機械学習運用（MLOps）：世界市場シェアとランキング、総売上高および需要予測2025-2031年

機械学習運用（MLOps）の世界市場規模は、2024年に19億7,600万米ドルと推定され、2025年から2031年の予測期間においてCAGR 38.3％で拡大し、2031年までに225億1,700万米ドルに達すると予測されています。

機械学習運用（MLOps）とは、機械学習モデルの開発と運用を緊密に統合する一連の実践手法、ツール、プロセスを指します。これは従来のソフトウェア開発におけるDevOpsの理念を機械学習領域に導入し、データサイエンティスト、エンジニア、運用チーム間の連携障壁を取り除くことを目的としています。これにより、データ準備、モデルトレーニング、モデル評価、モデルデプロイメントからモデル監視・保守に至る機械学習ライフサイクル全体の自動化と効率的な管理が可能となります。MLOpsを通じて、企業は機械学習モデルの実験段階から本番環境への移行を加速させ、モデルが実運用環境で安定して稼働し、継続的に最適化されることを保証し、最終的にビジネスに大きな価値を創出することが可能となります。

現在、MLOps市場は急速な発展を遂げております。世界中の産業におけるデジタルトランスフォーメーションの加速と、人工知能および機械学習技術の応用拡大に伴い、MLOpsの重要性はますます顕著になっております。

市場には以下の特徴が見られます：

幅広い応用分野：金融分野では、銀行や保険会社がリスク評価モデルの最適化や不正検知効率の向上に活用。医療分野では疾病予測や医療画像診断の支援に活用。小売分野では精密マーケティングや在庫管理の最適化に活用。製造業では品質管理の強化や設備故障予測に活用されています。各業界におけるMLOpsの積極的な探求と応用が、市場規模の継続的な拡大を牽引しています。

競合情勢が次第に形成されつつあります：市場では、AWS、Google Cloud、Microsoft Azureといった大手クラウドコンピューティングプロバイダーが、強固なクラウドインフラと豊富なAIサービスエコシステムを活かしMLOps分野に参入しています。DataRobotやH2O.aiといった機械学習プラットフォーム専門企業は、MLOpsソリューションにおける深い技術的専門性を有しています。同時に、新興スタートアップ企業が次々と登場し、革新的な技術と独自のサービスモデルでニッチ市場において差別化を図っています。全体的な競合情勢はますます多様化しており、各社は製品革新、戦略的提携、合併・買収を通じて市場シェアを争っています。

多様な需要要因：一方で、企業は機械学習プロジェクト開発の効率化とモデル導入時間の短縮を急務としております。従来の機械学習プロジェクトでは、開発サイクルの長期化、モデル導入の困難さ、高い保守コストといった課題が頻発しておりました。MLOpsはこれらの課題を効果的に解決する自動化プロセスと標準化されたツールを提供します。他方、データ量の爆発的増加とモデルの複雑化に伴い、企業はモデルライフサイクル全体を管理し、モデル性能の信頼性と安定性を確保するためのより専門的な技術的手段を必要としています。さらに、部門横断的な連携の必要性から、データサイエンスチームとIT運用チーム間のコミュニケーション障壁を打破し、効率的な協業を実現するためにMLOpsの導入が進められています。

動向

クラウドネイティブ技術との深い統合：今後、MLOpsはクラウドネイティブ技術とより緊密に統合されていくでしょう。クラウドネイティブアーキテクチャ（コンテナ化技術であるDockerやKubernetesなどのコンテナオーケストレーションツールなど）は、MLOpsに効率的なリソース管理、柔軟なデプロイ方法、堅牢なスケーラビリティを提供します。クラウドネイティブ技術を活用することで、企業は異なるクラウド環境やハイブリッドクラウド環境間での機械学習モデルの迅速なデプロイや移行を容易に実現でき、インフラ管理コストを大幅に削減しながら、システム全体の耐障害性と信頼性を高めることが可能となります。

継続的な自動化の高度化：自動化はMLOpsの中核的な発展方向の一つです。データ収集・クリーニング・ラベリングから、モデルトレーニング・チューニング・評価、さらにはモデルデプロイとモニタリングに至るまで、各工程でより高度な自動化が実現されます。例えば自動機械学習（AutoML）技術はさらに発展し、最適なアルゴリズムやパラメータ設定、データ前処理手法の自動選択を可能にすることで、手動介入を大幅に削減し、機械学習プロジェクトの開発効率を向上させます。同時に、イベント駆動型の自動プロセスによりモデル性能をリアルタイムで監視します。モデル性能が期待値から逸脱した場合やデータ分布が変化した場合、システムは自動的にモデルの再学習や調整をトリガーし、モデルが最適な性能を維持するよう保証します。

モデルの解釈可能性とコンプライアンスへの重点化：機械学習モデルが金融、医療、法務などの重要なビジネス領域で広く採用されるにつれ、モデルの解釈可能性とコンプライアンスが重要な関心事となっています。将来のMLOpsプラットフォームは、より多くの説明可能性ツールを統合し、ユーザーがモデルの意思決定プロセスと出力結果を理解できるよう支援することで、モデルへの信頼性を高めます。さらに、データプライバシー保護と規制コンプライアンスの観点から、MLOpsはより包括的なソリューションを提供し、企業が欧州連合の一般データ保護規則（GDPR）などの関連法令を厳格に遵守しながら機械学習技術を利用できるよう支援します。

エッジMLOpsの台頭：IoTデバイスの普及とリアルタイムデータ分析・処理の需要増加に伴い、機械学習分野においてエッジコンピューティングが注目を集めています。エッジMLOpsは、機械学習モデルの展開と運用をクラウドからエッジデバイスへ拡張し、ローカルでの迅速なデータ処理と意思決定を実現することを目的としています。これにより、データ伝送の遅延やネットワーク帯域幅の消費を削減できるだけでなく、データセキュリティとプライバシーの強化も図れます。今後、エッジMLOpsはMLOps市場における重要な成長領域となり、様々な業界におけるエッジシナリオでの機械学習の多様な応用ニーズに応えるため、関連技術や製品が継続的に登場していくでしょう。

本レポートは、機械学習運用（MLOps）の世界市場について、総売上高、主要企業の市場シェアと順位に焦点を当て、地域・国別、タイプ別、アプリケーション別の機械学習運用（MLOps）分析を包括的に提示することを目的としています。

機械学習運用（MLOps）市場の規模、推定・予測は、2024年を基準年として売上収益で提示され、2020年から2031年までの期間における過去データと予測データが含まれます。定量的および定性的分析の両方を用いて、読者の皆様がビジネス/成長戦略を策定し、市場の競争状況を評価し、現在のマーケットプレースにおける自社の位置付けを分析し、機械学習運用（MLOps）に関する情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うことを支援します。

市場セグメンテーション

企業別

• IBM
• DataRobot
• SAS
• Microsoft
• Amazon
• Google
• Dataiku
• Databricks
• HPE
• Lguazio
• ClearML
• Modzy
• Comet
• Cloudera
• Paperpace
• Valohai

タイプ別セグメント

• オンプレミス
• クラウド
• その他

用途別セグメント

• BFSI
• 医療
• 小売
• 製造業
• 公共部門
• その他

地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • 韓国
  • 東南アジア
  • インド
  • オーストラリア
  • その他アジア太平洋地域
• 欧州
  • ドイツ
  • フランス
  • 英国
  • イタリア
  • オランダ
  • 北欧諸国
  • その他欧州
• ラテンアメリカ
  • メキシコ
  • ブラジル
  • その他ラテンアメリカ
• 中東・アフリカ
  • トルコ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • その他中東・アフリカ