AIOps 市場 – 2018～2028 年の世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測。提供内容 (プラットフォーム、サービス)、アプリケーション (インフラストラクチャ管理、アプリケーション パフォーマンス分析、ソフトウェア資産管理、ネットワークとセキュリティ管理、その他)、導入 (オンプレミス、クラウド)、企業規模 (大企業、中小企業 (SME))、業種別 (BFSI (銀行、金融サービス、保険)、ヘルスケアとライフ サイエンス、小売と電子商取引、IT と通信、エネルギーと公共事業、政府と公共部門、メディアとエンターテイメント、その他)、地域、競合状況別。

グローバル AIOps 市場

クラウド コンピューティング技術は、新興企業、多国籍企業、政府機関、非営利団体など、あらゆるタイプの企業でさまざまなサービスを提供するために使用されています。顧客関係管理やプロセス計画などの基本的なビジネス ツールを使用する能力は、これまで以上に重要になっています。知識に基づいた意思決定を行い、イノベーションをサポートするための投資を最大化する、よりスマートな組織を構築するには、リアルタイムでのデータの接続と分析にますます依存するようになっています。グローバル AIOps 市場の台頭は、企業が最新のツールと技術を使用してクラウドベースの運用を管理および最適化しようとしているため、クラウド コンピューティングの需要が高まっていることが原動力となっています。

IT 運用用の AI プラットフォームは、AIOps (IT 運用用の人工知能プラットフォーム) と呼ばれます。自動化技術と人工知能を組み合わせることで、IT システムの機能に関する包括的な視点を提供します。AIOps システムが対応する重要なニーズの 1 つは、より迅速で正確な IT 運用の需要です。その結果、AIOP の製品やサービスを利用する人が増えています。最近の技術の進歩により、IT 運用における AI の応用が実現可能になりました。多くの企業が知識融合、ドメイン強化型機械学習 (ML)、自然言語処理 (NLP) のアプローチを使用して、改善された AIOps プラットフォームとサービスを提供していることは、業界を牽引する大きな要因の 1 つです。AIOps プラットフォームは、ML によって駆動されるインテリジェントな自己学習アルゴリズムを使用して、日常的な IT 活動を自動化します。

クラウドベースのインフラストラクチャは、IT 部門で急速に採用されています

近年、クラウド コンピューティングの人気が急上昇しています。多くの企業が、Microsoft Azure、Amazon Web Services、Inc.、Alphabet Inc. などが提供するクラウド ホスティング サービスに惹かれています。これは、従量課金制、セルフサービス、高い信頼性、使用量に応じてスケールアップまたはスケールダウンできる柔軟性などの特徴が売りにされているためです。クラウド コンピューティングのこれらの利点により、従来の IT ソリューションよりも IT コストが大幅に安くなり、サービス品質が向上し、市場投入までの時間が短縮されます。 AIOps ソリューションによって提供されるすべての環境にわたる一元的な可視性の提供を通じて、IT の問題をより迅速に特定して修正できます。たとえば、米国に拠点を置くグローバル テクノロジー企業である IBM は、2020 年 7 月にマルチクラウド管理用の AIOps プラットフォームである IBM Cloud Pak for Watson AIOps を発表しました。

また、リアルタイム分析にもアクセスできません。その結果、AIOps を統合すると、ユーザーはすべての環境のパフォーマンス データにアクセスし、発生した可能性のある停止や速度低下に関する情報を取得できます。報告された問題は自動的に IT スタッフに通知され、根本原因の分析が行われ、解決策が提案されます。これらの要因が、AI ベースのアプリケーションへの世界的な関心の高まりを推進しています。

人工知能は、データの分析、話し言葉の理解、視覚的な物体の識別にアルゴリズムのレイヤーを使用します。これらのアルゴリズムは、データの処理、計算、ロボットの思考に使用されます。さまざまな最終用途アプリケーションに対して、より優れた効果的なソリューションを提供するためには、これらのアルゴリズムを改善する必要があります。人工知能の研究者は、さまざまなアルゴリズムの改善に常に取り組んでいます。従来のアルゴリズムには、効率性と精度の点で欠点があります。その結果、メーカーや技術開発者は、標準化されたアルゴリズムの作成に注目するようになりました。

IT 組織では、リスク軽減がますます重要になっています

リスクは、今日の破壊的な技術と経済環境を決定します。大企業は、常に変化する市場ニーズと急速なイノベーションのスピードを考慮すると、リスクを最小限に抑え、コア オファリングを犠牲にすることなく会社の継続性を維持する能力で差別化を図っています。IT 組織にとって、効果的なリスク軽減方法は不可欠です。未実現のリスクと危険ベクトルを特定するために、リスク軽減手法は組織をトップからボトムまで評価します。事業継続を妨げる可能性のある、社内と社外の両方からの脅威が含まれます。危険の種類によって、企業がリスクの影響を軽減する方法、または発生の影響を軽減する方法が決まります。そのため、リスクを軽減し、自動化投資の価値を高めるために、IT 組織はグローバル AIOps 市場に参入しています。

信頼性が高く適応性の高い AI システムの欠如

物理的な IT 環境で機能する完全なセーフティクリティカル システムのコンポーネントとして展開する場合、新しい AI アルゴリズムの回復力と適応性の欠如は深刻な結果をもたらします。低品質のデータは、AI システムの脆弱性の主な原因です。データ品質の問題には、データのスパース性、ラベル付けの誤り、無関係または破損したデータ、予期しないパターンの認識の失敗、パターン学習の誤りなどがあります。低品質のデータは、効果的な自動化手順を妨げます。なぜなら、あらゆる企業の AI アップグレードの主な目的は、収益を増やしてコストを節約することだからです。たとえば、2020 年の時点で、76% の組織がデータを使用して経済的価値を引き出したいと考えているにもかかわらず、必要なデータにアクセスできる企業はわずか 15% です。したがって、AI システムの欠如は市場の成長にとって脅威となります。

市場セグメンテーション

世界の AIOps 市場は、提供、アプリケーション、展開、企業規模、垂直、地域、競争環境に区分されています。提供に基づいて、市場はプラットフォーム、サービスに分類されます

市場プレーヤー

最近の開発

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