著者:
Preeti Wadhwani, Manish Verma
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MLOps市場 サイズとシェア 2025 to 2034
レポートID: GMI12478
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発行日: December 2024
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レポート形式: PDF/エクセル/ダッシュボード/プラットフォーム
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MLOps市場
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MLOps市場規模
世界のMLOps市場は2024年に17億米ドルと評価され、2025年から2034年にかけて年平均成長率（CAGR）37.4%で拡大すると予測されています。市場はクラウドコンピューティングと統合されています。クラウドコンピューティングへの移行に伴い、クラウドベースのプラットフォームは、大規模なデータセットや複雑な機械学習ワークフローの処理に不可欠な拡張性を提供します。クラウドインフラストラクチャによってMLOpsソリューションをさまざまな環境に展開できるため、オンプレミス以外のインフラストラクチャは必須ではなく、運用性、性能、拡張性の向上につながります。
MLOps市場の主なポイント
例えば、Snowflakeは先月、2024年5月に機能とモデルを管理することを目的として、MLOps機能に追加機能を導入すると発表しました。これらのアップデートは、多くの企業が抱える、統合された「簡素なMLワークフロー」の不足という課題への対応を目的としています。追加機能には、SnowflakeのModel Registry、効率的で拡張性の高いモデルのための、管理されたクラウドベースのモデル管理・推論機能、さらに、MLパイプライン全体で信頼性と一貫性のあるデータを確保するSnowflakeの統合ML機能管理ツールである、先行リリース済みのFeature Storeが含まれます。
急速な技術革新が進む現在、企業は新たな機械学習モデルを開発・導入する速度を大幅に高めることを重視しています。競争環境では速度が極めて重要であり、MLOpsによって機械学習モデルの設計、テスト、実装を高い効率で行えるようになります。MLOpsプラットフォームはCI/CD（継続的インテグレーション／継続的デリバリー）を実現し、新製品や新機能を最小限の手作業で迅速に展開できるようにします。導入速度が向上するだけでなく、稼働中のモデルを改善することも可能になります。
MLOps市場動向
MLOpsに関連する変化は、機械学習モデルの開発、導入、管理に関わる業界全体を再定義しています。主要な進展の一つは、自動化と継続的インテグレーション／継続的デプロイメント（CI/CD）パイプラインの普及と導入拡大です。これらのパイプラインにより、バグを減らしながら機能や製品をより迅速にリリースできます。また、作業品質を損なうことなく、機械学習モデルを本番システムに導入するうえでも重要な役割を果たします。
モデル監視とガバナンスの概念は、組織が使用中のモデルを最大限に活用しながら、必要な期限も遵守しようとしていることから、重要性が高まっています。モデルの使用中は、その有効性を継続的に追跡できるほか、モデルドリフトやデータパターンの変化にも柔軟に対応できます。さらに、MLOps、クラウドコンピューティング、エッジコンピューティングの融合も、MLOps市場の成長を後押ししています。自律制御車両、IoTデバイスなど、さまざまな用途で自律的かつサイト固有のデータ処理を可能にするためです。
同様に、プライバシーとデータセキュリティもMLOpsに関わる主要な課題です。企業のモデルのトレーニングや導入では機密データが扱われるためです。GDPRやHIPPAへの違反につながる攻撃を制御・軽減する手法へのさらなる注力が必要です。データ漏えいや知的財産の保護を困難にするリスクに対応しつつ、効果的なセキュリティメカニズムを構築し、データをエンコードする必要があります。
MLOpsにおけるもう一つの大きな問題は、機械学習だけでなく、その運用についても知識を持つ熟練人材の不足です。データ収集、導入、監視、さらにはAIモデルのライフサイクル全体の管理に関する難しさにより、深刻なスキルギャップが生じており、MLOpsプロセスの大規模な活用が妨げられています。
MLOps市場分析
MLOps市場をコンポーネント別に見ると、プラットフォームとサービスに区分されます。2024年には、企業によるグローバルなオールインワンMLOpsソリューションの導入が着実に拡大したことを背景に、プラットフォームが市場シェア72%を占め、市場の主要分野となりました。その主な理由は、企業がデータパイプラインの管理、実験の追跡、モデルの展開、パフォーマンスの監視を単一の場所で行う必要があるためです。特に、AIの取り組みを拡大する際には、この必要性が高まります。
一方、統合サービスやマネージドサービス、コンサルティングサービスは、最も急速に成長しているセグメントの一つです。組織におけるMLOps導入のワークフローは、クラウド移行、インフラ最適化、さらにはコンプライアンスへの対応において非常に複雑であるため、これらのサービスは極めて重要な役割を果たします。
MLOps市場を最終用途別に見ると、大企業と中小企業に区分されます。2024年には、大企業セグメントが64.3%のシェアを占め、市場をリードしました。この動向の主な要因は、企業によるグローバルなオールインワンMLOpsソリューションの導入が着実に増加したことです。これらのプラットフォームにより、企業は単一の統合環境でデータパイプラインの整理、実験の追跡、モデルの展開、パフォーマンスの監視を行うことができ、AIの取り組みを拡大するうえで重要な役割を果たします。
一方、統合サービスやマネージドサービス、コンサルティングサービスは、最も急速に成長しているセグメントの一つです。組織におけるMLOps導入のワークフローは、クラウド移行、インフラ最適化、さらにはコンプライアンスへの対応において非常に複雑であるため、これらのサービスは極めて重要な役割を果たします。
2024年、米国は北米MLOps市場で重要な地位を占めており、医療、金融、製造業などさまざまな分野でAIおよび機械学習技術の利用が広く拡大していることを背景に、同国市場は2034年までに110億米ドルを超える規模に達すると予測されています。組織のトレーニング用および運用用の機械学習モデルと適切に統合できる、より完全で効果的なMLOpsインフラへの需要が高まっています。
米国企業は、データサイエンス、IT、オペレーションの各チーム間の部門横断的なワークフローを改善するため、モデルの展開、監視、ガバナンス、管理に対応する、より高度なシステムの導入を始めています。クラウドインフラや高性能コンピューティング資源への継続的な支出も、企業がモデル運用の最適化と市場投入までの時間短縮を目指すなか、サーバー分野におけるMLOpsの成長を加速させています。
中国、インド、日本と同様に、この地域ではAIのデジタル化が急速に進んでおり、AIモデルの展開と拡張を容易にするツールへの継続的な需要が生じていることから、MLOpsが普及しています。電子商取引、製造業、医療分野では、業務を効率的に機能させ、地域のデータプライバシー法の範囲内で運用するために、機械学習ワークフロープロセスの変更が非常に重要です。
意思決定の高度化やプロセスの自動化が進むにつれて、この地域における MLOps の利用も直接的に増加しています。金融、自動車、小売などの各業界でも同様の傾向が見られ、モデルのデプロイメントと監視の強化が進められています。プライバシーや AI コンプライアンスなどの倫理規制が後押しとなり、欧州でも MLOps の統合が進んでいます。
MLOps市場シェア
2024年、Amazon、Atos、Capgemini、Cisco、Alphabet、Microsoft、IBMの7社が、MLOps業界全体の39.1%を占めました。これらの企業の市場における存在感は、より高度な機械学習技術、先進的なクラウドインフラストラクチャ、企業向けの専門サービスへの投資によって支えられています。AmazonやMicrosoftなどの競合企業は、AWSやAzureのクラウドプラットフォームを通じて、多数の企業に対し、拡張性に優れたカスタマイズ型の統合 MLOps サービスを提供しています。
Vertex AIなどの AI プラットフォームの導入により、Alphabetの Google Cloud は最前線に立っています。一方、Atos、Capgemini、IBMは、さまざまな市場固有の課題に対応するため、ハイブリッドクラウドソリューションや業界特化型のコンサルティングサービスにより注力しています。Ciscoは、コンビネーションZ戦略と組み合わせて、エッジコンピューティングのセキュリティなどの MLOps 戦略を加える方針を追求しています。これらの企業をはじめとする各社が、さまざまな業界における MLOps の導入をめぐる競争とイノベーションを形成しています。
MLOps市場の企業
MLOps業界で事業を展開する主要企業は以下のとおりです。
MLOps市場は、グローバル企業と地域企業の双方で構成される独自の構造を有しており、医療、金融、小売、製造などの各業界における特定の顧客要件への対応に寄与しています。このような競争環境においても、グローバル企業は、潤沢な資金力、幅広い MLOps ポートフォリオ、機械学習モデルのデプロイメントにおける統合、拡張、自動化の能力により、地域ベンダーを上回っています。
自動化されたパイプラインの構築、モデル監視、データ保護における多大なイノベーションへの取り組みにより、AI と先進的なインフラストラクチャが広く導入されているこれらの市場で、各社は確固たる主導的地位を確立しています。さらに、中堅から大手の独立系企業を買収することで、市場における優位性を一段と高めています。
MLOps業界ニュース
MLOps市場調査レポートでは、2021年から2034年までの売上高（百万米ドル）に関する推計および予測を含め、以下のセグメントについて業界を詳細に分析しています。
コンポーネント別市場
デプロイメント形態別市場
最終用途別市場
業種別市場
上記の情報は、以下の地域および国を対象としています：
よくある質問(FAQ):
研究方法論、データソース、検証プロセス
本レポートは、直接的な業界との対話、独自のモデリング、厳格な相互検証に基づく体系的な研究プロセスに基づいており、単なる机上調査ではありません。
6ステップの研究プロセス
1. 研究設計とアナリストの監督
GMIでは、私たちの研究方法論は人間の専門知識、厳格な検証、そして完全な透明性の基盤の上に構築されています。私たちのレポートにおけるすべての洞察、トレンド分析、予測は、お客様の市場の微妙なニュアンスを理解する経験豊富なアナリストによって開発されています。
私たちのアプローチは、業界の参加者や専門家との直接的な関わりを通じた広範な一次調査を統合し、検証済みのグローバルソースからの包括的な二次調査で補完しています。元のデータソースから最終的な洞察までの完全なトレーサビリティを維持しながら、信頼性の高い予測を提供するために定量化された影響分析を適用しています。
2. 一次研究
一次調査は私たちの方法論の根幹を形成し、全体的な洞察の約80%を貢献しています。分析の正確さと深さを確保するために、業界参加者との直接的な関わりが含まれます。私たちの構造化されたインタビュープログラムは、経営幹部、取締役、そして専門家からのインプットを得て、地域およびグローバル市場をカバーしています。これらのやり取りは、戦略的、運用的、技術的な視点を提供し、包括的な洞察と信頼性の高い市場予測を可能にします。
3. データマイニングと市場分析
データマイニングは私たちの研究プロセスの重要な部分であり、全体的な方法論の約20%を貢献しています。主要プレーヤーの収益シェア分析を通じて、市場構造の分析、業界トレンドの特定、マクロ経済要因の評価が含まれます。関連データは有料および無料のソースから収集され、信頼性の高いデータベースを構築します。この情報は、販売代理店、メーカー、協会などの主要ステークホルダーからの検証を受け、一次調査と市場規模の算定をサポートするために統合されます。
4. 市場規模算定
私たちの市場規模算定はボトムアップアプローチに基づいており、一次インタビューを通じて直接収集された企業の収益データから始まり、製造業者の生産量データや設置・展開統計が加わります。これらのインプットを地域市場全体でまとめ、実際の業界活動に基づいたグローバルな推定値を算出します。
5. 予測モデルと主要な前提条件
すべての予測には以下の明示的な文書化が含まれます：
✓ 主要な成長ドライバーとその代演内容
✓ 抑制要因と緩和シナリオ
✓ 規制上の代演内容と政策変更リスク
✓ 技術普及曲線パラメータ
✓ マクロ経済の代演内容（GDP成長、インフレ、通貨）
✓ 競争の動態と市場参入/椭退の見通し
6. 検証と品質保証
最終段階では人による検証が行われます。ドメイン専門家がフィルタリングされたデータを手動でレビューし、自動化システムには視点や文脈上の誤りを発見します。この専門家レビューにより、品質保証の重要な層が加わり、データが研究目標および分野固有の基準に沖していることが確保されます。
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