自動化された機械学習市場規模、シェア、および業界分析、展開モデル（オンプレミスとクラウドベース）、エンタープライズタイプ（中小企業および大企業）による。業界の垂直（BFSI、ヘルスケア＆ライフサイエンス、小売＆eコマース、IT＆テレコム、政府と防衛など）、および地域予測、2025-2032

Automated Machine（Automl）Learningは、非マシン学習スペシャリストがアクセスできる方法とテクニックを提供し、機械学習の研究を高速化します。最近では、機械学習（ML）は非常に成功しており、より多くの分野がそれに依存しています。 MLの経験が少ない開発者は、Automlのために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しない容易に利用できるML技術が必要になりました。

自動車市場は、データサイエンスの人材ギャップ、急速な技術の進歩、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「データ専門家市場調査予測2024」レポートによると、米国のデータ専門家の約76％は、Anaconda Inc.の「2022年のデータサイエンス状態」レポートによると、データサイエンスの人材不足が2024年を通じて継続することに注目しました。企業がより多くのデータを生成するにつれて、データサイエンティストに対する需要が増加しています。自動車ツールは、非マシン学習の専門家がMLモデルを構築および展開できるようにすることにより、このギャップを埋めるのに役立ちます。   

Covid-19のパンデミックは、市場にさまざまな影響を及ぼしました。アウトブレイクは、データ駆動型の意思決定の重要性を強調し、Automlを含むAIとMLに大きな関心をもたらしました。ただし、多くの組織は、パンデミックの経済的影響のために予算の制約に直面しており、AIおよびAutoml投資のいくつかの遅延につながります。

自動化された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、重要な課題を提示する革新的なテクノロジーです。 EcosySTM-Kyndryl Digital Transformation Study 2022によると、調査回答者の約46％がAI/MLテクノロジーへの関心を示しました。 生成AIは、深いニューラルネットワークを含む、より複雑なモデルを作成します。これは、人間が手動で設計するのが困難です。 これにより、より洗練された問題に取り組むために、Automlの能力を強化します。 

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


• キープレーヤーの統合SWOT分析

セグメンテーション

エンタープライズタイプによる分析

自動化された機械学習市場は、中小企業と大企業にセグメント化されています。これらの企業は通常、最先端の技術に投資するためにより多くの財源を持っているため、大規模な企業セグメントが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、および必要なインフラへの投資に向けて、より多くの資金を割り当てる余裕があります。大企業はしばしば膨大な量のデータを生成します。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。大規模で多様なデータセットへのアクセスにより、自動車を使用してより堅牢なモデルを開発できます。

地域分析

グローバルな自動化された機械学習市場は、北米、南アメリカ、ヨーロッパ、中東、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、この地域での急速な技術の進歩、主要なプレーヤーの存在、および堅牢な研究開発活動により、最高の市場シェアを命じています。この地域の企業はMLテクノロジーの早期採用者であり、その結果、Automlシステムの需要が高くなります。

アジア太平洋地域は、急速に拡大する経済と堅牢なデジタル化のために、自動機械学習市場で最高のCAGRを実証しています。この地域の企業は、高度な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処するために、顕著なデジタル変革を行っています。

地域ごとの自動化機械学習市場のグローバル配信

• 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％

主要なプレーヤーがカバーしました

このレポートは、Google LLC、Run.AI、Amazon Web Services、Inc。、Binary Global、Microsoft Corporation、IBM Corporation、Databricksなどの主要なプレーヤーのプロファイルを提供します。

主要な業界の開発

2023年3月： TDK Corporationの会社Qeexoは、ARM Keil Mdkの自動MLの発売を発表しました。このソリューションにより、エンドツーエンドの埋め込みMLとAutomlおよびARM Keil MDKを使用した開発ワークフローが可能になります。

2021年5月： Databricksは、「Databricks Automl」の立ち上げを発表し、事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により、MLモデルを簡単に構築および展開できるようになりました。