Machine Learning as a Service(MLaaS)の市場規模、2028年に230億4,000万米ドル到達予測
株式会社グローバルインフォメーションは、市場調査レポート「MLaaS (Machine Learning as a Service) の世界市場 (~2028年):コンポーネント (ソフトウェアツール・サービス)・展開 (クラウド・オンプレミス)・組織規模 (中小企業・大企業)・地域別」(Stratistics Market Research Consulting)の販売を3月9日より開始いたしました。
【 当レポートの詳細目次 】
https://www.gii.co.jp/report/smrc1054133-machine-learning-service-mlaas-market-forecasts.html
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MLaaS(Machine Learning as a Service)の市場規模は、2021年の24億2,000万米ドルからCAGR38.0%で成長し、2028年には230億4,000万米ドルに達すると予測されています。MLaaSは、入力データの統計的分析を行う人工知能と関連したサービス、ソリューション、および技術を組み込んでいます。多くの業界のユーザーが大規模なデジタル変革と技術的破壊を目の当たりにする中、機械学習技術は、新しい商業的に実行可能なユースケースとそれに伴う産業アプリケーションによって、専門家さえも驚かせています。MLaaSには、クラウドコンピューティングサービスを通じて機械学習ツールを提供する一連のサービスが含まれています。
牽引要因:テクノロジーの急速な進歩
データサイエンスと人工知能の進歩により、機械学習の性能は急速なスピードで加速しています。企業は機械学習ソリューションをサブスクリプションベースモデルで提供しており、その技術の活用は容易になっています。さらに、使用した分だけ支払うという柔軟性も備えています。企業は現在、この技術の可能性を見極めているため、今後、同技術の採用率が上昇することが予想されます。企業が提供するMLaaS製品は、Microsoft Azure、Google Cloud Platform、Amazon Web Servicesなどの主要なクラウドコンピューティング企業が提供するマイクロサービスです。これらのソリューションには通常、自然言語処理(NLP)、コンピュータビジョン、および一般的な機械学習アルゴリズムがあらかじめ組み込まれています。
抑制要因:高エラーの可能性
MLaaS(Machine Learning as a Service)では、ユーザーは正確な結果に基づいてアルゴリズムを選択することができます。主な問題は、データの学習とテストで発生します。データは巨大なので、時にはエラーを取り除くことが不可能になり、ユーザーにとって頭痛の種になります。データが巨大なため、エラーの解決に多くの時間がかかります。
市場機会:IoTプラットフォームからのデータの増加
IoT運用では、企業ネットワーク上で数千台以上のデバイスが正しく安全に動作し、収集されるデータがタイムリーかつ正確であることを確認します。機械学習は、高度なアルゴリズムを用いて大量のデータを分析することで、IoTデータの隠れたパターンを解明することができます。また、重要なプロセスにおいて統計的に導き出されたアクションを利用する自動化システムによって、手動プロセスを補完または置換することができます。MLを基盤としたソリューションは、IoTデータのモデリングプロセスを自動化し、モデルの選択、コーディング、検証といった遠回りで手間のかかる作業を省くことができます。高度なバックエンドの分析エンジンがデータの流れを処理するという重労働に取り組む一方で、データの品質を確保することは、時代遅れの方法論に任されることがよくあります。広大なIoTインフラストラクチャの抑制を確実にするために、一部のIoTプラットフォームベンダーは、機械学習技術を導入して運用管理能力を高めています。IoTを採用する中小企業は、時間のかかる機械学習のプロセスを大幅に短縮することができます。IoTベースの技術やソリューションの導入が進む中、データ分析に機械学習技術を活用する企業も増えています。MLaaSはIoTのイノベーションを促進すると考えられます。
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