自動機械学習（AutoML）市場- 世界の規模、シェア、動向分析、機会、予測レポート、2019～2029年
株式会社グローバルインフォメーション（所在地：神奈川県川崎市、代表者：樋口 荘祐、証券コード：東証スタンダード 4171）は、市場調査レポート「自動機械学習（AutoML）市場- 世界の規模、シェア、動向分析、機会、予測レポート、2019～2029年」（Blueweave Consulting）の販売を1月19日より開始しました。
概要
自動機械学習（AutoML）の世界市場規模はCAGR44.56%で急成長、2029年までに87億6,000万米ドルに達する
世界の自動機械学習（AutoML）市場は、効率的な不正検出ソリューションとML専門知識の強化に対する需要が急増しているため、活況を呈しています。
戦略コンサルティングと市場調査の大手企業であるBlueWeave Consultingは、最近の調査で、2022年の世界の自動機械学習（AutoML）市場規模を9億6,000万米ドルと推定しました。2023年から2029年にかけての予測期間において、世界の自動機械学習（AutoML）市場規模はCAGR 44.56%で堅調に拡大し、2029年には87億6,000万米ドルに達するとBlueWeaveは予測しています。世界の自動機械学習（AutoML）市場の主な成長促進要因には、高度な不正検出ソリューションに対する需要の増加が含まれ、世界のAutoML市場の成長を牽引しています。データ分析技術、特に教師ありニューラルネットワークは、予測、クラスタリング、分類などの手法を通じて不正検出に有効であるとして高く評価されています。組織は、顧客の信頼を高め、規制へのコンプライアンスを確保するためにAutoMLに投資すると予想されます。注目すべきは、MLモデルの実装とトレーニングに必要な知識労働者の数を減らすことができるため、AutoMLの採用が勢いを増していることです。また、AutoMLに対する強い需要は、主に、エラーやバイアスの可能性を最小限に抑えながら、洞察力を向上させ、モデルの精度を高める上で企業を支援する能力によってもたらされています。BFSI、ヘルスケア、IT＆テレコム、小売などの主要セクターは、AutoMLにリソースを割り当て、AIの導入を加速すると予想されます。これには、データの前処理、モデルの選択、事前訓練済みモデルの活用を自動化するための堅牢なパイプラインの構築が含まれます。特にヘルスケア分野では、非接触型スクリーニングのためのML搭載チャットボットへの関心が高まっており、それによって患者の全体的なエクスペリエンスが向上しています。その結果、このような側面が予測期間中の世界の自動機械学習（AutoML）市場の拡大を後押しすると予想されます。しかし、AutoMLに関する認知度は限定的であるため、分析期間中の市場全体の成長は抑制されると予想されます。
COVID-19が世界の自動機械学習（AutoML）市場に与える影響
COVID-19パンデミックは、世界の自動機械学習（AutoML）市場に様々な影響を与えました。一方では、この危機は、デジタルトランスフォーメーションの取り組みを加速させ、さまざまなセクターでAIとMLソリューションに対する需要の高まりを促進するなど、前向きな展開を促しました。企業はパンデミックに対応するため、予測と意思決定プロセスの自動化を模索し、AutoMLシステムの利用拡大につながった。逆に、パンデミックは悪影響をもたらし、サプライチェーンを混乱させ、企業はコスト削減策を実施せざるを得なくなった。その結果、IT予算が削減され、AutoMLを含む新たな革新的技術の採用が減速しました。さらに、パンデミックは倫理的で透明性の高いAIソリューションの必要性を強調し、解釈可能性と透明性に欠けるAutoMLプラットフォームの採用を減速させました。倫理的でオープンなAIソリューションの重要性が認識されたことが、特定のAutoMLプラットフォームの迅速な採用の妨げとなった。
世界の自動機械学習（AutoML）市場- エンドユーザー別
エンドユーザー別に見ると、世界の自動機械学習（AutoML）市場は、BFSI、小売・eコマース、ヘルスケア、製造の各セグメントに分けられます。予測期間中、エンドユーザー別自動機械学習（AutoML）世界市場では、BFSIセグメントが最も高いシェアを占めると予測されています。BFSI部門では、業務効率の向上と顧客体験の改善のためにAIとMLの活用が進んでいます。データ重視の高まりは、BFSIにおけるMLアプリケーションの需要増につながっています。AutoMLは、膨大なデータ、費用対効果の高い処理能力、手頃なストレージを活用し、正確かつ迅速な結果を提供します。フィンテック・サービスとの連携により、企業は最新の要件や規制への適応が可能になり、安全性とセキュリティが強化されます。MLを活用したインテリジェントなプロセス自動化により、金融企業は反復作業を自動化し、生産性の向上につなげることができます。BFSIセクターは、主に不正検出、リスク管理、顧客サービスのためのAIとMLソリューションの採用により、AutoML市場の最前線にいます。
世界の自動機械学習（AutoML）市場-地域別
世界の自動機械学習（AutoML）市場に関する詳細な調査レポートは、主要5地域（北米、欧州、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東アフリカ）の様々な国別市場をカバーしています。アジア太平洋地域は世界の自動機械学習（AutoML）市場を独占しています。アジア太平洋地域は、IT支出の増加とFinTechの広範な導入によって活性化されています。アジア太平洋諸国の政府は、様々な分野でAIを積極的に統合し、地域市場の拡大を促進しています。中国では、ML導入の著しい急増が見られ、企業は金融詐欺検出、製品推奨、産業プロセス最適化のために技術を活用しています。MLイニシアチブの成功は、堅牢なインフラと信頼できるデータに依存しています。日本のAI市場は、ロボット工学、音声認識、視覚認識におけるAIの世界的需要に牽引され、成長すると予想されます。韓国は、AIやMLを含む先端技術に多額の投資を行っており、アジア太平洋のAutoML市場の成長に貢献すると予想されます。
競合情勢
世界の自動機械学習（AutoML）市場で事業を展開する主要企業には、DataRobot Inc.、Amazon Web Services Inc.、dotData Inc.、IBM Corporation、Dataiku、SAS Institute Inc.、Microsoft Corporation、Google LLC（Alphabet Inc.）、H2O.ai、Aible Inc.などがあります。市場シェアをさらに強化するために、これらの企業はM&A、パートナーシップ、ジョイントベンチャー、ライセンス契約、新製品の発売など、さまざまな戦略を採用しています。
本レポートの詳細な分析により、世界の自動機械学習（AutoML）市場の成長可能性、今後の動向、統計に関する情報を提供します。また、総市場規模の予測を促進する要因も取り上げています。当レポートは、世界の自動機械学習（AutoML）市場の最新技術動向と、意思決定者が健全な戦略的意思決定を行うための業界洞察を提供することをお約束します。さらに、市場の成長促進要因・課題・競合についても分析しています。
目次
第1章 調査の枠組み
第2章 エグゼクティブサマリー
第3章 世界の自動機械学習（AutoML）市場に関する洞察
第4章 世界の自動機械学習（AutoML）市場概要
第5章 北米の自動機械学習（AutoML）市場
第6章 欧州の自動機械学習（AutoML）市場
第7章 アジア太平洋の自動機械学習（AutoML）市場
第8章 ラテンアメリカの自動機械学習（AutoML）市場
第9章 中東およびアフリカの自動機械学習（AutoML）市場
第10章 競合情勢
第11章 世界の自動機械学習（AutoML）市場に対するCOVID-19の影響
第12章 企業プロファイル（会社概要、財務マトリックス、競合情勢、主要な人材、主要な競合、連絡先住所、戦略的展望、 SWOT分析）
第13章 主要な戦略的提言
第14章 調査手法
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