ModelOps市場の2030年までの予測： オファリング別、展開モード別、企業規模別、技術別、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ModelOps市場は2024年に53億1,000万米ドルを占め、予測期間中のCAGRは40.3％で成長し、2030年には405億5,000万米ドルに達すると予測されています。

ModelOpsとは、Model Operationsの略で、AIや機械学習モデルを本番環境で展開、モニタリング、管理、運用することに焦点を当てたセグメントです。データサイエンスとIT運用のギャップを埋め、コンプライアンス、スケーラビリティ、信頼性を維持しながら、モデルが意図したとおりに実行されるようにします。ModelOpsでは、自動化、モニタリング、再トレーニング、ライフサイクル管理を行い、モデルの更新を効率化し、リスクを軽減します。ガバナンス、監査可能性、パフォーマンスの最適化を重視し、組織がAIを効果的に運用し、モデルから一貫したビジネス価値を引き出せるようにします。

規制コンプライアンスとガバナンス

モデル・ライフサイクルプロセスは、ガバナンスフレームワークの助けを借りて管理され、モラルのある適用を保証し、危険性を低減します。強力なModelOps戦略は、企業がGDPRのようなますます厳しくなるデータプライバシー規制を遵守し続けるために必要です。規制機関はモデル決定における透明性をより重視しているため、ガバナンスフレームワークは不可欠です。さらに、コンプライアンス・チェックと監査証跡は、罰金を防ぎ、信頼を維持するために不可欠となります。これらの要素が相まって、AIモデルのパフォーマンスを最大化し、コンプライアンスを保証するために、企業がModelOpsソリューションに資金を投じることを促しています。

熟練労働力の不足

企業は、複雑なモデルやシステムを管理するために必要な専門知識を持つ専門家を見つけるのに苦労しています。熟練した人材がいなければ、企業は機械学習モデルを効果的に展開、モニタリング、最適化する上で課題に直面します。人材不足はまた、ModelOpsソリューションの採用を遅らせ、イノベーションと効率を制限します。このスキル・ギャップは、トレーニング・コストの上昇と外部ベンダーへの依存度を高める結果となります。全体として、これらの役割を満たすことができないため、AIと機械学習の運用のスケーリングが遅れます。

ライジングエッジAIの導入

エッジAI展開の台頭により、モデルの開発、モニタリング、管理が強化され、産業全体の効率が向上します。ModelOpsは、データサイエンティスト、ITチーム、ビジネスリーダー間のシームレスなコラボレーションを実現し、モデルの展開を加速します。また、規模に応じたモデル管理の自動化を促進し、AI主導型ソリューションの市場投入までの時間を短縮します。AIシステムがより複雑になるにつれ、企業は継続的なモニタリング、パフォーマンスの最適化、ガバナンスのためにModelOpsを利用するようになっています。このように、合理化に対する要求が高まっています。最終的に、AI導入の台頭は、より迅速なイノベーション、より大きなスケーラビリティ、市場内の意思決定の改善のための舞台を整えつつあります。

急速な技術革新

絶え間ない適応が求められるため、トレーニングやアップグレードのための価格やリソースの負担が増大します。レガシーシステムは最新の技術と互換性がないことが多いため、統合の問題が生じます。急速な技術革新はしばしば標準化の欠如につながり、企業が一貫した手順を導入することを困難にします。さらに、複数のシステムを維持する複雑さゆえに、ミスや非効率が発生する可能性も高くなります。このような不安定な市場で、企業が拡大性や競合優位性を維持することは難しいです。

COVID-19の影響

COVID-19の流行は、産業全体でAIと機械学習ソリューションの採用を加速させることで、ModelOps市場に大きな影響を与えました。組織は、意思決定の自動化とオペレーションの最適化に対する圧力の高まりに直面し、堅牢なモデル運用化プラットフォームに対する需要を促進しました。リモートワークやサプライチェーンの寸断は、スケーラブルで俊敏なAIシステムの必要性を浮き彫りにし、企業にModelOpsツールへの投資を促しました。しかし、パンデミック（世界的大流行）時に特定のセクターで予算が制約されたため、こうしたソリューションの展開は一時的に鈍化しました。パンデミック後は、企業がレジリエンスと競合を強化するためにAI主導の変革を優先するようになり、市場は急成長を遂げています。

予測期間中、ソフトウェアプラットフォームセグメントが最大になる見込み

ソフトウェアプラットフォームセグメントは、AIとMLモデルの合理化された開発、展開、管理を可能にすることで、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。これらのプラットフォームは、モデルのライフサイクルプロセスを自動化し、運用の複雑さを軽減し、拡大性を確保するためのエンドツーエンドのソリューションを記載しています。モニタリング、再トレーニング、コンプライアンス管理などの先進的機能により、長期にわたってモデルの精度と信頼性を維持するという重要な課題に対応します。既存のITエコシステムとの統合機能により導入が促進され、企業がAIを大規模に運用することが容易になります。さらに、多様なモデリングフレームワークやツールをサポートする能力により、さまざまな産業のニーズに対応し、普及を促進します。

予測期間中、医療とライフサイエンスセグメントのCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、医療とライフサイエンスセグメントは、患者の転帰と業務効率の改善により、最も高い成長率を示すと予測されます。このセグメントでは、疾病診断、創薬、個別化医療のために予測モデルに依存しており、効率的なモデルの展開とモニタリングが必要とされています。ModelOpsは、厳格な規制基準へのコンプライアンスを保証し、機密性の高い患者データの取り扱いに不可欠です。電子カルテ（EHR）と遠隔医療の導入が進むことで、ModelOpsを通じて効率的に管理される堅牢なAIモデルの需要が加速しています。さらに、臨床意思決定のためのリアルタイム分析に重点を置くこのセグメントは、継続的なモデル更新の必要性を強調し、それによって市場の成長を促進しています。

最大シェアの地域

予測期間中、アジア太平洋は、さまざまな産業で人工知能（AI）と機械学習（ML）の採用が増加しているため、最大の市場シェアを占めると予想されます。組織はModelOpsソリューションに投資して、AIモデルの展開、モニタリング、管理を大規模に効率化し、効率性とコンプライアンスを確保しています。特に金融、医療、製造などのセグメントでは、より迅速で正確な意思決定が求められており、こうしたソリューションへの需要が高まっています。さらに、この地域の規制状況の進化と、官民両部門におけるデジタル変革の推進が、市場の拡大をさらに後押ししています。中国、インド、日本のような国々が先導しているアジア太平洋のModelOps市場は、今後数年間で大幅な技術的進歩と成長を遂げる態勢が整っています。

CAGRが最も高い地域

予測期間中、南米地域は、自動化された意思決定プロセスと業務効率化に対する需要の高まりにより、最も高いCAGRを示すと予測されます。ブラジル、アルゼンチン、チリはこの地域の主要参入企業であり、金融、医療、製造などの様々なセグメントへのAIモデルの統合に注力しています。これらの国々には技術新興企業や多国籍企業が進出しており、ModelOpsソリューションの競合情勢を醸成しています。さらに、デジタルトランスフォーメーションとAI開発の促進を目的とした政府の取り組みにより、今後数年間で市場の拡大が加速すると予想されます。

無料のカスタマイズ提供

本レポートをご購読の顧客には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかを提供いたします。

• 企業プロファイル
  • 追加市場参入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定・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、戦略的提携による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

• イントロダクション
• 促進要因
• 抑制要因
• 機会
• 脅威
• 技術分析
• 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 世界のModelOps市場：オファリング別

• イントロダクション
• ソフトウェアプラットフォーム
• サービス

第6章 世界のModelOps市場：展開モード別

• イントロダクション
• オンプレミス
• クラウドベース

第7章 世界のModelOps市場：企業規模別

• イントロダクション
• 大企業
• 中小企業

第8章 世界のModelOps市場：技術別

• イントロダクション
• 機械学習（ML）
• ディープラーニング（DL）
• 自然言語処理（NLP）
• 予測分析
• コンピュータビジョン
• 強化学習
• その他

第9章 世界のModelOps市場：用途別

• イントロダクション
• モデル開発とトレーニング
• モデルの展開と運用化
• モデルのモニタリングと管理
• モデルのガバナンスとコンプライアンス
• モデルの説明可能性と解釈可能性
• その他

第10章 世界のModelOps市場：エンドユーザー別

• イントロダクション
• 銀行、金融サービス、保険
• 医療とライフサイエンス
• 小売業とeコマース
• ITと通信
• 製造業
• エネルギーと公共事業
• 政府と公共部門
• 運輸・物流
• メディアとエンターテイメント
• 教育
• その他

第11章 世界のModelOps市場：地域別

• イントロダクション
• 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
  • その他の欧州
• 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
  • その他のアジア太平洋
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他の南米
• 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
  • その他の中東・アフリカ

第12章 主要開発

• 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13章 企業プロファイリング

• IBM Corporation
• Google
• Microsoft Corporation
• Amazon Web Services
• DataRobot
• H2O.ai
• Domino Data Lab
• Cloudera
• SAS Institute
• Alteryx
• Databricks
• Algorithmia
• TIBCO Software
• RapidMiner
• CNVRG.io
• Anaconda
• C3 AI
• MathWorks

List of Tables

• Table 1 Global ModelOps Market Outlook, By Region (2022-2030) ($MN)
• Table 2 Global ModelOps Market Outlook, By Offering (2022-2030) ($MN)
• Table 3 Global ModelOps Market Outlook, By Software Platforms (2022-2030) ($MN)
• Table 4 Global ModelOps Market Outlook, By Services (2022-2030) ($MN)
• Table 5 Global ModelOps Market Outlook, By Deployment Mode (2022-2030) ($MN)
• Table 6 Global ModelOps Market Outlook, By On-Premises (2022-2030) ($MN)
• Table 7 Global ModelOps Market Outlook, By Cloud-Based (2022-2030) ($MN)
• Table 8 Global ModelOps Market Outlook, By Enterprise Size (2022-2030) ($MN)
• Table 9 Global ModelOps Market Outlook, By Large Enterprises (2022-2030) ($MN)
• Table 10 Global ModelOps Market Outlook, By Small and Medium-Sized Enterprises (SMEs) (2022-2030) ($MN)
• Table 11 Global ModelOps Market Outlook, By Technology (2022-2030) ($MN)
• Table 12 Global ModelOps Market Outlook, By Machine Learning (ML) (2022-2030) ($MN)
• Table 13 Global ModelOps Market Outlook, By Deep Learning (DL) (2022-2030) ($MN)
• Table 14 Global ModelOps Market Outlook, By Natural Language Processing (NLP) (2022-2030) ($MN)
• Table 15 Global ModelOps Market Outlook, By Predictive Analytics (2022-2030) ($MN)
• Table 16 Global ModelOps Market Outlook, By Computer Vision (2022-2030) ($MN)
• Table 17 Global ModelOps Market Outlook, By Reinforcement Learning (2022-2030) ($MN)
• Table 18 Global ModelOps Market Outlook, By Other Technologies (2022-2030) ($MN)
• Table 19 Global ModelOps Market Outlook, By Application (2022-2030) ($MN)
• Table 20 Global ModelOps Market Outlook, By Model Development and Training (2022-2030) ($MN)
• Table 21 Global ModelOps Market Outlook, By Model Deployment and Operationalization (2022-2030) ($MN)
• Table 22 Global ModelOps Market Outlook, By Model Monitoring and Management (2022-2030) ($MN)
• Table 23 Global ModelOps Market Outlook, By Model Governance and Compliance (2022-2030) ($MN)
• Table 24 Global ModelOps Market Outlook, By Model Explainability and Interpretability (2022-2030) ($MN)
• Table 25 Global ModelOps Market Outlook, By Other Applications (2022-2030) ($MN)
• Table 26 Global ModelOps Market Outlook, By End User (2022-2030) ($MN)
• Table 27 Global ModelOps Market Outlook, By Banking, Financial Services, and Insurance (2022-2030) ($MN)
• Table 28 Global ModelOps Market Outlook, By Healthcare and Life Sciences (2022-2030) ($MN)
• Table 29 Global ModelOps Market Outlook, By Retail and E-Commerce (2022-2030) ($MN)
• Table 30 Global ModelOps Market Outlook, By IT and Telecommunications (2022-2030) ($MN)
• Table 31 Global ModelOps Market Outlook, By Manufacturing (2022-2030) ($MN)
• Table 32 Global ModelOps Market Outlook, By Energy and Utilities (2022-2030) ($MN)
• Table 33 Global ModelOps Market Outlook, By Government and Public Sector (2022-2030) ($MN)
• Table 34 Global ModelOps Market Outlook, By Transportation and Logistics (2022-2030) ($MN)
• Table 35 Global ModelOps Market Outlook, By Media and Entertainment (2022-2030) ($MN)
• Table 36 Global ModelOps Market Outlook, By Education (2022-2030) ($MN)
• Table 37 Global ModelOps 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 ModelOps Market is accounted for $5.31 billion in 2024 and is expected to reach $40.55 billion by 2030 growing at a CAGR of 40.3% during the forecast period. ModelOps, short for Model Operations, is a discipline focused on deploying, monitoring, managing, and governing AI and machine learning models in production. It bridges the gap between data science and IT operations, ensuring models perform as intended while maintaining compliance, scalability, and reliability. ModelOps involves automation, monitoring, retraining, and lifecycle management to streamline model updates and mitigate risks. It emphasizes governance, auditability, and performance optimization, enabling organizations to operationalize AI effectively and derive consistent business value from their models.

Market Dynamics:

Driver:

Regulatory compliance and governance

Model lifecycle processes are managed with the aid of governance frameworks, which guarantee moral application and reduce hazards. Strong ModelOps strategies are necessary for businesses to stay in compliance with increasingly stringent data privacy regulations, like the GDPR. Governance frameworks are essential since regulatory bodies are placing a greater emphasis on transparency in model decisions. Furthermore, compliance checks and audit trails become crucial for preventing fines and upholding confidence. These elements work together to encourage companies to spend money on ModelOps solutions in order to maximise AI model performance and guarantee compliance.

Restraint:

Lack of skilled workforce

Companies struggle to find professionals with the necessary expertise to manage complex models and systems. Without skilled workers, businesses face challenges in deploying, monitoring, and optimizing machine learning models effectively. The shortage of talent also delays the adoption of ModelOps solutions, limiting innovation and efficiency. This skill gap results in higher training costs and increased reliance on external vendors. Overall, the inability to fill these roles slows down the scaling of AI and machine learning operations.

Opportunity:

Rising edge AI deployments

Rising edge AI deployments enhances model development, monitoring, and management, improving efficiency across industries. ModelOps ensures seamless collaboration between data scientists, IT teams, and business leaders, accelerating model deployment. It also fosters automation in managing models at scale, reducing time-to-market for AI-driven solutions. As AI systems become more complex, businesses are turning to ModelOps for continuous monitoring, performance optimization, and governance. This growing demands for streamlined. Ultimately, the rise of AI deployments is setting the stage for faster innovation, greater scalability, and improved decision-making within the market.

Threat:

Rapid technological changes

The requirement for constant adaptation raises the price and resource commitment for training and upgrades. Integration issues arise because legacy systems frequently become incompatible with modern technologies. Rapid innovation often leads to a lack of standardisation, which makes it challenging for businesses to implement consistent procedures. Furthermore, there is a greater chance of mistakes and inefficiencies due to the complexity of maintaining several systems. It is difficult for businesses to maintain scalability or competitive advantages in this volatile market.

Covid-19 Impact

The COVID-19 pandemic significantly impacted the ModelOps market by accelerating the adoption of AI and machine learning solutions across industries. Organizations faced increased pressure to automate decision-making and optimize operations, driving demand for robust model operationalization platforms. Remote work and disrupted supply chains highlighted the need for scalable and agile AI systems, pushing businesses to invest in ModelOps tools. However, budget constraints in certain sectors during the pandemic slowed down the deployment of these solutions temporarily. Post-pandemic, the market is witnessing rapid growth as enterprises prioritize AI-driven transformation to enhance resilience and competitiveness.

The software platforms segment is expected to be the largest during the forecast period

The software platforms segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, by enabling streamlined development, deployment, and management of AI and ML models. These platforms offer end-to-end solutions for automating model lifecycle processes, reducing operational complexities and ensuring scalability. With advanced features like monitoring, retraining, and compliance management, they address critical challenges in maintaining model accuracy and reliability over time. Integration capabilities with existing IT ecosystems enhance adoption, making it easier for organizations to operationalize AI at scale. Additionally, their ability to support diverse modelling frameworks and tools caters to varied industry needs, driving widespread adoption.

The healthcare and life sciences segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the healthcare and life sciences segment is predicted to witness the highest growth rate, due to improved patient outcomes and operational efficiency. This sector relies on predictive models for disease diagnosis, drug discovery, and personalized medicine, necessitating efficient model deployment and monitoring. ModelOps ensures compliance with stringent regulatory standards, critical for handling sensitive patient data. The increasing adoption of electronic health records (EHRs) and telemedicine accelerates the demand for robust AI models, managed effectively through ModelOps. Additionally, the sector's focus on real-time analytics for clinical decision-making emphasizes the need for continuous model updates, thereby propelling the growth of the market.

Region with largest share:

During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share due to the increasing adoption of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) across various industries. Organizations are investing in ModelOps solutions to streamline the deployment, monitoring, and management of AI models at scale, ensuring efficiency and compliance. The need for faster and more accurate decision-making, especially in sectors like finance, healthcare, and manufacturing, is driving demand for these solutions. Additionally, the region's evolving regulatory landscape and the push for digital transformation in both public and private sectors further support the market's expansion. With countries like China, India, and Japan leading the way, the Asia Pacific ModelOps market is poised for significant technological advancements and growth in the coming years.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the South America region is anticipated to exhibit the highest CAGR, owing to the rising demand for automated decision-making processes and operational efficiency. Brazil, Argentina, and Chile are key players in the region, focusing on integrating AI models into various sectors like finance, healthcare, and manufacturing. The presence of technology startups and multinational companies in these countries is fostering a competitive landscape for ModelOps solutions. Furthermore, government initiatives aimed at promoting digital transformation and AI development are expected to accelerate the market's expansion in the coming years.

Key players in the market

Some of the key players profiled in the ModelOps Market include IBM Corporation, Google, Microsoft Corporation, Amazon Web Services, DataRobot, H2O.ai, Domino Data Lab, Cloudera, SAS Institute, Alteryx, Databricks, Algorithmia, TIBCO Software, RapidMiner, CNVRG.io, Anaconda, C3 AI and MathWorks.

Key Developments:

In October 2024, IBM launched "Granite 3.0," the latest version of its artificial intelligence models tailored for businesses. These models are open-source, distinguishing IBM from competitors like Microsoft, which charge for access to their AI models.

In July 2024, Google Cloud announced a partnership with Mistral AI to integrate its Codestral AI model into Google's Vertex AI service. This collaboration introduced Codestral, a generative AI model designed specifically for code generation tasks, as a fully-managed service within Vertex AI.

In February 2024, IBM and Wipro announced an expansion of their partnership to deliver new AI services. Wipro introduced the Enterprise AI-Ready Platform, leveraging IBM's watsonx AI and data platform, including watsonx.ai, watsonx.data, and watsonx.governance.

Offerings Covered:

• Software Platforms
• Services

Deployment Modes Covered:

• On-Premises
• Cloud-Based

Enterprise Sizes Covered:

• Large Enterprises
• Small and Medium-Sized Enterprises (SMEs)

Technologies Covered:

• Machine Learning (ML)
• Deep Learning (DL)
• Natural Language Processing (NLP)
• Predictive Analytics
• Computer Vision
• Reinforcement Learning
• Other Technologies

Applications Covered:

• Model Development and Training
• Model Deployment and Operationalization
• Model Monitoring and Management
• Model Governance and Compliance
• Model Explainability and Interpretability
• Other Applications

End Users Covered:

• Banking, Financial Services, and Insurance
• Healthcare and Life Sciences
• Retail and E-Commerce
• IT and Telecommunications
• Manufacturing
• Energy and Utilities
• Government and Public Sector
• Transportation and Logistics
• Media and Entertainment
• Education
• 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 Technology Analysis
• 3.7 Application Analysis
• 3.8 End User Analysis
• 3.9 Emerging Markets
• 3.10 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 ModelOps Market, By Offering

• 5.1 Introduction
• 5.2 Software Platforms
• 5.3 Services

6 Global ModelOps Market, By Deployment Mode

• 6.1 Introduction
• 6.2 On-Premises
• 6.3 Cloud-Based

7 Global ModelOps Market, By Enterprise Size

• 7.1 Introduction
• 7.2 Large Enterprises
• 7.3 Small and Medium-Sized Enterprises (SMEs)

8 Global ModelOps Market, By Technology

• 8.1 Introduction
• 8.2 Machine Learning (ML)
• 8.3 Deep Learning (DL)
• 8.4 Natural Language Processing (NLP)
• 8.5 Predictive Analytics
• 8.6 Computer Vision
• 8.7 Reinforcement Learning
• 8.8 Other Technologies

9 Global ModelOps Market, By Application

• 9.1 Introduction
• 9.2 Model Development and Training
• 9.3 Model Deployment and Operationalization
• 9.4 Model Monitoring and Management
• 9.5 Model Governance and Compliance
• 9.6 Model Explainability and Interpretability
• 9.7 Other Applications

10 Global ModelOps Market, By End User

• 10.1 Introduction
• 10.2 Banking, Financial Services, and Insurance
• 10.3 Healthcare and Life Sciences
• 10.4 Retail and E-Commerce
• 10.5 IT and Telecommunications
• 10.6 Manufacturing
• 10.7 Energy and Utilities
• 10.8 Government and Public Sector
• 10.9 Transportation and Logistics
• 10.10 Media and Entertainment
• 10.11 Education
• 10.12 Other End Users

11 Global ModelOps 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 IBM Corporation
• 13.2 Google
• 13.3 Microsoft Corporation
• 13.4 Amazon Web Services
• 13.5 DataRobot
• 13.6 H2O.ai
• 13.7 Domino Data Lab
• 13.8 Cloudera
• 13.9 SAS Institute
• 13.10 Alteryx
• 13.11 Databricks
• 13.12 Algorithmia
• 13.13 TIBCO Software
• 13.14 RapidMiner
• 13.15 CNVRG.io
• 13.16 Anaconda
• 13.17 C3 AI
• 13.18 MathWorks