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[219ページレポート]MLOps市場規模は2022年の11億米ドルから2027年には59億米ドルに成長し、予測期間中のCAGRは41.0％になると予測されている。効果的なチームワークのためのMLプロセスの標準化が、MLOpsの需要を促進している。さらに、監視可能性と拡張性がMLOps市場の成長を促進すると期待されている。特にMLOpsは、DevOpsとIT間の摩擦を減らし、データチーム間の緊密な協力を促進し、MLパイプラインを反復可能にし、リリース速度を加速する。
MLOps市場のダイナミクス：
ドライバー効果的なチームワークのためのMLプロセスの標準化
手作業によるデータの再処理と収集は非効率的であり、満足のいく結果をもたらさない可能性がある。MLOpsはMLモデルのワークフロー全体を自動化するのに役立ちます。これには、データ収集、モデル構築、テスト、再トレーニング、デプロイが含まれる。MLOpsは、企業が時間を節約し、エラー率を低減するのに役立つ。MLモデルの全社的な導入には、IT担当者とビジネス担当者、データサイエンティストとエンジニアのコラボレーションが必要だ。企業はMLOpsの原則により、MLオペレーションを標準化し、すべての参加者のために標準化された言語を確立することができる。これにより互換性の問題が軽減され、モデリングプロセスの構築と展開が迅速になる。
抑制：専門知識の欠如
社内外の複数のデータソースから膨大な量のデータを収集・統合し、データサイロを統合するために、組織は現在、データ管理でMLOpsを使用する必要がある。しかし、知識のギャップや作業者の能力不足のために、MLOpsモデルを採用することができない。そのため、多くのアプリケーションや業種についてより広範な全体像を把握するために、MLOpsモデルの必要性がますます重要になってきている。数多くの報告書や調査によると、企業の従業員の知識や能力が不十分であることは、調査によってたびたび明らかになっている。組織は、この問題に対処するために、トレーニングと認定に優先順位をつけて多額の投資を行い、従業員がMLOpsモデルと戦略について必要な理解を持ち、効果的なデータ管理のためにそれらの戦術を実践できるようにすべきである。
チャンス金融セクターにおけるマシンリーディングの利用拡大
金融会社が保有する顧客データは膨大だ。消費者の360度イメージを作成するために、銀行口座残高などの従来のバンキングの詳細とともに、購入、支出パターン、プラットフォームの利用状況、地理的場所の選択に関するデータを収集することがある。これにより銀行は、消費者のニーズや嗜好に合わせて特別にカスタマイズされたサービスや商品を提供することができる。データ分析、個別化されたサービスやプロモーションの提供は、機械学習アルゴリズムの助けを借りて、非常に効果的に行うことができる。
チャレンジ生データの操作
生データは、モデルが本番稼動する際に予測を生成し、最終的な結果を抽出するために利用される。そのため、モデルの正しさを判断し、継続的に評価することは困難となる。新しいデータに手作業でラベル付けすることは、プロセスを遅らせ、継続的な再トレーニングタスクには効果がありません。また、学習済みのモデルを使って新しいデータにラベルを付けるか、教師あり学習ではなく教師なし学習を利用するかは、問題やタスクの目的によって異なる。ラベル付けが不要なデータもある。このため、企業はMLOを日常業務に組み込んで生データを処理することは困難であり、データ操作につながる可能性がある。
コンポーネント別では、プラットフォーム・セグメントが予測期間中最大の市場規模を維持
テクノロジーの発展がデジタル化の新たなエッジを生み出し、先進的なMLOpsソリューションが世界中のさまざまな企業で大規模に採用されている。MLOpsソリューションは、リモートワーカーの全体的な生産性を向上させ、出張や業務に関連するコストを削減するのに役立つ。そのため、このソリューションは全体的なOPEXと資本支出（CAPEX）を削減する上で重要な役割を果たします。効果的なエンタープライズ・コラボレーションは、マーケティング、顧客エンゲージメント、ナレッジ共有、チーム・コラボレーション、社員研修など、さまざまなアプリケーション分野でシームレスなビデオ体験を提供します。先進的なMLOpsソリューションは、HIPPAやGDPRなどの規制にも準拠しているため、規制の厳しい業界でも導入が容易です。
予測期間中、北米が最大の市場シェアを占める見込み
北米はMLOの市場シェアにおいて主要なマーカーの一つである。米国やカナダなどの国々は、複数のアプリケーション分野でML技術を採用しており、この地域におけるMLOpsの成長を促進している。北米のMLOps市場では、米国が主要な貢献国のひとつと考えられている。IBM（米国）、グーグル（米国）、マイクロソフト（米国）、HPE（米国）、AWS（米国）などの著名なテクノロジープロバイダーの存在が、この地域の市場成長を補完している。このような確立されたMLOps企業の存在と新しい新興企業の出現は、この地域の見通しを強化し、投資の大幅な増加と人工知能技術の早期採用を目撃することを可能にする。
市場のプレーヤー
MLOps市場の主要プレイヤー IBM（米国）、Microsoft（米国）、Google（米国）、AWS（米国）、HPE（米国）、GAVS Technologies（米国）、DataRobot（米国）、Cloudera（米国）、Alteryx（米国）、Domino Data Lab（米国）、Valohai（米国）、H2O.ai（米国）、MLflow（オランダ）、Neptune.ai（欧州）、Comet（米国）、SparkCognition（米国）、Hopsworks（欧州）、Datatron（米国）、Weights & Biases（米国）、Katonic.ai（オーストラリア）、Modzy（米国）、Iguazio（イスラエル）、Teliolabs（米国）、ClearML（イスラエル）、Akira.AI（インド）、Blaize（米国）。これらのプレーヤーは、MLOps市場での足跡を拡大するために、パートナーシップ、契約や提携、新製品の発表や製品の強化、買収など、さまざまな成長戦略を採用している。
この調査レポートは、MLOps市場を分類し、以下の各サブマーケットの収益予測と動向分析を掲載しています：
コンポーネントに基づく：
プラットフォーム
サービス
デプロイメント・モードに基づく：
オンプレミス
クラウド
組織規模に基づく：
大企業
中小企業
バーティカルに基づく：
銀行、金融サービス、保険
小売とeコマース
政府と防衛
ヘルスケアとライフサイエンス
製造業
テレコム
ITおよびITeS
エネルギーと公益事業
運輸・物流
その他の事業
地域別
北米
アメリカ
カナダ
ヨーロッパ
イギリス
ドイツ
フランス
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
インド
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
KSA
アラブ首長国連邦
南アフリカ
その他の中東・アフリカ
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
その他のラテンアメリカ
最近の動向
2022年9月、ClouderaはMeralcoとの戦略的パートナーシップを発表し、Meralcoのデータを分析し、複数のMLモデルを実行するフラッグシップ分析プラットフォームというユニークなソリューションを構築した。
2022年6月、DataRobotはビジネスインパクトを新たに改善した先進的なAIクラウドのリリースを発表した。
2022年5月、GAVSテクノロジーズはNTT株式会社との提携を発表した。このパートナーシップには、ZIF AIOpsプラットフォームとNTT株式会社のインフラストラクチャー・マネージド・サービス（IMS）との統合が組み込まれている。
2022年2月、HPEとAyar Labsは、光I/O技術に基づくシリコンフォトニクスソリューションの開発を通じて、データセンター革新の新時代を切り開くための複数年にわたる戦略的協業を発表した。
2021年9月、DataRobotはロンドンのトップ不動産会社であるFoxtonsと協力し、消費者により良いサービスを提供し、より戦略的なデータ主導のビジネス選択を行うために、データ分析とモデリング機能を強化した。
2021年1月、Alteryxは市場の高まる需要に応えるため、Snowflakeと提携しました。このパートナーシップは、Alteryxのデータサイエンスと自動化機能をSnowflakeのプラットフォームと統合し、自動化されたデータパイプライン、より高速なデータ処理、スケールでの分析を強化することで、顧客ベースにサービスを提供します。
目次
1 はじめに （ページ – 22）
1.1 研究目的
1.2 市場の定義
1.2.1 含まれるものと除外されるもの
1.3 市場範囲
1.3.1 市場の細分化
1.3.2 対象地域
1.3.3年
1.4 通貨
表1 米ドル為替レート（2019-2021年
1.5 利害関係者
2 研究方法 (ページ – 26)
2.1 調査データ
図1 mlops：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
表2 一次インタビュー
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳
2.1.2.2 主要業界インサイト
2.2 市場の分類とデータの三角測量
図2 データの三角測量
2.3 市場規模の推定
図3 mlops：トップダウン・アプローチとボトムアップ・アプローチ
2.3.1 トップダウン・アプローチ
2.3.2 ボトムアップ・アプローチ
図 4 市場規模の推定方法 – アプローチ 1（供給側）：MLOP ソリューション/サービスからの収益
図5 市場規模の推定方法 – アプローチ2、ボトムアップ（供給側）：すべてのmlopsプラットフォーム/サービスからの総収入
図6 市場規模の推定方法 – アプローチ3、ボトムアップ（供給側）：すべてのmlopsプラットフォーム/サービスからの総収入
図 7 市場規模推定手法 – アプローチ 4、ボトムアップ（需要サイド）：全体 mlops 支出における mlops のシェア
2.4 市場予測
表3 因子分析
2.5 企業評価マトリックス手法
図8 企業評価マトリックス：基準の重み付け
2.6 startup/me 評価マトリックス手法
図 9 スタートアップ/ME 評価マトリックス：基準の重み付け
2.7 前提条件
2.8 限界
3 事業概要 （ページ – 40）
表4 mlopsの世界市場規模および成長率、2018-2021年（百万米ドル、前年比）
表5 2022-2027年の世界市場規模および成長率（百万米ドル、前年比）
図10 2022年に市場をリードするのはプラットフォーム・セグメント
図11 2022年に最大の市場シェアを占めるコンサルティング・サービス分野
図12 2022年の市場規模はクラウド・セグメントが大きく占める
図13 2022年に市場を支配するのは大企業セグメント
図14 銀行、金融サービス、保険の業種が2022年の市場をリードする
図15 北米が2022年に最大の市場シェアを占める
4 プレミアム・インサイト (ページ – 44)
4.1 mlops市場におけるプレーヤーの魅力的な機会
図16 データ主導のインサイト・プラットフォームに対する高い需要が予測期間中の市場を牽引する
4.2 業種別市場
図 17 銀行、金融サービス、保険の業種が予測期間中に市場をリードする
4.3 地域別市場
図18 北米が2026年までに最大の市場シェアを占める
4.4 北米：市場：コンポーネント別、国別
図19 2022年に北米市場を支配するのはプラットフォーム・セグメントと米国
5 市場概要と業界動向（ページ – 46）
5.1 導入
5.2 市場ダイナミクス
図 20 mlops 市場の促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 ドライバー
5.2.1.1 効果的なチームワークのためのMLプロセスの標準化
5.2.1.2 監視可能性の向上による効率の改善
5.2.1.3 生産性の向上とAI導入の迅速化
5.2.2 拘束
5.2.2.1 担当者の専門知識不足
5.2.3 機会
5.2.3.1 金融分野における機械学習の利用拡大
5.2.4 課題
5.2.4.1 様々なパイプラインを管理する難しさ
5.2.4.2 生データ操作のリスク
5.3 mlops市場：主要フェーズ
図21 市場：主要フェーズ
5.4 市場：建築
図 22 mlops 市場：アーキテクチャ
5.5 市場：バリューチェーン分析
図23 市場：バリューチェーン
5.6 エコシステム
図24 市場：エコシステム
表6 市場：エコシステム
5.7MLopsの能力
5.7.1 探索的データ分析
5.7.2 データ準備とフィーチャーエンジニアリング
5.7.3 モデルのトレーニングとチューニング
5.7.4 モデルの見直しとガバナンス
5.7.5 モデルの推論とサービング
5.7.6 モデルのモニタリング
5.7.7 自動化されたモデルの再トレーニング
5.8 mlops市場プレーヤーの価格設定モデル
表7 2021-2022年の価格設定モデルと指標価格帯
5.9 技術分析
5.9.1 導入
5.9.2 人工知能と機械学習
5.10 ケーススタディ分析
5.10.1 機械学習インフラの自動化を簡素化する外部ソリューション
5.10.2 コンポジット＋が債券価格の予測精度を高める
5.10.3 農業画像解析を効率化するclearmlソリューション
5.10.4 コンティニュアム・インダストリー、Neptune.aiと協業し、mlopsソリューションをコア製品に統合
5.10.5 ヤンセンファーマ、ドミノ・データ・ラボのmlopsソリューションで深層学習モデル開発の高速化を実現
5.11 特許分析
5.11.1 方法論
5.11.2 特許文書の種類
表8 出願特許（2019-2022年
5.11.3 イノベーションと特許出願
図25 年間特許取得件数（2019-2022年
5.11.3.1 上位志願者
図26 特許出願件数の多い上位10社（2019-2022年
表9 米国：MLOP市場における特許所有者トップ10（2019-2022年
表10 市場における特許（2020-2022年
5.12 ポーターの5つの力分析
表11 市場：ポーターの5力モデル
5.12.1 新規参入の脅威
5.12.2 代替品の脅威
5.12.3 サプライヤーの交渉力
5.12.4 買い手の交渉力
5.12.5 競争相手の激しさ
5.13 主要ステークホルダーと購買基準
5.13.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図27 トップ3エンドユーザーの購買プロセスにおけるステークホルダーの影響力
表 12 上位 3 エンドユーザーの購買プロセスにおける利害関係者の影響力(%)
5.13.2 購入基準
図28 トップ3エンドユーザーの主な購買基準
表13 上位3業種の主な購買基準
5.14 規制の状況
5.14.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表14 北米：規制機関、政府機関、その他の組織
表15 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織
表16 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織
表17 中東・アフリカ：規制機関、政府機関、その他の組織
表18 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の組織
5.14.1.1 北米
5.14.1.1.1 米国
5.14.1.1.2 カナダ
5.14.1.2 欧州
5.14.1.2.1 一般データ保護規則
5.14.1.2.2 欧州標準化委員会（CEN）
5.14.1.2.3 欧州技術標準化機構（ETSI）
5.14.1.3 アジア太平洋
5.14.1.3.1 中国
5.14.1.3.2 インド
5.14.1.3.3 オーストラリア
5.14.1.3.4 日本
5.14.1.4 中東・アフリカ
5.14.1.4.1 中東
5.14.1.4.2 南アフリカ
5.14.1.5 ラテンアメリカ
5.14.1.5.1 ブラジル
5.14.1.5.2 メキシコ
5.15 主要会議・イベント（2022-2023年
表 19 mlops 市場：会議・イベント
6 MLOPS市場, 構成要素別 (ページ番号 – 74)
6.1 はじめに
6.1.1 コンポーネント：市場促進要因
図 29 予測期間中、プラットフォーム・セグメントがより大きな市場規模を占める
表 20 mlops 市場、コンポーネント別、2018-2021 年（百万米ドル）
表 21 mlops 市場、コンポーネント別、2022-2027 年（百万米ドル）
6.2 プラットフォーム
6.2.1 データ管理チームに柔軟性を提供する
表22 プラットフォーム：mlops市場、地域別、2018-2021年（百万米ドル）
表23 プラットフォーム：mlops市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
6.3 サービス
6.3.1 データ管理とMLモデルのトレーニングのために、すぐに導入できるソリューションを提供する。
表 24 サービス：MLOP 市場、地域別、2018-2021 年（百万米ドル）
表 25 サービス: mlops 市場、地域別、2022-2027 年 (百万米ドル)
6.3.2 コンサルティング
表 26 コンサルティング：MLOP 市場、地域別、2018-2021 年（百万米ドル）
表 27 コンサルティングサービス：MLOPS 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）
6.3.3 展開と統合
表 28 展開と統合：mlops 市場、地域別、2018-2021 年（百万米ドル）
表 29 展開と統合：mlops 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）
6.3.4 サポート＆メンテナンス
表 30 サポート＆メンテナンス：MLOP 市場、地域別、2018-2021 年（百万米ドル）
表 31 サポート＆メンテナンス：MLOP 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）
7 MLOPS市場, 展開モード別 (ページ – 82)
7.1 はじめに
7.1.1 展開モード：MLOP市場ドライバー
図 30 オンプレミス部門は予測期間中、より高い CAGR を記録する
表 32 mlops 市場、展開モード別、2018-2021 年（百万米ドル）
表 33 mlops 市場、展開モード別、2022-2027 年（百万米ドル）
7.2 オンプレミス
7.2.1 低コストで強化されたセキュリティを提供する
表 34 オンプレミス：MLOP 市場、地域別、2018-2021 年（百万米ドル）
表 35：オンプレミス：MLOP 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）
7.3 クラウド
7.3.1 運用コストの削減と拡張性の提供
表 36 クラウド：MLOP 市場、地域別、2018-2021 年（百万米ドル）
表 37 クラウド：MLOP 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）
8 MLOPS 市場：組織規模別（ページ番号 – 87）
8.1 導入
8.1.1 組織規模：MLOP市場促進要因
図31 中小企業部門は予測期間中、より高い成長率を記録する
表 38 mlops 市場：組織規模別、2018-2021 年（百万米ドル）
表 39 mlops 市場：組織規模別、2022-2027 年（百万米ドル）
8.2 中小企業
8.2.1 mlops技術の採用拡大が見込まれる
表 40 中小企業：MLOP 市場、地域別、2018 年～2021 年（百万米ドル）
表 41 中小企業：MLOP 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）
8.3 大企業
8.3.1 データ管理を容易にするmlopsプラットフォームの利用拡大
表 42 大企業：mlops 市場、地域別、2018-2021 年（百万米ドル）
表 43 大企業：mlops 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）
9 MLOPS市場：垂直方向別（ページ番号 – 92）
9.1 はじめに
9.1.1 垂直：mlopsドライバー
図32 2027年までに最大の市場規模を占めるのはBFSIセグメント
表44 mlops市場、垂直市場別、2018-2021年（百万米ドル）
表45 mlops市場、垂直市場別、2022-2027年（百万米ドル）
9.2 銀行、金融サービス、保険
9.2.1 mlopsはリアルタイムの不正検知を容易にする
表 46 銀行、金融サービス、保険：MLOP 市場、地域別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 47 銀行、金融サービス、保険：MLOP 市場：地域別 2022-2027 年 （百万米ドル）
9.3 テレコム
9.3.1 顧客エンゲージメント強化のためのMLOP導入の拡大
表 48 テレコム：MLOP 市場、地域別、2018-2021 年（百万米ドル）
表 49 テレコム：MLOP 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）
9.4 ヘルスケア＆ライフサイエンス
9.4.1 診断精度の向上とリスク評価
表50 ヘルスケア＆ライフサイエンス：MLOP市場、地域別、2018～2021年（百万米ドル）
表 51 ヘルスケア＆ライフサイエンス：mlops 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）
9.5 小売・eコマース
9.5.1 mlopsの使用は、消費者のためにパーソナライズされた経験を調整するのに役立つ
表 52 小売・e コマース：MLOP 市場、地域別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 53 小売＆eコマース：MLOPS市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
9.6 IT & ITES
9.6.1 ビッグデータを管理するためのMLOPへの嗜好の高まり
表 54 IT & ITES：MLOP市場、地域別、2018-2021年（百万米ドル）
表 55 IT & ITES: mlops 市場、地域別、2022-2027 年 (百万米ドル)
9.7 政府・防衛
9.7.1 複雑な問題を解決するためにmlopsを使用する
表 56 政府・防衛：MLOP 市場、地域別、2018-2021 年（百万米ドル）
表 57 政府・防衛：MLOP 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）
9.8 製造業
9.8.1 植物生産を最適化するためのMLOPの採用拡大
表 58 製造業：mlops 市場、地域別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 59 製造業：mlops 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）
9.9 エネルギー＆公益事業
9.9.1 効率を高め、無駄を省くためのmlopsソリューションの必要性
表 60 エネルギー＆公益事業：MLOP 市場、地域別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 61 エネルギー＆公益事業：MLOP 市場：地域別 2022-2027 年（百万米ドル）
9.10 輸送・物流
9.10.1 倉庫管理とサプライチェーンの効率化を目的としたMLOP導入の増加
表 62 輸送・物流：mlops 市場、地域別、2018-2021 年（百万米ドル）
表 63 運輸・ロジスティクス：mlops 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）
9.11 その他（メディア・娯楽、旅行・接客、教育・研究）
9.11.1 顧客体験を向上させるためのMLOPへの需要の高まり
表64 その他：MLOP市場、地域別、2018-2021年（百万米ドル）
表 65 その他：MLOP 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）
10 MLOPS市場、地域別（ページ番号 – 106）
10.1 導入
図 33 タイが予測期間中最も高い成長率を占める
図 34 アジア太平洋地域は予測期間中に最も高い CAGR を記録する
表 66 mlops市場、地域別、2018-2021年（百万米ドル）
表 67 mlops 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）
10.2 北米
10.2.1 北米：MLOP市場の促進要因
10.2.2 北米：規制
10.2.2.1 個人情報保護および電子文書法（PIPEDA）
10.2.2.2 グラム・リーチ・ブライリー法
10.2.2.3 連邦情報セキュリティ管理法
10.2.2.4 1996年医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律
10.2.2.5 労働安全衛生局（OSHA）
10.2.2.6 カリフォルニア州消費者プライバシー法
図 35 北米：市場スナップショット
表 68 北米：MLOP 市場：コンポーネント別、2018-2021 年（百万米ドル）
表 69 北米: mlops 市場: コンポーネント別, 2022-2027 (百万米ドル)
表 70 北米: mlops 市場: サービス別, 2018-2021 (百万米ドル)
表 71 北米: mlops 市場: サービス別, 2022-2027 (百万米ドル)
表 72 北米：MLOP 市場：展開モード別、2018-2021 年（百万米ドル）
表 73 北米: mlops 市場: 展開モード別, 2022-2027 (百万米ドル)
表 74 北米：mlops 市場：組織規模別、2018-2021 年（百万米ドル）
表 75 北米：MLOP 市場：組織規模別 2022-2027 年（百万米ドル）
表 76 北米: mlops 市場: 業種別, 2018-2021 (百万米ドル)
表 77 北米: mlops 市場: 業種別, 2022-2027 (百万米ドル)
表 78 北米：mlops 市場：国別、2018-2021 年（百万米ドル）
表 79 北米: mlops 市場: 国別, 2022-2027 (百万米ドル)
10.2.3 米国
10.2.3.1 MLOps導入の原動力となる業務合理化のための自動化需要の高まり
10.2.4 カナダ
10.2.4.1 先端技術の研究開発の増加が市場を押し上げる
10.3 ヨーロッパ
10.3.1 欧州：MLOP 市場牽引要因
10.3.2 欧州：規制
10.3.2.1 欧州市場インフラ規制
10.3.2.2 一般データ保護規則
10.3.2.3 欧州標準化委員会
10.3.2.4 欧州技術規格協会
表 80 欧州：MLOP 市場、コンポーネント別、2018-2021 年（百万米ドル）
表 81 欧州：MLOP 市場、コンポーネント別、2022-2027 年（百万米ドル）
表 82 欧州：MLOP 市場：サービス別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 83 欧州：MLOP 市場、サービス別、2022-2027 年（百万米ドル）
表 84 欧州：MLOP 市場：展開モード別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 85 欧州：MLOP 市場：展開モード別 2022-2027 年（百万米ドル）
表 86 欧州：MLOP 市場：組織規模別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 87 欧州：MLOP 市場：組織規模別 2022-2027 年（百万米ドル）
表 88 欧州：MLOP 市場：垂直市場別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 89 欧州：MLOP 市場、垂直市場別、2022-2027 年（百万米ドル）
表 90 欧州：MLOP 市場：国別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 91 欧州：MLOP市場：国別、2022～2027年（百万米ドル）
10.3.3 英国
10.3.3.1 AI研究を推進する政府のイニシアティブの高まり
10.3.4 ドイツ
10.3.4.1 業種を超えたAIソリューションの普及がMLOps市場を押し上げる
10.3.5 フランス
10.3.5.1 大規模な顧客基盤と活発な研究開発活動が市場を牽引する
10.3.6 その他のヨーロッパ
10.4 アジア太平洋
10.4.1 アジア太平洋地域：MLOP市場ドライバー
10.4.2 アジア太平洋地域：規制
10.4.2.1 個人情報保護委員会
10.4.2.2 個人情報の保護に関する法律
10.4.2.3 重要情報インフラ
10.4.2.4 国際標準化機構 27001
10.4.2.5 個人情報保護法
図 36 アジア太平洋地域：市場スナップショット
表 92 アジア太平洋地域：MLOP 市場、コンポーネント別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 93 アジア太平洋地域：MLOP 市場：コンポーネント別 2022-2027 年（百万米ドル）
表 94 アジア太平洋地域：MLOP 市場、サービス別、2018-2021 年（百万米ドル）
表 95 アジア太平洋地域：MLOP 市場、サービス別、2022-2027 年（百万米ドル）
表 96 アジア太平洋地域：MLOP 市場：展開モード別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 97 アジア太平洋地域：MLOP 市場：展開モード別 2022-2027 年（百万米ドル）
表 98 アジア太平洋地域：MLOP 市場：組織規模別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 99 アジア太平洋地域：MLOP 市場：組織規模別 2022-2027 年（百万米ドル）
表100 アジア太平洋地域：MLOP市場：垂直市場別、2018～2021年（百万米ドル）
表 101 アジア太平洋地域：MLOP 市場：垂直市場別 2022-2027 年 （百万米ドル）
表 102 アジア太平洋地域：MLOP市場：国別、2018～2021年（百万米ドル）
表 103 アジア太平洋地域：MLOP市場：国別、2022～2027年（百万米ドル）
10.4.3 中国
10.4.3.1 製造業における未開拓のMLOps機会が市場に影響を与える
10.4.4 日本
10.4.4.1 政府のイニシアティブとAIへの強い注目が市場を牽引する
10.4.5 タイ
10.4.5.1 デジタルインフラ開発プロジェクトが市場成長を牽引
10.4.6 ミャンマー
10.4.6.1 公共部門のクラウド導入が市場を押し上げる
10.4.7 ベトナム
10.4.7.1 通信・製造業からの高い需要が市場に影響を与える
10.4.8 インド
10.4.8.1 MLOpsの新興企業の増加とイニシアチブが市場成長を促進する
10.4.9 その他のアジア太平洋地域
10.5 中東・アフリカ
10.5.1 中東・アフリカ：MLOP市場牽引要因
10.5.2 中東・アフリカ：規制
10.5.2.1 イスラエルのプライバシー保護規則（データ・セキュリティ）、5777-2017年
10.5.2.2 クラウド・コンピューティングのフレームワーク
10.5.2.3 サウジアラビア王国（KSA）におけるGDPRの適用可能性
10.5.2.4 個人情報保護法
表 104 中東・アフリカ：MLOP 市場：コンポーネント別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 105 中東・アフリカ：MLOP 市場：コンポーネント別 2022-2027 年 （百万米ドル）
表 106 中東・アフリカ：MLOP 市場：サービス別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 107 中東・アフリカ：MLOP市場：サービス別、2022～2027年（百万米ドル）
表 108 中東・アフリカ：MLOP 市場：展開モード別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 109 中東・アフリカ：MLOP 市場：展開モード別 2022-2027 年（百万米ドル）
表 110 中東・アフリカ：MLOP 市場：組織規模別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 111 中東・アフリカ：MLOP 市場：組織規模別 2022-2027 年 （百万米ドル）
表 112 中東・アフリカ：MLOP市場：垂直市場別、2018～2021年（百万米ドル）
表 113 中東・アフリカ：MLOP市場：垂直市場別、2022～2027年（百万米ドル）
表 114 中東・アフリカ：MLOP市場：国別、2018～2021年（百万米ドル）
表 115 中東・アフリカ：MLOP市場：国別、2022～2027年（百万米ドル）
10.5.3 中東
10.5.3.1 革新的技術への需要の高まりが市場に影響を与える
10.5.4 南アフリカ
10.5.4.1 先端技術の認知度を高める政府の施策がMLOの需要を押し上げる
10.5.5 その他の中東・アフリカ地域
10.6 ラテンアメリカ
10.6.1 中南米：MLOP市場の牽引役
10.6.2 ラテンアメリカ：規制
10.6.2.1 ブラジルデータ保護法
表 116 ラテンアメリカ：mlops市場：コンポーネント別、2018-2021年（百万米ドル）
表 117 ラテンアメリカ：MLOPS市場：コンポーネント別、2022～2027年（百万米ドル）
表 118 ラテンアメリカ：mlops市場：サービス別、2018-2021年（百万米ドル）
表 119 ラテンアメリカ：mlops市場：サービス別、2022-2027年（百万米ドル）
表 120 ラテンアメリカ：mlops 市場：展開モード別、2018-2021 年（百万米ドル）
表 121 ラテンアメリカ：mlops市場：展開モード別、2022-2027年（百万米ドル）
表 122 ラテンアメリカ：mlops 市場：組織規模別、2018-2021 年（百万米ドル）
表 123 ラテンアメリカ：mlops 市場：組織規模別 2022-2027 （百万米ドル）
表 124 ラテンアメリカ：MLOP 市場：垂直市場別、2018～2021 年（百万米ドル）
表 125 ラテンアメリカ: mlops 市場: 2022-2027 年 (百万米ドル)
表 126 ラテンアメリカ：mlops市場：国別、2018-2021年（百万米ドル）
表 127 ラテンアメリカ：mlops市場：国別、2022-2027年（百万米ドル）
10.6.3 ブラジル
10.6.3.1 セキュリティと盗難防止に関する規制が市場成長を促進する
10.6.4 メキシコ
10.6.4.1 MLOの需要を促進する新技術の採用に対する政府の支援
10.6.5 その他のラテンアメリカ諸国
11 競争力のある景観 (ページ – 144)
11.1 概要
11.2 主要プレーヤーの戦略
表128 mlops市場で主要企業が採用した戦略の概要
11.3 収益分析
図37 主要企業の収益分析（2018?2021年
11.4 市場シェア分析
図 38 2022 年における主要企業の mlops 市場シェア分析
表 129 mlops 市場：競争の度合い
11.5 企業評価クワドラント
11.5.1 スターズ
11.5.2 新進リーダー
11.5.3 パーベイシブ・プレーヤー
11.5.4 参加者
図39 mlops市場の主要プレーヤー、企業評価マトリックス、2022年
11.6 スタートアップ／チーム評価マトリクス
11.6.1 進歩的企業
11.6.2 対応する企業
11.6.3 ダイナミック・カンパニー
11.6.4 スタートブロック
図40 2022年の新興企業/MEのMLOPS市場評価マトリックス
11.7 競争ベンチマーキング
表130 mlops市場：主要新興企業／メッシュ
表131 mlops市場：主要プレイヤーの競合ベンチマーキング（新興企業/中小企業）
表 132 mlops 市場：主要プレイヤーの競合ベンチマーキング（新興企業/中小企業）
11.8 競争シナリオ
11.8.1 製品発売
表 133 製品の発売（2018年～2022年
11.8.2 ディールス
表 134 取引（2018-2022年
11.8.3 その他
表 135 その他（2019-2020
12 企業プロフィール（ページ番号 – 156）
12.1 主要プレーヤー
(事業概要、製品、ソリューション＆サービス、最近の動向、MnM View）*。
12.1.1 HPE
表136 hpe：事業概要
図 41 HPE：財務概要
表 137 hpe: 提供製品
表 138 Hpe：製品発表
表 139 Hpe: 取引
12.1.2 IBM
表 140 IBM：事業概要
図42 IBM：財務概要
表 141 IBM: 提供製品
表 142: 製品の発売
表143 IBM：取引
12.1.3 アルテリクス
表 144 アルタイクス：事業概要
図 43 アルタイクス：財務概要
表 145 アルタイクス：提供製品
表 146： アルタイクス：製品の発売
表 147 アルタイクス：取引
表 148 アルタイクス：その他
12.1.4 グーグル
表 149 グーグル：事業概要
図44 グーグル：企業スナップショット
表150 グーグル：提供製品
表 151 グーグル：製品の発売と機能強化
表 152 グーグル：取引
12.1.5 ガブステクノロジーズ
表 153 ガブステクノロジーズ：事業概要
表 154 ガブステクノロジーズ：提供製品
表 155 ガブステクノロジーズ：取引
12.1.6 データロボ
表 156 データロボット：事業概要
表 157 データロボット：提供製品
表 158 データロボット：製品の発売と機能強化
表 159 データロボット：取引
12.1.7 cloudera
表 160 クラウデラ
表 161 クラウデラ：提供製品
表 162 クラウデラ：製品の発表と機能強化
表 163 クラウデラ：取引
12.1.8 AWS
表 164 AWS：事業概要
図45 AWS：企業スナップショット
表 165 AWS：提供製品
表 166 AWS：製品の発売と機能強化
表 167 AWS: 取引
*非上場企業の場合、事業概要、ソリューション、提供製品・サービス、最近の動向、MnM Viewの詳細が把握できない可能性があります。
12.2 スタートアップ／企業
12.2.1 ドミノ・データ・ラボ
12.2.2 バロハイ
12.2.3 H2O.AI
12.2.4 MLFLOW
12.2.5 neptune.ai
12.2.6 COMET
12.2.7 sparkcognition
12.2.8 ホップワークス
12.2.9 データトロン
12.2.10 ウエイトとバイアス
12.2.11 katonic.ai
12.2.12 MODZY
12.2.13 イグアス
12.2.14 テリオラボ
12.2.15 クリアムル
12.2.16 akira.ai
12.2.17 BLAIZE
13 隣接・関連市場（ページ番号 – 201）
13.1 はじめに
13.2 人工知能市場 – 2027年までの世界予測
13.2.1 市場の定義
13.2.2 市場概要
13.2.3 人工知能市場、製品別
表168 人工知能市場、オファリング別、2016-2021年（10億米ドル）
表169 人工知能市場、オファリング別、2022-2027年（10億米ドル）
13.2.4 人工知能市場、技術別
表170 人工知能市場、技術別、2016年～2021年（10億米ドル）
表171 人工知能市場、技術別、2022-2027年（10億米ドル）
13.2.5 人工知能市場、展開モード別
表 172 人工知能市場、展開モード別、2016年～2021年（10億米ドル）
表 173 人工知能市場、展開モード別、2022-2027年（10億米ドル）
13.2.6 人工知能市場（組織規模別
表174 人工知能市場、組織別、2016-2021年（10億米ドル）
表 175 人工知能市場、組織別、2022-2027年（10億米ドル）
13.2.7 人工知能市場、ビジネス機能別
表176 人工知能市場、ビジネス機能別、2016年～2021年（10億米ドル）
表177 人工知能市場、ビジネス機能別、2022-2027年（10億米ドル）
13.2.8 人工知能市場（業種別
表 178 人工知能市場、業種別、2016-2021 年（10 億米ドル）
表179 人工知能市場、垂直市場別、2022-2027年（10億米ドル）
13.2.9 人工知能市場、地域別
表180 人工知能市場、地域別、2016-2021年（10億米ドル）
表181 人工知能市場、地域別、2022-2027年（10億米ドル）
13.3 AIガバナンス市場 – 2026年までの世界予測
13.3.1 市場の定義
13.3.2 市場概要
13.3.3 AIガバナンス市場、コンポーネント別
表182 AIガバナンス市場規模、コンポーネント別、2020-2026年（百万米ドル）
13.3.4 AIガバナンス市場、展開モード別
表183 AIガバナンス市場規模、展開モード別、2020-2026年（百万米ドル）
13.3.5 AIガバナンス市場（組織規模別
表184 AIガバナンス市場規模、組織規模別、2020-2026年（百万米ドル）
13.3.6 AIガバナンス市場（業種別
表185 AIガバナンス市場規模、業種別、2020年～2026年（百万米ドル）
13.3.7 AIガバナンス市場（地域別
表186 AIガバナンス市場規模、地域別、2020-2026年（百万米ドル）
14 付録（ページ番号 – 211）
14.1 ディスカッション・ガイド
14.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル
14.3 カスタマイズ・オプション
14.4 関連レポート
14.5 著者詳細
