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市場調査レポート
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1527328

ModelOpsの世界市場規模調査：オファリング別、モデルタイプ別、用途別、業界別、地域別予測、2022年～2032年

Global ModelOps Market Size study, by Offering, by Model Type, by Application, by Verticals and Regional Forecasts 2022-2032

出版日
ページ情報
英文 285 Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
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ModelOpsの世界市場規模調査：オファリング別、モデルタイプ別、用途別、業界別、地域別予測、2022年～2032年
出版日: 2024年08月02日
発行: Bizwit Research & Consulting LLP
ページ情報: 英文 285 Pages
納期: 2～3営業日
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概要

世界のModelOps市場は、2023年の市場規模が54億米ドルであり、予測期間2024年から2032年にかけて40.28%以上の健全な成長率で成長すると予測されています。

ModelOps（Model Operations）とは、本番環境における機械学習（ML）および人工知能（AI）モデルの展開、監視、管理、スケーリングのエンドツーエンドのプロセスを指します。モデルのバージョニング、ガバナンス、コンプライアンス、パフォーマンス監視など、幅広い活動が含まれます。ModelOpsは、モデルが効率的にデプロイされ、実世界のアプリケーションで確実に実行されるようにすることで、データサイエンスとIT運用のギャップを埋めることを目的としています。モデルの運用を自動化し合理化することで、ModelOpsは組織がAIやMLへの投資から迅速に価値を引き出し、長期にわたってモデルの精度を維持し、規制要件に準拠することを支援します。この規律は、AIイニシアチブを拡大し、モデルをビジネスプロセスにシームレスに統合しようとしている企業にとって極めて重要です。

世界のModelOps市場は、ModelOpsとDevOpsおよびDataOpsフレームワークとの統合が市場の重要な促進要因となっています。この相乗効果により、業務効率が向上し、ワークフローが合理化され、モデル開発とデプロイメント間のギャップが解消されます。さらに、ModelOpsの需要は、膨大なデータセットを迅速かつ正確に処理・解釈できる高度なアナリティクス・ソリューションを必要とするデータ量の急増によって強化されています。しかし、モデルの解釈可能性と説明可能性という課題が足かせとなっています。組織はしばしば複雑なモデルの理解と検証に苦慮しており、これが幅広い採用の妨げとなっています。

ModelOpsの世界市場調査において考慮した主な地域は、アジア太平洋地域、北米、欧州、中南米、その他世界のその他の地域です。2023年、北米はModelOps市場の支配的な地域として際立っています。このリーダーシップは、クラウドコンピューティングとアナリティクスプラットフォームを含む強固な技術インフラと、世界企業の集中によって支えられています。この地域の規制環境、熟練労働力、学術的貢献は、市場の地位をさらに強化しています。北米の組織は、モデル展開を強化し、コンプライアンスを確保し、イノベーションを促進するためにModelOpsを活用しています。さらに、アジア太平洋地域の市場は、予測期間2024年から2032年にかけて最も速い速度で発展すると予測されています。

目次

第1章 ModelOpsの世界市場エグゼクティブサマリー

  • ModelOpsの世界市場規模・予測（2022年～2032年）
  • 地域別概要
  • セグメント別概要
    • オファリング別
    • モデルタイプ別
    • 用途別
    • 業界別
  • 主要動向
  • 景気後退の影響
  • アナリストの結論・提言

第2章 世界のModelOps市場の定義と調査前提条件

  • 調査目的
  • 市場の定義
  • 調査前提条件
    • 包含と除外
    • 制限事項
    • 供給サイドの分析
      • 入手可能性
      • インフラ
      • 規制環境
      • 市場競争
      • 経済性（消費者の視点）
    • 需要サイド分析
      • 規制の枠組み
      • 技術の進歩
      • 環境への配慮
      • 消費者の意識と受容
  • 調査手法
  • 調査対象年
  • 通貨換算レート

第3章 世界のModelOps市場力学

  • 市場促進要因
    • ModelOpsとDevOpsおよびDataOpsの統合
    • データ量の増加
  • 市場の課題
    • モデルの解釈可能性と説明可能性
  • 市場機会
    • 自動化されたCI/CDパイプラインの統合

第4章 世界のModelOps市場産業分析

  • ポーターのファイブフォースモデル
    • 供給企業の交渉力
    • 買い手の交渉力
    • 新規参入業者の脅威
    • 代替品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係
    • ポーターのファイブフォースモデルへの未来的アプローチ
    • ポーターのファイブフォースの影響分析
  • PESTEL分析
    • 政治
    • 経済
    • 社会
    • 技術
    • 環境
    • 法律
  • 主な投資機会
  • 主要成功戦略
  • 破壊的動向
  • 業界専門家の視点
  • アナリストの結論・提言

第5章 ModelOpsの世界市場規模と予測：オファリング別、2022年～2032年

  • セグメントダッシュボード
  • ModelOpsの世界市場：収益動向分析、2022年・2032年
    • プラットフォーム
    • デプロイメントモード
    • サービス

第6章 ModelOpsの世界市場規模と予測：モデルタイプ別、2022年～2032年

  • セグメントダッシュボード
  • ModelOpsの世界市場：収益動向分析、2022年・2032年
    • MLモデル
    • グラフベースモデル
    • ルール＆ヒューリスティックモデル
    • 言語モデル
    • エージェントベースモデル
    • 持ち込みモデル
    • その他のモデルタイプ

第7章 ModelOpsの世界市場規模と予測：用途別、2022年～2032年

  • セグメントダッシュボード
  • ModelOpsの世界市場：収益動向分析、2022年・2032年
    • 継続的インテグレーション/継続的デプロイメント
    • バッチスコアリング
    • ガバナンス、リスク、コンプライアンス
    • 並列化と分散コンピューティング
    • モニタリングとアラート
    • ダッシュボードとレポート
    • モデルライフサイクル管理
    • その他

第8章 ModelOpsの世界市場規模と予測：業界別、2022年～2032年

  • セグメントダッシュボード
  • ModelOpsの世界市場：収益動向分析、2022年・2032年
    • BFSI
    • 小売・eコマース
    • ヘルスケア＆ライフサイエンス
    • 通信
    • IT/ITeS
    • エネルギー・公益事業
    • 製造業
    • 輸送・物流
    • 政府・防衛
    • その他業界別

第9章 ModelOpsの世界市場規模と予測：地域別、2022年～2032年

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • 欧州
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • スペイン
    • イタリア
    • その他欧州
  • アジア太平洋
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • オーストラリア
    • 韓国
    • その他アジア太平洋地域
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • メキシコ
    • その他ラテンアメリカ
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • 南アフリカ
    • その他中東とアフリカ

第10章 競合情報

  • 主要企業のSWOT分析
  • 主要市場戦略
  • 企業プロファイル
    • IBM
      • 主要情報
      • 概要
      • 財務（データの入手可能性によります）
      • 製品概要
      • 市場戦略
    • Google
    • Oracle
    • SAS Institute
    • AWS
    • Teradata
    • Palantir
    • Veritone
    • Altair
    • c3.ai

第11章 調査プロセス

  • 調査プロセス
    • データマイニング
    • 分析
    • 市場推定
    • 検証
    • 出版
  • 調査属性
目次

Global ModelOps Market is market is valued at USD 5.4 billion in 2023 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 40.28% over the forecast period 2024-2032. ModelOps (Model Operations) refers to the end-to-end process of deploying, monitoring, managing, and scaling machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) models in production environments. It encompasses a wide range of activities, including model versioning, governance, compliance, and performance monitoring. ModelOps aims to bridge the gap between data science and IT operations by ensuring that models are deployed efficiently and perform reliably in real-world applications. By automating and streamlining the operationalization of models, ModelOps helps organizations quickly derive value from their AI and ML investments, maintain model accuracy over time, and comply with regulatory requirements. This discipline is crucial for enterprises looking to scale their AI initiatives and integrate models seamlessly into their business processes.

The Global ModelOps Market is driven by integration of ModelOps with DevOps and DataOps frameworks represents a significant driver for the market. This synergy enhances operational efficiency, streamlines workflows, and bridges the gap between model development and deployment. Furthermore, the demand for ModelOps is bolstered by the surge in data volumes requiring advanced analytics solutions capable of processing and interpreting vast datasets swiftly and accurately. However, challenges possess model interpretability and explainability pose restraints. Organizations often grapple with understanding and validating complex models, which can hinder broader adoption.

The key regions considered for the Global ModelOps Market study includes Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and Rest of the World. In 2023, North America stands out as a dominant region in the ModelOps market. This leadership is underpinned by robust technological infrastructure, including cloud computing and analytics platforms, and a concentration of global enterprises. The region's regulatory environment, skilled workforce, and academic contributions further reinforce its market position. Organizations in North America leverage ModelOps to enhance model deployment, ensure compliance, and foster innovation. Furthermore, the market in Asia Pacific is anticipated to develop at the fastest rate over the forecast period 2024-2032.

Major market players included in this report are:

  • IBM
  • Google
  • Oracle
  • SAS Institute
  • AWS
  • Teradata
  • Palantir
  • Veritone
  • Altair
  • c3.ai

The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:

By Offering:

  • Platforms
  • Deployment Mode
  • Services

By Model Type:

  • ML Models
  • Graph-Based Models
  • Rule & Heuristic Models
  • Linguistic Models
  • Agent-Based Models
  • Bring Your Own Models
  • Other Model Types

By Application:

  • Continuous Integration/Continuous Deployment
  • Batch Scoring
  • Governance, Risk and Compliance
  • Parallelization & Distributed Computing
  • Monitoring & Alerting
  • Dashboard & Reporting
  • Model Lifecycle Management
  • Others

By Verticals:

  • BFSI
  • Retail & eCommerce
  • Healthcare & Life sciences
  • Telecommunications
  • IT/ITeS
  • Energy & Utilities
  • Manufacturing
  • Transportation & Logistics
  • Government & Defense
  • Other Verticals

By Region:

  • North America
  • U.S.
  • Canada
  • Europe
  • UK
  • Germany
  • France
  • Spain
  • Italy
  • ROE
  • Asia Pacific
  • China
  • India
  • Japan
  • Australia
  • South Korea
  • RoAPAC
  • Latin America
  • Brazil
  • Mexico
  • RoLA
  • Middle East & Africa
  • Saudi Arabia
  • South Africa
  • RoMEA

Years considered for the study are as follows:

  • Historical year - 2022
  • Base year - 2023
  • Forecast period - 2024 to 2032

Key Takeaways:

  • Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
  • Annualized revenues and regional level analysis for each market segment.
  • Detailed analysis of geographical landscape with Country level analysis of major regions.
  • Competitive landscape with information on major players in the market.
  • Analysis of key business strategies and recommendations on future market approach.
  • Analysis of competitive structure of the market.
  • Demand side and supply side analysis of the market

Table of Contents

Chapter 1. Global ModelOps Market Executive Summary

  • 1.1. Global ModelOps Market Size & Forecast (2022-2032)
  • 1.2. Regional Summary
  • 1.3. Segmental Summary
    • 1.3.1. By Offering
    • 1.3.2. By Model Type
    • 1.3.3. By Application
    • 1.3.4. By Verticals
  • 1.4. Key Trends
  • 1.5. Recession Impact
  • 1.6. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 2. Global ModelOps Market Definition and Research Assumptions

  • 2.1. Research Objective
  • 2.2. Market Definition
  • 2.3. Research Assumptions
    • 2.3.1. Inclusion & Exclusion
    • 2.3.2. Limitations
    • 2.3.3. Supply Side Analysis
      • 2.3.3.1. Availability
      • 2.3.3.2. Infrastructure
      • 2.3.3.3. Regulatory Environment
      • 2.3.3.4. Market Competition
      • 2.3.3.5. Economic Viability (Consumer's Perspective)
    • 2.3.4. Demand Side Analysis
      • 2.3.4.1. Regulatory frameworks
      • 2.3.4.2. Technological Advancements
      • 2.3.4.3. Environmental Considerations
      • 2.3.4.4. Consumer Awareness & Acceptance
  • 2.4. Estimation Methodology
  • 2.5. Years Considered for the Study
  • 2.6. Currency Conversion Rates

Chapter 3. Global ModelOps Market Dynamics

  • 3.1. Market Drivers
    • 3.1.1. Integration of ModelOps with DevOps and DataOps
    • 3.1.2. Increase in Data Volume
  • 3.2. Market Challenges
    • 3.2.1. Model Interpretability and Explainability
  • 3.3. Market Opportunities
    • 3.3.1. Integration of Automated CI/CD Pipelines

Chapter 4. Global ModelOps Market Industry Analysis

  • 4.1. Porter's 5 Force Model
    • 4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
    • 4.1.2. Bargaining Power of Buyers
    • 4.1.3. Threat of New Entrants
    • 4.1.4. Threat of Substitutes
    • 4.1.5. Competitive Rivalry
    • 4.1.6. Futuristic Approach to Porter's 5 Force Model
    • 4.1.7. Porter's 5 Force Impact Analysis
  • 4.2. PESTEL Analysis
    • 4.2.1. Political
    • 4.2.2. Economical
    • 4.2.3. Social
    • 4.2.4. Technological
    • 4.2.5. Environmental
    • 4.2.6. Legal
  • 4.3. Top investment opportunity
  • 4.4. Top winning strategies
  • 4.5. Disruptive Trends
  • 4.6. Industry Expert Perspective
  • 4.7. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 5. Global ModelOps Market Size & Forecasts by Offering 2022-2032

  • 5.1. Segment Dashboard
  • 5.2. Global ModelOps Market: Offering Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 5.2.1. Platforms
    • 5.2.2. Deployment Mode
    • 5.2.3. Services

Chapter 6. Global ModelOps Market Size & Forecasts by Model Type 2022-2032

  • 6.1. Segment Dashboard
  • 6.2. Global ModelOps Market: Model Type Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 6.2.1. ML Models
    • 6.2.2. Graph-Based Models
    • 6.2.3. Rule & Heuristic Models
    • 6.2.4. Linguistic Models
    • 6.2.5. Agent-Based Models
    • 6.2.6. Bring Your Own Models
    • 6.2.7. Other Model Types

Chapter 7. Global ModelOps Market Size & Forecasts by Application 2022-2032

  • 7.1. Segment Dashboard
  • 7.2. Global ModelOps Market: Application Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 7.2.1. Continuous Integration/Continuous Deployment
    • 7.2.2. Batch Scoring
    • 7.2.3. Governance, Risk and Compliance
    • 7.2.4. Parallelization & Distributed Computing
    • 7.2.5. Monitoring & Alerting
    • 7.2.6. Dashboard & Reporting
    • 7.2.7. Model Lifecycle Management
    • 7.2.8. Others

Chapter 8. Global ModelOps Market Size & Forecasts by Verticals 2022-2032

  • 8.1. Segment Dashboard
  • 8.2. Global ModelOps Market: Verticals Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 8.2.1. BFSI
    • 8.2.2. Retail & eCommerce
    • 8.2.3. Healthcare & Life sciences
    • 8.2.4. Telecommunications
    • 8.2.5. IT/ITeS
    • 8.2.6. Energy & Utilities
    • 8.2.7. Manufacturing
    • 8.2.8. Transportation & Logistics
    • 8.2.9. Government & Defense
    • 8.2.10. Other Verticals

Chapter 9. Global ModelOps Market Size & Forecasts by Region 2022-2032

  • 9.1. North America ModelOps Market
    • 9.1.1. U.S. ModelOps Market
      • 9.1.1.1. Offering breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 9.1.1.2. Model Type breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 9.1.1.3. Application breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 9.1.1.4. Verticals breakdown size & forecasts, 2022-2032
    • 9.1.2. Canada ModelOps Market
      • 9.1.2.1. Offering breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 9.1.2.2. Model Type breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 9.1.2.3. Application breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 9.1.2.4. Verticals breakdown size & forecasts, 2022-2032
  • 9.2. Europe ModelOps Market
    • 9.2.1. UK ModelOps Market
    • 9.2.2. Germany ModelOps Market
    • 9.2.3. France ModelOps Market
    • 9.2.4. Spain ModelOps Market
    • 9.2.5. Italy ModelOps Market
    • 9.2.6. Rest of Europe ModelOps Market
  • 9.3. Asia-Pacific ModelOps Market
    • 9.3.1. China ModelOps Market
    • 9.3.2. India ModelOps Market
    • 9.3.3. Japan ModelOps Market
    • 9.3.4. Australia ModelOps Market
    • 9.3.5. South Korea ModelOps Market
    • 9.3.6. Rest of Asia-Pacific ModelOps Market
  • 9.4. Latin America ModelOps Market
    • 9.4.1. Brazil ModelOps Market
    • 9.4.2. Mexico ModelOps Market
    • 9.4.3. Rest of Latin America ModelOps Market
  • 9.5. Middle East & Africa ModelOps Market
    • 9.5.1. Saudi Arabia ModelOps Market
    • 9.5.2. South Africa ModelOps Market
    • 9.5.3. Rest of Middle East & Africa ModelOps Market

Chapter 10. Competitive Intelligence

  • 10.1. Key Company SWOT Analysis
  • 10.2. Top Market Strategies
  • 10.3. Company Profiles
    • 10.3.1. IBM
      • 10.3.1.1. Key Information
      • 10.3.1.2. Overview
      • 10.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
      • 10.3.1.4. Product Summary
      • 10.3.1.5. Market Strategies
    • 10.3.2. Google
    • 10.3.3. Oracle
    • 10.3.4. SAS Institute
    • 10.3.5. AWS
    • 10.3.6. Teradata
    • 10.3.7. Palantir
    • 10.3.8. Veritone
    • 10.3.9. Altair
    • 10.3.10. c3.ai

Chapter 11. Research Process

  • 11.1. Research Process
    • 11.1.1. Data Mining
    • 11.1.2. Analysis
    • 11.1.3. Market Estimation
    • 11.1.4. Validation
    • 11.1.5. Publishing
  • 11.2. Research Attributes