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、タイプ別 (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 2035 年までの予測

機械学習オペレーション (MLOPS) 市場の概要

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世界の機械学習事業 (mlops 市場) は、2026 年に 15 億 3,000 万米ドルと評価され、2026 年から 2035 年までの CAGR は 41.8% で、2035 年までに 519 億 4,000 万米ドルまで着実に成長すると見込まれています。

Machine Learning Operations (MLOps) は、製造における開発から展開、保存に至るまで、ガジェット学習構造のワークフローを自動化および合理化することを目的とした一連のプラクティスを指します。 MLOps には、ライフサイクルの知識を取得してシステムを標準化および制御するための、記録科学者、DevOps エンジニア、IT 運用間のコラボレーションが含まれます。これには、データ ガイダンス、バージョンの構築、バージョンの検証、展開、追跡、ガバナンスが含まれます。 MLOps の目的は、ML ファッションの導入と管理の速度と信頼性を高め、AI イニシアチブによる企業効果の向上を確実にすることです。この記録では、機械学習オペレーション (MLOps) 市場の現在の市場状況、主な特徴、ブームの原動力、課題、地域の見通しを分析します。これらのダイナミクスを理解することで、関係者は、この予想外に進化する発電領域における将来の市場機会と戦略的責務についての貴重な洞察を得ることができます。

新型コロナウイルス感染症の影響

機械学習オペレーション (新型コロナウイルス感染症のパンデミック中のサプライチェーンの混乱により、MLOps 業界は悪影響を受けた)

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、市場は次のような状況に陥っています。 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。 CAGRの上昇を反映した市場の急激な成長は、市場の成長と需要がパンデミック前のレベルに戻ったことによるものです。

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により、機械学習オペレーション (MLOps) プラクティスの採用が大幅に拡大しました。リモートワーク、オンライン サービス、情報処理ニーズの増加を支援するために、さまざまなセクターにわたる仮想運用への急速な移行により、グリーンでスケーラブルな AI と ML の導入の本質的な必要性が浮き彫りになりました。当初の財務上の不確実性がミッションの実施に多少の遅延を引き起こした可能性がありますが、パンデミックは、急速に変化する営利企業のニーズと購入者の行動に対処するために、ML ファッションを展開して対処する際の機敏性と自動化の重要性を浮き彫りにしました。この仮想変革と AI の戦略的重要性に対する認識が広まったことで、企業が ML ワークフローを合理化し、AI 投資のコストを最大化しようとするにつれて、MLOps 市場が大幅に増加しました。

最新のトレンド

市場の成長を促進するために、より上位世代の PCIe 規格の採用が増加

機械学習オペレーション (MLOps) 市場の最新トレンドは、MLOps システムと高度なハードウェア インフラストラクチャ、特により優れたテクノロジ PCIe 標準を活用するインフラストラクチャとの統合が増加していることです。システム学習のワークロードがより複雑になり、大量の記録が必要になるにつれて、基盤となるハードウェアは、超高速の記録転送および処理能力を提供することを望んでいます。 MLOps 構造は、PCIe Gen4 や Gen5 などのテクノロジで準備されたインフラストラクチャ上でモデルを効率的に制御およびセットアップできるように最適化されており、大規模な ML モデルのトレーニングと推論に重要な、顕著に前進した統計スイッチ クオートを提供します。この傾向は、効率的な MLOps にはソフトウェア プログラムのワークフローと過剰なパフォーマンスのハードウェアを適切に組み合わせる必要があるという認識が高まっていることを示しています。

機械学習オペレーション (MLOPS) 市場セグメンテーション

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タイプ別

タイプに基づいて、世界市場はオンプレミス、クラウド、その他に分類できます

• オンプレミス: このセグメントには、組織独自のデータ センター内で展開および管理される MLOps プラットフォームとツールが含まれます。オンプレミス ソリューションでは、データとインフラストラクチャをより詳細に制御できますが、多額の先行投資と継続的なメンテナンスが必要になる場合があります。

• クラウド: このセグメントには、クラウド プロバイダーが提供する MLOps プラットフォームとサービスが含まれます。クラウドベースの MLOps ソリューションは、多くの場合、データ ストレージ、コンピューティング、機械学習の統合サービスとともに、スケーラビリティ、柔軟性、使いやすさを提供します。

• その他: このカテゴリには、オンプレミスとクラウドのリソースを組み合わせたハイブリッド展開や、特殊な MLOps ソリューションを提供するマネージド サービス プロバイダーが含まれる場合があります。

用途別

アプリケーションに基づいて、世界市場はBFSI、ヘルスケア、小売、製造、公共部門、その他に分類できます。

• BFSI (銀行、金融サービス、保険): BFSI セクターは MLOps を利用して、不正行為検出、リスク管理、顧客分析、アルゴリズム取引などのアプリケーションの ML モデルの導入と管理を合理化します。

• ヘルスケア: ヘルスケアでは、MLOps は医療画像解析、創薬、個別化医療、患者診断のための ML モデルの開発と展開を容易にします。

• 小売: 小売企業は MLOps を活用して、需要予測、顧客のセグメント化、パーソナライズされた推奨事項、サプライ チェーンの最適化のための ML モデルを管理します。

• 製造: 製造における MLOps により、予知保全、品質管理、プロセスの最適化、サプライ チェーン管理のための ML モデルの展開が可能になります。

• 公共部門: 政府機関および公共部門の組織は、市民サービス、公共安全、不正検出、リソース管理などのアプリケーションに MLOps を使用します。

• その他: このカテゴリには、電気通信、エネルギー、輸送、メディア、エンターテイメントなどの業界でのアプリケーションが含まれます。

市場ダイナミクス

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

推進要因

データセンターおよびHPCにおける高速データ転送の需要の高まりが市場を後押し

機械学習オペレーション (MLOps) 市場の成長増加の原動力は、統計センターや過剰パフォーマンス コンピューティング (HPC) 環境におけるシステム学習ファッションの効率的な管理と展開に対する需要の高まりです。膨大な情報分析や深い知識の獲得などの開発によって、ML ワークロードの複雑さと規模が増大しているため、ML ライフサイクル全体を合理化するための堅牢な MLOps プラットフォームが必要です。これらのシステムにより、より迅速な実験、導入、流行の追跡が可能になり、主にパフォーマンスの向上と高速コンピューティング資産の利用が可能になります。

市場を拡大するための帯域幅を大量に消費するアプリケーションの急増

リアルタイムのビデオ分析、ハーブ言語処理、複雑なシミュレーションなど、帯域幅を徹底的に追求したアプリケーションの採用がさまざまな業界で増えていることも、大きな推進要素です。これらのパッケージは、効率的な展開と継続的な追跡を必要とする機械学習モデルに大きく依存しています。 MLOps は、これらの懸念される ML プログラムのライフサイクルを管理し、実稼働環境での信頼性、拡張性、全体的なパフォーマンスを確保するための重要なフレームワークと機器を提供します。

抑制要因

市場の成長を妨げる可能性がある高速 PCIe Gen5 の実装コスト

優れた MLOps プラットフォームを導入し、既存の IT インフラストラクチャと統合する際の複雑さと関連費用は、特に中小企業やリソースが限られている企業にとって、市場のブームを抑制する要因となる可能性があります。 MLOps ツールを効率的に利用するために、データ サイエンス、DevOps、IT 運用における専門的なコンピテンシーが求められることも課題となる可能性があります。 MLOps 構造での予備的な資金提供と、教育やインフラストラクチャのアップグレードの価格継続により、価値に敏感な市場や、まだ AI の取り組みが初期段階にある組織では、導入料金の低下が生じる可能性があります。

機会

市場にチャンスを生み出す自動車分野の新たなアプリケーション

自動車および産業オートメーション分野の新たなプログラムは、機械学習オペレーション (MLOps) 市場に大きなブームの可能性をもたらします。自動車業界では、自動運転構造、先進運転支援構造 (ADAS)、および車載インフォテインメントの複雑さが増しており、認識、選択、パーソナライゼーションのための洗練された ML ファッションが必要です。 MLOps プラットフォームは、自動車における保護に不可欠な ML パッケージの開発、検証、導入、およびノンストップ開発を管理するために不可欠です。同様に、商用オートメーションにおいても、MLOps により、予測保守、高品質な制御、ロボット オーケストレーションのための ML モデルのグリーン デプロイメントとモニタリングが可能になり、MLOps ソリューション導入の新たな道が広がります。

チャレンジ

異なる PCIe 世代間での下位互換性と相互運用性の確保

Machine Learning Operations (MLOps) マーケットプレイスで行われている大きなタスクは、多様で進化するテクノロジー スタック全体で MLOps ギアとワークフローのシームレスな統合と相互運用性を確保することです。組織は通常、従来の構造と最新のクラウドベースのインフラストラクチャを組み合わせて運用しています。 MLOps 構造は、さまざまな環境にデプロイされた ML のファッションを制御するのに十分な柔軟性を備え、排他的なインフラストラクチャ全体にわたって安定した追跡、ガバナンス、自動化を確保する必要があります。このタスクでは、MLOps 企業が、現在の IT 構造と最新の ML 導入の間のギャップを埋め、ML ライフサイクル全体に統合された制御層を提供できるソリューションを拡大することが求められます。

機械学習オペレーション (MLOPS 市場の地域的洞察)

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• 北米 

北米は機械学習オペレーション (MLOps) 市場で圧倒的なシェアを保持しています。米国の機械学習オペレーション (MLOps) 市場は、高度な技術インフラストラクチャ、多数の AI ファースト企業の存在、およびクラウド テクノロジーの強力な採用により、主な推進力となっています。この地域は、さまざまな業界にわたる AI と ML のイノベーションと早期導入に重点を置いており、堅牢な MLOps ソリューションに対する高い需要に貢献しています。カナダも MLOps 実践への関心と投資が高まっています。

• ヨーロッパ

ヨーロッパは、機械学習オペレーション (MLOps) のもう一つの大きな市場を代表します。この地域のよく整備された商業および金融セクターは、仮想変革および AI プロジェクトへの投資の増加と相まって、効率的な ML の導入と管理への要求を促進しています。英国、ドイツ、フランスなどの国々が重要な役割を担っており、生産、医療、金融などの分野で MLOps の導入が進んでいます。欧州では記録のプライバシーと規制遵守が重視されており、この場所に関する MLOps の回答の要件も形成されています。

• アジア 

アジア太平洋地域は、機械学習オペレーション（MLOps）市場で最も高い成長率を目撃すると予測されています。この増加は、急速なデジタル化、AI および ML テクノロジーへの投資の増加、中国、日本、韓国、インドなどの国々でのクラウド採用の拡大によって推進されています。この付近の発電地域は急成長しており、企業変革のための AI の活用に対する意識の高まりにより、この地域は MLOps ソリューションにとってダイナミックで過剰なキャパシティの市場となっています。

業界の主要プレーヤー

イノベーションと市場拡大を通じて市場を形成する主要な業界プレーヤー

機械学習オペレーション (MLOps) 市場の主要企業は、イノベーションを推進し、市場のパノラマを形成することに貢献しています。これらの企業は、さまざまな業界にわたる代理店の進化する要望に応える包括的な MLOps システムとツールの成長と商品化の最前線に立っています。製品開発、クラウド ベンダーや発電ベンダーとのパートナーシップ、市場拡大の取り組みなどの戦略的取り組みは、市場の拡大軌道と MLOps の優れた慣行の導入に大きな影響を与えています。

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.)
• Lguazio (Israel)
• ClearML (Israel)
• Modzy (U.S.)
• Comet (U.S.)
• Cloudera (U.S.)
• Paperpace (U.S.)
• Valohai (Finland)

主要産業の発展

2024年10月:機械学習オペレーション（MLOps）市場における主要な市場改善の 1 つは、MLOps 構造内で自動化された特徴量エンジニアリングと機能保存人材の採用が増えていることです。特に、2024 年に予定を過ぎて勢いが増し、2025 年初頭まで継続的に続きます。これにより、ガジェットがモデルを理解するための記録を作成するための定期的な時間の取り込みとガイド システムが合理化され、より迅速な実験と段階的なモデルのパフォーマンスが促進されます。

レポートの範囲

この調査には包括的な SWOT 分析が含まれており、市場内の将来の発展についての洞察が得られます。市場の成長に寄与するさまざまな要因を調査し、今後数年間の市場の軌道に影響を与える可能性のある幅広い市場カテゴリーと潜在的なアプリケーションを調査します。分析では、現在の傾向と歴史的な転換点の両方が考慮され、市場の構成要素を総合的に理解し、成長の可能性のある分野が特定されます。

機械学習オペレーション (MLOps 市場は、健康認識の高まり、植物ベースの食事の人気の高まり、製品サービスの革新によって後押しされ、ブームが続く準備が整っています。限られた生生地の入手可能性やコストの向上などの課題にもかかわらず、臨床機械学習オペレーション (MLOps の代替品が市場の拡大をサポートしています) の需要は市場の拡大をサポートしています。主要な業界プレーヤーは、技術アップグレードと戦略的な市場の成長を通じて前進しており、機械学習オペレーション (MLOps) の供給と魅力が強化されています。顧客の選択肢が国内向けにシフトしているため、オプションとして、機械学習オペレーション (MLOps 市場は、持続的なイノベーションと幅広い評判がその運命の展望を後押しし、成長することが予想されます。