マーケットトレンド の サービスとしての機械学習 (MLaaS) 産業
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
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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。
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