データサイエンスプラットフォームの世界市場：コンポーネント別、アプリケーション別、業種別、地域別、2025年～2033年

世界のデータサイエンスプラットフォーム市場規模は2024年に152億米ドルに達しました。今後、IMARC Groupは、同市場が2033年までに1,449億米ドルに達し、2025年から2033年にかけて27.08%の成長率（CAGR）を示すと予測しています。医療業界におけるデータサイエンスプラットフォームの活用の高まり、様々な企業組織におけるクラウドベースのプログラムに対する需要の高まり、データサイエンスプラットフォームにおける先端技術の統合の高まりなどが、市場を牽引する主な要因となっています。

データサイエンスプラットフォームは、データサイエンスプロセスのさまざまな側面に必要なツール、技術、リソースを提供する包括的なソフトウェアおよびハードウェアのインフラです。データサイエンスは、データの収集、クリーニング、分析、解釈を含む学際的な分野で、価値ある洞察を引き出し、データ主導の意思決定を行う。これらのプラットフォームには、データ抽出、変換、ローディング（ETL）のためのツールや、データベース、データウェアハウス、API、その他のデータソースへのコネクタが含まれます。また、予測モデルや記述モデルを構築するための機械学習アルゴリズムやモデリングツールも幅広く提供されています。

現在、膨大な量の構造化データおよび非構造化データを効率的に分析、監督、統合する能力により、医療分野でのデータサイエンスプラットフォームの採用が増加しており、これが主に市場成長の原動力となっています。さらに、多様なグローバル事業体においてクラウドベースのソリューションへの選好が高まっていることも、良好な市場環境を促進しています。さらに、費用対効果が高く、効率的で、強化された意思決定ツールに対する需要が世界規模で高まっています。この需要の急増は、企業の分析と生産性を高めるデータサイエンスプラットフォームの利用拡大と相まって、市場の成長を促進しています。さらに、人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）、機械学習（ML）のデータサイエンスプラットフォームへの統合は、業界利害関係者に有利な成長機会をもたらしています。さらに、企業の予測モデルの構築、管理、最適化に対するまとまった統合アプローチを提供するデータサイエンスプラットフォームに対する意欲の高まりが、市場にプラスの影響を与えています。さらに、ビッグデータ技術の進化に後押しされたデータサイエンスプラットフォームに対する需要の高まりが、市場の拡大に寄与しています。さらに、銀行サービスの利用拡大によるBFSI分野でのデータサイエンスプラットフォームに対するニーズの高まりが、市場の成長をさらに強めています。

データサイエンスプラットフォーム市場動向と促進要因：

医療業界におけるデータサイエンスプラットフォームの利用拡大

医療では、構造化されたデータ（患者記録）だけでなく、医療画像や臨床記録などの非構造化データも含め、膨大な量のデータが生成されます。データサイエンスプラットフォームは、医療プロバイダーがこの豊富な情報を効果的に分析、管理、吸収することを可能にします。例えば、データ分析を利用して、患者集団の動向やパターン、潜在的な健康リスクを特定することができます。さらに、これらのプラットフォームは医療専門家に予測分析を活用する力を与えます。疾病の発生を予測し、より注意が必要と思われるハイリスク患者を特定し、さらには患者の転帰を予測することができます。この予測能力により、患者のケアと資源配分が強化されます。さらに、製薬・バイオテクノロジー分野では、データサイエンスプラットフォームが創薬・開発に役立っています。研究者は遺伝子データ、臨床試験結果、薬物相互作用を分析し、新たな治療法の市場投入プロセスを加速することができます。

さまざまな企業で高まるクラウドベースのプログラム需要

クラウドベースのプラットフォームは、大規模なデータセットや計算需要を処理するスケーラビリティを提供します。企業は必要に応じてリソースを増減できるため、データサイエンスプロジェクトを柔軟に管理できます。また、これらのソリューションでは、ハードウェアやインフラへの先行投資が少なくて済むことが多いです。この費用対効果は、あらゆる規模の組織、特に新興企業や中小企業にとって魅力的です。さらに、クラウドベースのプラットフォームはリモートアクセスを可能にし、地理的に分散したチーム間のコラボレーションを促進します。今日のグローバル化したビジネス環境では、このアクセシビリティは極めて重要です。さらに、クラウドプロバイダーがソフトウェアのアップデートやインフラのメンテナンスを行うため、社内のITチームの負担が軽減され、企業は常に最新の機能やセキュリティパッチにアクセスできます。

データサイエンスプラットフォームにおける先端技術の統合の高まり

AIとMLアルゴリズムは、データサイエンスプラットフォームに不可欠な要素になりつつあります。これらは自動化、予測モデリング、自然言語処理、異常検知を可能にします。これらの高度な機能は、複雑なデータセットから価値ある洞察を引き出すために不可欠です。さらに、様々な業界におけるIoTデバイスの普及に伴い、データサイエンスプラットフォームは、これらのデバイスから生成される大量のデータの流入を処理するために適応しつつあります。データサイエンスプラットフォームは、センサー、デバイス、機械からのデータを分析し、リアルタイムの洞察を提供し、意思決定を改善することができます。また、先進的なテクノロジーにより、データサイエンスプラットフォームはより洗練されたデータ可視化技術を提供できるようになりました。これにより、利害関係者に洞察を効果的に伝える能力が強化されます。

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
• 調査手法

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 世界のデータサイエンスプラットフォーム市場

• 市場概要
• 市場実績
• COVID-19の影響
• 市場予測

第6章 市場内訳：コンポーネント別

• ソフトウェア
• サービス

第7章 市場内訳：アプリケーション別

• マーケティング・セールス
• ロジスティクス
• ファイナンス・会計
• カスタマーサポート
• その他

第8章 市場内訳：業種別

• IT・通信
• 医療
• BFSI
• 製造
• 小売・eコマース
• その他

第9章 市場内訳：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• アジア太平洋地域
  • 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10章 SWOT分析

第11章 バリューチェーン分析

第12章 ポーターのファイブフォース分析

第13章 価格分析

第14章 競合情勢

• 市場構造
• 主要企業
• 主要企業のプロファイル
  • Alteryx Inc.
  • Cloudera Inc.
  • Dataiku Inc.
  • Google LLC（Alphabet Inc.）
  • H2O.ai Inc.
  • International Business Machines Corporation
  • Microsoft Corporation
  • RapidMiner Inc.
  • SAP SE
  • SAS Institute Inc.
  • The MathWorks Inc.
  • TIBCO Software Inc.