MLOps市場の2030年までの予測： コンポーネント別、展開別、企業タイプ別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、世界のMLOps市場は2024年に14億4,160万米ドルを占め、2030年には115億7,135万米ドルに達すると予測され、予測期間中のCAGRは41.5％です。

MLOps（Machine Learning Operations）は、データエンジニアリング、DevOps、機械学習技術を融合させることで、本番環境における機械学習モデルの展開、監視、管理を合理化し、拡張する分野です。MLOpsは、モデルの継続的な統合、テスト、および配信を行うため、組織はより迅速かつ確実にモデルを大規模に展開することができます。さらに、企業はMLOpsを実践することで、運用上の摩擦を減らし、継続的な学習を通じてモデルの精度を向上させ、機械学習（ML）モデルが状況の変化にも適用可能で有用であり続けるようにすることができます。

インターナショナルデータコーポレーション（IDC）によると、人工知能システムに対する世界の支出は、機械学習の進歩と様々な業界におけるAIの採用拡大により、2023年には979億米ドルに達すると予想されています。

AIと機械学習の利用拡大

MLOps市場を推進している主な要因の1つは、製造、金融、ヘルスケア、小売などの分野でAIと機械学習が幅広く利用されていることです。企業は、ビジネス洞察の生成、プロセスの最適化、顧客体験の向上といったAIの可能性を認識し、機械学習モデルの開発と実装に大規模な投資を行っています。また、現在のビジネスプロセスにAIを組み込むことが難しく、大量のデータを管理する必要があるため、強力なMLOpsプラットフォームがますます必要になっています。

法外な導入費用

MLOpsソリューションの導入コストが高いことは、MLOps市場の成長を阻害する主な要因の一つです。包括的なMLOpsフレームワークを開発・実装するには、インフラ、ツール、人材への多大な投資が必要となります。機械学習モデルをライフサイクル全体を通して管理するために、企業はクラウドサービス、高性能コンピューティングリソース、洗練されたソフトウェアツールに投資する必要が頻繁にあります。さらに、中小企業や予算が限られている企業にとっては、これらの費用は手が出ない可能性があり、MLOpsソリューションを完全に導入することができないです。

Infrastructure-as-a-service（IaaS）とクラウドコンピューティングの成長

Infrastructure-as-a-service（IaaS）とクラウドコンピューティング業界は急速に成長しており、MLOpsに新たな市場機会をもたらしています。機械学習モデルの開発、展開、管理は、AWS、Google Cloud、Microsoft Azureなどのクラウドプラットフォームが提供するスケーラブルで適応性の高いインフラによってサポートされています。さらに、クラウドベースのソリューションの人気の高まりは、ハードウェアとソフトウェアリソースの管理の複雑さと費用を低減する一方で、自動化されたモデルの展開や継続的なモニタリングなど、企業がMLOpsの利点を活用することを可能にします。

市場の飽和と競合の激化

MLOps市場に参入する老舗テック企業や新興企業の数が増え、競争が激化しています。このような競合の殺到による市場の飽和により、個々のMLOpsプロバイダーが競合から抜きんでて市場シェアを獲得することは難しくなっています。競争力を維持するために、事業者はより高度な機能を提供したり、コストを削減したりする必要に迫られる可能性があり、その結果、持続可能性や収益性に影響を及ぼす可能性があります。さらに、さまざまなMLOpsソリューションが乱立することで、見込み顧客が混乱し、独自の要件に最も適したものを選択することが難しくなる可能性もあります。

COVID-19の影響：

機械学習と人工知能（AI）技術は、COVID-19の流行により、さまざまな業界でますます普及しています。企業が業務を最適化し、急速に変化する状況に適応する必要があったからです。リモートワークの増加、デジタルプラットフォームへの依存度の増加、データに基づく洞察の差し迫った必要性により、機械学習モデルを効果的に管理し、大規模に展開できるMLOpsソリューションへの需要が高まりました。しかし、パンデミックによって、すでに整備されていたインフラの弱点も明らかになり、MLOpsフレームワークの拡張性と安全性の問題が注目されるようになりました。

予測期間中、プラットフォームセグメントが最大となる見込み

MLOps市場では、プラットフォームセグメントが最大のシェアを占めています。モデル開発、展開、モニタリングはすべて、MLOpsプラットフォームによって提供されるフルレンジのツールとサービスによって、機械学習のライフサイクルが合理化されます。これらのプラットフォームは、バージョン管理、コラボレーションツール、自動モデルトレーニングなど、組織の効率性と拡張性を向上させる重要な機能を提供します。さらに、これらのプラットフォームは、MLワークフローのさまざまなフェーズを単一のシステムに統合することで、機械学習モデルの迅速かつ信頼性の高い展開を促進するため、AI技術を効果的に利用しようとする企業にとって不可欠です。

予測期間中、CAGRが最も高くなると予想されるクラウドセグメント

MLOps市場のクラウドセグメントは、最も高いCAGRで成長しています。クラウドベースのMLOpsソリューションは、費用対効果、拡張性、柔軟性の点で非常に有利です。これらのソリューションを利用することで、企業はオンプレミスのハードウェアに多額の投資をすることなく、クラウドインフラストラクチャを利用して機械学習モデルの管理と導入を行うことができます。クラウド環境は、容易なコラボレーション、動的なリソース割り当て、他のクラウドベースのサービスとのシームレスな統合を容易にし、これらすべてが機械学習モデルの作成と適用を加速します。さらに、クラウド技術を利用してデータ処理能力を向上させ、AI業務を自動化する企業が増えるにつれて、クラウドベースのMLOpsソリューションに対する需要は急速に高まっています。

最大のシェアを占める地域：

北米地域がMLOps市場で最大のシェアを占めると予想されます。同地域の強力な技術インフラ、トップクラスのテクノロジー企業の集積、機械学習と人工知能プロジェクトへの大規模投資が、同地域の優位性の主な原因です。北米の支配的な地位は、MLOpsソリューションプロバイダーのエコシステムが発達していることに加え、イノベーションと研究を重視している結果です。さらに、主要なデータセンターやクラウドサービスプロバイダーもこの地域に存在するため、MLOpsプラクティスの普及が促進され、北米は業界の最前線に位置しています。

CAGRが最も高い地域：

MLOps市場のCAGRが最も高いのはアジア太平洋地域です。同地域のデジタルインフラの成長、AI技術の利用の高まり、官民による機械学習とデータ分析への投資の急増などが、同地域の急成長に寄与しています。技術革新と進歩をリードしているのは、中国、インド、日本などの国々です。さらに、MLOpsソリューションの需要は、この地域で急成長しているハイテク新興企業や、さまざまな業界でデジタルトランスフォーメーションが重視されるようになっていることが後押ししています。

無料のカスタマイズサービス：

本レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます：

• 企業プロファイル
  • 追加市場企業の包括的プロファイリング（3社まで）
  • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
• 地域セグメンテーション
  • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・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、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業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
• 調査情報源
  • 1次調査情報源
  • 2次調査情報源
  • 前提条件

第3章 市場動向分析

• 促進要因
• 抑制要因
• 機会
• 脅威
• 用途分析
• エンドユーザー分析
• 新興市場
• 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 MLOpsの世界市場：コンポーネント別

• プラットフォーム
• サービス

第6章 MLOpsの世界市場：展開別

• クラウド
• オンプレミス
• ハイブリッド

第7章 MLOpsの世界市場：企業タイプ別

• 中小企業
• 大企業

第8章 MLOpsの世界市場：用途別

• データ管理
• モデルインフラストラクチャ
• その他

第9章 MLOpsの世界市場：エンドユーザー別

• IT・通信
• ヘルスケア・ライフサイエンス
• 銀行、金融サービス、保険
• 製造業
• 小売
• 政府および公共部門
• 広告
• 運輸・物流
• エネルギーと公共事業
• その他

第10章 MLOpsの世界市場：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
  • 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
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他南米
• 中東・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・アフリカ

第11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
• 新製品発売
• 事業拡大
• その他の主要戦略

第12章 企業プロファイリング

• Google LLC
• Allegro AI.
• Domino Data Lab, Inc.
• Cognizant
• GAVS Technologies
• Amazon Web Services Inc.
• Databricks, Inc.
• IBM Corporation
• Cloudera, Inc
• Microsoft Corporation
• Hewlett Packard Enterprise Development LP
• Alteryx
• Valohai
• DataRobot, Inc.
• Neptune Labs Inc.

List of Tables

• Table 1 Global MLOps Market Outlook, By Region (2022-2030) ($MN)
• Table 2 Global MLOps Market Outlook, By Component (2022-2030) ($MN)
• Table 3 Global MLOps Market Outlook, By Platform (2022-2030) ($MN)
• Table 4 Global MLOps Market Outlook, By Service (2022-2030) ($MN)
• Table 5 Global MLOps Market Outlook, By Deployment (2022-2030) ($MN)
• Table 6 Global MLOps Market Outlook, By Cloud (2022-2030) ($MN)
• Table 7 Global MLOps Market Outlook, By On-premise (2022-2030) ($MN)
• Table 8 Global MLOps Market Outlook, By Hybrid (2022-2030) ($MN)
• Table 9 Global MLOps Market Outlook, By Enterprise Type (2022-2030) ($MN)
• Table 10 Global MLOps Market Outlook, By SMEs (2022-2030) ($MN)
• Table 11 Global MLOps Market Outlook, By Large Enterprises (2022-2030) ($MN)
• Table 12 Global MLOps Market Outlook, By Application (2022-2030) ($MN)
• Table 13 Global MLOps Market Outlook, By Data Management (2022-2030) ($MN)
• Table 14 Global MLOps Market Outlook, By Model Infrastructure (2022-2030) ($MN)
• Table 15 Global MLOps Market Outlook, By Other Applications (2022-2030) ($MN)
• Table 16 Global MLOps Market Outlook, By End User (2022-2030) ($MN)
• Table 17 Global MLOps Market Outlook, By IT & Telecom (2022-2030) ($MN)
• Table 18 Global MLOps Market Outlook, By Healthcare and Life Sciences (2022-2030) ($MN)
• Table 19 Global MLOps Market Outlook, By Banking, Financial Services, and Insurance (2022-2030) ($MN)
• Table 20 Global MLOps Market Outlook, By Manufacturing (2022-2030) ($MN)
• Table 21 Global MLOps Market Outlook, By Retail (2022-2030) ($MN)
• Table 22 Global MLOps Market Outlook, By Government & Public Sector (2022-2030) ($MN)
• Table 23 Global MLOps Market Outlook, By Advertising (2022-2030) ($MN)
• Table 24 Global MLOps Market Outlook, By Transportation and Logistics (2022-2030) ($MN)
• Table 25 Global MLOps Market Outlook, By Energy and Utilities (2022-2030) ($MN)
• Table 26 Global MLOps Market Outlook, By Other End Users (2022-2030) ($MN)

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

According to Stratistics MRC, the Global MLOps Market is accounted for $1441.60 million in 2024 and is expected to reach $11571.35 million by 2030 growing at a CAGR of 41.5% during the forecast period. MLOps, or Machine Learning Operations, is a field that streamlines and scales the deployment, monitoring, and management of machine learning models in production environments by fusing data engineering, DevOps, and machine learning techniques. Organizations can more quickly and reliably deploy models at scale owing to MLOps continuous integration, testing, and delivery of models. Moreover, businesses may lower operational friction, improve model accuracy through ongoing learning, and make sure their machine learning (ML) models stay applicable and useful in changing conditions by putting MLOps into practice.

According to the International Data Corporation (IDC), global spending on artificial intelligence systems is expected to reach $97.9 billion in 2023, driven by advancements in machine learning and the growing adoption of AI across various industries.

Market Dynamics:

Driver:

Growing use of AI and machine learning

One of the main factors propelling the MLOps market is the extensive use of AI and machine learning in sectors like manufacturing, finance, healthcare, and retail. Businesses are investing extensively in developing and implementing machine learning models as they realize the potential of AI to generate business insights, optimize processes, and improve customer experiences. Additionally, strong MLOps platforms are becoming more and more necessary due to the difficulty of incorporating AI into current business processes and the requirement to manage massive volumes of data.

Restraint:

Exorbitant implementation expenses

The high cost of implementing MLOps solutions is one of the major factors impeding the growth of the MLOps market. It takes a significant investment in infrastructure, tools, and talent to develop and implement an all-encompassing MLOps framework. To manage machine learning models throughout their entire lifecycle, organizations frequently need to invest in cloud services, high-performance computing resources, and sophisticated software tools. Furthermore, these expenses might be unaffordable for smaller businesses or those with tighter budgets, which would prevent them from fully implementing MLOps solutions.

Opportunity:

Growth of infrastructure-as-a-service (IaaS) and cloud computing

The infrastructure-as-a-service (IaaS) and cloud computing industries are growing quickly, which is opening up new market opportunities for MLOps. Machine learning model development, deployment, and management are supported by scalable and adaptable infrastructure provided by cloud platforms like AWS, Google Cloud, and Microsoft Azure. Moreover, the growing popularity of cloud-based solutions lowers the complexity and expense of managing hardware and software resources while enabling enterprises to take advantage of MLOps advantages, like automated model deployment and continuous monitoring.

Threat:

Growing market saturation and competition

A growing number of well-established tech companies and startups are entering the MLOps market, making it more competitive. Due to market saturation caused by this flood of competitors, it is harder for individual MLOps providers to stand out from the competition and take market share. In order to stay competitive, businesses may feel pressure to provide more sophisticated features or reduce costs, which could have an effect on sustainability and profitability. Additionally, the abundance of different MLOps solutions may confuse prospective clients, making it difficult for them to choose the one that best suits their unique requirements.

Covid-19 Impact:

Machine learning and artificial intelligence (AI) technologies have become increasingly popular in a variety of industries due to the COVID-19 pandemic. This is because businesses needed to optimize their operations and adjust to rapidly changing conditions. The demand for MLOps solutions that could effectively manage and deploy machine learning models at scale increased due to the rise in remote work, increased reliance on digital platforms, and the pressing need for data-driven insights. However, the pandemic also revealed weaknesses in the infrastructure that was already in place and brought attention to issues with scaling and securing MLOps frameworks.

The Platform segment is expected to be the largest during the forecast period

The platform segment has the largest share in the MLOps market. Model development, deployment, and monitoring are all streamlined in the machine learning lifecycle by the full range of tools and services provided by MLOps platforms. These platforms offer crucial features that improve an organization's efficiency and scalability, like version control, collaboration tools, and automated model training. Furthermore, these platforms are essential for companies looking to effectively use AI technology because they facilitate the faster and more dependable deployment of machine learning models by combining different phases of the ML workflow into a single system.

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

The cloud segment of the MLOps market is growing at the highest CAGR. Cloud-based MLOps solutions are very advantageous in terms of cost-effectiveness, scalability, and flexibility. With the help of these solutions, businesses can use cloud infrastructure to manage and deploy machine learning models without having to make significant investments in on-premise hardware. The cloud environment facilitates easy collaboration, dynamic resource allocation, and seamless integration with other cloud-based services, all of which speed up the creation and application of machine learning models. Moreover, the demand for cloud-based MLOps solutions is growing quickly as more companies use cloud technologies to improve their data processing capabilities and automate their AI operations.

Region with largest share:

The North American region is anticipated to hold the largest share of the MLOps market. The region's strong technological infrastructure, concentration of top technology companies, and large investments in machine learning and artificial intelligence projects are the main causes of its dominance. North America's dominant position is a result of its developed ecosystem of MLOps solution providers as well as its strong emphasis on innovation and research. Additionally, major data centers and cloud service providers are also present in the area, which encourages the widespread adoption of MLOps practices and puts North America at the forefront of the industry.

Region with highest CAGR:

The MLOps market is growing at the highest CAGR in the Asia-Pacific region. The region's growing digital infrastructure, rising use of AI technologies, and a spike in investments in machine learning and data analytics from the public and private sectors are all contributing to its rapid growth. Leading the way in technological innovation and advancement are nations like China, India, and Japan. Furthermore, the demand for MLOps solutions is being driven by the region's burgeoning tech startups and growing emphasis on digital transformation across various industries.

Key players in the market

Some of the key players in MLOps market include Google LLC, Allegro AI., Domino Data Lab, Inc., Cognizant, GAVS Technologies, Amazon Web Services Inc., Databricks, Inc., IBM Corporation, Cloudera, Inc, Microsoft Corporation, Hewlett Packard Enterprise Development LP, Alteryx, Valohai, DataRobot, Inc. and Neptune Labs Inc.

Key Developments:

In August 2024, Amazon has reached an agreement to acquire chip maker and AI model compression company Perceive, a San Jose, Calif.-based subsidiary of publicly traded technology company Xperi, for $80 million in cash. The deal was disclosed Friday afternoon in a filing by Xperi with the Securities and Exchange Commission.

In May 2024, Google LLC has entered into power purchase agreements (PPAs) with two Japanese energy providers securing 60 MW of solar capacity dedicated to providing electricity to the company's data centres in Japan. The tech giant said the PPAs, the first of their kind for Google in the country, were signed with Clean Energy Connect Inc, a partner of Itochu Corp (TYO:8001), and Shizen Energy.

In August 2023, Allegro MicroSystems announced it has signed a definitive agreement to acquire Crocus Technology, a developer of magnetic sensors based on tunnel-magnetoresistance (TMR) technology. The transaction amounts to $420 million and will be paid in cash. Crocus was spun off from Grenoble, France-based research laboratory in spintronics Spintec in 2006.

Components Covered:

• Platform
• Service

Deployments Covered:

• Cloud
• On-premise
• Hybrid

Enterprise Types Covered:

• SMEs
• Large Enterprises

Applications Covered:

• Data Management
• Model Infrastructure
• Other Applications

End Users Covered:

• IT & Telecom
• Healthcare and Life Sciences
• Banking, Financial Services, and Insurance
• Manufacturing
• Retail
• Government & Public Sector
• Advertising
• Transportation and Logistics
• Energy and Utilities
• 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 2022, 2023, 2024, 2026, and 2030
• 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 MLOps Market, By Component

• 5.1 Introduction
• 5.2 Platform
• 5.3 Service

6 Global MLOps Market, By Deployment

• 6.1 Introduction
• 6.2 Cloud
• 6.3 On-premise
• 6.4 Hybrid

7 Global MLOps Market, By Enterprise Type

• 7.1 Introduction
• 7.2 SMEs
• 7.3 Large Enterprises

8 Global MLOps Market, By Application

• 8.1 Introduction
• 8.2 Data Management
• 8.3 Model Infrastructure
• 8.4 Other Applications

9 Global MLOps Market, By End User

• 9.1 Introduction
• 9.2 IT & Telecom
• 9.3 Healthcare and Life Sciences
• 9.4 Banking, Financial Services, and Insurance
• 9.5 Manufacturing
• 9.6 Retail
• 9.7 Government & Public Sector
• 9.8 Advertising
• 9.9 Transportation and Logistics
• 9.10 Energy and Utilities
• 9.11 Other End Users

10 Global MLOps Market, By Geography

• 10.1 Introduction
• 10.2 North America
  • 10.2.1 US
  • 10.2.2 Canada
  • 10.2.3 Mexico
• 10.3 Europe
  • 10.3.1 Germany
  • 10.3.2 UK
  • 10.3.3 Italy
  • 10.3.4 France
  • 10.3.5 Spain
  • 10.3.6 Rest of Europe
• 10.4 Asia Pacific
  • 10.4.1 Japan
  • 10.4.2 China
  • 10.4.3 India
  • 10.4.4 Australia
  • 10.4.5 New Zealand
  • 10.4.6 South Korea
  • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
• 10.5 South America
  • 10.5.1 Argentina
  • 10.5.2 Brazil
  • 10.5.3 Chile
  • 10.5.4 Rest of South America
• 10.6 Middle East & Africa
  • 10.6.1 Saudi Arabia
  • 10.6.2 UAE
  • 10.6.3 Qatar
  • 10.6.4 South Africa
  • 10.6.5 Rest of Middle East & Africa

11 Key Developments

• 11.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
• 11.2 Acquisitions & Mergers
• 11.3 New Product Launch
• 11.4 Expansions
• 11.5 Other Key Strategies

12 Company Profiling

• 12.1 Google LLC
• 12.2 Allegro AI.
• 12.3 Domino Data Lab, Inc.
• 12.4 Cognizant
• 12.5 GAVS Technologies
• 12.6 Amazon Web Services Inc.
• 12.7 Databricks, Inc.
• 12.8 IBM Corporation
• 12.9 Cloudera, Inc
• 12.10 Microsoft Corporation
• 12.11 Hewlett Packard Enterprise Development LP
• 12.12 Alteryx
• 12.13 Valohai
• 12.14 DataRobot, Inc.
• 12.15 Neptune Labs Inc.