1 エグゼクティブ・サマリー
2 序文
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データの検証
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査ソース
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件
3 市場動向分析
3.1 はじめに
3.2 推進要因
3.3 抑制要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 アプリケーション分析
3.7 エンドユーザー分析
3.8 新興市場
3.9 Covid-19の影響
4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 買い手の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争上のライバル
5 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場、コンポーネント別
5.1 はじめに
5.2 ソリューション
5.2.1 機械学習
5.2.2 自然言語処理(NLP)
5.2.3 データ分析
5.3 サービス
5.3.1 コンサルティング
5.3.2 インプリメンテーション
5.3.3 サポートとメンテナンス
5.4 その他のコンポーネント
6 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場:展開タイプ別
6.1 導入
6.2 オンプレミス
6.3 クラウドベース
6.4 その他の展開タイプ
7 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場:組織規模別
7.1 はじめに
7.2 中小企業(SMEs)
7.3 大企業
7.4 その他の組織規模
8 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場:用途別
8.1 はじめに
8.2 インシデント管理
8.3 パフォーマンス監視
8.4 根本原因分析
8.5 変更管理
8.6 予測分析
8.7 その他のアプリケーション
9 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場、エンドユーザー別
9.1 はじめに
9.2 ITおよび通信
9.3 銀行、金融サービス、保険
9.4 ヘルスケア
9.5 小売業
9.6 製造業
9.7 官公庁
9.8 その他のエンドユーザー
10 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場:地域別
10.1 はじめに
10.2 北米
10.2.1 アメリカ
10.2.2 カナダ
10.2.3 メキシコ
10.3 ヨーロッパ
10.3.1 ドイツ
10.3.2 イギリス
10.3.3 イタリア
10.3.4 フランス
10.3.5 スペイン
10.3.6 その他のヨーロッパ
10.4 アジア太平洋
10.4.1 日本
10.4.2 中国
10.4.3 インド
10.4.4 オーストラリア
10.4.5 ニュージーランド
10.4.6 韓国
10.4.7 その他のアジア太平洋地域
10.5 南米
10.5.1 アルゼンチン
10.5.2 ブラジル
10.5.3 チリ
10.5.4 その他の南米地域
10.6 中東・アフリカ
10.6.1 サウジアラビア
10.6.2 アラブ首長国連邦
10.6.3 カタール
10.6.4 南アフリカ
10.6.5 その他の中東・アフリカ地域
11 主要開発
11.1 契約、パートナーシップ、提携、合弁事業
11.2 買収と合併
11.3 新製品上市
11.4 事業拡大
11.5 その他の主要戦略
12 会社プロファイル
AppDynamics
DataDog
BigPanda
New Relic
IBM Instana
Moogsoft
Dynatrace
LogicMonitor
Splunk
BMC
PagerDuty
ScienceLogic
Zabbix
Elastic
Cisco
Sumo Logic
Servicenow
Freshservice
CloudHealth and OpsRamp.
表一覧
表1 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:地域別(2022-2030年)(MNドル)
表2 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:コンポーネント別(2022-2030年) ($MN)
表3 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:ソリューション別(2022-2030年) ($MN)
表4 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:機械学習別(2022-2030年) ($MN)
表5 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:自然言語処理(NLP)別(2022-2030年) ($MN)
表6 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:データ分析別(2022-2030年) ($MN)
表7 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:サービス別(2022-2030年) ($MN)
表8 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:コンサルティング別(2022-2030年) ($MN)
表9 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:実装別(2022-2030年) ($MN)
表10 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:サポートとメンテナンス別(2022-2030年) ($MN)
表11 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:その他のコンポーネント別(2022-2030年) ($MN)
表12 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:展開タイプ別(2022-2030年) ($MN)
表13 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:オンプレミス別(2022-2030年) ($MN)
表14 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:クラウドベース別(2022-2030年) ($MN)
表15 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:その他の展開タイプ別(2022-2030年) ($MN)
表16 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:組織規模別(2022-2030年) ($MN)
表17 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:中小企業(SMEs)別(2022-2030年) ($MN)
表18 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:大企業別(2022-2030年) ($MN)
表19 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:その他の組織規模別(2022-2030年) ($MN)
表20 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:用途別(2022-2030年) ($MN)
表21 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:インシデント管理別(2022-2030年) ($MN)
表22 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:パフォーマンス監視別(2022-2030年) ($MN)
表23 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:根本原因分析別(2022-2030年) ($MN)
表24 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:変更管理別(2022-2030年) ($MN)
表25 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:予測分析別(2022-2030年) ($MN)
表26 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:その他のアプリケーション別(2022-2030年) ($MN)
表27 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:エンドユーザー別(2022-2030年) ($MN)
表28 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:IT・通信別(2022-2030年) ($MN)
表29 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:銀行、金融サービス、保険別(2022-2030年) ($MN)
表30 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:ヘルスケア別(2022-2030年) ($MN)
表31 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:小売業別(2022-2030年) ($MN)
表32 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:製造業別(2022-2030年) ($MN)
表33 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:政府別(2022-2030年) ($MN)
表34 IT運用人工知能(AIOps)の世界市場展望:その他のエンドユーザー別(2022-2030年) ($MN)
注)北米、ヨーロッパ、APAC、南米、中東・アフリカ地域の表も上記と同様に表記しています。
| ※参考情報 IT運用における人工知能(AIOps)は、企業のITインフラやアプリケーションの運用を支援するために人工知能を活用するアプローチです。AIOpsは、特に大量のデータをリアルタイムで分析し、システムのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。企業は日々、多くのログデータやイベントを生成しています。これらのデータを効率的に管理し、異常を検知したり、問題を予測したりするためにAIOpsが利用されます。 AIOpsの種類には主に二つのアプローチがあります。一つは、異常検知やパフォーマンスの最適化を中心に据えた「監視型AIOps」です。このアプローチでは、センサーデータやログファイルをリアルタイムで監視し、異常な動作を自動的に検出します。もう一つは、インシデントの対応やスケジューリングを自動化する「オートメーション型AIOps」です。この方法では、自動化されたワークフローやプロセスが利用され、ITチームが迅速に対応できるようにします。 AIOpsが果たす重要な役割の一つは、インシデント管理の効率化です。通常、ITチームは多くのアラートや通知を手動で確認し、トラブルシューティングを行いますが、AIOpsを利用することで、重要な情報を収集し、インシデントの優先順位を自動的に決定します。これにより、IT運用チームはリソースをより効果的に利用することができます。 また、AIOpsは予測分析にも利用されます。システムに蓄積されたデータを元に、将来の問題を予測し、事前に対策を講じることが可能です。これにより、ダウンタイムやサービス停止のリスクを軽減し、より安定したIT環境を提供します。 AIOpsの関連技術には、機械学習、ビッグデータ解析、クラウドコンピューティング、データマイニングなどがあります。特に機械学習は、AIOpsの中心的な技術として利用されており、過去のデータからパターンやトレンドを学習し、将来的な異常を予測します。ビッグデータ解析は、膨大なデータを処理・分析するための手法であり、AIOpsの効果を最大化するために不可欠です。 クラウドコンピューティングもAIOpsにとって非常に重要です。多くの企業がクラウド環境に移行する中で、AIOpsはクラウド環境の運用管理を効率化する手段として注目されています。データの保存や解析をクラウド上で行うことで、スケーラビリティや柔軟性を高めることができます。 AIOpsはさまざまな業界で応用されており、ITサービス管理やカスタマーサポートの最適化、セキュリティの強化など多岐に渡ります。具体的な用途としては、ネットワークの可視化、アプリケーションパフォーマンスのモニタリング、データベースの管理、自動化されたバックアップシステムの確立などがあります。 さらに、AIを活用したチャットボットやバーチャルアシスタントもAIOpsの一環として利用されています。これにより、ユーザーからの問い合わせに迅速に対応し、ITサポートが効率的に行われます。これらの技術は、企業が顧客に対してより良いサービスを提供する手助けをします。 今後もAIOpsは進化し続けるでしょう。ビジネスのデジタル化が進む中で、IT運用の重要性はますます高まっていくと考えられます。AIや機械学習の技術が進化すれば、AIOpsの機能も向上し、さらに多くの業務プロセスが自動化されることが期待されます。これにより、ITチームはより戦略的な業務に集中できるようになるでしょう。AIOpsは、IT運用の未来を形作る重要な技術の一つとして、これからも注目され続けると予想されます。 |
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