❖本調査レポートの見積依頼/サンプル/購入/質問フォーム❖
[347ページレポート]AIOps Platformの世界市場は、2023年の117億米ドルから2028年には324億米ドルに成長すると予測され、予測期間中のCAGRは22.7%である。グローバル企業における急速なデジタル変革により、データセットはますます複雑化し、データ処理に多大な時間、コスト、労力を要するようになっている。IT業務もこのような変革期を迎えているため、ITチームは事業運営を維持するために複雑なデータセットを管理するという課題に直面している。さらに、最新のビジネス・アプリケーションとサービスの分散アーキテクチャと動的な性質により、データ負荷は近年大幅に増加しています。ITの俊敏性に対する需要の高まりに対応するため、AIOpsプラットフォームがIT運用チームのソリューションとして登場した。このAIを搭載したプラットフォームは、人間のインテリジェンスと自動化されたアルゴリズムを組み合わせ、ITシステムのパフォーマンスを完全に可視化します。
2030年までのAIOpsプラットフォームの技術ロードマップ
AIOps Paltform市場レポートでは、2030年までの技術ロードマップを網羅し、短期、中期、長期の展開に関する考察を掲載しています。
短期ロードマップ（2023～2025年）
AIOpsプラットフォームへの多様なデータソースの統合を改善することに重点を置いている。
AIOpsプラットフォームは、ストリーミング・データのリアルタイム分析を可能にし、瞬時の洞察とプロアクティブなモニタリングを提供する。
AIOpsプラットフォームで使用されるAIモデルの解釈可能性と説明可能性の向上に重点を置く。
AIOpsプラットフォームには自己学習機能が組み込まれており、時間の経過とともに適応し改善していく。
中期ロードマップ（2025～2028年）
AIOpsプラットフォームは、IoTデバイスやエッジ・コンピューティング・システムなどの新たなデータソースを含む統合機能を拡張している。
高速リアルタイム・データ・ストリームの処理・分析機能を強化。
ルールベースのアプローチ、因果関係AI、反実仮想的説明などの高度なテクニックは、AI主導の意思決定の背後にある推論への深い洞察を提供するために探求されている。
進化するITランドスケープに基づいてアルゴリズムやモデルを動的に調整する自己適応型システムの開発。
長期ロードマップ（2028～2030年）
データ仮想化や連携学習などの高度な技術により、プラットフォームは分散したデータソースを扱い、リアルタイムのデータ融合を実行することができる。
リアルタイムの意思決定と自動行動を可能にする高度なストリーミング分析技術の開発。
バイアスの緩和、プライバシーの保護、アルゴリズムの透明性を含む倫理的配慮は、AIOpsプラットフォームの設計と実装に統合されている。
自己修復、自己最適化、自己構成が可能な知的システムの開発。
市場ダイナミクス
ドライバーAIと自動化によるデジタルトランスフォーメーションのためのITオペレーションの合理化
AIOpsは、ITオペレーションを合理化し、デジタル時代の進化する顧客の要求に応えることで、デジタルトランスフォーメーションを推進する上で極めて重要な役割を果たす。AIOpsは、バックエンドのオペレーションを変革することで、シームレスなデジタル・エクスペリエンスの提供を可能にします。AIOpsでは、ハイブリッド・クラウドのエコシステム全体でインフラ、アプリケーション、サービスをオーケストレーションするため、複雑な環境の管理がシンプルになり、最適な効率性と顧客満足度が確保されます。世界中の企業がデジタルトランスフォーメーションの旅に乗り出し、リモートワークとデジタルコラボレーションのポストパンデミック時代における近代化と適応の必要性に駆り立てられている。しかし、こうした取り組みの成功率は依然として難しく、組織全体に新しいテクノロジーを導入することの複雑さのために、多くのプロジェクトが目標を下回っている。このような課題を克服するために、組織はAIと自動化、特にAIOpsプラットフォームの採用を通じて、その力を活用することができる。これらのソリューションは、機械学習を活用して運用データを関連付け、コンテキスト化することで、情報に基づいた意思決定と問題解決の自動化を可能にします。変革プロセスを簡素化・合理化することで、AIOpsプラットフォームは、特に事業規模が拡大するにつれて、ゲームチェンジャーとなることが証明されている。
AIOpsプラットフォームを採用することで、企業はデジタルトランスフォーメーションのイニシアチブを強化し、AIと自動化の機能を活用して成功を促進し、業務効率を高め、現代のビジネス環境の複雑さを効果的にナビゲートします。
制約：AIOps導入におけるデータ品質と可用性への対応
データの品質と可用性は、AIOpsプラットフォームの実装において重要な課題となる。AIOpsは、システムログ、メトリクス、過去のパフォーマンスデータ、リアルタイムのオペレーションイベント、インシデント関連情報など、多様なデータソースに依存している。しかし、AIOpsに必要なデータは、多くの場合、不完全、不整合、組織のインフラ全体にわたる異種のサイロに保存されているなどの問題を抱えています。不十分なデータや質の低いデータは、AIOpsアルゴリズムの精度と信頼性に悪影響を及ぼし、誤解を招く洞察や誤った技術的決定をもたらす。こうした制約を克服するために、組織はデータガバナンスの実践、データ統合技術、データ品質保証プロセスに注力する必要がある。これには、堅牢なデータパイプライン、データクレンジング手順、およびデータ正規化テクニックを実装して、AIOpsプラットフォームで使用されるデータが正確で信頼性が高く、すぐに利用できるようにすることが含まれる。さらに、AIOpsプラットフォームの全体的な有効性と信頼性を高めるために、組織はデータのサイロ化を解消し、データ標準を確立し、データ品質管理を実施する必要がある。
機会セキュリティ脅威の緩和とコンプライアンス要件に対する需要の高まり
セキュリティ脅威の緩和とコンプライアンス要件の強化に対する要求の高まりは、AIOpsプラットフォームに大きな機会をもたらしている。IT環境の複雑化と脅威の進化に伴い、企業はセキュリティ・インシデントを効果的に検知し、対応する一方で、規制のコンプライアンス基準を満たすという課題に直面している。AIOpsプラットフォームは、高度な分析と機械学習アルゴリズムを活用して、セキュリティ運用を強化します。ログ、イベント、ネットワーク・トラフィックなど、膨大な量のセキュリティ関連データを分析することで、これらのプラットフォームはパターン、異常、潜在的なセキュリティ侵害をリアルタイムで特定します。このプロアクティブなアプローチにより、脅威の早期発見と迅速なインシデント対応が可能になり、データ侵害のリスクを低減し、セキュリティ・インシデントの影響を最小限に抑えることができます。
さらに、AIOpsプラットフォームは、セキュリティ関連データの収集、分析、レポーティングを自動化することで、コンプライアンス要件の達成を支援する。AIOpsプラットフォームは、継続的な監視、監査証跡の生成、業界固有の規制の遵守の維持を支援する。AIと自動化の力を活用することで、AIOpsプラットフォームは組織のセキュリティ態勢を強化し、セキュリティ脅威を軽減し、コンプライアンス・プロセスを合理化します。これにより、ITチームはセキュリティ・インシデントを効率的に管理し、セキュリティ運用の可視性を高め、重要な資産や機密データを確実に保護できるようになる。
課題透明性と説明可能性の欠如
AIOpsアルゴリズムにおける透明性と説明可能性の欠如は、意思決定プロセスの理解と明確化を妨げる重大な問題を提起している。この透明性と説明可能性の欠如は、特に人間の判断が最も重要である規制産業において、信頼の問題につながる。AIOpsアルゴリズムに内在する複雑性は、それらが生成する結果を理解し、検証する上で課題をもたらす。これは、説明責任とコンプライアンスが最も重要な意味を持つ、金融やヘルスケアなどの高度に規制されたセクターにおいて特に重要になる。このような環境では、AI主導の意思決定を解明できることが極めて重要になる。この課題に取り組むには、解釈可能性技術の開発を通じてAIOpsアルゴリズムの説明可能性を高めることが不可欠です。これらのテクニックは、AIOpsプラットフォームの内部構造と意思決定プロセスに対する透明な洞察を提供することを目的としている。説明可能性の機能を組み込むことで、組織は信頼を築き、規制へのコンプライアンスを確保し、AIOpsプラットフォームの推奨とアクションの背後にある論理的根拠を深く理解することができる。この課題に効果的に対処するには、アルゴリズムの複雑さと解釈可能性のバランスを取り、利害関係者がAIOpsシステムによる決定を理解し、自信を持って信頼できるようにする必要があります。説明可能性を実現することは、特に透明性と説明責任が不可欠な規制産業において、AIOpsプラットフォームの採用と受容を成功させる上で重要です。
アプリケーション別では、インフラ管理が予測期間中最大の市場規模を占める
インフラ管理は、IT運用の最適化と合理化のためにAIOpsプラットフォームを採用している。AIOpsは、AIとMLアルゴリズムを活用して膨大な量のインフラストラクチャデータをリアルタイムで分析し、プロアクティブな監視、予測的洞察、インテリジェントな自動化を可能にする。異常の検出、潜在的な問題の予測、ルーチン・タスクの自動化により、AIOpsはリソースの割り当てを改善し、ダウンタイムを削減し、インフラ全体のパフォーマンスを向上させます。AIOpsの採用により、ITチームは複雑でダイナミックなインフラを効率的に管理できるようになり、システムの信頼性が向上し、最新のビジネス・オペレーションの要求に応えられるようになります。
デプロイメント別では、クラウドが予測期間中に最大の市場規模を占める
クラウド環境では、クラウドベースのインフラストラクチャの動的で複雑な性質がもたらす課題に対処するため、AIOpsプラットフォームの採用が進んでいる。AIOpsは、AIとMLテクノロジーを活用して、ログ、メトリクス、監視ツールなど、さまざまなクラウドソースからのデータをリアルタイムで分析します。これにより、クラウドプロバイダーとユーザーは、クラウドサービスのパフォーマンス、セキュリティ、リソース利用について深い洞察を得ることができる。AIOpsプラットフォームは、クラウドのリソース割り当ての最適化、インシデント管理の自動化、潜在的な問題のプロアクティブな検出を支援します。AIOpsを採用することで、クラウド環境は効率を高め、サービスの信頼性を向上させ、クラウドサービスを利用する組織やエンドユーザーにより良いユーザー体験を提供します。
オファリング別では、プラットフォームが予測期間中に最大の市場規模を占める
AIOpsテクノロジーは、ITオペレーションを強化するために様々なプラットフォームで採用されている。ドメイン中心のAIOpsは、特定のITドメインに焦点を当て、カスタマイズされた洞察と自動化を提供します。モニタリング中心のAIOpsは、モニタリング・ツールからのリアルタイム・データを使用して異常を検出し、システム・パフォーマンスを向上させます。ITSM中心のAIOpsは、ITサービス管理プロセスと統合して、インシデントと問題の効率的な解決を実現します。データレイク中心のAIOpsは、データリポジトリを活用して高度な分析を行い、プロアクティブな運用を可能にします。ドメインにとらわれないAIOpsは、包括的な分析のためのデータ統合を使用して、IT環境全体の統一されたビューを提供します。
予測期間中、北米が最大の市場規模を占める
AIOps Platform市場で最大の市場シェアを占めると予想されるのは北米である。AIOpsプラットフォームは北米に大きなインパクトを与え、イノベーションを推進し、地域全体の産業を変革している。AIOpsプラットフォームにおける北米のリーダーシップは、早期導入、活気ある技術革新エコシステム、熟練した労働力によってもたらされている。この地域は、デジタルトランスフォーメーション、コラボレーション、AIOpsへの大規模な投資に注力しており、競争力を高めている。活発な新興企業エコシステムが破壊的ソリューションを導入し、北米はAIOpsテクノロジーの最前線に君臨し続けている。これらの要因が相まって、この地域は最先端のAIOpsプラットフォームを活用し、進化する市場で競争力を獲得することができます。
主要市場プレイヤー
AIOps Platform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・無機的成長戦略を実施し、市場での提供サービスを強化している。AIOps Platformの世界市場における主要ベンダーは、IBM（米国）、Splunk（米国）、Broadcom（米国）、OpenText（カナダ）、Dynatrace（米国）、Cisco（米国）、HCL Technologies（インド）、Elastic（米国）、ServiceNow（米国）、HPE（米国）、Datadog（米国）、New Relic（米国）、SolarWinds（米国）である、BMC Software（米）、ScienceLogic（米）、BigPanda（米）、LogicMonitor（米）、Sumo Logic（米）、Moogsoft（米）、Resolve Systems（米）、AIMS Innovation（ノルウェー）、Interlink Software（英）、CloudFabrix（米）、PagerDuty（米）、Aisera（米）、ManageEngine（米）、Digitate（米）、ZIF.ai（米国）、Autointelli（インド）、UST（米国）、Freshworks（米国）、Everbridge（米国）、StackState（米国）、Logz.io（米国）。
この調査レポートは、AIOpsプラットフォーム市場をオファリング、サービス、展開モード、用途、業種、地域に基づいて分類しています。
提供する：
プラットフォーム
ドメイン中心
モニタリング中心のAIOps
ITSM中心のAIOps
データレイク中心のAIOps
ドメイン不可知論
サービス
サービスによって：
プロフェッショナルサービス
インプリメンテーション・サービス
ライセンスとメンテナンスサービス
トレーニング＆教育サービス
コンサルティング・サービス
マネージドサービス
マネージドネットワークサービス
マネージド・クラウド・サービス
マネージド・セキュリティ・サービス
マネージド・オートメーション・サービス
デプロイメント・モード別：
オンプレミス
クラウド
パブリッククラウド
プライベートクラウド
ハイブリッドクラウド
申請により：
インフラ管理
異常検知と根本原因分析
自動インシデント管理
キャパシティプランニングと最適化
パフォーマンス監視と最適化
サーバーの監視と管理
ストレージの監視と管理
アプリケーション・パフォーマンス監視
ネットワーク・モニタリング
ITSM
サービスレベル管理
構成管理
実用的インテリジェンス
IT資産管理
サービスデスク自動化（チャットボット）
セキュリティ＆イベント管理
セキュリティインシデント・イベント管理（SIEM）
脅威インテリジェンスと検知
セキュリティの自動化とオーケストレーション
セキュリティ・イベントの相関関係
ユーザーとエンティティの行動分析
脆弱性管理
垂直方向で
BFSI
小売＆eコマース
運輸・物流
政府・防衛
ヘルスケア＆ライフサイエンス
テレコム
エネルギー＆公益事業
製造業
IT/ITeS
メディア＆エンターテイメント
その他の事業
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
インド
韓国
ニュージーランド
日本
ASEAN
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
KSA
イスラエル
エジプト
アラブ首長国連邦
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
最近の動向
2023年6月、IBMはApptioの買収を発表し、IBMのIT自動化機能の進化を加速させ、企業のリーダーがテクノロジー投資全体にわたって強化されたビジネス価値を提供できるようにする。
2023年2月、オープンテキストはマイクロ・フォーカスの買収を発表しました。マイクロ・フォーカスは、企業のプロフェッショナルが業務を保護し、情報をより深く理解し、ハイブリッドで複雑化するデジタルファブリックをより適切に管理できるよう支援します。
2023年1月、Interlink SoftwareはCiscoと提携し、同社のAIOpsプラットフォームとAppDynamicsを統合した。この統合を活用することで、ITチームは不要なIT停止のリスクを軽減し、サービスの可用性を高めて、全体的な運用パフォーマンスを最適化することができます。
2022年4月、メリア・ホテルズ・インターナショナルはDynatraceと協業し、重要なアプリケーションを移行することでデジタルトランスフォーメーションを推進しました。Dynatraceの可観測性と高度なAIOps機能を使用することで、Meliáはデジタルサービスがホテルスタッフとの直接対話の品質と一致することを保証します。
2021年12月、ブロードコムはAppNetaの買収を発表した。 ブロードコムによるAppNetaの買収により、AppNetaのスケーラブルなエンドツーエンドの可視化ソリューションとブロードコムのインフラおよびAIOps機能の統合が可能になる。
目次
1 はじめに （ページ – 44）
1.1 研究目的
1.2 市場の定義
1.2.1 含まれるものと除外されるもの
1.3 市場範囲
1.3.1 市場の細分化
1.3.2 対象地域
1.3.3年
1.4 通貨
表1 米ドル為替レート、2020-2022年
1.5 利害関係者
1.6 変更点のまとめ
1.6.1 景気後退の影響
2 研究方法 (ページ – 50)
2.1 調査データ
図1 AIOPSプラットフォーム市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
表2 一次インタビュー
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳
2.1.2.2 主要業界インサイト
2.2 市場の分類とデータの三角測量
図2 データの三角測量
2.3 市場規模の推定
図3 AIOPSプラットフォーム市場：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 市場規模の推定方法：アプローチ1（供給側）、Aiopsプラットフォームのソリューション／サービスからの収益
図5 市場規模推計方法：アプローチ2、ボトムアップ（供給側）、Aiopsプラットフォームの全ソリューション/サービスからの総収入
図6 市場規模推計方法：アプローチ3、ボトムアップ（供給側）、Aiopsプラットフォームの全ソリューション/サービスの総収入
図7 市場規模の推定方法：アプローチ4、ボトムアップ（需要サイド）、Aiopsプラットフォーム全体の支出を通じたAiopsプラットフォームのシェア
2.4 市場予測
表3 因子分析
2.5 前提条件
2.6 限界
2.7 世界のAiopsプラットフォーム市場への景気後退の影響
3 事業概要 （ページ – 64）
表4 2017-2022年の世界市場と成長率（百万米ドル、前年比）
表5 2023-2028年の世界市場と成長率（百万米ドル、前年比）
図8 2023年に最大の市場を占めると予想されるプラットフォーム・セグメント
図9 2023年に最大のシェアを占めると推定されるプロフェッショナル・サービス・セグメント
図10 2023年に市場を支配するのはコンサルティング・サービス分野
図11 2023年の市場規模はマネージド・クラウド・サービスが最も大きいと推定される
図12 2023年に市場を支配すると推定されるクラウドセグメント
図13 2023年に最大の市場を占めると推定されるインフラ管理セグメント
図14 2023年に最大のシェアを占めると推定されるBFSIセグメント
図15 2023年に最大のシェアを占めると推定される北米市場
4 プレミアム・インサイト (ページ – 70)
4.1 Aiopsプラットフォーム市場における魅力的な機会
図 16 Aiops プラットフォームの研究開発への投資の増加が市場成長を促進する
4.2 世界市場における景気後退の概要
図17 2023年の前年比成長率は微減にとどまる
4.3 主要用途別市場、2022-2028年
図 18 インフラ管理部門が最大市場を占めると推定される
4.4 2023年、アプリケーションおよび主要産業別市場
図 19 インフラ管理および Bfsi 分野が大きな市場シェアを占めると推定される
4.5 2023年地域別市場
図20 2023年に市場を支配すると推定される北アメリカ
5 市場概要と業界動向 （ページ – 73）
5.1 導入
5.2 市場ダイナミクス
図 21 Aiops プラットフォーム市場の促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 ドライバー
5.2.1.1 IT環境の複雑化とハイブリッド化
5.2.1.2 AIと自動化によるデジタルトランスフォーメーションのためのITオペレーションの合理化
5.2.1.3 リアルタイムモニタリング、プロアクティブインシデント対応、予測分析への需要の高まり
5.2.2 拘束
5.2.2.1 拡大するITオペレーションの変化
5.2.2.2 不十分または質の低いデータは、AIOpsアルゴリズムの精度と信頼性に悪影響を及ぼす
5.2.3 機会
5.2.3.1 自動化を強化する需要の高まりとビジネス革新の増加
5.2.3.2 セキュリティの脅威を軽減し、コンプライアンス要件を満たすための需要の高まり
5.2.4 課題
5.2.4.1 熟練した人材の不足
5.2.4.2 透明性と説明可能性の欠如
5.3 Aiopsプラットフォームのアーキテクチャ
5.4 AiopsとMLopsの違い
5.5 Aiopsプラットフォームの進化
図22 Aiopsプラットフォームの進化
5.6 Aiopsプラットフォーム市場のエコシステム
図23 AIOPSプラットフォームのエコシステム
表6 市場：プラットフォーム・プロバイダー
表7 市場：サービス・プロバイダー
表8 市場：クラウド・プロバイダー
表9 市場：エンドユーザー
表10 市場：規制機関
5.7 ケーススタディ分析
5.7.1 小売とeコマース
5.7.1.1 Coty社がブロードコムのAIOpsプラットフォームを活用してITオペレーションを管理
5.7.2 テレコム
5.7.2.1 ボーダフォンがOpenText Operations Bridgeを採用し、根本原因分析とインシデント解決の自動化に注力
5.7.3 BFSI
5.7.3.1 ServiceNowがDNBのIT環境の可視性向上に貢献
5.7.4 IT/ITES
5.7.4.1 OpsRampによりTietoevryはマルチクラウド環境を管理できるようになった
5.7.5 ヘルスケア＆ライフサイエンス
5.7.5.1 Cambia Health SolutionsはBigPandaのAIOpsソリューションを活用し、優先的に解決すべきアクション可能なインシデントを特定する
5.8 サプライチェーン分析
図 24 サプライチェーン分析：Aiops プラットフォーム市場
5.8.1 主要技術
5.8.1.1 機械学習
5.8.1.2 ビッグデータ
5.8.1.3 原因AI
5.8.1.4 自然言語処理
5.8.2 隣接技術
5.8.2.1 クラウド・コンピューティング
5.8.2.2 IoT
5.8.2.3 予測分析
5.8.2.4 MLOps
5.8.2.5 デブオプス
5.9 ポーターの5つの力分析
図25 ポーターの5つの力分析
表11 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 買い手の交渉力
5.9.4 サプライヤーの交渉力
5.9.5 競争相手の激しさ
5.10 価格モデル分析
5.10.1 指標価格分析（プラットフォーム別
表 12 AiOPS プラットフォーム・プロバイダの価格分析
5.10.2 主要プレーヤーの用途別平均販売価格動向
表 13 AiOPS プラットフォーム・プロバイダのアプリケーション別平均販売価格分析
5.11 特許分析
5.11.1 方法論
5.11.2 文書タイプ
表 14 出願された特許（2013 年～2023 年
5.11.3 イノベーションと特許出願
図26 特許取得件数の合計、2013-2023年
5.11.3.1 上位志願者
図27 特許出願件数の多い上位企業（2013-2023年
表15 特許所有者トップ12、2013-2023年
表16 Aiopsプラットフォーム市場における特許一覧（2022～2023年
5.12 主要会議・イベント（2023-2024年
表17 カンファレンス＆イベントの詳細リスト（2023-2024年
5.13 関税と規制の状況
5.13.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表18 北米：規制機関、政府機関、その他の組織
表19 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織
表20 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織
表21行：規制機関、政府機関、その他の組織
5.13.2 北米
5.13.2.1 米国
5.13.2.1.1 カリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）
5.13.2.1.2 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA）
5.13.2.1.3 人工知能リスクマネジメントフレームワーク1.0（RMF）
5.13.2.2 カナダ
5.13.2.2.1 カナダ公共安全省の規制
5.13.3 欧州
5.13.3.1 一般データ保護規則（GDPR）
5.13.3.2 EUのAI規制の枠組み
5.13.4 アジア太平洋
5.13.4.1 韓国
5.13.4.1.1 個人情報保護法（以下「PIPA」という。）
5.13.4.2 中国
5.13.4.3 インド
5.13.5 中東・アフリカ
5.13.5.1 UAE
5.13.5.1.1 UAE AI規制
5.13.5.2 CSR
5.13.5.2.1 サウジアラビアのAI戦略
5.13.5.3 バーレーン
5.13.5.3.1 バーレーンAI倫理フレームワーク
5.13.6 ラテンアメリカ
5.13.6.1 ブラジル
5.13.6.1.1 ブラジルの一般データ保護法
5.13.6.2 メキシコ
5.13.6.2.1 メキシコの国家人工知能戦略
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28 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22 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
5.14.2 購入基準
図 29 上位 3 業種の主な購買基準
表23 上位3業種の主な購買基準
5.15 Aiopsプラットフォーム市場のバイヤー／顧客に影響を与えるトレンド／混乱
図 30 市場：バイヤー／顧客に影響を与えるトレンド／混乱
5.16 Aiopsプラットフォーム導入のベストプラクティス
5.17 市場の技術ロードマップ
5.18 市場のビジネスモデル
5.19 Aiopsプラットフォームの機能
5.2 Aiopsプラットフォームの主要ステージ
5.21 Aiopsプラットフォームの成熟度レベル
6 AIOPS プラットフォーム市場：サービス別（ページ番号 – 118）
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング：市場促進要因
図 31 サービス部門は予測期間中、最も高い成長率が見込まれる
表24：市場、提供サービス別、2017-2022年（百万米ドル）
表25：市場（オファリング別）、2023-2028年（百万米ドル
6.2 プラットフォーム
6.2.1 継続的なデータ分析への需要の高まりが市場を押し上げる
表 26 プラットフォーム：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 27 プラットフォーム：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
6.2.2 ドメイン中心のAIOPS
6.2.2.1 ドメインに特化したデータモデルでワークフローを合理化するニーズの高まりが市場を押し上げる
6.2.2.2 モニタリング中心のAIOps
6.2.2.3 ITSM中心のAIOps
6.2.2.4 データレイク中心のAIOps
6.2.3 ドメインを問わないAIOPS
6.2.3.1 市場を活性化するために領域を超えてシームレスに働く能力
6.3 サービス
6.3.1 企業エコシステム内での多様なITソリューションの統合需要の高まりが市場を促進する
表 28 サービス：市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 29 サービス：市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
7 AIOPSプラットフォーム市場：サービス別（ページ – 124）
7.1 はじめに
7.1.1 サービス：市場促進要因
図 32 マネージド・サービス部門は予測期間中に最も高い成長率が見込まれる
表30：サービス別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 31：サービス別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
7.2 プロフェッショナル・サービス
7.2.1 特定の組織のニーズを満たす需要の高まりが市場成長を促進する
図 33 ライセンス＆メンテナンス・サービス部門は予測期間中最も高い成長率が見込まれる
表 32：プロフェッショナルサービス別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 33：プロフェッショナルサービス別市場（2023-2028 年）（百万米ドル
表34 プロフェッショナルサービス：市場、地域別、2017-2022年（百万米ドル）
表 35：プロフェッショナルサービス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
7.2.2 コンサルティング・サービス
表36 コンサルティングサービス：Aiopsプラットフォーム市場、地域別、2017-2022年（百万米ドル）
表 37 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）
7.2.3 インプリメンテーション・サービス
表 38 インプリメンテーションサービス：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 39 インプリメンテーションサービス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
7.2.4 トレーニング＆教育サービス
表 40 トレーニング＆教育サービス：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 41 トレーニング＆教育サービス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
7.2.5 ライセンスと保守サービス
表 42 ライセンス＆メンテナンスサービス：地域別市場、2017 年～2022 年（百万米ドル）
表 43 ライセンス＆メンテナンスサービス：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
7.3 マネージド・サービス
7.3.1 シームレスなAIOPSを実現するための専門家支援に対する需要の高まりが市場を牽引する
表 44：マネージドサービス別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 45：マネージドサービス別市場（2023-2028 年）（百万米ドル
表 46 マネージドサービス：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 47 マネージドサービス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
7.3.2 マネージド・クラウド・サービス
表 48 マネージドクラウドサービス：Aiopsプラットフォーム市場、地域別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 49 マネージドクラウドサービス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
7.3.3 マネージド・セキュリティ・サービス
表 50 マネージドセキュリティサービス：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 51 マネージドセキュリティサービス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
7.3.4 マネージド・ネットワーク・サービス
表 52 マネージド・ネットワーク・サービス：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 53 マネージド・ネットワーク・サービス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
7.3.5 マネージド・オートメーション・サービス
表 54 マネージドオートメーションサービス：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 55 マネージドオートメーションサービス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
8 AIOPSプラットフォーム市場：展開モード別（ページ数-139）
8.1 導入
8.1.1 展開モード：市場促進要因
図 34 オンプレミス部門は予測期間中最も高い成長率が見込まれる
表 56：展開モード別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 57：展開モード別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
8.2 クラウド
8.2.1 アップデートを簡素化し、企業の負担を軽減して市場を押し上げる能力
表 58 クラウド：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 59 クラウド：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
表60 クラウドタイプ別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 61 クラウドタイプ別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
8.2.2 パブリック・クラウド
表62 パブリッククラウド：地域別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表63 パブリッククラウド：Aiopsプラットフォーム市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.2.3 プライベート・クラウド
表64 プライベートクラウド：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 65：プライベートクラウド：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
8.2.4 ハイブリッド・クラウド
表 66 ハイブリッドクラウド：地域別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表67 ハイブリッドクラウド：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
8.3 オンプレミス
8.3.1 制御とセキュリティを提供する必要性の高まりが市場成長を促進する
表 68：オンプレミス：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 69：オンプレミス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
9 AIOPSプラットフォーム 市場：用途別（ページ数-147）
9.1 はじめに
9.1.1 アプリケーション：市場促進要因
図 35 予測期間中、最も高い成長率が期待されるITSM分野
表70：用途別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表71：用途別市場、2023-2028年（百万米ドル）
9.2 インフラ管理
9.2.1 複雑で分散したインフラを扱う能力が市場を牽引する
表 72 インフラ管理：Aiops プラットフォーム市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表73 インフラ管理：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
9.2.2 異常検知と根本原因分析
9.2.3 インシデント管理の自動化
9.2.4 キャパシティ・プランニングと最適化
9.2.5 パフォーマンスの監視と最適化
9.2.6 サーバーの監視と管理
9.2.7 ストレージの監視と管理
9.2.8 アプリケーション・パフォーマンス・モニタリング
9.2.9 ネットワーク・モニタリング
9.2.9.1 ネットワーク・パフォーマンス・モニタリング
9.2.9.2 ネットワーク・トラフィック分析
9.2.9.3 ネットワーク・セキュリティ管理
9.2.9.4 自己修復ITシステム
9.3 ITSM
9.3.1 Aiopsプラットフォームの導入を促進するルーチンタスクの自動化能力
表 74：ITSM：Aiopsプラットフォーム市場、地域別、2017-2022年（百万米ドル）
表 75：ISSM: 地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
9.3.2 サービス・レベル管理
9.3.3 コンフィギュレーション管理
9.3.4 実行可能なインテリジェンス
9.3.5 IT資産管理
9.3.6 サービスデスクの自動化（チャットボット）
9.4 セキュリティとイベント管理
9.4.1 脅威をプロアクティブに検知するニーズの高まりがAiopsプラットフォームの採用を促進
表 76 セキュリティ＆イベント管理：地域別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表 77 セキュリティ＆イベント管理：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
9.4.2 セキュリティインシデント・イベント管理（Siem）
9.4.3 脅威インテリジェンスと検知
9.4.4 セキュリティの自動化とオーケストレーション
9.4.5 セキュリティイベント相関
9.4.6 ユーザーとエンティティの行動分析
9.4.7 脆弱性管理
10 AIOPSプラットフォーム市場：垂直方向別（ページ – 159）
10.1 導入
10.1.1 垂直市場：市場促進要因
図 36 ヘルスケア・ライフサイエンス分野は予測期間中最高の成長率が見込まれる
表 78：垂直市場別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 79：垂直市場別、2023-2028 年（百万米ドル）
10.2 BFSI
10.2.1 市場活性化のために金融サービスの質を向上させる必要性が高まっている
表80 BFSI：地域別市場、2017～2022年（百万米ドル）
表 81 BFSI：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
10.3 小売＆eコマース
10.3.1 市場拡大のためには業務の合理化と顧客体験の向上が必要
表 82 小売・eコマース：Aiopsプラットフォーム市場、地域別、2017～2022年（百万米ドル）
表83 小売・eコマース：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
10.4 輸送・物流
10.4.1 遅延を予測し、ルートを調整する能力が市場の成長を促進する
表84 輸送・物流：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 85 輸送・物流：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
10.5 政府・防衛
10.5.1 セキュリティと意思決定を改善する必要性が高まり、Aiopsプラットフォームの導入が進む
表 86 政府・防衛：Aiops プラットフォーム市場、地域別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 87 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 患者ケアの向上と医療の進歩に対するニーズの高まりが市場を促進する
表 88 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 89 ヘルスケア＆ライフサイエンス：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
10.7 テレコム
10.7.1 ネットワーク・パフォーマンスの最適化ニーズの高まりが市場を牽引
表 90：通信：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 91：通信：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 手作業を減らし、プロセスを合理化する能力が市場を押し上げる
表 92 エネルギー＆公益事業：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 93 エネルギー＆公益事業：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
10.9 製造業
10.9.1 高度な分析で効率と品質を高めるニーズの高まりが市場を牽引
表 94 製造業：Aiops プラットフォーム市場、地域別、2017～2022 年（百万米ドル）
表 95 製造業：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
10.10 IT/ITES
10.10.1 ダイナミックなIT環境におけるサービス信頼性向上の機会の増加が市場を押し上げる
表96 IT/IT：地域別市場、2017～2022年（百万米ドル）
表 97 it/ites：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
10.11 メディア＆エンタテインメント
10.11.1 高品質なコンテンツを視聴者に提供し、市場を牽引する必要性の高まり
表 98 メディア＆エンターテインメント：地域別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 99 メディア＆エンターテインメント：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
10.12 その他の業種
10.12.1 効率の向上とパーソナライゼーションへの需要の高まりが市場を促進する
表100 その他の垂直市場：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表101 その他の垂直市場：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
11 AIOPSプラットフォーム市場：地域別（ページ数-174）
11.1 イントロダクション
図 37 インドが予測期間中最も高い成長率を占める
図 38 アジア太平洋地域が予測期間中最も高い成長率を占める
表102：地域別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表103 2023-2028年地域別市場（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 39 北米：Aiops プラットフォーム市場のスナップショット
表 104 北米：市場：サービス別、2017-2022年（百万米ドル）
表 105 北米：製品別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 106 北米：サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 107 北米：サービス別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 108 北米：専門サービス別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 109 北米：専門サービス別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 110 北米：マネージドサービス別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 111 北米：マネージドサービス別市場：2023-2028 年（百万米ドル）
表 112 北米：展開モード別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表 113 北米：展開モード別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 114 北米：クラウドタイプ別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 115 北米：クラウドタイプ別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表116 北米：用途別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 117 北米：用途別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 118 北米：垂直市場別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 119 北米：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル)
表120 北米：国別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表121 北米：市場：国別、2023年～2028年（百万米ドル）
11.2.3 米国
11.2.3.1 倫理的で責任あるAIの利用を促進する上で重要な役割を果たすAI規制
表 122 米国：Aiops プラットフォーム市場、オファリング別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 123 米国：市場：提供製品別、2023-2028 年（百万米ドル）
表 124 米国：展開モード別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 125 米国：展開モード別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
表126 米国：用途別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 127 米国：用途別市場 2023-2028 （百万米ドル）
11.2.4 カナダ
11.2.4.1 カナダの複雑なIT事情がAIOpsプラットフォームの導入を促進
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 128 欧州：Aiops プラットフォーム市場、提供サービス別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 129 欧州：製品別市場（2023-2028 年）（百万米ドル
表 130 欧州：サービス別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表131 欧州：サービス別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
表 132 欧州：専門サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 133 欧州：専門サービス別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
表 134 欧州：マネージドサービス別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 135 欧州：マネージドサービス別市場：2023-2028 年（百万米ドル）
表 136 欧州：展開モード別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表 137 欧州：展開モード別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
表 138 欧州：クラウドタイプ別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 139 欧州：クラウドタイプ別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 140 欧州：用途別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表 141 欧州：用途別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 142 欧州：垂直市場別、2017～2022 年（百万米ドル）
表 143 欧州：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル)
表 144 欧州：国別市場、2017～2022年（百万米ドル）
表 145 欧州：市場：国別、2023-2028年（百万米ドル）
11.3.3 英国
11.3.3.1 顧客満足度の向上と市場活性化のための技術革新の必要性の高まり
表 146 英国：Aiops プラットフォーム市場、提供製品別、2017～2022 年（百万米ドル）
表 147 英国：製品別市場（2023～2028 年）（百万米ドル
表 148 英国：展開モード別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表 149 英国：展開モード別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表150 英国：用途別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 151 英国：用途別市場 2023-2028 (百万米ドル)
11.3.4 ドイツ
11.3.4.1 ITオペレーションのスマート化・効率化に対する需要の高まりが市場を押し上げる
11.3.5 フランス
11.3.5.1 複雑化する現代のIT環境をナビゲートする必要性の高まりが市場を牽引
11.3.6 イタリア
11.3.6.1 高度なIT管理ソリューションを求める需要の高まりが市場の成長を後押しする
11.3.7 スペイン
11.3.7.1 デジタル革新と業務効率化の推進が市場を押し上げる
11.3.8 その他のヨーロッパ
11.3.8.1 AIOpsプラットフォームの採用拡大が各国のIT変革を促進
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 40 アジア太平洋：市場スナップショット
表 152 アジア太平洋地域：Aiopsプラットフォーム市場、提供サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 153 アジア太平洋地域：市場：提供品目別（2023-2028 年）（百万米ドル
表 154 アジア太平洋地域：サービス別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 155 アジア太平洋地域：サービス別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表156 アジア太平洋地域：専門サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 157 アジア太平洋地域：専門サービス別市場（2023-2028 年）（百万米ドル
表158 アジア太平洋地域：マネージドサービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 159 アジア太平洋地域：マネージドサービス別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 160 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 161 アジア太平洋地域：展開モード別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
表 162 アジア太平洋地域：クラウドタイプ別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表163 アジア太平洋地域：クラウドタイプ別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
表 164 アジア太平洋地域：用途別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 165 アジア太平洋地域：用途別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 166 アジア太平洋地域：垂直市場別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 167 アジア太平洋地域：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル)
表168 アジア太平洋地域：国別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 169 アジア太平洋地域：国別市場 2023-2028 (百万米ドル)
11.4.3 中国
11.4.3.1 デジタルトランスフォーメーション需要の高まりが市場成長を促進する
表 170 中国：Aiops プラットフォーム市場、提供サービス別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 171 中国：市場：提供品目別（2023-2028 年）（百万米ドル
表 172 中国：展開モード別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 173 中国：展開モード別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表174 中国：用途別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 175 中国：用途別市場 2023-2028 (百万米ドル)
11.4.4 日本
11.4.4.1 技術革新に対する政府の支援と大手ハイテク企業の存在が市場を押し上げる
11.4.5 韓国
11.4.5.1 AI研究開発に対する政府支援の増加が市場を促進する
11.4.6 インド
11.4.6.1 活発な技術環境とデジタル化への取り組みが市場成長を促進する
11.4.7 ANZ
11.4.7.1 AIとアナリティクスでITインフラを変革するニーズの高まりが市場成長を促進する
11.4.8 ASEAN
11.4.8.1 インシデントが発生する前に対応・解決し、市場を活性化する必要性の高まり
11.4.9 その他のアジア太平洋地域
11.4.9.1 ITプロセスとシステムパフォーマンスを最適化するニーズの高まりが市場を押し上げる
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 176 中東・アフリカ：Aiopsプラットフォーム市場、提供サービス別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 177 中東・アフリカ：製品別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 178 中東・アフリカ：サービス別市場、2017-2022 年（百万米ドル）
表 179 中東・アフリカ：サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 180 中東・アフリカ：専門サービス別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表181 中東・アフリカ：専門サービス別市場：2023-2028年（百万米ドル）
表 182 中東・アフリカ：マネージドサービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 183 中東・アフリカ：マネージドサービス別市場：2023-2028年（百万米ドル）
表 184 中東・アフリカ：展開モード別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表 185 中東・アフリカ：展開モード別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 186 中東・アフリカ：クラウドタイプ別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 187 中東・アフリカ：クラウドタイプ別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 188 中東・アフリカ：用途別市場、2017～2022 年（百万米ドル）
表 189 中東・アフリカ：用途別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 190 中東・アフリカ：垂直市場別、2017～2022 年（百万米ドル）
表 191 中東・アフリカ：産業別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表192 中東・アフリカ：国別市場、2017～2022年（百万米ドル）
表 193 中東・アフリカ：Aiopsプラットフォーム市場、国別、2023年～2028年（百万米ドル）
11.5.3 CSR
11.5.3.1 主要産業分野でのAI開発重視の高まりが市場を押し上げる
11.5.4 UAE
11.5.4.1 ITランドスケープの異常やパターンを迅速に検出する能力が市場を牽引する
11.5.5 イスラエル
11.5.5.1 様々な業種におけるAIOpsプラットフォームの用途拡大が市場を促進する
11.5.6 エジプト
11.5.6.1 競争優位を獲得し、業務効率を高めるための政府の取り組みが市場成長を促進する
11.5.7 南アフリカ
11.5.7.1 ITパフォーマンス監視を強化する最先端技術の急速な導入が市場を押し上げる
11.5.8 その他の中東・アフリカ地域
11.5.8.1 効率を高め、サービス提供を改善するために企業が大きく前進し、市場の成長を促進する
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 194 ラテンアメリカ：Aiopsプラットフォーム市場、オファリング別、2017年～2022年（百万米ドル）
表 195 ラテンアメリカ：市場：提供製品別 2023-2028 (百万米ドル)
表 196 ラテンアメリカ：サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 197 ラテンアメリカ：サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 198 ラテンアメリカ：専門サービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 199 ラテンアメリカ：専門サービス別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 200 ラテンアメリカ：マネージドサービス別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 201 ラテンアメリカ：マネージドサービス別市場：2023-2028 年（百万米ドル）
表202 ラテンアメリカ：展開モード別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 203 ラテンアメリカ：展開モード別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 204 ラテンアメリカ：クラウドタイプ別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 205 ラテンアメリカ：クラウドタイプ別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表206 ラテンアメリカ：用途別市場、2017年～2022年（百万米ドル）
表 207 ラテンアメリカ：用途別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 208 ラテンアメリカ：垂直市場別、2017-2022 年（百万米ドル）
表 209 ラテンアメリカ：垂直市場別 2023-2028 (百万米ドル)
表210 ラテンアメリカ：国別市場、2017-2022年（百万米ドル）
表 211 ラテンアメリカ：Aiopsプラットフォーム市場、国別、2023年～2028年（百万米ドル）
11.6.3 ブラジル
11.6.3.1 異常を検知し、潜在的な問題を予見する必要性の高まりが市場を押し上げる
11.6.4 メキシコ
11.6.4.1 市場成長を促進する最先端技術の活用へのコミットメント
11.6.5 アルゼンチン
11.6.5.1 複雑なIT環境を管理する需要の高まりが市場成長を押し上げる
11.6.6 その他のラテンアメリカ地域
11.6.6.1 ITオペレーション強化のための最先端技術の急速な導入が市場成長を促進する
12 競争力のある景観 (ページ – 227)
12.1 概要
12.2 主要プレーヤーの戦略
表212 主要ベンダーが採用した戦略の概要
12.3 収益分析
12.3.1 過去の収益分析
図41 トッププレーヤーの過去の収益分析（2020-2022年）（百万米ドル
12.4 市場シェア分析
図42 主要企業の市場シェア分析（2022年
表 213 Aiops プラットフォーム市場：競争の度合い
12.5 会社評価マトリックス
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43 世界市場企業評価マトリックス（2022年
12.5.5 競合ベンチマーキング
表214 市場：主要企業の製品フットプリント分析（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44 世界の新興企業／MES評価マトリックス（2022年
12.6.5 スタートアップ／MES競合ベンチマーキング
表215 市場：主要新興企業/SMの詳細リスト
表216 市場：新興企業/中小企業の製品フットプリント分析（2023年
12.7 AIOPSプラットフォーム市場：製品展望
表217 ドメイン中心製品の比較分析
表218 ドメイン診断製品の比較分析
12.8 競争シナリオとトレンド
12.8.1 製品発売
表219 サービス／製品の発売（2020-2023年
12.8.2 ディールス
表 220 取引（2020-2023年
12.9 主要AiOPSプラットフォーム・ベンダーの評価と財務指標
図45 主要ベンダーの評価と財務指標
12.10 主要AiOPSプラットフォーム・ベンダーの年初来（YTD）価格総合リタ ーンと株式ベータ
図 46 主要ベンダーの年初来(YTD)価格トータルリターンと株式ベータ
13 企業プロフィール（ページ番号 – 246）
13.1 はじめに
(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の見解)*。
13.2 主要プレーヤー
13.2.1 IBM
表 221 IBM：事業概要
図47 IBM：企業スナップショット
表 222: IBM: 提供する製品/ソリューション/サービス
表 223 IBM：製品の発売と機能強化
表 224 IBM: 取引
13.2.2 スプランク
表 225 Splunk: 事業概要
図 48 スプランク：企業スナップショット
表 226 Splunk: 提供する製品/ソリューション/サービス
表 227 Splunk: 製品の発表と機能強化
表 228 Splunk: 取引
13.2.3 ブロードコム
表 229 ブロードコム：事業概要
図 49 ブロードコム：企業スナップショット
表 230 ブロードコム：提供する製品／ソリューション／サービス
表 231 ブロードコム：製品の発売と強化
表 232 ブロードコム：取引
13.2.4 オープンテキスト
表 233 オぺンテキスト：事業概要
図50 オぺンテキスト：企業スナップショット
表234 オぺンテキスト：提供する製品／ソリューション／サービス
表 235 オぺンテキスト：取引
13.2.5 dynatrace
表 236 ダイナトレイス：事業概要
図 51 ダイナトレイス：企業スナップショット
表237 ダイナトレイス：提供する製品／ソリューション／サービス
表 238 ダイナトレイス：製品の発売／強化
表239 ダイナトレイス：取引
13.2.6 CISCO
表 240 シスコ：事業概要
図 52 シスコ：企業スナップショット
表241 シスコ：提供する製品／ソリューション／サービス
表 242 シスコ：製品の発売と機能強化
表243 シスコ：取引
13.2.7 HCLテクノロジー
表244 HCLテクノロジーズ：事業概要
図 53 HCLテクノロジーズ：企業スナップショット
表245 HCLテクノロジーズ：提供する製品／ソリューション／サービス
表246 HCLテクノロジーズ：製品の発売と強化
表247 HCLテクノロジーズ：取引
13.2.8 エラスティック
表248 エラスティック：事業概要
図54 弾力性：企業スナップショット
表249 弾力性：提供する製品／ソリューション／サービス
表250 弾力性：製品の発売と強化
表 251 弾力性：取引
13.2.9 サービセナウ
表 252 サービセノウ：事業概要
図 55 サービセノー：企業スナップショット
表 253 サービスノー：提供する製品／ソリューション／サービス
表 254 サービセノウ：製品の発売と機能強化
表 255 サービセノー：取引
13.2.10 HPE
表256 Hpe：事業概要
図 56 Hpe: 企業スナップショット
表257 hpe：提供する製品／ソリューション／サービス
表 258 Hpe：製品の発売と機能強化
表 259 Hpe: 取引
13.2.11 データドッグ
表 260 データドッグ：事業概要
図 57 データドッグ：企業スナップショット
表 261 データドッグ：提供する製品／ソリューション／サービス
表 262 データドッグ：製品の発売と機能強化
表 263 データドッグ：取引
13.2.12 新しい遺物
表264 ニューレリック：事業概要
図58 ニューレリック：企業スナップショット
表265 ニューレリック：提供する製品／ソリューション／サービス
表 266 ニューレリック：製品の発売と強化
表 267 ニューレリック：取引
13.2.13 ソーラーウィンズ
表 268 ソーラーウィンズ：事業概要
図 59 ソーラーウィンズ：企業スナップショット
表 269 ソーラーウィンズ：提供する製品／ソリューション／サービス
表 270 ソーラーウィンズ：製品の発売と機能強化
表 271 ソーラーウィンズ：取引
13.2.14 BMCソフトウェア
表 272 bmc ソフトウェア：事業概要
表273 bmcソフトウェア：提供する製品／ソリューション／サービス
表 274 BMC ソフトウェア：製品の発売と機能強化
表 275 BMC ソフトウェア：取引
13.2.15 sciencelogic
表 276 サイエンセロジック：事業概要
表277 sciencelogic：提供する製品／ソリューション／サービス
表 278 Sciencelogic: 取引実績
表 279 サイエンセロジック：その他の動向
13.2.16 bigpanda
表280 Bigpanda: 事業概要
表281 Bigpanda: 提供する製品/ソリューション/サービス
表 282 Bigpanda: 製品発表
表 283 Bigpanda: 取引
表 284 Bigpanda: その他の展開
13.3 その他の選手
13.3.1 ロジックモニター
13.3.2 相撲のロジック
13.3.3 ムーグソフト
13.3.4 解決システム
13.3.5 革新を目指す
13.3.6 インターリンク・ソフトウェア
13.3.7 tengu.io
13.3.8 ポケットベルデューティ
13.3.9 アイセラ
13.3.10 マネージエンジン
13.3.11 数字
13.3.12 ZIF.AI
13.3.13 オートインテリ
13.3.14 USTS
13.3.15 フレッシュワークス
13.3.16 エバーブリッジ
13.3.17 スタック状態
13.3.18 logz.io
*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の見解などの詳細は、未上場企業の場合、把握できない可能性がある。
14 隣接・関連市場 (ページ – 325)
14.1 はじめに
14.2 ジェネレーティブAI市場 – 2028年までの世界予測
14.2.1 市場の定義
14.2.2 市場概要
表285 世界のジェネレーティブAIの市場規模と成長率、2019-2022年（百万米ドル、前年比）
表286 世界のジェネレーティブAIの市場規模と成長率、2023-2028年（百万米ドル、前年比）
14.2.2.1 ジェネレーティブAI市場、提供製品別
表287 ジェネレーティブAI市場、オファリング別、2019-2022年（百万米ドル）
表288 ジェネレーティブAI市場、オファリング別、2023-2028年（百万米ドル）
14.2.2.2 ジェネレーティブAI市場、用途別
表289 ジェネレーティブAI市場、用途別、2019-2022年（百万米ドル）
表290 ジェネレーティブAI市場、用途別、2023-2028年（百万米ドル）
14.2.2.3 ジェネレーティブAI市場（業種別
表291 ジェネレーティブAI市場、垂直分野別、2019-2022年（百万米ドル）
表292 ジェネレーティブAI市場、垂直分野別、2023-2028年（百万米ドル）
14.2.2.4 ジェネレーティブAI市場、地域別
表293 ジェネレーティブAIの市場規模、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表294 ジェネレーティブAIの市場規模、地域別、2023-2028年（百万米ドル）
14.3 mlops市場 – 2027年までの世界予測
14.3.1 市場の定義
14.3.2 市場概要
表295 mlopsの世界市場規模および成長率、2018-2021年（百万米ドル、前年比）
表296 mlopsの世界市場規模および成長率、2022-2027年（百万米ドル、前年比）
14.3.2.1 MLOps市場、コンポーネント別
表297 mlops市場、コンポーネント別、2018-2021年（百万米ドル）
表 298 mlops市場、コンポーネント別、2022-2027年（百万米ドル）
14.3.2.2 MLOps市場、展開モード別
表 299 mlops 市場、展開モード別、2018-2021 年（百万米ドル）
表300 mlops市場、展開モード別、2022-2027年（百万米ドル）
14.3.2.3 MLOps市場、組織規模別
表301 mlops市場、組織規模別、2018-2021年（百万米ドル）
表302 mlops市場：組織規模別、2022-2027年（百万米ドル）
14.3.2.4 MLOps市場、業種別
表303 mlops市場、垂直市場別、2018-2021年（百万米ドル）
表304 mlops市場、垂直市場別、2022-2027年（百万米ドル）
14.3.2.5 MLOps市場、地域別
表305 mlops市場、地域別、2018-2021年（百万米ドル）
表306 mlops市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
15 付録（ページ番号 – 338）
15.1 ディスカッション・ガイド
15.2 knowledgestore: marketsandmarkets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
