機械学習オペレーション (MLOps) の市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ別 (オンプレミス、クラウド、その他)、対象アプリケーション別 (BFSI、ヘルスケア、小売、製造、公共部門)、地域別の洞察と 2035 年までの予測

機械学習オペレーション (MLOps) 市場規模

MLOps市場は、2025年の11.1億米ドルから2026年には15.7億米ドルに成長し、2027年には22.3億米ドルに達し、2035年までに363.6億米ドルに拡大すると予測されており、2026年から2035年の間に41.8%のCAGRを記録します。爆発的な成長は、エンタープライズ AI の導入、ML パイプラインの自動化、クラウドネイティブ プラットフォームによって推進されています。大企業による導入が 62% 近くを占め、クラウドベースのソリューションの使用率が 71% を超え、DevOps の統合により拡張が加速され、北米が約 45% の市場シェアを保持しています。

米国の機械学習オペレーション (MLOps) 市場は、ヘルスケア、BFSI、小売などの分野における AI および自動化テクノロジーの採用の増加と、高度な分析ソリューションに対する需要の高まりにより、大幅な成長が見込まれています。

機械学習オペレーション (MLOps) 市場は、さまざまな分野で人工知能 (AI) と機械学習テクノロジーが広く採用されたことにより、大幅な成長を遂げています。 MLOps は、組織が導入から監視、最適化に至る機械学習モデルのライフサイクル全体を合理化し、管理するのに役立ちます。この市場は、業界が業務効率と意思決定を向上させるためにデータ駆動型ソリューションへの依存を強めていることで拡大しています。 BFSI、ヘルスケア、小売、製造、公共部門などの主要セクターが MLOps ソリューションの需要を高めています。クラウドベースとオンプレミスの MLOps プラットフォームの統合により成長が促進され、市場は年間約 15% の上昇傾向を示していると予想されます。この増加は、さまざまな業界の企業が生産性の向上とビジネス成果の向上における機械学習の価値をどのように認識しているかを反映しています。

機械学習オペレーション (MLOps) の市場動向

MLOps 市場では、機械学習モデル管理の状況を再構築するさまざまな重要なトレンドが見られます。クラウドベースのソリューションへの移行はますます顕著になり、企業はこれらのプラットフォームが提供する拡張性と柔軟性を求めています。約 65% の組織が、費用対効果と統合の容易さを理由に、クラウド MLOps ソリューションを採用しています。 BFSI などの業界では、不正行為の検出、顧客のセグメント化、リスク管理などのプロセスを最適化するために MLOps の使用が増えています。同様に、医療提供者は医療画像分析、創薬、個別の治療計画などのアプリケーションに MLOps を活用しており、医療機関の約 55% がこれらの目的で機械学習を導入しています。小売業者は顧客のパーソナライゼーションと需要予測に重点を置いており、製造部門は予知保全、品質管理、サプライチェーンの最適化に投資しています。さらに、公共部門ではスマート シティ ソリューションや公衆衛生監視に MLOps を使用するケースが増えており、政府機関での導入が約 45% 増加しています。これらの業界全体で機械学習および AI ソリューションへの依存が高まっているため、MLOps 市場は急速に拡大しており、今後 10 年間で前年比成長率が 18% を超えると予測されています。

機械学習オペレーション (MLOps) の市場動向

運用効率や機械学習モデルの迅速な導入に対するニーズの高まりなど、いくつかの重要な動向が MLOps 市場の成長を促進しています。企業は、機械学習モデルを迅速かつ効率的に展開、監視、最適化するのに役立つソリューションを求めています。その結果、BFSI、ヘルスケア、小売などの業界は MLOps プラットフォームに多額の投資を行っており、導入時間の短縮とモデルの精度の向上が促進されています。約 70% の企業は、開発から数か月以内に機械学習モデルを導入することに重点を置いており、よりスムーズかつ迅速なモデルの展開を保証する MLOps ソリューションの需要が高まっています。リアルタイム データ処理に対する需要の高まりも、特に在庫管理や需要予測に予測分析が重要である小売業などの分野において、大きな推進力となっています。クラウドベースの MLOps ソリューションは、そのスケーラビリティにより企業にとってさらに魅力的になっており、2030 年までに MLOps 導入の約 60% がクラウドベースになると予想されています。さらに、MLOps プラットフォームでの AI と自動化の統合は、運用の効率化に貢献しており、組織が機械学習モデルを継続的に拡張することが容易になります。その結果、MLOps ソリューションに対する全体的な需要は、こうした動的な市場の力によって毎年 20% 以上増加すると予測されています。

ドライバ

"クラウドおよび AI テクノロジーの採用の増加"

クラウド コンピューティングと AI 主導のソリューションの導入の増加は、MLOps 市場の成長の主な推進要因の 1 つです。スケーラブルで柔軟性があり、コスト効率の高いソリューションの必要性により、組織の約 60% がオンプレミス ソリューションよりもクラウドベースの MLOps プラットフォームを好むようになりました。 BFSI やヘルスケアなどの業界は、機械学習モデルを使用してリスク管理、不正検出、患者ケアを強化し、これらのテクノロジーから特に恩恵を受けています。小売業や製造業などの業界での自動化の急速な導入も、企業が業務効率の向上と人的エラーの削減を目指しているため、MLOps の成長を促進しています。リアルタイムのデータ処理と分析の需要により、この成長傾向はさらに加速します。

拘束

"初期投資コストが高い"

MLOps 市場における大きな制約の 1 つは、高度な機械学習プラットフォームの実装に必要な高額な初期投資です。企業、特に中小企業 (SME) は、オンプレミス MLOps システムのセットアップにかかる多額の初期費用による障壁に直面しており、クラウドベースのソリューションよりも 30 ～ 40% も高価になる可能性があります。さらに、これらのシステムを既存のインフラストラクチャと統合することの複雑さにより、ビジネスに課題が生じます。 MLOps の利点は明らかですが、展開に必要なコストとリソースの要件により、特に新興市場の多くの組織がこれらのソリューションを大規模に導入することを妨げる可能性があります。

機会

"ヘルスケアおよびBFSI分野でのアプリケーションの拡大"

ヘルスケアおよび BFSI セクターは、MLOps に大きな成長の機会を提供します。ヘルスケアでは、機械学習モデルが診断、患者ケアの最適化、医薬品開発に使用されることが増えています。医療機関の約 50% はすでにこれらのアプリケーションに AI モデルを利用しており、導入と継続的な監視を合理化するための MLOps プラットフォームに対する大きな需要が生じています。 BFSI セクターでは、不正行為の検出、顧客のセグメント化、リスク分析の強化の必要性が、MLOps にとって大きなチャンスとなります。これらの分野で AI への依存度が高まるにつれ、シームレスな MLOps ソリューションに対する需要が大幅に増加すると予想され、膨大な市場機会が提供されます。

チャレンジ

"データセキュリティとプライバシーに関する懸念"

MLOps 市場の大きな課題は、特に医療や BFSI などの機密データを扱う業界で機械学習モデルの利用が増えているため、データ セキュリティとプライバシーの問題に対処することです。 65% 以上の企業が、特にクラウドベースの MLOps 実装においてデータ セキュリティを主な懸念事項として挙げており、企業はデータ アクセシビリティとプライバシーのニーズのバランスを取ることに苦労しています。欧州の GDPR などの規制上の課題により、MLOps ソリューションの展開はさらに複雑になっています。機械学習モデルが進化するにつれ、業務効率を維持しながらデータ保護法の遵守を確保することが組織にとって大きなハードルとなります。

セグメンテーション分析

MLOps 市場は、タイプとアプリケーションに基づいて分割できます。 MLOps ソリューションはタイプ別にオンプレミス、クラウド、ハイブリッド モデルに分類でき、クラウドベースの MLOps はその柔軟性と拡張性により大きな注目を集めています。用途別に見ると、BFSI、ヘルスケア、小売、製造、公共部門などの業界が主に採用されています。各業界には固有のニーズがあり、カスタマイズされた MLOps ソリューションを推進して、BFSI での不正行為検出、医療分野でのパーソナライズされたヘルスケア、小売業での需要予測、製造業での予知保全などの特定のワークフローを最適化します。このセグメント化は、MLOps がさまざまなセクターにわたってビジネス運営を多様な方法で変革していることを強調しています。

タイプ別

• オンプレミス: オンプレミスの MLOps ソリューションは、データとセキュリティに対する高度な制御を特徴としており、これは機密情報を扱う業界にとって特に有益です。大企業の約 40% は、特にデータ プライバシーとコンプライアンスが重要な BFSI やヘルスケアなどの分野で、依然としてオンプレミスの MLOps ソリューションを好んでいます。オンプレミス システムは、より優れたカスタマイズとレガシー インフラストラクチャとの統合を可能にし、オンサイト インフラストラクチャが確立されている企業にとって魅力的なシステムとなります。ただし、これらのソリューションは初期設定コストが高く、クラウドベースのソリューションよりも多くのメンテナンスが必要となるため、中小企業での導入が妨げられる可能性があります。

• 雲： クラウドベースの MLOps ソリューションは、その費用対効果と拡張性により、多くの組織にとって好ましい選択肢となっています。企業の約 60% がクラウド MLOps ソリューションを採用しています。クラウド MLOps ソリューションは、多額の先行投資を必要とせずに、需要に応じてリソースをスケールアップまたはスケールダウンできる機能を提供します。クラウドは強化されたコラボレーション機能も提供し、チームがデータやモデルにリモートでアクセスできるようにします。この柔軟性は、リアルタイムのデータ処理とモデルの展開が重要である小売業や製造業などの業界にとって特に魅力的です。クラウド コンピューティングへの依存度が高まるにつれ、クラウドベースの MLOps プラットフォームに対する需要は今後も大幅に増加すると予想されます。

• その他: オンプレミスおよびクラウドベースのソリューションに加えて、ハイブリッド モデルなどの他の MLOps プラットフォームも注目を集めています。ハイブリッド MLOps ソリューションは、オンプレミス システムとクラウド システム両方の利点を組み合わせ、組織がさまざまな環境にわたってモデルを管理できる柔軟性を提供します。これらのソリューションは、セキュリティと拡張性の両方の組み合わせを必要とする企業にとって特に魅力的です。たとえば、ハイブリッド ソリューションは、機密データを処理しながらもクラウドのような拡張性を必要とする公共部門や大企業で人気が高まっています。約 20% の企業が、制御と柔軟性のバランスを求めてハイブリッド MLOps プラットフォームを採用すると予想されています。

用途別

• BFSI: BFSI セクターでは、金融機関の約 60% が不正検出、リスク管理、顧客分析などのアプリケーションに MLOps を活用しています。 MLOps ソリューションの導入により、これらの組織は AI モデルの導入効率を向上させながら、運用コストを 20 ～ 25% 削減することができました。機械学習を活用した不正検出アルゴリズムにより、誤検知率が 30% 削減され、顧客サービスと運用ワークフローが大幅に強化されました。

• 健康管理： 医療分野では、医療機関の約 50% が MLOps プラットフォームを採用して、患者ケア、医療診断、創薬のための AI モデルを管理しています。 MLOps ソリューションにより、特に医療画像処理と患者データ分析において、診断モデルの精度が 40% 向上しました。これらのプラットフォームにより、モデルの展開時間も 35% 短縮され、より迅速で信頼性の高い臨床意思決定が保証されます。

• 小売り： 小売部門では、約 55% の企業が需要予測、パーソナライズされた推奨事項、在庫管理などのアプリケーション向けに MLOps ソリューションを導入しています。 MLOps を使用している小売業者は、AI を活用したよりターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンにより、サプライ チェーンのコストが 25 ～ 30% 削減され、顧客エンゲージメントが強化され、業務効率が向上しました。

• 製造: 製造業では、約 45% の企業が予知保全、生産計画、サプライ チェーン管理を最適化するために MLOps ソリューションを採用しています。 MLOps プラットフォームは、計画外のダウンタイムの 20% 削減に貢献し、全体の設備効率 (OEE) を 15 ～ 20% 向上させました。これらのソリューションは、メーカーが生産効率を向上させ、無駄を最小限に抑え、大幅なコスト削減につながるのに役立ちます。

• 公共部門: 公共部門では、政府機関の 40% がスマートシティ構想、公衆衛生監視、都市計画の予測分析などのアプリケーションに MLOps を利用しています。 MLOps ソリューションの導入により、意思決定の速度が 25% 向上し、緊急対応や交通管理などの重要な領域でのリソースのより適切な割り当てが可能になりました。

地域別の見通し

MLOps 市場は、技術の進歩、政府の政策、業界固有のニーズなどの地域要因によって推進されています。北米は、強力な技術インフラストラクチャと AI の導入率の高さにより、MLOps ソリューションの最大の市場であり続けています。ヨーロッパも重要なプレーヤーであり、データのプライバシーとセキュリティを管理するための厳しい規制が導入されており、MLOps の採用に影響を与えます。アジア太平洋地域では、新興市場の急速な成長とAI技術の進歩により、MLOps市場の拡大が促進されています。中東とアフリカでは、さまざまな分野で AI とデータ分析への投資が増加しているため、徐々に導入が進んでいます。

北米

北米は、堅牢なインフラストラクチャ、AI の普及、研究開発への多額の投資によって、MLOps 市場で最大のシェアを占めています。米国は、特に BFSI、ヘルスケア、小売などの分野で MLOps の導入をリードしています。この地域の組織の約 70% は、MLOps を使用して機械学習モデルをより効率的に展開しています。 AI およびクラウド コンピューティング業界における主要企業の存在と、デジタル変革を支援する政府の有利な政策により、北米における MLOps 市場の成長見通しがさらに強化されています。

ヨーロッパ

ヨーロッパは、特に一般データ保護規則 (GDPR) などのデータ プライバシー規制が重視されているため、MLOps にとって重要な市場です。ドイツ、フランス、英国などの国は、特に BFSI やヘルスケアなどの業界で MLOps ソリューションの導入をリードしています。ヨーロッパの企業の約 60% は、業務効率を向上させながら法規制へのコンプライアンスを確保するために MLOps を採用しています。企業がスケーラブルでコスト効率の高いソリューションを求める中、ヨーロッパではクラウドベースの MLOps の需要が高まっています。欧州市場でも、AI やスマートシティへの取り組みに対する公共部門の投資が増加しています。

アジア太平洋地域

アジア太平洋地域では、AI テクノロジーの進歩とデジタル変革への投資の増加により、MLOps 市場が急速に成長しています。中国、インド、日本、韓国などの国々が市場拡大に大きく貢献しています。アジア太平洋地域では、特に製造、ヘルスケア、小売などの分野で、約 50% の企業が MLOps ソリューションを検討または導入しています。この地域の急成長している電子商取引および小売業界は、需要予測、在庫管理、顧客のパーソナライゼーションのために AI に多額の投資を行っており、MLOps ソリューションの需要を高めています。さらに、インドや中国などの政府の取り組みにより、AI や機械学習テクノロジーの使用が促進されています。

中東とアフリカ

中東とアフリカのMLOps市場は、AIとデジタルトランスフォーメーションへの投資の増加に支えられ、徐々に拡大しています。 UAE、サウジアラビア、南アフリカなどの国々は、特に公共部門、医療、BFSI において MLOps ソリューションの導入の最前線に立っています。この地域の企業の約 45% が、業務効率の向上と顧客サービスの強化を目的として MLOps を導入しています。中東の政府は AI とスマート シティ テクノロジーに多額の投資を行っており、MLOps ソリューションの需要がさらに高まっています。市場の成長は、地域全体でのクラウド導入の増加と機械学習テクノロジーの進歩によっても促進されています。

プロファイルされた主要企業のリスト

• IBM
• データロボット
• SAS
• マイクロソフト
• アマゾン
• グーグル
• ダテイク
• データブリック
• HPE
• ルグアジオ
• クリアML
• モジー
• 彗星
• クラウドデラ
• ペーパーペース
• ヴァロハイ

シェアの高いトップ企業

• マイクロソフト- MLOps 市場シェアの約 25% を保持。
• アマゾン・市場シェアは約20％。

投資分析と機会

さまざまな業界で効率的な機械学習モデルと自動化に対する需要が高まっているため、MLOps 市場への投資が急増しています。 2023 年には、より多くの企業が AI を活用したソリューションの導入を検討しており、世界の MLOps 市場には 30 億ドルを超えるベンチャーキャピタルが集まりました。投資の約 45% は、スケーラビリティ、費用対効果、柔軟性を重視したクラウドベースの MLOps ソリューションに向けられています。さらに、銀行や金融機関が不正行為の検出、リスク管理、コンプライアンスの監視に MLOps を採用しているため、BFSI セクターは投資全体の約 25% を占めています。医療診断や医薬品開発のための AI への投資であるヘルスケア分野もこれに続き、その投資は MLOps 市場全体の約 20% を占めています。組織がデータ駆動型の洞察と自動化の価値をますます認識するにつれ、製造、小売、公共部門などの分野でさらなる機会が期待されています。企業が業務効率とイノベーションを強化するために AI や機械学習に移行する中、特に北米やアジア太平洋などの地域で、MLOps への投資は引き続き増加すると予想されます。

新製品開発

2023 年から 2024 年にかけて、MLOps 市場の企業は、さまざまな分野にわたるビジネスの進化するニーズを満たす新製品の開発に注力します。たとえば、Microsoft は、モデルのトレーニングとデプロイを自動化するための高度な MLOps ツールを統合する Azure Machine Learning 2023 を導入し、機械学習モデルのデプロイにかかる時間を数か月から数週間に大幅に短縮しました。同様に、DataRobot は DataRobot AI Cloud を立ち上げ、モデルのモニタリング、コラボレーション、ガバナンスを含む機械学習ライフサイクル全体を管理するためのエンドツーエンドのプラットフォームを提供しました。もう 1 つの重要な開発は Google によるもので、2023 年後半に AI アプリケーションの構築、デプロイ、スケーリングのために設計された包括的な MLOps プラットフォームである Vertex AI を展開しました。この製品は、組み込みのバージョン管理、継続的なトレーニング、自動モデル監視機能を提供します。今後数年間、モデルの最適化と展開の自動化におけるイノベーションが製品開発を推進し続けるでしょう。企業の約 30% は、特に専用のデータ サイエンス チームを持たない企業において、自動化と使いやすさの向上に製品開発の取り組みを集中させています。この新製品開発の推進は、簡素化され、よりアクセスしやすい MLOps ツールに対する需要が高まっていることを示しています。

最近の動向

• Microsoft は、2023 年初頭に Azure Machine Learning 2023 をリリースし、新しい自動デプロイと監視機能を統合し、機械学習の運用効率を向上させました。
• Google Cloud は、開発者やデータ サイエンティストが強化された自動化機能とモデル モニタリング機能を備えた機械学習モデルの構築、デプロイ、スケーリングを支援するプラットフォームである Vertex AI 2023 を導入しました。
• Amazon は 2023 年に Amazon SageMaker スイートを拡張して、新しい自動モデル展開オプションを追加し、業界全体で機械学習モデルのライフサイクル管理の効率を高めました。
• DataRobot は 2024 年に AI Cloud プラットフォームに新機能を導入し、モデルのパフォーマンスの継続的な監視と追加のクラウド サービスとの統合に重点を置き、より広範な企業での導入を可能にしました。
• IBM は 2023 年に Watson Studio for MLOps を立ち上げ、企業全体にわたる AI モデルの導入、ガバナンス、監視を管理および自動化するためのエンドツーエンドのソリューションを提供しました。

レポートの対象範囲 

機械学習オペレーション（MLOps）市場に関するレポートは、成長に影響を与える主要な推進要因、制約、機会、課題など、市場のダイナミクスの包括的な分析を提供します。市場動向、タイプ別（オンプレミス、クラウド、その他）およびアプリケーション別（BFSI、ヘルスケア、小売、製造、公共部門）のセグメンテーションに加え、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東およびアフリカの地域的洞察もカバーしています。さらに、このレポートでは、Microsoft、Amazon、Google、DataRobot などの主要な業界プレーヤーによる最近の動向に焦点を当て、市場拡大に向けた戦略についての洞察を提供します。さらに、このレポートには、ヘルスケア業界やBFSI業界におけるクラウドベースのMLOpsソリューションの採用の増加など、さまざまなセクターにわたる投資傾向と成長機会の詳細な分析が含まれています。また、主要企業の競争環境とプロフィールを掘り下げ、市場の将来の軌道、課題、潜在的な成長分野を明確に示します。この調査は、実用的なデータと主要な市場予測に焦点を当て、企業が MLOps の採用と実装について十分な情報に基づいた意思決定を行えるよう支援することを目的としています。