グリーンテクノロジー＆サステナビリティ市場：提供別（ソリューション、サービス）、技術別、業種別
市場概要
世界のグリーンテクノロジー＆サステナビリティ市場規模は、2024年に286億ドルと評価された。2030年の収益予測は1,349億ドルの評価額に設定されている。予測期間中（2024-2030年）のCAGRは29.5%で成長すると予測されている。推計の基準年は2021年であり、市場規模は2019年から2030年まで利用可能である。
世界の企業は、環境目標に沿い、規制要件を満たすために、グリーンテクノロジーと持続可能性に多額の投資を行っている。投資は、再生可能エネルギーの導入、エネルギー効率の高い技術、持続可能なサプライチェーンの実践、環境に優しい製品開発など、多様な分野に及んでいる。企業は、持続可能なソリューションを革新し、二酸化炭素排出量を削減するための研究開発に資金を割いている。さらに、専門知識やリソースを結集するための戦略的パートナーシップや協力関係も形成されつつある。投資環境は、環境・社会・ガバナンス（ESG）基準への関心の高まりによって特徴付けられ、社会的責任投資家の資金を引き付けている。
2030年までのグリーンテクノロジーとサステナビリティの技術ロードマップ
グリーンテクノロジー＆サステナビリティ市場レポートでは、2030年までの技術ロードマップを、短期、中期、長期の発展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（2024-2030年）
ソーラーパネルのエネルギー変換を強化するため、太陽光発電材料の効率向上に注力。
廃棄物選別とリサイクル最適化のためのAIアルゴリズムの統合、リサイクルプロセスの効率向上。
透明性の高いサプライチェーンと農産物のトレーサビリティのためのブロックチェーンの採用。
長期ロードマップ（2030年以降）
自動作物モニタリングと気候モデリングを統合した、精密農業のためのAI主導型意思決定支援システムの導入。
適応型エネルギー管理のためのビルオートメーションシステムにAIを統合し、居住状況や環境条件に基づいてエネルギー使用を最適化する。
市場動向
促進要因 グリーンイノベーションと持続可能性を促進するAI主導型リサイクル技術への需要の高まり
AI主導のリサイクル技術に対する需要の急増は、グリーン技術の普及と持続可能性市場の拡大の起爆剤となる。リサイクルプロセス、特にロボットによる選別、サプライチェーンの最適化、品質管理におけるAIの導入は、資源効率の向上と環境負荷の低減につながる。廃棄物管理システムにAIアルゴリズムを統合することで、リアルタイムのデータ分析が強化され、サステナビリティの成果を最適化するためのダイナミックな意思決定が容易になる。AIを活用したリサイクルソリューションに投資する企業は、合理化されたプロセスと二酸化炭素排出量の削減を通じて環境への責任をアピールすることで、競争力を高めることができます。このような持続可能性の目標との戦略的な連携は、市場において有利に位置づけられ、消費者を惹きつけ、ポジティブな企業イメージを醸成する。さらに、AIによって促進されるリサイクルの技術的進歩は、目先の利益を超え、グリーンテクノロジーにおけるより広範なイノベーションに影響を与える。これには、エネルギー効率の高い手法、スマートな廃棄物管理システム、洗練された循環型経済モデルの開発などが含まれる。その結果、AI主導のリサイクル技術の台頭は、より技術的に進んだ、持続可能で環境に強い慣行へと産業を再構築する上で極めて重要な役割を果たす。
阻害要因 強固なインフラの欠如
グリーン・テクノロジーと持続可能性市場の成長は、不十分なインフラストラクチャーによって阻害されており、それはデジタル技術の不十分な統合にまで及んでいる。デジタル・ツールは、エネルギー効率を最適化し、環境への影響を監視し、持続可能性の実践全体を強化する上で重要な役割を果たす。しかし、強固なデジタル・インフラが存在しないため、これらの技術のシームレスな導入と統合が妨げられている。例えば、スマートグリッド、データ分析、モノのインターネット（IoT）デバイスは、効果的な導入のために、支援的なデジタルフレームワークを必要とする。そのようなインフラがない場合、資源利用の最適化や環境フットプリントの削減といったデジタル化の潜在的なメリットは、実現されないままとなる。デジタルデバイドに対処し、デジタルインフラに投資することは、グリーンテクノロジーの可能性を最大限に引き出し、持続可能な未来を育むために不可欠である。
機会： AI、IoT、ビッグデータなどの先端技術の産業界への導入
製造業、ヘルスケア、IT・通信などの業界では、先進技術（IoT、人工知能（AI）、ビッグデータ）の導入が進んでいる。PwCとマイクロソフトによると、AIを活用することで、2030年に全世界の温室効果ガス排出量を4％削減できる可能性があり、これはオーストラリア、カナダ、日本の2030年の年間排出量に相当する2.4ギガトン相当の二酸化炭素（CO2）排出量（GTCO2e）に相当する。PwCとマイクロソフトは、環境志向のAIアプリケーションは、ほぼすべての地域で大きな温室効果ガス削減の可能性があり、北米と東アジアでは、2030年にそれぞれ1.6％～6.1％、2.7％～4.8％の温室効果ガス排出量を削減できる可能性があると予測した。輸送・ロジスティクス業界では、IoTデバイスがルートの最適化を監視するために使用され、燃料の節約につながっている。したがって、先進技術の採用は、近い将来、グリーン・テクノロジー＆サステナビリティ・ソフトウェア・プロバイダーにチャンスをもたらすと予想される。
課題 グリーンテクノロジーに関する規制の欠如
グリーン・テクノロジーの導入には、統一された法的枠組みが必要である。様々な製品はまず先進国で開発されるため、先進国から発展途上国への技術移転は、グリーン・テクノロジー＆サステナビリティ・プロセスの必要な部分である。ほとんどの国では、これらの政策を管理する専門の委託機関が存在しない。これらの国は、マクロ経済や政治的リスク要因などの地域的要因に基づき、ビジネス要件とともに規制政策を実施している。企業は、IoT、AI、アナリティクス、クラウド、セキュリティ・ソリューションの助けを借りてグリーン・テクノロジーを導入し、ビジネス・リスクをより適切に管理し、規制を遵守している。マクロ経済要因の変化とともに、規制政策の構造がさまざまであるため、ベンダーがエンドユーザーの要件を満たすことは困難である。特に、適切な管理・規制機関が存在しない地域では、社内で規制ガイドラインやポリシーを導入している組織もある。
業種別では、エネルギー・公益事業が予測期間中最大の市場規模を占める。
エネルギー・公益事業はグリーン技術・持続可能性市場の成長を牽引しており、予測期間中、同分野が最大の市場規模を占めると予想される。再生可能エネルギー源、スマートグリッド技術、エネルギー効率、持続可能な輸送の採用は、エネルギー・ユーティリティ分野におけるグリーン技術・持続可能性市場の成長に寄与する主な要因の一部である。また、非化石燃料エネルギーのシェアを拡大し、二酸化炭素排出量を削減するための政府によるイニシアチブの増加も、エネルギー・公益事業分野におけるグリーン技術の採用を促進している。
技術別では、AIとMLが予測期間中のCAGRが最も高い。
AIとMLは、グリーンテクノロジーと持続可能性市場に大きな影響を与え、様々な分野でイノベーションと効率化を促進している。エネルギー管理では、AIは電力消費、グリッド運用を最適化し、再生可能エネルギーの統合を強化し、全体的な効率を最大化する。MLアルゴリズムは膨大なデータセットを分析して予知保全を改善し、持続可能なインフラにおけるダウンタイムと資源の浪費を削減する。AI主導のソリューションによるスマートな資源管理は、水の使用や廃棄物の発生を最小限に抑え、環境への影響全体を強化する。さらに、サプライチェーンとロジスティクスでは、AIが透明性を高め、企業が持続可能な調達決定を下せるようにする。
導入形態別では、クラウドが予測期間中最大の市場規模を占める。
クラウド技術は、効率性の向上と環境負荷の低減により、グリーンテクノロジー＆サステナビリティ市場に大きな影響を与えている。クラウド・ソリューションにより、企業はリソースの利用を最適化できるようになり、エネルギー効率とカーボンフットプリントの削減につながる。サーバーの仮想化とリソースの動的割り当てにより、クラウドプロバイダーは規模の経済を実現し、ハードウェアの利用を最大化し、エネルギー消費を最小限に抑えることができる。さらに、クラウドベースのサービスは、リモートでのコラボレーションやデータ共有を容易にし、大規模な移動や物理的インフラの必要性を削減する。これは、従来の事業運営に伴う温室効果ガス排出量の削減に貢献する。
予測期間中、北米が最大の市場規模を占める。
北米では、グリーン技術と持続可能性の採用は、技術の進歩と規制措置の組み合わせによって影響を受ける。政府の規制は、この情勢を形成する上で重要な役割を果たしている。例えば、厳しい排出基準や再生可能エネルギー目標が実施され、持続可能な実践に資する環境が醸成されている。こうした規制の遵守が、クリーン・エネルギー技術への投資の急増につながっている。
主要企業
グリーンテクノロジーと持続可能性のベンダーは、市場での提供を強化するために、提携や契約、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・無機的成長戦略を実施している。グリーンテクノロジーと持続可能性の世界市場における主要ベンダー GE（米国）、IBM（米国）、Salesforce（米国）、Microsoft（米国）、Schneider Electric（フランス）、Sensus（米国）、Wolters Kluwer（オランダ）、SAP（ドイツ）、Siemens（ドイツ）、Oracle（米国）、Engie Impact（米国）、AWS（米国）、Google（米国）、ABB（スイス）、Huawei（中国）、BT Group（英国）、 AMCS Group（アイルランド）、Cority（カナダ）、Intelex（カナダ）、Treeni（インド）、IsoMetrix（米国）、ConsenSys（米国）、CropX Technologies（イスラエル）、Hortau（米国）、Pycno（英国）、Wint（米国）、 Envirosoft（カナダ）、Trace Genomics（米国）、Taransi（米国）、Oizom（インド）、Treevia Forest Technologies（ブラジル）、Factlines（ノルウェー）、ENECHANGE（日本）、EcoCart（米国）、AquiPor Technologies（米国）。
この調査レポートは、グリーンテクノロジーと持続可能性市場をオファリング、分析タイプ、ビジネス機能、業種、地域に基づいて分類しています。
オファリング別
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
インテグレーション＆デプロイメント
サポート＆メンテナンス
マネージド・サービス
テクノロジー別
モノのインターネット
AIとML
デジタル・ツイン
クラウド・コンピューティング
ブロックチェーン
エッジ・コンピューティング
サイバーセキュリティ
分野別
小売・消費財
自動車・運輸
エネルギー＆公益事業
化学・素材
製造業
農業
BFSI
ヘルスケア＆ライフサイエンス
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
シンガポール
ANZ
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
エジプト
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
GEヘルスケアとアムジェンは、生物学的医薬品の製造における原材料のばらつきとプロセス性能の関係の理解を深めるためのデジタルデータ交換プログラムを発表した。両社は、GEヘルスケアの原料製造拠点とマサチューセッツ州ケンブリッジにあるアムジェンのプロセス開発センターを接続する。
デロイトとIBMは、組織がサステナビリティの成果を加速させるためのサステナビリティ・ソリューションを提供するために協力している。この協業により、クライアントは複数のIBMソリューションを活用し、IBM Envizi ESG SuiteのデータをデロイトのGreenLight Solutionと統合することができる。この協業により、GreenLightソリューションのクライアントに提供されるソリューションには、ESGデータ、グリーンな設備と運用、グリーンITとクラウド移行、設備とワークプレイス管理などが含まれる。
セールスフォースはアクセンチュアと提携し、企業が持続可能性をビジネスに組み込み、顧客やステークホルダーの期待の高まりに応え、国連の持続可能な開発目標（SDGs）の推進に貢献できるよう支援する提携を拡大している。セールスフォースはまた、総額80億米ドルのシニアノートの引受公募の一環として、総額10億米ドルの第1回サステナビリティ債券を発行した。
富士通とマイクロソフトは5年間の戦略的パートナーシップを締結し、持続可能性の変革に重点を置いた協力関係を拡大する。このパートナーシップは、環境と社会の持続可能性のためのテクノロジーとソリューションの開発における共同作業を推進するものと期待されている。
HCLTechとシュナイダーエレクトリックは、アジア太平洋地域のデータセンター向けに炭素効率に優れたソリューションを開発するために協力し、排出量の削減と環境持続可能性の向上を目指す。
【目次】
1 はじめに （ページ – 46）
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
1.4 考慮年数
1.5 通貨
表1 米ドル為替レート、2020-2023年
1.6 利害関係者
1.7 変化のまとめ
1.7.1 景気後退の影響
2 調査方法（ページ数 – 51）
2.1 調査データ
図1 グリーンテクノロジーと持続可能性市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳
2.1.2.2 主要産業インサイト
2.2 データの三角測量
図2 データ三角測量
2.3 市場規模の推定
図3 グリーンテクノロジーと持続可能性市場：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）：市場におけるソリューション／サービスの収益
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）：市場におけるソリューション／サービスの総収入
図6 市場規模推計手法-アプローチ3-ボトムアップ（供給側）：市場におけるソリューション／サービスの集合的収益
図7 市場規模推計手法-アプローチ3-ボトムアップ（需要側）：全体支出による市場シェア
2.4 市場予測
表2 要因分析
2.5 リサーチの前提
2.6 制限事項
2.7 世界市場に対する景気後退の影響
3 EXECUTIVE SUMMARY（ページ数 – 62）
表3 グリーンテクノロジーと持続可能性の世界市場と成長率、2019～2023年（百万米ドル、前年比）
表4 2024～2030年の世界市場と成長率（百万米ドル、前年比）
図8 予測期間中、ソリューション部門が市場規模を占める
図9：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10：予測期間中、プロフェッショナルサービス分野がより大きな市場シェアを占める
図 11 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
figure 12 予測期間中、モノのインターネット分野が最大市場を占める
図13 エネルギー・公益事業分野が予測期間中に最大の市場シェアを占める
図14 北米が予測期間中に最大の市場シェアを占める
4 PREMIUM INSIGHTS （ページ数 – 67）
4.1 グリーンテクノロジー＆サステナビリティ市場における魅力的な機会
図 15 先端 AI 技術の出現がグリーンテクノロジー＆持続可能性ソリューションの需要を促進する
4.2 世界市場における景気後退の概要
図16 2024年、市場は前年比成長率で微減となる
4.3 市場：上位3技術、2024～2030年
図17 予測期間中、iot分野が最大の市場シェアを占める
4.4 市場：サービス別、主要業種別（2024年
図 18 2024 年にはソリューション分野とエネルギー＆ユーティリティ分野が大きな市場シェアを占める
4.5 2024年、地域別市場
図 19 予測期間中、北米が最大の市場シェアを占める
5 市場概要と業界動向（ページ – 70）
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：グリーンテクノロジーと持続可能性市場
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 環境に対する意識と関心の高まり
5.2.1.2 政府による低炭素政策への取り組みの高まり
5.2.1.3 環境保護のためのクリーンなエネルギー資源に対する消費者および産業界の関心の高まり
5.2.1.4 グリーンイノベーションと持続可能性を促進するAI主導のリサイクル技術に対する需要の急増
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 グリーンテクノロジーと持続可能性ソリューションの展開には高いコストがかかる
5.2.2.2 堅牢なインフラの欠如
5.2.3 機会
5.2.3.1 気候変動と大気汚染への取り組みの増加
5.2.3.2 産業界における先端技術の採用
5.2.3.3 低炭素排出に向けたIT・通信インフラの変革
5.2.4 課題
5.2.4.1 特有の環境問題に対処するための個別ソリューションの欠如
5.2.4.2 グリーンテクノロジーに関する規制の欠如
5.2.4.3 消費者の嗜好の動的性質
5.3 グリーンテクノロジーと持続可能性市場：進化
図21 グリーンテクノロジーと持続可能性市場の進化
5.4 エコシステム／市場地図
図22 グリーンテクノロジーと持続可能性市場のエコシステムにおける主要企業
表5 グリーンテクノロジー＆持続可能性市場のエコシステムにおけるプレイヤーの役割
5.5 ケーススタディ分析
5.5.1 持続可能性達成のため、エネルギー効率の高いデータセンター構築をisbankに指導したengie impact
5.5.2 アリゾナ州政府がセンサスのスマート・ソリューションを導入して水インフラを改善
5.5.3 インドのスマートシティ、ヴァラナシが汚染削減のためオイズムの大気質監視装置を採用
5.5.4 Ge 社がボルド・ガイス・エナジーの計画外ダウンタイム削減を支援
5.5.5 インドネシアのインドリアティ病院がシュナイダーエレクトリックのエコスト ラクチャー・ソリューションを導入し、持続可能性を実現
5.5.6 Koch fertilizer 社、enviance システムによりドキュメンテーションを一元化し、新しい社内プログラムの迅速な展開を実現
5.5.7 インドの JCB 製造工場がより良い作業環境のためにオ イゾムのダストモニタリングソリューションを採用。
5.5.8 オーゾムの polludrone スマートソリューションがムンバイの Palava City のリアルタイム大気質監視を支援
5.5.9 ハヴァティーズ家具会社は、持続可能性を確立するためにengie impactのデータ駆動型エ ネルギー管理戦略を採用した。
5.6 サプライチェーン分析
図 23 グリーンテクノロジーと持続可能性市場：サプライチェーン分析
5.7 投資環境
図24 世界の主要なグリーンテクノロジー＆持続可能性新興企業：投資家数と資金調達ラウンド（2023年
5.8 技術分析
5.8.1 主要技術
5.8.1.1 AIとml
5.8.1.2 クラウドコンピューティング
5.8.1.3 モノのインターネット
5.8.1.4 ビッグデータ分析
5.8.2 補完技術
5.8.2.1 スマートセンサー技術
5.8.2.2 再生可能エネルギー貯蔵
5.8.2.3 持続可能な製造
5.8.3 隣接技術
5.8.3.1 ブロックチェーン
5.8.3.2 3Dプリンティング
5.8.3.3 デジタル・ツイン
5.8.3.4 ナノテクノロジー
5.9 ポーターの5つの力分析
表6 ポーターの5つの力がグリーンテクノロジー＆持続可能性市場に与える影響
図25 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 供給者の交渉力
5.9.4 買い手の交渉力
5.9.5 競合の激しさ
5.10 価格分析
5.10.1 グリーンテクノロジーと持続可能性ソリューションの価格分析
表7 グリーンテクノロジーと持続可能性ソリューションの価格水準
5.10.2 主要企業のアプリケーション別平均販売価格動向
図26 主要企業のアプリケーション別平均販売価格動向
表8 主要企業のアプリケーション別平均販売価格動向
5.11 特許分析
5.11.1 方法論
5.11.2 出願特許（文書タイプ別
表9 出願特許（2013-2023年
5.11.3 技術革新と特許出願
図27 付与された特許数、2013-2023年
5.11.3.1 グリーンテクノロジー＆サステナビリティ市場における上位10件の出願人
図 28 特許出願件数上位 10 社（2013-2023 年
図29 特許取得件数の地域別分析（2013-2023年
表10 市場における特許所有者トップ20、2013-2023年
表11 2022-2023年、市場における少数の特許リスト
5.12 主要な会議とイベント
表12 カンファレンス＆イベントの詳細リスト（2024-2025年
5.13 関税と規制の状況
5.13.1 グリーンテクノロジーと持続可能性ソフトウェアに関連する関税
表13 グリーンテクノロジーと持続可能性ソフトウェアに関連する関税（2022年
5.13.2 規制機関、政府機関、その他の組織
表14 北米：規制機関、政府機関、その他の組織の一覧
表15 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織の一覧
表16 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17 中東・アフリカ：規制機関・政府機関・その他の団体リスト
表18 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の団体一覧
5.13.3 北米
5.13.3.1 米国
5.13.3.1.1 カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）
5.13.3.1.2 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA）
5.13.3.2 カナダ
5.13.3.2.1 カナダ公共安全規制
5.13.4 欧州
5.13.4.1 一般データ保護規則
5.13.5 アジア太平洋
5.13.5.1 韓国
5.13.5.1.1 個人情報保護法（PIPA）
5.13.5.2 中国
5.13.5.3 インド
5.13.5.4 シンガポール
5.13.6 中東・アフリカ
5.13.6.1 アラブ首長国連邦
5.13.6.2 KSA
5.13.7 ラテンアメリカ
5.13.7.1 ブラジル
5.13.7.2 メキシコ
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30 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バーティカルの購買プロセスにおけるステークホルダーの影響力
5.14.2 購入基準
図31 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
5.15 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図32 グリーンテクノロジー＆持続可能性市場ベンダーの収益推移
5.16 グリーンテクノロジーと持続可能性市場のロードマップ
5.17 グリーンテクノロジー＆サステナビリティ市場におけるベストプラクティス
5.18 市場のビジネスモデル
5.18.1 デジタルマーケットプレイスモデル
5.18.2 シェアリングエコノミーモデル
5.18.3 プロダクト・アズ・ア・サービス・モデル
5.18.4 再利用・リサイクルサービスモデル
5.18.5 環境クレジット・炭素市場モデル
6 グリーンテクノロジー＆サステナビリティ市場, サービス別 (ページ – 111)
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング：市場促進要因
図 33 ソリューション分野は予測期間中に市場規模を拡大する
表 21：オファリング別市場、2019～2023 年（百万米ドル）
表22：オファリング別市場、2024～2030年（百万米ドル）
6.2 ソリューション
6.2.1 革新的ソリューション重視の高まりがグリーン技術ソリューション需要を促進
表 23 ソリューション：市場、地域別、2019～2023 年（百万米ドル）
表24 ソリューション：地域別市場、2024～2030年（百万米ドル）
6.2.2 ソリューション：展開形態別
表25 グリーンテクノロジー＆持続可能性ソリューション市場：展開モード別、2019年～2023年（百万米ドル）
表26 グリーンテクノロジー＆持続可能性ソリューション市場、展開モード別、2024年～2030年（百万米ドル）
図 34 クラウド分野が予測期間中に高い成長率を維持する
6.2.2.1 クラウド
表27 クラウド：市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル）
表28 クラウド：地域別市場、2024～2030年（百万米ドル）
6.2.2.2 オンプレミス
表 29 オンプレミス： グリーンテクノロジー＆持続可能性市場：地域別、2019年～2023年（百万米ドル）
表 30 オンプレミス： 地域別市場、2024-2030年（百万米ドル）
6.3 サービス
6.3.1 システムの信頼性、運用効率、コスト削減を改善するグリーンテクノロジーサービス
図 35：予測期間中に市場規模が拡大するプロフェッショナルサービス分野
表 31：サービス別市場（2019～2023 年）（百万米ドル
表32：サービス別市場：2024-2030年（百万米ドル）
表33 サービス： 市場：地域別、2019-2023年（百万米ドル）
表34 サービス： 市場：地域別、2024-2030年（百万米ドル）
6.3.2 プロフェッショナルサービス
図 36 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
表35 プロフェッショナルサービス別市場、2019-2023年（百万米ドル）
表36 プロフェッショナルサービス別市場：2024-2030年（百万米ドル）
表37 プロフェッショナルサービス 市場：地域別、2019-2023年（百万米ドル）
表 38 プロフェッショナルサービス 市場：地域別、2024-2030年（百万米ドル）
6.3.2.1 コンサルティング
表 39 コンサルティング グリーンテクノロジー＆持続可能性市場：地域別市場、2019-2023年（百万米ドル）
表 40 コンサルティング 市場：地域別、2024-2030年（百万米ドル）
6.3.2.2 統合と展開
表 41 統合と展開： 市場：地域別、2019-2023年（百万米ドル）
表 42 統合と展開： 市場：地域別、2024-2030年（百万米ドル）
6.3.2.3 サポート＆メンテナンス
表43 サポート＆メンテナンス：市場：地域別、2019年～2023年（百万米ドル）
表44 サポート＆メンテナンス：地域別市場、2024-2030年（百万米ドル）
6.3.3 マネージドサービス
表 45 マネージドサービス 市場：地域別、2019年～2023年（百万米ドル）
表 46 マネージドサービス： 地域別市場、2024-2030年（百万米ドル）
7 グリーンテクノロジー＆サステナビリティ市場：技術別（ページ番号 – 126）
7.1 はじめに
7.1.1 技術 市場牽引要因
図 37 AI & ML 分野は予測期間中に最も高い CAGR で成長する
表 47：技術別市場、2019～2023 年（百万米ドル）
表48：技術別市場、2024～2030年（百万米ドル）
7.2 モノのインターネット
7.2.1 資源モニタリングと管理を改善し、廃棄物を削減し、持続可能な実践を促進するIoTソリューション
表 49 モノのインターネット 市場, 地域別, 2019-2023 (百万米ドル)
表 50 モノのインターネット： グリーンテクノロジーと持続可能性市場、地域別、2024～2030年（百万米ドル）
7.3 AIとML
7.3.1 温室効果ガス排出量の削減、物流の最適化、効率的かつ効果的な持続可能性ソリューションの開発を支援するAIとML
表51 AI＆ML：市場、地域別、2019～2023年（百万米ドル）
表52 AI＆ML：市場、地域別、2024～2030年（百万米ドル）
7.4 デジタル・ツイン
7.4.1 デジタルツインは、絶えず進化する環境規制を追跡し、コンプライアンスを確保するための透明なプラットフォームを提供する。
表 53 デジタルツインズ：地域別市場、2019 年～2023 年（百万米ドル）
表54 デジタルツイン：グリーンテクノロジー＆サステナビリティ市場、地域別、2024年～2030年（百万米ドル）
7.5 クラウドコンピューティング
7.5.1 従来のデータセンターに代わるエネルギー効率の高い選択肢を提供し、エネルギー消費と炭素排出を削減するクラウドコンピューティング
表 55 クラウドコンピューティング 市場、地域別、2019年～2023年（百万米ドル）
表 56 クラウドコンピューティング： クラウドコンピューティング：地域別市場、2024-2030年（百万米ドル）
7.6 ブロックチェーン
7.6.1 不正リスクを低減し、信頼を促進するブロックチェーン
表57 ブロックチェーン：市場：地域別、2019年～2023年（百万米ドル）
表58 ブロックチェーン：地域別市場、2024年～2030年（百万米ドル）
7.7 エッジコンピューティング
7.7.1 エッジコンピューティングによるデータ処理の分散化、責任ある資源管理慣行の推進、環境負荷の低減
表 59 エッジコンピューティング 市場, 地域別, 2019-2023 (百万米ドル)
表 60 エッジコンピューティング： 市場：地域別、2024～2030年（百万米ドル）
7.8 サイバーセキュリティ
7.8.1 重要インフラの保護、研究データの保護、持続可能な技術開発の促進を目的としたサイバーセキュリティ
表 61 サイバーセキュリティ 市場, 地域別, 2019-2023 (百万米ドル)
表 62 サイバーセキュリティ： サイバーセキュリティ：地域別市場、2024-2030年（百万米ドル）
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レポートコード：TC 7354