自動機械学習市場の規模と見通し, 2025-2033

グローバルな自動機械学習（AutoML）市場の規模は、2024年に34.7億米ドルと評価され、2025年には49.5億米ドルから2033年には855億米ドルに達すると予測されています。この期間中の年平均成長率（CAGR）は42.77％です。この成長を推進する主な要因の一つは、企業がオンラインクレジットカード決済に移行する中で、リアルタイムで対応可能な効果的な不正検出ソリューションの需要が高まっていることです。FTC（Federal Trade Commission）の年間データブックによれば、2020年にはクレジットカードが不正報告の中で最も頻繁に使用される支払い方法であり、合計459,297件の不正とアイデンティティ盗難が報告されました。これにより、企業は性能向上、意思決定の自動化、手続きの簡素化を実現できます。AutoMLは、企業が以前は気づかなかった最適化と改善の機会を特定するのにも役立ち、市場の成長を促進します。

金融詐欺は金融セキュリティにおける最も重大な懸念事項の一つであり、機械学習は金融詐欺の増大するリスクと戦うために不正検出アプリケーションに積極的に適用されています。多くの金融サービス業界のプレイヤーが、新たに取得したデジタルチャネルから得られる膨大なデータを活用するために、AIと機械学習をエコシステムに組み込んでいます。これにより、効率的な不正検出ソリューションの需要が高まり、市場の成長を促進しています。

企業が意思決定を促進し、運営効率を高めるためにデータにますます依存する中で、知的なビジネスプロセスの需要が増加しています。これらのプロセスは、機械学習アルゴリズムを利用して意思決定を自動化し、ビジネスオペレーションを最適化し、性能を向上させ、利益を増やします。AutoMLを活用することで、企業は運営を効率化し、コストを削減し、性能を向上させ、最終的には競争優位を得ることができます。業界専門家による報告書によれば、AI主導の自動化は生産性を最大40％向上させることが可能です。機械学習モデルの作成と展開を自動化することにより、自動機械学習市場は企業がこれらの成果を達成するのを支援します。

自動機械学習ソリューションの市場への採用率が低い主な理由の一つは、機械学習ツールの採用が限定されていることです。機械学習システムを効果的に展開できる人材を求める企業にとって、機械学習分野の専門家の必要性は大きな課題です。AutoMLの利用は、MLに直接関与する代わりに、そのようなタスクに必要な専門知識のレベルを低減する可能性があります。AutoMLツールの採用に対する消極的な態度は、エンドユーザーの種類によっても異なる可能性があります。たとえば、政府機関は市民のデータを扱うため、自動機械eラーニングソリューションの採用に抵抗を示すかもしれません。このため、プライバシーとデータの敏感性の問題がこれらのソリューションの採用を妨げ、市場の成長を阻害する可能性があります。

クラウドベースの自動機械学習システムの受容性が高まっていることは、グローバルなAutoML市場を推進する重要な要因です。SaaSソリューションとして、これらのプラットフォームは、インターネット接続があればどこからでも機械学習ツールとリソースにアクセスできるようにします。クラウドベースのAutoMLプラットフォームは、初期費用が安く、スケーリングが容易で、オンプレミスソリューションに比べてメンテナンスが少ないです。さらに、これまでにない機能や能力を継続的に導入するベンダーにより、AutoML市場での革新を促進します。クラウドコンピューティングが重要性を増すにつれて、クラウドベースのAutoMLプラットフォームの需要も増加し、市場成長の機会を生み出します。

地域別に見ると、グローバルな自動機械学習市場は北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、およびその他の世界に分けられます。北米はグローバルな自動機械学習市場の主要なシェアホルダーであり、予測期間中に42.17％のCAGRを示すと予想されます。北米は、先進技術への連邦投資によって支えられた堅牢な革新エコシステムと、世界中のビジョナリーな科学者や起業家、著名な研究機関の存在により、自動機械学習の開発を推進しています。連合型機械学習（FederatedML）の商業アプリケーションの増加は、autoMLの需要をさらに促進すると予想されます。例えば、Helpnetsecurityによると、米国の企業の73％が2022年にサイバーセキュリティデバイスにAIと機械学習をさらに活用する予定でした。さらに、2021年1月には、FDAはAIとMLに焦点を当てた統一されたアプローチを構築するための行動計画を発表しました。これにより、デジタルヘルステクノロジーの科学と証拠を戦略的に前進させることが主に促進されました。したがって、これらすべての要素が市場の成長を後押しすることが期待されます。

ヨーロッパは予測期間中に42.47％のCAGRを示すと推定されています。ヨーロッパには世界最大の製薬会社があり、医薬品開発から病院の労働力物流までを手掛ける医療AIスタートアップが増加しています。人工知能と機械学習の統合がますます普及し、自動機械学習（AutoML）の手法に対する需要が増加しています。AutoMLは、特に医療においてAIが生成する多様なデータモデルの作成を自動化する上で重要な役割を果たします。例えば、ドイツを拠点とするAI研究とインキュベーターラボであるMerantixは、そのがん検出AIを世界中の放射線科医が利用できるクラウドベースのオンデマンドプラットフォームを開発しています。地域全体でのデジタルマーケティング支出の増加も、自動機械学習に新たな機会を提供します。例えば、2021年1月にイギリスで実施されたCMO Surveyによれば、調査期間の前12ヶ月間に比べて、利益企業のデジタルマーケティング支出が9.57％増加しました。

アジア太平洋は今後数年間で最も急成長する市場地域と考えられています。これは、情報技術（IT）への投資の増加と、フィンテックの採用の増加によるものです。さらに、AIを多様な産業に統合する政府の関心の高まりが地域市場の発展を助けています。IDC（International Data Corporation）によれば、インド企業の60％が、人間の専門知識と機械学習、自然言語処理、人工知能、パターン認識を組み合わせて、企業全体の予見力を向上させています。これにより、2026年までに従業員の生産性と効果が20％向上すると予想されます。また、地域全体で活動する企業は、市場の成長を助けるさまざまなソースからの投資を受けています。例えば、2021年10月、韓国のロボアドバイザースタートアップであるFountは、機械学習ベースのプラットフォーム開発を強化し、より多くの従業員を雇用するために、シリーズC資金調達ラウンドで3340万米ドルを調達しました。

その他の世界市場は、南アメリカ、中東、アフリカで構成されています。中東とアフリカでは、自動車産業におけるMLの採用が急速に増加しています。人工知能、ロボット工学およびその他の技術のサブセットとしての機械学習の進歩は、世界経済に大きな影響を与えています。現代の企業は、AIが将来の成長と繁栄にとって重要であることを認識し、デジタル技術に大規模な投資を行っています。このような要因が、予測期間中の地域市場の成長を促進します。

グローバルな自動機械学習市場は、ソリューション、オートメーションの種類、およびエンドユーザーによってセグメント化されています。ソリューションに基づいて、グローバルな自動機械学習市場はスタンドアロン、オンプレミス、およびクラウドに分かれています。スタンドアロンまたはオンプレミスセグメントは市場の最大の収益寄与者であり、予測期間中に41.24％のCAGRを示すと予想されます。オンプレミスソフトウェアの最も重要な機能はデータ保護です。なぜなら、データはユーザー施設内にローカルに保存されているため、顧客はデータとそのセキュリティを完全に管理できます。敏感な情報を組織の外に出す必要はありません。これは特にコンプライアンスの問題に関して大きな利点です。これらの展開は、年次または多層プランで構成されており、毎月の費用の必要性を排除します。同様に、組織のプロセスや規制要件に高度にカスタマイズできます。クラウドソリューションはますます採用されていますが、セキュリティの懸念により依然として課題があり、そのためオンプレミスソリューションは市場で重要な役割を果たします。コスト削減やリソースの節約の必要性が高まっている中で、企業はデータを新たなデータストレージを開発・維持するのではなく、クラウドに移行することを認識しており、クラウドベースのソリューションへの需要が高まっています。企業は、BFSI、ヘルスケアなどのさまざまなエンドユーザー向けに製品を開発しています。たとえば、GoogleはCloud AutoMLを発表しました。Cloud AutoMLは、学習2学習やGoogleの転移学習などの高度な技術を利用して、MLに関する知識が少ない企業でも高品質のカスタムモデルを生成できます。

オートメーションの種類に基づいて、グローバルな自動機械学習市場はデータ処理、特徴エンジニアリング、モデリング、およびビジュアル化に分かれています。ビジュアル化セグメントはグローバル市場を支配しており、予測期間中に41.88％のCAGRを示すと予測されています。MLにおけるビジュアル化はデータを理解するプロセスです。ビジュアル化は、ユーザーがデータの見た目やデータの属性がどのように出力に関連しているかを確認するのに役立ちます。これは、特徴が出力に対応しているかどうかを確認する最も迅速な方法です。ビジュアル化の自動化は、自動機械学習の主要な側面の一つです。市場における企業が提供する多くのAutoMLソリューション、例えばDataRobot、Complellon、Tazi.ai、H2O.aiなどは、ビジュアル化に対して高い割合の自動化を提供しています。モデリングプロセスは、特徴からラベルを予測する機械学習アルゴリズムをトレーニングし、ビジネス要件に最適化し、ホールドアウトデータで検証することを伴います。モデリングから得られる出力は、新しいデータポイントを予測するために使用できるトレーニング済みモデルです。自動モデル構築は、機械学習においてますます重要になっています。それは、開発に時間がかからず、条件の変化に適応できる正確かつ動的なモデルを作成します。自動モデル構築には、クリーニング、特徴生成、特徴選択、および監督または非監督モデルの構築という4つの主要なステップがあります。

エンドユーザーに基づいて、グローバルな自動機械学習市場はBFSI、小売と電子商取引、ヘルスケア、製造に分かれています。BFSIセグメントは最高の市場シェアを持ち、予測期間中に41.51％のCAGRを示すと見込まれています。最近、BFSI業界では、運営効率を向上させ、消費者体験を改善するためにAIと機械技術がますます採用されています。データに対する関心が高まる中で、BFSIアプリケーションにおける機械学習の需要が増加しています。自動機械学習は、膨大なデータ、手頃な処理能力、経済的なストレージを用いて、正確で迅速な結果を生み出すことができます。他のフィンテックサービスと協力することにより、企業は現代の要求や規制に適応しながら、安全性を高め、セキュリティを可能にすることができます。

Report Coverage & Structure

自動機械学習市場レポートの構造概要

このレポートは、自動機械学習市場に関する包括的な分析を提供するために、以下のような構造で構成されています。

1. セグメンテーションと研究方法論

• セグメンテーション
• 研究方法論
• サンプル取得の案内

2. エグゼクティブサマリー

市場規模や主要な知見の要約を提供します。

3. 研究の範囲とセグメンテーション

• 研究目的
• 限界と仮定
• 市場の範囲とセグメンテーション
• 考慮された通貨と価格設定

4. 市場機会評価

• 新興地域・国
• 新興企業
• 新興用途・エンドユース

5. 市場動向

• 推進要因
• 市場警告要因
• 最新のマクロ経済指標
• 地政学的影響
• 技術要因

6. 市場評価

• ポーターの5つの力分析
• バリューチェーン分析

7. 規制フレームワーク

• 北米
• ヨーロッパ
• APAC（アジア太平洋地域）
• 中東とアフリカ
• LATAM（ラテンアメリカ）

8. ESGトレンド

環境、社会、ガバナンスに関連するトレンドを分析します。

9. グローバル自動機械学習市場のサイズ分析

• 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
  • 特徴エンジニアリング
  • モデリング
  • ビジュアライゼーション
• エンドユーザー別
  • BFSI
  • 小売および電子商取引
  • ヘルスケア
  • 製造業
  • その他のユーザー

10. 地域別市場分析

各地域における詳細な市場分析を行います。

北米市場分析

• 米国
• カナダ

ヨーロッパ市場分析

• 英国
• ドイツ、フランス、スペイン、イタリア、ロシア、ノルディック、ベネルクス、その他のヨーロッパ

APAC市場分析

• 中国、韓国、日本、インド、オーストラリア、シンガポール、台湾、東南アジア、その他のアジア太平洋地域

中東とアフリカ市場分析

• UAE

このレポートは、自動機械学習市場の詳細な理解を促進し、主要な市場動向や地域別の成長機会を明らかにすることを目的としています。