機械学習モデルの展開
SaaS Browser は 71 機械学習モデルの展開 社のソフトウェア企業を追跡しており、過去 30 日間に 8 社が追加されました。 機械学習モデルの展開 SaaS のトップ国には United States (10), India (2), Cyprus (1) が含まれます。
機械学習モデルの展開の主要データポイント
71
トータルソフトウェア1
8
新着（過去30日間）2
4
平均年齢（歳）4
+44
新着（過去365日間）5
10
解約数（過去1年間）6
18.5%
年間解約率7
26.8%
無料トライアル8
企業規模の分布9
1
大規模（201～1,000）
6.3% 合計の
15
小（2～50）
93.8% 合計の
最も確立された機械学習モデルの展開社
| 会社 | 従業員 | ドメインランク | 設立 | 追加した |
|---|---|---|---|---|
| Gradio | — | 49 | — | 2026-01-08 |
| Metaflow | — | 39 | — | 2025-02-27 |
| ApX Machine Learning | — | 38 | 2024 | 2025-02-09 |
| InterpretML | — | 38 | — | 2025-06-08 |
| Datatron | 50 | 36 | 2016 | 2025-02-08 |
| NannyML | 10 | 33 | — | 2025-02-08 |
| Nextmv | 50 | 30 | 2019 | 2025-02-08 |
| Inferless | 10 | 30 | 2023 | 2025-02-10 |
| Reploy | — | 27 | — | 2025-04-21 |
| Deployment from Scratch | — | 27 | — | 2025-02-26 |
機械学習モデルの展開 SaaSのトップ10カ国
次の国は、71 ソフトウェア製品のデータに基づき、ほとんどの 機械学習モデルの展開 SaaS 企業の本社が所在する国を表しています。
| 国 | カウント | 合計の割合 |
|---|---|---|
| United States | 10 | 14.1% |
| India | 2 | 2.8% |
| Cyprus | 1 | 1.4% |
| United Kingdom | 1 | 1.4% |
| Australia | 1 | 1.4% |
| Italy | 1 | 1.4% |
| Mali | 1 | 1.4% |
| Israel | 1 | 1.4% |
| Belgium | 1 | 1.4% |
機械学習モデルの展開 の SEO とドメインオーソリティ
平均ドメインランク10
10
8の全体平均と比較
平均参照ドメイン11
3
2の全体平均と比較
機械学習モデルの展開の価格データ
平均開始価格（米ドル）12
$8/月
平均最高価格（USD）13
$199/月
機械学習モデルの展開の市場飽和度
このスコアは、総製品数、ドメイン権限、参照ドメイン、会社年齢、トラフィック増加、価格設定、企業プレゼンスの組み合わせから計算されます。
飽和スコア14
33 / 100 (低い)
最近追加された機械学習モデルの展開 SaaS
Jozu
2026-07-09を追加しました
TinyRustLM
2026-07-05を追加しました
Timefence
2026-07-05を追加しました
Explainability Assistant
2026-07-03を追加しました
Modeller
2026-07-01を追加しました
Fenn
2026-06-23を追加しました
Quorumstack
2026-06-18を追加しました
Glass Slipper
2026-06-15を追加しました
Inferpathio
2026-06-13を追加しました
Modelforge
2026-06-11を追加しました
機械学習モデルの展開社のSaaS企業の平均年齢
平均的な 機械学習モデルの展開 SaaS 企業は 3.5 年前に設立されました (平均設立年: 2023)。
機械学習モデルの展開のB2B / B2Cの内訳16
11
B2BとB2Cの両方
15.5%
60
ビジネス（B2B）
84.5%
消費者タイプのデータを持つ 71 社に基づきます (全体の 100.0%)。
機械学習モデルの展開のSaaS発見トレンド
機械学習モデルの展開の月次SaaS発見数と全SaaS発見数に占めるシェアの比較。割合が上昇している場合は、このセグメントが市場全体より速く成長していることを示しています。
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Voxotec
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This platform offers comprehensive AI-driven solutions designed to automate workflows, enhance customer engagement, and optimize business operations through voice and chat experiences, analytics, and integrations. Its main features include intelligent voice assistants, chatbots, seamless CRM and data warehouse integrations, real-time analytics dashboards, and rapid deployment of web systems, solving problems like manual task overload, slow response times, and disjointed communication channels. It is ideal for businesses seeking to increase efficiency, improve customer interactions, and scale operations quickly by leveraging advanced automation, natural language processing, and data insights.
価格:
A$2800-A$8200/mo
このSaaS製品の月額料金範囲。価格は可能な限り月額に標準化されています。
Sales Automation Software
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Business Intelligence & Analytics
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Fenn
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Fenn is an open-source framework designed to streamline deep learning workflows by automating configuration management, structured logging, experiment tracking, and monitoring, all while allowing full access to underlying PyTorch code. Its main features include YAML-based experiment configuration, automated logging and hyperparameter tracking, seamless integration with dashboards and notification systems for real-time updates, and pre-built training templates to enhance reproducibility and efficiency for machine learning practitioners. This tool addresses common challenges faced by data scientists and ML engineers such as experiment reproducibility, cumbersome configuration management, inconsistent logging, and difficulty monitoring long-running training processes, making it ideal for researchers, developers, and teams working on complex deep learning projects.
Machine Learning Model Deployment
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Data Science Notebooks & Platforms
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Daten & Wissen
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This advanced AI-powered platform transforms raw data and multimedia streams into actionable insights by utilizing computer vision, natural language processing, predictive analytics, and custom AI agents to automate, optimize, and enhance various business operations. Its main features include intelligent video analytics, real-time alerts, automated detection systems, customizable AI solutions tailored to specific industry needs, and autonomous agents that learn and act independently, solving problems related to security, operational efficiency, customer engagement, compliance, and predictive maintenance for diverse sectors such as healthcare, banking, pharmaceuticals, FMCG, education, and manufacturing. Designed for enterprises, industry professionals, and organizations seeking innovative solutions, it helps improve safety, reduce costs, automate workflows, forecast future trends, and deliver personalized experiences, thereby addressing industry-specific challenges with.
価格:
₹400-₹4000/mo
このSaaS製品の月額料金範囲。価格は可能な限り月額に標準化されています。
Machine Learning Model Deployment
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EasyDeploy AI Light Mode enables businesses of all sizes to quickly develop and deploy machine learning models without extensive technical expertise or costly infrastructure, streamlining data-driven decision-making processes. Its core features include automated model building, real-time predictions, customizable data analysis, and seamless integration for applications such as customer churn forecasting, demand planning, lead scoring, inventory optimization, and marketing performance enhancement, solving problems related to resource allocation, forecasting accuracy, customer retention, and operational efficiency. This platform is designed for business professionals, small to medium enterprises, marketers, data analysts, and operational managers seeking accessible, scalable AI solutions to improve strategic planning, optimize workflows, and gain competitive advantage without the need for in-house data science teams.
価格:
$499-$4999/mo
このSaaS製品の月額料金範囲。価格は可能な限り月額に標準化されています。
Machine Learning Model Deployment
このリストのカテゴリ。
VectorScaleDB
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This system is a specialized database that unifies time-series data, vector embeddings, and multidimensional spatial information within a single, efficient index, enabling advanced temporal and behavioral analysis. Its key features include ultra-low query latency under one millisecond, native support for similarity searches across behavioral trajectories, anomaly detection, and pattern recognition over time, while overcoming the limitations of traditional time-series and vector databases. It addresses complex challenges faced by organizations managing diverse temporal, spatial, and semantic data sources, simplifying data architecture by replacing multiple disparate systems and empowering users such as data scientists, engineers, and analytics teams to perform sophisticated temporal-semantic queries, behavioral pattern matching, and anomaly detection seamlessly.
価格:
月額$0から
このSaaS製品の月額料金範囲。価格は可能な限り月額に標準化されています。
API & Backend-as-a-Service Platforms
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Machine Learning Model Deployment
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"Deployment from Scratch" is a comprehensive guide that teaches how to set up and deploy web applications using Linux virtual servers and Docker containers. With over 1,000 copies sold and a 40x five-star rating, this book simplifies the process of taking applications to production, making it accessible for both beginners and experienced developers.
価格:
$35-$50/mo
このSaaS製品の月額料金範囲。価格は可能な限り月額に標準化されています。
Machine Learning Model Deployment
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This open-source toolkit enables teams to wrangle unstructured data in Python at scale, harness AI-assisted preprocessing, and track experiments while sharing insights from machine learning projects. It automatically detects ML frameworks, Python requirements, and data schemas; stores model metadata in a human-readable YAML format; supports a registry-like workflow and versioned artifacts; deploys models anywhere with a single command, and switches deployment targets effortlessly, making it ideal for data scientists, ML engineers, researchers, and platform teams seeking reproducibility, deployment flexibility, and streamlined collaboration.
Machine Learning Model Deployment
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The platform facilitates the efficient deployment, monitoring, and governance of machine learning models, significantly reducing the time and cost associated with bringing models into production. Key features include real-time monitoring for bias and performance anomalies, a centralized model catalog for streamlined management, and seamless integration with existing IT infrastructures, making it ideal for businesses, data scientists, and engineering teams looking to enhance their AI capabilities while ensuring compliance and operational efficiency.
Machine Learning Model Deployment
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This tool provides a rapid, user-friendly platform for designing and deploying interactive web interfaces that showcase machine learning models, making complex AI accessible to a broad audience. Its main features include quick setup with minimal coding, seamless integration with Python libraries, automatic generation of shareable links or web embeds, and options for permanent hosting on cloud services, which collectively facilitate prototype development, model demonstration, and remote collaboration. It addresses challenges faced by data scientists, developers, and researchers in efficiently visualizing, sharing, and deploying AI models without extensive web development expertise, enabling faster iteration, broader accessibility, and real-time testing across various domains such as computer vision, natural language processing, and healthcare.
Machine Learning Model Deployment
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Reploy offers advanced AI models and tools designed for Web3 products, enabling developers to create high-performance applications with low latency. With a focus on decentralization, Reploy allows token holders to earn rewards and participate in governance while accessing a wide range of AI capabilities.
Machine Learning Model Deployment
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* このページの一部または全部は AI によって生成される可能性があるため、重要な情報は個別に確認してください。
よくある質問
機械学習モデルの展開 SaaS 企業はいくつありますか?
SaaS Browser は、July 2026 時点で 71 機械学習モデルの展開 のソフトウェア製品を追跡しています。過去 30 日間で、8 件の新しい 機械学習モデルの展開 の SaaS 企業が追加されました。
毎月何社の新しい 機械学習モデルの展開 SaaS 企業が追加されますか?
過去30日間で、8件の新しいSaaS企業機械学習モデルの展開社がSaaSブラウザに追加されました。当社独自のクローリングインフラストラクチャにより、新しいソフトウェア製品が継続的に発見されています。
最も確立された 機械学習モデルの展開 SaaS 企業は何ですか?
ドメインオーソリティで最も確立された機械学習モデルの展開 SaaS企業にはGradio, Metaflow, ApX Machine Learning, InterpretML, Datatronが含まれます。これらの企業は、機械学習モデルの展開カテゴリで最高のドメインランクスコアを獲得しています。
機械学習モデルの展開 SaaS の典型的な企業規模はどのくらいですか?
従業員データを持つ 機械学習モデルの展開 社の SaaS 企業のうち、規模の分布は次のとおりです: - 1 (6.3%), - 15 (93.8%)。
機械学習モデルの展開 社の SaaS 企業の平均ドメイン権限はどれくらいですか?
機械学習モデルの展開 社の SaaS 企業の平均ドメインランクは 10 ですが、SaaS 全体の平均は 8 です。 これらの企業には平均 3 個の参照ドメインがあります。
機械学習モデルの展開 SaaS 企業が最も多い国はどこですか?
機械学習モデルの展開 SaaSの上位国はUnited States (10), India (2), Cyprus (1), United Kingdom (1), Australia (1)です。これらの国には、世界で最も多くの機械学習モデルの展開ソフトウェア企業が集中しています。
機械学習モデルの展開 社の SaaS 企業の平均年齢はどれくらいですか?
平均的な 機械学習モデルの展開 SaaS 企業は 3.5 年前に設立され、平均的な設立年は 2023 年です。
機械学習モデルの展開 SaaS 企業は主に B2B ですか、それとも B2C ですか?
入手可能なデータに基づくと、機械学習モデルの展開 社の SaaS 企業は次のように分類されます:B2BとB2Cの両方 (15.5%), ビジネス（B2B） (84.5%)。
最新の 機械学習モデルの展開 SaaS 企業は何ですか?
最近発見された 機械学習モデルの展開 社の SaaS 企業には Jozu, TinyRustLM, Timefence, Explainability Assistant, Modeller 社が含まれます。SaaS Browser は、独自のクロール インフラストラクチャを使用して、新しいソフトウェア製品を継続的に発見し、インデックスを作成します。
SaaSブラウザについて
SaaS Browser は、インターネット上で最大かつ最新の SaaS データベースであり、SaaS 企業にとって究極の調査および調査ツールです。
私たちは、Apollo、ZoomInfo、その他のデータベースに掲載されるよりも前に、リリースから数週間後に新しいツールを発見します。当社の専用プラットフォームは、代理店やコンサルタント、古いリストで汚染された一般的なプロスペクティングツールとは異なり、検証済みのデータを使用して、実際のソフトウェア製品のみを追跡します。
Fortune 500 企業から今週立ち上げられるブートストラップのスタートアップまで、SaaS であれば、当社は追跡します。
これらの数値の算出方法
- トータルソフトウェア. この選択範囲で現在掲載されている公開済みSaaS企業の数。当社の自動品質チェックに合格した企業のみが集計されます。
- 新着（過去30日間）. 過去30日間にこの選択範囲で新たに公開されたSaaS企業の純数。
- 平均年齢（歳）. 設立年に基づく、この選択範囲の企業の年齢（年数）の中央値。中央値は中間の値であり、半数がより古く、半数がより新しいことを意味します。
- 新着（過去365日間）. 過去365日間にこの選択範囲で公開されたSaaS企業の数。
- 解約数（過去1年間）. 過去1年間に公開されたが、現在は掲載されていない企業 — オフラインになった、削除された、または品質チェックの通過が停止された企業です。
- 年間解約率. 年間チャーン率 — 過去1年間に公開されたすべての企業（掲載継続中の企業とチャーンした企業の合計）に占めるチャーン企業の割合。
- 無料トライアル. この選択範囲の掲載企業のうち、無料トライアルを提供している企業の割合。
- 企業規模の分布. 従業員数別の企業の分布: ソロ（1）、小規模（2–50）、中規模（51–200）、大規模（201–1,000）、エンタープライズ（1,000+）。割合は従業員データを持つ企業を対象としています。
- 平均ドメインランク. 掲載企業全体のドメインランク（0–100）の中央値で、検索エンジンにおける権威性の指標です。高いほど強力です。比較のため、すべてのSaaS全体の中央値と並べて表示しています。
- 平均参照ドメイン. 掲載企業全体の一意の参照ドメイン（企業にリンクしている個別の外部サイト）の数の中央値。
- 平均開始価格（米ドル）. 価格データを持つこの選択範囲の企業全体のエントリーレベル月額価格（USD）の中央値。
- 平均最高価格（USD）. 価格データを持つこの選択範囲の企業全体のプレミアム月額価格（USD）の中央値。
- 飽和スコア. 総製品数、ドメイン権威性、参照ドメイン、企業年齢、トラフィック増加、価格設定、エンタープライズプレゼンスを組み合わせた0–100の市場飽和度スコア。高いほど競争が激しいことを意味します。
- B2B / B2Cの内訳. ターゲット市場別の企業の内訳 — ビジネス（B2B）、消費者（B2C）、またはその両方 — 消費者タイプのデータを持つ企業を対象とします。
