2021年の世界のデータマーケットプレイス市場規模は7億8000万米ドルで、2022年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）23.4％で拡大すると予測されています。データマーケットプレイスプラットフォームは、さまざまな種類のデータの売買を促進する取引プラットフォームで、ユニークなユーザーエクスペリエンスを提供します。企業や個人がデータをクラウドにアップロードできるクラウドサービスから構成されています。データマーケットプレイスプラットフォームでは、人口統計、ビジネスインテリジェンス、企業統計、個人データなど、さまざまな種類のデータを利用することができます。
このプラットフォームは、セルフサービスによるデータアクセスを可能にし、データの品質、一貫性、セキュリティを両者にとって維持します。企業や組織は、内部データセットを外部データで補強することに着手しており、市場の成長を促進しています。データ共有は、安全かつ効率的にデータ交換を促進するプロセスであり、異なるデータセットや顧客ニーズの要件に対応する複数のデータ共有モデルをサポートします。また、データマーケットプレイスプラットフォームを通じて企業間のデータ共有を可能にし、データ駆動型イノベーションを誘発するとともに、サードパーティプロバイダーをデータマーケットプレイスプラットフォームに統合します。また、中小企業の競争力を高める役割も担っています。
この業界は、モノのインターネット（IoT）ソリューションの採用が進み、AI、AR/VRオーケストレーション機能、通信ネットワークにおけるマシンツーマシン（M2M）の進歩などの最先端技術が展開されていることから、大きな成長が見込まれます。さらに、クラウドサービスの利用が重視されるようになったことも、業界の成長を後押しすると予想されます。さらに、BFSI、ヘルスケア、小売・消費財、メディア・エンターテインメントなど、さまざまな分野でこのプラットフォームの採用が進んでいることも、成長にプラスの影響を与えています。
また、データの効率的な利用と管理を可能にし、投資収益率 (ROI) の最大化を実現します。また、企業や組織は、個人、企業間（B2B）、IoTデータマーケットプレイスプラットフォームなど、ブロックチェーンによって保護された特定の要件を効率的かつコスト効率よく満たすためのデータマーケットプレイスプラットフォームにアクセスできるようになります。さらに、データサービスプロバイダーとエンドユーザー間のデータ共有を促進するために、複数の組織がデータマーケットプレイスプラットフォームを立ち上げており、これらのプラットフォームとサービスに対する需要が高まっています。
これにより、セグメント化された信頼性の高い関連データを持つ買い手は、分析ツールやプラットフォームを介してデータにアクセスし、ビジネスニーズに対応することができます。例えば、Microsoft Azure市場では、統一されたインターフェースを通じてデータを提供し、開発者はMicrosoft ExcelとPowerPivotを通じてデータにアクセスすることができます。この業界の成長は、ビッグデータの出現、ウェブスクレイピング、ブロックチェーンの進歩に起因しており、かなりのデータへのアクセスを提供し、パフォーマンスを向上させ、収益を上げることができるためです。
ウェブスクレイピングは、ウェブサイトからデータを抽出する自動プロセスであり、データ収集を自動化し、ウェブデータソースを解放し、意思決定に付加価値を与えるデータ駆動型の意思決定を提案するものである。データ＆アナリティクスにおけるAI、データメッシュ、データ管理、ブロックチェーンの採用が進み、セルフサービス型アナリティクスソリューションの利用が促進されています。技術的なバックグラウンドを持たずに、データアナリティクスを深く理解し、分析にアクセスしたり、カスタマイズしたりすることが可能になります。
COVID-19の流行は、IT、BFSI、小売＆Eコマース、ホスピタリティ、メディア＆エンターテインメントなどの業界におけるデータサービスの普及、IoTやウェブスクレイピングの採用拡大、ブロックチェーンの採用拡大、リモートアクセスのデータサービスなどにより、データサービスに好影響を及ぼした。従来の商習慣からオンラインプラットフォームへの移行が徐々に進んだ結果、効率的なデータマーケットプレイスのプラットフォームサービスおよびソリューションが確立されました。
データの流れを整え、データソーシングを最適化し、意思決定モデルをチューニングしてプロセスを最適化・改善するためのデータ分析フレームワークを提供するものです。COVID-19の大流行時に、いくつかの企業が新しいプラットフォームを立ち上げました。例えば、2020年には、データマーケットプレイスのプラットフォームであるAiismaが、マーケットプレイスの位置情報共有とヘルスマッピング機能からなる「Aiihealth機能付きAiismaアプリ」を発表しました。ユーザーは匿名かつ同意の上で、報酬と引き換えに自分の行動データを共有することができ、このアプリケーションはパンデミックに対するデジタルフェンスを作るのに役立つことが証明されています。
これらのアプリケーションは、ウェアラブルデバイスやスマートフォンからデータを収集・送信することができ、データの暗号化、ソースの匿名化、デジタル著作権管理で添付された関連データの公開を可能にします。パンデミックの規制が緩和されるにつれ、データサービスプロバイダーはデータ交換プラットフォームへの投資を加速させました。データマーケットプレイスawsのユースケースとして、サプライチェーンの自動化、AIによる健康提案、予測的な交通管理、メンテナンスなどがあり、成長を促進すると予想されます。さらに、これらのユースケースは、パンデミック時の需要を牽引しています。
プラットフォームセグメントは、2021年に63％の最大の収益シェアを占め、予測期間中に22.6％のCAGRを記録すると予測されている。この成長の背景には、クラウドプラットフォームの出現、データ管理のためのIoT、AI、ML、ビッグデータの採用が進んでいることが挙げられます。これらの技術的進歩により、柔軟な収益モデルで巨大なハードウェア機器を必要とせず、データの共有、交換、管理が容易になります。データマーケットプレイスプラットフォームにより、買い手はデータの閲覧、比較、データプロバイダーとのプラットフォーム上での通信のサポート、データの購入が可能になります。データマーケットプレイスプラットフォームがもたらすこれらの利点が、この分野の成長を促進しています。
サービス分野は、予測期間中に24.7%のCAGRを記録すると予想されています。このセグメントには、専門的、戦略的、アドバイザリー、およびサポートサービスが含まれます。これらのサービスにより、購入者はデータマーケットプレイスプラットフォームのサポートセンターに接続し、サービスリクエストを追跡し、データ仮想化に関する専門知識を得て、組織の課題を克服し、ビジネス目標を達成するために購入者に合わせたアドバイスと戦略的関与を提供することができます。また、専門知識を提供し、物流上の問題を解決することもできます。例えば、2つの組織が異なる通貨を使用している場合、データマーケットプレイスプラットフォームは、データプロバイダと買い手が満足するように、データコマースの経験において独立したアドバイスを提供します。
B2Bデータマーケットプレイスプラットフォームセグメントは、2021年に58%の最大の収益シェアを占め、予測期間中にCAGR 22.8%で拡大すると予想されます。このセグメントの成長は、ビッグデータの採用の増加、AIとMLの出現、企業間データマーケットプレイスプラットフォームソリューションに起因していると考えられます。主要企業は、エンドユーザーの要件を満たすために、Oracle、AWS、Snowflakeなど、強化されたデータマーケットプレイスプラットフォームソリューションを導入しています。
データプロバイダーが簡単にデータを統合できるため、ビジネスデータプラットフォームへの需要が高まり、業界の成長を後押ししています。データマーケットプレイスプラットフォームが提供する前述のメリットは、データプロバイダーやSaaSベンダーが低コストで効果的なソリューションを実現するための研究開発への投資を促しており、これが業界に有利な機会をもたらすと予想されます。
IoTデータマーケットプレイスプラットフォームセグメントは、予測期間を通じて最も速いCAGR 25.4%を目撃すると予想されます。このセグメントの成長は、データ統合の容易さと接続されたデバイスのネットワークの拡大に起因しています。IoTデータマーケットプレイスプラットフォームは、接続されたデバイスから収集されたリアルタイムデータを売買できるようにするプラットフォームであります。
IoTデータマーケットプレイスプラットフォームは、技術開発、消費者の嗜好、およびトレンドに関する洞察をもたらす世界規模で生成された、利用され構造化されたデータの統一を保証するものである。IoTマーケットプレイスは、アクセス可能なオープンネットワークを提供し、「ペイパーアワー」などの柔軟な価格オプションにより、企業がデータをマネタイズする機会を提供します。
技術スタックで使用されるハードウェアの増加に伴い、膨大な量のデータが生成されていますが、これはしばしば副産物とみなされます。副産物であるIoTソースデータは、すでに使用されている製品/接続デバイスを活用することで、収益ストリームに参入することができます。
サブスクリプションセグメントは、2021年に49%の最大の収益シェアを占め、予測期間中に25.4%のCAGRを記録すると予想されます。データマーケットプレイスプラットフォームは、買い手に対してデータと引き換えにサービスやソリューションの手数料を請求します。
サブスクリプションの収益モデルは、さらに単発のデータ購入、継続的なデータサブスクリプション、使用ベースのデータライセンスに分類されます。単発のデータ購入では、購入者は1つのデータセットに対して固定価格で支払うことができる。このタイプのサブスクリプション取引は、データセットのさらなる更新に関する権利を保証するものではないです。
継続的データ購入では、購入者は、毎月または毎年といった定期的な更新が可能な有期契約に基づいてデータにアクセスすることができる。利用ベースのデータライセンスは、プロバイダーと購入者の間の継続的な契約であり、購入者は必要なときに必要な分だけデータに対する支払いを行います。
大企業セグメントは、2021年に58%の最大の収益シェアを占め、予測期間中に22.9%のCAGRを記録すると予想されています。エンドユーザーの要件を満たすビジネスおよびIoTデータマーケットプレイスのプラットフォームに対する需要の増加が、成長を促進しています。主要なデータサービスプロバイダーやSaaSベンダーは、データ＆情報を共有するための堅牢なプラットフォームを構築し、収益源から直接・間接的にマネタイズを可能にするために研究開発活動に投資しています。
大企業は、複数のユースケースにおける適用性を高めるために、パートナーシップやコラボレーションに積極的に取り組んでいます。例えば、2022年3月、NokiaはEquideum Healthとの協業を発表し、Nokia data marketplace platform (NDM) ブロックチェーンソリューションを活用し、マルチパーティエコシステムを実現することを発表しています。データマーケットプレイスプラットフォーム、データ交換、データ管理における先進技術を活用することで、多様な人物中心のユースケースを可能にするものであります。
SMEsセグメントは、予測期間を通じて24.1%の最速CAGRを目撃すると予想される。この成長の背景には、中小企業において収益化の機会を提供する堅牢なデータマーケットプレイスプラットフォームに対する需要が高まっていることが挙げられます。これらのソリューションは、情報交換による規模の経済を活用し、飛躍的な価値を生み出します。中小企業は主にAI、ML、ビッグデータなどの先進技術に注目しており、これらの技術に対する洞察を得るためにデータマーケットプレイスプラットフォームに多額の投資を行っているため、予測期間中に多くの機会を提供すると予想されます。
金融サービス分野は、2021年に20％の収益シェアを占め、予測期間中に17.8％のCAGRを記録すると予想されています。クラウドプラットフォームにより、金融機関は、パーソナライズされた推奨事項の提供、データに基づく提案による新たな収益源の創出、競争優位を得るための効率的なサービスの構築など、金融関連のユースケースでビッグデータを活用することができます。
データマーケットプレイスプラットフォームにより、金融機関はデジタルプラットフォームの拡張、変化する規制要件への対応、複雑なデータ状況の把握が可能になります。また、ビルトインのパフォーマンス最適化、Administration as a Service、データ管理などのテーラードソリューションと規制の厳しいデータマーケットプレイスプラットフォームの機能により、金融機関がデータ集約型の環境で成功することを可能にします。例えば、2021年、スノーフレークは、BFSI業界におけるデータ駆動型および顧客中心型のイノベーションを加速させるため、業界に合わせた金融サービスデータクラウドプラットフォームを発表しました。
小売・消費財（CG）分野は、予測期間を通じて最も早いCAGR28.1%を記録すると予想されています。データマーケットプレイスプラットフォームは、メーカーや小売業者がデータにアクセス、交換、共有できるようにし、オンラインデータ集約型インフラへの移行を可能にします。これらのプラットフォームは、小売ビジネスおよび市場のパフォーマンスや業界動向の最適化されたレイアウトに関連する情報を提供する小売市場データを提供します。
小売組織や企業は、顧客体験の向上、エンドツーエンドのサプライチェーンの変革、電子商取引やデジタルチャネルからのデータの活用を目的として、クラウドプラットフォームを急速に導入しています。さらに、サプライチェーンとロジスティクスの最適化、パーソナライゼーションの機会の増加、データ駆動型マーチャンダイジングの実現も可能にします。
北米が約37％の収益シェアでリードしています。この成長の背景には、IoTソリューションの採用が進んでいることや、同地域の通信ネットワークにおけるAI、AR/VRオーケストレーション機能、マシンツーマシン（M2M）の進歩などの最先端技術の展開があります。主な成長要因としては、Acxiom LLC、AWS、Snowflake、Quandlなどの重要なプレイヤーが存在し、業界の成長を促進していることが挙げられます。
この地域で事業を展開する複数の企業が、ネットワークサービスのエンドツーエンドの効率的な使用と管理を提供する革新的なデータマーケットプレイスプラットフォームサービス＆ソリューションを開発し、成長に寄与しています。また、データ交換プラットフォームやデータ共有などのクラウドプラットフォームは、複数の企業が多額の投資を行っていることから、データマーケットプレイスプラットフォームの採用を促進しており、デジタルエンドユーザーの関与が高いことから先端技術の早期採用が成長に寄与しています。また、IoTの大幅な導入は、多くの成長機会を提供すると予想されます。
アジア太平洋地域は、予測期間中に26.7%のCAGRを記録すると予想されています。インドと中国は、広範かつ分散した顧客基盤を有しており、データマーケットプレイスプラットフォームのソリューションとサービスに対する需要を促進し、新たな機会を創出しています。この成長は、IoT技術やデータインフラの開発が進んでいることや、ヘルスケア、政府、製造、金融サービスなど、さまざまな用途でデータマーケットプレイス・プラットフォーム・サービスの採用が進んでいることが顕著な要因となっています。
さらに、この地域の未開拓の潜在力が、データサービスプロバイダーにとって新たな投資機会を生み出しています。アジア太平洋地域では、中小企業や新興企業の数が増加しており、データマーケットプレイスプラットフォーム産業の成長に拍車をかけています。さらに、多くの企業がこの地域に進出しているため、幅広い顧客層が存在し、有利な成長機会がもたらされています。
主要企業および市場シェアに関する考察
この業界は断片的であり、複数の企業が存在するため、競争の激化が予想されます。データマーケットプレイス企業には、Acxiom LLC、AWS、Dawex、Snowflake、Quandl、BattleFin、Narrative、Datatrade、Oracle、Microsoft、Adobe、SAPなどがある。これらの企業は、同業他社に対する競争力を高め、大きなシェアを獲得するために、地元や地域のプレーヤーとも連携しています。
主要なプレーヤーは、かなりの収益シェアを占めるために、さまざまな戦略や開発を採用しています。例えば、2022年3月、NokiaはEquideum Healthとの協業を発表し、Nokia data marketplace platform (NDM) ブロックチェーンソリューションを活用し、マルチパーティエコシステムを実現する。高度な技術、データ交換、データ管理を活用することで、多様な人物中心のユースケースを可能にする。世界のデータマーケットプレイス市場の有力企業には、以下のような企業があります。
アクシオム・エルエルシー
AWS
Dawex
Snowflake
Quandl
バトルフィン
ナラティブ
Datatrade
オラクル
マイクロソフト
アドビ
SAP SE
…
…
【目次】
第1章. 方法論と範囲
1.1. 調査方法
1.2. 調査範囲と前提条件
1.3. データソースの一覧
1.4. 略語のリスト
第2章. エグゼクティブサマリー
2.1. 市場の概要
2.2. セグメント別の展望
第3章. 市場変数・トレンド・スコープ展望
3.1. 市場セグメンテーション
3.2. データマーケットプレイスプラットフォームの市場規模・成長展望
3.3. データマーケットプレイスプラットフォーム市場 – バリューチェーン分析
3.4. データプレイスプラットフォームの市場動向
3.4.1. 技術動向
3.4.2. 規制の動向
3.4.3. バイヤーの動向
3.4.4. サプライヤーの動向
3.5. データマーケットプレイスプラットフォームの市場ダイナミクス
3.5.1. マーケットドライバー分析
3.5.2. 市場の抑制要因分析
3.5.3. 市場機会分析
3.6. データマーケットプレイスプラットフォーム市場 – ポーターのファイブフォース分析
3.6.1. サプライヤーパワー
3.6.2. バイヤーパワー
3.6.3. 代替の脅威
3.6.4. 新規参入者の脅威
3.6.5. 競争相手との競合
3.7. データマーケットプレイスプラットフォーム市場 – PEST分析
3.7.1. 政治的な背景
3.7.2. 経済情勢
3.7.3. 社会情勢
3.7.4. 技術的側面
3.8. COVID-19がデータマーケットプレイスプラットフォーム市場に与える影響
第4章 データマーケットプレイスプラットフォーム データマーケットプレイスプラットフォームの構成要素展望
4.1. データマーケットプレイスプラットフォーム市場、コンポーネント別分析・市場シェア、2021年・2030年
4.2. プラットフォーム
4.2.1. 市場の推計と予測、2017年～2030年 (百万米ドル)
4.2.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年～2030年 (百万米ドル)
4.3. サービス
4.3.1. 市場の推計と予測、2017年～2030年 (百万米ドル)
4.3.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年～2030年（USD Million)
第5章. データマーケットプレイスプラットフォームのタイプ別展望
5.1. データマーケットプレイスプラットフォーム市場、タイプ別分析＆市場シェア、2021年＆2030年
5.2. パーソナルデータマーケットプレイスプラットフォーム
5.2.1. 市場の推計と予測、2017年～2030年 (百万米ドル)
5.2.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年～2030年 (USD百万円)
5.3. B2Bデータマーケットプレイスプラットフォーム
5.3.1. 市場の推計と予測、2017年～2030年 (百万米ドル)
5.3.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年～2030年 (USD百万ドル)
5.4. IoTデータマーケットプレイスプラットフォーム
5.4.1. 市場の推計と予測、2017年～2030年 (百万米ドル)
5.4.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年～2030年 (USD百万ドル)
第6章. データマーケットプレイスプラットフォームの収益モデル展望
6.1. データマーケットプレイスプラットフォーム市場、収益モデル別分析＆市場シェア、2021年＆2030年
6.2. サブスクリプション
6.2.1. 市場の推計と予測、2017年～2030年（USD Million)
6.2.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年〜2030年（USD Million)
6.3. 欧州委員会
6.3.1. 市場の推計と予測、2017年〜2030年 (百万米ドル)
6.3.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年〜2030年（USD Million)
6.4. 有料機能
6.4.1. 市場の推計と予測、2017年〜2030年（USD Million)
6.4.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年〜2030年（USD Million)
6.5. その他
6.5.1. 市場の推計と予測、2017年〜2030年（USD Million)
6.5.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年〜2030年 (百万米ドル)
第7章. データマーケットプレイスプラットフォームの企業規模展望
7.1. データマーケットプレイスプラットフォーム市場、企業規模別分析＆市場シェア、2021年＆2030年
7.2. 大企業
7.2.1. 市場の推計と予測、2017年～2030年 (百万米ドル)
7.2.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年〜2030年 (USD百万)
7.3. 中小企業
7.3.1. 市場の推計と予測、2017年〜2030年（USD Million)
7.3.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年〜2030年（USD Million）
第8章 データマーケットプレイスプラットフォーム データマーケットプレイスプラットフォームエンドユーザーの展望
8.1. データマーケットプレイスプラットフォーム市場、エンドユーザー別分析＆市場シェア（2021年＆2030年
8.2. 金融サービス
8.2.1. 市場の推計と予測、2017年～2030年 (百万米ドル)
8.2.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年〜2030年 (USD百万)
8.3. 広告、メディア、エンターテイメント
8.3.1. 市場の推計と予測、2017年〜2030年（USD Million)
8.3.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年〜2030年（USD Million)
8.4. 小売・CG
8.4.1. 市場の推計と予測、2017年〜2030年（USD Million)
8.4.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年〜2030年（USD Million）
8.5. ヘルスケア＆ライフサイエンス
8.5.1. 市場の推計と予測、2017年〜2030年 (百万米ドル)
8.5.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年〜2030年 (百万米ドル)
8.6. 技術分野
8.6.1. 市場の推計と予測、2017年〜2030年（USD Million)
8.6.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年〜2030年（USD Million)
8.7. 公共部門
8.7.1. 市場の推計と予測、2017年〜2030年（USD Million)
8.7.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年〜2030年（USD Million)
8.8. 製造業
8.8.1. 市場の推計と予測、2017年〜2030年 (百万米ドル)
8.8.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年〜2030年（USD Million)
8.9. その他（教育、自動車、エネルギー、オイル＆ガス）
8.9.1. 市場の推計と予測、2017年〜2030年 (百万米ドル)
8.9.2. 市場の推計と予測、地域別、2017年〜2030年 (百万米ドル)
第9章 データマーケットプレイスプラットフォーム市場 データマーケットプレイスプラットフォーム市場 地域別推計とトレンド分析
9.1. データマーケットプレイスプラットフォーム市場の地域別シェア（2021年・2030年
9.2. 北米
9.2.1. 市場の推計と予測、2017年～2030年
9.2.2. 市場の推計と予測、コンポーネント別、2017年〜2030年 (百万米ドル)
9.2.3. 市場の推計と予測、タイプ別、2017年〜2030年（USD Million)
9.2.4. 市場の推計と予測：収益モデル別、2017年〜2030年（USD百万円）
9.2.5. 市場の推計と予測：企業規模別、2017年～2030年（USD Million）
9.2.6. 市場の推計と予測：エンドユーザー別、2017年～2030年（USD Million）
9.2.7. 米国
9.2.7.1. 市場の推計と予測、2017年〜2030年
9.2.7.2. 市場の推計と予測、コンポーネント別、2017年〜2030年 (百万米ドル)
9.2.7.3. 市場の予測・推計、タイプ別、2017年〜2030年 (百万米ドル)
9.2.7.4. 市場の予測・推計、収益モデル別、2017年〜2030年（USD Million）
9.2.7.5. 市場の推計と予測：企業規模別、2017年～2030年（USD Million）
9.2.7.6. 市場の推計と予測：エンドユーザー別、2017年～2030年（USD Million）
9.2.8. カナダ
9.2.8.1. 市場の予測・推計、2017年〜2030年
9.2.8.2. 市場の推計と予測、コンポーネント別、2017年〜2030年 (百万米ドル)
9.2.8.3. 市場の予測・推計、タイプ別、2017年〜2030年 (百万米ドル)
9.2.8.4. 市場の推計と予測：収益モデル別、2017年〜2030年（USD百万円）
9.2.8.5. 市場の推計と予測：企業規模別、2017年～2030年（USD Million）
9.2.8.6. 市場の推計と予測：エンドユーザー別、2017年～2030年（USD Million)
9.3. 欧州
9.3.1. 市場の推計と予測、2017年〜2030年
9.3.2. 市場の推計と予測、コンポーネント別、2017年〜2030年 (百万米ドル)
9.3.3. 市場の推計と予測：タイプ別、2017年〜2030年（USD Million)
9.3.4. 市場の推計と予測：収益モデル別、2017年〜2030年（USD百万円）
9.3.5. 市場の推計と予測：企業規模別、2017年～2030年（USD Million）
9.3.6. 市場の推計と予測：エンドユーザー別、2017年～2030年（USD Million）
9.3.7. イギリス
9.3.7.1. 市場の推計と予測、2017年〜2030年
9.3.7.2. 市場の推計と予測、コンポーネント別、2017年〜2030年 (百万米ドル)
9.3.7.3. 市場の予測・推計、タイプ別、2017年〜2030年 (百万米ドル)
9.3.7.4. 市場の予測・推計、収益モデル別、2017年〜2030年（USD百万円）
9.3.7.5. 市場の推計と予測：企業規模別、2017年～2030年（USD Million）
9.3.7.6. 市場の推計と予測：エンドユーザー別、2017年～2030年（USD Million）
9.3.8. ドイツ
9.3.8.1. 市場の推計と予測、2017年〜2030年
9.3.8.2. 市場の推計と予測、コンポーネント別、2017年〜2030年 (百万米ドル)
9.3.8.3. 市場の推計と予測、タイプ別、2017年〜2030年（USD Million)
9.3.8.4. 市場の推計と予測：収益モデル別、2017年〜2030年（USD百万円）
9.3.8.5. 市場の推計と予測：企業規模別、2017年～2030年（USD Million）
9.3.8.6. 市場の推計と予測：エンドユーザー別、2017年～2030年（USD Million）
9.3.9. フランス
9.3.9.1. 市場の予測・推計、2017年〜2030年
9.3.9.2. 市場の推計と予測、コンポーネント別、2017年〜2030年 (百万米ドル)
9.3.9.3. 市場の推計と予測、タイプ別、2017年〜2030年 (百万米ドル)
9.3.9.4. 市場の予測・推計、収益モデル別、2017年〜2030年（USD百万円）
9.3.9.5. 市場の推計と予測：企業規模別、2017年～2030年（USD Million）
9.3.9.6. 市場の推計と予測：エンドユーザー別、2017年～2030年（USD Million）
9.3.10. イタリア
9.3.10.1. 市場の予測・推計、2017年〜2030年
9.3.10.2. 市場の推計と予測、コンポーネント別、2017年〜2030年 (百万米ドル)
9.3.10.3. 市場の推計と予測、タイプ別、2017年～2030年 (百万米ドル)
9.3.10.4. 市場の推計と予測：収益モデル別、2017年〜2030年（USD百万円）
9.3.10.5. 市場の推計と予測：企業規模別、2017年～2030年（USD Million）
9.3.10.6. 市場の推計と予測：エンドユーザー別、2017年～2030年（USD Million)
9.4. アジア太平洋地域
9.4.1. 市場の推計と予測、2017年〜2030年
9.4.2. 市場の推定と予測、コンポーネント別、2017年〜2030年 (百万米ドル)
9.4.3. 市場の推計と予測、タイプ別、2017年〜2030年（USD Million)
9.4.4. 市場の推計と予測：収益モデル別、2017年〜2030年（USD百万円）
9.4.5. 市場の推計と予測：企業規模別、2017年～2030年（USD Million）
9.4.6. 市場の推計と予測：エンドユーザー別、2017年～2030年（USD Million）
9.4.7. 中国
9.4.7.1. 市場の推計と予測、2017年〜2030年
9.4.7.2. 市場の推計と予測、コンポーネント別、2017年〜2030年 (百万米ドル)
9.4.7.3. 市場の推計と予測、タイプ別、2017年〜2030年 (百万米ドル)
9.4.7.4. 市場の推計と予測：収益モデル別、2017年〜2030年（USD Million）
9.4.7.5. 市場の推計と予測：企業規模別、2017年～2030年（USD Million）
9.4.7.6. 市場の推計と予測：エンドユーザー別、2017年～2030年（USD Million）
9.4.8. 日本
9.4.8.1. 市場の推計と予測、2017年〜2030年
9.4.8.2. 市場の推計と予測、コンポーネント別、2017年〜2030年 (百万米ドル)
9.4.8.3. 市場の推計と予測、タイプ別、2017年〜2030年（USD Million)
9.4.8.4. 市場の推計と予測：収益モデル別、2017年〜2030年（USD百万円）
9.4.8.5. 市場の推計と予測：企業規模別、2017年～2030年（USD Million）
9.4.8.6. 市場の推計と予測：エンドユーザー別、2017年～2030年（USD Million）
9.4.9. インド
9.4.9.1. 市場の推計と予測、2017年〜2030年
9.4.9.2. 市場の推計と予測、コンポーネント別、2017年〜2030年 (百万米ドル)
9.4.9.3. 市場の推計と予測、タイプ別、2017年～2030年 (百万米ドル)
9.4.9.4. 市場の推計と予測：収益モデル別、2017年〜2030年（USD百万円）
9.4.9.5. 市場の推計と予測：企業規模別、2017年～2030年（USD Million）
9.4.9.6. 市場の推計と予測：エンドユーザー別、2017年～2030年（USD Million）
9.4.10. 韓国
9.4.10.1. 市場の予測・推計、2017年〜2030年
9.4.10.2. 市場の推計と予測、コンポーネント別、2017年〜2030年 (百万米ドル)
9.4.10.3. 市場の推計と予測、タイプ別、2017年～2030年 (百万米ドル)
9.4.10.4. 市場の推計と予測：収益モデル別、2017年〜2030年（USD百万円）
9.4.10.5. 市場の推計と予測：企業規模別、2017年～2030年（USD Million）
9.4.10.6. 市場の推計と予測：エンドユーザー別、2017年～2030年（USD Million)
9.5. 南米
9.5.1. 市場の予測・推計、2017年〜2030年
9.5.2. 市場の推計と予測、コンポーネント別、2017年〜2030年 (百万米ドル)
9.5.3. 市場の推計と予測、タイプ別、2017年〜2030年（USD Million)
9.5.4. 市場の推計と予測：収益モデル別、2017年〜2030年（USD百万円）
9.5.5. 市場の推計と予測：企業規模別、2017年～2030年（USD Million）
9.5.6. 市場の推計と予測：エンドユーザー別、2017年～2030年（USD Million）
9.5.7. ブラジル
9.5.7.1. 市場の推計と予測、2017年〜2030年
9.5.7.2. 市場の推計と予測、コンポーネント別、2017年〜2030年 (百万米ドル)
9.5.7.3. 市場の推計と予測、タイプ別、2017年〜2030年（USD Million)
9.5.7.4. 市場の推計と予測：企業規模別、2017年～2030年（USD Million）
9.5.7.5. 市場の推計と予測：エンドユーザー別、2017年～2030年（USD Million)
9.6. 中東・アフリカ
9.6.1. 市場の推計と予測、2017年〜2030年
9.6.2. 市場の推計と予測、コンポーネント別、2017年〜2030年 (百万米ドル)
9.6.3. 市場の推計と予測、タイプ別、2017年〜2030年（USD Million)
9.6.4. 市場の推計と予測：収益モデル別、2017年〜2030年（USD百万円）
9.6.5. 市場の推計と予測：企業規模別、2017年～2030年（USD Million）
9.6.6. 市場の推計と予測：エンドユーザー別、2017年～2030年（USD Million)
第10章 競合分析 競合分析
10.1. 主要市場参加者の最新動向と影響分析
10.2. 企業/競合の分類（主要イノベーター、マーケットリーダー、新興企業、ニッチプレーヤー）
10.3. ベンダーランドスケープ
10.3.1. 主要企業の市場シェア分析（2021年
10.4. 企業分析ツール
10.4.1. マーケットポジション分析
10.4.2. 競合ダッシュボード分析
第11章 競争環境 競合他社の状況
11.1. 企業プロフィール
11.1.1. アクシオム・エルエルシー
11.1.1.1. 会社概要
11.1.1.2. 財務実績
11.1.1.3. サービスベンチマーク
11.1.1.4. 戦略的な取り組み
11.1.2. AWS
11.1.2.1. 会社概要
11.1.2.2. 業績
11.1.2.3. サービスベンチマーク
11.1.2.4. 戦略的な取り組み
11.1.3. ダウェックス
11.1.3.1. 会社概要
11.1.3.2. 業績
11.1.3.3. サービスベンチマーク
11.1.3.4. 戦略的な取り組み
11.1.4. スノーフレーク
11.1.4.1. 会社概要
11.1.4.2. 業績
11.1.4.3. サービスベンチマーク
11.1.4.4. 戦略的な取り組み
11.1.5. クアンドラ
11.1.5.1. 会社概要
11.1.5.2. 業績
11.1.5.3. サービスベンチマーク
11.1.5.4. 戦略的な取り組み
11.1.6. バトルフィン
11.1.6.1. 会社概要
11.1.6.2. 業績
11.1.6.3. サービスベンチマーク
11.1.6.4. 戦略的な取り組み
11.1.7. ナラティブ
11.1.7.1. 会社概要
11.1.7.2. 業績
11.1.7.3. サービスベンチマーク
11.1.7.4. 戦略的な取り組み
11.1.8. データトレード
11.1.8.1. 会社概要
11.1.8.2. 業績
11.1.8.3. サービスベンチマーク
11.1.8.4. 戦略的な取り組み
11.1.9. オラクル
11.1.9.1. 会社概要
11.1.9.2. 業績
11.1.9.3. サービスベンチマーク
11.1.9.4. 戦略的な取り組み
11.1.10. マイクロソフト
11.1.10.1. 会社概要
11.1.10.2. 業績
11.1.10.3. サービスベンチマーク
11.1.10.4. 戦略的な取り組み
11.1.11. アドビ
11.1.11.1. 会社概要
11.1.11.2. 業績
11.1.11.3. サービスベンチマーク
11.1.11.4. 戦略的な取り組み
11.1.12. SAP SE
11.1.12.1. 会社概要
11.1.12.2. 業績
11.1.12.3. サービスベンチマーク
11.1.12.4. 戦略的な取り組み
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