2025年 国内Data Platform, Logistics and Operations市場 マーケット構造とベンダー分析

IoT（Internet of Things）センサー、Generative AI（生成系AI：以下、GenAI）、デジタルデバイスなど多くの分野の技術進化が利用可能なデータを増やし、クラウドサービスがそれらの活用アイデアを迅速に実現させる時代になっている。そうした技術トレンドの中でデータプラットフォームは、AI/ML（Artificial Intelligence：人工知能／Machine Learning：機械学習）活用の有効性を高めるためのデータ整備に重要な役割を担うと共に、プラットフォーム自体がAI技術によって急速に機能を拡張するという転換期を迎えている。本調査レポートでは、Data Platform, Logistics and Operations市場の構造や市場トレンドなどを分析し、AI/MLやデータ統合、データベースなどの技術進化やそれらを利用したユースケースの拡大が、市場にどのような変化をもたらしているか、今後、どの方向に進むかを考察している。また、多くの有力企業、新規参入企業が激しい競争を繰り広げる環境の中で、ITサプライヤーがビジネス戦略を検討する際に考慮すべき点を提言すると共に、注目すべき主要企業や協業のメリットが見込まれるスタートアップ企業をリストアップしている。IDC Japan、Infrastructure & Devicesのリサーチマネージャーである鈴木 康介は「エンタープライズ向けアプリケーション分野でのAIの活用は、技術進化の段階がAIエージェントの業務適用フェーズに入ることで、テクノロジー導入の成果を出す企業とそうでない企業の格差が大きく広がることが見込まれる。国内ユーザー企業のタイムリーな支援には、ITサプライヤー側の迅速な体制強化が必要であり、支援に向けたノウハウの蓄積にはスピード重視の姿勢を持って臨むべきである」と分析している。

Table of Contents：目次

Executive Snapshot

市場開拓と市場動向

• データプラットフォームのクラウドシフト
  • データ分析／活用向けプラットフォーム市場のクラウドシフト傾向
  • 基幹系データベース市場のクラウドシフト傾向
    • 基幹系データベースの主要企業の動向
  • ハイブリッドクラウドの必要性を高めるエッジ推論拡大の影響
  • データプラットフォームのクラウドシフト傾向のまとめ
• AI技術のデータプラットフォーム市場への影響
  • AIエージェントがGenAIの導入よりも大きな影響を持つ理由
    • データ運用体制にAIエージェントが与える影響
  • データプラットフォームとAI技術の相補的な関係
  • AI技術を支えるデータプラットフォームとしての要件変化
• データプラットフォームの技術トレンドと市場への影響
  • 分散トランザクションデータベースの台頭と今後の展望
    • 分散トランザクションの増加が見込まれる理由
  • モダンデータスタック（Modern Data Stack）変遷の意義
    • さらなるModern Data Stackの細分化と柔軟性の向上
      • セマンティックレイヤーとHeadless BIのマーケティング傾向
    • Modern Data Stackの新コンセプト／新たな動き
    • データプロダクト化（Data Productization）
  • DRE（Data Reliability Engineering）の認知向上
  • データロジスティクスへの注目度上昇
  • HTAP（Hybrid Transactional and Analytical Processing）データベースの拡大
• ナレッジマネジメントの再興
  • ナレッジマネジメントに必要なデータプラットフォーム改革
  • ナレッジマネジメントが活性化する2つのシナリオ
  • AIを活用したナレッジマネジメントシステム（KMS）の技術的要件
  • データセマンティクス強化の流れの新たな領域：構造化データに対するアネクドータルなメタデータ管理
    • メタデータ生成に向けた実装上の工夫
• データガバナンス、データ運用リスク管理分野の動向
  • データアクセスガバナンス動向アップデート
  • DSPM動向アップデート
  • ISO 42001：AIマネジメントシステムに関わるビジネス機会

ITサプライヤーへの提言

市場定義

• Data Platform, Logistics and Operationsソリューション
  • データ保護（Protection）
    • バックアップとリカバリー（Backup and Recovery）
    • ランサムウェア対策
    • レプリケーション（Replication）
      • ホストベースのレプリケーション
      • アレイベースレプリケーションソフトウェア
    • データレジリエンス（Data Resilience）
  • データセキュリティ（Data Security）
    • 情報漏洩対策（Data Loss Prevention）
    • 暗号化（Encryption）／データマスキング／トークナイゼーション
    • プライバシー強化技術（PETs：Privacy-Enhancing Technologies）／プライバシーテック
    • Data Security Posture Management（データセキュリティ態勢管理）
    • デジタル権利管理（Digital Rights Management）
    • データ認証／データ真正性保証（Data Authentication/Data Authenticity Assurance）
    • メッセージングセキュリティ
  • データ管理ソフトウェア（Data Management Software）
    • データベース管理システム（Database Management Software）
      • リレーショナルデータベース管理システム（Relational Database Management System：RDBMS）
      • NoSQLデータベース（ドキュメントデータベース、ベクターデータベース、グラフデータベース、キーバリューデータベース）
      • データウェアハウス（DWH）、データレイク
    • データベース開発／管理ツール（Database Administration and Development Tools）
    • データ統合／インテリジェンス（Data Integration and Intelligence）
      • データインジェスト（取り込み）変換ソフトウェア（ETL：Extract Transform Load）
      • データ品質ソフトウェア（Data Quality）
      • メタデータ管理（Metadata Management）
  • その他のデータガバナンス（Other Data Governance）
    • データ最適配置とデータ移行（Data Placement Optimization and Data Migration）
      • 階層ストレージベースのデータ移行（Cloud Storage Tier）
      • アーカイビング、データ移行（Archiving, Data Migration）
    • データ保存コスト予測（Predictive Analytics for Data Storage Costs）
    • GRCソフトウェア／コンプライアンス監視（Governance, Risk, and Compliance Software）
    • データ運用自動化（Data Operation Automation）
• 調査方法

参考資料

• 関連調査
• Synopsis

List of Figures (2)

• Executive Snapshot：2025年 国内Data Platform, Logistics and Operations市場 マーケット構造とベンダー分析
• Data Platform, Logistics and Operations市場定義