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市場調査レポート
商品コード
1644100
機械学習コースの世界市場Machine Learning Courses |
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適宜更新あり
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機械学習コースの世界市場 |
出版日: 2025年01月27日
発行: Global Industry Analysts, Inc.
ページ情報: 英文 126 Pages
納期: 即日から翌営業日
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機械学習コースの世界市場は2030年までに363億米ドルに到達
2024年に148億米ドルと推定される機械学習コースの世界市場は、2024年から2030年にかけてCAGR 16.1%で成長し、2030年には363億米ドルに達すると予測されます。本レポートで分析したセグメントの1つである非学術エンドユーズは、CAGR 16.6%を記録し、分析期間終了までに247億米ドルに達すると予測されます。アカデミックエンドユース分野の成長率は、分析期間中CAGR 15.2%と推定されます。
米国市場は39億米ドルと推定、中国はCAGR15.1%で成長予測
米国の機械学習コース市場は2024年に39億米ドルと推定されます。世界第2位の経済大国である中国は、2030年までに55億米ドルの市場規模に達すると予測され、分析期間2024-2030年のCAGRは15.1%です。その他の注目すべき地域別市場としては、日本とカナダがあり、分析期間中のCAGRはそれぞれ14.9%と13.8%と予測されています。欧州では、ドイツがCAGR 11.8%で成長すると予測されています。
世界の機械学習コース市場- 主要動向と促進要因まとめ
機械学習コースとは何か、なぜ今日の雇用市場で不可欠になりつつあるのか?
機械学習(ML)コースでは、コンピュータがデータから学習し、インテリジェントな予測を可能にするアルゴリズムやモデルを開発するためのスキルと知識を身につけることができます。今日のデータ主導の世界では、機械学習はデータサイエンス、人工知能(AI)、ビッグデータ分析などの分野の基本要素となっています。AIや自動化を導入して業務を強化する企業が増えるにつれ、機械学習のスキルを持つ専門家の需要が急増しています。MLコースは、テクノロジー分野への参入を目指す新入社員にとっても、競争力を維持することを目指す熟練した専門家にとっても、今や不可欠なものとなっています。これらのコースは、教師あり学習、教師なし学習から、ニューラルネットワーク、自然言語処理(NLP)、ディープラーニングまで、MLに不可欠な概念をカバーしています。大学、オンラインプラットフォーム、専門機関が提供するMLコースへのアクセスのしやすさは、業界に関連するスキルに対応する体系的な学習経路に対するニーズの高まりを反映しています。
機械学習コースの柔軟性により、オンラインや自分のペースで学習できるオプションの恩恵を受けられる社会人を含む、より多くの人々がアクセスできるようになりました。このようなML教育の民主化により、多様なバックグラウンドを持つ人々が、需要の高いこの分野の専門知識を身につけることができるようになりました。多くのコースは実践的な応用を念頭に置いて設計されており、プロジェクト、ケーススタディ、実世界のデータセットを通じた実践的な学習を重視しています。この実践的な焦点は、学生が潜在的な雇用主に自分のスキルを示すポートフォリオを構築するのに役立ち、即戦力となる候補者に対する需要の高まりに対応します。さらに、企業がデジタルトランスフォーメーションをますます優先するようになるにつれて、機械学習のスキルは、金融、ヘルスケア、小売、製造などの部門全体で価値が高まっており、キャリアの可能性を広げるためにMLコースへの入学を促しています。
技術の進歩は機械学習コースにどのような影響を与えていますか?
テクノロジーの進歩は、機械学習コースのデザイン、提供、消費方法を変えました。Coursera、edX、Udacityのようなオンライン教育プラットフォームは、主要大学やハイテク企業とのコラボレーションにより高品質のMLコースを提供し、かつてはエリート教育機関に限られていたコンテンツに世界中の学習者がアクセスできるようにしています。これらのプラットフォームは、学習体験をパーソナライズするためにAIを採用し、個人の進捗状況に基づいて推奨コースやリソースを適応させています。さらに、仮想現実や拡張現実の進歩がML教育にも導入されつつあり、複雑なアルゴリズムやモデルアーキテクチャを学生が視覚化するのに役立つインタラクティブな体験が提供されています。例えば、学生はニューラルネットワークの3Dビジュアライゼーションと対話し、その内部構造をより深く理解することができます。
また、コース設計や評価にAIを活用することで、コーディング課題の自動採点、プロジェクトに対する即時フィードバック、アダプティブテストなど、より効率的で正確な評価方法が可能になります。機械学習コースでは、TensorFlow、PyTorch、scikit-learnのような一般的なMLフレームワークの実習など、業界の慣行を反映したツールやプラットフォームを組み込んでいます。これらのツールをカリキュラムに組み込むことで、コースプロバイダーは学生が実践的で業界に関連したスキルを習得できるようにしています。さらに、クラウド・コンピューティングの進歩により、MLコースのアクセシビリティが拡大し、学生はハイパワーの計算リソースをリモートで使用できるようになり、大幅な処理能力を必要とするディープラーニングなどの高度なトピックを学習する際の障壁が取り除かれました。このような技術的強化により、MLコースはより魅力的で適切なものとなり、現代の雇用市場の需要に沿ったものとなっています。
変化する雇用市場の需要は、機械学習コースの受講にどのように影響しますか?
業界全体における機械学習の急速な導入により、MLスキルの必要性が高まり、機械学習コースへの登録が増加しています。自動化、データ分析、人工知能が従来の仕事の役割を再構築するにつれ、競争力を維持するために機械学習の専門知識を求める人が増えています。雇用主は、データサイエンスや技術に特化した職務だけでなく、データ主導の意思決定が標準となりつつあるマーケティング、財務、オペレーションなどの分野でも、MLの知識を求めるようになっています。このようなスキル需要の変化により、社会人はオンライン・プラットフォームや技術機関が提供するMLコースを通じてスキルアップを図っています。さらに、COVID-19の大流行は、業界全体のデジタル変革を加速させ、不確実な時代における効率性と適応性を促進するために企業がテクノロジーに傾注したため、MLスキルへの関心がさらに高まった。
機械学習コースの受講者の学歴プロファイルは幅広くなり、コンピューターサイエンスやエンジニアリングの卒業生だけでなく、ビジネス、社会科学、ヘルスケアの専門家も含まれるようになった。データドリブンのプロダクトマネージャーやMLの専門知識を持つ金融アナリストなど、部門横断的な役割の台頭により、機械学習コースは、学際的なスキルを求めるより多様な学習者を惹きつけています。また、Google、Microsoft、IBMなどのプロバイダーが提供する業界認定資格も、MLの習熟度を証明し、雇用可能性を高めるため、コース受講者を増やしています。さらに、企業は従業員のMLコース受講を支援する傾向を強めており、多くの企業が研修費を支給したり、コースのスポンサーとなっています。このような支援は、機械学習が組織のイノベーションと効率性にもたらす戦略的価値に対する認識の高まりを反映しています。
機械学習コース市場の成長を促進する要因とは?
機械学習コース市場の成長は、業界を超えたAIの統合、データ主導の意思決定に対する需要の高まり、柔軟なオンライン学習プラットフォームの普及など、いくつかの要因によってもたらされています。ヘルスケア、金融、小売などの分野でAIや機械学習が不可欠になるにつれ、MLモデルを効果的に開発・展開できる専門家のニーズが高まっています。デジタルトランスフォーメーション戦略を実行しようとする組織は、従業員のスキルアップに投資しており、機械学習コースへの登録者数の増加につながっています。自分のペースで受講できる手頃な価格のコースを提供するオンラインプラットフォームは、参入障壁を下げ、専門家が質の高いML教育にアクセスしやすくしています。このアクセスのしやすさは、伝統的な技術拠点以外の人々にとって特に価値があり、より幅広い人々がML分野に参入することを可能にしています。
業界で認められた認定資格への需要も、機械学習コース市場の成長を後押ししています。信頼できる組織の認定資格は、雇用者に認められ、MLスキルの熟練度を示すため、学習者に雇用市場での競合優位性を提供します。さらに、教育機関と主要テクノロジー企業とのパートナーシップによるML専門コースの開発は、これらのプログラムの範囲と魅力を拡大しています。MLをコア・カリキュラムに組み込み、オンライン・プラットフォームと提携する大学が増えるにつれ、機械学習の専門知識を追求する学習者の数は増え続けています。最後に、予測分析、顧客パーソナライゼーション、自動化などの分野でのMLの学際的な応用の台頭は、技術的およびビジネス指向のMLスキルの両方を教えるコースの需要をさらに高め、機械学習コース市場の継続的な成長を促進しています。
セグメント
エンドユース(非アカデミックエンドユース、アカデミックエンドユース)
Global Machine Learning Courses Market to Reach US$36.3 Billion by 2030
The global market for Machine Learning Courses estimated at US$14.8 Billion in the year 2024, is expected to reach US$36.3 Billion by 2030, growing at a CAGR of 16.1% over the analysis period 2024-2030. Non-Academic End-Use, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 16.6% CAGR and reach US$24.7 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Academic End-Use segment is estimated at 15.2% CAGR over the analysis period.
The U.S. Market is Estimated at US$3.9 Billion While China is Forecast to Grow at 15.1% CAGR
The Machine Learning Courses market in the U.S. is estimated at US$3.9 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$5.5 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 15.1% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 14.9% and 13.8% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 11.8% CAGR.
Global Machine Learning Courses Market - Key Trends & Drivers Summarized
What Are Machine Learning Courses and Why Are They Becoming Essential in Today’s Job Market?
Machine learning (ML) courses equip individuals with the skills and knowledge to develop algorithms and models that enable computers to learn from data and make intelligent predictions. In today’s data-driven world, machine learning has become a fundamental component of fields like data science, artificial intelligence (AI), and big data analytics. As more companies adopt AI and automation to enhance operations, the demand for professionals with machine learning skills has surged. ML courses are now essential for both entry-level employees looking to break into the technology field and seasoned professionals aiming to stay competitive. These courses cover essential ML concepts, from supervised and unsupervised learning to neural networks, natural language processing (NLP), and deep learning. The accessibility of ML courses, offered by universities, online platforms, and specialized institutes, reflects the increasing need for structured learning pathways that address industry-relevant skills.
The flexibility of machine learning courses has made them accessible to a broader audience, including working professionals who can benefit from online and self-paced learning options. This democratization of ML education allows individuals from diverse backgrounds to gain expertise in this high-demand field. Many courses are designed with practical applications in mind, emphasizing hands-on learning through projects, case studies, and real-world datasets. This practical focus helps students build portfolios that demonstrate their skills to potential employers, meeting the growing demand for job-ready candidates. Additionally, as companies increasingly prioritize digital transformation, machine learning skills are becoming valuable across sectors like finance, healthcare, retail, and manufacturing, driving individuals to enroll in ML courses to expand their career prospects.
How Are Technological Advancements Influencing Machine Learning Courses?
Technological advancements have transformed how machine learning courses are designed, delivered, and consumed. Online education platforms like Coursera, edX, and Udacity offer high-quality ML courses in collaboration with leading universities and tech companies, allowing learners worldwide to access content that was once restricted to elite institutions. These platforms have embraced AI to personalize learning experiences, adapting course recommendations and resources based on individual progress. Additionally, advancements in virtual and augmented reality are making their way into ML education, offering interactive experiences that help students visualize complex algorithms and model architectures. For example, students can interact with 3D visualizations of neural networks, gaining a better understanding of their inner workings, which enhances the learning experience for visual and experiential learners.
The use of AI in course design and evaluation also enables more efficient and accurate assessment methods, such as automated grading for coding assignments, immediate feedback on projects, and adaptive testing. Machine learning courses now incorporate tools and platforms that mirror industry practices, including hands-on experience with popular ML frameworks like TensorFlow, PyTorch, and scikit-learn. By integrating these tools into the curriculum, course providers ensure that students acquire practical, industry-relevant skills. Furthermore, cloud computing advancements have expanded the accessibility of ML courses, as students can now work with high-powered computational resources remotely, removing barriers to learning advanced topics such as deep learning, which require substantial processing power. These technological enhancements make ML courses more engaging, relevant, and aligned with the demands of the modern job market.
How Do Shifting Job Market Demands Influence Machine Learning Course Enrollment?
The rapid adoption of machine learning across industries has heightened the need for ML skills, leading to increased enrollment in machine learning courses. As automation, data analytics, and artificial intelligence reshape traditional job roles, more individuals are seeking machine learning expertise to remain competitive. Employers increasingly require ML knowledge not only in data science and tech-focused roles but also in fields like marketing, finance, and operations, where data-driven decision-making is becoming standard. This shift in skill demand has prompted working professionals to upskill through ML courses, often provided by online platforms and technical institutes. Additionally, the COVID-19 pandemic accelerated digital transformation across industries, which further spurred interest in ML skills as businesses leaned on technology to drive efficiency and adaptability in uncertain times.
The educational profile of machine learning course enrollees has broadened, encompassing not only computer science and engineering graduates but also professionals in business, social sciences, and healthcare. With the rise of cross-functional roles, such as data-driven product managers and financial analysts with ML expertise, machine learning courses now attract a more diverse set of learners seeking interdisciplinary skills. Industry certifications from providers like Google, Microsoft, and IBM are also boosting course enrollments, as these certifications validate ML proficiency and enhance employability. Moreover, companies are increasingly supporting employees in enrolling in ML courses, with many providing training stipends or sponsoring courses. This support reflects a growing recognition of the strategic value that machine learning brings to organizational innovation and efficiency.
What Factors Are Driving Growth in the Machine Learning Courses Market?
The growth in the machine learning courses market is driven by several factors, including the integration of AI across industries, increased demand for data-driven decision-making, and the proliferation of flexible, online learning platforms. As AI and machine learning become integral to fields like healthcare, finance, and retail, there is a heightened need for professionals who can develop and deploy ML models effectively. Organizations seeking to implement digital transformation strategies are investing in upskilling their workforce, leading to increased enrollment in machine learning courses. Online platforms offering self-paced, affordable courses have lowered barriers to entry, making it easier for professionals to access high-quality ML education. This accessibility is particularly valuable for individuals outside of traditional tech hubs, allowing a broader population to enter the ML field.
The demand for industry-recognized certifications also propels growth in the machine learning courses market. Certifications from reputable organizations provide learners with a competitive edge in the job market, as these credentials are recognized by employers and signify proficiency in ML skills. Additionally, partnerships between educational institutions and leading technology companies to develop specialized ML courses are expanding the reach and appeal of these programs. As more universities incorporate ML into their core curriculum and partner with online platforms, the number of learners pursuing machine learning expertise continues to rise. Finally, the rise of interdisciplinary applications of ML in areas such as predictive analytics, customer personalization, and automation further drives the demand for courses that teach both technical and business-oriented ML skills, fostering continued growth in the machine learning courses market.
SCOPE OF STUDY:
The report analyzes the Machine Learning Courses market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:
Segments:
End-Use (Non-Academic End-Use, Academic End-Use)
Geographic Regions/Countries:
World; USA; Canada; Japan; China; Europe; France; Germany; Italy; UK; Rest of Europe; Asia-Pacific; Rest of World.
Select Competitors (Total 42 Featured) -