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市場調査レポート
商品コード
1975981
機械学習運用の世界市場レポート 2026年Machine Learning Operations 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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| 機械学習運用の世界市場レポート 2026年 |
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出版日: 2026年03月10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
機械学習運用市場の規模は近年、飛躍的に拡大しております。2025年の29億7,000万米ドルから2026年には40億9,000万米ドルへと、CAGR37.8％で成長が見込まれております。これまでの成長要因としては、手動によるモデル管理、統一された機械学習ツールの不足、分散したデプロイメントパイプライン、クラウド機械学習の導入率の低さ、不十分なモデル監視などが挙げられます。
機械学習運用（MLOps）市場の規模は、今後数年間で急激な成長が見込まれます。2030年には147億6,000万米ドルに達し、CAGRは37.8％となる見込みです。予測期間における成長要因としては、AIおよびMLの採用拡大、自動化されたML運用に対する企業ニーズ、クラウドベースのMLオーケストレーション、エッジAI統合、予測モデル保守などが挙げられます。予測期間における主な動向としては、モデルライフサイクルの自動化、AI駆動型デプロイメント監視、マルチクラウドML運用、エッジAI統合、MLモデル向け予測メンテナンスなどが挙げられます。
自動運転車への需要の高まりは、今後、機械学習運用市場の成長を促進すると予想されます。自動運転車とは、高度なセンサー、カメラ、レーダー、ライダー、人工知能（AI）システムを搭載し、人間の直接的な介入なしに道路上での航行、操作、意思決定を可能とする自動車です。自動運転車における機械学習オペレーション（MLOps）は、車両内での機械学習モデルの継続的な統合、デプロイ、管理を伴い、センサーからのリアルタイムデータや多様な運転シナリオに基づいて、運転能力を適応・向上させることを可能にします。例えば、米国非営利団体である全米保険監督官協会（NAIC）によれば、2024年12月時点で、米国道路上の自動運転車両数は2025年までに350万台、2030年までに450万台に達すると予測されています。したがって、自動運転車への需要増加が機械学習運用（MLOps）市場の成長を牽引しています。
機械学習運用（MLOps）市場の主要企業は、GPTモデルのリアルタイム監視とコスト追跡を可能にし、エンジニアリングチームのパフォーマンスと運用効率を向上させる「GPT Monitoring for MLOps」などの革新的ソリューションを導入しています。GPT Monitoring for MLOpsは、生成型事前学習トランスフォーマーを活用して機械学習運用の追跡と管理を改善し、モデルのパフォーマンスと意思決定の向上を実現します。例えば、2023年3月には、米国を拠点とするデジタルインテリジェンス企業であるNew Relic社が、OpenAIのGPTシリーズAPIを利用するアプリケーションのリアルタイム監視を可能とする「New Relic Machine Learning Operations（MLOps）」を発表しました。この新機能により、エンジニアリングチームはわずか2行のコードでパフォーマンスとコストを監視でき、GPTの使用状況に関する即時的な洞察を得られます。OpenAI GPTの全バージョンに対応しており、企業がAI駆動型アプリケーションを最適化すると同時に運用コストを削減するお手伝いをいたします。
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
- 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
- 世界の機械学習運用市場：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
- 没入型技術（AR/VR/XR）とデジタル体験
- 主要動向
- モデルライフサイクル自動化
- AI駆動型デプロイメント監視
- マルチクラウドML運用
- エッジAI統合
- 機械学習モデル向け予知保全
第5章 最終用途産業の市場分析
- BFSI（銀行、金融サービス、保険）
- ITおよび通信
- ヘルスケア
- 小売業および電子商取引
- 製造業
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
- 世界の機械学習運用市場：PESTEL分析（政治、社会、技術、環境、法的要因、促進要因と抑制要因）
- 世界の機械学習運用市場規模、比較、成長率分析
- 世界の機械学習運用市場の実績：規模と成長, 2020-2025
- 世界の機械学習運用市場の予測：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
- 展開タイプ別
- オンプレミス、クラウド、その他の導入形態
- 組織規模別
- 大企業、中小企業
- 業界別
- BFSI（銀行、金融サービス、保険）、製造業、IT・通信、小売・電子商取引、エネルギー・公益事業、医療、メディア・エンターテインメント、その他の業界分野
- サブセグメンテーション、タイプ別：オンプレミス
- プライベートデータセンター、ローカルサーバー
- サブセグメンテーション、タイプ別：クラウド
- パブリッククラウドサービス、ハイブリッドクラウドソリューション、マルチクラウド環境
- サブセグメンテーション、タイプ別：その他の導入形態
- エッジデプロイメント、ハイブリッドオンプレミスまたはクラウドソリューション
第10章 市場・業界指標：国別
第11章 地域別・国別分析
- 世界の機械学習運用市場：地域別、実績と予測, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F
- 世界の機械学習運用市場：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
- 機械学習運用市場：競合情勢と市場シェア、2024年
- 機械学習運用市場：企業評価マトリクス
- 機械学習運用市場：企業プロファイル
- Amazon.com Inc.
- Alphabet Inc.
- Microsoft Corporation
- International Business Machines Corporation
- Hewlett Packard Enterprise
第38章 その他の大手企業と革新的企業
- Statistical Analysis System（SAS）, Databricks Inc., Cloudera Inc., Alteryx Inc., Comet, GAVS Technologies, DataRobot Inc., Veritone, Dataiku, Parallel LLC, Neptune Labs, SparkCognition, Weights & Biases, Kensho Technologies Inc., Akira.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
- 機械学習運用市場2030：新たな機会を提供する国
- 機械学習運用市場2030：新たな機会を提供するセグメント
- 機械学習運用市場2030：成長戦略
- 市場動向に基づく戦略
- 競合の戦略
