MLOps市場規模、シェア、新型コロナウイルス感染症の影響分析、展開別（クラウド、オンプレミス、ハイブリッド）、企業タイプ別（中小企業および大企業）、エンドユーザー別（ITおよび通信、ヘルスケア、BFSI、製造、小売業、その他)、および地域予測、2023 年から 2030 年

世界の MLOps 市場規模は、2022 年に 7 億 2,000 万米ドルと評価され、2023 年の 10 億 6,440 万米ドルから 2030 年までに 133 億 2,180 万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に 43.5% の CAGR を示します。

MLOps は機械学習オペレーションを指します。これは ML エンジニアリングの重要な機能であり、機械学習モデルを本番環境に導入し、監視および保守する手順を簡素化することに特化しています。これらのソリューションの主なコンポーネントには、モデルのトレーニング、モデルのテストと検証、デプロイメント、自動モデル検証、継続的デリバリーとデプロイメントなどが含まれます。

これらのソリューションの優れた機能は、エンジニア、データ サイエンティスト、DevOps などに優れたスケーラビリティと効率を提供し、リスクを最小限に抑えるのに役立ちます。したがって、さまざまな市場関係者が、ユーザーのニーズや要求を満たすためにソリューションを進歩させています。たとえば、

• 2023 年 4 月、ClearML は、世界市場全体で高まる需要に応えるため、オープンソース MLOps 向けの継続的 ML の新機能のリリースを発表しました。 Sneak Peek アプリケーションとして知られる新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直接アプリケーションをデプロイできるようになります。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響

パンデミックによる市場拡大の中でのデータ パターンとアルゴリズムの変化

新型コロナウイルス感染症のパンデミックが蔓延したことにより、さまざまな業界にさまざまな変化がもたらされ、すべてがオンライン チャネルとリモート勤務に移行しました。パンデミックによる自己隔離、社会的距離、ロックダウン、その他の状況に起因する経済活動と人間の行動の大きな変化のため。

これらの変化により、データ パターンが継続的に変化し、最終的には機械学習モデルの予測能力が低下しました。彼らは、もはや適用できないデータ アルゴリズムで開発され、熟練し、検証されました。

メカニズムは、継続的にエラーを追跡および特定し、精度を維持しながら動的に変化するエコシステムに対する予測モデルの実装を可能にする適切な形式である必要があります。そうしないと、これらの機械学習モデルが時代遅れになり、企業にとって生産性や正確性が失われる結果が生じる可能性があります。

このような状況と機械学習モデルの効率と生産性の達成が、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。さまざまな大手企業も顧客向けに新しい機能とソリューションを導入し、より良い顧客エクスペリエンスを提供しました。たとえば、

• 2020 年 11 月 Iguazio と AWS は協力し、完全に統合されたソリューションとして Iguazio の機械学習運用プラットフォームの助けを借りて、SageMaker での開発と AI の効率的、迅速、シームレスなインストールの利点を企業に提供しました。 .

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

MLOps 市場動向

市場の成長を促進するための MLOps モデル内への AutoML の実装

データ処理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民主化された ML により、専門知識のないユーザーでも利用できるようになります。 AutoMl は、事前定義された機械学習の専門知識を必要としない、シンプルで利用可能なソリューションをいくつか提供します。

ML によってデータのラベル付け手順のほとんどが自動化されるため、人的エラーの可能性は大幅に最小限に抑えられます。これにより人件費が削減され、企業はデータ分析により集中できるようになります。

AutoML は、特徴の選択、モデルの選択、モデルの調整、モデルの評価など、ML モデルのトレーニングにおける手作業による徹底的な手順をいくつか自動化することで、手順全体の簡素化を試みます。 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 プラットフォームが、独自の AutoML ソリューションを提供しています。たとえば、

• 2022 年 11 月 Amazon は、MLOps 業界を簡単に機械化するために、Amazon SageMaker パイプライン内から直接 Sagemaker Autopilot を開始すると発表しました。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、その後の CI / CD ステップにモデルを組み込むというエンドツーエンドのプロセスの機械化が可能になります。

AutoML と機械学習の運用を組み合わせる利点により、企業は優れた ML モデルをより効率的かつ低コストで作成し、スキルセットのギャップに対処できます。

このような要因により、このようなソリューション全体で AutoML の実装が促進され、MLOps 市場の成長が促進されます。

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MLOps 市場の成長機会

市場の成長を促進するために機械学習モデルのパフォーマンスを向上させるニーズの高まり

機械学習メカニズムの継続的な進歩、ML 主導のソリューションの主流化、大規模な運用展開が急速に勢いを増しています。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、隠れた ML 機械的負債の増加などが含まれます。このような要因は ML モデルの効率に影響を与えますが、ML プロジェクトを実行する際には ML モデルにはそれが欠けています。たとえば、

• 業界の専門家によると、さまざまな機械学習モデルの機能が不足しているため、ビジネス AI / ML モデルの 47% のみが本番環境に移行するだけです。


• Algorithmia の調査によると、モデルの失敗の最も頻繁に挙げられる理由はデータ ドリフトです。データ ドリフトは、モデルのトレーニングに使用された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 エキスパートの 60% が、時間の少なくとも 20% をモデルのメンテナンスに費やしていることが観察されました。

したがって、企業やデータ専門家は、効率を向上させ、これらのモデルが最適に動作することを保証するために、これらのソリューションに移行しています。たとえば、

• さまざまな業界のデータ スペシャリストによると、機械学習オペレーションを実装したユーザーの 97% が、自動化の強化、堅牢性の強化、生産性の向上などにより、大幅な改善とより良い結果が得られたことを確認しています。

このような要因とパフォーマンスの強化の必要性が、市場におけるこれらのソリューションの成長を促進します。

抑制要因

MLOps 環境にセキュリティを提供する能力の欠如が市場の成長を妨げる

機械学習は、非常に重要なデータを含む機密性の高いプロジェクトで定期的に機能します。したがって、エコシステムの安全性を確保することは、プロジェクトの長期的な達成にとって非常に重要です。たとえば、

• IBM の人工知能 (AI) 導入レポートによると、約 5 社に 1 社がデータ セキュリティの保護に困難を抱えていると述べています。そのため、これを重大な問題の 1 つとして取り組むデータ プロフェッショナルが増えています。

多くの場合、ユーザーは、いたずら攻撃の機会を示す多数の脆弱性を抱えていることに気づいていません。また、古いライブラリの処理は、企業が直面する最も一般的な問題です。

さらに、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、セキュリティの欠点が関係しています。これらにより、公的にアクセス可能な重要なデータが第三者に公開される可能性があり、MLOps 環境のデータ セキュリティに影響を与える可能性があります。

したがって、機械学習運用環境のセキュリティを維持することが制約要因になる可能性があります。これは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る可能性があります。

MLOps 市場セグメンテーション分析

展開分析による

クラウド アーキテクチャとオンプレミス アーキテクチャの機能を組み合わせてハイブリッド セグメントの成長を促進

展開に基づいて、市場はクラウド、オンプレミス、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、予測期間中に優れた CAGR で市場を支配すると予想されます。セキュリティ、コスト、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と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しています。したがって、市場関係者はハイブリッド ソリューションの進歩に戦略的に投資しています。たとえば、

• 2022 年 6 月、Domino Data Lab は、モデルを活用した大規模なビジネスを将来も保証するハイブリッド MLOps アーキテクチャを導入しました。これにより、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にある複数のコンピューティング クラスタにわたって、データ サイエンス作業を迅速に制御、拡張、オーケストレーションできるようになります。

クラウド セグメントは、2022 年の MLOps 市場で最も高いシェアを占めました。クラウドベースの導入の柔軟性と拡張性により、プロフェッショナルにとって理想的な選択肢となっています。マルチクラウド展開は、ML ビジネス運営の堅牢な基盤として役立ちます。その理由は、組み込みの弾力性と低コストのストレージへのアクセスのしやすさ、そして開発環境としての価値によるものです。

企業タイプ別分析

中小企業における MLOps テクノロジーの導入を促進するオープンソース ソリューションの容易な利用

企業の種類ごとに、市場は中小企業と大企業に二分されます。

中小企業セグメントは、中小企業における機械学習オペレーションの使用により、予測期間中に最も高い 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運用ソリューションが利用可能であり、中小企業にとって簡単にアクセスできるため、市場シェアの向上に貢献します。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 などがあります。

大企業セグメントは、2022 年に最高の市場シェアを占めました。大企業はより大量のデータを処理する必要があるため、この種の企業ではこのようなソリューションの導入が増加しています。大規模な機械学習モデル プロジェクトにおける詳細な分析と修正を大企業に提供します。また、民主化とより大規模な意思決定により、生産開発を最適化するのにも役立ちます。

エンドユーザー分析による

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市場開発を強化するためにヘルスケア分野での機械学習運用の導入を強化

エンドユーザーごとに、市場は IT & 通信、ヘルスケア、BFSI、製造、小売、その他 (広告、運輸) に分類されます。

ヘルスケア分野は、ヘルスケア分野での機械学習運用の導入により、最も高い CAGR でリードしています。これらのソリューションは、創薬手順、患者の治療レポートの分析の支援、患者の医療ケアの個別化など、さまざまな医療機能の合理化に役立つため、医療におけるこれらのソリューションの使用は増加しています。

• 2023 年 11 月 フィリップスは、Amazon SageMaker で開発された MLOps プラットフォームを使用した AI 主導のソリューションの導入を加速しました。フィリップスは、診断、画像処理、個人の健康、治療、コネクテッド ケアなどのさまざまな分野で人工知能を使用しています。

IT および通信セグメントは、2022 年に最も高い市場シェアを占めました。これらのソリューションは、IT プロフェッショナルが ML を活用した洞察を活用して有効性と効率を向上させるのに役立ちます。運用とリソース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。通信分野では、これらのソリューションはネットワーク運用を拡張し、ダウンタイムを最小限に抑えるために使用されます。この自動化により、通信プロバイダーは ML モデルを維持し、展開することができ、サービスの中断やネットワークの問題を簡単かつ迅速に特定して解決できます。

地域に関する情報

地理的には、市場は北米、南米、ヨーロッパ、中東とアフリカ、アジア太平洋にわたって調査されています。

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北米は、2022 年に最高の市場シェアを保持しました。この地域は、銀行、小売、自動車、ヘルスケアなどのさまざまなセクターにわたって、機械学習の技術的進歩が最大限に発揮されています。また、さまざまな製薬会社や損害保険会社がビジネス 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。たとえば、

• 業界の専門家によると、米国の銀行部門は機械学習テクノロジーをいち早く導入してきました。たとえば、米国の上位 10 行のうち 9 行は、機械学習業務の確立と実装に割り当てられた役割を選択しています。

このような新しいビジネス革新と技術投資は、この地域の市場成長の発展に貢献しています。

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Fortune Business Insights によると、アジア太平洋地域は予測期間中に最高の CAGR で成長すると推定されています。投資の拡大とAI、機械学習、ビッグデータの導入の深化により、この地域に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分野におけるMLの成長、日本におけるAIと機械学習の導入、インドにおけるAI/ML投資の増加が、この地域の市場成長に貢献しています。たとえば、

• 2021 年 12 月、データセンターおよびクラウド テクノロジーのプロバイダーである NxtGen は、Katonic.ai と連携したサービス提供として MLOps の開始を発表しました。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やデータ エンジニアに無料で提供し、インドにおけるデータ サイエンスとデータ分析の実践の広範な導入を支援することを目指しています。

機械学習運用ソリューションは、その開発と実装をサポートする多数の新しい取り組みと機会により、ヨーロッパ諸国で急速に収益シェアを獲得しています。ドイツのトップレベルの研究機関は、データ エンジニアや科学者に豊富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、英国を含むヨーロッパのさまざまな国における AI / ML への支出が、この地域の市場の成長を牽引しています。スタートアップ企業の数が増加していることも、この地域における機械学習運用ソリューションの需要を高めています。たとえば、

• 2023 年 10 月、ZenML はドイツでの機械学習運用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、デプロイ、処理手順の簡素化を提案するオープンソースの機械学習運用プラットフォーム ZenML に対する強力なサポートと推進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、南米におけるヘルスケア、銀行、小売などのさまざまな業界での AI/ML テクノロジーの実装の増加など、数多くの要因により、この地域における市場シェアの拡大。さらに、これらの地域における機械学習、人工知能などへの技術支出とスタートアップ資金が市場の発展に貢献しています。

MLOps 市場の主要企業のリスト

世界的な投資とコラボレーションの拡大により、市場における主要企業のビジネス上の地位が強化

主要企業は、ヘルスケア、BFSI、IT、電気通信分野、その他多くの分野にわたって新しい ML モデル テクノロジーを組み込むことに熱心です。多数の大企業や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を備えた新しいソリューションを革新することは、主要企業が採用する重要な戦略の 1 つです。さらに、市場の主要企業は、新製品の発売に合わせて戦略的にパートナーシップを形成し、世界的なビジネス拡大のために複数のスタートアップ企業に投資しています。

紹介されている主要企業のリスト:

• DataRobot, Inc. (米国)


• Domino Data Lab, Inc. (米国)


• アマゾン ウェブ サービス, Inc.（米国）


• マイクロソフト (米国)


• IBM 社 (米国)


• Hewlett Packard Enterprise Development LP (米国)


• アレグロ AI。 (ClearML) (イスラエル)


• ミリフロー (米国)


• Google (米国)


• Cloudera, Inc. (米国)

主要な業界の発展:

• 2023 年 11 月: DataRobot は Cisco との新たな提携を発表し、パートナー Evolutio と開発した Cisco FSO (フルスタック オブザーバビリティ) プラットフォーム向けの MLOps ソリューションを導入しました。新しいソリューションは、生成 AI と予測 AI にビジネス グレードの可観測性を提供し、導入の最適化と拡張を支援し、顧客のビジネス価値を高めます。


• 2023 年 4 月: MLflow は、新機能と 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、大規模言語モデル（LLM）のデプロイと管理の機能を拡張し、残りの ML オペレーションに LLM を組み込む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、Chariot MLOps プラットフォームをパブリック セグメントに提供しました。この統合により、組織は Strivework のこ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上で完全なモデル ライフサイクルを達成できるようになります。


• 2023 年 1 月: Domino Data Lab は、データ サイエンスのイノベーションを推進するための先進的なサービスでパートナー プログラムを強化しました。新しいトレーニング、認定、認定されたエコシステムの同化によってパートナーの勢いが増し、パートナーに長期にわたる機械学習の運用能力と知識が提供されます。


• 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、DevOps チームを支援するフルスタック MLOps プラットフォームの立ち上げを発表しました。 ML パイプラインを完成させます。この提携により、DevOps チームとデータ サイエンティストは、Aporia と ClearML の総合力を利用して、ML プロジェクトを確実に成功裏に完了させることで、収益までの時間と価値を実現するまでの時間を大幅に短縮できます。

レポートの対象範囲

市場レポートは、市場の広範な分析を提供し、主要ベンダー、製品ライン、進化する新しいソリューション アプリケーションなどの重要な特徴を強調しています。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、近年の市場の発展に貢献した数多くのダイナミクスを組み合わせています。

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