MLOps市場：コンポーネント別（プラットフォームとサービス）、展開形態別（クラウドとオンプレミス）、組織規模別（大企業と中小企業）、業種別（BFSI、ヘルスケアとライフサイエンス、小売とeコマース、通信）、地域別 - 2027年までの世界予測

目次

1 はじめに （ページ - 22） 1.1 研究目的 1.2 市場の定義 1.2.1 含まれるものと除外されるもの 1.3 市場範囲 1.3.1 市場の細分化 1.3.2 対象地域 1.3.3年 1.4 通貨 表1 米ドル為替レート（2019-2021年 1.5 利害関係者

2 研究方法 (ページ - 26) 2.1 調査データ 図1 mlops：調査デザイン 2.1.1 二次データ 2.1.2 一次データ 表2 一次インタビュー 2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 2.1.2.2 主要業界インサイト 2.2 市場の分類とデータの三角測量 図2 データの三角測量 2.3 市場規模の推定 図3 mlops：トップダウン・アプローチとボトムアップ・アプローチ 2.3.1 トップダウン・アプローチ 2.3.2 ボトムアップ・アプローチ 図 4 市場規模の推定方法 - アプローチ 1（供給側）：MLOP ソリューション/サービスからの収益 図5 市場規模の推定方法 - アプローチ2、ボトムアップ（供給側）：すべてのmlopsプラットフォーム/サービスからの総収入 図6 市場規模の推定方法 - アプローチ3、ボトムアップ（供給側）：すべてのmlopsプラットフォーム/サービスからの総収入 図 7 市場規模推定手法 - アプローチ 4、ボトムアップ（需要サイド）：全体 mlops 支出における mlops のシェア 2.4 市場予測 表3 因子分析 2.5 企業評価マトリックス手法 図8 企業評価マトリックス：基準の重み付け 2.6 startup/me 評価マトリックス手法 図 9 スタートアップ/ME 評価マトリックス：基準の重み付け 2.7 前提条件 2.8 限界

3 事業概要 （ページ - 40） 表4 mlopsの世界市場規模および成長率、2018-2021年（百万米ドル、前年比） 表5 2022-2027年の世界市場規模および成長率（百万米ドル、前年比） 図10 2022年に市場をリードするのはプラットフォーム・セグメント 図11 2022年に最大の市場シェアを占めるコンサルティング・サービス分野 図12 2022年の市場規模はクラウド・セグメントが大きく占める 図13 2022年に市場を支配するのは大企業セグメント 図14 銀行、金融サービス、保険の業種が2022年の市場をリードする 図15 北米が2022年に最大の市場シェアを占める

4 プレミアム・インサイト (ページ - 44) 4.1 mlops市場におけるプレーヤーの魅力的な機会 図16 データ主導のインサイト・プラットフォームに対する高い需要が予測期間中の市場を牽引する 4.2 業種別市場 図 17 銀行、金融サービス、保険の業種が予測期間中に市場をリードする 4.3 地域別市場 図18 北米が2026年までに最大の市場シェアを占める 4.4 北米：市場：コンポーネント別、国別 図19 2022年に北米市場を支配するのはプラットフォーム・セグメントと米国

5 市場概要と業界動向（ページ - 46） 5.1 導入 5.2 市場ダイナミクス 図 20 mlops 市場の促進要因、阻害要因、機会、課題 5.2.1 ドライバー 5.2.1.1 効果的なチームワークのためのMLプロセスの標準化 5.2.1.2 監視可能性の向上による効率の改善 5.2.1.3 生産性の向上とAI導入の迅速化 5.2.2 拘束 5.2.2.1 担当者の専門知識不足 5.2.3 機会 5.2.3.1 金融分野における機械学習の利用拡大 5.2.4 課題 5.2.4.1 様々なパイプラインを管理する難しさ 5.2.4.2 生データ操作のリスク 5.3 mlops市場：主要フェーズ 図21 市場：主要フェーズ 5.4 市場：建築 図 22 mlops 市場：アーキテクチャ 5.5 市場：バリューチェーン分析 図23 市場：バリューチェーン 5.6 エコシステム 図24 市場：エコシステム 表6 市場：エコシステム 5.7MLopsの能力 5.7.1 探索的データ分析 5.7.2 データ準備とフィーチャーエンジニアリング 5.7.3 モデルのトレーニングとチューニング 5.7.4 モデルの見直しとガバナンス 5.7.5 モデルの推論とサービング 5.7.6 モデルのモニタリング 5.7.7 自動化されたモデルの再トレーニング 5.8 mlops市場プレーヤーの価格設定モデル 表7 2021-2022年の価格設定モデルと指標価格帯 5.9 技術分析 5.9.1 導入 5.9.2 人工知能と機械学習 5.10 ケーススタディ分析 5.10.1 機械学習インフラの自動化を簡素化する外部ソリューション 5.10.2 コンポジット＋が債券価格の予測精度を高める 5.10.3 農業画像解析を効率化するclearmlソリューション 5.10.4 コンティニュアム・インダストリー、Neptune.aiと協業し、mlopsソリューションをコア製品に統合 5.10.5 ヤンセンファーマ、ドミノ・データ・ラボのmlopsソリューションで深層学習モデル開発の高速化を実現 5.11 特許分析 5.11.1 方法論 5.11.2 特許文書の種類 表8 出願特許（2019-2022年 5.11.3 イノベーションと特許出願 図25 年間特許取得件数（2019-2022年 5.11.3.1 上位志願者 図26 特許出願件数の多い上位10社（2019-2022年 表9 米国：MLOP市場における特許所有者トップ10（2019-2022年 表10 市場における特許（2020-2022年 5.12 ポーターの5つの力分析 表11 市場：ポーターの5力モデル 5.12.1 新規参入の脅威 5.12.2 代替品の脅威 5.12.3 サプライヤーの交渉力 5.12.4 買い手の交渉力 5.12.5 競争相手の激しさ 5.13 主要ステークホルダーと購買基準 5.13.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 図27 トップ3エンドユーザーの購買プロセスにおけるステークホルダーの影響力 表 12 上位 3 エンドユーザーの購買プロセスにおける利害関係者の影響力(%) 5.13.2 購入基準 図28 トップ3エンドユーザーの主な購買基準 表13 上位3業種の主な購買基準 5.14 規制の状況 5.14.1 規制機関、政府機関、その他の組織 表14 北米：規制機関、政府機関、その他の組織 表15 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織 表16 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織 表17 中東・アフリカ：規制機関、政府機関、その他の組織 表18 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の組織 5.14.1.1 北米 5.14.1.1.1 米国 5.14.1.1.2 カナダ 5.14.1.2 欧州 5.14.1.2.1 一般データ保護規則 5.14.1.2.2 欧州標準化委員会（CEN） 5.14.1.2.3 欧州技術標準化機構（ETSI） 5.14.1.3 アジア太平洋 5.14.1.3.1 中国 5.14.1.3.2 インド 5.14.1.3.3 オーストラリア 5.14.1.3.4 日本 5.14.1.4 中東・アフリカ 5.14.1.4.1 中東 5.14.1.4.2 南アフリカ 5.14.1.5 ラテンアメリカ 5.14.1.5.1 ブラジル 5.14.1.5.2 メキシコ 5.15 主要会議・イベント（2022-2023年 表 19 mlops 市場：会議・イベント

6 MLOPS市場, 構成要素別 (ページ番号 - 74) 6.1 はじめに 6.1.1 コンポーネント：市場促進要因 図 29 予測期間中、プラットフォーム・セグメントがより大きな市場規模を占める 表 20 mlops 市場、コンポーネント別、2018-2021 年（百万米ドル） 表 21 mlops 市場、コンポーネント別、2022-2027 年（百万米ドル） 6.2 プラットフォーム 6.2.1 データ管理チームに柔軟性を提供する 表22 プラットフォーム：mlops市場、地域別、2018-2021年（百万米ドル） 表23 プラットフォーム：mlops市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル） 6.3 サービス 6.3.1 データ管理とMLモデルのトレーニングのために、すぐに導入できるソリューションを提供する。 表 24 サービス：MLOP 市場、地域別、2018-2021 年（百万米ドル） 表 25 サービス: mlops 市場、地域別、2022-2027 年 (百万米ドル) 6.3.2 コンサルティング 表 26 コンサルティング：MLOP 市場、地域別、2018-2021 年（百万米ドル） 表 27 コンサルティングサービス：MLOPS 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル） 6.3.3 展開と統合 表 28 展開と統合：mlops 市場、地域別、2018-2021 年（百万米ドル） 表 29 展開と統合：mlops 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル） 6.3.4 サポート＆メンテナンス 表 30 サポート＆メンテナンス：MLOP 市場、地域別、2018-2021 年（百万米ドル） 表 31 サポート＆メンテナンス：MLOP 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）

7 MLOPS市場, 展開モード別 (ページ - 82) 7.1 はじめに 7.1.1 展開モード：MLOP市場ドライバー 図 30 オンプレミス部門は予測期間中、より高い CAGR を記録する 表 32 mlops 市場、展開モード別、2018-2021 年（百万米ドル） 表 33 mlops 市場、展開モード別、2022-2027 年（百万米ドル） 7.2 オンプレミス 7.2.1 低コストで強化されたセキュリティを提供する 表 34 オンプレミス：MLOP 市場、地域別、2018-2021 年（百万米ドル） 表 35：オンプレミス：MLOP 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル） 7.3 クラウド 7.3.1 運用コストの削減と拡張性の提供 表 36 クラウド：MLOP 市場、地域別、2018-2021 年（百万米ドル） 表 37 クラウド：MLOP 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）

8 MLOPS 市場：組織規模別（ページ番号 - 87） 8.1 導入 8.1.1 組織規模：MLOP市場促進要因 図31 中小企業部門は予測期間中、より高い成長率を記録する 表 38 mlops 市場：組織規模別、2018-2021 年（百万米ドル） 表 39 mlops 市場：組織規模別、2022-2027 年（百万米ドル） 8.2 中小企業 8.2.1 mlops技術の採用拡大が見込まれる 表 40 中小企業：MLOP 市場、地域別、2018 年～2021 年（百万米ドル） 表 41 中小企業：MLOP 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル） 8.3 大企業 8.3.1 データ管理を容易にするmlopsプラットフォームの利用拡大 表 42 大企業：mlops 市場、地域別、2018-2021 年（百万米ドル） 表 43 大企業：mlops 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）

9 MLOPS市場：垂直方向別（ページ番号 - 92） 9.1 はじめに 9.1.1 垂直：mlopsドライバー 図32 2027年までに最大の市場規模を占めるのはBFSIセグメント 表44 mlops市場、垂直市場別、2018-2021年（百万米ドル） 表45 mlops市場、垂直市場別、2022-2027年（百万米ドル） 9.2 銀行、金融サービス、保険 9.2.1 mlopsはリアルタイムの不正検知を容易にする 表 46 銀行、金融サービス、保険：MLOP 市場、地域別、2018～2021 年（百万米ドル） 表 47 銀行、金融サービス、保険：MLOP 市場：地域別 2022-2027 年 （百万米ドル） 9.3 テレコム 9.3.1 顧客エンゲージメント強化のためのMLOP導入の拡大 表 48 テレコム：MLOP 市場、地域別、2018-2021 年（百万米ドル） 表 49 テレコム：MLOP 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル） 9.4 ヘルスケア＆ライフサイエンス 9.4.1 診断精度の向上とリスク評価 表50 ヘルスケア＆ライフサイエンス：MLOP市場、地域別、2018～2021年（百万米ドル） 表 51 ヘルスケア＆ライフサイエンス：mlops 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル） 9.5 小売・eコマース 9.5.1 mlopsの使用は、消費者のためにパーソナライズされた経験を調整するのに役立つ 表 52 小売・e コマース：MLOP 市場、地域別、2018～2021 年（百万米ドル） 表 53 小売＆eコマース：MLOPS市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル） 9.6 IT & ITES 9.6.1 ビッグデータを管理するためのMLOPへの嗜好の高まり 表 54 IT & ITES：MLOP市場、地域別、2018-2021年（百万米ドル） 表 55 IT & ITES: mlops 市場、地域別、2022-2027 年 (百万米ドル) 9.7 政府・防衛 9.7.1 複雑な問題を解決するためにmlopsを使用する 表 56 政府・防衛：MLOP 市場、地域別、2018-2021 年（百万米ドル） 表 57 政府・防衛：MLOP 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル） 9.8 製造業 9.8.1 植物生産を最適化するためのMLOPの採用拡大 表 58 製造業：mlops 市場、地域別、2018～2021 年（百万米ドル） 表 59 製造業：mlops 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル） 9.9 エネルギー＆公益事業 9.9.1 効率を高め、無駄を省くためのmlopsソリューションの必要性 表 60 エネルギー＆公益事業：MLOP 市場、地域別、2018～2021 年（百万米ドル） 表 61 エネルギー＆公益事業：MLOP 市場：地域別 2022-2027 年（百万米ドル） 9.10 輸送・物流 9.10.1 倉庫管理とサプライチェーンの効率化を目的としたMLOP導入の増加 表 62 輸送・物流：mlops 市場、地域別、2018-2021 年（百万米ドル） 表 63 運輸・ロジスティクス：mlops 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル） 9.11 その他（メディア・娯楽、旅行・接客、教育・研究） 9.11.1 顧客体験を向上させるためのMLOPへの需要の高まり 表64 その他：MLOP市場、地域別、2018-2021年（百万米ドル） 表 65 その他：MLOP 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）

10 MLOPS市場、地域別（ページ番号 - 106） 10.1 導入 図 33 タイが予測期間中最も高い成長率を占める 図 34 アジア太平洋地域は予測期間中に最も高い CAGR を記録する 表 66 mlops市場、地域別、2018-2021年（百万米ドル） 表 67 mlops 市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル） 10.2 北米 10.2.1 北米：MLOP市場の促進要因 10.2.2 北米：規制 10.2.2.1 個人情報保護および電子文書法（PIPEDA） 10.2.2.2 グラム・リーチ・ブライリー法 10.2.2.3 連邦情報セキュリティ管理法 10.2.2.4 1996年医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律 10.2.2.5 労働安全衛生局（OSHA） 10.2.2.6 カリフォルニア州消費者プライバシー法 図 35 北米：市場スナップショット 表 68 北米：MLOP 市場：コンポーネント別、2018-2021 年（百万米ドル） 表 69 北米: mlops 市場: コンポーネント別, 2022-2027 (百万米ドル) 表 70 北米: mlops 市場: サービス別, 2018-2021 (百万米ドル) 表 71 北米: mlops 市場: サービス別, 2022-2027 (百万米ドル) 表 72 北米：MLOP 市場：展開モード別、2018-2021 年（百万米ドル） 表 73 北米: mlops 市場: 展開モード別, 2022-2027 (百万米ドル) 表 74 北米：mlops 市場：組織規模別、2018-2021 年（百万米ドル） 表 75 北米：MLOP 市場：組織規模別 2022-2027 年（百万米ドル） 表 76 北米: mlops 市場: 業種別, 2018-2021 (百万米ドル) 表 77 北米: mlops 市場: 業種別, 2022-2027 (百万米ドル) 表 78 北米：mlops 市場：国別、2018-2021 年（百万米ドル） 表 79 北米: mlops 市場: 国別, 2022-2027 (百万米ドル) 10.2.3 米国 10.2.3.1 MLOps導入の原動力となる業務合理化のための自動化需要の高まり 10.2.4 カナダ 10.2.4.1 先端技術の研究開発の増加が市場を押し上げる 10.3 ヨーロッパ 10.3.1 欧州：MLOP 市場牽引要因 10.3.2 欧州：規制 10.3.2.1 欧州市場インフラ規制 10.3.2.2 一般データ保護規則 10.3.2.3 欧州標準化委員会 10.3.2.4 欧州技術規格協会 表 80 欧州：MLOP 市場、コンポーネント別、2018-2021 年（百万米ドル） 表 81 欧州：MLOP 市場、コンポーネント別、2022-2027 年（百万米ドル） 表 82 欧州：MLOP 市場：サービス別、2018～2021 年（百万米ドル） 表 83 欧州：MLOP 市場、サービス別、2022-2027 年（百万米ドル） 表 84 欧州：MLOP 市場：展開モード別、2018～2021 年（百万米ドル） 表 85 欧州：MLOP 市場：展開モード別 2022-2027 年（百万米ドル） 表 86 欧州：MLOP 市場：組織規模別、2018～2021 年（百万米ドル） 表 87 欧州：MLOP 市場：組織規模別 2022-2027 年（百万米ドル） 表 88 欧州：MLOP 市場：垂直市場別、2018～2021 年（百万米ドル） 表 89 欧州：MLOP 市場、垂直市場別、2022-2027 年（百万米ドル） 表 90 欧州：MLOP 市場：国別、2018～2021 年（百万米ドル） 表 91 欧州：MLOP市場：国別、2022～2027年（百万米ドル） 10.3.3 英国 10.3.3.1 AI研究を推進する政府のイニシアティブの高まり 10.3.4 ドイツ 10.3.4.1 業種を超えたAIソリューションの普及がMLOps市場を押し上げる 10.3.5 フランス 10.3.5.1 大規模な顧客基盤と活発な研究開発活動が市場を牽引する 10.3.6 その他のヨーロッパ 10.4 アジア太平洋 10.4.1 アジア太平洋地域：MLOP市場ドライバー 10.4.2 アジア太平洋地域：規制 10.4.2.1 個人情報保護委員会 10.4.2.2 個人情報の保護に関する法律 10.4.2.3 重要情報インフラ 10.4.2.4 国際標準化機構 27001 10.4.2.5 個人情報保護法 図 36 アジア太平洋地域：市場スナップショット 表 92 アジア太平洋地域：MLOP 市場、コンポーネント別、2018～2021 年（百万米ドル） 表 93 アジア太平洋地域：MLOP 市場：コンポーネント別 2022-2027 年（百万米ドル） 表 94 アジア太平洋地域：MLOP 市場、サービス別、2018-2021 年（百万米ドル） 表 95 アジア太平洋地域：MLOP 市場、サービス別、2022-2027 年（百万米ドル） 表 96 アジア太平洋地域：MLOP 市場：展開モード別、2018～2021 年（百万米ドル） 表 97 アジア太平洋地域：MLOP 市場：展開モード別 2022-2027 年（百万米ドル） 表 98 アジア太平洋地域：MLOP 市場：組織規模別、2018～2021 年（百万米ドル） 表 99 アジア太平洋地域：MLOP 市場：組織規模別 2022-2027 年（百万米ドル） 表100 アジア太平洋地域：MLOP市場：垂直市場別、2018～2021年（百万米ドル） 表 101 アジア太平洋地域：MLOP 市場：垂直市場別 2022-2027 年 （百万米ドル） 表 102 アジア太平洋地域：MLOP市場：国別、2018～2021年（百万米ドル） 表 103 アジア太平洋地域：MLOP市場：国別、2022～2027年（百万米ドル） 10.4.3 中国 10.4.3.1 製造業における未開拓のMLOps機会が市場に影響を与える 10.4.4 日本 10.4.4.1 政府のイニシアティブとAIへの強い注目が市場を牽引する 10.4.5 タイ 10.4.5.1 デジタルインフラ開発プロジェクトが市場成長を牽引 10.4.6 ミャンマー 10.4.6.1 公共部門のクラウド導入が市場を押し上げる 10.4.7 ベトナム 10.4.7.1 通信・製造業からの高い需要が市場に影響を与える 10.4.8 インド 10.4.8.1 MLOpsの新興企業の増加とイニシアチブが市場成長を促進する 10.4.9 その他のアジア太平洋地域 10.5 中東・アフリカ 10.5.1 中東・アフリカ：MLOP市場牽引要因 10.5.2 中東・アフリカ：規制 10.5.2.1 イスラエルのプライバシー保護規則（データ・セキュリティ）、5777-2017年 10.5.2.2 クラウド・コンピューティングのフレームワーク 10.5.2.3 サウジアラビア王国（KSA）におけるGDPRの適用可能性 10.5.2.4 個人情報保護法 表 104 中東・アフリカ：MLOP 市場：コンポーネント別、2018～2021 年（百万米ドル） 表 105 中東・アフリカ：MLOP 市場：コンポーネント別 2022-2027 年 （百万米ドル） 表 106 中東・アフリカ：MLOP 市場：サービス別、2018～2021 年（百万米ドル） 表 107 中東・アフリカ：MLOP市場：サービス別、2022～2027年（百万米ドル） 表 108 中東・アフリカ：MLOP 市場：展開モード別、2018～2021 年（百万米ドル） 表 109 中東・アフリカ：MLOP 市場：展開モード別 2022-2027 年（百万米ドル） 表 110 中東・アフリカ：MLOP 市場：組織規模別、2018～2021 年（百万米ドル） 表 111 中東・アフリカ：MLOP 市場：組織規模別 2022-2027 年 （百万米ドル） 表 112 中東・アフリカ：MLOP市場：垂直市場別、2018～2021年（百万米ドル） 表 113 中東・アフリカ：MLOP市場：垂直市場別、2022～2027年（百万米ドル） 表 114 中東・アフリカ：MLOP市場：国別、2018～2021年（百万米ドル） 表 115 中東・アフリカ：MLOP市場：国別、2022～2027年（百万米ドル） 10.5.3 中東 10.5.3.1 革新的技術への需要の高まりが市場に影響を与える 10.5.4 南アフリカ 10.5.4.1 先端技術の認知度を高める政府の施策がMLOの需要を押し上げる 10.5.5 その他の中東・アフリカ地域 10.6 ラテンアメリカ 10.6.1 中南米：MLOP市場の牽引役 10.6.2 ラテンアメリカ：規制 10.6.2.1 ブラジルデータ保護法 表 116 ラテンアメリカ：mlops市場：コンポーネント別、2018-2021年（百万米ドル） 表 117 ラテンアメリカ：MLOPS市場：コンポーネント別、2022～2027年（百万米ドル） 表 118 ラテンアメリカ：mlops市場：サービス別、2018-2021年（百万米ドル） 表 119 ラテンアメリカ：mlops市場：サービス別、2022-2027年（百万米ドル） 表 120 ラテンアメリカ：mlops 市場：展開モード別、2018-2021 年（百万米ドル） 表 121 ラテンアメリカ：mlops市場：展開モード別、2022-2027年（百万米ドル） 表 122 ラテンアメリカ：mlops 市場：組織規模別、2018-2021 年（百万米ドル） 表 123 ラテンアメリカ：mlops 市場：組織規模別 2022-2027 （百万米ドル） 表 124 ラテンアメリカ：MLOP 市場：垂直市場別、2018～2021 年（百万米ドル） 表 125 ラテンアメリカ: mlops 市場: 2022-2027 年 (百万米ドル) 表 126 ラテンアメリカ：mlops市場：国別、2018-2021年（百万米ドル） 表 127 ラテンアメリカ：mlops市場：国別、2022-2027年（百万米ドル） 10.6.3 ブラジル 10.6.3.1 セキュリティと盗難防止に関する規制が市場成長を促進する 10.6.4 メキシコ 10.6.4.1 MLOの需要を促進する新技術の採用に対する政府の支援 10.6.5 その他のラテンアメリカ諸国

11 競争力のある景観 (ページ - 144) 11.1 概要 11.2 主要プレーヤーの戦略 表128 mlops市場で主要企業が採用した戦略の概要 11.3 収益分析 図37 主要企業の収益分析（2018?2021年 11.4 市場シェア分析 図 38 2022 年における主要企業の mlops 市場シェア分析 表 129 mlops 市場：競争の度合い 11.5 企業評価クワドラント 11.5.1 スターズ 11.5.2 新進リーダー 11.5.3 パーベイシブ・プレーヤー 11.5.4 参加者 図39 mlops市場の主要プレーヤー、企業評価マトリックス、2022年 11.6 スタートアップ／チーム評価マトリクス 11.6.1 進歩的企業 11.6.2 対応する企業 11.6.3 ダイナミック・カンパニー 11.6.4 スタートブロック 図40 2022年の新興企業/MEのMLOPS市場評価マトリックス 11.7 競争ベンチマーキング 表130 mlops市場：主要新興企業／メッシュ 表131 mlops市場：主要プレイヤーの競合ベンチマーキング（新興企業/中小企業） 表 132 mlops 市場：主要プレイヤーの競合ベンチマーキング（新興企業/中小企業） 11.8 競争シナリオ 11.8.1 製品発売 表 133 製品の発売（2018年～2022年 11.8.2 ディールス 表 134 取引（2018-2022年 11.8.3 その他 表 135 その他（2019-2020

12 企業プロフィール（ページ番号 - 156） 12.1 主要プレーヤー (事業概要、製品、ソリューション＆サービス、最近の動向、MnM View）。 12.1.1 HPE 表136 hpe：事業概要 図 41 HPE：財務概要 表 137 hpe: 提供製品 表 138 Hpe：製品発表 表 139 Hpe: 取引 12.1.2 IBM 表 140 IBM：事業概要 図42 IBM：財務概要 表 141 IBM: 提供製品 表 142: 製品の発売 表143 IBM：取引 12.1.3 アルテリクス 表 144 アルタイクス：事業概要 図 43 アルタイクス：財務概要 表 145 アルタイクス：提供製品 表 146： アルタイクス：製品の発売 表 147 アルタイクス：取引 表 148 アルタイクス：その他 12.1.4 グーグル 表 149 グーグル：事業概要 図44 グーグル：企業スナップショット 表150 グーグル：提供製品 表 151 グーグル：製品の発売と機能強化 表 152 グーグル：取引 12.1.5 ガブステクノロジーズ 表 153 ガブステクノロジーズ：事業概要 表 154 ガブステクノロジーズ：提供製品 表 155 ガブステクノロジーズ：取引 12.1.6 データロボ 表 156 データロボット：事業概要 表 157 データロボット：提供製品 表 158 データロボット：製品の発売と機能強化 表 159 データロボット：取引 12.1.7 cloudera 表 160 クラウデラ 表 161 クラウデラ：提供製品 表 162 クラウデラ：製品の発表と機能強化 表 163 クラウデラ：取引 12.1.8 AWS 表 164 AWS：事業概要 図45 AWS：企業スナップショット 表 165 AWS：提供製品 表 166 AWS：製品の発売と機能強化 表 167 AWS: 取引 非上場企業の場合、事業概要、ソリューション、提供製品・サービス、最近の動向、MnM Viewの詳細が把握できない可能性があります。 12.2 スタートアップ／企業 12.2.1 ドミノ・データ・ラボ 12.2.2 バロハイ 12.2.3 H2O.AI 12.2.4 MLFLOW 12.2.5 neptune.ai 12.2.6 COMET 12.2.7 sparkcognition 12.2.8 ホップワークス 12.2.9 データトロン 12.2.10 ウエイトとバイアス 12.2.11 katonic.ai 12.2.12 MODZY 12.2.13 イグアス 12.2.14 テリオラボ 12.2.15 クリアムル 12.2.16 akira.ai 12.2.17 BLAIZE

13 隣接・関連市場（ページ番号 - 201） 13.1 はじめに 13.2 人工知能市場 - 2027年までの世界予測 13.2.1 市場の定義 13.2.2 市場概要 13.2.3 人工知能市場、製品別 表168 人工知能市場、オファリング別、2016-2021年（10億米ドル） 表169 人工知能市場、オファリング別、2022-2027年（10億米ドル） 13.2.4 人工知能市場、技術別 表170 人工知能市場、技術別、2016年～2021年（10億米ドル） 表171 人工知能市場、技術別、2022-2027年（10億米ドル） 13.2.5 人工知能市場、展開モード別 表 172 人工知能市場、展開モード別、2016年～2021年（10億米ドル） 表 173 人工知能市場、展開モード別、2022-2027年（10億米ドル） 13.2.6 人工知能市場（組織規模別 表174 人工知能市場、組織別、2016-2021年（10億米ドル） 表 175 人工知能市場、組織別、2022-2027年（10億米ドル） 13.2.7 人工知能市場、ビジネス機能別 表176 人工知能市場、ビジネス機能別、2016年～2021年（10億米ドル） 表177 人工知能市場、ビジネス機能別、2022-2027年（10億米ドル） 13.2.8 人工知能市場（業種別 表 178 人工知能市場、業種別、2016-2021 年（10 億米ドル） 表179 人工知能市場、垂直市場別、2022-2027年（10億米ドル） 13.2.9 人工知能市場、地域別 表180 人工知能市場、地域別、2016-2021年（10億米ドル） 表181 人工知能市場、地域別、2022-2027年（10億米ドル） 13.3 AIガバナンス市場 - 2026年までの世界予測 13.3.1 市場の定義 13.3.2 市場概要 13.3.3 AIガバナンス市場、コンポーネント別 表182 AIガバナンス市場規模、コンポーネント別、2020-2026年（百万米ドル） 13.3.4 AIガバナンス市場、展開モード別 表183 AIガバナンス市場規模、展開モード別、2020-2026年（百万米ドル） 13.3.5 AIガバナンス市場（組織規模別 表184 AIガバナンス市場規模、組織規模別、2020-2026年（百万米ドル） 13.3.6 AIガバナンス市場（業種別 表185 AIガバナンス市場規模、業種別、2020年～2026年（百万米ドル） 13.3.7 AIガバナンス市場（地域別 表186 AIガバナンス市場規模、地域別、2020-2026年（百万米ドル）

14 付録（ページ番号 - 211） 14.1 ディスカッション・ガイド 14.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル 14.3 カスタマイズ・オプション 14.4 関連レポート 14.5 著者詳細