グローバルモデルOps市場

市場の定義

ModelOps（モデル運用）は、生産における人工知能（AI）および機械学習（ML）モデルのガバナンス、展開、監視、およびライフサイクル管理に焦点を当てた成長する市場です。

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により、AIイニシアチブを効率的に拡大できます。市場は、金融、ヘルスケア、小売などの業界に及び、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。

Modelops Market概要

グローバルモデルの市場規模は、2023年に568億米ドルと評価され、2024年の78億6,600万米ドルから2031年までに79.00億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を示しました。

組織が合理化されたAIモデル管理の必要性を認識しているため、この市場は進化しており、モデルが正確で説明可能であり、ビジネス目標と整合することを保証しています。エッジコンピューティングとIoTの拡大により、分散環境環境全体で効率的なモデル展開の需要がさらに促進されています。

リアルタイムのデータ処理と予測分析への依存の増加は、AIモデルの継続的な統合と提供をサポートするModelOpsソリューションへの投資を促進します。

Modelops業界で事業を展開している大手企業は、IBM、SAS Institute Inc.、Databricks、C3.AI、Inc.、Domino Data Lab、Inc.、Modelop、Inc.、Teradata、Datatron、Ifusion、Azileen Technologies、Giggso、Domo、Inc。、およびThe Mathworks、Inc、およびCloud Soltion Group、Inc。

さらに、パーソナライズされたヘルスケア、金融における詐欺検出、製造におけるインテリジェント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拡散が市場を後押ししています。

クラウドプロバイダー、AIスタートアップ、および企業間の戦略的コラボレーションは、Modelopsプラットフォームのイノベーションを促進し、モデルガバナンス、バージョン制御、およびスケーラビリティを強化しています。企業がAIイニシアチブの価値を最大化しようとするため、市場は新しい機能、統合、および企業全体の採用により引き続き拡大します。

• 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が率いる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、市場への取り組みをサポートしています。 Modelopは、世界初のAIガバナンススコアを導入し、2024年のAIブレークスルー賞で最高のAIガバナンスプラットフォームとして認められました。

重要なハイライト：

1. Modelopsの業界規模は、2023年に568億米ドルと評価されました。
2. 市場は、2024年から2031年まで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％の市場シェアを獲得し、189億米ドルの評価を受けています。
4. プラットフォームセグメントは、2023年に329億米ドルの収益を集めました。
5. 機械学習セグメントは、2031年までに2117億米ドルに達すると予想されます。
6. 継続的な統合/継続的な展開セグメントは、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1770億米ドルに達すると予想されます。
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ています。

マーケットドライバー

「進化するAIガバナンスとAI操作のスケーリング」

Modelops市場は、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ているため、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います。そこでは、企業が信頼、透明性、倫理的使用を強化するためのガバナンスフレームワークを積極的に実装しています。

これには、一貫した意思決定を確保するために、バイアス検出、説明、パフォーマンスの監視がAIワークフローに統合されます。組織は、監査と監視メカニズムを標準化することにより、AI主導のビジネス結果を最大化しながら、リスクを軽減できます。

企業が実験的なAIモデルからエンタープライズ全体のAI展開に移行するため、市場のもう1つの重要な推進力は大規模にAIを運用することです。効果的なAIの実装には、正確性とパフォーマンスを維持するために、継続的な監視、バージョン制御、および自動再トランディングが必要です。

企業は、断片化されたワークフローや、堅牢なModelopsフレームワークなしでは非効率的なモデルの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、業界全体のシームレスな統合を促進することにより、AIモデルが適応性があり、公平であり、ビジネス目標と整合することを保証します。

• 2023年9月、Teradataは、AIモデルの展開とガバナンスを簡素化するために、Clearscape分析のModelOps機能の新しい拡張機能を発表しました。更新には、ノーコードモデルの展開、自動モニタリング、および信頼できるAIを確保するための高度な説明可能性コントロールが含まれます。これらの機能は、組織がAIの採用を加速し、展開時間を短縮し、モデルのライフサイクル管理を強化し、企業がAIイニシアチブを効率的に拡大できるようにするのに役立ちます。

市場の課題

「AIモデルの劣化」

ModelOps市場の主要な課題の1つは、AIモデルのドリフトとパフォーマンスの劣化です。このモデルとMLモデルは、実際のデータ分布が時間の経過とともに変化するにつれて予測精度を徐々に失います。この問題は、ユーザーの行動の進化、市場動向の変化、季節の変動、および経済的変化や規制の更新などの外部の混乱のために発生します。

モデルドリフトは、入力機能とターゲットアウトカムの変化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、さまざまな形式を取ることができます。

時代遅れのAIモデルは、偏った予測、不正確な予測、および最適でないビジネス上の決定を生成できるため、モデルドリフトの結果は重要です。モデルのパフォーマンスが低下すると、金融、ヘルスケアなどの業界での経済的損失、評判の損害、コンプライアンスリスクにつながる可能性があります。eコマース、AIは詐欺検出、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、手動介入と頻繁なモデルの再配置により、運用コストの増加に直面する可能性があります。エンタープライズは、継続的なモデル監視、自動ドリフト検出、およびプロアクティブな再訓練メカニズムをModelopsワークフローに統合しています。

AI駆動型の監視ツールは、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のしきい値からの偏差にフラグを立てます。ドリフトが検出されると、自動レトレーニングパイプラインは、広範な手動介入を必要とせずにモデルの精度を回復するために、新鮮で関連するデータを使用して更新をトリガーできます。

市場動向

「AI主導の自動化とマルチクラウド拡張」

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ため、進歩しています。市場の重要な傾向は、AI駆動型の自動化がリアルタイムのパフォーマンス追跡、ドリフト検出、継続的な再訓練を強化している自動モデルモニタリングのための埋め込みAIです。

従来の手動監視はリソースが集中しており、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に自動化を埋め込むことにより、偏差を積極的に検出し、AIのパフォーマンスを最適化し、大規模な人間の介入なしに運用効率を向上させることができます。

別の重要な傾向は、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展開の拡大です。 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、およびエッジ環境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、組織はデータをソースに近づけるデータを処理でき、遅延を削減し、リアルタイムの意思決定を強化できます。これは、電気通信、ヘルスケア、製造などの業界で特に重要であり、AI主導の洞察は即時かつ信頼できるものでなければなりません。

• 2024年7月、Comvivaは、Mobilytix Marketing Studio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された非コードAIプラットフォームで通信事業者に力を与えました。ワークベンチには、100を超える利用可能なAIモデルフレームワークと、シームレスなAI/MLモデルの展開用の組み込みMLOPSプラットフォームが含まれています。 B2CおよびB2Bセクターの顧客生涯価値を最大化するように設計されたソリューションは、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市場レポートスナップショット

セグメンテーション	詳細
提供することによって	プラットフォーム、サービス
モデルによって	エージェントベース、グラフベース、言語学、機械学習、その他
アプリケーションによって	バッチスコアリング、継続的な統合/継続的な展開、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、監視と警告、並列化と分散コンピューティングなど
垂直によって	BFSI、政府と防衛、ヘルスケア、製造、IT＆テレコミュニケーション、輸送とロジスティクス、その他
地域別	北米：米国、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、ヨーロッパのその他
	アジア太平洋：中国、日本、インド、オーストラリア、ASEAN、韓国、アジア太平洋地域の残り
	中東とアフリカ：トルコ、アラブ首長国連邦、サウジアラビア、南アフリカ、中東の残りのアフリカ
	南アメリカ：ブラジル、アルゼンチン、南アメリカの残り

市場セグメンテーション

• 提供（プラットフォーム、サービス）：プラットフォームセグメントは、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モデルOpsソリューションの採用が増加しているため、2023年に329億米ドルを獲得しました。
• モデル（エージェントベース、グラフベース、言語学、および機械学習）：グラフベースのセグメントは、AI主導のアプリケーションでの複雑な関係と依存関係を処理する上での有効性のため、2023年に22.20％の市場のシェアを保持しました。
• アプリケーション（バッチスコアリング、継続的な統合/継続的な展開、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、監視と警告、並列化と分散コンピューティングなど）：継続的な統合/継続的な展開セグメントは、2031年に継続的な統合/継続的な展開セグメントが1940億米ドルに達すると予測されています。
• 垂直（BFSI、政府と防衛、ヘルスケア、製造、IT＆テレコミュニケーション、輸送と物流、その他）：BFSIセグメントは、BFSIセクターの詐欺、リスク管理、および個人化された金融サービスのためにAIへの依存度の高まりにより、2031年までに1770億米ドルに達すると予測されています。

Modelops Market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、アフリカ、ラテンアメリカに分類されています。

北米のモデルOps市場は、2023年に33.24％のかなりの市場シェアを占め、その成熟したAIエコシステム、初期の技術採用、および強力な規制枠組みによって推進された189億米ドルの評価を獲得しました。

この地域には、AI主導の企業、大手クラウドサービスプロバイダー、特に米国とカナダのモデルOpsベンダーが確立されています。 AIモデルの複雑さの増加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ガバナンス、コンプライアンス、および自動化の需要が急増しています。

北米の金融サービス、ヘルスケア、およびITおよび電気通信部門は、AIの採用の最前線にあり、リアルタイムの監視、リスク緩和、およびAIスケーラビリティのための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サポートがあり、政府が支援するAI研究プログラムがあり、市場の拡大をさらに加速しています。

アジア太平洋地域の市場は、予測期間にわたって40.17％の予測CAGRで、最速の成長を記録すると予想されています。この成長は、急速なAIの採用、クラウドインフラストラクチャの拡大、AI/MLのエンタープライズ投資の増加によって促進されます。

中国、インド、日本、韓国などの国々が告発を主導しており、政府や民間部門のプレーヤーがAIの研究開発に多額の資金を提供しています。さらに、BFSI、ヘルスケア、小売、および通信を介した地域の迅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強化されています。

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モデルOpsソリューションの需要がさらに高まり、企業は多様な環境全体にAIモデルをシームレスに展開および管理できるようになりました。

アジア太平洋地域におけるAI規制の拡大は、まだ初期段階にありますが、ガバナンスとコンプライアンスの目的でModelopsの採用を加速することも期待されています。

規制枠組み

• 米国で、ModelOpsは、AIの信頼性、安全性、バイアス緩和に関するガイドラインを提供する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。連邦金融機関試験評議会（FFIEC）ガイドラインは、金融機関でのAI/MLの使用を規制してセキュリティとリスク管理を確保し、健康保険の移植性と説明責任法（HIPAA）は、コンプライアンスと患者のプライバシーを確​​保するためにヘルスケアデータの取り扱いAIモデルを統治しています。
• ヨーロッパで、欧州連合（EU）人工知能法（AI法）は、AIシステムのリスクベースの規制枠組みを確立し、透明性、説明責任、およびコンプライアンスを強調しています。さらに、一般的なデータ保護規則（GDPR）は、AI駆動型のデータ処理を規制し、プライバシー、公平性、および説明可能性を確保します。国際標準化機関/国際電気技術委員会（ISO/IEC）は、AIガバナンス、リスク管理、および業界全体のAI展開に関するガイドラインも提供しています。

競争力のある風景

Modelops業界は、迅速なイノベーション、戦略的パートナーシップ、および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によって特徴付けられています。市場の主要なプレーヤーは、エンタープライズ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により、プラットフォーム機能を拡大することに焦点を当てています。

多くの企業は、ハイブリッド環境とマルチクラウド環境全体でモデルの展開を合理化するAI駆動型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、既存の機械学習操作（MLOPS）、開発操作（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により、市場の位置を強化することにより、相互運用性を強調します。

AIスタートアップの戦略的買収とクラウドサービスプロバイダーとのパートナーシップは、技術能力を高め、顧客の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、ビジネスユーザーと非技術的な利害関係者の間でより幅広い採用を可能にするために、低コードとノーコードの機能に優先順位を付けています。

競争力のある差別化は、AIガバナンスと説明機能によっても促進され、進化する規制の順守を確保します。多くの組織は、マネージドサービスとAIモデルの監査可能性を提供して、企業がAIの意思決定における透明性と説明責任を維持するのを支援しています。

企業は、スケーラブルなAIソリューションの需要が高まるにつれて、市場での足場を固めるために、R＆D、オープンソースの貢献、および生態系の拡大に引き続き投資しています。

• 2024年11月、KNIMEはINVUSから3,000万米ドルの投資を確保し、AIガバナンスとModelopsの機能を強化し、総資金を5,000万米ドルにもたらしました。この投資は、企業規模のAI展開、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、AIモデルの運用化を改善するためにビジネスハブを強化しました。

Modelops市場の主要企業のリスト：

• IBM
• SAS Institute Inc.
• Databricks
• C3.AI、Inc。
• Domino Data Lab、Inc。
• Modelop
• Datakitchen、Inc。
• テラダタ
• データトロン
• ifusion
• アジレンテクノロジー
• ギグソ
• Domo、Inc。
• The Mathworks、Inc。
• Cloud Software Group、Inc。

最近の開発（コラボレーション/製品の発売）

• 2024年5月、Modelopはバージョン3.3を立ち上げ、世界初のAIガバナンススコアを導入して、企業がAIのリスクを評価し、進化する規制の遵守を確保するのを支援しました。この更新により、AIガバナンスインベントリ、自動コンプライアンスコントロール、レポートが強化され、すべてのAIイニシアチブにわたって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、クラウド近代化とAI主導の分析イニシアチブで企業をサポートするために、Amazon Web Services（AWS）と戦略的コラボレーション契約（SCA）を拡大しました。このコラボレーションにより、Teradata VantageCloudとAmazon SagemakerおよびAmazon Bedrockの統合が強化され、組織がAI/MLモデルをスケーリングし、モデルを合理化し、生成的なAIユースケースを加速させながら、クラウドの安全で効率的なデータ管理を確保できます。