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[278ページレポート】プロジェクト管理におけるAIの世界市場は、2023年の25億米ドルから2028年には57億米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率は17.3％と予測されている。AIと機械学習を活用したプラットフォームには、プロジェクト全体の商業的可視性を高める能力がある。プロジェクト管理チームは、AIがはるかに早く問題を認識し予測できるため、危険によってプロジェクトの完了が脅かされる前に、より迅速な対応を取ることができる。より良い、より迅速な意思決定のために、プロジェクト管理におけるAIは機械学習と予測データ分析を採用し、潜在的な結果についてのより正確な洞察を提供する。
市場ダイナミクス
ドライバープロジェクトの成功率を高める必要性の高まり
クリティカル・パス分析、ガント・チャート、リスク管理手法などのプロジェクト管理ソフトウェアや方法論は、何世紀にもわたって組織で使用されてきた。これらのツールや手法は時代とともに改良され、企業全体のプロジェクト管理に効果的であることが証明されてきた。しかし、プロジェクトマネジメントの専門家によると、時間、予算、計画の範囲内で成功裏に完了し、本番稼動したプロジェクトは全体の35％に過ぎないという。プロジェクト失敗の主な理由は、リソースの不足、プロジェクト計画と管理の不備、利害関係者の関与とコミュニケーションの不足、プロジェクト要件の変化などである。組織は、ルーチン・タスクを自動化する効果的なプロジェクト管理のために、AIベースのソリューションを導入することができる。プロジェクト管理におけるAIの活用は、プロジェクトの成果を大幅に改善し、コストを削減し、効率を高め、コストを削減する可能性を秘めている。
抑制：データプライバシーとセキュリティに対する懸念の高まり
データはしばしば最も重要な組織資産とみなされ、サイバー脅威対策が必要とされる。新しい最先端のデジタル技術を採用する企業は、企業データをリスクにさらすことになる。組織は、サイバー犯罪に対処するための準備がどれほど整っていようとも、常にこうした危険に打ち勝つのに苦労することになる。企業プロセスの強化を約束する技術革新はすべて、ハッカーや窃盗犯がITシステムに侵入するためのアクセスポイントを増やすことにもなる。これが、企業がAlをベースとしたプロジェクト管理のソリューションを採用することを妨げる主な障害となっている。中小企業は、手頃な価格のパブリック・クラウド・サービス（SME）を容易に利用できる。しかし、これらのサービスはサイバー攻撃やセキュリティの問題に対して脆弱であり、一方、中小企業は財政的な制約からプライベート・クラウドを利用する余裕がない。また、モバイル・デバイスでプロジェクト管理ツールにアクセスできるため、データ漏洩やサイバー攻撃に対してより脆弱である。このように、規制の厳しい業界の企業は、金銭的な制約や情報セキュリティ上の懸念から、最先端のAlベースのプロジェクト管理システムの導入に消極的であると結論づけられる。
チャンスコストの最適化
競争の激しい今日のビジネス環境において、コストの最適化は、収益改善を目指す組織にとって重要な焦点となっている。企業がコストを最適化する大きな機会を見出すことができる分野の1つが、プロジェクト管理です。AIベースのプロジェクト管理ツールを使用することで、企業はコスト削減の機会を特定し、プロジェクト全体の効率を向上させることができます。AIベースのプロジェクト管理ツールは、過去のプロジェクトデータを分析して支出を削減できる分野を特定することで、企業がコストを最適化するのに役立つ。AIは、リソース利用、調達、プロジェクト・スケジュールに関するデータを分析し、非効率やコスト削減の機会を特定することができる。これにより、企業はリソースをより効果的に割り当て、調達プロセスを合理化し、プロジェクトの遅延を減らすことができ、これらすべてが大幅なコスト削減につながります。コストの最適化に加え、AIベースのプロジェクト管理ツールは、プロジェクト全体の効率も向上させることができる。データ入力やレポーティングなどの定型作業を自動化することで、プロジェクトチームはより付加価値の高い活動に集中し、より良いプロジェクトの成果を上げることができる。さらに、AIは予測分析を提供し、組織がデータに基づいた意思決定を行えるようにすることで、より正確なプロジェクト予測とプロジェクト全体の成果の向上につながります。
課題：組織のビジネス・ニーズに沿った適切なソリューションの選択
万能なPPMソリューションは存在しないため、プロジェクト集約型の企業にとって、不安定で競争が激化する環境の中で競争力を維持し、浮揚していくために、独自のビジネス目標に合わせて利用可能な選択肢の中から適切なソリューションを選択することは非常に困難です。さらに、PPMソリューションの能力やサービス水準を評価する方法も確立されていない。ビジネス・データの管理は、ソリューションを選択した後でも対処する必要のある重要な問題である。規制された環境で複雑なプロジェクトに取り組んでいる企業は、データに対して強い警戒心を抱いている。 なぜなら、データ損失は企業に何百万ドルもの損失を与え、評判を落とすかもしれないからだ。 また、採用したソリューションがどの要素も考慮していなければ、企業の日常業務に影響を与え、従業員の生産性を低下させ、財務的損失につながる可能性がある。Planview社の「2017Project and Portfolio ManagementStudy」によると、企業の73％が需要を満たすのに十分なリソースを持っておらず、55％が自社のプロジェクトとリソースがビジネス目標とうまく整合していないと報告している。
アプリケーション別では、リスク管理が予測期間中に最も高いCAGRを記録する。
プロジェクト管理におけるAIの用途別市場は、プロジェクト・スケジューリング＆予算管理、データ分析、レポーティング、可視化、プロジェクト・サポート＆管理、プロジェクト・データ管理、リスク管理、リソース配分、計画、予測、プロジェクト・タスク管理、自動化、優先順位付け、プロジェクト・モニタリング、その他（パフォーマンス追跡、KPI管理）に区分される。リスク管理アプリケーションは、予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予測されている。望ましい成果に影響を及ぼす可能性のあるプロジェクトのリスクを検出、評価、防止または最小化する活動は、プロジェクト管理におけるリスク管理として知られている。通常、プロジェクトマネージャーは、あるプロジェクトの全過程を通じてリスクマネジメントの手順を監督する役割を担っている。プロジェクトマネージャーは、チームの成果達成能力を制限する可能性のある障害を発見するために、目標を包括的に把握する必要がある。これは、リスクマネジメントを成功させるために必要なことである。
ソリューション別では、予測分析分野が予測期間中に最大の市場規模になると予測されている。
予測分析は、収益性と競争力を高めるために、より多くの分野で利用されている。組織は予測分析を利用して、差異やばらつきを評価し、定期的に予測を改善し、過去の実績と並行して予測を監視することができます。この予測データを可視化し、アクセス可能にすることで、サービスチームは必要なときに必要な情報を得ることができる。この戦略は、企業がいくつかの障害を克服するのに役立つ。これには、割り当てられた範囲、資金、時間内でプロジェクトを維持することが含まれる。
予測期間中、北米が最大の市場規模を占める
プロジェクト管理におけるAIの市場シェアは北米が最大と予想される。プロジェクト・マネジャーは、人工知能（AI）が従来の商業的文脈を補完したり支援したりする役割を引き継ぎ始めている役割のひとつである。人工知能（AI）には、膨大な量のビジネスデータを迅速に評価し、パターンを特定し、そこから結論を出し、予測を立てるという独自の能力がある。プロジェクト管理におけるAIは、プロジェクトの成果を見積もり、特定のパターンを迅速かつ正確に監視する能力があるため、組織にとって不可欠である。
主要市場プレイヤー
プロジェクト管理AIベンダーは、新製品投入、製品アップグレード、提携・契約、事業拡大、M&Aなど、さまざまな種類の有機的・無機的な成長戦略を実施し、市場での提供を強化している。プロジェクト管理AI世界市場の主要ベンダー IBM（米国）、オラクル（米国）、日立製作所（日本）、アドビ（米国）、マイクロソフト（米国）、TIS（日本）、ServiceNow（米国）、Atlassian（オーストラリア）、Alice Technologies（米国）、Aitheon（米国）、PMaspire（シンガポール）、Forecast（英国）、ClickUp（米国）、Zoho（インド）、ProofHub（米国）、Azeendo（フランス）、Bubblz（フランス）、Lili.ai（フランス）、RationalPlan（ルーマニア）、ClearStrategy（アイルランド）、Saviom（オーストラリア）、CodeComplete（日本）、monday.com（イスラエル）、ImageGrafix（アラブ首長国連邦）、Orangescrum（米国）、Smartsheet（米国）、PSOhub（オランダ）、Bitrix24（米国）、Asana（米国）、Wrike（米国）。
この調査レポートは、プロジェクト管理におけるAI市場を、コンポーネント、アプリケーション、展開モード、組織規模、業種、地域に基づいて分類しています。
コンポーネント別：
ソリューション
ロボティック・プロセス・オートメーション
チャットボット＆インテリジェント・バーチャルアシスタント
予測分析
音声認識
サービス内容
コンサルティング
導入と統合
サポート＆メンテナンスサービス
申請により：
プロジェクトのスケジューリングと予算管理
データ分析、レポート作成、可視化
プロジェクトのサポートと管理
プロジェクト・データ管理
リスク管理
資源配分、計画、予測
プロジェクトのタスク管理、自動化、優先順位付け
プロジェクト・モニタリング
デプロイメント・モード別：
クラウド
オンプレミス
組織規模別：
大企業
中小企業
垂直方向で
銀行、金融サービス、保険
小売＆eコマース
ヘルスケア＆ライフサイエンス
政府・防衛
IT & ITeS
エネルギー＆公益事業
電気通信
製造業
建設・エンジニアリング
地域別
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
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
オーストラリア・ニュージーランド
ASEAN
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
イスラエル
トルコ
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
その他のラテンアメリカ
最近の動向
2023年2月、日立は変圧器をデジタル化する次世代TXpert Hubを発表した。TXpert Hubは、変圧器のデジタルセンサーから受信した情報を集約、保存、分析することで監視を可能にする。
2023年1月、TIS株式会社はベクター・コンサルティング・グループとの資本業務提携を発表した。ベクターは、顧客の長期的な競争優位性を高める革新的なモデルを構築するための付加価値の高いコンサルティングサービスを顧客に提供する。
2022年12月、IBMは、米国を拠点とし、国防、医療、民間機関を含む米国連邦政府のみにサービスを提供するITモダナイゼーションおよびデジタルトランスフォーメーション・サービス・プロバイダーであるOcto社を買収することで合意したと発表した。
2022年11月、オラクルNetSuiteはNetSuite Analytics Warehouseのアップデートを発表した。最新のアップデートは、NetSuiteの顧客にとって最初で唯一の事前構築済みデータウェアハウスおよび分析ソリューションを強化し、顧客が関連するデータセットを簡単にブレンドできるようにするとともに、事前構築済みの新しい視覚化機能を導入した。
2022年10月、マイクロソフトは仕事の流れに統合されたコンテンツAI「Microsoft Syntex」を発表した。コンテンツがコラボレーションやワークフローにシームレスに統合され、コンテンツがコストからアドバンテージに変わる。Syntexは、大量のコンテンツを自動的に読み取り、タグ付けし、インデックスを付け、検索やアプリケーション、再利用可能な知識として必要な場所につなげる。
目次
1 はじめに （ページ – 39）
1.1 研究目的
1.2 市場の定義
1.3 含むものと除外事項
1.4 市場範囲
1.4.1 市場の細分化
1.4.2 対象地域
1.5年を考慮
1.6 通貨
表1 米ドル為替レート、2020-2022年
1.7 利害関係者
2 研究方法 (ページ – 44)
2.1 調査データ
図1 プロジェクト管理におけるAI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 一次面接
2.1.2.2 主要プロファイルの内訳
2.1.2.3 主要業界インサイト
2.2 データの三角測量
2.3 市場規模の推定
図2 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3 アプローチ1（供給側）：プロジェクトマネジメントにおけるAIのソリューション／サービスからの収益
図4 アプローチ2：ボトムアップ（供給側）：プロジェクトマネジメントにおけるAIのソリューション／サービスからの集合的収益
図5 アプローチ3：ボトムアップ（供給側）：プロジェクトマネジメントにおけるAIのソリューション／サービスからの集合的収益
図 6 アプローチ 4：ボトムアップ（需要側）：プロジェクトマネジメントのソリューションとサービスにおけるi の支出全体に占める割合
2.4 市場予測
表2 因子分析
2.5 調査の前提
2.6 研究の限界
2.7 景気後退の影響
3 事業概要 （ページ – 56）
表3 プロジェクト管理におけるAIの市場規模と成長率、2017-2022年（百万米ドル、前年比）
表4 2023-2028年の市場規模および成長率（百万米ドル、前年比）
図7 2023年に市場規模を拡大するソリューション
図8 2023年にはコンサルティング・サービスが大きなシェアを占める
図9 予測分析が2023年に最大の市場になる
図10 2023年にはクラウド展開がより好まれるようになる
図11 2023年には大企業の導入が増加する
図12 2023年にはデータ分析、レポーティング、可視化アプリケーションが最大市場になる
図13 2023年に最も導入が進むIT＆ITESの垂直市場
図14 北米が2023年に最大の地域市場となる
4 プレミアム・インサイト (ページ – 61)
4.1 プロジェクト管理におけるAIの魅力的な市場機会
図15 オンプレミスからクラウドへのデータ転送プラットフォームに対する需要の高さ
4.2 業種別市場
図 16 IT/IT分野が予測期間中最大市場を占める
4.3 地域別市場
図17 北米が2028年までに最大の市場になる
4.4 市場：主要コンポーネントと垂直分野
図18 2028年までにソリューションとIT/IT分野がそれぞれ最大の市場シェアを占める
5 市場概要（ページ – 63）
5.1 導入
5.2 市場ダイナミクス
図 19 推進要因、阻害要因、機会、および課題：プロジェクト管理市場におけるAI
5.2.1 ドライバー
5.2.1.1 プロジェクトの成功率を高める必要性が高い
5.2.1.2 アジャイル・プロジェクト管理手法への注目の高まり
5.2.1.3 競争上の利益を得るために業務パフォーマンスを改善する必要性
5.2.2 拘束
5.2.2.1 データのプライバシーとセキュリティに対する懸念の増大
5.2.3 機会
5.2.3.1 コスト最適化
(ページ数 – )
5.2.4 課題
5.2.4.1 組織のビジネスニーズに合致した適切なソリューションの選択
5.2.4.2 AIベースのPMソリューションとレガシーシステムの融合
5.3 業界動向
5.3.1 プロジェクト管理におけるAIの進化
図20 プロジェクト管理におけるAIの進化
5.3.1.1 従来のプロジェクト管理
5.3.1.2 新しいプロジェクト管理手法
5.3.1.3 伝統的プロジェクト管理対プロジェクト管理におけるAI
5.3.2 プロジェクトマネジメントにおける重要な段階
5.3.3 バリューチェーン分析
図 21 プロジェクト管理における AI 市場：バリューチェーン分析
5.3.3.1 データ収集
5.3.3.2 データ分析
5.3.3.3 意思決定
5.3.3.4 インプリメンテーション
5.3.3.5 評価
5.3.3.6 エンドユーザー／アプリケーション
5.3.4 エコシステム
表5 プロジェクト管理のAI市場：エコシステム
5.3.5 ケーススタディ分析
表6 アトラシアン（Trello）は、プロジェクトの生産性、効率性、コラボレーションを向上させた。
表7 AIによるプロジェクト管理の効率化：プロッジオ・ソリューション
表8 プロジェクト管理ソリューションにおけるAIによるロジスティクス管理の合理化：TIS
表9 プロジェクト管理におけるAIによるITサービス管理の効率化：Servicenow
表10 プロジェクト管理におけるAIによるプロジェクト管理の効率化：日立
表 11 プロジェクト管理の AI で在庫管理とサプライチェーンに革命を起こす：アイテオン
5.3.6 特許分析
5.3.6.1 方法論
5.3.6.2 文書タイプ
表12 出願特許（2019-2022年
5.3.6.3 イノベーションと特許出願
図22 年間特許付与数（2019-2022年
5.3.6.3.1 上位志願者
図23 特許出願件数の多い上位10社（2019-2022年
表13 プロジェクト管理におけるAIの特許一覧（2021-2023年
5.3.7 価格分析
表14 価格分析
5.3.8 ポーターの5つの力モデル
表15 市場：ポーターの5力モデル
5.3.8.1 新規参入の脅威
5.3.8.2 代替品の脅威
5.3.8.3 買い手の交渉力
5.3.8.4 サプライヤーの交渉力
5.3.8.5 競争上のライバル関係
5.3.9 主要ステークホルダーと購買基準
5.3.9.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図24 上位3業種の購買プロセスにおける利害関係者の影響力
表16 上位3業種の購買プロセスにおけるステークホルダーの影響力
5.3.9.2 購入基準
図25 上位3業種の主な購買基準
表17 上位3業種の主な購買基準
5.4 技術分析
5.4.1 関連技術
5.4.1.1 人工知能
5.4.1.2 機械学習
5.4.1.3 データマイニング
5.4.1.4 自然言語処理
5.4.1.5 相関分析
5.4.2 関連技術
5.4.2.1 IoT
5.4.2.2 ビッグデータ
5.4.2.3 デジタル・ツイン
5.5 プロジェクト管理市場のバイヤー／クライアントに影響を与えるディスラプション
図 26 市場：バイヤー／顧客に影響を与える混乱
5.6 主要会議＆イベント
表18 市場：会議・イベントの詳細リスト（2022-2023年
5.7 規制の状況
5.7.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表 19 北米：規制機関、政府機関、その他の組織
表20 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織
表21 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22行：規制機関、政府機関、その他の組織
5.7.1.1 北米
5.7.1.1.1 米国
5.7.1.1.2 カナダ
5.7.1.2 欧州
5.7.1.3 アジア太平洋地域
5.7.1.3.1 韓国
5.7.1.3.2 中国
5.7.1.3.3 インド
5.7.1.4 中東・アフリカ
5.7.1.4.1 UAE
5.7.1.4.2 KSA
5.7.1.4.3 バーレーン
5.7.1.5 ラテンアメリカ
5.7.1.5.1 ブラジル
5.7.1.5.2 メキシコ
6 AI IN PROJECT MANAGEMENT 市場, コンポーネント別 (ページ – 89)
6.1 はじめに
6.1.1 コンポーネント：市場促進要因
図 27 予測期間中、サービス業の成長率が高まる
表 23 2017-2022 コンポーネント別市場（百万米ドル）
表24 2023-2028 コンポーネント別市場（百万米ドル）
6.2 解決策
図 28 予測分析ソリューションが予測期間中に最大の市場規模を占める
表25 ソリューション別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 26 ソリューション別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
表27 地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表28 地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
6.2.1 ロボティック・プロセス・オートメーション
6.2.1.1 プロジェクト管理における自動化のニーズの高まり
表29 ロボティック・プロセス・オートメーション：プロジェクト管理におけるAI市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表30 ロボットによるプロセス自動化：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2.2 チャットボットとインテリジェント・バーチャルアシスタント
6.2.2.1 プロセスを迅速化するためのバーチャル・プロジェクト・アシスタントの需要
表31 チャットボット＆インテリジェントバーチャルアシスタント：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 32 チャットボット＆インテリジェントバーチャルアシスタント：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
6.2.3 予測分析
6.2.3.1 収益性と競争力を高めるためのプロジェクト管理における予測分析利用の増加
表33 予測分析：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 34 予測分析：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
6.2.4 音声認識
6.2.4.1 時間と労力を削減するための音声認識の採用
表35 音声認識：プロジェクト管理におけるAI市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 36 音声認識：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
6.3 サービス
図 29 コンサルティング・サービスが予測期間中最大の市場規模を占める
表 37 サービス：市場、タイプ別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 38 サービス：市場、タイプ別、2023-2028 年（百万米ドル）
表 39 サービス：市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 40 サービス：市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
6.3.1 コンサルティング・サービス
6.3.1.1 リスクの低減、複雑さの軽減、ROIの向上に対する需要の高まり
表 41 コンサルティングサービス：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 42 コンサルティングサービス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
6.3.2 展開と統合サービス
6.3.2.1 プロジェクト管理におけるAIソリューションの効率的かつ効果的な導入ニーズの高まり
表 43 展開＆統合サービス：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 44 展開＆統合サービス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
6.3.3 サポート＆メンテナンス・サービス
6.3.3.1 データ管理に対する需要の増加
表 45 サポート＆メンテナンスサービス：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 46 サポート＆メンテナンスサービス：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
7 AI IN PROJECT MANAGEMENT 市場, 展開モード別 (ページ – 103)
7.1 はじめに
7.1.1 展開モード：市場促進要因
図 30 クラウド展開モードは予測期間中に高い成長率を示す
表 47：展開モード別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 48：展開モード別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
7.2 オンプレミス
7.2.1 コントロールを維持し、複雑さを軽減する能力
表 49 オンプレミス展開モード：市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表50 オンプレミス展開モード：市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
7.3 クラウド
7.3.1 リアルタイムの洞察の必要性の高まり
表 51 クラウド展開モード：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 52 クラウド展開モード：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
8 プロジェクト管理AI 市場：組織規模別 (ページ数 – 108)
8.1 導入
8.1.1 組織規模：市場促進要因
図 31 中堅・中小企業は予測期間中により高い成長率を示す
表 53：組織規模別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 54：組織規模別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
8.2 中小企業
8.2.1 中小企業における革新的なビジネス・アプローチの増加
表 55 中小企業：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 56 中小企業：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
8.3 大企業
8.3.1 大企業によるプロジェクト管理ソリューションとサービスの適切なi導入のための投資
表 57 大企業：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 58 大企業：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
9 プロジェクト管理における AI 市場：用途別 (ページ – 113)
9.1 はじめに
9.1.1 アプリケーション：市場促進要因
図 32 リスク管理アプリケーションは予測期間中に最も高い成長率を示す
表 59 プロジェクト管理における AI、アプリケーション別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 60 プロジェクト管理における AI（アプリケーション別）：2023-2028 年（百万米ドル
9.2 データ分析、レポート作成、視覚化
9.2.1 複雑なデータセットを分析し、傾向を特定することにより、実用的な洞察を提供する能力
表 61 データ分析、レポーティング、可視化：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表62 データ分析、レポーティング、可視化：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
9.3 プロジェクトのタスク管理、自動化、優先順位付け
9.3.1 プロジェクト管理活動の自動化、優先順位付け、最適化のためのAI技術の急速な導入
表 63 プロジェクトタスク管理、自動化、優先順位付け：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表64 プロジェクトタスク管理、自動化、優先順位付け：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
9.4 プロジェクトのスケジュールと予算
9.4.1 AI技術が人事機能と実務に革命をもたらす
表 65 プロジェクトスケジューリングと予算管理：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 66 プロジェクトスケジューリングと予算管理：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
9.5 プロジェクトのサポートと管理
9.5.1 プロジェクトデータの変化を検出するように訓練されたaiアルゴリズム
表 67 プロジェクト支援・管理：プロジェクト管理におけるAI市場、地域別、2017-2022年（百万米ドル）
表 68 プロジェクト支援・管理：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
9.6 リスク管理
9.6.1 強力なリスク管理戦略により、プロジェクト管理における潜在的リスクを排除する
表 69 リスク管理：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 70 リスク管理：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
9.7 プロジェクト・データ管理
9.7.1 複雑なプロジェクトにおけるデータ管理
表 71：プロジェクトデータ管理：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 72：プロジェクトデータ管理：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
9.8 リソース配分と予測
9.8.1 マーケティング担当者に提供されるプログラマティックなトレンドと機会
表73 資源配分と予測：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 74 資源配分と予測：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
9.9 プロジェクト・モニタリング
9.9.1 プロジェクトのパフォーマンスを包括的に理解するビジネス
表 75：プロジェクトモニタリング：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 76 プロジェクトモニタリング：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
9.10 その他のアプリケーション
表77 その他の用途：市場、地域別、2017-2022年（百万米ドル）
表78 その他の用途：市場、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
10 AI IN PROJECT MANAGEMENT 市場：垂直方向別（ページ番号 – 126）
10.1 導入
10.1.1 垂直市場：市場促進要因
図 33 ヘルスケア・ライフサイエンス分野は予測期間中に最も高い成長率を示す
表 79：垂直市場別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 80：垂直市場別、2023-2028 年（百万米ドル）
10.2 銀行、金融サービス、保険
10.2.1 顧客サービス強化の必要性
表81 BFSI：地域別市場、2017～2022年（百万米ドル）
表82 BFSI：地域別市場、2023～2028年（百万米ドル）
10.3 小売＆eコマース
10.3.1 複数プロジェクト管理の最適化
表83 小売・eコマース：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 84 小売・eコマース：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
10.4 製造業
10.4.1 製造業における競争力維持のためのプロジェクトマネジメントの活用
表 85 製造業：プロジェクト管理における AI 市場、地域別、2017～2022 年（百万米ドル）
表 86 製造業：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
10.5 政府・防衛
10.5.1 政府・防衛プロジェクトにおける効率性と安全性の向上に対する需要
表 87 政府・防衛：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 88 政府・防衛：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
10.6 ヘルスケア＆ライフサイエンス
10.6.1 大規模データセットによる研究プロセスの促進
表 89 ヘルスケア＆ライフサイエンス：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 90 ヘルスケア＆ライフサイエンス：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
10.7 IT & ITES
10.7.1 複雑化と急速な技術革新
表 91 IT & ITES：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 92 IT & ITES：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
10.8 エネルギー＆公益事業
10.8.1 先進のAI技術は、説明責任を果たし、透明性が高く、公正で安全なシステムの構築に役立つ
表 93 エネルギー＆公益事業：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 94 エネルギー＆公益事業：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
10.9 テレコミュニケーション
10.9.1 コンタクトセンターの有効性、運用コストの削減、サービスレベルの向上
表 95 通信：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 96 通信：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
10.10 建設・エンジニアリング
10.10.1 製造におけるパフォーマンスの向上と冗長性の削減
表 97 建設・エンジニアリング：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 98 建設・エンジニアリング：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
10.11 その他の業種
表 99 その他の垂直市場：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表100 その他の垂直市場：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
11 AIプロジェクト管理 市場：地域別 (ページ数 – 140)
11.1 イントロダクション
図 34 インドが予測期間中最も高い成長率を占める
図 35 アジア太平洋地域が予測期間中に最も高い成長率を占める
表101：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
第102表 地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
11.2 北米
11.2.1 北米：市場促進要因
11.2.2 北米：景気後退の影響
図 36 北米：プロジェクト管理における AI 市場のスナップショット
表103 北米：部品別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 104 北米：コンポーネント別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表105 北米：ソリューション別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 106 北米：ソリューション別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 107 北米：サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 108 北米：サービス別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 109 北米：展開モード別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表 110 北米：展開モード別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 111 北米：組織規模別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 112 北米：組織規模別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表113 北米：用途別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表114 北米：用途別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 115 北米：垂直市場別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 116 北米：垂直市場別 2023-2028 年 （百万米ドル）
表117 北米：国別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 118 北米：国別市場 2023-2028 （百万米ドル）
11.2.3 米国
11.2.3.1 先端技術の迅速な導入を可能にするイノベーションとイニシアチブ
11.2.4 カナダ
11.2.4.1 先端技術導入のための研究開発への急速な投資
11.3 ヨーロッパ
11.3.1 欧州：市場促進要因
11.3.2 欧州：景気後退の影響
表 119 欧州：プロジェクト管理におけるAI市場、コンポーネント別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 120 欧州：コンポーネント別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 121 欧州：ソリューション別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表 122 欧州：ソリューション別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
表 123 欧州：サービス別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表 124 欧州：サービス別市場：2023-2028 年（百万米ドル）
表 125 欧州：展開モード別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表 126 欧州：展開モード別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
表 127 欧州：組織規模別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表 128 欧州：組織規模別市場：2023-2028 年（百万米ドル）
表 129 欧州：用途別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表 130 欧州：用途別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 131 欧州：垂直市場別、2017～2022 年（百万米ドル）
表 132 欧州：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル)
表 133 欧州：国別市場、2017～2022年（百万米ドル）
表 134 欧州：市場：国別、2023-2028 年（百万米ドル）
11.3.3 英国
11.3.3.1 英国を世界的な科学大国とするための政府の取り組み
11.3.4 ドイツ
11.3.4.1 AI能力を円滑化する強力なインフラと熟練労働力
11.3.5 フランス
11.3.5.1 高い潜在顧客基盤と様々な投資家からの多額の資金流入
11.3.6 イタリア
11.3.6.1 サイバー脅威の拡大がAIベースのソリューションを促進する
11.3.7 スペイン
11.3.7.1 さまざまな分野でAIに大きな可能性をもたらすいくつかの取り組みと開発
11.3.8 その他のヨーロッパ
11.4 アジア太平洋
11.4.1 アジア太平洋地域：市場促進要因
11.4.2 アジア太平洋地域：景気後退の影響
図 37 アジア太平洋地域：プロジェクト管理における AI 市場のスナップショット
表135 アジア太平洋地域：部品別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 136 アジア太平洋地域：コンポーネント別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 137 アジア太平洋地域：ソリューション別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表 138 アジア太平洋地域：ソリューション別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 139 アジア太平洋地域：サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表140 アジア太平洋地域：サービス別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
表 141 アジア太平洋地域：展開モード別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表142 アジア太平洋地域：展開モード別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
表143 アジア太平洋地域：組織規模別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 144 アジア太平洋地域：市場：組織規模別、2023-2028 年（百万米ドル）
表 145 アジア太平洋地域：用途別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 146 アジア太平洋地域：用途別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 147 アジア太平洋地域：垂直市場別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 148 アジア太平洋地域：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル)
表149 アジア太平洋地域：国別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表150 アジア太平洋地域：国別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
11.4.3 中国
11.4.3.1 未開拓のAI機会が大きい
11.4.4 日本
11.4.4.1 有機的成長能力の可能性
11.4.5 ASEAN
11.4.5.1 AIスタートアップとイニシアチブの増加
11.4.6 オーストラリア＆ニュージーランド
11.4.6.1 イノベーション促進のための政府機関や学術機関への多額の投資
11.4.7 韓国
11.4.7.1 AIインフラ強化の必要性
11.4.8 インド
11.4.8.1 AIスタートアップとイニシアチブの増加
11.4.9 その他のアジア太平洋地域
11.5 中東・アフリカ
11.5.1 中東・アフリカ：市場促進要因
11.5.2 中東・アフリカ：景気後退の影響
表 151 中東・アフリカ：プロジェクト管理におけるAI市場、コンポーネント別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 152 中東・アフリカ：コンポーネント別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 153 中東・アフリカ：ソリューション別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 154 中東・アフリカ：ソリューション別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 155 中東・アフリカ：サービス別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 156 中東・アフリカ：サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 157 中東・アフリカ：展開モード別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表158 中東・アフリカ：展開モード別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
表 159 中東・アフリカ：市場：組織規模別、2017～2022 年（百万米ドル）
表 160 中東・アフリカ：組織規模別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 161 中東・アフリカ：用途別市場、2017～2022年（百万米ドル）
表 162 中東・アフリカ：用途別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 163 中東・アフリカ：垂直市場別、2017～2022 年（百万米ドル）
表 164 中東・アフリカ：産業別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 165 中東・アフリカ：国別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 166 中東・アフリカ：国別市場 2023-2028 (百万米ドル)
11.5.3 サウジアラビア王国
11.5.3.1 技術とプロジェクトへの投資
11.5.4 UAE
11.5.4.1 インフラ・プロジェクトの増加
11.5.5 イスラエル
11.5.5.1 研究開発への重点化
11.5.6 トルコ
11.5.6.1 IoTによるデジタルインフラの出現が生み出す新しい経済
11.5.7 南アフリカ
11.5.7.1 先端技術に傾倒する企業は、プロジェクトを効果的に処理するための研修を実施している。
11.5.8 その他の中東・アフリカ地域
11.6 ラテンアメリカ
11.6.1 ラテンアメリカ：市場促進要因
11.6.2 ラテンアメリカ：景気後退の影響
表 167 ラテンアメリカ：プロジェクト管理におけるAI市場、コンポーネント別、2017年～2022年（百万米ドル）
表168 ラテンアメリカ：コンポーネント別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 169 ラテンアメリカ：ソリューション別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表170 ラテンアメリカ：ソリューション別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 171 ラテンアメリカ：サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 172 ラテンアメリカ：サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 173 ラテンアメリカ：展開モード別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 174 ラテンアメリカ：展開モード別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 175 ラテンアメリカ：市場：組織規模別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 176 ラテンアメリカ：市場：組織規模別 2023-2028 （百万米ドル）
表 177 ラテンアメリカ：用途別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 178 ラテンアメリカ：用途別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 179 ラテンアメリカ：垂直市場別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 180 ラテンアメリカ：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル)
表181 ラテンアメリカ：国別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表182 ラテンアメリカ：市場：国別、2023年～2028年（百万米ドル）
11.6.3 ブラジル
11.6.3.1 製造業における新興ITクラスター
11.6.4 メキシコ
11.6.4.1 クラウドベースのサービス増加による需要創出
11.6.5 その他のラテンアメリカ地域
12 競争力のある景観 (ページ – 184)
12.1 概要
12.2 主要プレーヤーの戦略
表183 主要プレーヤーが市場で展開する戦略の概要
12.3 収益分析
図 38 主要企業の収益分析（2018-2022 年）（百万米ドル
12.4 市場シェア分析
図39 主要プレーヤー別市場シェア分析（2022年
表 184 プロジェクト管理におけるAI市場：競争の度合い
12.5 企業評価象限
12.5.1 スターズ
12.5.2 新進リーダー
12.5.3 パーベイシブ・プレーヤー
12.5.4 参加者
図40 主要市場プレイヤー、企業評価マトリックス、2022年
12.6 スタートアップ／チーム評価マトリクス
12.6.1 進歩的企業
12.6.2 対応する企業
12.6.3 ダイナミック・カンパニー
12.6.4 スタートブロック
図 41 スタートアップ／ME 市場のプレーヤー、企業評価マトリックス、2022 年
12.7 競合ベンチマーキング
表185 市場：主要企業の競争ベンチマーク（2022年
表186 市場：主要新興企業/SMの詳細リスト
表 187 プロジェクト管理におけるAI市場：主要新興企業／中小企業の競合ベンチマーキング
12.8 競争シナリオ
12.8.1 製品発売
表 188 製品発表（2022年5月～2023年2月
12.8.2 ディールス
表189 2022年5月～2023年1月の取引件数
13 企業プロフィール（ページ – 196）
13.1 主要プレーヤー
(事業概要、提供する製品/ソリューション/サービス、最近の動向、MnM View）*。
13.1.1 IBM
表190 ibm：事業概要
図42 IBM：企業スナップショット
表 191 ibm: 提供する製品/ソリューション/サービス
表192 IBM：製品の発売
表 193 IBM: 取引
13.1.2 オラクル
表 194 オラクル：事業概要
図43 オラクル：企業スナップショット
表 195 オラクル: 提供する製品/ソリューション/サービス
表 196 オラクル：製品の発売
表 197 オラクル: 取引
13.1.3 日立
表 198 日立：事業概要
図 44 日立：企業スナップショット
表 199: 提供する製品/ソリューション/サービス
表 200 日立：製品の発売
表 201 日立：取引
13.1.4 ADOBE
表202 アドビ：事業概要
図45 アドビ：企業スナップショット
表 203 アドビ：提供する製品／ソリューション／サービス
表 204 アドビ：取引
13.1.5 マイクロソフト
表 205 マイクロソフト：事業概要
図46 マイクロソフト：企業スナップショット
表 206 マイクロソフト：提供する製品／ソリューション／サービス
表 207 マイクロソフト：製品発表
表 208 マイクロソフト：取引
13.1.6 TIS
表 209 TIS：事業概要
図47 TIS：企業スナップショット
表 210 TIS: 提供する製品/ソリューション/サービス
表 211 TIS: 取引
13.1.7 サービセナウ
表 212 サービセノウ：事業概要
図 48 サービセノー：企業スナップショット
表 213 サービスノー：提供する製品／ソリューション／サービス
表 214 サービセノウ：製品発表
表 215 サービセノー：取引
13.1.8 アトラシアン
表 216 アトラシアン：事業概要
図 49 アトラシアン：企業スナップショット
表 217 アトラシアン：提供する製品／ソリューション／サービス
表 218 アトラシアン: 取引
13.1.9 アリス・テクノロジー
表 219 アリス・テクノロジー：事業概要
表 220 アリス・テクノロジー：提供する製品／ソリューション／サービス
表 221 アリス・テクノロジー：取引
13.1.10 アイテオン
表 222 アイテオン：事業概要
表 223 aitheon: 提供する製品/ソリューション/サービス
13.1.11 pmaspire
表 224 パスパイア：事業概要
表225 PASSPIRE：提供する製品／ソリューション／サービス
表 226 Pmaspire: 取引
13.1.12 予想
表 227 予想：事業概要
表 228 予想：提供する製品／ソリューション／サービス
13.1.13 クリックアップ
表 229 クリックアップ：事業概要
表230 クリックアップ：提供する製品／ソリューション／サービス
表 231 クリックアップ：取引
13.1.14 ZOHO
表 232 ゾーホー：事業概要
表 233 ゾーホー：提供する製品／ソリューション／サービス
表 234 ゾーホー：取引
13.1.15 プルーフハブ
表 235 プルーフハブ：事業概要
表 236 プルーフハブ：提供する製品／ソリューション／サービス
* 非上場企業の場合、事業概要、提供する製品／ソリューション／サービス、最近の動向、MnM Viewを把握できない可能性がある。
13.2 その他の選手
13.2.1 アジエンド
13.2.2 BUBBLZ
13.2.3 LILI.AI
13.2.4 rationalplan
13.2.5 クリアストラテジー
13.2.6 SAVIOM
13.2.7 コーデコンプリート
13.2.8 monday.com
13.2.9 imagegrafix
13.2.10 オレンジスクラム
13.2.11 スマートシート
13.2.12 PSOHUB
13.2.13 bitrix24
13.2.14 ASANA
13.2.15 WRIKE
14 隣接・関連市場 (ページ – 254)
14.1 はじめに
14.2 人工知能市場-2027年までの世界予測
14.2.1 市場の定義
14.2.2 市場概要
14.2.3 人工知能市場、製品別
表237 人工知能市場、オファリング別、2016-2021年（10億米ドル）
表238 人工知能市場、オファリング別、2022-2027年（10億米ドル）
14.2.4 人工知能市場、技術別
表239 人工知能市場、技術別、2016-2021年（10億米ドル）
表240 人工知能市場、技術別、2022-2027年（10億米ドル）
14.2.5 人工知能市場、展開モード別
表241 人工知能市場、展開モード別、2016-2021年（10億米ドル）
表242 人工知能市場、展開モード別、2022-2027年（10億米ドル）
14.2.6 人工知能市場（組織規模別
表243 人工知能市場、組織規模別、2016年～2021年（10億米ドル）
表244 人工知能市場、組織規模別、2022-2027年（10億米ドル）
14.2.7 人工知能市場、ビジネス機能別
表245 人工知能市場、ビジネス機能別、2016年～2021年（10億米ドル）
表246 人工知能市場、ビジネス機能別、2022年～2027年（10億米ドル）
14.2.8 人工知能市場、業種別
表247 人工知能市場、業種別、2016-2021年（10億米ドル）
表248 人工知能市場、垂直市場別、2022-2027年（10億米ドル）
14.2.9 人工知能市場、地域別
表249 人工知能市場、地域別、2016-2021年（10億米ドル）
表250 人工知能市場、地域別、2022-2027年（10億米ドル）
14.3 ビッグデータ市場-2026年までの世界予測
14.3.1 市場の定義
14.3.2 市場概要
14.3.3 ビッグデータ市場、コンポーネント別
表 251 ビッグデータ市場、コンポーネント別、2016-2020 年（百万米ドル）
表252 ビッグデータ市場、コンポーネント別、2021-2026年（百万米ドル）
表253 ビッグデータ市場、ソリューション別、2016年～2020年（百万米ドル）
表254 ビッグデータ市場、ソリューション別、2021-2026年（百万米ドル）
表255 ビッグデータ市場、サービス別、2016年～2020年（百万米ドル）
表256 ビッグデータ市場、サービス別、2021年～2026年（百万米ドル）
表257 専門家向けビッグデータサービス市場、タイプ別、2016年～2020年（百万米ドル）
表258 専門家向けビッグデータサービス市場、タイプ別、2021年～2026年（百万米ドル）
14.3.3.1 ビッグデータ市場、展開形態別
表 259 ビッグデータ市場、展開モード別、2016-2020 年（百万米ドル）
表260 ビッグデータ市場、展開モード別、2021年～2026年（百万米ドル）
表 261 クラウド導入市場、タイプ別、2016-2020 年（百万米ドル）
表 262 クラウド導入市場、タイプ別、2021-2026 年（百万米ドル）
14.3.3.2 ビッグデータ市場、組織規模別
表263 ビッグデータ市場：組織規模別、2016-2020年（百万米ドル）
表264 ビッグデータ市場、組織規模別、2021年～2026年（百万米ドル）
14.3.3.3 ビッグデータ市場、ビジネス機能別
表265 ビッグデータ市場、ビジネス機能別、2016年～2020年（百万米ドル）
表266 ビッグデータ市場、ビジネス機能別、2021-2026年（百万米ドル）
14.3.3.4 ビッグデータ市場、業種別
表 267 ビッグデータ市場（業種別）：2016-2020 年（百万米ドル
表268 ビッグデータ市場、産業別、2021-2026年（百万米ドル）
14.3.3.5 ビッグデータ市場、地域別
表 269 ビッグデータ市場、地域別、2016-2020 年（百万米ドル）
表270 ビッグデータ市場、地域別、2021年～2026年（百万米ドル）
15 付録（ページ数 – 269）
15.1 ディスカッション・ガイド
15.2 Knowledgestore: マーケッツの購読ポータル
15.3 カスタマイズ・オプション
15.4 関連レポート
15.5 著者詳細
