クラウドインフラ向けAIOpsの世界市場：将来予測 (2032年まで) - コンポーネント別・展開方式別・ソリューションの種類別・用途別・エンドユーザー別・地域別の分析

ストラテジスティクスMRCの調査によると、世界のクラウドインフラ向けAIOps市場は2025年に18億3,000万米ドル規模となり、予測期間中にCAGR 22.4％で成長し、2032年までに75億5,000万米ドルに達すると見込まれています。

クラウドインフラ向けAIOpsとは、人工知能（AI）と機械学習を応用し、クラウド環境全体におけるIT運用を自動化・最適化する技術です。膨大な量のテレメトリ、ログ、パフォーマンスデータを分析することで、AIOpsは予知保全、異常検知、インテリジェントなリソース配分を可能にします。これにより運用効率が向上し、ダウンタイムが削減され、動的なスケーリングがサポートされます。AIOpsプラットフォームはクラウドネイティブツールと連携し、リアルタイムの洞察を提供、インシデント対応を効率化し、複雑なマルチクラウドやハイブリッド環境においても、回復力のあるコスト効率の高いインフラ管理を実現します。

クラウドの複雑化と予測分析の需要の高まり

異常検知の自動化、分散システム間でのイベント相関分析、リソース需要の予測といった機能により、AIOpsプラットフォームの採用が拡大しています。予測分析への重視が高まることで、ITチームは障害を予見し、ワークロードを事前に最適化できるようになります。リアルタイムの洞察と迅速なインシデント解決の必要性により、インテリジェントな自動化への移行はさらに加速しています。組織はAIOpsを活用し、運用効率化、手動介入の削減、サービス可用性の向上を実現しています。

レガシーシステムとサイロ化されたデータ

レガシーシステムは、シームレスなデータ取り込みと分析に必要な相互運用性を欠いていることが多く、自動化の範囲を制限しています。さらに、部門間やクラウド環境間でサイロ化された運用データは、統一された可視性を妨げ、AI駆動の洞察の効果を低下させる可能性があります。これらの課題は、互換性のギャップを埋めるための大規模な再構成と熟練した人材の必要性によってさらに複雑化します。その結果、導入スケジュールが延長され、ROIの実現が遅れる可能性があります。

自律的な修復と閉ループ自動化

クローズドループ自動化は、監視ツールとオーケストレーションエンジン間の継続的なフィードバックを可能にし、リアルタイムの状況に基づく動的な調整を実現します。この機能は、手動でのトラブルシューティングが現実的でない大規模環境において特に価値があります。ベンダー各社は、根本原因を特定するだけでなく、サービスの再起動やリソースの再割り当てといった修復ワークフローを自動で起動するAIモデルの開発に注力しています。こうした進歩は、回復力と適応性を備えたクラウドエコシステムの基盤を築いています。

進化するAIガバナンスとクラウドコンプライアンス法

地域を跨いだ新たな法規制により、アルゴリズムによる意思決定の透明性が義務付けられ、データ処理慣行が制限されています。特に複数の管轄区域で事業を展開するグローバル企業においては、コンプライアンス違反は法的罰則や評判の毀損を招く恐れがあります。さらに、ガバナンス枠組みの頻繁な変更により、AIOpsの設定や監査メカニズムの継続的な更新が必要となる場合があります。この規制の変動性はベンダーとユーザー双方にとって戦略的リスクとなり、イノベーションや導入の遅延を招く可能性があります。

COVID-19の影響：

パンデミックは業界横断的なデジタルトランスフォーメーションを加速させ、クラウド導入とリモートインフラ管理の急増を促しました。分散環境における稼働時間とパフォーマンス維持の重要な基盤としてAIOpsが台頭しました。しかしながら、IT要員の不足や予算再配分による初期の混乱が導入プロジェクトを一時的に停滞させました。リモートワークが標準化する中、インテリジェントな監視と自動化されたインシデント対応への需要が大幅に増加しました。組織は最小限の人為的監視で運用可能なツールを優先し、AIOpsの価値提案を強化しました。

予測期間中、イベント相関分析および根本原因分析セグメントが最大の市場規模を占めると見込まれます

イベント相関分析および根本原因分析セグメントは、膨大な量のテレメトリデータを統合し、複雑な環境全体で異常を特定する能力に後押しされ、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。企業はこれらの機能を活用し、平均復旧時間（MTTR）の短縮や連鎖的な障害の防止を図っています。高度な相関エンジンが可観測性プラットフォームと統合され、状況に応じた洞察と実用的な診断を提供しています。このセグメントの成熟度と業界横断的な適用可能性が、市場における主導的地位を支えています。

パフォーマンス監視・最適化セグメントは、予測期間において最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間において、パフォーマンス監視・最適化セグメントは、クラウドリソースの微調整、遅延の最小化、一貫したユーザー体験の確保に対するニーズの高まりを背景に、最も高い成長率を示すと予測されます。このセグメントのAIOpsツールは、機械学習を活用してパフォーマンスのボトルネックを検出し、構成変更を推奨します。コンテナ化されたアプリケーションやマイクロサービスの台頭により、きめ細かいリアルタイムのパフォーマンスインサイトへの需要がさらに高まっています。組織がインフラ効率とビジネス成果の整合性を追求する中、このセグメントは急速な拡大が見込まれます。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、アジア太平洋が最大の市場シェアを占めると予想されます。中国、インド、シンガポールなどの国々がスマートインフラストラクチャやAI駆動型IT運用に多額の投資を行っていることが背景にあります。同地域の活況を呈するスタートアップエコシステムと政府主導のクラウド近代化プログラムが、スケーラブルなAIOpsソリューションの需要を後押ししています。さらに、ハイパースケールデータセンターやマネージドサービスプロバイダーの普及が、市場成長の肥沃な土壌を創出しています。アジア太平洋の企業は、複雑で大量のワークロードを管理するため、自動化をますます優先しています。

最も高いCAGRが見込まれる地域：

予測期間において、アジア太平洋は急速な技術進歩と拡大する企業クラウド導入により、最も高いCAGRを示すと予想されます。AIイノベーションへの注力とITインフラ投資の増加が相まって、AIOps導入を加速させています。現地ベンダーは、地域のニーズに合わせた費用対効果の高いカスタマイズ可能なプラットフォームを導入し、アクセシビリティを向上させています。さらに、運用レジリエンスとサイバーセキュリティに対する意識の高まりが、組織によるインテリジェントな監視ツールの導入を促しています。このダイナミックな環境が、APACをグローバルAIOps市場の主要な成長エンジンとして位置づけています。

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• 企業プロファイル
  • 追加企業の包括的プロファイリング（3社まで）
  • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
• 地域区分
  • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序論

• 概要
• ステークホルダー
• 分析範囲
• 分析手法
  • データマイニング
  • データ分析
  • データ検証
  • 分析アプローチ
• 分析資料
  • 一次調査資料
  • 二次調査情報源
  • 前提条件

第3章 市場動向の分析

• イントロダクション
• 促進要因
• 抑制要因
• 市場機会
• 脅威
• 用途分析
• エンドユーザー分析
• 新興市場
• 新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

• サプライヤーの交渉力
• バイヤーの交渉力
• 代替製品の脅威
• 新規参入企業の脅威
• 企業間競争

第5章 世界のクラウドインフラ向けAIOps市場：コンポーネント別

• イントロダクション
• 監視と可観測性
• イベント相関と根本原因分析
• 異常検出エンジン
• 自動化およびオーケストレーションモジュール
• ナレッジベースとランブックライブラリ
• セキュリティとコンプライアンスのモジュール
• その他のコンポーネント

第6章 世界のクラウドインフラ向けAIOps市場：展開方式別

• イントロダクション
• オンプレミス
• プライベートクラウド
• パブリッククラウド
• ハイブリッドクラウド
• エッジデプロイメント

第7章 世界のクラウドインフラ向けAIOps市場：ソリューションの種類別

• イントロダクション
• プラットフォーム/ スイート
• スタンドアロンソリューション
• マネージドサービス
• プロフェッショナルサービス
• アドオンと統合
• その他のソリューションタイプ

第8章 世界のクラウドインフラ向けAIOps市場：用途別

• イントロダクション
• IT運用自動化
• パフォーマンス監視と最適化
• セキュリティインシデントの検出と対応
• コスト最適化とクラウドガバナンス
• DevOps/CI-CDパイプラインの自動化
• 顧客体験モニタリング
• その他の用途

第9章 世界のクラウドインフラ向けAIOps市場：エンドユーザー別

• イントロダクション
• IT・通信サービスプロバイダー
• FSM・IT企業
• 小規模・中規模企業
• クラウドサービスプロバイダー/MSP
• 政府・公共部門
• 金融サービス
• 医療・ライフサイエンス
• 小売業・eコマース
• その他のエンドユーザー

第10章 世界のクラウドインフラ向けAIOps市場：地域別

• イントロダクション
• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • イタリア
  • フランス
  • スペイン
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 日本
  • 中国
  • インド
  • オーストラリア
  • ニュージーランド
  • 韓国
  • その他アジア太平洋
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他南米
• 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • カタール
  • 南アフリカ
  • その他中東・アフリカ

第11章 主な動向

• 契約、事業提携・協力、合弁事業
• 企業合併・買収 (M&A)
• 新製品の発売
• 事業拡張
• その他の主要戦略

第12章 企業プロファイリング

• Splunk
• Dynatrace
• IBM（Instana）
• SolarWinds
• Moogsoft
• PagerDuty
• Datadog
• New Relic
• Elastic（ELK Stack）
• BMC Software
• ServiceNow
• Microsoft
• Google
• Amazon Web Services
• AppDynamics
• ScienceLogic
• CA Technologies
• VMware