世界の機械学習サービス（MLaaS）市場（2025年～2033年）：コンポーネント別、用途別、その他
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機械学習サービス（MLaaS）の世界市場規模は、2024年には60.7億米ドルとなり、2025年には84.4億米ドルから2033年には1,179.8億米ドルに達すると予測されている。2025年の4,400億ドルから2033年には1,179億8,000万ドルに達し、予測期間中（2025年～2033年）に年平均成長率39.05%で成長する。
機械学習サービス（MLaaS）は、クラウド・コンピューティング・サービスの一部として提供される一連の機械学習ソリューションを指す。 このアプローチは、様々な企業の特定のニーズを満たすためにカスタマイズ可能な一般的なML機能を提供する。 MLaaSは通常、データ可視化、顔認識、API、自然言語処理、予測分析、ディープラーニングなどの機能を含む、すぐに導入可能なソリューションである。 これらのサービスの計算負荷はプロバイダーのデータセンター内で処理されるため、オンサイトのインフラ要件は最小限に抑えられる。
MLaaSの主な利点は、他のクラウドサービスと同様に、そのアクセスのしやすさにある。クライアントは、サーバーを設定したり、複雑なソフトウェアをインストールしたりすることなく、すぐに機械学習を利用し始めることができる。 このようなあらかじめパッケージ化されたサービスは、デプロイメントを簡素化し、あらゆる規模のビジネスにとってMLをより身近なものにしている。 マイクロソフト、アマゾン、IBMのような著名なクラウド・プロバイダーは、MLaaSソリューションを提供しており、多くの場合、開発者が特定のプラットフォームに完全にコミットする前にツールを調査・評価できるように、限定的な試用版を提供している。
機械学習サービス（MLaaS）市場動向
リアルタイム分析の重視
企業は、タイムリーで十分な情報に基づいた意思決定を推進するために、リアルタイムのデータ洞察をますます優先するようになっている。 このような需要の高まりにより、MLaaSプロバイダーは、リアルタイム処理と分析のための高度な機能を備えたサービスを強化する必要に迫られている。 組織が日々生成する膨大な量のデータを考慮すると、ツールは競争力を維持するために、顧客行動、業務効率、市場力学に関する洞察を即座に提供する必要がある。
例えば、ハーバード・ビジネス・レビュー のレポートによると、リアルタイム・アナリティクスを使用している企業は、従来の手法に頼っている企業よりも5～7倍速く意思決定ができることが明らかになっており、応答性を高める上でリアルタイム・アナリティクスが重要な役割を担っていることが浮き彫りになっています。
機械学習サービス（MLaaS）市場の成長要因
IoTと自動化の採用増加
IoT技術の採用は、何千台もの相互接続されたデバイスを安全に運用し、タイムリーで正確なデータを提供するために、組織にとって不可欠なものとなっている。 このような大規模ネットワークを効率的に管理するために、機械学習がIoTプラットフォームに統合されるケースが増えている。 MLアルゴリズムを活用することで、IoTプラットフォームは広範なデータストリームを分析し、隠れたパターンを明らかにしてオペレーションを最適化することができる。
このアプローチはまた、統計的な洞察に基づく自動化されたデータ駆動型のアクションを可能にし、オペレーションを合理化し、手動による介入を最小限に抑えます。 ML ベースの IoT データモデリング・ソリューションはまた、手作業でモデルを選択し、コーディングし、検証する必要性を排除し、反復的なタスクを効果的に自動化します。
例：物流において、Amazonは在庫管理を最適化するために倉庫でIoTとMLテクノロジーを使用している。 施設全体のIoTセンサーからのデータを分析することで、MLアルゴリズムは製品の需要パターンを予測し、在庫切れを減らし、サプライチェーンの効率を高めることができる。 この統合により、アマゾンは何千ものIoT対応デバイスを最小限の人的介入で管理できるようになり、業務効率が大幅に向上する。
抑制要因
熟練した専門家の必要性
MLaaS市場は、MLとデータサイエンスの熟練した専門家の不足による大きな抑制に直面している。 社内で機械学習能力の開発を目指す企業にとって、訓練を受けたスタッフの採用、高性能な計算インフラの構築、MLアルゴリズムの管理と最適化が可能な専門家チームの編成に多額の投資を必要とする。
多くの企業は、複雑なデータやアルゴリズムの要件を処理するために必要な技術的専門知識と経験の両方を持つ専門家を見つけるのに苦労している。 この人材ギャップがML導入のペースを遅らせ、しばしば企業はMLへの取り組みを遅らせたり、範囲を限定したりすることになり、MLaaS市場全体の成長に影響を与えている。
機会要因
クラウドベースのサービス採用の増加
クラウドベースのMLサービスの急速な普及は、企業が包括的なデジタルトランスフォーメーションソリューションを求める中で、MLaaS市場に大きなビジネスチャンスをもたらしている。 クラウドベースのMLaaSは、柔軟な従量課金モデルを提供しており、大規模なインフラを持たないが堅牢なAI機能を必要とする中小企業（SME）にとって特に魅力的である。
MLツールをクラウド上でホスティングすることで、企業はMLモデルのテストとデプロイに伴う複雑さを軽減し、プロジェクトの成長に合わせて効率的に拡張することができます。
例 Amazon Web Services（AWS）は、あらゆる規模の組織が最小限の初期費用で機械学習プロジェクトを立ち上げ、拡張することを可能にする。 例えば、AWS SageMakerを活用する新興企業は、さまざまなアルゴリズムを迅速に実験し、需要が拡大するにつれて本番環境にシームレスに移行できるため、従来のオンプレミス型セットアップと比較して俊敏性とコスト効率が向上する。
このスケーラビリティと実験のしやすさが、デジタルトランスフォーメーションが進む企業におけるMLaaSの採用を後押ししている。
地域別インサイト
北米： 圧倒的な市場シェアを誇る地域
サービスとしてのML市場では、北米が最大のシェアを占めている。 この成長の主な要因は、最先端技術への連邦政府の戦略的投資によって強化された強固なイノベーション・エコシステムである。 この地域は、MLaaSの成長を促進する尊敬される研究機関とともに、先見性のある科学者や起業家の豊富さを誇っている。
さらに、5G、IoT、コネクテッドデバイスの急速な拡大が、この勢いに拍車をかけている。 通信サービス・プロバイダー（CSP）は、ネットワークのスライシング、仮想化、進化するサービス・ニーズにより複雑さを増しており、MLaaSソリューションが不可欠となっている。
従来のネットワークやサービス管理戦略では、このような課題を解決するには不十分であり、MLaaSはこのような新しい環境を管理・最適化する上で重要な要素となります。
ヨーロッパ： 急成長する重要な地域
欧州は、強力な消費者市場、名門大学、物流、医療、金融、エンターテインメントなどさまざまな分野における既存大手企業と革新的新興企業の混在という利点がある。 AI技術、特に機械学習とディープラーニングの進歩が市場成長を促進すると予想される。
欧州には大手製薬会社や、医薬品開発や病院労働者ロジスティクスの最適化に注力する新興AIヘルスケア・スタートアップが存在する。 AIとMLの相乗効果により、特に多様なデータセットを使ってモデルを訓練し、医療プロセスを自動化するMLaaSの需要が高まっている。
例： ドイツを拠点とするAI研究・インキュベーターラボであるMerantixは、世界中の放射線科医にがん検出AIを提供するために設計されたクラウドベースのオンデマンドプラットフォームを開発しており、重要なヘルスケアソリューションにおけるMLaaSの革新的なアプリケーションを示している。
各国インサイト
米国： 世界経済フォーラムの報告によると、米国は現在、世界のAI投資の60%近くを占めている。 この統計は、米国がMLaaSの世界的リーダーであることを強調しており、人工知能とML技術の進歩を推進するイノベーション、研究、開発の強力なエコシステムを反映している。
中国： 中国国務院によると、中国は2030年までにAIの世界的リーダーとしての地位を確立することを目指しており、市場規模は1500億ドルを超えると予測している。 この野心的な目標は、機械学習を様々な分野に統合するという国のコミットメントを浮き彫りにしており、このビジョンをサポートするための研究とインフラへの多額の投資を強調している。
インド： インドのAI市場は2025年までに78億ドルに成長するとNASSCOMは予測している。 この急成長は、急成長する技術エコシステムと、業界を問わず様々なアプリケーションにMLを活用することに注力するインド国内でのMLaaSへの関心の高まりを示唆している。
ドイツ： ドイツ連邦経済エネルギー省は、AIと機械学習技術における地位を強化するため、2025年までAIに30億ユーロを投資することを約束した。 この投資は、イノベーションを促進し、世界のMLaaS市場で競争力をつけるという国の戦略を反映している。
英国： 英国政府のAIセクターディールには、2025年までにAI技術への民間投資を90億ポンド創出するというコミットメントが含まれている。 このイニシアチブは、MLaaSを推進し、英国が人工知能イノベーションの最前線であり続けることを確実にするための政府の献身を意味する。
セグメンテーション分析
コンポーネント別
クラウドAPIは、そのアクセシビリティと統合の容易さにより、コンポーネント・セグメントを支配している。 クラウドAPIを活用することで、組織は大規模なインフラを必要とせずにMLの機能を活用することができる。 これらのAPIは、データストレージ、モデルトレーニング、デプロイメントなどの必要不可欠な機能を提供し、企業がMLソリューションを迅速かつ効率的に実装することを可能にする。
IBMのレポートによると、APIを含むクラウドベースのサービスは、2025年までに新しいデジタルワークロードの90％以上を占めると予測されており、スケーラブルで効率的なMLアプリケーションのためのこれらのツールへの依存が高まっていることを強調している。
アプリケーション別
マーケティング・広告分野が世界市場で最大のシェアを占めているのは、機械学習によってマーケティング企業が迅速かつデータ主導の意思決定を行えるようになるためである。 さらに、MLは、これらの組織が広告キャンペーンから生じるトラフィックの質の変化に迅速に対応することを可能にする。
Dun and Bradstreet社による最近の調査では、インドの都市のマーケティング責任者の90％が2021年末までにマーケティングオートメーションツールの導入を計画していることが明らかになり、マーケティングにおけるMLアプリケーションの需要が大きいことが浮き彫りになった。
組織規模別
大企業セグメントが最も高い市場シェアを占めているのは、これらの組織がより質の高い情報を抽出し、生産性を高め、コストを削減し、データからより多くの価値を引き出すために機械学習技術を活用しているからである。 大企業は、ディープラーニングや様々なML技術の採用がサービス利用を増加させるため、MLaaS市場の成長を牽引する極めて重要な存在である。 大企業の主な動機には、コスト効率とリスク管理が含まれる。
エンドユーザー別
BFSI分野は、業務効率の向上と顧客体験の改善のためにAIや機械学習技術の導入が進んでおり、市場を支配している。 BFSIにおけるMLアプリケーションの需要は、組織が膨大な量のデータを活用しようとしていることから急増している。 低コストのコンピューティングと手頃なストレージが利用可能になったことで、MLによる迅速かつ正確な分析結果が容易になった。
さらに、ML技術によって推進されるシステム近代化の近代的方法論は、異なる企業やフィンテックサービス間の相互運用性を促進し、安全性とセキュリティを強化しながら、現代の要求や規制に適応することを可能にする。
機械学習サービス（MLaaS）市場セグメンテーション
コンポーネント別（2021年～2033年）
ソフトウェア・ツール
クラウドAPI
ウェブベースAPI
アプリケーション別 (2021-2033)
マーケティングと広告
自動ネットワーク管理
予知保全
不正検知とリスク分析
その他
組織規模別（2021-2033）
中小企業
大企業
エンドユーザー別 (2021-2033)
IT・通信
自動車
ヘルスケア
航空宇宙・防衛
小売
政府機関
BFSI
その他
目次
1. エグゼクティブサマリー
2. 調査範囲とセグメンテーション
3. 市場機会の評価
4. 市場動向
5. 市場の評価
6. 規制の枠組み
7. ESGの動向
8. 世界の機械学習サービス（MLaaS）市場規模分析
9. 北米の機械学習サービス（MLaaS）市場分析
10. ヨーロッパの機械学習サービス（MLaaS）市場分析
11. APACの機械学習サービス（MLaaS）市場分析
12. 中東・アフリカの機械学習サービス（MLaaS）市場分析
13. ラタムの機械学習サービス（MLaaS）市場分析
14. 競合情勢
15. 市場プレイヤーの評価
16. 調査方法
17. 付録
18. 免責事項
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