データサイエンスと予測分析市場 – グローバルな業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、コンポーネント別 (ソリューション、サービス)、展開別 (クラウド、オンプレミス)、企業タイプ別 (大企業、中小企業 (SME))、アプリケーション別 (財務リスク分析、マーケティングおよび販売分析、顧客分析、サプライチェーン分析)、エンドユーザー別 (BFSI、自動車、IT および通信、ヘルスケア、小売、エネルギーおよび公益事業、政府、その他)、地域別、競合状況別、2018～2028 年

市場概要

近年、世界のデータサイエンスと予測分析市場は、さまざまな業界でデータ主導の意思決定への依存度が高まっていることから、目覚ましい成長を遂げています。この市場には、データから実用的な洞察を抽出し、組織が業務効率を高め、プロセスを最適化し、競争上の優位性を獲得できるように設計された幅広いソリューションとサービスが含まれています。市場の成長を牽引する主な要因には、ビッグデータの急激な増加、人工知能と機械学習の進歩、業界固有のユースケース、データ主導文化の採用、パーソナライゼーションによる顧客体験の向上の追求などがあります。さらに、クラウド展開は、その拡張性、コスト効率、アクセシビリティ、統合機能により、組織にとって主要な選択肢として浮上しています。クラウドベースのデータ分析ソリューションが提供する柔軟性と俊敏性により、さまざまな業界での導入が加速し、データ分析の状況が一変しました。大企業は、市場を前進させる上で極めて重要な役割を果たしており、財務リソース、データ量、グローバル展開、規制遵守のニーズを活用してデータ分析の限界を押し広げています。これらの組織は業界標準を設定し、この分野でのイノベーションを促進しています。

さらに、北米は、技術革新の中心地、データ駆動型プラクティスの早期導入、広範なデータセットへのアクセス、テクノロジー企業の堅牢なエコシステム、強力な規制環境、世界的な市場での存在感により、世界のデータサイエンスと予測分析市場で支配的な地位を占めています。全体として、世界中の組織がデータ駆動型時代に競争力を維持し、繁栄するためのデータ分析の変革の可能性を認識しているため、データサイエンスと予測分析市場の将来は有望です。テクノロジーの継続的な進歩と、倫理的かつ責任あるデータ使用の重要性の高まりにより、この市場は今後数年間で持続的な拡大と革新を遂げる態勢が整っています。

主要な市場推進要因

ビッグデータの爆発的増加データサイエンスと予測分析を推進する触媒

世界のデータサイエンスと予測分析市場は、主にビッグデータの爆発的な増加に支えられ、前例のない成長を遂げています。デジタルデバイス、モノのインターネット (IoT) の普及、ビジネスプロセスのデジタル化により、膨大な量のデータが生成されています。業界を問わず、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、実用的な洞察を引き出すためにデータサイエンスと予測分析にますます目を向けています。

ビッグデータ分析により、組織はソーシャルメディア、センサー、顧客とのやり取りなど、さまざまなソースから構造化データと非構造化データを活用できます。この豊富な情報は、業務の最適化、顧客体験の向上、意思決定の強化、競争上の優位性の獲得の機会を提供します。

このデータ主導の時代では、膨大なデータセットを処理、分析し、そこから洞察を引き出す能力が、データ サイエンスと予測分析市場の主な推進力となっています。データが指数関数的に増加し続けるにつれて、市場はさらに拡大し、組織にデータ資産の可能性を解き放つためのますます強力なツールを提供することが期待されています。

人工知能と機械学習の進歩

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は、世界のデータ サイエンスと予測分析市場の極めて重要な推進力となっています。これらのテクノロジーにより、データ サイエンティストとアナリストは、洗練された予測モデルを構築し、意思決定プロセスを自動化し、データから貴重な洞察を発見することができます。

AI と ML のアルゴリズムは、複雑なパターンを識別し、予測を行い、データから継続的に学習できるため、組織は前例のない精度と速度でデータ主導の意思決定を行うことができます。アプリケーションは、製造業における予知保全から、電子商取引におけるパーソナライズされた推奨事項、医療における精密医療まで多岐にわたります。

AI および ML 技術の急速な進歩と、オープンソース ライブラリおよびクラウドベースの AI プラットフォームの利用可能性により、これらのテクノロジへのアクセスが民主化されました。その結果、あらゆる規模の企業が AI と ML のパワーを活用できるようになり、データ サイエンスおよび予測分析市場の継続的な成長の重要な推進力となっています。

業界固有のユース ケースと垂直統合

データ サイエンスおよび予測分析ソリューションを業界固有のユース ケースに合わせてカスタマイズすることも、市場の重要な推進力となっています。組織は、汎用的な分析ソリューションでは独自の課題や目的に十分に対応できない可能性があることをますます認識しています。その結果、データ サイエンス プロバイダーは、ヘルスケア、金融、小売、製造などの特定の業界に合わせてサービスを調整しています。

これらの業界固有のソリューションには、各業界の特定のニーズと規制に対応するように設計された、事前に構築されたモデル、ドメイン固有のアルゴリズム、およびデータ処理ワークフローが付属しています。たとえば、ヘルスケアにおける予測分析は、病気の診断と治療計画に役立ちますが、金融機関はリスク評価と不正検出のために予測モデルに依存しています。

この垂直統合の傾向により、組織は業界向けに最適化された分析ソリューションを活用することで、データからより多くの価値を引き出すことができます。これは、ドメインの専門知識と業界知識が予測分析の実装を成功させる上で不可欠であるという認識の高まりを反映しています。

ビジネス インテリジェンスとデータ主導の意思決定文化

組織内でデータ主導の意思決定文化を採用することは、世界のデータ サイエンスと予測分析市場の強力な推進力です。企業は、データが競争上の優位性をもたらす戦略的資産であることをますます認識しています。その結果、ビジネス ユーザーがデータを探索し、洞察を生成し、情報に基づいた意思決定を行えるようにする分析ツールの需要が高まっています。

ビジネス インテリジェンス (BI) とセルフサービス分析プラットフォームは、このトレンドの最前線にあります。これらのプラットフォームにより、技術者以外のユーザーでも、ユーザー フレンドリなインターフェイス、ダッシュボード、インタラクティブ レポートを通じてデータにアクセスし、分析することができます。これらのツールにより、データ アクセスと分析が民主化され、データ サイエンティストへの依存が軽減され、すべての部門の意思決定者が権限を与えられるようになります。

データ主導の文化により、組織はデータ分析ソリューションに投資するようになり、市場の成長が促進されます。データ リテラシー、データ民主化、データ分析の日常業務への統合を優先する企業が増えるにつれ、データ サイエンスと予測分析ソリューションの需要は高まると見込まれます。

強化されたカスタマー エクスペリエンスとパーソナライゼーション

データ主導のパーソナライゼーションによるカスタマー エクスペリエンスの強化は、データ サイエンスと予測分析市場の大きな推進力です。今日の熾烈な競争が繰り広げられるビジネス環境では、企業は顧客ロイヤルティと満足度を高めるために、カスタマイズされたエクスペリエンスを顧客に提供することに重点を置いています。

予測分析は、企業が顧客の好みや行動を予測できるようにすることで、この目標を達成する上で重要な役割を果たします。履歴データとリアルタイムのやり取りを分析することで、企業は製品の推奨、マーケティング キャンペーン、顧客サポートのやり取りをパーソナライズできます。

この傾向は、特に e コマースで顕著で、ユーザーの行動に基づいてパーソナライズされた製品の推奨によって売上が大幅に向上する可能性があります。さらに、ヘルスケアなどの業界では、予測分析を活用してパーソナライズされた治療計画を提供し、患者の転帰を改善しています。

顧客体験とパーソナライゼーションの向上の追求は、データ サイエンスと予測分析市場の強力な推進力です。組織はデータを活用して顧客と有意義で個別のやり取りを行い、最終的には顧客ロイヤルティの向上と収益の成長につなげようとしています。

主要な市場の課題

データ サイエンスと予測分析におけるデータ プライバシーとコンプライアンスの課題

世界のデータ サイエンスと予測分析市場は、データ プライバシーとコンプライアンスに関連する重大な課題に直面しています。組織が膨大な量のデータを収集して分析する際、一般データ保護規則 (GDPR)、カリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA) など、複雑なデータ保護規制に対応する必要があります。これらの規制への準拠を確保しながら、データから実用的な洞察を引き出すことは、かなりの課題です。

データ サイエンティストや分析専門家は、機密データの匿名化、データ使用に関する適切な同意の取得、不正な侵害を防ぐためのデータ アクセス制御の管理などの問題に対処する必要があります。これらの課題に対処しないと、法的責任、金銭的罰則、組織の評判の低下につながる可能性があります。

さらに、さまざまな地域でデータ プライバシー規制が進化していることも、複雑さを増しています。責任あるデータ処理、データ主導の意思決定、さまざまな規制への準拠のバランスを取ることは、データ サイエンスと予測分析市場にとって依然として大きな課題です。

データ品質と前処理の課題

データ品質と前処理は、データ サイエンスと予測分析市場における永続的な課題です。高品質のデータは、正確な予測モデルと実用的な洞察に不可欠です。ただし、実際のデータは乱雑で、一貫性がなく、不完全であることがよくあります。データ サイエンティストは、分析に使用する前にデータのクリーニングと準備にかなりの時間を費やしていますが、これは時間がかかり、リソースを大量に消費するプロセスです。

データ品質に関連する課題には、欠損値の処理、外れ値の対処、不整合の解決、データの整合性の確保などがあります。さらに、さまざまなソースのデータは形式や構造が異なる場合があり、統合と標準化が複雑な作業になります。

組織が扱うデータセットがますます大規模で多様化するにつれて、堅牢なデータ前処理ツールと手法の必要性がますます高まっています。データ サイエンスと予測分析市場は、これらの課題に対処するために継続的に革新する必要があり、データ プロフェッショナルはデータ品質の問題に取り組むのではなく、洞察を引き出すことに集中できます。

予測分析における倫理とバイアスの課題

データの倫理的な使用と予測分析モデルにおけるバイアスの軽減は、世界のデータ サイエンスと予測分析市場にとって差し迫った課題です。 AI と機械学習モデルがさまざまな業界の意思決定で中心的な役割を果たすようになると、公平性、透明性、説明責任に関する懸念が浮上します。

AI モデルのバイアスによって差別的な結果が生じ、既存の不平等が強化され、体系的なバイアスが永続化する可能性があります。この課題に対処するには、データとアルゴリズムの両方でバイアスを特定して軽減する必要があります。データ サイエンティストは、モデルの公平性、透明性、解釈可能性を追求しなければなりませんが、これは複雑な作業になる可能性があります。

さらに、予測分析の適切な使用を決定する際には、特に医療、刑事司法、融資などのデリケートな分野では、倫理的なジレンマが生じます。データに基づく意思決定と倫理的配慮の間で適切なバランスをとることは、継続的な課題です。

これらの課題に対処するために、組織は倫理的な AI フレームワークとガイドラインを採用し、バイアス検出および軽減ツールに投資し、データ サイエンス チームの多様性を促進して、予測分析に対するより包括的で偏りのないアプローチを確保しています。

スケーラビリティとパフォーマンスの課題

データ サイエンスと予測分析市場では、特に組織が扱うデータの量が増え続けるにつれて、スケーラビリティとパフォーマンスの課題が蔓延しています。膨大なデータセットをリアルタイムまたはほぼリアルタイムで分析するには、強力なコンピューティング インフラストラクチャと効率的なアルゴリズムが必要です。

データ サイエンティストとアナリストは、分析パイプラインのスケーラビリティ、モデルのトレーニング時間、ストリーミング データの処理能力に関連する問題にしばしば取り組んでいます。これらの課題により、洞察を得るまでの時間が長くなり、急速に変化するビジネス状況に対応する組織の俊敏性が制限される可能性があります。

これらの課題を克服するために、Apache Hadoop や Apache Spark などのクラウドベースのソリューションや分散コンピューティング フレームワークの採用が増えています。ただし、並列処理のアルゴリズムの最適化と計算ボトルネックの削減は、市場にとって継続的な課題です。

予測分析モデルが効率的かつ大規模に実行できることを保証することは、データ資産の可能性を最大限に活用しようとしている組織にとって重要です。

人材不足とスキル ギャップの課題

データ サイエンスと予測分析市場は、人材不足とスキル ギャップという継続的な課題に直面しています。熟練したデータ サイエンティスト、機械学習エンジニア、分析専門家の需要は、人材プールにあるものをはるかに超えています。その結果、組織はデータ イニシアチブを推進するために必要な専門知識を持つ人材を見つけて維持するのに苦労しています。

この課題は、この分野のテクノロジーと方法論の急速な進化によってさらに悪化しています。データ プロフェッショナルは、最新のツール、テクニック、トレンドを常に把握しておく必要があり、そのためには継続的な学習と専門能力開発が必要です。

さらに、組織はデータ サイエンス チームを既存のワークフローや文化に統合する際に困難に直面することが多く、データ サイエンティストと他のビジネス機能間のコミュニケーションやコラボレーションに課題が生じます。

これらの人材とスキルのギャップの課題に対処するために、企業はトレーニングやスキルアップ プログラムに投資し、外部コンサルティングやアウトソーシングを活用し、部門横断的なチームワークを促進するコラボレーション ツールを導入しています。競争の激しい市場でデータ サイエンスと予測分析の可能性を最大限に活用したいと考えている組織にとって、人材不足とスキル ギャップを埋めることは非常に重要です。

主要な市場動向

拡張分析自動化によるデータ サイエンスの変革

拡張分析は、世界のデータ サイエンスと予測分析市場に革命をもたらしています。このトレンドでは、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) アルゴリズムをデータ分析ツールに統合して、意思決定プロセスを自動化および強化します。拡張分析プラットフォームは、自動的に隠れたパターンを発見し、洞察を生成し、ビジネス ユーザーにアクションを提案することさえできるため、専門的なデータ サイエンスの専門知識の必要性が軽減されます。

このトレンドにより、データ分析が民主化され、より幅広い専門家がデータの力を活用できるようになります。企業は、データ主導の意思決定を迅速かつ効率的に行うことで競争上の優位性を獲得するために、拡張分析ソリューションを採用しています。自動化とデータ駆動型の洞察の需要が高まり続ける中、拡張分析が市場を席巻し、これまで以上にアクセスしやすく影響力のあるものになると見込まれています。

説明可能な AI予測分析における透明性と信頼性の確保

説明可能な AI (XAI) は、データ サイエンスと予測分析市場でますます重要になっています。AI と ML モデルがさまざまなビジネス プロセスに統合されるにつれて、透明性と解釈可能性の必要性が高まっています。XAI 技術により、データ サイエンティストとビジネス ユーザーは、AI モデルが特定の予測を行う理由を理解し、潜在的なバイアスを明らかにし、公平性と規制への準拠を確保できます。

この傾向は、特に医療、金融、法務サービスなどの業界で、AI 駆動型の意思決定に対する信頼を構築する必要性によって推進されています。組織が倫理的で偏りのない予測を行うことを求める中、XAI は予測分析ソリューションの重要なコンポーネントになりつつあります。今後数年間、XAI は市場トレンドとして引き続き注目を集め、AI 導入に関連する倫理的および規制上の課題に対処します。

エッジ分析ネットワーク エッジでのリアルタイムの洞察

エッジ分析は、リアルタイムのデータ処理と分析をデータ生成元に近づけることで、データ サイエンスと予測分析の状況を変革しています。モノのインターネット (IoT) デバイスとセンサーの急増により、組織は大量のデータに直面しており、すぐに分析して実用的な洞察を導き出す必要があります。

エッジ分析により、組織はネットワーク エッジでデータを処理および分析できるため、レイテンシが短縮され、意思決定が迅速化されます。この傾向は、リアルタイムの洞察が運用効率と安全性にとって重要な製造、ヘルスケア、自律走行車などの業界では特に重要です。

IoT デバイスの採用が拡大するにつれて、エッジ分析はデータ サイエンスと予測分析の主流の手法となり、組織がビジネスのスピードでデータから価値を引き出せるようになると予想されています。

データ プライバシーと倫理責任あるデータ サイエンスの確保

データ プライバシーと倫理は、データ サイエンスと予測分析市場にますます影響を与えています。データ侵害の増加とデータの倫理的使用に関する懸念により、組織はデータ保護と責任あるデータ処理を優先するよう圧力を受けています。

その結果、データ サイエンティストと組織は、堅牢なデータ プライバシー対策の実装、GDPR や CCPA などのデータ保護規制の遵守、倫理的な AI プラクティスの採用に注力しています。この傾向は、プライバシーと公平性を尊重する AI モデルの開発にも及び、予測分析ソリューションが正確であるだけでなく、倫理的でコンプライアンスに準拠していることを保証します。

データのプライバシーと倫理は引き続き重要な市場トレンドであり、データ サイエンスと予測分析ソリューションの開発に影響を与え、データ主導の世界で組織がデータを責任を持って使用する方法を形作ります。

業界固有の分析ソリューション業界に合わせた予測分析のカスタマイズ

世界のデータ サイエンスと予測分析市場では、業界固有の分析ソリューションへの傾向が見られます。組織は、万能の分析アプローチでは、さまざまな業界固有の課題と要件に対応できない可能性があることを認識しています。

その結果、データ サイエンスと予測分析のプロバイダーは、ヘルスケア、金融、小売、エネルギーなどの特定の業界に合わせてソリューションをカスタマイズしています。これらの業界固有のソリューションは、各セクターの特定のニーズとユースケースに合わせて最適化された、事前に構築されたモデル、テンプレート、分析ツールを提供します。

この傾向により、組織は、業界専用に設計された分析ソリューションを活用して、データからより多くの価値を引き出すことができます。また、ドメインの専門知識と業界知識が予測分析の実装を成功させる上で重要であるという認識が高まっていることも反映しています。

セグメント別インサイト

コンポーネント別インサイト

ソリューション セグメント

データ サイエンスおよび予測分析セグメントのソリューションは、データ サイエンティストとビジネス ユーザーの両方が使いやすくアクセスしやすいように設計されています。多くの場合、ユーザー フレンドリなインターフェイス、ドラッグ アンド ドロップ機能、事前に構築されたテンプレートが付属しているため、組織は高度な技術的専門知識を必要とせずに分析プロジェクトを簡単に実装できます。この実装の容易さにより、ソリューションの採用が加速します。

企業は、データと分析のニーズに合わせて拡張できるスケーラブルなソリューションを必要としています。データ サイエンスおよび予測分析ソリューションは、さまざまなデータ量と複雑さに対応するように設計されています。組織がデータイニシアチブや分析プロジェクトを拡大するにつれて、これらのソリューションはシームレスに拡張して、より大きなデータセットやより複雑な分析を処理できます。

導入の洞察

クラウドセグメント

クラウド導入により、ハードウェアとインフラストラクチャへの多額の先行投資が不要になります。代わりに、組織は使用したコンピューティングリソースに対してのみ支払う従量課金モデルを選択できます。このコスト効率は、予算に制約がある可能性のある中小企業 (SME) にとって特に魅力的です。

クラウドベースのデータサイエンスおよび予測分析ソリューションは、オンプレミスのソリューションと比較して迅速に導入できます。この市場投入までのスピードの利点により、組織は分析プロジェクトを迅速に開始し、より早く洞察を得て、変化する市場動向に迅速に対応できます。

クラウド導入により、インターネット接続があればどこからでも分析ツールとデータに簡単にアクセスできます。このアクセシビリティにより、地理的に分散したチーム間のコラボレーションが促進され、データ サイエンティスト、アナリスト、意思決定者がシームレスに連携し、簡単に洞察を共有できるようになります。

クラウドベースのデータ分析ソリューションは、データ ストレージ、データ ウェアハウス、機械学習プラットフォームなどの他のクラウド サービスと統合できます。この統合により、データの取り込みからモデルの展開まで、エンドツーエンドのデータ分析プロセスが合理化され、分析ワークフローの効率が向上し、摩擦が軽減されます。

地域別の洞察

北米

北米の企業、特に米国では、早い段階でデータ主導の文化が取り入れられています。さまざまな分野の組織が、情報に基づいた意思決定、顧客体験の向上、運用の最適化におけるデータの価値を認識しています。この積極的なアプローチにより、データ分析ツール、プラットフォーム、人材への多額の投資が行われています。

北米地域は、その規模と多様な経済により、膨大な量のデータにアクセスできます。顧客の行動から市場の動向まで、この豊富なデータは、データ サイエンティストやアナリストが予測分析モデルを開発し、微調整するための理想的な環境を提供します。豊富で多様なデータセットが利用できることで、この分野でのイノベーションと実験が促進されます。

最近の開発

• 2023 年 2 月、「今すぐ購入して後で支払う」Afterpay は、リアルタイムの不正検出システムを強化するために、Cloudera の Cloudera Data Platform (CDP) を選択しました。このソリューションにより、Afterpay は高度な機械学習とストリーミング分析アルゴリズムを実行して、リアルタイムの不正行為を検出し、防止することができます。これにより、顧客に対して安全で信頼できるエクスペリエンスが保証されます。
• 2022 年 10 月に開催された Google Cloud Next '2022 では、AI と ML、データ分析、セキュリティの分野でさまざまなブレークスルーが発表されました。Google の目標は、組織がニーズを満たすさまざまなクラウド プロバイダーとプラットフォームにわたる多様なソース、ストレージ形式、分析アプローチからのデータを使用できる、適応性が高く、アクセスしやすく、堅牢なデータ クラウドを提供することでした。

主要な市場プレーヤー

• Accenture plc
• Vention, Inc.
• Absolutdata Analytics Pvt. Ltd.
• Salesforce, Inc.
• Manthan Software Services Pvt. Ltd. Ltd.
• LatentView Analytics Private Limited
• Oracle Corporation
• SG Analytics, Inc.
• Mu Sigma Inc.
• Fractal Analytics Private Limited