カテゴリー： 世界, YH Research

世界の機械学習オペレーション (MLOps)市場：主要プレイヤーの市場シェアとランキング2024年

【英語タイトル】Machine Learning Operations (MLOps) - Global Top Players Market Share and Ranking 2024

YH Researchが出版した調査資料（YHR24AP52101）・商品コード：YHR24AP52101
・発行会社（調査会社）：YH Research
・発行日：2024年3月
・ページ数：152
・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3営業日）
・調査対象地域：グローバル
・産業分野：ソフト及び商業サービス
◆販売価格オプション（消費税別）
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❖ レポートの概要 ❖

YH Researchによると世界の機械学習オペレーション (MLOps)の市場は2023年の545.5百万米ドルから2030年には9066.7百万米ドルに成長し、2024年から2030年の間にCAGRは41.8%になると予測されている。国別では、昨年、中国が世界市場の %を占め、中国の市場シェアは %から %に増加した。中国機械学習オペレーション (MLOps)の市場は2023年の 百万米ドルから2030年には 百万米ドルに成長し、2024年から2030年までのCAGRは %になると予測されている。米国の機械学習オペレーション (MLOps)市場は、2023年の 百万米ドルから2030年には 百万米ドルに成長し、2024年から2030年までのCAGRは %になると予測する。
セグメント別では、BFSIは %で成長し、市場全体の %を占め、Healthcareは %で成長する。
このレポートはのグローバル機械学習オペレーション (MLOps)の現状と今後の動向を調査および分析し、製品別、アプリケーション別、会社別、地域別と国別の機械学習オペレーション (MLOps)の市場規模を把握するのに役立つ。このレポートは、機械学習オペレーション (MLOps)の世界市場を詳細かつ総合的に分析し、2023年を基準年とした場合の市場規模および前年比成長率を掲載している（単位：百万米ドル）。
市場をより深く理解するために、競合環境、主要な競合他社のプロファイル、それぞれの市場ランキングを掲載している。また、技術動向や新製品開発についても説明している。
サプライヤーの売上、市場シェア、企業プロファイルなど、市場内の競争環境を分析する。
ハイライト
（1）グローバル機械学習オペレーション (MLOps)の市場規模、2019年から2024年の歴史データ、2025年から2030年の予測データ、（百万米ドル）
（2）会社別のグローバル機械学習オペレーション (MLOps)の売上、価格、市場シェア、業界ランキング2019-2024、（百万米ドル）
（3）会社別の中国機械学習オペレーション (MLOps)の売上、価格、市場シェア、業界ランキング2019-2024、（百万米ドル）
（4）グローバル機械学習オペレーション (MLOps)の主要消費地域、売上および需要構造
（5）機械学習オペレーション (MLOps)産業チェーン、上流産業、中流産業、下流産業
会社別の市場セグメント：本レポートでは、以下を対象としている。
IBM
DataRobot
SAS
Microsoft
Amazon
Google
Dataiku
Databricks
HPE
Lguazio
ClearML
Modzy
Comet
Cloudera
Paperpace
Valohai
製品別の市場セグメント：
On-premise
Cloud
Others
アプリケーション別の市場セグメント：以下のように分けられる。
BFSI
Healthcare
Retail
Manufacturing
Public Sector
Others
地域別市場セグメント：地域分析の対象
北米（米国、カナダ、メキシコ）
ヨーロッパ（ドイツ、フランス、イギリス、ロシア、イタリア、その他のヨーロッパ地域）
アジア太平洋地域（中国、日本、韓国、インド、東南アジア、オーストラリア、その他のアジア太平洋地域）
南米（ブラジル、その他の南米地域）
中東・アフリカ
レポートには以下の内容が含まれている。
第1章：機械学習オペレーション (MLOps)製品範囲、グローバルの売上、中国の売上、発展機会、課題、動向、政策について説明する
第2章：グローバル機械学習オペレーション (MLOps)市場シェアと主要メーカーのランキング、売上（2019～2024）
第3章：中国機械学習オペレーション (MLOps)市場シェアと主要メーカーランキング、売上（2019～2024）
第4章：機械学習オペレーション (MLOps)産業チェーン、上流産業、中流産業、下流産業
第5章：製品別の売上、パーセント＆CAGR（2019～2030）
第6章：アプリケーション別の売上、パーセント＆CAGR（2019～2030）
第7章：地域別の売上、パーセント＆CAGR（2019～2030）
第8章：国別の売上、パーセント＆CAGR（2019～2030）
第9章：企業概要：製品仕様、アプリケーション、最近の開発状況、売上、粗利益率など、市場における主要企業の基本状況を詳しく紹介する
第10章：結論

グローバル市場調査レポート販売サイトのwww.marketreport.jpです。

❖ レポートの目次 ❖

1 市場概要
1.1 機械学習オペレーション (MLOps)の定義
1.2 グローバル機械学習オペレーション (MLOps)の市場規模・予測
1.3 中国機械学習オペレーション (MLOps)の市場規模・予測
1.4 世界市場における中国機械学習オペレーション (MLOps)の市場シェア
1.5 機械学習オペレーション (MLOps)市場規模、中国VS世界、成長率（2019-2030）
1.6 機械学習オペレーション (MLOps)市場ダイナミックス
1.6.1 機械学習オペレーション (MLOps)の市場ドライバ
1.6.2 機械学習オペレーション (MLOps)市場の制約
1.6.3 機械学習オペレーション (MLOps)業界動向
1.6.4 機械学習オペレーション (MLOps)産業政策
2 世界主要会社市場シェアとランキング
2.1 会社別の世界機械学習オペレーション (MLOps)売上の市場シェア（2019～2024）
2.2 グローバル機械学習オペレーション (MLOps)のトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
2.3 グローバル機械学習オペレーション (MLOps)の市場集中度
2.4 グローバル機械学習オペレーション (MLOps)の合併と買収、拡張計画
2.5 主要会社の機械学習オペレーション (MLOps)製品タイプ
2.6 主要会社の本社とサービスエリア
3 中国主要会社市場シェアとランキング
3.1 会社別の中国機械学習オペレーション (MLOps)売上の市場シェア（2019-2024年）
3.2 中国機械学習オペレーション (MLOps)のトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
4 産業チェーン分析
4.1 機械学習オペレーション (MLOps)産業チェーン
4.2 上流産業分析
4.2.1 機械学習オペレーション (MLOps)の主な原材料
4.2.2 主な原材料の主要サプライヤー
4.3 中流産業分析
4.4 下流産業分析
4.5 生産モード
4.6 機械学習オペレーション (MLOps)調達モデル
4.7 機械学習オペレーション (MLOps)業界の販売モデルと販売チャネル
4.7.1 機械学習オペレーション (MLOps)販売モデル
4.7.2 機械学習オペレーション (MLOps)代表的なディストリビューター
5 製品別の機械学習オペレーション (MLOps)一覧
5.1 機械学習オペレーション (MLOps)分類
5.1.1 On-premise
5.1.2 Cloud
5.1.3 Others
5.2 製品別のグローバル機械学習オペレーション (MLOps)の売上とCAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
5.3 製品別のグローバル機械学習オペレーション (MLOps)の売上（2019～2030）
6 アプリケーション別の機械学習オペレーション (MLOps)一覧
6.1 機械学習オペレーション (MLOps)アプリケーション
6.1.1 BFSI
6.1.2 Healthcare
6.1.3 Retail
6.1.4 Manufacturing
6.1.5 Public Sector
6.1.6 Others
6.2 アプリケーション別のグローバル機械学習オペレーション (MLOps)の売上とCAGR、2019 VS 2024 VS 2030
6.3 アプリケーション別のグローバル機械学習オペレーション (MLOps)の売上（2019～2030）
7 地域別の機械学習オペレーション (MLOps)市場規模一覧
7.1 地域別のグローバル機械学習オペレーション (MLOps)の売上、2019 VS 2023 VS 2030
7.2 地域別のグローバル機械学習オペレーション (MLOps)の売上（2019～2030）
7.3 北米
7.3.1 北米機械学習オペレーション (MLOps)の市場規模・予測（2019～2030）
7.3.2 国別の北米機械学習オペレーション (MLOps)市場規模シェア
7.4 ヨーロッパ
7.4.1 ヨーロッパ機械学習オペレーション (MLOps)市場規模・予測（2019～2030）
7.4.2 国別のヨーロッパ機械学習オペレーション (MLOps)市場規模シェア
7.5 アジア太平洋地域
7.5.1 アジア太平洋地域機械学習オペレーション (MLOps)市場規模・予測（2019～2030）
7.5.2 国・地域別のアジア太平洋地域機械学習オペレーション (MLOps)市場規模シェア
7.6 南米
7.6.1 南米機械学習オペレーション (MLOps)の市場規模・予測（2019～2030）
7.6.2 国別の南米機械学習オペレーション (MLOps)市場規模シェア
7.7 中東・アフリカ
8 国別の機械学習オペレーション (MLOps)市場規模一覧
8.1 国別のグローバル機械学習オペレーション (MLOps)の市場規模＆CAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
8.2 国別のグローバル機械学習オペレーション (MLOps)の売上（2019～2030）
8.3 米国
8.3.1 米国機械学習オペレーション (MLOps)市場規模（2019～2030）
8.3.2 製品別の米国売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.3.3 “アプリケーション別の米国売上市場のシェア、2023年 VS 2030年
8.4 ヨーロッパ
8.4.1 ヨーロッパ機械学習オペレーション (MLOps)市場規模（2019～2030）
8.4.2 製品別のヨーロッパ機械学習オペレーション (MLOps)売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.4.3 アプリケーション別のヨーロッパ機械学習オペレーション (MLOps)売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5 中国
8.5.1 中国機械学習オペレーション (MLOps)市場規模（2019～2030）
8.5.2 製品別の中国機械学習オペレーション (MLOps)売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5.3 アプリケーション別の中国機械学習オペレーション (MLOps)売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6 日本
8.6.1 日本機械学習オペレーション (MLOps)市場規模（2019～2030）
8.6.2 製品別の日本機械学習オペレーション (MLOps)売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6.3 アプリケーション別の日本機械学習オペレーション (MLOps)売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7 韓国
8.7.1 韓国機械学習オペレーション (MLOps)市場規模（2019～2030）
8.7.2 製品別の韓国機械学習オペレーション (MLOps)売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7.3 アプリケーション別の韓国機械学習オペレーション (MLOps)売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8 東南アジア
8.8.1 東南アジア機械学習オペレーション (MLOps)市場規模（2019～2030）
8.8.2 製品別の東南アジア機械学習オペレーション (MLOps)売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8.3 アプリケーション別の東南アジア機械学習オペレーション (MLOps)売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.9 インド
8.9.1 インド機械学習オペレーション (MLOps)市場規模（2019～2030）
8.9.2 製品別のインド機械学習オペレーション (MLOps)売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.9.3 アプリケーション別のインド機械学習オペレーション (MLOps)売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.10 中東・アフリカ
8.10.1 中東・アフリカ機械学習オペレーション (MLOps)市場規模（2019～2030）
8.10.2 製品別の中東・アフリカ機械学習オペレーション (MLOps)売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.10.3 アプリケーション別の中東・アフリカ機械学習オペレーション (MLOps)売上の市場シェア、2023 VS 2030年
9 会社概要
9.1 IBM
9.1.1 IBM 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.1.2 IBM 会社紹介と事業概要
9.1.3 IBM 機械学習オペレーション (MLOps)モデル、仕様、アプリケーション
9.1.4 IBM 機械学習オペレーション (MLOps)売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.1.5 IBM 最近の動向
9.2 DataRobot
9.2.1 DataRobot 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.2.2 DataRobot 会社紹介と事業概要
9.2.3 DataRobot 機械学習オペレーション (MLOps)モデル、仕様、アプリケーション
9.2.4 DataRobot 機械学習オペレーション (MLOps)売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.2.5 DataRobot 最近の動向
9.3 SAS
9.3.1 SAS 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.3.2 SAS 会社紹介と事業概要
9.3.3 SAS 機械学習オペレーション (MLOps)モデル、仕様、アプリケーション
9.3.4 SAS 機械学習オペレーション (MLOps)売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.3.5 SAS 最近の動向
9.4 Microsoft
9.4.1 Microsoft 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.4.2 Microsoft 会社紹介と事業概要
9.4.3 Microsoft 機械学習オペレーション (MLOps)モデル、仕様、アプリケーション
9.4.4 Microsoft 機械学習オペレーション (MLOps)売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.4.5 Microsoft 最近の動向
9.5 Amazon
9.5.1 Amazon 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.5.2 Amazon 会社紹介と事業概要
9.5.3 Amazon 機械学習オペレーション (MLOps)モデル、仕様、アプリケーション
9.5.4 Amazon 機械学習オペレーション (MLOps)売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.5.5 Amazon 最近の動向
9.6 Google
9.6.1 Google 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.6.2 Google 会社紹介と事業概要
9.6.3 Google 機械学習オペレーション (MLOps)モデル、仕様、アプリケーション
9.6.4 Google 機械学習オペレーション (MLOps)売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.6.5 Google 最近の動向
9.7 Dataiku
9.7.1 Dataiku 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.7.2 Dataiku 会社紹介と事業概要
9.7.3 Dataiku 機械学習オペレーション (MLOps)モデル、仕様、アプリケーション
9.7.4 Dataiku 機械学習オペレーション (MLOps)売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.7.5 Dataiku 最近の動向
9.8 Databricks
9.8.1 Databricks 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.8.2 Databricks 会社紹介と事業概要
9.8.3 Databricks 機械学習オペレーション (MLOps)モデル、仕様、アプリケーション
9.8.4 Databricks 機械学習オペレーション (MLOps)売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.8.5 Databricks 最近の動向
9.9 HPE
9.9.1 HPE 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.9.2 HPE 会社紹介と事業概要
9.9.3 HPE 機械学習オペレーション (MLOps)モデル、仕様、アプリケーション
9.9.4 HPE 機械学習オペレーション (MLOps)売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.9.5 HPE 最近の動向
9.10 Lguazio
9.10.1 Lguazio 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.10.2 Lguazio 会社紹介と事業概要
9.10.3 Lguazio 機械学習オペレーション (MLOps)モデル、仕様、アプリケーション
9.10.4 Lguazio 機械学習オペレーション (MLOps)売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.10.5 Lguazio 最近の動向
9.11 ClearML
9.11.1 ClearML 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.11.2 ClearML 会社紹介と事業概要
9.11.3 ClearML 機械学習オペレーション (MLOps)モデル、仕様、アプリケーション
9.11.4 ClearML 機械学習オペレーション (MLOps)売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.11.5 ClearML 最近の動向
9.12 Modzy
9.12.1 Modzy 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.12.2 Modzy 会社紹介と事業概要
9.12.3 Modzy 機械学習オペレーション (MLOps)モデル、仕様、アプリケーション
9.12.4 Modzy 機械学習オペレーション (MLOps)売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.12.5 Modzy 最近の動向
9.13 Comet
9.13.1 Comet 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.13.2 Comet 会社紹介と事業概要
9.13.3 Comet 機械学習オペレーション (MLOps)モデル、仕様、アプリケーション
9.13.4 Comet 機械学習オペレーション (MLOps)売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.13.5 Comet 最近の動向
9.14 Cloudera
9.14.1 Cloudera 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.14.2 Cloudera 会社紹介と事業概要
9.14.3 Cloudera 機械学習オペレーション (MLOps)モデル、仕様、アプリケーション
9.14.4 Cloudera 機械学習オペレーション (MLOps)売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.14.5 Cloudera 最近の動向
9.15 Paperpace
9.15.1 Paperpace 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.15.2 Paperpace 会社紹介と事業概要
9.15.3 Paperpace 機械学習オペレーション (MLOps)モデル、仕様、アプリケーション
9.15.4 Paperpace 機械学習オペレーション (MLOps)売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.15.5 Paperpace 最近の動向
9.16 Valohai
9.16.1 Valohai 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.16.2 Valohai 会社紹介と事業概要
9.16.3 Valohai 機械学習オペレーション (MLOps)モデル、仕様、アプリケーション
9.16.4 Valohai 機械学習オペレーション (MLOps)売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.16.5 Valohai 最近の動向
10 結論
11 方法論と情報源
11.1 研究方法論
11.2 データソース
11.2.1 二次資料
11.2.2 一次資料
11.3 データ クロスバリデーション
11.4 免責事項


※参考情報

機械学習オペレーション（MLOps）は、機械学習モデルの開発、管理、デプロイメントを包括的に扱う一連のプロセスや技術を指します。MLOpsは、DevOpsの概念を機械学習の文脈に適用したものであり、機械学習のライフサイクル全体を通じて、コラボレーションと自動化を促進することを目指しています。ここでは、MLOpsの定義、特徴、種類、用途、関連技術について詳細に解説します。

まず、MLOpsの定義について考えてみます。MLOpsは、機械学習モデルの開発から運用、保守にいたるまでの一連の工程を最適化するための実践的なアプローチです。これには、データの収集、前処理、特徴量エンジニアリング、モデルのトレーニング、評価、デプロイメント、モニタリング、管理といった多様なステップが含まれます。MLOpsの主な目的は、機械学習プロジェクトの成功率を高め、ステークホルダー間のコミュニケーションを円滑にすることです。

次に、MLOpsの特徴を挙げてみましょう。まず第一に、継続的なインテグレーションと継続的なデリバリー（CI/CD）です。MLOpsでは、モデルの変更があった際に即座に更新できるように、自動化されたパイプラインを構築することが求められます。これにより、モデルのデプロイやテスト、評価が迅速に行えるようになります。

第二に、スケーラビリティの確保です。機械学習モデルは、実運用環境において高負荷がかかることが多く、これを考慮に入れる必要があります。MLOpsは、異なる環境でモデルを適切にスケールアップおよびスケールダウンすることができるように設計されています。

さらに、モニタリングとフィードバックループの構築も重要な特徴です。モデルがデプロイされた後は、そのパフォーマンスを継続的にモニタリングし、必要に応じて手動または自動でモデルの再トレーニングや調整を行う仕組みが必要です。これにより、モデルが時間とともに進化し続けることができます。

MLOpsの種類には、いくつかのアプローチがあります。例えば、モデルのライフサイクル管理を中心としたMLOps、データパイプラインの自動化を重視するMLOps、エッジデバイスへのモデルのデプロイメントに特化したMLOpsなどがあります。これらはそれぞれ異なるニーズに応じて適用され、一つのプロジェクトやビジネスに最も適したアプローチを選ぶことが重要です。

MLOpsの用途は多岐に渡ります。金融業界では、信用スコアリングやリスク評価に機械学習が用いられ、MLOpsによってこれらのモデルの管理と運用が効率化されます。医療分野では、診断支援システムや予後予測モデルが運用されており、MLOpsは信頼性と再現性を確保するために重要な役割を果たします。また、小売業界や製造業においても、需要予測やプロセス最適化に機械学習が活用されており、これらのモデルの効果的な運用が求められます。

MLOpsに関連する技術としては、さまざまなツールやプラットフォームが存在します。例えば、KubernetesやDockerを用いたコンテナ化技術、MLflowやKubeflowといった機械学習専用のパイプライン構築ツール、TableauやGrafanaなどのデータ可視化ツールが挙げられます。これらの技術は、MLOpsの実践をサポートし、効率的なモデル管理を可能にします。

MLOpsの導入にあたっては、組織全体での文化的な変革が求められます。従来のシステム開発と異なり、機械学習はデータに依存するため、データサイエンティストだけでなく、エンジニアやビジネス部門間の連携が不可欠です。すべての関係者が共通の目標に向かって協力し、円滑な情報共有を実現するための仕組みが必要です。

最後に、MLOpsは今後ますます重要性を増す分野であると考えられます。機械学習の進歩とともに、ビジネスで競争優位性を確保するためには、効率的かつ効果的なモデルの運用が不可欠です。MLOpsはそのための基盤を提供するものであり、技術の進化に伴って、さらに多様なアプローチやツールが開発されることでしょう。機械学習の未来を支えるMLOpsの進展に期待が寄せられています。


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