データ サイエンス プラットフォームの市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ別 (オンプレミス、オンデマンド)、アプリケーション別 (BFSI、小売、ヘルスケア、IT、輸送、エネルギーと公益事業、政府と防衛)、地域別の洞察と 2035 年までの予測

データサイエンスプラットフォーム市場の概要

世界のデータサイエンスプラットフォーム市場規模は、2026年に21億7,624.11万米ドルと評価され、2026年の1,620億2,5895万米ドルから2035年までに16,202億5,895万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に24.99%のCAGRを示します。

世界のデータ サイエンス プラットフォーム業界は、企業分野全体での人工知能と機械学習テクノロジーの民主化によって推進されるパラダイム シフトを経験しています。業界データによると、組織の 88% が、拡大するデータ リポジトリから実用的な洞察を引き出すために、データ サイエンス機能に積極的に投資しており、毎年 45% の割合で成長しています。従来のオンプレミス インフラストラクチャからクラウド ネイティブ アーキテクチャへの移行により導入が加速し、データ チームは従来の方法より 40% 早くモデルをデプロイできるようになりました。さらに、自動機械学習 (AutoML) 機能の統合により参入障壁が軽減され、ビジネス アナリストがデータ サイエンスのライフサイクルに参加できるようになり、先進的な企業のモデル作成率が 35% 向上しました。

米国のデータ サイエンス プラットフォーム市場は、北米のテクノロジー環境において支配的な勢力を占めており、フォーチュン 500 企業による高度な分析の早期採用により、地域収益の約 65% を占めています。米国の大手金融機関と医療提供者は、これらのプラットフォームを活用して不正検出の精度を 25% 向上させ、患者の転帰予測を 30% 向上させています。この市場は、国内で 4,500 社を超えるデータ サイエンスに特化したスタートアップ企業が活動しており、テクノロジー パートナーと熟練した労働力の強固なエコシステムによってさらに強化されています。さらに、AIの研究開発を推進する連邦政府の取り組みが政府部門の導入を促進しており、公的機関は2025年にデータ最新化プロジェクトに32億米ドルを割り当てている。

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主な調査結果

• 主要な市場推進力:非構造化データ量は指数関数的に増加し、2025 年までに 175 ゼタバイトに達し、高度な処理プラットフォームに対する需要が年間 35% 増加します。
• 主要な市場抑制:熟練したデータサイエンティストと機械学習エンジニアの不足により、プロジェクトの 45% が人材不足により 6 か月を超える遅延に直面しています。
• 新しいトレンド:MLOps と DataOps 手法の統合により、モデルの再トレーニング頻度が 60% 向上し、デプロイメントの失敗率が 5% 未満に減少します。
• 地域のリーダーシップ:北米は世界市場シェアの 35% を占め、銀行、ヘルスケア、小売業界全体で 12,000 以上のアクティブなプラットフォームが導入されています。
• 競争環境:上位 5 社のテクノロジー ベンダーが市場シェアの 52% を掌握しており、イノベーションを推進するための研究開発支出の合計は年間 45 億米ドルを超えています。
• 市場セグメンテーション:BFSI アプリケーション セグメントは、リスク モデリングとアルゴリズム取引ソリューションの高い採用により、総収益の 32% を占めています。
• 最近の開発:大手プラットフォーム プロバイダー 3 社は、オープンソース モデルの相互運用性を標準化するための戦略的パートナーシップを 2024 年に発表し、世界中の 250 万人の開発者に影響を与えました。

データサイエンスプラットフォーム市場の最新動向

Generative AI 機能のデータ サイエンス プラットフォームへの統合により、開発ワークフローに革命が起きており、2025 年の新しいプラットフォーム リリースの 72% にはネイティブの大規模言語モデル (LLM) サポートが搭載されています。この傾向により、データ サイエンティストはコード生成とデータ視覚化に自然言語プロンプトを利用できるようになり、日常的なコーディング タスクが約 40% 削減されます。さらに、「フィーチャー ストア」の採用が標準的な手法となりつつあり、さまざまなモデルやチーム間で厳選されたデータ機能を再利用できるようになります。業界分析によると、一元化された機能ストアを実装している組織は、機械学習プロジェクトの 50% にわたってデータ準備時間の 30% 削減とモデルの一貫性の向上を達成しています。

もう 1 つの重要な傾向は、「エッジ AI」導入機能の台頭であり、限られた処理能力を備えたローカル デバイス上でモデルを効率的に実行できるようになります。メーカーは、モデルの圧縮および量子化技術をサポートするためにデータ サイエンス プラットフォームを最適化しています。これにより、精度を大幅に損なうことなく、モデル サイズを最大 80% 削減できます。この開発は、低遅延の意思決定が不可欠な製造および輸送分野の IoT アプリケーションにとって重要です。データによると、毎日 2.5 京バイトのデータを生成するスマート センサーと接続デバイスの普及により、エッジ最適化モデルの導入が前年比 55% 増加しました。

データサイエンスプラットフォームの市場動向

ドライバ

"クラウドベースの分析の導入の加速"

クラウド コンピューティングへの広範な移行が市場拡大の主な触媒として機能し、現在、企業のデータ サイエンス ワークロードの 82% がパブリック クラウドまたはハイブリッド クラウド インフラストラクチャ上で実行されています。クラウドベースのプラットフォームは、組織がプロジェクトのニーズに基づいて計算リソースを拡大または縮小できる弾力性を提供し、その結果、オンプレミス ソリューションと比較してインフラストラクチャ コストを 45% 削減します。この柔軟性は、短期間に数百の GPU を必要とする大規模な深層学習モデルをトレーニングする場合に特に重要です。その結果、クラウド データ サイエンス セグメントは年間 28% の割合で成長しており、市場全体を上回っており、小規模企業が多額の先行投資なしでエンタープライズ グレードの機能にアクセスできるようになりました。

拘束

"データのプライバシーとガバナンスに関する懸念"

GDPR や CCPA などの厳しいデータ プライバシー規制は、組織が消費者データを収集、保存、処理する方法に重大な制約を課しており、世界のデータ サイエンス イニシアチブの 65% に影響を与えています。これらの規制フレームワークを乗り切るには、プラットフォーム内に堅牢なガバナンス機能が必要であり、実装の複雑さとコストが約 20% 増加します。コンプライアンス違反のリスクは、世界売上高の最大 4% の罰金につながる可能性があり、企業はイノベーションを制限する可能性のある保守的なデータ使用ポリシーの採用を余儀なくされます。さらに、非常に複雑なモデルには透明性が欠けていることが多く、金融やヘルスケアなどの規制対象業界のモデルの拒否率が 30% に達するため、「Explainable AI」（XAI）を確保するという課題により、さらなる困難が加わります。

機会

"シチズンデータサイエンスへの拡張"

「シチズン データ サイエンス」の概念は市場成長の大きな機会を提供し、技術系ではないビジネス ユーザーがローコードまたはノーコード インターフェイスを使用してモデルを構築および展開できるようにすることを目的としています。データ サイエンス ツールへのアクセスを民主化することで、組織は人材のギャップを埋め、アクティブなモデル作成者の数を 5 倍に増やすことができます。業界の予測では、2027 年までに一般のデータ サイエンティストが専門のデータ サイエンティストよりも高度な分析を行うようになり、対応可能な市場が 150 億ドル拡大する見込みです。直感的なドラッグ アンド ドロップ機能と堅牢なガードレールをうまく統合したプラットフォームは、この新興ユーザー ベースで大きなシェアを獲得し、ライセンス収益を 40% 増加させる可能性があります。

チャレンジ

"機械学習モデル (MLOps) の運用可能化"

実験用ノートブックから信頼性の高い運用システムにモデルを移行することは依然として困難な課題であり、業界の報告によると、機械学習のパイロットのうち完全な運用に到達するのは 53% のみです。モデルの監視、バージョン管理、ドリフト検出の複雑さにより運用上のボトルネックが生じ、ROI の実現が 12 ～ 18 か月間滞ります。データ エンジニアリング チームは、基盤となるデータの分布が変化するにつれてモデルのパフォーマンスを長期間維持するのに苦労することが多く、エンジニアリング リソースの 35% を消費する「技術的負債」の蓄積につながります。これらの MLOps のハードルを克服するには、データ サイエンス プラットフォームと既存の IT/DevOps ツールチェーンの間のシームレスな統合が必要ですが、現在のエンタープライズ環境の 40% ではこの機能が断片化されたままになっています。

データサイエンスプラットフォーム市場セグメンテーション

市場は展開モデルと業界アプリケーションに基づいて分割されており、グローバル企業の多様な運用要件を反映しています。分析によると、BFSI セクターは現在、不正検出における価値の高いユースケースにより導入をリードしており、オンデマンド セクターはクラウドの柔軟性によって最も急速な成長率を示しています。

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タイプ別

オンプレミス:オンプレミス展開は、厳しいデータ主権とセキュリティ要件を持つ組織にとって依然として重要なセグメントであり、市場価値の約 42% を占めています。政府、防衛、銀行などの高度に規制されたセクターの大企業は、完全な制御を維持するためにデータと分析ワークロードを自社のデータセンター内に保持することを好むことがよくあります。このセグメントは長期のライセンス契約を特徴としており、通常、インストールごとに平均 250,000 米ドルに達する多額のハードウェア先行投資が必要となります。クラウド オプションに比べて成長は遅いものの、この部門は安定した顧客ベースを維持しており、フォーチュン 100 企業の 60% が引き続きコア データ サイエンス機能をオンプレミスで運用し、社内セキュリティ プロトコルへの準拠を確保し、ミッション クリティカルなアプリケーションの遅延を最小限に抑えています。

オンデマンド：オンデマンドまたはクラウド導入は最も急速に成長しているセグメントであり、組織が俊敏性と拡張性を求める中、年間 28% の割合で拡大しています。このモデルは、メンテナンス不要で従量課金制の価格体系を提供する SaaS (Software as a Service) プラットフォームの人気の高まりに牽引されて、市場シェアの 58% を獲得しています。オンデマンド モデルにより、データ チームは最新のツールにアクセスしてリソースを即座に計算できるようになり、プロジェクトのセットアップ時間を数週間から数分に短縮できます。さらに、クラウド プロバイダーは、事前トレーニングされたモデルやサーバーレス コンピューティングなどの付加価値サービスを積極的に統合しており、複雑なインフラストラクチャ スタックを管理せずに AI への取り組みを加速したいと考えている新興企業や中堅企業の 85% にとって魅力的です。

用途別

BFSI:銀行、金融サービス、保険 (BFSI) セクターはデータ サイエンス プラットフォームを最も多く採用しており、市場収益全体の 32% を占めています。金融機関はこれらのプラットフォームを利用して取引パターンをリアルタイムで分析し、年間 300 億米ドルと推定される詐欺被害を防止しています。さらに、アルゴリズム取引、信用リスク スコアリング、およびパーソナライズされた顧客資産管理サービスは、これらのプラットフォーム上に構築された予測モデルに大きく依存しています。この分野での導入にはペタバイト規模の金融データの処理が含まれており、ティア 1 銀行の 75% がデータ サイエンス業務をサポートするためにハイパフォーマンス コンピューティング クラスターに投資しています。規制遵守 (RegTech) への注目により、強力な監査可能性とモデル ガバナンス機能を備えたプラットフォームの需要がさらに高まっています。

小売り：小売アプリケーションセグメントは、ハイパーパーソナライゼーションとサプライチェーンの最適化のニーズによって市場の 18% のシェアを占めています。小売業者はデータ サイエンスを活用してオムニチャネル タッチポイント全体での顧客の購買行動を分析し、マーケティング コンバージョン率を 20% ～ 30% 向上させています。高度な予測モデルは、在庫レベルの最適化に役立ち、在庫切れを 15% 削減し、生鮮食品カテゴリの無駄を最小限に抑えます。大手電子商取引プレーヤーは、これらのプラットフォームを活用したレコメンデーション エンジンを利用して、総収益の最大 35% を生み出しています。店内分析のためのコンピューター ビジョンの統合は拡大傾向にあり、2024 年には大手小売業者の 40% が自動チェックアウトおよび棚監視ソリューションを試験導入します。

健康管理：ヘルスケアはアプリケーション分野として急速に拡大しており、精密医療と業務効率に重点を置いて市場の 16% を占めています。データ サイエンス プラットフォームは創薬に役立ち、分子シミュレーションと予測モデリングを通じて実行可能な候補を特定するまでのタイムラインを 25% 短縮します。病院はこれらのツールを使用して患者の再入院率を予測し、スタッフの配置レベルを最適化し、ベッドの使用率を 12% 改善します。ゲノムデータと電子医療記録 (EHR) の統合により、個人に合わせた治療計画のための新たな洞察が得られ、現在、主要な学術医療センターの 45% でこの手法が採用されています。フェデレーテッド ラーニングのようなプライバシー保護テクノロジーが注目を集めており、機密性の高い患者データを施設間で共同作業できるようになりました。

それ：IT および電気通信セクターは市場の 14% を占めており、データ サイエンス プラットフォームを利用してネットワーク パフォーマンスを最適化し、顧客エクスペリエンスを向上させています。通信事業者は、通話詳細記録 (CDR) とネットワーク テレメトリ データを分析して機器の故障を予測し、予知保全によってダウンタイムを 30% 削減します。ソフトウェア業界では、データ サイエンスを使用してユーザー エンゲージメント指標を分析し、ソフトウェア テスト プロセスを自動化し、リリースの品質を 25% 向上させています。 5G ネットワークの展開により、リアルタイム処理を必要とする大量のデータ ストリームが生成され、ネットワーク スライシングと動的帯域幅割り当てを効率的に管理するためのプラットフォーム採用が大手通信事業者間で 20% 増加しています。

交通機関：輸送と物流は市場の 10% を占め、ルートの最適化と車両管理に重点を置いています。物流企業はデータ サイエンスを使用して交通パターン、気象条件、配達時間帯を分析し、燃料消費量を 15% 削減し、定時配達率を 18% 向上させています。自動運転車テクノロジーの開発は、LiDAR やカメラからのセンサー データを処理する高度なデータ サイエンス パイプラインに全面的に依存しています。ライドシェアリング プラットフォームは、動的な価格設定アルゴリズムと需要予測モデルを利用してリアルタイムで需要と供給のバランスを取り、世界の主要都市で毎日 1,500 万件以上の乗車を管理しています。

エネルギーと公共事業:エネルギーと公益事業は 6% の市場シェアを保持しており、データ サイエンスをスマート グリッド管理と再生可能エネルギーの統合に応用しています。電力会社は予知保全モデルを利用してタービンや変圧器の状態を監視し、停電を防ぎ、資産寿命を 20% 延長します。デマンドレスポンス最適化アルゴリズムは、ピーク使用時の系統負荷のバランスをとり、高価なピーカープラントの必要性を軽減します。この分野では、衛星画像と気象データの分析が増えており、太陽光発電と風力発電所からの再生可能エネルギー出力を 90% の精度で予測し、全国の電力網への統合を促進しています。

政府と防衛:政府および防衛部門は、脅威インテリジェンス、物流計画、公共政策分析のためのプラットフォームを活用し、市場に 4% 貢献しています。防衛機関はデータ サイエンスを地理空間分析と軍事資産の予知保全に活用し、作戦の即応性を 15% 向上させています。民間政府機関はこれらのツールを使用して、税金詐欺の検出、都市計画の最適化、公衆衛生の傾向の監視を行っています。 「スマートシティ」構想の導入により市政におけるデータサイエンスの活用が促進されており、2024年には世界中の150以上の都市がデータ駆動型の交通・廃棄物管理システムを導入することになる。

データサイエンスプラットフォーム市場の地域展望

市場の地域的状況を見ると、北米がイノベーションをリードしており、アジア太平洋地域が最も速い成長速度を示しているなど、明確な導入パターンが明らかになりました。 Developed markets prioritize advanced AI integration, whereas emerging economies focus on foundational digital transformation.

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北米

北米は世界市場の 35% のシェアを保持しており、データ サイエンス テクノロジの主要なイノベーション ハブとして機能しており、シリコン バレーには世界有数の AI スタートアップの 40% が拠点を置いています。米国は地域収益の 85% を占めており、これは民間テクノロジー大手と連邦政府機関の両方による AI への積極的な投資によって推進されています。この地域では MLOps プラクティスの導入が最も高く、企業の 70% が専用の機械学習インフラストラクチャ チームを抱えています。この地域内には主要なクラウド プロバイダー (AWS、Azure、Google Cloud) が存在するため、コンピューティング リソースへの低遅延アクセスが保証され、大規模な言語モデルのトレーニングが容易になります。さらに、MIT やスタンフォードなどの教育機関を含む学術エコシステムは、研究人材の安定した流れに貢献し、先進的な研究開発プロジェクトの前年比 15% の成長を支えています。

ヨーロッパ

ヨーロッパは世界市場の 29% のシェアを占めており、「倫理的な AI」と GDPR に基づく厳格なデータ プライバシー基準を重視していることが特徴です。英国、ドイツ、フランスは欧州市場の 60% を占めており、自動車や製造などの業界が導入をリードしています。ヨーロッパの企業は、生データを共有せずにモデルで共同作業するためのフェデレーテッド ラーニング テクノロジーの使用を先駆的に進めており、この分野は年間 35% で成長しています。欧州連合は、Horizo​​n Europe プログラムを通じて AI 研究に 200 億ユーロを投資し、主権データ プラットフォームの開発を加速しています。さらに、この地域では製薬分野での導入が進んでおり、厳格なEMA規制を遵守しながらデータサイエンスが創薬を加速させています。

アジア太平洋地域

アジア太平洋地域は世界市場の 26% のシェアを占め、中国、インド、東南アジアのデジタル変革によって CAGR が 28% を超え、最も急成長している地域として浮上しています。中国はこの地域の状況を支配しており、大規模な消費者分析やスマートシティ監視システムにデータサイエンスを活用し、14億人を超える国民のデータを処理しています。インドはデータ サイエンス サービスの世界的なバックオフィスになりつつあり、IT サービス プロバイダーは 20 万人を超えるデータ専門家を雇用し、世界中の顧客にサービスを提供しています。この地域の急速なモバイルファーストデジタル化により膨大なデータセットが生成され、電子商取引やフィンテックにおけるリアルタイム分析プラットフォームの需要が高まっています。シンガポールと日本の政府は中小企業における AI 導入に積極的な補助金を出しているため、中小企業におけるプラットフォームの普及率は 25% 増加しています。

中東とアフリカ

中東とアフリカは世界市場の 10% のシェアを占めており、成長は湾岸協力会議 (GCC) 諸国とアフリカの新興技術拠点に集中しています。 UAEとサウジアラビアは、経済多角化戦略(ビジョン2030など)の一環としてAIに多額の投資を行っており、データプラットフォームへの政府支出は毎年20%増加しています。 NEOM のようなスマート シティ プロジェクトは、都市運営を管理するために高度なデータ サイエンス インフラストラクチャに全面的に依存しています。アフリカでは、フィンテックとヘルスケアが主な推進力であり、データサイエンスを活用したモバイルマネープラットフォームが銀行口座を持たない人々に信用スコアを提供しています。この地域はインフラストラクチャの課題に直面していますが、従来のシステムを飛び越えてクラウドネイティブのモバイル分析ソリューションを直接採用しています。

データサイエンスプラットフォーム市場のトップ企業のリスト

• アイ・ビー・エム株式会社
• Google株式会社
• 株式会社アルテリックス
• ラピッドマイナー株式会社
• ウルフラムリサーチ
• BRIDGEi2i アナリティクス ソリューションズ株式会社株式会社
• 株式会社テラデータ
• H2O.ai
• マイクロソフト
• ダテイク
• 株式会社クラウドデラ
• 株式会社ドミノデータラボ
• ナイフAG
• TIBCO ソフトウェア インド Pvt.株式会社
• WNS グローバル サービス株式会社株式会社
• アナコンダ株式会社
• 株式会社SASインスティテュート
• マスワークス
• アルタイルエンジニアリング
• データブリック
• シビス・アナリティクス
• マイクロソフト株式会社
• SAS Institute株式会社

市場シェアが最も高い上位 2 社

• IBM株式会社：IBM は、Watsonx プラットフォームで主導的な地位を維持しており、世界の銀行機関の 70% にサービスを提供し、3,000 人を超える AI 研究者を雇用して、継続的なプラットフォームのイノベーションとエンタープライズ グレードのガバナンス機能を推進しています。
• Google株式会社：Google は、Google Cloud サービスとシームレスに統合され、1,000 万人を超える開発者をサポートし、世界中のクライアントのために毎日エクサバイトのデータを処理する Vertex AI エコシステムを通じて、市場に大きな影響力を持っています。

投資分析と機会

データ サイエンス プラットフォームへの投資環境は引き続き堅調で、ベンチャー キャピタルからの資金調達は過去 24 か月で世界で 125 億米ドルに達しました。投資家はモデル展開の「ラストワンマイル」問題を解決するプラットフォームに特に注目しており、MLOpsスタートアップはセクター全体の資金の30％を集めている。大手クラウドプロバイダーがエコシステムの統合を目指しているため、戦略的な買収が一般的です。プラットフォーム買収の平均取引規模は 4 億 5,000 万ドルに増加しました。純粋なデータ サイエンス企業の市場評価は、高い成長期待と現代のエンタープライズ スタックにおけるこれらのツールの重要な性質を反映して、15 倍から 20 倍のプレミアム収益倍率で取引されています。

新規参入者にとってのチャンスは、ゲノミクスや製造の予知保全に特化したデータ サイエンス ツールなど、業界に特化したプラットフォームにあります。これらのニッチなソリューションは、価値実現までの時間を短縮する事前構築されたモデルとワークフローを提供するため、汎用プラットフォームよりも 1.5​​ 倍の速さで成長しています。さらに、「グリーン AI」運動は、モデルトレーニングのエネルギー消費を最適化するテクノロジーに資本が流入し、大規模 AI が環境に与える影響に対処する投資フロンティアを提示しています。プライベートエクイティ会社も積極的に活動しており、業務最適化のために成熟した分析会社をターゲットにしており、市場統合戦略を通じて 25% の IRR の収益を期待しています。

新製品開発

現在、製品イノベーションは「生成AI統合」と「自律エージェント」に集中しており、研究開発チームは予算の40％をこれらの分野に割り当てている。開発者は、プラットフォームがコード エラーを自己修正し、最適なモデル アーキテクチャを自動的に提案できるようにする機能を開始し、データ サイエンティストの手作業の負担を 50% 削減します。もう 1 つの重要な焦点は、プラットフォームが物理的な移動を行わずにハイブリッド クラウド環境全体でのデータ アクセスを仮想化できるようにする「データ ファブリック」アーキテクチャです。このイノベーションはデータ重力の課題に対処し、組織が分散データ ソース上で従来のウェアハウジング アプローチよりも 30% 高速にモデルをトレーニングできるようにします。

共同作業機能も大幅にアップグレードされており、新しい「マルチプレーヤー」ノートブック環境により、Google ドキュメントと同様のリアルタイムの共同コーディングが可能になります。これらの機能強化により、チームの生産性が 25% 向上し、バージョン管理の競合が減少します。セキュリティを重視した開発には、準同型暗号化の統合が含まれており、これにより、プライバシーに敏感な業界にとって重要な、暗号化されたデータの計算が可能になります。ベンダーは、Python と R を超えて Julia と Rust を含む 50 以上のプログラミング言語をサポートする SDK (ソフトウェア開発キット) をリリースし、現代のデータ エンジニアリング タスクの多様なパフォーマンス ニーズに応えています。

最近の 5 つの動向 (2023 年から 2025 年)

• 2024 年 5 月 21 日:Microsoft は、Azure AI Studio のメジャー アップデートを発表し、開発者が API 経由で Llama 3 やその他のオープン モデルにアクセスできるようにする「Models as a Service」を導入し、インフラストラクチャのセットアップ時間を 70% 削減しました。
• 2024 年 3 月 5 日:株式会社アルテリックスは、Clearlake Capital Group と Insight Partners によって 44 億ドルで買収されました。これは、プラットフォームのクラウドネイティブな生成型 AI 分析ソリューションへの変革を加速することを目的とした動きです。
• 2023 年 6 月 26 日:Databricks は MosaicML を 13 億米ドルで買収する最終契約を締結し、企業が 1,000 米ドル未満で LLM をトレーニングできるようにする生成 AI ツールでプラットフォームを強化しました。
• 2023 年 5 月 9 日:IBMは、モデル・ガバナンス時間の50%削減を目標として、信頼できるデータを使用して最先端のAIの影響を拡張および加速するように設計された、新しいエンタープライズ対応AIおよびデータ・プラットフォーム「Watsonx」を発表しました。
• 2023 年 8 月 30 日:Google Cloud は、生成 AI を構築および使用するための新しいツールで Vertex AI プラットフォームを拡張し、Model Garden でサポートされるモデルの数を 100 以上の検証済み基盤モデルに増やしました。

データサイエンスプラットフォーム市場のレポートカバレッジ

この包括的な調査レポートは、世界のデータ サイエンス プラットフォーム市場の詳細な分析を提供し、2020 年から 2025 年までの履歴データをカバーし、2035 年までの正確な予測を提供します。この調査では、5,000 を超える企業ユーザーと 50 の業界サプライヤーからのデータを利用して、2 つの主要な導入タイプと 7 つの主要なアプリケーション セクターにわたって市場を調査しています。これには、21 社の主要企業の市場シェアと戦略的位置付けを分析する、競争環境の詳細な評価が含まれています。このレポートはまた、主要 15 か国の規制枠組みの影響を評価し、市場アクセスに影響を与えるコンプライアンス環境の全体像を提供します。

さらに、この分析には地域の市場力学の詳細な評価が含まれており、既存経済圏と新興国経済内の高成長地域を特定します。これは、Generative AI や AutoML などの技術の進歩がプラットフォームの価格設定や導入率に及ぼす影響を定量化します。このレポートでは、サプライ チェーンの回復力、人材の確保、および現在導入予算全体の 25% を占めるクラウド インフラストラクチャのコストを調査しています。このレポートは、ソフトウェア ライセンス、プロフェッショナル サービス、およびメンテナンス収益に関するデータを総合することにより、進化する AI および分析環境の複雑さを乗り越えることを目指す関係者に実用的な洞察を提供します。