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市場調査レポート
商品コード
1284265

自動機械学習（AutoML）市場の2028年までの予測- 提供内容別（プラットフォームとサービス）、展開タイプ別（クラウドとオンプレミス）、自動化タイプ別、企業規模別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Automated Machine Learning (AutoML) Market Forecasts to 2028 - Global Analysis By Offering (Platform and Service), Deployment Type (Cloud and On-Premises), Automation Type, Enterprise Size, Application, End User and By Geography

出版日
ページ情報
英文 175+ Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=146.82円
自動機械学習（AutoML）市場の2028年までの予測- 提供内容別（プラットフォームとサービス）、展開タイプ別（クラウドとオンプレミス）、自動化タイプ別、企業規模別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析
出版日: 2023年06月01日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 175+ Pages
納期: 2～3営業日
GIIご利用のメリット
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  • 概要
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  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、世界の自動機械学習（AutoML）市場は、2022年に8億2,000万米ドルを占め、予測期間中に44.8%のCAGRで成長し、2028年には75億8,000万米ドルに達すると予想されています。

自動機械学習（AutoML）とは、機械学習のライフサイクルのうち、より複雑なステップや基本的なステップを自動化するプロセスです。これにより、理論的な背景や機械学習に関する事前の専門知識がなくても、AIの開発に携わることが容易になります。これは、初心者と上級のAI実践者の両方にメリットがあります。ユーザーは、トレーニングアルゴリズムにデータをアップロードし、特定の問題に対して適切なニューラルネットワークの設計をシステムが自動的に選択することができます。効率性、拡張性、そして繰り返されるミスの排除は、すべてAutoMLによって促進されます。

オライリーの調査によると、自動機械学習ツールを使用していると答えた回答者はわずか20%で、48%はこの技術を聞いたことがないと回答しています。

市場力学：

促進要因

ユーザーフレンドリーな機械学習ソフトウェアの成長

専門家レベルの機械学習知識は高い需要があるにもかかわらず、不足しています。これは、有能な応募者の数が空席の数よりもかなり多いという事実にも表れています。AutoMLは、専門家以外には不可能な手続きを自動化することで、このギャップを埋めようとするものです。AutoMLは、わかりやすいインターフェースを持つユーザーフレンドリーな機械学習プログラムであるため、基本的な技術知識を持つ人や学習者であれば誰でも利用することができます。

抑制要因

熟練した専門知識の不足

AutoMLのプラットフォームでは、プログラミング、データサイエンス、機械学習に関する確かなバックグラウンドを持つユーザーが求められます。AutoMLモデルの作成、実装、管理に必要なスキルを見つけることは、企業にとって課題となっています。AutoMLプラットフォームを使用する人は、常にスキルを向上させ、業界の最新動向を把握しておく必要があります。有能な人材が不足しているため、企業は競合他社との厳しい競争にさらされています。データマネジメント、データビジュアライゼーション、クラウドコンピューティングの各分野におけるスキルの不足が、市場の拡大を妨げています。

機会

業務効率の向上とコスト削減

機械学習の普及により、企業のコスト削減が進んでいます。企業は、AutoMLソリューションを採用することで、高価なインフラへの投資や専門家の雇用にかかる費用を削減することができます。また、AIソリューションの開発・導入が迅速に行えるようになったことで、業務効率が向上し、意思決定が強化されています。機械学習の民主化により、企業は提供するサービスを拡大し、新しい市場を開拓することができ、利益と市場シェアを拡大することができます。

脅威

AutoMLに関する認知度の低さ

AutoMLは精度、拡張性、効率性の向上など多くのメリットがあるにもかかわらず、多くの企業が導入に躊躇しています。AutoMLの利点と、それがビジネスにもたらす可能性のある効果は、多くの企業幹部や意思決定者に知られていないのかもしれません。自動機械学習（AutoML）ソリューションの普及が進んでいないことが、市場拡大の大きな障壁となっています。

COVID-19の影響：

組織は、COVID-19の発生時に、企業プロセスを自動化するためにインテリジェントなソリューションにより依存しています。COVID-19のインスタンスを特定する手法に利用されています。ウイルス薬の開発だけでなく、診断、予後評価、流行予測の分野でも優れています。COVID-19に感染しても生存できる可能性を推定する機械学習（ML）モデルを多数開発し、自動機械学習（autoML）を用いて比較し、トップモデルを決定しました。医師が病院で患者を層別化する際に役立つツールに発展しました。

予測期間中、データ処理分野が最大となる見込み

データ処理分野は、有利な成長を遂げると推定されています。データの問題を発見し修正するプロセスは、autoMLによって自動化することができます。これには、欠番の発見、データの書式問題の修正、外れ値の除去などが含まれます。正規化や標準化など、データに自動的に適用できる手法も含まれます。データをより適切な形式に変換することで、ミスや矛盾が発生する可能性が低くなります。手作業でデータを処理するよりも、時間と労力がかからないです。

予測期間中、クラウドセグメントが最も高いCAGRを示すと予想されます。

インターネット接続の増加により、クラウドセグメントは予測期間中に最も速いCAGRの成長を遂げると予測されています。クラウドベースのAutoMLシステムは、より高い拡張性と柔軟性を提供します。作業量やデータ量が変化しても、必要に応じて簡単にスケールアップやスケールダウンを行うことができます。また、料金体系も従量課金制を採用していることが多く、ワークロードが変動するビジネスではより経済的です。初期投資の必要がなく、適正な価格で完全な機能を提供することができます。

最もシェアの大きい地域

予測期間中、北米が最大の市場シェアを占めると予測されています。これは、自動機械学習市場の成長と開拓に大きく貢献しています。米国は、この地域で最も発展した国の一つです。米国では、AutoML産業が急速に拡大しており、複数の大手企業が、完全自動化プラットフォームからデータ科学者の機械学習モデル作成を支援するツールまで、さまざまな製品およびサービスを提供しています。米国では、特にヘルスケア、銀行、小売などの分野で、AutoMLソリューションの利用が大幅に増加しています。

CAGRが最も高い地域：

アジア太平洋地域は、技術的進歩が進んでいるため、予測期間中に最も高いCAGRを示すと予測されています。APAC諸国は、ITアウトソーシングの最も好ましい目的地です。急速な経済成長、ITインフラへの投資の増加、革新的な技術の導入の増加、AI技術の進歩に向けた政府の取り組みの拡大などが、この地域の市場成長の要因であると考えられます。

主な発展：

2023年2月、IBMはStepZenの技術を自社のポートフォリオに統合し、APIとデータソースの構築、接続、管理のためのエンドツーエンドソリューションを顧客に提供することで、より迅速なイノベーションとデータからのより大きな価値の創出を可能にすることを目的としています。

2022年11月、Amazon Web Services, Inc.は、インドのお客様へのサービスを強化するため、2番目の施設であるAWSアジア太平洋（ハイデラバード）リージョンを開設しました。建設、設備保守、エンジニアリング、通信、および同国の広範な経済圏における雇用を含む、インドにおけるAWSサプライチェーンの一部となる予定です。

2022年11月、マイクロソフトは、インドにおいて、Amazon.in、Reliance Digital、Croma、Vijay Salesおよび一部のマルチブランドストアを通じて、Surface新製品であるSurface Laptop 5およびSurface Pro 9の予約販売を開始することを発表しました。新しいSurface製品の発売により、マイクロソフトの最高傑作が1つのデバイスに集結し、すべてのユーザーが参加し、見られ、聞かれ、創造性を表現することができるようになります。

2022年10月、OracleはNVIDIAと提携し、機械学習ワークロードで使用するNvidiaのGPUへのアクセスを顧客に提供し、Oracleの機械学習ツールのパフォーマンスと機能を強化することが可能になっています。

2022年6月、Google LLCは、連邦政府、州政府、地方自治体、教育機関を含む米国の公共機関がデジタル変革を加速するための支援に注力するGoogleの新しい部門、Google Public Sectorの設立により、米国における取り組みを拡大することを発表しました。

本レポートの内容

  • 地域別、国別セグメントの市場シェア評価
  • 新規参入企業への戦略的提言
  • 2020年、2021年、2022年、2025年、2028年の市場データを網羅
  • 市場動向（促進要因、抑制要因、機会、脅威、課題、投資機会、推奨事項）
  • 市場推定に基づく、主要ビジネスセグメントにおける戦略的提言
  • 主要な共通トレンドをマッピングした競合情勢。
  • 詳細な戦略、財務、最近の開発状況を含む企業プロファイル
  • 最新の技術的進歩をマッピングしたサプライチェーン動向

無料のカスタマイズ提供：

本レポートをご購入いただいたお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかを提供させていただきます：

  • 企業プロファイル
    • 追加市場プレイヤーの包括的なプロファイリング（最大3社まで）
    • 主要プレイヤーのSWOT分析（3社まで）
  • 地域別セグメンテーション
    • お客様のご希望に応じて、主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる。）
  • 競合ベンチマーキング
    • 製品ポートフォリオ、地域的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要プレイヤーのベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

  • 概要
  • ステークホルダー
  • 調査範囲
  • 調査手法
    • データマイニング
    • データ分析
    • データ検証
    • 調査アプローチ
  • 調査ソース
    • 1次調査ソース
    • 2次調査ソース
    • 仮定

第3章 市場動向分析

  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 脅威
  • アプリケーション分析
  • エンドユーザー分析
  • 新興市場
  • 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響

第4章 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
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 世界の自動機械学習（AutoML）市場：提供内容別

  • プラットホーム
  • サービス

第6章 世界の自動機械学習（AutoML）市場：展開タイプ別

  • クラウド
  • オンプレミス

第7章 世界の自動機械学習（AutoML）市場：自動化タイプ別

  • 特徴量エンジニアリング
  • 情報処理
  • ハイパーパラメータの最適化とチューニング
  • モデルアンサンブル
  • モデルの選択
  • 視覚化

第8章 世界の自動機械学習（AutoML）市場：企業規模別

  • 小規模企業
  • 中規模企業
  • 大企業

第9章 世界の自動機械学習（AutoML）市場：用途別

  • 不正行為の検出
  • 医療検査
  • 販売およびマーケティング管理
  • 輸送の最適化
  • その他の用途

第10章 世界の自動機械学習（AutoML）市場：エンドユーザー別

  • BFSI
  • ヘルスケア
  • IT＆テレコム
  • 小売り
  • eコマース
  • 製造業
  • 政府
  • その他のエンドユーザー

第11章 世界の自動機械学習（AutoML）市場：地域別

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • イタリア
    • フランス
    • スペイン
    • その他欧州
  • アジア太平洋地域
    • 日本
    • 中国
    • インド
    • オーストラリア
    • ニュージーランド
    • 韓国
    • その他アジア太平洋地域
  • 南米
    • アルゼンチン
    • ブラジル
    • チリ
    • その他南米
  • 中東とアフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • 南アフリカ
    • その他中東とアフリカ

第12章 主な発展

  • 契約、パートナーシップ、コラボレーション、合弁事業
  • 買収と合併
  • 新製品の発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第13章 会社概要

  • Amazon Web Services Inc
  • DataRobot Inc.
  • Qlik Technologies Inc
  • Microsoft Corporation
  • dotData Inc
  • Gnosis DA S.A.
  • SAS Institute Inc
  • Google LLC
  • H2O.ai Inc
  • TAZI AI
  • RapidMiner
  • Squark
  • BigML Inc
  • Determined.ai Inc
  • Dataiku
  • IBM Corporation
  • EdgeVerve Systems Limited
  • Oracle
  • Enhencer LLC
図表

List of Tables

  • Table 1 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Region (2020-2028) ($MN)
  • Table 2 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Offering (2020-2028) ($MN)
  • Table 3 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Platform (2020-2028) ($MN)
  • Table 4 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Service (2020-2028) ($MN)
  • Table 5 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Deployment Type (2020-2028) ($MN)
  • Table 6 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Cloud (2020-2028) ($MN)
  • Table 7 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By On-Premises (2020-2028) ($MN)
  • Table 8 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Automation Type (2020-2028) ($MN)
  • Table 9 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Feature Engineering (2020-2028) ($MN)
  • Table 10 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Data Processing (2020-2028) ($MN)
  • Table 11 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Hyperparameter Optimization & Tuning (2020-2028) ($MN)
  • Table 12 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Model Ensembling (2020-2028) ($MN)
  • Table 13 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Model Selection (2020-2028) ($MN)
  • Table 14 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Visualization (2020-2028) ($MN)
  • Table 15 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Enterprise Size (2020-2028) ($MN)
  • Table 16 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Small Enterprise (2020-2028) ($MN)
  • Table 17 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Medium Enterprise (2020-2028) ($MN)
  • Table 18 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Large Enterprise (2020-2028) ($MN)
  • Table 19 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Application (2020-2028) ($MN)
  • Table 20 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Fraud Detection (2020-2028) ($MN)
  • Table 21 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Medical Testing (2020-2028) ($MN)
  • Table 22 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Sales & Marketing Management (2020-2028) ($MN)
  • Table 23 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Transport Optimization (2020-2028) ($MN)
  • Table 24 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Other Applications (2020-2028) ($MN)
  • Table 25 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By End User (2020-2028) ($MN)
  • Table 26 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By BFSI (2020-2028) ($MN)
  • Table 27 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Healthcare (2020-2028) ($MN)
  • Table 28 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By IT & Telecom (2020-2028) ($MN)
  • Table 29 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Retail (2020-2028) ($MN)
  • Table 30 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By E-Commerce (2020-2028) ($MN)
  • Table 31 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Manufacturing (2020-2028) ($MN)
  • Table 32 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Government (2020-2028) ($MN)
  • Table 33 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Outlook, By Other End Users (2020-2028) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

目次
Product Code: SMRC23097

According to Stratistics MRC, the Global Automated Machine Learning (AutoML) Market is accounted for $0.82 billion in 2022 and is expected to reach $7.58 billion by 2028 growing at a CAGR of 44.8% during the forecast period. Automated machine learning (AutoML) is a process that automates the more complex or basic steps of the machine-learning lifecycle. This makes it easier for people to engage in the development of AI without having a theoretical background or any prior expertise with machine learning. It benefits both the beginners and advanced AI practitioners. Users may upload data to training algorithms and have the system automatically choose the appropriate neural network design for a particular problem. Efficiency, scalability, and the elimination of recurring mistakes are all facilitated via AutoML.

According to a survey by O'Reilly found that only 20% of respondents reported using automated machine learning tools, while 48% had never heard of the technology.

Market Dynamics:

Driver:

Growing user-friendly machine learning software

Expert-level machine learning knowledge is in high demand, yet there is a shortage. This may be seen in the fact that there are considerably more competent applicants than there are vacant positions. AutoML intends to close this gap by automating procedures that would otherwise be beyond the capabilities of anybody except a subject-matter expert. Anyone with basic technical expertise and learners may use AutoML as it is a user-friendly machine learning program with straightforward interfaces.

Restraint:

Shortage of skilled expertise

AutoML platforms demand users with solid backgrounds in programming, data science, and machine learning. Finding the necessary skills to create, implement, and manage AutoML models is a challenge for businesses. People that use AutoML platforms must always improve their skills and stay aware of the most recent developments in the industry. Due to a lack of qualified candidates, businesses are in severe rivalry with their competitors. The expansion of the market is being hampered by the skill scarcity in the fields of data management, data visualization, and cloud computing.

Opportunity:

Raising operational efficiency & cost savings

Machine learning is becoming more widely available, which resulted in huge cost reductions for enterprises. Businesses may save the expenses of investing in expensive infrastructure and employing specialist people by adopting AutoML solutions. Additionally, quicker AI solution development and implementation is boosting operational effectiveness and enhancing decision-making. Businesses may extend their offers and tap into new markets owing to the democratization of machine learning, which boosts profits and market share.

Threat:

Lack of awareness on AutoML

Many businesses are hesitant to implement AutoML despite its numerous benefits, including improved accuracy, scalability, and efficiency. The advantages of AutoML and the potential effects it might have on businesses may not be well-known to many corporate executives and decision-makers. The poor uptake of automated machine learning (AutoML) solutions is a major barrier to the market's expansion.

COVID-19 Impact:

Organizations have relied more on intelligent solutions to automate their corporate processes during the COVID-19 outbreak. It is used in the methods for identifying COVID-19 instances. It has excelled in the areas of viral drug development as well as diagnostics, prognosis assessment, and epidemic forecasting. Numerous machine learning (ML) models that estimate the likelihood that a patient will survive a COVID-19 infection have been developed and compared using automated machine learning (autoML), and the top model has been determined. It evolved into a helpful tool for physicians to stratify patients in hospitals.

The data processing segment is expected to be the largest during the forecast period

The data processing segment is estimated to have a lucrative growth. The process of finding and fixing data problems may be automated with autoML. This involves finding missing numbers, fixing formatting issues with the data, and eliminating outliers. It involves methods that can be automatically applied to the data, such as normalization and standardization. By transforming the data into a more suitable format, the likelihood of mistakes and inconsistencies is decreased. It takes less time and effort to process data manually.

The cloud segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

The cloud segment is anticipated to witness the fastest CAGR growth during the forecast period, due to increasing internet connections. AutoML systems that are cloud-based provide more scalability and flexibility. When the workload or amount of data varies, they can simply scaled up or down as necessary. They often provide a pay-as-you-go pricing structure, which can be more economical for businesses with fluctuating workloads. It offers complete capability at a fair price with no initial outlay of funds.

Region with largest share:

North America is projected to hold the largest market share during the forecast period. It has significantly aided in the growth and development of the market for automated machine learning. US is one of the most developed countries in the region. In the US, the AutoML industry is expanding quickly, with several major businesses providing a range of products and services, from completely automated platforms to tools that help data scientists create machine learning models. In the US, usage of AutoML solutions has significantly increased, particularly in sectors like healthcare, banking, and retail.

Region with highest CAGR:

Asia Pacific is projected to have the highest CAGR over the forecast period, owing to its growing technological advancements. APAC countries are the most preferred destination for IT outsourcing. The rapid economic expansion, rising investments in IT infrastructure, growing uptake of innovative technologies, and expanding number of government efforts for the advancement of AI technologies may all be attributed to the market growth in this area.

Key players in the market:

Some of the key players profiled in the Automated Machine Learning (AutoML) Market include Amazon Web Services Inc, DataRobot Inc., Qlik Technologies Inc, Microsoft Corporation, dotData Inc, Gnosis DA S.A., SAS Institute Inc, Google LLC, H2O.ai Inc, TAZI AI, RapidMiner, Squark, BigML Inc, Determined.ai Inc, Dataiku, IBM Corporation, EdgeVerve Systems Limited, Oracle and Enhencer LLC.

Key Developments:

In February 2023, IBM integrated StepZen's technology into its portfolio, with the aims to provide its clients with an end-to-end solution for building, connecting, and managing APIs and data sources, enabling them to innovate faster and generate more value from their data.

In November 2022, Amazon Web Services, Inc. has launched AWS Asia Pacific (Hyderabad) Region, its second such facility to augment services to customers in India. The jobs will be part of the AWS supply chain in India, including construction, facility maintenance, engineering, telecommunications and jobs within the country's broader economy.

In November 2022, Microsoft announced that pre-orders for new Surface products, Surface Laptop 5 and Surface Pro 9, will commence in India via Amazon.in, Reliance Digital, Croma, Vijay Sales and select multi brand stores. The new Surface product launches bring the best of Microsoft together on a single device, enabling all users to participate, be seen, heard, and express their creativity.

In October 2022, Oracle partnered with NVIDIA, which enabled Oracle to offer its customers access to Nvidia's GPUs for use in machine learning workloads, enhancing the performance and capabilities of Oracle's machine learning tools.

In June 2022, Google LLC announced the expansion of its commitment in the United States with the creation of Google Public Sector, a new Google division that will focus on helping U.S. public sector institutions-including federal, state, and local governments, and educational institutions-accelerate their digital transformations.

Offerings Covered:

  • Platform
  • Service

Deployment Types Covered:

  • Cloud
  • On-Premises

Automation Types Covered:

  • Feature Engineering
  • Data Processing
  • Hyperparameter Optimization & Tuning
  • Model Ensembling
  • Model Selection
  • Visualization

Enterprise Sizes Covered:

  • Small Enterprise
  • Medium Enterprise
  • Large Enterprise

Applications Covered:

  • Fraud Detection
  • Medical Testing
  • Sales & Marketing Management
  • Transport Optimization
  • Other Applications

End Users Covered:

  • BFSI
  • Healthcare
  • IT & Telecom
  • Retail
  • E-Commerce
  • Manufacturing
  • Government
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2020, 2021, 2022, 2025, and 2028
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Application Analysis
  • 3.7 End User Analysis
  • 3.8 Emerging Markets
  • 3.9 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market, By Offering

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Platform
  • 5.3 Service

6 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market, By Deployment Type

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Cloud
  • 6.3 On-Premises

7 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market, By Automation Type

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Feature Engineering
  • 7.3 Data Processing
  • 7.4 Hyperparameter Optimization & Tuning
  • 7.5 Model Ensembling
  • 7.6 Model Selection
  • 7.7 Visualization

8 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market, By Enterprise Size

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Small Enterprise
  • 8.3 Medium Enterprise
  • 8.4 Large Enterprise

9 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market, By Application

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Fraud Detection
  • 9.3 Medical Testing
  • 9.4 Sales & Marketing Management
  • 9.5 Transport Optimization
  • 9.6 Other Applications

10 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market, By End User

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 BFSI
  • 10.3 Healthcare
  • 10.4 IT & Telecom
  • 10.5 Retail
  • 10.6 E-Commerce
  • 10.7 Manufacturing
  • 10.8 Government
  • 10.9 Other End Users

11 Global Automated Machine Learning (AutoML) Market, By Geography

  • 11.1 Introduction
  • 11.2 North America
    • 11.2.1 US
    • 11.2.2 Canada
    • 11.2.3 Mexico
  • 11.3 Europe
    • 11.3.1 Germany
    • 11.3.2 UK
    • 11.3.3 Italy
    • 11.3.4 France
    • 11.3.5 Spain
    • 11.3.6 Rest of Europe
  • 11.4 Asia Pacific
    • 11.4.1 Japan
    • 11.4.2 China
    • 11.4.3 India
    • 11.4.4 Australia
    • 11.4.5 New Zealand
    • 11.4.6 South Korea
    • 11.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 11.5 South America
    • 11.5.1 Argentina
    • 11.5.2 Brazil
    • 11.5.3 Chile
    • 11.5.4 Rest of South America
  • 11.6 Middle East & Africa
    • 11.6.1 Saudi Arabia
    • 11.6.2 UAE
    • 11.6.3 Qatar
    • 11.6.4 South Africa
    • 11.6.5 Rest of Middle East & Africa

12 Key Developments

  • 12.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 12.2 Acquisitions & Mergers
  • 12.3 New Product Launch
  • 12.4 Expansions
  • 12.5 Other Key Strategies

13 Company Profiling

  • 13.1 Amazon Web Services Inc
  • 13.2 DataRobot Inc.
  • 13.3 Qlik Technologies Inc
  • 13.4 Microsoft Corporation
  • 13.5 dotData Inc
  • 13.6 Gnosis DA S.A.
  • 13.7 SAS Institute Inc
  • 13.8 Google LLC
  • 13.9 H2O.ai Inc
  • 13.10 TAZI AI
  • 13.11 RapidMiner
  • 13.12 Squark
  • 13.13 BigML Inc
  • 13.14 Determined.ai Inc
  • 13.15 Dataiku
  • 13.16 IBM Corporation
  • 13.17 EdgeVerve Systems Limited
  • 13.18 Oracle
  • 13.19 Enhencer LLC