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市場調査レポート
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1445737

自動機械学習(AutoML):市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測(2024~2029年)

Automated Machine Learning - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2024 - 2029)

出版日: | 発行: Mordor Intelligence | ページ情報: 英文 119 Pages | 納期: 2~3営業日

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自動機械学習(AutoML):市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測(2024~2029年)
出版日: 2024年02月15日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 119 Pages
納期: 2~3営業日
ご注意事項 :
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

自動機械学習(AutoML)の市場規模は、2024年に18億米ドルと推定され、2029年までに111億2,000万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43.90%のCAGRで成長します。

自動機械学習(AutoML)-市場

主なハイライト

  • 機械学習(ML)は、人工知能(AI)のサブ分野であり、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の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、計算の複雑さを中心に展開するため、熟練した専門家がこれらのソリューションを開発する必要があります。
  • 機械学習(ML)は、ビジネスの多くの部分で不可欠なコンポーネントとなっています。一方で、高性能の機械学習アプリケーションを構築するには、高度に専門化されたデータサイエンティストとドメインの専門家が必要です。自動機械学習(AutoML)は、統計や機械学習に関する十分な知識がなくても、ドメイン専門家が機械学習アプリケーションを自動的に構築できるようにすることで、データサイエンティストのニーズを軽減することを目的としています。
  • データサイエンスと人工知能の向上により、自動機械学習(AutoML)のパフォーマンスが向上しました。企業はこのテクノロジーの可能性を認識しているため、予測期間中にその採用率が上昇する可能性があります。企業は自動機械学習(AutoML)ソリューションをサブスクリプションベースで販売しており、顧客がこのテクノロジーを簡単に使用できるようにしています。さらに、従量課金制で柔軟性も提供します。
  • 機械学習(ML)は多くのアプリケーションでますます使用されていますが、この成長を適切にサポートするには機械学習の専門家が不足しています。自動機械学習(AutoML)の目的は、機械学習をより使いやすくすることです。したがって、専門家はより多くの機械学習システムをデプロイできる必要があり、AutoMLを操作する場合に必要な専門知識は、MLを直接操作する場合よりも少なくなります。しかし、テクノロジーの導入はまだ浅く、市場の成長が抑制されています。
  • COVID-19のパンデミック後、企業がビジネスプロセスを自動化するためのインテリジェントソリューションの活用に向けて動き始めており、AIの導入が増加しています。この傾向は今後数年間続くと予想されており、組織プロセスにおけるAIの導入がさらに促進されます。

自動機械学習(AutoML)市場動向

BFSIは最大のエンドユーザー産業になる

  • 近年、銀行、金融サービス、保険(BFSI)業界では、業務効率を高め、消費者エクスペリエンスを向上させるために、人工知能(AI)と機械テクノロジーの採用が増えています。データへの注目が高まるにつれ、機械学習 BFSIアプリケーションの需要が高まっています。自動化された機械学習は、膨大なデータ、手頃な価格の処理能力、経済的なストレージを使用して、正確かつ迅速な結果を生み出すことができます。
  • また、機械学習(ML)を活用したソリューションにより、金融会社はインテリジェントなプロセスオートメーションを通じて反復的な業務を自動化し、企業の生産性を向上させることで肉体労働を置き換えることができます。予測された期間にわたって、例にはチャットボット、事務処理の自動化、従業員トレーニングのゲーミフィケーションなどが含まれます。機械学習は財務プロセスの自動化に使用されることが期待されています。
  • COVID-19のパンデミック後、金融機関はデジタルチャネルを通じて顧客にリーチし支援することへの関心が高まっています。チャットボット、口座開設と管理のサポート、技術支援など、さまざまなデジタルソリューションの導入が金融分野で急増しています。注目すべきことに、Posh.Tech、Spixii、その他多数のフィンテック企業が、銀行にとって重要な顧客対応機能を促進するように設計されたインテリジェントなチャットボットを提供しています。
  • リスク管理のプレッシャーが高まり、ガバナンスや規制要件が高まる中、銀行はサービスを強化してより良い顧客サービスを提供する必要があります。銀行詐欺事件の増加により、AIとMLの導入が増加すると予想されます。一部のフィンテックブランドでは、利用可能な顧客データを活用し、顧客のニーズがどのように変化するか、どの不正行為がシステムを攻撃する可能性が最も高いか、どのサービスが有益であることが判明するかを予測するために、複数のチャネルにわたるさまざまなアプリケーションでAIとMLをますます使用しています。

北米が大きな市場シェアを握る

  • 米国は、先進技術への連邦政府の戦略的投資によって促進され、世界中から集まる先見の明のある科学者や起業家、そして認められた調査機関の存在によって補完される強力なイノベーションエコシステムのおかげで、市場でかなりのシェアを保持すると予想されています。は自動機械学習(AutoML)の開発を推進してきました。
  • 州政府や地方自治体を含むさまざまな政府は、以前は紙に保存され、手作業で処理されていた膨大な量の国民データを扱っています。しかし、人工知能(AI)と機械学習テクノロジーにより、より高速かつ正確なデータ収集と処理方法が提供されるため、政府はより複雑で長期的な社会的および文化的問題に焦点を当てることができます。さらに、federatedMLの商用アプリケーションの増加により、AutoMLの需要がさらに高まることが予想されます。
  • カナダ政府によると、人工知能(AI)テクノロジーは、カナダ政府による国民へのサービス向上に大きな期待を寄せています。政府は、政府のプログラムやサービスにおける人工知能の使用を調査する際、明確な価値観、倫理、ルールが政府を導くことを保証します。
  • 米国がAutoMLの優位性を確立しようとしている一方で、カナダもそのような開発に向けて準備を進めています。たとえば、ePayPolicyは2023年 4月に、保険支払いおよび調整製品スイートに新たに追加されたPayables Connectを開始しました。 ePayの既存の統合および機械学習テクノロジーを活用して、支払期日の調整、作成、支払いを完全に自動化します。
  • カナダはまださまざまな業界に自動機械学習(AutoML)を導入する初期段階にありますが、金融セクターを自動化する必要性の高まりや学生の間での教育への関心の高まりなどのいくつかの要因が市場の成長を促進すると予想されています。
  • この地域のAutoML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、クリエイターは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。

自動機械学習(AutoML)業界の概要

世界の自動機械学習(AutoML)市場は適度な断片化を示しており、数多くのプレーヤーが市場の需要に応えています。競合の激化は新規参入者の流入によって促進されており、既存の参加者は顧客ベースを拡大するための戦略を考案するよう促されています。既存の市場関係者が最先端の製品の開発に努めるにつれて、このダイナミックな情勢もイノベーションを促進します。著名な業界リーダーには、Datarobot Inc.、Amazon Web Services Inc.、dotData Inc.、IBM Corporation、Dataikuなどがあります。

2023年 8月、DataRobotは、生成AIでコンセプトから価値への移行を促進するように設計されたプラットフォーム機能と応用 AIサービスで構成される新しい生成人工知能(AI)製品を導入しました。

2023年 8月、dotData Inc.は、次世代のノーコード MLOpsプラットフォームであるdotData Opsを開始しました。このプラットフォームは、データ、機能、予測パイプラインの効率的な導入と運用のための直感的なセルフサービス環境を提供することで、MLエンジニアを支援します。

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 市場力学

  • 市場促進要因
    • 効率的な不正検出ソリューションに対する需要の高まり
    • インテリジェントなビジネスプロセスに対する需要の増大
  • 市場抑制要因
    • 自動機械学習(AutoML)ツールの導入の遅れ
  • 業界のバリューチェーン分析
  • 業界の魅力- ポーターのファイブフォース分析
    • 新規参入業者の脅威
    • 買い手の交渉力
    • 供給企業の交渉力
    • 代替製品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係の激しさ
  • COVID-19の市場への影響の評価

第5章 市場セグメンテーション

  • ソリューション別
    • スタンドアロンまたはオンプレミス
    • クラウド
  • 自動化タイプ別
    • データ処理
    • 機能エンジニアリング
    • モデリング
    • 視覚化
  • エンドユーザー別
    • BFSI
    • 小売・eコマース
    • ヘルスケア
    • 製造
    • その他
  • 地域別
    • 北米
      • 米国
      • カナダ
    • 欧州
      • 英国
      • ドイツ
      • フランス
      • その他欧州
    • アジア太平洋
      • 中国
      • 日本
      • 韓国
      • その他アジア太平洋
    • 世界のその他の地域

第6章 競合情勢

  • 企業プロファイル
    • DataRobot Inc.
    • Amazon web services Inc.
    • dotData Inc.
    • IBM Corporation
    • Dataiku
    • SAS Institute Inc.
    • Microsoft Corporation
    • Google LLC(Alphabet Inc.)
    • H2O.ai
    • Aible Inc.

第7章 投資分析

第8章 市場の将来

目次
Product Code: 90609

The Automated Machine Learning Market size is estimated at USD 1.8 billion in 2024, and is expected to reach USD 11.12 billion by 2029, growing at a CAGR of 43.90% during the forecast period (2024-2029).

Automated Machine Learning - 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 key insights within data mining projects. These insights drive decision-making within applications and businesses, ideally impacting key growth metrics. Since it revolves around algorithms, models, and computational complexity, skilled professionals must develop these solutions.
  • Machine learning (ML) has become an essential component of many parts of the business. On the other hand, building high-performance machine learning applications necessitates highly specialized data scientists and domain experts. Automated machine learning (AutoML) aims to decrease data scientists' needs by allowing domain experts to automatically construct machine learning applications without considerable knowledge of statistics and machine learning.
  • The performance of automated machine learning has advanced due to data science and artificial intelligence improvements. Companies recognize the potential of this technology, and hence its adoption rate is likely to rise over the forecast period. Companies are selling automated machine learning solutions on a subscription basis, making it easier for customers to use this technology. Furthermore, it offers flexibility on a pay-as-you-go basis.
  • Machine learning (ML) is increasingly used in many applications, but there are insufficient machine learning experts to support this growth adequately. With automated machine learning (AutoML), the aim is to make machine learning easier to use. Therefore, experts should be able to deploy more machine learning systems, and less expertise would be needed to work with AutoML than when working with ML directly. However, the technology adoption is still shallow, restraining the market's growth.
  • The adoption of AI is witnessing an increase after the COVID-19 pandemic as companies move towards leveraging intelligent solutions for automating their business processes. This trend is expected to continue over the coming years, further driving the adoption of AI in organizational processes.

Automated Machine Learning (AutoML) Market Trends

BFSI to be the Largest End-user Industry

  • In recent years, artificial intelligence (AI) and machine technologies have been increasingly adopted in the banking, financial services, and insurance (BFSI) industry to enhance operational efficiency and improve the consumer experience. As data gain more attention, the demand for machine learning BFSI applications grows. Automated machine learning can produce accurate and rapid results with enormous data, affordable processing power, and economical storage.
  • Machine learning (ML)-powered solutions also enable finance firms to replace manual labor by automating repetitive operations through intelligent process automation, increasing corporate productivity. Over the predicted period, examples include chatbots, paperwork automation, and employee training gamification. Machine learning is expected to be used to automate financial processes.
  • Post-COVID-19 pandemic, financial institutions are showing a growing interest in reaching and assisting customers through digital channels. Various digital solutions, including chatbots, support for account opening and management, and technical assistance, have seen a surge in adoption within the financial sector. Notably, fintech companies like Posh.Tech, Spixii, and numerous others now provide intelligent chatbots designed to facilitate essential customer-facing functions for banks
  • Banks must enhance their services to offer better customer service with the rising pressure in managing risk and increasing governance and regulatory requirements. The rising number of bank fraud cases is expected to increase the adoption of AI and ML. Some fintech brands have been increasingly using AI and ML in various applications across multiple channels to leverage available client data and predict how customers' needs are evolving, which fraudulent activities have the highest possibility to attack a system, and what services will prove beneficial, among others.

North America to Hold Significant Market Share

  • The United States is expected to hold a substantial share in the market owing to the strong innovation ecosystem, fueled by strategic federal investments into advanced technology, complemented by the existence of visionary scientists and entrepreneurs coming together from across the world and recognized research institutions, which has driven the development of automated machine learning (AutoML).
  • Various governments, including state and local governments, handle enormous quantities of citizen data, which had earlier been stored on paper and processed manually. However, as artificial intelligence (AI) and machine learning technologies provide faster and more accurate data-gathering and processing methods, governments can focus on more complex and long-term social and cultural issues. Further, an increase in commercial applications for federatedML is further expected to drive demand for AutoML.
  • According to the Government of Canada, artificial intelligence (AI) technologies hold great promise for enhancing how the Canadian government serves its citizens. As the government investigates the use of artificial intelligence in government programs and services, it ensures that clear values, ethics, and rules guide it.
  • While the US is trying to establish AutoML supremacy, Canada is also gearing up for such developments. For instance, in April 2023, ePayPolicy launched Payables Connect, the new addition to its suite of insurance payment and reconciliation products. It leverages ePay's existing integration and machine learning technology to completely automate the reconciliation, creation, and payment of due payables.
  • Though Canada is still in the initial phase of deploying automated machine learning across various industries, some factors, including the rising need to automate the financial sector and the emerging educational interest among students, are expected to drive market growth.
  • The region's AutoML marketplace is changing due to the cloud, and serverless computing allows creators to get ML applications up and running quickly.

Automated Machine Learning (AutoML) Industry Overview

The global automated machine learning market exhibits moderate fragmentation, with numerous players meeting market demands. Intensifying competition is driven by the influx of new entrants, prompting existing participants to devise strategies for expanding their customer base. This dynamic landscape also spurs innovation as existing market players strive to develop cutting-edge products. Notable industry leaders include Datarobot Inc., Amazon Web Services Inc., dotData Inc., IBM Corporation, and Dataiku.

In August 2023, DataRobot introduced a new generative artificial intelligence (AI) offering comprising platform capabilities and applied AI services designed to expedite the journey from concept to value with generative AI.

In August 2023, dotData Inc. launched dotData Ops, a next-generation no-code MLOps platform. This platform empowers ML engineers by delivering an intuitive, self-service environment for the efficient deployment and operationalization of data, feature, and prediction pipelines.

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 DYNAMICS

  • 4.1 Market Drivers
    • 4.1.1 Increasing Demand for Efficient Fraud Detection Solutions
    • 4.1.2 Growing Demand for Intelligent Business Processes
  • 4.2 Market Restraints
    • 4.2.1 Slow Adoption of Automated Machine Learning Tools
  • 4.3 Industry Value Chain Analysis
  • 4.4 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
    • 4.4.1 Threat of New Entrants
    • 4.4.2 Bargaining Power of Buyers
    • 4.4.3 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.4.4 Threat of Substitute Products
    • 4.4.5 Intensity of Competitive Rivalry
  • 4.5 Assessment of the Impact of COVID-19 on the Market

5 MARKET SEGMENTATION

  • 5.1 By Solution
    • 5.1.1 Standalone or On-Premise
    • 5.1.2 Cloud
  • 5.2 By Automation Type
    • 5.2.1 Data Processing
    • 5.2.2 Feature Engineering
    • 5.2.3 Modeling
    • 5.2.4 Visualization
  • 5.3 By End Users
    • 5.3.1 BFSI
    • 5.3.2 Retail and E-Commerce
    • 5.3.3 Healthcare
    • 5.3.4 Manufacturing
    • 5.3.5 Other End Users
  • 5.4 By Geography
    • 5.4.1 North America
      • 5.4.1.1 United States
      • 5.4.1.2 Canada
    • 5.4.2 Europe
      • 5.4.2.1 United Kingdom
      • 5.4.2.2 Germany
      • 5.4.2.3 France
      • 5.4.2.4 Rest of Europe
    • 5.4.3 Asia-Pacific
      • 5.4.3.1 China
      • 5.4.3.2 Japan
      • 5.4.3.3 South Korea
      • 5.4.3.4 Rest of Asia-Pacific
    • 5.4.4 Rest of the World

6 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 6.1 Company Profiles*
    • 6.1.1 DataRobot Inc.
    • 6.1.2 Amazon web services Inc.
    • 6.1.3 dotData Inc.
    • 6.1.4 IBM Corporation
    • 6.1.5 Dataiku
    • 6.1.6 SAS Institute Inc.
    • 6.1.7 Microsoft Corporation
    • 6.1.8 Google LLC (Alphabet Inc.)
    • 6.1.9 H2O.ai
    • 6.1.10 Aible Inc.

7 INVESTMENT ANALYSIS

8 FUTURE OF THE MARKET