著者:
Suraj Gujar, Rutvij Kshirsagar
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データファブリック市場 サイズとシェア 2024 - 2032
レポートID: GMI10111
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発行日: July 2024
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レポート形式: PDF/エクセル/ダッシュボード/プラットフォーム
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データファブリック市場
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データファブリック市場規模
データファブリック市場は2023年に24億米ドル規模に達し、2024年から2032年にかけて年平均成長率（CAGR）30%超で成長すると予測されています。 デジタル化の進展と、データファブリックソリューションへの人工知能（AI）の統合が、拡張性と俊敏性を継続的に高めています。これらのプラットフォームは、変化するデータ量、データソース、ビジネス要件に動的に適応し、データ駆動型アプリケーションおよびサービスのアジャイルな開発と導入を支援します。
データファブリック市場の主なポイント
例えば、2023年5月、Microsoftは Azure Service Fabric とは異なる包括的なデータ・分析プラットフォームである Fabric を導入しました。このプラットフォームは、統合ツール、リアルタイム分析機能を備えた Spark を活用したデータエンジニアリングプラットフォーム、直感的な可視化と AI 主導型分析を実現する強化版 Power BI を特徴としています。
データプライバシーとセキュリティに関する規制の強化や懸念の高まりは、データファブリックプラットフォームにおける同意管理機能の強化が重視されるなか、データファブリックに大きな影響を及ぼしています。組織は、データの収集、処理、共有に関して、ユーザーが透明性のある形で同意できるツールやワークフローを導入しています。これにより、データプライバシー規制で定められた同意要件への準拠が確保され、データ主体との信頼関係が構築されます。データファブリックプラットフォームは、データプライバシー規制に対する説明責任とコンプライアンスを示すため、監査およびガバナンス機能を強化しています。
データファブリックソリューションでは、異なるソースのデータを統合する必要があるため、データパイプラインが複雑化する可能性があります。この複雑さは、特に大量のデータやリアルタイムデータストリームを扱う場合に、ボトルネックや遅延の問題につながります。データ量が増加し、組織が事業規模を拡大するなか、データファブリックプラットフォームには、処理能力とストレージ容量に対する高まる需要への対応が求められます。クラウドやオンプレミスなどの分散環境全体で、パフォーマンスを損なうことなくシームレスな拡張性を確保することは、極めて重要である一方、困難な課題でもあります。組織は、変化し続けるビジネス環境からタイムリーな洞察を得て対応するため、リアルタイムまたはほぼリアルタイムの分析機能をますます必要としています。こうした要件に効果的に対応するには、データファブリック環境内で低遅延のデータ処理と分析を実現することが不可欠です。
データファブリック市場の動向
クラウドコンピューティングへの移行が進むなか、ハイブリッド環境やマルチクラウド環境全体のデータをシームレスに管理できる堅牢なソリューションへの需要が高まっています。このような市場環境において、データファブリックは、多様なソースやプラットフォームのデータを統合・合理化する一貫性のあるフレームワークを提供する重要な技術として台頭しています。例えば、2022年7月、IBMはデータオブザーバビリティソフトウェアの主要プロバイダーである Databand.ai の買収を完了しました。この買収により、IBMのデータ管理向けソフトウェアポートフォリオが強化され、エラー、パイプライン障害、データ品質問題などをビジネス成果に影響が及ぶ前に検出・解決する包括的な機能が提供されるようになりました。
IoTデバイスの増加が進むなか、組織によるビッグデータの監視方法にも大きな影響が及んでおり、データファブリックソリューションはこの進化する市場環境において重要な役割を果たしています。これらのソリューションは、エッジ、クラウド、オンプレミスのインフラストラクチャを含む分散環境全体で水平方向に拡張できるよう設計されています。この拡張性により、組織は IoT が生成するデータの量、速度、多様性の増大に効果的に対応できます。例えば 2021年10月、NetAppはハイブリッドクラウド・ポートフォリオの機能拡充と新たなサービスを発表した。これらの更新は、組織によるITインフラの最新化とデジタルトランスフォーメーションの加速を支援することを目的としていた。NetAppのハイブリッドクラウドソリューションは、必要な場所とタイミングで企業データを簡便に利用できるよう設計されている。
データファブリック市場分析
用途別に見ると、市場は不正検知・セキュリティ管理、ガバナンス・リスク・コンプライアンス管理、顧客体験管理、営業・マーケティング管理、ビジネスプロセス管理、その他に分類される。不正検知・セキュリティ管理セグメントは最も急速に成長しているセグメントであり、2024年から2032年にかけての年平均成長率（CAGR）は 30% を超える。
コンポーネント別に見ると、市場はソリューションとサービスに分類される。ソリューションセグメントは 2023年に市場をリードし、2032年までに 100億米ドルを超える規模に達すると予測される。
アジア太平洋地域ではデータファブリック市場が大幅に成長しており、2032年までに 50億米ドルに達すると推定される。アジア太平洋地域（APAC）全域の組織がデジタルトランスフォーメーションの取り組みを加速させており、データファブリック・ソリューションの導入を後押ししている。これらのソリューションは、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境全体でデータをシームレスに統合・管理し、俊敏な意思決定と業務効率を支援する。
日本では、地域のデータプライバシー法およびデータ主権要件に対応するため、東京などの戦略的な場所にクラウドリージョンを設置する動きが強まっています。この傾向により、コンプライアンスが確保され、データレジデンシーが実現することで、データセキュリティや規制遵守に関する懸念に対応できます。例えば、2024年3月、Qlik は東京に初のクラウドリージョンを開設しました。この新たな拠点により、同社は多様なデータ利用に対する高まる需要に対応する能力を強化するとともに、顧客が厳格化する規制基準およびデータ主権基準を遵守できるようになりました。
2022年9月、IBM Korea は、膨大な量のデータへのアクセスを簡素化するために AI を活用した新たなデータ利用手法を発表しました。データファブリック技術として知られるこの革新的なアプローチは、データ管理を効率化し、さまざまなプラットフォーム間でのデータ統合の効率を高めることを目的としています。
エッジでデータを効率的に管理・処理し、リアルタイムのインサイトを可能にするとともに、遅延を低減できるエッジコンピューティングの台頭が、北米におけるデータファブリックソリューションの需要を押し上げています。組織内ではデータアクセスの民主化が進み、セルフサービス型のデータファブリックプラットフォームを通じて、各部門のユーザーがデータにアクセスし、分析しやすくなる傾向が見られます。
データファブリック市場シェア
IBM と AWS, Inc. は、2023年にデータファブリック業界で合計 15% 超のシェアを占めました。IBM は、米国ニューヨーク州アーモンクに本社を置くグローバルなテクノロジー・コンサルティング企業です。1911年に設立され、コンピューティング、AI、エンタープライズソリューションなど、さまざまな分野で豊富なイノベーションの歴史を持つ、世界最大級かつ最も影響力のあるテクノロジー企業の一つです。IBM のデータファブリックソリューションは、高度な AI および機械学習（ML）機能を組み込み、データ管理業務を自動化するとともに、データ品質を向上させ、実行可能なインサイトを生み出します。
AWS は、コンピューティング能力、ストレージオプション、ネットワーク機能など、クラウドベースの製品・サービスを包括的に提供する、主要なクラウドコンピューティングサービスプロバイダーです。AWS は、堅牢なデータ管理・統合ソリューションにより、市場で重要な役割を果たしています。
データファブリック市場の企業
データファブリック業界で事業を展開する主要企業は次のとおりです。
データファブリック業界のニュース
データファブリック市場調査レポートでは、2024年から2032年までの収益（百万米ドル）に基づく推計および予測を含め、業界について以下のセグメントを詳細に分析しています。
市場、用途別
市場、コンポーネント別
市場、導入モデル別
市場、組織規模別
市場、業界別
上記の情報は、以下の地域および国を対象としています。
よくある質問 (FAQs):
研究方法論、データソース、検証プロセス
本レポートは、直接的な業界との対話、独自のモデリング、厳格な相互検証に基づく体系的な研究プロセスに基づいており、単なる机上調査ではありません。
6ステップの研究プロセス
1. 研究設計とアナリストの監督
GMIでは、私たちの研究方法論は人間の専門知識、厳格な検証、そして完全な透明性の基盤の上に構築されています。私たちのレポートにおけるすべての洞察、トレンド分析、予測は、お客様の市場の微妙なニュアンスを理解する経験豊富なアナリストによって開発されています。
私たちのアプローチは、業界の参加者や専門家との直接的な関わりを通じた広範な一次調査を統合し、検証済みのグローバルソースからの包括的な二次調査で補完しています。元のデータソースから最終的な洞察までの完全なトレーサビリティを維持しながら、信頼性の高い予測を提供するために定量化された影響分析を適用しています。
2. 一次研究
一次調査は私たちの方法論の根幹を形成し、全体的な洞察の約80%を貢献しています。分析の正確さと深さを確保するために、業界参加者との直接的な関わりが含まれます。私たちの構造化されたインタビュープログラムは、経営幹部、取締役、そして専門家からのインプットを得て、地域およびグローバル市場をカバーしています。これらのやり取りは、戦略的、運用的、技術的な視点を提供し、包括的な洞察と信頼性の高い市場予測を可能にします。
3. データマイニングと市場分析
データマイニングは私たちの研究プロセスの重要な部分であり、全体的な方法論の約20%を貢献しています。主要プレーヤーの収益シェア分析を通じて、市場構造の分析、業界トレンドの特定、マクロ経済要因の評価が含まれます。関連データは有料および無料のソースから収集され、信頼性の高いデータベースを構築します。この情報は、販売代理店、メーカー、協会などの主要ステークホルダーからの検証を受け、一次調査と市場規模の算定をサポートするために統合されます。
4. 市場規模算定
私たちの市場規模算定はボトムアップアプローチに基づいており、一次インタビューを通じて直接収集された企業の収益データから始まり、製造業者の生産量データや設置・展開統計が加わります。これらのインプットを地域市場全体でまとめ、実際の業界活動に基づいたグローバルな推定値を算出します。
5. 予測モデルと主要な前提条件
すべての予測には以下の明示的な文書化が含まれます：
✓ 主要な成長ドライバーとその代演内容
✓ 抑制要因と緩和シナリオ
✓ 規制上の代演内容と政策変更リスク
✓ 技術普及曲線パラメータ
✓ マクロ経済の代演内容（GDP成長、インフレ、通貨）
✓ 競争の動態と市場参入/椭退の見通し
6. 検証と品質保証
最終段階では人による検証が行われます。ドメイン専門家がフィルタリングされたデータを手動でレビューし、自動化システムには視点や文脈上の誤りを発見します。この専門家レビューにより、品質保証の重要な層が加わり、データが研究目標および分野固有の基準に沖していることが確保されます。
私たちの3層構造の検証プロセスは、データの信頼性を最大化します：
✓ 統計的検証
✓ 専門家検証
✓ 市場実態チェック
信頼性と信用
検証済みデータソース
業界誌・トレード出版物
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業界データベース
独自および第三者市場データベース
規制申請書類
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学術研究
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経営幹部、調達担当者、技術スペシャリスト
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