カテゴリー： 世界, IT/電子, Grand View Research

世界の自動機械学習市場2024-2030：提供別（ソリューション、サービス）、企業規模別、用途別、産業別、地域別

【英語タイトル】Automated Machine Learning Market Size, Share & Trend Analysis Report By Offering (Solution, Services), By Enterprise Size, By Application, By Vertical, By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030

Grand View Researchが出版した調査資料（GRV24SEP0074）・商品コード：GRV24SEP0074
・発行会社（調査会社）：Grand View Research
・発行日：2024年7月
   最新版(2025年又は2026年)はお問い合わせください。
・ページ数：150
・レポート言語：英語
・レポート形式：PDF
・納品方法：Eメール（受注後8営業日）
・調査対象地域：グローバル
・産業分野：IT
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❖ レポートの概要 ❖

自動機械学習市場の成長と動向
Grand View Research, Inc.の最新レポートによると、世界の自動機械学習市場規模は2030年までに219億6970万米ドルに達し、2024年から2030年までの年平均成長率は42.2％で成長すると予測されています。高度な不正検出ソリューションに対するニーズの高まりを背景に拡大する世界市場規模。教師ありニューラルネットワークを含むデータ分析技術は、予測、クラスタリング、分類を通じて不正を検出するために非常に求められています。

企業は、顧客の信頼を高め、法令遵守を徹底するために、自動機械学習（AutoML）に投資すると予想されます。AutoMLは、反復的で時間のかかる作業を自動化する生来のプロセスです。これにより、開発者、アナリスト、データサイエンティストは、生産性、効率性、および高いスケールでMLモデルを構築することができます。AutoMLは、機械学習モデルの実装とトレーニングに必要な知識ベースのリソースを最小限に抑えるために支持を得ています。

クラウドベースのセグメントは、カスタムMLモデルのトレンドとスケーラビリティの要求により、顕著な成長を示すでしょう。クラウドベースのAutoMLは、画像認識、トレーニング、モデル管理のために企業全体でトレンドとなっています。さらに、生産可能なモデルのターンアラウンドタイムの短縮、精度の向上、シンプルなグラフィカル・ユーザー・インターフェースなどのいくつかの要因が、クラウド自動機械学習への投資を企業に促しています。

さらに、不正検出が市場の成長を大きく促進しています。この傾向は主に、疑わしい活動のリアルタイム監視によるものです。金融サービスの不正利用をなくそうとする動きが顕著になり、AutoMLソリューションとサービスのニーズがさらに高まるでしょう。オンライン・クレジットカード詐欺の増加や、財布や携帯電話を通じた取引の急増は、詐欺検出のためのAutoMLツールの需要をさらに促進するでしょう。

さらに、ヘルスケア分野では、病気の進行予測、治療計画、臨床情報抽出、患者ケアにAutoMLが使用されていることから、AutoMLソリューションの拡大が重視されるでしょう。自動機械学習サービスは、糖尿病診断や電子カルテ（EHR）、アルツハイマー病診断分析におけるMLアルゴリズムの適用を拡大する可能性があります。例えるなら、2020年12月、グーグルは、医療従事者がスケーラブルで反復可能な方法で医療文書を評価・レビューできるよう、AutoML Entity Extraction for Healthcareとhealthcare Natural Language APIを展開しました。

自動機械学習市場レポートハイライト

– 提供サービスに基づくと、サービスセグメントが市場をリードし、2023年の世界収益の52.4%を占めました。自動機械学習（AutoML）サービスは、機械学習ワークフローのさまざまな段階を簡素化・自動化し、データサイエンスや機械学習の豊富な専門知識を持たないユーザーでも利用しやすくすることを目的としています。

– 自動機械学習ソリューションは、機械学習モデルの開発と導入に関わるタスクを自動化するように設計されています。これにより、企業は、データサイエンスや機械学習の専門知識がなくても、機械学習の力を簡単に活用できるようになります。

– 企業規模に基づき、自動機械学習市場は中小企業と大企業に分類されます。大企業では、クラウドベースのAutoMLプラットフォームとサービスの採用が進んでいます。クラウドプラットフォームのスケーラブルで費用対効果の高いインフラは、機械学習モデルのトレーニングと展開を容易にします。

– 機械学習の導入は、中小企業（SME）の間で急速に拡大しています。リソースが限られていることが多い中小企業では、大規模なデータセットを分析するために特別な専門知識が必要になる場合があります。機械学習プラットフォームとテクノロジーは、データ分析プロセスを自動化し、中小企業が最小限の手作業でデータから価値ある洞察を得られるようにします。

– 近年、クラウドベースのAutoMLソリューションが大きな支持を得ており、自動機械学習機能を活用するための便利でスケーラブルな方法を企業や組織に提供しています。

– 自動機械学習（AutoML）市場は、欠損値の検出、データフォーマットの問題の修正、機械学習モデルの精度に影響を与える可能性のある異常値の除去など、データエラーの特定と修正のプロセスを合理化します。

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❖ レポートの目次 ❖

目次

第1章. 方法論と範囲
1.1. 市場セグメンテーションとスコープ
1.2. 調査方法
1.2.1. 情報収集
1.3. 情報・データ分析
1.4. 方法論
1.5. 調査範囲と前提条件
1.6. 市場形成と検証
1.7. 国別セグメントシェア算出
1.8. データソース一覧
第2章. エグゼクティブサマリー
2.1. 市場の展望
2.2. セグメントの展望
2.3. 競合他社の洞察
第3章 自動機械学習市場 自動機械学習市場の変数、動向、スコープ
3.1. 市場系統の展望
3.2. 市場ダイナミクス
3.2.1. 市場促進要因分析
3.2.2. 市場阻害要因分析
3.2.3. 業界の課題
3.3. 自動機械学習市場の分析ツール
3.3.1. 業界分析 – ポーターの分析
3.3.1.1. サプライヤーの交渉力
3.3.1.2. 買い手の交渉力
3.3.1.3. 代替の脅威
3.3.1.4. 新規参入による脅威
3.3.1.5. 競争上のライバル
3.3.2. PESTEL分析
3.3.2.1. 政治情勢
3.3.2.2. 経済・社会情勢
3.3.2.3. 技術的ランドスケープ
3.4. ペインポイント分析
第4章. 自動機械学習市場 提供予測とトレンド分析
4.1. セグメントダッシュボード
4.2. 自動機械学習市場： オファリングの動向分析、百万米ドル、2023年および2030年
4.3. ソリューション
4.3.1. ソリューション自動機械学習市場の収益予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
4.4. サービス
4.4.1. 提供型自動機械学習市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
第5章. 自動機械学習市場 企業規模の推定と動向分析
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. 自動機械学習市場： 企業規模の動向分析、百万米ドル、2023年および2030年
5.3. 中小企業
5.3.1. 中小企業の企業規模市場の収益推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
5.4. 大企業
5.4.1. 大企業の企業規模市場の売上高推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
第6章. 自動機械学習市場 展開の推定と動向分析
6.1. セグメントダッシュボード
6.2. 自動機械学習市場： 展開動向分析、百万米ドル、2023年、2030年
6.3. クラウド
6.3.1. クラウド展開市場の収益予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
6.4. オンプレミス
6.4.1. オンプレミス展開市場の収益予測および予測、2017年～2030年（百万米ドル）
第7章. 自動機械学習市場 アプリケーションの推定と動向分析
7.1. セグメントダッシュボード
7.2. 自動機械学習市場： アプリケーション動向分析、USD Million、2023年および2030年
7.3. データ処理
7.3.1. データ処理市場の収益推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
7.4. フィーチャーエンジニアリング
7.4.1. フィーチャーエンジニアリング市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
7.5. モデル選択
7.5.1. モデル選択市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
7.6. ハイパーパラメータ最適化チューニング
7.6.1. ハイパーパラメータ最適化チューニング市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
7.7. モデルアンサンブル
7.7.1. モデルアンサンブル市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
7.8. その他
7.8.1. その他市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
第8章. 自動機械学習市場 分野別推定と動向分析
8.1. セグメントダッシュボード
8.2. 自動機械学習市場： 分野別動向分析、百万米ドル、2023年および2030年
8.3. BFSI
8.3.1. BFSI市場の収益予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
8.4. 小売・電子商取引
8.4.1. 小売＆Eコマース市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
8.5. ヘルスケア
8.5.1. ヘルスケア市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
8.6. 政府・防衛
8.6.1. 政府・防衛市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
8.7. 製造業
8.7.1. 製造業市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
8.8. メディア・娯楽
8.8.1. メディア＆エンターテインメント市場の収益推計と予測、2017～2030年（USD Million）
8.9. 自動車・運輸
8.9.1. 自動車・運輸市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
8.10. IT・通信
8.10.1. IT＆通信市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
8.11. その他
8.11.1. その他市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
第9章. 自動機械学習市場 地域別推定と動向分析
9.1. 自動機械学習市場の地域別シェア（2023年・2030年）（百万米ドル
9.2. 北米
9.2.1. 北米の自動機械学習市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
9.2.2. 米国
9.2.2.1. 米国の自動機械学習市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.2.3. カナダ
9.2.3.1. カナダの自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.3. 欧州
9.3.1. 欧州の自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.3.2. 英国
9.3.2.1. イギリスの自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.3.3. ドイツ
9.3.3.1. ドイツの自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.3.4. フランス
9.3.4.1. フランスの自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.4. アジア太平洋地域
9.4.1. アジア太平洋地域の自動機械学習市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.4.2. 中国
9.4.2.1. 中国の自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.4.3. 日本
9.4.3.1. 日本の自動機械学習市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.4.4. インド
9.4.4.1. インドの自動機械学習市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.4.5. 韓国
9.4.5.1. 韓国の自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.4.6. オーストラリア
9.4.6.1. オーストラリア 自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.5. ラテンアメリカ
9.5.1. 中南米の自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.5.2. ブラジル
9.5.2.1. ブラジル自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.5.3. メキシコ
9.5.3.1. メキシコの自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.6. 中東・アフリカ
9.6.1. 中東・アフリカ自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.6.2. 南アフリカ
9.6.2.1. 南アフリカの自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.6.3. サウジアラビア
9.6.3.1. サウジアラビアの自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.6.4. アラブ首長国連邦
9.6.4.1. UAEの自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
第10章 競争環境 競争環境
10.1. 企業の分類
10.2. 各社の市場ポジショニング
10.3. 参加企業の概要
10.4. 業績
10.5. 製品ベンチマーク
10.6. 企業ヒートマップ分析
10.7. 戦略マッピング
10.8. 企業プロフィール／リスト
IBM
Oracle
Microsoft
ServiceNow
Google LLC
Baidu Inc.
AWS
Alteryx
Salesforce
Altair
Teradata
H2O.ai
BigML
Databricks
Dataiku
Alibaba Cloud


※参考情報

自動機械学習、通称AutoMLは、機械学習モデルの構築、選択、調整のプロセスを自動化する技術のことを指します。この技術の目的は、専門知識の少ないユーザーでも高精度な機械学習モデルを簡単に利用できるようにすることです。データの前処理からモデルの選択、ハイパーパラメータの調整、最終的なモデル評価まで、多岐にわたるプロセスが自動化されます。

AutoMLにはいくつかの種類があります。一つ目は「自動データ前処理」です。これはデータのクレンジングや特徴量エンジニアリングを自動で行います。これにより、データセットに含まれるノイズや欠損値の処理、特徴量の選択と変換が簡単に行えるようになります。

二つ目は「自動モデル生成」です。これは入力データに基づいて最適な機械学習アルゴリズムを選定し、モデルを構築するプロセスです。多くのAutoMLツールは複数のアルゴリズムを試行し、最もパフォーマンスが良いモデルを選びます。これにより、ユーザーは複雑なアルゴリズム選択を行う必要がなくなります。

三つ目は「ハイパーパラメータの自動調整」です。機械学習モデルの性能を最大化するためには、ハイパーパラメータの設定が重要です。AutoMLは、さまざまなハイパーパラメータの組み合わせを試し、最適な設定を見つけることができます。これにより、ユーザーは手動で調整する手間を省くことができ、効率的に高性能なモデルを作成できます。

AutoMLの用途は非常に広範囲に渡ります。ビジネスの分野では、売上予測や顧客分析、マーケティングの最適化などに利用されています。医療分野においては、病気の予測モデルや診断支援システムに応用されています。また、製造業では、故障予測や生産性向上のためのモデル構築にも役立ちます。さらに、金融業界ではリスク評価や不正検知に活用され、様々なドメインでの意思決定をサポートしています。

関連技術としては、機械学習そのものはもちろんのこと、データサイエンス、クラウドコンピューティング、ビッグデータ解析などが挙げられます。特にクラウドコンピューティングの進化により、大量のデータを高速に処理し、複雑なモデルを構築することが可能になっています。これにより、AutoMLはより多くのユーザーにアクセス可能となり、普及が促進されています。

また、AutoMLの使用にはいくつかの課題もあります。まず、全自動化されたプロセスでは、ユーザーが機械学習の基本的な概念やモデルの特性を理解していない場合、予期しない結果が出ることがあります。そのため、ある程度の知識は必要です。さらに、自動化されたプロセスが常に最良の結果をもたらすわけではなく、手動でのチューニングや検証が重要になるケースもあります。このため、AutoMLはあくまで補助的なツールとして活用されることが望ましいとされています。

最近では、AutoMLの研究が進展し、新しいアルゴリズムや手法も登場してきています。特に、深層学習とAutoMLを組み合わせることで、より高度なモデルの自動生成が実現されつつあります。今後も自動機械学習の発展により、多くの分野でのデータ活用が進み、さらに効率的な意思決定が可能になると期待されています。自動機械学習は、データサイエンスの未来を切り拓く重要な技術の一つとなっています。


❖ 世界の自動機械学習市場に関するよくある質問(FAQ) ❖

・自動機械学習の世界市場規模は？
→Grand View Research社は2024年の自動機械学習の世界市場規模をXXドルと推定しています。

・自動機械学習の世界市場予測は？
→Grand View Research社は2030年の自動機械学習の世界市場規模を219億6970万米ドルと予測しています。

・自動機械学習市場の成長率は？
→Grand View Research社は自動機械学習の世界市場が2024年～2030年に年平均42.2%成長すると予測しています。

・世界の自動機械学習市場における主要企業は？
→Grand View Research社は「IBM、Oracle、Microsoft、ServiceNow、Google LLC、Baidu Inc.、AWS、Alteryx、Salesforce、Altair、Teradata、H2O.ai、BigML、Databricks、Dataiku、Alibaba Cloudなど ...」をグローバル自動機械学習市場の主要企業として認識しています。

※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、納品レポートの情報と少し異なる場合があります。

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