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データサイエンスプラットフォーム市場調査―コンポーネント別(プラットフォーム、サービス)ー世界の需要と供給の分析、成長予測、統計レポート 2024ー2036 年

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レポート: 6395 | 公開日: September, 2024

データサイエンスプラットフォーム市場調査、規模、傾向のハイライト(予測2024-2036年)

データサイエンスプラットフォーム市場規模は 2023 年に 1,303 億米ドルで、2036 年末までに 9,175 億米ドルに達すると予測されており、2024 ―2036 年の予測期間中に 16.4% の CAGR で拡大しています。2024 年には、データサイエンスプラットフォームの業界規模は約 1,516 億米ドルに達すると見込まれています。データサイエンスプラットフォーム市場の主な成長要因はビッグ データの拡大であり、組織はデータを効果的に活用するために、より高度で高性能なデータサイエンスプラットフォームに投資するよう促されています。国連機関によると、2020 年のデータ作成量は 64.2 ゼタバイトに達し、2015 年から 314% 増加しています。

データサイエンスプラットフォームは、機械学習、ディープラーニング、予測分析などの幅広い高度な分析ツールを提供し、ビッグ データから貴重な洞察を引き出します。したがって、組織が生成し収集するデータの量が増えるにつれて、データサイエンスなどの高度なツールやプラットフォームの必要性が高まり、データサイエンスプラットフォームで処理、分析、実用的な洞察を導き出すことが求められます。さらに、実用的な洞察を導き出し、データ分析を自動化するために、人工知能 (AI) 機能をデータサイエンスプラットフォームに統合することがますます重要になっています。


データサイエンスプラットフォーム市場: 主な洞察

基準年

2023年

予測年

2024-2036年

CAGR

約16.4%

基準年市場規模(2023年)

約1,303億米ドル

予測年市場規模(2036年)

約9,175億米ドル

地域範囲

  • 北米(米国、カナダ)
  • ラテンアメリカ (メキシコ、アルゼンチン、その他のラテンアメリカ)
  • アジア太平洋 (日本、中国、インド、インドネシア、マレーシア、オーストラリア、その他のアジア太平洋)
  • ヨーロッパ (英国、ドイツ、フランス、イタリア、スペイン、ロシア、北欧、その他のヨーロッパ)
  • 中東およびアフリカ (イスラエル、GCC 北アフリカ、南アフリカ、その他の中東およびアフリカ)

データサイエンスプラットフォーム市場の域概要地

データサイエンスプラットフォーム市場 – 日本の見通し

日本のデータサイエンスプラットフォーム市場は、2024―2036年の予測期間中に大きなシェアを占めると予測されています。医療現場でデータサイエンスソフトウェアの採用が増えているため、市場は成長しています。これらのプラットフォームは、大量の構造化データと非構造化データを効果的に管理、分析、統合します。日本のヘルスケア分析業界は、2025年まで毎年17%成長すると予想されており、データサイエンスの需要が拡大しています。さらに、クラウドベースのソリューションはさまざまな国際的な商業組織で普及しつつあり、市場の成長にプラスの影響を与えています。

さらに、意思決定のための手頃な価格で効果的なツールの必要性が高まっています。この需要の高まりと、組織の分析と生産性を向上させるデータサイエンスプラットフォームの使用の増加の結果として、市場は拡大しています。さらに、機械学習(ML)、人工知能(AI)、モノのインターネット(IoT)をデータサイエンスプラットフォームに統合することで、主要な参加者にとって有望な成長の見通しが生まれています。

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Data Science Platform Market Overview

サンプル納品物ショーケース

Sample deliverables

調査競合他社と業界リーダー

過去のデータに基づく予測

会社の収益シェアモデル

地域市場分析

市場傾向分析

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北米市場予測

北米のデータサイエンスプラットフォーム市場は、2036年末までに36.4%の最大シェアを占めると予想されています。市場の成長は、さまざまな業界にわたる主要なキープレーヤーの存在と、それらの継続的な進歩と市場戦略に起因しています。例えば、2023年5月には、企業が必要とするすべてのデータと分析機能を組み合わせたエンドツーエンドの統合分析プラットフォームであるMicrosoft FabricがMicrosoft Azureによって発表されました。

Power BI、Azure Synapse Analytics、Azure Data Factoryなどのテクノロジーを単一の統合プラットフォームに統合することで、Fabricはデータサイエンティストとビジネスエグゼクティブがデータを最大限に活用し、AI時代の基盤を構築できるようにします。また、AI、IoT、機械学習などの高度なテクノロジーへの投資の増加も、この地域の市場成長を加速させるもう1つの要因です。

米国のデータサイエンスプラットフォーム市場は、最先端のテクノロジーの使用の増加と、高度な分析の適用を容易にするインフラストラクチャの可用性の結果として拡大しています。ピュー・リサーチ・センターが2022年に実施した調査によると、アメリカ人の27%が1日に数回AIとやり取りしています。カナダのデータサイエンスプラットフォームは、金融、ヘルスケア、小売、テクノロジー、政府など、幅広い業界にサービスを提供しており、さまざまな分野でデータサイエンスが幅広く採用され、統合されていることを反映しています。

カナダの多くの主要企業や業界は、データサイエンスおよび発見プラットフォームが非常に効果的であると考えています。これが市場の成長を牽引しています。企業がデータ主導の意思決定を行う必要性が高まり、適切なデータ管理の重要性が高まっていることが、この地域の市場の成長を牽引しています。

APAC市場統計

APAC では、最近のビッグデータ分析の進歩により、予測期間中にデータサイエンスプラットフォーム市場も大幅に成長するです。多くの APAC 諸国では急速なデジタル変革が進んでおり、さまざまな分野でデータサイエンスプラットフォームの採用が増加しています。さらに、この地域のさまざまな政府は、デジタル イノベーションとデータ主導の意思決定を促進するための政策や取り組みを実施しています。

中国では、政府はその幅広いアプリケーションとアプリケーションを考慮して、ビッグ データ分析ツールに多額の投資を行っています。しかし、ビジネスの重要性と市場競争力の高まりにより、小売セグメントとオンライン小売販売では顧客分析が最も求められます。中国国家統計局によると、中国はオンライン小売取引に 4,7143.9 億米ドル以上を費やしており、1.2% の増加となっています。

韓国政府は、デジタル ニューディールやスマート コリア プロジェクトなどのデジタル変革とスマート テクノロジーの取り組みを支援しています。これらの取り組みにより、高度なデータ サイエンス ツールとテクノロジーの採用が促進されます。さらに、この国にはデータ サイエンスと関連分野に重点を置く強力な教育研究機関があります。これは、データ サイエンス市場における新しいテクノロジーと方法論の開発に貢献しています。

インドでは、インターネット接続の普及やモバイルデバイスの増加など、急速に発展する技術環境のおかげで、データサイエンスが盛んになっています。Press Information Bureau (PIB) によると、2020年9月のブロードバンド接続の総数は7億2,632万に達しました。これによりインターネットトラフィックの増加が加速し、2020年1月から9月までのワイヤレスデータ使用量は合計75.21エクサバイトに達しました。このフレームワークにより、膨大な量のデータの収集、保存、分析が容易になり、市場の成長が加速します。

データサイエンスプラットフォーム市場のセグメンテーション

コンポーネント別(プラットフォーム、サービス)

プラットフォームセグメントは、2036年末までに82.6%の市場シェアを獲得する見込みです。このセグメントの成長は、中小企業によるデータサイエンスプラットフォームの利用増加に起因しています。企業はデジタル化と自動化へと移行しており、ビッグデータの高速化とビジネスプロセスの複雑化につながっています。これらの課題に対処するには、企業は膨大なデータプールから即座に洞察を得ることができる最先端のテクノロジーを必要としています。世界銀行グループによると、デジタルソリューションに投資する中小企業の数は、2020年4月から2022年12月の間に10%から20%に増加し、大企業の割合は20%から60%に増加しました。

アプリケーション別(マーケティングとセールス、ロジスティクス、財務および会計、カスタマーサポート)

マーケティング&セールスセグメントは、予測期間中に34.7%という顕著なシェアを占めると予想されています。このセグメントは、マーケティングおよび営業セグメントがデータサイエンスを活用して購入者のプロファイルに関するより深い洞察を得て、それに応じてマーケティング予算を調整できるため、収益シェアが最も高く、投資収益率 (ROI) も向上しています。さらに、顧客満足度の向上、より一貫した収益創出、正確な支出計算による財務リスクの軽減などの要因も、すべて市場の拡大に貢献しています。

業種別 (IT および通信、ヘルスケア、BFSI、製造、小売および電子商取引、エネルギーおよび公益事業、政府)

BFSI セグメントは、2036 年までに 20.0% という最大の市場シェアを獲得すると予測されています。このセグメントの成長は、顧客サポートへの重点の高まりと、AI や IoT などの高度なテクノロジーの採用の増加に起因しています。銀行は、データサイエンスを使用して履歴データを分析し、傾向を把握し、予測モデルを作成することで、リスクを効果的に評価および削減できます。これには、詐欺の検出、信用リスクの評価、マネーロンダリングの防止のための対策が含まれます。

データサイエンスプラットフォーム市場の詳細な分析には、次のセグメントが含まれます。

コンポーネント別

  • プラットフォーム
  • サービス

アプリケーション別

  • マーケティングとセールス
  • ロジスティクス
  • 財務および会計
  • カスタマーサポート

業種別

  • IT および通信
  • ヘルスケア
  • BFSI
  • 製造
  • 小売および電子商取引
  • エネルギーおよび公益事業
  • 政府

企業規模別

  • 中小企業
  • 大企業

展開モード別

  • クラウド
  • オンプレミス


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データサイエンスプラットフォーム市場:成長要因と課題

データサイエンスプラットフォーム市場の成長要因ー

  • 電子商取引におけるデータサイエンスの利用増加: 電子商取引企業はデータサイエンスを利用して顧客の行動や好みを分析し、パーソナライズされたショッピング体験やターゲットを絞ったマーケティング戦略を生み出しています。これにより、複雑な顧客データを処理できる高度なデータサイエンスプラットフォームの需要が高まっています。例えば、Amazon やその他の大手小売業者は、顧客の行動や購入パターンに対する理解を徐々に深める推奨システムで、電子商取引におけるデータサイエンスの標準を確立しています。

さらに、データサイエンスは、ユーザーの行動、過去の購入、フィードバックを利用して、電子商取引企業が顧客維持率を予測するのに役立ちます。電子商取引企業がデータサイエンスを効果的に利用することで、収益の増加、顧客満足度の向上、運用効率の向上など、大きな競争優位性がもたらされます。

  • データ集約型ビジネス戦略の採用増加: 約 60.1% の企業が、さまざまなデータサイエンス ツール、テクノロジー、業界のベスト プラクティスを活用して、複雑なビジネス課題に対する最も効果的なソリューションを特定し、顧客の行動やニーズをより深く理解しながら、さまざまなビジネス要件に対応する革新的なソリューションを開発しています。組織は、データサイエンスを活用して、現実世界のイベントを分析し、将来の潜在的な出来事を正確に予測することで、より情報に基づいた意思決定を行うことができます。顧客が生成する膨大なデータにより、企業はソーシャル ネットワーク、ショッピングの好み、行動パターンなど、顧客をリアルタイムで監視できます。
  • クラウド コンピューティング プラットフォームとデータ サイエンスの統合: クラウド コンピューティングの台頭により、スケーラブルでコスト効率の高いコンピューティング パワーを備えたデータサイエンスプラットフォームが変革しています。データ サイエンティストは、クラウド コンピューティングを使用してコンピューター リソースに簡単にアクセスできます。これは、データ サイエンス モデルを実際に実装するために必要なものです。クラウド コンピューティングは、データ サイエンティストがインフラストラクチャのセットアップに必要な時間を数週間から数分に短縮するのに役立ちます。

さらに、クラウド コンピューティングにより、データ サイエンティストは従来の機器よりもはるかに大規模な計算を実行できるようになりました。また、主要なキー プレーヤーがクラウドベースのデータサイエンスプラットフォームを導入しており、市場の拡大に貢献しています。例えば、2020 年 2 月、Oracle はソリューションの中核となる Oracle Cloud Data Science Platform をリリースし、組織が機械学習モデルを共同で構築、トレーニング、管理、展開して、データ サイエンス プロジェクトの成功率を向上させることを支援しています。

当社のデータサイエンスプラットフォーム市場調査によると、以下はこの市場の課題です。

  • データのプライバシーとセキュリティ: 機密データを侵害や不正アクセスから確実に保護することは、重要な懸念事項です。一般データ保護規則 (GDPR) やカリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA) などの規制に準拠すると、データ管理とセキュリティが複雑になります。
  • 技術人材の不足: 企業は、ストリーミング分析、機械学習、予測分析など、詳細な分析スキルを必要とする高度な分析手法を使用しています。ML モデルを作成するには、技術的な専門知識だけでなく、分析能力と批判的思考能力も必要です。多くのエンドユーザーには、必要なトレーニングと専門知識を備えた人材が不足しており、これがデータサイエンスプラットフォーム市場の成長を妨げています。

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Data Science Platform Market Survey
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ニュースで

  • 2024年5月、IBMは、発売から1年後のWatsonxプラットフォームの多くの新しいアップグレードと、企業にとって人工知能(AI)をよりオープンで費用対効果が高く、柔軟にすることを目的とした計画されたデータおよび自動化機能を発表しました。Watsonxは、信頼性の高いデータを使用して最先端のAIの影響を高めるAIおよびデータプラットフォームです。
  • 2023年8月、Google CloudとNVIDIAは、ユーザーが生成AI用の巨大なモデルを開発および展開し、データサイエンスのワークロードを加速するのに役立つ新しいAIインフラストラクチャとツールを発表しました。
  • 2024年4月、BC Platforms AG AG、Bio-Xcelerator K. K、NTT Corporation、NTT Life Sciences Corporation、および株式会社プライムメディカルRWD研究所は、医療データの安全な配信と活用に基づく次世代の医療研究プラットフォームの開発で協力します。
  • 2022年4月、Chugai Pharmaceutical Co.、 LtdとSnowflakeは、中外製薬がSnowflakeが提供するデータクラウドプラットフォームであるSnowflake Data Cloudを使用していることを発表しました。

データサイエンスプラットフォーム市場を席巻する企業

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データサイエンスプラットフォーム市場は、業界の拡大、革新、戦略的提携をサポートする複数の大手企業の存在によって定義されます。有名なテクノロジー大手から新興企業まで、これらの企業は、高度な分析と機械学習スキルを求める成長市場でシェアを獲得しようと奮闘しています。

データサイエンスプラットフォーム市場を支配する注目の企業

  • IBM Corporation

          º  会社概要
          º  事業戦略
          º  主要製品
          º  業績
          º  主要業績指標
          º  リスク分析
          º  最近の展開
          º  地域プレゼンス
          º SWOT分析

  • Google LLC
  • Microsoft Corporation
  • NVIDIA Corporation
  • Snowflake Inc.
  • Amazon Web Services, Inc.
  • MathWorks, Inc.
  • Alteryx Inc.
  • Cloudera Inc.
  • Databricks Inc.
  • NTT Corporation
  • Chugai Pharmaceutical Co., Ltd.
  • Fujitsu Limited  

レポートで回答された主な質問

Ques: 将来、データサイエンスプラットフォーム市場の成長に向けてより多くのビジネス機会を提供するのはどの地域ですか?

Ans: さまざまな業界に主要な主要プレーヤーが存在するため、北米が 36.4% という最大の市場シェアを占めるです。

Ques: データサイエンスプラットフォーム市場で支配的な主要企業はどれですか?

Ans: 市場の主要プレーヤーは、NTT Corporation、 Chugai Pharmaceutical Co.Ltd.、 Fujitsu Limitedなどです。

Ques: データサイエンスプラットフォーム市場の世界的な見通しは?

Ans: データサイエンスプラットフォーム市場規模は、2024 ― 2036 年までの予測期間中に 16.4% の CAGR で拡大し、2036 年末までに 9,175 億米ドルを超えると予測されています。

Ques: 日本のデータサイエンスプラットフォーム業界はどのくらいの規模ですか?

Ans: 医療現場でデータサイエンス ソフトウェアの採用が増えているため、日本は予測期間中に大幅な成長を見せています。これらのプラットフォームは、大量の構造化データと非構造化データを効果的に管理、分析、統合します。


Ques: 日本のデータサイエンスプラットフォーム分野の最新のトレンド/進歩は何ですか?

Ans: Data とartificial intelligence companiesのDatabricksは、日本でのデータレイクハウスの採用が好調であると発表し、今年は現地チームを2倍以上の100人以上に増やし、技術スペシャリスト、営業およびサポートエンジニア、市場開拓リソースなどの役割を追加して、ビジネスの成長と顧客の成功をサポートする予定です。