データサイエンスプラットフォーム市場規模と展望、2025年～2033年

## データサイエンスプラットフォームの世界市場：詳細分析

### 1. 市場概要

世界のデータサイエンスプラットフォーム市場は、2024年に1,602億8,000万米ドルの規模に達し、2025年には1,940億9,000万米ドルに成長すると予測されています。その後、2025年から2033年の予測期間にかけて年平均成長率（CAGR）21.1%で目覚ましい成長を遂げ、2033年には8,977億7,000万米ドルに達すると見込まれています。

データサイエンスプラットフォームとは、データ探索、データ準備、モデル作成、モデル展開といった、データサイエンスプロジェクトのあらゆる段階に必要な多様なツールとサービスを提供するソフトウェアアプリケーションを指します。これらのプラットフォームは、企業がデータを管理、取得、分析するプロセスを簡素化し、AI（人工知能）やML（機械学習）といった先進技術を活用して、価値あるインサイトとソリューションを生み出します。その包括的な性質から、データマイニング、アナリティクス、機械学習、およびその他の関連分野を網羅しています。

本質的に、データサイエンスプラットフォームは、データサイエンティストや関連する専門家が協調して働き、データに基づいた意思決定に関連する多様なタスクを実行するための統合環境を提供します。その主要な目的は、データサイエンスプロセス全体の効率性と有効性を最適化し、企業がデータから重要なインサイトを容易に抽出できるようにすることです。現在、市場には商用およびオープンソースの複数のプラットフォームが存在し、それぞれが独自の機能と能力を有しています。この市場の急速な成長は、世界中でインターネットが普及し、企業や個人によって膨大な量のデータが生成されていることに強く起因しています。この膨大なデータを分析し、顧客行動や市場トレンドに関するインサイトを獲得し、データ駆動型の意思決定を行う必要性が、データサイエンスプラットフォームへの需要を劇的に押し上げています。さらに、クラウドベースのデータサイエンスプラットフォームが、低コスト、高スケーラビリティ、優れたセキュリティ、容易なアクセスと統合といった利点から広く採用されていることも、世界市場の成長をさらに加速させると予測されています。

### 2. 市場の牽引要因 (Drivers)

データサイエンスプラットフォーム市場の成長を推進する主要な要因は以下の通りです。

#### 2.1. データの爆発的な増加とインサイト抽出の必要性
近年、インターネットの急速な普及に伴い、企業や個人によって生成されるデータ量は爆発的に増加しています。シスコの年次インターネットレポートによると、世界のインターネットユーザー数は2018年の39億人（世界人口の51%）から、2023年には53億人（世界人口の66%）に達すると予測されており、これにより生成されるデータ量はさらに増加の一途を辿ると見られています。この膨大なデータは、多くの企業にとって極めて有用なリソースとなっており、顧客行動、市場トレンド、業務効率、競争優位性に関する重要な情報を得ることを可能にしています。

しかし、生データそのものは価値が限定的であり、それを分析し、実行可能なインサイトへと変換する高度なツールとプラットフォームが不可欠です。データサイエンスプラットフォームは、この変換プロセスを容易にし、マーケティング、営業、ロジスティクス、財務、顧客サポートなど、多岐にわたる分野でのデータ駆動型意思決定を促進します。これにより、企業はビジネスプロセスを最適化し、顧客体験を向上させ、全体的な業績と収益性を高めることが可能になります。このようなデータ活用への高まるニーズが、データサイエンスプラットフォーム市場の成長を強力に刺激しています。

#### 2.2. クラウドコンピューティングの普及とクラウドベースプラットフォームの優位性
クラウドコンピューティングの採用は、データサイエンスプラットフォーム市場に多大な影響を与えています。クラウドベースのデータサイエンスプラットフォームは、オンプレミス型ソリューションと比較して、コスト削減、スケーラビリティの向上、セキュリティの強化、アクセシビリティと統合の簡素化といった数多くの利点を提供します。企業は、物理的なハードウェアやソフトウェアインフラストラクチャへの大規模な投資を必要とせずに、クラウドの計算能力とストレージ容量を最大限に活用し、最先端の技術とツールにアクセスすることができます。

ガートナーの予測によると、世界のパブリッククラウドサービスへのエンドユーザー支出は、2024年には6,790億米ドルに達し、2027年には1兆米ドルを超える見込みです。また、2028年までに企業の50%以上が業界クラウドプラットフォームを採用して事業運営を加速させると予測されており、同時期にはほとんどの企業がクラウドコンピューティングをビジネス運営の必須要件として利用するようになるとされています。このようなクラウドコンピューティングへの移行は、クラウドベースのデータサイエンスプラットフォームの利用を劇的に増加させ、市場成長を強力に後押ししています。クラウドの柔軟性と効率性は、データサイエンスプロジェクトの迅速な展開と管理を可能にし、特に中小企業やスタートアップ企業にとっても、高度なデータ分析能力へのアクセスを民主化しています。

### 3. 市場の阻害要因 (Restraints)

データサイエンスプラットフォーム市場の成長を抑制する可能性のある主要な要因は以下の通りです。

#### 3.1. データプライバシーとセキュリティに関する懸念
データサイエンスプラットフォームは、顧客、従業員、協力者の機密性の高い個人データを含む、膨大な量のデータを収集、保存、操作、配布します。このプロセスにおいて、データプライバシーとセキュリティは重大な課題に直面します。データ漏洩、サイバー攻撃、不正アクセスなどの潜在的なリスクは、データの紛失、盗難、改ざん、悪用につながる可能性があり、企業に甚大な損害をもたらす可能性があります。

さらに、データサイエンスプラットフォームは、HIPAA（医療保険の携行性と説明責任に関する法律）、GDPR（一般データ保護規則）、PCI DSS（決済カード業界データセキュリティ基準）など、地域や業界によって異なる様々な規制や基準を遵守する必要があります。これらの規制は複雑であり、その遵守には多大な時間、リソース、専門知識が必要です。特に医療、金融、政府といった機密性の高いデータを扱う分野では、これらの障害がデータサイエンスプラットフォームの導入と拡大を妨げる可能性があります。データ保護規制の強化と、それに伴うコンプライアンスコストの増加は、企業がデータサイエンスプラットフォームへの投資を躊躇する一因となり得ます。また、データ侵害が発生した場合の企業の評判失墜や法的責任のリスクも、導入の障壁となっています。

### 4. 市場の機会 (Opportunities)

データサイエンスプラットフォーム市場には、いくつかの有望な成長機会が存在します。

#### 4.1. 革新的なプラットフォームとソリューションの継続的な導入
データサイエンスプラットフォーム業界のプレーヤーは、多様なエンドユーザー業界のニーズに応えるべく、革新的なプラットフォームやソリューションを積極的に導入しています。これにより、特定の業界におけるデータ活用の可能性が広がり、新たな市場機会が創出されています。

例えば、2022年5月には、独立系投資調査の大手プロバイダーであるモーニングスター社が、金融プロフェッショナル向けに設計されたデータサイエンスプラットフォーム「Analytics Lab」を発表しました。Analytics Labは、ユーザーがモーニングスターのデータを体系的に分析し、綿密な調査を通じて新たな投資機会を発見することを可能にし、金融業界におけるデータ駆動型意思決定を強化します。

また、2023年9月には、医療データサイエンスプラットフォームとして知られるClosedLoop社が、プロバイダー、管理医療組織（ACO）、保険会社、製薬会社、デジタルヘルス企業向けに、2つの最先端データサイエンスソリューションを立ち上げました。「ACO-Predict」と「Evaluate」は、医療機関がプログラムを調査、評価、監視、改善するのを支援するために特別に設計された技術です。これらのソリューションの主な目標は、負のイベントを減らし、健康転帰を改善し、不必要なコストを削減することにあり、医療分野におけるデータサイエンスの応用範囲を広げ、市場拡大の新たな機会を生み出しています。これらの継続的なイノベーションは、データサイエンスプラットフォームが新たな価値を生み出す可能性を示しており、市場全体の成長を促進するでしょう。

#### 4.2. アジア太平洋地域の急速な成長とデジタル変革の進展
アジア太平洋地域は、データサイエンスプラットフォーム市場において最も高い成長率を経験しています。これは、中国、インド、日本といった新興経済国における急速なデジタル変革と経済拡大による需要の増加に起因しています。これらの国々では、政府主導のデジタル化推進、中間層の拡大、技術革新への投資が活発に行われています。

同地域は、広範かつ多様なデータコレクションを保有しており、これによりデータサイエンスプラットフォームは、数多くの分野やアプリケーションにおいて価値あるインサイトとソリューションを提供する大きな可能性を秘めています。さらに、同地域ではデータサイエンスとAI技術への資金流入と進歩が加速しており、これは中国の「次世代AI発展計画」、インドの「国家人工知能戦略」、日本の「Society 5.0」といった政府の取り組みや政策によって促進されています。これらの政策は、研究開発への投資、人材育成、データインフラの整備を後押ししています。

加えて、同地域の大学はデータサイエンスに関する知識と理解を深めるためのコースを提供しており、データサイエンスプラットフォームの利用を促進しています。例えば、2023年7月には、IITグワハティがオンライン学習プラットフォームCourseraでデータサイエンスとAIの理学士（優等）プログラムを開始しました。このような政府、産業界、学界が一体となった取り組みが、アジア太平洋地域のデータサイエンスプラットフォーム市場を強力に牽引しています。

### 5. セグメント分析

#### 5.1. コンポーネント別分析

データサイエンスプラットフォーム市場は、主にプラットフォームとサービスにセグメント化されます。

* **プラットフォームセグメント**:
このセグメントは、データインジェスト、統合、探索、可視化、モデリング、テスト、展開など、様々なデータサイエンスプロセスとタスクを容易にするソフトウェアツールとアプリケーションを網羅しています。プラットフォームセグメントは市場において大きなシェアを占めており、予測期間中により高いCAGRを経験すると予測されています。これは、企業がデータ分析能力を向上させ、より良い成果を達成するためにデータサイエンスプラットフォームの採用を増やしているためです。統合されたプラットフォームは、データサイエンティストが複雑なワークフローを管理し、複数のツール間での切り替えの手間を省き、チーム間のコラボレーションを促進することを可能にします。また、自動化されたデータ準備機能や、事前に構築された機械学習モデル、M(L)Ops機能などが、プラットフォームの価値を高め、その採用を加速させています。これにより、企業はデータからインサイトを得るまでの時間を短縮し、競争優位性を確立することができます。

* **サービスセグメント**:
サービスセグメントは、データサイエンスプラットフォームの実装、保守、最適化を促進するための専門サービスおよびマネージドサービスの提供を含みます。これには、コンサルティング、システムインテグレーション、トレーニング、サポートなどが含まれ、企業がプラットフォームを最大限に活用できるよう支援します。

#### 5.2. エンドユーザー産業別分析

エンドユーザー産業別では、BFSI（銀行、金融サービス、保険）セグメントが世界のデータサイエンスプラットフォーム市場を牽引しています。

* **BFSIセグメント**:
データサイエンスプラットフォームは、銀行、金融サービス、保険（BFSI）業界において不可欠な存在であり、データ分析と機械学習を活用した多様なアプリケーションを提供しています。BFSIセグメントは市場最大のシェアを占め、予測期間中もその主導的地位を維持すると予測されています。これは、この分野の企業がデータサイエンスプラットフォームを利用して、リスク、詐欺、コンプライアンスを効果的に管理し、顧客ロイヤルティ、維持、満足度を向上させているためです。

具体的には、データサイエンスプラットフォームは、信用リスク評価、不正取引のリアルタイム検出、マネーロンダリング対策（AML）などの規制遵守プロセスの自動化に貢献しています。さらに、顧客の行動、好み、人口統計に基づいて顧客をセグメント化することを容易にし、ターゲットを絞ったマーケティングや個別化されたサービス提供を可能にします。これにより、顧客エンゲージメントが向上し、このセグメント内の市場拡大が促進されます。また、データサイエンスプラットフォームは、反復的なプロセスの自動化を支援し、運用コストの削減と効率性の向上に貢献することで、BFSI業界全体の競争力を強化しています。

### 6. 地域分析

#### 6.1. 北米

北米地域は、世界のデータサイエンスプラットフォーム市場において最も重要なシェアを占めており、予測期間中も実質的に拡大すると予想されています。この地域のBFSI、小売、IT、ヘルスケア、製造業など、様々な分野でデータサイエンスプラットフォームが広く採用されています。北米の企業は、ビジネスパフォーマンス、効率性、イノベーションを向上させるためにデータサイエンスを積極的に導入しています。

この地域はまた、データサイエンスとAI技術の成長と実装を促進する法制度および政策の枠組みから恩恵を受けています。さらに、IBM、Microsoft、Google、Amazonといった業界の著名なリーダー企業が最先端のデータサイエンスプラットフォームとソリューションを提供しており、堅牢なデータサイエンスエコシステムを形成していることが、この地域の優位性に貢献しています。

例えば、2023年5月には、MicrosoftがMicrosoft Power BIプラットフォームの下で「Microsoft Fabric」を発表しました。現在プレビュー段階にあるFabricは、ユーザーのニーズとエクスペリエンスに焦点を当てて設計された包括的な分析製品であり、組織のデータと分析を単一のプラットフォームに統合します。このプラットフォームは、Microsoft Power BI、Azure Synapse、Azure Data Factoryの最も先進的な機能を統合し、統一されたSaaS（Software-as-a-Service）ソリューションを形成します。これにより、データエンジニアリング、データウェアハウス、データサイエンス、データ分析、ビジネスの専門家がFabric内で容易に協力し、企業全体で生産的なデータ文化を促進することができます。同様に、2023年10月には、科学、データ、意思決定を統合するR&D科学ソフトウェアの大手プロバイダーであるDotmaticsが、ライフサイエンス分野の科学者や管理者が大量のデータを統合・分析し、意思決定プロセスを強化することを支援するために設計された革新的な科学データプラットフォーム「Dotmatics Luma™」を導入しました。これらの要因が、地域の市場拡大に大きく貢献しています。

#### 6.2. アジア太平洋地域

アジア太平洋地域は、データサイエンスプラットフォーム市場において最も高い成長率を経験しています。これは、中国、インド、日本といった新興経済国におけるデジタル変革と経済拡大の急速な進展に伴うプラットフォーム需要の増加に起因しています。

この地域は、広範かつ多様なデータコレクションを保有しており、データサイエンスプラットフォームが数多くの分野やアプリケーションにおいて価値あるインサイトとソリューションを提供する大きな可能性を秘めています。また、同地域では、中国の「次世代AI発展計画」、インドの「国家人工知能戦略」、日本の「Society 5.0」といった政府の取り組みや政策によって、データサイエンスとAI技術への資金流入と進歩が加速しています。これらの政策は、データインフラの整備、AI研究開発への投資、専門人材の育成を強力に後押ししています。

さらに、この地域の大学はデータサイエンスに関する知識と理解を深めるためのコースを提供しており、データサイエンスプラットフォームの利用を促進しています。例えば、2023年7月には、インドのIITグワハティがオンライン学習プラットフォームCourseraでデータサイエンスとAIの理学士（優等）プログラムを開始しました。これにより、専門知識を持つ人材の供給が促進され、データサイエンスプラットフォームの導入と活用がさらに加速されると予想されます。これらの要因が複合的に作用し、アジア太平洋地域のデータサイエンスプラットフォーム市場を力強く牽引しています。

Report Coverage & Structure

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