市場概要
世界の機械学習市場規模は2022年に367.3億米ドルとなり、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）34.8％で成長すると予測されている。人工知能（AI）は、企業や人々の活動方法を変革する新たな技術である。いくつかのデジタルサービスや製品の開発、サプライチェーンの最適化を通じて、これらの技術は消費者体験に革命をもたらしている。専門領域向けのソリューションに集中する新興企業もあるが、多くのテクノロジー企業がこの分野に投資し、AIプラットフォームを構築している。AIアプローチのひとつである機械学習（ML）は、その急速な進歩により業界で大きな勢いを見せている。
自動化は機械学習の重要なトレンドであり、モデルの構築と展開のための手作業を減らすことを意図している。自動機械学習（AutoML）のためのプラットフォームはますます一般的になりつつあり、専門家でなくても機械学習機能を活用し、モデル構築を迅速に行えるようになっている。さらに、多層ニューラルネットワークを用いた機械学習であるディープラーニングも進歩している。このような傾向、膨大なデータセットの利用可能性、より効果的なアルゴリズムの創造は、すべて処理能力の進歩によってもたらされている。ディープラーニングは、音声認識、自然言語処理、コンピュータービジョンに革新をもたらす。
テクノロジーは様々なアプリケーションに道を開いた。この技術は、消費者の行動を予測し、広告活動を強化するために広告で使用されている。AI主導のマーケティングでは、データを自動化、増強、強化し、行動に移すためにさまざまなモデルが使用されている。機械学習は銀行や金融で、融資の承認や資産管理のタスクを完了するために使用されている。このテクノロジーは、文書管理、セキュリティ、出版など他のアプリケーションでも使用され、業界の成長を促進している。
機械学習は、医療診断を支援することで医療を変革している。例えば、グーグルのディープマインド部門は、糖尿病性網膜症のような目の状態の網膜写真を認識できるアルゴリズムを開発した。早期発見、迅速な治療、医療スタッフの負担軽減は、すべてこの技術によって可能になる。さらに、個別化医療、疾病発生予測、投薬開発にも機械学習が関わっている。
2022年の市場は、サービス分野が51.6%の収益シェアを占めた。コンポーネントに基づき、市場はハードウェア、ソフトウェア、サービスに分けられる。予測期間中、ハードウェア分野は最大のCAGRで拡大すると予測されている。これは、機械学習に最適化されたハードウェアの利用が増加していることと関連している。AIとMLの機能を備えた特殊なシリコンプロセッサの開発がハードウェアの採用を促進している。SambaNova Systemsのような企業がより強力な処理装置を開発しているため、この業界は成長を続けると予測されている。
ソフトウェア分野の市場シェアは小幅にとどまるだろう。クラウドインフラとホスティング特性の改善により、クラウドベースのアプリケーションの利用が増加すると予測される。クラウドベースのソフトウェアは、機械学習からディープラーニングへの切り替えを可能にするため、普及が加速する。近年、機械学習サービスに対する需要が増加している。顧客は、マネージド・サービスを利用することで、MLツールを管理し、様々な依存スタックに対処することができる。
2022年の市場は、大企業セグメントが65.9％の収益シェアで支配している。大企業は、クラウドベースの機械学習プラットフォームとサービスをますます活用している。クラウドプラットフォームのスケーラブルで経済的なインフラが、機械学習モデルのトレーニングと展開を可能にしている。大企業は、Amazon Web Services（AWS）、Google Cloud AI Platform、Microsoft Azure Machine Learningなどのサービスのおかげで、大規模なインフラ投資を行うことなく機械学習を利用することができる。
機械学習の導入は、中小企業の間で急速に増加している。中小企業はリソースに制約がある場合があるため、重要なデータを分析するにはさらなるスキルが必要になる場合がある。機械学習プラットフォームやテクノロジーは、データ分析手順を自動化し、中小企業が人手をかけずにデータから洞察に満ちた知識を得ることを可能にする。中小企業は、自動化されたデータ分析を利用することで、消費者行動をよりよく理解し、在庫管理を強化し、マーケティング活動を最適化し、データに基づいた選択を行うことができる。
2022年の市場は、広告・メディア分野が20.0%の収益シェアを占めた。ハイパー・パーソナライゼーションは、機械学習アルゴリズムが膨大な量のユーザーデータを分析して、エンゲージメントとコンバージョン率を高める高度にパーソナライズされた適切な広告を作成する主要トレンドの一つである。もう一つのトレンドはクロスチャネル最適化で、機械学習アルゴリズムが予算を計画し、入札方式を修正して、複数のチャネルにまたがる広告キャンペーンを最適化する。さらに、機械学習を利用した広告詐欺の検出も重視されるようになっている。広告主は機械学習アルゴリズムを活用して、クリック詐欺やインプレッション詐欺などの不正行為を特定・防止し、広告キャンペーンの効果と予算の保護を確保している。
法律分野は、予測期間中に最も高いCAGRを記録すると予想されている。法律分野では、機械学習が法律専門家のタスク処理、情報処理、意思決定の方法を変革している。いくつかの重要なトレンドが、法律業界における機械学習の利用を形成している。予測分析が脚光を浴びており、機械学習アルゴリズムが膨大な量の法的データを分析し、訴訟の結果を予測し、リスクを評価し、法的戦略をサポートする。この傾向により、弁護士はデータ主導の意思決定が可能になり、事件管理の効率が向上し、同分野の成長を牽引している。
2022年の市場は、北米セグメントが29.5%の収益シェアを占めた。機械学習が社会に与える影響の増大に伴い、北米では倫理的なAIと責任あるAIの実践が重視されるようになっている。組織は、機械学習モデルとアルゴリズムにおける公平性、透明性、説明責任を優先している。バイアスを緩和し、プライバシー保護を確保し、AIアプリケーションに関連する倫理的な考慮事項に対処するための取り組みが行われている。この地域における機械学習の責任ある利用を管理するために、規制の枠組み、ガイドライン、業界標準が策定されつつある。
機械学習とAI技術は、中国、インド、韓国を含むアジア太平洋諸国で急速に採用されている。新興国は生産性を高め、経済成長を促進し、社会問題に取り組むためにAIを利用している。同地域の機械学習産業は、政府の取り組み、研究開発への投資、強固な技術エコシステムにより拡大している。例えば、2023年1月、百度（バイドゥ）は、OpenAlのChatGPTと同様の人工知能を利用したチャットボットサービスを導入する意向を示した。3月には、中国最大の検索エンジンがChatGPTのようなアプリをリリースし、まずコア検索機能に組み込む計画だ。
主要企業・市場シェア
この業界は多くの有名企業が存在するため、競争が激しい。各社はパートナーシップ、合弁事業、契約、事業拡張を駆使している。各社は、より高速でより改良された機能を持つ新製品を製造し、ポートフォリオを拡大し、市場での優位性を維持している。例えば、2022年1月、Acquia, Inc.は、顧客データプラットフォームの顧客生涯価値を高めるために、先進的な小売機械学習モデルを導入した。この立ち上げにより、同社は加盟店に対してビジネスの包括的な理解を提供したいと考えた。Acquia,Inc.は、企業がマーケティングと販売イニシアティブに影響を与えるレバーを特定するのを支援しています。
別の例では、2023年5月、Infineon Technologies AGは、ストックホルムでエッジデバイス機械学習ソリューションの著名なプラットフォームサプライヤーであるImagimob ABを買収した。この買収により、インフィニオン・テクノロジーズAGは、優れた機械学習（ML）ソリューション・プロバイダーとしての地位を強化し、AI製品を大幅に拡大した。Imagimob ABは、生産グレードのMLモデルを生成することに重点を置き、極めて適応性が高く使いやすい完全な機械学習ツールチェーンを提供している。世界の機械学習市場における著名なプレーヤーには、以下のようなものがある：
Amazon Web Services, Inc.
バイドゥ
グーグル
H2o.AI
ヒューレット・パッカード・エンタープライズ・ディベロップメントLP
インテル株式会社
インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
マイクロソフト株式会社
SAS Institute Inc.
SAP SE
本レポートでは、世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、2017年から2030年までの各サブセグメントにおける最新の業界動向の分析を提供しています。この調査に関してGrand View Research社は、世界の機械学習市場レポートをコンポーネント、企業規模、最終用途、地域に基づいてセグメント化しています：
コンポーネントの展望（売上高、10億米ドル、2017年〜2030年）
ハードウェア
ソフトウェア
サービス
企業規模の展望（売上高、10億米ドル、2017年～2030年）
中小企業
大企業
最終用途の展望（売上高、10億米ドル、2017年～2030年）
ヘルスケア
BFSI
法律
小売
広告・メディア
自動車・運輸
農業
製造業
その他
地域別展望（売上高, USD Billion, 2017 – 2030）
北米
米国
カナダ
欧州
ドイツ
英国
フランス
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
オーストラリア
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
中東・アフリカ
サウジアラビア王国（KSA）
アラブ首長国連邦
南アフリカ
【目次】
第1章 方法論とスコープ
1.1 市場セグメンテーションとスコープ
1.2 市場の定義
1.3 情報調達
1.3.1 情報分析
1.3.2 市場形成とデータの可視化
1.3.3 データの検証・公開
1.4 調査範囲と前提条件
1.4.1 データソース一覧
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1 市場スナップショット
2.2 セグメント別スナップショット
2.3 競争環境スナップショット
第3章 機械学習市場の変数と動向
3.1 市場の系譜の展望
3.2 普及・成長展望マッピング
3.3 産業バリューチェーン分析
3.4 市場ダイナミクス
3.4.1 市場促進要因の影響分析
3.4.1.1 Mlアルゴリズムの応用拡大
3.4.1.2 先端技術の採用増加
3.4.2 市場阻害要因分析
3.4.2.1 熟練労働者の不足
3.4.3 業界の課題
3.4.4 産業機会
3.5 産業分析ツール
3.5.1 ポーター分析
3.5.2 マクロ経済分析
3.6 COVID-19インパクト分析
第4章 機械学習市場 コンポーネントの推定と動向分析
4.1 コンポーネントの動向分析と市場シェア、2022年・2030年
4.2 機械学習市場の推定と予測：コンポーネント別（億米ドル）
4.2.1 ハードウェア
4.2.2 ソフトウェア
4.2.3 サービス
第5章 機械学習市場 企業規模の推定と動向分析
5.1 企業規模の動向分析と市場シェア、2022年・2030年
5.2 機械学習市場の企業規模別推計と予測（億米ドル）
5.2.1 中小企業
5.2.2 大企業
第6章 機械学習市場 エンドユースの推定と動向分析
6.1 エンドユースの動向分析と市場シェア、2022年・2030年
6.2 機械学習市場の用途別推計と予測（億米ドル）
6.2.1 ヘルスケア
6.2.2 BFSI
6.2.3 法律
6.2.4 小売
6.2.5 広告・メディア
6.2.6 自動車・運輸
6.2.7 農業
6.2.8 製造業
6.2.9 その他
第7章 機械学習 地域別展望の推定と動向分析
7.1 機械学習市場 地域別展望
7.2 北米
7.2.1 北米の機械学習市場の推計と予測、2017年～2030年（10億米ドル）
7.2.2 米国
7.2.2.1 米国の機械学習市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Billion）
7.2.3 カナダ
7.2.3.1 カナダの機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Billion）
7.3 欧州
7.3.1 欧州の機械学習市場の推定と予測、2017年〜2030年（USD Billion）
7.3.2 ドイツ
7.3.2.1 ドイツ 機械学習市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Billion）
7.3.3 イギリス
7.3.3.1 イギリスの機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Billion）
7.3.4 フランス
7.3.4.1 フランスの機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Billion）
7.4 アジア太平洋地域
7.4.1 アジア太平洋地域の機械学習市場の推定と予測、2017年〜2030年（USD Billion）
7.4.2 中国
7.4.2.1 中国の機械学習市場の推定と予測、2017年〜2030年（USD Billion）
7.4.3 日本
7.4.3.1 日本の機械学習市場の推定と予測、2017年〜2030年（USD Billion）
7.4.4 インド
7.4.4.1 インドの機械学習市場の推定と予測、2017年〜2030年（USD Billion）
7.4.5 韓国
7.4.5.1 韓国の機械学習市場の推定と予測、2017年〜2030年（USD Billion）
7.4.6 オーストラリア
7.4.6.1 オーストラリア 機械学習市場の推定と予測、2017年〜2030年（USD Billion）
7.5 中南米
7.5.1 ラテンアメリカの機械学習市場の推定と予測、2017年〜2030年（USD Billion）
7.5.2 ブラジル
7.5.2.1 ブラジルの機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Billion）
7.5.3 メキシコ
7.5.3.1 メキシコの機械学習市場の推定と予測、2017年〜2030年（USD Billion）
7.6 MEA
7.6.1 MEAの機械学習市場の推定と予測、2017年〜2030年（USD Billion）
7.6.2 サウジアラビア王国
7.6.2.1 サウジアラビア王国の機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年 （億米ドル）
7.6.3 UAE
7.6.3.1 UAE機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Billion）
7.6.4 南アフリカ
7.6.4.1 南アフリカの機械学習市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Billion）
…
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レポートコード： GVR-4-68038-095-8
