インメモリーコンピューティングの世界市場

世界のインメモリコンピューティング市場は2030年までに772億米ドルに達する見込み

インメモリコンピューティングの世界市場は、2024年に313億米ドルと推定されており、2024年から2030年の分析期間においてCAGR16.3％で成長し、2030年までに772億米ドルに達すると予想されています。本レポートで分析対象としたセグメントの一つであるインメモリコンピューティングソリューションは、15.6%のCAGRを記録し、分析期間終了時までに497億米ドルに達すると予測されています。インメモリコンピューティングサービスセグメントの成長率は、分析期間において17.5%のCAGRと推定されています。

米国市場は87億米ドルと推定される一方、中国は15.4%のCAGRで成長すると予測されています

米国におけるインメモリコンピューティング市場は、2024年に87億米ドルと推定されています。世界第2位の経済規模を誇る中国は、2024年から2030年の分析期間において15.4%のCAGRで推移し、2030年までに117億米ドルの市場規模に達すると予測されています。その他の注目すべき地域市場としては、日本とカナダが挙げられ、それぞれ分析期間中に14.3％、13.7％のCAGRで成長すると予測されています。欧州では、ドイツが約11.7％のCAGRで成長すると見込まれています。

世界の・インメモリコンピューティング市場- 主な市場動向と促進要因の概要

インメモリコンピューティングがリアルタイムデータ処理・分析のゲームチェンジャーとして台頭する理由とは？

インメモリコンピューティング（IMC）は、組織が前例のない速度で大量のデータを処理・分析することを可能にすることで、データ処理と分析の風景を変革しています。ディスクベースのストレージに依存する従来のデータ処理方法とは異なり、インメモリコンピューティングはランダムアクセスメモリ（RAM）を活用してデータを保存するため、アクセスと処理時間が大幅に短縮されます。この特性により、IMCは金融取引、サプライチェーン最適化、不正検知、パーソナライズドマーケティングなど、リアルタイムのデータインサイトが求められるアプリケーションにおいて特に価値を発揮します。ディスクベースのストレージに伴う遅延を排除し、複雑な計算に必要な時間を削減することで、インメモリコンピューティングは企業がリアルタイム分析を実現し、迅速な意思決定を支援し、動的な市場状況に効果的に対応することを可能にしています。

インメモリコンピューティングの普及拡大は、データ生成量の急激な増加と、あらゆる産業における迅速なデータ処理の必要性によって推進されています。接続デバイスの普及、ソーシャルメディア上のやり取り、電子商取引活動の拡大に伴い、組織は分析と意思決定のために強力かつスケーラブルなソリューションを必要とする膨大なデータセットに対処しています。IMCはこれらのデータ量を処理するために必要な計算能力と速度を提供し、組織がリアルタイムデータストリームから実用的な知見を導き出すことを可能にします。これは、取引判断においてミリ秒単位の差が結果を左右する金融業界や、リアルタイムのレコメンデーションが顧客体験と売上を大きく左右する電子商取引分野において特に重要です。企業がデータの潜在能力を最大限に活用し競争優位性を獲得しようとする中、インメモリコンピューティングは優れたパフォーマンスと高度な分析・機械学習ワークロードの支援能力を提供し、戦略的投資として台頭しています。

インメモリコンピューティングの普及と成長を推進する技術革新とは？

技術革新は、インメモリコンピューティングの導入と成長を加速させる上で極めて重要な役割を果たしており、幅広いアプリケーションにおいて、よりアクセスしやすく、効率的で、費用対効果の高いものとしています。この分野における主要な革新の一つは、高度なインメモリデータグリッドと分散型インメモリデータベースの開発です。これにより、組織はより多くのノードを追加して大規模なデータセットを処理することで、IMCインフラを水平方向に拡張することが可能となります。Apache Ignite、Hazelcast、GridGainなどの技術は、高可用性、耐障害性、および複数のサーバーやクラウドインスタンスにデータを分散する能力を備えた堅牢なインメモリデータグリッドソリューションを提供しています。これらの分散アーキテクチャにより、組織は速度や信頼性を損なうことなくテラバイト規模のデータをリアルタイムで処理できるため、リアルタイム分析、オンライントランザクション処理（OLTP）、モノのインターネット（IoT）データ管理などの高性能コンピューティングアプリケーションに最適です。

もう一つの重要な技術的進歩は、インメモリコンピューティングとビッグデータプラットフォームおよびクラウドベース環境の統合です。IMCプラットフォームは、Apache HadoopやApache Sparkといった主要なビッグデータ技術との統合が進んでおり、異なるシステム間でのシームレスなデータ交換と処理を可能にしております。この統合により、組織は既存のビッグデータインフラと並行してインメモリコンピューティングの力を活用でき、データ処理ワークフローの速度と効率を向上させることが可能となっております。さらに、クラウドコンピューティングの普及が進むことで、インメモリコンピューティングはよりアクセスしやすく、スケーラブルになっております。Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud Platform（GCP）などのクラウドサービスプロバイダーは、マネージドサービスの一環としてインメモリコンピューティングソリューションを提供しており、組織はハードウェアへの多額の先行投資を必要とせずにIMCワークロードを展開・拡張できます。クラウドベースのIMCソリューションは、オンデマンドでのリソース拡張、コスト最適化、高可用性と災害復旧機能の確保といった柔軟性を企業に提供しています。

インテルオプテインDCパーシステントメモリなどのパーシステントメモリ技術の登場も、インメモリコンピューティングの分野に革命をもたらしています。パーシステントメモリは、従来のRAMの高速性とストレージの不揮発性を兼ね備え、電源を切断してもデータを保持することが可能です。この技術はメモリとストレージの間のギャップを埋め、データの耐久性を維持しながらインメモリデータベースを拡張するための費用対効果の高いソリューションを提供しています。パーシステントメモリにより、組織は高性能かつ耐障害性を兼ね備えた大規模なインメモリコンピューティングシステムを構築できるようになり、継続的な稼働時間とデータ整合性が求められるミッションクリティカルなアプリケーションに適しています。さらに、高度な圧縮技術やインデックス技術の導入により、インメモリコンピューティングプラットフォームの効率性が向上し、データ保存に必要なメモリ容量の削減とクエリ性能の最適化が実現されています。こうした技術革新は、インメモリコンピューティングの普及を促進するだけでなく、その応用可能性を拡大し、業界を横断するデジタルトランスフォーメーションの取り組みを推進する重要な基盤技術となっています。

市場力学とビジネスニーズはインメモリコンピューティング市場をどのように形成しているのでしょうか？

インメモリコンピューティング市場は、市場力学、進化するビジネスニーズ、業界の動向が複雑に絡み合い、製品開発、導入、投資に影響を与えることで形成されています。主要な市場促進要因の一つは、迅速な意思決定とより応答性の高い業務運営の必要性から、リアルタイムデータ処理および分析能力への需要が高まっていることです。組織が激化する競合と急速に変化する市場環境に直面する中、データをリアルタイムで処理・分析する能力は重要な差別化要因となりつつあります。インメモリコンピューティングは、企業がパターンを検知し、異常を特定し、洞察に基づいてリアルタイムに行動することを可能にし、金融、小売、製造、物流などの分野で競争優位性を提供しています。このリアルタイム機能へのニーズは、不正行為の早期発見と防止により組織が数百万米ドルを節約できる不正検知や、顧客の要求を満たし混乱を最小限に抑えるためにリアルタイムの可視性と最適化が不可欠なサプライチェーン管理などの使用事例において特に顕著です。

人工知能（AI）と機械学習（ML）の普及拡大も、インメモリコンピューティング市場の成長に影響を与えています。AIおよびMLのワークロードは、モデルを訓練し予測を行うために膨大な計算能力と大規模データセットの高速処理能力を必要とします。インメモリコンピューティングは、こうしたデータ集約型アプリケーションを支えるために必要な速度と拡張性を提供し、モデル訓練の高速化、遅延の低減、予測精度の向上を実現します。インメモリコンピューティングとAI・MLプラットフォームの統合は、データを自律的に分析し、知見を創出し、意思決定プロセスを自動化できるインテリジェントアプリケーションの開発を加速させています。組織が顧客体験の向上、業務の最適化、新製品の革新のためにAI主導の取り組みへの投資を拡大するにつれ、こうした高度な分析ワークロードをサポートできるインメモリコンピューティングソリューションへの需要は増加すると予想されます。

クラウドコンピューティングへの移行、コスト最適化への注目の高まり、データセキュリティの重要性増大といった市場力学も、インメモリコンピューティング市場を形成しています。クラウドベースのソリューションへの移行により、組織はハードウェアへの多額の設備投資を必要とせずにインメモリコンピューティングを導入できるようになり、中小企業（SME）を含むより幅広い企業層が利用可能となりました。クラウドサービスプロバイダーが提供する従量課金制の価格モデルも、需要に基づいてリソースを柔軟に拡張し、コストを最適化し、運用上のオーバーヘッドを最小限に抑えるための柔軟性を組織に提供しています。しかしながら、RAMのコストは従来型のストレージオプションよりも一般的に高いため、特に膨大なデータセットを扱う組織にとっては課題となっています。このため、RAMと、永続メモリやSSDといったよりコスト効率の高いストレージオプションを組み合わせ、性能とコストのバランスを実現するハイブリッドIMCアーキテクチャへの関心が高まっています。

データセキュリティとコンプライアンスも、インメモリコンピューティング導入における重要な考慮事項です。特に金融や医療など、データプライバシーと規制順守が最優先される業界ではなおさらです。インメモリコンピューティングプラットフォームは、高度な暗号化、アクセス制御、監査証跡機能を備えて設計されており、機密データの保護と規制要件への対応を可能にします。データ侵害やサイバー脅威が継続的にリスクをもたらす中、セキュアなインメモリコンピューティングソリューションへの注目はさらに高まり、製品開発や市場力学に影響を与えると予想されます。こうした市場力学とビジネスニーズの進化は、インメモリコンピューティング市場の発展を形作り、技術導入、投資戦略、競争上のポジショニングに影響を及ぼしています。

インメモリコンピューティング市場の拡大を牽引する主な成長要因は何でしょうか？

世界のインメモリコンピューティング市場の成長は、リアルタイム分析への需要増加、ビッグデータおよびIoT技術の採用拡大、メモリおよび処理技術の進歩など、いくつかの主要な要因によって推進されています。主要な成長要因の一つは、業界を問わずリアルタイム分析と意思決定能力へのニーズが高まっていることです。組織がIoTデバイス、ソーシャルメディア、トランザクションシステムなど様々なソースからより多くのデータを生成・収集するにつれ、このデータをリアルタイムで処理・分析する能力は、実用的な知見を得て情報に基づいた意思決定を行うために不可欠となっています。インメモリコンピューティングは、データ処理と分析の速度を加速させ、市場の変化、顧客のニーズ、運用上の課題に対する迅速な対応を支えるリアルタイムの洞察を提供します。この能力は、動的価格設定、不正検知、顧客セグメンテーション、予知保全などの使用事例において特に価値があり、タイムリーな洞察が競争優位性と運用効率を促進します。

もう一つの重要な成長要因は、ビッグデータおよびIoT技術の採用拡大です。これらは膨大な量の構造化データと非構造化データを生成しており、その処理と分析には強力なコンピューティングソリューションが必要となります。インメモリコンピューティングプラットフォームは、ビッグデータやIoTアプリケーションに伴う高いデータ速度、多様性、膨大なデータ量を処理するのに最適であり、高度な分析、機械学習、リアルタイムレポートを通じて、組織がこれらのデータセットから価値を引き出すことを可能にします。接続デバイスの数が増加し続け、組織が予測分析や自動化のためにIoTデータを活用しようとするにつれて、こうしたデータ集約型ワークロードをサポートできるインメモリコンピューティングソリューションへの需要は増加すると予想されます。

メモリおよび処理技術の進歩も、インメモリコンピューティング市場の拡大を支えています。パーシステントメモリ、ノンボラタイルメモリエクスプレス（NVMe）、高帯域幅メモリ（HBM）などの革新技術は、インメモリコンピューティングシステムのスケーリングを可能にすると同時に、コスト削減とデータ耐久性の向上を実現しています。これらの技術により、組織はより大規模で耐障害性の高いインメモリデータベースを構築できるようになり、高可用性と継続的な運用が求められるミッションクリティカルなアプリケーションにおいて、IMCが現実的な選択肢となっています。グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）やフィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）などのハードウェアアクセラレータの活用は、インメモリコンピューティングプラットフォームの性能をさらに向上させ、高速なデータ処理と複雑な分析・機械学習モデルのサポートを実現しています。

最後に、デジタルトランスフォーメーションとクラウド導入への関心の高まりが、アジャイルでデータ駆動型のビジネス戦略を支えるインメモリコンピューティングソリューションの需要を牽引しています。組織がITインフラの近代化とデータの戦略的資産としての活用を目指すデジタルトランスフォーメーションの取り組みを進める中、インメモリコンピューティングはデジタルイノベーションの重要な推進力として台頭しています。クラウドベースのインメモリコンピューティングサービスは、組織に対し、オンデマンドでのリソース拡張、コスト最適化、新規アプリケーションの市場投入期間短縮といった柔軟性を提供しております。マネージドサービスやハイブリッドクラウドアーキテクチャの利用可能性により、企業は既存のITエコシステムへのインメモリコンピューティングの導入・統合をより容易に行えるようになっています。金融、小売、医療、製造業などの主要セクターからの需要が引き続き高まる中、また製造業者が進化するビジネスニーズに対応するために革新を進めるにつれ、技術進歩、アプリケーションの拡大、リアルタイムデータインサイトと俊敏性への重視の高まりを原動力として、世界のインメモリコンピューティング市場は持続的な成長が見込まれます。

セグメント：

コンポーネント（ソリューション、サービス）、アプリケーション（リスク管理・不正検知、感情分析、地理空間／GIS処理、販売・マーケティング最適化、予測分析、サプライチェーン管理、その他アプリケーション）、業種（銀行・金融・保険、IT・通信、小売・eコマース、医療・ライフサイエンス、運輸・物流、政府・防衛、その他業種）

調査対象企業の例

• Fujitsu Ltd.
• Gridgrain Systems, Inc.
• HCL Technologies Ltd.
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• NTT DATA Corporation
• Oracle Corporation
• SAP SE
• SAS Institute, Inc.
• Software AG
• TIBCO Software, Inc.

AI INTEGRATIONS

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Market Glass, Inc.は、LLMや業界特化型SLMをクエリするという一般的な手法ではなく、世界中のドメインエキスパートから厳選したコンテンツのリポジトリを構築しました。これには、ビデオ文字起こし、ブログ、検索エンジン調査、膨大な量の企業、製品/サービス、市場データなどが含まれます。

関税影響係数

当社の新リリースでは、Market Glass, Inc.が本社所在国、製造拠点、輸出入（完成品およびOEM）に基づいて企業の競争力変化を予測する中、地理的市場に対する関税の影響を組み込んでおります。この複雑かつ多面的な市場現実は、売上原価（COGS）の増加、収益性の低下、サプライチェーンの再構築など、競合他社に様々な影響を及ぼすとともに、ミクロおよびマクロの市場力学にも影響を及ぼします。

目次

第1章 調査手法

第2章 エグゼクティブサマリー

• 市場概要
• 主要企業
• 市場動向と促進要因
• 世界市場の見通し

第3章 市場分析

• 米国
• カナダ
• 日本
• 中国
• 欧州
• フランス
• ドイツ
• イタリア
• 英国
• その他欧州
• アジア太平洋地域
• 世界のその他の地域

第4章 競合