機械学習（ML）市場の2032年までの予測： コンポーネント別、企業規模別、展開別、アプリケーション別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、世界の機械学習（ML）市場は2025年に860億2,000万米ドルを占め、予測期間中のCAGRは32.8％で成長し、2032年には6,266億2,000万米ドルに達すると予測されています。

機械学習（ML）と呼ばれる人工知能の一分野により、コンピュータはデータから学習し、明示的なプログラミングなしに意思決定や予測を行うことができます。統計モデルとアルゴリズムの使用により、大規模なデータセットからパターンを発見し、徐々にパフォーマンスを向上させる。機械学習（ML）は、マーケティング、金融、ヘルスケア、自律システムなど多くの産業で広く利用されており、生産性や意思決定を向上させています。さらに、画像認識、自然言語処理、推薦システムなどの複雑な問題も、MLモデルによって処理することができます。

データ専門家を対象とした世界規模の調査によると、45％の企業が機械学習手法を導入しており、さらに21％がその利用を模索しています。導入率は国によって異なり、イスラエルが63％、オランダが57％、米国が56％となっています。大企業の採用率（61％）は、中堅企業（45％）や中小企業（33％）よりも高いです。

データ製造の成長

ソーシャルメディア、企業アプリ、eコマース・プラットフォーム、モノのインターネット・デバイスなど、さまざまなソースからの爆発的なデータ生成は、業界全体のデジタルトランスフォーメーションの高まりに起因しています。このような大量の構造化・非構造化データは、組織が手作業で処理・分析するのは困難です。企業は機械学習アルゴリズムの助けを借りて、パターンを見つけ、価値ある洞察を導き出し、データ主導の意思決定を即座に行うことができます。さらに、ビッグデータ分析プラットフォームが利用可能になったことで、機械学習ソリューションの採用はさらに加速しています。

高い複雑性と導入コスト

機械学習には長期的なメリットがあるにもかかわらず、インフラ、有能なスタッフ、モデルのトレーニングに必要な初期投資は、多くの企業にとって高すぎる場合があります。企業がMLモデルの開発と実装を成功させるには、強力なコンピューターリソース、優れたデータセット、最先端のソフトウェアツールに投資する必要があります。さらに、機械学習（ML）を現在の企業システムと統合することは困難であり、専門的なソリューションが必要となるため、コストはさらに上昇します。中小企業（SME）が機械学習（ML）プロジェクトに資金を割けないことが、普及を遅らせています。

AIを活用したサイバーセキュリティソリューションへのニーズの高まり

サイバー攻撃の高度化と頻度の増加により、MLを活用したサイバーセキュリティソリューションに対するニーズが高まっています。AI機能を備えたセキュリティシステムは、不正を特定し、脅威を予測し、その場での対応を自動化してリスクを軽減することができます。サイバー防御を強化するため、機械学習アルゴリズムはネットワーク・セキュリティ監視、詐欺検出、本人確認に応用されています。さらに、機械学習（ML）を活用した脅威インテリジェンスプラットフォームや行動分析ソリューションは、政府や企業がサイバーセキュリティへの投資を優先する中で、市場拡大の好機となります。

高品質データへのアクセスへの依存

MLの性能は、偏りのない多様で高品質なデータに大きく依存します。しかし、AIモデルの有効性は、多くの業界において適切なデータセットや高品質なデータセットの不足によって制約されています。データの断片化、ソース間の不整合、プライバシーの制限などは、データ収集を困難にする要因の一部です。さらに、精度を維持するためには、機械学習モデルを新しいデータで頻繁に更新する必要があるが、データへのアクセスは、所有権や規制上の制約によって制限されることが多いです。十分かつ信頼できるデータセットがなければ、機械学習モデルは、時代遅れの、誤った、または誤解を招くような洞察を生み出す危険性があり、企業にとっての全体的な有用性が低下します。

COVID-19の影響：

COVID-19の大流行は、企業や組織が混乱に対処する創造的な方法を模索したため、多くの業界で機械学習（ML）の採用を大幅に加速させました。データ分析、予測モデリング、リアルタイムの意思決定には、リモートワーク、デジタルサービス、自動化への依存度が高まっていることからもわかるように、より高度なAI駆動型システムが求められています。医療分野では、機械学習がワクチンや診断機器の開発、患者ケアの向上に重要な役割を果たしました。金融サービス、サプライチェーンマネジメント、eコマースでも、不正行為の検出、需要予測、個別化された顧客体験の提供に機械学習（ML）が利用されています。さらに、アルゴリズムの偏り、データプライバシーの問題、有能な機械学習専門家の不足といった問題も、パンデミックによって明るみに出た。

予測分析セグメントは予測期間中最大になる見込み

予測分析セグメントは、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。このセグメントは、機械学習アルゴリズムを使用して将来の結果を予測し、過去のデータを分析するため、小売、ヘルスケア、金融を含む多くの業界にとって極めて重要です。予測分析は、企業が動向、顧客行動、業務要件を予測できるようにすることで、より良い意思決定、プロセス最適化、顧客体験を支援します。需要予測、リスク管理、在庫最適化は、その多くの用途のほんの一部に過ぎません。さらに、予測分析が機械学習市場を独占している主な理由の1つは、データ主導の洞察への依存の高まりと、業界全体で生成されるデータ量です。

予測期間中にCAGRが最も高くなると予測されるヘルスケアセグメント

個別化医療を可能にし、診断精度を高め、患者の転帰を改善する機械学習は、ヘルスケア分野に革命をもたらしています。MLは、膨大な量の医療データを分析する能力があるため、病気の早期発見、治療の最適化、創薬に役立っています。さらに、MLアルゴリズムは、ヘルスケアの自動化、予測分析、医療画像診断の効率改善と大幅なコスト削減に利用されています。今後数年間は、ヘルスケアプロバイダーがデジタルトランスフォーメーションを採用し続ける中、困難な問題に対処し、患者ケアを強化するための高度な機械学習ソリューションに対する需要が大幅に増加する可能性が高いです。

最大シェアの地域：

予測期間中、北米地域が最大の市場シェアを占めると予想されます。重要なテクノロジー企業の存在、洗練されたインフラ、大規模な研究開発費がこの優位性の主な要因です。数多くの新興企業や老舗企業が、ヘルスケア、金融、IT、自動車などさまざまな業界でMLソリューションを導入しており、この地域をAIとMLイノベーションの中心地にしています。また、ML導入の増加は、政府プログラムおよびAI搭載技術に対するより多くの資金調達も後押ししています。さらに、北米は強力なデータ収集・処理能力と高い技術意識により、世界の機械学習市場をリードしています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域が最も高いCAGRを示すと予測されます。この成長の原動力となっているのは、迅速なデジタル変革、AI技術の利用拡大、データ分析への大規模投資です。中国、インド、日本のような国々は、製造、金融、ヘルスケアなどの様々な産業への機械学習（ML）の統合に力を入れています。さらに、MLソリューションの需要は、この地域の人口の多さ、スマートフォンの普及率の増加、インターネット接続の拡大によってさらに高まっています。アジア太平洋地域は、スマートテクノロジーを推進する政府の取り組みや、国際的なハイテク企業の増加により、機械学習の導入が最も急速に進んでいる地域となっています。

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• 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
• 調査資料
  • 1次調査資料
  • 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 世界の機械学習（ML）市場：コンポーネント別

• ハードウェア
• ソフトウェア
• サービス

第6章 世界の機械学習（ML）市場：企業規模別

• 中小企業
• 大企業

第7章 世界の機械学習（ML）市場：展開別

• クラウド
• オンプレミス

第8章 世界の機械学習（ML）市場：アプリケーション別

• 予測分析
• 自然言語処理（NLP）
• 画像認識
• 不正行為検出
• その他のアプリケーション

第9章 世界の機械学習（ML）市場：エンドユーザー別

• ヘルスケア
• 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
• IT・通信
• 広告・メディア
• 自動車・輸送
• 農業
• エネルギー・公益事業
• 製造業
• その他のエンドユーザー

第10章 世界の機械学習（ML）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地域
• 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
  • その他中東とアフリカ

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、ジョイントベンチャー
• 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

• Amazon Web Services, Inc.
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• SAP SE
• Google Cloud
• Xicom Technologies
• Nvidia Inc
• Vention
• Intel Corporation
• SAS Institute Inc.
• Hewlett Packard Enterprise Company
• Oracle Corporation
• Altoros
• MobiDev
• BigML, Inc.

List of Tables

• Table 1 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
• Table 2 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By Component (2024-2032) ($MN)
• Table 3 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By Hardware (2024-2032) ($MN)
• Table 4 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By Software (2024-2032) ($MN)
• Table 5 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By Services (2024-2032) ($MN)
• Table 6 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By Enterprise Size (2024-2032) ($MN)
• Table 7 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By SMEs (2024-2032) ($MN)
• Table 8 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By Large Enterprises (2024-2032) ($MN)
• Table 9 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By Deployment (2024-2032) ($MN)
• Table 10 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By Cloud (2024-2032) ($MN)
• Table 11 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By On-premise (2024-2032) ($MN)
• Table 12 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By Application (2024-2032) ($MN)
• Table 13 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By Predictive Analytics (2024-2032) ($MN)
• Table 14 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By Natural Language Processing (NLP) (2024-2032) ($MN)
• Table 15 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By Image Recognition (2024-2032) ($MN)
• Table 16 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By Fraud Detection (2024-2032) ($MN)
• Table 17 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By Other Applications (2024-2032) ($MN)
• Table 18 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By End User (2024-2032) ($MN)
• Table 19 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By Healthcare (2024-2032) ($MN)
• Table 20 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By Banking, Financial Services and Insurance (BFSI) (2024-2032) ($MN)
• Table 21 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By IT and Telecommunication (2024-2032) ($MN)
• Table 22 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By Advertising & Media (2024-2032) ($MN)
• Table 23 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By Automotive & Transportation (2024-2032) ($MN)
• Table 24 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By Agriculture (2024-2032) ($MN)
• Table 25 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By Energy & Utilities (2024-2032) ($MN)
• Table 26 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By Manufacturing (2024-2032) ($MN)
• Table 27 Global Machine Learning (ML) Market Outlook, By Other End Users (2024-2032) ($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 Machine Learning (ML) Market is accounted for $86.02 billion in 2025 and is expected to reach $626.62 billion by 2032 growing at a CAGR of 32.8% during the forecast period. Computers can learn from data and make decisions or predictions without explicit programming owing to a subfield of artificial intelligence called machine learning (ML). Through the use of statistical models and algorithms, it finds patterns in large datasets, gradually improving performance. Machine learning (ML) is widely used in many industries, such as marketing, finance, healthcare, and autonomous systems, where it improves productivity and decision-making. Moreover, complex issues like image recognition, natural language processing, and recommendation systems can be handled by ML models.

According to a worldwide survey of data professionals, 45% of companies have adopted machine learning methods, with an additional 21% exploring their use. Adoption rates vary by country, with Israel at 63%, the Netherlands at 57%, and the United States at 56%. Larger enterprises show higher adoption rates (61%) compared to medium (45%) and small companies (33%).

Market Dynamics:

Driver:

Growth in data manufacturing

An explosion of data generation from various sources, such as social media, enterprise apps, e-commerce platforms, and Internet of Things devices, has resulted from the rise of digital transformation across industries. This massive volume of structured and unstructured data is difficult for organizations to manually process and analyze. Businesses can find patterns, derive valuable insights, and make data-driven decisions instantly with the aid of machine learning algorithms. Additionally, the adoption of machine learning solutions has been further accelerated by the availability of big data analytics platforms.

Restraint:

High complexity and implementation costs

The initial investment needed for infrastructure, qualified staff, and model training can be too high for many businesses, even though machine learning has long-term advantages. For businesses to successfully develop and implement ML models, they must invest in strong computer resources, superior datasets, and cutting-edge software tools. Furthermore, integrating machine learning (ML) with current enterprise systems can be challenging and necessitate specialized solutions, which raise costs even more. Widespread adoption is slowed by small and medium-sized businesses' (SMEs') inability to devote funds to machine learning (ML) projects.

Opportunity:

Growing need for cyber security solutions powered by AI

There is a significant need for ML-driven cyber security solutions due to the growing sophistication and frequency of cyber attacks. Security systems with AI capabilities are able to identify irregularities, anticipate threats, and automate in-the-moment reactions to reduce risks. To bolster cyber defenses, machine learning algorithms are being applied to network security monitoring, fraud detection, and identity verification. Moreover, machine learning (ML)-powered threat intelligence platforms and behavioral analytics solutions offer a profitable opportunity for market expansion as governments and corporations prioritize cyber security investments.

Threat:

Reliance on access to high-quality data

ML performance is highly dependent on unbiased, diverse, and high-quality data. The efficacy of AI models is, however, constrained by the lack of adequate or high-quality datasets in many industries. Data fragmentation, inconsistencies between sources, and privacy restrictions are some of the factors that make data collection difficult. Furthermore, in order to maintain accuracy, machine learning models need to be updated frequently with new data; however, data access is frequently restricted by proprietary and regulatory constraints. Without sufficient and trustworthy datasets, machine learning models run the risk of generating outdated, false, or misleading insights, which lowers their overall usefulness to companies.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 pandemic greatly sped up the adoption of machine learning (ML) in a number of industries as companies and organizations looked for creative ways to deal with disruptions. For data analysis, predictive modelling, and real-time decision-making, more sophisticated AI-driven systems are required, as evidenced by the growing dependence on remote work, digital services, and automation. In the medical field, machine learning played a key role in the creation of vaccines, diagnostic instruments, and patient care enhancement. Financial services, supply chain management, and e-commerce have also used machine learning (ML) to detect fraud, forecast demand, and provide individualized customer experiences. Moreover, problems like algorithmic bias, data privacy issues, and a lack of qualified machine learning specialists were also brought to light by the pandemic.

The predictive analytics segment is expected to be the largest during the forecast period

The predictive analytics segment is expected to account for the largest market share during the forecast period. This segment is crucial to a number of industries, including retail, healthcare, and finance, because it uses machine learning algorithms to forecast future results and analyze historical data. Predictive analytics aids in better decision-making, process optimization, and customer experience by empowering companies to forecast trends, customer behavior, and operational requirements. Demand forecasting, risk management, and inventory optimization are just a few of its many uses. Additionally, one of the main reasons predictive analytics is dominating the machine learning market is the growing reliance on data-driven insights and the volume of data generated across industries.

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

Over the forecast period, the healthcare segment is predicted to witness the highest growth rate because it allows for personalized medicine, increases diagnostic precision, and improves patient outcomes, machine learning is revolutionizing the healthcare sector. ML is helping with early disease detection, treatment optimization, and drug discovery because of its capacity to analyze enormous volumes of medical data. Furthermore, ML algorithms are being used to improve efficiency and drastically lower costs in healthcare automation, predictive analytics, and medical imaging. In the upcoming years, there will likely be a significant increase in demand for sophisticated machine learning solutions to handle challenging problems and enhance patient care as healthcare providers continue to embrace digital transformation.

Region with largest share:

During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share. The existence of important technology companies, sophisticated infrastructure, and large R&D expenditures are the main drivers of this dominance. Numerous startups and well-established businesses are implementing ML solutions in a variety of industries, including healthcare, finance, IT, and automotive, making the region a center for AI and ML innovation. The rise in ML adoption has also been aided by government programs and more financing for AI-powered technologies. Moreover, North America leads the global machine learning market due to its strong data collection and processing capabilities and high degree of technological awareness.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR. This growth is being driven by the quick digital transformation, growing use of AI technologies, and large investments in data analytics. Countries like China, India, and Japan are putting a lot of effort into integrating machine learning (ML) into a variety of industries, such as manufacturing, finance, and healthcare. Additionally, the demand for ML solutions is further fueled by the region's sizable population, increasing smartphone adoption, and expanding internet connectivity. Asia-Pacific is now the fastest-growing region for machine learning adoption due to government initiatives to promote smart technologies and the growing number of international tech companies in the region.

Key players in the market

Some of the key players in Machine Learning (ML) Market include Amazon Web Services, Inc., IBM Corporation, Microsoft Corporation, SAP SE, Google Cloud, Xicom Technologies, Nvidia Inc, Vention, Intel Corporation, SAS Institute Inc., Hewlett Packard Enterprise Company, Oracle Corporation, Altoros, MobiDev and BigML, Inc.

Key Developments:

In December 2024, Amazon Web Services (AWS) and Atlassian Corporation announced a multi-year strategic collaboration agreement (SCA) to expedite cloud transformation and deliver advanced AI and security capabilities to enterprise customers. The SCA will help drive the migration of millions of enterprise users from Atlassian's Data Center business - which generates over $1 billion in annual revenue - to Atlassian Cloud over a multi-year timeline.

In July 2024, IBM announced that it has secured a five-year contract with $26 million in initial funding from the U.S. Agency for International Development (USAID) to support its Cybersecurity Protection and Response (CPR) program aimed to expand and enhance the agency's cybersecurity response support for host governments in the Europe and Eurasia (E&E) region.

In June 2024, Microsoft Corp. and Hitachi Ltd. announced a projected multibillion-dollar collaboration over the next three years that will accelerate social innovation with generative AI. Through this strategic alliance, Hitachi will propel growth of the Lumada business, with a planned revenue of 2.65 trillion yen (18.9 billion USD)*1 in FY2024, and will promote operational efficiency and productivity improvements for Hitachi Group's 270,000 employees.

Components Covered:

• Hardware
• Software
• Services

Enterprise Sizes Covered:

• SMEs
• Large Enterprises

Deployments Covered:

• Cloud
• On-premise

Applications Covered:

• Predictive Analytics
• Natural Language Processing (NLP)
• Image Recognition
• Fraud Detection
• Other Applications

End Users Covered:

• Healthcare
• Banking, Financial Services and Insurance (BFSI)
• IT and Telecommunication
• Advertising & Media
• Automotive & Transportation
• Agriculture
• Energy & Utilities
• Manufacturing
• 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 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
• 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 Machine Learning (ML) Market, By Component

• 5.1 Introduction
• 5.2 Hardware
• 5.3 Software
• 5.4 Services

6 Global Machine Learning (ML) Market, By Enterprise Size

• 6.1 Introduction
• 6.2 SMEs
• 6.3 Large Enterprises

7 Global Machine Learning (ML) Market, By Deployment

• 7.1 Introduction
• 7.2 Cloud
• 7.3 On-premise

8 Global Machine Learning (ML) Market, By Application

• 8.1 Introduction
• 8.2 Predictive Analytics
• 8.3 Natural Language Processing (NLP)
• 8.4 Image Recognition
• 8.5 Fraud Detection
• 8.6 Other Applications

9 Global Machine Learning (ML) Market, By End User

• 9.1 Introduction
• 9.2 Healthcare
• 9.3 Banking, Financial Services and Insurance (BFSI)
• 9.4 IT and Telecommunication
• 9.5 Advertising & Media
• 9.6 Automotive & Transportation
• 9.7 Agriculture
• 9.8 Energy & Utilities
• 9.9 Manufacturing
• 9.10 Other End Users

10 Global Machine Learning (ML) 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 Amazon Web Services, Inc.
• 12.2 IBM Corporation
• 12.3 Microsoft Corporation
• 12.4 SAP SE
• 12.5 Google Cloud
• 12.6 Xicom Technologies
• 12.7 Nvidia Inc
• 12.8 Vention
• 12.9 Intel Corporation
• 12.10 SAS Institute Inc.
• 12.11 Hewlett Packard Enterprise Company
• 12.12 Oracle Corporation
• 12.13 Altoros
• 12.14 MobiDev
• 12.15 BigML, Inc.