 | • レポートコード：QY-SR25SP1465 • 出版社/出版日：QYResearch / 2025年8月 • レポート形態：英文、PDF、101ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後3営業日） • 産業分類：サービス&ソフトウェア |
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レポート概要
2024年のグローバルなマシンラーニングオペレーションズ（MLOps）市場規模はUS$ 19億7,600万ドルであり、2025年から2031年の予測期間中に年平均成長率（CAGR）38.3％で成長し、2031年にはUS$ 225億1,700万ドルに拡大すると予測されています。
マシンラーニングオペレーションズ（MLOps）は、マシンラーニングモデルの開発と運用を緊密に統合する一連のプラクティス、ツール、プロセスです。伝統的なソフトウェア開発におけるDevOpsの哲学をマシンラーニング分野に導入し、データサイエンティスト、エンジニア、運用チーム間の協業の壁を打破することを目的としています。これにより、データ準備、モデルトレーニング、モデル評価、モデル展開、モデル監視・メンテナンスを含むマシンラーニングのライフサイクル全体を自動化・効率的に管理することが可能になります。MLOpsにより、企業は機械学習モデルの実験段階から生産環境への移行を加速させ、モデルが現実のアプリケーションで安定して動作し、継続的に最適化されることを確保し、最終的にビジネスに大きな価値をもたらします。
現在、MLOps市場は急速に発展しています。世界中の産業におけるデジタルトランスフォーメーションの加速と、人工知能（AI）および機械学習技術の応用拡大に伴い、MLOpsの重要性がますます顕著になっています。市場には以下の特徴がみられます：
多様な応用分野：金融業界では、MLOpsが銀行や保険会社のリスク評価モデル最適化や不正検知効率向上を支援；医療業界では、疾患予測や医療画像診断支援を実現；小売業界では、精密マーケティングや在庫管理最適化に活用；製造業では、品質管理強化や設備故障予測に活用されています。業界横断的なMLOpsの積極的な探索と応用が、市場規模の継続的な拡大を後押ししています。
競争環境が徐々に形成されつつあります：市場では、AWS、Google Cloud、Microsoft Azureなどの大手クラウドコンピューティングプロバイダーが、堅牢なクラウドインフラストラクチャと豊富なAIサービスエコシステムを活かし、MLOps分野に参入しています。DataRobotやH2O.aiなどの機械学習プラットフォームに特化した企業は、MLOpsソリューションにおける深い技術的専門知識を有しています。同時に、新興スタートアップ企業が次々と登場し、革新的な技術と独自のサービスモデルでニッチ市場で差別化を図っています。全体的な競争環境はますます多様化しており、企業は製品イノベーション、戦略的提携、合併・買収を通じて市場シェアを争っています。
多様な需要要因：一方、企業は機械学習プロジェクトの開発効率向上とモデル展開時間の短縮に急務を抱えています。従来の機械学習プロジェクトは、開発サイクルの長期化、モデル展開の困難さ、高い維持コストなどの課題に直面しています。MLOpsは、これらの課題を効果的に解決する自動化されたプロセスと標準化されたツールを提供します。他方、データ量の爆発的増加とモデルの複雑化に伴い、企業はモデルライフサイクル全体を管理し、モデル性能の信頼性と安定性を確保するための専門的な技術手段が必要となっています。さらに、部門間協業の必要性から、データサイエンスチームとIT運用チーム間のコミュニケーション障壁を打破し、効率的な協業を実現するため、MLOpsの採用が進んでいます。
トレンド
クラウドネイティブ技術との深い統合：今後、MLOpsはクラウドネイティブ技術とより密接に統合されていきます。クラウドネイティブアーキテクチャ（コンテナ化技術であるDockerやコンテナオーケストレーションツールのKubernetesなど）は、MLOpsに効率的なリソース管理、柔軟なデプロイ方法、堅牢なスケーラビリティを提供します。クラウドネイティブ技術を活用することで、企業は異なるクラウド環境やハイブリッドクラウド環境間で機械学習モデルの迅速なデプロイと移行を容易に実現でき、インフラ管理コストを大幅に削減しつつ、システムの全体的な耐障害性と信頼性を向上させることができます。
継続的な自動化の向上：自動化はMLOpsの核心的な開発方向の一つです。データ収集、クリーニング、ラベリングから、モデルトレーニング、チューニング、評価、モデルデプロイメント、モニタリングまで、各工程で自動化の度合いがさらに高まります。例えば、自動機械学習（AutoML）技術はさらに発展し、最適なアルゴリズム、パラメーター設定、データ前処理方法の自動選択を可能にし、手動介入を大幅に削減し、機械学習プロジェクトの開発効率を向上させます。同時に、イベント駆動型の自動化プロセスがモデルの性能をリアルタイムで監視します。モデルの性能が期待値から逸脱したり、データ分布が変化したりした場合、システムは自動的にモデルの再トレーニングや調整をトリガーし、モデルが最適な性能を維持するようにします。
モデルの説明可能性とコンプライアンスへの重視：機械学習モデルが金融、医療、法曹など重要なビジネス領域で広く採用されるに伴い、モデルの説明可能性とコンプライアンスは重要な課題となっています。今後のMLOpsプラットフォームは、ユーザーがモデルの意思決定プロセスと出力結果を理解するための説明可能性ツールをさらに統合し、モデルへの信頼性を高めます。さらに、データプライバシー保護と規制遵守の観点から、MLOpsは企業が機械学習技術を使用する際に関連する法律や規制（例：欧州連合の一般データ保護規則（GDPR））に厳格ly準拠するための包括的なソリューションを提供します。
エッジMLOpsの台頭：IoTデバイスの普及とリアルタイムデータ分析・処理の需要増加に伴い、エッジコンピューティングは機械学習分野で注目されています。エッジMLOpsは、機械学習モデルの展開と運用をクラウドからエッジデバイスへ拡張し、ローカルでの高速データ処理と意思決定を可能にします。これにより、データ伝送の遅延とネットワーク帯域幅の消費を削減するだけでなく、データセキュリティとプライバシーを強化します。今後、エッジMLOpsはMLOps市場における重要な成長領域となり、多様な産業におけるエッジシナリオでの機械学習の多様な応用ニーズに対応するため、関連技術と製品が継続的に登場する見込みです。
グローバルなマシンラーニングオペレーションズ（MLOps）市場は、企業、地域（国）、タイプ、アプリケーション別に戦略的にセグメント化されています。本レポートは、2020年から2031年までの地域別、タイプ別、アプリケーション別の売上高と予測に関するデータ駆動型の洞察を通じて、ステークホルダーが新興の機会を活かし、製品戦略を最適化し、競合他社を凌駕するのを支援します。
市場セグメンテーション
企業別:
IBM
データロボット
SAS
マイクロソフト
アマゾン
Google
データイク
Databricks
HPE
Lguazio
ClearML
Modzy
コメット
Cloudera
Paperpace
ヴァロハイ
モズィ
種類別: (主要セグメント vs 高利益率イノベーション)
オンプレミス
クラウド
その他
用途別: (コア需要ドライバー vs 新興機会)
BFSI
医療
小売
製造業
公共部門
その他
地域別
マクロ地域別分析：市場規模と成長予測
– 北米
– ヨーロッパ
– アジア太平洋
– 南米
– 中東・アフリカ
マイクロローカル市場の詳細分析：戦略的洞察
– 競争環境：主要プレイヤーの支配力 vs. ディスラプター（例：ヨーロッパのIBM）
– 新興製品トレンド：オンプレミス採用 vs. クラウドプレミアム化
– 需要側の動向：中国のBFSI（銀行・金融・保険）の成長 vs 北米の医療分野の潜在性
– 地域別の消費者ニーズ：EUの規制障壁 vs. インドの価格感度
重点市場:
北米
ヨーロッパ
中国
日本
中東
(追加の地域は、クライアントのニーズに応じてカスタマイズ可能です。)
章の構成
第1章：報告の範囲、執行要約、および市場進化シナリオ（短期/中期/長期）。
第2章：機械学習オペレーションズ（MLOps）市場の規模と成長ポテンシャルの定量分析（グローバル、地域、国別レベル）。
第3章：メーカーの競合ベンチマーク（売上高、市場シェア、M&A、研究開発（R&D）の重点分野）。
第4章：タイプ別セグメンテーション分析 – ブルーオーシャン市場の発見（例：中国のクラウド）。
第5章：アプリケーション別セグメンテーション分析 – 高成長のダウンストリーム機会（例：インドの医療分野）。
第6章：地域別売上高の企業別、種類別、アプリケーション別、顧客別内訳。
第7章：主要メーカーのプロファイル – 財務状況、製品ポートフォリオ、戦略的動向。
第8章：市場動向 – 成長要因、制約要因、規制影響、リスク軽減戦略。
第9章：実行可能な結論と戦略的推奨事項。
このレポートの意義は？
一般的なグローバル市場レポートとは異なり、本調査はマクロレベルの業界動向とハイパーローカルなオペレーションインテリジェンスを組み合わせ、マシンラーニングオペレーションズ（MLOps）バリューチェーン全体におけるデータ駆動型意思決定を支援し、以下の点を adress します：
– 地域別の市場参入リスク/機会
– 地域ごとの実践に基づく製品ポートフォリオの最適化
– 分散型市場と統合型市場における競合他社の戦略
1 報告の概要
1.1 調査範囲
1.2 市場タイプ別
1.2.1 グローバル市場規模の成長（タイプ別）：2020年対2024年対2031年
1.2.2 オンプレミス
1.2.3 クラウド
1.2.4 その他
1.3 市場をアプリケーション別に見た場合
1.3.1 アプリケーション別グローバル市場シェア：2020年対2024年対2031年
1.3.2 BFSI
1.3.3 医療
1.3.4 小売
1.3.5 製造業
1.3.6 公共部門
1.3.7 その他
1.4 仮定と制限
1.5 研究目的
1.6 対象期間
2 グローバルな成長動向
2.1 グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）市場動向（2020-2031）
2.2 地域別グローバル市場規模：2020年対2024年対2031年
2.3 地域別グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（2020-2025）
2.4 地域別グローバル機械学習オペレーション（MLOps）売上高予測（2026-2031）
2.5 主要地域と新興市場分析
2.5.1 北米の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模と展望（2020-2031）
2.5.2 欧州の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模と展望（2020-2031）
2.5.3 中国の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模と展望（2020-2031）
2.5.4 日本の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模と展望（2020-2031）
2.5.5 中東の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模と展望（2020-2031）
3 タイプ別市場規模の分析
3.1 グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（タイプ別）（2020-2025）
3.2 グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模の予測（2026-2031年）
3.3 異なる種類の機械学習オペレーションズ（MLOps）の主要企業
4 アプリケーション別詳細データ
4.1 グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）の市場規模（2020-2025年）
4.2 グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）の予測市場規模（アプリケーション別）（2026-2031）
4.3 機械学習オペレーションズ（MLOps）アプリケーションにおける新たな成長要因
5 主要プレイヤー別の競争状況
5.1 グローバル主要プレイヤー別売上高
5.1.1 グローバル主要マシンラーニングオペレーションズ（MLOps）企業別売上高（2020-2025）
5.1.2 グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（企業別）（2020-2025）
5.2 企業タイプ別（ティア1、ティア2、ティア3）のグローバル市場シェア
5.3 対象企業：機械学習オペレーションズ（MLOps）売上高に基づくランキング
5.4 グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）市場集中度分析
5.4.1 グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）市場集中率（CR5とHHI）
5.4.2 2024年の機械学習オペレーションズ（MLOps）売上高に基づくグローバルトップ10およびトップ5企業
5.5 グローバルな機械学習オペレーションズ（MLOps）主要企業の本社所在地とサービス提供地域
5.6 グローバルな機械学習オペレーションズ（MLOps）の主要企業、製品および応用分野
5.7 グローバルな機械学習オペレーションズ（MLOps）の主要企業、業界参入時期
5.8 合併・買収、拡大計画
6 地域分析
6.1 北米市場：主要企業、セグメント、下流産業
6.1.1 北米の機械学習オペレーションズ（MLOps）の企業別売上高（2020-2025）
6.1.2 北米市場規模（タイプ別）
6.1.2.1 北米機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.1.2.2 北米機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（種類別）（2020-2025）
6.1.3 北米市場規模（アプリケーション別）
6.1.3.1 北米機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（用途別）（2020-2025）
6.1.3.2 北米 機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
6.1.4 北米市場動向と機会
6.2 欧州市場：主要企業、セグメント、および下流産業
6.2.1 欧州の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（企業別）（2020-2025）
6.2.2 ヨーロッパ市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.2.2.1 欧州機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.2.2.2 欧州の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（種類別）（2020-2025）
6.2.3 欧州市場規模（アプリケーション別）
6.2.3.1 欧州機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（アプリケーション別）（2020-2025）
6.2.3.2 欧州の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
6.2.4 ヨーロッパ市場動向と機会
6.3 中国市場：主要企業、セグメント、および下流市場
6.3.1 中国の機械学習オペレーションズ（MLOps）の企業別売上高（2020-2025）
6.3.2 中国市場規模（タイプ別）
6.3.2.1 中国機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.3.2.2 中国の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（2020-2025年）
6.3.3 中国市場規模（アプリケーション別）
6.3.3.1 中国機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（用途別）（2020-2025）
6.3.3.2 中国の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
6.3.4 中国市場動向と機会
6.4 日本市場：主要企業、セグメント、および下流産業
6.4.1 日本の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（企業別）（2020-2025）
6.4.2 日本市場規模（タイプ別）
6.4.2.1 日本の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.4.2.2 日本の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（2020-2025年）
6.4.3 日本の市場規模（アプリケーション別）
6.4.3.1 日本の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（用途別）（2020-2025）
6.4.3.2 日本の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
6.4.4 日本市場動向と機会
6.5 中東市場：主要企業、セグメント、および下流産業
6.5.1 中東の機械学習オペレーションズ（MLOps）の企業別売上高（2020-2025）
6.5.2 中東市場規模（タイプ別）
6.5.2.1 中東の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.5.2.2 中東の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（種類別）（2020-2025）
6.5.3 中東地域におけるアプリケーション別市場規模
6.5.3.1 中東の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（用途別）（2020-2025）
6.5.3.2 中東の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
6.5.4 中東市場動向と機会
7 主要企業プロファイル
7.1 IBM
7.1.1 IBM企業概要
7.1.2 IBMの事業概要
7.1.3 IBM 機械学習オペレーションズ（MLOps）の概要
7.1.4 IBMの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025）
7.1.5 IBMの最近の動向
7.2 DataRobot
7.2.1 DataRobot 会社概要
7.2.2 DataRobot 事業概要
7.2.3 DataRobot 機械学習オペレーションズ（MLOps）の概要
7.2.4 DataRobotの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025）
7.2.5 DataRobotの最近の動向
7.3 SAS
7.3.1 SAS 会社概要
7.3.2 SASの事業概要
7.3.3 SAS 機械学習オペレーションズ（MLOps）の概要
7.3.4 SASの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025）
7.3.5 SASの最近の動向
7.4 Microsoft
7.4.1 Microsoft 会社概要
7.4.2 Microsoftの事業概要
7.4.3 Microsoft 機械学習オペレーションズ（MLOps）の概要
7.4.4 Microsoftの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025）
7.4.5 Microsoftの最近の動向
7.5 アマゾン
7.5.1 Amazonの企業概要
7.5.2 Amazonの事業概要
7.5.3 アマゾン 機械学習オペレーションズ（MLOps）の概要
7.5.4 Amazonの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025）
7.5.5 Amazonの最近の動向
7.6 Google
7.6.1 Google 企業の概要
7.6.2 Googleの事業概要
7.6.3 グーグルの機械学習オペレーションズ（MLOps）の概要
7.6.4 Googleの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025）
7.6.5 Googleの最近の動向
7.7 Dataiku
7.7.1 Dataiku 会社概要
7.7.2 Dataikuの事業概要
7.7.3 Dataikuの機械学習オペレーションズ（MLOps）の概要
7.7.4 Dataikuの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025）
7.7.5 Dataikuの最近の動向
7.8 Databricks
7.8.1 Databricks 会社概要
7.8.2 Databricks 事業概要
7.8.3 Databricksの機械学習オペレーションズ（MLOps）の概要
7.8.4 Databricksの機械学習オペレーション（MLOps）事業における売上高（2020-2025）
7.8.5 Databricksの最近の動向
7.9 HPE
7.9.1 HPE 会社概要
7.9.2 HPEの事業概要
7.9.3 HPE 機械学習オペレーションズ（MLOps）の概要
7.9.4 HPEの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025）
7.9.5 HPEの最近の動向
7.10 Lguazio
7.10.1 Lguazio 会社概要
7.10.2 Lguazio 事業概要
7.10.3 Lguazio 機械学習オペレーションズ（MLOps）の概要
7.10.4 Lguazioの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025）
7.10.5 Lguazioの最近の動向
7.11 ClearML
7.11.1 ClearML 会社概要
7.11.2 ClearML 事業概要
7.11.3 ClearML 機械学習オペレーションズ（MLOps）の概要
7.11.4 ClearMLの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025）
7.11.5 ClearMLの最近の動向
7.12 Modzy
7.12.1 Modzy 会社概要
7.12.2 Modzy 事業概要
7.12.3 Modzy 機械学習オペレーションズ（MLOps）の概要
7.12.4 Modzyの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025）
7.12.5 Modzyの最近の動向
7.13 Comet
7.13.1 Comet 会社概要
7.13.2 Comet 事業概要
7.13.3 Comet 機械学習オペレーションズ（MLOps）の概要
7.13.4 Cometの機械学習オペレーション（MLOps）事業における売上高（2020-2025）
7.13.5 コメットの最近の動向
7.14 Cloudera
7.14.1 Cloudera 会社概要
7.14.2 Clouderaの事業概要
7.14.3 Cloudera 機械学習オペレーションズ（MLOps）の概要
7.14.4 Clouderaの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025）
7.14.5 Clouderaの最近の動向
7.15 Paperpace
7.15.1 Paperpace 会社概要
7.15.2 Paperpace 事業概要
7.15.3 Paperpace 機械学習オペレーションズ（MLOps）の概要
7.15.4 Paperpace の機械学習オペレーションズ (MLOps) 事業における売上高 (2020-2025)
7.15.5 Paperpaceの最近の動向
7.16 Valohai
7.16.1 Valohai 会社概要
7.16.2 Valohaiの事業概要
7.16.3 Valohai 機械学習オペレーションズ（MLOps）の概要
7.16.4 Valohaiの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025）
7.16.5 Valohaiの最近の動向
8 機械学習オペレーションズ（MLOps）市場動向
8.1 機械学習オペレーションズ（MLOps）業界の動向
8.2 機械学習オペレーションズ（MLOps）市場の成長要因
8.3 機械学習オペレーションズ（MLOps）市場の課題
8.4 機械学習オペレーションズ（MLOps）市場の制約
9 研究結果と結論
10 付録
10.1 研究方法論
10.1.1 方法論/研究アプローチ
10.1.1.1 研究プログラム/設計
10.1.1.2 市場規模の推計
10.1.1.3 市場セグメンテーションとデータ三角測量
10.1.2 データソース
10.1.2.1 二次資料
10.1.2.2 一次情報源
10.2 著者情報
10.3 免責事項
表1. グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模の成長率（タイプ別）（米ドル百万）：2020年対2024年対2031年
表2. グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模の成長率（用途別）（米ドル百万）：2020年対2024年対2031年
表3. グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（百万米ドル）地域別：2020年対2024年対2031年
表4. グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（地域別）（2020-2025）
表5. グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）の地域別売上高シェア（2020-2025）
表6. グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（US$百万）地域別予測（2026-2031）
表7. グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）の地域別売上高シェア予測（2026-2031）
表8. グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表9. グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（2020-2025年）
表10. グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模予測（2026-2031年）＆（米ドル百万）
表11. グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（売上高）のタイプ別シェア（2026-2031年）
表12. 各タイプの主要なプレーヤー
表13. グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（アプリケーション別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表14. グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（アプリケーション別）（2020-2025年）
表15. グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）の予測市場規模（アプリケーション別）（2026-2031年）＆（米ドル百万）
表16. グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）のアプリケーション別売上高市場シェア（2026-2031年）
表17. 機械学習オペレーションズ（MLOps）アプリケーションにおける新たな成長要因
表18. グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）の売上高（2020-2025年）および（米ドル百万）
表19. グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（企業別）（2020-2025年）
表20. グローバルMLOps市場における主要企業別売上高（企業タイプ別（ティア1、ティア2、ティア3））＆（2024年時点のMLOps売上高に基づく）
表21. 2024年におけるグローバル主要機械学習オペレーションズ（MLOps）企業売上高ランキング（百万米ドル）
表22. グローバルMLOps市場における上位5社の市場シェア（MLOps売上高に基づくCR5とHHI）（2020-2025年）
表23. 機械学習オペレーションズ（MLOps）のグローバル主要企業、本社所在地およびサービス提供地域
表24. グローバル主要企業（機械学習オペレーションズ（MLOps））、製品と応用分野
表25. 機械学習オペレーションズ（MLOps）のグローバル主要企業、業界参入時期
表26. 合併・買収、拡大計画
表27. 北米の機械学習オペレーションズ（MLOps）の企業別売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表28. 北米の機械学習オペレーションズ（MLOps）の売上高市場シェア（企業別）（2020-2025年）
表29. 北米の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表30. 北米の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（アプリケーション別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表31. ヨーロッパ 機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表32. ヨーロッパ 機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（企業別）（2020-2025年）
表33. 欧州 機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表34. 欧州の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（アプリケーション別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表35. 中国の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表36. 中国 機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（企業別）（2020-2025）
表37. 中国の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表38. 中国の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表39. 日本の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表40. 日本の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（企業別）（2020-2025年）
表41. 日本の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表42. 日本の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表43. 中東 機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表44. 中東 機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（企業別）（2020-2025年）
表45. 中東の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（2020-2025年）および（米ドル百万）
表46. 中東の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（アプリケーション別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表47. IBM企業概要
表48. IBMの事業概要
表49. IBM 機械学習オペレーションズ（MLOps）製品
表50. IBMの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025年）および（米ドル百万）
表51. IBMの最近の動向
表52. DataRobot 会社の概要
表53. DataRobotの事業概要
表54. DataRobot 機械学習オペレーションズ（MLOps）製品
表55. DataRobotの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表56. DataRobotの最近の動向
表57. SAS 会社の詳細
表58. SASの事業概要
表59. SAS 機械学習オペレーションズ（MLOps）製品
表60. SASの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表61. SASの最近の動向
表62. Microsoft 会社の詳細
表63. Microsoftの事業概要
表64. Microsoft 機械学習オペレーションズ（MLOps）製品
表65. Microsoftの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表66. Microsoftの最近の動向
表67. アマゾン企業概要
表68. アマゾン事業概要
表69. Amazon Machine Learning Operations (MLOps) 製品
表70. アマゾンの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表71. アマゾンの最近の動向
表72. グーグル企業概要
表73. Googleの事業概要
表74. Googleの機械学習オペレーションズ（MLOps）製品
表75. グーグルの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表76. Googleの最近の動向
表77. Dataiku 会社の詳細
表78. Dataiku 事業概要
表79. Dataikuの機械学習オペレーションズ（MLOps）製品
表80. Dataikuの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表81. Dataikuの最近の動向
表82. Databricks 会社の詳細
表83. Databricksの事業概要
表84. Databricks 機械学習オペレーションズ（MLOps）製品
表85. Databricksの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表86. Databricksの最近の動向
表87. HPE 会社概要
表88. HPEの事業概要
表89. HPE 機械学習オペレーションズ（MLOps）製品
表90. HPEの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表91. HPEの最近の動向
表92. Lguazio 会社の概要
表93. Lguazioの事業概要
表94. Lguazio 機械学習オペレーションズ（MLOps）製品
表95. Lguazioの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表96. Lguazioの最近の動向
表97. ClearML 会社の詳細
表98. ClearMLの事業概要
表99. ClearML 機械学習オペレーションズ（MLOps）製品
表100. ClearMLの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表101. ClearMLの最近の動向
表102. Modzy 会社概要
表103. Modzy 事業概要
表104. Modzy 機械学習オペレーションズ（MLOps）製品
表105. Modzyの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表106. Modzyの最近の動向
表107. コメット社概要
表108. Cometの事業概要
表109. Cometの機械学習オペレーションズ（MLOps）製品
表110. Cometの機械学習オペレーション（MLOps）事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表111. Cometの最近の動向
表112. Cloudera 会社の詳細
表113. Clouderaの事業概要
表114. Clouderaの機械学習オペレーションズ（MLOps）製品
表115. Clouderaの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表116. Clouderaの最近の動向
表117. Paperpace 会社の詳細
表118. Paperpaceの事業概要
表119. Paperpace 機械学習オペレーションズ（MLOps）製品
表120. Paperpaceの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表121. Paperpaceの最近の動向
表122. Valohai 会社概要
表123. Valohai 事業概要
表124. Valohaiの機械学習オペレーションズ（MLOps）製品
表125. Valohaiの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表126. Valohaiの最近の動向
表127. 機械学習オペレーションズ（MLOps）市場動向
表128. 機械学習オペレーションズ（MLOps）市場のドライバー
表129. 機械学習オペレーションズ（MLOps）市場における課題
表130. 機械学習オペレーションズ（MLOps）市場の制約要因
表131. 本報告書のための研究プログラム/設計
表132. 二次資料からの主要なデータ情報
表133. 一次情報源からの主要なデータ情報
表130. 機械学習オペレーションズ（MLOps）市場の課題表130. 機械学習オペレーションズ（MLOps）市場の制約
図のリスト
図1. 機械学習オペレーションズ（MLOps）製品概要
図2. グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（タイプ別）：2024年対2031年
図3. オンプレミス機能
図4. クラウド機能
図5. その他の機能
図6. グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（アプリケーション別）：2024年対2031年
図7. BFSI
図8. 医療
図9. 小売
図10. 製造業
図11. 公共部門
図12. その他
図13. 機械学習オペレーションズ（MLOps）対象年次
図14. グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（米ドル百万）、前年比：2020-2031
図15. グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（米ドル百万）、2020年対2024年対2031年
図16. グローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）売上高市場シェア（地域別）：2020年対2024年
図17. 北米の機械学習オペレーションズ（MLOps）売上高（米ドル百万）成長率（2020-2031）
図18. 欧州の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（百万米ドル）成長率（2020年～2031年）
図19. 中国の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（US$百万）成長率（2020-2031）
図20. 日本の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図21. 中東の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場規模（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図22. 2024年におけるグローバル機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（企業別）
図23. グローバル 機械学習オペレーションズ（MLOps）主要企業別市場シェア（企業タイプ別（ティア1、ティア2、ティア3）および2024年時点の機械学習オペレーションズ（MLOps）売上高に基づく）
図24. 2024年時点の機械学習オペレーションズ（MLOps）売上高に基づく上位10社と5社の市場シェア
図25. 北米の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
図26. 北米の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
図27. 欧州の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
図28. 欧州の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
図29. 中国 機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図30. 中国の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
図31. 日本の機械学習オペレーション（MLOps）市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図32. 日本の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
図33. 中東 機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図34. 中東の機械学習オペレーションズ（MLOps）市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
図35. IBMの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高成長率（2020-2025）
図36. DataRobotの機械学習オペレーション（MLOps）事業における売上高成長率（2020-2025）
図37. SASの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高成長率（2020-2025）
図38. Microsoftの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高成長率（2020-2025）
図39. アマゾン（Amazon）の機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高成長率（2020-2025）
図40. Googleの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高成長率（2020-2025）
図41. データイクの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高成長率（2020-2025）
図42. Databricksの機械学習オペレーション（MLOps）事業における売上高成長率（2020-2025）
図43. HPEの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高成長率（2020-2025）
図44. Lguazioの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高成長率（2020-2025）
図45. ClearMLの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高成長率（2020-2025）
図46. Modzyの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高成長率（2020-2025）
図47. コメットの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高成長率（2020-2025）
図48. Clouderaの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高成長率（2020-2025）
図49. Paperpaceの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高成長率（2020-2025）
図50. Valohaiの機械学習オペレーションズ（MLOps）事業における売上高成長率（2020-2025）
図51. 本レポートにおけるボトムアップとトップダウンのアプローチ
図52. データ三角測量
図53. インタビュー対象の主要幹部
図50. 主要な経営陣のインタビュー
1 Report Overview
1.1 Study Scope
1.2 Market by Type
1.2.1 Global Market Size Growth by Type: 2020 VS 2024 VS 2031
1.2.2 On-premise
1.2.3 Cloud
1.2.4 Others
1.3 Market by Application
1.3.1 Global Market Share by Application: 2020 VS 2024 VS 2031
1.3.2 BFSI
1.3.3 Healthcare
1.3.4 Retail
1.3.5 Manufacturing
1.3.6 Public Sector
1.3.7 Others
1.4 Assumptions and Limitations
1.5 Study Objectives
1.6 Years Considered
2 Global Growth Trends
2.1 Global Machine Learning Operations (MLOps) Market Perspective (2020-2031)
2.2 Global Market Size by Region: 2020 VS 2024 VS 2031
2.3 Global Machine Learning Operations (MLOps) Revenue Market Share by Region (2020-2025)
2.4 Global Machine Learning Operations (MLOps) Revenue Forecast by Region (2026-2031)
2.5 Major Region and Emerging Market Analysis
2.5.1 North America Machine Learning Operations (MLOps) Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.2 Europe Machine Learning Operations (MLOps) Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.3 China Machine Learning Operations (MLOps) Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.4 Japan Machine Learning Operations (MLOps) Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.5 Middle East Machine Learning Operations (MLOps) Market Size and Prospective (2020-2031)
3 Breakdown Data by Type
3.1 Global Machine Learning Operations (MLOps) Historic Market Size by Type (2020-2025)
3.2 Global Machine Learning Operations (MLOps) Forecasted Market Size by Type (2026-2031)
3.3 Different Types Machine Learning Operations (MLOps) Representative Players
4 Breakdown Data by Application
4.1 Global Machine Learning Operations (MLOps) Historic Market Size by Application (2020-2025)
4.2 Global Machine Learning Operations (MLOps) Forecasted Market Size by Application (2026-2031)
4.3 New Sources of Growth in Machine Learning Operations (MLOps) Application
5 Competition Landscape by Players
5.1 Global Top Players by Revenue
5.1.1 Global Top Machine Learning Operations (MLOps) Players by Revenue (2020-2025)
5.1.2 Global Machine Learning Operations (MLOps) Revenue Market Share by Players (2020-2025)
5.2 Global Market Share by Company Type (Tier 1, Tier 2, and Tier 3)
5.3 Players Covered: Ranking by Machine Learning Operations (MLOps) Revenue
5.4 Global Machine Learning Operations (MLOps) Market Concentration Analysis
5.4.1 Global Machine Learning Operations (MLOps) Market Concentration Ratio (CR5 and HHI)
5.4.2 Global Top 10 and Top 5 Companies by Machine Learning Operations (MLOps) Revenue in 2024
5.5 Global Key Players of Machine Learning Operations (MLOps) Head office and Area Served
5.6 Global Key Players of Machine Learning Operations (MLOps), Product and Application
5.7 Global Key Players of Machine Learning Operations (MLOps), Date of Enter into This Industry
5.8 Mergers & Acquisitions, Expansion Plans
6 Region Analysis
6.1 North America Market: Players, Segments and Downstream
6.1.1 North America Machine Learning Operations (MLOps) Revenue by Company (2020-2025)
6.1.2 North America Market Size by Type
6.1.2.1 North America Machine Learning Operations (MLOps) Market Size by Type (2020-2025)
6.1.2.2 North America Machine Learning Operations (MLOps) Market Share by Type (2020-2025)
6.1.3 North America Market Size by Application
6.1.3.1 North America Machine Learning Operations (MLOps) Market Size by Application (2020-2025)
6.1.3.2 North America Machine Learning Operations (MLOps) Market Share by Application (2020-2025)
6.1.4 North America Market Trend and Opportunities
6.2 Europe Market: Players, Segments and Downstream
6.2.1 Europe Machine Learning Operations (MLOps) Revenue by Company (2020-2025)
6.2.2 Europe Market Size by Type
6.2.2.1 Europe Machine Learning Operations (MLOps) Market Size by Type (2020-2025)
6.2.2.2 Europe Machine Learning Operations (MLOps) Market Share by Type (2020-2025)
6.2.3 Europe Market Size by Application
6.2.3.1 Europe Machine Learning Operations (MLOps) Market Size by Application (2020-2025)
6.2.3.2 Europe Machine Learning Operations (MLOps) Market Share by Application (2020-2025)
6.2.4 Europe Market Trend and Opportunities
6.3 China Market: Players, Segments and Downstream
6.3.1 China Machine Learning Operations (MLOps) Revenue by Company (2020-2025)
6.3.2 China Market Size by Type
6.3.2.1 China Machine Learning Operations (MLOps) Market Size by Type (2020-2025)
6.3.2.2 China Machine Learning Operations (MLOps) Market Share by Type (2020-2025)
6.3.3 China Market Size by Application
6.3.3.1 China Machine Learning Operations (MLOps) Market Size by Application (2020-2025)
6.3.3.2 China Machine Learning Operations (MLOps) Market Share by Application (2020-2025)
6.3.4 China Market Trend and Opportunities
6.4 Japan Market: Players, Segments and Downstream
6.4.1 Japan Machine Learning Operations (MLOps) Revenue by Company (2020-2025)
6.4.2 Japan Market Size by Type
6.4.2.1 Japan Machine Learning Operations (MLOps) Market Size by Type (2020-2025)
6.4.2.2 Japan Machine Learning Operations (MLOps) Market Share by Type (2020-2025)
6.4.3 Japan Market Size by Application
6.4.3.1 Japan Machine Learning Operations (MLOps) Market Size by Application (2020-2025)
6.4.3.2 Japan Machine Learning Operations (MLOps) Market Share by Application (2020-2025)
6.4.4 Japan Market Trend and Opportunities
6.5 Middle East Market: Players, Segments and Downstream
6.5.1 Middle East Machine Learning Operations (MLOps) Revenue by Company (2020-2025)
6.5.2 Middle East Market Size by Type
6.5.2.1 Middle East Machine Learning Operations (MLOps) Market Size by Type (2020-2025)
6.5.2.2 Middle East Machine Learning Operations (MLOps) Market Share by Type (2020-2025)
6.5.3 Middle East Market Size by Application
6.5.3.1 Middle East Machine Learning Operations (MLOps) Market Size by Application (2020-2025)
6.5.3.2 Middle East Machine Learning Operations (MLOps) Market Share by Application (2020-2025)
6.5.4 Middle East Market Trend and Opportunities
7 Key Players Profiles
7.1 IBM
7.1.1 IBM Company Details
7.1.2 IBM Business Overview
7.1.3 IBM Machine Learning Operations (MLOps) Introduction
7.1.4 IBM Revenue in Machine Learning Operations (MLOps) Business (2020-2025)
7.1.5 IBM Recent Development
7.2 DataRobot
7.2.1 DataRobot Company Details
7.2.2 DataRobot Business Overview
7.2.3 DataRobot Machine Learning Operations (MLOps) Introduction
7.2.4 DataRobot Revenue in Machine Learning Operations (MLOps) Business (2020-2025)
7.2.5 DataRobot Recent Development
7.3 SAS
7.3.1 SAS Company Details
7.3.2 SAS Business Overview
7.3.3 SAS Machine Learning Operations (MLOps) Introduction
7.3.4 SAS Revenue in Machine Learning Operations (MLOps) Business (2020-2025)
7.3.5 SAS Recent Development
7.4 Microsoft
7.4.1 Microsoft Company Details
7.4.2 Microsoft Business Overview
7.4.3 Microsoft Machine Learning Operations (MLOps) Introduction
7.4.4 Microsoft Revenue in Machine Learning Operations (MLOps) Business (2020-2025)
7.4.5 Microsoft Recent Development
7.5 Amazon
7.5.1 Amazon Company Details
7.5.2 Amazon Business Overview
7.5.3 Amazon Machine Learning Operations (MLOps) Introduction
7.5.4 Amazon Revenue in Machine Learning Operations (MLOps) Business (2020-2025)
7.5.5 Amazon Recent Development
7.6 Google
7.6.1 Google Company Details
7.6.2 Google Business Overview
7.6.3 Google Machine Learning Operations (MLOps) Introduction
7.6.4 Google Revenue in Machine Learning Operations (MLOps) Business (2020-2025)
7.6.5 Google Recent Development
7.7 Dataiku
7.7.1 Dataiku Company Details
7.7.2 Dataiku Business Overview
7.7.3 Dataiku Machine Learning Operations (MLOps) Introduction
7.7.4 Dataiku Revenue in Machine Learning Operations (MLOps) Business (2020-2025)
7.7.5 Dataiku Recent Development
7.8 Databricks
7.8.1 Databricks Company Details
7.8.2 Databricks Business Overview
7.8.3 Databricks Machine Learning Operations (MLOps) Introduction
7.8.4 Databricks Revenue in Machine Learning Operations (MLOps) Business (2020-2025)
7.8.5 Databricks Recent Development
7.9 HPE
7.9.1 HPE Company Details
7.9.2 HPE Business Overview
7.9.3 HPE Machine Learning Operations (MLOps) Introduction
7.9.4 HPE Revenue in Machine Learning Operations (MLOps) Business (2020-2025)
7.9.5 HPE Recent Development
7.10 Lguazio
7.10.1 Lguazio Company Details
7.10.2 Lguazio Business Overview
7.10.3 Lguazio Machine Learning Operations (MLOps) Introduction
7.10.4 Lguazio Revenue in Machine Learning Operations (MLOps) Business (2020-2025)
7.10.5 Lguazio Recent Development
7.11 ClearML
7.11.1 ClearML Company Details
7.11.2 ClearML Business Overview
7.11.3 ClearML Machine Learning Operations (MLOps) Introduction
7.11.4 ClearML Revenue in Machine Learning Operations (MLOps) Business (2020-2025)
7.11.5 ClearML Recent Development
7.12 Modzy
7.12.1 Modzy Company Details
7.12.2 Modzy Business Overview
7.12.3 Modzy Machine Learning Operations (MLOps) Introduction
7.12.4 Modzy Revenue in Machine Learning Operations (MLOps) Business (2020-2025)
7.12.5 Modzy Recent Development
7.13 Comet
7.13.1 Comet Company Details
7.13.2 Comet Business Overview
7.13.3 Comet Machine Learning Operations (MLOps) Introduction
7.13.4 Comet Revenue in Machine Learning Operations (MLOps) Business (2020-2025)
7.13.5 Comet Recent Development
7.14 Cloudera
7.14.1 Cloudera Company Details
7.14.2 Cloudera Business Overview
7.14.3 Cloudera Machine Learning Operations (MLOps) Introduction
7.14.4 Cloudera Revenue in Machine Learning Operations (MLOps) Business (2020-2025)
7.14.5 Cloudera Recent Development
7.15 Paperpace
7.15.1 Paperpace Company Details
7.15.2 Paperpace Business Overview
7.15.3 Paperpace Machine Learning Operations (MLOps) Introduction
7.15.4 Paperpace Revenue in Machine Learning Operations (MLOps) Business (2020-2025)
7.15.5 Paperpace Recent Development
7.16 Valohai
7.16.1 Valohai Company Details
7.16.2 Valohai Business Overview
7.16.3 Valohai Machine Learning Operations (MLOps) Introduction
7.16.4 Valohai Revenue in Machine Learning Operations (MLOps) Business (2020-2025)
7.16.5 Valohai Recent Development
8 Machine Learning Operations (MLOps) Market Dynamics
8.1 Machine Learning Operations (MLOps) Industry Trends
8.2 Machine Learning Operations (MLOps) Market Drivers
8.3 Machine Learning Operations (MLOps) Market Challenges
8.4 Machine Learning Operations (MLOps) Market Restraints
9 Research Findings and Conclusion
10 Appendix
10.1 Research Methodology
10.1.1 Methodology/Research Approach
10.1.1.1 Research Programs/Design
10.1.1.2 Market Size Estimation
10.1.1.3 Market Breakdown and Data Triangulation
10.1.2 Data Source
10.1.2.1 Secondary Sources
10.1.2.2 Primary Sources
10.2 Author Details
10.3 Disclaimer
