全体要約
2023年のグローバルAIデータマネジメント市場は251億ドルで、2028年までに702億ドルに達すると予測され、年平均成長率（CAGR）は22.8%とされています。クラウドコンピューティングの普及により、データの保存、処理、アクセス方法が大きく変化しました。クラウド技術により、企業は従来のオンプレミスインフラに束縛されることなく、データ管理能力を柔軟に拡張できます。プラットフォームセグメントは、AIデータマネジメント市場で最大の市場シェアを保持する見込みです。
データタイプ別では、テキストデータセグメントが最も高いCAGRで成長するとされています。AIを活用したテキストデータ管理は、自然言語処理やテキスト分析を用いて、非構造化情報を整理し、分析に活用します。アジア太平洋地域は、技術の進展とデジタル化の進行により、AIデータマネジメントの成長が顕著です。中国、インド、日本、韓国、シンガポールなどが主要なプレーヤーとなり、技術に対する投資を活発化させています。
データタイプ別では、テキストデータセグメントが最も高いCAGRで成長するとされています。AIを活用したテキストデータ管理は、自然言語処理やテキスト分析を用いて、非構造化情報を整理し、分析に活用します。アジア太平洋地域は、技術の進展とデジタル化の進行により、AIデータマネジメントの成長が顕著です。中国、インド、日本、韓国、シンガポールなどが主要なプレーヤーとなり、技術に対する投資を活発化させています。
関連する質問
25.1億ドル（2023年）
22.8%（2023年～2028年）
Microsoft, AWS, IBM, Google, Oracle, Salesforce, SAP, SAS Institute, HPE, Snowflake, Teradata, Informatica, Databricks, TIBCO Software, Qlik, Collibra, Dataiku, Alteryx, Datamatics Business Solutions, Accenture, Ataccama, Reltio, Tamr, ThoughtSpot, AtScale, Alation, Clarifai, DDN Storage, Dataloop AI, Astera Software
AI駆動のデータファブリックソリューションと自動統合による市場拡大、クラウド技術の進化がAIデータマネジメント市場の成長を促進、AIおよび機械学習の急速な進展が変革的データ管理ソリューションの採用を後押し
概要
2023年のグローバルAIデータ管理市場は251億米ドルと評価され、2028年までに702億米ドルに達すると推定されており、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は22.8%です。クラウドコンピューティングの出現と広範な採用により、組織がデータを保存、処理、アクセスする方法が再定義されました。クラウド技術はスケーラブルで柔軟な基盤を提供し、企業が従来のオンプレミスのインフラストラクチャの制約なしに、増え続けるデータボリュームを効率的に管理できるようにします。クラウドベースのプラットフォームへの移行は、AIデータ管理ソリューションの需要を促進する上で重要です。クラウド環境は、ダイナミックなビジネスニーズに適応するために必要な機敏性を提供し、組織がデータ管理能力をシームレスに拡張できるようにします。クラウド向けに設計されたAI駆動のデータ管理ツールは、本質的によりスケーラブルであり、企業が多様なデータセットや増加する作業負荷を効果的に処理できるようにします。このスケーラビリティは、データの量と多様性が指数関数的に拡大し続ける中で、特に重要です。
「提供別では、プラットフォームセグメントが予測期間中に最大の市場規模を占めると予測されています。」
AIデータ管理のプラットフォームは、データの収集、保存、処理、分析、利用を人工知能技術を用いて円滑に行う包括的なエコシステムとして機能します。これらのプラットフォームは、組織がデータを効率的に管理し、有用な洞察を得るために必要な様々なツール、アルゴリズム、機能を統合しています。データの取り込み、クレンジング、変換のためのコンポーネントを特徴としており、複雑なデータセットから貴重なパターンやトレンドを抽出するのに役立つAI駆動の分析および視覚化ツールも備えています。
データタイプ別では、テキストデータセグメントが予測期間中に最も高いCAGRで成長することが記録されています。
テキストデータに対するAIデータ管理は、人工知能技術を使用して非構造的なテキスト情報を構造化された形で整理、分析、活用することを含みます。テキストデータは、その非構造的な特性、さまざまな形式、そして言語のニュアンスのために独自の課題を呈します。AIベースの自然言語処理（NLP）およびテキスト分析は、この分野で重要な役割を果たし、システムが膨大なテキストから理解、分類、洞察の抽出、そして意味の導出を可能にします。感情分析、固有表現認識、トピックモデリング、言語翻訳などの技術は、テキストデータから貴重な情報、感情の傾向、そして文脈の理解を抽出することを可能にします。AI駆動のテキストデータ管理は、顧客フィードバック分析、コンテンツのカテゴライズ、文書要約、チャットボット、情報検索システムなどに応用され、組織が非構造的なテキスト情報の豊富さを利用して情報に基づいた意思決定を行い、ユーザー体験を向上させる方法を革新しています。
アジア太平洋地域は予測期間中に最も高いCAGRを記録する見込みです。
アジア太平洋地域は、AIデータ管理において remarkable growth and evolution を遂げています。技術の進歩、デジタル化の進展、そして急成長するテックエコシステムが共存し、APAC地域の国々はAI主導のデータ管理ソリューションを積極的に受け入れています。中国、インド、日本、韓国、シンガポールなどの国々は、データ管理のためのAI技術の進展において重要な役割を果たしています。中国はAI研究開発に多くの投資を行い、データ駆動型技術におけるイノベーションを促進しています。インドはITの専門知識で知られ、特に金融、ヘルスケア、eコマースなどのデータ集約型産業においてAIを急速に採用しています。日本と韓国は、精密製造やロボティクスにおけるAIの活用に注力しており、シンガポールはこの地域におけるAI開発と展開のハブとして自らを積極的にプロモーションしています。APAC地域における多様な経済と産業は、AIデータ管理ソリューションへの需要の高まりを促進しています。
プライマリーの内訳
AIデータ管理市場で活動するさまざまな主要組織の最高経営責任者（CEO）、イノベーションおよび技術ディレクター、システムインテグレーター、及び幹部と詳細なインタビューが行われました。
会社別：ティアI：35%、ティアII：45%、ティアIII：20%
役職別：Cレベルエグゼクティブ：35%、ディレクター：25%、その他：40%
地域別: 北米: 45%、ヨーロッパ: 20%、アジア太平洋: 30%、その他の地域: 5%
主要なベンダーは、AIデータ管理プラットフォーム、ソフトウェア/ツール、サービスを提供。
リサーチカバレッジ
市場調査は、セグメント全体にわたるAIデータ管理を網羅しています。市場規模の推定と、タイプ別、デプロイメントモード別、データタイプ、アプリケーション、技術、垂直、地域などの異なるセグメントでの成長可能性の評価を目的としています。市場の主要プレーヤーに関する詳細な競争分析、企業プロフィール、製品およびビジネスの提供に関する重要な観察、最近の動向、主要な市場戦略が含まれています。
報告書購入の主な利点
この報告書は、市場のリーダーや新規参入者に、AIデータ管理とそのサブセグメント全体の収益数字に関する最も近い推定値を提供します。これにより、ステークホルダーは競争環境を理解し、自社をより良く位置づけ、適切な市場進出戦略を計画するための洞察を得ることができます。また、ステークホルダーが市場の脈動を理解し、主要な市場ドライバー、制約、課題、機会に関する情報を提供します。
この報告書は以下のポイントについての洞察を提供しています：
• 主要原動力の分析（AI駆動のデータファブリックソリューションと自動統合が市場拡大を促進、クラウド技術の進化がAIデータ管理市場の成長を推進、AIとMLの急速な進展が変革的なデータ管理ソリューションの採用を促進）、制約（データの可用性と品質に関連する問題、バイアスと不正確さへの感受性）、機会（自動データクレンジングによるデータ準備の革命、強化された予測分析が企業に将来のトレンドを予測する力を与える、パーソナライズされた適応型システムが市場の重要な機会として浮上）、および課題（大規模で多様なデータセットでのAIトレーニングによるデータ品質の向上が市場の課題、データ管理における熟練したAI専門家の獲得が市場に挑戦、熟練した労働力のための教育ギャップを埋める制限）がAIデータ管理市場の成長に影響を与えています。
• 製品開発/イノベーション：AIデータ管理市場における今後の技術、研究開発活動、新製品およびサービスの立ち上げに関する詳細な洞察。
• マーケット開発：魅力的な市場に関する包括的な情報 - 報告書は、さまざまな地域にわたるAIデータ管理市場を分析しています。
市場の多様化：新しい製品とサービス、未開拓の地域、最近の動向、AIデータ管理市場戦略への投資に関する網羅的な情報。レポートは、利害関係者がAIデータ管理市場の動向を理解し、市場の主要な推進要因、制約、課題、機会に関する情報を提供するのに役立ちます。
• 競争評価：AIデータ管理市場におけるMicrosoft（米国）、IBM（米国）、AWS（米国）、Google（米国）、Oracle（米国）などの主要プレイヤーの市場シェア、成長戦略およびサービス提供を詳細に評価します。
※以下の目次にて、具体的なレポートの構成をご覧頂けます。ご購入、無料サンプルご請求、その他お問い合わせは、ページ上のボタンよりお進みください。
「提供別では、プラットフォームセグメントが予測期間中に最大の市場規模を占めると予測されています。」
AIデータ管理のプラットフォームは、データの収集、保存、処理、分析、利用を人工知能技術を用いて円滑に行う包括的なエコシステムとして機能します。これらのプラットフォームは、組織がデータを効率的に管理し、有用な洞察を得るために必要な様々なツール、アルゴリズム、機能を統合しています。データの取り込み、クレンジング、変換のためのコンポーネントを特徴としており、複雑なデータセットから貴重なパターンやトレンドを抽出するのに役立つAI駆動の分析および視覚化ツールも備えています。
データタイプ別では、テキストデータセグメントが予測期間中に最も高いCAGRで成長することが記録されています。
テキストデータに対するAIデータ管理は、人工知能技術を使用して非構造的なテキスト情報を構造化された形で整理、分析、活用することを含みます。テキストデータは、その非構造的な特性、さまざまな形式、そして言語のニュアンスのために独自の課題を呈します。AIベースの自然言語処理（NLP）およびテキスト分析は、この分野で重要な役割を果たし、システムが膨大なテキストから理解、分類、洞察の抽出、そして意味の導出を可能にします。感情分析、固有表現認識、トピックモデリング、言語翻訳などの技術は、テキストデータから貴重な情報、感情の傾向、そして文脈の理解を抽出することを可能にします。AI駆動のテキストデータ管理は、顧客フィードバック分析、コンテンツのカテゴライズ、文書要約、チャットボット、情報検索システムなどに応用され、組織が非構造的なテキスト情報の豊富さを利用して情報に基づいた意思決定を行い、ユーザー体験を向上させる方法を革新しています。
アジア太平洋地域は予測期間中に最も高いCAGRを記録する見込みです。
アジア太平洋地域は、AIデータ管理において remarkable growth and evolution を遂げています。技術の進歩、デジタル化の進展、そして急成長するテックエコシステムが共存し、APAC地域の国々はAI主導のデータ管理ソリューションを積極的に受け入れています。中国、インド、日本、韓国、シンガポールなどの国々は、データ管理のためのAI技術の進展において重要な役割を果たしています。中国はAI研究開発に多くの投資を行い、データ駆動型技術におけるイノベーションを促進しています。インドはITの専門知識で知られ、特に金融、ヘルスケア、eコマースなどのデータ集約型産業においてAIを急速に採用しています。日本と韓国は、精密製造やロボティクスにおけるAIの活用に注力しており、シンガポールはこの地域におけるAI開発と展開のハブとして自らを積極的にプロモーションしています。APAC地域における多様な経済と産業は、AIデータ管理ソリューションへの需要の高まりを促進しています。
プライマリーの内訳
AIデータ管理市場で活動するさまざまな主要組織の最高経営責任者（CEO）、イノベーションおよび技術ディレクター、システムインテグレーター、及び幹部と詳細なインタビューが行われました。
会社別：ティアI：35%、ティアII：45%、ティアIII：20%
役職別：Cレベルエグゼクティブ：35%、ディレクター：25%、その他：40%
地域別: 北米: 45%、ヨーロッパ: 20%、アジア太平洋: 30%、その他の地域: 5%
主要なベンダーは、AIデータ管理プラットフォーム、ソフトウェア/ツール、サービスを提供。
リサーチカバレッジ
市場調査は、セグメント全体にわたるAIデータ管理を網羅しています。市場規模の推定と、タイプ別、デプロイメントモード別、データタイプ、アプリケーション、技術、垂直、地域などの異なるセグメントでの成長可能性の評価を目的としています。市場の主要プレーヤーに関する詳細な競争分析、企業プロフィール、製品およびビジネスの提供に関する重要な観察、最近の動向、主要な市場戦略が含まれています。
報告書購入の主な利点
この報告書は、市場のリーダーや新規参入者に、AIデータ管理とそのサブセグメント全体の収益数字に関する最も近い推定値を提供します。これにより、ステークホルダーは競争環境を理解し、自社をより良く位置づけ、適切な市場進出戦略を計画するための洞察を得ることができます。また、ステークホルダーが市場の脈動を理解し、主要な市場ドライバー、制約、課題、機会に関する情報を提供します。
この報告書は以下のポイントについての洞察を提供しています：
• 主要原動力の分析（AI駆動のデータファブリックソリューションと自動統合が市場拡大を促進、クラウド技術の進化がAIデータ管理市場の成長を推進、AIとMLの急速な進展が変革的なデータ管理ソリューションの採用を促進）、制約（データの可用性と品質に関連する問題、バイアスと不正確さへの感受性）、機会（自動データクレンジングによるデータ準備の革命、強化された予測分析が企業に将来のトレンドを予測する力を与える、パーソナライズされた適応型システムが市場の重要な機会として浮上）、および課題（大規模で多様なデータセットでのAIトレーニングによるデータ品質の向上が市場の課題、データ管理における熟練したAI専門家の獲得が市場に挑戦、熟練した労働力のための教育ギャップを埋める制限）がAIデータ管理市場の成長に影響を与えています。
• 製品開発/イノベーション：AIデータ管理市場における今後の技術、研究開発活動、新製品およびサービスの立ち上げに関する詳細な洞察。
• マーケット開発：魅力的な市場に関する包括的な情報 - 報告書は、さまざまな地域にわたるAIデータ管理市場を分析しています。
市場の多様化：新しい製品とサービス、未開拓の地域、最近の動向、AIデータ管理市場戦略への投資に関する網羅的な情報。レポートは、利害関係者がAIデータ管理市場の動向を理解し、市場の主要な推進要因、制約、課題、機会に関する情報を提供するのに役立ちます。
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目次
1 イントロダクション 32
1.1 調査の目的 32
1.2 市場の定義 32
1.3 市場範囲 33
1.3.1 市場セグメンテーション 33
1.3.2 包含・除外事項 34
1.3.3 対象地域 34
1.4 対象年 35
1.5 通貨 35
1.6 ステークホルダー 35
2 調査手法 36
2.1 リサーチデータ 36
2.1.1 二次データ 37
2.1.2 一次データ 37
- 2.1.2.1 主なプロファイル内訳 38
- 2.1.2.2 業界専門家によるキーインサイト 38
2.2 データの三角測量と市場分割 39
2.3 市場規模予測 40
2.3.1 トップダウンアプローチ 40
2.3.2 ボトムアップアプローチ 41
2.4 市場予測 44
2.5 前提 45
2.6 制約 47
2.7 不況の影響 47
3 エグゼクティブサマリー 49
4 更なる考察 56
4.1 AIデータマネジメント市場における主要プレーヤーの魅力的な機会 56
4.2 AIデータマネジメントの市場、用途別 56
4.3 AIデータマネジメント市場：オファリング別、主要分野別 57
4.4 AIデータマネジメントの市場、地域別 57
5 市場概要・業界トレンド 58
5.1 イントロダクション 58
5.2 市場ダイナミクス 58
5.2.1 促進要因 59
5.2.2 抑制要因 60
- 5.2.2.1 関連性が高く、包括的で質の高いデータの不足 60
- 5.2.2.2 バイアスや不正確さへの感受性 61
5.2.3 市場機会 61
- 5.2.3.1 データクリーニングの自動化により、データ準備に革命をもたらし、より良い洞察を得る 61
- 5.2.3.2 将来のトレンドを予測するための予測分析の強化 62
- 5.2.3.3 パーソナライズされた適応システムの台頭 62
5.2.4 課題 63
5.3 AIデータマネジメント市場：アーキテクチャ 64
5.4 AIデータマネジメント市場：進化 65
5.5 サプライチェーン分析 66
5.6 エコシステム、マーケットマップ 67
5.6.1 プラットフォームプロバイダー 69
5.6.2 ソフトウェアプロバイダー 69
5.6.3 サービスプロバイダー 69
5.6.4 規制機関 69
5.7 ケーススタディ分析 70
5.8 規制や関税の概観 74
5.8.1 規制当局、政府機関、その他組織 75
5.8.2 北米 80
- 5.8.2.1 米国 80
- 5.8.2.2 カナダ 80
5.8.3 ヨーロッパ 80
5.8.4 アジア太平洋 80
- 5.8.4.1 韓国 80
- 5.8.4.2 中国 80
- 5.8.4.3 インド 81
5.8.5 中東・アフリカ 81
- 5.8.5.1 アラブ首長国連邦 81
- 5.8.5.2 KSA 81
- 5.8.5.3 バーレーン 81
5.8.6 ラテンアメリカ 81
- 5.8.6.1 ブラジル 81
- 5.8.6.2 メキシコ 81
5.9 特許分析 82
5.9.1 調査手法 82
5.9.2 特許出願（文書タイプ別 82
5.9.3 イノベーション・特許 82
- 5.9.3.1 AIデータマネジメント市場参入希望者トップ10 83
5.10 AIデータマネジメントソフトウェアの貿易分析 86
5.10.1 コンピューターソフトウェアの輸入シナリオ 86
5.10.2 コンピューターソフトウェアの輸出シナリオ 87
5.11 技術分析 88
5.11.1 AIデータマネジメント市場：技術分析 89
- 5.11.1.1 キーテクノロジー 89
- 5.11.1.1.1 ML 89
- 5.11.1.1.2 自然言語処理 90
- 5.11.1.1.3 コンピュータービジョン 90
- 5.11.1.1.4 エッジAI 91
- 5.11.1.2 補完的テクノロジー 91
- 5.11.1.2.1 ビッグデータ 91
- 5.11.1.2.2 クラウドコンピューティング 92
- 5.11.1.2.3 5G 92
- 5.11.1.2.4 予測分析 93
- 5.11.1.3 アディショナルテクノロジー 94
- 5.11.1.3.1 IOT 94
- 5.11.1.3.2 エッジコンピューティング 94
- 5.11.1.3.3 ブロックチェーン 95
- 5.11.1.3.4 デジタルツイン 95
- 5.11.1.1 キーテクノロジー 89
5.12 価格分析 96
5.13 ポーターのファイブフォース分析 98
5.13.1 新規参入の脅威 99
5.13.2 代替品の脅威 99
5.13.3 サプライヤーの交渉力 99
5.13.4 買い手の交渉力 99
5.13.5 競合・競争状況の激しさ 100
5.14 顧客ビジネスにインパクトを与えるトレンドやディスラプション 100
5.15 主要なカンファレンスイベント 2023年～2025年 101
5.16 主なステークホルダーと購入基準 102
5.16.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 102
5.16.2 購買基準 103
5.17 AIデータマネジメント市場における技術ロードマップ 103
5.18 AIデータマネジメント市場におけるベストプラクティス 105
5.19 AIデータマネジメント市場におけるビジネスモデル 106
5.19.1 データ・アズ・ア・サービス（daas） 106
5.19.2 AIを活用した分析と洞察 107
5.19.3 データガバナンス・コンプライアンスソリューション 107
5.19.4 パーソナライゼーションとレコメンデーション・エンジン 107
5.19.5 AIインフラとツール 107
6 AIデータマネジメントの市場、オファリング別 108
6.1 イントロダクション 109
6.1.1 オファリング：AIデータマネジメント市場のドライバー 109
6.2 オファリング、タイプ別 110
6.2.1 プラットフォーム 110
- 6.2.1.1 AIデータマネジメントプラットフォームは、AIライフサイクル全体のデータハンドリングを合理化するエンドツーエンドのソリューションを提供 110
- 6.2.1.2 データ収集と取り込み 113
- 6.2.1.3 データの準備と処理 113
- 6.2.1.4 データウェアハウス 113
- 6.2.1.5 データ分析 113
- 6.2.1.6 データガバナンス 114
- 6.2.1.7 データ品質管理 114
- 6.2.1.8 データ・ライフサイクル管理 115
- 6.2.1.9 その他のプラットフォーム 115
6.2.2 ソフトウェアツール 116
6.2.3 サービス 120
6.3 オファリング、展開モード別 124
6.3.1 クラウド 125
6.3.2 オンプレミス 126
7 AIデータマネジメント市場：データタイプ別 127
7.1 イントロダクション 128
7.1.1 データタイプ：AIデータマネジメント市場のドライバー 128
7.2 オーディオ・データ 130
7.3 音声データ 131
7.4 画像データ 132
7.5 テキストデータ 133
7.6 ビデオデータ 134
8 AIデータマネジメントの市場、技術別 135
8.1 イントロダクション 136
8.1.1 技術：AIデータマネジメント市場のドライバー 136
8.2 機械学習 137
8.2.1 正確で予測可能な機械学習モデルの必要性が、AIデータマネジメントの需要を促進 137
8.2.2 ディープラーニング 138
- 8.2.2.1 CNN 138
- 8.2.2.2 RNN 139
- 8.2.2.3 生成AI 139
8.3 自然言語処理 139
8.4 コンピュータービジョン 140
8.5 コンテキストアウェアネス 141
9 AIデータマネジメントの市場、用途別 143
9.1 イントロダクション 144
9.1.1 アプリケーション：AIデータマネジメント市場のドライバー 144
9.2 プロセス自動化 146
9.3 データ検証とノイズ除去 147
9.4 データ補強 148
9.5 探索的データ分析 149
9.6 インピュテーションと予測モデリング 150
9.7 データの匿名化と圧縮 151
9.8 その他の用途 152
10 AIデータマネジメントの市場、バーティカル別 154
10.1 イントロダクション 155
10.1.1 バーティカル：AIデータマネジメント市場のドライバー 155
10.2 銀行・保険・金融サービス 157
10.2.1 不正行為の検知 158
10.2.2 顧客離れ予測 159
10.2.3 信用リスク評価 159
10.2.4 マネーロンダリング防止（AML）コンプライアンス 160
10.2.5 その他のBFSIアプリケーションタイプ 160
10.3 小売・eコマース 161
10.3.1 パーソナライズされた商品推薦 162
10.3.2 在庫管理 162
10.3.3 ダイナミックプライシング 162
10.3.4 顧客センチメント分析 163
10.3.5 その他の小売＆eコマース・アプリケーション・タイプ 163
10.4 通信 164
10.4.1 ネットワーク・パフォーマンスの最適化 165
10.4.2 ネットワークセキュリティ 165
10.4.3 サービス品質モニタリング 165
10.4.4 カスタマーサポート・チャットボット 166
10.4.5 その他の通信アプリケーションタイプ 166
10.5 ヘルスケア＆ライフサイエンス 167
10.5.1 疾病の診断 168
10.5.2 ドラッグ・ディスカバリー 168
10.5.3 患者モニタリング 168
10.5.4 クリニカルトレイルの最適化 169
10.5.5 その他のヘルスケア＆ライフサイエンス・アプリケーション 169
10.6 製造 170
10.6.1 品質管理 171
10.6.2 RPA 171
10.6.3 需要予測 171
10.6.4 生産最適化 172
10.6.5 その他の製造アプリケーションタイプ 172
10.7 IT・ITeS 172
10.7.1 ITサービスマネジメント 173
10.7.2 プレディクティブ・メンテナンス 174
10.7.3 キャパシティプランニング 174
10.7.4 データ・バックアップ・リカバリ 174
10.7.5 その他のIT & ITeSアプリケーションタイプ 174
10.8 政府機関・防衛 175
10.8.1 自然災害への対応 176
10.8.2 予測警察 176
10.8.3 国境管理と入国管理 177
10.8.4 公衆衛生モニタリング 177
10.8.5 その他の政府・防衛関連アプリケーション 177
10.9 メディア・エンターテインメント 178
10.9.1 コンテンツ推薦 179
10.9.2 コンテンツ制作 179
10.9.3 観客動員分析 179
10.9.4 リアルタイム・ストリーミング最適化 180
10.9.5 その他のメディア＆エンターテインメント・アプリケーション 180
10.10 エネルギー・公益 180
10.10.1 グリッドマネジメント 181
10.10.2 エネルギー消費分析 182
10.10.3 再生可能エネルギー予測 182
10.10.4 環境影響評価 183
10.10.5 その他のエネルギー＆公益事業 183
10.11 その他のバーティカル 184
11 AIデータマネジメントの市場、地域別 185
11.1 イントロダクション 186
11.2 北米 188
11.2.1 北米：AIデータマネジメント市場のドライバー 188
11.2.2 北米：リセッション時のインパクト分析 189
11.2.3 米国 197
11.2.4 カナダ 197
11.3 ヨーロッパ 198
11.3.1 ヨーロッパ：AIデータマネジメント市場のドライバー 198
11.3.2 ヨーロッパ：リセッション時のインパクト分析 199
11.3.3 英国 206
11.3.4 ドイツ 207
11.3.5 フランス 207
11.3.6 スペイン 208
11.3.7 イタリア 209
11.3.8 その他のヨーロッパ 209
11.4 アジア太平洋 210
11.4.1 アジア太平洋：AIデータマネジメント市場のドライバー 211
11.4.2 アジア太平洋：リセッション時のインパクト分析 211
11.4.3 中国 220
11.4.4 日本 221
11.4.5 インド 221
11.4.6 韓国 222
11.4.7 オーストラリア・ニュージーランド 223
11.4.8 その他のアジア太平洋 223
11.5 中東・アフリカ 224
11.5.1 中東・アフリカ：AIデータマネジメント市場のドライバー 224
11.5.2 中東・アフリカ：リセッション時のインパクト分析 225
11.5.3 アラブ首長国連邦 232
11.5.4 KSA 233
11.5.5 南アフリカ 233
11.5.6 トルコ 234
11.5.7 その他の中東・アフリカ 234
11.6 ラテンアメリカ 235
11.6.1 ラテンアメリカ：AIデータマネジメント市場のドライバー 236
11.6.2 ラテンアメリカ：リセッション時のインパクト分析 236
11.6.3 ブラジル 244
11.6.4 メキシコ 245
11.6.5 アルゼンチン 245
11.6.6 その他のラテンアメリカ 246
12 競合情勢 247
12.1 概要 247
12.2 主要企業の成功戦略 247
12.3 収益分析 249
12.4 市場シェア分析 249
12.5 BRAND/PRODUCT COMPARATIVE ANALYSIS 251
12.6 企業評価マトリックス 251
12.6.1 STARS 251
12.6.2 EMERGING LEADERS 251
12.6.3 PERVASIVE PLAYERS 252
12.6.4 PARTICIPANTS 252
12.6.5 主要プレイヤーの企業フットプリント 253
12.7 スタートアップ/中小企業４象限評価 2022年 257
12.7.1 PROGRESSIVE COMPANIES 257
12.7.2 RESPONSIVE COMPANIES 257
12.7.3 DYNAMIC COMPANIES 257
12.7.4 STARTING BLOCKS 257
12.7.5 競合ベンチマーキング 259
12.8 COMPETITIVE SCENARIO AND TRENDS 260
12.8.1 製品展開 260
12.8.2 ディール 263
12.8.3 その他 266
12.9 VALUATION AND FINANCIAL METRICS OF KEY VENDORS 267
12.10 YTD PRICE TOTAL RETURN AND 5-YEAR STOCK BETA OF KEY VENDORS 267
13 企業プロファイル 268
13.1 イントロダクション 268
13.2 主要企業 268
13.2.1 MICROSOFT 268
13.2.2 IBM 276
13.2.3 AWS 284
13.2.4 GOOGLE 292
13.2.5 ORACLE 305
13.2.6 SALESFORCE 312
13.2.7 SAP 320
13.2.8 SAS INSTITUTE 327
13.2.9 HPE 334
13.2.10 SNOWFLAKE 339
13.2.11 TERADATA 345
13.2.12 INFORMATICA 351
13.2.13 DATABRICKS 361
13.2.14 TIBCO SOFTWARE 371
13.2.15 QLIK 376
13.2.16 COLLIBRA 384
13.2.17 DATAIKU 385
13.2.18 ALTERYX 386
13.2.19 DATAMATICS BUSINESS SOLUTIONS 387
13.2.20 ACCENTURE 388
13.3 スタートアップ / 中小企業 389
13.3.1 ATACCAMA CORPORATION 389
13.3.2 RELTIO 390
13.3.3 TAMR 391
13.3.4 THOUGHTSPOT 392
13.3.5 ATSCALE 393
13.3.6 ALATION 394
13.3.7 CLARIFAI 395
13.3.8 DDN STORAGE 396
13.3.9 DATALOOP AI 397
13.3.10 ASTERA SOFTWARE 398
14 関連市場 399
14.1 イントロダクション 399
14.2 マスターデータマネジメント市場 399
14.2.1 市場の定義 399
14.2.2 市場概要 399
- 14.2.2.1 マスターデータマネジメントの市場、コンポーネント別 400
- 14.2.2.2 マスターデータマネジメントの市場、展開タイプ別 401
- 14.2.2.3 マスターデータマネジメントの市場、組織規模別 402
- 14.2.2.4 マスターデータマネジメントの市場、バーティカル別 402
- 14.2.2.5 マスターデータマネジメントの市場、地域別 403
14.3 メタデータ管理ツール市場 404
14.3.1 市場の定義 404
14.3.2 市場概要 404
- 14.3.2.1 メタデータ管理ツールの市場、用途別 406
- 14.3.2.2 メタデータ管理ツールの市場、ファンクション別 407
- 14.3.2.3 メタデータ管理ツールの市場、組織規模別 408
- 14.3.2.4 メタデータ管理ツールの市場、バーティカル別 409
- 14.3.2.5 メタデータ管理ツールの市場、コンポーネント別 410
- 14.3.2.6 メタデータ管理ツール市場：メタデータタイプ別 411
- 14.3.2.7 メタデータ管理ツールの市場、展開モード別 412
- 14.3.2.8 メタデータ管理ツールの市場、地域別 412
15 付録 414
15.1 ディスカッションガイド 414
15.2 ナレッジストア 420
15.3 カスタマイズオプション 422
15.4 関連レポート 422
15.5 執筆者の詳細 423
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