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市場調査レポート
商品コード
1982643
ノーコード機械学習の世界市場レポート 2026年No-Code Machine Learning 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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| ノーコード機械学習の世界市場レポート 2026年 |
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出版日: 2026年03月13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
近年、ノーコード機械学習市場の規模は飛躍的に拡大しています。同市場は、2025年の14億5,000万米ドルから、2026年には18億9,000万米ドルへと成長し、CAGRは30.8％となる見込みです。これまでの期間における成長は、AIおよびMLソリューションへの需要の高まり、熟練したデータサイエンティストの不足、クラウドコンピューティングの普及拡大、企業の自動化の進展、業務運営における分析の拡大に起因すると考えられます。
ノーコード機械学習市場の規模は、今後数年間で飛躍的な成長が見込まれています。2030年には54億9,000万米ドルに達し、CAGRは30.5%となる見込みです。予測期間における成長は、予測分析ツールとの統合、ビジネスインテリジェンスプラットフォームの成長、迅速なモデル展開への需要、医療およびBFS/Iセクターでの導入、セルフサービスMLプラットフォームの台頭によるものと見られます。予測期間における主な動向には、ローコード／ノーコードの導入、自動化されたモデルチューニング、市民データサイエンティストの育成、ドラッグアンドドロップ式のAIワークフロー、事前構築されたMLテンプレートなどが挙げられます。
モノのインターネット（IoT）の利用拡大は、予測期間におけるノーコード機械学習市場の成長に寄与すると予想されます。モノのインターネットとは、プロセスを自動化し、業務効率を向上させるために、インターネットを介してデータを交換する相互接続されたデバイスやシステムを指します。IoTの導入は、リアルタイムのデータインサイト、自動化、遠隔監視、コスト削減、および業界横断的な意思決定の改善といったメリットによって推進されています。高度な技術的専門知識を必要とせずに機械学習モデルの作成、展開、管理を可能にするため、IoT環境内でのノーコード機械学習ツールの利用がますます増加しています。例えば、2023年12月時点で、フランスに本部を置く政府間機関である経済協力開発機構（OECD）によると、OECD加盟国の企業の33％がIoT技術を導入しており、2022年の28％から5ポイント増加しています。これに伴い、IoTの導入拡大がノーコード機械学習市場の拡大を支えています。
ノーコード機械学習市場で事業を展開する主要企業は、ノーコード機械学習ツールなど、ワークフローの自動化を向上させる先進技術の開発に注力しています。ノーコード機械学習ツールを使用すれば、ユーザーはコードを記述することなく、機械学習モデルを構築・展開することができます。例えば、2023年12月、Amazonは「SageMaker Canvas」をリリースしました。これは、ビジネスアナリストや技術的知識のないユーザーでも、直感的なインターフェースを通じて、顧客離反予測、不正検知、在庫最適化などのアプリケーション向けモデルを作成できるノーコード機械学習ツールです。
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
- 世界のノーコード機械学習市場：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、デジタルファイナンス
- 主要動向
- ローコード／ノーコードの導入
- モデルの自動チューニング
- 一般ユーザーによるデータ分析の実現
- ドラッグ＆ドロップ式AIワークフロー
- 既成のMLテンプレート
第5章 最終用途産業の市場分析
- 銀行・金融サービス・保険（BFSI）
- ヘルスケア
- 小売り
- 情報技術（IT）および通信
- 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
- 世界のノーコード機械学習市場：PESTEL分析（政治、社会、技術、環境、法的要因、促進要因と抑制要因）
- 世界のノーコード機械学習市場規模、比較、成長率分析
- 世界のノーコード機械学習市場の実績：規模と成長, 2020-2025
- 世界のノーコード機械学習市場の予測：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
- プラットフォーム、サービス
- 展開モード別
- クラウド型、オンプレミス
- 業界別
- 銀行・金融・保険（BFSI）、医療、小売、情報技術（IT）および通信、製造、政府
- 用途別
- 予測分析、プロセス自動化、データ可視化、ビジネスインテリジェンス、顧客関係管理、サプライチェーン最適化
- サブセグメンテーション、タイプ別：プラットフォーム
- 自動機械学習プラットフォーム（AutoML）、ドラッグ＆ドロップ型機械学習プラットフォーム、モデルデプロイメントプラットフォーム、データ準備プラットフォーム、可視化およびレポート作成プラットフォーム、APIおよびデータソース向け統合プラットフォーム
- 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教育サービス、サポートおよび保守サービス、カスタムソリューション開発サービス
第10章 市場・業界指標：国別
第11章 地域別・国別分析
- 世界のノーコード機械学習市場：地域別、実績と予測, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F
- 世界のノーコード機械学習市場：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
- ノーコード機械学習市場：競合情勢と市場シェア、2024年
- ノーコード機械学習市場：企業評価マトリクス
- ノーコード機械学習市場：企業プロファイル
- Apple Create ML
- Microsoft Azure Machine Learning Studio
- Amazon Web Services
- SAS Viya
- DataRobot Inc
第38章 その他の大手企業と革新的企業
- LityxIQ, H2O.ai, Dataiku DSS, C3 AI Suite, RapidMiner Studio, BigML Inc., Google Teachable Machine, Edge Impulse, Microsoft Lobe, KNIME Analytics Platform, MonkeyLearn, Akkio AI, Obviously AI, Runway ML, Fritz 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
- ノーコード機械学習市場2030：新たな機会を提供する国
- ノーコード機械学習市場2030：新たな機会を提供するセグメント
- ノーコード機械学習市場2030：成長戦略
- 市場動向に基づく戦略
- 競合の戦略
