パフォーマンス分析の日本市場（～2035年までの市場規模）

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MRFRの分析によると、2024年の日本のパフォーマンス分析市場規模は4億2218万米ドルと推定された。日本のパフォーマンス分析市場は、2025年の4億4624万米ドルから2035年までに7億7649万米ドルへ成長し、予測期間（2025年～2035年）において年平均成長率（CAGR）5.7％を示すと予測されている。

主要市場動向とハイライト

日本のパフォーマンス分析市場は、技術進歩と進化するビジネスニーズに牽引され、堅調な成長を遂げている。

クラウドベースソリューションの導入が増加し、アクセシビリティとスケーラビリティが向上している。
リアルタイム分析が普及し、組織がタイムリーで情報に基づいた意思決定を可能にしている。
人工知能の統合が分析能力を変革し、より深い洞察と自動化を提供している。
主要な市場推進要因には、データ駆動型意思決定への需要増加、規制順守とリスク管理への重点化が含まれる。

日本パフォーマンス分析市場

CAGR

5.7%

市場規模と予測

2024年市場規模422.18 (百万米ドル)2035年市場規模776.49 (百万米ドル)CAGR (2025 – 2035)5.7%

主要プレイヤー

IBM（米国）、SAP（ドイツ）、Oracle（米国）、Microsoft（米国）、SAS（米国）、Tableau（米国）、Qlik（米国）、MicroStrategy（米国）、Domo（米国）

日本パフォーマンス分析市場の動向

パフォーマンス分析市場は現在、様々な分野におけるデータ駆動型意思決定の需要増加を背景に顕著な成長を遂げています。組織は、業務効率の向上と全体的なパフォーマンス改善におけるパフォーマンス分析の価値をますます認識している。この傾向は、データインサイトを活用してプロセスを最適化し、戦略的イニシアチブを推進する金融、医療、小売などの業界で特に顕著である。さらに、人工知能や機械学習を含む技術の進歩により、より高度な分析機能が促進され、企業は自社のパフォーマンス指標についてより深い洞察を得られるようになっている。加えて、リアルタイムデータ分析への重点化は、組織がパフォーマンス管理にアプローチする方法を再構築している。企業は現在、市場変化に迅速に対応できるよう、即時フィードバックと実用的な洞察を提供するツールを優先している。このパフォーマンス分析における俊敏性へのシフトは、ますますダイナミック化する環境で競争優位性を維持しようとする企業の動きに伴い、今後も継続する見込みだ。環境が進化する中、パフォーマンス分析市場はさらなる拡大を遂げようとしており、様々なセクターの組織の多様なニーズに応えるための革新と新たなソリューションが登場している。

クラウドベースソリューションの採用拡大

クラウドベースのパフォーマンス分析ソリューション導入の傾向が強まっている。組織は拡張性、柔軟性、コスト効率の向上を図るため、分析業務をクラウドへ移行するケースが増加中だ。この移行により、企業はインフラへの多額の先行投資を必要とせず、高度な分析ツールを利用できる。

リアルタイム分析への焦点

組織が迅速な意思決定を追求する中、リアルタイム分析への需要が高まっている。この傾向は、業務戦略に影響を与え、市場動向への対応力を高める即時的な洞察の必要性によって推進されています。企業はリアルタイムデータ処理と可視化を可能にする技術への投資を進めています。

人工知能の統合

パフォーマンス分析ツールへの人工知能（AI）の統合が普及しつつあります。AI技術はデータ分析の自動化、パターンの特定、予測的洞察の生成に活用されています。この傾向はパフォーマンス分析の精度と効率性を高め、組織がより情報に基づいた意思決定を行うことを可能にすると期待されています。

日本のパフォーマンス分析市場を牽引する要因

Eコマースとデジタルサービスの拡大

日本におけるEコマースとデジタルサービスの拡大は、パフォーマンス分析市場に大きな影響を与えています。オンラインショッピングの成長が続く中、企業は消費者行動を理解しオンラインプラットフォームを最適化するために分析への依存度を高めています。2025年には日本のEコマース売上高が20兆円に達すると予測されており、これがパフォーマンス分析ソリューションの需要を牽引します。企業はこれらのツールを活用し、販売データの分析、ウェブサイトパフォーマンスの追跡、マーケティング戦略の強化を行っています。この傾向は、企業がデジタルトランスフォーメーションを活用しようとする中で、パフォーマンス分析市場が堅調な成長軌道をたどることを示唆しており、年間成長率は20％と予想されています。

データ駆動型意思決定の需要増加

データ駆動型意思決定この傾向は、企業が業務効率を向上させ競争優位性を獲得する必要性によって促進されています。2025年までに、日本の企業の約70％が戦略最適化のためにパフォーマンス分析ツールを導入すると推定されている。膨大なデータを分析する能力により、企業はトレンドの特定、結果の予測、情報に基づいた意思決定が可能となる。その結果、パフォーマンス分析市場は今後5年間で年平均成長率（CAGR）15％で成長すると予測されており、分析がビジネス戦略形成において果たす重要な役割を反映している。

分析ツールの技術的進歩

技術的進歩は日本のパフォーマンス分析市場形成において極めて重要な役割を果たしている。機械学習アルゴリズムや予測分析を含む高度な分析ツールの導入により、組織はデータからより深い洞察を得られるようになった。これらの革新はデータ可視化と報告機能の強化を促進し、関係者が複雑な情報を解釈しやすくしている。その結果、高度な分析ツールの導入は今後2年間で25％増加すると予測されています。この傾向は、急速に進化する市場で競争力を維持しようとする組織にとって不可欠な、より洗練されたパフォーマンス分析ソリューションへの移行を示しています。

顧客体験管理の重要性の高まり

日本のパフォーマンス分析市場は、顧客体験管理の重要性が高まることにますます牽引されています。組織は顧客の行動や嗜好を理解することが、顧客維持とロイヤルティ醸成に不可欠であると認識しています。パフォーマンス分析を活用することで、企業は顧客とのやり取りを追跡し、フィードバックを分析し、改善点を特定できます。この顧客中心戦略への注力は市場を牽引すると予想され、今後3年間で18％の成長率が予測されています。パフォーマンス分析を効果的に活用して顧客体験を向上させる企業は、市場で競争優位性を獲得する可能性が高いでしょう。

規制順守とリスク管理への重点化

日本では、規制順守とリスク管理への重点化の高まりがパフォーマンス分析市場に大きな影響を与えている。業界が厳しい規制に直面する中、組織は法的基準への順守を確保するためパフォーマンス分析ソリューションの導入を迫られている。この必要性は、コンプライアンス違反が重大な罰則につながる金融や医療などの分野で特に顕著である。パフォーマンス分析を活用することで、企業は業務をリアルタイムで監視し、潜在的なリスクを特定し、迅速に是正措置を実施できる。企業がリスク軽減とコンプライアンス強化のために分析技術へ投資する動きを受け、市場は年間12％の成長率が見込まれている。

市場セグメントの洞察

用途別：顧客体験管理（最大）対従業員パフォーマンス管理（最速成長）

日本のパフォーマンス分析市場において、用途セグメント別の市場シェア分布を見ると、顧客満足度とロイヤルティ向上を目指す組織からの投資増加により、顧客体験管理が最大の貢献分野として市場を支配している。これに次ぐのは従業員パフォーマンス管理、サプライチェーン管理、財務パフォーマンス管理であり、いずれも組織の効率性と収益性最適化において重要な役割を担っている。成長傾向からは、リアルタイムフィードバックツールとパフォーマンス分析機能への需要高まりを背景に、従業員パフォーマンス管理が最速成長セグメントとなる大きなシフトが示されている。さらに、技術とデータ分析の進歩は、企業が業務効率化と財務成果改善を図る中で、サプライチェーン管理および財務パフォーマンス管理ソリューションの導入拡大に寄与している。

顧客体験管理（主流）対サプライチェーン管理（新興）

顧客体験管理は、顧客インサイトと体験最適化を優先する堅牢な手法とプラットフォームを特徴とし、日本のパフォーマンス分析市場における主流勢力として君臨している。企業はデータ分析を活用してサービスをカスタマイズし、エンゲージメントを強化することで、高い顧客維持率を確保している。一方、サプライチェーン管理は急速に台頭しており、サプライチェーン全体の統合と効率化に焦点を当てています。組織が業務の透明性と対応力の向上を目指す中、サプライチェーンプロセスにおける高度な分析の需要が急増しており、将来の成長にとって重要な分野として位置づけられています。

導入形態別：クラウドベース（最大）対オンプレミス（急成長）

日本のパフォーマンス分析市場では、導入形態セグメントはクラウドベースソリューションが主導し、大きなシェアを占めている。このモデルの利便性と拡張性は多くの組織にとって魅力的な選択肢となり、市場の約70%を占める。オンプレミス導入はより小規模ながら、データに対する専用セキュリティと管理を求める企業にとって依然として重要である。これらの導入形態のバランスは、同地域で事業を展開する企業の多様なニーズを反映している。成長傾向は、俊敏性とコスト効率性からクラウドベース分析ソリューションへの確かな移行を示している。デジタルトランスフォーメーションの推進が主要な推進力であり、企業はクラウド技術を活用して業務効率の向上を図っている。一方、データ主権とコンプライアンスを優先する伝統的企業ではオンプレミスソリューションが支持を集め、これらの企業が現代的な分析機能へ移行する中で最速成長セグメントとして位置づけられている。

クラウドベース（主流） vs. オンプレミス（新興）

クラウドベース導入は、その拡張性、柔軟性、強化されたコラボレーション機能により、パフォーマンス分析分野で主流となっている。企業はクラウドソリューションに伴うITオーバーヘッドの削減とプロセスの効率化を重視している。一方、オンプレミス導入は従来より保守的なアプローチと見なされてきたが、金融や医療など特定の分野で厳格なデータガバナンスとセキュリティを優先する動きから急速に台頭している。ハイブリッドモデルへの移行も顕著であり、組織は両方のオプションを活用してそれぞれの利点を活かしています。企業がデータ分析の重要性をますます認識するにつれ、両方の導入タイプが日本パフォーマンス分析市場における多様な運用要件に対応し、重要な役割を果たすでしょう。

エンドユース別：BFSI（最大）対医療（最速成長）

日本のパフォーマンス分析市場では、BFSI（銀行・金融・保険）セクターがリスク管理、顧客サービス向上、規制順守のためにデータ分析を多用しているため、大きな市場シェアを占めている。これに続く医療セクターは、医療機関が業務効率化、患者アウトカムの改善、競争優位性の維持のためにパフォーマンス分析を導入する動きが加速し、シェアを拡大中だ。その他の注目セグメントには小売、IT・通信、製造業があり、いずれもパフォーマンス分析の多様な応用に貢献している。このセグメントの成長傾向では、特に医療分野においてデジタルトランスフォーメーションへの投資が顕著に増加している。データ駆動型の知見を通じて、医療分野は進化する患者ケアの要求に適応している。BFSI分野は、規制変更と顧客体験向上の必要性に後押しされ、高度な分析ソリューションによる革新を継続している。小売分野も消費者の変化する行動に適応しつつあり、製造業はサプライチェーン最適化と業務効率化のためにパフォーマンス分析を活用している。

BFSI（支配的）対ヘルスケア（新興）

BFSIセグメントは、意思決定プロセスの強化、リスク管理、パーソナライズされたサービスを通じた顧客エンゲージメントの向上に向け、高度なパフォーマンス分析を活用する特徴を持つ。技術とデータ統合への膨大な投資により、市場における支配的な存在であり続けている。一方、ヘルスケア分野は新興ながら、業務効率と患者ケアの改善に向けパフォーマンス分析を急速に導入している。医療技術の革新と複雑な健康課題解決におけるデータ分析の必要性増大が、この分野の急成長を牽引している。両分野は、日本におけるパフォーマンス分析市場の総合的な有用性向上において、異なるながらも補完的な役割を担っている。

コンポーネント別：ソフトウェア（最大）対サービス（最速成長）

日本のパフォーマンス分析市場において、コンポーネントセグメントは主にソフトウェアとサービスで構成される。ソフトウェアは最大のシェアを占め、データ管理とパフォーマンス洞察における不可欠な役割から堅調な需要を示している。サービスは現在シェアが小さいものの、ソフトウェア投資の利益を最大化するための特注ソリューションを求める企業が増えるにつれ、その魅力が高まっている。競争環境は、ソフトウェア機能の強化とサービス提供における専門性の向上に重点が置かれていることを示している。このセグメントの成長傾向は、主に日本の様々な業界で進行中のデジタルトランスフォーメーション（DX）イニシアチブによって牽引されている。組織はデータ駆動型の意思決定の必要性をますます認識しており、パフォーマンス分析ソリューションの導入率が高まっている。サービス部門は、企業がツールだけでなくそれに付随する専門性も求めるにつれて急速に拡大しており、ソフトウェア提供を補完するコンサルティングおよびサポートサービスの重要性を浮き彫りにしている。

ソフトウェア（主流）対サービス（新興）

ソフトウェアは依然として日本パフォーマンス分析市場の主流であり、データ処理能力、リアルタイム分析、幅広い顧客層を惹きつけるユーザーフレンドリーなインターフェースが特徴である。確立された性質は、組織が効果的なパフォーマンス監視に求める信頼性と高度な機能性を提供する。一方、サービスはカスタマイズ、トレーニング、継続的なサポートに焦点を当てて台頭しており、企業がソフトウェアツールの有用性を最大化することを可能にしている。サービス分野のダイナミックな性質は、より統合的なアプローチを促進している。サービスプロバイダーはソリューションを導入するだけでなく、顧客がそれらを効果的に活用できる体制を整えることで、市場全体の成長を促進している。

主要プレイヤーと競争環境の洞察

日本のパフォーマンス分析市場は、急速な技術進歩とデータ駆動型意思決定への需要増大に牽引され、ダイナミックな競争環境が特徴である。IBM（米国）、SAP（ドイツ）、マイクロソフト（米国）といった主要プレイヤーが最前線に立ち、広範なポートフォリオを活用して業務効率と顧客エンゲージメントの向上を図っている。IBM（米国）はAI機能を分析ソリューションに統合することに注力し、企業が膨大なデータセットから実用的な知見を導き出すことを可能にしている。一方、SAP（ドイツ）はクラウドベースのソリューションを重視し、リアルタイム分析の実現と企業間コラボレーションの促進を図っている。Microsoft（米国）はAzureプラットフォームの拡充を継続し、多様な業界ニーズに対応するパフォーマンス分析ツールを統合することで、イノベーションと顧客中心戦略を優先する競争環境を形成している。

これらの企業が採用するビジネス戦略は、市場での存在感を最適化するための協調的な取り組みを反映している。製造の現地化とサプライチェーン効率の向上は、市場需要に迅速に対応するための重要な戦略である。パフォーマンス分析市場の競争構造は中程度の分散状態にあり、複数のプレイヤーが市場シェアを争っている。しかし、オラクル（米国）やSAS（米国）といった主要企業の総合的な影響力が、革新と戦略的提携が市場動向形成に重要な役割を果たす強固な競争枠組みを構築している。

2025年10月、オラクル（米国）はクラウド分析サービスの強化を目的として、日本の大手通信企業との戦略的提携を発表した。この協業は通信企業の膨大なデータリソースを活用し、業界固有の課題に対応する特注分析ソリューションの提供を可能にする。本提携の戦略的重要性は、オラクルの日本市場における事業拡大の可能性と、高度な分析機能による通信企業のサービス強化を同時に実現する点にある。

2025年9月、SAP（ドイツ）は製造業向けに特化した新たなパフォーマンス分析ツールスイートを発表した。この取り組みは、伝統的産業におけるデジタル変革推進へのSAPのコミットメントを強調するものである。製造業者に業務パフォーマンスに関するリアルタイムの洞察を提供することで、SAPは効率性と生産性の主要な推進役としての地位を確立している。この発表の戦略的意義は、データ分析が生産プロセス最適化の要となるインダストリー4.0の潮流との整合性に明らかである。

2025年11月、マイクロソフト（米国）はPower BIプラットフォームのアップグレード版を発表。高度なAI機能を統合し、データ可視化と予測分析能力を強化した。このアップグレードは、パフォーマンス分析市場における差別化要因となりつつあるAI統合への継続的投資を反映している。この開発の戦略的重要性は、複雑なデータ環境をナビゲートするための高度なツールを求める組織が増える中、より広範な顧客基盤を獲得する可能性にある。

2025年11月現在、パフォーマンス分析市場における競争トレンドは、デジタル化、持続可能性、AI技術の統合によってますます定義されつつある。戦略的提携が市場構造を形成し、企業が資源と専門知識を結集して革新的なソリューションを提供することを可能にしている。今後、競争上の差別化は従来の価格競争から、イノベーション、技術的進歩、サプライチェーンの信頼性への焦点へと移行する見込みである。この変化は、これらの要素を優先する企業が、ますます複雑化する市場で優位に立つ可能性を示唆している。

業界動向

ここ数ヶ月、日本のパフォーマンス分析市場では顕著な進展が見られた。例えば2023年7月、オラクルは日本におけるクラウドサービスの拡充を発表。業界横断的なデジタルトランスフォーメーションの潮流に沿い、企業のパフォーマンス分析能力強化に焦点を当てた。さらにSAPは最近、日本市場向けにカスタマイズした分析ソリューションの更新版を導入。現地企業にとってリアルタイムデータインサイトの重要性を強調している。

M&Aの文脈では、Domoが2023年6月に小規模な分析企業を買収に成功。同社は革新的なデータ可視化技術に注力しており、日本市場でのサービス拡充が図られる。特筆すべきは、IBMやTableauといった企業の市場評価額が上昇傾向にある点で、これは金融や製造業など日本国内のセクターにおけるパフォーマンス分析ソリューション需要の高まりを反映している。

さらに過去2年間、QlikやTIBCOを含む主要プレイヤー間の提携増加が顕著であり、相互運用性の強化と日本企業向け包括的分析ソリューションの提供を目的としている。この協業エコシステムが、地域内のパフォーマンス分析能力の進歩を牽引し続けている。

将来展望

日本のパフォーマンス分析市場の将来展望

日本のパフォーマンス分析市場は、技術進歩とデータ駆動型意思決定への需要増加を背景に、2024年から2035年にかけて年平均成長率（CAGR）5.7％で成長すると予測されています。

新たな機会は以下の分野に存在する：

リアルタイムパフォーマンス追跡のためのAI駆動型分析プラットフォームの開発
データ収集・分析能力強化のためのIoTデバイス統合
パフォーマンス分析ソフトウェアにおけるサブスクリプション型モデルの拡大

2035年までに、パフォーマンス分析市場は大幅な成長と革新を達成すると予想される。

市場セグメンテーション

日本パフォーマンス分析市場エンドユース別展望

BFSI
ヘルスケア
小売
ITおよび通信
製造

日本パフォーマンス分析市場コンポーネント別展望

ソフトウェア
サービス

日本パフォーマンス分析市場アプリケーション別展望

顧客体験管理
従業員パフォーマンス管理
サプライチェーン管理
財務パフォーマンス管理

日本パフォーマンス分析市場導入タイプ別展望

オンプレミス
クラウドベース

1 第I部：エグゼクティブサマリーと主なハイライト
1. 1.1 エグゼクティブサマリー
  1. 1.1.1 市場概要
  2. 1.1.2 主な調査結果
  3. 1.1.3 市場セグメンテーション
  4. 1.1.4 競争環境
  5. 1.1.5 課題と機会
  6. 1.1.6 今後の見通し
2 セクションII：調査範囲、方法論、市場構造
1. 2.1 市場導入
  1. 2.1.1 定義
  2. 2.1.2 調査範囲
    1. 2.1.2.1 調査目的
    2. 2.1.2.2 前提条件
    3. 2.1.2.3 制限事項
2. 2.2 調査方法論
  1. 2.2.1 概要
  2. 2.2.2 データマイニング
  3. 2.2.3 二次調査
  4. 2.2.4 一次調査
    1. 2.2.4.1 一次インタビュー及び情報収集プロセス
    2. 2.2.4.2 一次回答者の内訳
  5. 2.2.5 予測モデル
  6. 2.2.6 市場規模推定
    1. 2.2.6.1 ボトムアップアプローチ
    2. 2.2.6.2 トップダウンアプローチ
  7. 2.2.7 データの三角測量
  8. 2.2.8 検証
3 第III部：定性的分析
1. 3.1 市場動向
  1. 3.1.1 概要
  2. 3.1.2 推進要因
  3. 3.1.3 抑制要因
  4. 3.1.4 機会
2. 3.2 市場要因分析
  1. 3.2.1 バリューチェーン分析
  2. 3.2.2 ポーターの5つの力分析
    1. 3.2.2.1 供給者の交渉力
    2. 3.2.2.2 購入者の交渉力
    3. 3.2.2.3 新規参入の脅威
    4. 3.2.2.4 代替品の脅威
    5. 3.2.2.5 競合の激しさ
  3. 3.2.3 COVID-19の影響分析
    1. 3.2.3.1 市場への影響分析
    2. 3.2.3.2 地域別影響
    3. 3.2.3.3 機会と脅威の分析
4 第IV部：定量分析
1. 4.1 情報通信技術（ICT）、用途別（百万米ドル）
  1. 4.1.1 カスタマーエクスペリエンス管理
  2. 4.1.2 従業員パフォーマンス管理
  3. 4.1.3 サプライチェーン管理
  4. 4.1.4 財務パフォーマンス管理
2. 4.2 情報通信技術（ICT）、導入形態別（百万米ドル）
  1. 4.2.1 オンプレミス
  2. 4.2.2 クラウドベース
3. 4.3 情報通信技術（ICT）、最終用途別（百万米ドル）
  1. 4.3.1 金融・保険・証券（BFSI）
  2. 4.3.2 医療
  3. 4.3.3 小売
  4. 4.3.4 IT・通信
  5. 4.3.5 製造業
4. 4.4 情報通信技術（ICT）、コンポーネント別（百万米ドル）
  1. 4.4.1 ソフトウェア
  2. 4.4.2 サービス
5 第V章：競合分析
1. 5.1 競合環境
  1. 5.1.1 概要
  2. 5.1.2 競争分析
  3. 5.1.3 市場シェア分析
  4. 5.1.4 情報通信技術における主要成長戦略
  5. 5.1.5 競争ベンチマーキング
  6. 5.1.6 情報通信技術における開発件数ベースの主要プレイヤー
  7. 5.1.7 主要な開発動向と成長戦略
    1. 5.1.7.1 新製品発売/サービス展開
    2. 5.1.7.2 合併・買収
    3. 5.1.7.3 合弁事業
  8. 5.1.8 主要企業の財務マトリックス
    1. 5.1.8.1 売上高と営業利益
    2. 5.1.8.2 主要企業の研究開発費（2023年）
2. 5.2 企業プロファイル
  1. 5.2.1 IBM（米国）
    1. 5.2.1.1 財務概要
    2. 5.2.1.2 提供製品
    3. 5.2.1.3 主要な進展
    4. 5.2.1.4 SWOT分析
    5. 5.2.1.5 主要戦略
  2. 5.2.2 SAP（ドイツ）
    1. 5.2.2.1 財務概要
    2. 5.2.2.2 提供製品
    3. 5.2.2.3 主要な進展
    4. 5.2.2.4 SWOT分析
    5. 5.2.2.5 主要戦略
  3. 5.2.3 Oracle (米国)
    1. 5.2.3.1 財務概要
    2. 5.2.3.2 提供製品
    3. 5.2.3.3 主要動向
    4. 5.2.3.4 SWOT分析
    5. 5.2.3.5 主要戦略
  4. 5.2.4 Microsoft (米国)
    1. 5.2.4.1 財務概要
    2. 5.2.4.2 提供製品
    3. 5.2.4.3 主要な動向
    4. 5.2.4.4 SWOT分析
    5. 5.2.4.5 主要戦略
  5. 5.2.5 SAS（米国）
    1. 5.2.5.1 財務概要
    2. 5.2.5.2 提供製品
    3. 5.2.5.3 主要な動向
    4. 5.2.5.4 SWOT分析
    5. 5.2.5.5 主要戦略
  6. 5.2.6 Tableau（米国）
    1. 5.2.6.1 財務概要
    2. 5.2.6.2 提供製品
    3. 5.2.6.3 主要動向
    4. 5.2.6.4 SWOT分析
    5. 5.2.6.5 主要戦略
  7. 5.2.7 Qlik（米国）
    1. 5.2.7.1 財務概要
    2. 5.2.7.2 提供製品
    3. 5.2.7.3 主要な動向
    4. 5.2.7.4 SWOT分析
    5. 5.2.7.5 主要戦略
  8. 5.2.8 MicroStrategy（米国）
    1. 5.2.8.1 財務概要
    2. 5.2.8.2 提供製品
    3. 5.2.8.3 主要な動向
    4. 5.2.8.4 SWOT分析
    5. 5.2.8.5 主要戦略
  9. 5.2.9 Domo（米国）
    1. 5.2.9.1 財務概要
    2. 5.2.9.2 提供製品
    3. 5.2.9.3 主要な進展
    4. 5.2.9.4 SWOT分析
    5. 5.2.9.5 主要戦略
3. 5.3 付録
  1. 5.3.1 参考文献
  2. 5.3.2 関連レポート

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