機械学習市場-世界の産業規模、シェア、動向、機会、予測：コンポーネント別、企業規模別、展開別、エンドユーザー別、地域別、競合、2021年～2031年

世界の機械学習（ML）市場は、2025年の761億3,000万米ドルから2031年までに5,793億9,000万米ドルへと大幅に拡大し、CAGR40.25％で成長すると予測されています。

人工知能の専門分野として定義される機械学習は、明示的なプログラミング指示ではなくデータを用いてパターンを識別し、アルゴリズムによって性能を向上させます。この市場成長は、ビッグデータの爆発的な普及とクラウドインフラによる高性能コンピューティングの民主化によって根本的に推進されており、様々な分野の企業が複雑なワークフローを自動化し、実用的な知見を導き出すことを可能にしています。

市場の発展を妨げる主な障壁は、複雑なモデルアーキテクチャの構築と維持に熟練した専門人材の不足です。この人材不足は、取り組みの拡大を図る組織にとって業務上のボトルネックとなり、人件費の増加につながります。こうした課題があるにもかかわらず、この技術は経営陣にとって最優先の戦略的課題であり続けています。電気電子技術者協会（IEEE）によると、2024年の世界の技術リーダーの65％が、人工知能（AI）と機械学習をその年最も重要な技術分野として挙げています。

市場促進要因

インテリジェントな自動化とコンテンツ生成のための生成AIの統合は、標準的な予測タスクを超えた有用性を拡張することで、世界の機械学習（ML）市場を根本的に再構築しています。この促進要因により、企業はテキスト、コード、メディアを合成できるモデルを活用して業務を効率化し生産性を向上させようとしており、資本配分の急増を引き起こしています。焦点は実験的なパイロット段階から、アルゴリズムが自律的に複雑なワークフローを処理するスケーラブルな展開へと移行しています。スタンフォード大学人間中心人工知能研究所の2025年4月発表『2025年AIインデックスレポート』によれば、生成AIへの民間投資額は2024年に339億米ドルに達し、高度なニューラルアーキテクチャの開発を促進しています。

同時に、クラウドベースのMachine Learning as a Service（MLaaS）の普及により、オンプレミスハードウェアの高額なコストが解消され、これらの先進ツールへのアクセスが民主化されています。クラウドプラットフォームは、あらゆる規模の組織がモデルを効率的にトレーニング・展開するために必要なスケーラブルなインフラを提供し、企業は多額の初期投資なしに既存のデジタルエコシステムへAI機能を直接統合することが可能となりました。この需要の高まりを示す事例として、SiliconANGLEは2025年8月、MicrosoftのAzure AIサービスが四半期で約30億米ドルの収益を生み出したと報じました。また、2025年12月に公開されたOpenAIのレポート『The state of enterprise AI』では、従業員の75％がAI利用により作業速度や品質の向上を実感したと記されています。

市場の課題

熟練した専門家の不足は、世界の機械学習市場のスケーラブルな拡大における主要な障壁となっています。組織は複雑なモデルアーキテクチャの開発・維持に必要な技術的専門知識を確保する上で重大な困難に直面しており、これが即時の運用上のボトルネックを引き起こしています。この人材不足は人件費の高騰とプロジェクト期間の長期化を招き、企業は自動化戦略の延期や規模縮小を余儀なくされることが多く、機械学習投資の実現可能な価値を直接的に低下させ、より広範な商業的採用を遅らせています。

技術的能力と労働力の準備態勢とのこのギャップは、市場の勢いを大きく抑制する要因となっています。世界経済フォーラムによれば、2025年にはビジネスリーダーの94％が人工知能機能に不可欠な人材不足に直面していると報告しています。この統計はボトルネックの深刻さを浮き彫りにしており、利用可能な計算能力やデータは有資格者の監督なしでは効果的に活用できず、機械学習ソリューションへの需要が実装の実務的困難により満たされない構造的な成長の天井を生み出しています。

市場動向

世界の機械学習市場は、受動的な予測モデルから、人間の介入なしに自律的な計画立案と多段階ワークフローの実行が可能な主体的システムへと変革の途上にあります。この進化により、企業は複雑な業務プロセスを自律的に推論するデジタルワーカーを導入可能となり、単純なコンテンツ生成をはるかに超えた能力の向上を実現します。この技術は戦略的優先事項となり、即時の資本配分を推進しています。2025年2月発表のUiPath『2025年能動的AI調査報告書』によれば、米国IT経営幹部の45％が、業務自動化強化のため年間を通じて能動的AIへの投資準備があると回答しています。

同時に、組織はエッジAIを積極的に採用し、デバイス上でデータをローカル処理することで、遅延を低減し、集中型クラウドストレージに伴うプライバシーリスクを軽減しています。この分散化により、産業用IoTやモバイルアプリケーションにおけるリアルタイム意思決定が促進されると同時に、接続が切断された環境でも機能性が確保されます。このデバイス上での処理に向けたアーキテクチャの移行は、企業の支出動向にも反映されています。ZEDEDAの2025年5月発表『エッジAIの成熟』レポートによれば、組織の90％が2025年度のエッジAI予算を増額し、分散型機能の拡張と効率的・低遅延コンピューティングの実現を図る計画です。

よくあるご質問

• 世界の機械学習（ML）市場の市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年に761億3,000万米ドル、2031年までに5,793億9,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは40.25%です。
• 世界の機械学習（ML）市場の最も成長が速いセグメントはどこですか？
  • クラウドです。
• 世界の機械学習（ML）市場で最大の市場はどこですか？
  • 北米です。
• 機械学習市場の発展を妨げる主な障壁は何ですか？
  • 複雑なモデルアーキテクチャの構築と維持に熟練した専門人材の不足です。
• 機械学習市場の促進要因は何ですか？
  • インテリジェントな自動化とコンテンツ生成のための生成AIの統合です。
• クラウドベースのMachine Learning as a Service（MLaaS）の普及による影響は何ですか？
  • オンプレミスハードウェアの高額なコストが解消され、先進ツールへのアクセスが民主化されています。
• 機械学習市場の技術的能力と労働力の準備態勢とのギャップはどのような影響を与えていますか？
  • 市場の勢いを大きく抑制する要因となっています。
• 機械学習市場の動向はどのように変化していますか？
  • 受動的な予測モデルから自律的な計画立案と多段階ワークフローの実行が可能な主体的システムへと変革しています。
• エッジAIの採用はどのような利点がありますか？
  • デバイス上でデータをローカル処理することで、遅延を低減し、プライバシーリスクを軽減します。
• 機械学習市場における主要企業はどこですか？
  • Amazon Web Services, Inc、Baidu, Inc、Domino Data Lab, Inc、Microsoft Corporation、Google, Inc、Alpine Data、IBM Corporation、SAP SE、Intel Corporation、SAS Institute Inc.です。

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 世界の機械学習（ML）市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェア・予測
  • コンポーネント別（サービス・ソリューション）
  • 企業規模別（中小企業、大企業）
  • 展開別（クラウド・オンプレミス）
  • エンドユーザー別（医療、小売、IT・通信、自動車・運輸、広告・メディア、BFSI、政府、防衛、その他）
  • 地域別
  • 企業別（2025年）
• 市場マップ

第6章 北米の機械学習（ML）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 欧州の機械学習（ML）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機械学習（ML）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・アフリカ地域の機械学習（ML）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 南米の機械学習（ML）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 世界の機械学習（ML）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

• Amazon Web Services, Inc
• Baidu, Inc
• Domino Data Lab, Inc
• Microsoft Corporation
• Google, Inc
• Alpine Data
• IBM Corporation
• SAP SE
• Intel Corporation
• SAS Institute Inc.

第16章 戦略的提言

第17章 調査会社について・免責事項