自動機械学習（AutoML）市場- 世界の規模、シェア、動向分析、機会、予測レポート、2019～2029年

自動機械学習（AutoML）の世界市場規模はCAGR44.56%で急成長、2029年までに87億6,000万米ドルに達する

世界の自動機械学習（AutoML）市場は、効率的な不正検出ソリューションとML専門知識の強化に対する需要が急増しているため、活況を呈しています。

戦略コンサルティングと市場調査の大手企業であるBlueWeave Consultingは、最近の調査で、2022年の世界の自動機械学習（AutoML）市場規模を9億6,000万米ドルと推定しました。2023年から2029年にかけての予測期間において、世界の自動機械学習（AutoML）市場規模はCAGR 44.56%で堅調に拡大し、2029年には87億6,000万米ドルに達するとBlueWeaveは予測しています。世界の自動機械学習（AutoML）市場の主な成長促進要因には、高度な不正検出ソリューションに対する需要の増加が含まれ、世界のAutoML市場の成長を牽引しています。データ分析技術、特に教師ありニューラルネットワークは、予測、クラスタリング、分類などの手法を通じて不正検出に有効であるとして高く評価されています。組織は、顧客の信頼を高め、規制へのコンプライアンスを確保するためにAutoMLに投資すると予想されます。注目すべきは、MLモデルの実装とトレーニングに必要な知識労働者の数を減らすことができるため、AutoMLの採用が勢いを増していることです。また、AutoMLに対する強い需要は、主に、エラーやバイアスの可能性を最小限に抑えながら、洞察力を向上させ、モデルの精度を高める上で企業を支援する能力によってもたらされています。BFSI、ヘルスケア、IT＆テレコム、小売などの主要セクターは、AutoMLにリソースを割り当て、AIの導入を加速すると予想されます。これには、データの前処理、モデルの選択、事前訓練済みモデルの活用を自動化するための堅牢なパイプラインの構築が含まれます。特にヘルスケア分野では、非接触型スクリーニングのためのML搭載チャットボットへの関心が高まっており、それによって患者の全体的なエクスペリエンスが向上しています。その結果、このような側面が予測期間中の世界の自動機械学習（AutoML）市場の拡大を後押しすると予想されます。しかし、AutoMLに関する認知度は限定的であるため、分析期間中の市場全体の成長は抑制されると予想されます。

COVID-19が世界の自動機械学習（AutoML）市場に与える影響

COVID-19パンデミックは、世界の自動機械学習（AutoML）市場に様々な影響を与えました。一方では、この危機は、デジタルトランスフォーメーションの取り組みを加速させ、さまざまなセクターでAIとMLソリューションに対する需要の高まりを促進するなど、前向きな展開を促しました。企業はパンデミックに対応するため、予測と意思決定プロセスの自動化を模索し、AutoMLシステムの利用拡大につながった。逆に、パンデミックは悪影響をもたらし、サプライチェーンを混乱させ、企業はコスト削減策を実施せざるを得なくなった。その結果、IT予算が削減され、AutoMLを含む新たな革新的技術の採用が減速しました。さらに、パンデミックは倫理的で透明性の高いAIソリューションの必要性を強調し、解釈可能性と透明性に欠けるAutoMLプラットフォームの採用を減速させました。倫理的でオープンなAIソリューションの重要性が認識されたことが、特定のAutoMLプラットフォームの迅速な採用の妨げとなった。

世界の自動機械学習（AutoML）市場- エンドユーザー別

エンドユーザー別に見ると、世界の自動機械学習（AutoML）市場は、BFSI、小売・eコマース、ヘルスケア、製造の各セグメントに分けられます。予測期間中、エンドユーザー別自動機械学習（AutoML）世界市場では、BFSIセグメントが最も高いシェアを占めると予測されています。BFSI部門では、業務効率の向上と顧客体験の改善のためにAIとMLの活用が進んでいます。データ重視の高まりは、BFSIにおけるMLアプリケーションの需要増につながっています。AutoMLは、膨大なデータ、費用対効果の高い処理能力、手頃なストレージを活用し、正確かつ迅速な結果を提供します。フィンテック・サービスとの連携により、企業は最新の要件や規制への適応が可能になり、安全性とセキュリティが強化されます。MLを活用したインテリジェントなプロセス自動化により、金融企業は反復作業を自動化し、生産性の向上につなげることができます。BFSIセクターは、主に不正検出、リスク管理、顧客サービスのためのAIとMLソリューションの採用により、AutoML市場の最前線にいます。

世界の自動機械学習（AutoML）市場-地域別

世界の自動機械学習（AutoML）市場に関する詳細な調査レポートは、主要5地域（北米、欧州、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東アフリカ）の様々な国別市場をカバーしています。アジア太平洋地域は世界の自動機械学習（AutoML）市場を独占しています。アジア太平洋地域は、IT支出の増加とFinTechの広範な導入によって活性化されています。アジア太平洋諸国の政府は、様々な分野でAIを積極的に統合し、地域市場の拡大を促進しています。中国では、ML導入の著しい急増が見られ、企業は金融詐欺検出、製品推奨、産業プロセス最適化のために技術を活用しています。MLイニシアチブの成功は、堅牢なインフラと信頼できるデータに依存しています。日本のAI市場は、ロボット工学、音声認識、視覚認識におけるAIの世界的需要に牽引され、成長すると予想されます。韓国は、AIやMLを含む先端技術に多額の投資を行っており、アジア太平洋のAutoML市場の成長に貢献すると予想されます。

競合情勢

世界の自動機械学習（AutoML）市場で事業を展開する主要企業には、DataRobot Inc.、Amazon Web Services Inc.、dotData Inc.、IBM Corporation、Dataiku、SAS Institute Inc.、Microsoft Corporation、Google LLC（Alphabet Inc.）、H2O.ai、Aible Inc.などがあります。市場シェアをさらに強化するために、これらの企業はM&A、パートナーシップ、ジョイントベンチャー、ライセンス契約、新製品の発売など、さまざまな戦略を採用しています。

本レポートの詳細な分析により、世界の自動機械学習（AutoML）市場の成長可能性、今後の動向、統計に関する情報を提供します。また、総市場規模の予測を促進する要因も取り上げています。当レポートは、世界の自動機械学習（AutoML）市場の最新技術動向と、意思決定者が健全な戦略的意思決定を行うための業界洞察を提供することをお約束します。さらに、市場の成長促進要因・課題・競合についても分析しています。

目次

第1章 調査の枠組み

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 世界の自動機械学習（AutoML）市場に関する洞察

• 業界のバリューチェーン分析
• DROC分析
  • 成長促進要因
    • 効率的な不正検出ソリューションに対する需要の高まり
    • 機械学習の専門知識に対する需要の高まり
  • 抑制要因
    • 限られた認識
  • 機会
    • 技術の進歩
  • 課題
    • データ品質の問題
• 技術の進歩/最近の開発
• 規制の枠組み
• ポーターのファイブフォース分析

第4章 世界の自動機械学習（AutoML）市場概要

• 市場規模と予測、2019～2029年
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • ソリューション別
    • スタンドアロンまたはオンプレミス
    • クラウド
  • 自動化タイプ別
    • 情報処理
    • 特徴量エンジニアリング
    • モデリング
    • 視覚化
  • エンドユーザー別
    • BFSI
    • 小売とeコマース
    • ヘルスケア
    • 製造業
    • その他
  • 地域別
    • 北米
    • 欧州
    • アジア太平洋（APAC）
    • ラテンアメリカ（LATAM）
    • 中東およびアフリカ（MEA）

第5章 北米の自動機械学習（AutoML）市場

• 市場規模と予測、2019～2029年
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • ソリューション別
  • 自動化タイプ別
  • エンドユーザー別
  • 国別
    • 米国
    • カナダ

第6章 欧州の自動機械学習（AutoML）市場

• 市場規模と予測、2019～2029年
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • ソリューション別
  • 自動化タイプ別
  • エンドユーザー別
  • 国別
    • ドイツ
    • 英国
    • イタリア
    • フランス
    • スペイン
    • ベルギー
    • ロシア
    • オランダ
    • その他

第7章 アジア太平洋の自動機械学習（AutoML）市場

• 市場規模と予測、2019～2029年
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • ソリューション別
  • 自動化タイプ別
  • エンドユーザー別
  • 国別
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • 韓国
    • オーストラリアとニュージーランド
    • インドネシア
    • マレーシア
    • シンガポール
    • ベトナム
    • その他

第8章 ラテンアメリカの自動機械学習（AutoML）市場

• 市場規模と予測、2019～2029年
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • ソリューション別
  • 自動化タイプ別
  • エンドユーザー別
  • 国別
    • ブラジル
    • メキシコ
    • アルゼンチン
    • ペルー
    • その他

第9章 中東およびアフリカの自動機械学習（AutoML）市場

• 市場規模と予測、2019～2029年
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • ソリューション別
  • 自動化タイプ別
  • エンドユーザー別
  • 国別
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • クウェート
    • 南アフリカ
    • ナイジェリア
    • アルジェリア
    • その他

第10章 競合情勢

• 主要企業とその製品のリスト
• 世界の自動機械学習（AutoML）企業の市場シェア分析、2022年
• 経営パラメータによる競合ベンチマーキング
• 主要な戦略的展開（合併、買収、パートナーシップなど）

第11章 世界の自動機械学習（AutoML）市場に対するCOVID-19の影響

第12章 企業プロファイル（会社概要、財務マトリックス、競合情勢、主要な人材、主要な競合、連絡先住所、戦略的展望、 SWOT分析）

• DataRobot Inc.
• Amazon web services Inc.
• dotData Inc.
• IBM Corporation
• Dataiku
• SAS Institute Inc.
• Microsoft Corporation
• Google LLC（Alphabet Inc.）
• H2O.ai
• Aible Inc.
• その他の主要企業

第13章 主要な戦略的提言

第14章 調査手法

Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Size Booming at Robust CAGR of 44.56% to Reach USD 8.76 Billion by 2029

Global Automated Machine Learning (AutoML) Market is flourishing because of the spurring demand for efficient fraud detection solutions and for enhanced ML expertise.

BlueWeave Consulting, a leading strategic consulting and market research firm, in its recent study, estimated the Global Automated Machine Learning (AutoML) Market size at USD 0.96 billion in 2022. During the forecast period between 2023 and 2029, BlueWeave expects Global Automated Machine Learning (AutoML) Market size to expand at a robust CAGR of 44.56% reaching a value of USD 8.76 billion by 2029. Major growth drivers for the Global Automated Machine Learning (AutoML) Market include an increasing demand for advanced fraud detection solutions is driving the growth of the global AutoML market. Data analysis techniques, particularly supervised neural networks, are highly valued for their effectiveness in fraud detection through methods such as forecasting, clustering, and classification. Organizations are anticipated to invest in AutoML to enhance customer trust and ensure compliance with regulations. Notably, the adoption of AutoML is gaining momentum, as it reduces the number of knowledge workers required for implementing and training ML models. Also, the strong demand for AutoML is primarily driven by its capacity to assist enterprises in improving insights and enhancing model accuracy while minimizing the potential for errors or biases. Major sectors, including BFSI, healthcare, IT & telecom, and retail, are expected to allocate resources to AutoML to accelerate their AI adoption. It involves creating a robust pipeline for automating data preprocessing, model selection, and the utilization of pre-trained models. Notably, the healthcare sector has shown increased interest in ML-powered chatbots for contactless screening, thereby enhancing the overall patient experience. As a result, such aspects are expected to boost the expansion of the Global Automated Machine Learning (AutoML) Market during the forecast period. However, limited awareness about AutoML is anticipated to restrain the overall market growth during the period in analysis.

Impact of COVID-19 on Global Automated Machine Learning (AutoML) Market

COVID-19 pandemic had a mixed impact on the Global Automated Machine Learning (AutoML) Market. On one hand, the crisis spurred positive developments, such as hastening digital transformation efforts and fostering a heightened demand for AI and ML solutions across various sectors. Businesses, in response to the pandemic, sought to automate forecasting and decision-making processes, leading to increased utilization of AutoML systems. Conversely, the pandemic brought adverse effects, disrupting supply chains and compelling businesses to implement cost-cutting measures. It resulted in reduced IT budgets and a deceleration in the adoption of emerging innovative technologies, including AutoML. Furthermore, the pandemic underscored the imperative for ethical and transparent AI solutions, causing a slowdown in the adoption of AutoML platforms that lacked interpretability and transparency. The recognition of the importance of moral and open AI solutions became a hindrance to the swift adoption of certain AutoML platforms.

Global Automated Machine Learning (AutoML) Market - By End User

Based on end user, the Global Automated Machine Learning (AutoML) Market is divided into BFSI, Retail & E-Commerce, Healthcare, and Manufacturing segments. The BFSI segment is expected to hold the highest share in the Global Automated Machine Learning (AutoML) Market by end user during the forecast period. The BFSI sector is increasingly leveraging AI and ML to enhance operational efficiency and improve customer experiences. The growing emphasis on data has led to an increased demand for ML applications in BFSI. AutoML utilizes voluminous data, cost-effective processing capacity, and affordable storage to deliver precise and swift results. Collaborating with fintech services enables businesses to adapt to modern requirements and regulations, ensuring enhanced safety and security. Intelligent process automation, powered by ML, enables finance companies to automate repetitive tasks, leading to increased productivity. The BFSI sector is at the forefront of the AutoML market, primarily due to its adoption of AI and ML solutions for fraud detection, risk management, and customer service.

Global Automated Machine Learning (AutoML) Market - By Region

The in-depth research report on the Global Automated Machine Learning (AutoML) Market covers various country-specific markets across five major regions: North America, Europe, Asia Pacific, Latin America, and Middle East and Africa. Asia Pacific region dominates the Global Automated Machine Learning (AutoML) Market. It is fueled by the escalating IT spending and widespread FinTech adoption. Governments in Asia Pacific countries are actively integrating AI across various sectors, fostering the expansion of local markets. In China, a notable surge in ML adoption is observed, with businesses utilizing the technology for financial fraud detection, product recommendations, and industrial process optimization. The success of ML initiatives relies on robust infrastructure and reliable data. The AI market in Japan is expected to thrive, driven by the global demand for AI in robotics, speech recognition, and visual recognition. South Korea's substantial investments in advanced technologies, including AI and ML, are expected to contribute to the growth of Asia Pacific AutoML Market.

Competitive Landscape

Major players operating in the Global Automated Machine Learning (AutoML) Market include DataRobot Inc., Amazon Web Services Inc., dotData Inc., IBM Corporation, Dataiku, SAS Institute Inc., Microsoft Corporation, Google LLC (Alphabet Inc.), H2O.ai, and Aible Inc. To further enhance their market share, these companies employ various strategies, including mergers and acquisitions, partnerships, joint ventures, license agreements, and new product launches.

The in-depth analysis of the report provides information about growth potential, upcoming trends, and statistics of Global Automated Machine Learning (AutoML) Market. It also highlights the factors driving forecasts of total market size. The report promises to provide recent technology trends in Global Automated Machine Learning (AutoML) Market and industry insights to help decision-makers make sound strategic decisions. Furthermore, the report also analyzes the growth drivers, challenges, and competitive dynamics of the market.

Table of Contents

1. Research Framework

• 1.1. Research Objective
• 1.2. Product Overview
• 1.3. Market Segmentation

2. Executive Summary

3. Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Insights

• 3.1. Industry Value Chain Analysis
• 3.2. DROC Analysis
  • 3.2.1. Growth Drivers
    • 3.2.1.1. Increasing demand for efficient fraud detection solutions
    • 3.2.1.2. Growing demand for machine learning expertise
  • 3.2.2. Restraints
    • 3.2.2.1. Limited awareness
  • 3.2.3. Opportunities
    • 3.2.3.1. Advancement in technology
  • 3.2.4. Challenges
    • 3.2.4.1. Data quality issues
• 3.3. Technological Advancements/Recent Developments
• 3.4. Regulatory Framework
• 3.5. Porter's Five Forces Analysis
  • 3.5.1. Bargaining Power of Suppliers
  • 3.5.2. Bargaining Power of Buyers
  • 3.5.3. Threat of New Entrants
  • 3.5.4. Threat of Substitutes
  • 3.5.5. Intensity of Rivalry

4. Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Overview

• 4.1. Market Size & Forecast, 2019-2029
  • 4.1.1. By Value (USD Billion)
• 4.2. Market Share & Forecast
  • 4.2.1. By Solution
    • 4.2.1.1. Standalone or On-Premise
    • 4.2.1.2. Cloud
  • 4.2.2. By Automation Type
    • 4.2.2.1. Data Processing
    • 4.2.2.2. Feature Engineering
    • 4.2.2.3. Modeling
    • 4.2.2.4. Visualization
  • 4.2.3. By End User
    • 4.2.3.1. BFSI
    • 4.2.3.2. Retail & E-Commerce
    • 4.2.3.3. Healthcare
    • 4.2.3.4. Manufacturing
    • 4.2.3.5. Others
  • 4.2.4. By Region
    • 4.2.4.1. North America
    • 4.2.4.2. Europe
    • 4.2.4.3. Asia Pacific (APAC)
    • 4.2.4.4. Latin America (LATAM)
    • 4.2.4.5. Middle East and Africa (MEA)

5. North America Automated Machine Learning (AutoML) Market

• 5.1. Market Size & Forecast, 2019-2029
  • 5.1.1. By Value (USD Billion)
• 5.2. Market Share & Forecast
  • 5.2.1. By Solution
  • 5.2.2. By Automation Type
  • 5.2.3. By End User
  • 5.2.4. By Country
    • 5.2.4.1. United States
    • 5.2.4.1.1. By Solution
    • 5.2.4.1.2. By Automation Type
    • 5.2.4.1.3. By End User
    • 5.2.4.2. Canada
    • 5.2.4.2.1. By Solution
    • 5.2.4.2.2. By Automation Type
    • 5.2.4.2.3. By End User

6. Europe Automated Machine Learning (AutoML) Market

• 6.1. Market Size & Forecast, 2019-2029
  • 6.1.1. By Value (USD Billion)
• 6.2. Market Share & Forecast
  • 6.2.1. By Solution
  • 6.2.2. By Automation Type
  • 6.2.3. By End User
  • 6.2.4. By Country
    • 6.2.4.1. Germany
    • 6.2.4.1.1. By Solution
    • 6.2.4.1.2. By Automation Type
    • 6.2.4.1.3. By End User
    • 6.2.4.2. United Kingdom
    • 6.2.4.2.1. By Solution
    • 6.2.4.2.2. By Automation Type
    • 6.2.4.2.3. By End User
    • 6.2.4.3. Italy
    • 6.2.4.3.1. By Solution
    • 6.2.4.3.2. By Automation Type
    • 6.2.4.3.3. By End User
    • 6.2.4.4. France
    • 6.2.4.4.1. By Solution
    • 6.2.4.4.2. By Automation Type
    • 6.2.4.4.3. By End User
    • 6.2.4.5. Spain
    • 6.2.4.5.1. By Solution
    • 6.2.4.5.2. By Automation Type
    • 6.2.4.5.3. By End User
    • 6.2.4.6. Belgium
    • 6.2.4.6.1. By Solution
    • 6.2.4.6.2. By Automation Type
    • 6.2.4.6.3. By End User
    • 6.2.4.7. Russia
    • 6.2.4.7.1. By Solution
    • 6.2.4.7.2. By Automation Type
    • 6.2.4.7.3. By End User
    • 6.2.4.8. The Netherlands
    • 6.2.4.8.1. By Solution
    • 6.2.4.8.2. By Automation Type
    • 6.2.4.8.3. By End User
    • 6.2.4.9. Rest of Europe
    • 6.2.4.9.1. By Solution
    • 6.2.4.9.2. By Automation Type
    • 6.2.4.9.3. By End User

7. Asia Pacific Automated Machine Learning (AutoML) Market

• 7.1. Market Size & Forecast, 2019-2029
  • 7.1.1. By Value (USD Billion)
• 7.2. Market Share & Forecast
  • 7.2.1. By Solution
  • 7.2.2. By Automation Type
  • 7.2.3. By End User
  • 7.2.4. By Country
    • 7.2.4.1. China
    • 7.2.4.1.1. By Solution
    • 7.2.4.1.2. By Automation Type
    • 7.2.4.1.3. By End User
    • 7.2.4.2. India
    • 7.2.4.2.1. By Solution
    • 7.2.4.2.2. By Automation Type
    • 7.2.4.2.3. By End User
    • 7.2.4.3. Japan
    • 7.2.4.3.1. By Solution
    • 7.2.4.3.2. By Automation Type
    • 7.2.4.3.3. By End User
    • 7.2.4.4. South Korea
    • 7.2.4.4.1. By Solution
    • 7.2.4.4.2. By Automation Type
    • 7.2.4.4.3. By End User
    • 7.2.4.5. Australia & New Zealand
    • 7.2.4.5.1. By Solution
    • 7.2.4.5.2. By Automation Type
    • 7.2.4.5.3. By End User
    • 7.2.4.6. Indonesia
    • 7.2.4.6.1. By Solution
    • 7.2.4.6.2. By Automation Type
    • 7.2.4.6.3. By End User
    • 7.2.4.7. Malaysia
    • 7.2.4.7.1. By Solution
    • 7.2.4.7.2. By Automation Type
    • 7.2.4.7.3. By End User
    • 7.2.4.8. Singapore
    • 7.2.4.8.1. By Solution
    • 7.2.4.8.2. By Automation Type
    • 7.2.4.8.3. By End User
    • 7.2.4.9. Vietnam
    • 7.2.4.9.1. By Solution
    • 7.2.4.9.2. By Automation Type
    • 7.2.4.9.3. By End User
    • 7.2.4.10. Rest of APAC
    • 7.2.4.10.1. By Solution
    • 7.2.4.10.2. By Automation Type
    • 7.2.4.10.3. By End User

8. Latin America Automated Machine Learning (AutoML) Market

• 8.1. Market Size & Forecast, 2019-2029
  • 8.1.1. By Value (USD Billion)
• 8.2. Market Share & Forecast
  • 8.2.1. By Solution
  • 8.2.2. By Automation Type
  • 8.2.3. By End User
  • 8.2.4. By Country
    • 8.2.4.1. Brazil
    • 8.2.4.1.1. By Solution
    • 8.2.4.1.2. By Automation Type
    • 8.2.4.1.3. By End User
    • 8.2.4.2. Mexico
    • 8.2.4.2.1. By Solution
    • 8.2.4.2.2. By Automation Type
    • 8.2.4.2.3. By End User
    • 8.2.4.3. Argentina
    • 8.2.4.3.1. By Solution
    • 8.2.4.3.2. By Automation Type
    • 8.2.4.3.3. By End User
    • 8.2.4.4. Peru
    • 8.2.4.4.1. By Solution
    • 8.2.4.4.2. By Automation Type
    • 8.2.4.4.3. By End User
    • 8.2.4.5. Rest of LATAM
    • 8.2.4.5.1. By Solution
    • 8.2.4.5.2. By Automation Type
    • 8.2.4.5.3. By End User

9. Middle East & Africa Automated Machine Learning (AutoML) Market

• 9.1. Market Size & Forecast, 2019-2029
  • 9.1.1. By Value (USD Billion)
• 9.2. Market Share & Forecast
  • 9.2.1. By Solution
  • 9.2.2. By Automation Type
  • 9.2.3. By End User
  • 9.2.4. By Country
    • 9.2.4.1. Saudi Arabia
    • 9.2.4.1.1. By Solution
    • 9.2.4.1.2. By Automation Type
    • 9.2.4.1.3. By End User
    • 9.2.4.2. UAE
    • 9.2.4.2.1. By Solution
    • 9.2.4.2.2. By Automation Type
    • 9.2.4.2.3. By End User
    • 9.2.4.3. Qatar
    • 9.2.4.3.1. By Solution
    • 9.2.4.3.2. By Automation Type
    • 9.2.4.3.3. By End User
    • 9.2.4.4. Kuwait
    • 9.2.4.4.1. By Solution
    • 9.2.4.4.2. By Automation Type
    • 9.2.4.4.3. By End User
    • 9.2.4.5. South Africa
    • 9.2.4.5.1. By Solution
    • 9.2.4.5.2. By Automation Type
    • 9.2.4.5.3. By End User
    • 9.2.4.6. Nigeria
    • 9.2.4.6.1. By Solution
    • 9.2.4.6.2. By Automation Type
    • 9.2.4.6.3. By End User
    • 9.2.4.7. Algeria
    • 9.2.4.7.1. By Solution
    • 9.2.4.7.2. By Automation Type
    • 9.2.4.7.3. By End User
    • 9.2.4.8. Rest of MEA
    • 9.2.4.8.1. By Solution
    • 9.2.4.8.2. By Automation Type
    • 9.2.4.8.3. By End User

10. Competitive Landscape

• 10.1. List of Key Players and Their Offerings
• 10.2. Global Automated Machine Learning (AutoML) Company Market Share Analysis, 2022
• 10.3. Competitive Benchmarking, By Operating Parameters
• 10.4. Key Strategic Developments (Mergers, Acquisitions, Partnerships, etc.)

11. Impact of Covid-19 on Global Automated Machine Learning (AutoML) Market

12. Company Profile (Company Overview, Financial Matrix, Competitive Landscape, Key Personnel, Key Competitors, Contact Address, Strategic Outlook, SWOT Analysis)

• 12.1. DataRobot Inc.
• 12.2. Amazon web services Inc.
• 12.3. dotData Inc.
• 12.4. IBM Corporation
• 12.5. Dataiku
• 12.6. SAS Institute Inc.
• 12.7. Microsoft Corporation
• 12.8. Google LLC (Alphabet Inc.)
• 12.9. H2O.ai
• 12.10. Aible Inc.
• 12.11. Other Prominent Players

13. Key Strategic Recommendations

14. Research Methodology

• 14.1. Qualitative Research
  • 14.1.1. Primary & Secondary Research
• 14.2. Quantitative Research
• 14.3. Market Breakdown & Data Triangulation
  • 14.3.1. Secondary Research
  • 14.3.2. Primary Research
• 14.4. Breakdown of Primary Research Respondents, By Region
• 14.5. Assumptions & Limitations