自動機械学習 (AutoML) 市場規模 - 提供内容別 (ソリューション、サービス [コンサルティング、統合、導入])、導入モード別 (オンプレミス、クラウド)、企業規模別 (中小企業、大企業)、アプリケーション別、エンドユーザー別および予測、2024 - 2032 年

自動機械学習（AutoML）市場規模 - オファリング別（ソリューション、サービス[コンサルティング、統合、展開]）、展開モード別（オンプレミス、クラウド）、企業規模別（中小企業、大企業）、アプリケーション別、エンドユーザー別、予測、2024年 - 2032年

自動機械学習市場規模

自動機械学習市場規模は、2023年に14億米ドルと評価され、強化された研究開発努力により、2024年から2032年の間に30％を超えるCAGRを記録すると予測されています。組織が広範な専門知識なしに機械学習（ML）の力を活用しようと努める中、AutoMLはAI機能を民主化するための極めて重要なソリューションとして浮上しています。たとえば、2023 年 7 月、MIT の研究者は画期的なソリューション BioAutoMATED を開発しました。これは、自動化された機械学習システムで、モデルの選択とデータの前処理を簡素化し、関連する時間と労力を大幅に削減します。

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AI 主導のテクノロジーへの投資が増加する中、効率的でアクセスしやすい ML ツールの必要性が最も重要になっています。AutoML は、モデルの選択、ハイパーパラメータの調整、機能エンジニアリングを自動化するための ML パイプラインを合理化し、AI 導入の参入障壁を下げます。この需要の急増は、ヘルスケアから金融まで、データ主導の洞察がイノベーションと競争力に不可欠な業界全体で明らかです。 AutoML アルゴリズムとフレームワークを強化する研究が継続していることから、自動化された機械学習市場の軌道は安定したままであり、AI 環境におけるより広範なアクセス性と変革の可能性を約束すると予想されます。

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機械学習プロセスの簡素化における AutoML の有効性が研究でますます強調されるにつれて、企業はその利点を積極的に活用したいと考えています。AutoML は、モデル選択、ハイパーパラメータ調整、および機能エンジニアリングを自動化する機能を誇り、AI 導入の参入障壁を下げるだけでなく、効率と精度も向上させます。したがって、AutoML に関する研究の増加は、AI の未来を形作る上でのその極めて重要な役割を強調しています。たとえば、2023 年 8 月の調査では、AutoML がワイヤーライン ログと貯留層の特性を正確に予測し、手動分析を排除することで効率を高め、炭素排出量を削減できる可能性があることが示されました。
 

さらに、データ サイエンスの専門知識の不足は、ML を効果的に活用するための組織の取り組みにおいて重大なボトルネックとなっています。データ主導の洞察に対する需要が高まり続ける中、熟練したデータ サイエンティストの不足により、ML モデルの構築と展開の課題が悪化しています。そのため、AutoML は、ML パイプラインの重要な側面を自動化することで、このギャップに対処する上で重要な役割を果たします。モデルの選択、ハイパーパラメータの調整、機能エンジニアリングなどのプロセスを合理化することで、AutoML は専門的なスキルを持たない個人でも ML モデルを効率的に開発および展開できるようにしています。 ML 機能の民主化は、その導入を加速させるだけでなく、限られた専門家の才能への依存を減らしています。

AutoML 市場は急速に成長していますが、AutoML モデルの解釈可能性と透明性の欠如により、ある程度成長が制限される可能性があります。これらのシステムは複雑なプロセスを自動化するため、意思決定の方法を理解することが困難になり、説明責任と信頼に関する懸念がさらに高まります。さらに、AutoML ツールは、高度に専門化されたデータセットやニッチなデータセットの処理に苦労する可能性があり、さまざまなドメインにわたる適用性が制限されます。

自動機械学習市場の動向

AutoML 業界は、医療分野でのアプリケーションと研究の増加により、さらに大幅な成長を遂げると予想されています。医療提供者と研究者が患者ケアと医療研究に革命をもたらす AutoML の可能性を認識するにつれて、医療の課題に合わせた AI 主導のソリューションの需要が急増しています。 AutoML は、モデル選択や特徴エンジニアリングなどの複雑な機械学習タスクを自動化する機能を提供し、病気の診断、治療の最適化、創薬のための予測モデルの開発を効率化します。

さらに、医療データ分析のための AutoML 固有の方法論に関する進行中の研究は、その範囲を拡大し、ヘルスケア アプリケーションでの精度を高めています。これらの傾向は、医療慣行の変革と患者の転帰の改善における AutoML の有望な未来を示しています。一例を挙げると、2023 年 8 月には、診断神経放射線学における将来の使用に対する AutoML の適合性と有効性を調べるための調査が発表されました。その目的は、従来の機械学習モデルと比較して AutoML モデルを採用することの実現可能性とメリットを評価することでした。

自動機械学習市場分析

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提供に基づいて、自動機械学習市場はソリューションとサービスに分かれています。ソリューションセグメントは2023年に市場を支配し、2032年までに100億米ドルを超えると予測されています。企業が効率的でアクセスしやすいAIソリューションを求める中、AutoMLは、広範な専門知識を必要とせずに機械学習プロセスを合理化する極めて重要なサービスとして浮上しています。

AutoMLソリューションには、自動モデル選択からハイパーパラメータ調整まで、あらゆる規模と業界の組織に対応するためのさまざまな機能が含まれています。AI機能を民主化し、洞察を得るまでの時間を短縮するという約束により、スケーラブルでコスト効率が高く、ユーザーフレンドリーな機械学習ソリューションのニーズに支えられ、AutoMLソリューションの需要は急増し続けるでしょう。

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展開モードに基づいて、自動化された機械学習市場はクラウドとオンプレミスに分類されます。クラウドセグメントは、2023年に約66％の大きな市場シェアを占めました。企業が業務をクラウドに移行するにつれて、クラウドプラットフォームでホストされるAutoMLソリューションの魅力は飛躍的に高まっています。クラウド展開はスケーラビリティ、柔軟性、アクセシビリティを提供し、組織は大規模なインフラストラクチャや専門知識を必要とせずにAutoML機能を活用できます。

さらに、クラウドベースのAutoMLソリューションは、既存のワークフローやデータソースとのシームレスな統合を容易にし、価値実現までの時間を短縮し、競争力を強化します。クラウドベースのAutoMLの需要の急増は、AIを民主化し、業界全体でイノベーションを推進する上でのその極めて重要な役割を強調するでしょう。

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北米は、2023年に世界の自動機械学習市場の37％を超えるシェアを占めました。この地域全体で活気のある技術エコシステムがイノベーションを促進し、さまざまなセクターにわたるAutoMLアプリケーションの肥沃な土壌をさらに作り出しています。熟練したデータサイエンティストの不足とAI主導の洞察の必要性の高まりにより、多くの北米企業が機械学習プロセスを合理化するためにAutoMLに目を向けています。さらに、自動化と効率化への強い傾向により、アクセスしやすくスケーラブルなAI機能を提供するAutoMLソリューションの魅力が高まっています。

自動機械学習の市場シェア

Alphabet Inc.とAmazon Web Services、Inc.は、自動機械学習（AutoML）業界で15％を超える大きな市場シェアを占めています。これらの市場プレーヤーは、高まる市場競争を維持するために、パートナーシップベースの戦略と技術の進歩を試しています。同社は専用の研究開発を通じて、顧客固有のニーズを満たす AutoML の提供をカスタマイズしています。イノベーションと顧客満足への強いコミットメントにより、これらの企業は、効率的でアクセスしやすいAIソリューションに対する高まる需要を満たす最前線に立っています。

自動機械学習市場の企業

自動機械学習（AutoML）業界で事業を展開している主要企業は次のとおりです。

• Alphabet Inc.
• Alteryx
• Amazon Web Services, Inc.
• Dataiku
• DataRobot, Inc.
• Feature Labs
• H2O.ai.
• IBM Corporation
• Microsoft
• TIBCO Software Inc.

自動機械学習業界ニュース

• 2023年9月、富士通株式会社は、Linux Foundationと共同で、2023年の世界機械学習の市場拡大を見据えて、自動機械学習とAI公平性技術をオープンソースソフトウェア（OSS）として正式に導入しました。 「Open Source Summit Europe 2023」イベントで発表されました。
   
• 2023年7月、脳の健康とさまざまな病気の非侵襲的な血液ベースの診断テストのパイオニアであるDiamiR Biosciencesは、JADBioとの提携を発表しました。このコラボレーションは、JADBioのAutoMLプラットフォームとサービスを活用して予測モデルを作成することを目的としていました。

自動機械学習（AutoML）市場調査レポートには、業界の詳細な調査が含まれており、推定と予測が含まれています。 2021年から2032年までの以下のセグメントの収益（百万米ドル）による予測

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市場、提供内容別

• ソリューション
• サービス
  • コンサルティング
  • 統合
  • 導入

市場、導入モード別

• クラウド
• オンプレミス

市場、企業規模別

• SME
  • ソリューション
  • サービス
    • コンサルティング
    • 統合
    • 導入
• 大規模エンタープライズ
  • ソリューション
  • サービス
    • コンサルティング
    • 統合
    • 導入

市場、アプリケーション別

• データ処理
• 特徴量エンジニアリング
• モデル選択
• ハイパーパラメータの最適化とチューニング
• モデル アンサンブル
• その他

市場、エンドユーザー別

• IT および通信
• BFSI
• 小売
• 自動車
• メディアおよびエンターテイメント
• その他

上記の情報は、以下の地域と国について提供されています

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• ヨーロッパ
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • ロシア
  • イタリア
  • スペイン
  • その他のヨーロッパ
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • ANZ
  • 東南アジア
  • その他のアジア太平洋
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
  • ラテンアメリカのその他の国
• MEA
  • UAE
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • MEA のその他の国

よくある質問 (FAQ)

自動化された機械学習市場の規模はどのくらいですか?

自動機械学習（AutoML）の市場規模は、熟練したデータサイエンティストや機械学習エンジニアの不足により、2023年に14億米ドルを記録し、2024年から2032年にかけて30％のCAGRで成長すると予想されています。

なぜAutoMLソリューションの需要が高まっているのでしょうか？

ソリューションセグメントは、あらゆる規模や業界の組織に対応するための自動モデル選択やハイパーパラメータ調整などの機能により、2032年までに100億米ドルを超える規模になると推定されています。

北米における自動機械学習業界の成長に影響を与える要因は何ですか？

熟練したデータサイエンティストの不足とAI主導の洞察の必要性の高まりにより、北米市場は2023年に37％以上のシェアを占めました。

自動機械学習市場の主要プレーヤーは誰ですか？

Alphabet Inc.、Alteryx、Amazon Web Services, Inc.、Dataiku、DataRobot, Inc.、Feature Labs、H2O.ai.、IBM Corporation、Microsoft、TIBCO Software Inc. は、世界の主要な自動機械学習 (AutoML) 企業の一部です。