自動化された機械学習（Automl）市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ（プラットフォームとサービス）、アプリケーション（大企業と中小企業）、地域の洞察と2033年までの予測

自動機械学習（Automl）市場の概要

世界の自動化機械学習（Automl）市場規模は、2033年に2033年にxx億ドルからxx 10億米ドルに達すると予測されており、予測期間中にXX％のCAGRを登録しています。

自動化された機械学習（Automl）市場は、自動化された方法ではなく、自動モデル開発と展開のためにAI対応ソリューションに採用されているため、Sky Highが高く動いています。 Autiomlプラットフォームは、未熟練のユーザーに、データサイエンティストの手からの介入をほとんどまたはまったくない機械学習モデルをモデル化、訓練、微調整する機能を提供し、データサイエンスプロジェクトを簡素化し、必要な時間を短縮します。 OEMの世界市場は、自動化されたAIベースの消費者作成検索エンジンの一般的な需要によるヘルスケア、財務、小売、製造などのさまざまな業界での採用の増加によって推進されています。組織は、競争力を獲得し、より良い意思決定を行い、指先でデータを入手することで顧客に優れた経験を提供し、競争力を獲得し、競争力を獲得しています。

クラウドオートルは、エンタープライズスケールのAI機能がスケーラブルで費用対効率の高い場合に最も一般的に必要であるため、人気が高まっています。また、ビジネスインテリジェンス /分析プラットフォームへの組み込みの増加と市場の採用は、ビジネスインテリジェンスソリューションへのAutomlの組み込みによって推進されています。自動車市場は、深い学習の進歩、自然言語処理（NLP）、予測分析の助けを借りて劇的に成長すると予想されています。 AIテクノロジーへの今後の投資とノーコード/低コードAIソリューションの導入も市場の拡大を促進し、AIはあらゆる範囲の企業が徐々に利用できるようになります。

Covid-19の衝撃 

自動機械学習（Automl）業界にはポジティブCovid-19パンデミック中のサプライチェーンの破壊による効果

グローバルなCovid-19のパンデミックは、前例のない驚異的であり、市場はパンデミック以前のレベルと比較して、すべての地域で予想外の需要を経験しています。 CAGRの増加に反映された突然の市場の成長は、市場の成長と需要がパンデミック以前のレベルに戻ることに起因しています。

Covid 19のパンデミック中に、AI駆動型の自動化に依存することで企業が運用上の問題を管理しようとしたため、自動化された機械学習（Automl）市場は脚を上げました。労働力の可用性とビジネスの混乱の大幅な変化に対処するため、これにより、組織は自動車を使用して、データからの意思決定を高速化し、効率を高めることを余儀なくされました。すぐに、Cloud Automlソリューションは、リモートワークがより多くの産業（ヘルスケアを含む）を引き起こす新しい通常のものであり、組織がそれを採用するため、ハイパー需要のあるソリューションに変わりました。それ以降、企業は、パンデミックリスクを予測し、サプライチェーンの最適化と顧客エンゲージメント戦略を予測するのに役立つ分析を予測するためにAutomlを使用しました。 AIおよびAutomlソリューションへの投資は、パンデミック前およびポストのデジタル変換に重点を置くことにより、さらに加速されました。企業による自動化とAI主導のイノベーションの重要性の高まりは、パンデミック後の自動車市場の成長を引き続き促進します。

最新のトレンド

生成的AIおよびノー​​コードプラットフォームの採用の拡大市場の成長を促進するためのフィットネス認識の高まり

私たちが話すように変化している主要な自動機械学習（Automl）市場動向の1つは、既製の自動化へのモデルトレーニングの改善のための生成AIおよび大規模な言語モデル（LLMS）の組み込みです。組織はAIを使用して、より硬い機械学習ワークフローを自動化しており、深い技術的才能の必要性からやや収束しています。この変化する風景により、Automlは非専門家がより利用できるようになり、ヘルスケア、財務、小売などを含む分野での採用を拡大します。低コードおよびノー​​コードの自動車プラットフォームは、Excelを使用してプログラミングの手間をかけずにAI駆動型ソリューションを提供する方法を知っている企業市民も可能にします。エンタープライズアプリケーションは、AIモデルの迅速な展開のためのスケーラブルで低コストのソリューションを提供するクラウドベースのAutomlサービスにますます依存しています。企業はAIの民主化に取り組んでいますが、Automlは今後数年間でイノベーションと運用効率の重要なイネーブラーになるでしょう。

自動機械学習（Automl）市場セグメンテーション

タイプごとに

タイプに基づいて、グローバル市場はプラットフォームとサービスに分類できます

• プラットフォーム:プラットフォームには、データの準備の簡素化、モデル検索、ハイパーパラメーターのチューニング、展開を自動化するAI対応のAutomlソフトウェアとビルドツールがあります。採用は、単純なノーコード/低コードMLソリューションの急増によって推進されており、機械学習が非専門家にアクセスできるようにしています。

• サービス:サービスカテゴリには、プラクティスへの統合自動化に関連するコンサルティングおよびトレーニングサポートが含まれます。私たちは、AI駆動型の自動化を搭載したAutomlベースのソリューションの迅速な展開/管理を行うために、機能サービスプロバイダーの支援を求める企業がますます増えています。

アプリケーションによって

アプリケーションに基づいて、グローバル市場は大企業と中小企業に分類できます

• 大企業:Automlは大企業が大規模に使用して、データ分析、予測モデリング、意思決定プロセスを進化させ、金融、ヘルスケア、小売などの業界で採用可能であり、スケーラブルなAIソリューションと費用対効果の高い自動化がニーズの変化です。

• 中小企業:中小企業（中小企業）のためのAutomlは、AI主導の洞察に必要な社内データサイエンススキルの欠如を埋めることを目指しています。競争力のある価格帯でのクラウドベースのAutomlソリューションの可用性により、中小企業はAIを操作に統合しやすくなります。

市場のダイナミクス

市場のダイナミクスには、運転と抑制要因、市場の状況を示す機会、課題が含まれます。

運転要因

ノーコードおよび低コードAIソリューションの需要の増加市場を後押しする

自動化された機械学習（Automl）市場の成長を促進する重要な要素は、AIと機械学習の容易な要件を展開するためのより高い要件です。ヘルスケア、財務、小売、製造などのさまざまなセクターのAIが推進する洞察の採用は、多くの企業が意思決定と最適化においてAIの使用を開始することを余儀なくされています。しかし、問題は経験豊富なデータサイエンティストが不足しており、従来の機械学習開発プロセスは非常に困難です。 Autiomlプラットフォームは、経験の少ないユーザーが利用できるヘビーリフティング（データの準備や機能エンジニアリング、モデル選択など）を自動化し、従来のMLを専門家からすべての人の機械学習に移動することができます。さらに、クラウドベースのプラットフォームのAuto MLは、スケーラビリティを広げ、すべての組織サイズに到達して多くのお金を費やすことなくAIを使用できるという障壁を減らします。 AIのより手頃な価格の実装のドライブでは、ノーコードおよび低コードAMLソリューションの需要が増えると予想されます。

AIの採用の増大とデータ駆動型の意思決定 市場を拡大するため

産業のデジタル変革の指数関数的に増加しているため、自動車市場で成長を推進しているAI主導の自動化の高騰する需要に非常に強い隣接があります。このデータは、企業によって大量に生成されており、予測分析、顧客行動、個人情報の盗難、運用最適化のためにこのデータから洞察を抽出しています。 Automlは、モデル開発ライフサイクルを短くして、企業がピース全体を管理するためにこのような高レベルの人間の介入を必要とせずにデータからより速く価値を得ることができます。 eコマースのような企業は、パーソナライズされた推奨事項にAutomlを使用しますが、ヘルスケア組織は予測診断および治療計画として使用しています。また、自動車は、より良いリスク評価と詐欺防止のために、金融機関によっても使用されます。これは、AIの使用がますます広く成長するにつれて、Automlのセクター全体で需要によって実施される、自動化されたスケーラブルで高速な機械学習ソリューションの要件が増加することを意味します。

抑制要因

高い実装コストと統合の課題潜在的に市場の成長を妨げる

それにもかかわらず、自動車市場で見つかった実装と統合の課題は、特に中小企業（SME）にとって障壁としてそれを非格付け不能にします。 Automlプラットフォームは、予算内の企業にとって手頃な価格ではない広範なクラウドインフラストラクチャ、コンピューティングリソース、データウェアハウジングのコストで慣習的に展開されます。また、多くの組織が持っている適切な技術的ノウハウなしでは、自動車ソリューションを現在のITシステム、データベース、組織のワークフローと組織のワークフローと統合することは、可能性がありますが、複雑で時間がかかる可能性があります。レガシーの採用の問題は、養子縁組率の低下につながり、企業が実際に自動車を最大限に活用することをかなり難しくしています。これらの困難を軽減するために、ベンダーは現在、幅広いユーザーと簡単に統合できる費用対効果の高いAutomlソリューションの作成に集中しています。

機会

エッジコンピューティングおよびIoTアプリケーションでのAutomlの拡張市場の製品の機会を創造する

エッジコンピューティングとモノのインターネット（IoT）デバイスが離陸し、Automl Marketがスカイロケットになっています。産業が接続されたデバイスからリアルタイムデータのペタバイト（またはそれ以上）の生産を開始するにつれて、エッジで自動化された機械学習（Automl）の必要性が高まっています。 Automlは、予測的なメンテナンスと製造、財務におけるライブ詐欺検出、パーソナライズされたヘルスケア診断などの重要なユースケースでの決定を促進できます。さらに、AutomlとEdge AIを組み合わせることで、レイテンシが低下し、セキュリティが強化され、クラウドコンピューティングへの依存度が低下します。これは、企業にとって費用対効果の高いソリューションです。組織がAIを搭載したリアルタイム分析と自動化に向かって移動すると、Automlは即時の結果を求めて努力する際に​​、エッジコンピューティングとIoTエコシステムに大量に成長します。

チャレンジ

モデルの解釈可能性と規制へのコンプライアンスを確保することは、消費者にとって潜在的な課題になる可能性があります

モデルの解釈可能性とすべての政府規制のコンプライアンスは、機械学習におけるデフォルトでの議論が不透明な「ブラックボックス」として進行します。これは、自動車が規模でモデルと最適化の構築を行い、ユーザーが実際にそれらがどのように作られているのかを本当に理解していないからです。透明性がないため、ほとんどの国ではAI主導の決定の説明が説明可能であることを要求する財務、ヘルスケア、保険などの分野で課題を引き起こします。さらに、GDPRやCCPAなどのデータプライバシー法は、AIの説明責任を持ち、自動車ベンダーは、規制要求のソリューションとして、説明可能なバイアスフリーモデルを提供する必要があります。ハードルの解決は、XAI（説明可能なAI）メカニズムと、業界全体で可能性のある信頼のベストプラクティスを追跡するAI Automlフレームワークを求めています。

自動機械学習（Automl）市場の地域洞察

北米

現在、北米は、テクノロジーの進化が速い、あらゆる場所で人工知能（AI）の採用、AIオートメーションへの具体的な投資のために、卓越したオートル市場シェアを享受しています。主要な業界参加者、研究機関、Automl Techのスタートアップの星座は、Automl Solutionsのイノベーションを推進しています。財務、ヘルスケア、小売、製造におけるデータ中心の決定に対する増え続ける需要が増えており、ユースケースリストは引き続き増加しているため、自動化された機械学習の需要が期待されています。それに加えて、Automlプラットフォームによって可能になったAIの民主化の増加（ノーコード/ローコード）は、すべてのビジネスサイズにわたって採用するための軌跡を加速しています。地域成長の責任者に位置する米国自動化機械学習（Automl）市場は、AIの研究とAutomlソリューションの採用への豊富な投資を強く位置付けています。企業は、生産性、予測分析、ビジネスインテリジェンスの向上のために、AI対応自動化をシステムに組み込みています。自動運転車などの地域で大規模な自動車を要求する競争にもかかわらず、サイバーセキュリティやパーソナライズされたマーケティングはますます産業能力を獲得します。また、米国の規制の枠組みは、AI倫理とガバナンスを把握するために成熟しています。

ヨーロッパ

ヨーロッパは、AIとデジタル変革による自動機械学習（Automl）の市場シェア、およびAIが使用される倫理を改善するための法律の大幅な成長です。ドイツ、英国、フランスなどの国のすべての政府は、現在、技術の競争力を維持するためにAIの研究と革新を支援しています（特に開発の長い道があるため）。金融は、財務/クレジットのスコアリングと詐欺検出によって推進されるAI予測モデルである最大の自動車採用者の1つです。さらに、製造、自動車、ヘルスケアは、プロセスを合理化し、価値の向上を推進するために自動車を採用し、顧客体験を採用する業界にすぎません。ヨーロッパのAI規制は、責任ある使用と一緒に自動車を照らしています。機械学習アプリケーションを透明にし、人々に説明責任を果たします。

アジア

Automl市場シェアであるアジア太平洋地域は、迅速なデジタル化と中国、日本、インド、韓国などのAIの採用の増加にある地域間で大規模な成長率をもたらします。中国は、進行中の政府が支援するAI開発プログラムとディープラーニングテクノロジーの採用により、業界全体で増加したAutomlの展開を経験しています。日本の製造業は、AIが推進するロボット工学と自動化に関心を持ち、成長のための新しい道を開きます。 Automlツールは、インドに存在する拡大ITおよび分析業界のデータサイエンスと企業の意思決定において需要が高まっています。 AIがヘルスケア教育からサイバーセキュリティまで垂直に組み込まれているため、アジア太平洋地域の自動車市場にはかなりの成長の可能性があります。

主要業界のプレーヤー

イノベーションと市場の拡大を通じて市場を形成する主要業界のプレーヤー

自動化された機械学習（Automl）市場の主要な競合他社は、アクセシビリティと使用速度を高めるために、イノベーション、戦略的パートナーシップ、および他者の間のAI民主化に焦点を当てています。企業は、ノーコード/ローコードで自動車のプラットフォームを使用して、AIの専門知識がない）を自動オンボードビジネスに使用し、機械学習を利用しています。主要なプレーヤーは、クラウドベースのAutomlソリューションを強化して、レガシーエンタープライズシステムとシームレスに接続しています。ディープラーニングオートメーションと説明可能なAI:ハイテク企業、大学、研究機関との戦略的パートナーシップは、この分野での技術的進歩のフロンティアを推進しています。さらに、企業は、規制の枠組みの変化に適合して、モデルを理解しやすく、解釈可能かつ倫理的なAIの展開にしています。

トップオートメインの機械学習（Automl）企業のリスト 

• Amazon Web Services Inc. (United States)
• DataRobot (United States)
• EdgeVerve Systems Limited (India)
• H2O.ai Inc. (United States)
• IBM (United States)
• JADBio - Gnosis DA S.A. (Greece)
• QlikTech International AB (Sweden)
• Auger (United States)
• Google (United States)
• Microsoft (United States)
• SAS Institute Inc. (United States)

主要な業界の開発

2024年2月: Datarobot（米国）は、オープンソース分散コンピューティングプラットフォームである共有結合で知られるAgnostigを買収しました。この戦略的な動きは、高度な計算オーケストレーションと最適化機能を統合することにより、エージェントAIアプリケーション開発におけるDatarobotの機能を強化することを目的としています。この買収は、組織が断片化されたインフラストラクチャ全体でAIアプリケーションを管理する際に直面する課題に対処し、より効率的でスケーラブルなAIソリューションを可能にします。

報告報告

自動化された機械学習（Automl）市場レポートは、進化する業界の状況の詳細な分析を提供し、市場の成長、課題、機会を促進する重要な要因を強調しています。タイプ、アプリケーション、および地域に基づいた市場セグメンテーションを調べ、さまざまなセクターの需要パターンに関する貴重な洞察を提供します。このレポートは、競争の激しい状況を掘り下げ、主要なプレーヤーと自動車能力を強化するための戦略的イニシアチブをプロファイリングします。さらに、人工知能、クラウドコンピューティング、ビッグデータ分析の進歩が、ヘルスケア、財務、小売など、さまざまな業界での自動車ソリューションの採用をどのように加速しているかを探ります。

さらに、このレポートは、サプライチェーンの混乱、ビジネスの優先順位の変化、自動化への依存度の向上を通じて、市場のダイナミクスに影響を与えたCovid-19などの世界的なイベントの影響を評価しています。主要な業界の開発、合併、買収、および市場の拡大を形作る革新的な製品の発売を強調しています。さらに、このレポートは、成長予測、投資機会、および規制上の洞察を提供して、企業や投資家が進化する自動車エコシステムで情報に基づいた意思決定を支援します。