自動機械学習ソリューション市場- 世界の産業規模、シェア、動向、機会、予測、2018～2028年、オファリング別、展開別、自動化タイプ別、企業規模別、エンドユーザー別、地域別、競合

世界の自動機械学習ソリューション市場は、予測期間2023～2028年に成長すると予測されています。

顧客セグメンテーションと潜在消費者ターゲティングのための予測リードスコアリングシステムの使用は、世界中で自動機械学習ソリューションの需要を高めています。

現在、産業の多くの分野が機械学習（ML）に大きく依存しています。その一方で、高性能の機械学習システムを開発するには、高度に専門化されたデータサイエンティストや専門分野のスペシャリストが必要です。領域の専門家が豊富な統計・機械学習スキルを持たずに機械学習アプリケーションを自動的に作成できるようにすることで、自動機械学習はデータサイエンティストの必要性を減らすことを目指しています。データサイエンスと人工知能の進歩により、自動機械学習のパフォーマンスは向上しています。企業はこの技術に将来性を見出しているため、予測期間中にその採用率は上昇すると予想されます。企業が自動機械学習ソリューションをサブスクリプションサービスとして販売するようになったため、顧客はより簡単に自動機械学習ソリューションを採用できるようになっています。さらに、従量課金の柔軟性も提供されます。

機械学習（ML）は最近、さまざまな用途でより頻繁に利用されるようになっていますが、この増加に追いつくだけの機械学習の専門家が不足しています。自動機械学習の目標は、機械学習をより身近なものにすることです。その結果、専門家はより多くの機械学習システムを導入できるようになるはずであり、自動機械学習を使用すれば、MLを直接使用するよりも少ないスキルで済むと思われます。それにもかかわらず、この技術の受容は現在緩やかであり、これが世界の自動機械学習ソリューション市場の拡大を制限しています。

COVID-19の流行後、組織は業務を自動化するインテリジェント・ソリューションへの依存を強めており、AIの利用が増加しています。このパターンは今後数年間続くと予想され、業務におけるAIの採用が加速しています。

効率的な不正検知ソリューションへの需要の高まり

機械学習は、取引、プロセス自動化、信用スコアリング、ローンや保険の引き受けなど、幅広い金融アプリケーションで使用されています。金融セキュリティの大きな問題のひとつに金融詐欺があります。機械学習は現在、金融詐欺の危険性の高まりに対抗するため、詐欺検出アプリケーションに利用されています。最近獲得したデジタル・チャネルからアクセス可能な膨大なデータを活用するため、金融サービス部門のいくつかの企業は現在、AIとMLを自社のエコシステムに積極的に組み込んでいます。パンデミックによってもたらされた顧客行動と優先事項のパラダイム変化も、その拡大を後押しし、少なくとも5,000人以上の従業員を擁する金融サービス企業の54％が、この技術を自社のビジネス慣行に統合するに至っています。クレジットカードによるオンライン決済の導入が進むにつれ、企業はリアルタイムで実用的な警告を発する不正検知システムをますます必要としています。こうした要因が、世界の自動機械学習ソリューション市場を牽引しています。

インテリジェントなビジネスプロセスに対する需要の高まり

企業が次世代技術の活用に目を向けるようになり、人工知能（AI）の利用が増加しています。企業はデータ収集や作業プロセスの効率化など、さまざまな目的で人工知能を採用する可能性があります。既製のCRMプラットフォームでAIアナリティクスが広く使われるようになった結果、営業チームは洞察に満ちたデータをオンデマンドで提供できるようになっています。例えば、セールスフォースのアインシュタインAI技術は、どの顧客が売上を伸ばしたり、ブランドを乗り換えたりする可能性が最も高いかを予測することができます。このような情報があれば、営業担当者は最も重要なところに時間と労力を集中できます。さらに、企業が顧客サービスの評価と改善に重きを置くようになっていることが、組織内でのAIベースのプロセスの拡大を促進しています。AIは、消費者の嗜好や購買動向をより深く理解することを可能にし、その結果、消費者に合わせた商品提案を行うことができるようになります。製造業や倉庫業など、さまざまな業界でロボットの導入が拡大した結果、AIのニーズが高まっています。コボットは、マシンビジョンなどのAI技術により、周囲の人々を認識しています。例えば、人を避けるために速度を落としたり、向きを変えたりするなど、適切に対応することができます。その結果、人とロボットの両方の能力を最大限に引き出すプロセスが生まれる可能性があります。

自動機械学習ツールの導入が遅れている

機械学習（ML）は、ますます多くの用途で採用されるようになっているが、機械学習の専門家がこの拡大に追いついていないです。自動機械学習の目標は、機械学習をより身近なものにすることです。その結果、専門家はより多くの機械学習システムを導入できるようになるはずであり、自動機械学習を使った作業は、MLを直接扱うよりも少ないスキルで済むと思われます。とはいえ、この技術の受容は現在のところ緩やかであり、自動機械学習ソリューション市場の拡大には限界があります。第一に、自動機械学習のアプローチは使い方が難しく、活用方法を理解するために多額の初期投資が必要であるという誤解があります。第二に、自動機械学習システムはユーザー・データを扱う際に時折問題を起こすが、常に問題を特定できるわけではないです。また、自動機械学習を使用するために必要な処理能力に対する懸念も提起されました。

成長する医療・アプリケーション

医療分野では、すでに多くのアプリケーションで機械学習技術が活用されています。このプラットフォームは、この分野から得られる何百万ものさまざまなデータを分析し、結果を予測し、迅速なリスク評価と正確なリソース割り当てを提供します。

自動機械学習ソリューションに対するユーザーの抵抗感

自動機械学習ソリューションの市場導入が遅れているのは、機械学習技術の導入が限定的であることが主な原因です。機械学習の適切な能力を持つ専門家に対する需要が大きいため、企業は必要な専門家の確保に苦労しています。さらに、こうした専門家を雇うには費用がかかるため、企業は機械学習のような最先端技術を採用する可能性がさらに低くなります。エンドユーザーの種類も、自動機械学習技術を使用することへの抵抗感に影響するかもしれないです。例えば、政府機関は市民のデータを管理していることから、自動化された自動機械学習ソリューションを使用することに抵抗を示すかもしれないです。その結果、プライバシーやデータの機密性に対する懸念が、こうしたソリューションの使用を躊躇させ、市場の拡大を鈍らせる可能性があります。さらに、複数の業界専門家が指摘しているように、技術の限界のために、人々はこのようなツールの活用に消極的です。これらは、自動機械学習が直面するデータとモデルの適用に関する問題です。例えば、オフラインのデータ処理中に一貫性のないデータが発生したり、ラベル付けされたデータの品質が不十分であったりすると、悪影響が生じます。さらに、チームは非構造化データや半構造化データの自動機械学習処理を技術的に要求しなければならないです。

調査範囲：

本レポートでは、世界の自動機械学習ソリューション市場を、以下に詳述する業界動向に加えて、以下のカテゴリーに区分している：

自動機械学習ソリューション市場：オファリング別

• プラットフォーム
• サービス

自動機械学習ソリューション市場：展開別

• オンプレミス
• クラウド

自動機械学習ソリューション市場：自動化タイプ別

• データ処理
• フィーチャーエンジニアリング
• モデリング
• 可視化

自動機械学習ソリューション市場：企業規模別

• 大企業
• 中小企業

自動機械学習ソリューション市場：エンドユーザー別

• BFSI
• 小売・eコマース
• 医療
• 製造業

自動機械学習ソリューション市場：地域別

• 北米
• 米国
• カナダ
• メキシコ
• アジア太平洋
• インド
• 中国
• 日本
• 韓国
• オーストラリア
• シンガポール
• マレーシア
• 欧州
• ドイツ
• 英国
• フランス
• ロシア
• スペイン
• ベルギー
• イタリア
• 南米
• ブラジル
• アルゼンチン
• コロンビア
• ペルー
• チリ
• 中東
• サウジアラビア
• 南アフリカ
• アラブ首長国連邦
• イスラエル
• トルコ

競合情勢

• 企業プロファイル：世界の自動機械学習ソリューション市場に存在する主要企業の詳細分析。

カスタマイズ

• Tech Sci Research社は、所定の市場データを使用した世界の自動機械学習ソリューション市場レポートにおいて、企業固有のニーズに応じたカスタマイズを提供しています。レポートでは以下のカスタマイズが可能です。

企業情報

• 追加市場参入企業（最大5社）の詳細分析とプロファイリング

目次

第1章 サービス概要

第2章 調査手法

第3章 COVID-19が世界の自動機械学習ソリューション市場に与える影響

第4章 エグゼクティブサマリー

第5章 顧客の声

第6章 自動機械学習ソリューションの世界市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • オファリング別（プラットフォーム、サービス）
  • 展開別（オンプレミス、クラウド）
  • 自動化タイプ別（データ処理、フィーチャーエンジニアリング、モデリング、可視化）
  • 企業規模別（大企業、中小企業）
  • エンドユーザー別（BFSI、小売・eコマース、医療、製造業）
  • 地域別
• 企業別（2022年）
• 市場マップ

第7章 北米の自動機械学習ソリューション市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェア・予測
  • オファリング別
  • 展開別
  • 自動化タイプ別
  • 企業規模別
  • エンドユーザー別
  • 国別
• 北米：国別分析
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ

第8章 アジア太平洋の自動機械学習ソリューション市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェア・予測
  • オファリング別
  • 展開別
  • 自動化タイプ別
  • 企業規模別
  • エンドユーザー別
  • 国別
• アジア太平洋：国別分析
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • オーストラリア
  • シンガポール
  • マレーシア

第9章 欧州の自動機械学習ソリューション市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェア・予測
  • オファリング別
  • 展開別
  • 自動化タイプ別
  • 企業規模別
  • エンドユーザー別
  • 国別
• 欧州：国別分析
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • ロシア
  • スペイン
  • ベルギー
  • イタリア

第10章 南米の自動機械学習ソリューション市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェア・予測
  • オファリング別
  • 展開別
  • 自動化タイプ別
  • 企業規模別
  • エンドユーザー別
  • 国別
• 南米：国別分析
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • コロンビア
  • ペルー
  • チリ

第11章 中東・アフリカの自動機械学習ソリューション市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • オファリング別
  • 展開別
  • 自動化タイプ別
  • 企業規模別
  • エンドユーザー別
  • 国別
• 中東・アフリカ：国別分析
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ
  • アラブ首長国連邦
  • イスラエル
  • トルコ

第12章 市場力学

• 促進要因
• 課題

第13章 市場動向と発展

第14章 企業プロファイル

• Datarobot Inc.
• Amazon Web Services Inc.
• dotData Inc.
• IBM Corporation
• Dataiku
• EdgeVerve Systems Limited
• Big Squid Inc.
• SAS Institute Inc.
• Microsoft Corporation
• Determined.ai Inc

第15章 戦略的提言

第16章 調査会社について・免責事項

Global automated machine learning solution market is anticipated to thrive in the forecast period 2023-2028. The usage of predictive lead scoring systems for customer segmentation and targeting potential consumers is rising the demand for the automated machine learning (AutoML) solutions across the globe.

Many areas of the industry now depend heavily on machine learning (ML). On the other hand, developing high-performance machine learning systems requires highly specialised data scientists and subject matter specialists. By enabling domain experts to automatically create machine learning applications without extensive statistical and machine learning skills, automated machine learning (AutoML) aims to reduce the need for data scientists. The advancements in data science and artificial intelligence have improved automated machine learning's performance. Because businesses see this technology's promise, its adoption rate is expected to increase during the projected period. Customers may now employ automated machine learning solutions more easily since businesses are selling them as subscription services. Additionally, it provides pay-as-you-go flexibility.

Machine learning (ML) is being utilised more often in a variety of applications lately, but there aren't enough machine learning professionals to keep up with this increase. The goal of automated machine learning (AutoML) is to make machine learning more approachable. As a result, professionals should be able to install more machine learning systems, and using AutoML would need less skill than using ML directly. The technology's acceptance, nevertheless, is currently only moderate, which limits the global automated machine learning solution market expansion.

After the COVID-19 epidemic, organisations have been increasingly relying on intelligent solutions to automate their business operations, which is causing a rise in the use of AI. This pattern is anticipated to persist throughout the ensuing years, accelerating the adoption of AI in business operations.

Increasing Demand for Efficient Fraud Detection Solutions

Machine learning is used in a wide range of financial applications, including trading, process automation, credit scoring, and underwriting for loans and insurance. One of the major issues with financial security is financial fraud. Machine learning is currently being used for fraud detection applications to combat the rising danger of financial fraud. In order to make use of the massive data accessible from recently acquired digital channels, several firms in the financial services sector are now actively integrating AI and ML into their ecosystems. A paradigm change in customer behaviour and priorities brought about by the pandemic has also boosted its expansion, leading 54% of financial services companies with more least 5,000 workers to integrate the technology into their business practises. Businesses are increasingly in need of a fraud detection system that can provide real-time and actionable warnings as they progress towards accepting credit card payments online. These factors are driving the global automated machine learning solution market.

Demand for Intelligent Business Processes is Rising

Artificial Intelligence (AI) usage is increasing as businesses now turn to utilising next-generation technology. Businesses may employ artificial intelligence for a variety of purposes, including data collection and work process efficiency. As a result of the widespread use of AI analytics in off-the-shelf CRM platforms, sales teams can now provide insightful data on demand. Salesforce's Einstein AI technology, for instance, can forecast which customers are most likely to increase sales and to switch brands. With information like this, salespeople can concentrate their time and efforts where it counts the most. Additionally, the growing emphasis that businesses are placing on evaluating and improving customer services is fostering the expansion of AI-based processes within organisations. It gives businesses improved understanding of consumer preferences and purchasing trends, which in turn enables them to provide tailored product suggestions. The need for AI is rising as a result of the expanding deployment of robotics across a variety of industries, including manufacturing and warehousing, among others. Co-bots are aware of the people around them because to AI technologies like machine vision. They can respond appropriately, for instance by slowing down or turning around to avoid people. As a result, processes may be created to maximise the capabilities of both people and robots.

Slow Adoption of Automated Machine Learning Tools

Machine learning (ML) is being employed in a growing number of applications, but there aren't enough machine learning specialists to keep up with this expansion. The goal of automated machine learning (AutoML) is to make machine learning more approachable. As a result, specialists should be able to install more machine learning systems, and working with AutoML would need less skill than dealing with ML directly. The technology's acceptance, nevertheless, is currently moderate, which limits the automated machine learning solution market's expansion. First, there is a misconception that AutoML approaches are difficult to use and would demand a substantial initial investment to understand how to utilise them. Secondly, autoML systems occasionally have trouble working with user data but don't always identify the issue.. Concerns were also raised over the amount of processing power needed to use AutoML.

Growing Healthcare Applications

Many applications in the field of healthcare already make use of machine learning technology. This platform analyses millions of different data points from this sector vertical, forecasts results, and also offers rapid risk assessments and precise resource allocation.

The ability to diagnose and identify disorders and illnesses that might occasionally be challenging to recognise is one of this technology's most significant uses in healthcare. This can include a number of inherited conditions and tumours that are challenging to identify in the first stages. The IBM Watson Genomics is a notable illustration of this, demonstrating how genome-based tumour sequencing in conjunction with cognitive computing may facilitate cancer detection.

A major biopharmaceutical company called Berg, uses AI to provide medicinal treatments for diseases like cancer. All these factors are driving the market of global automated machine learning solution market.

Resistance among Users Regarding Automated Machine Learning Solutions

The market's delayed adoption of automated machine learning solutions is mostly due to the limited uptake of machine learning technologies. Companies struggle to obtain the domain experts they need since there is a significant demand for them in the machine learning proper ability. Additionally, because it is expensive to hire these professionals, businesses are even less likely to adopt cutting-edge technology like machine learning. The sorts of end users may also affect the resistance to using AutoML technologies. For instance, given that they manage citizen data, government organisations may show resistance to using automated machine learning solutions. As a result, concerns over privacy and the sensitivity of data may deter them from using such solutions, slowing the market's expansion. Additionally, people are reluctant to utilise such tools due to the limits of the technology, which have been noted by several industry professionals. These are issues with data and model application that AutoML encounters. For instance, inconsistent data during offline data processing and insufficiently high-quality labelled data would have negative impacts. Additionally, teams must do technical-demanding automated machine learning processing of unstructured and semi-structured data.

Market Segmentation

The automated machine learning solution market is segmented into offering, deployment, automation type, enterprise size, end-users, company, and region. Based on offering, the market is segmented into platform and service. Based on deployment, the market is segmented into on-premise and cloud. Based on automation type, the market is segmented into data processing, feature engineering, modeling, and visualization. Based on enterprise size, the market is segmented into large enterprise and SMEs. Based on end-users, the market is segmented into BFSI, retail and e-commerce, healthcare, and manufacturing. Based on region, the market is segmented into North America, Asia-Pacific, Europe, South America, and Middle East & Africa

Market Players

Some of the major market players in the global automated machine learning solution market are Datarobot Inc., Amazon Web Services Inc., dotData Inc., IBM Corporation, Dataiku, EdgeVerve Systems Limited, Big Squid Inc., SAS Institute Inc., Microsoft Corporation, and Determined.ai Inc.

Report Scope:

In this report, the global automated machine learning solution market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:

Automated Machine Learning Solution Market, By Offering

• Platform
• Service

Automated Machine Learning Solution Market, By Deployment:

• On-Premise
• Cloud

Automated Machine Learning Solution Market, By Automation Type:

• Data Processing
• Feature Engineering
• Modeling
• Visualization

Automated Machine Learning Solution Market, By Enterprise Size:

• Large Enterprises
• SMEs

Automated Machine Learning Solution Market, By End-users:

• BFSI
• Retail and E-Commerce
• Healthcare
• Manufacturing

Automated Machine Learning Solution Market, By Region:

• North America
• United States
• Canada
• Mexico
• Asia-Pacific
• India
• China
• Japan
• South Korea
• Australia
• Singapore
• Malaysia
• Europe
• Germany
• United Kingdom
• France
• Russia
• Spain
• Belgium
• Italy
• South America
• Brazil
• Argentina
• Colombia
• Peru
• Chile
• Middle East
• Saudi Arabia
• South Africa
• UAE
• Israel
• Turkey

Competitive Landscape

• Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the global automated machine learning solution market.

Available Customizations:

• Global automated machine learning solution market report with the given market data, Tech Sci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report:

Company Information

• Detailed analysis and profiling of additional market players (up to five).

Table of Contents

1. Service Overview

2. Research Methodology

3. Impact of COVID-19 on Global Automated Machine Learning Solution Market

4. Executive Summary

5. Voice of Customers

6. Global Automated Machine Learning Solution Market Outlook

• 6.1. Market Size & Forecast
  • 6.1.1. By Value
• 6.2. Market Share & Forecast
  • 6.2.1. By Offering( Platform, Service)
  • 6.2.2. By Deployment (On-Premise, Cloud)
  • 6.2.3. By Automation Type (Data Processing, Feature Engineering, Modeling, Visualization)
  • 6.2.4. By Enterprise Size(Large Enterprises, SMEs)
  • 6.2.5. By End-users (BFSI, Retail and E-Commerce, Healthcare, Manufacturing)
  • 6.2.6. By Region
• 6.3. By Company (2022)
• 6.4. Market Map

7. North America Automated Machine Learning Solution Market Outlook

• 7.1. Market Size & Forecast
  • 7.1.1. By Value
• 7.2. Market Share & Forecast
  • 7.2.1. By Offering
  • 7.2.2. By Deployment
  • 7.2.3. By Automation Type
  • 7.2.4. By Enterprise Size
  • 7.2.5. By End-users
  • 7.2.6. By Country
• 7.3. North America: Country Analysis
  • 7.3.1. United States Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 7.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.1.1.1. By Value
    • 7.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.1.2.1. By Offering
      • 7.3.1.2.2. By Deployment
      • 7.3.1.2.3. By Automation Type
      • 7.3.1.2.4. By Enterprise Size
      • 7.3.1.2.5. By End-users
  • 7.3.2. Canada Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 7.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.2.1.1. By Value
    • 7.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.2.2.1. By Offering
      • 7.3.2.2.2. By Deployment
      • 7.3.2.2.3. By Automation Type
      • 7.3.2.2.4. By Enterprise Size
      • 7.3.2.2.5. By End-users
  • 7.3.3. Mexico Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 7.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.3.1.1. By Value
    • 7.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.3.2.1. By Offering
      • 7.3.3.2.2. By Deployment
      • 7.3.3.2.3. By Automation Type
      • 7.3.3.2.4. By Enterprise Size
      • 7.3.3.2.5. By End-users

8. Asia-Pacific Automated Machine Learning Solution Market Outlook

• 8.1. Market Size & Forecast
  • 8.1.1. By Value
• 8.2. Market Share & Forecast
  • 8.2.1. By Offering
  • 8.2.2. By Deployment
  • 8.2.3. By Automation Type
  • 8.2.4. By Enterprise Size
  • 8.2.5. By End-users
  • 8.2.6. By Country
• 8.3. Asia-Pacific: Country Analysis
  • 8.3.1. China Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 8.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.1.1.1. By Value
    • 8.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.1.2.1. By Offering
      • 8.3.1.2.2. By Deployment
      • 8.3.1.2.3. By Automation Type
      • 8.3.1.2.4. By Enterprise Size
      • 8.3.1.2.5. By End-users
  • 8.3.2. India Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 8.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.2.1.1. By Value
    • 8.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.2.2.1. By Offering
      • 8.3.2.2.2. By Deployment
      • 8.3.2.2.3. By Automation Type
      • 8.3.2.2.4. By Enterprise Size
      • 8.3.2.2.5. By End-users
  • 8.3.3. Japan Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 8.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.3.1.1. By Value
    • 8.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.3.2.1. By Offering
      • 8.3.3.2.2. By Deployment
      • 8.3.3.2.3. By Automation Type
      • 8.3.3.2.4. By Enterprise Size
      • 8.3.3.2.5. By End-users
  • 8.3.4. South Korea Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 8.3.4.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.4.1.1. By Value
    • 8.3.4.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.4.2.1. By Offering
      • 8.3.4.2.2. By Deployment
      • 8.3.4.2.3. By Automation Type
      • 8.3.4.2.4. By Enterprise Size
      • 8.3.4.2.5. By End-users
  • 8.3.5. Australia Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 8.3.5.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.5.1.1. By Value
    • 8.3.5.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.5.2.1. By Offering
      • 8.3.5.2.2. By Deployment
      • 8.3.5.2.3. By Automation Type
      • 8.3.5.2.4. By Enterprise Size
      • 8.3.5.2.5. By End-users
  • 8.3.6. Singapore Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 8.3.6.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.6.1.1. By Value
    • 8.3.6.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.6.2.1. By Offering
      • 8.3.6.2.2. By Deployment
      • 8.3.6.2.3. By Automation Type
      • 8.3.6.2.4. By Enterprise Size
      • 8.3.6.2.5. By End-users
  • 8.3.7. Malaysia Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 8.3.7.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.7.1.1. By Value
    • 8.3.7.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.7.2.1. By Offering
      • 8.3.7.2.2. By Deployment
      • 8.3.7.2.3. By Automation Type
      • 8.3.7.2.4. By Enterprise Size
      • 8.3.7.2.5. By End-users

9. Europe Automated Machine Learning Solution Market Outlook

• 9.1. Market Size & Forecast
  • 9.1.1. By Value
• 9.2. Market Share & Forecast
  • 9.2.1. By Offering
  • 9.2.2. By Deployment
  • 9.2.3. By Automation Type
  • 9.2.4. By Enterprise Size
  • 9.2.5. By End-users
  • 9.2.6. By Country
• 9.3. Europe: Country Analysis
  • 9.3.1. Germany Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 9.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.1.1.1. By Value
    • 9.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.1.2.1. By Offering
      • 9.3.1.2.2. By Deployment
      • 9.3.1.2.3. By Automation Type
      • 9.3.1.2.4. By Enterprise Size
      • 9.3.1.2.5. By End-users
  • 9.3.2. United Kingdom Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 9.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.2.1.1. By Value
    • 9.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.2.2.1. By Offering
      • 9.3.2.2.2. By Deployment
      • 9.3.2.2.3. By Automation Type
      • 9.3.2.2.4. By Enterprise Size
      • 9.3.2.2.5. By End-users
  • 9.3.3. France Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 9.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.3.1.1. By Value
    • 9.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.3.2.1. By Offering
      • 9.3.3.2.2. By Deployment
      • 9.3.3.2.3. By Automation Type
      • 9.3.3.2.4. By Enterprise Size
      • 9.3.3.2.5. By End-users
  • 9.3.4. Russia Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 9.3.4.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.4.1.1. By Value
    • 9.3.4.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.4.2.1. By Offering
      • 9.3.4.2.2. By Deployment
      • 9.3.4.2.3. By Automation Type
      • 9.3.4.2.4. By Enterprise Size
      • 9.3.4.2.5. By End-users
  • 9.3.5. Spain Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 9.3.5.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.5.1.1. By Value
    • 9.3.5.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.5.2.1. By Offering
      • 9.3.5.2.2. By Deployment
      • 9.3.5.2.3. By Automation Type
      • 9.3.5.2.4. By Enterprise Size
      • 9.3.5.2.5. By End-users
  • 9.3.6. Belgium Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 9.3.6.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.6.1.1. By Value
    • 9.3.6.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.6.2.1. By Offering
      • 9.3.6.2.2. By Deployment
      • 9.3.6.2.3. By Automation Type
      • 9.3.6.2.4. By Enterprise Size
      • 9.3.6.2.5. By End-users
  • 9.3.7. Italy Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 9.3.7.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.7.1.1. By Value
    • 9.3.7.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.7.2.1. By Offering
      • 9.3.7.2.2. By Deployment
      • 9.3.7.2.3. By Automation Type
      • 9.3.7.2.4. By Enterprise Size
      • 9.3.7.2.5. By End-users

10. South America Automated Machine Learning Solution Market Outlook

• 10.1. Market Size & Forecast
  • 10.1.1. By Value
• 10.2. Market Share & Forecast
  • 10.2.1. By Offering
  • 10.2.2. By Deployment
  • 10.2.3. By Automation Type
  • 10.2.4. By Enterprise Size
  • 10.2.5. By End-users
  • 10.2.6. By Country
• 10.3. South America: Country Analysis
  • 10.3.1. Brazil Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 10.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.1.1.1. By Value
    • 10.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.1.2.1. By Offering
      • 10.3.1.2.2. By Deployment
      • 10.3.1.2.3. By Automation Type
      • 10.3.1.2.4. By Enterprise Size
      • 10.3.1.2.5. By End-users
  • 10.3.2. Argentina Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 10.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.2.1.1. By Value
    • 10.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.2.2.1. By Offering
      • 10.3.2.2.2. By Deployment
      • 10.3.2.2.3. By Automation Type
      • 10.3.2.2.4. By Enterprise Size
      • 10.3.2.2.5. By End-users
  • 10.3.3. Colombia Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 10.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.3.1.1. By Value
    • 10.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.3.2.1. By Offering
      • 10.3.3.2.2. By Deployment
      • 10.3.3.2.3. By Automation Type
      • 10.3.3.2.4. By Enterprise Size
      • 10.3.3.2.5. By End-users
  • 10.3.4. Peru Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 10.3.4.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.4.1.1. By Value
    • 10.3.4.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.4.2.1. By Offering
      • 10.3.4.2.2. By Deployment
      • 10.3.4.2.3. By Automation Type
      • 10.3.4.2.4. By Enterprise Size
      • 10.3.4.2.5. By End-users
  • 10.3.5. Chile Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 10.3.5.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.5.1.1. By Value
    • 10.3.5.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.5.2.1. By Offering
      • 10.3.5.2.2. By Deployment
      • 10.3.5.2.3. By Automation Type
      • 10.3.5.2.4. By Enterprise Size
      • 10.3.5.2.5. By End-users

11. Middle East & Africa Automated Machine Learning Solution Market Outlook

• 11.1. Market Size & Forecast
  • 11.1.1. By Value
• 11.2. Market Share & Forecast
  • 11.2.1. By Offering
  • 11.2.2. By Deployment
  • 11.2.3. By Automation Type
  • 11.2.4. By Enterprise Size
  • 11.2.5. By End-users
  • 11.2.6. By Country
• 11.3. Middle East & Africa: Country Analysis
  • 11.3.1. Saudi Arabia Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 11.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 11.3.1.1.1. By Value
    • 11.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 11.3.1.2.1. By Offering
      • 11.3.1.2.2. By Deployment
      • 11.3.1.2.3. By Automation Type
      • 11.3.1.2.4. By Enterprise Size
      • 11.3.1.2.5. By End-users
  • 11.3.2. South Africa Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 11.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 11.3.2.1.1. By Value
    • 11.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 11.3.2.2.1. By Offering
      • 11.3.2.2.2. By Deployment
      • 11.3.2.2.3. By Automation Type
      • 11.3.2.2.4. By Enterprise Size
      • 11.3.2.2.5. By End-users
  • 11.3.3. UAE Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 11.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 11.3.3.1.1. By Value
    • 11.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 11.3.3.2.1. By Offering
      • 11.3.3.2.2. By Deployment
      • 11.3.3.2.3. By Automation Type
      • 11.3.3.2.4. By Enterprise Size
      • 11.3.3.2.5. By End-users
  • 11.3.4. Israel Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 11.3.4.1. Market Size & Forecast
      • 11.3.4.1.1. By Value
    • 11.3.4.2. Market Share & Forecast
      • 11.3.4.2.1. By Offering
      • 11.3.4.2.2. By Deployment
      • 11.3.4.2.3. By Automation Type
      • 11.3.4.2.4. By Enterprise Size
      • 11.3.4.2.5. By End-users
  • 11.3.5. Turkey Automated Machine Learning Solution Market Outlook
    • 11.3.5.1. Market Size & Forecast
      • 11.3.5.1.1. By Value
    • 11.3.5.2. Market Share & Forecast
      • 11.3.5.2.1. By Offering
      • 11.3.5.2.2. By Deployment
      • 11.3.5.2.3. By Automation Type
      • 11.3.5.2.4. By Enterprise Size
      • 11.3.5.2.5. By End-users

12. Market Dynamics

• 12.1. Drivers
• 12.2. Challenges

13. Market Trends & Developments

14. Company Profiles

• 14.1. Datarobot Inc.
  • 14.1.1. Business Overview
  • 14.1.2. Key Revenue and Financials
  • 14.1.3. Recent Developments
  • 14.1.4. Key Personnel
  • 14.1.5. Key Product/Services
• 14.2. Amazon Web Services Inc.
  • 14.2.1. Business Overview
  • 14.2.2. Key Revenue and Financials
  • 14.2.3. Recent Developments
  • 14.2.4. Key Personnel
  • 14.2.5. Key Product/Services
• 14.3. dotData Inc.
  • 14.3.1. Business Overview
  • 14.3.2. Key Revenue and Financials
  • 14.3.3. Recent Developments
  • 14.3.4. Key Personnel
  • 14.3.5. Key Product/Services
• 14.4. IBM Corporation
  • 14.4.1. Business Overview
  • 14.4.2. Key Revenue and Financials
  • 14.4.3. Recent Developments
  • 14.4.4. Key Personnel
  • 14.4.5. Key Product/Services
• 14.5. Dataiku
  • 14.5.1. Business Overview
  • 14.5.2. Key Revenue and Financials
  • 14.5.3. Recent Developments
  • 14.5.4. Key Personnel
  • 14.5.5. Key Product/Services
• 14.6. EdgeVerve Systems Limited
  • 14.6.1. Business Overview
  • 14.6.2. Key Revenue and Financials
  • 14.6.3. Recent Developments
  • 14.6.4. Key Personnel
  • 14.6.5. Key Product/Services
• 14.7. Big Squid Inc.
  • 14.7.1. Business Overview
  • 14.7.2. Key Revenue and Financials
  • 14.7.3. Recent Developments
  • 14.7.4. Key Personnel
  • 14.7.5. Key Product/Services
• 14.8. SAS Institute Inc.
  • 14.8.1. Business Overview
  • 14.8.2. Key Revenue and Financials
  • 14.8.3. Recent Developments
  • 14.8.4. Key Personnel
  • 14.8.5. Key Product/Services
• 14.9. Microsoft Corporation
  • 14.9.1. Business Overview
  • 14.9.2. Key Revenue and Financials
  • 14.9.3. Recent Developments
  • 14.9.4. Key Personnel
  • 14.9.5. Key Product/Services
• 14.10. Determined.ai Inc
  • 14.10.1. Business Overview
  • 14.10.2. Key Revenue and Financials
  • 14.10.3. Recent Developments
  • 14.10.4. Key Personnel
  • 14.10.5. Key Product/Services

15. Strategic Recommendations

16. About Us & Disclaimer