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市場調査レポート
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インメモリデータグリッド：市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測（2025年～2030年）

In Memory Data Grid - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2025 - 2030)

出版日
ページ情報
英文 115 Pages
納期
2～3営業日
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インメモリデータグリッド：市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測（2025年～2030年）
出版日: 2025年01月05日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 115 Pages
納期: 2～3営業日
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概要

インメモリデータグリッド市場規模は、2025年に45億3,000万米ドルと推定され、予測期間（2025-2030年）のCAGRは19.23%で、2030年には109億2,000万米ドルに達すると予測されます。

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リアルタイムの不正行為やリスク管理機能に対するニーズが高まり続ける中、インメモリデータグリッドソリューションの採用が進むと予想されます。

主なハイライト

  • インメモリデータグリッドソリューションは、高速なデータ処理・分析機能を提供できることから、採用が増加しています。クラウドコンピューティングの成長に伴い、オンプレミスのインフラを必要とせず、大量のデータを処理するのに必要な柔軟性と拡張性を提供するクラウドベースのインメモリデータグリッドソリューションの採用が進んでいます。
  • さらに、パンデミックは、インメモリデータグリッドソリューションの主要な特徴であるリアルタイムのデータ処理と分析の重要性を強調しました。その結果、様々な業界の企業が、より迅速な意思決定を可能にし、全体的な業務効率を向上させるために、これらのソリューションに投資し始め、市場の需要を牽引しました。
  • インメモリデータグリッドソリューションの実装と管理は複雑で、技術的な専門知識を必要とするため、技術的なリソースが限られている企業での採用が市場の成長を妨げています。また、コストやデータセキュリティの高さといった要因も、市場の成長をさらに抑制しています。
  • パンデミックは、リモートワーク、eコマース、オンラインサービスへの急激なシフトをもたらし、インメモリデータグリッドソリューションに対する需要の急増を生み出しました。リモートで仕事をする人が増えたことで、信頼性が高く効率的なデータ処理や分析ソリューションのニーズが高まり、インメモリデータグリッド製品の需要増につながった。
  • しかし、サプライチェーンの混乱により製品の発売や納品に遅れが生じ、市場の成長に影響を与えました。また、企業が直面するIT予算の削減や財務上の制約により、インメモリデータグリッドソリューションの採用が減少しました。

インメモリデータグリッド市場の動向

BFSIにおけるリアルタイムデータ処理のニーズの高まりが市場成長を牽引

  • デジタル化の進展により、金融機関は顧客に対応するための無駄のない柔軟で効率的なアプローチを構築する必要に迫られています。金融機関は重要な情報を扱っており、適切に処理されないと、財務的・倫理的に深刻な影響を及ぼす可能性があります。そのため、世界中の金融機関は、リアルタイムでデータを処理し、ビジネスクリティカルなアプリケーションを改善するために、インメモリデータグリッドソリューションを求めています。
  • BFSI業界でクラウド・コンピューティングの導入が進んでいることも、インメモリデータグリッドの需要を後押ししています。クラウドベースのインメモリデータグリッド・ソリューションは、オンプレミスの従来型ソリューションに比べて柔軟性、拡張性、コスト効率が高く、BFSI組織に適した選択肢となっています。
  • さらに、BFSI業界ではリアルタイムのデータ処理に対するニーズが高まっており、大量のデータをメモリに保存して処理するインメモリデータグリッド、高速データアクセス、クラウドベースの展開への適合性に対する需要が高まっています。
  • 大手銀行は、統合されたオムニチャネルバンキング体験を提供するために、インメモリデータグリッドの著名なプロバイダーの1つであるGridGain Systems Inc.に大きく依存しています。GridGainのソリューションを利用することで、企業はデジタルチャネルにスピードとスケールを追加し、これまでサイロ化されていたデータを開放してチャネル間でシームレスに共有できるようにし、リアルタイムストリーミング分析、機械学習、ディープラーニングを使用してインプロセスHTAPを実装し、エンドツーエンドのバンキング体験をプロアクティブに監視して強化しています。
  • さらに、銀行はCOVID-19の発生により、内部および外部の詐欺事件が急増するのを示しました。COVID-19アウトブレイクレスキューパッケージは、詐欺、虚偽請求、その他の詐欺を増加させました。金融機関や政府機関が導入しているシステムの多くは、申請者の身元や主張を十分に確認する必要があった。例えば、警察庁によると、日本の警察は2022年に1,136件のオンライン・バンキング詐欺事件を記録しており、これは前年に比べ大幅な増加となっています。

北米が大きなシェアを占める見込み

  • 北米は、予測期間中、インメモリデータグリッド市場で大きなシェアを占めると予想されます。これは、企業全体でインメモリデータグリッドの採用を促進するために、組織間の規制遵守が増加しているためであり、潜在的な市場成長を示しています。
  • インメモリデータグリッドの採用が同地域で増加している主な理由は、ビッグデータの高速処理と分析に対する需要が急増していることに加え、さまざまなデータソースが増加するにつれてアーキテクチャを簡素化する必要性が高まっているためです。総所有コストを最適化する技術強化も、市場成長を促進する要因の1つです。
  • 米国では、さまざまなデータソースの増加に伴い、新たなビジネス洞察の成長が市場拡大に寄与しています。複数の企業がビッグデータを活用してマーケティングや顧客体験を強化し、不正やリスクを特定することで業績を直接的に強化しています。米国を拠点とするCoalition Against Insurance Fraudによると、米国とカナダの保険会社では保険金請求コストの5～10％を詐欺が占めています。保険会社によっては、その合計が保険金請求コストの20％にも上ると予想しています。北米地域の全保険種目において、そのコストは800億米ドルから900億米ドルに上ると推定されています。
  • 電子カルテ（EHR）データやその他の企業向けアプリケーションにクラウドを採用しているヘルスケア業界も、大きなデータソースになりつつあります。例えば、米国のデータ分析会社であるGNSヘルスケアによると、米国のヘルスケア業界では年間12億件の臨床治療文書が生成されると推定されています。したがって、エンドユーザー業界全体のデータの成長は、リアルタイム処理を生み出し、それによって市場に機会を生み出すと予想されます。
  • JPMorgan Chase、National Australia Bank、Lloyds Banking Group、UBSなど、世界有数の金融機関の多くを含むGlobal 2000組織で急速な採用が続いている著名なプレイヤーの存在が、この地域での収益創出に貢献しています。

インメモリデータグリッド業界の概要

インメモリデータグリッド市場は、GridGain、Hazelcast、Software AG、Oracle Corporation、GigaSpaces Technologies Inc.など様々なベンダーによって細分化されています。ベンダーは、市場での存在感を高め、競争に打ち勝つために、パートナーシップや協業、新製品の投入、M&Aなど、有機的・無機的な成長戦略を展開しています。

2022年3月、Hazelcastはオープンソースの軽量インメモリストリーム処理エンジンInAppsテクノロジーを発表し、スマートホームセンサー、店舗内eコマースシステム、ソーシャルメディアプラットフォーム、ログ分析、モニタリング、不正検知などのデータ集約型アプリケーションのほぼリアルタイムでの処理を可能にしました。また、Hazelcast IMDGのバージョン3.8をリリースし、永続性とマルチデータセンター展開を管理するための高度な機能を搭載しました。

2022年3月、Hazelcastはインメモリデータグリッドソフトウェアに、より多くのSQLストリーミング・データ機能と階層化を追加し、リアルタイムと古い情報を同時に照会できるようにしました。同社は基本的に、SSDやディスクドライブから逐次読み込むよりもはるかに高速にアクセス、処理、分析できるように、データのロードをメモリに保存します。

その他の特典：

  • エクセル形式の市場予測（ME）シート
  • 3ヶ月間のアナリスト・サポート

目次

第1章 イントロダクション

  • 調査の前提条件と市場定義
  • 調査範囲

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場洞察

  • 市場概要
  • 業界の魅力度-ポーターのファイブフォース分析
    • 買い手／消費者の交渉力
    • 供給企業の交渉力
    • 新規参入業者の脅威
    • 代替品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係の強さ
  • COVID-19の市場への影響評価

第5章 市場力学

  • 市場促進要因
    • かつてないデータ処理速度へのニーズの高まり
    • ビッグデータの成長
  • 市場の課題
    • データセキュリティの維持

第6章 市場セグメンテーション

  • コンポーネント別
    • ソリューション
    • サービス別
  • 展開タイプ別
    • オンプレミス
    • クラウド
  • エンドユーザー業界別
    • BFSI
    • IT・通信
    • 小売
    • ヘルスケア
    • 運輸・物流
    • その他エンドユーザー産業
  • 地域別
    • 北米
    • 欧州
    • アジア太平洋
    • ラテンアメリカ
    • 中東・アフリカ

第7章 競合情勢

  • 企業プロファイル
    • Hazelcast Inc.
    • GridGain Systems Inc.
    • Oracle Corporation
    • IBM Corporation
    • Pivotal（VMware Inc.）
    • GigaSpaces Technologies Inc.
    • Software AG
    • ScaleOut Software
    • Alachisoft
    • TIBCO Software Inc.

第8章 投資分析

第9章 市場の将来

目次
Product Code: 71193

The In Memory Data Grid Market size is estimated at USD 4.53 billion in 2025, and is expected to reach USD 10.92 billion by 2030, at a CAGR of 19.23% during the forecast period (2025-2030).

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As the need for real-time fraud and risk management capabilities continues to grow, the adoption of in-memory data grid solutions is expected to increase.

Key Highlights

  • In-memory data grid solutions have been increasingly gaining adoption due to their ability to provide high-speed data processing and analysis capabilities. With the growth of cloud computing, businesses are increasingly adopting cloud-based in-memory data grid solutions that provide the flexibility and scalability needed to handle large amounts of data without the need for on-premises infrastructure.
  • Furthermore, the pandemic emphasized the significance of real-time data processing and analysis, which is a key feature of in-memory data grid solutions. As a result, businesses in various industries began to invest in these solutions in order to enable faster decision-making and improve overall operational efficiency driving the demand in the market.
  • As the implementation and managing in-memory data grid solutions are complex and require technical expertise, their adoption from businesses with limited technical resources is hampering the market growth. Also, the factors such as higher cost and data security are further restraining the market growth.
  • The pandemic led to a sudden shift towards remote working, e-commerce, and online services, which has created a surge in demand for in-memory data grid solutions. With more people working remotely, the need for reliable and efficient data processing and analytics solutions has increased, leading to a rise in demand for in-memory data grid products.
  • However, the supply chain disruptions led to delays in product launches and delivery, which affected the growth of the market. Also, the reduced IT budgets and financial constraints faced by businesses resulted in a decrease in the adoption of in-memory data grid solutions.

In Memory Data Grid Market Trends

Growing Need for Real Time Data Processing in BFSI Driving the Market Growth

  • Growing digitalization is compelling financial companies to build a lean, flexible, and efficient approach to cater to their customers. Financial institutions deal with critical information, which, if not properly processed, can have severe financial and ethical implications. Thus, financial organizations worldwide seek in-memory data grid solutions to process data in real-time and improve their business-critical applications.
  • The growing adoption of cloud computing in the BFSI industry is also driving the demand for in-memory data grids, as cloud-based in-memory data grids solutions provide greater flexibility, scalability, and cost-effectiveness compared to on-premises traditional solutions making them a suitable option for BFSI organizations.
  • Furthermore, the growing need for real-time data processing in the BFSI industry is increasing the demand for in-memory data grids to store and process large volumes of data in memory, high-speed data access, and suitability for cloud-based deployments.
  • Leading banks significantly depend on GridGain Systems Inc., one of the prominent providers of In-memory data grids, to help them offer an integrated omnichannel banking experience. By using the GridGain solution, organizations have added speed and scale to digital channels, opened up previously siloed data for seamless sharing across channels, and implemented in-process HTAP using real-time streaming analytics, machine, and deep learning to monitor and enhance the end-to-end banking experience proactively.
  • Moreover, banks witnessed a sharp rise in internal and external fraud cases from the COVID-19 outbreak. The COVID-19 outbreak rescue package increased fraud, false claims, and other scams. Many of the systems that financial institutions and government agencies in place needed to verify the identity and claims of applicants adequately. For instance, according to National Police Agency Japan, the police in Japan recorded 1,136 online banking fraud cases in 2022, which constituted a substantial increase compared to the previous year.

North America is Expected to Hold Major Share

  • North America is expected to account for a larger share of the In-memory data grid market during the forecast period due to increasing regulatory compliances among organizations to boost in-memory data grid adoption across enterprises, indicating potential market growth.
  • The adoption of an in-memory data grid is rising in the region, primarily attributed to the burgeoning demand for faster processing and analytics on big data coupled with the need for simplifying architecture as the number of various data sources increases. Technology enhancements that optimize the total ownership cost are another factor driving the market growth.
  • The growth of new business insights contributes to expanding the market in the United States as various data sources increase. Multiple companies are leveraging big data to enhance marketing and customer experience and identify fraud and risk that can directly strengthen business performance. According to the US-based Coalition Against Insurance Fraud, fraud accounts for 5-10% of claims costs for American and Canadian insurers. Some insurers expect the total to be as high as 20% of the claims costs. Across all insurance lines in the North American region, the estimated cost is between USD 80 billion and USD 90 billion.
  • The healthcare industry, which embraces the cloud for its Electronic health record (EHR) data and other enterprise applications, is also becoming a great data source. For instance, according to GNS Healthcare, a US-based Data Analytics Company, the United States healthcare industry generates an estimated 1.2 billion clinical care documents annually. Hence, growth in data across end-user industries is anticipated to create real-time processing, thereby creating opportunities for the market.
  • The presence of a prominent player, which continues to see rapid adoption among Global 2000 organizations, including many of the world's leading financial institutions, such as JPMorgan Chase, National Australia Bank, Lloyds Banking Group, UBS, and many more, is contributing to the revenue generation in the region.

In Memory Data Grid Industry Overview

The In-Memory Data Grid market is fragmented consisting of various vendors such as GridGain, Hazelcast, Software AG, Oracle Corporation, GigaSpaces Technologies Inc., and others. Vendors are deploying several organic and inorganic growth strategies, such as partnerships and collaborations, new product launches, and mergers and acquisitions, to strengthen their presence and compete in the market.

In March 2022, Hazelcast launched an open-source lightweight in-memory stream processing engine InApps technology, to enable processing in near real-time for data-intensive applications such as smart home sensors, in-store e-commerce systems, social media platforms, log analysis, monitoring, and fraud detection. The company also released version 3.8 of Hazelcast IMDG, which includes advanced capabilities for managing persistence and multi-data center deployments.

In March 2022, Hazelcast added more SQL streaming data capabilities and tiering to its in-memory data grid software so that real-time and older information can be queried simultaneously. The company basically stores a load of data in memory so it can be accessed, processed, and analyzed much faster than by sequentially reading it from SSDs or disk drives.

Additional Benefits:

  • The market estimate (ME) sheet in Excel format
  • 3 months of analyst support

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

  • 1.1 Study Assumptions and Market Definition
  • 1.2 Scope of the Study

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 MARKET INSIGHTS

  • 4.1 Market Overview
  • 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
    • 4.2.1 Bargaining Power of Buyers/Consumers
    • 4.2.2 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.2.3 Threat of New Entrants
    • 4.2.4 Threat of Substitute Products
    • 4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry
  • 4.3 Assessment of the Impact of COVID-19 on the Market

5 MARKET DYNAMICS

  • 5.1 Market Drivers
    • 5.1.1 Increasing Need for Attaining Unprecedented Levels of Speed at Data Processing
    • 5.1.2 Growth of Big Data
  • 5.2 Market Challenges
    • 5.2.1 Maintaining Data Security

6 MARKET SEGMENTATION

  • 6.1 By Component
    • 6.1.1 Solution
    • 6.1.2 Services
  • 6.2 By Deployment Type
    • 6.2.1 On-premise
    • 6.2.2 Cloud
  • 6.3 By End-user Industry
    • 6.3.1 BFSI
    • 6.3.2 IT and Telecommunication
    • 6.3.3 Retail
    • 6.3.4 Healthcare
    • 6.3.5 Transportation and Logistics
    • 6.3.6 Other End-User Industries
  • 6.4 By Geography
    • 6.4.1 North America
    • 6.4.2 Europe
    • 6.4.3 Asia-Pacific
    • 6.4.4 Latin America
    • 6.4.5 Middle East and Africa

7 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 7.1 Company Profiles
    • 7.1.1 Hazelcast Inc.
    • 7.1.2 GridGain Systems Inc.
    • 7.1.3 Oracle Corporation
    • 7.1.4 IBM Corporation
    • 7.1.5 Pivotal (VMware Inc.)
    • 7.1.6 GigaSpaces Technologies Inc.
    • 7.1.7 Software AG
    • 7.1.8 ScaleOut Software
    • 7.1.9 Alachisoft
    • 7.1.10 TIBCO Software Inc.

8 INVESTMENT ANALYSIS

9 FUTURE OF THE MARKET