世界の MLOps 市場規模 - 業種別 (BFSI、メディアおよびエンターテインメント)、コンポーネント別 (プラットフォーム、ソフトウェア)、導入モード別 (オンプレミス、クラウド)、組織規模別 (大企業、中小企業)、地域範囲および予測

MLOps 市場規模と予測

MLOps 市場規模は 2023 年に 19 億 250 万米ドルと評価され、2030 年までに 239 億 4595 万米ドルに達すると予測されています。市場は、2024 年から 2030 年にかけて CAGR 37.22% で成長すると予測されています。

監視機能の向上と生産性の向上による効率性の向上、および AI 実装の迅速化が、市場の成長を促進する要因です。グローバル MLOps 市場レポートは、総合的な市場評価を提供します。このレポートでは、市場で重要な役割を果たしている主要なセグメント、トレンド、推進要因、制約、競合状況、要因を包括的に分析しています。

グローバル MLOps 市場の概要

近年、機械学習 (ML) の分野は急速に進歩し、さまざまな業界にわたる可能性とアプリケーションの新しい時代を迎えています。ただし、ML モデルの急増に伴い、効果的な展開と管理の必要性がますます明らかになっています。ここで、MLOps（機械学習運用）が重要な分野として登場し、機械学習モデルのエンドツーエンドのライフサイクルを合理化する体系的なアプローチを提供します。

MLOps は、運用環境での機械学習モデルの展開、管理、監視に関連するプロセスを強化および自動化することを目的とした一連のプラクティスとツールとして定義できます。これは、従来は別々だったデータ サイエンスと IT 運用の領域間の橋渡しとして機能し、モデル開発から展開と保守へのシームレスな移行を保証します。

MLOps は、モデル開発から展開、継続的な管理までのさまざまな段階を含む、機械学習ライフサイクル全体にわたって適用されます。MLOps は、データ サイエンティスト、ソフトウェア開発者、運用チーム間のコラボレーションを促進します。効果的なコミュニケーションを促進することで、モデル開発の目標が展開と運用化の要件と一致するようにします。従来のソフトウェア開発と同様に、MLOps のバージョン管理は重要です。これにより、チームはコードとデータの両方の変更を追跡でき、再現性、監査可能性、必要に応じて変更をロールバックできるようになります。 MLOps は CI/CD の原則を取り入れて、ML モデルのテスト、構築、展開を自動化します。これにより、モデルの展開がより高速かつ信頼性が高くなり、組織は変化するビジネス ニーズに迅速に対応できるようになります。MLOps は Infrastructure as Code を活用して、ML モデルの展開と提供に必要なインフラストラクチャを定義および管理します。このプラクティスにより、モデル展開の一貫性、再現性、スケーラビリティが向上します。

MLOps には、モデル パフォーマンスのリアルタイム監視、コンセプト ドリフトの検出、モデル バージョンの管理を行うツールとプラクティスが含まれています。これにより、モデルは動的な環境でも正確で信頼性の高い予測を継続的に提供できます。MLOps は、効率的なリソース管理のソリューションを提供することで、ML システムのスケーリングの課題に対処します。これには、さまざまなワークロードを処理するための計算能力、ストレージ、その他のインフラストラクチャ コンポーネントの最適化が含まれます。データのセキュリティとプライバシーに関する懸念が高まる中、MLOps は ML ワークフローへのセキュリティ対策の統合を重視しています。これにより、データとモデルの両方が規制基準に準拠し、機密情報が保護されます。 MLOps は、実際のパフォーマンスとユーザー フィードバックに基づいてモデルを継続的に改善するためのフィードバック ループの確立を推奨します。この反復プロセスにより、時間の経過とともに ML モデルの適応性と有効性が向上します。

グローバル MLOps 市場の概要

機械学習 (ML) の動的な環境では、データ サイエンティスト、エンジニア、運用担当者のチームが協力してモデルを開発から本番環境に移行しますが、ML プロセスの標準化は極めて重要な役割を果たします。標準化へのこの傾向は、チームワークを強化するだけでなく、MLOps セクターの市場推進力としても機能します。

標準化により、ML ワークフローへの一貫したアプローチが保証され、エラーのリスクが軽減され、再現性が向上します。これは、複数のチーム メンバーが ML ライフサイクルのさまざまな段階に関与しているシナリオで特に重要です。たとえば、データ サイエンス チームと IT 運用チーム全体で一貫したバージョン管理プラクティスを実行すると、モデルの展開中に問題が発生するのを防ぐことができます。再現性は科学研究の基本的な側面であり、ML にも当てはまります。データの前処理、モデルのトレーニング、評価などのプロセスを標準化することで、チームは確実に結果を再現できます。これは、モデルのパフォーマンスを検証し、実験を実施し、チームメンバー間のコラボレーションを促進するために不可欠です。

MLOps の分野は、機械学習 (ML) モデルを正常に展開するための重要なコンポーネントとして注目を集めていますが、市場は人材の専門知識不足という大きな制約に直面しています。この課題は、MLOps の複雑さを効果的に乗り越えるために必要な学際的な知識を持つ熟練した専門家の不足に関係しています。

MLOps には、データの準備、モデルのトレーニング、展開、監視、継続的な改善にわたるさまざまなアクティビティが含まれます。人材の専門知識が不足していると、これらの複雑なワークフローを調整するときに課題が生じる可能性があります。たとえば、データ サイエンスと IT 運用のシームレスな統合を確保するには、両方の分野の専門知識が必要であり、知識のギャップは非効率性につながる可能性があります。倫理的配慮、コンプライアンス、責任ある AI プラクティスを含むモデル ガバナンスは、MLOps の重要な側面です。専門知識が不足すると、ガバナンス フレームワークが不十分になり、モデルの偏りや規制要件への非準拠などの問題が発生するリスクがあります。組織は、これらの課題に効果的に対処するために、データ サイエンスとガバナンスの原則の両方に精通した人材を必要としています。

銀行、金融サービス、保険 (BFSI) 部門は、機械学習 (ML) アプリケーションの使用拡大により、大きな変革を遂げています。この進化により、ML モデルの導入、監視、管理を効率化するプラクティスとツールである MLOps に大きな市場機会が生まれています。

ML アルゴリズムは、BFSI 部門における不正検出と防止を強化する上で極めて重要な役割を果たします。トランザクション パターン、ユーザーの行動、履歴データを分析することで、ML モデルは不正行為を示す異常を特定できます。MLOps は、これらのモデルを大規模に導入および管理する上で不可欠となり、リアルタイムの監視と新たな脅威への対応を保証します。機械学習は、BFSI 部門の信用スコアリングとリスク管理プロセスを再構築しています。 ML モデルは、さまざまなデータ ソースを分析して、個人や企業の信用力をより正確に評価できます。MLOps は、これらのモデルを既存のワークフローにシームレスに統合し、金融機関がデータに基づく意思決定を効率的かつ確実に行えるようにします。

ML を活用したチャットボットと仮想アシスタントは、BFSI セクターの顧客サービスに不可欠なものになりつつあります。これらの AI 主導のソリューションは、自然言語処理を活用して顧客の問い合わせを理解し、パーソナライズされたサポートを提供します。MLOps は、これらの会話型 AI モデルの効果的な展開と継続的な改善を保証し、全体的な顧客エクスペリエンスを向上させます。投資銀行の分野では、機械学習はアルゴリズム取引や高度な投資戦略の開発に使用されています。ML モデルは、市場動向、ニュースの感情、履歴データを分析して、情報に基づいた取引決定を下します。 MLOps は、高頻度取引環境でのこれらのモデルの展開の管理、パフォーマンスの最適化、信頼性の確保に役立ちます。

世界の MLOps 市場：セグメンテーション分析

世界の MLOps 市場は、業種、コンポーネント、展開モード、組織規模、および地域に基づいてセグメント化されています。

MLOps 市場、業種別

• BFSI
• メディアとエンターテイメント
• IT と通信
• 製造
• ヘルスケア
• 小売と E コマース
• エネルギーとユーティリティ
• その他

業種別では、BFSI セグメントが 2022 年に 26.52% という最大の市場シェアを占め、予測期間中に 40.53% の CAGR で成長すると予測されています。銀行、金融サービス、保険 (BFSI) 部門では、MLOps が変革の原動力となり、機械学習 (ML) の機能を活用して業務のさまざまな側面を強化しています。BFSI における機械学習と業務の融合は、単なる技術統合ではなく、プロセスを合理化し、意思決定を強化し、リスクを軽減する戦略的アプローチです。

MLOps は、取引パターン、ユーザーの行動、履歴データを継続的に分析して不正行為を示す異常を特定する高度な不正検出モデルの開発と導入に役立ちます。フィンテック企業の Revolut は、不正検出システムを強化するために MLOps を採用しています。システムは、トランザクションをリアルタイムで監視することにより、異常なパターンを識別し、潜在的な不正行為にすぐにフラグを立てて、セキュリティを強化し、ユーザーの金融資産を保護することができます。

MLOps 市場、コンポーネント別

• プラットフォーム
• ソフトウェア

コンポーネントに基づいて、プラットフォームセグメントは 2022 年に 81.77% の最大の市場シェアを占め、予測期間中に 38.03% の最高の CAGR で成長すると予測されています。MLOps プラットフォームは、機械学習運用の複雑な世界に進出する組織の基盤として機能し、機械学習モデルのエンドツーエンドのライフサイクルを合理化するための包括的なツールと機能を提供します。これらのプラットフォームは、コラボレーションを強化し、プロセスを自動化し、機械学習ワークフローのシームレスな展開と管理を保証するように設計されています。MLOps プラットフォームは、機械学習ワークフローの可能性を解き放ち、データサイエンスの実験をスケーラブルで信頼性の高い運用アプリケーションに変換するために必要なツールとインフラストラクチャを組織に提供します。これらのプラットフォームは、業界の多様なニーズに応え、機械学習のライフサイクル全体にわたってイノベーションと効率性を推進します。

MLOps 市場、導入モード別

• オンプレミス
• クラウド

導入モードに基づくと、オンプレミス セグメントは 2022 年に 50.27% の最大市場シェアを占め、市場価値は 9 億 5,640 万米ドルで、予測期間中に 34.88% の CAGR で成長すると予測されています。MLOps のオンプレミス導入とは、組織独自の物理データ センターまたは専用サーバー内に機械学習運用インフラストラクチャを実装することを指します。このモデルでは、モデルの開発、トレーニング、導入、監視を含むすべての MLOps プロセスがローカルで管理および実行されます。クラウドベースの導入が注目を集めていますが、機械学習ワークフローをより細かく制御したい組織にとっては、オンプレミス導入も依然として実行可能なオプションです。 MLOps のオンプレミス展開は、機械学習ワークフローに対する最大限の制御、セキュリティ、コンプライアンスを求める組織に戦略的な選択肢を提供します。業界全体のリアルタイムの例は、オンプレミス MLOps の多様な用途を浮き彫りにし、特定の組織のニーズに対応し、最高レベルのデータ制御とセキュリティを確保する上でのその役割を強調しています。

MLOps 市場、組織規模別

• 大企業
• 中小企業

組織規模に基づくと、大企業セグメントは 2022 年に 75.17% で最大の市場シェアを占め、予測期間中に 38.41% という最高の CAGR で成長すると予測されています。大企業で MLOps (機械学習オペレーション) を実装すると、さまざまな領域にわたって効率、イノベーション、ビジネスへの影響を促進し、多くのメリットがもたらされます。予測分析の強化から運用の最適化まで、MLOps は大企業が機械学習ワークフローの潜在能力を最大限に活用できるようにします。

MLOps により、大企業は機械学習モデルを活用して正確な予測と意思決定を行い、予測分析機能を強化することができます。これは、予測的な洞察が戦略的な意思決定と運用効率を推進する業界にとって特に有益です。小売大手の Walmart は、在庫管理を最適化するために MLOps を導入しました。機械学習モデルを利用することで、Walmart は消費者の需要をより正確に予測し、各店舗に適切な商品が適切な量在庫されるようにし、過剰在庫と在庫切れを最小限に抑えています。MLOps は機械学習モデルの導入と管理を合理化し、運用効率の向上につながります。大企業は反復的なタスクを自動化し、モデルをリアルタイムで監視し、ワークフローを最適化できるため、リソースを節約し、生産性を向上させることができます。General Electric (GE) は、航空部門の機器メンテナンスを最適化するために MLOps を適用しています。機器の故障を予測する機械学習モデルを導入することで、GE は積極的にメンテナンスをスケジュールし、ダウンタイムを最小限に抑え、運用全体の効率を向上させることができます。

MLOps 市場、地域別

• 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

地域別では、北米が 2022 年に 41.04% で最大の市場シェアを占め、予測期間中に 32.26% の CAGR で成長すると予測されています。北米は MLOps イノベーションの中心地であり、成熟したダイナミックな市場を示しています。この地域では MLOps プラクティスが浸透しており、大多数の企業がこれらの方法論を機械学習ワークフローに積極的に取り入れています。金融、ヘルスケア、テクノロジーなどの分野は、モデルの展開と管理を最適化する上での MLOps の変革の可能性を認識し、最前線に立っています。

北米の MLOps の世界には、最先端の MLOps ソリューションを提供するさまざまな企業が溢れています。Google、Microsoft、Amazon などの業界大手は、市場形成において極めて重要な役割を果たしてきました。さらに、DataRobot や Databricks などの専門企業が主要なプレーヤーとして台頭し、企業の多様なニーズに応える包括的な MLOps プラットフォームとサービスを提供しています。北米で主流となっているトレンドは、既存の DevOps フレームワークへの MLOps のシームレスな統合です。組織は、より高速で信頼性の高いモデル展開を目指して、データ サイエンティストと運用チーム間のコラボレーション文化を育むことに熱心です。エンドツーエンドの自動化、機械学習ワークフローの合理化、より効率的で俊敏な開発ライフサイクルの確保に重点が置かれています。

主要プレーヤー

グローバル MLOps 市場調査レポートでは、世界市場に重点を置いた貴重な洞察が提供されます。市場の主要プレーヤーには、Cloudera、Databricks、Inc.、Alteryx、Domino Data Lab、Inc.、DataRobot、Inc.、Seldon Technologies、Kubeflow、H2O.ai、ModelOp、Inc.、PostgresML、Dotscience、Iguazio、Valohai、Comet、Weights &

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経済的要因と非経済的要因の両方を含むセグメンテーションに基づく市場の定性的および定量的分析。各セグメントとサブセグメントの市場価値（10億米ドル）データの提供。最も急速な成長が見込まれ、市場を支配すると予想される地域とセグメントを示します。地域別の分析では、地域における製品/サービスの消費を強調し、各地域内の市場に影響を与えている要因を示します。主要企業の市場ランキング、およびプロファイルされた企業の過去 5 年間における新しいサービス/製品の発売、パートナーシップ、事業拡大、買収を組み込んだ競争環境。主要な市場プレーヤーの会社概要、会社の洞察、製品のベンチマーク、SWOT分析を含む広範な企業プロファイル。最近の動向に関する業界の現在および将来の市場見通し（新興地域と先進地域の両方の成長機会と推進要因、課題と制約を含む）。ポーターの5つの力の分析によるさまざまな視点からの市場の詳細な分析が含まれています。バリューチェーンを通じて市場への洞察を提供します。市場のダイナミクスシナリオ、および今後数年間の市場の成長機会。6か月間の販売後アナリストサポート。

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