合成監視市場レポート：タイプ、サービス、導入形態、用途、業種、地域別（2026年～2034年）

世界の合成監視市場の規模は、2025年に15億8,620万米ドルに達しました。今後について、IMARC Groupは、2034年までに市場規模が41億7,840万米ドルに達し、2026年から2034年にかけてCAGR 11.00％で成長すると予測しています。この市場の成長を牽引しているのは、クラウド導入の拡大、人工知能（AI）との統合の進展、そして予防的モニタリングへの移行です。デジタルトランスフォーメーションや、複数のチャネルにわたるユーザー体験の向上、デジタルプラットフォームの最適なパフォーマンス確保へのニーズが、市場の成長に大きく寄与しています。

シンセティックモニタリング市場の動向：

AIとMLの統合

人工知能（AI）および機械学習（ML）を合成監視ツールに統合することは、企業がデジタルパフォーマンスを管理する方法における重要な進歩です。これらの技術は、ユーザーシミュレーションから生成される大量のデータを効率的に分析することで、異常やパフォーマンスの問題の検出を自動化します。例えば、Cisco DNA Centerに統合されているCisco DNA Assuranceは、Cisco DNA AdvantageやEssentialsなどのサブスクリプションサービスを通じて、AI/MLを活用したIT運用を提供します。これにより、高度な監視、自動化、および保証機能が提供され、ネットワーク管理が効率化されます。AIネットワーク分析により、ネットワークパフォーマンスを最適化し、問題解決を自動化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることで、スタッフは戦略的なITプロジェクトやネットワークの成長に注力できるようになります。AIとMLは様々なパターンを識別し、潜在的な障害を予測できるため、シームレスなユーザーエクスペリエンスを維持するための予防的なソリューションを提供します。この予測機能は、監視の精度を高めるだけでなく、手動によるトラブルシューティングにかかる時間と労力を削減し、新たな問題への迅速な解決を可能にします。

クラウドベースのソリューションの普及拡大

クラウドベースのソリューションや合成監視への移行動向は、ビジネス資産運用がクラウドへと広く移行していることに後押しされています。クラウドベースのシンセティックモニタリングは、スケーラビリティといった大きな利点を提供し、企業は物理インフラへの多額の先行投資を行うことなく、変化する需要に応じてモニタリング機能を容易に調整できます。例えば、Google Cloudは、稼働時間チェックやカスタム／Mochaベースのシンセティックモニターを通じてシンセティックモニタリングを提供しています。稼働時間チェックはHTTP／HTTPS／TCPエンドポイントに定期的にクエリを送信し、カスタムモニターではNode.jsフレームワークを使用して設定可能なテストを展開できます。URIやリンクをテストするためのリンク切れチェッカーも提供されています。さらに、これらのソリューションはデータストレージや管理に関連する総コストを削減し、他のクラウドサービスとの統合を簡素化します。この統合により運用効率が向上し、ワークフローが合理化されるため、クラウド技術の柔軟性とコスト効率を活用しつつパフォーマンス監視を最適化したいと考える企業にとって、クラウドベースの合成監視はますます好まれる選択肢となっています。

規制コンプライアンスとデータプライバシー

世界中でデータ保護規制がますます厳格化する中、企業は自社の業務がGDPRやCCPAなどの法的基準に準拠していることを確保するよう迫られています。このような規制環境により、企業はパフォーマンスを最適化できるだけでなく、データプライバシー法にも準拠できる合成監視システムの導入を余儀なくされています。英国政府の科学・イノベーション・技術省が発表した「2024年サイバーセキュリティ侵害調査」という報告書によると、サイバー侵害や攻撃は広範な脅威となっており、過去1年間にインシデントを報告した企業は50％、慈善団体は32％に上ります。最も一般的な攻撃はフィッシングであり、次いでなりすましやマルウェアが続いています。モニタリングソリューションは、コンプライアンスの記録、ユーザーデータの保護、および潜在的なセキュリティ侵害の特定において重要です。データプライバシーを優先する合成監視ツールを統合することで、企業はリスクを積極的に管理し、消費者との信頼を維持することができます。

目次

第1章 序文

第2章 調査範囲と調査手法

• 調査の目的
• ステークホルダー
• データソース
  • 一次情報
  • 二次情報
• 市場推定
  • ボトムアップアプローチ
  • トップダウンアプローチ
• 予測手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 イントロダクション

第5章 世界の合成監視市場

• 市場概要
• 市場実績
• COVID-19の影響
• 市場予測

第6章 市場内訳：タイプ別

• APIモニタリング
• SaaSアプリケーション監視
• モバイルアプリケーション監視
• Webアプリケーション監視

第7章 市場内訳：サービス別

• マネージドサービス
• コンサルティングサービス
• インプリメンテーションサービス
• トレーニングおよびサポートサービス

第8章 市場内訳：展開モード別

• オンプレミス
• クラウドベース

第9章 市場内訳：用途別

• 競合ベンチマーキング
• サービスレベル契約（SLA）の監視
• アプリケーションテスト
• コンテンツ配信ネットワークのテスト
• その他

第10章 市場内訳：業種別

• BFSI
• IT・通信
• 小売
• メディア・エンターテイメント
• 旅行・ホスピタリティ
• その他

第11章 市場内訳：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • その他
• 欧州
  • ドイツ
  • フランス
  • 英国
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • その他
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • その他
• 中東・アフリカ

第12章 SWOT分析

第13章 バリューチェーン分析

第14章 ポーターのファイブフォース分析

第15章 価格分析

第16章 競合情勢

• 市場構造
• 主要企業
• 主要企業プロファイル
  • Apica
  • Catchpoint Systems, Inc
  • Checkmk GmbH
  • Datadog
  • Dynatrace LLC
  • New Relic, Inc
  • Riverbed Technology
  • ServiceNow
  • SmartBear Software
  • SolarWinds Worldwide, LLC
  • Splunk LLC