複合イベント処理市場の市場規模・シェア分析 – 成長動向と予測(2025-2030年)
複合イベント処理市場レポートは、コンポーネント(プラットフォーム、ソフトウェアツール、およびサービス)、展開モード(クラウド、オンプレミス、およびハイブリッド)、アプリケーション(不正検出、ネットワーク監視、アルゴリズム取引、予知保全など)、業界(銀行・金融サービス・保険、通信など)、および地域別に分類されます。市場予測は、金額(米ドル)で提供されます。

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複合イベント処理(CEP)市場は、リアルタイムデータ分析の需要増加を背景に、急速な成長を遂げています。Mordor Intelligenceの分析によると、この市場は2025年には88.7億米ドルに達し、2030年までには247.8億米ドルに拡大すると予測されており、予測期間中の年平均成長率(CAGR)は22.81%と、他の多くの隣接する分析セグメントを上回る見込みです。企業は、不正検出、サプライチェーンの最適化、競合他社に先んじた一時的な裁定取引機会の活用など、サブミリ秒単位のインテリジェンスへの移行を加速するために投資を増やしています。
市場概要と主要なポイント
2025年の市場規模は88.7億米ドル、2030年には247.8億米ドルに達し、2025年から2030年までのCAGRは22.81%です。最も成長が速い市場はアジア太平洋地域であり、最大の市場は北米です。市場の集中度は中程度とされています。
クラウドベンダーは、Apache Kafka、Apache Flink、および独自のエンジンをサービスとしてのプラットフォーム(PaaS)提供に組み込むことで、2024年には市場シェアの56.27%を獲得しました。これは、バンドルされたインフラ契約がハイパースケーラーへの購買決定に影響を与えていることを示しています。サービス部門は2024年の収益の36.71%を占め、2030年までには23.44%と最も速い成長を遂げると予想されています。これは、ソフトウェアライセンスよりも統合スキルが主要な支出項目であり続けているためです。通信事業者、銀行、製造業は現在、毎秒数百万のセンサー、トランザクション、ネットワークプローブイベントを低遅延パイプラインにルーティングしています。厳格なデータレジデンシー規則は、規制対象業界をオンプレミスとクラウド分析を同期させるハイブリッドパターンへと押し進めています。ハイパースケーラーが専業ベンダーに対して価格競争を仕掛けるため、競争圧力は依然として激しいですが、公共クラウドインフラに完全に移行できないエネルギー、防衛、製薬分野では未開拓の市場が残っています。
主要なレポートのポイントは以下の通りです。
* コンポーネント別: サービスは2024年に市場シェアの36.71%を占め、2030年までには23.44%のCAGRで拡大すると予測されています。
* 展開モード別: クラウドは2024年に市場シェアの56.27%を占めましたが、ハイブリッド実装は2025年から2030年の間に23.51%と最も高いCAGRを記録すると予想されています。
* アプリケーション別: 不正検出は2024年に市場シェアの25.8%を占め、2030年までには21.5%のCAGRで拡大すると予測されています。
* 地域別: 北米は2024年に市場シェアの38.12%を占め、予測期間中も引き続き最大の市場であり続けると予想されています。
このレポートは、複合イベント処理(Complex Event Processing: CEP)市場の詳細な分析を提供しています。
市場概要
CEP市場は、2025年から2030年にかけて年平均成長率(CAGR)22.81%で成長し、市場規模は88.7億米ドルから247.8億米ドルに達すると予測されています。この成長は、リアルタイムデータ処理と分析の需要増加に支えられています。
市場の推進要因
市場の成長を牽引する主な要因は以下の通りです。
* イベント駆動型マイクロサービスアーキテクチャの採用拡大
* 産業環境におけるIoT生成データ量の急増
* リアルタイム予測分析のためのAIおよび機械学習(ML)の統合
* 金融サービス(BFSI)分野における即時不正検知要件の増加
* 超低遅延処理を実現するエッジコンピューティングの普及
* ストリーム処理専門のスタートアップ企業へのベンチャーキャピタル投資の流入
市場の阻害要因
一方で、市場の成長を妨げる可能性のある要因も存在します。
* 熟練したストリーム処理エンジニアの不足
* 大企業におけるレガシーシステム統合の複雑さ
* データ主権およびプライバシーコンプライアンスに関する課題
* 高スループットワークロードにおけるクラウド利用コストの高騰
市場規模と成長予測(主要セグメント)
レポートでは、コンポーネント、展開モード、アプリケーション、産業分野、地域別に市場を詳細に分析しています。
コンポーネント別では、プラットフォーム、ソフトウェアツール、サービスに分類されます。特にサービス部門は、企業がレガシーシステム、SCADAフィード、最新のストリームプロセッサを統合するための社内専門知識が不足しているため、2024年の収益の36.71%を占め、年率23.44%で成長すると予測されています。
展開モード別では、クラウド、オンプレミス、ハイブリッドに分けられます。オンプレミスとクラウド分析を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャは、データ主権と柔軟性のニーズから、2030年までに最も高い23.51%のCAGRで成長すると見込まれています。
アプリケーション別では、不正検知、ネットワーク監視、アルゴリズム取引、予知保全、販売・マーケティングなどが主要なアプリケーションです。BFSI分野における即時不正検知の需要は特に高く、市場を牽引しています。
産業分野別では、銀行・金融サービス・保険(BFSI)、通信、小売・Eコマース、製造、ヘルスケア、政府・防衛、エネルギー・公益事業などが含まれます。ヘルスケア分野は、リアルタイムの患者モニタリングと欧州の新しい健康データスペース規制により、23.27%のCAGRで高い成長が期待されています。
地域別では、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東・アフリカ、南米に分類されます。アジア太平洋地域は、中国のスマートシティプロジェクトやインドの大量デジタル決済インフラに牽引され、2030年までに23.89%のCAGRで最も強力な成長を遂げると予測されています。
競争環境
市場の競争は中程度の集中度を示しており、上位5社が市場シェアの約45%を占めています。これは、低遅延エッジ処理や特定のドメインコネクタに特化した専門企業にとって、まだ成長の余地があることを示唆しています。主要企業には、Confluent, Inc.、TIBCO Software Inc.、Software AG、Informatica Inc.、Hazelcast, Inc.などが挙げられます。
市場機会と将来展望
レポートでは、未開拓の市場領域や満たされていないニーズについても評価しており、今後の市場拡大の機会を探っています。


1. はじめに
- 1.1 調査の前提条件と市場の定義
- 1.2 調査範囲
2. 調査方法
3. エグゼクティブサマリー
4. 市場概況
- 4.1 市場概要
-
4.2 市場の推進要因
- 4.2.1 イベント駆動型マイクロサービスアーキテクチャの採用増加
- 4.2.2 産業環境におけるIoT生成データ量の増加
- 4.2.3 リアルタイム予測分析のためのAIとMLの統合
- 4.2.4 BFSI全体での即時不正検出要件の急増
- 4.2.5 超低遅延処理のためのエッジコンピューティングの拡大
- 4.2.6 純粋なストリーム処理スタートアップへのベンチャーキャピタル流入
-
4.3 市場の阻害要因
- 4.3.1 熟練したストリーム処理エンジニアの不足
- 4.3.2 大企業におけるレガシーシステム統合の複雑さ
- 4.3.3 データ主権とプライバシーコンプライアンスの課題
- 4.3.4 高スループットワークロードにおける高額なクラウド利用コスト
- 4.4 産業バリューチェーン分析
- 4.5 規制環境
- 4.6 技術的展望
-
4.7 ポーターの5つの力分析
- 4.7.1 新規参入者の脅威
- 4.7.2 サプライヤーの交渉力
- 4.7.3 買い手の交渉力
- 4.7.4 代替品の脅威
- 4.7.5 競争上の対立
- 4.8 マクロ経済要因の影響
5. 市場規模と成長予測(価値)
-
5.1 コンポーネント別
- 5.1.1 プラットフォーム
- 5.1.2 ソフトウェアツール
- 5.1.3 サービス
-
5.2 展開モード別
- 5.2.1 クラウド
- 5.2.2 オンプレミス
- 5.2.3 ハイブリッド
-
5.3 アプリケーション別
- 5.3.1 不正検出
- 5.3.2 ネットワーク監視
- 5.3.3 アルゴリズム取引
- 5.3.4 予知保全
- 5.3.5 営業およびマーケティング
- 5.3.6 その他のアプリケーション
-
5.4 業界別
- 5.4.1 銀行、金融サービス、保険
- 5.4.2 電気通信
- 5.4.3 小売およびEコマース
- 5.4.4 製造
- 5.4.5 ヘルスケア
- 5.4.6 政府および防衛
- 5.4.7 エネルギーおよび公益事業
- 5.4.8 その他の業界
-
5.5 地域別
- 5.5.1 北米
- 5.5.1.1 米国
- 5.5.1.2 カナダ
- 5.5.1.3 メキシコ
- 5.5.2 ヨーロッパ
- 5.5.2.1 ドイツ
- 5.5.2.2 イギリス
- 5.5.2.3 フランス
- 5.5.2.4 イタリア
- 5.5.2.5 その他のヨーロッパ
- 5.5.3 アジア太平洋
- 5.5.3.1 中国
- 5.5.3.2 日本
- 5.5.3.3 インド
- 5.5.3.4 韓国
- 5.5.3.5 オーストラリア
- 5.5.3.6 その他のアジア太平洋
- 5.5.4 中東およびアフリカ
- 5.5.4.1 中東
- 5.5.4.1.1 サウジアラビア
- 5.5.4.1.2 アラブ首長国連邦
- 5.5.4.1.3 その他の中東
- 5.5.4.2 アフリカ
- 5.5.4.2.1 南アフリカ
- 5.5.4.2.2 エジプト
- 5.5.4.2.3 その他のアフリカ
- 5.5.5 南米
- 5.5.5.1 ブラジル
- 5.5.5.2 アルゼンチン
- 5.5.5.3 その他の南米
6. 競争環境
- 6.1 市場集中度
- 6.2 戦略的動き
- 6.3 市場シェア分析
-
6.4 企業プロファイル(グローバルレベルの概要、市場レベルの概要、主要セグメント、利用可能な財務情報、戦略情報、主要企業の市場ランク/シェア、製品とサービス、および最近の動向を含む)
- 6.4.1 Confluent, Inc.
- 6.4.2 TIBCO Software Inc.
- 6.4.3 Software AG
- 6.4.4 Informatica Inc.
- 6.4.5 Hazelcast, Inc.
- 6.4.6 SAS Institute Inc.
- 6.4.7 EsperTech, Inc.
- 6.4.8 Striim, Inc.
- 6.4.9 StreamSets, Inc.
- 6.4.10 Impetus Technologies, Inc.
- 6.4.11 Nastel Technologies, Inc.
- 6.4.12 WSO2 LLC
- 6.4.13 Red Hat, Inc.
- 6.4.14 Cloudera, Inc.
- 6.4.15 Amazon Web Services, Inc.
- 6.4.16 IBM Corporation
- 6.4.17 Oracle Corporation
- 6.4.18 Google LLC
- 6.4.19 Hitachi Vantara LLC
- 6.4.20 Imply Data, Inc.
- 6.4.21 Kafkaesque Technologies Ltd.
- 6.4.22 Bentley Systems, Incorporated
7. 市場機会と将来の見通し
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複合イベント処理(Complex Event Processing, CEP)は、複数の独立したイベントをリアルタイムで分析し、それらのイベント間に存在するパターン、相関関係、因果関係などを検出して、より高次の「複合イベント」として意味のある洞察を導き出す技術です。これは、単一のイベントだけでは見過ごされがちな、時間的・空間的な関連性を持つ事象の組み合わせを捉えることを目的としています。従来のデータベース処理が「静止したデータ」を対象とするのに対し、CEPは「流動するデータ」、すなわちイベントストリームを継続的に監視・分析する点で大きく異なります。これにより、ビジネス上の重要な機会や脅威を即座に特定し、迅速な意思決定や自動的な対応を可能にします。
複合イベント処理の主な種類としては、まず「ルールベース型」が挙げられます。これは、あらかじめ定義されたルールセットに基づいてイベントパターンを検出する方式で、特定の既知の事象や条件を監視するのに適しています。例えば、「Aイベントの後にBイベントがN秒以内に発生し、かつCイベントが発生しない場合」といった具体的なルールを設定します。次に、「統計・機械学習ベース型」があります。これは、過去のイベントデータから統計モデルや機械学習アルゴリズムを用いて異常なパターンや将来の傾向を予測する方式です。未知の脅威や複雑な相関関係を自動的に学習・検出できるため、より高度な分析が可能です。また、イベントストリーム処理(Event Stream Processing, ESP)は、CEPと密接に関連しており、大量のイベントデータをリアルタイムでフィルタリング、集計、変換する基盤技術としてCEPエンジンに組み込まれることが多く、両者はしばしば同義的に用いられます。
複合イベント処理の用途は多岐にわたります。金融分野では、高頻度取引における市場の変動パターン分析、不正取引のリアルタイム検知、リスク管理などに活用されます。製造業では、IoTセンサーから送られる機器の稼働データや品質データを分析し、予知保全、生産ラインの最適化、品質異常の早期発見に貢献します。通信業界では、ネットワークトラフィックの監視、サービス品質の管理、サイバー攻撃の検知などに利用されます。スマートシティや交通管理の分野では、交通センサーや監視カメラのデータを統合分析し、渋滞予測、事故検知、緊急車両の優先制御などに役立てられます。セキュリティ分野では、システムログやアクセス履歴から異常な振る舞いを検知し、サイバー攻撃や内部不正の早期発見に不可欠です。ヘルスケア分野では、患者の生体データをリアルタイムでモニタリングし、緊急事態の発生を即座に医療従事者に通知するといった用途があります。これらの事例は、CEPがビジネスの効率化、リスク軽減、新たな価値創造に貢献する強力なツールであることを示しています。
関連技術としては、まず「ストリーム処理プラットフォーム」が挙げられます。Apache Kafka、Apache Flink、Apache Storm、Spark Streamingなどが代表的で、これらは大量のイベントデータをリアルタイムで収集、処理、配信するための基盤を提供し、CEPエンジンはその上で動作することが多いです。次に、「ビッグデータ技術」も重要です。CEPで処理されたイベントデータや、分析の基盤となる履歴データは、HDFSやNoSQLデータベースなどのビッグデータストレージに蓄積され、さらなる詳細分析や機械学習モデルの訓練に利用されます。また、「人工知能(AI)や機械学習(ML)」は、CEPの高度化に不可欠です。特に、異常検知、予測分析、複雑なパターン認識において、AI/MLアルゴリズムがCEPエンジンに組み込まれることで、より洗練された洞察が可能になります。さらに、「データ可視化ツール」も重要で、CEPによって検出された複合イベントや分析結果を、ダッシュボードやグラフとしてリアルタイムで表示し、人間が状況を迅速に把握し、意思決定を支援します。メッセージキューやブローカーも、イベントの確実な送受信を担う重要な要素です。
市場背景としては、近年、IoTデバイスの普及、センサー技術の進化、ソーシャルメディアの利用拡大などにより、あらゆる分野でデータ量が爆発的に増加しています。特に、これらのデータはリアルタイムで生成される「イベントデータ」の形式をとることが多く、その膨大なストリームから意味のある情報を即座に引き出す必要性が高まっています。ビジネス環境の急速な変化と競争の激化は、企業に対し、市場の動向、顧客の行動、システムの状態などをリアルタイムで把握し、迅速かつ的確な意思決定を行うことを求めています。このような背景から、従来のバッチ処理では対応しきれないリアルタイム性の要求に応える技術として、複合イベント処理への注目が高まっています。デジタルトランスフォーメーション(DX)の推進も、CEPの導入を加速させる要因の一つであり、データ駆動型経営への移行を支援する中核技術として位置づけられています。
将来展望として、複合イベント処理はさらなる進化を遂げると予想されます。最も顕著なトレンドは、「AI/機械学習との融合の深化」です。これにより、CEPはより高度な予測能力や自己学習能力を獲得し、未知のパターンや微細な異常も自動的に検出し、より精度の高い洞察を提供できるようになるでしょう。また、「エッジコンピューティングとの連携」も進展します。データが生成されるエッジデバイスに近い場所でCEP処理を行うことで、クラウドへのデータ転送量を削減し、レイテンシを極限まで短縮することが可能となり、より迅速な対応が求められる用途での適用が拡大します。さらに、CEPの判断根拠を明確にする「説明可能性(Explainable AI, XAI)」の重要性が増し、特に規制の厳しい金融や医療分野での信頼性向上に寄与するでしょう。業界標準の策定やオープンソースプロジェクトの発展により、CEP技術の相互運用性や導入の容易さも向上すると考えられます。最終的には、特定の業界や業務に特化した「ドメイン特化型ソリューション」が増加し、より専門的で効果的なCEPの活用が進むと期待されています。