米国機械学習（ML）市場規模、シェア及びCOVID-19影響分析：企業規模別（中小企業（SME）及び大企業）、 導入形態別（クラウド／オンプレミス）、最終用途産業別（医療、小売、IT・通信、BFSI、自動車・輸送、広告・メディア、製造、その他）、および国別予測、2023-2030年

米国の機械学習（ML）市場規模は2022年に47億4,000万米ドルと評価された。市場は2023年の64億9,000万米ドルから2030年までに593億米ドルへ成長し、予測期間中に37.2％の年平均成長率（CAGR）を示すと予想される。

Center for Security and Emerging Technology（CSET）のレポートは、米国からの167人の投資家が401の取引に参加し、2015年から2021年までの資金調達で37％（または402億米ドル）を提供した中国のAI企業にそれぞれ13と11の投資を行ったと述べています。

米国では、人工知能の分野（AI）は指数関数的な速度で拡大しています。ディープラーニングは、AIテクノロジーのMLのサブセットです。機械学習プロセスは、人工ニューラルネットワーク（ANN）の階層レベルを使用して実行されます。深い学習アルゴリズムの進歩により、米国の市場が拡大すると予想されています。さらに、多くの企業が深い学習能力を強化してイノベーションを促進する結果として、ML市場がすべての最終用途業界で拡大すると予測されています。

Covid-19の衝撃

Covid-19大手企業の前例のない市場機会を作成するためのパンデミック

ヘルスケア組織は、技術を迅速に再評価し、の計画を進めることを強いられましたデジタル変換コロナウイルスが米国全体に広がり始めたため、Covid-19パンデミックの間に、エッジコンピューティング、人工知能（AI）、接続されたデバイス、MLなどの破壊的な技術に投資して実装した企業は、これらの技術が発生と将来のビジネス自動化の初期影響から回復するのを支援していることを認識し始めました。

これらの要因は、米国の機械学習市場の成長に大きく貢献しました。

最新のトレンド

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MLの需要を急増するためのさまざまな最終用途産業におけるビッグデータの迅速な採用

データボリュームは、ここ数年で人類の歴史の中でこれまで以上に多くのデータが作成されるまで成長しました。 BFSI、ヘルスケア、IT＆テレコム、および自動車産業は、ビッグデータの影響を最も受けています。ビッグデータサービスへの適応は、米国で称賛に値するレートで成長しています。構造化されたソースと非構造化されていないソースの両方からのデータに対する増え続ける需要は、成長する公共および民間のユーティリティとサービスによって可能になった国の堅牢なビッグデータ市場の主要な推進力です。

MLの調査を開始するには、ビッグデータ分析、予測技術、およびAIは、米国農業に食品と農業生産の強い優位性を与えるために必要です。USDAの国立食品農業研究所は、AFRI食品および農業農業の非フォーマル教育（フェイン）プログラムの11補助金を授与しました。 USDA-NIFA Agriculture and Food Research Initiative（AFRI）に基づくツール（事実）プログラムは、これらの助成金の資金を提供しています。

運転要因

構造化されていないデータの増加は、機械学習ソリューションの開発を促進します

分析、規制、および意思決定プロセスにおける非構造化データの使用が増加しています。マーケティングキャンペーンとビジネスインテリジェンスでは、人間の意思決定は、構造化されていないデータ分析の影響を受けることがよくあります。この形式のデータは、機械学習のアルゴリズムプロセス、からのデータによって生成された分析で見ることができます。モノのインターネット（IoT）ティッカー、センサー、その他の機能的なものなどのデバイス、および天候、監視、地理空間データなどのリッチメディア。

フォーブスによると、非構造化データは2025年までに1750億ゼッタバイト増加すると予測されており、今後数年間でAIおよびMLソリューションの強い需要への道を開いています。

抑制要因

市場の成長を制限する可能性が高いコーディングスキルの欠如

ITの才能が不足しているため、米国ではコーディング分野の専門家を見つけるのは困難です。現代のテクノロジーはどこにでも存在しますが、新しい技術スペシャリストの助けを借りずに今日デジタル変革を実装することはほぼ不可能です。この厳しい現実は、高度に熟練したIT専門家の需要と供給のギャップが成長するため、悪化するだけです。グローバルなマッキンゼーの調査では、2030年までに約8250万人のコーダーが不足することがわかりました。現在のところ、企業の87％が必要なコーディングの人材を見つけるのに苦労しています。

ただし、一部の業界、特にデータ分析を含む業界は、同時に需要が高く、急速に成長しながら、スタッフを必死に必要としています。さらに、米国労働統計局は、2026年までに120万を超えるエンジニアが不足すると推定しています。これにより、米国の機械学習市場シェアの拡大が一時的に妨げられると予想されています。

セグメンテーション

エンタープライズタイプ分析による

中小企業のAIおよびMLテクノロジーの増殖が市場の成長を促進する

市場は、企業タイプごとに中小企業（SME）および大企業に分かれています。今後数年間、米国の中小企業は機械学習ソリューションをさらに使用する可能性があります。今日の経済では、人工知能システムは、特に中小企業にとってコストを削減する可能性があります。

一部の大企業はAIと機械学習の世界的な採用を主導していますが、政策立案者は現在、これらの技術が経済全体に広がるのを支援するという課題に直面しています。機械学習ツールは、従業員が20人未満の米国企業の89％と、100人未満の従業員の98％が、その国が完全な生産性の可能性に到達するのを支援するために利用できるようにする必要があります。中小企業はまだ進行中のCovid-19危機の影響から回復しているため、AI対応の生産性の向上は非常に便利です。

展開分析により

クラウドベースの機械学習プラットフォームは、市場の進歩を強化します

展開に基づいて、市場はオンプレミスとクラウドに分かれています。市場の主要なプレーヤーの一部は、クラウドベースまたはオンプレミスを提供します機械学習ソリューション。クラウドセグメントは、驚くべき成長を目撃すると予想されています。柔軟性、自動ソフトウェアのアップグレード、クラウドベースのバックアップシステムを介した災害管理、および効率の向上は、ディープラーニングソフトウェアソリューションとサービスのためのクラウドベースの配信モデルの実装を促した重要な利点です。

たとえば、Google CloudはAlphabet、Incによって提供されています。GoogleCloudで幅広いAIおよびMLツールを利用できます。 BIGMLは、自分のインストールの構成、維持、および管理を必要とするビジネスにオンプレミスの展開を提供します。

最終用途の業界分析による

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MLソリューションの採用による注目に値する成長率を目撃するためのBFSIおよび自動車および輸送セグメント

銀行やその他の金融組織は、機械学習技術の進歩に影響を与え、不実表示を検出し、データの重要な洞察を指摘します。米国では、電子商取引が小売業のビジネス慣行の主要な推進力であることが証明されています。小売業者は、マシンインテリジェンスを使用してデータを収集し、分析し、それを使用して、顧客にパーソナライズされたショッピングエクスペリエンスを提供します。この技術に対する金融および小売部門の需要は、これらの要因によって促進されています。

自動車および輸送業界は、今後数年間でかなり成長すると予想されています。最先端のソリューションの需要は、自動運転車と自律輸送に関する研究開発によって推進されています。

主要業界のプレーヤー

キープレーヤーは、地理的な存在を拡大して市場で競うことに焦点を当てています

米国ML市場の競争力のある状況は、世界的および地域的に運営されている少数の主要なプレーヤーと統合されています。米国市場での地位を強化し、それぞれのポートフォリオを拡大するために、主要なプレーヤーは戦略的な提携を形成しています。

プロファイルされた主要企業のリスト：

• IBM Corporation（私たち。）
• Oracle Corporation（私たち。）
• Hewlett Packard Enterprise Company（私たち。）
• Microsoft Corporation（私たち。）
• Amazon、Inc。（私たち。）
• フェアアイザックコーポレーション（私たち。）
• RapidMiner Inc.（私たち。）
• h2o.ai（私たち。）
• Teradata（米国）
• Tibco Software Inc.（米国）

主要な業界の開発

• 2022年6月 - Teradata Vantage Multi-Cloud Data and Analytics PlatformとAmazon Sagemakerとその一般的な可用性の統合は、Teradataによって公開されました。このアクションは、TeradataのAnalytics 123 Analytics Frameworkをサポートしています。これは、生産レベルのAI/MLイニシアチブに苦労している組織に、分析モデルの展開をスケーリングするための段階的なアプローチを提供します。
• 2022年10月 - IBMのシステムオンチップ（SOC）人工知能システムが最近公開されました。このデバイスは、CPUよりも効率的かつ大幅に速くディープラーニングモデルをトレーニングおよび実行するように設計されています。このシステムには、5 nmプロセスノードのため、SOC上に32の処理コアと230億のトランジスタがあります。

報告報告

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調査レポートは、市場の包括的な分析を提供します。著名な企業や製品の主要なアプリケーションなどの重要な側面に焦点を当てています。これに加えて、このレポートは主要な業界の開発を強調し、市場動向に関する洞察を提供します。上記の要因に加えて、このレポートには、近年市場の成長に貢献している他の要因が含まれています。

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