機械学習市場：企業タイプ別（中小企業、大企業）、導入（クラウド、オンプレミス）、エンドユーザー業界別（医療、小売）、地域別、2024～2031年

機械学習市場の評価 – 2024-2031

この膨大な量の情報から貴重な洞察とパターンを抽出する機械学習アルゴリズムの必要性が高まっていることが、機械学習の市場を推進しています。自律走行車、ドローン、ロボットの開発は、ナビゲーションに機械学習に大きく依存しており、市場規模は2024年に102億4,000万米ドルを超え、2031年までに約2,000億8,000万米ドル

さらに、新しいアルゴリズム、テクニック、モデルを含む人工知能（AI）研究の継続的な進歩が、機械学習の採用を促進しています。企業は反復的なタスクを自動化するために機械学習を活用することが増えており、市場は 2024 年から 2031 年にかけて CAGR 10.9% で成長すると見込まれています。

機械学習市場定義/概要

機械学習は人工知能 (AI) のサブセットであり、各タスクに対して明示的にプログラムすることなく、コンピューターが学習して予測や決定を行えるようにするアルゴリズムと統計モデルの開発に重点を置いています。本質的には、機械にデータから学習することを教えることです。

このテクノロジーは、話し言葉をテキストに書き起こし、話し言葉のコマンドを理解することができます。このテクノロジーは、Siri、Alexa、Google Assistant などの仮想アシスタント、音声制御デバイス、音声テキスト変換システムで使用されています。機械学習モデルは、金融取引のパターンと異常を分析して、不正行為をリアルタイムで検出します。銀行、クレジットカード会社、eコマースプラットフォームは、これらのシステムを使用して不正行為を防ぎ、取引を保護します。

機械学習は、医療画像分析 (MRI、CT スキャンなど)、病気の診断、個別治療の推奨、創薬、ゲノミクス、患者のモニタリングに使用されます。機械学習は、ロボットシステムが経験から学び、新しい環境に適応し、物体の把持、操作、ナビゲーションなどの複雑なタスクを実行するために不可欠です。機械学習アルゴリズムは、市場データを分析し、パターンを識別し、金融市場で高頻度取引の決定を下します。また、人工ニューラル ネットワークを利用した機械学習のサブセットは急速に進歩しており、画像認識や音声合成などのタスク用のより正確なモデルを実現しています。

データ生成の増加によって機械学習の採用はどのように増加するのでしょうか?

ソーシャル メディア、IoT デバイス、センサー、デジタル トランザクションなどのさまざまなソースからのデータの指数関数的な増加により、機械学習ソリューションの需要が高まっています。企業はこれらの大規模なデータセットから洞察と価値を引き出そうとしており、機械学習テクノロジーの採用を促進しています。

また、コンピューティング テクノロジー、クラウド コンピューティング、エッジ コンピューティング インフラストラクチャの継続的な進化により、複雑な機械学習モデルのトレーニングと展開に必要な計算能力とスケーラビリティが提供されます。これにより、組織は大規模かつリアルタイムで機械学習を活用できます。

これに加えて、政府、企業、ベンチャー キャピタル企業による機械学習の研究、開発、イノベーションへの投資と研究が増加しています。この投資は、技術の進歩を促進し、機械学習ソリューションの商業化を加速し、市場を拡大します。

さらに、大規模で複雑なデータセットから実用的な洞察を抽出する必要性が高まっていることから、機械学習を含む高度な分析ソリューションの需要が高まっています。金融、ヘルスケア、小売、通信などの業界の組織は、機械学習を活用してビッグデータを分析し、データ主導の意思決定を行っています。

機械学習の理解と認識が限られているため、その応用が制限されるでしょうか?

多くの組織、特に中小企業 (SME) では、機械学習テクノロジーとその潜在的な応用に対する理解が限られている可能性があります。認識、教育、専門知識が不足していると、機械学習ソリューションの採用が妨げられ、市場の成長が鈍化する可能性があります。

また、機械学習、データサイエンス、人工知能の専門知識を持つ熟練した専門家が不足しています。組織にとって、有能な人材の採用と維持は困難であり、機械学習ソリューションを効果的に開発および展開する能力を制限しています。

これに加えて、多くの機械学習モデル、特にディープラーニングモデルは複雑で不透明であるため、解釈や説明が困難です。この解釈可能性の欠如は、特に医療や金融などのハイステークスのアプリケーションで、信頼、説明責任、規制遵守に関する懸念を引き起こします。

さらに、機械学習モデルでは、効果的なトレーニングのために大量の高品質のラベル付きデータが必要です。ただし、ラベル付きデータの取得には、特に特殊またはニッチなアプリケーションの場合、時間と費用がかかります。さらに、偏ったデータセットや不完全なデータセットは、偏ったモデル予測や不正確なモデル予測につながる可能性があります。

カテゴリごとの洞察力

クラウドベースの展開の採用の増加が機械学習市場を牽引するか?

クラウドベースの展開セグメントが機械学習市場を支配しています。 クラウド プラットフォームは事実上無制限の計算リソースを提供するため、組織は需要に応じて機械学習ワークロードを動的に拡張できます。この拡張性は、大規模なデータセットで大規模なモデルをトレーニングし、変動するワークロードを効率的に処理するために不可欠です。

また、クラウドベースの機械学習サービスは、インフラストラクチャのプロビジョニング、構成、メンテナンスの複雑さを抽象化するため、組織は機械学習モデルの構築と展開に集中できます。自動化されたワークフロー、事前構成された環境、マネージド サービスにより、技術的な専門知識が限られているユーザーでも、展開と管理のタスクが簡素化されます。

さらに、クラウド プラットフォームは他のクラウド サービス、データ ソース、分析ツールとのシームレスな統合を提供し、エンドツーエンドの機械学習ワークフローを促進します。組織は、データの保存、処理、視覚化、統合にクラウドネイティブ サービスを活用して、一貫性のあるスケーラブルな機械学習パイプラインを作成できます。

さらに、クラウド プロバイダーは世界中でデータ センターを運営しているため、組織はユーザーや顧客の近くに機械学習モデルを展開して、低レイテンシの推論と優れたパフォーマンスを実現できます。さらに、クラウドベースの機械学習サービスは、インターネット接続があればどこからでもアクセスでき、コラボレーションやリモートワークが可能になります。

大企業における機械学習の利用が増加する要因とは?

機械学習市場は大企業セグメントが主流です。大企業は通常、機械学習ソリューションの研究、開発、実装に投資する財源が豊富です。人材、インフラストラクチャ、テクノロジーパートナーシップの獲得に多額の予算を割り当てることができるため、イノベーションの最前線に留まることができます。

また、大企業は多くの場合、業務、顧客とのやり取り、サプライチェーン活動から生成される膨大な量のデータを保有しています。この豊富で多様なデータにより、実用的な洞察を提供し、プロセスを最適化し、ビジネス価値を高める高度な機械学習モデルをトレーニングできます。

これに加えて、大企業は多くの場合、深いドメイン専門知識と業界知識を持っており、これは特定の業種に合わせた機械学習ソリューションの開発と展開に役立ちます。医療、金融、製造、小売など、大企業は業界の専門知識を活用して、影響力のある機械学習アプリケーションを作成できます。

さらに、大企業は、データサイエンス、機械学習、人工知能の分野でトップクラスの人材を引き付けることができます。データサイエンティスト、エンジニア、ドメインエキスパートの専用チームを構築して機械学習プロジェクトに取り組む余裕があり、イノベーションと競争力を促進します。

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国/地域別の洞察力

北米の強力なエコシステムとインフラストラクチャは、機械学習市場を成熟させるでしょうか?

北米は、機械学習と人工知能に重点を置くテクノロジーベンダー、クラウドプロバイダー、ベンチャーキャピタル企業、学術機関の強力なエコシステムを誇っています。このエコシステムは、コラボレーション、投資、知識の共有をサポートし、イノベーションと市場の成長を促進します。

また、北米は、データサイエンス、機械学習、コンピューターサイエンスの分野で世界中から優秀な人材を集めています。この地域の有力な大学や研究機関は、機械学習の最先端のプログラムと研究機会を提供しており、熟練した労働力とイノベーションのパイプラインに貢献しています。

これに加えて、北米には、機械学習の研究、開発、製品イノベーションに多額の投資をしている Google、Amazon、Microsoft、IBM、Facebook などの大手テクノロジー企業が拠点を置いています。これらの企業は、採用を促進し、機械学習機能へのアクセスを民主化するクラウドベースの機械学習プラットフォーム、ツール、サービスを提供しています。

また、北米の多様な顧客ベースは機械学習ソリューションの需要を促進し、企業がプロセスを自動化し、顧客体験を向上させ、デジタル経済で競争力を維持できるようにしています。

アジア太平洋地域でのデジタル変革の高まりは、機械学習の採用を促進するでしょうか?

アジア太平洋諸国は、インターネットの普及、スマートフォンの採用、eコマースの成長などの要因により、さまざまな業界で急速なデジタル変革を遂げています。金融、小売、ヘルスケア、製造、輸送などの分野の組織は、機械学習を活用して革新を起こし、デジタル経済で競争力を維持しています。

これに加えて、アジア太平洋地域には、バンガロール、シンガポール、上海、ソウルなどの都市に急成長しているスタートアップコミュニティ、研究機関、テクノロジーハブを備えた活気のあるテクノロジーエコシステムがあります。これらのハブは、人材を引き付け、イノベーションを促進し、機械学習の研究、開発、起業家精神の中心地として機能します。

また、APAC諸国には、教育、トレーニング、人材開発への投資によって、熟練したエンジニア、データサイエンティスト、AIプロフェッショナルの大規模なプールがあります。この地域の大手大学や研究機関は、データサイエンス、機械学習、人工知能の専門プログラムを提供しており、需要の高いスキルを持つ卒業生を輩出しています。

競争環境

機械学習市場の競争環境は、市場シェアを獲得し、イノベーションを推進することを目指す主要プレーヤー間の激しい競争が特徴です。これらの企業は、膨大なリソース、研究能力、世界的なリーチを活用して、最先端のソリューションを提供し、市場の成長を促進しています。さらに、新興企業、ニッチプレーヤー、オープンソースコミュニティの活気あるエコシステムが競争環境に貢献し、機械学習に対する専門的なソリューション、ドメインの専門知識、革新的なアプローチを提供しています。戦略的パートナーシップ、M＆A活動、人材とテクノロジーへの投資により、競争がさらに激化し、市場の進化するダイナミクスが形成されます。機械学習の需要が業界全体で高まり続けるにつれて、競争は引き続き激しくなり、プレーヤー間の継続的なイノベーションと市場の差別化が促進されると予想されます。機械学習市場で活動している著名な企業には、以下の企業が含まれます。

• Google
• Amazon
• Microsoft
• IBM
• Facebook
• Apple
• NVIDIA
• Salesforce
• Adobe
• Intel
• Baidu
• Alibaba Cloud
• Tencent
• OpenAI
• Palantir Technologies
• Databricks
• SAP
• ai
• Zymergen
• UiPath

最新の開発状況

• 2022年1月、Acquiaは顧客生涯価値を高め、小売業者に包括的なビジネスビューを提供し、マーケティングおよび販売戦略の理解を支援する小売MLモデルを導入しました。
• 2021年4月、Microsoftは機械学習を強化するためにさまざまな分野でオープンデータベースを立ち上げました。

レポートの範囲

機械学習市場、カテゴリ別

企業タイプ

• 中小企業 (SME)
• 大企業

導入

• クラウド
• オンプレミス

エンドユーザー業種

• 小売
• IT および通信
• 銀行、金融サービス、保険 (BFSI)
• 自動車および運輸
• 広告およびメディア
• 製造業

市場調査の研究方法

研究方法と調査研究のその他の側面について詳しくは、弊社のまでお問い合わせください。

このレポートを購入する理由

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、各地域内で市場に影響を与えている要因を示します 主要プレーヤーの市場ランキング、およびプロファイルされた企業の過去5年間の新しいサービス/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 企業概要、企業洞察、製品ベンチマーク、SWOT分析を含む広範な企業プロファイル主要な市場プレーヤー 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における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 バリュー チェーン市場ダイナミクス シナリオを通じて市場に関する洞察を提供し、今後数年間の市場の成長機会を提供します 6 か月間の販売後アナリスト サポート

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