導入モデル別(オンプレミスおよびクラウドベース)、企業タイプ別(中小企業および大企業)の自動機械学習市場規模、シェア、業界分析。業界別（BFSI、ヘルスケアとライフ サイエンス、小売と電子商取引、ITと通信、政府と防衛、その他）および地域別の予測、2026 ～ 2034 年

世界の自動機械学習市場規模は、2024 年に 35 億 5,000 万米ドルと評価されています。市場は 2025 年の 43 億 7 千万米ドルから 2032 年までに 187 億 1 千万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に 38.52% の CAGR を示します。

自動機械 (AutoML) 学習は、機械学習の専門家でなくてもアクセスできる方法と技術を提供し、機械学習の研究をスピードアップします。最近、機械学習 (ML) は驚異的な成功を収めており、機械学習に依存する分野が増えています。 ML の経験が浅い開発者でも、AutoML を利用してビジネス要件に合わせた複雑なモデルをトレーニングできます。 ML アプリケーションの急速な拡大により、専門的な理解を必要とせずにすぐに利用できる ML 技術のニーズが高まっています。

AutoML 市場は、データ サイエンスの人材不足、急速な技術進歩、さまざまな業界での AI の採用の増加により、大幅な成長を遂げています。 Adastra Corporation の「Data Professionals Market Survey Forecast 2024」レポートによると、米国のデータ プロフェッショナルの約 76% が、データ サイエンスの人材不足が 2024 年を通じて続くと指摘しています。Anaconda Inc. の「2022 State of Data Science」レポートによると、回答者の 63% が、自分の組織はこの分野の人材不足について少なくとも中度の懸念を抱いていると述べています。企業が生成するデータが増えるにつれ、データサイエンティストの需要が高まっています。 AutoML ツールは、機械学習の専門家ではない人でも ML モデルを構築してデプロイできるようにすることで、このギャップを埋めるのに役立ちます。   

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックは市場にさまざまな影響を与えました。この感染拡大により、データ主導の意思決定の重要性が浮き彫りになり、その結果、AutoML を含む AI と ML への大きな関心が高まりました。しかし、多くの組織はパンデミックの経済的影響により予算の制約に直面しており、AI と AutoML への投資に多少の遅れが生じています。

自動機械学習市場に対する生成 AI の影響

機械学習 (ML) は、モデルのパフォーマンス、データの不均衡、複雑さなどの重大な課題を引き起こす革新的なテクノロジーです。 Ecosystm-Kyndryl デジタル トランスフォーメーション調査 2022 によると、調査回答者の約 46% が AI / ML テクノロジーに関心を示しました。 生成 AI は、人間が手動で設計するのが難しい、ディープ ニューラル ネットワークなどのより複雑なモデルを作成します。 これにより、AutoML の機能が強化され、より高度な問題に対処できるようになります。 

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

セグメンテーション

企業タイプ別の分析

自動機械学習市場は中小企業と大企業に分かれています。大企業セグメントは通常、最先端のテクノロジーに投資するためのより多くの資金力を持っているため、市場を支配しています。大規模な組織は、AutoML プラットフォームの購入、データ サイエンティストの雇用、必要なインフラストラクチャへの投資により多くの資金を割り当てる余裕があります。大企業は大量のデータを生成することが多く、これは正確な ML モデルをトレーニングするために重要です。広範で多様なデータセットにアクセスできるため、AutoML を使用してより堅牢なモデルを開発できます。

地域分析

世界の自動機械学習市場は、北米、南米、ヨーロッパ、中東およびアフリカ、アジア太平洋の 5 つの地域に分割されています。

北米は、この地域における急速な技術進歩、主要企業の存在、および活発な研究開発活動により、最高の市場シェアを誇っています。この地域の企業は ML テクノロジーを早期に導入しており、その結果、AutoML システムに対する高い需要が生じています。

アジア太平洋地域は、急速に拡大する経済と堅調なデジタル化により、自動機械学習市場で最も高い CAGR を示しています。この地域の企業は、先端技術への投資を促進する急速に進化するビジネスダイナミクスに対応するために、目覚ましいデジタル変革を遂げています。

自動機械学習市場の地域別の世界分布

• 北米 – 32%
• 南アメリカ – 7%
• ヨーロッパ – 24%
• 中東とアフリカ - 12%
• アジア太平洋 – 25%

主要なプレーヤーをカバー

このレポートは、Google LLC、Run.ai、Amazon Web Services, Inc.、Binary Global、Microsoft Corporation、IBM Corporation、DataBricks などの主要企業のプロフィールを提供します。

主要な業界の発展

2023 年 3 月:TDK Corporation の Qeexo は、Arm Keil MDK 向けの Automated ML の開始を発表しました。このソリューションにより、AutoML と Arm Keil MDK を使用したエンドツーエンドの組み込み ML と開発ワークフローが可能になります。

2021 年 5 月:DataBricks は、前処理とモデルのトレーニング/チューニングを自動化することで、企業が ML モデルを簡単に構築およびデプロイできるようにする「DataBricks AutoML」のリリースを発表しました。