自動機械学習市場 規模とシェアの分析 - 成長傾向と予測 (2024 - 2031) 分析

自動機械学習市場 規模と傾向

グローバル自動機械学習市場が評価されると推定される 2024年のUSD 3.13 Bn そして到達する予定 米ドル 49.23 によって 2031, 化合物年間成長率で成長 2024年から2031年にかけて48.2%のCAGR。

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データ量を増加させ、機械学習の才能の欠如を処理する自動プロセスの必要性は、業界全体で自動化された機械学習ツールとプラットフォームの採用の増加を促進しています。 業界を横断した機械学習の需要の増加に伴い、カスタマイズされた自動化されたMLソリューションとサービスのための市場は、今後数年間で強力な拡張の可能性を秘めています。 この研究では、アライアンスが製品開発を強化し、プレイヤーが新しい顧客セグメントを一緒にタップできるようにすることも確認しています。

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Insights, アプリケーションによる, 労働タスクの自動化は、データ処理の優位性を駆動

アプリケーション、データ 処理セグメントは、2024年に最も高い39.2%の割合で、退屈なデータのクリーニングと整形タスクを提供する自動化に貢献することが期待されます。 機械学習モデルは、高品質の構造データから学ぶために大量の大量のデータを要求するので、データの調達、クリーニング、マージ、フィルタリング、エンコーディングなどの活動を含むため、データの事前処理段階は、著しく労働集中的です。

Insightsは、パッケージ化されたソリューションの需要によって、ソリューションの提供の最高シェアを促進します

提供することで、ソリューションセグメントは、2024年の最高シェア54.2%の組織に提供する利便性と標準化に貢献することが期待されます。 コンサルティングサービスは自動化された機械学習ワークフローのカスタム開発を可能にしますが、ソリューションは箱から直接展開できるパッケージ化されたアプリケーションを提供します。 このプラグアンドプレイ機能は、社内のAIの専門知識と専門的なリソース要件の必要性を排除し、AIの採用に重要な障壁を置きます。

データ主導型ビジネスの拡大による洞察力、銀行の採用

BFSIセグメントは、銀行、金融サービス、保険会社のデータ集約的かつ動的な性質により、2024年に38.3%の最高シェアを獲得することが期待されます。 チャネルを横断したデジタル化により、BFSI オペレータは、従来のデジタルタッチポイントから、顧客と取引データの膨大な量を蓄積しています。 同時に、顧客の好みおよび危険のプロフィールは経済条件、規則および競争力の変更と急速に進化しています。

地域別の洞察

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地域:北アメリカ

北アメリカは、2024年に41.2%の市場シェアを占める主要な地域です。 この成長は、AIや機械学習における主要なプレーヤーの強固な技術採用、およびイノベーションを推進する支援政府政策に起因する。 地域は、自動機械学習能力の開発の最前線にある主要な技術の巨人に家です。

最も速い範囲区域: アジアパシフィック

アジア太平洋地域は、2024年に34.3%の市場シェアを獲得し、インドや中国などの国で広範な技術スタートアップエコシステムによって運営され、業界全体のデジタル化が増加し、政府が成長したAI技術を開発する取り組みが期待されています。 いくつかのローカル企業は、競争力のある提供で重要な貢献者として新興しています。

主要国向け自動機械学習市場展望

重要な投資と革新的なソリューション

米国の自動化 機械学習 市場は、企業やベンチャーキャピタルの資金調達から新しい技術への重投資によって燃料供給され続けています。 GoogleやMicrosoftなどの企業は、多くの革新的なソリューションを導入しています。 ユーザーフレンドリーな自動機械学習に対する傾向は、米国の市場の構造に著しい影響を持っています。 専門的なAIベンダーは依然、非常に複雑な企業ニーズにリードしていますが、使いやすいツールの普及は、エントリの障壁を低下させ、大企業を超えて潜在的な顧客基盤を拡大しています。

中国のオートメーション能力の上昇

中国の市場は、ローカルAIのチャンピオンとして急速に拡大しています。 国の発展の優先順位のために重要なさまざまなセクターにわたってアプリケーションのための自動化されたML機能を立ち上げます。 AlibabaやBaiduなどのプレイヤーは、これらの取り組みの最前線にあります。 北京、上海、シンセンおよび杭州のような国の主要な技術ハブは特定のドメインおよび使用例のために合わせられる自動機械学習用具を開発するスタートアップの拡散を見ました。

インドの有利な市場条件でスタートアップエコシステムを強化

インドは、技術的な才能のプールと共同AIの研究環境をリードし続けています。 Anthropicのようなスタートアップは、これらの強みを活用して競争力のある製品を構築しています。 インドの自動化された機械学習市場は、過去数年間に大きな成長と変革を見てきました。 機械学習やAI技術が様々な業界に広く採用されるため、機械学習を誰もが利用できるようにするツールやプラットフォームの需要が高まっています。

自動化されたソリューションの機会を創出するエイジング人口の増加

日本の企業は、国の老化人口の中で生産性を高めるために自動化された機械学習ソリューションを強化しています。 富士通は最近、製造をターゲットとする企業プラットフォームを発表した。 日本国内の企業による自動機械学習ツールや技術の導入が進んでおり、自動機械学習市場に大きな影響を与えています。 企業は、MLを使用して膨大な量のデータから洞察を得るために価値を認識するので、非専門家や一般的なビジネスユーザーが少しコーディング知識でMLモデルを開発することを可能にする自動化ソリューションのための需要が高まっています。

市場集中と競争環境

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自動機械学習市場プレイヤーによるトップ戦略

• プレイヤー設立: 自動機械学習市場での選手は、革新的な製品を導入するために研究開発に重点を置いています。 Google、Microsoft、IBMなどの業界リーダーは、R&Dへの年間売上高の10%以上を投資しています。 高性能機械学習アルゴリズムやソリューションの開発に注力しています。 これらの企業はまた、他の技術巨人やハードウェアメーカーとの戦略的パートナーシップを形成します。
• ミッドレベル プレーヤー: 中レベルの自動機械学習プロバイダは、競争力を維持するために手頃な価格のソリューションを提供します。 オーバーヘッドコストを削減することにより、トップベンダーよりも30〜50%の製品を価格化しています。 エントリー障壁を下げるソフトウェア手数料なしでSaaSベースのビジネスモデルを採用しています。 また、システムインテグレータ、コンサルティング会社、テクノロジースタートアップとの提携も行っています。 そのようなコラボレーションは、拡張機能、スケール操作、追加の顧客のリーチを獲得するのに役立ちます。
• 小さいプレーヤー: 小型のプレーヤーは自動機械学習スペース内の専門ニッチに焦点を合わせます。 ドメイン固有のアルゴリズムとツールで特定の業界をターゲットにしています。 その他、専門的な予測モデリングニーズに対応するコンサルティングおよび実装サービスを提供します。 より大きいライバルと競争するために、小さいベンダーは急速に新しい技術を採用します。 また、技術インキュベーター、ITサービスプロバイダ、大学との現地のパートナーシップを結びます。 これは、地域市場のニーズに対応し、パイロット顧客と製品を検証するのに役立ちます。

自動機械学習市場における新興スタートアップ

• イノベーション: 複数のスタートアップが革新的な機械学習技術を開発しています。 Anthropicは、人間のラベリングなしで複雑なタスクを解決するために、汎用の自己監視AIモデルを構築します。 Anthropicのアプローチは、ラベルされたデータに依存し、高度な機械学習を展開するコストを削減するのに役立ちます。 別のスタートアップであるValohaiは、モデル開発、バージョン管理、監視を含む機械学習のライフサイクルを管理するためのプラットフォームを提供しています。 このタイプのプラットフォームソリューションは、MLオペレーションをスケールで簡素化し、合理化できます。
• サステナビリティ サステイナビリティは、一部の新興企業に重点を置いています。 コンピュータビジョンとAIを活用した農作物構想により、農作物の収穫量を推定し、農家が資源を効率的に活用できる。 農業の環境への影響を時間をかけて削減できる。 別のスタートアップ、Circulorは、鉱物のための倫理的なサプライチェーンをマップするためにブロックチェーンを適用します。 このようなトレーサビリティソリューションは、電子機器および自動車産業におけるリサイクル材料の採用を促す可能性があります。
• Nicheの専門化: 一部の小規模なプレイヤーは、専門的またはニッチな市場に対応します。 たとえば、Onnaはファッション業界で機械学習のために特にツールを開発しています。 Anthropicは、Bengaliのような新興言語でMLアクセスをサポートしています。 スタートアップは、大規模なプレーヤーと提携し、イノベーションを促進します。マイクロソフトと人類のパートナーは、視覚認識タスクのAI機能を拡大します。 そのようなターゲットを絞った提供とパートナーシップにより、スタートアップは自動化された町に大幅に貢献することができます。

自動機械学習市場 業界ニュース

自動機械学習市場業界ニュース:

• 2023年9月 富士通, Linux Foundation とのパートナーシップで, オープンソースソフトウェアとして AutoML と AI フェアネス技術をリリースしました。, AI モデルの展開におけるアクセシビリティと公平性を向上させることを目指しています。.
• 2023年3月、TDK CorporationのQeexoは、埋め込まれた機械学習ワークフローを強化することを目的として、Arm Keil MDKのAutoMLソリューションを発表しました。
• 2月2023日 ツイート Amazon SageMaker Autopilotの新機能を導入し、モデル作成時に特定のアルゴリズムを選択できるため、モデル構築プロセスの制御が向上しました。
• 2023年5月、JADBioとDiamiR Biosciencesは、AutoML技術を用いた脳の健康診断のための予測モデルを作成するパートナーシップを締結しました。
• 2022年4月、DataBricks AutoMLプラットフォームを立ち上げ、前処理とモデルのトレーニングを自動化することでモデル開発を簡素化しました。

アナリストからのキーテイクアウト

この成長のための主要なドライバーの1つは、データサイエンスと機械学習の専門家の増加不足です。 自動化された機械学習ツールは、専用のデータサイエンスチームなしで組織がMLモデルを開発できるようにします。 これは、MLアプリケーションのための潜在的な顧客基盤を拡大します。 また、機械学習は業界全体のビジネス戦略に集中しています。 自動化により、複雑なMLプロセスがよりアクセス可能になり、実験とモデル開発をスピードアップできます。

しかし、モデルビルの信頼性と制御に関する懸念は、完全に自動化されたツールの早期採用を抑制する可能性があります。 多くの企業は、MLプロセスにおける人間の監督と自動化のバランスをとりたいと考えています。 また、既存のエンタープライズITインフラで自動化されたシステムを統合することで、チャレンジングできます。

北米は、現在、テクノロジー企業間の早期採用により自動化されたML空間を占めています。 しかし、アジア市場、特に中国は、より速い成長を期待しています。 地域を拠点とする技術巨人によるAI開発・成長投資のための政府支援の普及が進んでいます。 また、データ量や低コストの試験量が多岐に渡り、アジアのプレイヤーが市場に合わせた自動化ソリューションを開発するメリットがあります。

全体的に、完全に自動化されたツールは、異なるMLタスクのための自動化の異なるレベルを持つ普遍的な採用が見られないかもしれませんが、新しい使用例をロックします。

市場レポートの範囲

市場の動向

市場ドライバー - データ主導の意思決定の必要性

様々な情報源からのデータと容易な可用性が高まりつつ、徹底したデータ解析で戦略的かつ運用的決定を下すことに重点を置いています。 しかし、マニュアルデータの準備や複雑なモデルの構築やチューニングが必要な伝統的なデータ解析技術は、時間とリソース集中的です。 多くの中規模または小規模企業が、機械学習とAIを活用するための時間とスキルを捧げることができる専用のデータサイエンスチームを欠いている。 これは、組織が複雑なアルゴリズムやプログラミングの深い専門知識を必要としることなく、データ主導の意思決定の力にタップするのを助けることができる自動化された機械学習技術のための要求を燃料にしました。

市場課題 - データ品質の問題 ハンパリング自動機械学習出力

良質、きれいなデータがないことは自動機械学習の広範な採用のための課題をポーズし続けます。 自動化されたツールは、人間の介入なしにモデルを開発する際に非常に高度になっていますが、出力はこれらのシステムに供給されるデータとしてのみ良好です。 欠損または誤った値、矛盾する形式、およびその他のデータ品質の問題に関する問題は、パターンや関係を識別するために自動化されたMLの能力に悪影響を及ぼす可能性があります。 これは、デプロイ時にも期待どおりに実行されないモデルにつながります。 データの調製と洗浄は、依然として重い人間の関与が必要です。 スケールでデータ品質を把握することは、特にレガシーシステムやデータベースを扱う組織にとっては、もともと近代的な機械学習アプリケーションのために設計されていません。

市場機会- 特定のドメインのための自動化された機械学習ワークフローをカスタマイズするスコープ

特定の業界ドメインの自動化された機械学習ワークフローをカスタマイズし、ユースケースは成長のための主要な機会を示します。 汎用自動化ツールは、モデル開発プロセスの部分を自動化することに成功しましたが、カスタマイズは、ユニークなドメイン知識と制約にタップすることができます。 予測保守、顧客の中核予測、不正検知など、ターゲットを絞る自動MLは、モデルが関連する機能と問題のパラメータで開発されていることを保証します。 このレベルのカスタマイズは、専門的なモデリングニーズを持つ企業にアピールし、ベンダーの継続的なプロフェッショナルサービス機会を作成します。

市場セグメンテーション

市場区分

• アプリケーション・インサイト(Revenue、USD Bn、2019 - 2031)
  • データ処理
  • 機能工学
  • モデル選定
  • モデル 集まっていること
  • その他
• 2019年11月11日(金)〜2031日(金)
  • ソリューション
  • サービス
• 垂直インサイト(Revenue、USD Bn、2019 - 2031)
  • BFSIの特長
  • 小売&Eコマース
  • ヘルスケア&ライフサイエンス
  • IT&アイツ
  • その他
• 地域洞察 (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
  • 北アメリカ
    • アメリカ
    • カナダ
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • アルゼンチン
    • メキシコ
    • ラテンアメリカの残り
  • ヨーロッパ
    • ドイツ
    • アメリカ
    • スペイン
    • フランス
    • イタリア
    • ロシア
    • ヨーロッパの残り
  • アジアパシフィック
    • 中国・中国
    • インド
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