ModelOps市場規模、シェア、成長分析、オファリング別（プラットフォーム＆サービス）、アプリケーション別（CI/CD、モニタリング＆アラート）、モデルタイプ別（MLモデル、グラフモデル、エージェントベースモデル）、業種別、地域別 - 2029年までの世界産業予測

ModelOps Market Size, Share, Growth Analysis, By Offering (Platforms & Services), Application (CI/CD, Monitoring & Alerting), Model Type (ML Model, Graph Model, Agent-based Model), Vertical and Region - Global Industry Forecast to 2029

世界のModelOps市場は、2024年に54億米ドルと評価され、2029年には295億米ドルに達すると予測され、予測期間中のCAGRは40.2％を記録する。ModelOps市場は、本番環境における機械学習モデルの展開、監視、管理の最... もっと見る

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MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2024年6月25日	US$4,950 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	310	377	英語

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サマリー

世界のModelOps市場は、2024年に54億米ドルと評価され、2029年には295億米ドルに達すると予測され、予測期間中のCAGRは40.2％を記録する。ModelOps市場は、本番環境における機械学習モデルの展開、監視、管理の最適化に焦点を当てている。この市場には、モデル展開の自動化、パフォーマンスとデータドリフトの継続的モニタリング、ガバナンスとコンプライアンスの確保、テストと再トレーニングの自動化の編成、データサイエンティストと利害関係者間のコラボレーションの促進などが含まれる。この市場は、業種を問わず、スケーラブルで信頼性が高く、俊敏なソリューションに対する需要が原動力となっており、業務効率を高め、AIイニシアチブから得られる価値を最大化する。AIとML技術の進歩に伴い、ModelOpsはコンテナ化、Kubernetesオーケストレーション、AI主導の自動化などのイノベーションによって進化を続け、組織がモデルを運用し、そこから洞察を得る方法を再構築している。
"オファリング別では、プラットフォームセグメントが予測期間中に最大の市場規模を維持すると予測されている。"
急速に進化するModelOps市場において、包括的なソリューションを提供するプラットフォームは、機械学習モデルのライフサイクル全体を管理する統合的なアプローチにより、最大の市場シェアを獲得している。これらのプラットフォームは、開発、トレーニング、デプロイメント、モニタリングの各プロセスを統合環境に集約することで運用を合理化し、効率性とコラボレーションの強化を求める企業にアピールしている。堅牢なインフラとクラウド機能に支えられた拡張性は、モデルを大規模に展開したいという需要の高まりに応えます。ライフサイクル全体を通じた自動化機能は、市場投入までの時間を短縮し、一貫性を確保します。また、組み込みのガバナンスメカニズムは、規制業界にとって重要なコンプライアンスと信頼性を保証します。
「タイプ別では、グラフベースのモデルが予測期間中に最も高いCAGRで成長する見込みです。
ModelOps市場におけるグラフベースのモデル管理ツールの急成長は、最新のAIシステムの複雑な性質を扱うことに長けていることに起因している。これらのツールは、モデル、データセット、構成間の複雑な関係を管理するが、従来のデータベースでは対応に苦慮していた。そのスケーラビリティと柔軟性は、急速な進化と大規模なデータ処理が当たり前のダイナミックなAI環境に理想的である。既存のAIプラットフォームとシームレスに統合することで、モデルのライフサイクルの可視性と制御性を高め、規制基準や内部ガバナンスへのコンプライアンスを確保します。モデルやデータの使用履歴を明確かつ監査可能な形で提供することで、導入プロセスにおける強固な意思決定と自動化をサポートします。AIアプリケーションがエッジコンピューティングや個別化医療のような新しい分野に拡大する中、グラフベースのツールは、多様で分散した環境を効果的に管理する統合ソリューションを提供します。
"アプリケーション別では、継続的インテグレーション／継続的デプロイメントセグメントが予測期間中最大の市場規模を維持すると予測されている。"
継続的インテグレーションと継続的デリバリー（CI/CD）は、機械学習モデルのデプロイと管理における重要な役割を強調するいくつかの重要な要因によって、ModelOps市場内で支配的な地位を占めている。何よりもまず、CI/CDパイプラインは、モデル開発ライフサイクル全体を通して自動化を可能にする基礎となる。機械学習モデルを大規模に運用することに重点を置くModelOpsの文脈では、CI/CDパイプラインは、新しいモデルのバージョンを本番環境にシームレスに統合することを容易にします。この自動化により、モデルのテスト、ビルド、パッケージング、デプロイのプロセスが合理化され、手作業の労力とヒューマンエラーの可能性が削減されるため、効率性と信頼性が向上します。さらに、ModelOpsにおけるCI/CDの需要は、モデルを本番環境にデプロイする際の俊敏性と速度の必要性によってもたらされる。機械学習モデルは、実世界のデータフィードバックと進化するビジネス要件に基づいて、しばしば反復的な改良を受ける。CI/CDパイプラインによって、チームはこれらのアップデートを運用環境に継続的に統合することができ、既存のプロセスを中断することなく、常に最新バージョンのモデルを利用できるようになります。
プライマリーの内訳
最高経営責任者（CEO）、イノベーション・技術責任者、システムインテグレーター、および ModelOps 市場で事業を展開するさまざまな主要組織の幹部に対して、詳細なインタビューを実施した。
 企業別：ティアⅠ：35％、ティアⅡ：45％、ティアⅢ：20
 役職別Cレベルのエグゼクティブ：35%, 取締役：25%、その他40%
 地域別北米：30％、欧州：30％、アジア太平洋地域：25％、中東・アフリカ：10％、ラテンアメリカ：5
世界中でmodelOpsソリューションとサービスを提供している主なベンダーは、IBM（米）、Google（米）、Oracle（米）、SAS Institute（米）、AWS（米）、Teradata（米）、Palantir（米）、Veritone（米）、Altair（米）、c3.ai（米）、TIBCO（米）、Databricks（米）、Giggso（米）、Verta（米）、ModelOp（米）、Comet ML（米）、Superwise（イスラエル）、Evidently Al（米）、Minitab（米）、Seldon（英）、Innominds（米）、Datatron（米）、Domino Data Lab（米）、Arthur（米）、Weights & Biases（米）、Xenonstack（米）、Cnvrg.io（イスラエル）、DataKitchen（米国）、Haisten AI（米国）、Sparkling Logic（米国）、LeewayHertz（米国）。
調査範囲
この調査レポートは、モデルオプスを調査対象としています。提供、モデルタイプ、用途、業種、地域などの異なるセグメントにわたる市場規模と成長の可能性を推定することを目的としています。市場の主要企業の詳細な競合分析、企業プロフィール、製品や事業の提供に関する主要な見解、最近の動向、主要な市場戦略などを含みます。
レポート購入の主な利点
本レポートは、modelOpsの市場全体とそのサブセグメントの収益数の最も近い近似値に関する情報を市場リーダー/新規参入者に提供します。本レポートは、利害関係者が競争状況を理解し、自社のビジネスを位置付け、適切な市場参入戦略を計画するためのより多くの洞察を得るのに役立ちます。また、利害関係者が市場の鼓動を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。
本レポートは、以下のポイントに関する洞察を提供しています：

- 主要な促進要因（非構造化データの急激な増加、デジタル化トレンドの上昇）、阻害要因（データソース間の不一致がmodelOpsの進展を妨げる、データセキュリティとプライバシーの懸念）、機会（SDN対応ネットワーク統合によるmodelOpsの強化、高度な分析機能の統合の拡大）、課題（知識ギャップに対処するためのトレーニングとスキルアップの必要性の上昇、収集されるデータの複雑さと多様性に関する問題）の分析。
- 製品開発／イノベーション：ModelOps市場における今後の技術、研究開発活動、新しいソリューションとサービスの立ち上げに関する詳細な洞察。

- 市場開発：有利な市場に関する包括的な情報 - 本レポートでは、さまざまな地域のModelOps市場を分析しています。

- 市場の多様化：新製品とサービス、未開拓の地域、最近の開発、ModelOps市場戦略への投資に関する網羅的な情報。また、ステークホルダーがModelOps市場の鼓動を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。

- 競合評価：ModelOps市場におけるIBM（米国）、オラクル（米国）、SAS Institute（米国）、グーグル（米国）、AWS（米国）などの主要企業の市場シェア、成長戦略、サービス内容を詳細に評価します。

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1 はじめに
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外 28
1.3 市場範囲 30
1.3.1 市場セグメンテーション 30
1.3.2 対象地域 31
1.3.3 考慮した年数 31
1.4 考慮通貨 32
1.5 利害関係者 32
1.6 景気後退の影響 32
2 調査方法 33
2.1 調査データ
2.1.1 二次データ 34
2.1.2 一次データ 34
2.1.2.1 一次インタビューの内訳 35
2.1.2.2 主要な業界インサイト 35
2.2 データの三角測量 36
2.3 市場規模の推定 37
2.3.1 トップダウンアプローチ 37
2.3.2 ボトムアップアプローチ 38
2.4 市場予測 42
2.5 リサーチの前提 42
2.6 調査の限界 44
2.7 世界モデルトップス市場における景気後退の影響 44
3 エグゼクティブサマリー
4 プレミアムインサイト 51
4.1 モデルトップス市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会 51
4.2 モデルトップ市場における景気後退の概要 51
4.3 モデルトップス市場：主要用途別、2024～2029 52
4.4 モデルトップス市場：主要モデルタイプ・用途別、2024年 52
4.5 モデルトップス市場：地域別、2024年 53

5 市場概要と業界動向 54
5.1 はじめに 54
5.2 市場ダイナミクス
5.2.1 ドライバ
5.2.1.1 ModelOpsとDevOpsおよびDataOpsの統合 55
5.2.1.2 説明可能なAI（XAI）に対する需要の高まり 56
5.2.1.3 ModelOpsソリューションによるモデルドリフトへの対応ニーズの高まり 56
5.2.1.4 自動化されたモニタリングとアラート機能に対する需要の高まり 56
5.2.2 阻害要因 57
5.2.2.1 熟練した専門家の不足 57
5.2.2.2 モデルの解釈可能性と説明可能性 57
5.2.3 機会 58
5.2.3.1 自動化された継続的インテグレーション／継続的デプロイメント（CI/CD）パイプラインの統合 58
5.2.3.2 モデルのバージョニングとライフサイクル管理の強化 58
5.2.4 課題 59
5.2.4.1 複雑な依存関係の管理の難しさ 59
5.2.4.2 既存システムとの統合の複雑さ 59
5.2.4.3 洞察と行動の断絶 59
5.3 ケーススタディ分析 60
5.3.1 ケーススタディ1：Scribd、ヴェルタの機械学習オペレーション・プラットフォームを使用してモデル配信を加速 60
5.3.2 ケーススタディ 2：exscientiaはモデルのモニタリングと準備を数日から数時間に短縮 60
5.3.3 ケーススタディ3：RBCキャピタル・マーケッツがAIとMODELOPS CENTERを活用して債券取引の効率化を実現 61
5.3.4 ケーススタディ4：M-Kopa、W&Bの支援によりモデル管理プロセスに革命を起こす 61
5.3.5 ケーススタディ 5: クリアスケープ・アナリティクスがシクレディの信用リスク・ポートフォリオ・モデルの開発を迅速化 62
5.3.6 ケーススタディ6：コメット社によるユーバーのml実験管理の強化 62
5.3.7 ケーススタディ7：cnvrg.ioによるイベント推奨強化のためのAI統合の加速 63
5.4 modelops市場の進化 64
5.5 エコシステム分析 65
5.5.1 プラットフォームプロバイダー 67
5.5.2 サービスプロバイダー 67
5.5.3 エンドユーザー 68
5.5.4 規制機関 68

5.6 技術分析 68
5.6.1 主要技術 68
5.6.1.1 人工知能 68
5.6.1.2 クラウド・コンピューティング 69
5.6.1.3 ナレッジグラフ 69
5.6.1.4 コードなし 69
5.6.2 隣接技術 69
5.6.2.1 ビッグデータ＆アナリティクス 69
5.6.2.2 エッジコンピューティング 70
5.7 サプライチェーン分析 70
5.8 規制の状況 71
5.8.1 規制機関、政府機関、その他の組織 72
5.8.2 規制モデル 74
5.8.2.1 北米 74
5.8.2.1.1 米国 74
5.8.2.1.2 カナダ
5.8.2.2 ヨーロッパ
5.8.2.3 アジア太平洋地域 75
5.8.2.3.1 シンガポール 75
5.8.2.3.2 中国
5.8.2.3.3 インド 75
5.8.2.3.4 日本 76
5.8.2.4 中東・アフリカ 76
5.8.2.4.1 アラブ首長国連邦 76
5.8.2.4.2 KSA 76
5.8.2.4.3 南アフリカ 76
5.8.2.5 中南米 76
5.8.2.5.1 ブラジル 76
5.8.2.5.2 メキシコ 77
5.9 特許分析 77
5.9.1 方法論 77
5.9.2 出願特許（文書タイプ別） 77
5.9.3 イノベーションと特許出願 78
5.9.3.1 特許出願者 78
5.10 主要会議とイベント（2024-2025年） 82
5.11 ポーターの5つの力分析 83
5.11.1 新規参入による脅威 84
5.11.2 代替品の脅威 84
5.11.3 供給者の交渉力 84
5.11.4 買い手の交渉力 84
5.11.5 競争相手の強さ 84
5.12 価格分析 84
5.12.1 主要企業の平均販売価格動向（用途別） 84
5.12.2 指標価格分析（オファリング別） 86
5.13 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 87
5.14 主要ステークホルダーと購買基準 88
5.14.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 88
5.14.2 購入基準 88
5.15 投資と資金調達のシナリオ 89
5.16 モデルオプスと MLOPS の比較MLOPS 90
5.17 モデルオプスのベストプラクティス 91
6 モデルオプス市場：提供製品別 92
6.1 はじめに
6.1.1 オファリングモデルOPS市場の促進要因 93
6.2 プラットフォーム
6.2.1 Modelopsプラットフォームによる機械学習モデルのライフサイクル管理の最適化 95
6.2.2 タイプ
6.2.2.1 開発・実験プラットフォーム 97
6.2.2.2 モニタリング＆観測可能性ツール 98
6.2.2.3 自動機械学習（AutoML）プラットフォーム 99
6.2.2.4 パフォーマンス追跡・管理プラットフォーム 100
6.2.2.5 モデルの説明可能性と解釈可能性ツール 101
6.2.2.6 サービング＆デプロイメントツール 102
6.2.2.7 その他 103
6.2.3 デプロイメント・モード 104
6.2.3.1 クラウド 105
6.2.3.2 オンプレミス 106
6.3 サービス 107
6.3.1 Modelopsサービスによるデータ洞察力の向上 107
6.3.2 コンサルティング 109
6.3.3 導入と統合 110
6.3.4 サポート＆メンテナンス 111
7 モデルops市場：モデルタイプ別 112
7.1 はじめに 113
7.1.1 モデルタイプモデルOPS市場の促進要因
7.2 mlモデル 114
7.2.1 競争優位のためのモデルオプスのセグメンテーション、予測、最適化 114
7.3 グラフベースのモデル 115
7.3.1 グラフベースのモデルは、MODELOPにおける予測と意思決定を強化する 115
7.4 ルール＆ヒューリスティックモデル 116
7.4.1 ルールベース、ヒューリスティック、ハイブリッドモデルによるモデロプスの最適化 116
7.5 言語モデル 117
7.5.1 効率的なNLPの展開とガバナンスのための言語モデルの最適化 117
7.6 エージェントベースモデル 118
7.6.1 高度なエージェントベースモデルシミュレーションによる戦略的意思決定の強化 118
7.7 モデルの持ち込み 119
7.7.1 多様なAIモデルのシームレスな統合による業務効率の最大化 119
7.8 その他のモデルタイプ 120
8 モデルポップス市場、用途別 122
8.1 はじめに 123
8.1.1 アプリケーション：MODELOPS市場の促進要因 123
8.2 継続的インテグレーション／継続的デプロイメント 125
8.2.1 モデルオプスにおける機械学習モデルの迅速な展開のためのCI/CDの導入 125
8.3 モニタリングとアラート 126
8.3.1 信頼性の高いモニタリング＆アラートサービスによるmodelopsの強化 126
8.4 ダッシュボードとレポーティング 127
8.4.1 ダッシュボードとレポーティングが機械学習モデルを取り巻く運用プロセスを強化する 127
8.5 モデルのライフサイクル管理 128
8.5.1 効果的なモデルライフサイクル管理によるAI価値の最大化 128
8.6 ガバナンス、リスク、コンプライアンス 129
8.6.1 効果的なAIモデル管理のためのMODELOPSにおける強固なガバナンス、リスク、コンプライアンス（GRC）フレームワークの実装 129
8.7 並列化と分散コンピューティング 130
8.7.1 Modelopsの並列化と分散コンピューティングでAI/MLのスケーラビリティを強化 130
8.8 バッチスコアリング 131
8.8.1 modelopsのバッチスコアリングによるデータ駆動型意思決定の強化 131
8.9 その他のアプリケーション 132
9 モデルops市場（業種別） 133
9.1 はじめに 134
9.1.1 垂直方向モデルオプスの市場促進要因 134
9.2 BFSI 136
9.2.1 BFSI分野の進歩に向けたモデルオプスの最適化 136
9.3 通信 138
9.3.1 通信効率向上のためのモデルオプスの導入 138
9.4 小売・EC 139
9.139 4.1 AIとML導入の合理化により、小売業とeコマース業務の効率化と顧客体験の向上を実現 139
9.5 ヘルスケア＆ライフサイエンス 140
9.5.1 ヘルスケア・ライフサイエンス分野でのモデルオプスを通じた患者転帰の向上と医療イノベーション 140
9.6 政府・防衛 142
9.6.1 政府は、ミッションクリティカルなシナリオでリアルタイム分析を適用するためにモデルオプスを活用している 142
9.7 IT/ITES 143
9.7.1 IT／ITにおける効率的なAI／MLライフサイクル管理のためのモデルオプスの導入 143
9.8 エネルギー＆公益事業 144
9.8.1 エネルギー・公益事業の最適化のためのモデルオプスの導入 144
9.9 製造業 146
9.9.1 製造効率向上のためのモデルオプスの導入 146
9.10 運輸・ロジスティクス 147
9.10.1 輸送・物流分野におけるモデルオプスによる効率性と安全性の向上 147
9.11 その他の業種 148
10 モデルオプス市場：地域別 150
10.1 はじめに 151
10.2 北米 152
10.2.1 北米：モデルラップ市場の牽引要因 153
10.2.2 北米：景気後退の影響 153
10.2.3 米国 160
10.2.3.1 全産業におけるAI・ML技術の普及が市場を牽引 160
10.2.4 カナダ 163
10.2.4.1 様々な分野でのAI・MLソリューション需要の高まりが市場を牽引 163
10.3 欧州 165
10.3.1 欧州：モデルラップ市場の牽引役 166
10.3.2 欧州：景気後退の影響景気後退の影響 166
10.3.3 イギリス 172
10.3.3.1 全産業におけるAI導入の増加が市場を牽引 172
10.3.4 ドイツ 175
10.3.4.1 AIとML技術の採用増加が市場を牽引 175
10.3.5 フランス 175
10.3.5.1 AI・MLモデルの運用化に向けた注目度の高まりが市場を牽引 175
10.3.6 イタリア 176
10.3.6.1 多様な分野でAIとMLの統合が進むことが市場を牽引 176
10.3.7 スペイン 176
10.3.7.1 業種を超えたデータ主導の意思決定への依存度の高まりが市場を牽引 176
10.3.8 その他の欧州 176
10.4 アジア太平洋地域 177
10.4.1 アジア太平洋地域：モデルポップス市場の牽引要因 177
10.4.2 アジア太平洋地域：景気後退の影響景気後退の影響 177
10.4.3 中国 184
10.4.3.1 AIモデルの運用化とビジネス成果の向上への注目の高まりが市場を牽引 184
10.4.4 日本 187
10.4.4.1 様々な産業でAIとMLモデルの採用が増加し、市場を牽引 187
10.4.5 インド 187
10.4.5.1 様々な分野でAI技術の採用が増加し、市場を牽引 187
10.4.6 韓国 188
10.4.6.1 分野を超えたAI導入の増加が市場を牽引 188
10.4.7 オーストラリア・ニュージーランド 188
10.4.7.1 業務効率向上のためのAIソリューションの統合重視の高まりが市場を牽引 188
10.4.8 その他のアジア太平洋地域 188
10.5 中東・アフリカ 189
10.5.1 中東・アフリカ：モデルオプスの市場牽引要因 189
10.5.2 中東・アフリカ：景気後退の影響 189
10.5.3 アラブ首長国連邦 195
10.5.3.1 知識集約型経済の構築に向けた政府の取り組みが市場を牽引 195
10.5.4 KSA 196
10.196 5.4.1 デジタル変革とAI統合を重視するセクターが市場を牽引 196
10.5.5 カタール 196
10.5.5.1 各部門でAIとML技術の採用が増加し、市場を牽引 196
10.5.6 エジプト 197
10.5.6.1 AI・MLモデルの運用化に向けた企業の投資増加が市場を牽引 197
10.5.7 南アフリカ 197
10.5.7.1 様々な分野でAI・機械学習モデルの採用が増加し、市場を牽引 197
10.5.8 その他の中東・アフリカ 198

10.6 ラテンアメリカ 198
10.6.1 ラテンアメリカ：モデルオプスの市場牽引要因 198
10.6.2 ラテンアメリカ：景気後退の影響 199
10.6.3 ブラジル 205
10.6.3.1 技術進歩と規制遵守が市場を牽引する 205
10.6.4 メキシコ 205
10.6.4.1 全産業でデジタルトランスフォーメーションへの取り組みが増加し、市場を牽引 205
10.6.5 アルゼンチン 206
10.6.5.1 様々な分野で機械学習やAI技術の採用が増加し、市場を牽引 206
10.6.6 その他のラテンアメリカ 206
11 競争環境 207
11.1 概要 207
11.2 主要企業が採用する戦略 207
11.3 収益分析 209
11.4 市場シェア分析 210
11.4.1 市場ランキング分析 211
11.5 製品比較分析 214
11.6 企業評価マトリックス：主要企業、2023年 215
11.6.1 スター企業 215
11.6.2 新興リーダー 215
11.6.3 浸透型プレーヤー 215
11.6.4 参加企業 215
11.6.5 企業フットプリント：主要プレーヤー（2023年） 217
11.6.5.1 企業フットプリント 217
11.6.5.2 オファリングのフットプリント 218
11.6.5.3 アプリケーションフットプリント 218
11.6.5.4 地域別フットプリント 219
11.6.5.5 垂直的フットプリント 219
11.7 企業評価マトリックス：新興企業／SM（2023年） 220
11.7.1 進歩的企業 220
11.7.2 反応する企業 220
11.7.3 ダイナミック企業 220
11.7.4 スターティング・ブロック 221
11.7.5 競争ベンチマーク：新興企業／SM、2023年 222
11.8 競争シナリオとトレンド 224
11.8.1 製品上市と機能強化 224
11.8.2 取引 225
11.9 主要ベンダーの企業価値評価と財務指標 226
12 会社プロファイル 228
12.1 紹介 228
12.2 主要企業 228
(事業概要、提供製品／ソリューション／サービス、最近の動向、MnM View）* 2.1 IBM 228
12.2.1 IBM 228
12.2.2 グーグル 232
12.2.3 SASインスティテュート 236
12.2.4 AWS 239
12.2.5 オラクル 242
12.2.6 テラデータ 246
12.2.7 ベリトーン 249
12.2.8 ALTAIR 252
12.2.9 C3.AI 255
12.2.10 パランティア 258
12.2.11 ティプコ・ソフトウェア 261
12.2.12 ドミノ・データ・ラボ 263
12.2.13 データブリックス 266
12.2.14 ギグソ 267
12.2.15 モデルップ 268
12.3 その他のプレーヤー 269
12.3.1 ベルタ 269
12.3.2 コメットml 270
12.3.3 スーパーワイズ 271
12.3.4 evidently ai 272
12.3.5 ミニタブ 273
12.3.6 セルドン 274
12.3.7 innominds 275
12.3.8 データトロン 276
12.3.9 アーサー・アイ 277
12.3.10 重みと偏り 278
12.3.11 xenonstack 279
12.3.12 cnvrg.io 280
12.3.13 データキッチン 281
12.3.14 ハウステンAI 282
12.3.15 スパークリングロジック 283
12.3.16 リーウェイヘルツ 284
*非上場企業の場合、事業概要、提供する製品/ソリューション/サービス、最近の動向、MnM Viewの詳細が把握されていない可能性がある。

13 隣接・関連市場 285
13.1 はじめに
13.2 MLOPS 285
13.2.1 市場の定義
13.2.2 市場概要
13.2.2.1 MLOPS市場：コンポーネント別 285
13.2.2.2 MLOps市場：展開モード別 286
13.2.2.3 MLOps市場：組織規模別 287
13.2.2.4 MLOps市場：業種別 287
13.2.2.5 MLOps市場：地域別 289
13.3 人工知能（AI）市場 290
13.3.1 市場の定義 290
13.3.2 市場の概要 290
13.3.2.1 人工知能（AI）市場：提供サービス別 291
13.3.2.2 人工知能（AI）市場：ハードウェア別 292
13.3.2.3 人工知能（AI）市場：ソフトウェア別 293
13.3.2.4 人工知能（AI）市場：サービス別 294
13.3.2.5 人工知能（AI）市場：技術別 295
13.3.2.6 人工知能（AI）市場：ビジネス機能別 296
13.3.2.7 人工知能（AI）市場：業種別 297
13.3.2.8 人工知能（AI）市場：地域別 299
14 付録 300
14.1 ディスカッションガイド 300
14.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル 306
14.3 カスタマイズオプション 308
14.4 関連レポート 308
14.5 著者の詳細 309

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Table of Contents

Summary

The global ModelOps Market is valued at USD 5.4 billion in 2024 and is estimated to reach USD 29.5 billion in 2029, registering a CAGR of 40.2% during the forecast period. The ModelOps Market focuses on optimizing the deployment, monitoring, and management of machine learning models in production. It encompasses automating model deployment, continuous monitoring for performance and data drift, ensuring governance and compliance, orchestrating automation for testing and retraining, and fostering collaboration among data scientists and stakeholders. This market is driven by the demand for scalable, reliable, and agile solutions across industries, enhancing operational efficiency and maximizing the value derived from AI initiatives. As AI and ML technologies advance, ModelOps continues to evolve with innovations in containerization, Kubernetes orchestration, and AI-driven automation, reshaping how organizations operationalize and derive insights from their models.
“By offering, the platforms segment is projected to hold the largest market size during the forecast period.”
In the rapidly evolving ModelOps market, platforms offering comprehensive solutions have seized the largest market share due to their integrated approach to managing the entire lifecycle of machine learning models. These platforms streamline operations by consolidating development, training, deployment, and monitoring processes into a unified environment, appealing to enterprises seeking efficiency and collaboration enhancements. Their scalability, supported by robust infrastructure and cloud capabilities, meets the increasing demand for deploying models at scale. Automation features throughout the lifecycle accelerate time-to-market and ensure consistency, while built-in governance mechanisms ensure compliance and reliability, crucial for regulated industries.
“By type, graph-based models are registered to grow at the highest CAGR during the forecast period.”
The rapid growth of graph-based model management tools within the ModelOps market stems from their adeptness at handling the intricate nature of modern AI systems. These tools manage complex relationships between models, datasets, and configurations, which traditional databases struggle to accommodate. Their scalability and flexibility make them ideal for dynamic AI environments where rapid evolution and large-scale data handling are the norm. Integrating seamlessly with existing AI platforms enhances visibility and control over model lifecycles, ensuring compliance with regulatory standards and internal governance. They support robust decision-making and automation in deployment processes by providing a clear and auditable lineage of models and data usage. As AI applications expand into new fields like edge computing and personalized medicine, graph-based tools offer a unified solution to effectively manage diverse and distributed environments.
“By application, the continuous integration/continuous deployment segment is projected to hold the largest market size during the forecast period.”
Continuous Integration and Continuous Delivery (CI/CD) holds a dominant position within the ModelOps market due to several key factors that highlight its critical role in deploying and managing machine learning models. First and foremost, CI/CD pipelines are foundational in enabling automation throughout the model development lifecycle. In the context of ModelOps, which focuses on operationalizing machine learning models at scale, CI/CD pipelines facilitate the seamless integration of new model versions into production environments. This automation streamlines the process of testing, building, packaging, and deploying models, reducing the manual effort and potential for human error, thereby increasing efficiency and reliability. Further, the demand for CI/CD in ModelOps is driven by the need for agility and speed in deploying models into production. Machine learning models often undergo iterative improvements based on real-world data feedback and evolving business requirements. CI/CD pipelines allow teams to continuously integrate these updates into the operational environment, ensuring that the latest versions of models are always available without disrupting existing processes
Breakdown of primaries
In-depth interviews were conducted with Chief Executive Officers (CEOs), innovation and technology directors, system integrators, and executives from various key organizations operating in the ModelOps market.
 By Company: Tier I: 35%, Tier II: 45%, and Tier III: 20%
 By Designation: C-Level Executives: 35%, Directors: 25%, and Others: 40%
 By Region: North America – 30%, Europe – 30%, Asia Pacific – 25%, Middle East & Africa - 10%, and Latin America - 5%
Major vendors offering modelOps solution and services across the globe are IBM (US), Google (US), Oracle (US), SAS Institute (US), AWS (US), Teradata (US), Palantir (US), Veritone (US), Altair (US), c3.ai (US), TIBCO (US), Databricks (US), Giggso (US), Verta (US), ModelOp (US), Comet ML (US), Superwise (Israel), Evidently Al (US), Minitab (US), Seldon (UK), Innominds (US), Datatron (US), Domino Data Lab (US), Arthur (US), Weights & Biases (US), Xenonstack (US), Cnvrg.io (Israel), DataKitchen (US), Haisten AI (US), Sparkling Logic (US), LeewayHertz (US).
Research Coverage
The market study covers modelOps across segments. It aims to estimate the market size and the growth potential across different segments, such as offering, model type, application, vertical, and region. It includes an in-depth competitive analysis of the key players in the market, their company profiles, key observations related to product and business offerings, recent developments, and key market strategies.
Key Benefits of Buying the Report
The report would provide the market leaders/new entrants with information on the closest approximations of the revenue numbers for the overall market for modelOps and its subsegments. It would help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to position their business and plan suitable go-to-market strategies. It also helps stakeholders understand the market's pulse and provides information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:

• Analysis of key drivers (Exponential rise of unstructured data, Rise in digitalization trend), restraints (Discrepancy among data sources impedes the advancement of modelOps, Data Security and Privacy Concerns), opportunities (Empowering modelOps through SDN-enabled network integration, Growing integration of advanced analytical functionalities), and challenges (Rise in need for training and upskilling to address the knowledge gap, Issues related to complexity and diversity of data collected)
• Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new solutions & service launches in the ModelOps Market.

• Market Development: Comprehensive information about lucrative markets – the report analyses the ModelOps Market across varied regions.

• Market Diversification: Exhaustive information about new products & services, untapped geographies, recent developments, and investments in ModelOps Market strategies; the report also helps stakeholders understand the pulse of the ModelOps Market and provides them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.

• Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies, and service offerings of leading players such as IBM (US), Oracle (US), SAS Institute(US), Google (US), and AWS (US) among others, in the ModelOps Market.

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1 INTRODUCTION 28
1.1 STUDY OBJECTIVES 28
1.2 MARKET DEFINITION 28
1.2.1 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 28
1.3 MARKET SCOPE 30
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 30
1.3.2 REGIONS COVERED 31
1.3.3 YEARS CONSIDERED 31
1.4 CURRENCY CONSIDERED 32
1.5 STAKEHOLDERS 32
1.6 RECESSION IMPACT 32
2 RESEARCH METHODOLOGY 33
2.1 RESEARCH DATA 33
2.1.1 SECONDARY DATA 34
2.1.2 PRIMARY DATA 34
2.1.2.1 Breakup of primary interviews 35
2.1.2.2 Key industry insights 35
2.2 DATA TRIANGULATION 36
2.3 MARKET SIZE ESTIMATION 37
2.3.1 TOP-DOWN APPROACH 37
2.3.2 BOTTOM-UP APPROACH 38
2.4 MARKET FORECAST 42
2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS 42
2.6 RESEARCH LIMITATIONS 44
2.7 IMPLICATION OF RECESSION ON GLOBAL MODELOPS MARKET 44
3 EXECUTIVE SUMMARY 45
4 PREMIUM INSIGHTS 51
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN MODELOPS MARKET 51
4.2 OVERVIEW OF RECESSION IN MODELOPS MARKET 51
4.3 MODELOPS MARKET, BY KEY APPLICATIONS, 2024–2029 52
4.4 MODELOPS MARKET, BY KEY MODEL TYPES AND APPLICATIONS, 2024 52
4.5 MODELOPS MARKET, BY REGION, 2024 53

5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS 54
5.1 INTRODUCTION 54
5.2 MARKET DYNAMICS 54
5.2.1 DRIVERS 55
5.2.1.1 Integration of ModelOps with DevOps and DataOps 55
5.2.1.2 Rising demand for Explainable AI (XAI) 56
5.2.1.3 Increasing need to address model drift with ModelOps solutions 56
5.2.1.4 Rising demand for automated monitoring and alerting capabilities 56
5.2.2 RESTRAINTS 57
5.2.2.1 Shortage of skilled professionals 57
5.2.2.2 Model interpretability and explainability 57
5.2.3 OPPORTUNITIES 58
5.2.3.1 Integration of automated Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) pipelines 58
5.2.3.2 Enhancements in model versioning and lifecycle management 58
5.2.4 CHALLENGES 59
5.2.4.1 Difficulty in managing intricate dependencies 59
5.2.4.2 Complexities of integrating with existing systems 59
5.2.4.3 Disconnect between insights and action 59
5.3 CASE STUDY ANALYSIS 60
5.3.1 CASE STUDY 1: SCRIBD ACCELERATES MODEL DELIVERY USING VERTA’S MACHINE LEARNING OPERATIONS PLATFORM 60
5.3.2 CASE STUDY 2: EXSCIENTIA SHORTENS MODEL MONITORING AND PREPARATION FROM DAYS TO HOURS 60
5.3.3 CASE STUDY 3: RBC CAPITAL MARKETS ENHANCES BOND TRADING EFFICIENCY USING AI AND MODELOPS CENTER 61
5.3.4 CASE STUDY 4: M-KOPA REVOLUTIONIZES MODEL MANAGEMENT PROCESS WITH ASSISTANCE OF W&B 61
5.3.5 CASE STUDY 5: CLEARSCAPE ANALYTICS EXPEDITES DEVELOPMENT OF CREDIT RISK PORTFOLIO MODELS FOR SICREDI 62
5.3.6 CASE STUDY 6: ENHANCING ML EXPERIMENT MANAGEMENT AT UBER WITH COMET 62
5.3.7 CASE STUDY 7: ACCELERATED AI INTEGRATION FOR ENHANCED EVENT RECOMMENDATIONS BY CNVRG.IO 63
5.4 EVOLUTION OF MODELOPS MARKET 64
5.5 ECOSYSTEM ANALYSIS 65
5.5.1 PLATFORM PROVIDERS 67
5.5.2 SERVICE PROVIDERS 67
5.5.3 END USERS 68
5.5.4 REGULATORY BODIES 68

5.6 TECHNOLOGY ANALYSIS 68
5.6.1 KEY TECHNOLOGIES 68
5.6.1.1 Artificial intelligence 68
5.6.1.2 Cloud computing 69
5.6.1.3 Knowledge graphs 69
5.6.1.4 No code 69
5.6.2 ADJACENT TECHNOLOGIES 69
5.6.2.1 Big data & analytics 69
5.6.2.2 Edge computing 70
5.7 SUPPLY CHAIN ANALYSIS 70
5.8 REGULATORY LANDSCAPE 71
5.8.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 72
5.8.2 REGULATIONS: MODELOPS 74
5.8.2.1 North America 74
5.8.2.1.1 US 74
5.8.2.1.2 Canada 75
5.8.2.2 Europe 75
5.8.2.3 Asia Pacific 75
5.8.2.3.1 Singapore 75
5.8.2.3.2 China 75
5.8.2.3.3 India 75
5.8.2.3.4 Japan 76
5.8.2.4 Middle East & Africa 76
5.8.2.4.1 UAE 76
5.8.2.4.2 KSA 76
5.8.2.4.3 South Africa 76
5.8.2.5 Latin America 76
5.8.2.5.1 Brazil 76
5.8.2.5.2 Mexico 77
5.9 PATENT ANALYSIS 77
5.9.1 METHODOLOGY 77
5.9.2 PATENTS FILED, BY DOCUMENT TYPE 77
5.9.3 INNOVATIONS AND PATENT APPLICATIONS 78
5.9.3.1 Patent applicants 78
5.10 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2024-2025 82
5.11 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 83
5.11.1 THREAT FROM NEW ENTRANTS 84
5.11.2 THREAT OF SUBSTITUTES 84
5.11.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 84
5.11.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 84
5.11.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 84
5.12 PRICING ANALYSIS 84
5.12.1 AVERAGE SELLING PRICE TREND OF KEY PLAYERS, BY APPLICATION 84
5.12.2 INDICATIVE PRICING ANALYSIS, BY OFFERING 86
5.13 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 87
5.14 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 88
5.14.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 88
5.14.2 BUYING CRITERIA 88
5.15 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 89
5.16 MODELOPS VS. MLOPS 90
5.17 MODELOPS BEST PRACTICES 91
6 MODELOPS MARKET, BY OFFERING 92
6.1 INTRODUCTION 93
6.1.1 OFFERING: MODELOPS MARKET DRIVERS 93
6.2 PLATFORMS 95
6.2.1 OPTIMIZING MACHINE LEARNING MODEL LIFECYCLE MANAGEMENT WITH MODELOPS PLATFORMS 95
6.2.2 TYPE 96
6.2.2.1 Development & experimentation platforms 97
6.2.2.2 Monitoring & observability tools 98
6.2.2.3 Automated machine learning (AutoML) platforms 99
6.2.2.4 Performance tracking & management platforms 100
6.2.2.5 Model explainability & interpretability tools 101
6.2.2.6 Serving & deployment tools 102
6.2.2.7 Others 103
6.2.3 DEPLOYMENT MODE 104
6.2.3.1 Cloud 105
6.2.3.2 On-premises 106
6.3 SERVICES 107
6.3.1 ELEVATING DATA INSIGHTS WITH MODELOPS SERVICES 107
6.3.2 CONSULTING 109
6.3.3 DEPLOYMENT & INTEGRATION 110
6.3.4 SUPPORT & MAINTENANCE 111
7 MODELOPS MARKET, BY MODEL TYPE 112
7.1 INTRODUCTION 113
7.1.1 MODEL TYPE: MODELOPS MARKET DRIVERS 113
7.2 ML MODELS 114
7.2.1 SEGMENTING, FORECASTING, AND OPTIMIZING MODELOPS FOR COMPETITIVE ADVANTAGE 114
7.3 GRAPH-BASED MODELS 115
7.3.1 GRAPH-BASED MODELS ENHANCE PREDICTIONS AND DECISION-MAKING IN MODELOPS 115
7.4 RULE & HEURISTIC MODELS 116
7.4.1 OPTIMIZING MODELOPS WITH RULE-BASED, HEURISTIC, AND HYBRID MODELS 116
7.5 LINGUISTIC MODELS 117
7.5.1 OPTIMIZING LINGUISTIC MODELS FOR EFFICIENT NLP DEPLOYMENT AND GOVERNANCE 117
7.6 AGENT-BASED MODELS 118
7.6.1 ENHANCING STRATEGIC DECISION-MAKING THROUGH ADVANCED AGENT-BASED MODEL SIMULATION 118
7.7 BRING YOUR OWN MODELS 119
7.7.1 MAXIMIZING OPERATIONAL EFFICIENCY THROUGH SEAMLESS INTEGRATION OF DIVERSE AI MODELS 119
7.8 OTHER MODEL TYPES 120
8 MODELOPS MARKET, BY APPLICATION 122
8.1 INTRODUCTION 123
8.1.1 APPLICATION: MODELOPS MARKET DRIVERS 123
8.2 CONTINUOUS INTEGRATION/CONTINUOUS DEPLOYMENT 125
8.2.1 IMPLEMENTATION OF CI/CD FOR ACCELERATED DEPLOYMENT OF MACHINE LEARNING MODELS IN MODELOPS 125
8.3 MONITORING & ALERTING 126
8.3.1 ENHANCING MODELOPS WITH RELIABLE MONITORING & ALERTING SERVICES 126
8.4 DASHBOARD & REPORTING 127
8.4.1 DASHBOARD AND REPORTING ENHANCE OPERATIONAL PROCESSES SURROUNDING MACHINE LEARNING MODELS 127
8.5 MODEL LIFECYCLE MANAGEMENT 128
8.5.1 MAXIMIZING AI VALUE THROUGH EFFECTIVE MODEL LIFECYCLE MANAGEMENT 128
8.6 GOVERNANCE, RISK, & COMPLIANCE 129
8.6.1 IMPLEMENTATION OF ROBUST GOVERNANCE, RISK, AND COMPLIANCE (GRC) FRAMEWORK IN MODELOPS FOR EFFECTIVE AI MODEL MANAGEMENT 129
8.7 PARALLELIZATION & DISTRIBUTED COMPUTING 130
8.7.1 EMPOWERING AI/ML SCALABILITY WITH PARALLELIZATION AND DISTRIBUTED COMPUTING IN MODELOPS 130
8.8 BATCH SCORING 131
8.8.1 ENHANCING DATA-DRIVEN DECISION-MAKING WITH BATCH SCORING IN MODELOPS 131
8.9 OTHER APPLICATIONS 132
9 MODELOPS MARKET, BY VERTICAL 133
9.1 INTRODUCTION 134
9.1.1 VERTICAL: MODELOPS MARKET DRIVERS 134
9.2 BFSI 136
9.2.1 OPTIMIZING MODELOPS FOR BFSI SECTOR ADVANCEMENTS 136
9.3 TELECOMMUNICATIONS 138
9.3.1 IMPLEMENTING MODELOPS FOR ENHANCED TELECOMMUNICATION EFFICIENCY 138
9.4 RETAIL & ECOMMERCE 139
9.4.1 STREAMLINING AI AND ML DEPLOYMENT TO REVOLUTIONIZE RETAIL AND ECOMMERCE OPERATIONS FOR ENHANCED EFFICIENCY AND CUSTOMER EXPERIENCE 139
9.5 HEALTHCARE & LIFE SCIENCES 140
9.5.1 ENHANCING PATIENT OUTCOMES AND MEDICAL INNOVATION THROUGH MODELOPS IN HEALTHCARE AND LIFE SCIENCES 140
9.6 GOVERNMENT & DEFENSE 142
9.6.1 GOVERNMENTS USE MODELOPS TO APPLY REAL-TIME ANALYTICS IN MISSION-CRITICAL SCENARIOS 142
9.7 IT/ITES 143
9.7.1 IMPLEMENTING MODELOPS FOR EFFICIENT AI/ML LIFECYCLE MANAGEMENT IN IT/ITES 143
9.8 ENERGY & UTILITIES 144
9.8.1 IMPLEMENTING MODELOPS FOR ENERGY AND UTILITIES OPTIMIZATION 144
9.9 MANUFACTURING 146
9.9.1 DEPLOYING MODELOPS FOR ENHANCED MANUFACTURING EFFICIENCY 146
9.10 TRANSPORTATION & LOGISTICS 147
9.10.1 ENHANCING EFFICIENCY AND SAFETY THROUGH MODELOPS IN TRANSPORTATION AND LOGISTICS 147
9.11 OTHER VERTICALS 148
10 MODELOPS MARKET, BY REGION 150
10.1 INTRODUCTION 151
10.2 NORTH AMERICA 152
10.2.1 NORTH AMERICA: MODELOPS MARKET DRIVERS 153
10.2.2 NORTH AMERICA: RECESSION IMPACT 153
10.2.3 US 160
10.2.3.1 Widespread adoption of AI and ML technologies across industries to drive market 160
10.2.4 CANADA 163
10.2.4.1 Rising demand for AI and ML solutions in various sectors to drive market 163
10.3 EUROPE 165
10.3.1 EUROPE: MODELOPS MARKET DRIVERS 166
10.3.2 EUROPE: RECESSION IMPACT 166
10.3.3 UK 172
10.3.3.1 Increasing AI adoption across industries to drive market 172
10.3.4 GERMANY 175
10.3.4.1 Increasing adoption of AI and ML technologies to drive market 175
10.3.5 FRANCE 175
10.3.5.1 Rising focus on operationalizing AI and ML models to drive market 175
10.3.6 ITALY 176
10.3.6.1 Growing integration of AI and ML across diverse sectors to drive market 176
10.3.7 SPAIN 176
10.3.7.1 Increasing reliance on data-driven decision-making across industries to drive market 176
10.3.8 REST OF EUROPE 176
10.4 ASIA PACIFIC 177
10.4.1 ASIA PACIFIC: MODELOPS MARKET DRIVERS 177
10.4.2 ASIA PACIFIC: RECESSION IMPACT 177
10.4.3 CHINA 184
10.4.3.1 Rising focus on operationalizing AI models and enhancing business outcomes to drive market 184
10.4.4 JAPAN 187
10.4.4.1 Increasing adoption of AI and ML models in various industries to drive market 187
10.4.5 INDIA 187
10.4.5.1 Rising adoption of AI technologies across sectors to drive market 187
10.4.6 SOUTH KOREA 188
10.4.6.1 Increasing adoption of AI across sectors to drive market 188
10.4.7 AUSTRALIA & NEW ZEALAND 188
10.4.7.1 Growing emphasis on integrating AI solutions to enhance operational efficiency to drive market 188
10.4.8 REST OF ASIA PACIFIC 188
10.5 MIDDLE EAST & AFRICA 189
10.5.1 MIDDLE EAST & AFRICA: MODELOPS MARKET DRIVERS 189
10.5.2 MIDDLE EAST & AFRICA: RECESSION IMPACT 189
10.5.3 UAE 195
10.5.3.1 Government initiatives toward building knowledge-based economy to drive market 195
10.5.4 KSA 196
10.5.4.1 Growing emphasis on digital transformation and AI integration across sectors to drive market 196
10.5.5 QATAR 196
10.5.5.1 Rising adoption of AI and ML technologies across sectors to drive market 196
10.5.6 EGYPT 197
10.5.6.1 Increasing investments by companies to operationalize AI and ML models to drive market 197
10.5.7 SOUTH AFRICA 197
10.5.7.1 Growing adoption of AI and machine learning models in various sectors to drive market 197
10.5.8 REST OF MIDDLE EAST & AFRICA 198

10.6 LATIN AMERICA 198
10.6.1 LATIN AMERICA: MODELOPS MARKET DRIVERS 198
10.6.2 LATIN AMERICA: RECESSION IMPACT 199
10.6.3 BRAZIL 205
10.6.3.1 Technological advancements and regulatory compliance to drive market 205
10.6.4 MEXICO 205
10.6.4.1 Increasing digital transformation efforts across industries to drive market 205
10.6.5 ARGENTINA 206
10.6.5.1 Increasing adoption of machine learning and AI technologies in various sectors to drive market 206
10.6.6 REST OF LATIN AMERICA 206
11 COMPETITIVE LANDSCAPE 207
11.1 OVERVIEW 207
11.2 STRATEGIES ADOPTED BY KEY PLAYERS 207
11.3 REVENUE ANALYSIS 209
11.4 MARKET SHARE ANALYSIS 210
11.4.1 MARKET RANKING ANALYSIS 211
11.5 PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS 214
11.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 215
11.6.1 STARS 215
11.6.2 EMERGING LEADERS 215
11.6.3 PERVASIVE PLAYERS 215
11.6.4 PARTICIPANTS 215
11.6.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 217
11.6.5.1 Company footprint 217
11.6.5.2 Offering footprint 218
11.6.5.3 Application footprint 218
11.6.5.4 Regional footprint 219
11.6.5.5 Vertical footprint 219
11.7 COMPANY EVALUATION MATRIX: START-UPS/SMES, 2023 220
11.7.1 PROGRESSIVE COMPANIES 220
11.7.2 RESPONSIVE COMPANIES 220
11.7.3 DYNAMIC COMPANIES 220
11.7.4 STARTING BLOCKS 221
11.7.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: START-UPS/SMES, 2023 222
11.8 COMPETITIVE SCENARIOS AND TRENDS 224
11.8.1 PRODUCT LAUNCHES & ENHANCEMENTS 224
11.8.2 DEALS 225
11.9 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS OF KEY VENDORS 226
12 COMPANY PROFILES 228
12.1 INTRODUCTION 228
12.2 KEY PLAYERS 228\
(Business Overview, Products/Solutions/Services offered, Recent Developments, MnM View)*
12.2.1 IBM 228
12.2.2 GOOGLE 232
12.2.3 SAS INSTITUTE 236
12.2.4 AWS 239
12.2.5 ORACLE 242
12.2.6 TERADATA 246
12.2.7 VERITONE 249
12.2.8 ALTAIR 252
12.2.9 C3.AI 255
12.2.10 PALANTIR 258
12.2.11 TIBCO SOFTWARE 261
12.2.12 DOMINO DATA LAB 263
12.2.13 DATABRICKS 266
12.2.14 GIGGSO 267
12.2.15 MODELOP 268
12.3 OTHER PLAYERS 269
12.3.1 VERTA 269
12.3.2 COMET ML 270
12.3.3 SUPERWISE 271
12.3.4 EVIDENTLY AI 272
12.3.5 MINITAB 273
12.3.6 SELDON 274
12.3.7 INNOMINDS 275
12.3.8 DATATRON 276
12.3.9 ARTHUR AI 277
12.3.10 WEIGHTS & BIASES 278
12.3.11 XENONSTACK 279
12.3.12 CNVRG.IO 280
12.3.13 DATAKITCHEN 281
12.3.14 HAISTEN AI 282
12.3.15 SPARKLING LOGIC 283
12.3.16 LEEWAYHERTZ 284
*Details on Business Overview, Products/Solutions/Services offered, Recent Developments, MnM View might not be captured in case of unlisted companies.

13 ADJACENT AND RELATED MARKETS 285
13.1 INTRODUCTION 285
13.2 MLOPS 285
13.2.1 MARKET DEFINITION 285
13.2.2 MARKET OVERVIEW 285
13.2.2.1 MLOps market, by component 285
13.2.2.2 MLOps market, by deployment mode 286
13.2.2.3 MLOps market, by organization size 287
13.2.2.4 MLOps market, by vertical 287
13.2.2.5 MLOps market, by region 289
13.3 ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) MARKET 290
13.3.1 MARKET DEFINITION 290
13.3.2 MARKET OVERVIEW 290
13.3.2.1 Artificial intelligence (AI) market, by offering 291
13.3.2.2 Artificial intelligence (AI) market, by hardware 292
13.3.2.3 Artificial intelligence (AI) market, by software 293
13.3.2.4 Artificial intelligence (AI) market, by services 294
13.3.2.5 Artificial intelligence (AI) market, by technology 295
13.3.2.6 Artificial intelligence (AI) market, by business function 296
13.3.2.7 Artificial intelligence (AI) market, by vertical 297
13.3.2.8 Artificial intelligence (AI) market, by region 299
14 APPENDIX 300
14.1 DISCUSSION GUIDE 300
14.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 306
14.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 308
14.4 RELATED REPORTS 308
14.5 AUTHOR DETAILS 309

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