MLOps市場 サイズと展望 2025-2033

Google Cloud、DataRobot、Amazon Web Services (AWS)、Microsoft といったグローバル市場の主要企業は、業界をリードし、最高の市場収益を上げています。これらの企業は、戦略的パートナーシップ、買収、そして継続的なイノベーションを通じて、積極的に市場地位を強化しています。

DataRobot：MLOps 市場の新興企業

DataRobot は、AI モデルのライフサイクルを効率化するように設計された完全な自動化された機械学習プラットフォームで知られ、市場のリーダーとして台頭しています。同社の主力製品であるDataRobot MLOpsは、様々な業界における機械学習モデルの導入、監視、管理の自動化を強化します。

継続的インテグレーションや自動ガバナンスといった堅牢な機能を提供することで、DataRobotは組織がAIイニシアチブを効果的に拡張できるよう支援します。この機能は、MLOpsに関わる複雑なプロセスを簡素化するだけでなく、企業がAI投資の価値を最大化することを保証します。

DataRobotの最近の開発内容：

• 2024年3月～ DataRobotとNVIDIAのパートナーシップは、MLOps業界における重要な進展を表しています。NVIDIAのテクノロジーを統合することで、DataRobotはAIプラットフォームのパフォーマンス、セキュリティ、効率性を向上させ、AIライフサイクル全体にわたる堅牢性を高めます。このコラボレーションは、スケーラブルで安全なエンタープライズ対応の AI ソリューションに対する需要の高まりを浮き彫りにするものであり、複雑な AI ワークロードを処理する MLOps 業界の能力をさらに向上させます。

地域別インサイト

北米：主要地域

北米のMLOps市場シェアは拡大しており、その主な要因は、大手テクノロジー企業、革新的なスタートアップ企業、そして強力なベンチャーキャピタルを含む成熟したテクノロジーエコシステムです。様々な業種の組織が、効率性の向上とイノベーションの促進を目的としたAI主導の取り組みをますます積極的に採用しており、MLOpsソリューションの需要が大幅に増加しています。

さらに、この地域はAIへの投資と研究に力を入れており、AIは市場の成長を牽引する重要な要因となっています。増大する需要に対応するため、MLOpsソリューションの強化に多額の投資が行われています。

• 例えば、2023年12月には、AIおよびMLシステムの構築に特化したMLOps機能ストアであるFeatureformが、550万米ドルのシードラウンドの資金調達を成功させたことを発表しました。これは、MLOpsイノベーションへの資金流入の増加を反映しています。

アジア太平洋：成長地域

アジア太平洋地域は、MLOps市場におけるビジネスチャンスの宝庫として急速に台頭しており、市場全体で最も高い年平均成長率（CAGR）を示しています。この成長は、急速なデジタル化、新たなAIイニシアチブの導入、クラウド導入の急増などの要因によって推進されています。中国、インド、日本といった国々は、データドリブンな意思決定と技術革新への関心の高まりを背景に、MLOps導入の最前線に立っています。

さらに、この地域では、アプリケーションベースのMLOps導入を促進することを目的とした主要企業による取り組みが大幅に増加しています。

• 注目すべき例として、日本のオープンソース自動運転技術のリーディングカンパニーであるティアフォーが2024年1月に発表したCo-MLOps（協調型機械学習運用）プロジェクトが挙げられます。この取り組みは、MLOpsを活用して自動運転技術を発展させ、関係者間の連携を促進するという、この地域のコミットメントを浮き彫りにしています。

国別インサイト

主要国の動向は、ワークフローの合理化、モデルの展開の改善、AI駆動型アプリケーションのスケーラビリティ向上を目的として、機械学習（ML）と運用を統合するという世界的なトレンドを示しています。 MLOpsの進歩をリードする国をいくつかご紹介します。

• 米国：米国は、AI研究の飛躍的な進歩と機械学習インフラへの多額の投資を背景に、AIとMLOpsの導入において世界をリードしています。Google、Microsoft、IBMなどの大手テクノロジー企業は、MLOpsツールとプラットフォームに注目すべき投資を行っています。例えば、Google Cloudは、モデルの導入と管理を簡素化するために特別に設計されたエンドツーエンドの機械学習ソリューションを提供するVertex AIを発表しました。その結果、米国のMLOps市場は急速な成長を遂げており、今後も成長が見込まれます。
• インド：インドは、金融や医療など、様々な業界で自動化の需要が高まっていることから、AIとML開発のハブとして急速に成長しています。この需要により、MLOpsソリューションの導入が加速し、組織は大規模な機械学習ワークフローを効率的に管理できるようになりました。 NASSCOMによると、インドのAI市場は2025年までに78億米ドルに達すると予測されており、様々な分野で機械学習モデルの運用化への関心が高まっていることを反映しています。
• 日本：日本はMLOpsを活用し、産業オートメーションおよびロボティクス分野の強化に取り組んでいます。精密技術と先進技術で知られる日本は、MLOpsを活用して製造プロセスの生産性を最適化し、自動車およびロボティクスにおけるAIイノベーションを推進しています。さらに、トヨタのような世界的な大企業も、効率性を最大限に高めるためにMLOpsを業務に統合し始めており、日本はMLOps分野における主要プレーヤーとしての地位を確立しています。
• 中国：中国は急速な技術進歩とAIへの多額の投資により、この市場におけるリーディングプレーヤーとしての地位を確立しています。政府は「中国製造2025」イニシアチブにおいてAIを優先事項とし、国内のAI能力開発に重点を置いています。強力な政府支援と活況を呈する民間セクターを背景に、中国のMLOps市場は飛躍的な成長が見込まれています。
• 韓国：韓国は、第4次産業革命、特に通信分野とスマートシティ分野における地位強化のため、MLOpsを積極的に活用しています。5G導入のためのインフラは機械学習モデルの拡張を容易にし、MLOpsツールはすでに通信分野の自動化と拡張性の向上に役立っています。AI能力の強化を目指し、韓国政府は2027年までにAIに9兆4000億ウォンを投資する計画を発表しました。
• ドイツ：高度な技術力とイノベーションで知られるドイツは、特に自動車業界と製造業において、インダストリー4.0の取り組みにMLOpsを統合しています。フォルクスワーゲンやシーメンスなどの企業は、MLOpsを活用してAIモデルの導入と予知保全を最適化し、生産ライン全体の運用効率を確保することで、ドイツの技術大国としての地位を強化しています。
• イタリア：イタリアでは、不正検出、顧客エンゲージメント、医療診断など、様々な活動を管理するAIモデルの自動化にMLOpsを適用する企業が増えています。イタリア政府もAI研究への投資を優先し、様々なセクターにおけるAIモデルの導入と監視を強化するために、MLOpsインフラストラクチャの改善を推進しています。
• オーストラリア：オーストラリアでは、鉱業、農業、銀行などのセクターでMLOpsソリューションの需要が高まっています。オーストラリア政府のAIアクションプランは、公共部門の業務効率を高め、AI主導の研究の発展を加速するために、MLOpsプラクティスの導入を積極的に推進しています。このイニシアチブは、オーストラリアを責任ある信頼できるAI実装のリーダーとして確立し、MLOps統合のための協調的なエコシステムを促進することを目指しています。

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MLOps市場のトップ競合他社

1. Google
2. DataRobot
3. Amazon Web Services
4. Microsoft
5. ai
6. IBM
7. Databricks
8. Algorithmia
9. Iguazio
10. Alteryx

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、ハイブリッド導入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モデルの導入率が世界的に上昇し続ける中、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が不可欠です。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には、組織がこれらの複雑さを効果的に乗り越えることが重要です。