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 自動機械学習（AutoML）の世界市場規模調査・予測：提供サービス別、用途別、業種別、地域別予測 2025-2035Global Automated Machine Learning (AutoML) Market Size Study & Forecast, by Offering, Application, Vertical and Regional Forecasts 2025-2035 世界の自動機械学習（AutoML）市場は、2024年に約14億5,000万米ドルと評価され、予測期間2025年から2035年にかけて44.60%以上の指数関数的なCAGRで拡大すると予想されている。産業界が、人間集約的なデータサイエ... もっと見る
サマリー世界の自動機械学習（AutoML）市場は、2024年に約14億5,000万米ドルと評価され、予測期間2025年から2035年にかけて44.60%以上の指数関数的なCAGRで拡大すると予想されている。産業界が、人間集約的なデータサイエンスの限界に縛られることなく、AIを活用した洞察の拡大に努める中、AutoMLは、エンドツーエンドの機械学習ライフサイクルを劇的に合理化する、変革的な技術として浮上している。前処理からアルゴリズムの選択、トレーニング、ハイパーパラメータのチューニング、導入に至るまで、モデル構築の複雑さを抽象化することで、AutoMLはAIを民主化し、専門家でなくても大規模なデータ運用を可能にします。このパラダイムシフトは、カスタマイズ可能でスケーラブル、かつローコード・ノーコードの機械学習プラットフォームに対する需要に拍車をかけ、さまざまな分野での採用に拍車をかけている。AutoML市場の成長軌道は、予測分析へのニーズの高まり、急速なデジタル化、AIプロジェクトにおける価値実現までの時間短縮を求める企業への圧力の高まりに後押しされている。金融、小売、製造、ヘルスケアの各分野の企業は、データ主導の意思決定を正確かつ迅速に行うため、AutoMLソリューションを採用している。反復的で技術的なプロセスを自動化し、最小限の手動介入で高性能なモデルを生成するこのテクノロジーは、オーバーヘッドを削減するだけでなく、イノベーション・サイクルを向上させます。一方、説明可能なAIの進化とクラウドネイティブ環境との統合は、AutoMLプラットフォームの信頼性と使いやすさをさらに強化します。フィーチャーエンジニアリング、モデルアンサンブル、適応学習などの機能は、データサイエンスの人材への依存度を減らし、AIのスケーラビリティを求める機関にとって重要なイネーブラーとなっている。 地域別では、北米が2025年に世界のAutoML市場を支配すると予測されている。その主な理由は、AIの早期導入、クラウドインフラの集中、AutoML革新の波をリードするハイテク大手の存在である。複数のAIユニコーンや著名なクラウドサービスプロバイダーが存在する米国は、全産業における展開の震源地となっている。一方、アジア太平洋地域は予測期間中に最も速い成長を遂げる見込みであり、これはデジタル化への取り組みの増加、AI政策の枠組みの拡大、中国、インド、日本、韓国などの新興企業エコシステムの台頭が要因となっている。一方、欧州の成長は、強力な研究開発イニシアティブ、AIの倫理と透明性の重視の高まり、欧州委員会による資金援助プログラムによって強化されている。 本レポートに含まれる主な市場プレイヤー - グーグル - アマゾン ウェブ サービス - マイクロソフト - データロボット社 - IBMコーポレーション - H2O.ai - 株式会社セールスフォース - 株式会社ラピッドマイナー - 株式会社ビッグエムエル - 株式会社ドットデータ - SAS Institute Inc. - KNIME AG - TIBCOソフトウェア株式会社 - バイドゥ株式会社 - ピーカンAI 世界の自動機械学習（AutoML）市場レポートスコープ： - 過去データ - 2023年、2024年 - 予測基準年 - 2024年 - 予測期間 - 2025-2035 - レポート対象範囲 - 売上予測、企業ランキング、競合環境、成長要因、トレンド - 地域範囲 - 北米; 欧州; アジア太平洋; 中南米; 中東・アフリカ - カスタマイズ範囲 - レポートのカスタマイズは無料（アナリストの作業時間8時間相当まで）。国、地域、セグメントスコープ*の追加または変更 本調査の目的は、近年における様々なセグメントおよび国の市場規模を定義し、今後数年間の値を予測することです。本レポートは、調査対象国における産業の質的・量的側面を盛り込むよう設計されています。また、市場の将来的な成長を規定する推進要因や課題などの重要な側面に関する詳細な情報も提供しています。さらに、主要企業の競争環境と製品提供の詳細な分析とともに、関係者が投資するためのミクロ市場における潜在的な機会も組み込んでいます。市場の詳細なセグメントとサブセグメントを以下に説明する： オファリング別 - ソリューション - サービス アプリケーション別 - データ処理 - モデル選択 - ハイパーパラメータの最適化とチューニング - フィーチャーエンジニアリング - モデルアンサンブル 業種別 - BFSI - 小売＆Eコマース - ヘルスケア＆ライフサイエンス - 製造業 - 政府・公共機関 - エネルギー・公益事業 - 運輸・物流 - その他 地域別 北米 - 米国 - カナダ 欧州 - 英国 - ドイツ - フランス - スペイン - イタリア - ROE アジア太平洋 - 中国 - インド - 日本 - オーストラリア - 韓国 - ロサンゼルス ラテンアメリカ - ブラジル - メキシコ 中東・アフリカ - UAE - サウジアラビア - 南アフリカ - その他の中東・アフリカ 主な内容 - 2025年から2035年までの10年間の市場推定と予測。 - 各市場セグメントの年換算収益と地域レベル分析。 - 主要地域の国レベル分析による地理的展望の詳細分析。 - 市場の主要プレーヤーに関する情報を含む競争状況。 - 主要事業戦略の分析と今後の市場アプローチに関する提言。 - 市場の競争構造の分析 - 市場の需要サイドと供給サイドの分析 目次目次第1章.世界の自動機械学習（AutoML）市場レポート範囲と方法論 1.1.調査目的 1.2.調査方法 1.2.1.予測モデル 1.2.2.デスクリサーチ 1.2.3.トップダウン・アプローチとボトムアップ・アプローチ 1.3.リサーチの属性 1.4.研究の範囲 1.4.1.市場の定義 1.4.2.市場セグメンテーション 1.5.調査の前提 1.5.1.包含と除外 1.5.2.制限事項 1.5.3.調査対象年 第2章.要旨 2.1.CEO/CXOの立場 2.2.戦略的洞察 2.3.ESG分析 2.4.主な調査結果 第3章.世界のAutoML市場勢力分析 3.1.世界のAutoML市場を形成する市場勢力（2024年～2035年） 3.2.推進要因 3.2.1.予測分析への需要の高まりと急速なデジタル化 3.2.2.AI導入におけるTime-to-Value短縮の必要性 3.3.阻害要因 3.3.1.データプライバシー、セキュリティ、規制遵守の課題 3.3.2.高い導入コストと技術統合の複雑さ 3.4.ビジネスチャンス 3.4.1.新興市場および産業分野への進出 3.4.2.説明可能なAIとクラウドネイティブ統合の成長 第4章.世界のAutoML産業分析 4.1.ポーターのファイブフォースモデル 4.1.1.買い手の交渉力 4.1.2.サプライヤーの交渉力 4.1.3.新規参入者の脅威 4.1.4.代替品の脅威 4.1.5.競争上のライバル 4.2.ポーターのファイブフォース予測モデル（2024年～2035年） 4.3.PESTEL分析 4.3.1.政治的要因 4.3.2.経済 4.3.3.社会 4.3.4.技術 4.3.5.環境 4.3.6.法律 4.4.主な投資機会 4.5.トップ勝ち組戦略（2025年） 4.6.市場シェア分析（2024-2025） 4.7.世界の価格分析と動向（2025年） 4.8.アナリストの提言と結論 第5章.AutoMLの世界市場規模・オファリング別予測 2025-2035 5.1.市場概要 5.2.ソリューション 5.2.1.主要国の内訳推定と予測、2024～2035年 5.2.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 5.3.サービス 5.3.1.上位国別内訳の推定と予測、2024-2035年 5.3.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 第6章.AutoMLの世界市場規模・用途別予測、2025年〜2035年 6.1.市場概要 6.2.データ処理 6.2.1.上位国別内訳の推計と予測、2024～2035年 6.2.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 6.3.モデルの選択 6.3.1.上位国の内訳推定と予測、2024-2035年 6.3.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 6.4.ハイパーパラメータの最適化とチューニング 6.4.1.上位国の内訳推定と予測、2024年～2035年 6.4.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 6.5.フィーチャーエンジニアリング 6.5.1.上位国別内訳の推定と予測、2024年〜2035年 6.5.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 6.6.モデルアンサンブル 6.6.1.上位国の内訳推定と予測、2024年～2035年 6.6.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 第7章.AutoMLの世界市場規模・地域別予測、2025年〜2035年 7.1.世界市場、地域別スナップショット 7.2.主要国と新興国 7.3.北米AutoML市場 7.3.1.米国のAutoML市場 7.3.1.1.オファリングの内訳規模と予測、2025～2035年 7.3.1.2.アプリケーションの内訳、規模および予測、2025年～2035年 7.3.2.カナダのAutoML市場 7.3.2.1.オファリングの内訳規模と予測、2025-2035年 7.3.2.2.アプリケーションの内訳規模および予測、2025年～2035年 7.4.欧州AutoML市場 7.4.1.イギリスのAutoML市場 7.4.1.1.オファリングの内訳規模と予測、2025～2035年 7.4.1.2.アプリケーションの内訳規模および予測、2025年～2035年 7.4.2.ドイツのAutoML市場 7.4.2.1.オファリングの内訳規模と予測、2025～2035年 7.4.2.2.アプリケーションの内訳規模と予測、2025-2035年 7.4.3.フランスAutoML市場 7.4.3.1.オファリングの市場規模＆予測、2025-2035年 7.4.3.2.アプリケーションの内訳規模と予測、2025-2035年 7.4.4.スペインのAutoML市場 7.4.4.1.オファリングの内訳規模と予測、2025～2035年 7.4.4.2.アプリケーションの内訳規模と予測、2025-2035年 7.4.5.イタリアのAutoML市場 7.4.5.1.オファリングの市場規模＆予測、2025-2035年 7.4.5.2.アプリケーションの内訳規模と予測、2025-2035年 7.4.6.その他のヨーロッパのAutoML市場 7.4.6.1.オファリングの内訳規模と予測、2025-2035年 7.4.6.2.アプリケーションの内訳と規模、2025-2035年 7.5.アジア太平洋地域のAutoML市場 7.5.1.中国AutoML市場 7.5.1.1.オファリングの内訳規模と予測、2025～2035年 7.5.1.2.アプリケーションの内訳規模と予測、2025-2035年 7.5.2.インドのAutoML市場 7.5.2.1.オファリングの市場規模＆予測、2025～2035年 7.5.2.2.アプリケーションの内訳と規模、2025-2035年 7.5.3.日本のAutoML市場 7.5.3.1.オファリングの内訳規模と予測、2025-2035年 7.5.3.2.アプリケーションの内訳規模と予測、2025-2035年 7.5.4.オーストラリアのAutoML市場 7.5.4.1.オファリングの内訳規模と予測、2025-2035年 7.5.4.2.アプリケーションの内訳規模と予測、2025-2035年 7.5.5.韓国のAutoML市場 7.5.5.1.オファリングの市場規模＆予測、2025～2035年 7.5.5.2.アプリケーションの内訳規模と予測、2025年～2035年 7.5.6.その他のAPAC地域のAutoML市場 7.5.6.1.オファリングの内訳規模と予測、2025-2035年 7.5.6.2.アプリケーションの内訳と規模、2025-2035年 7.6.中南米のAutoML市場 7.6.1.ブラジルAutoML市場 7.6.1.1.オファリングの内訳規模と予測、2025～2035年 7.6.1.2.アプリケーションの内訳規模と予測、2025年～2035年 7.6.2.メキシコAutoML市場 7.6.2.1.オファリングの市場規模＆予測、2025～2035年 7.6.2.2.アプリケーションの内訳規模と予測、2025年～2035年 7.7.中東・アフリカのAutoML市場 7.7.1.アラブ首長国連邦のAutoML市場 7.7.1.1.オファリングの内訳規模と予測、2025～2035年 7.7.1.2.アプリケーションの市場規模＆予測、2025年～2035年 7.7.2.サウジアラビアのAutoML市場 7.7.2.1.オファリングの市場規模＆予測、2025～2035年 7.7.2.2.アプリケーションの内訳規模と予測、2025年～2035年 7.7.3.南アフリカのAutoML市場 7.7.3.1.オファリングの内訳規模と予測、2025～2035年 7.7.3.2.アプリケーションの内訳規模と予測、2025年～2035年 7.7.4.その他の中東・アフリカAutoML市場 7.7.4.1.オファリングの内訳規模と予測、2025～2035年 7.7.4.2.アプリケーションの内訳規模と予測、2025年～2035年 第8章.競合情報 8.1.トップ市場戦略 8.2.グーグル合同会社 8.2.1.会社概要 8.2.2.主要役員 8.2.3.会社概要 8.2.4.財務実績（データの入手可能性による） 8.2.5.製品/サービスポートフォリオ 8.2.6.最近の動向 8.2.7.市場戦略 8.2.8.SWOT分析 8.3.アマゾン・ウェブ・サービス 8.4.マイクロソフト 8.5.データロボット株式会社 8.6.IBM株式会社 8.7.H2O.ai 8.8.セールスフォース 8.9.ラピッドマイナー 8.10.株式会社ビッグエムエル 8.11.株式会社ドットデータ 8.12.株式会社SASインスティテュート 8.13.KNIME AG 8.14.TIBCOソフトウェア 8.15.バイドゥ 8.16.ピーカンAI
SummaryThe Global Automated Machine Learning (AutoML) Market is valued at approximately USD 1.45 billion in 2024 and is expected to expand at an exponential CAGR of more than 44.60% over the forecast period 2025-2035. As industries strive to scale AI-powered insights without being encumbered by the limitations of human-intensive data science, AutoML has surfaced as a transformative technology, dramatically streamlining the end-to-end machine learning lifecycle. By abstracting the complexity of model building—from preprocessing to algorithm selection, training, hyperparameter tuning, and deployment—AutoML democratizes AI, enabling even non-experts to operationalize data at scale. This paradigm shift has catalyzed adoption across a swath of sectors, fueling the demand for customizable, scalable, and low-code/no-code machine learning platforms. Table of ContentsTable of Contents
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