データサイエンスおよび機械学習サービスの市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ別（コンサルティング、マネージドサービス、カスタム開発）、アプリケーション（予測分析、ビジネスインテリジェンス、自然言語処理、画像と音声認識、データエンジニアリング）および2033年の予測

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データサイエンスおよび機械学習サービス市場の概要

グローバルデータサイエンスおよび機械学習サービス市場は、2024年の2021億米ドルから2025年に2,453億米ドルに上昇し、2033年までに1,0037億米ドルに達すると予測されており、CAGRは2025年から2033年まで21.4％に達すると予測されています。

世界はかつてないほど多くのデータを生成しています。携帯電話からのGPS信号、オンラインでの顧客レビュー、または工場の温度を監視するIoTデバイスのいずれであっても、このデータの洪水は、スマートシステムがデコードすることなく無意味です。これは、データサイエンスと機械学習サービスが介入する場所です。

小売業者が適切な製品を在庫するのに役立つ予測洞察から、銀行の不正取引にフラグを立てるAIモデルに、DSMLサービスはあらゆるセクターで意思決定を変革しています。今日の企業はデータを望んでいるだけではありません。彼らは賢く、速く、実用的な答えを望んでおり、今それを望んでいます。

企業は、生データを戦略的な力に変えることの価値を認識しているため、技術的な能力だけでなく、スケーラビリティと俊敏性ももたらす外部委託DSMLサービスの需要が急増しています。

データサイエンスおよび機械学習サービス市場に影響を与えるグローバルな傾向

DSMLサービスにおける米国の関税とグローバルサプライチェーンのシフト

近年、米国の関税政策は、グローバルデータサイエンスと機械学習（DSML）サービス市場のダイナミクスに微妙に影響を与え始めています。関税は伝統的に鉄鋼、電子機器、農産物などの物理的な商品に焦点を当ててきましたが、その波及効果は、DSMLを含むデジタルおよびサービスベースの業界でますます感じられています。

GPU、サーバー、中国などの国からの特殊な機器などのハードウェアの輸入コストを引き上げる関税により、多くの米国に拠点を置くハイテク企業は、グローバルな調達と開発戦略を再訪しています。これに応じて、インド、ベトナム、東ヨーロッパなどの強力なDSML能力を備えた国へのオフショアリング計算ワークロードとデータエンジニアリングサービスへの移行がありました。

この再構成は、直接関税関連のコストを回避するだけではありません。また、サプライチェーンの回復力のより広範な再評価と、ますます保護主義的なグローバル環境でサービスプロバイダーを多様化する必要性によって推進されています。その結果、いくつかの米国企業は、陸上で重要な知的財産を維持するハイブリッドオペレーティングモデルを開発し、スケーラブルな機械学習開発、モデルトレーニング、およびデータラベル付けのためにオフショアパートナーを活用しています。

さらに、国際貿易協定をめぐる不確実性により、ハイテク企業は地政学的リスクに反対するようになりました。これには、貿易安定性、熟練した才能、および有利なデータ保護法を提供する関税中立の国または地域にDSMLハブの設置が含まれます。

要約すると、関税はコードやアルゴリズムに直接適用されないかもしれませんが、米国の関税政策によって形作られるより広範な貿易環境は、間違いなくDSML産業を、より分散化された世界的に分散したイノベーションモデルに向けて微調整しています。

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データサイエンスおよび機械学習サービス市場のセグメンテーション

タイプごとに

• コンサルティング:DSMLに初めてDSMLに飛び込む組織は、しばしばコンサルティングから始めます。患者のケアをパーソナライズしようとするヘルスケアチェーンであろうと、ルートを最適化しようとする物流会社であろうと、戦略が重要です。コンサルタントは、ビジネス上の問題を定義し、データの準備を評価し、前進する最良のAIパスをチャートするのに役立ちます。このような助言の役割の需要は、特に社内のAI建築家に欠けている中規模企業から急速に高まっています。

 

• マネージドサービス:基礎が整理されると、多くの企業は管理されたサービスプロバイダーに運用を引き渡すことを好みます。これらのパートナーは、MLモデルを維持し、アルゴリズムを更新し、システムの健康を監視し、24x7を監視します。ハイテクドメイン以外の企業の場合、このモデルは、専門チームの雇用、維持、トレーニングのオーバーヘッドなしでMLの利点をもたらします。たとえば、ドバイに本拠を置くFinTech会社は、Bengaluruに拠点を置くサービスプロバイダーと提携して、詐欺検出システムを管理し、リアルタイムアラートの効率が30％増加しました。

 

• カスタム開発:既製のAIはすべての人のためにそれをカットしません。特定のビジネスニーズによると、カメラを使用して製造ラインの欠陥を検出したり、ソーシャルメディアで多言語感情を分析したりすることは必須です。 DSMLを単なるサポート機能ではなく、競争力のある差別化要因と見なしている企業によって推進されるカスタム開発サービスは成長しています。

アプリケーションによって

• 予測分析:顧客の解約、製品需要、または機器の故障を予測できる予測モデルは、最も求められているDSMLサービスの1つです。セクターのテレコム、エネルギー、小売業の企業は、これらのツールを使用して問題よりも先を行き、新しい機会をつかみます。インドの通信大手の1人は、PuneベースのMLサービス会社が行った予測モデリングを使用して、顧客の解約を17％減らしたと伝えられています。

 

• ビジネスインテリジェンス:BIが昨日の数字のダッシュボードを意味していた時代はなくなりました。 MLを搭載した今日のBIプラットフォームは、ライブ洞察、自動化された異常検出、および自然言語クエリを提供します。中小企業は、高価なライセンスやスタッフを必要とせずに高度な機能を提供する外部委託BIサービスの恩恵を受けることができます。

 

• Natural Language Processing（NLP）:チャットボット、音声アシスタント、自動ドキュメントの読み取りはすべてNLPによって駆動されます。企業は現在、NLPサービスをアウトソーシングして、顧客フィードバックをよりよく理解したり、HRクエリを自動化したり、電子メールの応答をドラフトしたりしています。特に政府のイニシアチブや地域のeコマースプラットフォームが地域の言語サポートを優先しているため、複数のインド言語にわたってNLPを専門とするインド企業は注目を集めています。

 

• 画像と音声認識:小売から監視まで、大規模な画像とオーディオファイルを処理する機能が変革的であることが証明されています。食品配達プラットフォームは最近、音声認識を使用してサポートコールを自動化し、平均処理時間を45％削減しました。これらのサービスは、特にセキュリティ、自動車、ヘルスケアなどのセクターで需要があります。

 

• データエンジニアリング:機械学習は、それがトレーニングするデータと同じくらい良いです。データクリーニング、倉庫、パイプラインの自動化を含む外部委託データエンジニアリングサービスが重要です。組織が長年にわたる乱雑なレガシーデータに座っているため、このデータのロックを解除して構成できるサービスプロバイダーは非常に求められています。

市場のダイナミクス

運転要因

市場の成長を促進するために、業界全体のデータ量の爆発

クリック、スワイプ、および購入ごとにデータトレイルに追加されます。非構造化データのテラバイトに座っている組織は、現在価値を導き出すよう圧力を受けています。アウトソーシングDSMLサービスは、企業が巨大な内部チームを構築することなく、この生のリソースを洞察に変えるのに役立ちます。

市場の成長を促進するための新興企業やハイテク主導の企業の間のAIファーストアプローチ

MLを使用してEdtechプラットフォームから、デジタル時代に生まれた衛星イメージング分析ビジネスを展開する農業テック企業への学習パスを推奨することは、初日からDSMLを受け入れています。アウトソーシングにより、彼らは迅速に実験し、成功したモデルをスケールアップし、無駄のないままにします。

抑制要因

データのプライバシーは、市場を妨害することです

患者の記録、財務履歴、バイオメトリック情報などのより機密のデータが外部委託チームによって処理されるにつれて、プライバシーの懸念が高まっています。クライアントは、GDPRやインドのデータ保護法案などのグローバル基準への気密のコンプライアンスを要求します。サービスプロバイダーは、信頼を獲得して維持するために、堅牢な内部プロセスと認定を必要とします。

ビジネスコンテキストの欠如

アウトソーシングされたMLモデルは、技術的には健全ですが、文脈的なフィネスを欠く場合があります。たとえば、米国の小売顧客向けに構築されたモデルは、ローカリゼーションが優先されない場合、インドの購買行動を誤って解釈する場合があります。これは、DSMLチームに「データ」と「ビジネス」の両方を話すドメインコンサルタントが含まれていない限り、やり直しと欲求不満につながります。

機会

ドメイン固有のDSMLサービス

FinTech詐欺検出またはAgri-Tech画像分類でのみ、SAYを専門とするDSMLプロバイダーに対する需要が高まっています。クライアントは、一般的な機能ではなく、垂直の専門知識のためにプレミアムを支払う準備ができています。

AIガバナンスと説明可能性サービス

企業は、AIの決定がどのように行われるかについて規制と倫理的精査に直面しているため、説明可能で監査可能なMLシステムを構築するサービスが強く必要とされています。倫理と透明性を開発パイプラインに組み込むことができる企業は、大きな優位性を持ちます。

課題

急速に進化するツールセットとフレームワーク

Tensorflow Today、Py-Torch明日。この分野で最新情報を入手することは困難であり、DSMLサービスプロバイダーは継続的な学習とR＆D投資が必要です。クライアントは、チームが熟練しているだけでなく、出血していることを期待しています。

上級才能の不足

ジュニアデータサイエンティストは十分ですが、経験豊富なMLアーキテクトとドメイン固有のデータコンサルタントは依然として不足しています。このボトルネックは、サービスプロバイダーが一度に引き受けることができる大規模プロジェクトの数を制限する可能性があり、その結果、データサイエンスと機械学習市場の成長が妨げられます。

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データサイエンスおよび機械学習サービス市場の地域洞察

• 北米

Fortune 500企業による早期採用と活気のある新興エコシステムのおかげで、米国のデータサイエンスおよび機械学習市場は依然としてDSMLサービスの最大の市場です。米国のAIポリシーと資金調達に焦点を当てていることは、企業全体のデジタル変革を促進し続け、予測分析、自律システム、リアルタイムデータエンジニアリング全体のサービスの需要を高めています。

• ヨーロッパ

EUのデータ保護基準は、準拠したDSMLパートナーの需要を促進しています。ドイツの銀行、フランスの公共部門ユニット、英国に拠点を置く小売業者はすべて、MLのパフォーマンスと法的説明責任のバランスをとることができる企業にアウトソーシングしています。また、ヨーロッパは倫理的AI監査の増加を見ており、コンプライアンス中心のDSMLサービスを大きな機会にしています。

• アジア

APACは、データサイエンスと機械学習市場シェアの最も急成長している地域であり、インドは料金をリードしています。政府のデジタルインドイニシアチブは、Bhashini（Language AI）やGati Shakti（Logistics）などのプログラムとともに、膨大なデータセットを生成し、スマート分析の需要を生み出しています。東南アジアの新興企業は、電子商取引、教育、健康のアプリケーションのために、MLサービスをインドおよび中国企業にアウトソーシングしています。

主要業界のプレーヤー

これらの6つの企業は、イノベーション、規模、およびセクターの影響を通じて、グローバルなDSMLサービスの状況を形成しています。

• Tata Consultancy Services（TCS） - インド。
• フラクタル分析 - インド
• Cognizant - 米国/インド
• デロイトAI研究所 - グローバル
• Laten-View Analytics - インド
• データロボット - アメリカ

重要な開発

2023年9月、Fractal Analyticsは、産業データ環境向けに設計されたコードなしの異常検出プラットフォームであるEugenie.aiを起動することにより、DSMLスペースを決定的に動かしました。市場は複雑な機械学習ツールで飽和していますが、eugenie.aiは、現実的で差し迫ったニーズに対処することですぐに際立っていました。

eugenie.aiは、従来のAI展開でスクリプトをフリップします。データサイエンスチームがアノマリー検出モデルを構築、テスト、展開するのを数週間または数か月待つ代わりに、オペレーションチームは、コードがゼロで必要な状態でリアルタイムで洞察を得ることができます。これは、工場の床にある工場管理者、エンジニア、および高品質のヘッドが、災害になる前に問題を特定できることを意味します。

最も初期の採用者の1人である著名なヨーロッパの鉄鋼メーカーが、重要な生産施設にeugenie.aiを展開しました。影響は即時でした。 3か月以内に、同社はマシンダウンタイムの21％減少して、業界全体に頭を向けた数字を報告しました。かみそりの薄いマージンで運営されているメーカーの場合、そのような効率の向上は、運用を改善するだけではありません。彼らは深刻なコスト削減のロックを解除し、浪費を削減し、時間通りの配達メトリックを改善します。

しかし、これは1つの会社の成功に関する単なる話ではありません。これは、データサイエンスおよび機械学習サービス市場を通じて広範な傾向を反映しています。今日の企業は、問題を迅速に解決し、既存のワークフローと統合し、目に見える投資収益率を提供する巧妙なアルゴリズムや実験的なAIを探しているだけではありません。 eugenie.aiはこれらすべてのボックスにチェックマークを付け、DSMLの未来を垣間見ることができます:実用的、直感的、そして実際の結果に焦点を当てています。

産業のダウンタイムが毎分費用がかかり、才能の不足が多くの企業にとって非現実的な社内AIチームを作ることができる世界では、eugenie.aiのようなプラットフォームは牽引力を獲得しています。それらは、スマートであるだけでなく、使用可能なAIの新しい種類を表しており、企業が現実の世界でデータサイエンスの展開についてどのように考えているかを再構築しています。

報告報告

このレポートは、読者が複数の角度からグローバルなデータサイエンスと機械学習市場を包括的に理解できるようにすることを目的とする歴史的分析と予測計算に基づいており、読者の戦略と意思決定にも十分なサポートを提供します。また、この研究は、SWOTの包括的な分析で構成され、市場内の将来の開発に関する洞察を提供します。これは、今後数年間でアプリケーションがその軌跡に影響を与える可能性のあるイノベーションの動的なカテゴリと潜在的な分野を発見することにより、市場の成長に寄与するさまざまな要因を調べます。この分析には、最近の傾向と歴史的な転換点の両方が考慮され、市場の競合他社の全体的な理解を提供し、成長のための有能な分野を特定します。
This research report examines the segmentation of the market by using both quantitative and qualitative methods to provide a thorough analysis that also evaluates the influence of strategic and financial perspectives on the market. Additionally, the report's regional assessments consider the dominant supply and demand forces that impact market growth. The competitive landscape is detailed meticulously, including shares of significant market competitors. The report incorporates unconventional research techniques, methodologies and key strategies tailored for the anticipated frame of time. Overall, it offers valuable and comprehensive insights into the market dynamics professionally and understandably.