自動化された機械学習市場 サイズと展望 2023-2031

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市場動向

世界の自動機械学習市場の牽引役

効率的な不正検出ソリューションへの需要の高まり

金融不正は、金融セキュリティにおける最も重要な懸念事項の一つです。増大する金融不正リスクに対抗するため、機械学習は不正検出アプリケーションに積極的に適用されています。多くの金融サービス業界の企業は、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に、AIとMLを自社のエコシステムに導入する傾向が強まっています。

このように、効率的な不正検出ソリューションへの需要の高まりが市場の成長を牽引しています。

インテリジェントなビジネスプロセスへの需要の高まり

企業が意思決定を促進し、業務効率を向上させるためにデータへの依存度が高まるにつれ、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、業務運営を最適化し、パフォーマンスと利益を向上させます。 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、最終的には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%向上させる可能性があります。

機械学習モデルの作成と導入を自動化することで、自動化機械学習市場は企業がこれらの成果を達成することを支援します。AutoMLを活用することで、企業は既存のビジネス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。

世界的な自動化機械学習市場の抑制

自動化機械学習ツールの導入の遅れ

機械学習ツールの導入が限られていることも、市場における自動化機械学習ソリューションの導入が遅れている主な要因です。機械学習分野のドメインスペシャリストの需要は非常に高く、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課題となっています。 MLを直接操作するのではなく、AutoMLを活用することで、そのようなタスクに必要な専門知識のレベルを低下させる可能性があります。

AutoMLツールの導入に対する抵抗感は、エンドユーザーの種類によっても異なります。例えば、政府機関は市民データを取り扱うため、自動化された機械学習によるeラーニングソリューションの導入に抵抗する可能性があります。そのため、プライバシーやデータの機密性に関する問題が、こうしたソリューションの導入を阻み、市場の成長を阻害する可能性があります。

世界の自動化機械学習市場の機会

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システムの普及は、世界のAutoML市場を牽引する重要な要因です。SaaSソリューションとして、これらのプラットフォームは、ユーザーが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ようにします。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、拡張性も高く、メンテナンスの手間も少ないという利点があります。

さらに、AutoML市場におけるイノベーションを促進し、ベンダーはこれまで提供されてい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て、クラウドベースのAutoMLプラットフォームの需要は高まり、市場の成長機会が生まれるでしょう。

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セグメント化されています。

ソリューションに基づいて、世界の自動機械学習市場は、スタンドアロン、オンプレミス、クラウドに分類されます。

スタンドアロンまたはオンプレミスセグメントは、市場への最大の収益貢献者であり、予測期間を通じて41.24%のCAGR（年平均成長率）を示すことが予想されています。オンプレミスソフトウェアの最も重要な機能はデータ保護です。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管理できます。機密情報を組織外に持ち出す必要はありません。これは、特にコンプライアンスの課題において大きなメリットとなります。年間プランまたは多層プランで構成されたこれらの導入により、毎月の費用が不要になります。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。導入が進むクラウドソリューションは依然としてセキュリティ上の懸念を抱えており、オンプレミスソリューションが市場で重要な役割を果たすでしょう。

組織の間では、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する必要性に対する認識が高まっており、クラウドベースのソリューションに対する需要が高まっています。企業は、BFSI、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、機械学習の知識があまりない企業でも、Googleのlearn2learnや転移学習などの高度な技術を活用することで、高品質のカスタムモデルを生成できるようにします。

自動化の種類に基づいて、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、可視化の4つに分かれています。

可視化セグメントは世界市場を支配しており、予測期間中に41.88%のCAGR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。データの外観や、データの属性間にどのような相関関係があるのかをユーザーが把握するのに役立ちます。特徴量が出力結果と一致す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一つです。DataRobot、Complellon、Tazi.ai、H2O.aiなど、市場をリードする企業が提供するAutoMLソリューションのほとんどは、可視化の自動化を高いレベルで提供しています。

モデリングプロセスには、特徴量からラベルを予測するための機械学習アルゴリズムのトレーニング、ビジネス要件に合わせた最適化、そしてホールドアウトデータでの検証が含まれます。モデリングから得られる出力は、新しいデータポイントの予測に使用できるトレーニング済みモデルです。自動モデル構築は、開発時間を短縮し、あらゆる段階で人間を介さずに変化する状況に適応できる、正確で動的なモデルを作成するため、機械学習にとってますます重要になっています。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、そして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、BFSI、小売・eコマース、ヘルスケア、製造業に分類されます。

BFSIセグメントは最も高い市場シェアを誇り、予測期間中に41.51%のCAGR（年平均成長率）を示す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向上を目的として、AIと機械学習技術の導入が進んでいます。データへの注目が高まるにつれ、BFSIにおける機械学習アプリケーションの需要も高まっています。自動機械学習は、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備え、正確かつ迅速な結果を生み出すことができます。他のフィンテックサービスと連携することで、企業は機械学習を駆使したシステム近代化アプローチを活用し、安全性を高め、セキュリティを確保しながら、現代のニーズや規制に適応することができます。

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、充実した製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。また、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、小売セクターにおける市場需要の増加が期待されます。小売業者は、自動化された機械学習を店舗環境に統合することで、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ことにも成功しています。例えば、セフォラはColor IQテクノロジーを導入し、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合いを推奨しました。

地域分析

北米が世界市場を席巻

地域別に見ると、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、その他地域に分かれています。

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、予測期間中は42.17%のCAGRで成長すると予想されています。北米は、先進技術への戦略的な連邦政府投資によって支えられた強力なイノベーションエコシステムに加え、世界中から集まった先見の明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り、市場で大きなシェアを占めると予想されています。federatedMLの商用アプリケーションの増加も、AutoMLの需要をさらに押し上げると予想されます。例えば、Helpnetsecurityによると、米国企業の73%が2022年にサイバーセキュリティ機器への人工知能（AI）と機械学習（ML）の導入拡大を計画しています。

さらに、2021年1月には、FDA（米国食品医薬品局）が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、デジタルヘルス技術に関する科学とエビデンスの戦略的推進によって推進されました。FDAは、ヘルスケア分野向けのアルゴリズムを評価・改善するためのML支援開発計画を概説しました。したがって、これらすべての側面が市場の成長を後押しすると期待されています。

ヨーロッパは、予測期間中に42.47%の年平均成長率（CAGR）を示すと予測されています。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がますます増えています。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）技術の需要が高まっています。AutoMLは、特に医療分野において、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ます。例えば、ドイツに拠点を置く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自社のがん検出AIを利用できるように、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支出が増加していることも、自動機械学習の新たな機会を生み出しています。例えば、CMO Surveyが2021年1月に英国で実施した調査では、営利企業のデジタルマーケティング支出は、調査期間の12ヶ月前と比較して、前年比で9.57%増加しました。

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考えられています。これは、この地域における情報技術（IT）への投資の増加と、フィンテックの導入増加によるものです。さらに、AIを複数の産業に統合することへの政府の関心の高まりも、地域市場の発展に貢献しています。International Data Corporation（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ることで、企業全体の先見性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性が20%向上すると予想されています。さらに、この地域で事業を展開する企業は、市場の成長を後押しする様々な投資を受けています。例えば、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、機械学習ベースのプラットフォーム開発を強化し、より多くの従業員を雇用するために、シリーズCの資金調達ラウンドで3,340万米ドルを調達すると発表しました。

世界の残りの市場は、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、自動車業界で機械学習の採用が急速に増加しています。人工知能（AI）、ロボット工学、その他の技術のサブセットとしての機械学習の進歩は、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の重要性を認識し、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、予測期間中の地域市場の成長を加速させるでしょう。

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自動化された機械学習市場のトップ競合他社

1. Datarobot Inc.
2. dotData Inc.
3. Amazon Web Services, Inc.
4. IBM Corporation
5. Dataiku
6. Google LLC
7. SAS Institute, Inc.
8. Microsoft Corporation
9. H2O.ai
10. Aible Inc.

最近の開発状況

• 2023年3月: HUMBLは、コンシューマー、コマーシャル、ラテンアメリカの事業部門向けに、人工知能（AI）と自動機械学習の取り組みを開始しました。
• 2023年9月: 富士通株式会社とLinux Foundationは、スペイン・ビルバオで開催された「Open Source Summit Europe 2023」に先立ち、富士通の自動機械学習およびAI公平性技術をオープンソースソフトウェア（OSS）として正式にリリースしました。