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市場調査レポート
商品コード
1444263

MLaaS(Machine Learning As A Service) - 市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測(2024年~2029年)

Machine Learning As A Service (MLaaS) - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2024 - 2029)

出版日: | 発行: Mordor Intelligence | ページ情報: 英文 167 Pages | 納期: 2~3営業日

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MLaaS(Machine Learning As A Service) - 市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測(2024年~2029年)
出版日: 2024年02月15日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 167 Pages
納期: 2~3営業日
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本レポートは最新情報反映のため適宜更新し、内容構成変更を行う場合があります。ご検討の際はお問い合わせください。
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概要

MLaaS(Machine Learning As A Service)の市場規模は、2024年に713億4,000万米ドルと推定され、2029年までに3,093億7,000万米ドルに達すると予測されており、予測期間(2024年から2029年)中に34.10%のCAGRで成長します。

MLaaS(Machine Learning As A Service)(MLaaS)- 市場

主なハイライト

  • 機械学習(ML)は、人工知能(AI)のサブフィールドで、トレーニングアルゴリズムが統計的手法を通じて分類や予測を行うことを可能にし、データマイニングプロジェクト内で重要な洞察を明らかにします。これらの洞察はアプリケーションやビジネス内の意思決定を促進し、理想的には主要な成長指標に影響を与えます。これはアルゴリズム、モデルの複雑さ、計算の複雑さを中心に展開するため、これらのソリューションを開発するには熟練した専門家が必要です。
  • MLaaS(Machine Learning As A Service)(MLaaS)市場は、MLaaSアルゴリズムがデータ内のパターンの検出に使用され、ユーザーが実際の計算について心配する必要がないため、予測期間中に高い成長を遂げる可能性があります。 MLaaSは、モバイルアプリケーション、エンタープライズインテリジェンス、産業オートメーション、制御システムを組み合わせた唯一のフルスタック AIプラットフォームです。
  • データサイエンスと人工知能の進歩により、機械学習のパフォーマンスは急速に加速しました。企業はこのテクノロジーの可能性を認識しており、そのため、予測期間中に同テクノロジーの採用率が増加すると予想されます。企業はサブスクリプションベースのモデルで機械学習ソリューションを提供しており、消費者がこのテクノロジーを使いやすくしています。さらに、従量課金制による柔軟性も提供します。
  • さらに、MLaaSは不正行為の検出、サプライチェーンの最適化、リスク分析、製造などで広く使用されています。ユーザーは社内インフラをゼロから自由に構築できるため、データの管理と保存が容易になります。
  • MLスタートアップは、ML投資として数百万米ドルの資金提供を受けています。たとえば、2022年 6月に、Inflection AIは人工機械学習の最大規模の資金調達ラウンドの1つを確保し、総額 2億2,500万米ドルに達しました。機械学習・AIスタートアップと呼ばれています。ベンチャーキャピタリストから株式融資で2億2,500万米ドルを獲得しました。このMLへの投資により機械学習が改善され、近い将来、直感的なヒューマンコンピューターインターフェイスが可能になることが期待されています。
  • Machine Learning-as-a-Serviceは、予測分析に深層学習技術を活用して意思決定を強化します。ただし、MLaaSを使用すると、MLモデル所有者にとってはセキュリティ上の課題が発生し、データ所有者にとってはデータプライバシーの課題が発生します。データ所有者は、MLaaSプラットフォーム上のデータのプライバシーと安全性を懸念しています。対照的に、MLaaSプラットフォームの所有者は、クライアントを装った攻撃者によってモデルが盗まれるのではないかと心配しています。
  • COVID-19感染症のパンデミックにより、クラウドサービスの弾力性により予期せぬサービス需要の急増に対応できるため、多くの組織がパブリッククラウドソリューションへの移行を加速させました。クラウドへの移行は、企業がCOVID-19の時代にビジネスを行う方法を再発明するのに役立ちました。 AIサービスのニーズが高まっており、多くのクラウドプロバイダーがAIaaSとMLaaSを提供しています。

Machine Learning as a Services(MLAAS)市場動向

市場を牽引するためにIoTと自動化の採用を拡大

  • IoT運用により、企業ネットワーク上で数千以上のデバイスが正しく安全に実行され、収集されるデータがタイムリーかつ正確であることが保証されます。高度なバックエンド分析エンジンはデータストリーム処理の主要な部分で動作しますが、データ品質の確保は時代遅れの方法論に委ねられることがよくあります。一部のIoTプラットフォームベンダーは、無秩序に広がるIoTインフラストラクチャを確実に抑制するために、運用管理機能を強化するために機械学習テクノロジーを開発しています。
  • 機械学習は、高度なアルゴリズムを利用して大量のデータを分析することで、IoTデータに隠されたパターンを解明できる可能性があります。 ML推論は、重要なプロセスで統計的に導出されたアクションを使用して、手動プロセスを自動化システムで補完または置き換えることができます。 MLに基づいて構築されたソリューションは、IoTデータモデリングプロセスを自動化し、モデルの選択、コーディング、検証といった煩雑で労働集約的なアクティビティを排除します。
  • IoTを導入する中小企業は、時間のかかる機械学習プロセスを大幅に節約できる可能性があります。 MLaaSベンダーは、より多くのクエリをより迅速に実行し、IoTネットワーク内の複数のデバイスによって生成された膨大なデータキャッシュからより実用的な情報を取得するために、より多くの種類の分析を提供する可能性があります。
  • Zebraの製造ビジョン調査によると、IoTとRFIDに基づくスマート資産監視システムは、2022年までに従来のスプレッドシートベースのアプローチを上回るパフォーマンスを発揮すると予測されています。 Microsoft Corporationが実施した調査によると、企業の85%が少なくとも1つのIIoT使用事例プロジェクトを持っています。回答者の94%が2021年にIIoTイニシアチブを推進すると回答したため、この数字はさらに上昇すると予想されていました。これらの事例は、近い将来、MLaaSベンダーにチャンスをもたらす可能性があります。
  • 多くの組織でクラウドベースのテクノロジーの使用が増えており、接続の確立が容易なため、データ転送にメリットが生じています。これにより、組織内のすべての従業員がデータにアクセスできるようになり、企業のコスト効率が向上します。 2023年 4月、Oracle CorporationとGitLab Inc.は、MLとAIの機能を拡張する新しい製品の提供を発表しました。お客様は、Oracle Cloud Infrastructure(OCI)上のGPU対応GitLabランナーを使用してAIおよびMLワークロードを実行し、オンプレミス環境やマルチクラウド環境など、必要な場所にクラウドサービスをデプロイするためのアクセスを取得できます。

北米が最大の市場シェアを保持すると予想される

  • 北米は、先進技術への連邦政府の戦略的投資によって促進され、発展を推進する世界的に有名な調査機関から集まった先見の明のある科学者や起業家の存在によって補完された、強固なイノベーションエコシステムのおかげで、市場で大きなシェアを握ると予想されています。 MLaaSの。
  • たとえば、2023年 5月、米国国立科学財団(NSF)は、高等教育機関、他の連邦機関、その他の利害関係者と協力して、1億4,000万米ドルを投資して7つの新しい国立人工知能調査(AI)機関を設立すると発表しました。この投資を通じて政府は、AI関連の機会とリスクに対する一貫したアプローチを推進するために、米国でAIシステムと技術を促進し、多様なAI労働力を育成することを目指しています。地方政府によるこのような投資は、調査対象市場に新たな成長機会を生み出すでしょう。
  • カナダや米国などの成長が著しいため、Mlaasの事業の大部分を北米地域が占めています。これらの国には、小規模から大規模まで多種多様なスタートアップ企業が存在します。その結果、MLaaS(Machine Learning As A Service)の市場は北米で拡大しています。技術的なブレークスルーとその利用に関して、北米はMLaaS(Machine Learning As A Service)市場において世界で最も急速に成長している地域です。MLaaS(Machine Learning As A Service)に投資するためのインフラストラクチャと資金を備えています。さらに、防衛支出の増加と通信業界の技術向上により、予測期間を通じて市場の成長が促進される可能性があります。
  • この地域では、5G、IoT、コネクテッドデバイスの大幅な普及も見られました。その結果、通信サービスプロバイダー(CSP)は、仮想化、ネットワークスライシング、新しい使用例、サービス要件を通じて、ますます複雑になる問題を効率的に管理する必要があります。従来のネットワークおよびサービス管理アプローチはもはや持続可能ではないため、これによりMLaaSソリューションが推進されると予想されます。
  • さらに、Microsoft、Google、Amazon、IBMなどのこの地域の大手テクノロジー企業が、サービスとしてのML競争の主要企業として台頭しています。各企業は大規模なパブリッククラウドインフラストラクチャとMLプラットフォームを備えているため、顧客サービスからロボットによるプロセスオートメーション、マーケティング、導入されているAI日付モデルのトレーニングを支援する分析、予知保全など。
  • この地域の主要企業は、クライアントにシームレスなエクスペリエンスを提供するための拡大に注力し、MlaaS市場の需要を高めています。たとえば、2022年 2月に、AWSはAWSローカルゾーンの世界の拡大を発表しました。米国で最初の16のAWSローカルゾーンが完成したことを発表し、世界 26か国の32の新しい大都市圏で新しいAWSローカルゾーンを開始する予定です。
  • この地域のMLマーケットプレースはクラウドによって変化しており、サーバーレスコンピューティングにより、開発者はMLアプリケーションを迅速に起動して実行できるようになります。さらに、ML-as-a-serviceビジネスの主な推進力は情報サービスです。サーバーレスコンピューティングがもたらした最も重要な変化は、物理データベースハードウェアを拡張する必要がなくなったことです。

MLaaS(Machine Learning As A Service)(MLAAS)業界の概要

高度な市場統合により、Microsoft、IBM、Google、Amazonなどの著名なプレーヤー間の競合が激化しています。 Machine Learning-as-a-Service(MLAAS)市場で大きなシェアを獲得するために、他のプレーヤーは製品ポートフォリオと地理的プレゼンスを積極的に拡大しています。

2023年 2月、クラウドネイティブサービスの証明者であるCivoは、開発者のエクスペリエンスを向上させ、MLアルゴリズムから洞察を得るために必要な時間とリソースを削減するために、新しい機械学習マネージドサービスであるKubeflow as a Serviceを開始すると発表しました。この立ち上げを通じて、同社はあらゆる規模の組織がMLにアクセスできるようにすることを目指しています。

2022年 2月、通信大手AT&TとAI企業H2Oが協力し、企業向けの人工知能機能ストアを立ち上げました。これにより、機械学習機能のコラボレーション、共有、再利用、発見のためのリポジトリが提供され、AIプロジェクトの導入を加速し、ROIを向上させることができます。

その他の特典

  • エクセル形式の市場予測(ME)シート
  • 3か月のアナリストサポート

目次

第1章 イントロダクション

  • 調査の前提条件と市場の定義
  • 調査範囲

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場洞察

  • 市場概要
  • 業界の魅力 - ポーターのファイブフォース分析
    • 買い手の交渉力
    • 供給企業の交渉力
    • 新規参入業者の脅威
    • 代替製品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係の激しさ
  • 業界のバリューチェーン分析
  • COVID-19感染症が市場に与える影響の評価

第5章 市場力学

  • 市場促進要因
    • IoTと自動化の採用の増加
    • クラウドベースのサービスの採用の増加
  • 市場抑制要因
    • プライバシーとデータセキュリティに関する懸念
    • 熟練した専門家の必要性

第6章 市場セグメンテーション

  • 用途
    • マーケティングと広告
    • 予知保全
    • 自動ネットワーク管理
    • 不正行為の検出とリスク分析
    • その他の用途(NLP、感情分析、コンピュータービジョン)
  • 組織の規模
    • 中小企業
    • 大企業
  • エンドユーザー
    • ITとテレコム
    • 自動車
    • ヘルスケア
    • 航空宇宙と防衛
    • 小売り
    • 政府
    • BFSI
    • その他のエンドユーザー(教育、メディアとエンターテイメント、農業、および取引市場)
  • 地域
    • 北米
    • 欧州
    • アジア太平洋
    • 世界のその他の地域

第7章 競合情勢

  • 企業プロファイル
    • Microsoft Corporation
    • IBM Corporation
    • Google LLC
    • SAS Institute Inc.
    • Fair Isaac Corporation(FICO)
    • Hewlett Packard Enterprise Company
    • Yottamine Analytics LLC
    • Amazon Web Services Inc.
    • BigML Inc.
    • Iflowsoft Solutions Inc.
    • Monkeylearn Inc.
    • Sift Science Inc.
    • H2O.ai Inc.

第8章 投資分析

第9章 市場の将来

目次
Product Code: 55039

The Machine Learning As A Service Market size is estimated at USD 71.34 billion in 2024, and is expected to reach USD 309.37 billion by 2029, growing at a CAGR of 34.10% during the forecast period (2024-2029).

Machine Learning As A Service (MLaaS) - Market

Key Highlights

  • Machine learning (ML) is a subfield of artificial intelligence (AI) that enables training algorithms to make classifications or predictions through statistical methods, uncovering critical insights within data mining projects. These insights drive decision-making within applications and businesses, ideally impacting key growth metrics. Since it revolves around algorithms, model complexity, and computational complexity, it requires skilled professionals to develop these solutions.
  • The machine learning as a service (MLaaS) market will likely witness high growth over the forecast period as MLaaS algorithms are used to find patterns in the data, and users don't have to worry about the actual calculations. MLaaS is the only full-stack AI platform combining mobile applications, enterprise intelligence, industrial automation, and control systems.
  • With advancements in data science and artificial intelligence, the performance of machine learning accelerated at a rapid pace. Companies are identifying the potential of this technology, and therefore, the adoption rate of the same is expected to increase over the forecast period. Companies offer machine learning solutions on a subscription-based model, making it easier for consumers to use this technology. In addition, it provides flexibility on a pay-as-you-use basis.
  • Moreover, MLaaS is widely used in fraud detection, supply chain optimization, risk analytics, manufacturing, and others. Users can freely build internal infrastructure from scratch, making managing and storing your data easier.
  • The ML startups are receiving fundings millions of dollars of ML investment. For instance, In June 2022, Inflection AI secured one of the largest artificial machine learning funding rounds, totaling USD 225 million. It is referred to as a machine learning and AI startup. It has obtained USD 225 million in equity financing from venture capitalists. This ML investment is expected to improve machine learning, allowing for intuitive human-computer interfaces in the near future.
  • Machine learning-as-a-service leverages deep learning techniques for predictive analytics to enhance decision-making. However, using MLaaS introduces security challenges for ML model owners and data privacy challenges for data owners. Data owners are concerned about the privacy and safety of their data on MLaaS platforms. In contrast, MLaaS platform owners worry that their models may be stolen by adversaries who pose as clients.
  • The COVID-19 pandemic caused many organizations to accelerate their migrations to public cloud solutions since cloud service elasticity can meet unexpected spikes in service demand. Migrations to the cloud helped companies reinvent the way they conduct their businesses during the time of COVID-19. The need for AI services has grown, and many cloud providers offer AIaaS and MLaaS.

Machine Learning as a Services(MLAAS) Market Trends

Increasing Adoption of IoT and Automation to Drive the Market

  • IoT operations ensure that thousands or more devices run correctly and safely on an enterprise network and that the data being collected is timely and accurate. While sophisticated back-end analytics engines work on the major bit of data stream processing, ensuring data quality is often left to obsolete methodologies. Some IoT platform vendors are baking machine learning technology to boost their operations management capabilities to ensure rein in sprawling IoT infrastructures.
  • Machine learning may demystify the hidden patterns in IoT data by analyzing significant volumes of data utilizing sophisticated algorithms. ML inference may supplement or replace manual processes with automated systems using statistically derived actions in critical processes. Solutions built on ML automate the IoT data modeling process, thus, removing the circuitous and labor-intensive activities of model selection, coding, and validation.
  • Small businesses adopting IoT may significantly save on the time-consuming machine learning process. MLaaS vendors may conduct more queries more quickly, providing more types of analysis to get more actionable information from vast caches of data generated by multiple devices in the IoT network.
  • As per Zebra's Manufacturing Vision Study, smart asset monitoring systems based on IoT and RFID were predicted to outperform traditional, spreadsheet-based approaches by 2022. According to research conducted by Microsoft Corporation, 85% of businesses have at least one IIoT use case project. This figure was expected to rise, as 94% of respondents said they would pursue IIoT initiatives in 2021. These instances may create opportunities for MLaaS vendors in the near future.
  • The increasing use of cloud-based technology in many organizations benefits data transfer due to the ease with which these connections may be formed. This allows every employee in an organization to access data, increasing a company's cost efficiency. In April 2023, Oracle Corporation and GitLab Inc. announced the availability of a new offering that expands ML and AI functionalities. Customers can run AI and ML workloads with GPU-enabled GitLab runners on Oracle Cloud Infrastructure (OCI) and get access to deploy cloud services wherever needed, including on-premises and multi-cloud environments.

North America is Expected to Hold the Largest Market Share

  • North America is expected to hold a significant share in the market owing to the robust innovation ecosystem, fueled by strategic federal investments into advanced technology, complemented by the presence of visionary scientists and entrepreneurs coming together from globally renowned research institutions, which has propelled the development of MLaaS.
  • For instance, in May 2023, The U.S. National Science Foundation (NSF), in collaboration with higher education institutions, other federal agencies, and other stakeholders, announced to invest USD 140 million to establish seven new National Artificial Intelligence Research Institutes (AI) institutes. Through this investment, the government aims to promote AI systems and technologies and develop a diverse AI workforce in the United States to advance a cohesive approach to AI-related opportunities and risks. Such investments by the regional government will create new growth opportunities for the studied market.
  • Because of remarkable growth in countries such as Canada and the United States, the North American region accounts for most of Mlaas business. These countries are home to a wide diversity of small and large start-ups. As a result, the market for machine learning as a service is expanding in North America. Regarding technological breakthroughs and use, North America is the fastest-growing region worldwide in the machine learning as a service market. It has the infrastructure and funds to invest in machine learning as a service. Furthermore, increased defense spending and technical improvements in the telecommunications industry will likely boost market growth throughout the forecast period.
  • The region also witnessed a significant proliferation of 5G, IoT, and connected devices. As a result, communications service providers (CSPs) need to manage an ever-growing complexity efficiently through virtualization, network slicing, new use cases, and service requirements. This is expected to drive MLaaS solutions as traditional network and service management approaches are no longer sustainable.
  • Moreover, major technology firms in the region, such as Microsoft, Google, Amazon, and IBM, have stepped up as major players in the ML-as-a-service race. Because each of the companies has a sizeable public cloud infrastructure and ML platforms, this allows the companies to make machine learning-as-a-service a reality for those looking to use AI for everything ranging from customer service to robotic process automation, marketing, analytics, predictive maintenance, etc., to assist in training the AI date models being deployed.
  • The key players in this region focus on expanding to offer their clients seamless experiences, increasing the MlaaS market's demand. For instance, In February 2022, AWS announced the global expansion of AWS local zones. It told the completion of its first 16 AWS Local Zones in the United States, and it plans to launch new AWS Local Zones in 32 new metropolitan areas in 26 countries worldwide.
  • The region's ML marketplace is changing due to the cloud, and serverless computing allows developers to get ML applications up and running quickly. Additionally, the prime driver of the ML-as-a-service business is information services. The most significant change serverless computing has brought in is eliminating the need to scale physical database hardware.

Machine Learning as a Services(MLAAS) Industry Overview

The high market consolidation has increased the competition among prominent players such as Microsoft, IBM, Google, and Amazon. To capture a significant share of the Machine Learning-as-a-Service (MLAAS) Market, other players are actively expanding their product portfolios and geographical presence.

In February 2023, Civo, the cloud-native service prover, announced to launch of Kubeflow as a service, its new Machine Learning managed service, to improve the developer experience and reduce the time and resources required to gain insights from ML algorithms. Through this launch, the company aims to make ML accessible to all sizes of organizations.

In February 2022, Telecom giant AT&T and AI company H2O collaborated and launched an artificial intelligence feature store for enterprises. This delivers a repository for collaborating, sharing, reusing, and discovering machine learning features to speed AI project deployments and improve ROI.

Additional Benefits:

  • The market estimate (ME) sheet in Excel format
  • 3 months of analyst support

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

  • 1.1 Study Assumptions and Market Definition
  • 1.2 Scope of the Study

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 MARKET INSIGHTS

  • 4.1 Market Overview
  • 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
    • 4.2.1 Bargaining Power of Buyers
    • 4.2.2 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.2.3 Threat of New Entrants
    • 4.2.4 Threat of Substitute Products
    • 4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry
  • 4.3 Industry Value Chain Analysis
  • 4.4 Assessment of Impact of COVID-19 on the Market

5 MARKET DYNAMICS

  • 5.1 Market Drivers
    • 5.1.1 Increasing Adoption of IoT and Automation
    • 5.1.2 Increasing Adoption of Cloud-based Services
  • 5.2 Market Restraints
    • 5.2.1 Privacy and Data Security Concerns
    • 5.2.2 Need for Skilled Professionals

6 MARKET SEGMENTATION

  • 6.1 Application
    • 6.1.1 Marketing and Advertisement
    • 6.1.2 Predictive Maintenance
    • 6.1.3 Automated Network Management
    • 6.1.4 Fraud Detection and Risk Analytics
    • 6.1.5 Other Applications (NLP, Sentiment Analysis, and Computer Vision)
  • 6.2 Organization Size
    • 6.2.1 Small and Medium Enterprises
    • 6.2.2 Large Enterprises
  • 6.3 End-User
    • 6.3.1 IT and Telecom
    • 6.3.2 Automotive
    • 6.3.3 Healthcare
    • 6.3.4 Aerospace and Defense
    • 6.3.5 Retail
    • 6.3.6 Government
    • 6.3.7 BFSI
    • 6.3.8 Other End-Users (Education, Media and Entertainment, Agriculture, and Trading Market Place)
  • 6.4 Geography
    • 6.4.1 North America
    • 6.4.2 Europe
    • 6.4.3 Asia-Pacific
    • 6.4.4 Rest of the World

7 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 7.1 Company Profiles
    • 7.1.1 Microsoft Corporation
    • 7.1.2 IBM Corporation
    • 7.1.3 Google LLC
    • 7.1.4 SAS Institute Inc.
    • 7.1.5 Fair Isaac Corporation (FICO)
    • 7.1.6 Hewlett Packard Enterprise Company
    • 7.1.7 Yottamine Analytics LLC
    • 7.1.8 Amazon Web Services Inc.
    • 7.1.9 BigML Inc.
    • 7.1.10 Iflowsoft Solutions Inc.
    • 7.1.11 Monkeylearn Inc.
    • 7.1.12 Sift Science Inc.
    • 7.1.13 H2O.ai Inc.

8 INVESTMENT ANALYSIS

9 FUTURE OF THE MARKET