自動機械学習市場の規模、シェア、トレンド分析レポート：ソリューション別（スタンドアロンまたはオンプレミス、クラウド）、自動化タイプ別（データ処理、特徴量エンジニアリング、モデリング、可視化）、エンドユーザー別（BFSI、小売およびEコマース、ヘルスケア、製造、その他のユーザー）、地域別（北米、ヨーロッパ、APAC、中東およびアフリカ、LATAM）の予測、2025年～2033年

市場動向

世界の自動機械学習市場の推進要因

効率的な不正検出ソリューションに対する需要の高まり

金融詐欺は、金融セキュリティにおける最も深刻な懸念事項の一つです。機械学習は、増大する金融詐欺のリスクに対抗するため、詐欺検出アプリケーションに積極的に活用されています。金融サービス業界の多くの企業は、新たに獲得したデジタルチャネルから得られる膨大なデータを活用するため、AIと機械学習を自社のエコシステムにますます導入しています。

このように、効率的な不正検出ソリューションに対する需要の高まりが市場の成長を牽引している。

インテリジェントなビジネスプロセスに対する需要の高まり

企業が意思決定や業務効率の向上にデータ活用をますます重視するようになるにつれ、インテリジェントなビジネスプロセスへの需要が高まっています。これらのプロセスは、機械学習アルゴリズムを活用して意思決定を自動化し、業務を最適化することで、パフォーマンスの向上と利益の増加を実現します。AutoMLを活用することで、企業は業務の効率化、コスト削減、パフォーマンス向上を実現し、最終的に競争優位性を獲得できます。業界専門家によるレポートによると、AIを活用した自動化は生産性を最大40%向上させることが可能です。

機械学習モデルの作成と展開を自動化することで、自動機械学習市場は企業がこれらの成果を達成するのを支援できます。AutoMLを使用することで、企業は既存の業務プロセスに迅速かつ効果的に統合できる予測モデルを開発できます。

世界の自動機械学習市場の制約

自動機械学習ツールの導入の遅れ

機械学習ツールの普及が限定的であることも、市場における自動機械学習ソリューションの普及が遅れている主要因の一つです。機械学習分野の専門家に対するニーズは非常に高く、機械学習システムを効果的に導入できる人材を求める企業にとって大きな課題となっています。機械学習に直接取り組むのではなく、AutoMLを活用することで、こうした業務に必要な専門知識のレベルを下げられる可能性があります。

AutoMLツールの導入に消極的な理由は、エンドユーザーの種類によっても異なる可能性がある。例えば、政府機関は自動化された機械学習ツールの導入に抵抗を示すかもしれない。eラーニング市民データを扱う際の課題として、こうしたソリューションへの対応が挙げられます。そのため、プライバシーやデータ機密性に関する問題が、企業がこうしたソリューションを採用することを躊躇させ、市場の成長を阻害する可能性があります。

世界の自動機械学習市場における機会

クラウドベースのAutoMLシステムの導入

クラウドベースのAutoMLシステムの普及拡大は、世界のAutoML市場を牽引する重要な要因となっています。SaaSソリューションであるこれらのプラットフォームは、インターネット接続があればどこからでも機械学習ツールやリソースにアクセスできる環境をユーザーに提供します。クラウドベースのAutoMLプラットフォームは、オンプレミスソリューションに比べて初期費用が安く、拡張性が高く、メンテナンスの手間も少なくて済みます。

さらに、これらのプラットフォームはAutoML市場におけるイノベーションを促進し、ベンダー各社はこれまで利用できなかった機能や性能を継続的に導入しています。クラウドベースのAutoMLプラットフォームは、インフラストラクチャを維持するためのリソースや専門知識を持たない企業や組織にとって魅力的な選択肢です。クラウドコンピューティングが普及するにつれ、クラウドベースのAutoMLプラットフォームへの需要は高まり、市場の成長機会が生まれるでしょう。

地域分析

北米が世界市場を席巻

地域に基づいて、世界の自動機械学習市場は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋地域、およびその他の地域に二分される。

北米は世界の自動機械学習市場において最も重要なシェアを占めており、年平均成長率（CAGR）は42.17%と予測されている。予測期間中、北米は、先進技術への戦略的な連邦政府投資によって促進され、世界中の先見性のある科学者や起業家、そしてAutoMLの開発を推進してきた著名な研究機関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のおかげで、市場の大きなシェアを占めると予想されます。フェデレーテッドMLの商用アプリケーションの増加は、AutoMLの需要をさらに促進すると予想されます。たとえば、Helpnetsecurityによると、米国の企業の73%が2022年にサイバーセキュリティデバイスに人工知能と機械学習をより多く採用する計画を立てていました。

さらに、2021年1月、FDAはAIとMLへの注力を強化するための協調的なアプローチを構築するための行動計画を発表しました。これは主に、科学と証拠を戦略的に推進することによって推進されました。デジタルヘルス技術。そのため、FDAは医療分野におけるアルゴリズムの評価と改善のための機械学習（ML）支援開発計画を策定した。したがって、これらの側面すべてが市場の成長を促進すると予想される。

欧州は予測期間中に年平均成長率（CAGR）42.47%を示すと推定されている。ヨーロッパには世界最大級の製薬会社がいくつかあり、医薬品開発から病院の人員配置まであらゆる分野に取り組むヘルスケアAIスタートアップ企業も増加の一途を辿っています。人工知能と機械学習の統合はますます普及しており、自動機械学習（AutoML）技術への需要が高まっています。AutoMLは、特にヘルスケア分野において、AIによって生成される多様なデータモデルの作成を自動化する上で重要な役割を果たしています。例えば、ドイツを拠点とするAI研究・インキュベーターラボであるMerantixは、世界中の放射線科医が利用できる、がん検出AIを搭載したクラウドベースのオンデマンドプラットフォームを開発しています。

地域全体でデジタルマーケティングへの支出が増加していることは、自動化された機械学習にとって新たな機会をもたらしている。例えば、2021年1月に英国のCMO Surveyが実施した調査では、営利企業のデジタルマーケティング支出は、調査期間前の12か月間と比較して、調査期間前の12か月間で9.57%増加した。

アジア太平洋地域は、今後数年間で最も急速に成長する市場地域と見られています。これは、同地域における情報技術（IT）への投資の増加とフィンテックの採用の増加によるものです。さらに、複数の産業へのAI統合に対する政府の関心の高まりが、地域市場の発展を後押ししています。国際データコーポレーション（IDC）によると、インド企業の60%が、人間の専門知識と機械学習、自然言語処理、人工知能、パターン認識を組み合わせて、企業全体の将来予測を向上させています。これにより、2026年までに従業員の生産性と効率が20%向上します。さらに、同地域で事業を展開する企業は、市場の成長を支援するさまざまなソースから投資を受けています。たとえば、2021年10月、韓国のロボアドバイザースタートアップであるFountは、シリーズCラウンドで3,340万米ドルを調達したと発表した。同社は、機械学習ベースのプラットフォーム開発を強化し、従業員を増員するために資金調達ラウンドを実施した。

世界のその他の市場は、南米、中東、アフリカで構成されています。中東とアフリカでは、自動車産業における機械学習（ML）人材の採用が急速に増加しています。人工知能（AI）の一分野である機械学習、ロボット工学、その他の技術の進歩は、世界経済に大きな影響を与えています。現代の企業は、将来の成長と繁栄にとってAIが重要であることを認識し、デジタル技術に多額の投資を行っています。こうした要因が、予測期間における地域市場の成長を加速させています。

セグメント分析

世界の自動機械学習市場は、ソリューション、自動化の種類、エンドユーザーによって区分される。

解決策に基づいて、世界の自動機械学習市場は、スタンドアロン型、オンプレミス型、クラウド型に分類される。

スタンドアロン型またはオンプレミス型のセグメントは、市場における最大の収益貢献者であり、予測期間を通じて年平均成長率（CAGR）41.24%を示すと予想されています。オンプレミス型ソフトウェアの最も重要な特徴はデータ保護です。データはユーザーの施設内にローカルに保存されるため、顧客はデータとそのセキュリティを完全に制御できます。機密情報が組織外に持ち出されることはありません。これは、特にコンプライアンス上の問題に関して大きな利点となります。年間プランまたはマルチレイヤープランで構成されたこれらの導入により、月々の費用は不要になります。同様に、組織のプロセスや規制要件に合わせて高度にカスタマイズすることも可能です。クラウドソリューションはますます普及していますが、依然としてセキュリティ上の懸念という課題を抱えているため、オンプレミス型ソリューションは市場で重要な役割を果たすでしょう。

組織の間で、新しいデータストレージを開発・維持するのではなく、データをクラウドに移行することでコストとリソースを節約できるという認識が高まっていることが、クラウドベースのソリューションに対する需要を押し上げています。企業は、金融サービス、ヘルスケアなど、さまざまなエンドユーザー向けに製品を開発しています。例えば、GoogleはCloud AutoMLを発表しました。Cloud AutoMLは、機械学習の知識が少ない企業でも、Googleのlearning2learnや転移学習などの高度な技術を活用して、高品質のカスタムモデルを生成できるようにします。

自動化タイプに基づいて、世界の自動機械学習市場は、データ処理、特徴量エンジニアリング、モデリング、および可視化の4つの分野に二分される。

可視化セグメントは世界市場を席巻しており、予測期間中に年平均成長率（CAGR）41.88%を示すと予測されています。機械学習における可視化とは、データを理解するプロセスです。可視化によって、ユーザーはデータがどのように見えるか、データの属性間にどのような相関関係があるかを把握できます。これは、特徴量が出力に対応しているかどうかを確認する最も迅速な方法です。可視化の自動化は、自動機械学習の主要な側面の1つです。DataRobot、Complellon、Tazi.ai、H2O.aiなど、市場の企業が提供するAutoMLソリューションのほとんどは、可視化の自動化を高い割合で提供しています。

モデリングプロセスでは、機械学習アルゴリズムを訓練して特徴量からラベルを予測し、ビジネス要件に合わせて最適化し、ホールドアウトデータで検証します。モデリングから得られる出力は、新しいデータポイントを予測するために使用できる訓練済みモデルです。自動モデル構築は、機械学習においてますます重要になっています。これは、開発時間を短縮し、あらゆる段階で人間が介入することなく変化する状況に適応できる、正確で動的なモデルを作成できるためです。自動モデル構築には、クリーニング、特徴量生成、特徴量選択、教師ありモデルまたは教師なしモデルの構築という4つの主要なステップがあります。

エンドユーザーに基づいて、世界の自動機械学習市場は、金融サービス、小売・eコマース、ヘルスケア、製造業に分類される。

BFSI（銀行・金融サービス・保険）分野は最大の市場シェアを誇り、予測期間中に年平均成長率（CAGR）41.51%で成長すると予測されています。近年、BFSI業界では業務効率の向上と顧客体験の改善を目的として、AIや機械学習技術の導入がますます進んでいます。データへの注目が高まるにつれ、機械学習を用いたBFSIアプリケーションへの需要も増加しています。自動化された機械学習は、膨大なデータ、手頃な価格の処理能力、そして経済的なストレージを活用して、正確かつ迅速な結果を生み出すことができます。機械学習主導のシステム近代化アプローチにより、企業は他のフィンテックサービスと連携することで、現代のニーズや規制に対応しながら、安全性とセキュリティを強化することが可能です。

AIと機械学習技術は、リソースを最大限に活用し、顧客サービスを向上させ、より充実した商品を提供することで、小売業者の競争力を高めることができます。これらの技術は、小売業者が業界で大きな優位性を獲得するのにも役立ちます。これにより、小売業界における市場需要の増加が見込まれます。小売業者はまた、顧客のショッピング体験をより楽しく効率的なものにするために、自動化された機械学習を店舗環境にうまく統合しています。例えば、セフォラはColor IQ技術を導入し、顧客の顔をスキャンして、パーソナライズされたファンデーションとコンシーラーの色を推奨しています。