データサイエンスプラットフォームは、分析モデルの開発や複数のプラットフォームにわたる分析データ分析の管理でビジネスを支援するために、分析、整理、転送に使用されるソフトウェアであり、企業がユーザーデータやマーケティングキャンペーンから洞察を得るのを支援し、最終的に戦略と収益の改善を支援することができます。 データサイエンスプラットフォームの主な製品の種類はソリューションとサービスである。データサイエンス・プラットフォーム・ソリューションは、データ収集、データ統合、データ可視化を支援する。これらのソリューションは、企業が戦略を立案し、過去のデータから実用的な洞察を明らかにするのに役立つ。クラウドベース、オンプレミスなどさまざまな導入形態があり、BFSI、通信、運輸・物流、ヘルスケア、製造業などさまざまな分野で利用されている。 なお、この市場の見通しは、世界的な貿易関係や関税の急激な変化によって影響を受けている。本レポートは、改訂された予測や定量化された影響分析を含む最新の状況を反映するため、お届け前に更新される予定です。本レポートの「提言」と「結論」のセクションは、目まぐるしく変化する国際環境に対応するための戦略を示すために更新される予定である。 2025年春、米国の関税の急激な引き上げとそれに伴う貿易摩擦は、情報技術分野、特にハードウェア製造、データインフラ、ソフトウェア展開に大きな影響を及ぼしている。輸入半導体、回路基板、ネットワーク機器に対する関税の引き上げは、ハイテク企業、クラウド・サービス・プロバイダー、データセンターの生産・運用コストを引き上げている。ノートパソコン、サーバー、家電製品の部品をグローバルに調達している企業は、リードタイムの長期化と価格上昇圧力に直面している。これと並行して、特殊なソフトウェア・ツールに対する関税と主要国際市場からの報復措置により、グローバルなITサプライチェーンが混乱し、米国で開発された技術に対する海外需要が減少している。こうした課題を乗り切るため、同部門は国内チップ製造への投資を加速させ、サプライヤー基盤を多様化し、AI主導の自動化を導入してオペレーションの回復力とコスト効率を高めている。 データサイエンスプラットフォームの市場規模は、近年急激に拡大している。2024年の1,205億ドルから、2025年には年平均成長率（CAGR）28%で1,537億ドルに成長する。歴史的期間の成長は、予測分析の需要、規制遵守要件、オープンソースエコシステムの成長、データの複雑化、データガバナンスとプライバシーの重視に起因している。 データサイエンスプラットフォーム市場規模は、今後数年間で飛躍的な成長が見込まれる。2029年には年平均成長率（CAGR）33%で4,764億ドルに成長する。予測期間の成長は、非構造化データの急激な増加、自然言語処理（NLP）の進歩、機能横断的コラボレーションプラットフォーム、データサイエンスの民主化に起因している。予測期間における主なトレンドには、ハイブリッドおよびマルチクラウドの導入、ビジネスインテリジェンスとの統合、データサイエンス・アプリケーションの急激な増加、継続的なモデルのモニタリングと管理、ハイパーオートメーションとプロセスの統合、コラボレーティブなモデル開発とバージョニングなどがある。 今後5年間の成長率32.7%という予測は、この市場に関する前回の予測から0.4%の小幅な減少を反映している。この減少は、主に米国と他国との間の関税の影響によるものである。AIツールキットやMLライブラリ、特に海外で開発されたものに対する関税引き上げは、米国企業内のデータサイエンス・プラットフォームにおける開発やトレーニングのサイクルを遅らせる可能性がある。また、相互関税や、貿易の緊張と制限の高まりによる世界経済と貿易への悪影響により、その影響はより広範囲に及ぶだろう。 市場は以下のように区分できる： タイプ別ソリューション; サービス デプロイメント別: クラウドベースクラウドベース; オンプレミス エンドユーザー別：BFSI、通信、運輸・物流、ヘルスケア、製造、その他 ビッグデータ分析に対する需要の増加は、予測期間中のデータサイエンスプラットフォーム市場の成長を促進すると予想される。ビッグデータ分析では、企業や事業体が収集した構造化データ、半構造化データ、非構造化データの混合を分析するために高度な分析技術を採用している。データサイエンスとは、企業の意思決定や戦略立案、その他の目的のために、高度な分析技術や科学的原理を用いてデータから重要な情報を抽出することである。例えば、米国のソフトウェア会社Techjuryによると、ビッグデータ分析分野は2023年までに770億ドルに達すると予測されている。したがって、ビッグデータ分析に対する需要の高まりが、データサイエンスプラットフォーム市場の成長を後押ししている。 クラウドベースのソリューションの台頭は、データサイエンスプラットフォーム市場の今後の成長を促進すると予想される。クラウドベースのソリューションとは、インターネット接続を使用して他のプロバイダーの共有クラウドコンピューティングフレームワークを通じてアクセス可能なプログラム、ストレージスペース、オンデマンドサービス、コンピュータネットワーク、その他のサービスを指す。データサイエンスプラットフォームにおけるクラウドベースのソリューションは、スケーラブルなコンピューティングパワー、ストレージ、コラボレーションツールを提供し、効率的なデータ分析や機械学習モデルの開発を促進する。例えば、オーストラリアを拠点とする政府統計機関であるオーストラリア統計局によると、2023年6月、オーストラリアでは、2022年6月30日に終了した1年間に情報通信技術（ICT）を採用したと報告した企業は85%に達し、2020年6月30日に終了した1年間の69%から増加した。したがって、クラウドベースのソリューションの増加がデータサイエンスプラットフォーム市場の成長を促進している。 分析アプリケーションの採用がデータサイエンスプラットフォーム市場を形成している。アプリケーションを使用する主要なデータサイエンス企業は、消費者行動をよりよく理解するのに役立つ分析アプリケーションの採用に注力している。データ分析アプリは、アプリが検出されたかどうかをユーザーに伝えたり、ダウンロード数やアプリ内課金を比較したり、KPIを監視、評価したり、アプリ内分析の洞察をユーザーに与えたりすることができる。例えば、2022年6月、自動機械学習を提供することを専門とするDataRobot AI Cloud米国を拠点とする企業は、Google Cloud Marketplaceを立ち上げた。この新しいMarketplaceの提供により、DataRobotは、American Family Mutual Insurance、Randstad North America、Rentokil Initialなどの組織が、自社のAI CloudをGoogle Cloud上のアプリケーションやデータと一緒に実行できるようにした。この統合により、顧客はBigQueryやVertex AIなどGoogle Cloudの広範なサービスを活用してモデルを効率的に構築、訓練、展開できるようになり、データサイロを排除してAI機能を強化するハイブリッド・マルチクラウド・プラットフォームに対する需要の高まりに対応できる。 データサイエンスプラットフォーム市場で事業を展開する主要企業は、市場での競争力を高めるため、新しいプラットフォームの立ち上げに注力している。アナリティクス・ラボは、投資分析、アナリティクスや機械学習における教育的取り組み、ビジネスアナリティクスソフトウェア、専門的な検査室情報管理システムなど、さまざまなプラットフォームを指すことがある。例えば、2022年5月、米国の金融サービス会社であるモーニングスター社は、金融専門家向けにカスタマイズされたデータサイエンス・プラットフォームであるアナリティクス・ラボを発表した。この新機能は、Morningstar Directの投資分析プラットフォームを利用するアナリストやデータサイエンティストが利用できる。Analytics Labは、既存のモーニングスターのリサーチやデータセットの根底にある開発プラットフォームを利用する機会をユーザーに提供する。これにより、ユーザーはホストされた環境でパーソナライズされたノートブックを作成し、モーニングスターのデータをPythonプログラミング言語と統合することができる。 2023年7月、米国を拠点とするデータ、分析、人工知能のグローバル企業であるDatabricksは、MosaicMLを非公開の金額で買収した。この買収を通じて、DatabricksはジェネレーティブAI機能を強化し、1万社の顧客がDatabricks Lakehouseプラットフォーム上でカスタマイズした大規模言語モデル（LLM）をトレーニング、デプロイできるようにすることを目指しており、独自のデータを使用するための安全でスケーラブルな環境を提供する。MosaicML社は、生成型人工知能の開発を専門とする米国に本社を置く企業です。 データサイエンスプラットフォーム市場で事業を展開する主な企業には、マイクロソフト・コーポレーション、グーグルLLC、インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション（IBM）、オラクル・コーポレーション、アルテリクス・インク、SAP SE、テラデータ・コーポレーション、TIBCOソフトウェア・インク、ラピッドマイナー・インク、マスワークス・インク、SASインスティテュート・インク、ウルフラム・リサーチ・インク、データイク・インク、フェア・アイザック・コーポレーション（FICO）、アルテア・エンジニアリング・インク、データロボット・インク、Apair Engineering Inc、DataRobot Inc.、Apheris AI GmbH、Anaconda Inc.、Amazon Web Services Inc.（AWS）、Cloudera Inc.、Databricks Inc.、Snowflake Inc.、Accenture PLC、OpenText Corporation、Splunk Inc.、NVIDIA Corporation、Sumo Logic Inc.、Sisense Inc.、VMware Inc.、Ernst & Young（EY）、Domino Data Lab Inc.、WNS Global Services Pvt Ltd.、BRIDGEi2i Analytics Solutions Pvt. 北米は、2024年のデータサイエンスプラットフォーム市場において最大の地域であった。アジア太平洋地域は、予測期間において最も急成長している地域となる見込みである。データサイエンスプラットフォーム市場のレポート対象地域は、アジア太平洋、西欧、東欧、北米、南米、中東、アフリカです。 データサイエンスプラットフォーム市場レポートの対象国は、オーストラリア、ブラジル、中国、フランス、ドイツ、インド、インドネシア、日本、ロシア、韓国、英国、米国、イタリア、カナダ、スペインです。

1.概要と重要な洞察 2.目次 3.表一覧 4.図表一覧 5.市場の定義と主要セグメント 6.世界市場の動向と戦略的アプローチ 7.世界の過去の市場規模および成長率（2019年～2024年）、金額（億ドル） 8.世界の予測市場規模・成長率（2024〜2034F）、金額（億ドル） 9.世界市場のセグメンテーション 9.1.世界市場のセグメンテーション（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 10.地域・国別市場分析 10.1.地域別の世界市場（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 10.2.国別の世界市場（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 11.アジア太平洋市場 11.1.アジア太平洋市場の分析 11.2.アジア太平洋地域の市場区分（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 12.中国市場 12.1.中国市場の分析 12.2.中国市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 13.インド市場 13.3.インド市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 14.日本市場 14.1.日本市場の分析 14.2.日本市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 15.オーストラリア市場 15.1.オーストラリア市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 16.インドネシア市場 16.1.インドネシア市場のセグメント（過去と予測）、2019年～2024年、2024年～2029年、2034年、金額（億ドル） 17.韓国市場 17.1.韓国市場の分析 17.2.韓国市場のセグメント化（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 18.西欧市場 18.1.西欧市場の分析 18.2.西欧市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 19.イギリス市場 19.1.イギリス市場のセグメント（過去と予測）、2019年～2034F、金額（億ドル） 20.ドイツ市場 20.1.ドイツ市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 21.フランス市場 21.1.フランス市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 22.イタリア市場 22.1.イタリア市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 23.スペイン市場 23.1.スペイン市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 24.東欧市場 24.1.東欧市場の分析 24.2.東欧市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 25.ロシア市場 25.1.ロシア市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 26.北米市場 26.1.北米市場の分析 26.2.北米市場のセグメント（過去と予測）、2019〜2034F、金額（億ドル） 27.アメリカ市場 27.1.米国市場の分析 27.2.米国市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 28.カナダ市場 28.1.カナダ市場の分析 28.2.カナダ市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 29.南米市場 29.1.南米市場の分析 29.2.南米市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 30.ブラジル市場 30.1.ブラジル市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 31.中東市場 31.1.中東市場の分析 31.2.中東市場のセグメント化（過去と予測）, 2019～2034F, 金額（億ドル） 32.アフリカ市場 32.1.アフリカ市場の分析 32.2.アフリカ市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 33.市場の競争状況 33.上位企業のプロファイル 34.付録