オペレーショナルインテリジェンス市場 規模・シェア分析 – 成長動向と予測 (2025年~2030年)
オペレーショナルインテリジェンス市場レポートは、業界を展開タイプ(クラウド、オンプレミス)、エンドユーザー業種(小売、製造、BFSI、政府、IT・通信、軍事・防衛、運輸・ロジスティクス、ヘルスケア、エネルギー・電力)、および地域(北米、欧州、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東・アフリカ)でセグメント化しており、5年間の過去データと5年間の予測を提供します。

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オペレーショナルインテリジェンス市場の概要
オペレーショナルインテリジェンス(OI)市場は、2025年には35.9億米ドルと推定され、2030年には63.3億米ドルに達すると予測されており、予測期間(2025年~2030年)中の年平均成長率(CAGR)は12.04%で成長する見込みです。
オペレーショナルインテリジェンス(OI)は、ビジネスおよびIT運用に関する洞察をリアルタイムで提供する、動的なビジネス分析の一種です。これらのソリューションは、企業がデータ収集と分析のプロセスを効率化する機会を提供します。企業はリアルタイムで監視とトラブルシューティングを行い、セキュリティとコンプライアンスの方法を改善することで、顧客へのサービス提供を加速させることができます。
市場の推進要因
品質管理、データ発見、および可視化の必要性が、企業にオペレーショナルインテリジェンスソフトウェアの導入を促しています。OIソリューションは、ビッグデータや複雑なITインフラストラクチャのイベントとプロセスをストリーミングすることで、自動化されたプロセスとワークフローを使用して洞察に基づいた即座の行動を取ることが可能です。
ビッグデータ分析とモノのインターネット(IoT)の採用がエンドユーザー全体で増加していることが、市場を牽引しています。ビッグデータの出現と、限られた時間枠内で重要なビジネス上の意思決定を行う必要性が高まっていることにより、オペレーショナルインテリジェンス(OI)および分析ツールは過去10年間で大きな市場シェアを獲得してきました。
IoTの台頭により、デジタル接続が家庭、企業、車両、そしてほぼあらゆる場所のデバイスやセンサーにまで拡大しています。この革新は、事実上あらゆるデバイスがその運用に関するデータを生成・送信できることを意味し、そのデータに分析を適用することで、監視やさまざまな自動機能が促進されます。リアルタイムデータ分析の需要の高まりが市場を牽引しており、データ駆動型世界におけるオペレーショナルインテリジェンスの影響は明らかであり、著しく増大しています。
市場の課題
オペレーショナルインテリジェンスの導入が拡大するにつれて、新たな市場課題も浮上しています。オペレーショナルインテリジェンス市場を根本的に押し戻している主な困難には、熟練した専門家の不足、ビジネス要件に対応するためのデータ転送と処理の複雑さ、および高コストが挙げられます。市場が成長するにつれて、特定のニーズを満たすための製品の需要増加とカスタマイズにより、初期投資と実行のコストが上昇します。OIの実装は費用のかかる手順であり、プロセスの広範なプログラミングとデータ統合は時間と費用を増加させます。ほとんどのプロバイダーはソフトウェアのアップグレードに料金を請求します。さらに、OIソフトウェアは複雑であり、コンサルタントや資格のある専門家が操作することが多いです。
パンデミックの影響と技術的進歩
パンデミック期間中、急速な技術進歩、クラウドコンピューティング、およびビッグデータ分析が近年人気を集めました。クラウドコンピューティングは、BIアプリケーションを提供するための高度なプラットフォームであり、構造化データと非構造化データのストレージとして機能します。同様に、ビッグデータ技術は、これらのツールが膨大な量のデータを分析し、組織に機会を評価しマーケティングキャンペーンを改善するのに役立つ実用的な洞察を提供することを可能にしました。クラウド導入によるサポートとサービスの強化も、パンデミック後の市場を後押しする重要な要因であり続けるでしょう。
主要な市場トレンド
クラウド導入セグメントが主要な市場シェアを占める見込み
クラウド導入は、コスト削減、アクセシビリティ、スケーラビリティ、一元化されたサービスといった付加的な利点により、顕著な市場シェアを占めると予想されています。世界中の組織がクラウドサービスの導入を加速しており、パンデミックも様々なIT組織におけるクラウドサービスの導入を促進しました。多様な専門ビジネスアプリケーションをサポートするクラウドサービスの広範な利用可能性は、組織がデジタル企業へと変革するのを支援しています。
ハイブリッドクラウド市場は、過去数年間で他のクラウドサービスと比較して全体的に著しい成長を遂げています。これは、大量のデータを扱う組織に特定の利点を提供するからです。ハイブリッドクラウドを使用することで、企業はコンピューティングリソースをスケーリングでき、ビジネスがより機密性の高いデータやアプリケーションのためにローカルリソースを解放する必要がある場合に、短期的な需要の急増に対応するための大規模な資本投資を不要にします。
Flexra Softwareによると、2022年には企業回答者の80%がパブリッククラウド利用のためにMicrosoft Azureを採用したと報告しています。AWS、Microsoft Azure、Google Cloudといったハイパースケーラーは、世界をリードするクラウドコンピューティングプラットフォームプロバイダーです。
さらに、多くの銀行がデータ、プロセス、インフラストラクチャをクラウドに移行しており、クラウド実装の恩恵を受けることで、エンタープライズアプリケーションの統合がさらに容易になっています。例えば、2022年11月には、ブルネイの主要な金融商品・サービスプロバイダーの一つであるBaiduri Bankが、Temenos Banking Cloud上でのコアバンキングに関してTemenosと合意したと発表しました。Baiduri Bankは、SaaSモデルを使用してコアバンキングシステムをクラウド上で運用するブルネイで最初の銀行の一つとなるでしょう。
クラウドサービスを利用する企業は、長期間アイドル状態になる追加のリソースや機器を購入、プログラミング、維持する代わりに、一時的に使用するリソースに対してのみ料金を支払う必要があります。これにより、企業は収益を生まないコストを最小限に抑えることができます。
アジア太平洋地域が最も急速に成長する市場となる見込み
アジア太平洋地域は、様々な政府のデジタル化イニシアチブにより、予測期間中に最高の成長を遂げると予想されています。さらに、この地域におけるデジタル化の急速な進展が、オペレーショナルインテリジェンス市場を大きく牽引すると見込まれています。
例えば、「Digital India」は、ITインフラストラクチャを改善し、インターネット接続を増やすことで、市民に政府サービスを電子的に提供することを目指しています。また、このイニシアチブは、レガシーシステムやオンプレミスシステムをクラウドベースまたは統合モデルに移行することを目的としており、クラウドプラットフォームが市民への電子サービス提供をホストすると期待されています。
中国、インド、日本、韓国といった経済圏では、オペレーショナルインテリジェンスへの投資家の関心が高まっています。中国は急速な発展を遂げており、エッジコンピューティング、AI、IoTといった新しい新興IT技術において世界のリーダーです。その結果、ITサービスの改善に対する需要の急増が予想されます。
デジタル変革は同国における最優先事項の一つとなっており、より多くの企業がその取り組みを支援するための正式な戦略を実施しているため、急速に進展しています。新華社通信によると、清華大学、International Data Corporation、および中国のIT企業Inspur Informationは、世界の主要15経済圏のコンピューティング能力、効率、インフラストラクチャを包括的に評価した共同報告書を発表しました。この報告書は、コンピューティング能力がデジタル経済の原動力となっており、この分野への投資を増やすことが経済成長に増幅的かつ長期的な影響を与えるだろうと指摘しています。
強力な政府の支援と多額の民間部門の投資が、中国のクラウドコンピューティング産業の成長を支えています。韓国政府は、同国の超高速インターネット接続と安定したLTEの利用可能性を背景に、e-政府サービスを強化するためにクラウドコンピューティング技術を採用しました。これは、予測期間中の市場の成長に貢献すると予想されます。
競争環境
オペレーショナルインテリジェンス市場は非常に断片化されており、Vitria Technology Inc.、Splunk Inc.、Starview Inc.、SAP SE、Software AGなどの主要プレイヤーが存在します。市場のプレイヤーは、サービス提供を強化し、持続可能な競争優位性を獲得するために、パートナーシップ、イノベーション、買収といった戦略を採用しています。
最近の業界動向
* 2022年10月:Software AGは、アラブ首長国連邦の人工知能およびクラウドコンピューティング企業であるG42 Cloudと提携し、業界全体のクライアントがクラウドホスト型のデジタル接続企業を実現できるよう支援すると発表しました。G42 Cloud上でクライアントをホストおよび展開することで、組織は新しい製品を解き放ち、実用的なデータを獲得し、戦略的な意思決定を推進し、事業を成長させることができます。
* 2022年5月:AccentureとSAPは、大手組織がクラウドに移行し、継続的なイノベーションを提供できるよう支援する新しい共同サービスを開始しました。この新しい共同提供は、RISE with SAPソリューションとSOAR with Accentureサービス提供を組み合わせたもので、Accentureの包括的な変革サービススイート(カスタマイズされたクラウドサービスや独自のインテリジェントツールなど)を、統一されたas-a-serviceモデルを通じて提供する新機能で強化されています。Accentureは、RISE with SAPのクラウド導入を、セクター全体の大規模組織が簡単に計画、実装、管理できるよう特別に設計されたサービスを提供する最大のSAPパートナーの一つです。
* 2022年5月:ローミングおよびネットワークサービス、セキュリティ、リスク管理、テストおよびサービス保証、加入者インテリジェンス向けの分析ソリューションにおける世界的リーダーであるMobileum Inc.と、ネットワークサービスおよびAI支援ツールにおける市場リーダーであるDigis Squaredは、包括的なネットワークテストおよびコグニティブ最適化ソリューションを市場に投入するための戦略的パートナーシップを発表しました。Digis Squaredの無線ネットワークおよびエッジツーエッジのパフォーマンスを自動化および分析し、顧客体験を向上させるためのネットワークおよび容量管理を最適化するコグニティブツール開発における深い専門知識が、Mobileumの高度にスケーラブルで柔軟な通信分析ポートフォリオと組み合わされ、オペレーターがビジネスパフォーマンスを改善し、顧客体験を監視し、新しい収益化機会にアクセスできるようになります。
* 2022年5月:主要なデジタル変革ソリューションプロバイダーの一つであるUSTは、SAPとのOEM契約を発表しました。これにより、SAP Business Technology Platform(SAP BTP)を同社のCogniphi AI Visionプラットフォームに統合し、「UST Sentry Vision AI」としてブランド化することが可能になります。このサービスは、高度なビデオ分析を使用して、予測的、文脈的、分析的機能を小売および製造プロセスに組み込むSaaSベースのパッケージソリューションとして提供され、SAP S/4HANAおよびRISE with SAPと容易に接続できます。
* 2022年4月:フルスペクトラムITおよびデジタルソリューションプロバイダーであるQuinnoxは、IoT、統合、API管理、ビジネス変革ソフトウェアのパイオニアであるSoftware AGとのパートナーコネクト契約を発表しました。この提携は、Software AGのツール、トレーニング、技術を活用して市場機会を捉える顧客向けに、強力で影響力の高い市場投入戦略、製品、サービスを開発するQuinnoxの取り組みを補完するものです。
このレポートは、グローバルオペレーショナルインテリジェンス(OI)市場に関する包括的な分析を提供しています。市場の前提条件、定義、調査範囲、および調査方法論について詳細に説明されています。
エグゼクティブサマリーと市場概要
オペレーショナルインテリジェンス市場は、ワークフローの増加と複雑な計画プログラムにより、リアルタイムデータ分析の必要性が高まっていること、およびビッグデータ分析とモノのインターネット(IoT)の採用が拡大していることによって牽引されています。OIシステムは、企業がモバイル環境でビジネスを行い、様々な戦略を策定し、カスタマイズされたワークフローを監視するのに役立ちます。一方で、複数のデータソースからのデータ統合の課題が市場の成長を抑制する要因となっています。
市場規模と予測
グローバルオペレーショナルインテリジェンス市場は、2024年には31.6億米ドルと推定されました。2025年には35.9億米ドルに達すると予測されており、2025年から2030年にかけては年平均成長率(CAGR)12.04%で成長し、2030年には63.3億米ドルに達すると見込まれています。
市場インサイト
レポートでは、市場の魅力度を評価するために、ポーターのファイブフォース分析(新規参入の脅威、買い手/消費者の交渉力、供給者の交渉力、代替製品の脅威、競争の激しさ)が実施されています。また、COVID-19が市場に与えた影響についても分析されています。
市場の推進要因と抑制要因
主要な推進要因としては、リアルタイムデータ分析への高まるニーズ、ビッグデータ分析とIoTの採用拡大が挙げられます。一方、複数のデータソースからのデータ統合の複雑さが市場の抑制要因となっています。
市場セグメンテーション
市場は以下の基準で詳細にセグメント化されています。
* 展開タイプ別: クラウド型とオンプレミス型。
* エンドユーザー業種別: 小売、製造、BFSI(銀行・金融サービス・保険)、政府、IT・通信、軍事・防衛、運輸・ロジスティクス、ヘルスケア、エネルギー・電力。
* 地域別: 北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東・アフリカ。
地域別分析
2025年には北米が最大の市場シェアを占めると予測されています。一方、アジア太平洋地域は、予測期間(2025年から2030年)において最も高いCAGRで成長する地域となる見込みです。
競合状況
主要な市場プレイヤーとしては、Vitria Technology Inc.、Splunk Inc.、Starview Inc.、SAP SE、Software AG、Schneider Electric SE、Rolta India Limited、SolutionsPT Ltd、IBENOX Pty Ltd、Turnberry Corporation、HP Inc.、OpenText Corporationなどが挙げられます。レポートにはこれらの企業のプロファイルも含まれています。
その他の分析
本レポートでは、投資分析、市場機会、および将来のトレンドについても言及されており、市場の全体像を把握するための貴重な情報が提供されています。


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. 市場インサイト
- 4.1 市場概要
-
4.2 業界の魅力度 – ポーターの5フォース分析
- 4.2.1 新規参入者の脅威
- 4.2.2 買い手/消費者の交渉力
- 4.2.3 供給者の交渉力
- 4.2.4 代替品の脅威
- 4.2.5 競争の激しさ
- 4.3 COVID-19が市場に与える影響
5. 市場のダイナミクス
-
5.1 市場の推進要因
- 5.1.1 リアルタイムデータ分析のニーズの高まり
- 5.1.2 ビッグデータ分析とモノのインターネット(IoT)の採用の増加
-
5.2 市場の阻害要因
- 5.2.1 複数のデータソースからのデータの結合
6. 市場セグメンテーション
-
6.1 展開タイプ別
- 6.1.1 クラウド
- 6.1.2 オンプレミス
-
6.2 エンドユーザー業種別
- 6.2.1 小売
- 6.2.2 製造
- 6.2.3 BFSI
- 6.2.4 政府
- 6.2.5 ITおよび電気通信
- 6.2.6 軍事および防衛
- 6.2.7 運輸およびロジスティクス
- 6.2.8 ヘルスケア
- 6.2.9 エネルギーおよび電力
-
6.3 地域別
- 6.3.1 北米
- 6.3.2 ヨーロッパ
- 6.3.3 アジア太平洋
- 6.3.4 ラテンアメリカ
- 6.3.5 中東およびアフリカ
7. 競争環境
-
7.1 企業プロフィール
- 7.1.1 Vitria Technology Inc.
- 7.1.2 Splunk Inc.
- 7.1.3 Starview Inc.
- 7.1.4 SAP SE
- 7.1.5 Software AG
- 7.1.6 Schneider Electric SE
- 7.1.7 Rolta India Limited
- 7.1.8 SolutionsPT Ltd
- 7.1.9 IBENOX Pty Ltd
- 7.1.10 Turnberry Corporation
- 7.1.11 HP Inc.
- 7.1.12 OpenText Corporation
- *リストは網羅的ではありません
8. 投資分析
9. 市場機会と将来のトレンド
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オペレーショナルインテリジェンス(Operational Intelligence、略称OI)とは、企業がリアルタイムまたはニアリアルタイムで生成される運用データやイベントデータを収集、分析し、そこから実行可能な洞察(インテリジェンス)を導き出すことで、ビジネスプロセスの監視、最適化、および迅速な意思決定を支援する能力や技術体系を指します。これは、単に過去のデータを分析する従来のビジネスインテリジェンス(BI)とは異なり、「今、何が起こっているのか」を理解し、「次に何をすべきか」を即座に判断するための情報を提供することに重点を置いています。具体的には、システムパフォーマンスの監視、顧客行動の追跡、サプライチェーンの状況把握、セキュリティイベントの検知など、多岐にわたる運用上の側面をリアルタイムで可視化し、問題の早期発見、リスクの軽減、機会の特定、そして最終的にはビジネス成果の向上を目指します。
オペレーショナルインテリジェンスには厳密な分類があるわけではありませんが、その適用領域や焦点によっていくつかの側面から捉えることができます。例えば、システムやネットワークの健全性をリアルタイムで監視し、異常や障害を即座に検知する「リアルタイム監視型」があります。また、製造ラインや物流プロセス、顧客サービスなどのビジネスプロセスのボトルネックを特定し、効率化を図る「プロセス最適化型」も重要な側面です。さらに、サイバーセキュリティイベントをリアルタイムで分析し、脅威を検知・対応する「セキュリティインテリジェンス型」や、顧客の行動データをリアルタイムで分析し、パーソナライズされたサービス提供や問題解決に活用する「顧客エクスペリエンス最適化型」なども含まれます。これらのアプローチは、いずれもリアルタイムデータに基づいた迅速な行動を促すというOIの核心的な価値を共有しています。
オペレーショナルインテリジェンスの用途は非常に広範であり、様々な業界で活用されています。製造業では、生産ラインの稼働状況をリアルタイムで監視し、品質管理の向上や予知保全、サプライチェーンの最適化に貢献します。金融サービス業界では、不正取引のリアルタイム検知、リスク管理の強化、顧客行動の分析、市場の動向監視などに不可欠です。通信業においては、ネットワークパフォーマンスの監視、サービス品質の管理、顧客体験の向上に役立てられています。小売業では、在庫管理の最適化、顧客の購買行動分析に基づくパーソナライズされたプロモーション、店舗運営の効率化などが挙げられます。医療分野では、患者モニタリング、医療機器のパフォーマンス管理、病院運営の最適化に貢献し、物流・運輸業界では、運行状況のリアルタイム追跡、ルート最適化、車両メンテナンスの予知などに活用され、全体として業務の効率化と競争力の強化に寄与しています。
オペレーショナルインテリジェンスを支える関連技術は多岐にわたります。まず、大量のリアルタイムデータを処理するための基盤として、HadoopやSpark、Kafkaといった「ビッグデータ技術」が不可欠です。継続的に生成されるデータをリアルタイムで分析する「ストリーム処理技術」(Apache Flink, Spark Streamingなど)も中心的な役割を果たします。複数のイベントパターンを検出し、意味のある洞察を導き出す「複合イベント処理(CEP - Complex Event Processing)」も重要な要素です。さらに、リアルタイムデータからの異常検知、予測分析、パターン認識を強化するために「機械学習や人工知能(AI)」が活用されます。分析結果を分かりやすく表示し、迅速な意思決定を支援する「データ可視化ツール」も欠かせません。また、センサーデータなど、OIの重要なデータソースとなる「IoT(Internet of Things)」デバイスや、スケーラブルなデータ処理と分析環境を提供する「クラウドコンピューティング」も基盤技術として広く利用されています。異なるシステム間のデータ連携を容易にする「APIエコノミー」も、OIの実装において重要な役割を担っています。
オペレーショナルインテリジェンスの市場背景には、いくつかの重要なトレンドがあります。第一に、「デジタルトランスフォーメーション(DX)の加速」です。企業がデジタル化を進める中で、リアルタイムな運用状況の把握と改善がビジネスの成功に不可欠となっています。第二に、「データ量の爆発的増加」です。IoTデバイス、ソーシャルメディア、各種システムから生成されるデータが膨大になり、そのリアルタイムな活用が競争優位の源泉となっています。第三に、「競争環境の激化」です。市場の変化に迅速に適応し、顧客の期待に応えるためには、即座の意思決定と行動が求められます。第四に、「顧客期待の高まり」です。パーソナライズされたサービスや即時性が当たり前となり、企業は顧客体験をリアルタイムで最適化する必要があります。最後に、「リスク管理の重要性」です。サイバーセキュリティ脅威や運用上の障害に対するリアルタイムな対応の必要性が高まっており、OIはそのための強力なツールとなります。これらの要因が複合的に作用し、オペレーショナルインテリジェンスの需要を押し上げています。
オペレーショナルインテリジェンスの将来展望は非常に明るく、さらなる進化が期待されています。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、より高度な予測分析、自動化された意思決定、異常検知の精度向上が実現され、人間が介在することなく運用上の問題を解決する「自律運用」の領域が拡大するでしょう。また、「エッジコンピューティングとの連携」も進み、データ生成源に近い場所でのリアルタイム処理が増加することで、レイテンシの削減と効率化が図られます。OIが提供する洞察に基づき、ビジネスプロセスがさらに自動化される「ハイパーオートメーション」への貢献も期待されます。一方で、リアルタイムデータの利用における「倫理的課題とプライバシー」の確保は、今後ますます重要になります。各業界の固有のニーズに合わせた「業界特化型ソリューションの進化」も進み、より専門的で効果的なOIの活用が促進されるでしょう。最終的には、AIが洞察を提供し、人間が最終的な意思決定と行動を監督する「人間とAIの協調」が主流となり、持続可能性への貢献、例えばエネルギー消費の最適化や廃棄物削減など、環境負荷低減のための運用改善にもOIの活用が期待されています。