世界のエッジAIソフトウェア市場は、2023年の11億米ドルから2028年には41億米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率は30.5%と予測されています。エッジAIソフトウェアの世界的な採用は、IoTデバイスの採用増加、リアルタイムデータ処理の必要性、5Gネットワークの出現など、いくつかの要因によって推進されています。エッジコンピューティングとAI技術を導入して業務を改善し、エッジデバイスが収集したデータから洞察を得る企業が増えるにつれて、市場は今後も成長すると予想されます。エッジAI市場の成長は、ソーシャルメディアや電子商取引プラットフォームの利用増加、エッジエコシステムへのAIの統合、クラウド上の企業ワークロードの増加によっても促進されます。
エッジAIソフトウェア市場レポートでは、2028年までの技術ロードマップを、短期、中期、長期の開発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年～2025年） 重要なアプリケーションのリアルタイム意思決定を可能にし、遅延を低減し、効率を高めるための低遅延化に注力。 エッジデバイスの処理能力を10倍に高める技術の大幅な進歩により、エッジでのリアルタイムAIの高速化を実現。 エシカルAIにより、AIの意思決定における公平性、説明責任、透明性を確保。 中期ロードマップ（2025～2028年） 量子コンピューティングは、AIの処理能力と能力を飛躍的に向上させます。 倫理的なAI基準を遵守することで、責任あるAIの開発と導入が可能に。 エッジサービスとクラウドサービスのシームレスな統合により、ローカルAIとクラウドAIの共存が可能に。 長期ロードマップ（2029～2030年） コグニティブAIとは、人間のような適応力と学習能力を持つAIシステムのこと。 独立して意思決定ができる完全に自律的なAIシステムは、AIの成熟度において重要なマイルストーンとなります。 6Gの統合により、より高速で信頼性の高いエッジAI通信が可能に。
市場動向
推進要因：5Gネットワーク導入の増加が市場成長を促進 世界中で5Gネットワーク技術の導入が増加していることから、今後数年間で市場の成長が大きく促進される見込みです。5Gネットワークの導入は、ITと通信の融合方法に革命をもたらし、ハイエンドアプリケーションに新たな道を開き、計算の複雑さを軽減します。5Gネットワークの導入により、データセンターはエッジ構成にすることができ、業界固有のプラットフォームは、ソフトウェア定義接続の基礎と仮想マシンを使用して、標準的なエコシステムに実装することができます。5Gネットワークの高速・低遅延は、企業が革新的なソリューションやサービスを開発する大きな機会を提供し、市場における競争力を高めます。
制約： エッジAIソフトウェア導入の複雑さとコスト エッジAIソフトウェアの導入の複雑さとコストは、エッジAI技術の採用を妨げる大きな課題です。エッジAIソフトウェアの導入と運用には専用のハードウェアとソフトウェアのインフラが必要であり、特に中小企業にとっては複雑で高価なものとなります。さらに、エッジAIソフトウェアを展開するための標準化されたツールやフレームワークがないため、展開の管理や拡張が困難な場合があります。エッジAIソフトウェアは、GPUやFPGAなどの特殊なハードウェアを必要とするため、計算負荷が高くなる可能性があり、必要なITインフラが整っていない企業にとっては大きな障壁となります。
チャンス さまざまな分野における新たなアプリケーションの開拓 エッジAIソフトウェアは、自律走行車、スマートシティ、産業オートメーションなどの分野で変革をもたらすアプリケーションの原動力となっています。自律走行車では、センサーデータの分析を通じてリアルタイムの意思決定と安全性の向上を可能にします。エッジAIはスマートシティにおいても重要な役割を果たし、エッジでデータを処理することで待ち時間を短縮し、インテリジェントな交通管理やエネルギー効率の高い照明などを実現します。この技術が進歩するにつれて、効率性と革新性が強化され、最終的には交通、都市生活、産業プロセスに革命をもたらすことで、これらの分野の未来を形成し続けています。
課題：既存のITインフラやシステムとの統合の複雑さ エッジAIソフトウェアを既存のITインフラやシステムと統合することは、複雑で困難な課題です。エッジAIシステムは異種混在であることが多く、サイロにデータを保存し、セキュリティやプライバシーに関する懸念が生じます。既存のITシステムは一般的に同質的で一元化されており、より厳格なセキュリティとプライバシー管理が行われています。エッジAIソフトウェアを既存のITインフラやシステムと統合する標準的な方法がないため、企業がエッジAIソリューションを採用するのは難しく、コストもかかります。
業種別では、BFSIが予測期間中最大の市場規模を占めています。 エッジAIソフトウェアは、効率性、セキュリティ、顧客体験を向上させるためにBFSI業界で急速に採用されています。集中型のクラウドコンピューティングに依存するのではなく、ネットワークのエッジにあるデバイスでリアルタイムのデータ処理と意思決定を可能にします。これにより、特に不正検知、リスク管理、顧客パーソナライゼーションなどの分野で、待ち時間を大幅に短縮し、パフォーマンスを向上させることができます。
データの種類別では、音声データが予測期間中に最も高いCAGRを維持する見込みです。 エッジAIソフトウェアとは、エッジコンピューティング環境に人工知能を実装することで、データが作成される場所の近くで計算を行うことができます。音声データは、エッジAIソフトウェアを使って処理できるデータの一種です。音声データは、音声や音楽、環境音や効果音、音声認識、IoTデバイスの音声処理などの生成AIにエッジAIソフトウェアで使用されています。データをローカルで処理することで、エッジAIは待ち時間を短縮し、プライバシーを高め、AIアプリケーションの効率を向上させることができます。
展開別では、クラウドが予測期間中最大の市場規模を占めています。 クラウドは、そのスケーラビリティ、柔軟性、費用対効果、パフォーマンス、信頼性、セキュリティ機能により、エッジAIソフトウェアで最大の市場シェアを占める見込みです。さらに、クラウドプロバイダーはさまざまなエッジAIサービスとプラットフォームを提供しているため、企業は自社のインフラに投資することなく、エッジAIを簡単に始めることができます。エッジAIの導入をサポートする主要なクラウドプロバイダーには、AWS、Microsoft、Googleなどがあります。
予測期間中、北米が最大の市場規模を占める見込み 北米は、エッジAI技術の早期導入、最先端のAIソフトウェアベンダーの存在、北米の主要産業におけるエッジAIソリューションの旺盛な需要により、エッジAIソフトウェア市場で最大の市場規模を占める見込みです。IIoTデバイスの採用増加、リアルタイムのデータ処理と意思決定に対する需要の高まり、業務効率と生産性を向上させる必要性、データプライバシーとセキュリティに対する懸念の高まりは、北米のエッジAIソフトウェア市場の成長を促進する主な要因の一部です。
主要企業
エッジAIソフトウェアベンダーは、市場での提供を強化するために、パートナーシップや契約、新製品の発売、製品のアップグレード、事業拡大、M&Aなど、さまざまな種類の有機的および無機的な成長戦略を実施しています。エッジAIソフトウェアの世界市場における主要ベンダーには、Microsoft（米国）、IBM（米国）、Google（米国）、AWS（米国）、Nutanix（米国）、Synaptics（米国）、TIBCO（米国）、Octonion（スイス）、Imagimob（スウェーデン）、Anagog（イスラエル）、Veea（米国）、Gorilla Technology（中国）、Azion（米国）、Bragi（ドイツ）、Tact. ai（米国）、Ekinops（フランス）、Clearblade（米国）、Alef Edge（米国）、Adapdix（米国）、byteLAKE（ポーランド）、Reality Al（米国）、Deli（イスラエル）、Edgeworx（米国）、Swim（米国）、Invision Al（カナダ）、Horizon Robotics（中国）、Kneron（米国）、DeepBrainz（インド）、Johnson Controls（アイルランド）、Blaize（米国）。
この調査レポートは、エッジAIソフトウェア市場をオファリング、データタイプ、業種、地域に基づいて分類しています。
オファリング別 ソリューション タイプ別 スタンドアロン 統合型 デプロイメント別 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 コンサルティングサービス 導入と統合 サポートとメンテナンス マネージドサービス データタイプ別 映像・画像データ 音声データ テキスト・言語データ 環境・位置データ 生体認証データ マルチモーダルデータ 業種別 銀行、金融サービス、保険 政府・公共機関 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 自動車・運輸・物流 メディア＆エンターテインメント 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 ベニュー その他のヨーロッパ アジア太平洋 中国 日本 インド ANZ ASEAN 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 トルコ 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
マイクロソフトはFungibleと提携し、データセンターのイノベーションを加速。Fungibleは、AIワークロードに最適化されたデータ処理ユニット（DPU）を開発する企業です。マイクロソフトはFungibleのDPUを利用して、Azure IoT Edgeやその他のエッジAIソリューションのパフォーマンスを加速させる計画。 シスコとNutanixは、ハイパーコンバージドITモダナイゼーションとビジネストランスフォーメーションソリューションを提供することで、ハイブリッドマルチクラウドの展開を加速させるため、グローバルな戦略的パートナーシップを締結しました。 IBMとBharti Airtelが提携。このパートナーシップにより、インドの企業はセキュアなエッジクラウドサービスにアクセスできるようになり、イノベーションの加速、効率性の向上、コスト削減が可能になります。 グーグルとアマゾン・ウェブ・サービス（AWS）は、開発者がエッジAIアプリケーションを容易に構築・展開できるよう提携しました。両社はエッジAIプラットフォームを統合し、開発者は同じツールとAPIを使用してGoogle CloudとAWSの両方でエッジAIアプリケーションを構築・展開できるようになりました。 EnergousとVeeaは、Energous PowerBridgesとVeeaのEdge PlatformをWiliot IoT Pixelsと統合し、完全なワイヤレス電力展開を可能にするために提携しました。このパートナーシップは、産業、物流、小売アプリケーションにおける次世代のリアルタイム資産追跡アプリケーションを実現することを目的としています。
【目次】
1 はじめに （ページ - 32） 1.1 調査目的 1.2 市場の定義 1.2.1 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 - 38) 2.1 調査データ 図1 エッジAIソフトウェア市場：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 市場の分類とデータの三角測量 図2 市場：データ三角測量 2.3 市場規模の推定 図3 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 アプローチ1（供給側）： 市場のソリューション／サービスの収益 図 5 アプローチ 2、ボトムアップ（供給側）： エッジAIソフトウェアソリューション／サービスの総売上高 図6 アプローチ3、ボトムアップ（供給側）： エッジAIソフトウェアソリューション／サービスの総売上高 図 7 アプローチ 4、ボトムアップ（需要側）： エッジAIソフトウェア支出全体に占めるエッジAIソフトウェアのシェア 2.4 市場予測 表3 要因分析 2.5 調査の前提 2.6 制限事項 2.7 世界のエッジAIソフトウェア市場への景気後退の影響 表4 不況が市場に与える影響
3 エグゼクティブサマリー（ページ数 - 52） 表5 世界のエッジAIソフトウェア市場と成長率、2018年～2022年（百万米ドル＆前年比） 表6 世界市場と成長率、2023～2028年（百万米ドル＆前年比） 図8 エッジAIソフトウェアソリューションが2023年にサービスよりも大きな市場を占める見込み 図9 2023年にはスタンドアロン型ソリューションよりも統合型エッジAIソフトウェアソリューションの市場シェアが拡大 図10 2023年にはエッジAIソフトウェアのクラウド展開が市場を支配 図11 2023年にはプロフェッショナル向けエッジAIソフトウェアサービスが市場をリード 図12 トレーニング＆コンサルティングサービスが2023年に最大のプロフェッショナルサービス市場に 図13 2023年に動画・画像データが市場で最大のシェアを占める 図14 2023～2028年にヘルスケア＆ライフサイエンス分野が最も高い成長率で成長 図15 北米が最大市場、アジア太平洋地域が最も高い成長率で成長
4 PREMIUM INSIGHTS (ページ - 58) 4.1 エッジAIソフトウェア市場プレイヤーにとっての魅力的な機会 図 16 クラウド上で増え続ける企業のワークロードとインテリジェントアプリケーションの急増が市場成長の原動力に 4.2 市場：上位3つのデータタイプ 図17 予測期間中、バイオメトリクスデータ分野が最も高い成長率を記録 4.3 市場：提供サービス別、主要業種別 図18 北米では2023年にソリューション分野と自動車・運輸・ロジスティクス分野が最大セグメントシェアを獲得 4.4 地域別市場 図 19 2023 年には北米が最大市場に
5 市場概要と業界動向（ページ - 61） 5.1 はじめに 5.2 市場ダイナミクス 図 20 推進要因、阻害要因、機会、課題 エッジAIソフトウェア市場 5.2.1 推進要因 5.2.1.1 クラウド上での企業ワークロードの増加 5.2.1.2 インテリジェントアプリケーション数の急増 5.2.1.3 データ量とネットワークトラフィックの急激な増加 5.2.1.4 IoT利用の増加がエッジAIソフトウェアの需要を促進 5.2.1.5 5Gネットワーク技術の採用の増加 5.2.2 阻害要因 5.2.2.1 エッジAIソリューションに関するプライバシーとセキュリティの懸念 5.2.2.2 AI専門家の数の不足 5.2.3 機会 5.2.3.1 ITと通信を結びつける5Gネットワークの出現 5.2.3.2 自律走行車とコネクテッドカー・インフラの出現 5.2.3.3 IoTにおけるエッジコンピューティングのニーズの高まり 5.2.3.4 様々な分野における新たなアプリケーションの開拓 5.2.4 課題 5.2.4.1 エッジAIソフトウェアの採用を遅らせる相互運用性の問題 5.2.4.2 エッジAI標準の最適化 5.3 技術分析 5.3.1 主要技術 5.3.1.1 AI 5.3.1.2 エッジコンピューティング 5.3.1.3 IoT 5.3.1.4 コンピュータビジョン 5.3.2 補完的技術 5.3.2.1 5G 5.3.2.2 量子コンピューティング 5.3.2.3 AR/VR 5.3.3 隣接技術 5.3.3.1 クラウド・コンピューティング 5.3.3.2 ブロックチェーン 5.3.3.3 ヒューマン・マシン・インターフェース 5.4 ケーススタディ分析 5.4.1 ヘルスケア＆ライフサイエンス 5.4.1.1 HCA Healthcare はレッドハットのソリューションを利用して、敗血症を正確かつ迅速に検出するリアルタイム予測分析システムを構築 5.4.1.2 ロボット手術やデジタル手術の新興企業がNVIDIA Medical Edge AIコンピューティングプラットフォームを導入 5.4.2 政府・公共機関 5.4.2.1 ゴリラは桃園空港のスマートシティアプローチをサポート 5.4.3 製造業 5.4.3.1 シンドラーが車載エッジコンピューティングでエレベーター性能を最適化 5.4.3.2 食品メーカーが複雑なデータの可視性を確保するためにTIBCO Spotfireアナリティクスを採用 5.4.3.3 アナリティクス・プラットフォームの導入にTIBCO Spotfire analyticsを選択したブレンボ社 5.4.4 運輸・ロジスティクス 5.4.4.1 JetBlue社、TIBCOの技術を活用したリアルタイムデータと統合プラットフォームを構築 5.4.4.2 Imagimob社がセンサー技術とAIを利用してSensorBeatを開発 5.4.5 エネルギーと公益事業 5.4.5.1 SparkCognition社、エッジのAIで重要資産の故障を防止し安全性を向上 5.4.5.2 Hubco社がMaximo for Oil and Gas 7.6ソフトウェアにアップグレードし、IT環境を統合 5.4.6 テレコム 5.4.6.1 XL Axiata 社、TIBCO テクノロジーを活用してカスタマーエクスペリエンスを向上 5.4.6.2 Algar Telecom 社、より良い意思決定のために TIBCO Spotfire を導入 5.4.7 その他の業種 5.4.7.1 Omelete社：Azionプラットフォーム上に多数のエッジアプリケーションを構築し、コンテンツ配信を高速化 5.4.7.2 ロハス・レナーはブラックフライデーに大量のリクエストを配信するためにエッジアプリケーションを使用 5.5 エッジAIソフトウェア市場の簡単な歴史 図21 市場の簡単な歴史 5.6 エッジAIソフトウェアのアーキテクチャ 図22 エッジAIソフトウェアのアーキテクチャ 5.7 エコシステム／市場マップ 表7 市場：エコシステム 図23 エッジAIソフトウェア市場のエコシステムにおける主要プレイヤー 5.8 規制ランドスケープ 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 表 9 欧州： 規制機関、政府機関、その他の組織 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 その他の地域： 規制機関、政府機関、その他の組織 5.8.2 北米 5.8.2.1 米国 5.8.2.1.1 カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA） 5.8.2.1.2 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA） 5.8.2.2 カナダ 5.8.2.2.1 カナダ公共安全規制 5.8.3 欧州 5.8.3.1 一般データ保護規則（GDPR） 5.8.4 アジア太平洋 5.8.4.1 韓国 5.8.4.1.1 個人情報保護法（PIPA） 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 イスラエル 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 関税状況 5.9.1 エッジAIソフトウェア関連関税 表12 エッジAIソフトウェア関連関税（2022年 5.10 サプライチェーン分析 図24 サプライチェーン分析 5.11 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 13 エッジ AI ソフトウェア市場：ポーターの 5 つの力分析 5.11.1 新規参入の脅威 5.11.2 代替品の脅威 5.11.3 供給者の交渉力 5.11.4 買い手の交渉力 5.11.5 競合の激しさ 5.12 主要な会議とイベント 表14 市場：会議・イベントの詳細リスト（2023～2024年 5.13 主要ステークホルダーと購買基準 5.13.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 図26 上位3業種の購買プロセスにおける関係者の影響力 表15 上位3業種の購買プロセスにおける関係者の影響力 5.13.2 購入基準 図27 上位3業種における主な購買基準 表16 上位3業種の主な購買基準 5.14 価格分析 5.14.1 エッジAIソフトウェアソリューションの価格水準 表17 エッジAIソフトウェアソリューションの価格水準 5.14.2 主要プレイヤーのサービス別平均販売価格動向 図28 主要プレイヤーの平均販売価格動向（サービス別 表18 主要プレイヤーのサービス別平均販売価格動向 5.15 特許分析 5.15.1 方法論 5.15.2 文書タイプ 表19 出願された特許（2013-2023年 5.15.3 技術革新と特許出願 図29 付与された特許の総数、2013-2023年 5.15.3.1 上位出願者 図30 特許出願件数の上位企業、2013-2023年 図31 付与された特許の地域分析、2013-2023年 表20 特許所有者上位20社（2013-2023年 表21 エッジAIソフトウェア市場の主要特許リスト（2023年 5.16 貿易分析 5.16.1 コンピュータソフトウェアの輸入シナリオ 図 32 コンピュータソフトウェアの輸入、主要国別、2015 年～2022 年（10 億米ドル） 5.16.2 コンピュータソフトウェアの輸出シナリオ 図33 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） 5.17 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 図34 市場：顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 5.18 市場におけるベストプラクティス 表22 市場におけるベストプラクティス 5.19 市場の技術ロードマップ 表23 短期ロードマップ、2023～2025年 表24 中期ロードマップ、2026～2028年 表25 長期ロードマップ、2029～2030年 5.20 市場のビジネスモデル 5.20.1 ソフトウェアプロバイダーのビジネスモデル 5.20.2 サービスプロバイダーのビジネスモデル
6 エッジAIソフトウェア市場：提供サービス別（ページ数 - 114） 6.1 はじめに 6.1.1 オファリング 市場牽引要因 図35 予測期間中に市場をリードするエッジAIソフトウェアソリューション 表 26：オファリング別市場、2018年～2022年（百万米ドル） 表27 オファリング別市場、2023～2028年（百万米ドル） 6.2 ソリューション 表28 エッジAIソフトウェアソリューション市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表29 エッジAIソフトウェアソリューション市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル） 6.2.1 エッジAIソフトウェアソリューション市場、タイプ別 図 36 統合ソリューションが予測期間中に最大シェアを占める見込み 表30 エッジAIソフトウェアソリューション市場、タイプ別、2018年～2022年（百万米ドル） 表31 エッジAIソフトウェアソリューション市場、タイプ別、2023年～2028年（百万米ドル） 6.2.2 スタンドアロン 6.2.2.1 データ主導の洞察のためのロケーションインテリジェンスのパワーの展開 表32 スタンドアロン型エッジAIソフトウェアソリューション市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表33 スタンドアロン型エッジAIソフトウェアソリューション市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル） 6.2.3 統合型 6.2.3.1 あらゆるソースシステムから地理データを抽出するためのETLの使用 表34 統合エッジAIソフトウェアソリューション市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表35 統合エッジAIソフトウェアソリューション市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル） 6.2.4 エッジAIソフトウェアソリューション市場、展開別 表36 エッジAIソフトウェアソリューション市場、展開別、2018年～2022年（百万米ドル） 表37 エッジAIソフトウェアソリューション市場、展開別、2023年〜2028年（百万米ドル） 6.2.5 オンプレミス 6.2.5.1 オンプレミス展開はデータ転送コストとレイテンシを効率的に抑制 表38 オンプレミス型エッジAIソフトウェア市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表39 オンプレミス市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル） 6.2.6 クラウド 6.2.6.1 組織における拡張可能な導入モデルのニーズ 表40 クラウドベース市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表41 クラウドベース市場、地域別、2023〜2028年（百万米ドル） 6.3 サービス 表42 エッジAIソフトウェアサービス市場、タイプ別、2018年～2022年（百万米ドル） 表43 エッジAIソフトウェアサービス市場、タイプ別、2023年～2028年（百万米ドル） 表44 エッジAIソフトウェアサービス市場、地域別、2018年〜2022年（百万米ドル） 表45 エッジAIソフトウェアサービス市場、地域別、2023年〜2028年（百万米ドル） 6.3.1 プロフェッショナルサービス 表46 エッジAIソフトウェアプロフェッショナルサービス市場、タイプ別、2018年〜2022年（百万米ドル） 表47 エッジAIソフトウェアプロフェッショナルサービス市場、タイプ別、2023年〜2028年（百万米ドル） 表48 エッジAIソフトウェアプロフェッショナルサービス市場、地域別、2018年〜2022年（百万米ドル） 表49 エッジAIソフトウェアプロフェッショナルサービス市場、地域別、2023年〜2028年（百万米ドル） 6.3.1.1 トレーニング＆コンサルティング 表50 トレーニング＆コンサルティングサービス市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表51 トレーニング＆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） 6.3.1.2 システムインテグレーション＆テスト 表 52 システム＆インテグレーションサービス市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表53 システム＆インテグレーションサービス市場、地域別、2023〜2028年（百万米ドル） 6.3.1.3 サポート＆メンテナンス 表54 サポート＆保守サービス市場、地域別、2018-2022年（百万米ドル） 表55 サポート＆メンテナンスサービス市場、地域別、2023〜2028年（百万米ドル） 6.3.2 マネージドサービス 表56 エッジAIソフトウェアマネージドサービス市場、地域別、2018年～2022年（百万米ドル） 表57 エッジAIソフトウェアマネージドサービス市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
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【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 6908
