機械学習オペレーション (MLOps) 市場レポートの概要
-
-
このレポートの詳細については、無料サンプルをリクエストしてください
世界の機械学習オペレーション (MLOps) 市場規模は、2022 年に 11 億 1,770 万米ドルで、予測期間中の CAGR は 41.8% で、2029 年までに 90 億 6,670 万米ドルに達すると予想されます。新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的なパンデミックは前例のない驚異的なものであり、機械学習オペレーション（MLOps）市場ではパンデミック前のレベルと比較して、すべての地域で予想を上回る需要が発生しています。 CAGR の急激な上昇は、パンデミックが終息すると市場の成長と需要がパンデミック前のレベルに戻ることに起因しています。
機械学習オペレーション (MLOps) は、企業がソフトウェア製品やクラウド サービスを利用して人工知能 (AI) を適切に実行するためのベスト プラクティスを指す用語です。 MLOps は、機械学習とソフトウェア分野における DevOps の継続的開発実践を組み合わせたものです。 MLOps は、機械学習モデルを本番環境に確実かつ効率的にデプロイし、維持することを目的としています。
機械学習オペレーション (MLOps) には、データの準備、モデルのトレーニング、テスト、統合、リリース、モニタリングなど、機械学習のライフサイクル全体にわたるプロセスの自動化と標準化も含まれます12。機械学習オペレーション (MLOps) は、データ サイエンティスト、データ エンジニア、ソフトウェア エンジニア、DevOps エンジニア、ビジネス アナリスト、プロダクト マネージャー、エンド ユーザーなど、さまざまな関係者の調整と調整を必要とする共同作業です。
新型コロナウイルス感染症の影響: パンデミックにより、さまざまな業界の需要増加により市場の需要が増加
新型コロナウイルス感染症のパンデミックは、機械学習オペレーション (MLOps) の市場シェアに大きな影響を与えました。パンデミックにより、医療、教育、電子商取引、ソーシャルメディアなど、さまざまな分野で機械学習ソリューションの需要が増加しました。これらのドメインでは、機械学習モデルを効果的かつ効率的に管理および拡張するために、機械学習オペレーション (MLOps) プラットフォームとサービスが必要です。たとえば、医療機関は MLOps を使用して、診断、予後、創薬、ワクチン開発のためのモデルを展開および監視しています1。同様に、e コマース プラットフォームは MLOps を使用して、推奨システム、在庫管理、顧客サービスを最適化します。
最新トレンド
" クラウドベースの MLOps プラットフォームとサービスの出現により、市場の成長が促進されると予想される "
MLOps 市場の最近のトレンドの 1 つは、クラウドベースの MLOps プラットフォームとサービスの出現です。クラウドベースの機械学習オペレーション (MLOps) プラットフォームとサービスには、低コスト、高いスケーラビリティ、迅速な導入、簡単な統合、優れたセキュリティなど、オンプレミス ソリューションに比べていくつかの利点があります。クラウドベースの MLOps プラットフォームとサービスにより、組織はアマゾン ウェブ サービス (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud Platform (GCP)、IBM Cloud、Alibaba Cloud などのクラウド プロバイダーの専門知識とリソースを活用することもできます。これらのクラウド プロバイダーは、プラットフォーム上で機械学習モデルを構築、展開、管理するためのさまざまなツールやフレームワークを提供しています425。たとえば、AWS は SageMaker、Azure は Machine Learning、GCP は AI Platform、IBM Cloud は Watson Studio、Alibaba Cloud は PAI を提供します。これらのツールとフレームワークは、データの取り込み、前処理、特徴エンジニアリング、モデルのトレーニング、テスト、検証、デプロイ、モニタリング、再トレーニング、ガバナンス、コラボレーションなどの機能を提供します。クラウドベースの MLOps プラットフォームとサービスは、今後数年間でオンプレミス ソリューションよりも高い速度で成長すると予想されます。
機械学習オペレーション (MLOps) 市場セグメンテーション
-
-
このレポートの詳細については、無料サンプルをリクエストしてください
タイプに応じて、市場はオンプレミス、クラウド、その他に分類できます。
エックスカル年齢に基づいて、市場は BFSI、ヘルスケア、小売、製造、公共部門、その他に分類できます。
駆動要因
" 市場の成長を促進するための機械学習モデルの複雑さと多様性の増大 "
市場の成長を促進する要因の 1 つは、機械学習モデルの複雑さと多様性の増大です。機械学習モデルは、アーキテクチャ、アルゴリズム、パラメータ、入力、出力、パフォーマンス指標、ユースケースの点で、より複雑かつ多様化しています。これらのモデルでは、開発から展開、メンテナンスまでのライフサイクル段階を管理するための、より洗練された方法とツールが必要です。 MLOps のプラットフォームとサービスは、機械学習モデルの複雑さと多様性を処理するための方法とツールを提供します。これにより、組織はさまざまなチームやプロジェクトにわたって機械学習ワークフローを標準化できます。また、組織はデータの準備からモデルの導入、モデルの監視に至るまでの機械学習プロセスを自動化できます。また、モデルを改善するためのフィードバック ループを提供することで、組織が機械学習のパフォーマンスを最適化できるようになります
" 市場の成長を促進するために、さまざまな利害関係者間の協力と調整の必要性が増大 "
MLOps 市場の成長を促進するもう 1 つの要因は、機械学習プロジェクトに関与するさまざまな関係者間のコラボレーションと調整の必要性が高まっていることです。機械学習プロジェクトには、データ サイエンティスト、データ エンジニア、ソフトウェア エンジニア、DevOps エンジニア、ビジネス アナリスト、プロダクト マネージャー、エンド ユーザーなど、さまざまな役割と責任を持つさまざまな関係者が関与します。これらの関係者は、機械学習モデルに関してさまざまな目標、期待、視点を持っています。また、機械学習モデルを操作するためのさまざまなスキル、ツール、ワークフローも持っています。 MLOps のプラットフォームとサービスは、これらの関係者が機械学習プロジェクトで協力し、取り組みを調整するための共通のプラットフォームと言語を提供します。これらの関係者は、機械学習ライフサイクルのさまざまな段階でデータ、コード、モデル、指標、洞察を共有できるようになります。
抑制係数
" 標準化と相互運用性の欠如により市場の成長が妨げられるコスト "
市場の成長を抑制する要因の 1 つは、さまざまな MLOps プラットフォームとサービス間の標準化と相互運用性の欠如です。 MLOps のプラットフォームとサービスは、クラウド プロバイダー、ソフトウェア会社、新興企業などのさまざまなベンダーによって開発および提供されています。これらのベンダーは、MLOps プラットフォームとサービスのアプローチ、設計、実装が異なります。また、MLOps プラットフォームとサービスには、さまざまな特徴、機能、インターフェイスがあります。これにより、さまざまな MLOps プラットフォームおよびサービス間の標準化と相互運用性が欠如します。
機械学習オペレーション (MLOps) 市場地域別インサイト
-
-
このレポートの詳細については、無料サンプルをリクエストしてください
" 北米は有力企業の強力な存在により市場をリード "
北米地域は、機械学習オペレーション (MLOps) 市場の最も高い成長を示しています。北米には、AWS、Microsoft、Google、IBM、Databricks など、MLOps 市場の主要企業が強い存在感を示しています。これらのプレーヤーは、さまざまな業界やドメインの顧客にさまざまな MLOps プラットフォームとサービスを提供しています。また、新しく革新的な MLOps ソリューションの研究開発にも多額の投資を行っています。また、学界、新興企業、パートナーなどのエコシステム内の他の関係者と協力して、MLOps の導入を促進および推進します。
主要な業界プレーヤー
" 主要企業は市場のさらなる成長を促進するために高度なテクノロジーを採用しています "
主要企業はすべて、市場での競争力を高めるために、より優れたより高度なサービスを提供することに意欲を持っています。市場での存在感を高めるために、ベンダーは製品の発売、地域の成長、戦略的提携、パートナーシップ、合併、買収などのさまざまな手法を使用しています。
プロファイルされた市場参加者のリスト
エックスカルレポート カバレッジ
このレポートは、機械学習オペレーション (MLOps) 市場の規模、シェア、成長率、タイプ別のセグメント化、アプリケーション、主要企業、および以前と現在の市場シナリオについての理解を調査します。このレポートは、市場の正確なデータと市場専門家による予測も収集しています。また、この業界の財務実績、投資、成長、イノベーションの成果、トップ企業による新製品の発売に関する調査について説明し、現在の市場構造、主要企業、主要な原動力、制約に基づく競争分析についての深い洞察を提供します。成長の需要、機会、リスクに影響を与えるものです。
さらに、新型コロナウイルス感染症パンデミック後の国際市場制限への影響と、業界がどのように回復するかについての深い理解と戦略についてもレポートに記載されています。競争環境を明確にするために、競争環境も詳細に調査されました。
このレポートは、対象企業の価格傾向分析、データ収集、統計、対象競合他社、輸出入、情報、市場売上高に基づく前年の記録を定義する方法論に基づいた調査も開示します。さらに、中小企業業界、マクロ経済指標、バリューチェーン分析、需要側のダイナミクスなど、市場に影響を与えるすべての重要な要素と、すべての主要なビジネスプレーヤーが詳細に説明されています。この分析は、主要なプレーヤーや市場力学の実現可能な分析が変化した場合に変更される可能性があります。
| レポートの対象範囲 | 詳細 |
|---|---|
| 市場規模の価値 | US $ 1117.7 百万 の 2022 |
| 市場規模値別 | US $ 9066.7 百万 に 2029 |
| 成長速度 | のCAGR 41.8% から 2022 to 2029 |
| 予測期間 | 2022-2029 |
| 基準年 | 2021 |
| 利用可能な履歴データ | はい |
| 対象セグメント | 種類と用途 |
| 地域範囲 | グローバル |
よくある質問
-
機械学習オペレーション (MLOps) 市場は 2029 年までにどのような価値に達すると予想されますか?
機械学習オペレーション (MLOps) 市場は、2029 年までに 90 億 6,670 万米ドルに達すると予想されています。
-
機械学習オペレーション (MLOps) 市場は、2022 年から 2029 年にかけてどのような CAGR を示すと予想されますか?
機械学習オペレーション (MLOps) 市場は、2022 年から 2029 年にかけて 41.8% の CAGR を示すと予想されています。
-
機械学習オペレーション (MLOps) 市場の推進要因は何ですか?
機械学習オペレーション (MLOps) 市場の推進要因は、世界中で工業化と都市化が進んでいること、および消費者の間で室内空気の質と快適さに対する意識と好みが高まっていることです。
-
機械学習オペレーション (MLOps) 市場で事業を展開しているトップ企業はどこですか?
機械学習オペレーション (MLOps) 市場で活動しているトップ企業は、IBM、DataRobot、SAS、Microsoft、Amazon、Google、Dataiku、Databricks、HPE、Lguazio、ClearML、Modzy、Comet、Cloudera、Paperpace、Valohai です。
