自動機械学習の世界市場規模調査＆予測、ソリューション別（スタンドアロン、オンプレミス、クラウド）、自動化タイプ別（データ処理、フィーチャーエンジニアリング、モデリング、可視化）、エンドユーザー別（BFSI、小売・Eコマース、ヘルスケア、製造、その他エンドユーザー）、地域別分析、2023年～2030年

Global Automated Machine Learning Market Size study & Forecast, by Solution (Standalone or On-Premise, Cloud), by Automation Type (Data Processing, Feature Engineering, Modeling, Visualization), by End Users (BFSI, Retail and E-Commerce, Healthcare, Manufacturing, Other End Users) and Regional Analysis, 2023-2030

世界の自動機械学習市場は、2022年に約8.7億米ドルと評価され、2023年から2030年の予測期間中に43.90％以上の健全な成長率で成長すると予測されている。自動機械学習とは、実世界の問題に機械学習を適用するエン... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	言語
Bizwit Research & Consulting LLP ビズウィットリサーチ&コンサルティング	2024年3月22日	US$4,950 シングルユーザライセンス（印刷不可）ライセンス・価格情報注文方法はこちら	200	英語

サマリー

世界の自動機械学習市場は、2022年に約8.7億米ドルと評価され、2023年から2030年の予測期間中に43.90％以上の健全な成長率で成長すると予測されている。自動機械学習とは、実世界の問題に機械学習を適用するエンドツーエンドのプロセスを自動化するプロセスを指す。自動機械学習の目的は、機械学習を非専門家がより利用しやすくし、経験豊富な実務家のワークフローを合理化することである。これには、データ前処理、特徴エンジニアリング、モデル選択、ハイパーパラメータ・チューニング、モデル展開など、機械学習パイプラインの様々なステップを自動化することが含まれる。自動機械学習市場は、データ量の増加や機械学習を搭載したチャットボットに対する需要の高まりなどの要因により拡大している。その結果、自動機械学習の需要は、予測期間2023年から2030年の間に国際市場で徐々に増加している。

大規模なデータセットには、より複雑な接続やパターンが含まれることが多く、自動機械学習は、大量のデータにアクセスできるようになり、複雑なデータ構造を処理して記録することができるため、より洗練された正確なモデルが得られる。Statistaによると、2020年の世界のデータ量は64.2ゼタバイトで、2025年には181ゼタバイトに達すると予測されている。自動機械学習市場を牽引するもう一つの重要な要因は、機械学習を搭載したチャットボットに対する需要の増加である。機械学習を搭載したチャットボットは、人間のような応答を理解し生成できるモデルの展開を必要とすることが多い。自動機械学習ツールは、迅速なモデル開発と展開を容易にし、組織が大規模な手動モデルチューニングを必要とせずにチャットボットソリューションを迅速に実装することができます。また、Statistaによると、世界のチャットボット市場は、2025年までに12.5億米ドルに達すると予測されています。さらに、クラウドベースの機械学習モデルの増加傾向や、不正検知技術の導入に向けた政府の取り組みは、予測期間中に市場に有利な成長機会を生み出すと予測されている。しかし、標準化の欠如とデータプライバシーへの脅威の高まりが、2023～2030年の予測期間を通じて市場全体の成長を阻害することになるだろう。

世界の自動機械学習市場の調査で考慮した主要地域には、アジア太平洋、北米、ヨーロッパ、ラテンアメリカ、中東＆アフリカが含まれます。北米は、同地域における人工知能ソリューションの需要増加により、2022年の市場を支配した。AIアプリケーションの展開における迅速なターンアラウンドタイムに対する需要の高まりは、AutoMLによって対処される。自動化されたプロセスはモデル開発をスピードアップし、組織はAIソリューションをより早く市場に投入することができる。この俊敏性は、AIのタイムリーな導入が競争上の優位性をもたらす産業において極めて重要である。この地域の圧倒的な実績は、自動機械学習の全体的な需要を促進すると予想される。さらに、アジア太平洋地域は、同地域における人工知能の拡大に向けた政府の積極的な取り組みなどの要因により、予測期間中に最も急速に成長すると予想されている。

本レポートに含まれる主な市場プレイヤー
データロボット社
アマゾン・ウェブ・サービス社
ドットデータ社
国際事務機株式会社
株式会社データイク
SASインスティテュート株式会社
マイクロソフト株式会社
グーグル合同会社
H2O.ai Inc.
アイブル株式会社

市場における最近の動き
 2023年9月、富士通株式会社とLinux Foundationは、機械学習と人工知能の自動化技術を発表した。この2つのプロジェクトは、新しい機械学習モデルのコードを自動的に開発するソフトウェアや、学習データの潜在的なバイアスを除去する技術を顧客に提供する予定である。リナックス・ファウンデーションは、世界中の開発者がAIと機械学習技術を使って実験と革新を続けることを奨励するために、「SapientML」と「Intersectional Fairness」という2つの新しいプロジェクトのインキュベーションを承認した。これらのプロジェクトは、AIの民主化をさらに進め、世界中の開発者がオープンプラットフォーム上で最先端技術を簡単かつ安全に使用し、新しいアプリケーションを作成し、ビジネスや社会の課題に対する革新的な解決策を見出すことができる世界を実現する。

世界の自動機械学習市場レポートスコープ：
 過去データ - 2020 - 2021
 推計基準年 - 2022年
 予測期間 - 2023年〜2030年
 レポート対象 - 売上予測、企業ランキング、競合環境、成長要因、動向
 対象セグメント - ソリューション, オートメーションタイプ, エンドユーザー, 地域
 地域範囲 - 北米; 欧州; アジア太平洋; 中南米; 中東 & アフリカ
 カスタマイズ範囲 - レポートのカスタマイズは無料（アナリストの作業時間8時間分まで）。国、地域、セグメントスコープの追加または変更*。

本調査の目的は、近年における様々なセグメントおよび国の市場規模を定義し、今後数年間の市場価値を予測することです。本レポートは、調査対象国における産業の質的・量的側面の両方を盛り込むよう設計されています。

また、市場の将来的な成長を規定する推進要因や課題などの重要な側面に関する詳細情報も提供しています。さらに、主要企業の競争環境と製品提供の詳細な分析とともに、利害関係者が投資するためのミクロ市場における潜在的な機会も組み込んでいます。市場の詳細なセグメントとサブセグメントを以下に説明する：

ソリューション別
スタンドアロンまたはオンプレミス
クラウド

オートメーションタイプ別
データ処理
フィーチャーエンジニアリング
モデリング
可視化

エンドユーザー別
BFSI
小売・Eコマース
ヘルスケア
製造業
その他のエンドユーザー

地域別

北米
米国
カナダ

ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
スペイン
イタリア
ROE

アジア太平洋
中国
インド
日本
オーストラリア
韓国
RoAPAC

ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ

中東・アフリカ
サウジアラビア
南アフリカ
その他の中東・アフリカ

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Chapter 1. Executive Summary
1.1. Market Snapshot
1.2. Global & Segmental Market Estimates & Forecasts, 2020-2030 (USD Billion)
1.2.1. Automated Machine Learning Market, by Region, 2020-2030 (USD Billion)
1.2.2. Automated Machine Learning Market, by Solution, 2020-2030 (USD Billion)
1.2.3. Automated Machine Learning Market, by Automation Type, 2020-2030 (USD Billion)
1.2.4. Automated Machine Learning Market, by End Users, 2020-2030 (USD Billion)
1.3. Key Trends
1.4. Estimation Methodology
1.5. Research Assumption
Chapter 2. Global Automated Machine Learning Market Definition and Scope
2.1. Objective of the Study
2.2. Market Definition & Scope
2.2.1. Industry Evolution
2.2.2. Scope of the Study
2.3. Years Considered for the Study
2.4. Currency Conversion Rates
Chapter 3. Global Automated Machine Learning Market Dynamics
3.1. Automated Machine Learning Market Impact Analysis (2020-2030)
3.1.1. Market Drivers
3.1.1.1. Growing volume of data
3.1.1.2. Rising demand for machine-learning-powered chatbot
3.1.2. Market Challenges
3.1.2.1. Lack of standardization
3.1.2.2. Rising threat to data privacy
3.1.3. Market Opportunities
3.1.3.1. Rising trend of cloud-based machine learning models
3.1.3.2. Government initiatives towards adoption of fraud detection technology
Chapter 4. Global Automated Machine Learning Market Industry Analysis
4.1. Porter’s 5 Force Model
4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
4.1.2. Bargaining Power of Buyers
4.1.3. Threat of New Entrants
4.1.4. Threat of Substitutes
4.1.5. Competitive Rivalry
4.2. Porter’s 5 Force Impact Analysis
4.3. PEST Analysis
4.3.1. Political
4.3.2. Economical
4.3.3. Social
4.3.4. Technological
4.3.5. Environmental
4.3.6. Legal
4.4. Top investment opportunity
4.5. Top winning strategies
4.6. COVID-19 Impact Analysis
4.7. Disruptive Trends
4.8. Industry Expert Perspective
4.9. Analyst Recommendation & Conclusion
Chapter 5. Global Automated Machine Learning Market, by Solution
5.1. Market Snapshot
5.2. Global Automated Machine Learning Market by Solution, Performance - Potential Analysis
5.3. Global Automated Machine Learning Market Estimates & Forecasts by Solution 2020-2030 (USD Billion)
5.4. Automated Machine Learning Market, Sub Segment Analysis
5.4.1. Standalone or On-Premise
5.4.2. Cloud
Chapter 6. Global Automated Machine Learning Market, by Automation Type
6.1. Market Snapshot
6.2. Global Automated Machine Learning Market by Automation Type, Performance - Potential Analysis
6.3. Global Automated Machine Learning Market Estimates & Forecasts by Automation Type 2020-2030 (USD Billion)
6.4. Automated Machine Learning Market, Sub Segment Analysis
6.4.1. Data Processing
6.4.2. Feature Engineering
6.4.3. Modeling
6.4.4. Visualization
Chapter 7. Global Automated Machine Learning Market, by End Users
7.1. Market Snapshot
7.2. Global Automated Machine Learning Market by End Users, Performance - Potential Analysis
7.3. Global Automated Machine Learning Market Estimates & Forecasts by End Users 2020-2030 (USD Billion)
7.4. Automated Machine Learning Market, Sub Segment Analysis
7.4.1. BFSI
7.4.2. Retail and E-Commerce
7.4.3. Healthcare
7.4.4. Manufacturing
7.4.5. Other End Users
Chapter 8. Global Automated Machine Learning Market, Regional Analysis
8.1. Top Leading Countries
8.2. Top Emerging Countries
8.3. Automated Machine Learning Market, Regional Market Snapshot
8.4. North America Automated Machine Learning Market
8.4.1. U.S. Automated Machine Learning Market
8.4.1.1. Solution breakdown estimates & forecasts, 2020-2030
8.4.1.2. Automation Type breakdown estimates & forecasts, 2020-2030
8.4.1.3. End Users breakdown estimates & forecasts, 2020-2030
8.4.2. Canada Automated Machine Learning Market
8.5. Europe Automated Machine Learning Market Snapshot
8.5.1. U.K. Automated Machine Learning Market
8.5.2. Germany Automated Machine Learning Market
8.5.3. France Automated Machine Learning Market
8.5.4. Spain Automated Machine Learning Market
8.5.5. Italy Automated Machine Learning Market
8.5.6. Rest of Europe Automated Machine Learning Market
8.6. Asia-Pacific Automated Machine Learning Market Snapshot
8.6.1. China Automated Machine Learning Market
8.6.2. India Automated Machine Learning Market
8.6.3. Japan Automated Machine Learning Market
8.6.4. Australia Automated Machine Learning Market
8.6.5. South Korea Automated Machine Learning Market
8.6.6. Rest of Asia Pacific Automated Machine Learning Market
8.7. Latin America Automated Machine Learning Market Snapshot
8.7.1. Brazil Automated Machine Learning Market
8.7.2. Mexico Automated Machine Learning Market
8.8. Middle East & Africa Automated Machine Learning Market
8.8.1. Saudi Arabia Automated Machine Learning Market
8.8.2. South Africa Automated Machine Learning Market
8.8.3. Rest of Middle East & Africa Automated Machine Learning Market

Chapter 9. Competitive Intelligence
9.1. Key Company SWOT Analysis
9.1.1. Company 1
9.1.2. Company 2
9.1.3. Company 3
9.2. Top Market Strategies
9.3. Company Profiles
9.3.1. DataRobot, Inc
9.3.1.1. Key Information
9.3.1.2. Overview
9.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
9.3.1.4. Product Summary
9.3.1.5. Recent Developments
9.3.2. Amazon Web Services, Inc
9.3.3. DotData, Inc
9.3.4. Internatinal Business Machine Corporation
9.3.5. Dataiku Inc
9.3.6. SAS Institute Inc
9.3.7. Microsoft Corporation
9.3.8. Google LLC
9.3.9. H2O.ai Inc
9.3.10. Aible Inc
Chapter 10. Research Process
10.1. Research Process
10.1.1. Data Mining
10.1.2. Analysis
10.1.3. Market Estimation
10.1.4. Validation
10.1.5. Publishing
10.2. Research Attributes
10.3. Research Assumption

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Table of Contents

Summary

Global Automated Machine Learning Market is valued at approximately USD 0.87 billion in 2022 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 43.90% during the forecast period 2023-2030. Automated Machine Learning refers to the process of automating the end-to-end process of applying machine learning to real-world problems. The purpose of automated machine learning is to make machine learning more accessible to non-experts and streamline the workflow for experienced practitioners. It involves automating various steps in the machine learning pipeline, including data preprocessing, feature engineering, model selection, hyperparameter tuning, and model deployment. The Automated Machine Learning Market is expanding because of factors such as the growing volume of data and rising demand for machine-learning-powered chatbots. As a result, the demand for Automated Machine Learning has progressively increased in the international market during the forecast period 2023-2030.

Large datasets frequently include more complicated connections and patterns, and automated machine learning is getting access to large amounts of data, and can handle and record complex data structures, resulting in more sophisticated and accurate models. According to Statista, in 2020, the global volume of data accounts for 64.2 zettabytes and is projected to reach up to 181 zettabytes by the year 2025. Another important factor that drives the Automated Machine Learning Market is the increasing demand for the machine-learning-powered chatbot. Machine-learning-powered chatbots often require the deployment of models that can understand and generate human-like responses. Automated Machine Learning tools facilitate rapid model development and deployment, allowing organizations to quickly implement chatbot solutions without the need for extensive manual model tuning. In addition, as per Statista, the global chatbot market is projected to reach up to USD 1.25 billion by the year 2025. Moreover, the rising trend of cloud-based machine learning models and government initiatives towards the adoption of fraud detection technology is anticipated to create a lucrative growth opportunity for the market over the forecast period. However, the lack of standardization and rising threat to data privacy is going to impede overall market growth throughout the forecast period of 2023-2030.

The key regions considered for the Global Automated Machine Learning Market study includes Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and Middle East & Africa. North America dominated the market in 2022 owing to the increasing demand for artificial intelligence solutions in the region. The growing demand for quick turnaround times in deploying AI applications is addressed by AutoML. Automated processes speed up model development, allowing organizations to bring AI solutions to the market faster. This agility is crucial in industries where timely implementation of AI can provide a competitive advantage. The region’s dominant performance is anticipated to propel the overall demand for Automated Machine Learning. Furthermore, Asia Pacific is expected to grow fastest over the forecast period, owing to factors such as supportive government initiatives towards the expansion of artificial intelligence in the region.

Major market player included in this report are:
DataRobot, Inc
Amazon Web Services, Inc
DotData, Inc
Internatinal Business Machine Corporation
Dataiku Inc
SAS Institute Inc
Microsoft Corporation
Google LLC
H2O.ai Inc
Aible Inc

Recent Developments in the Market:
 In September 2023, Fujitsu Limited and the Linux Foundation launched automated machine learning and artificial intelligence technologies. The two projects are going to provide customers with software that automatically develops code for new machine learning models, as well as technology that eliminates latent biases in training data. The Linux Foundation approved the incubation of two new projects, "SapientML" and "Intersectional Fairness," to encourage developers around the world to continue experimenting and innovating with AI and machine learning technologies, with plans to host future activities such as hackathons to engage and build a community to promote open-source AI. These projects are going to further democratise AI, resulting in a world in which developers around the world can easily and securely use cutting-edge technologies on open platforms to create new applications and find innovative solutions to business and societal challenges.

Global Automated Machine Learning Market Report Scope:
 Historical Data – 2020 - 2021
 Base Year for Estimation – 2022
 Forecast period - 2023-2030
 Report Coverage - Revenue forecast, Company Ranking, Competitive Landscape, Growth factors, and Trends
 Segments Covered - Solution, Automation Type, End Users, Region
 Regional Scope - North America; Europe; Asia Pacific; Latin America; Middle East & Africa
 Customization Scope - Free report customization (equivalent up to 8 analyst’s working hours) with purchase. Addition or alteration to country, regional & segment scope*

The objective of the study is to define market sizes of different segments & countries in recent years and to forecast the values to the coming years. The report is designed to incorporate both qualitative and quantitative aspects of the industry within countries involved in the study.

The report also caters detailed information about the crucial aspects such as driving factors & challenges which will define the future growth of the market. Additionally, it also incorporates potential opportunities in micro markets for stakeholders to invest along with the detailed analysis of competitive landscape and product offerings of key players. The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:

By Solution
Standalone or On-Premise
Cloud

By Automation Type
Data Processing
Feature Engineering
Modeling
Visualization

By End Users
BFSI
Retail and E-Commerce
Healthcare
Manufacturing
Other End Users

By Region:

North America
U.S.
Canada

Europe
UK
Germany
France
Spain
Italy
ROE

Asia Pacific
China
India
Japan
Australia
South Korea
RoAPAC

Latin America
Brazil
Mexico

Middle East & Africa
Saudi Arabia
South Africa
Rest of Middle East & Africa

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