世界の機械学習市場調査レポート 2026 の詳細な目次
1 レポートの概要
1.1 調査範囲
1.2 タイプ別の市場分析
1.2.1 タイプ別の世界の機械学習市場規模成長率: 2019 VS 2024 VS 2035
1.2.2 教師あり学習
1.2.3 半教師あり学習
1.2.4 教師なし学習
1.2.5 強化学習
1.3 アプリケーション別の市場
1.3.1 アプリケーション別の世界の機械学習市場の成長: 2019 VS 2024 VS 2035
1.3.2 マーケティングと広告
1.3.3 不正検出とリスク管理
1.3.4 コンピュータビジョン
1.3.5 セキュリティと監視
1.3.6 予測分析
1.3.7 拡張現実と仮想現実
1.3.8 その他
1.4 調査目的
1.5年間検討
1.6年間検討
2 世界的な成長傾向
2.1 世界的な機械学習市場の展望（2019～2035年）
2.2 地域別機械学習の成長傾向
2.2.1 世界的な機械学習市場地域別の規模: 2019 VS 2024 VS 2035
2.2.2 地域別の過去の機械学習市場規模 (2019 ～ 2026 年)
2.2.3 地域別の機械学習予測市場規模 (2026 ～ 2035 年)
2.3 機械学習市場のダイナミクス
2.3.1 機械学習業界の動向
2.3.2 機械学習市場推進要因
2.3.3 機械学習市場の課題
2.3.4 機械学習市場の制約
3 主要企業別の競争状況
3.1 収益別の世界トップ機械学習企業
3.1.1 収益別世界トップ機械学習企業（2019-2026年）
3.1.2 企業別世界機械学習収益市場シェア(2019-2026)
3.2 企業タイプ別の世界の機械学習市場シェア (Tier 1、Tier 2、および Tier 3)
3.3 対象となる企業: 機械学習の収益別ランキング
3.4 世界の機械学習市場の集中率
3.4.1 世界の機械学習市場の集中率 (CR5 および HHI)
3.4.2 世界のトップ 10 およびトップ 5 企業2024 年の機械学習の収益
3.5 機械学習の主要企業 本社およびサービス提供地域
3.6 機械学習の主要企業 機械学習製品ソリューションおよびサービス
3.7 機械学習市場への参入日
3.8 合併および買収、拡張計画
4 タイプ別の機械学習の内訳データ
4.1 タイプ別の世界の機械学習の歴史的市場規模 (2019 ～ 2026 年)
4.2 タイプ別の世界の機械学習予測市場規模 (2026 ～ 2035 年)
5 アプリケーション別の機械学習の内訳データ
5.1 アプリケーション別の世界の機械学習の歴史的市場規模 (2019 ～ 2026 年)
5.2 アプリケーション別の世界の機械学習予測市場規模 (2026 ～ 2035 年)
6 北米
6.1 北米の機械学習市場規模(2019-2035)
6.2 国別北米機械学習市場成長率: 2019 VS 2024 VS 2035
6.3 国別北米機械学習市場規模 (2019-2026)
6.4 国別北米機械学習市場規模 (2026-2035)
6.5 米国
6.6 カナダ
7ヨーロッパ
7.1 ヨーロッパ機械学習市場規模 (2019-2035)
7.2 ヨーロッパ機械学習市場国別成長率: 2019 VS 2024 VS 2035
7.3 ヨーロッパ国別機械学習市場規模 (2019-2026)
7.4 ヨーロッパ国別機械学習市場規模 (2026-2035)
7.5 ドイツ
7.6 フランス
7.7 イギリス
7.8 イタリア
7.9 ロシア
7.10 北欧諸国
8 アジア太平洋
8.1 アジア太平洋機械学習市場規模（2019～2035年）
8.2 アジア太平洋機械学習市場地域別成長率：2019 VS 2024 VS 2035
8.3 アジア太平洋地域別機械学習市場規模（2019～2026年）
8.4 地域別機械学習市場規模（2026～2035年）
8.5 中国
8.6 日本
8.7 韓国
8.8 東南アジア
8.9 インド
8.10 オーストラリア
9 ラテンアメリカ
9.1 ラテンアメリカ機械学習市場規模(2019-2035)
9.2 ラテンアメリカの国別機械学習市場成長率: 2019 VS 2024 VS 2035
9.3 ラテンアメリカの国別機械学習市場規模 (2019-2026)
9.4 国別ラテンアメリカ機械学習市場規模 (2026-2035)
9.5 メキシコ
9.6 ブラジル
10 中東およびアフリカ
10.1 中東およびアフリカの機械学習市場規模 (2019-2035)
10.2 中東およびアフリカの国別機械学習市場成長率: 2019 VS 2024 VS 2035
10.3 国別の中東およびアフリカの機械学習市場規模 (2019-2026)
10.4 国別の中東およびアフリカの機械学習市場規模(2026-2035)
10.5 トルコ
10.6 サウジアラビア
10.7 アラブ首長国連邦
11 人の主要企業プロフィール
11.1 IBM
11.1.1 IBM 会社詳細
11.1.2 IBM ビジネス概要
11.1.3 IBM 機械学習の概要
11.1.4 IBM 機械学習ビジネスの収益(2019 ～ 2026 年)
11.1.5 IBM の最近の開発
11.2 デル
11.2.1 デルの会社概要
11.2.2 デルのビジネス概要
11.2.3 デルの機械学習の概要
11.2.4 機械学習ビジネスにおけるデルの収益 (2019 ～ 2026 年)
11.2.5 デルの最近の開発
/>11.3 HPE
11.3.1 HPE 会社詳細
11.3.2 HPE ビジネス概要
11.3.3 HPE 機械学習紹介
11.3.4 機械学習ビジネスにおける HPE 収益 (2019-2026)
11.3.5 HPE 最近の展開
11.4 オラクル
11.4.1 オラクル会社詳細
/>11.4.2 Oracle ビジネスの概要
11.4.3 Oracle Machine Learning の概要
11.4.4 Oracle Machine Learning ビジネスの収益 (2019 ～ 2026 年)
11.4.5 Oracle の最近の開発
11.5 Google
11.5.1 Google の会社概要
11.5.2 Google ビジネスの概要
11.5.3 Google Machine Learning の概要
11.5.4機械学習ビジネスにおける Google の収益 (2019 ～ 2026 年)
11.5.5 Google の最近の展開
11.6 SAP
11.6.1 SAP 会社の詳細
11.6.2 SAP ビジネスの概要
11.6.3 SAP 機械学習の概要
11.6.4 機械学習ビジネスにおける SAP の収益 (2019 ～ 2026 年)
11.6.5 SAP の最近開発
11.7 SAS Institute
11.7.1 SAS Institute 会社詳細
11.7.2 SAS Institute ビジネス概要
11.7.3 SAS Institute 機械学習紹介
11.7.4 SAS Institute 機械学習ビジネスの収益 (2019-2026)
11.7.5 SAS Institute の最近の展開
11.8 Fair Isaac Corporation (FICO)
11.8.1 Fair Isaac Corporation (FICO) 会社概要
11.8.2 Fair Isaac Corporation (FICO) 事業概要
11.8.3 Fair Isaac Corporation (FICO) 機械学習の紹介
11.8.4 Fair Isaac Corporation (FICO) 機械学習ビジネスの収益 (2019-2026)
11.8.5 Fair Isaac Corporation (FICO) 最近の展開
/>11.9 百度
11.9.1 百度の会社詳細
11.9.2 百度の事業概要
11.9.3 百度の機械学習の概要
11.9.4 機械学習ビジネスにおける百度の収益（2019-2026）
11.9.5 百度の最近の展開
11.10 インテル
11.10.1 インテルの会社詳細
/>11.10.2 インテルのビジネス概要
11.10.3 インテル機械学習の概要
11.10.4 インテルの機械学習ビジネス収益 (2019 ～ 2026 年)
11.10.5 インテルの最近の展開
11.11 アマゾン ウェブ サービス
11.11.1 アマゾン ウェブ サービスの会社概要
11.11.2 アマゾン ウェブ サービスのビジネス概要
/>11.11.3 アマゾン ウェブ サービスの機械学習の概要
11.11.4 アマゾン ウェブ サービスの機械学習ビジネスの収益 (2019 ～ 2026 年)
11.11.5 アマゾン ウェブ サービスの最近の展開
11.12 マイクロソフト
11.12.1 マイクロソフトの会社概要
11.12.2 マイクロソフトのビジネス概要
11.12.3 マイクロソフトの機械学習の概要
/>11.12.4 機械学習ビジネスにおける Microsoft の収益 (2019 ～ 2026 年)
11.12.5 Microsoft の最近の展開
11.13 Yottamine Analytics
11.13.1 Yottamine Analytics 会社概要
11.13.2 Yottamine Analytics ビジネス概要
11.13.3 Yottamine Analytics 機械学習の概要
/>11.13.4 Yottamine Analytics の機械学習ビジネスの収益 (2019-2026)
11.13.5 Yottamine Analytics の最近の展開
11.14 H2O.ai
11.14.1 H2O.ai 会社概要
11.14.2 H2O.ai ビジネス概要
11.14.3 H2O.ai 機械学習の紹介
/>11.14.4 機械学習ビジネスにおける H2O.ai の収益 (2019 ～ 2026 年)
11.14.5 H2O.ai の最近の展開
11.15 Databricks
11.15.1 Databricks 会社概要
11.15.2 Databricks ビジネス概要
11.15.3 Databricks 機械学習の概要
/>11.15.4 機械学習ビジネスにおける Databricks の収益 (2019-2026)
11.15.5 Databricks の最近の開発
11.16 BigML
11.16.1 BigML 会社詳細
11.16.2 BigML ビジネス概要
11.16.3 BigML 機械学習の概要
11.16.4 機械学習における BigML 収益ビジネス (2019-2026)
11.16.5 BigML の最近の開発
11.17 Dataiku
11.17.1 Dataiku 会社概要
11.17.2 Dataiku ビジネス概要
11.17.3 Dataiku 機械学習の紹介
11.17.4 Dataiku 機械学習ビジネスの収益 (2019-2026)
11.17.5 Dataiku 最近の展開
11.18 Veritone
11.18.1 Veritone 会社概要
11.18.2 Veritone ビジネス概要
11.18.3 Veritone 機械学習紹介
11.18.4 Veritone 機械学習ビジネスの収益 (2019-2026)
11.18.5 Veritone 最近開発
12 アナリストの視点/結論
13 付録
13.1 研究方法
13.1.1 方法/研究アプローチ
13.1.2 データソース
13.2 免責事項
13.3 著者の詳細
