本当に良いものです！機械学習技術と市場の最強評価ガイド

【51CTO.comオリジナル記事】

• 機械学習の特許は、2013 年から 2017 年の間に 34% の複合年間成長率 (CAGR) で増加し、すべての特許付与の中で 3 番目に急速に成長しているカテゴリとなりました。

• International Data Corporation (IDC) は、AI と ML への支出が 2017 年の 12 億ドルから 2021 年には 576 億ドルに増加すると予測しています。

• Deloitte Global は、機械学習のパイロットおよび実装の数が 2017 年と比較して 2018 年に 2 倍になり、2020 年までにさらに 2 倍になると予測しています。

これらおよびその他の多くの独自の洞察は、機械学習市場予測、市場評価、レポートの最新シリーズから得られます。機械学習が世界の多くのデータ集約型産業に及ぼす潜在的な影響は計り知れず、ベンチャーキャピタル投資、プライベートエクイティ（PE）資金調達、合併や買収を促進し続けています。これらはすべて、この分野での知的財産（IP）と特許獲得競争に重点を置いています。

機械学習 IP の最も急速に成長している分野の 1 つは、カスタム チップセットの開発です。デロイト グローバルは、今年、世界中のデータセンターで最大 80 万個の機械学習チップが使用されると予想しています。 2018 年、企業は機械学習プロジェクトの研究、投資、パイロットを強化しました。予測ソース、市場推定、予測方法論はさまざまですが、いずれも機械学習によって企業の洞察力と洞察力を高め、より速く成長し、より収益性を高めることができることを示しています。

機械学習市場の予測、市場推定、および予測から得られる主なポイントは次のとおりです。

• ビジネス インテリジェンス (BI) および分析市場では、機械学習をサポートするデータ サイエンス プラットフォームが 2021 年まで 13% の CAGR で成長すると予想されています。データ サイエンス プラットフォームは、BI および分析市場全体を上回るパフォーマンスを発揮し、同期間にわたって 8% の CAGR で成長すると予想されます。データ サイエンス プラットフォームの価値は、2017 年の 30 億ドルから 2021 年には 48 億ドルに増加するでしょう。

JPモルガンの投資家向け人工知能ガイド。 2017年11月27日

• 機械学習の特許は、2013年から2017年の間に年平均成長率（CAGR）が34％となり、付与されたすべての特許の中で3番目に急速に成長しているカテゴリーとなりました。 2017 年の ML 関連の特許取得上位 7 社は、IBM、Microsoft、Google、LinkedIn、Facebook、Intel、富士通でした。

IFI は特許サービス（特許分析）を主張します。最も急速に成長している 8 つのテクノロジー SLIDESHARE デモ

• 組織の 61% が、来年の自社の最も重要なデータ イニシアチブとして機械学習/AI を最も頻繁に選択しました。機械学習 (ML) と人工知能 (AI) を積極的に使用していると回答した調査対象組織のうち、58% がモデルを本番環境で実行していると回答しました。

出典: 2018 年の展望: 機械学習と人工知能、1,600 人を超えるデータ専門家を対象とした調査。メモリSQL

• Amazon、Apple、Google、Tesla、Microsoft などのテクノロジー市場のリーダーは、機械学習 (ML) と AI への投資において他の業界セクターをはるかに上回っています。各社は将来の製品に ML を組み込んでおり、ML と AI を使用して顧客体験を向上させ、販売チャネルをより効率的にしています。

出典: AI をすぐに受け入れますか?カーニーにて。 2018年1月

• 2017 年に Forrester が 14 社のベンダーに適用した 23 の評価基準に基づくと、SAS、IBM、SAP が予測分析および機械学習市場をリードしています。 Forrester は、顧客からの問い合わせや購入活動の増加からもわかるように、予測分析および機械学習 (PAML) 市場は 2021 年まで年平均成長率 (CAGR) 21% で成長すると予測しています。

出典: Data Science Association、「予測分析および機械学習ベンダー、2017 年」および SAP による FORRESTER WAVE™: 予測分析および機械学習ソリューション、2017 年第 1 四半期。

• Deloitte Global は、機械学習のパイロットおよび実装の数が 2017 年と比較して 2018 年に 2 倍になり、2020 年までにさらに 2 倍になると予測しています。 ML の採用拡大を推進する要因としては、アプリケーション プログラム インターフェイス (API) のサポートの拡大、データ サイエンス タスクの自動化、トレーニング データの必要性の低減、トレーニングの高速化、結果の解釈に関する洞察の向上などが挙げられます。

出典: デロイト グローバル予測 2018 インフォグラフィック

• 組織の 60% が機械学習の導入段階にあり、ほぼ半数 (45%) が、このテクノロジーによってデータ分析と洞察がすでに普及していると回答しています。 35% は、データ分析をより迅速に実行し、洞察力を向上させ、企業 (組織) に優れた洞察力を提供できます。 35% の企業は、機械学習によって次世代製品の研究開発能力が強化されていることも認識しています。

出典: Google と MIT Technology Review の調査: 機械学習: 競争優位性の新たな実証の場

• マッキンゼーによれば、2016 年の人工知能への年間外部投資総額は 80 億ドルから 120 億ドルの範囲で、機械学習が投資の約 60% を占めています。一方、マッキンゼーのレポートによると、2016年のAIへの外部投資総額は年間80億ドルから120億ドルで、そのうち機械学習への投資が60%近くを占めた。ロボット工学と音声認識は、最も人気のある2つの投資分野です。投資家は機械学習のスタートアップを最も好みます。コードベースのスタートアップは、新しい機能をすぐに追加できるように迅速に拡張できるためです。ソフトウェアベースの機械学習のスタートアップは、コストのかかる機械ベースのロボット工学のスタートアップよりも好まれています。機械ベースのロボット工学のスタートアップは、ソフトウェアベースのスタートアップほどの成果を上げないことが多いのです。これらの要因などにより、この分野では企業の合併や買収が急増しています。次のグラフは、調査における外部投資のカテゴリ別の分布を示しています。

  出典: マッキンゼー・グローバル・インスティテュートの調査、人工知能、次世代デジタルフロンティア

• デロイト グローバルは、データセンターで使用される機械学習チップが、2016 年の 1 万～ 20 万個のプロセッサから、今年は 80 万個に増加すると予想しています。これらのうち少なくとも 25% は、フィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA) と特定用途向け集積回路 (ASIC) になります。デロイトは、機械学習 (ML) アクセラレータ技術の総有効市場規模 (TAM) が 2020 年までに 26 億ドルに達する可能性があると予測しています。

出典: デロイト グローバル予測 2018 インフォグラフィック

• Amazon は、製品の推奨、代替製品の予測、不正検出、メタデータ検証、知識獲得など、ビジネスの主要分野で顧客体験を向上させるために機械学習を活用しています。

機械学習 Amazon、Amazon Web Services

• International Data Corporation (IDC) は、AI と ML への支出が 2017 年の 120 億ドルから 2021 年には 576 億ドルに増加すると予測しています。

• 世界の機械学習市場は、2017 年の 14 億 1,000 万米ドルから 2022 年には 88 億 1,000 万米ドルに成長し、年平均成長率 (CAGR) 44.1% を達成すると予想されています。この市場の急速な世界的成長に貢献する要因としては、データの集約、統合、分析に優れた新しいテクノロジーや、よりスケーラブルなクラウド プラットフォームなどが挙げられます。

• 認知および人工知能 (AI) システムの世界収益は、2017 年の 125 億ドルから 2020 年には 4,600 億ドル以上に増加するでしょう。

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