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 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。 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
SummaryAutomated 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. Table of Contents1. Executive Summary
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