IT運用プラットフォーム向けAIの世界市場（2023年～2030年）：用途別、展開モード別、組織別

2024年5月29日2024年5月29日 marketing IT運用プラットフォーム向け人工知能

市場概要

IT運用プラットフォーム向け人工知能の世界市場規模は2022年に93億米ドルとなり、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）17.4％で成長すると予測されている。IT運用のための人工知能（AIOps）プラットフォームとは、IT運用のためのAIプラットフォームを指す。人間の知能と自動化されたアルゴリズムを組み合わせることで、ITシステムのパフォーマンスに対するより優れた可視性を提供する。IT環境にAIOpsを導入する主な要因は、ビジネスに必要な十分なスピードと俊敏性を満たすことである。また、高度な機械学習アルゴリズムは、バックグラウンドで実行されている必要な情報を捕捉し、実用的な洞察を提供する。例えば、ソフトウェア・ソリューションの世界的リーダーであるBMCは、2021年10月、複数の新しいControl-MイノベーションとBMC Helixを発表し、企業がより付加価値の高いインサイトを獲得し、顧客にサービスを提供し、レジリエンスとアジリティを強化できるようにした。また、企業におけるデータサイエンスの拡大を計画している。

最近の技術的進歩は、IT運用におけるAIの道を開いた。複数の企業が、知識、自然言語処理（NLP）、およびドメインに特化した機械学習（ML）技術の接続を採用し、改善されたAIOpsプラットフォームとサービスを提供している。ここ数年、自動運転車のためにいくつかの先進的な要素が特定、分析され、認められている。ディープラーニング・アルゴリズムは、移動速度、他の物体との距離、5～10秒後の位置予測など、センサーが拾った情報を文脈化する際に自動運転車を支援するために適用される。

AIOpsプラットフォームは、インテリジェンスとMLベースの自己学習アルゴリズムを使用して、通常のITタスクを自動化する。また、履歴および行動データ分析によって、起こりうるイベントを検出し、予測する。さらに、ビッグデータ分析を活用したコグニティブ・データ分析を提供し、包括的な処理のためにデータから意味のある情報を導き出す。

IT運用を人工知能（AI）と統合することで、リアルタイムのデータ相関、多次元のデータ正規化、重大度ベースのインシデント優先順位付け、将来のイベントに対する事前定義された対応計画が保証される。ゼロから実用的な洞察を導き出すこの能力は、即応性の高いITOpsインフラの構築に役立ちます。例えば、2022年3月、英国を拠点とする小売・商業銀行であるTSB Bank plcは、Dynatraceプラットフォームを活用し、顧客向けのデジタルサービスを拡張する際のイノベーションを加速させました。

COVID-19の発生は、在宅勤務政策の義務化により、人工知能を含む次世代技術領域の市場成長を刺激した。例えば、クラウドおよびSaaSベースのリモート接続および顧客エンゲージメント・サービス・プロバイダーであるLogMeIn, Inc.（米国）は、COVID-19の発生中、すべてのサービス・ポートフォリオで新規登録が大幅に増加した。

さらに、企業のIT担当者は、パンデミック時の技術的な労働力の問題にもかかわらず、コンピューティングシステムを円滑に稼働させるために、商用AIOpsソリューションに依存してきた。例えば、2021年1月、IBMと他の大手ITサプライヤーは、AIOpsを自社の異種プラットフォームと機能を接続するための重要な糸とした。AI主導のITサービス管理は、マルチクラウド管理ツールサプライヤーに大きな変化をもたらしている。

プラットフォーム提供セグメントは、2022年のAIOpsプラットフォーム市場の成長を牽引し、世界収益シェアの87.6％を占めた。AIOpsベンダーは、信頼性と応答性に優れた革新的なプラットフォーム体験を企業組織に提供し、市場での競争力を獲得している。この高い市場シェアは、より良い意思決定、より迅速なデジタルトランスフォーメーション、効率的なデータ処理、結束したアジリティといったビジネス上の利点に起因している。自動化は、組織におけるAIOpsプラットフォームの需要を促進する重要な要素である。

また、相関分析の展開が可能になるため、ITインフラで発生している問題の根本原因を特定し、必要に応じて修正するのに役立つ。例えば、デジタルトランスフォーメーションと通信のグローバルリーダーであるMetTel社は、2022年2月、VMware SASEによってマネージドセキュアアクセスサービスエッジソリューションを顧客に提供する計画を発表した。SASEを利用することで、IT企業はネットワーク、クラウドベースのセキュリティ、エッジコンピューティング機能をアプリケーションに導入し、エッジでより効率的に実行することができる。

複数の企業が、リアルタイム分析、インフラ管理、ネットワーク管理など、さまざまなITアプリケーション向けにAI技術を提供している。例えば、2021年6月、アプリケーション・パフォーマンス・モニタリング（APM）プロバイダーとして知られ、同じく上場企業であるダイナトレースは、アプリケーションやマイクロサービスのサポートからアプリケーション・セキュリティに至るまで、様々なITソリューションに注力している。同社は、オープンAPIとAIを使用して依存関係やイベントを分析し、IT問題を認識し、根本原因分析を行うアシスタント「Davis」を含む自動化されたAIOpsソリューションを提供している。

サービス提供セグメントは、予測期間中に最も速いCAGR 19.8％で拡大すると予想されている。IT環境の複雑化とリアルタイムの意思決定に対するニーズの高まりにより、AIOpsサービスに対する需要は大幅に拡大し、今後数年間でサービスプロバイダーに大きな市場機会を提供すると予測される。

2022年の市場は、リアルタイム分析アプリケーション分野が33.9%の最大収益シェアを占めた。製造業界では、生産品質（ベンダー品質、データ精度、コスト超過）、リードタイム（サイクルタイム、顧客サービス時間）、納期信頼性（スケジュール順守、ベンダー納期実績）、コスト（廃棄率、在庫回転率、システム複雑性、間接費効率）の観点からリアルタイムアナリティクスを活用している。

高いシェアは、競争力を高めるためにリアルタイム・リーダーボードが企業に浸透しつつあることに起因している。さらに、リアルタイムアナリティクスは、イベントや問題の特定、優先順位付け、診断、解決のためのデータ駆動型アプローチを組織に提供する。例えば、2021年10月、ITチームがより効率的かつ効果的に作業できるようにするAIOpsソリューションの市場リーダーの1つであるムーグソフトは、DevOpsチームとSREにIT問題のリアルタイム可視性を提供し、インシデントの検出、診断、修復を可能にした。

インフラストラクチャ管理アプリケーションセグメントは、予測期間中に20.2%という最速のCAGRを記録すると推定される。この成長は、重いITインフラストラクチャのワークロードでAIが急速に受け入れられていることに起因している。例えば、2021年1月、米国を拠点とする多国籍情報技術サービスおよびコンサルティング企業であるBMC Software, Inc.は、大企業専用の従来型のクラウドおよびIT運用ソリューションを幅広く提供した。同社のソフトウェア・ソリューションであるTrueSight Infrastructure Managementは、インフラ監視、インシデント管理、運用分析を組み合わせ、ITチームがITインフラを一元的に把握できるようにする。

BFSIセグメントは2022年の市場をリードし、20.4%の売上シェアを占めた。金融・銀行関連データを保護するAIOps技術は、この分野で大きく成長している。AIは、リアルタイム分析、複雑なIT問題の解決、銀行業務の自動化、スケーラビリティの強化などのユースケースを含め、銀行・金融IT業務に幅広く応用されている。

例えば、2021年2月、米国に本社を置くテクノロジー企業、ニューレリックが開発した製品、レリック・エクスプローラーは、先進的な新しい可視化と機能を導入し、エンジニアに資産全体にわたる比類のない可視性を提供した。エンジニアは、新たな問題を検出し、顧客や従業員に影響を与えることなくシステムを機能回復させることができます。

IT オペレーション・プラットフォーム向けの人工知能は、広範な IT インフラストラクチャやアーキテクチャを持ち、膨大なデータを持つ複数のテクノロジーを扱う企業の IT の俊敏性を向上させるために使用されます。アプリケーション・パフォーマンス分析は、あらゆる業種で最も利用されているアプリケーションの1つである。例えば、2021年1月、AIOpsは、アプリケーション・パフォーマンスの問題が、敵対的なハッカーがセキュリティ・データにアクセスすることでパッチ未適用の脆弱性を悪用したため、IT障害ではなく、基盤となるサーバーに対するサイバー攻撃によって引き起こされたと判断することができます。

このような状況では、防御のためにセキュリティ手順を開始する必要があります。このような状況は、標準的なツールではパフォーマンス上の懸念として現れ、セキュリティ上の危険との関係が見過ごされてしまう。感染したサーバーをシャットダウンしたり、ハッキングされたストレージ・システムへのアクセスをブロックするなど、運用を防御の第一線として利用できる利点がある。

政府・公共部門は、予測期間中に最も速いCAGR 23.0％で拡大すると予測されている。政府・公共部門では、運用効率の向上、リソース利用の最適化、信頼性の高いセキュアなITサービスの提供の必要性に対する認識が高まっている。AIOpsは、高度な分析、自動化、予測機能を提供することで、こうした課題に対処できる大きな可能性を秘めている。

2022年の市場は、オンプレミス展開モデル・セグメントが世界売上シェアの67.7%を占め、市場をリードした。組織は、パブリッククラウドの展開に伴うリスクを避けるため、オンプレミスでのAIモデルの展開を好んでいる。この高いシェアは、IT運用においてオンプレミス・ソリューションが提供するセキュリティとプライバシーの強化に起因している。これらのソリューションには、帯域幅の要件を最小限に抑えるエッジアナリティクスも組み込まれている。

AIOpsソリューションを構内全体で統合することで、結果のスピードと信頼性が向上する。例えば、2021年4月、Broadcom Inc.とGoogle Cloudは、クラウドサービスの統合を強化し、Broadcomのコア・ソフトウェア・フランチャイズ全体のイノベーションを加速するための戦略的パートナーシップを発表した。さらに、ブロードコムの Google Cloud への移行はセキュリティソフトウェアから始まりましたが、AIOps を含むその他のアプリケーションも移行する予定です。この協業により、ブロードコムは Google Cloud のインフラをより容易に活用し、開発の加速、待ち時間の短縮、規模の拡大を実現し、パブリックインターネットの選択肢を多様化できるようになります。

クラウド導入モデル分野は、予測期間中最も速い年平均成長率21.5%で拡大する見込みである。この成長は、クラウドベースのAIOpsプラットフォームが、オンプレミスのソリューションへのアクセスを妨げるファイアウォールの制限を取り除くことに起因している。また、クラウドベースのSaaSプラットフォームでは、オーバーヘッドやメンテナンスコストも不要になる。

さらに、クラウドオブジェクトストレージサービスは、無制限の仮想ストレージ容量を提供するため、ローカルに配置されたハードウェアのストレージ容量やスケーラビリティの制約がなくなる。例えば、2021年10月、クラウドネイティブのネットワーク検知と対応のパイオニアであるエクストラホップは、Reveal(x) Advisorサービスを拡張し、脅威検知、ハンティング、ネットワーク保証分析を含めると発表した。Reveal(x)では、脅威アナリストやセキュリティ専門家が対応する。

北米が市場を支配し、2022年には38.7％の最大収益シェアを占めた。米国では、AIベースの投資アドバイザリー消費者向けアプリケーションが、投資決定を改善するために人気を集めている。これは、同地域に多数のAIOpsプラットフォーム・ベンダーが存在することに起因している。ハイテク新興企業や大手企業を含む複数の組織が、さまざまな業種向けにAIOpsプラットフォームを開発している。

研究開発活動への高額の投資や、先進国経済における継続的なデジタルトランスフォーメーションも、この地域におけるAIOpsプラットフォームの採用を促進する大きな要因となっている。例えば、2020年12月、LED技術生産を専門とする米ブロードコムは、AIOpsの立ち上げを発表した。このソリューションは、ハイブリッド・クラウド向けにフルスタックの観測可能性、実用的な洞察、インテリジェントな自動化を提供し、企業がデジタル・アジリティを獲得できるようにする。

予測期間中、アジア太平洋地域のCAGRは23.4%と最速で拡大する見込みである。これは、さまざまな地域の産業で自動化が急速に採用されているためである。さらに、大量のデータを素早く生成することで、データ分析などのAIベースのソリューションやサービスに道が開かれた。例えば、Micro Focusは2021年12月、SaaSとフルスタックAIOpsを融合し、AIOps開発プロセスのイノベーションを促進する全く新しいサービスとしてのソフトウェア・プラットフォームを発表した。マイクロフォーカスは、Operations Bridgeと呼ばれるSaaSプラットフォームで、観測可能性、問題解決、自動化、データ変換機能を提供することで、フルスタックAIOpsプラットフォームへの「クイックパス」を提供することを意図している。

大企業セグメントは、2022年に75.2%という最大の売上シェアを占めた。大企業は、メディア＆エンターテイメントなどのさまざまな業界向けにAIOpsソリューションを展開している。例えば、DataStaxは2020年6月、Apache CassandraデータベースをベースとしたクラウドネイティブなDatabase-as-a-Service（DBaaS）であるAstraのリリースを発表した。

Astraは、Kubernetes、Prometheus、Envoyなどの技術に基づくGoogle Kubernetes Engine（GKE）とAmazon Elastic Kubernetes Service（EKS）の管理プレーンをクラウドネイティブでサポートする。さらに、中小企業よりも大企業の方が技術的熟練度が高いため、ITの俊敏性を向上させるためにAIOpsプラットフォームと関連サービスの導入が促進される。大企業はまた、データエンリッチメント機能に関してもAIOpsを活用し、競争に遅れないようにしている。

中小企業セグメントは、予測期間中に最も速いCAGR 19.0％で大幅に拡大すると予測されている。この成長は、あらゆる業界でデジタルソリューションが急速に受け入れられていることに起因している。中小企業は、ITインフラ管理を改善するために複数のAIOpsソリューションを採用している。例えば、2021年1月、Amazon Web Services（AWS）は、最新の機械学習主導型サービスの1つであるAmazon DevOps Guruを発表した。DevOps Guruは、運用上の問題を掘り起こし、レポートと通知を生成し、実用的な洞察と推奨を提供する。

主要企業・市場シェア

同市場は競争が激しく、プレーヤー各社は製品投入、買収、協業などの戦略に取り組み、グローバル展開の拡大を図っている。例えば、ラトビアのAIOPs新興企業であるMonq Labは、2022年2月に、企業や中小企業のプロアクティブなITシステム保守を支援するインシデント制御・自動化プラットフォームの無料版をリリースした。

トポロジカル・データベースに基づき、機械学習とロバストな相関関係を使用して、差し迫ったITインシデントを検出し、対処するシステムで、正式名称は「Monq Free Community Edition」である。様々な監視システムからのデータを分析し、トポロジーを自動的に検出し、アプリケーションとインフラの健全性を評価し、迅速な根本原因分析を提供することで、企業はITシステムの問題を迅速に把握することができる。

IT運用プラットフォーム企業のための主要な人工知能：
AppDynamics
BMCソフトウェア
ブロードコム
HCLテクノロジーズ・リミテッド
インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
マイクロフォーカス
ムーグソフト
プロフェットストア・データ・サービス
リゾルブシステムズ
スプランク
ヴイエムウェア

2023年6月、AIおよびMLベースのソリューションプロバイダーであるSaama社は、臨床開発を促進するAI主導のデータプラットフォームを発表した。この新しいプラットフォームは、人工知能と機械学習の力を活用し、臨床開発における重要なプロセスを自動化する。この革新的なソリューションにより、臨床開発チームは十分な情報に基づいた意思決定を行い、臨床試験の効率を最適化し、研究成果を高めることができます。

2023年5月、リアルタイムAIのリーディングカンパニーであるDataStaxは、Kaskadaオープンソース専用に設計されたサポートサービスであるLuna MLを発表しました。Luna MLは、最新のオープンソースイベント処理を機械学習（ML）に活用するための包括的な支援を顧客に提供し、DataStaxの専門家によるサポートでKaskadaの導入を支援します。

2023年5月、日本のITインフラ・サービス企業であるNTTは、NTTマネージド・ネットワーク・ソリューションのグローバル・サービス・プラットフォームであるSPEKTRA（Sentient Platform for Network Transformation）を立ち上げました。このプラットフォームは、マネージド・サービスにおけるNTTの広範な専門知識、技術リソース、およびAIOps、自動化技術、予測分析などの最先端技術を活用している。ネットワーク・パフォーマンスを強化し、監視機能を拡張し、運用効率を大幅に改善することで、より優れたカスタマー・ソリューションを提供します。

2023年5月、IBMは革新的なAIおよびデータ・プラットフォームであるWatsonxを発表した。Watsonxは、信頼性の高いデータを活用しながら、最先端のAI技術の変革の可能性を拡大し、促進するために企業を支援する。Watsonxは、包括的な一連のツールと機能を提供することで、AIビルダーが様々な機械学習モデルをテスト、訓練、微調整、導入できるようにする。

2023年5月、デジタルサービスおよびコンサルティング企業であるインフォシスは、ジェネレーティブAI技術を使用して設計されたサービス、ソリューション、プラットフォームの包括的スイートであるInfosys Topazを発表した。Infosys Cobaltクラウドとデータ分析の機能を統合することで、Infosys TopazはAIの潜在能力を活用し、コグニティブ・ソリューションを提供するビジネスを強化する。

2023年5月、タタ・コンサルタンシー・サービシズはグーグル・クラウドとの協業を発表し、最新のサービスを紹介した。TCSは、ジェネレーティブAIの能力を活用することで、クライアントの成長と変革の取り組みを加速させるサポートを目指している。TCS Pace Portsは、ピッツバーグ、ニューヨーク、トロント、アムステルダム、東京などの戦略的拠点で共同イノベーション・ハブとして機能するこれらの共同イニシアチブを促進する。

2023年4月、ヒューレット・パッカード・エンタープライズ（HPE）は次世代のHPE Aruba Networking Centralを発表した。このHPE Aruba Networking Centralの次世代リリースは、工場オペレーションの合理化、パーソナライズされた顧客体験、環境への影響の低減、オムニチャネル小売オペレーションの強化など、多くの価値あるビジネス成果を提供します。その高度な機能により、企業は自動化されたプロセスの恩恵を受け、個々の顧客の嗜好に対応し、持続可能な取り組みに貢献し、店舗、モバイル、オンラインの各チャネルでシームレスなショッピング体験を提供することができます。

2023年3月、AIを活用したフルスタック・モニタリングのリーディング・カンパニーであるZenoss Inc.は、Kubernetes向けのストリーミング・データ・モニタリングという新サービスを発表した。この最先端のソリューションは、Kubernetesのストリーミング・データをリアルタイムで監視することが可能で、クラウドベースのモニタリングを中心とした包括的な取り組みスイートの一部を構成しています。従来のツールでは監視が困難なエフェメラルなシステムを可視化することで、Zenossは企業がクラウドベースの環境を効率的に監視・管理できるよう支援します。

2023年1月、DataStaxはKaskadaを買収し、3月にKaskadaのコードをオープンソースとしてリリースしました。この戦略的な動きにより、顧客はリアルタイムのAIおよびMLアプリケーションに適したオープンな機能にアクセスできるようになりました。Kaskadaオープンソースへの関心と採用が進化し続ける中、DataStaxのLuna MLサポートサービスは、Kaskadaテクノロジーを自信を持って導入するために必要なガイダンスと専門知識をユーザーに提供する貴重なリソースとして機能します。

2022年4月、AIOpsソリューション市場の著名なプレーヤーであるMoogsoftは、最先端の機能と統合を導入することで注目すべき進歩を遂げました。これらの新機能を統合することで、ムーグソフトはユーザーエクスペリエンスを向上させ、顧客に価値ある実用的な洞察を、通常は導入後数日以内という極めて短い期間で提供することを目指しています。これらの開発は、ムーグソフトの継続的な技術革新へのコミットメントと、AIOpsのダイナミックな分野で顧客に強化された価値を提供することへの献身を強調するものである。

本レポートでは、世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、2017年から2030年までの各サブセグメントにおける最新の業界動向の分析を提供しています。この調査に関してGrand View Research社は、世界のIT運用プラットフォーム向け人工知能市場レポートを提供、用途、展開モード、組織規模、業種、地域に基づいて区分しています：

オファリングの展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）

プラットフォーム

サービス

アプリケーションの展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）

インフラ管理

アプリケーションパフォーマンス分析

リアルタイム分析

ネットワーク＆セキュリティ管理

その他

展開モードの展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）

クラウド

オンプレミス

組織規模の展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）

中小企業

大企業

業種別展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）

BFSI

ヘルスケア＆ライフサイエンス

小売・Eコマース

IT & テレコム

エネルギー＆公益事業

政府・公共部門

メディア＆エンターテインメント

その他

地域別展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
北米

米国

カナダ

欧州

英国

ドイツ

フランス

アジア太平洋

中国

日本

インド

オーストラリア

韓国

ラテンアメリカ

ブラジル

メキシコ

中東・アフリカ

サウジアラビア

南アフリカ

UAE

【目次】

第1章. 方法論とスコープ
1.1. 市場セグメンテーションとスコープ
1.1.1. オファリング
1.1.2. アプリケーション
1.1.3. デプロイメント・モード
1.1.4. 組織規模
1.1.5. 垂直方向
1.1.6. 地域範囲
1.1.7. 推定と予測スケジュール
1.2. 調査方法
1.3. 情報調達
1.3.1. 購入データベース
1.3.2. GVR社内データベース
1.3.3. 二次情報源
1.3.4. 一次調査
1.3.5. 一次調査の詳細
1.4. 情報またはデータ分析
1.5. 市場形成と検証
1.6. モデルの詳細
1.7. 二次情報源のリスト
1.8. 一次資料リスト
1.9. 目的
第2章. 要旨
2.1. 市場の展望
2.2. セグメントの展望
2.2.1. オファリングの展望
2.2.2. アプリケーションの展望
2.2.3. 展開モードの展望
2.2.4. 組織規模の見通し
2.2.5. 垂直的展望
2.2.6. 地域別の見通し
2.3. 競合他社の洞察
第3章. IT運用のための人工知能（AIOps）プラットフォーム市場の変数、動向、スコープ
3.1. 市場の系譜の展望
3.2. 業界バリューチェーン分析
3.3. 市場ダイナミクス
3.3.1. 市場ドライバー分析
3.3.2. 市場阻害要因分析
3.3.3. 市場機会分析
3.4. IT運用のための人工知能（AIOps）プラットフォーム市場分析ツール
3.4.1. 業界分析 – ポーターの5つの力
3.4.1.1. サプライヤーパワー
3.4.1.2. 買い手の力
3.4.1.3. 代替の脅威
3.4.1.4. 新規参入の脅威
3.4.1.5. 競争上のライバル
3.4.2. PESTEL分析
3.4.2.1. 政治情勢
3.4.2.2. 技術的ランドスケープ
3.4.2.3. 経済情勢
第4章. IT運用のための人工知能（AIOps）プラットフォーム市場提供予測と動向分析
4.1. IT運用のための人工知能（AIOps）プラットフォーム市場主要なポイント
4.2. IT運用のための人工知能（AIOps）プラットフォーム市場： 2022年と2030年の動きと市場シェア分析
4.3. プラットフォーム
4.3.1. プラットフォーム市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
4.4. サービス
4.4.1. サービス市場の推計と予測、2017～2030年（USD Million）
第5章. IT運用のための人工知能（AIOps）プラットフォーム市場アプリケーションの推定と動向分析
5.1. IT運用のための人工知能（AIOps）プラットフォーム市場主要なポイント
5.2. IT運用のための人工知能（AIOps）プラットフォーム市場： 2022年と2030年の動きと市場シェア分析
5.3. インフラ管理
5.3.1. インフラ管理市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
5.4. アプリケーションパフォーマンス分析
5.4.1. アプリケーションパフォーマンス分析市場の推計と予測、2017～2030年（USD Million）
5.5. リアルタイム分析
5.5.1. リアルタイム分析市場の推定と予測、2017～2030年（USD Million）
5.6. ネットワーク＆セキュリティ管理
5.6.1. ネットワーク＆セキュリティ管理市場の2017～2030年の推定と予測（USD Million）
5.7. その他
5.7.1. その他市場の推定と予測、2017～2030年（USD Million）
第6章. IT運用のための人工知能（AIOps）プラットフォーム市場：展開モードの推定と動向分析
6.1. IT運用のための人工知能（AIOps）プラットフォーム市場主要なポイント
6.2. IT運用のための人工知能（AIOps）プラットフォーム市場： 2022年と2030年の動きと市場シェア分析
6.3. クラウド
6.3.1. クラウド市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
6.4. オンプレミス
6.4.1. オンプレミス配信市場の推計と予測、2017～2030年（USD Million）
第7章. IT運用のための人工知能（AIOps）プラットフォーム市場組織規模の推定と動向分析
7.1. IT運用のための人工知能（AIOps）プラットフォーム市場：主要なポイント
7.2. IT運用のための人工知能（AIOps）プラットフォーム市場： 2022年と2030年の動きと市場シェア分析
7.3. 中小企業
7.3.1. 中小企業市場の推計と予測、2017～2030年（百万米ドル）
7.4. 大企業
7.4.1. 大企業向けデリバリー市場の推計と予測、2017～2030年（USD Million）
第8章. IT運用のための人工知能（AIOps）プラットフォーム市場分野別推定と動向分析
8.1. IT運用のための人工知能（AIOps）プラットフォーム市場：主要項目
8.2. IT運用のための人工知能（AIOps）プラットフォーム市場： 2022年と2030年の動きと市場シェア分析
8.3. BFSI
8.3.1. BFSI市場の推計と予測、2017年～2030年（百万米ドル）
8.4. ヘルスケア＆ライフサイエンス
8.4.1. ヘルスケア＆ライフサイエンスのパフォーマンス分析市場の2017～2030年の推定と予測（USD Million）
8.5. 小売＆Eコマース
8.5.1. 小売＆Eコマース市場の推定と予測、2017～2030年（百万米ドル）
8.6. IT・通信
8.6.1. IT＆テレコム市場の推計と予測、2017～2030年（百万米ドル）
8.7. エネルギー・公益事業
8.7.1. エネルギー＆公益事業市場の推計と予測、2017～2030年（USD Million）
8.8. 政府・公共部門
8.8.1. 政府・公共部門市場の推計と予測、2017～2030年（USD Million）
8.9. メディア・娯楽
8.9.1. メディア＆エンターテインメント市場の推計と予測、2017～2030年（USD Million）
8.10. その他
8.10.1. その他市場の推定と予測、2017～2030年（USD Million）

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【本レポートのお問い合わせ先】
www.marketreport.jp/contact
レポートコード：GVR-4-68039-169-7