サービスとしての機械学習（MLaaS）の未来

公開: 2022-06-21

サービスとしての機械学習（MLaaS）は、機械学習ベースのアプリケーションの開発で構成される新しいテクノロジーです。 MLaaSサービスの開発には、通常、3つの主要なステップが含まれます。まず、企業は機械学習アルゴリズムを開発し、適切なトレーニングデータでトレーニングする必要があります。次に、これらのアルゴリズムを費用効果の高いクラウドインフラストラクチャにデプロイし、多数のノードで並行して実行し、クラウドプロバイダーのコンピューティング能力を活用できるようにします。

サービスとしての機械学習（MLaaS）は、オンデマンドで機械学習テクノロジーを使用することです。これは、組織が機械学習モデルを効率的かつ費用効果の高い方法で実装およびスケーリングするのに役立ちます。

機械学習が加速するにつれて、MLaaSソリューションの需要もそれに伴って高まります。

prnewswire.comのレポートによると、2030年までに、機械学習の市場規模は、2021年に22億米ドルに相当する有望な市場シェアから始まり、今後10年間で毎年39.8％という驚異的な成長が見込まれています。

機械学習は、効率を改善し、顧客のニーズによりよく対応することで企業が競争上の優位性を獲得するのに役立つため、多くの業界で使用されています。実際、企業がその可能性を認識し始めると、可用性は時間の経過とともに増加します。

サービスとしての機械学習（MLaaS）の市場は、予測期間を通じて安定し続けると予測されています。ただし、消費者の間でこの技術の採用率は増加すると予想されます。このテクノロジーは、効率の向上、コストの削減、顧客エンゲージメントの向上など、さまざまなメリットがあるため、企業はこのテクノロジーを実装しています。

機械学習as-a-Service（MLaaS）がこれほどまでに普及したのはなぜですか？

最近では、サービスとしての機械学習（MLaaS）が大流行しており、Amazon Web Services、Microsoft Azure、GoogleCloudPlatformなどの企業がMLaaSサービスを提供しています。ただし、MLaaSは新しいものではありません。MLaaSはしばらく前から存在しており、目覚ましいペースで進化し続けています。さまざまな業界での機械学習モデルの使用は、過去数年間で爆発的な成長を遂げてきました。この急速な成長は、オープンソースソフトウェアパッケージまたはクラウドソリューションを介して利用できるようになっている強力な機械学習アルゴリズムと相まって、データの可用性とコンピューティング能力の向上を含むテクノロジーの進歩に起因する可能性があります。

たとえば、すべてのクラウドプロバイダーの中で、AWSはAmazonSageMakerの発売以来継続的に新しい機能を追加してきました。追加された機能には、開発者が高精度の注釈付きトレーニングデータセットを構築するのに役立つAmazon SageMakerGroundTruthが含まれていました。 Amazon SageMakerはクラウドベースの機械学習サービスであり、ユーザーはWebコンテンツのテキストを読み取ることで、非常に正確な注釈付きトレーニングデータセットを作成できます。

これまで、機械学習は主に本格的な開発ソリューションとして実装されてきました。ただし、進歩により、業界はサービスとしてのソフトウェア（Saas）ソリューションの使用を開始できるようになりました。

サービスとしての機械学習（MLaaS）のグローバルな展望を探る

サービスとしての機械学習は、業界で急速に勢いを増している新しいトレンドです。 MLaaSは、プロの開発者、データサイエンティスト、およびアナリストが最小限の労力と時間の投資で機械学習アプリケーションをオンデマンドで使用できる環境を提供します。

機械学習は広く急速に成長している分野であり、多くのアプリケーションに使用できます。意思決定、データのリアルタイム処理、データの操作、機械学習に使用できます。サービスとしての機械学習（MLaaS）とは、インターネット上で利用できる自動化されたサービスを作成するためにMLを使用することを指します。 MLaaSの急増とそのスケーラビリティは、インターネットがMLaaSサービスを実行するための不可欠なプラットフォームになっているという事実に加えて、データの可用性や利用可能な計算リソースなどの固有の要因によるものです。

MLaaSがさまざまな分野で普及するにつれ、Machine Learning As-A-Service（MLaaS）の範囲、最近MLaaSの需要を世界的に牽引してきたもの、およびその実装の主な抜け穴を探ります。

新興のクラウドプレーヤーはMLaaS市場の加速につながっています

これまで、機械学習は主に本格的な開発ソリューションとして実装されてきました。ただし、進歩により、業界はサービスとしてのソフトウェア（SaaS）ソリューションの使用を開始できるようになりました。

COVID-19は、機械学習as-a-Service（MLaaS）Dominionをスケールアップしました

COVID-19との戦いでは、サービスとしての機械学習（MLaaS）の使用が指数関数的に増加し、このウイルスの発生が世界中でどのように管理されているかが変わりつつあります。 COVID-19の影響は世界中で感じられています。それは経済に大きな混乱を引き起こし、民間企業はCOVID-19によってもたらされる課題に取り組むための新しい解決策の作成に向けて取り組んでいます。機械学習は、このような課題の解決策を提供する上で多くの助けを提供してきました。

機械学習は、COVID-19病の検出と追跡に強力に役立ちました。 Cordova-19検索の導入により、誰でも自分の携帯電話で研究文書の全世界にアクセスできるようになりました。データベースはMLを利用しており、自然言語クエリを介してアクセスできます。

Machine Learning as-a-Service（MLaaS）は、さまざまな業界の人々がデータのリアルタイム分析と予測を実行するのに役立つクラウドサービスです。 MLaaSは、ディープラーニング、ニューラルネットワーク、教師あり学習などの高度なモデリング手法を使用して、同じデータセットとやり取りするための新しい方法も提供します。

IoTと自動化の急増により、サービスとしての機械学習の需要が高まっています

IoTと自動化の急増により、MLaaSの需要が高まっています。複雑なデータを分析することで、IoT企業はかなりの金額を節約できます。現代の企業はビジネスを管理するためにデータに依存していますが、そのデータが収集されたら、組織内のプロセスを最適化するために分析する必要があります。 IoTの運用が適切に管理されていない場合、その影響は壊滅的なものになる可能性があります。組織は、ビジネスプロセスの欠陥により、数百万ドルを失っています。機械学習を使用すると、プロセスの結果を予測し、生産品質と顧客満足度を向上させ、ワークフローを自動化し、セキュリティを向上させることで、運用効率を向上させることができます。

機械学習は、現在のエンタープライズデータの世界では流行語以上のものです。 MLは膨大な量のデータから隠れたパターンをすばやく抽出できるため、労働集約的なETLおよびデータモデリングプロジェクトのハイテクな代替手段になりました。さらに、機械学習を使用すると、人間の介入を少なくして意思決定を行うことがこれまでになく簡単になります。

サービスとしての機械学習の最大のアプリケーションは、マーケティングおよび広告セグメントであると予想されます

機械学習のアプリケーションは、特にマーケティングと広告の観点から、市場で最大のセグメントになると予想されます。 MLアルゴリズムを採用することで、マーケターは、さまざまなマーケティングおよび広告チャネル全体で潜在的な購入者が示した履歴データと好みに基づいて、顧客のセグメンテーションとより適切なターゲティングを行うことができます。

マーケティング企業には、適切な消費者に適切なメッセージを事前に計画する機会が与えられ、キャンペーンが成熟するにつれて、キャンペーンを通じて学習した適応の余地はほとんどありません。

機械学習（ML）は、マーケティングおよび広告業界で最も成功しているツールの1つであることが証明されています。マーケティング会社にビッグデータに基づいて迅速で重要な意思決定を行う機会を提供します。 Machine-learning as-a-service（MLaaS）を採用することで、マーケティング企業は広告キャンペーンによってもたらされるトラフィックの品質の変化に迅速に対応できます。

ソリューションの調査–プライバシーとデータセキュリティの懸念は、MLaaSモデルの実装に対する主要な制約のままです

サービスとしての機械学習（MLaaS）の使用は、データ所有者とプラットフォーム所有者に課題をもたらします。データ所有者は、MLaaSプラットフォーム上のデータのプライバシーと安全性について懸念しています。対照的に、MLaaSプラットフォームの所有者は、クライアントを装った敵にモデルが盗まれる可能性があることを心配しています。

MLaaSを使用すると、MLモデルの所有者はデータ所有者が所有するMLプラットフォームを活用できます。ただし、AIモデルのこれらのプロバイダーは、モデルのプライバシーとセキュリティを確保するために、機密保持契約を提供するか、他のプロトコルに準拠する必要があります。

MLaaSを実装および提供する両当事者は、モデルの盗難とデータのプライバシーの問題を解決するための厳格な開発を行う必要があります。中心的なアイデアは、MLaaSプラットフォームの所有者とモデルの所有者の両方が協力して、MLaaS環境で信頼メカニズムを確立することです。このようにして、両方の当事者がデータの取引から利益を得ることができます。次に、関連する3つのアーキテクチャを紹介します。MLaaSユーザーが機密情報を公開せずに交換できるようにするセキュリティモデル。クライアントがモデルデータを提供するときにプライバシーを維持できるようにするプライバシー対応モデル。また、MLaaS環境でユーザーが相互に対話する方法に関する情報を主要なアクターから収集する監査ソリューション。

最後の言葉

サービスとしての機械学習（MLaaS）市場は、今後10年間で指数関数的に成長すると広く予想されています。これは、多数のモデルに高精度でアクセスできるため、手間のかからない方法で展開できます。ユーザーは、データ収集のために人員を雇い、モデルをトレーニングしてから展開する場合に比べて、低コストでサービスにアクセスできます。

Machine Learning-as-a-Service（MLaaS）は、グローバルマーケターがデータの属性を設定し、モデルをトレーニングしてクラウドにデプロイするために使用できます。このようなシナリオでは、人員を1回だけ採用し、複数の段階で何度も採用するのではなく、サービスを利用することで、多くの費用を節約できます。

MLaaSは、その高いスケーラビリティ、効率、および精度のために人気を博しています。これらの品質と競争力のある価格設定モデルを組み合わせることで、サービスを有利に利用できるグローバルマーケターに優位性をもたらします。情報へのリアルタイムアクセスは低コストで取得できます。機械学習アルゴリズムの力を幅広く活用できます。したがって、企業は低コストで生産性と効率を向上させることで利益を得ることができます。

これらのサービスが改善されるにつれて、採用に関する限り、市場はまだ初期段階にありますが、近い将来、より頻繁に採用される予定です。

サービスとしての機械学習を購入する主な目的は、手間のかからない方法でサービスを利用することです。ユーザーは、データ収集のために人員を雇い、モデルをトレーニングしてから展開する場合に比べて、低コストでサービスにアクセスできます。

結論として、サービスとしての機械学習は、この絶え間なく変化する世界のマーケターにとって不可欠な機能であると結論付けることができます。サービスとしての機械学習市場は本質的に穏やかに集中しており、Microsoft Corporation、SAS Institute Inc.、Fair Isaac Corporation（FICO）、Google LLC、IBM Corporation、HewlettPackardなどの市場で活動しているグローバルプレーヤーはほとんどありません。 Enterprise Company、Yottamine Analytics LLC、BigML Inc.すべての企業は、独自のビジネス戦略に従って市場シェアを最大化し、MLaaSを活用してコアビジネス目標を達成しています。

Valasys Mediaは、マーケティングと広告の取り組みを最適化するためのリアルタイムのインテントデータをマーケターに提供し、ビジネスの収益を最大化するためのデータ対応サービスのスイート全体を提供する、評価の高いB2Bメディアパブリッシング会社です。

著者略歴

Priyaは、市場調査で約7年の経験があります。現在、彼女はValasys Mediaで、アシスタントマネージャー–コンテンツストラテジストとして働いています。コンテンツストラテジストは、世界中のトップB2Bメディアパブリッシャーの1つです。彼女はクライアントのためにいくつかのパーソナライズされたレポートを準備しており、市場の細分化、オーディエンスのクラスター分析、およびインバウンドの方法論について多くの調査を行ってきました。彼女はいくつかのプロジェクトで政府機関や企業の家と協力してきました。彼女はさまざまな興味を持っており、問題解決へのデータ主導のアプローチを信じています。彼女は科学の大学院を保持しており、マーケティング、科学、データサイエンス、統計以外の人生に関するすべてのことについても幅広く執筆しています。彼女はより高い現実を固く信じており、私たちが理解している以上に人生には常に多くのものがあると信じています。彼女は精神的なヒーラーであり、タロットの施術者であり、精神的な生き方を信じ、ヨガと瞑想を実践しています。書いていないときは、彼女が音楽や料理を楽しんでいるのを見つけることができます。