AIデータ管理市場の世界市場は、2023年の251億米ドルから2028年には702億米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率は22.8％と予測されている。クラウドコンピューティングの登場と普及は、組織がデータを保存、処理、アクセスする方法を再定義した。クラウド技術はスケーラブルで柔軟な基盤を提供するため、企業は従来のオンプレミスインフラの制約を受けることなく、増え続けるデータを効率的に管理できる。クラウドベースのプラットフォームへのシフトは、AIデータ管理ソリューションの需要を牽引している。
市場動向
促進要因 AIとMLの急速な進歩が、変革的データ管理ソリューションの採用を促進する AIと機械学習（ML）の急速な進歩は、AIデータ管理ソリューションの広範な採用を推進する重要な市場促進要因となっている。AIとML技術は進化を続け、その機能はますます洗練され、企業が生成・蓄積する大量のデータから意味のある洞察を導き出す強力なツールを企業に提供している。AIとMLのデータ管理プロセスへの統合は、データの取り扱い、分析、意思決定に関連する複雑性に対処する変革的な力と考えられている。このトレンドを牽引する重要な側面の1つは、データ管理タスクを自動化・最適化するAIとMLアルゴリズムの能力である。これらのテクノロジーは、人間の能力を超えるスピードで大規模なデータセットを処理・分析することに優れており、データ統合、クレンジング、分類といった作業の効率化につながっている。AIを活用した自動データ管理は、手作業の負担を軽減するだけでなく、エラーのリスクを大幅に低減し、データ主導の洞察の正確性と信頼性を確保する。
制約： データの可用性と品質に関する問題 AIアプリケーションの成功は、高品質なデータの可用性に大きく依存しており、この点で欠点があれば、AI駆動型プロセスのパフォーマンスと信頼性を阻害する可能性がある。大きなハードルの1つは、機械学習モデルの学習に必要な、関連性が高く包括的なデータセットの不足である。学習段階は、AIアルゴリズムがパターンを学習し、相関関係を認識し、正確な予測を行うために極めて重要である。組織が多様で代表的なデータセットの調達に困難に遭遇した場合、偏ったモデルが作成され、AIアプリケーションの一般化可能性と公平性が制限される可能性がある。AIアプリケーションのためのデータセットのクリーニングと準備は、リソースを大量に消費するプロセスである可能性があり、異なるデータソース間で標準化されたプラクティスがないことが、これらの課題を悪化させる可能性があります。一貫性のないデータ品質は、AIモデルのパフォーマンスを妨げるだけでなく、そこから得られる洞察の信頼性にも影響する。さらに、組織は、関連情報が異なる部門やシステム間で断片化されているデータサイロに関連する問題に直面する可能性がある。このような異なるデータセットを統合しようとすると統合の課題が生じ、AIデータ管理システムの効率に影響を与える。
機会： パーソナライズされた適応型システムが重要な機会として浮上する。 AIテクノロジーは、膨大な量のデータを分析し、各ユーザーの嗜好、行動、過去のインタラクションに合わせたパーソナライズされた体験を生み出すことを可能にする。機械学習アルゴリズムを活用することで、企業はユーザーからのフィードバックやデータ入力から継続的に学習し、リアルタイムで体験を改良・カスタマイズする適応型システムを開発できる。このようなシステムは、様々な業界において計り知れない可能性を秘めている。例えばeコマースでは、AIを搭載したレコメンデーション・エンジンが顧客の閲覧履歴や購入パターンを分析し、パーソナライズされた商品提案を行うことで、ユーザー・エンゲージメントを高め、売上を促進する。同様に、ヘルスケア分野では、適応型システムが患者データを活用してパーソナライズされた治療計画や健康上の推奨事項を提供し、患者の転帰を改善することができる。ユーザーとのやり取りを継続的に分析することで、AIアルゴリズムはコンテンツやサービス、推奨事項を動的に調整し、関連性を確保してユーザーの満足度を高めることができる。このような適応性により、ユーザーはこれらのシステムがより応答性が高く、個々のニーズに気を配っていると認識するため、より強固な顧客関係が育まれる。
課題 移植性の限界は、多様なデータタイプへのAIデータ管理の適応に課題をもたらす。 データの質を高めるために、大規模で多様なデータセットでAIモデルをトレーニングすることは、AIデータマネジメント市場において重要な課題となっている。膨大なデータセットはAIアルゴリズムの精度とロバスト性を向上させるために極めて重要ですが、こうした膨大で多様なデータプールへのアクセスと処理は、手ごわい障害となり得ます。このような大規模なデータセットを取得・管理するには、ストレージ容量、計算能力、データ処理能力など、かなりのリソースが必要になることが多い。さらに、これらのデータセットの多様性と代表性を確保することは、バイアスを緩和し、モデルの一般化可能性を高めるために極めて重要である。しかし、それぞれが独自の形式、品質、粒度を持つ多様なデータソースを統合することは、学習プロセスを複雑にする。異種データソースの管理と前処理には、情報を調和させ標準化する高度な技術が必要であり、多くの場合、複雑なデータクリーニング、正規化、フィーチャーエンジニアリングのタスクが含まれる。
AIデータ管理市場のエコシステムは、様々な主要コンポーネントで構成されるダイナミックなランドスケープであり、それぞれがAIデータ管理分野の発展に明確な役割を果たしている。これらの構成要素には、AIデータ管理プラットフォーム・プロバイダ、ソフトウェア・プロバイダ、サービス・プロバイダ、規制機関などが含まれる。
分野別では、BFSI分野が予測期間中に最大の市場規模を占める。 膨大な量の金融取引、顧客データ、規制要件により、AIを活用したデータ管理ソリューションは、業務の合理化、顧客体験の向上、リスクの軽減、戦略的意思決定の推進に採用されている。AIアルゴリズムは膨大なデータセットを分析して不正行為を検出し、予測分析を通じて顧客サービスをパーソナライズし、投資戦略を最適化し、融資承認や保険金請求処理などの日常業務を自動化する。さらに、これらのソリューションは、データの正確性、セキュリティ、プライバシーを確保し、KYC（Know Your Customer）やAML（Anti-Money Laundering）などの複雑な規制の枠組みをナビゲートすることで、厳しい規制へのコンプライアンスを支援します。BFSI部門は、イノベーションを促進し、業務効率を向上させ、デジタル化とデータ中心化が進む業界で競争力を維持するために、AIデータ管理に大きく依存している。
技術別では、コンテキスト認識分野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。 AIデータ管理内のコンテキスト認識技術には、状況コンテキストに基づいて動的に行動を適応させ、より微妙で適切な意思決定を可能にするシステムが含まれる。これらのシステムは、AIアルゴリズムを活用して、場所、時間、ユーザー行動、環境データなどのさまざまな文脈上の手がかりを分析し、意味を推測して、それに応じて応答や行動を調整する。データ管理では、コンテキスト・アウェアネスは、特定のコンテキスト内での関連性を考慮することで、データの解釈と活用を強化し、分析と意思決定の精度を向上させます。この技術は、デジタル・プラットフォームにおけるパーソナライズされたユーザー体験から、スマート・シティにおける資源配分の最適化まで、データ管理プロセスや成果を改善するためにコンテキスト情報の力を活用することで、多様な分野で応用されている。
予測期間中、北米が最大の市場規模を占める 北米のAIデータ管理市場は、米国とカナダのイノベーションと技術力を特徴とする世界的な大国である。この地域の高度な技術インフラは、ハイテク企業、研究機関、投資の強固なエコシステムと相まって、この分野での優位性を高めている。特にシリコンバレーを中心とする米国は、データ管理における最先端ソリューションを開拓するAI新興企業やハイテク大手の温床となっている。北米市場は、技術革新の文化、強力な研究開発イニシアティブ、多様な業界にわたって業務、意思決定、全体的な効率性を強化するためにAI主導のデータ管理を容易に受け入れるビジネス環境によって繁栄している。
主要企業
主なAIデータ管理・サービスプロバイダーには、マイクロソフト（米）、AWS（米）、IBM（米）、グーグル（米）、オラクル（米）、セールスフォース（米）、SAP（独）、SASインスティテュート（米）、HPE（米）、スノーフレイク（米）、テラデータ（米）、インフォマティカ（米）、データブリックス（米）、TIBCOソフトウェア（米）などがある、 Qlik（米）、Collibra（米）、Dataiku（米）、Alteryx（米）、Datamatics Business Solutions（米）、Accenture（アイルランド）、Ataccama（カナダ）、Reltio（米）、Tamr（米）、ThoughtSpot（米）、AtScale（米）、Alation（米）、Clarifai（米）、DDN Storage（米）、Dataloop AI（米）Astera Software（米）。これらの企業は、AIデータ管理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、AIデータ管理市場をタイプ別提供（プラットフォーム、ソフトウェアツール、サービス）展開モード別提供、データタイプ、技術、用途、業種、地域に基づいて分類している。
提供 タイプ別 プラットフォーム ソフトウェアツール サービス 導入形態別 クラウド オンプレミス データタイプ別 音声 音声 画像 テキスト ビデオ テクノロジー別 機械学習 ディープラーニング 自然言語処理 コンピュータビジョン コンテキスト認識 アプリケーション別 データ拡張 データの匿名化と圧縮 探索的データ分析 インピュテーション予測モデリング データ検証とノイズ除去 プロセスの自動化 その他のアプリケーション 業種別 BFSI 小売・eコマース 政府・防衛 ヘルスケア＆ライフサイエンス 製造業 エネルギー＆公益事業 電気通信 メディア & エンターテインメント IT & ITeS その他の業種（旅行・ホスピタリティ、教育、運輸・物流） 地域別 北米 欧州 アジア太平洋 中東・アフリカ 中南米
2023年11月、AWSはAmazon DataZone内に革新的なGenerative AIベースの機能のプレビューを導入した。この機能は、ビジネスデータカタログを充実させることで、データの発見、理解、活用を強化することを目的としている。 2023年11月、Databricksはリアルタイム・データ・レプリケーション技術を専門とする著名なプロバイダーであるArcionを買収した。Arcion の機能を統合することで、Databricks は多様なデータベースや SaaS アプリケーションからのデータのシームレスなレプリケーションと取り込みを促進するネイティブ・ソリューションの提供を目指す。 2023年9月、オラクルは最先端のデータ、アナリティクス、AIプラットフォームを代表するFusion Data Intelligence Platformを発表した。このプラットフォームは、オラクル・フュージョン・クラウド・アプリケーションズの顧客が、データ中心の洞察とインテリジェントな意思決定および実行可能なステップを融合させることによって、優れたビジネス成果を達成できるように調整されている。 マイクロソフトは2023年5月、組織のデータとアナリティクス・ツールを合理化するために設計されたアナリティクス・プラットフォーム、Microsoft Fabricを発表した。この統合ソリューションは、Azure Data Factory、Azure Synapse Analytics、Power BIなどのテクノロジーを統合した製品です。Fabricは、データとビジネスの専門家がデータの可能性を最大限に活用できるようにし、データ関連のワークフローを簡素化しながら、AIの時代の舞台を整える。 2023年5月、QlikはTalendを買収し、現代企業がデータを管理、処理、信頼、分析、活用するためのトップクラスの機能を拡充した。QlikとTalendのソリューションの相乗効果はお互いを補完し、データ品質、変換、アプリケーション接続、APIサービスを含む様々な重要な側面を強化する。 SAPは2023年3月、Collibra NV、Confluent Inc.、Databricks Inc.、DataRobot Inc.など、データおよびAIの大手企業との戦略的パートナーシップを発表した。これらのパートナーシップにより、SAPは世界中の何百万人ものユーザーが、かつてないほどさまざまなデータソースを橋渡しし、ビジネスに不可欠な情報に基づいたデータ主導の意思決定を行えるようにすることを目指している。
【目次】
1 はじめに （ページ - 32） 1.1 調査目的 1.2 市場の定義 1.3 市場範囲 1.3.1 市場セグメンテーション 1.3.2 包含と除外 1.3.3 対象地域 1.4 考慮した年数 1.5 通貨 1.6 利害関係者
2 調査方法（ページ数 - 36） 2.1 調査データ 図1 AIデータマネジメント市場：調査デザイン 2.1.1 二次データ 2.1.2 一次データ 表1 市場：一次インタビュー 2.1.2.1 一次プロフィールの内訳 2.1.2.2 業界専門家による主な洞察 2.2 データ三角測量と市場分類 図2 市場：データ三角測量 2.3 市場規模の推定 図3 AIデータ管理市場：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ 2.3.1 トップダウンアプローチ 2.3.2 ボトムアップアプローチ 図4 市場規模推定手法 - アプローチ1（供給側）： AIデータ管理／サービスからの収益 図5 市場規模推計手法 - アプローチ2、ボトムアップ（供給側）： 全AIデータ管理／サービス企業の総売上高 図6 市場規模推定手法 - アプローチ3、ボトムアップ（供給側）： 上位プレイヤーの収益とデータソース 図 7 市場規模推定手法 - アプローチ 4、ボトムアップ（需要側）： AIデータ管理支出全体に占めるシェア 2.4 市場予測 表2 要因分析 2.5 前提条件 2.6 制限事項 2.7 景気後退の影響 表3 世界のAIデータ管理市場における景気後退の影響
3 EXECUTIVE SUMMARY（ページ数 - 49） 表4 AIデータ管理市場規模および成長率、2017～2022年（百万米ドル、前年比） 表5 2023～2028年の市場規模と成長率（百万米ドル、前年比） 図8：予測期間中、プラットフォーム分野が最大市場を占める 図9 データウェアハウス分野が予測期間中最大の市場を占める 図10：予測期間中、クラウド展開モードがより大きな市場シェアを占める 図 11 データ統合・ETL ソフトウェアツール分野が予測期間中最大の市場を占める 図 12 コンサルティング分野が予測期間中最大の市場を占める 図 13 画像データ分野が予測期間中最大の市場を占める 図 14：予測期間中に最大の市場を占めるのは機械学習技術セグメント figure 15 プロセスオートメーション分野が予測期間中最大の市場を占める figure 16 予測期間中に最大の市場シェアを占めるのはBfsi垂直市場 図17 予測期間中、アジア太平洋地域は最も高いCAGRで成長する
4 PREMIUM INSIGHTS （ページ数 - 56） 4.1 AIデータ管理市場における主要プレーヤーにとっての魅力的な機会 図18 多様で膨大なデータセットの急激な増加により、正確なモデル学習とアルゴリズム性能の向上が促進される 4.2 アプリケーション別市場 図19 プロセス自動化分野が予測期間中に最大の市場シェアを占める 4.3 市場：サービス別、主要業種別 図 20 2023 年にはプラットフォームセグメントと Bfsi バーティカルセグメントが最大シェアを占める 4.4 地域別市場 図 21 2023 年には北米が最大シェアを占める
5 市場概要と業界動向（ページ数 - 58） 5.1 はじめに 5.2 市場ダイナミクス 図22 AIデータ管理市場：促進要因、阻害要因、機会、課題 5.2.1 推進要因 5.2.1.1 AIを活用したデータファブリックソリューションと自動統合の採用 5.2.1.2 クラウドコンピューティングの登場と普及、クラウド技術の進化 5.2.1.3 AIとMLの急速な進歩と変革的データ管理ソリューションの採用 5.2.2 阻害要因 5.2.2.1 適切かつ包括的で高品質なデータの不足 5.2.2.2 偏りや不正確さの影響を受けやすい 5.2.3 機会 5.2.3.1 より良い洞察のためのデータ準備に革命をもたらす自動データクリーニング 5.2.3.2 将来のトレンドを予測するための予測分析の強化 5.2.3.3 パーソナライズされた適応型システムの台頭 5.2.4 課題 5.2.4.1 膨大なリソースを必要とする大規模データセットの取得と管理 5.2.4.2 専門知識の欠如と熟練したAI専門家の不足 5.2.4.3 AIデータ管理に特化した専門教育やトレーニングプログラムへのアクセスが限られている 5.3 AIデータ管理市場：アーキテクチャ 図23 AIデータ管理ソリューションのアーキテクチャ 5.4 市場：進化 図24 AIデータ管理ソリューションの進化 5.5 サプライチェーン分析 図25 市場：サプライチェーン分析 5.6 エコシステム／市場マップ 図26 市場エコシステムの主要プレイヤー 表6 市場：エコシステム 5.6.1 プラットフォームプロバイダー 5.6.2 ソフトウェアプロバイダー 5.6.3 サービスプロバイダー 5.6.4 規制機関 5.7 ケーススタディ分析 5.7.1 ケーススタディ1：TAMRの医療従事者データ製品は膨大なデータソースを統合し、P360のための信頼できる記録を作成した。 5.7.2 ケーススタディ2： Alation社は、データガバナンスと統合されたインサイトを通じて、オーストラリアのエネルギー企業のデジタルトランスフォーメーションを強化した。 5.7.3 ケーススタディ 3: viacom18 が Azure Databricks を導入し、視聴者のパーソナライゼーションを加速、生産性を向上、インサイトを強化 5.7.4 ケーススタディ 4：CNP Assurances 社がインフォマティカ MDM を導入し、リアルタイム更新とバッチ処理更新を促進して、進化するリスクプロファイルを効果的に管理 5.7.5 ケーススタディ 5: コグニウェアがibm watsonx.dataと統合されたargos platformを採用し、データ収集プロセスの合理化とユーザーによる接続の可視化を実現 5.8 関税と規制の状況 表 7 サービス・ソリューションとしての AI データ管理ソフトウェアに関連する関税 5.8.1 規制機関、政府機関、その他の組織 表8 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 表 9 欧州： 規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 表10 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト 表11 中東・アフリカ：規制機関・政府機関・その他の団体リスト 表12 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の組織一覧 5.8.2 北米 5.8.2.1 米国 5.8.2.2 カナダ 5.8.3 ヨーロッパ 5.8.4 アジア太平洋 5.8.4.1 韓国 5.8.4.2 中国 5.8.4.3 インド 5.8.5 中東・アフリカ 5.8.5.1 アラブ首長国連邦 5.8.5.2 KSA 5.8.5.3 バーレーン 5.8.6 ラテンアメリカ 5.8.6.1 ブラジル 5.8.6.2 メキシコ 5.9 特許分析 5.9.1 方法論 5.9.2 出願特許（文書タイプ別 表13 出願された特許、2013-2023年 5.9.3 技術革新と特許出願 図27 過去10年間に付与された特許数（2013-2023年 5.9.3.1 AIデータ管理市場における上位10件の出願人 図 28 市場における上位出願者（2013～2023年 図 29 付与された特許の地域分析（2013-2023年 表14 市場における特許所有者トップ20、2013-2023年 表15 市場において付与された特許のリスト（2023年 5.10 AIデータ管理ソフトウェアの貿易分析 5.10.1 コンピュータソフトウェアの輸入シナリオ 図30 コンピューターソフトウェアの輸入、主要国別、2015～2022年（10億米ドル） 5.10.2 コンピュータソフトウェアの輸出シナリオ 図31 コンピューターソフトウェアの輸出、主要国別、2015年～2022年（10億米ドル） 5.11 技術分析 5.11.1 AIデータ管理市場：技術分析 5.11.1.1 主要技術 5.11.1.1.1 ML 5.11.1.1.2 NLP 5.11.1.1.3 コンピュータビジョン 5.11.1.1.4 エッジAI 5.11.1.2 補完技術 5.11.1.2.1 ビッグデータ 5.11.1.2.2 クラウドコンピューティング 5.11.1.2.3 5G 5.11.1.2.4 予測分析 5.11.1.3 隣接テクノロジー 5.11.1.3.1 IoT 5.11.1.3.2 エッジコンピューティング 5.11.1.3.3 ブロックチェーン 5.11.1.3.4 デジタルツインズ 5.12 価格分析 5.12.1 主要プレイヤーの平均販売価格動向（上位3ソフトウェアツール 図32 主要プレイヤーの平均販売価格動向（上位3ソフトウェアツール 5.12.2 AIデータマネジメントの指標価格分析（オファリング別 表16 Aiデータ管理ソリューションの価格水準（オファリング別 5.13 ポーターのファイブフォース分析 図 33 AI データ管理市場：ポーターの 5 つの力分析 表17 ポーターの5つの力が市場に与える影響 5.13.1 新規参入の脅威 5.13.2 代替品の脅威 5.13.3 供給者の交渉力 5.13.4 買い手の交渉力 5.13.5 競争相手の激しさ 5.14 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 図34 市場の収益シフト 5.15 2023～2025年の主な会議・イベント 表18 AIデータ管理市場：コンファレンス＆イベントの詳細リスト（2023～2025年 5.16 主要ステークホルダーと購買基準 5.16.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 図 35 上位 3 業種の購買プロセスにおける関係者の影響力 表 19 上位 3 業種の購買プロセスにおける関係者の影響力 5.16.2 購入基準 図36 上位3業種における主な購買基準 表 20 上位 3 業種における主な購買基準 5.17 市場の技術ロードマップ 表21 短期ロードマップ（2023～2025年 表22 中期ロードマップ、2026～2028年 表23 長期ロードマップ、2029～2030年 5.18 市場におけるベストプラクティス 5.19 市場のビジネスモデル 5.19.1 サービスとしてのデータ（DaaS） 5.19.2 AIを活用したアナリティクスとインサイト 5.19.3 データガバナンスとコンプライアンスソリューション 5.19.4 パーソナライゼーションとレコメンデーション・エンジン 5.19.5 AIインフラストラクチャとツール
6 AIデータ管理市場, オファリング別 (ページ数 - 108) 6.1 はじめに 6.1.1 オファリング 市場牽引要因 図 37 サービス分野が予測期間中に最も高い成長率を示す 表 24：サービス別市場、2017～2022 年（百万米ドル） 表25 オファリング別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.2 オファリング、タイプ別 6.2.1 プラットフォーム 6.2.1.1 AIデータ管理プラットフォームは、AIのライフサイクル全体にわたってデータの取り扱いを合理化するエンドツーエンドのソリューションを提供する。 図 38 データウェアハウス分野が予測期間中最大の市場を占める 表26 プラットフォーム別市場、2017年～2022年（百万米ドル） 表27 プラットフォーム別市場、2023-2028年（百万米ドル） 表 28 プラットフォーム 市場：地域別、2017年～2022年（百万米ドル） 表29 プラットフォーム： プラットフォーム：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.2.1.2 データ収集と取り込み 6.2.1.3 データの準備と処理 6.2.1.4 データウェアハウス 6.2.1.5 データ分析 6.2.1.6 データガバナンス 6.2.1.7 データ品質管理 6.2.1.8 データライフサイクル管理 6.2.1.9 その他のプラットフォーム 6.2.2 ソフトウェアツール 6.2.2.1 AIエコシステム内のデータ処理と分析を効率化するAIデータ管理ソフトウェアツール 図 39 データ統合・ETL 分野が予測期間中最大の市場を占める 表30 ソフトウェアツール別市場、2017年～2022年（百万米ドル） 表31：ソフトウェアツール別市場、2023-2028年（百万米ドル） 表 32 ソフトウェアツール： 市場：地域別、2017-2022年（百万米ドル） 表33 ソフトウェアツール AIデータ管理市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル） 6.2.2.2 データ統合とETL 6.2.2.3 データ可視化＆レポーティング 6.2.2.4 データモデリング 6.2.2.5 データセキュリティ＆プライバシー 6.2.2.6 データラベリング＆アノテーション 6.2.2.7 データのクリーニングと正規化 6.2.2.8 データのバージョニング 6.2.3 サービス 6.2.3.1 データガバナンス、データ品質、AI主導の分析における専門知識の必要性がAIデータ管理サービスの需要を促進する 図 40 コンサルティングサービス分野が予測期間中最大の市場を占める 表34 サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル） 表35 サービス別市場、2023-2028年（百万米ドル） 6.2.3.2 コンサルティング 6.2.3.3 システムインテグレーション＆インプリメンテーション 6.2.3.4 サポート＆メンテナンス 6.2.3.5 データ移行 6.2.3.6 AI変更管理・採用 6.2.3.7 AIプラットフォーム管理 6.3 オファリング（展開形態別 図 41 クラウドの導入モードは予測期間中に高い成長率を示す 表36 AIデータ管理オファリング市場、展開モード別、2017年～2022年（百万米ドル） 表37 AIデータ管理提供市場、展開モード別、2023年～2028年（百万米ドル） 6.3.1 クラウド 6.3.1.1 クラウドベースのAIデータ管理ソリューションの拡張性とアクセシビリティが需要を促進 表38 クラウド：市場、地域別、2017～2022年（百万米ドル） 表39 クラウド：市場、地域別、2023～2028年（百万米ドル） 6.3.2 オンプレミス 6.3.2.1 厳しいデータガバナンスとセキュリティ要件がオンプレミス型AIデータ管理ソリューションの需要を促進 表 40 オンプレミス： 市場, 地域別, 2017-2022 (百万米ドル) 表 41 オンプレミス： 地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
7 AIデータ管理市場、データタイプ別（ページ数 - 127） 7.1 はじめに 7.1.1 データタイプ 市場牽引要因 図 42：予測期間中、テキストデータ分野が最も高い成長率を示す 表 42 データタイプ別市場、2017 年～2022 年（百万米ドル） 表43 データタイプ別市場、2023～2028年（百万米ドル） 7.2 音声データ 7.2.1 音声対応デバイスの普及とパーソナライズされたオーディオ体験が市場を牽引 表 44 音声データ： 市場, 地域別, 2017-2022 (百万米ドル) 表 45 音声データ： 音声データ：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 7.3 音声データ 7.3.1 音声制御機器の増加とシームレスな音声認識技術への需要が市場を牽引 表 46 音声データ： 市場, 地域別, 2017-2022 (百万米ドル) 表 47 音声データ市場：地域別、2023-2022 年（百万米ドル 地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 7.4 画像データ 7.4.1 業界全体で画像認識技術のニーズが画像データのAIデータ管理需要を押し上げる 表 48 画像データ 市場, 地域別, 2017-2022 (百万米ドル) 表 49 画像データ： 画像データ：地域別市場、2023～2028年（百万米ドル） 7.5 テキストデータ 7.5.1 センチメント分析と言語処理技術への要求が市場を牽引 表 50 テキストデータ 市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル） 表51 テキストデータ テキストデータ：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 7.6 ビデオデータ 7.6.1 様々な業種におけるビデオ分析のニーズがビデオデータ向けAIデータ管理の成長を促進 表 52 ビデオデータ 市場, 地域別, 2017-2022 (百万米ドル) 表 53 ビデオデータ 地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
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