1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査の目的
2.2 ステークホルダー
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推計
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要な業界動向
5 世界のデータ収益化市場
5.1 市場概要
5.2 市場パフォーマンス
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 手法別市場内訳
6.1 データ・アズ・ア・サービス
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 インサイト・アズ・ア・サービス
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 分析機能付きプラットフォーム・アズ・ア・サービス
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
6.4 組み込み分析
6.4.1 市場動向
6.4.2 市場予測
7 組織規模別市場内訳
7.1 大企業
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 中小企業
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
8 エンドユーザー別市場内訳
8.1 BFSI（銀行・金融サービス機関）
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 Eコマースと小売
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 ITと通信
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
8.4 製造業
8.4.1市場動向
8.4.2 市場予測
8.5 ヘルスケア
8.5.1 市場動向
8.5.2 市場予測
8.6 エネルギー・公益事業
8.6.1 市場動向
8.6.2 市場予測
8.7 その他
8.7.1 市場動向
8.7.2 市場予測
9 地域別市場内訳
9.1 北米
9.1.1 アメリカ合衆国
9.1.1.1 市場動向
9.1.1.2 市場予測
9.1.2 カナダ
9.1.2.1 市場動向
9.1.2.2 市場予測
9.2 アジア太平洋地域
9.2.1 中国
9.2.1.1 市場動向
9.2.1.2 市場予測
9.2.2 日本
9.2.2.1 市場動向
9.2.2.2 市場予測
9.2.3 インド
9.2.3.1 市場動向
9.2.3.2 市場予測
9.2.4 韓国
9.2.4.1 市場動向
9.2.4.2 市場予測
9.2.5 オーストラリア
9.2.5.1 市場動向
9.2.5.2 市場予測
9.2.6 インドネシア
9.2.6.1 市場動向
9.2.6.2 市場予測
9.2.7 その他
9.2.7.1 市場動向
9.2.7.2 市場予測
9.3 ヨーロッパ
9.3.1 ドイツ
9.3.1.1 市場動向
9.3.1.2 市場予測
9.3.2 フランス
9.3.2.1 市場動向
9.3.2.2 市場予測
9.3.3 英国
9.3.3.1 市場動向
9.3.3.2 市場予測
9.3.4 イタリア
9.3.4.1 市場動向
9.3.4.2 市場予測
9.3.5 スペイン
9.3.5.1 市場動向
9.3.5.2 市場予測
9.3.6 ロシア
9.3.6.1 市場動向
9.3.6.2 市場予測
9.3.7 その他
9.3.7.1 市場動向
9.3.7.2 市場予測
9.4 ラテンアメリカ
9.4.1 ブラジル
9.4.1.1 市場動向
9.4.1.2 市場予測
9.4.2 メキシコ
9.4.2.1 市場動向
9.4.2.2 市場予測
9.4.3 その他
9.4.3.1 市場動向
9.4.3.2 市場予測
9.5 中東およびアフリカ
9.5.1 市場動向
9.5.2 国別市場内訳
9.5.3 市場予測
10 SWOT分析
10.1 概要
10.2 強み
10.3 弱み
10.4 機会
10.5 脅威
11 バリューチェーン分析
12 ポーターの5つの力分析
12.1 概要
12.2 買い手の交渉力
12.3 サプライヤーの交渉力
12.4 競争の度合い
12.5 新規参入の脅威
12.6 代替品の脅威
13 価格分析
14 競争環境
14.1 市場組織図
14.2 主要プレーヤー
14.3 主要プレーヤーのプロフィール
14.3.1 1010DATA（アドバンス・コミュニケーションズ株式会社）
14.3.1.1 会社概要
14.3.1.2 製品ポートフォリオ
14.3.2 アクセンチュア株式会社
14.3.2.1 会社概要
14.3.2.2 製品ポートフォリオ
14.3.2.3 財務状況
14.3.2.4 SWOT分析
14.3.3 アダストラ株式会社
14.3.3.1 会社概要
14.3.3.2 製品ポートフォリオ
14.3.4 コンビバ（テックマヒンドラ）
14.3.4.1 会社概要
14.3.4.2 製品ポートフォリオ
14.3.5 インフォシス株式会社
14.3.5.1 会社概要
14.3.5.2 製品ポートフォリオ
14.3.5.3 財務
14.3.5.4 SWOT分析
14.3.6 International Business Machines Corporation
14.3.6.1 会社概要
14.3.6.2 製品ポートフォリオ
14.3.6.3 財務
14.3.6.4 SWOT分析
14.3.7 Monetize Solutions Inc.
14.3.7.1 会社概要
14.3.7.2 製品ポートフォリオ
14.3.8 Optiva Inc.
14.3.8.1 会社概要
14.3.8.2 製品ポートフォリオ
14.3.8.3 財務
14.3.8.4 SWOT分析
14.3.9 Paxata Inc. (Datarobot Inc.)
14.3.9.1 会社概要
14.3.9.2 製品ポートフォリオ
14.3.10 Reltio
14.3.10.1 会社概要
14.3.10.2 製品ポートフォリオ
14.3.11 SAP SE
14.3.11.1 会社概要
14.3.11.2 製品ポートフォリオ
14.3.11.3 財務状況
14.3.11.4 SWOT分析
14.3.12 Thales Group
14.3.12.1 会社概要
14.3.12.2 製品ポートフォリオ
14.3.12.3 財務状況
14.3.12.4 SWOT分析
14.3.13 TIBCO Software Inc.
14.3.13.1 会社概要
14.3.13.2 製品ポートフォリオ
14.3.13.3 SWOT分析
図2：世界のデータ収益化市場：売上高（10億米ドル）、2017年～2022年
図3：世界のデータ収益化市場予測：売上高（10億米ドル）、2023年～2028年
図4：世界のデータ収益化市場：手法別内訳（%）、2022年
図5：世界のデータ収益化市場：組織規模別内訳（%）、2022年
図6：世界のデータ収益化市場：最終用途別内訳（%）、2022年
図7：世界のデータ収益化市場：地域別内訳（%）、2022年
図8：世界のデータ収益化（データ・アズ・ア・サービス）市場：売上高（100万米ドル）、2017年および2022年
図9：世界のデータ収益化（データ・アズ・ア・サービス）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図10：世界：データ収益化（インサイト・アズ・ア・サービス）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図11：世界：データ収益化（インサイト・アズ・ア・サービス）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図12：世界：データ収益化（アナリティクス対応プラットフォーム・アズ・ア・サービス）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図13：世界：データ収益化（アナリティクス対応プラットフォーム・アズ・ア・サービス）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図14：世界：データ収益化（組み込みアナリティクス）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図15：世界：データ収益化（組み込み分析）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図16：世界：データ収益化（大企業）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図17：世界：データ収益化（大企業）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図18：世界：データ収益化（中小企業）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図19：世界：データ収益化（中小企業）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図20：世界：データ収益化（BFSI）市場：売上高（百万米ドル） 2017年および2022年
図21：世界：データ収益化（BFSI）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図22：世界：データ収益化（Eコマースおよび小売）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図23：世界：データ収益化（Eコマースおよび小売）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図24：世界：データ収益化（ITおよび通信）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図25：世界：データ収益化（ITおよび通信）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図26：世界：データ収益化（製造業）市場：売上高（百万米ドル） （百万米ドル）、2017年および2022年
図27：世界：データ収益化（製造業）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図28：世界：データ収益化（ヘルスケア）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図29：世界：データ収益化（ヘルスケア）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図30：世界：データ収益化（エネルギー・公益事業）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図31：世界：データ収益化（エネルギー・公益事業）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図32：世界：データ収益化（その他の最終用途）市場：売上高(百万米ドル)、2017年および2022年
図33：世界：データ収益化（その他の最終用途）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図34：北米：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図35：北米：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図36：米国：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図37：米国：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図38：カナダ：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図39：カナダ：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図40：アジア太平洋地域：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図41：アジア太平洋地域：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図42：中国：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図43：中国：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図44：日本：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図45：日本：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル） 2023～2028年
図46：インド：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図47：インド：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図48：韓国：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図49：韓国：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図50：オーストラリア：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図51：オーストラリア：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図52：インドネシア：データ収益化市場：売上高（百万米ドル） 2017年および2022年
図53：インドネシア：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図54：その他：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図55：その他：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図56：欧州：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図57：欧州：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図58：ドイツ：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図59：ドイツ：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル） （百万米ドル）、2023～2028年
図60：フランス：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図61：フランス：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図62：英国：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図63：英国：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図64：イタリア：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図65：イタリア：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図66：スペイン：データ収益化市場：売上高（百万米ドル） （百万米ドル）、2017年および2022年
図67：スペイン：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図68：ロシア：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図69：ロシア：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図70：その他：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図71：その他：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図72：ラテンアメリカ：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図73：ラテンアメリカ：データ収益化市場予測：売上高金額（百万米ドル）、2023～2028年
図74：ブラジル：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図75：ブラジル：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図76：メキシコ：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図77：メキシコ：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図78：その他：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図79：その他：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図80：中東およびアフリカ：データ収益化市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図81：中東およびアフリカ：データ収益化市場：国別内訳（％）、2022年
図82：中東およびアフリカ：データ収益化市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図83：世界：データ収益化業界：SWOT分析
図84：世界：データ収益化業界：バリューチェーン分析
図85：世界：データ収益化業界：ポーターのファイブフォース分析
表1：世界のデータ収益化市場：主要業界のハイライト（2022年および2028年）
表2：世界のデータ収益化市場予測：手法別内訳（百万米ドル）、2023～2028年
表3：世界のデータ収益化市場予測：組織規模別内訳（百万米ドル）、2023～2028年
表4：世界のデータ収益化市場予測：最終用途別内訳（百万米ドル）、2023～2028年
表5：世界のデータ収益化市場予測：地域別内訳（百万米ドル）、2023～2028年
表6：世界のデータ収益化市場：競争構造
表7：世界のデータ収益化市場：主要プレーヤー
| ※参考情報 データ収益化とは、企業や組織が保有するデータを活用し、それを収益に変えるプロセスを指します。このプロセスはデータの収集、分析、活用によって行われます。データは企業にとって非常に価値のある資産であり、その価値を最大化するための方法論として注目されています。データ収益化の目的は、企業のビジネスモデルを革新し、収益源を多様化させることです。 データ収益化の概念には、主に二つの側面があります。一つ目は、データ自体を販売することです。この場合、企業は独自に収集したデータを他の企業や団体に提供し、その対価をもらいます。二つ目は、データを利用して新たな市場価値を創造することです。この方法では、企業はデータ分析を通じて顧客のニーズを把握し、製品やサービスの改善や新規開発を行います。 データ収益化にはいくつかの種類があります。まず、直接的なデータ販売です。企業は顧客データや市場データを第三者に販売することで、収益を上げることが可能です。次に、データの活用による間接収益化があります。これは、自社のオペレーションを最適化したり、マーケティング戦略を改善したりすることで、コスト削減や売上増加を図る手法です。また、データを利用して新たなビジネスモデルを構築することも収益化の一環です。たとえば、フィンテック企業がユーザーの取引データをもとに新しい金融商品を提供するケースです。 データ収益化の用途は多岐にわたります。例えば、企業は顧客の行動データを分析して、パーソナライズされたマーケティングキャンペーンを展開することができます。また、市場動向や競合分析に基づいて戦略を立てることにより、ビジネスの精度を高めることも可能です。さらに、IoTデバイスから得られるデータを商品開発に活かすことで、新しい収益源につなげることも行われています。 関連技術としては、ビッグデータ解析、データマイニング、機械学習、クラウドコンピューティング、AI（人工知能）などがあります。ビッグデータ解析は膨大な量のデータを効率的に処理し、価値ある情報を抽出する技術です。データマイニングはデータの中から隠れたパターンや知識を発見する手法であり、機械学習はアルゴリズムがデータから学習し、自動的に予測を行う技術です。クラウドコンピューティングは、必要なリソースをインターネット上でスケーラブルに利用できる環境を提供し、データの保存や処理を容易にします。AIは、データ分析や自動化の分野での活用が進んでおり、データ収益化の加速に寄与しています。 データ収益化の取り組みには倫理的な側面も存在します。個人情報保護やデータの取り扱いについての法律が厳しくなっている中、企業はデータを収益化する際に、顧客のプライバシーを尊重する必要があります。透明性のあるデータ活用を求められる中で、企業は信頼を築くための取り組みが求められます。 結論として、データ収益化は企業にとって新たなビジネスチャンスを提供する重要な戦略です。データを有効に活用することで、競争優位性を確立し、持続可能な成長を目指すことができます。しかし、倫理的な配慮や法令遵守も欠かせない要素となりますので、慎重に取り組む必要があります。今後は、テクノロジーの進化によってさらに多様化するデータ収益化の手法が期待されています。 |
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