サンプル依頼リスト カート
  • English
  • Traditional Chinese
  • Simplified Chinese
デフォルト表紙
市場調査レポート
商品コード
1517578

自動機械学習（AutoML）市場規模：オファリング別、展開モード別、企業規模別、用途別、エンドユーザー別、予測、2024年～2032年

Automated Machine Learning (AutoML) Market Size - By Offering, By Deployment Mode, By Enterprise Size, By Application, By End-User & Forecast, 2024 - 2032

出版日
ページ情報
英文 260 Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=147.66円
自動機械学習（AutoML）市場規模：オファリング別、展開モード別、企業規模別、用途別、エンドユーザー別、予測、2024年～2032年
出版日: 2024年04月15日
発行: Global Market Insights Inc.
ページ情報: 英文 260 Pages
納期: 2～3営業日
GIIご利用のメリット
  • 全表示
  • 概要
  • 目次
概要

世界の自動機械学習（AutoML）市場は、ビジネスリーダー間の戦略的対話の高まりにより、2024年から2032年にかけてCAGR 30%超を記録します。

これらのコラボレーションは、AI、データサイエンス、クラウドコンピューティングの専門知識を組み合わせて、革新的で堅牢なAutoMLソリューションを提供します。統合を通じて、大手企業は自動モデル構築、フィーチャーエンジニアリング、ハイパーパラメータ最適化機能で自社のプラットフォームを強化しています。

例えば、富士通株式会社は2023年9月、Linux Foundationと共同で、スペインのビルバオで開催されるオープンソースサミット・欧州2023に先立ち、自動機械学習およびAI公正化技術をオープンソースソフトウェア（OSS）として正式に発表しました。SapientMLとIntersectional Fairnessと名付けられたこれらのイニシアチブは、新しい機械学習モデルのコードを自動生成し、学習データの偏りに対処するツールをユーザーに提供することを目的としています。

この連携により、ヘルスケア、金融、小売など、堅牢なデータ分析が不可欠な業界におけるAIの導入が加速しています。また、こうした提携は市場範囲を拡大し、新興企業から企業レベルの組織まで、顧客のニーズに合わせたソリューションを可能にします。競争が激化する中、AutoML市場における提携は、予測分析と機械学習のイノベーションをサポートし、効率性と拡張性を向上させます。最終的には、こうした提携が技術の進歩に拍車をかけ、AI主導の洞察が利用しやすくなります。

自動機械学習（AutoML）産業全体の規模は、提供、展開モード、企業規模、アプリケーション、エンドユーザー、地域に基づいて分類されます。

サービスセグメントからの自動機械学習（AutoML）市場収益は、2024年から2032年にかけて称賛に値するCAGRを記録します。サービスは、機械学習モデルの実装と管理における基本スキルの必要性から人気があります。専門家は、様々な業界向けにカスタマイズされたAutoMLソリューションを作成するために、コンサルティング、修正、実装管理を提供します。企業はこれらのサービスを利用して、プロトタイピングの迅速化、精度の向上、AIを業務によりよく統合することを目指しています。データ主導の意思決定がますます重視される中、企業はAI導入の課題をナビゲートし、柔軟性とコンプライアンスを確保するサービスプロバイダーへの依存度を高めています。高度なAI機能に対する需要が高まる中、AutoML市場のサービスセグメントは拡大を続けています。

オンプレミス分野は、2024年から2032年にかけて顕著な成長を遂げると思われます。オンプレミス・ソリューションの需要は、データ・プライバシー、セキュリティ、コンプライアンスを優先する組織に対応しています。キャンパス内のAutoMLプラットフォームは、企業がデータやワークフローをより詳細に管理できるため、重要な情報をインフラ内に確実にとどめることができます。この導入モデルは、厳格なルールが重要視されるヘルスケア、金融、政府などの業界にとっても魅力的です。オンプレミスのAutoMLソリューションを採用することで、企業は業務効率を高め、データ処理時間を短縮し、国内外のデータ保護規制に準拠することができます。企業がAI機能を活用するために必要なリスクを軽減する一方で、ロケーションベースのAutoMLソリューションに対する需要は拡大し続けています。

アジア太平洋の自動機械学習（AutoML）市場は、2024年から2032年にかけて顕著なCAGRを示します。同地域の需要は、急速なデジタルトランスフォーメーションとAI技術の採用拡大が原動力となっています。製造業、ヘルスケア、小売業の企業は、AutoMLを使用して、業務を合理化し、意思決定プロセスを改善し、競争上の優位性を獲得しています。拡張性と効率性を重視するAutoMLソリューションは、ダイナミックな市場環境におけるビジネスニーズに対応しています。AIイノベーションを促進する各国政府の政策は、AI能力へのパートナーシップと投資をサポートし、市場の成長をさらに刺激します。アジア太平洋地域の経済がAIを活用した洞察力を受け入れるにつれ、AutoMLソリューションの需要は拡大し続け、新たな産業の未来を形成しています。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界洞察

  • エコシステム分析
  • サプライヤーの状況
    • テクノロジープロバイダー
    • サービスプロバイダー
    • プラットフォームプロバイダー
    • エンドユーザー
  • 利益率分析
  • 技術とイノベーションの展望
  • 特許分析
  • 主要ニュース＆イニシアチブ
  • 規制状況
  • 影響要因
    • 促進要因
      • AIソリューションへの需要の高まり
      • 熟練したデータサイエンティストの不足
      • クラウドサービスとの統合の増加
      • カスタマイズオプションと柔軟性の増加
    • 業界の潜在的リスク＆課題
      • データプライバシーに関する懸念の高まり
      • データとモデルの複雑化
  • 成長可能性分析
  • ポーター分析
  • PESTEL分析

第4章 競合情勢

  • イントロダクション
  • 企業シェア分析
  • 競合のポジショニング・マトリックス
  • 戦略展望マトリックス

第5章 市場推計・予測：オファリング別、2021年～2032年

  • 主要動向
  • ソリューション
  • サービス
    • コンサルティング
    • インテグレーション
    • デプロイメント

第6章 市場推計・予測：展開モード別、2021年～2032年

  • 主要動向
  • クラウド
  • オンプレミス

第7章 市場推計・予測：企業規模別、2021年～2032年

  • 主要動向
  • 中小企業
    • ソリューション
    • サービス
      • コンサルティング
      • インテグレーション
      • デプロイメント
  • 大企業
    • ソリューション
    • サービス
      • コンサルティング
      • インテグレーション
      • デプロイメント

第8章 市場推計・予測：用途別、2021年～2032年

  • 主要動向
  • データ処理
  • フィーチャーエンジニアリング
  • モデルセレクション
  • ハイパーパラメータの最適化とチューニング
  • モデルアンサンブル
  • その他

第9章 市場推計・予測：エンドユーザー別、2021年～2032年

  • 主要動向
  • IT・通信
  • BFSI
  • 小売
  • 自動車
  • メディア＆エンターテインメント
  • その他

第10章 市場推計・予測：地域別、2021年～2032年

  • 主要動向
  • 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
    • スペイン
    • その他欧州
  • アジア太平洋
    • 中国
    • 日本
    • インド
    • 韓国
    • オーストラリア
    • 東南アジア
    • 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
    • アルゼンチン
    • その他ラテンアメリカ
  • 中東・アフリカ
    • UAE
    • 南アフリカ
    • サウジアラビア
    • その他の中東・アフリカ

第11章 企業プロファイル

  • Alphabet Inc.
  • Alteryx
  • Amazon Web Services, Inc.
  • Auger.AI
  • BigML
  • DarwinAI
  • Databricks AutoML
  • Dataiku
  • DataRobot MLOps
  • DataRobot Paxata
  • DataRobot, Inc.
  • DotData
  • Feature Labs
  • H2O.ai
  • HPE Haven OnDemand
  • IBM Corporation
  • KNIME
  • Microsoft
  • RapidMiner Auto Model
  • TIBCO Software Inc.
目次
Product Code: 9033

Global Automated Machine Learning (AutoML) Market will observe a CAGR of over 30% from 2024 to 2032 due to rising strategic conversations between business leaders. These collaborations combine expertise in AI, data science, and cloud computing to innovate and deliver robust AutoML solutions. Through integration, leading companies are enhancing their platforms with automated model building, feature engineering, and hyperparameter optimization capabilities.

For instance, in September 2023, Fujitsu Limited, in collaboration with the Linux Foundation, officially launched its automated machine learning and AI fairness technologies as open-source software (OSS) ahead of the Open Source Summit Europe 2023 in Bilbao, Spain. These initiatives, named SapientML and Intersectional Fairness,aim to provide users with tools that automatically generate code for new machine learning models and address biases in training data.

This connectivity is accelerating the adoption of AI in industries such as healthcare, finance, and retail, where robust data analytics are essential. These partnerships also expand market reach, enabling solutions tailored to the needs of customers, from start-ups to enterprise-level organizations. As competition intensifies, alliances in the AutoML market support innovation in predictive analytics and machine learning, improving efficiency and scalability. Ultimately, these partnerships spur technological advancements and make AI-driven insights accessible.

Overall Automated Machine Learning (AutoML) Industry size is classified based on offering, deployment mode, enterprise size, application, end-user, and region.

The Automated Machine Learning (AutoML) market revenue from the service segment will register a commendable CAGR from 2024 to 2032. The services are popular due to the need for basic skills in implementing and managing machine learning models. Professionals provide consulting, modification, and implementation management to create customized AutoML solutions for various industries. Companies are using these services to speed up prototyping, improve accuracy, and better integrate AI into their operations. With an increasing emphasis on data-driven decision-making, companies increasingly rely on service providers to navigate the challenges of implementing AI, ensuring flexibility and compliance. As demand for sophisticated AI capabilities increases, the AutoML market service segment continues to expand.

The on-premises segment will witness an appreciable growth from 2024 to 2032. The demand for on-premises solutions addresses an organization's prioritization of data privacy, security, and compliance. AutoML platforms on campus give enterprises greater control over their data and workflow, ensuring critical information stays within their infrastructure. This deployment model is also attractive to industries such as healthcare, finance, and government, where strict rules are important. By adopting on-premise AutoML solutions, businesses increase operational efficiencies, reduce data processing time, and comply with local and international data protection regulations. While organizations reduce the risk required to leverage AI capabilities, the demand for location-based AutoML solutions continues to grow.

Asia Pacific automated machine learning (AutoML) market will exhibit a notable CAGR from 2024 to 2032. The demand in the region is driven by rapid digital transformation and increasing adoption of AI technologies. Businesses in manufacturing, healthcare, and retail use AutoML to streamline operations, improve decision-making processes, and gain competitive advantage. With a focus on scalability and efficiency, AutoML solutions meet business needs in a dynamic market environment. Governments' policies to promote AI innovation support partnerships and investments in AI capabilities, further stimulating market growth. As Asia Pacific economies embrace AI-powered insights, the demand for AutoML solutions continues to expand, shaping the future of new industries.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

  • 1.1 Research design
    • 1.1.1 Research approach
    • 1.1.2 Data collection methods
  • 1.2 Base estimates and calculations
    • 1.2.1 Base year calculation
    • 1.2.2 Key trends for market estimates
  • 1.3 Forecast model
  • 1.4 Primary research & validation
    • 1.4.1 Primary sources
    • 1.4.2 Data mining sources
  • 1.5 Market definitions

Chapter 2 Executive Summary

  • 2.1 Industry 360 degree synopsis, 2021 - 2032

Chapter 3 Industry Insights

  • 3.1 Industry ecosystem analysis
  • 3.2 Supplier landscape
    • 3.2.1 Technology providers
    • 3.2.2 Service providers
    • 3.2.3 Platform providers
    • 3.2.4 End users
  • 3.3 Profit margin analysis
  • 3.4 Technology & innovation landscape
  • 3.5 Patent analysis
  • 3.6 Key news & initiatives
  • 3.7 Regulatory landscape
  • 3.8 Impact forces
    • 3.8.1 Growth drivers
      • 3.8.1.1 Growing demand for ai solutions
      • 3.8.1.2 Shortage of skilled data scientists
      • 3.8.1.3 Rise in the integration with cloud services
      • 3.8.1.4 Rise in the customization options and flexibility
    • 3.8.2 Industry pitfalls & challenges
      • 3.8.2.1 Raising concerns about data privacy
      • 3.8.2.2 Complexity of data and models
  • 3.9 Growth potential analysis
  • 3.10 Porter's analysis
  • 3.11 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

  • 4.1 Introduction
  • 4.2 Company market share analysis
  • 4.3 Competitive positioning matrix
  • 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Offering 2021 - 2032 ($Mn)

  • 5.1 Key trends
  • 5.2 Solution
  • 5.3 Service
    • 5.3.1 Consulting
    • 5.3.2 Integration
    • 5.3.3 Deployment

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Deployment Mode, 2021 - 2032 ($Mn)

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 Cloud
  • 6.3 On-premises

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Enterprise size, 2021 - 2032 ($Mn)

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 SMEs
    • 7.2.1 Solution
    • 7.2.2 Service
      • 7.2.2.1 Consulting
      • 7.2.2.2 Integration
      • 7.2.2.3 Deployment
  • 7.3 Large enterprises
    • 7.3.1 Solution
    • 7.3.2 Service
      • 7.3.2.1 Consulting
      • 7.3.2.2 Integration
      • 7.3.2.3 Deployment

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2032 ($Mn)

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 Data processing
  • 8.3 Feature engineering
  • 8.4 Model selection
  • 8.5 Hyperparameter optimization & tuning
  • 8.6 Model ensemble
  • 8.7 Others

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By End-User, 2021 - 2032 ($Mn)

  • 9.1 Key trends
  • 9.2 IT & telecommunications
  • 9.3 BFSI
  • 9.4 Retail
  • 9.5 Automotive
  • 9.6 Media & entertainment
  • 9.7 Others

Chapter 10 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2032 ($Mn)

  • 10.1 Key trends
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 U.S.
    • 10.2.2 Canada
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 UK
    • 10.3.2 Germany
    • 10.3.3 France
    • 10.3.4 Italy
    • 10.3.5 Russia
    • 10.3.6 Spain
    • 10.3.7 Rest of Europe
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 China
    • 10.4.2 Japan
    • 10.4.3 India
    • 10.4.4 South Korea
    • 10.4.5 Australia
    • 10.4.6 Southeast Asia
    • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 10.5 Latin America
    • 10.5.1 Brazil
    • 10.5.2 Mexico
    • 10.5.3 Argentina
    • 10.5.4 Rest of Latin America
  • 10.6 MEA
    • 10.6.1 UAE
    • 10.6.2 South Africa
    • 10.6.3 Saudi Arabia
    • 10.6.4 Rest of MEA

Chapter 11 Company Profiles

  • 11.1 Alphabet Inc.
  • 11.2 Alteryx
  • 11.3 Amazon Web Services, Inc.
  • 11.4 Auger.AI
  • 11.5 BigML
  • 11.6 DarwinAI
  • 11.7 Databricks AutoML
  • 11.8 Dataiku
  • 11.9 DataRobot MLOps
  • 11.10 DataRobot Paxata
  • 11.11 DataRobot, Inc.
  • 11.12 DotData
  • 11.13 Feature Labs
  • 11.14 H2O.ai
  • 11.15 HPE Haven OnDemand
  • 11.16 IBM Corporation
  • 11.17 KNIME
  • 11.18 Microsoft
  • 11.19 RapidMiner Auto Model
  • 11.20 TIBCO Software Inc.