 | • レポートコード：MRC360i24AR1114 • 出版社/出版日：360iResearch / 2024年4月 • レポート形態：英文、PDF、197ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3日） • 産業分類：産業未分類 |
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レポート概要
※当レポートは英文です。下記の日本語概要・目次はAI自動翻訳を利用し作成されました。正確な概要・目次はお問い合わせフォームからサンプルを請求してご確認ください。
[197ページレポート】AIデータ管理市場規模は2023年に299億9000万米ドルと推定され、2024年には年平均成長率22.21%で364億9000万米ドルに達し、2030年には1222億米ドルに達すると予測される。
AIデータ管理には、人工知能（AI）アプリケーションにおける大量の構造化・非構造化データの整理、保管、ガバナンス、利用をサポートする技術とサービスが含まれる。AIデータ管理の用途には、機械学習モデル、自然言語処理、コンピューター・ビジョン・システム、予測分析のためのデータ管理が含まれる。組織全体におけるデータの使用量の急激な増加と、データ分析と処理の強化に対するニーズの高まりが、市場の成長を促進している。さらに、規制コンプライアンスとデータプライバシーへの重点の高まりとIoT技術の出現が、AIデータ管理ソリューションの利用を増加させている。AIデータ管理ソリューションの導入には高いコストがかかるため、その展開は制限されている。とはいえ、データ保存と処理の柔軟性を高めるためにハイブリッド環境とマルチクラウド環境の採用が拡大していることは、AIデータ管理市場の成長を促進すると予想される。さらに、不変のデータ追跡のためのブロックチェーンとAIの統合の高まりや、さまざまな分野の固有のニーズに対応するための業界固有のAIデータ管理ツールの開発は、市場成長の機会を生み出すと期待されている。
提供異なるソースからのデータの統合を容易にするAIデータ管理ソフトウェアの利用拡大
サービスには、企業がAIデータ管理ソリューションを効果的に統合するために提供するコンサルティング、実装、サポート、管理が含まれる。これらのサービスは、複雑なデータエコシステムを管理するための専門知識とリソースを必要とし、ベンダーとパートナーの関係を望む組織に好まれる。ソフトウェア提供には、組織がAIを通じてデータを管理、分析、活用できるようにするプラットフォームやツールが含まれる。このルートは、社内に専門知識を持ち、AIデータのライフサイクルを管理するためのツールを直接所有することを好む組織に好まれる。AIデータ管理には、サービスとソフトウェアの両方が不可欠な要素である。サービスは、組織が複雑なAI統合を進めるために必要な専門知識を提供し、ソフトウェアは、これらのプロセスを社内で管理する準備ができている組織に必要なツールを提供する。
展開：迅速なデータ拡張を必要とする企業の間で、クラウドベースのAIデータ管理ソリューションの可能性が高まっている。
クラウドベースのAIデータ管理とは、クラウド・コンピューティング・プラットフォームやサービスを活用してAIデータ・インフラやアプリケーションを構築、管理、運用することを指す。データ処理能力の迅速な拡張を必要とする企業は、物理的なハードウェアの調整を必要とせずにリソースを容易に増減できるクラウド・ソリューションを好んで利用している。オンプレミス型のAIデータ管理では、必要なソフトウェアとインフラを組織の物理的な範囲内に展開する。データ・エコシステムを完全に管理できるため、データ・セキュリティやプライバシーに関する規制が厳しい組織では、オンプレミス・ソリューションが好まれることが多い。銀行、医療、政府機関など、厳格なコンプライアンス基準が適用される業界では、規制要件を満たすという点で、オンプレミスの導入がより管理しやすくなります。
最終用途：政府・防衛分野における機密データ管理におけるAIデータ管理の重要性の高まり
銀行・金融サービス・保険（BFSI）は、データ・セキュリティ、不正検知、パーソナライズされた顧客体験、規制遵守を優先。エネルギー・公益事業会社は、予知保全、グリッド管理、需要予測、持続可能な資源配分に重点を置いている。政府・防衛分野は、サイバーセキュリティ、ロジスティクス、監視、公共安全などの分野でAIを採用している。政府・防衛分野のAIデータ管理には、サイバーセキュリティ、ロジスティクス最適化、インテリジェント・オートメーションが含まれる。AIは機密データの管理、公共サービスの向上、国家安全保障対策の強化に役立つ。ヘルスケアとライフサイエンスでは、AIデータ管理は臨床判断支援、患者モニタリング、創薬をサポートする。AIツールは膨大なデータセットを処理し、病状の診断、患者の予後予測、新しい治療法の創出を加速する。製造業におけるAIデータ管理は、サプライチェーンの最適化、予知保全、品質管理に重点を置いている。製造業はAIを導入し、設備の健全性を監視し、在庫を管理し、製品の品質が最高基準を満たしていることを確認する。メディア＆エンターテインメント業界では、コンテンツのパーソナライゼーション、消費者行動予測、業務合理化のためにAIデータ管理を活用している。AIは視聴者データを分析してコンテンツの推奨や広告を調整し、ユーザー体験を向上させる。小売・eコマース業界では、サプライチェーンの効率化、パーソナライズされたマーケティング、顧客体験の向上にAIデータ管理が不可欠です。小売企業はAIを需要予測、在庫管理、オーダーメイドのショッピング体験の提供に活用している。通信業界では、ネットワークの最適化、不正行為の防止、顧客離れの予測にAIデータ管理を活用している。電気通信会社は、通話データ記録の管理と分析、サービス提供の最適化、顧客維持戦略の改善にAIを活用している。
応用している：主な特徴をまとめると、探索的データ分析（EDA）のためのAIデータ管理の利用拡大
データの匿名化と圧縮は、それぞれプライバシーを維持し、データセットのサイズを縮小するための技術である。匿名化は、ヘルスケアや金融など、ユーザーデータのプライバシーが最も重要な場合に不可欠である。データ増強は、既存のデータを基に合成データを作成し、データセットの多様性と量を強化するプロセスである。コンピュータ・ビジョンや自然言語処理など、機械学習のために大量の学習データを必要とする分野で特に好まれている。データ検証とノイズ除去は、データの品質と有用性を確保するために不可欠である。データ検証は、特に銀行などトランザクションの多い分野では、使用前に入力データの正確性と品質を検証する。探索的データ分析（EDA）は、データセットを分析し、視覚的手法を使って主な特徴を要約するために使用される。データ分析やAIモデル開発の初期段階で優先的に使用される。インピュテーションは、予測モデルで処理する前にデータセットの欠損値を置き換えるプロセスである。欠損値が不正確な予測につながる可能性があるデータセットでは、企業がこれを必要とすることが多い。予測モデルはその後、予測や意思決定に使用される。プロセスの自動化には、ありふれた反復的なデータ管理作業を自動化するためにAIを搭載したツールを使用することが含まれる。
地域別の洞察
米州のAIデータ管理市場は、投資と技術導入のレベルが高いことが特徴で、金融、ヘルスケア、小売などのセクターでイノベーションが重視されている。米州では、消費者のテクノロジーへの精通度が高まっており、AIを活用した製品やサービスへの意欲が高まっている。AIデータ管理への投資は大きく、研究や特許取得を後押ししている。多国籍企業や新興企業は、クラウド、エッジコンピューティング、サイバーセキュリティを通じてAIを統合し、データ管理ソリューションを強化する先駆的な取り組みを行っている。EUのAIに対するスタンスは、データプライバシーに強く焦点を当てた、倫理的で責任ある利用を中心に展開されている。その結果、GDPRやその他の規制の枠組みに沿ったAIソリューションが顧客に好まれるようになっている。ホライゾン・ヨーロッパ・プログラムは、倫理的基準を維持しながらAI能力を発展させるというEUの献身を強調している。中東、特にUAEやサウジアラビアなどの湾岸諸国は、石油以外の経済を多様化するというビジョンの一環として、AIに多額の投資を行っている。アフリカのAI市場は黎明期にあり、南アフリカとケニアがAI導入の先頭を走っている。伝統的な産業分野と、農業の最適化や病気の予知といったアフリカ大陸特有の課題の両方に対応する消費者ニーズが独自に融合している。アジア太平洋地域は、企業や政府がAI関連の特許を多数出願しており、AIにおいて重要な地域となっている。国家主導のアプローチにはAIへの大規模な投資が含まれ、監視、電子商取引、スマートシティなどの分野をサポートするためのデータ管理とアナリティクスに重点が置かれている。
FPNVポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニング・マトリックスはAIデータ管理市場を評価する上で極めて重要である。事業戦略と製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーの包括的な評価を提供する。この詳細な分析により、ユーザーは要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができる。評価に基づき、ベンダーは成功のレベルを表す4つの象限に分類されます：フォアフロント（F）、パスファインダー（P）、ニッチ（N）、バイタル（V）である。
市場シェア分析
市場シェア分析は、AIデータマネジメント市場におけるベンダーの現状を洞察的かつ詳細に調査する包括的なツールです。収益全体、顧客ベース、その他の主要指標についてベンダーの貢献度を綿密に比較・分析することで、各社の業績と市場シェア争いの際に直面する課題について、より深い理解を提供することができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された蓄積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競争特性に関する貴重な洞察が得られます。このように詳細な情報を得ることで、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場での競争力を得るための効果的な戦略を考案することができます。
主要企業のプロファイル
本レポートでは、AIデータ管理市場における最近の重要な動向を掘り下げ、主要ベンダーとその革新的なプロフィールを紹介しています。Alteryx, Inc.、Amazon Web Services, Inc.、Attivio Inc.、Cloudera, Inc.、Collibra N.V.、Confluent, Inc.、Couchbase, Inc.、Databricks Inc.、Dataiku Inc.、DataRobot, Inc.、Elastic N.V.、Google LLC、Informatica LLC、International Business Machines Corporation、MarkLogic Corporation、Microsoft Corporation、MongoDB, Inc、Neo4j, Inc.、Oracle Corporation、Palantir Technologies Inc.、Qlik Technologies Inc.、Redis Labs, Inc.、SAP SE、SAS Institute Inc.、Snowflake Inc.、Talend SA、Teradata Corporation、ThoughtSpot Inc.
市場区分と調査範囲
当調査レポートでは、AIデータ管理市場を分類し、以下の各サブ市場における収益予測と動向分析を行っています：
サービス
ソフトウェア
データタイプ ● 音声
画像
音声
テキスト
ビデオ
テクノロジー ● コンピュータビジョン
機械学習
自然言語処理
展開 ● オンクラウド
オンプレミス
アプリケーション ● データの匿名化と圧縮
データ補強
データ検証とノイズ除去
探索的データ分析
インピュテーション予測モデリング
プロセスの自動化
エンドユーザー ● 銀行、金融サービス、保険
エネルギー・公益事業
政府・防衛
ヘルスケア＆ライフサイエンス
製造業
メディア＆エンターテインメント
小売・eコマース
通信
地域 ● 南北アメリカ ● アルゼンチン
ブラジル
カナダ
メキシコ
アメリカ ● カリフォルニア州
フロリダ州
イリノイ州
ニューヨーク
オハイオ州
ペンシルバニア
テキサス
アジア太平洋 ● オーストラリア
中国
インド
インドネシア
日本
マレーシア
フィリピン
シンガポール
韓国
台湾
タイ
ベトナム
ヨーロッパ・中東・アフリカ ● デンマーク
エジプト
フィンランド
フランス
ドイツ
イスラエル
イタリア
オランダ
ナイジェリア
ノルウェー
ポーランド
カタール
ロシア
サウジアラビア
南アフリカ
スペイン
スウェーデン
スイス
トルコ
アラブ首長国連邦
イギリス
本レポートは、以下の点について貴重な洞察を提供している：
1.市場浸透度：主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を掲載しています。
2.市場の発展：有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟した市場セグメントにおける浸透度を分析します。
3.市場の多様化：新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合評価とインテリジェンス：主要企業の市場シェア、戦略、製品、認証、規制当局の承認、特許状況、製造能力などを網羅的に評価します。
5.製品開発とイノベーション：将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供しています。
本レポートは、以下のような主要な質問に対応しています：
1.AIデータ管理市場の市場規模と予測は？
2.AIデータ管理市場の予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、アプリケーション、分野は何か？
3.AIデータ管理市場の技術動向と規制枠組みは？
4.AIデータ管理市場における主要ベンダーの市場シェアは？
5.AIデータ管理市場への参入には、どのような形態や戦略的な動きが適しているか？
1.序文
1.1.研究の目的
1.2.市場細分化とカバー範囲
1.3.調査対象年
1.4.通貨と価格
1.5.言語
1.6.ステークホルダー
2.調査方法
2.1.定義調査目的
2.2.決定する研究デザイン
2.3.準備調査手段
2.4.収集するデータソース
2.5.分析する：データの解釈
2.6.定式化するデータの検証
2.7.発表研究報告書
2.8.リピート：レポート更新
3.エグゼクティブ・サマリー
4.市場概要
5.市場インサイト
5.1.市場ダイナミクス
5.1.1.促進要因
5.1.1.1.世界中の企業におけるデータ利用の急増
5.1.1.2.IoTとコネクテッドデバイスの採用の増加
5.1.1.3.各種データ保護規制への対応ニーズの高まり
5.1.2.阻害要因
5.1.2.1.AIデータ管理ソリューションの開発・導入コストの高さ
5.1.3.機会
5.1.3.1.高度なAIデータ管理ソリューションの導入拡大
5.1.3.2.業界特化型AIデータ管理ツールの採用増加
5.1.4.課題
5.1.4.1.AIデータ管理ツールの技術的限界
5.2.市場セグメンテーション分析
5.2.1.提供：異なるソースからのデータの統合を容易にするAIデータ管理ソフトウェアの利用拡大
5.2.2.展開：迅速なデータ拡張を必要とする企業の間でクラウドベースのAIデータ管理ソリューションの可能性が高まる
5.2.3.最終用途：政府・防衛分野における機密データ管理のためのAIデータ管理の重要性の高まり
5.2.4.アプリケーション：主な特徴をまとめた探索的データ分析（EDA）におけるAIデータ管理の利用拡大
5.3.市場破壊分析
5.4.ポーターのファイブフォース分析
5.4.1.新規参入の脅威
5.4.2.代替品の脅威
5.4.3.顧客の交渉力
5.4.4.サプライヤーの交渉力
5.4.5.業界のライバル関係
5.5.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.6.価格分析
5.7.技術分析
5.8.特許分析
5.9.貿易分析
5.10.規制枠組み分析
6.AIデータ管理市場、オファリング別
6.1.はじめに
6.2.サービス
6.3.ソフトウェア
7.AIデータ管理市場、データタイプ別
7.1.はじめに
7.2.音声
7.3.映像
7.4.音声
7.5.テキスト
7.6.ビデオ
8.AIデータ管理市場、技術別
8.1.はじめに
8.2.コンピュータビジョン
8.3.機械学習
8.4.自然言語処理
9.AIデータ管理市場、デプロイメント別
9.1.導入
9.2.オンクラウド
9.3.オンプレミス
10.AIデータ管理市場、用途別
10.1.はじめに
10.2.データの匿名化と圧縮
10.3.データの拡張
10.4.データ検証とノイズ除去
10.5.探索的データ分析
10.6.インピュテーション予測モデリング
10.7.プロセスの自動化
11.AIデータ管理市場、エンドユーザー別
11.1.はじめに
11.2.銀行、金融サービス、保険
11.3.エネルギー・公益事業
11.4.政府・防衛
11.5.ヘルスケア＆ライフサイエンス
11.6.製造業
11.7.メディア＆エンターテインメント
11.8.小売・eコマース
11.9.電気通信事業
12.米州のAIデータ管理市場
12.1.はじめに
12.2.アルゼンチン
12.3.ブラジル
12.4.カナダ
12.5.メキシコ
12.6.アメリカ
13.アジア太平洋地域のAIデータ管理市場
13.1.はじめに
13.2.オーストラリア
13.3.中国
13.4.インド
13.5.インドネシア
13.6.日本
13.7.マレーシア
13.8.フィリピン
13.9.シンガポール
13.10.韓国
13.11.台湾
13.12.タイ
13.13.ベトナム
14.欧州、中東、アフリカのAIデータ管理市場
14.1.はじめに
14.2.デンマーク
14.3.エジプト
14.4.フィンランド
14.5.フランス
14.6.ドイツ
14.7.イスラエル
14.8.イタリア
14.9.オランダ
14.10.ナイジェリア
14.11.ノルウェー
14.12.ポーランド
14.13.カタール
14.14.ロシア
14.15.サウジアラビア
14.16.南アフリカ
14.17.スペイン
14.18.スウェーデン
14.19.スイス
14.20.トルコ
14.21.アラブ首長国連邦
14.22.イギリス
15.競争環境
15.1.市場シェア分析（2023年
15.2.FPNVポジショニングマトリックス（2023年
15.3.競合シナリオ分析
15.3.1.AIを活用した在庫管理システムPredianがローンチ
15.3.2.ダッククリーク・テクノロジーズ、ダッククリーク・クラリティの発売で次世代のデータ管理と分析を発表
15.3.3.K2viewが合成データ管理ソリューションを発表
15.4.戦略分析と提言
16.競合ポートフォリオ
16.1.主要企業のプロフィール
16.2.主要製品ポートフォリオ
図2.AIデータ管理市場規模、2023年対2030年
図3.世界のAIデータ管理市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.AIデータ管理の世界市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. AIデータ管理の世界市場規模、地域別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図6.AIデータ管理市場のダイナミクス
図7.AIデータ管理の世界市場規模、オファリング別、2023年対2030年(%)
図8.AIデータ管理の世界市場規模、オファリング別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図9.AIデータ管理の世界市場規模、データタイプ別、2023年対2030年(%)
図10.AIデータ管理の世界市場規模、データタイプ別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図11.AIデータ管理の世界市場規模、技術別、2023年対2030年(%)
図12.AIデータ管理の世界市場規模、技術別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図13.AIデータ管理の世界市場規模、展開別、2023年対2030年(%)
図14.AIデータ管理の世界市場規模、展開別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図15.AIデータ管理の世界市場規模、用途別、2023年対2030年(%)
図16.AIデータ管理の世界市場規模、用途別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図17.AIデータ管理の世界市場規模、用途別、2023年対2030年 (%)
図18.AIデータ管理の世界市場規模、最終用途別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図 19.アメリカのAIデータ管理市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図 20.アメリカのAIデータ管理市場規模、国別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図 21.米国のAIデータ管理市場規模、州別、2023年対2030年(%)
図22. 米国AIデータ管理市場規模、州別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図23.アジア太平洋地域のAIデータ管理市場規模、国別、2023年対2030年 (%)
図24.アジア太平洋地域のAIデータ管理市場規模、国別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図25.欧州、中東、アフリカのAIデータ管理市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図26.欧州、中東、アフリカのAIデータ管理市場規模、国別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図27.AIデータ管理市場シェア、主要プレイヤー別、2023年
図28.AIデータ管理市場、FPNVポジショニングマトリックス、2023年
• 日本語訳：AIデータ管理市場：オファリング別（サービス、ソフトウェア）、データタイプ別（音声、画像、スピーチ＆ボイス）、テクノロジー別、デプロイメント別、アプリケーション別、エンドユーズ別 – 2024年～2030年の世界予測
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