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表紙：サービスとしての機械学習市場、デプロイメント別最終用途別（製造、小売、ヘルスケア＆ライフサイエンス、テレコム、銀行、金融サービス＆保険、その他）、地域別-規模、シェア、展望、機会分析、2022-2030年
市場調査レポート
商品コード
1213942

サービスとしての機械学習市場、デプロイメント別最終用途別（製造、小売、ヘルスケア＆ライフサイエンス、テレコム、銀行、金融サービス＆保険、その他）、地域別-規模、シェア、展望、機会分析、2022-2030年

Machine Learning as a Service Market, By Deployment By End-use Application (Manufacturing, Retail, Healthcare & Life Sciences, Telecom, Banking, Financial services & Insurance, Others, By Region-Size, Share, Outlook, & Opportunity Analysis, 2022-2030
出版日: | 発行: Coherent Market Insights | ページ情報: 英文 130 Pages | 納期: 2～3営業日

● お客様のご希望に応じて、既存データの加工や未掲載情報（例：国別セグメント）の追加などの対応が可能です。　 詳細はお問い合わせください。

価格
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サービスとしての機械学習市場、デプロイメント別最終用途別（製造、小売、ヘルスケア＆ライフサイエンス、テレコム、銀行、金融サービス＆保険、その他）、地域別-規模、シェア、展望、機会分析、2022-2030年
出版日: 2023年01月12日
発行: Coherent Market Insights
ページ情報: 英文 130 Pages
納期: 2～3営業日
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  • 概要
  • 目次
概要

Machine learning as-a-serviceは、クラウドコンピューティングサービスの一部として機械学習の能力を提供する様々なタイプのサービスを指します。MLaaSプロバイダーは、API、予測分析、深層学習、データ可視化、自然言語処理など、さまざまな機械学習ツールを提供します。MLaaSは、顧客が社内に機械学習チームを作るための追加コスト、リスク、時間なしに、機械学習の利点を得るのを支援します。アマゾン、IBM、マイクロソフトなど、多くのクラウドコンピューティングサービスプロバイダーが、機械学習をサービスとして提供しています。さらに、MLaaSは、開発者が特定のプラットフォームにコミットする前に評価するために、限定的なトライアルベースで提供されています。MLaaSが企業にもたらす主な利点は、面倒なソフトウェアのインストール作業を行うことなく、機械学習を迅速に開始できることです。企業は、製品の機能や提供物を強化し、通常の業務運営を効率化し、消費者との対話を容易にし、AI予測機能を利用することができます。

世界のサービスとしての機械学習市場は、2030年末までに金額ベースで985億3,290万米ドルを占めると推定されます。

市場力学

20世紀において、データは新しい石油と考えられています。このため、多くのテクノロジー企業がデータに多額の投資を行っています。これらのデータは、構造化されたものである場合もあれば、非構造化されたものである場合もあります。これらの企業にとって、効率性と競争力を高めるために、データをより深く理解することは非常に重要となっています。さらに、多くの企業が機械学習をサービスとして採用し、構造化データと非構造化データの両方を分析して将来を予測したり、さらなるマーケティングに活用したりする動きが加速しています。

さらに、クラウドベースのデータは継続的に増加しており、シスコシステム社は、2015年にはデータの65％がクラウドベースであったと予想しており、2020年にはクラウドベースのデータが約92％に達すると推定しています。クラウドコンピューティングを好む企業が増えているため、機械学習サービスを導入しやすくなっています。また、機械学習に傾倒する組織が増え続けているため、機械学習サービスを受けるのも簡単になっています。このように、ビッグデータの活用とクラウド技術の利用拡大が、予測期間中の世界のMLaaS（Machine Learning as a Service）市場の成長を促進することが期待されます。

本調査の主な特徴

  • 本レポートでは、世界のサービスとしての機械学習（MLaaS）市場を詳細に分析し、2021年を基準年とした予測期間（2022-2030年）の市場規模および年平均成長率（CAGR %）を提供しています。
  • 異なるセグメントにわたる潜在的な収益機会を解明し、同市場の魅力的な投資提案マトリクスを解説しています。
  • また、市場の促進要因、抑制要因、機会、新製品の発売または承認、地域別の展望、主要企業が採用する競合戦略など、重要な考察を提供しています。
  • 規制状況、企業概要、業績、製品ポートフォリオ、地域情勢、流通戦略、主な発展や戦略、将来計画などのパラメータに基づいて、世界のサービスとしての機械学習（MLaaS）市場における主要企業のプロファイルを作成しています。
  • 世界のサービスとしての機械学習（MLaaS）市場で取り上げられている主要企業は、H2O.ai、Google Inc.、Predictron Labs Ltd、IBM Corporation、Ersatz Labs Inc、Microsoft Corporation、Yottamine Analytics、Amazon Web Services Inc、FICO、およびBigML Inc.であります。
  • 主要な市場参加者は、消費者の増大するニーズと要件に対応するために、新製品の革新と発売のための戦略的コラボレーションに注力しています。
  • 本レポートからの洞察により、企業のマーケティング担当者や経営陣は、将来の製品発売、技術アップグレード、市場拡大、マーケティング戦術に関する情報に基づいた意思決定を行うことができると思われます。
  • この調査レポートは、投資家、サプライヤー、流通業者、新規参入者、財務アナリストなど、この業界のさまざまな利害関係者を対象としています。
  • 利害関係者は、世界のサービスとしての機械学習（MLaaS）市場の分析に使用される様々な戦略マトリクスを通じて、意思決定を容易にすることができると思われます。

目次

第1章 調査目的と前提条件

  • 調査目的
  • 前提条件
  • 略語の説明

第2章 市場の展望

  • レポート内容
    • 市場の定義と範囲
  • エグゼクティブサマリー
    • 市場内訳：デプロイメント別
    • 市場内訳：最終用途別
    • 市場内訳、地域別
  • コヒーレントオポチュニティマップ（COM）

第3章 市場力学、規制、動向分析

  • 市場力学
    • 促進要因
    • 抑制要因
    • 市場機会
  • 規制のシナリオ
  • 業界動向
  • 合併・買収
  • 新システムの発売/承認
  • COVID-19のパンデミックの影響

第4章 MLaaS（Machine Learning as a Service）世界市場、デプロイメント別、2017年～2030年

  • パブリッククラウド
  • プライベートクラウド／仮想プライベートクラウド

第5章 MLaaS（Machine Learning as a Service）世界市場、最終用途別、2017年～2030年

  • 製造業
  • 小売業
  • ヘルスケア＆ライフサイエンス
  • テレコム
  • 銀行・金融サービス・保険（BFSI）
  • その他（エネルギー＆ユーティリティ、政府、教育など）

第6章 MLaaS（Machine Learning as a Service）世界市場、地域別、2017年～2030年

  • 北米
  • 米国（U.S.）
  • カナダ
  • 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • ロシア
  • その他の欧州地域
  • アジア太平洋地域
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • ASEAN
  • 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
  • アルゼンチン
  • メキシコ
  • その他のラテンアメリカ地域
  • 中東・アフリカ
  • 南アフリカ共和国
  • GCC諸国
  • その他の中東・アフリカ地域

第7章 競合情勢

  • 企業プロファイル
    • H2O.ai.
    • Google Inc.
    • Predictron Labs Ltd
    • IBM Corporation
    • Ersatz Labs Inc.
    • Microsoft Corporation
    • Yottamine Analytics
    • Amazon Web Services Inc.
    • FICO
    • BigML Inc.

第8章 セクション

  • 参考文献
  • 調査手法
目次
Product Code: CMI3718

Machine learning as-a-service refers to various types of services that offer machine learning abilities as a part of cloud-computing services. MLaaS providers offer various machine learning tools including API, predictive analytics, deep learning, data visualization, natural language processing, etc. MLaaS assists its customers to gain advantage from machine learning without additional cost, risk, and time for creating an in-house internal machine learning team. A number of cloud computing service providers offer machine learning as a service including Amazon, IBM Corporation, and Microsoft Corporation. Moreover, MLaaS is offered on a limited trial basis for a developer to evaluate before committing to a particular platform. The major advantage that MLaaS offers to businesses is that it enables them to get started quickly with machine learning without undergoing tedious software installation processes. Companies can enhance their product capabilities and offerings, enhance regular business operation efficiency, make interaction with consumers easier, and use AI prediction capabilities.

The Global Machine Learning as a Service Market is estimated to account for US$ 98,532.9 Mn in terms of value by the end of 2030.

Market Dynamics

In the 20th century, data is considered the new oil. Due to this many technology companies are heavily investing in data. These data may be in structured and unstructured forms. It has become extremely crucial for these organizations to get a better insight into their data, in order to enhance efficiency and competitiveness. Moreover, many organizations are increasingly adopting machine learning as a service to analyze both structured and unstructured data for future predictions and also use it for further marketing purposes.

Moreover, cloud-based data in continuously growing Cisco system Inc., anticipated in 2015, 65% of data was cloud-based hoverer it is estimated that cloud-based data will reach around 92% by 2020. As more and more companies are preferring cloud computing, it has become easy for them to adopt machine learning services. Moreover, as an ever-increasing number of organizations are leaning toward machine learning, it has gotten simple for them to receive machine learning services. Thus the use of big data and the increasing use of cloud technology are expected to drive the growth of the global machine learning as a service (MLaaS) market during the forecast period.

Key features of the study:

  • This report provides an in-depth analysis of the global machine learning as a service (MLaaS) market and provides market size (US$ million) and compound annual growth rate (CAGR %) for the forecast period (2022-2030), considering 2021 as the base year.
  • It elucidates potential revenue opportunities across different segments and explains attractive investment proposition matrix for this market
  • This study also provides key insights about market drivers, restraints, opportunities, new product launches or approval, regional outlook, and competitive strategy adopted by leading players
  • It profiles leading players in the global machine learning as a service (MLaaS) market based on the following parameters - regulatory landscape, company overview, financial performance, product portfolio, geographical presence, distribution strategies, key developments and strategies, and future plans
  • Key companies covered in the global machine learning as a service (MLaaS) market are H2O.ai, Google Inc., Predictron Labs Ltd, IBM Corporation, Ersatz Labs Inc., Microsoft Corporation, Yottamine Analytics, Amazon Web Services Inc., FICO, and BigML Inc.
  • The key market players are focusing on strategic collaborations to innovate and launch new products to meet the increasing needs and requirements of consumers.
  • Insights from this report would allow marketers and management authorities of companies to make informed decision regarding future product launches, technology upgradation, market expansion, and marketing tactics
  • The global machine learning as a service (MLaaS) market report caters to various stakeholders in this industry including investors, suppliers, distributors, new entrants, and financial analysts
  • Stakeholders would have ease in decision-making through the various strategy matrices used in analyzing the global machine learning as a service (MLaaS) market.

Detailed Segmentation

  • Global Machine Learning as a Service (MLaaS) Market, By Deployment:
    • Public Cloud
    • Private Cloud/Virtual Private Cloud
  • Global Machine Learning as a Service (MLaaS) Market, By End-use Application:
    • Manufacturing
    • Retail
    • Healthcare & Life Sciences
    • Telecom
    • Banking, Financial services and Insurance (BFSI)
    • Others (Energy & Utilities, Government, Education, etc.)
  • Global Machine Learning as a Service (MLaaS) Market, By Region:
    • North America
    • Europe
    • Asia Pacific
    • Latin America
    • Middle East and Africa
  • Company Profiles
    • H2O.ai*
      • Company Overview
      • Product Portfolio
      • Financial Performance
      • Key Strategies
      • Recent Developments
    • Google Inc.
    • Predictron Labs Ltd
    • IBM Corporation
    • Ersatz Labs Inc.
    • Microsoft Corporation
    • Yottamine Analytics
    • Amazon Web Services Inc.
    • FICO
    • BigML Inc.

"*" marked represents similar segmentation in other categories in the respective section.

Table of Contents

1. Research Objectives and Assumptions

  • Research Objectives
  • Assumptions
  • Abbreviations

2. Market Purview

  • Report Description
    • Market Definition and Scope
  • Executive Summary
    • Market Snippet, By Deployment
    • Market Snippet, By End-use Application
    • Market Snippet, By Region
  • Coherent Opportunity Map (COM)

3. Market Dynamics, Regulations, and Trends Analysis

  • Market Dynamics
    • Drivers
    • Restraints
    • Market Opportunities
  • Regulatory Scenario
  • Industry Trend
  • Merger and Acquisitions
  • New system Launch/Approvals
  • Impact of COVID-19 Pandemic

4. Global Machine Learning as a Service (MLaaS) Market, By Deployment, 2017-2030 (US$ Million)

  • Introduction
    • Market Share Analysis, 2022 and 2030 (%)
    • Segment Trends
  • Public Cloud
    • Introduction
    • Market Size and Forecast, 2017-2030, (US$ Million)
  • Private Cloud/Virtual Private Cloud
    • Introduction
    • Market Size and Forecast, 2017-2030, (US$ Million)

5. Global Machine Learning as a Service (MLaaS) Market, By End-use Application, 2017-2030 (US$ Million)

  • Introduction
    • Market Share Analysis, 2022 and 2030 (%)
    • Segment Trends
  • Manufacturing
    • Introduction
    • Market Size and Forecast, 2017-2030, (US$ Million)
  • Retail
    • Introduction
    • Market Size and Forecast, 2017-2030, (US$ Million)
  • Healthcare & Life Sciences
    • Introduction
    • Market Size and Forecast, 2017-2030, (US$ Million)
  • Telecom
    • Introduction
    • Market Size and Forecast, 2017-2030, (US$ Million)
  • Banking, Financial services and Insurance (BFSI)
    • Introduction
    • Market Size and Forecast, 2017-2030, (US$ Million)
  • Others (Energy & Utilities, Government, Education etc.)
    • Introduction
    • Market Size and Forecast, 2017-2030, (US$ Million)

6. Global Machine Learning as a Service (MLaaS) Market, By Region, 2017-2030 (US$ Million)

  • Introduction
    • Market Share Analysis, By Region, 2022 and 2030 (%)
  • North America
    • Regional Trends
    • Market Size and Forecast, By Deployment, 2017-2030 (US$ Million)
    • Market Size and Forecast, By End-use Application, 2017-2030 (US$ Million)
    • Market Share Analysis, By Country, 2022 and 2030 (%)
  • U.S.
  • Canada
  • Europe
    • Regional Trends
    • Market Size and Forecast, By Deployment, 2017-2030 (US$ Million)
    • Market Size and Forecast, By End-use Application, 2017-2030 (US$ Million)
    • Market Share Analysis, By Country, 2022 and 2030 (%)
  • U.K.
  • Germany
  • France
  • Italy
  • Russia
  • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Regional Trends
    • Market Size and Forecast, By Deployment, 2017-2030 (US$ Million)
    • Market Size and Forecast, By End-use Application, 2017-2030 (US$ Million)
    • Market Share Analysis, By Country, 2022 and 2030 (%)
  • China
  • India
  • Japan
  • ASEAN
  • Australia
  • South Korea
  • Rest of Asia Pacific
  • Latin America
    • Regional Trends
    • Market Size and Forecast, By Deployment, 2017-2030 (US$ Million)
    • Market Size and Forecast, By End-use Application, 2017-2030 (US$ Million)
    • Market Share Analysis, By Country, 2022 and 2030 (%)
  • Brazil
  • Argentina
  • Mexico
  • Rest of Latin America
  • Middle East and Africa
    • Market Size and Forecast, By Deployment, 2017-2030 (US$ Million)
    • Market Size and Forecast, By End-use Application, 2017-2030 (US$ Million)
    • Market Share Analysis, By Country, 2022 and 2030 (%)
  • South Africa
  • GCC Countries
  • Rest of the Middle East and Africa

7. Competitive Landscape

  • Company Profiles
    • H2O.ai.
  • Company Overview
  • Product Portfolio
  • Financial Performance
  • Key Strategies
  • Recent Developments/Updates
    • Google Inc.
  • Company Overview
  • Product Portfolio
  • Financial Performance
  • Key Strategies
  • Recent Developments/Updates
    • Predictron Labs Ltd
  • Company Overview
  • Product Portfolio
  • Financial Performance
  • Key Strategies
  • Recent Developments/Updates
    • IBM Corporation
  • Company Overview
  • Product Portfolio
  • Financial Performance
  • Key Strategies
  • Recent Developments/Updates
    • Ersatz Labs Inc.
  • Company Overview
  • Product Portfolio
  • Financial Performance
  • Key Strategies
  • Recent Developments/Updates
    • Microsoft Corporation
  • Company Overview
  • Product Portfolio
  • Financial Performance
  • Key Strategies
  • Recent Developments/Updates
    • Yottamine Analytics
  • Company Overview
  • Product Portfolio
  • Financial Performance
  • Key Strategies
  • Recent Developments/Updates
    • Amazon Web Services Inc.
  • Company Overview
  • Product Portfolio
  • Financial Performance
  • Key Strategies
  • Recent Developments/Updates
    • FICO
  • Company Overview
  • Product Portfolio
  • Financial Performance
  • Key Strategies
  • Recent Developments/Updates
    • BigML Inc.
  • Company Overview
  • Product Portfolio
  • Financial Performance
  • Key Strategies
  • Recent Developments/Updates
  • Analyst Views

8. Section

  • References
  • Research Methodology
  • About us and Sales Contact