インサイト・アズ・ア・サービス・アプリケーション市場 - 導入モデル別（パブリッククラウド、プライベートクラウド、ハイブリッドクラウド）、エンドユーザー業界別（BFSI、ITおよび通信、小売、ヘルスケア、エネルギー、その他）、地域および競合状況別（2019～2029年予測）のグローバル業界規模、シェア、トレンド、機会、予測

市場概要

世界のInsight as a Serviceアプリケーション市場は、2023年に53億8,000万米ドルと評価され、2029年までのCAGR 21.63％で予測期間中に堅調な成長が見込まれています。Insight as a Service（IaaS）アプリケーション市場は、より広範なクラウドコンピューティングおよびデータ分析業界内で急速に進化しているセグメントです。この市場には、クラウドベースのプラットフォームを通じてデータから得られた実用的な洞察を企業に提供するソフトウェアソリューションが含まれます。従来のデータ分析ツールとは異なり、IaaSアプリケーションは、エンドユーザーに直接カスタマイズされた洞察を提供するように設計されており、より迅速な意思決定と戦略的計画を可能にします。これらのアプリケーションは、さまざまなデータ ソースを統合し、高度な分析を適用し、結果をユーザー フレンドリな形式で提示します。多くの場合、ダッシュボードや視覚化を利用して理解度と使いやすさを高めます。

IaaS アプリケーション市場の主な推進力は、さまざまな業界の企業によって生成されるデータ量の増加です。企業は、競争上の優位性を獲得し、運用を最適化し、顧客の行動をより深く理解するために、このデータを効率的に活用する方法を模索しています。IaaS アプリケーションは、大規模な社内データ分析インフラストラクチャの必要性を排除する、スケーラブルでコスト効率の高いソリューションを提供することで、このニーズに対応します。IaaS の採用は、クラウドベースのサービスの手頃な価格と柔軟性の恩恵を受ける中小企業 (SME) の間で特に盛んで、より充実したリソースを持つ大規模な組織と競争することができます。

この市場は、汎用分析プラットフォームから、金融、ヘルスケア、小売、製造などの特定の業界に合わせた高度に専門化されたアプリケーションまで、さまざまな製品が揃っていることが特徴です。これらのアプリケーションは、人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、ビッグ データ分析などの高度なテクノロジーを活用して、深い予測的洞察を提供します。たとえば、医療分野では、IaaS アプリケーションは患者データを分析して診断の精度と治療結果を向上させることができます。小売業界では、サプライ チェーンの運用を最適化し、パーソナライズされた推奨事項を通じて顧客体験を向上させることができます。

データ セキュリティとコンプライアンスの重要性が高まるにつれ、厳格な規制基準に準拠した IaaS ソリューションが開発され、機密情報が細心の注意を払って取り扱われるようになりました。この点は、データ侵害が深刻な影響を及ぼす可能性がある金融や医療などの分野では特に重要です。

IaaS アプリケーション市場の競争環境には、大手クラウド サービス プロバイダー、ニッチな分析会社、ソフトウェア ベンダーが含まれます。Microsoft、Google、Amazon、IBM などの企業は重要なプレーヤーであり、広範なクラウド インフラストラクチャを活用して堅牢な IaaS ソリューションを提供しています。同時に、小規模な企業も、特定の市場ニーズに応える独自の専門的な製品で革新を起こしています。技術の進歩とデータ中心の戦略の増加により、クラウドを通じてシームレスに提供される高度な洞察に対する需要が高まっているため、市場は継続的な成長が見込まれています。

主要な市場推進要因

データ量の増加

企業や消費者によって生成されるデータ量の急激な増加は、Insight as a Service (IaaS) 市場の主な推進要因です。IoT、ソーシャル メディア、デジタル トランザクション、その他のさまざまなデジタル インタラクションの出現により、毎日生成されるデータの量は驚異的です。組織は、このデータに隠された計り知れない価値を認識しており、それを活用して競争上の優位性を獲得し、運用効率を改善し、イノベーションを推進することができます。従来のデータ分析ソリューションは、膨大な量と多様なデータに対応するのに苦労することが多く、IaaS ソリューションの採用が増えています。これらのサービスは、大規模なデータセットを処理し、リアルタイムで実用的な洞察を提供できる、スケーラブルなクラウドベースの分析を提供します。さらに、企業はデータ主導の意思決定プロセスへと移行しており、データ分析から得られる洞察は戦略計画や運用調整において重要な役割を果たします。膨大な量のデータを迅速かつ効率的に分析する能力により、組織は傾向を特定し、顧客の行動を理解し、将来の結果を予測することができ、IaaS は現代のビジネス環境で不可欠なツールとなっています。

コスト効率とスケーラビリティ

コスト効率とスケーラビリティは、Insight as a Service アプリケーション市場を推進する重要な原動力です。従来のオンプレミスのデータ分析インフラストラクチャでは、ハードウェア、ソフトウェア、熟練した人員への多額の先行投資が必要です。この高コストは、高度な分析を活用したい中小企業 (SME) にとって障壁となることがよくあります。一方、IaaS は、サブスクリプション ベースのモデルを通じて分析ソリューションを提供することで、よりコスト効率の高い代替手段を提供します。このモデルでは多額の資本支出が不要になり、企業は使用したリソースに対してのみ支払うことができます。さらに、IaaS ソリューションのスケーラビリティにより、組織はニーズに応じて分析機能を簡単に拡大または縮小できます。この柔軟性は、急成長を遂げている企業や、変動するデータ分析要件を持つ企業にとって特に有益です。クラウドベースの分析サービスを活用することで、企業はオンプレミス インフラストラクチャの保守とアップグレードに伴う課題を回避できます。さらに、インフラストラクチャの保守とソフトウェア更新の責任はサービス プロバイダーにあるため、運用コストが削減されます。IaaS のこのコスト効率と拡張性に優れた性質により、データから価値を引き出したいと考えているあらゆる規模の企業にとって、IaaS は魅力的な選択肢となっています。

AI と機械学習の進歩

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) 技術の進歩により、Insight as a Service アプリケーション市場の成長が促進されています。AI と ML はデータの分析方法を変革し、より高度で正確な洞察を可能にしています。これらの技術は、膨大な量のデータを前例のない速度で処理および分析し、人間のアナリストでは検出できないパターンや相関関係を明らかにすることができます。IaaS プロバイダーは、AI と ML の機能を自社のサービスに統合する傾向が強まっており、企業は社内に多大な専門知識を持たなくても、これらの高度な技術を活用できます。 AI と ML の民主化により、組織は予測分析、自然言語処理、その他の高度な分析手法のメリットを享受できます。将来の傾向を予測し、複雑な意思決定プロセスを自動化し、顧客の行動に関するより深い洞察を得る能力は、大きな競争上の優位性をもたらします。AI と ML テクノロジは進化を続けており、IaaS ソリューションへの統合によって市場がさらに成長し、企業がデータの潜在能力を最大限に活用できるようになると予想されています。

主要な市場の課題

データ統合と相互運用性

急成長中の Insight as a Service (IaaS) 市場において、最も重要な課題の 1 つはデータ統合と相互運用性です。組織は多様な運用ニーズに対応するためにさまざまなソフトウェア ソリューションを導入する傾向が強まっており、さまざまなプラットフォームやシステムにわたって膨大な量のデータが生成されています。これらのシステムではさまざまなデータ形式、構造、プロトコルが使用されることが多く、シームレスなデータ統合は複雑で困難な作業となっています。 IaaS アプリケーションは、これらのデータ プールからの集約、分析、および洞察の提供に大きく依存していますが、標準化されたデータ形式が欠如していることと、高度なデータ変換ツールが必要であることが、大きな障害となっています。

相互運用性の問題は、IaaS アプリケーションが、最新のデータ標準に準拠していないレガシー システムやサードパーティ ソフトウェアとインターフェイスする必要がある場合に発生します。これにより、重要な情報が特定のシステム内で分離されるデータ サイロが発生し、IaaS ソリューションが提供しようとしている包括的なデータ分析が妨げられる可能性があります。さらに、これらの異なるシステム間でリアルタイムのデータ同期を確保するには、複雑さがさらに増します。データ転送と同期の遅延により、洞察が古くなったり不完全になったりする可能性があり、IaaS サービスの価値提案が低下します。

これらの課題を克服するために、IaaS プロバイダーは、異種システム間のシームレスな通信を可能にする ETL (抽出、変換、ロード) ツール、API 管理、ミドルウェア ソリューションなどの高度なデータ統合テクノロジに投資する必要があります。さらに、データ形式とプロトコルの業界標準を採用すると、相互運用性を高めることができます。しかし、急速に進化するテクノロジー環境は、増え続けるシステムやプラットフォームとの互換性を維持することが、継続的でリソースを大量に消費する取り組みであることを意味します。

データ統合と相互運用性の課題は、データ セキュリティとプライバシーの懸念によってさらに悪化します。安全なデータ転送と GDPR や CCPA などの規制への準拠を保証することで、複雑さがさらに増します。IaaS プロバイダーは、堅牢なセキュリティ対策を実装し、データ統合プロセスによって機密情報が不正アクセスや侵害にさらされないようにする必要があります。シームレスなデータ統合の必要性と厳格なセキュリティおよびコンプライアンス要件のバランスを取ることは、IaaS 市場におけるデリケートで継続的な課題です。

スケーラビリティとパフォーマンスの最適化

Insight as a Service (IaaS) 市場が直面しているもう 1 つの重要な課題は、スケーラビリティとパフォーマンスの最適化です。企業が戦略的な意思決定を行うためにデータ主導の洞察にますます依存するようになるにつれて、IaaS ソリューションの需要は飛躍的に高まっています。この需要の急増により、IaaS プロバイダーは、パフォーマンスを犠牲にすることなく大量のデータと複雑な分析計算を処理できるスケーラブルなソリューションを提供する必要があります。最適なパフォーマンスを維持しながらこのスケーラビリティを実現することは、継続的なイノベーションとインフラストラクチャへの投資を必要とする重要な技術的課題です。

スケーラビリティの問題は、IaaS アプリケーションが大量のデータセットをリアルタイムで処理する必要がある場合によく発生します。これらの大規模なデータセットを分析するために必要な計算能力は、既存のインフラストラクチャに負担をかけ、遅延や効率の低下につながる可能性があります。ユーザーとデータ ソースが追加されると、システムは増加する負荷に対応するために動的にスケーリングする必要があります。垂直スケーリング (既存のマシンのパワーを追加する) や水平スケーリング (負荷を分散するためにマシンを追加する) などの従来のスケーリング方法には、それぞれ独自の制限とコストがあります。垂直スケーリングはすぐに法外なコストになる可能性がありますが、水平スケーリングはデータの一貫性と同期に複雑さをもたらす可能性があります。

企業は IaaS ソリューションからリアルタイムまたはほぼリアルタイムの分析情報を期待しているため、パフォーマンスの最適化も同様に重要です。応答時間が遅いと、これらのサービスの有用性と採用に大きな影響を与える可能性があります。これに対処するために、IaaS プロバイダーは、分散コンピューティング、インメモリ処理、エッジ コンピューティングなどの高度なテクノロジーを活用する必要があります。分散コンピューティングにより、複数のノード間でデータを並列処理できるため、速度と効率が向上します。インメモリ処理では、低速のディスクベースのストレージに頼るのではなく、データを RAM に保持することでレイテンシが短縮されます。エッジ コンピューティングでは、一部の処理タスクをローカル デバイスにオフロードできるため、中央サーバーの負荷が軽減され、応答時間が向上します。

これらのテクノロジには、独自の課題があります。分散システムの管理は複雑になる可能性があり、信頼性を確保するには堅牢なオーケストレーションとフォールト トレランス メカニズムが必要です。インメモリ処理は RAM の価格が高いためコストがかかる可能性があり、エッジ コンピューティングではセキュリティとデータ管理の新たな課題が生じます。さらに、パフォーマンスを最適化するには、アルゴリズムとシステム構成を微調整する必要があり、これには専門知識が必要で、時間がかかる場合があります。

IaaS プロバイダーがソリューションを効果的に拡張し、パフォーマンスを最適化する能力は、市場の高まる需要を満たす上で非常に重要です。プロバイダーは、インフラストラクチャに継続的に投資し、最先端のテクノロジを採用し、スケーラビリティとパフォーマンスの最適化に関連する複雑さを管理する革新的なアプローチを開発する必要があります。この継続的な取り組みは、ますますデータ主導の世界で競争力を維持するために企業が必要とする、シームレスで高性能な洞察を提供するために不可欠です。

主要な市場動向

データ主導の意思決定に対する需要の高まり

Insight as a Service (IaaS) アプリケーション市場における最も重要なトレンドの 1 つは、業界全体でデータ主導の意思決定に対する需要が高まっていることです。組織は、競争上の優位性を獲得し、運用効率を改善し、イノベーションを推進するためにデータ分析を活用することの価値をますます認識しています。このトレンドは、ソーシャル メディア、IoT デバイス、エンタープライズ システムなど、さまざまなソースから生成されるデータの爆発的な増加によって推進されており、このデータを処理および解釈するための高度なツールの必要性が生じています。その結果、包括的なデータ分析と分析機能を提供する IaaS アプリケーションは、データを効果的に活用することを目指す企業にとって不可欠なものになりつつあります。

今日の企業は、複雑で急速に変化する環境に直面しており、従来の意思決定アプローチでは不十分です。 IaaS アプリケーションは、高度な分析、機械学習、人工知能 (AI) 機能を提供し、企業はリアルタイムのデータ インサイトに基づいて情報に基づいた意思決定を行うことができます。これらのアプリケーションは、組織がパターンを特定し、将来の傾向を予測し、戦略を最適化してより良い結果を達成するのに役立ちます。たとえば、小売業では、IaaS ソリューションは顧客の行動と好みを分析できるため、企業はマーケティング キャンペーンをパーソナライズして顧客体験を向上させることができます。同様に、製造業では、これらのアプリケーションはサプライ チェーンの運用を最適化し、メンテナンスの必要性を予測して、ダウンタイムとコストを削減できます。

COVID-19 パンデミックにより、企業が前例のない課題を乗り越える中で、データ主導の意思決定の採用が加速しています。変化する市場状況を迅速に分析して対応する能力は、生き残りと成長にとって不可欠になっています。その結果、IaaS 市場では投資とイノベーションが増加しており、プロバイダーは企業の進化するニーズを満たすために継続的にサービスを強化しています。データ駆動型の意思決定への傾向は今後も続くと予想され、組織が競争力と俊敏性を維持するためにデータ インサイトへの依存度が高まるにつれて、IaaS アプリケーション市場の持続的な成長が促進されます。

高度なテクノロジーの統合

人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、ビッグ データ分析などの高度なテクノロジーを Insight as a Service (IaaS) アプリケーションに統合することは、市場を形成する顕著な傾向です。これらのテクノロジーは、企業がデータを分析し、インサイトを導き出し、戦略的な意思決定を行う方法を変革しています。AI および ML アルゴリズムは、膨大な量のデータを前例のない速度で処理し、人間が手動で検出することは不可能なパターンや相関関係を明らかにすることができます。この機能により、IaaS アプリケーションはより正確で実用的なインサイトを提供し、より良いビジネス成果を生み出すことができます。

AI と ML は、IaaS アプリケーションの予測分析機能と処方分析機能を強化します。予測分析では、履歴データを使用して将来の傾向と結果を予測し、企業が市場の変化と顧客の行動を予測できるようにします。処方的分析は、予測的洞察に基づいて特定のアクションを推奨することでさらに一歩進み、意思決定プロセスを最適化します。たとえば、金融分野では、AI 搭載の IaaS アプリケーションで市場の動きを予測し、投資戦略を提案できます。一方、ヘルスケア分野では、患者の転帰を予測し、治療計画を推奨できます。

ビッグ データ分析は、IaaS アプリケーションのもう 1 つの重要なコンポーネントです。データの量、種類、速度が増大し続ける中、企業はこのデータを効果的に管理および分析するための堅牢なソリューションを必要としています。ビッグ データ分析機能を備えた IaaS アプリケーションは、複数のソースからのさまざまなデータ タイプを処理できるため、ビジネス環境の全体像を把握できます。この統合により、組織は顧客の好み、運用効率、市場動向に関するより深い洞察を得ることができ、より情報に基づいた戦略的決定を下すことができます。

これらの高度なテクノロジーの融合により、より洗練された IaaS ソリューションの開発が促進されています。プロバイダーは、AI、ML、ビッグ データ分析をプラットフォームにシームレスに統合するための研究開発に投資しており、包括的で使いやすいデータ分析ツールを企業に提供しています。この傾向は、より深く、より微妙な洞察を提供できる IaaS アプリケーションを企業がますます求めるようになり、市場の成長と革新が促進されるため、今後も続くと予想されます。

カスタマイズされた業界固有のソリューションの台頭

Insight as a Service (IaaS) アプリケーション市場におけるもう 1 つの重要な傾向は、カスタマイズされた業界固有のソリューションの台頭です。さまざまな業界の企業がデータ インサイトの価値を認識するにつれて、特定の業界固有のニーズと課題に対応するようにカスタマイズされた IaaS アプリケーションの需要が高まっています。プロバイダーは、医療、金融、小売、製造などの業界固有の要件に対応するソリューションを開発することで対応しています。カスタマイズへのこの傾向は、汎用分析ツールではさまざまな業界の複雑さに十分に対応できない可能性があるという認識によって推進されています。

たとえば、医療では、膨大な量の患者データを処理し、厳格な規制要件に準拠し、臨床上の意思決定をサポートするように IaaS アプリケーションが設計されています。これらの業界固有のソリューションは、医療記録を分析し、患者の転帰を予測し、治療オプションを提案して、患者のケアと運用効率を向上させることができます。同様に、金融分野では、カスタマイズされた IaaS アプリケーションによって市場動向を分析し、リスクを評価し、不正行為を検出できるため、投資戦略や規制遵守に貴重な洞察を提供できます。

小売業界も、消費者行動を分析し、在庫管理を最適化し、マーケティング活動をパーソナライズするカスタマイズされた IaaS ソリューションの恩恵を受けています。小売業者は、顧客の好みやショッピング パターンを理解することで、顧客エンゲージメントを強化し、売上を伸ばすことができます。製造業では、業界固有の IaaS アプリケーションによって、サプライ チェーンの運用を最適化し、機器の故障を予測し、生産プロセスを改善できるため、コスト削減と生産性向上につながります。

カスタマイズされた IaaS ソリューションの増加は、クラウド コンピューティングと柔軟な展開モデルの進歩によってさらに促進されています。クラウドベースの IaaS プラットフォームにより、プロバイダーはさまざまな業界に簡単に適応できるスケーラブルでコスト効率の高いソリューションを提供できます。さらに、API とモジュール アーキテクチャを使用することで、業界固有の機能を既存のシステムにシームレスに統合できます。

業界固有の IaaS アプリケーションへのこの傾向は、より関連性の高い実用的な洞察を提供できるソリューションを企業がますます求めるようになるにつれて、拡大すると予想されます。カスタマイズされたソリューションを提供できるプロバイダーは競争上の優位性を獲得し、IaaS 市場の革新と成長を促進します。カスタマイズの重視は、現代のビジネスの多様なニーズを反映して、より専門的でユーザー中心の製品への市場の進化を強調しています。

セグメント別インサイト

エンドユーザー業界のインサイト

BFSI セグメントは 2023 年に最大の市場シェアを占めました。銀行、金融サービス、保険 (BFSI) セグメントの Insight as a Service (IaaS) アプリケーション市場は、いくつかの重要な要因に牽引され、大幅な成長を遂げています。主な推進力の 1 つは、BFSI 企業が生成するデータ量の増加です。これらの組織は膨大な量のトランザクション、顧客、市場データを処理しているため、このデータを分析して実用的なインサイトを引き出す高度なツールの必要性が高まっています。 IaaS アプリケーションはこれらの機能を提供し、企業がデータに基づいて意思決定を行うことで、業務効率を高め、顧客体験を改善し、競争上の優位性を高めることを可能にします。

もう 1 つの重要な推進力は、BFSI セクター内での規制遵守とリスク管理への注目の高まりです。厳格な規制要件とさまざまな財務リスクを軽減する必要性により、BFSI 企業は IaaS アプリケーションを活用してコンプライアンスを確保し、リスクをより効果的に管理しています。これらのアプリケーションは、組織がコンプライアンスを監視し、潜在的なリスクを積極的に特定するのに役立つ高度な分析機能とレポート機能を提供し、それによって規制上の罰則を回避し、リスク管理フレームワークを強化します。

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) 技術の急速な進歩も、IaaS アプリケーション市場を推進しています。BFSI 企業は、複雑なプロセスを自動化し、不正検出を強化し、パーソナライズされた顧客体験を提供するために、AI と ML を活用した IaaS ソリューションを採用するケースが増えています。これらのテクノロジーにより、予測分析とリアルタイムの意思決定が可能になります。これらは、変化の激しい BFSI 業界で競争力を維持するために不可欠です。

クラウド コンピューティングの採用が拡大し、BFSI における IaaS 市場の拡大が促進されています。クラウドベースの IaaS ソリューションは、拡張性、柔軟性、コスト効率に優れているため、IT インフラストラクチャの最新化を目指す BFSI 企業にとって魅力的な選択肢となっています。クラウドベースの IaaS アプリケーションを活用することで、これらの組織は分析機能を迅速に導入および拡張でき、従来のオンプレミス ソリューションに関連する時間とコストを削減できます。

顧客中心の戦略も、この市場の重要な推進力です。BFSI 企業は、顧客ロイヤルティを構築して成長を促進するために、顧客のニーズを理解して満たすことにますます重点を置いています。IaaS アプリケーションにより、これらの企業は顧客の行動や好みに関する深い洞察を得ることができ、よりターゲットを絞ったマーケティングやパーソナライズされたサービス提供が可能になります。この顧客中心のアプローチは、顧客満足度を高めるだけでなく、収益の成長も促進します。

BFSI セグメントの IaaS アプリケーション市場は、高度なデータ分析、規制遵守、AI と ML の進歩、クラウドの導入、顧客中心の戦略の必要性によって推進されています。これらの要因が相まって、BFSI 企業の運営方法が変革され、データの力を活用してより良い成果を達成し、競争の激しい環境で優位に立つことができるようになっています。

地域別インサイト

2023 年には、アジア太平洋地域が最大の市場シェアを占めました。アジア太平洋地域の Insight as a Service (IaaS) アプリケーション市場は、いくつかの重要な要因に牽引され、堅調な成長を遂げています。主な推進要因の 1 つは、業界全体での急速なデジタル変革です。組織は、データ主導のインサイトを活用して、運用効率、顧客体験、意思決定プロセスを強化することが増えています。IaaS アプリケーションに必要なインフラストラクチャを提供するクラウド コンピューティング プラットフォームの広範な導入は、市場の成長を推進するもう 1 つの重要な要因です。クラウド プラットフォームは、スケーラブルでコスト効率の高いソリューションを提供し、あらゆる規模の企業がハードウェアやソフトウェアに多額の先行投資をすることなく、高度な分析のパワーを活用できます。

この地域ではビッグ データ分析と人工知能 (AI) がますます重視されるようになり、IaaS アプリケーションの需要が高まっています。企業は、膨大な量のデータから実用的な洞察を引き出す AI と機械学習アルゴリズムの可能性を認識しています。これは、パーソナライズされた顧客体験と予測分析が競争上の優位性を高めることができる小売、ヘルスケア、金融などの分野で特に重要です。IoT デバイス、ソーシャル メディア、その他のデジタル チャネルから生成されるデータの量が増えると、高度な分析ソリューションも必要になり、IaaS 市場がさらに強化されます。

もう 1 つの重要な推進力は、アジア太平洋地域のいくつかの国における政府の支援的な取り組みと政策です。政府はさまざまなプログラムと投資を通じてデジタル化とイノベーションを推進し、IaaS アプリケーションの採用に適した環境を整えています。たとえば、シンガポールのスマート ネーション、デジタル インディア、中国のインターネット プラス戦略などの取り組みは、データ分析とクラウド コンピューティング セクターの成長を促進しています。これらのプログラムは、デジタル インフラストラクチャの強化、サイバー セキュリティの向上、高度なテクノロジの使用の促進を目的としており、その結果、IaaS 市場が刺激されます。

アジア太平洋地域の競争環境は激化しており、多数の地元および国際的なプレーヤーが市場に参入しています。この競争により、イノベーションが促進され、さまざまな業界の独自のニーズに合わせた、より高度で専門的な IaaS ソリューションが開発されています。熟練した労働力の可用性とテクノロジ インフラストラクチャの進歩も、市場拡大を支える上で重要な役割を果たしています。

アジア太平洋地域の Insight as a Service アプリケーション市場は、急速なデジタル変革、ビッグ データと AI の台頭、政府の支援政策、競争の激しいビジネス環境など、さまざまな要因が重なり合って推進されています。組織が競争力を維持するためにデータ主導の洞察を求め続ける中、IaaS アプリケーションの需要は増加し、この地域の市場の前向きな軌道をさらに固めると予想されます。

最近の開発

• フィールド サービス管理ソリューションの大手プロバイダーである Coresystems は、2023 年 5 月に InsightLoop をリリースしました。この新製品は AI 主導のデータ分析を活用し、企業がフィールド サービス業務に関する徹底した洞察を獲得できるようにすることで、効率と顧客満足度を大幅に向上させます。
• 2024 年 1 月、Microsoft は、Microsoft Cloud for Retail を介してコラボレーション エクスペリエンスを提供し、買い物客の旅を強化する革新的な生成 AI およびデータ ソリューションをリリースしました。

主要な市場プレーヤー

• OracleCorporation
• Accenture PLC
• IBM企業
• Dell Technologies Inc.
• Deloitte Tohmatsu Group
• GoodData Corporation
• Capgemini Services SAS
• NTTデータグループ株式会社