ModelOps市場は2036年までに3394億米ドル規模に達すると予測されており、BFSI（銀行・金融サービス・保険）業界が30.4%のシェアを占める見込みです。
世界的な モデルオペレーション市場拡大すると予測されている2026年の107億米ドルから2036年には3394億米ドルに増加する見込み。前進しながら年平均成長率41.3%FactMRによると、予測期間中、市場規模は2025年には76億米ドル。
市場は絶対的な機会は3,287億米ドル。2036年まで。生産AIの在庫増加、ライフサイクルガバナンス要件の強化、ハイブリッドクラウドおよびマルチクラウド展開の普及により、個々の開発プラットフォームを超えてAI資産を追跡できるシステムへの需要が高まっている。
ModelOpsプラットフォームは、企業チームが開発環境と本番環境全体で予測モデル、生成システム、AIエージェントに関する共通認識を維持できるよう支援します。また、AIライフサイクル全体を通して、承認記録、ポリシー制御、監視データ、所有権情報を連携させます。
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エンタープライズAIポートフォリオが共通制御レイヤーへの需要を生み出す
AIプラットフォームチームは、モデルやエージェントが異なる開発・展開パイプラインを経て本番環境に導入される可能性があるため、共有インベントリの必要性がますます高まっています。共通の管理記録がないと、所有権、承認状況、監視結果、運用変更などを整合させることが困難になります。
モデルリスク管理チームは、AI資産の検証から展開、監視に至るまでの追跡可能な証拠も必要としています。これは、承認条件や是正措置の記録が本番リリース後も保持されなければならない規制業界において特に重要です。
分散型AI環境は、さらに複雑な要素を加えます。ランタイムの変動、パフォーマンスの変化、エージェントの動作、インフラストラクチャコストは、複数のクラウド環境と社内環境にまたがる可能性があります。ModelOpsシステムは、ライフサイクルレコードを継続的な運用監視と連携させることで、この課題に対処します。
FactMRのシニアアナリスト、シャンブ・ナス・ジャ氏は次のように述べています。「ModelOpsは、単一の開発プラットフォームが所有するAI資産全体の管理記録となりつつあります。採用が進むと予想されるのは、すべてのAI資産をインベントリ化し、承認の証拠をランタイム動作に結び付けるシステムです。プロバイダーは、オープンな統合とポリシーの自動化を、本番環境のAIポートフォリオ全体にわたる明確な運用コストの可視化と組み合わせるべきです。」
ソフトウェアとクラウドが市場構造を牽引する
ソフトウェアは2026年にはモデルオペレーション市場の34.5%を占める見込み。需要を支えているのは、多様な生産資産全体にわたる共有AIインベントリ、自動化されたポリシー制御、およびライフサイクル証拠の必要性である。
企業が実装サポート、運用モデル設計、既存のテクノロジー環境との統合を必要とする場合、サービスは依然として重要です。APIツールはプログラムのライフサイクル操作をサポートし、APIコネクタはModelOpsレコードをクラウドプラットフォームやその他の企業システムに接続します。
クラウド導入は維持されると予測されている2026年には41.8％のシェアを獲得集中アクセスと柔軟なインフラストラクチャにより、クラウド環境は複数の場所やワークロードにまたがって活動する分散型AIチームに適しています。
オンプレミス環境は、データとネットワークの管理が厳格な組織にとって依然として有効な手段です。一方、ハイブリッド環境は、機密性の高いワークロードを社内に保持しつつ、クラウドベースの開発と監視を必要とする企業にとって最適な選択肢となります。
ユーロスタットは2026年2月に次のように報告した。2025年までにEU企業の53%が有料クラウドサービスを利用するだろう。これは、ModelOpsプラットフォームが統合できる確立されたクラウドインフラストラクチャ基盤が存在することを示しています。
中小企業は2026年には47.8％のシェアを獲得管理された導入オプションとインフラストラクチャの障壁の低減により、小規模組織でも本番環境の監視がより利用しやすくなっています。オーストラリア政府は2025年6月に次のように報告しました。中小企業の41%がAIを導入していた。これにより、反復可能なAI導入および監視手法のための、より幅広い潜在的ユーザー層が創出される。
ワークフロー自動化は2026年には31％のシェアを獲得AIモデルと外部ツールを組み合わせたエージェントベースのワークフローによってサポートされています。BFSIは、予測されるエンドユーザー需要をリードしています。30.4％のシェアこれは、正式なモデルリスクプログラムや、財務上の意思決定を取り巻く証拠要件を反映したものである。
生産AIおよびガバナンス要件のサポート拡張
FactMRは、生産AI在庫の増加を主要な市場推進要因として挙げています。企業は予測モデルを生成型AIシステムやエージェントと併用するケースが増えており、共通の在庫と一貫性のある運用記録に対する需要が高まっています。
規制上の根拠やライフサイクル管理要件も、特にヨーロッパと北米において、導入を後押ししています。ハイブリッドクラウドやマルチクラウドの導入は、組織が異なる運用環境間で同等のガバナンス管理を必要とするため、新たな需要要因となっています。
エージェント型ワークフローは、長期的な成長機会を提供する。AIエージェントが外部ツールと連携し、複数のステップからなるタスクを実行するにつれて、企業は従来のモデルのエンドポイントを超えた監視およびポリシー制御を必要とするようになる。
共有コンピューティングアクセスは、インドやオーストラリアなどの市場における機会を拡大させています。政府が支援するインフラストラクチャにより、小規模なチームは専用のコンピューティングリソースを維持することなくAIアプリケーションを開発できるようになり、プロジェクトが本番環境に移行するにつれて、マネージドModelOps機能の必要性が高まる可能性があります。
同時に、統合負債は依然として障壁となっている。ModelOpsプラットフォームは、異なるメタデータ構造を使用する可能性のある開発ツール、レジストリ、ランタイム環境、サービス管理システム、ガバナンスワークフローを接続する必要がある。
スキル不足はさらなる摩擦を生む。2026年1月に発表された英国政府の雇用主調査によると、雇用主の25％AI専門家の不足がビジネス目標に影響を与えていると述べた。そのため、企業は監視およびガバナンスプロセスを確立するために必要な運用上の労力を軽減できるプラットフォームを優先する可能性がある。
インドと中国が国別成長率で最速を記録
インドでは年平均成長率43.1%2026年から2036年にかけて。共有コンピューティングアクセスと拡大するエンタープライズAI配信が、この見通しを支える重要な要素です。インド報道情報局は2026年2月に、IndiaAI Compute Portalが2026年10月以降に100万以上のアクセスを提供していると報告しました。38,000個のGPU。
中国は予測値でそれに続く年平均成長率42.4%産業用AIの導入とアプリケーションプログラムの拡大に支えられ、中国は2026年3月に、産業用AIの導入とアプリケーションプログラムの拡大により、2025年までにAI企業は6,200社に達する。
オーストラリアは、年平均成長率41.1%英国は年平均成長率40.8%米国では、年平均成長率40.6%2036年まで。
その他の国別予測は以下のとおりです。
- ドイツ:年平均成長率40.3%
- 日本： 年平均成長率40.0%
競争環境の中心はエンタープライズAIの制御にある
競争環境には以下が含まれるModelOp、IBM、SAS、DataRobot、Domino Data Lab、H2O.ai、およびFiddler AI。
ModelOpは、機械学習モデル、生成アプリケーション、エージェントワークフロー全体にわたるエンタープライズAIのインベントリ管理とガバナンスに重点を置いています。IBMは、AIライフサイクルガバナンスとハイブリッドエンタープライズ運用機能を統合しています。
DataRobotは、クラウド、オンプレミス、エッジ、隔離環境、およびソブリン環境全体にわたるガバナンスの適用範囲を拡大しました。Domino Data Labは、エンタープライズAIの配信とライフサイクル制御を統合し、H2O.aiとFiddler AIは、監視、評価、およびランタイムガバナンスの要件に対応します。
SASは、モデル、エージェント、およびエンタープライズAIユースケース全体にわたる可視性を一元化するために、2026年4月にAI Navigatorを発表しました。競争は、クロスプラットフォームのインベントリ、エビデンスの自動化、統合の深度、およびポリシー制御と本番環境の動作を連携させる能力にますます集中しています。
FactMRによるモデルオペレーション市場の分析と予測の全文はこちらをご覧ください。 https://www.factmr.com/report/modelops-market
レポートの範囲
のModelOpsマーケット本レポートは、AIのインベントリ管理、デプロイメント制御、監視、ガバナンスを生産ライフサイクル全体にわたって行うために使用されるソフトウェアとサービスを対象としています。分析対象には、クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境におけるソフトウェア、サービス、APIツール、APIコネクタが含まれます。
本レポートでは、中小企業、大企業、公共部門の購買担当者を対象に、ワークフロー自動化、分析、ガバナンス、統合アプリケーションにおける活用状況を調査しています。エンドユーザー分析は、北米、ヨーロッパ、東アジア、南アジア・太平洋地域、中東・アフリカにおける金融サービス、小売、製造、IT、政府機関を対象としています。
この調査では、生産AIプロジェクト数、ソフトウェア導入、展開構成、企業支出、ガバナンスの強度、コネクタ要件、マネージドサービスの普及率、プロバイダーチェック、企業インタビューを組み込んだハイブリッドなトップダウンとボトムアップのアプローチを採用しています。分析は、140以上の情報源、45以上の企業ポートフォリオ、30以上の国、24以上のインタビュー。
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