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市場調査レポート
商品コード
1914648

データ統合におけるAI市場-世界の産業規模、シェア、動向、機会および予測：アプリケーション別、業務機能別、導入形態別、組織規模別、最終用途別、地域別および競合状況、2021-2031年

AI in Data Integration Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity and Forecast, Segmented By Application, By Business Function, By Deployment Mode, By Organization Size, By End-Use, By Region & Competition, 2021-2031F

出版日
ページ情報
英文 180 Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
データ統合におけるAI市場-世界の産業規模、シェア、動向、機会および予測：アプリケーション別、業務機能別、導入形態別、組織規模別、最終用途別、地域別および競合状況、2021-2031年
出版日: 2026年01月19日
発行: TechSci Research
ページ情報: 英文 180 Pages
納期: 2～3営業日
GIIご利用のメリット

  • 概要

世界のデータ統合におけるAI市場は、2025年の224億8,000万米ドルから2031年までに577億2,000万米ドルへ成長し、CAGR17.02％を達成すると予測されています。

本市場は、機械学習と自然言語処理を活用し、多様なデータソースの取り込み、マッピング、品質向上、統合を自動化するソフトウェアソリューションで構成されています。この成長の主な促進要因は、企業データ量の急激な増加と、リアルタイムのビジネスインテリジェンスに対する緊急のニーズです。これにより、組織は手動でエラーが発生しやすい抽出・変換・ロード（ETL）プロセスを自動化されたワークフローに置き換える必要に迫られています。この移行により、企業はデータの遅延と運用コストを大幅に削減しながら、分析インサイトの精度を向上させることが可能となります。

市場概要
予測期間 2027-2031
市場規模：2025年 224億8,000万米ドル
市場規模：2031年 577億2,000万米ドル
CAGR：2026年～2031年 17.02％
最も成長が速いセグメント クラウド
最大の市場 北米

しかしながら、これらの複雑な適応システムを管理・導入できる有資格の熟練専門家の深刻な不足により、市場拡大は著しく阻害されております。高度な技術スキルの需要と利用可能な労働力との格差により、多くの企業は導入を延期せざるを得ない状況です。CompTIAの「IT Industry Outlook 2025」で指摘されているように、66%の組織がデータとテクノロジーにおける必須スキルのギャップを埋めるため、現従業員の研修を計画しており、これは現在AI駆動型データ統合イニシアチブの拡張性を制限している人材不足の深刻さを浮き彫りにしています。

市場促進要因

ビッグデータの量と複雑性の急速な増加は、世界のデータ統合におけるAI市場の主要な促進要因となっております。企業がハイブリッド環境全体で膨大な量の構造化データと非構造化データを蓄積する中、これらの断片化された資産を統合できないことは、重大な運用上のボトルネックを引き起こします。AI駆動型統合は、異なるソースを自動的にマッピング・同期化し、手動コーディングでは解決不能な相互運用性問題を解消するため、ますます活用されています。この断片化は進展の重大な障壁となっており、2025年1月にSalesforceが発表した「2025年コネクティビティベンチマークレポート」によれば、ITリーダーの90%がデータサイロが組織内でビジネス上の課題を生み出していると報告しており、インテリジェントで自動化された統合ツールの導入が急務となっています。

同時に、コスト削減とワークフロー効率化の運用上の必要性から、自律型・エージェント型AIソリューションの導入が加速しています。組織は、労力集約的なデータパイプラインの保守から、自己修復・性能最適化を行う適応型システムへと移行し、データエンジニアリングに関連する間接費を削減しています。この効率化推進は財務面でも極めて重要です。2025年10月のプレスリリース『Ascendion、生成AIサービス分野におけるISGプロバイダーレンズ2025の世界のリーダーに認定』で指摘されているように、同社の自律型AIプラットフォームは大手銀行顧客においてデータ分析作業を最大60%削減しました。その結果、予算はこうした最新アーキテクチャの支援へとシフトしており、2025年2月に発表されたInformaticaの「CDO Insights 2025」レポートによれば、データリーダーの86%が、こうした複雑性に対処するため、2025年にデータ管理への投資を増やす計画であるとされています。

市場の課題

熟練した専門人材の深刻な不足は、世界のデータ統合におけるAI市場の成長にとって大きな障壁となっています。これらのソリューションが高度な機械学習アルゴリズムや自然言語処理に依存するにつれて複雑化するため、それらを設定・管理・維持する専門人材の必要性が比例以上に高まっています。組織は、データエンジニアリングの専門知識とAIリテラシーを兼ね備えた人材の特定と確保に苦労することが少なくありません。この人材不足により、企業は重要な統合プロジェクトを延期または断念せざるを得ない状況に陥っています。手動プロセスから自動化されたワークフローへの移行を監督する社内能力が不足しているためです。その結果、潜在的な購入者が効果的にサポートできない技術への投資を躊躇し、導入率が低下しています。

この人材不足の深刻さは、技術導入と従業員の準備態勢の乖離を浮き彫りにした最近の業界調査結果からも明らかです。ISACAによれば、2024年には40%の組織がAIトレーニングを提供しておらず、一方で85%の専門家が職務を効果的に遂行するために追加のAIスキル習得が必要であると回答しています。この乖離はベンダーにとって重大なボトルネックを生み出します。十分な有資格オペレーターが確保できない場合、企業は運用リスクや導入期間の長期化に直面し、市場全体の収益可能性と拡張性に直接的な悪影響を及ぼします。

市場動向

自動化されたスキーママッピングと変換ロジックのための生成AIの採用は、データ相互運用性の技術的障壁を低減することで市場を根本的に再構築しています。現代の統合プラットフォームは、複雑なデータ構造を解釈し、スキーマ調整に必要なコードを自動生成するために大規模言語モデル（LLM）を組み込む傾向が強まっており、労力のかかる手動のETLスクリプト作成に取って代わっています。この革新により、技術的知識を持たないユーザーも自然言語プロンプトで高度なデータマッピングを実行できるようになり、プロジェクト納期が短縮されます。この機能に対する業界の優先度は投資動向からも明らかです。2025年2月発表のNexla社『State of Data+AI動向報告書2024-2025』によれば、データ統合専門家の59%が、ワークフロー効率向上のために注力と投資が必要な主要領域として、生成AIおよび機械学習駆動型統合を挙げています。

同時に、非構造化データ処理のためのベクトル埋め込み機能の統合により、データ統合の範囲は従来の構造化フォーマットを超えて拡大しています。企業が検索強化生成（RAG）アプリケーションの構築を急ぐ中、統合ツールはPDF文書や顧客ログなどの非構造化資産を直接ベクトルデータベースに取り込み、ベクトル化、インデックス化するよう進化しています。この機能は、AI開発のために内部ナレッジベースを活用しようとする組織にとって、重要なインフラ要件となりつつあります。このような処理能力への需要は極めて大きく、2025年6月に発表されたFivetranの『2025年以降』レポートによれば、技術リーダーの89%が2025年に独自データを用いた大規模言語モデルの訓練を計画しており、高次元ベクトルデータを処理可能なパイプラインの構築が急務となっています。

よくあるご質問

  • 世界のデータ統合におけるAI市場の市場規模はどのように予測されていますか？
  • 世界のデータ統合におけるAI市場の主要な促進要因は何ですか？
  • データ統合におけるAI市場の最大の市場はどこですか？
  • データ統合におけるAI市場の最も成長が速いセグメントは何ですか？
  • データ統合におけるAI市場の成長を阻害している課題は何ですか？
  • データ統合におけるAI市場での人材不足の影響は何ですか？
  • データ統合におけるAI市場の最近の動向は何ですか？
  • データ統合におけるAI市場での主要企業はどこですか？

目次

第1章 概要

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 顧客の声

第5章 世界のデータ統合におけるAI市場展望

  • 市場規模・予測
    • 金額別
  • 市場シェア・予測
    • アプリケーション別（データマッピング、ビッグデータ処理、ETL、スキーマ調整）
    • 業務機能別（マーケティング、オペレーション、財務、顧客関係管理、人事管理、その他）
    • 導入形態別（オンプレミス、クラウド）
    • 組織規模別（大企業および中小企業）
    • エンドユース別（医療、BFSI、製造業、小売業、IT・通信、政府・防衛、その他）
    • 地域別
    • 企業別（2025）
  • 市場マップ

第6章 北米のデータ統合におけるAI市場展望

  • 市場規模・予測
  • 市場シェア・予測
  • 北米：国別分析
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ

第7章 欧州のデータ統合におけるAI市場展望

  • 市場規模・予測
  • 市場シェア・予測
  • 欧州：国別分析
    • ドイツ
    • フランス
    • 英国
    • イタリア
    • スペイン

第8章 アジア太平洋地域のデータ統合におけるAI市場展望

  • 市場規模・予測
  • 市場シェア・予測
  • アジア太平洋地域：国別分析
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • 韓国
    • オーストラリア

第9章 中東・アフリカのデータ統合におけるAI市場展望

  • 市場規模・予測
  • 市場シェア・予測
  • 中東・アフリカ：国別分析
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • 南アフリカ

第10章 南米のデータ統合におけるAI市場展望

  • 市場規模・予測
  • 市場シェア・予測
  • 南米：国別分析
    • ブラジル
    • コロンビア
    • アルゼンチン

第11章 市場力学

  • 促進要因
  • 課題

第12章 市場動向と発展

  • 合併・買収
  • 製品上市
  • 最近の動向

第13章 世界のデータ統合におけるAI市場：SWOT分析

第14章 ポーターのファイブフォース分析

  • 業界内の競合
  • 新規参入の可能性
  • サプライヤーの力
  • 顧客の力
  • 代替品の脅威

第15章 競合情勢

  • Informatica
  • Fivetran
  • Microsoft Azure Synapse Analytics
  • IBM DataStage
  • Oracle Data Integration Platform
  • AWS Glue
  • Google Cloud BigQuery
  • SCIKIQ
  • Airbyte
  • SnapLogic

第16章 戦略的提言

第17章 調査会社について・免責事項