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2025年に注目すべき機械学習のトレンドトップ10：主要統計と洞察
公開日: 6月 2025
機械学習とは何ですか?
機械学習は、データから情報を収集し、それを活用して意思決定を行うシステムの構築に特化した人工知能（AI）の一分野です。MLアルゴリズムは、タスクの明示的なプログラミングに依存せず、統計的手法を用いてデータ内のパターンを検出し、予測や意思決定を行います。
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38.1%のCAGRで成長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。
本レポートでは、過去のデータセット（現在のトレンド、業界統計、機械学習業界の将来を形作る新たなトレンド、2020～2021年、2022年、2023年の予備的予測）に基づいて、世界の機械学習市場の世界的な主要トレンドと将来の見通しの概要、および2024年と2025年の世界各地の機械学習のトレンドと将来の見通しの予測を提供しています。このデータ主導の調査は、ユーザーに新興技術に関する業界全体の見解と革新的な洞察を提供し、重要なビジネス上の意思決定を支援します。
機械学習の種類
- 教師あり学習：教師あり学習では、ラベル付けされたデータを用いてアルゴリズムを学習させます。つまり、すべての学習インスタンスは対応する出力タグと対応付けられます。その目的は、入力と出力の相関関係を理解し、システムが未知のデータの分類を予測できるようにすることです。典型的な用途としては、分類と予測が挙げられます。
- 教師なし学習：ラベルなしデータは、教師あり学習ではなく教師なし学習で扱われます。システムは、入力データ内に隠れたパターンや固有の構造を検出しようとします。主な用途は、クラスタリングと次元削減です。
- 強化学習：このカテゴリーでは、モデルに一連の意思決定を学習させ、選択に対して報酬またはペナルティを与える必要があります。これは行動心理学にヒントを得ており、ゲーム（例：AlphaGo）やロボット管理などの分野で応用されています。
機械学習の応用
- ヘルスケア：患者の診断予測、治療計画の個別化、医用画像の分析。機械学習（ML）は、診断の改善、治療のカスタマイズ、業務生産性の向上を通じて、ヘルスケア分野に変革をもたらしています。MLアルゴリズムは、診断においてX線やMRIなどの医用画像の検査能力を高め、腫瘍や骨折などの病変を正確に特定する能力を高めています。病理学分野では、これらのアルゴリズムを用いて組織サンプルを分析し、がん細胞を検出することで、診断精度を向上させています。機械学習は予測分析においても不可欠であり、患者の病歴やライフスタイルに基づいた疾患への脆弱性の予測や、入院リスクの高い患者の特定を支援しています。
- 金融：不正検出、アルゴリズム取引、信用スコアリング。金融分野では、機械学習が不正検出、アルゴリズム取引、信用スコアリングの精度向上に貢献しています。機械学習アルゴリズムは、異常な取引パターンを特定し、進化する脅威に適応することで不正を検出します。アルゴリズム取引における機械学習は、市場データ分析を用いて価格変動を予測し、迅速に取引を行うことで、投資戦略を改善します。信用スコアリングにおいては、機械学習は取引行動や非伝統的なデータなど、様々なデータを分析することで、より正確な信用力評価を提供します。これらのアプリケーションは、金融活動におけるセキュリティ、効率性、意思決定を向上させ、不正防止、取引戦略、融資の選択肢の向上につながります。
- 小売：パーソナライズされたレコメンデーション、在庫管理、顧客セグメンテーション。小売業における機械学習は、パーソナライズされた提案の提供、在庫管理、顧客のセグメンテーションによって業務を改善します。パーソナライズされたレコメンデーションでは、機械学習アルゴリズムが活用され、顧客の行動や嗜好を分析し、個々の好みに合った商品を推奨することで、売上と顧客満足度を向上させます。機械学習は、需要パターンを予測し、在庫レベルを改善することで在庫管理を強化し、過剰在庫と不足在庫を最小限に抑えます。顧客セグメンテーションでは、機械学習を用いて顧客の購買行動や人口統計情報に基づいてグループ分けを行い、パーソナライズされたマーケティングやカスタマイズされたプロモーションを可能にします。これらのアプリを組み合わせることで、ショッピング体験の向上、業務の簡素化、そしてビジネス拡大の促進が可能になります。
- 交通：自動運転車、ルート最適化、そして予知保全。交通分野において、機械学習は自動運転車の実現、ルート最適化、そしてメンテナンスの必要性予測といった分野で変革をもたらしています。自動運転車は機械学習を用いてセンサー情報を分析し、即座に運転判断を下すことで、道路の安全性と生産性を向上させます。ルート最適化では、機械学習アルゴリズムを用いて交通傾向、気象状況、その他の変数を評価し、最適なルートを特定することで、最終的に移動時間と燃料消費量を削減します。予知保全では、機械学習を活用したデータを用いて車両の性能を追跡し、故障の可能性を事前に予測することで、ダウンタイムと修理費用を削減します。これらの進歩は、交通ネットワークの安全性、効率性、そして信頼性を向上させます。
推進要因
ヘルスケア分野でのアプリケーションの増加が市場の成長を後押しする可能性が高い
ML技術は現在、医療の幅広い分野で活用されています。この分野では、この技術は多数の固有データポイントを分析し、結果を予測するとともに、迅速なリスク評価と正確なリソース配分を実現します。医療分野におけるこの技術の主な用途の一つは、特定が困難な病状や疾患の特定と診断です。これには、初期段階での特定が難しい様々な遺伝性疾患やがんが含まれる場合があります。注目すべき事例の一つとして、IBM Watson Genomicsが挙げられます。これは、ゲノムに基づく腫瘍シーケンシングとコグニティブコンピューティングを組み合わせることで、がんの診断にどのように役立つかを示しています。バイオ医薬品業界の大手企業であるBergは、人工知能を活用してがんなどの疾患の治療薬を開発しています。コンピュータービジョンは、機械学習とディープラーニングを融合させた革新的な手法です。診断用画像分析ツールに特化したMicrosoftのInnerEyeプログラムも、この技術を承認しています。これらの要因が市場拡大を牽引すると予想されます。
地域レベルの洞察
2022年には、北米地域が収益シェア29.5%で市場リーダーとなりました。機械学習が社会に与える影響力が増すにつれ、北米では倫理的なAIと説明責任のあるAI手法への注目が高まっています。組織は、機械学習モデルとアルゴリズムに関して、公平性、透明性、説明責任を重視しています。偏見の軽減、プライバシーの確保、AIの利用に関連する倫理的問題への対処などが試みられています。この分野における機械学習の責任ある利用を監督するための規制、ルール、標準が策定されています。中国、インド、韓国などのアジア太平洋諸国では、機械学習とAI技術が急速に導入されています。新興国は、効率性の向上、経済成長の促進、そして社会課題の解決のためにAIを活用しています。この地域の機械学習分野は、政府の取り組み、研究開発投資、そして強力な技術環境によって成長しています。例えば、百度（バイドゥ）は、OpenAIのChatGPTなどの人工知能を活用したチャットボットサービスを2023年1月に開始する予定でした。 3月には、中国最大の検索エンジンがChatGPTに似たアプリをリリースする予定で、まずはそれをメインの検索機能に統合する予定だ。
紹介されている主要企業一覧:
- IBMコーポレーション
- SAP SE
- オラクル社
- ヒューレット・パッカード・エンタープライズ社
- マイクロソフト株式会社
- アマゾン株式会社
- インテルコーポレーション
- データブリックス
- SASインスティテュート株式会社
- BigML株式会社
最近の動向
- 2022年1月、アクイアは顧客データプラットフォーム上に、顧客生涯価値の向上を目的とした小売業向けの革新的な機械学習モデルを導入しました。この導入を通じて、同社は小売業者が自社の事業運営を包括的に把握できるよう支援することを目指しました。アクイアは、小売業者がマーケティングおよび販売戦略に活用できるツールを理解できるよう支援します。
- 2021年4月、マイクロソフトは、ヘルスケア・ゲノミクス、交通、労働・経済、人口・安全など、様々な分野を対象とした新たなオープンデータベースを導入しました。これは、アクセス可能なデータセットを用いて機械学習モデルの精度を向上させることを目的としています。さらに、Azure Open DatasetsとAzureのデータ分析およびMLソリューションを組み合わせることで、ハイパースケールなインサイトを提供できるようになり、ML-as-a-Service（MLaaS）の売上増加につながります。
- 2021年5月、 Google Cloudは機械学習向けのマネージドプラットフォームであるVertex AIをリリースしました。これにより、組織はAIモデルの作成と実装を迅速化できます。さらに、Vertex AIはGoogle Cloudサービスを活用し、単一のAPIとユーザーインターフェースを使用して機械学習モデルを開発できるため、大規模なMLモデルのデプロイ、トレーニング、作成が容易になります。
- 2020年2月、オラクル社はOracle Cloud Data Science Platformを発表しました。このプラットフォームは、企業が機械学習モデルのトレーニング、構築、リリース、そして監視を連携して行い、データサイエンス・プログラムの効率性を向上させることを目的として開発されました。
- 2020年5月現在、 Azure Machine Learningは、ユーザーが機械学習ソリューションを開発・管理できるクラウドサービスです。データサイエンティストやエンジニアが、モデル作成やデータ処理における既存の能力とフレームワークを最適化するのに役立ちます。また、クラウド上でのタスクの分散、スケーリング、デプロイも支援します。
スフィリカル・インサイト＆コンサルティングについて
Spherical Insights & Consulting は、実用的な市場調査研究、定量予測、トレンド分析を提供し、特に意思決定者向けに設計された将来を見据えた洞察を提供し、ROI を支援する市場調査およびコンサルティング会社です。
金融セクター、産業セクター、政府機関、大学、非営利団体、一般企業など、様々な業界にサービスを提供しています。当社の使命は、企業と協力し、事業目標の達成と戦略的な改善の維持に努めることです。
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