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マーケットリサーチフューチャーの分析によりますと、日本のワークスペース向け人工知能市場の規模は、2024年に2億8477万米ドルと推定されております。
日本のワークスペース向け人工知能市場は、2025年の3億5,568万米ドルから2035年までに32億8,700万米ドルへ成長し、予測期間（2025年～2035年）において年平均成長率（CAGR）24％を示すと予測されています。
主要な市場動向とハイライト
日本のワークスペース向け人工知能市場は、自動化と従業員育成を原動力として堅調な成長を遂げております。
- 様々な業界で自動化の導入が進み、業務効率の向上が図られております。
- 特にITおよび製造業において、AI技術への適応に向けた従業員のスキルアップが重視される傾向が強まっております。
- AI統合に対する規制面の支援が顕著になりつつあり、導入プロセスの円滑化が促進されております。
- 主な市場推進要因としては、効率性への需要の高まりと、AI開発を支援する政府の取り組みが挙げられます。
主要企業
Microsoft (US), Google (US), IBM (US), Salesforce (US), SAP (DE), Oracle (US), NVIDIA (US), Zoho (IN), ServiceNow (US)
日本のワークスペース向け人工知能市場の動向
ワークスペースにおける人工知能市場は現在、技術の進歩と様々な分野における自動化需要の高まりを背景に、顕著な成長を遂げております。日本では、生産性向上と業務効率化を目的として、組織によるAIソリューションの導入が加速しております。この傾向は製造業、金融業、医療など、AIツールを活用してワークフローの最適化や意思決定プロセスの改善を図る産業全体で顕著に見られます。AI技術の統合は、従来の職場環境を変革するだけでなく、企業間のイノベーションと競争力の促進にも寄与しております。企業がAI能力を活用しようとする中、従業員の研修とスキルアップへの注力が極めて重要となり、労働力が知能システムと連携して業務を遂行できる態勢を整えることが求められています。さらに、日本の規制環境も職場におけるAI統合を支援する方向へ進化しています。デジタルトランスフォーメーションを促進する政府の取り組みは、企業によるAI技術への投資を後押ししています。この支援的な環境は、効率性向上とコスト削減の潜在的なメリットを組織が認識するにつれ、AIソリューションの導入を加速させる可能性が高いでしょう。職場における人工知能市場は、研究開発への継続的な投資や官民連携により、さらなる拡大が見込まれます。市場の成熟に伴い、労働力の進化するニーズに応える新たなビジネスモデルやサービスの出現も予想されます。
自動化の導入拡大
組織は業務に自動化技術を統合する動きを加速させています。この傾向は効率性とコスト削減の必要性によって推進されています。反復的な業務の自動化にAIツールが活用され、従業員はより戦略的な活動に注力できるようになります。その結果、企業は生産性の向上と業務パフォーマンスの改善を経験する可能性が高いです。
従業員のスキルアップへの注力
AI技術の台頭に伴い、労働力のスキルアップがますます重視されています。企業は、従業員がAIシステムと効果的に連携するために必要なスキルを身につけられるよう、研修プログラムへの投資を進めています。職場におけるAI統合のメリットを最大化するためには、この継続的な学習への注力が不可欠です。
AI統合に対する規制面の支援
日本の規制枠組みは、職場におけるAI技術の採用を促進するために進化しています。政府主導の取り組みがデジタルトランスフォーメーションを推進し、企業がAIソリューションに投資するよう奨励しています。この支援的な環境が、職場における人工知能市場のさらなる成長を牽引すると予想されます。
日本の職場向け人工知能市場の推進要因
効率性への需要の高まり
日本の職場向け人工知能市場では、様々な分野で効率性への需要が顕著に高まっています。組織は業務を合理化し生産性を向上させるソリューションをますます求めています。この傾向は、ワークフローの最適化と運用コスト削減の必要性によって推進されています。最近のデータによると、AI技術を統合した企業は最大30%の生産性向上を報告しています。急速に進化する市場で競争力を維持しようとする企業が増える中、この効率性への注目の高まりがAIツールの導入を促進する可能性が高いです。したがって、ワークスペース向け人工知能市場は、企業が業務目標達成のために革新的なソリューションへ投資する動きから、この需要拡大の恩恵を受ける立場にあります。
データセキュリティへの注目の高まり
日本のワークスペース向け人工知能市場において、データセキュリティへの懸念がますます顕著になってきています。組織がAI技術を導入するにつれ、機密情報の保護の重要性も認識されています。このデータ保護への注目の高まりが、強固なセキュリティ対策を組み込んだAIソリューションの需要を牽引しています。企業は、異常を検知し、データ侵害を防止し、規制への準拠を確保できるAIツールを求めています。AI駆動型セキュリティソリューション市場は、強化されたデータ保護の緊急性を反映し、今後数年間で40％の成長が見込まれています。ワークスペースにおける人工知能市場は、企業がデータの完全性を優先する中、こうしたセキュリティ課題に対応して進化していく可能性が高いです。
AIの技術の進歩
技術の進歩は、日本のワークスペースにおける人工知能市場を形成する上で重要な役割を果たしています。機械学習、自然言語処理、データ分析における革新により、組織はこれまでにない方法でAIを活用できるようになっています。これらの進歩により、膨大なデータを分析し、日常業務を自動化し、実用的な知見を提供する高度なツールの開発が可能となります。その結果、企業は意思決定プロセスを強化するため、AIソリューションの導入を加速させています。こうした技術革新を原動力として、市場は今後5年間で年平均成長率（CAGR）25％で拡大すると予測されています。したがって、ワークスペース向け人工知能市場には、職場の効率性と効果性を高める新技術が継続的に流入していく見込みです。
リモートワークソリューションへの移行
リモートワークへの移行は、日本のワークスペース向け人工知能市場に大きな影響を与えています。組織が柔軟な勤務形態に適応するにつれ、リモートチーム間のコラボレーションと通信を促進するAI駆動型ツールへの需要が高まっています。この傾向により、企業はバーチャル会議、プロジェクト管理、チーム調整を支援するAIソリューションへの投資を進めています。最近の調査によると、日本の企業の70％がリモートワーク能力を強化するためのAI技術を検討していることが示されています。この変化は職場環境の変容を反映するだけでなく、分散型環境におけるチーム運営の変革をAIがもたらす可能性を浮き彫りにしています。したがって、企業がリモートワーク体験の最適化を追求するにつれ、ワークスペース向け人工知能市場は拡大する見込みです。
政府によるAI開発支援施策
政府が推進するAI開発促進施策は、日本のワークスペース向け人工知能市場に大きな影響を与えています。日本政府はAI技術の研究と投資を奨励するため、様々なプログラムを開始しました。これらの施策には、AIスタートアップへの資金提供、AIソリューション導入企業への税制優遇、学術機関との連携などが含まれます。こうした支援は、ワークスペース向け人工知能市場におけるイノベーションと成長を促進する環境を育んでいます。その結果、政府の後押しがあることを認識した企業は、AI技術への投資をより積極的に行う傾向にあります。この傾向は、様々な産業におけるAIソリューションの導入を加速させ、日本のAIイノベーションにおけるリーダーとしての地位をさらに確固たるものにするでしょう。
市場セグメントの洞察
用途別：データ分析（最大）対バーチャルアシスタント（最速成長）
日本のワークスペース向け人工知能市場において、データ分析が用途セグメントをリードし、大きな市場シェアを占めています。バーチャルアシスタントは規模こそ小さいものの、効率性を求める様々な分野から注目を集め、急速な成長を見せています。会議スケジュール管理、プロジェクト管理、従業員オンボーディングがこれに続き、競争環境を形成していますが、これら二つの主要セグメントに影を潜めています。成長傾向からは、自動化と効率性への強い焦点が読み取れます。データ駆動型意思決定への需要の高まりがデータ分析を牽引する一方、個人の生産性向上ツールへのニーズ増大によりバーチャルアシスタントが勢いを増しています。AI技術の革新と進歩がこれらのアプリケーションの魅力をさらに高め、現代の職場に不可欠なものとして市場拡大を牽引しています。
データ分析（主流） vs. バーチャルアシスタント（新興）
データ分析は、日本における職場向け人工知能市場において主流の地位を占めており、その主な理由は、企業にとって実用的な知見へとデータを変換する能力にあります。組織はこのアプリケーションを活用し、意思決定プロセスの強化と戦略的成長の促進を図っています。一方、バーチャルアシスタントは新興勢力として台頭しており、日常業務の効率化と生産性向上を実現します。メール管理やレポート作成といった反復的な業務の自動化を目的として、職場環境への導入が拡大しています。データ分析が大規模なデータ解釈に焦点を当てるのに対し、バーチャルアシスタントは個々のユーザーニーズに柔軟に対応するため、両者は補完的な関係性を形成し、市場全体の成長を促進しています。
導入形態別：クラウドベース（最大シェア）対 ハイブリッド（急成長中）
日本の職場向け人工知能市場において、導入形態の種類では市場シェアに明確な差異が見られます。クラウドベースソリューションは、柔軟性、拡張性、既存システムとの統合容易性を背景に最大のシェアを占めています。一方、オンプレミス導入は徐々に勢いを失っており、主に厳格なデータセキュリティ要件を持つ組織に支持されています。これに対し、ハイブリッドソリューションは市場で急速に地歩を固めつつあります。導入形態の種類セグメントの成長傾向は、リモートワークソリューションへの需要増加とクラウド技術の導入に大きく影響されています。クラウド環境の利点を認識する企業が増えるにつれ、クラウドの柔軟性とオンプレミスシステムの制御性を両立させるハイブリッド導入が魅力的な選択肢となりつつあります。このダイナミックな変化は、多様な組織ニーズに対応するカスタマイズ可能なソリューションの必要性により、ハイブリッドソリューションが最速成長セグメントとして台頭する基盤を支えています。
クラウドベース（主流）対ハイブリッド（新興）
クラウドベースの展開は、その費用対効果とアクセシビリティにより現在市場を支配しており、組織は多額の前払い投資なしに人工知能機能を活用できます。このモデルは多様な運用要件をサポートし、継続的な更新と機能強化の利点を提供します。一方、ハイブリッド展開は魅力的な代替案として台頭しており、クラウドソリューションの柔軟性を提供すると同時に、一部の組織が優先する特定のデータガバナンスやコンプライアンスのニーズにも対応します。ハイブリッドアプローチにより、企業は導入環境をカスタマイズし、セキュリティを強化しながらクラウドのスケーラビリティとリソースを活用できるため、進化する日本のワークスペース人工知能市場において重要な役割を担っています。
産業別：医療（最大）対 IT・通信（急成長）
日本のワークスペース向け人工知能市場において、各産業セグメント間の市場シェア分布は重要な示唆を与えます。医療分野は、AIを活用した患者ケアソリューションや業務効率化への需要増加を背景に、最大のシェアを占めています。一方、IT・通信産業ではAI技術の急速な導入が進み、組織がAIソリューションによる業務効率化や顧客エンゲージメントの向上を図る中で、市場での地位が顕著に高まっています。成長傾向を見ると、医療分野は診断技術の革新、治療の個別化、業務効率化といった、急速な高齢化社会において不可欠な要素によって牽引されています。一方、IT・通信分野はデジタルトランスフォーメーションやネットワーク管理・サイバーセキュリティへのAI導入により急成長を遂げており、最も成長が著しい分野となっています。全体的な傾向は、産業を横断したAI技術への依存度が高まっていることを示しており、ワークスペースにおけるより統合的なソリューションの実現に向けた道筋を拓いています。
医療分野（主導的）対 IT・通信分野（新興）
主導的な医療分野では、高度なAIを活用して患者の治療成果向上、業務効率化、コスト削減を図っています。遠隔医療や予測分析などのAI応用を重視し、医療機関は増加する患者数を管理するためのスマートソリューションを導入しています。一方、IT・通信分野は、企業がデジタル化と高度な分析を優先する中で急速に台頭しています。顧客対応の強化と業務効率化のためのAI技術統合が主要な焦点となりつつあります。両セクターが継続的なイノベーションを追求する競争環境が形成されており、確立されたアプリケーションでは医療分野が先行する一方、IT・通信分野は最先端技術で急速に拡大しています。
機能別：コミュニケーション・コラボレーション（最大）対 タスク自動化（最速成長）
日本の職場向け人工知能市場において、通信・コラボレーション分野が最大のシェアを占めております。これは、企業間で双方向かつ効率的なコミュニケーションツールへの強い需要を反映したものです。リモートワークやデジタルコラボレーションへの依存度が高まる中、この分野は職場の相乗効果と生産性向上の中核を担っております。一方、タスク自動化分野は、効率性の必要性が高まり手動の最小化が求められることから、最も成長が速い分野として認識されております。組織は業務の効率化、エラー削減、ワークフロー全体の効率向上を目的として自動化ソリューションを急速に導入しており、より知的で適応性の高いワークスペースソリューションへの移行を示しています。
通信・コラボレーション：主流 vs タスク自動化：新興
通信・コラボレーション分野は、高度なAIツールによる人的交流の強化に焦点を当てており、リアルタイムコミュニケーションや共同プロジェクト管理を促進します。これは労働力の統合と効率化を推進する基盤となっています。一方、タスク自動化は機械学習アルゴリズムを活用し、反復的な業務の自動化とプロセスの最適化を図る重要な役割を担い始めています。特に企業が急速に変化する市場環境において俊敏性と対応力を高めようとする中で、この分野は大きな注目を集めています。両分野が職場の進化する要求に適応し対応する能力は、日本におけるワークスペース向け人工知能市場の不可欠な構成要素としての地位を確立しています。
主要プレイヤーと競争環境
日本のワークスペース向け人工知能市場は、急速な技術進歩と自動化・効率化への需要増加に牽引され、ダイナミックな競争環境が特徴です。マイクロソフト（アメリカ）、グーグル（アメリカ）、IBM（アメリカ）といった主要プレイヤーが最前線に立ち、それぞれ独自の戦略で市場での存在感を高めています。マイクロソフト（アメリカ）は既存の生産性ツール群へのAI機能統合に注力し、ユーザー体験と業務効率の向上を図っています。一方、Google（アメリカ）はクラウドベースのAIソリューションを重視し、膨大なデータリソースを活用してカスタマイズされたサービスを提供しています。IBM（アメリカ）は、金融や医療などAIがワークフローを大幅に最適化できる分野におけるエンタープライズソリューションに注力しています。これらの戦略が相まって、イノベーションと顧客中心のソリューションを中核とした競争環境が形成されています。
事業戦略においては、日本市場への対応強化のため、各社が現地化を進めています。これにはサプライチェーンの最適化や、サービス提供の強化を目的とした現地企業との提携が含まれます。市場構造は中程度の分散状態にあり、既存企業と新興スタートアップが混在しています。主要プレイヤーの影響力は非常に大きく、業界標準を設定するだけでなく、中小企業が追随する技術革新を牽引しています。
2025年10月、アメリカマイクロソフトは、日本市場向けに特別に設計された新たなAI駆動型分析ツールのリリースを発表しました。このツールは、企業に業務効率に関するリアルタイムの洞察を提供し、データに基づく意思決定を可能にすることを目的としています。この動きの戦略的重要性は、マイクロソフトが自社製品をローカライズする取り組みにあり、カスタマイズされたソリューションを重視する市場における競争優位性の強化につながり得ます。
2025年9月、グーグル（アメリカ）は主要な日本の通信会社との提携を拡大し、顧客サービスアプリケーションにおけるAI機能の強化を図りました。この協業により、グーグルのAI技術を活用した顧客対応の改善とサービスプロセスの効率化が期待されています。この提携の戦略的意義は明らかであり、日本市場におけるグーグルの基盤強化に加え、顧客サービス基盤へのAI統合という拡大するトレンドとの整合性を示しています。
2025年8月、IBM（アメリカ）は日本の企業におけるAIリテラシー向上を目的とした新たな取り組みを開始しました。この取り組みには、企業がAIソリューションを効果的に導入するために必要なスキルを習得するためのワークショップや研修プログラムが含まれています。この取り組みの戦略的重要性は二重にあります。IBMをAI分野における思想的リーダーとして位置付けると同時に、自社の製品をより効果的に活用できる知識豊富な顧客基盤を育成する点です。
2025年11月現在、市場の競争動向はデジタル化、持続可能性、AI技術の統合に大きく影響されています。企業がイノベーション推進における協業の価値を認識するにつれ、戦略的提携が市場構造を形作る傾向が強まっています。今後、競争上の差別化は価格競争から、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移行へと進化する見込みです。この移行は、これらの側面を優先する企業が、ますます複雑化する市場でより有利な立場に立てることを示唆しています。
日本のワークスペース向け人工知能市場における主要企業には以下が含まれます
産業動向
日本のワークスペース向け人工知能市場では、特に主要企業の存在感拡大に伴い、最近著しい進展が見られます。オラクル・アロイが富士通のハイブリッドITソリューションを支援する形で、両社は2024年4月に提携し、日本においてAIと主権クラウド機能を提供しています。この連携により、官民組織における新たなデジタルワーク環境と生産性を支援する、ローカライズされた互換性のあるAIサービスが実現しました。マイクロソフトと日立製作所は2024年6月、GitHub Copilot、Azure OpenAI、Copilot for Microsoft 365をLumadaに統合し、日本における生成AIの活用促進に取り組んでいます。
この連携により、職場での生産性向上と、従業員の業務フローや事業運営へのAI導入加速を目指します。Googleは2024年11月、Google Workspace向けGeminiに日本語対応を追加し、Gmail、Docs、Sheets、Driveにおける日本企業向けAIサポートを実現しました。日本語での文章作成、要約、ワークフロー指導を提供することで、現地組織におけるAIを活用した生産性向上を図ります。日本企業におけるAI技術の採用が進む中、Google、Microsoft、Amazonといった主要プレイヤー間の競争は激化しており、全国のワークスペース環境をさらに変革しつつあります。
将来展望
日本のワークスペース向け人工知能市場の将来展望
日本のワークスペース向け人工知能市場は、技術進歩と自動化の進展を背景に、2024年から2035年にかけて年平均成長率（CAGR）24.9％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します：
- AI駆動型従業員研修プラットフォームの開発
- オフィス機器の予知保全に向けたAI統合
- リモートチーム向けAI強化型コラボレーションツールの創出
2035年までに、本市場は著しい成長を達成し、職場革新のリーダーとしての地位を確立すると予想されます。
市場セグメンテーション
日本におけるワークスペースAI市場 産業展望
- IT・通信
- 医療
- 小売
- 製造業
- 銀行・金融
日本のワークスペースにおける人工知能市場のアプリケーション展望
- バーチャルアシスタント
- データ分析
- 会議スケジュール管理
- プロジェクト管理
- 従業員オンボーディング
日本のワークスペースにおける人工知能市場の機能性展望
- 通信とコラボレーション
- タスク自動化
- データ管理
- 分析とレポート
日本のワークスペースにおける人工知能市場の導入形態の種類展望
- クラウドベース
- オンプレミス
- ハイブリッド
第1章：概要と主なポイント
1.1 概要
1.1.1 市場概況
1.1.2 主な調査結果
1.1.3 市場セグメンテーション
1.1.4 競争環境
1.1.5 課題と機会
1.1.6 今後の見通し
2 セクションII：調査範囲、方法論および市場構造
2.1 市場導入
2.1.1 定義
2.1.2 調査範囲
2.1.2.1 調査目的
2.1.2.2 前提条件
2.1.2.3 制限事項
2.2 調査方法論
2.2.1 概要
2.2.2 データマイニング
2.2.3 二次調査
2.2.4 一次調査
2.2.4.1 一次インタビュー及び情報収集プロセス
2.2.4.2 一次回答者の内訳
2.2.5 予測モデル
2.2.6 市場規模の推定
2.2.6.1 ボトムアップアプローチ
2.2.6.2 トップダウンアプローチ
2.2.7 データの三角測量
2.2.8 検証
3 第III部：定性分析
3.1 市場動向
3.1.1 概要
3.1.2 推進要因
3.1.3 抑制要因
3.1.4 機会
3.2 市場要因分析
3.2.1 バリューチェーン分析
3.2.2 ポーターの5つの力分析
3.2.2.1 供給者の交渉力
3.2.2.2 購入者の交渉力
3.2.2.3 新規参入の脅威
3.2.2.4 代替品の脅威
3.2.2.5 競合の激しさ
3.2.3 COVID-19の影響分析
3.2.3.1 市場への影響分析
3.2.3.2 地域別影響
3.2.3.3 機会と脅威の分析
4 第4章：定量分析
4.1 情報技術（ICT）、用途別（百万米ドル）
4.1.1 バーチャルアシスタント
4.1.2 データ分析
4.1.3 会議スケジュール管理
4.1.4 プロジェクト管理
4.1.5 従業員オンボーディング
4.2 情報技術と通信技術、導入形態別（百万米ドル）
4.2.1 クラウドベース
4.2.2 オンプレミス
4.2.3 ハイブリッド
4.3 情報技術と通信技術、産業別 （百万米ドル）
4.3.1 ITおよび電気通信
4.3.2 医療
4.3.3 小売
4.3.4 製造業
4.3.5 銀行・金融
4.4 情報通信技術（ICT）、機能別（百万米ドル）
4.4.1 通信およびコラボレーション
4.4.2 タスク自動化
4.4.3 データ管理
4.4.4 分析およびレポート作成
5 第5章：競合分析
5.1 競合環境
5.1.1 概要
5.1.2 競合分析
5.1.3 市場シェア分析
5.1.4 情報技術分野における主要成長戦略
5.1.5 競合ベンチマーキング
5.1.6 情報技術分野における開発件数に基づく主要企業
5.1.7 主要な開発動向と成長戦略
5.1.7.1 新製品発売／サービス展開
5.1.7.2 合併・買収
5.1.7.3 ジョイントベンチャー
5.1.8 主要企業の財務マトリックス
5.1.8.1 売上高と営業利益
5.1.8.2 主要企業の研究開発費（2023年）
5.2 企業プロファイル
5.2.1 マイクロソフト（アメリカ）
5.2.1.1 財務概要
5.2.1.2 提供製品
5.2.1.3 主な動向
5.2.1.4 SWOT分析
5.2.1.5 主要戦略
5.2.2 グーグル（アメリカ）
5.2.2.1 財務概要
5.2.2.2 提供製品
5.2.2.3 主な動向
5.2.2.4 SWOT分析
5.2.2.5 主要戦略
5.2.3 IBM（アメリカ）
5.2.3.1 財務概要
5.2.3.2 提供製品
5.2.3.3 主な動向
5.2.3.4 SWOT分析
5.2.3.5 主要戦略
5.2.4 Salesforce（アメリカ）
5.2.4.1 財務概要
5.2.4.2 提供製品
5.2.4.3 主要な動向
5.2.4.4 SWOT分析
5.2.4.5 主要戦略
5.2.5 SAP（ドイツ）
5.2.5.1 財務概要
5.2.5.2 提供製品
5.2.5.3 主な動向
5.2.5.4 SWOT分析
5.2.5.5 主要戦略
5.2.6 Oracle（アメリカ）
5.2.6.1 財務概要
5.2.6.2 提供製品
5.2.6.3 主な動向
5.2.6.4 SWOT分析
5.2.6.5 主要戦略
5.2.7 NVIDIA（アメリカ）
5.2.7.1 財務概要
5.2.7.2 提供製品
5.2.7.3 主要な動向
5.2.7.4 SWOT分析
5.2.7.5 主要戦略
5.2.8 Zoho（インド）
5.2.8.1 財務概要
5.2.8.2 提供製品
5.2.8.3 主な動向
5.2.8.4 SWOT分析
5.2.8.5 主要戦略
5.2.9 ServiceNow（アメリカ）
5.2.9.1 財務概要
5.2.9.2 提供製品
5.2.9.3 主な動向
5.2.9.4 SWOT分析
5.2.9.5 主要戦略
5.3 付録
5.3.1 参考文献
5.3.2 関連レポート
6 図表一覧
6.1 市場概要
6.2 アプリケーション別日本市場分析
6.3 導入形態別日本市場分析
6.4 日本市場における産業別分析
6.5 日本市場における機能別分析
6.6 情報通信技術（ICT）の主要購買基準
6.7 MRFRの調査プロセス
6.8 情報通信技術（ICT）のDRO分析
6.9 推進要因の影響分析：情報通信技術
6.10 抑制要因の影響分析：情報通信技術
6.11 供給／バリューチェーン：情報通信技術
6.12 情報通信技術（ICT）、用途別、2024年（%シェア）
6.13 情報通信技術（ICT）、用途別、2024年から2035年（百万米ドル）
6.14 導入形態別情報通信技術（ICT）、2024年（%シェア）
6.15 導入形態別情報通信技術（ICT）、2024年から2035年（百万米ドル）
6.16 産業別情報通信技術、2024年（シェア率）
6.17 産業別情報通信技術、2024年から2035年（百万米ドル）
6.18 情報通信技術（ICT）、機能別、2024年（%シェア）
6.19 情報通信技術（ICT）、機能別、2024年から2035年（百万米ドル）
6.20 主要競合他社のベンチマーク
7 表一覧
7.1 前提条件一覧
7.2 日本市場規模の推定値および予測
7.2.1 用途別、2025-2035年（百万米ドル）
7.2.2 導入種類別、2025-2035年（百万米ドル）
7.2.3 産業別、2025-2035年（百万米ドル）
7.2.4 機能別、2025-2035年（百万米ドル）
7.3 製品発売／製品開発／承認
7.4 買収／提携
