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市場調査レポート
商品コード
1843667
自動機械学習（AutoML）の世界市場レポート 2025年Automated Machine Learning (AutoML) Global Market Report 2025 |
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カスタマイズ可能
適宜更新あり
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| 自動機械学習（AutoML）の世界市場レポート 2025年 |
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出版日: 2025年09月12日
発行: The Business Research Company
ページ情報: 英文 250 Pages
納期: 2～10営業日
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概要
自動機械学習（AutoML）の市場規模は近年急激に拡大しています。2024年の16億4,000万米ドルから2025年には23億4,000万米ドルへと、CAGR43.1％で拡大します。実績期間の成長は、機械学習の複雑さ、データサイエンスの人材の不足、迅速なソリューションの需要、AIとコンピューティングパワーの進歩、コスト効率に起因しています。
自動機械学習（AutoML）の市場規模は、今後数年間で飛躍的な成長が見込まれます。2029年にはCAGR46.8％で108億8,000万米ドルに成長します。予測期間の成長は、業界を超えたAI統合、IoTとビッグデータの拡大、エッジコンピューティングの台頭、クラウドとオンプレミスのハイブリッドソリューション、規制コンプライアンス要件に起因すると考えられます。予測期間の主な動向には、自動化されたフィーチャーエンジニアリング、連携学習の進歩、説明可能なAIとモデルの解釈可能性、非構造化データのAutoML、自律システムのAutoMLなどがあります。
自動機械学習（AutoML）は、機械学習の実用的な問題への応用であり、機械学習モデルの選択、構成、パラメータ化の自動化です。AutoMLは、機械学習プロセスを合理化し、より使いやすくし、多くの場合、手作業でコード化されたアルゴリズムと比較して、より速く、より正確な出力をもたらします。
自動機械学習（AutoML）が提供する主なサービスには、ソリューションとサービスがあります。ソリューションには、特定の組織の問題に対処するためのソフトウェアツールの実装が含まれます。自動化された機械学習ソリューションにより、ビジネスユーザーは機械学習を容易に導入できるようになり、データサイエンティストはより複雑な課題に集中できるようになります。これらのソリューションは、クラウドやオンプレミスなど様々な環境で導入することができ、大企業だけでなく中小企業にも対応しています。AutoMLは、データ処理、特徴量エンジニアリング、モデル選択、ハイパーパラメータの最適化と調整、モデルの組立などの分野で活用されています。AutoMLは、銀行・金融サービス・保険（BFSI）、小売・eコマース、ヘルスケア、製造など、さまざまなエンドユーザーによって利用されています。
2025年の米国関税の急上昇とそれに伴う貿易摩擦は、情報技術分野、特にハードウェア製造、データインフラ、ソフトウェア展開に大きな影響を及ぼしています。輸入半導体、回路基板、ネットワーク機器に対する関税の引き上げは、ハイテク企業、クラウドサービスプロバイダー、データセンターの生産・運営コストを押し上げています。ノートパソコン、サーバー、家電製品の部品をグローバルに調達している企業は、リードタイムの長期化と価格圧力に直面しています。同時に、特殊なソフトウェアに対する関税と主要国際市場の報復措置により、グローバルなITサプライチェーンが混乱し、米国製テクノロジーに対する海外からの需要が減退しています。これに対応するため、このセクターは国内チップ生産への投資を強化し、サプライヤーネットワークを拡大し、AIを活用した自動化によって回復力を高め、コスト管理を効率化しています。
自動機械学習（AutoML）市場の調査レポートは、業界の世界市場規模、地域シェア、自動機械学習（AutoML）市場シェアを持つ競合企業、詳細な市場セグメント、市場動向とビジネスチャンスなど、市場統計を提供するThe Business Research Companyの最新レポートシリーズの一つです。この市場調査レポートは、業界の現在と将来のシナリオを詳細に分析し、必要なあらゆるものの完全な展望を提供します。
今後5年間の成長率46.8%という予測は、前回予測から0.2%の微減を反映しています。この減少は主に米国と他国間の関税の影響によるものです。米国のAutoMLの状況は、GPUやTPUのような特殊なプロセッサへのアクセスが制限され、その多くが台湾で生産され、新たな貿易障壁の影響を受けることによって悪影響を受ける可能性があります。また、相互関税や、貿易緊張の高まりと制限による世界経済と貿易への悪影響により、その影響はより広範囲に及ぶと思われます。
高度な不正検知ソリューションに対する需要の高まりが、今後の自動機械学習（AutoML）市場の成長を牽引すると予想されます。不正検知とは、システムや組織内の不正行為や行動を特定し、防止するプロセスを指します。自動機械学習（AutoML）は、大量のデータを処理・分析し、パターンを認識し、不正行為を示唆する異常を特定する能力を活用することで、不正検知を支援することができます。例えば、2024年2月、ドイツを拠点に保険および資産運用サービスを提供するAllianz Insurance plcは、2023年に9,520万米ドル（7,740万英ポンド）の保険金詐欺が検出されたと報告しており、2022年の8,696万米ドル（7,070万英ポンド）から増加しています。このように、高度な不正検知ソリューションに対する需要の高まりが、自動機械学習（AutoML）市場の成長を後押ししています。
IoTデバイスの普及は、自動機械学習（AutoML）市場の成長に貢献すると見られています。モノのインターネット（IoT）デバイスは、センサー、ソフトウェア、その他の技術を組み込み、インターネットを介して他のデバイスやシステムとデータを交換します。IoTデバイスの急激な増加により、価値ある洞察に活用できる膨大な量のデータが生成されます。AutoMLは、IoT機器から生成されるデータから意味のある情報を抽出するための機械学習モデルの開発を容易にします。チェコ共和国を拠点とするオンラインメディア企業TechJury Officialによると、2022年に設置されたIoTデバイス、センサー、アクチュエータは約426億2,000万台で、2021年の358億2,000万台、2020年の307億3,000万台から大幅に増加しました。その結果、IoTデバイスの増加が自動機械学習（AutoML）市場の成長の起爆剤となっています。
自動機械学習（AutoML）市場は、技術革新の著しい動向を目の当たりにしており、大手企業は市場ポジションを維持するために新たな先進技術を採用しています。例えば、シンガポールを拠点とするフィンテック企業AND Solutions Pte Ltd.は、2023年4月にNIKO AutoMLプラットフォームを発表しました。NIKO AutoMLプラットフォームは、予測モデルの作成を簡素化・高速化するために設計された最先端の機械学習ツールです。様々なツールや機能を提供するNIKO AutoMLにより、ユーザーはコーディングやデータサイエンスの専門知識がなくても、高品質の機械学習モデルを迅速に作成し、展開することができます。ユーザーフレンドリーなインターフェイスは、プロセスの各段階においてユーザーをガイドし、従来の手法で必要とされる数分の一の時間で最適な結果を提供します。NIKO AutoMLは、迅速かつ正確なモデル作成、ワークフローの合理化、生産性の向上、費用対効果などの主なメリットを提供します。
AutoML市場の主要プレーヤーは、Armコンパイラ用AutoMLプラットフォームなど、革新的なソリューションの開発に専念しています。Armコンパイラ向けAutoMLは、Armプロセッサ向けのマシンコードを生成するArmコンパイラにAutoMLの機能を統合するものです。2023年3月、東京を拠点とする電子ソリューションメーカーであるTDK Corporationは、軽量のCortex-M0～M4クラスプロセッサ向けに調整された「Qeexo AutoML」プラットフォームを発表しました。このプラットフォームは、様々な機械学習アルゴリズムをサポートし、超低レイテンシと消費電力に優れています。Qeexo AutoMLは、センサーデータを利用した機械学習ソリューションの迅速な作成と実装を可能にし、産業、IoT、ウェアラブル、自動車、モバイルなど、リソースに制約のある環境での展開に最適です。
2023年5月、ドイツの半導体メーカーであるInfineon Technologies AGは、Imagimob ABを非公開の金額で買収しました。この買収により、Infineon Technologies AGは、拡大する組込みAIソリューションと超小型機械学習市場での地位を強化し、IoTアプリケーションにおける高度な機能性とエネルギー効率の高い制御を提供する能力を向上させることができます。Imagimob ABはスウェーデンを拠点とする企業で、エッジAIとtinyMLに注力し、将来のインテリジェント製品の促進を目指しています。
自動機械学習（AutoML）市場に参入している主な企業には、Google LLC、Microsoft Corporation、Amazon Web Services Inc.、International Business Machines Corporation、Oracle Corporation、Salesforce Inc.、Teradata Corporation、Alteryx、Altair Engineering Inc、EdgeVerve Systems Limited、TIBCO Software Inc.、DataRobot Inc.、Dataiku、BigPanda.、H2O.ai Inc.、KNIME、Cognitivescale、Anyscale Inc.、RapidMiner、Squark AI Inc.、Auger.AI、DotData Inc.、BigML Inc.、Valohai、DarwinAI、Aible Inc.、SigOpt、Zerion、Xpanse AI、Neptune Labsなどがあります。
2024年の自動機械学習（AutoML）市場で最大の地域は北米でした。アジア太平洋は予測期間で最も急成長している地域になると予測されています。自動機械学習（AutoML）市場レポートの対象地域は、アジア太平洋、西欧、東欧、北米、南米、中東・アフリカです。
自動機械学習（AutoML）市場レポートの対象国は、オーストラリア、ブラジル、中国、フランス、ドイツ、インド、インドネシア、日本、ロシア、韓国、英国、米国、イタリア、スペイン、カナダです。
自動機械学習（AutoML）市場には、データの可視化、技術の展開、監視と問題解決、不正検出、ニューラルアーキテクチャ検索（NAS）、ワークフローの最適化などを提供する事業体が得る収益が含まれます。市場価値には、サービスプロバイダーが販売した、またはサービス提供内に含まれる関連商品の価値が含まれます。事業体間で取引される、または最終消費者に販売される財やサービスのみが含まれます。
よくあるご質問
目次
第1章 エグゼクティブサマリー
第2章 市場の特徴
第3章 市場動向と戦略
第4章 市場：金利、インフレ、地政学、貿易戦争と関税、そしてコロナ禍と回復が市場に与える影響を含むマクロ経済シナリオ
第5章 世界の成長分析と戦略分析フレームワーク
- 世界の自動機械学習（AutoML）：PESTEL分析（政治、社会、技術、環境、法的要因、促進要因と抑制要因）
- 最終用途産業の分析
- 世界の自動機械学習（AutoML）市場：成長率分析
- 世界の自動機械学習（AutoML）市場の実績：規模と成長、2019～2024年
- 世界の自動機械学習（AutoML）市場の予測：規模と成長、2024～2029年、2034年
- 世界の自動機械学習（AutoML）：総潜在市場規模（TAM）
第6章 市場セグメンテーション
- 世界の自動機械学習（AutoML）市場：提供別、実績と予測、2019～2024年、2024～2029年、2034年
- ソリューション
- サービス
- 世界の自動機械学習（AutoML）市場：展開別、実績と予測、2019～2024年、2024～2029年、2034年
- クラウド
- オンプレミス
- 世界の自動機械学習（AutoML）市場：企業規模別、実績と予測、2019～2024年、2024～2029年、2034年
- 中小企業
- 大企業
- 世界の自動機械学習（AutoML）市場：用途別、実績と予測、2019～2024年、2024～2029年、2034年
- データ処理
- 特徴量エンジニアリング
- モデル選択
- ハイパーパラメータの最適化と調整
- モデルの組立
- その他
- 世界の自動機械学習（AutoML）市場：エンドユーザー別、実績と予測、2019～2024年、2024～2029年、2034年
- 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
- 小売・eコマース
- ヘルスケア
- 製造
- その他のエンドユーザー
- 世界の自動機械学習（AutoML）市場：ソリューションのサブセグメンテーション、タイプ別、実績と予測、2019～2024年、2024～2029年、2034年
- クラウドベースのソリューション
- オンプレミスソリューション
- 統合開発環境（IDE）
- 世界の自動機械学習（AutoML）市場：サービスのサブセグメンテーション、タイプ別、実績と予測、2019～2024年、2024～2029年、2034年
- コンサルティングサービス
- 実装サービス
- トレーニングおよびサポートサービス
第7章 地域別・国別分析
- 世界の自動機械学習（AutoML）市場：地域別、実績と予測、2019～2024年、2024～2029年、2034年
- 世界の自動機械学習（AutoML）市場：国別、実績と予測、2019～2024年、2024～2029年、2034年
第8章 アジア太平洋市場
第9章 中国市場
第10章 インド市場
第11章 日本市場
第12章 オーストラリア市場
第13章 インドネシア市場
第14章 韓国市場
第15章 西欧市場
第16章 英国市場
第17章 ドイツ市場
第18章 フランス市場
第19章 イタリア市場
第20章 スペイン市場
第21章 東欧市場
第22章 ロシア市場
第23章 北米市場
第24章 米国市場
第25章 カナダ市場
第26章 南米市場
第27章 ブラジル市場
第28章 中東市場
第29章 アフリカ市場
第30章 競合情勢と企業プロファイル
- 自動機械学習（AutoML）市場：競合情勢
- 自動機械学習（AutoML）市場：企業プロファイル
- Google LLC Overview, Products and Services, Strategy and Financial Analysis
- Microsoft Corporation Overview, Products and Services, Strategy and Financial Analysis
- Amazon Web Services Inc. Overview, Products and Services, Strategy and Financial Analysis
- International Business Machines Corporation Overview, Products and Services, Strategy and Financial Analysis
- Oracle Corporation Overview, Products and Services, Strategy and Financial Analysis
第31章 その他の大手企業と革新的企業
- Salesforce Inc.
- Teradata Corporation
- Alteryx
- Altair Engineering Inc.
- EdgeVerve Systems Limited
- TIBCO Software Inc.
- DataRobot Inc.
- Dataiku
- BigPanda.
- H2O.ai Inc.
- KNIME
- Cognitivescale
- Anyscale Inc.
- RapidMiner
- Squark AI Inc.
第32章 世界の市場競合ベンチマーキングとダッシュボード
第33章 主要な合併と買収
第34章 最近の市場動向
第35章 市場の潜在力が高い国、セグメント、戦略
- 自動機械学習（AutoML）市場2029：新たな機会を提供する国
- 自動機械学習（AutoML）市場2029：新たな機会を提供するセグメント
- 自動機械学習（AutoML）市場2029：成長戦略
- 市場動向に基づく戦略
- 競合の戦略
