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市場調査レポート
商品コード
1987618
クラウド機械学習運用（MLOps）の世界市場レポート 2026年Cloud Machine Learning Operations (Mlops) 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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| クラウド機械学習運用（MLOps）の世界市場レポート 2026年 |
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出版日: 2026年03月17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
クラウド機械学習運用（MLOps）市場の規模は、近年飛躍的に拡大しています。2025年の12億5,000万米ドルから、2026年には17億8,000万米ドルへと成長し、CAGRは42.8％に達すると見込まれています。過去数年間の成長要因としては、企業におけるAIの導入拡大、モデルの複雑化、初期段階のML自動化ツール、スケーラブルなMLパイプラインへの需要、およびクラウドコンピューティングの利用可能性の向上が挙げられます。
クラウドMLOps（Machine Learning Operations）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74億5,000万米ドルに達し、CAGRは43.1%となる見込みです。予測期間におけるこの成長は、企業全体でのMLOpsの導入、AIガバナンス要件、業界特化型MLプラットフォーム、再トレーニングワークフローの自動化、およびクラウドAIへの投資拡大に起因すると考えられます。予測期間における主な動向には、モデルの自動デプロイ、継続的なモデル監視、MLワークフローのオーケストレーション、実験の追跡、スケーラブルなトレーニングパイプラインなどが挙げられます。
自動化へのニーズの高まりは、今後もクラウド機械学習運用（MLOps）市場の成長を支えると予想されます。自動化とは、人間の介入を最小限に抑え、タスクやプロセスを自動的に実行するための技術の利用を指します。事業運営の複雑化に伴う自動化へのニーズの高まりにより、組織はエラーの削減、生産性の向上、大規模なプロセスの効率的な管理を目的として、ワークフローの自動化を推進しています。クラウド機械学習運用は、意思決定や運用プロセスを大規模に自動化するインテリジェントモデルの継続的なデプロイ、モニタリング、最適化を可能にすることで、自動化を支援します。一例として、2023年8月、米国に拠点を置くソフトウェア企業ServiceNowによると、オーストラリアにおける自動化のニーズは2023年に高まり、2027年までに最大130万件の雇用（労働力の約9.9％）が自動化されると予想されています。したがって、自動化へのニーズの高まりが、クラウド機械学習運用（MLOps）市場の成長に寄与しています。
クラウド機械学習運用市場の主要企業は、機械学習ワークフローを迅速に実装・拡張するために、クラウドベースのMLOps環境の迅速な展開といったイノベーションを導入しています。MLOps環境の迅速な展開により、組織は自動化ツールと最小限の手動設定を用いて、クラウド上で数分以内に完全な機械学習パイプラインを構成できるようになります。例えば、2023年4月、Canonical Ltd.はAWSマーケットプレースにて「Charmed Kubeflow」をリリースしました。これは、エンドツーエンドの機械学習運用環境を迅速に構築できるエンタープライズグレードのMLOpsプラットフォームです。同プラットフォームは、自動化されたワークフロー、継続的デプロイ、モニタリング、およびセキュリティ機能をサポートしており、クラウド環境においてスケーラブルで本番環境対応のAIイニシアチブを実現します。
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
- 世界のクラウド機械学習運用（MLOps）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
- 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
- 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
- 主要動向
- モデルの自動デプロイ
- 継続的なモデル監視
- MLワークフローのオーケストレーション
- 実験の追跡
- スケーラブルなトレーニングパイプライン
第5章 最終用途産業の市場分析
- 大企業
- 中小企業
- IT・通信企業
- 製造企業
- 医療提供者
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
- 世界のクラウド機械学習運用（MLOps）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）
- 世界のクラウド機械学習運用（MLOps）市場規模、比較、成長率分析
- 世界のクラウド機械学習運用（MLOps）市場の実績：規模と成長, 2020-2025
- 世界のクラウド機械学習運用（MLOps）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
- タイプ別
- プラットフォーム、サービス
- 展開モード別
- クラウドベースの機械学習運用、オンプレミス型MLOps、ハイブリッド型機械学習運用（MLOps）
- 価格モデル別
- サブスクリプション型、従量課金型、一括ライセンシング
- 組織規模別
- 大企業、中小企業（SME）
- 業界別
- 銀行・金融サービス・保険、製造業、情報技術・通信、小売・Eコマース、エネルギー・公益事業、ヘルスケア、メディア・エンターテインメント
- サブセグメンテーション、タイプ別：プラットフォーム
- モデル開発環境、モデル展開環境、実験追跡、フィーチャーストア、データ管理、モデル監視
- 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・アドバイザリー、統合サービス、トレーニング・サポート、自動化・ワークフローサービス、モデル保守、ガバナンス・コンプライアンスサービス
第10章 市場・業界指標：国別
第11章 地域別・国別分析
- 世界のクラウド機械学習運用（MLOps）市場：地域別、実績と予測, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F
- 世界のクラウド機械学習運用（MLOps）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
- クラウド機械学習運用（MLOps）市場：競合情勢と市場シェア、2024年
- クラウド機械学習運用（MLOps）市場：企業評価マトリクス
- クラウド機械学習運用（MLOps）市場：企業プロファイル
- Databricks Inc.
- DataRobot Inc.
- H2O.ai Inc.
- Domino Data Lab Inc.
- Hugging Face Inc.
第38章 その他の大手企業と革新的企業
- Arize AI Inc., Anyscale Inc., Comet ML Inc., Seldon Technologies Ltd., Fiddler AI Inc., Neptune Labs Sp. z o.o., Valohai Oy, MLflow, WhyLabs Inc., ClearML Inc., Lightning AI Inc., Qwak AI Ltd., BentoML Inc., Kubeflow, ZenML GmbH
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 市場に登場予定のスタートアップ
第41章 主要な合併と買収
第42章 市場の潜在力が高い国、セグメント、戦略
- クラウド機械学習運用（MLOps）市場2030：新たな機会を提供する国
- クラウド機械学習運用（MLOps）市場2030：新たな機会を提供するセグメント
- クラウド機械学習運用（MLOps）市場2030：成長戦略
- 市場動向に基づく戦略
- 競合の戦略
