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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、ビッグデータ市場の規模は2024年に31億米ドルと推定されております。
ビッグデータ市場は、2025年の34億2798万米ドルから2035年までに93億7000万米ドルへ成長し、2025年から2035年までの予測期間において年平均成長率（CAGR）10.5％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
日本のビッグデータ市場は、技術進歩とデータ活用の拡大を背景に、大幅な成長が見込まれております。
- 日本ビッグデータ市場で最大のセグメントはクラウドソリューションであり、様々な産業で導入が加速しております。
- 最も成長が著しいセグメントはAIと機械学習の統合であり、より高度なデータ処理能力への移行を反映しております。
- 規制圧力が高まる中、データプライバシーとコンプライアンスは組織にとって極めて重要な焦点となっております。
- データ分析への需要の高まりと政府主導の施策が、市場を牽引する主要な推進力となっております。
主要企業
IBM（アメリカ）、Microsoft（アメリカ）、Oracle（アメリカ）、SAP（ドイツ）、Amazon（アメリカ）、Google（アメリカ）、Cloudera（アメリカ）、Teradata（アメリカ）、Snowflake（アメリカ）
日本のビッグデータ市場動向
ビッグデータ市場は、技術進歩と様々な分野におけるデータ生成量の増加を背景に、顕著な成長を遂げております。組織は意思決定プロセスの強化や業務効率の向上において、データ分析の価値をますます認識しております。この傾向は、金融、医療、小売などの産業で特に顕著であり、データに基づく洞察が競争優位性を確保する上で不可欠となりつつあります。企業がビッグデータソリューションへの投資を継続する中、データサイエンスや分析分野の熟練した専門家の需要も高まっており、よりデータ中心の人材構成への移行を示しています。さらに、日本の規制環境はデータプライバシーとセキュリティに焦点を当てて進化しています。これにより、データ管理に対するより厳格なガイドラインが導入され、課題をもたらす一方で、これらの規制を効果的に対応できる企業にとっては機会も生み出しています。ビッグデータ分析への人工知能（AI）と機械学習の統合は、組織の能力をさらに強化し、より高度なデータ処理と分析を可能にしております。ビッグデータ市場が成熟するにつれ、継続的な革新と投資が見込まれ、日本のデジタル経済における重要な構成要素としての地位を確立していくでしょう。
クラウドソリューションの導入拡大
組織はデータ運用をクラウドプラットフォームへ移行する傾向が強まっています。この移行により、大規模データセットの管理において拡張性、柔軟性、コスト効率が向上します。クラウドベースのソリューションは、大規模なオンプレミスインフラを必要とせず、高度な分析ツールへのアクセスを可能にします。
データプライバシーとコンプライアンスへの注力
データ規制の強化に伴い、企業はデータ保護に関する国内法の遵守を優先しています。この傾向は、データ漏洩に伴うリスクを軽減するための安全なデータ取り扱い慣行と、強固なガバナンス体制の構築の重要性を強調しています。
AIと機械学習の統合
データ分析への人工知能（AI）と機械学習技術の組み込みは、組織がデータから知見を得る方法を変革しています。これらの技術は予測分析能力を強化し、リアルタイムデータ分析に基づく情報に基づいた意思決定を可能にします。
日本のビッグデータ市場を牽引する要因
IoTデバイスの成長
日本におけるモノのインターネット（IoT）デバイスの普及は、ビッグデータ市場にとって重要な推進要因です。数百万台の接続デバイスが膨大なデータを生成する中、効果的なデータ管理と分析の必要性はこれまで以上に高まっています。2025年には、日本のIoTデバイス数は10億台を超えると予測されており、データ環境の形成に大きく寄与します。このデータ生成量の急増は、企業にとって課題であると同時に機会でもあります。企業はIoTデバイスから収集したデータを処理・分析するため、ビッグデータソリューションの導入を加速させており、消費者行動や業務効率に関する洞察を得ることが可能となっています。その結果、組織がIoTデータから得られる知見を活用しようとする動きに伴い、ビッグデータ市場は成長を遂げようとしています。
データセキュリティへの注目の高まり
日本におけるデータセキュリティへの注目の高まりは、ビッグデータ市場の重要な推進要因です。組織がより多くのデータを収集・分析するにつれ、データ漏洩やプライバシー侵害に関する懸念が強まっています。2025年には、データセキュリティソリューションへの支出が10億ドルに達すると予測されており、強固なセキュリティ対策の緊急性を反映しています。企業は機密情報を保護し、規制要件を遵守するため、高度なセキュリティ技術への投資を進めています。このデータセキュリティへの重点は、組織の資産を保護するだけでなく、消費者からの信頼構築にも寄与します。その結果、ビッグデータ市場ではセキュリティ重視のソリューションに対する需要が高まり、企業がデータ管理に伴うリスクを軽減しつつデータの力を活用できるようになるでしょう。
データ分析の需要増加
日本におけるデータ分析の需要増加は、ビッグデータ市場の重要な推進要因です。様々な業界の組織が、データに基づく意思決定の価値を認識しつつあります。2025年には、分析分野が日本のビッグデータ市場全体の収益の約30％を占めると予測されています。この傾向は、企業が業務効率の向上と顧客体験の改善を図る必要性によって促進されています。競争力を維持しようとする企業は、高度な分析ツールやプラットフォームへの投資を進めています。ビジネスプロセスへの分析技術統合は、より情報に基づいた戦略立案と効率的なリソース配分につながると期待されています。その結果、組織がデータ分析の力を活用してイノベーションと収益性を推進しようとする中で、大幅な成長が見込まれます。
政府の取り組みと支援
日本の政府施策はビッグデータ市場に大きな影響を与えています。日本政府は公共サービスの向上と経済成長の促進を目的として、ビッグデータ技術の活用を積極的に推進しています。2025年には、官民連携によるイノベーション促進を目的としたビッグデータプロジェクトへの政府資金が約5億ドルに達すると予測されています。これらの施策には、データ共有プラットフォームの構築や、プライバシーとセキュリティを確保しつつデータ活用を促進する規制枠組みの整備が含まれます。その結果、ビッグデータ市場は投資と支援の拡大による恩恵を受け、社会の発展に資するデータ活用型の新規アプリケーションやサービスが生まれる見込みです。
先進データ技術の台頭
先進データ技術の台頭は、日本のビッグデータ市場の様相を変えつつあります。リアルタイムデータ処理、エッジコンピューティング、強化されたデータストレージソリューションなどの革新技術が普及しつつあります。これらの技術により、組織は大量のデータをより効率的に処理し、リアルタイムで洞察を得ることが可能となります。2025年には、より高速で信頼性の高いデータ処理能力への需要を背景に、先進データ技術市場は約25％の成長が見込まれます。企業がこれらの技術活用を模索する中、ビッグデータ市場は拡大を続け、ベンダーやサービスプロバイダーにとって、データ駆動型企業の進化するニーズに応える最先端ソリューションを提供する新たな機会が生まれるでしょう。
市場セグメントの洞察
用途別：顧客分析（最大）対不正検知（最速成長）
日本のビッグデータ市場では、顧客の行動や嗜好を理解する企業ニーズの高まりを背景に、顧客分析が最大の市場シェアを占めています。予測分析がそれに続き、将来のトレンドを予測することで組織がデータ駆動型の意思決定を行えるようにします。データマイニングと不正検知は重要であるもののシェアは小さく、不正検知はセキュリティとリスク管理への注目の高まりにより最近勢いを増しています。このセグメントの成長傾向は、人工知能（AI）と機械学習技術の進歩に大きく影響されています。企業は、予測分析と顧客インサイトを通じてビッグデータを活用する価値を認識し始めており、ターゲットを絞ったマーケティングとユーザー体験の向上に貢献しています。不正検知技術が進化するにつれ、企業にとって最優先課題となりつつあり、この分野で最も成長が著しい領域としての地位を確立しています。
顧客分析：主流 vs 不正検知：新興
顧客分析はこの分野における主流の力として際立っており、組織が消費者データを深く掘り下げ、エンゲージメントと顧客維持戦略を強化することを可能にします。この分野は、マーケティング、製品開発、顧客サービスに関する意思決定を推進するために、広範なデータソースを活用します。一方、不正検知はサイバー脅威の急増と堅牢なセキュリティソリューションの必要性から急速に台頭しています。不正取引を識別・防止する能力を備え、高度なアルゴリズムとリアルタイム分析を活用して企業を保護する分野です。組織がデータ保護をますます優先するにつれ、効果的な不正検知ツールへの需要は大幅に拡大すると予測されます。
導入モデル別：クラウド（最大）対ハイブリッド（急成長）
日本のビッグデータ市場における導入モデルは、市場シェアにおいて多様な分布を示しています。クラウドセグメントは最大のシェアを占めており、その柔軟性と拡張性による広範な採用を反映しています。オンプレミスソリューションは、特に厳格なコンプライアンス要件を持つ企業において、依然として市場のかなりの部分を維持しています。ハイブリッドモデルも成長を続けており、クラウドの利点とオンプレミス管理のバランスを求める組織に対応しています。成長傾向としては、データ生成量の増加とアクセス可能な分析ソリューションの必要性により、クラウドセグメントが引き続き主導的立場にあります。ハイブリッドモデルは、オンプレミスでのデータガバナンスを維持しつつクラウド機能を統合する方向へ企業が移行しているため、最も成長が速いセグメントです。この傾向は、強化されたセキュリティ機能や相互運用性といった技術の進歩によって推進されており、ハイブリッドアプローチを採用する企業にとってより円滑な移行を可能にしています。
クラウド（主流）対 ハイブリッド（新興）
日本ビッグデータ市場におけるクラウド導入モデルは、その優位性が特徴であり、コスト効率性、拡張性、コンピューティングリソースへの容易なアクセスといった大きな利点を提供します。このモデルにより、組織はハードウェアへの多額の先行投資を必要とせずに、大規模なデータセットの保存と分析が可能となります。一方、ハイブリッドモデルは有力な選択肢として台頭しており、クラウド環境とオンプレミス環境の両方を組み合わせることを好む企業に支持されています。このアプローチはデータ管理の柔軟性を提供し、組織が特定の業務ニーズに対応しつつ、規制要件への準拠を確保することを可能にします。企業がデータ駆動型になるにつれ、ハイブリッドモデルは急速に普及が進んでおり、両デプロイメント環境の長所を活かしたカスタマイズされたソリューションを実現しています。
技術別：人工知能（最大）対機械学習（急成長）
日本のビッグデータ市場において、人工知能は現在、技術セグメントの中で最大の市場シェアを占めており、様々な産業に広く統合されていることを反映しています。この技術の予測分析や自動化された意思決定における能力は、効率性を求める企業に支持されています。一方、機械学習は急速に注目を集めており、データを活用して洞察力と業務の改善を図ろうとする組織に訴求し、市場の活発な動きに貢献しています。技術セグメントの成長傾向は、データインフラへの投資増加と企業が生成するデータ量の拡大に牽引され、堅調な上昇軌道を示しています。金融、医療、小売などの分野における人工知能の採用は業務効率を向上させ、一方、機械学習が膨大なデータセットから複雑なパターンを導き出す能力は、日本ビッグデータ市場における競争優位性を育む重要な革新技術としての地位を確立しています。
技術分野：人工知能（主流）対機械学習（新興）
人工知能は、日本ビッグデータ市場の技術分野において主流の地位を占めており、ビジネスプロセスや意思決定能力への変革的な影響で認知されています。その優位性は、医療や製造業を含む数多くの分野での広範な採用によって裏付けられており、高度な分析や自動化を促進しています。一方、機械学習は依然として新興分野と見なされていますが、データからより深い洞察を抽出しようとする企業の需要に後押しされ、急速な成長を遂げています。機械学習アルゴリズムは、予知保全や顧客パーソナライゼーションなどの用途でますます活用されており、将来性が期待されています。これらの技術が相まって、データ環境を再構築し、日本のビッグデータ市場におけるイノベーションと戦略的進展を推進しています。
最終用途別：金融（最大）対医療（最速成長）
日本のビッグデータ市場は最終用途セグメント間で多様な分布を示しており、金融サービスにおけるデータ分析の需要増加を背景に金融（銀行・金融・保険）が大きなシェアを占めています。医療分野はそれに続き、医療情報学や患者データ管理ソリューションへの需要高まりから潜在性を示しています。小売業と通信業も市場に貢献していますが、前述のセクターと比較するとシェアは小さくなっています。成長率の面では、医療セクターが最も急速に成長している分野として台頭しています。この成長は、遠隔医療、電子健康記録、個別化医薬品への需要の高まりによって推進されています。金融セクターは支配的ではありますが、リスク管理と顧客インサイトの強化に焦点を当てており、金融サービスにおける技術統合によって支えられた着実な成長傾向を反映しています。
金融：支配的 vs. 医療：新興
日本のビッグデータ市場において、金融セクターは意思決定、規制順守、顧客エンゲージメントにおけるデータへの依存度の高さが特徴で、支配的な存在として際立っています。このセクターは高度な分析と機械学習を活用し、業務の最適化と効果的なリスク管理を実現しています。一方、医療分野は、診断におけるAIなどの技術革新や、データ駆動型患者ケアの必要性が高まっていることを背景に、急速に台頭しています。医療機関が業務効率と患者アウトカムの改善のためにビッグデータソリューションを導入する動きが広がる中、成長とイノベーションの機会が創出されています。両セグメントは市場全体にとって重要ですが、それぞれ異なるニーズに対応し、独自の動向を示しています。
主要プレイヤーと競争環境
日本のビッグデータ市場は、急速な技術進歩と様々な分野におけるデータ駆動型意思決定への需要増加により、ダイナミックな競争環境が特徴です。IBM（アメリカ）、Microsoft（アメリカ）、Oracle（アメリカ）などの主要プレイヤーは、広範なポートフォリオと革新的な能力を活用する戦略的ポジションを確立しています。IBM（アメリカ）は、ビッグデータソリューションへのAIおよび機械学習の統合に注力し、分析能力と業務効率の向上を図っています。マイクロソフト（アメリカ）は、特にAzureを通じたクラウドベースのサービスを重視し、スケーラブルなデータ管理と分析を実現しています。オラクル（アメリカ）は、データベース管理とクラウドアプリケーションにおける提供体制の強化を継続し、エンタープライズ市場でのシェア拡大を目指しています。これらの戦略が相まって、主要プレイヤー間のイノベーションと協業を促す競争環境が醸成されています。事業戦略面では、日本市場への対応強化のため、各社が現地化を進め、効率性と対応力を高めるべくサプライチェーンの最適化を図っています。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主導権を争っています。しかしながら、産業標準の策定や技術革新の推進において、大手企業の影響力は依然として大きく、中小規模の企業はこれに追随する傾向にあります。
10月にはIBM（アメリカ）が、日本の主要通信会社との提携を発表し、現地市場向けに特化した高度なデータ分析ソリューションの開発を進めています。この協業により、通信分野におけるデータ駆動型インサイトへの需要拡大を捉え、日本市場での存在感を強化することが期待されています。本提携の戦略的重要性は、IBMの技術専門性と現地市場知識を融合させることで、顧客の特定ニーズに対応したカスタマイズソリューションを創出できる可能性にあります。
9月には、アメリカマイクロソフト社が日本の中小企業（SME）向けにAI駆動型分析ツールを促進する新イニシアチブを開始しました。この取り組みは、マイクロソフトの顧客基盤を拡大するだけでなく、高度な分析機能へのアクセスを民主化し、中小企業がデータを活用して競争優位性を獲得することを可能にする点で重要です。このセグメントに焦点を当てることで、マイクロソフトは日本の経済構造において重要な役割を担う中小企業のイノベーション促進におけるリーダーとしての地位を確立しています。
8月には、アメリカオラクル社が日本企業向けにデータ統合・管理を効率化する新たなクラウドベースプラットフォームを発表しました。この動きは、日本におけるクラウド導入の増加傾向に沿った戦略的に重要なものであり、オラクル社はサービス提供を強化し、より多くの顧客を獲得することが可能となります。同プラットフォームの機能は、シームレスなデータフローの促進と業務効率の向上に寄与し、市場におけるオラクル社の競争力を強化することが期待されています。
11月現在、ビッグデータ市場における主な動向としては、デジタル化、持続可能性、AI技術の統合への強い注力が挙げられます。企業間連携がイノベーション推進と市場拡大の価値を認識する中、戦略的提携が競争環境を形作る傾向が強まっています。今後、競争の差別化は価格競争から、イノベーション、技術進歩、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、市場の変化する要求に応える上で、俊敏性と対応力の重要性を浮き彫りにしています。
日本ビッグデータ市場の主要企業には以下が含まれます
産業動向
ここ数ヶ月、日本ビッグデータ市場では、特に大手企業がデータ分析とクラウドサービスの進展を探求する中で、重要な進展が見られました。マイクロソフトとオラクルは、デジタルトランスフォーメーションを求める企業の間で高まるデータ駆動型ソリューションへの需要に応えるため、日本におけるクラウドサービスの提供を拡大し続けています。
2023年7月には、Amazon Web Servicesがビッグデータ機能強化のため東京に新たなインフラを開設すると発表し、市場での存在感をさらに強固なものにしました。
一方、富士通は地元企業と提携し、人工知能技術を活用したデータ処理効率の向上に取り組んでいると報じられています。M&Aの面では、IBMが2023年5月に国内有数の分析企業を買収し、日本市場における能力強化を目指すと発表しました。さらに、ソフトバンクはデータ企業への大規模な投資を行い、同分野の革新と成長を推進しています。
ここ数年、日立やNECなどの主要企業も、人工知能やモノのインターネット（IoT）ソリューションに焦点を当てた研究開発（R&D）への投資を拡大しており、日本のビッグデータ市場の成長軌道に大きな影響を与えています。日本企業が業務効率の向上と競争優位性の獲得を目指す中、データインフラと分析への継続的な投資は依然として極めて重要です。
今後の展望
日本のビッグデータ市場の将来展望
日本のビッグデータ市場は、AI、IoT、データ分析技術の進歩を背景に、2025年から2035年にかけて年平均成長率（CAGR）10.58％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あります：
- 小売業最適化のためのAI駆動型予測分析ツールの開発。
- 製造業におけるリアルタイムデータ処理ソリューションの導入。
- 中小企業向けカスタマイズ型ビッグデータコンサルティングサービスの創出。
2035年までに、イノベーションと戦略的投資により、ビッグデータ市場は堅調な成長が見込まれます。
市場セグメンテーション
日本ビッグデータ市場 エンドユース別見通し
- 金融
- 医療
- 小売
- 通信
日本ビッグデータ市場 技術別見通し
- Hadoop
- NoSQL
- 人工知能
- 機械学習
日本ビッグデータ市場 アプリケーション別見通し
- 予測分析
- データマイニング
- 不正検知
- 顧客分析
日本ビッグデータ市場 導入モデル別見通し
- オンプレミス
- クラウド
- 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、市場構造
2.1 市場概要
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：定性的分析
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IV部：定量的分析
4.1 情報通信技術、用途別（百万米ドル）
4.1.1 予測分析
4.1.2 データマイニング
4.1.3 不正検知
4.1.4 顧客分析
4.2 導入モデル別情報通信技術（単位：百万米ドル）
4.2.1 オンプレミス
4.2.2 クラウド
4.2.3 ハイブリッド
4.3 技術別情報通信技術（単位：百万米ドル）
4.3.1 Hadoop
4.3.2 NoSQL
4.3.3 人工知能
4.3.4 機械学習
4.4 情報通信技術、用途別（百万米ドル）
4.4.1 金融
4.4.2 医療
4.4.3 小売
4.4.4 通信
5 第V章：競争分析
5.1 競争環境
5.1.1 概要
5.1.2 競争分析
5.1.3 市場シェア分析
5.1.4 情報通信技術における主要な成長戦略
5.1.5 競争ベンチマーキング
5.1.6 情報通信技術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 IBM（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 マイクロソフト（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 オラクル（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 SAP（ドイツ）
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 Amazon（アメリカ）
5.2.5.1 財務概要
5.2.5.2 提供製品
5.2.5.3 主な展開
5.2.5.4 SWOT分析
5.2.5.5 主要戦略
5.2.6 Google（アメリカ）
5.2.6.1 財務概要
5.2.6.2 提供製品
5.2.6.3 主な展開
5.2.6.4 SWOT分析
5.2.6.5 主要戦略
5.2.7 Cloudera（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 Teradata（アメリカ）
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 スノーフレーク（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 導入モデル別日本市場分析
6.4 日本市場における技術別分析
6.5 日本市場における最終用途別分析
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～2035年（百万米ドル）
6.14 導入モデル別情報通信技術（ICT）、2024年（シェア率）
6.15 導入モデル別情報通信技術（ICT）、2024年から2035年（百万米ドル）
6.16 情報通信技術（ICT）、技術別、2024年（シェア率）
6.17 情報通信技術（ICT）、技術別、2024年から2035年（百万米ドル）
6.18 情報通信技術（ICT）、最終用途別、2024年（%シェア）
6.19 情報通信技術（ICT）、最終用途別、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 導入モデル別、2025-2035年（百万米ドル）
7.2.3 技術別、2025-2035年（百万米ドル）
7.2.4 最終用途別、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
