全体要約
ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場について調査・分析を行った市場レポート。
世界のローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場は、2022年から2029年にかけて成長が見込まれています。アメリカ、中国、ヨーロッパの各市場も同様に成長し、各地域でのCAGRは未定ですが、主要企業としてDeepLobe、Cogniflow、MakeMLなどが挙げられ、2022年には上位2社が市場の大部分を占めています。
市場は、ローコードプラットフォームとノーコードプラットフォームに分かれ、教育、金融、産業などのアプリケーションに対応しています。地域別には、アメリカ、アジア太平洋、ヨーロッパ、中東・アフリカが含まれ、各地域での成長機会が期待されています。
世界のローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場は、2022年から2029年にかけて成長が見込まれています。アメリカ、中国、ヨーロッパの各市場も同様に成長し、各地域でのCAGRは未定ですが、主要企業としてDeepLobe、Cogniflow、MakeMLなどが挙げられ、2022年には上位2社が市場の大部分を占めています。
市場は、ローコードプラットフォームとノーコードプラットフォームに分かれ、教育、金融、産業などのアプリケーションに対応しています。地域別には、アメリカ、アジア太平洋、ヨーロッパ、中東・アフリカが含まれ、各地域での成長機会が期待されています。
関連する質問
DeepLobe, Cogniflow, MakeML, Obviously Al, SuperAnnotate, Teachable Machine, Apple's Create ML, PyCaret, Lobe, MonkeyLearn, Levity AI, Microsoft PowerApps
製品セグメンテーションのトレンド, 市場参入戦略, 地理的フットプリントの分析
概要
グローバルな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の規模は、2022年のXX米ドルから2029年のXX米ドルに成長することが予測されており、2023年から2029年にかけてXX%のCAGRで成長すると期待されています。
米国の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の市場は、2022年のXX米ドルから2029年にはXX米ドルに増加すると推定されており、2023年から2029年までのCAGRはXX%です。
中国の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は、2022年のXX米ドルから2029年までにXX米ドルに増加すると推定されています。2023年から2029年までの年間平均成長率（CAGR）はXX%です。
ヨーロッパの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は、2022年のXX米ドルから2029年までにXX米ドルに増加すると予測されており、2023年から2029年までの間にCAGRはXX%です。
グローバルの主要な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のプレーヤーには、DeepLobe、Cogniflow、MakeML、Obviously Al、SuperAnnotate、Teachable Machine、AppleのCreate ML、PyCaret、Lobeなどが含まれます。収益の観点では、世界で最も大きな2社が2022年にほぼXX%のシェアを占めました。
LPI (LP Information)の最新の研究報告書「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産業予測」では、過去の販売を調査し、2022年の世界の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の売上をレビューしています。2023年から2029年までの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の売上予測について、地域別および市場セクター別の包括的な分析を提供。地域、市場セクターおよびサブセクター別に分類された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の売上に関するこの報告書は、世界の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産業についての詳細な分析をXX米ドル百万単位で提供。
このインサイトレポートは、グローバルな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の環境に関する包括的な分析を提供し、製品セグメンテーション、企業設立、収益、市場シェア、最新の開発およびM&A活動に関連する主要なトレンドを際立たせています。また、この報告書は、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のポートフォリオと能力、市場参入戦略、市場ポジション、地理的フットプリントに焦点を当て、主要なグローバル企業の戦略を分析し、加速するグローバルな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におけるこれらの企業の独自の位置をより良く理解するためのものです。
このインサイトレポートは、低コードおよびノーコードの機械学習プラットフォームに関する世界的な展望を形成する主要な市場トレンド、ドライバー、影響要因を評価し、タイプ、アプリケーション、地域、市場規模別に予測を分解して、新たな機会のポケットを強調しています。数百のボトムアップの定性的および定量的市場インプットに基づく透明な方法論を用いたこの研究の予測は、現在の状況と低コードおよびノーコードの機械学習プラットフォームの将来の軌道について、非常に細やかな見方を提供します。
本報告書は、製品タイプ、アプリケーション、主要プレイヤー、主要地域および国別のロウ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の包括的な概要、市場シェア、および成長機会を提示します。
市場セグメンテーション：
タイプ別セグメンテーション
ローコードプラットフォーム
ノーコードプラットフォーム
アプリケーション別のセグメンテーション
教育
金融
銀行
産業
その他
このレポートでは、市場を地域別に分割しています。
アメリカ大陸
アメリカ合衆国
カナダ
メキシコ
ブラジル
アジア太平洋地域
中国
日本
韓国
ASEAN (東南アジア)
インド
オーストラリア
ヨーロッパ
ドイツ
フランス
イギリス
イタリア
ロシア
中東およびアフリカ
エジプト
南アフリカ
イスラエル
トルコ
GCC諸国
以下の企業は、主要な専門家からの入力を元に、企業のカバレッジ、製品ポートフォリオ、市場浸透率を分析して選定されました。
ディープローブ
コグニフロー
メイクML
明らかにアル
スーパーアノテート
ティーチャブルマシン
AppleのCreate ML
PyCaret
葉
モンキーラーン
レヴィティAI
マイクロソフト パワーアップス
※以下の目次にて、具体的なレポートの構成をご覧頂けます。ご購入、無料サンプルご請求、その他お問い合わせは、ページ上のボタンよりお進みください。
米国の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の市場は、2022年のXX米ドルから2029年にはXX米ドルに増加すると推定されており、2023年から2029年までのCAGRはXX%です。
中国の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は、2022年のXX米ドルから2029年までにXX米ドルに増加すると推定されています。2023年から2029年までの年間平均成長率（CAGR）はXX%です。
ヨーロッパの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は、2022年のXX米ドルから2029年までにXX米ドルに増加すると予測されており、2023年から2029年までの間にCAGRはXX%です。
グローバルの主要な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のプレーヤーには、DeepLobe、Cogniflow、MakeML、Obviously Al、SuperAnnotate、Teachable Machine、AppleのCreate ML、PyCaret、Lobeなどが含まれます。収益の観点では、世界で最も大きな2社が2022年にほぼXX%のシェアを占めました。
LPI (LP Information)の最新の研究報告書「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産業予測」では、過去の販売を調査し、2022年の世界の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の売上をレビューしています。2023年から2029年までの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の売上予測について、地域別および市場セクター別の包括的な分析を提供。地域、市場セクターおよびサブセクター別に分類された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の売上に関するこの報告書は、世界の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産業についての詳細な分析をXX米ドル百万単位で提供。
このインサイトレポートは、グローバルな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の環境に関する包括的な分析を提供し、製品セグメンテーション、企業設立、収益、市場シェア、最新の開発およびM&A活動に関連する主要なトレンドを際立たせています。また、この報告書は、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のポートフォリオと能力、市場参入戦略、市場ポジション、地理的フットプリントに焦点を当て、主要なグローバル企業の戦略を分析し、加速するグローバルな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におけるこれらの企業の独自の位置をより良く理解するためのものです。
このインサイトレポートは、低コードおよびノーコードの機械学習プラットフォームに関する世界的な展望を形成する主要な市場トレンド、ドライバー、影響要因を評価し、タイプ、アプリケーション、地域、市場規模別に予測を分解して、新たな機会のポケットを強調しています。数百のボトムアップの定性的および定量的市場インプットに基づく透明な方法論を用いたこの研究の予測は、現在の状況と低コードおよびノーコードの機械学習プラットフォームの将来の軌道について、非常に細やかな見方を提供します。
本報告書は、製品タイプ、アプリケーション、主要プレイヤー、主要地域および国別のロウ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の包括的な概要、市場シェア、および成長機会を提示します。
市場セグメンテーション：
タイプ別セグメンテーション
ローコードプラットフォーム
ノーコードプラットフォーム
アプリケーション別のセグメンテーション
教育
金融
銀行
産業
その他
このレポートでは、市場を地域別に分割しています。
アメリカ大陸
アメリカ合衆国
カナダ
メキシコ
ブラジル
アジア太平洋地域
中国
日本
韓国
ASEAN (東南アジア)
インド
オーストラリア
ヨーロッパ
ドイツ
フランス
イギリス
イタリア
ロシア
中東およびアフリカ
エジプト
南アフリカ
イスラエル
トルコ
GCC諸国
以下の企業は、主要な専門家からの入力を元に、企業のカバレッジ、製品ポートフォリオ、市場浸透率を分析して選定されました。
ディープローブ
コグニフロー
メイクML
明らかにアル
スーパーアノテート
ティーチャブルマシン
AppleのCreate ML
PyCaret
葉
モンキーラーン
レヴィティAI
マイクロソフト パワーアップス
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目次
1 調査範囲
1.1 市場イントロダクション
1.2 対象年
1.3 調査目的
1.4 市場調査手法
1.5 調査プロセスとデータソース
1.6 経済指標
1.7 通貨
1.8 市場予測における留意事項
2 エグゼクティブサマリー
2.1 世界市場概要
2.1.1 グローバルのローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模、（2018年～2029年）
2.1.2 ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模、CAGR（地域別）（2018年 vs 2022年 vs 2029年）
2.2 ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォームセグメント、タイプ別
2.2.1 ローコードプラットフォーム
2.2.2 コードなしプラットフォーム
2.3 ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模：タイプ別
2.3.1 ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模、CAGR（タイプ別）（2018年 vs 2022年 vs 2029年）
2.3.2 グローバルのローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模、市場シェア（タイプ別）（2018年～2023年）
2.4 ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォームセグメント、用途別
2.4.1 教育
2.4.2 ファイナンス
2.4.3 銀行
2.4.4 業界
2.4.5 その他
2.5 ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模：用途別
2.5.1 ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模、CAGR（用途別）（2018年 vs 2022年 vs 2029年）
2.5.2 グローバルのローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模、市場シェア（用途別）（2018年～2023年）
3 ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模：プレイヤー別
3.1 ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模、市場シェア（プレイヤー別）
3.1.1 グローバルにおけるローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場の収益規模、プレイヤー別（2018年～2023年）
3.1.2 グローバルにおけるローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場の収益シェア、プレイヤー別（2018年～2023年）
3.2 グローバルのローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場キープレイヤー拠点および提供製品
3.3 市場集中度分析
3.3.1 競合情勢分析
3.3.2 集中度レシオ（CR3、CR5、CR10）（2021年～2023年）
3.4 新製品・潜在的参入
3.5 M&A、拡大
4 ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム、地域別
4.1 ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模（地域別）（2018年～2023年）
4.2 アメリカズにおけるローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模成長（2018年〜2023年）
4.3 APACにおけるローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模成長（2018年〜2023年）
4.4 ヨーロッパにおけるローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模成長（2018年〜2023年）
4.5 中東・アフリカにおけるローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模成長（2018年〜2023年）
5 アメリカズ
5.1 アメリカズにおけるローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模、国別（2018年〜2023年）
5.2 アメリカズにおけるローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模、タイプ別（2018年〜2023年）
5.3 アメリカズにおけるローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模、用途別（2018年〜2023年）
5.4 米国
5.5 カナダ
5.6 メキシコ
5.7 ブラジル
6 APAC
6.1 APACにおけるローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模、地域別（2018年〜2023年）
6.2 APACにおけるローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模、タイプ別（2018年〜2023年）
6.3 APACにおけるローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模、用途別（2018年〜2023年）
6.4 中国
6.5 日本
6.6 韓国
6.7 東南アジア
6.8 インド
6.9 オーストラリア
7 ヨーロッパ
7.1 ヨーロッパのローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム 国別（2018年～2023年）
7.2 ヨーロッパにおけるローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模、タイプ別（2018年〜2023年）
7.3 ヨーロッパにおけるローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模、用途別（2018年〜2023年）
7.4 ドイツ
7.5 フランス
7.6 英国
7.7 イタリア
7.8 ロシア
8 中東・アフリカ
8.1 中東・アフリカのローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム 地域別（2018年～2023年）
8.2 中東・アフリカにおけるローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模、タイプ別（2018年〜2023年）
8.3 中東・アフリカにおけるローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場規模、用途別（2018年〜2023年）
8.4 エジプト
8.5 南アフリカ
8.6 イスラエル
8.7 トルコ
8.8 GCC地域
9 市場ドライバー・課題・トレンド
9.1 市場ドライバー・成長機会
9.2 市場課題・リスク
9.3 業界トレンド
10 グローバルのローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム市場、市場予測
10.1 グローバルのローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム、市場予測（地域別）（2024年～2029年）
10.1.1 グローバルのローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム、市場予測（地域別）（2024年～2029年）
10.1.2 アメリカズのローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム、市場予測
10.1.3 APACのローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム、市場予測
10.1.4 ヨーロッパのローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム、市場予測
10.1.5 中東・アフリカのローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム、市場予測
10.2 アメリカズのローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム、市場予測（国別）（2024年～2029年）
10.3 APACのローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム、市場予測（地域別）（2024年～2029年）
10.4 ヨーロッパのローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム、市場予測（国別）（2024年～2029年）
10.5 中東・アフリカのローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム、市場予測（地域別）（2024年～2029年）
10.6 グローバルのローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム、市場予測（タイプ別）（2024年～2029年）
10.7 グローバルのローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム、市場予測（用途別）（2024年～2029年）
11 キープレイヤー分析
11.1 DeepLobe
11.1.1 DeepLobe：企業情報
11.1.2 DeepLobe：ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム分野の提供製品
11.1.3 DeepLobe：ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム収益・グロスマージンおよび市場シェア（2018年～2023年）
11.1.4 DeepLobe：主要事業概要
11.1.5 DeepLobe：直近の展開
11.2 Cogniflow
11.2.1 Cogniflow：企業情報
11.2.2 Cogniflow：ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム分野の提供製品
11.2.3 Cogniflow：ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム収益・グロスマージンおよび市場シェア（2018年～2023年）
11.2.4 Cogniflow：主要事業概要
11.2.5 Cogniflow：直近の展開
11.3 MakeML
11.3.1 MakeML：企業情報
11.3.2 MakeML：ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム分野の提供製品
11.3.3 MakeML：ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム収益・グロスマージンおよび市場シェア（2018年～2023年）
11.3.4 MakeML：主要事業概要
11.3.5 MakeML：直近の展開
11.4 Obviously Al
11.4.1 Obviously Al：企業情報
11.4.2 Obviously Al：ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム分野の提供製品
11.4.3 Obviously Al：ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム収益・グロスマージンおよび市場シェア（2018年～2023年）
11.4.4 Obviously Al：主要事業概要
11.4.5 Obviously Al：直近の展開
11.5 SuperAnnotate
11.5.1 SuperAnnotate：企業情報
11.5.2 SuperAnnotate：ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム分野の提供製品
11.5.3 SuperAnnotate：ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム収益・グロスマージンおよび市場シェア（2018年～2023年）
11.5.4 SuperAnnotate：主要事業概要
11.5.5 SuperAnnotate：直近の展開
11.6 Teachable Machine
11.6.1 Teachable Machine：企業情報
11.6.2 Teachable Machine：ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム分野の提供製品
11.6.3 Teachable Machine：ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム収益・グロスマージンおよび市場シェア（2018年～2023年）
11.6.4 Teachable Machine：主要事業概要
11.6.5 Teachable Machine：直近の展開
11.7 Apple's Create ML
11.7.1 Apple's Create ML：企業情報
11.7.2 Apple's Create ML：ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム分野の提供製品
11.7.3 Apple's Create ML：ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム収益・グロスマージンおよび市場シェア（2018年～2023年）
11.7.4 Apple's Create ML：主要事業概要
11.7.5 Apple's Create ML：直近の展開
11.8 PyCaret
11.8.1 PyCaret：企業情報
11.8.2 PyCaret：ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム分野の提供製品
11.8.3 PyCaret：ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム収益・グロスマージンおよび市場シェア（2018年～2023年）
11.8.4 PyCaret：主要事業概要
11.8.5 PyCaret：直近の展開
11.9 Lobe
11.9.1 Lobe：企業情報
11.9.2 Lobe：ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム分野の提供製品
11.9.3 Lobe：ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム収益・グロスマージンおよび市場シェア（2018年～2023年）
11.9.4 Lobe：主要事業概要
11.9.5 Lobe：直近の展開
11.10 MonkeyLearn
11.10.1 MonkeyLearn：企業情報
11.10.2 MonkeyLearn：ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム分野の提供製品
11.10.3 MonkeyLearn：ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム収益・グロスマージンおよび市場シェア（2018年～2023年）
11.10.4 MonkeyLearn：主要事業概要
11.10.5 MonkeyLearn：直近の展開
11.11 Levity AI
11.11.1 Levity AI：企業情報
11.11.2 Levity AI：ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム分野の提供製品
11.11.3 Levity AI：ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム収益・グロスマージンおよび市場シェア（2018年～2023年）
11.11.4 Levity AI：主要事業概要
11.11.5 Levity AI：直近の展開
11.12 Microsoft PowerApps
11.12.1 Microsoft PowerApps：企業情報
11.12.2 Microsoft PowerApps：ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム分野の提供製品
11.12.3 Microsoft PowerApps：ローコードおよびノーコードの機械学習プラットフォーム収益・グロスマージンおよび市場シェア（2018年～2023年）
11.12.4 Microsoft PowerApps：主要事業概要
11.12.5 Microsoft PowerApps：直近の展開
12 調査の結果・結論
※英文のレポートについての日本語表記のタイトルや紹介文などは、すべて生成AIや自動翻訳ソフトを使用して提供しております。それらはお客様の便宜のために提供するものであり、当社はその内容について責任を負いかねますので、何卒ご了承ください。適宜英語の原文をご参照ください。
“All Japanese titles, abstracts, and other descriptions of English-language reports were created using generative AI and/or machine translation. These are provided for your convenience only and may contain errors and inaccuracies. Please be sure to refer to the original English-language text. We disclaim all liability in relation to your reliance on such AI-generated and/or machine-translated content.”
