機械学習 (ML) 市場規模、シェア、新型コロナウイルス感染症の影響分析、企業タイプ別 (中小企業 (SME) および大企業)、展開別 (クラウドおよびオンプレミス)、エンドユース業界別 (ヘルスケア、小売、IT および通信、BFSI、自動車および輸送、広告およびメディア、製造、その他)、および地域予測、2023 ～ 2030 年

世界の機械学習 (ML) 市場規模は、2022 年に 192 億米ドルと評価されています。市場は、2023 年の 260 億 3000 万米ドルから 2030 年までに 2,259 億 1000 万米ドルに成長すると予想されており、予測期間中に 36.2% の CAGR を示します。 .

機械学習は人工知能 (AI) のサブセットです。これは、アルゴリズムとデータから学習し、人間の学習方法をすぐに模倣するようにコンピューターに教えるデータ分析手法です。とりわけヘルスケア、自動車、小売、製造などのさまざまな最終用途産業における AI および ML テクノロジーの採用の増加は、市場の成長に重要な役割を果たすでしょう。さらに、2020年には、いくつかの国が新型コロナウイルス感染症のパンデミックの影響を軽減するために隔離措置と社会的距離政策を採用しました。開発者や研究者は、ML ツールを使用してこれらの対策やポリシーの効果を分析することを目的としていました。たとえば、

• 2020 年 4 月、マサチューセッツ工科大学 (MIT) の研究者は、新型コロナウイルス感染症のパンデミックからのデータを使用したモデルを開発しました。このモデルは、マシン インテリジェンス アルゴリズムを活用して、ウイルスの蔓延と隔離措置の有効性を判断または予測します。このような取り組みにより、高度な ML 機能に対する需要が急増する可能性があります。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響

新型コロナウイルス感染症のパンデミックは、大手企業に前例のない市場機会をもたらしました

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の発生により、機械学習市場の成長が急速に加速しており、この傾向は評価期間中も続くと予想されます。これは、自動車、小売、ヘルスケア、その他の分野で ML テクノロジーの採用が増加しているためです。

AI テクノロジーの応用は、研究者が新型コロナウイルス感染症のパンデミックと戦うのに役立ちました。たとえば、ブルッキングス研究所によると、韓国の研究者はコロナウイルス患者を追跡するために地理位置情報データと監視カメラの映像を使用したという。データサイエンティストは、この映像とマシンインテリジェンスアルゴリズムを使用して、次のアウトブレイクの場所を予測し、担当当局に通知し、リアルタイムで新型コロナウイルス感染症陽性患者を追跡しました。このような積極的な取り組みにより、今後数年間で機械学習ソリューションの需要が急増する可能性があります。

最新トレンド

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市場の進歩を促進するためのマシン インテリジェンスと分析ソリューションの統合

近年、小売分析の分野は急速に拡大しています。 Alibaba、eBay、Amazon などの多くの電子商取引企業は、高度なデータ分析テクノロジーを使用することで売上を増加させ、消費者の満足度を向上させています。 ML 原理に基づく認知音声コーディング アプローチは、音声および音声認識テクノロジーの研究開発の結果として登場しました。

企業が高度なセキュリティ フレームワークを採用するにつれて、機械学習はセキュリティ分析における重要なトレンドになる可能性があります。大量のデータが作成され、多数のネットワーク上で交換されるため、サイバー専門家は潜在的なサイバー脅威を分析し追跡することが非常に困難であると感じています。これらの脅威がより広範かつ複雑になる中、機械学習アルゴリズムは、セキュリティ チームや組織がサイバー攻撃をより迅速に予測、追跡、認識できるよう支援しています。これらの要因により市場規模は拡大します。

推進要因

ヘルスケア分野でのアプリケーションの増加により、市場の成長が促進される可能性が高い

ML テクノロジーは、すでにさまざまな医療アプリケーションで使用されています。この業界では、このテクノロジーは何百万もの個別のデータ ポイントを評価して結果を予測するだけでなく、迅速なリスク スコアと正確なリソース割り当てを提供します。

ヘルスケアにおけるこのテクノロジーの最も重要な用途の 1 つは、特定が難しい場合がある状態や病気の診断と検出です。これには、初期段階での検出が難しいさまざまな遺伝性疾患やがんが含まれる場合があります。この顕著な例は、ゲノムベースの腫瘍配列決定とコグニティブ・コンピューティングがどのようにがん診断に役立つかを示す IBM Watson Genomics です。バイオ医薬品大手の Berg は、AI を活用してがんなどの分野の治療ソリューションを生み出しています。

コンピューター ビジョンは、ML とディープ ラーニングを組み合わせた革新的な技術です。これは、画像分析のための画像診断ツールに焦点を当てた Microsoft の InnerEye プログラムに受け入れられています。これらの要因が市場の成長を後押しすると考えられます。

抑制要因

市場の進歩を妨げる技術的な限界と精度の欠如

ML プラットフォームには、市場の成長を促進するいくつかの利点があります。ただし、このテクノロジーには市場の成長を妨げる可能性のある特定のパラメーターが欠けています。 ML プラットフォームの主な制約要因の 1 つは、不正確で未開発のアルゴリズムです。ビッグデータや機械学習では精度が非常に重要であり、アルゴリズムが不正確だと不良品が生成される可能性があります。したがって、システムのすべてのパラメータを適切な位置に設定し、誤差マージンをゼロに近づけるか、ゼロに等しいことを確認するには、人間の介入が必要です。この要因が市場の見通しを妨げる可能性があります。

セグメンテーション

企業タイプ別分析

大企業は AI および ML テクノロジーを導入するために技術支出を増やす

企業の種類に基づいて、市場は中小企業と大企業に分けられます。 2022 年には大企業セグメントが最大の市場シェアを占めました。業務に定量的な洞察を導入するために、データ サイエンスと AI テクノロジーの導入がこれらの組織全体で拡大しています。大企業も、高品質のサービスを提供するために、ディープラーニング、人工学習、意思決定の最適化の活用に取り組んでいます。

中小企業セグメントは、予測期間中に大幅な成長率を示す可能性があります。 ML と AI は、中小企業が ICT 投資を削減しながらデジタル リソースにアクセスできるようにする主要なテクノロジーになると予測されています。

展開分析による

ML ソリューションの導入を支援するクラウドベースのソリューションの需要の増加

展開の観点から、市場はクラウドとオンプレミスに分類されます。クラウドセグメントは、予測期間中に顕著な成長率を記録すると予想されます。柔軟性、ソフトウェアの自動アップグレード、クラウドベースのバックアップ システムによる災害管理、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クラウドベースの配信モデルの導入を促進する主な利点の一部です。

オンプレミス セグメントは、2020 年に大きな市場シェアを獲得しました。このセグメントの成長は、この展開モデルによって提供される大規模な計算能力とデータ セキュリティ コンプライアンスのおかげです。

最終用途産業分析による

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ヘルスケア業界におけるマシン インテリジェンス アプリケーションの増加により、市場の目覚ましい成長が見られます

各業界は、ML テクノロジーを活用して大量のデータを処理し、リアルタイムの洞察を導き出しています。これらの洞察により、エンドユーザーは競合他社よりも有利になり、より効率的に作業できるようになります。

新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) 前のシナリオでは、ウェアラブル デバイスとセンサーを使用して患者の健康状態をリアルタイムで評価することで、医療業界におけるマシン インテリジェンス アプリケーションの需要が急増しました。このテクノロジーは、医療専門家が傾向を特定し、データを分析して診断と治療を改善するのに役立ち、それによって機械学習の市場シェアが拡大します。

地域分析

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世界市場は、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東とアフリカ、ラテンアメリカにわたって地理的に調査されています。

北米は 2022 年に最大の市場シェアを獲得しました。Oracle Corporation、Amazon.com、IBM Corporation などの著名な研究開発投資家の存在により、この地域の市場規模は拡大しました。さらに、確立された IT インフラストラクチャの利用可能性と巨額の投資が、北米の市場の成長を促進すると予想されます。たとえば、米国の国防高等研究計画局 (DARPA) は、機械学習やその他の AI テクノロジーの導入に約 20 億米ドルを投資しました。

ヨーロッパは世界市場で力強い成長を記録すると予想されています。これは、英国やドイツなどの熟練労働者の人口が多い新興市場で ML テクノロジーの使用が増加していることが原因と考えられます。地域市場は、AI 対応のサービスや商品への顧客アクセスの向上によってさらに影響を受けています。新型コロナウイルス感染症のパンデミックによって引き起こされた急速なデジタル化により、企業はITテクノロジーに多額の投資を行っています。マッキンゼーの最近の調査によると、欧州では 2020 年と比較して全産業の IT 支出が 25% 増加しており、デジタル テクノロジーのリーダーのほとんどが投資を拡大しています。これらの発展は新たな市場機会を生み出し、ヨーロッパ市場の成長を促進します。

アジア太平洋地域は、予測期間中にさらに堅調な成長率を記録すると予想されます。中国、インド、フィリピンなどのこの地域の発展途上国には、熟練した労働力によって支援される活気に満ちた堅牢なスタートアップエコシステムがあり、これが地域市場の成長を促進します。日本政府はまた、国全体で人工知能の使用を促進し、日本の市場予測を改善する上で重要な役割を果たす機械学習サービスの導入を強化するために、さまざまな取り組みを行っています。これらは、APAC 市場の成長を促進する重要な要素の一部です。

中東とアフリカでは、石油が豊富な湾岸諸国が人工知能を活用して経済を多角化する積極的な取り組みを行っています。ほとんどの湾岸諸国は先進技術の卓越性を認識しており、新しい技術の開発に注力しています。 UAEは技術革新と導入においてアラブ世界をリードしています。また、スマートシティへの取り組みと自動運転交通により、この地域における AI の需要が高まるでしょう。

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ブラジル、メキシコ、ウルグアイなどのラテンアメリカ諸国は、先進テクノロジーの導入を強化するために、新しい AI 政策と一貫した戦略を策定しています。この地域は、将来的に新たな収益性の高い市場機会を生み出すことが期待されています。

主要な業界関係者

市場での地位を強化するために既存製品に新機能を導入する主要企業

世界市場で事業を展開している企業は、学習モデルを簡単に構築し、市場投入までの時間を短縮するための自動マシン インテリジェンス ソリューションを提供しています。 Microsoft の Machine Learning Operations (MLOps) または DevOps は、Azure の ML 機能を利用して、データ サイエンティストが責任を持って重要なプロセスを革新できるようにします。 Microsoft Corporation は、市場での地位を強化するために、製品提供に新しい機能を継続的に導入しています。

紹介されている主要企業のリスト:

• IBM コーポレーション (米国)


• SAP SE (ドイツ)


• オラクル コーポレーション (米国)


• Hewlett Packard Enterprise Company (米国)


• マイクロソフト コーポレーション (米国)


• アマゾン社（米国）


• インテル コーポレーション (米国)


• Databricks (米国)


• SAS Institute Inc. (米国)


• BigML, Inc.（米国）

主要な業界の発展

• 2022 年 1 月 – Acquia は、顧客の生涯価値を向上させるために、顧客データ プラットフォームに高度な小売 ML モデルを導入しました。この立ち上げにより、同社は小売業者が自社のビジネスの全体像を把握できるよう支援することを目的としました。 Acquia は、小売業者がマーケティングや販売活動における手段を理解できるよう支援します。


• 2021 年 4 月: Microsoft Corporation は、公開されているデータセットを使用する機械学習モデルの精度を高めるために、健康とゲノミクス、交通、労働と経済、人口と安全、その他の分野向けのオープン データベースを立ち上げました。 。さらに、これにより同社は、Azure Open Datasets を Azure のデータ分析および ML ソリューションと組み合わせて利用することで、ハイパースケールの分析情報を提供できるようになり、ML-as-a-services（MLaaS）の売上が増加します。


• 2021 年 5 月: Google Cloud は、組織が AI モデルのメンテナンスとデプロイを迅速化できるようにするマネージド ML ソリューション/プラットフォームである Vertex AI を導入しました。さらに、Vertex AI は、Google Cloud サービスを使用して 1 つの API と UI で ML を作成し、大規模な ML モデルのデプロイ、トレーニング、構築のプロセスを合理化します。


• 2020 年 2 月: Oracle Corporation は、Oracle Cloud Data Science Platform を導入しました。このプラットフォームは、企業が共同で ML モデルのトレーニング、構築、導入、管理を行い、データ サイエンス プログラムのパフォーマンスを向上できるように支援するように設計されています。


• 2020 年 5 月 – Azure 機械学習は、ユーザーが ML ソリューションを作成および管理できるクラウドベースのサービスです。データ サイエンティストとエンジニアが既存のモデル作成およびデータ処理能力とフレームワークを最大限に活用できるように支援します。また、クラウド上でのワークロードの分散、スケーリング、デプロイにも役立ちます。

レポートの対象範囲

のインフォグラフィック表現 機械学習市場

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