>
>
MLOps 市場 - コンポーネント別、展開モード別、エンドユース別、業種別および予測、2025 ~ 2034 年
レポートID: GMI12478 | 発行日: December 2024 | レポート形式: PDF
無料のPDFをダウンロード

このレポートの無料サンプルを入手する
このレポートの無料サンプルを入手する MLOps 市場
Is your requirement urgent? Please give us your business email for a speedy delivery!
今すぐ購入
$4,123 $4,850
15% off
$4,840 $6,050
20% off
$5,845 $8,350
30% off
購入ライセンスを報告する
単一ユーザー
$ $4,850
15% off
今すぐ購入
- レポートには 1 人のユーザーのみがアクセスできます
- 購入すると24時間無料でカスタマイズ可能
- 24~72時間以内にお届けします
- 購入後最大3ヶ月間のサービス
- PDFレポート
複数ユーザー
$ $6,050
20% off
今すぐ購入
- レポートは組織内で最大7人のユーザーがアクセス可能
- 購入時に40時間のカスタマイズが無料
- 24~72時間以内にお届けします
- 購入後最大3ヶ月間のサービス
- PDFレポートおよびExcelデータパック
- 次回購入時に25%割引
企業ユーザー
$ $8,350
30% off
今すぐ購入
- レポートは組織全体でアクセス可能
- 購入時に60時間のカスタマイズが無料
- 24~72時間以内にお届けします
- 購入後最大6か月のサポート
- PDFレポートおよびExcelデータパック(印刷アクセス可能)
- 次回購入時に30%割引
今すぐ購入
プレミアムレポートの詳細
基準年: 2024
対象企業: 20
表と図: 200
対象国: 21
ページ数: 180
無料のPDFをダウンロード
MLOpsマーケットサイズ
世界規模のMLOps市場は、2024年のUSD 1.7億で評価され、2025年から2034年までに37.4%のCAGRで成長する予定です。 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シフトにより、クラウドベースのプラットフォームは、大きなデータセットと複雑な機械学習ワークフローを処理する上で重要なスケーラビリティを提供します。 非前提のインフラストラクチャは、クラウドインフラストラクチャが、MLOpsソリューションが妥協、パフォーマンス、スケーラビリティを向上させる多数の環境で展開できるようにする必要はない。
たとえば、Snowflakeは、2024年5月に機能とモデルを管理するために意図されているMLOps機能に追加機能が追加されることを先月発表しました。 これらのアップデートは、統合および「シンプル ML ワークフローの欠如」の問題に対処するために、多くの企業を持っている。 機能には、Snowflakeのモデルレジストリ、制御されたクラウドベースのモデル管理と効率的なスケーラブルモデルの推論、およびプレリリースされた機能ストア、Snowflakeの統合ML機能管理ツールが含まれており、MLパイプライン全体の信頼性と一貫性のあるデータを保証します。
急速な技術の進歩のこの時代には、企業は大きく急速なペースで開発され、展開される新しい機械学習モデルを持つことに対する強いオリエンテーションを持っています。 速度は競争の激しい景色の本質であり、従ってMLOpsは大きい効率の機械学習モデルを設計し、テストし、そして実施することを可能にします。 MLOpsプラットフォームは、CI/CDを容易にし、新製品や機能の展開が迅速で、手動作業が最小限に抑えられます。 導入スピードが上がるだけでなく、ライブ中にモデルを改良する機能も提供されている。
MLOpsマーケットトレンド
MLOpsに関連する変更は、機械学習モデル開発、展開、管理の業界全体を再定義しています。 主要な進歩の1つはオートメーションおよび連続的な統合/連続的な配置(CI/CD)のパイプラインの上昇そしてよりよい採用です、機能およびプロダクトを大いにより速く解放し、少数のバグと助ける。 これらのパイプラインは、作業の規格に妥協することなく、機械学習モデルを生産システムにデプロイする装置です。
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が、必要な期限を追随しながら最適な容量に使用されていることを保証したいと考えているので、ますますます重要になっています。 モデルが使用されるように、その有効性を追跡し、モデルのドリフトやデータパターンの変更に対応するための柔軟性を持っています。 他の重要な開発は、MLOps、クラウドコンピューティング、およびエッジコンピューティングの混合が、自動制御車、IoTデバイス、その他多くの同様のアプリケーションで自動制御されたサイト固有のデータ処理をサポートすることにより、MLOps市場成長を可能にすることです。
同様に、プライバシーとデータセキュリティは、MLOpsに関して、同社のモデルのトレーニングと展開のための機密データがステークにある主要な問題です。 GDPRおよびHIPPAの侵害につながる可能性のある攻撃を制御し、軽減する方法に焦点を合わせ、データ漏洩や知的財産権の保護を困難にし、効果的なセキュリティメカニズムを構築し、データのエンコーディングを行う必要があります。
MLOpsの他の主要な問題は、機械学習だけでなく、その操作について知識がない熟練した人材の欠如を残します。 データ収集、デプロイメント、監視、およびAIモデル管理のライフサイクル全体に関する問題は、MLOpsプロセスをスケールで活用する実際のスキルギャップがあることを意味します。
MLOps市場分析
MLOps市場では、コンポーネントに基づいて、セグメンテーションにはプラットフォームとサービスが含まれます。 プラットフォームは、2024年に72%のシェアを持つ市場で主要なプレーヤーとして出現し、エンタープライズによるグローバルオールインワンMLOpsソリューションの着実な成長に向けました。 これの背後にある主な理由は、エンタープライズは、データパイプラインの管理、実験の追跡、モデルのデプロイ、およびパフォーマンスの監視、特にAIイニシアチブのスケーリングする際に単一の場所を持つ必要があります。
しかし、コンサルティングサービスと連携した統合・管理サービスは、成長の速いセグメントです。 組織におけるMLOpsの採用のワークフローは、クラウドの移行、インフラストラクチャの最適化、さらにはコンプライアンスに関しても非常に複雑です。そのため、これらのサービスが貴重であることを証明しています。
MLOps市場では、エンドユースに基づいて、市場は大企業と中小企業にセグメント化されています。 2024年、大企業セグメントは市場を支配し、64.3%シェアを保持し、エンタープライズによるグローバルオールインワンMLOpsソリューションの採用の着実な増加は、この傾向の背後にある主な要因です。 これらのプラットフォームは、企業がデータパイプラインを整理したり、実験を追跡したり、モデルをデプロイしたり、AIのイニシアチブをスケーリングする際の単一の傘下でパフォーマンスを監視したりすることができます。
しかし、コンサルティングサービスと連携した統合・管理サービスは、成長の速いセグメントです。 組織におけるMLOpsの採用のワークフローは、クラウドの移行、インフラストラクチャの最適化、さらにはコンプライアンスに関しても非常に複雑です。そのため、これらのサービスが貴重であることを証明しています。
2024年、米国は、北米MLOps市場において著名な地位を保ち、2034年までに11億米ドル超に達する見込みで、医療、金融、さらには製造などのさまざまな分野にわたってAIや機械学習技術を使用することが広く増加しました。 組織のトレーニングと運用MLモデルとうまく統合できる、より効果的で効果的なMLOpsインフラストラクチャの需要が増えています。
米国の企業は、データサイエンス、IT、オペレーションチーム間の部門間ワークフローを改善するために、モデル展開、監視、ガバナンス、および管理のためのより洗練されたシステムを採用し始めています。 クラウドインフラと高性能コンピューティングリソースの継続的な支出は、企業がモデルの運用を最適化し、市場投入までの時間を削減するのを見るため、サーバーのMLOpsの成長を加速します。
中国、インド、日本の場合、MLOpsは、AIモデルの展開とスケーリングを容易にするツールの一定の必要性を引き起こしている、地域の高速移動AIデジタル化による上昇にあります。 機械学習ワークフロープロセスの変更が作業の効率的な機能と地域のデータのプライバシー法の混同の中で非常に重要であるEコマース、製造、およびヘルスケア。
プロセスの意思決定と自動化の高まりの採用は、地域の上昇したMLOpsの使用と直接相関します。 金融、自動車、小売などの地域セクターでは、モデル展開やモニタリングの充実を図っています。 MLOpsインテグレーションは、プライバシーやAIのコンプライアンスなどの倫理的な規制でヨーロッパの上昇にもなっています。
MLOpsマーケットシェア
2024年、Amazon、Atos、Capgemini、Cisco、Alphabet、Microsoft、およびIBMは、MLOps業界の39.1%を占めています。 市場での彼らの存在は、より先進的な機械学習技術、洗練されたクラウドインフラ、およびあらゆる企業に対する特定のサービスへの投資によって燃料を供給されます。 Amazon や Microsoft などの競合他社は、AWS や Azure クラウド プラットフォームを通じて多くの企業にサービスを提供し、MLOps サービスを一元化し、拡張が容易です。
Vertex AIなどのAIプラットフォームの導入に伴い、AlphabetのGoogle Cloudは前面にあります。 対照的に、アトス、キャップジェミニとIBMは、市場でユニークな問題に取り組むためにハイブリッドクラウドソリューションと業界固有のコンサルティングサービスに集中しています。 Cisco は、エッジコンピューティングセキュリティなどの MLOPs 戦略を追加しながら、Z を組み合わせて戦略を追求しています。 これらおよびその他の企業は、さまざまな業界におけるMLOPSの採用における競争と革新の形成に責任があります。
MLOpsマーケット企業
MLOps業界で動作する主要なプレーヤーは、次のとおりです。
MLOps市場は、医療、金融、小売、製造などの業界における特定の顧客の要件に対応できる、グローバルおよびローカルのプレイヤーで構成されるユニークな構造を持っています。 この競争でも、グローバルプレイヤーは、ディープポケット、幅広いMLOpsポートフォリオ、および機械学習モデルの展開を統合、スケール化、自動化する機能により、ローカルベンダーをオンにします。
自動パイプラインの作成、モデル監視、データ保護の大きな革新の努力により、AIと先進のインフラがうまく採用されるこれらの市場では、望ましくないリーダーシップを達成しました。 また、中規模の独立系企業の買収により、市場優位性をさらに高める。
MLOps業界ニュース
MLOpsの市場調査のレポートは企業の深い適用範囲を含んでいます 2021年から2034年までの収益($ Mn)の面での見積もりと予測 以下のセグメントの場合:
部品別市場
展開モードによる市場
エンド使用による市場
市場垂直
上記情報は、以下の地域および国に提供いたします。