ModelOps市場規模、シェア、業界分析：展開タイプ別（クラウドおよびオンプレミス）、アプリケーション別（CI/CD（継続的インテグレーション/継続的展開）、モデルライフサイクル管理、ダッシュボードとレポート、ガバナンスとコンプライアンス、モニタリングとアラート、その他（バッチスコアリング））、業界別（ITと通信、BFSI、ヘルスケア、製造、小売とeコマース、政府と防衛、およびその他)、および地域予測、2026 ～ 2034 年

世界のmodelops市場規模は2024年に57億米ドルと評価されています。市場は2025年の70億2000万米ドルから2032年までに300億6000万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に41.82%のCAGRを示します。

世界の ModelOps 市場は、企業によるテクノロジーへの多額の投資により、大幅な成長を遂げる見通しです。 AI モデルの運用化とは、機械学習、最適化、ルール、ナレッジ グラフ、言語モデルやエージェント駆動型モデルなど、広範な運用化された AI (人工知能) および意思決定モデルのガバナンスとライフサイクル管理を指します。 ModelOps は、高品質のパフォーマンス、モニタリング、スケーリングを確保しながら、モデルを実稼働環境に導入する手順を簡素化します。人工知能 (AI) を使用すると、企業はライフサイクル全体にわたってモデルを強化し、投資を最大限に活用できます。例えば、

• 業界の専門家によると、AI の導入は異常な速度で増加しています。全回答者の 56% が、AI の導入には少なくとも 1 つの機能における機械学習 (ML) が含まれると回答しており、2020 年の 50% から急増しています。

効率的なモデルの開発と展開によるデータ量の増加、機械学習と人工知能への企業の投資の増加、規制遵守への注目の高まりにより、ModelOps に対する大きな需要が生じています。

ModelOps 市場の推進力

AI/ML ライフサイクルを管理する機能の強化が市場の成長を促進

ModelOps 構造は、機械学習 (ML) モデルをライフサイクル全体にわたって管理および運用するための体系的な方法を提供します。これには、効果的なモデルの開発、監視、展開、メンテナンス、コラボレーション、ガバナンス、ガバナンス、および継続的な改善を保証するために連携して機能するいくつかのコンポーネントが含まれています。

ModelOps フレームワークを実装することで、企業は AI と ML の存続期間中にモデルを適切に完成させることができます。この方法論により、モデルのパフォーマンスが向上し、精度が維持され、コラボレーションが促進され、コンプライアンスが認証され、変化するビジネス要件を満たすための継続的な開発が可能になります。さらに、ML モデルのデプロイと開発は本質的に困難です。例えば、

• 業界の専門家によると、別の ML モデルを本番環境にプッシュするには通常約 30 ～ 90 日、本番環境には 1 年以上かかります。

これらの要因により、企業は ModelOps と人工知能 (AI) に多額の投資を行っており、ライフサイクル全体にわたってモデルを強化することで投資を最大化することができます。

ModelOps市場の抑制

導入コストの上昇により市場の進歩が制限される可能性がある

特にユーザーが新しいインフラストラクチャや新しいツールに投資する必要がある場合、ModelOps の実装にはコストがかかる可能性があります。企業全体でチームをトレーニングするコストも高額になる可能性があります。したがって、テクノロジーの開発、メンテナンス、展開は、ユーザー、特に中小企業にとって費用がかかる可能性があります。

導入とインフラストラクチャへの初期投資はより高額であり、モデルの維持とアップグレードにかかる継続的な運用コストも含まれます。さらに、AI および ML プロジェクトの ROI (投資収益率) を評価するのは困難な場合があり、そのため企業間での ModelOps の導入が制限されます。

これらの要因により、小規模組織全体での製品導入が制限され、市場の進歩が妨げられる可能性があります。

ModelOps の市場機会

DevOps 内での ModelOps の導入により、多くの機会が創出される

DevOps とは、ソフトウェアの開発、保守、デプロイを指します。通常は、人工知能モデルの使用を可能にするモデル支援 API と推論用の協調ユーザー インターフェイスです。アルゴリズムの選択、モニタリング、データの準備、モデルの検証を含む AI モデルのライフサイクルを自動化および拡張することで、企業がより良い結果を構築できるようになります。

ソフトウェアをインストールするための DevOps を開発したいくつかの企業は、DevOps に付随する ModelOps ライフサイクルの作成に取り組んでいます。インテリジェントな自動化は、DevOps と ModelOps を調整することで、応答性の高い実践をサポートするのに役立ちます。このようなテクノロジーの統合は多くの機会を生み出し、市場の発展に貢献します。

セグメンテーション

重要な洞察

このレポートでは、次の重要な洞察がカバーされています。

• ミクロ・マクロ経済指標
• 推進力、制約、傾向、機会
• 主要企業が採用した事業戦略
• 主要企業の統合SWOT分析

導入タイプ別の分析

導入タイプによって、市場はクラウドとオンプレミスに細分化されます。

クラウドベースのセグメントは、クラウド主導の展開の拡張性と柔軟性により市場で大きな進歩を遂げており、開発者にとって最適な選択肢となっています。 ModelOps プラットフォームはクラウドに組み込まれており、クラウド設備と AI モデルを財務的に最適化するのに役立ちます。企業は、モデリングのための設備の柔軟な使用法を選択するオプションを取得します。したがって、主要企業は市場でクラウド主導のソリューションに焦点を当てています。例えば、

• 2022 年 1 月に、ModelOp は、ISV (独立系ソフトウェアベンダー) パートナーパスの AWS テクノロジーパートナーとして AWS との提携を発表しました。 ModelOp の直感的な AWS SageMaker 統合とアクセシビリティにより、組織がクラウドと AI への投資を解放するにつれて AI ModelOps が合理化されます。

アプリケーション別の分析

市場はアプリケーションに基づいて、CI/CD (継続的インテグレーション/継続的デプロイ)、モデルのライフサイクル管理、ダッシュボードとレポート、ガバナンスとコンプライアンス、モニタリングとアラート、その他 (バッチ スコアリング) に分割されます。

モニタリングとアラートのセグメントは、AI および機械学習モデル全体での使用量の増加と、これらのモデルの継続的な統合と展開を監視する必要があるため、最高の市場シェアを記録すると予想されています。さらに、これらのモデルを実際に適用すると、さまざまなデータ ドリフト、異常、その他のアラートを監視し、アラートを送信する必要があります。例えば、

• Algorithmia の調査によると、モデルの不一致が最も繰り返し発生する原因の 1 つはデータ ドリフトです。データ スペシャリストの 60% が、モデルのメンテナンスに時間の少なくとも 20% を費やしていることが確認されています。

業界別の分析

業界ごとに、市場はITと通信、BFSI、ヘルスケア、製造、小売とeコマース、政府と防衛などに分類されます。

医療分野における ModelOps の導入は、堅調な成長を遂げる可能性があります。 AI は、管理上のミスによるコストを最小限に抑えながら、能力と患者ケアを強化できます。ただし、ML モデルは現在のデータ、新しい KPI などで更新する必要があります。さらに、異常をチェックするために監視されます。結果の同期を維持するには、最新のモデルをモバイル アプリケーションや研究室のシステムなどのさまざまなシステムで簡単に取得できる必要があります。これらの要因により、医療業務全体で ModelOps の使用が強化されます。

地域分析

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地理に基づいて、市場は北米、アジア太平洋、ヨーロッパ、南米、中東およびアフリカにわたって調査されています。

北米は、クラウド インフラストラクチャ、データ分析、人工知能、機械学習などの数多くのテクノロジーの卓越性により、2023 年に最高の市場シェアを保持しました。この地域には、規制遵守に対する政府の強力な支援もあり、さまざまな業界にわたる ModelOps の需要に貢献しています。例えば、

• 業界の専門家によると、現在、企業の 10% が 10 個以上の AI アプリケーションを利用しています。さらに、米国の CHRO および CEO 全体の 73% が、今後 3 年間でさらに AI アプリケーションを使用する予定です。

欧州市場は、欧州各国での AI および機械学習テクノロジーの拡大を支援するさまざまな新しい取り組みや見通しにより、大幅な成長が見込まれています。ドイツ、フランス、イタリア、スペイン、英国など、いくつかの国における AI/ML およびデータ分析への支出が、この地域の市場の成長を押し上げています。

主要なプレーヤーをカバー

世界の ModelOps 市場は、いくつかの大手市場プレーヤーの存在により統合されています。このレポートには、次の主要人物のプロフィールが含まれています。

• モデルオプ（米国）
• IBM（米国）
• オラクル（米国）
• ティボ（米国）
• データブリックス（米国）
• AWS（米国）
• セルドン（イギリス）
• ドミノ・データ・ラボ（米国）
• SAS Institute Inc.（米国）
• ベリトン（米国）

主要な業界の発展

• 2023年9月には、Teradata は、最新の AI と分析に対する世界中の企業からの需要の高まりに応えるために、ClearScape Analytics の AI/ML モデル管理ソフトウェアに ModelOps などの新機能を導入しました。
• 2022年6月には、ModelOp は、企業内で人工知能を拡張および管理するための新たな重要な能力を備えた ModelOp Center 3.0 のリリースを発表しました。 ModelOps プラットフォームは、AI の経営幹部の可視化、AI オーケストレーション、モデル リスク管理の刷新のためのソリューションで構成されています。