Stratistics MRCによると、世界のMLaaS（Machine Learning as a Service）市場は、2021年に24億2000万ドルを占め、2028年には230億4000万ドルに達し、予測期間中にCAGR38.0％で成長すると予測されています。サービスとしての機械学習は、現在または将来の関係やパフォーマンスを知るために入力データの統計的分析を行う人工知能と密接に関連したサービスやソリューション、技術の包括的な範囲を組み込んでいます。大規模なデジタル変革と技術的破壊が多様な業界ユーザーで目撃される中、機械学習技術は、新しい商業的に実行可能なユースケースとそれに伴う多様な産業アプリケーションの茄多で技術の専門家をも驚かせています。MLaaS（Machine Learning as a Service）には、クラウドコンピューティングサービスを通じて機械学習ツールを提供するサービスが含まれます。
データサイエンスと人工知能の進歩に伴い、機械学習の性能は急速に向上しています。企業は機械学習ソリューションをサブスクリプションベースで提供しており、消費者がこの技術を活用しやすくなっています。さらに、使用した分だけ支払うという柔軟性も備えています。企業は現在、この技術の可能性を見出しているため、予測期間中に同技術の採用率が高まると予想されます。企業が提供するMLaaS製品は、Microsoft Azure、Google Cloud Platform、Amazon Web Servicesなどの主要なクラウドコンピューティング企業が提供するマイクロサービスです。これらのソリューションは、一般的に、あらかじめ構築された自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン、および一般的な機械学習アルゴリズムを含んでいます。
サービスとしての機械学習（MLaaS）では、ユーザーは正確な結果に基づいてアルゴリズムを選択することができます。そのためには、すべてのアルゴリズムで結果を実行しなければならない。主な問題は、データの学習とテストに発生します。データは巨大なので、時にはエラーを取り除くことがほぼ不可能になります。このようなエラーは、ユーザーにとって頭痛の種になる。データが巨大であるため、エラーの解決に多くの時間がかかる。
IoTの運用では、数千台以上のデバイスが企業ネットワーク上で正しく安全に動作し、収集されるデータがタイムリーかつ正確であることを確認します。機械学習は、高度なアルゴリズムを用いて大量のデータを分析することで、IoTデータの隠れたパターンを解明することができます。機械学習は、重要なプロセスにおいて統計的に導き出されたアクションを利用する自動化システムによって、手動プロセスを補完または置換することができます。MLを基盤としたソリューションは、IoTデータのモデリングプロセスを自動化し、モデルの選択、コーディング、検証といった遠回りで手間のかかる作業を省くことができます。高度なバックエンドの分析エンジンがデータの流れを処理するという重労働をこなす一方で、データの品質を確保することは、時代遅れの方法論に任されることがよくあります。広大なIoTインフラストラクチャの抑制を確実にするために、一部のIoTプラットフォームベンダーは、機械学習技術を取り入れて運用管理能力を高めています。IoTを採用する中小企業は、時間のかかる機械学習のプロセスを大幅に短縮することができます。企業がIoTベースの技術やソリューションを採用するようになるにつれ、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。そのため、MLaaSはIoTのイノベーションを促進すると予想される。
機械学習サービスを展開するための熟練したコンサルタントの不足が、サービスとしての機械学習市場の成長を抑制しています。機械学習はアルゴリズム、モデルの複雑さ、計算の複雑さを中心に展開されるため、これらのソリューションを開発するためには熟練した専門家が必要です。予測分析のための機械学習ベースのオファリングのいくつかは、業界またはドメイン固有の使用シナリオをサポートするために配備されています。機械学習サービスの統合は、統合のレベルと性質に応じて、ソフトウェアとサービスの両方を通じて行うことができます。既存の機械学習サービスをカスタマイズするためには、データサイエンティストや開発者の専門サービスが必要である。さらに、企業はMLaaSプラットフォームに実装する特定の機能をカスタマイズするための専門サービスを必要とします。
ネットワーク分析および自動トラフィック管理セグメントは、垂直方向のデータの例外的な成長により、有利な成長を持つと推定される。機械学習は、ネットワーク分析および自動トラフィック管理の極めて重要なツールと考えられています。大量のデータが日常的にネットワークインフラを通過しています。ハードウェアとソフトウェアの両方で一般的な低オーバーヘッドのセンサーを使用することにより、アプリケーションとネットワークのパフォーマンスの全体像を動的に理解することができます。ビッグデータ解析の出現により、ネットワーク・リッチ・メトリクスを適用して、ITインフラストラクチャを無比に理解することが可能になりました。
中小企業は、予測期間中に最も速いCAGR成長を目撃すると予想されます。中小企業は、機械学習アプリケーションによって提供されるデータが動的であるため、MLaaSを好む。中小企業は、製品の需要を予測し、顧客の期待に応えるために必要な供給のタイミングと量に関する提案を提供することによって、サプライチェーンの微調整に機械学習ソリューションを使用することができます。予測分析の助けを借りて、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、将来の事例を予測することもできます。
予測期間中、北米が最大の市場シェアを占めると予測されています。北米地域は、多くのアプリケーションやドメインに機械学習サービスを展開する上で最前線にあります。北米は、機械学習サービスの採用に向けて最も前進している。また、この地域は、クラウドとの統合技術、機械学習サービス内のビッグデータなど、最新の技術的進歩の採用に向けて非常に反応が良い。
アジア太平洋地域は、同地域におけるIT分野の認知度向上と持続的な成長により、予測期間中のCAGRが最も高くなると予測されます。同地域におけるIoT技術分野の積極的な成長と発展は、サービスとしての機械学習の需要を膨らませることが期待されます。これとは別に、ヘルスケアにおける高度な分析ツールの採用が増加していることが、アジア太平洋地域におけるサービスとしての機械学習市場の成長に拍車をかけると予想されます。
市場の主要企業
サービスとしての機械学習（MLaaS）市場で紹介されている主要企業には、Amazon Web Services, Inc.、AT&T Intellectual Property、Claire Global、DeepMind Technologies Limited、Fair Isaac Corporation、Figure Eight Federal Inc、Google LLC、Hewlett Packard Enterprise Development LP、現代自動車、IBM Corporation、Microsoft Corporation、PurePredictive, Inc、SAS Institute Inc、Yottamine Analytics Inc.などが含まれます。
主な展開
2021年4月、Microsoft Corporationは、交通、健康・ゲノム、労働・経済、人口・安全、補足・共通データセットのためのオープンデータセットを発表し、公開されているデータセットで機械学習モデルの精度を向上させることを発表しています。
2021年6月、現代自動車は自動運転車の開発競争に人的・物的資源を大量に投入している。現代自動車は、データ並列化のための新しいSageMakerライブラリを含む、スケーラブルなAWSクラウドとAmazon SageMakerを使用してモデル学習を大幅に加速させました。
2021年4月、クレアグローバルは、専用に構築された機械学習ソリューションを活用して、売買プロセスを最適化し、顧客転換率と顧客エンゲージメントを向上させました。同社が提供するカスタム機能には、商品の自動推薦、売り手への最適な価格提案、買い手と売り手の在庫管理、異常検出などがあります。
対象となるコンポーネント
– ソフトウェア・ツール
– サービス内容
対象となるデプロイメント
– クラウド
– オンプレミス
対象となる組織規模
– 中堅・中小企業
– 大企業
対象となる用途
– 拡張現実と仮想現実
– 自動ネットワーク管理
– コンピュータビジョン
– 不正検出とリスク分析
– マーケティングと広告
– 自然言語処理
– ネットワーク解析と自動トラフィック管理
– 予知保全
– セキュリティと監視
対象となるエンドユーザー
– 航空宇宙・防衛
– オートメーション＆トランスポーテーション
– 自動車
– 銀行、金融サービス、保険 (BFSI)
– 電子商取引
– 教育
– エネルギー・ユーティリティ
– 原料・ユーティリティ
– 政府機関
– ヘルスケア・ライフサイエンス
– IT・通信
– 製造業
– メディア・エンターテイメント
– 小売
– 旅行・ホスピタリティ
対象地域
– 北米
o 米国
o カナダ
o メキシコ
– ヨーロッパ
o ドイツ
o 英国
o イタリア
o フランス
o スペイン
その他のヨーロッパ
– アジア太平洋地域
o 日本
o 中国
o インド
o オーストラリア
o ニュージーランド
o 韓国
o その他のアジア太平洋地域
– 南米
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o 南米のその他
– 中東・アフリカ
o サウジアラビア
o UAE
o カタール
o 南アフリカ
o その他の中東・アフリカ地域
【目次】
1 エグゼクティブサマリー
2 前書き
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データバリデーション
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査資料
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件
3 市場トレンドの分析
3.1 はじめに
3.2 ドライバ
3.3 制約
3.4 オポチュニティ
3.5 脅威
3.6 アプリケーション分析
3.7 エンドユーザー分析
3.8 新興国市場
3.9 Covid-19の影響
4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者のバーゲニングパワー
4.2 バイヤーの交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入者の脅威
4.5 競争上のライバル
5 MLaaS（機械学習サービス）世界市場、コンポーネント別
5.1 イントロダクション
5.2 ソフトウェアツール
5.2.1 データストレージとアーカイブ
5.2.2 モデラー、プロセッシング
5.3 サービス
5.3.1 プロフェッショナルサービス
5.3.2 マネージドサービス
6 MLaaS（機械学習サービス）世界市場、展開別
6.1 導入
6.2 クラウド
6.2.1 パブリッククラウド
6.2.2 プライベートクラウド
6.3 オンプレミス
7 MLaaS（機械学習サービス）世界市場、組織規模別
7.1 導入
7.2 中堅・中小企業
7.3 大企業
8 機械学習サービス（MLaaS）の世界市場：アプリケーション別
8.1 はじめに
8.2 拡張現実と仮想現実（Augmented & Virtual Reality
8.3 ネットワーク管理の自動化
8.4 コンピュータビジョン
8.5 不正検出とリスク分析
8.6 マーケティングと広告
8.7 自然言語処理
8.8 ネットワーク解析と自動トラフィックマネジメント
8.9 予知保全
8.10 セキュリティと監視
9 世界のMLaaS（Machine Learning as a Service）市場、エンドユーザー別
9.1 はじめに
9.2 航空宇宙・防衛
9.3 自動化・輸送
9.4 自動車
9.5 銀行、金融サービス、保険(BFSI)
9.6 電子商取引
9.7 教育
9.8 エネルギー・ユーティリティ
9.9 原料・ユーティリティ
9.10 政府
9.11 ヘルスケア・ライフサイエンス
9.12 IT・通信
9.13 製造業
9.14 メディア・エンターテイメント
9.15 小売
9.16 旅行・ホスピタリティ
10 サービスとしての機械学習（MLaaS）の世界市場、地域別
10.1 はじめに
10.2 北米
10.2.1 米国
10.2.2 カナダ
10.2.3 メキシコ
10.3 欧州
10.3.1 ドイツ
10.3.2 英国
10.3.3 イタリア
10.3.4 フランス
10.3.5 スペイン
10.3.6 その他ヨーロッパ
10.4 アジア太平洋地域
10.4.1 日本
10.4.2 中国
10.4.3 インド
10.4.4 オーストラリア
10.4.5 ニュージーランド
10.4.6 韓国
10.4.7 その他のアジア太平洋地域
10.5 南米
10.5.1 アルゼンチン
10.5.2 ブラジル
10.5.3 チリ
10.5.4 南米その他
10.6 中東・アフリカ
10.6.1 サウジアラビア
10.6.2 UAE
10.6.3 カタール
10.6.4 南アフリカ
10.6.5 その他の中東・アフリカ地域
11 主要開発品目
11.1 合意、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
11.2 買収と合併
11.3 新製品上市
11.4 拡張
11.5 その他の主要戦略
12 企業プロファイリング
12.1 Amazon Web Services, Inc.
12.2 AT&T Intellectual Property
12.3 Claire Global
12.4 DeepMind Technologies Limited
12.5 Fair Isaac Corporation
12.6 Figure Eight Federal Inc
12.7 Google LLC
12.8 Hewlett Packard Enterprise Development LP
12.9 Hyundai Motor Company
12.10 IBM Corporation
12.11 Microsoft Corporation
12.12 PurePredictive, Inc,
12.13 SAS Institute Inc.
12.14 Yottamine Analytics Inc
【お問い合わせ・ご購入サイト】
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資料コード： SMRC21305
