データサイエンス・プラットフォームの世界市場

Data Science Platform

出版日: 2025年12月25日
発行: Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
ページ情報: 英文 196 Pages
納期: 即日から翌営業日

適宜更新あり

概要

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世界のデータサイエンスプラットフォーム市場は2030年までに8,537億米ドルに達する見込み

データサイエンスプラットフォームの世界市場は、2024年に2,138億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CAGR26.0％で成長し、2030年までに8,537億米ドルに達すると予測されています。本レポートで分析対象となったプラットフォームコンポーネント分野は、23.6%のCAGRを記録し、分析期間終了時点で5,204億米ドルに達すると予測されています。サービスコンポーネント分野の成長率は、分析期間において30.3%のCAGRと推定されています。

米国市場は575億米ドルと推定される一方、中国は24.7%のCAGRで成長すると予測されています

米国におけるデータサイエンスプラットフォーム市場は、2024年に575億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CAGR24.7％で推移し、2030年までに1,295億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23.2％、22.3％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17.9％のCAGRで成長すると予測されています。

世界のデータサイエンスプラットフォーム市場- 主な市場動向と促進要因の概要

データサイエンスプラットフォームとは何か、そして組織にどのような力を与えるのか？

データサイエンスプラットフォームとは、データサイエンティストがデータ探索、モデリング、分析を効率的に実行するためのツールを、統一されたアーキテクチャ内で提供する統合環境です。この種のプラットフォームは、データ取り込みやクリーニングから高度な分析、モデルの展開に至るまで、データサイエンスのワークフローを合理化します。データサイエンスツールとリソースを一元化することで、チームメンバー間のコラボレーションを促進し、モデルの再現性を向上させ、インサイト生成のスピードを高めます。さらに、機械学習、深層学習、ビッグデータ分析のための高度な機能を提供し、企業がデータの潜在能力を最大限に活用することを可能にします。データサイエンスプラットフォームの導入により、組織はアドホックな分析から、ビジネス目標に沿った調整された戦略へと移行することができ、データ駆動型市場におけるイノベーションと競争優位性を促進します。

データサイエンスプラットフォームは、分析プロセスを強化するためにどのような機能を提供しますか？

データサイエンスプラットフォームは通常、分析プロセスの最適化と強化を目的とした多様な機能を提供します。これには予測分析のための高度なアルゴリズム、機械学習機能、データ準備・可視化・自動モデルデプロイメントのためのツールが含まれます。多くのプラットフォームには、チームがより効果的に協働し、データセット、スクリプト、ダッシュボードをリアルタイムで共有できるコラボレーションツールも備わっています。スケーラビリティに対する需要の高まりに対応するため、これらのプラットフォームはクラウドベースのアーキテクチャをサポートしていることが多く、データサイエンティストが大幅な先行投資なしに、オンデマンドで膨大なコンピューティングリソースにアクセスできるようにします。さらに、データガバナンス機能が組み込まれており、データアクセスを管理し、様々なデータ保護規制への準拠を確保することで、分析ワークフロー全体を通じてデータの完全性とセキュリティが維持されます。

データサイエンスプラットフォームの導入と利用に関連する課題は何でしょうか？

データサイエンスプラットフォームは数多くの利点を提供しますが、その導入と利用には課題も伴います。主要な課題の一つは、特にレガシーシステムを有する組織において、これらのプラットフォームを既存のITインフラに統合することです。データサイエンティストは、現代的なプラットフォームと容易に互換性がない可能性のある、多様なソースからデータを抽出する必要が生じることがよくあります。また、プラットフォームが提供するツールや機能の習得に伴う学習曲線の問題もあります。組織は、チームがプラットフォームの機能を十分に活用できるよう、トレーニングやサポートに投資する必要があります。さらに、データサイエンスおよび分析技術の急速な進化に伴い、プラットフォームを最新のツールで更新し、新しいタイプのデータや分析手法に対応できるようにすることは、リソース集約的であると同時に技術的にも困難な場合があります。

データサイエンスプラットフォーム市場の成長要因とは？

データサイエンスプラットフォーム市場の成長は、いくつかの要因によって推進されています。まず、ビジネスインサイトや業務効率化を実現する上で、データが重要な資産として広く認識されていることが挙げられます。様々な業界の組織がデータ駆動型経営を目指す中、分析プロセスを効率化し強化できる高度なツールへの需要が高まっています。さらに、データ量と多様性の急激な増加に伴い、データ管理と分析のための堅牢なソリューションが必要とされており、データサイエンスプラットフォームはこれを十分に提供できる体制が整っています。多くの分野で進行中のデジタルトランスフォーメーションの取り組みも、これらのプラットフォームの導入を促進しています。企業は意思決定プロセスの革新と改善を模索しているためです。さらに、人工知能（AI）と機械学習（ML）が進化を続ける中、これらの技術をサポートし、スケーラブルな分析ソリューションを提供するプラットフォームの必要性も高まっています。経済的要因と競争の激しい市場環境が相まって、企業はイノベーションを促進し競争優位性を維持するため、データサイエンスプラットフォームへの投資をさらに推進しています。こうした技術動向と、よりアジャイルでデータ中心のビジネスモデルへの組織的転換が相まって、データサイエンスプラットフォーム市場はダイナミックに拡大を続けています。

セグメント：

コンポーネント（プラットフォームコンポーネント、サービスコンポーネント）、業務機能（マーケティング、営業、物流、財務・会計、カスタマーサポート、その他の業務機能）

調査対象企業の例

Alteryx, Inc.
Bridgei2i Analytics Solutions
Civis Analytics, Inc.
Cloudera, Inc.
Continuum Analytics, Inc.
Dataiku SAS
DataRobot, Inc.
DataRPM-Progress Software Corporation
Domino Data Lab, Inc.
Feature Labs, Inc.
Google LLC
IBM Corporation
Microsoft Corporation
Rapidminer, Inc.
Rexer Analytics.
Wolfram Research

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