グローバルクラウド機械学習運用（MLOps）のトップ会社の市場シェアおよびランキング 2025

【概要】

YH Researchによるとのグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の市場は2024年の596百万米ドルから2031年には7065百万米ドルに成長し、2025年から2031年の間にCAGRは41.8%になると予測されている。

主要市場統計

予測期間

2024年~2031年

2024年の評価

596百万米ドル

2025年の評価

835百万米ドル

2031年の予測

7065百万米ドル

CAGR

41.8%

このレポートはのグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の現状と今後の動向を調査および分析し、製品別、アプリケーション別、会社別、地域別と国別のクラウド機械学習運用（MLOps）の市場規模を把握するのに役立つ。このレポートは、クラウド機械学習運用（MLOps）の世界市場を詳細かつ総合的に分析し、2024年を基準年とした場合の市場規模および前年比成長率を掲載している（単位：百万米ドル）。
市場をより深く理解するために、競合環境、主要な競合他社のプロファイル、それぞれの市場ランキングを掲載している。また、技術動向や新製品開発についても説明している。
サプライヤーの売上、市場シェア、企業プロファイルなど、市場内の競争環境を評価する。
ハイライト
（1）グローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の市場規模、2020年から2024年の歴史データ、2025年から2031年の予測データ、（百万米ドル）
（2）会社別のグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の売上、価格、市場シェア、業界ランキング2020-2025、（百万米ドル）
（3）会社別の中国クラウド機械学習運用（MLOps）の売上、価格、市場シェア、業界ランキング2020-2025、（百万米ドル）
（4）グローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の主要消費地域、売上および需要構造
（5）クラウド機械学習運用（MLOps）産業チェーン、上流産業、中流産業、下流産業
国別では、昨年、中国が世界市場の %を占め、中国の市場シェアは %から %に増加した。中国クラウド機械学習運用（MLOps）の市場は2024年の 百万米ドルから2031年には 百万米ドルに成長し、2025年から2031年までのCAGRは %になると予測されている。米国のクラウド機械学習運用（MLOps）市場は、2024年の 百万米ドルから2031年には 百万米ドルに成長し、2025年から2031年までのCAGRは %になると予測する。
セグメント別では、BFSIは %で成長し、市場全体の %を占め、Healthcareは %で成長する。
会社別の市場セグメント：本レポートでは、以下を対象としている。
    IBM
    DataRobot
    SAS
    Microsoft
    Amazon
    Google
    Dataiku
    Databricks
    HPE
    Lguazio
    ClearML
    Modzy
    Comet
    Cloudera
    Paperpace
    Valohai

製品別の市場セグメント：
    Platform
    Services

アプリケーション別の市場セグメント：以下のように分けられる。
    BFSI
    Healthcare
    Retail
    Manufacturing
    Public Sector
    Others

地域別市場セグメント：地域分析対象
北米（米国、カナダ、メキシコ）
ヨーロッパ（ドイツ、フランス、イギリス、ロシア、イタリア、その他のヨーロッパ地域）
アジア太平洋地域（中国、日本、韓国、インド、東南アジア、オーストラリア、その他のアジア太平洋地域）
南米（ブラジル、その他の南米地域）
中東・アフリカ
レポートには以下の内容が含まれている。
第1章：クラウド機械学習運用（MLOps）製品範囲、グローバルの売上、中国の売上、発展機会、課題、動向、政策について説明する
第2章：グローバルクラウド機械学習運用（MLOps）市場シェアと主要メーカーのランキング、売上（2020～2025）
第3章：中国クラウド機械学習運用（MLOps）市場シェアと主要メーカーランキング、売上（2020～2025）
第4章：クラウド機械学習運用（MLOps）産業チェーン、上流産業、中流産業、下流産業
第5章：製品別の売上、パーセント＆CAGR（2020～2031）
第6章：アプリケーション別の売上、パーセント＆CAGR（2020～2031）
第7章：地域別の売上、パーセント＆CAGR（2020～2031）
第8章：国別の売上、パーセント＆CAGR（2020～2031）
第9章：企業概要：製品仕様、アプリケーション、最近の開発状況、売上、粗利益率など、市場における主要企業の基本状況を詳しく紹介する
第10章：結論

【概要】
YH Researchによるとのグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の市場は2024年の596百万米ドルから2031年には7065百万米ドルに成長し、2025年から2031年の間にCAGRは41.8%になると予測されている。
このレポートはのグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の現状と今後の動向を調査および分析し、製品別、アプリケーション別、会社別、地域別と国別のクラウド機械学習運用（MLOps）の市場規模を把握するのに役立つ。このレポートは、クラウド機械学習運用（MLOps）の世界市場を詳細かつ総合的に分析し、2024年を基準年とした場合の市場規模および前年比成長率を掲載している（単位：百万米ドル）。
市場をより深く理解するために、競合環境、主要な競合他社のプロファイル、それぞれの市場ランキングを掲載している。また、技術動向や新製品開発についても説明している。
サプライヤーの売上、市場シェア、企業プロファイルなど、市場内の競争環境を評価する。
ハイライト
（1）グローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の市場規模、2020年から2024年の歴史データ、2025年から2031年の予測データ、（百万米ドル）
（2）会社別のグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の売上、価格、市場シェア、業界ランキング2020-2025、（百万米ドル）
（3）会社別の中国クラウド機械学習運用（MLOps）の売上、価格、市場シェア、業界ランキング2020-2025、（百万米ドル）
（4）グローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の主要消費地域、売上および需要構造
（5）クラウド機械学習運用（MLOps）産業チェーン、上流産業、中流産業、下流産業
国別では、昨年、中国が世界市場の %を占め、中国の市場シェアは %から %に増加した。中国クラウド機械学習運用（MLOps）の市場は2024年の 百万米ドルから2031年には 百万米ドルに成長し、2025年から2031年までのCAGRは %になると予測されている。米国のクラウド機械学習運用（MLOps）市場は、2024年の 百万米ドルから2031年には 百万米ドルに成長し、2025年から2031年までのCAGRは %になると予測する。
セグメント別では、BFSIは %で成長し、市場全体の %を占め、Healthcareは %で成長する。
会社別の市場セグメント：本レポートでは、以下を対象としている。
    IBM
    DataRobot
    SAS
    Microsoft
    Amazon
    Google
    Dataiku
    Databricks
    HPE
    Lguazio
    ClearML
    Modzy
    Comet
    Cloudera
    Paperpace
    Valohai

製品別の市場セグメント：
    Platform
    Services

アプリケーション別の市場セグメント：以下のように分けられる。
    BFSI
    Healthcare
    Retail
    Manufacturing
    Public Sector
    Others

地域別市場セグメント：地域分析対象
北米（米国、カナダ、メキシコ）
ヨーロッパ（ドイツ、フランス、イギリス、ロシア、イタリア、その他のヨーロッパ地域）
アジア太平洋地域（中国、日本、韓国、インド、東南アジア、オーストラリア、その他のアジア太平洋地域）
南米（ブラジル、その他の南米地域）
中東・アフリカ
レポートには以下の内容が含まれている。
第1章：クラウド機械学習運用（MLOps）製品範囲、グローバルの売上、中国の売上、発展機会、課題、動向、政策について説明する
第2章：グローバルクラウド機械学習運用（MLOps）市場シェアと主要メーカーのランキング、売上（2020～2025）
第3章：中国クラウド機械学習運用（MLOps）市場シェアと主要メーカーランキング、売上（2020～2025）
第4章：クラウド機械学習運用（MLOps）産業チェーン、上流産業、中流産業、下流産業
第5章：製品別の売上、パーセント＆CAGR（2020～2031）
第6章：アプリケーション別の売上、パーセント＆CAGR（2020～2031）
第7章：地域別の売上、パーセント＆CAGR（2020～2031）
第8章：国別の売上、パーセント＆CAGR（2020～2031）
第9章：企業概要：製品仕様、アプリケーション、最近の開発状況、売上、粗利益率など、市場における主要企業の基本状況を詳しく紹介する
第10章：結論

【総目録】

1 市場概要
    1.1 クラウド機械学習運用（MLOps）の定義
    1.2 グローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の市場規模・予測
    1.3 中国クラウド機械学習運用（MLOps）の市場規模・予測
    1.4 世界市場における中国クラウド機械学習運用（MLOps）の市場シェア
    1.5 クラウド機械学習運用（MLOps）市場規模、中国VS世界、成長率（2020-2031）
    1.6 クラウド機械学習運用（MLOps）市場ダイナミクス
        1.6.1 クラウド機械学習運用（MLOps）市場ドライバ
        1.6.2 クラウド機械学習運用（MLOps）市場の制約
        1.6.3 クラウド機械学習運用（MLOps）業界動向
        1.6.4 クラウド機械学習運用（MLOps）産業政策
2 世界主要会社市場シェアとランキング
    2.1 会社別の世界クラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア（2020～2025）
    2.2 グローバルクラウド機械学習運用（MLOps）のトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
    2.3 グローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の市場集中度
    2.4 グローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の合併と買収、拡張計画
    2.5 主要会社のクラウド機械学習運用（MLOps）製品タイプ
    2.6 主要会社の本社とサービスエリア
3 中国主要会社市場シェアとランキング
    3.1 会社別の中国クラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア（2020-2025年）
    3.2 中国クラウド機械学習運用（MLOps）のトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
4 産業チェーン分析
    4.1 クラウド機械学習運用（MLOps）産業チェーン
    4.2 上流産業分析
        4.2.1 クラウド機械学習運用（MLOps）の主な原材料
        4.2.2 主な原材料の主要サプライヤー
    4.3 中流産業分析
    4.4 下流産業分析
    4.5 生産モード
    4.6 クラウド機械学習運用（MLOps）調達モデル
    4.7 クラウド機械学習運用（MLOps）業界の販売モデルと販売チャネル
        4.7.1 クラウド機械学習運用（MLOps）販売モデル
        4.7.2 クラウド機械学習運用（MLOps）代表的なディストリビューター
5 製品別のクラウド機械学習運用（MLOps）一覧
    5.1 クラウド機械学習運用（MLOps）分類
        5.1.1 Platform
        5.1.2 Services
    5.2 製品別のグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の売上とCAGR、2020 VS 2024 VS 2031年
    5.3 製品別のグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の売上（2020～2031）
6 アプリケーション別のクラウド機械学習運用（MLOps）一覧
    6.1 クラウド機械学習運用（MLOps）アプリケーション
        6.1.1 BFSI
        6.1.2 Healthcare
        6.1.3 Retail
        6.1.4 Manufacturing
        6.1.5 Public Sector
        6.1.6 Others
    6.2 アプリケーション別のグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の売上とCAGR、2020 VS 2024 VS 2031
    6.3 アプリケーション別のグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の売上（2020～2031）
7 地域別のクラウド機械学習運用（MLOps）市場規模一覧
    7.1 地域別のグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の売上、2020 VS 2024 VS 2031
    7.2 地域別のグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の売上（2020～2031）
    7.3 北米
        7.3.1 北米クラウド機械学習運用（MLOps）市場規模・予測（2020～2031）
        7.3.2 国別の北米クラウド機械学習運用（MLOps）市場規模シェア
    7.4 ヨーロッパ
        7.4.1 ヨーロッパクラウド機械学習運用（MLOps）市場規模・予測（2020～2031）
        7.4.2 国別のヨーロッパクラウド機械学習運用（MLOps）市場規模シェア
    7.5 アジア太平洋地域
        7.5.1 アジア太平洋地域クラウド機械学習運用（MLOps）市場規模および予測（2020～2031）
        7.5.2 国・地域別のアジア太平洋地域クラウド機械学習運用（MLOps）市場規模シェア
    7.6 南米
        7.6.1 南米クラウド機械学習運用（MLOps）市場規模・予測（2020～2031）
        7.6.2 国別の南米クラウド機械学習運用（MLOps）市場規模シェア
    7.7 中東・アフリカ
8 国別のクラウド機械学習運用（MLOps）市場規模一覧
    8.1 国別のグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の市場規模＆CAGR、2020 VS 2024 VS 2031
    8.2 国別のグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の売上（2020～2031）
    8.3 米国
        8.3.1 米国の市場規模（2020～2031）
        8.3.2 製品別の米国クラウド機械学習運用（MLOps）売上市場シェア、2024 VS 2031年
        8.3.3 アプリケーション別の米国クラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
    8.4 ヨーロッパ
        8.4.1 ヨーロッパクラウド機械学習運用（MLOps）市場規模（2020～2031）
        8.4.2 製品別のヨーロッパクラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
        8.4.3 アプリケーション別のヨーロッパクラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
    8.5 中国
        8.5.1 中国クラウド機械学習運用（MLOps）市場規模（2020～2031）
        8.5.2 製品別の中国クラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
        8.5.3 アプリケーション別の中国クラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
    8.6 日本
        8.6.1 日本クラウド機械学習運用（MLOps）市場規模（2020～2031）
        8.6.2 製品別の日本クラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
        8.6.3 アプリケーション別の日本クラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
    8.7 韓国
        8.7.1 韓国クラウド機械学習運用（MLOps）市場規模（2020～2031）
        8.7.2 製品別の韓国クラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
        8.7.3 アプリケーション別の韓国クラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
    8.8 東南アジア
        8.8.1 東南アジアのクラウド機械学習運用（MLOps）市場規模（2020～2031）
        8.8.2 製品別の東南アジアのクラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
        8.8.3 アプリケーション別の東南アジアのクラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
    8.9 インド
        8.9.1 インドクラウド機械学習運用（MLOps）市場規模（2020～2031）
        8.9.2 製品別のインドクラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
        8.9.3 アプリケーション別のインドクラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
    8.10 中東・アフリカ
        8.10.1 中東・アフリカクラウド機械学習運用（MLOps）市場規模（2020～2031）
        8.10.2 製品別の中東・アフリカのクラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
        8.10.3 アプリケーション別の中東・アフリカのクラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
9 会社概要
    9.1 IBM
        9.1.1 IBM 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
        9.1.2 IBM会社紹介と事業概要
        9.1.3 IBM クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
        9.1.4 IBM クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025）
        9.1.5 IBM 最近の動向
    9.2 DataRobot
        9.2.1 DataRobot 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
        9.2.2 DataRobot会社紹介と事業概要
        9.2.3 DataRobot クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
        9.2.4 DataRobot クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025）
        9.2.5 DataRobot 最近の動向
    9.3 SAS
        9.3.1 SAS 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
        9.3.2 SAS会社紹介と事業概要
        9.3.3 SAS クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
        9.3.4 SAS クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025）
        9.3.5 SAS 最近の動向
    9.4 Microsoft
        9.4.1 Microsoft 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
        9.4.2 Microsoft会社紹介と事業概要
        9.4.3 Microsoft クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
        9.4.4 Microsoft クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025）
        9.4.5 Microsoft 最近の動向
    9.5 Amazon
        9.5.1 Amazon 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
        9.5.2 Amazon会社紹介と事業概要
        9.5.3 Amazon クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
        9.5.4 Amazon クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025）
        9.5.5 Amazon 最近の動向
    9.6 Google
        9.6.1 Google 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
        9.6.2 Google会社紹介と事業概要
        9.6.3 Google クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
        9.6.4 Google クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025）
        9.6.5 Google 最近の動向
    9.7 Dataiku
        9.7.1 Dataiku 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
        9.7.2 Dataiku会社紹介と事業概要
        9.7.3 Dataiku クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
        9.7.4 Dataiku クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025）
        9.7.5 Dataiku 最近の動向
    9.8 Databricks
        9.8.1 Databricks 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
        9.8.2 Databricks会社紹介と事業概要
        9.8.3 Databricks クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
        9.8.4 Databricks クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025）
        9.8.5 Databricks 最近の動向
    9.9 HPE
        9.9.1 HPE 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
        9.9.2 HPE会社紹介と事業概要
        9.9.3 HPE クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
        9.9.4 HPE クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025）
        9.9.5 HPE 最近の動向
    9.10 Lguazio
        9.10.1 Lguazio 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
        9.10.2 Lguazio会社紹介と事業概要
        9.10.3 Lguazio クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
        9.10.4 Lguazio クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025）
        9.10.5 Lguazio 最近の動向
    9.11 ClearML
        9.11.1 ClearML 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
        9.11.2 ClearML会社紹介と事業概要
        9.11.3 ClearML クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
        9.11.4 ClearML クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025）
        9.11.5 ClearML 最近の動向
    9.12 Modzy
        9.12.1 Modzy 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
        9.12.2 Modzy会社紹介と事業概要
        9.12.3 Modzy クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
        9.12.4 Modzy クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025）
        9.12.5 Modzy 最近の動向
    9.13 Comet
        9.13.1 Comet 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
        9.13.2 Comet会社紹介と事業概要
        9.13.3 Comet クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
        9.13.4 Comet クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025）
        9.13.5 Comet 最近の動向
    9.14 Cloudera
        9.14.1 Cloudera 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
        9.14.2 Cloudera会社紹介と事業概要
        9.14.3 Cloudera クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
        9.14.4 Cloudera クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025）
        9.14.5 Cloudera 最近の動向
    9.15 Paperpace
        9.15.1 Paperpace 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
        9.15.2 Paperpace会社紹介と事業概要
        9.15.3 Paperpace クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
        9.15.4 Paperpace クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025）
        9.15.5 Paperpace 最近の動向
    9.16 Valohai
        9.16.1 Valohai 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
        9.16.2 Valohai会社紹介と事業概要
        9.16.3 Valohai クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
        9.16.4 Valohai クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025）
        9.16.5 Valohai 最近の動向
10 結論
11 方法論と情報源
    11.1 研究方法論
    11.2 データソース
        11.2.1 二次資料
        11.2.2 一次資料
    11.3 データ クロスバリデーション
    11.4 免責事項

【表と図のリスト】
表の一覧
 表 1. 売上とCAGR：中国 VS 世界（2020-2031、百万米ドル）
 表 2. 市場の制約
 表 3. 市場動向
 表 4. 業界方針
 表 5. 世界の主要会社クラウド機械学習運用（MLOps）の売上、2024年の収益に基づきランキング（2020-2025、百万米ドル）
 表 6. 世界の主要会社クラウド機械学習運用（MLOps）の売上シェア、2020-2025、2024年のデータに基づきランキング
 表 7. グローバルクラウド機械学習運用（MLOps）のメーカー市場集中率（CR3、HHI)
 表 8. グローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の合併と買収、拡張計画
 表 9. 主要会社のクラウド機械学習運用（MLOps）製品タイプ
 表 10. 主要会社の本社所在地とサービスエリア
 表 11. 中国の主要会社クラウド機械学習運用（MLOps）の売上、2024年の収益に基づきランキング（2020-2025、百万米ドル）
 表 12. 中国主要会社クラウド機械学習運用（MLOps）の売上シェア、2020-2025
 表 13. グローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の主な原材料の主要サプライヤー
 表 14. グローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の代表的な顧客
 表 15. クラウド機械学習運用（MLOps）代表的なディストリビューター
 表 16. 製品別のグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の売上とCAGR、2020 VS 2024 VS 2031、百万米ドル
 表 17. アプリケーション別のグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の売上とCAGR、2020 VS 2024 VS 2031、百万米ドル
 表 18. 地域別のグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の売上、2020 VS 2024 VS 2031、百万米ドル
 表 19. 地域別のグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の売上（2020～2031、百万米ドル）
 表 20. 国別のグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の売上とCAGR、2020 VS 2024 VS 2031、百万米ドル
 表 21. 国別のグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の売上（2020～2031、百万米ドル）
 表 22. 国別のグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア（2020～2031）
 表 23. IBM 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
 表 24. IBM会社紹介と事業概要
 表 25. IBM クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
 表 26. IBM クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025、百万米ドル）
 表 27. IBM 最近の動向
 表 28. DataRobot 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
 表 29. DataRobot会社紹介と事業概要
 表 30. DataRobot クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
 表 31. DataRobot クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025、百万米ドル）
 表 32. DataRobot 最近の動向
 表 33. SAS 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
 表 34. SAS会社紹介と事業概要
 表 35. SAS クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
 表 36. SAS クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025、百万米ドル）
 表 37. SAS 最近の動向
 表 38. Microsoft 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
 表 39. Microsoft会社紹介と事業概要
 表 40. Microsoft クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
 表 41. Microsoft クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025、百万米ドル）
 表 42. Microsoft 最近の動向
 表 43. Amazon 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
 表 44. Amazon会社紹介と事業概要
 表 45. Amazon クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
 表 46. Amazon クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025、百万米ドル）
 表 47. Amazon 最近の動向
 表 48. Google 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
 表 49. Google会社紹介と事業概要
 表 50. Google クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
 表 51. Google クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025、百万米ドル）
 表 52. Google 最近の動向
 表 53. Dataiku 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
 表 54. Dataiku会社紹介と事業概要
 表 55. Dataiku クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
 表 56. Dataiku クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025、百万米ドル）
 表 57. Dataiku 最近の動向
 表 58. Databricks 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
 表 59. Databricks会社紹介と事業概要
 表 60. Databricks クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
 表 61. Databricks クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025、百万米ドル）
 表 62. Databricks 最近の動向
 表 63. HPE 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
 表 64. HPE会社紹介と事業概要
 表 65. HPE クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
 表 66. HPE クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025、百万米ドル）
 表 67. HPE 最近の動向
 表 68. Lguazio 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
 表 69. Lguazio会社紹介と事業概要
 表 70. Lguazio クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
 表 71. Lguazio クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025、百万米ドル）
 表 72. Lguazio 最近の動向
 表 73. ClearML 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
 表 74. ClearML会社紹介と事業概要
 表 75. ClearML クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
 表 76. ClearML クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025、百万米ドル）
 表 77. ClearML 最近の動向
 表 78. Modzy 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
 表 79. Modzy会社紹介と事業概要
 表 80. Modzy クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
 表 81. Modzy クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025、百万米ドル）
 表 82. Modzy 最近の動向
 表 83. Comet 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
 表 84. Comet会社紹介と事業概要
 表 85. Comet クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
 表 86. Comet クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025、百万米ドル）
 表 87. Comet 最近の動向
 表 88. Cloudera 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
 表 89. Cloudera会社紹介と事業概要
 表 90. Cloudera クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
 表 91. Cloudera クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025、百万米ドル）
 表 92. Cloudera 最近の動向
 表 93. Paperpace 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
 表 94. Paperpace会社紹介と事業概要
 表 95. Paperpace クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
 表 96. Paperpace クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025、百万米ドル）
 表 97. Paperpace 最近の動向
 表 98. Valohai 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
 表 99. Valohai会社紹介と事業概要
 表 100. Valohai クラウド機械学習運用（MLOps）モデル、仕様、アプリケーション
 表 101. Valohai クラウド機械学習運用（MLOps）売上と粗利益率（2020～2025、百万米ドル）
 表 102. Valohai 最近の動向
 表 103. 調査対象範囲


図の一覧
 図 1. 写真
 図 2. グローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の売上、（2020-2031、百万米ドル）
 図 3. 中国クラウド機械学習運用（MLOps）売上、（2020-2031、百万米ドル）
 図 4. 世界における売上別の中国クラウド機械学習運用（MLOps）市場シェア（2020-2031）
 図 5. 会社別のグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の市場シェア（ティア1、ティア2、ティア3）、2024年
 図 6. ティア別の中国主要企業の市場シェア、2024年
 図 7. 産業チェーン
 図 8. クラウド機械学習運用（MLOps）調達モデル分析
 図 9. クラウド機械学習運用（MLOps）販売モデル
 図 10. クラウド機械学習運用（MLOps）販売チャネル：直販と流通
 図 11. Platform
 図 12. Services
 図 13. 製品別のグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の売上（2020～2031、百万米ドル）
 図 14. 製品別のグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア（2020～2031）
 図 15. BFSI
 図 16. Healthcare
 図 17. Retail
 図 18. Manufacturing
 図 19. Public Sector
 図 20. Others
 図 21. アプリケーション別のグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）の売上（2020～2031、百万米ドル）
 図 22. アプリケーション別のグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア（2020～2031）
 図 23. 地域別のグローバルクラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア（2020～2031）
 図 24. 北米クラウド機械学習運用（MLOps）売上と予測（2020～2031、百万米ドル）
 図 25. 国別の北米クラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024年
 図 26. ヨーロッパクラウド機械学習運用（MLOps）の売上と予測（2020～2031、百万米ドル）
 図 27. 国別のヨーロッパクラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024年
 図 28. アジア太平洋地域クラウド機械学習運用（MLOps）の売上と予測（2020～2031、百万米ドル）
 図 29. 国・地域別のアジア太平洋地域クラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024年
 図 30. 南米クラウド機械学習運用（MLOps）の売上と予測（2020～2031、百万米ドル）
 図 31. 国別の南米クラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024年
 図 32. 中東・アフリカクラウド機械学習運用（MLOps）の売上と予測（2020～2031、百万米ドル）
 図 33. 米国の売上（2020～2031、百万米ドル）
 図 34. 製品別の米国クラウド機械学習運用（MLOps）売上市場シェア、2024 VS 2031年
 図 35. アプリケーション別の米国クラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
 図 36. ヨーロッパの売上（2020～2031、百万米ドル）
 図 37. 製品別のヨーロッパクラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
 図 38. アプリケーション別のヨーロッパクラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
 図 39. 中国の売上（2020～2031、百万米ドル）
 図 40. 製品別の中国クラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
 図 41. アプリケーション別の中国クラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
 図 42. 日本の売上（2020～2031、百万米ドル）
 図 43. 製品別の日本クラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
 図 44. アプリケーション別の日本クラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
 図 45. 韓国の売上（2020～2031、百万米ドル）
 図 46. 製品別の韓国クラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
 図 47. アプリケーション別の韓国クラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
 図 48. 東南アジアの売上（2020～2031、百万米ドル）
 図 49. 製品別の東南アジアのクラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
 図 50. アプリケーション別の東南アジアのクラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
 図 51. インドの売上（2020～2031、百万米ドル）
 図 52. 製品別のインドクラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
 図 53. アプリケーション別のインドクラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
 図 54. 中東・アフリカの売上（2020～2031、百万米ドル）
 図 55. 製品別の中東・アフリカのクラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
 図 56. アプリケーション別の中東・アフリカのクラウド機械学習運用（MLOps）売上の市場シェア、2024 VS 2031年
 図 57. インタビュイー
 図 58. ボトムアップ・アプローチとトップダウン・アプローチ
 図 59. データトライアングレーション