量子機械学習市場規模、シェア、および業界分析、コンポーネント（ハードウェアとソフトウェア）、展開（オンプレミスとクラウドベース）、業界（BFSI、ヘルスケア、エネルギーとユーティリティ、自動車、その他（製造）、および2032年までの地域予測

量子コンピューティングテクノロジーが機械学習モデルを強化するために使用されており、計算速度とモデルの精度の指数関数的な改善を提供するため、世界の量子機械学習市場は大幅に増加しています。従来の機械学習アルゴリズムの機能を超えて、量子機械学習はリアルタイムのデータ処理を促進し、パターンの識別を強化し、最適化の問題の解決を支援します。運用効率を高め、新しい見込み客を開くために、製造、ヘルスケア、BFSI、自動車などの主要産業がQML（量子機械学習）を実装しています。

グローバルな量子機械学習市場に対する生成AIの影響

生成AIは、量子モデル生成を自動化し、キットエラーの修正を改善し、アルゴリズムの最適化を高速化することにより、量子機械学習を変えています。生成AIを使用すると、量子システムが自己学習し、多くの人間の介入を必要とせずに精度を向上させることができます。

• 2024年8月、IBMは、生成AI駆動の量子システムへの6億米ドルの投資を発表しました。これにより、予測分析効率が40％増加します。

量子機械学習市場ドライバー

爆発的なデータボリュームは、より速く、よりスマートな処理ソリューションを必要とします

業界の組織が大量のデータを生成するにつれて、より迅速で正確なデータ処理の需要が指数関数的に増加します。従来の機械学習モデルは、特に金融モデリングやヘルスケア診断などの複雑なアプリケーションで、スケーラビリティと処理速度に苦しむことがあります。

Quantum Machine Learningは、大規模なデータセットをリアルタイムで分析し、組織がよりタイムリーで正確な判断を下すことができるようにすることにより、ソリューションを提供します。

• 2024年9月、JPMorgan Chaseは、リスク管理とリアルタイム取引機能を改善することを目標に、量子技術に5億米ドルを投資しました。

この傾向は、量子機械学習がデータ爆発によって生じた問題にどのように対処するかを強調し、企業に非常に競争力のある業界で重要な利点を提供します。

量子機械学習市場の抑制

高い開発コストと限られたハードウェアアクセシビリティがゆっくりと採用されます

量子ハードウェアはまだ実験段階にあり、それを構築および維持するためにかなりのコストが必要です。量子コンピューターに必要な専門のインフラストラクチャおよび冷却システムは、いくつかの大企業や研究機関のみに可用性を制限しています。

• 2024年6月、業界によると、組織のわずか25％が高価格のために量子ソリューションを統合していると報告しましたが、多くの中小企業（SME）はハイブリッドモデルを使用してクラシックコンピューティングと量子コンピューティングのギャップを埋めました。

この制限された量子インフラストラクチャへのアクセスは、特に技術の生態系が弱い場所での取り込みを制限します。

量子機械学習市場の機会

クラウドベースの量子プラットフォームへのシフトは、アクセスを民主化します

クラウドプラットフォームでのサービスとしてのQuantum（QAAS）の台頭により、入場障壁が減少し、インフラストラクチャにあまり投資せずに、企業が量子アルゴリズムを実験できるようになりました。クラウド量子プラットフォームは、オンデマンドのスケーラビリティを提供し、企業が必要に応じて量子ワークロードを実行できるようにします。

• 2024年7月、Amazon Bracketは、自動車、小売、医薬品を含む産業からの需要の増加に起因するQAASサブスクリプションの30％の成長を発表しました。

同様に、Google Cloudにはプラットフォームに量子機械学習が含まれており、物流企業が使用するAI駆動型の最適化ツールを改善しました。 Cloud Quantum Platformは、革新的なテクノロジーをより広範な組織にとってよりアクセスしやすく、したがって市場の成長を促進しています。

セグメンテーション

重要な洞察

レポートは、次の重要な洞察をカバーしています。

• マイクロマクロ経済指標
• ドライバー、抑制、傾向、および機会
• 主要なプレーヤーが採用したビジネス戦略
• 生成AI Onglobal量子機械学習市場の影響
• キープレーヤーの統合SWOT分析

コンポーネントによる分析：

コンポーネントによって、市場はハードウェアとソフトウェアに分かれています。

量子コンピューターは量子機械学習により一般的に使用されますが、ソフトウェアソリューションにより、組織は量子アルゴリズムを構築および実装できます。ソフトウェアは、特に完全に機能する量子ハードウェアがまだ開発中のこの時点で、ユーザビリティのギャップを埋める上で重要です。

• 2024年3月、Microsoftは4億米ドルを誓約し、従来のインフラストラクチャと量子インフラストラクチャを組み合わせたハイブリッドソリューションを作成しました。これらのハイブリッドシステムは、組織が大規模なハードウェアの展開を待つことなく、量子利益への早期アクセスを提供します。

ハードウェアとソフトウェアの相乗効果により、量子コンピューターに直接アクセスできない企業は、それにもかかわらず、量子機械学習の可能性を調査することができます。

展開による分析：

展開により、市場はオンプレミスとクラウドベースに分かれています。

オンプレミスの量子システムは、主にデータセキュリティのために防衛および銀行業務に使用されます。ただし、クラウドベースの展開は、柔軟性と費用対効果のために人気を博しています。

• 2024年6月、Google Quantum AIは、モデルトレーニング時間を60％削減し、自動車および小売業界の重要なクライアントを引き付けるクラウドベースのQMLプラットフォームを発表しました。

クラウドを介して量子ソリューションをインストールする機能により、大規模な初期投資を行わずに小規模企業がQMLを実験することができます。

業界別の分析：

業界では、市場はBFSI、ヘルスケア、エネルギーとユーティリティ、自動車などに分かれています（製造）。

Quantum Machine Learning（QML）は、データ処理、最適化、より正確な意思決定を可能にすることにより、主要産業の革命を促進しています。 BFSIセクターの金融機関は、QMLを利用してポートフォリオ管理、信用評価、詐欺検出、リスク管理システムの改善を改善しています。ヘルスケアでは、QMLは分子相互作用を効率的にシミュレートすると同時に、テーラード治療のゲノム研究を改善することにより、薬物開発を高速化します。自動車セクターは、QMLを使用してロジスティクスを合理化し、ルート計画を強化し、サプライチェーンの運用を改善し、全体的な効率を高めます。製造では、QMLは高度な材料の開発、生産プロセスの最適化、廃棄物の最小化、予測的なメンテナンスの可能性を可能にし、ダウンタイムと運用費用を削減するのに役立ちます。一緒に、これらの開発は、QMLが新しい可能性を開始し、複雑なタスクをより効率的にする方法を示しています。

地域分析

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地理に関しては、グローバル市場は北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、南アメリカ、および中東とアフリカに分割されています。

米国とカナダは、政府の多額の資金と民間部門のイノベーションのためにQML事業を支配しています。

• 2024年、全米量子イニシアチブ法と米国からの12億米ドルのコミットメントが、量子ハードウェアと機械学習の研究を推進しています。

IBMやGoogle Quantum AIなどの企業は商業化を推進していますが、カナダのD-Wave Systemsは最適化および暗号化ソリューションの著名なプレーヤーです。この地域における学問的相互作用は、北米のリーダーシップを強化します。

ドイツ、フランス、英国が率いる欧州諸国は、官民のコラボレーションを通じて量子生態系を開発しています。

• 2024年4月、ドイツは、GDPR準拠のソリューションを提供するために、安全な量子通信ネットワークに3億ユーロを投資しました。

AtosやSiemensなどの企業は、ヘルスケア、ロジスティクス、エネルギーなど、業界でQMLを前進させています。ヨーロッパがデータ主権とコンプライアンスを強調し、規制されたビジネスでの採用を推進しています。

中国、日本、インドはQMLの主要なプレーヤーとして浮上しています。インドのデジタルインドプログラムは、量子研究を促進し、学界と産業の間のコラボレーションを奨励しています。 eコマース、スマートシティ、およびデジタル変革に対するこの地域の推進により、QMLテクノロジーの採用の増加が促進されています。

• Alibabaは2025年までに20億米ドルの量子コンピューティングに投資する予定であり、日本はQMLを製造業および自動車産業に統合することに焦点を当てています。

主要なプレーヤーがカバーしました

• IBM Corporation（米国）
• Google Quantum AI（米国）
• Microsoft Corporation（米国）
• Amazon Web Services（米国）
• Rigetti Computing（米国）
• D-Wave Systems（カナダ）
• アリババグループ（中国）
• IONQ（米国）
• アトスSE（フランス）
• Xanadu Quantum Technologies（カナダ）

主要な業界開発

• 2024年3月：Accentureは、量子機械学習アプリケーションの開発に焦点を当てたイノベーションハブの作成を発表しました。同社は、2024年末までに、100を超える企業が彼らのニーズに合わせて適応した量子技術を探索し、実装することをサポートすると予想しています。
• 2024年2月：Alibabaは、クラウドサービスポートフォリオの一環として、新しい量子機械学習技術を導入しました。これらのテクノロジーは、組織がデータモデリングと予測分析に量子コンピューティングを使用するのを支援することを目的としています。初期のフィードバックは勇気づけられており、2024年の第1四半期までにこれらの量子技術をデータ分析に使用する組織が25％増加しています。