1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査の目的
2.2 ステークホルダー
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法
3 エグゼクティブ・サマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要業界動向
5 世界のMLaaS（Machine Learning as a Service）市場
5.1 市場概要
5.2 市場パフォーマンス
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 コンポーネント別市場構成
6.1 ソフトウェア
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 サービス
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
7 組織規模別市場
7.1 中堅・中小企業
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 大企業
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
8 用途別市場
8.1 マーケティング・広告
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 不正検知とリスク管理
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 予測分析
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
8.4 拡張現実と仮想現実
8.4.1 市場動向
8.4.2 市場予測
8.5 自然言語処理
8.5.1 市場動向
8.5.2 市場予測
8.6 コンピュータビジョン
8.6.1 市場動向
8.6.2 市場予測
8.7 セキュリティと監視
8.7.1 市場動向
8.7.2 市場予測
8.8 その他
8.8.1 市場動向
8.8.2 市場予測
9 エンドユーザー別市場内訳
9.1 IT・通信
9.1.1 市場動向
9.1.2 市場予測
9.2 自動車
9.2.1 市場動向
9.2.2 市場予測
9.3 ヘルスケア
9.3.1 市場動向
9.3.2 市場予測
9.4 航空宇宙・防衛
9.4.1 市場動向
9.4.2 市場予測
9.5 小売
9.5.1 市場動向
9.5.2 市場予測
9.6 官公庁
9.6.1 市場動向
9.6.2 市場予測
9.7 BFSI
9.7.1 市場動向
9.7.2 市場予測
9.8 その他
9.8.1 市場動向
9.8.2 市場予測
10 地域別市場内訳
10.1 北米
10.1.1 米国
10.1.1.1 市場動向
10.1.1.2 市場予測
10.1.2 カナダ
10.1.2.1 市場動向
10.1.2.2 市場予測
10.2 アジア太平洋
10.2.1 中国
10.2.1.1 市場動向
10.2.1.2 市場予測
10.2.2 日本
10.2.2.1 市場動向
10.2.2.2 市場予測
10.2.3 インド
10.2.3.1 市場動向
10.2.3.2 市場予測
10.2.4 韓国
10.2.4.1 市場動向
10.2.4.2 市場予測
10.2.5 オーストラリア
10.2.5.1 市場動向
10.2.5.2 市場予測
10.2.6 インドネシア
10.2.6.1 市場動向
10.2.6.2 市場予測
10.2.7 その他
10.2.7.1 市場動向
10.2.7.2 市場予測
10.3 欧州
10.3.1 ドイツ
10.3.1.1 市場動向
10.3.1.2 市場予測
10.3.2 フランス
10.3.2.1 市場動向
10.3.2.2 市場予測
10.3.3 イギリス
10.3.3.1 市場動向
10.3.3.2 市場予測
10.3.4 イタリア
10.3.4.1 市場動向
10.3.4.2 市場予測
10.3.5 スペイン
10.3.5.1 市場動向
10.3.5.2 市場予測
10.3.6 ロシア
10.3.6.1 市場動向
10.3.6.2 市場予測
10.3.7 その他
10.3.7.1 市場動向
10.3.7.2 市場予測
10.4 中南米
10.4.1 ブラジル
10.4.1.1 市場動向
10.4.1.2 市場予測
10.4.2 メキシコ
10.4.2.1 市場動向
10.4.2.2 市場予測
10.4.3 その他
10.4.3.1 市場動向
10.4.3.2 市場予測
10.5 中東・アフリカ
10.5.1 市場動向
10.5.2 国別市場内訳
10.5.3 市場予測
11 SWOT分析
11.1 概要
11.2 長所
11.3 弱点
11.4 機会
11.5 脅威
12 バリューチェーン分析
13 ポーターズファイブフォース分析
13.1 概要
13.2 買い手の交渉力
13.3 供給者の交渉力
13.4 競争の程度
13.5 新規参入の脅威
13.6 代替品の脅威
14 価格分析
15 競争環境
15.1 市場構造
15.2 主要プレーヤー
15.3 主要プレーヤーのプロフィール
15.3.1 Amazon.com Inc.
15.3.1.1 会社概要
15.3.1.2 製品ポートフォリオ
15.3.1.3 財務
15.3.1.4 SWOT分析
15.3.2 Bigml Inc.
15.3.2.1 会社概要
15.3.2.2 製品ポートフォリオ
15.3.3 フェアアイザック・コーポレーション
15.3.3.1 会社概要
15.3.3.2 製品ポートフォリオ
15.3.3.3 財務
15.3.3.4 SWOT分析
15.3.4 グーグル合同会社（アルファベット社）
15.3.4.1 会社概要
15.3.4.2 製品ポートフォリオ
15.3.4.3 SWOT分析
15.3.5 H2O.ai Inc.
15.3.5.1 会社概要
15.3.5.2 製品ポートフォリオ
15.3.6 ヒューレット・パッカード エンタープライズ デベロップメント LP
15.3.6.1 会社概要
15.3.6.2 製品ポートフォリオ
15.3.6.3 財務
15.3.6.4 SWOT分析
15.3.7 Iflowsoft Solutions Inc.
15.3.7.1 会社概要
15.3.7.2 製品ポートフォリオ
15.3.8 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
15.3.8.1 会社概要
15.3.8.2 製品ポートフォリオ
15.3.8.3 財務
15.3.8.4 SWOT分析
15.3.9 マイクロソフト
15.3.9.1 会社概要
15.3.9.2 製品ポートフォリオ
15.3.9.3 財務
15.3.9.4 SWOT分析
15.3.10 モンキーラーン
15.3.10.1 会社概要
15.3.10.2 製品ポートフォリオ
15.3.11 Sas Institute Inc.
15.3.11.1 会社概要
15.3.11.2 製品ポートフォリオ
15.3.11.3 SWOT分析
15.3.12 株式会社ヨタミネアナリティクス
15.3.12.1 会社概要
15.3.12.2 製品ポートフォリオ
| ※参考情報 サービスとしての機械学習（MLaaS）は、企業や個人が機械学習の機能をクラウド上で利用できるモデルを指します。このサービスにより、専門的な知識がなくても機械学習を活用することが可能になります。MLaaSは、データのストレージ、モデルのトレーニング、予測の供給、さらには分析結果の提供まで、さまざまな機能を提供します。 MLaaSの概念は、フルマネージドな機械学習プラットフォームを通して、ユーザーが自分のデータをモデルに適用し、結果を得ることを容易にすることです。従来の機械学習では、専門的な知識が求められ、多くのリソースが必要でしたが、MLaaSはこのプロセスを簡素化し、コスト効果の高いソリューションを提供することが目的です。また、インフラの管理やソフトウェアのインストール、設定作業を必要とせずに利用できる点も大きな特徴です。 MLaaSにはさまざまな種類があります。一般的には、機械学習のプラットフォームは大きく分けて、トレーニング、デプロイメント、予測の提供、データ管理といった機能ごとに分類されます。例えば、トレーニング機能を提供するサービスとしては、Google CloudのVertex AIやAmazon Web ServicesのSageMakerがあります。これらは、自動的に最適なモデルを選定し、トレーニングを行うことができます。また、デプロイメント機能では、トレーニングしたモデルを実際のシステムに組み込む際のサポートを提供します。 MLaaSの用途は非常に幅広く、業界を問わず適用可能です。例えば、小売業ではおすすめシステムや需要予測、金融業界ではリスク管理や不正検出、医療分野では診断支援や患者データの分析に利用されます。また、自動車産業では自動運転技術の開発においても重要な役割を果たしています。このように、さまざまな分野でのデータ活用が進む中で、MLaaSはその中心的な技術基盤とされています。 さらに、MLaaSを支える関連技術としては、データサイエンス、ビッグデータ解析、クラウドコンピューティング、AI（人工知能）、IoT（モノのインターネット）などがあります。データサイエンスは、データから価値を引き出すための科学的アプローチであり、MLaaSにおいても非常に重要です。ビッグデータ解析は、大量のデータを効率的に処理・分析する技術であり、MLaaSと相性が良いです。 クラウドコンピューティングは、MLaaSが成り立つ基盤となるもので、インフラのスケーラビリティや柔軟性を提供します。このため、ユーザーは必要なときに必要な分だけリソースを利用でき、コストを抑えられるのです。さらに、AIとIoTの進展により、リアルタイムでのデータ収集や分析が容易になり、MLaaSの利用はさらに拡大しています。 MLaaSを利用することで、企業や開発者は自社のビジネスに特化した機械学習モデルを迅速に構築し、導入することが可能となります。これにより、競争力の強化や業務の効率化を図ることができ、データドリブンな意思決定を実現することができます。今後もMLaaSは、データ活用の重要性が増す中で、さまざまな業界での利用が進むことが期待されます。 |
❖ 世界のサービスとしての機械学習（MLaaS）市場に関するよくある質問(FAQ) ❖
・サービスとしての機械学習（MLaaS）の世界市場規模は？
→IMARC社は2023年のサービスとしての機械学習（MLaaS）の世界市場規模を75億米ドルと推定しています。
・サービスとしての機械学習（MLaaS）の世界市場予測は？
→IMARC社は2032年のサービスとしての機械学習（MLaaS）の世界市場規模を697億米ドルと予測しています。
・サービスとしての機械学習（MLaaS）市場の成長率は？
→IMARC社はサービスとしての機械学習（MLaaS）の世界市場が2024年～2032年に年平均0.2724成長すると予測しています。
・世界のサービスとしての機械学習（MLaaS）市場における主要企業は？
→IMARC社は「Amazon.com Inc., Bigml Inc., Fair Isaac Corporation, Google LLC (Alphabet Inc.), H2O.ai Inc., Hewlett Packard Enterprise Development LP, Iflowsoft Solutions Inc., International Business Machines Corporation, Microsoft Corporation, MonkeyLearn, Sas Institute Inc., Yottamine Analytics Inc. etc. ...」をグローバルサービスとしての機械学習（MLaaS）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。
