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サービスとしての機械学習の世界市場規模は、2022年には228.6億米ドルと推定され、2032年には約6,266.4億米ドルに達すると予想され、2023年から2032年にかけて年平均成長率（CAGR）39.3％で成長する見通しである。
重要なポイント
ソリューション・コンポーネント部門は、2022年の収益シェアの63％を占めた。
大企業部門は2022年に59％の売上シェアを占めた。
2022年の売上高シェアは北米が39.7％と最も高かった。
エンドユーザー別では、IT・通信分野が2022年に最も高い市場シェアを占めた。
機械学習アズ・ア・サービス（MLaaS）と呼ばれるサービス群は、クラウド・コンピューティング・サービスのコンポーネントとして機械学習技術を提供している。データの可視化、API、顔認識、自然言語処理、予測分析、ディープラーニングを含むツールは、ベンダーがこれらのサービスを通じて利用できる。実際の計算はプロバイダーのデータセンターが行う。消費者は様々なビジネス・ニーズに対応した多くの代替ソリューションから選択できるため、MLaaSモデルは業界を支配する立場にある。さらに、クラウドベースのサービス、IoT、自動化、消費者行動調査の利用の高まりなどの要因により、サービスとしての機械学習市場は拡大すると予想される。
ディープラーニング技術は、予測分析を通じて意思決定を改善するためのサービスとして機械学習によって利用されている。しかし、MLaaSの利用は、MLモデルの所有者にセキュリティとデータ・プライバシーの問題をもたらす。データの所有者は、MLaaSプラットフォーム上のデータのセキュリティとプライバシーを心配している。しかし、MLaaSプラットフォームの所有者は、攻撃者がクライアントになりすまし、彼らのモデルを盗むことを懸念しています。
データをオンプレミスからクラウドストレージに移行する企業が増えるにつれ、効果的なデータ整理の需要が高まっている。MLaaSプラットフォームは基本的にクラウド・プロバイダーであるため、機械学習実験やデータ・パイプラインのためにデータを効果的に管理するソリューションを可能にすることで、データ・エンジニアがデータにアクセスし分析することをより簡単にする。データの可視化と予測分析は、MLaaSプロバイダーが企業に提供する2つの機能である。その他にも、センチメント分析、信用度評価、ビジネスインテリジェンス、顔認識、ヘルスケアなどのAPIを提供している。MLaaS企業はこれらの計算を抽象化しているので、データサイエンティストは心配する必要はない。
成長因子
IoTとオートメーションの導入は増加し、市場を牽引する。IoTの運用では、企業ネットワーク上で数百台以上のデバイスが安全かつ正確に動作し、収集されるデータが信頼性が高くタイムリーであることが保証される。データ・ストリームを処理する大変な作業は、洗練されたバックエンドの分析エンジンによって処理されるが、データの品質を検証することは、時代遅れのアプローチに任されることが多い。一部のIoTプラットフォーム・サプライヤーは、膨大なIoTシステムの手綱を確保するため、機械学習技術を使用して運用管理スキルを強化している。
大量のデータを強力なアルゴリズムで分析することで、機械学習はIoTデータの隠れたパターンを解読できるかもしれない。統計的に生成されたアクションとML推論を使用した自動化システムは、重要な活動における手作業を強化したり、置き換えたりするかもしれない。IoTデータモデリングプロセスは、MLベースのソリューションによって自動化され、時間のかかる手間のかかるモデルの選択、コーディング、検証のステップを省くことができる。
小規模企業によるIoT導入は、手間のかかる機械学習プロセスの時間を大幅に節約することになるかもしれない。MLaaSのベンダーは、より多くのクエリーをより迅速に実行し、より多くの種類の分析を提供し、IoTネットワーク内の多数のデバイスによって生成されたデータの巨大なキャッシュから、より有用な情報を抽出するために、より多くの種類の情報を提供することができる。
企業がIoTベースの技術やソリューションを採用する割合が高まるにつれ、データ分析に機械学習技術を活用する企業が増えている。したがって、MLaaSはIoTイノベーションに拍車をかけると予想される。エリクソンによると、IoTの総接続数は2021年の127億から2030年には325億に増加し、年平均成長率は14%になると予想されている。MLaaSは現在、多くのセンサーと接続されているが、モノのインターネットとオートメーションの重要な構成要素になると位置づけられている。
AIOpsが2019年に発表した調査「ネットワーク管理における自動化、人工知能、機械学習の現状」では、回答者の85％が自社で複数の自動化を利用していると回答している。しかし、完全な自動化の準備が整っていると答えた回答者はわずか27％だった。しかし、調査参加者の約65%によると、機械学習はネットワーク管理に不可欠であり、将来的にはさらに自動化が進む可能性が高い。
コンポーネント・インサイト
ソリューションとしての 機械学習市場シェアは、2022年にはソリューション 部門がリードしており、この優位性は今後も続くと予想される。サービス部門は2022年に約37％の収益シェアを獲得している。これは、アプリケーション領域の拡大や新興国における最終用途産業の発展などの要素に起因するものであり、機械学習サービス市場を促進すると予測されている。業界参加者は、機械学習サービスの利用を強化するために、技術的に最先端のソリューションを導入することに注力している。
心電図やMRIの評価、がんの診断など、医療分野での機械学習サービスの利用が市場を拡大する。需要予測、コスト削減、リアルタイムのデータ分析、クラウド市場の利用増加など、機械学習サービスが提供する利点によって、大きな市場展望が開けると予測される。例えば、マイクロソフト社は2021年4月に健康・ゲノム、交通、労働・経済、補足、人口・安全、共通データセットのオープンデータセットをリリースした。このデータセットは、一般にアクセス可能なデータセットを使用して機械学習モデルの精度を高めることを目的としている。これにより、企業はAzure Open Datasetsを機械学習やデータ分析ソリューションとともに利用し、ハイパースケールでの洞察を提供できるようになり、こうした企業のML as a Serviceの売上を伸ばすことも可能になる。
アプリケーション・インサイト
2022年、サービスとしての機械学習市場は、マーケティング・広告カテゴリーが獲得した収益シェアが最大となった。推薦システムの目的は、顧客が現在興味を持っている商品を紹介することである。マーケティングの仕事のアルゴリズムは以下の通りである：マーケティングの専門家は仮説を立て、テストし、判断し、分析する。この作業は時間と労力がかかり、情報は刻一刻と変化するため、結果が正しくないこともある。
マーケティング担当者は、多くのデータに基づいて迅速に判断するために機械学習を使用することができる。企業は、機械学習のおかげで、広告施策によってもたらされるトラフィックの質の変化に、より迅速に対応できるようになった。その結果、企業は、下らない活動を実行するよりも、仮説を立てることに集中する時間を増やすことができる。
業種別インサイト
2022年のサービスとしての機械学習市場では、小売業が大きな収益シェアを占めている。Eコマースは、小売業における主要プレーヤーとしての地位を確立している。小売業界はダイナミックであり、敏捷性と顧客とのインタラクションの向上の両方が求められている。小売業者は、顧客に素晴らしいショッピング体験を提供するため、機械学習サービスを活用している。
大手小売企業は、マーケティングに不可欠な情報を得るために、分析コンサルティング会社を頻繁に採用していた。クラウドベースの機械学習サービスが手頃な価格で利用できるようになったことで、小規模な小売業者もデータを活用して消費者をより深く理解できるようになり、サービスとしての機械学習産業の成長の可能性が世界的に広がっている。機械学習は、消費者に提供された各キャンペーンからシステムが自動的に学習し、その知識をその後の反復に適用することを可能にする。サービスとしての機械学習の市場は、機械学習主導のマーケティングが確立された広告の様式を変革するにつれて発展すると予測される。小売業界における機械学習の統合は、在庫コストを下げ、消費者の幸福度を高める。これにより、サービスとしての機械学習市場が拡大する大きな機会が生まれる。
組織規模の洞察
2022年、サービスとしての機械学習市場は、中小企業セクターが大きな収益シェアを獲得した。中小企業がMLaaSを利用するのは、機械学習アプリケーションが動的データを提供するからである。機械学習アルゴリズムは、リアルタイムのデータを提供するだけでなく、予測分析を使用して将来のイベントを予測することができます。製品の需要を予測し、消費者の期待に応えるために必要な供給時期や量を提案することで、中小企業はサプライチェーンを微調整するために機械学習技術を活用することができる。
なぜ北米がサービスとしての機械学習市場を支配しているのか？
技術的なブレークスルーと受容性という点で、北米は、サービスとしての機械学習の世界市場の中で最も急速に発展している地域である。同地域は、設備が整ったインフラを有し、サービスとしての機械学習ソリューションに対価を支払う経済的手段を持っている。さらに、防衛分野での支出の増加や通信分野での技術開発により、予測期間中に市場が成長すると予測されている。機械学習サービス市場は、データ・セキュリティに関する政府の規則の影響を強く受けると予測される。クラウドアプリケーションやセキュリティ情報などのサービスが市場を牽引すると予測される。グーグル、IBM、マイクロソフト、アマゾン・ウェブ・サービスのような企業が業界で大きな存在感を示し、幅広い製品を提供していることも、この分野における機械学習需要の増加に寄与している。さらに、コグニティブ・コンピューティングと人工知能の開発は、市場参加者が不正管理、不正検出、自然言語処理など、いくつかの産業アプリケーションを活用するための有利な見通しを提供すると予想される。
なぜアジア太平洋地域がサービスとしての機械学習市場で急成長しているのか？
しかし、予測期間中、アジア太平洋地域の年平均成長率は最も高く、最も急速に成長すると予測されている。BFSI（銀行、金融サービス、保険）業界では、この地域でのセキュリティサービスの展開が大きく成長すると予測されているため、大手企業はビジネスを構築するためにアジア太平洋地域に集中している。予測期間中、アジア太平洋地域の年平均成長率（CAGR）は最も高くなると予想され、最も急速に成長する地域となっている。業界関係者は、優れた顧客サービスを保証するためにマルチモーダルなプラットフォームを提供することがいかに重要であるかを認識しつつある。この分野の市場成長に影響を与えると予想される主なトレンドは、AIアプリケーションの普及率の上昇である。さらに、政府機関は、この地域における機械学習と関連技術の浸透を加速させるために重要な試みを行っている。
主な市場動向
アナリティクスと機械学習プラットフォームを採用して意思決定を行う組織の能力を強化するため、サービスとしての機械学習業界の大手であるコグニザントは、2021年12月にInawisdomを買収した。
新たなビジネス成果に集中することで、デジタル・ビジネスの変革を支援するため、サービスとしての機械学習市場におけるもう1つの重要な競争相手であるキンドリルは、2021年12月にグーグル・クラウドと関係を結んだ。
全く新しい機械学習プラットフォーム「Azure」を使い、サービスとしての機械学習市場の主要な参加者であるマイクロソフトは、2019年5月に新しい機械学習サービスを発表した。これらのサービスは、ホステッドノートブックからノーコードツールまで多岐にわたる。
主要市場プレーヤー
グーグル
株式会社サスインスティテュート
フィコ
ヒューレット・パッカード・エンタープライズ
ヨタミン分析
アマゾンウェブサービス
株式会社ビッグエムエル
マイクロソフト株式会社
プレクトロンラボ
アイビーエム株式会社
レポート対象セグメント
(注*：サブセグメントに基づくレポートも提供しています。ご興味のある方はお知らせください。）
コンポーネント別
ソリューション
サービス
組織規模別
中小企業
大企業
アプリケーション別
マーケティング＆広告
不正検知とリスク管理
コンピュータ・ビジョン
セキュリティと監視
予測分析
自然言語処理
拡張現実と仮想現実
その他
業種別
BFSI
IT＆テレコム
自動車
ヘルスケア
航空宇宙・防衛
小売
政府
その他
地域別
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
アジア太平洋
中国
インド
日本
韓国
マレーシア
フィリピン
ラテンアメリカ
ブラジル
その他のラテンアメリカ
中東・アフリカ（MEA）
第1章.はじめに
1.1.研究目的
1.2.調査の範囲
1.3.定義
第2章 調査方法調査方法
2.1.研究アプローチ
2.2.データソース
2.3.仮定と限界
第3章.エグゼクティブ・サマリー
3.1.市場スナップショット
第4章.市場の変数と範囲
4.1.はじめに
4.2.市場の分類と範囲
4.3.産業バリューチェーン分析
4.3.1.原材料調達分析
4.3.2.販売・流通チャネル分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 サービスとしての機械学習市場への影響
5.1.COVID-19の展望：サービスとしての機械学習 産業への影響
5.2.COVID 19 – 業界への影響評価
5.3.COVID 19の影響世界の主要な政府政策
5.4.COVID-19を取り巻く市場動向と機会
第6章.市場ダイナミクスの分析と動向
6.1.市場ダイナミクス
6.1.1.市場ドライバー
6.1.2.市場の阻害要因
6.1.3.市場機会
6.2.ポーターのファイブフォース分析
6.2.1.サプライヤーの交渉力
6.2.2.買い手の交渉力
6.2.3.代替品の脅威
6.2.4.新規参入の脅威
6.2.5.競争の度合い
第7章 競争環境競争環境
7.1.1.各社の市場シェア／ポジショニング分析
7.1.2.プレーヤーが採用した主要戦略
7.1.3.ベンダーランドスケープ
7.1.3.1.サプライヤーリスト
7.1.3.2.バイヤーリスト
第8章.サービスとしての機械学習の世界市場、コンポーネント別
8.1.サービスとしての機械学習市場、コンポーネント別、2023-2032年
8.1.1.解答
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.サービス
8.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第9章.サービスとしての機械学習の世界市場、組織規模別
9.1.サービスとしての機械学習市場、組織規模別、2023年～2032年
9.1.1.中小企業
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.大企業
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章.サービスとしての機械学習の世界市場、用途別
10.1.サービスとしての機械学習市場、用途別、2023-2032年
10.1.1.マーケティングと広告
10.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.2.不正検知とリスク管理
10.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.3.コンピュータビジョン
10.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.4.セキュリティと監視
10.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.5.予測分析
10.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.6.自然言語処理
10.1.6.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.7.拡張現実とバーチャルリアリティ
10.1.7.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.8.その他
10.1.8.1.市場収益と予測（2020-2032）
第11章.サービスとしての機械学習の世界市場、産業分野別
11.1.サービスとしての機械学習市場、産業分野別、2023-2032年
11.1.1.BFSI
11.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.2.IT・通信
11.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.3.自動車
11.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.4.ヘルスケア
11.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.5.航空宇宙・防衛
11.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.6.小売
11.1.6.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.7.政府
11.1.7.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.8.その他
11.1.8.1.市場収益と予測（2020-2032）
第12章.サービスとしての機械学習の世界市場、地域別推計と動向予測
12.1.北米
12.1.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.1.2.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.1.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.1.4.産業分野別市場収益と予測（2020-2032年）
12.1.5.米国
12.1.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.1.5.2.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.1.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.1.5.4.産業分野別市場収益と予測（2020～2032年）
12.1.6.その他の北米地域
12.1.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.1.6.2.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.1.6.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.1.6.4.産業分野別市場収益と予測（2020～2032年）
12.2.ヨーロッパ
12.2.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.2.2.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.2.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.2.4.産業分野別市場収益と予測（2020-2032年）
12.2.5.英国
12.2.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.2.5.2.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.2.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.2.5.4.産業分野別市場収益と予測（2020-2032年）
12.2.6.ドイツ
12.2.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.2.6.2.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.2.6.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.2.6.4.産業分野別市場収益と予測（2020～2032年）
12.2.7.フランス
12.2.7.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.2.7.2.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.2.7.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.2.7.4.産業分野別市場収益と予測（2020-2032年）
12.2.8.その他のヨーロッパ
12.2.8.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.2.8.2.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.2.8.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.2.8.4.産業分野別市場収益と予測（2020～2032年）
12.3.APAC
12.3.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.3.2.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.3.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.3.4.産業分野別市場収益と予測（2020-2032年）
12.3.5.インド
12.3.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.3.5.2.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.3.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.3.5.4.産業分野別市場収益と予測（2020-2032年）
12.3.6.中国
12.3.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.3.6.2.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.3.6.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.3.6.4.産業分野別市場収益と予測（2020～2032年）
12.3.7.日本
12.3.7.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.3.7.2.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.3.7.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.3.7.4.産業分野別市場収益と予測（2020～2032年）
12.3.8.その他のAPAC地域
12.3.8.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.3.8.2.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.3.8.3.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
12.3.8.4.産業分野別市場収益と予測（2020～2032年）
12.4.MEA
12.4.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.4.2.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.4.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.4.4.産業分野別市場収益と予測（2020-2032年）
12.4.5.GCC
12.4.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.4.5.2.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.4.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.4.5.4.産業分野別市場収益と予測（2020～2032年）
12.4.6.北アフリカ
12.4.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.4.6.2.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.4.6.3.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
12.4.6.4.産業分野別市場収益と予測（2020～2032年）
12.4.7.南アフリカ
12.4.7.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.4.7.2.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.4.7.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.4.7.4.産業分野別市場収益と予測（2020～2032年）
12.4.8.その他のMEA諸国
12.4.8.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.4.8.2.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.4.8.3.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
12.4.8.4.産業分野別市場収益と予測（2020～2032年）
12.5.ラテンアメリカ
12.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.5.2.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.5.4.産業分野別市場収益と予測（2020-2032年）
12.5.5.ブラジル
12.5.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.5.5.2.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.5.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.5.5.4.産業分野別市場収益と予測（2020～2032年）
12.5.6.その他のラタム諸国
12.5.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.5.6.2.市場収益と予測、組織規模別（2020～2032年）
12.5.6.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
12.5.6.4.産業分野別市場収益と予測（2020～2032年）
第13章.企業プロフィール
13.1.グーグル
13.1.1.会社概要
13.1.2.提供商品
13.1.3.財務パフォーマンス
13.1.4.最近の取り組み
13.2.株式会社サスインスティテュート
13.2.1.会社概要
13.2.2.提供商品
13.2.3.財務パフォーマンス
13.2.4.最近の取り組み
13.3.フィコ
13.3.1.会社概要
13.3.2.提供商品
13.3.3.財務パフォーマンス
13.3.4.最近の取り組み
13.4.ヒューレット・パッカード・エンタープライズ
13.4.1.会社概要
13.4.2.提供商品
13.4.3.財務パフォーマンス
13.4.4.最近の取り組み
13.5.ヨタミン分析
13.5.1.会社概要
13.5.2.提供商品
13.5.3.財務パフォーマンス
13.5.4.最近の取り組み
13.6.アマゾンウェブサービス
13.6.1.会社概要
13.6.2.提供商品
13.6.3.財務パフォーマンス
13.6.4.最近の取り組み
13.7.ビッグエムエル
13.7.1.会社概要
13.7.2.提供商品
13.7.3.財務パフォーマンス
13.7.4.最近の取り組み
13.8.マイクロソフト株式会社
13.8.1.会社概要
13.8.2.提供商品
13.8.3.財務パフォーマンス
13.8.4.最近の取り組み
13.9.プレクトロンラボ
13.9.1.会社概要
13.9.2.提供商品
13.9.3.財務パフォーマンス
13.9.4.最近の取り組み
13.10.IBM
13.10.1.会社概要
13.10.2.提供商品
13.10.3.財務パフォーマンス
13.10.4.最近の取り組み
第14章 調査方法研究方法論
14.1.一次調査
14.2.二次調査
14.3.前提条件
第15章.付録
15.1.私たちについて
15.2.用語集
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