の32の都市圏で新たなAWSローカルゾーンを立ち上げる計画だ。
- この地域のML市場はクラウドによって変化しており、サーバーレス・コンピューティングによって、開発者はMLアプリケーションを素早く立ち上げて実行することができる。さらに、ML-as-a-serviceビジネスの主要な原動力は情報サービスである。サーバーレス・コンピューティングがもたらした最も大きな変化は、物理的なデータベース・ハードウェアを拡張する必要がなくなったことだ。
重要な地理的市場に関する分析を取得する
サービスとしての機械学習（MLaaS）業界の概要
市場統合が進んだことで、マイクロソフト、IBM、グーグル、アマゾンなど著名なプレーヤー間の競争が激化している。Machine Learning-as-a-Service (MLAAS)市場で大きなシェアを獲得するために、他のプレーヤーは積極的に製品ポートフォリオと地理的プレゼンスを拡大している。
2023年2月、クラウドネイティブサービスプロバイダーであるCivoは、開発者のエクスペリエンスを向上させ、MLアルゴリズムから洞察を得るために必要な時間とリソースを削減するために、新しい機械学習マネージドサービスであるKubeflow as a Serviceのローンチを発表した。この立ち上げを通じて、同社はあらゆる規模の組織がMLにアクセスできるようにすることを目指している。
2022年2月、通信大手のATTとAI企業のH2Oは共同で、企業向けの人工知能フィーチャーストアを立ち上げた。これは、AIプロジェクトの展開を迅速化し、ROIを向上させるために、機械学習機能のコラボレーション、共有、再利用、発見のためのリポジトリを提供する。
サービスとしての機械学習（MLaaS）市場のリーダーたち
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Microsoft Corporation
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IBM Corporation
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Google LLC
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SAS Institute Inc.
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Fair Isaac Corporation (FICO)
*免責事項:主要選手の並び順不同
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サービスとしての機械学習（MLaaS）市場ニュース
- 2023年5月NVIDIAは、NVIDIA AIエンタープライズ・ソフトウェアをMicrosoftのAzure Machine Learningに統合し、企業がAIイニシアチブを加速できるようにすることを発表した。この統合により、同社は世界中のAzure顧客が、100以上の完全にサポートされたNVIDIA AI Enterpriseソフトウェアレイヤーでプラットフォームを構築、展開、管理できる、安全でエンタープライズ対応のプラットフォームを構築することを目指す。
- 2022年2月：H2O.aiは、機械学習ワークフローの説明可能性、柔軟性、構成を改善するH2O MLOpsの新機能をリリースした。この機能により、機械学習ワークフローのコントロール、ガバナンス、スケーラビリティが向上した。
サービスとしての機械学習市場レポート - 目次
1. 導入
1.1 研究の前提条件と市場定義
1.2 研究の範囲
2. 研究方法
3. エグゼクティブサマリー
4. 市場洞察
4.1 市場概況
4.2 業界の魅力 - ポーターのファイブフォース分析
4.2.1 買い手の交渉力
4.2.2 サプライヤーの交渉力
4.2.3 新規参入の脅威
4.2.4 代替品の脅威
4.2.5 競争の激しさ
4.3 業界のバリューチェーン分析
4.4 新型コロナウイルス感染症が市場に与える影響の評価
5. 市場力学
5.1 市場の推進力
5.1.1 IoT と自動化の採用の増加
5.1.2 クラウドベースのサービスの採用の増加
5.2 市場の制約
5.2.1 プライバシーとデータセキュリティに関する懸念
5.2.2 熟練した専門家の必要性
6. 市場セグメンテーション
6.1 応用
6.1.1 マーケティングと広告
6.1.2 予知保全
6.1.3 自動ネットワーク管理
6.1.4 不正行為の検出とリスク分析
6.1.5 その他のアプリケーション (NLP、感情分析、コンピューター ビジョン)
6.2 組織の規模
6.2.1 中小企業
6.2.2 大企業
6.3 エンドユーザー
6.3.1 ITとテレコム
6.3.2 自動車
6.3.3 健康管理
6.3.4 航空宇宙と防衛
6.3.5 小売り
6.3.6 政府
6.3.7 BFSI
6.3.8 その他のエンドユーザー (教育、メディアとエンターテイメント、農業、および取引市場)
6.4 地理
6.4.1 北米
6.4.2 ヨーロッパ
6.4.3 アジア太平洋地域
6.4.4 世界のその他の地域
7. 競争環境
7.1 会社概要
7.1.1 Microsoft Corporation
7.1.2 IBM Corporation
7.1.3 Google LLC
7.1.4 SAS Institute Inc.
7.1.5 Fair Isaac Corporation (FICO)
7.1.6 Hewlett Packard Enterprise Company
7.1.7 Yottamine Analytics LLC
7.1.8 Amazon Web Services Inc.
7.1.9 BigML Inc.
7.1.10 Iflowsoft Solutions Inc.
7.1.11 Monkeylearn Inc.
7.1.12 Sift Science Inc.
7.1.13 H2O.ai Inc.
8. 投資分析
9. 市場の未来
サービスとしての機械学習（MLaaS）業界セグメンテーション
機械学習アズ・ア・サービス（MLaaS）とは、機械学習（ML）ツールをクラウド・コンピューティング・サービスの機能として提供する幅広いサービスのことである。MLaaSのサプライヤーは、API、データ可視化、自然言語処理、予測分析、顔認識などのツールを提供する。サプライヤーのクラウド・インフラストラクチャは、実際の計算をすべて処理する。
この調査では、アプリケーション、組織規模、エンドユーザー、地域（北米、欧州、アジア太平洋地域、その他の地域）に基づく市場セグメントの詳細な見通しを提供している。この市場調査では、COVID-19の影響やパンデミック時の市場の反応についても取り上げています。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。
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サービスとしての機械学習 市場調査FAQ
Machine Learning as a Service (MLaaS) 市場の規模はどれくらいですか?
サービスとしての機械学習 (MLaaS) 市場規模は、2024 年に 713 億 4000 万米ドルに達し、CAGR 34.10% で成長し、2029 年までに 3,093 億 7000 万米ドルに達すると予想されています。
現在のサービスとしての機械学習 (MLaaS) の市場規模はどれくらいですか?
2024 年のサービスとしての機械学習 (MLaaS) 市場規模は 713 億 4,000 万米ドルに達すると予想されます。
サービスとしての機械学習 (MLaaS) 市場の主要プレーヤーは誰ですか?
Microsoft Corporation、IBM Corporation、Google LLC、SAS Institute Inc.、Fair Isaac Corporation (FICO)は、サービスとしての機械学習（MLaaS）市場で活動している主要企業です。
Machine Learning as a Service (MLaaS) 市場で最も急速に成長している地域はどこですか?
アジア太平洋地域は、予測期間 (2024 ～ 2029 年) にわたって最も高い CAGR で成長すると推定されています。
Machine Learning as a Service (MLaaS) 市場で最大のシェアを誇るのはどの地域ですか?
2024 年には、北米がサービスとしての機械学習 (MLaaS) 市場で最大の市場シェアを占めます。
このサービスとしての機械学習 (MLaaS) 市場は何年をカバーしており、2023 年の市場規模はどれくらいですか?
2023 年のサービスとしての機械学習 (MLaaS) 市場規模は 532 億米ドルと推定されています。このレポートは、サービスとしての機械学習 (MLaaS) 市場の過去の市場規模 2019、2020、2021、2022、2023 年を対象としています。また、サービスとしての機械学習 (MLaaS) の市場規模についても予測しています 2024、2025 、2026年、2027年、2028年、2029年。
サービスとしての機械学習（MLaaS）業界レポート
Mordor Intelligence™ Industry Reports によって作成された、2024 年のサービスとしての機械学習市場シェア、規模、収益成長率の統計。 Machine Learning as a Service 分析には、2029 年までの市場予測見通しと過去の概要が含まれます。この業界分析のサンプルを無料のレポート PDF ダウンロードとして入手してください。
サービスとしての機械学習 (MLaaS) レポートスナップショット
