市場概要
AIOpsプラットフォームの世界市場は、2023年の117億米ドルから2028年には324億米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率は22.7%と予測されています。グローバル企業における急速なデジタル変革により、データセットはますます複雑化し、データ処理には多大な時間とコスト、労力が必要になっています。IT業務もこのような変革に直面しているため、ITチームは事業運営を維持するために複雑なデータセットを管理するという課題に直面しています。さらに、最新のビジネス・アプリケーションとサービスの分散アーキテクチャと動的な性質により、データ負荷は近年大幅に増加しています。ITの俊敏性に対する需要の高まりに対応するため、AIOpsプラットフォームがIT運用チームのソリューションとして登場しました。このAIを搭載したプラットフォームは、人間のインテリジェンスと自動化されたアルゴリズムを組み合わせ、ITシステムのパフォーマンスを完全に可視化します。
2030年までのAIOpsプラットフォームの技術ロードマップ AIOps Paltform市場レポートでは、2030年までの技術ロードマップを、短期、中期、長期の展開に関する洞察とともに取り上げています。
短期ロードマップ（2023～2025年） AIOpsプラットフォームへの多様なデータソースの統合を改善することに重点が置かれています。 AIOpsプラットフォームは、ストリーミングデータのリアルタイム分析を可能にし、瞬時の洞察とプロアクティブなモニタリングを提供します。 AIOpsプラットフォームで使用されるAIモデルの解釈可能性と説明可能性の向上に注力。 AIOpsプラットフォームには自己学習機能が組み込まれており、時間の経過とともに適応・改善されます。 中期ロードマップ（2025～2028年） AIOpsプラットフォームは、IoTデバイスやエッジコンピューティングシステムなどの新たなデータソースを含めるために統合機能を拡張します。 高速なリアルタイム・データ・ストリームの処理・分析機能を強化します。 ルールベースのアプローチ、因果関係AI、反実仮想的説明などの高度なテクニックを探求し、AI主導の意思決定の背後にある理由をより深く理解できるようにします。 進化するITランドスケープに基づいてアルゴリズムやモデルを動的に調整する自己適応型システムの開発。 長期ロードマップ（2028～2030年） データ仮想化や連携学習などの高度な技術により、プラットフォームが分散データソースを扱い、リアルタイムのデータ融合を実行できるようにします。 リアルタイムの意思決定と自動アクションを可能にする高度なストリーミング分析技術の開発。 バイアスの緩和、プライバシーの保護、アルゴリズムの透明性など、倫理的配慮をAIOpsプラットフォームの設計と実装に統合。 自己修復、自己最適化、自己設定が可能なインテリジェント・システムの開発。 AIOpsプラットフォーム市場
市場ダイナミクス
推進要因 AIと自動化によるデジタルトランスフォーメーションのためのIT運用の合理化 AIOpsは、IT運用を合理化し、デジタル時代の進化する顧客の要求に応えることで、デジタルトランスフォーメーションを推進する上で極めて重要な役割を果たします。AIOpsは、バックエンドのオペレーションを変革することで、シームレスなデジタル・エクスペリエンスの提供を可能にします。AIOpsでは、ハイブリッド・クラウドのエコシステム全体でインフラ、アプリケーション、サービスをオーケストレーションするため、複雑な環境の管理がシンプルになり、最適な効率性と顧客満足度を確保できます。世界中の企業がデジタルトランスフォーメーションの旅に乗り出しています。これは、リモートワークとデジタルコラボレーションの流行後の時代に近代化し、適応する必要性に後押しされたものです。しかし、こうしたイニシアチブの成功率は依然として難しく、多くのプロジェクトは、組織全体に新しいテクノロジーを導入することの複雑さのために目標を下回っています。このような課題を克服するために、組織はAIと自動化の力を活用することができます。これらのソリューションは、機械学習を活用して運用データを関連付け、コンテキスト化することで、情報に基づいた意思決定と問題解決の自動化を可能にします。AIOpsプラットフォームは、変革プロセスを簡素化し合理化することで、特に企業が業務を拡大する際に、大きな変革をもたらします。
AIOpsプラットフォームを採用することで、企業はデジタルトランスフォーメーションのイニシアチブを強化し、AIと自動化の機能を活用して成功を促進し、運用効率を高め、現代の複雑なビジネス環境を効果的にナビゲートします。
制約： AIOps導入におけるデータ品質と可用性への対応 データの品質と可用性は、AIOpsプラットフォームの実装において重要な課題となります。AIOpsは、システムログ、メトリクス、過去のパフォーマンスデータ、リアルタイムの運用イベント、インシデント関連情報など、多様なデータソースに依存しています。しかし、AIOpsに必要なデータは、多くの場合、不完全、不整合、組織のインフラストラクチャー全体のサイロに分散して保存されているなどの問題を抱えています。不十分なデータや質の低いデータは、AIOpsアルゴリズムの精度と信頼性に悪影響を及ぼし、誤解を招く洞察や誤った技術的決定をもたらします。これらの制約を克服するために、組織はデータガバナンスの実践、データ統合技術、およびデータ品質保証プロセスに注力する必要があります。これには、堅牢なデータパイプライン、データクレンジング手順、データ正規化テクニックを実装し、AIOpsプラットフォームで使用されるデータが正確で信頼性が高く、すぐに利用できるようにすることが含まれます。さらに、AIOpsプラットフォームの全体的な有効性と信頼性を高めるために、組織はデータサイロを破壊し、データ標準を確立し、データ品質管理を実施する必要があります。
機会： 増大するセキュリティ脅威の緩和とコンプライアンス要件に対する需要の高まり セキュリティ脅威の緩和とコンプライアンス要件の強化に対する需要の高まりは、AIOpsプラットフォームに大きな機会をもたらします。IT環境の複雑化と脅威の進化に伴い、企業はセキュリティ・インシデントを効果的に検出し、対応すると同時に、規制のコンプライアンス基準を満たすという課題に直面しています。AIOpsプラットフォームは、高度なアナリティクスと機械学習アルゴリズムを活用して、セキュリティ運用を強化します。ログ、イベント、ネットワーク・トラフィックなど、膨大な量のセキュリティ関連データを分析することで、これらのプラットフォームはパターン、異常、潜在的なセキュリティ侵害をリアルタイムで特定します。このプロアクティブなアプローチにより、脅威の早期発見と迅速なインシデント対応が可能になり、データ侵害のリスクを低減し、セキュリティ・インシデントの影響を最小限に抑えることができます。
さらに、AIOpsプラットフォームは、セキュリティ関連データの収集、分析、レポーティングを自動化することで、コンプライアンス要件の達成を支援します。AIOpsプラットフォームは、継続的な監視、監査証跡の作成、業界固有の規制の順守を支援します。AIと自動化のパワーを活用することで、AIOpsプラットフォームは企業のセキュリティ態勢の強化、セキュリティ脅威の軽減、コンプライアンスプロセスの合理化を支援します。これにより、ITチームはセキュリティ・インシデントを効率的に管理し、セキュリティ運用の可視性を高め、重要な資産と機密データを確実に保護することができます。
課題 透明性と説明可能性の欠如 AIOpsアルゴリズムにおける透明性と説明可能性の欠如は、意思決定プロセスの理解と明確化を妨げる重大な問題です。この透明性と説明可能性の欠如は、特に人間の判断が最も重要な規制産業において、信頼の問題につながります。AIOpsアルゴリズムに内在する複雑性は、それらが生成する結果を理解し検証する上で課題をもたらします。これは、説明責任とコンプライアンスが最も重要である金融やヘルスケアなどの高度に規制されたセクターで特に重要になります。このような環境では、AI主導の意思決定を解明できることが極めて重要になります。この課題に取り組むには、解釈可能性技術の開発を通じてAIOpsアルゴリズムの説明可能性を高めることが不可欠です。これらの技術は、AIOpsプラットフォームの内部構造と意思決定プロセスに対する透明性の高い洞察を提供することを目的としています。説明可能性の機能を組み込むことで、組織は信頼を築き、規制へのコンプライアンスを確保し、AIOpsプラットフォームの推奨とアクションの背後にある論理的根拠をより深く理解することができます。この課題に効果的に対処するには、アルゴリズムの複雑さと解釈可能性のバランスを取り、利害関係者がAIOpsシステムによる決定を理解し、自信を持って信頼できるようにする必要があります。説明可能性を実現することは、特に透明性と説明責任が不可欠な規制産業において、AIOpsプラットフォームの採用と受容を成功させる上で重要です。
アプリケーション別では、インフラ管理が予測期間中に最大の市場規模を占める見込み インフラストラクチャ管理は、IT運用の最適化と合理化を目的にAIOpsプラットフォームを採用しています。AIOpsは、AIとMLアルゴリズムを活用して膨大な量のインフラストラクチャデータをリアルタイムで分析し、プロアクティブな監視、予測的洞察、インテリジェントな自動化を可能にします。異常の検出、潜在的な問題の予測、ルーチンタスクの自動化により、AIOpsはリソースの割り当てを改善し、ダウンタイムを削減し、インフラストラクチャ全体のパフォーマンスを向上させます。AIOpsの採用により、ITチームは複雑で動的なインフラを効率的に管理できるようになり、システムの信頼性が向上し、最新のビジネス運用の要求に応えることができます。
展開別では、クラウドが予測期間中に最大の市場規模を占める見込み クラウド環境では、クラウドベースのインフラストラクチャの動的で複雑な性質がもたらす課題に対処するため、AIOpsプラットフォームの採用が進んでいます。AIOpsは、AIとML技術を活用して、ログ、メトリクス、監視ツールなど、さまざまなクラウドソースからのデータをリアルタイムで分析します。これにより、クラウドプロバイダーとユーザーは、クラウドサービスのパフォーマンス、セキュリティ、リソース利用について深い洞察を得ることができます。AIOpsプラットフォームは、クラウドのリソース割り当ての最適化、インシデント管理の自動化、潜在的な問題のプロアクティブな検出を支援します。AIOpsを採用することで、クラウド環境は効率を高め、サービスの信頼性を向上させ、クラウドサービスを利用する組織とエンドユーザーにより良いユーザー・エクスペリエンスを提供します。
予測期間中、プラットフォームが最大の市場規模を占める見込み AIOpsテクノロジーは、IT運用を強化するためにさまざまなプラットフォームで採用されています。ドメイン中心のAIOpsは、特定のITドメインに焦点を当て、カスタマイズされたインサイトと自動化を提供します。監視中心のAIOpsは、監視ツールからのリアルタイムデータを使用して異常を検出し、システムパフォーマンスを向上させます。ITSM中心のAIOpsは、ITサービス管理プロセスと統合し、インシデントと問題の効率的な解決を実現します。データレイク中心のAIOpsは、データリポジトリを活用して高度な分析を行い、プロアクティブな運用を可能にします。ドメインにとらわれないAIOpsは、包括的な分析のためのデータ統合を使用して、IT環境全体の統一されたビューを提供します。
予測期間中、北米が最大の市場規模を占める見込み AIOpsプラットフォーム市場では、北米が最大の市場シェアを占める見込みです。AIOps Platformは北米に大きなインパクトを与え、イノベーションを推進し、地域全体の産業を変革しています。AIOpsプラットフォームにおける北米のリーダーシップは、早期導入、活気ある技術革新エコシステム、熟練した労働力によってもたらされています。デジタルトランスフォーメーション、コラボレーション、AIOpsへの大規模な投資に注力することで、この地域の競争力を高めています。活発な新興企業エコシステムが破壊的ソリューションを導入し、北米はAIOpsテクノロジーの最前線に位置しています。これらの要因が相まって、この地域は最先端のAIOpsプラットフォームを活用し、進化する市場で競争力を獲得することができます。
主要企業
AIOpsプラットフォームのベンダー各社は、新製品投入、製品アップグレード、提携・契約、事業拡大、M&Aなど、さまざまな種類の有機的・無機的成長戦略を実施し、市場での提供を強化しています。AIOps Platformの世界市場における主要ベンダーは、IBM（米国）、Splunk（米国）、Broadcom（米国）、OpenText（カナダ）、Dynatrace（米国）、Cisco（米国）、HCL Technologies（インド）、Elastic（米国）、ServiceNow（米国）、HPE（米国）、Datadog（米国）、New Relic（米国）、SolarWinds（米国）、 BMC Software（米）、ScienceLogic（米）、BigPanda（米）、LogicMonitor（米）、Sumo Logic（米）、Moogsoft（米）、Resolve Systems（米）、AIMS Innovation（ノルウェー）、Interlink Software（英）、CloudFabrix（米）、PagerDuty（米）、Aisera（米）、ManageEngine（米）、Digitate（米）、ZIF. ai（米国）、Autointelli（インド）、UST（米国）、Freshworks（米国）、Everbridge（米国）、StackState（米国）、Logz.io（米国）。
この調査レポートは、AIOpsプラットフォーム市場をオファリング、サービス、展開モード、アプリケーション、業種、地域に基づいて分類しています。
オファリング別 プラットフォーム ドメイン中心 モニタリング中心のAIOps ITSM中心のAIOps データレイク中心のAIOps ドメイン不可知論 サービス別 サービス別 プロフェッショナルサービス インプリメンテーション・サービス ライセンスとメンテナンスサービス トレーニング・教育サービス コンサルティングサービス マネージド・サービス マネージド・ネットワーク・サービス マネージド・クラウド・サービス マネージド・セキュリティ・サービス マネージド・オートメーション・サービス 導入モード別 オンプレミス クラウド パブリッククラウド プライベートクラウド ハイブリッド・クラウド アプリケーション別 インフラ管理 異常検知と根本原因分析 自動インシデント管理 キャパシティプランニングと最適化 パフォーマンス監視と最適化 サーバーの監視と管理 ストレージの監視と管理 アプリケーション・パフォーマンス監視 ネットワーク・モニタリング ITSM サービスレベル管理 構成管理 実用的インテリジェンス IT資産管理 サービスデスク自動化（チャットボット） セキュリティとイベント管理 セキュリティインシデント・イベント管理（SIEM） 脅威インテリジェンスと検出 セキュリティ自動化とオーケストレーション セキュリティイベントの相関 ユーザーとエンティティの行動分析 脆弱性管理 業種別 BFSI 小売・eコマース 運輸・物流 政府・防衛 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 IT/ITeS メディア＆エンターテインメント その他の業種 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 インド 韓国 ニュージーランド 日本 ASEAN その他のアジア太平洋地域 中東・アフリカ KSA イスラエル エジプト アラブ首長国連邦 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
2023年6月、IBMはApptioの買収を発表し、IBMのIT自動化機能の進化を加速させ、企業のリーダーがテクノロジー投資全体にわたってより高いビジネス価値を提供できるようにします。 2023年2月、オープンテキストはマイクロ・フォーカスの買収を発表しました。マイクロ・フォーカスは、企業のプロフェッショナルが業務を保護し、情報をより深く理解し、ハイブリッドで複雑化するデジタルファブリックをより適切に管理できるよう支援します。 2023年1月、Interlink SoftwareはCiscoと提携し、同社のAIOpsプラットフォームとAppDynamicsを統合しました。この統合を活用することで、ITチームは不要なIT停止のリスクを軽減し、サービスの可用性を高めて全体的な運用パフォーマンスを最適化します。 2022年4月、メリア・ホテルズ・インターナショナルはDynatraceと協業し、重要なアプリケーションを移行することでデジタルトランスフォーメーションを促進しました。Dynatraceの可観測性と高度なAIOps機能を使用することで、Meliáはデジタルサービスがホテルスタッフとの直接対話の品質と一致することを保証します。 2021年12月、BroadcomはAppNetaの買収を発表しました。 ブロードコムによるAppNetaの買収により、AppNetaのスケーラブルなエンドツーエンドの可視化ソリューションとブロードコムのインフラおよびAIOps機能の統合が可能になります。
【目次】
1 はじめに （ページ - 44） 1.1 調査目的 1.2 市場の定義 1.2.1 包含と除外 1.3 市場範囲 1.3.1 市場セグメンテーション 1.3.2 対象地域 1.3.3 考慮した年数 1.4 通貨 表1 米ドル為替レート、2020-2022年 1.5 利害関係者 1.6 変化のまとめ 1.6.1 景気後退の影響
2 調査方法 (ページ - 50) 2.1 調査データ 図1 AIOPSプラットフォーム市場：調査デザイン 2.1.1 二次データ 2.1.2 一次データ 表2 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 主要業界インサイト 2.2 市場ブレークアップとデータ三角測量 図2 データ三角測量 2.3 市場規模の推定 図3 AIOPSプラットフォーム市場：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 市場規模推計手法：アプローチ1（サプライサイド）、Aiopsプラットフォームのソリューション／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、ボトムアップ型（供給側）、Aiopsプラットフォームの全ソリューション/サービスからの総収入 図6 市場規模推定手法：アプローチ3、ボトムアップ（サプライサイド）、Aiopsプラットフォームの全ソリューション/サービスからの総収入 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）、Aiopsプラットフォーム全体の支出に占めるAiopsプラットフォームの割合 2.4 市場予測 表3 要因分析 2.5 前提条件 2.6 制限事項 2.7 世界AIopsプラットフォーム市場への景気後退の影響
3 事業概要（ページ数 - 64） 表4 世界市場と成長率、2017～2022年（百万米ドル、前年比） 表5 2023～2028年の世界市場と成長率（百万米ドル、前年比） 図8 2023年に最大市場を占めると予測されるプラットフォームセグメント 図9 2023年に最大のシェアを占めると推定されるプロフェッショナルサービス分野 図10 2023年に市場を支配するのはコンサルティングサービス分野 図11 2023年にはマネージドクラウドサービス分野が市場規模を占めると推定 図12 2023年にはクラウド分野が市場を支配すると推定 図13 2023年の市場規模はインフラ管理セグメントが最大と推定 図14 2023年にはBfsiセグメントが最大シェアを占めると推定 図15 2023年に最大シェアを占めると推定される北米市場
4 PREMIUM INSIGHTS (ページ - 70) 4.1 Aiopsプラットフォーム市場における魅力的な機会 図16 Aiopsプラットフォームの研究開発投資の増加が市場成長を促進 4.2 世界市場における景気後退の概要 図17 2023年の市場は前年比成長率が微減 4.3 主要アプリケーション別市場（2022～2028年 図18 インフラ管理分野が最大市場を占めると推定 4.4 アプリケーション別、主要産業別市場（2023年 図19 インフラ管理セグメントとBfsiセグメントが大きな市場シェアを占めると推定 4.5 地域別市場（2023年 図 20 2023 年には北米が市場を支配すると推定
5 市場概要と業界動向（ページ数 - 73） 5.1 はじめに 5.2 市場ダイナミクス 図 21 推進要因、阻害要因、機会、および課題 AIOPSプラットフォーム市場 5.2.1 推進要因 5.2.1.1 IT環境の複雑化とハイブリッド化の進展 5.2.1.2 AIと自動化によるデジタルトランスフォーメーションのためのITオペレーションの合理化 5.2.1.3 リアルタイム監視、プロアクティブなインシデント対応、予測分析に対する需要の高まり 5.2.2 阻害要因 5.2.2.1 IT運用における変化の拡大 5.2.2.2 不十分または質の低いデータがAIOpsアルゴリズムの精度と信頼性に悪影響 5.2.3 機会 5.2.3.1 自動化を強化する需要の高まりとビジネス革新の増加 5.2.3.2 セキュリティ脅威の軽減とコンプライアンス要件への対応に対する需要の高まり 5.2.4 課題 5.2.4.1 熟練した人材の不足 5.2.4.2 透明性と説明可能性の欠如 5.3 AIOPSプラットフォームのアーキテクチャ 5.4 Aiopsとmlopsの違い 5.5 Aiopsプラットフォームの進化 図 22 AIOPSプラットフォームの進化 5.6 AIOPSプラットフォームの市場エコシステム 図23 Aiopsプラットフォームのエコシステム 表6 市場：プラットフォーム・プロバイダ 表7 市場：サービスプロバイダー 表8 市場：クラウド・プロバイダー 表 9 市場：エンドユーザー 表 10 市場：規制機関 5.7 ケーススタディ分析 5.7.1 小売業と電子商取引 5.7.1.1 Coty社がIT運用管理にBroadcomのAIOpsプラットフォームを活用 5.7.2 テレコム 5.7.2.1 Vodafone社がOpenText Operations Bridgeを採用し、根本原因分析とインシデント解決の自動化に注力 5.7.3 BFSI 5.7.3.1 ServiceNowがDNBのIT環境の可視性向上に貢献 5.7.4 IT/ITES 5.7.4.1 OpsRampがTietoevryのマルチクラウド環境管理を実現 5.7.5 ヘルスケア＆ライフサイエンス 5.7.5.1 Cambia Health SolutionsはBigPandaのAIOpsソリューションを活用して、優先的に解決するためのアクション可能なインシデントを特定します。 5.8 サプライチェーン分析 図24 サプライチェーン分析：AIOPSプラットフォーム市場 5.8.1 主要技術 5.8.1.1 機械学習 5.8.1.2 ビッグデータ 5.8.1.3 因果的AI 5.8.1.4 自然言語処理 5.8.2 隣接技術 5.8.2.1 クラウド・コンピューティング 5.8.2.2 IoT 5.8.2.3 予測分析 5.8.2.4 MLOps 5.8.2.5 DevOps 5.9 ポーターの5つの力分析 図25 ポーターの5つの力分析 表 11 ポーターの 5 つの力分析 5.9.1 新規参入の脅威 5.9.2 代替品の脅威 5.9.3 買い手の交渉力 5.9.4 供給者の交渉力 5.9.5 競合の激しさ 5.10 価格モデル分析 5.10.1 指標価格分析（プラットフォーム別 表 12 AiOPS プラットフォームプロバイダーの価格分析 5.10.2 主要プレイヤーの平均販売価格動向（アプリケーション別 表13 Aiopsプラットフォーム・プロバイダの平均販売価格分析（アプリケーション別 5.11 特許分析 5.11.1 方法論 5.11.2 文書タイプ 表14 出願された特許（2013～2023年 5.11.3 技術革新と特許出願 図26 特許付与総数、2013-2023年 5.11.3.1 上位出願者 図27 特許出願件数の上位企業（2013-2023年 表15 特許所有者上位12社（2013-2023年 表16 Aiopsプラットフォーム市場における特許一覧（2022～2023年 5.12 主要なカンファレンス＆イベント（2023～2024年 表17 カンファレンス＆イベントの詳細リスト（2023-2024年 5.13 関税と規制の状況 5.13.1 規制機関、政府機関、その他の組織 表18 北米：規制機関、政府機関、その他の組織 表 19 欧州： 規制機関、政府機関、その他の団体 表 20 アジア太平洋： 規制機関、政府機関、その他の団体 表21 ロウ： 規制機関、政府機関、その他の団体 5.13.2 北米 5.13.2.1 米国 5.13.2.1.1 カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA） 5.13.2.1.2 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA） 5.13.2.1.3 人工知能リスクマネジメントフレームワーク1.0（RMF） 5.13.2.2 カナダ 5.13.2.2.1 カナダ公共安全規制 5.13.3 欧州 5.13.3.1 一般データ保護規則（GDPR） 5.13.3.2 AIに関するEUの規制枠組み 5.13.4 アジア太平洋 5.13.4.1 韓国 5.13.4.1.1 個人情報保護法（PIPA） 5.13.4.2 中国 5.13.4.3 インド 5.13.5 中東・アフリカ 5.13.5.1 アラブ首長国連邦 5.13.5.1.1 UAE AI規制 5.13.5.2 KSA 5.13.5.2.1 サウジアラビアのAI戦略 5.13.5.3 バーレーン 5.13.5.3.1 バーレーンAI倫理フレームワーク 5.13.6 ラテンアメリカ 5.13.6.1 ブラジル 5.13.6.1.1 ブラジルの一般データ保護法 5.13.6.2 メキシコ 5.13.6.2.1 メキシコの国家人工知能戦略 5.14 主要ステークホルダーと購買基準 5.14.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 図 28 上位 3 業種の購買プロセスにおける関係者の影響力 表 22 上位 3 業種の購買プロセスにおける関係者の影響力 5.14.2 購入基準 図29 上位3業種における主な購買基準 表23 上位3業種における主な購買基準 5.15 AIOPSプラットフォーム市場のバイヤー/顧客に影響を与えるトレンド/混乱 図 30 市場：バイヤー/顧客に影響を与えるトレンド/破壊的要因 5.16 Aiopsプラットフォーム導入のベストプラクティス 5.17 市場の技術ロードマップ 5.18 市場のビジネスモデル 5.19 AIOPSプラットフォームの機能 5.2 AIOPSプラットフォームの主要ステージ 5.21 AIOPSプラットフォームの成熟度レベル
6 AIOPSプラットフォーム市場：提供サービス別（ページ番号 - 118） 6.1 はじめに 6.1.1 オファリング 市場牽引要因 図 31：予測期間中に最も高い成長率が見込まれるサービス分野 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 プラットフォーム 6.2.1 データを継続的に分析する需要の高まりが市場を後押し 表26 プラットフォーム 市場：地域別、2017年～2022年（百万米ドル） 表27 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） 6.2.2 ドメインセントリックAIOPS 6.2.2.1 ドメイン固有のデータモデルによるワークフロー効率化のニーズの高まりが市場を後押し 6.2.2.2 モニタリング中心のAIOps 6.2.2.3 ITSM中心のAIOps 6.2.2.4 データレイク中心のAIOps 6.2.3 ドメインにとらわれないAIOps 6.2.3.1 ドメイン間をシームレスに連携して市場を活性化する能力 6.3 サービス 6.3.1 企業エコシステム内での多様なITソリューションの統合需要の高まりが市場を促進 表 28 サービス 地域別市場、2017年～2022年（百万米ドル） 表29 サービス： サービス：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
7 AIOPSプラットフォーム市場：サービス別（ページ - 124） 7.1 はじめに 7.1.1 サービス 市場牽引要因 図 32 マネージドサービス分野は予測期間中に最も高い成長率が見込まれる分野 表30：サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル） 表31：サービス別市場、2023-2028年（百万米ドル） 7.2 プロフェッショナルサービス 7.2.1 特定の組織ニーズに対応する需要の高まりが市場成長を促進 図 33 ライセンス＆メンテナンスサービス分野は予測期間中最も高い成長率が見込まれる分野 表 32：プロフェッショナルサービス別市場、2017-2022 年（百万米ドル） 表33 プロフェッショナルサービス別市場：2023-2028年（百万米ドル） 表34 プロフェッショナルサービス： 市場：地域別、2017年-2022年（百万米ドル） 表35 プロフェッショナルサービス： 市場：地域別、2023-2028年（百万米ドル） 7.2.2 コンサルティングサービス 表 36 コンサルティングサービス AIOPSプラットフォーム市場：地域別、2017年～2022年（百万米ドル） 表 37 コンサルティングサービス 市場：地域別、2023-2028年（百万米ドル） 7.2.3 導入サービス 表 38 導入サービス： 市場：地域別、2017-2022年（百万米ドル） 表39 インプリメンテーションサービス： 市場：地域別、2023-2028年（百万米ドル） 7.2.4 トレーニング＆教育サービス 表 40 トレーニング＆教育サービス： 市場：地域別、2017-2022年（百万米ドル） 表 41 トレーニング＆教育サービス： 地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 7.2.5 ライセンス＆保守サービス 表 42 ライセンス＆保守サービス： 市場：地域別、2017-2022年（百万米ドル） 表 43 ライセンス＆保守サービス： 地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 7.3 マネージドサービス 7.3.1 シームレスなAiOpsを実現するための専門家による支援に対する需要の高まりが市場を牽引 表44 マネージドサービス別市場：2017年～2022年（百万米ドル） 表45 マネージドサービス別市場：2023～2028年（百万米ドル） 表 46 マネージドサービス： 地域別市場、2017年～2022年（百万米ドル） 表47 マネージドサービス： 地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 7.3.2 マネージドクラウドサービス 表 48 マネージドクラウドサービス AIOPSプラットフォーム市場：地域別、2017年～2022年（百万米ドル） 表 49 マネージドクラウドサービス 地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル） 7.3.3 マネージド・セキュリティ・サービス 表50 マネージドセキュリティサービス： 市場：地域別、2017年～2022年（百万米ドル） 表51 マネージドセキュリティサービス： 地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 7.3.4 マネージドネットワークサービス 表 52 マネージドネットワークサービス 市場：地域別、2017年～2022年（百万米ドル） 表 53 マネージドネットワークサービス： 地域別市場、2023-2028年（百万米ドル） 7.3.5 マネージドオートメーションサービス 表 54 マネージドオートメーションサービス 市場：地域別、2017年～2022年（百万米ドル） 表55 マネージドオートメーションサービス 地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
...
【本レポートのお問い合わせ先】 https://www.marketreport.jp/contact レポートコード：TC 6420
