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自動機械学習の世界市場2024年-2030年：市場規模、シェア、動向分析

■ 英語タイトル：Automated Machine Learning Market Size, Share & Trend Analysis Report By Offering (Solution, Services), By Enterprise Size, By Application, By Vertical, By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030

調査会社Grand View Research社が発行したリサーチレポート（データ管理コード：GRV24SEP0074）■ 発行会社/調査会社：Grand View Research
■ 商品コード：GRV24SEP0074
■ 発行日：2024年7月
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■ 調査対象地域：グローバル
■ 産業分野：IT
■ ページ数：150
■ レポート言語：英語
■ レポート形式：PDF
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*** レポート概要（サマリー）***

自動機械学習市場の成長と動向
Grand View Research, Inc.の最新レポートによると、世界の自動機械学習市場規模は2030年までに219億6970万米ドルに達し、2024年から2030年までの年平均成長率は42.2％で成長すると予測されています。高度な不正検出ソリューションに対するニーズの高まりを背景に拡大する世界市場規模。教師ありニューラルネットワークを含むデータ分析技術は、予測、クラスタリング、分類を通じて不正を検出するために非常に求められています。

企業は、顧客の信頼を高め、法令遵守を徹底するために、自動機械学習（AutoML）に投資すると予想されます。AutoMLは、反復的で時間のかかる作業を自動化する生来のプロセスです。これにより、開発者、アナリスト、データサイエンティストは、生産性、効率性、および高いスケールでMLモデルを構築することができます。AutoMLは、機械学習モデルの実装とトレーニングに必要な知識ベースのリソースを最小限に抑えるために支持を得ています。

クラウドベースのセグメントは、カスタムMLモデルのトレンドとスケーラビリティの要求により、顕著な成長を示すでしょう。クラウドベースのAutoMLは、画像認識、トレーニング、モデル管理のために企業全体でトレンドとなっています。さらに、生産可能なモデルのターンアラウンドタイムの短縮、精度の向上、シンプルなグラフィカル・ユーザー・インターフェースなどのいくつかの要因が、クラウド自動機械学習への投資を企業に促しています。

さらに、不正検出が市場の成長を大きく促進しています。この傾向は主に、疑わしい活動のリアルタイム監視によるものです。金融サービスの不正利用をなくそうとする動きが顕著になり、AutoMLソリューションとサービスのニーズがさらに高まるでしょう。オンライン・クレジットカード詐欺の増加や、財布や携帯電話を通じた取引の急増は、詐欺検出のためのAutoMLツールの需要をさらに促進するでしょう。

さらに、ヘルスケア分野では、病気の進行予測、治療計画、臨床情報抽出、患者ケアにAutoMLが使用されていることから、AutoMLソリューションの拡大が重視されるでしょう。自動機械学習サービスは、糖尿病診断や電子カルテ（EHR）、アルツハイマー病診断分析におけるMLアルゴリズムの適用を拡大する可能性があります。例えるなら、2020年12月、グーグルは、医療従事者がスケーラブルで反復可能な方法で医療文書を評価・レビューできるよう、AutoML Entity Extraction for Healthcareとhealthcare Natural Language APIを展開しました。

自動機械学習市場レポートハイライト

– 提供サービスに基づくと、サービスセグメントが市場をリードし、2023年の世界収益の52.4%を占めました。自動機械学習（AutoML）サービスは、機械学習ワークフローのさまざまな段階を簡素化・自動化し、データサイエンスや機械学習の豊富な専門知識を持たないユーザーでも利用しやすくすることを目的としています。

– 自動機械学習ソリューションは、機械学習モデルの開発と導入に関わるタスクを自動化するように設計されています。これにより、企業は、データサイエンスや機械学習の専門知識がなくても、機械学習の力を簡単に活用できるようになります。

– 企業規模に基づき、自動機械学習市場は中小企業と大企業に分類されます。大企業では、クラウドベースのAutoMLプラットフォームとサービスの採用が進んでいます。クラウドプラットフォームのスケーラブルで費用対効果の高いインフラは、機械学習モデルのトレーニングと展開を容易にします。

– 機械学習の導入は、中小企業（SME）の間で急速に拡大しています。リソースが限られていることが多い中小企業では、大規模なデータセットを分析するために特別な専門知識が必要になる場合があります。機械学習プラットフォームとテクノロジーは、データ分析プロセスを自動化し、中小企業が最小限の手作業でデータから価値ある洞察を得られるようにします。

– 近年、クラウドベースのAutoMLソリューションが大きな支持を得ており、自動機械学習機能を活用するための便利でスケーラブルな方法を企業や組織に提供しています。

– 自動機械学習（AutoML）市場は、欠損値の検出、データフォーマットの問題の修正、機械学習モデルの精度に影響を与える可能性のある異常値の除去など、データエラーの特定と修正のプロセスを合理化します。

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*** レポート目次（コンテンツ）***

目次

第1章. 方法論と範囲
1.1. 市場セグメンテーションとスコープ
1.2. 調査方法
1.2.1. 情報収集
1.3. 情報・データ分析
1.4. 方法論
1.5. 調査範囲と前提条件
1.6. 市場形成と検証
1.7. 国別セグメントシェア算出
1.8. データソース一覧
第2章. エグゼクティブサマリー
2.1. 市場の展望
2.2. セグメントの展望
2.3. 競合他社の洞察
第3章 自動機械学習市場 自動機械学習市場の変数、動向、スコープ
3.1. 市場系統の展望
3.2. 市場ダイナミクス
3.2.1. 市場促進要因分析
3.2.2. 市場阻害要因分析
3.2.3. 業界の課題
3.3. 自動機械学習市場の分析ツール
3.3.1. 業界分析 – ポーターの分析
3.3.1.1. サプライヤーの交渉力
3.3.1.2. 買い手の交渉力
3.3.1.3. 代替の脅威
3.3.1.4. 新規参入による脅威
3.3.1.5. 競争上のライバル
3.3.2. PESTEL分析
3.3.2.1. 政治情勢
3.3.2.2. 経済・社会情勢
3.3.2.3. 技術的ランドスケープ
3.4. ペインポイント分析
第4章. 自動機械学習市場 提供予測とトレンド分析
4.1. セグメントダッシュボード
4.2. 自動機械学習市場： オファリングの動向分析、百万米ドル、2023年および2030年
4.3. ソリューション
4.3.1. ソリューション自動機械学習市場の収益予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
4.4. サービス
4.4.1. 提供型自動機械学習市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
第5章. 自動機械学習市場 企業規模の推定と動向分析
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. 自動機械学習市場： 企業規模の動向分析、百万米ドル、2023年および2030年
5.3. 中小企業
5.3.1. 中小企業の企業規模市場の収益推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
5.4. 大企業
5.4.1. 大企業の企業規模市場の売上高推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
第6章. 自動機械学習市場 展開の推定と動向分析
6.1. セグメントダッシュボード
6.2. 自動機械学習市場： 展開動向分析、百万米ドル、2023年、2030年
6.3. クラウド
6.3.1. クラウド展開市場の収益予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
6.4. オンプレミス
6.4.1. オンプレミス展開市場の収益予測および予測、2017年～2030年（百万米ドル）
第7章. 自動機械学習市場 アプリケーションの推定と動向分析
7.1. セグメントダッシュボード
7.2. 自動機械学習市場： アプリケーション動向分析、USD Million、2023年および2030年
7.3. データ処理
7.3.1. データ処理市場の収益推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
7.4. フィーチャーエンジニアリング
7.4.1. フィーチャーエンジニアリング市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
7.5. モデル選択
7.5.1. モデル選択市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
7.6. ハイパーパラメータ最適化チューニング
7.6.1. ハイパーパラメータ最適化チューニング市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
7.7. モデルアンサンブル
7.7.1. モデルアンサンブル市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
7.8. その他
7.8.1. その他市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
第8章. 自動機械学習市場 分野別推定と動向分析
8.1. セグメントダッシュボード
8.2. 自動機械学習市場： 分野別動向分析、百万米ドル、2023年および2030年
8.3. BFSI
8.3.1. BFSI市場の収益予測と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
8.4. 小売・電子商取引
8.4.1. 小売＆Eコマース市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
8.5. ヘルスケア
8.5.1. ヘルスケア市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
8.6. 政府・防衛
8.6.1. 政府・防衛市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
8.7. 製造業
8.7.1. 製造業市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
8.8. メディア・娯楽
8.8.1. メディア＆エンターテインメント市場の収益推計と予測、2017～2030年（USD Million）
8.9. 自動車・運輸
8.9.1. 自動車・運輸市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
8.10. IT・通信
8.10.1. IT＆通信市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
8.11. その他
8.11.1. その他市場の収益予測および予測、2017年～2030年（USD Million）
第9章. 自動機械学習市場 地域別推定と動向分析
9.1. 自動機械学習市場の地域別シェア（2023年・2030年）（百万米ドル
9.2. 北米
9.2.1. 北米の自動機械学習市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
9.2.2. 米国
9.2.2.1. 米国の自動機械学習市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.2.3. カナダ
9.2.3.1. カナダの自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.3. 欧州
9.3.1. 欧州の自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.3.2. 英国
9.3.2.1. イギリスの自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.3.3. ドイツ
9.3.3.1. ドイツの自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.3.4. フランス
9.3.4.1. フランスの自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.4. アジア太平洋地域
9.4.1. アジア太平洋地域の自動機械学習市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.4.2. 中国
9.4.2.1. 中国の自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.4.3. 日本
9.4.3.1. 日本の自動機械学習市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.4.4. インド
9.4.4.1. インドの自動機械学習市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.4.5. 韓国
9.4.5.1. 韓国の自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.4.6. オーストラリア
9.4.6.1. オーストラリア 自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.5. ラテンアメリカ
9.5.1. 中南米の自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.5.2. ブラジル
9.5.2.1. ブラジル自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.5.3. メキシコ
9.5.3.1. メキシコの自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.6. 中東・アフリカ
9.6.1. 中東・アフリカ自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.6.2. 南アフリカ
9.6.2.1. 南アフリカの自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.6.3. サウジアラビア
9.6.3.1. サウジアラビアの自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
9.6.4. アラブ首長国連邦
9.6.4.1. UAEの自動機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
第10章 競争環境 競争環境
10.1. 企業の分類
10.2. 各社の市場ポジショニング
10.3. 参加企業の概要
10.4. 業績
10.5. 製品ベンチマーク
10.6. 企業ヒートマップ分析
10.7. 戦略マッピング
10.8. 企業プロフィール／リスト
IBM
Oracle
Microsoft
ServiceNow
Google LLC
Baidu Inc.
AWS
Alteryx
Salesforce
Altair
Teradata
H2O.ai
BigML
Databricks
Dataiku
Alibaba Cloud


※参考情報

自動機械学習（Automated Machine Learning、略してAutoML）は、機械学習モデルの構築、評価、選定、チューニングなどのプロセスを自動化する技術です。これにより、専門知識を持たないデータサイエンティストやエンジニアでも、容易に高性能なモデルを生成できるようになります。近年、データの膨大な増加とそれに伴う機械学習モデルの需要の高まりにより、AutoMLはますます注目されています。
AutoMLの主な種類には、データ前処理、モデル選択、ハイパーパラメータチューニング、特徴選択などが含まれます。データ前処理では、不完全なデータを補完したり、カテゴリデータを数値化するなどの手法が自動的に行われます。モデル選択では、与えられた問題に最適なアルゴリズムを選定し、必要に応じて複数のアルゴリズムを比較します。ハイパーパラメータチューニングは、モデルの性能を最大限に引き出すために、パラメータの最適化を自動で行うプロセスです。特徴選択では、データセットの中から有用な特徴を選び出す手法が採用されます。

AutoMLの用途は非常に広範で、ビジネスのさまざまな領域で活用されています。例えば、顧客分析や売上予測、リスク管理、異常検知など、日々の業務において多くの場面で利用されています。また、製造業や金融業界では、製品の品質管理や投資の意思決定にAutoMLが活用されるケースも増えています。さらに、医療分野では、病気の診断支援や新薬開発においてもAutoMLの技術が導入されています。

関連技術として、機械学習のフレームワークやツールが挙げられます。代表的なフレームワークには、GoogleのAutoML、MicrosoftのAzure Machine Learning、H2O.aiなどがあります。これらのツールは、ユーザーフレンドリーなインターフェースを持ち、高度なアルゴリズムを搭載しているため、簡単に機械学習モデルの構築が可能です。さらに、これらのプラットフォームは、複数のアルゴリズムを自動で試行し、最も適したモデルを選ぶ機能を持っています。

また、AutoMLは統計解析やデータマイニングといった従来のデータ分析手法とも連携しています。これらの手法を利用することで、自動化されたプロセスの結果をより深く理解し、モデルの解釈性を高めることができます。特に、解釈可能なAI（Explainable AI）が注目される中、AutoMLの技術においても、モデルの可視化や説明可能性に焦点を当てる動きが見られます。

自動機械学習の利点としては、開発時間の短縮やコスト削減、専門人材の負担軽減などが挙げられます。従来の機械学習プロセスでは、専門的な知識と技術が求められ、モデル構築には長い時間がかかっていましたが、AutoMLによってそのプロセスが大幅に簡素化されます。これにより、企業は迅速に市場の変化に対応し、競争力を高めることが可能となります。

ただし、AutoMLにはいくつかの課題も存在します。その一つは、モデルの解釈性です。自動的に生成されたモデルは、その内部の動作や結果が十分に理解されないことがあります。また、自動化の度合いが高まることで、モデルの信頼性や一般化能力に問題が生じる可能性もあります。特に、データが偏っている場合や少数のデータポイントしかない場合、AutoMLが最適なモデルを見つけることが難しくなることもあります。

このように、自動機械学習は現在のデータ駆動型のビジネス環境において重要な位置を占めています。その利便性や効率性から多くの企業が導入を進めている一方で、その課題についても注意を払う必要があります。今後も技術の進化に伴い、AutoMLはさらに進化し、より多くの分野での利用が期待されます。データサイエンティストやエンジニアだけでなく、さまざまな業種での活用が見込まれ、AIとマシンラーニングの進化に貢献していくことでしょう。


*** 自動機械学習の世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***

・自動機械学習の世界市場規模は？
→Grand View Research社は2024年の自動機械学習の世界市場規模をXXドルと推定しています。

・自動機械学習の世界市場予測は？
→Grand View Research社は2030年の自動機械学習の世界市場規模を219億6970万米ドルと予測しています。

・自動機械学習市場の成長率は？
→Grand View Research社は自動機械学習の世界市場が2024年～2030年に年平均42.2%成長すると展望しています。

・世界の自動機械学習市場における主要プレイヤーは？
→「IBM、Oracle、Microsoft、ServiceNow、Google LLC、Baidu Inc.、AWS、Alteryx、Salesforce、Altair、Teradata、H2O.ai、BigML、Databricks、Dataiku、Alibaba Cloudなど ...」を自動機械学習市場のグローバル主要プレイヤーとして判断しています。

※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、最終レポートの情報と少し異なる場合があります。

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※関連調査資料
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  • AIコードツールの世界市場2024年-2030年：市場規模、シェア、動向分析
  • AI画像ジェネレーターの世界市場2024年-2030年：市場規模、シェア、動向分析
  • サプライチェーンにおける人工知能（AI）の世界市場2024年-2030年：市場規模、シェア、動向分析
    • ※注目の調査資料
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    ※当市場調査資料(GRV24SEP0074 )"自動機械学習の世界市場2024年-2030年：市場規模、シェア、動向分析" (英文：Automated Machine Learning Market Size, Share & Trend Analysis Report By Offering (Solution, Services), By Enterprise Size, By Application, By Vertical, By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030)はGrand View Research社が調査・発行しており、H&Iグローバルリサーチが販売します。

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