世界のModelOps市場

市場の定義

ModelOps (モデル オペレーション) は、運用環境における人工知能 (AI) および機械学習 (ML) モデルのガバナンス、展開、監視、ライフサイクル管理に焦点を当てた成長市場です。

これにより、企業はコンプライアンス、信頼性、パフォーマンスを確保することで AI への取り組みを効率的に拡張できます。市場は金融、ヘルスケア、小売などの業界にまたがっており、AI をビジネス ワークフローにシームレスに統合しています。

モデルオプス市場概要

世界の ModelOps 市場規模は 2023 年に 56 億 8,000 万米ドルと評価され、2024 年の 78 億 6 千万米ドルから 2031 年までに 790 億米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に 39.06% の CAGR を示します。

この市場は、組織が合理化された AI モデル管理の必要性を認識し、モデルの正確性、説明可能性、ビジネス目標との整合性を確保する必要性を認識するにつれて進化しています。エッジ コンピューティングと IoT の拡大により、分散環境全体への効率的なモデルのデプロイに対する需要がさらに高まっています。

リアルタイム データ処理と予測分析への依存度が高まっているため、AI モデルの継続的な統合と配信をサポートする ModelOps ソリューションへの投資が促進されています。

ModelOps 業界で活動している主要企業は、IBM、SAS Institute Inc.、Databricks、C3.ai, Inc.、Domino Data Lab, Inc.、ModelOp、DataKitchen, Inc.、Teradata、Datatron、iFusion、Azilen Technologies、Giggso、Domo, Inc.、The MathWorks, Inc.、Cloud Software Group, Inc. です。

さらに、パーソナライズされたヘルスケア、金融における不正検出、製造におけるインテリジェントなオートメーションなど、業界固有の AI アプリケーションの普及が市場を押し上げています。

クラウド プロバイダー、AI スタートアップ、企業間の戦略的コラボレーションにより、ModelOps プラットフォームのイノベーションが促進され、モデル ガバナンス、バージョン管理、スケーラビリティが強化されています。企業が AI イニシアチブの価値を最大化しようとする中、市場は新しい機能、統合、全社的な導入により拡大し続けるでしょう。

• 2024 年 8 月、ModelOp は、AI ガバナンス ソフトウェアのイノベーションを加速するために、Baird Capital が主導する 1,000 万米ドルのシリーズ B 資金調達ラウンドを発表しました。この投資は、ModelOp の拡大、製品の進歩、市場開拓の取り組みをサポートします。 ModelOp は世界初の AI ガバナンス スコアを導入し、2024 AI Breakthrough Awards でベスト AI ガバナンス プラットフォームとして認められました。

主なハイライト:

1. ModelOps の業界規模は、2023 年に 56 億 8,000 万米ドルと評価されています。
2. 市場は、2024 年から 2031 年にかけて 39.06% の CAGR で成長すると予測されています。
3. 北米は2023年に33.24%の市場シェアを保持し、評価額は18億9,000万米ドルとなった。
4. プラットフォーム部門は2023年に32億9000万米ドルの収益を上げた。
5. 機械学習セグメントは、2031 年までに 211 億 7,000 万米ドルに達すると予想されています。
6. 継続的インテグレーション/継続的展開セグメントは、2031 年までに 194 億米ドルに達すると予想されます。
7. BFSIセグメントは2031年までに177億米ドルに達すると予想されています。
8. アジア太平洋地域の市場は、予測期間中に40.17%のCAGRで成長すると予想されます。

市場の推進力

「AI ガバナンスの進化と AI 運用の拡張」

企業が構造化された AI 監視と合理化された運用プロセスを求める中、ModelOps 市場は拡大しています。さらに、市場は進化する AI ガバナンスとコンプライアンス基準によって推進されており、企業は信頼性、透明性、倫理的な AI の使用を強化するためにガバナンス フレームワークを積極的に導入しています。

これには、一貫した意思決定を保証するために、バイアス検出、説明可能性、パフォーマンス監視を AI ワークフローに統合することが含まれます。組織は、監査と監視のメカニズムを標準化することで、リスクを軽減しながら AI 主導のビジネス成果を最大化できます。

市場のもう 1 つの重要な推進力は、企業が実験的な AI モデルから企業全体の AI 導入に移行するにつれて、AI を大規模に運用できるようになることです。 AI を効果的に実装するには、精度とパフォーマンスを維持するための継続的な監視、バージョン管理、自動再トレーニングが必要です。

企業は、堅牢な ModelOps フレームワークがなければ、断片化したワークフローや非効率的なモデル更新などの課題に直面しています。 ModelOps は、ライフサイクル管理を自動化し、業界全体でのシームレスな統合を推進することで、AI モデルの適応性、偏りのなさ、ビジネス目標との整合性を確保します。

• 2023 年 9 月、Teradata は、AI モデルの導入とガバナンスを簡素化するために、ClearScape Analytics の ModelOps 機能を新たに強化すると発表しました。このアップデートには、信頼できる AI を確保するためのノーコード モデルの導入、自動モニタリング、高度な説明可能性制御が含まれています。これらの機能は、組織が AI 導入を加速し、導入時間を短縮し、モデルのライフサイクル管理を強化するのに役立ち、企業が AI イニシアチブを効率的に拡張できるようにします。

市場の課題

「AIモデルの劣化」

ModelOps 市場における主要な課題の 1 つは、AI モデルのドリフトとパフォーマンスの低下です。現実世界のデータ分布が時間の経過とともに変化するにつれて、AI と ML モデルは徐々に予測精度を失います。この問題は、ユーザー行動の進化、市場動向の変化、季節変動、経済変動や規制の更新などの外部混乱によって発生します。

モデル ドリフトには、入力フィーチャとターゲット結果の間の関係が変化するコンセプト ドリフトや、入力データの統計的特性が元のトレーニング データセットから離れるデータ ドリフトなど、さまざまな形があります。

時代遅れの AI モデルは偏った予測、不正確な予測、最適とは言えないビジネス上の意思決定を生み出す可能性があるため、モデル ドリフトの影響は重大です。モデルのパフォーマンスの低下は、金融、医療、医療などの業界において、経済的損失、風評被害、コンプライアンス リスクにつながる可能性があります。電子商取引、AI は不正行為の検出、医療診断、またはパーソナライズされた推奨事項に使用されます。

モデルのドリフトにタイムリーに対処できない組織は、手動による介入やモデルの頻繁な再展開により、運用コストの増加に直面する可能性もあります。企業は、継続的なモデルの監視、自動化されたドリフト検出、プロアクティブな再トレーニング メカニズムを ModelOps ワークフローに統合しています。

AI 駆動の監視ツールはモデルの精度をリアルタイムで追跡し、予想されるパフォーマンスしきい値からの逸脱を警告します。ドリフトが検出された場合、自動再トレーニング パイプラインは、大規模な手動介入を必要とせずに、最新の関連データを使用して更新をトリガーし、モデルの精度を復元できます。

市場動向

「AIによる自動化とマルチクラウドの拡張」

ModelOps 市場は、企業が自動化とインフラストラクチャの柔軟性を優先するにつれて進歩しています。市場の主要なトレンドは、自動モデル監視のための組み込み AI であり、AI 主導の自動化により、リアルタイムのパフォーマンス追跡、ドリフト検出、継続的な再トレーニングが強化されています。

従来の手動モニタリングはリソースを大量に消費し、遅延が発生しやすく、モデルの劣化につながります。組織は、ModelOps 内に自動化を組み込むことで、人による大規模な介入なしで、逸脱を積極的に検出し、AI パフォーマンスを最適化し、運用効率を向上させることができます。

もう 1 つの重要な傾向は、企業がスケーラブルで柔軟な AI インフラストラクチャを求めているため、マルチクラウドとエッジの導入が拡大していることです。 AI ワークロードは、処理速度とリソース割り当てを最適化するために、ハイブリッド、マルチクラウド、エッジ環境全体にますます分散されています。

これらの展開をサポートする ModelOps ソリューションにより、組織はソースに近い場所でデータを処理できるようになり、待ち時間が短縮され、リアルタイムの意思決定が強化されます。これは、AI を活用した洞察が即時かつ信頼できるものである必要がある、通信、医療、製造などの業界では特に重要です。

• 2024 年 7 月、Comviva は、MobiLytix Marketing Studio 向けの次世代 AI ワークベンチを発表し、顧客価値管理のための自己管理型のノーコード AI プラットフォームを通信事業者に提供します。このワークベンチには、100 を超えるすぐに使用できる AI モデル フレームワークと、シームレスな AI/ML モデル展開のための組み込み MLOps プラットフォームが含まれています。このソリューションは、B2C および B2B 分野で顧客生涯価値を最大化するように設計されており、リアルタイムの顧客キャンペーン配信を加速し、自動化を強化し、ModelOps/AIOps をサポートします。

ModelOps 市場レポートのスナップショット

市場の細分化

• 提供内容別 (プラットフォーム、サービス): AI モデルのライフサイクル管理を合理化するエンドツーエンドの ModelOps ソリューションの採用の増加により、プラットフォーム部門は 2023 年に 32 億 9,000 万米ドルを稼ぎ出しました。
• モデル別 (エージェントベース、グラフベース、言語ベース、および機械学習): グラフベースのセグメントは、AI 駆動型アプリケーションの複雑な関係と依存関係を処理する際の有効性により、2023 年に市場の 22.20% シェアを保持しました。
• アプリケーション別 (バッチ スコアリング、継続的インテグレーション/継続的デプロイメント、ダッシュボードとレポート、ガバナンス、リスクとコンプライアンス、モニタリングとアラート、並列化と分散コンピューティング、その他): 自動化されたスケーラブルな AI モデル デプロイメント ワークフローに対する需要の増加により、継続的インテグレーション/継続的デプロイメント セグメントは 2031 年までに 194 億米ドルに達すると予測されています。
• 垂直部門別（BFSI、政府と防衛、ヘルスケア、製造、ITと通信、運輸と物流、その他）：BFSI部門における不正検出、リスク管理、パーソナライズされた金融サービスにおけるAIへの依存が高まっているため、BFSI部門は2031年までに177億米ドルに達すると予測されています。

モデルオプス市場地域分析

地域に基づいて、市場は北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東およびアフリカ、ラテンアメリカに分類されています。

北米の ModelOps 市場は、成熟した AI エコシステム、初期のテクノロジー導入、強力な規制枠組みによって推進され、2023 年には 33.24% の相当な市場シェアを占め、評価額は 18 億 9,000 万米ドルとなりました。

この地域には、特に米国とカナダに AI 主導型企業、大手クラウド サービス プロバイダー、確立された ModelOps ベンダーが集中しています。 AI モデルの複雑さの増大と意思決定プロセスにおける説明可能性の必要性により、AI のガバナンス、コンプライアンス、自動化に対する需要が急増しています。

北米の金融サービス、ヘルスケア、IT および通信部門は AI 導入の最前線にあり、リアルタイムの監視、リスク軽減、AI の拡張性のために ModelOps ソリューションを活用しています。さらに、この地域には強力なベンチャーキャピタル支援と政府支援の AI 研究プログラムがあり、市場の拡大がさらに加速しています。

アジア太平洋地域の市場は最も急速な成長を記録すると予想されており、予測期間中の CAGR は 40.17% と予測されます。この成長は、AI の急速な導入、クラウド インフラストラクチャの拡大、AI/ML への企業投資の増加によって促進されています。

中国、インド、日本、韓国などの国々が先頭に立ち、政府や民間企業がAIの研究開発に多額の資金を投入している。さらに、BFSI、ヘルスケア、小売、電気通信にわたるこの地域の急速なデジタル変革により、スケーラブルで自動化された AI モデル管理の必要性が高まっています。

5G ネットワークとエッジ コンピューティングの台頭により、マルチクラウドおよびエッジ互換の ModelOps ソリューションの需要がさらに高まっており、企業が AI モデルをさまざまな環境にシームレスに展開および管理できるようになります。

アジア太平洋地域における AI 規制の拡大は、まだ初期段階ではありますが、ガバナンスとコンプライアンスを目的とした ModelOps の導入を加速させることも予想されます。

規制の枠組み

• 米国では, ModelOps は、AI の信頼性、安全性、バイアス軽減に関するガイドラインを提供する米国国立標準技術研究所 (NIST) AI リスク管理フレームワークの影響を受けています。連邦金融機関審査評議会 (FFIEC) のガイドラインは、セキュリティとリスク管理を確保するために金融機関における AI/ML の使用を規制しており、一方、医療保険の相互運用性と責任に関する法律 (HIPAA) は、コンプライアンスと患者のプライバシーを確​​保するために医療データを処理する AI モデルを規制しています。
• ヨーロッパでは、欧州連合 (EU) の人工知能法 (AI 法) は、透明性、説明責任、コンプライアンスを強調して、AI システムに対するリスクベースの規制枠組みを確立しています。さらに、一般データ保護規則 (GDPR) は AI 主導のデータ処理を規制し、プライバシー、公平性、説明可能性を確保します。国際標準化機構/国際電気標準会議 (ISO/IEC) も、業界全体にわたる AI ガバナンス、リスク管理、倫理的な AI 展開に関するガイドラインを提供しています。

競争環境

ModelOps 業界は、急速なイノベーション、戦略的パートナーシップ、AI モデル ライフサイクル管理ソリューションの継続的な進化を特徴としています。市場の主要企業は、企業の需要を満たすために自動化、リアルタイム監視、コンプライアンス機能を統合することでプラットフォーム機能を拡張することに重点を置いています。

多くの企業が、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境全体でのモデル展開を合理化する AI 主導のオーケストレーション ツールに投資しています。ソリューション プロバイダーは、市場での地位を強化するために、既存の機械学習オペレーション (MLOps)、開発オペレーション (DevOps)、およびデータ管理ソリューションとの統合を提供することで相互運用性を重視しています。

AI スタートアップの戦略的買収やクラウド サービス プロバイダーとの提携は、技術力を強化し、顧客リーチを拡大するための一般的なアプローチです。さらに、プレーヤーはローコード機能とノーコード機能を優先して、ビジネス ユーザーや技術者以外の関係者の間での幅広い採用を可能にしています。

競争上の差別化は、AI ガバナンスと説明可能性の機能によっても促進され、進化する規制へのコンプライアンスを確保します。多くの組織は、企業が AI の意思決定における透明性と説明責任を維持できるように、マネージド サービスと AI モデルの監査機能を提供しています。

スケーラブルな AI ソリューションの需要が高まる中、企業は市場での足場を固めるために研究開発、オープンソースへの貢献、エコシステムの拡大に投資を続けています。

• 2024 年 11 月、KNIME は AI ガバナンスと ModelOps 機能を強化するために Invus から 3,000 万米ドルの投資を確保し、資金総額は 5,000 万米ドルになりました。この投資は、エンタープライズ規模の AI の導入、自動化、ガバナンスをサポートします。 KNIME は、AI アシスタントである K-AI を導入し、ビジネス ハブを強化して AI モデルの運用性を向上させました。

ModelOps市場の主要企業のリスト:

• IBM
• 株式会社SASインスティテュート
• データブリック
• 株式会社C3.ai
• 株式会社ドミノデータラボ
• モデル演算
• 株式会社データキッチン
• テラデータ
• データトロン
• アイフュージョン
• アジレン・テクノロジーズ
• ギッソー
• どーも株式会社
• ザ・マスワークス株式会社
• 株式会社クラウドソフトウェアグループ

最近の展開（コラボレーション/製品発売）

• 2024年5月, ModelOp はバージョン 3.3 をリリースし、企業が AI リスクを評価し、進化する規制へのコンプライアンスを確保できるようにする世界初の AI ガバナンス スコアを導入しました。このアップデートにより、AI ガバナンス インベントリ、自動化されたコンプライアンス制御、レポートが強化され、すべての AI イニシアチブ全体でリアルタイムの監視とリスク管理が可能になります。
• 2024年5月, Teradata は、アマゾン ウェブ サービス (AWS) との戦略的コラボレーション契約 (SCA) を拡大し、企業のクラウド最新化と AI を活用した分析の取り組みをサポートしました。この連携により、Teradata VantageCloud と Amazon SageMaker および Amazon Bedrock の統合が強化され、クラウドでの安全かつ効率的なデータ管理を確保しながら、組織が AI/ML モデルを拡張し、ModelOps を合理化し、生成 AI ユースケースを加速できるようになります。