機械学習オペレーション (MLOps) の市場規模、シェア、成長、業界分析、グレード別 (オンプレミス、クラウドなど)、アプリケーション別 (BFSI、ヘルスケア、小売、製造、公共部門など)、地域別の洞察と 2025 年から 2035 年までの予測

• 

  無料サンプルをダウンロード このレポートの詳細を確認するには

機械学習オペレーション (MLOPS) 市場の概要

世界の機械学習オペレーション (mlops) 市場は、2025 年の 31 億 8000 万米ドルから始まり、2026 年には 45 億 1000 万米ドルに達し、2035 年までに 737 億 1000 万米ドルに達し、2025 年から 2035 年まで安定した CAGR 41.8% で一貫した成長を遂げると予想されています。 

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、機械学習モデルを実稼働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 ユーザーなどの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。

主な調査結果

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が増加し、市場の需要が増加

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の突然の上昇は、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。

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、電子商取引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。

最新のトレンド

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が市場の成長を促進すると予想される

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。

• 米国国立標準技術研究所 (NIST) によると、2024 年には 55% 以上の企業が導入速度と拡張性を向上させるためにクラウドベースの MLOps プラットフォームを採用しました。

• 米国保健福祉省（HHS）によると、2024 年には 1,200 を超える医療機関が MLOps プラットフォームを導入し、AI 主導の診断と治療モデルを合理化しました。

無料サンプルをダウンロード このレポートの詳細を確認するには

機械学習オペレーション (MLOPS) 市場セグメンテーション

タイプ別

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。

用途別

年齢に基づいて、市場はBFSI、ヘルスケア、小売り、製造業、公共部門、その他。

推進要因

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、より複雑かつ多様になってきています。これらのモデルでは、開発から導入、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。

さまざまな関係者間の協力と連携の必要性の増大市場の成長を促進する

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にわたってデータ、コード、モデル、メトリクス、洞察を共有できるようになります。

• 米国科学財団（NSF）によると、ライフサイクル自動化のニーズの高まりを反映して、2024 年にはさまざまな分野にわたる 2,500 を超える機械学習モデルが MLOps ツールを使用して管理されました。

• 米国規格協会（ANSI）によると、2024 年の AI 開発チームの 40% 以上が、標準化された MLOps プロセスにより部門間のコラボレーションが向上したと報告しています。

抑制要因

標準化と相互運用性の欠如により市場の成長を妨げるコストが発生

市場の成長を抑制する要因の 1 つは、さまざまな MLOps プラットフォームおよび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さまざまなアプローチをとっており、デザイン、MLOps プラットフォームとサービスの実装。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。これは、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の欠如につながります。

• 米連邦取引委員会（FTC）によると、組織の 30% 以上が、2024 年の厳格なデータ プライバシー規制が MLOps の完全導入への障壁になっていると指摘しています。

• 米国中小企業庁（SBA）によると、中堅企業の約 25% が、インフラストラクチャやトレーニングの先行費用のために、2024 年に MLOps プラットフォームの導入を遅らせます。

• 無料サンプルをダウンロード このレポートの詳細を確認するには

•  

機械学習オペレーション (MLOPS) 市場の地域的洞察

有力企業の存在感で北米が市場をリード

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ています。

業界の主要プレーヤー

主要企業は市場のさらなる成長を刺激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、市場での競争力を獲得するために、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、地域的成長、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。

• IBM: IBM の企業開示によると、2024 年には 1,500 を超える企業顧客がモデルのデプロイとモニタリングに IBM Watson Studio の MLOps ツールを利用しました。

• DataRobot: DataRobot の年次報告書によると、2024 年には 800 を超える組織がその MLOps ソリューションを活用して、セクター全体でモデルのライフサイクル管理を自動化しました。

機械学習オペレーション (MLOps) のトップ企業のリスト

• IBM (U.S)
• DataRobot (U.S)
• SAS (U.S)
• Microsoft (U.S)
• Amazon (U.S)
• Google (U.S)
• Dataiku (France)
• Databricks (U.S)
• HPE (U.S)
• Iguazio (Israel)
• ClearML (Israel)
• Modzy (U.S)
• Comet (U.S)
• Cloudera (U.S)
• Paperspace (U.S)
• Valohai (Finland)

レポートの範囲

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テーション、アプリケーション、主要プレーヤー、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、主要な推進力、成長の需要、機会、リスクに影響を与える制約に基づいた競争分析、についての深い洞察を提供します。

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ています。

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更された場合に変更される可能性があります。