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市場調査レポート
商品コード
1934997

自動化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：提供形態、展開、自動化タイプ、企業規模、エンドユーザー、地域別＆競合、2021年～2031年

Automated Machine Learning Solution Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Offering, By Deployment, By Automation Type, By Enterprise Size, By End-Users, By Region & Competition, 2021-2031F

出版日
ページ情報
英文 181 Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
自動化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：提供形態、展開、自動化タイプ、企業規模、エンドユーザー、地域別＆競合、2021年～2031年
出版日: 2026年01月19日
発行: TechSci Research
ページ情報: 英文 181 Pages
納期: 2～3営業日
GIIご利用のメリット

  • 概要

世界の自動機械学習ソリューション市場は、大幅な拡大が見込まれております。

2025年の市場規模は32億5,000万米ドルでしたが、2031年までに271億9,000万米ドルに達し、CAGRは42.48％を達成する見込みです。自動機械学習（AutoML）ソリューションは、データ前処理や特徴量エンジニアリングからモデル選択、ハイパーパラメータ調整に至るまでの機械学習ライフサイクル全体を自動化する包括的なソフトウェアプラットフォームとして機能します。この市場成長は主に、限られたコーディングスキルを持つビジネスプロフェッショナルでも予測モデルを構築可能にするデータサイエンスの民主化、および熟練データサイエンティストの深刻な不足の中でリソースを最適化する必要性が急務となっていることに起因しています。CompTIAによれば、チャネル企業の43%が2024年にAI関連ソフトウェアおよびサービスの販売を計画しており、アクセスしやすく拡張性のある人工知能ツールに対する組織的な需要の高まりに応えるため、供給側で大きな変化が生じていることを示しています。

市場概要
予測期間 2027-2031
市場規模：2025年 32億5,000万米ドル
市場規模：2031年 271億9,000万米ドル
CAGR：2026年～2031年 42.48％
最も成長が速いセグメント 製造業
最大の市場 北米

こうした前向きな動向にもかかわらず、市場での普遍的な普及に対する大きな障壁となっているのが、自動化モデルにおける透明性と説明可能性の欠如、いわゆる「ブラックボックス」問題です。金融や医療などの規制の厳しい業界では、特定のモデル予測の背後にあるロジックを解釈できないことがコンプライアンス上のリスクを生み、利害関係者の信頼を損なうことになります。この不透明性は、厳格なデータプライバシー規制や、自律システムを既存のレガシーインフラに統合することの難しさと相まって、リスク回避的な企業がこれらのソリューションを大規模に導入することを躊躇する要因となり続けています。

市場促進要因

熟練したAI専門家の深刻な不足は、自動化された機械学習ソリューションの広範な採用を促す主要な要因となっています。組織が中核業務に人工知能を組み込もうとする中、有能なデータサイエンティストの不足は重大なボトルネックを生み、技術的障壁を低減できるプラットフォームの利用を必要としています。特徴量選択やハイパーパラメータ調整といった複雑なプロセスを自動化することで、これらのツールは企業が専門家の大規模なチームを必要とせずに人材不足を補い、競争優位性を維持することを可能にします。IBMが2025年8月に発表したAI導入課題に関する報告書によると、回答者の42%が「専門知識の不足」を、組織が人工知能イニシアチブを効果的に拡大する上での主要な障壁として挙げています。

同時に、業務効率化とモデル開発サイクルの加速化への追求が、これらの自律システムの導入を推進しています。市場投入のスピードが不可欠なビジネス環境において、自動化ソリューションは反復的な手動コーディング作業を排除することで、生データを実用的な知見へ変換する時間を大幅に短縮します。この合理化されたワークフローにより、技術チームは日常的なメンテナンスではなく高次元の戦略に注力でき、全体的な生産性向上と迅速な展開を実現します。マイクロソフトの2025年5月版「ワークトレンドインデックス年次報告書」によれば、AIのパワーユーザーの90%がAI活用により業務負荷が軽減されたと回答しており、インテリジェントオートメーションによる効率化効果が裏付けられています。さらに、スタンフォード大学HAIの2025年4月版「AIインデックスレポート」が示すように、2024年の企業AI投資額は2,523億米ドルに達しており、これらの技術の戦略的重要性が巨額の資金投入によって証明されています。

市場の課題

自動化モデルにおける透明性と説明可能性の欠如を特徴とする「ブラックボックス」問題は、世界の自動機械学習ソリューション市場にとって重大な制約要因となっています。金融や医療などの高度に規制された分野では、アルゴリズムによる意思決定の不透明性が、説明責任と解釈可能性の必要性と直接的に対立します。利害関係者は、厳格な法的要件を満たすために、モデルが予測を導き出す方法を検証できる必要があります。しかし、多くのAutoMLプラットフォームの自律的な性質は、この論理をしばしば不明瞭にします。意思決定の経路を監査できないこの状況は、リスク回避的な企業間の信頼を損ない、エラーが深刻な評判や財務的損害につながる可能性のあるミッションクリティカルな業務におけるこれらのツールの導入を遅らせたり制限したりする原因となっています。

この摩擦は、複雑なシステムを効果的に統治する組織の準備態勢が広く不足していることによってさらに悪化しています。ISACAによれば、2024年時点で正式なAIポリシーを確立していた組織はわずか15%であり、不透明な自動化技術に伴うコンプライアンスリスクを管理する準備が整っていない多くの企業を露呈する重大なガバナンスの欠如が浮き彫りとなっています。これらのモデルの倫理的かつ透明性のある使用を保証する強固な枠組みがなければ、企業は既存のレガシーインフラへのAutoMLソリューション統合に躊躇し続けます。結果として、このガバナンスの欠如は、運用スピードよりも規制順守を優先する高付加価値産業における市場浸透を遅らせています。

市場動向

ライフサイクル自動化のための生成AIの統合は、単純なハイパーパラメータ調整から包括的なコード・データ合成への焦点移行により、世界の自動機械学習ソリューション市場を再定義しています。先進的な生成モデルは現在、デプロイメントスクリプトの自律的な作成、合成トレーニングデータの生成、技術文書の作成が可能となり、受動的なツールではなく知的な業務パートナーとして機能します。この進化は、従来手動介入を必要とした複雑なエンジニアリングタスクを処理することで、開発タイムラインを加速し、スキル不足を緩和します。2024年11月に発表されたGoogle Cloudの「2024 DORAレポート」によれば、開発者の76%がAI搭載ツールを日常的に利用していると報告されており、中核的なソフトウェアおよびモデル開発ワークフローを効率化するための自動化機能の普及が反映されています。

同時に、自動化モデルの大量生産がもたらす運用上の課題に対処するため、市場はMLOpsフレームワークとの融合を進めています。組織がAutoMLを活用して前例のない速度でアルゴリズムを生成する中、動的な本番環境においてこれらの資産を効果的に監視・統制・再トレーニングするための堅牢な継続的運用管理システムが不可欠となっています。この動向は、モデル作成から持続可能なライフサイクル管理への移行を強調しており、導入されるソリューションの量が既存インフラを圧迫しないことを保証します。Databricks社の2024年6月版「State of Data+AI Report」によれば、組織が管理する機械学習モデルの数は前年比11倍に増加しており、自動化モデル展開の爆発的成長を支えるスケーラブルな運用アーキテクチャの必要性が極めて高いことが浮き彫りとなっています。

よくあるご質問

  • 世界の自動機械学習ソリューション市場の2025年の市場規模はどのように予測されていますか？
  • 世界の自動機械学習ソリューション市場の2031年の市場規模はどのように予測されていますか？
  • 世界の自動機械学習ソリューション市場のCAGRはどのように予測されていますか？
  • 自動機械学習ソリューション市場の最も成長が速いセグメントはどこですか？
  • 自動機械学習ソリューション市場の最大の市場はどこですか？
  • 自動機械学習ソリューションの普及に対する大きな障壁は何ですか？
  • 自動機械学習ソリューションの導入を促進する要因は何ですか？
  • 業務効率化とモデル開発サイクルの加速化が自動機械学習ソリューションの導入を推進する理由は何ですか？
  • 自動機械学習ソリューション市場の運用上の課題に対処するための動向は何ですか？
  • 自動機械学習ソリューション市場に参入している主要企業はどこですか？

目次

第1章 概要

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 顧客の声

第5章 世界の自動化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
    • 提供形態別（プラットフォーム、サービス）
    • 導入形態別（オンプレミス、クラウド）
    • 自動化タイプ別（データ処理、特徴量エンジニアリング、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（2025）
  • 市場マップ

第6章 北米の自動化機械学習ソリューション市場展望

  • 市場規模・予測
  • 市場シェア・予測
  • 北米：国別分析
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ

第7章 欧州の自動化機械学習ソリューション市場展望

  • 市場規模・予測
  • 市場シェア・予測
  • 欧州：国別分析
    • ドイツ
    • フランス
    • 英国
    • イタリア
    • スペイン

第8章 アジア太平洋地域の自動化機械学習ソリューション市場展望

  • 市場規模・予測
  • 市場シェア・予測
  • アジア太平洋地域：国別分析
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • 韓国
    • オーストラリア

第9章 中東・アフリカの自動化機械学習ソリューション市場展望

  • 市場規模・予測
  • 市場シェア・予測
  • 中東・アフリカ：国別分析
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • 南アフリカ

第10章 南米の自動化機械学習ソリューション市場展望

  • 市場規模・予測
  • 市場シェア・予測
  • 南米：国別分析
    • ブラジル
    • コロンビア
    • アルゼンチン

第11章 市場力学

  • 促進要因
  • 課題

第12章 市場動向と発展

  • 合併と買収
  • 製品上市
  • 最近の動向

第13章 世界の自動化機械学習ソリューション市場：SWOT分析

第14章 ポーターのファイブフォース分析

  • 業界内の競合
  • 新規参入の可能性
  • サプライヤーの力
  • 顧客の力
  • 代替品の脅威

第15章 競合情勢

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

第16章 戦略的提言

第17章 調査会社について・免責事項