意思決定インテリジェンス市場の世界市場は、2024年の133億米ドルから2030年には501億米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率は24.7％と予測されている。データ中心の意思決定へのシフトは、金融、医療、小売、製造など様々な分野で顕著である。企業はデータの力を効果的に活用するため、堅牢なデータインフラ、分析ツール、人材に多額の投資を行っている。予測的・処方的アナリティクス・モデルを活用することで、企業は市場動向を予測し、業務を最適化し、リスクを軽減し、顧客体験をパーソナライズすることができる。さらに、GDPRやCCPAなどの規制要件は、責任あるデータガバナンスの実践の重要性を強調し、組織がデータ中心の意思決定アプローチを採用するようさらに促している。モノのインターネット（IoT）やエッジコンピューティングのような新技術とデータ分析の融合も、リアルタイムのデータ処理と洞察生成の機会を拡大している。
市場動向
推進要因 多様な業界における意思決定プロセスの自動化と迅速化の必要性が市場の成長を促進
意思決定インテリジェンスは、意思決定支援、意思決定管理、複合システムアプリケーションを統合し、差し迫ったデジタル化のニーズに対応するとともに、AIやMLなどの新興テクノロジーの可能性を活用する。これらのテクノロジーは予測と予測能力を強化し、多様な業界やユースケースにおける意思決定プロセスの自動化と迅速化をサポートする。デシジョン・インテリジェンスは、複雑なデータ・ランドスケープに対応する企業にとって、豊富なデータと意思決定の改善とのギャップを埋めるものです。金融サービス、ヘルスケア、サプライチェーン・マネジメントなどの主要セクターは、意思決定インテリジェンスを活用してAIとMLアプリケーションを最適化することで大きな利益を得ることができる。これらの業界は現在、的確な意思決定を確保するという重大な課題に直面している。MLとAI技術により、プロバイダーは包括的なマルチソースデータ分析を通じて顧客の認識を洞察できるようになった。企業は現在、すべてのタッチポイントでシームレスな顧客体験を提供し、顧客の購買行動のリアルタイム・データ分析を活用してパーソナライズされたオファーを迅速に提供することを優先している。
抑制 : 意思決定支援システムに過度に依存すると、情報過多となり、意思決定者をデータで圧倒する可能性がある。
意思決定インテリジェンスは問題のあらゆる側面を徹底的に分析するため、ユーザーは検討基準や除外基準が不明確になる。効果的な意思決定には必ずしも完全な情報が必要ではないが、情報が入手可能な場合、意思決定者はしばしば無関係なデータのフィルタリングに苦労する。企業は、意思決定支援システム（DSS）を統合して、日常的な意思決定プロセスを合理化し、迅速化する。それにもかかわらず、意思決定者の中には、自動意思決定システムに過度に依存し、判断を軽視する者もいる。このような焦点のずれは、意思決定者がDSSテクノロジーに過度に依存するようになり、意思決定者の能力開発を妨げる可能性がある。
機会： ビッグデータ技術の進歩が、実用的なビジネスインテリジェンスの成長を促進している。
インターネット上で一般的に利用されている意思決定インテリジェンスに関連する数多くのソフトウェアタスクは、形態素解析や構文解析を含め、効果的に解決・統合されている。意思決定インテリジェンスとビッグデータ分析の融合は、膨大な量のデータを処理できる堅牢なシステムを構築し、知識発見、テキスト分析、オピニオンマイニングを可能にし、ビジネスや経営の文脈における意思決定をサポートする機会を提供する。ビッグデータに適用される意思決定インテリジェンスは、適切な情報の特定を自動化し、膨大なデータセット内の文書コンテンツを要約して、集合的な洞察を促進することができます。このアプローチにより、ユーザーは情報検索のために正確なキーワードを選択する必要がなくなり、自然言語クエリを使用してコンテンツと対話できるようになる。この進歩は、情報へのアクセスを加速させるだけでなく、タイムリーな情報に依存する下流のプロセスをスピードアップし、リアルタイムで実行可能なビジネスインテリジェンスを促進する。その結果、ビッグデータ向けの意思決定インテリジェンスは、膨大で進化するコンテンツリポジトリから貴重な洞察を引き出し、多様なデータセットのパターン、つながり、傾向を明らかにする手段を提供する。データ分析の重要な一面として位置づけられる意思決定インテリジェンスは、ビッグデータを活用し、革新的な方法論によって価値ある情報を抽出することで、現在または予測される市場のダイナミクスについて洞察に満ちた視点を提供します。
課題：データにまつわるセキュリティとプライバシーの懸念が、意思決定インテリジェンス・ソリューションの幅広い採用を妨げると予想される
意思決定インテリジェンス・ソリューションの基盤であるデータは、多くの組織にとって効果的に管理することが困難な極めて重要な側面であり続けている。エクサバイトからペタバイトに及ぶ膨大な量のデータを扱うことの複雑さは、潜在的なセキュリティ侵害やデータ損失事故に関する懸念を高めている。現代の競争環境では、マーケティングチームは、卓越した顧客体験を提供するために、安全なデータにリアルタイムでアクセスする必要があります。組織は、さまざまなタッチポイントからデータを収集し、公開情報、ビッグデータセット、顧客由来のスモールデータなど、さまざまな種類のデータを包括的に分析します。このデータには、製品、サービス、コミュニケーション・チャネルに関連するアクセス許可、個人の嗜好、最新の連絡先が含まれる。したがって、ベンダーは顧客の信頼と機密性を保持するために、厳格なデータ・セキュリティ対策を維持することが不可欠である。最近のサイバー脅威は、マーケティングチームとITチームが協力して、業務ワークフロー全体のデータ収集、処理、利用プロトコルを徹底的に理解することの重要性を強調している。重大なサイバー攻撃は、データ集約型の業界全体における意思決定インテリジェンスの普及を依然として妨げているが、継続的な技術の進歩により、予測期間中は関連リスクが軽減され、長期的には技術導入のメリットが潜在的なセキュリティ懸念を上回ると予想される。
意思決定インテリジェンスのエコシステムは、衛星ネットワークを通じて機械とデバイス間のシームレスな通信を可能にする、ダイナミックで相互接続された事業体のネットワークである。このエコシステムは多様なプレーヤーを包含し、それぞれが効率的でグローバルな接続を促進するための専門的なサービスとソリューションを提供している。意思決定インテリジェンスのエコシステムには、ソリューション／サービス／プラットフォーム・プロバイダ、エンドユーザ、規制機関が含まれる。
業種別では、BFSIセグメントが予測期間中最大の市場規模を占める。
銀行、金融サービス、保険（BFSI）部門は、変革的な技術によって意思決定インテリジェンス市場が大きく成長している。人工知能（AI）と機械学習（ML）アルゴリズムは、リスク管理、不正検出、顧客インサイトに革命をもたらし、業務効率とパーソナライズされたサービスを強化している。ビッグデータ分析プラットフォームは、膨大なデータセットを処理して貴重なビジネスインテリジェンスを抽出し、金融機関全体でデータ主導の意思決定を可能にする。さらに、クラウド・コンピューティング・インフラを採用することで、スケーラブルでコスト効率の高いデータ処理が保証され、BFSIセクターの意思決定インテリジェンス環境におけるイノベーションと競争力がさらに高まる。
ビジネス機能別では、人事部門が予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予測されている。
人事（HR）は、高度なアナリティクス、AI主導のツール、予測モデリングにより、意思決定インテリジェンス市場で大きな成長を遂げている。組織は、機械学習アルゴリズムを使用して、人材獲得、維持、労働力の最適化のために人事データを活用しています。HRアナリティクスは、従業員のパフォーマンス、エンゲージメント、スキルギャップに関する洞察を提供することで、意思決定を強化する。このデータ主導のアプローチにより、企業は人事戦略をビジネス目標に整合させ、組織の有効性を向上させ、イノベーションを推進することができる。ビッグデータ技術の統合により、人事担当者はリアルタイムのデータストリームを活用して機敏な意思決定を行い、進化するビジネス環境の中で人材管理と組織開発の競争力を高めることができる。
主要企業
主要な意思決定インテリジェンス・ソリューションおよびサービス・プロバイダーには、IBM（米国）、オラクル（米国）、インテル（米国）、マイクロソフト（米国）、グーグル（米国）、TCS（インド）、DOMO（米国）、ボード・インターナショナル（スイス）、プロベニール（ニュージャージー州）、ピラミッド・アナリティクス（オランダ）、4CAST（イスラエル）、H20.ai（カリフォルニア州）、Remi.AI（オーストラリア）、Quantellia（米国）、Peak. AI（英国）、DIWO（米国）、Cerebra（米国）、Clarifai（米国）、FLYR LABS（米国）、Metaphacts（ドイツ）、Systems Technology Group（米国）、Paretos（ドイツ）、Course5i（米国）、Telius（米国）、Evolution Analytics（米国）、HyperFinity（英国）、Aera Technology（米国）、Quantexa（英国）、Urbint（米国）、PlanningForce（ベルギー）、EY（英国）。これらの企業は、意思決定インテリジェンス市場での地位を強化するために、製品の発売、買収、提携などの有機的および無機的な成長戦略を用いている。
この調査レポートは、意思決定インテリジェンス市場を提供、タイプ、ビジネス機能、業種、地域に基づいて分類しています。
提供
プラットフォーム
ソリューション別
統合レベル別
統合ソリューション
スタンドアローン・ソリューション
展開モード別
クラウド
オンプレミス
サービス
プロフェッショナル・サービス
コンサルティング
導入と統合
システム＆メンテナンス
マネージドサービス
タイプ別
意思決定の自動化
意思決定の拡張
意思決定支援システム（DSS）
組織規模別
マーケティング＆セールス
財務・会計
人事
オペレーション
研究開発
業種別
BFSI
小売・eコマース
ヘルスケア・ライフサイエンス
電気通信
エネルギー・公益事業
製造業
政府機関
防衛
その他
地域別
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
イタリア
スペイン
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
ニュージーランド
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
UAE
サウジアラビア王国
カタール
イスラエル
南アフリカ
その他の中東・アフリカ
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
アルゼンチン
その他のラテンアメリカ
2024年2月、IBM Cloud Pak for Dataバージョン4.8は大幅な機能強化を導入し、分散データソースへの高速アクセス、ETLリクエストの削減、データカタログ機能の向上を実現した。このアップデートは、データ管理プロセスの合理化、生産性の向上、プラットフォームの機能を活用したより効率的な組織の意思決定を可能にすることを目的としている。
2023年11月、ワンダーボックス・グループはインテリジェント・プランニング・ソリューション・プロバイダーであるボード社と協業し、売上予測とコスト最適化を改善した。予算編成プロセスを合理化し、損益をより効果的に管理し、俊敏でカスタマイズされたプロセスを通じて技術的パフォーマンスを高めることを目指した。Boardのツールを使用することで、データを一元化し、効率的に共同作業を行い、コスト管理のために十分な情報に基づいた意思決定を行うことができる。
2023年11月、プロベニールはTbi銀行と提携し、デジタル融資プロセスへの意思決定インテリジェンスの統合を示すことで、リアルタイムの与信判断を大規模に可能にした。
2023年9月、オラクル・クラウド・インフラストラクチャ（OCI）はコヒアと共同で開発したジェネレーティブAIサービスにより、ビジネス・プロセスの自動化、意思決定の改善、カスタマー・エクスペリエンスの向上を実現し、意思決定インテリジェンスを強化した。このサービスは、大規模言語モデル（LLM）をサポートし、データのセキュリティとプライバシーを確保しながらエンドツーエンドのプロセスを最適化するもので、責任あるAI導入の原則に沿ったものである。
2022年9月、タタ・コンサルタンシー・サービシズ（TCS）はTCSコネクテッド・インテリジェンス・プラットフォーム（CIP）の最新リリースを発表した。CIPの新リリースは、顧客、従業員、パートナー、ビジネス・プロセスに対する次善のアクションをリアルタイムで組織に提供するよう設計された、ローコードの意思決定インテリジェンス・プラットフォームである。ビジネスルール、セグメンテーション、コンテキストデータ、AI/MLモデルを使用して、次善のアクション戦略を構成するためのグラフィカルでドラッグ＆ドロップのインターフェイスを提供し、意思決定インテリジェンスのユースケースの開発と展開を加速させた。このアップデートは、各部門、バリューチェーン、業界を横断し、情報に基づいたインテリジェントな意思決定のための推奨事項を瞬時に提供する戦略的資産にデータを変換することを目的としている。
【目次】
1 はじめに
1.1 調査の目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 市場範囲
1.3.1 市場区分
1.3.2 対象地域
1.3.3 調査対象年
1.4 通貨
1.5 利害関係者
1.5.1 変化の概要
2 調査方法
2.1 調査データ
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 二次資料からの主要データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 一次資料からの主要データ
2.1.2.2 主要業界インサイト
2.1.2.3 一次インタビューの内訳
2.2 市場分割とデータの三角測量
2.3 市場規模の推定
2.2.1 ボトムアップアプローチ
2.2.2 トップダウンアプローチ
2.4 市場予測
2.5 本調査の前提条件
2.6 本調査の限界
2.7 景気後退が世界の意思決定インテリジェンス市場に与える影響
3 エグゼクティブサマリー
4 プレミアムインサイト
4.1 意思決定インテリジェンス市場における企業の魅力的な機会
4.2 意思決定インテリジェンス市場：提供製品別
4.3 意思決定インテリジェンス市場：ビジネス機能別、上位3業種別
4.4 意思決定インテリジェンス市場：地域別
5 市場概要と業界動向
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
5.2.1 推進要因
5.2.2 阻害要因
5.2.3 機会
5.2.4 課題
5.3 業界動向
5.3.1 技術分析
5.3.1.1 主要技術
5.3.1.1.1 人工知能（AI）
5.3.1.1.2 ビッグデータ
5.3.1.1.3 サイバーセキュリティ
5.3.1.2 隣接技術
5.3.1.2.1 ブロックチェーン
5.3.1.2.2 モノのインターネット
5.3.1.3 補完的技術
5.3.1.3.1 自然言語処理
5.3.1.3.2 クラウド・コンピューティング
5.3.1.3.3 デジタル・ツイン
5.3.2 ケーススタディ分析
5.3.3 意思決定インテリジェンス市場の進化
5.3.4 エコシステム分析
5.3.5 規制の状況
5.3.5.1 規制機関、政府機関、その他の組織
5.3.5.1.1 北米
5.3.5.1.2 欧州
5.3.5.1.3 アジア太平洋地域
5.3.5.1.4 中東・アフリカ
5.3.5.1.5 ラテンアメリカ
5.3.6 バリュー／サプライチェーン分析
5.3.7 ポーターのファイブフォース分析
5.3.7.1 新規参入による脅威
5.3.7.2 代替品の脅威
5.3.7.3 供給者の交渉力
5.3.7.4 買い手の交渉力
5.3.7.5 競争相手の強さ
5.3.8 2024-2025年の主要会議・イベント
5.3.9 主要ステークホルダーと購買基準
5.3.9.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
5.3.9.2 購入基準
5.3.10 価格分析
5.3.10.1 主要プレーヤーの平均販売価格動向（オファリング別
5.3.10.2 指標価格分析（ビジネス機能別
5.3.11 特許分析
5.3.11.1 方法論
5.3.11.2 出願特許、文書タイプ別
5.3.11.3 イノベーションと特許出願
5.3.12 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.3.13 意思決定インテリジェンス市場の技術ロードマップ
5.3.13.1 短期（1～5年）
5.3.13.2 長期的（5年以上）
5.3.14 意思決定インテリジェンス市場のビジネスモデル
5.3.15 投資と資金調達のシナリオ
5.3.16 意思決定インテリジェンスが環境、社会、ガバナンスに与える影響
6 意思決定インテリジェンス市場：提供製品別
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング：意思決定インテリジェンス市場の促進要因
6.2 プラットフォーム
6.3 ソリューション
6.3.1 統合レベル別
6.3.1.1 統合ソリューション
6.3.1.2 スタンドアロンソリューション
6.3.2 展開モード別
6.3.2.1 クラウド
6.3.2.2 オンプレミス
6.4 サービス
6.4.1 プロフェッショナル・サービス
6.4.1.1 コンサルティングサービス
6.4.1.2 導入と統合
6.4.1.3 サポートとメンテナンス
6.4.2 マネージド・サービス
7 意思決定インテリジェンス市場、タイプ別
7.1 はじめに
7.1.1 タイプ：意思決定インテリジェンス市場の促進要因
7.2 意思決定の自動化
7.3 意思決定補強
7.4 意思決定支援システム（DSS）
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