導入モデル別(オンプレミスおよびクラウドベース)、企業タイプ別(中小企業および大企業)の自動機械学習市場規模、シェア、業界分析。業界別（BFSI、ヘルスケアとライフサイエンス、小売と電子商取引、ITと通信、政府と防衛、その他）および地域別の予測、2024 ～ 2032 年

Global | 報告-ID: FBI109363 | スターテス : 常に

重要な市場の洞察

自動機械 (AutoML) 学習は、機械学習の専門家でなくてもアクセスできる方法とテクニックを提供し、機械学習の研究をスピードアップします。最近、機械学習（ML）は驚異的な成功を収めており、より多くの分野が機械学習に依存しています。 ML の経験が浅い開発者でも、AutoML により、ビジネス要件に合わせて調整され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せずにすぐに利用できる ML テクニックのニーズが高まっています。

AutoML 市場は、データサイエンスの人材不足、急速な技術進歩、さまざまな業界での AI の導入の増加により、大幅な成長を遂げています。 Adastra Corporation の「データプロフェッショナル市場調査予測 2024」レポートによると、米国のデータプロフェッショナルの約 76% が、データサイエンスの人材不足が 2024 年を通じて続くと指摘しています。Anaconda Inc. の「2022 年のデータサイエンスの現状」によると、報告書によると、回答者の 63% が、自分の組織はこの分野の人材不足について少なくとも中度の懸念を抱いていると述べています。企業が生成するデータが増えるにつれ、データサイエンティストの需要が高まっています。 AutoML ツールは、機械学習の専門家ではない人でも ML モデルを構築してデプロイできるようにすることで、このギャップを埋めるのに役立ちます。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックは市場にさまざまな影響を与えました。この感染拡大により、データ主導の意思決定の重要性が浮き彫りになり、その結果、AutoML を含む AI と ML への大きな関心が高まりました。しかし、多くの組織はパンデミックの経済的影響により予算の制約に直面しており、AI と AutoML への投資に多少の遅れが生じています。

自動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、複雑さなどの重大な課題を引き起こす革新的なテクノロジーです。 Ecosystm-Kyndryl デジタルトランスフォーメーション調査 2022 によると、調査回答者の約 46% が AI / ML テクノロジーに関心を示しました。生成 AI は、人間が手動で設計するのが難しい、ディープニューラルネットワークなどのより複雑なモデルを作成します。これにより、AutoML の機能が強化され、より高度な問題に対処できるようになります。

重要な分析情報

このレポートでは、次の重要な洞察がカバーされています。

ミクロ・マクロ経済指標

推進要因、制約、トレンド、機会

主要企業が採用したビジネス戦略

主要企業の統合 SWOT 分析

セグメンテーション

企業タイプ別の分析

自動機械学習市場は、中小企業と大企業に分類されます。大企業セグメントは通常、最先端のテクノロジーに投資するためのより多くの資金を持っているため、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、必要なインフラストラクチャへの投資により多くの資金を割り当てる余裕があります。大企業は大量のデータを生成することが多く、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。広範で多様なデータセットにアクセスできるため、AutoML を使用してより堅牢なモデルを開発できます。