データサイエンス市場の2032年までの予測：コンポーネント別、展開形態別、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Stratistics MRCの調査によると、世界のデータサイエンスの市場規模は、2025年に1,598億9,000万米ドルとなり、予測期間中にCAGR32.7％で成長し、2032年には1兆1,585億6,000万米ドルに達すると見込まれています。

データサイエンスは、統計分析、機械学習アルゴリズム、高度な分析手法を通じて、膨大で複雑なデータセットから有意義な情報を引き出すことを目的とした学際的な分野です。プログラミング能力、専門知識、可視化技術を組み合わせ、パターンの検出、結果の予測、情報に基づいた戦略的意思決定の指針を提供します。この分野は、組織のプロセス効率化、顧客行動分析、革新的ソリューション開発を支援することで、金融、医療、小売、通信などの業界に大きな影響を与えています。データ中心のアプローチがビジネス成長に不可欠となる中、熟練したデータサイエンティストへの需要は高まり続けており、データサイエンスは現代のデジタル環境において最も影響力があり、急速に進化する分野の一つとして位置づけられています。

アナコンダの「2024年データサイエンス現状レポート」によれば、実務者の87%がAI導入を拡大しており、データクリーニング、タスク自動化、予測モデリングへの応用が進んでいます。さらに、49%の企業がAIデータアナリストを、46%が新たなAIエンジニアリング職を創設しており、データサイエンスによる労働力変革が進行中であることを示しています。

データ量の急増

デジタルエコシステム、IoTデバイス、クラウドベースアプリケーションの爆発的成長は、世界のデータ生成を劇的に加速させ、データサイエンス市場の主要な推進力となっています。企業は現在、ユーザー行動、スマートセンサー、金融活動、運用システムから膨大な情報を蓄積しており、高度な分析手法への依存度が高まっています。データサイエンスは、非構造化データを実用的な知見へと変換し、ビジネス戦略と業績の強化に貢献します。組織がイノベーションを競い、変化する状況に迅速に対応する中で、膨大なデータセットを分析する能力は不可欠となっています。このデータ生成量の継続的な増加が、複数の業界におけるデータサイエンスプラットフォームおよびサービスの導入を大きく推進しています。

熟練したデータサイエンス専門家の不足

データサイエンス市場における大きな制約は、訓練を受けたデータサイエンス専門家の慢性的な不足であり、専門的な分析ノウハウを求める企業にとって課題となっています。データサイエンスの職務には、プログラミング、統計学、機械学習、および専門知識の習熟度が求められ、その結果、人材プールは小さく、競争が非常に激しい状況です。このギャップは、高度な分析の導入を妨げ、業務ワークフローを遅らせ、採用コストを押し上げます。多くの組織がスキルアップに投資しているにもかかわらず、データ技術の急速な進歩により、スキル不足は拡大し続けています。企業がデータ駆動型戦略への依存度を高めるにつれ、有資格者の不足は、市場拡大の大きな障壁であり続けています。

業界特化型データサイエンスソリューションの拡大

業界特化型データサイエンス用途の台頭は、市場拡大に向けた強力な機会を提供しています。様々なセクターが、自社の業務ニーズに特化して構築された分析ツールを求めているためです。医療、金融、製造、小売業界では、精度・効率性・規制順守の向上を図るため、専門知識を組み込んだソリューションへの依存度が高まっています。カスタマイズされたシステムは、個別化治療、リスクスコアリング、メンテナンス予測、サプライチェーン計画、価格最適化などの使用事例を支援します。産業横断的なデジタルトランスフォーメーションが加速する中、専門的なデータサイエンスプラットフォームへの需要が増大し、技術プロバイダーは特化型の高付加価値ソリューションの提供を促進されています。この業界特化型アプローチにより、ベンダーは競争力を強化し、ニッチな顧客要件に効果的に対応することが可能となります。

技術革新の急速な進展が人材能力を上回る状況

データサイエンス技術の急速な進化は、組織が追いつくために必要な熟練した人材をしばしば欠いていることから、重大な脅威を生み出しています。AI、機械学習、ビッグデータフレームワーク、自動化技術における新たな進歩が頻繁に現れ、継続的な学習と適応が求められています。多くの企業は従業員を十分に速く訓練できず、スキルが陳腐化し、モデルの性能が最適化されず、プロジェクトの実行が停滞する結果となっています。急速に変化するツールは、古いシステムをより早く時代遅れにし、アップグレードコストと複雑さを増大させます。持続的なスキル向上と投資がなければ、企業は競争優位性を失うリスクがあります。この拡大する能力格差は、業界を問わずデータサイエンス導入の効率性と拡張性を制限しています。

COVID-19の影響：

COVID-19パンデミックは、企業がデジタルソリューション、リモートワークフロー、高度な分析を迅速に採用したことで、データサイエンス市場の加速に大きく寄与しました。組織は、サプライチェーンの課題、医療への圧力、消費者行動の変化に対処するため、予測モデル、リアルタイムダッシュボード、予測システムに大きく依存しました。データサイエンスは、政府や企業が感染動向を分析し、リソースを効率的に配分し、緊急対応計画を改善することを可能にしました。また、この危機は、拡張性と柔軟性を備えたインフラへの需要が高まったため、クラウドベースの分析を促進しました。一部の業界では主要なIT支出が延期されましたが、パンデミックは最終的に、業務継続と将来への備えのための不可欠なツールとしてのデータサイエンスの価値を強化しました。

予測期間中、ソフトウェアプラットフォームセグメントが最大の市場規模を占めると見込まれる

ソフトウェアプラットフォームセグメントは、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想され、サービスセグメントを大幅に上回ります。様々な業界調査によれば、このコンポーネントは総収益の80％以上を占めています。企業は、データ収集やモデル構築からデプロイメント、モニタリングまでを一括管理するオールインワンプラットフォームに注力しており、これが多額の投資を牽引しています。これらのプラットフォームソリューションは、スケーラブルなインフラストラクチャと効率化されたワークフローを提供するため、データサイエンスチームにとって不可欠です。したがって、ソフトウェアプラットフォームの優位性は、データサイエンス市場の成長を支える中核的な要素となります。

予測期間中、医療・ライフサイエンスセグメントが最も高いCAGRを示すと予想される

予測期間において、医療・ライフサイエンスセグメントは、AIを活用した知見、自動化、予測分析の活用拡大により、最も高い成長率を示すと予測されています。医療提供者や研究者は、診断精度の向上、エビデンスに基づく医療の支援、科学的発見の加速のために、高度なデータ技術への依存度を高めています。精密医療、遺伝子プロファイリング、継続的な患者モニタリングへの注目の高まりが、この分野における堅牢な分析システムの必要性を後押ししています。さらに、デジタルヘルス導入の急増、電子カルテの統合、遠隔医療の普及により豊富なデータセットが生成され、医療機関は先進的で拡張性の高いデータサイエンスソリューションへの投資を優先するよう促されています。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、北米は先進的なデジタル環境、高い企業準備態勢、インテリジェント分析ソリューションの早期導入に支えられ、最大の市場シェアを維持すると見込まれます。同地域には主要テクノロジー企業、クラウドプラットフォーム、AI開発者が集積しており、イノベーションを加速させデータサイエンスの使用事例を拡大しています。主要産業の企業は、業務最適化と戦略的意思決定のために、ますます分析ツールに依存しています。堅調な調査、新興技術への多額の資金投入、そして有利な規制環境が、その市場優位性を強化しています。さらに、ビッグデータアーキテクチャ、自動化、機械学習の利用拡大は組織の能力を高め、北米がデータサイエンスの成長と投資の主要拠点であり続けることを保証しています。

最も高いCAGRを示す地域：

予測期間において、アジア太平洋はデジタルトランスフォーメーションの急速な進展、クラウドエコシステムの拡大、アナリティクスおよびAI導入への取り組み強化により、最も高いCAGRを示すと予想されます。インド、中国、シンガポール、韓国などの国々は、業務効率の向上とイノベーションの加速を目的として、データ中心の政策を優先的に推進しています。主要産業分野におけるインターネット接続性の向上、モバイル端末の普及拡大、データ生成量の増加は、予測分析やインテリジェントツールへの需要を刺激しています。政府の支援施策、デジタルインフラの強化、ビッグデータ・AIソリューションに焦点を当てたスタートアップ環境の活性化が、同地域の勢いをさらに加速させ、アジア太平洋をデータサイエンス拡大の最も成長著しい拠点として位置づけています。

無料カスタマイズサービス：

本レポートをご購入いただいたお客様は、以下の無料カスタマイズオプションのいずれか1つをご利用いただけます：

• 企業プロファイリング
  • 追加市場企業の包括的プロファイリング（最大3社）
  • 主要企業のSWOT分析（最大3社）
• 地域別セグメンテーション
  • お客様のご要望に応じた主要国の市場規模推定・予測およびCAGR（注：実現可能性の確認が必要です）
• 競合ベンチマーキング
  • 主要企業の製品ポートフォリオ、地理的展開、戦略的提携に基づくベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

• 要約
• ステークホルダー
• 調査範囲
• 調査手法
• 調査資料

第3章 市場動向分析

• 促進要因
• 抑制要因
• 機会
• 脅威
• 技術分析
• 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

• 供給企業の交渉力
• 買い手の交渉力
• 代替品の脅威
• 新規参入業者の脅威
• 競争企業間の敵対関係

第5章 世界のデータサイエンス市場：コンポーネント別

• ソフトウェアプラットフォーム
• ツールおよびフレームワーク
• サービス

第6章 世界のデータサイエンス市場：展開形態別

• オンプレミス
• クラウドネイティブ
• ハイブリッド

第7章 世界のデータサイエンス市場：技術別

• 機械学習および深層学習
• 自然言語処理（NLP）
• コンピュータービジョン
• 予測分析および処方分析
• データエンジニアリングおよびパイプライン

第8章 世界のデータサイエンス市場：用途別

• ビジネスインテリジェンスおよび可視化
• 顧客分析とパーソナライゼーション
• 不正検知・リスク管理
• 医療診断・ゲノミクス
• サプライチェーン最適化
• IoTおよびエッジ分析

第9章 世界のデータサイエンス市場：エンドユーザー別

• IT・通信
• BFSI
• 医療・ライフサイエンス
• 小売・電子商取引
• 製造・自動車
• エネルギー・公益事業
• 政府・防衛
• 教育・研究

第10章 世界のデータサイエンス市場：地域別

• 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
  • その他中東とアフリカ

第11章 主な発展

• 契約、提携、協力および合弁事業
• 買収・合併
• 新製品の発売
• 事業拡大
• その他の主要戦略

第12章 企業プロファイリング

• Google
• Microsoft
• Amazon
• IBM
• Fractal Analytics
• Mu Sigma
• Accenture
• Cloudera
• Nvidia
• Databricks
• Tiger Analytics
• LatentView Analytics
• Teradata
• Deloitte
• Tata Consultancy Services（TCS）