サービスとしての機械学習（MLaaS）市場：導入形態別、最終用途別、地域別

マシンラーニング・アズ・ア・サービス（MLaaS）市場は、2026年に72億6,730万米ドルと推計されており、2033年までに728億5,830万米ドルに達すると予想されています。2026年から2033年にかけては、CAGR39.0％で成長すると見込まれています。

サービスとしての機械学習（MLaaS）とは、クラウドコンピューティングサービスの一環として機械学習機能を提供する様々な種類のサービスを指します。MLaaSプロバイダーは、API、予測分析、ディープラーニング、データ可視化、自然言語処理など、様々な機械学習ツールを提供しています。MLaaSは、顧客が社内に機械学習チームを構築するための追加コスト、リスク、時間をかけずに、機械学習の恩恵を得られるよう支援します。Amazon、IBM Corporation、Microsoft Corporation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サービス（MLaaS）を提供しています。さらに、MLaaSは、開発者が特定のプラットフォームを採用する前に評価できるよう、限定的なトライアルとして提供されています。MLaaSが企業にもたらす主な利点は、煩雑なソフトウェアのインストールプロセスを経ることなく、機械学習を迅速に開始できることです。企業は、製品の機能や提供サービスを強化し、日常業務の効率を高め、消費者とのやり取りを円滑にし、AIの予測機能を活用することができます。

世界のMachine Learning as a Service（MLaaS）市場は、2033年末までに728億5,830万米ドルの規模に達すると推定されています。

市場力学

20世紀において、データは「新しい石油」と見なされています。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、構造化データと非構造化データの両方の形態をとることがあります。効率性と競争力を高めるためには、組織が自社のデータについてより深い洞察を得ることが極めて重要になっています。さらに、多くの組織が、将来の予測のために構造化データと非構造化データの両方を分析し、またさらなるマーケティング目的にも活用するために、サービスとしての機械学習（MLaaS）をますます採用しています。

さらに、クラウドベースのデータは継続的に増加しています。シスコシステムズ社によると、2015年にはデータの65％がクラウドベースであると予測されていましたが、2021年までにクラウドベースのデータは92％程度に達すると推定されています。クラウドコンピューティングを好む企業が増えるにつれ、機械学習サービスの導入は容易になってきました。さらに、機械学習に傾倒する組織がますます増えているため、機械学習サービスを利用することも簡単になっています。したがって、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機械学習・アズ・ア・サービス（MLaaS）市場の成長を牽引すると予想されます。

本調査の主な特徴

• 本調査では、さまざまなセグメントにおける潜在的な収益機会を明らかにし、この市場における魅力的な投資提案マトリックスについて解説しています。
• また、本調査では、市場促進要因、抑制要因、機会、新製品の発売や承認、地域別見通し、および主要企業が採用する競争戦略に関する重要な洞察を提供しています。
• 本調査では、以下のパラメータに基づき、世界の機械学習・アズ・ア・サービス（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。具体的には、規制状況、企業概要、財務実績、製品ポートフォリオ、事業展開地域、流通戦略、主な発展と戦略、および将来計画です。
• 世界の機械学習サービス（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.です。
• 主要な市場プレイヤーは、消費者の高まるニーズや要件に応えるため、革新的な新製品の開発・投入に向けた戦略的提携に注力しています。
• 本レポートの知見を活用することで、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、技術のアップグレード、市場拡大、およびマーケティング戦略に関して、情報に基づいた意思決定を行うことが可能になります。
• 世界の機械学習・アズ・ア・サービス（MLaaS）市場レポートは、投資家、サプライヤー、販売業者、新規参入企業、金融アナリストなど、この業界の様々な利害関係者を対象としています。
• 利害関係者は、世界の機械学習サービス（MLaaS）市場の分析に用いられる様々な戦略マトリックスを通じて、意思決定を容易に行うことができるでしょう。

目次

第1章 調査目的と前提条件

• 分析目的
• 前提条件
• 略語

第2章 市場展望

• レポートの説明
  • 市場定義と範囲
• エグゼクティブサマリー
• Coherent Opportunity Map（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
• 規制動向
• 業界動向
• 合併・買収
• 新システムの導入・承認

第4章 世界のサービスとしての機械学習（MLaaS）市場：展開別、2026年-2033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 世界のサービスとしての機械学習（MLaaS）市場：最終用途別、2026年-2033年

• 製造業
• 小売
• ヘルスケア・ライフサイエンス
• 通信
• 銀行・金融サービス・保険（BFSI）
• その他（エネルギー・公益事業、政府、教育など）

第6章 世界のサービスとしての機械学習（MLaaS）市場：地域別、2026年-2033年

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • ロシア
  • その他の欧州諸国
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • ASEAN
  • オーストラリア
  • 韓国
  • その他のアジア太平洋諸国
• 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諸国
• 中東・アフリカ
  • 南アフリカ
  • GCC諸国
  • その他の中東・アフリカ諸国

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.
• アナリストの見解

第8章 セクション

• 参考文献
• 調査手法