機械学習：テーマ別インテリジェンス

機械学習は、人工知能 (AI) のサブセットで、コンピュータシステムが明示的にプログラムされることなく、データから学習し、改善することを可能にするものです。機械学習は、現在、企業で採用されているAIの中で、最も実用的な活用領域です。

企業がプログラマーを雇用して機械学習ツールを一から設計するのではなく、ノーコード/ローコードやMLaaS (Machine Learning as a Service) プラットフォームにより、豊富なプログラミング能力を持たない人でもニーズに合わせたシステムを設計することが可能になります。このため、システムを高い水準で実装・監視するための機械学習運用 (MLOps) の普及も進んでいます。

米国に拠点を置く機械学習企業は、過去10年間に3,038件のベンチャーファイナンス案件を通じて、総額579億6,000万米ドルを調達しています。

当レポートでは、世界の機械学習 (ML) の技術・市場動向について分析し、技術の概略や主な活用領域、昨今の技術開発・導入の動き、全体的な市場規模の動向見通し、関連特許の出願・登録動向、セグメント別の詳細動向 (ハードウェア、ソフトウェア (ビッグデータ管理、機械学習技術) 、サービス (プラットフォーム、MLaaS、ライブラリ)) などを調査しております。

目次

• エグゼクティブサマリー
• 市場参入企業
• 技術概略
• 動向
• 技術動向
• マクロ経済の動向
• 規制動向
• 業界分析
• 市場規模・成長率の予測
• 企業合併・買収 (M&A)
• ベンチャーファイナンス
• 特許動向
• 企業の出願動向
• 採用動向
• 利用事例
• タイムライン
• バリューチェーン
• ハードウェア
• ソフトウェア
• サービス
• 企業
• セクタースコアカード
• アプリケーションソフトウェア部門のスコアカード
• クラウドサービス部門のスコアカード
• 用語集
• 参考文献
• Thematic Researchの分析手法
• GlobalDataについて
• 連絡先

Machine learning is a subset of artificial intelligence (AI) that allows computer systems to learn and improve from data without being explicitly programmed. Machine learning is the most practical application of AI currently available for enterprise adoption.

Key Highlights

• GlobalData forecasts the global AI market will be worth $136 billion in 2026. Specialist AI applications will account for the largest proportion of 2026 revenue at 37%, followed by AI consulting and support services at 30%. AI platforms will record the fastest revenue growth between 2021 and 2026 (a CAGR of 18%).
• Instead of companies employing programmers to design machine learning tools from scratch, nocode/low-code and machine learning as a service (MLaaS) platforms allow those without extensive programming ability to design systems tailored to their needs. This has also led to the popularity of machine learning operations (MLOps) to ensure systems are implemented and monitored to a high standard.
• AI is increasingly involved in life-changing decisions like welfare payments, mortgage approvals, and medical diagnoses. Consequently, transparency and explainability have become essential. Some key AI frameworks driving transparency in the sector include IBM's open-source AI 360 tool kit and Rulex's Logic Leaning Machine (LLM).
• The main areas driving AI M&A deals are NLP, automated driving, MLaaS, and enterprise predictive analytics.
• US-based machine learning companies have raised a total of $57,960 million through 3,038 venture financing deals in the last 10 years.

Scope

• This report provides an overview of the machine learning theme.
• It identifies the key trends impacting growth of the theme over the next 12 to 24 months.
• It includes a comprehensive industry analysis, including market size and growth forecasts for AI hardware, AI platforms, AI consulting and support services, and specialized AI applications.
• The detailed value chain breaks down machine learning into three areas: hardware, software (big data management and machine learning techniques), and services (platforms, MLaaS, and libraries).

Reasons to Buy

• Machine learning will benefit all enterprises in some capacity, with potential advantages including automation, trend and pattern recognition, process improvement, and forecasting. This report will help readers make sense of the machine learning theme, understand training techniques and leading algorithms, the business benefits, identify the leading vendors and startups, and understand MLaaS, MLOps, and machine learning libraries.

Table of Contents

Table of Contents

• Executive Summary
• Players
• Technology Briefing
• Trends
• Technology trends
• Macroeconomic trends
• Regulatory trends
• Industry Analysis
• Market size and growth forecasts
• Mergers and acquisitions
• Venture financing
• Patent trends
• Company filing trends
• Hiring trends
• Use cases
• Timeline
• Value Chain
• Hardware
• Software
• Services
• Companies
• Sector Scorecards
• Application software sector scorecard
• Cloud services sector scorecard
• Glossary
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