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市場調査レポート
商品コード
1987613
クラウドデータサイエンスプラットフォームの世界市場レポート 2026年Cloud Data Science Platform Global Market Report 2026 |
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カスタマイズ可能
適宜更新あり
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| クラウドデータサイエンスプラットフォームの世界市場レポート 2026年 |
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出版日: 2026年03月17日
発行: The Business Research Company
ページ情報: 英文 250 Pages
納期: 2～10営業日
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概要
クラウドデータサイエンスプラットフォームの市場規模は、近年飛躍的に拡大しています。2025年の108億8,000万米ドルから、2026年には137億6,000万米ドルへと、CAGR26.4％で成長すると見込まれています。過去数年間の成長要因としては、ビッグデータの増加、高度な分析への需要、データサイエンスインフラの不足、初期段階のクラウドMLツール、および企業における分析ツールの導入が挙げられます。
クラウドデータサイエンスプラットフォームの市場規模は、今後数年間で飛躍的な成長が見込まれています。2030年には353億6,000万米ドルに達し、CAGRは26.6%となる見込みです。予測期間におけるこの成長は、AIの普及、MLOpsの導入、業界特化型分析プラットフォーム、クラウドネイティブの自動化、高度なデータガバナンスに起因すると考えられます。予測期間における主な動向には、クラウドベースのモデル開発、スケーラブルな機械学習トレーニング、共同データサイエンスワークフロー、自動化されたモデルデプロイメント、高度な分析可視化などが挙げられます。
デジタルトランスフォーメーション（DX）イニシアチブの普及拡大は、今後、クラウドデータサイエンスプラットフォーム市場の成長を牽引すると予想されます。デジタルトランスフォーメーションイニシアチブとは、事業運営全体にデジタル技術を統合するための広範な組織的取り組みを指し、組織の機能や価値提供の方法を根本的に変革するものです。デジタルトランスフォーメーションイニシアチブの導入拡大は、主に業務効率の追求によって牽引されています。これは、組織が技術インフラやプロセスの近代化により、生産性と競争力を高めつつ、コストを大幅に削減できると認識しているためです。デジタルトランスフォーメーションの取り組みは、大規模なデータ量を処理し、リアルタイムのインサイトを生成し、組織全体でデータ駆動型の意思決定を可能にするために必要な、スケーラブルなインフラストラクチャと高度な分析機能を提供することで、クラウドデータサイエンスプラットフォームへの需要を刺激しています。例えば、2023年11月、英国の政府機関である中央デジタル・データ局（Central Digital and Data Office）が発表した報告書によると、政府によるデジタルトランスフォーメーションへの重点的な取り組みにより、過去6ヶ月間で政府のデジタル・データ関連職種が9％拡大し、従事者数は2万8,337人に増加しました。したがって、デジタルトランスフォーメーションの取り組みが拡大していることは、クラウドデータサイエンスプラットフォーム市場の成長を後押ししています。
クラウドデータサイエンスプラットフォーム市場で事業を展開する主要企業は、単一の環境内でデータ管理と人工知能（AI）のワークフローを効率化するため、統合型クラウド分析プラットフォームなどのクラウドベースのソリューションの進展に注力しています。統合型クラウド分析プラットフォームは、データ準備、分析、機械学習、ガバナンスを組み合わせた統合ソリューションであり、組織が断片化したツールに依存することなく、データサイエンスのライフサイクル全体を管理できるようにします。例えば、2024年12月、米国を拠点とするクラウドコンピューティング企業であるAmazon Web Services（AWS）は、データ、分析、AIのための統合プラットフォームである次世代のAmazon SageMakerをリリースしました。このソリューションでは、単一の開発インターフェースとして「SageMaker Unified Studio」を導入し、オープンなデータアーキテクチャをサポートするために「SageMaker Lakehouse」を組み込み、分析ライフサイクル全体にデータおよびAIガバナンスを組み込んでいます。共同開発とスケーラブルな機械学習運用をサポートするように設計されています。このプラットフォームにより、データサイエンティストやアナリストは、大規模なデータセットを効率的に処理し、モデルをデプロイし、企業の分析ワークフロー全体でガバナンス基準を維持することが可能になります。
よくあるご質問
目次
第1章 エグゼクティブサマリー
第2章 市場の特徴
- 市場定義と範囲
- 市場セグメンテーション
- 主要製品・サービスの概要
- 世界のクラウドデータサイエンスプラットフォーム市場：魅力度スコアと分析
- 成長可能性分析、競合評価、戦略適合性評価、リスクプロファイル評価
第3章 市場サプライチェーン分析
- サプライチェーンとエコシステムの概要
- 一覧：主要原材料・資源・供給業者
- 一覧：主要な流通業者、チャネルパートナー
- 一覧：主要エンドユーザー
第4章 世界の市場動向と戦略
- 主要技術と将来動向
- 人工知能（AI）と自律型AI
- デジタル化、クラウド、ビッグデータ、サイバーセキュリティ
- インダストリー4.0とインテリジェント製造
- フィンテック、ブロックチェーン、レグテック、デジタルファイナンス
- IoT、スマートインフラストラクチャ、コネクテッド・エコシステム
- 主要動向
- クラウドベースのモデル開発
- スケーラブルな機械学習トレーニング
- 共同データサイエンス・ワークフロー
- モデルの自動デプロイ
- 高度な分析の可視化
第5章 最終用途産業の市場分析
- 企業
- データサイエンティスト
- 研究機関
- ITサービスプロバイダー
- 金融機関
第6章 市場：金利、インフレ、地政学、貿易戦争と関税の影響、関税戦争と貿易保護主義によるサプライチェーンへの影響、コロナ禍が市場に与える影響を含むマクロ経済シナリオ
第7章 世界の戦略分析フレームワーク、現在の市場規模、市場比較および成長率分析
- 世界のクラウドデータサイエンスプラットフォーム市場：PESTEL分析（政治、社会、技術、環境、法的要因、促進要因と抑制要因）
- 世界のクラウドデータサイエンスプラットフォーム市場規模、比較、成長率分析
- 世界のクラウドデータサイエンスプラットフォーム市場の実績：規模と成長, 2020-2025
- 世界のクラウドデータサイエンスプラットフォーム市場の予測：規模と成長, 2025-2030, 2035F
第8章 市場における世界の総潜在市場規模（TAM）
第9章 市場セグメンテーション
- コンポーネント別
- プラットフォーム、サービス
- 展開モード別
- 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
- 組織規模別
- 中小企業、大企業
- 用途別
- ビジネスインテリジェンス、予測分析、機械学習、データ管理、その他のアプリケーション
- エンドユーザー別
- 銀行・金融・保険（BFSI）、医療、小売・Eコマース、情報技術・通信、製造業、政府、その他のエンドユーザー
- サブセグメンテーション、タイプ別：プラットフォーム
- データ準備および統合、モデル開発およびトレーニング、モデル展開および管理、可視化およびレポート作成、ワークフローのオーケストレーションおよび自動化、データガバナンスおよびセキュリティ
- サブセグメンテーション、タイプ別：サービス
- コンサルティングおよびアドバイザリーサービス、導入および統合サービス、トレーニングおよびエンパワーメントサービス、サポートおよび保守サービス、マネージドプラットフォームサービス
第10章 市場・業界指標：国別
第11章 地域別・国別分析
- 世界のクラウドデータサイエンスプラットフォーム市場：地域別、実績と予測, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F
- 世界のクラウドデータサイエンスプラットフォーム市場：国別、実績と予測, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F
第12章 アジア太平洋市場
第13章 中国市場
第14章 インド市場
第15章 日本市場
第16章 オーストラリア市場
第17章 インドネシア市場
第18章 韓国市場
第19章 台湾市場
第20章 東南アジア市場
第21章 西欧市場
第22章 英国市場
第23章 ドイツ市場
第24章 フランス市場
第25章 イタリア市場
第26章 スペイン市場
第27章 東欧市場
第28章 ロシア市場
第29章 北米市場
第30章 米国市場
第31章 カナダ市場
第32章 南米市場
第33章 ブラジル市場
第34章 中東市場
第35章 アフリカ市場
第36章 市場規制状況と投資環境
第37章 競合情勢と企業プロファイル
- クラウドデータサイエンスプラットフォーム市場：競合情勢と市場シェア、2024年
- クラウドデータサイエンスプラットフォーム市場：企業評価マトリクス
- クラウドデータサイエンスプラットフォーム市場：企業プロファイル
- SAS Institute Inc.
- Snowflake Inc.
- Databricks Inc.
- Teradata Corporation
- Domo Inc.
第38章 その他の大手企業と革新的企業
- Dataiku Inc., dbt Labs Inc., Alation Inc., Sigma Computing Inc., Starburst Data Inc., H2O.ai Inc., Anaconda Inc., Domino Data Lab Inc., KNIME AG, Weights & Biases Inc., Kyvos Insights Inc., CARTO Inc., Kyligence Inc., Pachyderm Inc., Valohai Oy
第39章 世界の市場競合ベンチマーキングとダッシュボード
第40章 市場に登場予定のスタートアップ
第41章 主要な合併と買収
第42章 市場の潜在力が高い国、セグメント、戦略
- クラウドデータサイエンスプラットフォーム市場2030：新たな機会を提供する国
- クラウドデータサイエンスプラットフォーム市場2030：新たな機会を提供するセグメント
- クラウドデータサイエンスプラットフォーム市場2030：成長戦略
- 市場動向に基づく戦略
- 競合の戦略
