機械学習市場

機械学習市場規模

世界の機械学習市場の規模は2023年に2606億米ドルと評価され、2024年の354億4,000万米ドルから2031年までに328.89億米ドルに成長すると予測されており、予測期間中は37.47％のCAGRを示しています。クラウドコンピューティングの進歩とビッグデータの急増は、市場の成長を促進しています。

作業の範囲では、レポートには、Amazon Web Services、Inc.、Baidu、Inc.、Google、H2O.AI、Hewlett Packard Enterprise Development LP、Intel Corporation、IBM Corporation、Microsoft、SAS Institute Inc.、SAP SEなどなど、企業が提供するサービスが含まれています。

AIを搭載したサイバーセキュリティソリューションの出現は、機械学習市場の発展のための重要な機会を表しています。サイバーの脅威がより洗練されるにつれて、従来のセキュリティ対策はますます不十分になっています。

AIは、リアルタイムで脅威を予測、検出、および応答できる高度なソリューションの開発を可能にすることにより、サイバーセキュリティに革命をもたらす可能性があります。機械学習アルゴリズムは、膨大な量のデータを分析して、悪意のあるアクティビティを示すパターンと異常を識別し、発生する前に攻撃を防ぐ能力を高めることができます。

• 2024年9月、TATA Consultancy ServicesはGoogle Cloudとのパートナーシップを拡大し、エンタープライズサイバーレジリエンスの強化を目的とした2つの新しいサイバーセキュリティソリューションを導入しました。このコラボレーションは、AI、機械学習、自動化を活用して、リスクを継続的に監視し、逸脱を特定し、是正措置を推奨し、高度なドメインに焦点を当てたサイバーセキュリティイノベーションを企業に強化します。

さらに、AIを搭載したシステムは、過去の事件から継続的に学習することにより、新しい脅威に適応することができ、時間とともにより効果的になります。この機能は、従来のセキュリティシステムがまだ特定していないゼロデイ攻撃やその他の新たな脅威から防御するために特に価値があります。

機密データを保護し、ビジネスの継続性を保証するために、金融やヘルスケアを含む業界全体のAI主導のサイバーセキュリティへの依存度の高まりは、市場の進歩に大きな機会を提供します。さらに、堅牢なサイバーセキュリティ措置の需要の高まりは、AI搭載ソリューションの開発と展開を強化するために予想されています。

機械学習は、マシンがデータから学習し、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させることができる人工知能（AI）の分野です。アルゴリズムを使用して、データを分析し、パターンを認識し、その情報に基づいて予測または決定を下します。企業や業界全体でさまざまな方法で展開できます。

企業では、機械学習を使用して、意思決定プロセスを強化し、繰り返しタスクを自動化し、顧客のやり取りをパーソナライズすることができます。たとえば、マーケティングでは、機械学習アルゴリズムは顧客の行動を分析して、将来の購入を予測し、それに応じてマーケティング戦略を調整することができます。

ヘルスケア、ファイナンス、製造などの業界では、機械学習を展開して、事業を最適化し、機器の障害を予測し、予測分析を通じて患者の転帰を改善することができます。これらのセクター全体で機械学習の展開により、効率が向上し、コスト削減が増え、より速いペースで革新する能力が発生する可能性があります。

さらに、データの可用性が向上すると、機械学習モデルを継続的に改良して、その精度と有効性を向上させることができます。機械学習の汎用性と潜在性により、世界中の企業や業界のデジタル変革における重要な要素となっています。

アナリストのレビュー

機械学習市場は、主に技術の進歩、データの急増、およびさまざまな業界での需要の増加により、堅調な成長を経験しています。主要市場のプレーヤーは、イノベーションを促進し、パートナーシップを形成し、研究開発への投資の増加を通じて、これらの傾向を活用するために戦略的に位置づけています。

企業は、ヘルスケア、金融、小売、製造など、さまざまな業界の多様なニーズに応えるスケーラブルな機械学習プラットフォームの開発に焦点を当てています。これらのプラットフォームは、機械学習モデルの展開を簡素化するエンドツーエンドのソリューションを提供し、さまざまなレベルの専門知識を持つ企業がアクセスできるようにします。

さらに、クラウドベースの機械学習サービスの重要性は成長しています。これは、ビジネスが重要なインフラストラクチャ投資なしで堅牢なコンピューティングリソースを活用できるようにするためです。

• たとえば、2023年9月に、メルクは、AI主導の薬物設計と発見技術を利用するために、英国に拠点を置くBenevolentaiとExcientiaとの戦略的コラボレーションを発表しました。これらのパートナーシップは、腫瘍学、神経学、および免疫学におけるクラスで初めてのクラス最高の可能性を秘めた新しい薬物候補を生み出し、これらの重要な治療分野でのメルクの研究と発展を促進することを目的としています。

機械学習市場の成長は、エッジコンピューティング、モノのインターネット（IoT）、およびエッジコンピューティングなどの他の新しいテクノロジーとの機械学習の統合の増加によってさらにサポートされています。ブロックチェーン。この統合は、特に自律システム、スマートシティ、個別化医療などの分野で、革新と拡大のための新しい機会を生み出します。

ただし、競争力を維持するには、企業はデータプライバシー、倫理的AI、および従業員のスキルギャップに対処する必要があります。データ保護規制へのコンプライアンスを確保し、ユーザーが信頼できる説明可能なAIモデルを開発することは、重要な考慮事項になりつつあります。

さらに、企業は労働力を高め、機械学習の専門知識の増大する需要を満たすために、人材パイプラインの構築に投資する必要があります。市場が進化するにつれて、主要なプレーヤーがこれらの課題をナビゲートしながら、成長を刺激し、機械学習環境の革新を促進することが不可欠です。

機械学習市場の成長要因

クラウドコンピューティングの進歩は、機械学習市場の主要な推進力をサポートしています。クラウドプラットフォームを介したスケーラブルなオンデマンドコンピューティングリソースの可用性により、機械学習モデルの展開の高コストと技術的複雑さに関連する障壁が削除されています。

クラウドコンピューティングサービスは、機械学習タスクに必要な大きなデータセットと集中処理を処理するために、強力なGPUや広大なストレージ機能を含む必要なインフラストラクチャを提供します。

さらに、これらのプラットフォームは、機械学習アプリケーションの開発と展開のプロセスを合理化する事前に構築された機械学習モデルとツールを提供します。このアクセシビリティにより、あらゆる規模の企業が、物理的なハードウェアや専門的な専門知識に多大な投資をすることなく、機械学習を利用できるようになります。

• 2023年1月、IBMとIntelは、IBM Cloud Bare Metalと仮想サーバーで第4世代Intel Xeonプロセッサを立ち上げることにより、パートナーシップを強化しました。これらのプロセッサは、AI、機械学習、分析、クラウドなどの高性能に最適化されており、企業が効率とスケーラビリティを最大化できるようになります。

さらに、クラウドベースの機械学習サービスにより、迅速な実験と反復が可能になり、モデルを洗練し、精度を向上させるために不可欠です。企業はこれらの進歩を使用して、機械学習の取り組みを迅速に拡大し、市場の需要を満たし、競争力を獲得しています。

機械学習とクラウドコンピューティングとクラウドコンピューティングの統合は、開発者間のグローバルなコラボレーションとリソース共有を促進することにより、イノベーションを促進し、新しいアプリケーションとソリューションの開発を加速します。クラウドコンピューティングが進むにつれて、機械学習の広範な採用と成功を後押しし、ビジネスに新しい機会を提供し、運用を変革する可能性があります。

機械学習の専門知識におけるスキルのギャップは、機械学習の取り組みを実装および拡大しようとする組織にとって大きな課題となっています。機械学習能力の需要が高まるにつれて、機械学習モデルを効果的に開発、展開、管理するために必要なスキルを持つ専門家が不足しています。このギャップは、プロジェクトのタイムラインの遅れ、コストの増加、イノベーションの機会を逃しています。

企業は、データ科学者、機械学習エンジニア、および機械学習に不可欠なその他の専門的な役割を募集することに困難に直面しています。機械学習の複雑さと急速な進化は、この課題を悪化させており、経験豊富な専門家が新しい開発に最新情報を維持するために継続的に高度なスキルを必要とすることを要求しています。

この課題を緩和するために、組織は既存の労働力を高め、従業員に現在の機械学習の知識とツールを装備するためのトレーニングと開発プログラムに投資しています。

• たとえば、2023年9月に、IBMは2026年までにAIで200万人の学習者を訓練することを約束し、過小評価されているコミュニティに焦点を当てています。このコミットメントには、大学とのグローバルなAI教育コラボレーションの拡大、IBMスキルビルドを通じて新しい生成AIコースの立ち上げ、大人の学習者にAIトレーニングを提供するための提携が含まれ、それによりAI教育と需要の高い技術的役割へのアクセスが強化されます。

学術機関やオンライン学習プラットフォームとのパートナーシップが確立されており、特定の業界のニーズに対応するテーラード教育プログラムを作成しています。

さらに、一部の企業は、モデル構築プロセスを簡素化する自動化機械学習（Automl）ツールを活用しており、高度に専門化された専門知識への依存を減らしています。スキルのギャップに対処することにより、組織は機械学習を効果的に活用し、イノベーションを促進し、市場での競争力を維持できるようになります。

機械学習市場の動向

エッジコンピューティングの統合は、機械学習市場に革命をもたらす顕著な傾向として浮上しています。エッジコンピューティングには、集中クラウドインフラストラクチャに依存するのではなく、IoTデバイスやローカルサーバーなどのソースに近いデータの処理が含まれます。

エッジで機械学習を統合することで、組織はリアルタイムのデータ分析と意思決定を実行できます。これは、遅延と帯域幅の制限に対処するために重要です。この傾向は、製造、ヘルスケア、および自動運転車に特に関連しており、即時の洞察と行動が運用を最適化し、安全性を高め、結果を改善するために不可欠です。

• たとえば、2024年4月、Dell TechnologiesはHyundai AutoeverおよびIntelと協力してAIを使用してエッジデータを活用するメーカーの能力を高めることにより、Edgeパートナーのエコシステムを拡大しました。このパートナーシップは、Hyundai Autoeverのソリューションを、製造エッジに関するDellの検証された設計と統合し、リアルタイムの監視、異常検出、および予測的メンテナンスを提供して、工場階のAI駆動型の最適化を促進します。

さらに、エッジでの機械学習の展開により、データをローカルで処理することにより、より効率的でスケーラブルなソリューションが可能になり、クラウドサーバーとの絶え間ない通信が必要になります。これにより、レイテンシが減少し、データプライバシーが向上します。これは、ネットワーク上に送信されることなく、機密情報を現場で分析できるためです。

さらに、エッジベースの機械学習モデルは継続的に洗練され、更新されており、変化する条件や進化する脅威に適応していることを保証しています。ただし、IoTデバイスとスマートシステムの急増は、機械学習をエッジコンピューティングと統合することの重要性を強調しています。この統合は、インテリジェントで自律的な運用を可能にし、革新を促進し、接続されたシステムの機能を強化するために重要である可能性が高いです。

セグメンテーション分析

グローバル市場は、展開、エンタープライズサイズ、垂直、および地理に基づいてセグメント化されています。

展開により

展開に基づいて、市場はクラウドベースおよびオンプレミスに分岐しています。クラウドベースのセグメントは、2023年に69.01％の最大の機械学習市場シェアを獲得しました。これは、主にさまざまな業界でクラウドコンピューティングサービスの広範な採用に起因しています。この成長は、クラウドプラットフォームの柔軟性、スケーラビリティ、および費用対効果によってさらに促進されます。

組織はデータとアプリケーションをクラウドにますます移行しており、機械学習モデルを効率的に展開するために必要な膨大な計算能力とストレージ容量を活用できるようにしています。この支配は、の成長傾向によってさらにサポートされていますデジタル変換、企業がクラウドインフラストラクチャに優先順位を付けて、運用上の俊敏性と革新を強化しています。

さらに、クラウドプラットフォームは、機械学習アプリケーションの開発と展開を合理化している高度な機械学習ツールとフレームワークへのアクセスを企業に提供しています。リソースをオンデマンドでスケーリングする機能により、組織はハードウェアへの大幅な先行投資を必要とせずに、組織が変動するワークロードと大規模なデータセットを処理できるようになりました。

さらに、クラウドプロバイダーは、統合されたセキュリティ対策とコンプライアンス認定を提供しています。これは、機密データを扱う業界にとって重要です。これは、クラウドベースの機械学習の展開の増加につながり、それによりセグメントの成長に貢献しています。

エンタープライズサイズによって

エンタープライズサイズに基づいて、機械学習市場は中小企業と大企業に分類されています。中小企業（SME）セグメントは、主に機械学習などの高度な技術のアクセシビリティの向上によって推進される予測期間中、38.56％の驚異的なCAGRを記録する態勢が整っています。

中小企業は、意思決定の改善、顧客体験の向上、運用効率の向上など、機械学習の競争上の利点をますます認識しています。多くの場合、大規模な社内リソースがある大規模な企業とは異なり、中小企業はクラウドベースの自動化された機械学習プラットフォームを活用して、リソースの制約を克服しています。

これらのプラットフォームは、専門的な専門知識や重要な資本投資を必要とせずに、中小企業が洗練された機械学習モデルを実装できるようにする手頃な価格でスケーラブルなソリューションを提供します。さらに、サービスとしての機械学習の利用可能性（MLAAS）は、中小企業に、機械学習モデルを迅速かつコスト効率的に実験して展開するために必要なツールを提供しています。

中小企業はしばしばより機敏で、大規模な組織よりも速く新しいテクノロジーを採用できるため、この傾向は特にインパクトがあります。これは、パーソナライズされたマーケティング、在庫管理、詐欺検出などの分野でイノベーションを促進するための機械学習の使用の増加につながります。中小企業間の機械学習技術の迅速な採用は、経済成長への貢献の増加と相まって、セグメントの成長をさらに推進しています。

垂直によって

垂直に基づいて、市場はBFSI、IT＆テレコミュニケーション、ヘルスケア、小売、広告＆メディアなどに分かれています。 BFSIセグメントは、主にセクターの機械学習技術への多大な投資により、2023年に最高収益が64億3,000万米ドルを獲得しました。

BFSIでの機械学習の採用は、ますますデジタルおよびデータ駆動型の環境でセキュリティを強化し、運用を最適化し、顧客サービスを改善するための急増する必要性によって促進されます。

機械学習は、BFSIセクターが直面する持続的な課題に対処するために、詐欺検出、リスク管理、および規制コンプライアンスに広く使用されています。機械学習アルゴリズムは、大量のトランザクションデータをリアルタイムで分析して、疑わしい活動を特定し、金融詐欺を軽減し、それによって顧客と機関の両方を保護します。

さらに、BFSIセクターは、個々の顧客プロファイルと行動に基づいて調整された金融商品とサービスを提供することにより、顧客のやり取りをパーソナライズするための機械学習を活用しています。このパーソナライズは、顧客エンゲージメントと忠誠心を高めています。

さらに、このセクターは、機械学習を利用して自動化を通じて運用を合理化し、コストを削減し、効率を改善しています。金融機関は、機械学習をプロセスに統合することで、デジタル変革にますます焦点を当てています。

機械学習市場の地域分析

地域に基づいて、グローバル市場は北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、MEA、およびラテンアメリカに分割されています。

北米の機械学習市場は38.96％のかなりのシェアを占め、2023年に1015億米ドルと評価されました。この支配は、高度な技術、堅牢な技術インフラストラクチャ、および米国およびカナダの大手技術企業と新興企業の高心の採用に起因しています。

北米の企業は、特にヘルスケア、金融、小売などのセクターで、競争力を獲得するために機械学習に多額の投資を行っています。この地域の研究開発に重点を置いているのは、継続的なイノベーションを促進することであり、その結果、ビジネスオペレーションを変革している最先端の機械学習アプリケーションが生まれています。

• 2024年5月、IBMはAmazon Web Services（AWS）とのコラボレーションを開示して、IBMのWatsonx AIおよびData Platformの完全なポートフォリオをAWSサービスと統合しました。このパートナーシップは、包括的なガバナンスを備えたオープンなハイブリッドアプローチを使用して、組織がAI機能を効果的に管理および拡大できるようにすることにより、企業全体のAIのスケーリングを簡素化することを目的としています。

さらに、地域の市場開発は、AIおよび関連技術への重要な政府および民間部門の投資によってサポートされています。これらの投資は、新しい機械学習ツールとプラットフォームの開発を促進しています。さらに、熟練した労働力と主要な学術機関の存在は、高度な機械学習ソリューションを開発および実装する地域の能力に貢献し、それによって地域の市場への展開を支援しています。

アジア太平洋地域は、今後数年間で最高のCAGR 40.85％で成長する態勢が整っており、地域の機械学習技術の急速に増加している採用を反映しています。この拡大は、デジタル経済の増加、AIへの多大な投資、さまざまな業界での高度な分析の急増の必要性など、いくつかの要因によって強化されています。

中国、インド、日本などの国は、この成長の最前線にあり、強力な政府のイニシアチブ、技術スタートアップの台頭、および大規模な集団によって生成される膨大な量のデータの利用可能性に支えられています。

アジア太平洋地域では、製造、小売、金融などの産業が機械学習の採用を主導し、効率、顧客体験、意思決定プロセスを改善しています。この地域の急速なデジタル変革は、事業運営を強化し、イノベーションを促進できる機械学習アプリケーションの需要を高めています。

さらに、手頃な価格のクラウドコンピューティングサービスの利用可能性の高まりにより、アジア太平洋地域の中小企業（中小企業）が機械学習ソリューションにアクセスして展開できるようになり、地域の市場の成長が促進されます。

競争力のある風景

グローバルな機械学習市場レポートは、業界の断片化された性質を強調する貴重な洞察を提供します。著名なプレーヤーは、パートナーシップ、合併や買収、製品の革新、合弁事業などのいくつかの主要なビジネス戦略に焦点を当てており、製品ポートフォリオを拡大し、さまざまな地域で市場シェアを拡大​​しています。

企業は、サービスの拡大、研究開発への投資（R＆D）、新しいサービス提供センターの確立、サービス提供プロセスの最適化など、影響力のある戦略的イニシアチブを実施しています。

機械学習市場の主要企業のリスト

• Amazon Web Services、Inc。
• Baidu、Inc。
• Google Inc.
• ai
• Hewlett Packard Enterprise Development LP
• Intel Corporation
• IBM Corporation
• マイクロソフト
• SAS Institute Inc.
• SAP SE

主要な業界の開発

• 2024年3月（拡張）：Hewlett Packard Enterprise（HPE）は、生成AI、ディープラーニング、および機械学習アプリケーションの展開を進めることを目的とした、Nvidia GTCのAI-Nativeポートフォリオの更新を発表しました。このソリューションは、大企業、研究機関、政府機関が、大規模な言語モデル、推奨システム、ベクターデータベースなどのGenaiおよびDeep Learningイニシアチブを加速するのを支援するように設計されています。
• 2023年11月（拡張）：Amazon Web Services（AWS）は、Amgenとの拡大されたパートナーシップを発表し、生物の発見と製造効率のための生成AIベースのソリューションを開発しました。新しい施設は、AWSのAmazon Sagemakerを利用して、製造プロセスにおける毎日のデータ分析のために機械学習モデルを構築、訓練、展開するために、高度なデジタルおよびロボットテクノロジーを組み込むように設計されています。

グローバルな機械学習市場はセグメント化されています。

展開により

• クラウドベース
• オンプレミス

エンタープライズサイズによって

• 中小企業
• 大企業

垂直によって

• bfsi
• それと通信
• 健康管理
• 小売り
• 広告とメディア
• その他

地域別

• 北米
  • 私たち。
  • カナダ
  • メキシコ
• ヨーロッパ
  • フランス
  • 英国
  • スペイン
  • ドイツ
  • イタリア
  • ロシア
  • ヨーロッパの残り
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • アジア太平洋地域の残り
• 中東とアフリカ
  • GCC
  • 北アフリカ
  • 南アフリカ
  • 中東とアフリカの残り
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • ラテンアメリカの残り