自社データを活用した機械学習環境の構築は多くの企業において関心が高まっているテーマであり、その一連の工程を支援する「機械学習プラットフォーム」市場も活況を呈している。本稿では、製品選定におけるガイドの一環として、主要サービスにおける機能強化の潮流を概説する。
AIのビジネス活用においては、自社固有のデータを活用して機械学習モデルを開発し、差別化につながる予測や推論を行いたいというニーズが高まっている。そこで必要とされる学習データの選定や前処理、アルゴリズムの選択、モデルの開発・評価・実装といった一連の工程を支援する役割を担うのが、機械学習プラットフォームである。同市場はコロナ禍にあっても順調に成長しており、2021年度の市場規模は100億円に達し、前年度から40％近い高成長となった。2021年度から2026年度にかけた5年間の年平均成長率（CAGR）は24.2％と、ITRが調査対象としたAI主要8市場のなかでも最も高い成長を見込んでいる（図1）。
このように高い成長を遂げている背景には、DataRobot社、dotData社といった専業ベンダーから、Amazon Web Services社、Microsoft社、Google社といった大手クラウドベンダーまで、多くのプレイヤーが市場に参入していることに加え、各ベンダーがユーザー獲得に向け機能強化でしのぎを削っているという事情がある。以下では、今日の機械学習プラットフォームに見られる主だった進化を紹介する。