MLOpsプラットフォームの世界市場：将来予測 (2032年まで) - コンポーネント別・MLフレームワークサポート別・展開方式別・ライフサイクル段階別・エンドユーザー別・地域別の分析

Stratistics MRCの調査によると、世界のMLOpsプラットフォーム市場は2025年に18億5,000万米ドル規模となり、予測期間中にCAGR42％で成長し、2032年までに214億9,000万米ドルに達すると見込まれています。

MLOpsプラットフォームは、組織が機械学習モデルのエンドツーエンドのライフサイクルを、スケーラブルかつ自動化された方法で、ガバナンスを適用しながら管理することを可能にする統合ソフトウェアソリューションです。これらは、データ準備、モデル開発、トレーニング、テスト、展開、モニタリング、再トレーニングのためのツールを統一されたフレームワーク内で統合しています。MLOpsプラットフォームは、バージョン管理、再現性、セキュリティ、コンプライアンスを確保しながら、データサイエンティスト、エンジニア、ITチーム間のコラボレーションを支援します。ワークフローの自動化とモデル性能・ドリフトの継続的モニタリングにより、これらのプラットフォームは企業が機械学習を効率的に運用化し、本番環境への移行時間を短縮し、多様な環境において信頼性の高い高品質なAIシステムを維持することを支援します。

スケーラブルなモデル展開自動化の需要

組織は、多様な環境においてAIを迅速に運用化するという高まるプレッシャーに直面しています。MLOpsプラットフォームは、大規模なモデル展開、監視、ガバナンスを効率化します。ベンダーは手動介入を削減するため、オーケストレーションと自動化機能を組み込んでいます。効率性とスピードへの需要の高まりは、金融、医療、小売などの業界における採用を加速させています。スケーラブルな展開自動化の推進は、MLOpsプラットフォームを企業AI戦略の重要な推進力として位置づけています。

レガシーシステムとの複雑な統合

企業は、最新のワークフローと旧式のITインフラの整合性に困難を抱えています。確立された近代化予算を持つ既存企業と比較して、中小規模の企業はより大きな課題に直面しています。複数ベンダーシステム間の相互運用性の欠如がさらなる遅延を招いています。ベンダー各社は、統合負担を軽減するためのモジュール式フレームワークやAPIを導入しています。持続的な複雑さが普及を遅らせており、互換性がMLOpsプラットフォームの拡大における決定的な要因となっています。

エッジAIおよびIoTの導入拡大

エッジAIとIoTの導入拡大は、MLOpsプロバイダーにとって大きな成長機会を生み出しています。接続デバイスの普及は、エッジ環境でモデルを管理するプラットフォームの需要を牽引しています。リアルタイム監視と再トレーニング機能は、動的な環境における応答性を強化します。ベンダー各社は分散型展開を支援するため、軽量なオーケストレーションツールを組み込んでいます。IoTエコシステムへの投資は、スケーラブルなMLOpsフレームワークの需要を拡大させています。エッジAIとIoTの融合は、分散型インテリジェンスの推進役としてMLOpsを再定義しつつあります。

データプライバシーと規制上の課題

企業は、機密性の高い個人情報や金融データを扱うAIシステムに対する監視強化に直面しています。小規模プロバイダーは、より大きなリソースを持つ既存企業と比較して、コンプライアンス維持に苦労しています。地域ごとの規制枠組みは、導入戦略に複雑さを加えています。ベンダーは、信頼性を強化するため、暗号化や匿名化機能を組み込んでいます。増大する規制負担は優先順位を再構築しており、プライバシー耐性がMLOps成功の核心となっています。

COVID-19の影響：

COVID-19のパンデミックは、企業が危機対応ワークロードを管理するためにAIを拡大する中で、MLOpsプラットフォームへの需要を加速させました。一方で、サプライチェーンの混乱によりインフラプロジェクトが遅延し、近代化の取り組みが後退しました。他方で、医療、物流、小売分野におけるAIへの依存度が高まったことで、MLOpsフレームワークの導入が促進されました。企業は変動の激しい状況下でも精度を維持するため、自動化された監視と再トレーニングへの依存度を高めました。ベンダーは説明可能性とコンプライアンス機能を組み込み、信頼性の強化を図りました。パンデミックは、不確実な環境においてイノベーションと説明責任のバランスを取る上で、MLOpsプラットフォームが不可欠であることを浮き彫りにしました。

予測期間中、ソフトウェア分野が最大の市場規模を占める見込み

ソフトウェアセグメントは、展開とモニタリングを効率化するプラットフォームへの需要に牽引され、予測期間中に最大の市場シェアを占めると見込まれます。企業はスケーラビリティとコンプライアンス強化のため、ソフトウェアベースのオーケストレーションをAIワークフローに組み込んでいます。ベンダーは自動化、再トレーニング、ガバナンス機能を統合したソリューションを開発中です。規制産業における効率性への需要の高まりが、このセグメントでの採用を加速させています。企業は、運用上のレジリエンスと信頼性を維持する上で、ソフトウェアプラットフォームが極めて重要であると考えています。ソフトウェアの優位性は、MLOpsエコシステムの基盤としての役割を反映しています。

予測期間において、モデル再学習分野が最も高いCAGRを示す

予測期間において、モデル再学習分野は適応型AIシステムへの需要増加を背景に、最も高い成長率を示すと予測されます。企業は、進化するデータセットに対応しモデルの精度を維持するため、再学習フレームワークの必要性をますます高めています。ベンダー各社は、対応力を強化するため、自動化された再学習パイプラインをMLOpsプラットフォームに組み込んでいます。中小企業から大企業まで、多様な業界に合わせたスケーラブルな再学習の恩恵を受けています。AI駆動型自動化への投資増加が、このセグメントの需要を拡大しています。モデル再学習の成長は、MLOpsをプロアクティブな最適化ツールとして再定義する役割を浮き彫りにしています。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、北米地域は成熟したAIインフラとMLOpsプラットフォームの企業導入が堅調であることから、最大の市場シェアを維持すると見込まれます。米国およびカナダの企業は、規制要件への適合を目的としたコンプライアンス主導型フレームワークへの投資を主導しています。主要テクノロジープロバイダーの存在が、同地域の優位性をさらに強化しています。スケーラブルなAI導入への需要増加が、業界横断的な導入を促進しています。ベンダー各社は、競争の激しい市場で差別化を図るため、高度なオーケストレーションおよびモニタリング機能を組み込んでいます。

最高のCAGRの地域：

予測期間において、アジア太平洋は急速なデジタル化、AI導入の拡大、政府主導のイノベーション施策に後押しされ、最も高いCAGRを示すと予想されます。中国、インド、東南アジアなどの国々は、AI主導の成長を支えるためMLOpsプラットフォームに多額の投資を行っています。現地企業は、拡張性を強化し規制要件を満たすため、再トレーニングおよびオーケストレーションツールを導入しています。スタートアップ企業や地域ベンダーは、多様な市場に合わせた費用対効果の高いソリューションを展開しています。デジタルトランスフォーメーションとAI導入を促進する政府プログラムが需要を加速させています。アジア太平洋の成長軌跡は、イノベーションを迅速に拡大する能力によって特徴づけられ、世界最速で成長するMLOpsプラットフォームの拠点としての地位を確立しています。

無料のカスタマイズサービス：

当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）
• 地域区分
  • 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 序論

• 概要
• ステークホルダー
• 分析範囲
• 分析手法
• 分析資料

第3章 市場動向分析

• 促進要因
• 抑制要因
• 機会
• 脅威
• 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

• サプライヤーの交渉力
• バイヤーの交渉力
• 代替製品の脅威
• 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MLOpsプラットフォーム市場：コンポーネント別

• ソフトウェア
  • モデル開発プラットフォーム
  • モデル展開ツール
  • 監視・ドリフト検出
  • バイアス・公平性ツール
• サービス
  • モデル開発プラットフォーム
  • モデル展開ツール
  • 監視・ドリフト検出
  • バイアス・公平性ツール

第6章 世界のMLOpsプラットフォーム市場：MLフレームワークサポート別

• TensorFlow
• PyTorch
• Scikit-learn
• XGBoost
• 複数フレームワーク対応
• その他のMLフレームワークサポート

第7章 世界のMLOpsプラットフォーム市場：展開方式別

• オンプレミス
• クラウド

第8章 世界のMLOpsプラットフォーム市場：ライフサイクル段階別

• モデル開発
• モデル展開
• モデル監視
• モデル再学習
• モデル廃止
• その他のライフサイクル段階

第9章 世界のMLOpsプラットフォーム市場：エンドユーザー別

• BFSI
• 医療
• 小売業・eコマース
• IT・通信
• 製造業
• エネルギー・ユーティリティ
• 政府
• メディア・エンターテインメント
• その他のエンドユーザー

第10章 世界のMLOpsプラットフォーム市場：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 主な動向

• 契約、事業提携・協力、合弁事業
• 企業合併・買収 (M&A)
• 新製品発売
• 事業拡大
• その他の主要戦略

第12章 企業プロファイル

• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Google Cloud
• Amazon Web Services, Inc.
• Salesforce, Inc.
• SAP SE
• Oracle Corporation
• DataRobot, Inc.
• Fiddler AI, Inc.
• Arthur AI, Inc.
• H2O.ai, Inc.
• Domino Data Lab, Inc.
• Weights &Biases, Inc.
• Intel Corporation
• Allegro AI, Inc.