銀行業界におけるデータ分析市場- 世界の産業規模、シェア、動向、機会、および予測：導入形態別、種類別、ソリューション別、エンドユーザー別、地域別および競合状況、2021-2031年

世界の銀行業界におけるデータ分析市場は、2025年の132億9,000万米ドルから2031年までに387億4,000万米ドルへと大幅に拡大し、CAGR19.52％を達成すると予測されています。

金融記録の体系的な計算的検証として定義されるデータ分析は、銀行が戦略的意思決定を導くパターン、相関関係、動向を特定することを可能にします。この市場は主に、堅牢なリスク管理フレームワークの緊急の必要性と、パーソナライズされた顧客体験への需要の高まりによって牽引されており、いずれも金融機関が膨大な量の取引情報を迅速に処理することを要求します。さらに、厳格な規制順守の義務により、金融機関は透明性を確保し金融犯罪を防止するための精密な分析措置を実施せざるを得ず、これが業界全体での普及の根本的な推進力となっています。

市場概要
予測期間	2027-2031
市場規模：2025年	132億9,000万米ドル
市場規模：2031年	387億4,000万米ドル
CAGR：2026年～2031年	19.52％
最も成長が速いセグメント	クラウド
最大の市場	北米

こうした成長要因があるにもかかわらず、市場拡大を妨げる大きな課題は、最新の分析ツールと断片化されたレガシーITインフラを統合することが困難であり、その結果、データのサイロ化やガバナンスの問題が生じることが多いことです。この運用上の断絶は、業界がデータプロトコルの正式化に苦労していることからも明らかです。米国銀行協会（ABA）によると、2024年には銀行マーケティング担当者の71％が、自機関に文書化された顧客データ戦略が欠如していると報告しています。このような戦略的計画の欠如は、銀行がデータ資産を十分に活用することを妨げ、結果として世界の分析市場全体の成熟度を遅らせています。

市場促進要因

人工知能（AI）と機械学習（ML）の統合が市場の主要な推進力となり、金融機関が事後分析から予測インテリジェンスへの移行を可能にしております。銀行はこれらの技術を活用し、非構造化データセットを処理することで、自動化された信用スコアリングやアルゴリズムに基づく商品推薦を実現しております。この技術的変革は高い導入率によって裏付けられており、NVIDIAが2024年2月に発表した『金融サービスにおけるAIの現状：2024年動向』レポートによれば、金融サービス企業の91％がイノベーションと業務継続性の強化を目的としてAIの評価または導入を進めております。このような広範な統合には複雑なモデルを処理できる堅牢な分析プラットフォームが不可欠であり、金融機関がデータ駆動型の先見性を通じて競争優位性を維持しようとする動きが市場成長を促進しております。

同時に、リアルタイム不正検知への需要の高まりにより、銀行はミリ秒単位で異常を識別できる最新の分析ソリューションの導入を迫られています。取引量の増加に伴い、従来のルールベースシステムでは進化するサイバー脅威に対処しきれず、行動分析やパターン認識の活用が不可欠となっています。これらの対策の効果は数値化可能です。2024年3月発表のVisa『2024年春季脅威レポート』によれば、同社の分析能力により前年度に400億米ドル相当の不正取引を阻止しました。こうしたセキュリティ対策と広範なデジタルインフラを支えるため、技術的強化に向けて巨額の資本が投入されており、JPモルガン・チェースは2024年に約170億米ドルを技術に割り当て、データ中心の投資の重要性を強調しています。

市場の課題

市場拡大を阻む大きな課題は、最新の分析ツールと断片化したレガシーITインフラの統合が困難な点にあります。これにより大規模なデータサイロとガバナンスの空白が生じます。金融機関は往々にして、新しいデータ集約型アプリケーションと効率的に連携できない老朽化した基幹システムに依存しており、高度な分析に必要なリアルタイムの統合データセットを集約することはほぼ不可能です。このアーキテクチャ上の断絶により、銀行はリスクモデリングや顧客個別ターゲティングといった重要機能に必要な取引情報をシームレスに取得できません。その結果、一貫性のあるデータ環境を構築できないことが分析イニシアチブの拡張性を制限し、金融機関は現代的な分析ソリューションが約束する効率性とスピードを損なう、手作業でエラーが発生しやすいプロセスに依存せざるを得ません。

この技術的障壁は、デジタル変革プロジェクトに伴う業務リスクと費用を増加させることで、市場の成長を直接的に阻害します。互換性のないレガシーフレームワーク上に高度な分析機能を構築する複雑さは、導入期間の長期化やコストの膨張を招き、金融機関が必要なアップグレードに完全に取り組むことを妨げています。州銀行監督官会議（CSBS）によれば、2024年には地域銀行の約80％が、技術導入とコストを組織にとっての主要な内部リスクとして認識しています。銀行が混乱や財務的リスクを回避するため、こうした重要な技術更新を遅らせることで、世界のデータ分析の普及は停滞し、市場が潜在能力を十分に発揮することを妨げています。

市場動向

オープンバンキングとAPI駆動型データエコシステムの拡大は、金融機関を閉鎖的な独自データサイロから協働的で相互運用可能なネットワークへと移行させることで、市場を根本的に再構築しています。この動向により、銀行は顧客の許可を得たデータを第三者プロバイダーと安全に共有できるようになり、従来の銀行インターフェースを超えた革新的な金融商品や効率化された決済サービスの開発が促進されています。このエコシステムの加速は、効率性を求める商業組織における急速な普及に顕著に表れています。マスターカードの2024年12月発表のホワイトペーパー『オープンバンキング：信頼の必要性』によれば、B2B回答者の85％が現在、財務業務の強化のためにオープンバンキングソリューションを利用していると報告しています。この高い採用率は、データの流動性が競争上の差別化を促進するプラットフォームベースのモデルへの市場シフトを裏付けています。

ハイパーパーソナライゼーションのための生成AIの統合は、銀行がデータを活用する方法における重要な進化を表しており、静的な予測スコアを超え、動的で対話型の顧客エンゲージメントへと移行しています。ユーザーを大まかなセグメントに分類する従来の分析とは異なり、生成モデルは個々の取引履歴や行動のニュアンスを分析し、リアルタイムでオーダーメイドの金融アドバイスと自動化された人間のような対話を構築します。この技術的取り組みは、金融機関が業務効率化と顧客維持にAIが不可欠であると認識するにつれ、さらに強化されています。NTT DATAの2025年2月発表レポート『AI時代のインテリジェントバンキング』によれば、銀行組織の58％が生成AIの変革的潜在力を完全に受け入れています。このような広範な導入は、現代の消費者が求めるカスタマイズされた応答性の高い体験を提供するため、高度なアルゴリズムの活用に業界が注力していることを浮き彫りにしています。

よくあるご質問

• 世界の銀行業界におけるデータ分析市場の市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年に132億9,000万米ドル、2031年までに387億4,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは19.52%です。
• データ分析市場の最も成長が速いセグメントは何ですか？
  • クラウドです。
• データ分析市場の最大の市場はどこですか？
  • 北米です。
• 市場拡大を妨げる大きな課題は何ですか？
  • 最新の分析ツールと断片化したレガシーITインフラの統合が困難であり、データのサイロ化やガバナンスの問題が生じることです。
• 市場の主要な促進要因は何ですか？
  • 人工知能（AI）と機械学習（ML）の統合が主要な推進力です。
• リアルタイム不正検知への需要の高まりはどのように影響していますか？
  • 銀行はミリ秒単位で異常を識別できる最新の分析ソリューションの導入を迫られています。
• オープンバンキングとAPI駆動型データエコシステムの拡大は市場にどのような影響を与えていますか？
  • 金融機関を閉鎖的な独自データサイロから協働的で相互運用可能なネットワークへと移行させ、市場を根本的に再構築しています。
• 生成AIの統合は銀行にどのような進化をもたらしていますか？
  • データを活用する方法における重要な進化を表し、動的で対話型の顧客エンゲージメントへと移行しています。
• 2024年には銀行マーケティング担当者の何％が文書化された顧客データ戦略が欠如していると報告していますか？
  • 71%です。
• JPモルガン・チェースは2024年に技術にどれくらいの資本を割り当てる予定ですか？
  • 約170億米ドルです。
• 地域銀行の約何％が技術導入とコストを主要な内部リスクとして認識していますか？
  • 約80%です。
• 金融サービス企業の何％がAIの評価または導入を進めていますか？
  • 91%です。
• 銀行組織の何％が生成AIの変革的潜在力を完全に受け入れていますか？
  • 58%です。

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 世界の銀行業界におけるデータ分析市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェア・予測
  • 導入形態別（オンプレミス、クラウド）
  • タイプ別（記述的分析、診断的分析、予測的分析、処方的分析）
  • ソリューション別（リスク管理（信用リスク評価、不正検知・管理、ストレステスト、その他）、顧客分析、ポートフォリオ管理分析、トレーディング分析）
  • エンドユーザー別（売手側企業、買手側企業）
  • 地域別
  • 企業別（2025）
• 市場マップ

第6章 北米の銀行業界におけるデータ分析市場展望

• 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 欧州の銀行業界におけるデータ分析市場展望

• 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銀行業界におけるデータ分析市場展望

• 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・アフリカの銀行業界におけるデータ分析市場展望

• 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 南米の銀行業界におけるデータ分析市場展望

• 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 世界の銀行業界におけるデータ分析市場：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

• International Business Machines Corporation
• SAP SE
• Oracle Corporation
• Microsoft Corporation
• Google LLC
• Amazon Web Services, Inc.
• TIBCO Software, Inc.
• Hewlett Packard Enterprise Co.
• SiSense, Inc.
• Mu Sigma, Inc.
• Dell, Inc.
• Alteryx Inc.
• Teradata Corporation
• Wipro Ltd.
• SAS Institute, Inc.

第16章 戦略的提言

第17章 調査会社について・免責事項