機械学習オペレーション（MLOP）市場規模、シェア、成長、業界分析、グレード（オンプレミス、クラウドなど）、アプリケーション（BFSI、ヘルスケア、小売、製造、公共部門など）、2025年から2033年までの地域の洞察と予測

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機械学習操作（MLOPS）市場レポートの概要

2024年には、2024年には22億4,000万米ドルの価値が22億4,000万米ドルと予想されており、2025年から2033年までの41.8％のCAGRで2033年までに3666億米ドルに達すると予想されていました。

機械学習操作（MLOPS）は、ソフトウェア製品とクラウドサービスの助けを借りて、企業が人工知能（AI）を成功裏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でのDevOpsの継続的な開発実践の組み合わせです。 MLOPSは、生産環境で機械学習モデルを確実に効率的に展開および維持することを目指しています。

機械学習操作（MLOPS）には、データの準備、モデルトレーニング、テスト、統合、リリース、監視など、機械学習ライフサイクル全体のプロセスの自動化と標準化も含まれます。機械学習操作（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、製品マネージャー、エンドユーザーなど、さまざまな利害関係者の調整と調整を必要とする共同機能です。

Covid-19の衝撃

パンデミックは、さまざまな業界の需要の増加により、市場の需要を増やしました

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、機械学習運用（MLOPS）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が発生しています。 CAGRの突然の増加は、パンデミックが終わったら、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のパンデミックは、機械学習操作（MLOPS）の市場シェアに大きな影響を与えました。パンデミックは、ヘルスケア、教育、eコマース、ソーシャルメディアなど、さまざまなドメインの機械学習ソリューションの需要を増加させました。これらのドメインには、機械学習モデルを効果的かつ効率的に管理および拡大するために、機械学習操作（MLOPS）プラットフォームとサービスが必要です。たとえば、ヘルスケア組織はMLOPを使用して、診断、予後、創薬、ワクチン開発のためにモデルを展開および監視します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は、市場の成長を促進することが期待されています

MLOPS市場の最近の傾向の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操作（MLOPS）プラットフォームとサービスは、コストの削減、スケーラビリティ、展開の高速化、統合の容易、セキュリティの向上など、オンプレミスソリューションよりもいくつかの利点を提供します。クラウドベースのMLOPSプラットフォームとサービスにより、組織はAmazon Web Services（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に機械学習モデルを構築、展開、および管理するためのさまざまなツールとフレームワークを提供しています425。たとえば、AWSはSagemakerを提供し、Azureは機械学習を提供し、GCPはAIプラットフォームを提供し、IBM CloudはWatson Studioを提供し、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、データの摂取、前処理、機能エンジニアリング、モデルトレーニング、テスト、検証、展開、監視、再訓練、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レートで成長すると予想されます。

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機械学習操作（MLOPS）市場セグメンテーション

タイプごとに

タイプによると、市場はオンプレミス、クラウドなどにセグメント化できます。

アプリケーションによって

年齢に基づいて、市場はBFSI、ヘルスケアに分けることができます。小売り、製造、公共部門など。

運転要因

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向上

市場の成長の促進要因の1つは、機械学習モデルの複雑さと多様性の増加です。機械学習モデルは、アーキテクチャ、アルゴリズム、パラメーター、入力、出力、パフォーマンスメトリック、およびユースケースの観点から、より複雑で多様化しています。これらのモデルには、開発から展開までのライフサイクルステージ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このような方法とツールを提供します。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、組織がデータの準備からモデルの展開、モデルモニタリングまで、機械学習プロセスを自動化できるようになります。また、組織はモデル改善のためのフィードバックループを提供することにより、機械学習パフォーマンスを最適化できるようにします。

さまざまな利害関係者間のコラボレーションと調整の必要性の高まり市場の成長を推進する

MLOPS市場の成長のもう1つの推進要因は、機械学習プロジェクトに関与するさまざまな利害関係者間のコラボレーションと整合性の必要性の増加です。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、製品マネージャー、エンドユーザーなど、さまざまな役割や責任を持つさまざまな利害関係者が関与します。これらの利害関係者は、機械学習モデルに関するさまざまな目標、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、ワークフローもあります。 MLOPSプラットフォームとサービスは、これらの利害関係者が機械学習プロジェクトに協力して協力して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。これらの利害関係者は、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、メトリック、および洞察を共有できるようになります。

抑制要因

市場の成長を妨げるための標準化と相互運用性の欠如コスト

市場の成長の抑制要因の1つは、さまざまなMLOP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、スタートアップなど、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。これらのベンダーにはさまざまなアプローチがあります。デザイン、および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用のさまざまな機能、機能、インターフェイスもあります。これにより、さまざまなMLOPSプラットフォームや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。

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機械学習オペレーション（MLOPS）市場の地域洞察

主要なプレーヤーの強い存在のために市場をリードする北米

北米地域は、最高の機械学習操作（MLOPS）市場の成長を示しています。北米は、AWS、Microsoft、Google、IBM、Databricksなど、MLOPS市場で大手プレイヤーの存在感を持っています。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MLOP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多額の投資をしています。また、MLOPSの採用を促進および前進させるために、学界、スタートアップ、パートナーなど、生態系の他のプレーヤーと協力しています。

主要業界のプレーヤー

主要なプレーヤーは、市場のさらなる成長を刺激するために高度な技術を採用しています 

すべての主要なプレーヤーは、市場で競争力を獲得するために、優れた、より高度なサービスを提供する動機があります。市場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、さまざまなテクニックを使用しています。

トップマシンラーニングオペレーション（MLOPS）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)

報告報告

このレポートでは、機械学習オペレーション（MLOPS）市場の規模、シェア、成長率、タイプごとのセグメンテーション、アプリケーション、キープレーヤー、および現在および現在の市場シナリオの理解を検証します。このレポートは、市場の専門家による市場の正確なデータと予測も収集しています。また、この業界の財務パフォーマンス、投資、成長、イノベーションマーク、およびトップ企業による新製品の発売の研究について説明し、現在の市場構造、主要なプレーヤーに基づく競争分析、主要な原動力、成長、機会、リスクの需要に影響を与える抑制に関する深い洞察を提供します。

さらに、国際市場の制限に対するCovid-19後のパンデミックの影響と、業界がどのように回復するかについての深い理解、およびレポートにも戦略が述べられています。競争力のある景観も詳細に検討されており、競争の環境を明確にしています。

また、このレポートは、ターゲット企業の価格動向分析、データの収集、統計、ターゲット競合他社、輸入輸出、情報、市場販売に基づく過去の記録を定義する方法論に基づいて研究を開示しています。さらに、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る、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因が詳細に説明されています。この分析は、主要なプレーヤーと市場ダイナミクスの実行可能な分析が変化する場合、変更の影響を受けます。