2034年までのクラウドコンピューティング市場予測―サービスモデル、導入モデル、組織規模、ワークロードの種類、エンドユーザー、および地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、世界のクラウドコンピューティング市場は2026年に1兆4,646億米ドル規模となり、予測期間中はCAGR 4.1％で成長し、2034年までに4兆2,073億米ドルに達すると見込まれています。

クラウドコンピューティングは、インターネットを介してサーバー、ストレージ、データベース、ネットワーク、ソフトウェア、分析機能などのコンピューティングリソースへのオンデマンドアクセスを提供し、従量課金制の利用を可能にします。この市場には、IaaS（Infrastructure-as-a-Service）、PaaS（Platform-as-a-Service）、SaaS（Software-as-a-Service）の各サービスにおいて、パブリッククラウド、プライベートクラウド、ハイブリッドクラウドといった展開モデルが含まれます。あらゆる規模の組織が、設備投資の削減、スケーラビリティの向上、イノベーションの加速、事業継続性の強化を目的として、ワークロードをクラウド環境へ移行しています。デジタルトランスフォーメーションの取り組み、リモートワークの導入、AIの統合は、世界中のあらゆる産業において、クラウドコンピューティングの普及を後押しし続けています。

あらゆる産業におけるデジタルトランスフォーメーションの加速

組織が競合を維持するためにレガシーシステムの近代化やデジタル能力の構築を進める中、この要因がクラウドコンピューティングの導入を大幅に後押ししています。クラウドプラットフォームは、eコマース、モバイルアプリケーション、IoTソリューション、顧客分析などのデジタルビジネスモデルに必要な俊敏性、スケーラビリティ、イノベーションのスピードを記載しています。銀行、医療、製造、小売などの従来型産業では、新サービスの市場投入までの時間を短縮するため、中核業務をクラウド環境へ移行しています。コンテナ化やサーバーレスコンピューティングを含むクラウドネイティブな開発手法により、機能のリリースを迅速化し、アプリケーションの信頼性を高めることが可能になります。デジタルネイティブな競合他社からの競争圧力により、既存の大手企業はクラウド導入のスケジュールを前倒しせざるを得なくなっています。デジタルトランスフォーメーションが単なる任意の取り組みではなく、ビジネス上の必須要件となるにつれ、組織の規模や地域を問わず、クラウドコンピューティングへの支出は増加し続けています。

規制対象産業におけるデータセキュリティとコンプライアンスの懸念

この要因は、特に金融サービス、医療、政府機関、その他の規制対象セクタにおいて、クラウドコンピューティングの導入を著しく抑制しています。クラウドサービスプロバイダを巻き込んだデータ漏洩事件により、機密性の高い顧客情報が流出しており、顧客が自社のデータのセキュリティ確保について責任を負い続ける「責任分担モデル」に対する懸念が高まっています。GDPR、HIPAA、PCI-DSS、地域の金融サービス規制を含む規制の枠組みは、データの保存場所、アクセス制御、監査証跡、漏洩通知について厳格な要件を課しています。一部の規制では、事実上オンプレミスでの導入が義務付けられているか、特定の認証を取得した承認済みプロバイダへのクラウド利用が制限されています。医療機関は、パブリッククラウド環境への電子健康記録の保存について依然として慎重な姿勢をとっています。クラウドプロバイダはセキュリティ認証やコンプライアンス対応を継続的に強化していますが、残存リスクに対する懸念から、最も機密性の高いデータカテゴリーのワークロード移行が遅れており、総潜在市場（TAM）の拡大が制限されています。

生成AIの統合とAIに最適化されたクラウドインフラ

企業が、専門的なコンピューティングリソースを必要とする高度AIモデルをますます導入するにつれ、この要因はクラウドコンピューティング市場の拡大に用いた大きな機会をもたらしています。大規模言語モデルや画像生成を含む生成AIアプリケーションには、クラウドベースGPUとTPUクラスターを通じて提供される大規模な並列処理能力が不可欠です。高性能ネットワークと専用アクセラレータを備えたAI最適化クラウドインスタンスにより、トレーニング時間は数週間から数日に短縮されます。クラウドプロバイダ各社は、AIアプリケーションの開発を簡素化する、モデルカタログ、微調整プラットフォーム、推論エンドポイントなどのAI専用サービスを開発しています。「Model-as-a-Service（MaaS）」の提供により、機械学習の専門知識を持たない組織にとっても参入障壁が低くなります。AIの導入がマーケティング、カスタマーサービス、製品開発、運用などの機能に広がっていくにつれ、クラウドコンピューティングはAIワークロードにとって最適なプラットフォームとなり、既存と新規顧客における利用拡大を牽引しています。

企業におけるクラウドコストの上昇と最適化の複雑化

この要因は、組織が予期せぬ高額請求に直面し、高騰するクラウド支出の抑制に苦慮しているため、クラウドコンピューティング市場の成長にとって重大な脅威となっています。コンピューティング、ストレージ、データ転送、API呼び出し、マネージドサービスなどを含む複雑な価格モデルが、予測不可能な請求を生み出しています。オンプレミスではコスト効率が良かったワークロードも、クラウド環境では予想外に高額になる可能性があります。特に、アウトバウンド転送料が高額になるデータ集約型アプリケーションではその傾向が顕著です。リソースの適正化には継続的なモニタリングと調整が必要です。過剰にプロビジョニングされたインスタンスはコストの無駄となり、一方でプロビジョニングが不足しているインスタンスはパフォーマンスを低下させるからです。リザーブドインスタンスやセービングプランの契約には、前払いや利用予測が必要となり、財務上のリスクが生じます。一部の企業では、コスト分析を経て、ワークロードをオンプレミスやコロケーション施設に戻しています。クラウドプロバイダはコスト管理ツールを提供していますが、その複雑さは依然として普及の障壁となっており、顧客不満の原因にもなっています。

新型コロナウイルス（COVID-19）の影響

COVID-19のパンデミックにより、組織がリモートワークに急速に適応し、顧客の行動が変化したことで、クラウドコンピューティングの導入が劇的に加速しました。一夜にしてリモートワークに移行したことで、ビデオ会議、仮想デスクトップ、クラウドファイルストレージなどのクラウドコラボレーションツールが緊急に導入されました。eコマースの急増により、小売業者はインフラを弾力的に拡大する必要に迫られ、オンプレミスのデータセンターでは不可能なトラフィックの急増をクラウドプラットフォームが吸収しました。サプライチェーンの混乱により、クラウドベース計画・分析ツールの導入が加速しました。政府の経済対策には、クラウド移行用資金援助も含まれていました。パンデミック後も、ハイブリッドワークモデルやデジタルによる顧客エンゲージメントは継続しており、クラウド利用のベースラインは恒久的に上昇したままとなっています。パンデミック期の成長率は鈍化しているも、クラウドコンピューティングは組織のレジリエンスとアジリティ戦略の中心であり続け、あらゆるワークロードタイプや顧客セグメントにおいて投資が持続しています。

予測期間中、「大企業」セグメントが最大の市場規模を占めると予想されます

「大企業」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ます。その背景には、クラウドの規模の経済の恩恵を受ける、膨大なIT予算、複雑なアプリケーションポートフォリオ、広範なコンプライアンス要件があります。数,000人の従業員を抱える大企業は、エンタープライズリソースプランニング（ERP）、顧客関係管理（CRM）、サプライチェーンシステム、データウェアハウスなど、多様なワークロードを運用しており、これらはクラウドプラットフォームへ移行しています。数百のアプリケーションを巻き込む複数年にわたるクラウド変革プログラムにより、持続的で大規模な利用が生み出されています。ID管理、セキュリティモニタリング、コスト管理といったエンタープライズガバナンスの要件は、クラウドプロバイダが提供するエンタープライズ機能によって十分にサポートされています。クラウドプロバイダと大企業との間の戦略的パートナーシップには、多くの場合、利用保証契約、割引価格、共同イノベーションプログラムなどが含まれています。このセグメントの絶対的な支出額と、「クラウドファースト」戦略への長期的なコミットメントにより、予測期間を通じて大企業が主要な顧客層であり続けることが確実視されています。

AIと機械学習ワークロードセグメントは、予測期間中に最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間中、AIと機械学習ワークロードセグメントは、あらゆる産業における生成AI、予測分析、インテリジェントオートメーションの爆発的な普及に後押しされ、最も高い成長率を示すと予測されています。大規模言語モデルやコンピュータビジョンシステムのトレーニングには、専用のGPUとTPUクラスタが必要ですが、これらはほとんどの組織にとってオンプレミスでの運用が不可能であるか、あるいは法外な費用がかかるため、クラウドがデフォルトのプラットフォームとなっています。組織が既存のアプリケーションにインテリジェンスを統合し、新しいAIネイティブサービスを開発するにつれ、AIワークロードの成長は汎用コンピューティングの成長を大幅に上回っています。トレーニング済みのモデルがリアルタイム用に予測を生成するMLモデルの推論は、ユーザーの採用拡大に伴いスケールし、継続的なクラウド利用を生み出しています。クラウドプロバイダは、AutoML、MLOpsプラットフォーム、基盤モデルAPIなど、AIに特化したサービスを継続的に導入しており、これにより開発の障壁が低減されています。マーケティング、カスタマーサービス、運用、研究開発の各セグメントにおいて、AIが実験段階から本番環境へと移行するにつれ、AIワークロードの成長は他のクラウドワークロードカテゴリを劇的に上回っています。

シェアが最大の地域

予測期間中、北米の地域は最大の市場シェアを占めると予想されます。これは、クラウドサービスプロバイダの本社が最も集中していること、企業による早期導入が進んでいること、成熟したデジタルインフラが整備されていることが背景にあります。AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、IBM Cloudは米国に世界の本社を置き、販売やサポートにおける地理的近接性など、ホームマーケットとしての優位性を生み出しています。技術、金融サービス、小売、ヘルスケアの各セクタにわたる大企業は、クラウドへの大規模な投資を行っており、その多くが「クラウドファースト」または「クラウドオンリー」戦略を採用しています。データプライバシーに関する枠組みなど、クラウドベース事業運営に有利な規制環境が、事業運営の確実性を高めています。強力なベンチャーキャピタルエコシステムにより、クラウドネイティブなスタートアップ企業への資金提供が行われ、それらが重要なクラウド利用者となっています。同地域の技術的リーダーシップ、確立された導入パターン、継続的な投資により、北米は予測期間を通じて市場の優位性を維持する見込みです。

CAGRが最も高い地域

予測期間中、アジア太平洋は、新興経済国における急速なデジタル化、大企業のクラウド移行、政府によるデジタル経済イニシアチブに牽引され、最も高いCAGRを示すと予想されます。中国のクラウド市場は拡大しており、Alibabaクラウド、Tencentクラウド、Huaweiクラウドなどの国内プロバイダがシェアを伸ばしています。インドのITサービス産業とスタートアップエコシステムが、クラウドの大幅な導入を牽引しています。インドネシア、ベトナム、タイなどの東南アジア諸国では、世界のプロバイダが地域データセンターを開設するにつれ、クラウドの導入が加速しています。同地域全体における製造業、小売業、金融サービスの近代化が、ワークロードの移行機会を生み出しています。データの居住地要件を確保しつつクラウド導入を支援する政府の施策により、現地のインフラ投資が加速しています。アジア太平洋の経済がデジタルトランスフォーメーションを継続する中、同地域は世界で最も急速なクラウドコンピューティング市場の成長を遂げています。

無料のカスタマイズサービス

本レポートをご購入いただいたすべての顧客は、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
  • 追加の市場参入企業（最大3社）に関する包括的なプロファイリング
  • 主要企業（最大3社）のSWOT分析
• 地域別セグメンテーション
  • 顧客のご要望に応じて、主要な国における市場推定・予測、CAGR（注：実現可能性の確認次第となります）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的展開、戦略的提携による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

• 市場概況と主要ハイライト
• 促進要因、課題、機会
• 競合情勢概要
• 戦略的洞察と提言

第2章 調査フレームワーク

• 調査目的と範囲
• 利害関係者分析
• 調査前提条件と制約
• 調査手法

第3章 市場力学と動向分析

• 市場定義と構造
• 主要な市場促進要因
• 市場抑制要因と課題
• 成長機会と投資の注目セグメント
• 産業の脅威とリスク評価
• 技術とイノベーションの展望
• 新興市場・高成長市場
• 規制と施策環境
• COVID-19の影響と回復展望

第4章 競合環境と戦略的評価

• 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
• 主要企業の市場シェア分析
• 製品のベンチマークと性能比較

第5章 世界のクラウドコンピューティング市場：サービスモデル別

• IaaS（Infrastructure-as-a-Service）
• PaaS（Platform-as-a-Service）
• SaaS（Software-as-a-Service）
• FaaS（Function-as-a-Service）

第6章 世界のクラウドコンピューティング市場：導入モデル別

• パブリッククラウド
• プライベートクラウド
• ハイブリッドクラウド
• コミュニティクラウド

第7章 世界のクラウドコンピューティング市場：組織規模別

• 大企業
• 中小企業（SME）

第8章 世界のクラウドコンピューティング市場：ワークロードタイプ別

• アプリケーション開発テスト
• データストレージとバックアップ
• 災害復旧
• ビッグデータ分析
• AIと機械学習ワークロード
• ビジネスアプリケーション
• コンテンツ配信
• その他のワークロードタイプ

第9章 世界のクラウドコンピューティング市場：エンドユーザー別

• BFSI
• IT・通信
• ヘルスケア・ライフサイエンス
• 小売・eコマース
• 製造業
• 政府・公共部門
• メディア・エンターテイメント
• エネルギー・公益事業
• 教育
• 運輸・物流
• その他

第10章 世界のクラウドコンピューティング市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • オランダ
  • ベルギー
  • スウェーデン
  • スイス
  • ポーランド
  • その他の欧州諸国
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • タイ
  • マレーシア
  • シンガポール
  • ベトナム
  • その他のアジア太平洋諸国
• 南米
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • コロンビア
  • チリ
  • ペルー
  • その他の南米諸国
• その他
  • 中東
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • イスラエル
    • その他の中東諸国
  • アフリカ
    • 南アフリカ
    • エジプト
    • モロッコ
    • その他のアフリカ

第11章 戦略的市場情報

• 産業価値ネットワークとサプライチェーン評価
• 空白領域と機会マッピング
• 製品進化と市場ライフサイクル分析
• チャネル、流通業者、市場参入戦略の評価

第12章 産業動向と戦略的取り組み

• 合併・買収
• パートナーシップ、提携、合弁事業
• 新製品発売と認証
• 生産能力の拡大と投資
• その他の戦略的取り組み

第13章 企業プロファイル

• Amazon Web Services, Inc.
• Microsoft Corporation
• Google LLC
• IBM Corporation
• Oracle Corporation
• Alibaba Cloud
• Salesforce, Inc.
• SAP SE
• VMware, Inc.
• Cisco Systems, Inc.
• Hewlett Packard Enterprise Company
• Tencent Cloud
• Fujitsu Limited
• Rackspace Technology, Inc.
• DigitalOcean Holdings, Inc.
• OVHcloud
• Akamai Technologies, Inc.
• NetApp, Inc.