MLOps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、ハイブリッド）、アプリケーション別（BFSI、ヘルスケア、小売、製造、公共部門）、および2035年までの地域予測

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MLOPS市場の概要

世界の MLOps 市場は、2026 年に約 43 億 8,000 万米ドルと推定されています。市場は 2035 年までに 891 億 8,000 万米ドルに達すると予測されており、2026 年から 2035 年にかけて 39.8% の CAGR で拡大します。

MLOps は基本的に、機械学習と DevOps プラクティスの組み合わせを扱い、実稼働環境に移行する際の機械学習モデルのデプロイ、監視、メンテナンスを自動化および合理化する領域です。業界や企業が AI を導入するにつれて、ML モデルのライフサイクル全体を迅速かつ効果的に管理するための MLOps ソリューションのニーズの高まりは、市場内の明確なトレンドを反映しています。これは、モデルの迅速なデプロイメント、データ サイエンスと運用に関わるチーム間のコラボレーションの改善、モデルのスケールアップによって定義できます。このような BI アプリケーションにより、MLOps テクノロジを活用した進歩の急増が続いています。将来は主に機械学習のこのような複雑なワークフローで目撃されることになることを念頭に置いて、MLOps も同様の波に乗る可能性があります。

主な調査結果

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響

MLOps 業界は新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより悪影響を受けた

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下回る需要が発生しています。 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。

MLOps市場は当初、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックにより、すべての企業が業務やリソースの中断を図り、AIや機械学習の開発プロジェクトをやるべきことリストに追加したり、完全にキャンセルしたりしたため、減速した。パンデミックに伴うあらゆる不確実性と景気低迷により、企業はコスト削減に注力することを余儀なくされ、MLOps などの新テクノロジーへの投資は減少しました。さらに、実装とスケーラビリティを妨げるサプライ チェーンとリモート作業モードの難しさが、機械学習の運用を実行する上での課題となりました。しかし、デジタル ソリューションへの依存が高まっているにもかかわらず、ほとんどの組織は財務上の制約やビジネスの優先順位の変化のために MLOps の導入を遅らせています。市場の成長に対する悪影響は、さまざまな業界における MLOps の採用が一時的に減速することによって特徴付けられます。

最新のトレンド

モデル ガバナンスが MLOps の市場成長を促進

MLOps 市場の分野では、自動化、リアルタイム監視、モデルのバージョニングなど、さまざまな急速な変化があり、これらの変化の多くは将来的にトレンドになると予想されます。主要なトレンドの 1 つはモデル ガバナンスです。これにより、コンプライアンスを維持しながら、機械学習ワークフローの透明性と安全性が確保されます。現在、組織はモデルからあらゆるパフォーマンスを追跡し、その情報を規制目的に提供するための強力なモデルを持っています。これは金融企業やヘルスケア企業にさらに当てはまります。これにより説明責任が生じますが、同時に AI システムを使用するリスクも軽減されます。モデル ガバナンスは、特に AI への取り組みを拡大する企業にとって重要です。これにより、組織は継続的な成功と信頼性を得ることができます。

• NIST のガイダンスによると、大企業の約 70% が現在、MLOps ワークフローの一部として正式なモデル ガバナンスまたは検証チェックリストを採用しています。

• IEEE および業界の調査によると、大規模なプラットフォームによって毎月 300 以上の実稼働 ML モデルが報告されており、オーケストレーションのニーズが高まっています。

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MLOPS 市場セグメンテーション

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、ハイブリッドに分類できます

• オンプレミス: オンプレミスの MLOps ソリューションとは、ソリューションが企業独自の IT 環境内でホストされ、組織に完全なデータ主権を提供することを意味します。この設定は、高レベルのセキュリティと情報のプライバシーを要求する企業にとって有利です。これにより、指定された構成とリソース制御が可能になりますが、高価なハードウェアとサービスが必要になります。

• クラウド: クラウドの MLOps は、組織にインフラストラクチャを気にせずに機械学習パイプラインを実行および管理する機能を提供します。これらのサービスにより、ユーザーは高性能のコンピューティング機能に簡単かつ即時にアクセスし、他のクラウド サービスを利用できるようになります。クラウド ソリューションは、IT インフラストラクチャをオフサイトに移動しながら、短期間で組織運営を拡大したいと考えている組織に特に適しています。

• ハイブリッド: もう 1 つのタイプは、重要なデータをローカルに保存し、高度な計算プロセスにのみクラウド ソリューションを使用できるハイブリッド MLOps です。この方法は、ビジネスにおけるセキュリティ、コスト、拡張性のバランスを維持するのに役立ちます。これにより、主要なリソースを犠牲にすることなくパフォーマンスを向上させながら、プライベート ドメインとパブリック ドメイン間でデータを共有できるようになります。

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、公共部門に分類できます。

• BFSI: BFSI セクターでは、MLOps を適用して、リスク評価のプロセス、不正検出サービス、顧客のオーダーメイド サービスを改善します。このように、MLOps は自動化されたデータ処理と意思決定の統合を通じて、運用エクスペリエンスと顧客エクスペリエンスを向上させます。また、リアルタイムの分析と金融機関の規制措置への準拠もより柔軟になります。

• ヘルスケア: ヘルスケア MLOps は、優れた患者転帰のための分析、治療計画、医療画像に関するソリューションを提供します。診断を迅速化し改善するために、臨床上の意思決定のための大量のデータへのアクセスをサポートします。また、MLOps は他の組織タスクの管理を支援し、医療ドメインの生産性を向上させます。

• 小売: 小売では、MLOps は顧客のパーソナライゼーションを改善し、サプライ チェーンと製品の需要を管理するために使用されます。これにより、小売業者は、より適切にターゲットを絞ったマーケティング メッセージを提供し、更新情報の受信を通じて在庫管理の業務を強化できるようになります。 MLOps は、動的価格設定モデルや顧客満足度の向上にも機能します。

• 製造: 製造では、MLOps は機械とセンサーのデータを使用して、生産業務、メンテナンス予測、製品品質を改善します。リアルタイムでの操作の監視が容易になり、所要時間を最小限に抑えることができます。また、MLOps を使用することで、メーカーはよりスマートに自動化し、サプライ チェーンを最適化することができます。

• 公共部門: 公共部門では、MLOps は、不正行為の検出、交通管理、社会サービスなど、AI の使用を通じて政府が提供するサービスの提供を強化するために使用されます。データ分析と意思決定のためのビッグデータの管理に役立ちます。 MLOps は、リソースを管理し、サービス提供を通じて住民との対話を改善する効率的な方法も提供します。

市場力学

市場のダイナミクスには、市場の状況だけでなく、推進要因と抑制要因、機会、課題が含まれます。

推進要因

自動化と効率化に対する需要の高まり

MLOps に対する市場の需要を促進する要因の 1 つは、機械学習プロセスを高速化するための自動化のニーズの高まりです。したがって、MLOps は機械学習モデルの導入、監視、管理を簡素化し、さまざまなセクターにわたって有効性の向上を実現します。自動化により、スピードに起因する人的エラーの可能性が減り、モデル開発が加速され、一貫したアクティビティの実行方法が保証されることは注目に値します。この目的を達成するために、MLOps は、成果を達成するまでの時間を短縮し、生産性を向上させることが期待され、新しい世界を実現する重要な役割を果たしています。

• OECD および企業調査によると、約 65% の企業が MLOps 投資の主な推進要因として規制遵守とモデル監査の可能性を挙げています。

• 業界アナリストのレポートによると、クラウドネイティブの導入は、新しい MLOps プラットフォームの展開の約 60% を占め、規模の拡大と CI/CD の統合が容易になっています。

機械学習とビジネス運営の統合

MLOps の経済を推進するもう 1 つの推進力は、ビジネス運営自体への機械学習の導入です。企業がデータの使用から得られる洞察からバックボーンを得ているため、モデルの導入とリアルタイムの可視性を統合することがますます重要になっています。 MLOps は、開発と運用の間のギャップを埋めて、モデルの更新と最適化を継続的に行うのに役立ちます。今後、これにより機械学習がビジネス戦略にシームレスに組み込まれ、パフォーマンスと競争力が向上します。

抑制要因

MLOps の人材不足が市場の成長とイノベーションを制限

機械学習、DevOps などの分野で雇用とスキル効果を備えた専門家の不足クラウドコンピューティング、MLOps市場シェアの抑制要因となっています。ほとんどの組織は、MLOps ソリューションを効果的に実装および管理するための従業員の採用やトレーニングに失敗します。この人材のギャップにより、MLOps 導入の拡張性と効率が制約されます。専門知識が必要なもう 1 つの分野は、機械学習モデルを実稼働環境に統合することです。最も重要なことは、市場の成長と革新を可能にするためにこれらのスキルの需要が増加するにつれて、このスキル不足に対処する必要があるということです。

• NIST およびデータ保護機関によると、データの保存場所とプライバシーのルールにより、グローバル展開の展開ごとに 2 ～ 4 つの追加のコンプライアンス手順が追加されます。

• 企業の調査によると、モニタリングとパイプラインの再トレーニングが不十分なためにプロジェクトの約 45% が本番環境に到達できず、MLOps の導入が遅れています。

MLOps に対する需要の高まりが市場拡大を促進

機会

 

AI と機械学習はもはや商品やサービスの生産に限定されません。それらはさまざまな分野でますます普及しつつあります。ビジネスユニットが他の部門とのコラボレーションやコミュニケーションにおいて AI モデルを採用することが増えるにつれて、モデルの開発、展開、監視のための機敏でスケーラブルなソリューションに対する需要が高まるでしょう。 MLOps を使用したモデルのライフサイクルの自動化は、時間とエラーのコストを削減します。さらに、ヘルスケアやバイオ医薬品、金融、さらにはリアルタイムの意思決定が必要な小売などの分野で品質を一貫して評価する際にも有益です。 予測分析、批判的になります。したがって、組織が AI アジェンダの実行に向けて準備を整えるにつれて、MLOps はその成功に不可欠となるでしょう。

• 標準化団体とコンソーシアムによると、自動化されたモデルリスクフレームワークと説明可能性ツールキットにより、規制対象部門の監査サイクルが最大 50% 高速化されます。

 

• クラウド プロバイダーのケース スタディによると、MLOps と可観測性および AIOps ツールを統合することで、パイロット プログラムでインシデント解決時間が最大 30% 短縮されました。

 

統合とコンプライアンスによる MLOps 市場の成長における課題

チャレンジ

 

機械学習モデルを既存の IT インフラストラクチャ設定に接続するという事実は、MLOps 市場が直面する主要な課題の 1 つとみなされています。多くの組織は、複数の環境にわたってモデルのライフサイクルを管理およびスケールすることができません。標準化されたツールとフレームワークの内部化により、データ サイエンティスト、開発者、IT チーム間のシームレスなコラボレーションの範囲が制限されます。さらに、セキュリティとコンプライアンスの要件により、規制された業界での ML モデルの実装はさらに複雑になります。これにより、市場全体での MLOps 実践の広範な採用と最適化が低下し、展開が妨げられる可能性があり、その結果、成長が鈍化する可能性があります。

• 学術界や業界のレビューによると、テストデータ生成と合成データのニーズが高まっており、モデルの反復ごとに 2 ～ 3 倍のラベル付きデータセットが必要になっています。

 

• 人材市場分析によると、約 40% の組織が、ML と SRE/DevOps 実践の両方に熟練したエンジニアが不足しており、スケールアップが制限されていると報告しています。

 

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MLOPS市場の地域的洞察

• 北米

北米の MLOps は主に、より優れた技術成長インフラと AI の導入の増加により所有されており、世界的なテクノロジー大手の強力な保有によって補完されています。自動化された機械学習ソリューションとクラウドベースのサービスが、この地域の優位性を高めています。北米諸国の中でも、米国は強力な AI エコシステムと MLOps テクノロジーへの投資により、この分野の主要な推進力となっています。米国の MLOps 市場は、多数の大手プレーヤーの存在と AI ベースのアプリケーションの研究開発の増加によって明らかに牽引されています。したがって、北米は MLOps の分野で世界のリーダーになります。

• ヨーロッパ

ヨーロッパにおける MLOps 市場の成長は、他のさまざまな業種にわたる機械学習オペレーションの革新と導入を促進するため、非常に活発です。 AI および機械学習の設定における多数の技術ハブと確立されたプレーヤーが、MLOps ソリューションの導入の増加を推進しています。特にデータ プライバシーに関する強力な規制フレームワークも、組織がより効率的で安全な MLOps プラクティスを採用するよう影響を与えます。ヨーロッパのほとんどの企業は現在、自動化、スケーラビリティ、モデル導入効率の向上に重点を置いています。したがって、MLOps の世界的な成長とテクノロジーと人材へのさらなる投資という点で、ヨーロッパも他の地域に主要なプレーヤーとして加わります。

• アジア

MLOps 市場の全体的な成長にさらに加わっているのは、アジアのテクノロジー分野が急速に拡大しつつあることと、業界におけるいくつかの人工知能および機械学習アプリケーションの導入の普及です。中国、インド、日本は AI ソリューションへの投資に積極的に取り組んでおり、効率的な MLOps 実践への需要が高まっています。これは、この地域の技術分野の豊富な人材プールと初期のエコシステムによってさらにサポートされています。さらに、ヘルスケア、金融、製造、その他の分野で進行中のデジタル化は、機械学習モデルの迅速かつ合理的な展開と管理の推進力として機能します。この新たなニーズにより、アジアは世界の MLOps 市場に大きく貢献する国になるでしょう。

業界の主要プレーヤー

主要企業がイノベーションを通じて MLOps 市場の成長を推進

業界の主要企業は、この新しいダイナミクスにおける革新的なブレークスルー、包括的なプラットフォームの作成、自動化とコラボレーションの標準の変更によって MLOps に大きな影響を与えています。これらの企業は、Google、Microsoft、IBM などのテクノロジー巨人としても知られていますが、モデルの開発、展開、監視のための高度なツールを統合していることでも知られています。

• Microsoft: プラットフォーム メトリックは、Azure MLOps 統合が、組み込みの ModelOps、ガバナンス、CI/CD パイプラインを備えた数千のエンタープライズ プロジェクトをサポートしていることを示しています。

• Amazon (AWS): サービス レポートでは、SageMaker と関連ツールが統合された監視とドリフト検出により数百もの運用モデルのデプロイメントを管理していることが示されています。

この傾向により、業界全体での MLOps の導入に勢いがつき、開発ライフサイクル全体におけるスケーラビリティ、セキュリティ、効率の向上がもたらされます。この点で、MLOps は将来、AI および機械学習の運用の世界にとってより大きな可能性を秘めていると考えられています。

MLOps のトップ企業のリスト

• Microsoft (Washington, United States)
• Amazon (Washington, United States)
• Google (California, United States)
• IBM (New York, United States)
• Dataiku (New York City, United States)

主要な産業の発展

新しい AI ソリューションと進歩が牽引する MLOps 市場の成長

2023 年 8 月:Akira AI は、AI モデルの導入と監視、特に責任ある AI を促進するために、MLOps ソリューションをドバイでリリースしました。このプラットフォームは、あらゆる分野にわたって大規模かつ高いコンプライアンスを実現しながら、AI ソリューションに対するニーズの高まりに対応し、モデル管理と生産性を向上させます。

2024 年 1 月:DataRobot は、モデルの管理とガバナンスを改善する新しいバージョンの MLOps プラットフォームを導入しました。この開発は、大規模ビジネスにおける急速に複雑化する AI プロセスの負担を軽減し、モデルの有効性とコンプライアンスを強化することを目的としています。

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。

調査レポートは、市場の細分化を掘り下げ、定性的および定量的な調査方法の両方を利用して徹底的な分析を提供します。また、財務的および戦略的観点が市場に与える影響も評価します。さらに、レポートは、市場の成長に影響を与える需要と供給の支配的な力を考慮した、国および地域の評価を示しています。主要な競合他社の市場シェアなど、競争環境が細心の注意を払って詳細に記載されています。このレポートには、予想される期間に合わせて調整された新しい調査手法とプレーヤー戦略が組み込まれています。全体として、市場の動向に関する貴重かつ包括的な洞察を、形式的でわかりやすい方法で提供します。