MLOps 市場 サイズと展望 2025-2033

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市場動向

世界の MLOps 市場の推進要因

急速なAI導入

業界全体での人工知能 (AI) の急激な普及は、MLOps 市場の成長を推進する主な原動力です。International Data Corporation (IDC) の Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide によると、AI への世界的な支出は 2022 年から 2023 年にかけて 26.9% 増加し、1,540 億米ドルに達すると予想されています。AI がさまざまな製品に継続的に統合されることで、2022 年から 2026 年にかけて 27.0% の CAGR が達成されるため、AI 中心のシステムへの支出は 2026 年までに 3,000 億米ドルを超えると予想されています。

企業が AI 主導の洞察を活用して意思決定を強化し、プロセスを最適化し、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供することが増えているため、MLOps ソリューションの需要が急増しています。AI がデジタル トランスフォーメーション戦略に不可欠なものになるにつれ、組織は ML ワークフローを効率的に運用するための堅牢な MLOps プラットフォームを求めています。この推進力は、企業が AI の可能性を最大限に活用し、今日のデータ主導の環境で優位に立つために MLOps が果たす重要な役割を強調しています。

世界の MLOps 市場の抑制

熟練した専門家の不足

有望な成長軌道にもかかわらず、MLOps 市場は専門人材の不足に起因する大きな制約に直面しています。機械学習 (ML) と DevOps の複雑な融合には、データ サイエンス、ソフトウェア エンジニアリング、インフラストラクチャ管理の専門知識を組み合わせた独自のスキル セットを備えた専門家が必要です。しかし、現在、このような多面的な専門家のプールは限られており、業界全体で MLOps プラクティスを広く採用する上で課題となっています。この人材不足により、組織は MLOps ソリューションを効果的に実装できなくなり、熟練した人材をめぐる競争が激化し、採用コストの増加やプロジェクトの遅延につながります。

グローバル MLOps 市場機会

新しい MLOps ソリューションのリリース

近年、斬新で強化された MLOps ソリューションの発売が増加しています。たとえば、2023 年 11 月には、Postgres の AI 拡張機能である PostgresML が、エンドツーエンドの機械学習操作 (MLOps) のための包括的なプラットフォームを発表しました。PostgresML を使用すると、最先端の機械学習と大規模言語モデルを広く使用されているリレーショナル データベースに直接統合することで、開発者は PostgreSQL 上で AI アプリケーションを作成および実装できます。これにより、アプリ開発者のプロセスが簡素化され、パフォーマンス、コスト、品質のさまざまなメリットが得られます。

さらに、コンピューター ビジョンの有力なリーダーである alwaysAI は、2023 年 10 月に包括的なコンピューター ビジョン プラットフォーム向けの高度な MLOps 機能のリリースを発表しました。これらの包括的な機能を組み込むことで、alwaysAI は、コンピューター ビジョンのライフサイクル全体を最適化するためのさまざまな強力な機能とツールを提供し、主要な MLOps プロバイダーとしての地位を確立しています。このアップデートにより、alwaysAI の現在のデータセット管理機能とリモート展開機能が強化され、開発者がエンタープライズ レベルでコンピューター ビジョンモデルとアプリケーションを構築、展開、監視するプロセスが簡素化されます。したがって、このような要因により、市場の成長の機会が生まれることが期待されます。

分析

世界の MLOps 市場は、コンポーネント、展開、組織規模、垂直に分かれています。

コンポーネントに基づいて、世界の MLOps 市場はプラットフォームとサービスに分類されます。

プラットフォーム セグメントは、最も高い市場シェアを誇っています。MLOps市場では、プラットフォームは、エンドツーエンドの ML ライフサイクルをオーケストレーションするための包括的なソリューションを提供する重要なセグメントです。これらのプラットフォームには、ML モデルの開発、展開、監視、管理を合理化するように設計された一連のツールとフレームワークが含まれており、さまざまな業界の企業の進化するニーズに応えます。主な機能には、バージョン管理、自動テスト、モデル トレーニング、展開の自動化、パフォーマンス監視などがあります。

TensorFlow Extended (TFX)、MLflow、Kubeflow などの主要な MLOps プラットフォームは、スケーラブルなインフラストラクチャ、コラボレーション機能、一般的な ML フレームワークとの統合機能を提供し、組織が ML イニシアチブを効果的に運用できるようにします。開発者の生産性の向上、モデルの再現性の確保、部門間のコラボレーションの促進に重点を置いた MLOps プラットフォームは、今日のデータ主導の環境で AI イノベーションを推進し、具体的なビジネス価値を提供するための不可欠な要素として浮上しています。

展開に基づいて、世界の MLOps 市場はオンプレミスとクラウドに分かれています。

オンプレミス セグメントは、最大の市場シェアを占めました。オンプレミスでの MLOps の展開では、クラウドベースのソリューションに頼るのではなく、企業のインフラストラクチャ内で機械学習操作を実装します。組織のデータ センターまたはサーバー内での機械学習モデルの開発、展開、監視、管理が含まれます。このアプローチでは、機密データと規制要件に対する制御、セキュリティ、コンプライアンスが向上します。ただし、インフラストラクチャをセットアップして維持するには、ハードウェア、ソフトウェア、専門知識への多額の先行投資が必要です。

オンプレミスの MLOps により、既存のシステムやワークフローとのシームレスな統合が可能になり、データ サイエンティスト、エンジニア、IT チーム間のコラボレーションが促進されます。また、特定のビジネス ニーズに合わせてリソースをカスタマイズおよび最適化することもできます。このように、オンプレミス展開では、データのプライバシーと規制コンプライアンスを確保しながら、自律性と柔軟性が提供されます。

組織の規模に基づいて、世界の MLOps 市場は大企業と中小企業に分かれています。

大企業セグメントが世界市場を支配しています。大企業は、規模、リソース、戦略的要請を活用して AI の変革の可能性を引き出すことで、MLOps ソリューションの採用を推進する重要なステークホルダーとして浮上しています。多様な業種にまたがる大規模な運用により、これらの組織は複雑なデータ環境と多面的な ML ワークフローに取り組んでおり、効果的なモデル管理とガバナンスのための堅牢な MLOps フレームワークを必要としています。MLOps プラットフォームが提供するスケーラビリティとカスタマイズ機能は、大企業のニーズに強く応えており、大規模な ML イニシアチブのオーケストレーション、リソース割り当ての最適化、ビジネス機能全体のイノベーションの推進を可能にします。さらに、MLOps ソリューションにより、大企業は俊敏性を高め、運用リスクを軽減し、膨大なデータ リザーバーから実用的な洞察を引き出すことができるため、ますますデータ主導の環境における競争力を強化できます。

垂直分野に基づいて、世界の MLOps 市場は、BFSI、ヘルスケアおよびライフサイエンス、小売および電子商取引、IT および通信、エネルギーおよび公共事業、政府および公共部門、メディアおよびエンターテイメント、その他に分かれています。

BFSI は、最も高い市場シェアを占めると推定されています。MLOps市場において、銀行、金融サービス、保険 (BFSI) 部門は、MLOps ソリューションを活用して業務効率、リスク管理、顧客エクスペリエンスを向上させる極めて重要な垂直分野として浮上しています。銀行業界では、MLOps によって、不正検出、信用スコアリング、パーソナライズされた金融推奨事項のための高度な分析モデルの開発と導入が促進され、金融機関がリスクを軽減して収益成長を促進できるようになります。

保険分野では、MLOps によって請求処理、引受、保険数理モデリングが効率化され、保険会社は価格戦略を最適化し、損失率を改善し、顧客満足度を高めることができます。さらに、厳格な規制要件により、堅牢なモデル ガバナンスとコンプライアンス フレームワークが必要となり、BFSI セグメントにおける MLOps プラットフォームの需要が高まっています。金融機関がデジタル変革の道を進むにつれて、MLOps は戦略的に必要となり、運用の回復力と規制コンプライアンスを維持しながら AI 主導の洞察を最大限に活用できるようになります。

地域分析

地域に基づいて、世界の MLOps 市場は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東およびアフリカに分かれています。

北米が世界市場を支配

北米は、世界で最も重要な MLOps 市場のシェアを占めており、予測期間中に大幅に拡大すると予想されています。北米は、さまざまな要因に支えられ、MLOps 市場の支配的な勢力です。この地域は、成熟した技術エコシステム、大手テクノロジー企業、革新的なスタートアップ、強力なベンチャーキャピタル環境を誇り、MLOps の革新と採用の肥沃な土壌を育んでいます。さまざまな分野の組織が効率と革新を推進するために AI 主導のイニシアチブを採用しているため、MLOps ソリューションの需要が急増しています。たとえば、PwC が実施した 2023 年新興技術調査によると、米国企業の 73% がすでにビジネスの特定の側面に人工知能 (AI) を実装しています。さらに、北米は AI への投資と研究をリードしており、MLOps 市場の成長をさらに促進しています。Crunchbase によると、2023 年には、米国のスタートアップへの投資の 4 分の 1 以上が AI に携わる企業に割り当てられました。

さらに、MLOpsソリューションを強化するための資金調達も増加しています。たとえば、2023年12月、AIおよびMLシステムを開発するためのMLOps機能ストアであるFeatureformは、シード資金調達で550万米ドルを開示しました。資金調達ラウンドは、GreatPoint VenturesとZetta Venture Partnersが主導し、Tuesday CapitalとAlumni Venturesが貢献しました。現在の資本注入ラウンドにより、Featureformは製品開発を強化し、既存および潜在的な商用クライアントとオープンソースコミュニティの両方へのサポートを強化することができます。シードラウンドの終了により、Featureformは現在、810万米ドルの資金調達を行っています。したがって、上記の要因により、地域市場の拡大が促進されると予想されます。

アジア太平洋地域は、急速なデジタル化、AIイニシアチブの急成長、クラウド導入の増加に支えられ、MLOps市場におけるチャンスの温床として浮上しています。中国、インド、日本などの国々は、データ主導の意思決定とイノベーションへの重点の高まりに牽引され、MLOpsの導入を先導しています。さらに、MLOpsの適用を促進するための主要プレーヤーの取り組みも増加しています。たとえば、2024年1月、日本のオープンソース自動運転（AD）技術のリーダーであるTIER IVは、Co-MLOps（協調型機械学習運用）プロジェクトの立ち上げを発表しました。

この新しい取り組みは、自動運転車向けAI（人工知能）の開発拡大に焦点を当てています。このプロジェクトの一環として作成されたCo-MLOpsプラットフォームの実装により、さまざまな地理的領域から取得されたカメラ画像やLiDARポイントクラウドなどのキュレーションされたセンサーデータの世界的な普及が促進されます。さらに、Co-MLOpsプラットフォームはMLOps機能とエッジAIリファレンスモデルを提供し、パートナー組織が自動運転用の独自のAIシステムを改善できるようにします。その結果、これらの要因が地域の市場成長を後押しすると予測されています。

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MLOps 市場のトップ競合他社

1. IBM Corp.
2. Microsoft
3. Google LLC
4. DataRobot
5. Amazon Web Services, Inc.
6. Neptune Labs, Inc.
7. Dataiku.
8. ALTERYX, Inc.
9. Hewlett Packard Enterprise Development LP
10. GAVS Technologies N.A., Inc.

最近の開発状況

• 2024年2月～ JFrogは、Qwakのマネージド機械学習運用（MLOps）プラットフォームと自社のDevSecOpsプラットフォームの統合を発表しました。この連携は、様々なソフトウェア成果物のデプロイに携わる開発者と運用チーム間のチームワークを強化し、開発ライフサイクルの効率化を促進することを目的としています。
• 2024年6月 - DataRobotは、大幅に強化されたMLOps機能を搭載した「AI Cloud 2.0」プラットフォームを発表しました。これらの改善は、自動モデル再トレーニングを効率化し、エンタープライズ顧客向けの大規模導入を容易にすることを目的としており、組織は多様なアプリケーションにわたって機械学習モデルをより効果的に管理・活用できるようになります。
• 2024年4月 - Microsoftは、自動モデルチューニングや高度なライフサイクル管理ツールなどの新しいMLOps機能を含むAzure Machine Learningのアップデートをリリースしました。このアップデートにより、大規模組織のスケーラビリティが向上し、機械学習運用の最適化と全体的なパフォーマンスの向上が可能になります。

アナリストの見解

当社のアナリストによると、MLOpsは自動化されたAIライフサイクル管理プラットフォームの台頭により大きく進歩し、様々な業界における機械学習モデルの導入とスケーリングを簡素化しています。クラウドネイティブのMLOpsプラットフォーム、エッジコンピューティング、ハイブリッド展開によって生産性は大幅に向上しましたが、モデルの透明性と規制遵守に関する課題は依然として残っています。

さらに、AIモデルに関連するデータプライバシーの懸念に対処することは、世界的な導入率の上昇に伴い不可欠です。組織がこれらの複雑な問題を効果的に乗り越えられるようにすることは、進化する環境においてMLOpsのメリットを最大限に引き出す上で不可欠です。