グローバル機械学習オペレーション (MLOps) 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 タイプ別市場分析
1.2.1 タイプ別グローバル機械学習オペレーション (MLOps) 市場規模成長率: 2019 VS 2024 VS 2035
1.2.2 オンプレミス
1.2.3 クラウド
1.2.4 その他
1.3 アプリケーション別市場
/>1.3.1 アプリケーション別の世界の機械学習オペレーション (MLOps) 市場の成長: 2019 VS 2024 VS 2035
1.3.2 BFSI
1.3.3 ヘルスケア
1.3.4 小売
1.3.5 製造
1.3.6 公共部門
1.3.7 その他
1.4 調査の目的
/>1.5 年間検討
1.6 年間検討
2 世界的な成長傾向
2.1 世界的な機械学習オペレーション (MLOps) 市場の展望 (2019 ～ 2035 年)
2.2 地域別の機械学習オペレーション (MLOps) 成長傾向
2.2.1 地域別の世界的な機械学習オペレーション (MLOps) 市場規模: 2019 VS 2024 VS 2035 年
2.2.2 地域別の機械学習オペレーション (MLOps) の過去の市場規模 (2019 ～ 2026 年)
2.2.3 地域別の機械学習オペレーション (MLOps) の予測市場規模 (2026 ～ 2035 年)
2.3 機械学習オペレーション (MLOps) の市場動向
2.3.1 機械学習オペレーション (MLOps) の業界動向
/>2.3.2 機械学習オペレーション (MLOps) 市場の推進力
2.3.3 機械学習オペレーション (MLOps) 市場の課題
2.3.4 機械学習オペレーション (MLOps) 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オペレーション (MLOps) 企業
3.1.1 売上別世界トップ機械学習オペレーション (MLOps) 企業収益 (2019 ～ 2026 年)
3.1.2 プレーヤー別のグローバル機械学習オペレーション (MLOps) 収益市場シェア (2019 ～ 2026 年)
3.2 企業タイプ別のグローバル機械学習オペレーション (MLOps) 市場シェア (Tier 1、Tier 2、および Tier 3)
3.3 対象となるプレーヤー: 機械学習オペレーション (MLOps) 収益別ランキング
/>3.4 世界の機械学習オペレーション (MLOps) 市場集中率
3.4.1 世界の機械学習オペレーション (MLOps) 市場集中率 (CR5 および HHI)
3.4.2 2024 年の機械学習オペレーション (MLOps) 収益別の世界トップ 10 およびトップ 5 企業
3.5 機械学習オペレーション (MLOps) の主要企業 本社およびサービス提供地域
3.6 主要企業プレーヤー 機械学習オペレーション (MLOps) 製品ソリューションとサービス
3.7 機械学習オペレーション (MLOps) 市場への参入日
3.8 合併と買収、拡張計画
4 タイプ別機械学習オペレーション (MLOps) の内訳データ
4.1 タイプ別の世界の機械学習オペレーション (MLOps) 過去の市場規模 (2019 ～ 2026 年)
4.2 世界の機械学習オペレーション (MLOps) タイプ別予測市場規模 (2026-2035)
5 機械学習オペレーション (MLOps) アプリケーション別内訳データ
5.1 グローバル機械学習オペレーション (MLOps) アプリケーション別過去の市場規模 (2019-2026)
5.2 グローバル機械学習オペレーション (MLOps) アプリケーション別予測市場規模 (2026-2035)
6 北アメリカ
6.1 北米機械学習オペレーション (MLOps) 市場規模 (2019 ～ 2035 年)
6.2 北米機械学習オペレーション (MLOps) 国別市場成長率: 2019 VS 2024 VS 2035
6.3 北米機械学習オペレーション (MLOps) 国別市場規模 (2019 ～ 2026 年)
6.4 北米機械学習国別オペレーション (MLOps) 市場規模 (2026 ～ 2035 年)
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オペレーション (MLOps) 市場規模 (2019 ～ 2035 年)
7.2 ヨーロッパ 機械学習オペレーション (MLOps) 国別市場成長率: 2019 VS 2024 VS 2035
/>7.3 ヨーロッパ機械学習オペレーション (MLOps) 国別市場規模 (2019-2026)
7.4 ヨーロッパ機械学習オペレーション (MLOps) 国別市場規模 (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オペレーション (MLOps) 市場規模 (2019 ～ 2035 年)
8.2 地域別アジア太平洋機械学習オペレーション (MLOps) 市場成長率: 2019 VS 2024 VS 2035
8.3 地域別アジア太平洋機械学習オペレーション (MLOps) 市場規模 (2019 ～ 2026 年)
8.4 アジア太平洋機械学習地域別オペレーション (MLOps) 市場規模 (2026-2035)
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オペレーション (MLOps) 市場規模 (2019-2035)
9.2 ラテンアメリカ機械学習オペレーション(MLOps) 国別市場成長率: 2019 VS 2024 VS 2035
9.3 ラテンアメリカ機械学習オペレーション (MLOps) 国別市場規模 (2019-2026)
9.4 ラテンアメリカ機械学習オペレーション (MLOps) 国別市場規模 (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オペレーション (MLOps) 市場規模 (2019-2035)
10.2 中東およびアフリカの機械学習オペレーション (MLOps) 国別市場成長率: 2019 VS 2024 VS 2035
10.3 中東およびアフリカの機械学習オペレーション (MLOps) 国別市場規模 (2019-2026)
10.4 国別の中東およびアフリカ機械学習オペレーション (MLOps) 市場規模 (2026 ～ 2035 年)
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 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 機械学習オペレーション(MLOps) はじめに
11.1.4 IBM の機械学習オペレーション (MLOps) ビジネスの収益 (2019 ～ 2026 年)
11.1.5 IBM の最近の開発
11.2 DataRobot
11.2.1 DataRobot の会社概要
11.2.2 DataRobot ビジネスの概要
11.2.3 DataRobot Machine Learning Operations (MLOps) の概要
/>11.2.4 DataRobot の機械学習オペレーション (MLOps) ビジネスの収益 (2019 ～ 2026 年)
11.2.5 DataRobot の最近の展開
11.3 SAS
11.3.1 SAS 会社概要
11.3.2 SAS ビジネス概要
11.3.3 SAS Machine Learning Operations (MLOps) 概要
11.3.4 SAS Machine Learning Operations (MLOps) ビジネスの収益 (2019 ～ 2026 年)
11.3.5 SAS の最近の展開
11.4 Microsoft
11.4.1 Microsoft の会社詳細
11.4.2 Microsoft ビジネスの概要
11.4.3 Microsoft Machine Learning Operations (MLOps) の概要
11.4.4 Microsoft Machine Learning Operations (MLOps) ビジネスの収益(2019-2026)
11.4.5 Microsoft の最近の開発
11.5 Amazon
11.5.1 Amazon 会社の詳細
11.5.2 Amazon ビジネスの概要
11.5.3 Amazon Machine Learning Operations (MLOps) の概要
11.5.4 Amazon Machine Learning Operations (MLOps) ビジネスの収益 (2019-2026)
11.5.5 Amazon の最近の展開
11.6 Google
11.6.1 Google の会社詳細
11.6.2 Google ビジネスの概要
11.6.3 Google 機械学習オペレーション (MLOps) の概要
11.6.4 機械学習オペレーション (MLOps) ビジネスにおける Google の収益 (2019 ～ 2026 年)
11.6.5 Google の最近の展開
11.7 Dataiku
11.7.1 Dataiku 会社詳細
11.7.2 Dataiku ビジネス概要
11.7.3 Dataiku Machine Learning Operations (MLOps) 概要
11.7.4 Dataiku Machine Learning Operations (MLOps) ビジネスの収益 (2019-2026)
11.7.5 Dataiku の最近の展開
11.8 Databricks
/>11.8.1 Databricks 会社詳細
11.8.2 Databricks ビジネス概要
11.8.3 Databricks Machine Learning Operations (MLOps) 概要
11.8.4 Databricks Machine Learning Operations (MLOps) ビジネスの収益 (2019 ～ 2026 年)
11.8.5 Databricks の最近の展開
11.9 HPE
/>11.9.1 HPE 会社詳細
11.9.2 HPE ビジネス概要
11.9.3 HPE Machine Learning Operations (MLOps) 概要
11.9.4 Machine Learning Operations (MLOps) ビジネスにおける HPE 収益 (2019 ～ 2026 年)
11.9.5 HPE 最近の展開
11.10 ルグアジオ
11.10.1 Lguazio 会社詳細
11.10.2 Lguazio ビジネス概要
11.10.3 Lguazio 機械学習オペレーション (MLOps) 概要
11.10.4 Lguazio 機械学習オペレーション (MLOps) ビジネスの収益 (2019-2026)
11.10.5 Lguazio の最近の開発
11.11 ClearML
11.11.1 ClearML 会社詳細
11.11.2 ClearML ビジネス概要
11.11.3 ClearML 機械学習オペレーション (MLOps) 概要
11.11.4 機械学習オペレーション (MLOps) ビジネスにおける ClearML 収益 (2019 ～ 2026 年)
11.11.5 ClearML の最近の開発
11.12 Modzy
/>11.12.1 Modzy 会社詳細
11.12.2 Modzy ビジネス概要
11.12.3 Modzy 機械学習オペレーション (MLOps) 概要
11.12.4 機械学習オペレーション (MLOps) ビジネスにおける Modzy 収益 (2019-2026)
11.12.5 Modzy の最近の開発
11.13 コメット
/>11.13.1 Comet 会社詳細
11.13.2 Comet ビジネス概要
11.13.3 Comet 機械学習オペレーション (MLOps) 概要
11.13.4 Comet 機械学習オペレーション (MLOps) ビジネスの収益 (2019-2026)
11.13.5 Comet の最近の開発
11.14 Cloudera
/>11.14.1 Cloudera 会社詳細
11.14.2 Cloudera ビジネス概要
11.14.3 Cloudera Machine Learning Operations (MLOps) 概要
11.14.4 Cloudera Machine Learning Operations (MLOps) ビジネスの収益 (2019 ～ 2026 年)
11.14.5 Cloudera の最近の開発
11.15 ペーパーペース
/>11.15.1 ペーパーペース会社詳細
11.15.2 ペーパーペース事業概要
11.15.3 ペーパーペース機械学習オペレーション (MLOps) 概要
11.15.4 ペーパーペース機械学習オペレーション (MLOps) ビジネスの収益 (2019-2026)
11.15.5 ペーパーペースの最近の展開
11.16 バロハイ
/>11.16.1 Valohai 会社詳細
11.16.2 Valohai ビジネス概要
11.16.3 Valohai 機械学習オペレーション (MLOps) 概要
11.16.4 Valohai 機械学習オペレーション (MLOps) ビジネスの収益 (2019-2026)
11.16.5 Valohai の最近の展開
12 アナリスト視点/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
