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市場調査レポート
商品コード
1970259
自動化機械学習（AutoML）の世界市場レポート 2026年Automated Machine Learning (AutoML) Global Market Report 2026 |
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カスタマイズ可能
適宜更新あり
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| 自動化機械学習（AutoML）の世界市場レポート 2026年 |
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出版日: 2026年03月06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）市場の規模は近年、飛躍的に拡大しております。2025年の23億4,000万米ドルから2026年には34億3,000万米ドルへと、CAGR46.5％で成長が見込まれております。これまでの成長は、熟練したデータサイエンティストの不足、企業データ量の増加、クラウドコンピューティングの導入、より迅速な分析への需要、産業横断的なAIアプリケーションの拡大に起因すると考えられます。
自動機械学習（Automl）市場規模は今後数年間で急激な成長が見込まれます。2030年には160億6,000万米ドルに達し、CAGRは47.0％となる見通しです。予測期間における成長要因としては、中小企業による採用拡大、ビジネスインテリジェンスツールとの統合、自動意思決定システムの成長、リアルタイム分析への需要、AI主導のデジタルトランスフォーメーションの拡大が挙げられます。予測期間の主な動向には、モデル開発の簡素化、自動特徴量エンジニアリング、機械学習モデルの迅速な展開、データサイエンスの民主化、スケーラブルなクラウドベースのAutoMLプラットフォームが含まれます。
高度な不正検知ソリューションへの需要増加が、将来の自動機械学習（AutoML）市場の成長を牽引すると予想されます。不正検知とは、システムや組織内における不正行為や行動を特定・防止するプロセスを指します。自動機械学習（AutoML）は、大量データの処理・分析能力、パターン認識能力、不正行為を示唆する異常値の特定能力を活用することで、不正検知を支援することが可能です。例えば、2024年2月、保険および資産運用サービスを提供するドイツ企業アリアンツ保険株式会社は、2023年に9,520万米ドル（7,740万ポンド）の保険金請求詐欺を検知したと報告しました。これは2022年の8,696万米ドル（7,070万ポンド）から増加した数値です。このように、高度な不正検知ソリューションへの需要の高まりが、自動機械学習（AutoML）市場の成長を推進しています。
AutoML市場の主要企業は、Armコンパイラ向け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注力しています。Armコンパイラ向けAutoMLは、AutoML機能をArmプロセッサ向けマシンコードを生成するArmコンパイラに統合するものです。2023年3月には、東京に本拠を置く電子ソリューションメーカーであるTDK株式会社が、軽量なCortex-M0～M4クラスプロセッサ向けに特化した「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、超低遅延と低消費電力に優れています。Qeexo AutoMLは、センサーデータを用いた機械学習ソリューションの迅速な構築と実装を可能にし、産業用、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導入に最適です。
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
- 市場定義と範囲
- 市場セグメンテーション
- 主要製品・サービスの概要
- 世界の自動化機械学習（AutoML）市場：魅力度スコアと分析
- 成長可能性分析、競合評価、戦略適合性評価、リスクプロファイル評価
第3章 市場サプライチェーン分析
- サプライチェーンとエコシステムの概要
- 一覧：主要原材料・資源・供給業者
- 一覧：主要な流通業者、チャネルパートナー
- 一覧：主要エンドユーザー
第4章 世界の市場動向と戦略
- 主要技術と将来動向
- 人工知能（AI）と自律型AI
- デジタル化、クラウド、ビッグデータ、サイバーセキュリティ
- インダストリー4.0とインテリジェント製造
- IoT、スマートインフラストラクチャ、コネクテッド・エコシステム
- フィンテック、ブロックチェーン、レグテック及びデジタルファイナンス
- 主要動向
- モデル開発の簡素化
- 自動特徴量エンジニアリング
- 機械学習モデルの迅速な展開
- データサイエンスの民主化
- スケーラブルなクラウドベースの自動機械学習プラットフォーム
第5章 最終用途産業の市場分析
- BFSI組織
- 小売・電子商取引企業
- 医療提供者
- 製造業
- テクノロジーサービスプロバイダー
第6章 市場：金利、インフレ、地政学、貿易戦争と関税の影響、関税戦争と貿易保護主義によるサプライチェーンへの影響、コロナ禍が市場に与える影響を含むマクロ経済シナリオ
第7章 世界の戦略分析フレームワーク、現在の市場規模、市場比較および成長率分析
- 世界の自動化機械学習（AutoML）市場：PESTEL分析（政治、社会、技術、環境、法的要因、促進要因と抑制要因）
- 世界の自動化機械学習（AutoML）市場規模、比較、成長率分析
- 世界の自動化機械学習（AutoML）市場の実績：規模と成長, 2020-2025
- 世界の自動化機械学習（AutoML）市場の予測：規模と成長, 2025-2030, 2035F
第8章 市場における世界の総潜在市場規模（TAM）
第9章 市場セグメンテーション
- 提供別
- ソリューション、サービス
- 展開別
- クラウド、オンプレミス
- 企業別
- 中小企業、大企業
- 用途別
- 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、モデルアセンブリ、その他のアプリケーション
- エンドユーザー別
- 銀行、金融サービス、保険（BFSI）、小売・電子商取引、医療、製造、その他のエンドユーザー
- サブセグメンテーション、タイプ別：ソリューション
- クラウドベースソリューション、オンプレミスソリューション、統合開発環境（IDE）
- サブセグメンテーション、タイプ別：サービス
- コンサルティングサービス、導入サービス、トレーニングおよびサポートサービス
第10章 国別市場・業界指標
第11章 地域別・国別分析
- 世界の自動化機械学習（AutoML）市場：地域別、実績と予測, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F
- 世界の自動化機械学習（AutoML）市場：国別、実績と予測, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F
第12章 アジア太平洋市場
第13章 中国市場
第14章 インド市場
第15章 日本市場
第16章 オーストラリア市場
第17章 インドネシア市場
第18章 韓国市場
第19章 台湾市場
第20章 東南アジア市場
第21章 西欧市場
第22章 英国市場
第23章 ドイツ市場
第24章 フランス市場
第25章 イタリア市場
第26章 スペイン市場
第27章 東欧市場
第28章 ロシア市場
第29章 北米市場
第30章 米国市場
第31章 カナダ市場
第32章 南米市場
第33章 ブラジル市場
第34章 中東市場
第35章 アフリカ市場
第36章 市場規制状況と投資環境
第37章 競合情勢と企業プロファイル
- 自動化機械学習（AutoML）市場：競合情勢と市場シェア、2024年
- 自動化機械学習（AutoML）市場：企業評価マトリクス
- 自動化機械学習（AutoML）市場：企業プロファイル
- Google LLC
- Microsoft Corporation
- Amazon Web Services Inc.
- International Business Machines Corporation
- Oracle Corporation
第38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, H2O.ai Inc., KNIME, Cognitivescale, Anyscale Inc., RapidMiner, Squark AI Inc., Auger.AI
第39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40章 主要な合併と買収
第41章 市場の潜在力が高い国、セグメント、戦略
- 自動化機械学習（AutoML）市場2030：新たな機会を提供する国
- 自動化機械学習（AutoML）市場2030：新たな機会を提供するセグメント
- 自動化機械学習（AutoML）市場2030：成長戦略
- 市場動向に基づく戦略
- 競合の戦略
