自動機械学習市場規模は2023年に12.4億米ドルと推定され、2028年には74.2億米ドルに達すると予測され、予測期間中（2023年～2028年）のCAGRは42.97%で成長すると予測されます。
主要ハイライト
機械学習（ML）は人工知能（AI）の一分野であり、学習アルゴリズムが統計的手法によって分類や予測を行い、データマイニングプロジェクトにおける重要な洞察を明らかにする。これらの洞察は、アプリケーションやビジネスにおける意思決定を促進し、理想的には主要な成長指標に影響を与える。機械学習はアルゴリズム、モデル、計算の複雑さを中心に展開されるため、熟練した専門家がこれらのソリューションを開発する必要があります。
機械学習（ML）は、ビジネスの多くの部分で不可欠な要素となっている。その一方で、高性能な機械学習アプリケーションを構築するには、高度に専門化されたデータサイエンティストやドメインエキスパートが必要となる。自動機械学習（AutoML）は、統計や機械学習の知識がなくても、ドメインの専門家が機械学習アプリケーションを自動的に構築できるようにすることで、データサイエンティストの必要性を減らすことを目的としている。
自動機械学習の性能は、データ・サイエンスと人工知能の改善によって進歩している。企業はこの技術の可能性を認識しているため、予測期間中に採用率が上昇する可能性が高い。企業は自動機械学習ソリューションをサブスクリプション・ベースで販売しており、顧客はこの技術を利用しやすくなっている。さらに、従量課金ベースの柔軟性も提供されている。
機械学習（ML）は多くのアプリケーションでますます使用されるようになっているが、この成長を十分にサポートするには機械学習の専門家が不足している。自動機械学習（AutoML）の目的は、機械学習を使いやすくすることである。そのため、専門家はより多くの機械学習システムを導入できるはずであり、AutoMLを使用する際には、MLを直接使用する場合よりも少ない専門知識で済むはずである。しかし、技術の導入はまだ浅く、市場の成長を抑制している。
COVID-19の大流行後、企業がビジネス・プロセスの自動化にインテリジェントなソリューションの活用に向かうにつれ、AIの採用が増加している。この傾向は今後数年間も続くと予想され、組織プロセスにおけるAIの採用がさらに促進される。
市場動向
BFSI分野が市場成長を牽引
近年、BFSI業界では、業務効率の向上や消費者体験の改善を目的に、AIやML技術の採用が進んでいる。データが注目されるにつれ、BFSIアプリケーションにおける機械学習の需要が高まっている。自動化された機械学習は、膨大なデータ、手頃な処理能力、経済的なストレージで正確かつ迅速な結果を生み出すことができる。さらに、システム近代化に対する機械学習主導のアプローチにより、企業は他のフィンテック・サービスと連携し、安全性を高め、セキュリティを可能にしながら、現代の需要や規制に適応できるようになる。
銀行は、リスク管理の圧力が高まり、ガバナンスや規制要件が高まる中、より良い顧客サービスを提供するためにサービスを強化しなければならない。一部のフィンテック・ブランドは、利用可能な顧客データを活用し、顧客のニーズがどのように進化しているか、システムを攻撃する可能性が最も高い詐欺行為はどれか、どのようなサービスが有益であるかなどを予測するために、複数のチャネルにわたるさまざまなアプリケーションでAIやMLをますます活用している。
機械学習を活用したソリューションにより、金融会社はインテリジェント・プロセス・オートメーションを通じて反復業務を自動化することで手作業を代替し、企業の生産性を向上させることができる。予測期間における例としては、チャットボット、事務処理の自動化、従業員トレーニングのゲーミフィケーションなどが挙げられる。機械学習は金融プロセスの自動化に利用されている。
COVID-19が流行する中、金融機関はデジタルチャネルを通じて顧客とつながり、サービスを提供しようとする傾向が強まっている。チャットボット、口座開設・対応支援、技術支援などが市場で増加している。Posh. Tech、Spixii、その他多くのフィンテック企業は、銀行に重要な顧客対応プロセスのためのインテリジェントなチャットボットを提供している。
自動化された機械学習（ML）アルゴリズムは、ネットワーク・セキュリティを大幅に向上させることができる。データ・サイエンティストは、金融監視によって防ぐことができるマネーロンダリング手法などのフラグを検出するシステムのトレーニングに取り組んできた。将来的には、機械学習技術が最先端のサイバーセキュリティ・ネットワークを強化する可能性が高い。
アジア太平洋地域が市場で著しい成長を遂げる
アジア太平洋地域（APAC）は、今後数年間で最も急成長する市場地域と考えられている。これは、情報技術（IT）への投資が増加し、同地域でフィンテックの採用が増加しているためである。加えて、AIを複数の産業に統合することへの政府の関心の高まりが、地域市場の発展を後押ししている。
中国では機械学習が勢いを増しており、企業は金融詐欺の検出、消費者への商品推奨、産業運営の合理化などにこの技術を活用している。多くの機械学習プロジェクトは、クリーンなデータと堅牢なデータインフラに裏打ちされていない機械学習アルゴリズムによる不正確な予測のために失敗している。
AIの台頭は、指数関数的に高速で強力なコンピューターと大規模で複雑なデータセットによって可能になった。システムが大規模なデータセットのパターンを識別する機械学習などのアプリケーションは、AIの実用的で収益性の高い可能性を証明している。中国では、AIシステムが公共スペースを監視し、インターネットトラフィックをスキャンしてユーザーの意図を判断する能力を持つことで、国家は社会統制、監視、検閲のための自動機械学習ツールを強化している。
AI、特にロボット工学、音声認識、視覚認識に対する世界的な需要の増加は、日本のAI市場を押し上げると予想される。さらに、日本の楽天技術研究所（RIT）は、IoT、ネットワーク最適化、不正検出、NLP、コンピュータビジョン、バーチャルリアリティをカバーする自動機械学習とディープラーニングに主に焦点を当てている。
韓国は先進国である。さらに同国は、AIやMLなどの先端技術の開発に多額の投資を行っている。韓国全土で活動する様々な企業が、市場の成長を助ける様々なソースから投資を受けている。
自動機械学習産業の概要
自動機械学習の世界市場は適度に断片化されており、複数のプレーヤーが市場の需要に対応している。複数の新規プレーヤーが市場に参入しているため、市場の競争は激化している。そのため、既存プレーヤーがより多くの顧客を獲得するために採用している戦略は、新規プレーヤーの出現と相まって、市場の競争を激化させている。
当市場は競争が激しく、今後数年間も激しい競争が続くと予想される。
2023年4月 サンマテオを拠点とするYellow AI社は、ジェネレーティブAI主導のDynamic Automation Platform（DAP）のリリースを発表した。スケーラビリティ、スピード、精度を確保するため、DAPは何十億ものトークを継続的にトレーニングするマルチLLMアーキテクチャ上に構築されている。このプラットフォームの生成的AIは、各チャネルにおけるスタッフと消費者の対話を自動化することで、運用コストを大幅に削減する。
2022年11月：インフォシスはIBMと提携し、AIと自動化のセンターを立ち上げる。このセンターは、多国籍企業のハイブリッド・クラウドへの移行を合理化し、迅速化するために作成されたデータとAIソリューションの拡大に焦点を当てる。このセンターは、インフォシスのBPMサービスを強化するもので、データおよびAIテクノロジーに関するデザイン思考手法と広範な業界知識を駆使して開発される。
【目次】
1 はじめに
1.1 前提条件と市場定義
1.2 調査範囲
2 調査方法
3 エグゼクティブサマリー
4 市場ダイナミクス
4.1 市場促進要因
4.1.1 効率的な不正検知ソリューションへの需要の高まり
4.1.2 インテリジェントなビジネスプロセスへの需要の高まり
4.2 市場の阻害要因
4.2.1 自動機械学習ツールの採用の遅れ
4.3 産業バリューチェーン分析
4.4 産業の魅力 – ポーターのファイブフォース分析
4.4.1 新規参入者の脅威
4.4.2 買い手の交渉力
4.4.3 供給者の交渉力
4.4.4 代替製品の脅威
4.4.5 競争ライバルの激しさ
4.5 COVID-19の市場への影響評価
5 市場の区分
5.1 ソリューション
5.1.1 スタンドアロンまたはオンプレミス
5.1.2 クラウド
5.2 自動化タイプ
5.2.1 データ処理
5.2.2 フィーチャーエンジニアリング
5.2.3 モデリング
5.2.4 可視化
5.3 エンドユーザー
5.3.1 BFSI
5.3.2 小売・Eコマース
5.3.3 ヘルスケア
5.3.4 製造業
5.3.5 その他のユーザー
5.4 地理
5.4.1 北米
5.4.1.1 米国
5.4.1.2 カナダ
5.4.2 ヨーロッパ
5.4.2.1 イギリス
5.4.2.2 ドイツ
5.4.2.3 フランス
5.4.2.4 その他のヨーロッパ
5.4.3 アジア太平洋
5.4.3.1 中国
5.4.3.2 日本
5.4.3.3 韓国
5.4.3.4 その他のアジア太平洋地域
5.4.4 その他の地域
6 競争環境
6.1 企業プロファイル
6.1.1 Datarobot Inc.
6.1.2 Amazon web services Inc.
6.1.3 dotData Inc.
6.1.4 IBMコーポレーション
6.1.5 データイク
6.1.6 SAS Institute Inc.
6.1.7 マイクロソフト株式会社
6.1.8 グーグル合同会社
6.1.9 H2O.ai
6.1.10 Aible Inc.
7 投資分析
8 市場の将来性
【お問い合わせ・ご購入サイト】
資料コード： MOI18102032