自動化された機械学習（Automl）市場規模、シェア、成長、および業界分析、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

グローバル自動機械学習（Automl）市場規模は、2025年のXX億米ドルから2033年までにXX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、ネイティブの方法ではなく、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が高くなっています。 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Automlを使用して競争力を獲得し、より良い決定を下し、指先でデータを入手することで優れた経験を顧客に提供しています。

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効率が高いため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はあらゆる範囲で徐々に利用可能になります。

covid-19インパクト

" 自動機械学習（Automl） 業界は、COVID-19パンデミック中のサプライチェーンの破壊による陽性 陽性 効果を持っていました "

グローバルなCovid-19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の増加に反映される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のパンデミックでは、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）市場が優れたレッグアップを得ました。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増大は、市場の成長を促進するためのフィットネス認識を高める

私たちが話すとき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

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/ローコード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ています。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/管理を提供するために、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る

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

• 大規模企業：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、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などの業界で採用可能です。

• 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クラウドベースのAutomlソリューションを利用できるため、中小企業がAIを操作に統合しやすくなります。

マーケットダイナミクス

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

駆動因子

" 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と機械学習を容易に展開するためのより高い要件です。ヘルスケア、金融、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で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ランプすると予想されます。

" AIとデータ駆動型の意思決定の採用の拡大 "

産業のデジタル変革の指数関数的に増加しているため、自動車市場の成長を推進しているAI駆動型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 " "市場の成長を妨げる可能性があります"

これにもかかわらず、自動車市場で見つかった実装と統合の課題は、拡大しているため、特に中小企業（SME）にとっては障壁として障害を免れません。 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とIoTアプリケーションでのAutomlの拡張

エッジコンピューティングとモノのインターネット（IoT）デバイスが離陸しているため、Automl Marketは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移行すると、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。