自動化機械学習ソリューション市場 – 世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、提供内容別 (プラットフォームとサービス)、展開別 (オンプレミスとクラウド)、自動化タイプ別 (データ処理、機能エンジニアリング、モデリング、視覚化)、企業規模別 (大企業と中小企業)、エンドユーザー別 (BFSI、小売および電子商取引、ヘルスケア、製造)、地域別、競合状況別 2018-2028

世界の自動機械学習ソリューション市場

現在、業界の多くの分野が機械学習 (ML) に大きく依存しています。一方、高性能な機械学習システムの開発には、高度に専門化されたデータ サイエンティストと分野別スペシャリストが必要です。自動機械学習 (AutoML) は、ドメイン エキスパートが広範な統計および機械学習のスキルを必要とせずに機械学習アプリケーションを自動的に作成できるようにすることで、データ サイエンティストの必要性を減らすことを目指しています。

機械学習 (ML) は最近、さまざまなアプリケーションで頻繁に利用されていますが、この増加に対応できるほどの機械学習の専門家が不足しています。自動機械学習 (AutoML) の目標は、機械学習をより身近にすることです。その結果、専門家はより多くの機械学習システムをインストールできるようになり、AutoML を使用すると、ML を直接使用するよりもスキルが少なくて済みます。ただし、このテクノロジーの受け入れは現時点では中程度にとどまっており、

COVID-19 の流行後、組織は業務の自動化にインテリジェント ソリューションを利用する傾向が強まっており、AI の利用が増加しています。この傾向は今後数年間にわたって続くと予想されており、業務への AI の導入が加速します。

効率的な不正検出ソリューションの需要増加

機械学習は、取引、プロセス自動化、信用スコアリング、ローンや保険の引受など、幅広い金融アプリケーションで使用されています。金融セキュリティに関する大きな問題の 1 つは金融詐欺です。機械学習は現在、金融詐欺の危険性の高まりに対抗するため、不正検出アプリケーションに使用されています。

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企業が次世代テクノロジーの活用に目を向けるようになり、人工知能 (AI) の使用が増加しています。企業は、データ収集や作業プロセスの効率化など、さまざまな目的で人工知能を採用することがあります。

自動化された機械学習ツールの採用が遅れている

機械学習 (ML) はますます多くのアプリケーションで採用されていますが、この拡大に対応できるほどの機械学習の専門家はいません。自動化された機械学習 (AutoML) の目標は、機械学習をより身近なものにすることです。その結果、専門家はより多くの機械学習システムをインストールできるようになり、AutoML を使用するには、ML を直接扱うよりもスキルが少なくて済みます。

成長するヘルスケア アプリケーション

ヘルスケア分野の多くのアプリケーションでは、すでに機械学習テクノロジーが活用されています。このプラットフォームは、このセクター バーティカルからの何百万もの異なるデータ ポイントを分析し、結果を予測するほか、迅速なリスク評価と正確なリソース割り当ても提供します。

認識が難しい場合もある障害や病気を診断して特定する機能は、ヘルスケアにおけるこのテクノロジーの最も重要な用途の 1 つです。これには、初期段階では特定が難しい遺伝性疾患や腫瘍が数多く含まれる可能性があります。IBM Watson Genomics は、ゲノムベースの腫瘍シーケンシングとコグニティブ コンピューティングを組み合わせることで、がんの検出を容易にする方法を示す、注目すべき実例です。

大手バイオ医薬品会社の Berg は、AI を使用してがんなどの疾患の治療薬を提供しています。これらすべての要因が、

自動化された機械学習ソリューションに対するユーザーの抵抗

自動化された機械学習ソリューションの市場導入が遅れている主な理由は、機械学習テクノロジーの導入が限られているためです。企業は、機械学習の適切な能力に対する需要が非常に高いため、必要なドメイン エキスパートの獲得に苦労しています。さらに、これらの専門家を雇うのは費用がかかることから、企業が機械学習のような最先端の技術を採用する可能性はさらに低くなります。

市場セグメンテーション

自動化された機械学習ソリューション市場は、提供、展開、自動化の種類、企業規模、エンドユーザー、会社、地域に分類されています。提供に基づいて、市場はプラットフォームとサービスに分類されています

市場プレーヤー

最近の開発

• Meta は 2021 年 12 月に AWS を重要な長期戦略クラウド サプライヤーとして選択しました。Meta と AWS は協力して、AWS での PyTorch ユーザーのパフォーマンスを向上させ、プログラマーが AI/ML モデルを作成、トレーニング、展開、使用するプロセスを迅速化するよう努めました。
• 2021 年 11 月、SAS の主力製品である SAS Viya プラットフォームがオープンソース ユーザーのサポートを受けました。SAS Viya は、オープンソースのユーティリティと統合に使用されます。ソフトウェアユーザーは、機械学習を活用したデータ準備手順をサポートする API ファースト戦略を構築しました。
• フルサイクルのビジネス AI 自動化ソリューションのサプライヤーである Dot Data と分析プラットフォームの Tableau は、Tableau ユーザーが dotData の AI 自動化機能を活用できるようにするために、2021 年 9 月に協力を発表しました。 Tableau ユーザーは、Tableau のデータ準備および視覚化機能と、dotData の強化されたインサイト発見および予測モデリング機能を組み合わせることで、AI ベースの予測と実用的なダッシュボードを通じて、生データからデータ準備およびインサイト発見までのフルサイクルの予測分析を実行できます。