コンテキスト認識コンピューティング市場：コンポーネント別、技術別、アプリケーション別、産業分野別、エンドユーザー別- 世界予測2025-2032年

コンテキスト認識コンピューティング市場は、2032年までにCAGR16.13％で1,830億8,000万米ドル規模に成長すると予測されております。

コンテキスト認識コンピューティングの導入に向けた戦略的枠組みの構築：投資の促進要因、リスク、経営陣の重要課題をマッピング

コンテキスト認識コンピューティングは、専門的な機能から急速に進化し、企業および産業環境におけるデジタルトランスフォーメーション戦略の基盤要素となりつつあります。センシング手法、エッジ処理、コンテキストモデリングの進歩が融合し、環境の手がかりを感知し、ユーザーの意図を推測し、タイムリーな自動応答をトリガーできるシステムを実現しています。その結果、リーダーは技術的な構成要素だけでなく、プライバシー、相互運用性、総所有コストに関連する実用的なトレードオフを理解することが求められています。

さらに、導入判断は現在、IT部門、運用部門、セキュリティ部門、事業部門間のクロスファンクショナルな連携にかかっています。技術チームは、ゲートウェイ、センサー、タグ、ウェアラブル機器などのハードウェア選択と、コンサルティング、統合、サポート、トレーニングなどのサービス能力を併せて評価する必要があります。同様に、ソフトウェア戦略では、分析、ミドルウェア、プラットフォーム要件を調整し、コンテキスト信号をビジネスワークフローに運用化しなければなりません。その結果、経営陣の優先事項は、段階的な導入とベンダーの互換性を可能にするモジュール式アーキテクチャ、標準ベースのインターフェース、柔軟な調達モデルをますます重視する方向へシフトしています。

パイロットプロジェクトから企業規模の展開への移行には、パイロット事業の調整、データガバナンス、利害関係者の教育の慎重な設計が求められます。成功するプログラムでは、技術的ベンチマークとビジネスKPIを意図的に段階化し、実現可能性の検証からプロセス再設計、最終的にスケールアップへと進めます。本導入部では、後続の分析に向けた戦略的枠組みを設定し、コンテキスト認識コンピューティングが経営陣の注目に値する理由、および組織が導入リスクを軽減しつつ具体的な運用価値を獲得するための準備方法を明らかにします。

コンテキスト認識コンピューティングを再構築する変革的シフトの特定センサーの進化、エッジインテリジェンス、プライバシー計算、相互運用性のダイナミクスを含む

コンテキスト認識コンピューティングの情勢は、製品ロードマップ、ベンダー戦略、購入者の期待を変化させる一連の変革的シフトを経験しています。第一に、センサーの進化と小型化により、設置可能なセンシングの適用範囲が拡大し、空間的・時間的なカバレッジ密度を高めつつ、データ収集の単価を低減しています。同時に、エッジインテリジェンスは成熟し、意味のある推論をローカルで実行できる段階に達しました。これにより遅延が削減され、上流の帯域幅要件が低下し、結果としてゲートウェイ、ミドルウェア、分析プラットフォームのアーキテクチャ設計判断が変化しています。

並行して、規制とプライバシーに関する判断が設計選択の中心的な決定要因となりました。強化されるプライバシー期待と進化するデータ保護規範は、組織に対しプライバシー・バイ・デザイン原則、匿名化技術、目的限定型データ保持ポリシーの採用を促しています。その結果、システムアーキテクトは、より豊富なコンテキスト信号の利点と個人識別可能なデータフローの最小化必要性のバランスを取っており、この均衡がハードウェア、ソフトウェア、サービス契約の選択に影響を与えています。

相互運用性の動向も変化しています。Bluetooth Low EnergyやRFIDの各種規格から超広帯域（UWB）やWi-Fiに至る無線技術の普及は、機会と複雑性の両方を生み出しています。オープンスタンダード、堅牢なAPI、実績ある統合パターンを優先するベンダーは、大規模な企業向け取引への優先的なアクセスを獲得している一方、統合コストが迅速な導入を妨げる場合、クローズドなエコシステムは抵抗に直面しています。最後に、ビジネスモデルの革新が加速しており、成果連動型契約、マネージドサービス、PaaS（Platform as a Service）階層が普及しつつあります。これにより、購入者は支払いを実現した業務改善と連動させることが可能となります。

これらの変化を総合すると、技術選定、パートナー戦略、ガバナンス枠組みは連動して進化させねばなりません。技術的実現可能性とプライバシー、相互運用性、商業モデルを統合的に見据える組織こそが、市場が点在するソリューションから統合された成果志向システムへ移行する中で、価値を最大化できる立場にあるでしょう。

2025年に米国が実施した一連の関税措置が、サプライチェーン、調達戦略、部品コスト、導入スケジュールに及ぼす累積的影響の分析

2025年に米国で実施された累積的な政策措置と関税調整は、コンテキスト認識コンピューティングソリューションを導入する組織にとって、新たな運用上の制約と戦略的考慮事項をもたらしました。サプライチェーン管理者や調達責任者は、ゲートウェイ、センサー、タグ、ウェアラブル機器などの主要ハードウェア部品について、調達戦略の再評価を迫られています。輸入関税や貿易再編への対応として、リードタイムやサプライヤーの拠点配置が変化する可能性があることを認識しているためです。その結果、バイヤーはサプライヤーの多様化、地域調達代替案、部品サプライチェーンの回復力に、より重点を置くようになっています。

実務面では、情勢の変化により、エンジニアリングチームは部品表（BOM）のトレードオフを見直し、全面的な再設計を伴わずに特定部品の代替が可能なモジュール設計を優先するようになりました。同時に、サービスプロバイダーは調達サイクルの長期化や物流の複雑化に対応するため、契約条件を調整し、より柔軟な統合期間や段階的な導入スケジュールを提供しています。これらの調整は導入リスクを軽減しますが、明確なガバナンスがなければ価値実現までの時間を延長する可能性があります。

さらに、関税による圧力により、現地化戦略への関心が高まっています。これは、主要な最終市場に近い場所で組み立てや認証活動を行うことで、国境リスクを軽減するものです。この動向はソフトウェア展開パターンにも影響を及ぼします。現地での製造や組み立てでは、一貫性を確保し、生産拠点間でデバイス識別情報を管理するために、ファームウェア、ミドルウェア、アナリティクススタック間の緊密な連携が求められる場合が多いためです。大規模に事業を展開する組織においては、製造可能性を考慮した設計への注力が高まり、ハードウェアとソフトウェアチーム間の連携強化が相乗効果をもたらしています。

最後に、調達責任者と財務部門は、急な政策変更からプロジェクトの経済性を保護する契約条項をますます求めています。これにはヘッジ条項、複数調達先契約、現地サプライヤーへの移行オプションなどが含まれます。関税はコストとスケジュールの両面で逆風をもたらす一方で、アーキテクチャのモジュール性、サプライヤーリスク管理、エンドツーエンドのプログラムガバナンスに対するより慎重なアプローチを促しており、これは長期的なプログラムのレジリエンス強化につながり得ます。

コンポーネント、技術、アプリケーション、業界分野、エンドユーザーの動向を統合し、市場投入戦略の指針として実用的なセグメンテーションの知見を導出すること

効果的なセグメンテーションの知見を得るには、コンポーネント、技術、アプリケーション、業界分野、エンドユーザーの視点を統合し、一貫性のある戦略的ガイダンスへと昇華させる必要があります。コンポーネントの観点では、ゲートウェイ、センサー、タグ、ウェアラブルといったハードウェアの選択が導入トポロジーと保守モデルを決定し、コンサルティング、統合、サポート、トレーニングなどのサービス提供内容が購入者の体験と導入ペースを左右します。ソフトウェア層（アナリティクス、ミドルウェア、プラットフォームを含む）は、生のセンサー信号とビジネスプロセスを仲介するため、この層での決定は拡張性と統合コストに直接影響します。

技術面では、無線技術と近接技術にはそれぞれ異なるトレードオフが存在します。Bluetooth Low Energyは低消費電力デバイス接続を実現し、ウェアラブル機器や消費者向けコンテキストに最適です。一方、赤外線技術は短距離・直線視界内での相互作用をサポートします。RFID技術（能動型と受動型の両方を含む）は、資産識別や在庫管理ワークフローにおいて確立された選択肢を提供します。受動型RFIDはタグのみの展開においてコスト効率に優れ、能動型RFIDは長距離通信と豊富なテレメトリを実現します。超広帯域技術（UWB）はリアルタイム資産追跡シナリオに適した高精度空間位置特定を実現し、超音波技術は特定の屋内使用事例においてRFアプローチを補完できます。Wi-Fiは依然として広範な基盤技術として、より高い帯域幅と企業ネットワークとの高度な統合を可能にします。

アプリケーションレベルのセグメンテーションは、ソリューション設計の指針となるべき異なる要件を浮き彫りにします。コンテキスト認識型広告は、低遅延・プライバシー配慮型のセグメンテーションと顧客エンゲージメントシステムとの統合を要求する一方、コンテキスト認識型医療モニタリングは規制順守、データ完全性、持続的な稼働時間を中核とします。コンテキスト認識型セキュリティ実装では、改ざん検知、堅牢なID管理、フォレンジックデータ収集が優先されます。位置情報サービスは屋内・屋外使用事例に分岐します。屋内ソリューションは高密度センサー配置、エッジ推論、校正済みマッピングに依存する一方、屋外サービスは広域な地理空間相互運用性の課題に対処する必要があります。リアルタイム資産追跡は医療、産業、物流環境を横断し、各環境は異なるストレス要因、規制制約、運用システムへの統合エンドポイントを有します。

業界別の特性により、機会セットはさらに細分化されます。銀行・金融分野では、支店運営や不正検知のための安全で監査可能なコンテキスト信号が重視されます。教育分野では、安全対策、占有率分析、学習空間の最適化に焦点が当てられます。医療分野では、臨床レベルの信頼性、電子健康記録（EHR）との統合、厳格なプライバシー管理が求められます。製造環境では、堅牢なセンサー、確定的な遅延、運用技術（OT）システムとの統合が優先されます。小売戦略は実店舗とオンライン小売で顕著に異なります。店舗内導入は顧客体験と在庫精度の向上を目的とし、オンライン小売業者はコンテキストを活用してフルフィルメントとラストマイル可視化を最適化します。運輸・物流分野は航空貨物、海上、鉄道、道路輸送をカバーし、それぞれが固有のテレメトリー要件、環境課題、規制体制を有します。

最後に、大企業と中小企業におけるエンドユーザーセグメンテーションは、調達サイクルやソリューションパッケージングに影響を与えます。大企業は、強力なSLAと統合サービスを伴う包括的なベンダー管理型ソリューションを好む傾向にある一方、中小企業は初期導入の複雑さを最小限に抑えるモジュール式・従量課金型モデルを支持します。要するに、情報に基づいた製品戦略および市場投入戦略では、ハードウェア・ソフトウェア・サービスの選択を、特定の技術的特性、アプリケーション要件、業界固有の制約、購買規模に照らし合わせて設計し、実用的で高い効果をもたらすソリューションを提供する必要があります。

地域別パフォーマンスと戦略的差別化（南北アメリカ、欧州・中東・アフリカ、アジア太平洋）がパートナーシップとローカライゼーションに与える影響

コンテキスト認識コンピューティングにおける地域差は顕著であり、規制環境、産業構造、エコシステムの成熟度の組み合わせによって推進されています。アメリカ大陸では、イノベーションクラスターと早期導入企業により、高密度センサーネットワークと高度な分析を組み合わせた統合ソリューションの導入が加速しています。北米のバイヤーは、プライバシーを重視したアーキテクチャやクラウド・エッジハイブリッドを優先することが多く、確立されたサポートエコシステムによる迅速なスケーリングを期待しています。サプライチェーンの近接性や現地製造能力も調達決定に影響を与え、特にハードウェアのカスタマイズや認証が重要な場合には顕著です。

欧州・中東・アフリカ地域では、厳格な規制と国境を越えた相互運用性の課題が設計および展開戦略を形作っています。欧州の購買担当者は一般的に、データ保護、主権データに関する考慮事項、既存の企業プラットフォームとの相互運用性を重視します。さらに、地域内の市場の多様性は、言語、コンプライアンス、運用面でのローカライズが可能な適応性の高いソリューションへの需要を生み出しています。同地域の新興市場では、特に輸送・物流分野など可視化が即時の運用メリットをもたらす分野において、従来型インフラを飛び越えるため、状況認識機能の活用が急速に進んでいます。

アジア太平洋は多様性があるもの、急速に進展している情勢です。高密度な都市環境と強力な製造基盤が、リアルタイム資産追跡や位置情報サービスの早期導入を促進しています。同地域の多くの市場では、コスト意識の高い購買担当者が、堅牢性と導入容易性を優先したハードウェアとソフトウェアの緊密に統合されたバンドルを求めています。同時に、アジア太平洋地域の複数の市場では、標準規格の採用や産業デジタル化イニシアチブが推進されており、現地対応、地域パートナーシップ、サプライチェーンのレジリエンスを実証できるグローバルベンダーにとって機会が生まれています。

全地域において、成功する市場参入戦略は、グローバル製品の一貫性と地域カスタマイズ（現地規制対応、言語サポート、サービス提供モデルを含む）のバランスにかかっています。地域パートナーネットワークの構築、現地テスト・検証への投資、モジュール型ソリューションの設計に取り組む企業は、南北アメリカ、欧州・中東・アフリカ、アジア太平洋地域の固有の要件に対応する上で優位性を得られます。

競争企業間の力学とイノベーション戦略が明らかにする、ハードウェアベンダー、プラットフォームプロバイダー、システムインテグレーターによるエコシステム形成の動向

コンテキスト認識コンピューティングエコシステムにおける企業レベルの動向は、ハードウェア専門企業、プラットフォームプロバイダー、システムインテグレーター間の競合を明らかにしています。ハードウェアベンダーは電力効率、堅牢性、小型化に関するイノベーションを継続する一方、プラットフォームおよびソフトウェアプロバイダーは分析機能、デバイス管理、開発者エコシステムへの投資を通じて顧客の定着率向上を図っています。システムインテグレーターやサービス企業は、コンサルティング、統合、継続的なサポート、トレーニングを組み合わせたエンドツーエンドの導入能力を提供することで差別化を図り、購入者の負担を軽減し、測定可能な成果の加速を実現しています。

市場リーダーが対象市場を拡大するために採用する戦略的提携、アライアンス、選択的買収は一般的な戦術です。幅広いハードウェア互換性と堅牢なミドルウェア・分析スタックを組み合わせたプロバイダーは、統合の複雑さを軽減し明確なアップグレードパスを提供するため、大規模な企業案件を獲得しています。一方、専門ベンダー群は医療、製造、小売、物流など特定業界向けの垂直統合型ソリューションに注力し、制約のある運用環境下で迅速な価値創出を求める購買層に訴求しています。

イノベーション戦略は、オープンとクローズドのアプローチにおいても分岐します。オープンスタンダードと文書化されたAPIを優先する企業は、エコシステムパートナーや独立系開発者を惹きつけ、幅広い統合と拡張を可能にします。一方、垂直統合型プレイヤーは、パフォーマンス最適化とサービス収益の最大化を目指し、フルスタックの制御を志向します。競争優位性は、実証済みの導入実績の提示、柔軟な商業モデルの提供、強力な導入後サポートの提供能力にますます依存しています。

最終的に、技術的卓越性と実用的な商業的提案（マネージドサービス、成果ベース契約、充実したトレーニングプログラムなど）を組み合わせた企業が、長期的な顧客関係を維持する可能性が最も高くなります。購入者にとって重要なのは、ベンダーを製品機能だけでなく、統合提供能力、継続的なサポート、測定可能な運用改善の実現能力も評価することです。

技術選択、パートナー選定、調達、リスク管理された導入戦略を通じて価値創出を加速させるための、実践的な経営陣向け提言

コンテキスト認識コンピューティングから価値を創出しようとするリーダーは、技術的能力と測定可能なビジネス成果を連動させる、現実的な段階的アプローチを採用すべきです。まず、短期間のパイロットで検証可能な、影響力の大きい使用事例を限定的に定義することから始めます。これらのパイロットには、運用指標に紐づく明確な成功基準を含め、モジュール式の拡張が可能な構造とすべきです。同時に、プライバシー、セキュリティ、データ管理に対応するガバナンス慣行に投資し、パイロットが規制上の問題や評判の低下なく、より広範な展開へ円滑に移行できるようにします。

技術的観点からは、遅延・帯域幅・プライバシー制約を管理するため、エッジ処理と集中型分析のバランスが取れたアーキテクチャを優先すべきです。センサーと通信技術は使用事例要件に基づき選択してください：コスト重視のタグ付けには低消費電力BluetoothとパッシブRFID、高精度屋内追跡には超広帯域（UWB）、帯域幅集約型統合にはWi-Fiを採用します。ミドルウェアとプラットフォーム選定では、相互運用性、APIの成熟度、デバイス管理機能を重視し、継続的な運用と将来の統合を簡素化してください。

調達およびパートナー戦略においては、柔軟な商業モデルと複数調達先による供給を重視し、サプライヤー集中リスクを低減すべきです。統合業者やサービスプロバイダーを早期に巻き込み、導入計画を共同設計するとともに、関税や政策変更によるリスク発生時に備え、現地調達やサプライチェーン代替の選択肢を契約条件に盛り込むよう交渉してください。加えて、データ運用、分析、変更管理といった内部能力への投資を行い、組織がビジネスインサイトを大規模に抽出し、それに基づいて行動できる体制を確保することが重要です。

最後に、技術中心のKPIではなく、成果ベースの指標をまとめたダッシュボードで進捗を測定してください。プロセスサイクルタイムの短縮、資産利用率の向上、インシデント対応時間などの運用指標を追跡します。これらの指標を再投資の意思決定に活用し、パイロットから企業全体への展開に向けたロードマップを進化させてください。的を絞ったパイロット、強固なガバナンス、相互運用可能なアーキテクチャ、成果ベースの測定を組み合わせることで、業界リーダーはリスクを管理しつつ技術投資の収益を最大化し、導入を加速できます。

本分析の基盤となる透明性の高い調査手法について、1次調査と2次調査、データの三角測量、検証手順、および分析に影響を与える制約事項を明示します

本分析の基盤となる調査手法は、堅牢性と実践的関連性を確保するため、1次調査と2次調査の手法を統合しています。1次調査では、複数業界のテクノロジーリーダー、調達責任者、システムインテグレーターに対する構造化インタビューを実施し、代表的な導入事例の技術レビューで補完しました。これらの取り組みにより、導入課題、統合パターン、購入者の期待に関する直接的な知見が得られ、二次情報源や技術文献から導出された仮説の検証に活用されました。

2次調査では、ベンダー文書、技術ホワイトペーパー、特許動向、規制ガイダンス、公開されている事例研究を網羅しました。データ三角測量手法を適用し、情報源間の差異を調整するとともに、専門家によるレビューセッションを通じて発見事項の相互検証を行いました。分析フレームワークでは、コンポーネント、技術、アプリケーション、業界分野、エンドユーザーセグメントをマッピングし、横断的なテーマと分岐する要件を特定しました。シナリオ分析を用いてサプライチェーンの混乱や政策転換の影響を探求し、感度チェックにより異なる戦略的仮定下での定性的結論の堅牢性を確認しました。

品質管理には、反復的なピアレビュー、情報源の透明性、急速に変化する技術能力や政策環境に関連する制限事項の明示的な記載が含まれます。新興の無線モダリティや進化する規制体制など不確実性が存在する領域では、分析は決定的な結果を主張するのではなく、監視すべき主要指標を提示します。本調査手法は再現性と適応性を備えて設計されており、新たなデータや実証事例が得られるにつれて定期的な更新が可能です。

文脈認識コンピューティングを導入する組織に向けた戦略的要請、顕在化するリスク、および次の実践的ステップを強調する総括

結論として、コンテキスト認識コンピューティングは、幅広い産業分野において業務効率、安全性、顧客エンゲージメントを実質的に向上させる戦略的能力として成熟しつつあります。高度化されたセンシング技術、エッジ処理、そしてより高性能な分析プラットフォームの融合により、従来はコスト、統合の複雑性、遅延によって制約されていた実用的な導入が可能となりました。しかしながら、導入の成功は技術選択だけでなく、ガバナンス、調達戦略、そして初期パイロット段階で測定可能な成果を示す能力にも等しく依存します。

主要な課題は依然として存在します。オープン性と垂直統合のトレードオフ、プライバシー保護設計の必要性、多様な無線・センサー技術がもたらす運用上の複雑性などが挙げられます。モジュール性を意図的に設計し、相互運用性を優先し、成果ベースの商業モデルを採用する企業は、これらの課題を乗り越え、予測可能な性能でソリューションを拡張する上で優位な立場に立つでしょう。

最終的には、経営陣の支援体制、部門横断的なガバナンス、そして計画的なパイロットからスケールへのロードマップを整合させた組織が最良の結果を達成します。実践的なユースケース、サプライヤーの回復力、厳密な測定を重視することで、リーダーはコンテキスト認識コンピューティングを一連の実験的プロジェクトから持続的な運用上の優位性へと転換できるでしょう。

よくあるご質問

• コンテキスト認識コンピューティング市場の市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2024年に553億4,000万米ドル、2025年には644億6,000万米ドル、2032年までには1,830億8,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは16.13%です。
• コンテキスト認識コンピューティングの導入に向けた戦略的枠組みには何が含まれますか？
  • 投資の促進要因、リスク、経営陣の重要課題をマッピングすることが含まれます。
• コンテキスト認識コンピューティングにおける技術的トレードオフは何ですか？
  • プライバシー、相互運用性、総所有コストに関連する実用的なトレードオフがあります。
• コンテキスト認識コンピューティングの導入判断はどのように行われますか？
  • IT部門、運用部門、セキュリティ部門、事業部門間のクロスファンクショナルな連携にかかっています。
• コンテキスト認識コンピューティングの導入において重要な要素は何ですか？
  • 段階的な導入とベンダーの互換性を可能にするモジュール式アーキテクチャ、標準ベースのインターフェース、柔軟な調達モデルが重要です。
• 2025年に米国で実施された関税措置はどのような影響を与えましたか？
  • 新たな運用上の制約と戦略的考慮事項をもたらしました。
• 関税による圧力はどのような戦略を促進しましたか？
  • 現地化戦略への関心が高まり、国境リスクを軽減することが促進されました。
• コンテキスト認識コンピューティング市場における主要企業はどこですか？
  • Microsoft Corporation、Amazon.com, Inc.、Google LLC、International Business Machines Corporation、SAP SE、Cisco Systems, Inc.、Oracle Corporationなどです。

目次

第1章 序文

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場の概要

第5章 市場洞察

• IoTデバイスにおけるリアルタイムコンテキスト認識のためのエッジAIフレームワークの導入
• コンテキスト認識システムにおけるプライバシー保護型フェデレーテッドラーニング手法の採用によるユーザーデータの保護
• マルチモーダルデータストリームを用いた継続的なユーザー行動モデリングの実装によるパーソナライズドインタラクションの実現
• 没入型ユーザー体験のための空間コンテキストマッピング駆動型拡張現実インターフェースの統合
• 5Gネットワークスライシングの活用によるモバイルプラットフォーム上での低遅延コンテキスト対応アプリケーションの強化
• 異種センサー間におけるシームレスなデータ交換のためのクロスドメインコンテキスト相互運用性標準の出現

第6章 米国の関税の累積的な影響, 2025

第7章 AIの累積的影響, 2025

第8章 コンテキスト認識コンピューティング市場：コンポーネント別

• ハードウェア
  • ゲートウェイ
  • センサー
  • タグ
  • ウェアラブル機器
• サービス
  • コンサルティング
  • 統合
  • サポート
  • トレーニング
• ソフトウェア
  • アナリティクス
  • ミドルウェア
  • プラットフォーム

第9章 コンテキスト認識コンピューティング市場：技術別

• Bluetooth Low Energy
• 赤外線
• RFID
  • アクティブRFID
  • パッシブRFID
• 超広帯域
• 超音波
• Wi-Fi

第10章 コンテキスト認識コンピューティング市場：用途別

• コンテキスト認識型広告
• コンテキスト認識型ヘルスケアモニタリング
• コンテキスト認識セキュリティ
• 位置情報サービス
  • 屋内
  • 屋外
• リアルタイム資産追跡
  • ヘルスケア
  • 産業分野
  • 物流

第11章 コンテキスト認識コンピューティング市場：業界別

• 銀行・金融
• 教育
• ヘルスケア
• 製造業
• 小売り
  • 店舗
  • オンライン小売
• 運輸・物流
  • 航空貨物
  • 海運
  • 鉄道輸送
  • 道路輸送

第12章 コンテキスト認識コンピューティング市場：エンドユーザー別

• 大企業
• 中小企業

第13章 コンテキスト認識コンピューティング市場：地域別

• 南北アメリカ
  • 北米
  • ラテンアメリカ
• 欧州・中東・アフリカ
  • 欧州
  • 中東
  • アフリカ
• アジア太平洋地域

第14章 コンテキスト認識コンピューティング市場：グループ別

• ASEAN
• GCC
• EU
• BRICS
• G7
• NATO

第15章 コンテキスト認識コンピューティング市場：国別

• 米国
• カナダ
• メキシコ
• ブラジル
• 英国
• ドイツ
• フランス
• ロシア
• イタリア
• スペイン
• 中国
• インド
• 日本
• オーストラリア
• 韓国

第16章 競合情勢

• 市場シェア分析, 2024
• FPNVポジショニングマトリックス, 2024
• 競合分析
  • Microsoft Corporation
  • Amazon.com, Inc.
  • Google LLC
  • International Business Machines Corporation
  • SAP SE
  • Cisco Systems, Inc.
  • Oracle Corporation