フォグコンピューティング市場 – 世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、コンポーネント別 (ハードウェア、ソフトウェア)、導入モデル別 (プライベートフォグノード、コミュニティフォグノード、パブリックフォグノード、ハイブリッドフォグノード)、アプリケーション別 (ビル＆ホームオートメーション、スマートエネルギー、スマート製造、輸送＆ロジスティクス、コネクテッドヘルス、セキュリティ、緊急事態)、地域＆競合別、2019～2029年予測
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request Customizationフォグコンピューティング市場 – 世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、コンポーネント別 (ハードウェア、ソフトウェア)、導入モデル別 (プライベートフォグノード、コミュニティフォグノード、パブリックフォグノード、ハイブリッドフォグノード)、アプリケーション別 (ビル＆ホームオートメーション、スマートエネルギー、スマート製造、輸送＆ロジスティクス、コネクテッドヘルス、セキュリティ、緊急事態)、地域＆競合別、2019～2029年予測
| 予測期間 | 2025-2029 |
| 市場規模 (2023) | 2億1,800万米ドル |
| 市場規模 (2029) | 4億4,350万米ドル |
| CAGR (2024-2029) | 12.4% |
| 最も急成長しているセグメント | ハードウェア |
| 最大の市場 | 北米アメリカ |
市場概要
世界のフォグコンピューティング市場は、2023年に2億1,800万米ドルと評価され、2029年までの予測期間中に12.4％のCAGRで堅調な成長が見込まれています。世界のフォグコンピューティング市場は、リアルタイムデータ処理の需要の高まりと、さまざまな業界にわたるモノのインターネット（IoT）デバイスの拡大により、大幅な成長を遂げています。フォグコンピューティングは、データ処理とストレージをネットワークのエッジ近くに分散させることで、従来のクラウドコンピューティングアーキテクチャと比較して、データ分析と応答時間を短縮します。この機能は、自律走行車、スマートシティ、産業オートメーションなど、低遅延と信頼性の高い接続が重要なシナリオで特に有利です。さらに、IoT デバイスによって生成されるデータ量の増加には、フォグ コンピューティングが提供できる効率的でスケーラブルなコンピューティング ソリューションが必要です。企業がデータ主導の洞察を活用して業務効率と競争上の優位性を獲得しようとする中、フォグ コンピューティングは、帯域幅の使用量の削減、セキュリティの強化、データ処理の信頼性の向上を実現する戦略的テクノロジとして浮上しています。ネットワーク テクノロジの継続的な進歩とエッジ コンピューティング ソリューションの採用の増加により、フォグ コンピューティング市場は今後数年間でさらに拡大する見込みです。
主要な市場推進要因
モノのインターネット (IoT) デバイスの急増
製造、医療、輸送、スマート シティなど、さまざまな分野で IoT デバイスが急増していることは、フォグ コンピューティング市場の大きな推進要因です。IoT デバイスは、リアルタイムで処理、分析、対応する必要がある膨大な量のデータを生成します。フォグ コンピューティングは、コンピューティング リソースをデバイスに近づけ、レイテンシを削減し、応答を迅速化することで、この課題に対処します。ネットワークのエッジに近いため、効率的なデータ処理が可能になり、大量のデータを集中型クラウド サーバーに転送する必要性が最小限に抑えられ、帯域幅の使用が最適化され、システム全体のパフォーマンスが向上します。
製造業では、生産ラインの IoT 対応センサーが機器のパフォーマンスと製品の品質に関するデータを収集します。エッジにフォグ コンピューティングを導入することで、メーカーは遠隔地のクラウド サーバーに頼ることなく、このデータをローカルで分析して異常を特定したり、メンテナンスの必要性を予測したりできます。この機能により、運用効率が向上し、ダウンタイムが短縮され、ジャストインタイムの意思決定がサポートされます。同様に、ヘルスケアでは、ウェアラブル デバイスと遠隔患者モニタリング システムが健康データのストリームを継続的に生成します。フォグ コンピューティングにより、ヘルスケア プロバイダーはこのデータをローカルで処理できるため、データのプライバシーとセキュリティ コンプライアンスを維持しながら、患者ケアに関するタイムリーな洞察を確保できます。センサー テクノロジーと 5G などの接続標準の進歩に支えられて IoT の採用が拡大し続けるにつれて、フォグ コンピューティング ソリューションの需要が高まると予想されます。組織は、IoT データの潜在能力を最大限に活用し、業界全体でイノベーションと競争上の差別化を推進するために、エッジ コンピューティング アーキテクチャを導入することの価値をますます認識しています。
低レイテンシ アプリケーションの必要性
自律走行車、拡張現実 (AR)、リアルタイム ビデオ分析などの業界では、シームレスな操作とユーザー エクスペリエンスの向上のために低レイテンシが求められます。フォグ コンピューティングは、データが生成された場所の近くでデータを処理し、集中型クラウド サーバーへのラウンドトリップ時間を短縮することで、このニーズに対応します。この近接性によりレイテンシが大幅に低下し、重要なアプリケーションでタイムリーな意思決定と応答性の高いアクションが保証されます。
たとえば、自律走行車は、ナビゲーションと衝突回避のために瞬時のデータ処理に依存して、瞬時の決定を下します。フォグ コンピューティングにより、オンボード コンピューターはセンサー データをローカルで処理し、リモート サーバーからのコマンドを待たずに制御システムに即座にフィードバックを提供できます。同様に、AR アプリケーションでは、ビデオとセンサー データをリアルタイムで処理して、デジタル情報を物理世界にシームレスに重ね合わせる必要があります。フォグ コンピューティングは、仮想オブジェクトのレンダリングの遅延を最小限に抑え、リアルタイムの環境変化に基づいてコンテンツを調整することで、ユーザー エクスペリエンスを向上させます。ゲームや金融などの業界も、フォグ コンピューティングによる低レイテンシの恩恵を受けています。オンライン ゲーム プラットフォームは、エッジ コンピューティングを活用してラグを減らし、スムーズなゲームプレイ エクスペリエンスを確保しています。一方、金融機関は、高頻度取引にフォグ コンピューティングを使用して、最小限の遅延でトランザクションを実行しています。フォグ コンピューティングは、さまざまなアプリケーションにわたってレイテンシの影響を受けやすい要件に対処することで、業界が競争の激しい市場環境でイノベーションと運用効率の新たな機会を活用できるようにします。
リアルタイム データ処理のニーズの高まり
リアルタイム データ処理の需要は、フォグ コンピューティング市場の世界的成長を推進する重要な原動力です。従来のクラウド コンピューティング アーキテクチャでは、地理的にさまざまな場所に分散している多数の IoT デバイスやセンサーからのデータを処理する際に、レイテンシの問題に悩まされることがよくあります。フォグ コンピューティングは、データ処理とストレージを、データが生成されるネットワークのエッジに近い場所に分散させることで、この課題に対処します。このアプローチにより、分析と応答時間が短縮されます。これは、即時の意思決定機能を必要とするアプリケーションにとって非常に重要です。
製造、輸送、医療などの業界では、運用の最適化、安全性の向上、顧客エクスペリエンスの向上のために、リアルタイムのデータ インサイトへの依存度が高まっています。たとえば、製造業では、フォグ コンピューティングによって機器のセンサー データをローカルで分析することで予測メンテナンスが可能になり、コストのかかるダウンタイムのリスクが軽減されます。同様に、スマート シティでは、フォグ コンピューティングによってビデオ フィードとセンサー データがエッジで処理され、リアルタイムの交通管理と監視システムがサポートされ、インシデント対応と交通ルート変更が迅速化されます。組織が業務のデジタル化を進め、IoT デバイスを導入するにつれて、フォグ コンピューティングが提供するリアルタイムのデータ処理機能の必要性が高まることが予想されます。エッジでデータをローカルに分析できると、運用効率が向上するだけでなく、集中型クラウド サーバーに転送されるデータの量を減らすことで帯域幅を節約できます。業界が急速に変化するデジタル経済で競争上の優位性を得るためにデータ主導の洞察を活用しようとする中、この効率性がますます重要になっています。
5G ネットワークの拡張
5G ネットワークの展開は、フォグ コンピューティング ソリューションの採用を推進するもう 1 つの重要な要因です。5G テクノロジーは、前世代のセルラー ネットワークと比較して、データ転送速度の大幅な高速化、レイテンシの低減、信頼性の向上を実現します。これらの特性は、リアルタイムのデータ処理機能を必要とする IoT デバイスやアプリケーションの急増に対応するために不可欠です。フォグ コンピューティングは、コンピューティング リソースをネットワーク エッジに拡張することで 5G ネットワークを補完し、データ分析と応答時間の高速化を実現します。この相乗効果は、超低レイテンシと高い信頼性が重要な要件となる自律走行車、遠隔手術、没入型仮想現実体験などのアプリケーションに特に有益です。フォグ コンピューティングは、データが生成された場所の近くでデータを処理することで、データの移動距離を短縮し、遅延を最小限に抑えてタイムリーな意思決定を保証します。
ヘルスケア、小売、エンターテイメントなどのさまざまなセクターの業界は、5G とフォグ コンピューティング テクノロジーの組み合わせから恩恵を受ける準備ができています。たとえば、ヘルスケアでは、5G 対応の医療機器がリアルタイムの患者データをフォグ コンピューティング ノードに送信し、即座に分析と診断を行うことができます。小売では、IoT センサーを備えた 5G 対応のスマート シェルフがフォグ コンピューティングを活用して在庫管理を最適化し、顧客体験をリアルタイムでパーソナライズできます。5G ネットワークが世界的に拡大し続けるにつれて、このテクノロジーの可能性を最大限に活用できるフォグ コンピューティング ソリューションの需要が高まると予想されます。 5G とフォグ コンピューティングの相乗効果により、高速データ処理を必要とする革新的なアプリケーションやサービスが可能になり、さまざまな業界で生産性、効率、ユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。
主要な市場の課題
セキュリティとプライバシーの懸念
フォグ コンピューティングの導入に取り組む際には、堅牢なセキュリティを確保し、ユーザーのプライバシーを保護することが重要です。エッジ デバイスとフォグ ノードにデータ処理とストレージが分散されているため、従来の集中型クラウド アーキテクチャと比較して、潜在的なサイバー脅威の攻撃対象領域が拡大します。IoT センサーやゲートウェイなどのエッジ デバイスは、コンピューティング リソースが限られていることが多く、高度なセキュリティ対策が講じられていない可能性があるため、攻撃に対して脆弱です。エッジ デバイスとフォグ ノード間でデータを送信すると、特に通信チャネルが適切に保護されていない場合は、セキュリティ リスクがさらに高まります。セキュリティ侵害により、機密データが漏洩したり、運用が中断したり、重要なインフラストラクチャへの不正アクセスが発生したりする可能性があります。フォグ コンピューティングではデータが生成された場所の近くで処理されるため、プライバシーに関する懸念も生じ、ユーザーの権利を侵害することなく個人情報がどのように収集、保存、使用されるのかという疑問が生じます。
これらの課題に対処するには、フォグ コンピューティング アーキテクチャのすべてのレイヤーに堅牢なセキュリティ プロトコルと暗号化メカニズムを実装する必要があります。データの整合性を保護し、不正アクセスを防止するには、安全な認証方法、データ暗号化技術、侵入検知システムが不可欠です。さらに、GDPR (一般データ保護規則) や CCPA (カリフォルニア州消費者プライバシー法) などのデータ保護規制への準拠を確保することは、さまざまな地域でユーザーの信頼と法令遵守を維持するために不可欠です。フォグ コンピューティングの採用が業界を超えて拡大し続ける中、関係者は協力して、リスクを効果的に軽減する標準化されたセキュリティ フレームワークとベスト プラクティスを開発する必要があります。フォグ コンピューティング環境におけるセキュリティとプライバシーの課題を克服するには、サイバーセキュリティの認識を高め、脆弱性評価を定期的に実施し、タイムリーなセキュリティ更新を展開する積極的な対策が不可欠です。
相互運用性と標準
フォグ コンピューティング市場が直面しているもう 1 つの大きな課題は、異機種デバイスとプラットフォーム間の標準化されたプロトコルと相互運用性の欠如です。フォグ コンピューティングでは、さまざまな通信プロトコル、データ形式、オペレーティング システムを備えた複数のベンダーのさまざまなエッジ デバイス、センサー、フォグ ノードを統合します。この異機種性により、データ交換と相互運用性が複雑になり、分散フォグ コンピューティング環境全体でのシームレスな統合とコラボレーションが妨げられます。共通の標準とプロトコルがないと、互換性の問題、データ サイロ、統合の複雑さが生じ、フォグ コンピューティング展開のスケーラビリティと柔軟性が制限される可能性があります。相互運用性がなければ、組織は、相互接続されたデバイスやネットワーク全体でデータの集約、処理、意思決定を行うためにエッジ コンピューティングの潜在能力を最大限に活用する上で課題に直面する可能性があります。
フォグ コンピューティングにおける相互運用性の課題に対処するための取り組みには、オープン ソース フレームワークの開発、業界コンソーシアム、共通の標準とプロトコルの定義を目的とした共同イニシアチブなどがあります。OpenFog コンソーシアムや Edge Computing コンソーシアムなどの標準化の取り組みは、多様なエッジ デバイスとフォグ ノード間のシームレスな通信とデータ交換を促進する相互運用可能なソリューションを確立することを目指しています。ソフトウェア定義ネットワーク (SDN) やネットワーク機能仮想化 (NFV) などのテクノロジの進歩は、フォグ コンピューティング アーキテクチャ内の柔軟性と相互運用性の向上に役立ちます。標準化されたインターフェイスとプロトコルを採用することで、組織は相互運用性の課題を軽減し、フォグ コンピューティングの潜在能力を最大限に引き出して、業界全体で革新的なアプリケーションとサービスをサポートできます。
リソースの制約とスケーラビリティの問題
フォグ コンピューティングは、リソースの制約を管理し、分散エッジ環境全体でスケーラビリティを確保します。エッジ デバイスとフォグ ノードは、集中型クラウド サーバーに比べて、通常、計算能力、メモリ、ストレージ機能が限られています。この制限により、リソースを大量に消費するアプリケーションを展開し、エッジでローカルに大量のデータを処理することが困難になります。フォグ コンピューティング アーキテクチャ内の IoT デバイスとエッジ エンドポイントの数が増えると、スケーラビリティが問題になります。エッジ デバイスの分散ネットワーク全体で一貫したパフォーマンスと信頼性を確保するには、効率的なリソース割り当て、ワークロード分散、および動的なスケーリング メカニズムが必要です。適切なスケーラビリティ戦略がなければ、フォグ コンピューティングの展開では、特に動的で異種混合の環境で、処理能力とデータ ストレージに対する高まる需要を満たすのに苦労する可能性があります。
フォグ コンピューティングにおけるリソースの制約とスケーラビリティの問題に対処するには、リソース管理手法の最適化、エッジ キャッシングの活用、およびワークロード オーケストレーション フレームワークの実装が必要です。エッジ キャッシング手法は、頻繁にアクセスされるデータをエンド ユーザーまたはアプリケーションの近くに保存することで、データ転送を最小限に抑え、応答時間を改善します。さらに、コンテナ化と仮想化テクノロジを採用すると、リソースを効率的に利用し、エッジ ノード全体でアプリケーションを柔軟に展開できます。多様なユースケースやワークロード要件に対応できるスケーラブルなフォグ コンピューティング アーキテクチャを開発するには、業界の関係者、学界、テクノロジー プロバイダーの協力が不可欠です。リソース効率とスケーラビリティ機能を強化することで、組織はフォグ コンピューティングの潜在能力を最大限に引き出し、リアルタイム アプリケーションをサポートし、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、さまざまな業界でイノベーションを推進できます。
ネットワーク接続と信頼性
フォグ コンピューティングの導入により、多様なエッジ環境で堅牢なネットワーク接続と信頼性が確保されています。フォグ コンピューティングは、エッジ デバイス、フォグ ノード、集中型クラウド サーバー間のシームレスな通信を利用して、データを交換し、タスクを実行し、サービスを提供します。ただし、エッジ環境は、断続的な接続、帯域幅の制限、ネットワーク遅延の変動など、困難な状況で動作することがよくあります。信頼性の低いネットワーク接続は、データ転送を中断し、リアルタイム アプリケーションのパフォーマンスを低下させ、フォグ コンピューティング導入の全体的な信頼性に影響を与える可能性があります。自律走行車、産業オートメーション、リモート ヘルスケア サービスなどの遅延の影響を受けやすいアプリケーションでは、エッジでのタイムリーなデータ処理と意思決定を確保するために、一貫したネットワーク接続と低遅延が必要です。
ネットワーク接続と信頼性の課題に対処するには、回復力のあるネットワーク インフラストラクチャを導入し、ネットワーク プロトコルを最適化し、さまざまなネットワーク条件で効果的に動作できるエッジ コンピューティング ソリューションを実装する必要があります。ソフトウェア定義ネットワーク (SDN)、ネットワーク スライシング、エッジ キャッシング メカニズムなどのテクノロジにより、ネットワークの柔軟性が向上し、帯域幅管理が改善され、フォグ コンピューティング環境における遅延の問題が軽減されます。マルチアクセス エッジ コンピューティング (MEC) アーキテクチャを活用すると、エッジ ノードが処理タスクとデータ キャッシングをエンド ユーザーの近くでオフロードできるため、集中型クラウド リソースへの依存が軽減され、アプリケーションの応答性が向上します。通信プロトコルの標準化、ネットワークの相互運用性の向上、堅牢なネットワーク監視ツールの導入に向けた共同作業は、接続の課題を克服し、フォグ コンピューティングの導入における信頼性の高いパフォーマンスを確保する上で不可欠です。ネットワークの接続性と信頼性に関する懸念がある場合、組織はフォグ コンピューティング インフラストラクチャの回復力と効率性を高め、ネットワーク エッジでのリアルタイムのデータ処理と意思決定に依存する革新的なアプリケーションとサービスをサポートできます。
主要な市場動向
エッジ AI と機械学習の統合
フォグ コンピューティング市場は、ネットワーク エッジでの人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の機能を統合したものです。エッジ AI により、デバイスは、集中型クラウド サーバーに依存せずに、画像認識、自然言語処理、予測分析などの AI ベースのタスクをローカルで実行できます。フォグ コンピューティングの分散型処理とエッジでの AI アルゴリズムを組み合わせることで、組織はリアルタイムのデータ分析、意思決定、自動化を実現できます。この傾向は、自律走行車、産業用 IoT、スマート ヘルスケアなど、低レイテンシと強化されたプライバシーを必要とするアプリケーションで特に重要です。たとえば、自動運転車では、フォグ コンピューティングを活用したエッジ AI により、車載システムがセンサー データをリアルタイムで分析し、ナビゲーションや衝突回避に関する決定を瞬時に下すことができます。同様に、ヘルスケアでは、エッジ AI が医療センサー データをローカルで処理することで、患者の個別ケアを促進し、タイムリーな洞察を確保しながらデータのプライバシーを維持します。AI 駆動型アプリケーションの需要が高まり続ける中、フォグ コンピューティングは、エッジ AI ソリューションを展開するためのスケーラブルで効率的なプラットフォームを提供します。AI 対応プロセッサ (GPU や TPU など) などのハードウェア アクセラレーションの進歩や、エッジ デバイス向けに最適化されたソフトウェア フレームワークにより、ネットワーク エッジでの AI の導入がさらに加速します。フォグ コンピューティングとエッジ AI の融合により、業界全体でイノベーションが促進され、自律システム、スマート シティ、インテリジェント エッジ デバイスがより効率的かつ自律的に動作できるようになると期待されています。
5G ネットワークの拡張
5G ネットワークの展開は、フォグ コンピューティング アーキテクチャの進化を推進する変革的なトレンドです。5G テクノロジーは、前世代のセルラー ネットワークと比較して、データ転送速度が大幅に向上し、レイテンシが短縮され、ネットワークの信頼性が向上します。これらの特性は、リアルタイムのデータ処理と応答時間を必要とする IoT デバイスとアプリケーションの普及をサポートするために不可欠です。フォグ コンピューティングは、計算リソースとデータ処理機能をネットワーク エッジに近づけることで 5G ネットワークを補完し、意思決定を迅速化し、重要なアプリケーションの遅延を削減します。製造、輸送、メディア エンターテイメントなどの業界では、5G 対応のフォグ コンピューティング ソリューションによって提供される接続性とネットワーク パフォーマンスの向上のメリットを享受できます。
スマート製造では、5G 対応のエッジ デバイスとフォグ ノードによって、生産プロセスのリアルタイム監視、予知保全、品質管理が容易になります。同様に、メディアとエンターテイメントでは、5G を活用したフォグ コンピューティングによって、拡張現実 (AR) や仮想現実 (VR) などの没入型エクスペリエンスがサポートされ、高解像度のコンテンツとインタラクティブ アプリケーションが最小限の遅延で提供されます。5G とフォグ コンピューティングの相乗効果により、低遅延と高帯域幅が重要な要件となるコネクテッド ビークル、スマート シティ、産業オートメーションの分野でイノベーションが推進されています。 5G ネットワークが世界的に拡大し続けるにつれて、5G テクノロジーの機能をフルに活用できるフォグ コンピューティング ソリューションの需要が高まり、さまざまな業界で生産性、効率性、ユーザー エクスペリエンスを向上させる新しいアプリケーションやサービスが実現すると予想されます。確かにその通りです。ここでは、グローバル フォグ コンピューティング市場に影響を与えている現在の 5 つの市場動向を紹介します。
IoT におけるエッジ コンピューティングの台頭
フォグ コンピューティング市場は、エッジ コンピューティングと IoT 展開の統合が進んでいる市場です。エッジ コンピューティングにより、コンピューティングとデータ ストレージがデータ生成元に近づき、ネットワーク エッジでのリアルタイム処理と分析が可能になります。この傾向は、製造、医療、スマート シティ、農業など、さまざまな業界で IoT デバイスの急激な増加によって推進されています。エッジ コンピューティングは、レイテンシの削減、帯域幅の使用の最適化、意思決定の迅速化により、IoT システムの効率を高めます。フォグ コンピューティング アーキテクチャでは、エッジ デバイスはローカル ゲートウェイとして機能し、データを前処理してフィルター処理してから、関連情報を集中型クラウド サーバーに送信してさらに分析または保存します。このアプローチは、応答時間を改善するだけでなく、ネットワークを介した機密情報の送信を最小限に抑えることで、データプライバシーの問題にも対処します。
業界では、予知保全、リアルタイム監視、自律運用などのミッションクリティカルなアプリケーションをサポートするために、エッジコンピューティングとフォグコンピューティングを活用するケースが増えています。たとえば、製造業では、センサーを備えたエッジデバイスが機器のパフォーマンスと製造プロセスに関するデータを収集します。フォグコンピューティングを使用すると、このデータをローカルで分析して、クラウドリソースだけに頼ることなく、異常を検出し、障害を予測し、生産効率を最適化できます。組織がデータ主導の意思決定と運用効率のために IoT デバイスを導入し続けるにつれて、エッジコンピューティング機能をサポートできるフォグコンピューティングソリューションの需要が高まると予想されます。この傾向は、さまざまな業界のさまざまな IoT アプリケーションとワークロード要件に対応できる、スケーラブルで回復力のあるフォグコンピューティングアーキテクチャの重要性を強調しています。
スマートシティと都市インフラでの採用の増加
フォグコンピューティング市場は、スマートシティと都市インフラプロジェクトでのフォグコンピューティングの採用の増加です。スマート シティは、IoT センサー、接続デバイス、データ分析を活用して、都市生活の質を向上させ、リソース効率を高め、交通、エネルギー管理、公共安全などの都市サービスを最適化します。フォグ コンピューティングは、ネットワーク エッジでリアルタイムのデータ処理と意思決定を可能にすることで、スマート シティの取り組みにおいて重要な役割を果たします。都市全体に展開されたエッジ デバイスは、交通の流れ、空気の質、エネルギー消費、公共サービスに関するデータを収集します。これらのデバイスの近くにあるフォグ コンピューティング ノードは、データをローカルで分析するため、都市当局は緊急事態に迅速に対応し、交通パターンを最適化し、全体的な都市計画を改善できます。
スマート シティにフォグ コンピューティングを統合すると、時間に敏感なアプリケーションのレイテンシが短縮され、増加する IoT エンドポイントをサポートするための拡張性が強化され、ネットワーク障害に対する回復力が向上するなど、いくつかの利点があります。データ処理を分散化し、エッジ コンピューティング機能を活用することで、スマート シティは運用効率と持続可能性を高めることができます。フォグ コンピューティングは、スマート街路照明、インテリジェントな廃棄物管理、環境モニタリングなどの革新的なサービスの開発をサポートし、より住みやすく持続可能な都市環境に貢献します。都市人口が増加し続けるにつれて、スマート シティの取り組みをサポートできるフォグ コンピューティング ソリューションの需要が拡大し、世界中でインフラストラクチャの近代化とデジタル トランスフォーメーション プロジェクトへの投資が促進されると予想されます。
セグメント別インサイト
コンポーネント別インサイト
ソフトウェア セグメントは、世界のフォグ コンピューティング市場を支配しており、予測期間中もその優位性を維持すると予想されます。フォグ コンピューティングのソフトウェア コンポーネントには、ネットワーク エッジでのデータ処理、分析、管理を容易にするプラットフォーム、ソリューション、アプリケーションが含まれます。これらのソフトウェア ソリューションは、フォグ コンピューティング アーキテクチャの効率的な導入、管理、オーケストレーションを可能にし、製造、ヘルスケア、輸送、スマート シティなどのさまざまな業界をサポートします。フォグ コンピューティング ソフトウェアが提供する主な機能には、リアルタイムのデータ処理、エッジ分析、セキュリティ管理、接続の最適化などがあります。組織が IoT デバイスやエッジ コンピューティング ソリューションを採用して運用効率と意思決定機能を強化するケースが増えるにつれて、ソフトウェア ベースのフォグ コンピューティング プラットフォームとアプリケーションの需要は高まり続けています。ソフトウェアベンダーは、既存の IT インフラストラクチャとシームレスに統合し、特定の業界要件に対応し、予知保全から自律システムまでさまざまなユースケースをサポートできる、スケーラブルで相互運用可能なソリューションの開発に注力しています。ソフトウェアの革新とカスタマイズへのこの戦略的重点により、世界のフォグ コンピューティング市場におけるソフトウェア セグメントの継続的な優位性が促進され、世界中のエッジ コンピューティング テクノロジーの将来を形作る上での重要な役割が確保されると予想されます。
導入モデルの洞察
ハイブリッド フォグ ノード導入モデルは、世界のフォグ コンピューティング市場を支配しており、予測期間を通じてその優位性を維持すると予想されています。ハイブリッド フォグ ノード導入モデルは、プライベートとパブリックの両方のフォグ コンピューティング アーキテクチャの要素を組み合わせ、組織にデータ処理とストレージのオプションの柔軟性を提供します。このモデルにより、企業は、特定のワークロード要件、データの機密性、規制遵守のニーズに基づいて、オンプレミスのフォグ ノード (プライベート) とサードパーティのクラウドベースのフォグ ノード (パブリック) の両方を活用できます。ハイブリッド フォグ ノードにより、企業は、ローカル エッジ デバイスとスケーラブルなクラウド インフラストラクチャ間でコンピューティング タスクを戦略的に分散することで、リソース割り当てを最適化できます。このアプローチは、動的なワークロード管理をサポートし、データ アクセス性を高め、分散環境全体で計算リソースを効率的に利用できるようにします。医療、金融、小売などの業界は、データの局所性、拡張性、コスト効率のバランスが取れたハイブリッド フォグ ノード展開モデルから大きなメリットを得ています。
ハイブリッド フォグ ノードは、既存の IT インフラストラクチャとのシームレスな統合を容易にし、異機種のエッジ デバイスとクラウド プラットフォーム間の相互運用性を実現します。組織は、低レイテンシとリアルタイムのデータ処理を必要とするミッション クリティカルなアプリケーションをエッジで展開しながら、クラウドベースのリソースを活用して拡張性とデータ分析を行うことができます。展開におけるこの柔軟性により、企業は進化するビジネス ニーズに対応し、運用を拡張し、IoT、AI、機械学習などの新興技術で革新することができます。企業がデジタル変革イニシアチブを推進するためにエッジ コンピューティング ソリューションを採用するケースが増えるにつれて、ハイブリッド フォグ ノード展開モデルは引き続き市場を席巻すると予想されます。プライベートおよびパブリックのフォグ コンピューティング ノードの利点を組み合わせることができるため、急速に進化するデジタル環境でパフォーマンスを最適化し、俊敏性を高め、競争上の優位性を維持したいと考えている企業にとって、ハイブリッド モデルは好ましい選択肢となっています。
地域別の洞察
北米は世界のフォグ コンピューティング市場を支配しており、予測期間を通じてそのリーダーとしての地位を維持すると予測されています。北米の優位性は、先進技術の早期導入、強力なインフラストラクチャ開発、イノベーションとデジタル変革をサポートする堅牢なエコシステムなど、いくつかの要因に起因しています。この地域の IoT、エッジ コンピューティング、クラウド テクノロジーへの大規模な投資により、製造、ヘルスケア、輸送、スマート シティなど、さまざまな業界でフォグ コンピューティングの導入が促進されています。フォグ コンピューティング市場における北米のリーダーシップに貢献する主な要因には、エッジ コンピューティング ソリューションの開発と導入に重点を置く大手テクノロジー企業、研究機関、スタートアップの存在が含まれます。これらの組織は協力して、技術の進歩を推進し、業界標準を確立し、リアルタイムのデータ処理、低遅延アプリケーション、強化された接続性におけるフォグコンピューティングの機能を活用する革新的なユースケースを試行しています。
最近の開発
- 2023 年 1 月、Amazon Web Services (AWS) は、IoT デバイス向けに設計されたエッジコンピューティング プラットフォームの拡張バージョンである AWS IoT Greengrass 3.0 をリリースしました。この最新リリースでは、セキュリティ機能がアップグレードされ、複数のプログラミング言語のサポートが拡張され、開発者向けのフォグコンピューティング アプリケーションの開発と展開が効率化されます。これらの進歩により、企業は AWS IoT Greengrass をより効果的に活用できるようになり、エッジコンピューティングにおける進化する業界のニーズに対応するための堅牢なセキュリティ対策とアプリケーション開発の柔軟性が向上します。
- 2024 年 1 月、シスコは、数十億の接続デバイスの可能性を活用し、ネットワーク エッジでのデータ処理と効率を向上させるフォグコンピューティングのビジョンを発表しました。この取り組みは、データが生成される場所の近くにコンピューティング能力を分散させることで、遅延と帯域幅の制約という課題に対処することを目的としています。シスコは、エッジ デバイスとフォグ ノードにコンピューティング リソースを分散させることで、データ分析を加速し、リアルタイムの意思決定を改善し、さまざまな業界にわたる革新的なアプリケーションをサポートすることを目指しています。この戦略は、IoT 機能の強化、運用パフォーマンスの最適化、より応答性の高い相互接続されたデジタル エコシステムの育成に対するシスコの取り組みを強調するものです。
主要市場プレーヤー
- Cisco Systems, Inc.
- Microsoft Corporation
- Dell Technologies, Inc.
- Intel Corporation
- IBM Corporation
- Huawei Technologies Co., Ltd.
- Schneider Electric SE
- ADLINK Technology Inc.
- TTTech Computertechnik AG
- Cradlepoint, Inc.
| コンポーネント別 | 導入モデル別 | アプリケーション別 | 地域別 |
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