世界の機械学習市場規模は 、2021年に149億1,000万米ドルと評価され、2021年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）38.1%に達すると予想されています。Spherical Insights & Consultingが発行した調査レポートによると、世界市場は2030年までに約3,026億2,000万米ドルに達すると予想されています。機械学習とは、人工知能（AI）を用いて、システムが明示的にプログラムすることなく、経験から自動的に学習し、時間の経過とともに改善する能力を提供するプロセスです。データにアクセスし、それを活用して自己学習できるプログラムの開発が、この技術の主な目標です。 

機械学習と呼ばれる人工知能の分野では、機械がデータ、経験、事例から直接学習することを可能にします。機械学習により、コンピュータは事前​​にプログラムされたルールに従うのではなく、事例やデータから学習することで特定のタスクをインテリジェントに実行できるようになり、複雑な手順も実行できるようになります。様々な産業分野で収集されるデータ量の増加により、機械が学習するための包括的なリポジトリが構築されています。これは、コンピュータの処理能力の急速な進歩によってさらに支えられており、機械学習システムの分析能力も向上しています。

システムの精度を向上させる技術革新の進展が、市場拡大を牽引しています。音声認識、画像認識、レコメンデーションシステムなど、機械学習をベースとした様々なシステムが利用されています。画像認識技術の急速な進歩は、システムの精度向上に大きく貢献しており、多くのシステムにおける機械学習の需要を後押ししています。例えば、画像ラベル付けの課題において、機械学習の精度は2010年の72%から2015年には96%に向上しました。膨大な量のデータを処理し、予測に適用できるコンピューターの能力により、機械学習はBFSI、ヘルスケアなど、多くの分野で不可欠なツールとなっています。

機械学習市場は、ロボットへの機械学習の統合により拡大しています。ロボット工学は、センシング技術と材料の急速な発展に伴い、多くの発展を遂げてきました。機械学習の発展は、ロボットの能力を高め、自律走行車やドローンなどのプロジェクトに貢献しています。さらに、自動車、エレクトロニクス、食品・飲料、ヘルスケアなど、多くの業界で高度なロボットシステムに対する需要が高まっていることも、市場の成長につながっています。国際ロボット連盟（IFRO）によると、2016年には世界中で約29万4000台の産業用ロボットが配備されました。

分析能力を持つ有能な人材の不足は、多くの企業が機械学習をビジネスプロセスに統合する際に直面する主な課題であり、分析内容を監視できる人材の需要はさらに高まっています。ビッグデータの登場以来、プライバシーの問題は技術開発と新しいアルゴリズム開発の大きな課題となっています。機械学習も同様で、膨大なデータを用いて自ら考えるように学習するだけです。これらは、市場の拡大を阻む主な要因の一部です。

COVID-19が世界の機械学習市場に与える影響

COVID-19による混乱は、機械学習をはじめとする他の業界にも影響を与えています。パンデミックの真っ只中、深刻な状況と不確実な結果にもかかわらず、一部のセクターは成長を遂げています。機械学習市場はCOVID-19の流行下でも安定しており、成長の可能性を秘めていました。他の多くの業界と比較すると、機械学習は世界市場への影響が比較的小さかったと言えます。

世界の機械学習市場（コンポーネント別）

サービスセグメントは、予測期間を通じて着実な収益成長が見込まれています。データをインサイトに変換するプロセスを自動化することで、企業は顧客維持の成功、顧客行動を予測するための予測モデリング、消費者をより深く理解するための360度顧客ビューなど、様々な目標を達成できます。

組織規模別グローバル機械学習市場

世界の機械学習市場は、企業規模に基づいて中小企業と大企業に分類されています。中小企業セグメントは、予測期間中、着実な収益成長が見込まれています。中小企業は、デジタルリソースへのアクセスと情報通信技術（ICT）投資の削減を目的として、機械学習（ML）アプローチの活用をますます拡大しています。急速な発展と積極的な取り組みを行う中小企業は、デジタル化の進展と重要な企業情報・データに対するサイバーリスクの増大を受け、世界中でMLソリューションとサービスの利用を拡大しています。

世界の機械学習市場（アプリケーション別）

世界の機械学習市場は、用途に基づいて、人工知能、コンピュータービジョン、拡張現実（AR）、仮想現実（VR）、自然言語処理、セキュリティ・監視、マーケティング・広告、自動ネットワーク管理、予知保全などに分類されています。予測期間中、予知保全セグメントは着実な収益成長が見込まれます。製造施設では、是正保全と予防保全の手法を活用する必要があります。しかし、これらの手法は一般的に高価で効果が低いのが現状です。機械学習は、非常に効果的な保守戦略の構築に役立ちます。これにより、予期せぬ故障の発生確率を低減し、予防保全プロジェクトの件数を削減することができます。

世界の機械学習市場（最終用途別）

世界の機械学習市場は、自動車、航空宇宙・軍事、小売・eコマース、政府機関、ヘルスケア・ライフサイエンス、メディア・エンターテインメント、IT・通信、BFSI（銀行金融サービス）などのセグメントに分かれており、最終用途に基づいています。BFSIセグメントは、予測期間中、着実な収益成長が見込まれています。BFSI業界における機械学習の一般的な用途としては、アルゴリズム取引、ポートフォリオ管理、融資引受、そして最も重要な不正検知などが挙げられます。また、このシステムは継続的なデータ評価も提供し、異常値や微妙な差異を特定・評価することで、金融モデルやルールの精度向上に貢献します。

地域別グローバル機械学習市場

予測期間中、欧州市場は着実な収益成長が見込まれています。機械学習およびAIサービス市場の急速な拡大とそれに伴う急速な技術革新により、優秀な人材の需要が高まっています。欧州委員会は、AIおよびMLに関する法律や規制が複雑であると主張しています。欧州のAIビジネスは大幅な収益成長を遂げているにもかかわらず、既存の標準と新しいシステムの機能との乖離により、システムのコンプライアンス遵守が困難になっています。さらに、ニアショア地域と比較して、欧州企業はアウトソーシングが困難になっていると感じています。

世界の機械学習市場における最近の動向

• 2022年1月：Amazonとステランティスは、ステランティスのソフトウェア移行を加速させるため、数百万台の車両に顧客中心のコネクテッドエクスペリエンスを展開するために協力しました。この提携により、ステランティスの顧客の車内体験が変革され、自動車業界がソフトウェア定義による持続可能な未来へと移行することが期待されます。

セグメンテーション

コンポーネント別

• ソフトウェア
• サービス

組織規模別

• 中小企業
• 中規模企業

アプリケーション別

• 不正行為検出
• リスク分析

最終用途別

• 自動車
• 航空宇宙および防衛
• 小売・Eコマース
• 政府
• ヘルスケアとライフサイエンス
• メディア＆エンターテインメント
• IT・通信
• BFSI
• その他

地域別

北米

• 北米（国別）
  • シラミ
  • カナダ
  • メキシコ
• 北米（コンポーネント別）
• 北米（組織規模別）
• 北米（用途別）
• 北米、用途別

ヨーロッパ

• ヨーロッパ（国別）
  • ドイツ
  • ロシア
  • 英国
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • オランダ
  • その他のヨーロッパ 
• ヨーロッパ（構成別）
• ヨーロッパ（組織規模別）
• ヨーロッパ（用途別）
• ヨーロッパ（最終用途別）

アジア太平洋

• アジア太平洋地域（国別）
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • その他のアジア太平洋地域 
• アジア太平洋地域（構成別）
• アジア太平洋地域（組織規模別）
• アジア太平洋地域（アプリケーション別）
• アジア太平洋地域（最終用途別）

中東・アフリカ

• 中東・アフリカ（国別） 
  • アラブ首長国連邦
  • サウジアラビア
  • カタール
  • 南アフリカ
  • その他の中東およびアフリカ
• 中東・アフリカ（構成別）
• 中東・アフリカ（組織規模別）
• 中東・アフリカ（用途別）
• 中東・アフリカ（最終用途別）

南アメリカ

• 南米（国別） 
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • コロンビア
  • 南アメリカのその他の地域
• 南米（構成別）
• 南米、組織規模別
• 南米（用途別）
• 南米、用途別