AI データ管理市場規模、シェア、成長および業界分析、提供物別 (プラットフォーム、サービス)、展開別 (クラウドベース、オンプレミス)、アプリケーション別、テクノロジー別 (機械学習、自然言語処理、コンピューター ビジョン、コンテキスト認識)、垂直分析、および地域分析、 2024-2031

市場の定義

この市場は、人工知能 (AI) を使用してデータ処理、ストレージ、ガバナンスを合理化する高度なシステムの開発と実装に焦点を当てています。これには、効率と精度を高めるためのデータ統合、品質管理、セキュリティ対策の自動化が含まれます。

AI 主導のアルゴリズムにより、データ構造化、異常検出、メタデータ管理が最適化され、シームレスなアクセスと取得が保証されます。この市場は、予測分析、規制遵守、インテリジェントなオートメーションなど、業界全体のアプリケーションをサポートしています。

企業は、データのカタログ化、ナレッジ グラフの生成、リアルタイムの意思決定に AI を活用したプラットフォームを活用し、手動介入を削減します。データ管理における AI の導入により、運用インテリジェンスが強化され、組織が複雑なデータセットから貴重な洞察を抽出できるようになります。

AIデータ管理市場概要

世界のAIデータ管理市場規模は2023年に256億7,000万米ドルと評価され、2024年の315億6,000万米ドルから2031年までに1,438億9,000万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に24.20%のCAGRを示します。

データ生成の増加により、処理効率を高め、シームレスなアクセスを確保する高度な AI を活用した管理ソリューションに対する需要が高まっています。企業は、データの構造化、分類、ガバナンスを合理化するために AI を活用した自動化をますます導入しており、手動の労力を削減して精度を向上させ、市場を活性化しています。

さらに、AI を活用したビジネス インテリジェンスと分析に対する需要の高まりにより、組織は意思決定を最適化し、戦略的成長に向けたリアルタイムの洞察をサポートするインテリジェントなデータ管理プラットフォームの導入を推進しています。

AI データ管理業界で活動する主要企業は、IBM、Microsoft、Oracle、SAP SE、Google、Amazon Web Services, Inc.、Teradata Corporation、Snowflake Inc.、Cloudera, Inc.、Databricks Inc.、Informatica LLC、SAS Institute Inc.、Salesforce、Alteryx、および Hewlett Packard Enterprise Development LP です。

データ生成の増加により、高度な管理ソリューションに対する需要が高まり、市場が拡大しています。企業は、IoT デバイス、クラウド アプリケーション、エンタープライズ システムなど、複数のソースからの構造化データと非構造化データを扱っています。

AI 主導のツールは、データ構造を最適化し、分類を自動化し、アクセシビリティを強化して、大規模な効率的な処理を保証します。リアルタイム分析と実用的な洞察の必要性により、AI を活用したデータ管理プラットフォームの導入がさらに加速し、組織が精度、セキュリティ、進化する規制要件へのコンプライアンスを維持しながら複雑なデータセットから価値を抽出できるようになりました。

• 2025 年 2 月、SAP は、サードパーティ データ ソースとシームレスに統合しながら、SAP データを統合および管理するように設計されたフルマネージド SaaS ソリューションである SAP Business Data Cloud を導入しました。 SAP の業界をリードするデータ、計画、および分析ソリューションの進歩として、SAP Business Data Cloud は、SAP Datasphere、SAP Analytics Cloud、および SAP Business Warehouse を統合プラットフォームに統合します。この統合されたエクスペリエンスにより、企業はすべての業務領域にわたって変革的な洞察を得ることができ、データ主導の意思決定が強化されます。

AI を活用したデータ管理ソリューションに対する需要の高まりは、エンタープライズ システム全体にわたる膨大な量の構造化データと非構造化データを統合して管理する必要性によって促進されています。分析、計画、データ ウェアハウスを単一のフレームワークに統合することで、リアルタイムの洞察と自動化されたデータ処理が強化され、複雑なデータセットをより高い効率とコンプライアンスで管理する上で拡大する AI の役割が強化されます。

主なハイライト:

1. AI データ管理の業界規模は、2023 年に 256 億 7,000 万米ドルと評価されています。
2. 市場は、2024 年から 2031 年にかけて 24.20% の CAGR で成長すると予測されています。
3. 北米は 2023 年に 33.75% の市場シェアを保持し、評価額は 86 億 6,000 万米ドルでした。
4. プラットフォーム部門は2023年に148億6000万ドルの収益を上げた。
5. クラウドベースのセグメントは、2031 年までに 797 億 4,000 万米ドルに達すると予想されています。
6. データ拡張セグメントは、2023 年に 24.47% という最大の収益シェアを確保しました。
7. コンピューター ビジョン部門は、予測期間を通じて 46% という堅調な CAGR が見込まれています。
8. BFSIセグメントは2023年に22.40%という最大の収益シェアを確保すると予想されている。
9. アジア太平洋地域の市場は、予測期間中に 25.20% の CAGR で成長すると予想されます。

市場の推進力

データ管理における AI を活用した自動化の導入

企業は AI による自動化をデータ管理ワークフローに統合して、効率を向上させ、手動による介入を減らし、AI データ管理市場の成長に貢献しています。 AI アルゴリズムはデータの取り込み、変換、品質チェックを合理化し、エラーや不整合を最小限に抑えます。

自動化されたメタデータのタグ付け、重複排除、およびデータのカタログ作成により、エンタープライズ システム全体の検出可能性とアクセス可能性が向上します。機械学習(ML) モデルは、データの分類と整合性チェックを継続的に改良し、運用の精度を向上させます。

インテリジェントな自動化への移行により、組織は高いデータの信頼性を維持しながらリソースを効率的に割り当てることが可能になり、AI ベースのデータ管理ソリューションの普及が促進されています。

• 2025 年 3 月、AWS は Amazon SageMaker に Unified Studio を導入し、AI、分析開発、データ管理を単一環境内に統合しました。この変革により、SageMaker は ML プラットフォームから、データ管理、分析、AI ワークフローを合理化する包括的なソリューションに再配置され、複数のプラットフォーム間でデータを転送する必要がなくなりました。データ パイプラインを自動化することで、このプラットフォームはシームレスな情報配信を保証し、AI 主導の分析と意思決定を強化します。

市場の課題

データのプライバシーとセキュリティに関する懸念

データのプライバシーとセキュリティの確保は、AI データ管理市場の成長にとって依然として重要な課題です。組織は膨大な量の機密情報を扱うため、侵害、不正アクセス、コンプライアンスのリスクに対して脆弱になっています。

一般データ保護規則 (GDPR)、カリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA)、業界固有の義務などの規制枠組みにより、データ ガバナンスはさらに複雑になります。

企業は、自動脅威検出、暗号化、アクセス制御メカニズムなどの AI 主導のセキュリティ ソリューションを導入しています。

さらに、企業はフェデレーテッド ラーニングと差分プライバシー技術を活用して、暴露リスクを最小限に抑えながらデータを処理しています。サイバーセキュリティ戦略を強化し、ゼロトラスト アーキテクチャを採用することで、データ保護と規制遵守がさらに強化されます。

市場動向

AI を活用したビジネス インテリジェンスと分析への依存度の増加

金融機関、医療提供者、電子商取引企業は、AI を活用したデータ管理をますます活用して意思決定と競争力を強化し、市場を活性化させています。

AI 主導の分析プラットフォームは、大規模なデータセットを処理し、パターンを特定し、予測的な洞察を生成することで、企業が業務を最適化し、顧客エクスペリエンスを向上できるようにします。高度な AI モデルは、データの視覚化、傾向予測、センチメント分析を洗練し、企業が市場のダイナミクスをより深く理解できるように支援します。

AI を活用したデータレイクとウェアハウスにより、リアルタイムのレポート作成と戦略的計画が容易になります。 AI とビジネス インテリジェンス ツールの統合により、企業のデータ利用が変革され、AI ベースのデータ管理ソリューションに成長の機会が生まれました。

• 2024年9月、オラクルは、組織がデータ資産の価値を最大化し、分析主導のビジネス環境での競争力を強化できるように設計された、Oracle Fusion Data IntelligenceのAIを活用した新しい機能を導入しました。最新の機能強化には、Oracle Fusion Cloud Human Capital Management (HCM)およびOracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM)用のインテリジェント・アプリケーションが含まれており、従来の分析を超えて、重要な日常ワークフロー内で実用的な推奨事項を提供します。

AIデータ管理市場レポートのスナップショット

 市場セグメンテーション:

• 提供内容別 (プラットフォームおよびサービス): プラットフォーム部門は、データ統合、処理、ガバナンスにおける包括的な機能により、2023 年に 148 億 6,000 万米ドルを稼ぎ出し、企業がワークフローを合理化し、スケーラビリティを強化し、統一されたエコシステム内で AI 主導の分析を最適化できるようになりました。
• デプロイメント別 (クラウドベースおよびオンプレミス): クラウドベースのセグメントは、そのスケーラビリティ、コスト効率、および AI 主導の分析とのシームレスな統合により、2023 年に市場の 54.42% のシェアを保持し、企業が柔軟性とリアルタイムのアクセス性を強化して大規模なデータセットを処理および管理できるようになりました。
• アプリケーション別（データ拡張、データ匿名化と圧縮、探索的データ分析、代入予測モデリング、データ検証とノイズ低減、プロセス自動化、その他）：データ拡張セグメントは、多様で高品質なデータセットの生成、アルゴリズムの精度の向上、業界全体のデータ制限への対処によるモデルトレーニングの強化における重要な役割により、2031年までに353億4,000万米ドルに達すると予測されています。
• テクノロジー別（機械学習、自然言語処理、コンピュータービジョン、コンテキスト認識）：コンピュータービジョンセグメントは、膨大な量の非構造化ビジュアルデータから実用的な洞察を効率的に処理、分析、抽出する能力により、予測期間を通じて24.46%のCAGRで大幅な成長を遂げ、ヘルスケア、小売、自律システムなどの業界全体での採用を促進する態勢が整っています。
• 業種別（BFSI、政府と防衛、ヘルスケア、製造、エネルギーと公共事業、ITと電気通信、その他）：BFSIセグメントは、AI主導のリスク評価、不正行為検出、規制順守ソリューションの採用が増加しており、金融機関が意思決定を強化し、データガバナンスを自動化し、顧客分析を最適化できるため、2031年には市場シェアの22.40%を保持すると予想されています。

AIデータ管理市場地域分析

地域に基づいて、世界市場は北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東およびアフリカ、ラテンアメリカに分類されています。

北米は 2023 年に約 33.75% の市場シェアを占め、評価額は 86 億 6,000 万米ドルでした。この地域の AI データ管理市場は、スケーラブルで安全なデータ ソリューションを求める企業による AI を活用したクラウド プラットフォームの普及により拡大しています。

AWS、Microsoft Azure、Google Cloud などの大手クラウド プロバイダーは、AI 主導の自動化を自社のデータ管理サービスに統合し、リアルタイム処理と分析機能を強化しています。企業はこれらのソリューションを活用して、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境全体で膨大なデータセットを管理し、ワークフローと意思決定を最適化しています。

データ ガバナンス、セキュリティ、コンプライアンスにおける AI 対応のクラウド プラットフォームへの依存度が高まっているため、業界全体で AI 主導のデータ管理の導入が強化されています。

さらに、北米の医療分野では、患者ケア、研究、規制遵守を向上させるために、AI 主導のデータ管理ソリューションへの依存が高まっています。病院、製薬会社、ライフ サイエンス組織は、AI を活用したプラットフォームを利用して管理を行っています。電子医療記録(EHR)、臨床試験データ、ゲノム情報。

AI はデータの相互運用性を強化し、医療コーディングを自動化し、診断と個別の治療のためのリアルタイムの洞察を保証します。遠隔医療とデジタル医療サービスの急速な拡大により、AI を活用したデータ統合とセキュリティ ソリューションの必要性がさらに高まり、医療提供者がより高い効率と規制順守で機密データを管理できるようになりました。

• 2024 年 10 月、マイクロソフトは、ケア エクスペリエンスを強化し、チームのコラボレーションを改善し、医療従事者をサポートし、実用的な臨床および運用上の洞察を提供するために、Microsoft Cloud for Healthcare 内にイノベーションを導入しました。これらの進歩には、Microsoft Fabric の強化されたデータ管理機能と AI 主導の看護ワークフロー ソリューションが含まれます。 Microsoft Fabric のヘルスケア データ ソリューションの一般提供により、組織は AI を活用した統合プラットフォームを通じてデータ アクセス、管理、利用を合理化できます。 Microsoft Purview は現在、データ ガバナンスを強化するためにヘルスケア セキュリティ アプリケーション テンプレートをパブリック プレビューで提供しています。

アジア太平洋地域の市場は、予測期間中に 25.20% という堅調な CAGR で大幅な成長を遂げる態勢が整っています。アジア太平洋地域の金融セクターでは、特に銀行、保険、フィンテックなどのデータ管理における AI 導入が急増しており、AI データ管理業界が後押しされています。

中国、シンガポール、オーストラリアの機関は、高頻度の取引データを管理し、リスク分析を自動化し、不正行為の検出を強化するために、AI 主導のプラットフォームを導入しています。 AI を活用したデータ管理ソリューションは、シンガポールの金融サービス市場法やオーストラリアの消費者データ権 (CDR) など、進化する規制へのコンプライアンスを最適化しています。

デジタル バンキングとモバイル決済エコシステムの急速な拡大により、膨大なトランザクション データを効率的に処理するための AI 主導のデータ ガバナンスとセキュリティ ソリューションに対する需要がさらに高まっています。

さらに、アジア太平洋地域の製造部門では、生産効率とサプライチェーン運営を最適化するために、AI 主導のデータ管理の導入が進んでいます。中国、日本、インドは、AI を活用した予知保全、品質管理、物流自動化の導入をリードしています。

AI 主導のプラットフォームは、産業用 IoT センサーやエンタープライズ リソース プランニング (ERP) システムからのリアルタイム データを分析し、意思決定を強化し、ダウンタイムを最小限に抑えます。

電子商取引と世界貿易の急速な成長により、AI を活用したサプライ チェーン分析の需要がさらに高まり、企業が混乱に対処し、需要予測を改善し、複雑な流通ネットワークにわたる在庫管理を強化できるようになりました。

規制の枠組み

• 米国AI 規制に対してセクター固有のアプローチを採用し、包括的な法律よりもガイドラインを重視しています。連邦取引委員会 (FTC) などの連邦機関は、AI 倫理とデータ プライバシーに関するガイダンスを提供しています。米国国立標準技術研究所 (NIST) は、信頼できる AI システムを促進するために AI リスク管理フレームワークを開発しました。さらに、米国は国家安全保障上の利益を維持するために、高度なAIチップと半導体技術の輸出規制を実施している。
• EUは、AI システムの安全性、透明性、基本的権利の尊重を確保することを目的とした、世界初の包括的な AI 法である人工知能法 (AI 法) を導入しました。 AI 法は、2024 年 3 月 13 日に欧州議会で賛成票を獲得し、2 年間の猶予期間を経て、2026 年 6 月頃に完全に適用される予定です。
• 中国は、インターネット ベースの情報サービスにおける推奨アルゴリズムに関する管理規定 (2021 年) やインターネット ベースの情報サービスにおける深層合成に関する管理規定 (2022 年) など、AI の開発と使用に影響を与えるいくつかの規制を施行しました。これらの規制は、現段階で中国における AI ガバナンスの基本的な法的枠組みを形成しています。

競争環境:

AI データ管理業界の特徴は、先進的なデータ クラウド ソリューションを開発し、業界パートナーと戦略的協力関係を構築してデータ統合、ガバナンス、AI 主導の分析を強化することで地位を強化している複数の市場プレーヤーによって特徴付けられています。

これらの取り組みにより、組織は構造化データと非構造化データを統合し、リアルタイム処理を最適化し、意思決定能力を向上させることができます。企業はパートナーシップを活用して技術力を拡張し、ML フレームワークを統合し、データ管理における AI 主導の自動化をサポートしています。

企業は、進化する企業ニーズに合わせて戦略を調整することで、AI を活用したデータ プラットフォームのイノベーションを推進し、市場の拡大を強化し、安全でスケーラブルでインテリジェントなデータ ソリューションに対する需要の高まりに対応しています。

• 2025 年 2 月、SAP SE は SAP Business Data Cloud を導入しました。これは、組織全体で SAP とサードパーティのデータを統合し、データ主導の意思決定と AI の進歩のための信頼できる基盤を確保するように設計された革新的なソリューションです。このプラットフォームは、重要なビジネス アプリケーションからのデータを合理化し、同時に高度なデータ エンジニアリングと分析機能を組み込んで、イノベーションと実用的な洞察を推進します。このソリューションは Databricks テクノロジーをシームレスに統合し、データ エンジニアリング、ML、AI ワークロードのサポートを強化します。

AIデータ管理市場の主要企業のリスト：

• IBM
• マイクロソフト
• オラクル
• SAP SE
• グーグル
• アマゾン ウェブ サービス, Inc.
• 株式会社テラデータ
• 株式会社スノーフレーク
• クラウドデラ株式会社
• データブリックス株式会社
• インフォマティカLLC
• 株式会社SASインスティテュート
• セールスフォース
• アルテリックス
• ヒューレット・パッカード エンタープライズ開発 LP

最近の動向 (M&A/パートナーシップ/コラボレーション/契約/製品発売)

• 2025年3月に, Google Cloudは、企業や政府機関向けのセキュリティソリューションの拡大を目指し、Wizを買収する最終合意を発表した。この連携により、サイバーセキュリティ製品が強化され、組織がデジタル環境を保護する際の柔軟性が向上します。 Wiz の機能を統合することで、Google セキュリティ オペレーションはセキュリティ テレメトリー データを収集し、高度な脅威インテリジェンスを適用し、優先度の高いリスクを特定する能力を強化できます。さらに、このプラットフォームは自動化されたインシデント対応、ケース管理、シームレスなコラボレーションを促進し、最新の IT インフラストラクチャの包括的な保護を保証します。
• 2025年3月に, Oracle と NVIDIA は、NVIDIA のアクセラレーション コンピューティングおよび推論ソフトウェアを Oracle の AI インフラストラクチャおよび生成 AI サービスと統合し、組織がエージェント型 AI アプリケーションの開発を加速できるようにするパートナーシップを発表しました。この連携により、Oracle Cloud Infrastructure (OCI) は NVIDIA AI Enterprise ソフトウェア プラットフォームをネイティブにサポートするようになり、OCI コンソールを通じて 160 以上の AI ツールと 100 以上の NVIDIA NIM マイクロサービスに直接アクセスできるようになりました。この統合により、データ プライバシー、主権 AI、低遅延処理などの主要な要件に対処するように設計された包括的な AI スタックが提供されます。
• 2025年3月に, IBMは、企業が生成AIワークロードとエージェントAIアプリケーションを構築、拡張、管理するためのデータ利用を最適化できるよう、NVIDIA AI Data Platformリファレンスデザインを活用した計画的な統合を含む、NVIDIAとの新たな提携を発表しました。 IBM が新たに導入した Content-Aware Storage (CAS) 機能により、組織は信頼とセキュリティを維持しながら、推論のために膨大な量の非構造化データから洞察を抽出できます。
• 2025年2月に, IBM は、watsonx ポートフォリオを強化し、生成 AI の導入を加速するために、AI およびデータ ソリューションの主要プロバイダーである DataStax を買収しました。この買収により、企業はオープンソース AI に対する IBM の取り組みを強化しながら、広範な非構造化データからより大きな価値を引き出すことが可能になります。 DataStax は、NoSQL およびベクター データベース機能を提供する AstraDB および DataStax Enterprise のほか、ローコード AI アプリケーション開発をサポートするオープンソース プラットフォームである Langflow などの主要テクノロジーを提供します。