ローコードおよびノーコード機械学習プラットフォーム市場成長見通し：2025年から2032年のグローバル産業分析、規模、シェア、成長トレンド、および予測（年平均成長率10.5%）

最終更新日:2025年9月8日 23:32

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低コードとコード機械学習プラットフォームなし市場のイノベーション

Low CodeおよびNo Code Machine Learning Platformは、市場に革新をもたらす重要なツールとなっています。これらのプラットフォームは、あらゆる技術レベルのユーザーが機械学習モデルを簡単に作成・展開できる環境を提供し、ビジネスプロセスの効率化やデータ分析の高度化に寄与しています。市場は急成長しており、2025年から2032年にかけて年平均成長率%を見込んでいます。この成長は、AI技術の普及や企業のデジタルトランスフォーメーションの推進によるもので、将来的には新たなイノベーションやビジネス機会を創出する可能性が高まっています。

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低コードとコード機械学習プラットフォームなし市場のタイプ別分析

低コードプラットフォーム
コードプラットフォームなし

Low CodeおよびNo Codeプラットフォームは、プログラミングの専門知識がないユーザーでもアプリケーションを迅速に構築できる環境を提供します。主な特徴は、視覚的なインターフェース、ドラッグ＆ドロップ機能、テンプレートの活用です。これにより、開発のスピードが向上し、ビジネスニーズへの迅速な対応が可能になります。

これらのプラットフォームは、従来の開発方法と比べ、開発コストや時間を大幅に削減できる点が異なります。また、企業内の非技術者でも使用できるため、開発リソースの拡充が期待されます。

成長の要因には、デジタルトランスフォーメーションの進展や、IT人材不足があります。さらに、企業は業務効率化を求めており、Low CodeおよびNo Codeプラットフォームがその解決策として注目されています。この市場には将来的な発展の可能性があり、様々な業界での採用が進むと考えられています。

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低コードとコード機械学習プラットフォームなし市場の用途別分類

教育
ファイナンス
銀行
業界
他の

**教育（Education）**

教育分野では、テクノロジーの進化によりオンライン学習プラットフォームやeラーニングが急速に普及しています。これにより、世界中の生徒や学生が質の高い教育リソースにアクセスできるようになりました。特に、パンデミックの影響で、リモート学習が常態化し、インタラクティブな学習体験が求められています。教育のデジタル化は、伝統的な講義から、自主学習や協働学習へと変化させました。注目される企業には、CourseraやKhan Academyがあり、特にCourseraは企業との連携を強化し、プロフェッショナルなスキル習得を提供しています。

**金融（Finance）**

金融セクターでは、フィンテックの発展が大きな変革をもたらしました。モバイルバンキングやブロックチェーン技術の導入により、取引の迅速化とコスト削減が進んでいます。特に、デジタル通貨や暗号資産が注目されており、従来の金融機関に挑戦する新たなプレイヤーが登場しています。最近のトレンドでは、AIを利用した投資アドバイスやリスク管理が顕著です。競合企業としては、SquareやPayPalなどがあり、特にSquareは中小企業へのサービス提供に力を入れています。

**銀行（Bank）**

銀行業界は、従来の支店型サービスからデジタルサービスへとシフトしています。オンラインバンキングの普及により、顧客は24時間いつでも取引を行うことが可能です。また、AIやデータ分析を利用した顧客サービスの向上が進んでいます。地域に密着したサービスとオンラインの利便性を併せ持つ「ハイブリッド銀行」が注目されています。競合としては、Mitsubishi UFJ銀行やJPMorgan Chaseなどがあり、特にJPMorgan Chaseはデジタルトランスフォーメーションを推進しています。

**産業（Industry）**

産業分野では、IoT（モノのインターネット）や自動化がキーとなっています。これにより、製造業は効率化とデータ活用を進め、リアルタイムでの監視と改善が可能になりました。特に、サプライチェーンのデジタル化が進み、透明性と迅速な対応が強化されています。競合企業としては、SiemensやGEがあり、特にSiemensは産業用IoTのリーダーとしての地位を築いています。

**その他（Other）**

その他の分野では、エンターテインメントや健康管理といった多様な領域でデジタル化が進行しています。特に、ストリーミングサービスやフィットネスアプリの活用が顕著で、ユーザーのライフスタイルに合わせたサービスの柔軟性が求められています。競合企業には、NetflixやPelotonがあり、特にNetflixはコンテンツの多様性とオリジナリティで注目されています。

低コードとコード機械学習プラットフォームなし市場の競争別分類

DeepLobe
Cogniflow
MakeML
Obviously Al
SuperAnnotate
Teachable Machine
Apple's Create ML
PyCaret
Lobe
MonkeyLearn
Levity AI
Microsoft PowerApps

Low CodeとNo Codeの機械学習プラットフォーム市場は急成長しており、複数の企業が競争を繰り広げています。DeepLobeやCogniflowは、ユーザーに直感的なインターフェイスを提供し、非専門家でも機械学習モデルを構築できるようにしています。MakeMLやTeachable Machine、AppleのCreate MLは特に教育分野での利用が進んでおり、アクセスの容易さが特徴です。

SuperAnnotateやMonkeyLearnはデータラベリングやテキスト分析の自動化に特化しており、細分化されたニーズに応えています。Microsoft PowerAppsは、ビジネスアプリケーションへの統合を進め、企業向けの拡張性を持つ一方、PyCaretやLobeはオープンソースの利点を活かしてコミュニティの支持を得ています。

市場シェアの観点では、これらの企業はそれぞれ異なるニッチを持ちながらも、全体としての成長に寄与しており、特に戦略的パートナーシップを通じてエコシステムの拡充を図っています。特にDaaS（Data as a Service）やクラウドサービスとの連携が、今後の成長に大きな影響を及ぼすでしょう。

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低コードとコード機械学習プラットフォームなし市場の地域別分類

North America:

United States
Canada

Europe:

Germany
France
U.K.
Italy
Russia

Asia-Pacific:

China
Japan
South Korea
India
Australia
China Taiwan
Indonesia
Thailand
Malaysia

Latin America:

Mexico
Brazil
Argentina Korea
Colombia

Middle East & Africa:

Turkey
Saudi
Arabia
UAE
Korea

Low CodeおよびNo Codeの機械学習プラットフォーム市場は、2025年から2032年にかけて年率%で成長すると予測されています。この成長は、特に北米、ヨーロッパ、アジア太平洋地域において顕著です。北米では高度な技術インフラと需要の高い企業が存在し、ヨーロッパはデジタル化を進める政策を推進しています。一方、アジア太平洋地域では急速な経済成長と技術普及が市場を後押ししています。

各地域の政府政策は、起業支援やデジタル化の促進を通じて、アクセス性と貿易の円滑化に寄与しています。市場の成長は消費者基盤の拡大を促進し、特にスーパーマーケットやオンラインプラットフォームでの取引が有利な地域では、競争が激化しています。最近の戦略的パートナーシップや合併、合弁事業は市場の競争力を高め、製品の革新とサービス向上を促進しています。

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低コードとコード機械学習プラットフォームなし市場におけるイノベーション推進

1. **自動モデル生成技術**

- 説明: ユーザーがデータをアップロードするだけで、自動的に最適な機械学習モデルを生成する技術。これにより、専門知識のないユーザーでも高精度なモデルを簡単に利用できる。

- 市場成長への影響: データサイエンスの専門家が不足している中、非専門家の利用が進むことで市場の拡大が期待できる。

- コア技術: 自然言語処理（NLP）と生成アルゴリズムを組み合わせ、ユーザーの要求に応じてモデル設計を自動化。

- 消費者にとっての利点: 手軽に高度な分析が可能になり、ビジネスの意思決定が迅速化する。

- 収益可能性の見積もり: 初期開発コストは高いが、普及が進むことでニーズに基づくサブスクリプションモデルなどの収益化が期待できる。

- 差別化ポイント: 誰でも使える直感的なインターフェースを持ち、高精度なモデルを容易に生成。

2. **ビジュアルドラッグ＆ドロップインターフェース**

- 説明: コードを書かずに簡単に機械学習フローを視覚的に構築できるインターフェース。

- 市場成長への影響: ユーザーが容易にプラットフォームを活用できるため、特に中小企業での導入が進むと予測される。