カテゴリ： Bizwit Research & Consulting, IT/電子, 世界

世界の自動機械学習（Auto ML）市場2023-2030：ソリューション別（スタンドアロン/オンプレミス、クラウド）、自動化種類別（データ処理、機能エンジニアリング、モデリング、可視化）、エンドユーザー別（金融、小売＆電子商取引、医療、製造、その他）、地域別

■ 英語タイトル：Global Automated Machine Learning Market Size study & Forecast, by Solution (Standalone or On-Premise, Cloud), by Automation Type (Data Processing, Feature Engineering, Modeling, Visualization), by End Users (BFSI, Retail and E-Commerce, Healthcare, Manufacturing, Other End Users) and Regional Analysis, 2023-2030

調査会社Bizwit Research & Consulting社が発行したリサーチレポート（データ管理コード：BZW24MAY070）

■ 発行会社/調査会社：Bizwit Research & Consulting
■ 商品コード：BZW24MAY070
■ 発行日：2024年3月
最新版(2025年又は2026年)はお問い合わせください。
■ 調査対象地域：アメリカ、カナダ、イギリス、ドイツ、フランス、スペイン、イタリア、中国、インド、日本、オーストラリア、韓国、ブラジル、メキシコ、中東
■ 産業分野：IT
■ ページ数：約200
■ レポート言語：英語
■ レポート形式：PDF
■ 納品方式：Eメール（受注後3営業日）

■ 販売価格オプション（消費税別）

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*** レポート概要（サマリー）***

世界の自動機械学習市場は、2022年に約8.7億米ドルと評価され、予測期間2023年から2030年の間に43.90％以上の健全な成長率で成長すると予測されています。自動機械学習とは、実世界の問題に機械学習を適用するエンドツーエンドのプロセスを自動化するプロセスを指します。自動機械学習の目的は、機械学習を非専門家がより利用しやすくし、経験豊富な実務家のワークフローを合理化することです。これには、データの前処理、特徴エンジニアリング、モデルの選択、ハイパーパラメータのチューニング、モデルの展開など、機械学習パイプラインのさまざまなステップを自動化することが含まれます。自動機械学習市場は、データ量の増加や機械学習を搭載したチャットボットに対する需要の高まりなどの要因により拡大しています。その結果、自動機械学習の需要は、予測期間2023年から2030年の間に国際市場で徐々に増加しています。
大規模なデータセットには、より複雑な接続やパターンが含まれていることが多く、自動機械学習は、大量のデータへのアクセスを取得し、複雑なデータ構造を処理し、記録することができ、より洗練された正確なモデルをもたらします。Statistaによると、2020年の世界のデータ量は64.2ゼタバイトで、2025年には181ゼタバイトに達すると予測されています。自動機械学習市場を牽引するもう一つの重要な要因は、機械学習を搭載したチャットボットの需要の増加です。機械学習を搭載したチャットボットは、人間のような応答を理解し生成できるモデルの展開を必要とすることがよくあります。自動機械学習ツールは、迅速なモデル開発と展開を容易にし、組織は大規模な手動モデルチューニングを必要とせずにチャットボットソリューションを迅速に実装することができます。また、Statistaによると、世界のチャットボット市場は、2025年までに12.5億米ドルに達すると予測されています。さらに、クラウドベースの機械学習モデルの増加傾向や、不正検知技術の導入に向けた政府の取り組みが、予測期間中に市場に有利な成長機会をもたらすと予測されています。しかし、標準化の欠如とデータプライバシーへの脅威の高まりは、2023年から2030年の予測期間を通じて市場全体の成長を阻害することになるでしょう。

世界の自動機械学習市場の調査で考慮した主な地域は、アジア太平洋、北米、ヨーロッパ、ラテンアメリカ、中東＆アフリカなどです。北米は、同地域における人工知能ソリューションの需要増加に起因して、2022年の市場を支配しました。AIアプリケーションの展開における迅速なターンアラウンドタイムに対する需要の高まりは、AutoMLによって対応されます。自動化されたプロセスはモデル開発をスピードアップし、企業はAIソリューションをより早く市場に投入することができます。この俊敏性は、AIのタイムリーな導入が競争上の優位性をもたらす産業において極めて重要です。この地域の圧倒的な実績は、自動機械学習の全体的な需要を促進すると予想されます。さらに、アジア太平洋地域は、同地域における人工知能の拡大に向けた政府の積極的な取り組みなどの要因により、予測期間中に最も急成長する見込みです。

本レポートに含まれる主な市場プレイヤー
DataRobot, Inc
Amazon Web Services, Inc
DotData, Inc
Internatinal Business Machine Corporation
Dataiku Inc
SAS Institute Inc
Microsoft Corporation
Google LLC
H2O.ai Inc
Aible Inc

市場の最新動向
 2023年9月、富士通株式会社とLinux Foundationは、機械学習と人工知能の自動化技術を発表。この2つのプロジェクトは、新しい機械学習モデルのコードを自動的に開発するソフトウェアや、学習データの潜在的なバイアスを排除する技術を顧客に提供する予定。Linux Foundation は、世界中の開発者が AI と機械学習技術で実験と革新を続けることを奨励するため、「SapientML」と「Intersectional Fairness」という 2 つの新しいプロジェクトのインキュベーションを承認しました。これらのプロジェクトにより、AIの民主化がさらに進み、世界中の開発者がオープンプラットフォーム上で最先端技術を簡単かつ安全に使用して新しいアプリケーションを作成し、ビジネスや社会の課題に対する革新的な解決策を見出すことができる世界が実現します。

世界の自動機械学習市場レポートスコープ
 過去データ – 2020年 – 2021年
 推計基準年 – 2022年
 予測期間 – 2023年〜2030年
 レポート対象 – 売上予測、企業ランキング、競合環境、成長要因、動向
 対象セグメント – ソリューション, オートメーションタイプ, エンドユーザー, 地域
 地域範囲 – 北米; 欧州; アジア太平洋; 中南米; 中東 & アフリカ
 カスタマイズ範囲 – レポート購入時に無料カスタマイズ（アナリストの作業時間8時間相当まで）。国、地域、セグメントスコープの追加または変更*。

本調査の目的は、近年における様々なセグメントおよび国の市場規模を定義し、今後数年間の値を予測することです。本レポートは、調査対象国における産業の質的・量的側面を盛り込むよう設計されています。

また、市場の将来的な成長を規定する推進要因や課題などの重要な側面に関する詳細情報も提供しています。さらに、主要企業の競争環境と製品提供の詳細な分析とともに、利害関係者が投資するためのミクロ市場における潜在的な機会も組み込んでいます。市場の詳細なセグメントとサブセグメントを以下に説明します：

ソリューション別
スタンドアロンまたはオンプレミス
クラウド

オートメーションタイプ別
データ処理
フィーチャーエンジニアリング
モデリング
可視化

エンドユーザー別
BFSI
小売・Eコマース
ヘルスケア
製造業
その他エンドユーザー

地域別

北米
米国
カナダ

ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
スペイン
イタリア
ROE

アジア太平洋
中国
インド
日本
オーストラリア
韓国
ロサンゼルス

ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ

中東・アフリカ
サウジアラビア
南アフリカ
その他の中東・アフリカ

*** レポート目次（コンテンツ）***

第1章. 要旨
1.1. 市場概要
1.2. 世界市場およびセグメント別市場予測、2020～2030年（10億米ドル）
1.2.1. 自動機械学習市場、地域別、2020年〜2030年（USD Billion）
1.2.2. 自動機械学習市場、ソリューション別、2020〜2030年（USD Billion）
1.2.3. 自動機械学習市場、自動化タイプ別、2020年〜2030年（USD Billion）
1.2.4. 自動機械学習市場：エンドユーザー別、2020年〜2030年（USD Billion）
1.3. 主要動向
1.4. 推計方法
1.5. 調査の前提
第2章. 世界の自動機械学習市場の定義と範囲
2.1. 調査の目的
2.2. 市場の定義と範囲
2.2.1. 産業の進化
2.2.2. 調査範囲
2.3. 調査対象年
2.4. 通貨換算レート
第3章. 自動機械学習の世界市場ダイナミクス
3.1. 自動機械学習市場のインパクト分析（2020〜2030年）
3.1.1. 市場促進要因
3.1.1.1. データ量の増加
3.1.1.2. 機械学習搭載チャットボットへの需要の高まり
3.1.2. 市場の課題
3.1.2.1. 標準化の欠如
3.1.2.2. データプライバシーへの脅威の高まり
3.1.3. 市場機会
3.1.3.1. クラウドベースの機械学習モデルの増加傾向
3.1.3.2. 不正検知技術の採用に向けた政府の取り組み
第4章. 世界の自動機械学習市場産業分析
4.1. ポーターの5フォースモデル
4.1.1. サプライヤーの交渉力
4.1.2. バイヤーの交渉力
4.1.3. 新規参入者の脅威
4.1.4. 代替品の脅威
4.1.5. 競合他社との競争
4.2. ポーターの5フォース影響分析
4.3. PEST分析
4.3.1. 政治的要因
4.3.2. 経済的
4.3.3. 社会
4.3.4. 技術的
4.3.5. 環境
4.3.6. 法律
4.4. 最高の投資機会
4.5. トップ勝ち組戦略
4.6. COVID-19インパクト分析
4.7. 破壊的トレンド
4.8. 産業専門家の視点
4.9. アナリストの推奨と結論
第5章. 自動機械学習の世界市場、ソリューション別
5.1. 市場スナップショット
5.2. 自動機械学習の世界市場（ソリューション別）、パフォーマンス – ポテンシャル分析
5.3. 自動機械学習の世界市場：ソリューション別推計・予測 2020〜2030年（億米ドル）
5.4. 自動機械学習市場、サブセグメント別分析
5.4.1. スタンドアロンまたはオンプレミス
5.4.2. クラウド
第6章. 自動機械学習の世界市場、自動化タイプ別
6.1. 市場スナップショット
6.2. 自動化機械学習の世界市場、自動化タイプ別、パフォーマンス – ポテンシャル分析
6.3. 自動機械学習の世界市場：自動化タイプ別 2020〜2030年予測・予測（億米ドル）
6.4. 自動機械学習市場、サブセグメント別分析
6.4.1. データ処理
6.4.2. フィーチャーエンジニアリング
6.4.3. モデリング
6.4.4. 可視化
第7章. 自動機械学習の世界市場、エンドユーザー別
7.1. 市場スナップショット
7.2. エンドユーザー別自動機械学習の世界市場、業績-潜在能力分析
7.3. 自動機械学習の世界市場：エンドユーザー別 2020〜2030年予測・予測（億米ドル）
7.4. 自動機械学習市場、サブセグメント分析
7.4.1. BFSI
7.4.2. 小売・Eコマース
7.4.3. ヘルスケア
7.4.4. 製造業
7.4.5. その他のエンドユーザー
第8章. 自動機械学習の世界市場、地域分析
8.1. 上位主要国
8.2. 上位新興国
8.3. 自動機械学習市場、地域別市場スナップショット
8.4. 北米の自動機械学習市場
8.4.1. 米国の自動機械学習市場
8.4.1.1. ソリューションの内訳推計と予測、2020〜2030年
8.4.1.2. 自動化タイプの内訳の推定と予測、2020〜2030年
8.4.1.3. エンドユーザーの内訳の推定と予測、2020-2030年
8.4.2. カナダの自動機械学習市場
8.5. 欧州の自動機械学習市場スナップショット
8.5.1. イギリスの自動機械学習市場
8.5.2. ドイツの自動機械学習市場
8.5.3. フランスの自動機械学習市場
8.5.4. スペインの自動機械学習市場
8.5.5. イタリアの自動機械学習市場
8.5.6. その他のヨーロッパの自動機械学習市場
8.6. アジア太平洋地域の自動機械学習市場スナップショット
8.6.1. 中国の自動機械学習市場
8.6.2. インドの自動機械学習市場
8.6.3. 日本の自動機械学習市場
8.6.4. オーストラリアの自動機械学習市場
8.6.5. 韓国の自動機械学習市場
8.6.6. その他のアジア太平洋地域の自動機械学習市場
8.7. 中南米の自動機械学習市場スナップショット
8.7.1. ブラジルの自動機械学習市場
8.7.2. メキシコの自動機械学習市場
8.8. 中東・アフリカの自動機械学習市場
8.8.1. サウジアラビアの自動機械学習市場
8.8.2. 南アフリカの自動機械学習市場
8.8.3. その他の中東・アフリカ自動機械学習市場

第9章. 競合他社のインテリジェンス
9.1. 主要企業のSWOT分析
9.1.1. 企業1
9.1.2. 企業2
9.1.3. 会社3
9.2. トップ市場戦略
9.3. 企業プロフィール
9.3.1. DataRobot, Inc
9.3.1.1. 主要情報
9.3.1.2. 概要
9.3.1.3. 財務（データの入手可能性に依存）
9.3.1.4. 製品概要
9.3.1.5. 最近の動向
9.3.2. Amazon Web Services, Inc
9.3.3. DotData, Inc
9.3.4. Internatinal Business Machine Corporation
9.3.5. Dataiku Inc
9.3.6. SAS Institute Inc
9.3.7. Microsoft Corporation
9.3.8. Google LLC
9.3.9. H2O.ai Inc
9.3.10. Aible Inc
第10章調査プロセス調査プロセス
10.1. 調査プロセス
10.1.1. データマイニング
10.1.2. 分析
10.1.3. 市場推定
10.1.4. バリデーション
10.1.5. 出版
10.2. 研究属性
10.3. 研究の前提

表一覧
表1. 世界の自動機械学習市場、レポートスコープ
表2. 自動機械学習の世界市場：地域別推計・予測 2020〜2030年（億米ドル）
表3. 自動機械学習の世界市場予測：ソリューション別 2020-2030年（億米ドル）
表4. 自動機械学習の世界市場予測：自動化タイプ別2020年～2030年（億米ドル）
表5. 自動機械学習の世界市場予測：エンドユーザー別2020年～2030年（億米ドル）
表6. 自動機械学習の世界市場：セグメント別推計・予測、2020-2030年（USD Billion）
表7. 自動機械学習の世界市場：地域別、推計・予測、2020年～2030年（USD Billion）
表8. 自動機械学習の世界市場、セグメント別、推計・予測、2020年～2030年（USD Billion）
表9. 自動機械学習の世界市場：地域別、推計・予測、2020年～2030年（USD Billion）
表10. 自動機械学習の世界市場、セグメント別、推計・予測、2020年～2030年（USD Billion）
表11. 自動機械学習の世界市場：地域別、推計・予測、2020年～2030年（USD Billion）
表12. 機械学習の世界市場：セグメント別、推計・予測、2020年～2030年（USD Billion）
表13. 自動機械学習の世界市場：地域別、推計・予測、2020年～2030年（USD Billion）
表14. 自動機械学習の世界市場：セグメント別、推計・予測、2020年～2030年（USD Billion）
表15. 自動機械学習の世界市場：地域別、推計・予測、2020年～2030年（USD Billion）
表16. 米国の自動機械学習市場の予測・実績、2020年～2030年（USD Billion）
表17. 米国の自動機械学習市場のセグメント別推計および予測、2020年～2030年（USD Billion）
表18. 米国の自動機械学習市場のセグメント別推計と予測（2020〜2030年：USD Billion）
表19. カナダの自動機械学習市場の2020～2030年予測・実績（USD Billion）
表20. カナダの自動機械学習市場のセグメント別推計と予測、2020年～2030年（USD Billion）
表21. カナダの自動機械学習市場セグメント別推計＆予測（2020〜2030年：USD Billion）
表22.イギリスの自動機械学習市場の2020年～2030年の予測＆実績（USD Billion）
表23. イギリスの自動機械学習市場のセグメント別推計と予測：2020年～2030年（USD Billion）
表24. イギリスの自動機械学習市場のセグメント別推計と予測（2020〜2030年：USD Billion）
表25. ドイツの自動機械学習市場の予測・実績：2020年～2030年（億米ドル）
表26. ドイツの自動機械学習市場のセグメント別推計と予測、2020年～2030年（USD Billion）
表27. ドイツの自動機械学習市場のセグメント別推計と予測（2020〜2030年：USD Billion）
表28. フランスの自動機械学習市場の予測＆実績：2020年～2030年（USD Billion）
表29. フランス自動機械学習市場セグメント別推計＆予測：2020年～2030年（USD Billion）
表30. フランス自動機械学習市場セグメント別推計＆予測2020年～2030年（USD Billion）
表31. イタリアの自動機械学習市場の予測・実績：2020年～2030年（USD Billion）
表32. イタリアの自動機械学習市場のセグメント別推計と予測：2020年～2030年（USD Billion）
表33. イタリアの自動機械学習市場のセグメント別推計と予測（2020〜2030年：USD Billion）
表34. スペインの自動機械学習市場の予測・実績：2020年～2030年（USD Billion）
表35. スペインの自動機械学習市場のセグメント別推計と予測：2020年～2030年（USD Billion）
表36. スペインの自動機械学習市場のセグメント別推計と予測（2020〜2030年：USD Billion）
表37. ロEの自動機械学習市場の予測＆実績：2020年～2030年（億米ドル）
表38. RoEの自動機械学習市場のセグメント別推計と予測、2020年～2030年（億米ドル）
表39. ロエアの自動機械学習市場のセグメント別推計と予測（2020〜2030年：10億米ドル）
表40. 中国の自動機械学習市場の予測＆実績：2020年～2030年（億米ドル）
表41. 中国の自動機械学習市場のセグメント別推計と予測（2020～2030年：USD Billion）
表42. 中国の自動機械学習市場のセグメント別推計と予測（2020〜2030年：USD Billion）
表43. インドの自動機械学習市場の予測・実績：2020年～2030年（億米ドル）
表44. インドの自動機械学習市場のセグメント別推計と予測：2020年～2030年（USD Billion）
表45. インドの自動機械学習市場のセグメント別推計と予測（2020〜2030年：USD Billion）
表46. 日本の自動機械学習市場の予測・実績：2020年～2030年（億米ドル）
表47. 日本の自動機械学習市場のセグメント別推計と予測、2020年～2030年（USD Billion）
表48. 日本の自動機械学習市場のセグメント別推計＆予測：2020年～2030年（USD Billion）
表49. 韓国の自動機械学習市場の予測＆実績：2020年～2030年（USD Billion）
表50. 韓国の自動機械学習市場のセグメント別推計と予測：2020年～2030年（USD Billion）
表51. 韓国の自動機械学習市場セグメント別推計＆予測（2020～2030年：USD Billion）
表52. オーストラリアの自動機械学習市場の予測＆実績：2020年～2030年（USD Billion）
表53. オーストラリア自動機械学習市場セグメント別推計＆予測：2020年～2030年（USD Billion）
表54. オーストラリアの自動機械学習市場セグメント別推計＆予測（2020〜2030年：USD Billion）
表55. ロアパックの自動機械学習市場の2020年～2030年の予測・実績（USD Billion）
表56. ロアパックの自動機械学習市場のセグメント別推計と予測、2020年～2030年（億米ドル）
表57. ロアパックの自動機械学習市場セグメント別推計＆予測：2020年〜2030年（億米ドル）
表58. ブラジルの自動機械学習市場の予測＆実績：2020年～2030年（億米ドル）
表59. ブラジルの自動機械学習市場のセグメント別推計と予測：2020年～2030年（億米ドル）
表60. ブラジルの自動機械学習市場セグメント別推計＆予測（2020〜2030年：USD Billion）
表61. メキシコの自動機械学習市場の予測＆実績：2020年～2030年（USD Billion）
表62.メキシコの自動機械学習市場のセグメント別推計と予測：2020～2030年（億米ドル）
表63. メキシコの自動機械学習市場のセグメント別推計と予測（2020〜2030年：USD Billion）
表64. ロラ自動機械学習市場の予測・実績：2020年～2030年（億米ドル）
表65. RoLA自動機械学習市場のセグメント別推計と予測、2020年～2030年（億米ドル）
表 66. RoLA自動機械学習市場セグメント別予測＆実績（2020〜2030年：10億米ドル）
表67. サウジアラビアの自動機械学習市場の予測・実績：2020年～2030年（億米ドル）
表68. 南アフリカの自動機械学習市場セグメント別推計と予測2020年～2030年（USD Billion）
表69. RoMEAの自動機械学習市場セグメント別推計＆予測：2020年〜2030年（億米ドル）
表70. 世界の自動機械学習市場の調査において使用した二次資料のリスト
表71. 自動機械学習の世界市場調査に使用した一次情報源一覧
表72. 調査対象年
表73. 考慮した為替レート
表と図のリストとダミーの性質上、最終リストは最終成果物では異なる場合があります

図一覧
図1. 世界の自動機械学習市場、調査手法
図2. 自動機械学習の世界市場、市場推定手法
図3. 世界の市場規模推計・予測手法
図4. 自動機械学習の世界市場、主要動向2022年
図5. 自動機械学習の世界市場、成長見通し2023年〜2030年
図6.自動機械学習の世界市場、ポーターズ5フォースモデル
図7. 自動機械学習の世界市場、害虫分析
図8. 自動機械学習の世界市場、バリューチェーン分析
図9. 自動機械学習の世界市場：セグメント別、2020年・2030年（10億米ドル）
図10. 自動機械学習の世界市場：セグメント別、2020年・2030年（10億米ドル）
図11. 自動機械学習の世界市場：セグメント別、2020年・2030年（10億米ドル）
図12. 自動機械学習の世界市場：セグメント別、2020年・2030年（USD Billion）
図13. 自動機械学習の世界市場：セグメント別、2020年・2030年（10億ドル）
図14. 自動機械学習の世界市場、地域別スナップショット2020年・2030年
図15. 北米の自動機械学習市場：2020年＆2030年（10億米ドル）
図16. ヨーロッパの自動機械学習市場 2020年 & 2030年（10億米ドル）
図17. アジア太平洋地域の自動機械学習市場 2020年～2030年（USD Billion）
図18. 中南米の自動機械学習市場 2020年＆2030年（10億米ドル）
図19. 中東・アフリカの自動機械学習市場 2020年～2030年（10億米ドル）
List of tables and figures and dummy in nature, final lists may vary in the final deliverable

※参考情報

自動機械学習（Auto ML）は、機械学習のプロセスを自動化する技術です。これにより、専門知識がなくても誰でも機械学習を活用できるようになります。特に、データの前処理、モデルの選定、ハイパーパラメータのチューニング、評価方法の選定などが自動化され、ユーザーは手軽に機械学習を利用できます。
自動機械学習にはいくつかの種類があります。まず、全自動型Auto MLツールがあります。これは、データをアップロードするだけで、モデルのトレーニングから評価、最適化までを一括して行うものです。シンプルなユーザーインターフェースを提供しており、非専門家でも簡単に使うことができます。次に、半自動型があり、ユーザーがいくつかの選択肢を提供することで、プロセスの一部をカスタマイズできるものです。これにより、ユーザーは具体的なニーズに応じたモデルを生成できます。

自動機械学習の用途は多岐にわたります。例えば、ビジネスの分野では、顧客の行動予測、売上の予測、マーケティング分析などに利用されています。また、医療分野では、診断支援や患者の予後予測など、生命に関わる重要な決定に使用されることもあります。さらに、金融分野では、クレジットリスクの評価や不正検出に役立っており、大量のデータを迅速に処理する能力が求められます。教育分野でも、個別の学習プランの作成などで活用が進んでいます。

関連技術としては、機械学習アルゴリズムそのものに加えて、データ処理技術やクラウドコンピューティングも重要です。特に、データは機械学習の精度に大きな影響を与えるため、データクレンジングや特徴量エンジニアリングになるべく多くの時間と労力がかけられます。最近では、深層学習や強化学習などの高性能なアルゴリズムもAuto MLに組み込まれ、ますます精度を向上させています。

自動機械学習は、データサイエンティストや機械学習の専門家にも役立つ技術ですが、同時にその利用は注意が必要です。自動化されたプロセスの背後には、ユーザーがデータの意味や前提を理解していることが前提です。無批判にモデルを運用すると、過剰適合や偏りのある結果を招く可能性があります。したがって、得られた結果を評価し、理解する力も求められます。

自動機械学習は今後ますます重要な役割を果たすと考えられています。データの量が増加し続ける現代においては、迅速かつ効果的にデータから価値を引き出す手法が不可欠です。エンタープライズレベルでは、迅速な意思決定と戦略的な応用が求められるため、Auto MLの普及が進むでしょう。また、教育やトレーニングを用いて、より多くの人々が機械学習を活用できるようになることで、分野を超えた革新を促進します。

そのため、Auto MLは単なるツールではなく、未来の機械学習やデータ分析の可能性を広げるための重要な要素であると言えます。データの民主化を進めるこの技術は、様々な分野での新しいアイデアやソリューションの創出を支えていくことでしょう。これに伴い、産業全体がよりデータ駆動型のアプローチへとシフトすることが期待されます。自動機械学習は、これからの時代において必要不可欠な技術の一つであり、その発展に注目が集まっています。

*** 自動機械学習（Auto ML）の世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***

・自動機械学習（Auto ML）の世界市場規模は？
→Bizwit Research & Consulting社は2022年の自動機械学習（Auto ML）の世界市場規模を約8.7億米ドルと推定しています。

・自動機械学習（Auto ML）の世界市場予測は？
→Bizwit Research & Consulting社は2030年の自動機械学習（Auto ML）の世界市場規模をXX億米ドルと予測しています。

・自動機械学習（Auto ML）市場の成長率は？
→Bizwit Research & Consulting社は自動機械学習（Auto ML）の世界市場が2023年～2030年に年平均43.9%成長すると展望しています。

・世界の自動機械学習（Auto ML）市場における主要プレイヤーは？
→「DataRobot, Inc、Amazon Web Services, Inc、DotData, Inc、Internatinal Business Machine Corporation、Dataiku Inc、SAS Institute Inc、Microsoft Corporation、Google LLC、H2O.ai Inc、Aible Incなど ...」を自動機械学習（Auto ML）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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