本レポートは、視覚的な操作や最小限のコーディングで機械学習の導入障壁を下げるローコード機械学習プラットフォームソフトウェアの世界市場を分析したものです。ドラッグ＆ドロップによるモデリングや自動化機能により、専門知識を持たないビジネス担当者でも迅速なモデル構築を可能にする本市場は、2026年から2032年にかけて高い年平均成長率で拡大すると予測されています。レポートでは、製品タイプ、機能、自動化レベル、アプリケーション別の詳細な市場予測に加え、DataRobotやGoogle Cloud、Microsoftといった主要企業の戦略や地域別の動向についても包括的に網羅しています。

市場概要

世界のローコード機械学習プラットフォーム・ソフトウェア市場規模は、2025年の26億2,200万米ドルから、2032年には100億8,800万米ドルへと成長すると予測されています。また、2026年から2032年にかけては、CAGR（年平均成長率）21.3%で拡大を続ける見通しです。

製品定義と目的

ローコード機械学習プラットフォーム・ソフトウェアとは

AI開発およびアプリケーションプラットフォームの一種であり、視覚的なドラッグ＆ドロップ、構築済みのコンポーネント、自動化されたプロセス、および最小限のコーディングを通じて、機械学習モデリングへの参入障壁を低減します。これにより、専門的なアルゴリズムエンジニアではないユーザーでも、データのアクセス、特徴量エンジニアリング、モデルのトレーニング、評価、デプロイメント、およびメンテナンスという一連のプロセスを迅速に完了することが可能になります。

主な目的

• AI技術の閾値（ハードル）の低下
• モデリングサイクルの短縮
• ビジネス担当者による自己モデリング能力の強化

主要な機能

• 視覚的モデリング（Visual Modeling）
• 自動化されたAI機能
• ローコード／ノーコード機能
• 全プロセスを網羅するカバレッジ
• 即時利用可能な（Out-of-the-box）コンポーネント

地域別市場動向

• 米国市場: 2025年から2032年にかけて成長が見込まれています。
• 中国市場: 2025年から2032年にかけて成長が見込まれています。
• 欧州市場: 2025年から2032年にかけて成長が見込まれています。

市場セグメンテーション

タイプ別

• オンプレミス
• クラウドベース

機能別

• 自動機械学習（Automated Machine Learning）
• 視覚的モデリング（Visual Modeling）
• ローコードプロセス

自動化レベル別

• セミオート（半自動）
• フルオート（全自動）
• 人間と機械の協調（Human-Machine Collaboration）

用途別

• 個人
• 企業

地域別分類

• 米州: 米国、カナダ、メキシコ、ブラジル
• APAC（アジア太平洋）: 中国、日本、韓国、東南アジア、インド、オーストラリア
• 欧州: ドイツ、フランス、英国、イタリア、ロシア
• 中東・アフリカ: エジプト、南アフリカ、イスラエル、トルコ、GCC諸国

主要企業と競争環境

世界の主要なプレイヤーには、以下の企業が含まれます。

• DataRobot
• H2O.ai
• Google Cloud
• Microsoft
• Amazon
• その他

※2025年において、世界のトップ2社は市場シェアの大部分を占めています。

プロファイル対象企業

以下の企業は、一次専門家からの入力、および各社の事業範囲、製品ポートフォリオ、市場浸透度の分析に基づき選定されています。

• DataRobot
• H2O.ai
• Google Cloud
• Microsoft
• Amazon
• IBM
• Salesforce
• BigML
• PyCaret
• KNIME Analytics Platform
• 4Paradigm
• Huawei Cloud
• Baidu AI Cloud
• Alibaba Cloud
• Tencent Cloud

レポートの詳細と分析範囲

LPI (LP Information) の最新調査レポート「ローコード機械学習プラットフォーム・ソフトウェア業界予測」は、2025年における世界のローコード機械学習プラットフォーム・ソフトウェアの総売上高を振り返るとともに、2026年から2032年までの予測期間における売上予測を、地域別および市場セクター別に包括的に分析しています。本レポートは、地域、市場セクター、サブセクターごとに売上を分類し、世界の同産業について米ドル単位での詳細な分析を提供します。

本インサイトレポートでは、以下の事項について包括的な分析を行います。

• 市場ランドスケープ: 製品セグメンテーション、企業形成、収益、市場シェア、最新の開発動向、およびM&A活動に関連する主要なトレンドのハイライト。
• 戦略分析: 加速するグローバル市場における各社の独自のポジションを理解するため、主要グローバル企業のポートフォリオと能力、市場参入戦略、市場地位、および地理的な展開に焦点を当てた戦略分析。
• 市場予測: 市場の展望を形作る主要なトレンド、推進要因、および影響要因の評価。タイプ別、用途別、地域別、および市場規模別の予測を行い、新たに生まれる機会を明らかにします。

本調査は、数百に及ぶボトムアップ形式の定性的および定量的な市場インプットに基づく透明性の高い手法を用いており、世界のローコード機械学習プラットフォーム・ソフトウェア市場の現状と将来の軌跡について、極めて微細かつ詳細な視点を提供します。