MLOps市場規模、シェア及びCOVID-19影響分析：導入形態別（クラウド、オンプレミス、ハイブリッド）、企業規模別（中小企業と大規模企業）、エンドユーザー別（IT・通信、医療、BFSI、製造、小売、その他）、地域別予測（2025年～2032年）

世界のMLOPS市場規模は2024年に15億8,000万米ドルと評価されていました。市場は2025年の23億3,000万米ドルから2032年までに195億米ドルに成長すると予測されており、予測期間中は35.5％のCAGRを示しています。北米は、2022年に36.21％のシェアでグローバルMLOPS市場を支配しました。

MLOPSとは、機械学習操作を指します。これは、MLエンジニアリングの本質的な機能であり、取得の手順を簡素化することに専念しています機械学習生産のモデル、そしてそれらの監視と維持のモデル。これらのソリューションの顕著なコンポーネントには、モデルトレーニング、モデルテストと検証、展開、自動モデル検証、継続的配信と展開などが含まれます。

これらのソリューションのこのような顕著な特徴と機能は、エンジニア、データサイエンティスト、DevOps、その他により、スケーラビリティ、効率性、リスクを最小限に抑えるのに役立ちます。したがって、さまざまなマーケットプレーヤーが、ユーザーの必需品と要求を満たすためにソリューションを進めています。例えば、

• 2023年4月、ClearMLは、オープンソースMLOPSの継続的なMLの新しい機能の開始を発表し、グローバル市場全体で需要の増大を満たしました。スニークピークアプリケーションと呼ばれる新しい機能をリリースしました。これにより、ClearMLエンタープライズユーザーは、開発エコシステムからアプリケーションを直接展開できます。

日本のMLOps市場インサイト

日本では、AI・機械学習の本格的な業務活用が進む中、モデル開発から運用までを一貫して高度化・自動化するMLOpsの重要性が急速に高まっています。企業は、モデルの品質管理、再現性確保、継続的な改善サイクルの運用、データパイプラインの最適化などを通じて、AIのビジネス価値を最大化する取り組みを強化しています。また、クラウド基盤の利用拡大やセキュリティ・ガバナンス体制の整備により、組織全体でのAI活用基盤構築が加速しています。グローバル市場が成熟する中、日本にとっては、先進的なMLOpsソリューションを導入し、AI活用の生産性と競争力を一段と高める重要な機会となっています。

Covid-19の衝撃

パンデミック促進市場の拡大の中でのデータパターンとアルゴリズムの変化 

広範囲にわたるCovid-19パンデミックは、さまざまな業界にわたってさまざまな変化をもたらし、すべてをオンラインチャネルとリモートワーキングに移しました。経済活動の大きな変化と、自己分離、社会的距離、封鎖、およびパンデミックのその他の状況に起因する人間の行動のため。

これらのシフトにより、データパターンが継続的に変化し、最終的に機械学習モデルの予測能力が低下しました。それらは開発され、熟練し、適用されなくなったデータアルゴリズムで検証されました。

メカニズムは、継続的な方法でエラーを追跡および識別し、予測モデルの実装が精度を維持しながら動的に変化する生態系を実装できるようにするために適切な形式である必要があります。そうでなければ、これらの機械学習モデルは時代遅れになり、企業にとって生産的または正確ではなくなった結果が生じる可能性があります。

機械学習モデルの効率と生産性を達成するためのこのような状況と達成は、そのようなソリューションに対する市場の需要の成長に貢献しました。また、さまざまな主要なプレーヤーが顧客向けに新機能とソリューションを紹介し、より良い顧客体験を提供しました。例えば、

• 2020年11月、IguazioとAWSは、完全に統合されたソリューションとして、Iguazioの機械学習オペレーションプラットフォームの助けを借りて、Sagemakerで開発し、AIを効率的かつ迅速に、そしてシームレスに設置することの利点を企業に提供するために協力しました。

したがって、経済活動、人間の行動、およびデータパターンの大きな変化は、パンデミック中のこれらのソリューションの需要の増加に貢献しました。

MLOPS市場動向

MLOPSモデル内でのAutomlの実装は、市場の成長を拡大するために

データの取り扱いからインストールまで、機械学習パイプライン全体を自動化すると、民主化されたMLにより、専門知識が少ないユーザーがアクセスしやすくなります。 Automlは、事前に定義された機械学習の専門知識を伴わないいくつかのシンプルで利用可能なソリューションを提供しています。

MLがほとんどのデータラベル付け手順を自動化すると、ヒューマンエラーの確率がかなり最小限に抑えられます。人件費を削減し、企業がデータ分析にもっと集中できるようになります。

Automlは、機能選択、モデル選択、モデルチューニング、モデル評価を含むMLモデルのトレーニングにおいて、手動で網羅的な手順を自動化することにより、手順全体を簡素化しようとします。 Amazon Sagemaker、Data Robot AIプラットフォーム、Microsoft Power BIなどのさまざまなクラウドプラットフォームは、独占的なAutomlソリューションを提供しています。例えば、

• 2022年11月、Amazonは、MLOPS業界を簡単に機械化するために、Amazon Sagemaker Pipelines内から直接Sagemaker Autopilotの発売を発表しました。これにより、オートパイロットを使用して機械学習モデルを開発し、結果のCI/CDステップにモデルを組み込むエンドツーエンドプロセスの機械化を可能にします。

Automlと機械学習運用を組み合わせることの利点は、企業が低コストでより効率的に優れたMLモデルを作成し、スキルセットギャップに対処するのに役立ちます。

このような要因は、そのようなソリューション全体でAutomlの実装を推進し、それによりMLOPS市場の成長を強化します。

無料サンプルをダウンロード このレポートについて詳しく知るために。

MLOPS市場の成長機会

上昇する機械学習モデルのパフォーマンスを改善して市場の成長を促進する必要があります

機械学習メカニズムの継続的な進行、ML駆動型ソリューションの主流化、および大規模な生産ロールアウトは、勢いを迅速に獲得しています。機械学習モデルのパフォーマンスに影響を与えるさまざまな理由には、MLの実験的および手動テストの性質、データ依存関係の手動追跡、モデルの複雑さ、および隠れたMLの機械的負債の増加が含まれます。このような要因は、MLモデルがMLプロジェクトの実行に欠けているMLモデルの効率に影響します。例えば、

• 業界の専門家によると、さまざまな機械学習モデル機能が不足しているため、ビジネスAI/MLモデルの47％のみが生産段階に入ります。
• アルゴリズムによる調査によると、モデル障害の最も頻繁に引用されている理由はデータドリフトです。これは、モデルのトレーニングで使用されるデータが現実世界のデータを正確に反映しなくなったときに発生します。データの専門家の60％が、モデルのメンテナンスに少なくとも20％を費やしていることが観察されました。

したがって、企業とデータの専門家は、これらのソリューションに向けて効率を向上させ、これらのモデルが最適に動作するようにしています。例えば、

• 業界全体のデータスペシャリストによると、機械学習操作を実装したユーザーの97％が、自動化の向上、堅牢性の向上、生産性の向上など、大幅な改善とより良い結果を観察しています。

このような要因とパフォーマンスを強化する必要性は、市場でのこれらのソリューションの成長を促進します。

抑制要因

市場の成長を妨げるためにMLOPS環境でセキュリティを提供する能力の欠如

機械学習は、非常に重要なデータを使用して、デリケートなプロジェクトで定期的に機能します。したがって、エコシステムが安全であることを保証することが、プロジェクトの長期的な達成にとって重要です。例えば、

• によると人工知能（AI）IBMの養子縁組レポート、5社に約1つはデータセキュリティの保護において困難を抱えています。したがって、ますます多くのデータ専門家が重要な問題の1つとしてそれを取り組んでいます。

多くの場合、ユーザーは、いたずらな攻撃の機会を示す多数の脆弱性を持っていることに気付いていません。また、時代遅れのライブラリを処理することは、企業が直面する最も一般的な問題です。

さらに、セキュリティの欠点は、モデルのエンドポイントとデータパイプラインが適切に保護されていないことに関連付けられています。これらは、MLOPS環境のデータセキュリティに影響を与える可能性のある第三者に、公的にアクセス可能な重要なデータを第三者に公開する可能性があります。

したがって、機械学習操作環境のセキュリティを維持することは、抑制要因になる可能性があります。機械学習モデルの効率と生産性を妨げ、企業のビジネスに影響を与えます。

MLOPS市場セグメンテーション分析

展開分析により

ハイブリッドセグメントの成長を促進するためのクラウドとオンプレミスアーキテクチャの組み合わせた機能

展開に基づいて、市場はクラウド、オンプレミス、およびハイブリッドに分類されます。

ハイブリッドセグメントは、予測期間中に主要なCAGRで市場を支配することが期待されています。セキュリティ、コスト、およびガイドラインに対する懸念により、ほとんどの企業は、クラウドおよびオンプレミスのデータセンターを含むアーキテクチャアプローチを採用するようになります。したがって、市場のプレーヤーは、ハイブリッドソリューションの前進に戦略的に投資しています。例えば、

• 2022年6月、Domino Data Labは、大規模に将来のモデル駆動のビジネスを将来的に駆動するハイブリッドMLOPSアーキテクチャを導入しました。企業は、さまざまな地理的地域、オンプレミス、さらには複数のクラウドのいくつかのコンピューティングクラスターにわたって、データサイエンスの作業を迅速に制御、拡張、および組織化することができます。

クラウドセグメントは、2024年に最高のMLOPS市場シェアを占めています。クラウドベースの展開の柔軟性とスケーラビリティにより、専門家にとって理想的な選択肢になります。 ML事業運営の堅牢な基盤としてのマルチクラウド展開支援。これは、その組み込みの弾力性と、低コストのストレージのアクセシビリティ、および開発環境としての価値のためです。

エンタープライズタイプ分析による

中小企業間のMLOPSテクノロジーの採用を増やすためのオープンソースソリューションの簡単な入手可能性

エンタープライズタイプごとに、市場は中小企業と大企業に分岐しています。

SMESセグメントは、中小企業間の機械学習操作の使用により、予測期間中に最高のCAGRで成長すると予測されています。また、さまざまなオープンソースの機械学習操作ソリューションが利用可能であり、中小企業に簡単にアクセスでき、市場シェアに貢献します。さまざまなオープンソースソリューションには、MLFLOW、DeepChecks、ZenML、Metaflow、Seldon Coreが含まれます。

大規模な企業セグメントは2024年に最高の市場シェアを保持していました。大規模な企業は、より多くのデータに対処する必要があるため、これらのタイプの企業間でそのようなソリューションの採用はより高くなっています。大規模なエンタープライズで、より大きな機械学習モデルプロジェクトで詳細な分析と修正を提供します。また、民主化とより大きな意思決定により、生産開発を大規模に最適化するのに役立ちます。

エンドユーザー分析による

このレポートがどのようにビジネスの効率化に役立つかを知るには、 アナリストに相談

市場開発を強化するための医療セクターにおける機械学習運用のより高い実装

エンドユーザーによって、市場はIT＆テレコム、ヘルスケア、BFSI、製造、小売などに分類されます（広告、輸送）。

ヘルスケアセグメントは、ヘルスケアセクターで機械学習操作を実施しているため、最高のCAGRをリードしています。これらのソリューションは、創薬手順などのさまざまなヘルスケア機能を合理化するのに役立つため、患者の治療報告の分析を支援し、患者の医療をパーソナライズし、さらに多くの医療におけるこれらのソリューションの使用が増加しています。

• 2023年11月、Philipsは、Amazon Sagemakerで開発されたMLOPSプラットフォームでAI駆動型ソリューションを展開することを加速しました。フィリップスは、診断、イメージング、個人の健康、治療、接続ケアなど、いくつかのドメインで人工知能を使用しています。

それ＆テレコムセグメントは2022年に最高の市場シェアを占めました。これらのソリューションは、ML能力を活用することにより、ITの専門家が有効性と効率を向上させるのに役立ちます。操作とリソースの割り当てを最適化しながら、ITアーキテクチャを監視および管理するのに役立ちます。通信部門では、これらのソリューションを使用して、ネットワーク操作を拡大し、ダウンタイムを最小限に抑えます。この自動化により、通信プロバイダーは、サービスの混乱とネットワークの問題を簡単かつ迅速に識別および解決することができます。

地域の洞察

地理的には、市場は北米、南アメリカ、ヨーロッパ、中東、アフリカ、アジア太平洋で研究されています。

この市場の地域分析についての詳細情報を取得するには、 無料サンプルをダウンロード

北米は2024年に最高の市場シェアを保持しています。この地域は、銀行、小売、自動車、ヘルスケアなど、さまざまなセクターの最大の技術機械学習の進歩を占めています。また、さまざまなPharmaおよびP＆C保険プレーヤーが、ビジネスイノベーションのためにMLテクノロジーに投資しています。例えば、

• 業界の専門家によると、米国の銀行部門は機械学習技術を早期に採用しています。たとえば、米国のトップ10の銀行のうち9つは、機械学習操作を確立および実装するために割り当てられた役割を選択しました。 

このような新しいビジネスイノベーションと技術投資は、この地域の市場成長の発展に貢献しています。

このレポートがどのようにビジネスの効率化に役立つかを知るには、 アナリストに相談

フォーチュンビジネスの洞察によると、アジア太平洋地域は、予測期間中に主要なCAGRとともに成長すると推定されています。 AI、機械学習、およびビッグデータの投資の増大とより深い採用により、この地域の有利な市場機会が開かれています。韓国のデジタルヘルスセクターにおけるMLの成長、日本でのAIおよび機械学習の実装、およびインドでのAI/ML投資の増加は、この地域の市場の成長に貢献しています。例えば、

• 2021年12月、データセンターおよびクラウドテクノロジープロバイダーであるNxtgenは、Katonic.aiとのコラボレーションでのサービスとしてMLOPSの発売を発表しました。同社は、このプラットフォームをデータサイエンスの専門家とデータエンジニアにゼロのコストで提供し、インドでのデータサイエンスとデータ分析の実践をより広範に採用するのを支援することを目指しています。

機械学習オペレーションソリューションは、欧州諸国の収益株式を即座に獲得しており、多くの新しいイニシアチブと開発と実装をサポートする機会があります。ドイツのトップレベルの研究機関は、データエンジニアと科学者に十分な機会を提供しています。また、フランス、ドイツ、スペイン、イタリア、英国を含むさまざまなヨーロッパ諸国におけるAI/ML支出は、この地域の市場の成長を促進しています。スタートアップの数が増えているため、この地域の機械学習操作ソリューションの需要も追加されています。例えば、

• 2023年10月、ZenMLは、ドイツの機械学習業務を合理化するために730万米ドルの資金を確保しました。この資金は、MLモデルの構築、展開、および取り扱いの手順を簡素化することを提案するオープンソース機械学習オペレーションプラットフォームZenMLの強力なサポートと牽引力として提供されます。

機械学習プレーヤーの参入や、中東＆アフリカや南アメリカのヘルスケア、銀行、小売など、さまざまな業界にわたるAI/MLテクノロジーの実装の拡大など、多くの要因がこの地域の市場シェアの成長につながりました。さらに、これらの地域の機械学習、人工知能などの技術支出とスタートアップの資金は、市場の進歩に貢献しています。

MLOPS市場の主要企業のリスト

投資とコラボレーションの成長は、市場における主要なプレーヤーのビジネスポジションをグローバルに強化します

主要なプレーヤーは、ヘルスケア、BFSI、IT、テレコムセクターなどに新しいMLモデルテクノロジーを組み込むことに熱心です。多数の大企業と中小企業にサービスを提供するための意図的なメカニズムで新しいソリューションを革新することは、キープレーヤーが採用する重要な戦略の1つです。さらに、マーケットキープレーヤーは、新製品の発売と戦略的にパートナーシップを形成し、世界中のビジネス拡大のためのいくつかのスタートアップに投資しています。

プロファイルされた主要企業のリスト：

• Datarobot、Inc。 （私たち。）
• Domino Data Lab、Inc。（私たち。）
• Amazon Web Services、Inc。（米国）
• マイクロソフト（私たち。）
• IBM Corp（米国）
• Hewlett Packard Enterprise Development LP（米国）
• アレグロai。 （ClearMl）（イスラエル）
• Mlflow（米国）
• Google（米国）
• Cloudera、Inc。（私たち。）

主要な業界開発：

• 2023年11月：DatarobotはCiscoとの新しい同盟を発表し、パートナーEvolutioと開発されたCisco FSO（フルスタックの観測可能性）プラットフォームにMLOPSソリューションを導入しました。この新しいソリューションは、生成ALおよび予測AIのビジネスグレードの観察可能性を提供し、展開の最適化とスケーリングに役立ち、顧客のビジネス価値を高めます。
• 2023年4月：MLFLOWは、新しい機能とLLMOPSサポートを備えたオープンソースMLプラットフォームへのアップグレードであるMLFLOW 2.3を導入しました。これは、大規模な言語モデル（LLM）を展開および管理し、LLMを残りのML操作に組み込む機能を拡大する独創的な機能と組み合わされています。
• 2023年3月：StriveWorksはMicrosoftと提携して、公開セグメントでChariot MLOPSプラットフォームを提供しました。統合により、組織はこの努力のプラットフォームであるChariotを使用して、Azureのスケーラブルなインフラストラクチャに関する完全なモデルライフサイクルを達成できます。
• 2023年1月：Domino Data Labは、データサイエンスの革新を推進するための高度な製品でパートナープログラムを強化しました。パートナーの勢いは、新しいトレーニング、認定、および承認されたエコシステム同化とともに増加し、長期にわたる機械学習操作機能と知識をパートナーに提供します。
• 2022年11月：ClearMLは、Aporiaと協力して、機械学習ワークフローを大規模に自動化および調整し、MLおよびデータエンジニアとDEVOPSチームがMLパイプラインを完成させるためのフルスタックMLOPSプラットフォームの発売を発表しました。 Allianceとともに、DevOpsチームとデータサイエンティストは、MLプロジェクトが正常に終了することを確認することにより、アポリアとClearMLの集合力を使用して、リベニューと価値までの時間を大幅に削減できます。

報告報告

市場レポートは、市場の幅広い分析を提供し、主要なベンダー、製品ライン、新しいソリューションアプリケーションの進化などの重要な特性を強調しています。さらに、最新の市場の進歩に関する洞察を提供し、重要な業界の拡大に関する洞察を提供します。上記の側面に加えて、このレポートは、近年市場の発展に貢献している多数のダイナミクスを組み合わせています。

レポートスコープとセグメンテーション