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市場調査レポート
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1548877

サービスとしての機械学習（MLaaS）：市場シェア分析、産業動向・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 140 Pages | 納期: 2～3営業日

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サービスとしての機械学習（MLaaS）：市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測（2024年～2029年）
出版日: 2024年09月02日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 140 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

サービスとしての機械学習市場規模は2024年に337億5,000万米ドルと推定され、2029年には1,545億9,000万米ドルに達すると予測され、予測期間中（2024-2029年）のCAGRは35.58%で成長する見込みです。

Machine Learning As A Service（MLaaS）-Market

サービスとしての機械学習市場は、企業におけるクラウドベースのサービス、IoT、自動化の採用の拡大、インテリジェントアプリケーションの市場投入までの時間短縮に対する企業のニーズの高まり、意思決定の強化、プロセスの自動化、イノベーション推進のニーズの高まりと相まって消費者行動を理解する必要性の高まりにより、急速に進化しています。

主なハイライト

  • MLaaSモデルは、ユーザーがデータ可視化、API、顔認識、自然言語処理、予測分析、ディープラーニングなど、さまざまなビジネスニーズに焦点を当てた多種多様なツールから選択できるオプションを持っており、市場を独占する態勢を整えています。データサイエンスと人工知能の進歩は、機械学習のパフォーマンスを加速させています。企業はこの技術の可能性をますます認識するようになっており、予測期間中にMLaaSの採用率が上昇すると予測されています。
  • さらに、MLaaSは、企業が社内の専門知識を必要とせずに機械学習の可能性を活用できるようにするため、イノベーションと競争優位性を促進する貴重なツールとなっています。さらに、世界中の企業がリアルタイムのシナリオで機械学習の予測能力を活用しようとしているため、意思決定の改善、プロセスの自動化、ユーザーエクスペリエンスの向上を目指す企業の間で、MLaaSプラットフォームに対する需要が急速に拡大すると分析されています。
  • サービスとしての機械学習（MLaaS）は、クラウド・コンピューティングの中でも極めて重要な機能です。データの可視化やAPIから、顔認識、NLP、予測分析、ディープラーニングに至るまで、MLaaSにはさまざまなツールがあり、業務の強化を目指す企業にとって包括的なソリューションとして際立っています。クラウドサービスが急速に拡大し、ビジネスがクラウドプラットフォームに移行しつつあることは、MLaaSが有望な軌道にあることを裏付けています。
  • 機械学習（ML）テクノロジーは、新たな攻撃手法として注目されています。ヘルスケア、金融、モバイル機器、自動車システム、ホームセキュリティなど、MLが日常業務にさらに組み込まれるにつれ、必然的にサイバー攻撃者の格好の標的になります。
  • パンデミック後、企業全体のクラウドサービスへの支出は大幅な伸びを示しており、エンドユーザー部門におけるMLaaSプラットフォームの採用を後押ししていると分析されています。例えば、Flexera SoftwareのState of the Cloud Report 2024によると、2024年後半までに、企業の回答者の17%が、年間パブリッククラウドへの支出は600万米ドル超から1,200万米ドルに及ぶと報告しています。さらに、2024年後半までに、企業の回答者の10％が、パブリッククラウドへの年間支出額が6,000万米ドルを超えると回答しています。さらに、企業回答者の14％が、年間パブリッククラウド支出額は1,200万米ドルから2,400万米ドルの間であると回答しています。

サービスとしての機械学習（MLaaS）市場動向

最も急成長するエンドユーザーはヘルスケア

  • 機械学習技術の応用は、ここ数年で大きなペースで拡大しています。世界中のヘルスケア機関は、膨大な量の患者データを分析してパターンを特定し、病気の診断、創薬、個別化された治療計画についてより正確な予測を行うために、機械学習技術を必要としています。こうした要因から、機械学習ツールやリソースをコスト効率よく利用したいというニーズが、ヘルスケア分野におけるMLaaSプラットフォームの需要を押し上げています。
  • MLaaSの需要は、スタッフのスケジュールを効果的に管理するために、ヘルスケア組織で大きな牽引力となっています。サービスとしての機械学習（MLaaS）は、高度なスケジューリングアルゴリズムをヘルスケア組織に装備します。これらのアルゴリズムは、広範な履歴データを分析するように設計されており、将来の人員配置要件の正確な予測を可能にします。さらに、ヘルスケア組織にMLaaSを採用することで、これらの複雑なアルゴリズムを社内で開発する必要がなくなり、時間とリソースを節約できます。
  • 2023年7月、アマゾン・ウェブ・サービス社（AWS）は、HIPAA適格サービスであるAWS HealthScribeを発表しました。このサービスは、ヘルスケアソフトウェアプロバイダーが音声認識とジェネレーティブAIを活用した臨床アプリケーションを作成できるようにするものです。その目的は、臨床文書の作成を自動化することで、臨床医のワークフローを合理化することです。Amazon Bedrockが支援するAWS HealthScribeは、ヘルスケア・ソフトウェア・プロバイダー向けにジェネレーティブAI機能の統合を簡素化します。
  • 主な発展として、一般医療と整形外科の2つの主要な医療分野にこの機能を提供しており、プロバイダーが複雑な機械学習インフラを扱ったり、独自の大規模言語モデル（LLM）を開発したりする必要性を排除しています。こうした市場開拓は、市場の成長をさらに後押しします。
  • 用途別では、NLP、コンピュータビジョン、センチメント分析などの他のアプリケーションが、ヘルスケア分野で大きな牽引力を獲得すると分析されています。例えば、MLaaSプラットフォームはコンピュータビジョン機能を提供し、X線、CTスキャン、MRI、マンモグラムの不規則性を発見し、ヘルスケアプロバイダーが病気を診断するのに役立ちます。さらに、MLaaSプラットフォームは、患者の感情や気分、満足度を効果的に測定できるセンチメント分析サービスも提供できます。
  • したがって、ヘルスケア分野でのMLaaSプラットフォームの採用は、ヘルスケアプロバイダーが効果的に病気を診断し、患者の健康を監視し、創薬を支援し、患者のケアを強化するためにパーソナライズされた治療を提供することによって、ヘルスケア分野に革命をもたらすと分析されています。
  • さらに、IoT、特に医療用IoTデバイスの利用拡大や、世界中のヘルスケア組織におけるクラウドベースのサービスの採用拡大が、予測期間中のヘルスケア分野におけるMLaaS市場の成長をさらに後押しします。
  • 企業におけるIoT導入の増加により、IoTデバイスから生成される膨大なデータから意味のある洞察を効果的に抽出する必要性が高まっています。この需要は、データマイニングをますます形成し、革新的なビジネスソリューションの作成を可能にするMLaaS（Machine Learning as a Service）の急成長を後押ししています。例えば、GSMAのデータによると、世界の企業向けモノのインターネット（IoT）接続数は、2030年までに240億に達すると予測されています。

北米が最大の市場シェアを占める

  • 北米は、先進技術への連邦政府の戦略的投資に後押しされ、世界的に有名な研究機関から集まった先見性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・エコシステムにより、MLaaSの開発を推進し、市場で大きなシェアを占めると予想されます。
  • 例えば、2023年5月、米国国立科学財団（NSF）は、高等教育機関、他の連邦政府機関、その他の利害関係者と共同で、7つの国立人工知能研究機関（AI）を新設するために1億4,000万米ドルを投資すると発表しました。この投資を通じて、政府はAIシステムや技術を促進し、米国における多様なAI人材を育成することで、AI関連の機会やリスクに対する結束したアプローチを進めることを目指しています。地域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もたらすと期待されます。
  • さらに、2024年3月、インテルは拡張・アップグレード構想に1,000億米ドルの大規模投資を発表しました。この構想には、米国4州における新しい製造工場の設立と、連邦政府の財政支援による現在の施設の強化が含まれます。米国政府は195億米ドルの連邦補助金と250億米ドルの税制優遇策を投入し、インテルの事業拡大を後押しします。さらに、インテルは今後5年以内にオハイオ州コロンバス近郊に「世界最大のAIチップ製造拠点」を建設する予定です。このようなAIへの取り組みは、同地域における研究市場の需要をさらに押し上げる可能性があります。
  • 同地域では、5G、IoT、コネクテッドデバイスの著しい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、新しいユースケース、サービス要件を通じて、増え続ける複雑性を効率的に管理する必要があります。このため、従来のネットワークやサービスの管理アプローチはもはや持続不可能となり、MLaaSソリューションが推進されると予想されます。GSMAによると、北米の消費者向けおよび産業向けIoT接続の総数は、2025年までに54億に増加すると予測されています。

サービスとしての機械学習（MLaaS）業界の概要

MLaaS市場は、Microsoft Corporation、IBM Corporation、Google LLC（Alphabet Inc.）、SAS Institute Inc.、Fair Isaac Corporation（FICO）などの主要企業が存在し、非常に断片化されています。同市場の企業は、製品ラインナップを強化し、持続可能な競争優位性を獲得するために、提携や買収などの戦略を採用しています。

  • 2024年5月- 著名なテクノロジー・サービスおよびコンサルティング企業であるウィプロは、マイクロソフトと提携し、金融部門向けに調整されたコグニティブ・アシスタント3種を発表しました。これには、Wipro GenAI Investor Intelligence、Wipro GenAI Investor Onboarding、Wipro GenAI Loan Originationが含まれます。Azure OpenAIを活用するコグニティブ・アシスタントは、現在のデジタルおよびモバイル・プラットフォームとシームレスに統合するように設計されています。この統合は、金融の専門家とその顧客に統一された使いやすい情報ハブを提供します。
  • 2024年3月-Hewlett Packard Enterpriseは、AIOpsネットワーク管理機能の拡張を発表しました。この機能拡張には、複数のGenerative AI（GenAI）ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）をHPE Aruba Networking Centralに統合することが含まれます。このクラウドネイティブなネットワーク管理ソリューションは、HPE GreenLake Cloud Platform上でHPEが提供するサービスの一部です。これらの機能強化は、ユーザーエクスペリエンスと運用効率の向上を主な目的としており、特に検索レスポンスタイム、正確性、データプライバシーに重点を置いています。

その他の特典

  • エクセル形式の市場予測（ME）シート
  • 3ヶ月間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
  • 業界の魅力度-ポーターのファイブフォース分析
    • 供給企業の交渉力
    • 買い手の交渉力
    • 新規参入業者の脅威
    • 代替品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係の強さ
  • 業界バリューチェーン分析
  • COVID-19の市場への影響評価

第5章 市場力学

  • 市場促進要因
    • IoTと自動化の採用増加
    • クラウドベースのサービス採用の増加
  • 市場抑制要因
    • プライバシーとデータセキュリティへの懸念
    • 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

  • 用途別
    • マーケティングと広告
    • 予知保全
    • 自動ネットワーク管理
    • 不正検知とリスク分析
    • その他の用途
  • 組織規模別
    • 中小企業
    • 大企業
  • エンドユーザー別
    • ITおよび電気通信
    • 自動車
    • ヘルスケア
    • 航空宇宙・防衛
    • 小売
    • 政府機関
    • BFSI
    • その他エンドユーザー
  • 地域別
    • 北米
    • 欧州
    • アジア
    • オーストラリア・ニュージーランド
    • ラテンアメリカ
    • 中東・アフリカ

第7章 競合情勢

  • 企業プロファイル
    • Microsoft Corporation
    • IBM Corporation
    • Google LLC（Alphabet Inc.）
    • SAS Institute Inc.
    • Fair Isaac Corporation（FICO）
    • Hewlett Packard Enterprise Company
    • Yottamine Analytics LLC
    • Amazon Web Services Inc.（Amazon.Com, 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 33.75 billion in 2024, and is expected to reach USD 154.59 billion by 2029, growing at a CAGR of 35.58% during the forecast period (2024-2029).

Machine Learning As A Service (MLaaS) - Market

The Machine Learning as a Service market is evolving rapidly owing to the growing adoption of cloud-based services, IoT, and automation in businesses, the growing need among businesses for accelerated time to market for intelligent applications, the rising need to understand consumer behavior coupled with the growing need to enhance decision-making, automate processes, and drive innovation.

Key Highlights

  • MLaaS model is poised to dominate the market, with users having the option to choose from a wide variety of tools such as data visualization, APIs, face recognition, natural language processing, predictive analytics, and deep learning focused on different business needs. Advancements in data science and artificial intelligence have propelled the pace of machine learning's performance. Companies are increasingly recognizing the technology's potential, indicating a projected uptick in adoption rates of MLaaS over the forecast period.
  • Moreover, MLaaS empowers businesses to leverage the potential of machine learning without the need for extensive in-house expertise, thus making it a valuable tool in fostering innovation and competitive advantage. Further, as businesses worldwide seek to leverage the predictive capabilities of machine learning in real-time scenarios, the demand for MLaaS platforms is analyzed to grow at a rapid pace among businesses to improve decision-making, automate processes, and enhance user experiences.
  • Machine learning-as-a-service (MLaaS) is a pivotal feature within cloud computing offerings. With its array of tools, from data visualization and APIs to facial recognition, NLP, predictive analysis, and deep learning, MLaaS stands out as a comprehensive solution for businesses seeking to enhance their operations. The rapid expansion of cloud services and businesses increasingly transitioning to cloud platforms underscores a promising trajectory for MLaaS.
  • Machine learning (ML) technology introduces a novel attack surface, garnering significant research attention. As ML integrates further into daily operations, spanning healthcare, finance, mobile devices, automotive systems, and home security, it inevitably becomes a prime target for cyber attackers.
  • Post-pandemic, the spending on cloud services across enterprises is witnessing significant growth, which is analyzed to bolster the adoption of MLaaS platforms in the end-user sectors. For instance, according to Flexera Software's State of the Cloud Report 2024, by late 2024, 17% of enterprise respondents reported annual public cloud expenditures ranging from over USD 6 million to USD 12 million. Furthermore, by late 2024, 10% of enterprise respondents reported annual public cloud expenditures of more than USD 60 million. Moreover, 14% of enterprise respondents reported annual public cloud expenditures between USD 12 million and USD 24 million.

Machine Learning As A Service (MLaaS) Market Trends

Healthcare to be the Fastest Growing End User

  • The application of machine learning technology has been expanding at a significant pace in the past few years. Healthcare organizations worldwide are demanding machine learning technology to analyze vast amounts of patient data to identify patterns and make more accurate predictions about disease diagnosis, drug discovery, and personalized treatment plans. Due to these factors, the need to access machine learning tools and resources cost-effectively has driven the demand for MLaaS platforms in the healthcare sector.
  • The demand for MLaaS is gaining significant traction in healthcare organizations to manage staff schedules effectively. Machine Learning as a Service (MLaaS) equips healthcare organizations with advanced scheduling algorithms. These algorithms are designed to analyze extensive historical data, enabling precise predictions of future staffing requirements. Further, the adoption of MLaaS in healthcare organizations eliminates the need to develop these complex algorithms in-house, saving them time and resources.
  • In July 2023, Amazon Web Services Inc. (AWS) unveiled AWS HealthScribe, a HIPAA-eligible service. This service equips healthcare software providers to create clinical applications that leverage speech recognition and generative AI. The goal is to streamline clinicians' workflows by automating the generation of clinical documentation. AWS HealthScribe, backed by Amazon Bedrock, simplifies the integration of generative AI features for healthcare software providers.
  • Notably, it offers this functionality for two key medical specialties-general medicine and orthopedics-eliminating the need for providers to handle the complex machine-learning infrastructure or develop their own large language models (LLMs). Such developments further support the market growth.
  • By application other applications such as NLP, computer vision, and sentiment analysis are analyzed to gain significant traction in the healthcare sector. For instance, MLaaS platforms offer computer vision capabilities, spotting irregularities in X-rays, CT scans, MRIs, and mammograms, thus helping healthcare providers in diagnosing diseases. Furthermore, MLaaS platforms can also offer sentiment analysis services that can effectively measure patients' emotions, moods, or satisfaction levels.
  • Therefore, the adoption of MLaaS platforms in the healthcare sector is analyzed to revolutionize the healthcare sector by helping healthcare providers to effectively diagnose diseases, monitor patients' health, drug discovery, and offer personalized treatment to enhance patient care.
  • Additionally, the expanding use of IoT, notably medical IoT devices, and the growing adoption of cloud-based services in healthcare organizations worldwide will further bolster the growth of the MLaaS market in the healthcare sector over the forecast period.
  • The increasing adoption of IoT in businesses fuels a heightened need to effectively extract meaningful insights from the vast data generated by IoT devices. This demand is propelling the rapid growth of Machine Learning as a Service (MLaaS), which is increasingly shaping data mining and enabling the creation of innovative business solutions. For instance, according to the data from GSMA, the number of enterprise Internet of Things (IoT) connections worldwide is forecasted to reach 24 billion by 2030.

North America Holds Largest Market Share

  • North America is expected to hold a significant share of the market owing to its robust innovation ecosystem, fueled by strategic federal investments into advanced technology and 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 US National Science Foundation (NSF), in collaboration with higher education institutions, other federal agencies, and other stakeholders, announced an investment of 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 are expected to create new growth opportunities for the market studied.
  • In addition, in March 2024, Intel announced a significant USD 100 billion investment in an expansion and upgrade initiative. This initiative includes establishing new manufacturing plants in four US states and enhancing current facilities, bolstered by the federal government's financial backing. The US government committed USD 19.5 billion in federal grants and an additional USD 25 billion in tax incentives to bolster Intel's expansion. Furthermore, Intel plans to construct "the world's largest AI chip manufacturing site" near Columbus, Ohio, within the next five years. Such initiatives in AI may further propel the studied market demand in the region.
  • 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. According to GSMA, North America's total number of consumer and industrial IoT connections is forecast to grow to 5.4 billion by 2025.

Machine Learning As A Service (MLaaS) Industry Overview

The MLaaS market is highly fragmented, with the presence of major players like Microsoft Corporation, IBM Corporation, Google LLC (Alphabet Inc.), SAS Institute Inc., and Fair Isaac Corporation (FICO). Players in the market are adopting strategies such as partnerships and acquisitions to enhance their product offerings and gain sustainable competitive advantage.

  • May 2024 - Wipro, a prominent technology services and consulting firm, partnered with Microsoft to launch a trio of cognitive assistants tailored for the financial sector. It includes Wipro GenAI Investor Intelligence, Wipro GenAI Investor Onboarding, and Wipro GenAI Loan Origination. The cognitive assistants leveraging Azure OpenAI are designed to merge with current digital and mobile platforms seamlessly. This integration offers a unified and user-friendly information hub for financial professionals and their clientele.
  • March 2024 - Hewlett Packard Enterprise unveiled an expansion of its AIOps network management capabilities. This enhancement involves the integration of multiple Generative AI (GenAI) Large Language Models (LLMs) into HPE Aruba Networking Central. This cloud-native network management solution is part of HPE's offerings on the HPE GreenLake Cloud Platform. These enhancements primarily aim to elevate user experience and operational efficiency, with a specific emphasis on search response times, accuracy, and data privacy.

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 Suppliers
    • 4.2.2 Bargaining Power of Buyers
    • 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 COVID-19 Impact 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 By 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
  • 6.2 By Organization Size
    • 6.2.1 Small and Medium Enterprises
    • 6.2.2 Large Enterprises
  • 6.3 By 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
  • 6.4 By Geography
    • 6.4.1 North America
    • 6.4.2 Europe
    • 6.4.3 Asia
    • 6.4.4 Australia and New Zealand
    • 6.4.5 Latin America
    • 6.4.6 Middle East and Africa

7 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 7.1 Company Profiles
    • 7.1.1 Microsoft Corporation
    • 7.1.2 IBM Corporation
    • 7.1.3 Google LLC (Alphabet Inc.)
    • 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. (Amazon.Com, 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