NTT DATA AICYCLE

AIモデル開発プラットフォーム（AutoML／MLOps）

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FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

NTT DATA AICYCLEとは

大企業シェアがカテゴリ55製品中7位、中堅企業・中小企業シェアがいずれも8位で、企業規模を問わず採用実績が積み上がっているAIモデル開発プラットフォームです。製造業でのシェアがカテゴリ55製品中6位と相対的に高く、製造現場の予測・検知ユースケースを中心に導入が進んでいます。AutoMLによる機械学習モデルの自動構築と、構築したモデルを本番環境に展開・運用するMLOps機能を組み合わせた設計で、データサイエンティストの人数が限られる組織でもモデル開発から運用までを一貫して扱える性格の製品です。

強み

大企業シェアがカテゴリ55製品中7位で規模帯を問わず採用

大企業シェアはカテゴリ55製品中7位、中堅企業・中小企業シェアはいずれも8位で、企業規模ごとに採用が偏らず幅広い規模帯で利用されている製品です。データサイエンス組織の成熟度やデータ量が企業規模によって大きく異なる中、いずれの規模帯でも上位に位置している点は、PoCから本格運用までの段階移行を1つの製品内で進めたい企業にとって判断材料になります。

製造業シェアがカテゴリ55製品中6位で製造領域のユースケースに厚み

製造業でのシェアはカテゴリ55製品中6位で、他業種と比べて相対的に採用実績が厚い領域です。製造業では需要予測・品質検査・設備の異常検知といった数値・画像データを扱うユースケースが多く、この領域で同規模の企業が多く採用している製品は、自社に近い業務での運用イメージをつかみやすく、導入時の参照事例も得やすくなります。製造業でAIモデル開発に取り組む企業にとって候補に入れやすい製品です。

広告・芸術、建設・不動産分野でもカテゴリ55製品中7位

広告・芸術分野、建設・不動産分野でのシェアがいずれもカテゴリ55製品中7位で、製造以外の業種でも一定の採用実績があります。マーケティング効果測定や需要予測、不動産価格推定など業種ごとに求められるモデルは異なりますが、複数業種で上位に位置している点は、業種特化ではなく汎用的なAIモデル開発基盤として設計されていることを示しており、社内で複数の業務部門のAI活用を横断的に支援したい企業に向いています。

注意点

官公庁分野はカテゴリ55製品中8位で調達要件との適合確認が必要

官公庁分野でのシェアはカテゴリ55製品中8位で、民間業種と比べて採用実績が限定的です。官公庁特有のセキュリティ要件や調達手続き、オンプレミス運用の必要性といった条件が絡む場合、同分野で採用実績が厚い他の製品との比較検討が必要になります。公共調達で導入を検討する組織は、要件適合性を個別に確認したうえで候補に加えることを推奨します。

農業・林業・漁業、その他業種での採用実績が限定的

農業・林業・漁業分野でのシェアはカテゴリ55製品中8位、その他業種も8位で、特定業種向けのユースケースが整理されていない可能性があります。一次産業で画像解析や収量予測などのAI活用を検討する組織は、業種特化のテンプレートやモデル例が整備された製品と並行して比較すると、立ち上げの速度に差が出やすい領域です。

AutoML／MLOps領域特有の社内運用体制が前提になる

AIモデル開発プラットフォームを活用するには、学習データの整備・モデル精度の検証・本番運用後の再学習といった継続的なオペレーションを回す体制が必要です。大企業シェア7位という採用実績はありますが、製品を導入しただけでAI活用が自動的に進むわけではなく、データ整備やモデル運用を担う人材の配置が必須になります。社内にデータ分析の知見が乏しい組織は、導入と並行して人材育成や外部パートナー活用の計画を立てておく必要があります。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査

NTT DATA AICYCLEのAIモデル開発プラットフォーム（AutoML／MLOps）マーケットシェア

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NTT DATA AICYCLEとよく比較されるサービス

NTT DATA AICYCLEとよく比較される製品を紹介！NTT DATA AICYCLEはAIモデル開発プラットフォーム（AutoML／MLOps）の製品です。NTT DATA AICYCLEとよく比較されるメジャー製品は、Databricks、AWS SageMaker、Azure Machine Learningです。