AIモデルレジストリ市場の分析および2035年までの予測：タイプ、製品、サービス、技術、コンポーネント、用途、導入形態、エンドユーザー、機能、ソリューション

世界のAIモデルレジストリ市場は、2025年の9億米ドルから2035年までに26億米ドルへと成長し、CAGRは11.2％になると予測されています。AIモデルレジストリ市場は、組織がAIモデルのカタログ化、バージョンの追跡、およびデプロイ承認の管理を行うための一元化されたプラットフォームを導入するにつれて、進化を遂げています。2026年6月、Databricksは「MLflow 3 Model Registry」を強化し、開発環境および本番環境におけるモデルパラメータ、パフォーマンス指標、評価トレースの可視性を向上させました。これらの機能により、チームはモデルバージョンの比較、リネージの維持、デプロイパフォーマンスの監視が可能となり、AI資産のライフサイクル全体にわたる管理において、モデルレジストリプラットフォームの役割がますます重要になっていることが示されています。

導入形態別に見ると、2025年のAIモデルレジストリ市場では、その柔軟性、拡張性、および分散したチーム全体での一元的なモデル管理をサポートする能力により、クラウドベースのソリューションが市場を席巻しました。クラウドベースのレジストリにより、組織は大規模なオンプレミスインフラを維持することなく、AIモデルの保存、バージョン管理、共有、およびアクセスが可能になります。クラウドコンピューティング、機械学習運用（MLOps）、およびマネージドAI開発環境の採用拡大により、クラウドベースのデプロイメントに対する需要が高まっています。さらに、クラウドベースのモデルトレーニング、デプロイメント、およびモニタリングサービスとの統合により、AIワークフローの効率化、コラボレーションの向上、および企業全体におけるインフラ管理要件の軽減が図られます。

用途別では、医療画像診断、臨床意思決定支援、患者リスク評価、および医療データ分析におけるAIモデルの利用拡大により、予測期間中は医療分野が最も急速に成長するセグメントになると見込まれています。医療機関では、AIを活用したアプリケーション全体の更新を管理し、一貫性を維持するために、信頼性の高いモデルのバージョン管理、トレーサビリティ、およびガバナンスが求められています。臨床ワークフローや医学研究における機械学習の採用拡大に伴い、一元化されたモデルリポジトリの必要性が高まっています。さらに、データセキュリティ、モデルの検証、および規制コンプライアンスへの重視が高まっていることから、予測期間中に医療提供者がAIモデルレジストリソリューションを採用する動きが促進されると予想されます。

地域別概要

2025年、北米はAIモデルレジストリ市場を牽引しました。これは、高度なAIインフラ、企業における機械学習の広範な導入、およびモデルのバージョン管理、追跡、ガバナンス、導入準備状況を管理するツールに対する強い需要に支えられたものです。米国は、主要なクラウドサービスプロバイダー、AI開発者、およびエンタープライズソフトウェア企業の存在により、地域内の需要をリードしています。金融サービス、医療、製造、情報技術の各分野において、組織が導入するAIモデルの数が増加するにつれ、モデルレジストリプラットフォームは、モデルのメタデータの維持、実験の追跡、バージョンの管理、および機械学習のライフサイクル全体にわたる再現性の確保に不可欠なものとなっています。MLOpsインフラへの積極的な投資や、モデルのトレーサビリティおよびガバナンスに対する要件の高まりが、AIモデルレジストリ市場における北米の主導的地位をさらに強固なものにしています。

アジア太平洋地域は、AIの導入加速、クラウドインフラの拡大、および機械学習運用への投資増加に牽引され、予測期間中に最も急速な成長を遂げる地域になると予想されます。中国、インド、日本、韓国は、企業のデジタルトランスフォーメーション、AI開発イニシアチブ、および製造、銀行、小売、通信分野におけるAIの利用拡大を通じて、地域の成長に貢献しています。企業がAIの導入を実験段階から本番環境へと拡大するにつれ、モデルのバージョン管理、ライフサイクル追跡、コラボレーション、ガバナンスをサポートする一元化されたプラットフォームへの需要が高まっています。クラウドベースのAI開発ツールの採用拡大と、国内のAI能力への投資増加により、予測期間を通じて地域の市場拡大が加速すると見込まれます。

主な動向と促進要因

一元化されたモデルバージョン管理とAIライフサイクル管理の統合

AIモデルレジストリ市場は、組織が機械学習モデルの開発および導入ライフサイクル全体を通じて、モデルのカタログ化、バージョン管理、文書化、管理を行えるようにする一元化されたプラットフォームへと移行しつつあります。テクノロジープロバイダー各社は、モデルのトレーサビリティと再現性を向上させるため、モデルの系譜追跡、メタデータ管理、パフォーマンスの文書化、承認ワークフロー、およびデプロイ状況の監視機能を組み込んでいます。機械学習運用（MLOps）プラットフォーム、自動化されたトレーニングパイプライン、モデルデプロイツール、およびクラウドベースのAI環境との統合により、チームは開発、テスト、本番環境にわたってモデルを管理できるようになっています。こうした進歩により、より体系的なモデル管理、データサイエンスチームとエンジニアリングチーム間のコラボレーション、および企業のAI資産に対する一貫した監督が促進されています。

企業全体における機械学習モデルの導入拡大

AIモデルレジストリ市場は、予測、不正検知、顧客分析、自動化された意思決定など、事業運営全般における機械学習および生成AIモデルの利用拡大に支えられています。組織が複数のモデルを開発・デプロイするにつれ、異なるバージョンの管理、モデルの所有権の追跡、メタデータの維持、および承認済みの本番用モデルの特定がますます重要になっています。AIモデルレジストリソリューションは、モデルアーティファクトを保存し、その開発履歴、評価結果、およびデプロイ状況を記録するための一元化されたリポジトリを提供します。MLOpsプラクティスの普及、企業におけるAIプロジェクトの拡大、再現可能なワークフローや管理されたモデル展開へのニーズの高まりにより、組織は専用のモデルレジストリプラットフォームの導入を推進しています。

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 市場ハイライト

第3章 市場力学

• マクロ経済分析
• 市場動向
• 市場促進要因
• 市場機会
• 市場抑制要因
• CAGR成長分析
• 影響分析
• 新興市場
• テクノロジーロードマップ
• 戦略的フレームワーク

第4章 セグメント分析

• 市場規模・予測：タイプ別
  • オープンソース
  • プロプライエタリ
  • ハイブリッド
  • その他
• 市場規模・予測：製品別
  • ソフトウェアプラットフォーム
  • API
  • ダッシュボード
  • その他
• 市場規模・予測：サービス別
  • コンサルティング
  • 統合
  • サポート・メンテナンス
  • トレーニング
  • その他
• 市場規模・予測：技術別
  • 機械学習
  • ディープラーニング
  • 自然言語処理
  • コンピュータビジョン
  • その他
• 市場規模・予測：コンポーネント別
  • モデル管理
  • バージョン管理
  • セキュリティ
  • 拡張性
  • その他
• 市場規模・予測：用途別
  • ヘルスケア
  • 金融
  • 小売
  • 製造業
  • 電気通信
  • 自動車
  • エネルギー
  • その他
• 市場規模・予測：導入形態別
  • クラウド
  • オンプレミス
  • ハイブリッド
  • その他
• 市場規模・予測：エンドユーザー別
  • 企業
  • 中小企業
  • 政府
  • 学術機関
  • その他
• 市場規模・予測：機能別
  • モデルの学習
  • モデルの導入
  • モデルモニタリング
  • モデルガバナンス
  • その他
• 市場規模・予測：ソリューション別
  • データ管理
  • モデルライフサイクル管理
  • コンプライアンス管理
  • その他

第5章 地域別分析

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • その他のラテンアメリカ諸国
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 韓国
  • 日本
  • オーストラリア
  • 台湾
  • その他のアジア太平洋諸国
• 欧州
  • ドイツ
  • フランス
  • 英国
  • スペイン
  • イタリア
  • その他の欧州諸国
• 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • 南アフリカ
  • サブサハラアフリカ
  • その他の中東・アフリカ諸国

第6章 市場戦略

• 需要と供給のギャップ分析
• 貿易・物流上の制約
• 価格・コスト・マージンの動向
• 市場浸透
• 消費者分析
• 規制概要

第7章 競合情報

• 市場ポジショニング
• 市場シェア
• 競合ベンチマーク
• 主要企業の戦略

第8章 企業プロファイル

• IBM
• Microsoft
• Google
• Amazon Web Services
• Oracle
• Databricks
• H2O.ai
• DataRobot
• Algorithmia
• Cognizant
• SAP
• Salesforce
• Cloudera
• Anaconda
• SAS
• TIBCO Software
• Domino Data Lab
• RapidMiner
• Alteryx
• KNIME

第9章 当社について