自動機械学習（AutoML）の世界市場レポート 2024年
Automated Machine Learning (AutoML) Global Market Report 2024
自動機械学習（AutoML）は、機械学習モデルの選択、構成、パラメータ化を自動化し、実用的な問題に機械学習を適用することである。AutoMLは、機械学習プロセスを合理化し、よりユーザーフレンドリーにし、多くの... もっと見る
サマリー 自動機械学習（AutoML）は、機械学習モデルの選択、構成、パラメータ化を自動化し、実用的な問題に機械学習を適用することである。AutoMLは、機械学習プロセスを合理化し、よりユーザーフレンドリーにし、多くの場合、手動でコード化されたアルゴリズムと比較して、より速く、より正確な出力をもたらします。
自動機械学習（AutoML）の主な製品には、ソリューションとサービスがある。ソリューションには、特定の組織の問題に対処するためのソフトウェア・ツールの実装が含まれる。自動機械学習ソリューションは、ビジネス・ユーザーが機械学習を簡単に導入できるようにし、データ・サイエンティストがより複雑な課題に集中できるようにする。これらのソリューションは、クラウドやオンプレミスなど様々な環境で導入することができ、大企業だけでなく中小企業にも対応している。AutoMLは、データ処理、フィーチャーエンジニアリング、モデル選択、ハイパーパラメータの最適化とチューニング、モデルのアセンブルなどの分野で活用されています。AutoMLは、銀行・金融サービス・保険（BFSI）、小売・電子商取引、ヘルスケア、製造業など、さまざまなエンドユーザーによって利用されています。
この調査レポートは、自動機械学習（AutoML）業界の世界市場規模、地域シェア、自動機械学習（AutoML）市場シェアを持つ競合他社、詳細な自動機械学習（AutoML）市場セグメント、市場動向とビジネスチャンス、自動機械学習（AutoML）業界で成功するために必要なデータなど、自動機械学習（AutoML）市場統計を提供するThe Business Research Companyの新刊レポートシリーズの一つです。この自動機械学習（AutoML）市場調査レポートは、業界の現在と将来のシナリオを詳細に分析し、必要なすべての完全な視点を提供します。
自動機械学習（AutoML）市場規模は近年飛躍的に成長しています。2023年の11億5,000万ドルから2024年には16億7,000万ドルに、年平均成長率（CAGR）44.9%で成長する。この期間の成長は、機械学習の複雑さ、データサイエンスの人材不足、迅速なソリューションの必要性、AIとコンピューティングパワーの進歩、コスト効率の重視といった要因に起因している。
自動機械学習（AutoML）市場規模は、今後数年間で飛躍的な成長が見込まれる。2028年には年平均成長率（CAGR）44.9%で73億5000万ドルに成長する。予測期間中に予想される成長は、さまざまな業界にわたるAIの統合、IoTとビッグデータの急増、エッジコンピューティングの出現、ハイブリッドクラウドとオンプレミスソリューションの採用、規制コンプライアンス要件の増加などに起因すると考えられる。予測期間に予想される主なトレンドには、自動化されたフィーチャーエンジニアリングの進歩、連合学習の進展、説明可能なAIとモデルの解釈可能性の重視、非構造化データへのAutoMLの適用、自律システムへのAutoMLの活用が含まれる。
自動機械学習（AutoML）市場の成長が予想される背景には、高度な不正検知ソリューションに対する需要の高まりがある。不正検知には、組織やシステム内での不正行為や不正行動の特定と防止が含まれます。AutoMLは、大規模なデータセットを効率的に処理・分析し、パターンを特定し、不正行為の可能性を示す異常を検出することで、不正検知に貢献します。例えば、米国の政府機関である金融犯罪取締ネットワーク（FinCEN）は、2021年に銀行機関が小切手詐欺の疑いを特定するために送った疑わしい行動報告（SAR）は35万件を超え、2020年に比べて23％増加したと報告しています。この増加傾向は2022年も続き、SARは68万件を超え、前年のほぼ倍増となった。したがって、高度な不正検知ソリューションに対するニーズの高まりが、自動機械学習（AutoML）市場の主要な推進力となっている。
IoTデバイスの普及は、自動機械学習（AutoML）市場の成長に貢献する構えだ。モノのインターネット（IoT）デバイスは、センサー、ソフトウェア、その他の技術を内蔵し、インターネットを介して他のデバイスやシステムとデータを交換する。IoTデバイスの急激な増加により、価値ある洞察に活用できる膨大な量のデータが生み出されている。AutoMLは、IoT機器から生成されるデータから意味のある情報を抽出するための機械学習モデルの開発を容易にします。チェコ共和国を拠点とするオンライン・メディア企業TechJury Officialによると、2022年に設置されたIoTデバイス、センサー、アクチュエーターは約426億2,000万台で、2021年の358億2,000万台、2020年の307億3,000万台から大幅に増加した。その結果、IoTデバイスの増加が自動機械学習（AutoML）市場の成長の起爆剤となっている。
自動機械学習（AutoML）市場では、技術革新が大きなトレンドとなっており、大手企業は市場での地位を維持するために新たな先進技術を採用している。例えば、シンガポールを拠点とするフィンテック企業であるAND Solutions Pte Ltd.は、2023年4月にNIKO AutoMLプラットフォームを発表した。これは、予測モデルの作成を簡素化・高速化するために設計された最先端の機械学習ツールである。様々なツールや機能を提供するNIKO AutoMLにより、ユーザーはコーディングやデータサイエンスの専門知識がなくても、高品質の機械学習モデルを迅速に作成し、展開することができます。ユーザーフレンドリーなインターフェースにより、ユーザーはプロセスの各段階をガイドされ、従来の手法で必要とされる数分の一の時間で最適な結果を得ることができます。NIKO AutoMLは、迅速かつ正確なモデル作成、ワークフローの合理化、生産性の向上、費用対効果などの主なメリットを提供します。
AutoML市場の主要プレーヤーは、Armコンパイラ用AutoMLプラットフォームなど、革新的なソリューションの開発に専念しています。Armコンパイラ向けAutoMLは、Armプロセッサ用のマシンコードを生成するArmコンパイラにAutoMLの機能を統合するものです。2023年3月、東京を拠点とする電子ソリューションメーカーであるTDK株式会社は、軽量のCortex-M0～M4クラスプロセッサ向けに調整された「Qeexo AutoML」プラットフォームを発表した。このプラットフォームは、様々な機械学習アルゴリズムをサポートし、超低レイテンシと消費電力に優れています。Qeexo AutoMLは、センサー・データを使用した機械学習ソリューションの迅速な作成と実装を可能にし、産業、IoT、ウェアラブル、自動車、モバイルなど、リソースに制約のある環境での展開に最適です。
2021年9月、データ分析とビジネスインテリジェンスソリューションを専門とする米国のソフトウェア会社であるQlik Tech International ABは、Big Squid Inc.を非公開の金額で買収した。この買収は、高度な拡張アナリティクス機能を活用し、業界で最も堅牢なクラウドアナリティクス用の拡張アナリティクススイートを強化することを目的としている。Big Squid Inc.は米国を拠点とするソフトウェア会社で、コード不要の自動機械学習（AutoML）を提供している。
自動機械学習（Automl）市場レポートで事業を展開している主な企業は、Google LLC、Microsoft Corporation、Amazon Web Services Inc.、International Business Machines Corporation、Oracle Corporation、Salesforce Inc.、Teradata Corporation、Alteryx、Altair Engineering Inc、EdgeVerve Systems Limited、TIBCO Software Inc.、DataRobot Inc.、Dataiku、BigPanda.、H2O.ai Inc.、KNIME、Cognitivescale、Anyscale Inc.、RapidMiner、Squark AI Inc.、Auger.AI、DotData Inc.、BigML Inc.、Valohai、DarwinAI、Aible Inc.、SigOpt、Zerion、Xpanse AI、Neptune Labs
2023年の自動機械学習（AutoML）市場で最大の地域は北米であった。アジア太平洋地域は、予測期間中に最も急成長する地域となる見込みである。自動機械学習（オートML）市場レポートの対象地域は、アジア太平洋、西ヨーロッパ、東ヨーロッパ、北米、南米、中東、アフリカです。
自動機械学習（automl）市場レポートの対象国は、オーストラリア、ブラジル、中国、フランス、ドイツ、インド、インドネシア、日本、ロシア、韓国、英国、米国、イタリア、スペイン、カナダです。
自動機械学習（AutoML）市場には、データの可視化、技術の展開、監視と問題の解明、不正検出、ニューラルアーキテクチャ検索（NAS）、ワークフローの最適化を提供することによって事業体が得る収益が含まれる。市場価値には、サービスプロバイダーが販売する、またはサービス提供内に含まれる関連商品の価値も含まれる。事業体間で取引される、または最終消費者に販売される財やサービスのみが含まれる。
市場価値とは、指定された市場および地域内において、企業が商品および／またはサービスを販売、助成金、または寄付を通じて得る収益を通貨換算したもの（特に指定がない限り、単位は米ドル）と定義する。
特定地域の収益は、生産地に関係なく、市場内の特定地域の組織が生み出す収益である消費額である。これには、サプライチェーンに沿った再販（サプライチェーンのさらに途中、または他の製品の一部としての再販）による収入は含まれない。
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目次 1.エグゼクティブ・サマリー
2.自動機械学習（AutoML）市場の特徴
3.自動機械学習（AutoML）市場の動向と戦略
4.自動機械学習（AutoML）市場-マクロ経済シナリオ
4.1.高インフレの市場への影響
4.2.ウクライナ・ロシア戦争の市場への影響
4.3.COVID-19の市場への影響
5.世界の自動機械学習（AutoML）市場規模と成長
5.1.世界の自動機械学習（AutoML）市場の促進要因と抑制要因
5.1.1.市場の促進要因
5.1.2.市場の阻害要因
5.2.世界の自動機械学習（AutoML）歴史的市場規模および成長、2018年～2023年、金額（億ドル）
5.3.自動機械学習（AutoML）の世界予測市場規模・成長率、2023年～2028年、2033年、金額（億ドル）
6.自動機械学習（AutoML）市場のセグメンテーション
6.1.自動機械学習（AutoML）の世界市場、提供サービス別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、金額（億ドル
ソリューション
サービス
6.2.自動機械学習（AutoML）の世界市場：過去と予測（デプロイメント別）、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
クラウド
オンプレミス
6.3.自動機械学習（AutoML）の世界市場、企業別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
中小企業
大企業
6.4.自動機械学習（AutoML）の世界市場：用途別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
データ処理
フィーチャーエンジニアリング
モデル選択
ハイパーパラメータの最適化とチューニング
モデルアンサンブル
その他のアプリケーション
6.5.世界の自動機械学習（AutoML）市場、エンドユーザー別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
銀行、金融サービス、保険（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
7.自動機械学習（AutoML）市場の地域・国別分析
7.1.自動機械学習（AutoML）の世界市場、地域別、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
7.2.自動機械学習（AutoML）の世界市場：国別：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
8.アジア太平洋地域の自動機械学習（AutoML）市場
8.1.アジア太平洋地域の自動機械学習（AutoML）市場概要
地域情報, COVID-19の影響, 市場情報, 背景情報, 政府の取り組み, 規制, 規制機関, 主要団体, 課税額, 法人税構造, 投資, 主要企業
8.2.アジア太平洋地域の自動機械学習（AutoML）市場、オファリング別セグメント、過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年F、2033年F、10億ドル
8.3.アジア太平洋地域の自動機械学習（AutoML）市場、用途別セグメント、過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
8.4.アジア太平洋地域の自動機械学習（AutoML）市場、エンドユーザー別セグメント、過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
9.中国の自動機械学習（AutoML）市場
9.1.中国自動機械学習（AutoML）市場概要
9.2.中国自動機械学習（AutoML）市場、オファリング別セグメント、歴史的および予測、2018-2023年、2023-2028F、2033F、10億ドル
9.3.中国自動機械学習（AutoML）市場：用途別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
9.4.中国自動機械学習（AutoML）市場：歴史的及び予測（エンドユーザー別）、2018年～2023年、2023年～2028年、2033億ドル 4.
10.インドの自動機械学習（AutoML）市場
10.1.インド自動機械学習（AutoML）市場：オファリング別セグメント化：歴史的及び予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
10.2.インド自動機械学習（AutoML）市場：用途別セグメント：歴史的及び予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
10.3.インド自動機械学習（AutoML）市場：歴史的及び予測（エンドユーザー別）、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
11.日本の自動機械学習（AutoML）市場
11.1.日本の自動機械学習（AutoML）市場概要
11.2.日本の自動機械学習（AutoML）市場、オファリング別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
11.3.日本の自動機械学習（AutoML）市場、用途別セグメント、過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
11.4.日本の自動機械学習（AutoML）市場、エンドユーザー別セグメント、過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
12.オーストラリアの自動機械学習（AutoML）市場
12.1.オーストラリア自動機械学習（AutoML）市場：提供製品別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
12.2.オーストラリア自動機械学習（AutoML）市場：用途別セグメント：過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
12.3.オーストラリア自動機械学習（AutoML）市場：歴史的及び予測（エンドユーザー別）、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
13.インドネシアの自動機械学習（AutoML）市場
13.1.インドネシア自動機械学習（AutoML）市場：提供製品別セグメント：過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
13.2.インドネシアの自動機械学習（AutoML）市場：用途別セグメント：過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
13.3.インドネシアの自動機械学習（AutoML）市場：歴史的及び予測（エンドユーザー別）、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
14.韓国の自動機械学習（AutoML）市場
14.1.韓国の自動機械学習（AutoML）市場概要
14.2.韓国の自動機械学習（AutoML）市場、オファリング別セグメント、過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
14.3.韓国の自動機械学習（AutoML）市場：用途別セグメント：過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
14.4.韓国自動機械学習（AutoML）市場：エンドユーザー別セグメント：過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
15.西欧の自動機械学習（AutoML）市場
15.1.西欧の自動機械学習（AutoML）市場概要
15.2.西欧の自動機械学習（AutoML）市場、オファリング別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
15.3.西欧の自動機械学習（AutoML）市場、用途別セグメント、過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
15.4.西欧の自動機械学習（AutoML）市場：歴史的及び予測（エンドユーザー別）、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
16.イギリスの自動機械学習（AutoML）市場
16.1.イギリスの自動機械学習（AutoML）市場：オファリング別セグメント化：過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
16.2.イギリスの自動機械学習（AutoML）市場：用途別セグメント：過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
16.3.イギリスの自動機械学習（AutoML）市場：歴史的及び予測（エンドユーザー別）、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
17.ドイツの自動機械学習（AutoML）市場
17.1.ドイツ自動機械学習（AutoML）市場：オファリング別セグメント化：過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
17.2.ドイツ自動機械学習（AutoML）市場：用途別セグメント：歴史的及び予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
17.3.ドイツ自動機械学習（AutoML）市場：歴史的及び予測（エンドユーザー別）、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
18.フランスの自動機械学習（AutoML）市場
18.1.フランス自動機械学習（AutoML）市場：オファリング別セグメント化：過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
18.2.フランス自動機械学習（AutoML）市場：用途別セグメント：過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
18.3.フランス自動機械学習（AutoML）市場：歴史的及び予測（エンドユーザー別）、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
19.イタリアの自動機械学習（AutoML）市場
19.1.イタリア自動機械学習（AutoML）市場：提供製品別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
19.2.イタリアの自動機械学習（AutoML）市場：用途別セグメント：歴史的及び予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
19.3.イタリアの自動機械学習（AutoML）市場：歴史的及び予測（エンドユーザー別）、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
20.スペインの自動機械学習（AutoML）市場
20.1.スペイン自動機械学習（AutoML）市場：提供製品別セグメント：歴史的及び予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
20.2.スペインの自動機械学習（AutoML）市場：用途別セグメント：過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
20.3.スペインの自動機械学習（AutoML）市場：歴史的及び予測（エンドユーザー別）、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
21.東ヨーロッパの自動機械学習（AutoML）市場
21.1.東欧の自動機械学習（AutoML）市場概要
21.2.東欧の自動機械学習（AutoML）市場、オファリング別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
21.3.東欧の自動機械学習（AutoML）市場、用途別セグメント、過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
21.4.東欧の自動機械学習（AutoML）市場：歴史的及び予測（エンドユーザー別）、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
22.ロシアの自動機械学習（AutoML）市場
22.1.ロシア自動機械学習（AutoML）市場：オファリング別セグメント：過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
22.2.ロシア自動機械学習（AutoML）市場：用途別セグメント：過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
22.3.ロシア自動機械学習（AutoML）市場：歴史的及び予測（エンドユーザー別）、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
23.北米の自動機械学習（AutoML）市場
23.1.北米の自動機械学習（AutoML）市場概要
23.2.北米の自動機械学習（AutoML）市場、オファリング別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
23.3.北米の自動機械学習（AutoML）市場：用途別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
23.4.北米の自動機械学習（AutoML）市場：歴史的及び予測（エンドユーザー別）、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
24.アメリカの自動機械学習（AutoML）市場
24.1.アメリカの自動機械学習（AutoML）市場概要
24.2.米国の自動機械学習（AutoML）市場、オファリング別セグメント、過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
24.3.米国の自動機械学習（AutoML）市場：用途別セグメント：過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
24.4.米国の自動機械学習（AutoML）市場：エンドユーザー別セグメント化：過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
25.カナダの自動機械学習（AutoML）市場
25.1.カナダの自動機械学習（AutoML）市場概要
25.2.カナダの自動機械学習（AutoML）市場、オファリング別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
25.3.カナダの自動機械学習（AutoML）市場：用途別セグメント：過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
25.4.カナダの自動機械学習（AutoML）市場：歴史的及び予測（エンドユーザー別）、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
26.南米の自動機械学習（AutoML）市場
26.1.南米の自動機械学習（AutoML）市場概要
26.2.南米の自動機械学習（AutoML）市場、オファリング別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
26.3.南米の自動機械学習（AutoML）市場：用途別セグメント：歴史的及び予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
26.4.南米の自動機械学習（AutoML）市場：歴史的及び予測（エンドユーザー別）、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
27.ブラジルの自動機械学習（AutoML）市場
27.1.ブラジル自動機械学習（AutoML）市場：オファリング別セグメント化：過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
27.2.ブラジル自動機械学習（AutoML）市場：用途別セグメント：歴史的及び予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
27.3.ブラジル自動機械学習（AutoML）市場：歴史的及び予測（エンドユーザー別）、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
28.中東の自動機械学習（AutoML）市場
28.1.中東の自動機械学習（AutoML）市場概観
28.2.中東の自動機械学習（AutoML）市場、提供製品別セグメント、過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
28.3.中東の自動機械学習（AutoML）市場：用途別セグメント：過去と予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
28.4.中東の自動機械学習（AutoML）市場：過去と予測（エンドユーザー別）、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
29.アフリカの自動機械学習（AutoML）市場
29.1.アフリカの自動機械学習（AutoML）市場概要
29.2.アフリカの自動機械学習（AutoML）市場、オファリング別セグメント、歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
29.3.アフリカの自動機械学習（AutoML）市場：用途別セグメント：歴史的および予測、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
29.4.アフリカの自動機械学習（AutoML）市場：歴史的及び予測（エンドユーザー別）、2018年～2023年、2023年～2028年、2033年、10億ドル
30.自動機械学習（AutoML）市場の競争環境と企業プロファイル
30.1.自動機械学習（AutoML）市場の競合状況
30.2.自動機械学習（AutoML）市場の企業プロファイル
30.2.1.グーグル合同会社
30.2.1.1.概要
30.2.1.2.製品とサービス
30.2.1.3.戦略
30.2.1.4.財務パフォーマンス
30.2.2.マイクロソフト株式会社
30.2.2.1.概要
30.2.2.2.製品とサービス
30.2.2.3.戦略
30.2.2.4.財務パフォーマンス
30.2.3.アマゾン・ウェブ・サービス
30.2.3.1.概要
30.2.3.2.製品とサービス
30.2.3.3.戦略
30.2.3.4.財務パフォーマンス
30.2.4.インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
30.2.4.1.概要
30.2.4.2.製品とサービス
30.2.4.3.戦略
30.2.4.4.財務パフォーマンス
30.2.5.オラクル
30.2.5.1.概要
30.2.5.2.製品とサービス
30.2.5.3.戦略
30.2.5.4.財務パフォーマンス
31.自動機械学習（AutoML）市場 その他の主要企業と革新的企業
31.1.セールスフォース
31.2.テラデータ・コーポレーション
31.3.Alteryx
31.4.アルテアエンジニアリング
31.5.エッジバーブシステムズリミテッド
31.6.TIBCOソフトウェア
31.7.データロボット株式会社
31.8.データイク
31.9.ビッグパンダ
31.10.H2O.ai Inc.
31.11.KNIME
31.12.コグニティブスケール
31.13.アニスケール
31.14.ラピッドマイナー
31.15.株式会社スクワークAI
32.世界の自動機械学習（AutoML）市場の競合ベンチマーキング
33.世界の自動機械学習（AutoML）市場の競合ダッシュボード
34.自動機械学習（AutoML）市場における主なM&A
35.自動機械学習（AutoML）市場の将来展望と可能性分析
35.1 2028年の自動機械学習（AutoML）市場-最も新しい機会を提供する国々
35.2 2028年の自動機械学習（AutoML）市場：最も新たな機会を提供するセグメント
35.3 2028年の自動機械学習（AutoML）市場-成長戦略
35.3.1 市場動向に基づく戦略
35.3.2 競合他社の戦略
36.付録
36.1.略語
36.2.通貨
36.3.過去のインフレ率と予想インフレ率
36.4.調査に関するお問い合わせ
36.5.ビジネスリサーチ会社
36.6.著作権と免責事項
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Summary Automated machine learning (AutoML) is the application of machine learning to practical problems, automating the selection, composition, and parameterization of machine learning models. AutoML streamlines the machine learning process, making it more user-friendly and often yielding faster and more accurate outputs compared to manually coded algorithms.
The primary offerings in automated machine learning (AutoML) include solutions and services. Solutions involve the implementation of software tools to address specific organizational issues. Automated machine learning solutions enable business users to easily adopt machine learning, allowing data scientists to focus on more complex challenges. These solutions can be deployed in various settings, such as cloud and on-premises, catering to both small and medium enterprises as well as large enterprises. They find applications in data processing, feature engineering, model selection, hyperparameter optimization and tuning, model assembling, and other areas. AutoML is utilized by various end-users, including industries such as banking, financial services, and insurance (BFSI), retail and e-commerce, healthcare, manufacturing, among others.
The automated machine learning (AutoML) market research report is one of a series of new reports from The Business Research Company that provides automated machine learning (AutoML) market statistics, including automated machine learning (AutoML) industry global market size, regional shares, competitors with an automated machine learning (AutoML) market share, detailed automated machine learning (AutoML) market segments, market trends and opportunities, and any further data you may need to thrive in the automated machine learning (AutoML) industry. This automated machine learning (AutoML) market research report delivers a complete perspective of everything you need, with an in-depth analysis of the current and future scenarios of the industry.
The automated machine learning (AutoML) market size has grown exponentially in recent years. It will grow from $1.15 billion in 2023 to $1.67 billion in 2024 at a compound annual growth rate (CAGR) of 44.9%. The historical period's growth can be attributed to factors such as the complexity of machine learning, a shortage of data science talent, the need for rapid solutions, advancements in AI and computing power, and a focus on cost efficiency.
The automated machine learning (AutoML) market size is expected to see exponential growth in the next few years. It will grow to $7.35 billion in 2028 at a compound annual growth rate (CAGR) of 44.9%. The anticipated growth in the forecast period can be ascribed to the integration of AI across various industries, the proliferation of IoT and big data, the emergence of edge computing, the adoption of hybrid cloud and on-premises solutions, and the increasing regulatory compliance requirements. Key trends expected in the forecast period encompass advancements in automated feature engineering, progress in federated learning, the emphasis on explainable AI and model interpretability, the application of AutoML for unstructured data, and the utilization of AutoML for autonomous systems.
The anticipated growth in the automated machine learning (AutoML) market is driven by the escalating demand for advanced fraud detection solutions. Fraud detection involves the identification and prevention of fraudulent activities or behaviors within an organization or system. AutoML contributes to fraud detection by efficiently processing and analyzing large datasets, identifying patterns, and detecting anomalies indicative of potentially fraudulent activities. For example, the Financial Crimes Enforcement Network (FinCEN), a US government agency, reported that banking institutions sent over 350,000 suspicious activity reports (SARs) in 2021 to identify suspected check fraud, representing a 23% increase compared to 2020. This upward trend continued in 2022, with over 680,000 SARs, nearly doubling the previous year's total. Hence, the increasing need for advanced fraud detection solutions is a key driver of the automated machine learning (AutoML) market.
The proliferation of IoT devices is poised to contribute to the growth of the automated machine learning (AutoML) market. Internet of Things (IoT) devices, embedded with sensors, software, and other technologies, exchange data with other devices or systems over the internet. The exponential growth in IoT devices results in a vast amount of data that can be utilized for valuable insights. AutoML facilitates the development of machine learning models to extract meaningful information from the data generated by IoT devices. According to TechJury Official, a Czech Republic-based online media company, there were approximately 42.62 billion installed IoT devices, sensors, and actuators in 2022, marking a significant increase from 35.82 billion in 2021 and 30.73 billion in 2020. Consequently, the growing number of IoT devices is a catalyst for the growth of the automated machine learning (AutoML) market.
The automated machine learning (AutoML) market is witnessing a significant trend in technological innovations, with major companies adopting new advancements to maintain their market positions. For example, in April 2023, AND Solutions Pte Ltd., a fintech company based in Singapore, launched the NIKO AutoML platform—a cutting-edge machine-learning tool designed to simplify and accelerate the creation of prediction models. Offering various tools and functionalities, NIKO AutoML enables users to swiftly create and deploy high-quality machine learning models without the need for coding or data science expertise. The user-friendly interface guides users through each stage of the process, delivering optimal results in a fraction of the time required by traditional methods. NIKO AutoML offers key benefits, including fast and accurate model creation, streamlined workflows, increased productivity, and cost-effectiveness.
Major players in the AutoML market are dedicated to developing innovative solutions, such as an AutoML platform for Arm compilers. AutoML for Arm compiler involves integrating AutoML capabilities with the Arm compiler, which generates machine code for Arm processors. In March 2023, TDK Corporation, a Tokyo-based electronic solutions manufacturer, introduced the ‘Qeexo AutoML’ platform tailored for lightweight Cortex-M0 to -M4 class processors. This platform supports various machine learning algorithms, excelling in ultra-low latency and power consumption. Qeexo AutoML empowers users to rapidly create and implement machine learning solutions using sensor data, making it ideal for deployment in resource-constrained environments such as industrial, IoT, wearables, automotive, and mobile.
In September 2021, Qlik Tech International AB, a US-based software company specializing in data analytics and business intelligence solutions, acquired Big Squid Inc. for an undisclosed amount. This acquisition aims to leverage advanced augmented analytics capabilities, enhancing the industry's most robust augmented analytics suite for cloud analytics. Big Squid Inc. is a US-based software company providing no-code automated machine learning (AutoML).
Major companies operating in the automated machine learning (automl) market report are Google LLC, Microsoft Corporation, Amazon Web Services Inc., International Business Machines Corporation, Oracle Corporation, Salesforce Inc., Teradata Corporation, Alteryx, Altair Engineering Inc., EdgeVerve Systems Limited, TIBCO Software Inc., DataRobot Inc., Dataiku, BigPanda., H2O.ai Inc., KNIME, Cognitivescale, Anyscale Inc., RapidMiner, Squark AI Inc., Auger.AI, DotData Inc., BigML Inc., Valohai, DarwinAI, Aible Inc., SigOpt, Zerion, Xpanse AI, Neptune Labs
North America was the largest region in the automated machine learning (AutoML) market in 2023. Asia-Pacific is expected to be the fastest-growing region in the forecast period. The regions covered in the automated machine learning (automl) market report are Asia-Pacific, Western Europe, Eastern Europe, North America, South America, Middle East, Africa
The countries covered in the automated machine learning (automl) market report are Australia, Brazil, China, France, Germany, India, Indonesia, Japan, Russia, South Korea, UK, USA, Italy, Spain, Canada.
The automated machine learning (AutoML) market includes revenues earned by entities by providing data visualization, deployment of technology, monitoring and problem cracking, fraud detection, neural architecture search (NAS), and workflow optimization. The market value includes the value of related goods sold by the service provider or included within the service offering. Only goods and services traded between entities or sold to end consumers are included.
The market value is defined as the revenues that enterprises gain from the sale of goods and/or services within the specified market and geography through sales, grants, or donations in terms of the currency (in USD, unless otherwise specified).
The revenues for a specified geography are consumption values that are revenues generated by organizations in the specified geography within the market, irrespective of where they are produced. It does not include revenues from resales along the supply chain, either further along the supply chain or as part of other products.
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Table of Contents 1. Executive Summary
2. Automated Machine Learning (AutoML) Market Characteristics
3. Automated Machine Learning (AutoML) Market Trends And Strategies
4. Automated Machine Learning (AutoML) Market - Macro Economic Scenario
4.1. Impact Of High Inflation On The Market
4.2. Ukraine-Russia War Impact On The Market
4.3. COVID-19 Impact On The Market
5. Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Size and Growth
5.1. Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Drivers and Restraints
5.1.1. Drivers Of The Market
5.1.2. Restraints Of The Market
5.2. Global Automated Machine Learning (AutoML) Historic Market Size and Growth, 2018 - 2023, Value ($ Billion)
5.3. Global Automated Machine Learning (AutoML) Forecast Market Size and Growth, 2023 - 2028, 2033F, Value ($ Billion)
6. Automated Machine Learning (AutoML) Market Segmentation
6.1. Global Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Offering, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
Solutions
Services
6.2. Global Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Deployment, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
Cloud
On-Premises
6.3. Global Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Enterprise, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
Small And Medium Enterprise
Large Enterprise
6.4. Global Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Application, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
Data Processing
Feature Engineering
Model Selection
Hyperparameter Optimization And Tuning
Model Ensembling
Other Applications
6.5. Global Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By End User, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
Banking, Financial Services And Insurance (BFSI)
Retail And E-Commerce
Healthcare
Manufacturing
Other End Users
7. Automated Machine Learning (AutoML) Market Regional And Country Analysis
7.1. Global Automated Machine Learning (AutoML) Market, Split By Region, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
7.2. Global Automated Machine Learning (AutoML) Market, Split By Country, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
8. Asia-Pacific Automated Machine Learning (AutoML) Market
8.1. Asia-Pacific Automated Machine Learning (AutoML) Market Overview
Region Information, Impact Of COVID-19, Market Information, Background Information, Government Initiatives, Regulations, Regulatory Bodies, Major Associations, Taxes Levied, Corporate Tax Structure, Investments, Major Companies
8.2. Asia-Pacific Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Offering, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
8.3. Asia-Pacific Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Application, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
8.4. Asia-Pacific Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By End User, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
9. China Automated Machine Learning (AutoML) Market
9.1. China Automated Machine Learning (AutoML) Market Overview
9.2. China Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Offering, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F,$ Billion
9.3. China Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Application, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F,$ Billion
9.4. China Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By End User, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F,$ Billion
10. India Automated Machine Learning (AutoML) Market
10.1. India Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Offering, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
10.2. India Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Application, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
10.3. India Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By End User, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
11. Japan Automated Machine Learning (AutoML) Market
11.1. Japan Automated Machine Learning (AutoML) Market Overview
11.2. Japan Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Offering, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
11.3. Japan Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Application, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
11.4. Japan Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By End User, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
12. Australia Automated Machine Learning (AutoML) Market
12.1. Australia Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Offering, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
12.2. Australia Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Application, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
12.3. Australia Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By End User, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
13. Indonesia Automated Machine Learning (AutoML) Market
13.1. Indonesia Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Offering, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
13.2. Indonesia Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Application, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
13.3. Indonesia Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By End User, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
14. South Korea Automated Machine Learning (AutoML) Market
14.1. South Korea Automated Machine Learning (AutoML) Market Overview
14.2. South Korea Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Offering, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
14.3. South Korea Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Application, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
14.4. South Korea Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By End User, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
15. Western Europe Automated Machine Learning (AutoML) Market
15.1. Western Europe Automated Machine Learning (AutoML) Market Overview
15.2. Western Europe Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Offering, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
15.3. Western Europe Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Application, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
15.4. Western Europe Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By End User, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
16. UK Automated Machine Learning (AutoML) Market
16.1. UK Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Offering, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
16.2. UK Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Application, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
16.3. UK Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By End User, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
17. Germany Automated Machine Learning (AutoML) Market
17.1. Germany Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Offering, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
17.2. Germany Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Application, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
17.3. Germany Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By End User, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
18. France Automated Machine Learning (AutoML) Market
18.1. France Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Offering, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
18.2. France Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Application, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
18.3. France Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By End User, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
19. Italy Automated Machine Learning (AutoML) Market
19.1. Italy Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Offering, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
19.2. Italy Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Application, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
19.3. Italy Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By End User, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
20. Spain Automated Machine Learning (AutoML) Market
20.1. Spain Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Offering, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
20.2. Spain Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Application, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
20.3. Spain Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By End User, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
21. Eastern Europe Automated Machine Learning (AutoML) Market
21.1. Eastern Europe Automated Machine Learning (AutoML) Market Overview
21.2. Eastern Europe Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Offering, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
21.3. Eastern Europe Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Application, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
21.4. Eastern Europe Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By End User, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
22. Russia Automated Machine Learning (AutoML) Market
22.1. Russia Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Offering, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
22.2. Russia Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Application, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
22.3. Russia Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By End User, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
23. North America Automated Machine Learning (AutoML) Market
23.1. North America Automated Machine Learning (AutoML) Market Overview
23.2. North America Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Offering, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
23.3. North America Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Application, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
23.4. North America Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By End User, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
24. USA Automated Machine Learning (AutoML) Market
24.1. USA Automated Machine Learning (AutoML) Market Overview
24.2. USA Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Offering, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
24.3. USA Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Application, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
24.4. USA Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By End User, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
25. Canada Automated Machine Learning (AutoML) Market
25.1. Canada Automated Machine Learning (AutoML) Market Overview
25.2. Canada Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Offering, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
25.3. Canada Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Application, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
25.4. Canada Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By End User, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
26. South America Automated Machine Learning (AutoML) Market
26.1. South America Automated Machine Learning (AutoML) Market Overview
26.2. South America Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Offering, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
26.3. South America Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Application, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
26.4. South America Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By End User, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
27. Brazil Automated Machine Learning (AutoML) Market
27.1. Brazil Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Offering, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
27.2. Brazil Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Application, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
27.3. Brazil Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By End User, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
28. Middle East Automated Machine Learning (AutoML) Market
28.1. Middle East Automated Machine Learning (AutoML) Market Overview
28.2. Middle East Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Offering, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
28.3. Middle East Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Application, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
28.4. Middle East Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By End User, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
29. Africa Automated Machine Learning (AutoML) Market
29.1. Africa Automated Machine Learning (AutoML) Market Overview
29.2. Africa Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Offering, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
29.3. Africa Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By Application, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
29.4. Africa Automated Machine Learning (AutoML) Market, Segmentation By End User, Historic and Forecast, 2018-2023, 2023-2028F, 2033F, $ Billion
30. Automated Machine Learning (AutoML) Market Competitive Landscape And Company Profiles
30.1. Automated Machine Learning (AutoML) Market Competitive Landscape
30.2. Automated Machine Learning (AutoML) Market Company Profiles
30.2.1. Google LLC
30.2.1.1. Overview
30.2.1.2. Products and Services
30.2.1.3. Strategy
30.2.1.4. Financial Performance
30.2.2. Microsoft Corporation
30.2.2.1. Overview
30.2.2.2. Products and Services
30.2.2.3. Strategy
30.2.2.4. Financial Performance
30.2.3. Amazon Web Services Inc.
30.2.3.1. Overview
30.2.3.2. Products and Services
30.2.3.3. Strategy
30.2.3.4. Financial Performance
30.2.4. International Business Machines Corporation
30.2.4.1. Overview
30.2.4.2. Products and Services
30.2.4.3. Strategy
30.2.4.4. Financial Performance
30.2.5. Oracle Corporation
30.2.5.1. Overview
30.2.5.2. Products and Services
30.2.5.3. Strategy
30.2.5.4. Financial Performance
31. Automated Machine Learning (AutoML) Market Other Major And Innovative Companies
31.1. Salesforce Inc.
31.2. Teradata Corporation
31.3. Alteryx
31.4. Altair Engineering Inc.
31.5. EdgeVerve Systems Limited
31.6. TIBCO Software Inc.
31.7. DataRobot Inc.
31.8. Dataiku
31.9. BigPanda.
31.10. H2O.ai Inc.
31.11. KNIME
31.12. Cognitivescale
31.13. Anyscale Inc.
31.14. RapidMiner
31.15. Squark AI Inc.
32. Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Competitive Benchmarking
33. Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Competitive Dashboard
34. Key Mergers And Acquisitions In The Automated Machine Learning (AutoML) Market
35. Automated Machine Learning (AutoML) Market Future Outlook and Potential Analysis
35.1 Automated Machine Learning (AutoML) Market In 2028 - Countries Offering Most New Opportunities
35.2 Automated Machine Learning (AutoML) Market In 2028 - Segments Offering Most New Opportunities
35.3 Automated Machine Learning (AutoML) Market In 2028 - Growth Strategies
35.3.1 Market Trend Based Strategies
35.3.2 Competitor Strategies
36. Appendix
36.1. Abbreviations
36.2. Currencies
36.3. Historic And Forecast Inflation Rates
36.4. Research Inquiries
36.5. The Business Research Company
36.6. Copyright And Disclaimer
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