ML Ops 市場 - グローバルな業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、セグメント別、展開別 (クラウド、オンプレミス、ハイブリッド)、企業タイプ別 (中小企業および大企業)、エンドユーザー別 (IT および通信、ヘルスケア、BFSI、製造、小売、その他)、地域別、競合状況別、2019 ～ 2029 年予測

市場概要

世界の ML Ops 市場は 2023 年に 12 億 3,000 万米ドルと評価され、予測期間中に 20.36% の CAGR で成長し、2029 年までに 37 億 7,000 万米ドルに達すると予想されています。MLOps (機械学習運用) 市場には、運用環境での機械学習 (ML) モデルの導入、管理、監視を合理化および自動化するように設計された一連のプラクティス、ツール、テクノロジが含まれます。MLOps は、データ サイエンスと IT 運用のギャップを埋め、機械学習モデルが開発から運用化にシームレスに移行し、ライフサイクル全体を通じて有効性を維持することを目的としています。この市場には、ML モデルのバージョン管理、テスト、監視、およびデータ パイプラインの管理、モデルの導入、パフォーマンス追跡のためのソリューションが含まれます。 MLOps は、ML ワークフローをより広範な DevOps フレームワークに統合することで、機械学習の継続的インテグレーションと継続的デプロイメント (CI/CD) を促進し、運用効率、スケーラビリティ、信頼性を促進します。この市場ではガバナンスとコンプライアンスの側面もカバーされており、ML モデルが規制基準と倫理ガイドラインに準拠していることが保証されます。組織がデータ主導の意思決定を推進し、競争上の優位性を獲得するために機械学習を活用することが増えるにつれて、堅牢な MLOps ソリューションの必要性が高まっています。これらのソリューションは、ML システムの複雑さを管理し、モデルのドリフト、データ品質、スケーラビリティなどの課題に対処し、より高速で信頼性の高いモデル更新を可能にするのに役立ちます。MLOps 市場は、AI および ML テクノロジーの普及、ビッグ データの台頭、ビジネス オペレーションにおける自動化と効率性の重視の高まりによって推進されています。この市場の主要プレーヤーには、ML モデル管理用のプラットフォームとツールを提供するテクノロジー プロバイダー、スケーラブルなインフラストラクチャを提供するクラウド サービス プロバイダー、MLOps プラクティスの実装に関する専門知識を提供するコンサルティング会社などがあります。企業が機械学習イニシアチブを採用し、拡大し続けるにつれて、テクノロジーの進歩、AI 主導の洞察に対する需要の高まり、効率的でスケーラブルでコンプライアンスに準拠した ML 運用の必要性により、MLOps 市場は拡大すると予想されます。

主要な市場推進要因

人工知能と機械学習の採用の増加

MLOps 市場は、さまざまな業界での人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の採用の増加によって大きく推進されています。組織が AI と ML をビジネス プロセスに統合するにつれて、これらのモデルのライフサイクルを効果的に管理するための堅牢なフレームワークが必要になります。予測分析や顧客洞察から自律システムやパーソナライズされた推奨事項まで、AI および ML アプリケーションの急増により、モデルの効率的な管理と運用化が求められています。MLOps は、ML モデルの展開、監視、保守を合理化するために必要なツールと方法論を提供し、ML モデルの最適なパフォーマンスと正確な結果の提供を保証します。 AI と ML への依存度が高まるにつれ、組織はモデルのバージョン管理、スケーラビリティ、コラボレーションに関連する課題に対処するために MLOps ソリューションに投資するようになっています。ML ワークフローを自動化および最適化することで、MLOps は企業が市場投入までの時間を短縮し、モデルの精度を向上させ、規制遵守を維持するのに役立ちます。その結果、金融、医療、小売、製造などのセクターで AI および ML テクノロジーの使用が拡大していることが、MLOps 市場の大きな推進力となっています。

合理化されスケーラブルな ML 運用の必要性

合理化されスケーラブルな ML 運用の需要は、MLOps 市場の重要な推進力となっています。組織がより複雑な ML モデルを導入し、AI イニシアチブを拡大するにつれて、これらのモデルを効率的に管理および維持することに関連する課題に直面します。ML モデルを導入および管理する従来の方法は、モデルとデータ ソースの数が増えるにつれて、面倒で時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。 MLOps は、データの準備とモデルのトレーニングから展開と監視まで、エンドツーエンドの ML ライフサイクルを自動化およびオーケストレーションする体系的なアプローチを提供することで、これらの課題に対処します。この合理化されたアプローチにより、組織は大量のデータを処理し、さまざまな環境にモデルを展開し、結果の一貫性と再現性を確保できます。MLOps のツールとプラクティスが提供するスケーラビリティにより、企業は進化する要件に適応し、新しいテクノロジーを統合し、市場の変化に迅速に対応できます。組織が運用効率を高め、ML 投資を効果的に活用しようとする中、スケーラブルで合理化された ML 運用の必要性が、MLOps ソリューションの採用を促進しています。

モデルのガバナンスとコンプライアンスへの注目の高まり

モデルのガバナンスとコンプライアンスへの注目の高まりは、MLOps 市場の大きな推進力となっています。組織が AI および ML モデルを導入する際、規制要件、倫理的考慮事項、業界標準の複雑な状況に対応する必要があります。リスクを軽減し、利害関係者の信頼を維持するためには、ML モデルの透明性、公平性、規制への準拠を確保することが不可欠です。MLOps ソリューションは、モデル パフォーマンスの追跡、モデル変更の監査、規制要件の遵守の確保など、モデル ガバナンスの包括的な機能を提供します。堅牢なガバナンス プラクティスを実装することで、組織は説明責任を果たし、バイアスに対処し、AI および ML アプリケーションの倫理的影響を管理できます。さらに、効果的なモデル ガバナンスは、モデルの動作とパフォーマンスに関する分析情報を提供することで、より適切な意思決定をサポートします。規制コンプライアンス、データ プライバシー、倫理的な AI プラクティスへの重点が高まっているため、組織はこれらの課題を効果的に管理するために必要なツールとフレームワークを提供する MLOps ソリューションに投資するようになっています。その結果、強力なモデル ガバナンスとコンプライアンスの必要性が、MLOps 市場を推進する重要な要因となっています。

主要な市場の課題

統合の複雑さと断片化

MLOps (機械学習オペレーション) 市場における主な課題の 1 つは、ツールとプラットフォームの統合の複雑さと断片化です。MLOps には、データの準備、モデルの開発、展開、監視など、機械学習ライフサイクル全体にわたる幅広いツールとテクノロジが含まれます。この多様なエコシステムにより、プロセスのさまざまな段階で異なるツールが使用される断片化されたワークフローが生じることが多く、統合の問題につながります。組織は、異なるシステムを接続する複雑さに対処する必要がありますが、これは技術的に困難で、多くのリソースを消費する可能性があります。これらのツール間のシームレスな相互運用性を確保することは、効率的で効果的な MLOps パイプラインを維持するために不可欠です。MLOps ツールの標準化の欠如は、すべてのユース ケースに適合する普遍的なアプローチやフレームワークがないため、この課題を悪化させます。その結果、企業はプロセスを合理化し、生産性を向上させるまとまりのあるワークフローを作成するのが困難になる可能性があります。統合の課題は、データ ガバナンスとモデル管理にも影響を及ぼします。組織はさまざまなシステム間で一貫性と正確性を維持するのに苦労しているからです。この複雑さは、MLOps プラクティスのスケーラビリティを妨げ、組織が機械学習への投資を最大限に活用する能力を制限する可能性があります。これらの問題に対処するには、企業は堅牢な統合ソリューションに投資し、明確な標準とプロトコルを確立し、エンドツーエンドの機能を提供する統合 MLOps プラットフォームの採用を検討する必要があります。

スキル不足と人材獲得

MLOps 市場は、スキル不足と人材獲得に関連する大きな課題に直面しています。MLOps プラクティスの実装と管理には、機械学習、データ エンジニアリング、DevOps、クラウド コンピューティングの専門知識が必要です。しかし、MLOps プロセスを効果的に実行および監視するために必要なスキル セットを備えた専門家が不足しています。この人材ギャップは、堅牢な MLOps 機能を構築および維持しようとしている組織にとって困難をもたらします。モデルの開発と展開から監視と最適化に至るまでの MLOps タスクの複雑さには、高度な技術的熟練度と経験が必要です。組織は、こうした多面的な責任を管理するのに必要なスキルを兼ね揃えた適格な候補者を見つけるのに苦労することがよくあります。MLOps プロフェッショナルの求人市場の競争が激しいため、企業は限られた人材の獲得を競い合い、給与が高騰し、採用が難しくなるため、この課題はさらに深刻化します。この課題を克服するには、組織はトレーニングおよび開発プログラムに投資して、既存の従業員のスキルを向上させ、継続的な学習の文化を育む必要があります。さらに、教育機関とのパートナーシップを活用し、業界のコラボレーションに参加することで、人材ギャップを埋めることができます。スキル不足に対処し、優秀な人材を引き付けることは、組織が MLOps イニシアチブを正常に実装して拡張し、機械学習への投資の可能性を最大限に引き出すために不可欠です。

主要な市場動向

MLOps とクラウド プラットフォームの統合

MLOps における自動機械学習 (AutoML) の台頭

自動機械学習 (AutoML) の台頭により、機械学習モデルの開発プロセスが簡素化および加速され、MLOps の状況が一変しています。AutoML ツールは、データの前処理、特徴の選択、モデルの選択、ハイパーパラメータの調整など、ML ワークフローのさまざまな側面を自動化するように設計されています。この自動化により、大規模な手動介入の必要性が軽減され、データ サイエンティストやエンジニアは結果の解釈やモデル戦略の改良などのより高度なタスクに集中できるようになります。 AutoML はモデル開発を合理化することで生産性を高め、機械学習の専門知識が限られている個人でもモデルにアクセスしやすくします。その結果、組織は AI の導入を加速し、モデルをより迅速に展開できます。さらに、AutoML と MLOps プラットフォームの統合により、モデルを開発から本番環境へシームレスに移行し、自動化されたプロセスが運用要件と一致するようになります。この傾向は、社内に広範な専門知識を必要とせずに、幅広いアプリケーションで機械学習を活用したいと考えている組織にとって特に価値があります。アルゴリズムとユーザーフレンドリーなインターフェースの進歩による AutoML の継続的な進化により、機械学習機能へのアクセスを民主化し、運用効率を最適化することで、AutoML の導入がさらに促進され、MLOps 市場に影響を与えることが期待されます。

モデルのガバナンスとコンプライアンスの重視

組織が規制された環境で機械学習モデルを展開する複雑さを乗り越える中、モデルのガバナンスとコンプライアンスの重視は MLOps 市場にますます影響を与えています。AI と機械学習テクノロジーの導入が進むにつれて、モデルが規制基準、倫理ガイドライン、業界のベストプラクティスに準拠していることの確保に重点が置かれるようになっています。モデル ガバナンスには、モデルの透明性、解釈可能性、説明責任など、リスクを軽減し、モデルが事前に定義された境界内で動作することを保証するために不可欠なさまざまな側面が含まれます。GDPR、CCPA、その他のデータ保護法などの規制に準拠するには、モデルの決定とデータの使用を追跡および監査するための堅牢なメカニズムが必要です。組織が機械学習モデルを本番環境に導入する場合、モデルのライフサイクルを管理し、パフォーマンスを監視し、潜在的なバイアスや倫理上の懸念に対処するために、厳格なガバナンス フレームワークを実装する必要があります。この傾向により、モデルの監査、バージョン管理、ドキュメント化の機能を提供する高度な MLOps ツールとプラットフォームの開発が促進されています。さらに、AI 倫理と公平性の取り組みの増加により、組織はモデルが倫理基準に準拠し、バイアスや差別を永続させないようにするためのプラクティスを採用するよう促されています。モデルのガバナンスとコンプライアンスへの注目が高まる中、これらの考慮事項を MLOps パイプラインに統合し、機械学習テクノロジーが責任を持って、規制要件に従って導入されることの重要性が強調されています。

セグメント別インサイト

エンドユーザー インサイト

IT および通信セグメントは、2023 年に最大の市場シェアを占めました。IT および通信セクター内の MLOps 市場は、その重要性の高まりを強調するいくつかの重要な要因に牽引され、堅調な成長を遂げています。このセクターの組織が機械学習 (ML) および人工知能 (AI) テクノロジーを採用するケースが増えるにつれて、ML モデルのライフサイクル全体を管理するための合理化された効率的なプロセスの必要性が高まっています。機械学習と DevOps プラクティスを組み合わせた MLOps は、大規模な ML モデルの導入、監視、管理を自動化および最適化することで、このニーズに対応します。主な推進要因の 1 つは、IT および通信事業で生成されるデータの量と複雑さが増大していることです。そのため、運用効率と顧客体験の向上のために、高度な分析と AI 主導の洞察が必要になります。通信会社と IT サービス プロバイダーは、予知保全、ネットワーク最適化、パーソナライズされたサービスのために大規模なデータセットを活用していますが、MLOps はこれらの ML モデルが効果的に開発、統合され、継続的に改善されるようにするためのフレームワークを提供します。もう 1 つの重要な推進要因は、アジャイルで反復的なモデル開発および展開プロセスを必要とする急速な技術進歩です。MLOps は、ML モデルの継続的インテグレーションと継続的デリバリー (CI/CD) を可能にすることでこれを促進し、更新と改善がシームレスに展開されるようにすることで、モデルの精度と関連性を維持します。規制遵守とデータ ガバナンスの必要性も、MLOps 市場を推進しています。IT および通信業界では、データのプライバシーとセキュリティに関する厳格な規制により、堅牢な監視および制御メカニズムが必要であり、MLOps は自動化された追跡、監査、検証プロセスを通じてこれを実現できます。さらに、運用効率とコスト削減への取り組みにより、MLOps の導入が促進されます。MLOps は、組織が ML ワークフローを合理化し、手動介入を減らし、エラーを最小限に抑えるのに役立ちます。この効率性は、高い稼働時間と信頼性の高いサービス提供が最も重要である IT および通信業界では特に重要です。MLOps とクラウド コンピューティング プラットフォームの統合が進むことも、市場の成長のきっかけとなっています。クラウドベースの MLOps ソリューションは、スケーラビリティ、柔軟性、コスト効率に優れており、組織はオンデマンドのリソースとサービスを活用して ML 運用をサポートできます。IT および通信企業がクラウドに移行するにつれて、クラウド ネイティブの MLOps ソリューションの需要が高まると予想されます。さらに、この分野ではイノベーションとデジタル変革がますます重視されるようになり、高度な ML および AI テクノロジーの採用が進んでいます。MLOps は、新しいモデルを迅速に導入して反復するために必要なツールとフレームワークを提供することでこれをサポートし、イノベーション サイクルを迅速化し、組織がダイナミックな市場で競争力を維持できるようにします。最後に、IT および通信分野で顧客体験とパーソナライズされたサービスに重点が置かれるようになったことで、効果的な MLOps プラクティスの必要性が高まっています。ML を活用して顧客データを分析し、カスタマイズされた体験を提供することで、企業は満足度とロイヤルティを高めることができ、MLOps はこれらのモデルが効率的に管理され、継続的に最適化されることを保証します。全体として、データの複雑さ、技術の進歩、規制遵守、運用効率、クラウド統合、イノベーション、顧客体験といったこれらの要素の収束が、IT および通信セクターにおける MLOps の採用と重要性の拡大を牽引しています。

地域別の洞察

北米地域は、2023 年に最大の市場シェアを占めました。北米の MLOps 市場は、いくつかの重要な要因に牽引されて堅調な成長を遂げています。この地域の組織が機械学習 (ML) と人工知能 (AI) を業務に統合するケースが増えるにつれて、効率的でスケーラブルで合理化された ML ライフサイクル管理の必要性が重要になります。ML と運用を組み合わせた MLOps は、ML モデルの開発、展開、監視を自動化および最適化するためのフレームワークを提供し、AI ソリューションのスケーリングに関連する課題に対処します。北米市場は、強力な技術インフラストラクチャと、AI イノベーションの最前線に立つ技術に精通した企業やスタートアップが集中していることから、特に活気に満ちています。この地域は、高度なデータセンター、クラウドコンピューティング機能、高速インターネットの豊富なエコシステムの恩恵を受けており、これらはすべて、MLOps の複雑な要件をサポートするために不可欠です。さらに、北米の企業は AI が提供する競争上の優位性を十分に認識しており、市場投入までの時間の短縮、モデルの精度の向上、運用効率の向上を実現するために、MLOps に多額の投資を行っています。金融、ヘルスケア、小売、製造などの分野の企業が生成するデータ量の増加も、組織がこのデータを効果的に活用し、AI を通じて実用的な洞察を引き出そうとしていることから、MLOps ソリューションの需要を促進しています。さらに、北米ではデータセキュリティとプライバシーに関連する規制とコンプライアンスの要件が増加しているため、組織はモデルのガバナンスと法的基準の遵守を確保するために、堅牢な MLOps プラクティスを採用するよう求められています。この地域には大手テクノロジープロバイダーとクラウドプラットフォームが存在し、これらの企業が多様な業界のニーズに対応する包括的な MLOps ツールとプラットフォームを提供しているため、市場の成長をさらに促進しています。さらに、北米では AI と機械学習の革新と研究に重点が置かれているため、高度な MLOps ソリューションの開発が促進され、市場の拡大に貢献しています。 ML モデルの複雑さが増し、継続的な監視と最適化の必要性が高まるにつれ、モデル パフォーマンスの管理と持続的なビジネス価値の確保における MLOps の重要性も浮き彫りになっています。組織が急速に進化する市場で競争力を維持しようと努める中、MLOps は戦略的投資となり、ML イニシアチブを効果的に管理および運用できるようになります。全体として、北米の MLOps 市場は、強力な技術基盤、AI への多額の投資、高度な ML ライフサイクル管理ソリューションに対するニーズの高まりにより、成長する見込みです。

最近の開発

• 2023 年 4 月、 ClearML は、オープンソースの MLOps プラットフォーム内で継続的な機械学習のための新しい機能を導入し、世界的な需要の高まりに対応しました。最新機能の 1 つに、ClearML エンタープライズ ユーザーが開発環境から直接アプリケーションをデプロイし、デプロイ プロセスを合理化して運用効率を高めることができる Sneak Peek アプリケーションがあります。
• 2023 年 11 月、 Philips は、Amazon SageMaker 上に構築された MLOps プラットフォームを活用して、AI 主導型ソリューションの実装を迅速化しました。同社は、診断、イメージング、個人の健康、治療、コネクテッド ケアなど、さまざまな分野で人工知能を活用し、イノベーションと運用効率を高めています。
• 2023 年 10 月、 ZenML は、ドイツでの機械学習運用を強化するために 730 万ドルの資金を調達しました。この投資は、機械学習モデルの構築、展開、管理のプロセスを簡素化するように設計された ZenML のオープンソース MLOps プラットフォームに対するサポートと勢いの高まりを反映しています。
• 2023 年 11 月 DataRobot は Cisco と新たなパートナーシップを確立し、Evolutio と共同で開発した Cisco Full-Stack Observability (FSO) プラットフォーム向けの MLOps ソリューションを発表しました。このソリューションは、生成 AI および予測 AI アプリケーションにエンタープライズ グレードの可観測性を提供し、デプロイメントの最適化とスケーリングをサポートし、顧客に提供される全体的なビジネス価値を高めます。
• 2023 年 4 月MLflow は、オープンソースの機械学習プラットフォームのアップグレード バージョンである MLflow 2.3 をリリースしました。このバージョンでは、機能が強化され、LLMOps サポートも強化されています。このアップデートでは、プラットフォームの大規模言語モデル (LLM) の展開と管理機能を強化し、LLM を既存の機械学習操作にシームレスに統合する革新的な機能が導入されています。

主要な市場プレーヤー

• IBM Corporation
• Alphabet Inc.
• Microsoft Corporation
• Hewlett Packard Enterprise会社
• Amazon Web Services, Inc.
• DataRobot, Inc.
• NeptuneLabs GmbH
• Alteryx
• Dataiku Inc,
• GAVS Technologies Private Limited,
• Cloudera, Inc.
• Databricks, Inc.